Restaurants generate streams upon streams of data. For any operator, learning how to harness this data is crucial to success. Now, think about how much data a single restaurant creates, and consider the goal of the multi-site restaurant manager: making sense of these huge data streams multiplied by all of their sites.
Multi-site restaurant operators must examine the small picture analytics of their sites. They check metrics like a site’s speed of service numbers to determine performance in the kitchen and wait/ticket times to look at things in the front. They consider the revenues and inventories of each of their sites, analyze analytics, and plan their staff. These operators must also examine the “big picture” data of their restaurants, though. How are all of these sites contributing to the overall whole? A multi-site operator must be able to track and monitor data which gives them granular site details, as well as a well-rounded “birds-eye” view of their business.
For Lisa, maintaining as much consistency across her sites sat forefront in her mind. A recipe viewer in her KDS helped with this effort, as well as keeping training and onboarding costs low. With a clear picture and video display, every restaurant received the same recipes. With branded content, easily accessible on the spot, no site ever experienced a downgrade in quality control.
Lisa utiliza los datos de los restaurantes para determinar sus "sitios estrella" y cuáles necesitan más atención. Le resulta imposible visitarlos todos. Gracias a la funcionalidad empresarial, puede obtener sus análisis de datos de restaurantes de varias unidades desde cualquier lugar, ya sea un ordenador de sobremesa o incluso una aplicación. A pesar de su objetivo de coherencia, Lisa sabe que cada restaurante es ligeramente diferente y tiene factores ambientales únicos que lo favorecen o dificultan. Por ello, puede personalizar sus análisis para tomar decisiones adecuadas para cada establecimiento.
Puede establecer umbrales para sus datos de velocidad de servicio que le avisen cada vez que el tiempo de un ticket supere los valores de referencia establecidos. Así, si un plato de comida permanece en la ventana entre la cocina y la planta durante más de, digamos, 2 minutos, se activará una alerta. Cuando Lisa ve varias alarmas por el mismo problema, puede investigar más a fondo para determinar la causa.
Algunos de sus sitios tienen naturalmente más tráfico, por lo que sus umbrales son ligeramente diferentes a los de sus tiendas con menos tráfico. Puede analizar cada uno de sus restaurantes utilizando las métricas en tiempo real más relevantes para esa tienda. Aunque depende de la coherencia de los resultados de sus tiendas, también sabe que, desde el punto de vista de los datos, lo que es adecuado para una puede no serlo para otra.
En este segmento de restaurantes, la tecnología intuitiva y conectada proporciona a Lisa las herramientas que necesita para examinar su funcionamiento. Puede ver cómo las distintas partes de su actividad contribuyen al conjunto. Puede profundizar en los factores granulares que hacen que cada operación funcione, así como en las estadísticas generales que contribuyen a la cuenta de resultados del restaurante. Esta versatilidad y facilidad siguen siendo cruciales para estar al tanto de las operaciones de un restaurante con varios locales. Ayuda a Lisa a estar, al menos en espíritu, en todas partes a la vez. Suscríbase al blog para recibir más contenidos interesantes sobre restaurantes.
Brian dirige los grupos de Implantación, Gestión de Proyectos, Formación y Servicios de Apoyo en QSR Automations. Tiene doble titulación en Sistemas de Información y Gestión de Operaciones y es un gran aficionado al béisbol. Ha visitado la mayoría de los parques de béisbol de las Grandes Ligas. Aparte de eso, le encanta pasar las tardes de verano con su familia, especialmente en los partidos de los Louisville Bats.
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