Инновации в HoReCa: как технологии помогают выживать и развиваться

Рост издержек, кадровый голод и отток гостей в доставку – HoReCa снова под давлением. В этой ситуации ИТ-решения становятся не просто вспомогательным инструментом, а способом сохранить выручку, ускорить процессы и удержать клиентов.

Какие технологии действительно работают, как изменились подходы к выбору решений и почему нужна кастомизация решений «из коробки», обсудили ИТ-директора «Кофемании», «Жар Пиццы», Burger King и отеля Four Seasons.

Полную версию с техническими деталями внедрений, цифрами по окупаемости и дополнительными кейсами от всех участников – смотрите в Клубе ИТ-лидеров Компас CIO.

Модератор встречи:

Николай Галкин, директор департамента информационных технологий, «Кофемания»

Участники:

• Александр Кулиев, ex-CDO, «Бургер Кинг»
• Михаил Шевченко, руководитель ИТ службы, «Жар Пицца»
• Анар Сафибеков, руководитель ИТ, Four Seasons Hotel

Гости уходят всё быстрее: как меняется индустрия гостеприимства

Николай Галкин («Кофемания») – о том, что происходит с гостевым потоком, почему лояльные клиенты перетекают в доставку и фастфуд, и какие вызовы это ставит перед ИТ.

Параллельно усиливается контроль, внедряются новые требования («Честный знак», обновления в налоговом законодательстве) – всё это требует внимания и ресурсов, которые могли бы пойти на развитие. Особенно тяжело приходится компаниям с собственным производством.

У фастфуд-сетей, наоборот, есть фора: большая проходимость позволяет быстрее тестировать гипотезы и внедрять персонализацию.

По словам Александра Кулиева, ex-CDO Burger King, при большом потоке транзакций контролировать всё вручную невозможно – поэтому в фастфуде хорошо работают алгоритмы гиперперсонализации и сегментации.

Технологии должны решать конкретные существующие задачи

ИТ-руководители всё чаще сталкиваются с тем, что бизнес переоценивает возможности технологий. Николай Галкин привёл характерный пример: коллеги всерьёз предлагали встроить Алису, чтобы она создавала заказы и закрывала накладные.

Каждая компания вырабатывает свой подход. Кто-то начинает с оценки рисков, кто-то – с расчёта окупаемости и времени до эффекта. Но общее правило одно: универсальных решений не существует.

Во многих компаниях решения проходят жёсткий фильтр: если система не влияет на выручку или не даёт экономию – её просто не внедряют. При этом оценивают не только лицензии, но и затраты на интеграцию, обучение и поддержку.

Что сработало и что не сработало у участников рынка

Одни технологии приносят ощутимую экономию и меняют работу ресторанов, другие – проваливаются, даже если выглядят многообещающе.

В «Кофемании» нейросеть изменила процесс приёмки товара: система сопоставляет номенклатуры ресторана, поставщика и ЕГАИС, сверяет позиции и цены – и блокирует приёмку при расхождениях. Результат – вдвое быстрее и на 30% меньше ошибок.

А вот чат-бот, рекомендующий блюда, оказался почти не востребован у гостей, но неожиданно стал популярен у официантов.

Схожие истории и у коллег: smart staffing, автоматизация заказов, терминалы самообслуживания и облачные решения – всё это даёт эффект, только если встраивается в реальные процессы.

А вот биометрия, рекомендательные сервисы или коробочные ИИ часто буксуют из-за рисков, сырости или непонимания задач вендором. Нередко приходится отказываться от готовых решений и развивать собственную разработку: гибкость и точность оказались важнее скорости внедрения.

«Жар Пицца»: как киоски и автоматизация кухни ускорили отдачу блюд на 30%

Михаил Шевченко рассказывает, как за 4–5 лет полностью перестроили работу ресторанов: заменили кассы на киоски, перераспределили персонал и сфокусировались на скорости. Результат – до 30% ускорения, но повторить его сегодня было бы уже сложнее.

О том, как устроена нейросеть для приёмки в «Кофемании», как «Жар Пицца» решает проблему прогнозирования заказов и почему коробочные модели работают с точностью 50%, – читайте в полной версии в Клубе ИТ-лидеров.

Что делать со страхом сотрудников, что ИИ их заменит

Даже самые эффективные решения не работают, если команда им не доверяет.

«Это первое, что приходит людям в голову: хотят внедрить систему, чтобы завтра меня здесь не было», – рассказывает Анар Сафибеков из Four Seasons.

Аналогичная ситуация и в других компаниях, поэтому обучение и вовлечение персонала нужно начинать до старта внедрения. Не просто объяснить, как работает система, а показать, зачем она нужна именно тому, кто её будет использовать.

Как компании вовлекают сотрудников в пилоты, какие задачи доверяют ИИ и почему даже неудачные проекты могут дать неожиданный эффект – читайте в полной версии в Клубе ИТ-лидеров.

Four Seasons: какие риски скрываются за выбором ИТ-платформы в люксовом сегменте. Анар Сафибеков – о том, почему при выборе решений для ресторана или отеля критично понимать, где хранятся данные, кто имеет к ним доступ и не обучается ли на них конкурент.

Главные выводы

Технологии должны внедряться от конкретных бизнес-потребностей, а не ради самой технологии. Готовые коробочные решения почти никогда не работают без кастомизации: по оценкам участников, их точность около 50%, в то время как решения на собственных данных с учётом специфики бизнес-процессов дают измеримо лучший результат.

Главное препятствие для инноваций – не бюджет и не технологии, а время и работа с людьми. Сотрудники должны понимать, зачем внедряется система, и быть вовлечены с самого начала – иначе даже хорошая идея не приживётся.

Проекты, не оправдавшие ожиданий по изначальному сценарию, могут оказаться полезными для других задач – такой опыт был у нескольких участников. Отдельной зоной внимания остаётся безопасность данных: чем выше сегмент и чек, тем жёстче требования к выбору поставщиков и условиям хранения информации.