Automatisierung.
für Restaurants.
Prozesse, die laufen, während du schläfst.
Reservierungen, die zum Konzept passen.
Wo der Status quo passt nicht mehr.
Drei Engpässe, die wir in der Branche immer wieder hören.
Telefon klingelt für Tisch-Reservierungen, die der Gast lieber online macht.
Tripadvisor und Google-Reviews steuern das Bild, nicht der Gastronom.
Online-Bestellungen laufen über Lieferplattform mit hoher Provision.
Was Automatisierung wirklich verändert.
Drei Outcomes, die wir auf den Tisch legen, bevor das Projekt startet.
Routine-Aufgaben automatisiert, sodass Köpfe für Strategie frei werden.
Workflows, die Tool-Grenzen überschreiten und Datenflüsse glätten.
Sales- und Lifecycle-Automation, die zur Marke passt.
Automatisierung in fünf Schritten.
Vom ersten Briefing bis zum Launch. Jeder Schritt ist dokumentiert.
Prozess-Audit
Wir prüfen, welche Routine-Aufgaben Zeit verbrennen und welche Workflows brüchig sind.
Architektur und Tool-Wahl
Wir wählen die Workflow-Engine und definieren die Architektur. State, Trigger und Fehlerbehandlung werden geklärt.
Workflows bauen
Workflows entstehen in Iterationen, mit Tests und Rollback-Optionen.
Monitoring und Doku
Monitoring, Alerts und Doku entstehen parallel, damit das System wartbar bleibt.
Handover und Iteration
Wir übergeben, schulen und iterieren in einem quartalsweisen Review.
Unser Stack ist getestet.
Tools und Komponenten, die wir im Standard nutzen.
Fragen, die oft gestellt.
Antworten auf die Fragen, die uns vor jedem Projekt erreichen.
Wo lohnt sich Automation zuerst?
Bei Routine-Aufgaben, die mindestens fünfmal pro Woche anfallen und klar strukturiert sind. Lead-Routing, Lifecycle-E-Mails, Daten-Sync zwischen Tools und Reporting-Workflows sind klassische Einstiege.
Make oder n8n?
Make ist schneller im Einstieg und hat ein größeres Connector-Set. n8n läuft selbst-gehostet, ist DSGVO-freundlicher und hat ein flexibleres Datenmodell. Beides legitim, abhängig vom Reifegrad und der Compliance-Anforderung.
Wann lohnen sich LLMs in Workflows?
Sobald Workflows mit unstrukturiertem Text arbeiten. Lead-Qualifizierung aus Formularen, Kategorisierung von Tickets, Zusammenfassungen von Calls oder Klassifizierung von Inbound-Mails sind typische LLM-Einsätze.
Wie wird das System wartbar?
Mit klarer Doku, Monitoring und einem Playbook für Wartung. Workflows werden versioniert, jede Änderung dokumentiert. Ein quartalsweises Review hält das System aktuell.
Wie unterscheidet sich Automatisierung für Restaurants von einer generischen Lösung?
Eine generische Lösung deckt Standard-Themen ab. Für Restaurants kommen spezifische Anforderungen dazu, etwa tripadvisor und google-reviews steuern das bild, nicht der gastronom. Wir bauen Automatisierung aus der Realität der Branche, nicht aus einer Template-Bibliothek.
Welche Tools nutzen Sie bei Automation-Projekten für Restaurants?
Unser Standard-Stack umfasst Make oder n8n als Workflow-Engine, Anthropic Claude oder OpenAI für LLM-Tasks, Eigene Node oder Python-Microservices und weitere branchenspezifische Komponenten. Die finale Auswahl hängt von Bestand, Compliance und Reifegrad ab.
Welche Region decken Sie für Restaurants ab?
Wir arbeiten mit Restaurants in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Sitz und Region des Projekts spielen keine Rolle, wenn das Projekt remote-tragfähig ist. Vor-Ort-Termine in DACH organisieren wir nach Bedarf.
Themen, die dazu passen.
Weitere Kombinationen aus Branche und Leistung.
Wir arbeiten mit Restaurants auf Auswahl.
Automatisierung ist kein Standard-Paket. Wir prüfen jedes Briefing und nehmen wenige Projekte pro Quartal. Wenn das passt, klären wir Rahmen und Timing im Erstgespräch.