Wie voll wird es am Samstag? Die Antwort beeinflusst die Personalplanung, die Vorbereitung in der Gastronomie und das Marketing. Doch die entscheidenden Hinweise sind \u00fcber viele Quellen verteilt: Besucherzahlen aus dem Vorjahr, Vorverkaufsdaten, Wetterprognosen, Schulferien und Veranstaltungen in der Umgebung. All das zusammenzuf\u00fchren, dauert mitunter l\u00e4nger als die eigentliche Entscheidung.<\/p>\n
In einem IAAPA-Webinar im September 2026 beschrieb Angie Judge, Chief Data & Intelligence Officer bei accesso, die klassische Prognoseplanung als \u201eRaten oder Rechnen\u201c: Entweder diskutieren Teams am Besprechungstisch \u00fcber eine Zahl oder sie verbringen Stunden mit Tabellen. Gemeinsam mit Mike Evenson, Chief Commercial Officer, erl\u00e4uterte sie, wie KI diese Arbeit ver\u00e4ndern kann \u2013 und wie Teams in Attraktionen die bereits vorhandenen Informationen besser nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Wer \u00fcber den Einsatz von KI nachdenkt, sollte bei einer Entscheidung anfangen, die das eigene Team ohnehin regelm\u00e4\u00dfig trifft. Vier Fragen helfen dabei, den richtigen Ansatzpunkt zu finden.<\/p>\n
An einem gut besuchten Samstag braucht es m\u00f6glicherweise mehr Mitarbeitende am Einlass und in der Gastronomie. An einem ruhigeren Tag k\u00f6nnte es sinnvoll sein, eine Werbeaktion anders zu terminieren oder eine Warenbestellung anzupassen.<\/p>\n
Die Besucherzahlen des Vorjahres sind ein guter Ausgangspunkt. Aber der Kalender sieht diesmal anders aus: Ferien liegen auf anderen Terminen, vielleicht l\u00e4uft gerade eine Kampagne, und die Wettervorhersage \u00e4ndert sich laufend. Judge zeigte, wie KI-gest\u00fctzte Prognosen diese Faktoren zusammenbringen und aktualisiert werden k\u00f6nnen, sobald neue Informationen vorliegen.<\/p>\n
So kann das Team genau in dem Zeithorizont planen, den es braucht: die Personaleinsatzplanung f\u00fcr morgen, die Planung f\u00fcr den kommenden Monat oder den l\u00e4ngerfristigen Budgetzyklus. Mitarbeitende k\u00f6nnen zus\u00e4tzliches Wissen einbringen, das dem Modell noch fehlt \u2013 etwa eine geplante Schlie\u00dfung \u2013 und durchspielen, was passiert, wenn sich diese Pl\u00e4ne \u00e4ndern.<\/p>\n
Finanzen, Marketing und Betrieb arbeiten damit auf Grundlage derselben Prognose, treffen aber jeweils die Entscheidungen, die f\u00fcr ihren Bereich relevant sind.<\/p>\n
Dashboards und Berichte sind hilfreich, um die Gesch\u00e4ftsentwicklung im Blick zu behalten. Sie zeigen zum Beispiel, dass die Gastronomieums\u00e4tze an einem besucherstarken Tag zur\u00fcckgegangen sind. Warum das so ist, verraten sie aber nicht unbedingt.<\/p>\n
Vielleicht haben G\u00e4ste weniger pro Einkauf ausgegeben. Vielleicht war das Team w\u00e4hrend einer Sto\u00dfzeit unterbesetzt. Oder G\u00e4ste empfanden die Preise als zu hoch. Um der Ursache auf den Grund zu gehen, m\u00fcssen m\u00f6glicherweise Point-of-Sale-Daten, Besucherstr\u00f6me, Personaleinsatzpl\u00e4ne und G\u00e4stekommentare aus verschiedenen Systemen zusammengef\u00fchrt werden.<\/p>\n
Decision Intelligence hilft Teams, diese Informationen miteinander zu verkn\u00fcpfen und gezielt nachzuforschen. Im Webinar sprach Judge au\u00dferdem \u00fcber Berichte, die automatisch im Hintergrund laufen und Mitarbeitende benachrichtigen, sobald sie eine Auff\u00e4lligkeit entdecken. So geht weniger Zeit daf\u00fcr verloren, Berichte nach Problemen zu durchsuchen, die gar nicht existieren.<\/p>\n
Bevor man eine KI nach den \u201eBesucherzahlen\u201c fragt, muss klar sein, was genau dazugeh\u00f6rt: Ticket-Scans, Eintritte von Mitgliedern und Gruppenbesuche k\u00f6nnen unterschiedlich gez\u00e4hlt werden. Auch beim Umsatz gelten je nach Ticketing, Einzelhandel und Mitgliedschaften eigene Regeln. Sind diese Definitionen nicht einheitlich, kann selbst eine \u00fcberzeugend formulierte Antwort falsch sein.<\/p>\n
Judge erl\u00e4uterte, welche Arbeit hinter einer scheinbar einfachen Frage an die KI steckt: Datens\u00e4tze bereinigen und verkn\u00fcpfen, betriebliche Kennzahlen eindeutig definieren und zus\u00e4tzliche Informationen wie Wetter und lokale Veranstaltungen ber\u00fccksichtigen. Erst diese Grundlage erm\u00f6glicht Fragen, die den gesamten Betrieb betreffen, statt an einer einzelnen Systemgrenze zu enden.<\/p>\n
G\u00e4stefeedback ist daf\u00fcr ein gutes Beispiel. Einige Kommentare \u00fcber zu teures Essen k\u00f6nnen Anlass sein, genauer hinzuschauen. Bevor das Team jedoch Speisekarte oder Preise ver\u00e4ndert, sollte es pr\u00fcfen, wie verbreitet die Kritik tats\u00e4chlich ist, ob sie zunimmt und wie sie im Vergleich zu relevanten Benchmarks einzuordnen ist.<\/p>\n
KI kann auf ein Problem hinweisen, eine Prognose erl\u00e4utern oder dabei helfen, Szenarien zu testen. Welche Themen Priorit\u00e4t haben, welche Kompromisse vertretbar sind und welche Ma\u00dfnahme zu den eigenen G\u00e4sten und zum Auftrag der Einrichtung passt, entscheidet weiterhin das Team vor Ort.<\/p>\n
F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen nachvollziehen k\u00f6nnen, worauf eine Empfehlung beruht \u2013 und sie hinterfragen k\u00f6nnen, wenn sie ihren eigenen Erfahrungen widerspricht. Ebenso wichtig sind klare Regeln f\u00fcr den Umgang mit G\u00e4stedaten. Eine schnelle Antwort bringt wenig, wenn niemand ihre Grundlage \u00fcberpr\u00fcfen kann.<\/p>\n
W\u00e4hlen Sie zun\u00e4chst eine wiederkehrende Entscheidung aus \u2013 etwa die Personalplanung f\u00fcr ein besucherstarkes Wochenende oder die Untersuchung eines unerwarteten Umsatzr\u00fcckgangs. Kl\u00e4ren Sie dabei:<\/p>\n
Die Antworten zeigen, wo Sie ansetzen sollten. Vielleicht braucht Ihre Attraktion zun\u00e4chst sauberere Daten statt eines neuen KI-Modells. Vielleicht ist die Prognose bereits zuverl\u00e4ssig, erreicht aber noch nicht die Menschen, die den Tagesbetrieb planen.<\/p>\n
accesso Intelligence ist eine Decision-Intelligence-Plattform f\u00fcr die Erlebniswirtschaft. Sie verbindet Betriebsdaten mit Branchenkontext, damit Teams in Attraktionen ihre Performance analysieren und vorausschauend planen k\u00f6nnen. Der erste Schritt: Benennen Sie die Entscheidung, f\u00fcr die Sie eine fundiertere Antwort brauchen.<\/p>\n