週五缺蝦、週二報廢青檸：用 ChatGPT 做一張分店叫貨參考表

曼谷有五家分店的泰式連鎖餐廳，週五晚上七點，三號店的蝦子賣完了，客人點的月亮蝦餅只好改推別道菜；同一週的週二，二號店卻把一整箱青檸和蔬菜丟進報廢桶。老闆月底一算，食材報廢約佔營收 6%，問各店長原因，有人說「週五客人突然變多」，有人說「供應商送貨太晚」，有人說「天氣不好沒客人」，每家說法都不一樣，老闆也無從判斷誰對。

為什麼叫貨一直處理不好

多數連鎖餐廳不是店長不用心，而是犯了幾個共通的誤區：

• 只憑上週印象叫貨：記得最近一次缺貨的痛，就多叫；記得最近一次報廢的痛，就少叫，結果來回擺盪。
• 缺貨與報廢沒有被記在同一張表：缺貨沒人記，報廢只記總金額，不知道是哪個品項、什麼原因（過量、保存不當、備料過度、菜單改動）。
• 各店各說各話、沒有共同語言：沒有統一的報廢原因分類，老闆聽到的永遠是故事而不是數字。

一張好的叫貨參考表有哪些要件

• 分店、分品項，因為同一道菜在不同商圈的銷量結構不同。
• 區分平日、週末與節慶或雨季，用「係數」呈現，而不是只給一個平均數。
• 只是「參考」，不是「命令」：最後叫貨量由店長依當天預約、天氣與庫存決定，並留下例外說明欄。
• 報廢原因固定分幾類，每週統計，讓討論從「感覺」變成「哪一類最多」。

🔧 AI 動手做：分店叫貨參考表＋報廢原因統計＋叫貨前三問

先把近八週的銷售日報、叫貨單、報廢紀錄去識別化（刪掉員工姓名、電話、供應商聯絡人，只留店別代號 A–E、日期、品項、數量），貼進 ChatGPT。關鍵是要它「只用你給的數字算，不准推估銷量」。

你是餐飲連鎖的營運分析助理。以下是 [五家分店] 近 [八] 週已去識別化的資料：銷售日報、叫貨單、報廢紀錄（店別以 A–E 代號表示）。

請依序完成：
1. 分店、分品項的「叫貨量參考表」：分別列出平日、週末的平均實際用量，以及節慶或雨季相對平日的調整係數。重點品項：[蝦、香茅、青檸、蔬菜、其他]。
2. 報廢原因分類統計：分為 [過量叫貨 / 保存不當 / 備料過度 / 菜單或促銷變動 / 其他]，每店每類列出件數與金額，並指出前兩名。
3. 店長每日叫貨前三問檢核表：每題一行，附「例外說明」空欄，供店長填寫。

嚴格規則：
- 只能使用我提供的數字，不得自行推估或預測銷量。
- 資料不足八週或缺漏的品項，請標示「資料不足」，不要補數字。
- 係數的計算方式請寫在表格下方，讓我能檢查。
- 最後叫貨量由店長決定，表格只標示「參考區間」。

資料如下：
[貼上資料]

拿到表格後，先抽三個品項用自己的數字複算，確認係數沒有算錯，再發給各店長。店長每天叫貨前回答三問，例如：今天有沒有預約或團客？天氣預報有無大雨？目前庫存剩多少天的量？有偏離參考區間就寫在例外說明欄，一個月後再回頭檢視哪些例外其實是對的。

本週就能做的一步：先請五家分店各把上週的報廢紀錄補上「原因」一欄，只分四類，週日交給你，下週就有第一張報廢原因統計。