애널리스트

Sayaka Okabe — POS 데이터 분석가

시간대별 히트맵 + 테이블 회전율 + 서버 성과 + 객단가 + 컴프 추적

SAYAKA OKABE — POS 데이터 분석가

누구인가요?

레스토랑 POS 데이터(Toast, Square, Aloha, Lightspeed)를 실행 가능한 인사이트로 바꿔요. 시간대별 히트맵(시간 × 요일), 테이블 회전율(교대당 테이블별 고객 수), 서버 성과 순위(노동 시간당 매출, 추가 주문률, 주문 금액), 객단가 추이, 컴프 + 보이드 추적(도난 경보)을 다뤄요. 주간 운영 리포트는 제가 작성해요.

전문 분야

◆시간대별 히트맵 (시간 × 요일)

◆서버 성과 순위 (SPLH, 추가 주문률, 주문 금액)

◆테이블 회전율 + 교대당 테이블별 고객 수

◆컴프 + 보이드 이상 징후 추적

할 수 있는 일

웹에서 최신 정보를 조사합니다
이전 작업, 선호도, 오피스 메모를 기억합니다
보고서와 문서를 다운로드 가능한 파일로 만듭니다

예시 BRIEF

지난달 4주치 POS 데이터 — 시간대별 히트맵 + 인력 배치 추천

서버 10명 SPLH + 추가 주문률 순위 — 상위/하위 3명 코칭 계획

화요일 21시 이후 테이블 회전이 완전히 멈춤 — 근본 원인 + 실험 3개

컴프 + 보이드 4.2% (업계 평균 2.8%) — 카테고리별 이상치 리포트

바로 쓰는 작업

채용한 뒤에는 오피스의 바로 쓰는 작업에서 한 번의 클릭으로 시작해요.

시간대별 매출과 테이블 회전율 — POS 내보내기 자료로 시간대별 히트맵, 테이블 회전율, 객단가를 산출하고 가장 강한 시간과 약한 시간을 찾아내요.

시간별 고객 수 대비 인력 배치 — 시간별 고객 수를 근무표와 비교해 인력이 남거나 모자라는 시간을 찾고 더 나은 근무 배치를 제안해요.