Nhật Bản dùng trí tuệ nhân tạo dự báo số lượng thực khách đạt hiệu quả không ngờ

Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) ở Nhật Bản có thể giúp nhà hàng tăng gấp 3 lần năng suất, tăng lợi nhuận gấp 5 lần và giảm hơn 70% đồ ăn thừa. Trong thời gian đại dịch, hệ thống giúp chọn chính xác thời điểm đóng, mở cửa.

Ebilab, công ty trí tuệ nhân tạo của doanh nhân Haruki Odajima cung cấp dịch vụ giúp các nhà hàng dự đoán số lượng thực khách trong ngày với độ chính xác hơn 95%. Hệ thống phát triển mạnh từ trước đợt dịch Covid-19.

Bản thân Odajima có một quán ăn ở tỉnh Mie. Anh chủ quán này đã sử dụng nhà hàng truyền thống của mình để cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp tăng gấp 3 lần năng suất, tăng lợi nhuận gấp 5 lần và giảm hơn 70% đồ ăn thừa.

Đại dịch Covid-19 ập đến, các hoạt động kinh doanh được yêu cầu đóng cửa, mọi người được khuyến cáo ở trong nhà, nhiều nhà hàng hứng chịu thua lỗ chưa từng có.

Mặc dù vậy Odajima tin rằng đại dịch có thể tạo ra một cuộc đại tu trong ngành kinh doanh nhà hàng. “Chúng ta cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thống kê thay vì trực giác và kinh nghiệm như trong quá khứ”, anh nói.

Với công nghệ quản lý dựa trên dữ liệu của Ebilab, Odajima đã quyết định tạm thời đóng cửa nhà hàng của mình vào ngày 7/4, sau khi hệ thống cảnh báo sự suy giảm đáng kể về lưu lượng người qua lại ở khu vực lân cận, nơi vốn thường đông khách du lịch.

Quyết định này khiến cửa hàng anh trở thành một ngoại lệ trong khu vực vì hầu hết các nhà hàng khác vẫn mở cho đến khi yêu cầu đình chỉ kinh doanh được đưa ra vào ngày 20/4.

Odajima chia sẻ: “Chúng tôi có thể thu thập những dữ liệu như số lượng người qua lại bằng cách cài đặt cảm biến trong thành phố. Có một mối tương quan mạnh mẽ giữa lượng người qua lại và số lượng thực khách tại nhà hàng. Chúng tôi đã nghĩ ra các thuật toán của riêng mình để quyết định, tính toán lựa chọn phương án tổn thất nhỏ hơn: duy trì mở cửa, hoặc đóng cửa và sử dụng các khoản trợ cấp của nhà nước để trả lương nhân viên”.

Odajima cho biết quyết định đóng cửa nhà hàng vào ngày 7/4 để giảm tổn thất được đưa ra khi lưu lượng người qua lại trước cửa quán giảm xuống dưới 2.000 lượt mỗi ngày.

Anh cũng dựa vào chương trình AI để chọn mở cửa trở lại vào ngày 27/5: "Sau khi chính quyền trung ương dỡ bỏ tình trạng khẩn cấp đối với hầu hết các tỉnh bao gồm Mie vào giữa tháng 5, hầu hết các nhà hàng đã mở cửa trở lại quá sớm và đình chỉ hoạt động một lần nữa, vì thực khách quay trở lại không đủ nhanh".

 “Chúng tôi đã mở cửa trở lại khi lưu lượng người qua lại đạt 1.500 lượt/ngày. Điều này cũng do chính phủ đã điều chỉnh mức trợ cấp việc làm từ 8.330 yên (77,5 USD) lên 15.000 yên (139,5 USD) mỗi ngày cho mỗi nhân viên. Vì vậy chúng tôi có thể hạ thấp “tiêu chuẩn” để mở lại”, Odajima chia sẻ cụ thể hơn.

Ngoài việc giảm đồ ăn thừa và tối ưu hóa công việc chuẩn bị thực phẩm cho ngày hôm sau, Odajima cho biết quản lý dựa trên AI có thể tăng doanh số trên mỗi khách hàng đáng kể.

Ví dụ, những chương trình như người trả lời bảng câu hỏi khảo sát được tặng bánh gạo miễn phí sẽ mang về dữ liệu, cho phép đưa ra quyết định khách quan và bảo đảm an toàn trong đầu tư.

Ở cửa hàng của Odajima, chương trình giảm giá ưu đãi cho sinh viên và giảm giá trong ngày mưa được áp dụng để tăng doanh số trong bối cảnh đại dịch. Đặc biệt chương trình giảm giá cho sinh viên tạo ra sự tăng trưởng mạnh.

Khi được hỏi liệu chương trình giảm giá có làm giảm lợi nhuận hay không, ông nói: “Nếu số lượng thực khách từ 100 tăng lên 150, thì chúng tôi sẽ ổn với mức giảm giá 30%”.

Nhu cầu về các dịch vụ AI của Ebilab hiện rất mạnh mẽ, công ty có khoảng 160 đến 170 đối tác sử dụng. Được Persol Holdings đầu tư 100 triệu yên (930.000 USD) vào công ty, Ebilab đặt mục tiêu có 10.000 đối tác sử dụng vào cuối năm 2022.

Shun Tanaka, chuyên gia phân tích cấp cao của SBI Securities cho biết, hệ thống dự báo lưu lượng thực khách của Ebilab vẫn chưa phổ biến trong ngành dịch vụ ăn uống. Dù tất nhiên, ngày càng nhiều nhà hàng và nhà bán lẻ đang tận dụng các ứng dụng điện thoại thông minh để phát hành phiếu giảm giá, được thiết kế đặc biệt dựa trên dữ liệu lớn.

Minh Anh