НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У

Или как РОЛЬФтех превратили исторические данные автосервиса 35 лет и 474 712 строк в основу цифровой платформы

Длинная история компании даёт редкий актив, то есть реальные данные о том, как бизнес работал десятилетиями. Рассказываю, что потребовалось, чтобы этот актив заработал внутри цифрового продукта.

Меня зовут Владимир Терехин, я руководитель продуктового портфеля в РОЛЬФтех. РОЛЬФтех — технологическая команда группы РОЛЬФ, которая разрабатывает собственные цифровые продукты для её бизнеса. Основной из них сегодня — цифровая платформа по управлению дилерским бизнесом (DDP) «Флора», где продажи, сервис и работа с клиентом собраны в одном контуре на единой модели данных.

В моей зоне ответственности продукты для сервиса, то есть всё, что происходит вокруг заказ-наряда, от записи клиента и приёмки автомобиля до диагностики, ремонта и работы с запчастями. Одним из самых интересных проектов внутри «Флоры» стала работа со справочником сервисных работ, в котором за 35 лет накопилось 474 712 строк. За этими строками стоят реальные заказ-наряды, конфигурации автомобилей и нормо-часы.

Под работой мы понимаем сервисное или ремонтное действие над автомобилем или его узлом, будь то замена масла, снятие фары или покраска двери. За обычным запросом клиента «хочу поменять колодки» стоит целая цепочка, в которой за работой следуют конфигурация автомобиля, нормо-часы, запчасти, склад и цена. Справочник работ лежит в основании этой цепочки, поэтому его структура определяет качество всего, что строится выше.

Актив, который нужно раскрыть

Тридцать пять лет оцифрованной истории машинозаездов дают возможность строить продукт на реальных заказ-нарядах, частотности работ и связках с автомобилями и запчастями вместо интервью и предположений. Для продуктовой разработки это сильная стартовая позиция, и в этом состоит вклад группы в проект.

Вместе с объёмом приходит и сложность. Справочник рос вместе с бизнесом, в него приезжали данные из систем производителей на английском, немецком, французском и других языках, переводы разных лет и записи, которые сотрудники дилерских центров заводили под конкретную задачу. Выглядит это примерно так:

НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У

РАМА КРЫШИ НАР ПР ОКР НОВ

SETR CRE52

Добавить для автомобилей с ГУР

Мастер-консультант, у которого за плечами десять или двадцать лет практики по своей марке, читает такую строку и понимает по контексту, о каком узле идёт речь. Эта экспертиза тоже актив компании, и мы хотели, чтобы она работала внутри продукта и была доступна каждому сотруднику, а не только тем, кто помнит историю конкретных наименований.

Кому структурированный справочник даёт эффект

Первый сценарий связан со специалистом по записи клиентов. Он принимает звонок и должен быстро подобрать работу под конкретный автомобиль, оценить нормо-часы и дать клиенту понятную консультацию. Со структурированным справочником он сможет искать понятную «Замену тормозных колодок» и уже под ней подбирать историческую работу, которая соответствует нужной конфигурации автомобиля.

Второй сценарий — аналитика. Когда каждая работа привязана к узлу автомобиля, запрос вида «покажи динамику замен передних тормозных колодок» перестаёт начинаться со сбора вариантов написания одной и той же операции.

Третий эффект относится к самой разработке. Пока данные не структурированы, продуктовая команда во многом опирается на интервью и предположения, а после нормализации может проверять гипотезы на реальной истории обслуживания.

С чего мы начали

Первые два месяца проекта ушли на интервью с теми, кто работает со справочником каждый день, то есть со специалистами по записи, мастерами-консультантами, аналитиками и стейкхолдерами сервиса. Мы проверили несколько гипотез, включая группировку работ по смыслу и прямое преобразование старых наименований, и в итоге пришли к дереву узлов автомобиля как к координатной сетке.

Справочник узлов согласовали со стейкхолдерами, и устроен он по принципу вложенности, от автомобиля через двигатель и систему смазки к масляному фильтру. К этой сетке предстояло привести исторические работы.

Отдельной задачей стало сокращение объёма разметки. Значительная часть массива состояла из дублей, причём дубль здесь далеко не всегда был ошибкой, поскольку одну и ту же работу заводили несколько раз под разные конфигурации автомобилей. «Окантовка решетки радиатора — замена» встречалась 13 раз, где одна запись была связана с BMW, другая с Renault. После дедупликации осталось 247 595 работ, и связи с исходными строками мы сохранили, ведь в них лежат нормо-часы и применимость к конкретным машинам.

Эталон и история рядом

Отдельное архитектурное решение состоит в том, что старый справочник мы сохраняем. Во «Флоре» появятся два уровня, где первый даёт эталонные понятные наименования для поиска и аналитики, а второй связывает их с историческими работами.

Мастер-консультант с десятилетним стажем часто быстрее найдёт знакомое старое название, и отнимать у него этот сценарий смысла нет. Кроме того, именно на исторических работах лежат связи с конкретными конфигурациями автомобилей и нормо-часами, поэтому эталон объединяет дубли и одновременно сохраняет информацию о применимости.

Проект хорошо показывает, как устроена работа технологической команды внутри группы. РОЛЬФ три с половиной десятилетия накапливал отраслевую экспертизу и данные, а РОЛЬФтех превращает их в продукт, которым сеть будет пользоваться каждый день.

Во второй части расскажу, как устроена связка языковой модели и отраслевых экспертов, благодаря которой корректный узел получили 96,13% работ после дедупликации, и во сколько обошёлся доступ к моделям.