Telegram-бот для сети пиццерий: 70% заказов без операторов
Разработали Telegram-бота для приёма заказов, который заменил 3 из 5 операторов call-центра и увеличил средний чек на 23%.
🎯 Задача
Сеть из 8 пиццерий в Москве и Подмосковье принимала заказы по телефону и через WhatsApp. Пять операторов работали с 10:00 до 23:00, но в пятницу и субботу вечером очередь на звонок доходила до 15 минут. Клиенты бросали трубку и уходили к конкурентам.
Ещё одна проблема — ошибки при приёме заказов. Оператор переспрашивал адрес, неправильно записывал пожелания, путал модификаторы (острее/без лука). 12% заказов содержали ошибки, которые выяснялись уже на стадии доставки.
Руководство хотело автоматизировать приём, но боялось, что «сложно» и «клиенты не поймут».
💡 Решение
Мы разработали Telegram-бота с полноценным функционалом интернет-магазина: каталог с фото, корзина, настройка пиццы (размер, тесто, дополнения), промокоды, оплата картой через ЮKassa прямо в Telegram.
Ключевое UX-решение — линейный сценарий заказа без ветвлений. Пользователь не теряется, не возвращается назад. Среднее время оформления заказа — 2,5 минуты.
Параллельно разработали admin-бот для управляющих: статистика по каждой точке, стоп-лист, управление акциями, трансляция срочных уведомлений курьерам.
⚙️ Реализация
Каталог и корзина
Динамическое меню из базы данных с поддержкой категорий, вариантов, модификаторов. Redis для кэширования меню — мгновенная загрузка.
Оплата и доставка
Интеграция с ЮKassa через Telegram Invoice API. Геолокация для определения зоны доставки и ближайшей точки. Трекинг статуса заказа.
Кухонный экран
WebSocket-уведомления на планшет в каждой пиццерии. Заказ появляется сразу после оплаты, повар подтверждает готовность.
Аналитика и программа лояльности
Бонусная система (3% кэшбэк), история заказов, персональные предложения. Dashboard для управляющего в Telegram.
📊 Результаты
Запуск прошёл мягко: первые 2 недели бот работал параллельно с телефоном, пользователи переходили органически. Через месяц 70% заказов шло через бота.
Средний чек вырос на 23% — в боте удобно добавлять допы (соусы, напитки), которые операторы часто забывали предложить. Процент ошибок в заказах упал до 0,3%.
Из пяти операторов трое перешли на другие позиции внутри компании, двое сократились за счёт естественного оттока. Затраты на call-центр снизились на 60%.