Modelo financiero — ROI / Payback / NPV

Ajusta parámetros para simular distintos tipos de restaurantes.

Listo

Parámetros

—
Operación del restaurante
Mejoras por gamificación
Costos de la solución
Finanzas (NPV)

Tip: usa presets para “contar la historia” por tipo de restaurante y después ajusta a números reales.

Resultados

Setup + 1y licencia
Beneficio neto anual estimado
—
neto mensual × 12 (incluye licencia)
Beneficio neto mensual
—
beneficios − costos (incluye licencia)
Payback (inversión total)
—
Base setup + 12 meses de licencia
ROI 1 año
—
(beneficios−costos)/costos (año 1)
NPV (horizonte)
—
—

Recuperación (Setup + licencia anual)

Para recuperar la inversión total usamos (beneficios − incentivos − gestión) para evitar contar 2 veces la licencia (ya está incluida dentro de la inversión anual).

Desglose mensual (MXN)

Ventas base—
Δ Ingresos por ↑ticket—
Δ Ingresos por ↑bebidas premium—
Ahorro por ↓errores—
Ahorro por ↓capacitación—
Ahorro por ↓rotación—
Beneficios totales—
Costos mensuales (licencia + incentivos + gestión)—
Beneficio neto mensual—

Escenarios (Conservador / Base / Óptimo) — lectura rápida

Estas cifras son estimaciones basadas en estudios comparables y no constituyen una promesa de venta. Los resultados están sujetos al compromiso del establecimiento con la correcta implementación y aprovechamiento de la herramienta.

Costo de la solución

Setup (one-time)—
Licencia mensual—
Licencia anualizada—
Inversión total año 1 (Setup + licencia anual)—
Payback inversión total—
Payback licencia mensual—
Payback licencia anual—

Si algún costo es 0, se muestra Gratis. “Payback licencia” compara costo de licencia vs beneficios mensuales totales (antes de costos).

Comparativo por tipo de restaurante (presets) — escenario seleccionado

Mismo criterio de payback para comparar “historias” por tipo.

Definiciones
• Payback (inversión total): recupera Setup + 12 meses de licencia con flujo mensual (beneficios − incentivos − gestión).
• ROI/NPV: se calculan con operación real (beneficios − costos mensuales completos, incluyendo licencia).

Fuentes y supuestos

Método: evidencia → descuento conservador → supuesto

Esta sección explica de dónde salen las estimaciones de mejora usadas en la calculadora de ROI y cómo se traducen a supuestos conservadores para operación real (adopción parcial, variación por turnos, elegibilidad de mesas, etc.).

¿Cómo pasamos de “efecto observado” a “supuesto operativo”?
Supuesto operativo = Efecto observado (fuente) × Elegibilidad × Adopción × Factor de ejecución

Elegibilidad: no todas las cuentas/turnos permiten upsell sin afectar servicio · Adopción: no todo el personal lo ejecuta siempre · Ejecución: calidad/consistencia real vs. condición del estudio.

1) Supuesto: +5% ticket promedio (upsell / suggestive selling)
De +23% observado a +5% operativo
Base: +5%
Evidencia base (fuente externa)

Un experimento aplicado reporta un incremento aproximado de +23% en el “average tab” cuando se implementa un protocolo de suggestive selling.[1]

La misma fuente advierte que en turnos “busy” una venta sugerida mal ejecutada puede ser contraproducente si alarga el servicio y afecta la rotación de mesas (por eso conviene modelar elegibilidad/adopción).[1]

Por qué NO usamos +23% directo
  • No todas las mesas son elegibles: algunos turnos requieren velocidad, no conversación extra.
  • Adopción imperfecta: no todos aplican el guion siempre (rotación, hábitos, supervisión).
  • Variación por mix: si el menú tiene pocos “attach items” o márgenes bajos, el impacto baja.
Traducción conservadora (fórmula + ejemplo explícito)
Lift efectivo = 0.23 × 0.50 (elegibles) × 0.50 (adopción) × 0.85 (ejecución) ≈ 0.049 ≈ +5%
Notas de supuesto
Resumen para auditoría

El supuesto de +5% en ticket promedio parte de evidencia experimental donde el suggestive selling elevó el ticket ~+23%. Para operación real se aplica un descuento por elegibilidad, adopción y variación de ejecución, además de que la fuente señala riesgos en turnos muy ocupados. Resultado base: +5%. [1]

Referencia: Cornell eCommons — Mega Tips (Lynn, 2003) (PDF)

Fuente: Cornell eCommons (PDF) — Mega Tips (Lynn, 2003)

2) Supuesto: −7% tiempo a competencia (ramp-up)
Meta-análisis → transferencia conservadora → −7%
Base: −7%
Evidencia base 1 (curva de aprendizaje en hospitalidad)

Cornell documenta que un nuevo empleado puede tardar aproximadamente 54–80 días hábiles en alcanzar un nivel aceptable de competencia, y que la productividad inicial suele estar por debajo del estándar, lo que forma parte relevante del costo de ramp-up/rotación.[2]

Evidencia base 2 (qué aportan juegos/simulaciones al aprendizaje)

Un meta-análisis en Personnel Psychology encuentra que los simulation games logran, en promedio, mejoras de +14% en conocimiento procedimental y +9% en retención vs. grupo comparativo (y mejoras en autoeficacia, entre otros).[3]

Para facilitar auditoría, se incluye un resumen de métricas del meta-análisis (documento secundario) donde aparecen estos valores.[4]

Por qué no es 1:1 (transferencia conservadora)
  • La mejora en conocimiento/retención no elimina práctica real, presión de servicio, cultura y supervisión.
  • Por eso se aplica un factor de transferencia (qué parte del efecto se materializa en piso).
Traducción a supuesto (fórmula + ejemplo)
Reducción % ramp-up = 0.14 (procedimental) × 0.50 (transferencia) ≈ 0.07 → −7%
Cómo se aplica en la calculadora (fórmula directa)
Tiempo a competencia nuevo = Tiempo base × (1 − 0.07)

Ejemplo: si tu base es 60 días hábiles, el nuevo ≈ 55.8 (ahorro ≈ 4.2 días).

Notas de supuesto
Resumen para auditoría

El supuesto de −7% en tiempo a competencia se construye con: (1) evidencia de Cornell sobre curva de ramp-up (orden de 54–80 días hábiles para alcanzar competencia) y (2) evidencia meta-analítica de que los simulation games mejoran +14% el conocimiento procedimental. Para ser conservadores, se asume que solo ~50% de esa mejora se transfiere a operación real: 14% × 0.5 ≈ 7%. [2] [3]

Referencias: Cornell — The Cost of Turnover (PDF), Wiley — Sitzmann (2011) (DOI)

Fuentes: Cornell eCommons — Hinkin & Tracey (2000) (PDF) · Wiley — Sitzmann (2011) (DOI) · PRiSIM/Univ. of Colorado — Resumen (PDF)

3) Supuesto: −12% relativo en rotación + monetización (costo por salida)
Separar “impacto plausible” vs “costo monetizable”
Base: −12% relativo
A) Justificación del impacto (sin inflar)

Un meta-análisis sobre employee development reporta una asociación negativa entre Training & Development y turnover intention con r ≈ −0.38.[5]

  • Turnover intention ≠ turnover real: no todos los que “quieren irse” se van.
  • Por prudencia, se modela como reducción relativa moderada y como sensibilidad (Conservador/Base/Óptimo).
Traducción a rotación real (definición clara)
Rotación nueva = Rotación base × (1 − 0.12)
B) Monetización: cuánto cuesta la rotación en hospitalidad

Cornell estima que el costo total de rotación puede rondar 27–30% del salario anual (orden de magnitud), y muestra que la pérdida de productividad suele representar una parte sustancial del costo total.[2]

Cómo se usa en el modelo (fórmula completa)
Ahorro anual = (# empleados × rotación_base × 0.12) × (salario_anual × 0.27–0.30)
Notas de supuesto
Resumen para auditoría

La reducción de rotación se apoya en evidencia meta-analítica donde Training & Development se asocia con menor intención de renuncia (r≈−0.38). Como intención no equivale a rotación efectiva, se usa una traducción conservadora a rotación real (−12% relativo) y se trata como sensibilidad. Para monetización, se usa evidencia de Cornell que estima el costo total de rotación en hospitalidad en el orden de 27–30% del salario anual. [5] [2]

Referencias: Qeios — Meta-analysis (PDF), Cornell — The Cost of Turnover (PDF)

Fuentes: Qeios — Employee Development & Turnover Intention (Meta-analysis) (PDF) · Cornell eCommons — Hinkin & Tracey (2000) (PDF)

Nota importante: estos supuestos están diseñados para ser conservadores y “auditables”. Si habilitas escenarios (Conservador/Base/Óptimo), haz visibles los multiplicadores elegibilidad, adopción, factor de ejecución y transferencia. Eso vuelve transparente por qué el número final no es arbitrario.
Referencias (documentos externos)
  1. Cornell eCommons — Lynn, M. (2003). Mega Tips (PDF). Abrir documento
  2. Cornell eCommons — Hinkin, T. R. & Tracey, J. B. (2000). The Cost of Turnover (PDF). Abrir documento
  3. Wiley Online Library — Sitzmann, T. (2011). Meta-analysis en Personnel Psychology (DOI / página del artículo). Abrir documento
  4. PRiSIM Business Simulations / University of Colorado — “Value of Simulation Training” (resumen de métricas del meta-análisis) (PDF). Abrir documento
  5. Qeios — Employee Development and Turnover Intention: A Meta-Analytical Review (PDF). Abrir documento

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