Analys av restaurangdata: hur man omvandlar insikter till handling

Publicerad: April 2023 | Uppdaterad: April 2025

Att upprätthålla en restaurangs framgång är lite som att gå på en linbana. Vinstmarginalerna är så smala att det kan kännas osäkert att balansera olika verksamhetsbehov. Varje gång något förändrar—en ökning av matkostnaderna, en plötslig underskott på arbetskraft eller en oväntad trafiktopp i beställningar—måste du reagera snabbt för att återfå balansen.

Det är svårt att spåra och hantera dessa faktorer. Men lösningar för restaurangdataanalys gör saker och ting enklare. I den här artikeln utforskar vi grunderna för analys av restaurangdata, inklusive:

• Vad är analys av restaurangdata?
• Typer av restaurangdata
• Så samlar du in restaurangdata
• Sex sätt att använda restaurangdataanalys i ditt företag
• Så här kan dataanalys från Uber Eats öka värdet för din verksamhet

Dataanalys för restauranger är processen att analysera alla data du har om restaurangens resultat och verksamhet för att få meningsfulla insikter. Genom att utnyttja restaurangdataanalys kan du lära dig av tidigare resultat, identifiera meningsfulla trender och närma dig beslutsfattande med mer precision. Denna process delas in i två huvudkomponenter:

• Restaurangdata avser de mätvärden du spårar under affärsförloppet. Idag samlas denna information till stor del in automatiskt med programvaruverktyg.

• Restauranganalys är processen att tolka dessa data för att identifiera meningsfulla trender och lärdomar som du kan använda för att stärka din affärsstrategi.

Att förstå olika typer av data och hur de relaterar till dina mål kan styra var du ska fokusera din energi och resurser. Du kan grupp data på många sätt, men nedan är några av de viktigaste kategorierna för restaurangoperatörer att övervaka.

Försäljningsdata belyser hur många köp kunder har gjort under en viss period. Viktiga försäljningsdata att spåra inkluderar:

• Antal beställningar som gjorts via olika försäljningskanaler (online, på plats, i appar från tredje part)
• Bästsäljande och mest lönsamma menyobjekt
• Genomsnittsvärde för varje beställning
• Total mängd intäkter från försäljning

Kunddata avslöjar vilka dina kunder är, vad de gillar med dig och hur ofta de kommer tillbaka. För denna typ av data ska du hålla koll på:

• Antal nya kontra återkommande kunder
• Tillväxt och deltagande i lojalitetsprogram
• Bokningsvolym online
• Kundomdömen och betyg

Driftdata visar hur väl din verksamhet drivs. Det kan hjälpa dig att identifiera sätt att minska kostnaderna, minska antalet fel och förbättra den totala effektiviteten. Viktiga områden som du kan vara uppmärksam på kan vara:

• Beställningsdata, till exempel beställningsfel och beställningens förberedelsetid
• Servicedata, till exempel hur ofta din restaurang är tillgänglig för onlinebeställning i förhållande till restaurangens öppettider
• Lagerdata, till exempel din lagerbokföring och budgetuppdelning
• Arbetsdata, till exempel schemaläggnings-, löne- och förmånsinformation

Nu när tekniken gör mycket av arbetet med att samla in restaurangdataanalys är ditt huvudsakliga jobb att använda de insikter du lär dig. Nedan följer några av de viktigaste sätten att göra det för att förbättra din verksamhet.

Att få till din meny rätt är en av de viktigaste delarna av att driva en framgångsrik restaurang. Med dataanalys kan du upptäcka vad som fungerar bra på din meny och var det finns möjligheter till förbättringar. Några viktiga meny insikter du kan få från analys inkluderar:

• Bästsäljande produkter: Att uppmärksamma bästsäljare kan informera om lagerbehov, påverka menyutformningen och till och med inspirera till nya erbjudanden baserat på kundernas preferenser. AI håller på att bli ett kraftfullt verktyg på det här området genom att analysera stora mängder data för att föreslå förbättringar av meny och nya erbjudanden.

  
  

• Mest lönsamma objekt: Om dina mest populära artiklar innehåller dyra ingredienser kan din nettovinst på dessa artiklar fortfarande vara låg. Om du vet att andra objekt ger dig högre vinster kan du fokusera en större del av dina marknadsföringsinsatser på dem och uppmuntra personalen att rekommendera dem oftare.

  
  

• Vanliga ersättningar och anpassningar: Om kunderna nästan alltid ber dig att skippa majonnäsen på en viss smörgås kanske du vill uppdatera din meny så att denna vanliga ersättning blir standard. Om du märker att ett frekvent byte ökar dina kostnader kanske du vill börja debitera extra för det.

  
  

• Beställningsproblem: Om du börjar se en ökning av klagomål om vissa rätter eller övergripande oro för matens kvalitet eller smak kan dina data hjälpa dig att upptäcka dessa trender, identifiera problemområden och ta itu med problemen.

  
  

• Konverteringsinsikter: Analytics kan hjälpa dig att bättre förstå hur ofta dina meny objekt konverterar webbläsare till köpare. Om du försöker locka fler kunder och köra försäljning kan Uber Eats hjälpa dig att förbättra din butik med AI-genererade beskrivningar av meny som du kan granska, godkänna och redigera när som helst.

Medarbetare är en av de dyraste delarna av att driva ett företag—och en av de viktigaste ingredienserna för långsiktig framgång. Med insikter om bemanning kan du se till att du:

• Matchar din schemaläggning med dina behov: Att spåra hur kundtrafiken ebbar och flödar kan hjälpa dig att fatta strategiska schemaläggningsbeslut. Genom att bara schemalägga den personal du behöver kan du hantera arbetskraftskostnader samtidigt som du balanserar kund upplevelsen.

  
  

• Fatta smartare anställningsbeslut: Personalanalys kan forma strategiska beslut kring anställning och kvarhållning. Om dina data till exempel visar att du investerar en betydande mängd resurser på rekrytering, för att sedan förlora personal snart efter att ha anställt dem, kanske du vill flytta en del av den budgeten mot professionell utveckling och bibehållande.

  
  

• Tillämpa feedback från kund............: Att dela kund feedback med anställda kan hjälpa dem att skräddarsy sin service för att bättre möta kund behov. Med Uber Eats kan du visa AI-drivna sammanfattningar av omdömen från kund, tillsammans med rekommenderade åtgärder du kan vidta för att förbättra kund tillfredsställelse.

Du kan inte göra en omelett utan ägg—och att få slut på ägg under söndagsbrunchen kan innebära tappad försäljning, missnöjda kunder och stressade medarbetare. Inventeringsdataanalys bekräftar att du behåller rätt mängd mat genom att hjälpa dig att upptäcka:

• När det är dags att fylla på: Inventeringsdata spårar vilka varor som börjar ta slut medan du fortfarande har tid att beställa mer. Vissa lagerspårningsprogram inkluderar prognosfunktioner som använder tidigare trender för att förutsäga när du behöver mer av en artikel och hur mycket du ska beställa.

  
  

• Överanvändning av viktiga ingredienser: Om din kökspersonal tenderar att vara generösa när de lägger till ingredienser i rätter, vill du veta om det. Du kan förbättra din utbildning och ge personalen feedback på hur man kan få viktiga (och dyra) ingredienser att räcka längre.

  
  

• Matsvinn: Att få slut på viktiga ingredienser är obekvämt, men att behöva kasta bort oanvänd mat är ännu värre för ditt resultat. Inventeringsanalys kan identifiera matvaror som behöver användas snabbt för att undvika att bli dåliga—och som du bör köpa mindre av ofta.

För kunder som gör beställningar på distans hos ditt företag kommer leveransupplevelsen att spela en viktig roll för hur de känner för ditt varumärke. Leveransstatistik hjälper dig:

• Förbättra beräknade leveranstider. Att förse kunder med korrekta leveransberäkningar sätter realistiska förväntningar, vilket kan förbättra deras helhetsupplevelse. Genom att övervaka dina matlagningstider kan du få information som du kan använda för att hålla hungriga kunder uppdaterade.

  
  

• Förfina din leveransmeny. Om data tyder på att leverans kunder är mindre nöjda med vissa objekt än besökare på plats, kan du använda den informationen för att förbättra din leverans meny. Och om data visar att leveranser är särskilt lukrativa för ditt företag kan du till och med överväga att starta en virtuell restaurang med endast leverans som fungerar från ditt nuvarande kök som ett sätt att ytterligare öka vinsten.

  
  

• Utöka leveransalternativen. Om ditt kassasystem visar att ett ökande antal kunder gör beställningar via dina egna försäljningskanaler kan du använda dessa data för att göra strategiska utvidgningar av din leveransinfrastruktur. Med en white-label leverans lösningkan du till exempel lägga till leverans på på begäran till din webbplats eller app utan att ådra dig kostnaden för att bygga ett eget åkeri för leverans.

Din restaurangs rykte hänger på kundupplevelsen. Analyser kan ge dig en bättre förståelse för vad dina kunder tycker och sätt att öka deras tillfredsställelse. Detta är särskilt viktigt i det nuvarande restauranglandskapet, där upp till 64% av kunderna säger att deras matupplevelse är viktigare än kostnaden för måltiden. Med data för kund nöjdhet kan du:

• Minska rabatter och kompenserade beställningar. När kunder har en negativ upplevelse är det en vanlig praxis att ge kompenserande artiklar eller ge rabatter som plåster på såren. Men detta kan bli dyrt. Genom att spåra hur ofta du ersätter kunder, kan du avslöja viktiga processproblem—och möjliga lösningar.

  
  

• Förbättra kundlojaliteten. Med kunddata kan du identifiera och vårda dina lojala kunder. Använd information om beställningsvanor för att skapa personliga rekommendationer och erbjudanden som får stamkunder att komma tillbaka.

Restaurangverksamheten är oförutsägbar. Men nu har vi imponerande AI-drivna verktyg som kan minska osäkerheten om framtiden. Programvaruprodukter med dataprognosfunktioner som prediktiv analys använder historiska data för att göra prognoser. Med dataprognoser kan restauranger:

• Förbättra bemanningen och lagerhanteringen. Dataprognoser kan förutsäga hur upptagen restaurangen sannolikt kommer att vara under vissa tider. Den kan också avslöja beställningstrender. Tillsammans kan denna information hjälpa dig att utforma scheman och fastställa lagerbehov långt innan en säsongsmässig rusning inträffar.

  
  

• Fatta strategiska utgiftsbeslut. Dataprognoser ger dig också möjlighet att fatta smartare beslut om utgifter. Om du överväger en betydande investering—, säg, på en ny fysisk plats eller ett marknadsföringsinitiativ—är det lättare att fatta ett beslut om du har en uppfattning om dina förväntade vinster. Dataprognoser kan inte lova exakta siffror, men de kan ge användbara uppskattningar.