¿Tu nueva hamburguesa sabe tan bien como la campaña promete?

burgers innovation

Sector

Retail y Restauración

Reto

La marca lanzaba nuevas hamburguesas, toppings y salsas sin datos sensoriales previos. Esto generaba desconexión entre las campañas de marketing y la experiencia real del consumidor, con resultados comerciales muy variables.

Resultados

Con Sensesbit, el equipo pudo predecir qué versión gustaba más antes del lanzamiento. Integraron tests A/B con consumidores y datos sensoriales reales en su proceso de innovación, lo que les permitió lanzar productos con mayor aceptación y coherencia entre promesa y sabor.

91%
precisión de la versión predicha con IA sensorial
5,2X
ROI SENSORIAL
+18%
tasa de recompra
76%
PREFERENCIA POR LA VERSIÓN ELEGIDA

“Antes probábamos internamente y lanzábamos lo que creíamos que iba a gustar. Pero a veces lo que se veía bien en campaña no funcionaba en restaurante. Ahora decidimos con datos sensoriales reales y predicción de preferencia. Eso cambia todo.”

Responsable de Innovación Iberia

Cadena internacional de restauración rápida

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:

  • Campañas con gran inversión que no se reflejaban en ventas

  • Productos que visualmente prometían, pero no cumplían en sabor

  • Clientes recurrentes que se sentían desconectados con el producto lanzado

El equipo necesitaba una forma rápida y fiable de:

  • Comparar opciones de producto antes del lanzamiento

  • Validar con consumidores reales cuál versión gustaba más

  • Predecir qué fórmula tendría mejor aceptación con su público objetivo

  • 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:

  • Activar un test comparativo con 120 consumidores reales, probando dos versiones de una nueva hamburguesa con ingredientes distintos

  • Evaluar atributos clave: sabor general, intensidad del topping, combinación de textura, balance dulce-salado y percepción de “hamburguesa premium”

  • Registrar y analizar las respuestas desde móviles o tablets en puntos seleccionados

  • Obtener una predicción automática de preferencia generada por el algoritmo sensorial de Sensesbit

  • 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:

  • El producto final logró un +18 % en tasa de recompra frente a ediciones anteriores sin validación sensorial

  • La versión seleccionada fue preferida por el 76 % de los participantes en cata ciega

  • El ROI estimado del uso de Sensesbit fue de 5,2x, comparado con enfoques anteriores basados en intuición

  • 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.

 

👉¿Estás listo para tomar decisiones sensoriales basadas en datos?

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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:

  • Campañas con gran inversión que no se reflejaban en ventas

  • Productos que visualmente prometían, pero no cumplían en sabor

  • Clientes recurrentes que se sentían desconectados con el producto lanzado

El equipo necesitaba una forma rápida y fiable de:

  • Comparar opciones de producto antes del lanzamiento

  • Validar con consumidores reales cuál versión gustaba más

  • Predecir qué fórmula tendría mejor aceptación con su público objetivo

  • 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:

  • Activar un test comparativo con 120 consumidores reales, probando dos versiones de una nueva hamburguesa con ingredientes distintos

  • Evaluar atributos clave: sabor general, intensidad del topping, combinación de textura, balance dulce-salado y percepción de “hamburguesa premium”

  • Registrar y analizar las respuestas desde móviles o tablets en puntos seleccionados

  • Obtener una predicción automática de preferencia generada por el algoritmo sensorial de Sensesbit

  • 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:

  • El producto final logró un +18 % en tasa de recompra frente a ediciones anteriores sin validación sensorial

  • La versión seleccionada fue preferida por el 76 % de los participantes en cata ciega

  • El ROI estimado del uso de Sensesbit fue de 5,2x, comparado con enfoques anteriores basados en intuición

  • 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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