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Restaurantes en tiempos de rentas altas $ ¿Qué es una Dark Kitchen y cuáles son sus factores de éxito? – Datlas Investigación

Cuándo pensamos en inversiones de largo plazo muchos libros de hace 20 años van a sugerir las bienes raíces. Pero es una realidad que “los tiempos de los terrenos baratos” terminaron y la burbuja inmobiliaria es uno de los negocios que más se ha inflado por inflaciones ficticias y por una sobredemanda de espacios físicos.

En su contraparte, quienes tienen que rentar un local en una plaza comercial, habilitar servicios, instalaciones, estacionamiento, contratar personal, capacitar, comprar insumos, promocionar y atender de manera exitosa a sus clientes tienen retos operativos y financieros para sacar sus modelos de negocio adelante ¿Hay alguna manera de sacarle la vuelta o reducir la inversión de entrada? 

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En esta columna nos enfocaremos en el sector restaurantero y en cómo un concepto nacido en Inglaterra en respuesta a las altas rentas ha sido adaptado en México en tiempos de COVID-19. Hablamos de las dark kitchens o cocinas fantasmas. Y llegó para quedarse. Así cómo qué factores podría integrar una herramienta de inteligencia de datos y analítica para este subsector restaurantero.

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¿Qué es una dark kitchen o cocina fantasma?

Es un modelo de negocios gastronómico en tendencia que se enfoca en atender pedidos únicamente a través de reparto a domicilio. En China ya existen más de 7,500 dark kitchens, en India hay más de 3,500, mientras que en Estados Unidos están comenzando a ganar relevancia con 1,500 y en Reino Unido con apenas 750, señala el reporte de Euromonitor.

Exiten algunos formatos a tomar en cuenta:

  • Pura: Buscan espacios con excelente cobertura que los acerque a sus clientes potenciales en donde sólo instalan cocina y almacén de insumos para enviar pedidos a domicilio
  • Impura: Son espacios que tradicionalmente estaban preparados para restaurantes, se diseñó una experiencia y un “journey” para el comensal. Pero por tiempo de pandemia y en adaptación a la tendencia se tornaron en dark kitchen
  • Compartidas: Hay ubicaciones que tienen cocinas compartidas entre varios restaurantes. Es decir 4 marcas se ponen de acuerdo y en una misma cocina se prepara sushi, pizza, tacos y hasta postres
  • Híbrida: En momentos del día opera como restaurante tradicional y en otros momentos subarrenda su espacio para que otras marcas utilicen su espacio como dark kitchen

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¿Qué característica tienen las dark kitchens?

  • La tasa de éxito de estos modelos son alrededor del 80%, la recomendación es buscar alimentos de tendencia
  • No tiene camareros o meseros, Sin ambientación y espacio para atender
  • Exigen una inversión menor que restaurantes físicos (entre un 15-20% menos)
  • Todos los menús en uno (Existe un menú más concreto para una marca sin tantas personalizaciones)
  • Las apps de delivery y pedido a domicilio son una extensión del negocio
  • Se preocupan por el “packaging” o el embalaje necesario para que la presentación del platillo se mantenga al momento de la entrega
  • La inversión en equipo es similar a esta: Estufa, refrigerador, horno, mesa de trabajo, sartenes, cuchillos, ollas, cazuelas, tablas, etcétera

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Recomendaciones para el éxito de una dark kitchen

1) Cuida tu oferta de platillos y alimentos. Cumple con calidad y supera expectativas. Sorprende.

2) Ofrece un muy buen servicio al cliente a distancia, busca fidelizar con algún programa de recurrencia

3) Ofrece precios competitivos. Considera que la cantidad de opciones al alcance son muchos más grandes que cuando estás en una calle de la ciudad. Compites contra más propuestas de valor, por lo que los precios deberán ser justos

4) Mejora tu comunicación. Domina y capitaliza las redes sociales para que puedas generar una experiencia lúdica y de antojo con tus comensales

5) Investiga qué beneficios ofrecen las plataformas de delivery y marcas. Algunas veces te dan créditos o se asocian en tu crecimiento siempre y cuando tengas una buena ubicación para tu negocio

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¿Qué tipo de inteligencia de datos se pudiera generar para dark kitchens?

Técnicas de análisis geo-referenciado o de big data que se han utilizado en la ubicación de otras franquicias pueden ser aprovechadas en estas circunstancias. Una buena investigación de datos podría darnos la siguiente información de un restaurante:

  • Nombre del restaurante
  • Ubicación geográfica
  • Id en Rappi, Uber Eats, SinDelantal, etc
  • Categoría de restaurante
  • Categoría de precio
  • Rating de Restaurante
  • Número de reseñas
  • Menú del restaurante

Un ejemplo de análisis exploratorio pudiera ser utilizando box-plot y validando para una serie de restaurantes cuáles es la media de precios identificada. Otra exploración es usar un gráfico de distribución para evaluar la distribución de precios de la oferta gastronómica en esa plataforma

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Podemos realizar una exploración de precios promedios por código postal, delegación o área conurbada. Otra variable de utilidad puede ser el rating. Entender cuál es el rating más alto y qué marcas de restaurantes se ubican en los extremos.

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Podríamos también generar nubes de palabras de los ingredientes o las palabras más usadas en un menú. Y darnos licencia para soñar para además de generar descriptivos empezar a cruzar variables.

Continuaremos avanzando en la generación de más inteligencia para el sector restaurantero así como para esta nueva tendencia del dark kitchen.

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Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird-

 

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