Кейс TanukiFamily: как за год автоматизировать армию из курьеров

Как компания за год разработала IT-систему для логистики и с какими подводными камнями столкнулась

Всем привет, на связи Александра Тиунова, директор по электронной коммерции и клиентскому сервису TanukiFamily. Сегодня я с интересным кейсом — сейчас расскажу, как мы за год минимизировали человеческий фактор в доставке с помощью собственной системы логистики.

Раньше заказ доставляли так — свободные курьеры ресторана получали заказ и ехали на точку. Не было системы, которая оптимизировала маршрут курьеров и учитывала их занятость при распределении. Сейчас мы управляем целой армией курьеров TanukiFamily с помощью собственной IT-системы.

Сегодня расскажу, как разработать и запустить пилот системы всего за год. Еще разберу преимущества и недостатки разработки на аутсорсе и внутри компании.

TanukiFamily уже 17 лет предлагает блюда паназиатской кухни в России и за рубежом. За эти годы мы привыкли к понятной и простой системе доставки. Ее можно описать двумя словами — человеческий фактор.

Эти два слова отличают агрегатор вроде «Яндекс.Лавки» от обычного ресторана. Там, где у агрегатора все автоматизировано, у ресторана может быть куча недочетов вроде холодной пиццы из-за непредвиденной пробки. Агрегаторам таких факапов помогает избегать продвинутая IT-платформа. Например, та же «Лавка» опирается на данные «Карты» и «Маршрутизации».

Есть три пути, как ресторан может решить эту проблему. Выбор зависит от уровня продвинутости заведения:

1. Новичок — вся надежда на партнера.

У ресторанов, которые только вышли на рынок доставки, мощных IT-решений нет. Им попросту не хватает денег, особенно во время пандемии. В результате таким компаниям приходится надеяться не на свои силы, а на ресурсы агрегаторов-партнеров. Они не могут контролировать скорость доставки или покрыть все нужные территории из-за привязки к курьерам партнера.

2. Продвинутый — заказывает готовое IT-решение.

Такой сценарий чаще выбирают крупные сети ресторанов. Они закупают готовую платформу у внешнего подрядчика под ключ. Эта стандартная система, которая покрывает все этапы — от самого момента заказа до его доставки. Но не все так безоблачно: готовые решения могут не учитывать индивидуальные особенности сервиса и/или его клиента.

Если ресторану-заказчику что-то не понравится в решении, не факт, что подрядчик согласится ее кастомизировать. Часто ему выгоднее продать одно и то же решение куче ресторанов, чем возиться с оптимизацией системы под клиента. Даже если он возьмется за эту работу, система в сухом остатке будет слишком дорого стоить.

3. Профи — разрабатывает свою платформу с ништяками и плюшками.

Это путь, по которому пошли мы — с нуля создали IT-решение для управления ресторанами «Тануки», «TVOЯ Pizza delivery» и «ЁРШ». Система учитывает все нюансы нашего бизнеса — от формирования заказа до доставки. При разработке платформу легко было улучшать, ведь мы все контролировали буквально из соседнего кабинета.

Работу над системой доставки мы начали с анализа решений конкурентов. Многие из них предлагали красивые отчетности и автоматизацию от заказа до доставки, но не учитывали особенности нашего бизнеса. Хотя оборот ресторанов группы TanukiFamily и сопоставим с оборотами агрегаторов, мы не заставляем курьеров ездить по всему городу. Каждая команда курьеров ресторана приставлена к определенной точке.

Еще для нас было важно отслеживать график выхода каждого из курьеров. Это позволяет TanukiFamily начислять зарплаты и премии без ошибок, а заодно точно оценивать KPI сотрудников. Все существующие решения, увы, таких возможностей или не давали, или слишком долго бы окупались. Кроме того, собственную разработку гораздо легче контролировать: она дорабатывается в соседнем кабинете. Каждый в команде видит, на каком этапе задача, какие есть недоработки, и может повернуть работу в нужную сторону.

Основной процесс разработки от стадии идеи до выпуска первого пилота у нас занял примерно год. За это время мы выстроили систему, которая контролирует все этапы «жизни» заказа. Проследим этот путь:

1. Клиент оформляет заказ.

Система автоматически обрабатывает заявку. Дальше она подтверждает заказ либо автоматически, либо через оператора call-центра. Сейчас мы работаем над внедрением подтверждения через голосового помощника, который мало отличим от человека.

Эти виртуальные операторы постоянно совершенствуются — они обучаются на базе записей телефонных звонков и перенимают лучшие практики из них.

2. Система анализирует загруженность точки.

Наше ключевое условие, к которому мы стремимся выйти во всех заказах — доставка в течение 45 минут или раньше. Но бывают моменты, когда ресторан находится на пике по используемым мощностям.

Чтобы предотвратить недовольство гостя, а доставка была честной, система просчитывает количество заказов в работе. Если алгоритм определяет пиковую нагрузку, мы предупреждаем клиента о том, что время доставки может увеличиться, например, до 60 минут.

3. Распределяем заказы между курьерами.

После того, как заказ ушел в работу на кухне, система определяет, кто из курьеров ресторана его доставит. Она действует в интересах гостя. Например, мы учитываем, где находится курьер, какие заказы он сейчас везет и на какой адрес поедет дальше. После этого она планирует нагрузку и оптимизирует маршрут курьера.

Крутая фича — анализ данных предыдущего дня и даже недели, то есть исторические данные. Это информация о возможных пробках или заторах, которые обычно можно встретить по маршруту курьера. Сейчас мы работаем над тем, чтобы автоматизировать сбор таких данных. Это позволит еще точнее предупредить гостя о возможной задержке.

За время пандемии число заказов из ресторанов TanukiFamily сильно увеличилось. Тем не менее, мы сумели сохранить темпы доставки — большая часть заказов приедет максимум за 45 минут. Не упасть в скорости нам помогла пилотная версия новой логистической системы и автоматизация процессов.

Мы продолжаем дорабатывать систему, чтобы выйти на новые показатели по качеству доставки. Кроме того, поможет и запуск собственной R&D-лаборатории. Она позволит перенимать лучший опыт других компаний и оперативно внедрять новые технологии, в том числе связанные с доставкой.