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

Publicado en abril de 2023 | Actualizado en abril de 2025

Mantener el éxito de un restaurante es un poco como caminar por la cuerda floja. Los márgenes de ganancia son tan reducidos que equilibrar las distintas necesidades del negocio puede parecer arriesgado. Cada vez que algo cambia, ya sea un aumento en los costos de los alimentos, una escasez repentina de mano de obra o un aumento inesperado en los pedidos, tienes que actuar con rapidez para recuperar el equilibrio.

Hacer un seguimiento y gestionar estos factores es difícil. Pero las soluciones de análisis de datos de restaurantes están facilitando las cosas. En este artículo, exploraremos los aspectos básicos del análisis de datos de restaurantes:

• ¿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 la app de Uber Eats puede agregar valor a tu negocio

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

• Los datos de los restaurantes se refieren a las métricas que registras a lo largo de tus operaciones. Hoy en día, esta información se recopila en gran medida de forma automática con herramientas de software.

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

Comprender los diferentes tipos de datos y cómo se relacionan con tus objetivos puede ayudarte a decidir dónde enfocar tu energía y recursos. Puedes agrupar los datos de muchas formas, pero a continuación se muestran algunas de las categorías más importantes que los operadores de restaurantes deben monitorear.

Los datos de ventas te permiten conocer cuántas compras han realizado los usuarios en un periodo determinado. Los datos de ventas importantes para realizar un seguimiento incluyen lo siguiente:

• Cantidad de pedidos realizados a través de diferentes canales de venta (en línea, en persona, app de terceros)
• Artículos del menú más vendidos y rentables
• Valor promedio de cada pedido
• Cantidad total de ingresos generados por las ventas

Los datos revelan quiénes son los usuarios, qué les gusta de ti y con qué frecuencia regresan. Para este tipo de datos, deberás controlar lo siguiente:

• Número de usuarios nuevos frente a usuarios recurrentes
• Crecimiento y participación del programa de lealtad
• 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 de las áreas clave a las que deberás prestar atención pueden incluir 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 ventajas

Ahora que la tecnología hace gran parte del esfuerzo de recopilación de análisis de datos de restaurantes, tu principal trabajo es utilizar los conocimientos que adquiriste. A continuación, encontrarás algunas de las principales formas en que puedes hacerlo para mejorar tu negocio.

Diseñar un menú adecuado es fundamental para el éxito de un restaurante. Con el análisis de datos, puedes descubrir qué funciona bien en tu menú y qué aspectos puedes mejorar. Algunas ideas importantes del menú que puedes obtener del análisis incluyen lo siguiente:

• Artículos más vendidos: Prestar atención a los artículos más vendidos puede darte información de las necesidades de inventario, influir en el diseño del menú e, incluso, inspirar nuevas promociones basadas en las preferencias del usuario. La IA se está convirtiendo en una herramienta poderosa en esta área ya que analiza grandes cantidades de datos para sugerir mejoras en los menús y nuevas ofertas.

  
  

• Artículos más rentables: Si tus artículos más populares incluyen ingredientes caros, tus ganancias netas en esos artículos aún podrían ser bajas. Si sabes que otros platos te generan mayores ganancias, puedes concentrar una mayor parte de tus esfuerzos de marketing en ellos y animar al personal a recomendarlos con más frecuencia.

  
  

• Sustituciones y personalizaciones comunes: Si los usuarios casi siempre te piden que no le pongas mayonesa a un sándwich en particular, quizá quieras actualizar tu menú para que esa modificación habitual sea la opción predeterminada. Si notas que una sustitución frecuente aumenta tus costos, es posible que quieras comenzar a cobrar un cargo adicional por ella.

  
  

• Problemas con el pedido: Si empiezas a notar un aumento en las quejas sobre ciertos platos o inquietudes generales relacionadas con la calidad o el sabor de los alimentos, tus datos pueden ayudarte a detectar esas tendencias, identificar las áreas problemáticas y abordar los problemas.

  
  

• Información sobre las conversiones: Los análisis pueden ayudarte a comprender mejor la frecuencia con la que los artículos de tu menú convierten a los navegadores en compradores. Si intentas atraer a más usuarios e impulsar las ventas, la app de Uber Eats puede ayudarte a mejorar tu tienda virtual con descripciones de menú generadas por IA que puedes revisar, aprobar y editar en cualquier momento.

El personal es uno de los gastos más elevados de una empresa, y a la vez uno de los ingredientes clave para el éxito a largo plazo. Con la información sobre el personal, puedes asegurarte de:

• Adaptar los horarios del personal a tus necesidades: Hacer un seguimiento de las variaciones en el flujo de usuarios puede ayudarte a tomar decisiones estratégicas sobre los horarios del personal. Si asignas horarios solo al personal que necesitas, puedes controlar los costos de personal sin descuidar la experiencia de los usuarios.

  
  

• Tomar decisiones de contratación más inteligentes: El análisis de datos del personal puede ayudarte a tomar decisiones estratégicas sobre contratación y retención. Por ejemplo, si tus datos muestran que estás destinando una cantidad considerable de recursos a la contratación, pero el personal se va poco después de incorporarse, quizá quieras destinar parte de ese presupuesto a la formación y la retención del personal.

  
  

• Poner en práctica los comentarios de los usuarios: Compartir los comentarios de los usuarios con el personal puede ayudarles a adaptar su servicio para satisfacer mejor sus necesidades. La app de Uber Eats te permite consultar resúmenes de las reseñas de los usuarios generados con inteligencia artificial, junto con recomendaciones de acciones que puedes llevar a cabo para mejorar su satisfacción.

No puedes hacer una tortilla sin huevos, y quedarte sin huevos durante el brunch del domingo podría significar perder ventas, tener usuarios insatisfechos y personal estresado. El análisis de datos de inventario confirma que mantienes la cantidad correcta de alimentos ya que te ayuda a detectar lo siguiente:

• Cuándo es momento de reabastecerte: Los datos de inventario rastrean qué suministros comienzan a disminuir cuando aún tienes tiempo para pedir más. Algunos programas de seguimiento de inventario incluyen funciones de previsión que usan tendencias pasadas para predecir cuándo necesitarás más de un artículo y cuánto pedir.

  
  

• Uso excesivo de ingredientes clave: Si el personal de cocina suele excederse al agregar ingredientes a los platos, querrás saberlo. Puedes mejorar la formación y brindar al personal comentarios sobre cómo aprovechar mejor los ingredientes importantes (y más costosos).

  
  

• Desperdicio de alimentos: Quedarse sin ingredientes importantes es un inconveniente, pero tener que tirar la comida no utilizada es aún peor para tu balance final. El análisis del inventario puede identificar los alimentos que debes usar rápidamente para evitar que se echen a perder y aquellos que deberías comprar con menos frecuencia.

Para los usuarios que hacen pedidos para consumir fuera de tu establecimiento, la experiencia de entrega tendrá un papel importante en la percepción que tengan de tu marca. Los análisis de las entregas te ayudan a:

• Mejorar la estimación del tiempo de entrega. Proporcionar a los usuarios estimaciones precisas de entrega ayuda a establecer expectativas realistas, lo que puede mejorar su experiencia general. Monitorear los tiempos de preparación de tus alimentos puede brindarte información útil para mantener informados a los usuarios que esperan la comida.

  
  

• Perfeccionar el menú de entregas. Si los datos indican que los usuarios que hacen pedidos a domicilio están menos satisfechos con ciertos platos que quienes visitan tu restaurante, puedes usar esa información para mejorar tu menú de entrega a domicilio. Y si los datos revelan que las entregas son especialmente rentables para tu negocio, incluso puedes considerar crear un restaurante virtual que solo ofrezca entregas y opere desde tu cocina actual como una forma de aumentar aún más las ganancias.

  
  

• Ampliar las opciones de entrega. Si tu sistema de PDV revela que un número creciente de usuarios hacen pedidos a través de tus propios canales de venta, puedes usar esos datos para realizar expansiones estratégicas en tu infraestructura de entrega. Por ejemplo, con una solución de entrega de marca blanca, puedes agregar entregas a pedido al 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 pueden ayudarte a comprender mejor lo que piensan tus usuarios y encontrar formas de aumentar su satisfacción. Esto es especialmente importante en el panorama actual del sector gastronómico, donde hasta el 64% de los usuarios dice que su experiencia al comer es más importante que el costo de la comida. Con los datos de satisfacción del usuario, puedes hacer lo siguiente:

• Reducir las ofertas y pedidos sin costo. Cuando los usuarios tienen una experiencia negativa, ofrecerles artículos sin costo o ahorros es una práctica habitual para solucionar la situación. Pero esto puede llegar a ser costoso. Hacer un seguimiento de la frecuencia con la que haces devoluciones a los usuarios puede revelar problemas clave en tus procesos y posibles soluciones.

  
  

• Mejorar la retención de usuarios. Con los datos de los usuarios, puedes identificar a tus usuarios leales y fortalecer la relación con ellos. Usa información sobre los hábitos de pedido para crear recomendaciones y ofertas personalizadas que hagan que tus usuarios habituales sigan regresando.

El sector gastronómico es impredecible. Pero ahora tenemos impresionantes herramientas impulsadas por IA que pueden reducir la incertidumbre sobre el futuro. Los productos de software con funciones de pronóstico de datos, como el análisis predictivo, usan datos anteriores para hacer proyecciones. Con la previsión de datos, los restaurantes pueden hacer lo siguiente:

• Mejorar la dotación de personal y la gestión de inventarios. La previsión de datos puede predecir qué tan concurrido estará tu restaurante en determinados horarios. También puede revelar tendencias de pedidos. En conjunto, esta información puede ayudarte a dar forma a los horarios y determinar las necesidades de inventario mucho antes de que llegue la temporada alta.

  
  

• Tomar decisiones estratégicas sobre los gastos. El pronóstico de datos también te permite tomar decisiones más inteligentes sobre los gastos. Si consideras una inversión sustancial, por ejemplo, en una nueva ubicación física o una iniciativa de marketing, es más fácil tomar una decisión si tienes una idea de las ganancias esperadas. El pronóstico de datos no puede prometer números exactos, pero puede proporcionar estimaciones útiles.