Machine Learning im Gastgewerbe: Revolution oder Hype? Eine Analyse!

Die Gastgewerbebranche steht aufgrund ihrer Volatilität, knappen Margen und des intensiven Wettbewerbs vor ständigen Herausforderungen. Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung und Maximierung der Kundenzufriedenheit sind zentrale Anliegen. Machine Learning (ML) hat sich als wirksames Werkzeug zur Bewältigung dieser Herausforderungen erwiesen. Als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht ML Computersystemen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen ohne explizite Programmierung zu treffen. Im Gastgewerbe manifestiert sich dies in prädiktiven Analysen, optimierten Betriebsabläufen und personalisierten Kundenerlebnissen.

Machine Learning im Gastgewerbe: Ein tiefgreifender Wandel

Der Amadeus Podcast “From Founded to Funded” vom 14. März 2025 beleuchtet die revolutionäre Anwendung von KI und ML für prädiktive Analysen und Prognosen im Gastgewerbe. Christian Mouysset, Mitbegründer und CEO von Tenzo, und Jane O-Riordan, Vorsitzende und Non-Executive Director im Gastgewerbe, diskutieren die transformative Kraft von ML. Tenzo, ein Hospitality-Tech-Unternehmen, nutzt ML, um Restaurants datengestützte Einblicke zu bieten, darunter Umsatzprognosen, Lagerbestandsoptimierung, Personalplanung und Performance-Analysen.

Tenzo: Ein Beispiel für erfolgreiche ML-Integration

Tenzo unterstützt Restaurants mit Tools für fundiertere Entscheidungen und Rentabilitätssteigerung. Der Gewinnzuwachs von 11% bei Fat Hippo durch die Implementierung der Tenzo-Plattform verdeutlicht den direkten Einfluss von ML auf den finanziellen Erfolg. Im Gegensatz zu traditionellen, reaktiven Ansätzen ermöglicht ML proaktive Maßnahmen. Umsatzprognosen optimieren den Lagerbestand, reduzieren Abfall und senken Kosten. Die Personalplanung wird angepasst, um Spitzenzeiten effizient zu bewältigen und unnötige Arbeitskosten zu vermeiden.

Die Herausforderungen des Gastgewerbes und die Lösungen durch ML

Jane O-Riordan hebt im Podcast die drängendsten Herausforderungen der Branche hervor: legislative Auswirkungen, Inflation und Arbeitskräftemangel. Diese Herausforderungen werden durch globale Ereignisse verschärft.

• Legislative Auswirkungen: ML analysiert die Auswirkungen neuer Gesetze und Vorschriften und entwickelt Anpassungsstrategien. ML-basierte Tools simulieren die Auswirkungen von Mindestlohnänderungen auf die Personalkosten und unterstützen Restaurants bei der Anpassung ihrer Preisstrategien.
• Inflation: ML erstellt Preisprognosen und identifiziert Strategien zur Kostenreduzierung. ML-Algorithmen analysieren historische Daten zu Rohstoffpreisen, um zukünftige Preistrends vorherzusagen und rechtzeitige Beschaffungsentscheidungen zu ermöglichen.
• Arbeitskräftemangel: ML verbessert die Effizienz der Personalplanung und erhöht die Mitarbeiterbindung. ML-basierte Tools analysieren die Mitarbeiterleistung, identifizieren Potenzial für Beförderungen oder Schulungsbedarf und erstellen optimierte Dienstpläne unter Berücksichtigung der Mitarbeiterpräferenzen.

Datenintegration und Echtzeit-Einblicke: Der Schlüssel zum Erfolg

Datenintegration und Echtzeit-Einblicke sind entscheidend für den Erfolg von ML. ML-Algorithmen benötigen große Datenmengen für genaue Vorhersagen. Im Gastgewerbe müssen Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden: Point-of-Sale (POS)-Systeme, Lagerverwaltungssysteme, Personalplanungssysteme und Kundenbefragungen. Echtzeit-Einblicke ermöglichen Restaurants, schnell auf veränderte Bedingungen zu reagieren. Sinkende Nachfrage nach einem Gericht führt zur sofortigen Anpassung der Marketingstrategie oder Speisekarte. Steigende Wartezeiten führen zum Einsatz von zusätzlichem Personal.

Technologische Entwicklungen und ihre Auswirkungen

Cloud-Computing, Big-Data-Analysen und ML-Plattformen ermöglichen innovative Lösungen. KMU können mit größeren Unternehmen konkurrieren, indem sie auf die gleichen leistungsstarken Tools zugreifen. Größere Unternehmen optimieren ihre Abläufe und verbessern die Entscheidungsfindung. Chatbots und virtuelle Assistenten beantworten Kundenanfragen, verwalten Reservierungen und nehmen Bestellungen entgegen, entlasten das Personal und verbessern die Kundenzufriedenheit. ML-Algorithmen analysieren Kundeninteraktionen mit Chatbots und identifizieren Verbesserungspotenziale.

Herausforderungen bei der ML-Implementierung

Trotz der Vorteile von ML gibt es Herausforderungen:

1. Datenqualität und -verfügbarkeit: Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu unzuverlässigen Vorhersagen. Restaurants benötigen qualitativ hochwertige Daten im richtigen Format.
2. Komplexität und Kosten: Die Implementierung von ML-basierten Lösungen kann komplex und teuer sein, erfordert Investitionen in Hardware und Software sowie Mitarbeiterschulungen.
3. Datenschutz und Sicherheit: Die Sammlung und Nutzung von Kundendaten birgt Risiken. Datenschutzbestimmungen müssen eingehalten und Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Kundendaten getroffen werden.
4. Interpretierbarkeit der Ergebnisse: ML-Algorithmen können “Black Boxes” sein, deren Funktionsweise schwer verständlich ist, was das Vertrauen in die Ergebnisse erschwert.
5. Übermäßige Abhängigkeit von Technologie: Menschliche Interaktion und Intuition dürfen nicht vernachlässigt werden. ML sollte die Entscheidungsfindung unterstützen, aber nicht die menschliche Urteilsfähigkeit ersetzen.

Die Zukunft des Gastgewerbes mit Machine Learning

Die Zukunft des Gastgewerbes ist eng mit ML verbunden. Datenanalyse, Trendvorhersage und Prozessoptimierung werden immer wichtiger. Zukünftige ML-Entwicklungen ermöglichen fortschrittlichere Anwendungen: personalisierte Kundenerlebnisse, automatisierte Bestell- und Lieferprozesse, intelligentes Küchenmanagement und vorausschauende Wartung.

Fazit: Eine Revolution im Gange

ML transformiert das Gastgewerbe. Tenzo zeigt, wie ML Restaurants unterstützt und Branchenprobleme angeht. Die Vorteile von ML überwiegen die Herausforderungen. Datenintegration, Echtzeit-Einblicke und Prozessoptimierung ermöglichen fundiertere Entscheidungen, Kostensenkungen und verbesserte Kundenzufriedenheit. Die Zukunft des Gastgewerbes ist digital und datengestützt, und ML ist der Schlüssel zum Erfolg.