Detección de Anomalías POS de 7 Días: Se Esperaban 90 Cubiertos el Lunes, Llegaron 32

Un restaurante en la costa de Mersin esperaba 90 cubiertos el lunes pasado, pero solo aparecieron 32 clientes. El dueño llamó al mediodía en pánico. La causa: alguien había marcado el local como "temporalmente cerrado" en Google Maps por error. La detección de anomalías z-score de 7 días disparó la alarma a las 11:30. A las 13:00 Google My Business estaba corregido y el servicio nocturno salvado.

¿Qué es la detección z-score?

La detección de anomalías marca valores que se desvían más de 3 desviaciones estándar (3σ) de la base esperada. Para datos POS calculamos media móvil de 4 semanas por día de la semana. Valor bajo (media - 3σ) dispara alerta crítica. Ejemplo Mersin: media lunes 90, σ=8. Este lunes 32 → z = -7,25. No es 3σ sino 7σ — una probabilidad entre un millón.

thMenu Pro+ POS Analytics ejecuta este cálculo cada noche a las 06:00. Granularidad horaria para cubiertos, facturación, ticket medio y ventas por categoría. Cualquier valor bajo -3 dispara push y SMS al teléfono del dueño.

Causas comunes y soluciones rápidas

Cuando salta una anomalía, la causa suele estar en una de cinco categorías:

• Mal etiquetado en Google Maps — "Cerrado", horarios erróneos. Revisar GMB, corregible en 30 minutos.
• Clima — Tormenta, lluvia fuerte. Restaurantes con terraza ven -60%.
• Evento local — Partido, concierto, calle cerrada. Detectar antes y ajustar menú.

Las otras dos: apertura de competidor y problema operacional (Wi-Fi caído, terminal de pago muerto). thMenu genera causa probable vía API meteorológica más Google Trends más calendario de eventos.

Detalles del algoritmo

El z-score ingenuo no basta. Días festivos, cierres planificados y reservas especiales se excluyen de la ventana. Los lunes de Eid no se comparan con lunes normales sino con el Eid del año pasado. Esta corrección "calendar-aware" baja la tasa de falsos positivos del 78% al 12%.

Para restaurantes pequeños (15-25 cubiertos/día), sigma es alto. Totales semanales o granularidad horaria funcionan mejor. thMenu elige automáticamente la granularidad óptima.

FAQ

¿Cuánto historial se necesita? Mínimo 4 semanas. 8-12 semanas es ideal.

¿Funciona para restaurante nuevo? Desde la semana 4. Antes: benchmark sectorial por ciudad.

¿Z-score positivo es buena noticia? +3σ significa explosión repentina, crítico para stock y personal de emergencia.

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