Llénala

Resumen diario de ventas y cubiertos

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Ejemplo trabajado Bistró de barrio de 32 asientos, cierre del martes Ve cómo se ve un llenado de un martes en la mañana

Lo que tipearon

Ventas netas (POS, después de impuesto)	$3,840
Anulaciones	$62
Cortesías	$48
Cuadre de caja sobrante/faltante	−$11

Lo que la hoja les regresó

Anulaciones como % de ventas	1.6% · amarillo
Cortesías como % de ventas	1.3% · verde
Bandera de caja	Dentro de $5 — limpio

Las anulaciones quedaron un poco altas — tres salieron del mismo mesero, que no había sido recapacitado en la diferencia entre cortesía y anulación desde el cambio de menú de primavera. La pila de recapitulaciones de las dos semanas anteriores muestra el mismo nombre en la columna de anulaciones tres días seguidos. El pre-turno del miércoles incluye un repaso de 90 segundos.

Números compuestos típicos — no un local real. Usa el ritmo, no las cifras.

Shift Date Shift Manager on duty Weather note A 30% dip on a clear Saturday means something different than the same dip in a snowstorm.

Sales (net of sales tax) Net sales — total Covers (guests served) Trailing 14-day average sales (for comparison) Optional. If filled, the recap will flag this shift if it lands more than 20% off the average.

Voids · Comps · Cash Voids ($) Comps ($) Cash over / short ($) Positive if drawer was over; negative if short. The field exists for the busy nights.

Notes Anything that mattered tonight

Average check $0.00

Voids as % of sales 0.0%

Comps as % of sales 0.0%

Variance vs 14-day average —

Type the numbers above. Voids above 1% of sales is the band where theft hides; comps above 3% is the band where over-comping starts pricing your menu.

Read the long version Why daily evidence is what makes the weekly verdict actionable, the four lines that matter most, the patterns that surface over two weeks, and the four lies operators tell themselves about the daily ledger. The trail of evidence — Why the daily recap is what makes the weekly verdict actionable →

+ (Math.round(abs * 100) / 100).toFixed(2); } function fmtPct(v) { return (Math.round(v * 10) / 10).toFixed(1) + '%'; } function recalc() { var f = document.getElementById('sheet-fields'); if (!f) return; var sales = n(f.net_sales.value); var covers = n(f.covers.value); var avg = sales > 0 && covers > 0 ? sales / covers : 0; var voidPct = sales > 0 ? (n(f.voids.value) / sales) * 100 : 0; var compPct = sales > 0 ? (n(f.comps.value) / sales) * 100 : 0; var rolling = n(f.rolling_avg.value); var variance = rolling > 0 ? ((sales - rolling) / rolling) * 100 : null; document.querySelector('[data-output="avg_check"]').textContent = fmt$(avg); var vEl = document.querySelector('[data-output="voids_pct"]'); vEl.textContent = fmtPct(voidPct); // D9 — voids and comps bands route through centralized // benchmarks (data/benchmarks.json). Inline ladder is the // pre-Bench fallback. if (window.Bench && window.Bench.evaluate) { var bv = window.Bench.evaluate('voids_pct_of_sales', voidPct); if (bv && bv.band) vEl.dataset.band = bv.band; } else { vEl.dataset.band = voidPct < 1 ? 'good' : (voidPct < 2 ? 'warn' : 'bad'); } var cEl = document.querySelector('[data-output="comps_pct"]'); cEl.textContent = fmtPct(compPct); if (window.Bench && window.Bench.evaluate) { var bc = window.Bench.evaluate('comps_pct_of_sales', compPct); if (bc && bc.band) cEl.dataset.band = bc.band; } else { cEl.dataset.band = compPct < 2 ? 'good' : (compPct < 4 ? 'warn' : 'bad'); } var varEl = document.querySelector('[data-output="variance"]'); if (variance == null) { varEl.textContent = '—'; varEl.dataset.band = 'idle'; } else { var sign = variance > 0 ? '+' : ''; varEl.textContent = sign + fmtPct(variance); varEl.dataset.band = Math.abs(variance) <= 10 ? 'good' : (Math.abs(variance) <= 20 ? 'warn' : 'bad'); } var callout = document.querySelector('[data-output="callout"]'); if (!callout) return; var bits = []; if (sales <= 0) bits.push('Type the numbers above.'); if (voidPct > 1) bits.push('Voids running above 1% of sales — ' + fmtPct(voidPct) + ' tonight.'); if (compPct > 3) bits.push('Comps running above 3% of sales — review who is comping and why.'); if (variance != null && Math.abs(variance) > 20) bits.push('Tonight landed ' + (variance > 0 ? 'above' : 'below') + ' the 14-day average by more than 20%.'); // D9 — Bench.flag walks data/benchmarks.json's anomalies // for this slug; the drawer-short rule lives there. if (window.Bench && window.Bench.flag) { var flags = window.Bench.flag('daily-sales-recap', { cash_diff: n(f.cash_diff.value) }); for (var fi = 0; fi < flags.length; fi++) bits.push(flags[fi]); } else if (n(f.cash_diff.value) <= -5) { bits.push('Drawer short by ' + fmt$(Math.abs(n(f.cash_diff.value))) + ' — log it tonight, do not let it carry.'); } callout.textContent = bits.length ? bits.join(' ') : 'A clean recap. File it; pull the trend in next week’s review.'; } function collect() { var f = document.getElementById('sheet-fields'); if (!f) return [['Field', 'Value']]; return [ ['Field', 'Value'], ['Date', f.date.value || ''], ['Shift', f.shift.value || ''], ['Manager', f.manager.value || ''], ['Weather', f.weather.value || ''], [], ['Net sales', f.net_sales.value || '0'], ['Covers', f.covers.value || '0'], ['Trailing 14-day average', f.rolling_avg.value || ''], [], ['Voids', f.voids.value || '0'], ['Comps', f.comps.value || '0'], ['Cash over/short', f.cash_diff.value || '0'], [], ['Notes', f.notes.value || ''], [], ['Average check', document.querySelector('[data-output="avg_check"]').textContent], ['Voids %', document.querySelector('[data-output="voids_pct"]').textContent], ['Comps %', document.querySelector('[data-output="comps_pct"]').textContent], ['Variance vs 14-day avg', document.querySelector('[data-output="variance"]').textContent], ['Callout', document.querySelector('[data-output="callout"]').textContent], ]; } if (window.SheetPage) { window.SheetPage.register({ slug: 'daily-sales-recap', collect: collect, recalc: recalc }); } })();

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Cuándo usarla

Saca esta hoja cuando —

Justo en el cierre, antes de que el gerente salga del local.
Comparando esta noche con un martes típico — ¿la baja fue por clima, horario u otra cosa?
Detectando una tasa de anulaciones que sube por encima del 1% — ahí se esconde el robo.

Errores comunes

Lo que los operadores hacen mal

Registrar ventas brutas en vez de netas (con IVA). Usa netas siempre.
Saltarse el campo de sobrante/faltante en noches ocupadas — ese campo existe para las noches ocupadas.
No anotar el clima. Una baja del 30% en un sábado despejado es un problema distinto que la misma baja en una nevada.

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cubiertos.