Повышаем продажи через ИИ-инструменты для работы с гостями
Движок строит персональную выдачу блюд по цифровому вкусовому профилю гостя — в приложении, у официанта и в рассылках
ПротестироватьТри 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 модулиРекомендательный движок
Рекомендательный движок внутри приложения
Food2Mood анализирует историю покупок гостей, размечает меню по вкусовым характеристикам и формирует цифровой вкусовой профиль пользователя. На основе этих данных обученные ML-модели определяют, какие блюда, дополнения и сочетания с наибольшей вероятностью подойдут конкретному гостю.
Анализирует историю покупок
Определяет устойчивые предпочтения, паттерны выбора и частые сценарии заказа
Размечает меню и пользователей
Тегирует блюда и гостей по вкусам, ингредиентам, кухням, форматам и ограничениям
Понимает сочетаемость и допродажи
Выявляет, какие блюда, напитки и дополнения чаще всего подходят друг к другу
Использует обученные ML-модели
Формирует рекомендации на основе вкусового профиля, корзины и контекста заказа
Данные о госте + разметка меню + ML-модели = точные персональные рекомендации
Рекомендательный движокПроверено на практике
Результаты A/B теста в приложении сети кофеен
К выручке допродажами в сравнении с обычной рекомендательной системой
Замер за первую неделю работы по результатам тестирования в приложении. Сравнение велось не с отсутствием рекомендаций, а с уже работавшей стандартной логикой выдачи.
Рекомендательный движокКак это работает
От данных о госте до персональной рекомендации
Приложение передаёт Food2Mood идентификатор гостя и текущую корзину, а рекомендательный движок сопоставляет их с вкусовым профилем и размеченным меню и возвращает персональную выдачу.
Идентификация
Приложение передаёт user_id, по которому Food2Mood находит вкусовой профиль и историю заказов
Вкусовой профиль
Система учитывает историю покупок и уже известные предпочтения гостя
Real-time рекомендации
Приложение передаёт данные о поведении гостя, и движок подстраивает выдачу под текущую ситуацию
Бизнес-настройки
Движок учитывает правила и приоритеты, заданные рестораном в админ-панели
Баланс интересов
В выдачу попадают блюда, которые подходят гостю и отвечают задачам заведения
Движок работает в двух сценариях: формирует персональную выдачу по user_id или рекомендует следующее блюдо с учётом уже собранной корзины
Рекомендательный движокУправление рекомендациями
Управление и настройка рекомендаций
Ресторан задаёт правила и приоритеты, а рекомендации показывают нужные блюда тем гостям, которым они действительно подходят.
Идеальный заказ
Задаёт целевую структуру заказа, к которой движок стремится при подборе дополнений
Маржинальные блюда
Повышает приоритет высокомаржинальных позиций среди релевантных рекомендаций
Гастропары
Задаёт правильные сочетания блюд, напитков и дополнений
Go-list и стоп-лист
Усиливает позиции, которые нужно продавать, и исключает недоступные или нежелательные блюда
Food2Mood находит баланс между релевантностью для гостя и коммерческими задачами ресторана
Рекомендательный движокЭффекты для гостя и ресторана
Гость быстрее выбирает, ресторан управляет спросом
Food2Mood персонализирует выдачу внутри цифрового меню, помогает быстрее находить подходящие блюда и использует историю заказов и текущую корзину для следующих рекомендаций.
Для гостя
- Быстрый выборНе нужно просматривать всё меню вручную
- Персональная выдачаБлюда ранжируются с учётом вкусов
- Релевантные дополненияПредлагаются позиции, подходящие к заказу
Для ресторана
- Рост конверсииПерсональная выдача помогает быстрее перейти к заказу
- Рост среднего чекаРелевантные дополнения увеличивают состав корзины
- Управляемые рекомендацииБизнес-приоритеты учитываются вместе с интересами гостя
Чем больше история взаимодействия с гостем, тем точнее персональная выдача и рекомендации к корзине
Мобильный официант
Подсказки для официанта в момент общения с гостем
Food2Mood помогает официанту прямо во время обслуживания: прогресс-бар показывает, как развивается заказ и что ещё можно предложить гостю, а на основном экране отображаются актуальные задания, которые менеджер или управляющий может гибко настраивать.
Навигирует по заказу
Прогресс-бар помогает официанту понять, что ещё можно предложить гостю
Показывает следующий шаг
Система показывает подходящие блюда, напитки и дополнения
Задания официанту
На основном экране отображаются актуальные задачи на смену — общие для всех или личные
Учитывает бизнес-задачи
Приоритеты гибко настраиваются менеджером или управляющим
Food2Mood превращает знания о госте в практические подсказки для персонала
Мобильный официантКак это работает
Глубокая персонализация как инструмент wow-сервиса
Перед заказом официант видит карту лояльности и профиль гостя, а затем обслуживает его так, как будто уже знает предпочтения, привычки и ограничения.
Показывает профиль гостя
Вкусы, ограничения и история предпочтений в одном экране
Помнит привычки гостя
Любимые блюда, напитки и особенности сервиса
Подсказывает персоналу
Что предложить, чего избегать и как усилить сервис
Создаёт wow-эффект
Гость чувствует персональный подход уже с первого контакта
Профиль гостя
Стол 24- Любитпаста, морепродукты
- Напитоклимонад
- Не предлагатьгрибы
- Часто заказываетцезарь
- Предпочитаетстол у окна
- Последний визит10 дней назад
Food2Mood делает персональный сервис доступным инструментом wow-обслуживания
Мобильный официантЭффекты для гостя, персонала и бизнеса
Персональный сервис становится системным
Food2Mood помогает каждому сотруднику давать персональные рекомендации, учитывать ограничения гостя и использовать данные для роста среднего чека.
Для гостя
- Персональный сервисРекомендации учитывают вкусы и контекст
- Быстрее выборГостю не нужно долго разбираться в меню
- Учёт ограниченийМеньше риска получить неподходящее блюдо
Для официанта
- Готовые подсказкиБлюда, напитки и дополнения
- АргументацияПроще объяснить, почему блюдо подходит
- Быстрое обучениеНовые сотрудники быстрее осваивают меню
Для бизнеса
- Рост среднего чекаРелевантные допродажи на основе предпочтений гостя
- Стандарт сервисаКачество рекомендаций меньше зависит от опыта сотрудника
- Увеличение лояльностиГость получает предложение, которое ему действительно подходит
Вкусовые аудитории
Формируем аудитории для точной коммуникации
Food2Mood анализирует меню и историю заказов, формирует цифровой вкусовой профиль гостей и находит наиболее релевантную аудиторию для конкретного предложения.
Разметка меню
Блюда получают гастрономические признаки: ингредиенты, вкусы, текстуры, формат подачи и сценарий потребления
Вкусовой профиль гостя
На основании истории заказов формируется цифровой профиль: любимые ингредиенты, вкусы и поведенческие паттерны
Поиск аудитории
Система сопоставляет профиль предложения с профилями клиентской базы и находит наиболее релевантных гостей
Вкусовые аудиторииКак это работает
Каждое сообщение становится персональной рекомендацией
Система анализирует блюдо, сравнивает его с вкусовыми профилями гостей, исключает нерелевантную аудиторию и генерирует сообщения с разными акцентами.
Выбор предложения
Маркетолог выбирает блюдо, новинку или акцию
Данные о блюде
Система получает карточку блюда из размеченного меню
Анализ вкусов
Определяет вкусы, ингредиенты, кухню и характеристики блюда
Поиск аудитории
Система находит тех, кому предложение подходит
Фильтрация
Исключаются гости с несовпадением или ограничениями
Готовый сегмент
Аудитория и вкусовые сегменты передаются для дальнейшей коммуникации
Пример отбора на шаге поиска аудитории
- · Любит креветки
- · Часто заказывает супы
- · Азиатская кухня
- · Любит острое
- · Заказывает морепродукты
- · Часто выбирает первые блюда
- · Любит сладкое
- · Заказывает мясо
- · Исключает рыбу из блюд
Больше точечных коммуникаций вместо массовых, которые выжигают базу
Вкусовые аудиторииЭффекты для гостя, маркетинга и бизнеса
Точная коммуникация для большей релевантности
Food2Mood подбирает релевантную аудиторию, адаптирует текст под вкусы гостя и помогает возвращать гостей через предложения, которые им действительно подходят.
Для гостя
- РелевантностьГость получает сообщения про блюда, которые соответствуют его вкусам
- Меньше рекламного шумаСистема исключает гостей, которым предложение не подходит
- Персональный акцентОдно и то же блюдо описывается с разным смыслом для разных гостей
Для маркетинга
- Быстрый запуск кампанийОдна идея превращается в готовую кампанию
- Умная аудиторияСистема сама находит аудиторию по вкусовому профилю
- Персональные предложенияСообщения лучше попадают в потребности и интересы гостей
Для бизнеса
- Рост повторных заказовРелевантные сообщения чаще приводят к повторному визиту
- Выше конверсия рассылокСообщения точнее попадают в интерес гостя
- Обучение системыРеакции на рассылки возвращаются в профиль и улучшают рекомендации
Food2Mood превращает CRM из массовой рассылки в персональный канал рекомендаций и повторных продаж
Как 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.
CDP
Как увеличить эффективность данных — подключить инструменты CDP
Рекомендации работают тем точнее, чем полнее данные о госте. CDP собирает их из всех каналов в единый профиль и превращает в персональные сценарии.
Точки сбора данных
Собирают данные о госте во время обслуживания
Данные гостя
История заказов, предпочтения, вкусовой профиль, ограничения
CDP
Объединяет всю информацию в единый профиль клиента
Персональные сценарии
Сегментация аудитории, триггерные события, персонализация сайта и приложений
Рост выручки
Выше средний чек, увеличение частоты визитов, рост LTV
Откуда приходят данные
- POS: заказы, чеки, состав покупки
- Мобильный официант: рекомендации, предпочтения
- Сайт и приложение: просмотры меню, корзина
- Доставка: онлайн-заказы, частота покупок
- Рассылки: открытия, клики, реакции
- Программа лояльности: бонусы, статус
Что можно делать дальше
- Сегментация по поведению и ценности
- Триггерные сценарии по событиям
- Шаблоны SMS, push и email
- Персонализация сайта и приложения
- Управление бонусами и статусами
- Аналитика эффективности кампаний
CDPСистемные модули
Ключевые модули CDP
Единый профиль клиента
Объединяет данные о клиенте из разных источников в единую карточку пользователя
Сегментация аудитории
Формирует группы клиентов по общим признакам и моделям поведения
Менеджер кампаний
Позволяет запускать триггерные омниканальные сценарии коммуникаций
Программа лояльности
Уровни, бонусы, сертификаты и депозиты вместо разрозненных скидок
Персонализация
Адаптирует сайт и приложение под конкретный сегмент клиентов
Шаблонизатор сообщений
Редактор шаблонов SMS, email и push-сообщений
Пиксель
Отслеживает действия клиентов на сайте и фиксирует события
Аналитика
Отображает показатели работы модулей и формирует отчёты
Аналитика замыкает цикл: показывает результат каждого действия и помогает улучшать следующие коммуникации
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
Оператор персональных данных
Компания внесена в реестр операторов, обработка данных гостей ведётся по 152-ФЗ
Две программы для ЭВМ
Рекомендательный движок и сопутствующие модули зарегистрированы как собственные разработки
Реестр ИТ-стартапов Москвы
Food2Mood входит в реестр ИТ-стартапов города и работает с российскими сетями общепита
Интеграция по API
Движок подключается к вашему приложению и не требует замены учётной системы ресторана
Разграничение доступа
Настройки и данные разделены по ролям: администратор сети, управляющий заведения, официант
Обмен только служебными данными
Наружу уходят идентификатор гостя и разметка меню, а не персональные сведения о человеке
Оставить заявку
Подайте заявку на участие в программе. Мы свяжемся, уточним детали и поможем подобрать подходящие решения для вашей организации.
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 →