Hoy se celebra el partido de vuelta de las semifinales de la Copa del Rey que enfrenta al Real Madrid y al FC Barcelona. Se trata del clásico del fútbol español, uno de los partidos más importantes de todo el mundo. Un encuentro para ver con amigos mientras cenamos. Lo mejor en estos casos es pedir comida a domicilio. Por este motivo, hoy nos ha llamado la atención el lanzamiento de una nueva hamburguesa por parte de la hamburguesería gourmet Goiko Grill, creada especialmente para disfrutar de este partido.

Kendal Bacon

El nombre de esta hamburguesa es Kendall Bacon y estará disponible hoy en exclusiva en las ciudades de Madrid y Barcelona por medio de la app Uber Eats, la aplicación de entrega a domicilio de Uber. La hamburguesa estará solo disponible hasta el 30 de abril, así que tienes que estar rápido para probarla. La nueva creación incluye carne picada mezclada con queso de cabra, queso americano, bacon bits y cebolla caramelizada.

“Las hamburguesas son uno de los productos más disfrutados en las noches de fútbol. Queríamos que los amantes del clásico completen una de las noches más esperadas del año con una batalla hamburguesera del mismo nivel: Kevin Vs. Kendall. Es primera vez que una burger reta a nuestra Bestseller y que mejor noche que esta para probarla en casa”, destaca Marielena Rodríguez, Country Manager de Goiko Grill.

“Goiko Grill es uno de los restaurantes favoritos de los usuarios de Uber Eats. Hemos colaborado con Goiko Grill para que los amantes del fútbol que nos elijan esta noche dispongan de un producto especial, disponible solo para ellos y creado pensando en una ocasión tan especial como el clásico”, añade Manel Pujol, Director General de Uber Eats.

Sobre Uber Eats

La aplicación Uber Eats está presente en más de 350 ciudades de 36 países de todo el mundo, colaborando con más de 150.000 restaurantes y 300.000 repartidores. Es una aplicación que aprende del usuario, es decir, dependiendo de sus gustos, le va mostrando aquellas opciones que mejor se adaptan a él.

La app también permite al usuario consultar la valoración que otras personas hacen de los restaurante y filtrar por opciones dependiendo del tipo de cocina, el precio o el tiempo estimado de entrega.

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