Cómo las decisiones basadas en datos ayudan a los restaurantes a seguir siendo competitivos

Los restaurantes de hoy en día no tienen un aspecto muy diferente al de hace dos décadas: mesas y sillas en la parte delantera y una cocina en la trasera. A primera vista, usted no sabría que esta enorme industria (casi 937.000 millones de dólares de ingresos anuales sólo en EE.UU. en 2022) se encuentra en medio de una emocionante transformación impulsada por los datos para adaptarse a las expectativas cambiantes de los clientes y a la intensificación de la competencia de las nuevas propuestas de negocio, como las plataformas en la nube. De hecho, la IT es una parte cada vez más importante de la forma en que los restaurantes crean valor, desde cómo los consumidores eligen un lugar para comer, hacen una reserva, dan su pedido y pagan la cuenta hasta cómo guardan el recuerdo de su salida nocturna y lo comparten con sus amigos. Los clientes generan datos en casi todos los pasos de su recorrido, desde sus preferencias de canal y el modo de reserva hasta el servicio de aparcacoches, los registros en el punto de venta (TPV) y los sistemas de retroalimentación. Por el lado de la oferta, los registros detallados de preparación y gestión de recursos alimentarios permiten a los restaurantes optimizar su inventario y reducir los desperdicios. En conjunto, el volumen de datos útiles para gestionar la experiencia del cliente junto con la rentabilidad se ha multiplicado. Este rico bufé de datos ofrece a los gestores de restaurantes una amplia variedad de oportunidades y modelos de negocio novedosos, como las "cocinas fantasma" (espacios de cocina industrial que sólo ofrecen servicio de entrega) y la extracción de datos de los clientes. "Utilizamos los datos para deleitar a los clientes: aprovechamos los datos para ofrecerles un menú personalizado y reducir sus tiempos de espera en las horas punta mediante una mejor gestión de la mano de obra y del menú", nos dijo el COO de una cadena de restaurantes. Aunque los restaurantes se han subido al carro digital para mejorar la comodidad de los clientes y gestionar las operaciones, las oportunidades de aprovechar el potencial de los datos captados son ilimitadas. Ignorar estas oportunidades puede ser peligroso. Para seguir siendo competitivos, los restaurantes tienen que cambiar su forma de enfocar las decisiones empresariales; tienen que pasar de centrarse en el coste de la comida a hacerlo en la gestión de los ingresos y aprovechar las oportunidades para aumentar la escala. ¿Cómo pueden conseguirlo? Basándonos en nuestra investigación sobre cómo podrían aprovechar los restaurantes las tecnologías inteligentes y el análisis de datos, ofrecemos seis estrategias para orientar las decisiones estratégicas y operativas: 1. Aproveche la "inteligencia" disponible públicamente para determinar dónde abrir su nuevo restaurante. La ubicación es el principal factor que predice el éxito o el fracaso de los restaurantes. Las grandes cadenas, como Starbucks, ya utilizan plataformas de inteligencia empresarial para evaluar los posibles emplazamientos de las tiendas en función de los datos demográficos de los consumidores, los competidores, la densidad de población, los niveles de ingresos, los patrones de tráfico de automóviles, los historiales de transacciones con tarjetas de crédito, etc. Hoy en día, los restaurantes pueden ir un paso más allá y añadir a la mezcla los datos de las plataformas de los medios sociales y las solicitudes de búsqueda de menús (por ejemplo, utilizando la minería de textos, el análisis de sentimientos y otras técnicas de aprendizaje), lo que les permite extraer las preferencias de los consumidores, predecir la entrada/salida de los competidores y decidir cuál será su próxima ubicación de éxito. 2. "Cherry-pick" entre los clientes que reservan. La gestión de ingresos en los restaurantes ha estado mucho menos desarrollada que en otros sectores de servicios como la hostelería y las aerolíneas. Los restaurantes suelen limitarse a aceptar reservas hasta que se llena la capacidad disponible. A veces disuaden activamente a los grupos numerosos de cenar citando largos tiempos de espera o no permitiendo las reservas en línea, porque la duración de la cena tiende a ser mayor para los grupos grandes mientras que el gasto por persona es menor. Hoy en día, los restaurantes pueden utilizar los datos de las plataformas de reservas y los puntos de venta para obtener información más detallada sobre los clientes y seleccionar mejor a qué clientes quieren aceptar en las franjas horarias más populares. Por ejemplo, pueden seleccionar a los clientes más fieles, a los clientes con mayor potencial de gasto o a los clientes con más probabilidades de influir positivamente en la reputación del restaurante. 3. Gestione inteligentemente las colas de clientes. Todos los restaurantes que aceptan clientes sin cita previa se enfrentan a colas en las horas más populares. Una cola de espera puede servir como señal de la calidad del restaurante, pero también crear insatisfacción entre los clientes. Los modernos sistemas de gestión de colas y puntos de venta ofrecen datos agregados y más detallados sobre la longitud de las colas y los tiempos de espera, que combinados con los datos de ventas y mano de obra pueden ofrecer una visión única sobre el impacto del tiempo de espera en el comportamiento de los clientes y el personal. El análisis predictivo puede determinar ahora el posible punto de inflexión, en el que el posible impacto positivo de las colas se convierte en negativo, e informa las decisiones sobre capacidad y mano de obra. Los precios diferenciales basados en la analítica prescriptiva pueden utilizarse para reducir la espera de los clientes con el precio de reserva más elevado. 4. Olvídese de la regla de los asientos por turnos (RR). Tradicionalmente, los clientes de un restaurante son sentados por el anfitrión basándose en reglas sencillas, como la regla RR, por la que los comensales son asignados a zonas, cada una atendida por un equipo de camareros, en orden circular sin prioridad. Ahora, los restaurantes pueden utilizar datos históricos para estimar el impacto de las características de los clientes y del personal en la velocidad, el gasto y la satisfacción de los clientes, y diseñar posteriormente políticas de asignación de asientos específicas basadas en información en tiempo real. Por ejemplo, cuando la carga de trabajo es alta, los anfitriones pueden dar prioridad a los grupos más pequeños y asignarlos a camareros con mayor capacidad de velocidad para aumentar el rendimiento. Un análisis de una gran cadena de restaurantes de comida informal en una gran metrópolis estadounidense reveló que simples desviaciones de la regla RR, basadas en la carga de trabajo y la velocidad del camarero, podían aumentar las ventas totales en un 9%. Alternativamente, los gerentes pueden asignar camareros con más experiencia y habilidades de venta cruzada para aumentar las ventas y la satisfacción del cliente cuando éste ha esperado mucho tiempo en la cola para sentarse. Estas prácticas crean experiencias personalizadas al tiempo que maximizan la eficiencia. 5. Cree menús dinámicos y personalizados. Los pedidos digitales -ya sea a través de una página web, una aplicación, una tableta o simplemente un código QR- están en todas partes. Con los pedidos digitales, los restaurantes pueden captar datos de ventas más ricos, como las marcas de tiempo de los artículos pedidos a nivel de cliente, los patrones de navegación por el menú y el comportamiento del cliente en tiempo real (por ejemplo, los artículos que ya están en la cesta). Por lo tanto, los menús digitales ofrecen un enorme potencial para las recomendaciones personalizadas, similares a las del comercio minorista en línea, basadas en la microsegmentación dinámica del cliente. Por ejemplo, los restaurantes pueden combinar los datos de los clientes con la información de las operaciones en tiempo real (por ejemplo, los artículos en preparación) para ofrecer recomendaciones personalizadas que aumenten tanto la satisfacción del cliente como la eficiencia de la cocina. Basándose en análisis avanzados de datos y algoritmos de aprendizaje automático, los restaurantes también pueden actualizar dinámicamente sus menús para aumentar las ventas y reducir al mismo tiempo el desperdicio de alimentos. Por ejemplo, los restaurantes pueden actualizar sus menús y ofrecer descuentos en función de la disponibilidad de ingredientes, la carga de trabajo en la cocina y las circunstancias externas (como el tiempo y los acontecimientos). 6. Equilibrar eficazmente los múltiples canales de pedido. Con la creciente popularidad de las plataformas de entrega en línea, los restaurantes necesitan hoy en día equilibrar entre múltiples flujos de clientes, por ejemplo, el servicio de cena, la comida para llevar y la entrega a domicilio. Para hacerlo con éxito, los restauradores necesitan identificar cómo interactúan los pedidos de los distintos canales y cómo afectan a la utilización de la capacidad y a los cuellos de botella (por ejemplo, la cocina frente a la zona de asientos). Por ejemplo, los restaurantes tienen que ser capaces de estimar el efecto de los pedidos y los precios en línea sobre los tiempos de espera en el restaurante, la experiencia del cliente y los ingresos. Utilizando datos pasados sobre la demanda y el servicio en combinación con modelos de simulación y análisis de colas en la red, los restauradores pueden decidir cuándo aceptar/rechazar los pedidos en línea de los clientes para obtener la máxima rentabilidad. En función del número de pedidos aceptados, los restauradores también pueden estimar la carga de trabajo para optimizar aún más los niveles de dotación de personal y, en el caso de las cadenas, asignar los pedidos de entrega a domicilio a un local específico en función de su capacidad de entrega en tiempo real. Lo especial hoy es... usted Más allá de su utilidad para tomar decisiones sobre el funcionamiento de un restaurante, los datos y análisis de los clientes de los restaurantes se están convirtiendo también en activos valiosos para otros sectores. Al igual que los restauradores están encontrando datos externos valiosos para ellos, otras industrias están aprendiendo sobre sus clientes a partir de los restaurantes que eligen. En teoría, todo esto deberían ser buenas noticias para los restaurantes, pero no hay almuerzo gratis: Si las reservas, las colas, la asignación de mesas, los pedidos, la utilización, la dotación de personal, el inventario y la gestión de pagos ya se han externalizado a plataformas externas, los restaurantes pueden quedarse con muy poca ventaja. "Los restaurantes tienen que pensar en la propiedad de los datos", aconsejó un ejecutivo que trabaja en aplicaciones para restaurantes. "A los restaurantes no les importan sus datos, dónde están almacenados, quién es el propietario de los datos y quién realiza los análisis". Si no tienen cuidado, continuó el ejecutivo, podrían estar regalando mucho valor, especialmente a los proveedores de puntos de venta que "están en posición de ofrecer análisis como un servicio si agregan grandes cantidades de datos." El negocio de la restauración siempre ha sido duro, pero las razones están evolucionando. En lugar de las incertidumbres tradicionales, como el inventario y la ubicación, las mayores preocupaciones del restaurador del mañana pueden tener que ver con si han puesto un precio demasiado barato a sus propios datos, cómo sacar el máximo partido a los datos de que disponen y qué preguntas deberían hacer a los datos sobre sus clientes. Las mejores prácticas en la era digital, como la "selección" de reservas, la gestión de colas virtuales y el equilibrio entre los canales de atención al cliente, son todas ellas relevantes para la industria de servicios en general (como la hostelería y el ocio).

Cómo las decisiones basadas en datos ayudan a los restaurantes a seguir siendo competitivos

Resumen.

Partner Center