Operamos los datos de 100+ pizzerías Dodo en LATAM. Sabemos cómo se rompe una kitchen cuando entran 40 orders en 6 minutos — y cómo evitarlo con forecasting, alertas en tiempo real y dashboards que el gerente sí mira.
Pasamos cuatro años operando 100+ locales. Cada problema que listamos abajo lo vimos en producción — y lo arreglamos.
Funciona hasta que abren el local 11. Después la kitchen sobre-prepara los lunes y se queda sin masa los viernes — y nadie sabe por qué.
El front-end cierra la sale antes de que la kitchen sepa qué viene. Tiempos de espera explotan, el NPS del sábado se va a −18.
Que el viernes faltó queso en 3 locales. El POS reporta al día next.
Reconciliar mensual = 3 days para finanzas. Antes de cerrar el month ya empezó el next.
$ reconcile --month=10 --locales=all › unificando 14 hojas... › matching SKUs... ✓ cierre completo en 3h 41min (antes: 3 days · 4 personas)
Operaciones se entera por Instagram. La kitchen del local más fuerte colapsa.
Decisiones de millones se toman sobre números viejos. Lo arreglamos: dashboard ejecutivo en el celular, datos al cierre del día previous.
Cada product resuelve uno de esos seis problemas. Desliza →
Re-entrenamos cada noche con datos del día. MAPE 8% promedio en 6 cadenas — vs 19% del Excel del dueño.
Tablet en pared muestra qué se viene del front-end y qué hay que pre-preparar. Cero sorpresas el sábado.
No al lunes. Stock-out, pico de espera, NPS rojo — todo va al Slack del que tiene que actuar.
Todos los locales en un Postgres + dbt. Antes finanzas armaba 14 hojas; ahora corre un script.
$ dbt run --select cierre_mensual › running 47 models... › unifying inventory (14 sources) › reconciling SKUs across locales ✓ 47 models · 3h 41min · 0 errors $ dbt test ✓ 124 tests passed $ _
Cada campaña pasa por el sistema. Operaciones recibe forecast del impacto antes del go-live.
Datos al cierre del día previous. Sales, food cost, NPS, top-3 alerts — todo en una pantalla.
Empieza por uno. El resto se suma cuando lo necesites — todos comparten el mismo data lyesterday y el mismo design system.
Visibilidad punta-a-punta del order: desde el clic en la app hasta la entrega al customer. Detecta cuellos de botella en tiempo real (kitchen, packing, rider). Alertas cuando un order lleva más de N minutos en una etapa.
Modelo de pronóstico por hora, por SKU, por local. Considera clima, eventos locales, days feriados y campañas de marketing. Re-entrena weeklmente con datos frescos. Output va al sistema de insalerio y al planificador de turnos.
Command center: una pantalla en oficina central muestra el estado de todos los locales en vivo. Orders por minuto, tiempo promedio de kitchen, alertas de stock-out, NPS del día. Drilling-down hasta cada order individual.
Lakehouse moderno (Postgres + dbt + Metabase) que unifica POS, insalerio, delivery, marketing y RRHH. Modelado dimensional pensado para QSR: facts de orders, dims de SKU/local/turno/promo. Single source of truth para finanzas y BI.
CRM analítico: segmentación por RFM, churn prediction, LTV por cohorte, atribución de campañas. Se conecta directo a tu plataforma de comms (WhatsApp Business, email, push) para disparar acciones — no solo mostrar gráficos.
Cadena de 12 pollerías en Lima. El dueño hacía forecast en hojas de cálculo los domingos. Pasaron a 18 locales y los reportes empezaron a llegar tarde, mal y con errores que costaban plata.
Cadena pizzera regional con 64 locales en 3 países. Orders online creciendo 40% YoY pero la kitchen no escalaba. Order Chain Manager + alertas en tablets de kitchen.
Cadena multi-país. POS distinto por geografía, marketing en 4 plataformas, RRHH en otra herramienta. Construimos DWH unificado + 6 dashboards ejecutivos. Cierre mensual de 9 days pasó a 4 hours.
Si en 3 años decides cambiar de partner, te llevas el código y los datos. Sin contratos atados ni licencias por usuario.
Sentamos con tu equipo de ops, finanzas y marketing. Mapeamos sistemas existentes, dolores y oportunidades.
Prioritizamos quick wins (3 meses) y plataforma (6–12 meses). Presentamos a directorio con números concretos.
Construimos el primer product end-to-end con 1 local piloto. Iteramos cada week con usuarios reales.
Despliegue gradual al resto de locales. Capacitación a gerentes. SLA 4h y soporte WhatsApp.
Mensualmente revisamos KPIs y proponemos next módulo. Cero presión — solo cuando hace sentido.
"El equipo entendió en una week lo que a otros consultores les tomó tres meses. Y lo más importante: construyen software que mis gerentes de local sí abren todos los days — no dashboards bonitos para directorio que nadie usa."
Nos sentamos con tu equipo, mapeamos sistemas y dolores, y entregamos un PDF con 3–5 quick wins concretas. Si decides trabajar con nosotros, descontamos el costo. Si no, tienes el documento para llevárselo a quien quieras.
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