Кейсы
Разбираем по существу: что было не так в ресторанной сети, что сделала система поверх iiko и какие цифры это показало. Сети не называем, суммы выручки не раскрываем — только доли и находки.
Деньги
Где сеть теряла деньги и не видела этого в отчётах iiko.
Бонусы, которые начислялись поверх списания
На каждом шестом чеке сети гость списывал бонусы и тут же получал новые 5 %. Так была устроена настройка программы лояльности, и стандартные отчёты этого не показывали. Теперь действует правило «либо списание, либо начисление», а каждое нарушение видно в течение получаса.
Смотреть кейс →
Онлайн-оплаты, которые уходили другому юрлицу
Сеть работает через несколько юрлиц, у каждой точки свой платёжный терминал. Когда колл-центр переносил заказ на точку другого ИП, деньги оставались на терминале первого. Так прошли 9,1 % онлайн-оплат за две недели наблюдения.
Смотреть кейс →
Заказы с сайта, которые не дошли до кассы
Сайт доставки отправлял заказ в iiko, iiko отвечал отказом — и заказа на кассе просто не было. За месяц нашли 140 таких отказов: 60 из них — заказы сайта, 28 уже были оплачены онлайн. Теперь каждый отказ приходит сигналом в течение десяти минут.
Смотреть кейс →Гости
Отзывы, звонки и возврат гостей — с привязкой к заказам.
Перехват отзывов с площадок
Отзывы сети собираются с десяти площадок. Плохой отзыв не просто попадает в отчёт: система находит вероятный заказ в iiko, ставит задачу управляющему точки и проверяет, ответили ли гостю.
Смотреть кейс →
Колл-центр, который перестал быть чёрным ящиком
Каждый третий входящий звонок сети оставался без ответа. Перезванивали в 84 % случаев, медиана перезвона — 2,3 минуты. А почти все окончательно потерянные гости звонили на границах смены: до открытия колл-центра и после закрытия. Теперь это видно каждый день.
Смотреть кейс →
Обзвон гостей: 8,6 % против 0,8 % без звонка
Отдел качества звонил гостям вслепую, и результат никто не измерял. Теперь список на день собирает система: гости со сгорающими бонусами, давно не заказывавшие и с проблемным заказом. Каждому пятому специально не звонят — так виден настоящий эффект обзвона.
Смотреть кейс →
Бот программы лояльности с интеграцией iiko
Программа лояльности жила внутри iiko, но у гостя не было к ней доступа: узнать баланс можно было только на кассе, спросив официанта. Бот отдал эту информацию гостю в мессенджер.
Смотреть кейс →Операционка
Как идёт день, доставка, стоп-лист и склад.
Отклонения дня — в рублях и в течение часа
Однажды на трёх точках зал отработал в норме, а курьерская доставка упала до нуля — и за весь день этого никто не заметил. Теперь главный экран сравнивает каждый час с нормой такого же дня и сам выносит наверх то, что требует решения.
Смотреть кейс →
Доставка: из чего на самом деле складывается опоздание
Отчёт показывал 82 % доставок вовремя. Пересчёт по фактическому времени этапов заказа дал 68 %: стандартное поле опоздания было пустым у двух третей курьерских заказов и засчитывалось как «вовремя». Теперь каждое опоздание раскладывается на две причины.
Смотреть кейс →
Стоп-лист: продажи в минус и забытые стопы
За месяц остаток стоп-листа уходил в минус у 114 из 901 пары «точка × позиция» — касса продавала то, чего на точке уже не было. Теперь постановка в стоп приходит управляющему в течение минуты, а система отличает «закончилось» от «забыли снять».
Смотреть кейс →
Сведение инвентаризаций для сети общепита
Сеть из 30+ точек: рестораны, цеха и бани. Ежемесячная инвентаризация превращалась в многодневную ручную сверку таблиц, после которой всё равно оставались споры о том, кто и за что отвечает.
Смотреть кейс →Решения собственника
Разборы под конкретное решение: конкурент, закрытие точки, знания по iiko.
Не конкурент, а свои ланчи: разведка для собственника
Рядом рос заметный конкурент, и казалось, что гости уходят к нему. Разбор продаж против меню и цен конкурента показал другое: сверх сезона сеть не падает, а теряет в двух своих позициях — бизнес-ланчах и сетах.
Смотреть кейс →
Закрытие точки: куда ушёл её оборот
Сеть закрыла одну из крупных точек. За четыре недели после закрытия сопоставимые точки выросли на 5,9 % — при том что годом раньше в те же недели они падали на 1,1 %. 73 % выпавшего оборота забрала одна соседняя точка.
Смотреть кейс →
AI-помощник по базе знаний iiko
Сеть работает на ресторанной системе iiko. Её документация огромна, разбросана по справке, PDF-мануалам и описаниям API — а вопрос у управляющего или бухгалтера возникает прямо сейчас, между сменами. Мы собрали всё в одну базу и научили ИИ отвечать по ней.
Смотреть кейс →Хотите так же?
Напишите нам в Telegram или Max — обсудим задачу, сроки и сразу назовём цену
Обсудить проект