과제 1

AI 기반 문제 분석 보고서

HUANG SHUYANG(황슈양)

21013014

2025.3.16

소개하다:

노쇼(No-Show)의 정의

노쇼(No-Show)는 고객이 사전 통지 없이 합의된 시간에 레스토랑에 도착하지 않아 레스토랑의 지정석이 공석이 되어 자원 낭비, 수입 손실 및 낮은 테이블 회전율을 초래하는 상황을 말합니다. 가상의 비스트로의 경우, 노쇼(No-Show)는 주로 고객이 예약 후 제시간에 도착하지 못하고 제때 예약을 취소하지 않아 레스토랑이 사용 가능한 좌석을 효과적으로 사용할 수 없어 레스토랑의 운영 효율성과 수익성에 영향을 미치는 것을 말합니다.

노쇼(No-Show) 문제의 중요성

경제적 손실: 노쇼는 레스토랑의 수익 손실로 직결됩니다. 이 사건의 데이터에 따르면 가상의 선술집은 하루에 약 500달러의 손실을 입으며 평균 일일 매출의 25-30%의 손실을 입습니다. 이러한 지속적인 경제적 손실은 레스토랑의 수익성에 상당한 부정적인 영향을 미쳤습니다.

자원의 낭비: 사전에 준비한 재료, 인건비 및 기타 운영 비용은 고객이 식당에 오지 않기 때문에 효과적으로 활용할 수 없습니다. 예를 들어, 주방 및 서비스 직원의 작업 배치는 미리 결정된 상황에 따라 조정되는 경우가 많으며 노쇼는 이러한 배치를 비효율적으로 만들어 인적, 물적 자원을 낭비합니다.

테이블 회전율에 영향을 미침: 레스토랑의 테이블 회전율은 레스토랑의 효율성을 측정하는 중요한 지표입니다. 노쇼(No-Show)로 인해 다른 고객에게 서비스를 제공할 수 있는 빈 좌석이 남아 레스토랑의 운영 효율성이 떨어지고 피크 시간에 영향을 미쳤습니다.

고객 경험 및 평판: 노쇼는 레스토랑 서비스의 품질을 저하시킬 수 있습니다. 빈 좌석을 메우기 위해 레스토랑은 다른 고객의 식사 경험에 영향을 미치는 마지막 순간에 조정을 해야 할 수도 있습니다. 동시에 잦은 노쇼는 레스토랑, 특히 안정적인 고객 기반과 입소문에 의존하는 고급 레스토랑의 평판에 영향을 미칠 수 있습니다.

경영진의 어려움: 노쇼는 레스토랑 운영의 불확실성을 증가시키며, 레스토랑 경영진은 고객의 노쇼를 처리하고, 예약 전략을 조정하고, 해결책을 찾는 데 더 많은 시간과 에너지를 투자해야 합니다. 이로 인해 관리 비용이 증가할 뿐만 아니라 레스토랑이 운영을 정확하게 계획하기 어렵습니다.

ChatGPT를 사용하여 문제를 해결하는 목적

Chatgpt는 관련 정보와 배경 지식을 신속하게 제공하고 근본 원인을 식별하며 솔루션을 제안할 수 있습니다.

문제 분석을 통해 ChatGPT는 최상의 솔루션을 선택하는 데 도움이 되는 다양한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Chatgpt는 제공된 사례에서 주요 정보를 추출하여 문제 해결을 위한 아이디어를 정리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Chatgpt는 작업 효율성을 높이고 시간을 절약할 수 있습니다.

몸:

1. 허구의 선술집에서 노쇼(no-show) 문제의 구체적인 영향

허구의 선술집에서 노쇼(no-show)하는 문제는 매출 손실로 직결될 뿐만 아니라 재료나 인력 등 충분히 활용할 수 없는 자원의 낭비로 이어집니다. 또한 노쇼는 레스토랑이 테이블을 효율적으로 사용하는 것을 방해하여 유동 인구와 회전율을 감소시킬 뿐만 아니라 고객의 식사 경험과 레스토랑의 평판에 영향을 미칩니다. 장기적으로 레스토랑의 운영 효율성과 브랜드 이미지에 심각한 영향을 미쳐 관리의 어려움과 비용이 증가할 수 있습니다.

2. 노쇼(No-Show)에 대한 데이터 분석

(1) 노쇼(No-Show) 고객 프로필

(2) 시간 경과에 따른 노쇼(No-Show) 비율 추세

(꺾은선형 차트의 예: 요일에 따라 노쇼 비율의 변화를 보여주며, 금요일과 토요일에 더 높음)

(3) 노쇼(No-Show)의 영향 요인

주요 요인 분석:

시간 요인: 금요일과 토요일은 저녁 식사(19:00 - 21:00)에 노쇼 비율이 가장 높습니다.

예약 방법: 온라인 예약은 전화 예약보다 노쇼 비율이 약 15% 더 높습니다.

고객 유형: 신규 고객은 반복 고객보다 노쇼 비율이 20% 더 높습니다.

단체 vs. 개인: 단체 예약(6명 이상)은 단일 예약보다 노쇼 비율이 높습니다.

날씨 영향: 폭우와 같은 악천후로 인해 노쇼가 10% 증가할 수 있습니다.

(막대 차트의 예: 고객 유형 및 예약 방법별 노쇼 요금 비교)

3. 노쇼(No-Show)의 재정적 영향

(1) 원가분석

상관 관계 분석

(산점도 예: 판매 대 구매 비용 대 인건비 간의 상관 관계)

판매 및 구매 비용: 강한 상관관계(r=0.85)가 있으며, 이는 노쇼(no-show)의 감소가 수익을 직접적으로 증가시킬 수 있음을 의미합니다.

판매 대 노동 비용: 중간 상관관계(r=0.65) 및 노동 낭비를 줄이기 위해 교대 근무를 최적화해야 할 필요성.

4. 구현 전략 개발

(1) 예약 최적화 제도

(막대 차트 예: 다양한 측정값의 예상 노쇼 감소 효과)

데이터 기반 의사 결정 도구를 채택하여 고객 행동을 예측합니다.

다음 주 금요일 19:00의 노쇼 비율과 같이 미래의 노쇼 비율을 예측하려면 시계열 예측 또는 기계 학습 모델을 사용할 수 있습니다.

다음 달의 노쇼 예측과 같은 전반적인 노쇼 비율 추세 예측을 위한 시계열 분석. 전체 노쇼(No-Show) 비율을 예측하여 레스토랑이 사전에 초과 예약 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다.

고객이 노쇼(No-Show)가 될지 여부를 예측하려면 분류 모델을 사용할 수 있습니다. 개별 고객의 노쇼 가능성을 예상하여 예금 보증 또는 알림 전략을 개발하는 데 도움을 줍니다.

이를 통해 우리는 다음을 알 수 있습니다.

노쇼(No-Show) 비율은 금요일과 토요일 저녁 시간대에 가장 높으며, 온라인 예약은 예약을 놓칠 가능성이 더 높습니다. 이로 인해 하루에 약 $750 - $850의 손실이 발생합니다. 보증금 보증, 예약 알림, 멤버십 시스템을 통해 노쇼 비율을 30-40%까지 효과적으로 줄일 수 있습니다.

노쇼(no-show) 패턴에 따른 실행 계획

1개월째: 예약 리마인더(SMS/카카오)를 보내기 시작합니다.

2개월 : 파일럿 신용 카드 보증(6명 이상 단체만 해당).

3개월: 로열티 포인트 시스템을 구축하고 노쇼 페널티 정책을 도입합니다.

(간트 차트 예: 3개월 실행 계획)

결론 :

(1) 인공지능 사용의 장점과 한계

장점: 인공 지능을 사용하면 선술집 운영의 문제를 신속하게 분석하고 스크리닝을 위한 데이터를 기반으로 여러 솔루션을 제안할 수 있습니다. 많은 시간을 단축하고 작업자가 실행 가능한 결정을 내리는 데 도움이 되는 명확성과 명확성을 제공할 수 있습니다.

제한 사항: 인공 지능 분석은 운영자가 제공한 설명과 데이터에서 비롯되므로 데이터와 정보가 상세할 때 분석 결과가 더 이상적입니다. 반대로, 데이터가 너무 적고 설명이 너무 일반적이면 효과적인 분석을 수행할 수 없습니다. 이것은 또한 작업자에게 약간의 어려움을 더합니다. 또한 인공지능이 제공하는 방법은 이론에 의해서만 뒷받침되고 있으며, 실제 적용에서는 운영자가 스스로 조정하고 제어해야 합니다. 반드시 즉시 좋아지는 것은 아닙니다.

(2) 데이터 기반 운영 최적화 방안

스마트 스케줄링: 인력 낭비.

재고 낭비 감소: 노쇼(no-show)가 높은 기간을 고려하여 들어오는 물량을 조정합니다.

제3자와의 파트너십: CATCHTABLE/TableCheck와 같은 한국 예약 플랫폼과 파트너십을 맺고 AI를 도입하여 노쇼(no-show)를 예측합니다.

부록:

링크를 공유할 방법이 없었기 때문에 일부 스크린샷이 찍혔습니다.