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Estrategias clave para enfrentar la marea de datos en el autoservicio

Estrategias clave para enfrentar la marea de datos en el autoservicio

HOSTELVENDING.COM 18/01/2023.- En la era de la velocidad y la conveniencia, las cajas autoservicio, los quioscos automatizados y la distribución automática en general han experimentado un crecimiento vertiginoso, transformando la experiencia de compra y servicio en diversos sectores, con especial impacto en el comercio minorista y la restauración. Sin embargo, detrás de la eficiencia y la agilidad que ofrecen estos sistemas, se esconde un desafío crítico: los posibles fallos de funcionamiento que amenazan con socavar la confianza del consumidor. ¿Cómo evitar esta problemática?

Transformación acelerada con números que respaldan la tendencia

Según las últimas estadísticas de Statista, el 47% de los estadounidenses son usuarios habituales de las cajas de autoservicio, destacando la aversión hacia las largas colas en las cajas tradicionales como la principal motivación. En el sector de la restauración rápida, la preferencia por el autoservicio alcanza el 65%, según la Asociación Nacional de Restaurantes, con un aumento del 35% en las ventas en los primeros 30 días tras la implementación del autoservicio, según datos de Square.

La facilidad y rapidez que ofrecen estos sistemas son innegables, con algunos innovadores dando un paso más con quioscos móviles, permitiendo a los clientes leales evitar las aglomeraciones realizando sus pedidos con antelación.

La otra cara de la moneda: fallos y sus consecuencias

A pesar de la creciente popularidad, un estudio de Raydiant revela que más del 67% los usuarios habituales de autoservicio han experimentado al menos un fallo en el sistema. Este fenómeno plantea una seria amenaza para la rentabilidad de las inversiones realizadas en estas tecnologías, ya que los clientes, ante sistemas lentos y poco confiables, pueden alejarse en busca de alternativas más consistentes.

La raíz del problema radica en el volumen abrumador de datos generados por estas cajas y quioscos. Aunque la informática moderna ha avanzado para soportar grandes cargas de tráfico, el desafío persiste en la gestión de datos de observabilidad. Los sistemas de cajas y quioscos generan terabytes de datos diarios, complicando la identificación y resolución de problemas antes de que afecten el rendimiento.

Hacia una solución eficiente

La dificultad para aprovechar completamente estos datos masivos representa un desafío significativo. La industria se enfrenta a la tarea de desarrollar estrategias que permitan la identificación rápida y la resolución de problemas, asegurando la fiabilidad de estos sistemas. La inversión en tecnologías de gestión de datos y análisis predictivo se presenta como una solución necesaria para mantener la confianza del consumidor y maximizar los beneficios de estas innovadoras herramientas de autoservicio.

En la lucha contra la explosión de datos en el autoservicio, se pueden implementar líneas de base para definir lo "normal" y alertar automáticamente sobre anomalías, como picos inusuales en registros de errores o fallos. Esta medida permite a las tiendas identificar problemas en tiempo real, sin depender de la detección humana, evitando así la inconveniencia para los clientes y reduciendo el tiempo de inactividad.

La automatización toma protagonismo al alertar al departamento de TI principal de una cadena ante cualquier anomalía; facilitando la intervención proactiva a nivel local para una investigación más profunda. Al racionalizar los datos, conservando únicamente la información relevante para eventos anómalos y problemas de producción, se reducen costes asociados y se elimina el "ruido" innecesario, simplificando la tarea de los equipos de TI para identificar la causa raíz.

El resultado es un menor tiempo de inactividad, contribuyendo a que los restaurantes alcancen sus metas de ingresos y mantengan la aceptación generalizada de las cajas y quioscos de autoservicio. La clave reside en transformar la gestión de datos para garantizar un rendimiento sin contratiempos.

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