Маршрутизация для малого бизнеса: кейс интернет-магазина Expoparts
- ЗадачаВыявить и устранить причины возникновения опозданий и не доставленных заказов, построить прозрачную систему управления работой водителей и повысить качество доставки.
- РешениеАвтоматическое планирование маршрутов и мониторинг выполнения заказов водителями в режиме онлайн.
- РезультатыРезультаты: Удалось сократить количество задействованного транспорта, при этом повысить качество доставки и эффективность работы водителей.
О партнере
Expoparts.ru - это интернет-магазин, который занимается оптовой и розничной продажей автозапчастей для машин популярных международных брендов. В продаже эксклюзивные бренды воздушных и масляных фильтров. Склад интернет-магазина находится в Москве.
Как была устроена логистика ДО
Компания выросла из стартапа, в котором каждый из сотрудников был погружен в различные бизнес-процессы. После внедрения 1С руководство решило, что у каждого работника должна быть индивидуальная зона ответственности. На базе 1С в Expoparts оптимизировали склад в Москве, и как продолжение цикличного поиска узких мест в работе, в компании задумались над двумя вопросами: возвратами и недовозами. Вопрос с оформлением возвратом удалось решить с помощью 1С. А как проследить недовозы?
Доставка была устроена просто: менеджер при получении заказа приписывал в 1С зону доставки, закрепленную за одним из шести водителей. К восьми утра водитель приезжал на склад, открывал машину и складские работники складывали в нее уже собранные заказы. В девять утра все шесть машин выезжали в город — осуществлять доставку по Москве и за пределы МКАДа.
Водители возвращались поздно вечером, сообщая руководителю о недоставке и высокой загруженности маршрута. Очередность доставки выбирал сам водитель — он решал до какого клиента ему ближе и удобнее доехать. При этом, для компании мог быть приоритетнее тот клиент, который располагался дальше.
Чтобы помочь водителям систематизировать их работу, в Expoparts задумались об автоматизации доставки и мониторинге действий водителя. В компании искали решение, которое сможет не только отслеживать машины, но и строить для них оптимальные маршруты, поэтому выбор остановили на Яндекс.Маршрутизации.
В Expoparts подсчитали, что если при зарплате одного водителя в 70 000 рублей, удастся сэкономить одну машину, то внедрение Яндекс.Маршрутизации окупится за два месяца. А если алгоритмы позволят сэкономить две машины, то они окупятся всего за один месяц.
Как строилась работа по внедрению Яндекс.Маршрутизации
Первые два месяца в компании разбирались и экспериментировали с параметрами планирования, консультируясь с командой Яндекс.Маршрутизации. Основная задача заключалась в подборе параметров, которые будут оптимальными для машин и товаров. Эти параметры вручную вбивались в выходной Excel-файл, который затем загружался в Яндекс.Маршрутизацию.
На первых этапах логисты Expoparts не всегда соглашались с предложенными маршрутами — пытались переместить заказ в другую машину или поменять последовательность адресов. Чаще всего это относилось к перевозке уникальных товаров — к примеру, лобового стекла.
Чтобы обозначить для алгоритмов то, что этот заказ может перевести только определенная машина, в Яндекс.Маршрутизации предложили систему тегов в 1С, где прописывается то, что для перевозки товара нужен специальный автомобиль с рейками, который может перевозить лобовое стекло. Опытным путем в компании поняли, что в 99% маршрут, предложенный алгоритмом, оказывался эффективнее ручного планирования.
В Expoparts провели работу с карточками в 1С. Так, в карточке автомобиля сделали дополнительные поля, которые учитывают характеристики данной машины, включая ее грузоподъемность и габариты, возможность перевозки стекла и выезда за МКАД. К примеру, не все автомобили могут ехать через центр Москвы — это тоже указано в карточке в 1С.
Помимо этого, в клиентских карточках указали информацию об окнах доставки, объемах склада, времени на парковку и разгрузку товара. Также в них обозначили приоритетность — те, кому нужно доставить в первую очередь, и те — кому можно привезти заказ на следующий день. В 1С хранится вся нужная информация о логистических процессах — в случае, если придется заменить одного логиста другим, все наработки останутся в компании.
В компании сделали 1С местом для хранения справочной информации. Например, добавили тарифы за километр и стоимость точки на маршруте. Теперь, получая из Яндекс.Маршрутизации расчетное время работы и километраж по каждому водителю, в Expoparts могут использовать эту информацию для расчета зарплаты в автоматическом режиме. Расчет получается прозрачным и легко объясняет, как получилась та или иная сумма. Теперь водитель знает, сколько он зарабатывает за каждую смену.
Как устроена логистика ПОСЛЕ
Через два месяца в компании подобрали все необходимые параметры и автоматизировали работу алгоритмов. Теперь на просчет маршрута в день уходит от пяти до 15 минут, в зависимости от количества заказов. При этом, Яндекс.Маршрутизация справляется с заказами за полторы минуты - остальное время уходит на работу логиста. Он проверяет маршрут, распечатывает маршрутный лист и убеждается, что водитель загрузил себе его на телефон.
С помощью Яндекс.Маршрутизации в компании запустили мониторинг водителей в режиме реального времени. Логист может посмотреть местонахождение конкретной машины и то, соблюдает ли она порядок движения по маршруту. Перед уходом с работы менеджер смотрит на движение водителя - если он замечает потенциальное опоздание, то прозванивает своих клиентов, чтобы предупредить их об этом.
Благодаря мониторингу в компании видят эффективность каждого водителя, которая отражается на его зарплате. Каждое утро, приходя на работу, водитель видит лист с расчетом суммы, которую он получит, если доставит все товары вовремя. Это стимулирует их к работе - теперь один и тот же водитель стал развозить в два раза больше товаров. При этом, уровень зарплаты остался почти тем же самым.
Уровень заказов в Expoparts до и после внедрения Яндекс.Маршрутизации варьировался от 30 до 60 заказов в день. В автопарке было шесть машин - две собственные и четыре в постоянной аренде. Оптимизация логистики показала, что компании достаточно четыре машины для выполнения всех заказов. Поэтому в компании оставили только два собственных водителя и несколько наемных, число которых варьируется в зависимости от загруженности.
Раньше машины возили по 7-8 заказов за раз, при это водители жаловались на плотные маршруты и высокую нагрузку. После автоматизации нормой для них считается 13-15 заказов в сутки. Количество доставок увеличилось, а недовозы сошли на ноль.
Внедрение Яндекс.Маршрутизации позволило запустить ночную доставку. Одна машина, как обычно, загружается товаром на складе утром. Она успевает доставить этот товар, затем едет к поставщику, где забирает детали. С ними она возвращается на склад и уже вечером выезжает в ночную смену, доставляя детали, заказанные в этот же день. Это позволило создать ключевое преимущество, которое выделяет Expoparts на рынке автозапчастей - доставку в день заказа.
Итоги внедрения Яндекс.Маршрутизации
В результате автоматизации доставки с помощью технологий Яндекс.Маршрутизации в компании достигли:
- Снижение затрат. Вместо шести машин с тем же объемом справляются четыре.
- Минимизация опозданий и недоставок благодаря построению оптимальных маршрутов и повышению эффективности работы водителей, вызванное изменением в их мотивации. Один и тот же человек стал доставлять 13—15 заказов вместо 7—8 в сутки.
- Внедрение ночной доставки. Это позволило предлагать доставку в день заказа, что является серьезным конкурентным преимуществом в торговле запчастями.
- Автоматический и прозрачный расчет зарплаты водителей, который мотивирует их на выполнение всех доставок.
- Появление метрик качества доставки для оценки эффективности работы водителя.