Datos para medir y mejorar el restaurante
Generado por Klaviyo AI
La guía explica cómo analizar los datos de un restaurante para entender a sus clientes y tomar decisiones sobre ventas, inventario y marketing. Describe la unificación de perfiles, la atribución entre canales y el análisis predictivo, con ejemplos de integración y automatización en Klaviyo.
- Métricas del negocio: La analítica abarca adquisición, ventas, retención, satisfacción, rendimiento del marketing y gestión del inventario.
- Perfiles de clientes: Integrar datos del punto de venta, reservas, reparto y fidelización permite relacionar las interacciones de un mismo cliente.
- Atribución entre canales: La atribución lineal omnicanal distribuye el crédito entre los puntos de contacto significativos sin contabilizar los ingresos dos veces.
- Previsión de comportamiento: El análisis predictivo estima el valor del cliente, el riesgo de abandono y el momento del siguiente pedido para orientar mensajes y ofertas.
- Análisis y automatización: Klaviyo reúne datos de clientes, informes y automatización para medir resultados y activar campañas desde un mismo lugar.
Tu restaurante recopila datos útiles constantemente. Pero recopilar datos no es lo mismo que poder actuar en base a ellos.
El sistema de punto de venta sabe qué comida compró la gente anoche y la aplicación de fidelización sabe quién viene cada semana. Mientras tanto, la plataforma de automatización de marketing puede mostrarte el compromiso, pero no sabe quién dejó una reseña de 5 estrellas sobre tu restaurante ni qué comió.
Cuando puedes conectar los puntos de todas las interacciones con los comensales, puedes empezar a personalizar las experiencias en el restaurante para ellos. Con unos márgenes tan ajustados como los que tienen los restauradores, los datos integrados y el análisis de datos pueden marcar la diferencia entre ir tirando por los pelos y alegrarte del mes que has tenido.
Esta guía desglosa el análisis de datos para restaurantes, cómo hacerles seguimiento y cómo usarlos para maximizar los ingresos y hacer que los comensales entren por la puerta.
¿Qué es el análisis de restaurantes?
La analítica para restaurantes es la práctica de recopilar, medir y analizar los datos generados por un restaurante para entender el comportamiento de los clientes y el rendimiento del negocio. Los propietarios de restaurantes usan la analítica para restaurantes para tomar decisiones sobre el menú, el inventario y la estrategia de promoción.
El análisis de datos de restaurantes suele abarcar unas cuantas categorías de datos:
- Tráfico y adquisición: porcentaje de comensales de diferentes canales (entrada sin reserva, plataformas de reservas, aplicaciones de entrega, etc.), coste por nuevo comensal
- Comportamiento en el sitio/en la aplicación: elementos y categorías del menú vistos, tiempo dedicado a explorar el menú, elementos añadidos al carrito para entrega, abandono del carrito, puntos de abandono del embudo (p. ej., reserva iniciada pero no completada), elementos o restaurantes guardados o marcados como favoritos
- Ventas e ingresos: tasa de conversión, importe medio del ticket, ingresos por mesa/por cliente, ventas por plato o categoría del menú, rendimiento de descuentos y códigos promocionales
- Retención: valor de vida (LTV), tasa de repetición de visitas, retención por cohortes, retención general de clientes
- Satisfacción de los huéspedes: puntuación de satisfacción de los huéspedes, net promoter score (NPS), tiempo de respuesta a reseñas, tasa de resolución en el primer contacto para la gestión de quejas
- Rendimiento del marketing: retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y retorno de la inversión (retorno de la inversión) por canal, compromiso por email y mensaje de texto, atribución en todos los canales
- Inventario y gestión de pedidos: tasa de ventas (popularidad de los elementos del menú frente al desperdicio), elementos retirados, tasas de devoluciones y compensaciones, tiempos de entrega
Las métricas del restaurante que indican crecimiento
No todas las métricas de un restaurante son indicadores de crecimiento. Si el crecimiento es tu primera prioridad, querrás crear un panel y generar informes que destaquen estas métricas. Por ejemplo:
Métrica de restaurante | Qué es | Por qué es importante |
|---|---|---|
Ventas por cubierto | Ingresos totales divididos por el número de huéspedes atendidos | Diferencia una noche ajetreada de una rentable: un número elevado de cubiertos con un gasto bajo por comensal puede quedar bien sobre el papel, pero sobrecarga al personal |
Tamaño medio del ticket | Gasto típico por cuenta en servicio en el local, recogida y entrega | Hace un seguimiento de si las ventas adicionales, los precios del menú y los combos están funcionando |
Ingresos por hora de asiento disponible | Ingresos generados por asiento y hora, combinando el gasto por comensal con la rotación de mesas | Indica si estás ganando en volumen, en gasto o en ambos. |
Rendimiento por franjas horarias | División de ingresos y tráfico por desayuno, almuerzo y cena | Te indica dónde asignar el gasto promocional para atraer comensales |
Mezcla del menú y margen del artículo | Volumen de ventas junto con el margen de beneficio de cada plato | Señala la brecha entre lo que es popular y lo que es rentable, para que puedas orientar a los clientes hacia elementos con alto margen |
Tasa de repetición de visitas | Proporción de huéspedes que vuelven en un periodo determinado | Mide si la calidad de la comida y del servicio consigue que los comensales vuelvan |
Frecuencia de visitas | Con qué frecuencia suele volver un cliente determinado | Define a qué se parece la ausencia en un cliente habitual para que puedas actuar antes de que se convierta en un abandono permanente |
Valor de vida | Ingresos totales que genera un invitado durante toda la relación | Te indica cuánto vale un comensal para que puedas fijar correctamente el precio de las promociones y las ofertas de recuperación |
Inscripción y canje de fidelización | tasa de registro combinada con la cantidad de recompensas obtenidas que los clientes realmente usan | Muestra si el programa de fidelización recopila datos útiles de los clientes y si las recompensas son lo bastante atractivas como para que participen |
Ingresos de Email y mensaje de texto | Ingresos atribuidos directamente a canales de marketing propios | Mide los ingresos de los canales que puedes controlar |
Margen del canal | Qué parte se queda cada modalidad (consumo en el local, pedidos online propios y reparto de terceros) tras las comisiones y las tarifas | Revela qué canales realmente merece la pena hacer crecer |
Cómo funciona la atribución de varios puntos de contacto para restaurantes
El análisis de restaurantes no consiste en medir el comportamiento de los clientes en una línea recta. Los clientes interactúan con varios canales antes de visitar tu restaurante, y puede que quieras que cada uno de esos canales se atribuya el mérito de diferentes formas, en función de tu estrategia de promoción.
Aquí es donde entra la atribución de varios puntos de contacto lineal omnicanal [EN]. Este tipo de atribución asigna a cada canal la parte que le corresponde, sin contabilizar los ingresos dos veces. Cuando usas este tipo de modelo de atribución, puedes evitar destinar presupuesto al canal equivocado solo porque fuera el último con el que interactuó un comensal antes de venir.
En su lugar, obtienes una perspectiva más precisa y equilibrada de lo que realmente influye en las visitas. Empiezas a ver no solo qué canales influyeron en los visitantes, sino también cuánto crédito merece cada uno. En lugar de dar todo el crédito a la última interacción, la atribución lineal omnicanal con múltiples interacciones distribuye el crédito de forma uniforme entre todos los puntos de contacto significativos.
Pero ten en cuenta que la atribución de varios puntos de contacto solo funciona si puedes hacer un seguimiento de las interacciones del mismo cliente. Esto es complicado para los restaurantes, donde un cliente sin reserva, una reserva por teléfono, una reserva en OpenTable y un pedido de DoorDash aparecen como 4 transacciones anónimas aunque en realidad proceden del mismo cliente.
Antes de configurar la atribución de varios puntos de contacto, tendrás que asegurarte de que, como mínimo, tu POS, plataforma de reservas, app de reparto y programa de fidelización estén alimentando un perfil unificado de cliente.
Por ejemplo, Eureka! Restaurant Group estaba dividiendo el email entre dos plataformas y los datos entre 5. Como resultado, a Eureka! le resultaba difícil atribuir los ingresos a su programa de email o segmentar en función de las preferencias y la actividad de los clientes.
Así que el grupo de restaurantes se cambió a un CRM B2C con integraciones predefinidas para las plataformas que ya tenían en su stack: Shopify, Thanx, Eventbrite y Toast. Ahora pueden hacer un seguimiento del rendimiento con más claridad. ¡Eureka! sabe, por ejemplo, que una campaña generó miles de dólares [EN] en ventas de entradas de Eventbrite.
Análisis predictivo para restaurantes: previsión de visitas recurrentes
El análisis predictivo utiliza datos históricos de compras y comportamiento para predecir el comportamiento futuro de los clientes. Incluye métricas como el tiempo hasta el siguiente pedido, el valor de vida del cliente estimado y el riesgo de abandono.
Cuando puedes predecir este tipo de comportamiento, puedes adelantarte enviando mensajes que tengan más probabilidades de conectar más cerca del momento en que es probable que ocurra.
Aquí tienes 3 maneras de usar el análisis predictivo para restaurantes para aumentar los ingresos:
- El valor de vida del cliente estimado calcula lo que un cliente gastará a lo largo del tiempo, para que puedas diseñar diferentes ofertas para quienes gastan mucho frente a clientes a los que les encanta un descuento. De ese modo, no ofreces descuentos a personas que gastarían más de todos modos.
- Riesgo de abandono marca a los clientes cuyas compras o visitas se están ralentizando, para que puedas recuperarlos antes de que vuestra relación se enfríe por completo.
- Momento del siguiente pedido predice cuándo es probable que alguien vuelva a hacer un pedido, para que puedas enviar recordatorios u ofertas cerca de cuando sea más probable que actúe en consecuencia.
Cómo Pi Co. integró los datos de sus clientes con el sistema POS
Pi Co. solía gestionar su marketing por email a través de su sistema POS, mientras que los mensajes de texto se gestionaban con una plataforma aparte. Ambos canales conectaron claramente con la audiencia de la cadena de pizzas, pero su configuración inicial no era escalable.
Tener email y SMS en plataformas separadas dificultaba mantener actualizados los datos de suscripción. Enviar una campaña de SMS podía llevar días de colaboración manual y revisión de listas.
Los franquiciados de Pi Co. recomendaron Klaviyo CRM B2C y la integración de Square prediseñada de la plataforma fue un punto de venta. Esto significaba que la franquicia de pizzas podía optimizar su pila tecnológica en dos plataformas principales e integradas.
Ahora que están usando Square y Klaviyo juntos, Pi Co. puede mejorar su estrategia de CRM [EN] con potentes automatizaciones omnicanal y campañas específicas en tiempo real. Utilizan un creador de flujo de arrastrar y soltar para crear flujos multicanal, incluido un flujo de recuperación y un flujo de agradecimiento que recompensa a los compradores recurrentes.
«Como Klaviyo y Square están integrados, los vemos como una única solución», afirma Marc Askenasi, presidente y director ejecutivo de Pi Co. «Usarlos juntos facilita muchísimo las cosas para una empresa del tamaño de Pi Co., que además está creciendo. Todo está centralizado para nosotros y podemos hacer un seguimiento del impacto del marketing hasta la conversión sin tener que dedicarle mucho trabajo adicional».
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Klaviyo es el CRM B2C autónomo que reúne datos de clientes en tiempo real, Data + Analytics, automatización de marketing, servicio de atención al cliente e IA agéntica integrada, para que los restaurantes puedan medir y actuar en función de los datos desde el mismo lugar.
Con Klaviyo, puedes:
- Actúa según los datos, más rápido. Accede a recomendaciones y plantillas de flujo prediseñadas para actuar en función de datos reales de rendimiento sin empezar desde cero.
- Crea informes avanzados. Utiliza agrupaciones ilimitadas, propiedades de perfil personalizadas y elaboración de informes combinada de flujos y campañas sin una herramienta de inteligencia empresarial.
- Personaliza la atribución. Mide la atribución uniendo dos o más métricas o filtrando eventos específicos en el POS y en la tienda online.
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