SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.57▼ 3.4 %−2 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.127▼ 14.7 %was 152
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.1▲ 2.1 %was 1
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.61▼ 19.4 %was 76with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.28▲ 12.5 %was 25after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.5 535▲ 2.9 %was 5 381after signing in
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.29.0 %▲ 0.1 ppdashed line — was 28.9 %after signing in
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.2.80 %▼ 0.2 pp
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.4.3▼ 8.7 %was 4.7after signing in
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.3.9 %▲ 1.8 pp
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
−2subscribers in the period
−1 biggest loss · 24 Oct 2026
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
709 891views in the period▼ 6.6 %
Average post reach — 5 535 views (posts older than two days).
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
The citation index has not been calculated yet: it will appear after the nightly calculation once other channels mention the channel.
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
MonTueWedThuFriSatSun
036912151821
Best time:09:0018:00hours when posts get the highest average reach
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
100 posts
Reposts99 %6 168
Video2121 %7 513
Photos3838 %5 699
Links1212 %5 239
Text2020 %7 626
On the right — average reach of one post of the format.
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
VideoPhotosOthersize — reactionsZoom with the + and − buttons, a pinch or Ctrl + mouse wheel; drag a zoomed chart to move it
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
Viewstoday — the day is not over yetPoints with posts younger than two days are pale and dashed: their views are still growing.
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day7-day average
Data updated at 20:33 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days.
How the quality index is calculated
Коллеги, всем прибыльной пятницы! Сегодня кое-что из серии «простые вещи в iiko, которыми почему-то пользуются не все».
Вообще банкет с точки зрения закупок довольно неприятная история.
В обычном ресторане спрос хотя бы относительно предсказуем.
Если за последние недели кухня в среднем расходует 200 кг курицы, у шефа уже есть какая-то база для следующего заказа.
Понятно, что продажи гуляют, но это все-таки повторяющийся процесс.
С банкетами так не работает. Сегодня банкет на 30 человек. Через три дня на 120. В одном заказе стандартное банкетное меню. В другом половина блюд разработана специально под конкретного клиента.
И все это накладывается на обычную работу ресторана.
То есть к вашему стандартному заказу поставщикам внезапно появляется некий Х.
Дополнительно нужно мясо, рыба, овощи, масло, зелень, продукты для заготовок.
И главный вопрос: сколько именно составляет этот Х?
Можно считать руками. Открывать каждую техкарту, умножать ингредиенты на количество порций, учитывать полуфабрикаты, потом все это суммировать. Долго. Можно посчитать примерно. Быстрее. Но тогда особенно весело обнаружить утром перед банкетом, что какого-нибудь продукта не хватает :)
И вот здесь в iiko есть очень удобная вещь - ведомость полуфабрикатов.
Если банкет заведен в системе, можно выбрать один или сразу несколько предстоящих банкетов и сформировать по ним ведомость. iiko сама соберет блюда и заготовки, которые нужно приготовить.
Причем дальше из этой же ведомости можно сформировать заказ недостающих ингредиентов.
Система смотрит техкарты, считает необходимое количество сырья и учитывает текущий остаток на складе.
То есть вопрос уже не: «Сколько примерно еще заказать к банкету?» А: «Вот наше банкетное меню. Вот количество порций. Вот что уже есть на складе. Сколько продукта нам реально не хватает?»
А внутри ведомости есть еще одна любопытная функция - меню-требование. Блюда раскладываются по технологическим картам до продуктов, и в таблице видно, какое количество каждого продукта необходимо для приготовления заданного количества порций.
То есть по сути мы получаем ответ на очень практичный вопрос кухни: что и сколько мне нужно выдать со склада, чтобы приготовить этот объем?
И вот это как раз то, что я имею в виду, когда говорю: шефу не нужно знать iiko как калькулятору.
Ему нужно знать iiko как шефу. Не обязательно помнить, где находится каждый документ и как устроены все настройки программы.
Но если у тебя через четыре дня банкет на 150 человек, довольно полезно знать, что не обязательно вечером сидеть с калькулятором и пятнадцатью техкартами.
Программа уже знает меню. Знает рецептуры. Знает количество порций. Знает остатки. Вопрос только в том, используем ли мы эти данные.
У меня за годы работы накопилось довольно много таких историй. Обычно они начинаются одинаково:
«Карина, а можно как-нибудь сделать, чтобы...» И дальше я иду искать, что уже умеет программа и как это можно применить к реальному процессу ресторана.
Если у вас тоже есть задача, которую сейчас приходится считать руками, вести в отдельной таблице или решать на глаз, напишите мне в личку.
Вчера у меня спросили: с чего вообще стоит начинать обучение шефов?
Я очень коротко расписала то, что сейчас даю на обучении: себестоимость, движение товара, инвентаризации, разные отчеты, food cost.
Но потом этот вопрос меня почему-то не отпустил.
И я поняла, что правильный ответ вообще не про отчеты.
Начинать нужно с доверия.
Я очень часто встречала ситуацию, когда от шефа или су-шефа хотят хороших результатов, но при этом не дают доступ в iiko.
Логика примерно такая: «А вдруг начнет подтасовывать результаты инвентаризации?» Или еще веселее: «А вдруг будет прикрывать воровство?»
У меня плохие новости для тех, кто рассуждает именно так.
Смотрите. Можно сколько угодно рассказывать про шикарный интерьер, великолепный сервис и концепцию. Но если в заведении невкусно, туда не будут возвращаться. Конечно, вкус в столовой и вкус в ресторане fine dining - это разные вещи. Но вкусно быть должно. Это база. И за вкус отвечает шеф. По сути, одна из его главных обязанностей - сделать так, чтобы гость получил тот продукт, ради которого вообще пришел. В больших компаниях эта ответственность может быть разделена. Бренд-шеф отвечает за продукт и вкус. Операционный шеф - за процессы, закупки, организацию кухни, выполнение стандартов. Но даже там вся операционная система строится вокруг одной задачи: стабильно воспроизводить тот продукт, который компания решила продавать гостю.
Получается интересная вещь. Вы доверили человеку один из ключевых элементов всего бизнеса. То, почему к вам будут возвращаться. Но цифры ему не доверяете. Как-то странно.
И здесь, на мой взгляд, вопрос уже не к шефу.
Вопрос к руководителю: почему у вас работает человек, которому вы настолько не доверяете?
Доверие вообще почему-то часто воспринимают как что-то из области личных отношений. Хотя на самом деле на нем стоит огромное количество обычных процессов вокруг нас. Мы садимся в такси и доверяем незнакомому человеку довезти нас. Идем к врачу и доверяем ему свое здоровье. Покупаем что-то у человека из другого города. Отдаем деньги банку. Нанимаем сотрудников. Вся экономика в огромной степени построена на доверии. Бизнес тоже.
Один из лучших руководителей, с которыми я когда-либо работала, очень сильно отличался от многих именно этим.
Он доверял специалистам. Не слепо. Не в формате «делайте что хотите». Он умел выбирать людей, давал им ответственность, инструменты и возможность принимать решения. Да, иногда можно ошибиться и нанять плохого специалиста.
Но в этом и состоит компетенция руководителя. Уметь отличить плохого специалиста от хорошего.
А не нанимать людей и потом строить систему так, будто каждый из них потенциально собирается вас обмануть.
Поэтому если вернуться к вопросу, с чего начинать обучение шефов, мой ответ сейчас такой: с доступа и доверия.
Не давать человеку готовую цифру: «У тебя недостача 180 тысяч». А дать ему возможность самому открыть данные и разобраться, откуда она взялась.
Не сообщать: «У тебя вырос food cost». А научить посмотреть, что именно изменилось.
Не присылать готовые ответы. А научить эти ответы находить. И вообще подружить шефа с программой.
Потому что только постоянное использование iiko в ежедневной работе убирает ощущение, что это какая-то страшная территория бухгалтерии.
Программа становится обычным рабочим инструментом. Таким же, как график смен, заказ поставщику или технологическая карта.
И тогда инвентаризация или food cost перестают быть цифрами, которые раз в месяц кто-то прислал сверху.
Они становятся частью собственной работы шефа. Кстати, в начале октября я планирую эфир с шефом, который когда-то работал как раз с тем руководителем, о котором я написала выше. По моей оценке, у него были одни из лучших результатов, которые я вообще видела за годы работы по инвентаризации.
Причем именно честные результаты, без «косметики» перед закрытием периода Когда-то я работала в техподдержке и видела очень много разных ресторанов, поэтому сравнить мне есть с чем.
В прошлом месяце ко мне пришли с довольно интересным запросом.
Сеть ресторанов хочет научить своих шефов самостоятельно делать анализ меню.
Не только бренд-шефа. Шефов отдельных ресторанов, су-шефов, бар-менеджеров.
Идея мне нравится: не заказывать menu engineering каждый раз у внешнего специалиста, а сделать анализ меню нормальным навыком команды.
Стали обсуждать программу. И довольно быстро выяснили, что начинать с menu engineering вообще рано.
Сначала нужно научиться использовать iiko как инструмент в своей работе.
Не как калькулятор.
Мне вообще кажется странной идея, что шеф должен знать программу на том же уровне, что бухгалтер-калькулятор.
Ему не нужно досконально разбираться во всех документах, самостоятельно вести номенклатуру или знать каждую настройку.
Но если человек отвечает за кухню, бар или другое производственное подразделение, он должен понимать, откуда берутся цифры, за которые потом отвечает:
Почему изменилась себестоимость товара. Откуда сформировался остаток. Что произошло с продуктом между двумя инвентаризациями. Как найти товары, которые дали основную недостачу. Почему вырос food cost. Каким отчетом проверить свою гипотезу.
А уже потом имеет смысл идти в ABC, menu engineering, маржинальность и работу с ассортиментом.
Я поговорила с бренд-шефом этой компании. Его самого я, кстати, обучала работе в iiko примерно четыре года назад фундаменту в iiko. Вместе собрали программу. Специально довольно компактную.
Мне совершенно не хочется отрывать восемь руководителей от ресторанов на десятки часов ради изучения программы.
Мне нужно другое. Чтобы человек мог открыть iiko и сам понять, что происходит с его подразделением и куда смотреть, если что-то пошло не так.
И начинается это с довольно базовых вещей.
Например, с понимания того, как формируется себестоимость товара.
На первом занятии есть совсем простые задачи на средневзвешенную скользящую себестоимость.
Попробуйте одну: На складе есть 10 кг лосося по 900 ₽ за килограмм. После этого со склада списывается 8 кг. И затем приходит одна поставка: 8 кг уже по 1 500 ₽.
Вопросы: ✓ Сколько килограммов теперь находится на складе? ✓ Какова стоимость всего остатка? ✓ Сколько теперь стоит в учете 1 кг лосося?
Задача очень простая.
Но именно на таких задачах быстро становится понятно, понимает человек логику движения товара или просто привык видеть уже готовую себестоимость в отчете. А это фундамент.
Пишите свои ответы в комментариях.
И еще интересно: ваши шефы используют iiko как рабочий инструмент или для них программа в основном существует где-то на территории бухгалтерии?
Недавно мне написал собственник одного из ресторанов, с которым мы уже работали.
Вопрос был примерно такой: «Почему food cost так сильно вырос, если выручка почти не изменилась?»
Открываю отчет. Действительно. Выручка примерно на том же уровне, а расход продуктов относительно нее вырос очень заметно.
В июле food cost был около 26%. В августе уже больше 43%.
И вот здесь можно начать строить огромное количество гипотез:
Выросли закупочные цены. Кухня стала больше списывать. Изменилось меню. Появилась недостача. Изменились техкарты. Стали хуже работать с продуктом.
Но сначала я пошла смотреть блюда.
У некоторых роллов себестоимость выглядела просто физически невозможной. Дальше вопрос уже был не «почему вырос food cost ресторана», а «что общего у этих блюд».
Общее нашлось довольно быстро.
Нори.
В карточке товара за одну штуку нори случайно указали стоимость целой упаковки. Один товар. Одна неверная цена. И себестоимость сразу улетела у целой группы блюд. На все расследование у меня ушло около получаса.
И тут есть нюанс.
Полчаса ушло не потому, что такие ошибки легко искать. А потому, что я знаю, как их искать.
Когда-то, еще до консалтинга, я работала сервис-менеджером в техподдержке iiko.
Подобных запросов за день могло приходить множество:
Почему изменилась себестоимость? Откуда появился странный остаток? Почему отчет показывает невозможную цифру? Почему товар вдруг начал стоить в несколько раз дороже? Через меня прошли тысячи таких историй.
Причем так получилось, что внутри команды я сильнее остальных углубилась именно в товарно-складской учет, и в какой-то момент уже коллеги приходили ко мне с просьбой помочь с очередным расследованием.
Поэтому сейчас я обычно не открываю подряд двадцать отчетов в надежде случайно встретить проблему.
Есть определенная логика поиска. Сначала сузить участок. Потом найти аномальные позиции. Потом понять, что их объединяет. Потом уже идти в движение конкретного товара.
И вот здесь у меня вопрос:
А если завтра у вашего ресторана food cost резко изменится на 10-15 пунктов, вы сможете сами понять, где именно возникла проблема?
Не увидеть изменение в отчете.
А найти причину.
Сейчас мы с командой как раз разрабатываем инструмент, который должен помогать с этим поиском.
Чтобы для обнаружения такой истории не обязательно было сначала расследовать несколько тысяч похожих случаев.
Мне хочется, чтобы система сама говорила управленцу:
здесь что-то выглядит ненормально; вот участок, на который стоит посмотреть; вот с чего имеет смысл начать проверку. Потому что получить цифру сегодня не проблема.
Гораздо интереснее понять, что именно за ней произошло.
Если смотреть только на процент, первое выглядит гораздо симпатичнее.
30% против 40%.
Но со второй продажи ресторан получает на 230 ₽ больше валовой прибыли.
Так какое блюдо лучше?
Ответ: мы пока все равно не знаем.
Потому что теперь нужно посмотреть, сколько их продается. Какова средняя маржинальность категории. Какие цены у аналогичных блюд. Как гость воспринимает цену. Какую роль позиция играет в меню.
🔷 И вот здесь мне особенно нравится показатель средней маржинальности категории в рублях.
Например: средняя маржа горячих блюд - 700 ₽. И у нас есть популярная позиция, которая дает 430 ₽. Для меня это уже повод задавать вопросы.
А если блюдо дает 850 ₽ при food cost 38%, страшная цифра 38% начинает выглядеть совсем иначе.
✅ Поэтому цена нового блюда для меня тоже не начинается с: «себестоимость 300 ₽, хотим food cost 30%, значит ставим 1000».
Это слишком простая математика для живого меню. Нужно одновременно понимать:
✔️ сколько рублей мы хотим зарабатывать с продажи; ✔️ какова экономика самой категории; ✔️ какой диапазон цен уже существует внутри меню; ✔️ что происходит у конкурентов; ✔️ насколько цена соответствует восприятию блюда гостем.
И вот здесь становится особенно хорошо видно, зачем вообще анализировать старое меню до разработки нового.
Потому что старые продажи дают нам ориентиры для новых блюд.
Например: в категории средняя маржинальность 700 ₽; сильные позиции находятся в определенном ценовом диапазоне; гости активно выбирают конкретный тип блюд.
И задача шефу уже выглядит совсем иначе. Не: «Придумай новое горячее».
А намного конкретнее.
Что именно должно появиться в меню, к каким цифрам мы хотим прийти и какую задачу бизнеса должно решить новое блюдо. И вот об этом поговорим дальше.
Как аналитика меню превращается в нормальное ТЗ шеф-повару.
Вот это, кстати, один из моментов, из-за которого я не люблю воспринимать menu engineering как готовую инструкцию.
Получили результат: ⭐️ звезды 🐎 рабочие лошадки ❓ загадки 🐕 собаки
И очень хочется сразу перейти к действиям.
Собак убрать.( Лошадкам поднять цену. Загадки начать продавать. Звезды оставить. Было бы удобно :)
Но я практически никогда не принимаю решение по одному статусу блюда.
🔷 Возьмем собаку. Продаж мало. Маржинальность ниже средней категории. На первый взгляд кандидат на удаление. Но дальше я хочу понять: а зачем это блюдо существует?
Может быть, это единственная веганская позиция.
Что-то важное для концепции. Или блюдо для небольшой, но постоянной группы гостей.
А может быть, действительно позиция, которую просто забыли убрать три меню назад.
Цифры одинаковые. Решения совершенно разные.
🔷 Рабочая лошадка. Очень хорошо продается, но маржинальность ниже средней категории. Здесь тоже не хочется сразу писать: «+100 ₽ к цене». Сначала надо понять причину. Высокая себестоимость? Большой выход? Цена? Дорогой ингредиент? А может быть, это важная входная позиция, по которой гость вообще оценивает уровень цен ресторана.
🔷 Загадка. Экономика прекрасная. Продаж мало. Почему? Неудачное название? Плохое место в меню? Цена? Официанты не предлагают? Или блюдо просто не нужно гостям? Пока мы не знаем причину, совет «продвигайте» почти бесполезен.
✅ Поэтому после анализа у меня обычно появляется не список: убрать / оставить.
А несколько вариантов: ✔️ оставить и защитить; ✔️ проверить себестоимость; ✔️ изменить цену; ✔️ изменить само блюдо; ✔️ проверить продажи через зал; ✔️ изменить позиционирование в меню; ✔️ заменить; ✔️ убрать.
И уже дальше выбирается решение. В этом, собственно, и разница между посчитать меню и управлять меню. Цифры показывают, куда смотреть.
А потом начинается работа с причиной.
И здесь постепенно аналитика превращается в задачи уже для шефа, управляющего, маркетинга и зала.
Но до этого я хочу отдельно поговорить еще об одной цифре, вокруг которой в ресторанах традиционно строится очень много решений. Food cost.
Точнее, почему он не отвечает на вопрос: «Сколько должно стоить это блюдо?»
А вы знаете, на чем на самом деле зарабатывает ваше меню?
Небольшая проверка. Без отчетов прямо сейчас. Попробуйте просто ответить на несколько вопросов про свой ресторан.
🔷 Какие 2-3 категории дают вам основную валовую прибыль? Не выручку. Именно деньги, которые остаются после себестоимости.
🔷 Какое блюдо входит в топ продаж, но зарабатывает заметно меньше средней позиции своей категории?
🔷 Есть ли у вас блюда с высоким food cost, которые при этом приносят хорошие деньги в рублях?
🔷 Какие категории гости воспринимают как ядро вашего ресторана? То есть что они действительно приходят к вам есть, а не просто иногда заказывают.
🔷 Есть ли позиции, которые годами живут в меню примерно по одной причине: «Ну оно всегда было».
🔷 Где у вас есть потенциал поднять цену? Не потому что «надо поднять food cost до нормы», а потому что это позволяет экономика блюда, спрос и рынок. И мой любимый вопрос.
🔷 Если завтра шеф принесет вам десять новых блюд, сможете ли вы сказать, какие именно блюда нужны бизнесу?
Например: нам нужна новая позиция горячего в таком ценовом диапазоне; маржинальность желательно не ниже X ₽; сейчас в категории не хватает блюда такого типа; эту категорию расширять не нужно вообще; а вот здесь, наоборот, есть хороший потенциал. Если на большинство вопросов ответ есть сразу - отлично.
Если несколько раз возникло: «надо открыть отчеты и посмотреть...» вот для этого и нужен управленческий анализ меню.
Не чтобы узнать количество собак. А чтобы перестать принимать решения о меню практически вслепую.
Потому что «это хорошо продается», «это дорого по себестоимости» и «гостям вроде нравится» - это еще не управленческие выводы.
Нужна целая картина, а не просто - сейчас время обновляться, давайте сменим 30% меню или : шеф сделал проработку на свое усмотрение в меню добавляется то, что понравился собственнику/управленцу убираем то, что мало продавалась...
На сколько вопросов Вы смогли ответить? И главное - какие отчеты нужны, чтобы найти ответ?
Necessary cookies keep the site working and secure: sign-in, form protection, language, theme and others. Yandex Metrica analytics cookies and Yandex Advertising Network ad cookies are enabled only with your consent. By clicking “Accept all” you give consent to processing of cookie data; see the Personal Data Processing Policy for details.
