Доставляя счастье. Как мы оптимизировали доставку самогонных аппаратов

Привет, меня зовут Михаил и я занимаюсь внедрением 1С. В этой статье расскажу, как мы в период самоизоляции оптимизировали доставку самогонных аппаратов. Ну, чтобы поддержать население))

Интернет-магазин ShopBarn доставляет оборудование, расходники и ингредиенты для пивоварения, самогоноварения и виноделия.

У компании 5 собственных оффлайн магазинов в Москве и один в Московской области.

Большая часть клиентов далека от «диджитал»: люди приходят в оффлайновые магазины, чтобы посоветоваться, обсудить рецептуру напитков, а иногда и просто за вдохновением.

Весь учет у нас ведется в 1С:Управление нашей фирмой 8. Сайт интегрирован с учетной системой. На сайте отображаются товары в наличии.

Организация доставки, наверное, стандартная для многих интернет-магазинов:

От работы с привлеченными курьерскими службами и доставки в постаматы мы практически сразу отказались. Многие клиенты при получении товара задавали вопросы о продукции, просили дать рекомендации. Эту обязанность взяли на себя наши водители-курьеры.

С доставкой часто возникали проблемы, потому что логистов в штате не было. С утра менеджер по продажам выдавал водителям список доставок на день, а водители уже распределяли заказы между собой. Маршрут составляли по ходу дела, ориентируясь на список адресов и пробки на дорогах. В течение дня менеджер не получал от водителей никаких отчетов — он узнавал о выполненных заказах, только когда водители возвращались на базу.

Из-за несогласованности действий начали возникать проблемы. Водители-курьеры часто переносили сроки доставки, о чем менеджер узнавал в последнюю очередь. Например, клиент указывал в комментарии к заказу, что хочет принять товар после обеда. Водителю же было бы удобнее доставить все заказы в этом районе с утра. В таком случае он звонил клиенту и сообщал, что находится на месте. Просил скорректировать планы и принять заказ.

Нередко дело доходило и до манипуляций. Водитель говорил, что после обеда будет развозить оборудование по области, поэтому может не вернуться в район клиента до самой ночи. Предупреждал, что есть два варианта — либо принимать груз поздно вечером, либо переносить доставку на следующий день. Клиент был недоволен, но соглашался.

Коронавирус перекроил массу бизнес-процессов. Большинство клиентов не стало приостанавливать производство. Более того, многие из них увеличили обороты.

Наши офлайн-точки закрылись, поэтому нагрузка на интернет-магазин возросла. До режима самоизоляции мы ежедневно принимали в среднем по 30 заказов. На карантине эта цифра увеличилась раза в 2-3.

С ростом количества заказов обострились проблемы с доставкой. Водители стали жаловаться, что выполнить такой объем работы за день просто нереально. Мы понимали, что если подключим новых курьеров, это добавит больше геморроя в нашу хаотичную логистику. Менеджер интернет-магазина еле успевал обрабатывать заказы и с трудом справлялся с распределением заказов по курьерам.

Стало очевидно, что нужно что-то менять.

Как специалисту по 1С, руководство поставило мне задачу разобраться в логистике и навести порядок в процессах доставки. Мы понимали, что карантин не вечен и нужно использовать возросший поток доставок, поэтому задачу определили как самую приоритетную. Нужно было ускоряться.

Сначала мы разделили Москву на условные зоны доставки: север и юг. За вечер я запилил функционал, который по названию улицы определяет, к какой зоне относится заявка. Теперь менеджер выдавал водителям два списка, а водители уже распределяли доставки между собой, как им было удобнее.

Да, есть улицы, которые относятся и к северу, и к югу. Для таких заявок менеджер устанавливал зону вручную.

Дело пошло быстрее, но вскоре возникло понимание, что необходимо более надежное решение.

Как минимум нужна была визуализация заявок на карте, чтобы водители не тратили время на формирование и согласование маршрутов с менеджером. Более того, мы планировали подключить курьеров, работу которых тоже нужно будет как-то организовывать.

Помимо этого, мы хотели, чтобы по адресам автоматически формировался маршрутный лист с комментариями по заказам. По этому листу водитель должен будет отчитаться.

Весь учет у нас ведется в 1С, поэтому нам нужна была программа на этой платформе. При этом она должна полностью интегрироваться с нашей базой, чтобы все данные были в одном месте.

Я проанализировал существующие логистические решения на 1С и условно разделил их на две группы:

Изучил стоимость продуктов и сформировал таблицу, которую предоставил руководству на обсуждение.

Основная часть решений выглядит как отдельная программа, с которой требуется настраивать обмен и постоянно поддерживать интеграции.

Так как в нашей 1С большая часть процессов уже были автоматизированы, то нам желателен был модуль, который не потребует изменений в нашей конфигурации. Выбрали МАППУ. Кроме цены, фактором выбора стало то, что у этой программы открытый код. Это позволит нам в дальнейшем производить доработки или настраивать другие интеграции.

Оплатили, установили на нашу 1С, начали пользоваться.

События процесса доставки в системе выглядят так:

Распишу подробнее, как это выглядит на деле, чтобы у вас сложилось детальное представление.

Программа запоминает области и далее автоматически определяет, к какой зоне относится заявка.

Помимо этого, менеджер вбил список постоянных адресов — терминалы транспортных компаний для отправки в регионы.

В поле комментарий менеджер может указать пожелания клиентов, например, «подготовить сдачу наличными» или «поднять груз на такой-то этаж» и т. п.

Заявки на доставку отображаются на карте. Зоны доставки определяются по районам автоматически. Логист может изменить их или вручную создать дополнительные зоны.

Логист распределяет зоны между курьерами, меняет порядок выполнения заявок, распределяет маршрутные листы между водителями.

Удобно то, что система позволяет задавать тип доставки — транспортом или пешком. Эту функцию планируем использовать в ближайшее время, когда подключим пеших курьеров для доставки легких заказов.

Курьер получает на руки маршрутный лист и лист доставки. Адреса упорядочены по порядку, учтено время доставки и местоположение.

У водителей на телефоне есть приложение, которое показывает очередность выполнения заявок. Там же отображаются адреса доставки. Водитель двигается по оптимальному маршруту и последовательно закрывает заявки. Отработанные адреса отображаются в системе как выполненные.

Водителям понравилась функция, что звонить клиентам можно прямо из приложения, не переключаясь постоянно между навигатором и журналом звонков.

Логист видит, где находится курьер по GPS данным телефона. Менеджер может параллельно отслеживать, как закрываются заказы клиентов. Это важно, потому что после доставки менеджер созванивается с каждым клиентом.

После возвращения водителей логист принимает маршрутные листы и отмечает показания спидометра. Автоматически считается себестоимость доставок.

Время в пути курьера или водителя известно заранее. Тем самым мы можем снизить переработки, а также сократить количество переносов доставки на следующий день.

Как это всегда и бывает, любое внедрение не проходит совсем гладко. Менеджеры привыкли вносить информацию о доставке в сам заказ клиента. Но, чтобы логист увидел этот заказ и отправил к самогонщику водителя в путь, должна быть создана заявка на доставку. В 1С создание дополнительных документов происходит нажатием одной кнопки «создать на основании», но иногда менеджеры забывают это сделать. В итоге клиент не получит заветную машинку, так как заказ в базе есть, но его не отправили.

Нам пришлось дорабатывать автоматическое создание Заявки. Теперь система сама создает заявки на доставку.

Главным итогом оптимизации доставки стало то, что мы стали успевать обрабатывать больше заявок и увеличили количество заказов на одного водителя. До внедрения системы два водителя осуществляли в среднем 30 доставок в день. После оптимизации логистики три водителя стали выполнять от 60 до 80 доставок.

Конечно же, рост количества заказов связан больше с ситуацией на рынке и правильно выстроенным маркетингом. Но гордостью стало то, что наш отдел доставки теперь может легко обработать еще больший поток заявок. Теперь планируем подключить пеших курьеров, чтобы использовать машины только для тяжелых заказов.

Дополнительно:

Внедрение системы явно быстро окупилось. А сокращение количества недовольных клиентов как минимум в два раза — это просто бесценно.

Оффлайн-магазины открываются, но количество заявок в интернет-магазине не снижается. В некоторые дни логисту становится сложно строить маршруты.

Именно поэтому на следующем этапе мы планируем внедрить автоматизированную систему построения маршрутов. Это будет реализовано через интеграцию с сервисом Яндекс.Маршрутизация, который можно подключить в Маппе.

Это позволит более точно определять время доставки, так как маршруты через Яндекс.Маршрутизацию строятся с учетом пробок на дорогах и временных окон, указанных в заказе.