餐饮门店数据分析有哪些，微店的数据统计都有什么

1，微店的数据统计都有什么

桐云小程序在微店的数据统计交易上面支持自定义时间段查看销售额、订单数、客单价、访客数等，而且商品上面支持自定义时间段查看商品销售榜单等，客户上支持自定义时间段查看访客数、浏览数、下单率等，它还可以自定义时间段查看退款情况。

您说的是（crm）客户管理呢，还是订单管理，统计

微店的数据统计都有什么

2，餐饮业经营的数据

对于餐饮业经营有用的数据，那太多了！此次，我就以高佳庄在实际经营中通过数据挖掘带来的管理提速为蓝本，与大家分享如何让数据更有意义。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），这样就能更好地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。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。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。但是表格中的小蚌仔，一直难以打造出销量高且稳定的产品属于创收少、增值少、浪费多的产品,厨委就要考虑是否停用。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。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。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。5、重要数据要深挖，抽丝剥茧地解读：收入等重要指标拆分深入解读对于KPI里的大项——收入，我们也应该用这样的思路，抽丝剥茧的解读，不要只看增额、涨幅就完成对收入的判断。餐饮收入有一个简单的公式，收入=客流*人均，客流更多地代表生意好坏，人均更多地代表定位。所以收入降低，未必经营更冷清，也许因为定位调整降低了客单价，客流量反而上去了，生意因此更“火爆”了。收入持平，也未必是生意状态一般，也许是客流与人均的此消彼长，无论如何，都需要对收入进行拆分，才能真正了解问题出在哪儿，机会点在哪儿。例如某期，我们发现各家门店收入下降的下降，上升的上升。为了解其中原因，我们进行了收入拆分。首先，我们通过客流量与人均的拆分，去看主要是“价差”影响收入，还是“量差”影响收入？锁定主要影响来自客流还是人均，第二步再去拆分客流或人均。01、如果第一步主要是客流下降，那么第二步拆分客流，将客流拆分为散客客流、宴席客流、人均客流。通过这一步，锁定是哪种消费类型的客流在下降。02、如果第二步我们锁定宴席客流在下降。那么第三步我们再拆分不同类型的宴席，看看是哪一类宴席的客流在下降？是婚宴？是满月宴？找到增长点与下降点后，才能配合后期工作计划去做调整。03、如果第三步结果是人均带来的重大影响，那么我们会再去拆分散客人均、宴席人均、团餐人均，了解是哪个消费类型的人均发生了重大变化，是由于菜品结构或定价调整影响的，还是由于点菜环节影响的…再去针对性地做调整。拆分收入就像剥洋葱一样，让我们更清楚地了解到自己的增长点与下降点，威胁点与机会点。分析费用与利润也是如此，并不是单一的看一个金额、增额或增幅，而是去各个维度与深度了解经营状况。6、信息化建设激发数据价值：软件技术与企业实际业务相融合无论是数据处理方式，还是数据解读思维，都离不开一个很重要的基础——信息化建设。高佳庄副总兼财务总监费丽丽女士讲述：我们首先应该明确自己需要什么样的信息化，这是需要我们自己在信息化建设之前通过大量调研来掌握的。以我们正在使用的天财商龙餐饮管理系统系列产品来说，他们的产品功能非常丰富，我们需要结合自己的实际需求来进行匹配，才能让功能、数据发挥最大的价值。比如一个买单支付，天财商龙的餐饮管理系统产品就有很多应用场景，而我们在经营过程中会有包厢的买单、散座的买单、早茶的买单、团队的买单等等。考虑顾客体验和我们的管理要求，我们在散售区，特别是需要便捷度的早茶场景中使用的就是线上的扫码支付。而包厢里面的结算，我们则通过在预结单下生成三合一的二维码的方式，保障了客人买单的仪式感和便利性，同时也满足了我们减少服务员进出包厢次数的管理需要。这样的例子还有很多，根本上其实还是信息化产品能够满足我们的需求，而我们自己也要更多地让数据深入结合业务与一线。餐饮信息化建设已经成为餐饮企业的一门必修课，在这样的背景下，我们借助平台和技术获取数据变得越来越简单，但同时，我们可获取的数据量也越来越大。因此，如何通过数据或数据的再处理挖掘数据背后的意义，用数据发现问题、解决问题，让数据辅助经营、成为决策依据，是需要不断深入学习的。以上内容收录在《天财商龙餐饮研究院经典课程实录（第二辑）》中，禁止转载！关于餐厅经营的方方面面，欢迎采纳、关注，与我们共同探讨！

餐饮业经营的数据

3，餐厅周的营业数据分析

首先是对酒店特色菜的理解，掌握。并根据客人的需要推荐菜品。其实最简单的一个道理。提高营业额的最简单的办法就是多卖贵菜。比如燕鲍翅。特色菜。当然这个前提是不宰客的前提下让客人感觉物有所值。提升营业额是一个很高深问题，是所有餐饮同行经过多年摸索出来的经验。根本不是三言两语说的清的。这最重要的一点还有就是任何店的情况不同不能一概而论。而是要把自己店的定位，周边消费人群，还有人均消费这些特定因素都结合起来，找出一条适合自己酒店的营销模式和精美菜品才是首选。你们酒店让你们写这个报告的领导也是老二，估计心思全用在拍老板马屁上了哈哈.祝你们酒店生意蒸蒸日上。（

同问。。。

餐厅周的营业数据分析

4，餐饮行业分析

餐饮行业进入智慧化时代大数据、云计算、移动互联网的应用使餐饮业逐步实现了信息化、数据化，进而产生智慧餐饮的概念。物联网、人工智能等新技术则为餐饮业带来了新的可能。数据挖掘、机器学习技术将进一步强化对餐饮大数据的分析能力，千人千面的餐饮品牌精准营销、食材餐品的标准化品控将有机会实现。新技术的应用往往和具体场景业态相关，人脸识别支付、语音识别点菜、送餐机器人等应用目前已经在测试阶段。2017年，智慧餐厅正成为餐饮业的新热点。美团点评智慧餐厅、阿里无人餐厅、人人湘“四无餐厅”、肯德基KPRO餐厅的“刷脸支付”、德克士首家“无人智慧餐厅”等，均打出了“无人”或“智慧”的概念。顾客可通过移动端即可自助完成点餐用餐全流程，帮助餐厅减去用工成本、提升门店接待能力。该模式仍处于探索过程，但对于轻快餐业态有较大发展空间。

5，餐饮业都有哪些大数据

你好，很高兴为您解答，餐饮业的大数据下面小编总结了以下餐饮大数据请知悉！餐厅在筹备期间的大数据运用：餐厅筹备期间，作为老板应该从现有的大量数据中提出自己的餐厅筹备计划。并且计算这个计划的可行性。在此期间涉及的有当地餐厅数量，当地各餐厅在线订单，当地商业地皮价格走势，当地水电气等商用价格等，当然这些数据很多都是自古以来都要考察的，但你不能不说这是属于大数据的范畴。餐厅运营期间的大数据运用：餐厅运营期间，在老客户的数据分析上和新顾客的数据挖掘上，都需要利用到大数据分析，只有数据维度足够多，才能更准确得了解顾客。才不会把把卫生巾当礼品送给一群单身男生。餐厅发展（开分店）的大数据：除了综合前两个数据分析进行总结之外，还需要进行新一轮的成本评估和风险评估，这不但涉及到大数据，还涉及金融贷款和资本运作了，那又是个更大的话题了。这都是在互联网思维下做餐厅的一些大数据运用节点，题主参考就好，至于数据的收集可以通过三餐美食等餐饮管理软件及其配套的餐饮管理系统，数据的处理系统导入大数据分析算法来进行生成。谢谢，望采纳！

6，餐饮经营数据分析都做哪几项呢要点是什么

个人经验：1、成本分析：固定资产折旧成本、租赁成本、人员及管理成本、采购成本、2、客户分析：会员活跃度，客群分布、人均消费、偏好分析，复购率、流失率、3、营业情况：采购频率、利润率、top菜品及营业额、黄金时段、等位平均时间，上座率、翻台率、4、其他分析：季节分析、竞争力分析、最优价格模型、促销反馈等

餐饮的经营分析餐饮的经营分析重点在以下三个方面：1. 收入、成本及有关经营数据分析；2. 客源构成及人均消费情况分析；3. 菜肴分析、收入、成本及有关经营数据分析(1) 分析目的通过对营业收入，成本分析，判断自己是否成功地获得了较多的营业收入，而把费用降低到最低。(2) 分析要点 1. 各种客源的实现收入比； 2．各餐厅的人均消费与该餐厅市场定位的比较。（3）菜肴分析，分析目的通过分析了解哪些菜肴受客人欢迎，哪些菜肴对餐厅利润贡献较大，便于对菜单进行更正、取舍。

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7，如何科学分析店铺日常数据

　　定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。　　门店经营指标数据分析　　销售指标分析：主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。　　销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。　　营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。　　坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。日均坪效，是指日均单位面积销售额，即：日均销售金额÷门店营业面积。　　人均劳效：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。本月人均劳效计算方法：本月销售金额÷本月工资人数。　　盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。　　门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。　　商品经营数据分析　　便利店经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。　　商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。月经营总品种数查询方法：进入百年系统进销存分析查询出本月进销存数据，在查询出门店经营的总品种数后，同样在该模块可以将动销品种数过滤出来，商品动销率计算公式为：动销品种数÷门店经营总品种数×100。滞销品种数：门店经营总品种数－动销品种数，即可得出。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。　　商品品类（3级）分析：主要是门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有（3级）品类销售及毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。　　本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利的分析。这里的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况，同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献、是否有引进不对路的商品存在，并在以后的工作中不断优化调整。　　特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。特价商品与前期销售对比分析即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析（特价档期的执行天数为14 天或21 天）。通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。

8，如何做好店铺数据分析

关于销售分析　　客单价=日销售额/成交客数　　客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：　　销售额：客单价x成交客数　　如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。　　一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在每周设置批量特价商品，以吸引更多的顾客　　另一方面是分析客单价，如果客单价太低，一般是企业本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要另外，在竞争环境中，通过对客单价与成交客数的趋势分析可以为企业提供竞争情况的分析例如：两企业竞争。如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在企业竞争初期。　　这时，双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的!这个阶段过后，竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上。这个阶段对企)IV-来说是很重要的. 可是一般企业都没有注意到这点此时，...　关于销售分析　　客单价=日销售额/成交客数　　客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：　　销售额：客单价x成交客数　　如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。　　一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在每周设置批量特价商品，以吸引更多的顾客　　另一方面是分析客单价，如果客单价太低，一般是企业本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要另外，在竞争环境中，通过对客单价与成交客数的趋势分析可以为企业提供竞争情况的分析例如：两企业竞争。如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在企业竞争初期。　　这时，双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的!这个阶段过后，竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上。这个阶段对企)IV-来说是很重要的. 可是一般企业都没有注意到这点此时，两个企业的正面对抗已告一段落，同时，顾客群被进一步细分。　　对于第一阶段失利的企业，这时将面临两种选择：一种是企业因收不抵支而退出市场;另一种是针对现有顾客再次调整商品结构，留住回头客，提高客单价，井扩大新的顿客群，与对手针对不同顾客群傲差异化经营，达到共存的目的。　　一、商品消费频率表　　在超市的卖场陈列中，有一种陈列方式叫做关联陈列。对于一般的关联商品.可以从消费习惯上取得，但那些带有市场特性与文化特性的关联商品，就不是那么容易找到了这里介绍的商品消费频率表可以用来分析关联商品。该表是按销售小票对商品的购买次数进行统计得来的。该表有两种形式.第一张表是在整个类或柜、店的范围进行统计，第= 张表是根据第一张表的结果，对某频率高的商品再次进行分析。分析方法是：在所有含有某高频率商品的销售小票中.再次进行商品消费频率排序。这样就可得到一系列可能的关联情况，当然，对这种关联还要进行进一步确认。　　三、平均人效　　平均人效=销售额/工作人数　　平均人效体现了企业的人工效率.对平均人效进行分析可以调整企业的人员结构.合理配置企业的人数，还可以帮助企业制定销售黄金季节用人计划等当然，在利用平均人散的分析来调整企业人员结构时。要对人效进行更为细化的分析，如研究一个门店的管理人员和一线工作人员的人数等，还要结合人员工资、费用比等一起分析另外.为了更好地做人效分析。还要将人效做到各管理小组，如一个柜组、一个小区等　　四、平均平效　　平均平效=销售额/经营面积　　平均平效体现了企业对经营空间的利用情况。对于经营空间并不是商品堆得越多就越好，商品堆多了有时还会有反作用。关于如何提高平效，在经营管理理论中，还牵扯到卖场布局与调整的问题一年四季.企业要面对不同的市场情况，甚至时时都在产生着变化.因而，定时对平效分析对企业来说是很必要的。如：季节性商品应该进行多大面积的陈列;淡季商品陈列面积宜减小到什么程度：还有当遇到竞争对手时，应怎样才能调整突出本企业的经营特点，实现平效最大化等等有位管理人员做了一个企业的平效趋势图，表面上它的平效变化还合理，可是当将平效分析做到不同的柜与区时，却发现平效趋势图发生了很大的波动。　　销售数据分析。运用科学、准确数据说话，做到有理有据，简洁、真实、有效，体现运用科学数据,把握市场机遇的能力。　　1)区域总体数据分析：作为大区经理应该通过这个数据分析，体现你的大区全局思维与管理(有与竞争品牌销售对比数据)。　　2)管辖省级数据分析：具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况(有与竞争品牌销售对比数据)。　　3)品牌、品类数据分析：通过品牌、品类数据分析，能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。　　4)终端销售数据分析：运用零售市场数据说话，能够反映你了解掌握各终端销售与经营情况(有与竞争品牌销售对比数据)。

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