Zest перенесла поиск и бронирование ресторанов в SMS-агента
Стартап Zest запустил персонального ИИ-консьержа для SMS, который рекомендует рестораны и бронирует столики через OpenTable, Resy и SevenRooms. Пользователь может написать сервису с обычного телефона, а агент учитывает историю посещённых заведений и условия конкретного запроса.
Zest была основана в ноябре 2024 года и привлекла $1,8 млн на предпосевном раунде от Alexis Ohanian из 776 и Steve Jang из Kindred Ventures. Первоначальный продукт связывает аккаунт пользователя с банковской картой, чтобы формировать рекомендации на основе реальных трат в ресторанах и барах.
Рекомендация и бронь в одной переписке
Данные о транзакциях приложение получает через финансовую платформу Plaid. В Zest подчёркивают, что для персонализированной карты и списков используются только операции из категорий еды и напитков. На этой базе сервис предлагает места как в домашнем городе, так и во время поездок.
Новый интерфейс переносит тот же сценарий в текстовую переписку. Пользователь может указать кухню, район, повод, пищевые ограничения, время, размер компании или конкретное желание. Агент также отвечает на вопросы о ресторане: например, о загруженности заведения, наличии Wi‑Fi или меню.
Групповой выбор без перехода в приложение
Консьержа можно добавить в групповой чат. В этом режиме Zest сопоставляет вкусы участников, предлагает варианты, запускает встроенное голосование и после выбора ищет свободное время для бронирования. По итогам тестирования TechCrunch агент предлагал новые заведения, соответствующие предпочтениям и заданным ограничениям.
Компания начала тестировать консьержа месяцем ранее, но отложила публичный запуск до добавления бронирования. Основатель и гендиректор Zest Марио Гомес-Холл заявил, что бронирование и заказ еды рассматриваются как первые источники выручки: сервис уже оформляет столики через OpenTable и Resy, а заказ еды планируется добавить позднее.
Что меняется для сервисов
Zest рассчитывает выйти за пределы первоначальных тысяч пользователей благодаря SMS-интерфейсу. В дальнейшем стартап рассматривает рекомендации для других бизнесов и покупок. Практический вывод для компаний состоит в том, что диалоговый агент может соединить поиск, персонализацию и транзакцию в одном канале, но для этого ему нужны качественные пользовательские данные и подключение к системам исполнения заказа.