불황을 이기는 외식경영으로 인건비 절감과 수익 극대화를 위해서 오래전부터 사용되었던 ‘메뉴 엔지니어링’을 제안합니다. 이전 칼럼에서 디지탈 DX 에 관한 내용을 다룬적이 있지만, 디지탈 DX 는 POS 에 전적으로 의존한 수치분석이 주류입니다. 십수년전, 한국에서 ‘무조건 퍼주자’ 라는 원칙으로 성공한 어떤 외식업체는 시작부터 숫자를 따지는 식당은 성공하지 못한다는 개인적인 지론으로 각광을 받은 사람도 있었지요. 틀린 말은 아닙니다. 하지만, 메뉴 엔지니어림은 숫자로만 분석하기에 앞서 컨셉별, 연령별, 지역별 분석도 가능한 다양한 고객 선호도를 시장상황에 맞는 식재료 단가분석까지 결합하여 사람이 하기에는 시간이 많이 소요되는 것까지 종합적인 데이터를 제공한다는 것입니다
사실, 메뉴엔지니어링은 외식업계에서는 오래된 마케팅 도구중의 하나입니다. 하지만, 이제는 AI 에 기반하여 오직 숫자만 분석하는 것이 아니라, 세밀하게 다양한 분석이 가능한 메뉴관련 데이타를 제시하여 좀 더 현실적이고 효과적인 방법을 제시해 줄것입니다. 미래지향적인 레스토랑 운영자들은 어떻게 AI 기술을 간소화하고 내장된 AI를 활용하여 효율성을 높이고 비용을 절감하면서 실시간으로 데이터 기반의 메뉴위주로 결정을 내릴수 있는지 각자의 상황에 따라서 수시로 연구해야 합니다.
10여년전이나 현싯점이나 항상 불황이라는 말은 따라다닙니다. 하지만, 근래의 불황은 차원이 다른 양상으로 나타납니다. 이제는 AI 기반의 마케팅 등이 너무 빠른 속도로 ‘갑툭튀’ 하는데, 이러한 빠른 변화에 따라가지 못하면, 도태되는 일만 남게 되었습니다. AI가 메뉴얼 대로 전화를 받아주는 일은 흔한 일입니다. AI 전화응대는 매뉴얼에 따른 절차대로 신속하고 명확한 답변으로 현 상황에 대처하고, 메뉴설명 및 가격은 물론 예약까지 척척 받아줍니다. 어느듯 모바일 온라인 예약이 대세였지만, 아직까지도 거의 일방향 주문에 국한되었습니다.
하지만, AI 전화는 친절한 사람 목소리에 굶주린 고객들이 만족할 만한 쌍방향으로 (AI와) 대화를 주고 받는 주문으로 이어집니다. 이 과정은 기존 전화 주문에 익숙했던 고객들과, 모바일 익숙한 젊은 층의 두개 고객군을 만족시키는 역할을 하게 됩니다. 컨셉에 따라서는 거의 100% 모바일 주문에 카드 번호로만 영업이 가능한 현싯점에서, AI 는 음식조리와 포장만 빼고는 모든걸 처리할 수 있게 해줍니다. 배달은 도어대쉬 등이 픽업하므로, AI 프로그램이 기존 여러사람의 역할을 톡톡히 해주는 것이지요. 하지만, 여기까지는 전화주문에 익숙한 세대와 모바일에 익숙한 세대의 복합적인 경우입니다 사람이 받던 전화 주문과 똑같이 조리 과정을 AI 가 완벽하게 받아서, 음식조리에서 음식 배출구 (윈도우) 까지 처리하는 과정을 말합니다. 이러한 AI 에 무관심하다면, 조만간에 스포츠 카로 달리는 업계에서 포장마차 운영하는 꼴이 될것입니다
OFFLINE 으로 식당에 들어가서도 대형 모니터 혹은 테이블 단말기로 주문하고, 로보트가 음식을 날라다 주는 시대는 이미 구식이 되었습니다 이 물리적인 과정에 AI 의 분석력이 사람의 뇌 역할을 해주는 것이 더해졌습니다. 물론 아직도 단말기 + 로보트 를 접해보지 못한 식당 경영자들도 대다수이지만, 이제는 AI (주방장) 가 운영하는 식당에 로보트 (종업원)가 지시를 받아서 굳은 일을 하고, 주인은 각 부분의 업무가 제대로 돌아가는지만 관리만 하면 되는 시대가 빠르게 다가오고 있습니다. 필자는 그중에서 한단계 더 업그레이드 된 메뉴 부문을 말하고 있습니다. 여기에, AI 기반 메뉴엔지니어링이 이 메뉴는 ‘팔수록 적자이므로, 이런 방법으로 하면 어떨까요 ?’ 하고 제안하며 경영 컨설팅 까지 더해줍니다.
기존 외식업의 위기로 많이 회자되던 ‘많이 팔아도 남는 게 없는’ 사회적 변화와 불경기 이유보다 더 예민하게 갑작스럽게 대두한 AI 환경을 학습하지 못하고 대처하지 못하면, 많이 팔고 싶어도 AI 가 없는 식당에는 고객 (사람)이 오지 않는 개점 휴업의 상태가 될수도 있습니다. 지금까지는 카드 안받고 재래식으로 조리하여 단골식당의 명맥을 유지해가던 ‘노포식당’의 존재라도 있었지만, 이제는 과거에 우주공상을 상상하던 시절과 바뀌어서 ‘기원전에’ 그런 식당이 있었다 ‘카더라’ 로 바뀔수도 있습니다.
다행히도, 필자가 오늘 말하고자 하는 AI 에 기반한 메뉴엔지니어링은 그동안 기업형 레스토랑 운영에서 분석해오던 수동적인 접근을 기반으로 합니다 AI가 이 방법을 더 신속하고 정확하게 분석해 준다면, 매일 (DAILY OPERATION) 영업을 데이타에 의거해서 예측하고, (PROJECTION), BUILD UP (PREP) CHART 를 지휘하는 SHIFT MANAGER 역할에, 식재료 시세까지 사전 분석하여, 고객성향에 따른 추천 메뉴까지도 가능한 역할을 해줄것입니다. 이제는 인간 매니저가 아닌 AI 에게서 업무지시를 받는 시대로 곧 전환하게 될 것입니다. 최근 아마존에서 ‘인사 총무팀만 남고 다 나가라’ 라는 말이 회자되는 불행한 (?) 사태의 시발점은 AI 의 충분한 사전 학습의 필요성을 알려주는 것입니다.
반사적으로, 이제는 레스토랑 종업원의 일자리가 점점 위태로워지고 있습니다. 바로 그 현상은 이미 캘리포니아 및 미 전역의 가파른 인건비 상승이 식자재 인플레이션 못지않게 심각하고, 또 각종 소송으로 이어지는 종업원관리 최악의 상황으로 시작되었습니다. 매출은 늘어나는데 영업이익률이 떨어지는 ‘성장통’의 원인 분석중에서, 고정비 중 식재료는 방법이 없는 상황에 직면할 때, 인건비를 통제가능한 방법으로 기회만 주어지면 사람을 줄이려는 노력은 계속되어 왔습니다. 이러한 상황에 종업원 역시 AI 역할에 애매한 기대를 하게 됩니다.
다시 본론의 메뉴 엔지니어링으로 돌아가서,
이미 입력된 식재료 및 팩케지 포장을 놓고 메뉴 버튼을 누르면, 요리책을 보고 인간이 하는 요리를 직접 해주는 꾤입니다 ‘다 됐습니다’ 접시에 담으면 됩니다. 그런데 ‘이 메뉴는 마진이 낮아서 빼는것이 좋을것 같습니다’ 라고 알려줍니다. 단순히 음식을 파는 것이 아니라, 마진율과 판매 빈도에 따라 메뉴를 4가지로 분류하게 해줍니다. 이것이 메뉴 엔지니어링입니다
이제는 ‘열심히’ 하는것도 중요하지만, ‘데이터 기반의 전략적 운영’이 필요할 때입니다. 관련하여, 메뉴 엔지니어링의 기본적이고, 대표적인 4가지는 다음과 같습니다
- * Stars (인기 높음, 마진 높음): 우리 가게의 효자, 유지 및 강화 전략.
- * Plowhorses (인기 높음, 마진 낮음): 식자재 원가 절감 또는 가격 인상 검토 대상.
- * Puzzles (인기 낮음, 마진 높음): 마케팅과 서비스 추천이 필요한 메뉴.
- * Dogs (인기 낮음, 마진 낮음): 과감한 삭제 또는 리뉴얼.
그동안 POS 데이터를 활용한 수동적이고 객관적인 수치분석 방법이 제시되고 경영자는 DX와 인력 최적화의 결합 (H-DX 전략)인데, 단순히 키오스크를 놓는 것이 아니라, 동선을 줄여 1인당 생산성을 높이는 방법으로 서비스 퀄리티를 유지하고자 하였습니다. 델리버리와 모바일오더가 대세인 작금의 상황은 이부분에서 많은 연구 보완이 필요합니다 말하자면, 이제부터는, 데이터(Data)에 기반한 결정이 식당의 수명을 결정할 것입니다. 많은 업주가 맛과 친절에만 매몰됩니다. 하지만 숫자로 관리되지 않는 식당은 반드시 무너진다는 것을 이미 디지탈 DX 편에서도 말씀드렸습니다. 위생과 서비스가 기본이라면, 수익은 전략입니다. 따라서, 메뉴판은 단순한 안내판이 아니라 ‘수익 지도’ 라고 할수 있습니다. 원가 분석의 재정립을 위해서는 각 메뉴의 식재료 원가(Food Cost)를 소수점 단위까지 분석해야 합니다.
이과정에서, 메뉴판에서 고객의 시선이 가장 먼저 머무는 곳에 ‘Stars’ 메뉴 입니다. 만약에 이 메뉴를 업셀링 (Up-selling) 훈련을 받은 홀 직원이 기술적으로 권유한다면 당일 순이익이 15% 이상 차이 날 수 있습니다. 이것이 필자가 강조하는 ‘전략적 서비스’입니다. 지금 바로 메뉴 엔지니어링이 필요합니다. 메뉴 엔지니어링이란, 판매량 (인기)과 수익성 (마진)을 축으로 한 4분면 분석입니다. 이제는 ‘맛’이 아니라 ‘마진’을 경영해야 하기 때문입니다 이점을 인식하여, 메뉴엔지니어링에 관심을 가지고 불황을 이기는 해결책을 작은것 부터 시작해 보는것이 어떨까요 ? 메뉴엔지니어링의 개념을 염두에 두고, 현싯점 메뉴의 기본을 먼저 이해한다음에 AI 의 다양한 기술을 질문하고 학습하여 현재 자기 식당의 경영방법을 스스로 수립하는 방법으로 불황을 헤쳐나가기를 바랍니다 AI 는 질문여부에 따라서 상상을 초월하는 답변을 받아낼수 있습니다 그러기 위해서는 다양한 기초지식 역시 절대로 필요할것입니다. 두려워하지 말고, 하루빠리 AI 를 학습하시기 바랍니다
<최종환 한국외식발전연구소 (JASON FMP, LLC) 대표>
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