Радио 
Персонализация в общепите постепенно переходит от уже привычной скидки ко дню рождения к предложениям, которые формируются под конкретного человека в конкретный момент. Сервисы доставки накопили достаточно данных, чтобы понимать не только, кто клиент, но и что ему предложить прямо сейчас, пока он собирает корзину. Таким образом, персонализация становится инструментом продаж. О том, как встроить его в работу федеральной сети доставки, Sostav рассказала Елизавета Галиуллина, директор по маркетингу «Сушиселл».
По оценке McKinsey, внедрение ИИ-персонализации позволяет компаниям увеличить выручку на 5−8%, повысить удовлетворенность клиентов на 15−20% и сократить затраты на обслуживание до 30%. Практика крупных международных компаний демонстрирует сопоставимые результаты. Так, после внедрения AI-персонализации в американской сети люксовых универмагов Saks Fifth Avenue выручка на одного посетителя сайта выросла на 7%, а конверсия — на 9,5%. Другой американский ретейлер The Vitamin Shoppe за первые восемь месяцев 2026 года увеличил конверсию на 13%, а средний чек — на 8% благодаря объединению клиентских данных, персонализированным рекомендациям и коммуникациям. Также европейская сеть Louis, в свою очередь, добилась роста выручки на 15,25% за счет динамической персонализации товарных предложений в 18 интернет-магазинах. В зависимости от специфики бизнеса и глубины внедрения технологий персонализация позволяет увеличивать конверсию, средний чек и выручку, одновременно укрепляя лояльность аудитории.
Кроме того, развивать персонализированный подход можно и через программы лояльности, которые позволяют адаптировать предложения под поведение и покупательскую активность клиентов. Так, Starbucks развивает Starbucks Rewards, которая, по данным за третий квартал 2026 финансового года, насчитывала 35,8 млн активных участников в США. При этом по итогам 2025 финансового года участники программы обеспечили почти 60% выручки собственных кофеен сети на американском рынке, потратив более 13 млрд долларов.
На российском рынке аналогичный вектор прослеживается в обновленной программе лояльности «Вкусно — и точка», запущенной летом 2026 года. Вместо единой скидки для всех гостей сеть предложила многоуровневую механику: посетитель выбирает одну позицию меню, на которую получает специальную цену, и может менять ее раз в день. Размер кешбэка при этом зависит от ежемесячных расходов. Таким образом, программа лояльности становится инструментом индивидуальной настройки предложений с учетом потребительского поведения и объема покупок.
Что стоит за словом «персонализация»
Персонализация начинается с данных. Чем больше параметров учитывает система при формировании предложения, тем точнее оно попадает в ситуацию и мотивацию конкретного человека.
В сетях доставки еды при сегментации клиентской базы используют несколько типов данных одновременно:
- поведенческие: частота заказов, давность последней покупки, средний чек, состав корзины, история позиций;
- технические: операционная система устройства, город, конкретные точки, из которых чаще всего оформляются заказы;
- коммуникационные: давность последнего контакта, каналы, через которые клиент уже взаимодействовал с брендом.
Этот набор позволяет формировать предложение не только на основе портрета клиента, но и с учетом его действий в реальном времени. Клиент, который добавил в корзину конкретный товар прямо сейчас, видит иное предложение, чем тот, кто давно не открывал приложение.
Ценовые механики: кому и когда предлагать скидку
Персонализация в ценовых механиках касается не столько размера скидки, сколько того, кому, когда и при каких условиях ее предлагать. Эту логику иллюстрирует исследование Jiehao Shao, Ranzhe Jing и Jie Li, опубликованное в 2025 году в Canadian Journal of Administrative Sciences. Авторы изучали влияние акций и скидок на разных этапах воронки продаж в сервисах доставки еды, анализируя показы специальных предложений и конверсию — переход пользователя к следующему этапу покупки. Исследование выявило негативное влияние ранее предоставленных стимулов на последующие показы и переходы по предложениям. Поэтому необходимо оценивать скидки не изолированно, а с учетом истории взаимодействия с клиентом.
Клиент, который давно не делал заказов, нуждается в более весомой причине для возврата: для него уместно глубокое предложение с ощутимым процентом скидки. Лояльному клиенту с высоким средним чеком и регулярными покупками, скидки тоже будут, кстати, но его можно зацепить и иначе, например, роллом в подарок к заказу. Однако универсального правила, согласно которому неактивным клиентам всегда нужна большая скидка, нет: эффективность каждого предложения необходимо проверять на конкретных сегментах.
Например, механика, при которой персональный код на скидку появляется у клиента в момент, когда тот добавляет товар в корзину, либо появляется несколько позиций на выбор в подарок при достижении определенной суммы. Конверсия из показа предложения в его применение в таком сценарии составляет около 7%, благодаря тому, что человек уже принял решение о заказе и сформировал корзину.
Механика ко дню рождения также поддается тестированию. Стандартный вариант: скидка в течение нескольких дней вокруг праздника. Альтернативный — конкретная позиция в подарок при достижении минимальной суммы заказа. Тест двух вариантов на разных сегментах аудитории позволяет определить, какой формат чаще конвертирует в покупку и какой приносит больше выручки с одного заказа. Однако в 2024 году было проведено исследование, которое показало, что стимулирующие предложения ко дню рождения могут временно влиять на частоту покупок, но не обязательно повышают пожизненную ценность клиента — суммарную выручку, которую он приносит компании за время взаимодействия. Поэтому сам факт использования подарка или скидки еще не означает, что клиент станет покупать чаще в долгосрочной перспективе.
Именные промокоды: от базы данных к личному обращению
Одним из инструментов, позволяющих сделать коммуникацию более личной без снижения маржинальности, являются именные промокоды. Механика реализуется следующим образом: в базе данных хранятся тысячи уникальных имен клиентов, и на каждое создается индивидуальный промокод. Человек видит в обращении свое имя, которое подставляется автоматически при генерации сообщения.
Такой формат применяется в реферальных программах — программах привлечения новых клиентов через действующих. Например, в программе типа «Приведи друга» клиент получает промокод с собственным именем для передачи знакомым. Если имя клиента отсутствует в базе, система автоматически подставляет нейтральное слово, например, «ДРУГ», чтобы механика работала для всех участников без исключения. Такой подход позволяет масштабировать персонализированную коммуникацию без ручного труда: вся идентификация происходит автоматически.
С помощью именных промокодов можно проверить, влияет ли само обращение по имени на конверсию. При прочих равных условиях (одинаковое предложение, одинаковая аудитория, одинаковый канал) разница в показателях покажет, насколько форма личного обращения значима для принятия решения о покупке.
Когда работает предложение без скидки
Часть персонализированных коммуникаций не предполагает снижения цены, и при этом успешно решает конкретные бизнес-задачи. Для клиента выгода не всегда сводится к скидке на блюдо. В исследовании рынка доставки готовой еды, проведенном Ipsos совместно с «Вкусно — и точка», 57% опрошенных отметили важность бесплатной доставки, а 44% — хорошего соотношения цены и качества. Это позволяет рассматривать условия заказа как самостоятельный инструмент привлечения: в зависимости от ситуации клиенту может быть полезнее бесплатная доставка, чем снижение цены конкретной позиции.
Всплывающие уведомления и сообщения внутри приложения с просьбой заполнить дату рождения не дают клиенту немедленную выгоду. Но они собирают данные, которые позже используются для персонализированных предложений ко дню рождения. Это вложение в будущую релевантность.
Для клиентов, которые уже проявляли интерес к определенной категории товаров, работает коммуникация об обновлениях в этой категории: новые блюда, обновленный состав, сезонный вариант. Скидки нет, но сообщение попадает в существующий интерес.
Отдельная механика — предложение выйти на следующий уровень активности. Клиенту, который сделал один заказ в текущем месяце, показывают, что при оформлении второго он получает специальный бонус. Клиенту с корзиной, которая не дотягивает до порога, сообщают, что при увеличении суммы заказа его ждет подарок. Это стимулирует покупку, не приучая аудиторию ждать скидку.
От первого заказа до постоянного клиента
Маркетинг в общепите долго был сосредоточен на одной задаче: привести нового клиента. CRM-маркетинг (управление отношениями с клиентами через данные и автоматизированные коммуникации) меняет эту логику. Теперь у каждого этапа взаимодействия с клиентом своя задача и свои инструменты.
Приветственные цепочки (автоматическая серия сообщений для новых клиентов) знакомят человека с ассортиментом, объясняют механику заказа и формируют первое впечатление. Задача этого этапа заключается в том, чтобы конвертировать первый заказ во второй, поскольку именно второй заказ является сигналом формирующейся привычки.
RFM-триггеры позволяют точно определить, кто из клиентской базы начинает «уходить». Для клиента, который раньше покупал раз в две недели, а теперь не появляется месяц, стоит запустить реактивационную механику. Клиент с высокой частотой и растущим чеком — кандидат на специальное предложение из лояльного сегмента.
Такой подход делает маркетинг управляемым: вместо того чтобы запускать акции «для всех», команда работает с конкретными сегментами на конкретных этапах.
Единый подход в федеральной сети
Для федеральных сетей, развивающихся по франчайзинговой модели, персонализация ставит отдельную задачу: как обеспечить единое качество коммуникации в десятках городов при разных операционных командах.
Ответ, который применяется на практике, — централизация инструментов при гибкости на локальном уровне. Партнеры получают доступ к библиотеке готовых акций с просчитанной экономикой, шаблонам для социальных сетей и рекомендациям по механикам. Федеральные активности запускаются одновременно во всех городах. Дизайн-материалы готовит управляющая компания — за счет этого коммуникации разных точек сети выглядят как единый бренд.
При этом партнеры сохраняют возможность запускать локальные акции под специфику своей аудитории. Для городов с временными операционными ограничениями разрабатываются отдельные коммуникации. Такое сочетание единого стандарта и локальной гибкости позволяет масштабировать персонализацию, не теряя в качестве.
Для управления эффективностью механик используется автоматизированная аналитическая панель со статистикой по промокодам в разрезе каждой точки: выручка, количество заказов, доля новых клиентов, маржинальность и средний чек. Новые механики тестируются на пилотных точках до масштабирования — это позволяет не переносить на всю сеть инструменты, которые не прошли проверку на реальной аудитории.
Куда движется персонализация в общепите
Логика развития отрасли прослеживается достаточно четко: движение от сегментирования аудитории к автоматическому подбору предложения под конкретного человека, его ситуацию и момент взаимодействия с брендом.
Массовые одинаковые скидки для всей клиентской базы будут работать хуже, поскольку клиенты находятся в разных ситуациях. Одному нужен стимул вернуться после паузы, другому — подарок за заказ на определенную сумму, третьему важна информация о новинке в том разделе меню, где он чаще делает покупку. Скидка остается рабочим инструментом, но ее ценность выше, когда она применяется адресно.
Три направления для развития инфраструктуры персонализации актуальны уже сейчас: качество данных о клиентах, автоматизация CRM-триггеров и персонализация самого предложения, с учетом товара, момента и канала коммуникации. Сетям, которые начинают системно работать с этими тремя составляющими сегодня, будет значительно проще адаптироваться к следующему витку автоматизации, когда подбор предложения станет не результатом ручной настройки сегментов, а вычислительной задачей, решаемой в реальном времени.