선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 많은 메뉴 분석 방법 중 판매량과 수익성을 분석한 메뉴엔지니어링 방법과 이의 단점을 지적하면서 보완한 즉, 원가와 수익중심으로 분석한 CMA 기법을 이용하여 특1급 A호텔 C 레스토랑의 전체메뉴아이템 55개(음료 제외)를 분석하고자 한다. 각각의 분석에 따른 결과를 비교하여 호텔 레스토랑 메뉴의 분석시 각 기법의 특성을 규명하여 실제 레스토랑 운영에 적합한 메뉴 분석 방법인지를 찾는데 그 목적이 있다.
- 많은 연구자들이 여러가지 척도를 기준으로 메뉴분석 방법을 개발하여 발표하였으나, 각 기법들의 장단점을 고려하여 레스토랑의 운영에 적용을 하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 많은 메뉴 분석 방법 중 판매량과 수익성을 분석한 메뉴엔지니어링 방법과 이의 단점을 지적하면서 보완한 즉, 원가와 수익중심으로 분석한 CMA 기법을 이용하여 특1급 A호텔 C 레스토랑의 전체메뉴아이템 55개(음료 제외)를 분석하고자 한다. 각각의 분석에 따른 결과를 비교하여 호텔 레스토랑 메뉴의 분석시 각 기법의 특성을 규명하여 실제 레스토랑 운영에 적합한 메뉴 분석 방법인지를 찾는데 그 목적이 있다.
- 레스토랑에서 운영되고 있는 메뉴를 효과적으로 분석하기 위하여 다음과 같은 방안을 제안하고자 한다. 첫째, 조사 레스토랑의 메뉴 판매 실적을 각각 두 가지 방법으로 비교 분석·평가하고, 둘째, 그 결과를 바탕으로 메뉴의 가격조절 메뉴의 제거, 메뉴의 위치변경, 새 메뉴의 도입 등의 메뉴 사례를 활용한 후, 셋째, 두 개의 변경된 메뉴를 운영 후, 변경 전후의 판매실적을 정기적으로 비교하여 각 분석 방법의 장·단점을 활용하도록 해야 할 것이다.
- 본 연구는 선호도와 수익성을 중심으로 분석한 Kasavana & Smith의 메뉴분석방법인 메뉴엔지니어링과 이의 문제점을 지적하면서 보완하기 위한 Pavesic의 CMA(Cost Margin Analysis)를 이용하여 프렌치 레스토랑의 55개 메뉴 아이템을 예로 하여 기법별로 분석하여 본 후, 각 기법의 특성, 장단점을 규명해 내는 것을 목적으로 하였다.
제안 방법
- 특1급 호텔 프렌치 레스토랑에서 2005년 12월 1일부터 31일까지 한 달간의 55개 메뉴아이템(전채요리 9개, 수프 4개, 앙뜨레 19개, 샐러드 6개, 디저트 7개, 셋메뉴 10개)을 대상으로 하여 메뉴 분석에 필요한 각 메뉴 아이템의 판매가, 판매수량, 식재료비를 조사하였다. 55개 메뉴아이템을 분석하였고, 카테고리별(전채요리, 수프, 앙뜨레. 샐러드, 디저트, 셋메뉴) 메뉴 아이템을 나누어 메뉴를 분석하였다. 본 연구에서 12월을 선택한 것은 1년 중 12월이 호텔에서 가장 바쁜 시기로 매출이 가장 높은 시기이기 때문이다.
- PFC%와 WCM이 모두 기준보다 높으면 Standard. PFC%는 낮고 WCMe 높으면 Prime, PFC%는 높고, WCMe 낮으면 Problem, PFC%와 WCM 모두 낮으면 Sleeper로 분류하였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 9,851,864원과 평균 식재료비율인 30.0%를 기준으로 분석하였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(Weighted Contribution Margins: WCM)과 식재료비율(Potential Food Cost%: PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 321,392원과 평균 식재료비율인 25.3%를 기준으로 분석하였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공 헌마진인 247, 92원과 평균 식재료비율인 18.6%를 기준으로 분석하였다.
- Pavesich Menu Analysis 기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(Weighted Contribution Margins: WCM)과 식재료비율(Potential Food Cost%: PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 2,401,751 원과 평균 식재료비율인 28.8%를 기준으로 분석하였다. 55개 메뉴를 분석한 결과, 가중공헌이익이 높고, 식재료비율이 낮은 Prime으로 판정된 메뉴는 4개, 가중공헌마진과 식재료비율이 모두 낮은 Sleeper로 판정된 메뉴는 30개, 가중공헌마진과 식재료비율이 모두 높은 Standard로 판정된 메뉴는 6개, 가중공헌마진이 낮고, 식재료비율이 높아 Problem로 판정된 메뉴는 15 개였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재 료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 1,023,924원과 평균 식재료비율인 28.8%를 기준으로 분석하였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공 헌마진인 723,679원과 평균 식재료비율인 16.3%를 기준으로 분석하였다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 1,289,538원과 평균 식재료비율인 19.1%를 기준으로 분석하였다.
- 메뉴별 공헌마진(Contribution Margin :CM)과 메뉴믹스비율 (Menu Mix%:MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진(Average CM)과 MM%의 70% rule을 기준으로 분석하였다. MM%의 70% rulee 「(100%÷메뉴아이템의 개수)X0.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(CM)과 메뉴믹스비율(MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 12,360원과 MM%의 70% rule인 10.00% (100%/7x0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공 헌마진인 247, 92원과 평균 식재료비율인 18.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(CM)과 메뉴믹스비율(MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 12,799원과 MM%의 70% rule인 17.50% (100%/4x0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 1,289,538원과 평균 식재료비율인 19.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(CM)과 메뉴믹스비율(MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 16,262원과 MM%의 70% rule인 11.67% (100%/6x0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공 헌마진인 723,679원과 평균 식재료비율인 16.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(CM)과 메뉴믹스비율(MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 31,429원과 MM%의 70% rule인 3.68% (100%/19x0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesic의 CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재 료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 1,023,924원과 평균 식재료비율인 28.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(CM)과 메뉴믹스비율(MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 52,599원과 MM%의 70% rule인 7.00% (100%/10x0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(WCM)과 식재료비율(PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 9,851,864원과 평균 식재료비율인 30.
- 메뉴엔지니어링기법에 의한 메뉴분석에서의 메뉴별 공헌마진(Contribution Margin: CM)과 메뉴믹스비율(Menu Mix%:MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진인 21,426원과 MM%의 70% rule인 7.78%(100%/9X0.7)을 기준으로 분석하였다. Pavesich CMA기법을 이용한 메뉴분석에서는 메뉴별 가중공헌마진(Weighted Contribution Margins: WCM)과 식재료비율(Potential Food Cost%: PFC%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 가중공헌마진인 321,392원과 평균 식재료비율인 25.
- 본 연구에서 분석대상이 된 55개 메뉴 아이템의 판매가(Selling price), 판매수량(No. Sold), 식재료비(Food cost: FC)를 기본으로 하여 메뉴믹스 비율(Menu Mix%: MM%), 식재료 비율(Food Cost%: FC%), 매출액(Menu Sales), 각 아이템당 공헌마진(Contribution Margin: CM) 등 메뉴분석에 필요한 항목을 산출한 결과는 과 같다.
- 1982년 Kasavana와 Smith에 의해 개발된 메뉴엔지니어링방법(Miller & Pavesic 1996; Drysdale & Aldrich 1996;Scanlon 1999; Na 2004)은 메뉴의 판매비율인 메뉴믹스(menu mix: MM)와 판매가격(menu price)과 원식재료비(raw food cost)의 차이로 정의된 공헌마진(contribution margin:CM)을 고려하여 메뉴를 분석하였다. 선호도를 나타내는 메뉴믹스와 수익성을 나타내는 공헌마진이 분석축이 되어 Star, Puzzle, Plowhorse, Dog의 4개 범주로 메뉴를 분류하였다. 이 방법은 메뉴아이템의 판매가를 높여 공헌이익을 증가시켜 결과적으로 수요와 수익성을 모두 감소시킬 위험성이 지적되었으나(Bayou & Bennett 1992a), 판매단가, 판매수량, 식재료비만 입력하면 레스토랑의 메뉴 분석을 쉽게 얻어낼 수 있는 이점으로 현재까지 가장 빈번하게 사용되는 메뉴분석 방법(Han & Yang 2000a)으로, 엑셀 프로그램을 이용하여 쉽게 분석할 수 있으며, 윈도우에 기반을 둔 메뉴엔지니어링 소프트웨어도 개발되었다(Kasavana 1998),
- Pavesic(1985년)은 Kasavana & Smith 방식의 단점을 제시한 연구로 원가율이 낮은 메뉴아이템은 판매가격도 낮아 수익성이 낮은 메뉴아이템이 되며, 이를 극복하기 위해 판매가격을 높이면 고객의 감소를 초해할 수 있다는 점을 지적하였다(Pavesic 1985a). 이 문제를 해결하는 방안으로 수익성을 평균 식재료 비율로 측정하고 선호도를 가중된 평균 공헌마진(총 공헌마진/메뉴아이템의 개수)을 이용한 분석방법을 제시하였는데, 식재료 비율이 낮으면서 가중된 공헌마진이 높은 아이템이 최고의 아이템들이라고 주장하면서 이 기법을 CMA(Cost Margin Analysis)로 명명하였으며, 각 메뉴 아이템을 Prime, Standard, Sleeper, Problem로 분류하였다(Miller & Pavesic 1996a).
- 잠재적 식재료비율(Potential Food Cost%: PFC%)과 가중공헌마진(Weighted Contribution Margins: WCM)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 식재료비율과 평균 가중공헌마진을 기준으로 분석하였다. PFC%와 WCM이 모두 기준보다 높으면 Standard.
- 특1급 호텔 프렌치 레스토랑에서 2005년 12월 1일부터 31일까지 한 달간의 55개 메뉴아이템(전채요리 9개, 수프 4개, 앙뜨레 19개, 샐러드 6개, 디저트 7개, 셋메뉴 10개)을 대상으로 하여 메뉴 분석에 필요한 각 메뉴 아이템의 판매가, 판매수량, 식재료비를 조사하였다. 55개 메뉴아이템을 분석하였고, 카테고리별(전채요리, 수프, 앙뜨레.
이론/모형
- 메뉴분석은 다음의 2가지 방법을 근거로 MS 2000 Excel Spreadsheet Program을 이용하여 실시하였다.
성능/효과
- 8%를 기준으로 분석하였다. 55개 메뉴를 분석한 결과, 가중공헌이익이 높고, 식재료비율이 낮은 Prime으로 판정된 메뉴는 4개, 가중공헌마진과 식재료비율이 모두 낮은 Sleeper로 판정된 메뉴는 30개, 가중공헌마진과 식재료비율이 모두 높은 Standard로 판정된 메뉴는 6개, 가중공헌마진이 낮고, 식재료비율이 높아 Problem로 판정된 메뉴는 15 개였다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 샐러드 6개 중, Plowhorse는 2개, Dog는 4개로 판정되었고 샐러드별로 분석한 결과는 Puzzlee 4개, Plowhorse는 2개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 6개의 샐러드 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 2개, Standard는 1개, Probleme2개로 판정되었다. 샐러드 아이템 6개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Puzzle-Sleeper로 판정된 메뉴 아이템은 Chef salad와 Organic salad이었고, Plowhorse-Standard로 판정된 메뉴 아이템은 Caesar salad이었다
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 디저트 7개 중, Plowhorse는 1개, Dog는 6개 판정되었고 디저트별로 분석한 결과는 Star는 2개, Puzzlee 2개, Plowhorse는 3개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 7개의 디저트 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 3개, Standard는 1개, Probleme 2개로 판정되었다. 디저트 아이템 7개를 2가지 메뉴 분석 기법으로 비교해 보면, Puzzle-Sleeper로 판정된 메뉴 아이템은 Souffle, Berry gratin이었고, Star-Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 Crepe suzette이었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 셋메뉴 10개 중, Star는 5개, Puzzlee 3개, Plowhorse는 1개, Dog는 1개 판정되었고 셋메뉴별로 분석한 결과는 Star는 2개, Puzzlee 2개, Plowhorse는 4개, Dog는 2개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 Primee 2개, Standard 는 4개, Probleme 4개로 판정되었고, 디저트 별로 분석한 결과는 Primee 2개, Sleeper는 1개, Standard는 3개, Probleme4개로 판정되었다. 셋메뉴 아이템 10개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Plowhorse-Standard로 판정된 메뉴 아이템은 Business lunch와 Special lunch이고, Star-Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 Promotion dinner이었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 앙뜨레 19개 중, Star는 1개, Puzzlee 3개, Plowhorse는 5개, Dog는 10개로 판정되었고 앙뜨레별로 분석한 결과는 Star는 3개, Puzzlee 4개, Plowhorse는 5개, Dog는 7개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 앙뜨레 아이템들이 Primee 2개, Sleeper는 7개, Standard는 1개, Probleme 9개로 판정되었고, 앙뜨레별로 분석한 결과는 순서대로 각각 4개, 5개, 2개, 8개로 판정되었다. 앙뜨레 아이템 19개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Star로, Pavesic 분석방법에서 Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 한우 안심스테이크와 Grilled Lamb chop이었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 샐러드 아이템들이 모두 Dog로 판정되었으나, 샐러드별로 분석한 결과 Star는 4개, Plowhorse는 2개, Dog는 3개가 나왔다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시에는 샐러드 아이템들이 Sleeper가 2개, Problem이 7개로 판정되었으나, 샐러드별로 분석한 결과, Primee 2개, Sleeper는 3개, Standard가 2개, Probleme 2개로 판정되었다. 전채요리 아이템 9개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Star로 판정된 Goose liver(hot)는 Pavesic 분석방법에서는 인기도와 수익성이 저조한 Problem으로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 수프 아이템들이 Plowhorse 3개, Dog 1개로 판정되었으나, 수프별로 분석한 결과 Star, Plowhorse, Puzzle, Dog가 각각 한개씩 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시에는 수프 아이템들이 Prime이 1개, Sleeper가 3개로 판정되었으나, 수프별로 분석한 결과, Primee 1개, Sleeper는 1개, Probleme 2개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 디저트 7개 중, Plowhorse는 1개, Dog는 6개 판정되었고 디저트별로 분석한 결과는 Star는 2개, Puzzlee 2개, Plowhorse는 3개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 7개의 디저트 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 3개, Standard는 1개, Probleme 2개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 샐러드 6개 중, Plowhorse는 2개, Dog는 4개로 판정되었고 샐러드별로 분석한 결과는 Puzzlee 4개, Plowhorse는 2개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 6개의 샐러드 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 2개, Standard는 1개, Probleme2개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 샐러드 아이템들이 모두 Dog로 판정되었으나, 샐러드별로 분석한 결과 Star는 4개, Plowhorse는 2개, Dog는 3개가 나왔다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시에는 샐러드 아이템들이 Sleeper가 2개, Problem이 7개로 판정되었으나, 샐러드별로 분석한 결과, Primee 2개, Sleeper는 3개, Standard가 2개, Probleme 2개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 셋메뉴 10개 중, Star는 5개, Puzzlee 3개, Plowhorse는 1개, Dog는 1개 판정되었고 셋메뉴별로 분석한 결과는 Star는 2개, Puzzlee 2개, Plowhorse는 4개, Dog는 2개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 Primee 2개, Standard 는 4개, Probleme 4개로 판정되었고, 디저트 별로 분석한 결과는 Primee 2개, Sleeper는 1개, Standard는 3개, Probleme4개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 수프 아이템들이 Plowhorse 3개, Dog 1개로 판정되었으나, 수프별로 분석한 결과 Star, Plowhorse, Puzzle, Dog가 각각 한개씩 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시에는 수프 아이템들이 Prime이 1개, Sleeper가 3개로 판정되었으나, 수프별로 분석한 결과, Primee 1개, Sleeper는 1개, Probleme 2개로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 메뉴엔지니어링기법으로 분석시에는 앙뜨레 19개 중, Star는 1개, Puzzlee 3개, Plowhorse는 5개, Dog는 10개로 판정되었고 앙뜨레별로 분석한 결과는 Star는 3개, Puzzlee 4개, Plowhorse는 5개, Dog는 7개로 판정되었다. 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 앙뜨레 아이템들이 Primee 2개, Sleeper는 7개, Standard는 1개, Probleme 9개로 판정되었고, 앙뜨레별로 분석한 결과는 순서대로 각각 4개, 5개, 2개, 8개로 판정되었다.
- 7)을 기준으로 분석하였다. 55개의 메뉴아이템의 분석결과, 차가운 전채요리 5개, 뜨거운 전채요리 4개는 다 Dog 메뉴로 판정되었고, 수프 4개 중 3개는 Plowhorse, 1개는 Dog 메뉴로 판정되었다. 앙뜨레 19개 메뉴는 생선과 해산물 메뉴 8개, 육류메뉴 10개, 채식주의자 메뉴 1개로 나뉘는데, 한우 안심스테이크(Korean beef tenderloin steak)만 스타로 판정되었고, Grilled sea bass, Cod and crab, 와규 안심스테이 크(Wagyu tenderloin steak), 와규 꽃등심스테이크(Wagyu rib eye steak), Grilled lamb chope Plowhorse로 판정되었고, Live lobster, Beef and lobster, Veal chope Puzzle로 판정되었다.
- 메뉴별 공헌마진(Contribution Margin :CM)과 메뉴믹스비율 (Menu Mix%:MM%)의 2가지 항목을 분석 축으로 하여 각각 평균 공헌마진(Average CM)과 MM%의 70% rule을 기준으로 분석하였다. MM%의 70% rulee 「(100%÷메뉴아이템의 개수)X0.7」의 공식에 의해서 산출되었고, CM과 MM% 모두 기준보다 높으면 Star, CMe 높고 MM%는 낮으면 Puzzle, CMe 낮고 MM%는 높으면 Plowhorse, CM과 MM% 모두 낮으면 Dog로 분류하였다.
- 수프 4개는 판매가가 낮아 인기가 많아도 Kasavana & Smith의 분석방법에서는 Plowhorse가 되었다. 각각 2가지 분석방법의 판정결과를 비교해 보면, Onion soupe Plowhorse-Prime,Crab soup과 Mushroom soupe Plowhorse-Sleeper, Beefsoupe Dog-Sleeper로 되었다. 이런 결과의 차이는 수익성에서는 Kasavana & Smith의 분석방법은 평균마진 38,434원을 기준으로 하였고, Pavesich 분석방법에서는 28.
- 샐러드 6개는 전자의 분석결과 Plowhorse 2개, Dog 4개로 판정되었으나, 후자의 분석결과는 모두 Sleeper로 판정되었다. 디저트 7개 아이템은 Assorted fruit만 Plowhorse이고 나머지 6개는 Dog인데, 후자의 분석결과는 모두 Sleeper로 판정되었다. 셋메뉴 10개에서 Plowhorse 1개(비즈니스 런치)는 Standard로, 5개의 Star 메뉴아이템은 Standard 3개, Prime 2개로 판정되었고, Puzzle 3개는 모두 Problem로, Dog 1개(아이들용 선데이 브런치)는 Problem로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 7개의 디저트 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 3개, Standard는 1개, Probleme 2개로 판정되었다. 디저트 아이템 7개를 2가지 메뉴 분석 기법으로 비교해 보면, Puzzle-Sleeper로 판정된 메뉴 아이템은 Souffle, Berry gratin이었고, Star-Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 Crepe suzette이었다.
- 아이들 용 선데이브런치는 Dog로 판정되었다. 메뉴엔지니어링의 기법으로 55개 메뉴를 분석한 결과, 앙뜨레와 셋메뉴에서는 스타가 많이 나왔으나, 전채요리, 수프, 샐러드, 디저트의 경우 선호도가 높더라도 판매가가 앙뜨레와 셋메뉴에 비해 비교적 낮아 개당마진이 평균 마진인 38,434원 보다 낮았다. 따라서 이런 메뉴아이템들은 수익성이 저조하여 Plowhorse가 되는 현상을 보였다.
- 분석결과, 같은 메뉴가 메뉴분석 기법에 따라 판정결과에는 중복이 되는 메뉴 아이템도 있었고, 차이가 나는 메뉴 아이템도 있었다. 이런 차이는 분석방법의 분석축 및 판정 기준의 설정 차이에 기인한 것이었다.
- 19개 앙뜨레 중 한우 Tenderloin steak만 Star-Prime으로 판정되었다. 샐러드 6개는 전자의 분석결과 Plowhorse 2개, Dog 4개로 판정되었으나, 후자의 분석결과는 모두 Sleeper로 판정되었다. 디저트 7개 아이템은 Assorted fruit만 Plowhorse이고 나머지 6개는 Dog인데, 후자의 분석결과는 모두 Sleeper로 판정되었다.
- 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 6개의 샐러드 아이템들은 모두 Sleeper가 되었는데, 샐러드별로 분석한 결과는 Primee 1개, Sleeper는 2개, Standard는 1개, Probleme2개로 판정되었다. 샐러드 아이템 6개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Puzzle-Sleeper로 판정된 메뉴 아이템은 Chef salad와 Organic salad이었고, Plowhorse-Standard로 판정된 메뉴 아이템은 Caesar salad이었다
- 디저트 7개 중 과일메뉴만 Plowhorse로 판정되었고, 나머지 6개는 Dog로 판정되었다. 셋메뉴 10개 중에서 스페셜런치, 프로모션 런치, 스페셜디너, 프로모션 디너, 선데이 브런치는 Star로 판정되었고, 비즈니스 런치는 Plowhorse로, 비즈니스디너, A- Lunch, A-Dinner는 Puzzle로 판정되었다. 아이들 용 선데이브런치는 Dog로 판정되었다.
- 디저트 7개 아이템은 Assorted fruit만 Plowhorse이고 나머지 6개는 Dog인데, 후자의 분석결과는 모두 Sleeper로 판정되었다. 셋메뉴 10개에서 Plowhorse 1개(비즈니스 런치)는 Standard로, 5개의 Star 메뉴아이템은 Standard 3개, Prime 2개로 판정되었고, Puzzle 3개는 모두 Problem로, Dog 1개(아이들용 선데이 브런치)는 Problem로 판정되었다. 이런 차이를 보이는 것은 주력 메뉴를 선정하는 과정에서 고객의 기호와 영업장의 전략이 매치된 경우로, 주 요리의 경우에도 낮은 원가와 높은 판매가격을 결정하더라도 고객은 입맛에 맞는 메뉴를 주문함으로써 (예, 쇠고기 안심스테이크, 쇠고기 등심스테이크, 쇠고기 꽃등심 스테이크) 인기 있는 메뉴와 비인기 있는 메뉴로 구분될 것이다.
- 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 Primee 2개, Standard 는 4개, Probleme 4개로 판정되었고, 디저트 별로 분석한 결과는 Primee 2개, Sleeper는 1개, Standard는 3개, Probleme4개로 판정되었다. 셋메뉴 아이템 10개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Plowhorse-Standard로 판정된 메뉴 아이템은 Business lunch와 Special lunch이고, Star-Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 Promotion dinner이었다.
- 수프 아이템 4개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Plowhorse로 판정된 Onion soupe Pavesic 분석방법에서는 인기도 많고 수익성도 높은 Prime으로 판정되었다.
- 앙뜨레 19개 메뉴아이템을 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Plowhorse로 판정된 5개의 메뉴아이템은 Pavesic 분석방법에서는 Sleeper 2개, Problem, Standard, Prime 각각 1개로 판정되었다. 앙뜨레 10개가 전자의 분석결과는 Dog로 판정되었는데, 후자의 분석방법은 그 중 7개는 Problem으로, 3개는 Sleeper로 판정되었다. 앙뜨레 3개는 전자의 분석결과 Puzzle로 판정되었는데, 후자의 분석결과는 Problem 1개, Sleeper 2개로 판정되었다.
- 55개의 메뉴아이템의 분석결과, 차가운 전채요리 5개, 뜨거운 전채요리 4개는 다 Dog 메뉴로 판정되었고, 수프 4개 중 3개는 Plowhorse, 1개는 Dog 메뉴로 판정되었다. 앙뜨레 19개 메뉴는 생선과 해산물 메뉴 8개, 육류메뉴 10개, 채식주의자 메뉴 1개로 나뉘는데, 한우 안심스테이크(Korean beef tenderloin steak)만 스타로 판정되었고, Grilled sea bass, Cod and crab, 와규 안심스테이 크(Wagyu tenderloin steak), 와규 꽃등심스테이크(Wagyu rib eye steak), Grilled lamb chope Plowhorse로 판정되었고, Live lobster, Beef and lobster, Veal chope Puzzle로 판정되었다. 샐러드 6개 중 Green salad, Caesar salad는 Plowhorse로 판정되었고, 나머지 4개는 Dog로 판정되었다.
- 앙뜨레 19개 메뉴아이템을 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Plowhorse로 판정된 5개의 메뉴아이템은 Pavesic 분석방법에서는 Sleeper 2개, Problem, Standard, Prime 각각 1개로 판정되었다. 앙뜨레 10개가 전자의 분석결과는 Dog로 판정되었는데, 후자의 분석방법은 그 중 7개는 Problem으로, 3개는 Sleeper로 판정되었다.
- 전채요리 9개에서 Smoked salmon, Salmon tartar, Octopus, Duck liver, Ravioli, Risotto는 Sleeper로 판정되었고, 수프 4개에서는 Onion soupe Prime으로 Crab soup, Mushroom soup, Beef soupe Sleeper로 판정되었다. 앙뜨레 19개 중에서는 와규 꽃등심스테이크(Wagyu rib eye steak), 한우 안심스테이크(Korean beef tenderloin steak)가 Prime으로 판정되었고, 7개 앙뜨레가 Sleeper로, 와규 안심스테이크(Wagyu tenderloin steak)는 Standard로, 9개 메뉴는 Problem으로 판정되었다. 샐러드 6개, 디저트 7개는 모두 Sleeper로 판정되어, 모두 수익성은 있으나, 인기도에서 저조하였다.
- 55개 메뉴아이템을 CMA기법으로 분석시 앙뜨레 아이템들이 Primee 2개, Sleeper는 7개, Standard는 1개, Probleme 9개로 판정되었고, 앙뜨레별로 분석한 결과는 순서대로 각각 4개, 5개, 2개, 8개로 판정되었다. 앙뜨레 아이템 19개를 2가지 메뉴분석 기법으로 비교해 보면, Kasavana & Smith의 분석방법에서 Star로, Pavesic 분석방법에서 Prime으로 판정된 메뉴 아이템은 한우 안심스테이크와 Grilled Lamb chop이었다. Plowhorse-Standard로 판정된 메뉴 아이템은 Cod & Crab이고, Puzzle-Sleeper로 판정된 메뉴 아이템은 Mixed grill, Beef and lobster, Veal chop이었다.
- 이상의 결과를 종합해 볼 때, 인기도 변수에서는 판매량 또는 판매비율을 채택한 Kasavana와 Smith의 기법과 인기도 변수로 가중공헌마진(WCM)을 채택한 Pavesic의 기법의 결과는 큰 차이가 없었으나, 수익성 변수에서 공헌마진을 기준으로 한 Kasavana와 Smith의 기법과 잠재적 식재료비율(PFC%)을 기준으로 판정한 Pavesic의 기법의 결과에서는 큰 차이가 나타났다. 특히 판매가가 앙뜨레, 셋메뉴보다 상대적으로 낮은 전채요리, 스프, 샐러드, 디저트의 수익성의 결과에서는 차이가 뚜렷하게 나타났다.
- 전채요리 9개에서 Smoked salmon, Salmon tartar, Octopus, Duck liver, Ravioli, Risotto는 Sleeper로 판정되었고, 수프 4개에서는 Onion soupe Prime으로 Crab soup, Mushroom soup, Beef soupe Sleeper로 판정되었다. 앙뜨레 19개 중에서는 와규 꽃등심스테이크(Wagyu rib eye steak), 한우 안심스테이크(Korean beef tenderloin steak)가 Prime으로 판정되었고, 7개 앙뜨레가 Sleeper로, 와규 안심스테이크(Wagyu tenderloin steak)는 Standard로, 9개 메뉴는 Problem으로 판정되었다.
- 이상의 결과를 종합해 볼 때, 인기도 변수에서는 판매량 또는 판매비율을 채택한 Kasavana와 Smith의 기법과 인기도 변수로 가중공헌마진(WCM)을 채택한 Pavesic의 기법의 결과는 큰 차이가 없었으나, 수익성 변수에서 공헌마진을 기준으로 한 Kasavana와 Smith의 기법과 잠재적 식재료비율(PFC%)을 기준으로 판정한 Pavesic의 기법의 결과에서는 큰 차이가 나타났다. 특히 판매가가 앙뜨레, 셋메뉴보다 상대적으로 낮은 전채요리, 스프, 샐러드, 디저트의 수익성의 결과에서는 차이가 뚜렷하게 나타났다.
후속연구
- 즉 레스토랑의 입장고객을 늘려 이익을 추구하고자 할 경우에는 Kasavana & Smith의 메뉴엔지니어링기법을 선택하고, 레스토랑의 식재료 비율을 낮춰 이익을 추구하고자 할 경우에는 Pavesic의 CMA기법을 선택하는 것이 바람직하다. 따라서 레스토랑의 메뉴 분석 기법을 선정할 때, 두 가지 방법을 동시에 사용하여 메뉴를 종합적으로 해석하여 메뉴 전략을 세운다면 의사결정의 도구로서 유용하게 사용되고, 고객과 운영자의 양측을 모두 고려한 합리적인 메뉴운영이 가능할 것이다.
- 이 연구 논문의 한계는 한번 작성된 연간 메뉴는 교체시기가 년 단위로 운영되기 때문에 계절 요인에 의해 가격변동 폭이 높은 식자재는 원가 변동 반영이 미흡하며, 영업의 성수기와 비수기, 주 이용 고객층 차이에 따른 선호도를 메뉴에 반영하기 위해서는 1년에 3~4회의 새로운 메뉴의 작성이 필요하지만, 새로운 메뉴판 작성에 따른 높은 추가 비용으로 메뉴가 시장상황에 맞게 적용되는 것을 제한 받고 있는 점이라고 할 수 있다.
- 레스토랑에서 운영되고 있는 메뉴를 효과적으로 분석하기 위하여 다음과 같은 방안을 제안하고자 한다. 첫째, 조사 레스토랑의 메뉴 판매 실적을 각각 두 가지 방법으로 비교 분석·평가하고, 둘째, 그 결과를 바탕으로 메뉴의 가격조절 메뉴의 제거, 메뉴의 위치변경, 새 메뉴의 도입 등의 메뉴 사례를 활용한 후, 셋째, 두 개의 변경된 메뉴를 운영 후, 변경 전후의 판매실적을 정기적으로 비교하여 각 분석 방법의 장·단점을 활용하도록 해야 할 것이다. 또한, 메뉴 분석주기를 1개월 또는 계절별로 시행하는 것이 바람직한데, 계절별로 특선메뉴를 제작하여 고객에게 판매하고 매출액 증진에 사용되기 때문이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.