McDonald's hace deliciosos descubrimientos con JMP^®

La adición de análisis predictivos al menú aumenta la colaboración y mejora la experiencia del cliente

Cuando Ray Kroc abrió su primer restaurante de McDonald's el 15 de abril de 1955 en Des Plaines, IL, una hamburguesa costaba 15 centavos; una cerveza de raíz, 10 centavos. Las ventas del primer día fueron de USD $316.12.

En 1958, McDonald's vendió su hamburguesa número 100 millones. Al año siguiente, el restaurante número 100 abrió sus puertas en Fond Du Lac, WI. El Big Mac llegó en 1968, el Cuarto de Libra en 1973, el Egg McMuffin en 1975 y, bueno, ya conoce el resto: "más de 99.000 millones vendidos".

Hoy en día, McDonald's tiene más de 31.000 restaurantes en 118 países, que atienden a más de 58 millones de clientes cada día. Algunas cosas han permanecido iguales a lo largo de los años —la calidad adictiva de esas papas fritas doradas, por ejemplo—, mientras que otros elementos siguen evolucionando. El menú se ha ampliado para reflejar gustos más sofisticados y conscientes de la salud, y el Automac (introducido en 1975 en Sierra Vista, AZ) está aumentando constantemente su participación en las ventas en los Estados Unidos.

¿Quién podría anticipar un éxito como este? McDonald's pudo.

El trabajo de Mike Cramer en McDonald's es anticipar y monitorear las tendencias, identificar y examinar cualquier oportunidad en las operaciones, y asesorar a los dueños de tiendas y otros dentro de la familia corporativa sobre cómo mejorar continuamente el servicio al cliente. Cramer es el director de Investigación de Operaciones de McDonald's para Innovación Mundial en Restaurantes, y entre sus herramientas esenciales y cotidianas, se encuentra el software estadístico JMP de SAS.

Es como un prototipo de automóvil

Cramer y sus colegas son responsables de ayudar a diseñar y desarrollar los restaurantes de McDonald's en todo el mundo. En su trabajo, deben tener en cuenta las condiciones de funcionamiento actuales y anticipar las futuras.

La "plataforma operativa" de McDonald's es todo lo que el cliente experimenta desde el momento en que entra en el parqueo hasta que se va. "Son los equipos, los sistemas de información, los diseños del trabajo para los equipos, la interfaz hombre-máquina", dice Cramer. "Es todo lo asociado con esa experiencia tanto para los clientes como para los empleados".

En el pasado, las decisiones relativas a los diferentes aspectos de las operaciones del restaurante (diseño del edificio, capacitación, etc.) se tomaban desde silos individuales. Hace unos seis años, el vicepresidente sénior Ken Koziol inició un enfoque más colaborativo y holístico para la innovación.

"McDonald's se construyó sobre una base sólida de un menú básico que llevamos alrededor del mundo, pero necesitamos asegurarnos de tener más relevancia a nivel local", dijo Koziol. "Los perfiles gustativos y los deseos están cambiando".

Ante esta realidad, dice Cramer: "Empezamos con una hoja en blanco e identificamos nuestros criterios de diseño. Luego nos fijamos en las competencias tecnológicas y en cómo se estaban desarrollando las cosas para el futuro. Por ejemplo, identificamos cómo la gente hacía los pedidos en el ambiente de hoy y cómo pensábamos que lo haría en un futuro no muy lejano".

McDonald's tiene 10 mercados que comprenden la mayor parte de su negocio, y el equipo de Cramer ayuda a cada uno de esos mercados a adoptar y construir caminos de migración para satisfacer los patrones culturales particulares de cada uno.

"En Japón, por ejemplo, utilizan los teléfonos celulares para seleccionar y pagar el sistema de metro y con máquinas expendedoras", dice Cramer. "Lo hacen todos los días. Lo vimos hace cuatro o cinco años, y lo vimos como una tendencia futura".

Por otro lado, dice, los consumidores japoneses no tienden a hacer pedidos personalizados (pepinillos extra, sin cebolla) por lo que se hace poco énfasis en permitir estas peticiones.

Cramer compara el diseño de la plataforma operativa de un mercado con la construcción de un prototipo de automóvil: "Primero, se identifican los criterios de diseño y se desarrolla el prototipo, y luego se le aplica ingeniería inversa".

El equipo de investigación de operaciones también trabaja para derribar barreras heredadas. La inexactitud —quizás que no le den la salsa correcta cuando pide McNuggets— es un ejemplo de ese tipo de barrera.

"Hemos trabajado muy duro en la implementación de sistemas para mejorar eso (sistemas físicos, de información y de monitoreo) y asegurarnos de que le den esa salsa. Así que nuestras tres áreas principales son las estrategias de crecimiento, el prototipo, la migración y las barreras heredadas. Ese es nuestro mundo. Eso es lo que hacemos".

La prueba antes de la implementación

Cramer, impresionado inmediatamente por la gran capacidad de visualización de JMP, lo ha estado utilizando durante unos cuatro años. "Había estado luchando para comunicar temas estadísticamente relevantes a públicos que tenían una exposición limitada a problemas con orientación estadística", dice. "Pensé que JMP podría cerrar la brecha. Me sorprendió gratamente lo bien estructurado que estaba y lo fácil que era de usar".

Sin embargo, antes de implementar JMP, Cramer lo puso a prueba. Se lo dio a tres colegas, uno de los cuales era un experto en software estadístico de alto nivel, uno que era de nivel intermedio y otro que no tenía formación en estadística. Le dio a cada uno una tarea con ejercicios y, dice, "todos pasaron con éxito".

La belleza del análisis predictivo

La investigación de operaciones se divide en tres categorías: modelización predictiva (proyección de futuras condiciones de funcionamiento y prueba de diseños potenciales para hacer la mejor predicción posible de cuál será el desarrollo), validación rápida (etnografía y análisis de video de las interacciones dentro de las tiendas, a fin de comprender cómo esas interacciones pueden mejorarse) y analítica predictiva (recolección de datos históricos y actuales y proyección de esos datos en el futuro). En la actualidad, el análisis predictivo es donde JMP entra en juego.

"Hacemos la mayor cantidad posible de análisis y minería de esos datos", dice Cramer. Utilizando las capacidades de visualización de JMP, el grupo de Cramer está colaborando cada vez más, por ejemplo, con estrategas de crecimiento de uno de los principales mercados de McDonald's.

"En los últimos tres años, he sido capaz de ayudar a mucha gente a entender mejor sus propios datos. Y luego a través de ese entendimiento he podido hacer un tremendo progreso, sin mucho trabajo, en ayudarles a ver las cosas desde un punto de vista diferente".

El Constructor de gráficos está entre las características favoritas de JMP para Cramer porque le permite modificar fácilmente un gráfico o construir uno nuevo con tan solo hacer unos clics o arrastrar el mouse.

"Me pareció realmente brillante", dice. "Es tan fácil".

En general, dice Cramer, "JMP ayuda a la gente a concentrarse. Se pueden agarrar cosas fácilmente, con solo apuntar y hacer clic. Permite mantener la atención de la gente con un contenido visualmente atractivo". Utilizando JMP, hace de detective: "Me zambullo en los datos, encuentro las pistas y descubro la historia. Así puedo relatar fácilmente esa historia".

Cómo presentar los hallazgos

No es de extrañar que Cramer haya utilizado JMP para mejorar los procesos dentro de su propio grupo. Uno de sus objetivos, dice, era presentar la información interactivamente usando JMP, sin usar PowerPoint.

Cramer dice que no se pueden anticipar todas las preguntas de los clientes, pero para las presentaciones, se puede estar bien preparado, se puede traer el equipo y se puede tener un sólido conjunto de datos.

"Generalmente, conocemos muchas de las preguntas de antemano, pero no todas", explica Cramer. "Normalmente, convocábamos una reunión y luego nos hacían las preguntas que no habíamos previsto, y teníamos que volver, trabajar un poco más y volver a reunirnos. Perdíamos mucho tiempo en ese proceso".

Ahora, en lugar de ir de un lado a otro a medida que se recoge información, se lleva a cabo una reunión de diseño de experimentos, seguida de una reunión interactiva y luego es el momento de pasar a la acción. "Ofrecemos respuestas a preguntas en el acto".

Recientemente, por ejemplo, el equipo de Cramer se reunió con representantes del mercado de EE.UU. que querían examinar más a fondo la forma en que su negocio de Automac iba a afectar al crecimiento. "Hicimos una tarea de análisis predictivo utilizando una muestra histórica de datos y una proyección, y pudimos mostrarles cómo iba a influir en las diferentes regiones del mercado", dice Cramer. "Le informaron al presidente lo que aprendieron, y vamos a tomar medidas al respecto".

Cramer dice que insta a sus colegas a que manejen con fluidez el diario de JMP y sus capacidades gráficas, que les permiten ilustrar un hallazgo de varias maneras diferentes y subrayar mejor el mensaje.

"De esta manera, estamos ahorrando una increíble cantidad de tiempo, y así, por supuesto, estamos ahorrando dinero. Además, estamos enseñando estadística en segundo plano", explica Cramer. "Ha sido un gran éxito".