McDonald’s Vs. Burger King: Análisis de movilidad

Los análisis de foot traffic han transformado la forma en que se definen las estrategias comerciales en el negocio de las franquicias de comida rápida.

Viernes 10 de Setiembre de 2021

Entender los patrones de conducta de los consumidores es crítico para todo tipo de restaurantes. Es aquí donde las herramientas de Big Data juegan un papel muy importante, ya que con ellas es posible medir la afluencia y movilidad vehicular y peatonal (foot traffic) de una ubicación, entre otras variables. Con estos análisis, se puede conocer y predecir el desempeño de los puntos de venta, así como estimar la facturación de los competidores o de ubicaciones potenciales (site selection).

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Con técnicas de minería de Big Data, es posible analizar la afluencia peatonal en una ubicación, y combinando esta información con datos geoespaciales, también analizar a detalle el desempeño de los puntos de venta y los puntos de interés.

La correlación entre el foot traffic y las ventas en los restaurantes de comida rápida ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de estos estudios se ha vuelto una prioridad para evaluar puntos de interés.

Caso de Estudio: McDonald's Vs. Burger King Garza Sada (Monterrey Nuevo León, México)

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos puntos de venta del formato franquicia restaurantera que operan las cadenas McDonald’s y Burger King: McDonald´s Garza Sada y Burger King Garza Sada, los dos más cercanos al campus universitario Tecnológico de Monterrey.

Analizamos el foot traffic o afluencia en los establecimientos y en el entorno inmediato, con el objetivo de entender cuales son los patrones de comportamiento de las personas que visitan ambas marcas. Con este análisis se busca responder las siguientes preguntas:

¿Cómo se distribuyen las visitas en cada establecimiento?


Algo a tener en cuenta es que la resolución de la data es tal que nos permite ver en qué áreas específicas al interior del restaurante, se concentra el movimiento de las personas. Esto es de gran utilidad a la hora de conceptualizar el diseño del diseño de infraestructura y la distribución de las áreas que conforman cada restaurante.

Mapas de calor que muestran la concentración de personas dentro de los restaurantes que Burger King y McDonald´s operan en los alrededores del TEC de Monterrey:  




¿Cuál de estas franquicias es la más visitada?

Distribución porcentual de las visitas registradas en el periodo analizado:


Con el análisis correcto de las visitas registradas sabemos que Mcdonald's tiene un 76% más de visitación que Burger King, lo cual va en línea con la popularidad y localización de cada restaurante.

De igual manera es posible ver la evolución de las visitas a través del tiempo, lo cual puede ser muy útil para identificar tendencias en el comportamiento de los consumidores y potenciales clientes.

Análisis de la evolución de las visitas entre febrero y abril de 2021:



¿Qué días de la semana son los de mayor concurrencia?

Una de las aplicaciones más interesantes de este tipo de soluciones es que permite conocer de mejor manera el comportamiento de los consumidores, y brinda insights de gran valor para diseñar estrategias comerciales prácticamente personalizadas.



También se puede profundizar en el análisis de la data y determinar las visitas por hora. Este análisis es muy útil para conocer los horarios más concurridos.




¿Cómo es el entorno inmediato de los restaurantes Burger King Garza Sada y McDonald’s Garza Sada en Monterrey?

Si bien las visitas se correlacionan con el desempeño de un establecimiento, no son el único factor importante. Otro aspecto fundamental que se debe analizar es el entorno del lugar, ya que permite conocer otros establecimientos restauranteros, analizar las visitas que reciben, y entender cómo son y cómo se comportan los potenciales clientes que se movilizan en los alrededores de los puntos de venta.

Mapa de calor que muestra la afluencia de personas en los alrededores de ambos restaurantes:




El análisis del entorno nos ofrece un panorama más general acerca de la zona y cuánta gente se mueve por el lugar. Este dato, combinado con otros factores es realmente útil a la hora de predecir la facturación de un establecimiento.

Lea acerca de: «Análisis y caracterización de puntos de interés«

¿Qué otros insights se puede obtener al analizar la afluencia de personas en un punto de venta?

Entender qué clientes comparten ambas cadenas

A través del análisis de los datos durante un periodo de tiempo determinado en una ubicación específica, como en un restaurante, es posible dimensionar a los consumidores, y saber cuáles clientes que estuvieron en McDonald’s también estuvieron en Burger King.




  • Perfilamiento de clientes
Otro posible uso es el perfilamiento de los clientes, ya que es posible saber en qué otros lugares (tiendas, restaurantes, centros comerciales, áreas residenciales, entre otros) estuvieron las personas que visitaron un establecimiento. Así, ambas marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron antes y después de visitar un restaurante. Esto permite generar insights de alto valor para optimizar el entendimiento de los consumidores actuales y buscar nuevos clientes potenciales con comportamientos similares.
Con los análisis de afluencia es posible entender con claridad cómo es el comportamiento de las personas que transitan por un área determinada, entender cómo son, sus gustos, preferencias, nivel socioeconómico y potencial de compra. Esto, sumado a un análisis profundo de los establecimientos comerciales del área en cuestión, se vuelve un factor crucial a la hora de determinar las mejores ubicaciones para la apertura de nuevas franquicias.


  • ¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?
A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, Burger King podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación de su competidor McDonald’s en una semana, mes, o año específico. También estos modelos sirven para predecir el potencial de un nuevo punto por abrirse. Esto es ideal para complementar los estudios de viabilidad de nuevos puntos de venta en planes de expansión.

En PREDIK Data-Driven desarrollamos todo tipo inteligencia comercial para nuestros clientes. Conozca cómo lo hacemos. 

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Utilizando las soluciones de Geomarketing que hemos desarrollado para nuestros clientes, el equipo de Inteligencia Comercial de CentralAmericaData analizó el entorno de algunas de las principales ubicaciones de los restaurantes de comida rápida que operan en los países de Centroamérica. A continuación un extracto de los hallazgos del estudio.

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