门直接走到收银台前面报菜名。小吴在打完单之后加了一句:我们现在有预点单功能,下次来之前可以在小程序上先点好菜,到了直接取餐。
大多数人点了点头就端着餐盘走了。但立牌和桌上的卡片已经摆出去了,信息在传播,不需要每个人当场响应。
第一个用预点单功能的客人出现在十一点五十八分。林晨坐在收银台后面的板凳上看后台数据,手机屏幕上弹出了一条新订单:回锅肉一份,米饭一碗,手机尾号3721,预计到店时间十二点零五分。他站起来走到厨房传单口旁边,把订单小票打印出来递给林浩。
预点单。
林浩接过小票看了一眼,灶台上已经起了火。回锅肉是出餐最快的菜之一,从切配到出锅三分钟以内。他开始备料,五花肉从保鲜柜里拿出来切片,蒜苗洗净切段,豆瓣酱挖了一勺放在碗边。
十二点零三分,一个穿格子衬衫的男生推门进来。他走到收银台前面报了手机尾号:3721。
小吴在系统里查到订单,点了一下确认。厨房里林浩已经把回锅肉出锅装好了盘,从备料到出餐总共用了三分钟。小吴把餐盘从取餐口递出去,格子衬衫男生接过来的时候愣了一下。
这也太快了。他端着餐盘找了一张空桌坐下来,边吃边看手机上的订单记录。两分钟之后他在同事群里发了一条消息:科技园南区新开的那家快餐店可以提前点菜,到了直接拿,不用等。
第二条预点单在十二点十分进来了。第三条在十二点十三分。到十二点半的时候,后台一共收到了八条预点单。林晨在手机上拉了一下数据:八条预点单的客人从进门到取餐平均用时四分十二秒,同期堂食客人从排队到取餐平均用时七分半。预点单比堂食快了将近一半。
第二天的预点单数量涨到了十二条。第三天十八条。一周之后,预点单稳定在每天二十到三十单之间,占中午时段总单量的百分之十五。林晨在后台数据上看得到,每天十二点之前,有二十到三十个订单是提前下的。这些客人的到店时间集中在十一点半到十二点之间,比非预点单客人早了十五分钟。也就是说,预点单把一部分客流从十二点的高峰期拉到了十一点半的平峰期,错峰了。
翻台率从三点七提升到了四点零。这个数字意味着每天中午多翻了一张桌子。一张桌子一个中午多接待一组客人,一组客人平均消费二十五块,一个月多出来的营收大概在一千五到两千之间。加上晚上时段,全天的增量在三千到四千。
林晨把这个数据做了一张折线图,用微信发给了林枫。折线图上两条线,一条是上线前的翻台率,平缓地躺在三点七附近;另一条是上线后的翻台率,从三点七爬到了四点零。图的标题他写的是翻台率变化,没有加任何解读。
林枫看了之后回了一条消息:你写这个小程序用了多久?
三个晚上。
三个晚上值多少。
林晨没回。三个晚上写的代码换来的数字已经摆在图上了,不需要他再解释什么。技术是工具,不是答案。真正值钱的不是三个晚上的代码,是林浩的手艺让回锅肉三分钟出锅,是小吴在收银台前一句一句推预点单,是小芳每天早上把卡片摆上每一张桌子。这些加在一起才是一个完整的系统。
他关掉手机上的小程序后台,切回T厂的工作界面。FinGPT v4的模型有一个小参数需要调整,下午三点有个会要讲这个调整方案。两条线,来回切。午休结束前他还有十五分钟,他把折线图的源数据导出来存了一份备份,然后合上电脑,走回工位。走廊里的日光灯嗡嗡地响,有人端着咖啡从对面走过来,点了点头算是打招呼。
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