¿Cómo puede un ingeniero de aprendizaje automático ayudar al dueño de un pequeño restaurante a mejorar su negocio?

El negocio de los restaurantes es altamente competitivo, y la ciencia de datos ciertamente puede rescatarlo.

1. Un ingeniero de aprendizaje automático le pedirá al propietario del restaurante que comience a recopilar cada pieza de información sobre cómo funciona el restaurante.
1. Permítanos inventar alguna información:
2. Platos servidos
1. Lista de ingredientes.
2. Hora de cocinar
3. Nivel de especias
4. Margen de beneficio
3. Bebidas servidas
1. Alcoholes necesarios
2. Hora de prepararse
3. Margen de beneficio
4. Datos de los clientes
1. Lo que los clientes ordenaron
2. ¿Cuántos clientes se presentaron?
5. …
6. …
7. …
8. No hay límite para los datos que se pueden recopilar.
2. Continúe construyendo en esta lista sin fin y recopile información durante unas semanas.
3. Luego, se puede hacer una comparación de calorías de varios artículos como el que se muestra a continuación, y comparar qué tan saludable es el restaurante con los gigantes de la comida. Eche un vistazo a esto: Menú de McDonald’s: valores nutricionales comparativos

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1. Luego ejecutará algunos modelos de correlaciones, correlaciones pareadas para descubrir qué platos están correlacionados, y les informará a los servidores que deben dar sugerencias a los clientes sobre cómo hacer combinaciones que obtuvieron más popularidad.

1. Luego miraría los márgenes de ganancia e intentaría encontrar combinaciones únicas de platos, bebidas, aperitivos, postres, que harían las mejores combinaciones, y predeciría qué cantidad de dinero podría ganar el restaurante si los clientes ordenaran esos platos. en combinaciones

Ejemplo:

1. Luego se centraría en los clientes y averiguaría en una base de datos de clientes si estuviera disponible si algunos de los clientes repiten o solo ocasionalmente.
1. Luego sugeriría cómo dar algunas recompensas a los clientes para que esos clientes puedan sugerir a sus amigos sobre este restaurante.
2. Luego construiría un panel de control de todas las cosas e intentará automatizar tanto como sea posible. Por ejemplo, todos los datos generalmente se recopilan siempre, pero él podría mostrar un resumen de tendencias mensuales, platos / bebidas / postres, etc., obteniendo popularidad de acuerdo con el tiempo, y sugeriría si algo está disminuyendo o aumentando.
3. Luego sugeriría eliminar del menú aquellas cosas que no agreguen valor, que ocupen espacio y que no existan por ningún motivo, y desearía amplificar aquellos elementos que son más populares y tienen un mayor margen de beneficio.
4. Él podría averiguar a partir de los consejos recibidos por los servidores sobre qué tan bien se percibió el servicio. Esto ayudará a sacar conclusiones si los clientes están satisfechos con el servicio o si están satisfechos solo con la comida. Luego sugeriría si el servicio necesita ser mejorado.
5. Entonces podría ver las reservas realizadas, las reservas realizadas a tiempo, las canceladas y la eficacia del sistema de reservas. Si no es efectivo, sugeriría cancelarlo por completo. Si es efectivo, sugeriría amplificarlo. Las reservas que aumentan en número probablemente significan que el restaurante es popular, y un pequeño aumento en los precios no sería malo en absoluto.

1. Casi todo se puede mejorar y amplificar según la correlación / causalidad derivada de los datos.
2. Él podría llegar a conclusiones sobre qué platos son los que casi nunca son terminados por los clientes, y se empaquetan en cajas. Un científico de datos sugeriría reducir el tamaño de la porción, o siempre avisaría a los servidores que es un elemento probablemente en caja, así que tenga las cajas listas.
3. Luego buscaría cuáles son los tamaños de las cajas que se utilizan en el embalaje, y si esos tamaños pueden optimizarse. Luego sugeriría tener a mano el tamaño correcto y el inventario de esas cajas.
4. Luego buscaría las horas pico de todos los días de la semana y predeciría la cantidad de servidores y qué tan bien funciona el restaurante durante las horas pico.

1. Sería capaz de predecir las ventas futuras de acuerdo con el crecimiento del restaurante sobre los valores históricos. Ver ejemplo arriba.
2. Luego optimizaría la capacidad. Calcularía cuántas personas vienen en grupos de 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 18 y así sucesivamente, y formularía un plano de planta y arreglos de mesa que optimiza los planos. Por lo general, para los restaurantes, las mesas circulares siempre limitan el número de personas sentadas, pero tampoco olvide que las mesas circulares hacen que se vea elegante. Las mesas cuadradas siempre se pueden ensamblar en rectángulos para servir a más personas en un grupo.
1. Los grupos más grandes siempre son mejores para los restaurantes porque se pueden cobrar propinas más grandes y siempre tienden a gastar de más.
3. Luego podría comparar el restaurante con los restaurantes cercanos para comprender si las calificaciones están mejorando con el tiempo.

No hay límite para las cosas que puede hacer donde pueda obtener estadísticas. ¡Espero que captes la idea!

Imágenes tomadas de: https://www.linkedin.com/pulse/h…

¡Sigue siendo bendecido e inspirate!