La plupart des restaurants planifient le personnel et le stock de mémoire : le planning est recopié de la semaine précédente et la commande, c’est « comme d’habitude, plus un peu au cas où ». Une prévision de ventes construite sur votre propre historique rend visibles à l’avance les jours chargés et les jours calmes. Ce guide explique comment fonctionnent les prévisions de ventes par IA dans Kappino, des données dont elles apprennent jusqu’aux décisions qu’elles vous laissent.
Étape 1 : vos commandes construisent l’historique
Chaque commande sur place, à emporter et en livraison prise dans Kappino devient une donnée d’entraînement. Aucun tableur à importer : l’historique se construit tout seul pendant que vous travaillez. Les prévisions s’améliorent à mesure que l’historique s’allonge. La carte de chaleur des heures de pointe demande au moins quatre semaines de commandes, et les prévisions de couverts s’appuient sur le nombre de convives des commandes sur place.
Étape 2 : le modèle s’entraîne sur vos données
Vous lancez l’entraînement quand vous le souhaitez et suivez sa progression en direct. Kappino teste plusieurs modèles de prévision sur vos données récentes et retient celui qui donne les meilleurs résultats pour votre restaurant. Les jours fériés, la saisonnalité et les habitudes selon le jour de la semaine sont intégrés, pour qu’un pont ou le pic de l’été ne vous prennent pas au dépourvu.
Étape 3 : lire la prévision
Tout se trouve dans une seule vue Prévisions, mise à jour à partir des commandes que vous prenez :
- Chiffre d’affaires, couverts et panier moyen sur les 7, 30 ou 90 prochains jours, avec une bande de confiance autour de chaque prévision.
- Carte de chaleur des heures de pointe : le volume de commandes prévu par jour de la semaine et par heure, pour staffer le coup de feu au lieu de le deviner.
- Plats les plus demandés : les plats qui devraient le plus se vendre sur les sept prochains jours, utiles pour la mise en place et les commandes.
- Scénarios : prévisions optimiste, de référence et prudente côte à côte.
- Détection d’anomalies : un examen des 30 derniers jours pour repérer des variations inhabituelles des ventes.
- Des analyses rédigées tirées des prévisions et des anomalies.
Quelle confiance accorder à une prévision
Chaque prévision porte un badge : élevée, moyenne, faible ou préliminaire. Elle reste préliminaire tant que l’historique est court, et la précision ne s’affiche que lorsque le modèle est fiable. Le badge vous indique quel poids donner à un chiffre avant de planifier.
Étape 4 : décider sur quoi agir
La prévision s’accompagne de recommandations sur les prix, le personnel, le réapprovisionnement et les promotions, classées par impact attendu. Vous appliquez ou écartez chacune d’elles. Rien ne change automatiquement dans votre restaurant : une recommandation ne change de statut que lorsque vous agissez. La prévision peut aussi être exportée en CSV.
Mettre une prévision au travail
- Plannings : utilisez la carte des heures de pointe pour placer l’équipe là où le coup de feu arrivera. Le planning des équipes par IA construit les plannings selon la demande prévue, les disponibilités et le coût du personnel.
- Commandes : les plats les plus demandés montrent quoi préparer et acheter pour la semaine. Pour les ingrédients, AI Inventory prévoit l’utilisation de la semaine suivante à partir des 90 derniers jours de consommation et suggère les quantités à acheter.
- Promotions : les jours calmes de la prévision sont ceux où une promotion peut faire la différence.
- Prix : les recommandations de prix rejoignent la tarification intelligente par IA, où vous décidez quoi appliquer.
Dans quelle formule
Les prévisions de ventes par IA font partie de la formule Professional. Consultez les tarifs pour voir ce que comprend chaque formule.
