Les données historiques de consommation valent de l'or pour vos achats. En analysant ce que vous avez utilisé au cours des derniers mois, vous pouvez prévoir ce dont vous avez besoin et éviter de commander trop ou trop peu. Cela vous fait économiser de l'argent et réduit le gaspillage.
Pourquoi les données historiques sont si précieuses
Beaucoup de restaurateurs commandent au feeling. Lundi semble chargé, alors ils commandent plus. Mais le feeling ne fait pas toujours mouche. Les données, oui.
Avec les données historiques de consommation, vous voyez des modèles que vous autrement manqueriez :
- Quels jours sont structurellement plus chargés
- Quels plats se vendent de façon saisonnière
- Combien vous utilisez réellement par jour/semaine
- Quels ingrédients vous avez souvent en trop
💡 Exemple :
Un bistro analyse la consommation de saumon sur 3 mois :
- Lundi-mardi : en moyenne 2 kg par jour
- Mercredi-jeudi : en moyenne 4 kg par jour
- Weekend : en moyenne 7 kg par jour
Pour une semaine normale, il commande maintenant : 25 kg de saumon au lieu de 35 kg au feeling. Économie : 180 € par semaine.
Quelles données vous devez suivre
Vous n'avez pas besoin de toutes les données. Concentrez-vous sur les plus importantes :
1. Consommation par ingrédient par jour
- Combien de kg/litres vous avez utilisés
- Quel jour de la semaine
- Combien de couverts vous aviez
2. Stock restant en fin de journée
- Ce qui est resté
- Ce qui est allé à la poubelle
- Ce que vous pouviez conserver pour le lendemain
3. Circonstances particulières
- Jours fériés, événements, mauvais temps
- Promotions ou nouveaux plats
- Problèmes de livraison
⚠️ Attention :
Le suivi prend du temps. Commencez par vos 5 ingrédients les plus chers. Ce sont ceux qui ont le plus grand impact sur vos achats.
Reconnaître les modèles dans vos données
Après 6-8 semaines, vous avez assez de données pour voir des modèles :
Modèles hebdomadaires :
- Lundi souvent calme (moins de commandes)
- Weekend souvent chargé (plus de commandes)
- Jeudi souvent jour de préparation
Modèles saisonniers :
- Été : plus de poisson, salades, boissons froides
- Hiver : plus de viande, plats chauds
- Jours fériés : autres plats populaires
Modèles météorologiques :
- Pluie : moins de clients, plus de soupe/plats chauds
- Chaleur : plus de plats froids, moins de plats chauds
💡 Exemple de modèles :
Un restaurant analyse les ventes de steak sur 2 mois :
- Vendredi : en moyenne 18 portions
- Samedi : en moyenne 22 portions
- Dimanche : en moyenne 8 portions
- Jours pluvieux : -30% de ventes
Pour un weekend pluvieux, il commande maintenant 15 + 18 = 33 steaks au lieu de 40. Moins de gaspillage, coûts réduits.
Des données aux achats intelligents
Avoir des données, c'est une chose. Acheter avec, c'en est une autre :
Calculez votre consommation moyenne par jour
Additionnez la consommation des 4 dernières semaines et divisez par le nombre de jours. Cela vous donne votre consommation de base.
Ajoutez une marge de sécurité
Commandez 10-20% de plus pour les pics inattendus. Pour les produits périssables : 10%. Pour les produits durables : 20%.
Adaptez pour les circonstances particulières
Vous attendez une soirée chargée ? Augmentez votre commande de 30-50%. Vous attendez une semaine calme ? Réduisez de 20%.
💡 Exemple de calcul :
Consommation moyenne de cuisses de poulet : 12 kg par semaine
- Commande de base : 12 kg
- Marge de sécurité (+15%) : 12 × 1,15 = 13,8 kg
- Cette semaine on attend du monde (+20%) : 13,8 × 1,20 = 16,6 kg
Commande : 17 kg de cuisses de poulet
Outils et systèmes
Vous pouvez le faire avec Excel, mais cela prend beaucoup de temps. Des options plus intelligentes :
Systèmes numériques
- Des applications comme KitchenNmbrs suivent automatiquement votre consommation
- Lien entre recettes et stock
- Calcul automatique des commandes
Feuille de calcul simple
- Colonnes : date, ingrédient, consommation, couverts
- Calculer les moyennes hebdomadaires
- Créer des graphiques pour les tendances
Erreurs courantes
Mémoire trop courte
3 semaines de données, c'est trop peu. Vous avez besoin d'un minimum de 6-8 semaines pour des modèles fiables.
Ignorer les circonstances particulières
Une semaine avec un grand événement fausse vos moyennes. Tenez compte des exceptions.
Planifier trop strictement
Certains restaurateurs commandent exactement ce qu'ils pensent avoir besoin. Gardez toujours une petite réserve.
⚠️ Attention :
Commencez petit. Prenez d'abord vos 3 ingrédients les plus chers. Si ça fonctionne bien, vous pouvez élargir à plus de produits.
Comment optimiser votre modèle de commande ? (étape par étape)
Collectez 6-8 semaines de données de consommation
Suivez combien vous utilisez quotidiennement de vos ingrédients les plus importants. Notez également le nombre de couverts et les circonstances particulières comme les jours fériés ou le mauvais temps.
Calculez les moyennes par jour de la semaine
Additionnez la consommation par jour de la semaine et divisez par le nombre de semaines. Vous verrez ainsi que lundi est structurellement plus calme que samedi et vous pouvez adapter vos achats en conséquence.
Ajoutez une marge de sécurité et commandez
Prenez votre consommation moyenne et ajoutez 10-20% comme réserve. Adaptez pour les périodes chargées ou calmes attendues et passez votre commande sur la base de ce calcul.
✨ Pro tip
Vérifiez chaque mois votre taux de réussite : quel pourcentage de votre commande utilisez-vous réellement ? Au-dessus de 85% c'est bon, en dessous de 70% cela signifie que vous commandez trop.
Calculer vous-même ?
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Questions fréquentes
Combien de semaines de données me faut-il pour des modèles fiables ?
Un minimum de 6-8 semaines pour les modèles de base. Pour les modèles saisonniers, vous avez besoin d'une année complète. Commencez par les modèles hebdomadaires, vous les verrez rapidement.
Dois-je suivre tous les ingrédients ou puis-je en sélectionner ?
Commencez par vos 5 ingrédients les plus chers. Ce sont ceux qui ont le plus grand impact sur vos coûts. Si ça fonctionne bien, vous pouvez élargir à plus de produits.
Comment gérer les jours exceptionnels comme les jours fériés ?
Marquez les jours particuliers dans vos données et ne les incluez pas dans vos moyennes. Faites des calculs séparés pour les jours fériés basés sur ces données spécifiques.
Que faire si mon fournisseur ne peut pas livrer chaque jour ?
Calculez votre consommation pour toute la période entre les livraisons. Si votre fournisseur vient 2 fois par semaine, calculez la consommation pour 3-4 jours à la fois.
Quelle réserve dois-je maintenir pour les produits périssables ?
Pour le poisson et la viande frais : 10-15% de réserve. Pour les légumes : 15-20%. Pour les produits durables, vous pouvez maintenir 20-25% sans risque de détérioration.
📚 Sources consultées
- EU Verordening 852/2004 — Levensmiddelenhygiëne (2004) — Source officielle
- EU Verordening 853/2004 — Hygiënevoorschriften voor levensmiddelen van dierlijke oorsprong (2004) — Source officielle
- EU Verordening 1169/2011 — Voedselinformatie aan consumenten (2011) — Source officielle
- NVWA — Hygiënecode voor de horeca (2024) — Source officielle
- NVWA — Allergenen in voedsel (2024) — Source officielle
- Codex Alimentarius — International Food Standards (2024) — Source officielle
- FSA — Safer food, better business (HACCP) (2024) — Source officielle
- BVL — Lebensmittelhygiene (HACCP) (2024) — Source officielle
- Warenwetbesluit Bereiding en behandeling van levensmiddelen (2024) — Source officielle
- WHO — Foodborne diseases estimates (2024) — Source officielle
Ministère de l'Agriculture et de la Souveraineté alimentaire — https://agriculture.gouv.fr
Les normes HACCP affichées dans cette application sont fournies à titre informatif uniquement. KitchenNmbrs ne garantit pas que les valeurs affichées sont à jour ou complètes. Consultez toujours le Ministère de l'Agriculture ou votre autorité locale pour la réglementation en vigueur.
Rédigé par
Jeffrey Smit
Fondateur & CEO de KitchenNmbrs
Jeffrey Smit a créé KitchenNmbrs à partir de 8 ans d'expérience pratique en tant que responsable cuisine chez 1NUL8 Group à Rotterdam. Sa mission : donner à chaque restaurateur le contrôle de ses coûts alimentaires.
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