Relier les données pour piloter son restaurant
Généré par Klaviyo AI
Ce guide explique comment analyser les données d’un restaurant pour comprendre les comportements clients et mesurer les performances de l’activité. Il présente l’unification des profils clients, l’attribution multipoint et les analyses prédictives, ainsi que leur utilisation pour personnaliser les messages et suivre les résultats marketing.
- Indicateurs à suivre: L’analyse couvre notamment l’acquisition, les ventes, la rétention, la satisfaction client, les performances marketing et les stocks.
- Données clients unifiées: Relier le point de vente, les réservations, la livraison et la fidélité à un même profil client constitue un préalable à l’attribution multipoint.
- Attribution multipoint: Le modèle linéaire omnicanal répartit équitablement le crédit entre les points de contact pertinents sans compter deux fois le chiffre d’affaires.
- Prévisions des comportements: La valeur vie prévue, le risque d’attrition et le moment estimé de la prochaine commande permettent d’adapter les offres et leur calendrier.
- Exploitation avec Klaviyo: Klaviyo réunit les données clients, les analyses et les automatisations marketing pour créer des campagnes ciblées et mesurer leur impact.
Votre restaurant collecte en permanence des données utiles. Mais collecter des données, ce n’est pas la même chose que de pouvoir agir en conséquence.
Votre système de point de vente sait quels aliments les gens ont achetés hier soir, et votre application de fidélité sait qui vient chaque semaine. Pendant ce temps, votre plateforme de marketing automation peut vous montrer l’engagement, mais elle ne sait pas qui a laissé un avis 5 étoiles à votre restaurant ni ce qu’il a mangé.
Lorsque vous pouvez relier tous les points de vos interactions avec les clients, vous pouvez commencer à personnaliser les expériences au restaurant pour eux. Avec des marges aussi faibles qu’elles le sont pour les restaurateurs, des données intégrées et des analyses peuvent faire la différence entre le fait de survivre difficilement et le fait d’être ravi du mois que vous avez passé.
Ce guide détaille l’analyse des données de votre restaurant, la manière de les suivre, et comment les utiliser pour maximiser vos revenus, et faire venir des clients dans votre établissement.
Qu’est-ce que l’analyse des restaurants ?
L’analyse des données de restauration consiste à collecter, mesurer, et analyser les données générées par un restaurant afin de comprendre le comportement des clients, et la performance de l’entreprise. Les restaurateurs utilisent l’analyse des données de restauration pour prendre des décisions concernant leur menu, leurs stocks, et leur stratégie de promotion.
Les analyses de restaurant couvrent généralement quelques catégories de données :
- Trafic et acquisition : pourcentage de clients provenant de différents canaux (sans réservation, plateformes de réservation, applications de livraison, etc.), coût par nouveau client
- Comportement sur site/sur application : éléments et catégories de menu consultés, temps passé à parcourir le menu, articles ajoutés au panier pour la livraison, abandon de panier, points d’abandon dans l’entonnoir (p. ex., réservation commencée, mais non finalisée), articles ou restaurants enregistrés/mis en favoris
- Ventes et chiffre d’affaires : taux de conversion, montant moyen du ticket, chiffre d’affaires par couvert/par client, ventes par élément de menu ou catégorie, performance des remises et des codes promotionnels
- Rétention : valeur vie (LTV), taux de revisite, rétention par cohorte, rétention globale des clients
- Satisfaction des clients : score de satisfaction des clients, score net de recommandation (NPS), délai de réponse aux avis, taux de résolution au premier contact pour le traitement des réclamations
- Performance marketing : retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) et retour sur investissement (retour sur investissement) par canal, engagement par e-mail et par message texte, attribution sur l’ensemble des canaux
- Stocks et exécution des commandes : taux d’écoulement (popularité des éléments du menu vs gaspillage), articles en rupture, taux de retours/compensations, délais de livraison
Les indicateurs du restaurant qui indiquent la croissance
Tous les indicateurs d’un restaurant ne sont pas des indicateurs de croissance. Si la croissance est votre priorité n° 1, vous devrez créer un tableau de bord et générer des rapports qui mettent en avant ces indicateurs. Par exemple :
Indicateur du restaurant | Qu’est-ce que c’est ? | Les enjeux clés |
|---|---|---|
Ventes par couverture | Revenu total divisé par le nombre de clients servis | Distingue une soirée chargée d’une soirée rentable : un grand nombre de couverts avec une faible dépense par client peut sembler bon sur le papier, mais surmène le personnel |
Montant moyen du ticket | Dépense moyenne par ticket pour la consommation sur place, la vente à emporter et la livraison | Suit si les ventes incitatives, les prix du menu, et les offres combinées fonctionnent |
Revenu par heure de siège disponible | Chiffre d’affaires généré par place assise et par heure, en combinant les dépenses par client et le taux de rotation des tables | Indique si vous réussissez en termes de volume, de dépenses, ou des deux. |
Performances par tranche horaire | Chiffre d’affaires et trafic, avec fractionnement par petit-déjeuner, déjeuner et dîner | Vous indique où allouer votre budget promotionnel pour attirer des clients |
Marge de mélange de menus et de l’élément | Volume des ventes associé à la marge bénéficiaire pour chaque plat | Met en évidence l’écart entre ce qui est populaire et ce qui est rentable, afin que vous puissiez orienter les clients vers des articles à forte marge |
Taux de visites répétées | Part des clients qui reviennent au cours d’une période donnée | Mesure si la qualité de la nourriture et du service incite les clients à revenir |
Fréquence des visites | La fréquence à laquelle un client donné revient généralement | Définit à quoi ressemble l’absence d’un client régulier afin que vous puissiez agir avant qu’elle ne devienne une attrition permanente |
Valeur vie client | Chiffre d’affaires total généré par un visiteur sur l’ensemble de la relation | Vous indique la valeur d’un client, afin que vous puissiez fixer correctement le prix des promotions et des offres de reconquête |
Inscription au programme de fidélité et utilisation des récompenses | Taux d’inscription associé au montant des récompenses gagnées que les invités utilisent réellement | Indique si votre programme de fidélité collecte des données d’invités exploitables et si les récompenses sont suffisamment attrayantes pour les faire venir. |
Revenus issus des e-mails et des messages texte | Revenu directement attribué aux canaux marketing détenus | Mesure les revenus provenant des canaux que vous pouvez contrôler |
Marge du canal | Ce que conservent, après les frais et les commissions, la restauration sur place, la commande en ligne first party, et la livraison par un tiers | Révèle quels canaux valent réellement la peine d’être développés |
Comment fonctionne l’attribution multipoint pour les restaurants
L’analyse des données de restauration ne consiste pas à mesurer le comportement des clients de manière linéaire. Les clients interagissent avec plusieurs canaux avant de se rendre réellement dans votre restaurant, et vous pouvez souhaiter que chacun de ces canaux s’attribue le mérite de différentes manières, selon votre stratégie promotionnelle.
C’est là qu’intervient l’attribution multipoint linéaire omnicanale [EN]. Ce type d’attribution donne à chaque canal la part du crédit qui lui revient, sans compter deux fois le chiffre d’affaires. Lorsque vous utilisez ce type de modèle d’attribution, vous pouvez éviter d’investir du budget dans le mauvais canal simplement parce que c’était le dernier avec lequel un client a interagi avant de venir.
À la place, vous obtenez une vue plus précise, plus équilibrée de ce qui influence réellement les visites. Vous commencez à voir non seulement quels canaux ont influencé les visiteurs, mais aussi quelle part de crédit chacun mérite. Plutôt que d’attribuer tout le crédit à la dernière interaction, l’attribution linéaire omnicanal multi-touch répartit équitablement le crédit entre tous les points de contact pertinents.
Mais gardez à l’esprit que l’attribution multipoint ne fonctionne que si vous pouvez suivre les interactions jusqu’au même client. C’est difficile pour les restaurants, où un client sans réservation, une réservation par téléphone, une réservation OpenTable, et une commande DoorDash apparaissent comme 4 transactions anonymes, alors qu’elles proviennent en réalité du même client.
Avant de configurer l’attribution multipoint, vous devez vous assurer qu’au minimum, votre PDV, votre plateforme de réservation, votre application de livraison, et votre programme de fidélité alimentent tous un profil client unifié.
Par exemple, Eureka! Restaurant Group répartissait ses e-mails sur deux plateformes, et ses données sur 5. Par conséquent, il était difficile pour Eureka! d’attribuer des revenus à son programme d’e-mails, ou de segmenter en fonction des préférences et de l’activité des clients.
Ainsi, le groupe de restaurants est passé à un CRM B2C avec des intégrations préconfigurées pour les plateformes déjà présentes dans sa stack : Shopify, Thanx, Eventbrite et Toast. Désormais, il peut suivre les performances plus clairement. Eurêka ! sait, par exemple, qu’une campagne a généré des milliers de dollars [EN] de ventes de billets Eventbrite.
Analyses prédictives pour les restaurants : prévoir les visites répétées
Analyses prédictives utilisent les données historiques d’achat et de comportement afin de prévoir le comportement futur des clients. Cela inclut des indicateurs tels que le moment de la prochaine commande, la valeur vie client prévue, et le risque d’attrition.
Lorsque vous pouvez prédire ce type de comportement, vous pouvez prendre les devants en envoyant des messages plus susceptibles de trouver un écho au moment où il est le plus probable qu’il se produise.
Voici 3 façons d’utiliser les analyses prédictives pour les restaurants afin d’augmenter le chiffre d’affaires :
- Valeur vie client prévue estime ce qu’un visiteur dépensera au fil du temps, afin que vous puissiez concevoir différentes offres pour les gros dépensiers par rapport aux visiteurs qui apprécient une réduction. De cette façon, vous n’offrez pas de réductions à des personnes qui dépenseraient davantage de toute façon.
- Risque d’attrition signale les clients dont les commandes et/ou les visites ralentissent, afin que vous puissiez les reconquérir avant que votre relation ne s’essouffle complètement.
- Moment de la prochaine commande prédit quand une personne est susceptible de commander à nouveau, afin que vous puissiez envoyer des rappels ou des offres au moment où elle est le plus susceptible d’y donner suite.
Comment Pi Co. a intégré les données de ses clients à son système de PDV
Pi Co. utilisait auparavant son marketing par e-mail via son système de point de vente, tandis que les messages texte étaient gérés par une plateforme distincte. Les deux canaux ont clairement trouvé un écho auprès du public de cette chaîne de pizzas, mais leur configuration initiale n’était pas évolutive.
Le fait d’avoir l’e-mail et les SMS sur des plateformes distinctes rendait difficile la mise à jour de leurs données d’adhésion. L’envoi d’une campagne SMS pouvait prendre des jours de collaboration manuelle et de révision des listes.
Les franchisés de Pi Co. ont recommandé Klaviyo CRM B2C, et l’intégration Square préconfigurée de la plateforme a constitué un argument de vente. Cela a permis à la franchise de pizzas de rationaliser sa stack technologique en deux plateformes principales intégrées.
Maintenant qu’ils utilisent Square et Klaviyo ensemble, Pi Co. peut renforcer sa stratégie CRM [EN] grâce à de solides automatisations omnicanales et à des campagnes ciblées, en temps réel. Ils utilisent un générateur de flux par glisser-déposer pour créer des flux multicanaux, notamment un flux de reconquête et un flux de remerciement qui récompense les acheteurs fidèles.
« Parce que Klaviyo et Square sont intégrés, nous les considérons comme une seule solution », déclare Marc Askenasi, président et directeur général de Pi Co. « Les utiliser ensemble facilite vraiment la vie d’une entreprise de la taille de Pi Co., et en pleine croissance. Tout est centralisé pour nous, et nous pouvons suivre l’impact marketing jusqu’à la conversion, sans beaucoup de travail supplémentaire. »
Activez vos analyses de restaurant avec Klaviyo
Klaviyo est le CRM B2C autonome qui réunit les données clients en temps réel, les analyses, le marketing automation, le service client et l’IA agentique intégrée, afin que les restaurants puissent mesurer et exploiter leurs données au même endroit.
Avec Klaviyo, vous pouvez :
- Exploitez vos données, plus rapidement. Accédez à des recommandations prédéfinies et à des modèles de flux pour agir sur vos données de performance réelles sans repartir de zéro.
- Créez des rapports avancés. Utilisez un nombre illimité de regroupements, des propriétés de profil personnalisées, et un reporting combiné pour les flux et les campagnes, sans outil de business intelligence.
- Personnalisez l’attribution. Mesurez l’attribution en combinant deux indicateurs ou plus, ou en filtrant des événements spécifiques sur votre PDV et votre boutique en ligne.
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