Previsión
Prever la afluencia en vez de adivinarla
Tu histórico de ventas, la estacionalidad y el calendario local generan una previsión por servicio, lista para el cuadrante.
Lo que cuesta ir «a ojo»
Exceso de plantilla el martes
Dos personas de más en un servicio flojo cuestan mucho más de lo que parece al mes.
Falta de plantilla el sábado
El servicio se degrada, suben los tiempos de espera y detrás llegan las reseñas.
Mise en place descuadrada
Demasiada preparación un día flojo es merma; poca un día fuerte es rotura.
Cómo funciona
Histórico depurado
Los servicios atípicos (privados, cierres) quedan fuera del modelo.
Previsión por franja
Comensales e ingresos esperados por servicio, no solo por día.
Usada en el cuadrante
La previsión dimensiona directamente equipo y preparación.
KlyraOS en la práctica


Resultados
- Previsión
- por servicio
- Exceso de plantilla
- reducido
- Mise en place
- calibrada
Preguntas frecuentes
¿Cuánto histórico hace falta?
Entre ocho y doce semanas ya dan una previsión utilizable; la precisión mejora con más datos.
¿Tiene en cuenta eventos locales?
Sí, mediante días marcados: festivos, cierres y eventos del barrio se tratan como excepciones.
¿Hace falta TPV conectado?
Es lo ideal, pero para empezar bastan ventas importadas o introducidas a mano.
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