Prognolite im Interview

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Hallo Simon, vielen Dank, dass Du Dir die Zeit für ein Interview mit uns nimmst! Bitte stelle uns zu Beginn Dich und Dein Team bei Prognolite kurz vor:

Hallo, mein Name ist Simon Michel und ich bin Co-Founder sowie CEO von Prognolite. Ursprünglich komme ich aus der Energiewirtschaft, wo ich damals 10 % des Schweizer Stromverbrauchs prognostiziert habe – so ist mir dann auch die Idee für Prognosen in der Gastronomie gekommen.

Vor einem Jahr waren wir noch zu viert, momentan dürfen wir bereits 11 Leute zum Team zählen. Dieses setzt sich zusammen aus Menschen mit den verschiedensten Backgrounds, von Software Entwicklung über Data Science bis hin zur Gastronomie.

Vielleicht möchtest Du uns Euer Startup kurz vorstellen ?

Prognolite erstellt Prognosen für die Gastronomie. So unterstützen wir Restaurants dabei, Food Waste zu vermindern und die Personalplanung zu optimieren. Das Herzstück unseres Tools bildet ein Algorithmus, welcher den Umsatz und die Anzahl verkaufter Menüs für einen beliebigen Zeitraum im Voraus berechnet. Prognolite erkennt die Einflüsse von Wetter, Feiertagen, Ferien und Trends mit Hilfe von automatisch importierten Kassenbons der letzten 1 bis 2 Jahren. Dank Artificial Intelligence und genauer Datenanalyse sagt unser Tool mittlerweile mit bis zu 95 % Genauigkeit voraus, wie viele Gäste zu welchem Zeitpunkt ein Restaurant besuchen. Uns gibt es seit 2016 und wir haben unseren Sitz in Winterthur.

Welches Problem wollt Ihr mit Prognolite lösen ?

Unbekanntes Gästeaufkommen stellt eine grosse Herausforderung für Restaurants dar: Der Küchenchef weiss nicht genau, wie viele Mahlzeiten er kochen soll. Er nutzt sein Bauchgefühl, um die richtige Anzahl an Menüs zu schätzen. Ziemlich oft irrt er sich, was zu ausverkauften Menüs oder noch viel öfters zu Food Waste führt. Lebensmittelabfälle stellen neben dem ökologischen auch einen finanziellen Aspekt für Betriebe dar.

Die Restaurantmanagerin auf der anderen Seite fragt sich, wie viele Mitarbeitende sie einplanen soll. Liegt sie in ihrer Annahme falsch, führt dies zu langen Wartezeiten für die Gäste oder aber die Personalkosten sind unnötig hoch. Da diese bis zur Hälfte der Kosten eines Restaurants ausmachen, ist eine optimale Planung diesbezüglich entscheidend.

Unsere Prognosen sagen voraus, wie viel Umsatz wann zu erwarten ist und wie demnach das Gästeaufkommen sein wird. Der Küchenchef kann so die richtige Anzahl Menüs produzieren und die Restaurantmanagerin weiss, wie viel Personal sie genau einplanen soll. Restaurants optimieren so Kosten, tun etwas für die Umwelt und können Daten strategisch für eine bessere Performance nutzen.

Wie ist die Idee zu Prognolite entstanden ?

Als ich noch in der Energiewirtschaft tätig war, ass ich in meinem damaligen Unternehmen regelmässig in der Mensa. Aufgrund der schwankenden Gästezahlen wurde oft zu wenig produziert und mein bevorzugtes Menü war ausverkauft. Ich dachte mir, dass es doch möglich sein muss, die richtige Anzahl an Mahlzeiten vorauszusagen und alle Gäste zu versorgen. Kurz darauf besuchte ich beim Skifahren ein Bergrestaurant, wo ich mich vor der Kasse in einer langen Schlange anstellen musste. Gleichzeitig waren aber andere Kassen gar nicht besetzt, da die Anzahl Gäste schlicht nicht richtig eingeschätzt wurde. Das war der ausschlaggebende Moment, gemeinsam mit meinem Kollegen Roman Lickel Prognolite zu gründen.

Wie funktioniert Euer Geschäftsmodell ?

Prognolite implementiert ein Software as a Serivce (SaaS) Geschäftsmodel mit verschiedenen Packages. Unsere Kunden können so beispielsweise wählen, ob sie ihren Fokus auf Personalplanung oder lieber auf Food Waste Reduzierung legen wollen.

Wie genau hat sich Prognolite seit der Gründung entwickelt ?

Zusammen mit meinem Mitgründer und Techie Roman haben wir das Unternehmen anfangs nur zu zweit aufgebaut. An einem gewissen Punkt war uns dann klar, dass wir Unterstützung auf der statistischen Seite sowie Expertise aus der Gastronomie brauchen. Gesagt, getan: Mittlerweile beschäftigt sich ein dreiköpfiges Data Science Team unermüdlich mit der Ausklügelung der Algorithmen, was die Qualität unserer Prognosen massiv verbessert hat. Zudem zählen wir auch einige Personen mit Gastronomie-Hintergrund zu unserem Team, die uns dabei helfen, die Bedürfnisse unserer Kunden besser zu verstehen.

Blicke bitte einmal zurück: Was ist in den vergangenen Jahren so richtig schief gegangen ?

Wir fokussierten uns nicht nur auf Prognosen für Restaurants sondern auch für die Gemeinschaftsgastronomie, also beispielsweise Kantinen. Da stellte sich aber schnell heraus, dass es zwar möglich ist, die Gesamtanzahl an verkauften Menüs vorherzusagen – jedoch nur sehr erschwert, in welchem Verhältnis sich beispielsweise das Vegimenü zum Pastagericht verkauft. Das hängt stark mit der täglich wechselnden Angebotskombination zusammen.

Was habt Ihr daraus gelernt ?

Dass jedes Segment der Gastronomie völlig andere Bedürfnisse und Eigenschaften hat und unser Tool daher sehr individuell angepasst werden muss. Momentan arbeiten wir aber gerade an einem Forschungsprojekt in Kollaboration mit der ZHAW, um die besagte Challenge in der Gemeinschaftsgastronomie anzugehen. Wir haben auch schon eine ziemlich konkrete Idee, wie wir dies mit Crowd Intelligence lösen können.

Was sind Eure Pläne und Ziele für die nächsten 12 Monate ?

Ein nächster grosser Meilenstein ist sicherlich der Eintritt in den deutschen Markt. Daneben arbeiten wir an Schnittstellen zu diversen anderen Tools. Ziel ist, dass mit Prognolite zeitaufwändige Prozesse, wie das Erstellen von Bestellungen oder Schichtplänen, komplett automatisiert werden können. So möchten wir Gastronomen von Bürostunden befreien und ihnen wieder mehr Zeit für Gäste und Mitarbeitenden schaffen.

Vielen Dank für das Interview.

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