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Software zur Bedarfsprognose für Restaurants: Die richtige Menge bestellen
Software zur Bedarfsprognose für Restaurants prognostiziert, was jede Filiale verkaufen wird, und verwandelt diese Prognose in die richtige Bestellung. Für eine Gruppe mit mehreren Standorten ersetzt sie die Schätzungen aus Tabellenkalkulationen, die den Wareneinsatz an jedem Standort still erhöhen. Dieser Leitfaden beschreibt, was die Software leistet – und den Teil, den die meisten Käuferratgeber überspringen: wie eine Prognose zur Bestellung wird.
Was Software zur Bedarfsprognose für Restaurants tatsächlich leistet
Software zur Bedarfsprognose für Restaurants prognostiziert zukünftige Verkäufe für jeden Standort, üblicherweise bis zum einzelnen Menüartikel, und nutzt diese Prognose zur Steuerung von Bestellungen und Vorbereitung. Sie lernt aus Ihrer eigenen Verkaufshistorie und aktualisiert sich, wenn neue Verkäufe eintreffen. Im Gegensatz zu einem Tabellenmodell läuft sie über das gesamte Menü und alle Filialen gleichzeitig – nicht Zeile für Zeile.
Supys Bedarfsprognose erstellt ein separates Modell für jede Filiale und prognostiziert 14 Tage im Voraus, bis zum Menüartikel. Die Vorhersage für jeden Tag steht neben einem 8-Wochen-Rollendurchschnitt, sodass Sie sehen können, ob der nächste Tag über oder unter dem Normalwert liegt. Die Prognose synchronisiert täglich mit Ihrem POS, sodass sie den gestrigen Umsatz widerspiegelt – nicht den des letzten Monats.
Eine Tabellenkalkulation kann eine Filiale und eine Handvoll Zeilen aufnehmen. Sie kann das gesamte Menü nicht jeden Morgen für ein Dutzend Standorte neu berechnen – an diesem Punkt beginnen manuelle Modelle zu driften. Wenn Ihre Gruppe sich diesem Punkt nähert, sind die Anzeichen, dass Sie die Tabellenkalkulation für das Inventar überwachsen haben, lesenswert.
Von der Verkaufsprognose zur Bestellung
Eine Prognose allein bestellt nichts. Der Mehrwert für einen Betreiber mit mehreren Standorten liegt in dem Schritt, den die meisten Tools auslassen: die Prognose in eine Bestellung umzuwandeln, die bereits den Lagerbestand berücksichtigt.
Supys prädiktives Bestellwesen führt die Verkaufsprognose durch Ihre Rezepte, sodass prognostizierte Couverts zu prognostizierten Zutatenmengen werden. Dann zieht es den aktuellen Bestand und bereits bestellte Mengen ab und erstellt eine Bestellung für die Differenz. Jede Zeile zeigt die letzte Bestellmenge und einen 4-Wochen-Bestelldurchschnitt, sodass Sie den Vorschlag prüfen können, bevor Sie ihn freigeben.
Nichts wird automatisch versendet. Die Bestellung kommt fertig zur Überprüfung an, und Sie genehmigen jede Zeile, sodass eine schlechte Prognose niemals von selbst zu einer schlechten Lieferung wird. Bestellungen können auch auf die Liefertage jedes Lieferanten abgestimmt werden, was wichtig ist, wenn eine Filiale bei zehn Lieferanten mit unterschiedlichen Zeitplänen bestellt.
Den Menschen im Prozess halten – ohne das Modell neu zu trainieren
Ein Modell weiß nicht, dass nächsten Dienstag eine Straße gesperrt ist oder dass Sie eine Privatveranstaltung mit 200 Couverts gebucht haben. Gute Prognosesoftware lässt einen Manager das angeben, ohne das Modell zu beschädigen, das die anderen 13 Tage richtig berechnet hat.
In Supy kann ein Manager jeden Tag oder Menüartikel manuell überschreiben. Die Änderung fließt in den Tagesplan und die resultierende Bestellung ein, trainiert oder setzt aber das Modell der Filiale nicht zurück. Die Prognose für morgen lernt weiterhin aus echten Verkäufen, sodass eine manuelle Korrektur nie die Genauigkeit des Modells für alles andere kostet.
Das hält das lokale Wissen einer Gruppe im Prozess. Statische Par-Level können sich nicht für eine Veranstaltung oder einen Cateringanstieg anpassen; eine Prognose, die ein Manager anpassen kann, schon.
Was prognosegesteuertes Bestellwesen nicht abdeckt
Eine ehrliche Käuferperspektive muss die Grenzen benennen. Prädiktives Bestellwesen arbeitet auf Grundlage von Verkäufen und deckt daher nur Artikel ab, die der Verkauf tatsächlich über ein Rezept verbraucht.
Zutaten, die ein Rezept aufbraucht, fließen reibungslos durch. Artikel, die kein Verkauf verbraucht, erscheinen nie in einer prädiktiven Bestellung, weil die Verkaufsdaten sie nicht belasten. Diese benötigen weiterhin eine Par-basierte Nachbestellung oder eine Dauerbestellung.
| Artikeltyp | In einer prädiktiven Bestellung? | Warum |
|---|---|---|
| Rezeptzutaten (Proteine, Frischwaren, Milchprodukte) | Ja | Verkäufe belasten sie über Rezepte |
| Verpackung, Handschuhe, Chemikalien, Einwegartikel | Nein | Kein Verkauf verbraucht sie, daher hat die Prognose keine Grundlage für die Mengenbestimmung |
| Par-basierte Vorräte zum Nachfüllen | Fill to PAR oder Dauerbestellungen verwenden | Gesteuert durch ein Par-Ziel, nicht durch die Verkaufsprognose |
Das ist kein Grund, die Software zu meiden. Es ist die Grenze, die man in einer Demo im Blick haben sollte: Fragen Sie genau, welche Artikel die Prognose bestellt und wie das Tool mit denjenigen umgeht, die es nicht abdeckt. Ein Wareneinsatz-Rechner kann zeigen, was eine engere Bestellung wert ist, bevor Sie sich verpflichten.
Wenn Sie Software zur Bedarfsprognose für eine Gruppe evaluieren, beurteilen Sie sie nach vier Kriterien. Prognostiziert sie pro Filiale und pro Menüartikel oder nur auf Gruppenebene? Wandelt sie diese Prognose in eine Bestellung um, die den aktuellen Bestand verrechnet, oder liefert sie nur ein Diagramm? Kann ein Manager einen Tag überschreiben, ohne das Modell neu zu trainieren? Und ist sie ehrlich bezüglich der Artikel – wie Verpackung und Chemikalien –, die sie nicht für Sie bestellt? Bauen Sie die Demo um diese vier Fragen auf und beginnen Sie mit Ihrer umsatzstärksten Filiale, damit Sie die Prognose mit Verkäufen vergleichen können, die Sie bereits kennen.
