Análisis de datos de restaurantes: cómo convertir los insights en acciones

Publicado en abril de 2023 | Actualizado en abril de 2025

Mantener el éxito de un restaurante es como caminar sobre una cuerda floja. Los márgenes de ganancia son tan ajustados que equilibrar las distintas necesidades del negocio puede resultar complicado. Cada vez que algo cambia, ya sea un aumento en los costos de los alimentos, una escasez repentina de personal o un aumento inesperado en los pedidos, tenés que responder rápidamente para recuperar el equilibrio.

Es difícil hacer un seguimiento de todos estos factores y gestionarlos. Pero las soluciones de análisis de datos para restaurantes facilitan esta tarea. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos del análisis de datos para restaurantes, incluidos los siguientes:

• ¿Qué es el análisis de datos de restaurantes?
• Tipos de datos de restaurantes
• Cómo recopilar datos de restaurantes
• Seis maneras de usar el análisis de datos de restaurantes en tu negocio
• Cómo el análisis de datos de Uber Eats puede aportar valor a tu negocio

El análisis de datos para restaurantes es el proceso de analizar todos los datos disponibles sobre el rendimiento y las operaciones de tu restaurante para obtener información valiosa. Al aprovechar el análisis de datos para restaurantes, podés aprender del rendimiento pasado, identificar tendencias relevantes y tomar decisiones con mayor precisión. Este proceso se divide en dos componentes principales:

• Los datos del restaurante son las métricas que registrás durante la actividad del negocio. Hoy en día, esta información se recopila en gran medida de forma automática mediante herramientas de software.

• El análisis de datos para restaurantes es el proceso de interpretar esos datos para identificar tendencias relevantes y obtener conclusiones que podés utilizar para fortalecer tu estrategia comercial.

Comprender los diferentes tipos de datos y cómo se relacionan con tus objetivos puede guiarte sobre dónde enfocar tu energía y recursos. Podés agrupar los datos de muchas maneras, pero a continuación se presentan algunas de las categorías más importantes que los operadores de restaurantes deben monitorear.

Los datos de ventas permiten conocer la cantidad de compras que los usuarios realizaron en un periodo determinado. Algunos datos de ventas importantes que conviene seguir incluyen los siguientes:

• Cantidad de pedidos realizados a través de distintos canales de venta (en línea, presenciales y apps de terceros)
• Productos del menú más vendidos y rentables
• Valor promedio de cada pedido
• Ingresos totales generados por las ventas

Los datos revelan quiénes son tus usuarios, qué les gusta de vos y con qué frecuencia vuelven. Para este tipo de datos, vas a querer monitorear lo siguiente:

• Cantidad de usuarios nuevos frente a usuarios recurrentes
• Crecimiento y participación en el programa de fidelización
• Volumen de reservas en línea
• Reseñas y calificaciones de los usuarios

Los datos operativos indican qué tan bien se gestiona tu negocio. Pueden ayudarte a identificar formas para reducir costos, minimizar errores y mejorar la eficiencia general. Algunas áreas clave a las que deberías prestar atención incluyen las siguientes:

• Datos del pedido, como instancias de error y tiempo de preparación
• Datos del servicio, como la frecuencia con la que tu restaurante está disponible para hacer pedidos en línea en relación con el horario de atención del restaurante
• Datos de inventario, como tu registro de existencias y desglose del presupuesto
• Datos laborales, como la programación, nómina e información de beneficios

Ahora que la tecnología se encarga de gran parte del trabajo de recopilar datos analíticos de restaurantes, tu principal tarea es utilizar la información obtenida. A continuación, te mostramos algunas de las principales maneras de hacerlo para mejorar tu negocio.

Diseñar un menú adecuado es fundamental para el éxito de un restaurante. Con el análisis de datos, podés descubrir qué funciona bien en tu menú y qué aspectos podés mejorar. Algunos datos importantes que podés obtener mediante el análisis incluyen los siguientes:

• Productos más vendidos: Prestar atención a los productos más vendidos puede ayudarte a determinar las necesidades de inventario, influir en el diseño del menú e incluso inspirar nuevas propuestas basadas en las preferencias de los usuarios. La IA se está convirtiendo en una herramienta útil en este ámbito, ya que analiza grandes cantidades de datos para sugerir mejoras en el menú y nuevas propuestas.

  
  

• Productos más rentables: Si tus productos más vendidos llevan ingredientes caros, las ganancias netas que generan podrían seguir siendo bajas. Si sabés que otros productos te generan mayores ganancias, podés concentrar una mayor parte de tus esfuerzos de marketing en ellos y animar al personal a recomendarlos con más frecuencia.

  
  

• Sustituciones y personalizaciones frecuentes: Si los usuarios casi siempre piden que no se agregue mayonesa a un sándwich en particular, podés actualizar tu menú para que esa sustitución sea la opción predeterminada. Si observás que una sustitución frecuente aumenta tus costos, quizás te convenga empezar a cobrar un extra por ella.

  
  

• Problemas con los pedidos: Si empezás a recibir más quejas sobre ciertos platos o inquietudes generales sobre la calidad o el sabor de la comida, los datos pueden ayudarte a detectar esas tendencias, identificar las áreas problemáticas y resolver los problemas.

  
  

• Información sobre conversiones: Los análisis pueden ayudarte a comprender mejor con qué frecuencia los productos de tu menú convierten a quienes los consultan en compradores. Si querés atraer a más usuarios y aumentar las ventas, la app de Uber Eats puede ayudarte a mejorar la presentación de tu tienda con descripciones del menú generadas por IA que podés revisar, aprobar y editar en cualquier momento.

Los empleados son uno de los gastos más elevados de un negocio y, a la vez, uno de los factores más importantes para el éxito a largo plazo. Con información sobre la gestión del personal, podés asegurarte de lo siguiente:

• Adaptar los horarios a tus necesidades: Hacer un seguimiento de las variaciones en el flujo de usuarios puede ayudarte a tomar decisiones estratégicas sobre los horarios. Programar solo al personal que necesitás te permite controlar los costos laborales sin descuidar la experiencia de los usuarios.

  
  

• Tomar decisiones de contratación más inteligentes: El análisis del personal puede ayudar a tomar decisiones estratégicas sobre la contratación y la retención. Si, por ejemplo, tus datos muestran que destinás una cantidad importante de recursos a la contratación, pero perdés personal poco después de incorporarlo, tal vez te convenga destinar parte de ese presupuesto al desarrollo profesional y la retención.

  
  

• Aplicar los comentarios de los usuarios: Compartir los comentarios de los usuarios con los empleados puede ayudarlos a adaptar su servicio para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios. Uber Eats te permite consultar resúmenes de las reseñas de los usuarios generados con IA, junto con acciones recomendadas para mejorar su satisfacción.

No podés hacer una tortilla sin huevos, y quedarte sin huevos durante el brunch del domingo podría significar ventas perdidas, usuarios descontentos y empleados estresados. El análisis de los datos de inventario te permite asegurarte de tener la cantidad adecuada de alimentos al ayudarte a detectar lo siguiente:

• Cuando sea hora de reponer existencias: Los datos de inventario te permiten identificar qué suministros están empezando a agotarse cuando todavía tenés tiempo de pedir más. Algunos programas de gestión de inventario incluyen funciones de pronóstico que utilizan tendencias anteriores para predecir cuándo necesitarás más de un artículo y cuánto deberás pedir.

  
  

• Uso excesivo de ingredientes clave: Si tu personal de cocina tiende a agregar demasiada cantidad de ciertos ingredientes a los platos, es importante que lo sepas. Podés mejorar la formación y darles a los empleados recomendaciones sobre cómo aprovechar mejor los ingredientes importantes (y costosos).

  
  

• Desperdicio de alimentos: Quedarse sin ingredientes importantes es un inconveniente, pero tener que desechar alimentos que no se usaron es aún peor para tus resultados. El análisis de inventario puede identificar los alimentos que debés usar rápidamente para evitar que se echen a perder y aquellos que deberías comprar con menos frecuencia.

Para los usuarios que realizan pedidos fuera del establecimiento, la experiencia de entrega influye de forma importante en la percepción que tienen de tu marca. Los análisis de las entregas te ayudan a lo siguiente:

• Mejorar las estimaciones de los tiempos de entrega. Ofrecer a los usuarios estimaciones precisas de los tiempos de entrega permite establecer expectativas realistas y puede mejorar su experiencia general. Hacer un seguimiento de los tiempos de preparación de los alimentos puede proporcionarte información útil para mantener informados a los usuarios mientras esperan sus pedidos.

  
  

• Mejorar tu menú de entrega. Si los datos indican que los usuarios que realizan pedidos para entrega están menos satisfechos con ciertos productos que quienes comen en el restaurante, podés usar esa información para mejorar tu menú de entrega. Y si los datos revelan que las entregas son especialmente rentables para tu negocio, incluso podrías considerar abrir un restaurante virtual exclusivo para entregas que opere desde tu cocina actual para aumentar aún más las ganancias.

  
  

• Ampliá tus opciones de entrega. Si tu sistema de PDV revela que cada vez más usuarios realizan pedidos a través de tus propios canales de venta, podés usar esos datos para ampliar estratégicamente tu infraestructura de entrega. Por ejemplo, con una solución de entrega de marca blanca, podés agregar entregas a pedido a tu sitio web o app sin asumir el costo de crear tu propia flota de reparto.

La reputación de tu restaurante depende de la experiencia de los usuarios. Los análisis te pueden ayudar a comprender mejor qué piensan los usuarios y cómo aumentar su satisfacción. Esto es especialmente importante en el panorama actual del sector gastronómico, donde hasta el 64% de los usuarios dicen que su experiencia al comer es más importante que el costo de la comida. Con los datos de satisfacción de tus usuarios, podés hacer lo siguiente:

• Reducí los descuentos y las compensaciones. Cuando los usuarios tienen una experiencia negativa, ofrecer productos sin costo o aplicar descuentos es una práctica habitual para compensarlos. Sin embargo, esto puede resultar costoso. Hacer un seguimiento de la frecuencia con la que compensás a los usuarios puede ayudarte a identificar problemas clave en los procesos y posibles soluciones.

  
  

• Mejorá la retención de usuarios. Con los datos de tus usuarios, podés identificar y fidelizar a tus usuarios más leales. Usá información sobre sus hábitos de compra para crear recomendaciones y ofertas personalizadas que los motiven a volver.

El negocio de los restaurantes es impredecible. Pero ahora contamos con herramientas avanzadas basadas en IA que pueden reducir la incertidumbre sobre el futuro. Los productos de software con funciones de pronóstico, como el análisis predictivo, utilizan datos históricos para hacer proyecciones. Con el pronóstico basado en datos, los restaurantes pueden hacer lo siguiente:

• Mejorá la gestión del personal y el inventario. El pronóstico basado en datos puede predecir la afluencia de usuarios en su restaurante en determinados momentos. También puede revelar tendencias de pedidos. En conjunto, esta información puede ayudarte a crear horarios y calcular las necesidades de inventario mucho antes de que llegue la temporada alta.

  
  

• Tomá decisiones estratégicas de gastos. Los pronósticos basados en datos también te permiten tomar decisiones más inteligentes sobre tus gastos. Si considerás hacer una inversión importante, por ejemplo, en un nuevo local o una iniciativa de marketing, te resultará más fácil tomar una decisión si tenés una idea de las ganancias que esperás obtener. El pronóstico basado en datos no puede prometer cifras exactas, pero sí puede ofrecer estimaciones útiles.