Big Data Para Restaurantes: convertir los datos en resultados

La Gestión del Restaurante y la aplicación de conceptos como Business Intelligence Big Data para restaurantes, han formado parte del menú de Hospitality 4.0, el congreso internacional celebrado en el marco de Hospitality Innovation Planet.

El panel “El Restaurante Digital. Convertir Datos en Resultados”, moderado por TechFood Magazine, y en el que han participado Jorge Lurueña, fundador y CEO de MAPAL Software, Alberto Monedero, Global Digital Manager de la cadena de restaurantes italianos La Tagliatella, Aitor Samperio, Director de Operaciones del Grupo Larrumba y Carlos Gómez, CEO de Cheerfy, ha acercado los asistentes algunas de las claves para a optimizar de la gestión de los restaurantes, reducir gastos o fomentar la productividad a través del uso de de estas herramientas.

Big Data para Restaurantes vs. Smart Data

Frente el respeto que algunos pueden sentir ante conceptos como Big Data para restaurantes, los participantes coinciden en desmitificar el concepto y en la importancia de apostar por una selección cuidada de indicadores, según las prioridades y particularidades de cada negocio. En una cadena grande, estos indicadores pueden ascender a un centenar, pero en un restaurante individual o un pequeño grupo una docena puede ser suficiente. “Hay que seleccionar”, afirma Samperio. “Además con las herramientas digitales de hoy en día, si tu empresa está digitalizada, la obtención de esos datos es más fácil que nunca, con un clic, y al momento, no dos meses después. Para nosotros se ha convertido en algo vital y estratégicamente diferencial.”

Tener los datos al momento es vital y estratégico

Y en esto coinciden tanto restauradores como las empresas de servicios, el área financiera o transaccional (con las ventas, ticket medio, etc.; los gastos, tanto de personal como de materia prima -que suponen dos tercios de la cuenta de resultados-, junto con los hábitos de consumo y la satisfacción del cliente, son los indicadores fundamentales del negocio. “Una de las claves es no quedarnos con el dato frío de la venta, sino también cómo está afectando eso a la satisfacción, a la reputación”, afirma Monedero. “Y es importante tener en cuenta no solo el cliente externo, subraya Lurueña, sino también el interno. Al fin y al cabo, el personal es el motor del negocio en hostelería. Pero la clave es obtenerlos en tiempo real para poder tomar decisiones rápidas. Porque cada día que pasa sin corregir algo que no funciona, es un día perdido.”

Datos accionables

En la visión de Cheerfy, “todo gravita en torno al cliente, intentamos que todos estos indicadores, se imputen a cada cliente individual, y no al cliente como colectividad”. Pero no se trata solo de obtener el dato, sino de accionarlo, es decir, tomar medidas a partir de esa información. “Por ejemplo, a través de recomendaciones personalizadas hechas en el momento adecuado, el restaurador ha incrementado la fidelización y la experiencia del cliente, y además, el ticket medio un 26%. Utilizamos la experiencia de cliente como palanca para incrementar el ticket, no porque sí, sino porque estás ofreciendo un mejor servicio.

Aumentamos el ticket medio un 26% con experiencia de cliente

Otro ejemplo de este accionamiento de los datos lo explica Monedero. “En Tagliatella manejamos más de 10-12 fuentes. Lo más importante es tener claro el objetivo. Por ejemplo, en nuestro caso hemos optimizado las plantillas cruzando los datos del histórico de ventas, las ventas proyectadas y los datos de satisfacción del cliente. Queremos que la experiencia sea maravillosa, pero sin caer en la sorbreactividad o subactividad”, detalla Alberto Monedero.

Predecir la demanda de un restaurante, ¿es posible acertar?

Según Aitor Samperio, “las predicciones son muy importantes, porque sobre esa proyección es posible hacer un control de costes mucho más preciso”. Aunque tal y como explica Jorge Lurueña, no se trata solo de aplicar fórmulas matemáticas.

Las predicciones nos permiten reinventarnos.

“El conocimiento del sector es fundamental. De hecho, para crear nuestro servicio de análisis predictivo hemos unido lo mejor de ambos mundos: avanzados algoritmos matemáticos y un sistema basado en la experiencia y previa y en los días comparables. Eso es lo que nos permite ofrecer márgenes de error tan bajos, por debajo del 5%. ”Un ejemplo de este ahorro de costes, lo ha ofrecido Tagliatella, “gracias al sistema de proyección de ventas de GIR Net obtenemos una desviación inferior al 3% y podemos ajustar la compra de la materia prima, la logística, los pedidos del restaurante, el personal, etc.,” explica Monedero.

Pero no se trata de ajustar solo los costes. Sino también de anticipar los cambios en las tendencias o en las preferencias de los usuarios. Algo de lo que sabe mucho el responsable del Grupo Larrumba, matriz de algunos de los locales más de moda de la capital “Los restaurantes de moda se generan con el marketing. Y es un arma de doble filo, porque las modas pasan, y estas predicciones nos permiten reinventarnos antes de que eso ocurra.» “En un futuro, la ventaja competitiva fundamental será la capacidad de crear productos o servicios adaptados a los perfiles de las personas. Y ser muy flexible y muy rápido cambiando”, afirma Carlos Gómez.

Y si de lo que hablamos es de futuro, en lo que se refiere a Big Data para Restaurantes, el proceso pasa por evolucionar desde la analítica descriptiva y la predictiva, hacia la analítica diagnóstica. Es decir, “que sea capaz de decirte no solo lo que está pasando, sino por qué” –explica Jorge Lurueña- “y próximamente, la analítica prescriptiva, donde el sistema podrá decirte qué tienes que hacer para obtener determinados resultados. Ese es el futuro, y en lo que estamos invirtiendo y trabajando activamente en Mapal Software.”

Los procesos eficaces y plantilla involucrada

Finalmente, todos los ponentes coinciden en que una de las claves para que el Big Data para restaurantes sirva realmente para convertir los datos en resultados, es que la información no se quede en el equipo directivo, sino que se comparta con la plantilla. Es posible medir la eficiencia y productividad de cada empleado, pero es importante comunicar los objetivos, hacerles partícipes de los mismos y establecer un sistema de incentivos adecuado. Al final, el éxito de la tecnología y de las herramientas de gestión depende fundamentalmente de una implantación de procesos eficaz.