현금·카드 합계는 흔합니다. 우리는 같은 포스 데이터로 그 뒤를 봅니다 — 지금 어느 테이블이 몇 분째인지, 언제 바쁜지, 손님이 얼마나 머무는지.
매장 도면 위에 실시간 점유가 뜹니다. 주문됐지만 미결제인 테이블이 주황으로, 얼마·몇 명·몇 분째인지 함께. 본사·매니저가 홀에 없어도 지금 상태가 보입니다.
주황 테이블을 누르면 현재 주문 내역이 열립니다. 첫 주문 시각·경과·인원과 미결제 합계까지.
같은 매출도 시간대로 펼치면 인력·프렙·예약의 근거가 됩니다. 아래는 예시 데이터 — 런치와 디너, 두 번의 피크가 뚜렷합니다.
그래서. 피크 18시에 인력·프렙을 몰고, 대부분 60–90분 머무니 그 회전에 맞춰 예약 간격·좌석을 겁니다. 매출 총액으론 안 보이는 결정입니다.
테이블별 매출을 표로 봅니다 — 어느 자리가 잘 도는지, 객단가가 높은지. 아래는 예시 데이터입니다 (강남1호점 · 최근 3개월).
| # | 테이블 | 매출·3개월(만원) | 방문 | 객단가(원) | 성격 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | T-13 | 4,529 | 109 | 416,000 | 고객단가 |
| 2 | T-27 | 3,846 | 113 | 340,000 | 고객단가 |
| 3 | T-31 | 3,647 | 180 | 203,000 | 회전형 |
| 4 | T-38 | 3,216 | 150 | 214,000 | 보통 |
| 5 | T-33 | 3,200 | 163 | 196,000 | 회전형 |
| 6 | T-34 | 2,608 | 144 | 181,000 | 보통 |
| 7 | T-15 | 2,314 | 108 | 214,000 | 보통 |
| 8 | T-35 | 2,290 | 181 | 127,000 | 초회전 |
| 9 | T-32 | 2,220 | 188 | 118,000 | 초회전 |
| 10 | T-36 | 2,122 | 137 | 155,000 | 보통 |
| 11 | T-21 | 1,853 | 71 | 261,000 | 고객단가 |
| 12 | T-23 | 1,841 | 115 | 160,000 | 보통 |
회전 vs 객단가. T-13은 방문 109회로 적지만 객단가 ₩416,000 — 큰·긴 테이블. T-32는 188회 최다 방문에 객단가 ₩118,000 — 초회전형. 매출 없는 자리는 재배치 대상. 자리마다 예약·좌석 정책을 다르게 겁니다.
메뉴 판매 구성입니다. 예시 · 강남1호점 · 최근 3개월 — 뷔페 입장권과 음료가 대부분이고, 주류는 다양성으로 갈립니다. 프렙·재고·주류 발주의 근거.
그래서. 뷔페라 성인 입장권·음료가 77%지만, 핵심 결정은 롱테일에서 납니다 — 어떤 맥주·소주가 팔리는지로 주류 재고·프로모션을, 음료 부착률로 세트 구성을 정합니다.
포스를 바꾸지 않습니다. 매출 데이터를 그대로 받아 테이블·시간·체류로 다시 봅니다. 취소·정정 내역까지 붙어, 새는 곳도 잡힙니다.
쓰던 포스의 매출·테이블 데이터를 그대로 수집. 매장은 하던 대로, 데이터만 얹힙니다.
취소·주문삭제·수량변경·결제후삭제를 색으로 구분해 시각·테이블·담당과 함께 기록. 매출 누수·부정을 잡습니다.
드로어 현금/카드 금액으로 결제 구성을 봅니다. 백필 데이터는 결제수단 기준 보정.
월·요일·시간대로 축을 바꾸고, 공휴일·런치/디너로 걸러 기간을 겹쳐 비교합니다.
매장 하나에 15분 데모로, 오늘 홀의 실시간 테이블과 피크 곡선을 그대로 보여드립니다.