«Матрица» для курьеров: как алгоритмы управляют доставкой на последней миле
Рассказываем о сервисе Прямиком от Master Delivery
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.
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.
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.
-
Партнёрский материал Онлайн-инкассация: как превратить наличную выручку в рабочий капитал 01 июня 2026, 10:00
-
Бизнес Как Sony превратила отказ Nintendo в игровую империю: история PlayStation 02 августа 2026, 13:03
-
Автомобили От аккумуляторов для телефонов до победы над Tesla: история BYD 31 июля 2026, 23:02
-
Автомобили Как из чужих технологий сделать собственный бизнес: история Changan 31 июля 2026, 16:40
-
Бизнес Как вафельница и Майкл Джордан помогли построить спортивную империю: история Nike 29 июля 2026, 20:14
-
Автомобили Как Geely за пять лет построила китайский премиум: история Zeekr 27 июля 2026, 21:35
-
Бизнес От спора о будущем ИИ до большого бизнеса: история Claude 25 июля 2026, 17:00
-
Игры Assassin’s Creed Black Flag Resynced. Как выглядит культовая игра в 2026-м после большой пересборки 24 июля 2026, 20:16
-
Кибербезопасность В 2026 году случаи фишинга участились на 45% — вместо массовых рассылок спамеры выбирают точечные атаки 02 августа 2026, 19:00
-
Технологии Apple предупредила о возможном дефиците iPhone, Mac и iPad — спрос на устройства компании оказался слишком высоким 02 августа 2026, 17:00
-
IT Sony по-прежнему намерена отказаться от выпуска игр на дисках — несмотря на массовую критику со стороны игроков 02 августа 2026, 15:00
-
Недвижимость Рынок коммерческой недвижимости в Москве перестраивается: офисов и складов становится больше — но спрос снижается 01 августа 2026, 19:00
-
Искусственный интеллект Google, Amazon, Microsoft и Meta* вложили в ИИ более $1 трлн — свободный денежный поток компаний достиг минимума 01 августа 2026, 16:00
-
Игры Спрос на тренеров по киберспорту в России вырос вдвое в 2026 году: в топе игр — Counter-Strike и Dota 2 01 августа 2026, 14:00
-
Бизнес Татьяна Ким анонсировала новые меры поддержки продавцов Wildberries — их представят уже в ближайшие дни 31 июля 2026, 20:30
-
Бизнес «Аэрофлот» отчитался за I полугодие 2026 года: компания получила убыток 0,6 млрд ₽ — против прибыли годом ранее 31 июля 2026, 20:00