Підвищення точності прогнозування попиту в ресторанному бізнесі

Abstract

UA: У статті проаналізовано ефективність різних методів прогнозування попиту в ресторанному бізнесі, що застосовуються з метою оптимізації управління ресурсами та підвищення прибутковості. Розглянуто кількісні методи, такі як експоненціальне згладжування та регресійний аналіз, а також суб’єктивні методи на основі експертних оцінок. Особливу увагу приділено суб’єктивному коригуванню, яке поєднує переваги обох підходів, що суттєво підвищує точність прогнозів завдяки врахуванню сезонності, маркетингових кампаній та змін у поведінці споживачів. У статті надано рекомендації з вибору та застосування методів прогнозування, підкреслено важливість інтеграції кількісних моделей та експертного досвіду.

EN: The article analyzes the effectiveness of various demand forecasting methods in the restaurant industry to optimize resource management and enhance profitability. It examines both traditional quantitative methods, such as exponential smoothing and regression analysis, and subjective approaches based on expert judgment. Emphasis is placed on the subjective adjustment method, which merges the strengths of both approaches. Quantitative methods, driven by historical data and mathematical models, are useful for identifying trends and patterns in demand. However, these methods can be limited in adapting to rapid changes like seasonal shifts, marketing campaigns, new products, and consumer behavior variations. Subjective forecasting, by contrast, relies on the insights of experts who can make adjustments to account for factors that data alone may miss. The study reveals that when expert input is applied to refine quantitative forecasts, the accuracy of demand predictions significantly improves. This is because experts can incorporate variables like holiday peaks, promotions, menu updates, and changes in consumer habits—factors often excluded from quantitative models. For example, an expert may anticipate a demand increase during a holiday or dip after an event, predictions that data alone might overlook. The article outlines the benefits of using a balanced approach, showing when quantitative models suffice and when subjective adjustments are crucial. Standard forecasting techniques like exponential smoothing are effective under stable conditions. However, adding expert insights allows managers to adapt to special circumstances, such as economic or social shifts. This integrated approach helps restaurants minimize waste, avoid stockouts, and better align resources with anticipated demand. Practical recommendations are provided to guide restaurants in choosing the best forecasting methods for their needs. The article underscores that while quantitative models offer structure, subjective adjustments keep forecasts flexible and responsive. In a competitive industry, the hybrid approach enables better adaptation to demand fluctuations, thus improving service efficiency, customer satisfaction, and profitability.