레스토랑 분석이 비즈니스 수익 증대에 도움이 되는 방법

디지털화는 데이터 기반 시스템으로 F&B 산업을 재편했으며 이러한 통찰력을 사용하여 수익을 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 POS 시스템은 누군가가 카드를 긁거나 온라인으로 주문하거나 연락처 정보를 공유할 때마다 심층적인 레스토랑 분석을 제공합니다. 음식점 간 경쟁이 치열한 상황에서 개별 데이터를 분석하여 의미 있는 보고서를 작성하는 것이 성공의 열쇠입니다.

아직 정보를 활용하셨나요? 식당 소유자 또는 관리자로서 식당 데이터를 사용하는 것은 가장 큰 축복입니다. 이 정보를 사용하여 메뉴를 개선하고, 특별한 경우에 더 많은 방문자를 유치하고, 마케팅 캠페인을 만드는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

레스토랑 분석이란 무엇입니까?

레스토랑 비즈니스 결정 및 마케팅 전략을 개선하기 위해 매우 쉬운 통찰력을 만들기 위해 원시 데이터와 정보를 분석하는 프로세스입니다. 여기서 핵심은 레스토랑 수익을 늘리는 방법에 대한 향후 계획을 수립하기 위해 이해 관계자에게 통찰력을 정확하게 수집, 계산 및 제시하는 것입니다.

레스토랑 데이터 분석은 모든 핵심 정보를 컴파일하여 레스토랑의 운영 방식과 개선 방법을 더 잘 이해합니다. 경쟁사 가격 데이터를 분석하는 것도 경쟁에서 앞서고 주도권을 잡기 위해 똑같이 중요합니다.

레스토랑이 고객 데이터를 수집하는 방법

펜과 종이를 사용하여 고객 목록을 작성하던 시대는 지났습니다. 최신 예약 시스템은 레스토랑 데이터 분석과 함께 이름, 전화번호, 음식 선호도, 식사 루틴 등과 같은 고객 데이터를 자동으로 수집하고 구성합니다.

데이터 수집의 또 다른 소스는 POS 시스템입니다. 인기 요리, 고객당 평균 식사 요금, 선호하는 결제 방식 등을 쉽게 기록할 수 있습니다. 이 데이터를 경쟁사의 음식 배달 데이터와 결합하면 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

성공으로 가는 길: 데이터 분석을 사용하여 수익 증대

레스토랑 분석이 있다고 해서 하룻밤 사이에 비즈니스 수익이 증가하지는 않습니다. 판매를 개선하고 마진을 늘리기 위해 무엇을 할 수 있는지 예측하는 데 도움이 되는 통찰력입니다. 예를 들어, 측정항목을 사용하여 레스토랑에서 가장 바쁜 식사 시간을 찾을 수 있습니다. 그 시간에 더 많은 인력이 있으면 고객을 기다리는 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 어떤 요리가 가장 인기가 있는지, 누가 무엇을 주문하는지, 평균 고객 청구서와 같은 데이터는 현재 진행 중인 레스토랑 비즈니스를 보다 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다.

홍보해야 할 가장 인기 있는 에피타이저 또는 음료에 대해 자세히 살펴봄으로써 레스토랑 마케팅 캠페인을 한 단계 더 발전시키십시오. 또한 사용자 지정 웹 스크래핑을 사용하여 경쟁사의 데이터를 찾아 다음 용도로 사용해야 합니다.

• 고객 프로파일링
• 타겟 마케팅 캠페인
• 운영 개선
• 주문당 평균 수익 최적화
• 매출 성장
• 반복 고객 식별

단골 고객을 확보하려면 고객을 잘 섬겨야 합니다. 신속한 주문과 간편한 결제는 더 많은 고객에게 서비스를 제공하여 테이블 회전율을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석이 레스토랑에서 인건비를 최소화하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

외식업에서 가장 많이 지출되는 두 가지 비용은 인건비와 음식물 낭비입니다. 따라서 비즈니스에서 이익을 얻으려면 인건비와 레스토랑 판매에 대해 정보에 입각한 결정을 내려야 합니다. 레스토랑 분석 소프트웨어를 사용하면 쉽고 편안한 교대 근무를 인식할 수 있습니다. 따라서 이러한 교대 근무에 더 적은 수의 직원을 유지하여 인건비를 낮출 수 있습니다.

또한 가장 바쁜 시간을 파악하고 그러한 교대/요일에 대한 인건비를 전략적으로 계획하게 됩니다. 특정 명절과 휴일에는 외식을 하는 사람들이 더 많습니다. 이 기록 데이터를 사용하고 레스토랑에서 붐비는 시간을 처리할 수 있는 시간제 직원을 더 많이 확보할 수 있도록 인력을 예약하십시오.

음식물 쓰레기의 경우 POS 시스템이 주방의 재고를 추적할 수 있습니다. 이렇게 하면 요리 직원이 요리를 하고 고객에게 음식을 배달하는 방법에 대해 더 잘 답변할 수 있습니다. 부주의한 요리 직원이 있으면 주방 재고를 망치고 비즈니스에 피해를 줄 수 있습니다. 주방 인벤토리를 알면 더 스마트한 메뉴를 만드는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 부엌에 빵이 더 많다면 메뉴에 구운 샌드위치를 ​​포함하는 것이 좋습니다.

스마트 메뉴 결정을 위해 데이터 인사이트를 사용하는 방법

고객 데이터 분석을 현명하게 사용하면 메뉴에 포함할 항목, 할인을 적용해야 하는 음식, 가격을 더 낮춰야 하는 요리를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 레스토랑의 고객 행동을 이해하기 위해 데이터 통찰력을 활용하십시오.

특정 요리가 다른 고객으로부터 주문을 받았지만 동일한 요리에 대한 반복 주문이 없다고 가정해 보겠습니다. 여기서 왜 이런 일이 발생하는지 알아야 합니까? 맛이 없어서 그런가? 아니면 다른 식당에 비해 가격이 비싼가요?

이러한 불행을 해결하기 위해 식당 주인은 경쟁업체의 가격 데이터를 사용하여 자신의 가격과 비교해야 합니다. 이 전략은 올바른 통찰력을 사용하여 메뉴에서 비싼 항목을 찾는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로 데이터 통찰력은 고객 경험을 드러낼 수 있으며 이를 사용하여 고객의 식사 경험을 개인화할 수 있습니다. 대부분의 판매 요리는 메뉴의 첫 페이지에 있어야 합니다. 또한 생일이나 기념일에 고객에게 무료 케이크를 제공하여 특별함을 느낄 수 있습니다. 손님에게 개인화된 제안을 보낼 수도 있습니다.

결론: 경쟁자보다 앞서기 위한 예측 분석

예측 분석은 과거 데이터를 조사하여 향후 추세와 결과를 예측합니다. 레스토랑 산업에서 예측 분석을 사용하면 매출 총이익을 개선하는 데 확실히 도움이 됩니다. 주문 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 하루 중 가장 많은 시간에 판매되는 요리를 예측합니다.

과거 데이터를 오늘의 수익과 비교하여 향후 1년 동안의 여정을 더 잘 계획하십시오. 레스토랑 분석 도구에 투자하여 성공적인 마케팅 전략을 수립하고, 음식물 낭비를 줄이며, 궁극적으로 비즈니스를 올바른 방향으로 추진하십시오.