Ya hemos establecido que el Big Data y restaurantes puede ser un gran aliado para un chef que quiera diseñar nuevos platos y un menú efectivo. Pero ahora bajemos a un mundo menos creativo: el de hacer que el restaurante donde han diseñado esa carta salga adelante.

Recopilar insights sobre los clientes

Conocer a nuestro cliente ideal es clave para ofrecerle una carta a su medida, recomendaciones y descuentos personalizados… Y construir con ellos una relación personalizada con comunicaciones a medida.  A esto nos ayuda el Big Data, a recopilar datos de esos clientes en diversas plataformas y a sacar información útil de ellos. Si el restaurante ofrece wifi o programas de recompensas y apps, la huella digital de los clientes nos da más datos sobre sus preferencias, hábitos e intereses.

Con todos estos datos, podremos atraerles al restaurante con más frecuencia o aumentar su ticket medio. Esto último es porque, sabiendo qué platos se venden mejor juntos y las preferencias del cliente, podremos hacerle sugerencias personalizadas que le hagan pedir más platos o productos con mayor importe.

Evaluar lo que funciona y lo que no

Un buen análisis nos permite medir con rapidez lo que funciona y lo que no. Esto es válido tanto en lo referente a los platos (¿añadimos, quitamos, renovamos la carta…?) como al delivery y las promociones...

Otro uso del Big Data en restaurantes es medir la satisfacción de los clientes y detectar ineficiencias en el servicio. Ya sea cuellos de botella en la cocina o camareros que no ponen suficiente énfasis en la venta cruzada, el Big Data nos ayuda a detectarlo y corregirlo.

Además, podemos saber si cosas que intuitivamente son buenas no lo son tanto. Por ejemplo, si aumenta nuestro ticket medio, en principio es una buena noticia. Pero si eso se debe a la pérdida de clientes de ticket bajo, no lo es tanto.

Predecir lo que va a pasar

Con Big Data, podemos ejecutar algoritmos predictivos que nos ayuden a adaptar nuestros servicios a diversas circunstancias, que van desde el tiempo que hará hasta los eventos en áreas circundantes.

Además, hay que tener en cuenta que, cada cierto tiempo, algunos tipos de dietas y alimentos se ponen de moda. Con análisis predictivos monitorizando las redes sociales, webs de nutrición… podemos anticiparnos a esas tendencias. De esta forma, si reaccionamos rápido, nos podemos posicionar como líderes en el segmento.

Estas predicciones pueden ayudar también a mejorar la gestión del inventario. Con ellas, sabemos los artículos del menú que se venderán, optimizar los recursos humanos para que siempre haya el personal justo para la cantidad de clientes esperada…

Decidir dónde abrir nuevas franquicias

En base al cruce y análisis Big Data de datos demográficos, de cantidad de reviews, de redes sociales y de programas de fidelización, podemos localizar puntos calientes. Con todo esto, minimizamos el riesgo de abrir en un lugar donde no vaya a haber demanda.

Conclusión

Como vemos, usar el Big Data y restaurantes puede ayudar a crecer a un negocio de restauración de muchas maneras: desde idear una carta sorprendente hasta conseguir mayores beneficios. Pero hacer una cosa así requiere una formación específica en herramientas de Big Data y restaurantes. Con el Master de Big Data & Analytics de Datahack, te formarás en esas herramientas y podrás ayudar a crecer a los negocios en base a sus datos.

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.

Cuando uno piensa en comida, no se le pasa por la cabeza ni por un segundo la palabra Big Data. Sin embargo, es una herramienta que cada vez se usa más. Comenzó en la Alta Cocina y cada vez más restaurantes se apuntan a esta tendencia para mejorar sus platos.

¿Por qué funciona tan bien el Big Data al recomendar ingredientes?

Simplemente, la gastronomía es una ciencia. De hecho, la teoría del maridaje explica por qué unos ingredientes casan mejor con otros, generalmente, cuando comparten sabores comunes. Al menos, en la cocina occidental, porque el Big Data ha demostrado que en la cocina india los ingredientes con sabores comunes no tienden a estar en los mismos platos. Es lo que se llama maridaje negativo, potenciado por ciertas especias. 

Sabemos todo esto creando una red social de sabores, con ingredientes conectados si aparecen juntos en la misma receta. También podemos añadir una capa extra con las puntuaciones de cada receta en ciertas webs de cocina. Luego, podemos calcular su coeficiente de clúster y descubrir qué ingredientes trabajan juntos de forma más eficiente.

Casos de uso en Big Data gastronómico:

Big Data para crear nuevas recetas desde cero

Hace poco, IBM, en colaboración con Bon Appetit, convirtió a Watson en un chef capaz de crear nuevas recetas y combinaciones de sabor. Aunque parezca increíble, las recetas del ordenador han ganado concursos de chefs. Para hacer el modelo, partieron de una base de datos de 30000 recetas y páginas de información gastronómica. Gracias a eso, comprende por qué funcionan ciertas mezclas de ingredientes, entiende cómo disfrutamos de las texturas  y distingue las mejores recetas.

Big Data para inspirar a los chefs

Telefónica I+D y la Universidad de Barcelona han creado Appetit, una aplicación que, tras analizar 100.000 recetas de todo el mundo, ayuda a los cocineros a crear nuevas propuestas. Con ella, los chefs pueden elegir un ingrediente base para su plato y la aplicación le sugiere ingredientes afines en base a una red. Luego, todo es cuestión de experimentar con las cantidades y métodos de preparación.

Big Data para hacer menús más efectivos

Muchos restaurantes ya utilizan herramientas de Big Data para tomar decisiones sobre sus menús. Y no solamente en el nivel de cómo combinan los distintos platos entre sí. También es importante decidir el orden en que se ponen los productos e incluso cómo categorizarlos.

Pero se puede ir incluso más allá. Gracias al análisis de datos con Big Data, las cadenas de fast food testan el impacto financiero de un elemento del menú antes de lanzarlo. Algunas incluso llegan al punto de ofrecer menús dinámicos que cambian a tiempo real en función de la hora, la localización o incluso del parte meteorológico de cada local. 

Conclusión

El Big Data puede ayudar a los chefs desde el momento de la concepción de los platos. Con él, pueden elaborar propuestas únicas y sorprendentes que harán la boca agua de sus comensales.

Si tú también quieres empezar a utilizar el Big Data para mejorar tus habilidades culinarias, o para cualquiera de los múltiples usos que tiene, necesitarás una serie de conocimientos técnicos. Y ningún máster te los enseñará mejor que el Máster de Big Data & Analytics de datahack.

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