Wie man mit Daten mehr Wein in der Gastronomie verkauft: von der Intuition zum System
Wein verkauft sich besser, wenn das Team Daten hat, nicht nur gute Absichten. Lernen Sie, wie Sie echte Informationen nutzen, um die Weinverkäufe in Ihrem Restaurant zu steigern.
Das Problem: Wein blind verkaufen
Die meisten Restaurants verkaufen Wein ohne Daten. Das Team empfiehlt das, was es kennt (oder was ihm gefällt), die Preise werden mit einem generischen Multiplikator festgelegt, und niemand weià wirklich, was funktioniert, bis die vierteljährliche Inventur kommt. Das ist keine Nachlässigkeit â es ist der Standard in der Branche. Aber dieser Standard erzeugt riesige Opportunitätskosten. Was es bedeutet, mit Daten zu verkaufen Mit Daten zu verkaufen bedeutet nicht, die Intuition zu eliminieren oder den Kellner in einen Analysten zu verwandeln. Es bedeutet, dem Team handlungsfähige Informationen zu geben, damit jede Empfehlung relevanter ist und jede Speisekartenbeschaffung datengestützt ist. > Definition: Der datengestützte Weinverkauf ist die Nutzung von Verkaufs-, Gewinn-, Umschlag- und Kundenverhaltensinformationen zur Optimierung dessen, was angeboten wird, wie es empfohlen wird und zu welchem Preis.
Die 4 Daten, die den Weinverkauf verändern
1. Was wirklich verkauft wird (nicht was Sie denken, dass es verkauft wird) Die Wahrnehmung des Teams ist oft anders als die Realität. Der Kellner denkt, dass «der Ribera sich gut verkauft», weil er ihn häufig empfiehlt, aber die Daten können zeigen, dass der Verdejo ihn in verkauften Einheiten übertrifft. 2. Welcher Gewinn jeder Wein generiert Ein Wein mit 8⬠Kosten, der zu 25⬠verkauft wird, generiert 17⬠Gewinn. Ein Wein mit 15⬠Kosten, der zu 38⬠verkauft wird, generiert 23⬠Gewinn. Der zweite trägt mehr absoluten Gewinn bei, obwohl sein Multiplikator kleiner ist. | Wein | Kosten | VK | Gewinn % | Gewinn ⬠| Stk./Monat | Beitrag | |---|---|---|---|---|---|---| | Verdejo A | 4⬠| 18⬠| 78% | 14⬠| 25 | 350⬠| | Ribera B | 9⬠| 28⬠| 68% | 19⬠| 15 | 285⬠| | Priorat C | 18⬠| 48⬠| 63% | 30⬠| 6 | 180⬠| 3. Welche Gläser sich in Flaschen umwandeln Gläser sind nicht nur ein Format â sie sind ein Verkaufsinstrument. Die Daten können zeigen, dass 30 % der Tische, die ein Glas Sekt probieren, am Ende eine Weinflasche bestellen (nicht unbedingt dieselbe). 4. Wann mehr Wein verkauft wird (und wann weniger) Zeitliche Muster offenbaren Gelegenheiten: Wird Wein freitags besser verkauft als dienstags? Hat das Tagesmenü eine geringere Weinquote? Bestellen groÃe Gruppen mehr Flaschen als Paare?
Wie man Daten in den täglichen Service nutzt
Datengestütztes Briefing vor dem Service Statt zu sagen «heute Albariño empfehlen», sagt das Briefing: «Der Albariño hat diese Woche 12 Gläser verkauft und es ist noch eine halbe Flasche offen. Priorität: aufbrauchen. Falls leer, wechseln Sie zum Godello, der einen ähnlichen Gewinn hat». Empfehlungskarten mit Daten Jede Karte enthält nicht nur die Beschreibung und die Speisenpaarung, sondern auch den generierten Gewinn und den monatlichen Beitrag. Das Team weiÃ, welche Weine am wichtigsten für das Geschäft sind. Glasrotation basierend auf Leistung Statt Gläser nach Gefühl zu wechseln, erfolgt der Wechsel auf Basis von Daten: welche besser verkauft wurden, welche mehr Gewinn generierten, welche weniger Verschleià hatten.
Häufige Fehler bei der Implementierung von Daten
- Informationsüberschuss: Das Servicepersonal benötigt 3â5 Schlüsseldaten, keine vollständige Analyse-Ãbersicht - Keine MaÃnahmen: Daten sammeln und nichts ändern ist schlimmer, als keine zu haben (erzeugt Frustration) - Messung ohne Kontext: Ein Premium-Wein, der 4 Einheiten/Monat verkauft, kann ein Erfolg sein; ein Einstiegswein, der 4 verkauft, ist ein Misserfolg - Saisonalität ignorieren: Die Rosé-Verkäufe im Juli mit denen im Januar zu vergleichen ergibt keinen Sinn
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich ein spezielles POS-System, um diese Daten zu erhalten? Jedes moderne POS-System ermöglicht das Extrahieren von Verkäufen nach Produkt. Falls Ihres die Weine nicht nach Referenz separiert, beginnen Sie mit 30 Tagen manueller Erfassung. Wird das Servicepersonal sich gegen die Arbeit mit Daten wehren? Wenn die Daten ihnen helfen, mehr zu verkaufen (und damit mehr Trinkgelder zu verdienen), nein. Der Schlüssel ist, die Daten als Werkzeuge zu präsentieren, nicht als Kontrolle. Wie lange brauche ich, um brauchbare Daten zu haben? 30 Tage konsistente Erfassung reichen aus, um grundlegende Muster zu erkennen. 90 Tage geben Ihnen ein zuverlässiges Bild. Funktioniert das in kleinen Restaurants? Ja. Ein Restaurant mit 30 Referenzen profitiert genauso wie eines mit 100. Der Unterschied ist, dass mit weniger Referenzen jedes Datum stärker wirkt. --- [Ãberprüfen Sie Ihre Speisekarte mit Wine List Score â](/herramientas/wine-list-score) [Fordern Sie Ihre Demo an â](/demo)