Не так давно ми придбали ресторан в туристичній частині Франції. Станом на рік роботи, у нас є ідеї як його покращити, а особливо потрібно скоротити час на операційну діяльність, а також оптимізувати ресурси.
Чому ми обрали Лекса та його компанію Aimtraction, тому що в першу чергу нам потрібний погляд на наш бізнес, з точки зору власника бізнесу, в якого компанія процвітає років 5-6, щоб він обов’язково пам’ятав про виклики на початку заснування бізнесу. Ми розуміємо що бізнес у нас та в Лекса різні, проте ми також розуміємо що власник Тех компанії зуміє абстрагуватись від предметної області, і виділити спільні проблеми, ресурси до яких ми вже вкажемо.

1) Зменшити час на опрацювання замовлення, сюди входить прийом замовлення, доставка замовлення: чи в ресторані чи додому, апсейл замовлення (щоб не залишилось продуктів які потрібно викидати), отримання відгуку, і побажання хорошого дня.
2)  Зменшити кількість зайвих рухів: автоматизувати облік продуктів і ресурсів (за допомогою ML предікш), дозволити пропонувати ML поновлення запасів
3). Оптимізувати час утримання столика, розробити декілька бізнес моделей і план їхнього валідування
4). Зменшити меню, а також за допомогою ML і наявних на даний момент інгредієнтів пропонувати (апсейлити) відвідувачам страви.

Aimtraction одразу запропонувала варіант мобільної аплікації навіть не розглядати: тому що це:
1) потрібно вибрати технологію (хоча AImtraction готова зробити аплікацію за допомогою Flutter)
2) процедура оновлення і публікування мобільної аплікації забирає достатньо часу
3) в користувачів часто через багат фото і відео не має місця для ще однієї аплікації

Максимально використати можливості месенджерів, а саме чат ботів з native app підходом, ми одразу зупинились на telegram як платформи яка єдина підтримує web3.

Історія клієнта: Оскільки у нас невеликий штат працівників, то в голові приходиться тримати доволі багато нюансів, включно з наявними ресурсами. Рішення було розділити дану проблему на дві частини: human oriented, та AI ML рішення. Чому саме так, тому що і людина і ML має мати рівноправну можливість продовжити усмішно та сумлінно вести бізнес процеси не чекаючи на інших.
В результаті для HUman oriented Частини AImtraction запропонував одну з open source headless CRM систем до якої за допомогою інтеграцій і web hooks були привязана решта необхідна функціональність. А для Ml AI частини була запропоновано натренувати модель, яка в залежності від певних параметрів буде генерувати ті чи інші важливі рішення для нашого ресторану в частині наявних ресурсів. Однією з умов була така що ML AI частина має вміти реагувати на непередбачені ситуації: ураган, чи ще якісь умови які можуть вплинути на кількість відвідувачів, а також пропонувати найкращі умови контракті з постачальниками враховуючи різні форс. мажори.

Ми почали співпрацю в кінці вересня. Запланували не малий бюджет Орієнтовно 1 000 000$, частину з якого прив’язали до показників системи. Тобто у нас є роад мапа з плановими показниками, і від того буде зрозуміло чи буде бюджет на продовження удосконалення системи чи ні. Якраз частина з врахування форс мажорів та інших подібних ситуцій буде фінансована вразі досягнення декларованих Aimtraction показників.

Станом на початок Листопада: ми притримуємось нашої дорожньої карти, додали меню, базові запити клієнта в чат бот, проаналізували які дані ми будемо вводити в ML модель і як будемо їх аналізувати, а також грунтовно розібрали операційні процеси, та описали процес введення системи яку для нас розробляє Aimtraction. Інтеграція має гнучко влитись в життя ресторану, та не вимагати багато часу (більше 2 днів) для її освоєння. Aimtraction пообіцяв використати їхній вже закріплений підхід: Lean on as you go, або інших словами ,система спочатку буде ніби асистувати (тобто продавати нам саму себе, швидкість, зручність, прозорість). Також Aimtraction повністю впроваджує у нас OKR підхід.

1). Технології та інструменти, які використовувала Aimtraction: Aimtraction використовувала технології ШІ та машинного навчання для прогнозування запасів та обслуговування клієнтів, чат-боти через Telegram для взаємодії з клієнтами та відкриті системи CRM без головних інтерфейсів.

2). Взаємодія з зацікавленими сторонами: Ймовірно, Aimtraction тісно співпрацювала з керівництвом та персоналом ресторану, забезпечуючи відповідність рішень їхнім потребам та безперебійну інтеграцію в їхні щоденні операції.

3). Основні впроваджені функції: Це включало автоматизовані та ефективні системи обробки замовлень, управління запасами на основі ШІ та пропозиції меню, а також оптимізоване управління столами.

1). Ресторан зменшив час обробки замовлень, покращив управління запасами, оптимізував оборот столів та досяг більш стрункого та ефективного меню, що призвело до підвищення оперативної ефективності та задоволення клієнтів.

2). Технічні характеристики: Рішення було розроблено таким чином, щоб безперебійно інтегруватися в існуючі системи ресторану, ймовірно, з сумісністю з різними пристроями та платформами, особливо з огляду на використання чат-бота на базі Telegram.

3). Забезпечення функціональних вимог: Aimtraction забезпечила, що всі технологічні рішення відповідають функціональним вимогам через стратегічне планування, узгодження з конкретними потребами ресторану та постійне тестування та адаптацію.

1). Навички та здібності, отримані під час проекту: Штат ресторану, ймовірно, отримав навички управління новими системами на основі ШІ та машинного навчання, використання систем CRM та чат-ботів та адаптації до більш ефективних операційних процесів.

2). Методи тестування: Aimtraction використовувала поєднання тестування в реальному часі в середовищі ресторану, зворотніх зв’язків від персоналу та клієнтів та моніторингу ефективності відносно встановлених цілей для тестування рішень.

3). Презентація в портфоліо: Рішення про включення цього кейсу в портфоліо Aimtraction залежатиме від взаємної згоди з клієнтом, враховуючи конфіденційність та потенціал для демонстрації їхнього успіху у публічному домені.