餐厅数据分析：如何将分析洞察转化为行动

发布时间：2023 年 4 月 | 更新时间：2025 年 4 月

成功经营一家餐厅就像走钢丝一样，需要保持平衡。在利润率很低的情况下，很难平衡不同的业务需求。一旦遇到食材成本上涨、劳动力突然短缺或订单激增的情况，您需要快速调整，才能继续顺利经营。

这些因素很难跟踪和管理。好在餐厅数据分析解决方案可以帮助您简化这项工作。在本文中，我们将探讨餐厅数据分析的基础知识，包括：

• 什么是餐厅数据分析？
• 餐厅数据类型
• 如何收集餐厅数据
• 餐厅数据分析的 6 种使用方式
• Uber Eats 优食的数据分析如何为您的业务增添价值

餐厅数据分析功能可分析各项餐厅业绩和经营数据，为您提供实用的见解。通过运用餐厅数据分析，您可以从过往表现中汲取经验教训，发现有指导意义的趋势，并做出更准确的业务决策。这个过程主要涉及 2 个要素：

• 餐厅数据是指您在餐厅经营过程中追踪的指标。如今，这些信息主要通过软件工具自动收集。

• 餐厅数据分析是指通过解读餐厅数据来发现有指导意义的趋势和关键洞见，以便您优化业务策略。

通过了解各类数据及其与您业务目标的关系，您可以确保将精力和资源用在刀刃上。您可以通过多种方式进行数据分组，但餐厅经营者需要着重监测以下各类重要数据：

销售数据能够显示在给定时间段内顾客购买的餐点数量。需要追踪的重要销售数据包括：

• 不同销售渠道（线上、线下、第三方应用）的订单数量
• 最畅销、利润最高的餐点
• 平均订单金额
• 销售收入总金额

顾客数据能够揭示目标顾客、他们对贵餐厅满意的方面以及他们光顾的频率。借助此类数据，您可以了解：

• 新老顾客数量
• 会员数量增幅以及参与情况
• 在线预订量
• 顾客评价和评分

运营数据能指示餐厅的经营情况。它可以帮助您找到降低成本、减少错误和提高整体效率的方法。您需要注意的关键数据可能包括：

• 订单数据，例如订单错误的情况和订单备餐时间
• 服务数据，例如相对于贵餐厅的营业时间，可供在线订餐的时间是多长
• 库存数据，如您的库存记录和预算明细
• 人工数据，如排班情况、工资成本和福利信息

现在，大量的餐厅分析数据收集工作可以通过技术手段来完成，您的主要工作是使用您所掌握的分析数据。您可以通过下列几种主要方式来使用数据，推动业务发展。

菜单设计是餐厅成功经营的核心要素之一。借助数据分析，您可以查看菜单上哪些餐点受欢迎，哪些餐点有待改进。您可以从数据分析中获得重要的菜单数据洞见，包括：

• 畅销餐点：掌握畅销餐点的情况有助于您了解库存需求，调整菜单设计，甚至根据顾客喜好来开发新菜品。在这个方面，AI 正成为一个强大的工具，可以通过海量数据分析来提出菜单优化和新菜品开发建议。

  
  

• 利润最高的餐点：如果最畅销的餐点需要用到昂贵的食材，这些餐点的净利润可能会比较低。如果您知道其他餐点的利润更高，就可以有针对性地进行推广，并鼓励员工更常推荐这些餐点。

  
  

• 常用替代选项和定制选项：如果很多顾客都要求多放香菜，那么您可以考虑调整菜单，将这个常用的替代选项改为默认选项。如果您发现很多顾客都选择替代选项，造成成本增加，可以考虑对此额外收费。

  
  

• 订单问题：如果您发现关于某款餐点的投诉量有所增加，或顾客集中反馈餐点品质或味道问题，可以通过数据分析来发现这些趋势，确定问题根源并解决问题。

  
  

• 转化分析：数据分析可以帮助您更好地了解顾客在浏览餐点后的购买转化率。如果您想吸引更多顾客并提升销售额，Uber Eats 优食能借助 AI 生成可供您随时查看、批准和编辑的菜单描述，以便您优化店面展示。

员工既是企业最大的运营开支之一，也是业务长期成功的核心要素。借助人员配备分析，您可以确保：

• 根据业务需求安排人手：追踪客流量波动，以便做出明智的排班决定。通过按需排班，您既能有效管控人力成本，又能保障顾客体验。

  
  

• 做出更明智的招聘决策：员工数据分析可以帮助您做出明智的员工招聘和保留决策。例如，如果数据显示您在招聘上投入了大量资源，但员工工作不久就离职，那么您可能需要将部分预算转而用于职业发展和员工保留。

  
  

• 基于顾客反馈采取行动：与员工分享顾客反馈有助于他们灵活调整服务，更好地满足顾客需求。您可以在 Uber Eats 优食平台上查看人工智能生成的顾客评价摘要，以及有助于提高顾客满意度的行动建议。

例如，没有鸡蛋就无法制作煎蛋卷。如果周日早午餐时段鸡蛋用完了，则会导致销售额损失、顾客不满，也会给员工造成压力。库存数据分析可以帮助您确保准备足够的食材，提醒您注意以下情况：

• 何时补货：使用库存数据跟踪了解哪些物资存量开始减少，并及时补货。一些库存跟踪软件具备预测功能，能够基于过往趋势来预测您需要补货的时间和数量。

  
  

• 主要原料用量偏多： 如果厨房员工在菜品中使用的原料过多，您就可以及时掌握这一情况。您可以加强培训，并向员工提供反馈，说明如何更加合理地使用重要（昂贵）的原料。

  
  

• 食物浪费：用光重要原料会带来不便，但是扔掉未使用的食材对盈利的影响更严重。您可以通过库存数据分析确定需要尽快用完以免变质的食材，以及应该减少购买频率的食材。

对于下单外卖餐点的顾客来说，派送体验极大地影响着他们对您品牌的感受。通过派送数据分析，您可以：

• 提升预估送达时间的准确性。提供准确的预估送达时间可帮助顾客设定切合实际的预期，从而改善他们的整体体验。您可以通过监测备餐时间来掌握备餐进度，并及时告知等待用餐的顾客。

  
  

• 优化派送菜单。如果数据显示，下单外卖的顾客对某些餐点的满意度低于店内用餐顾客，您可以根据该信息优化派送菜单。如果数据显示，派送业务对您来说特别有利可图，您甚至可以考虑着手开设仅提供派送服务的线上餐厅，从现有的厨房出餐，以提高利润。

  
  

• 拓展派送选项。 如果销售点 (POS) 系统的信息显示，越来越多的顾客通过您自己的销售渠道下单，您可以利用这些数据对派送系统架构进行有针对性的扩展。例如，借助白标派送解决方案，您可以在自己的网站或应用中添加按需派送服务，而无需承担自行组建派送团队的成本。

餐厅的声誉取决于顾客体验。数据分析可以帮助您更好地了解顾客的想法以及提高顾客满意度的方法。在当前的餐饮业形势中，这一点尤为重要：多达 64% 的顾客表示，用餐体验比用餐费用更重要。通过使用顾客满意度数据，您可以：

• 减少优惠和免单的订单。如果顾客遇到不好的体验，餐厅通常会向其提供优惠或免单，但这样做需要承担很高的成本。追踪给顾客减免费用的频率有助于发现关键流程问题，并找到可行的解决方案。

  
  

• 提高顾客留存率。通过分析顾客数据，您可以发现和培养忠实顾客。利用订餐习惯相关信息，提供个性化推荐和优惠，吸引顾客再次光顾。

餐厅业务难以预测，好在我们推出了强大的 AI 工具，可以帮助您减少未来的不确定性。具备数据预测功能（如预测分析）的软件产品使用过往数据进行预测。通过数据预测，餐厅可以：

• 改进员工配置和库存管理。 数据预测可以预测您的餐厅在特定时段的繁忙程度，还可以揭示订单趋势。这些信息可以帮助您在季节性高峰期到来之前制定时间表并确定库存需求。

  
  

• 做出明智的开支决策。数据预测还可以帮助您做出更明智的支出决策。如果您正在考虑大额投资，例如，设立新店面或开展营销计划，了解相关投资的预期利润可以帮助您更轻松地做出决定。数据预测无法给出确切的数字，但可以提供具有参考意义的估算值。