El secreto está en el «big data», así consiguen las cadenas de pizzerías llegar más rápido a tu casa

El 66% de los españoles han recurrido alguna vez tanto al servicio de comida a domicilio como al de para llevar, tal y como se extrae de un estudio de Kantar

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Teresa Sánchez Vicente

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El reparto de comida a domicilio vive un auténtico bum en nuestro país. De hecho, el 66% de los españoles han recurrido alguna vez a tanto a este servicio como al de comida para llevar , tal y como se extrae de un estudio de Kantar. Así, mientras la cesta en el súper online logra 20 millones de actos de compra al año, el reparto de comida a domicilio alcanza lo 67 millones y el de comida para llevar, a los 107 millones.

Uno de los grandes beneficiados por esta tendencia es el sector de la pizza en España, que suma competidores, pero a la vez se ve impulsado por el auge del «delivery». En una entrevista realizada la semana pasada, el director general de Domino's Pizza en España, Francisco Páez , explicaba que la explosión del negocio a domicilio se produjo a partir del verano pasado en coincidencia con la celebración del Mundial de fútbol de Rusia. Esta tendencia «está haciendo crecer el sector del 'delivery' en su conjunto y el de la pizza en concreto», explica Páez. Este segmento se ve impulsado a su vez por nuevos patrones de consumo como la tendencia a pasar más tiempo de ocio en casa y por el empuje de las nuevas tecnologías con el consiguente aumento de pedidos a través de la web.

«En la medida en que abrimos más tiendas, tenemos una mayor penetración y las distancias también se acortan» (Francisco Paéz, director general de Domino's Pizza en España)

Por ello, acortar los plazos de entrega es clave para sobrevivir en un mercado cada vez más fragmentado . En Domino's Pizza, el tiempo medio de reparto desde el local hasta el domicilio del cliente se sitúa en 23 minutos. «Somos muy rápidos preparando el producto». A esto se une una red consolidada de locales en el que cada uno tiene una zona limitada en la que hasta el punto más lejano de cualquier tienda no hay más de ocho minutos . «Una vez que nuestros repartidores se suben en la moto o cogen su coche, la prioridad en ese momento es la seguridad vial y la integridad física. A partir de ahí, quremos ir lentos y tranquilos», explica Páez.

El análisis de datos o «big data» también ayuda a predecir comportamientos y a que el repartidor llegue antes al domicilio del cliente. En la actualidad, un 60% de los pedidos se hacen a través de la web - en algunos países el porcentaje llega ya al 80- y los formularios online permiten conocer mejor al cliente. «Hay plataformas que se anticipan y ven qué es lo que el cliente va a pedir. De manera que antes de finalizar el pedido, su producto ya está en proceso de cocinado».

A ello se une que el 90% de los pedidos van «con un solo servicio» . De este modo, consiguen ser más rápidos «porque así las pizzas no esperan dentro de la tienda». La otra manera de reducir el tiempo de espera es abrir más locales. «En la medida en que abrimos más tiendas, tenemos una mayor penetración y las distancias también se acortan», indica Páez.

Flota propia en Telepizza

En Telepizza, al igual que en Domino's, también cuentan con su propia flota de repartidores, compuesta por alrededor de 8.500 personas solo en España, tal y como destaca el CEO de Europa, Oriente Medio y Asia (EMEA) y máximo responsable de suministro del Grupo Telepizza, Manuel Loring. Este red «nos permite controlar todo el proceso de la experiencia del cliente, desde que el pedido sale de tienda hasta que el propio repartidor entra en casa del cliente y se lo entrega», explica Loring.

«En Telepizza empleamos la analítica aumentada para conocer en qué tiendas específicas hay un pico de consumo los días en los que se celebra algún partido de fútbol importante»

La estrategia de «'delivery' eficiente y sostenible en el tiempo» también se basa en el análisis de datos ya que permite optimizar procesos, comunicaciones y adelantarse al comportamiento de los clientes. «Por ejemplo, en Telepizza empleamos la analítica aumentada para conocer en qué tiendas específicas hay un pico de consumo los días en los que se celebra algún partido de fútbol importante, con clara preferencia por las telepizzas Gourmets. De esta forma, contamos con estos datos desde fábrica, nos adelantamos a las necesidades de 'stock', llevamos más ingredientes de la línea gourmet a la tienda , reforzamos el equipo que amasa las pizzas y derivamos otros pedidos de la zona a otra tienda cercana que no tiene tanto volumen de pedido para asegurar la puntualidad», asegura Loring.

El 'big data' también se utiliza para decidir dónde situar las tiendas y mejorar las rutas de reparto. «También empleamos esta tecnología a la hora de establecer la ubicación de las tiendas, lo que impacta de manera positiva en la experiencia del cliente y en la eficiencia del reparto, y contamos con herramientas que nos permiten conocer, entre otras informaciones, el flujo de tráfico o parámetros sociodemográficos, con la finalidad de generar rutas óptimas de 'delivery' y así asegurar nuestra excelencia operativa», indica.

Por otro lado, en Telepizza abrieron hace unos meses sus primeras «dark kitchens» (cocinas fantasmas o a puertas cerradas) para dar apoyo a las zonas con más demanda «y así ser más ágiles y rápidos para llegar al cliente».

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