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数据分析 · 6分钟阅读

菜单工程的数据分析

每份菜单上都有明星菜、主力菜,以及每卖出一份都在悄悄亏钱的菜 — 数据能告诉你哪个是哪个。

快速摘要
  • 菜品会落入清晰的盈利与人气分类,而数据能把它们清楚地分出来。
  • 低毛利但高人气的菜品,可能需要的是调价而不是下架。
  • 版面数据(什么位置上的菜更常被点)能指导更聪明的菜单设计。
  • 随着食材成本和口味趋势变化,菜单工程应当定期重做。

经典的四象限划分,但用真实数据

菜品通常分为明星菜(高毛利、高人气)、主力菜(低毛利、高人气)、谜题菜(高毛利、低人气)和拖累菜(低毛利、低人气) — 而真正去计算每道菜的实际毛利和点单量、而不是凭感觉推测,才让这套框架从理论变得实用。

主力菜往往需要调价,而不是下架

一道受欢迎但毛利低的菜,不一定非得从菜单上撤掉 — 一次温和的提价,配合对点单量影响的谨慎测试,往往能在保住这道菜人气的同时,明显改善它的毛利贡献。

「一次温和的提价,往往能在保住菜品人气的同时明显改善其毛利。」
4个分类
明星菜、主力菜、谜题菜、拖累菜 — 背后有真实数据支撑
数据优于经验之谈
用于菜单版面决策
定期复盘
让定价始终锚定当下的现实

定期重做分析,而不是只做一次

食材成本会变动,顾客偏好会随季节变化,一年前做的菜单工程分析可能已经不再反映当下的现实。以固定节奏重做分析,能让定价和版面决策始终锚定在当前数据、而非过时数据上。

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