Cosa raccontano ordini e prenotazioni

Cosa succede dopo il tavolo prenotato: piatti, ritorni e la fedeltà che i dati sanno raccontare.

Il marketing di un ristorante non finisce quando una prenotazione viene confermata. C’è un marketing che osserva come una persona arriva a scegliere un ristorante, prima ancora di sedersi a tavola (ne abbiamo parlato qui) e c’è un marketing che osserva cosa succede dopo: quando quella persona si è seduta, ha ordinato e magari è già tornata una seconda volta. Sono due fasi dello stesso lavoro, non due mondi separati.

La seconda fase è importante quanto la prima e riguarda i piatti scelti, il peso del menu degustazione rispetto all’ordine alla carta e, soprattutto, il modo in cui ordini e prenotazioni nel food si intrecciano nel tempo con la storia di ogni cliente.

Incrociare ordini e prenotazioni nel food e nell’hospitality

Guardati da soli, i dati sugli ordini dicono relativamente poco: quali piatti vendono di più, quanto pesa un menu degustazione sul totale. Informazioni importanti, certo, che però diventano davvero utili quando si incrociano con i dati sulle prenotazioni, cioè con la storia di ogni cliente nel tempo.

Un cliente che torna ordina come la prima volta, o le sue scelte cambiano? I clienti abituali scelgono il menu degustazione più spesso di quelli nuovi, oppure è vero il contrario? Un piatto molto ordinato porta anche a una maggiore probabilità di ritorno, o resta un piatto che si prova una volta sola? Sono domande a cui solo l’incrocio tra i due tipi di dato può aiutarci a rispondere. Vale sempre la pena farlo: la fedeltà di un cliente, cioè quante volte torna e con quale regolarità, è uno degli indicatori più concreti della qualità reale dell’esperienza offerta, spesso più affidabile di molte metriche di superficie.

Per un ristorante di alta fascia, questo incrocio di dati è lo strumento che permette di capire se la proposta gastronomica sta costruendo una relazione con l’ospite, oppure se resta un’esperienza isolata, per quanto positiva.

Osservato in un solo momento, questo mix di informazioni è interessante perché fotografa lo status quo. Diventa ancora più utile se guardato nel tempo: un piatto che perde terreno stagione dopo stagione, un menu degustazione scelto da un pubblico sempre diverso, un cliente che torna con una frequenza diversa da prima sono indicatori importanti e spesso sottovalutati o, peggio, lasciati alla percezione dello chef o del titolare. Invece è con l’analisi costante che il dato smette di essere una curiosità e diventa un segnale su cui vale la pena costruire una decisione.

Tre modi diversi di guardare la stessa cosa

Il principio resta lo stesso in ogni contesto del food e dell’hospitality: incrociare cosa viene scelto con chi lo sceglie e quante volte torna a farlo.

In un ristorante di alta fascia, questo significa leggere insieme piatti ordinati, menu degustazione e frequenza delle visite, per capire se l’identità che si vuole comunicare arriva davvero all’ospite e se lo spinge a tornare.

In un hotel o in una struttura hospitality, lo stesso principio si applica alla ristorazione interna incrociata con la tipologia di ospite e la sua ricorrenza: un ospite business che soggiorna spesso ha abitudini diverse da un ospite leisure alla prima visita e l’offerta F&B può essere costruita di conseguenza.

In un’azienda food, un produttore, un distributore specialty o una realtà di e-commerce alimentare, lo stesso principio si applica incrociando gli ordini con le riconferme e le consegne nel tempo, per capire non solo cosa viene comprato, ma se quell’acquisto si ripete. È un tema che meriterebbe un approfondimento a parte, qui vale solo la pena di segnalare che la logica è la stessa.

Un’analisi che serve a chi decide

Come sempre e come ripetiamo spesso, i dati da soli non bastano. Un numero che sale o scende racconta un sintomo, ma non spiega la causa, per capire la quale serve invece la conoscenza del contesto.

L’era contemporanea fornisce a tutti gli strumenti avanzati per raccogliere i dati e leggerli in modo superficiale, anche perché ormai qualsiasi software aziendale integra almeno un po’ di AI, ma per distinguere una preferenza reale da una variazione stagionale, un problema di percezione da uno di prodotto, una coincidenza da una tendenza che vale la pena seguire, servono l’esperienza, la competenza e la conoscenza del contesto che solo un team umano può avere.