조회 화면은 "얼마 팔렸는지"를 보여줍니다. 미식의 분석 메뉴는 한 걸음 더 들어갑니다 — 왜 변했는지, 어느 매장·어느 메뉴부터 손대야 하는지, 이대로 가면 월말에 어디에 도착하는지. 데이터 정리 → 분석과 시사점 → 실행으로 이어지는 외식업 전용 인공지능 데이터 통합 플랫폼의 심층 분석 메뉴를 소개합니다.
이번 주 매출이 늘었다는 건 누구나 압니다. 문제는 왜 늘었는지입니다. 전년 동요일·전월·전주와 같은 조건으로 비교하고, 증감을 건수·단가·시간대·채널로 분해해 원인을 보여줍니다.
신규 매장이 늘면 전체 매출은 당연히 늘어납니다. 본부가 봐야 할 것은 동일점포 성장률 — 같은 매장이 작년보다 성장했는가입니다. 매장 전체를 규모×성장 사분면에 뿌려, 지원이 급한 매장을 한눈에 찾습니다.
월말이 되어서야 목표 미달을 아는 건 너무 늦습니다. 현재 추세로 월말 착지 금액을 미리 전망하고, 예측이 얼마나 맞는지(정확도 등급·치우침)까지 화면이 스스로 진단합니다.
할인은 매출을 만들기도, 갉아먹기도 합니다. 할인이 어디서 얼마나 발생하는지, 홀·포장·배달 채널 구조가 어떻게 변하는지 추적합니다. 할인 집계는 결제 원장과 동일 기준으로 맞춰 어느 화면에서 봐도 숫자가 일치합니다.
매일·매주·매월, 집계가 끝나면 AI가 리포트를 먼저 써 둡니다. 숫자 나열이 아니라 무엇이 달라졌고 어디를 봐야 하는지를 문장으로 요약합니다. 근거 없는 추정은 하지 않는다는 원칙으로 설계했습니다.
분석의 끝은 실행입니다. 메뉴별 판매량을 예측하고, 이를 레시피(BOM)로 식자재 소요량과 발주 단위까지 환산해 추천 발주서로 이어줍니다. 실제 매장 데이터 백테스트로 검증하며 단계적으로 제공합니다.
심층 분석일수록 "그래서 뭘 해야 하는지"가 분명해야 합니다. 미식의 모든 분석 화면은 세 가지 원칙으로 만들어집니다.
차트 아래에 "그래서 좋다는 건지, 나쁘다는 건지"를 문장으로 설명합니다. 분석 결과를 읽는 데 통계 지식이 필요하지 않습니다.
데이터가 부족하면 그 사실을 숨기지 않습니다. 어떤 데이터를 얼마나 더 쌓아야 이 분석이 유효해지는지 화면이 직접 알려줍니다.
같은 지표는 어느 화면에서 봐도 같은 숫자여야 합니다. 할인·건수·객수는 원장과 동일한 기준으로 집계하고, 신뢰도가 다른 구간은 구분 표시합니다.