목차
1. Stars – 인기와 수익성을 모두 갖춘 아이템.
2. Plowhorses – 인기는 있으나 수익성이 없는 아이템.
3. Puzzles – 인기는 없으나 수익성이 있는 아이템.
4. Dogs – 인기도 없고 수익성도 없는 아이템.
2. Plowhorses – 인기는 있으나 수익성이 없는 아이템.
3. Puzzles – 인기는 없으나 수익성이 있는 아이템.
4. Dogs – 인기도 없고 수익성도 없는 아이템.
본문내용
카사바나와 스미스에 의해 개발된 메뉴 엔지니어링의 자동화 버전으로 붙여진 이름이다. 그것은 이전에 사용했던 것보다 더 빨리 현재와 미래의 메뉴 가격, 디자인, 내용 결정 평가의 관리 수단으로 다가갈 수 있다. 그것의 매뉴얼 사본과 같이 MENENG은 고객 수요, 메뉴 믹스, 그리고 공헌이익에 초점을 두고 있다. 모델 준비과정은 음식 기간에 의해 메뉴 아이템을 위한 극소의(메뉴 아이템) 것과 대형의(전부 포함하는) 단계 분석이다. 그것은 앞으로의 메뉴 변화가 측정되어질 수 있는 것에 반대하는 벤치사업으로 재정되고 저장된다. MENENG은 고객 수요와 평균 공헌이익이 증가됨을 통해 수익성의 단계가 분별 있게 얻어지는 보조 관리로 설계되어 영향을 미치는 준비 과정에 의해 전통적인 메뉴 엔지니어링보다 우위에 있게 된다.
The Meneng Model
분석 데이터는 수동, 자동으로(통합된 소프트웨어 모듈로부터),또는 전자적으로(외부 인터페이스 시스템)등의 프로그램의 데이터로 들어가게 될 수 있다. MENENG의 한 가지 버전은 각 메뉴 아이템의 제품가격, 판매가격, 판매기록으로 유사한 운영을 필요로 한다. 이 작은 입력은 완성된 메뉴 엔지니어링 분석의 발생에 충분하다. 정확한 제품 가격 데이터에서 고용 레시피 소프트웨어를 가진 서비스 운영자들은 사용자의 입력에 의지하는 것보다 오히려 이 데이터를 읽음으로서 MENENG을 형상화 할 수 있다. 시스템(POS)에서 이미 변환 되어진 유사한 판매가격과 판매개수의 데이터는 MENENG 패키지 판매시점관리 과정에 전자적으로 전해진다. 분명히 설립 고용인은 통합된 소프트웨어(레시피와 MENENG)와 인터페이스 특성(MENENG 에서의 POS) 양쪽모두 메뉴 엔지니어링 부분을 다루는 동안의 과정과 데이터 준비의 최소한의 양을 경험할 것이다. 데이터 요구는 선 서비스, 후 서비스, 또는 모조 정보, 프로그램 연습을 할 수 있는 것들로 이행되어진다.
The MENENG Analysis
입력 데이터와 분석 옵션의 선택을 따라 MENENG 패키지는 작업이 시작된다.
The Meneng Model
분석 데이터는 수동, 자동으로(통합된 소프트웨어 모듈로부터),또는 전자적으로(외부 인터페이스 시스템)등의 프로그램의 데이터로 들어가게 될 수 있다. MENENG의 한 가지 버전은 각 메뉴 아이템의 제품가격, 판매가격, 판매기록으로 유사한 운영을 필요로 한다. 이 작은 입력은 완성된 메뉴 엔지니어링 분석의 발생에 충분하다. 정확한 제품 가격 데이터에서 고용 레시피 소프트웨어를 가진 서비스 운영자들은 사용자의 입력에 의지하는 것보다 오히려 이 데이터를 읽음으로서 MENENG을 형상화 할 수 있다. 시스템(POS)에서 이미 변환 되어진 유사한 판매가격과 판매개수의 데이터는 MENENG 패키지 판매시점관리 과정에 전자적으로 전해진다. 분명히 설립 고용인은 통합된 소프트웨어(레시피와 MENENG)와 인터페이스 특성(MENENG 에서의 POS) 양쪽모두 메뉴 엔지니어링 부분을 다루는 동안의 과정과 데이터 준비의 최소한의 양을 경험할 것이다. 데이터 요구는 선 서비스, 후 서비스, 또는 모조 정보, 프로그램 연습을 할 수 있는 것들로 이행되어진다.
The MENENG Analysis
입력 데이터와 분석 옵션의 선택을 따라 MENENG 패키지는 작업이 시작된다.
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