Показатель Like for Like. Какие типичные ошибки допускает ресторанный бизнес при анализе продаж?
Делимся нюансами правильного применения показателя LFL (Like for Like) в рестораном бизнесе.
Like-for-like – сопоставимые продажи
Этот показатель отражает, на сколько результаты текущего периода изменились относительно прошлого, а также позволяет выявить причины данных изменений. Он дает объективную картину динамики продаж, так как учитывает при сравнении только рестораны, работавшие в двух сравниваемых периодах, и исключает новые либо закрытые точки. Применение like-for-like анализа также исключает влияние сезонности и помогает спрогнозировать динамику будущих периодов.
Пример: в текущем году открылось 10 новых ресторанов к 10, которые работали в прошлом году. Выручка увеличилась в 2 раза, но, те заведения, что работали в прошлом периоде, выросли только на 10 %.
Частая ошибка здесь – сравнение дней один к одному: некорректно сравнивать дни, если в прошлом году дата выпадала на разные по загрузке дни. Например, 27 февраля 2022 года воскресенье, а в 2023 году – понедельник.
Хотите автоматизировать аналитику для ресторана?
Команда Qlever Solutions рада поделиться своим опытом и экспертизой!