Analýza dat restaurace: jak proměnit poznatky v akci

Publikováno: duben 2023 | Aktualizováno: duben 2025

Udržet úspěch restaurace je trochu jako chodit po laně. Ziskové marže jsou tak nízké, že vyvažování různých potřeb podniku může působit nejistě. Pokaždé, když se něco změní—zvýšení cen potravin, náhlý nedostatek pracovníků nebo nečekaný nárůst objednávek—musíte rychle reagovat, abyste znovu našli rovnováhu.

Je těžké tyto faktory sledovat a řídit. Řešení pro analýzu dat restaurací však vše usnadňují. V tomto článku se podíváme na základy analýzy dat restaurací, včetně:

• Co je analýza dat restaurací?
• Typy dat restaurací
• Jak sbírat data restaurací
• 6 způsobů, jak využít analýzu dat restaurací ve vašem podnikání
• Jak analýza dat z Uber Eats může přinést hodnotu vašemu podnikání

Analýza dat restaurace je proces zkoumání všech údajů, které máte o výkonnosti a provozu své restaurace, s cílem získat užitečné poznatky. Využitím analýzy dat restaurace se můžete poučit z minulých výsledků, rozpoznat důležité trendy a přistupovat k rozhodování s větší přesností. Tento proces se dělí na 2 hlavní složky:

• Data restaurace označují metriky, které sledujete v průběhu podnikání. Dnes jsou tyto informace většinou automaticky shromažďovány pomocí softwarových nástrojů.

• Analýza restaurace je proces interpretace těchto dat za účelem identifikace důležitých trendů a poznatků, které můžete využít k posílení své obchodní strategie.

Porozumění různým typům dat a tomu, jak souvisejí s vašimi cíli, vám může pomoci určit, kam zaměřit svou energii a zdroje. Data lze seskupovat mnoha způsoby, ale níže uvádíme některé z nejdůležitějších kategorií, které by měli provozovatelé restaurací sledovat.

Prodejní data poskytují přehled o počtu nákupů, které zákazníci uskutečnili v daném období. Mezi důležitá prodejní data, která je vhodné sledovat, patří:

• Počet objednávek uskutečněných prostřednictvím různých prodejních kanálů (online, osobně, přes aplikace třetích stran)
• Nejprodávanější a nejziskovější položky v nabídce
• Průměrná hodnota každé objednávky
• Celková výše příjmů získaných z prodeje

Údaje o zákaznících odhalují, kdo jsou vaši zákazníci, co na vás oceňují a jak často se k vám vracejí. U tohoto typu údajů je vhodné sledovat:

• Počet nových a vracejících se zákazníků
• Růst a účast v programu věrnosti
• Objem online rezervací
• Hodnocení a recenze zákazníků

Provozní data ukazují, jak efektivně je vaše podnikání řízeno. Mohou vám pomoci najít způsoby, jak snížit náklady, omezit chyby a zlepšit celkovou efektivitu. Klíčové oblasti, kterým byste měli věnovat pozornost, mohou zahrnovat:

• Data o objednávkách, například výskyt chyb v objednávkách a dobu přípravy objednávek
• Data o službách, například jak často je vaše restaurace dostupná pro online objednávky vzhledem k otevírací době vaší restaurace
• Data o zásobách, například záznamy o skladových zásobách a rozdělení rozpočtu
• Data o pracovní síle, například plánování směn, zpracování mezd a informace o benefitech

Nyní, když technologie zajišťuje většinu práce se sběrem analytických dat o restauracích, vaším hlavním úkolem je využívat získané poznatky. Níže najdete některé z hlavních způsobů, jak je můžete využít ke zlepšení svého podnikání.

Správně sestavené menu je jedním z nejdůležitějších aspektů úspěšného provozu restaurace. Díky datové analytice můžete zjistit, co ve vašem menu funguje dobře a kde je prostor pro zlepšení. Mezi důležité poznatky, které můžete z analýzy menu získat, patří:

• Nejprodávanější položky: Sledování nejprodávanějších položek vám může pomoci s plánováním zásob, ovlivnit podobu menu a inspirovat k zařazení nových nabídek podle preferencí zákazníků. Umělá inteligence se v této oblasti stává silným nástrojem, protože analyzuje velké množství dat a navrhuje úpravy menu i nové položky.

  
  

• Nejziskovější položky: Pokud vaše nejoblíbenější položky obsahují drahé suroviny, může být váš čistý zisk z těchto jídel nízký. Pokud víte, že jiné položky vám přinášejí vyšší zisk, můžete na ně zaměřit větší část marketingových aktivit a motivovat personál, aby je doporučoval častěji.

  
  

• Časté úpravy a náhrady: Pokud vás zákazníci téměř vždy žádají, abyste například u konkrétního sendviče vynechali majonézu, možná bude vhodné upravit menu tak, aby se tato změna stala výchozí. Pokud zjistíte, že častá náhrada zvyšuje vaše náklady, můžete za ni začít účtovat příplatek.

  
  

• Problémy s objednávkami: Pokud zaznamenáváte nárůst stížností na určité pokrmy nebo obecně na kvalitu či chuť jídla, data vám mohou pomoci odhalit tyto trendy, určit problémové oblasti a řešit je.

  
  

• Poznatky o konverzi: Analytika vám umožní lépe pochopit, jak často vaše menu proměňuje návštěvníky v zákazníky. Pokud chcete přilákat více zákazníků a zvýšit prodeje, Uber Eats vám může pomoci vylepšit vaši prezentaci pomocí popisů menu generovaných umělou inteligencí, které můžete kdykoli zkontrolovat, schválit a upravit.

Lidé, kteří pro vás pracují, představují jednu z největších nákladových položek při provozování podniku—a zároveň jsou klíčovou součástí dlouhodobého úspěchu. Díky přehledům o personálu si můžete být jisti, že:

• Plánujete směny podle svých potřeb: Sledování, jak se mění počet zákazníků v průběhu dne, vám může pomoci činit strategická rozhodnutí ohledně rozvrhu směn. Pokud plánujete směny pouze pro tolik lidí, kolik skutečně potřebujete, můžete lépe řídit náklady na pracovní sílu a zároveň udržet kvalitu zákaznické zkušenosti.

  
  

• Děláte chytřejší rozhodnutí při náboru: Analýza personálních dat může ovlivnit strategická rozhodnutí týkající se náboru a udržení pracovníků. Pokud například vaše data ukazují, že investujete značné prostředky do náboru, ale pracovníci odcházejí krátce po nástupu, možná bude vhodné část rozpočtu přesunout na profesní rozvoj a udržení lidí.

  
  

• Využíváte zpětnou vazbu od zákazníků: Sdílení zpětné vazby od zákazníků s vašimi pracovníky jim může pomoci přizpůsobit služby tak, aby lépe vyhovovaly potřebám zákazníků. Uber Eats vám umožňuje zobrazit souhrny recenzí zákazníků vytvořené pomocí AI spolu s doporučenými kroky, které můžete podniknout ke zvýšení spokojenosti zákazníků.

Bez vajec omeletu neuděláte. A když vám během nedělního brunche dojdou vejce, může to znamenat ztracené tržby, nespokojené zákazníky a vystresovaný personál. Analýza dat o zásobách potvrzuje, že máte správné množství potravin, a pomáhá vám odhalit:

• Kdy je čas doplnit zásoby: Data o zásobách sledují, které suroviny začínají docházet, zatímco ještě máte čas objednat další. Některé softwary pro sledování zásob obsahují funkce předpovědi, které na základě minulých trendů odhadnou, kdy a jaké množství dané položky budete potřebovat doobjednat.

  
  

• Nadměrné používání klíčových surovin: Pokud má váš kuchařský tým tendenci přidávat do jídel více surovin, než je potřeba, je dobré o tom vědět. Můžete tak zlepšit školení a dát personálu zpětnou vazbu, jak s důležitými (a drahými) surovinami líp hospodařit.

  
  

• Plýtvání potravinami: Když dojdou důležité suroviny, je to nepříjemné, ale vyhazovat nevyužité potraviny je pro vaše hospodaření ještě horší. Analýza zásob dokáže identifikovat potraviny, které je nutné rychle spotřebovat, aby se nezkazily, které byste měli nakupovat méně často.

Pro zákazníky, kteří si u vaší firmy objednávají jídlo s doručením, hraje zkušenost s doručením důležitou roli v tom, jak vnímají vaši značku. Analýza doručování vám pomůže:

• Zlepšit odhady času doručení. Poskytování přesných odhadů doručení zákazníkům nastavuje realistická očekávání, což může zlepšit jejich celkovou zkušenost. Sledování doby přípravy jídla vám poskytne informace, které můžete využít k tomu, abyste hladové zákazníky průběžně informovali.

  
  

• Vylepšit nabídku pro doručení. Pokud data naznačují, že zákazníci využívající doručení jsou s některými položkami míň spokojení než hosté na místě, můžete tyhle informace využít ke zlepšení nabídky pro doručení. A pokud data ukazují, že doručování je pro vaši firmu obzvlášť výhodné, můžete zvážit spuštění tzv. virtuální restaurace, která funguje z vaší stávající kuchyně a může dál zvýšit vaše zisky.

  
  

• Rozšířit možnosti doručení. Pokud váš pokladní systém ukazuje, že stále víc zákazníků si objednává přes vaše vlastní prodejní kanály, můžete tahle data využít ke strategickému rozšíření doručovací infrastruktury. Například s white-label řešením doručení můžete na váš web nebo do aplikace přidat doručení na vyžádání, aniž byste museli budovat vlastní doručovací flotilu.

Pověst vaší restaurace závisí na zákaznické zkušenosti. Analytika vám může poskytnout lepší přehled o tom, co si vaši zákazníci myslí, a ukázat způsoby, jak zvýšit jejich spokojenost. To je obzvlášť důležité v současném prostředí restaurací, kde až 64 % zákazníků uvádí, že pro ně je zážitek z návštěvy restaurace důležitější než cena jídla. Díky údajům o spokojenosti zákazníků můžete:

• Snížit množství slev a kompenzovaných objednávek. Pokud mají zákazníci negativní zkušenost, je běžné nabídnout kompenzaci nebo slevu, aby se situace napravila. To však může být nákladné. Sledování, jak často zákazníkům poskytujete náhrady, může odhalit klíčové problémy v procesech a možné způsoby jejich řešení.

  
  

• Zlepšit udržení zákazníků. Díky zákaznickým datům můžete identifikovat a pečovat o své věrné zákazníky. Využijte informace o jejich nákupních zvyklostech k vytvoření personalizovaných doporučení a nabídek, které přimějí stálé hosty vracet se zpět.

Podnikání v gastronomii je nepředvídatelné. Nyní však máme působivé nástroje poháněné umělou inteligencí, které mohou snížit nejistotu ohledně budoucnosti. Softwarové produkty s funkcemi prediktivní analýzy využívají historická data k vytváření odhadů. Díky predikci dat mohou restaurace:

• Zlepšit plánování personálu a správu zásob. Predikce dat dokáže předpovědět, jak rušno pravděpodobně bude ve vaší restauraci v určitých časech. Může také odhalit trendy v objednávkách. Tyto informace vám společně pomohou nastavit rozvrhy a určit potřeby zásob s předstihem před sezónní špičkou.

  
  

• Dělat strategická rozhodnutí o výdajích. Predikce dat vám také umožní činit chytřejší rozhodnutí ohledně výdajů. Pokud zvažujete větší investici – například do nové provozovny nebo marketingové kampaně – je snazší se rozhodnout, když máte představu o očekávaném zisku. Predikce dat sice nezaručí přesná čísla, ale může poskytnout užitečné odhady.