Der nächste Schritt in der Gästebindung von Restaurants besteht darin, Bedürfnisse zu antizipieren, bevor Gäste sie äußern. Predictive Analytics analysiert historische Daten, um alles vorherzusagen – von individuellen Bestellpräferenzen bis hin zur optimalen Personalbesetzung bei bestimmten Wetterbedingungen.
Moderne Restaurants nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um basierend auf deren Verlauf, Tageszeit, Wetterbedingungen und sogar Social-Media-Aktivitäten vorherzusagen, was Gäste bestellen werden. Dies ermöglicht proaktive Empfehlungen, die intuitiv und nicht aufdringlich wirken.
Predictive Analytics-Anwendungen: - Prognostizieren Sie individuelle Gästepräferenzen für personalisierte Menüempfehlungen
- Vorhersage der Spitzenzeiten für das Essen basierend auf Wetter, Ereignissen und historischen Mustern
- Antizipieren Sie den Lagerbestandsbedarf, um enttäuschende Lagerbestandsausfälle zu vermeiden
- Identifizieren Sie Gäste, die wahrscheinlich besondere Anlässe feiern, um sie proaktiv anzusprechen
Ein Steakhaus in Manchester implementierte prädiktive Analysen und stellte fest, dass es anhand von Wettermustern und lokalen Ereignissen mit einer Genauigkeit von 85 % vorhersagen konnte, wann Stammgäste kommen würden. Dies ermöglichte es dem Restaurant, personalisierte Willkommensnachrichten zu verfassen und sicherzustellen, dass die bevorzugten Tische frei waren.
💡Profi-Tipp: Beginnen Sie mit einfachen Vorhersagemodellen wie „Gäste, die bei ihrem ersten Besuch Wein bestellen, werden mit dreimal höherer Wahrscheinlichkeit zu Stammkunden“, bevor Sie in komplexe Algorithmen investieren.