TheFork revela resultados de medida para combater “no-show” nos restaurantes (há três regiões que se destacam)

Depois de ter sido um dos setores mais afetados durante a pandemia, a restauração enfrenta mais um obstáculo à sua recuperação: o aumento do no-show, fenómeno em que os clientes reservam, mas não comparecem. Esta torna-se, assim, uma das principais preocupações para o negócio, uma vez que acarreta prejuízos significativos para os restaurantes, desde o desperdício de comida até às perdas económicas.

Em 2024, a média de no-shows via TheFork em toda a Europa subiu para 3,5%, comparada a 3,2% em 2023, enquanto noutras plataformas de reserva registam uma média de 6%. Precisamente por isso, a empresa tomou em outubro de 2024 uma posição com o intuito de reverter esta tendência.

A nova política do TheFork suspendia todas as contas de utilizadores que acumularem quatro no-shows num período de 12 meses. Agora, a empresa revela os resultados das medidas tomadas: desde outubro, apenas 0,1% dos utilizadores em Portugal foram removidos.

“A nível regional, nos dois primeiros meses do ano, as zonas com as taxas mais elevadas de reservas não comparecidas foram Viseu (4,1%), Guarda (3,8%) e Leiria (3,6%). Por outro lado, as regiões com a menor taxa de no-show foram Beja (1,4%), Santarém (1,8%) e Aveiro (1,9%)”, anuncia a plataforma.

Quanto às áreas que mais reduziram a taxa de no-show, destacam-se Viana do Castelo (-2.1 pt), Beja (-1.9 pt), Évora e Bragança (-1.8 pt), enquanto as que registaram o maior aumento foram Viseu (+1 pt), Madeira (+0.3 pt) e Vila Real (+0.1 pt).

Nova ferramenta no mercado a nível global

Segundo a previsão do TheFork, as ferramentas integradas no seu software TheFork Manager para combater este comportamento permitirão poupar aos restaurantes portugueses mais de 660 mil euros este ano.

Agora, o TheFork acaba de lançar, a nível mundial, uma nova ferramenta única no mercado, baseada num modelo preditivo. O objetivo é identificar de forma proativa as reservas de alto risco, tendo em conta o histórico de reservas dos clientes, o seu comportamento nas páginas dos restaurantes e o tipo de estabelecimento escolhido.

“Esta nova funcionalidade, sustentada por tecnologia de Machine Learning, permitirá aos restauradores contactar os clientes por telefone para confirmar a reserva, otimizar a atribuição de mesas ou preparar uma lista de espera”, revela a plataforma.