Kami berbicara dengan Hollander, Direktur Produk Hungerruush, tentang bagaimana restoran menggunakan alat kerja teknologi untuk merasionalisasi operasi, mengoptimalkan staf dan menciptakan pengalaman tamu yang lebih baik. Ketika dilakukan dengan baik, Hollander menjelaskan, teknologi tidak berisiko mengasingkan tamu atau staf melalui antarmuka yang dingin dan impersonal. Sebaliknya, itu meningkatkan pengalaman cara yang terasa personal, intuitif dan efisien. Dan bagi banyak tamu dan karyawan yang lebih muda, teknologi lebih disukai. Bagi mereka, seringkali interaksi digital ringan adalah Standar yang diharapkan dari pelayanan yang baik. Ketika dilakukan dengan baik, katanya, teknologi tidak terasa dingin atau robot, itu membuat segalanya terasa lebih pribadi.
Dalam tanya jawab ini, ia membagikan apa yang harus diketahui operator tentang data, otomatisasi, dan bagaimana menghindari langkah -langkah teknologi yang paling umum.
Dengan meningkatnya biaya tenaga kerja, bagaimana restoran terkemuka operator menggunakan data sistem POS terintegrasi untuk meningkatkan strategi personel yang lebih pintar dan lebih prediktif, dalam pelacakan jam puncak mereka?
Kami menyaksikan perubahan dalam pemrograman reaktif ke strategi informed data yang lebih proaktif. Operator yang paling masa depan terendam dalam data POS untuk mengidentifikasi pola yang terkait dengan kompleksitas menu, saluran pesanan, kinerja dan penugasan personel, dan bahkan cuaca.
Mereka mengevaluasi elemen -elemen menu apa yang membutuhkan lebih banyak untuk disiapkan, kombo apa yang lebih mahal, dan ketika pesanan pengiriman meningkat. Semua itu melaporkan perencanaan pekerjaan yang lebih cerdas, kepada hak yang mereka bertepatan dengan karyawan yang benar dengan peran yang benar, pada waktu yang tepat. Untuk operator multi -lokasi, itu berarti realokasi staf di toko -toko terdekat ketika permintaan terbenam dalam satu dan puncak di yang lain. Jenis presisi ini mengubah bekerja menjadi keunggulan strategis menjadi pasar yang ketat.
Manajer juga dapat menyesuaikan staf sesuai dengan sinyal permintaan nyata, termasuk hal -hal seperti cuaca atau tren pesta hari ini, dan peran adaptasi dan membayar sesuai. Tujuannya sederhana: untuk memiliki orang yang tepat, melakukan pekerjaan yang tepat, pada waktu yang tepat. Ketika operator memanfaatkan informasi jenis ini, pekerjaan tidak lagi menjadi biaya dan mulai menjadi investasi yang mendorong kinerja.
Karena sebagian besar restoran mengadopsi otomatisasi penggajian dengan AI, pertimbangan strategis apa yang harus interoperabilitas sistem, privasi data dan skalabilitas dalam jangka panjang?
Interoperabilitas harus menjadi kotak pertama untuk memverifikasi. Alat baru harus diintegrasikan dengan sempurna ke dalam sistem yang ada (POS, pemrograman, inventaris, penggajian, atau membuat data yang melambat.
Privasi data sama pentingnya. Platform ini menangani data dari karyawan dan pelanggan yang sangat sensitif. (Pikirkan lisensi mengemudi karyawan, nomor jaminan sosial, dll.) CTO harus mengkonfirmasi bahwa alat mereka mematuhi standar enkripsi dan kontrol akses.
Skalabilitas adalah permainan panjang. Apakah itu mengoperasikan lima lokasi atau rencana untuk tumbuh pada lima puluh tahun, baterai teknologi Anda harus mendukung pertumbuhan itu tanpa degradasi kinerja. Memilih sistem fleksibel dengan infrastruktur berbasis cloud dan API terbuka adalah dasar yang solid untuk skala.
Pelatihan silang mendapatkan daya tarik sebagai strategi penghematan biaya. Bagaimana teknologi dapat secara signifikan mendukung kelincahan tenaga kerja, tanpa staf yang berlebihan atau membuat data untuk sumber daya manusia dan operasi?
Teknologi yang benar membuat pelatihan silang menjadi kekuatan, bukan faktor stres. Sistem modern harus memungkinkan karyawan untuk memiliki banyak peran, seperti kasir dan pengemudi pengiriman, dengan gaji dan izin terkait dengan tugas tersebut.
Ini mendukung kelincahan dan ketepatan, tetapi tanpa pagar yang tepat, dapat disalahgunakan. Seorang pengemudi seharusnya tidak dapat membatalkan pesanannya sendiri. Itu adalah izin yang dapat digunakan untuk menutupi pengiriman yang hilang atau skim efektif. Seorang manajer tidak boleh mendaftar sebagai host untuk menghindari lembur.
AI dapat meningkatkan pemrograman belajar kekuatan, preferensi, dan sejarah masing -masing karyawan. Anda dapat merekomendasikan peran yang sesuai secara alami atau menghancurkan karyawan yang belum pernah mereka buat untuk menyegarkan keterampilan dan mengurangi kecemasan.
Dari sumber daya manusia dan perspektif PAHO, pemantauan terstruktur sangat penting. Alat yang memantau kemajuan pelatihan, melacak jam berdasarkan fungsi, dan memusatkan data kinerja membuat pekerjaan lintas pekerjaan pada skala.
Untuk kelompok restoran dari beberapa lokasi, prinsip arsitektur atau kerangka data apa yang penting ketika membangun tumpukan teknologi yang dapat beradaptasi dengan volatilitas kerja dan tuntutan musiman?
Fleksibilitas dan konsistensi sangat penting. Platformnya harus mengakui standar seluruh sistem sebagai titik referensi tenaga kerja dan alur kerja pelatihan, tetapi juga memungkinkan pengaturan lokasi tertentu. Tidak semua toko memiliki waktu puncak yang sama atau Pasar Tenaga Kerja dan Hukum Tenaga Kerja bervariasi sesuai dengan Negara, sehingga sistem Anda perlu menegakkan aturan seperti ambang batas waktu atau melanggar persyaratan berdasarkan lokasi, tidak hanya kebijakan perusahaan.
Anda memerlukan model data bersama sehingga metrik kerja, jam kerja, waktu pelatihan dan biaya per shift berarti sama di semua bidang. Ini adalah bagaimana daerah dibandingkan secara akurat, mengidentifikasi laguna dan mereplikasi kesuksesan.
Teknologi juga harus membantu mencegah kelebihan masakan selama promosi musiman. Alat pencekikan yang cerdas dan karakteristik pemesanan ritme berkontribusi sebagian besar pada sinkronisasi rencana kerja dengan permintaan waktu nyata.
Bagaimana seharusnya pemimpin TI mendefinisikan dan melacak ROI alat optimasi tenaga kerja, terutama ketika hasilnya termasuk keuntungan tidak berwujud seperti moral peralatan atau kepuasan tamu?
Ada ROI yang jelas sebagai waktu ekstra berkurang dan penggabungan yang lebih cepat, tetapi sihir yang sebenarnya adalah ketika Anda melihat retensi yang lebih baik, layanan yang lebih cepat dan ulasan tamu yang lebih kuat.
NPS, peringkat transaksi rata -rata dan waktu pengiriman mencerminkan kinerja peralatan dan teknologi. Ketika NP meningkat dengan metrik ini, itu adalah pertanda baik bahwa alatnya berfungsi disinkronkan.
Bahkan limbah makanan dapat berfungsi sebagai proksi untuk pelatihan dan moral. Ketika persiapan terburu -buru atau tiket dibaca dengan buruk, limbah meningkat, seringkali merupakan tanda bahwa peralatan mereka kewalahan.
Moral tim tergantung pada pengalaman sehari -hari. Manajer sering fokus pada tamu, tetapi lupa bahwa karyawan membutuhkan alat yang mudah dipelajari dan digunakan. Menyederhanakan proses pesanan dapat meringankan tekanan interaksi stres tinggi dengan sistem pos dan tamu.
Waktu pelatihan waktu pemantauan, kesenjangan karyawan dan kinerja pengemudi menawarkan informasi tentang moral dan konsistensi. Tim yang senang dan didukung dengan baik memberikan layanan yang lebih baik, yang kembali ke kepuasan tamu.
Apa jebakan paling umum yang pernah Anda lihat ketika restoran menerapkan teknologi yang berpusat pada pekerjaan, dan peran apa yang harus dimainkan oleh tim CTO atau TI untuk menghindarinya?
Sindrom objek yang cerah terkadang dapat menyebabkan pembelian yang salah. Jika suatu solusi tidak sesuai dengan aliran Anda, itu tidak akan berhasil, tidak peduli seberapa mencoloknya. Operator kadang -kadang memilih alat tenaga kerja yang terasa kuat dari perspektif manajemen, seperti perangkat lunak pemrograman atau mengendalikan sistem pemantauan, tetapi lupa untuk mempertimbangkan bagaimana rasanya bagi orang yang benar -benar menggunakannya.
Jika teknologi canggung, terlalu rumit atau terasa seperti pengawasan, karyawan tidak akan terlibat dengannya, dan dalam beberapa kasus, mereka bahkan dapat merusak moral. Alat Buruh Terbaik terasa tidak terlihat oleh tim dengan mendukung tugas harian, jangan mengganggu mereka. Alat yang membantu GM untuk mengoptimalkan pemrograman atau menugaskan kembali peran sangat baik; Yang menandai kebiasaan pengemudi tanpa konteks dapat menciptakan gesekan.
Di situlah tim CTO dan TI masuk. Karyanya adalah untuk memeriksa alat tidak hanya untuk karakteristik, tetapi untuk penyesuaian: apakah ini benar -benar membuat perubahan berfungsi lebih lembut? Bisakah Anda berintegrasi dengan sistem kami saat ini? Apakah itu dapat diskalakan? Dan secara kritis, menyederhanakan proses atau hanya menambahkan lebih banyak ke dalamnya. Bahkan teknologi terbaik gagal tanpa membeli. Pelatihan dan penggabungan sangat penting. Semua, dari personel per jam hingga manajer regional, harus tahu cara menggunakan alat, dan mengapa itu membantu mereka melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik.
Melihat ke masa depan, di mana Anda melihat peluang terbesar bagi AI dan otomatisasi untuk meningkatkan model kerja restoran, tanpa mengorbankan elemen manusia keramahtamahan?
AI adalah yang terbaik saat meningkat, tidak diganti. Kami akan melihat lebih banyak sistem yang secara proaktif menyarankan perubahan personel berdasarkan permintaan yang direncanakan, tren partai, dan acara lokal.
Bahkan sentuhan kecil penting. Pembaruan otomatis para tamu sebagai “kami telah menerima pesanan mereka” dan “sedang dalam perjalanan”, mereka melakukan perjalanan jauh dalam kepuasan pelanggan dan tenaga kerja karena harapan ditetapkan dan kemudian dipenuhi. ATOMATICE TERLAMBUK -P yang meminta komentar segera setelah pesanan, dan jawaban untuk umpan balik dapat mengintegrasikan opsi pemasaran dan menambah profesionalisme dan membantu menumbuhkan hubungan dan menghasilkan kepercayaan. Semua ini berkontribusi pada lingkungan yang lebih lembut dan lebih mendukung bagi para tamu dan anggota tim.
Tapi mungkin peluang terbesar terletak pada penggunaan AI untuk lebih memahami dan mendukung karyawan, bukan hanya melacak mereka. Ketika saya melihat strategi produk, saya memikirkan kebutuhan manusia dari ekstrem lainnya, dalam hal ini, kebutuhan karyawan. Alat kerja yang cerdas dapat bertindak sebagai mentor pribadi, belajar ketika seseorang suka bekerja, peran apa yang mereka sukai dan betapa mereka ingin bekerja. AI dapat menandai ketika seorang karyawan melangkah lebih jauh sehingga manajer dapat mengenalinya dan dapat menyarankan pelatihan ulang ketika seseorang berkelahi dalam makalah tertentu tanpa menilai. Yah, ini tentang menggunakan data untuk membantu orang makmur, tidak hanya untuk mengoptimalkan jadwal.
Sebagai kesimpulan, teknologi yang berpusat pada pekerjaan bukan hanya tentang mengurangi biaya, tetapi juga tentang membuat restoran lebih baik. Ketika digunakan dengan bijak, itu membantu staf untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit stres, meningkatkan layanan dan menciptakan pengalaman yang lebih baik di setiap titik kontak. Ketika AI dan otomatisasi berkembang, mereka akan memberikan operator alat baru untuk naik secara cerdas tanpa kehilangan sisi manusia keramahtamahan.
Tentang hollander
Mereka adalah direktur manusia dari produk Hungerrush memiliki lebih dari 20 tahun pengalaman perusahaan teknologi yang berkembang pesat. Sebagai mantan psikolog, mereka mengintegrasikan strategi produk yang mencakup kebutuhan manusia bawaan pengguna untuk panorama evolusioner teknologi restoran.
