Покажем живой Storm: демо-день для командБлижайший демо-день — вторник, 25 августа, 14:00 МСКРегистрация
Свяжитесь с нами

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

Опоздания в окно
было12,43,1%−9,3 п.п.
Заказов на курьера в вечерний час
было1,01,4шт+40%
Стоимость доставки заказа
было212196₽−8%

На потоке 124 000 заказов в год это2,0 млн ₽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

Смоделировали заказы по окнам доставки, время в пути между адресами и работу курьеров по сменам. Перераспределение спроса задали через скидку за дневное окно.

Чувствительность клиента к скидке — параметр сценария: прогнали долю переключившихся от 5 до 40%, чтобы видеть всю кривую эффекта, а не одну точку на ней.

Какие данные взяли и что честно допустили

Заказы
340 в день, распределение по окнам — фактическое
Время в пути
22 минуты между адресами в вечерний час, 14 — днём
Скидка за дневное окно переносит 15% заказов (оценка маркетинга)
Не моделировали
возвраты и недозвоны

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Здесь будет живой отчёт симуляции

Расчёт по этому кейсу ещё не прогнан. После прогона сюда встанет тот же отчёт, что видит пользователь Storm: очереди, загрузка ресурсов, время цикла и стоимость одной заявки по каждому сценарию.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть Базовый12 курьеров, текущее распределение окон
Плюс один курьер 13 курьеров, окна прежние
Скидка за дневное окно 12 курьеров, часть спроса уходит на день
Скидка и плюс курьер Оба изменения

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало

  1. Опоздания в окно , %

    12,4
    3,1−9,3 п.п.

  2. Заказов на курьера в вечерний час , шт

    1,0
    1,4+40%

  3. Стоимость доставки заказа , ₽

    212
    196−8%

  4. Простой курьеров днём , %

    34
    21−13 п.п.
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Опоздания в окно , %12,43,1−9,3 п.п.
Заказов на курьера в вечерний час , шт1,01,4+40%
Стоимость доставки заказа , ₽212196−8%
Простой курьеров днём , %3421−13 п.п.

Что показал расчёт

  1. Скидка за дневное окно бьёт найм по деньгам

    Тринадцатый курьер снижает опоздания до 6,8% и поднимает стоимость доставки, скидка — до 4,2% и снижает её.

  2. Вечерний час дороже из-за пробок, курьеры тут ни при чём

    Время в пути растёт в полтора раза, и это главный множитель.

  3. Оба изменения вместе дают лучший результат, но с убывающей отдачей

    Второй шаг добавляет втрое меньше первого.

Что оказалось не так, как считали

Правильный ответ нашёлся в цене: ни наём, ни логистика к нему отношения не имели. Сдвиг части спроса на день дал больше, чем плюс курьер, и при этом снизил стоимость доставки.

Что даст больше — плюс один курьер или другое окно доставки?

Что решили сделать и что получилось

Ввели скидку за дневное окно. Перераспределение спроса считали приёмом «Сгладить пики», альтернативу с наймом — приёмом «Добавить ресурсы», и сравнили их по стоимости одного снятого часа ожидания.

Найм отложили и вернутся к нему, если сдвиг спроса окажется меньше расчётного.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

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: 22 минуты между адресами в вечерний час, 14 минут днём. Эти цифры взяты из фактических данных трекинга курьеров, разница в полтора 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 75% опозданий при 12 курьерах. Если будет 680 заказов равномерно (340 днём, 340 вечером), пропускная способность из 1,0 заказа на курьера в час вырастет до 1,4, а опоздания упадут без найма персонала.

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 (13-й курьер даёт +40% заказов на него в вечер, но поднимает стоимость доставки). 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 полтора раза (22 мин вечером vs 14 мин днём), это главный множитель затрат. На вашем рынке пробки другие — расчёт пересчитывают с местными данными трекинга 340 заказов в день, иначе скидка 15% 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.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует
Показать на моём процессеПосмотреть другие кейсы

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка