Big Data para servicios de delivery

Usos y aplicaciones de Big Data para servicios de Delivery

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En nuestro artículo «Big Data: Redefiniendo la Industria Fast Food» hablamos de los ingresos multi-millonarios que trae consigo el negocio de comida rápida para las grandes cadenas como KFC, Pizza Hut y McDonald’s en varios países Latinoaméricanos, incluyendo México, Argentina y Chile..

Ahora bien, dichas cadenas de comida rápida, y en general todo el sector restaurantero, ha tenido que modificar sus servicios de delivery para adaptarse a un entorno sumamente cambiante. En los últimos años, el consumidor se ha vuelto más exigente, demandando tiempos de entrega más cortos y mejor atención.

Todo esto ha surgido a partir del acelerado desarrollo de los negocios Foodtech en América Latina. De acuerdo con datos de Bloomberg, el mercado de pedidos de comida online creció un 30% (US$6,800 millones) entre 2019 y 2020. En este ámbito, las aplicaciones de comida han jugado un papel fundamental. Por ejemplo, Rappi ha tenido un crecimiento tan grande que logró un financiamiento por casi US$2,350 millones. 

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Por su parte, Euromonitor indica que los servicios de delivery han aumentado en la región principalmente por cuatro razones:

  • Mayor uso de aplicaciones de comida en Smartphones.
  • Presencia de  prestadores de servicios como Uber Eats, Rappi o DiDi Food.
  • Incremento en la oferta de restaurantes independientes.
  • Alta urbanización y concentración poblacional en las principales ciudades.

También se afirma que la pandemia no sólo modificó hábitos de consumo, sino también transformó la estrategia comercial de gran parte de los negocios restauranteros. La rápida y creciente adopción de modelos “dark kitchen” es una muestra de ello.

De acuerdo con Evodio Kaltnecker, si un restaurante desea sobresalir en el actual y agresivo entorno de delivery necesitará mantener un servicio superior al de su competencia y ejecutar campañas de marketing enfocadas a ofertas especiales, regalos, reembolsos y descuentos.

Para darnos una idea de la derrama económica que generan los servicios de delivery en Latam, Statista lanzó un reporte en 2021 indicando los países en Latam con mayores ingresos por pedidos online a restaurantes y manejados por plataformas de entrega:

  1. Brasil ($3,803)
  2. México ($2,164)
  3. Argentina ($891)
  4. Colombia ($421)
  5. Chile ($249)

*Las cifras se representan en millones de dólares.

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¿Cómo ayuda el Big Data a mejorar los servicios de delivery?

Queda claro que integrar un servicio de delivery en las operaciones de un restaurante puede ser muy redituable…siempre y cuando se siga la estrategia correcta. Unilever menciona cinco aspectos a tomar en cuenta para toda estrategia de venta de comida a domicilio:

  • Entender al consumidor
  • Darse a conocer
  • Encontrar una diferenciación
  • Personalización en la venta
  • Implementar programas de fidelidad

Teniendo en cuenta estos cinco pasos, probablemente se estará preguntando «¿En dónde entra el Big Data en todo esto?» Herramientas como la geolocalización son fundamentales para mejorar las estrategias, el aumento de la base de clientes, la maximización de la cuota de mercado y la mejora del rendimiento de los procesos de entrega.

El Big Data ofrece la posibilidad de medir el tráfico en tiempo real, predecir y calcular el tiempo de preparación de los pedidos, potenciar la eficiencia de los ejecutivos de entrega, identificar las preferencias de los consumidores y los patrones de movilidad, por nombrar algunos.

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Son muchos los factores que afectan o ayudan a las empresas de tecnología alimentaria a hacer crecer su negocio. Medir el tráfico en tiempo real, predecir y calcular el tiempo de preparación de los pedidos, potenciar la eficiencia de los ejecutivos de entrega, identificar las preferencias de los consumidores y los patrones de movilidad, por nombrar algunos. 

5 aplicaciones del Big Data en los servicios de delivery

Aplicación 1) Mejorar la experiencia de servicio 

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Como ya mencionamos es necesario entender al consumidor como parte de una correcta estrategia de delivery. A través de herramientas de Big Data se pueden asignar perfiles de comportamiento a los residentes de una determinada zona de interés y así detectar patrones de compra y preferencias.

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Entender qué tipo de lugares visitan los usuarios y de dónde vienen a hacia dónde van permite generar estrategias de venta y marketing mucho más focalizadas y efectivas; incluso se pueden implementar programas de fidelidad que realmente funcionen y ofrecer una experiencia de servicio diferenciada de la competencia.

Aplicación 2) Facilitar la asignación de entregas

Una de las claves en los servicios de delivery es la correcta asignación de los repartidores. Empresas como UBER dedican gran parte de sus esfuerzos en mejorar sus modelos de movilidad para identificar de forma más rápida y acertada cuál es el ejecutivo de reparto más cercano al punto de pedido.

Al tener información en tiempo real de lo que ocurre entre la ubicación de entrega y el restaurante se pueden agilizar las asignaciones de entrega.

Aplicación 3) Optimizar la entrega de última milla

* La “última milla” se refiere al trayecto de un producto desde la estantería hasta la parte trasera de un camión y la puerta del cliente, siendo así el paso final del proceso operativo, cuando el paquete llega finalmente a la puerta del consumidor.

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Las estadísticas indican que unos de los aspectos más valorados por los usuarios es la rapidez en el servicio. Gracias a los accesos a imágenes aéreas, de satélite y a mapas en alta definición, los procesos de entrega de última milla evolucionan al grado de permitir a los conductores evitar el tráfico y agilizar las entregas mediante alertas predictivas.

Aplicación 4) Optimizar costos y tiempos

Ofrecer un servicio de delivery representa costos, desde contratar personal hasta adquirir vehículos de reparto.  Por ello, tanto restaurantes como cadenas fast food, deben encontrar un equilibrio entre ofrecer una buena experiencia del cliente y mantener una alta eficiencia en la entrega de los pedidos.

Big Data y Machine Learning para optimizar rutas logísticas de entrega y distribución

Los análisis de movilidad permiten entender cómo minimizar el tiempo “muerto” del repartidor y los tiempos de espera entre una asignación y otra.

Aplicación 5) Mejor gestión del inventario

Por último, una de las herramientas más poderosas que ofrece el Big Data es el modelo predictivo.  A través de éste se puede anticipar a los requerimientos de compra de los clientes y así no sufrir de retrasos o cancelaciones ocasionados por problemas de inventario (Recordemos que un restaurante debe cuidar su reputación para darse a conocer).

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¿Cómo puede aprovechar el Big Data para optimizar sus servicios de Delivery?

En PREDIK-Data Driven contamos con más de 14 años ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones de forma más rápida y sencilla. Actualmente trabajamos con marcas líderes como Panasonic, Michellin, Shell, Adidas y Bayer.

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