Kaundan
Ngano nga gigamit ang analytics sa imong restawran ug 3 mga tubag
Ang mga termino sama sa "analysis", "metrics" ug "reports" sa industriya sa restawran sa kasagaran dili makahatag usa ka pagbati sa kahinam alang sa mga restaurateurs.
Ang pagkaunlod sa mga baligya, menu ug mga taho sa manpower mahimong makahadlok, bisan sa husto nga mga himan, labi pa nga lisud kung wala ka niini.
Ang mga kawani sa dagkong mga restawran naglakip na sa ilang mga kahanas, kahibalo sa analytics sa restawran, ug mahibal-an kung giunsa kini makaapekto sa negosyo.
Aron padayon nga molambo, ang mga tigpahiuli kinahanglang makatubag sa mga pangutana sama sa:
- Unsaon nako pag-adjust ang akong menu aron makabaligya og daghan?
- Unsang orasa sa adlaw ang labing maayo alang sa akong pagpamaligya?
- Hain sa akong mga lokasyon sa restawran ang labing ganansya?
Atong tan-awon ngano nga kini nga mga estadistika kinahanglanon kaayo alang sa mga operasyon ug kung giunsa ang usa ka hanas nga paggamit sa tool sa analytics sa restawran mahimong moresulta sa pag-uswag sa imong negosyo.
Unsa ang analytics sa restawran?
78% sa mga tag-iya sa restawran nagsusi sa ilang mga sukatan sa negosyo matag adlaw, apan unsa gyud ang gipasabut niini?
Una, kinahanglan naton nga mailhan ang mga taho sa restawran gikan sa analytics sa restawran.
Ang mga taho sa restawran naglakip sa pagtan-aw sa imong datos sa mubo, piho nga panahon. Ang mga taho mahimong magamit sa pagtandi sa mga halin ug kinitaan tali niining semanaha ug sa miaging semana, o kagahapon ug karon.
Ang mga review sa restawran mao ang mas lawom ug gipugos ka nila sa pagpangutana sama sa "Ngano?", "Unsa?" Ug “Unsay buot ipasabot niini?” Ang pagtuki sa restawran kanunay nga naghiusa sa daghang mga set sa datos aron matubag ang mas lawom nga mga pangutana bahin sa pasundayag sa imong restawran. Kung gusto nimo mahibal-an kung ngano nga ang usa ka piho nga adlaw sa semana o kung unsang oras sa adlaw, sa kinatibuk-an, nakagama og ganansya, mokonsulta ka sa analytics sa imong restawran.
Gikan dinhi, makakuha ka og mga ideya kung unsaon pagpauswag sa imong kinatibuk-ang operasyon sa restawran.
Sa laktud: ang mga taho naghatag kanimo og impormasyon; Ang pag-analisar naghatag kanimo og mga ideya. Ang mga taho nagpatunghag mga pangutana; ang pagtuki naningkamot sa pagtubag kanila.
Ang pipila ka mga tubag mao ang mosunod:
1. Hain nga kategorya sa pagbaligya ang labing popular
Ang pagtan-aw sa pagkahurot sa imong imbentaryo dili kanunay ang labing epektibo nga paagi aron mahibal-an kung unsang pagkaon ang labing popular. Dili kini kanunay nga usa-sa-usa nga showdown, tungod kay ang pagpangawat, basura, ug pag-ula mahimo’g makaapekto sa kini nga mga numero.
Uban sa analytics sa restawran, mahimo nimong tan-awon kung unsang mga kategorya sa pagpamaligya ang labing inila, gikan sa mga pizza hangtod sa mga ilimnon hangtod sa kombinasyon sa mga espesyal nga paniudto, unsa ang mga margin sa ganansya ug kung unsa ang gross nga kita.
Kini nga impormasyon makatabang kanimo sa paghimo og mga menu sa catering, pag-adjust sa lain-laing mga presyo, ug pagkonektar sa imong mga kustomer pinaagi sa paghatag kanila sa pagkaon nga ilang gusto.
2. Unsa ang labing maayo nga adlaw sa pagbaligya?
Kini usa ka karaan nga pangutana alang sa mga restaurateurs: Kinahanglan ba nga magbukas kami sa Lunes? Friday daw ang pinakabusy namo nga adlaw, pero Mao gyud na?
Ang analytics sa restawran makahatag kanimo og visibility sa pag-okupar sa matag adlaw, apan usab kung giunsa pagtandi ang matag adlaw sa semana sa kasagaran sa uban.
Sa laing pagkasulti, mahimo nimong makita ang pag-okupar sa mga Miyerkules aron makalkulo ang gidaghanon sa mga menu aron maandam ug ma-adjust ang oras sa kawani.
Panig-ingnan: Ingnon ta nga ang imong halin sa Martes nahulog. Nakahukom ka nga ipaila ang "Pizza Martes" nga adunay tunga nga presyo nga mga pizza aron mapuno ang daghang mga lamesa, ug gusto nimo makita kung giunsa kini makaapekto sa imong kita pagkahuman sa duha ka bulan.
Ang usa ka bahin sa analytics sa restawran mao ang abilidad sa pagtan-aw sa mga espesyal nga hangyo sa sistema sa POS sa paglabay sa panahon.
Makita sa mga tag-iya kung unsa ka sagad ang mga kapilian gipalabi sa mga kostumer, pananglitan, kung ang mga hamburger gisilbi, mahibal-an nila kung gusto nila ang labi pa nga "to the point" o "more done" aron ang sukaranan sa kusina mas mohaum sa pagtilaw sa mga kustomer.
Klaro, kini nga mga pagbag-o makaapekto sa ilawom nga linya, busa gamita ang datos aron makahimo mga desisyon sa menu ug pagpresyo.