Цифровые экосистемы

🍜 Дайджест интересных практик для фудтеха

Недавно мы разбирали кейсы финтеха. А сейчас расскажем про фудтех:

— Frank

Можно собрать общий заказ на компанию. Допустим, пользователь собирает корзину и делится QR-кодом с друзьями, и каждый добавляет туда свои блюда. Платить за весь заказ один человек, но перед оплатой видно, кто и на какую сумму заказал.

— Uber Eats

Тут тоже групповой заказ, только пользователи могут заранее решить, кто платит — один человек за всех или каждый за себя. И еще можно поставить лимит на сумму для каждого участника и точное время, за которое нужно выбрать еду.

— Дринкит

Если пользователь не знает, что заказать, он может просто описать, чего ему хочется: например, настроение, погоду или ситуацию. AI соберет под запрос рецепт из ингредиентов, которые есть в кофейне. Напиток можно отредактировать и сразу заказать.

— Яндекс Еда

Можно заказать «Секретный сет» со скидкой, при этом заранее не знать, какие именно блюда доставит ресторан.

— Яндекс Карты

В карточке ресторана можно посмотреть не только меню и фотографии, но и быстро понять атмосферу места. AI анализирует отзывы и собирает из них короткие истории про заведение — например, чем оно запомнилось гостям и за что его чаще всего хвалят.

— Кофемания

Пользователь выбирает аэропорт, ресторан и нужное время, а заказ готовят к вылету и упаковывают так, чтобы его можно было забрать и взять с собой в самолет.

Эти кейсы — с нашей доски с идеями для пересборки клиентского опыта. Мы собрали ее для тех, кто хочет переосмыслить продуктовые механики из разных индустрий и применить их в своем продукте.

Полный список кейсов смотрите здесь — и делитесь ссылкой с коллегами 😉

© Heads and Hands — студия разработки цифровых экосистем

📍 Сравниваем ИИ-помощников в Яндекс Картах и Google Maps

6 августа Google обновил Ask Maps — ИИ-помощника в Google Maps.

Ask Maps и раньше помогал искать места по сложным запросам, но теперь в нем появилось больше прикладных сценариев. В Яндекс Картах тоже есть ИИ-ассистент, но работает он чуть иначе.

Мы протестили новые функции Ask Maps и сравнили, как с теми же задачами справляется ИИ-ассистент в Яндекс Картах.

�Что появилось в Google Maps

Ask Maps теперь помогает не только искать места, но и решать связанные с ними задачи: собрать заказ в ресторане, бронировать отель или столик.

При планировании поездки ассистент может подтянуть из Gmail данные о бронировании отеля и рейсе, а для общественного транспорта — показать ближайшее отправление и время в пути.

Еще в чате можно сообщить об изменениях в информации о месте — например, если у кафе поменялись часы работы.

Проверили те же сценарии в Яндекс Картах

ИИ-ассистент хорошо справляется с подробными запросами — например, может найти места с бизнес-ланчами рядом с конкретным адресом и сразу показать цены и время пешком.

Можно задавать и другие условия: искать конкретные блюда или подбирать кафе и рестораны под нужный сценарий.

Но в чате пока не нельзя перейти от поиска к действию — допустим, забронировать столик или оформить заказ.

👀 Подробный разбор ассистентов — в карточках.

Вместо вывода

ИИ-ассистент в Яндекс Картах в основном помогает с поиском и рекомендациями, а Ask Maps справляется со следующим шагом — например, оформляет заказ, строит маршрут или обновляет информацию о месте.

© Heads and Hands — студия разработки цифровых экосистем

🐈 Кейс Dierend: как создать цифровую экосистему вокруг жизни питомца

Сегодня владельцы питомцев используют отдельные сервисы для разных задач: где-то покупают корма и товары, где-то хранят информацию о здоровье животного, а где-то ищут ветеринаров и рекомендации по уходу и так далее.

А турецкий стартап Dierend решил собрать эти сценарии в один суперапп и разработал экосистему вокруг жизни питомцев: от проверки здоровья до помощи в поиске потерявшихся животных.

У животных, как и у людей, должно быть свое цифровое пространство

Именно этой идеей вдохновилась команда Dierend и в 2024 году запустила суперапп, где хранится история здоровья питомца и в целом все, что связано с заботой о нем.

Что есть в приложении

В приложении есть несколько сервисов: для хранения информации о питомце и его здоровье, общения с другими владельцами, поиска компании для прогулок, помощи животным в опасности и поиска потерявшихся питомцев.

👀 Подробнее о каждом сервисе — в карточках

Как зарабатывает Dierend

— Premium-подписка. Пользователи получают расширенный доступ к функциям приложения: больше информации в AI-проверке здоровья, увеличенный радиус поиска питомцев, дополнительные возможности для общения и другие функции.

— B2B-аккаунты для пет-бизнеса. Ветеринарные клиники, груминг-салоны и зоомагазины могут создавать страницы в приложении, продвигать услуги и работать с владельцами питомцев.

Какие сервисы еще можно добавить в Dierend

— Гид по локациям для питомцев — чтобы добавить пет-френдли кафе и рестораны, ветеринарные клиники, груминг-салоны, зоомагазины, парки и площадки для дрессировки, отели и передержки для питомцев.

— Пет-маркетплейс и подписка на товары — чтобы в приложении можно было продавать корма, аксессуары, лекарства и средства ухода, а еще — запускать регулярную доставку этих товаров.

— AI-помощник — отвечающий на повседневные вопросы: «Почему мой кот перестал есть?», «Когда нужна следующая прививка?» или «Какой корм подойдет моей собаке?».

👋 PetShop — берите на заметку

© Heads and Hands — студия разработки цифровых экосистем

👗 Кейс приложения Doppl: как Google перенес AI-примерку в Search и Shopping

В апреле 2026 года Google закрыл экспериментальное приложение Doppl, в котором можно было примерить одежду с помощью AI. Но не потому, что технология отработала плохо.

Doppl вошел в список «Лучших изобретений 2025 года» по версии TIME Magazine. И теперь он переехал из отдельного приложения непосредственно в Google Search и Google Shopping.

Работает это так:

Пользователь ищет юбку в горошек в Google Shopping. Это своего рода агрегатор — он показывает все варианты нужных юбок: из Asos, Amazon и других онлайн-магазинов.

Теперь под каждым вариантом появилась кнопка Try it On, которая ведет в AI-примерочную. Получается, можно сразу оценить, как будет смотреться товар от разных ритейлеров, не покидая Google Shopping.

После этого можно перейти к покупке на сайт ритейлера.

В чем отличие Doppl от AI-примерки в Search и Shopping

Отдельное приложение Dopple позиционировалось как сервис для экспериментов со стилем. Можно было найти образ в Pinterest и примерить его на себя, чтобы понять, подходит стиль или нет. Но на этом функциональность сервиса заканчивалась. Хочешь собрать похожий образ — ищи вещи сам.

Теперь технология встроена там, где пользователь может не только оценить, как смотрится вещь, но и сразу ее купить.

👉 Это кейс — с нашей доски идей для пересборки клиентского опыта. Там мы собираем продуктовые механики из разных индустрий, которые можно переосмыслить и применить в своем продукте.

© Heads and Hands — студия разработки цифровых экосистем