«Счёт, пожалуйста»: как Quick Resto помогает 10 тысячам кафе и ресторанов управлять бизнесом
Quick Resto разрабатывает облачные решения для автоматизации ресторанного бизнеса. За 10 лет фудтех-компания выросла до платформы, которой пользуются более 10 тысяч заведений по всей России и в странах СНГ. CEO Quick Resto Александр Строкань рассказывает, каких ошибок можно было избежать и как облако помогло масштабировать бизнес.
С чего всё началось
В магнитогорской компании, которая разрабатывала программное обеспечение для банков и процессинговых центров, я познакомился с циклом производства и поддержки ПО. После этого мне захотелось создать свой продукт, и в 2013 году мы с командой разработчиков из той компании сделали несколько мобильных приложений для iOS и Android.
К примеру, у нас появилось приложение для доставки. Пока интегрировали его с POS-системой — решением для автоматизации торговых процессов на кассе — увидели, насколько устарели продукты на рынке автоматизации общепита.
В 2013-м на российском рынке IT-решений для ресторанов уже давно работали компании iiko, r_keeper и другие, и стандартная автоматизация общепита выглядела так:
— Организовывали «серверную» внутри заведения. Как правило, для этого выбирали подсобное помещение или кабинет управляющего.
— Инженер привозил локальный сервер, стационарные POS-терминалы, периферийное оборудование, преднастраивал всё в офисе или в самом заведении. Чтобы установить ПО и настроить взаимодействие по сети между сервером и клиентом, требовалось много часов, а зачастую и дней.
Мы решили создать своё решение — более современное и технологичное. Чтобы сервис был конкурентоспособным, он должен легко устанавливаться, иметь удобный интерфейс и все нужные ресторанам функции: учёт продуктов на складе и контроль остатков, простую инвентаризацию, отчётность по продажам блюд, контроль сотрудников.
Нас вдохновил успех Square в США — облачного сервиса для обработки платежей, который в 2009 году запустил основатель Twitter Джек Дорси. С помощью этого сервиса небольшие компании могут обслуживать клиентов в точках продаж и принимать платежи через свои процессинговые системы.
Мы думали, что скоро Square захватит ритейл и в России, и хотели успеть занять свою нишу. Выбрали ресторанную отрасль, потому что в ней много локальных требований и регулирования. Мы решили, что Square будет невыгодно идти в эту сферу.
Так, в 2013 году мы предложили первое в России решение, позволявшее печатать чек на фискальном регистраторе с iPad. Оно заменяло старые громоздкие кассы и освобождало пространство, что особенно важно для небольших кафе.
Фискальный регистратор — кассовый аппарат без дисплея, который работает в связке с компьютером или планшетом и передаёт данные в налоговую.
Кроме того, в том же 2013-м мы сделали облачный бэк-офис, которым можно пользоваться с любого устройства через любой браузер.
Как работает сервис сейчас
Подключить ресторан можно за 10 минут. Для этого надо зарегистрироваться на сайте Quick Resto, внести в бэк-офис необходимые позиции меню и авторизоваться в кассовом приложении на любом устройстве — получается связка «касса — бэк-офис».
Бэк-офис — облачная часть сервиса для владельца или управляющего заведения, в которую можно попасть с любого компьютера с доступом в интернет. Для этого нужно просто ввести адрес облака (например, demo.quickresto.ru) в браузере и указать логин и пароль от учётной записи.
В бэк-офисе необходимо настроить номенклатуру — список блюд — и виртуальный склад, где виден остаток блюд. Всё это отображается на кассовом терминале.
Остаётся подключить фискальный регистратор для отправки электронных чеков или печати бумажных — и можно работать. Это сокращает время автоматизации бизнеса с дней или недель до нескольких минут.
Процесс работы с заказом на кассовом терминале выглядит так:
- Каждый сотрудник авторизуется под личным логином и работает только со своими заказами. Это позволяет избежать путаницы.
- Все заказы отображаются в терминале на карте столов или в общем списке, если заведение работает с онлайн-заказами.
- Приложение создаёт пречеки, которые автоматически отправляются на кухню поварам, чтобы они могли заранее начать готовить блюда. Принятые заказы также отображаются на кухонном экране в приложении «Кухня». Ко всем заказам можно оставить комментарии, например о степени прожарки мяса или об очерёдности подачи.
- Функция модификаторов позволяет включать в меню уточняющие позиции (дополнительные ингредиенты, соусы и пр.) — система списывает нужное количество продуктов со склада.
- Кассовое приложение формирует фискальный чек. На этом этапе можно выбрать разные типы оплаты: наличные, по карте, СБП, бонусы или комбинированную оплату.
Один из главных принципов наших продуктов — омниканальность. На кассовом терминале отображаются заказы из всех каналов: мобильного приложения, сайта, Телеграм-бота, агрегаторов доставки и точки продаж.
При обновлении информации в бэк-офисе — добавлении или исключении блюд, изменении подачи и пр. — данные автоматически обновляются на сайте, в приложении, агрегаторах доставки и точках продаж, что особенно важно для крупных сетей.
Бонусы за заказ в приложении можно потратить при следующем заказе на сайте или в заведении.
А ещё синхронизация пользовательских данных из разных каналов помогает сделать обслуживание более персонализированным. Например, владелец заведения может отправлять персонализированные рассылки с акциями, основываясь на предыдущих заказах пользователя.
С какими трудностями мы столкнулись
Когда мы запускали платформу, то думали, что достаточно сделать сайт — и люди сами начнут регистрироваться и пользоваться сервисом. Но оказалось, что в B2B так не работает, — нужно было подобрать инструменты для более быстрого привлечения клиентов.
Мы начали со стандартных способов: диджитал-рекламы, SEO-продвижения, контент-маркетинга. Ещё участвовали в выставках и совершали прямые продажи по холодной базе. Наибольший эффект был от сарафанного радио: мы работали с небольшими компаниями, которые рассказывали другим про наш продукт.
Сейчас в команде около 150 человек. Отличие Quick Resto от других провайдеров в том, что мы чаще всего продаём сами, а не через партнёров. Так что мы отвечаем за качество сервиса на всех этапах сопровождения клиента.
Также мы ошиблись, когда прогнозировали приход Square на российский рынок, — этого так и не случилось, а мы в итоге заняли меньшую нишу, чем могли бы. Стоило разрабатывать продукт в том числе под ритейл, а не только под ресторанную отрасль. С другой стороны, узкая специализация — плюс для клиентов, потому что наш сервис ориентирован именно на потребности ресторанного бизнеса.
Как привлекали инвестиции
В самом начале мы с партнёром вкладывали личные сбережения. Первым инвестором стал Алексей Ананьин из IТ-интегратора «Борлас». Он финансировал проект в то время, когда мы собирались развиваться на рынках США и Европы. Но нам не удалось собрать локальные команды, так что фокусируемся на российском рынке.
Впоследствии мы привлекли инвестиции от «1С» — компания выкупила долю Ананьина.
Почему перешли в Yandex Cloud
Мы долго использовали только собственные серверы. Но у нас появлялось всё больше продуктов: мобильные приложения для гостей, сайты, Телеграм-боты, электронные карты лояльности, приложение для руководителей, система электронной очереди, кухонный дисплей повара. Росла и клиентская база. В результате затраты на виртуализацию и поддержку сервисов стали слишком высокими. Крупные клиенты занимали по одному или даже по два сервера — мы стали работать в минус, к тому же снизилась доступность сервисов.
А ещё в 2022 году с российского рынка автоматизации ресторанного бизнеса ушёл крупный игрок, и поток клиентов резко вырос. Нужно было быстро найти много дополнительных серверных мощностей, и мы начали выбирать облачного провайдера.
Остановились на Yandex Cloud: на платформе были все нужные нам сервисы, плюс мы уже работали с Яндексом в других проектах.
Чем крупнее бизнес, тем больше эффекта будет от полной автоматизации процессов. Если у вас одна несетевая кофейня, достаточно автоматизировать кассовую систему и складской учёт. А если это крупная сеть с несколькими производственными цехами, стоит автоматизировать все процессы — от производства и логистики до CRM-системы.
Что изменилось после перехода в Yandex Cloud
Сейчас мы используем Yandex Managed Service for PostgreSQL — сервис для управления кластерами СУБД PostgreSQL. Он снижает нагрузку на отдел эксплуатации и девопсов. Мы тратим меньше ресурсов на администрирование серверов, чётко видим систему использования серверных мощностей — это помогает держать стоимость услуг на определённом уровне.
Сейчас мы обрабатываем миллионы заказов в день в более чем 10 тысячах заведений в России и СНГ — от небольших кофеен до крупнейших франшизных сетей. Среди наших клиентов «Мята Lounge», международная сеть «ЧебурекМИ», крупнейшая сеть фастфуда на Дальнем Востоке «Еда и точка», кофейни Do.Bro Coffee и «Бодрый день».
За 2023 год выручка Quick Resto составила более 200 млн рублей, а оборот клиентов — более 100 млрд рублей.
Что дальше
Для корпоративных клиентов мы предлагаем размещение в инфраструктуре Yandex Cloud в рамках услуги бизнес-тейлоринга — такой формат позволяет дорабатывать стандартный облачный сервис под запросы клиента. Это заменяет полноценный IT-отдел, который бы обходился компаниям значительно дороже.
Также мы запускаем новое приложение для оперативного управления всеми процессами в заведении. Например, управляющий сможет формировать в нём чек-листы, следить за количеством заготовок и упаковкой, работать с отзывами и проводить онбординг сотрудников. Официанты, повара и другие сотрудники будут видеть в приложении свой рабочий график, зарплатные начисления и необходимые этапы обучения. Сервис также позволит прогнозировать выручку с помощью ML-моделей и проводить соревнования между заведениями сети.
Подписывайтесь на Телеграм-канал Yandex Cloud, чтобы узнавать ещё больше новостей и историй о команде.
Другие истории наших партнёров и клиентов, которые активно читают наши подписчики:
- Создание креативов, подготовка субтитров и озвучивание текстов: какие задачи медиакомпании передают ИИ
- Персонализировать обучение и автоматически проверять работы студентов: как EdTech-проекты используют ИИ
- Обезопасить данные в облаке, научить GPT работать по собственной базе знаний и построить систему скоростной аналитики