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데이터 분석 · 6분 소요

메뉴 엔지니어링을 위한 데이터 분석

모든 메뉴에는 스타, 일꾼, 그리고 주문될 때마다 조용히 돈을 잃는 메뉴가 있습니다 — 데이터가 어느 것이 어느 것인지 보여줍니다.

요약
  • 메뉴는 데이터가 뚜렷이 드러내는 수익성과 인기의 범주로 나뉩니다.
  • 마진이 낮지만 인기 있는 메뉴는 삭제가 아니라 가격 조정이 필요할 수 있습니다.
  • 배치 데이터(위치에 따라 무엇이 주문되는가)가 더 똑똑한 메뉴 설계를 이끕니다.
  • 식재료 원가와 트렌드가 변하므로 메뉴 엔지니어링은 주기적으로 재검토해야 합니다.

고전적인 4분면 구분, 다만 실제 데이터로

메뉴는 일반적으로 스타(고마진·고인기), 일꾼(저마진·고인기), 퍼즐(고마진·저인기), 애물단지(저마진·저인기)로 나뉩니다 — 그리고 짐작이 아니라 메뉴별 실제 마진과 주문량을 실제로 계산하는 것이 이 틀을 이론이 아닌 실용적인 도구로 만듭니다.

일꾼 메뉴는 삭제가 아니라 가격 조정이 필요한 경우가 많다

인기는 있지만 마진이 낮은 메뉴를 반드시 없앨 필요는 없습니다 — 주문량에 미치는 영향을 신중히 검증한 완만한 가격 인상은 그 메뉴의 인기를 유지하면서 마진 기여도를 눈에 띄게 개선하는 경우가 많습니다.

"완만한 가격 인상은 메뉴의 인기를 유지하면서 마진을 눈에 띄게 개선하는 경우가 많습니다."
4가지 범주
스타, 일꾼, 퍼즐, 애물단지 — 실제 데이터를 근거로
통념보다 데이터
메뉴 배치 결정을 위해
주기적 재검토
가 가격 책정을 현재 현실에 붙들어 둔다

분석은 한 번이 아니라 주기적으로 다시 하라

식재료 원가는 변하고 고객 선호는 계절에 따라 달라지며, 1년 전에 한 메뉴 엔지니어링 분석은 더 이상 현재 현실을 반영하지 못할 수 있습니다. 일정한 주기로 분석을 다시 하는 것이 가격과 배치 결정을 낡은 데이터가 아니라 현재 데이터에 붙들어 둡니다.

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