كيف يُغير الذكاء الاصطناعي حجوزات المطاعم

مرّ فقط بضعة أسابيع منذ أن تصدّر نموذج جديد من الذكاء الاصطناعي تحت اسم “ديب سيك” العناوين الرئيسية، لكنه بدأ بالفعل يشكل واحداً من العديد من المنافسين الذين ينمون بشكل مستمر لـ ChatGPT.

التحول واضح: الذكاء الاصطناعي هنا ليبقى وهو يتطور بسرعة.

لقد كانت العديد من القطاعات، من تجارة التجزئة إلى التمويل، في سباق لاعتماد الذكاء الاصطناعي بسرعة في عملياتها. لكن الأمر لا ينطبق بنفس الطريقة على صناعة المطاعم. في الواقع، كانت هناك بعض المناقشات حول سبب تردد المطاعم في تبني الذكاء الاصطناعي.

لنكن واضحين: ليس السبب هو نقص التكنولوجيا المتاحة للمطاعم. تكنولوجيا المطاعم تتطور بسرعة أيضاً، لكن الخبرة في تطبيقها قد تكون صعبة في الحصول عليها، وقد تكون التكاليف التشغيلية مرتفعة للغاية بالنسبة للأعمال الصغيرة.

انتشار حجوزات المطاعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي

في نهاية الشهر الماضي، أطلقت شركة “OpenAI” أداة جديدة تسمى “أوبريتور”. وصف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي للشركة التي تدير ChatGPT، الأداة بأنها “وكيل يمكنه الذهاب إلى الإنترنت لأداء المهام نيابة عنك.”

يتزامن هذا مع إصدار “أنثروبك” – الشركة الناشئة التي تقف وراء “كلود إيه آي” – لميزة سابقة تسمى “استخدام الكمبيوتر”، التي تسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بإتمام المهام على الإنترنت دون تدخل بشري.

لقد استخدم كلا الطرفين حجوزات المطاعم كمثال لتوضيح كيفية عمل أدواتهما.

الاختلاف الرئيسي بين هذين الوكيلين هو أن “أوبريتور” الخاص بـ ChatGPT يمكنه تصفح الإنترنت والتفاعل مع العناصر على المواقع مثل الأزرار والنماذج، في حين أن “استخدام الكمبيوتر” من “كلود إيه آي” يمكنه أخذ المعلومات وتفسير ما يوجد على الصفحة ولكنه لا يستطيع التفاعل معها بنفس الطريقة التي يمكن لـ “أوبريتور” القيام بها.

باختصار، يمكن لـ “أوبريتور” من ChatGPT إجراء حجوزات حقيقية على المواقع – وهو تحول كبير لكل من المطاعم والزبائن.

ما وراء الحجوزات: روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في عمليات المطاعم

الذكاء الاصطناعي وحجوزات المطاعم

من بين التحديات التي تواجهها المطاعم غالباً هي الحجز المبالغ فيه والتغيّب عن الحضور، وذلك بسبب إما تراجع العميل عن الحجز في اللحظات الأخيرة أو الارتباك في عمليات الاستقبال. يمكن أن يؤدي هذا إلى تجربة طعام سلبية، مما قد يؤثر في نهاية المطاف على سمعة المطعم.

مع وضع ذلك في الاعتبار، تترك حجوزات المطاعم مجالاً واسعاً للذكاء الاصطناعي لمساعدتها في معالجة هذه التحديات. إليك بعض الأمثلة:

• التنبؤ بطلب العملاء

بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطاعم استخدام البيانات المتاحة للتنبؤ بأوقات أو أيام الأسبوع التي من المرجح أن يحجز فيها العملاء، مما يسمح لهم بإدارة عدد الموظفين وتوفرهم بشكل أكثر بديهية.

• إدارة قوائم الانتظار التلقائية

قد تكون متابعة قوائم الانتظار بشكل مستمر مهمة شاقة بالنسبة لعمليات الاستقبال، خاصة عندما يقوم العملاء بإلغاء حجزهم فجأة قبل موعد الحجز المحدد.

يمكن للذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة من خلال إشعار العملاء الموجودين في قائمة الانتظار عندما يصبح الطاولة جاهزة، مما يقلل العبء على الموظفين في قسم الاستقبال.

أحد الأمثلة الجيدة على ذلك هو “ResDiary”، وهو برنامج لحجوزات الضيافة يحتوي على روبوت محادثة يمكن دمجه مع Facebook Messenger للتعامل التلقائي مع الاستفسارات.

التوصيات الشخصية

فائدة أخرى للذكاء الاصطناعي هي تجربة الزبائن الفردية. انتهت الأيام التي كانت فيها الإجابات الجاهزة التي لا تستطيع التكيف مع العديد من التفاصيل الدقيقة للاستفسارات. اليوم، يتم تقدير التخصيص الفائق. يبحث الناس عن تجارب تناسب احتياجاتهم واهتماماتهم الفردية، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحقيق ذلك لكل عميل على حدة.

عندما يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إلى بيانات مثل تفضيلات الجلوس للعميل، والقيود الغذائية، والأطباق المفضلة، يمكنه تعزيز تجربة الطعام من خلال تقديم توصيات شخصية، واقتراح ترتيب جلوس مثالي، وحتى تذكر الطلبات السابقة.

تجعل هذه الدرجة من التخصيص العملاء يشعرون بالتقدير وتشجعهم على زيارة المطعم مرة أخرى.

مثال حديث: التعاون بين OpenTable و ChatGPT.

على الرغم من أن هذه الميزة متاحة فقط لمستخدمي ChatGPT Pro في الولايات المتحدة وكندا، إلا أن هذه الميزة تسمح للأفراد بالبحث عن المطعم المثالي بناءً على استفساراتهم.

جمع التعليقات وتعزيز التفاعل

يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات المجمعة لمساعدة المطاعم من خلال تقديم نصائح للتحسين المستمر. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه أن يأخذ زمام المبادرة في جمع التعليقات بنشاط:

• جمع التعليقات التلقائي

يمكن للذكاء الاصطناعي إرسال استبيانات ما بعد العشاء أو طلبات التعليقات عبر البريد الإلكتروني أو الرسائل النصية، مما يسهل على العملاء مشاركة تجربتهم. هذه الطريقة أكثر تنظيماً من قراءة كل استمارة تعليقات ورقية يتم تقديمها للعملاء.

• مراقبة السمعة

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تعليقات العملاء على المراجعات، والتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، وردود الاستبيانات لتقييم الانطباع العام. يتعرف على المواضيع المتكررة، مثل جودة الطعام، وسرعة الخدمة، أو الأجواء، مما يساعد المطاعم في تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

يعد “Google Duplex”، وهو نظام ذكاء اصطناعي يُعد لإتمام المهام الواقعية عبر الهاتف، الأفضل في ذلك. على الرغم من أنه يستخدم أساساً لإجراء الحجوزات، يمكن لـ Google Duplex أيضاً جمع التعليقات من خلال سؤال العملاء عن تجربتهم في المطعم خلال المكالمات التالية.

يتم دمج Google Duplex مع “خرائط Google” و “بحث Google” لتوصية المطاعم استناداً إلى تفضيلات المستخدم وسلوكياته السابقة، مما يعزز التفاعل من خلال الاقتراحات الشخصية.

التحديات التي يجب على الذكاء الاصطناعي التغلب عليها

بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة لحجوزات المطاعم، إلا أنه يواجه أيضاً العديد من التحديات التي يجب معالجتها.

• الخصوصية والأمان للبيانات

تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي جمع وتحليل بيانات العملاء. هذا أثار العديد من المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمانها. كما أن هناك نقاشاً مستمراً حول استخدام بيانات العملاء في التعلم الآلي دون موافقتهم.

• التكامل مع الأنظمة القديمة

لا تزال بعض المطاعم تستخدم أنظمة نقاط البيع القديمة أو الإجراءات اليدوية. لذلك يحتاج مقدمو الذكاء الاصطناعي إلى إيجاد حلول مرنة يمكنها التكيف مع هذه الأنواع من العمليات.

• الدقة العالية في التنبؤ

غالباً ما يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية في التنبؤ. ولكن في سوق يتغير باستمرار، قد تصبح هذه الطريقة أقل دقة مع مرور الوقت. يمكن تخفيف ذلك بسهولة من خلال تزويد البيانات بشكل فوري.

الخاتمة

مع دخولنا عصر يتم فيه إعادة تعريف تجربة العملاء من خلال الراحة والتخصيص الفائق، قد تحتاج العديد من المطاعم إلى النظر في دمج حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي، من روبوتات المحادثة إلى الحجوزات التلقائية.

على الرغم من استمرار التحديات مثل خصوصية البيانات والأنظمة القديمة، يجب على مهندسي الذكاء الاصطناعي إيجاد طرق لتعزيز أمان البيانات وتقديم حلول مرنة تسهّل من تبني هذه التقنيات، حتى بالنسبة للعلامات التجارية الصغيرة.

ومع ذلك، يبدو أن المستقبل واعد مع استمرار ظهور الابتكارات المستمرة في مجال الذكاء الاصطناعي.