1、数据多维度分析:利用矩阵分布结合毛利与销量打造聚焦菜


以往我们在分析各档口菜品结构时,会分析档口标准毛利结构,会分析菜品销量排行。但是如果不能同时结合毛利与销量,是无法体现菜品对于这个档口在营业及毛利上的贡献的,所以结合菜品销量和标准毛利率来做矩阵分布(原点取档口标准日销量的期望值标准毛利的期望值),这样就能更好的看出该档口的菜品结构。


另外,菜品的聚焦过程其实也是借助这个数据图表工具不断打造明星菜、淘汰瘦狗菜的过程。档口对明星菜的聚焦做好之后,是能够提升上菜速度、顾客满意度、菜品出品稳定性的。


1631266316(1).jpg

2、数据要结合实际业务:海鲜养殖结合原料特点深入分析


作为主营海鲜的餐厅,我们很关注海鲜养殖,也一直在做养殖死亡登记的工作。但是由于各门店、各海鲜品种之间情况不同,因此造成海鲜死亡的原因也是五花八门。


为了提升经营分析的效率,我们没有使用单一的总金额列式,而是将总金额拆分为:到店死亡,养殖死亡,临死预杀。


1631266920(1).jpg

而对于死亡金额较大的品种,我们还会再结合实际业务进行分析。例如,梭子蟹这种亏了也得卖的舟山大IP产品,我们只能通过加大销售提高周转率、提高养殖技术与物流管理的方式降低死亡率。帝王蟹、龙等宴会刚需产品,我们主要通过供应商管理与养殖技术提升实现死亡率降低。


这里想要和大家分享的是,结合实际业务看数据很重要,因为有时好看的数据背后,也是存在隐患的。


比如刚才提到的考虑是否停用的小蚌仔,我们发现有一家门店的小蚌仔没有出现死亡情况,如果单看数据,这显然是好的。但是经过了解,这家门店是将小蚌仔提前调拨给了冷菜间做刺身,而我们从冷菜间负责人那里了解到的情况是,小蚌仔拼入刺身后虽然更高档,但是同时价格也上涨很多,本来刺身就不便宜,拼入小蚌仔后价格更高,客人感受不到性价比与附加值,所以很难推销,也成了冷菜间的痛点。


所以,数据难看就一定有问题,数据好看也不代表业务上真的没有问题。都要通过对比,结合实际业务去了解。


3、可考核的数据,一定是“可控的”:阶梯式的边际贡献式利润表


我们在考核店总的时候,由于各家门店情况不同,很多不属于店总“可控”的条件,如果直接拿财务利润表去考核,就会相对不公平。因为有些门店的房租有优惠政策,导致同等面积、类似地段的情况下,房租差异较大,还有些员工宿舍在酒店内部,那么跟那些另外租房的门店比,房租费用就会节省很多。


所以我们将利润表修改为适合我们酒店的、阶梯式的“边际贡献式利润表”,在毛利之后、利润之前,插入了可控边际。可控费用在前列支,不可控费用在后列支,这样考核店总业绩时,主要参考可控边际,在考核门店业绩时才会参考利润。


1631267078(1).jpg

考核数据时,考核的必定是“可控”的否则就失去了意义。这就如同我们在考核厨房菜肴毛利率时,不论是标准毛利率还是实际毛利率,我们都选取折前营业额作为基数。因为折扣是前厅控制的,属于厨房不可控的因素。


4、要围绕经营(与顾客满意度):退菜分析不能只围绕“成本


解读数据的时候,我们应该多从经营的角度出发去分析数据与思考问题,不能片面。因为我们做数据分析的最终目的都是拓展经营。


退菜原因:上桌被退的菜就是上退菜、上退菜与出菜/传菜后退菜的要退菜单。


1631267302(1).jpg

我们导入成本管控已有多年,“上退菜”一直是成本分析的一个小重点,从成本角度看,上桌又退菜造成了成本浪费,所以绩效考核应与此挂钩。在固有思维下,我们忽略了其他类型的退菜。比如估清退菜等没有造成原料成本浪费,就忽略了分析,但是从机会成本、管理效率、顾客满意度等角度考虑,企业都有损失甚至损失更大。所以说从经营角度考虑,这些都是值得分析的对象。于是重新梳理退菜类别(如图),上退菜、上菜慢退菜、估清退菜等都被纳入分析。


比如估清退菜,我把每一个估清退菜都看作是一个客诉,因为点成功了又去通知顾客说这道菜没有了不管客人有没有投诉,在顾客心里满意度已经大打折扣。估清退菜特别多说明有问题,如果估清退菜一道没有,也不代表没问题,问题甚至有可能更大。估清退菜反映了厨房管理团队设置限量的能力,如果设置限量不能做到严格精准,同时估清退菜又没有,极有可能是估清低估了,那就会出现客人点菜点不出,厨房却有备料多出来,结果就是餐厅顾客两头伤害。