Café Max : indicateurs mensuels de réservation

Une ligne par mois : jours ouverts, réservations, couverts par service, taille des tables, walk-ins, annulations (dont celles marquées tardives par Zenchef), no-shows, taux, clients nouveaux ou connus, empreinte bancaire et délai médian.

Pseudonymisation. Aucune donnée personnelle : ni nom, e-mail, téléphone, commentaire ni identifiant. Les lignes trop petites sont fusionnées ou vidées selon la règle de confidentialité du README.

Agrégats calculés depuis ce fichier pour les graphiques : cafe-max/aggregats/mois.json, cafe-max/aggregats/kpi.json.

Colonnes

19 colonnes · en-têtes d’origine

Colonne	Type	Ce qu’elle contient
mois	Date	Mois (AAAA-MM).
jours_ouverts	Nombre	Jours avec au moins une réservation comptée.
reservations	Nombre	Réservations comptées, walk-ins compris.
couverts	Nombre	Convives des réservations comptées.
couverts_dejeuner	Nombre	Couverts du déjeuner.
couverts_diner	Nombre	Couverts du dîner.
taille_moyenne_table	Nombre	Couverts ÷ réservations comptées.
walk_ins	Nombre	Clients sans réservation saisis par la salle.
annulations	Nombre	Réservations annulées.
annulations_tardives	Nombre	Annulations marquées tardives par Zenchef (son propre seuil, pas le moment de l’annulation).
no_shows	Nombre	Clients attendus, jamais venus.
taux_annulation_pct	Pourcentage	Annulations ÷ toutes les réservations du jour de service, en %.
taux_no_show_pct	Pourcentage	No-shows ÷ (réservations comptées + no-shows), en %.
resas_nouveaux_clients	Nombre	Réservations dont la fiche client est marquée nouvelle.
resas_clients_connus	Nombre	Réservations d’une fiche déjà connue.
resas_sans_fiche_client	Nombre	Réservations sans fiche (presque toutes des walk-ins).
resas_avec_empreinte_bancaire	Nombre	Réservations pour lesquelles une empreinte bancaire a été demandée.
no_shows_avec_empreinte	Nombre	No-shows parmi ces réservations.
delai_median_jours	Nombre	Délai médian entre la demande et le service, en jours (walk-ins exclus).

moisDate: Mois (AAAA-MM).
jours_ouvertsNombre: Jours avec au moins une réservation comptée.
reservationsNombre: Réservations comptées, walk-ins compris.
couvertsNombre: Convives des réservations comptées.
couverts_dejeunerNombre: Couverts du déjeuner.
couverts_dinerNombre: Couverts du dîner.
taille_moyenne_tableNombre: Couverts ÷ réservations comptées.
walk_insNombre: Clients sans réservation saisis par la salle.
annulationsNombre: Réservations annulées.
annulations_tardivesNombre: Annulations marquées tardives par Zenchef (son propre seuil, pas le moment de l’annulation).
no_showsNombre: Clients attendus, jamais venus.
taux_annulation_pctPourcentage: Annulations ÷ toutes les réservations du jour de service, en %.
taux_no_show_pctPourcentage: No-shows ÷ (réservations comptées + no-shows), en %.
resas_nouveaux_clientsNombre: Réservations dont la fiche client est marquée nouvelle.
resas_clients_connusNombre: Réservations d’une fiche déjà connue.
resas_sans_fiche_clientNombre: Réservations sans fiche (presque toutes des walk-ins).
resas_avec_empreinte_bancaireNombre: Réservations pour lesquelles une empreinte bancaire a été demandée.
no_shows_avec_empreinteNombre: No-shows parmi ces réservations.
delai_median_joursNombre: Délai médian entre la demande et le service, en jours (walk-ins exclus).

Pièges de nettoyage

Le restaurant ferme certains jours : divisez par les jours ouverts (au moins une réservation comptée), jamais par les jours calendaires.
La colonne annulations_tardives suit le marquage de Zenchef : elle ne se compare pas au moment de l’annulation (annulations-delai.csv).
Un taux d’une année ne se calcule pas en faisant la moyenne des taux mensuels : repartez des comptes.
Les premiers mois dans l’outil mesurent aussi son adoption : des habitués d’avant Zenchef y apparaissent comme « nouveaux ».

La méthode pas à pas est dans le guide « Lire et nettoyer un CSV ».

Questions d’analyse

01Couverts par jour ouvert : quel mois est le plus faible, et à cause de quoi ?
02Le taux d’annulation baisse-t-il d’une année à l’autre ?
03L’empreinte bancaire est-elle demandée tous les mois, ou seulement certains ?

Aperçu des 20 premières lignes

Valeurs brutes, telles que dans le fichier

#	mois	jours_ouverts	reservations	couverts	couverts_dejeuner	couverts_diner	taille_moyenne_table	walk_ins	annulations	annulations_tardives	no_shows	taux_annulation_pct	taux_no_show_pct	resas_nouveaux_clients	resas_clients_connus	resas_sans_fiche_client	resas_avec_empreinte_bancaire	no_shows_avec_empreinte	delai_median_jours
1	2022-09	21	211	620	280	304	2.94	41	32	3	3	13	1.4	60	110	41	0	0	0
2	2022-10	21	266	779	309	466	2.93	20	35	7	4	11.5	1.5	94	152	20	0	0	0
3	2022-11	20	272	727	321	402	2.67	20	31	8	5	10.1	1.8	116	136	20	0	0	0
4	2022-12	17	205	711	331	369	3.47	22	31	7	0	13	0	59	124	22	0	0	1
5	2023-01	21	290	829	354	468	2.86	44	68	20	11	18	3.7	99	147	44	0	0	1
6	2023-02	20	388	1023	466	554	2.64	12	282	49	20	40.1	4.9	233	143	12	0	0	6
7	2023-03	23	442	1219	520	696	2.76	20	187	39	15	28.9	3.3	224	197	21	0	0	3
8	2023-04	19	336	969	433	530	2.88	30	138	26	11	28	3.2	168	133	35	0	0	2
9	2023-05	20	358	970	362	604	2.71	38	115	33	10	23.6	2.7	187	132	39	0	0	1
10	2023-06	22	386	1100	405	692	2.85	36	105	35	11	20.9	2.8	198	151	37	0	0	1
11	2023-07	19	306	871	301	559	2.85	50	76	23	6	19.5	1.9	135	121	50	0	0	1
12	2023-08	4	36	88	16	70	2.44	4	19	3	3	32.8	7.7	16	16	4	0	0	1
13	2023-09	21	362	1012	382	617	2.8	55	107	33	12	22	3.2	179	128	55	0	0	1
14	2023-10	22	438	1198	545	645	2.74	37	143	34	12	23.9	2.7	203	199	36	3	0	2
15	2023-11	21	366	1002	445	556	2.74	19	128	25	11	25.2	2.9	200	147	19	23	0	1
16	2023-12	20	340	1009	417	570	2.97	33	183	29	15	33.6	4.2	185	122	33	54	1	2
17	2024-01	18	304	848	346	481	2.79	30	102	16	5	24.7	1.6	151	123	30	9	0	1.5
18	2024-02	21	381	1003	422	562	2.63	43	146	27	11	27.1	2.8	231	107	43	2	0	2
19	2024-03	21	344	994	398	583	2.89	29	119	26	10	25	2.8	194	121	29	6	0	2
20	2024-04	21	335	903	318	579	2.7	53	98	31	13	21.7	3.7	159	122	54	25	2	1

Fichier complet : 49 lignes. Les cellules longues sont tronquées ici, survolez-les pour lire la valeur entière.

Missions qui l’utilisent

2 missions