Publicación de Manifiesto

Hace poco ayudamos a una empresa muy reconocida en el sector: Glovo 🗣️ Su equipo acudió a nosotros con una necesidad concreta y muy significativa. Tardaban mucho tiempo en responder y tramitar los tickets que les llegaba por sus sistemas internos. Como cualquier gran compañía, tener un gran tiempo de espera supone una fricción en la eficiencia del trabajo. Sin embargo, el trabajo y colaboración de diferentes equipos siempre supone un reto en cuanto a la velocidad de entrega. 🚀 Después de trabajar con nosotros e implementar la solución que propusimos, estos fueron algunos de los resultados obtenidos: 🌟 El tiempo de respuesta de tickets se redujo de 2 días a 2 horas. 🌟 El tiempo de solución de tickets se redujo de 9 días a 24 horas. ¡Te dejamos el caso de éxito para que lo puedas leer! https://hubs.li/Q02RkYsP0

🚨 NUEVO CASO DE ÉXITO ➡ Cómo Glovo redujo en un 95% el tiempo de respuesta de tickets 🖖 ¡Hola, hola! Segundo caso de éxito de la Deiserteca. En esta ocasión te contamos cómo ayudamos a Glovo aumentando la eficiencia de sus procesos internos. 🔥 Glovo acudió a Deiser con una necesidad concreta y muy significativa. Tardaban mucho tiempo en responder y tramitar los tickets que les llegaba por sus sistemas internos. Como cualquier gran compañía, tener un gran tiempo de espera supone una fricción en la eficiencia del trabajo. Sin embargo, el trabajo y colaboración de diferentes equipos siempre supone un reto en cuanto a la velocidad de entrega. 🤷♂️ Nuestra solución ➡ Jira Service Management y Confluence. El resultado ➡ Reducción al 95% el tiempo de respuesta de tickets internos. ¿Quieres leer el caso de éxito completo? ¡Te dejamos el enlace en COMENTARIOS! 👇👇👇

SOBRE LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS EN LA RESOLUCIÓN DE GLOVO. Ayer se publicó la resolución de la AEPD sobre Glovo (550.000.-€) a raíz de un procedimiento iniciado por el Garante. Infracción del 25 y 32, pero la del 13 (información sobre decisiones automatizadas) queda en apercibimiento. Sobre la toma de decisiones automatizadas (DA) del 22 RGPD: 1) EL sistema “excellence score” permite a los repartidores seleccionar la franja horaria en la que deseaban repartir. Esta selección la podían hacer primero unos que otros y dicha decisión, dice Glovo, se tomó en el momento de diseñar el modelo y fue aceptado por cada repartidor. Glovo alegaba que no tomaba DA y, por tanto, no debía informar de ello a los repartidores. Que se trata de un procedimiento de asignación automatizado, no una decisión, que aplicaba una tabla de franjas horarias “acordadas por las partes”. 2) La AEPD entiendo que no es un proceso automatizado sino una decisión automatizada del 22, puesto que, precisamente por que el sistema se diseñó de esta manera, el orden que permitía acceder a la reserva de franjas horarias a unos u otros repartidores se establecía de manera automatizada, en función de los parámetros preestablecidos. 3) NO había intervención humana de ningún tipo en la distribución del orden, solo si algún interesado reclamaba, lo que daría cumplimiento a lo establecido en el art. 22.3 sobre dicha intervención humana, pero no al requisito de información previa (art. 13.2 f) RGPD). 4) El “excellence score” producía efectos jurídicos en los interesados toda vez que les asignaba una prioridad para poder acceder a la reserva de horas de una franja determinada, lo cual repercutía directamente en su trabajo y sus ingresos.

¿Eres fan del delivery? ¿Usas apps como Rappi, Glovo o Uber Eats? Si tu respuesta es "sí", ¡prepárate para descubrir el lado oculto de estas plataformas! El análisis de datos es el ingrediente secreto que las impulsa. Empresas como Deliveroo y las anteriormente citadas utilizan el poder de los datos para: Predecir la demanda de pedidos y tener a los repartidores listos en el momento justo. ⏱️ Optimizar las rutas de entrega y reducir los tiempos de espera. Ofrecerte una experiencia personalizada y recomendaciones a tu gusto. ¿Quieres saber más? ➡️ ¡No te pierdas esta información valiosa! #AnálisisDeDatos #Delivery #Innovación #Tecnología #DescubreElPoderDeLosDatos #DataAnalyst Comenta si te gustaría saber más sobre el análisis de datos en el sector delivery. Comparte esta píldora informativa con tus amigos y colegas. Sigue mi perfil para más contenido sobre análisis de datos. ¡Gracias por leer!

Después de varios años ayudando a restaurantes con sus canales digitales, podríamos decir que las apps como Uber Eats DoorDash Grubhub Glovo Delivery Hero son bárbaras para generar ventas. Pero, si solo las usamos como un canal comercial y nada más, nos quedamos cortos y, sinceramente, se vuelven caros. Estas apps deberían ser parte de una estrategia más amplia: no solo sirven para vender, sino también para dar visibilidad a la marca y como un canal adicional para la comunicación con el cliente. Si se combinan bien con un canal propio, como Toast, Sauce, Tucán etc, ahí es donde realmente se optimizan los costos y se potencia el negocio. 💰 Las comisiones te matan: Cuando hasta un 30% de cada pedido se va en comisiones, queda claro por qué no pueden ser la única fuente de ventas. Con un canal propio, esos márgenes se quedan en tu negocio. 👥 El vínculo directo con los clientes vale oro: Con tu propio canal, podés construir relaciones más cercanas, con ofertas personalizadas, e-mail marketing y estrategias o programas de fidelización que realmente impacten. 📊 Datos para decisiones inteligentes: En tu propia plataforma, tenés acceso a toda la información que necesitás para mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones basadas en datos reales. 🔧 Flexibilidad y control total: Las promos, el menú, la experiencia de compra… todo se ajusta a lo que tu negocio necesita sin depender de las reglas de una app externa. 🚀 Menos dependencia, más libertad: Tener un canal propio te da estabilidad y control para crecer según tus propias metas. Las apps de delivery son un gran complemento, pero para maximizar resultados, lo ideal es combinarlas con un canal propio que potencie la marca y brinde más libertad para crecer. #Restaurantes #Ecommerce #VentasOnline #MarketingDigital #Crecimiento Pimentón

Sumo a Justo como líder en este segmento en Latam Hay muchos otros canales con valor agregado muy bueno. Caso bueno es el OlaClick también Mi conclusión al post de Kevin Ostrovsky: 1. El email MKT funciona muy bien 2. Segmenta y automatiza todos los flujos del punto anterior 3. Digitaliza los usuarios de tu Restaurant físico es el futuro (AWER Reviews entendió eso) 4. Escucha a tu cliente. No seas cerrado, las opiniones de quien te consume valen demasiado. 5. Orgánicamente por este canal (que es TUYO) podes ser muy Rentable

Rappi busca reducir el tiempo de espera a 10 minutos. Un focus group apuntó a que los tiempos de espera son fundamentales. Por otro lado, los restaurantes en los 3 meses de prueba tuvieron venta incrementales de “hasta” 15%. Si mi dolor como usuario es el tiempo de espera, buenísimo.. algunos restaurantes serán capaces de entregarme en 10 minutos en vez de 30. Me surgen algunas dudas respecto al valor que entrega. Una de ellas tiene que ver con la relación de las variables ‘tiempo de entrega’ con ‘satisfacción del usuario’. ¿10 minutos es mejor que 20 o 30? ☑️✖️ ¿5 minutos es mejor que 10? 🤔 ¿1 minuto es mejor que 5? 🤔🤔 De todas maneras, los hallazgos de esta iniciativa serán muy interesantes. La nota en Diario Financiero https://lnkd.in/edBA8WpC

Todos conocemos las plataformas de delivery clásicas como Uber, PYA, etc. Hay otras como Justo que ofrecen un servicio similar a restaurantes. El problema es que se desentienden completamente del soporte, dejando todo a cargo de los locales. Estos obviamente aprovechan de echarle toda la culpa a Justo, dejando a los clientes sin soluciones. He visto miles de reclamos contra esta aplicación, pero hoy lo viví en carne propia. Hice un pedido a través de Justo a un local (Tommy Beans, un concepto que partió bien y hoy según las evaluaciones que leo en internet está en decadencia) y el "driver" de Justo se robó mi pedido. Quedé sin almuerzo, pero la guinda de la torta no es esa. El restaurant le entrega toda la responsabilidad a Justo (siendo que uno hace el pedido a través de su web propia), quienes no solo entregan un soporte deficiente, sino que además se dan la libertad de devolver el dinero con 10 días hábiles de plazo. De los puntos y/o cupones utilizados para la compra ni hablar. Finalmente ni el restaurant ni Justo se hacen responsables de la mala experiencia. No se que es peor, una plataforma que atiende de esa manera a sus clientes o un restaurant que externaliza servicios y deja a sus clientes sometidos a un servicio pésimo. En resumen, o se utilizan las plataformas ya conocidas (para mi la mejor es PedidosYa que siempre se hace cargo de los problemas) o se va a comer al local, ya que al pedir por el sitio web lo más probable es que te encuentres con esta plataforma en decadencia. Una pena para la ya complicada escena nacional.

🤖 Glovo WATCHER 📍 Sistema de hexágonos para horas punta Hace unas semanas Glovo introdujo un nuevo sistema de gestión del marketplace para situaciones de alta demanda, pasando del sistema de Radios al Watcher. 🚲 Para entender cómo funciona la alta demanda en Glovo es necesario saber que la saturación se mide dividiendo la demanda (pedidos) entre la oferta (repartidores). Es un porcentaje (%). Antes de este cambio, el sistema se llamaba DRB (Bot de Radio Dinámico por sus siglas en inglés) y regulaba el alcance del restaurante en base a radios (ver foto). A mayor saturación (es decir, muchos pedidos y pocos repartidores), el radio de los restaurantes iba haciéndose más pequeño. Sin embargo, el alcance era el mismo en cualquier dirección (norte, sur, este, oeste). Además, no priorizaba a ningún partner, actuaba independientemente de sus métricas operativas. Afectaba a todos por igual. 🗺️ Watcher, el nuevo sistema, introduce nuevas perspectivas: divide las localidades en hexágonos, tiene en consideración las métricas operativas y la cruza con tu competencia (i.e. cuantas hamburgueserías hay en el mismo polígono) y reduce la exposición de manera asimétrica. Esto puede generar que un restaurante no aparezca en algunos polígonos cercanos (porque allí se da visibilidad a otros restaurantes similares con mejores métricas operacionales), mientras que sí aparece a 2 km de distancia. Esto ha generado confusión entre algunos partners, que no han entendido por qué de repente han perdido exposición en momentos pico (afectándoles directamente aunque tuvieran acciones de visibilidad pagadas tales como las burbujas o el GMO). Está diseñado para optimizar la red de riders (el recurso más escaso en las horas pico). Según Pere Rumbo Prats, #DataScientist de Glovo y uno de los creadores de Watcher, la implementación ha sido 100% in-house y, a diferencia de lo comentado inicialmente, no ha venido de Delivery Hero. De hecho, el proyecto empezó antes de que #DeliveryHero adquiriera Glovo. De momento tampoco hay ninguna iniciativa en el grupo para implementar este sistema en otras compañías. #fooddelivery #riders #restauracion

La evolución de las delivery apps en el sector restaurantero: Las aplicaciones de entrega a domicilio, como Uber Eats, Rappi y DiDi, han revolucionado la forma en que los restaurantes operan hoy en día. Han permitido que los negocios lleguen a una base de clientes más amplia sin necesidad de infraestructura adicional. Sin embargo, también presentan retos importantes, como la optimización de los tiempos de entrega y el manejo de las comisiones. Para que los restaurantes prosperen en este ecosistema, es vital adaptarse a las herramientas tecnológicas disponibles, desde la gestión de pedidos hasta la logística interna.