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

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:

1. Активность пользователей в приложении: DAU / MAU, частота заходов, глубина сессий
2. Количество и динамика бронирований по сети и отдельным ресторанам
3. Конверсия из просмотра слотов в успешное бронирование
4. Успешность оплат, средний чек и выручка по гостям и точкам
5. Повторные визиты и возврат гостей (retention)
6. Отклик на рассылки и коммуникации: открытия, переходы, визиты
7. Оценки сервиса и динамика отзывов по ресторанам
8. Количество обращений в поддержку и типы проблем (сервисные и технические)
9. 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:

1. Наше IT-решение для ресторанов, которое повысило средний чек, LTV, заполняемость ресторана и разгрузило работу персонала
2. HR-бот: как мы сделали карманного ассистента, который знает всё о компании и помогает сотрудникам каждый день
3. Не начинайте внедрять AI, пока не узнаете про RAG. Основа, без которой любые AI-трансформации обречены
4. Как мы создавали ИИ-копирайтера на 9 ресторанов: контент в 10 раз быстрее, опираясь на факты и стиль каждого заведения