Big Data a domicilio: Su uso en aplicaciones de Delivery

febrero, 2, 2024
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Uber Eats, Glovo, Just Eat y Amazon disponen de estrategias y equipos de Big Data para ser más eficientes y productivos. ¡Descubre cómo!

La tecnología ha revolucionado la forma en que realizamos nuestras actividades diarias y, en ello, el mercado del delivery se ha visto especialmente transformado. Con el auge de las aplicaciones específicas en este sector, herramientas como el Big Data son fundamentales para mejorar la eficiencia, la personalización y la experiencia del usuario. El rango de estos servicios es muy amplio: aplicaciones que operan en territorio nacional como Uber Eats, Glovo o Just Eat se dedican exclusivamente al comercio de entrega de alimentos de restaurantes y supermercados, mientras que otras como Amazon cuentan con una mayor oferta con un vasto catálogo de productos varios de comercio electrónico. Y así como las opciones son amplias, el número de consumidores no se queda atrás. Cada año, más personas se descargan al menos una de estas aplicaciones y la utilizan incorporándolas a su día a día.

Sin duda, el Big Data ha llegado a domicilio para transformar la industria de reparto de alimentos, revolucionando la forma en que las empresas gestionan las entregas y brindan servicios personalizados a los clientes.

Optimización de rutas y tiempos de entrega

El Big Data permite a las aplicaciones de delivery analizar vastas cantidades de datos, como patrones de tráfico, condiciones meteorológicas y datos históricos de entregas. Esta información se utiliza para optimizar las rutas de entrega, minimizar los tiempos de espera y garantizar que los pedidos lleguen a su destino de manera eficiente. La capacidad de ajustar las rutas en tiempo real contribuye no solo a una entrega más rápida, sino también a una mayor satisfacción del cliente.

Los algoritmos avanzados de distribución y análisis de rutas desempeñan un papel crucial. Estos algoritmos utilizan datos en tiempo real, como la información del tráfico actual, eventos locales y la ubicación precisa de los repartidores y clientes para calcular las rutas más efectivas. El análisis continuo de estos datos permite a las aplicaciones de delivery ajustar las rutas de entrega según las condiciones cambiantes e inesperadas. Por ejemplo, si surge un atasco en una ruta planificada, el sistema puede reconfigurar automáticamente la ruta para minimizar el tiempo de entrega. Además, la integración de datos históricos y patrones de tráfico permite a las aplicaciones anticipar congestiones recurrentes y evitarlas satisfactoriamente.

No obstante, la optimización de rutas no solo se centra en la velocidad, sino también en otros factores relevantes, como la capacidad de carga de los repartidores y la distribución geográfica de los pedidos. Los algoritmos pueden equilibrar la carga de trabajo entre los repartidores de manera eficiente, evitando la sobrecarga de trabajo en áreas específicas y garantizando una distribución equitativa de las entregas.

Al implementar estas estrategias, no solo se reducen los tiempos de entrega, sino que también minimizan los costos operativos asociados, como el consumo de combustible y los gastos de mantenimiento de vehículos, mejorando así la rentabilidad general del servicio.

Personalización de recomendaciones y promociones

Con la recopilación y análisis de datos del comportamiento del usuario, las aplicaciones de delivery pueden ofrecer recomendaciones y promociones altamente personalizadas. El Big Data analiza las preferencias de los usuarios, historiales de pedidos y datos demográficos para sugerir restaurantes, menús o promociones que se adapten a los gustos individuales de cada cliente. Esta personalización no solo mejora la experiencia del consumidor, sino que también impulsa las ventas y la lealtad del cliente.

Este nivel de personalización va más allá del simple recordatorio de los pedidos anteriores; implica comprender las preferencias cambiantes y las tendencias culinarias del usuario a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si un cliente muestra una preferencia por platos picantes en ciertos días de la semana o en momentos específicos, la aplicación puede adaptarse y ofrecer promociones relevantes en esos momentos específicos. Además, la aplicación puede considerar factores contextuales, como eventos especiales o festividades, para ofrecer recomendaciones temáticas o descuentos exclusivos.

Con el análisis detallado del comportamiento del usuario, el Big Data puede ofrecer recomendaciones y promociones individualizadas. Al entender las preferencias y adaptarse a eventos especiales, estas personalizaciones no solo mejoran la experiencia del cliente, sino que también fortalecen la fidelidad y estimulan las ventas.

Gestión eficiente de inventarios

Para los restaurantes que participan en servicios de entrega, la gestión de inventarios es crucial. Con el uso del Big Data se puede realizar un seguimiento en tiempo real de los niveles de existencias, la demanda de productos y las tendencias del mercado. Esto ayuda a los establecimientos a optimizar sus inventarios, evitando pérdidas por exceso de productos o clientes insatisfechos debido a la falta de stock.

La integración del Big Data con la cadena de suministro facilita la coordinación con los proveedores, garantizando que los productos estén disponibles cuando se necesitan y permitiendo una respuesta rápida a las fluctuaciones en la demanda. Esta flexibilidad operativa es esencial en un entorno competitivo donde la adaptabilidad a las cambiantes condiciones del mercado puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento.

Análisis de comentarios y feedback del cliente

El feedback del cliente es de máximo valor para este y cualquier otro mercado. El Big Data analiza comentarios y reseñas para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora. Las empresas pueden utilizar estos datos para ajustar sus servicios, mejorar la calidad de la entrega y responder rápidamente a problemas específicos. Además, puede detectar matices en el lenguaje y evaluar la intensidad de las emociones expresadas, lo que brinda a las empresas una comprensión más completa de la experiencia del cliente. Esta retroalimentación contribuye a una mejora continua y a la construcción de una reputación positiva.

De esta manera, las empresas pueden responder rápidamente a problemas específicos, demostrando a los clientes que sus comentarios son valorados y que se toman medidas para abordar cualquier inconveniente. Esta capacidad de respuesta no solo contribuye a la satisfacción del cliente en el corto plazo, sino que también fortalece la confianza del cliente a largo plazo y contribuye a la construcción de una reputación positiva.

Prevención de fraudes y garantía de seguridad

La seguridad de los datos y la prevención de fraudes son imprescindibles en la gestión de cualquier modelo de servicio. Por ello, una ventaja del estudio de los datos es el análisis de patrones de comportamiento, transacciones y datos de autenticación para detectar cualquier actividad sospechosa. Esto garantiza la seguridad de los usuarios y protege la integridad de las transacciones, construyendo así la confianza del cliente. 

Además, en este sentido, se deben proporcionar todas las herramientas necesarias a los usuarios para que puedan protegerse. Para evitar que los ciberdelincuentes aprovechen este tipo de aplicativos, estas son algunas recomendaciones:

Suplantación de identidad

Implementar métodos robustos de autenticación, como la verificación de dos factores (2FA) o biometría es esencial. Además, se puede realizar un monitoreo continuo de patrones de autenticación y detectar cualquier actividad inusual.

Fraudes en transacciones

Para evitarlos, se pueden utilizar algoritmos avanzados para analizar patrones de transacciones y comportamientos financieros, pero, además, se pueden establecer límites de transacción y notificar a los usuarios sobre transacciones sospechosas. La educación del usuario sobre prácticas seguras también es clave.

Acceso no autorizado a datos sensibles

Utilizando un cifrado robusto para proteger la información sensible, limitando el acceso a datos confidenciales solo a personal autorizado y realizando auditorías de seguridad de manera regular para identificar posibles vulnerabilidades.

Ataques de phishing

Educando a los usuarios sobre cómo identificar correos electrónicos o mensajes fraudulentos e implementando filtros de seguridad avanzados en las plataformas de comunicación.

Robo de datos de tarjetas de crédito

Es imperativo cumplir con los estándares de seguridad de la industria de tarjetas de pago (PCI DSS), enmascarar o cifrar los datos de tarjetas almacenados y monitorear de cerca las transacciones y notificar a los usuarios sobre actividades sospechosas.

Falsificación de ubicación

Utilizar tecnologías de geolocalización seguras es una forma básica pero efectiva de impedir este tipo de problemas. 

Desde la optimización de rutas hasta la personalización de recomendaciones, las posibilidades del Big Data son múltiples, y a medida que la tecnología continúa avanzando, este mecanismo seguirá siendo un aliado estratégico para ofrecer experiencias de entrega más rápidas, personalizadas y seguras. La revolución digital en el sector delivery está en pleno apogeo, y el Big Data lidera el camino hacia un futuro más eficiente e innovador.

En MIOTI Tech & Business School somos conscientes del avance de la tecnología del Big Data y sus múltiples posibilidades en el mercado. Por ello, nuestro Máster de Data Science & Big Data prepara a nuestros alumnos para enfrentar los retos del mundo laboral y profesional y ser lideres en sus respectivos sectores. Además, desde MIOTI Data & AI Services ofrecemos a nuestros clientes soluciones de datos e inteligencia artificial personalizadas.  

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