Restaurant Tips analytics with Google Sheets

สวัสดีครับ บทความนี้จะมาอธิบายและนำเสนอข้อมูลด้วย chart เกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าที่เข้ามารับประทานอาหารแห่งหนึ่ง โดยข้อมูลแต่ละแถวจะเป็นข้อมูลของกลุ่มลูกค้าที่เข้ามารับประทานอาหารร่วมกันแต่ละโต๊ะอาหาร

• sex เพศของผู้จ่ายค่าบิลนั้น
• smoker กลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มที่มารับประทานอาหารด้วยกันมีคนสูบบุหรี่หรือไม่ (Yes ใช่ , No ไม่ใช่)
• day วันในสัปดาห์ (Thur พฤหัส , Fri ศุกร์ , Sat เสาร์ , Sun อาทิตย์)
• time เวลา (Lunch กลางวัน , Dinner เย็น)
• size จำนวนลูกค้าของแต่ละกลุ่มที่มาด้วยกัน
• total_bill ยอดบิลทั้งหมดของแต่ละกลุ่ม
• tip ยอดทิปที่ลูกค้าให้

ส่วนคอลัมภ์สุดท้ายเป็นคอลัมภ์ที่เพิ่มมาเอง คือ tip_percentage เป็นอัตราส่วนของทิปเทียบกับยอดบิล

โดยผมจะแปะ result จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย google sheet ดังนี้

Restaurant tips analytics with google sheet

โดยที่ Sheet ที่ 1 จะเป็น tips data คือข้อมูลดิบไฟล์ csv ส่วน Sheet ที่เหลือจะเป็น ไม่ว่าจะเป็นการสำรวจข้อมูลด้วยการสร้างการ chart เพื่อดูรูปแบบการแจกแจงของข้อมูลบางคอลัมภ์ การดูความสัมพันธ์ของตัวเลขสองตัวแปร หรือ การทำ Descriptive analysis โดยการใช้ฟังก์ชัน หรือใช้ pivot table เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแล้วสร้าง chart นำเสนอข้อมูลครับ โดยข้อมูลดิบ tips data อ้างอิงจากเว็บไซต์ ดังต่อไปนี้

https://www.kaggle.com/datasets/grandmaster07/restaurant-tips-dataset-analysis

เราจะอธิบายข้อมูลที่ได้จากการใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล 3 ส่วนหลักๆ กันนะครับ ได้แก่

1. ภาพรวมของพฤติกรรมการให้ทิป (Descriptive Overview)
2. การวิเคราะห์ตามบริบทด้านเวลาและวัน (Time & Day Analysis)
3. การวิเคราะห์ตามลักษณะของกลุ่มลูกค้า (Customer Characteristics Analysis)

เรามาเริ่มกันต้นกันนะครับ โดยจะเริ่มจาก Import data -> Descriptive analysis -> Conclusion

Import data

ก่อนอื่นเปิด google sheet จะได้ไฟล์เปล่าๆ มาจากนั้นจะทำการ import data ดังนั้นโดยการคลิกที่ File -> import -> แล้วเลือกไฟล์ tip.csv

จากนั้นจะมี data ปรากฏขึ้นมาบนตาราง

Rename range

ขั้นตอนต่อไป จะทำการเปลี่ยนชื่อ range ทุกคอลัมภ์อย่างเช่น ข้อมูลคอลัมภ์ total_bill อยู่ใน range F2:F245 ตั้งชื่อเป็น total_bill เวลาที่ใช้ฟังก์ชันต่างๆก็จะใส่ input ง่ายขึ้นเช่น หาค่าเฉลี่ยของยอดบิล แทนที่จะเขียนสูตรเป็น average(F2:F245) ก็เปลี่ยนเป็น average(total_bill) ก็จะอ่านสูตรง่ายขึ้น

Explore data and descriptive analysis

Descriptive Overview

1.1. ความสัมพันธ์หลัก: ความสัมพันธ์ระหว่างยอดบิลรวมกับจำนวนทิปที่ให้มีความเข้มข้นในระดับใด และเป็นไปในทิศทางใด?

จากกราฟที่ 1.1 ช่วงยอดบิลที่ต่ำๆ (น้อยกว่า 20 $) ข้อมูลจะค่อนข้างกระจุกตัวกัน การให้ทิปของลูกค้าส่วนมากก็จะน้อย (ไม่เกิน 4$ ) แต่เมื่อยอดบิลมากขึ้น ข้อมูลก็จะเริ่มกระจายตัวออกนั่นคือ มีทั้งลูกค้าที่จ่ายค่าบิลบางคนที่ให้ทิปน้อยและบางคนให้ทิปมาก

แต่ถ้าดูโดยภาพรวมแล้วความสัมพันธ์ของยอดบิลกับจำนวนทิปนั้นไปทางเดียวกันคือถ้ากลุ่มลูกค้ากลุ่มไหนจ่ายยอดบิลเยอะ คนที่ออกค่าบิลนั้นก็จะแนวโน้มให้ทิปมากกว่าคนที่จ่ายบิลน้อยกว่า

1.2. การแจกแจงทิป: การแจกแจงของจำนวนเงินทิปที่ลูกค้าให้เป็นอย่างไร? (เช่น ทิปส่วนใหญ่อยู่ในช่วงไหน?)

ลูกค้าที่เป็นคนจ่ายค่าบิลนั้น ส่วนมากจะให้ทิปอยู่ที่ช่วงราวๆ ไม่เกิน 4$ และมีลูกค้าส่วนน้อยมากๆ ที่ให้ทิปเกิน 6$ (มากสุดประมาณ 10$) ซึ่งเป็นจำนวนทิปที่มากกว่าของลูกค้าคนส่วนมากเป็นพิเศษ

1.3. การแจกแจงบิล: การแจกแจงของยอดบิลรวมของลูกค้าเป็นอย่างไร?

ส่วนมากยอดบิลของกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มจะไม่ได้สูงนัก ราวๆ ช่วง 10$ – 25$ มีบางกลุ่มลูกค้าที่ต้องจ่ายค่ายอดบิลน้อยกว่าช่วงดังกล่าว แต่มีบางกลุ่มซึ่งเป็นส่วนน้อยมากที่จ่ายด้วยยอดบิลที่สูงกว่าของของกลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่เป็นพิเศษ (ตั้งแต่ ช่วง 35$ ขึ้นไป)

1.4. อัตราส่วนทิป: อัตราส่วนเฉลี่ยของการให้ทิปเทียบกับยอดบิลรวม (Tip Percentage) อยู่ที่ประมาณเท่าไหร่?

อัตราส่วนของการให้ทิปเทียบกับยอดบิลรวม (ก่อนให้ทิป) อยู่ที่ 15.15% แสดงว่าร้านอาหารแห่งนี้สามารถให้บริการลูกค้าโดยรวมได้อย่างน่าพอใจสำหรับลูกค้า ถ้าพนักงานร้านอาหารนี้ยกระดับการบริการได้ดีขึ้นอีกทางร้านก็จะมีโอกาสได้รับสัดส่วนของทิปมากขึ้น หรือลูกค้าเก่าก็อาจจะชวนลูกค้าใหม่ให้รู้จักและมารับประทานอาหารร้านแห่งนี้ ทางร้านก็จะมีฐานลูกค้าเพิ่มและสามารถสร้างรายได้ทั้งจากยอดบิลและทิปเพิ่มขึ้นได้นั่นเอง

*********************************************************************

สรุป Business insight ข้อ 1

• ยอดบิล มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ ยอดทิป
• กลุ่มลูกค้าส่วนมากไม่ได้ถึงกับสั่งเมนูที่ราคาแพงมากหรือไม่ได้สั่งหลายเมนูมาก ยอดบิลจึงไม่สูงมากนัก
• มีเพียงบางกลุ่มซึ่งเป็นส่วนน้อยมากๆ ที่สั่งเมนูแพงหรือหลากหลาย ยอดบิลจึงสูง และมีแนวโน้มให้ทิปสูงกว่ากลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่
• อัตราส่วนเฉลี่ยของทิปเทียบยอดบิลก่อนทิป 15.15% ถือเป็นเลขที่น่าพอใจแสดงได้ถึงว่าร้านนี้มีมาตรฐานการบริการลูกค้า

Time & Day Analysis

2.1. ทิปตามวัน: วันในสัปดาห์ใดที่มี จำนวนทิปเฉลี่ยสูงที่สุดและวันใดต่ำที่สุด?

จากกราฟที่ 2.1 กล่าวได้ว่า วันอาทิตย์จะเป็นวันที่ได้รับทิปเฉลี่ยมากที่สุด ส่วนวันพฤหัสและศุกร์นั้นได้ทิปเฉลี่ยกันแบบสูสี คือได้รับทิปเฉลี่ยน้อยกว่าวันหยุด โดยจะเป็นวันศุกร์ที่ได้รับทิปน้อยที่สุด

แสดงว่าวันหยุดน่าจะเป็นวันที่ลูกค้าหลักของร้านมีเวลามารับประทานอาหารมากกว่าวันธรรมดาที่เป็นวันทำงาน จึงน่าจะมีลูกค้าจำนวนมากเข้ามาร้านอาหารแห่งนี้มากกว่าวันธรรมดา ทางร้านควรให้ความสำคัญกับการวางแผนหลายๆอย่างเกี่ยวกับไม่ว่าจะทั้งการจัดการภายในหรือจัดตารางพนักงานเพื่อยกระดับการบริการลูกค้าในวันหยุดมากเป็นพิเศษเพื่อรักษาความพอใจของลูกค้าและไม่เสียโอกาสในการเพิ่มกำไรให้ทางร้านในวันหยุด

2.2. บิลตามวัน: วันในสัปดาห์ใดที่มียอดบิลรวมเฉลี่ย สูงที่สุด?

จากกราฟที่ 2.1 จะเห็นได้ว่าวันหยุดทั้งเสาร์อาทิตย์นั้นได้รับยอดบิลเฉลี่ยสูงกว่า 20$ โดยจะเป็นวันอาทิตย์ที่ทำยอดบิลเฉลี่ยมากที่สุด ส่วนวันธรรมดาอย่างวันพฤหัสบดีและวันศุกร์นั้น ทำยอดบิลเฉลี่ยได้เพียงประมาณ 17$ โดยวันศุกร์ทำยอดบิลเฉลี่ยได้น้อยที่สุด

***

กราฟต่อไปนี้ สำหรับอธิบาย ข้อ 2.3 และ 2.4

2.3. ทิปตามมื้ออาหาร: โดยเฉลี่ยแล้วเพศใดที่ให้จำนวนทิปมากกว่ากัน?

อธิบายตามกราฟที่ 2.2 โดยเฉลี่ยแล้วทั้งสองช่วงเวลานั้นทางร้านได้รับทิปเฉลี่ยจากลูกค้าเท่ากันคือมื้อละ 3$

2.4. อัตราส่วนทิปตามมื้ออาหาร: ช่วงเวลา (มื้อกลางวัน/มื้อเย็น) ใดที่มีอัตราส่วนทิปเฉลี่ยเทียบกับยอดบิลสูงกว่ากัน?

พิจารณากราฟที่ 2.2 อัตราส่วนทิปตามมื้ออาหารเทียบกับยอดบิลแต่ละกลุ่มลูกค้าโดยเฉลี่ย นั้นของมื้อกลางวันจะมากกว่าของมื้อเย็นเล็กน้อย เท่ากับ 16.41%-15.95% = 0.46% แทบจะพอๆกัน

หมายความว่า ถ้าพิจารณาที่ยอดบิลเท่ากันทั้งมื้อกลางวันและมื้อเย็น มื้อกลางวันจะได้รับทิปเฉลี่ยจากลูกค้ามากกว่าของมื้อเย็นเล็กน้อย

2.5. จำนวนบิล: วันใดในสัปดาห์ที่มีจำนวนธุรกรรม (บิล) มากที่สุด?

จากกราฟที่ 2.3 วันเสาร์เป็นวันที่มีจำนวนการเช็คบิลจากลูกค้ามากที่สุดที่สัดส่วน 35.66% รองลงมาเป็นวันอาทิตย์สัดส่วนอยู่ที่ 31.1%

และจากกราฟที่ 2.4 ถ้านับจำนวนบิลแยกย่อยตามช่วงเวลาเพิ่มอีกหนึ่งตัวแปรจะเห็นได้ชัดว่าร้านแห่งนี้ในหยุดเสาร์อาทิตย์นั้น เปิดบริการเพียงช่วงเย็นเท่านั้น และมีคนมาร้านช่วงเย็นของสองร้านดังกล่าวจำนวนมาก ส่วนวันพฤหัสและศุกร์จะเห็นว่ามีจำนวนบิลทั้งช่วงกลางวันและเย็น โดยช่วงเย็นนั้นคนน่าจะมาที่ร้านน้อยมากๆ เพราะจำนวนบิลของวันพฤหัสและศุกร์น้อย

*********************************************************************

สรุป Business insight ข้อ 2

• ลูกค้าส่วนมากมาที่ร้านอาหารวันเสาร์หรืออาทิตย์ ซึ่งตรงกับวันหยุดงานของหลายๆ คน
• คาดว่าร้านอาหารแห่งนี้เปิดทั้งสองช่วงเวลาในวันพฤหัสและศุกร์ ส่วนวันหยุดสองวันนั้น เปิดเพียงช่วงเย็นช่วงเดียว
• เมื่อมีลูกค้าจำนวนมากมาที่ร้านอาหารวันหยุดช่วงเวลาเย็นดังกล่าว ร้านจึงสามารถสร้างรายได้ไม่ว่าจากยอดบิลหรือทิปสูงกว่าทั้งวัน พฤหัสและศุกร์อย่างมาก
• ช่วงกลางวันและเย็นได้รับจำนวนทิปเฉลี่ยพอๆกัน

Customer Characteristics Analysis

กราฟสำหรับอธิบายข้อมูลข้อที่ 3.1 และ 3.2

3.1. ทิปตามเพศ: โดยเฉลี่ยแล้วเพศใดที่ให้จำนวนทิปมากกว่ากัน?

โดยเฉลี่ยแล้วเพศชายให้ทิปเฉลี่ยมากกว่าเพศหญิง

3.2. อัตราส่วนทิปตามเพศ: เมื่อเทียบกับยอดบิลแล้ว เพศใดที่ให้อัตราส่วนทิปเฉลี่ยสูงกว่ากัน?

เพศหญิงจะมีอัตราส่วนเฉลี่ยการให้ทิปเทียบกับยอดบิลสูงกว่าของเพศชาย หมายความว่าถ้าในกรณีที่ยอดบิลเฉลี่ยของคนที่จ่ายเงินจากเพศชายและเพศหญิงเท่ากันแล้ว เพศหญิงจะให้ทิปมากกว่าของเพศชายเล็กน้อย

3.3. พฤติกรรมสูบบุหรี่: กลุ่มลูกค้าที่มีคนสูบบุหรี่ในกลุ่ม เทียบกับกลุ่มที่ไม่มี มีความแตกต่างกันในด้านจำนวนทิปเฉลี่ย หรือไม่?

จากกราฟที่ 3.2 จะเห็นได้ว่าไม่ค่อยมีความแตกต่างของการให้ทิประหว่างกลุ่มที่มีคนสูบบุหรี่กับกลุ่มที่ไม่มีการสูบบุหรี่ ดังนั้นการสูบบุหรี่จึงไม่น่าส่งผลกับการให้ทิป

3.4. ผลกระทบของขนาดกลุ่ม: ขนาดของกลุ่มลูกค้าที่มาใช้บริการมีผลกับ ยอดบิลและจำนวนทิปที่ให้หรือไม่ อย่างไร

หมายเหตุ : buble สีเหลือง คือขนาดของกลุ่มลูกค้า ช่วง 1 – 3 ตนต่อกลุ่ม และ bubble สีเขียวคือขนาดของกลุ่มลูกค้า ช่วง 4- 6 คนต่อกลุ่ม

จากกราฟที่ 3.3 ถ้าดูจากภาพรวมจะเห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างขนาดของกลุ่มลูกค้ากับยอดบิลและยอดทิปที่ให้มีความสัมพันธ์ในทิศเดียวกัน คือ

ในส่วนของยอดบิล ถ้ามากันไม่มากคือไม่เกิน 3 คน ยอดบิลส่วนมากจะกระจุกตัวอยู่ในช่วงราวๆ ไม่เกิน 20$ ซึ่งน้อยกว่ายอดบิลของกลุ่มที่มาร้านด้วยกันหลายๆคน โดยส่วนมากกลุ่มที่มากันมากหน่อยจะมียอดบิลมากกว่า 20$

ในส่วนของยอดทิปนั้นกลุ่มที่มาที่ร้านไม่เกิน 3 คน จะให้ยอดทิปส่วนมากอยู่ในช่วงไม่เกิน 4$ ส่วนกลุ่มใหญ่ที่มาด้วยกันตั้งแต่ 4 คนขึ้นไปนั้นจะมียอดทิปที่ค่อนข้างหลากหลายกว่าที่มีทั้งยอดทิปที่ต่ำประมาณ 2$ จนถึงเกือบๆ 10$

สรุป Business insight ข้อ 3

• จำนวนทิปเฉลี่ยทางร้านได้จาก : ชาย > หญิง แต่ อัตราส่วนเฉลี่ยของทิปเทียบยอดบิล : หญิง > ชาย นั่นคือจริงๆแล้ว เพศที่จ่ายเงินที่เป็นหญิงให้ทิปมากกว่ากลุ่มที่ลูกค้าเพศชายจ่ายค่าบิล ในกรณีที่บิลเท่ากัน
• กลุ่มของลูกค้าที่มาร้านถ้าเป็นกลุ่มเล็กๆมากันไม่เกิน 3 คนจะมีแนวโน้มทั้งยอดบิลและให้ทิปน้อยกว่าการให้ทิปของกลุ่มใหญ่ที่มากันตั้งแต่ 4 คนขึ้นไป

Conclusion and recommendations

ทางร้านได้รับอัตราส่วนของยอดทิปรวมเทียบกับยอดบิลรวมทั้งหมด(ยอดบิลก่อนรวมเข้ากับทิป) ที่ 15.15% ซึ่งถือเป็นตัวเลขบ่งบอกได้ว่าทางร้านมีมาตรฐานที่ดีในการบริการลูกค้า โดยยอดทิปกับยอดบิลนั้นมีความสัมพันธ์กันเชิงบวก คือ กลุ่มลูกค้าที่ต้องจ่ายยอดบิลสูง อาจจะเพราะสั่งหลายเมนูหรือจากการมาด้วยกันหลายๆคนนั้น (กลุ่ม 4-6 คน) มีแนวโน้มโดยรวมที่จะให้ทิปมากกว่ากลุ่มลูกค้าอีกหลายกลุ่มที่มาด้วยกันไม่มาก(ไม่เกิน 3 คน)ซึ่งยอดบิลของกลุมไม่เกิน 3 คน ส่วนมากจะไม่สูง(ไม่เกิน 20$) และจะมีกลุ่มลูกค้าส่วนน้อยที่ทำยอดบิลและยอดทิปสูง ดังนั้นกลุ่มลูกค้าส่วนน้อยเหล่านี้มีส่วนสำคัญในการทำรายได้หลักให้กับทางร้านมากกว่ากลุ่มอื่นโดยส่วนใหญ่ โดยรายได้รวมนั้นส่วนมากมาจากช่วงวันหยุดเสาร์และอาทิตย์ที่มีลูกค้าจำนวนมากมาที่ร้านดังนั้น ถ้าสามารถยกระดับการบริการที่ดีขึ้นกว่านี้ได้โดยเฉพาะวันหยุดเสาร์และอาทิตย์ด้วยการจัดตารางพนักงานให้พร้อมเสมอหรือเตรียมวัตถุดิบให้มากพอ จะทำให้พนักงานทำงานกันอย่างไม่ติดขัด ลูกค้าจะได้ไม่ต้องรอนาน และสามารถรักษาฐานลูกค้าหลักโดยเฉพาะกลุ่มลูกค้าที่ร่ำรวยที่จ่ายค่าบิลสูงและให้ทิปสูง หรือทำให้มีลูกค้าใหม่เข้ามาเพิ่ม อนาคตก็อาจจะสร้างรายได้จากยอดบิลและยอดทิปมากกว่านี้ได้ และในวันหยุดเสาร์อาทิตย์ทางร้านควรเปิดบริการเพิ่มขึ้นอีกช่วงคือ ช่วงกลางวัน (จากเดิมคาดว่าเปิดเฉพาะช่วงเย็นเนื่องจากไม่มีจำนวนยอดบิลเลย) เนื่องจากเป็นวันหยุดของคนส่วนใหญ่อยู่แล้ว เพื่อที่จะไม่พลาดโอกาสสร้างรายได้รวมเพิ่มได้อีกช่วงเวลา