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PROYECTOS EN IFOOD

Gestión de caja (PDV) para restaurantes PYME

Lanzamiento de un MVP en iFood

En iFood, desarrollé y entregué desde cero un producto de punto de venta (PDV) en solo tres meses, listo para ser probado y con las funcionalidades que más valor aportan al usuario.

El principal enfoque del proyecto fue aumentar la retención de restaurantes, creando una solución eficiente y funcional.

La rápida entrega e implementación de este producto permitió su proyección para un lanzamiento en toda América Latina, reforzando el compromiso con la innovación y los resultados en el sector de gestión de restaurantes.

Sobre el Producto

El PDV (Punto de Venta) de iFood es una plataforma integrada que simplifica la gestión de restaurantes, automatizando procesos como pedidos, inventario y finanzas. Con esta solución, los propietarios tienen control total sobre las operaciones del restaurante, mejorando la eficiencia y la experiencia del cliente, tanto en el servicio local como en las entregas.

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Principales desafíos

El mayor desafío en iFood fue el tiempo, ya que necesitábamos utilizar el backend de eComanda y desarrollar un MVP del PDV que cubriera las principales necesidades de los restaurantes.

Para ello, fue necesario conducir discovery, realizar investigaciones y definir el alcance del MVP en un plazo extremadamente corto, asegurando alineación con el OKR de la empresa. Este objetivo estaba enfocado en optimizar la transición de pedidos dentro de la plataforma y aumentar la retención de restaurantes.

Muchos restaurantes estaban abandonando la plataforma (churn) porque no percibían suficiente valor en iFood o consideraban que las comisiones eran demasiado altas. Por lo tanto, el producto debía abordar estos problemas de manera rápida, ofreciendo valor claro y eficiencia en la gestión de pedidos.

Principales características desarrolladas
Gestión de Pedidos Caja
Gestión de Pedidos Marketplace
Gestión de Inventario
Integración de Pagos
Gestión de Clientes
Reportes y Análisis
Control de Empleados
Integración con Impresoras
Gestión de Facturación Electrónica
Menú Digital
Sistema de Delivery
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+60M de pedidos/mês.

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Sobre la empresa:

iFood es la mayor foodtech de América Latina, enfocada en revolucionar la alimentación con soluciones prácticas e innovadoras. La empresa procesa millones de pedidos mensuales y enfrenta desafíos de crecimiento junto a sus socios: entregadores, restaurantes y clientes, con el respaldo de Movile y Just Eat.

Año de operación:

Enero de 2019 a abril de 2020

 

Modelo de negocio

Marketplace B2B y B2C

Tamaño de la empresa

5.001-10.000 empleados

Ubicación de operación

São Paulo-SP

 

Acceso a las redes de la empresa:

  • Dribbble
  • LinkedIn
Estudio de caso

En este estudio de caso, presento una de las iniciativas de producto que lideré en iFood, enfocada en testear el interés de los restaurantes en la solución de PDV (Punto de Venta).

El principal objetivo del proyecto fue validar qué público tenía mayor propensión a adoptar y comprometerse con el PDV, diferenciando entre clientes de la base (que recibieron la oferta gratuita) y nuevos usuarios (mercado abierto), que visualizaron la oferta paga.

Problemas

iFood enfrenta dificultades para aumentar la adopción del PDV entre los clientes de la base, quienes son detractores y no perciben suficiente valor en la plataforma para justificar una inversión.

Además, no está claro si el mercado abierto, compuesto por restaurantes que aún no están en la base de iFood, estaría dispuesto a pagar por la solución de PDV sin antes haber tenido una experiencia con la plataforma.

Este escenario presenta un doble desafío:

  1. Revertir la insatisfacción de los clientes actuales.

  2. Validar el interés de nuevos clientes en pagar por la solución.

Entrega

Para resolver estas incógnitas, se propuso un test A/B con dos abordajes:

  1. Oferta gratuita del PDV para clientes de la base, presentada a través de un modal en la vitrina de servicios dentro del portal del socio.

  2. Landing page dirigida al mercado abierto, destacando el valor mensual del PDV.

Esta estrategia permitiría entender si:

  • La gratuidad puede cambiar la percepción de los clientes actuales.

  • Los nuevos clientes están dispuestos a pagar por el servicio.

Con estos resultados, sería posible definir la mejor estrategia de adopción y engagement para cada grupo.

Hipótesis

Para validar la adopción del PDV de iFood, realizaremos un test A/B con dos públicos distintos:

  1. Mercado Abierto: Crearemos una landing page (LP) dirigida a nuevos clientes, destacando los beneficios del PDV con el precio mensual claramente visible. El objetivo es validar si este público está dispuesto a pagar por la solución tras conocerla.

  2. Clientes de la Base: Para los clientes actuales, ofreceremos el PDV de forma gratuita por un período determinado, evaluando si, a pesar de ser detractores, perciben valor en la solución y se comprometen con ella cuando el costo no es una barrera.

Resultado

El experimento nos permitirá responder dos preguntas clave:

  • ¿El mercado abierto está dispuesto a pagar por el PDV después del período de prueba?

  • ¿Los clientes actuales, con acceso gratuito, perciben valor en el PDV, aumentando su engagement y mejorando la retención?

Uso de herramientas y frameworks.
  • Hotjar
    • Implementación de Hotjar para realizar encuestas de satisfacción NPS.

    • Uso de grabación y mapeo de interacciones del usuario en el producto.

     
  • Datadog
    • Implementación de Datadog para el monitoreo del rendimiento en tiempo real, capturando métricas, registros y eventos para optimizar la infraestructura e identificar cuellos de botella en el sistema.
     
  • Amplitude
    • Implementación de Amplitude para analizar el comportamiento del usuario dentro del producto, permitiendo una visión detallada del compromiso y la jornada del cliente, con enfoque en optimizar la retención y la conversión.

     
  • Metabase
    • Configuración de Metabase para crear dashboards dinámicos y realizar análisis de datos de autoservicio, permitiendo que equipos no técnicos generen insights a partir de los datos sin necesidad de consultas SQL complejas.

© 2024 por Nataly Alcántara

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