18
Курьеры Купера стали доставлять на 20% больше заказов в час благодаря ML-алгоритмам
На сессии «Последняя миля: от передовых технологий до практичных решений», которая прошла на E-Retail Week, операционный директор Купера Александр Чебанов рассказал о технологических решениях, которые позволяют сервису улучшать клиентский опыт.
Спикеры обсудили ключевые тенденции и направления развития рынка последней мили, основные трудности в доставке товара до конечного потребителя, а также инновации и технологии в этой сфере.
Александр Чебанов в своем выступлении рассказал о новых технологиях, которые позволили сервису доставки стать значительно эффективнее. Речь идет о ML-моделях, которые стали главным драйвером роста производительности. Специальные алгоритмы научились с точностью до 95% предсказывать, сколько заказов поступит в тот или иной район, и рассчитывать нужное количество курьеров для их выполнения. Помимо прогнозирования спроса, ML-модель Купера анализирует эффективность курьеров, качество каналов привлечения и возможный отток исполнителей.
«Этот эффект положительно сказался на работе всего сервиса. За последний год курьеры Купера стали доставлять на 20% больше заказов в час. При этом доля объединенных доставок, когда один курьер везет несколько заказов по пути, выросла в полтора раза. При этом сами курьеры стали меньше тратит времени — их ожидание внутри точек выдачи сократилось на 42%», — поделился результатами спикер.
Также в Купере усовершенствовали систему расчета надбавок за сверхнагрузку — в периоды повышенного спроса. Теперь размер доплат меняется более плавно, что позволяет сохранять привлекательные цены для клиентов, не снижая их желание заказывать. В конечном итоге это увеличивает общее количество заказов, равномерно распределяя нагрузку курьеров.
Еще одним новым шагом стало развитие технологии «живого батчинга» — объединения заказов. Ее суть в том, что система формирует маршруты курьеров не заранее, а прямо во время выполнения заказов. Это особенно полезно в районах с небольшим количеством курьеров и дает возможность доставлять больше заказов за меньшее время без ущерба для качества обслуживания.
«Алгоритм прогнозирует, когда курьер освободится, и добавляет новый заказ к его текущему маршруту. Это уже позволило сократить общее время доставки на 7% и уменьшить пробег по маршрутам на 12% без потери качества обслуживания. В дальнейшем мы планируем развивать новые типы доставки и совершенствовать алгоритмы распределения заказов между курьерами», — отметил Александр Чебанов.
