تحلیل داده‌های رستوران؛ کشف رازهای پنهان افزایش سود + معرفی ابزار

چرا گزارش‌گیری سنتی POS دیگر پاسخگوی نیاز رستوران‌های مدرن نیست؟

همیشه در صنعت رستوران داری مدیریت حاشیه سود و داده ها بقا یا رشد مقیاس پذیر رستورانمونو تعیین میکنن. اگه به صورت دستی یا روش های سنتی مثل اکسل تحلیل داده‌های رستوران رو انجام میدید و میخوایید به یک سیستم یکپارچه نقل مکان کنید، من کمکتون میکنم که آگاهانه تر این تصمیم رو بگیرید.

حالا روش های سنتی و نرم افزار هایی که یکپارچگی ایجاد نمیکنن، چه مشکلاتی رو ایجاد میکنن؟

• باعث میشن سیلو های داده ایی (Data Silos) به وجود بیاد (یعنی هر بخش داده هاش بصورت جدا ذخیره میشن و ارتباطشون با هم بررسی نمیشه) که این باعث میشه:
  • ما ارتباط بین فروش و انبارداریمون رو درست متوجه نمیشیم یا با خطا اونو محاسبه میکنیم
  • سیستم حضور غیاب پرسنل جداست و هیچ ارتباطی با میزان فروش لحظه ایی رو نمیشه در نظر گرفت
• یک اشتباه تایپی ساده داخل فاکتور خرید مواد اولیه میتونه محاسبه بهای تمام شده ی کالای فروخته شده (COGS) رو برای یک ماه بهم بریزه (چون اکسل فاقد اعتبار سنجی خودکاره)
• فایل اکسلی که به صورت آفلاین جا به جا میشه، ممکنه نسخه هاش برای هر شخص دچار تغییر بشه و ناهماهنگی به وجود بیاد
• ردیابی تغییر داده ها در اکسل تقریبا غیر ممکنه و ما متوجه نمیشیم که چه کسی داده ها رو دستکاری کرده
• داده های خام دسترسی پذیریشونم سخته و ممکنه در بازه زمانی های دیر به دستمون برسه و برای اقدام به اصلاح ممکنه حتی دیر بشه

حالا این موارد رو در کنار یک نرم افزاری که دارای هوش تجاری مناسبیه قرار میدم و تاثیرش روی وضعیت رستوران رو هم قرار میدم:

تاثیر مستقیم برای رستوران	سیستم دارای هوش تجاری	رویکرد سنتی	زمینه استراتژیک
رفع تناقضات بین گزارش ها و افزایش اعتماد نسبت به داده و تصمیم گیری بر اساس داده ها	یک سیستم مرکزی تمام داده ها رو نگهداری میکنه و با توجه به ارتباطشون استاندارد سازیشون میکنه	داده ها بصورت مجزا و سیلویی ذخیره میشن	یکپارچگی داده ها
2 تا 5 درصد هزینه غذا از طریق شناسایی دورریز ها و دزدی ها کاهش پیدا میکنه	بصورت لحظه ایی میشه موجودی نظری و واقعی رو بررسی کرد و اصلاح کرد	محسابه هر ماه انجام میشه که زمان اصلاح هدر رفت ها دیگه وجود نداره	کنترل هزینه غذا
آیتم هایی که زیان ده هستن حذف میشن و حاشیه سود افزایش پیدا میکنه	هر غذا داخل منو بر اساس محبوبیت، سودآوری و زمان پخت بررسی میشه	محبوبیت های غذا مشخصه ولی حاشیه سود دقیق هر بشقاب با نوسانات قیمت خرید مواد اولیه یکی نیست	مهندسی منو
کاهش هزینه نیروی کار، جلوگیری از نیروی مازاد در شیفت های مختلف یا کمبود نیرو	تنظیم شیفت ها بر اساس پیش بینی فروش و شاخص های استاندارد انجام میشه	بدون در نظر گرفتن نوسانات فروش شیفت بندی انجام میشه یا روال ثابت هفتگی داره	مدیریت پرسنل
کاهش ریسک های عملیاتی	با شناسایی روندها قبل از وقوع بحران میشه جلوشو گرفت	مشکلات وقتی تبدیل به بحران میشن، شناسایی میشن	سرعت تصمیم گیری
در زمان توسعه کسب و کار و ایجاد شعبه جدید، هزینه سربار کاهش پیدا میکنه	بدون نیاز به نیروی انسانی اضافه داده های صد ها شعبه بررسی میشه	برای شعبه جدید باید افراد جدید استخدام کنیم که داده ها رو وارد اکسل کنن	مقیاس پذیری

تحلیل مالی پیشرفته؛ فراتر از سود و زیان ساده

رقابت درون محیط رقابتی مثل رستوران داری با مدیریتی بر مبنای حس ششم دیگه یک جوک خنده داره. اگه سودآوری پایداری رو میخواییم باید کسب وکارمون رو به صورت لحظه ایی رصد کنیم.

من اینجا اکوسیستم رصد لحظه ایی و کنترل هزینه هایی که با نرم افزار های POS دارای هوش تجاری هستن، انجام میشن رو براتون باز میکنم:

• داده های خرید و فروش بصورت یکپارچه وجود دارن و میشه به صورت لحظه ایی سود و زیان رو محاسبه کرد
• سیستم هزینه ها رو تفکیک میکنه تا منشا اونا راحت تر شناسایی بشه (هزینه هایی مثل آشپزخونه، نوشیدنی ها، بسته بندی و ارسال، پرسنل و …)
• به محض ثبت فاکتور خرید جدید و محاسبه ی بهای تمام شده هر غذا، قیمت غذا ها بروز میشن(حاشیه سود بر اساس قیمت روز تنظیم میشه)
• با محاسبه قیمت لحظه ایی هزینه نظری و واقعی غذا، دزدی ها، دور ریزی ها شناسایی میشن
• با تحلیل داده‌های رستوران بصورت ساعتی هزینه ی نیروی کار اگه هزینه نیروی کار نسبت به درآمد بالا بره، هشدار دریافت میکنیم
• تحلیل و طراحی منوی دیجیتال باعث میشه قیمت ها و پیشنهادات همیشه بروز باشن

بهینه‌سازی عملیات رستوران با تکیه بر تحلیل داده‌ها

برای افزایش حاشیه سود، راهی جز مهاجرت به مدل بهینه سازی داده محور نداریم. این بهینه سازی میتونه سه بخش اصلی رستورانمون رو تحت تاثیر خودش قرار بده: سرعت عملیات، دقت در انبارگردانی و بهره وری نیروی انسانی.

برای اینکه بیشتر این موضوع رو متوجه بشیم من چالش هایی که وجود داره رو با راهکار های داده محور با تحلیل داده‌های رستوران و نتیجش در زیر به صورت جدول اوردم:

نتیجه و خروجی تجاری	راهکار هوشمند	مشکل عملیاتی که وجود داره
سرویس دهی به تعداد مشتری های بیشتر در ساعات پیک و افزایش شاخص درآمد به ازای هر صندلی در ساعت( RevPASH)	سفارشگیری و پرداخت در کنار میز	مشتری ها زمان زیادی رو برای دریافت منو، سفارش و پرداخت صرف میکنن و این باعث کاهش نرخ گردش میز میشه
زمان انتظار مشتری کاهش پیدا میکنه و میز، سالن و آشپزخونه با هم هماهنگ ترن	سیستم نمایش آشپزخانه(KDS) برای ردیابی دقیق زمان پخت و فهمیدن اینکه چه ایستگاهی کند عمل میکنه	غذا ها دیر آماده میشن، اما معلوم نیست مشکل دقیقا داخل چه بخشیه
خیلی زود دزدی ها، سرو کردن بیش از حد شناسایی میشه و هزینه غذا کاهش پیدا میکنه	مقایسه خودکار مصرف بر اساس رسپی با مصرف واقعی	مقدار مواد اولیه خریداری با مقدار فروش رفته خیلی متفاوته و دلیلش مشخص نیست
خطای انسانی داخل تدارکات کاهش پیدا میکنه، خطر نارضایتی مشتری هم به خاطر عدم موجودی از بین میره	نقطه سفارش مشخص میشه و ما میتونیم وقتی به اون نقطه رسید از کمبودش باخبر بشیم	موجودی مواد اولیه در زمان شلوغی به دلیل خطای انسانی به اتمام میرسه
تعادل بین دستمزد و کیفیت سرویس برقرار میشه و بهره وری کارکنان بیشتر میشه	برنامه های کار بر اساس پیش بینی حجم فروش و داده های تاریخی انجام میشه	هزینه پرسنل زیاد در ساعات خلوت و یا کمبود پرسنل در زمان شلوغ رستوران
نقاط ضعف مهارتی تیم پرسنل شناسایی میشه و میشه برنامه های تشویقی مبتنی بر داده براشون پیاده سازی کرد	رصد با شاخص هایی مثل متوسط مبلغ هر فاکتور، نرخ فروش مکمل و سرعت چرخش میز برای هر گارسون	ارزیابی عملکرد گارسون ها بر اساس حس مدیر یا فروش کلی

ویژگی‌های فنی و حیاتی یک پنل SaaS تحلیل داده‌های رستوران

نرم افزار های رستورانی نباید فقط یک ابزار ثبت سفارش باشن. نرم افزار های خوب تبدیل به یک هسته ی مرکزی در بخش عملیات رستوران هستن. در اینصورته که ما میتونیم به راحتی کسب و کارمونو به مقیاس پذیری دلخواهمون برسونیم.

یکپارچگی سیستمی و امنیت سیستم اگه مهیا باشه میتونه راه توسعه رو برامون هموار کنه:

• سیستم هایی که به صورت ابری هستن، باعث میشن که داده ها روی سرور امن تری نگهداری بشه و احتمالا نابودی داده ها بر اثر خرابی و سوختن سخت افزار رو کاهش میدن
• سطح دسترسی به پرسنل باعث میشه اطلاعات حفظ بشن و نشتی وجود نداشته باشه
• داده ها حتی در زمان نبود اینترنت حفظ میشن و در صورت اتصال به سرور ارسال میشن
• اگه قیمتی رو بخواییم بروزرسانی کنیم، با چند کلیک برای همه ی شعبه ها اعمالش میکنیم
• با هر فروش انبار بروزرسانی میشه
• داده های رستورانمون با هم بررسی میشن و تحلیل های معنایی به ما نمایش داده میشن تا بهتر تصمیم بگیریم

نقش تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) در آینده رستوران

با حس یا حدس و گمان تصمیم گرفتن خطرناکه. اینطور سرمایمون به باد میره. وقتی مدیریت کسب و کار ما پایدار باشه، اون موقع میشه نیاز های مشتری ها رو راحت تر حدس زد.

تحلیل گرانولار (Granular Analysis) فروش هدف اصلی ما رسیدن به اوج دقت است. پیش‌بینی‌ها باید از کلی‌گویی خارج شوند. امروز دقیقاً بررسی اثر آب‌وهوا بر سفارش‌ها ضروری است تا زمانی که دلیل تغییر فروش در روز بارانی مشخص شود، اندازه‌گیری درست اتفاق بیفتد.

مدیریت نوسانات فصلی (Seasonality) راهکار ما آمادگی قبل از طوفان است. یعنی تغییر منو انجام می‌شود تا با استفاده از مواد ارزان‌تر فصل، هزینه‌های سنگین ما کاهش پیدا کند. تنظیم شیفت‌های کاری فشار را کم می‌کند. پرسنل نباید کلافه شوند تا پول ما در خلوتی هدر نرود.

مدیریت هوشمند موجودی و کاهش دورریز (Waste Management) پول ما است که بابت مواد فاسد و غذای دورریز هدر می‌رود و مانع سودآوری می‌شود. ارتباط انبار و فروش قطع است. چون این دو بخش متصل می‌شوند، نشتی سرمایه فوراً مسدود می‌شود.

تعیین دقیق سطح سفارش (Par Levels) ابزار جلوگیری از ضرر، فرمولی پویاست. فوراً اگر سیستم مصرف روزانه را بسنجد، نقطه دقیق خرید مشخص می‌شود تا کم و زیاد شدن بار کنترل شود. حجم خرید سبزی و گوشت بالا می‌رود.

استراتژی FIFO و FEFO باید حتماً هر کالایی که زودتر آمده یا انقضایش نزدیک‌تر است، توسط پرسنل ما فوراً مصرف شود. مواد در قفسه‌ها بی‌خبر فاسد می‌شوند. به خاطر بی‌نظمی، دلیل دورریزها ثبت نمی‌شود تا اشتباهات تکرار گردند.

مدیریت نقدینگی (Cash Flow) با خرید Just-in-Time خرید زیاد سرمایه ما را می‌خواباند. باید نقطه تعادل را پیدا کنیم، چون خرید کم مشتری را می‌پراند و مدیریت پولی که باید در گردش باشد، مختل می‌شود. پول در انبار خاک نمی‌خورد.

اتوماسیون فرآیند خرید (Automated Purchasing) کار فناوری این است که سفارش‌های شانسی حذف شوند، تا جایگزینی آن‌ها با لیست‌های دقیق ممکن گردد. سیستم قیمت‌ها را دقیق می‌سنجد. نقدینگی آزاد می‌شود چون هشدار گران‌فروشی تامین‌کننده به ما می‌رسد.

کنترل هزینه غذا (Actual vs. Theoretical Food Cost) مشکل اصلی اختلاف مصرف واقعی است. اما دزدی‌ها وجود دارند و دورریزها ثبت نمی‌شوند، زیرا هزینه پنهان در پرس‌های غذای غیراستاندارد نهفته است. شکاف باید فوراً پیدا شود. پول ما برمی‌گردد اگر بفهمیم کجا مواد اولیه هدر می‌رود.

از کجا شروع کنیم؟ نقشه راه پیاده‌سازی

ترس از تکنولوژی رو کنار بزارید. شروع کار با انتخاب نرم‌افزار یکپارچه تحلیل داده‌های رستوران و ورود دقیق دستور پخت غذاها به اون شروع میشه. ماه دوم زمان تحلیل اتفاق میوفته.

آینده از آنِ مدیران داده‌محوره

دوران آزمون و خطا و حدسیات تموم شده. با وجود تورم حاشیه سودها محدود تر شدن و ریسک استفاده از روش‌های سنتی و قدیمی خیلی بالا رفته. واقعیت باید پذیرفته بشه. تصمیم‌گیری هوشمندانه تنها راه نجات ماست.

برای اینکه یک نرم افزار مناسب برای رستورانتون انتخاب کنید که قابلیت های مورد نیازتونو داشته باشه، پیشنهاد میکنم مقاله ایی که راجب انتخاب درست نرم افزار رستوران رو نوشتم مطالعه کنید (5 نرم افزار مناسب رو با جدول مقایسه کردم).