Fast jedes Restaurant erstellt Umsatzprognosen. Nur sehr wenige tun dies jedoch sinnvoll. Die gängige Vorgehensweise ist eine Zahl, die montags oben auf den Dienstplan geschrieben wird, ermittelt durch einen flüchtigen Blick auf die gleiche Woche im Vorjahr, mit einem kleinen Aufschlag aus Optimismus und ohne auch nur ein einziges Mal nachzuprüfen, ob die Prognose richtig war. Das ist keine Prognose, sondern ein Wunsch mit einer Dezimalstelle. Eine echte Prognose ist eine überprüfbare Aussage darüber, wie viele Gäste hereinkommen und wie viel sie ausgeben werden, basierend auf den Umsatzdaten in Ihrem Kassensystem und im Nachhinein daran gemessen, wie nah sie an der Realität lag.
Der Unterschied ist entscheidend, denn die Prognose ist nicht das Endergebnis. Das sind der Dienstplan und die Bestellung. Eine Prognose dient dazu, zwei Dinge zu entscheiden: wie viele Arbeitsstunden eingeplant werden müssen und wie viel Lebensmittel eingekauft werden müssen. Wenn die Prognose in etwa stimmt, werden beide Entscheidungen deutlich einfacher, deshalb ist die Prognose der Bestandssteuerung vorgelagert und nicht nur ein Begleitprozess. Wenn Sie sich jede Woche in dieselbe Richtung irren, bezahlen Sie entweder Mitarbeiter dafür, untätig herumzustehen, oder Sie schicken Gäste weg, und Sie werden erst am Monatsende erfahren, was davon zutrifft. Das ist die wöchentliche Methode: Erst die Deckung sichern, dann die Ausgaben tätigen, und schließlich die ehrliche Rechnung, wie sehr Sie danebenlagen.
Warum die meisten Restaurantprognosen scheitern
Es gibt drei Fehlerquellen, und sie sind alle eher verfahrenstechnischer als mathematischer Natur. Die erste ist die direkte Umsatzprognose. Der Umsatz ist das Produkt aus zwei Faktoren, die sich unabhängig voneinander entwickeln; daher verbirgt eine einzelne Umsatzzahl, welcher Faktor sich verändert hat. Wenn Sie eine bestimmte Zahl prognostiziert und diese verfehlt haben, können Sie allein anhand der Abweichung nicht erkennen, ob weniger Gäste gekommen sind oder ob die Gäste, die gekommen sind, weniger ausgegeben haben, und diese beiden Probleme erfordern völlig unterschiedliche Lösungen.
Der zweite Fehler besteht darin, die Prognose als Ziel zu behandeln. Ein Ziel ist das, was man gerne erreichen möchte, und es gehört in den Haushalt. Eine Prognose ist das, was man auf der Grundlage des heutigen Wissens erwartet, und die beiden sollten voneinander abweichen dürfen. Wenn Manager daran gemessen werden, ob sie die Prognose treffen, wird die Prognose nach oben verschoben, um ehrgeizig zu wirken; dann wird der Dienstplan darauf aufgesetzt, und man hat aufgrund einer Maßnahme zur Motivationssteigerung zu viel Personal eingestellt. Führen Sie die Budgetbesprechung und die Prognosebesprechung nach Möglichkeit in getrennten Sitzungen durch.
Der dritte und häufigste Fehler ist, die Prognose nie zu überprüfen. Niemand kommt am Dienstag zurück und fragt, wie weit der letzte Mittwoch daneben lag. Ohne diese Rückkopplung verbessert sich die Prognose nie, denn der einzige Mechanismus, durch den eine Prognose besser wird, ist, dass jemand ein Muster in den Fehlern erkennt. Eine Prognose, die man nicht misst, ist eine Prognose, der man nicht vertrauen kann, und eine, der man nicht vertrauen kann, wird letztendlich von demjenigen außer Kraft gesetzt, der im Raum am zuversichtlichsten ist.
Zuerst die Prognose der Gästezahlen, dann der durchschnittliche Rechnungsbetrag
Teilen Sie die Zahl in zwei Hälften und prognostizieren Sie jede Hälfte separat. Die Auslastung ist ein Nachfragesignal: Wie viele Gäste erwarten Sie pro Service? Der durchschnittliche Rechnungsbetrag ist ein Monetarisierungssignal: Was ist jeder einzelne von ihnen wert, sobald er Platz genommen hat? Multipliziert man diese Werte, erhält man den prognostizierten Umsatz, hat aber gleichzeitig die beiden Einflussfaktoren im Blick behalten, und genau darum geht es.
Die Gästezahl ist die schwierigere und wertvollere Hälfte, denn sie bestimmt fast jede operative Entscheidung im weiteren Verlauf. Die Arbeitsstunden richten sich nach der Anzahl der Gäste, nicht nach dem Umsatz. Die Vorbereitungsmengen richten sich nach der Anzahl der Gäste. Die Tischverfügbarkeit, der Druck durch die Warteliste und die Bearbeitungszeiten in der Küche richten sich alle nach der Anzahl der Gäste. Eine Prognose, die in Gästen ausgedrückt wird, kann direkt an den Küchenchef und den Serviceleiter weitergegeben und ohne Umrechnung umgesetzt werden, während eine Umsatzzahl von jedem von ihnen umgerechnet werden muss, bevor sie eine Bedeutung hat.
Der durchschnittliche Rechnungsbetrag ist stabiler, als die meisten Betreiber erwarten, was eine gute Nachricht ist, denn das bedeutet, dass man in der Regel den Wert der letzten Periode mit einer kleinen Anpassung übernehmen kann und damit ziemlich nah dran ist. Er verändert sich aus identifizierbaren Gründen: eine Preisänderung auf der Speisekarte, eine Verschiebung des Sortiments hin zu oder weg von Gerichten mit höherer Marge, eine Veränderung im Verkaufseinsatz des Teams oder eine Veränderung der Gästestruktur. Verfolgen Sie ihn als eigenständige Kennzahl, wie im Abschnitt über den Durchschnittsbeleg und dessen Steigerung beschrieben, und Sie werden diese Verschiebungen bereits bei ihrem Auftreten bemerken und nicht erst im Quartalsabschluss.
Erstellen der Basislinie anhand Ihrer eigenen Umsatzhistorie
Ziehen Sie mindestens zwölf Monate an täglichen Umsätzen heran, sofern verfügbar, und zwei oder drei Jahre, wenn das Unternehmen schon so lange besteht und sein Konzept nicht geändert hat. Zwölf Monate sind das Minimum, um einen vollständigen saisonalen Zyklus zu erkennen; bei einem kürzeren Zeitraum könnten Sie ein saisonales Tief fälschlicherweise als Rückgang interpretieren. Exportieren Sie die Daten nach Tagen statt nach Wochen oder Monaten, da der Tag die Einheit ist, nach der Sie tatsächlich planen und Bestellungen aufgeben.
Gestalten Sie den Export so, dass jede Zeile das Datum, den Wochentag, die Deckung, den Nettoumsatz und idealerweise die Tageszeit sowie den Vertriebskanal enthält. Der Wochentag ist die aussagekräftigste Spalte, über die Sie verfügen. Die Nachfrage in Restaurants ist weitaus stärker wöchentlich als monatlich geprägt: Ein Dienstag ähnelt anderen Dienstagen viel mehr als dem unmittelbar darauf folgenden Montag; daher ist der sinnvolle Vergleich immer „gleicher Tag zu gleichem Tag“. Aus diesem Grund ist ein Monatsdurchschnitt für die Planung nahezu nutzlos und der gleitende Vier-Wochen-Durchschnitt zum Standard-Ausgangspunkt geworden.
Der gleitende Durchschnitt lässt sich ganz einfach in einer Tabellenkalkulation berechnen. Für den nächsten Mittwoch nehmen Sie die Gästezahlen der letzten vier Mittwochs und bilden den Durchschnitt daraus. Das ist zwar eine grobe Methode, die dem tatsächlichen Trend um ein paar Wochen hinterherhinkt, aber für die meisten Restaurants mit nur einem Standort immer noch besser als das Bauchgefühl. Wenn Sie die Berechnungen mit den dazugehörigen Personal- und Kostenquoten übersichtlich dargestellt haben möchten, erledigen die Betreiber-Rechner diese Aufgabe ohne Tabellenkalkulation.
Das Rauschen herausfiltern, bevor man einen Durchschnitt berechnet
Ein Durchschnitt ist nur so gut wie die Tage, aus denen er sich zusammensetzt, und Restaurantwochen sind voll von Tagen, die nicht darin berücksichtigt werden sollten. Eine private Veranstaltung, ein Feiertag, ein Schneetag, ein Stromausfall, eine Straßensperrung, eine einmalige Werbeaktion, die Woche, in der der Gastraum wegen Reparaturarbeiten nur zur Hälfte geöffnet war: Jedes dieser Ereignisse zieht den Durchschnitt in Richtung einer Realität, die nächste Woche nicht wiederkehren wird.
Nehmen wir ein konkretes Beispiel. An den letzten vier Mittwochen wurden 96, 104, 88 und 172 Gedecke erzielt. Bei einer einfachen Durchschnittsberechnung ergibt das 115, und man würde Personal einplanen und Bestellungen für 115 aufgeben. Aber die 172 waren eine private Feier, die den Hinterraum füllte, was Sie wissen, weil es jemand notiert hat. Rechnet man diese heraus, beträgt der Durchschnitt der verbleibenden drei Tage 96, was sehr nahe an einem normalen Mittwoch liegt. Die naive Zahl hätte dazu geführt, dass Sie fast zwanzig Prozent zu viel Personal eingestellt und Vorräte vorrätig gehabt hätten, die Sie nicht brauchten.
Das funktioniert nur, wenn die Ausnahmen sofort festgehalten werden, wodurch das Protokoll hier zum eigentlichen Ergebnis wird. Machen Sie sich zu jedem ungewöhnlichen Tag eine Notiz, in der steht, was passiert ist, und bewahren Sie diese an einem Ort auf, an dem der nächste Manager sie finden kann. Die meisten Teams haben hierfür bereits einen festen Platz in den Schichtübergabevermerken oder der Abschlusscheckliste. Ein Jahr solcher Notizen ist für eine Prognose wertvoller als jede noch so ausgefeilte statistische Methode, denn nichts kann den Grund für einen seltsamen Dienstag wiederherstellen, sobald ihn alle vergessen haben.
Einbeziehen dessen, was Sie bereits wissen
Die Basislinie zeigt Ihnen, wie eine normale Woche aussieht. Die nächste Woche ist keine normale Woche, und Sie kennen in der Regel bereits vor ihrem Beginn mehrere Gründe dafür. Dies ist der Bereich, in dem ein menschlicher Mitarbeiter ein naives Modell immer noch mühelos übertrifft, da ein Großteil der relevanten Informationen lokal ist und niemals in der Verkaufshistorie auftaucht.
Arbeite eine kurze, stets aktuelle Liste durch. Feiertage und die Tage davor und danach, die oft die Nachfrage verlagern, anstatt sie zu erhöhen. Schulhalbjahre und -ferien, die den Familienumsatz und das Mittagessen völlig neu gestalten. Lokale Veranstaltungen mit bekannter Besucherzahl: ein Spiel, ein Konzert, eine Konferenz, ein Festival, ein Markttag . Das Wetter, das eine enorme Rolle spielt, wenn Sie Außenplätze haben, und kaum eine, wenn nicht. Straßenbauarbeiten und Verkehrsbeeinträchtigungen. Was auch immer Ihre Nachbarn tun, denn eine Neueröffnung zwei Häuser weiter wird Ihnen für einige Wochen einen Teil Ihres Umsatzes wegnehmen. Und Ihre eigenen Maßnahmen: eine Speisekartenänderung, eine Preisänderung, eine Werbeaktion, eine Schließung.
Quantifizieren Sie jeden dieser Faktoren als prozentuale Anpassung statt als neue absolute Zahl, denn Prozentsätze lassen sich im Nachhinein leichter überprüfen und wiederverwenden. Setzen Sie das Beispiel fort: Die Basiszahl für den Mittwoch beträgt 96 Gäste, und eine Konferenz in der Stadt hat in der Vergangenheit den Umsatz unter der Woche um etwa zehn Prozent gesteigert, sodass die Prognose bei 106 Gästen liegt. Notieren Sie sowohl die 96 als auch die zehn Prozent getrennt voneinander. Wenn die tatsächlichen Zahlen vorliegen, können Sie dann erkennen, ob die Basisprognose falsch war oder die Annahme bezüglich der Konferenz, und nur über eines davon lohnt es sich zu diskutieren.
Reservierungen liefern nur einen Teil der Informationen zu all dem und sollten daher mit Bedacht genutzt werden. Ein reservierter Tisch ist ein viel besserer Anhaltspunkt als eine Schätzung, aber das Verhältnis von Reservierungen zu Laufkundschaft variiert je nach Tag und Saison, sodass die Anzahl der Reservierungen am Montag für den kommenden Samstag nur im Vergleich zu der üblichen Umwandlungsrate aussagekräftig ist. Wenn Sie Reservierungen in großem Umfang entgegennehmen, enthält Ihr Reservierungssystem bereits die von Ihnen benötigte Buchungsverlaufskurve, und die Warteliste zeigt Ihnen, bei welchen Angeboten Gäste abgewiesen wurden, das ist eine Nachfrage, die in Ihrer Verkaufshistorie nicht erfasst ist.
Tageszeiten und Kanäle: Wo eine Tageszahl das Problem verschleiert
Eine einzelne Tageszahl reicht für einen Standort aus, der nur eine Dienstleistung anbietet. Bei allem, was komplizierter ist, wird das, was Sie eigentlich sehen müssten, im Durchschnitt ausgeblendet. Wenn das Mittagessen schwach und das Abendessen stark ist, sieht der Tag akzeptabel aus, und Sie werden das Mittagessen weiterhin so besetzen, als wäre alles in Ordnung. Teilen Sie die Prognose nach Tageszeiten auf, wo immer die Tageszeiten unterschiedliche Personalbedarfe aufweisen, was in der Praxis fast immer der Fall ist.
Teilen Sie die Prognose auch nach Vertriebskanälen auf, falls Sie mehr als einen haben. Restaurantbesuch, Mitnahme, Lieferservice sowie jeglicher Verkauf an der Theke oder am Kiosk verhalten sich unterschiedlich und haben sehr unterschiedliche Auswirkungen auf Personalbedarf und Verpackungskosten pro Umsatzeinheit. Insbesondere der Lieferservice verläuft an Tagen mit schlechtem Wetter tendenziell gegenläufig zum Restaurantbetrieb, sodass eine Gesamtzahl stabil erscheinen kann, während die zugrunde liegende Zusammensetzung stark schwankt, und genau diese Zusammensetzung entscheidet darüber, ob Sie eine weitere Küchenkraft oder einen weiteren Kellner benötigst. Wenn ein nennenswerter Anteil der Bestellungen über externe Lieferplattformen eingeht, sollten Sie diesen Strom separat prognostizieren, da sowohl der durchschnittliche Rechnungsbetrag als auch die Marge unterschiedlich sind.
Das Gegenargument zu all diesen Aufteilungen lautet, dass spärliche Daten mit jeder Aufteilung noch spärlicher werden. Das ist richtig. Wenn in einer Tageszeit zwölf Gedecke anfallen, ist eine separate Prognose nur scheinbare Genauigkeit. Die Faustregel, die es sich zu befolgen lohnt, lautet: Trennen Sie nur dort, wo die Trennung eine Entscheidung beeinflusst: Wenn Mittag- und Abendessen separat geplant und vorbereitet werden, prognostizieren Sie sie separat; andernfalls lassen Sie sie zusammen.
Messen, wie sehr man sich geirrt hat
Dies ist der Schritt, den fast jeder überspringt, und es ist der Schritt, der die Prognose von einer Meinung zu einer Fertigkeit macht. Lege jede Woche die Prognose und den Ist-Wert nebeneinander und notiere die Differenz. Berechne sie als Prozentsatz des Ist-Werts, damit die Zahlen zwischen einem ruhigen Montag und einem gut besuchten Samstag vergleichbar sind.
Führen wir das Beispiel weiter. Sie haben für Mittwoch 106 Gäste prognostiziert, und es kamen 121. Die Differenz beträgt 15 Gäste, was bei einem Istwert von 121 eine Abweichung von etwas mehr als zwölf Prozent darstellt. Machen Sie das für alle sieben Tage, bilden Sie den Durchschnitt der Abweichungen, ohne zu berücksichtigen, ob diese jeweils hoch oder niedrig waren, und Sie erhalten eine einzige Zahl, die beschreibt, wie genau Ihre Prognosen derzeit sind. Eine Woche mit Abweichungen von sechs, elf, vier, zwölf, neun, drei und sieben Prozent ergibt im Durchschnitt etwa siebeneinhalb Prozent.
Was als gut gilt, hängt von Ihrem Format und Ihrem Volumen ab, und jeder, der eine allgemeingültige Zahl nennt, will etwas verkaufen. Als praktischer Richtwert gilt: Ein einzelner Standort mit stabilem Geschäft, der bei den Besucherzahlen konstant innerhalb von zehn Prozent liegt, prognostiziert gut genug, um zuversichtlich zu planen, und innerhalb von fünf Prozent ist wirklich gut. Standorte mit hohem Umsatz und stabilen Mustern schneiden besser ab; kleine Standorte, wetterabhängige Standorte und alle Standorte mit schwankendem Gruppengeschäft schneiden schlechter ab, und keine Methode kann das vollständig beheben.
Betrachten Sie dann die Richtung separat, denn Genauigkeit und Verzerrung sind unterschiedliche Fehlerquellen. Zählen Sie die Fehlprognosen zusammen, die diesmal ihr Vorzeichen beibehalten haben. Wenn sie sich in etwa aufheben, ist Ihre Prognose zwar verrauscht, aber zentriert, und die Lösung besteht in besseren Informationen. Wenn sie alle in dieselbe Richtung tendieren, haben Sie eine Verzerrung, und die Lösung ist arithmetischer Natur: Sie liegen systematisch zu niedrig oder zu hoch und können dies einfach korrigieren. Anhaltende Unterprognosen sind die kostspieligere der beiden, da sie sich eher in Personalmangel, langsamerem Service und entgangenen Gedecken äußern als in einer offensichtlichen Kostenposition. Verfolgen Sie beide Kennzahlen parallel zu Ihren anderen betrieblichen KPIs, und die Verbesserung wird innerhalb von ein paar Monaten sichtbar.
Die Prognose in einen Dienstplan umsetzen
Eine Prognose, die den Dienstplan nicht verändert, hat nichts bewirkt. Die Verbindung zwischen beiden ist ein Produktivitätsziel, und es gibt zwei gängige Arten, dieses auszudrücken. Die erste ist der Personalaufwand in Prozent des Umsatzes, eine Kennzahl, die die meisten Inhaber und Buchhalter bereits verwenden. Die zweite ist eine Mengenkennzahl wie Umsatz pro Arbeitsstunde oder Gäste pro Arbeitsstunde, was für einen Manager nützlicher ist, da sich diese Kennzahl nicht ändert, wenn man die Preise auf der Speisekarte anpasst.
Rechnen Sie dies anhand der bereits vorliegenden Zahlen durch. Die Prognose lautet 106 Gäste bei einem durchschnittlichen Rechnungsbetrag von 31,50, was einen prognostizierten Umsatz von 3.339 ergibt. Wenn Ihr Personalkostenziel für diesen Tag bei 28 Prozent des Umsatzes liegt, sind 934 an Lohnkosten zulässig, und bei einem Durchschnittslohn von 14 pro Stunde sind das etwa 67 Stunden, die über den Tag verteilt werden müssen. Ob 67 Stunden die richtige Verteilung sind, ist eine andere Frage als die nach der richtigen Gesamtzahl, und gerade bei der Verteilung entscheidet sich, ob man Geld gewinnt oder verliert: Die gleiche Gesamtstundenzahl, schlecht verteilt, führt dazu, dass man um vier Uhr nachmittags zu dritt ist und um acht Uhr untergeht.
Deshalb macht sich die Aufteilung nach Tageszeiten hier bezahlt. Verteilen Sie die Stunden entsprechend der Prognosekurve statt gleichmäßig und überprüfen Sie das Ergebnis anschließend anhand der Einschränkungen, die eine Tabellenkalkulation nicht berücksichtigt: Mindestschichtlängen, wer an welcher Station geschult ist, Verfügbarkeit und die gesetzlichen Ruhezeitenvorschriften in Ihrem Zuständigkeitsbereich. Die Mechanismen der Dienstplanerstellung selbst, einschließlich des Umgangs mit den Einschränkungen, werden im Abschnitt „Personalplanung“ behandelt, und wie man die daraus resultierende Kostenzeile liest, steht im Abschnitt „Personalkosten im Gastronomiebetrieb“.
Eine Warnung bezüglich des Personalanteils als Zielvorgabe: Er schmeichelt Ihnen an einem starken Tag und bestraft Sie an einem schwachen, da ein großer Teil Ihrer Personalkosten feststeht, unabhängig davon, wie viele Gäste kommen. Ein Manager, der an einem ruhigen Dienstag an einen festen Prozentsatz gebunden ist, wird die Schicht unter das reduzieren, was der Betrieb tatsächlich benötigt. Legen Sie das Ziel lieber nach Tag oder Tageszeitabschnitt fest als als einen einzigen, standortweiten Wert, dann wird es nicht mehr zu einem Problem für Sie.
Die Prognose in eine Bestellung umsetzen
Die gleiche Prognose steuert den Einkauf, und hier erfolgt die Umsetzung über die Speisekarte. Wenn die Prognose bei 106 Gedecken liegt und ein bestimmtes Gericht in der Vergangenheit an 18 Prozent der Gedecke verkauft wurde, benötigen Sie etwa 19 Portionen davon. Machen Sie das bei allen Verkaufsschlagern, addieren Sie dazu, was bereits im Kühlraum liegt, und die Bestellung schreibt sich mehr oder weniger von selbst.
Zwei Anpassungen sorgen dafür, dass dies auch in der Praxis funktioniert. Erstens: Legen Sie die Sicherheitsmarge nur bei den Schnelldrehern und den Artikeln mit langer Vorlaufzeit fest, nicht pauschal, denn eine allgemeine Sicherheitsmarge für alles ist nichts anderes als die Entscheidung, mehr Lagerbestand zu führen, als Sie benötigen. Zweitens: Gewichten Sie die Marge nach der Haltbarkeit. Ein Mangel an Trockenwaren ist ärgerlich, und wenn das Gericht fehlt, wegen dem alle gekommen sind, ist das ein entgangener Verkauf, aber eine Überbestellung von frischem Fisch ist weggeworfenes Geld, daher sollte die Sicherheitsmarge bei den stabilen Artikeln großzügig und bei den verderblichen Artikeln knapp bemessen sein. Dieser Kompromiss ist das praktische Herzstück der Bestandsverwaltung und der wichtigste Hebel zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung.
Im Laufe der Zeit sollte die Prognose Ihre Mindestbestandsmengen festlegen und nicht umgekehrt. Einmal festgelegte und nie mehr überprüfte Mindestbestandsmengen entkoppeln sich langsam vom Geschäftsbetrieb, wenn sich die Speisekarte und die Marktbedingungen ändern, und das Symptom ist ein Lagerraum voller Waren, die sich nicht mehr verkaufen. Eine mehrmalige jährliche Überprüfung der Par-Werte anhand der rollierenden Prognose, zusammen mit den im Beschaffungs- und Lieferantenmanagement beschriebenen Lieferantenbedingungen und Bestellplänen, sorgt dafür, dass beide im Gleichschritt bleiben.
Prognose für einen Standort ohne Umsatzhistorie
Eine Neueröffnung verfügt über keine historischen Daten, aus denen sich ein Durchschnittswert berechnen lässt; daher basiert die erste Prognose eher auf der Struktur als auf Daten. Beginnen Sie mit der physischen Kapazität, die bekannt ist: die Anzahl der Sitzplätze, die Anzahl der Service-Durchgänge und eine realistische Annahme darüber, wie oft sich jeder Tisch umsetzt. Die Anzahl der Sitzplätze multipliziert mit der Anzahl der Durchläufe ergibt eine theoretische Obergrenze für den Service, und die Tischumschlagrate gibt Aufschluss darüber, wie man zu einer Annahme für den Durchlauf gelangt, die nicht nur auf Wunschdenken beruht.
Wenden Sie dann eine Auslastungsrate an, da niemand den Raum bei jedem Service vollständig füllt, und gehen Sie in den ersten Wochen in beide Richtungen pessimistisch vor. Viele neue Restaurants verzeichnen anfangs einen Neugierde-Anstieg, der im Laufe der ersten ein bis zwei Monate nachlässt, gefolgt von einem langsameren Anstieg, wenn sich die Nachricht verbreitet; daher sind die ersten vier Wochen die schlechteste mögliche Grundlage für eine dauerhafte Prognose. Gehen Sie davon aus, dass die frühen Zahlen unzuverlässig sind, und überprüfen Sie sie monatlich.
Was den durchschnittlichen Rechnungsbetrag angeht, sollten Sie die Preise Ihrer Speisekarte anhand des von Ihnen erwarteten Sortiments festlegen, anstatt einen Branchenwert zu übernehmen, da der Rechnungsbetrag am empfindlichsten auf Ihre spezifische Preisgestaltung und Ihr Konzept reagiert. Modellieren Sie ihn in den Varianten „niedrig“, „mittel“ und „hoch“, anstatt sich auf einen einzigen Wert festzulegen, und beziehen Sie alle drei in den Liquiditätsplan ein. Der übergeordnete finanzielle Rahmen hierfür findet sich im Geschäftsplan des Restaurants und in den Gründungskosten, und die Zahl, die darüber entscheidet, ob das Modell überlebt, liegt in der Break-even-Analyse. Ersetzen Sie die strukturelle Prognose durch eine datengestützte, sobald Sie über acht bis zwölf Wochen Betriebsdaten verfügen, und hängen Sie sich nicht an die ursprüngliche Prognose.
Der wöchentliche Rhythmus und die Zuständigkeit
Prognosen scheitern häufiger an der Zuständigkeit als an der Methode. Es braucht eine namentlich benannte Person, einen festen Termin in der Woche und einen Ort, an dem das Ergebnis ausliegt, wo sowohl der Küchenchef als auch der Serviceleiter es sehen können. Wenn es jedermanns Aufgabe ist, ist es niemandes Aufgabe, und es wird in der zweiten geschäftigen Woche im Dezember stillschweigend aufhören, zu funktionieren.
Ein praktikabler Rhythmus ist eine einzige Sitzung zu Beginn der Woche, bevor der Dienstplan veröffentlicht wird und bevor die Hauptbestellung eingeht, denn eine Prognose, die erst nach diesen beiden Entscheidungen erstellt wird, ist reine Dekoration. Die Sitzung besteht aus vier Teilen und dauert, sobald sie zur Gewohnheit geworden ist, deutlich weniger als eine Stunde: Bewertung der letzten Woche durch Gegenüberstellung von Prognose und Ist-Zahlen sowie Erfassung der Abweichungen; schriftliche Erläuterung jeder Abweichung von mehr als etwa zehn Prozent in einer Zeile; Erstellung der Basisprognose für die nächste Woche aus dem gleitenden Durchschnitt unter Ausschluss der Ausnahmen; dann die bekannten Ereignisse darauf aufschichten und veröffentlichen. Den Entwurf zwei oder drei Wochen im Voraus in weniger detaillierter Form vorlegen, damit die Auftragsabwicklung und die Urlaubsgenehmigungen eine Grundlage haben, an der sie sich orientieren können.
Über mehrere Standorte hinweg gilt derselbe Rhythmus, aber die Aggregation ändert sich, und die Falle besteht darin, die Gruppe zu prognostizieren und dann aufzuteilen. Die lokalen Nachfragemuster unterscheiden sich zwischen den Standorten so stark, dass eine nach historischen Anteilen aufgeschlüsselte Konzernzahl überall gleichzeitig falsch sein wird. Prognostizieren Sie jeden Standort einzeln und addieren Sie die Ergebnisse, das ist dasselbe Prinzip wie bei allem anderen im Management mehrerer Standorte: Der Standort ist die Einheit der operativen Wahrheit, und der Konzern ist eine Zusammenfassung davon.
Saisonale Standorte und die längerfristige Perspektive
Die wöchentliche Prognose regelt den Dienstplan und die Bestellungen. Sie sagt Ihnen jedoch nicht, ob Sie sich die Renovierung leisten können, und ein Unternehmen mit einer starken Saison benötigt neben dem wöchentlichen Horizont einen zweiten, längerfristigen. Eine gleitende Prognose über dreizehn Wochen ist der übliche Kompromiss: lang genug, um einen Saisonwechsel kommen zu sehen und die Personalplanung sowie die Liquidität entsprechend anzupassen, kurz genug, damit die Annahmen noch aussagekräftig sind.
Für einen wirklich saisonabhängigen Standort ist der Vorjahresvergleich wichtiger als der gleitende Durchschnitt, denn ein Vier-Wochen-Durchschnitt ist ausgesprochen irreführend, wenn man gerade in eine Hochsaison hineinkommt oder aus ihr herausfällt. In diesen Wochen ist die gleiche Woche des Vorjahres, bereinigt um das Wachstum, das Sie in vergleichbaren jüngsten Wochen verzeichnet haben, die bessere Vergleichsgrundlage. Spitzenzeiten verdienen eine eigene Betrachtung, weshalb die Planung für die Festtage und die Strategien zur Füllung leerer Tische an ruhigen Abenden eher zu den Vor- und Nachbetrachtungen der Prognose gehören als zu deren Inhalt.
Auf lange Sicht zeigt sich auch, wo die Prognose auf die Finanzen trifft. Die Umsatzprognosen fließen in die Liquiditätslage, die Lohnkosten, die Zahlungen an Lieferanten und die Steuerrückstellungen ein, und ein saisonabhängiges Unternehmen kann auf dem Papier profitabel sein und dennoch in den Übergangsmonaten in Liquiditätsengpässe geraten. Dieser Zusammenhang ist Gegenstand des Cashflow-Managements, und der monatliche Abgleich von Prognose und Ergebnis gehört in die Gewinn- und Verlustrechnung und nicht in die wöchentliche Betriebsakte.
Was eine Prognose nicht für Sie leisten kann
Sie wird keine Nachfrage aus dem Nichts schaffen. Eine Prognose ist ein Planungsinstrument, und eine genaue Prognose einer schlechten Woche ist immer noch eine schlechte Woche; die Reaktion auf eine schwache Prognose sollte in der Steigerung des Restaurantumsatzes liegen und nicht in der Prognose selbst. Sie wird auch eine Formatänderung nicht überstehen. Ändern Sie die Speisekarte grundlegend, positionieren Sie den Standort neu, ändern Sie die Öffnungszeiten oder die Preisstruktur, und Ihre historischen Daten geben kein aussagekräftiges Bild mehr von Ihrem Geschäft wieder. Rechnen Sie nach jeder wesentlichen Änderung mit einigen Monaten geringer Genauigkeit und weisen Sie im Voraus darauf hin, damit niemand dies als Versagen der Methode interpretiert.
Auch eine harte Kapazitätsgrenze kann sie nicht überwinden. Wenn der Raum Platz für sechzig Gäste bietet und die Prognose neunzig angibt, sagt Ihnen die Prognose etwas über eine Nachfrage, die Sie nicht bedienen können, und nicht über Einnahmen, die Sie einnehmen werden. Das ist dennoch eine nützliche Information, denn unterdrückte Nachfrage ist ein Argument für Öffnungszeiten, Raumaufteilung, Tischumschlagszeiten oder eine Warteliste, aber sie ist kein Umsatz. Und sie gleicht schlechte Daten nicht aus: Wenn die Gästezahlen inkonsistent erfasst werden, wenn Stornierungen und Gratisleistungen die Umsatzzeile verzerren oder wenn Gäste, die ohne Bezahlung gehen, nie erfasst werden, übernimmt die Prognose all das. Zuverlässige Zahlen zum Zeitpunkt der Erfassung, wie sie bei Stornierungen und Gratisleistungen besprochen wurden und im täglichen Z-Bericht lesbar sind, sind eher eine Grundvoraussetzung als eine Verfeinerung.
Zur Software: Eine gute Tabellenkalkulation, die auf sauberen historischen Daten und einer disziplinierten wöchentlichen Routine basiert, wird ein teures, aber nachlässig genutztes Tool übertreffen, und die meisten Einzelbetriebe müssen gar nichts kaufen, um anzufangen. Was Ihnen Software wirklich bringt, sind Skalierbarkeit und die Variablen, deren manuelle Pflege Ihnen zu mühsam ist, vor allem Wetter- und Veranstaltungsdaten, und genau hier beginnen sich die in „KI in Restaurants“ beschriebenen automatisierten Ansätze auf Gruppenebene zu amortisieren. Beginnen Sie mit der Gewohnheit. Eine Prognose, die Sie tatsächlich jede Woche auswerten, wird Ihnen in einem Quartal mehr über Ihr Restaurant verraten als jedes Modell, das Sie nicht verstehen.
