Mc DONALD´S Y LA ESTADÍSTICA

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El análisis de información por tienda ayuda a una toma de decisiones más precisa

Cree que todos los restaurantes Mc Donald’s son iguales, ¿no? Todos ellos tienen un drive-through, venden hamburguesas, papas fritas y la “bebida de naranja”, ¿verdad? Error. Después de escuchar a Mike Cramer, Director de Investigación de Operaciones en el área de Innovación de los restaurantes de McDonald’s en todo el mundo, entendemos cómo cada restaurante es diferente –aunque sea solo un poco– de acuerdo a su mercado; y cómo se está aplicando la analítica avanzada para permitir que cada restaurante, sirva una experiencia personalizada para los clientes.

A través de las leyes de la estadística que dan paso a un enfoque centrado de analítica, Cramer desafía a los restaurantes a medir más allá de métricas “promedio” tales como el rendimiento promedio de las hamburguesas, el número medio de personal, etcétera. Lo importante es alentar a los líderes de la mayor cadena de restaurantes de venta de hamburguesas en el mundo, desde el nivel de restaurante hasta los ejecutivos, para profundizar en sus datos y obtener mejores respuestas que propicien el crecimiento.

En el marco del Año Internacional de Estadística en este 2013, el enfoque analítico de McDonald’s habla de algunos aspectos fundamentales de la materia. Es un gran ejemplo de cómo las estadísticas pueden afectar dramáticamente una mega-corporación que todos conocemos y disfrutamos.

Cramer explica que en un principio, la información se manejaba de manera superficial, se encontraban en un círculo vicioso de información del restaurante, mandando promedios generales de resultados de cada tienda. Esta información, no ayudaba a tomar decisiones de utilidad o llegar a conclusiones ya que los datos obtenidos podrían tener un fondo distinto al que se mostraba.

Al realizar un mayor análisis de la información por tienda es posible llegar a mejores decisiones, por ejemplo, comparar la distribución de dos tiendas, comparar el crecimiento y/o declive de diferentes tiendas en una zona, entre otros. La diferencia se hace al manejar las métricas correctas de cada tienda y no un promedio general; es decir, se dejan de manejar “promedios” y se trabaja con “tendencias”.

Para hacer un diagnóstico de gran utilidad, se analizan las causas y efectos del comportamiento de cada tienda, y de esta forma,se pueden detectar cambios a tiempo, frecuencia de los mismos, así como, orientar a los líderes para una mejor y más precisa toma de decisiones, además de contar con un ahorro considerable en tiempo y dinero.

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