Detecteer, analyseer, concludeer en projecteer.
In tijden waar intuïtie en ervaring niet langer voldoende zijn om een horecazaak optimaal te laten functioneren, vindt de digitale transformatie zijn weg naar de horeca. Businessmodellen gebaseerd op big data-analyses maken het vandaag mogelijk om sneller onderbouwde en efficiënte beslissingen te nemen en zelfs toekomstige trends te voorspellen. Door datamining wordt in datasets met miljoenen gegevens in milliseconden gespoord naar anomalieën, patronen en correlaties. Een detailniveau dat u en ik als mens niet kunnen oppikken.
Verleden > Data
Het dataminingproces bestaat uit 6 niveaus of stappen waarin gegevens uit het verleden en heden (‘near’ real time) evolueren naar toekomstgerichte en gefundeerde beslissingen om uw horecazaak te optimaliseren.
Feiten, acties en beslissingen uit het verleden bieden ons een grote container aan ruwe, historische gegevens. Deze data zijn het fundament van elke verdere stap die we zetten. Concreet begrijpen we onder data alle verzamelbare gegevens waaronder bijvoorbeeld:
- inkoopprijzen
- kastickets
- loon- en contractgegevens
- prikklokgegevens
- dagprijzen per overnachting
Deze waaier aan input laat toe om de beschikbare gegevens maximaal te benutten in gestructureerde modellen. Voorafgaand wordt de nodige aandacht besteed aan de integriteit van de data want uiteraard is kwaliteit en betrouwbaarheid essentieel.
Verleden > Data > Informatie
Het structureren van data geeft ons een gedetailleerd beeld over de situatie. We evolueren van data naar informatie. Dit betekent dat de chaos in grote datasets actief wordt herwerkt/getransformeerd naar werk- en begrijpbare informatie. We bepalen wat relevant is en wat niet; vreemde waarden worden onderzocht. Met deze gestructureerde informatie gaan we aan de slag om te begrijpen wat er juist gebeurde in het verleden en heden (‘near’ real time). Het gaat dan over bijvoorbeeld:
- arbeider x heeft vandaag y uren gewerkt met een loonkost van z euro
- in week w zijn er x overnachtingen geweest aan een dagprijs van y euro met een omzet van z euro
- frisdranksoort x werd aangekocht aan y euro/fles en verkocht aan z euro/fles
- De chaos van de massale input wordt dus omgezet naar concrete leesbare en bruikbare informatie die leiden tot een aantal vaststellingen
Verleden > Data > Informatie > Kennis > Wijsheid
Deze vaststellingen vormen de basis waarop we een diepere kennis van de situatie ontwikkelen. We identificeren waar het goed gaat, waar knelpunten zitten, waar verbetering en optimalisatie mogelijk is. Los van elke veronderstelling wordt uw zaak omgezet in cijfers en wordt daarmee perfect in kaart gebracht waar uw bedrijf staat. Een concreet voorbeeld hiervan kan zijn:
- Uw café is elke werkdag open van 12 tot 1u. Tussen 23u en 1u wordt gemiddeld slechts voor een heel beperkt bedrag gespendeerd alhoewel er steevast een bezetting is door 2 arbeiders. Inzicht: herbekijken van openingsuren, optimaliseren personeelsbezetting in aantal en profiel. Deze kennis leidt tot inzichten die u zelf of met uw team verder kan uitdiepen en verwerken.
Want dit is het moment waar wijsheid verschijnt en waar de analytici hun echte meerwaarde hebben. Ondersteunende modellen laten namelijk toe om de opgedane kennis op een intelligente manier in te zetten om projecties te maken en toekomstplannen uit te tekenen. Hier worden correlaties, patronen, verbindingen en trends geanalyseerd zowel binnen uw bedrijf als in vergelijking (benchmarking) met de horecasector. Op deze manier kan u voor uw horecazaak versneld gefundeerde en geïnformeerde beslissingen maken.
- verhoging van marges
- verbetering van klantenrelaties
- beperking van risico’s
- het efficiënter en slimmer inplannen van werknemers
- het optimaliseren van upsell
Verleden > Data > Informatie > Kennis > Wijsheid > Toekomst
Met de verworven kennis in gedachte wordt het tijd om de laatste stap te zetten.
De echte kers op de taart is natuurlijk de toekomst. Wat verwachten we dat daar zal gebeuren? Waar liggen verdere mogelijkheden om uw zaak uit te bouwen, te verbreden en/of te verdiepen? Zullen vastgestelde trends zich verderzetten? Hoe kunnen we een negatieve indicator op een gestructureerde manier best ombuigen? Hoe bouw ik in de toekomst verdere loonmarge op gebaseerd op de opgedane wijsheid?
Naast het gebruik van het zo belangrijke gezond boerenverstand, stappen we dus over van reactief naar voorspellend analyseren. Net dat stapje verder zodat u als horeca-ondernemer voor staat op uw concullega’s. U kan uw onderneming zowel intern als extern perfectioneren en uw winst op een onderbouwde manier maximaliseren.