Анализ heatmap: блюда без фото, теряющие продажи

В пиде-ресторане на 14 столов в Акчаабате (Трабзон) из 27 блюд 9 были без фото. После heatmap-анализа и точечных фотосессий продажи этих 9 блюд выросли на 71% за месяц.

Почему важен показатель view-to-tap

Когда гость видит блюдо (view) и затем открывает карточку (tap) — это два отдельных сигнала. Здоровая конверсия — 8-15%. Ниже 2% — тревога.

В 90% случаев виновата отсутствующая фотография. В Акчаабате "Пиде с фаршем экстра" без фото давал 1,3%, а "Пиде с кусочками" с фото — 14,2%.

Фильтр в thMenu Analytics

В разделе Analytics → Item Performance примените фильтр "view_count > 100 AND tap_rate < 2%" за 30 дней.

• Пропускайте блюда с менее 100 просмотров
• Разделяйте выходные и будни
• Сравнивайте со средним по категории

Приоритеты бюджета на фото

Снять всё сразу — 300-500 €. Начните с трёх самых маржинальных блюд. В Акчаабате "Смешанный пиде" с маржой 65 TL вырос с 1,8% до 11,4% за 14 дней.

Замерьте ещё 14 дней после съёмки. Если рост менее 30% — проблема в качестве фото. Натуральный свет, угол 45° сверху и чистый фон — обязательны.

FAQ

Сколько собирать данные? 14 дней при 50+ сканированиях в день достаточно.

Стоковые фото? Избегайте — реальные конвертируют в 3-5 раз лучше.

AI-картинки? Только наполовину, разочаровывают при подаче.

Было полезно? Поделитесь.