Материал раздела Основной
Алексей Павлов

Кейс «Суши Мастер»: как масштабировать суши-ресторан до сети из 300 точек

Суши-ресторан с доставкой — простой и популярный по всему миру формат. Это делает его удобным для масштабирования. Какие нюансы учесть, чтобы за семь лет превратить один ресторан в Тюмени в 300, разбросанных по всей РФ
Фото: «Суши Мастер»
Фото: «Суши Мастер»

Люди хотят покупать суши свежими по акции и с безупречным сервисом. Маленькие ресторанчики редко соответствуют этим критериям, поэтому при появлении в городе сетевой суширии они вынуждены закрываться.

Новость хорошая — ниша пока свободна! В России нет крупной федеральной сети, одинаково хорошо представленной как в миллионниках, так и в небольших городах. Если такая сеть появится, в каждом городе у нее уже будет сильный конкурент со сложившейся клиентской базой. Помимо нас это «Суши Маркет», «Mybox», «Суши Весла», «Суши Вок». Поэтому вопрос масштабирования на рынке доставки еды достаточно перспективен. Причем не только в России, но и за ее пределами.

Оцифровка и оптимизация процессов

При масштабировании любого бизнеса важно мыслить цифрами, а не эмоциями. Качественный рывок можно сделать, только отстроив, оптимизировав и оцифровав все бизнес-процессы.

Сложность заключается в том, что суши — продукт, который быстро портится. Поэтому необходимо достаточно точно оценивать потенциальный объем продаж. Если закупить лишние продукты, то они быстро испортятся и их придется выбросить. Если закупить меньше, чем нужно, то придется дозаказывать дополнительную небольшую партию и это обойдется дороже. То есть в обоих случаях сеть понесет убытки.

Чтобы избежать неверного прогнозирования, мы внедрили ИT-системы для ведения учета, например систему управления остатками на полке и платформу для отслеживания клиентских данных по покупательскому поведению.

Система управления остатками на полке учитывает покупательский спрос в течение дня, недели, месяца и сигнализирует отделу закупок, какой объем продуктов необходим для каждой точки. Платформа для отслеживания клиентских данных по покупательскому поведению анализирует, какие блюда люди берут навынос в зависимости от локации. В офисах одни наборы, дома — другие.