Важными маркетинговыми концепциями в индустрии питания является привлечение клиентов и их удержание. Новый тренд в сфере общественного питания — не только привлечь клиента, но превзойти и опередить его желания для повышения лояльности посетителя. Цель настоящего исследования — продемонстрировать интеграцию возможностей электронной системы лояльности ресторана и методов кластерного анализа данных для формирования целевых групп посетителей ресторана и исследования их потребительского поведения для разработки акций, направленных персонально на каждого клиента. Несмотря на то, что кластерный анализ является достаточно популярным инструментом сегментации клиентов, количество исследований, посвященных применению кластерного анализа для изучения поведения клиентов в сфере общественного питания мало. Информационной базой для проведения исследования послужили данные одного из ресторанов г. Екатеринбурга. На первом этапе данные были выгружены из учётной записи аккаунта ресторана в системе электронной лояльности ASGK-GROUP. Далее был выполнен отбор переменных для сегментации клиентов. На втором этапе с использованием метода кластерного анализа k-means потребители ресторана были распределены по четырем группам со схожим потребительским поведением и выделены наиболее ценные из них. На третьем этапе были сформулированы подходящие маркетинговые стратегии для каждой группы клиентов и проведена настройка PUSH-уведомления в электронной системе лояльности ASGK-GROUP. Предложенный метод позволяет существенно сократить объекты анализа, по-новому подойти к исследованию каждой группы клиентов ресторана и облегчить как формирование индивидуальных маркетинговых кампаний, так и удержание, и привлечение клиентов.