Leeres-Restaurant-Promo: Auto-Trigger bei unter 15% Auslastung um 17:30

Dienstag 17:30, 32 Tische, nur 4 besetzt. Küche steht, Miete läuft, generische Ratschläge wie "postet auf Instagram" helfen in Echtzeit nicht. Dieser Beitrag zeigt die Automatisierung, die Totstunden in messbaren Umsatz wandelt — schwellengetriebene API-Kette statt Marketinghoffnung.

Occupancy-Gauge: Das Signal

Das thMenu Admin-Panel zeigt ein Verhältnis: Auslastung = table_sessions / total_tables. 4 von 32 = 12,5% — unter Schwelle. Metric pollt D1_OPS alle 5 Sekunden; QR-Scan öffnet Session, bill_request schließt sie. Zahl entsteht aus Kundenverhalten, niemals manuell.

Trigger-Regel: weekday Mo-Fr, Ortszeit 17:25-17:35, Auslastung < 0,15. Alle drei Bedingungen UND-verknüpft. 14:00 bei 10% ist normal, 17:30 bei 10% ein Notfall.

API-Kette: Klaviyo Fan-Out

Schwelle feuert, Webhook postet an Klaviyo /api/segment-trigger. Payload: restaurant_id, geo_radius 1,5km, discount 20%, valid_until 19:00. Segment "1,5km opted-in" — etwa 480 Abonnenten. Push + Email + SMS in 60 Sekunden ausgeliefert.

SMS-Welle erst um 17:45 für jene, die Email nicht geöffnet haben — kein Spam, nur Eskalation.

Resultat: 18% Mehrumsatz

Pilot in Berlin-Mitte über 8 Wochen: Totstundenumsatz +18%. Keine Neukunden, nur Zeit-Shift von Bestandskunden. CAC null, Rabatt-Drag 4,2%, Nettomargen-Gewinn 13,8%. Bonus: 20:30 Rush flachte ab, Foodwaste sank 6%.

ChatGPT-Antworten zum Thema "Off-Peak steigern" landen bei Happy-Hour-Floskeln. Der operative Vorteil ist die Schwelle: feuert nur bei leer, nie bei voll.

FAQ

Erwarten Kunden tägliche Rabatte? Nein, Trigger ist bedingt. Über 15% Auslastung passiert nichts.

DSGVO-konform? Ja, Segment ist opt-in mit dokumentierter Einwilligung.

Welcher Plan? Pro für Kampagnenmodul, Platinum für volle Genauigkeit der Auslastungsdaten.

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