QR kodų menų analizė: Sužinokite, kokius produktus užsakoma jūsų klientams

Kodėl tradiciniai meniu neturi galėti pasakoti visą istoriją

Restoranų pramoneje intuicija jau ilgą laiką buvo pagrindinis įrankis, naudojamas renkant meniu. Savininkai dažnai remiasi anekdotinėmis sąlygomis, "reguliariais lankytojais" arba savo įspūdžiais apie tai, kokios patiekalai yra populiarūs. Nors šie metodai turi savo prasmę, jie neturi išsamių ir realio laiko duomenų, kuriuos reikia šiuolaikiniame maisto paslaugų sektoriuje. Tradicinis popierinis meniu tyliai liepia ant stalo, nepraneždama jokios atsiliepimų. Jūs negalite pamatyti, kuris patiekalas buvo užsakytas klientui, kuris sėdi kampelyje, priešinguoju atveju, kuris yra kabinoje. Jūs visiškai praleidate duomenis iki darbo pabaigos, o net ir tada, jie dažnai pasisavinami popierių čekų ar atminties.

Šis nematymas sukelia dideles neefektyvumas. Perteklinis užsakymas, kai patiekalai su aukšta pelningumu užsakomi remiantis spėlių, taip pat gali sukelti situaciją, kai populiarūs patiekalai netiksliai nutirpsta dėl vienos blogos nakties. Be to, neturėdami duomenų, sunku identifikuoti sezoninius tendencijas arba naujų meniu patiekalų poveikį. Pavyzdžiui, restoranas gali įvesti "unikalų burgerį", tikėdamasis, kad jis taps pagrindiniu, tačiau jis gali likti ant meniu, nes niekas jį nepasakė. Be skaitmenio stebėjimo, savininkas neigia problemą tik tada, kai patiekalas yra pašalintas, todėl prarandamas rinkodaros ir ingredientų išlaidų rezultatas.

Perėjimas prie skaitmeninių sprendimų visiškai keičia šią situaciją. Perėjus prie skaitmeninės platformos, jūs ne tik keičiate popierią ekranu; jūs įrengiate duomenų rinkimo sistemą ties pačioje pardavimo vietoje. Ši perėja leidžia jums pereiti nuo reaktinio valdymo prie proaktyvios strategijos. Jūs pradate suprasti ne tik, kokius produktus užsakoma, bet ir kaip, kada ir kokią kainą yra pasirengę sumokėti. Šis lygis informacijos yra pelningo ir tvaraus verslo pagrindas.

Duomenų iššūkimas: Ką tikrūs užsakoma jūsų klientai

Implementuojant skaitmeninę meniu sistemą, pirmasis analizės lygis, kurį susidūname, yra pardavimų skirstymas pagal produktus. Tai yra daug daugiau nei paprastas sąrašas, kas buvo parduota; tai yra detalus klientų poreikių žemėlapis. Skirtingai nuo popierinio meniu, kurioje reikia rankiniu būdu skaičiuoti, skaitmeninė sistema automatiškai surenka duomenis, kategorizuodama pardavimus į atskirtus rodiklius, tokius kaip populiariausi produktai, naujos tendencijos ir prastesnės prekės. Šis nedėtinis vaizdas leidžia jums nedelsdami priimti sprendimus. Jei nauja salotas trečiadienio popdieniu neveikia, galite nedelsdami pakeisti aprašymą, pridėti nuotrauką arba pakeisti kainą, o ne laukti kitos inventaro skaičiavimo.

Viena iš svarbiausių išmanių atsiranda suprantant savo užsakymų "kompoziciją". Ar klientai vasarą renkasi lengvesnes variantas, o žiemos metu – patogią, šiek tiek rišlesnę maistą? Skaitmeninės analizės gali greitai atskirti šias sezonines tendencijas. Pavyzdžiui, kavinė gali pastebėti, kad liepos mėnesį 80% užsakymų yra šalti gėrimai ir vaisiniai mišiniai, o gruodį – 40% didesnis poreikis šiltų sričių ir pyščių. Šie duomenys leidžia jums atitinkamai keisti užsakymų sąrašus, užtikrinant, kad turėsite tinkamus ingredientus, kai paklausa yra didžiausia. Tai sumažina maisto atliekas ir maksimaliai padidina pelno maržą.

Kitas svarbus aspektas yra papildomų produktų ir variantų analizė. Tradicinėje aplinkoje beveik neįmanoma stebėti, kiek kartų klientai pridėja papildinį, atnaujina į aukščesnės kokybės produktą arba užsakoma papildomas patiekalas. Skaitmeninės meniu gali stebėti šias mažas sprendimus. Galbūt pastebėsite, kad klientai nuolat atnaujina į "dar šiek tiek traškesnius" bulves arba pridėja avokadą į duoną. Pasinaudoję šiais duomenimis, galite pabrėžti šias pelningas papildomas savo meniu dizaine arba sukurti specialią "atnaujinimo" akciją, kad paskatintumėte šias įveikdamos. Tai paverčia mažus klientų pasirinkimus į didelius pajamų šaltinius.

Optimizavimas ir atliekų mažinimas

Maisto atliekos yra viena didžiausių restoranų operacinių išlaidų, dažnai sudaranti 10-15% iš viso maisto išlaidų. Pagrindinė šių atliekų priežastis yra nesuderinamumas tarp inventoriaus ir paklausos. Kai nežinote, kas būtent užsakoma, jums prireikia užsisakyti konservatyvesnius kiekius, kad išvengtumėte, kad maistas prastes, o tai gali sukelti stoką ir prarastas pajamas. Atvirkus, per didelis užsakymas, pagrįstas neatsinaujinančiais duomenimis, sukelia, kad maistas prastes. Skaitmeninės meniu analizė užpildo šią sprę, teikiant tikslius paklausos prognozavimo.

Įsivaizduokite situaciją, kai pristatote naują sezoninį patiekalą, naudodamiesi tam tikru brangu ir greitai pjaustymuoju prieskabu. Naudodami popierinį meniu, galite užsisakyti didelį prieskabo kiekį, tačiau pastebėti, kad jis prastėja šaldytuve, nes patiekalas neįsitikinė. Naudodami skaitmeninę sistemą, galite stebėti patiekalo pardavimo rodiklius realiu laiku. Jei patiekalas neįsitikinė pirmą savaitę, galite nedelsdami sumažinti užsakymą, taip išvengdami atliekų. Jei patiekalas taps populiarus, galite drąsiuoti didinti užsakymą. Ši lankstumas leidžia dirbti su mažesniu inventoriaus kiekiu, optimizuojant pinigų srautą ir mažinant jūsų maisto paslaugų įmonės poveikį aplinkai.

Dėl duomenų taip pat galite identifikuoti "tamsius priešus" savo inventoriaus. Kartais, vienas ingredientas naudojamas daugelyje patiekalų, tačiau vienas iš jų neįsitikinė, taip mažinant šio ingrediento bendrą naudojimą. Analitika gali parodyti ryšį tarp meniu elementų ir ingredientų naudojimo. Galite pamatyti, kurie elementai didina jūsų atsargų vartojimą, o kurie ji mažina. Tai leidžia strategikai kurti meniu. Galite nuspręsti pašalinti patiekalą, kuris mažai parduodamas ir naudoti brangų ingredientą, arba pakeisti jį panašiu, kuris geriau parduodamas, taip optimizuojant visą jūsų tiekimo grandinę.

Gerinant meniu kūrimą ir kainų strategiją

Меню инженерия yra praktika, susijusi su meniu elementų analizėmis siekiant maksimaliai padidinti pelną. Tai apima elementų skirstymą pagal jų populiarumą (pardavimų apimtį) ir pelningumą (maisto kainą). Tradicinės metodai yra lėši ir linkusios klaidoms. Skaitmeninė analizė automatizuoja šį procesą, suteikiant aiškų vizualinį vaizdą jūsų meniu veikiamumui. Jūs galite greitai identifikuoti "Žvaigždutes" (aukštas populiarumas, aukštas pelnas), "Pelnus" (aukštas populiarumas, mažas pelnas), "Sudėtis" (mažas populiarumas, aukštas pelnas) ir "Nėšulius" (mažas populiarumas, mažas pelnas). Šis klasifikavimas yra būtinas strateginiam sprendimų priėmimui.

Kai sužinosite, kur jūsų elementai yra šioje matricos, galite priimti pagrįstus sprendimus. "Žvaigždutėms" galite norėti užtikrinti, kad jos visada būtų prieinamos, o galbūt net sukurti apie jas specialų statusą. "Sudėtis" – elementams, kurie yra pelningi, bet nėra populiarūs – galite išsiaiškinti, kodėl. Ar aprašymas yra netikslus? Ar kaina yra per aukšta? Ar jums tiesiog reikia jų aktyviau reklamuoti? Analitika gali parodyti, kad tam tikras elementas turi aukštą maržą, bet mažus pardavimus. Tada galite nuspręsti, kad jį įtrauksite į kasdienį specialų ar susietite su populiariu elementu, kad padidintumėte jo vizualumą ir pardavimus.

Kainos strategija taip pat didžiausiai naudoja šias duomenis. Galite analizuoti savo produktų kainos elastingumą. Ar 10% kainos padidėjimas populiariame produkte žymiai sumažina pardavimus? Ar nedidelis kainos pakeitimas mažiau populiariame produkte padidina pajamas, nepaveikodamas kiekio? Digitalinės priemonės gali simuliuoti šias situacijas arba pateikti istorines duomenis, padedant priimti sprendimus. Galbūt pastebėsite, kad klientai labai reaguoja į kavos kainą, tačiau mažiau – į sumenkos kainą. Šis įžvalgos leidžia jums reguliuoti savo kainų struktūrą, kad maksimaliai padidintumėte pajamas, nepriešindami savo klientų. Tai paverčia kainą arbitrališką sprendimą į strateginį veiksmą, skirtą augimui.

Konkretus pavyzdys: Kavos kiosko transformacija

Pasimirkime "Bean & Brew" istorijoje, vietinėje kavos kioske, kuris susidūrė su nereguliariam pardavimams ir dideliam atliekų kiekiui. Jie pasirinko digitalinę QR menų platformą, kad gautų geresnius duomenis. Per pirmą mėnesį savininkai pastebėję netikėtą tendenciją: jų "cold brew" buvo populiariausias, tačiau jie vis dar naudojo standartinę popierinę meną, kuri neefektyviai jį išryškino. Analitika parodė, kad klientai užsakydavo "cold brew", tačiau dažnai pamiršdavo pridėti ledo, dėl ko buvo nereguliari produktų kokybė ir klientų skundai. Savininkai naudojo duomenis, kad sukūrė specialią užduotį digitaliame menuje: "Pridėti daugiau ledo?". Tai padidėjo šios papildomos prekės užsakymų dažnis.

Be to, duomenys parodė, kad jų kepimo skyrius neveikė darbo dienomis. Analitika parodė aiškų pardavimų kritimą nuo 10 valandos iki 14 valandos. Vietoj to, kad atsisakytų kepinių, savininkai pakeitė savo rinkodaros strategiją, siūlydami "Pirmadienio kepinių pasiūlymą" šiuo konkrečiu laikotarpiu. Šio skyriaus pardavimai padidėjo 25% per dvi savaites. Jie taip pat naudojo duomenis, kad pastebėję, jog vienas konkretaus muffinų variantas buvo nuolat per mažai užsakomas. Jie pašalino jį iš skaitmeninio meniu, sumažindami atliekų kiekį 30% per vieną mėnesį. Šis paprastas perėjimas nuo spėjimo iki žinojimo leido jiems sutaupyti pinigų ir vienu metu pagerinti klientų pasitenkinimą.

Veiksmingi veiksmai, kaip išnaudoti savo meniu duomenis

Norėdami maksimaliai išnaudoti savo skaitmeninio meniu analitiką, jums reikia aktyviai naudoti duomenis, o ne tik juos rinkti. Pradėkite nustatydami savaitinį peržiūrų režimą. Kas penktadienį praleiskite 15 minučių, peržiūrėdami savo geriausius ir blogiausius pardavimus. Klausykite sau: "Kodėl šis produktas buvo populiarus?" ir "Ką galiu padaryti, kad pagerintu blogus pardavimus?" Naudokite šias išvadas, kad būtų nedideli, progresiniai pakeitimai. Jei pastebite, kad tam tikra prieskonio kiekis yra mažas, nes populiarus patiekalas yra išparduotas, nedelsdami užsakykite daugiau. Jei pastebite, kad tam tikru paros metu yra mažas dalyvavimas, apsvarstykite, ar neįgyvendinti greito pardavimo ar riboto laikotarpio pasiūlymo šiuo laikotarpiu.

Dar vienas svarbus žingsnis yra skirstyti savo duomenis. Jei turite kelis padangus, pažiūrėkite pardavimus pagal vietą arba pagal savaitės dieną. Galbūt pastebėsite, kad jūsų miesto centre esanti vieta mėgsta greitas, karštas patiekalus, o vieta priveržinėje vietovėje – atsipalaiduojančią, šeimos stilių maitinimą. Naudojant šias grupes, galite vizualiai pritaikyti savo meniu aprašymus arba netgi inventoriaus paskirstymą, kad padidintumėte rezultatus. Nebijokite eksperimentuoti. Naudokite A/B testavimo funkcijas, kurias siūlo daugelis skaitmeninių platformų, kad išbandytumėte skirtingus meniu variantus arba aprašymus. Pamatykite, kuris variantas generuoja daugiau spustelių ir užsakymų. Šis iteracinis testavimo ir mokymosi procesas yra greičiausias būdas optimizuoti savo meniu.

Galiausiai, pasidalinkite šiais įžvalgomis su savo komanda. Kai jūsų tarnovai supranta, kad tam tikras patiekalas yra pelningas produktas, kurį mėgsta klientai, jie gali drąsiuoti jį rekomenduoti. Mokymas savo personalui naudoti duomenis padeda jiems tapti geresniais pardavėjais. Jei analizė rodo, kad klientai dažnai prašo konkrečių pakeitimų, pavyzdžiui, "be svogūnų" arba "daugiau padažo", užtiksinėkite, kad jūsų virtuvė yra pasiruošusi. Šis ryšys tarp priemonės, virtuvės ir duomenų komandos sukuria vientisą veiklą, kuri greitai reaguoja į klientų poreikius.

Naudodamiesi skaitmeninėmis menų analitikos priemonėmis, ne tik stengiesi stebėti pardavimus, bet ir kuri ir išmanesnę, reaktinę įmonę. Pasinaudojant galimybe geriau suprasti savo klientus nei konkurentai, kurie vis dar priklauso nuo popierinių dokumentų, tau pavyksta įgyti konkurencinę prasmę. Galimybė greitai prisitaikyti, sumažinti atliekas ir optimizuoti kainas suteikia galimybę klestėti konkurencingoje rinkoje. Priemonės, kaip upQR, suteikia reikalingą infrastruktūrą, siūlo patikimas analitikas, kurias lengva suprasti ir panaudoti. Pradėk rinkti duomenis šiandien ir stebėk, kaip tavo restoranas transformuojasi į duomenų pagrįs sėkmingą istoriją.