Как ресторан теряет выручку? Алгоритм анализа продаж

Многие рестораторы анализируют свои продажи для обнаружения интересных идей, реализация которых приведет к увеличению дохода. Однако, большинство пользуется аналитическими методами достаточно хаотично, что не приносит никакого результата. В курсе «Анализ продаж как инструмент маркетинга» я постараюсь подробно рассказать об основных алгоритмах и принципах, которые вы можете применить при анализе деятельности вашего ресторана.

Аналитическая работа с новым рестораном всегда начинается с настройки справочников. Нельзя анализировать хаос, иначе вы получите не релевантные результаты. О том, как подготовить ресторан к профессиональному анализу продаж я очень подробно рассказываю на бесплатном мастер-классе «Портфельный анализ меню Часть 1», который доступен в видеозаписи всем желающим. Так же вы можете скачать инструкцию в библиотеке университета Welcomepro.ru.

Итак, все готово к анализу – с чего начать и куда смотреть?

Есть несколько очень важных принципов, которые вы должны запомнить:

1.   Анализ продаж – это элемент исследования, а в основе любого исследования лежит гипотеза!

Зачем вы смотрите отчеты? Какие цели вы преследуете? Вы должны четко понимать ответы на эти вопросы. Однажды, коллега сказала мне очень хорошую фразу: «Аналитика ради аналитики – это блудень». Это чистая правда. Как и у всякой работы – у вас должна быть цель, иначе вы будете постоянно сбиваться с процесса работы, отвлекаться на все новые цифры и так далее. Однако не следует забывать о том, что гипотеза «посмотреть что там» - это тоже гипотеза! Разница в том, что в этом случае не нужно ожидать каких-либо «вау-результатов».

2.     Анализ продаж всегда строится по принципу дедукции – «от общего к частному».

Именно для этого принципа необходимо настраивать справочники.

Заголовок блога был о выручке ресторана не просто так. Многие начинают анализ продаж с изучения динамики выручки или прибыли. И это большая ошибка.

Кроме того, в сфере гостеприимства «довольный гость» - это краеугольный камень всего бизнеса. Значит, изучение трафика и понимание причин его динамики – базовая задача!

Давайте разбираться на конкретном примере и проследим алгоритм анализа. Например, цель исследования – это анализ гостевого потока. Я хочу выявить тенденции динамики и построить гипотезы о причинах этой динамики. То есть цель исследования – в принципе понять, что происходит с гостями. Мой алгоритм будет выглядеть следующим образом:

1.     Необходимо отделить подразделение «зал» от других источников дохода – доставки, кейтеринга, takeaway. Ведь нельзя мешать эти источники дохода в одну кучу – мотивы разные, величины чека разные, структуры заказа разные, частота пользования тоже отличается.

2.     Строю отчет за все годы, которые есть в моей базе данных по конкретному подразделению «зал» и разбиваю по месяцам. Желательно построить график – так нагляднее улавливается сезонность.

3.     Сравниваю каждый месяц с аналогичным периодом в прошлом году. График может выглядить вот так:

4.     Если нет никакой динамики (на графике гостей в 12 месяц столько же, сколько в прошлом году) – это стагнация. Вы всегда должны расти в количестве гостей, пока не достигните пиковых показателей по оборачиваемости, но это тоже спорный вопрос.

5.     Определяю месяцы, в которые максимальная динамика (“+” или “-“ ), и начинаю анализировать по дням недели: будни дни с понедельника по четверг, пятницы и субботы, отдельно только воскресенье.

6.     А далее уже в этих днях недели делаю разбивку по часам, определяя, какое время оказалось самым «динамичным»? Эта информация помогает выстраивать дальнейшие гипотезы.

Финальная таблица может выглядить следующим образом. Обратите внимание, что здесь только аналитика по будним дням, так как остальные периоды “пятница-суббота” и “воскресенье” – показали небольшую положительную динамику по всем периодам и разбирать их – не самый показательный момент. Интересными оказались будние дни.

Для визуализации можно построить графики: лично я больше люблю лепестковые диаграммы, когда речь идет о периодах.

Но обычные “кривые” смотрятся тоже очень показательно:

Итак, очевидно, что основной провал трафика приходится на обеденное время (12-13) и вечером.

На этом исследовательская работа закончена. Мы определили основные периоды динамики. Следующая гипотеза – разобраться, кто из гостей ушел. Это можно предположить по суммам чеков, которых стало меньше, а так же по структуре их заказа. Об этом более подробно обсудим в следующем блоге.

К сожалению, аналитика не может назвать точные причины ухода аудитории. Анализ продаж может лишь направить мощный мозг управляющего в нужное русло. Дальше необходимо отрабатывать все варианты на тему того, что такого произошло, что гостей в этот период стало меньше. Возможно, когда мы разберемся в структуре чеков ушедших гостей, можно будет выдвинуть наиболее реалистичные гипотезы и устранить причины стагнации.