Cómo usar el análisis de datos de restaurantes para aumentar los ingresos
Sai Alluri, CEO y cofundador
La gestión de restaurantes en la actualidad exige navegar en un mercado cada vez más competitivo para lograr la maximización de los ingresos e implementar estrategias rentables.
Afortunadamente, el poder de la inteligencia empresarial avanzada en esta era digital ha creado oportunidades para que muchas cadenas de restaurantes con visión de futuro aprovechen el análisis de datos.
Les ayuda a mejorar sus procesos internos, complementar las comunicaciones de marketing, reducir los tiempos de espera de los clientes y, por tanto, aumentar su rentabilidad.
¿Cómo pueden los restaurantes recopilar datos de los clientes?
Están surgiendo nuevas tecnologías que los propietarios de restaurantes pueden aprovechar para registrar y extraer datos significativos con el fin de mejorar la eficiencia operativa y la experiencia gastronómica de los clientes.
Por ejemplo, terminales POS, quioscos, aplicaciones para pedir y pagar, códigos QR e incluso tabletas en la mesa.
Además de sus funciones habituales de pedido y pago, estas herramientas ofrecen una vía para extraer datos del historial de pedidos de los clientes. Estos datos pueden utilizarse para mejorar el flujo de clientes y los tiempos de espera.
Además, los sistemas POS también proporcionan datos accionables que pueden utilizarse para hacer un seguimiento de la frecuencia de los clientes, los tipos de reservas, los platos más populares, etc. Estos datos ayudan después a los propietarios del negocio a elaborar mejores menús y a definir los precios.
Es importante que los propietarios de restaurantes elijan plataformas y herramientas que no solo recopilen datos, sino que también puedan integrarse entre sí. La interpretación de datos entre distintas plataformas ayuda a generar un análisis preciso e integral, necesario para crear un impacto empresarial positivo.
Supongamos que un restaurante necesita gestionar sus costes laborales. Puede requerir un análisis integrado de los datos de ventas, los datos de planificación de turnos, los datos de rotación de mesas, los datos de fluctuaciones estacionales, etc., para obtener resultados.
Estos análisis son fundamentales en el mundo actual para que los restaurantes obtengan ventajas competitivas en el sector.
¿Qué es el análisis de datos de restaurantes?
El análisis de datos de restaurantes es el proceso de recopilar y analizar datos y métricas relacionados con los restaurantes para convertirlos en conocimientos significativos. Esto, además, ayuda a mejorar la rentabilidad, las políticas y las campañas de marketing del restaurante.
El análisis de datos de restaurantes, como disciplina, también abarca la elaboración de informes de restaurantes, que consiste en comparar métricas de frecuencia de clientes, personal y beneficios entre periodos definidos.
En general, los datos o métricas de un restaurante deberían contar la historia de cómo funciona tu restaurante.
En resumen, la premisa fundamental del análisis de restaurantes es realizar un análisis en profundidad de las métricas del restaurante para entender mejor «por qué» un negocio está funcionando de una manera determinada y «¿qué puedo hacer para mejorarlo?»
Beneficios del análisis de restaurantes para mejorar los ingresos
Las plataformas de inteligencia empresarial y análisis de datos para restaurantes ayudan principalmente a seguir las ventas y las métricas en todas las plataformas. Ayudan a los propietarios de negocios a entender cómo está rindiendo su restaurante en reparto a domicilio, consumo en sala, online y reseñas.
Esto es lo que obtienes al usar paneles analíticos:
1. Aumentar los ingresos
A. Perfilado de clientes
La analítica para restaurantes puede ayudarte a perfilar una persona para comprender mejor a tus clientes y responder a sus necesidades matizadas. Por ejemplo, la comida que les gusta, los deportes que ven o incluso sus patrones de comportamiento relacionados con la comida.
Por lo general, la analítica ofrece una vía para identificar tendencias actuales y segmentar a los clientes en perfiles/grupos. Estas tendencias pueden derivarse y aprovecharse a partir de datos históricos para construir relaciones duraderas con los comensales.
B. Previsión de ventas
La analítica para restaurantes puede aprovecharse para prever de forma predictiva tendencias futuras e ingresos basándose en comparaciones de datos históricos con las cifras existentes.
Con la capacidad de predecir con precisión las ventas futuras, puedes idear fácilmente estrategias e incentivos como ofrecer cupones para comidas, descuentos e incluso colaboraciones. Esto ayuda a crear horarios de personal precisos, así como a optimizar los costes laborales. Además, esta capacidad de predicción también puede ayudar en la elaboración de presupuestos y en la programación de estos eventos e incentivos.
C. Fomentar tendencias de clientes recurrentes (fidelidad del cliente)
La analítica puede ayudarte a determinar cuál es la mejor forma de recompensar a los clientes fieles, o incluso cuándo hacerlo.
Por ejemplo, si un grupo específico de clientes publica siempre sobre tu restaurante y deja reseñas excelentes en las redes sociales, puedes enviarles recompensas a través de las redes sociales.
De ese modo, incluso podrán presumir más de haber recibido recompensas dentro de sus círculos sociales.
D. Ayudar a tomar decisiones sobre el menú
La analítica de datos de restaurantes puede ayudar a determinar qué platos mantener en el menú o cuáles reintroducir. O mejor aún, qué comidas considerar para cupones, promociones y descuentos.
Por ejemplo, si un artículo concreto ya no recibe nuevos pedidos aunque antes era popular, puedes analizar la analítica del restaurante para diseccionar por qué.
Quizá la calidad de la materia prima ha bajado, o simplemente está fuera de temporada. En cualquier caso, puedes aprovechar los comentarios de los clientes junto con tus conocimientos para lograr el equilibrio perfecto de artículos en las distintas categorías del menú.
Momos genera informes precisos de datos de ventas por artículo para que este proceso sea facilísimo de gestionar para los restaurantes en distintos locales y canales de venta!
E. Mejorar la experiencia de los clientes
La analítica de datos de restaurantes puede ayudar a revelar información crucial sobre los clientes del restaurante para mejorar su experiencia.
Por ejemplo, los conocimientos sobre preferencias de pedido, datos demográficos y hábitos de reserva pueden ayudar a los propietarios a personalizar mejor la experiencia de los clientes.
Esto podría incluir ofrecer a los clientes un postre gratis en aniversarios o cumpleaños. O incluso prestar atención a las preferencias culinarias al enviar ofertas personalizadas a los clientes.
2. Gestionar los costes
A. Mejorar las operaciones
La analítica para restaurantes puede emplearse para impulsar la eficiencia operativa en aspectos como:
Desperdicio de alimentos
Métodos de pago más comunes
Tiempos de espera
Reservas
Platos populares
Tendencias de pedido
Reseñas de clientes
Métricas de entrega a domicilio
Cuando se hace bien, el análisis de todos estos puntos de datos puede ayudarte a optimizar la recurrencia de clientes o simplemente reducir costes cuando sea necesario para agilizar la prestación del servicio de un restaurante.
B. Optimizar los costes laborales
La gestión de los costes laborales puede ser un desafío general en la gestión de restaurantes.
Sin embargo, las soluciones analíticas pueden ayudar con la optimización de costes. Por ejemplo, pueden ayudar a identificar los turnos más tranquilos para mantener bajos los costes, ya que se necesitarán menos empleados durante ese periodo.
C. Mejorar la precisión de los pedidos
Las herramientas de análisis predictivo de última generación pueden conectarse directamente al sistema de pedidos de un restaurante para mejorar la precisión de los pedidos.
Por ejemplo, para predecir qué artículos de comida serán los más solicitados durante determinadas horas del día y ayudar a guiar los esfuerzos de aprovisionamiento y la gestión de proveedores para satisfacer la demanda de los clientes.
D. Minimizar el desperdicio de alimentos mediante el control de inventario
El desperdicio de alimentos es un desafío enorme en el sector de la restauración. Por eso, al planificar un menú, es importante saber qué cantidades de ingredientes se necesitan para preparar mejor una comida.
La analítica predictiva puede ayudar a los restaurantes a analizar los niveles de inventario pasados y presentes para reconocer patrones y pedir la cantidad necesaria, según se requiera, para controlar los costes de alimentos y garantizar un uso eficiente.
E. Planificación del personal
La analítica para restaurantes puede ayudarte a mantener un número óptimo de personal de cocina y camareros a lo largo de la semana.
Los conocimientos accionables también pueden ayudar con una planificación estratégica basada en los días de mayor actividad, cuando las ventas son más altas, o incluso durante las temporadas festivas.
Por ejemplo, un propietario de un restaurante puede analizar datos históricos durante el periodo navideño y utilizarlos para programar la combinación adecuada de personal a tiempo parcial y a tiempo completo en una variedad de turnos.
F. Optimización de la rotación de mesas
Las mesas vacías, por desgracia, representan ingresos perdidos para un restaurante. Afortunadamente, las herramientas analíticas pueden ayudar a superar este desafío mediante la evaluación y el aprovechamiento de diversos puntos de datos críticos.
Por ejemplo, un restaurante puede analizar las tasas de no presentación y, a su vez, imponer depósitos de reserva para evitar estos incidentes. O bien, también pueden optar por lanzar ofertas especiales y descuentos para llenar las mesas.
¿Cómo utilizan los restaurantes el big data?
El avance tecnológico ha permitido a los restaurantes analizar datos históricos como el precio, la frecuencia de compra de los clientes y la demografía para definir estrategias de marketing, llevar a cabo la segmentación de clientes y orientar la gestión del menú.
Sin embargo, el big data puede aprovecharse para fines mucho más creativos y avanzados que los mencionados anteriormente, por ejemplo:
Examinar el comportamiento de los clientes en el sitio web, las aplicaciones móviles y las plataformas de redes sociales para recomendar platos relevantes y asegurar los pedidos antes de que los clientes abandonen el sitio.
Revisar los datos de satisfacción del cliente para encontrar áreas de posible mejora, como la creación de nuevos menús.
Garantizar el cumplimiento de las normas de salud y seguridad mediante el seguimiento del progreso de la formación del personal, sus actividades y su rendimiento.
Crear estrategias para determinar qué acciones de marketing son eficaces y dónde pueden realizarse ajustes medibles.
Obtener información en tiempo real sobre el rendimiento de las ventas para poner en marcha ofertas especiales siempre que se produzca una caída en las ventas. Por ejemplo, diseñar ofertas de cupones basadas en la ubicación de los clientes, o utilizar ofertas en tiempo real difundidas mediante publicidad en línea o redes sociales.
Conclusión
El artículo resume cómo los restaurantes modernos pueden aprovechar la analítica de datos para evaluar una variedad de estrategias empresariales que mejoren la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.
Por ejemplo, Domino’s Pizza ha estado mejorando continuamente su rendimiento de ventas.
La marca permite experiencias de compra uno a uno a través de varios 85.000 puntos de contacto de datos estructurados y no estructurados derivados de sus sistemas POS, centros de cadena de suministro, mensajes de texto, redes sociales y datos de Amazon Echo.
Pongamos otro ejemplo, Tropical Smoothie Cafe, que opera locales en varias ciudades de Estados Unidos, sirviendo batidos y comida saludables. Utilizaron la analítica de datos de restauración para comprobar el rendimiento de su nuevo producto (batido de verduras).
Una vez que se dieron cuenta de que había ganado popularidad en su carta, utilizaron la analítica para ver las horas en las que los clientes preferían tomar un batido de verduras frente a un batido de frutas. Los resultados les ayudaron a crear horas felices y otras campañas de marketing para los clientes, aumentando así las ventas.
En general, la analítica de restaurantes puede ayudar a muchos establecimientos de comida a aprovechar en tiempo real la información sobre los datos de los clientes para reducir costes y mejorar el ROI del marketing.
Esta es quizá una de las opciones más cómodas y precisas para tomar decisiones empresariales y de marketing más fundamentadas y mejorar la rentabilidad.
¿Necesita hacer crecer y gestionar eficazmente su negocio de restauración con herramientas fáciles de usar, alertas en tiempo real y paneles sencillos? Póngase en contacto con nosotros en Momos.
Los agentes de IA automatizan todas las interacciones con los clientes, 24/7, en todas las ubicaciones de tu restaurante.
![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 183 100" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 152.452 37.349 C 136.442 20.842 115.98 6.325 93.049 1.892 C 86.081 0.534 76.773 0.163 71.407 5.736 C 64.565 13.035 70.499 30.487 81.481 29.6 C 87.433 29.072 89.698 22.162 87.042 17.439 C 85.631 14.617 83.027 12.629 80.168 11.079 C 56.02 -2.764 23.38 -4.862 0 11.844" fill="transparent" height="37.34868528749147px" id="rGpqSnR8J" stroke-dasharray="" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="4.97" stroke="rgb(0, 0, 0)" transform="translate(3.219 19.212)" width="152.45224485148515px"/><path d="M 0 11.619 C 7.071 11.39 33.491 21.738 40.35 21.268 C 38.499 18.19 37.116 14.915 35.507 11.625 C 33.7 7.867 32.587 3.926 31.702 0" fill="transparent" height="21.28391189647101px" id="I9fuJaf7q" stroke-dasharray="" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="4.97" stroke="rgb(0, 0, 0)" transform="translate(139.727 55.754)" width="40.34950693069311px"/></svg>)
