Kitchefy

Между «данные есть в iiko» и «решение принято» стоит человек с Excel.

На десяти точках он справляется. На пятидесяти отставание точки всплывает по накопленному убытку, а не рано. На двухстах — никогда.

Операционный слой поверх iiko, r_keeper и 1С. Порог входа — read-only доступ к API. Ничего не заменяем.

+2,6%
рост рынка общепита в 2025 против 12–14% годом ранее
Sostav, 2026
+15%
рост расходов ресторанов за 2025 год
BuyBrand, 11.02.2026

Маржа теперь — внутри сети, в разнице между точками. Разрыв принято считать кратным — показываем, почему сырое сравнение обманывает и как считать честно.

Почему сейчас

Источник роста меняется: не открывать новые точки, а поднимать существующие до уровня лучших

Пока рынок рос на 12–14%, выгоднее было открывать новые точки, чем оптимизировать старые. При росте 2,6% и подорожании сырья на 15–25% это перевернулось: маржа осталась только в эффективности уже работающих точек — по затратам и по возврату гостя.

Адресат: сети от нескольких десятков до ста ресторанов — боль уже есть, своей разработки нет. Отдельно сети на франшизе: УК видит роялти-отчётность, а операционную картину точек — нет.

Что есть сейчас

BI-дашборд

Показывает, что произошло. Что с этим делать сегодня — решает всё тот же человек, вручную и по остаточному времени.

Что есть сейчас

Аналитик с Excel

Успевает разобрать несколько точек в неделю. Остальные проверяются, когда убыток уже накоплен.

Что есть сейчас

Западные аналоги

Nory, Tenzo, Crunchtime доходят до рекомендации и исполнения. Сверку обещанного эффекта с фактическим на живой сети не замыкает никто, включая пока и нас.

Контур решения

Шесть шагов от сигнала до подтверждённого рубля: пять работают, шестой в выкате

Ценность — на последнем шаге, а не на первом. Каждый инструмент обрывается где-то по дороге; ниже видно, где именно — и где обрываемся мы сами.

1
Находит
Каждую ночь сравнивает все точки между собой и с их историей — по всей сети, а не по выборке, до которой дошли руки.
BI-дашборд заканчивается здесь
2
Объясняет
Называет причину отклонения со ссылкой на конкретные данные, из которых она выведена. Вывод без доказательства не показывается.
Аналитик с Excel заканчивается здесь
3
Предлагает
Конкретное действие с ответственным и сроком. Критические действия не выполняются без подтверждения человека.
4
Считает
Цена решения в рублях стоит рядом с самим решением. Приоритет задают деньги, а не громкость жалобы.
Nory, Tenzo, Crunchtime заканчиваются здесь
5
Проверяет
Отслеживает, что действие исполнено, а не только принято. Статус, дедлайн и неизменяемый журнал решений.
6
Сверяет в выкате
Сопоставляет обещанный эффект с фактическим и показывает долю рекомендаций со статусом «эффект не подтверждён».
Единственный шаг, который мы пока не показываем на живых данных. Механика есть в интерфейсе — журнал эффекта, статус «не подтвердилось», точность прогнозов, — но на данных клиента не замкнута: ни одна рекомендация не дошла до подтверждённого рубля. В демо шаг работает на сгенерированных данных.
Расхождение прогноза с фактом возвращается на шаг 1 и меняет следующую рекомендацию. Так контур замыкается по замыслу. На данных клиента он пока разомкнут на шестом шаге, и замкнуть его там и есть смысл пилота.
Ранний сигнал

Решение по слабой точке — на девятом месяце, а не на четырнадцатом

Точку закрывают не когда она перестала работать, а когда убыток стал заметен — деньги уже потрачены, решение в спешке. Сигнал есть раньше: в траектории точки относительно похожих на неё.

Механика

Сравнение с когортой, а не с сетью

Сопоставляем не со средней по сети, а с когортой: похожий рынок, тот же формат, тот же месяц с открытия. Расхождение видно с 4–5-го месяца, задолго до убытка.

Что показывает система

Разрыв, кандидаты в причины и дату

Насколько точка отстаёт от когорты, растёт ли разрыв, сколько стоит месяц отсрочки и к какой дате решение дорожает. Гипотезы — трафик, локация, формат, не только себестоимость.

Чего система не делает

Не выносит приговор точке

Первое действие — проверка гипотезы, а не закрытие. Критерий решения фиксируется заранее — до того, как появится соблазн его подвинуть.

Когда когорты не набирается
Во многих городах точка одна, сравнивать не с кем. Тогда норма — своя история точки плюс точки того же формата и возраста из других городов. Уверенность понижается на ступень, и система говорит это прямо, а не выдаёт Москву за норму для Саратова.
Что это даёт на росте
Каждая новая точка получает когорту с первого дня — из тех, что уже открыты. Чем больше открыто, тем раньше видно, что новое открытие идёт не по плану. Дорога к двумстам точкам короче не потому, что открывать проще, а потому, что закрывать придётся меньше.

Этого эффекта нет ни в одной цифре ниже

Сколько сеть сэкономит на раннем решении, мы не считаем — до пилота это можно только выдумать. В демо карточка помечена «вне финансовой модели» и в ROI-трекер не входит: показано только измеримое — разрыв с когортой и цена отсрочки. Посмотреть в демо.

Ключевая механика

Сеть из 50 ресторанов — это 50 естественных экспериментов, которые уже проведены

Ответы на большинство операционных вопросов уже внутри сети: одна точка держит food cost ниже соседней, другая свела списания к минимуму, третья не уходит в стоп-лист в пятницу. Никто не собрал их вместе. Продукт тем ценнее, чем больше сеть.

Эксперименты не только про затраты. Одна точка расширила меню — вернувшиеся гости не уходят, в отличие от соседних. В другой сеты подняли на первый экран кассы — вечерний провал исчез. Спрос в точках сети разный, и это такой же материал для вывода, как food cost. Бренд и медиа не трогаем — не наша работа.

Точку в Саратове и в Москве напрямую не сравнить — как ресторан и киоск. Норма — не средняя по сети, а когорта: сопоставимый рынок, формат, возраст. Сырое сравнение раздувает разрыв; когорта оставляет управляемую разницу — ту, что можно закрыть.

Когорта против средней по сети Слева сравнение со средней по сети смешивает крупные рестораны и мелкие киоски, из-за чего у мелких возникает ложное отставание. Справа сравнение внутри когорты сопоставимых точек оставляет небольшую управляемую разницу. Сырое сравнение — со средней Сравнение с когортой рестораны киоски средняя по сети ложное отставание сопоставимые точки медиана когорты управляемая разница

Со средней по сети мелкие точки выглядят проваленными — сравнение смешивает разные форматы. Внутри когорты сопоставимых остаётся небольшая управляемая разница, и считаем только её.

Сводка сети
Выручка, food cost, списания, прогноз на конец месяца, число критических отклонений — на одном экране.
Решения на сегодня
Отсортированы по деньгам. У каждого — доказательство, ответственный, срок и цена в рублях. Затраты и спрос в одном списке: списания, стоп-листы, загрузка смены, отклонение франчайзи, повторные визиты гостей.
Рейтинг точек
Лучшие, худшие, аномалии и отклонения — от когорты, а не от средней по сети. Франчайзи и бренды — отдельными контурами.
Спросить сеть
«Почему вырос food cost?», «Что даст наибольший эффект на неделе?» — ответ со ссылкой на данные. На часть вопросов система честно отвечает «не знаю». В прототипе вопросы из подготовленного набора — свободный ввод пока не обрабатывается, и поле это пишет.
ROI-трекер
Найдено → принято → исполнено → подтверждено → не подтвердилось. Последняя строка видна всегда. Два последних статуса на данных клиента ещё не отработали: сверка эффекта с фактом в выкате.
Data Health
Система показывает, каким собственным данным она не доверяет и почему. Рекомендация на плохих данных помечается.
Экран сводки сети: 50 ресторанов, выручка 270 млн ₽ в месяц, прогноз на конец месяца, food cost, списания сверх нормы и панель «Найдено Kitchefy за месяц» на 4,2 млн ₽
Сводка сети. Один экран утром: что происходит, где отклонения и сколько система нашла за месяц.
Карточки приоритетных решений: тип проблемы, уровень уверенности, объяснение с данными, потенциал в рублях, затронутые точки и кнопки «Принять» и «Отклонить»
Решения на сегодня. У каждого — причина, цена в рублях, срок действия и конкретные точки.
ROI-трекер: найденный потенциал 4,2 млн ₽, принято 3 млн ₽, реализовано 2,7 млн ₽, подтверждённая экономия 2,2 млн ₽, эффект не подтвердился 519 тыс. ₽, точность прогнозов 81%. Числа посчитаны на сгенерированных данных демо
ROI-трекер. Строка «эффект не подтвердился» видна наравне с остальными. Сверка эффекта с фактом на данных клиента ещё не замкнута, в трекере это написано прямо.
Экран «Карта сети»: таблица ресторанов с отклонением от когорты, food cost, списаниями и индексом здоровья, плюс диаграмма рассеяния выручка против food cost по собственным и франчайзинговым точкам. Данные демонстрационные.
Карта сети. Точки ранжированы против когорты сопоставимых, а не средней по сети. Справа — выручка против food cost, свои и франчайзи раздельно.
Экран «Спросить сеть»: подготовленные вопросы, поле ввода и ответ с доказательствами, ссылками на источники и уровнем уверенности. Данные демонстрационные.
Спросить сеть. Ответ со ссылкой на данные и уровнем уверенности; вопросы из подготовленного набора, на часть система отвечает «не знаю».
Экран «Здоровье данных»: список источников с оценкой достоверности и пометками, каким данным система не доверяет. Данные демонстрационные.
Здоровье данных. Система показывает, каким источникам не доверяет и почему — рекомендация на плохих данных помечается.

Снимки сделаны с работающего прототипа. Данные синтетические: настоящей сети у нас пока нет, и выдавать сгенерированные цифры за чужие мы не будем. Прототип открыт целиком — посмотреть можно прямо сейчас.

Несколько брендов

Слой один, бренд — измерение внутри него

Сеть с двумя брендами — не две сети: общий пул поставщиков, часть номенклатуры, логистика, иногда общая площадка. Разводить их по двум контурам — дважды платить за одну работу и ни разу не сравнить бренды между собой.

Закупка

Одна позиция — одна цена

Общие позиции сравниваются по цене между брендами так же, как между точками. Разная цена одного сырья у двух своих брендов — находка, а не норма.

Спрос

Второй набор экспериментов

Второй бренд — это не только точки, но и ещё один набор экспериментов над тем же сырьём и часто той же аудиторией. Ценность слоя растёт быстрее числа точек.

Производство

Общая площадка

Если бренды делят заготовочную, вопросы «сколько производить», «на какой бренд списать», «чья загрузка» — ежедневные. Слой отвечает по данным, а не по договорённости управляющих.

И про кухню как актив. В модели «одна кухня — много брендов» самое дорогое у работающей сети уже оплачено: пятьдесят точек — это пятьдесят запущенных площадок. Не хватает не кухонь, а системы, которая видит их как одно целое.

Где проходит граница: мы управляем ресторанами, а не кухней как активом

Логика «главный актив — кухня, а не ресторан» нам близка: слой ложится поверх площадок так же, как поверх точек. Но мы видим, что произведено и сколько стоило, а не сколько площадка могла бы — нормо-часы, простои и мощность живут в производственном учёте, не в кассе. Планирование мощности и экономику виртуальных брендов за сегодняшнюю функцию не выдаём: это следующая фаза.

Эффект от объединения закупок здесь не посчитан: для честной оценки нужны накладные по обоим брендам, а они есть не по всем точкам. В демо система показывает разрыв цен по общим позициям и отказывается назвать итоговую сумму.

Экономика

Расчёт на модели, а не на обещании

Эффект — пять рычагов: списания, food cost, стоп-листы, ФОТ через планирование смен, прирост выручки. Каждый считается отдельно, пересечений нет, всё умножается на долю исполненных рекомендаций — 55% в базовом сценарии.

Выручка сети
3,24 млрд
₽ в год
Реализуемый эффект
27,5 млн
₽ в год, при исполнении 55%
Стоимость Kitchefy
9,6 млн
₽ в год + 900 тыс. внедрение
Чистый эффект, 1-й год
17,0 млн
₽, базовый сценарий
ROI 1-го года
2,62x
окупаемость 7,0 мес.
Прирост EBITDA
+2,8%
без единого нового ресторана
От найденного к заработанному

Каскад показывает, что от сырого потенциала остаётся после доли исполненных рекомендаций и оплаты Kitchefy. Пять рычагов считаются раздельно, пересечений между ними нет.

Сырой потенциал50,06 млн ₽
Реализуемый эффект27,53 млн ₽
Чистый эффект за 1-й год17,03 млн ₽
Чистый эффект за 1-й год по сценариям

В консервативном сценарии подписка по прайс-листу не окупается — столбец уходит влево за ноль. Мы не прячем эту строку.

Чистый эффект за первый год по сценариям
Сценарий Чистый эффект за 1-й год
Консервативный−4,26 млн ₽
Базовый+17,03 млн ₽
Оптимистичный+76,64 млн ₽
Кому достаётся эффект

Тот же реализуемый эффект, разложенный по получателям при доле франчайзинговых точек 76%. Экономия франчайзи достаётся франчайзи: до управляющей компании из неё доходит только роялти 6%, и то лишь с той части, которая увеличивает выручку. Снижение food cost и списаний выручку не меняет — роялти с него не платится.

Собственных точек / франчайзинговых12 / 38
Эффект на собственных точках → управляющей компании551 тыс. ₽
Эффект на точках франчайзи → франчайзи1,74 млн ₽
Из него доходит до УК: роялти 6% с прироста выручки44 тыс. ₽
Итого управляющей компании, в месяц595 тыс. ₽
Если УК платит за всю сеть

−205 тыс. ₽ в месяц

Эффект 595 тыс. ₽ против подписки 800 тыс. ₽. На сетях в 10 и 50 точек такая схема оплаты не окупается, и мы показываем это здесь, а не через год после внедрения.

Если каждый платит за свои точки

+365 тыс. ₽ в месяц у УК

Управляющая компания платит платформу и свои точки — 230 тыс. ₽. Франчайзинговая точка платит 15 тыс. ₽ при эффекте 46 тыс. ₽: +31 тыс. ₽ чистыми на точку. Инструмент становится частью пакета франшизы, а не надзором над франчайзи.

Нижняя граница
Если не подключится ни один франчайзи, управляющая компания всё равно в плюсе: +321 тыс. ₽ в месяц на своих точках. Франчайзинговый контур — рост сверху, а не условие окупаемости.
Чувствительность
Исполняемость 55% — наше допущение для людей, которыми УК управляет напрямую: замера под ним пока нет, его и должен дать пилот. Если у франчайзи она 35%, корзина УК становится +349 тыс. ₽, а точка франчайзи получает 29 тыс. ₽ при плате 15 тыс. ₽+14 тыс. ₽ чистыми. Сделка сходится для обеих сторон и в пессимистичном сценарии.
Как доходит до франчайзи
Сначала пилот на собственных точках — согласие франчайзи для старта не требуется. Затем инструмент входит в франшизный пакет для новых договоров и предлагается действующим отдельным допсоглашением. Отказ части франчайзи схему не ломает: см. строку выше.

Разложение ничего не меняет в итоге: сумма двух корзин равна реализуемому эффекту из таблицы выше. Доля франчайзинговых точек, ставка роялти и исполняемость — параметры модели; на встрече подставляются ваши.

Числа приведены из финансовой модели на формулах. Она открывается на встрече целиком — вы подставляете свои цифры прямо там и смотрите, что получится на вашей сети.

Что мы говорим сразу

Пять вещей, которые обычно не пишут на такой странице

В консервативном сценарии подписка по прайс-листу не окупается

Мы не прячем эту строку — она стоит в таблице выше со знаком минус. Именно поэтому на первый год предлагается оплата от подтверждённого эффекта: уйти в минус вы не можете.

Эффект от предотвращения закрытия точки в расчёт не включён вовсе

Его нельзя честно оценить до пилота. Для сети, ушедшей за полгода из десяти городов, это, вероятно, самая крупная часть ценности — и она за рамками всех цифр выше. Механику раннего сигнала показываем целиком; денег под ней не рисуем.

Мы не помогаем открывать точки

Выбор города, оценка локации, подбор франчайзи — вне продукта. В демо система прямо отказывается оценивать выручку точки, которой ещё нет: любая цифра была бы выдуманной. Наш вклад в путь к двумстам точкам обратный — чтобы из открытых не пришлось закрывать.

Последний шаг контура на данных клиента ещё не замкнут

Пять шагов работают. Шестой — сверка обещанного эффекта с фактическим — спроектирован, но на данных клиента ещё не отработал: ни одна рекомендация не прошла путь до подтверждённого рубля. Всё про подтверждённый эффект в демо посчитано на сгенерированных данных. Замкнуть шестой на живой сети и есть смысл пилота.

Кейсов у нас нет

Вы не увидите здесь чужих логотипов и «экономии до 55%». Ради реального измеренного результата и предлагается пилот.

Предложение

Design Partner — не покупка продукта, а совместная разработка

Формат
4 ресторана плюс 4 контрольных — чтобы замер был чистым
Срок
8–12 недель
Стоимость
0 ₽
От вас
Около 6 часов в неделю рабочего времени команды и read-only доступ к данным
Go / No-Go
Критерий согласуется до старта и не пересматривается по ходу
При No-Go
Вы не должны ничего. Данные удаляются по требованию, с актом
Что получаете вы

Влияние на продукт, который строится под вашу сеть. Условия: −40% к тарифу на 24 месяца, фиксация цены на 36. Решение можно предложить франчайзи как часть пакета. И измеренный ответ, работает ли это вообще.

Что получаем мы

Доступ к обезличенным операционным данным, проверку гипотез на действующей сети и право на обезличенный кейс. Обсуждаемы также стратегическое со-развитие и платный пилот с фиксированными KPI.

Кто это делает

Систем в проде больше, чем слайдов

Kitchefy делает Алексей Куликов, основатель Synapster — разработки AI-систем, Сочи. Двадцать лет в разработке, пять платформ в production, больше десяти систем в ежедневной работе: клиники, юристы, отели, ассоциации. Это не пилоты — ими пользуются каждый день.

Опыт

Отраслевые платформы, а не доступ к модели

GnatologPRO для клиник, LawerCRM для юристов, TourismRadar и Pragma для отелей и ресторанных комплексов, НАКД для ассоциации. Каждая — производственный контур со своей областью и интеграциями. Kitchefy — на той же архитектуре: очередная вертикаль, а не первый эксперимент.

Контур решений в Pragma не макет: карточка и журналы решений и эффекта живут в проде, синхронизируются боевые данные PMS, CRM и рекламных кабинетов. Там же граница: сверка эффекта с фактом на боевых данных пока не отработала ни разу.

Принципы

Human-in-the-loop заложен в архитектуру

Критическое действие подтверждает человек, решение остаётся в неизменяемом журнале, доступы разграничены по ролям. Так устроены все наши системы — включая те, что работают с медицинскими и юридическими данными.

Соответствие

152-ФЗ — не пункт в конце договора

Персональные данные, разграничение доступа, аудит, локализация — обычная часть работы: клиники и юристы иначе не могут. У вопроса «куда попадут наши данные» есть письменный ответ, а не устное заверение.

Коннектор к iiko у нас уже написан. Внедрения в сети — ещё нет

Ближайшая по смыслу система — Pragma: тот же контур «сигнал → решение → подтверждение человеком» для отелей и ресторанных комплексов. Интеграции с iiko Cloud и r_keeper уже реализованы — авторизация, импорт заказов, вебхуки, тесты. Порог входа, обещанный выше, для нас не план, а существующий код.

Через эти коннекторы уже идёт боевой поток: у одного заказчика Pragma ресторанный контур работает на реальных данных, и мы делали на них read-only замер. Данные чужие — ни имени заказчика, ни его цифр здесь не будет.

И сразу граница. Живой поток продаж — ещё не подтверждённый эффект: шестой шаг контура не замкнут ни у них, ни у нас. Демо на этой странице работает на сгенерированных данных, внедрений Kitchefy в ресторанной сети нет вовсе. Архитектура и коннекторы есть, отраслевую экспертизу берём у вас — потому Design Partner, а не поставка коробки.

Pragma — про объект
Гости, бронирования, смены, регламенты, безопасность продуктов внутри одного отеля, санатория или ресторанного комплекса. Единица управления — объект и люди в нём.
Kitchefy — про сеть
Сравнение точек между собой и с когортой, франчайзинговый контур, перенос решения на остальные точки, разложение эффекта между УК и франчайзи. Единица управления — сеть целиком.

Это два продукта, а не две конфигурации одного. Общее — архитектура, коннекторы, контур решений; логика и покупатель разные: там управляющий объектом, здесь управляющая компания сети. Ценность появляется в сравнении точек между собой — ради него Kitchefy сделан отдельно.

Данные сети остаются вашими

Мы их читаем, а не владеем: доступ только на чтение, всё, что система хранит, — производные расчёты. По требованию данные удаляются, с актом. Это условие пилота, а не декларация.

Стек: Python и FastAPI, PostgreSQL, React и TypeScript, Docker и CI/CD. Подробнее о студии и остальных системах — synapster.ru.

Короткие ответы

Что спрашивают до встречи

Kitchefy заменит iiko?
Нет. Kitchefy читает данные из iiko, r_keeper и 1С по API только на чтение и ничего не заменяет. Менять кассу, мигрировать данные и переучивать персонал не нужно.
Чем это отличается от BI-дашборда?
Дашборд показывает, что произошло, и на этом заканчивается. Kitchefy доводит находку до решения со сроком и ценой в рублях, ведёт исполнение и сверяет эффект с фактом. Из шести шагов контура BI закрывает первый.
Что нужно от сети, чтобы начать?
Read-only доступ к API учётной системы и около шести часов в неделю команды. Пилот — четыре ресторана плюс четыре контрольных, 8–12 недель, 0 ₽. Согласие франчайзи для старта не требуется: пилот на собственных точках.
Сколько это стоит и когда окупается?
Для сети из 50 точек — 9,6 млн ₽ в год плюс 900 тыс. ₽ внедрения. В базовом сценарии чистый эффект первого года 17 млн ₽, окупаемость 7 месяцев. В консервативном по прайс-листу не окупается — поэтому на первый год предлагаем оплату от подтверждённого эффекта.
Кому достаётся эффект, если большинство точек франчайзинговые?
Экономия франчайзи достаётся франчайзи: до УК доходит роялти 6% и только с прироста выручки. Поэтому каждый платит за свои точки. Окупаемость УК не зависит от согласия франчайзи: на собственных точках она положительна, даже если не подключится никто.
Есть ли внедрения и кейсы?
Внедрений Kitchefy в ресторанной сети нет, и мы не делаем вид, что есть. Но архитектура не гипотеза: в смежной системе того же автора контур работает на боевых данных, интеграции с iiko Cloud и r_keeper реализованы и покрыты тестами.
Следующий шаг

Встреча на 60 минут

Показываем работающий прототип на данных, близких к вашей сети, и открываем финансовую модель — свои цифры подставляете на встрече. До встречи от вас не требуется ничего. Дальше — вторая сессия: 4 пилотные точки и критерий Go/No-Go.