惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
Tailwind CSS Blog
博客园 - Franky
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Y
Y Combinator Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园 - 聂微东
L
LangChain Blog
博客园_首页
Recent Announcements
Recent Announcements
月光博客
月光博客
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
爱范儿
爱范儿
博客园 - 叶小钗
博客园 - 【当耐特】
The Cloudflare Blog
J
Java Code Geeks
G
Google Developers Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - 司徒正美
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
A
About on SuperTechFans

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Капучино, лактоза и город: что кофе рассказал о гостях дв...
Alex-sulimov · 2026-04-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Капучино, лактоза и город: что кофе рассказал о гостях двух мероприятий Инфостарта

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение2 мин

Охват и читатели5.4K

Аналитика

Обычно после конференции анализируют программу, посещаемость секций и обратную связь. Но есть и другой источник наблюдений - кофе-брейки.

Мы посмотрели на два трехдневных мероприятия Infostart через данные по напиткам, которые собрал наш партнер СИТИ КОФЕ Ростерс:

  • INFOSTART TECH EVENT в Санкт-Петербурге осенью;

  • INFOSTART TEAM EVENT в Москве весной.

Это не академическое исследование, а прикладное сравнение пользовательских привычек на двух событиях одинаковой длительности.

Какие данные мы взяли

Для сравнения использовали четыре показателя:

  1. количество участников;

  2. общее число чашек;

  3. структура напитков;

  4. структура потребления молока.

Структура потребления кофе на мероприятиях Инфостарта

Структура потребления кофе на мероприятиях Инфостарта

Санкт-Петербург: город капучино

На INFOSTART TECH EVENT было более 1500 участников. За три дня гости выпили примерно 5,6–5,75 тысячи чашек кофе.

Если нормировать это на длительность и масштаб события, получается чуть больше одной чашки на участника в день. Но важнее структура спроса: 85% всех заказов в Петербурге пришлись на капучино.

То есть основным напитком события оказался не эспрессо и не американо, а именно капучино - самый понятный и универсальный формат. Это хорошо ложится на ритм большой конференции: переходы между секциями, короткие разговоры, встречи в кулуарах, нетворкинг.

Москва: более избирательный выбор

На INFOSTART TEAM EVENT в Москве было около 1400 участников. За три дня там приготовили 3979 чашек - тоже примерно по одной чашке на участника в день, но немного меньше, чем в Петербурге.

Главное отличие - структура потребления молока. По данным СИТИ КОФЕ Ростерс, в Москве использовали:

  • 372 л безлактозного молока;

  • 291 л обычного;

  • 90 л растительного.

Это уже не просто сервисная деталь. Такое распределение показывает, что московская аудитория чаще выбирает напиток с учетом личных привычек и ограничений. Если в Петербурге мы видим массовый выбор одного комфортного формата, то в Москве - более вариативный спрос.

Что из этого следует

Если упростить вывод, получится так:

  • Санкт-Петербург - более коллективная модель потребления: выше объем, доминирует один основной напиток, капучино.

  • Москва - более гибкая модель: объем немного ниже, зато выше роль индивидуального выбора, особенно по молоку.

Для организаторов такие данные полезны не только как наблюдение, но и как практический инструмент. Они помогают точнее планировать кофейную зону, ассортимент молока и сам сервис вокруг программы.

В нашем случае данные СИТИ КОФЕ Ростерс показали простую, но важную разницу: при схожем формате событий Петербург дал картину массового капучино, а Москва - картину более персонализированного выбора.