Descripción
La sección de Clientes funciona como un CRM ligero para gestionar la base de datos de clientes del restaurante. Permite registrar información de contacto, preferencias, historial de visitas y segmentación RFM.
Acceso
- Ruta:
/app/clientes - Requisitos: Rol de Administrador
Funcionalidades
Lista de Clientes
Vista principal con todos los clientes registrados:
- Búsqueda: Buscar por nombre, teléfono, NIF o email
- Tabla de clientes: Lista con los campos principales
- Paginación: Navegación por páginas
Crear Nuevo Cliente
Formulario para registrar un cliente:
| Campo | Descripción |
|---|---|
| Nombre | Nombre completo del cliente |
| Dirección de correo electrónico | |
| Teléfono | Número de teléfono |
| NIF/CIF | Número de identificación fiscal |
| Fecha de nacimiento | Para promociones de cumpleaños |
| Notas | Observaciones generales |
| Preferencias | Preferencias alimentarias, alérgenos, etc. |
Perfil del Cliente
Panel detallado con toda la información del cliente:
- Datos personales: Nombre, email, teléfono, NIF
- Fecha de nacimiento: Registro de cumpleaños
- Notas: Información adicional relevante
- Preferencias: Preferencias alimentarias, platos favoritos, etc.
- Historial de visitas: Registro de visitas y compras
Registro de Visitas
Cada visita del cliente se registra automáticamente:
- Fecha de la visita
- Importe gastado
- Productos adquiridos
- Método de pago
- Número de personas
Edición de Clientes
- Editar: Modificar cualquier campo del cliente
- Eliminar: Borrar un cliente (con confirmación)
- Actualizar datos: Mantener información actualizada
Segmentación RFM
Análisis de clientes basado en tres dimensiones:
| Dimensión | Significado |
|---|---|
| Recency (Recencia) | Cuánto tiempo hace desde la última visita |
| Frequency (Frecuencia) | Cuántas veces ha visitado el restaurante |
| Monetary (Monetario) | Cuánto ha gastado en total |
Segmentos resultantes:
- Champions: Clientes top, frecuentes y recientes
- Loyal: Clientes fieles con buen gasto
- Potential: Clientes con potencial de crecimiento
- At Risk: Clientes que no visitan desde hace tiempo
- Lost: Clientes inactivos durante largo periodo
Visualización:
- Pestaña de segmentos: Vista agrupada por segmento RFM
- Etiquetas: Cada segmento tiene un color y etiqueta
- Filtrado: Ver clientes de un segmento concreto
Asociación con Ventas
- Venta vinculada: Al cobrar en POS, se puede asociar el cliente
- Acumulación de datos: Cada venta alimenta el perfil del cliente
- Análisis de comportamiento: Patrones de compra y frecuencia
Relación con otras secciones
- POS: Los clientes se buscan y asocian desde el checkout
- Fidelización: Las tarjetas de fidelización se vinculan a clientes
- Reservas: Las reservas se asocian a clientes
- Dashboard: Los clientes activos son un KPI relevante
- Informes: La segmentación RFM se basa en datos de ventas