Quanti clienti perdi a causa dell’attesa?

Tutti i settori hanno accesso a strumenti che forniscono statistiche e report riguardanti la loro impresa, la gestione e i risultati del loro lavoro. I riassunti di queste attività aiutano i proprietari e i manager a comprendere meglio il loro lavoro e sviluppare strategie per crescere e aumentare il ricavo. 

Per i ristoranti che non accettano prenotazioni che gestiscono la lista d’attesa con carta e penna o fanno accomodare i clienti con i buzzer o i cercapersone, non c’è nessun sistema di controllo. Nessun dato viene raccolto e nessun utilizzo viene monitorato. Perfino un sistema di buzzer per ristoranti non fornirà nessun dato specifico, come i tempi di attesa o il numero di persone che vanno via a causa dell’attesa. 

La lista d’attesa digitale di Carbonara cambia proprio questo. Per la prima volta i ristoranti sono in grado di misurare e poi gestire questa parte del loro business e avere un punto di vista utile. L’app Carbonara fornisce le statistiche su: 

  • I clienti aggiunti alla lista d’attesa
  • Tempi di attesa totali
  • Precisione dei tempi d’attesa stimati dal ristorante

Queste statistiche sono incluse nel report giornaliero sull’utilizzo di Carbonara, un riassunto esecutivo e una suddivisione dei clienti aggiunti alla lista d’attesa

 

Ogni ristorante che usa la lista d’attesa digitale di Carbonara riceve automaticamente un riassunto del giorno precedente, che include diversi elementi:

 

1. Totale coperti: accomodati e persi

Perché è importante questo riassunto? Al giorno d’oggi nessun sistema calcola quanti clienti hanno dovuto aspettare e quanti non sono stati fatti accomodare. Carta e penna non forniscono nessun resoconto di questo tipo, quindi spesso non pensiamo a quei “clienti persi” che non sono stati fatti accomodare. Con l’app Carbonara potrai finalmente conoscere quanti soldi sono stati persi per i clienti messi nella lista d’attesa che non sono mai stati fatti accomodare. 


La parte migliore di questo report è che è automatico – i manager dei ristoranti hanno il numero accurato del ricavo e delle perdite, basato sulla spesa media per cliente, semplicemente usando la lista d’attesa.

Inoltre, la suddivisione dei vari gruppi fornisce un’immagine istantanea dei tre tipi di gruppi di clienti che i ristoranti possono gestire grazie all’app Carbonara:

  • Lista d’attesa
  • Call-ahead
  • Prenotazioni
 

2. PRECISIONE DELLE CIFRE – COS’E’?

L’app carbonara registra tutti i tempi di attesa dei diversi ospiti e l’ora nella quale vengono fatti accomodare al tavolo. Questo permette al sistema di generare due statistiche:

  • Tempo di attesa dichiarato – l’attesa che il ristoratore comunica al cliente
  • Tempo di attesa effettivo – il tempo effettivo atteso dal cliente prima di accomodarsi al tavolo

Il report giornaliero poi mostra quanto precisi o errati erano i tempi di attesa indicati.

Il grafico divide i gruppi aggiunti in tre parti:

  • Stima superiore: clienti che hanno aspettato meno del tempo previsto per accomodarsi al loro tavolo;
  • Stima inferiore: clienti che hanno aspettato di più del tempo previsto per accomodarsi al loro tavolo;
  • Stima accurata: clienti ai quali è stato comunicato il tempo di attesa corretto.



Se il ristoratore comunica al cliente che l’attesa sarà di 20-30 minuti, il cliente aspetta 20-30 minuti o deve aspettare più a lungo? Oppure l’attesa sarebbe stata solo di 10 minuti, ma per essere più che sicuri abbiamo detto al cliente di aspettare 20-30 minuti? È molto facile tracciare questi dati grazie all’app Carbonara. 

 

Perché è così importante NON fornire una stima di attesa troppo alta?
I ristoranti affollati che non accettano prenotazioni hanno spesso dei tempi di attesa elevati. Non avendo un sistema per conoscere i tempi di attesa esatti, i manager dei ristoranti e lo staff si basano su ipotesi. Immaginate un gruppo di persone che ha richiesto un tavolo al quale è stato detto che l’attesa sarà approssimativamente di 50-60 minuti. Considerando che si tratta di un’attesa molto lunga, alcuni clienti potrebbero essere propensi ad andarsene. Se il tempo di attesa reale si avvicina a 20 minuti, ma i clienti se ne sono andati per paura di dover aspettare 50-60 minuti, fornire una stima di attesa superiore ha causato un danno per l’attività. In questo modo è molto importante sapere quando stiamo fornendo una stima di attesa superiore, perché ciò ha conseguenze dirette sulla perdita di ricavo.

3.ATTESA MEDIA ORARIA

 

I ristoranti che usano i cercapersone (o buzzer) stanno perdendo un punto di vista unico che un’app come Carbonara e la sua lista d’attesa digitale può fornire, come ad esempio l’attesa media oraria

 

Questo grafico mostra l’attesa media per ogni ora del giorno basata sui coperti aggiunti alla lista d’attesa. L’attesa media oraria misura quanto un cliente aspetta in un dato momento del giorno. Ad esempio, il grafico può mostrare che alle 20:00 l’attesa media è di 45 minuti, mentre alle 18:00 l’attesa media è solo di 10 minuti. Questo indica al manager come gestire al meglio lo staff nelle ore più affollate, o cosa rispondere a un cliente che chiede quando l’attesa sarà minore. Può anche identificare un problema nel sevizio in un dato momento – potrebbe essere che le cose non vadano al meglio in un giorno specifico (es. mancanza di staff) e proprio per questo l’attesa dei clienti aumenta. 

I ristoranti informali che usano una lista d’attesa hanno bisogno delle statistiche e dei report delle loro attività tanto quanto altre imprese. Passare da carta e penna al servizio di lista d’attesa digitale di Carbonara offre ai ristoranti dettagli, grafici e statistiche che aiuteranno i manager a creare un flusso di lavoro migliore, far accomodare ai tavoli più clienti, migliorare il ricavo ed esaminare le loro perdite. Inoltre, i ristoranti che non accettano prenotazioni avranno finalmente la possibilità di scoprire il loro tempo medio di attesa, un numero che le liste d’attesa cartacee non possono fornire. È così semplice avere accesso a queste statistiche senza un lavoro aggiuntivo, devi solo usare l’app Carbonara. 

 

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