Sistemas de Información Aplicado al rubro gastronomico.pptx

Sistemas de información aplicado al rubro gastronómico en CABA

1. Rubro: Gastronomía - Restaurantes en CABA La gastronomía argentina es reconocida por su diversidad y calidad. El análisis de datos permite optimizar inventarios, promociones y servicios para mejorar la rentabilidad y experiencia. Particularmente, en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, un restaurante promedio enfrenta un contexto de alta inflación (100% anual) y precios elevados. El consumo promedio por cliente ronda los $12,000 por comida completa (entrada, plato principal y bebida).

2. Patrones detectados para la toma de decisiones Mediante minería de datos se identifican patrones claves en: Clasificación y categorización de clientes. Patrones secuenciales y de series de tiempo. Reglas de asociación entre productos y servicios. Estos patrones ayudan a tomar decisiones estratégicas en el negocio.

3. Patrón 1: Clasificación: Perfil de cliente según edad y consumo Variables: Edad (20-35 años, 36-55 años), ticket promedio ($10,000 - $14,000) Posibles decisiones: Decisiones : 1) Promociones de bebidas alcohólicas para 20-35 años (65% consumo cerveza) 2) Menú con opciones saludables para 36-55 años (40% prefieren platos bajos en grasa)

4. Patrón 2: Secuencial: Variación estacional en consumo Variables: Mes (verano vs invierno), ventas totales (+30% en verano) Posibles decisiones: Decisiones: 1) Aumentar stock de productos frescos y bebidas frías en verano. 2) Promociones de platos calientes y sopas en invierno.

5. Patrón 3: Reglas de asociación: Combinaciones frecuentes Variables: Plato principal + bebida + postre (ej. asado + vino + flan) Posibles decisiones: Decisiones : 1) Crear combos promocionales basados en combinaciones frecuentes. 2) Capacitar al personal para sugerir maridajes efectivos.

6. Patrón 4: Clasificación: Método de pago y consumo Variables: Pago en efectivo (60%) vs tarjeta (40%), monto promedio $11,500. Posibles decisiones: Decisiones : 1) Incentivar pagos con tarjeta ofreciendo descuentos del 5% 2) Implementar sistema de fidelización digital para pagos electrónicos.

7. Patrón 5: Secuencial: Demanda semanal Variables: Ventas viernes y sábados representan 55% del total semanal. Posibles decisiones: Decisiones : 1) Incrementar personal y stock los fines de semana 2) Ofrecer menús ejecutivos con descuento lunes a jueves para aumentar ventas

8. Patrón 6: Reglas de asociación: Servicios adicionales Variables: Clientes que consumen menú completo y solicitan delivery (25%) Posibles decisiones: Decisiones : 1) Promocionar servicios de delivery y take away. 2) Paquetes especiales para clientes frecuentes con envío gratuito.

9. Conclusiones El análisis de datos en la gastronomía permite identificar patrones clave que optimizan la toma de decisiones, desde la adaptación de productos a la demanda estacional hasta la combinación estratégica de servicios para maximizar el consumo. Estos análisis constantes facilitan la optimización de inventarios y promociones. Además, la segmentación por edad y método de pago mejora la personalización y fidelización de clientes, mientras que ajustar la oferta según la estacionalidad y la demanda semanal contribuye significativamente a incrementar la rentabilidad y la eficiencia operativa, mejorando la experiencia del cliente.