當然很重要，尤其現在疫情防控較為反復的時期，很多餐廳都為了能夠分散經營風險，開通了外賣業務，這時就需要把外賣和堂食的經營數據進行系統有效的分析，才能讓餐飲經營者在更加多變的業務環境中，及時發現業務經營風險。
針對餐飲商戶的經營數據分析預測，我們需要明確兩件事：一是選擇合適的數據分析工具，二是明確數據分析的指標體系。我們先從數據分析工具說起：
提起對餐飲經營數據的預測，大部分商戶還停留在對日常流水數據的簡單匯總計算上，一般大家會選擇使用Excel表格進行日常營收數據記錄，通過計算固定周期的營收增幅來預測未來營收情況。但其實普通的數據表單只能起到日常臺賬數據記錄的作用，很難看出數據的發展趨勢。目前市面上有多種以自助探索操作為主的商業BI數據可視化分析工具，如美林數據旗下的TempoBI，就可以幫助大家輕松實現各類可視化數據圖表的制作展現，發掘數據發展趨勢。下面我們就使用TempoBI來簡單分析一下如何利用可視化分析圖表來進行餐飲企業的營收。分析指標設計：分析可以從宏觀和微觀兩個角度切入，同時也需要考慮整體市場環境和大眾消費習慣的影響，比如近期疫情反復態勢對餐飲業普遍造成了嚴重影響，我們在設計分析指標時，就必須考慮相關因素。同時，現在外賣營業模式已經成為主流，在分析收入時，我們也要注意不要將外賣收入和堂食收入混在一起，導致分析粒度不夠影響判斷。宏觀方面，從月收入對比分析、每月每日的平均收入對比分析、一周收入對比和每月店鋪數量對比等方面分析，并進一步分析出堂食和外賣兩種營業模式在日常階段和節假日疫情疫情中的收入受影響情況。微觀方面，對各個店鋪的堂食和外賣純收入進行分析，通過平均收入值有針對性的找出收入異常的店鋪進行單獨分析。最終剝離疫情等特殊事件所影響的時間段和特殊店鋪等因素，通過挖掘分析對11、12月的堂食外賣營收和各個店鋪營收TOP10進行了預測。通過將更長時間跨度的營收數據納入到分析預測中，并使用TempoBI的可視化能力將月份、天、星期、是否節假日、是否疫情，分店鋪等多維度多類型的數據進行可視化展示和分析，我們就不難發現那些真實影響營收的數據因素。這對以后該餐飲企業店鋪經營模式的改變也能起到一定的參考作用和數據支持。比較傳統數據分析模式，通過使用商業BI工具，我們可以將最后預測結果的誤差率控制在20%，相比原先傳統預測方式50%的誤差率，整個預測結果的準確性非常理想。