Les données de ventes historiques sont précieuses pour tes achats. Beaucoup de restaurateurs achètent au feeling, ce qui crée des surstock ou des ruptures. En analysant tes anciens chiffres de ventes, tu peux identifier des tendances et acheter plus précisément.
Pourquoi les données historiques sont si précieuses
Tes données de ventes racontent des histoires que tu ne remarques pas autrement. Quels plats se vendent bien le lundi ? Combien plus de poisson vends-tu en été ? Ces tendances se répètent année après année.
💡 Exemple :
Le restaurant De Smaak analyse ses ventes de saumon :
- Janvier 2024 : 45 portions de saumon par semaine
- Juillet 2024 : 78 portions de saumon par semaine
- Janvier 2025 : 48 portions de saumon par semaine
Tendance : 70% plus de saumon en mois d'été
Quelles données tu as besoin
Tu n'as pas besoin de tous les chiffres pour commencer. Concentre-toi sur les données essentielles :
- Nombre de portions vendues par plat par jour/semaine
- Chiffre d'affaires total par jour (pour voir les tendances saisonnières)
- Nombre de couverts par jour (pour prévoir l'affluence)
- Événements spéciaux (jours fériés, événements, mauvais temps)
Tu obtiens cela de ton système de caisse ou par comptage manuel. Remonte au minimum 12 mois pour des tendances fiables.
Identifier les tendances saisonnières
La plupart des restaurants ont des tendances saisonnières claires. Tu peux les utiliser pour de meilleurs achats :
💡 Exemples de tendances :
- Été : +40% salades, +60% poisson, -30% ragoûts
- Hiver : +50% gibier, +30% vin rouge, -40% rosé
- Jours fériés : +200% ingrédients de luxe (homard, champagne)
Note ces pourcentages et adapte tes achats en conséquence. N'achète pas d'ingrédients d'hiver en été, même s'ils sont bon marché.
⚠️ Attention :
Les événements ponctuels faussent tes données. Filtre les valeurs aberrantes avant de chercher des tendances. Ce mariage avec 200 invités n'est pas un samedi standard.
Utiliser les tendances quotidiennes pour les achats frais
Pas seulement les saisons, mais aussi les jours de la semaine ont des tendances. C'est crucial pour les produits frais avec une courte durée de vie :
- Lundi souvent 40-60% moins qu'en fin de semaine
- Vendredi/samedi généralement les meilleurs jours
- Dimanche dépend de ton concept (déjeuner vs. dîner)
Utilise cela pour le poisson, la viande et les légumes frais. Achète moins le lundi, plus le jeudi pour le week-end.
Prévoir avec des facteurs de correction
Les données historiques sont une base, pas une garantie. Adapte toujours pour :
- Météo : pluie = moins de clients, chaleur = plus de terrasse
- Événements à proximité : festivals, matchs de sport, salons
- Tes propres actions : nouvelle carte, campagnes marketing
- Situation économique : crise = plats moins chers plus populaires
💡 Exemple de correction :
Prévision basée sur les données : 60 couverts samedi
Corrections : Finale de foot (-20%), beau temps (+15%)
Prévision ajustée : 57 couverts
Outils pour organiser les données
Excel fonctionne, mais devient vite confus. Meilleures options :
- Rapports du système de caisse : la plupart peuvent exporter les ventes par plat
- Applications horeca : des systèmes comme KitchenNmbrs peuvent lier ventes et achats
- Feuille de calcul simple : par semaine, par plat, nombre vendu
L'important est que tu l'utilises. Une base de données parfaite que tu ne consultes pas ne t'aide pas.
Des données à l'action
Collecter les données est l'étape 1. L'étape 2 est d'adapter tes achats :
- Commande 80% de ta prévision pour les produits périssables (tu peux recommander)
- Commande 100-110% pour les produits durables (le stock c'est ok)
- Garde une réserve pour les plats populaires (c'est pire de manquer que d'avoir trop)
Teste tes prévisions un mois et ajuste. La prévision parfaite n'existe pas, mais 80% de précision c'est déjà une énorme amélioration.
Comment adapter tes achats aux données historiques ? (étape par étape)
Collecte 12 mois de données de ventes
Exporte de ton système de caisse : nombre de portions vendues par plat par semaine. Minimum une année complète pour les tendances saisonnières. Filtre les valeurs aberrantes (événements, fermetures).
Calcule les moyennes par saison et jour de la semaine
Crée des aperçus : combien tu vends en moyenne par plat en hiver/été, par jour de la semaine. Note les pourcentages de différence entre saisons pour tes 10 meilleurs plats.
Prévois la semaine prochaine et commande en conséquence
Utilise tes moyennes, adapte pour la météo/événements/actions. Commande 80% de ta prévision pour le frais, 100% pour le durable. Compare après une semaine : ta prévision était-elle juste ?
✨ Pro tip
Commence avec tes 5 meilleurs plats. Si tu peux bien les prévoir, tu contrôles 70% de tes achats. La perfection sur tout est moins utile que la précision sur tes meilleures ventes.
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Questions fréquentes
Combien de mois de données j'ai besoin au minimum ?
Minimum 12 mois pour des tendances saisonnières fiables. Avec 6 mois tu peux commencer, mais tu manques les différences saisonnières. Avec 24 mois tu vois si les tendances se répètent.
Et si mon système de caisse ne peut pas faire de rapports détaillés ?
Commence par compter manuellement tes 5 meilleurs plats par jour. Note dans une feuille de calcul simple. Après un mois tu vois déjà des tendances. Les données parfaites sont moins importantes que de suivre régulièrement.
Comment je gère les nouveaux plats sans historique de ventes ?
Compare avec des plats similaires que tu as. Un nouveau plat de poisson suit probablement la tendance d'autres poissons. Commence prudemment avec de petites quantités et ajuste selon les ventes.
Dois-je tenir compte des tendances et des goûts changeants ?
Oui, les données historiques montrent ce qui était, pas ce qui vient. Suis les tendances (plant-based, produits locaux) et adapte progressivement tes achats. Utilise les données comme base, pas comme loi.
À quelle fréquence dois-je ajuster mes prévisions ?
Vérifie chaque semaine la précision de ta prévision. Ajuste tes moyennes mensuellement avec les nouvelles données. Tu peux mettre à jour les moyennes saisonnières chaque trimestre.
📚 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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