文章摘要

百勝中國CTO張雷談AI助力提升運營效率與客戶服務。

• AI優(yōu)化客戶服務，提升解決率至90%

• 決策式AI提升銷售預測準確性

• AI賦能員工培訓，提升門店運營效率

忙碌的工作日早晨，你是不是已經(jīng)習慣在家附近街角轉(zhuǎn)彎處的肯德基點上一份熱騰騰的早餐，一份帕尼尼，配上一杯溫熱的豆?jié){，一口下肚，冰冷的胃能夠瞬間被安慰到。

而到了周四，“瘋狂星期四”如約而至。走進肯德基，9.9九塊的黃金雞塊，19.9十五塊熱辣香骨雞爆檸茶套餐，都是打工人一周辛勞結(jié)束前的小小犒賞，甚至“瘋四”已經(jīng)成為了一種文化現(xiàn)象。要知道，每年有數(shù)以億計的消費者跟你有一樣的習慣，每個周四都有幾百萬年輕人在“”V我50”。

肯德基的背后是中國最大的餐飲公司——百勝中國。當下，百勝中國運營著肯德基、必勝客、小肥羊等餐飲品牌，同時與Lavazza合作，在中國探索和發(fā)展Lavazza咖啡概念，每年服務20億人次，去年的瘋狂星期四當日訂單近1000萬，會員人數(shù)近5億。

數(shù)字化和AI是如何幫助百勝中國服務好如此規(guī)模的消費者并不斷創(chuàng)造潮流的？帶著這份好奇，10月份我們和百勝中國CTO張雷聊了聊。

見面后，作為為數(shù)不多的女性CTO，張雷所展現(xiàn)出的對行業(yè)洞見和對技術(shù)的熱忱很快就感染了我。在百勝工作了幾十年的她，幾乎完整地經(jīng)歷了“Yum Brands中國事業(yè)部”到“百勝中國”的過程。既有本土情懷又有國際視野，這讓張雷帶領著百勝中國總是可以在技術(shù)上“搶占先機”，并在行業(yè)浮沉中不斷前行。

根據(jù)百勝中國最新發(fā)布的2024年第三季度財報，截至9月底，百勝中國門店總數(shù)達到15,861家，其中肯德基門店數(shù)達11,283家，必勝客3,606家；同時，百勝中國收獲歷史最高季度收入，總收入同比增長5%至30.7億美元。

當下，數(shù)字化及AI應用正在成為保障百勝中國業(yè)績持續(xù)增長，模式不斷創(chuàng)新的重要推力。從跨國公司的區(qū)域分部，到成為全球范圍內(nèi)成長最快、貢獻最大的獨立板塊，分拆后的百勝中國，一早就意識到中國市場的獨特性，在產(chǎn)品，服務，流程，基礎設施方面不斷進行本土化的深化洞察與實踐。

將數(shù)字化作為業(yè)務的基礎設施，并在十幾年前就開始了對數(shù)字化體系的自主構(gòu)建，這一點尤為難得。

面對時刻變化的中國市場和消費者習慣，只有擁有數(shù)據(jù)的自主權(quán)，才能更快的洞悉消費，及時響應。

大約在2010年，百勝中國把數(shù)據(jù)倉庫遷移到國內(nèi)，這成為百勝中國真正自主化做數(shù)字化的關(guān)鍵一步。張雷坦言，如果沒有這一步，后續(xù)的各種AI的創(chuàng)新都不可能實現(xiàn)。“對于任何一個餐飲企業(yè)來說，數(shù)字化的核心就是提升‘獲客’與‘履約’兩大能力。”張雷曾表示。

在“獲客”上，從周二會員日到“瘋狂星期四”，百勝中國一直選擇圍繞提升用戶體驗，不斷引領潮流。而在“履約”端，過去幾年，百勝中國已經(jīng)完成從農(nóng)田到餐桌再到消費者的兩個端到端數(shù)字化的建設，是為數(shù)不多可以全流程履約的餐飲企業(yè)之一。用張雷的話說，在百勝中國，數(shù)字化已經(jīng)是完成時，以AI技術(shù)為代表的“數(shù)智化”則是進行時。然而放眼整個餐飲零售行業(yè)，當下AI的應用實踐并不廣泛。甚至很多企業(yè)的數(shù)字化實踐都還在早期階段。這也很容易理解。面對日益激烈的競爭環(huán)境，大多數(shù)餐飲企業(yè)維持日常經(jīng)營尚且艱難，妄論再有余力投入數(shù)字化、AI建設。

作為行業(yè)領頭羊的百勝中國，卻選擇了“難走但正確的路”，從決策式AI到如今大火的生成式AI，百勝中國不斷摸索AI在餐飲領域可能的應用場景，以提升效能。

“客戶服務”是餐飲行業(yè)最常使用AI的一個場景。隨著市場營銷活動和銷量的不斷提升，AI輔助可以有效地幫助客服人員減負，快速形成從點餐，履約到餐后數(shù)據(jù)反饋的完整閉環(huán)。

張雷表示，目前，AI客服每天能夠為百勝中國處理超過15萬次消費者溝通，問題解決率高達90%；在輔助人工方面，AI客服能夠快速歸納、總結(jié)消費者訴求，輔助客服更快速、更精準地回復，整體效率提高10%。

在客戶服務之外，決策式AI在品牌提升門店運營效率方面也取得了明顯成效。目前，百勝中國自主研發(fā)的“營運大腦”，“口袋經(jīng)理”“智能廚房”等多個AI支持的應用已經(jīng)在門店普遍使用，從自動排班、銷量預測到員工培訓，不斷輔助員工提效。

當然，所有對餐廳員工生產(chǎn)力的釋放，都是為了能夠讓他們能夠更好地服務顧客。而在Gen-AI時代，關(guān)于智慧餐廳，張雷有了更多的想象。關(guān)于餐廳運營的智能體（Agent）、Copilot（餐廳AI自動輔助運營）的實踐都已在進行中。前段時間，她帶隊來北京實地參訪了蘿卜快跑，很受啟發(fā)。如何做AI原生的點餐體驗？餐廳是不是也有機會實現(xiàn)Auto-copilot（AI自動輔助運營）？這些新的想法讓張雷十分興奮。盡管目前AI已經(jīng)在餐飲行業(yè)拓展了多個應用場景，但張雷表示，大規(guī)模的AI應用對中小餐飲企業(yè)而言仍然成本相對較高，不過，對于大型連鎖餐飲企業(yè)而言，AI在員工培訓、消費者服務，提高銷售預估準確性等場景下潛力非常大。

從自動駕駛到具身智能，張雷向我展現(xiàn)出對科技、創(chuàng)新的高度熱情。以下是虎嗅智庫與她對話摘要，我們?nèi)鐚嵆尸F(xiàn)。希望她的思考與實踐，能夠?qū)ν瑯I(yè)有所啟發(fā)。

從客戶服務開始做AI應用

百勝中國的數(shù)字化建設起點是什么？

張雷：Yum Brands成立于美國，1987年把第一家肯德基帶入了中國。百勝中國最早是Yum Brands的中國分公司，隨著其逐漸成為Yum Brands全球范圍內(nèi)貢獻最大的獨立板塊后，話語權(quán)越來越高，包括油條、粥等很多本土特色的產(chǎn)品都是我們主導研發(fā)并推廣的，這在當時的外資中國分部中非常罕見。

隨著中國業(yè)務的不斷發(fā)展，我們也擁有了獨立的數(shù)字化系統(tǒng)權(quán)限。2010年左右，百勝中國把數(shù)據(jù)倉庫遷移回中國，這是百勝中國真正自主化做數(shù)字化的關(guān)鍵一步。

如果沒有這一步，數(shù)據(jù)我們自己不掌握，后續(xù)端到端數(shù)字化建設、AI創(chuàng)新這些都不可能實現(xiàn)。

AI對餐飲行業(yè)的賦能主要集中在哪些方面？

張雷：我覺得當下的AI應用場景越來越清晰。

在餐飲行業(yè)，AI應用的機會還是很大的。分為兩個方面，一是協(xié)助員工做好客戶服務，二給員工減負賦能。

在客戶服務上，因為現(xiàn)在越來越多的客戶習慣在線上下單，哪怕是堂食，很多顧客也是線上點餐。這種情況下，保證線上下客戶服務體驗的一致性很重要。因為餐飲最終還是服務業(yè)，所以我們也選擇“客戶服務”作為AI探索的第一個場景。

舉個例子，當我們要推一些IP的聯(lián)名活動時，過去，活動手冊的規(guī)則需要客服人員一條條熟背下來。現(xiàn)在借助AI，消費者問什么，AI就能輔助客服人員列出需要的信息甚至是直接回答。當然，也需要對AI做一些工程化的設置，避免它一本正經(jīng)地胡說八道。

外賣也是客戶服務的一個重要場景。當顧客點餐后，有時餐品未能及時送達就會產(chǎn)生客訴。這時，顧客的投訴需要后臺客服給予及時安撫，而現(xiàn)在的AI能夠理解人，可以給出合適的應答，在輔助客服的同時也可以更好地為顧客提供情緒價值。

此外，AI對收集客戶反饋的提效也很明顯?；旧衔绲幕顒?，一兩個小時以后就可以把消費者在各個官方渠道的反饋報告同步品牌。同時，也把口味、外觀、服務等數(shù)據(jù)標簽打好了。當問題被明確后，下一步需要哪個部門來做跟進、調(diào)整也都一目了然。

目前，借助AI，我們在客戶服務方面已經(jīng)形成從消費者點餐，履約送餐再到餐后反饋的端到端的完整閉環(huán)。我們希望可以第一時間聽到消費者的聲音，并且盡可能覆蓋更廣泛的群體。從這一點上講，AI 對于我們的消費者體驗優(yōu)化的及時反饋，是非常重要的。

借助AI充分釋放生產(chǎn)力

剛剛聊了客戶服務場景下的AI應用，在員工賦能上，有哪些AI應用？

張雷：餐飲、零售行業(yè)最重要的一定是銷售預測是否準確。相比于常規(guī)活動，要做到LTO（limited time offer限時供應產(chǎn)品）這種緊急活動的準確預測就更難。

肯德基以直營門店為主，所以在數(shù)據(jù)采集上具有優(yōu)勢，通過數(shù)據(jù)分析，可以不斷調(diào)整預測模式。例如，之前周二會員日是數(shù)據(jù)峰值，2018年我們開始做瘋狂星期四后，峰值就變成周四，當業(yè)務模式發(fā)生變化后，銷售預測的模式也不太一樣。從決策式AI開始，我們就不斷在調(diào)優(yōu)預估模型，準確率也持續(xù)在提升。目前LTO整體預測準確率已

已經(jīng)有了顯著提升，常規(guī)品的預測準確率更高。

對餐廳來說，備貨尤其是LTO的備貨是另一大難題。目前，我們通過AI的協(xié)助，根據(jù)LTO的數(shù)字，基本可以計算出理論庫存，系統(tǒng)會在快要斷貨時自動訂補貨，這樣就在餐廳盤點上，大大為員工減負了。

當餐廳經(jīng)理不用忙于排班、盤點、訂補貨，他們就可以有更多的精力更好地為消費者服務。因為餐飲還是以服務為中心，所有對餐廳這些員工的生產(chǎn)力的釋放，都是為了能夠讓餐廳經(jīng)理能更好地服務顧客。另外，對餐飲行業(yè)，尤其是連鎖餐飲來說，門店的產(chǎn)品和服務的標準化是一個很大的挑戰(zhàn)。在標準化的過程中一定會存在對人的培訓。AI就是員工培訓一個非常有效的手段。

以前我們的模式是新人到店后，學習培訓手冊，然后上手做，但訓練和真正上手做還是兩回事，比如“給雞裹粉”這件事?？系禄脑峨u之所以好吃，裹粉是非常重要的一步。但怎么能裹得好，一定是師傅帶徒弟告訴你，顛的時候怎么顛，手上的力道多大，這些不是訓練手冊可以告訴你的。

我認為一個好的培訓機制下，當新人剛上手做一件事時，最好是可以模仿或請教經(jīng)驗更豐富的師傅的。

那AI可不可以扮演這個角色呢？我覺得可以。

在GenAI出現(xiàn)之前，視覺識別是效果最好的。而現(xiàn)在AI理解能力更強。當你問AI，這個東西應該怎么做？ 它會一步一步地告訴你，也可能先告訴你第一步，等你第一步做完，再給你看第二步，直到完成所有步驟。

未來，我認為在員工培訓這件事上，AI智能輔助是有可能實現(xiàn)的，我們也在計劃建立一套培訓的AI智能輔助系統(tǒng)。

在門店管理及運營上，“運營大腦”和“口袋經(jīng)理”目前能夠做到哪些事情，Gen AI還能如何更智能化輔助餐廳經(jīng)營？

張雷：餐廳經(jīng)理一定會關(guān)心營業(yè)額。以前我們基于NLP（自然語言處理）開發(fā)過一版營運大腦用于幫助餐廳經(jīng)理分析門店運營情況，當營運有問題的時候，營運大腦可以幫助他們進行簡單的歸因。

隨著系統(tǒng)的不斷迭代，目前這個版本的營運大腦更智能化，當銷量有問題時，它可以把歸因的顆粒度進一步縮小至渠道，人力等細分因素。

未來我希望，AI可以更加智能地輔助餐廳，比如提醒餐廳，什么時間點，重點關(guān)注什么事，甚至也可以利用智能體來做一些動作。

當業(yè)務不斷復雜化時，我們需要把運營變得簡單化。讓很多事務性的決策由后端完成，從而幫助前端餐廳經(jīng)理把重點放在顧客服務上。

數(shù)字化團隊和業(yè)務團隊是如何協(xié)同的？

張雷：百勝中國很早就提出，做技術(shù)的人，必須要懂業(yè)務。我們的技術(shù)和業(yè)務團隊幾乎是天天在一起的。

以“智能商圈”為例，對于門店所處商圈的劃定，我們不是按照地圖統(tǒng)一劃分。而是系統(tǒng)給出推薦，營運經(jīng)理再去實地調(diào)研，兩者結(jié)合來定。

IT團隊看到的是數(shù)據(jù)，營運團隊看到的是實際情況，只有兩邊匹配以后，才能不斷地調(diào)整算法。

同時這也能讓營運團隊清晰感知到這些信息是有用的，后續(xù)在收集信息也能更主動及時地返回給IT團隊。

22年下半年，我們開始做智能商圈后，消費者明顯感知到我們的訂餐交付時間變短了。目前來看，智慧商圈對業(yè)務實現(xiàn)了比較直接有效的輔助。但這個好的結(jié)果一定是技術(shù)、市場、產(chǎn)品，營運等團隊，大家合力才實現(xiàn)的。

Auto-copilot（AI自動輔助運營）餐廳中也需要人來服務

剛剛講了很多已經(jīng)實現(xiàn)的AI功能，還有哪些是正在嘗試，還未實現(xiàn)的AI功能？

張雷：我的下一個目標是想實現(xiàn)AI原生的點餐體驗。AI原生意味著，它不僅能理解你的意圖，還能夠做決策，然后執(zhí)行。

目前，當消費者線上點餐時，還需要先選店，選送貨地址，然后進入小程序，顧客還要從菜單里挑出自己想要的餐，選咖啡，還需要點是否加冰，加糖，要做很多動作。而在線下點餐時，顧客走進一家餐廳，只需要跟點餐員簡單溝通，他就能滿足你的需求。我希望下一步，顧客跟服務員怎么說的，就怎么跟 APP說，也能達到一樣的結(jié)果，不用再做這么多動作，這是我所期待的AI 原生點餐體驗。

你想象中的未來智慧餐廳是什么樣子的？

張雷：在回答這個問題前，我想先聊下我個人過去的兩段客服經(jīng)歷。在應用AI前，我有去我們分中心體驗客服角色，但是發(fā)現(xiàn)看起來簡單的客服工作實際操作起來并不容易，尤其是面臨客訴問題時，新手很容易犯錯。

我們的AI客服上線后，我又去西安做了一次客服，這一次就安心很多。當遇到客訴時，AI會及時給我答案提示，我只要再次核實確認一下，轉(zhuǎn)述給客戶就可以。

回到我理想中的餐廳這個問題，我覺得應該是即使沒有經(jīng)過任何訓練的管理者，走進任何一家餐廳，也能做好服務。他可以上線就能做客服，到店就能做餐廳經(jīng)理，而不是需要很多訓練后才能上手這些工作。

同時，在這個理想餐廳中，大多數(shù)時候，餐廳可以在AI的輔助下自動運營。前廳做服務的人正常服務，后臺系統(tǒng)自動運營，但當出現(xiàn)客訴或突發(fā)狀況時，資深管理營運人員再介入處理，處理完畢后，門店又能恢復自動運營。

餐廳的經(jīng)營需要柔性，因此人的作用無法取代，好的AI或自動化可以輔助人，卻永遠無法代替人。

本文轉(zhuǎn)載自虎嗅網(wǎng)，訪談：冀玉潔；撰寫：冀玉潔、楊俊