Llénala

Mapa de tráfico por daypart

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Period Month Loaded labor rate ($/hour, fully loaded) Hourly wages + employer taxes + benefits, blended. Used to score sales-per-labor-dollar.

Daypart × hour grid (covers per shift)

Hour	Avg covers	Sales/$ labor
11a–12p	—	—
12p–1p	—	—
1p–2p	—	—
2p–3p	—	—
3p–4p	—	—
4p–5p	—	—
5p–6p	—	—
6p–7p	—	—
7p–8p	—	—
8p–9p	—	—
9p–10p	—	—

Avg covers = mean of the 7 day cells. Sales/$ labor = (avg covers × your avg check) / (labor hours × loaded rate). Above 3 is healthy; below 1 is a cut candidate.

Reference Average per-cover spend ($)

Slowest hour (cut candidate) —

Best sales-per-labor-dollar hour —

Fill in covers + labor hours. The map will name the hour to cut and the hour you might be under-staffing. Cut by trend, not one bad day.

+ bestEff.toFixed(1) + ' sales / $1 labor)') : '—'; var c = document.querySelector('[data-output="callout"]'); if (!c) return; if (slowest == null) { c.textContent = 'Fill in covers + labor hours. The map will name the hour to cut and the hour you might be under-staffing. Cut by trend, not one bad day.'; } else if (bestEff > 4 && slowestVal < 4) { c.textContent = 'Big spread between best and slowest hours. The slowest hour is the cut candidate; the best hour is where to add a server before turning tables faster becomes hard.'; } else { c.textContent = 'Slowest hour: ' + slowest + '. Best hour: ' + best + '. Pull next month and compare — three months of the same shape is signal.'; } } function collect() { var f = document.getElementById('sheet-fields'); if (!f) return [['Field', 'Value']]; var rows = [ ['Field', 'Value'], ['Period', f.period.value || ''], ['Labor rate', f.labor_rate.value || ''], ['Avg check', f.avg_check.value || ''], [], ['Hour', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun', 'Avg', 'Labor hrs', 'Sales/$ labor'], ]; for (var i = 1; i <= 11; i++) { rows.push([ HOURS[i - 1], f['h' + i + '_mon'].value || '', f['h' + i + '_tue'].value || '', f['h' + i + '_wed'].value || '', f['h' + i + '_thu'].value || '', f['h' + i + '_fri'].value || '', f['h' + i + '_sat'].value || '', f['h' + i + '_sun'].value || '', (f['h' + i + '_avg'].value || '').replace(/^—$/, ''), f['h' + i + '_lab'].value || '', (f['h' + i + '_eff'].value || '').replace(/^—$/, ''), ]); } rows.push([]); rows.push(['Slowest hour', document.querySelector('[data-output="slowest"]').textContent]); rows.push(['Best $/labor', document.querySelector('[data-output="best"]').textContent]); return rows; } if (window.SheetPage) window.SheetPage.register({ slug: 'daypart-traffic-map', collect: collect, recalc: recalc }); })();

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Cuándo usarla

Saca esta hoja cuando —

Mensual — saca reportes de POS para cubiertos, ventas y horas de mano de obra por hora del día.
Antes de una reescritura de horarios. El mapa nombra los cortes que no duelen al servicio.
Cuando consideras un nuevo daypart (lanzar comida, brunch dominical, late-night) — el mapa de calor muestra si la demanda existe.

Errores comunes

Lo que los operadores hacen mal

Mezclar dine-in y para llevar en una celda. El costo laboral de cada daypart varía por canal; combinarlos esconde la verdad.
Cortar mano de obra en la hora más lenta sin chequear la tendencia. Un miércoles lento a las 4pm es ruido; ocho miércoles lentos es señal.
Olvidar la mano de obra de apertura (cocineros de prep, setup de BOH) — no aparecen en cubiertos pero son reales.

Mapa de tráfico por
daypart.