QR-koodiga menüü analüüs: Selgitage, mida teie kliendid tellivad

Miks traditsioonilised menüüde ei räägi kogu tõest

Restoranite tööstuses on intuitiiv olnud juba ammu peamine tööriist menüüde valimisel. Omandid kasutavad sageli anekdoote, "tavaseid külastajaid", kes külastavad regulaarselt, või oma tunnet, et mis tooted on edukamad. Kuigi need meetodid on kasulikud, nad puuduvad tänapäeva toiteteeninduses vajalik detailimine ja reaalajas täpsus. Traditsiooniline paberimenüü seisab vaikselt lauas, pakkudes mitte ühtegi tagasisidet. Sa ei saa näha, millist toodet tellis klient, kes istub nurgal, versus klient, kes istub baaril. Sa jäetakse kogu andmest ilma, kuni vahetus lõpeb, ja isegi siis on see sageli kaotatud paberide ja muhe hulgas.

See nähtamatuse puudumine viib märkimatule ineffektiivsusele. Varude kahjustus toimub, kui suure margiga tooteid tellitakse üle, põhjal suurest arvamusest, samas kui populaarsed tooted kaovad, kui üks halb öht on. Lisaks, ilma andmeteta on raske tuvastada hooajalisi trende või uute menüütoodete mõju. Näiteks võiks restoran tutvustada "tähtsamat burgerit", ootes, et see muutuks tavaliseks, kuid selle saab näha, et see on menüüst välja, sest keegi seda ei telli. Ilma digitaalse jälgimiseta ei suuda omanik probleemi tuvastada, kuni toode on välja võetud, mis kulutab ära juba kulutatud turundus- ja koostisosade kulud.

Digitaalsete lahenduste kasutamine muutab selle olukorra täielikult. Kui te kasutate digitaalset platvormi, siis te ei asenda ainult paberiga ekraani, vaid paigutate andmete kogumise süsteemi otse müügipunkti. See muutus võimaldab teil minna reaktiivsest juhtmisest proaktiivse strateegiale. Saate aru mitte ainult sellest, mida kliendid tellivad, vaid ka sellest, kuidas nad seda tellivad, millal nad seda tellivad ja millist hinda nad erinevate hindade eest on valmis maksma. See taseme teadmine on tuleneva ettevõtte alus.

Andmete tõlgendamine: Mis teie kliendid tegelikult tellivad

Kui te kasutate digitaalset menüü, siis esimese analüüsi taseme, mida te leiate, on müügi jagamine toodete järgi. See on palju rohkem kui lihtsalt toodete loend; see on üksikasuline ülevaade klientide eelistest. Võrreldes paberiga menüuga, kus peate manuaalselt müügi arveid kokku arvama, kogub digitaalne süsteem automaatselt andmeid, klassifiseerides müügi erinevateks näitajateks, nagu kõige populaarsemad tooted, uued trendid ja tooted, mis ei pruugi edukalt müüda. See kohene ülevaade võimaldab teil teha muutusi kohe. Kui uus salat ei pruugi teisipäeval pärastlõunal edukalt müüda, siis saate kohe muuta kirjeldust, lisada pildi või muuta hinda, selle asemel, et oodata järgmist inventuuri arvu.

Üks kõige väärtuslikumaid teadmisi on "tellimuste koostise" mõistmine. Kas kliendid eelistavad suvel kergiid valikuid ja talvel toitudes, mis on mugavad? Digitaalsed analüütika vahendid võivad need hooajalised muutused kiiresti tuvastada. Näiteks võiks kohvik märku, et 80% nende juuliku tellimustest on külmal valmistatud ja puuviljade kooslused, samas kui detsembris on 40% suurem nõos kuumad supid ja pagaritooted. See andmetega saate oma valmistamisnõudeid vastavalt kohandada, tagades, et teil on õiged koostisosad, kui nõadus on suurim. See vähendab toiduutilise ja maksimeerib kasumit.

Teine oluline aspekt on lisatoodete ja muudatuste analüüs. Traditsiooniliselt on klientide lisatoodete, eriti ekstra juustu, paremate toodete või kõrvale toodete arvu jälitamine praktiliselt võimatu. Digitaalsed menüüd saavad neid mikrosuhete jälitada. Saate avastada, et kliendid pidevalt valivad "eriti kripelise" kartulid või lisavad avokado oma toastile. Selle teadmise abil saate oma menüüs rõhutada neid kasumlikke lisatooteid või luua spetsiaalset "paremuse" kampaaniat, et seda käitumist julgustada. See muudab väikese kliendi valiku suureks tuluks.

Varude Optimeerimine ja Waste'i Vähendamine

Toiduutilise on restoranide jaoks üks suurimaid operatsioonikulusid, mis sageli moodustavad 10-15% kogu toidu kuludest. Peamine põhjus, mis toob kaasa toiduutilise, on varude ja nõudluse vahelise mitteparanduse. Kui te ei tea täpselt, mida tellitakse, peate tellima konservatiivseid koguseid, et vältida toodete lagunemist, mis võib põhjustada toodete puudumist ja müügi langust. Vastupidi, üle tellimisel, mis põhineb vanadel andmetel, tekib toodete lagunemine. Digitaalse menüü analüütika sulgeb selle vahe, pakkudes täpse nõudluse ennustamist.

Kujutage ette olukorda, kus te tutvute uue hooajalise rooga, kasutades konkreetset, kallist ja lühikese elueaga maitset. Paberil oleva menüüga võite tellida suures koguses seda maitset, kuid see võib lõpuks jääkudesse, sest roog ei müü, nagu olete ennistanud. Digitaalse süsteemi abil saate jälgida rooga müügikujone reaalajas. Kui roog ei müü hästi esimesel nädalal, saate kohe vähendada selle konkreetse koostisosaga tellimust, et vältida kahju. Kui roog muutub populaarseks, saate julgelt tellimust suurendada. See paindlikkus võimaldab teil hallata väiksema varude, vabastades raha ja vähendades teie toiteteenuse tegevuste keskkonna mõju.

Andmed aitavad teil ka leida "salajaid probleemid", mis on teie varudes. Mõnikord kasutatakse koostisosat mitmes roogas, kuid üks neist ei müü hästi, mis mõjutab kogu koostisosaga tarbimist. Analüütika võib näidata seost menüüelementide ja koostisosade tarbimise vahel. Saate näha täpselt, millised elemendid suurendavad teie varude tarbimist ja millised seda vähendavad. See võimaldab strateegilist menüü planeerimist. Saate otsustada, kas eemaldada madala müügiga, kallima koostisosaga rooga, või asendada selle sarnase, paremini müüdu koostisosaga, et optimeerida kogu teie tarneket.

Menüü Planeerimise ja Hinna Planeerimise Parandamine

Menüü optimeerimine on praktika, mis hõlmab menüü toodete analüüsi, et maksimeerida tulusid. See hõlmab toodete planeerimist nende populaarsuse (müügimaht) ja tulususe (toidu maksumuse) põhjal. Traditsioonilised meetodid on aeglased ja võivad sisaldada vigu. Digitaalne analüüs automatiseerib selle protsessi, pakkudes selget visuaalset esindust teie menüü tulemustest. Saate kohe tuvastada "Tähte" (suur populaarsus, suur tulu), "Kuhja" (suur populaarsus, väike tulu), "Küllus" (väike populaarsus, suur tulu) ja "Kõhku" (väike populaarsus, väike tulu). See klassifikatsioon on oluline strateegilise otsuste tegemise jaoks.

Kui te teate, kus teie tooted selles matris asuvad, saate teha andmetest lähtuvaid muutusi. "Tähtede" puhul soovite, et need oleksid alati saadaval ja võib-olla isegi luua nende jaoks eriline staatus. "Külluste" puhul – tooted, mis on tulusad, kuid mitte populaarsed – saate uurida, miks. Kas kirjeldus on ebaselge? Kas hind on liiga kõrge? Või vajate lihtsalt, et propageerida neid agressiivsemalt? Analüüs võib näidata, et teatud tootel on suur marginaal, kuid väike müügimaht. Siis võite otsustada, et esitada seda igapäevase eritoona või pakkuda seda populaarse toote koos, et suurendada selle nähtavust ja müüki.

Hindade strateegia saavad sellest andmest suures ulatuses kasu. Sa saad analüüsida oma toodete hinnakindlust. Kas 10% hinnakasvu populaarse toote puhul vähendab see oluliselt müüki? Või kas väike hinnamuudatus vähem populaarse toote puhul suurendab tulud ilma märkimisväärse mahu vähenemiseta? Digitaalsed vahendid saavad simuleerida neid skenaariume või näidata teile ajaloolisi andmeid, et aidata teile nende otsuste tegemisel. Sa võid avastada, et kliendid on väga tundlikud kohvi hinnale, kuid mitte nii, kui on sandwichi hinnale. See teadmine võimaldab teil muuta oma hinnastruktuuri, et maksimeerida tulud ilma oma klientide baasi ärritamata. See muudab hinna määramise ühest juhuslikust otsusest strategiliseks vahendiks kasvu jaoks.

Reaalmajas näide: Kohvikute muutus

Vaatame "Bean & Brew" juhtumit, kohvik, mis on kogenud ebaühtlast müüki ja suurte kulude. Nad võtsid kasutusele digitaalse QR-menüü platvormi, et saada paremat teadmist. Esimese kuu jooksul märkasid omanikud üllatavat trendi: nende "cold brew" oli edukas, kuid nad kasutasid endiselt tavalist paberist menüüd, mis ei suunandanud selle efektiivselt. Analüütika näitas, et kliendid tellisid "cold brew"i, kuid sageli ei lisanud nad sinna jäätise, mis viis toote kvaliteedi ebavaru ja klientide kaebustele. Omanikud kasutasid andmeid, et luua digitaalse menüüsse konkreetne küsimus: "Lisada veel jäätist?" See suurendas selle lisamise sagedust.

Lisaks, andmed näitasid, et nende pagaritoode ei toiminud hästi tööpäevadel. Analüüd näitasid selget müügikujumise langust vahel kell 10 ja 14. Selle asemel, et pagaritooteid visata, muutsid omanikud oma turundust digitaalsel menul, pakkudes "Tööpäeva pagaritoote eripakkumist" just sel ajal. Selle toote müük kasvas kahe nädala jooksul 25%. Nad kasutasid ka andmeid, et näha, et üks konkreetne muffin-variant müüdi pidevalt liiga vähe. Nad eemaldasid selle digitaalselt menult, vähendades jäätumist 30% ühe kuu jooksul. See lihtne muutus arvamise asemel teadminele võimaldas neil säästa raha ja samal ajal parandada klientide rahulolu.

Meetmed, kuidas kasutada oma menude andmeid

Et saada maksimaalset kasu oma digitaalse menude analüüst, peate aktiivselt andmeid kasutama, mitte ainult neid kogema. Alustage, seades endale nädalane ülevaatuse rutiin. Kulutage iga reede pärast 15 minutit, vaadates oma parimaid ja kehamaid tooteid. Küsimise endalt: "Miks müüdi see toode hästi?" ja "Mis ma saan teha, et parandada kehamaid tooteid?" Kasutage andmeid, et teha väikseid, järkjärgulisi muutusi. Kui te näete, et üks konkreetne maitseaine on vähenenud, sest populaarne toode müüdu, siis tellige kohe uuesti. Kui te näete, et mingil ajal päeval on vähe tegevust, siis kaaluge, et pakkuda kiire müügi või piiratud aja eripakkumist.

Oluline on ka oma andmete jagamine. Kui teil on mitu filiaali, vaadake müüki geograafilise asukoha järgi, või näiteks päeva järgi. Saate avastada, et teie kesklinna asukoht eelistab kiiret, kuuma toitu, samas kui teie piirkonna asukoht eelistab informaalset, perestile mõeldud söömist. Menüü kirjelduste või isegi varude jaotamise kohandamine nende alusel võib märkimisväärselt suurendada tulemusi. Ärge kartke eksperimenteerida. Kasutage mitmes digitaalses platvormis saadaval olevaid A/B testimise funktsioone, et proovida erinevaid menüü kujundusi või kirjeldusi. Vaadake, milline versioon genereerib rohkem klikke ja tellimusi. See iteratiivne testimise ja õppimise protsess on kõige kiirem viis teie menüü optimeerimiseks.

Lõppkokkuvõttes, jagage need teadmised oma meeskonnaga. Kui teie töötajad mõistavad, et teatud toode on suure marginaaliga toode, mida kliendid armastavad, siis nad saavad seda kindlalt soovita. Töötajate koolitamine andmete kasutamisele aitab neil olla paremad müügimehed. Kui analüütika näitab, et kliendid küsivad sageli konkreetset muudatust, nagu "ilma sibulata" või "lisatoode," siis veenduge, et teie köök on sellele valmis. See ühtsus klienditeeninduse, köögi ja andmete meeskonnaga loob koheselt reageeriva operatsiooni, mis vastab kliendi vajadustele.

Kasutades digitaalse menüü analüüsi, te ei jälgita mitte ainult müük, vaid ehitate targema ja reageerivamama ärisse. Saavutate konkurentsieelise, mõistetes oma kliente paremini kui konkurendid, kes on endiselt sõltuvad paberist. Võime kiiresti muuta strateegiat, vähendada kasu ja optimeerida hindade, annavad teile paindlikkuse, et edukalt toimida keerulises turul. Vahendeid nagu upQR pakuvad vajalikku infrastruktuuri, pakkudes tugevad analüüsi, mis on lihtsad mõistma ja rakendada. Alustage andmete kogumisega juba täna, ja vaata, kuidas teie restoran muutub andmetest lähtuva edukaks ettevõtteks.