- Desde la “Barra de administración” clic en el botón “Ver estadísticas” o “Visor de estdísticas” (según la skin), se puede acceder a una ventana multi-propósito para pedir informes estadísticos de toda clase.
- Seleccionamos “Reporte sobre la oferta, demanda, sobre-demanda y pérdida presunta”.
- Establecemos que queremos medir un periodo amplio, relevante, por lo menos los últimos tres meses.
- Hacemos clic en “Pedir informe”.
Este informe nos mostrará la demanda que cubrimos, la sobre-demanda, y la pérdida presunta, que hubo durante en el periodo indicado.
La demanda, sobre-demanda y pérdida se proyecta a lo largo del horario, de esa forma podemos ver en que horarios tenemos la mayor demanda, claro que la curva se verá afectada por los límites del horario de apertura y cierre del local, no podemos saber si hubiéramos tenido demanda en el horario que estamos cerrado.
Sobre el eje horizontal tenemos el horario. Y sobre la vertical la demanda en ese horario específico superponiendo la demanda de todas las fechas que caen dentro del periodo de tiempo indicado al pedir el informe.
La totalización indica la cantidad de minutos rentados en total durante el periodo indicado al pedir el informe.
En el caso de la imagen 161465 minutos, para un periodo de casi 3 meses (porque el último mes no está completo aún).
Si sabemos que en el ejemplo contamos con 14 PCs, y trabajamos los 7 días de la semana, podemos saber cuanto en promedio se usa cada PC por día, 161465 / 85 días realmente trabajados / 14 PCs = 135 minutos cada PC trabaja cada día. Son poco más de 2 horas lleno por día, o 4 horas a medio llenar por día, podemos verlo como queramos, evidentemente no somos un ciber “baja-chones” (barato). Trabajamos con calidad, no con cantidad, lo importante es que el balance $ de ganancias.
La sobre-demanda es medida en base a las reservas que se van poniendo en las PCs, es por ello que es muy importante realmente utilizar el sistema de reserva del sistema Flulpy, sea por sistema de reserva según orden de llegada o por plantar reservas específicas en cada PC.
La pérdida presunta se basa en los tiempos de espera para potenciales clientes, que al ver el ciber lleno y con esperas prolongadas, se basa en la tolerancia del ser humano en esperar por el servicio, basado en un estudio estadístico, nos dice a cuánta gente no le dimos servicio por estar lleno y hasta con cola de espera.