Đặt bàn online không chỉ là “đặt chỗ” — với DineGO bạn có thể chọn khu, chọn bàn, đặt món trước và thanh toán dễ dàng. Bài này hướng dẫn chi tiết từng bước để khách hàng (và nhân viên nhà hàng) sử dụng tính năng đặt bàn hiệu quả.

Bước 1 — Tìm & chọn nhà hàng

1. Mở chức năng “Tìm nhà hàng” và dùng bộ lọc (khu vực, tên, giá).

2. Vào trang chi tiết nhà hàng để xem menu, hình ảnh, giờ hoạt động và khu vực bàn. (Tính năng xem chi tiết nhà hàng có trong SRS).

Bước 2 — Chọn ngày, giờ và số khách

1. Chọn ngày/giờ phù hợp, chọn số lượng khách.

2. Nếu nhà hàng có nhiều khu (ví dụ: bàn trong phòng, ngoài vườn), chọn khu mong muốn và (nếu có) chọn cụ thể số bàn. (Chức năng quản lý khu và bàn do restaurant owner cung cấp).

Bước 3 — (Tuỳ chọn) Đặt món trước và ghi chú

• Trước khi tới, bạn có thể đặt món để bếp chuẩn bị sẵn (order trước). Hệ thống cho phép thêm món vào cart khi đặt bàn và yêu cầu thanh toán tuỳ cấu hình nhà hàng. (BR: một số đơn đặt trước có thể yêu cầu thanh toán trước).

Bước 4 — Thanh toán & xác nhận

• Thanh toán (nếu cần) bằng các phương thức có sẵn (bank transfer, MoMo, COD tùy cấu hình). Sau khi hoàn tất, hệ thống gửi xác nhận đặt bàn và (nếu có) hóa đơn.

Lưu ý quan trọng (chính sách)

• Một số chính sách đặt/hủy: sau một mốc nhất định hệ thống không cho sửa/hủy (ví dụ: không sửa/hủy trong 30 phút trước giờ dùng bàn) — bạn cần đọc kỹ điều khoản hiển thị khi đặt.

Kiểm tra & quản lý đặt bàn

• Vào trang “Lịch sử đặt bàn” để xem, sửa (nếu còn trong thời hạn cho phép) hoặc hủy. Tính năng quản lý reservation có chức năng xem lịch sử, huỷ, và tạo mới.

Mẹo nhanh

• Nếu đi nhóm lớn (ví dụ >10–20 người), tốt nhất liên hệ trực tiếp với nhà hàng qua chat/phone vì có thể cần xác nhận đặc biệt.

• Ghi chú dị ứng/ưu tiên trong phần “Ghi chú” khi đặt để nhà hàng chuẩn bị.

Tại sao cần AI gợi ý món?

Người dùng thường không biết gọi món gì — DineGO tích hợp trợ lý AI để biến những mô tả ngắn (ví dụ “muốn món nhẹ, dễ tiêu”) thành gợi ý món cụ thể, tăng khả năng đặt món phù hợp và trải nghiệm cá nhân. (Chức năng AI Assistant là module quan trọng của hệ thống).

Kiến trúc & cách hoạt động tóm tắt

1. Tag prediction (DistilBERT): Khi người dùng nhập mô tả (ví dụ “muốn cay, chiên giòn”), backend gọi endpoint dự đoán tag và model DistilBERT được fine-tune để trả về các tag liên quan (ví dụ: “cay”, “chiên”, “hải sản”).

2. Response generation (VIT5-based): Một model sinh ngôn ngữ (VIT5 fine-tuned) tạo câu mô tả/một đề xuất món hoàn chỉnh dựa trên ngữ cảnh (ví dụ: “Bạn có thể thử Mì xào hải sản cay — ít dầu, thích hợp khi đói nhẹ”).

Cá nhân hoá theo hành vi người dùng

• Các tag được cập nhật vào hồ sơ người dùng. Hệ thống tính điểm ưu tiên (priority) cho mỗi tag dựa trên hành vi (số lần tag được đề xuất, số lần click, độ mới của dữ liệu…) — điểm này ảnh hưởng đến thứ tự đề xuất tiếp theo. Công thức điểm được thiết kế để cân bằng tần suất và tính mới.

Ví dụ tương tác (mô tả kịch bản)

• Người dùng: “Mình muốn món nhẹ, ít dầu” → AI trả về tag “nhẹ”, “ít dầu” → đề xuất món: “Canh chua cá/Salad gà”. Người dùng có thể bấm “Thêm vào giỏ” hoặc “Xem nhà hàng phục vụ món này”. (Luồng này là phần của tính năng Chat with AI).

Quyền riêng tư & giới hạn

• Hệ thống đặt quy tắc bảo mật: chatbot không lưu trữ vĩnh viễn toàn bộ lịch sử hội thoại (điểm về privacy được nêu trong Business Rules). Nếu AI không trả lời được, hệ thống sẽ thông báo người dùng thử lại. fileciteturn0file13

Lợi ích thực tế

• Giảm thời gian quyết định món, tăng tỉ lệ đặt món phù hợp, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu cho nhà hàng (khi đề xuất trúng sở thích).

Tổng quan chức năng quản lý cho chủ quán

DineGO cung cấp dashboard cho restaurant owner để: xem/quản lý đơn món, cập nhật trạng thái order, xem lịch sử đơn, và xem báo cáo doanh thu theo đặt bàn hoặc theo món. (Use cases quản lý order và báo cáo được mô tả chi tiết trong SRS). fileciteturn0file4

Quản lý đơn hàng hàng ngày

• Xem danh sách đơn: hiển thị trạng thái (pending, in progress, delivered). Chủ quán có thể thay đổi trạng thái để điều phối bếp/shipper.

• Lịch sử đơn: lưu tất cả đơn đã hoàn thành/hủy, có thông tin chi tiết (mã đơn, khách hàng, món, tổng tiền).

Báo cáo doanh thu — những gì bạn cần biết

1. Doanh thu từ đặt bàn (Reservation revenue): có thể lọc theo ngày/tuần/tháng, dùng để đánh giá biến động lượng khách đặt bàn. Endpoint tương ứng hỗ trợ lọc theo khoảng thời gian.

2. Doanh thu theo món (Revenue by dishes): giúp xác định món bán chạy / lợi nhuận theo món, có thể lọc theo ngày/tuần/tháng. Đây là input quan trọng để tối ưu menu. fileciteturn0file2

Mẹo thực tế để tối ưu hóa doanh thu

• Theo dõi món “Out of Stock”: chủ quán cần đánh dấu món hết hàng kịp thời để tránh nhận đơn không thể xử lý. (BR liên quan đến quản lý stock).

• Sử dụng báo cáo theo tuần & tháng để định giá khuyến mãi hoặc thay đổi nhân sự theo giờ cao điểm.

• In hoá đơn & quản lý thanh toán: admin/owner có trang xem chi tiết thanh toán và in hóa đơn khi cần.

Công cụ hỗ trợ trên hệ thống

• Dashboard owner cho phép: tạo/sửa menu, tạo/xoá bàn, chat với khách hàng, xem thông báo và báo cáo — tất cả được gom trong phần quản lý của owner.

Mỗi tháng, DineGO tổng hợp dữ liệu từ lượng đặt bàn, đánh giá và phản hồi của khách hàng để giới thiệu Top 5 nhà hàng nổi bật nhất. Đây là những điểm đến được yêu thích, phục vụ chuyên nghiệp và menu hấp dẫn.

Danh sách Top 5 (ví dụ giả định)

1. Nhà hàng Sông Trăng (Cần Thơ)

   • Chuyên hải sản tươi sống.

   • Điểm mạnh: khu vực ngoài trời ven sông, phù hợp tiệc nhóm.

2. Nhà hàng Urban Taste (Hà Nội)

   • Phong cách fusion Á–Âu.

   • Khách yêu thích: beef steak và sushi roll.

3. Nhà hàng Nam Bộ Quán (TP. HCM)

   • Đặc sản miền Tây, không gian ấm cúng.

   • Nhiều khách đặt bàn nhóm 10–15 người.

4. Nhà hàng Green Garden (Đà Nẵng)

   • Phục vụ món healthy, organic.

   • AI gợi ý nhiều cho khách quan tâm món ít dầu, salad.

5. Nhà hàng Sky Dining (Hải Phòng)

   • Rooftop view, chuyên món Âu.

   • Rất nhiều đặt bàn dịp lễ, kỷ niệm.

Lý do chọn lọc

Danh sách này dựa trên:

• Lượt đặt bàn qua DineGO.

• Điểm đánh giá (rating).

• Mức độ phản hồi tích cực trong phần review/blog.