Дата-майнинг и эвристики поиска места в ресторанах: почти та же проблема, что со свободной парковкой

Красные точки — нет столиков, зелёные — есть места

Проблема с попаданием в рестораны в Москве в часы пик общеизвестна: можно не сесть за столик в обед к бизнес-ланчу или просто не найти место в пятницу вечером.

При этом, как вы, наверное, знаете, многие известные и постоянно загруженные заведения уступают в качестве менее раскрученным аналогам. Основная проблема в том, что у посетителей просто нет возможности узнать о таких местах, если они специально ими не интересуются. При этом заниматься подбором заведения обычно нет времени, выбор происходит уже на улице. Традиционная механика ресторанов – система бронирования – даёт здесь сбой.

Я продолжаю рассказывать про краудинвестинговые проекты, которые есть на Смартмаркете (напоминаю – мы площадка типа кикстартера, только в РФ и с покупкой доли в прибыли компании). Решение описанной проблемы – суть стартапа bocco. Идея проекта — отображение загруженности ресторанов в реальном времени. Житель крупного города просто достаёт смартфон и говорит своим спутникам: «А вот за этим домом свободное кафе, в котором тихо и уютно. Пошли туда!». Они огибают очередь и направляются в место, где смогут спокойно посидеть.

О сервисе

Первый вопрос – это пригодность идеи. Команда разрабатывает проект достаточно давно, и за это время была получена обширная обратная связь по необходимости такого сервиса. Как видим эту ситуацию мы: ключевой вопрос успеха в качестве реализации — информация о загруженности должна достаточно точно отражать действительность.

Итак, решение – это бесплатные мобильные приложения под разные ОС и сайт. Сервис показывает загрузку ближайших заведений и помогает найти столик. Чтобы он оставался «вашим», прямо по нажатию кнопки из приложения его можно забронировать.

Самый сложный момент – получение данных о загруженности. Здесь есть четыре вектора:

• От ресторанного ПО, которое умеет говорить, сколько столиков занято.
• От самих рестораторов через программное решение от сервиса.
• От пользователей мобильных приложений (как и в Яндес.Пробках: вы решаете свою задачу и делитесь данными с другими). Бета, кстати, уже работает.
• Из открытых источников, например, из чекинов соцсетей.

Плюс есть ещё вектор — сервис постоянно обучает экспертную систему, позволяющую оценивать загруженность. В неё вносятся разные внешние общедоступные параметры, история загруженности (её уже собирают бета-тестеры) и данные от ресторанов. В результате закрывается главная брешь – отсутствие данных о точках, которые не знают про bocco. Загрузка в них вычисляется алгоритмически, и точность алгоритма постоянно растёт.

Как уже упоминалось выше, для пользователя жизнь довольно проста: он видит свободный ресторан и просто идёт туда. Если же он выбирает заведение заблаговременно, то может по кнопке забронировать столик. Приложение само сделает всё, что нужно. Но в ресторанах процедура бронирования сейчас – не подарок, и требует довольно сложных операций. Команда также делает кусок софта, который позволяет автоматизировать приём брони, что сильно упростит работу персонала. Эта часть сервиса будет интегрирована с CRM-системами ресторанов и их софтом.

Сейчас есть договорённости с производителями ресторанного ПО, с ресторанами (более 10 крупных) и несколькими партнерскими площадками. Команда завершает юридические формальности, после чего сможет подписать с партнерами официальные соглашения и назвать их открыто.

Почему краудинвестинг?

Команда решила, что это оптимальный способ привлечения средств для текущей стадии проекта. Уже есть полнофункциональная бета, многие части продукта на завершающей стадии разработки. Посев уже не очень актуален, при этом сервис не запущен, соответственно пока нет продаж — поэтому к раунду А команда пока не готова. Смартмаркет — прекрасная возможность устранить этот разрыв.

Плюс, учитывая необходмость активного фидбека, краудинвестинг даст возможность получить как минимум сотню вложившихся активистов, которые будут помогать улучшать алгоритм определения загруженности, а также делать фич-реквесты и писать о багах.

Что за команда?

В сфере IT у каждого члена команды серьёзный опыт. Участники работали в mail.ru, ABBYY, wildberries, CMX.

Угрозы

Оценивая конкурентность проекта, мы сразу спросили, что будет, если 4sq или Альтергео прикрутит функционал буквально в момент после релиза сервиса. Здесь всё интересно:

• Для корректного отображения загруженности по чекинам нужно, чтобы существенный процент посетителей ресторана чекинился. Сейчас до такой ситуации очень и очень далеко. В качестве одного из параметров алгоритма используются чекины из 4sq — в подавляющем большинстве заведений количество одновременно находящихся людей исходя из чекинов не превышает десятка в течение дня. Поэтому даже в качестве одного из параметров чекины подходят только для небольшого количества популярных среди соответствующей аудитории заведений. В качестве же единственного критерия в обозримом будущем чекины будут нерелевантны.
• Сервис отображения загруженности — очень локальный продукт. В текущем алгоритме более 20 параметров, большая часть которых уникальна именно для Москвы и именно для ресторанов — в других городах или для других объектов инфраструктуры потребуются совсем другие параметры, будут применены другие гипотезы и т.п. 4sq — глобальный продукт, для них такой подход невозможен. Альтергео теоретически может повторить эту работу, но для них это будет означать необходимость догонять, поэтому команду это не пугает.

Что интересно, bocco не планирует пока продажу сервиса одной из соцсетей.

Следующий вопрос касался актуальности получения данных. Было важно понять, насколько владельцы заведения объективно заинтересованы предоставлять данные о загруженности, ведь ажиотаж с очередью может быть выгоден. На практике выяснилось, что это довольно распространенное заблуждение. Выгода от сервиса для недозагруженных заведений очевидна всем. Популярным же заведениям конечно выгодна полная загрузка, но не ажиотаж. Избыточная загрузка снижает уровень лояльности к ресторану: если клиенту отказывают, заведение теряет расположение такого посетителя, ведь в следующий раз при выборе места он вспомнит, что туда можно не сесть. Поэтому в долговременной перспективе честное отображение загруженности — наиболее выгодная стратегия для ресторана.

При этом, понятно, не все будут добросовестно отдавать данные по полной загрузке. Соответственно, задача алгоритма – правильно предсказать переизбыток людей в крупных ресторанах и отдать фактические данные из источников в ресторанах с меньшим трафиком.

Критическая масса пользователей, которая необходима для актуальных данных, наберётся примерно в течение полугода после запуска. При этом, поскольку пользовательские отклики — не единственный фактор, то в совокупности потребуется всего пара месяцев для начала работы – а это как раз срок бета-тестов.

Для набора аудитории планируется продвигать приложения в сторах, а также получать трафик от партнеров, с которыми уже есть предварительные договоренности.

Конкретная готовность

• Серверная часть — реализован весь функционал.
• Сайт — разработан дизайн, реализована статическая верстка.
• Приложение под Android — реализован весь основной функционал, кроме бронирования.
• Приложение под iOS — разработан дизайн, реализован прототип с основными экранами.
• Продукт для рестораторов — реализован рабочий прототип.
• Уже собрано 990 тысяч рублей из требующихся 2,4 миллионов, то есть немного менее половины средств.

Больше деталей по инвестиционной стороне проекта есть на странице Смартмаркета, плюс там же есть данные о команде, детали и ссылка на сайт, где можно подписаться на бету.