Conocer la demografía de un negocio es algo vital para gestionarlo con éxito. Cuantos más datos se tienen, más fundadas son las decisiones que se toman. Sin embargo existe un límite en cuanto a la información que se puede recopilar habitualmente, si es que se recopila alguna. Esto capa las acciones que es posible tomar en consecuencia.
Los macrodatos o inteligencia de datos, a menudo referidos mediante el término inglés «big data», pretenden abrir todo un mundo de posibilidades para los restauradores. En un sector con márgenes terriblemente ajustados, poder optimizar las decisiones más allá de lo común supone una ventaja competitiva tremenda.
Es innegable que la inteligencia de datos crea un escenario donde es más fácil ganarse el pan de cada día. Veamos por qué.
Revisión de las app americanas de big data probadas en el sector
Las aplicaciones de los macrodatos aún son escasas. Ello no quita que en su mayoría sean casos de éxito. La adopción de la tecnología está en su infancia, y en el caso de Iberoamérica queda mucho por hacer.
Para los locales de comida rápida cuyo modelo de negocio observe la expansión a nuevas ubicaciones, el big data ofrece una herramienta insustituible para localizar puntos calientes. Erik Oberholtzer, director ejecutivo de Tenders Green, analiza grandes volúmenes de datos para decidir dónde abrir su próximo establecimiento.
El salto de una costa de Estados Unidos a la otra pudiera parecer peligroso, pero se hace de buena gana cuando se dispone de garantías basadas en la inteligencia de datos. En el caso de Erik, se cruzó información sobre las entregas a domicilio efectuadas por Uber y Doordash con los emplazamientos más deseables.
Por otro lado, OpenTable, una famosa aplicación para encontrar lugares donde comer, ofrece entre sus servicios el Guest Center. Se trata de una herramienta de análisis predictivo gracias a la cual se puede anticipar las reservas de los potenciales clientes. Scott Jampol, vicepresidente y responsable de mercadotecnia de la empresa, asegura que las comilonas con los amigos, las cenas románticas y los encuentros laborales se predicen con un intervalo de confianza satisfactorio. Por desgracia, el precio de este servicio se le atragantará a más de uno. Queda relegado a las grandes iniciativas de restauración.
Resulta obvio que no basta con incorporar a una base de datos la información recopilada durante la visita del comensal. El importante rol del restaurante al erigir el archivo es incuestionable, pero a todas luces es insuficiente. Con más o menos esfuerzo, un restaurador comprometido con las nuevas tecnologías puede recoger la hora en la que se ejecuta la reserva, la hora de llegada, el número de comensales, el menú elegido, la duración de la comida y varios otros aspectos. Se requieren más campos.
El big data funciona mejor con grandes volúmenes de información. Por ello cuando solo disponemos de datos internos (aquellos recogidos por el restaurante) se corre un gran riesgo de sesgar las tendencias percibidas. Para que los análisis predictivos sean tan fiables como sea posible hay que recurrir a compañías externas que vinculen nuestros datos con los datos recogidos a través de otras plataformas, como por ejemplo las omnipresentes redes sociales o las entidades financieras.
Este es el cometido que cumplen compañías como Avero, Salido o Upserve.
Avero es una empresa neoyorquina que ayuda a los restaurantes a detectar ineficiencias en el servicio a los comensales. Dispone de un historial de transacciones en locales del sector con un importe acumulado de trece mil millones de dólares, distribuidos en 2700 establecimientos. Su principal producto, Slingshot, es de gran ayuda no solo para la directiva sino también para el personal. En una interesante crónica, Wired explica como un una camarero de la franquicia Landmark pudo desvelar que estaba perdiendo dinero al no poner cierta vehemencia en sus recomendaciones para guarniciones y vinos.
Salido también ayuda a poner de manifiesto posibles ineficiencias. Con la diferencia de que este software está destinado a la administración y a la gestión de recursos humanos.
Por último, Upserve ayuda a crear perfiles personalizados para la clientela. Para ello se emplean datos de diferentes fuentes, incluyendo redes sociales. Gracias a Upserve, los clientes se identifican antes de tener una mesa asignada siquiera, su nombre y sus preferencias aparecen en el sistema. Así, los camareros pueden ofrecer una atención a medida, minimizando incidencias y haciendo sugerencias que se saben acertadas de antemano.
Cómo aplicar big data para aumentar beneficios en los restaurantes
Ver cómo se incrementan los beneficios en los restaurantes gracias al empleo de la inteligencia de datos no es ninguna utopía.
El primer paso es identificar el potencial de aplicar esta tecnología. Algunos objetivos recurrentes son:
- Juzgar el correcto dimensionamiento de un local nuevo.
- Avituallamiento de ingredientes perecederos basado en análisis predictivos.
- Incrementar el éxito de las llamadas a la acción.
- Gestionar con certitud las temporadas altas y los días claves.
- Adoptar tendencias recién surgidas con prontitud y posicionarse como líderes en el segmento.
Por supuesto, no son las únicas. Con una idea clara de cómo sacar provecho a los macrodatos, se establece el sistema de almacenamiento, se ejecuta la minería de datos, se dota de formación al personal, se cuantifican las métricas y objetivos a abordar, y se pasa a la acción.
El siguiente paso es realizar una monitorización basada en medidas sobre los indicadores y metas implantadas y obrar en consecuencia, cambiando o continuando las acciones que produzcan fracasos o avances, según sea el caso.
Se trata de un proceso de refinado cíclico gracias al cual puede alcanzarse un máximo potencial de un local.
El big data implica un cambio radical en la gestión de restaurantes, y como en la naturaleza, solo aquellos que sepan adaptarse podrán sobrevivir. ¿Estás preparado para capear el próximo temporal?
