Dati integrati per misurare e migliorare il ristorante
Generato da Klaviyo AI
La guida spiega quali dati analizzare per comprendere il comportamento degli ospiti e le prestazioni del ristorante. Illustra come unificare le informazioni, attribuire i ricavi ai canali e usare l’analisi predittiva per personalizzare le comunicazioni, con esempi di integrazione e automazione in Klaviyo.
- Metriche da monitorare: Vendite, acquisizione, fidelizzazione, soddisfazione e inventario aiutano a orientare le decisioni su menu, scorte e promozioni.
- Profili ospite unificati: Collegare POS, prenotazioni, consegne e programma fedeltà permette di ricondurre le interazioni allo stesso cliente.
- L’attribuzione multi-touch lineare distribuisce il merito tra i punti di contatto significativi senza conteggiare due volte i ricavi.
Il tuo ristorante raccoglie continuamente dati utili. Ma raccogliere dati non è lo stesso che riuscire a usarli.
Il tuo sistema POS sa quale cibo hanno acquistato le persone ieri sera e la tua app fedeltà sa chi viene ogni settimana. Nel frattempo, la tua piattaforma di automazione marketing può mostrarti il coinvolgimento degli utenti, ma non sa chi ha lasciato al tuo ristorante una recensione a 5 stelle o cosa ha mangiato.
Quando riesci a collegare tutti i punti delle interazioni con i tuoi ospiti, puoi iniziare a personalizzare le esperienze al ristorante per loro. Con margini così ridotti per chi gestisce un ristorante, dati e analisi integrati possono fare la differenza tra tirare avanti a fatica ed essere davvero soddisfatto del mese appena passato.
Questa guida spiega nel dettaglio l'analisi dei dati per ristoranti, come monitorarla e come usarla per massimizzare i ricavi e portare i clienti nel locale.
Cosa sono i dati analitici per la ristorazione?
L’analisi dei dati dei ristoranti è la pratica di raccogliere, misurare e analizzare i dati generati da un ristorante per comprendere il comportamento della clientela e le prestazioni dell’attività. I ristoratori usano l’analisi dei dati dei ristoranti per prendere decisioni su menu, inventario e strategia di promozione.
L’analisi dei dati per i ristoranti in genere copre alcune categorie di dati:
- Traffico e acquisizione: percentuale di ospiti provenienti da diversi canali (accesso senza prenotazione, piattaforme di prenotazione, app di consegna, ecc.), costo per nuovo ospite
- Comportamento sul sito/sull'app: voci di menu e categorie visualizzate, tempo trascorso a sfogliare il menu, articoli aggiunti al carrello per la consegna, abbandono del carrello, punti di abbandono del funnel (ad es. prenotazione avviata ma non completata), articoli o ristoranti salvati/preferiti
- Vendite e ricavi: tasso di conversione, valore medio dello scontrino, ricavi per coperto/per ospite, vendite per voce o categoria di menu, rendimento di sconti e codici promozionali
- Fidelizzazione: valore del ciclo di vita (LTV), tasso di visite ripetute, fidelizzazione per coorte, fidelizzazione complessiva degli ospiti
- Soddisfazione dell’ospite: punteggio di soddisfazione dell’ospite, net promoter score (NPS), tempo di risposta alle recensioni, tasso di risoluzione al primo contatto per la gestione dei reclami
- Prestazioni di marketing: ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) e ritorno sull'investimento (ritorno sull'investimento) per canale, coinvolgimento degli utenti per e-mail e messaggi di testo, attribuzione tra canali
- Inventario e evasione degli ordini: tasso di sell-through (popolarità delle voci di menu rispetto agli sprechi), articoli 86'd, tassi di reso/comp, tempi di consegna
Le metriche del ristorante che indicano crescita
Non tutte le metriche di un ristorante sono indicatori di crescita. Se la crescita è la tua prima priorità, ti conviene creare un pannello di controllo e generare report che mettano in evidenza queste metriche. Per esempio:
Metrica del ristorante | Descrizione | Perché è importante |
|---|---|---|
Vendite per copertura | Entrate totali divise per il numero di ospiti serviti | Ciò che separa una serata intensa da una redditizia: un numero elevato di coperti con una spesa bassa per ospite può sembrare positivo sulla carta, ma sovraccarica il personale |
Importo medio dello scontrino | Spesa tipica per scontrino tra consumo sul posto, ritiro e consegna | Tiene traccia del fatto che up-sell, prezzi del menu e combo stiano funzionando |
Ricavi per ora di posti a sedere disponibili | Ricavi generati per posto a sedere per ora, combinando la spesa per ospite con il turnover dei tavoli | Mostra se stai vincendo in termini di volume, di spesa o di entrambi |
Prestazioni per fascia oraria | Split di ricavi e traffico per colazione, pranzo e cena | Ti indica dove allocare il budget promozionale per aumentare gli ospiti |
Mix del menu e margine per articolo | Volume di vendita abbinato al margine di profitto per ogni piatto | Evidenzia il divario tra ciò che è più richiesto e ciò che è più redditizio, così puoi indirizzare gli ospiti verso gli articoli a margine più elevato |
Tasso di visite ripetute | Quota di ospiti che tornano entro un determinato intervallo di tempo | Misura se la qualità del cibo e del servizio sta riportando i clienti al ristorante |
Frequenza di visita | Con quale frequenza un determinato ospite torna di solito | Definisce come si manifesta l'assenza per un cliente abituale, così puoi intervenire prima che diventi churn (tasso di abbandono) permanente |
LTV | Ricavi totali generati da un visitatore nel corso dell’intera relazione | ti indica quanto vale un cliente, così puoi definire correttamente il prezzo delle promozioni e delle offerte di riattivazione clienti |
Iscrizione al programma fedeltà e riscatto | Tasso di iscrizione abbinato alla quantità di premi guadagnati che gli ospiti usano effettivamente | Mostra se il tuo programma fedeltà sta raccogliendo dati utili sugli ospiti e se i premi sono abbastanza interessanti da invogliarli a partecipare |
Entrate da e-mail e messaggi di testo | Entrate attribuite direttamente ai canali di marketing di proprietà | Misura le entrate provenienti dai canali che puoi controllare |
Margine del canale | Cosa rimane a ciascuno tra consumazione sul posto, ordini online con dati proprietari e consegna tramite terze parti, dopo commissioni e tariffe | Mostra quali canali vale davvero la pena far crescere |
Come funziona l’attribuzione multi-touch per i ristoranti
L’analisi dei dati per la ristorazione non riguarda la misurazione del comportamento degli ospiti in modo lineare. Gli ospiti interagiscono con più canali prima di visitare effettivamente il tuo ristorante e potresti voler far sì che ciascuno di questi canali riceva credito in modi diversi, a seconda della tua strategia promozionale.
È qui che entra in gioco l'attribuzione multi-touch lineare omnicanale [EN]. Questo tipo di attribuzione assegna a ogni canale la sua giusta quota di merito, senza conteggiare due volte i ricavi. Quando usi questo tipo di modello di attribuzione, puoi evitare di investire budget nel canale sbagliato solo perché è stato l'ultimo con cui un ospite ha interagito prima di entrare.
Invece, ottieni una visione più accurata ed equilibrata di cosa sta davvero influenzando le visite. Inizi a vedere non solo quali canali hanno influenzato i visitatori, ma anche quanto credito merita ciascuno. Invece di attribuire tutto il merito all’ultima interazione, l’attribuzione lineare omnicanale multi-touch distribuisce il merito in modo uniforme tra tutti i punti di contatto significativi.
Tieni però presente che l’attribuzione multi-touch funziona solo se riesci a tracciare le interazioni riconducendole allo stesso cliente. È una sfida per i ristoranti, dove un cliente che entra senza prenotazione, una prenotazione telefonica, una prenotazione su OpenTable e un ordine DoorDash risultano come 4 transazioni anonime, anche se in realtà provengono dallo stesso cliente.
Prima di configurare l’attribuzione multi-touch, dovrai assicurarti che, come minimo, il tuo POS, la piattaforma di prenotazione, l’app di consegna e il programma fedeltà confluiscano tutti in un profilo ospite unificato.
Ad esempio, Eureka! Restaurant Group suddivideva le e-mail su due piattaforme e i dati su 5. Di conseguenza, per Eureka! era difficile attribuire i ricavi al programma e-mail o segmentare in base alle preferenze e all’attività delle persone.
Quindi, il gruppo di ristoranti è passato a un CRM B2C con integrazioni predefinite per le piattaforme già presenti nel suo stack: Shopify, Thanx, Eventbrite e Toast. Ora possono monitorare le prestazioni in modo più chiaro. Eureka! sa, per esempio, che una campagna ha generato migliaia di dollari [EN] di vendite di biglietti su Eventbrite.
Analisi predittiva per i ristoranti: prevedere le visite ripetute
L’analisi predittiva utilizza i dati storici di acquisto e comportamento per prevedere il comportamento futuro dell’ospite. Include metriche come il momento del prossimo ordine, il valore del ciclo di vita (LTV) previsto e il rischio di churn (tasso di abbandono).
Quando riesci a prevedere questo tipo di comportamento, puoi anticiparlo inviando messaggi che hanno maggiori probabilità di essere efficaci più vicino al momento in cui è probabile che si verifichi.
ecco 3 modi per usare l’analisi predittiva per ristoranti per aumentare i ricavi:
- valore del ciclo di vita (LTV) previsto stima quanto spenderà un ospite nel tempo, così puoi creare offerte diverse per chi spende di più rispetto a chi ama gli sconti. Così non offri sconti a chi spenderebbe comunque di più.
- Rischio di churn (tasso di abbandono) segnala gli ospiti i cui ordini e/o visite stanno diminuendo, così puoi riconquistarli prima che il vostro rapporto si raffreddi del tutto.
- Tempistiche del prossimo ordine prevede quando una persona probabilmente effettuerà un nuovo ordine, così puoi inviare promemoria o offerte in prossimità del momento in cui è più probabile che agisca.
Come Pi Co. ha integrato i dati degli ospiti con il sistema POS
Pi Co. gestiva il marketing via e-mail tramite il proprio sistema POS, mentre i messaggi di testo venivano gestiti da una piattaforma separata. Entrambi i canali hanno chiaramente avuto risonanza con il pubblico della catena di pizzerie, ma la configurazione iniziale non era scalabile.
Avere e-mail e SMS su piattaforme separate rendeva difficile mantenere aggiornati i dati di consenso. Inviare una campagna SMS poteva richiedere giorni di collaborazione manuale e revisione delle liste.
Gli affiliati di Pi Co. hanno consigliato Klaviyo CRM B2C e l’integrazione Square preconfigurata della piattaforma è stata un punto di forza per la vendita. Questo ha permesso alla catena di pizzerie di semplificare lo stack tecnologico in due piattaforme principali integrate.
Ora che utilizzano Square e Klaviyo insieme, Pi Co. può migliorare la propria strategia CRM [EN] con solide automazioni omnicanale e campagne mirate in tempo reale. Usano un builder di flussi drag-and-drop per creare flussi tra canali, inclusi un flusso di riattivazione clienti e un flusso di ringraziamento che premia chi acquista più volte.
«Poiché Klaviyo e Square sono integrati, li vediamo come un’unica soluzione», afferma Marc Askenasi, presidente e CEO di Pi Co. «Usarli insieme rende tutto super semplice per un’azienda delle dimensioni di Pi Co., in crescita.» «Per noi è tutto centralizzato e possiamo monitorare l’impatto del marketing fino alla conversione, senza dover fare un sacco di lavoro aggiuntivo.»
Attiva l’analisi dei dati del tuo ristorante con Klaviyo
Klaviyo è il CRM B2C autonomo che riunisce dati degli ospiti in tempo reale, Data + Analytics, automazione marketing, assistenza clienti e IA agentica integrata, così i ristoranti possono misurare e agire sui propri dati dallo stesso posto.
Con Klaviyo, puoi:
- Agisci sui tuoi dati, più velocemente. Accedi a consigli e modelli di flusso predefiniti per agire sui tuoi dati reali di performance senza partire da zero.
- Crea report avanzati. Usa raggruppamenti illimitati, Proprietà del profilo personalizzate e reportistica combinata per flusso e campagna senza uno strumento di business intelligence.
- Personalizza l’attribuzione. Misura l’attribuzione combinando due o più metriche o filtrando eventi specifici nel tuo POS e nel negozio online.
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