The Gourmet House

Business Scenario

Gourmet House là chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh cao cấp, nổi bật với các món mì trộn, cơm hộp Bento, và đồ uống dinh dưỡng. Mỗi tuần, hệ thống phục vụ hàng ngàn đơn hàng, bao gồm cả khách tại chỗ và đặt online.

Ban giám đốc mong muốn đội ngũ phân tích dữ liệu xây dựng báo cáo nhằm:

• Hiểu hành vi mua hàng theo thời gian.
• Tối ưu hóa thực đơn dựa trên độ phổ biến.
• Theo dõi hiệu quả bán hàng tại từng cửa hàng.
• Phân tích khách hàng thân thiết và thói quen lặp lại.

Table Structure

1. menu – Thông tin món ăn

column_name	data_type
menu_id	integer
product_name	text
category	text
price	decimal

2. sales – Đơn hàng bán ra

column_name	data_type
sale_id	integer
order_time	timestamp
menu_id	integer
quantity	integer
store_id	integer
customer_id	integer

3. stores – Danh sách cửa hàng

column_name	data_type
store_id	integer
store_name	text
region	text

4. customers – Thông tin khách hàng

column_name	data_type
customer_id	integer
join_date	date
gender	text
age	integer

Sample Questions

A. Sale Performance

• Tổng doanh thu toàn hệ thống?
• Top 5 món bán chạy nhất theo số lượng?
• Top 3 món doanh thu cao nhất?
• Phân phối đơn hàng theo khu vực (region)?
• Doanh thu trung bình mỗi đơn hàng tại từng cửa hàng?

B. Menu Analysis

• Món có doanh thu cao nhất trong từng category?
• Tỷ lệ doanh thu theo category?
• Giá bán trung bình theo loại món ăn?

C. Customer Analysis

• Bao nhiêu khách hàng mới đăng ký mỗi tháng?
• Tỷ lệ khách hàng quay lại ít nhất 2 lần?
• Top 5 khách hàng mua nhiều nhất (số lượng/tổng tiền)?
• Phân phối khách hàng theo nhóm tuổi: 18–25, 26–35, 36–50, 50+?

D. Time-Based Trends

• Doanh thu theo từng tháng?
• Khung giờ nào có nhiều đơn nhất?
• Ngày nào trong tuần doanh thu cao nhất?

Thinking Outside The Box – Gourmet House Edition

A. Trải nghiệm khách hàng

1. Ai thường quay lại trong vòng 7 ngày từ đơn đầu tiên?
2. Có mối liên hệ nào giữa độ tuổi và món ăn ưa thích?
3. Tần suất đặt hàng thay đổi thế nào sau khi khách đăng ký?

B. Hiệu suất cửa hàng

1. Cửa hàng nào bán tốt hơn vào cuối tuần?
2. Tỷ lệ hoàn đơn (cancelled) cao hơn vào giờ nào?
3. Mối quan hệ giữa số lượng món và giá trị đơn hàng?

C. Chiến lược & Đề xuất

1. Nếu chọn 3 món để quảng bá tháng tới, đó sẽ là món nào? Tại sao?
2. Cửa hàng nào nên tinh gọn thực đơn đồ uống để tập trung vào món chính?
3. Đề xuất chính sách giảm giá hoặc combo để tăng số lượng đơn trung bình.

D. Truy vấn nâng cao (Bonus)

1. Tính LTV (Lifetime Value) của từng khách hàng.
2. Phân loại khách hàng theo RFM (Recency, Frequency, Monetary).
3. Xác định khung giờ vàng theo doanh thu trung bình mỗi ngày trong tuần.

Data Source

• menu.csv (~20 rows)
• sales.csv (~17,000 rows)
• stores.csv (~10 rows)
• customers.csv (~3,000 rows)

Link dữ liệu: Google Drive