Персональные рекомендации еды под вкус, настроение и контекст
Три точки применения платформы
Три решения Food2Mood для цифрового меню, сервиса и маркетинга
Каждый модуль решает отдельную бизнес-задачу, но все они используют единое ядро Food2Mood — вкусовой профиль гостя и размеченное меню.
Рекомендательный движок
Персональные рекомендации
Анализирует историю заказов, размечает меню и формирует вкусовой профиль гостя, чтобы через API возвращать персональные рекомендации и допродажи
Мобильный официант
Подсказки для персонала
Показывает сотруднику, какие блюда, напитки и дополнения предложить конкретному гостю с учётом его вкусов и текущего заказа
Вкусовые аудитории
Персонализация маркетинга
Сопоставляет блюда и предложения с вкусовыми профилями клиентской базы и формирует готовые аудитории для дальнейшей коммуникации
Одна платформа
единый вкусовой профиль
рекомендации во всех точках контакта
Модули подключаются по отдельности и работают на общем ядре — можно начать с одного и добавить остальные позже.
Разобрать модулиКак всё связано
Три решения работают
на один вкусовой профиль
Цифровой вкусовой профиль
Общее ядро для всех трёх модулей
Профиль пополняется событиями из всех трёх модулей и возвращает им рекомендации — поэтому чем больше точек контакта подключено, тем точнее выдача в каждой из них.
Почему Food2Mood
Персонализация, которая влияет на выручку
Food2Mood объединяет меню и сервис вокруг цифрового вкусового профиля гостя, чтобы каждый контакт становился точнее и коммерчески полезнее.
Больше заказов
Гость быстрее выбирает подходящее блюдо, а ресторан теряет меньше заказов в меню
Выше средний чек
Система предлагает релевантные напитки, десерты, сеты и приоритетные позиции
Больше визитов
Персональные коммуникации возвращают гостей через предложения, которые им подходят
Food2Mood — AI-инфраструктура вкусовых предпочтений для ресторанов
Меню · Сервис · Рекомендации · Повторные продажи
Пишут о нас
РБК Стиль
Интервью основателя о том, как рекомендации меняют выбор блюд в ресторане
SberBusiness Live
«Один ИИ на ужин»: эксперты рассказывают, как рестораны используют искусственный интеллект
Хотите так же?
Расскажем, какой модуль подойдёт вашему заведению, и предложим условия пилота
FAQ
Рекомендательная система для ресторанов и сетей общепита. Она строит цифровой вкусовой профиль гостя, сопоставляет его с размеченным меню и подсказывает, что предложить конкретному человеку в конкретный момент, вместо одинакового меню для всех.
Из трёх. Рекомендательный движок отдаёт персональную выдачу по API. Модуль для мобильного официанта показывает подсказки персоналу в зале. Вкусовые аудитории собирают сегменты по вкусовым и поведенческим паттернам для маркетинга. Модули работают на одном ядре и подключаются по отдельности.
По API: система принимает идентификатор пользователя и возвращает упорядоченное меню — ранжированный список блюд под этого гостя. Интеграция встраивается в существующее приложение, отдельный интерфейс для гостя разрабатывать не нужно.
Нет. Движок работает поверх текущего контура: получает разметку меню и данные о заказах, а выдачу возвращает обратно в ваше приложение или в мобильного официанта.
В админ-панели задаются приоритетные блюда, исключения, гастропары, стоп-лист и go-list, отдельный буст маржинальных позиций и структура идеального заказа. Движок строит рекомендации внутри этих правил, а не вопреки им.
В сети кофеен — +5% к допродажам и +5% к их доле в выручке приложения за первую неделю A/B-теста. В ресторане авторской кухни — +10,6% к среднему чеку. В сервисе готовой еды — пилот с прогнозом +10% к конверсии. В федеральной сети ритейла — пилот в разделе готовой еды с прогнозом +2% к GTV при масштабировании.
Официант открывает стол, видит профиль гостя и готовые подсказки: что рекомендовать и чем дополнить заказ. Управляющий может выставить задание — общее для смены или индивидуальное для конкретного сотрудника — и следить за его выполнением.
Из истории заказов, текущей корзины и поведения в приложении. Эти данные сопоставляются с разметкой меню — вкусами, ингредиентами, кухней и характеристиками блюд, — и из совпадений собирается персональная выдача.
Аудитория набирается не по общим признакам, а по вкусовым сегментам: система отбирает гостей, которым предложение действительно релевантно, и исключает остальных. Это точечные коммуникации вместо массовых, которые выжигают базу.
Оставьте заявку — обсудим задачи заведения, выберем подходящий модуль и условия пилота. Для оценки эффекта используется A/B-тест на вашей аудитории.
Материалы о продукте
РБК Стиль и SberBusiness Live — о том, как рестораны используют ИИ в рекомендациях
Читать РБК Стиль →Не нашли ответ на свой вопрос?
Оставьте заявку — обсудим задачи заведения и условия пилота
Оставить заявку →
