Analys av restaurangdata: hur man omvandlar insikter till handling

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 förändras – en ökning av matkostnaderna, en plötslig brist på arbetskraft eller en oväntad ökning av beställningar – måste du reagera snabbt för att återfå balansen.

Det är svårt att spåra och hantera dessa faktorer. Men det blir lättare med hjälp av lösningar för restaurangdataanalys. 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 fatta mer strategiska beslut. Denna process delas in i två huvudkomponenter:

• Restaurangdata är 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 optimera 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 gruppera data på många sätt, men dessa 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. Här är några av de viktigaste sätten att använda dataanalys 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 se vad som fungerar bra på din meny och var det finns möjligheter. Några viktiga menyinsikter 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.

  
  

• 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 mer.

  
  

• 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.

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 kundupplevelsen.

  
  

• 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.

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 mat du aldrig ens använt är ännu värre för ditt resultat. Inventeringsanalys kan peka på 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. Med leveransanalys kan du

• 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 leveranskunder är mindre nöjda med vissa objekt än besökare på plats, kan du använda den informationen för att ändra din leveransmeny. Och om dina data visar att leveranser är ett särskilt lukrativt område för ditt företag kanske du till och med vill överväga att starta en virtuell restaurang med endast leverans som fungerar från ditt nuvarande kök som ett sätt att nå nya kunder och 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-leveranslösning kan du till exempel lägga till leverans på begäran till din egen webbplats eller app utan att ådra dig kostnaden för att bygga ett eget leveransåkeri.

Din restaurangs rykte hänger på kundupplevelsen. Analyser kan ge dig en bättre förståelse för vad dina kunder tycker och sätt att öka deras tillfredsställelse. Med denna typ av data 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 orsaker till och möjliga lösningar på underliggande processproblem.

  
  

• 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 dina stamkunder att komma tillbaka igen och igen.

Restaurangverksamheten är oförutsägbar. Men nu har vi imponerande verktyg som kan minska osäkerheten om framtiden. Programvaruprodukter med dataprognosfunktioner 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 ett enklare val att göra om du har en uppfattning om dina förväntade vinster för den perioden. Dataprognoser kan inte lova exakta siffror, men de kan ge användbara uppskattningar.