LondonGroup.Какмыразработалимобильноеприложениеспрограммойлояльностидлясетииз12ресторанов

Заказчик — London Group, сеть из 12 ресторанов, кафе, кофеен и ночных клубов в Сочи. Каждое заведение имеет свою концепцию.

Задача — увеличить повторные визиты гостей. Привлечь нового гостя сложнее и дороже, чем удержать старого. Нужна была программа лояльности, персонализация, push-уведомления и онлайн-бронирование.

Сложность — готовые решения не подходили: абонентская плата, несовместимость с программой лояльности, невозможность оплатить счет без установки приложения, неуместный гео (жителям Сочи предлагали рестораны по всей России).

Решение — разработали мобильное приложение LRG с нуля. MVP запустили на одном баре. После успеха масштабировали на всю сеть. Реализовали: QR-билеты на мероприятия, многоуровневую программу лояльности с кэшбеком до 20%, онлайн-бронирование, фильтры для поиска ресторанов.

Результат — база лояльных гостей выросла с 2 000 до 13 700. Продажи билетов выросли на 20%. Средняя оценка приложения — 8,9. Заказчик говорит: «Конкуренты очень хотят такое же приложение».

Мы изучили аналоги. Отказались по нескольким причинам:

• необходимость вносить абонентскую плату

• несовместимость с программой лояльности

• невозможность оплатить счет без установки приложения

• неуместный гео: жителям Сочи предлагали рестораны по всей России

При этом для автоматизации программы лояльности и эквайринга мы подключили партнерские сервисы — R-Keeper, Eat&Split и IIKO. Интеграция прошла быстро, сервисы оказались совместимы.

Заказчика сопровождали 5 специалистов: проджект-менеджер, дизайнер, backend- и frontend-разработчики, тестировщик.

Мы решили начать с MVP, чтобы оценить перспективы и не раздувать бюджет. Тесты провели на малой выборке — подключили только один бар.

Стратегия была такой:

• минимизировать затраты заказчика

• предусмотреть возможность масштабирования

• создать удобный интерфейс для персонала и гостей

№1. MVP — тегирование гостей

На этапе MVP реализовали простой сценарий:

1. Гость загружает приложение и получает QR-код со скидкой

2. Администратор сканирует код, видит профиль гостя и присваивает тег (например, «предпочитает шоколадный брауни»)

3. Информация передается в маркетинг

4. Гость получает персонализированное push-уведомление: «Попробуйте любимый брауни, но с белым шоколадом»

Тегирование помогло составить портрет каждого гостя. Коммуникация стала точечной, а не массовой.

Пример. Через неделю в итальянском ресторане проходит фестиваль пиццы. Мы находим всех, кто любит пиццу, и отправляем персональное приглашение.

№2. QR-билеты

MVP оказался успешным, и заказчик дал добро на доработку.

Добавили раздел «Новости» — пользователи могут смотреть предстоящие мероприятия и покупать билеты. После оплаты генерируется QR-код участника. Гость показывает его на входе.

Продажи билетов выросли на 5% сразу, а затем — еще на 20%.

№3. Программа лояльности

Заказчик не хотел ограничиваться простой скидкой. Мы запустили многоуровневую программу:

Зарегистрированные гости получают кэшбек и могут оплатить баллами до 50% счета. Карта постоянного гостя доступна в Apple Wallet и Google Pay. 

№4. Онлайн-бронирование

Забронировать столик можно из двух разделов: «Новости» и «Рестораны». Пользователь видит:

• описание заведения (кухни, шеф-повар, для кого подходит)

• доступные опции (программа лояльности, парковка, детская комната, безбарьерная среда)

• 5 кнопок: «Написать», «Позвонить», «Забронировать», «Доставка», «Меню»

Форма бронирования включает: выбор заведения, дату, количество гостей, время, пожелания.

№5. Фильтры

Для мероприятий:

• рестораны (можно отметить избранные)

• дата (начало и конец)

• формат (мероприятие или фотоотчет)

• статус (текущие или завершенные)

Для ресторанов:

• комфорт (доступные опции)

• концепция (кухня, банкеты, семья)

• меню (блюда, ЗОЖ, для питомцев)

• расположение (радиус поиска) 

1. Недостаток технологий в Django

Фильтры оказались удобными для пользователей, но не для администраторов. Добавлять новые теги приходилось в одно и то же поле — получалась «простыня», которую тяжело редактировать.

Решение. Написали библиотеки с категориями фильтров. Проблема ушла.

2. Потенциальный абьюз QR-билетов

По одному QR-коду могли пройти несколько человек.

Решение. Завели два счетчика: сколько билетов куплено и сколько гостей пришло. После сканирования код становится недействительным. Это исключило повторное использование и облегчило работу хостес.

3. Ошибки гостей

Гость мог ввести неверный номер столика и получить чужой счет.

Решение. При сканировании поле «Номер столика» заполняется автоматически — информация уже встроена в QR-код.

• База лояльных гостей — с 2 000 до 13 700 человек

• Продажи билетов — выросли на 20%

• Средняя оценка пользователей — 8,9 по всей сети

• QR-билеты — исключили повторное использование

• Программа лояльности — кэшбек до 20%, оплата баллами до 50% счета

Заказчик говорит: «Конкуренты очень хотят такое же приложение». В 2024 году планируем выйти на отметку в 20 000 пользователей.

• Привязка к тейбл-тентам. Гость сканирует QR-код на столике, переходит в приложение, выбирает блюда, оставляет чаевые, оплачивает счет. Система сама сообщит администратору, что счет закрыт.

• 3D-туры по заведениям. Пользователь сможет изучить обстановку, двигая камеру от первого лица — расстояние до танцпола, кухни, барной стойки, вид на море и горы.

• Ведение статистики. Интеграция с Prime Hill для большего числа метрик.

• Перенос админ-панели в web. Три уровня доступа: администратор, менеджер, официант. Каждый получит определенную роль.

Сеть из 12 ресторанов, кафе и ночных клубов London Group хотела увеличить повторные визиты гостей. Привлечь нового гостя сложнее и дороже, чем удержать старого. Готовые решения не подходили: абонентская плата, несовместимость с программой лояльности, неуместный гео. Мы разработали мобильное приложение LRG с нуля. Начали с MVP на одном баре — протестировали, получили обратную связь, масштабировали на всю сеть. Реализовали: QR-билеты на мероприятия (продажи выросли на 20%), многоуровневую программу лояльности с кэшбеком до 20%, онлайн-бронирование, удобные фильтры. Результат: база лояльных гостей выросла с 2 000 до 13 700, средняя оценка приложения — 8,9. Заказчик говорит: «Конкуренты очень хотят такое же приложение».