Tiến sỹ Zachary Garfield
Giám đốc nghiên cứu
Bối cảnh
Các nhà hàng đang tập trung vào giao hàng. Thậm chí trước khi có đại dịch COVID-19, các nhà hàng hiểu rằng giao đồ ăn sẽ không chỉ dành riêng cho pizza, mà sẽ là một cách để tăng quy mô doanh thu mà không làm giảm tỷ suất lợi nhuận. Một nhà hàng chỉ có thể phục vụ 50 – 100 khách hàng trong một buổi tối, trong khi số lượng đơn giao hàng sẽ chỉ bị giới hạn bởi công suất của bếp.
COVID-19 khiến việc giao hàng trở nên cấp thiết. Ở nhiều thị trường, nó thậm chí là cách duy nhất giúp nhà hàng duy trì hoạt động. Nhưng khách hàng của hoạt động giao hàng khác với khách hàng đến ăn trực tiếp, với sở thích, cách kết hợp các món và nhu cầu riêng. Họ cũng có những cách riêng để thể hiện sự hài lòng, hoặc không hài lòng, đối với nhà hàng. Là một phần trong hoạt động marketing F&B, Fourdozen đã thực hiện phân tích đơn đặt hàng để giúp chủ nhà hàng hiểu rõ hơn những điều các khách hàng của dịch vụ giao hàng muốn nói, từ đó đưa ra một thực đơn hợp lý, giá cả và chính sách đặc biệt dành riêng cho hoạt động giao hàng. Bài viết này cung cấp một số thông tin cơ bản về công việc phân tích thực đơn mà chúng tôi đã tiến hành tại Hà Nội, Việt Nam trong năm 2019 và 2020.
Đặt vấn đề
Các nhà hàng và nhân viên của mình cần hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng của dịch vụ giao hàng. Trong nhiều trường hợp, chủ nhà hàng có quyền truy cập vào kho dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về thực đơn và khách hàng theo những cách có thể giúp họ đưa ra chiến lược marketing nhằm mục đích gia tăng hiệu quả và lợi nhuận của việc kinh doanh. Tuy nhiên, nhiều chủ nhà hàng thiếu kiến thức chuyên môn thống kê cần thiết hoặc quá bận rộn để tiến hành phân loại và phân tích dữ liệu, điều sẽ giúp họ có căn cứ cụ thể để đưa ra các quyết định đúng đắn. Hơn nữa, hệ thống điểm bán lẻ thường xuyên không đồng bộ với các ứng dụng giao hàng, dẫn đến việc dữ liệu bị phân tán, không sử dụng được.
Ý tưởng lớn của chúng tôi
Fourdozen đã giải quyết vấn đề này bằng cách đơn giản hóa mọi việc: từ việc thu thập và tổng hợp dữ liệu thành các tập hợp có thể phân tích; đưa ra các kết luận từ những dữ liệu đó; đến việc đưa ra hành động.
Fourdozen đã thực hiện các phân tích mới về dữ liệu đơn đặt hàng từ một nhà hàng địa phương nổi tiếng ở Hà Nội, Việt Nam, kéo dài trong 14 tháng, bao gồm 1.500 đơn đặt hàng từ hơn 750 khách hàng. Những đơn hàng này là từ trước, trong và sau 2 làn sóng dịch COVID-19 đầu tiên ập xuống thành phố, bao gồm cả giai đoạn thực hiện giới nghiêm, khi mà nhà hàng không được phép phục vụ khách tại chỗ.
Các phân tích được thiết kế để mang đến những thông tin hữu ích về độ hiệu quả của các món trong thực đơn giao hàng. Nó kiểm tra mối quan hệ qua lại giữa chúng và xác định những món khiến khách hàng đặt lại và đặt những đơn hàng lớn hơn.
Fourdozen đã sử dụng các phân tích cụm phân cấp để xác định những món nào thường được đặt với nhau nhất để định dạng hồ sơ khách hàng. Chúng tôi dựa vào các mô hình hồi quy xử lý dữ liệu để tìm ra những món được đặt nhiều nhất bởi những khách đặt hàng một lần và những khách đặt đơn hàng lớn. Điều này tiết lộ hiệu suất thực tế của các món trong thực đơn theo cách mà nếu chỉ theo dõi số lượng đơn đặt hàng thì sẽ không thể phát hiện ra, và xác định những món có thể đã gây ấn tượng tốt với khách hàng nhưng lại khiến họ thất vọng khi được giao đến tận nhà.
Cuối cùng, chúng tôi đã sử dụng phân tích chuỗi thời gian để hiểu rõ hơn về mức độ thay đổi của khách hàng mới và khách hàng cũ qua các đợt dịch COVID-19 và cách dịch vụ marketing của chúng tôi thúc đẩy đơn đặt hàng từ khách hàng mới và khách hàng trung thành.
Kết quả
Phân tích thực đơn cung cấp một lượng lớn thông tin vì có rất nhiều biến số phải nghiên cứu. Với dự án này, chúng tôi đã có thể đưa ra nhiều phương án hành động khác nhau, góp phần vào kết quả kinh doanh của nhà hàng.
Xác định và loại trừ các món gây thất vọng
Một trong những phát hiện đáng ngạc nhiên nhất của chúng tôi là một món bán chạy nhất trong thực đơn thực sự có thể phá hoại thành công của nhà hàng. Bất kỳ chủ nhà hàng nào khi nhìn vào đều cho rằng món này – một món khai vị giá rẻ, lợi nhuận thấp, là một thành công. Nó luôn được bán với số lượng tốt như là một món thêm vào đơn hàng cho bữa trưa và bữa tối. Nhưng phân tích của chúng tôi lại chỉ ra rằng những khách hàng mới đặt món này lại không đặt lại món đó cho những đơn hàng sau. Thực đơn khiến họ đặt món khai vị nhưng món ăn lại không phù hợp, và điều này có nghĩa rằng Great Wall có thể bỏ lỡ cơ hội khiến khách hàng quay lại.
Nhắm mục tiêu vào dân văn phòng với các ưu đãi cho bữa trưa
Phần lớn các đơn hàng được đặt giao về địa chỉ nhà riêng hoặc căn hộ thay vì khách sạn hay văn phòng, nhưng chúng tôi phát hiện ra rằng các đơn đặt giao đến khách sạn và văn phòng có vẻ có giá trị lớn hơn. Vì vậy việc gia tăng số lượng đơn đặt giao đến văn phòng có thể thúc đẩy doanh thu, nên chúng tôi đã đề xuất:
- Tạo ra combo set cơm văn phòng đặc biệt dành cho nhóm 2, 4, 6 người;
- Cung cấp ưu đãi giao hàng vào giờ ăn trưa cho những người có nhiều đơn hàng lớn, để khuyến khích các đơn hàng nhóm từ văn phòng; và
- Thực hiện các hình thức marketing truyền thống tại các khách sạn và văn phòng, chẳng hạn như cung cấp menu giấy.
Chia nhỏ các khung giờ đặt đồ ăn trưa
Từ bản phân tích ta có thể xác định những món được đặt “chỉ dành cho bữa trưa”. Chúng tôi đã phát hiện ra một số lượng các món khác nhau được đặt chung với nhau trong một đơn hàng và chỉ được đặt trong giờ ăn trưa. Do đó, chúng tôi đề xuất chủ nhà hàng giảm một nửa các mặt hàng trên thực đơn bằng cách tạo một set ăn trưa bao gồm các món hay được đặt kết hợp với nhau.
Giữ chân những khách hàng ăn chay
Chúng tôi cũng nhận thấy rằng tại nhà hàng này, những thực khách ăn chay chỉ đặt hàng một lần và không quay lại, và điều này chỉ ra cho chúng tôi một số vấn đề tiềm ẩn với những món chủ lực cho thực khách ăn chay. Chúng tôi đã đề xuất tạo ra thực đơn dành cho người ăn chay hoặc đưa ra những lựa chọn món chay để tăng tính cạnh tranh và khác biệt với các nhà hàng đối thủ.
Chi tiết chân dung khách hàng
Điều cuối cùng và có lẽ là điều thú vị nhất, bản phân tích đơn đặt hàng giúp chúng tôi xác định một số lượng chân dung khách hàng khác nhau. Điều này có nghĩa là, chúng tôi có thể xác định những món phổ biến ở các khung giờ khác nhau trong ngày và các ngày trong tuần, và những món được đặt kết hợp với nhau.
Từ những thông số chi tiết, chúng tôi đã tạo ra được các combo món ăn một cách logic và đặt tên cho chúng, ví dụ như “Bữa tối lan tỏa”, “ăn rồi và thấy ngon” hoặc “dành cho bạn nhậu”. Dựa vào đó, chúng tôi đã đưa ra các gợi ý sắp xếp lại thực đơn nhằm khuyến khích việc đặt các món theo cặp, tạo các combo bữa ăn, chạy chương trình khuyến mại và nâng cao hiệu suất bếp.
