Inteligencia para restaurantes: la puerta de entrada al análisis

Bienvenido de nuevo a nuestra serie sobre inteligencia y análisis de Katalyst. En esta tercera entrega entramos al nivel #2: RI, análisis descriptivo (restaurant intelligence, o inteligencia para restaurantes).

Antes hablamos de qué implican los reportes y el análisis para restaurantes, y describimos los reportes básicos del nivel #1: inteligencia para restaurantes (RI), reportes básicos. Ahora vamos a explorar el nivel #2, RI: análisis descriptivo, que se enfoca en identificar, resumir y destacar patrones en los datos actuales e históricos. Esto ayuda a las empresas a entender qué ha pasado hasta ahora, sin analizar por qué pasó ni predecir resultados futuros.

Análisis descriptivo en restaurantes: mirar atrás para ver hacia adelante

El análisis descriptivo es como tomarle una foto al desempeño pasado de tu restaurante. Consiste en reunir y analizar datos históricos para entender lo que ya ocurrió. En la industria restaurantera, estos datos pueden venir de distintas fuentes, como los sistemas de punto de venta (POS), el software de gestión de relaciones con clientes (CRM) y las reseñas en línea.

Esto subraya la importancia del nivel #1 de la inteligencia y el análisis para restaurantes: "¡si entra basura, sale basura!". Los datos limpios son clave para un análisis descriptivo efectivo.

Áreas clave de enfoque

Desempeño de ventas

Un sistema de punto de venta eficiente es esencial para:

• Reportes de ventas diarios/semanales/mensuales: seguir los ingresos totales, el ticket promedio, las ventas por categoría (comida, bebidas, etc.) y las ventas por método de pago.
• Reporte de los más vendidos: identificar los platillos que más se venden para optimizar el inventario y la planeación del menú.
• Ventas por hora/día de la semana: programar al personal de forma eficiente e identificar las horas pico.
• Ventas por segmento de clientes: analizar las ventas según datos demográficos (edad, género, ubicación) para ajustar el marketing.

Comportamiento de los clientes

Un programa de lealtad sólido puede dar información sobre:

• Datos demográficos de los clientes: entender a tu público objetivo analizando edad, género y ubicación.
• Hábitos de gasto de los clientes: seguir el gasto promedio por visita, la frecuencia de visitas y los métodos de pago preferidos.
• Adquisición y retención de clientes: monitorear la llegada de clientes nuevos y la tasa de clientes que regresan.
• Reportes de opiniones de los clientes: analizar reseñas y comentarios para identificar áreas de mejora.

Eficiencia operativa

Los algoritmos detallados ayudan con:

• Costo de mano de obra: analizar los gastos de personal frente a las ventas, identificar las horas pico de trabajo y optimizar el personal.
• Gestión de inventario: seguir los niveles de inventario de alimentos y bebidas, identificar los productos de baja rotación y reducir el desperdicio.
• Costo de alimentos: calcular el porcentaje de costo de alimentos, identificar sobrecostos y optimizar las compras.
• Rotación de mesas: medir el uso de las mesas, identificar las horas pico y optimizar la distribución del salón.

Desempeño financiero

Se necesitan algoritmos avanzados para:

• Estado de resultados: evaluar el desempeño financiero general, incluidos ingresos, gastos y utilidad neta.
• Indicadores clave de desempeño (KPI): seguir métricas esenciales como el ticket promedio, el porcentaje de costo de alimentos, el porcentaje de costo de mano de obra, el net promoter score y el ingreso por hora-asiento promedio.

La visualización es clave

Para darle sentido a esta información, el análisis descriptivo suele apoyarse en representaciones visuales como:

• Gráficas: muestran tendencias en el tiempo, comparaciones y distribuciones.
• Tablas: presentan los datos en un formato estructurado para un análisis detallado.
• Mapas: visualizan datos geográficos, como la ubicación de los clientes o las zonas de entrega a domicilio.

Ejemplos de hallazgos

El análisis descriptivo puede dar información valiosa, como:

• Identificar los periodos de ventas pico para optimizar el personal.
• Entender las preferencias de los clientes para afinar el menú.
• Analizar los niveles de inventario para reducir el desperdicio de comida.
• Medir el desempeño de los empleados con base en los datos de ventas.
• Calcular comensales por hora de trabajo, costo de mano de obra por hora de trabajo del departamento, costo de mano de obra por comensal y ingreso por hora de trabajo.
• Analizar el tamaño de los grupos para planear mejor la configuración de las mesas.

En esencia, el análisis descriptivo da la base para entender el desempeño de tu restaurante. Al descubrir tendencias y patrones del pasado, puedes tomar decisiones informadas sobre el futuro.

No te pierdas la próxima entrega de nuestra serie, donde hablaremos del nivel #3: RI, análisis diagnóstico (restaurant intelligence), el paso final de la fase de inteligencia para restaurantes.

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