Ted Taylor a passé 25 ans dans l'industrie des semi-conducteurs avant de devenir franchisé indépendant. Il exploite aujourd'hui trois restaurants co-brandés Schlotzsky's et Cinnabon au Nouveau-Mexique, où il concilie l'expérience client avec une importante somme de travail en coulisses, notamment la tarification des menus, la dotation en personnel, l'entretien des équipements et les politiques internes. Taylor utilise la technologie d'OpenAI pour accomplir plus rapidement une grande partie de ce travail. Il s'appuie sur ChatGPT pour les tâches chronophages comme la recherche et la rédaction, et sur ChatGPT Work pour collecter et analyser les données relatives aux prix, aux ventes, aux prévisions, aux plannings et à la main-d'œuvre. Selon la source, cela réduit de 95 % le temps de révision des prix et fait gagner quatre heures à chaque cycle de paie.
La révision des prix du menu est une tâche annuelle qui exige d'analyser les coûts des recettes, la popularité des articles, les prix des concurrents locaux, les tailles de portions et les économies différentes entre les commandes sur place et les livraisons. Taylor affirme que ChatGPT Work rassemble ces facteurs et produit des recommandations de prix en une à deux heures, contre cinq jours auparavant. Il l'utilise d'abord pour fixer des objectifs de prix en fonction des concurrents locaux, des tailles de portions et de la qualité des aliments, puis lui fournit les articles du menu classés par catégorie avec leurs prix actuels, en précisant les hausses souhaitées. Une fois l'historique des ventes par article et les prix des fournisseurs ajoutés, l'outil peut estimer l'impact sur les ventes et optimiser les prix en fonction des objectifs de coût des marchandises vendues, puis renvoie un tableur de prix recommandés. Taylor a indiqué que cela lui avait permis une comparaison locale plus approfondie et d'éviter des hausses qui auraient rendu certains articles peu compétitifs.
Taylor utilise également ChatGPT Work pour gérer les coûts de main-d'œuvre. Pour l'analyse, il a accordé à l'outil un accès en lecture seule à ses données de ventes et de personnel. L'outil compare les heures planifiées, budgétées et réelles aux ventes prévues et réelles, examine les 12 semaines précédentes et signale les heures supplémentaires, les services trop longs et les lacunes de couverture afin que les responsables les examinent. Lors d'un test de planification, il a reçu une liste du personnel comprenant les fonctions, la formation, les disponibilités et les salaires, ainsi que les besoins en effectifs selon différents niveaux de ventes. Taylor et sa responsable ont comparé le planning proposé à celui qu'elle aurait établi, ont relevé l'absence de règles sur l'ajout de personnel pendant les périodes de forte affluence, et ont affiné les instructions.
Source: OpenAI Blog · Résumé par HeadlinesBriefing