Система рекомендаций на кассе в реальном времени. Кассир видит, что предложить гостю прямо сейчас — на основе состава заказа, времени суток и данных о продажах.
Средний чек растёт без скриптов, без зависимости от мотивации персонала и без дополнительного обучения.
Показатели из действующих пилотных внедрений. Цифры фиксируются за период ≥ 4 недель.
Всё происходит за 3 шага — невидимо для кассира и гостя.
Как только кассир начинает вводить заказ, система получает состав позиций, время, данные о смене и текущий контекст.
В течение 1–2 секунд на экране кассира появляется 1–2 конкретные позиции с готовой фразой для предложения гостю.
Система фиксирует, была ли рекомендация принята. Модель переобучается на данных конкретного ресторана.
| Возможность | Описание |
|---|---|
| Персонализация под ресторан | Модель обучается на данных конкретного заведения, а не на общей базе |
| Контекст времени | Утренние, обеденные и вечерние рекомендации различаются |
| Учёт остатков | Система не предлагает то, чего нет в наличии |
| А/Б-тестирование | Сравнение нескольких стратегий рекомендаций на реальном трафике |
| Аналитика конверсии | Отчёт о принятых и отклонённых рекомендациях по каждой кассе |
| Интеграция с r-Keeper | Работает с существующей кассовой системой без замены оборудования |
На экране кассира появляется небольшой блок с 1–2 позициями и готовой фразой: «Добавить картофель фри?» или «Хотите добавить соус к бургеру?»
Кассир не меняет рабочий процесс — просто озвучивает подсказку. Принятие или отклонение фиксируется автоматически.
На стороне ресторана: интеграция с кассовой системой (1–2 рабочих дня), настройка прав доступа. Замены оборудования не требуется.
На стороне ВИТ: настройка модели под меню и исторические данные ресторана, пилотный запуск на одной кассе.
Нет. SmartUpsell AI интегрируется с r-Keeper через API. Если используется другая кассовая система — уточните наличие совместимого интерфейса.
Кассир не ищет, что предложить гостю: система показывает конкретную позицию, а интерфейс остаётся простым и быстрым для работы в потоке.
.png)
.png)
Для разных заказов система показывает разные допродажи: бургер, картофель, соус, десерт или напиток. Это делает апсейл не скриптом, а точной подсказкой.
Рекомендации можно показывать на действующем кассовом экране, без отдельного устройства и без перестройки процесса обслуживания.
Собрали ключевые слайды и экраны, которые объясняют экономику решения: где теряется чек, почему скрипты не работают и как AI-подсказка закрывает проблему в момент оплаты.
Поддерживается · Частично · По запросу
Цена указана за одну точку продаж. Для сети — индивидуальные условия.
Интеграция с r-Keeper, первые данные через 3–5 рабочих дней. Результат измеряем вместе — если эффекта нет, честно говорим об этом.