16 Января 2026 Егор Мелкозёров 114 0 В избр. Сохранено

Как создать единую AI-базу клиентов для ресторанной сети: кейс интеграции данных, автоматизации и роста LTV

Как объединить все данные о гостях — бронирования, чеки, чаты, отзывы — в единую AI-базу знаний? В этом кейсе показываем, как ресторанный холдинг собрал разрозненные системы в одну платформу и начал управлять сервисом, маркетингом и LTV на новых уровнях.

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

— Почему возникла такая потребность у клиента

— Какие системы мы объединили

— Как уже сейчас рестораны применяют решение

— Какие перспективы заложены в архитектуре

В большинстве ресторанных сетей данные о гостях живут разрозненно: бронирования в одной системе, чеки в другой, переписки в мессенджерах, отзывы в агрегаторах. В результате у бизнеса нет целостного понимания клиента, а в эпоху AI это напрямую ограничивает эффективность сервиса, персонализацию и рост LTV.

К нам обратился заказчик, сеть из 10 ресторанов, с запросом на создание единой базы клиентов, которая объединит все знания о госте и полную историю его взаимодействия с бизнесом: от первого контакта до повторных визитов.

Что мы объединили

В рамках проекта мы проанализировали цифровой контур заказчика и выявили, что данные о клиентах распределены между несколькими ключевыми системами:

Здесь хранится вся история переписки с клиентом, там очень много ценной информации, которую гость сообщал менеджеру в личном общении.

Remarked

Это система онлайн-бронирования, которая хранится в себе не только информацию о количестве визитов, любимых слотах и тд., но и информацию о поводах для визита, количеству гостей, а также комментарии и заметки о гостях, которые сотрудники делают в процессе обслуживания клиента.

IIKO

Это всем известная система управления ресторанами, в ней хранится информация о том, что гость заказывал, на какую сумму был визит, сколько он длился и прочие детали о его визите.

RocketData

В RocketData собирается информация про оценку визита гостем, а также его отзывы, которые он оставляет на различных агрегаторах.

Приложение

Это огромный источник информации, там мы получаем информацию о ФИО, номер телефона, дату рождения, аватарку, даты захода, аллергии, предпочтения, историю его покупок и еще множество различной информации.

Платежные системы

Благодаря подключению к эквайрингу, мы наверняка знаем, была ли оплата от клиента, на какую сумму, когда и закончилась она успешно или нет.

Все прочие логи

Отдельно хочу выделить то, что мы храним технические логи, благодаря которым мы можем понять и обработать технические сбои у конкретного юзера — если не подгрузились слоты для бронирования, не прошла оплата за сертификат, не пришел билет на мероприятие и тд.

Схема

В результате мы собрали единую базу данных, в которой по каждому гостю доступен полный профиль его взаимодействия с рестораном — независимо от того, в какой системе произошёл контакт. Для менеджеров и управляющей команды это стало единым источником правды о клиенте в специальной административной панели.

Как рестораны используют умную базу клиентов уже сейчас

На текущем этапе запущена альфа-версия решения. Фокус этого этапа — построение надёжной архитектуры хранения данных и обмена информацией между сервисами, которая уже используется в операционной работе и закладывает основу для масштабируемого интерфейса в следующих итерациях

Но даже сейчас уже рестораны успешно применяют работу с умной базой клиентов. Вот, какие кейсы используются чаще всего:

Решение спорных ситуаций

Уже на этапе альфа-релиза рестораны используют умную базу клиентов для разбора спорных и чувствительных ситуаций: менеджер за секунды видит полную историю взаимодействий гостя — от переписок и бронирований до чеков, отзывов и попыток оплаты. Это позволяет быстро восстановить контекст, подтвердить факты, корректно отработать претензию и принять решение, опираясь на данные, а не на догадки или память сотрудников. В результате конфликт гасится быстрее, снижается нагрузка на команду и растёт доверие гостей к сервису, потому что менеджер всегда может сослаться на факты и подтвердить свои слова.

Контроль качества работы сервиса

За счёт хранения полной истории переписок с гостями в единой базе супервайзер может в любой момент открыть диалог и оценить качество работы сервиса: тон общения, скорость реакции, корректность ответов и полноту решения запроса. Это даёт возможность объективно проверять работу менеджеров, разбирать сложные кейсы на уровне руководства и выстраивать единые стандарты коммуникации без искажений и потери контекста.

Контроль работы IT-систем

За счёт хранения технических логов в связке с профилем гостя рестораны могут оперативно проверять реальные IT-сбои по конкретному пользователю. Если клиент жалуется на проблемы с бронированием, оплатой или получением билета, команда видит, был ли технический инцидент, на каком этапе он произошёл и как система себя повела. Это позволяет быстро отличать пользовательские ошибки от реальных сбоев, корректно отвечать гостю и устранять проблемы на уровне инфраструктуры.

Персональные рекомендации и умная база рассылки

Уже на текущем этапе умная база клиентов используется для сегментации рассылок по источникам привлечения и ресторанам, в которых у гостей были бронирования. Это позволяет отправлять релевантные предложения и коммуникации, опираясь на фактический опыт гостя, а не на абстрактные группы. При этом текущая версия — лишь первый шаг: архитектура системы изначально заложена так, чтобы в следующих итерациях перейти к глубокой персонализации рекомендаций на основе поведения, предпочтений и полной истории взаимодействия с брендом.

Макропоказатели и аналитика бизнеса

Так как система хранит полную историю взаимодействий в разрезе каждого гостя, рестораны получают возможность без дополнительных интеграций собирать и анализировать агрегированные бизнес-показатели по всей сети. Микроданные по конкретным пользователям складываются в целостную картину работы продукта и бизнеса: от активности в приложении до влияния сервиса и технологий на выручку и возврат гостей. В результате рестораны получают единый источник правды для управленческих и продуктовых решений.

Примеры показателей, которые мы измеряем:

Активность пользователей в приложении: DAU / MAU, частота заходов, глубина сессий
Количество и динамика бронирований по сети и отдельным ресторанам
Конверсия из просмотра слотов в успешное бронирование
Успешность оплат, средний чек и выручка по гостям и точкам
Повторные визиты и возврат гостей (retention)
Отклик на рассылки и коммуникации: открытия, переходы, визиты
Оценки сервиса и динамика отзывов по ресторанам
Количество обращений в поддержку и типы проблем (сервисные и технические)
Влияние качества сервиса и стабильности IT-систем на LTV гостей

Планы на развитие

Следующий этап развития проекта — улучшение UX и интерфейса системы, а также запуск новых функций, изначально заложенных в архитектуру решения.

Досье на каждого клиента

Следующим этапом будет формирование умного досье на каждого гостя. За счёт синергии единой базы данных и наших AI-продуктов при визите в ресторан официант или менеджер будет получать краткое саммари по гостю: ключевые предпочтения, историю визитов, важные нюансы сервиса и персональные рекомендации. Это позволяет команде сразу понимать контекст гостя и выстраивать обслуживание максимально точно: от стиля общения до предложений по меню и атмосфере, повышая качество сервиса и лояльность без дополнительной нагрузки на персонал.

Формирование сегмента рассылки по промпту / тексту рассылки

В следующих версиях системы сегментация рассылок будет работать от смысла, а не от ручных фильтров. Менеджер загружает готовый текст рассылки или описывает задачу в свободной форме, а система автоматически формирует сегмент гостей, для которых эта коммуникация будет наиболее релевантной. Вместо настройки десятков условий менеджер работает с промптом, а умная база подбирает аудиторию на основе поведения, истории визитов, предпочтений и реакции на предыдущие коммуникации.

Формирование макропоказателей по промпту

Следующий шаг — отказ от фиксированных дашбордов в пользу аналитики в свободной форме. Пользователь сможет задавать вопросы обычным языком, а система сама сформирует нужный макропоказатель, агрегируя данные по гостям, визитам, предпочтениям и событиям. Например, по запросу «сколько гостей с предпочтением „рыба“ посещали наши мероприятия по пятницам» система автоматически соберёт выборку, выполнит расчёт и покажет результат без ручных отчётов и сложных фильтров.

Предикшн-система по гостю, по макропоказателям

Система будет использовать накопленные данные для прогнозирования ключевых показателей как на уровне отдельных гостей, так и всей сети. Алгоритмы анализируют поведение, историю визитов, реакции на коммуникации и бизнес-метрики, чтобы предсказывать будущую активность, выручку и возврат гостей. Параллельно система отслеживает динамику макропоказателей и автоматически сигнализирует о негативных тенденциях — например, снижении конверсии, retention или среднего чека — позволяя команде заранее реагировать на просадки, а не разбирать последствия постфактум.

Выводы

Единая база клиентов — это фундамент для управления сервисом, маркетингом и IT-ландшафтом ресторана как единой системой. Когда у бизнеса появляется полная картина взаимодействий с гостями, от переписок и бронирований до чеков, отзывов и технических инцидентов, то решения перестают приниматься на интуиции и догадках.

Мы видим, как даже на этапе альфа-версии умная база клиентов уже используется в операционной работе, помогает командам быстрее решать спорные ситуации, контролировать качество сервиса и находить точки роста в данных. А заложенная архитектура позволяет масштабировать систему дальше, в сторону персонализации, AI-аналитики и прогнозирования бизнес-показателей.

И это лишь один из наших кейсов по внедрению IT-решений.

В Telegram-канале я рассказываю, с чего начать построение IT-отдела в компании.

Сохраните мой контакт — на случай, если захотите применить ИИ или другие IT-решения у себя.

Telegram-канал: https://t.me/egormklive

Почитать еще:

В избр. Сохранено