Коротко

  • Что: AI-платформа для заказа продуктов между ресторанами и поставщиками. $50M ARR 🟢 Verified (getlatka). 30 000 дистрибьюторов, 110 000 бизнесов в 7 странах
  • Бюджет входа в РФ: 2-5M руб. на MVP (ERP-интеграция + голосовой агент)
  • Время до первой версии / до продаваемого: 3-4 месяца / 8-12 месяцев
  • Навык: 3-4 разработчика (бэкенд + мобилка + AI/голос)
  • Окупаемость: 12-18 месяцев при 300+ дистрибьюторах
  • Вердикт для РФ: применимо с адаптацией — iiko закрывает POS, но не закупки; «на_полке» закрывает маркетплейс, но не автоматизацию заказов
  • Сложность: Высокая

Факс, голосовая почта и 40% пищевых отходов

Между фермой и тарелкой в ресторане стоит в среднем девять посредников: дистрибьюторы, оптовики, экспортёры, импортёры, логисты. Каждый из них принимает заказы по телефону, факсу или голосовой почте. Ресторан звонит шести поставщикам каждый день — и каждый звонок оставляет голосовое сообщение, которое кто-то вручную перебивает в ERP.

Итог: 40-50% произведённой еды выбрасывается. Не из-за качества — из-за ошибок в заказах, задержек в коммуникации и отсутствия данных об остатках.

Даниэль Хашаб, сын немки и ливанца, после пяти лет в Rocket Internet (запуск бизнесов в Колумбии, ЮАР, Юго-Восточной Азии) провёл 14 месяцев в поисках большой проблемы. Нашёл её в food supply chain — и в 2018 году вместе с Юлианом Хаммером запустил Choco в Берлине.

Сегодня через платформу проходит более миллиона заказов в месяц, 30 000 дистрибьюторов в 7 странах используют её ежедневно, а общее количество бизнесов на платформе превышает 110 000.

Что делают: от бумажного заказа к ИИ-агенту

Choco — платформа, которая оцифровывает весь процесс закупок между ресторанами и поставщиками продуктов.

OrderAgent. Голосовой ИИ-агент, построенный на OpenAI Realtime API, принимает звонки от ресторанов 24/7: разбирает голосовые сообщения, email, SMS и даже рукописные заметки, превращает их в структурированные заказы и отправляет в ERP поставщика. Точность — 95%, время ручной обработки сократилось на 50%.

SalesHub. Мобильная CRM для торговых представителей дистрибьютора: история заказов клиента, рекомендации (что допродать), аналитика по марже.

Электронная коммерция. Персонализированный интернет-магазин для каждого дистрибьютора — ресторан видит свой ассортимент, свои цены и свои скидки, заказывает в два клика. Средний чек вырос на 20% после перехода на платформу.

Монетизация — комиссия с оборота. Как объяснял Хашаб: «Мы не маркетплейс — мы соединяем поставщика только с теми, с кем он уже работает», но берём процент за автоматизацию и рост продаж.

Главная Choco AI-платформа для дистрибьюторов: автоматизация заказов, рост продаж и современная электронная коммерция — всё для оптовиков продуктов питания.

Юнит-экономика

Метрика Значение Статус Источник
ARR $50M 🟢 Verified getlatka
Оценка $1.2 млрд 🟢 Verified EU-Startups
Привлечено $336M 🟢 Verified интервью с основателем
Дистрибьюторов 30 000 🟡 по словам choco.com
Всего бизнесов 110 000+ 🟡 по словам интервью с основателем
Заказов/мес 1 000 000+ 🟡 по словам choco.com
GMV более €1 млрд 🟡 по словам интервью с основателем
Сотрудников ~400 🟢 Verified getlatka
Рост среднего чека +20% 🟡 по словам choco.com
Точность ИИ-заказов 95% 🟡 по словам пресс-релиз
Стран 7 🟡 по словам интервью с основателем

Pricing Choco Цена зависит от объёма: Choco подбирает тариф индивидуально под каждого дистрибьютора. Фиксированных публичных цен нет.

Такой разбор с финмоделью — каждый день в @solopreneuro.

Считаем твою экономику

Допустим, запускаешь аналог Choco для российского рынка HoReCa: платформа для дистрибьюторов продуктов + голосовой ИИ-агент для приёма заказов. Комиссия 1.5-3% от оборота заказов через платформу.

Средний дистрибьютор продуктов в городе-миллионнике обрабатывает 50-200 заказов в день, средний чек 15 000-50 000 руб. Берём консервативно: 100 заказов/день, чек 25 000 руб. = 2.5M руб./день = 75M руб./мес на одного дистрибьютора. При комиссии 2% — это 1.5M руб./мес с одного клиента.

Месяц Дистрибьюторов Оборот через платформу Комиссия 2% Расходы В карман
3 5 ~100M руб./мес ~2M руб. ~1.5M руб. ~500K руб.
6 15 ~400M руб./мес ~8M руб. ~4M руб. ~4M руб.
12 40 ~1.2 млрд руб./мес ~24M руб. ~10M руб. ~14M руб.

Чувствительность:

  • Если комиссия 1% вместо 2% — всё сдвигается вдвое, окупаемость на месяц 8-9 вместо 5-6
  • Если средний чек 15 000 руб. (мелкие кафе) — нужно втрое больше дистрибьюторов для той же выручки
  • Если отток 10% в месяц — потолок ~50 дистрибьюторов без активного привлечения

Что нужно, чтобы повторить

Нужно Конкретика
Бюджет старта 2-5M руб.
Время до MVP 3-4 месяца
Время до продаваемого 8-12 месяцев (с ERP-интеграциями и голосовым агентом)
Навыки 3-4 разработчика (бэкенд + мобилка + AI/голос), 1 продажник с опытом в HoReCa
Главная сложность Интеграция с ERP дистрибьюторов (1С, iiko, собственные системы) — каждый клиент уникален

Альтернативы: почему не взять готовое

В России рынок закупок HoReCa фрагментирован:

  • iiko — лидер автоматизации ресторанов (POS, кухня, зал, доставка). Модуль закупок есть, но он привязан к ресторану, не к дистрибьютору. Дистрибьюторы не видят заказы в iiko — они получают звонок.
  • на_полке — B2B-маркетплейс продуктов: много поставщиков, сравнение цен. Но это витрина, а не автоматизация процесса закупок конкретного ресторана у его конкретного поставщика.
  • GFC — оптимизация закупок для HoReCa, но фокус на доставке, не на софте.

Щель: ни один из игроков не делает то, что делает Choco — голосовой ИИ-агент, который принимает заказы по телефону вместо ночной смены, разбирает голосовые сообщения и вбивает их в ERP дистрибьютора. Это конкретная нерешённая проблема.

Точка дизрапта: ИИ заменяет ночную смену

Дистрибьютор продуктов работает по обратному графику: рестораны звонят с заказами вечером и ночью, чтобы продукты приехали к открытию. Ночная смена операторов — самая дорогая и самая ненадёжная часть бизнеса: высокая текучка, ошибки при ручном вводе (15-20% заказов содержат ошибку), невозможность масштабироваться.

Голосовой агент Choco на базе OpenAI Realtime API заменяет эту смену: принимает звонки на любом языке, подтверждает наличие на складе, предлагает замену при отсутствии товара, подсвечивает промоакции на продукты с истекающим сроком. Точность — 95% против 80-85% у человека.

Экономия: один оператор ночной смены обходится дистрибьютору в 80 000-120 000 руб./мес (в РФ). Голосовой агент убирает эту статью полностью.

Заказ продуктов: до и после Четыре канала (телефон, факс, Excel, мессенджеры) заменяются одной платформой с ИИ-агентом. 30 000 дистрибьюторов уже перешли.

Конкурентное преимущество

Защита Choco строится на трёх слоях.

Сетевые эффекты. Когда ресторан заказывает через Choco у одного поставщика, второй и третий поставщик подключаются сами — им не нужно принимать заказы по двум каналам. Это работает и обратно: когда дистрибьютор переводит клиентов на Choco, рестораны привыкают к интерфейсу и тянут туда остальных поставщиков.

Данные. Миллион заказов в месяц — это массив, который позволяет предсказывать спрос, оптимизировать ассортимент и сокращать отходы. Эти данные недоступны конкуренту, который начинает с нуля.

ERP-интеграции. Choco подключен к основным ERP для дистрибьюторов (NetSuite, QuickBooks, Microsoft Dynamics, SAP, Sage, Odoo). Каждая интеграция — барьер для конкурента: её нужно не просто сделать, а протестировать на реальных данных клиента.

Сравнение платформ Choco позиционирует себя как единственную AI-платформу, заточенную под дистрибьюторов продуктов: не общий CRM и не маркетплейс, а инструмент, который вырос из специфики foodservice.

Как выходили на рынок — и как выходить тебе

Как Choco реально продавала

Первые два года Choco была софтом для ресторанов, не для поставщиков. Хашаб в интервью рассказывал: команда ходила по ресторанам ногами и предлагала бесплатный инструмент для заказа продуктов у их текущих поставщиков. Ресторан регистрировался, делал заказ через приложение — и поставщик получал структурированный заказ вместо голосового сообщения.

Когда через платформу пошло €200-300 млн GMV, Choco построила софт для поставщиков — автоматизацию склада, ассортимента, скидок на товары с истекающим сроком. Теперь платил поставщик, а не ресторан.

Первые два года у компании не было ни сайта, ни соцсетей, ни PR. Только внутренние метрики, которые показывали инвесторам на простых слайдах с ежемесячными обновлениями. Bessemer вложил €30M в Series A, через три месяца Coatue добавил ещё €30M — оба раунда прошли на основе продуктовых метрик, а не маркетинга.

COVID стал испытанием: GMV упал на 95% за 24 часа, когда рестораны закрылись. Но запас кеша (Choco привлекала агрессивно) позволил не увольнять команду, инвестировать в продукт и вырасти контрциклически.

Как выходить билдеру с похожим продуктом

Кому продавать первым. Средние дистрибьюторы продуктов (оборот 50-500 млн руб./год) в городах-миллионниках. Не крупные сети (Метро, Selgros) — у них свои IT-отделы. Не мелкие перекупщики — у них нет бюджета. Средний дистрибьютор с 5-15 операторами на телефоне, который теряет деньги на ошибках и ночных сменах.

Триггер покупки. Ошибка в заказе, которая обошлась в возврат. Или невозможность найти оператора на ночную смену. Или потеря клиента из-за того, что утром не привезли то, что заказали вечером.

Как достать первых 10-15.

  • Обход дистрибьюторов на продовольственных базах и оптовых рынках (Фуд Сити в Москве, оптовые рынки в региональных городах)
  • Партнёрство с 1-2 сетями ресторанов: «ваши поставщики подключатся бесплатно, вы получите точные заказы без ошибок»
  • Telegram-чаты закупщиков HoReCa — их немного, но они концентрированные
  • Прямой холодный звонок: «Сколько у вас ошибок в заказах? Мы убираем 50% за месяц. Бесплатный пилот на 2 недели»

Последовательность. Первые 10 — руками (обход + звонки). Сеть начинает работать на 15-20 дистрибьюторах: рестораны просят подключить остальных поставщиков. После 50 — запуск голосового агента как killer feature, который продаёт сам себя.

Оффер. «Бесплатный пилот на 2 недели. Мы подключим ваш каталог, и ваши рестораны начнут заказывать через приложение. Ошибок станет меньше, ночная смена не нужна».

С кем НЕ начинать. Крупные федеральные дистрибьюторы (типа «Лента ПРО», «Мираторг HoReCa») — цикл согласования 6-12 месяцев, нужна сертификация и тендер. Мелкие фермеры без ERP — нечего интегрировать.

Применение в России и СНГ

Локальные аналоги

  • iiko — лидер автоматизации ресторанов. Закрывает POS, кухню, доставку. Модуль закупок есть, но со стороны ресторана, не дистрибьютора. Не решает проблему приёма заказов.
  • на_полке — B2B-маркетплейс продуктов для несетевой розницы и HoReCa. Москва, СПб, Ярославль, Краснодар. Витрина с ценами, не автоматизация процесса.
  • GFC Russia — оптовые поставки для HoReCa. Логистика и ассортимент, не софт.
  • Leko.market — поставщик продуктов для кафе и ресторанов с доставкой.

Ни один из них не делает главного — не заменяет телефон и факс на ИИ-агента, который принимает заказы круглосуточно и вбивает их в ERP.

Регуляторика

  • 152-ФЗ (персональные данные) — данные о заказах и контрагентах хранить в РФ
  • 54-ФЗ (онлайн-кассы) — не применяется напрямую (B2B-расчёты через безналичную оплату)
  • ЭДО (электронный документооборот) — интеграция с Контур.Диадок или СБИС для электронных накладных

Стек под РФ

  • ERP-интеграция: 1С (подавляющее большинство дистрибьюторов), iiko (ресторанная часть)
  • Голосовой агент: GigaChat API, YandexGPT, Voximplant (телефония) или МТС Exolve
  • Хостинг: Yandex Cloud, Selectel
  • ЭДО: Контур.Диадок, СБИС

Каналы

  • Прямые продажи (обход оптовых баз, продовольственных рынков)
  • Отраслевые выставки (PIR Expo, FoodService Moscow)
  • Telegram-чаты закупщиков HoReCa
  • Партнёрства с ресторанными сетями как канал привлечения дистрибьюторов

Вердикт

Применимо с адаптацией. Рынок HoReCa в России — 2.4 трлн руб./год, а процесс заказа продуктов остаётся аналоговым. iiko автоматизирует ресторан, но не его закупки у поставщика. «На_полке» — витрина, а не автоматизация. Голосовой ИИ-агент для приёма заказов дистрибьюторов — открытая ниша. Главный барьер — интеграция с 1С у каждого клиента.

Риски

  • Интеграционная сложность. Каждый дистрибьютор работает на своей версии 1С с кастомными справочниками. Масштабирование означает десятки уникальных интеграций — это не SaaS-продажа «зарегистрировался и работаешь».
  • Зависимость от ИИ-провайдера. Голосовой агент на OpenAI/GigaChat — это операционная зависимость: рост стоимости токенов или деградация качества модели напрямую бьёт по продукту.
  • Низкая маржа foodservice. Дистрибьюторы продуктов работают на марже 5-15%. Комиссия 2-3% от оборота для них ощутима — нужно доказать ROI в конкретных деньгах (экономия на ночной смене, снижение ошибок).
  • Конкуренция с экосистемами. iiko (собственность Сбера) и 1С могут добавить модуль закупок в свои продукты — и у них уже есть база ресторанов и дистрибьюторов.

Вердикт

Choco доказала, что оцифровка телефонных заказов в $6-триллионном рынке foodservice приносит $50M ARR и единорожью оценку — в России этот рынок по-прежнему живёт на звонках и WhatsApp, а голосовой ИИ-агент для дистрибьюторов ещё никто не запустил.

Ещё разборы рядом: