Истории
Партнеры

«Матрица» для курьеров: как алгоритмы управляют доставкой на последней миле

Истории
Кристина Манько
Кристина Манько

Редактор отдела спецпроектов

Кристина Манько

Стремительное развитие e-commerce произошло под влиянием нерыночных факторов: локдауны по всему миру и смартфонизация подтолкнули потребителей к активному цифровому потреблению товаров и услуг. В этот момент произошел всплеск спроса на доставку, к которому логистические компании оказались просто не готовы. 

Игорь Шиянов, СЕО Master Delivery, рассказал, как сервис компании Прямиком с помощью технологий машинного обучения и искусственного интеллекта смог обеспечить быструю, качественную и доступную доставку на последней миле.

«Матрица» для курьеров: как алгоритмы управляют доставкой на последней миле

На высоких алгоритмических скоростях 

Главное конкурентное преимущество логистических компаний — скорость. Поэтому бизнес с ручным управлением не может всерьез конкурировать с высокотехнологичными решениями. Сервис Прямиком от Master Delivery использует различные алгоритмы в логистических процессах, что делает доставку на последней миле предсказуемой и эффективной. 

Например, алгоритмы прогнозирования спроса и умной маршрутизации минимизируют время простоя курьеров и время ожидания заказов. Алгоритмы мультикатегорийной группировки заказов сокращают стоимость доставки для продавцов в 2 раза и позволяют курьерам больше зарабатывать — за меньшее время курьер развозит больше заказов на одном маршруте. 

Платформа Master Delivery построена на микросервисной архитектуре, и любой из наших основных алгоритмов может адаптироваться под ключевые клиентские задачи. Изначально сервис Прямиком был создан для доставки готовой еды — мы начинали бизнес как бренд-нейтральная доставка delivery-as-a-service в сегменте e-food. По мере роста количества заказов стало понятно, что наши технологии обладают гораздо большим потенциалом и могут эффективно использоваться в других сегментах e-commerce.

Сегодня Прямиком доставляет онлайн-заказы практически любых товарных категорий. Для этого мы разработали собственные технологические решения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения в 3 функциональных направлениях: 

  • доставка готовой еды, 
  • доставка продуктов и товаров повседневного спроса,
  • доставка по требованию. 

В доставке готовой еды важнее всего скорость: еда должна быть горячей. Поэтому гиперлокальные алгоритмы e-food группируют не более четырех заказов на одном маршруте с временными окнами для каждого.

В обеденное время, выходные и праздничные дни нагрузка увеличивается, но прогнозное моделирование позволяет заранее оценить объем заказов с вероятностью примерно 90% и распределить нужное количество курьеров по ресторанам. Алгоритмы работают на живом потоке, непрерывно обрабатывая большие массивы данных и встраивая заказы в уже составленный маршрут. 

Тест: узнай, сможешь ли ты грамотно выйти на рынок в другой стране


Два года назад доставка на следующий день считалась сверхбыстрой, сегодня покупатели просто не будут так долго ждать. 


Для категорий e-grocery и FMCG не так важна скорость доставки, как точность попадания в указанный временной промежуток. Поэтому в этом сегменте алгоритмы работают как на живом потоке, так и в формате планирования доставки в тот же день или на следующий день. Такой подход позволяет группировать до 20 заказов из разных категорий товаров на маршруте курьера по географическому признаку и с учетом временных окон.  Это означает, что один курьер за одну поездку может привезти сразу 20 заказов из разных интернет-магазинов по разным адресам в одном направлении. 

Внутригородская доставка по требованию — это, в первую очередь, доставка между частными лицами и доставка для локальных магазинов с малым количеством заказов. Точки выдачи и адреса получателей в этих алгоритмах становятся известны только в момент заказа, эффективность прогнозирования спроса значительно ниже, чем в сегменте e-food. Поэтому механизм работы реализован в двух режимах: сбор и доставка, а основными задачами алгоритмов при этом становятся группировка по геопризнаку с учетом временных окон и контроль количества курьеров внутри зон доставки.


Микросервисная архитектура платформы Master Delivery легко адаптируется под новые задачи


Мы постоянно тестируем, дорабатываем и добавляем функции и инструменты.  Оптимизация работы алгоритмов под ключевые требования в разных сегментах доставки сокращает потребность в курьерах и уменьшает стоимость каждой отдельной доставки — это выгодно для продавцов. При этом внедрение технологий в логистические процессы увеличивает удельную нагрузку курьера и, как следствие, курьеры больше зарабатывают. Это стратегия win-win.

За 9 месяцев работы сервис Master Delivery охватил более 200 городов России и вышел на международный рынок. Такой темп развития бизнеса присущ технологическим компаниям, которые развиваются быстрее, чем стартапы.

Технологии без границ

Master Delivery сегодня — международная франшизная платформа, охватывающая 14 стран и адаптированная для работы на самых распространенных языках мира. Это позволяет быстро масштабироваться в любой точке мира. Самая удаленная точка присутствия сервиса — США, где курьеры нашей сети работают на доставке продуктов из дарксторов. Также мы развиваемся в Италии и Германии, готовимся к расширению в Испании и ряде других стран. Мы видим, что российские технологии доставки действительно пользуются большим спросом в мире и во многих случаях значительно опережают свои зарубежные  аналоги. 

Непрерывное развитие — самый большой вклад в компанию

Мы уверены, что дальнейшее развитие рынка e-commerce будет сопровождаться повышением уровня автоматизации всех процессов, в том числе и доставки. Технологии на базе искусственного интеллекта будут брать на себя все больше задач: от поддержки пользователей и контроля физического состояния курьера до использования роботов и создания специальной инфраструктуры. Сегодня мы делаем лишь первые шаги на пути к самой короткой последней миле.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Как пара бывших топ-менеджеров развивает собственную сеть кулинарных коворкингов. Кейс стартапа «Твое место»
  2. 2 5 перспективных направлений FoodTech для заработка на глобальном рынке
  3. 3 Продукты из будущего: что заставляет расти рынок Deep FoodTech
  4. 4 Рынок альтернативного белка: «Инвестировать по венчурной модели уже поздновато»
  5. 5 Как построить бизнес в Израиле: все о подводных камнях
ТЕСТ
Проверь себя: какой ты экспортер?
Узнать больше

ВОЗМОЖНОСТИ

05 декабря 2021

05 декабря 2021