Restaurace berou objednávky zpět: AI v aplikacích a kioscích

Ještě před pár lety se zdálo, že bez rozvozových agregátorů restaurace „nebudou vidět“. Jenže data z praxe ukazují opačný pohyb: hosté se čím dál častěji vracejí k objednávkám přímo u značky – přes restaurační aplikace, weby a samoobslužné kiosky.

A není to jen pocit. Podle průzkumu mezi více než 1 000 zákazníky segmentu quick-service a fast-casual (Q2/2024) vzrostlo využití vlastních objednávkových kanálů restaurací o 25 % meziročně. Zároveň 17 % lidí plánuje v následujícím roce používat třetí strany méně. A kiosky? Tam je posun ještě ostřejší: 57 % preferuje objednávku přes kiosk, zatímco rok předtím to bylo 36 %.

Pro naši sérii „Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce“ je tohle zásadní signál: jakmile se objednávka přesune do vlastního kanálu, vzniká first‑party data – a s nimi i prostor pro AI, která umí personalizovat nabídku, zpřesnit plánování výroby a snížit plýtvání.

Proč hosté opouštějí třetí strany (a proč je to dobrá zpráva)

Hlavní důvod je prostý: cena a kontrola. Lidé vnímají objednávku v aplikaci restaurace jako levnější (v průzkumu to uvedlo 44 %). Vedle toho fungují věrnostní programy: „odměny a benefity“ uváděly více než čtyři z deseti respondentů.

Třetí strany navíc ztrácejí výhodu „širokého výběru“. V roce 2023 byla „variabilita možností“ hlavním důvodem pro preferenci agregátorů u 45 % dotázaných, letos to spadlo na 36 %. Když platforma omezí počet restaurací, host si snadněji řekne: „Tak objednám napřímo.“

Z pohledu byznysu je na tom nejlepší jedna věc: přímý vztah se zákazníkem.

• Restaurace získává data o chování (co, kdy, jak často, s čím v košíku).
• Může řídit marži (bez poplatků třetím stranám a bez cenových kompromisů).
• Lépe buduje loajalitu (ne loajalitu k aplikaci agregátoru).

A teď to nejdůležitější: jakmile máte data a přímý kanál, AI přestává být “nice-to-have” a stává se praktickým nástrojem pro růst.

Kiosky se vracejí do hry: rychlost, pohodlí a „vidím všechno“

Kiosky nejsou jen o tom „ušetřit obsluhu“. Pro zákazníka je to často lepší nákupní zážitek. V průzkumu lidé uváděli tři jasné důvody, proč je kiosky lákají:

• 45 %: kiosk „ukáže všechny možnosti“ (meziročně +10 %)
• 34 %: objednávka je „rychlejší“ (meziročně +10 %)
• 33 %: je „pohodlnější“ (meziročně +22 %)

Tahle čísla se krásně překládají do jedné věty: kiosk snižuje kognitivní zátěž. Host nemusí lovit v menu za pultem, nemusí se stydět, že se ptá, a může v klidu přidat přílohu, dezert nebo nápoj.

Co s tím má společného AI?

AI tady není o efektních „robotech u pokladny“. Je o mikro‑optimalizacích, které se v součtu chovají jako velmi slušný růst tržeb.

Konkrétně:

1. Personalizované doporučení v reálném čase

   • „K tomuhle menu si 62 % lidí bere i polévku.“
   • „Minule jste si dali bez cibule, chcete to stejně?“

2. Chytré pořadí položek v menu

   • Kiosk může řadit položky podle denní doby, dostupnosti nebo lokální poptávky.

3. Detekce tření v objednávce

   • AI může vyhodnotit, kde lidé odcházejí z objednávky, co se často maže z košíku, nebo které volby dělají proces zbytečně dlouhý.

4. Zkrácení fronty bez „stresu z technologií“

   • Realita? Kiosk je pro mnoho lidí přijatelnější než hlasový bot. Je to tiché, jasné, bez trapných chyb v porozumění.

Kiosky vyhrávají ne proto, že jsou „moderní“, ale protože dávají hostovi kontrolu a přehled.

Skutečný poklad: first‑party data pro AI v gastronomii

Jakmile objednávky tečou přes vlastní aplikaci nebo kiosky, máte dataset, který agregátory často neumožní využít naplno. A to je rozdíl mezi „děláme marketing“ a „řídíme poptávku“.

Jaká data typicky získáte (a proč jsou praktická)

• Frekvence návštěv (RFM segmentace: recency, frequency, monetary)
• Citlivost na cenu (reakce na akce, kupony, bundly)
• Preferované kombinace (co se kupuje spolu)
• Denní a týdenní rytmus (špičky, hluchá místa)
• Lokální preference (pobočka A ≠ pobočka B)

Tahle data pak AI promění do rozhodnutí, která mají přímý dopad na peníze:

• Predikce poptávky (kolik připravit surovin, kolik směn)
• Optimalizace zásob (méně vyhazování, méně doobjednávek „na poslední chvíli“)
• Dynamické akce (cíleně tam, kde to zvedne konverzi bez zbytečného slevování)

V kontextu kampaně „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je to ještě širší: přesnější poptávka v restauracích znamená přesnější objednávky u dodavatelů. A to je praktická cesta, jak snížit potravinový odpad i tlak na logistiku.

Jak přestat být závislí na agregátorech (bez ztráty tržeb)

Úplné odstřižení třetích stran často nedává smysl. Ale přesun těžiště do vlastních kanálů dává smysl skoro vždy.

Doporučená strategie „50/30/20“ (praktický rámec)

Beru to jako funkční model pro mnoho značek:

• 50 %: vlastní kanály (aplikace, web, kiosk)
• 30 %: agregátory jako akviziční kanál (noví zákazníci, dosah)
• 20 %: experimenty (nové formáty, partnerské prodeje, eventy)

Cíl není „zabít“ agregátory. Cíl je, aby agregátor nebyl váš CRM.

Co musíte mít, aby vlastní kanál opravdu fungoval

1. Parita zkušenosti

   • Pokud je objednávka v aplikaci pomalejší než u třetí strany, prohráli jste.

2. Jasná motivace pro přímou objednávku

   • Ne nutně sleva. Často stačí: doprava zdarma, věrnostní body, rychlejší výdej, personalizované kupony.

3. Jednoduchá identita zákazníka napříč kanály

   • App + web + kiosk mají sbírat body do jednoho účtu. Jinak data trpí.

4. Základní AI scénáře (bez velkých investic)

   • Doporučení „často kupováno spolu“
   • Segmentace RFM pro kampaně
   • Predikce špiček pro plán směn

Největší chyba? Nasadit kiosk a pak ho nekrmit daty. Kiosk bez analýzy je jen dražší menu tabule.

Co si z toho odnést (a co udělat ještě tento měsíc)

Trend je jasný: hosté preferují přímé objednávkové kanály a kiosky a zároveň omezují třetí strany. Důvody jsou praktické – cena, věrnostní výhody, pohodlí a lepší přehled v nabídce. A pro byznys je to šance převzít kontrolu nad daty.

Pokud řešíte růst v gastronomii, maloobchodu nebo e‑commerce s přesahem do potravinářství, doporučuju udělat tři konkrétní kroky:

1. Změřte podíl přímých objednávek (app/web/kiosk vs. agregátory) a stanovte cílový posun na Q1/2026.
2. Zaveďte jednu AI funkci, která přidá hodnotu hned: doporučení v košíku nebo predikci špiček.
3. Postavte „datovou páteř“: jednotné ID zákazníka, čisté položky menu, konzistentní tracking událostí.

Rok 2026 bude o tom, kdo dokáže spojit self‑service s AI personalizací a zároveň udrží kvalitu a rychlost. Kdo vyhraje? Ten, kdo bude mít objednávku u sebe – a bude umět z dat dělat rozhodnutí, ne jen reporty.