Клиентов
Нет данных
Фаундер
Нет данных
Stoplist.Tech
SaaS-платформа управления стоп-листами ресторанных сетей с интеграцией IIKO. 15+ сетевых клиентов (включая #FARШ - 60+ точек, Мираторг - 40+), 120+ подключённых ресторанов. Рассчит...
Местоположение
Россия
Клиентов
Нет данных
Пользователей
Нет данных
Форма реализации
Нет данных
Сумма инвестиций
Нет данных
Текущая доля рынка
Нет данных
Запрос инвестиций
Нет данных
Инвест. доля
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста
Нет данных
Годовая выручкане указано
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доходне указано
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальностьне указано
О проекте
SaaS-платформа управления стоп-листами ресторанных сетей с интеграцией IIKO. 15+ сетевых клиентов (включая #FARШ - 60+ точек, Мираторг - 40+), 120+ подключённых ресторанов. Рассчитываем упущенную выручку в рублях: один клиент из 10 точек теряет 13-26 млн ₽/год. Предиктивная аналитика, Velocity Alerts, тепловые карты стоп-листов. Включены в реестр отечественного ПО (№30543). MRR 100-300 тыс. ₽, bootstrapped.
- Стадия: Ранний рост
- Индустрии: FoodTech
- Технологии: AI/ML
- Рынки: Россия
- Сайт: https://stoplist.tech
Состав объекта
Нет данных
Этапы реализации
Нет данных
Объём инвестиций
Якорный инвестор
Нет данных
Социально-экономический эффект
Нет данных
Городская значимость
Нет данных
Текущий статус и следующий этап
Нет данных
Инвестиционный запрос
По данным SberUnity, компания находится в поиске инвестиций. Детали раунда требуют ручного уточнения.
Продукт / технология
SaaS-платформа управления стоп-листами ресторанных сетей с интеграцией IIKO. 15+ сетевых клиентов (включая #FARШ - 60+ точек, Мираторг - 40+), 120+ подключённых ресторанов. Рассчитываем упущенную выручку в рублях: один клиент из 10 точек теряет 13-26 млн ₽/год. Предиктивная аналитика, Velocity Alerts, тепловые карты стоп-листов. Включены в реестр отечественного ПО (№30543). MRR 100-300 тыс. ₽, bootstrapped.
Проблема: Ресторанные сети теряют 13-26 млн ₽/год на стоп-листах - 45% ассортимента попадает в стоп хотя бы раз, средний простой 22 часа. Нет инструментов для расчёта потерь в рублях и прогнозирования дефицита.
Ключевые преимущества технологии
AI/ML
Рынок: TAM / SAM / SOM
Россия
Целевая аудитория / клиенты
Операционные директора и владельцы ресторанных сетей на IIKO - потери от стоп-листов 13-26 млн ₽/год на сеть из 10 точек. Владельцы франшиз - контроль партнёров и снижение репутационных рисков бренда.
Бизнес-модель
B2B
Финансовые показатели
Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.
Темп роста компании
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
План развития и финансовая цель
Нет данных
Команда проекта
Алекс Фаундер
Основатель проекта
Иван Стартапов
Участник команды
Мария Продуктова
Участник команды
Ольга Маркетова
Участник команды
Дмитрий Финансов
Участник команды
Анна Операционная
Участник команды
Ключевые достижения
Нет данных
Сертификация и регуляторный статус
Нет данных
Конкурентное преимущество
Нет данных