非常感谢你的时间来阅读这篇文章！
我热爱酒，热爱计算机。但我不能和爱好者一样了，是时候下个阶段。
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在进行头脑风暴前，我需要对酒吧业务进行一个简单的框架分析。
在这里我用平衡计分卡模型来进行业务运营框架分析，在具体项目内用时空概念来进一步细分。于是我得到了如下矩阵
对于管理区的定义比较模糊，我想保持“空间”这个分类框架，但是实际可以理解为“店长”之类的 头头。
框架非常稚嫩，欢迎指正！
| BSC视角 | 酒吧实体-营业时间内 | 酒吧实体-营业时间外 | 非酒吧实体 |
|---|---|---|---|
| 财务视角 | • • 客座区：座位周转率管理 • 管理区：即时销售监控 | • 后厨：原料损耗控制 • 管理区：日结与盘点 • 管理区：能源使用监控 | • 财务报表分析 • 预算编制与控制 • 成本结构优化 |
| 客户视角 | • • 客座区：顾客接待与服务 • 管理区：问题快速响应 | • 客户数据分析 • 市场趋势研究 • 客户关系管理 • 品牌形象维护 | |
| 内部流程视角 | • • 客座区：服务流程管理 • 后厨：即时补给支持 • 管理区：跨部门协调 | • • 后厨：Bar Back备料 • 后厨：酒单设计和更新 • 后厨：库存管理、设备维护 • 管理区：团队管理 | • 标准操作流程制定 • 供应链管理 • 品质标准设计 • 风险管理计划 |
| 学习与成长视角 | • | • 人才招聘 • 培训体系设计 • 创新研发规划 • 行业交流与学习 |
在这篇2023年的文章里面，列举了一些酒吧数字化的项目。链接跳转
我将文章中列举到的项目放进了上述框架。
| BSC视角 | 酒吧实体-营业时间内 | 酒吧实体-营业时间外 | 非酒吧实体 |
|---|---|---|---|
| 财务视角 | • | • 后厨：IoT设备能源与浪费监控 | • 区块链技术增强供应链透明度 |
| 客户视角 | • • • 客座区：VR体验沉浸式用餐 • 客座区：AR菜单互动体验 | ||
| 内部流程视角 | • 后厨：库存管理软件 • 后厨：IoT监控食品安全，IoT获取设备运行时数据(例如冰箱里的温度实时获取) | • 文档管理工具 • 区块链供应链管理 • 学徒表现记录，电子存档 | |
| 学习与成长视角 | 客座区：数字化客户反馈收集 | • 知识管理系统 • 在线培训平台 |
非常有意思的发现是，吧台 & 客座区的“数字化”都是非常变态的。
在与我家乡一个酒吧调酒师 & 老板（下文简称“A老板”）讨论了这个之后，他的痛点在上述表格中都有呈现。
涉及
这个事儿有两个维度，单一门店和连锁。
在单一门店下，A老板说到不同批次的新鲜材料如柠檬/青柠他们的品质会呈现差异。对于成熟调酒师来说，他们或许有能力来通过灵活地调整配方来应对这种差异但是这对于学徒或者还不是那么成熟的调酒师来说是比较困难的。是否能有品质标准呢。
在连锁门店下，A老板说起，假设ta开出了另一家酒吧，ta想确保顾客在两家店得到的威士忌酸的体验是一致的，how？不确定的因素更多了。
A老板描述，在创作酒的时候，会产生不少的酒水/材料损耗。员工培训时候也会产生酒水损耗，至于还有些零碎的像是送酒，或者顾客觉得不好喝换一杯也会产生损耗。
现在A老板是通过估算的方式得到这部分酒水材料大概成本是多少。他想要一个更加准确的方案
非常感谢A老板的热心回答，当然还有B朋友给我的思路启发。
对于A老板给到的痛点，我脑子里想的应该是可行的，主要通过IoT（物联网）这个路子。因为主要困难是在信息收集这个层面，例如对柠檬汁的品质数据收集然后进行处理（跨学科）。损耗率控制也是一样，用怎样优雅的方式在不干扰人类正常活动的情况下来得到数据。毕竟不可能每一次的倒酒都往本本上面记录下来哈哈哈哈
在与A老板对话之前，我自己的想法主要是在 表格 2的 学习与成长视角 和 内部流程视角。我想做，或者说我觉得有意义有如下两个
在我自己homebar的实践中，在试酒的时候，对于配方往往会经过很多次的迭代，记录下每次配方的比例和风味往往都只留在脑子里（因为这时候写字或者敲键盘手不干净），当次数多了，人喝晕了，酒的配方也不知道了。
所以我想通过语音识别/手写体识别来获得基本的日志“数据”，例如，做酒之前喝先对着麦克风说一下哪个材料是多少毫升。然后大语言模型可以健壮地格式化这不规整的自然语言。对于写入日志文件或者数据库可以用agent也可以是传统的自动化方案。
这个灵感是源于flavor group 2023年十周年酒单。我非常惊喜，现代的酒单可以将信息精细到这种程度。层次结构明确，太适合做规范话存储了！
简单讲：是详细记录下每款酒的每种配方的具体毫升数，装饰物，载杯，风味描述等等，对于每种自制材料也是详细记录配方和比例还有制作工艺。
在酒单丰富的鸡尾酒品牌来说，这种情况做一个知识库可以
当然不止是记录配方，酒吧可以选择任何在信息放在这个知识库里面
知识库不等于数据库。简单点讲，是数据库plus。可以想象成一个专属与这个酒吧的维基百科，用户（客人/同行/学徒）可以通过搜索词条的方式来探索。
也是得益于结构化的存储，酒吧的内容可以方便地接入到各种场景：