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डेटा एनालिटिक्स · 6 मिनट पढ़ाई

मेन्यू इंजीनियरिंग के लिए डेटा एनालिटिक्स

हर मेन्यू में सितारे होते हैं, वर्कहॉर्स होते हैं, और ऐसे आइटम भी जो हर ऑर्डर पर चुपचाप पैसा गंवाते हैं — डेटा दिखाता है कौन-सा कौन है।

संक्षेप में
  • मेन्यू आइटम लाभप्रदता और लोकप्रियता की स्पष्ट श्रेणियों में बंटते हैं जिन्हें डेटा साफ़ दिखाता है।
  • कम मार्जिन वाले लोकप्रिय आइटम को हटाने की नहीं, कीमत बदलने की ज़रूरत हो सकती है।
  • आइटम की जगह का डेटा (स्थिति के हिसाब से क्या ऑर्डर होता है) समझदार मेन्यू डिज़ाइन तय करता है।
  • सामग्री की लागत और रुझान बदलने के साथ मेन्यू इंजीनियरिंग नियमित रूप से दोहराई जानी चाहिए।

चार श्रेणियों वाला क्लासिक बंटवारा, पर असली डेटा के साथ

मेन्यू आइटम आम तौर पर सितारे (ऊंचा मार्जिन, ऊंची लोकप्रियता), वर्कहॉर्स (कम मार्जिन, ऊंची लोकप्रियता), पहेलियां (ऊंचा मार्जिन, कम लोकप्रियता) और बोझ (कम मार्जिन, कम लोकप्रियता) में बंटते हैं — और अंदाज़ा लगाने के बजाय हर आइटम का असली मार्जिन और ऑर्डर वॉल्यूम वाकई गिनना ही इस ढांचे को सैद्धांतिक के बजाय उपयोगी बनाता है।

वर्कहॉर्स को अक्सर हटाना नहीं, कीमत बदलनी होती है

लोकप्रिय लेकिन कम मार्जिन वाला आइटम ज़रूरी नहीं कि मेन्यू से हटे — ऑर्डर वॉल्यूम पर असर के मुकाबले ध्यान से परखी गई मामूली कीमत बढ़त अक्सर आइटम की लोकप्रियता बनाए रखते हुए उसके मार्जिन योगदान को स्पष्ट रूप से बेहतर करती है।

"मामूली कीमत बढ़त अक्सर आइटम की लोकप्रियता बनाए रखते हुए उसका मार्जिन स्पष्ट रूप से बेहतर करती है।"
4 श्रेणियां
सितारे, वर्कहॉर्स, पहेलियां, बोझ — पीछे असली डेटा के साथ
लोककथा नहीं, डेटा
मेन्यू में जगह तय करने के फैसलों के लिए
नियमित समीक्षा
कीमतों को मौजूदा हकीकत से जोड़े रखती है

विश्लेषण नियमित रूप से दोहराएं, सिर्फ एक बार नहीं

सामग्री की लागत बदलती है, ग्राहकों की पसंद मौसम के साथ बदलती है, और एक साल पहले किया गया मेन्यू इंजीनियरिंग विश्लेषण मौजूदा हकीकत नहीं दर्शा सकता। विश्लेषण को नियमित अंतराल पर दोहराना कीमत और जगह के फैसलों को पुराने नहीं, मौजूदा डेटा से जोड़े रखता है।

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