Das Gastgewerbe erweckt auf den ersten Blick den Eindruck, das Potenzial des Phänomens „Big Data“ und den Wert der Daten nur in vereinzelten Fällen zu nutzen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, diese Situation zu beleuchten. Dabei soll eine Übersicht zum aktuellen Stand der Entwicklung in Restaurantbetrieben durch Kleinst- und Kleinunternehmen mit Blick auf das Phänomen „Big Data“ erarbeitet werden. In diesem Zusammenhang werden auch das unausgeschöpfte Potenzial der gezielten Nutzung von Daten und die damit verbundenen Herausforderungen betrachtet.
Abschließend soll in diesem Kontext die Frage geklärt werden, welche Chancen diese Gruppe von Unternehmen im Gastgewerbe aus der heutigen Sicht durch den zielgerichteten Einsatz von Datenanalyse ergreifen kann, ob dies in Relation mit den daraus resultierenden Herausforderungen steht und ob dies eine lohnenswerte Möglichkeit darstellt. Daten sind längst zu einem der wichtigsten Wirtschaftsgüter geworden und die gezielte Auswertung von Daten kann heute über Erfolg und Misserfolg eines Unternehmens entscheiden.
Die Liste an Beispielen für die erfolgreiche Umsetzung der Datenauswertung und dem gezielten Einsatz der daraus gewonnenen Informationen ist lang und sind in allen Wirtschaftssektoren der Volkswirtschaft wiederzufinden. Besonders Unternehmen im Handel und in der Industrie nutzen die gewonnenen Kunden- und Unternehmensdaten effizient, um neue Kunden zu gewinnen, Umsätze zu maximieren oder die Gewinnmargen zu optimieren. Demgegenüber steht der Wirtschaftszweig des Gastgewerbes, welches neben einigen wenigen großen Unternehmen, zu einem großen Teil aus Kleinst- und Kleinunternehmen besteht.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziele
1.3 Aufbau
2 Grundlagen
2.1 Big Data
2.1.1 Eigenschaften von Daten
2.1.2 Datenerhebung
2.1.3 Datenanalyse
2.2 Gastronomie
2.2.1 Kleinstunternehmen und Kleinunternehmen
2.2.2 Unternehmensgrößen im Gastgewerbe
3 Übersicht
3.1 Durchdringung im Gastgewerbe
3.2 Literaturrecherche
3.3 Anwendungsmöglichkeiten
3.4 Optimierung des Angebots
3.4.1 Erkennung von Zusammenhängen
3.4.2 Dynamische Preisanpassung
3.4.3 Nachfrageprognose
3.4.4 Optimiert Raumnutzung
3.4.5 Standortauswahl
3.4.6 Gezielte Werbemaßnahmen
3.4.7 Prozess- und Ablaufoptimoierung
4 Chancen und Herausforderungen
4.1 Potential
4.2 Herausforderungen
5 Zusammenfassung
5.1 Gegenüberstellung
5.2 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, inwiefern Kleinst- und Kleinunternehmen in der Gastronomie von Big Data profitieren können, wobei insbesondere das unausgeschöpfte Potenzial der Datenanalyse sowie die damit verbundenen betriebswirtschaftlichen und rechtlichen Herausforderungen beleuchtet werden.
- Grundlagen von Datenerhebung und -analyse im Big Data Kontext
- Strukturanalyse der Gastronomie hinsichtlich Unternehmensgrößen
- Anwendungsfelder datengestützter Optimierung
- Bewertung von Potenzialen und Herausforderungen für kleine Betriebe
Auszug aus dem Buch
3.4.1 Erkennung von Zusammenhängen
Häufig bestellen Kunden in Restaurants das identische Gericht oder sogar eine immer wiederkehrende Kombination aus Gerichten. Offensichtliche Zusammenhänge, wie Häufungen einer Kombination von zwei Gerichten sind dabei in den meisten Fällen einfach zu erkennen und eine ausführliche Analyse der Daten ist hierfür nicht notwendig. Darüber hinaus finden sich in den Bestelldaten der Kunden auch versteckte Korrelationen, wie zum Beispiel ein Zusammenhang zwischen der Anzahl an Hauptgerichten und der gesteigerten Wahrscheinlichkeit zur Bestellung einer Nachspeise. Diese versteckten Zusammenhänge fallen meist nicht auf den ersten Blick ins Auge, sind komplex oder eine detaillierte Analyse zur Verifikation ist notwendig.
Unter dem Gesichtspunkt von Big Data sind der Analyse und den Möglichkeiten zur Auswertung der Daten quasi keine Grenzen gesetzt. So ist es zum Beispiel denkbar, die Daten zu den einzelnen Bestellungen mit weiteren strukturierten oder unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen zu erweitern. Im Hotelgewerbe werden zum Beispiel bereits Daten wie der örtliche Veranstaltungskalender, gesetzliche Feiertage, Daten aus den sozialen Medien oder die meteorologischen Daten zur Vorhersage der kalkulierten Stornierungsquote verwendet (Antonio, de Almeida & Nunes, 2019). Auch eine Verwendung von Daten aus den sozialen Netzwerken ist denkbar, bietet aber für die in dieser Arbeit betrachteten Kleinst- und Kleinunternehmen auf Grund der geringen Reichweite und Datenmenge, keine nennenswerten Vorteile.
Aufgedeckte Zusammenhänge können profitabel durch den Unternehmer eingesetzt werden, indem dieser das Wissen mit entsprechenden Aktionsangeboten zu seinem Vorteil nutzt oder durch die gezielte Platzierung in der Speisekarte hervorhebt. Eine weitere denkbare Option zum gewinnbringenden Einsatz ist die Einführung von zusätzlichen Preismodellen für definierte Zeiträume, wie zum Beispiel das Wochenende oder den Mittagstisch, um bestimmte durch die Analyse identifizierte Kundenavatare anzusprechen. Das zusätzliche Preismodell darf in diesem Zusammenhang nicht mit der dynamischen Preisanpassung verwechselt werden, welche in Abschnitt 3.4.2 erläutert wird.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Definiert die Motivation, Zielsetzung und den strukturellen Aufbau der Arbeit bezüglich der Datennutzung in der Gastronomie.
2 Grundlagen: Vermittelt die theoretischen Basiskenntnisse zu Big Data (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Richtigkeit) und zur Struktur und Größe von Gastronomiebetrieben.
3 Übersicht: Analysiert den Stand der Technik, Anwendungsgebiete und konkrete Optimierungsmöglichkeiten für Restaurantprozesse mittels Big Data.
4 Chancen und Herausforderungen: Bewertet die identifizierten Einsatzmöglichkeiten anhand ihres Einflusses auf Unternehmenserfolg und Zufriedenheit sowie die spezifischen Hindernisse für Kleinunternehmer.
5 Zusammenfassung: Führt eine abschließende Gegenüberstellung der Chancen und Risiken durch und zieht ein Fazit zur Umsetzbarkeit in der Praxis.
Schlüsselwörter
Big Data, Gastronomie, Datenanalyse, Kleinstunternehmen, Kleinunternehmen, Nachfrageprognose, Digitalisierung, Prozessoptimierung, Unternehmenssteuerung, Datenerhebung, DSGVO, Wirtschaftlichkeit, Kundenzufriedenheit, Restaurantbetrieb, Preisanpassung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Herausforderungen von Big Data Analysen speziell für Kleinst- und Kleinunternehmen im Gastgewerbe.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Techniken der Datenerhebung, Methoden der Datenanalyse, Zielgruppenanalyse in der Gastronomie sowie die Auswirkungen von Big Data auf unternehmerische Prozesse.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Hauptziel ist es, zu klären, welche Chancen kleine Gastronomiebetriebe durch zielgerichtete Datenanalyse nutzen können und in welchem Verhältnis diese Chancen zu den technologischen und finanziellen Herausforderungen stehen.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche, einer Systematisierung von Anwendungsfällen und einer qualitativen Bewertung dieser Ansätze hinsichtlich ihres Einflusses auf den Unternehmenserfolg.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Analyse konkreter Anwendungsfälle wie Nachfrageprognosen, dynamische Preismodelle, Standortoptimierung und gezielte Werbemaßnahmen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Big Data, Gastronomie, Nachfrageprognose, Digitalisierung und Unternehmenssteuerung definiert.
Warum ist die DSGVO für Gastronomiebetriebe ein kritischer Faktor?
Da insbesondere bei personalisierten Marketingaktionen personenbezogene Daten verarbeitet werden, entstehen für kleine Unternehmen hohe Anforderungen an Compliance und rechtliche Absicherung.
Ist Big Data für jeden kleinen Gastronomiebetrieb empfehlenswert?
Das Fazit der Arbeit betont, dass keine pauschale Empfehlung ausgesprochen werden kann, da entscheidende Faktoren wie der Digitalisierungsgrad, das vorhandene Kassensystem und die Unternehmensressourcen individuell stark variieren.
- Arbeit zitieren
- Jonas Enderlin (Autor:in), 2022, Big Data in der Gastronomie. Potentiale und Herausforderungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1254810
