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 gebruikt restaurantgegevens om haar "rockster sites" te bepalen en welke meer aandacht nodig hebben. Ze kan ze onmogelijk allemaal bezoeken! Dankzij de bedrijfsfunctionaliteit kan ze haar analyses van restaurantgegevens over meerdere vestigingen overal vandaan halen, of het nu een desktopcomputer of zelfs een app is. Ondanks haar doel om consistent te zijn, weet Lisa dat elk restaurant net iets anders is en unieke omgevingsfactoren heeft die haar helpen of hinderen. Daarom kan ze haar analyses aanpassen om geschikte beslissingen te nemen voor individuele winkels.
Ze kan drempels instellen voor de snelheid van de servicegegevens die haar waarschuwen telkens als een ticket langer duurt dan de vastgestelde benchmarks. Dus als een bord eten langer dan bijvoorbeeld 2 minuten in het raam tussen de keuken en de vloer staat, wordt er een waarschuwing gegeven. Als Lisa meerdere alarmen ziet voor hetzelfde probleem, kan ze verder onderzoek doen om de oorzaak te achterhalen.
Sommige van haar sites krijgen natuurlijk meer verkeer, dus hun drempels zijn iets anders dan haar winkels met minder verkeer. Ze kan elk van haar restaurants analyseren aan de hand van de meest relevante realtime statistieken voor die winkel. Hoewel ze afhankelijk is van een consistente output van haar winkels, weet ze ook dat vanuit gegevensperspectief, wat goed is voor de ene misschien niet ideaal is voor de andere.
In dit restaurantsegment geeft intuïtieve en verbonden technologie Lisa de hulpmiddelen die ze nodig heeft om haar bedrijf te onderzoeken. Ze kan zien hoe alle verschillende onderdelen van haar bedrijf bijdragen aan het geheel. Ze kan diep graven in de kleine factoren die elke operatie draaiende houden, maar ook in de grote statistieken die bijdragen aan de winst van het restaurant. Deze veelzijdigheid en dit gemak zijn cruciaal om op de hoogte te blijven van een restaurant met meerdere vestigingen. Het helpt Lisa om, althans in de geest, overal tegelijk te zijn. Abonneer je op de blog voor meer interessante restaurantcontent!
Brian geeft leiding aan de groepen Implementatie, Projectbeheer, Training en Ondersteunende diensten op QSR Automations. Hij heeft een dubbele graad in Informatiesystemen en Operations Management en is een groot honkbalfan. Hij heeft de meeste Major League Baseball-parken bezocht! Daarbuiten brengt hij graag zomeravonden door met zijn gezin, vooral bij wedstrijden van Louisville Bats.
Laat een reactie achter