Карта лояльности в веб-приложении: сеть АЗС «Газпромнефть» упростила доступ к бонусам

Сеть АЗС «Газпромнефть» представила веб-версию своей программы лояльности для клиентов «Нам по пути». Теперь для использования бонусной карты не требуется устанавливать мобильное приложение — достаточно добавить веб-интерфейс на главный экран смартфона. Это решение призвано упростить накопление и списание бонусов для покупателей, которые редко пользуются магазинами приложений или стремятся экономить память устройства.

Новый цифровой сервис дублирует ключевые возможности классического приложения. Автовладельцы могут моментально зарегистрировать виртуальную карту, предъявлять её кассиру с экрана телефона и управлять балансом. По замыслу разработчиков, легковесная версия сохранит удобство и скорость обслуживания, которые являются критически важными факторами на АЗС.

Эксперты рынка отмечают, что подобный шаг — это ответ на запросы широкой аудитории, особенно в регионах со стабильным, но небыстрым мобильным интернетом. Веб-приложения работают на любых устройствах и не зависят от частых обновлений операционных систем. При этом компания сохраняет оба канала: традиционные приложения для iOS и Android продолжат полноценно функционировать и развиваться.

— Запуск веб-приложения расширяет перечень доступных цифровых сервисов для выгодной заправки на наших АЗС. Мы даем клиентам еще один простой способ пользоваться ключевыми преимуществами программы лояльности и при этом сохраняем знакомый интерфейс. Этот канал, не требующий скачивания из магазинов приложений, будет развиваться: мы планируем добавлять в него новые функции и возможности для клиентов, обеспечивая привычные скорость и комфорт обслуживания на АЗС сети «Газпромнефть», — рассказал руководитель сети АЗС «Газпромнефть» Олег Кузьменков.

Прежде сообщалось, что в Уфе при поддержке «Газпром нефти» запустили современную ИТ-лабораторию. В полноценной цифровой среде будущие специалисты смогут моделировать бизнес-процессы, разрабатывать, тестировать и внедрять прикладные решения — от корпоративных сервисов до интеллектуальных модулей с использованием машинного обучения.