El Reto
En cadenas de restauración con rotación rápida de productos, lanzar sin datos sensoriales es arriesgado.
El equipo de innovación presentaba nuevas hamburguesas o ediciones limitadas con ingredientes creativos, colaboraciones o salsas especiales, pero no contaban con validación sensorial previa más allá de pruebas internas o feedback anecdótico.
Esto generaba varios problemas:
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Campañas con gran inversión que no se reflejaban en ventas
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Productos que visualmente prometían, pero no cumplían en sabor
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Clientes recurrentes que se sentían desconectados con el producto lanzado
El equipo necesitaba una forma rápida y fiable de:
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Comparar opciones de producto antes del lanzamiento
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Validar con consumidores reales cuál versión gustaba más
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Predecir qué fórmula tendría mejor aceptación con su público objetivo
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Justificar decisiones con datos, no con impresiones
La Solución
Con Sensesbit, el equipo de innovación integró por primera vez una validación sensorial A/B real con consumidores, complementada con predicción de preferencia mediante IA.
Esto les permitió:
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Activar un test comparativo con 120 consumidores reales, probando dos versiones de una nueva hamburguesa con ingredientes distintos
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Evaluar atributos clave: sabor general, intensidad del topping, combinación de textura, balance dulce-salado y percepción de “hamburguesa premium”
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Registrar y analizar las respuestas desde móviles o tablets en puntos seleccionados
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Obtener una predicción automática de preferencia generada por el algoritmo sensorial de Sensesbit
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Tomar la decisión final en solo 6 días, sin frenar el calendario de campaña
Los Resultados
Gracias al uso de Sensesbit, el equipo de innovación comparó dos versiones del producto directamente con consumidores reales y predijo cuál tendría mejor desempeño antes del lanzamiento.
La versión validada mostró una coincidencia del 91 % entre la predicción del modelo de Sensesbit y las preferencias reales expresadas en el test. Esto permitió ajustar el mensaje de campaña, alinear la promesa del producto con la experiencia sensorial y lanzar con confianza.
Como resultado:
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El producto final logró un +18 % en tasa de recompra frente a ediciones anteriores sin validación sensorial
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La versión seleccionada fue preferida por el 76 % de los participantes en cata ciega
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El ROI estimado del uso de Sensesbit fue de 5,2x, comparado con enfoques anteriores basados en intuición
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Desde entonces, el equipo ha integrado la herramienta en cada decisión clave, reemplazando suposiciones internas por datos reales del consumidor
Con Sensesbit, las decisiones sensoriales se traducen en resultados reales.
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