Consejos para prever ventas y demanda en restaurantes de comida rápida

Implementar un ERP alimentación permite a los restaurantes de comida rápida analizar datos históricos, prever la demanda con precisión y optimizar recursos humanos y de inventario en función de los picos de actividad.

Hacer una previsión de ventas en industrias como los restaurantes de comida rápida puede ser todo un reto por la fluctuación de la demanda a lo largo del día, por días, por semanas o por estacionalidad.  Hacer una previsión correcta es esencial para el inventario y suministro de materia prima, así como para la gestión de los niveles de personal, de modo que impacte positivamente en la experiencia de usuario.  Pero no debe ser una tarea que consuma tiempo o provoque frustración.

Claves para la previsión de ventas y demanda en restaurantes de comida rápida

Hay cuatro decisiones clave a tomar cuando se hace la previsión de ventas. Comienza analizando los ingresos de semanas o años anteriores para prever las semanas venideras.

1. Necesitas el histórico de datos. Lo ideal es extraer datos de “alta resolución” directamente del sistema de punto de venta (POS). “Alta resolución” significa que necesitas datos que incluyan las ventas en períodos incrementales entre 15 y 60 minutos. Incrementos de 1 hora son adecuados, pero es mejor en períodos de 15 o 30.

2. Decide el período del histórico que mejor representa la semana futura. ¿Tiene sentido un rolling de las 2 semanas anteriores? ¿O es mejor el mismo período del año anterior’ (p. ej. 52 semanas atrás)? Si eliges un rolling medio de X semanas. Muchos negocios usan un período de 4 semanas -no olvides calcular el error estándar (el tipo de error causado por la variación aleatoria del muestreo al repetir una prueba en las mismas condiciones el tipo de error causado por la variación aleatoria del muestreo al repetir una prueba en las mismas condiciones). Si el error es muy alto, hará que los datos medios sean inútiles.

Gráfico 1. (arriba) La línea azul son las ventas por hora. La línea roja es el número de clientes por hora. El gráfico muestra la media (en rolling) de ventas por hora y unidades para 3 semanas mostrado sobre un período de dos. Las barras de error (naranjas) muestran una variación muy alta a las 10:30 am, 12:30 pm, 1:30 pm y 4:30 pm. Las barras de error altas indican que, a estas horas, durante las últimas tres semanas, la demanda ha fluctuado bastante.

3. Debes conocer tu índice de crecimiento. ¿Cuánto han crecido las ventas en el período controlado basándonos en la fuente de datos? Si tomas como base la misma semana del año anterior como base, asegúrate de multiplicar los datos por tu índice de crecimiento.
Considera otros factores. El tiempo, eventos especiales en la zona… La previsión que estás haciendo, ¿Es de una semana de vacaciones escolares? ¿Incluye algún día festivo?

4. Una vez completados los pasos 1 a 3, tu previsión debería presentar las ventas por hora, de modo que puedas aplicar fácilmente los niveles de plantilla necesaria en cada momento.

Una vez completados los pasos 1 a 4 tu previsión debería presentar las ventas por hora, de modo que puedas aplicar fácilmente los niveles de plantilla necesaria en cada momento.

Rachael Skinner es CEO y fundadora de ZUUS Workforce Inc. Rachael tiene 18 años de experiencia en gestión de equipos, negocios y emprendedora. Rachael ha ayudado a miles de empresas de retail, hostelería y restauración, producción y sanidad a mejorar la eficiencia de su fuerza laboral.

NoBlue es partner de Zuus para España, Portugal y UK. Si deseas más información acerca de cómo Zuus Workforce puede mejorar el rendimiento de tu plantilla y optimizar recursos de tiempo e inversión, no dudes en ponerte en contacto con uno de nuestros consultores o solicita una demo personalizada.

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