Kosteneinsparung dank umsatzbasierter Personalplanung

Für die positive Bilanz eines gastronomischen Betriebs ist eine exakte Personalplanung unumgänglich. Jene verlangt jedoch jahrelange Erfahrung der Betriebsleitung – was also, wenn dieses Wissen durch Wechsel abhanden kommt oder (noch) nicht genügend vorhanden ist? Prognolite unterstützt Restaurantmanager unabhängig ihrer Expertise dabei, Personal anhand von künftigen Umsätzen einzuplanen und dabei die vorhandenen Ressourcen optimal einzusetzen. In verschiedenen Testbetrieben konnte so ein Einsparpotential von bis zu 6’300 CHF im Monat generiert werden.

Das Personaleinsparungspotential im Detail

Jahresumsatz
1.840.065 CHF
Umsatz im Test-Monat
161.366 CHF
Geplante Stunden durch Restaurant-Manager
1.472 Std
Geplante Stunden durch Prognolite
1.409 Std
Optimale Stunden
1.410 Std
Eingesparte Stunden
63 Std
Eingesparte Personalkosten
2.321 CHF
Optimierung der Personalkosten in %
4.18%

Wie funktioniert der AI-Algorithmus?

Neben systemeigenen Daten aus Kassen- und Personalplanungssystem werden zusätzlich externe Daten wie Wetter und Feiertage automatisch in die Software eingespeist.

Durch die Anwendung einer Kombination von Datenanalysemodellen (z.B. Random Forest Modelle, Gradient Boosting) ist das System in der Lage, sich selbst zu trainieren und zu lernen, wie wichtig welche Faktoren in der Vergangenheit waren und welche zusätzlichen Daten (z.B. Wetter, Veranstaltungen, Feiertage und Urlaubszeiten) welche Auswirkungen auf die Restaurantumsätze haben.

Theoretisch so, wie dies auch der Restaurant Manager nach seinem Bauchgefühl machen würde, nur dass der Algorithmus nicht erst anfängt zu lernen, wenn er in einem Betrieb eingesetzt wird. Sobald der Algorithmus eine Information für die Zukunft erhält, wie z. B. eine Wettervorhersage, kann er die Verkaufszahlen vorhersagen. Der Algorithmus kann auch Trendkorrekturen vornehmen, falls ein neuer Mitbewerber ein ähnliches Konzept in der Nähe der Restaurants eröffnet.

Je nach Wetterabhängigkeit des Betriebs liegt für kurzfristige Prognosen die Genauigkeit der Umsatzprognose bei bis zu 95 %.