Skip to main content
El performance del menú no es solo qué vendes — es cómo se nombra, se muestra, se ordena y se ofrece en cada superficie. Una burger estrella puede convertir en tu app pero necesitar título corto en un agregador; un combo puede ir arriba del todo solo en kiosco.

​
Por qué importa comercialmente

La capa de intelligence de Fire spark vive sobre datos operativos sincronizados. No bifurcas el catálogo en Excel; experimentas cómo los mismos ítems aparecen donde el cliente pide.

​
Qué puedes probar

  • Títulos y descripciones — Claridad vs apetito por canal.
  • Imágenes y ubicación — Qué orden de categorías sube attachment en web vs app.
  • Surtido — Subset en Uber Eats, menú completo en canales propios (composición).
  • Modificadores y grupos — Framing de bebida, orden de upsell, defaults.
  • Horario — Bloque desayuno vs all-day en superficies elegidas.
Los tests respetan tienda, canal, fulfillment y horas — las mismas dimensiones que ya usas para componer menús.

​
Cómo trabajan los equipos

  1. Hipótesis — “El kiosco convierte mejor si los combos son la primera categoría.”
  2. Componer — Variante solo en canal kiosco; maestro POS intacto.
  3. Medir — Comparar mix y ticket vs control con analítica consolidada.
  4. Escalar o revertir — Rollout a más tiendas; sin re-integración.

​
De qué dejas de preocuparte

Los tickets de cocina siguen mapeando a productos y modificadores reales. Si haces 86 en el POS, desaparece en test y control. Operaciones no aprende un segundo idioma de menú para experimentos.

Menús

Composición por canal, tienda y horario

Productos

Grupos de modificadores e ítems

Analítica consolidada

Comparar resultados entre canales