En la charla «Encuentra Patrones y Tendencias: El Secreto para Entender a los Clientes», realizada en el marco de la feria Alimentec 2024, se abordaron los beneficios y aplicaciones del análisis de datos en la industria de alimentos y el sector de restaurantes.
La intervención, a cargo de Sergio Rodríguez, socio de Cala Analytics, se centró en mostrar a las compañías cómo aprovechar la información sobre el comportamiento de clientes y consumidores para identificar patrones y mejorar su oferta.
«El análisis de datos es el proceso de tomar información desagregada y observar cómo interactúan sus diferentes componentes. Aunque hoy en día muchas tareas de análisis se han automatizado, la intervención humana sigue siendo crucial para interpretar y contar la historia que los datos revelan. Las empresas del sector alimentario pueden utilizar análisis descriptivos para entender dónde están y cómo ha sido el comportamiento de sus clientes», comentó el experto.
Durante la charla, se explicó que el análisis de datos se puede clasificar en tres tipos principales:
1. Análisis Descriptivo: Se enfoca en describir lo que ha pasado, basado en los datos históricos registrados.
2. Análisis Predictivo: Utiliza modelos estadísticos para anticipar futuros eventos y comportamientos.
3. Análisis Prescriptivo: Sugiere acciones basadas en los resultados del análisis predictivo, como optimizar el manejo de inventarios o decidir la colocación de productos en góndolas para maximizar ventas.
De acuerdo con Rodríguez, un punto de discusión interesante es la diferencia entre la automatización de tareas y el análisis de datos. Como él explicó, la automatización, aunque utiliza tecnología avanzada, no equivale a análisis de datos. «Es crucial primero comprender el comportamiento de los clientes antes de automatizar procesos, para asegurar que las decisiones basadas en datos sean precisas y efectivas», agregó.
Aplicaciones del análisis de datos en el sector de restaurantes
El uso de técnicas de análisis de datos en el sector de restaurantes y hospitalidad (denominado Horeca) está emergiendo. Los datos de ventas, como las tiras de compra, contienen valiosa información sobre el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, un análisis detallado puede revelar qué productos se compran juntos, permitiendo ajustar la oferta para incrementar las ventas adicionales y reducir el desperdicio.
Un caso concreto mencionado en la charla fue el de una conocida cadena de pastelerías. Mediante el análisis de los datos de compra, identificaron un segmento de compradores que realizaban compras adicionales mientras esperaban sus pedidos. Al ajustar la disposición de los productos, lograron incrementar las ventas y reducir el desperdicio de productos perecederos.
Otro ejemplo de aplicación es el uso de cartas electrónicas en restaurantes, que permiten medir la sensibilidad al precio de los productos. Al variar los precios semanalmente, los restaurantes pueden analizar cómo los cambios de precio afectan el volumen de ventas, lo que sería difícil de manejar con cartas físicas debido al costo de reimpresión.
Rodríguez también abordó la accesibilidad de estas tecnologías para diferentes tamaños de restaurantes. Existen herramientas gratuitas y de código abierto que pueden ser utilizadas por restaurantes pequeños, aunque requieren más trabajo manual. Por otro lado, restaurantes más grandes pueden beneficiarse de herramientas licenciadas que, aunque más costosas, reducen el tiempo de ejecución y permiten analizar múltiples puntos de venta simultáneamente.
Finalmente, se mencionó el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en el análisis de datos. Sin embargo, es importante evaluar cuándo es realmente necesaria la IA, ya que no siempre es la solución adecuada dependiendo del volumen de datos y las necesidades específicas del restaurante o punto de venta.
