Спасибо за комментарий :) Хотелось бы также прокомментировать, как мы видим себе ситуацию:
1. Для многих наших клиентов доставка - критически важный процесс. Настолько критически важный, что если маршрутизация не отработает, то завтрашний день окажется под большим вопросом. Почему же они не делают это внутри, а покупают готовое решение? Ответов на это несколько, но все они по сути заключаются вот в чем: на такой квест нужна очень серьезная экспертиза, кадры, ресурсы, а главное время (которого на высококонкурентном рынке как правило не бывает) При этом поддержка внутреннего продукта и его развития оказывается не таким простым делом. Поэтому компании ищут инструмент, который с одной стороны узко специализируется на подобной предметной области, с другой стороны постоянно развивается и предоставляет гибкость. Гибкость, которая подходит для любой операционной схемы.
2. Яндекс отлично умеет защищать секреты и внутри компании - это нормальная бизнес-практика. С другой стороны, при развитии продуктов мы стараемся реализовать лучшие практики, которые используют наши клиенты в своей деятельности, рассказывать о них рынку. Так появляются новые параметры, которые подходят широкому кругу компаний и улучшают общую производительность и эффективность алгоритма.
3. Про качественный учет ситуации на дорогах - отдельный и очень интересный разговор. Но если кратко - есть разные способы учета прогноза пробок и есть правильный. Правильный способ учета пробок требует наличия огромного количества данных и алгоритма, который будет рассчитывать среднюю скорость движения по каждому дорожному сегменту для разных временных слайсов в течение дня. Тогда спрогнозировать время проезда можно довольно точно. Конечно, есть вещи, которые прогнозом не закрываются, например, если случится ДТП и возникнет пробка. Или если на какой-то улице начали незапланированный ремонт (алгоритм начнет узнавать об этом уже сегодня, но эти данные лягут в основе прогноза на будущее)
4. Последняя миля это вообще довольно сложный паззл, в котором должны сойтись много составляющих - хорошие маршруты, дисциплинированные курьеры, понимающие покупатели. Конечно, много всего может пойти не так. Без автоматизации логистики таких случаев на порядок больше и самое главное, что часто не хватает прозрачности для влияния на ситуацию. Автоматизация помогает приоткрыть черный ящик и разбить проблему на составляющие, для которых можно искать свои решения.
Комментарий недоступен
Спасибо за комментарий :)
Хотелось бы также прокомментировать, как мы видим себе ситуацию:
1. Для многих наших клиентов доставка - критически важный процесс. Настолько критически важный, что если маршрутизация не отработает, то завтрашний день окажется под большим вопросом. Почему же они не делают это внутри, а покупают готовое решение? Ответов на это несколько, но все они по сути заключаются вот в чем: на такой квест нужна очень серьезная экспертиза, кадры, ресурсы, а главное время (которого на высококонкурентном рынке как правило не бывает) При этом поддержка внутреннего продукта и его развития оказывается не таким простым делом. Поэтому компании ищут инструмент, который с одной стороны узко специализируется на подобной предметной области, с другой стороны постоянно развивается и предоставляет гибкость. Гибкость, которая подходит для любой операционной схемы.
2. Яндекс отлично умеет защищать секреты и внутри компании - это нормальная бизнес-практика. С другой стороны, при развитии продуктов мы стараемся реализовать лучшие практики, которые используют наши клиенты в своей деятельности, рассказывать о них рынку. Так появляются новые параметры, которые подходят широкому кругу компаний и улучшают общую производительность и эффективность алгоритма.
3. Про качественный учет ситуации на дорогах - отдельный и очень интересный разговор. Но если кратко - есть разные способы учета прогноза пробок и есть правильный. Правильный способ учета пробок требует наличия огромного количества данных и алгоритма, который будет рассчитывать среднюю скорость движения по каждому дорожному сегменту для разных временных слайсов в течение дня. Тогда спрогнозировать время проезда можно довольно точно. Конечно, есть вещи, которые прогнозом не закрываются, например, если случится ДТП и возникнет пробка. Или если на какой-то улице начали незапланированный ремонт (алгоритм начнет узнавать об этом уже сегодня, но эти данные лягут в основе прогноза на будущее)
4. Последняя миля это вообще довольно сложный паззл, в котором должны сойтись много составляющих - хорошие маршруты, дисциплинированные курьеры, понимающие покупатели. Конечно, много всего может пойти не так. Без автоматизации логистики таких случаев на порядок больше и самое главное, что часто не хватает прозрачности для влияния на ситуацию. Автоматизация помогает приоткрыть черный ящик и разбить проблему на составляющие, для которых можно искать свои решения.