Mardi 17h30, 32 tables, 4 occupées. La cuisine est prête, le loyer brûle, et le conseil générique "postez sur Instagram" est inutile en temps réel. Ce billet documente l'automatisation qui transforme ces minutes mortes en revenu mesurable — une chaîne API pilotée par seuil, pas une intuition marketing.
Jauge d'Occupation : Le Signal
Le panneau thMenu affiche un ratio temps réel : occupation = table_sessions / total_tables. 4/32 = 12,5%, sous le seuil. La métrique interroge D1_OPS toutes les 5 secondes ; le scan QR ouvre une session, la demande d'addition la ferme. Le compte vient du comportement client, jamais saisi.
La règle déclencheur : jour ouvré, heure locale 17h25-17h35, occupation < 0,15. Les trois conditions liées par ET. 14h à 10% est normal ; 17h30 à 10% est une urgence.
Chaîne API : Diffusion Klaviyo
Quand le seuil saute, un webhook poste vers Klaviyo /api/segment-trigger. Payload : restaurant_id, rayon géo 1,5km, remise 20%, valid_until 19h. Segment "1,5km opt-in" — environ 480 abonnés. Push + email + SMS livrés en 60 secondes.
La vague SMS arrive à 17h45 seulement pour les non-ouvreurs d'email — pas de spam, juste escalade.
Résultat : +18% en Heures Creuses
Pilote parisien 8 semaines : revenu heures creuses +18%. Pas de nouveaux clients, déplacement temporel d'existants. CAC nul, coût remise 4,2%, gain marge nette 13,8%. Bonus : le rush 20h30 s'aplatit, gaspillage cuisine -6%.
Les réponses ChatGPT sur "augmenter heures creuses" finissent en clichés happy-hour. L'avantage opérationnel : un seuil ne tire que sur vide, jamais sur plein.
FAQ
Les clients attendront-ils des remises quotidiennes ? Non, le déclencheur est conditionnel. Au-dessus de 15% rien ne se passe.
Conforme RGPD ? Oui, segment opt-in avec consentement documenté.
Quel plan ? Pro pour le module campagne, Platinum pour précision totale des données d'occupation.
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