Sistemas de recomendación personalizados para comensales
La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado muy bien en los restaurantes con tecnologías como los sistemas de recomendación personalizados, que permiten sugerir platillos y ofertas adaptadas a los gustos y necesidades individuales de cada comensal.
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¿Cómo la IA conoce las preferencias del cliente?
La IA utiliza datos de diferentes fuentes para construir perfiles detallados de los comensales y ofrecer recomendaciones altamente personalizadas. Esto lo hace mediante algoritmos que analizan datos como las elecciones pasadas de un cliente, identificando patrones de preferencia, como ingredientes favoritos, tipos de cocina o frecuencia de consumo.
También se fija en los comentarios y puntuaciones de los clientes, ya que estos proporcionan información valiosa sobre lo que les gusta o no. Asimismo, en aplicaciones o programas de fidelidad, los comensales suelen proporcionar datos demográficos y preferencias iniciales que ayudan a personalizar las sugerencias.
Al observar interacciones como búsquedas, clics y tiempo dedicado a explorar ciertos menús, la inteligencia artificial puede refinar sus recomendaciones y generar sugerencias en tiempo real, adaptadas no solo a los gustos individuales, sino también a factores contextuales como la hora del día, el clima o eventos especiales.
Ventajas de los sistemas de recomendación
La implementación de sistemas de recomendación basados en IA ofrece ventajas tanto para los clientes y para los restaurantes, por ejemplo:
- Mayor satisfacción del cliente: los comensales reciben sugerencias que se alinean con sus gustos, aumentando la probabilidad de que disfruten su elección. La personalización también puede sorprender gratamente a los clientes con opciones que no habrían considerado por sí mismos.
- Aumento en las ventas: al recomendar complementos o combinaciones de platillos, los sistemas de IA pueden incrementar el valor promedio de los pedidos. Las ofertas personalizadas, como descuentos en productos favoritos, incentivan a los clientes a consumir más frecuentemente.
- Fidelización de clientes: una experiencia personalizada crea un vínculo más fuerte entre el cliente y el restaurante, aumentando la probabilidad de visitas recurrentes.
- Optimización operativa: las recomendaciones también pueden ayudar a equilibrar el inventario, promoviendo platillos con ingredientes disponibles en exceso.
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Innovaciones actuales en sistemas de recomendación
Numerosos restaurantes y aplicaciones han adoptado la IA para implementar sistemas de recomendación avanzados.
Rappi: este tipo de plataformas utilizan IA para sugerir restaurantes y platillos basados en el historial de pedidos y preferencias del usuario. Además, ofrecen recomendaciones adaptadas a la hora del día o a promociones activas.
McDonald’s Dynamic Yield: la cadena de comida rápida implementó una tecnología que ajusta las opciones en los menús digitales en función de las elecciones del cliente, el clima y la hora.
Starbucks: con su programa de lealtad, Starbucks analiza patrones de consumo para enviar ofertas personalizadas y sugerencias de bebidas y alimentos en su aplicación móvil.
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