Automatische Gerichtsempfehlungen basierend auf Tischhistorie können deinen Umsatz steigern, aber nur wenn du die Marge pro Empfehlung richtig berechnest. Viele Restaurants sehen ihren durchschnittlichen Bon steigen, vergessen aber, dass beliebte Gerichte nicht immer die gewinnbringendsten sind. So berechnest du genau, welche automatischen Empfehlungen wirklich Geld bringen.
Warum die Margenberechnung bei Empfehlungen entscheidend ist
Dein Kassensystem sieht, dass Tisch 12 beim letzten Mal das Rindersteak genommen hat, und empfiehlt automatisch das Ribeye. Clevere Technologie, aber was ist, wenn das Ribeye eine Lebensmittelkostenquote von 45% hat? Dann verdienst du weniger, als wenn du gar nichts empfehlen würdest.
⚠️ Achtung:
Höherer Umsatz bedeutet nicht automatisch mehr Gewinn. Ein teureres Gericht mit schlechter Marge kann deinen Gesamtgewinn senken.
Die Grundformel für Empfehlungsmargen
Für jede automatische Empfehlung berechnest du:
- Marge pro Gericht = Verkaufspreis ohne MwSt. - Zutatenkosten
- Margenprozentsatz = (Marge / Verkaufspreis ohne MwSt.) × 100
- Konversionsquote = Wie viel Prozent nehmen die Empfehlung an
- Erwartete Marge = Marge × Konversionsquote
💡 Beispiel:
Dein System empfiehlt ein Dessert zum Kaffee:
- Tiramisu: €8,50 inkl. MwSt. = €7,80 ohne MwSt.
- Zutatenkosten: €2,10
- Marge pro Portion: €7,80 - €2,10 = €5,70
- Konversionsquote: 25% nehmen es an
Erwartete Marge pro Empfehlung: €5,70 × 0,25 = €1,43
Vergleiche verschiedene Empfehlungsszenarien
Angenommen, du hast 3 Optionen zum Empfehlen nach dem Hauptgang:
💡 Vergleich:
Welche Empfehlung bringt am meisten ein?
- Option A - Teurer Wein: €12 Marge, 15% Konversion = €1,80 erwartet
- Option B - Dessert: €5,70 Marge, 25% Konversion = €1,43 erwartet
- Option C - Kaffee + Petit Four: €3,20 Marge, 60% Konversion = €1,92 erwartet
Gewinner: Kaffee + Petit Four (€1,92 erwartete Marge)
Berücksichtige Saison und Lagerbestand
Dein Empfehlungsalgorithmus muss auch folgende Faktoren berücksichtigen:
- Lagerbestand: Empfehle keine Gerichte, die fast aufgebraucht sind
- Saison: Zutatenpreise schwanken, also auch deine Marge
- Küchenlast: Komplexe Gerichte kosten mehr Arbeitszeit
- Wochentag: Unterschiedliche Konversionsquoten unter der Woche vs. am Wochenende
⚠️ Achtung:
Aktualisiere deine Konversionsquoten monatlich. Gäste verhalten sich in verschiedenen Jahreszeiten und bei unterschiedlichen Preisen anders.
Messe und optimiere deine Empfehlungen
Verfolge diese Zahlen wöchentlich:
- Konversionsquote pro Gericht: Wie viel Prozent sagen ja
- Durchschnittliche Marge pro Empfehlung: Gesamtzusatzmarge / Anzahl der Empfehlungen
- Auswirkung auf Gesamtbon: Steigt der durchschnittliche Bonwert und die Gewinnmarge
- Kücheneffizienz: Verlangsamen Empfehlungen den Service
💡 Praktischer Tipp:
Teste verschiedene Empfehlungen pro Gasttyp:
- Geschäftsmittagessen: schnelle, leichte Optionen
- Romantisches Dinner: Premium-Weine und Desserts
- Familie mit Kindern: teilbare Beilagen
Integration in deine Kostenkalkulation
Für genaue Margenberechnungen brauchst du Echtzeit-Kostpreise. Wenn dein Lieferant den Preis für Mascarpone erhöht, muss dein Empfehlungsalgorithmus das sofort berücksichtigen. Ein System wie KitchenNmbrs aktualisiert deine Kostpreise automatisch, sodass du immer weißt, welche Empfehlungen am meisten bringen.
Wie berechnest du die Marge von automatischen Empfehlungen?
Sammle die Basisdaten pro Gericht
Notiere für jedes Gericht, das du empfehlen möchtest: Verkaufspreis inkl. MwSt., genaue Zutatenkosten und berechne die Marge pro Portion. Rechne immer mit dem Preis ohne MwSt. für deine Margenberechnung.
Messe die Konversionsquote pro Empfehlung
Verfolge mindestens 2 Wochen lang, wie viel Prozent deiner Gäste 'ja' zu jeder Empfehlung sagen. Unterteile dies nach Gasttyp (Mittag/Abend) und Wochentag für genauere Zahlen.
Berechne die erwartete Marge pro Empfehlung
Multipliziere die Marge pro Gericht mit der Konversionsquote. Dies gibt dir die erwartete Marge pro Empfehlung. Ordne alle Optionen von hoch zu niedrig und wähle die beste.
Aktualisiere monatlich und optimiere
Konversionsquoten ändern sich durch Saison, Preisänderungen und Gastverhalten. Aktualisiere deine Zahlen monatlich und passe deine Empfehlungsstrategie für maximale Gewinnrentabilität an.
✨ Pro tip
Teste eine Empfehlung nach der anderen und messe 2 Wochen lang die Ergebnisse. Passe dann die nächste an. So siehst du genau, welche Änderung welche Auswirkung auf deinen Gewinn hat.
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Häufig gestellte Fragen
Sollte ich immer das Gericht mit der höchsten Marge empfehlen?
Nein, du musst die erwartete Marge (Marge × Konversionsquote) betrachten. Ein Gericht mit niedrigerer Marge aber höherer Konversionsquote kann mehr einbringen als ein teures Gericht, das niemand nimmt.
Wie oft sollte ich meine Konversionsquoten aktualisieren?
Mindestens monatlich, und immer nach Preisänderungen oder Saisonwechsel. Gäste verhalten sich in verschiedenen Zeiträumen unterschiedlich, daher müssen deine Daten aktuell sein.
Was ist, wenn meine Empfehlung eine negative Marge hat?
Dann empfiehlst du sie nicht, auch wenn sie beliebt ist. Das Ziel ist, Gewinn zu machen, nicht Umsatz zu steigern. Berechne deine Kostpreis neu oder erhöhe deinen Verkaufspreis.
Kann ich verschiedene Empfehlungen pro Gasttyp machen?
Ja, das ist sogar zu empfehlen. Geschäftsmittagessen-Gäste haben andere Bedürfnisse als romantische Dinner. Segmentiere deine Empfehlungen für bessere Konversion und höhere Margen.
Wie verhindere ich, dass Empfehlungen meine Küche überlasten?
Berücksichtige Lagerbestand und Küchenkapazität in deinem Algorithmus. Empfehle keine komplexen Gerichte während der Stoßzeiten, und stoppe Empfehlungen, wenn dein Lagerbestand niedrig ist.
📚 Konsultierte Quellen
- EU Verordening 852/2004 — Levensmiddelenhygiëne (2004) — Offizielle Quelle
- EU Verordening 853/2004 — Hygiënevoorschriften voor levensmiddelen van dierlijke oorsprong (2004) — Offizielle Quelle
- EU Verordening 1169/2011 — Voedselinformatie aan consumenten (2011) — Offizielle Quelle
- NVWA — Hygiënecode voor de horeca (2024) — Offizielle Quelle
- NVWA — Allergenen in voedsel (2024) — Offizielle Quelle
- Codex Alimentarius — International Food Standards (2024) — Offizielle Quelle
- FSA — Safer food, better business (HACCP) (2024) — Offizielle Quelle
- BVL — Lebensmittelhygiene (HACCP) (2024) — Offizielle Quelle
- Warenwetbesluit Bereiding en behandeling van levensmiddelen (2024) — Offizielle Quelle
- WHO — Foodborne diseases estimates (2024) — Offizielle Quelle
BVL (Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit) — https://www.bvl.bund.de
Die in dieser Anwendung angezeigten HACCP-Normen dienen ausschließlich der Information. KitchenNmbrs garantiert nicht, dass die angezeigten Werte aktuell oder vollständig sind. Konsultieren Sie stets das BVL oder Ihre zuständige Behörde für die neuesten Vorschriften.
Geschrieben von
Jeffrey Smit
Gründer & CEO von KitchenNmbrs
Jeffrey Smit hat KitchenNmbrs aus 8 Jahren praktischer Erfahrung als Küchenmanager bei der 1NUL8 Group in Rotterdam aufgebaut. Seine Mission: jedem Restaurantbesitzer Kontrolle über die Lebensmittelkosten geben.
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