В эпоху всеобщей цифровизации отслеживать огромное количество статистических показателей стало мейнстримом.
Во-первых, потому что вести подсчеты стало гораздо проще, за человека это в автоматическом приложении делает специализированное ПО.
Во-вторых, на основании анализа этих цифр можно оперативно корректировать свою бизнес стратегию.
В результате аналитика данных в ресторанном бизнесе становится все более популярной. Давайте вместе разбираться, какие цифры стоит отслеживать в первую очередь, и что вам это даст.
Основные аналитические показатели:
Ключевые показатели эффективности (KPIs) включают в себя:
ПРОДАЖИ: Общий доход, доход от отдельных блюд, средний чек. Падение этих показателей недвусмысленно указывает, что что-то пошло не так. С их помощью также можно довольно точно прогнозировать доход. Плюс они дают пищу для размышления: какие разделы меню развивать, от каких отказаться? Какие блюда продвигать средствами маркетинга?
ЗАПАСЫ: Инвентаризация, оборот запасов, стоимость запасов. Эти данные критически важны для любого ресторана. Отслеживая их, можно снизить издержки, эффективнее планировать бюджет.
ПОСЕЩАЕМОСТЬ: Число посетителей, пиковые и низкие часы/дни. Зная эту информацию, можно составить более эффективный график работы персонала, скорректировать объемы поставки продуктов. К тому же, это ценные сведения для маркетологов: основываясь на них можно выбрать наилучший момент для акций, мастер-классов и других мероприятий.
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПЕРСОНАЛА: Эффективность обслуживания, продажи на сотрудника, оценка удовлетворенности клиентов персоналом. Эти показатели ложатся в основу системы мотивации сотрудников, обеспечивают ее работу.
Где искать данные для аналитики
В роли источников могут выступать:
● POS-системы: Предоставляют информацию о продажах, наиболее и наименее популярных блюдах, времени обслуживания и многом другом.
● Системы управления инвентаризацией: Являются источником сведений о запасах и обороте товаров.
● Системы онлайн-бронирования: Фиксируют данные о паттернах бронирования и предпочтениях клиентов.
● Социальные медиа и сайты отзывов: Содержат информацию о мнении клиентов, их предпочтениях и недовольствах.
Применение аналитики данных в ресторане
Как только данные собраны, они могут быть проанализированы для выявления важных взаимосвязей и трендов. Машинное обучение и бизнес-интеллект могут быть использованы для выявления скрытых в данных паттернов, что позволяет ресторанам:
● Предвидеть потребности гостей.
● Оптимизировать запасы.
● Улучшить общую производительность.
● Сегментация клиентов, которая позволяет понять, какие социальные группы приносят наибольшую прибыль.
● Создавать релевантные рекомендательные системы, которые могут быть использованы для предложения клиентам блюд и напитков на основе их предыдущих заказов или предпочтений схожих клиентов.
● Оптимизация рабочего времени. Анализ данных посещаемости может помочь определить, в какие дни и часы требуется больше персонала, а в какие ‒ меньше. Это позволяет более эффективно распределять ресурсы и снижать издержки.
Очевидно, что аналитика данных играет важную роль в ресторанном бизнесе. Ее использование может принести множество преимуществ, от повышения эффективности операций до улучшения уровня обслуживания клиентов. Оптимизация ресторанного бизнеса с помощью аналитики данных – это инвестиция в будущее, которая поможет ресторанам оставаться конкурентоспособными в мире, где данные становятся новым золотом.
Статья написана при поддержке сервиса для оцифровки гостей Letit.
