Как мы приручили ИИ в ресторане и научились зарабатывать больше

Ресторанным бизнесом я занимаюсь уже восемь лет. Когда ты открываешь ресторан, то в душе надеешься, что все будет как в кино: довольные гости, идеально приготовленные блюда и всегда занятые столики. А по факту то очереди в ресторан – и люди просто уходят, то пустующий зал, то закончились нужные продукты. И персонал либо сидит скучает, либо не справляется с нахлынувшим потоком гостей. Да и других проблем на нашей «кухне» хватает. Мы решили эту «драму» прекратить. И активно начали внедрять искусственный интеллект. Что из этого получилось и сколько можно сэкономить с помощью ИИ, расскажу в этой статье.

Что мы сделали?

1. Прогнозирование посадки и времени ухода гостей

Мы потратили примерно полгода, чтобы ИИ научился предсказывать, во сколько гость уйдет, как только он сделал заказ. К сожалению, хостес не могут это предвидеть. В итоге из-за их субъективности гости получали недостоверную информацию о времени ожидания столиков, ресторан терял клиентов, а его заполняемость была неполной.

ИИ с этой задачей справился на отлично – погрешность до 5 минут. Чтобы добиться таких точных результатов, мы учитываем 52 (!) параметра: средний чек, время суток, тип алкоголя, плотность заказа и даже пробки.

2. Онлайн-управление бронированиями

Наша система автоматически управляет расписанием бронирования, как «Google Календарь»: учитывает реальное время пребывания гостей в заведении и равномерно заполняет столы, повышая их оборачиваемость. Поэтому забронировать стол можно не за 4 часа, как раньше, а именно на то время, когда он освободится. Еще мы внедрили функцию овербукинга, как в авиакомпаниях: по статистике, от забронированных столиков отказываются до 20% посетителей.

В итоге мы смогли повысить количество гостей в прайм-тайм (с пятницы по воскресенье) до 20%. Снизили число конфликтов и потерю клиентов. А хостес освободили от рутинных задач настолько, что некоторые даже стали переживать, что скоро останутся без работы. Впрочем, это вряд ли. Ресторанный бизнес на 70% ремесленный и не может обойтись без участия людей.

3. Графики сотрудников — тоже с ИИ

Ошибки в графиках персонала приводят к перерасходам фонда оплаты труда и низкой производительности, поэтому при формировании смен нужно постоянно изучать спрос и загрузку сотрудников.

В итоге мы создали алгоритмы, которые анализируют тики-тайм (время приготовления блюд) и число заказов. И на основе этих данных рассчитывается оптимальное количество сотрудников по зонам (холодный цех, горячий, официанты и др.). И, конечно же, учитываем внешние факторы: дни недели, пробки, погоду, локацию.

Благодаря ИИ нам удалось оптимизировать ФОТ, а это одна из самых больших статей расходов в ресторанном бизнесе – на оплату труда может уходить до 30% выручки. Штат сотрудников оптимизируем, а зарплаты оставшегося персонала повышаем. В итоге все довольны – почти не осталось «пустых» смен и простоев.

4. Бот-помощник для поиска новых сотрудников и их обучения

Поиск линейного персонала – затратная и часто неэффективная задача. Найти профессионалов не так-то просто, а упустить ценного работника, наоборот, очень легко. Мы разрабатываем бота, который будет видеть новое или обновленное резюме на разных ресурсах с вакансиями («Авито», НН и прочие) и оперативно на них откликаться. На следующем этапе он будет сам искать подходящих кандидатов на рынке, общаться с ними в мессенджерах и приглашать на собеседование.

Как итог – поиск кандидатов заметно ускоряется, и мы получаем нужных нам профессионалов, все данные централизованы и собраны в одном месте, нагрузка на HR заметно снижается.

Похожий бот у нас будет и для персонала. У новичков вопросы часто повторяются, а «бывалые» сотрудники не всегда имеют возможность их обучать. Поэтому наш бот обрабатывает до 75% типичных запросов, касающихся сервиса, меню, стандартов поведения. Какие-то внештатные ситуации мы, конечно, доверить искусственному интеллекту не можем. Тут помогут только люди. Но даже такая помощь ИИ повышает адаптацию новых сотрудников и снижает нагрузку так называемых наставников.

5. ИИ в управлении заказами и закупками

Ошибки в заказах и хранении продуктов – одни из самых затратных в нашем бизнесе. Недозакупил – в самый неподходящий момент остался без нужных ингредиентов, которые где-то надо срочно искать. Закупил слишком много – «замороженные» деньги не работают, а лежат на складе или в подсобке. Поэтому специальный алгоритм должен прогнозировать наши потребности, рассчитывать погрешности остатков и ошибок поваров и, соответственно, формировать заявки нашим поставщикам с учетом логистики и сроков.

Наша цель – сократить товарные остатки до полутора дня в ресторане и до 10 дней на складе, снизить количество испорченных продуктов, избежать накапливания «замороженного» капитала и повысить эффективность использования оборотных средств.

Возможно, ИИ в ресторанном бизнесе – это не самый распространенный инструмент, как, например, в банковской сфере, ритейле или логистике. Мы никак не можем обойтись без людей, но если часть функций сотрудников переложить на искусственный интеллект, можно получить очевидную выгоду – экономию до 20–30%.

Казалось бы, ресторанный бизнес – это про атмосферу, про вкус, про настроение. Но это еще и про механику и предсказуемость. Поэтому если определенные процессы правильно отработаны, будут и атмосфера, и вкус, и настроение. Когда весь мир движется в сторону ИИ, мы не можем этот тренд игнорировать, иначе точно проиграем. Нам надо отказаться от бессмысленного прошлого и двигаться вперед, повышая качество, увеличивая выручку и экономя время. Ведь важно, чтобы ты управлял рестораном, а не он тобой.