连锁门店后厨端出的一碗热汤面,AI 正在实时核算这一单的成本与毛利
单品毛利 62% · 正常
本月损耗 ↓ 6%

账不用你盯,
AI 每天来汇报。

营收、毛利、损耗、供应商,大白话问,答案直接给,异常主动找你。

● LIVE 今日早报 · 5 条经营建议已送达

“我不想雇个分析师,就想有人告诉我今天该干嘛。”

每天早上 5 条信息

你不用登录、不用翻报表。天一亮,AI 已经把昨天几家店的账过了一遍,直接告诉你今天去哪几家、每家进门先看什么。不是一堆数字,是一份能照着干的行动清单。

今日巡店 2 家 · 待处理异常 3 条 · 07:02 已推送
07:02
今日经营早报白垩纪 · 5 家门店
今日巡店刚刚
建议先去 解放路店、高新店
这两家昨日营收环比明显下滑,值得当面看看。
解放路店07:02
进门先看 净菜损耗
连续 3 天高于均值,重点核对验收环节。
高新店07:02
差评集中在 出餐慢
昨晚午市差评偏多,看看午高峰是不是缺人手。
全店07:02
招牌菜「藤椒鸡」毛利跌到 41%
主料涨价没跟上,建议调价或换供应商。

“营收跌了,可到底为啥跌,谁也说不清。”

营收跌了,AI 追到根

别人的报表只告诉你“跌了”,然后就没了。Cretas 会顺着数据一层层往下问:是客人少了还是花得少了?哪个时段?哪类客人?一直追到那个具体的原因,再告诉你怎么办。

// 先看大盘
本月营收 环比 ↓ 9%
// 客数还是客单?
客单价没动,是 客数少了
// 平日还是周末?
周末照常,缺口在 平日
// 新客还是老客?
新客持平,是 老客不回头了
◆ 追到根因
每周一中午,客人明显变少
老客的工作日午市在流失。建议:周一推午市套餐,试投一周看回流。
餐饮经营驾驶舱:多门店营收、客数、客单价与时段趋势一屏看清,异常项自动高亮

同一份数据,一屏看清,归因结论直接落在驾驶舱上,点开就能顺着往下钻。

不止营收,从营业额到净利的每一层:房租、工资、食材占比、损耗,都能这样层层点开。"食材占比偏高"点进去,就知道是损耗的问题还是采购价的问题。

“供应商临时加价,仓管不报,你还真不知道。”

供应商的账,暗箱翻不了

进货价一有异常波动,AI 当场比对历史进价,直接推到你手机上,不用等仓管上报、不用月底对账才发现。每一笔进货、每一次调价都留痕,中间那点“操作空间”,没了。

  • 价格异常即时到老板进价跳涨、超出常价区间,AI 当场识别、直接推送,不经手中间人。
  • 进货对账自动跑订单、入库、账单三方比对,数量对不上、单价对不上,自动标出来。
  • 每一笔都留痕谁验收、谁改价、什么时候改的,全程可查,责任到人。
进价异常 已推送老板
鲜花椒 · 供应商 A
常价区间 ¥26–30 / 斤
¥28¥37
本次 ▲ +32% 高于常价 23% 未在系统报备
本月对账已跑:42 笔进货全部匹配,仅此 1 笔价格待你确认。

“菜单一堆菜,哪个真赚钱,心里没底。”

单品毛利算得清

每道菜的成本、损耗、卖得动卖不动,AI 一笔笔替你算清。哪些在偷偷亏钱、哪些占着菜单不卖,一目了然。想问就问,一句话得答案;备货叫料,对着手机说一声就记下了。

“藤椒鸡下周备货按 80 份”,语音叫料,AI 已记入采购单。
本月单品毛利共 48 道 · 已核算
招牌卤味拼盘62%主力
水煮牛肉55%正常
藤椒鸡41%毛利下滑
桂花冰粉近 7 天滞销

“每家店收银系统不一样,表头全对不上。”

烂表格也能用

不用先把数据洗干净、也不用统一格式。哪家店导出的 Excel 都行,直接扔进来,AI 自己认表头、对字段、清脏数据,然后出图表、做预测。你手上那些七零八落的表,第一次能凑到一起看。

  • 任意表头自动识别“店名 / 门店 / 分店”认成同一个字段,不用你手动映射。
  • 脏数据自动清洗空行、错列、格式乱的日期金额,AI 边读边理,几十万行也稳。
  • 出图表、做预测解析完直接生成报表,还能预测下周客流与备货量。
// AI 认表头 · 3 张不同的表,自动归一
门店店名分店
门店
实收收款金额到账
营业额
下单时间日期交易日
营业日
SmartBI 智能分析:一张 Excel 上传后自动生成的经营图表与 AI 洞察结论
真机实录 · 原样照抄

你问一句,它答一句

下面四条是真机问出来的 —— 数据是 10 家门店规模的演示租户,答案和耗时都是当时的原样,一个字没改。最后一条它没答上来 —— 那条我们也照贴。

“这个月流水多少?”
¥7,926,316.02
耗时 1.6 秒10 家门店21,942 单
“有没有哪个菜是在亏钱卖的,要不要下架?”
没有毛利为负的菜。
耗时 7.0 秒逐道核算成本覆盖率 100%
这一句话里其实藏了两个问题,它先答前一个。“有没有”还没查清楚,就不谈“要不要下架”;查完是没有,它就说没有,不会顺手挑几道毛利最低的塞给你充数。
“哪个月生意最好?”
按月排出全年营收走势,并把工作日和周末的日均分开算。
营收趋势工作日 / 周末日均分列
你问的是“哪个月”,但真正能拿来做决定的是为什么是那个月。所以它顺手把平日和周末拆开 —— 旺季是天天都旺,还是只旺在周末,一个该加人,一个该做活动。
“降价 10%,销量能涨多少?”
◇ 这个答不了
你现在的数据还答不了这个问题。
历史调价记录同期竞品价格促销活动明细客流来源
缺这四样,任何数字都是编的。补上其中两样,它可以先给一个方向性的判断,并且会一起告诉你这个判断有几分把握。

答不了的时候,它会说答不了,并且告诉你缺哪几样数据

一个会编答案的系统,你一次都不敢信;而不敢信的系统,你迟早不会再打开它。宁可少答一句,不能错答一句 —— 这是我们在产品里写死的一条规矩。

你的数据在你手里

“我的经营数据,凭什么喂给别人的平台。”

很多 SaaS 一边帮你分析,一边把你的流水攒进自己的大盘。Cretas 不这么干,一个本地部署的盒子放你自己机房,数据进来、算完、留下,全程不出门。我们只做工具,不吃你的数据,也不站在平台那头。

  • 本地部署盒子

    装在你自己的机房或门店,断网也能算,数据物理上就在你手里。

  • 数据不喂平台

    你的销售流水、供应商价格、客户数据,绝不进任何公有大盘。

  • 中立方定位

    我们不做外卖、不做团购、不跟你抢生意,只帮你把账算清楚。

CRETAS BOX本地部署 · 数据不出门
你的机房 · 你的钥匙

你的数据,锁在四五套系统的黑箱里

财务一套、收银一套、进销存一套、预订一套、内控一套,"我们刚开店,就有四五个系统,全是录入导入。"每套系统都说自己有数据,就是拼不出你要的那张账。

财务系统月底才见账 收银 POS流水在里面 进销存查不了单品 预订/会员各管各的 内控软件又一套账
CRETAS · 归一之后
"胡萝卜这个月一共买了多少钱,比上月贵了多少?"
→ 直接出数,按品类追到每一单。
全量接入归一品类主数据秤/拍照半自动采集大白话查询

"想查胡萝卜的采购价,数据跟着订单走,不跟品类走,一个品类直接查不到。"一个蔬菜四五十个品种,全靠鼠标一行一行点。

"秤、传感器、摄像头都装了,数据却进不了系统,物联网卡没流量,最后还是拿着单子手工录。"设备不是问题,链路断了才是。

真实案例 · 一次涨价的复盘

老板最后一个知道的涨价

周一
供应商临时把猪前腿单价上调 8%,只在送货单上改了数字。
周三
仓管照单验收入库,没人觉得需要上报,流程里也没这一步。
月底
财务对账才发现,这一个月多付了四万七。类似的事,一年不止一次。
接入后
进价一偏离历史区间,入库那一刻老板手机就响,仓管报不报,账都翻不了暗箱。
CRETAS · 实时推送
进价异常刚刚

猪前腿 ¥23.8/kg,比 30 天均价高 8%,本单多付 ¥312

已同步老板刚刚

入库暂缓,等价格确认后再验收

这里面存在很多潜规则,老板没有信息渠道。— 某连锁餐饮投资人,聊起他为什么最看重这个功能
真实案例 · 被账期困住的一个月

做这套报表,搞跑了好几个人

5 号前
所有供应商轮流来对账,3、4 个人对着 2、3 套系统核单子。
10/20/30 号
每旬一次全店盘点,成本卡全靠人一张张手写,"搞了一两个,不想干了。"
下月 10 号
报表终于出来,营收、毛利、占比都齐了,可那已经是上个月的事了,想调整只剩十来天。
接入后
数据当天完结、报表 1 号自动出,损耗次日可见,同一批人,从抄数改成看数、做决定。
月度经营报表 · 自动生成
生成时间1 号 06:00
营收 / 毛利已核算
食材 / 人工占比已核算
损耗明细次日可见
人工整理0 小时
调整窗口:10 天 → 29 天
真实案例 · 十万一个月的内控老师

老板花十万请人盯的事,系统应该天天自动做

一位连锁老板每月花十万块请内控老师对赌降成本,保底净利、超额分润。内控老师进场先要三样东西:三次盘存记录、每道菜的成本卡、各项占比红线。值钱的不是他这个人,是他盯的那套纪律。Cretas 把这套纪律做进了系统:

盘存自动留痕

每旬盘点手机上做,三次记录自动归档,内控要的底账,天天都是现成的。

成本卡不用手写

配方录一次,进价变了成本卡自动重算,不再"搞跑"任何一个做卡的人。

占比红线天天盯

食材占比、人工占比、损耗率,越线当天报警,不等月底复盘。

一笔明账

问一次,多少钱

上面那位老板每月十万请人盯的纪律,系统天天自动做。那系统自己做这件事,成本是多少?我们把它摊开算给你看。

第一次问
一个全新的问题
¥0.006/ 次
从头理解一遍你在问什么,再去把数算出来。换个说法重新问一遍,也算全新的一次。
问法相近
同一类问题的变体
¥0.002/ 次
“这月流水多少”和“这个月营业额是多少”,它认得出是同一件事,不必从头再理解一遍。

一位老板一天问 10 次,一个月不到两块钱

而且这还是按“每一次都是全新问题”算的。真实情况是:餐饮老板关心的事就那么几件 —— 流水、毛利、损耗、进价。问得越多,落在第二档的越多,平均一次的成本反而越低。这门生意的单位成本是往下走的,不是往上走的。

// 对照 · 今天为同样这几件事付的钱
¥10 万 / 月

请一位内控老师,盯的就是上面这几件事。

3~4 人 × 5 天

每月对账季,对着两三套系统一张张核。

滞后 20 天

报表下月 10 号才出,留给你调整的只剩十来天。

说明:这里算的是 AI 本身的算力成本,不是软件报价,两者不能直接相减。
之所以把它单独摊开讲,是因为不少同类产品的定价会随你问得越多而水涨船高 —— 这套不会。
实测一次提问平均约 4,600 个 token,问法相近时降到约 1,800,按目前主流国产大模型的公开价位折算。

平台既当裁判又当运动员;
Cretas 只站在你这边。

中立,不吃平台饭

不做外卖团购、不抽你佣金,收入不靠你的流量,立场自然干净。

归因到根,不止报表

不只告诉你“跌了”,而是顺着数据追到那个具体原因,再给行动。

数据放你自己手里

本地部署、数据不出门,你的经营数据永远不成为别人的资产。

“我不想天天盯着后台,就想每天早上有人告诉我今天该干嘛。” — 某连锁餐饮老板
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