Инвестиции в перспективные ресторанные проекты
Если вы хотите инвестировать средства в перспективные и выгодные ресторанные проекты на рынке СНГ, заполните эту форму и мы с вами обязательно свяжемся!
блог dpr studio
Как gismeteo поможет увеличить обороты ресторана
Почему расписание работы официантов должно зависеть от прогноза погоды на неделю?
Ситуация: Безалкогольное демократичное заведение fast casual. Поведение гостей напрямую зависит от погоды: солнечно – полный зал и очередь, идет дождь – гостей в ресторане мало, зато много заявок на доставку. При этом обороты не показывает прямую зависимость от погоды.
Задача: Найти способ управлять оборотом заведения, не упуская прибыль в дни перепада температур.
Задача: Найти способ управлять оборотом заведения, не упуская прибыль в дни перепада температур.
Наша гипотеза заключалась в том, что температура на улице и погодные явления так или иначе влияют на определенные показатели заведения. Если мы найдем модель зависимости показателей заведения от температуры и способ ее применения, то мы сможем увеличить ежедневные обороты заведения в среднем на 15%.
Количество чеков и средний чек зависят от температуры.
И что с того?
И что с того?
Аналитика показала, что резкие колебания выручки происходят в дни, в которые относительно предыдущего дня температура колебалась более чем на 6 градусов (и в сторону уменьшения, и в сторону увеличения).
Количество чеков в такие дни падает прямо пропорционально изменению температуры в любую сторону. При этом при похолодании средний чек увеличивался в среднем в 1,5 раза.
Количество чеков в такие дни падает прямо пропорционально изменению температуры в любую сторону. При этом при похолодании средний чек увеличивался в среднем в 1,5 раза.
В дни резкого похолодания также прямо пропорционально возрастала или падала нагрузка на телефонную линию (увеличивается количество пропущенных звонков).
Очевидный вывод, что так как люди – теплокровные, в дни похолодания они склонны потреблять больше калорий и заказывать больше блюд, а с теплые дни энергии нужно меньше, и гости предпочитают более дешевые напитки.
Очевидный вывод, что так как люди – теплокровные, в дни похолодания они склонны потреблять больше калорий и заказывать больше блюд, а с теплые дни энергии нужно меньше, и гости предпочитают более дешевые напитки.
Гипотеза 1. Гости в непогоду не хотят выходить на улицу и дольше сидят в ресторане, и потому больше заказывают
Время пребывания гостей в ресторане (разница в минутах между открытием чека и временем расчета) в безалкогольном заведении fast casual не зависит от погоды
Средний чек увеличивается, потому что в холодные дни гости стремятся провести в заведении как можно больше времени, и поэтому больше заказывают.
Действия: Мы сравнили среднее время обслуживания (разница в минутах между открытием чека и временем расчета) в дни похолодания, дни с комфортной температурой, дни с перепадом температур относительно предыдущего менее чем на 6 градусов.
Данные: Дополнительный анализ среднего времени обслуживания выявил разницу среднего пребывания в 2 минуты.
Вывод: В данном заведении аудитория не склонна проводить дольше времени, так как это заведение в мотивом быстро поесть, а не приятно провести время.
Действия: Мы сравнили среднее время обслуживания (разница в минутах между открытием чека и временем расчета) в дни похолодания, дни с комфортной температурой, дни с перепадом температур относительно предыдущего менее чем на 6 градусов.
Данные: Дополнительный анализ среднего времени обслуживания выявил разницу среднего пребывания в 2 минуты.
Вывод: В данном заведении аудитория не склонна проводить дольше времени, так как это заведение в мотивом быстро поесть, а не приятно провести время.
Гипотеза 2. Официанты в непогоду менее загружены и потому больше уделяют внимание гостям и больше продают?
В эти дни изменения температуры официанты менее загружены, и потому могут уделить больше внимания гостям.
Соответственно, в дни комфортной температуры (летом от +22 до +28С, зимой от -2 до -8 для г. Алматы) официантов, наоборот, не хватает, из-за чего заведение не дополучает прибыль. В такие дни необходимо выводить официантов «в подмогу», чтобы ускорять время обслуживания и увеличить обороты заведения.
Действия: 3 смены в комфортную температуру вывели двух дополнительных официантов.
Данные: Изменение выручки в эти дни относительно аналогичных оказалось незначительным.
Вывод: Нужно искать другие ключевые показатели, с помощью которых можно оценить недополученную прибыль в дни комфортной температуры.
Соответственно, в дни комфортной температуры (летом от +22 до +28С, зимой от -2 до -8 для г. Алматы) официантов, наоборот, не хватает, из-за чего заведение не дополучает прибыль. В такие дни необходимо выводить официантов «в подмогу», чтобы ускорять время обслуживания и увеличить обороты заведения.
Действия: 3 смены в комфортную температуру вывели двух дополнительных официантов.
Данные: Изменение выручки в эти дни относительно аналогичных оказалось незначительным.
Вывод: Нужно искать другие ключевые показатели, с помощью которых можно оценить недополученную прибыль в дни комфортной температуры.
Гипотеза 3. Увеличение количества операторов в непогоду увеличивает выручку доставки?
Соответственно, в дни похолодания вышедших официантов можно пересаживать на телефоны для приема заявок на доставку.
Действия: 3 смены в непогоду самых грамотных официантов посадили на прием заявок на доставку.
Данные: Количество пропущенных звонков сократилось на 25%, оборот вырос на 12% относительно средних показателей аналогичных дней.
Вывод: В непогоду и дни резкого повышения температур необходимо выводить дополнительных операторов, которые могут обработать увеличившийся поток заявок на доставку. После внедрения обороты Delivery выросли на 15%.
Действия: 3 смены в непогоду самых грамотных официантов посадили на прием заявок на доставку.
Данные: Количество пропущенных звонков сократилось на 25%, оборот вырос на 12% относительно средних показателей аналогичных дней.
Вывод: В непогоду и дни резкого повышения температур необходимо выводить дополнительных операторов, которые могут обработать увеличившийся поток заявок на доставку. После внедрения обороты Delivery выросли на 15%.
, руководитель DPR Studio (facebook, личный сайт)