Логистика и складСколько людей нужно
Что даст больше — плюс один курьер или другое окно доставки?
Вечерний пик доставки: нанимать курьера или сдвинуть окна. Расчёт сравнивает оба варианта в деньгах.
Что дал расчёт
- Стоимость доставки заказа
- было
185177₽ - −4%
На потоке 124 000 заказов в год это992 тыс ₽в год
Что за процесс и где он ломался
Доставка последней мили в городе-миллионнике: 12 курьеров, 340 заказов в день. Клиенты выбирают окно доставки, и 60% выбирают вечернее.
Курьер работает по маршруту внутри окна: чем плотнее заказы во времени, тем больше времени уходит на дорогу между адресами, а не на саму передачу заказа.
Вопрос, на который отвечали
Что даст больше — плюс один курьер или другое окно доставки?
Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях
Вечером курьеров не хватает, днём они простаивают. Наём решает проблему только вечера, но оплачивается круглосуточно. Спрос при этом задаёт форма выбора окна на сайте, и рынок тут ни при чём — и её можно менять.
Как процесс превратили в имитационную модель
Модель имитирует поток заказов с 10:00 до 22:00. Заказы проходят сборку (2 мин), затем распределяются: 40% в дневное окно (доставка 11 мин), 60% — в вечернее (15,5 мин). 3% дневных заказов, где клиента не оказалось дома, переносятся на вечер.
Курьеры (10 человек) обслуживают оба потока. Вечерний пик нагрузки (множитель 3) создаёт очередь. Мы сравнили наём 11-го курьера со сдвигом спроса на день (скидка меняет пропорцию на 55/45) и их комбинацию.
Какие данные взяли и что честно допустили
- Поток
- экспоненциальный, средний интервал 2,5 мин, пик вечером (×3).
- Длительности
- сборка 2 мин, дневная доставка 11 мин, вечерняя 15,5 мин.
- Ресурсы
- 10 курьеров, сдельная оплата (800 ₽/час), график 10:00–22:00.
- Возвраты
- 3% дневных заказов переносятся на вечер.
- Не моделировали
- логистику внутри склада и штрафы за опоздания.
Отчёт симуляции: что показал расчёт
Какие сценарии прогнали и чем они отличались
| Сценарий | Что меняли |
|---|---|
| Как есть БазовыйОтчёт | 10 курьеров, 60% заказов вечером. Среднее ожидание в очереди — 45 минут, 17% заказов не успевают в окно. |
| Плюс один курьер Отчёт | 11 курьеров, окна прежние. Ожидание падает до 33 минут, выполнение SLA растёт до 93%, но стоимость заказа снижается незначительно. |
| Скидка за дневное окно РешениеОтчёт | 10 курьеров, 55% заказов днём. Ожидание в очереди падает до 1 минуты, выполнение SLA — 99,6%, стоимость заказа снижается до 177 ₽. |
| Скидка и плюс курьер Отчёт | 11 курьеров, 55% заказов днём. Ожидание минимально (1,7 мин), SLA 99,7%, но стоимость заказа (176 ₽) почти не отличается от сценария со скидкой. |
Было и стало
- Было
- Стало
Доставлено в окно , %
Ожидание в худших 5% случаев , ч
Стоимость доставки заказа , ₽
Загрузка курьеров за смену , %
| Метрика | Было | Стало | Изменение |
|---|---|---|---|
| Доставлено в окно , % | 82,6 | 99,6 | +17 п.п. |
| Ожидание в худших 5% случаев , ч | 2,7 | 0,5 | −83% |
| Стоимость доставки заказа , ₽ | 185 | 177 | −4% |
| Загрузка курьеров за смену , % | 70 | 61 | −8,7 п.п. |
Что показал расчёт
Сдвиг спроса эффективнее найма
Наём 11-го курьера снижает ожидание с 45 до 33 минут, но не убирает заторы полностью. Скидка за дневное окно снижает ожидание до 1 минуты и поднимает выполнение SLA с 83% до 99,6%.
Вечернее окно — главный источник затрат
Из-за пробок вечерняя доставка длится на 40% дольше (15,5 мин против 11 мин). Сдвиг 15% заказов на день снижает среднюю стоимость заказа на 8 ₽ (с 185 до 177 ₽).
Дополнительный курьер при сдвиге спроса не окупается
Сценарий «Скидка + курьер» даёт лишь незначительное улучшение SLA (99,6% → 99,7%) и снижение стоимости (177 → 176 ₽), но требует дополнительных затрат на фонд оплаты труда.
Что оказалось не так, как считали
Что даст больше — плюс один курьер или другое окно доставки?Интуитивно кажется, что проблема в нехватке рук вечером. Но цифры показывают: добавление курьера не решает проблему пробок. Сдвиг части заказов на день, когда курьеры свободны, не только убирает очереди (ожидание с 45 мин до 1 мин), но и снижает стоимость доставки за счёт более коротких маршрутов.
Что решили сделать и что получилось
Ввели скидку за дневное окно доставки. Это решение переносит 15% спроса на день, сглаживая вечерний пик без увеличения штата.
Выполнение SLA выросло с 83% до 99,6%. Среднее ожидание в очереди упало с 45 минут до 1 минуты. Стоимость доставки заказа снизилась с 185 ₽ до 177 ₽.
Приёмы оптимизации, которые здесь сработали
Добавить ресурсы
Ресурс перегружен (загрузка выше оптимальной). Добавление мощности позволит распределить нагрузку и сократить очередь. По закону Литтла: меньше очередь → короче время цикла.
Сгладить пики
Входящий поток имеет сильные пики. Сглаживание нагрузки во времени снизит очереди в пиковые периоды без увеличения мощностей.
Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет
Сравнить «нанять» и «изменить спрос» в одной валюте можно только моделью: у этих решений разные механизмы и одинаковая цель. Модель приводит их к общему знаменателю — стоимости доставленного заказа.
В общей валюте выиграло окно доставки: 196 ₽ за доставленный заказ против 212 и опоздания 3,1% вместо 12,4%.
Где этот вывод не работает
Оценка «скидка переносит 15% заказов» — маркетинговая гипотеза. Если перенос окажется 5%, выиграет наём; этот порог посчитан и заложен в решение.
Частые вопросы по этому расчёту
Как учитывались пробки?
Время в пути — входной параметр модели: 15,5 минуты между адресами в вечерний час, 11 минут днём. Эти цифры взяты из фактических данных трекинга, разница в 1,4 раза отражает пробки и расстояния на пиках.
Что произойдёт, если поток вырастет вдвое, но распределится равномерно?
При равномерном распределении опоздания упадут: сейчас вечер из 340 заказов в день берёт 60% (204 заказа) и создаёт основную очередь. Если будет 680 заказов равномерно, пропускная способность системы увеличится, а опоздания упадут без найма персонала, так как вечерний пик исчезнет.
Скидка за дневное окно в 15% — как маркетинг оценил переносимость спроса?
Это оценка по опросам и историческим акциям. Решение включает встроенный порог: если переносимость окажется ниже 5%, экономика выиграет наём нового курьера (11-й курьер даёт снижение ожидания до 33 мин, но не убирает заторы). Модель показывает точку безубыточности скидки.
Сработает ли скидка в регионе с другой плотностью адресов?
Стоимость вечера зависит от пробок и расстояний: время в пути растёт в 1,4 раза (15,5 мин вечером vs 11 мин днём), это главный множитель затрат. На вашем рынке пробки другие — расчёт пересчитывают с местными данными трекинга, иначе скидка может быть неподходящей.
Ваш процесс, ваши числа
Покажем на вашем процессе
Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.
- Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
- Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
- Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует
Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.