Restaurantgegevensanalyse: inzichten omzetten in actie

Gepubliceerd: april 2023 | Bijgewerkt: april 2025

Het is een uitdaging om een restaurant succesvol te houden. Je werkt met krappe winstmarges en dat maakt het lastig om aan verschillende zakelijke wensen te voldoen. Bij veranderingen is het essentieel dat je snel reageert om het evenwicht te herstellen. Denk hierbij aan stijgende voedselkosten, een plotseling tekort aan arbeidskrachten of een onverwachte toename van bestellingen.

Het is moeilijk om deze factoren bij te houden en te beheren. Maar oplossingen voor restaurantgegevensanalyse maken het makkelijker. In dit artikel bespreken we de basisprincipes van restaurantgegevensanalyse, waaronder:

• Wat is restaurantgegevensanalyse?
• Typen gegevens in restaurants
• Restaurantgegevens verzamelen
• 6 manieren om restaurantgegevensanalyse te gebruiken in jouw bedrijf
• Zo kan gegevensanalyse van Uber Eats waarde toevoegen aan jouw bedrijf

Bij restaurantgegevensanalyse analyseer je alle gegevens die je hebt over de prestaties en activiteiten van je restaurant om waardevolle inzichten te verkrijgen. Met restaurantgegevensanalyse kun je leren van eerdere prestaties, betekenisvolle trends identificeren en besluitvorming nauwkeuriger benaderen. Dit proces bevat 2 hoofdcomponenten:

• Restaurantgegevens zijn de statistieken die je bijhoudt tijdens het zakendoen. Tegenwoordig worden deze gegevens grotendeels automatisch verzameld met software.

• Restarauntgegevensanalyse is het proces van het interpreteren van die gegevens om betekenisvolle trends en leerpunten te identificeren waarmee je je bedrijfsstrategie kunt optimaliseren.

Door verschillende soorten gegevens te begrijpen en weten hoe ze verband houden met je doelen kun je beter bepalen waar je je energie en middelen op kunt richten. Je kunt gegevens op verschillende manieren groeperen, maar hieronder staan enkele van de belangrijkste categorieën voor restauranthouders.

Verkoopgegevens geven inzicht in het aantal aankopen dat klanten in een bepaalde periode hebben gedaan. Belangrijke verkoopgegevens om bij te houden zijn onder andere:

• aantal bestellingen via verschillende verkoopkanalen (online, persoonlijk, externe apps)
• best verkochte en meest winstgevende menu-items
• gemiddelde waarde van elke bestelling
• totale omzet gegenereerd uit de verkoop

Met klantgegevens kom je erachter wie je klanten zijn, wat ze leuk aan je vinden en hoe vaak ze terugkomen. Bij deze gegevens wil je letten op:

• aantal nieuwe versus terugkerende klanten
• de groei van en deelname aan loyaliteitsprogramma's
• aantal online reserveringen
• recensies en beoordelingen van klanten

Operationele gegevens laten zien hoe goed je bedrijf wordt gerund. Hiermee kun je manieren vinden om kosten te besparen, fouten te verminderen en in het algemeen efficiënter te werken. Dit zijn de belangrijkste punten waar je op wilt letten:

• bestelgegevens, zoals bestelfouten en bereidingstijd van bestellingen
• servicegegevens, zoals hoe vaak klanten online bij je restaurant kunnen bestellen in verhouding tot de openingstijden van je restaurant
• voorraadgegevens, zoals je voorraadregistratie en budgetoverzicht
• arbeidsgegevens, zoals planning, salarisadministratie en informatie over arbeidsvoorwaarden

Nu de huidige technologie ervoor zorgt dat je zelf de gegevens voor analyse niet zelf hoeft te verzamelen, kun jij je erop richten om de inzichten in praktijk om te zetten. Hieronder staan enkele van de belangrijkste manieren waarop je dat kunt doen om je bedrijf te verbeteren.

Een goed menu is een van de belangrijkste onderdelen van een succesvol restaurant. Met gegevensanalyse ontdek je wat goed werkt op je menu en waar je kunt verbeteren. Enkele belangrijke menu-inzichten die je uit een analyse kunt halen zijn:

• Best verkochte artikelen: Als je in de gaten houdt wat je bestsellers zijn, kun je de voorraadbehoeften beter bepalen, de vormgeving van het menu hierop aanpassen en zelfs nieuwe aanbiedingen bedenken gebaseerd op de voorkeuren van klanten. AI wordt een krachtig hulpmiddel op dit gebied door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren om verfijningen van het menu en nieuwe aanbiedingen voor te stellen.

  
  

• Meest winstgevende artikelen: Als je voor je populairste artikelen dure ingrediënten nodig hebt, kan het zo zijn dat je nettowinst op die artikelen nog steeds laag is. Dus als je weet dat andere artikelen meer winst opleveren, kun je een groter deel van je marketing hierop richten en het personeel aanmoedigen deze artikelen meer aan te bevelen.

  
  

• Veelvoorkomende vervangingen en aanpassingen: Vragen klanten je bijna altijd om op een bepaald broodje geen mayonaise te smeren? Werk dan je menu bij en maak van deze veelvoorkomende aanpassing de standaard. En als je merkt dat een populaire vervanging je meer kost, vraag hier dan een extra bedrag voor.

  
  

• Problemen met bestellingen: Als je een toename van klachten over bepaalde gerechten of algemene problemen over de kwaliteit of smaak van het eten begint te zien, kunnen je gegevens je helpen die trends te herkennen, probleemgebieden aan te wijzen en ze aan te pakken.

  
  

• Conversie-inzichten: Met analyses kun je beter begrijpen hoe vaak artikelen in je menu kijkers omzetten tot kopers. Als je meer klanten probeert te verleiden en de omzet wilt stimuleren, kun je met Uber Eats je etalage verbeteren met AI-gegenereerde menubeschrijvingen die je op elk moment kunt bekijken, goedkeuren en bewerken.

Personeel is een van de duurste onderdelen van een bedrijf, maar ook een van de cruciaalste ingrediënten voor langetermijnsucces. Met inzichten over personeel kun je:

• Je planning afstemmen op je behoeften: Als je bijhoudt hoe het klantverkeer afneemt en toeneemt, kun je strategische planningsbeslissingen nemen. Door alleen het personeel in te plannen dat je nodig hebt, houd je je arbeidskosten in toom, terwijl je tegelijkertijd aan de klantbehoeften blijft voldoen.

  
  

• Slimmere aanwervingsbeslissingen nemen. Met personeelsanalyse kun je strategische beslissingen nemen over aanwerving en behoud. Als je gegevens bijvoorbeeld laten zien dat je veel investeert in werving, maar je personeel al snel na indiensttreding verliest, overweeg dan om een deel van dat budget te verschuiven naar professionele ontwikkeling en behoud.

  
  

• Feedback van klanten toepassen: Het delen van klantfeedback met je werknemers kan hen helpen hun service aan te passen aan de behoeften van de klant. Met Uber Eats kun je AI-aangedreven samenvattingen van klantbeoordelingen bekijken, samen met aanbevolen acties die je kunt ondernemen om de klanttevredenheid te verbeteren.

Je kunt geen omelet maken zonder eieren en een gebrek aan eieren tijdens de zondagse brunch kan leiden tot omzetverlies, ongelukkige klanten en gestreste medewerkers. Dankzij voorraadgegevensanalyse kun je ervoor zorgen dat je altijd voldoende ingrediënten op voorraad hebt, doordat je de volgende situaties kunt spotten:

• Het juiste moment om bij te vullen: Voorraadgegevensanalyse houdt bij welke voorraden beginnen af te nemen en wanneer je bij moet bestellen. Sommige voorraadtrackingsoftware bevat prognosefuncties die trends uit het verleden gebruiken om te voorspellen wanneer je meer van een artikel nodig hebt en hoeveel je moet bestellen.

  
  

• Overmatig gebruik van belangrijke ingrediënten: Als je keukenpersoneel iets te scheutig is met bepaalde ingrediënten, dan wil je dit natuurlijk weten. Zo kun je de training verbeteren en je werknemers feedback geven en uitleggen hoe ze zuinig omgaan met belangrijke (en dure) ingrediënten.

  
  

• Voedselverspilling: Het is vervelend als een belangrijk ingrediënt op is, maar eten weggooien is nog erger voor je nettowinst. Met voorraadgegevensanalyse zie je welke producten je snel moet opmaken om te voorkomen dat ze bederven, en welke je het beste minder vaak kunt inkopen.

Voor klanten die bestellingen plaatsen, speelt de bezorging een belangrijke rol bij hun beleving van jouw merk. Met bezorggegevensanalyse kun je:

• Schattingen van bezorgtijden verbeteren. Als je klanten nauwkeurige geschatte bezorgtijden geeft, zijn hun verwachtingen realistischer en kan dit hun algehele ervaring verbeteren. Houd je bereidingstijden in de gaten, want met die gegevens kun je hongerige klanten op de hoogte houden.

  
  

• Je bezorgmenu verfijnen. Als uit de gegevens blijkt dat bestelklanten minder tevreden zijn over bepaalde artikelen dan restaurantbezoekers, kun je met die informatie je bezorgmenu aanpassen. En als uit de gegevens blijkt dat bezorgingen bijzonder winstgevend voor je bedrijf zijn, kun je overwegen vanuit je huidige keuken een virtueel restaurant op te zetten dat zich uitsluitend richt op bezorging. Dit kan de winst verder vergroten.

  
  

• Je bezorgopties uitbreiden. Blijkt uit je POS-systeem dat steeds meer klanten bestellingen via je eigen verkoopkanalen plaatsen? Gebruik die gegevens dan voor strategische verbeteringen aan je bezorginfrastructuur. Met een anonieme bezorgoplossing kun je bijvoorbeeld bezorging op elk moment aan je eigen website of app toevoegen zonder een eigen bezorgteam samen te stellen.

De reputatie van je restaurant hangt af van de ervaring van de klant. Met analyses krijg je een beter inzicht in wat klanten denken en ontdek je manieren om hun tevredenheid te vergroten. Dit is vooral belangrijk in het huidige restaurantlandschap, waar tot 64% van de klanten zegt dat hun eetervaring belangrijker is dan de kosten van de maaltijd. Met klanttevredenheidsgegevens kun je:

• Kortingen en gratis artikelen verminderen. Als klanten een minder goede ervaring hebben, bieden we vaak korting aan of geven artikelen gratis als goedmakertje. Maar dit kan duur worden. Door bij te houden hoe vaak je klanten vergoedt, kun je belangrijke procesproblemen ontdekken en mogelijke oplossingen vinden.

  
  

• Klantenbehoud verbeteren. Met klantgegevens kun je je loyale klanten identificeren en waardering tonen. Gebruik gegevens over bestelgewoonten en creëer gepersonaliseerde aanbevelingen en aanbiedingen, zodat je vaste klanten steeds weer terugkomen.

De restaurantwereld is onvoorspelbaar. Maar we hebben nu sterke AI-tools die de toekomst net iets zekerder maken. Softwareproducten met functies voor gegevensprognose maken met gegevens uit het verleden projecties voor de toekomst. Met gegevensprognoses kunnen restaurants:

• Personeels- en voorraadbeheer verbeteren. Met gegevensprognoses kun je de verwachte drukte in je restaurant op specifieke tijden inschatten. Deze prognoses onthullen ook besteltrends. Met deze informatie kun je personeelsplanningen opstellen en voorraadbehoeften bepalen ver voor een seizoenspiek.

  
  

• Strategisch beslissen over uitgaven. Met gegevensprognoses maak je ook slimmere beslissingen over je uitgaven. Denk bijvoorbeeld aan een grote investering, zoals een nieuwe fysieke locatie of een marketinginitiatief. Deze beslissingen zijn makkelijker als je een idee hebt van de verwachte winst voor die periode. Hoewel gegevensprognoses geen exacte cijfers kan voorspellen, bieden ze wel bruikbare schattingen.