Сервис прогнозирования продаж для ресторанов Foodcast.ai привлёк первые инвестиции от основателя «Яндекс.Шефа» и других

Сервис помогает ресторанам экономить до 50% на списаниях продуктов и до 30% снижать остатки на складах, говорят в компании.

Сервис прогнозирования продаж для ресторанов Foodcast.ai привлёк первые внешние инвестиции, рассказали vc.ru в компании. Инвесторами стали основатель сервиса «Яндекс.Шеф» (до марта 2019 года — «Партия еды») Михаил Перегудов, ресторатор и создатель проекта «Сысоев FM» Александр Сысоев и сингапурский фонд Ruvento.vc.

Сумму сделки и её условия партнёры не раскрывают. До этого запущенный в 2019 году проект развивался на средства основателей — Виталия Александрова и Антона Самутина. Всего они вложили в запуск 3 млн рублей.

Foodcast.ai
Foodcast.ai

Foodcast.ai с помощью технологий искусственного интеллекта помогает ресторанам прогнозировать количество продаж каждой позиции меню. Технология позволяет экономить до 50% на списаниях продуктов и снижать складские остатки на 30%, говорят в компании.

Сервис учитывает погоду, сезонность, праздничные дни — всего более 100 параметров. Зная рецепты каждого блюда, платформа автоматически формирует листы заказов на ингредиенты поставщикам, а также отправляет задание на производство готовой продукции и полуфабрикатов.

Сейчас у Foodcast.ai около 40 клиентов в России, сервис также начал работать в США. Сервис зарабатывает на подписке в зависимости от количества точек. Например, ресторану с 1-4 заведениями придётся заплатить 5000 рублей в месяц за одну точку, сети с 5-19 ресторанами — 4000 рублей за точку.

Полученные инвестиции компания планирует потратить на запуск функции по прогнозированию рабочих смен в ресторане и начало интеграции со всеми основными системами управления рестораном в России и СНГ.

3737
31 комментарий

Сервис учитывает погоду, сезонность, праздничные дни — всего более 100 параметров.Интересно, когда это школьный курс теории вероятностей стал называться искусственным интеллектом?

11

Это не тривиальная задача — подобрать оптимальный набор параметров, чтобы построить очень точный прогноз по каждому SKU отдельно в любом городе. Так как везде разный спрос, разная структура продаж. Уникальность технологии в том, что она универсальна и запускается под любую структуру спроса и тип общепита) «Машинное обучение» в нашем случае — это не пустые слова)

Ну и не маловажно, что технология удобна самим ресторанам и решает их реальную потребность. 

7

Очевидный ответ - когда настала пора идти к инвесторам

3

когда это стала считать программа, а не человек? 

Вот это очень интересно

8

Спасибо! Пишите, если будут вопросы.

1

Спрогнозировал ноль посетителей на сегодня?)

5