Как должно выглядеть фудтех-приложение в 2024-2025 годах

Фудтех растет бешеными темпами. Помните, как лет пять назад мобильные приложения для заказа еды только набирали обороты? А уже в 2024 году около 3 миллиардов человек в мире регулярно пользуются онлайн-доставкой еды.

Всем привет! Меня зовут Влад Кармаков, я основатель и CEO компании по разработке мобильных приложений Siberian.pro. Сегодня разбираем рынок фудтеха, его основные тенденции и пытаемся понять, как угодить пользователям в 2024-2025 годах, разрабатывая собственное приложение.

Фудтех (FoodTech) в широком смысле — это любые технологии, которые относятся к производству, хранению, приготовлению и доставке еды на всем пути от фермы до обеденного стола. На текущий момент наиболее развитыми направлениями фудтеха являются следующие:

Российский рынок доставки в 2023 году вплотную подошел к психологической отметке 1 трлн. руб. В эту цифру входит не только доставка готовых блюд, но и околоритейловая доставка продуктов питания и хозяйственных товаров. При этом, если европейский рынок доставки уже близок к насыщению и выходу на плато, в РФ тенденции к росту пока сохраняются. Приложения для доставки еды все еще есть смысл разрабатывать.

В сфере общепита приложения также играют все большую роль. Оптимизация рутинных процессов и исключение человеческого фактора позволяет сократить расходы и поднять маржу заведения.

Типичное приложение в этой категории обладает одной или несколькими из следующих функций:

• POS-системы сами по себе новостью не являются, но сегодня они активно мигрируют в сторону мобильных и веб-приложений.
• Системы eKitchen или Электронная Кухня — это система автоматизации кухни в ресторанах, позволяющая управлять заказами, следить за статусом приготовления блюд и координировать работу поваров. Комплексные системы могут также включать функции управления закупками, складом, инвентаризацией и т.д.
• Управление персоналом — система управления сменами персонала, система мотивации и другие функции.
• Работа с меню. Автоматизация составления меню с учетом остатков продуктов, калорийности блюд, спроса и других факторов.
• Система лояльности — управление скидками, бонусами и персональными предложениями для повышения лояльности клиентов.
• Заказ через QR/Web — это система, позволяющая клиентам делать заказы в ресторанах и кафе через сканирование QR-кода или посещение веб-сайта. Это упрощает процесс заказа, ускоряет обслуживание и снижает необходимость взаимодействия с персоналом. 
• Мобильный официант. Приложение для официантов, которое ускоряет прием заказа у гостя. Введенные официантом позиции сразу отправляются на кухонный монитор.

Направление автоматизации кухни также активно растет, причем именно за счет перехода от стационарных десктопных и аппаратных решений к мобильным и веб-платформам. 

Таков расклад на сегодня. Заказывая разработку приложения, среднестатистический бизнес в сфере ритейл или общественного питания, скорее всего, имеет в виду именно эти два направления. Именно они будут играть ключевую роль и дальше. Однако есть интересные общемировые тренды фудтеха, которые следует иметь в виду уже сегодня, чтобы завтра не оказаться в числе догоняющих.

В контексте тенденций рынок фудтех-приложений не уникален. Элементы искусственного интеллекта и всевозможные интеграции задают общий тон и формат дальнейшего развития этой области. Но есть и свои нюансы.

Рекомендательные системы в приложениях для заказа еды уже никого не удивляют. Однако прорыв произошел благодаря доступности AI/ML-систем. Приложения теперь не просто собирают статистику прошлых заказов, банально предлагая пользователю то же, что он заказывал раньше. Теперь AI анализирует весь объем поступающих в систему заказов, находит закономерности и рекомендует каждому клиенту то, что ему может понравиться.

Клиентам приятно осознавать, что приложение угадывает их предпочтения при выборе еды, и чем лучше оно это делает, тем вероятнее, что человек продолжит пользоваться этим приложением для заказа еды.

Еще один тренд последних лет: доставка готовых блюд или свежих продуктов за 30 минут. По статистике, почти три четверти опрошенных называют скорость доставки одним из ключевых факторов удовлетворенности. Решающую роль здесь играют отлаженные системы логистики и управления доставкой, где приложения незаменимы.

Конечно, одним приложением тут не обойдешься. Реализация мгновенной доставки требует полного пересмотра логистических механизмов и самого подхода к организации процесса доставки. Однако при пристальном рассмотрении приложения оказываются востребованы на каждом этапе:

• Альтернативные методы доставки: электрические или гибридные автомобили, велосипеды, беспилотники. Приложения помогают оптимизировать их работу.
• Локальные распределительные центры помогают сократить расходы на доставку «последней мили». Такие центры имеют небольшие площади поэтому требуется тщательный мониторинг запасов, оптимизация комплектации заказов и координации доставки. Здесь мобильные приложения, оснащенные искусственным интеллектом, анализируют данные о продажах и поведении покупателей, чтобы прогнозировать спрос и помочь оптимизировать запасы.
• Наем работников доставки по требованию. Например, Яндекс.Еда автоматически адаптирует ставку курьеров в часы пик или в слабо охваченных районах.
• Внедрение вариантов самовывоза: клиентам предлагается возможность забирать заказы в камерах хранения, постаматах или магазинах-партнерах, а приложения распределяют и оптимизируют доставку.

Food Science — это важный тренд, который представляет собой целое прикладное научное направление, объединяющее биохимию, микробиологию, физиологию и другие научные дисциплины. Пищевая наука изучает природу пищевых продуктов: их создание, переработку, утилизацию, хранение и потребление.

Элементы Food Science используются в мобильных фудтех-приложениях преимущественно для контроля качества.

Например, можно бесконтактно(!) и массово определять заражение продуктов кишечной палочкой или клостридиями. Довольно актуально в свете недавних событий, не так ли? Нужен лишь датчик ближнего ИК-излучения и приложение, способное обработать эти данные.

Существуют решения для быстрого контроля состояния фруктов и овощей. Работает это так: сотрудник с помощью приложения фотографирует ящик помидоров, а приложение автоматически подсчитывает сколько из них зрелые, каков средний диаметр помидора в партии из нескольких ящиков, находит и отмечает повреждения кожицы, и т.д. Здесь же в приложении можно оформить приемку партии или, наоборот, отказаться от нее, если объем брака слишком большой.

Следующий тренд — агротехнические приложения. В России они пока не сильно распространены. Во всяком случае, среди частных фермерских хозяйств. Гигантов вроде «Мираторга» в расчет не берем. Между тем, простор для инноваций здесь очень широкий.

• Мониторинг урожая: отслеживание состояния урожая, стадий роста и производительности.
• Интеграция погоды: включение прогнозов погоды и оповещений для орошения, борьбы с вредителями и сбора урожая.
• Контроль качества почвы: предоставление информации о текущем состоянии почвы, ее плодородности. На основании этих данных фермер получает рекомендации, как улучшить качество почвы.

В России мобильные приложения в сельском хозяйстве — это пока непаханная тема. Но потенциал огромный. Подробнее об Агротехе я расскажу в другой раз.

Сам по себе контроль безопасности еды — это, конечно, не новость. А вот использование приложений для автоматизации такого контроля — это современный тренд.

Что именно здесь имеется в виду:

• Отслеживание партий. Контроль над формированием партий продуктов и трекинг путей их поставки. В России многие товарные группы можно отследить через национальную систему цифровой маркировки «Честный ЗНАК». Более того, номенклатура товаров, для которых маркировка и ее контроль обязательны, все время расширяется.

• Соблюдение нормативных требований. Интеграция с нормативными требованиями для обеспечения безопасности и качества продуктов питания. Например, автоматический контроль соблюдения требований товарного соседства.

• Контроль свежести и качества сырья. Например, срок годности можно проверять, просто считывая штрихкод товара. Есть и более интересные решения, например, Clarifruit, о котором я писал выше.

В тренде также решения для контроля условий транспортировки, хранения и приготовления еды. Например, что-то подобное умеет iiko. Просрочку есть никто не хочет, это очевидно. О том, как именно приложения помогают контролировать качество еды буквально на каждом этапе, я подробно писал здесь.

Возможно, именно ваш холодильник в интернет пока не выходит, но в целом это активный тренд в фудтехе. Использование IoT расширяет возможности приложений за счет интеграции с внешними устройствами — весами, холодильниками, термодатчиками, фотокамерами и даже целыми полуавтоматическими или автоматическими складами.

Интернет вещей минимизирует участие человека в таких процессах, как контроль условий хранения, своевременная закупка, контроль условий приготовления и качества готового блюда.

Использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения будет расширяться. Фудтех в этом мало отличается от других направлений.

В целом, использование AI я бы разделил на две категории. Первое направление — это интеграция языковых моделей в приложение, как в чисто текстовом виде, так и с голосовым управлением.

Получается вполне себе киберпанк: пользователь говорит приложению «Хочу на ужин мою любимую пиццу», а приложение само формирует необходимый заказ с доставкой к нужному времени по адресу пользователя.

Подобные решения реализованы у Grubhub, Uber Eats и Яндекс.

Второе направление — интеграция AI технологий на базе обученных ML-моделей в те или иные бизнес-процессы: выращивание и сбор овощей и фруктов, приготовление пищи, хранение, оценка качества, доставка и т.д. Некоторые примеры такого использования я приводил выше.

Даже если просто перечислить возможные области применения AI в фудтехе, список будет длиной как вся эта статья. Вот лишь некоторые:

• Предиктивные системы обслуживания оборудования — тренируем нейросеть, используя два сета: фотографии продукта в исправном пищевом оборудовании и в неисправном. За счет этого обнаруживаем неисправность до того, как это нанесет серьезный ущерб качеству блюд и репутации предприятия. Подобные решения уже давно используются в «тяжелых» областях, а сегодня добрались и до фудтеха.
• Оптимизация процессов приготовления пищи. Генеративные системы и ML-модели способны успешно оптимизировать процессы и поддерживать их в оптимальном состоянии для получения неизменного качества готового продукта.
• Контроль качества блюд. Сотрудник, ответственный за контроль качества, фотографирует приложением готовое блюдо, а AI рассказывает, все ли с ним хорошо. Можно и без сотрудника, если камера установлена прямо над кухонным столом и синхронизирована с приложением.
• Анализ предпочтений аудитории. В 2022 году американский гигант Campbell’s успешно вывел таким образом на рынок два новых продукта. Проанализировав аудиторию бренда, AI предсказал рост интереса к острым блюдам и блюдам, приготовленным на аэрогриле.
• Оптимизация цепочки поставки. Например, итальянский бренд пасты Barilla использует AI именно в этих целях.
• Контроль безопасности на пищевом производстве. AI-системы способны определять потенциальную опасность пищевой продукции по содержанию в ней бактерий или продуктов, как через интеграцию с датчиками, так и визуально.

Немного особняком стоит компьютерное зрение. Здесь сливаются сразу три важных тренда фудтеха: IoT, ML и AI. Ключевые направления развития здесь такие:

• Роботизированная доставка. В 2023-ем смотреть на заблудившихся роботов Яндекса было смешно, но, поверьте, еще через пару лет смешно будет роботам 🙂

• Контроль качества. Сюда входит и уже упоминавшийся фотоконтроль, и кассы самообслуживания в столовых, распознающие блюда на подносе и автоматически подсчитывающие стоимость заказа, и системы контроля гигиены сотрудников. В последнем случае AI-система анализирует картинку с камеры и обнаруживает, например, сотрудника на кухне без головного убора.

• Визуальная аналитика. OCR-система вкупе с обученной моделью может распознавать калорийность блюд, содержание в них питательных веществ и даже предсказывать вкус. О быстром контроле качества поставки я уже упоминал выше.

Еще один актуальный тренд, хотя, возможно, и не ведущий к таким долгоиграющим последствиям, как использование искусственного интеллекта. Суть тренда в том, что фудтех-индустрия в России, когда-то с радостью ворвавшаяся на маркетплейсы за прибылью, сегодня стремится диверсифицировать риски и переманивает аудиторию на собственные приложения. Либо в эксклюзивном режиме, либо, во всяком случае, параллельно с использованием приложений агрегаторов.

Я подробно рассматривал, почему создать собственное фудтех-приложение может оказаться выгоднее присутствия на маркетплейсе, в этой статье. Поэтому здесь я просто коротко повторю суть.

При всех достоинствах маркетплейсов, у них есть и весомые минусы. Ключевой — покупатели, которые приобретают ваш товар на торговых площадках, на самом деле не являются вашими клиентами. Все они — клиенты маркетплейса. С такой не принадлежащей вам аудиторией сложно работать, ее сложно детально анализировать, практически невозможно создавать целевые маркетинговые предложения и т.д.

Например, если фуд-маркетплейс по примеру Wildberries начнет вводить штрафы с продавцов за твердые бифштексы или теплый молочный коктейль. Вероятность крайне мала, как говорится, но все-таки. Разработка приложения для заказа еды поможет подстелить соломку.

А какие тенденции в развитии индустрии питания наблюдаете вы? Понятно, что раньше было вкуснее и лучше. Я про технологии 🙂

Задать мне конкретный вопрос можно у меня в Telegram-канале, а если хотите с нашей помощью создать свое мобильное приложение доставки еды или что-то комплексное, пишите на почту sales@siberian.pro. У Siberian.pro за плечами опыт создания 220+ цифровых продуктов, в том числе в сферах ритейла и фудтеха.