企业行政如何依靠数据指标科学管理员工餐厅？
文章出处：苏州新蓝电子科技有限公司 作者：新蓝科技 人气：380 发表时间：2019-08-06 00:16:55
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“当企业越来越大，员工越来越多，‘吃’几乎是行政服务的头等大事。”
这时候要吸引并留住员工，先得满足他们的胃。
所以想要打造 cool 但好的企业员工体验，在经验有限，又供应商了解不全面的前提下，行政该如何做好“员工吃饭”这件事呢？
今天的推送，我们提取了员工餐厅模式（自营 or 外包）通用的几类重点指标，期望与大家共同分享探讨。
“在菜式上时常制造惊喜，其实不算最难，真正难解决的是你无法精准预估明天有几百个员工和访客来餐厅吃饭。”
人多了，排队拥挤，排队一小时，吃饭 10 分钟，员工体验下降，对于食堂管理者而言，临时面对强需求将投入更多的临时人力与物料成本。
因此，关注员工餐厅用户基础数据是非常有必要的，负责餐厅体验提升的行政伙伴一般会关注下面这些数据指标：
◎ 实时人流量监测（用餐高峰-低谷时间点曲线）：通常这类数据，是通过客流监控摄像、客流热力图摄像头、远程巡视监控、员工卡打卡结算机，智慧餐台，智能餐具等硬软件设备安装在餐厅出入口、菜品窗口位置搜集数据，最终获得实时就餐人数。
该数据对于餐厅运营方和企业来说，可以根据用餐高峰-低谷时间点的合理调整供餐时间，进行错峰用餐和开展配套的餐厅服务。
用餐高峰时期腾讯滨海大厦员工股餐厅提示牌
◎ 员工就餐消费行为轨迹：通常是指员工进入餐厅后的就餐时间、取餐菜品偏好、投诉建议、餐具回收、投诉建议频次等数据，组成的行为画像。
用于企业了解员工对餐厅的需求偏好，同时也是员工餐厅及时调整员工体验措施的一大法宝。
比如：互联网企业各个部门的弹性上班时间不同以及加班情况不一样，就会造成用餐时间的不同，有时午餐就餐高峰会出现在中午 1 点以后，晚餐就餐高峰会出现7点，夜宵就餐需求甚至比晚餐高，结果就是餐厅的高峰-低谷时间点曲线与理想状态下的用餐时间曲线有出入，而了解这个数据，企业可以及时的调整供餐时间。
◎ 员工满意度调研数据：其中员工满意度调研的问题维度，可以参考就餐环境、菜品口味、菜品更新、菜品分量、卫生消毒、工作人员态度、菜品新鲜度、改进服务意见征集等等来进行设置。
员工满意度调研的问题维度图例
除此之外，用户数据方面还可以关注员工餐厅最大承载量、企业商务接待频次等边缘风险数据，及时做好应对解决方案，以备不时之需。
所以无论是行政餐厅团队自营还是供应商运营，有了餐厅基础用户数据积累就可以轻松摸清公司就餐人员的变化规律及习惯。
与人多备餐不足的情况相比，还有一个比较糟糕的是餐厅菜品不受欢迎，没人来吃。
人少了，没人来吃，食物与人力成本面临浪费，剩菜率提升，粗放式的估算，几乎就等于是成本浪费，甚至当天食材内部循环再利用，员工体验更会爆降，引发投诉。
并且菜品还有一个对企业来说非常直接的食品安全问题，一旦发生，也将失去员工信任，产生企业公关危机，损失及挽回成本也非常高。
菜品核心温度检测示意
因此，对菜品的数据观测，在企业办公场景里，可以说是三类数据里的最重要一环。
通常我们关注的菜品基础数据指标一般是：
◆食品安全相关数据：食品安全溯源数据、农残检测数据、肉类检疫数据、水质检测数据等。
这些数据的参考标准分别有对应的国标，可以通过对应专业网站查询。比如 国家食品安全追溯平台（http://www.chinatrace.org ）是国家发改委确定的重点食品质量安全追溯物联网应用示范工程，主要面向全国生产企业，实现产品追溯、防伪及监管，由中国物品编码中心建设及运行维护，由政府、企业、消费者、第三方机构使用。
