En el presente trabajo se realiza un análisis de las aplicaciones basadas en ubicación para la comercialización masiva más utilizadas a nivel nacional y la necesidad de mejora del modelo de servicios a causa de la gran demanda actual como consecuencia de nuestra nueva normalidad. Como parte inicial de esta investigación se presenta el proceso de selección de las cuatro aplicaciones: Uber Eats, Glovo, Picker y Rappi. Para cada una de ellas se evalúa el servicio brindado a través de la generación de pedidos a restaurantes aleatorios. También se presentan las características propias de cada plataforma relacionadas con la mejora en calidad de experiencia de usuario, identificando cuales proporcionan un mejor detalle de los procesos involucrados en el servicio completo. Con el fin de evaluar la experiencia directa de los consumidores, se analiza información recolectada a través de una encuesta a 581 personas. Esto permite conocer el nivel de acogida de las aplicaciones móviles y a la vez evaluar la percepción de calidad de cada una. En base a la comparación de la información recolectada, se presentan aspectos débiles comunes entre todas las aplicaciones, provocando la degradación de satisfacción del consumidor final y por lo tanto no se podrá garantizar un servicio de calidad bajo altas demandas. Finalmente, ocho componentes son propuestos para la actualización de estos sistemas mediante la generación de nuevas funcionalidades. Estas componentes son propuestas para mejorar la calidad de experiencia de los consumidores finales y por ende mejorar la eficiencia de las operaciones durante los procesos de compra y entrega. Cada componente busca aliviar o eliminar las debilidades encontradas con el fin de otorgar al cliente un mejor servicio ante la situación actual de alta demanda de este tipo de aplicaciones de comercialización masiva.