Эксперт:

Идея за час

Юлия училась на втором курсе Финансового университета при Правительстве РФ, когда узнала о программе для предпринимателей. Идти или нет — вопроса не стояло: это были те занятия, ради которых стоит просыпаться в субботу в восемь утра.

Идея будущего стартапа пришла внезапно. Ожидая друга в московском ресторане, Юлия провела целый час, безуспешно пытаясь выбрать блюдо. Официанты предлагали различные варианты, но ничего не подходило: они были не в курсе ее вкусовых предпочтений и особенностей здоровья (аллергия). Юлия поняла, что множество людей сталкиваются с этой проблемой и никто ее не решает.

В тот момент все и сложилось: нужен цифровой помощник, который будет на основе вкусового опыта, стиля питания и настроения рекомендовать подходящие блюда.

Нетворкинг помог для начала проверить гипотезу, а затем собрать команду. Первым делом через общих знакомых Юлия нашла врача, кандидата медицинских наук, и получила подтверждение тому, что состав пищи действительно влияет на эмоциональное состояние. Самый доступный пример: вы выпиваете чашку кофе — и у вас происходит прилив энергии и бодрости за счет кофеина.

От чат-бота в столовой до первого гранта

Первую версию продукта — простой чат-бот в Telegram — команда разработала за два месяца. Тестирование провели в столовой Финансового университета.

Как это работало:

• Распечатали QR-код, по которому можно было перейти в бот, и поставили таблички в столовой.
• Студенты выбирали настроение в чат-боте Telegram.
• Сервис рекомендовал блюда из меню столовой.
• За неделю 300 студентов воспользовались ботом, оставив десятки отзывов.

Чтобы выйти за пределы студенческого кампуса, Юлия вкладывала свои личные средства, но для масштабирования нужны ресурсы. Так появилась идея участия в конкурсах, чтобы выиграть грант. Но победа пришла только спустя десятки заявок.

Первый грант, на 300 тыс. руб., Юлия получила на конкурсе социальных проектов, который поддерживал студенческие инициативы. Сначала понимания, во что правильнее будет вложить финансы, не было, но благодаря своему ментору Юлия определила четкий вектор: исправить технические неполадки в чат-боте и привлечь аутсорс-специалистов, чтобы начать обучение нейронной сети по меню и технологическим картам блюд.

Доработать приложение и подготовить его к первым клиентам помог второй грант — на 1 млн руб., по программе студенческих стартапов Фонда содействия инновациям.

Бизнес-модель: почему платят рестораны

Изначально была идея сделать продукт B2C, чтобы решить проблему выбора в ресторанах. Но Юлия поняла: клиент не должен за это платить, а сервис нужно внедрить в ресторанную культуру.

Статистика для ресторанов

Чтобы проект стал устойчивым, команда сосредоточилась на ценности для бизнеса: какую боль сервис может закрыть и какую конкретную пользу принести? К тому же рестораны — сложные экосистемы с отлаженными цепочками: от работы кухни до CRM. Любая новая технология должна вписаться в эти процессы, не ломая их.

Главный аргумент для любого бизнеса — экономическая выгода, поэтому food2mood предлагает ресторанам:

• рост среднего чека за счет персонализированных допродаж,
• продвинутую аналитику через оцифровку аккаунтов пользователей,
• маркетинговый инструмент привлечения и удержания гостей.

Выбери настроение: как работает food2mood

Клиент заполняет данные. Гость может использовать бота и для поиска ресторанов по рекомендациям, и уже будучи в самом ресторане. Для этого он заполняет небольшую анкету со вкусовыми предпочтениями и выбирает свое настроение.

Получает рекомендации. В ресторане клиент может выбрать конкретные блюда по его пищевым привычкам и настроению: он выбирает блюда, добавляет их в корзину и показывает сформированный QR-код официанту.

Как это выглядит для бизнеса. В мобильном помощнике (телеграм-бот, интегрированный в POS-системы) официант принимает заказ и сразу же отправляет его в систему. Это позволяет исключить человеческий фактор и возможность ошибок в заказе — не будет такого, что официант забыл внести блюдо. А также ускоряет процесс работы ресторана: сотрудникам не нужно ждать, когда освободится официантская станция с POS-системой, чтобы внести заказ.

Также команда food2mood за счет инвестиций проработала дополнительные возможности: ресторан может интегрировать свою базу данных, отрабатывать возражения пользователей в мессенджере после их оценки ресторана, собирать заказы на доставку и отслеживать статистику.

Основная модель монетизации проекта — ежемесячная подписка ресторана на AI-технологию food2mood.

Амбициозные планы: 120 точек и международный рынок

С июня 2025 года команда проходит программу по «инвестиционной упаковке» у Московского инновационного кластера. В нее входят экспертные сессии по подготовке проекта под инвестиционный запрос (как правильно себя позиционировать, какие финансовые показатели и метрики нужно продемонстрировать).

Сейчас food2mood работает в 14 московских ресторанах, включая сеть из 10 точек. Основная цель Юлии до конца года — увеличить их число до 120. Для этого команда ведет переговоры с сетевыми партнерами, чтобы тестировать сервис в новых заведениях разных сегментов.

Ключевое направление — гибкая интеграция технологии. Помимо основного интерфейса в Telegram, на финальной стадии находится внедрение решения в ресторанные планшеты, параллельно развивается интеграция с приложениями партнеров. Технологическая база тоже в стадии улучшения: нейросеть дообучается для повышения точности рекомендаций на основе отзывов и данных, также усиливаются интеграции с POS-системами и программами лояльности.

Команда прорабатывает выход на американский рынок как первый шаг международной экспансии. В долгосрочной перспективе на базе накопленных данных Юлия планирует разработать HR-платформу по обслуживанию гостей ресторанов через их психотипы.