Кейс: молниеносная доставка онлайн-заказов
Как мы помогли e-commerce-ретейлеру доставлять 9 из 10 заказов менее чем за сутки и подняли лояльность клиентов.
Возможности перевозки
Портрет клиента
Компания:
федеральный интернет-магазин бытовой техники и электроники (средний чек 12 000 ₽).
Склад-отправитель:
Московская область, 4 000 м².
География продаж:
Москва + области соседних регионов в радиусе 300 км.
Средний объём:
1 200 заказов в сутки (от 1 до 5 паллет / 30–80 кг).
Исходная ситуация
Проблема со скоростью
Только 40 % заказов оказывались у покупателя < 24 ч; остальные ехали 2–3 суток.
Негатив в соцсетях
Задержки провоцировали рост отмен и падение NPS до 39.
Ручной роутинг
Маршруты собирали в Excel, без учёта фактической геолокации машин и пробок.
Трудозатраты
На планирование отгрузки пяти машин уходило до трёх часов оператора.
Клиент сформулировал цель:
«Доставлять ≥ 85 % заказов “день-в-день” и снять нагрузку с операторов».
Наше решение
01.
Аналитика спроса и кластеризация зон
Мы выгрузили 3-месячную историю заказов, построили тепловую карту по ZIP-кодам и разделили радиус 300 км на 6 кластеров.
02.
Автоматический роутинг
Интегрировали API нашего планировщика с CMS клиента. Алгоритм учитывает адресную плотность,
вес/объём и дорожную обстановку в Яндекс.Пробках.
03.
Ежедневный «день-в-день» вывоз
Закрепили окно подъезда транспорта 14:00–15:00. Отбор заказов до 13:30 попадает в рейс текущего дня.
04.
Outsourcing транспорта
Подключили пул из 18 аттестованных перевозчиков (2–5-т футуры и 20-кубовые газели).
Гарантия подачи ≥ 98 % прописана в SLA.
05.
Прозрачный трекинг для получателя
Сгенерировали ссылки Track&Trace; покупатель получает SMS и может видеть ETA «+-15 мин».
Звонков «Где мой заказ?» стало меньше на 73 %.
06.
KPI-панель в Power BI
Подключили пул из 18 аттестованных перевозчиков (2–5-т футуры и 20-кубовые газели).
Гарантия подачи ≥ 98 % прописана в SLA.
Реализация по шагам
Неделя | Ключевые действия |
1 | Подписали рамочный договор, настроили обмен API, выгрузили историю заказов. |
2 | Построили тепловую карту, определили 6 кластеров, протестировали пилотный рейс. |
3 | Запустили алгоритм автоматического роутинга, обучили операторов клиента (2 часа онлайн-воркшоп). |
4 | Перешли на регулярные вывозы «день-в-день», запустили SMS-трекер. |
5 | Подключили дашборд Power BI и еженедельный отчёт менеджеру e-commerce. |
Конечный результат (после 60 дней)
- 91 % заказов доставляются ≤ 24 ч (было 40 %).
- NPS +18 п.п. (с 39 до 57).
- –12 % возвратов по причине «долгая доставка».
- –73 % звонков в поддержку «Где мой заказ?».
- –2,1 ч времени оператора на планирование маршрутов (автоматизация).
Ключевые факторы успеха
Данные вместо догадок
тепловая карта спроса и кластеризация.
Автоматизация
алгоритм роутинга убрал человеческий фактор.
Сильная партнёрская сеть
18 проверенных перевозчиков с резервным парком.
Customer experience
SMS-трекер и точная ETA.
Прозрачность
KPI-дашборд доступен 24/7, все показатели в открытом доступе.
