Restaurantdataanalyse: sådan omsætter du indsigter til handling

Udgivet: april 2023 | Opdateret: april 2025

At opretholde en restaurants succes kan sammenlignes med at balancere på line. Fortjenstmargenerne er så små, at det kan føles usikkert at skulle balancere forskellige forretningsbehov. Hver gang noget ændrer sig—en stigning i madpriser, pludselig mangel på arbejdskraft eller en uventet stigning i ordrer—skal du reagere hurtigt for at genvinde balancen.

Det er svært at holde styr på og håndtere disse faktorer. Men løsninger til dataanalyse for restauranter gør det lettere. I denne artikel ser vi nærmere på det grundlæggende inden for dataanalyse for restauranter, herunder:

• Hvad er dataanalyse for restauranter?
• Typer af restaurantdata
• Sådan indsamler du restaurantdata
• 6 måder at bruge dataanalyse for restauranter i din forretning
• Sådan kan dataanalyse fra Uber Eats skabe værdi for din forretning

Restaurantdataanalyse er processen med at analysere alle de data, du har om din restaurants resultater og drift for at opnå værdifuld indsigt. Ved at udnytte restaurantdataanalyse kan du lære af tidligere resultater, identificere vigtige tendenser og træffe beslutninger med større præcision. Denne proces består af 2 hovedkomponenter:

• Restaurantdata henviser til de målinger, du følger i løbet af din forretning. I dag indsamles disse oplysninger i høj grad automatisk med softwareværktøjer.

• Restaurantanalyse er processen med at fortolke disse data for at identificere vigtige tendenser og konklusioner, du kan bruge til at styrke din forretningsstrategi.

At forstå forskellige typer data og hvordan de relaterer sig til dine mål kan hjælpe dig med at afgøre, hvor du skal fokusere din energi og dine ressourcer. Du kan gruppere data på mange måder, men nedenfor er nogle af de vigtigste kategorier, som restauratører bør holde øje med.

Salgsdata giver indsigt i, hvor mange køb brugere har foretaget i en given periode. Vigtige salgsdata at holde øje med inkluderer:

• Antal ordrer afgivet via forskellige salgskanaler (online, fysisk, tredjepartsapps)
• Mest solgte og mest indbringende menupunkter
• Gennemsnitlig værdi af hver ordre
• Samlet omsætning genereret fra salg

Brugerdata afslører, hvem dine brugere er, hvad de kan lide ved dig, og hvor ofte de vender tilbage. For denne type data vil du gerne holde øje med:

• Antal nye versus tilbagevendende brugere
• Vækst og deltagelse i loyalitetsprogram
• Antal online reservationer
• Brugeranmeldelser og vurderinger

Driftsdata viser, hvor godt din virksomhed drives. Det kan hjælpe dig med at identificere måder at reducere omkostninger, minimere fejl og forbedre den samlede effektivitet. Centrale områder, du bør holde øje med, kan omfatte:

• Ordredata, såsom fejl i ordrer og tid til forberedelse af ordrer
• Servicedata, såsom hvor ofte din restaurant er tilgængelig for onlinebestilling i forhold til restaurantens åbningstider
• Lagerdata, såsom din lagerstatus og budgetopdeling
• Personaledata, såsom vagtplanlægning, aflønning og information om personalegoder

Nu hvor teknologien klarer det meste af arbejdet med at indsamle restaurantdata og analyser, er din primære opgave at bruge de indsigter, du får. Nedenfor finder du nogle af de vigtigste måder, du kan gøre det på for at forbedre din forretning.

At få dit menukort på plads er en af de vigtigste dele af at drive en succesfuld restaurant. Med dataanalyse kan du opdage, hvad der fungerer godt på dit menukort, og hvor der er plads til forbedring. Nogle vigtige indsigter om menukortet, du kan få gennem analyse, inkluderer:

• Bedst sælgende retter: At holde øje med de mest populære retter kan hjælpe med at planlægge lagerbehov, påvirke menudesign og endda inspirere til nye tilbud baseret på brugernes præferencer. AI bliver et stærkt værktøj på dette område ved at analysere store mængder data for at foreslå forbedringer og nye retter til menukortet.

  
  

• Mest rentable retter: Hvis dine mest populære retter indeholder dyre ingredienser, kan din nettofortjeneste på disse retter stadig være lav. Hvis du ved, at andre retter giver dig højere fortjeneste, kan du fokusere en større del af din markedsføring på dem og opfordre personalet til at anbefale dem oftere.

  
  

• Typiske tilpasninger og ændringer: Hvis brugere næsten altid beder dig om at undlade mayo i en bestemt sandwich, kan du overveje at opdatere menukortet, så denne ændring bliver standard. Hvis du bemærker, at en hyppig tilpasning øger dine omkostninger, kan du begynde at tage ekstra betaling for den.

  
  

• Problemer med bestillinger: Hvis du begynder at se en stigning i klager over bestemte retter eller generelle bekymringer om madkvalitet eller smag, kan dine data hjælpe dig med at identificere disse tendenser, udpege problemområder og tage hånd om dem.

  
  

• Indsigter om konvertering: Analyse kan hjælpe dig med bedre at forstå, hvor ofte dine menupunkter får besøgende til at foretage et køb. Hvis du ønsker at tiltrække flere brugere og øge salget, kan Uber Eats hjælpe dig med at forbedre din butiksside med AI-genererede menubeskrivelser, som du kan gennemgå, godkende og redigere når som helst.

Medarbejdere er en af de dyreste dele af at drive en virksomhed – og samtidig en af de mest afgørende faktorer for langsigtet succes. Med bemandingsindsigter kan du sikre, at du:

• Tilpasser din vagtplan til dine behov: Ved at følge med i, hvordan brugertrafikken svinger, kan du træffe strategiske beslutninger om vagtplanlægning. Ved kun at planlægge det nødvendige personale kan du styre lønomkostningerne og samtidig sikre en god oplevelse for brugerne.

  
  

• Tager klogere rekrutteringsbeslutninger: Analyse af personale kan danne grundlag for strategiske beslutninger om rekruttering og fastholdelse. Hvis dine data for eksempel viser, at du investerer betydelige ressourcer i rekruttering, men hurtigt mister medarbejdere igen, kan det være en idé at flytte noget af budgettet til professionel udvikling og fastholdelse.

  
  

• Anvender brugerfeedback: At dele brugerfeedback med medarbejdere kan hjælpe dem med at tilpasse deres service, så den bedre matcher brugernes behov. Uber Eats giver dig mulighed for at se AI-genererede oversigter over brugeranmeldelser samt anbefalede handlinger, du kan tage for at øge brugertilfredsheden.

Du kan ikke lave en omelet uden æg – og at løbe tør for æg under søndagsbrunchen kan betyde tabt omsætning, utilfredse gæster og stressede medarbejdere. Lagerdataanalyse bekræfter, at du holder den rette mængde mad ved at hjælpe dig med at opdage:

• Hvornår det er tid til at genopfylde: Lagerdata sporer, hvilke forsyninger der er ved at slippe op, mens du stadig har tid til at bestille flere. Nogle lagerstyringssystemer har prognosefunktioner, der bruger tidligere tendenser til at forudsige, hvornår du får brug for flere af en vare, og hvor meget du skal bestille.

  
  

• Overforbrug af nøgleingredienser: Hvis dit køkkenpersonale har tendens til at bruge rigeligt med ingredienser i retterne, er det vigtigt at vide det. Du kan forbedre din oplæring og give personalet feedback på, hvordan de kan få vigtige (og dyre) ingredienser til at række længere.

  
  

• Madspild: At løbe tør for vigtige ingredienser er upraktisk, men at skulle smide ubrugt mad ud er endnu værre for bundlinjen. Lageranalyse kan identificere fødevarer, der skal bruges hurtigt for at undgå fordærv – og hvilke du bør købe sjældnere.

For brugere, der bestiller mad til levering, vil leveringsoplevelsen spille en vigtig rolle for, hvordan de opfatter dit brand. Leveringsanalyser hjælper dig med at:

• Præcisere leveringstidsestimater. At give brugerne præcise leveringsestimater skaber realistiske forventninger, hvilket kan forbedre deres samlede oplevelse. Hold øje med dine madforberedelsestider, så du kan holde sultne kunder opdateret.

  
  

• Juster din leveringsmenu. Hvis data viser, at leveringskunder er mindre tilfredse med visse retter end gæster på restauranten, kan du bruge denne viden til at forbedre din leveringsmenu. Og hvis data viser, at leveringer er særligt indbringende for din forretning, kan du overveje at starte en virtuel restaurant, der kun tilbyder levering og drives fra dit nuværende køkken. Det kan være en god måde at øge indtjeningen yderligere på.

  
  

• Udvid dine leveringsmuligheder. Hvis dit POS-system viser, at et stigende antal kunder afgiver bestillinger via dine egne salgskanaler, kan du bruge disse data til at foretage strategiske udvidelser af din leveringsinfrastruktur. For eksempel kan du med en white-label-leveringsløsning tilføje levering på anmodning til din hjemmeside eller app uden at skulle betale for at opbygge din egen leveringsflåde.

Dit restaurants omdømme afhænger af brugeroplevelsen. Analyseværktøjer kan give dig en bedre forståelse af, hvad dine brugere mener, og hvordan du kan øge deres tilfredshed. Dette er især vigtigt i den nuværende restaurantbranche, hvor op til 64 % af brugerne siger, at deres spiseoplevelse er vigtigere end prisen på måltidet. Med data om brugertilfredshed kan du:

• Reducer gratis og kompenserede ordrer. Når brugere har en negativ oplevelse, er det almindelig praksis at kompensere varer eller give prisnedsættelser for at rette op på situationen. Men dette kan blive dyrt. Ved at følge med i, hvor ofte du kompenserer brugere, kan du afdække vigtige procesudfordringer—og mulige løsninger.

  
  

• Forbedr brugernes loyalitet. Med brugerdata kan du identificere og pleje dine loyale brugere. Brug information om bestillingsvaner til at skabe personlige anbefalinger og tilbud, der får stamgæster til at vende tilbage.

Restaurationsbranchen er uforudsigelig. Men nu har vi imponerende AI-drevne værktøjer, der kan mindske usikkerheden om fremtiden. Softwareprodukter med dataforudsigelsesfunktioner som prædiktiv analyse bruger historiske data til at lave fremskrivninger. Med dataforudsigelse kan restauranter:

• Forbedre bemandings- og lagerstyring. Dataforudsigelse kan forudsige, hvor travlt din restaurant sandsynligvis vil have på bestemte tidspunkter. Det kan også afsløre bestillingsmønstre. Samlet set kan denne information hjælpe dig med at planlægge vagtplaner og fastlægge lagerbehov i god tid før en sæsonbestemt travlhed.

  
  

• Træffe strategiske beslutninger om udgifter. Dataforudsigelse gør det også muligt at træffe klogere beslutninger om udgifter. Hvis du overvejer en større investering—f.eks. i en ny fysisk placering eller et markedsføringsinitiativ—er det lettere at beslutte sig, hvis du har en idé om dit forventede overskud. Dataforudsigelse kan ikke love præcise tal, men kan give nyttige estimater.