+7 (495) 664-23-93
Связаться с нами
  1. Главная
  2. Собственные решения
  3. DataLab - Прогнозирование времени доставки

DataLab — прогнозирование времени доставки

Получайте максимум от вашей логистики!

Разработка предиктивных моделей для ритейла, с помощью которых стало возможно прогнозировать время доставки заказа от момента формирования до получения покупателем.

Прогнозирование времени доставки заказа решает сразу несколько задач:
  • Позволяет покупателю лучше спланировать свое время и не тратить лишнее время на ожидание курьера.
  • Дает информацию сотрудникам клиентской техподдержки, чтобы ответить на довольно частые вопросы "Когда привезут мой заказ".
  • Позволяет более точно планировать работу как наших собственных курьеров, так и внешние службы доставки.

Кому подходит

Система прогнозирования времени доставки от DataLab позволяет управлять временем доставки в компаниях различных отраслей, которые доставляют что-либо.
Курьерская доставка
Оптовая доставка
Фулфилмент
Производство
Торговая компания
Интернет-магазин
Дистрибуция
Ритейл
Основная задача системы прогнозирования времени доставки — снизить влияние человеческого фактора и повысить эффективность доставки заказов. Чем быстрее клиент получает заказ, тем выше конверсия в оплату и повторный заказ.

Преимущества

Уменьшение количества опозданий курьера или водителя
Уменьшение количества опозданий в точку выдачи заказа. Должно быть менее 5% от общего количества заказов в плане на доставку.
Снижения процента отказов от заказов из-за опоздания курьера или водителя
Снижение процента отказов от заказов из-за опоздания курьера/водителя. Должен быть не выше 1%.
Точное планирование времени маршрута с учетом всех факторов
Точное планирование времени с учетом всех поправочных коэффициентов (измеряется плановым и фактическим временем выполнения каждого этапа (доезд, обслуживание). Должно быть выше 85%.

Этапы работы

01

Анализ процесса обработки заказа, далее разбивка по этапам и выделение доступных признаков, влияющих на время обработки.

По итогу первичного анализа время жизни заказа обычно разделено на 4 этапа:

  • Ожидание сборки
  • Продолжительность сборки
  • Ожидание доставки
  • Продолжительность доставки
02

Формирование основных подходов к решению задачи:

  • Через прогнозирование времени отдельных этапов.
  • Через прогнозирование общего времени жизни заказа.
03

Формирование дополнительных требований к модели, а именно: наличие возможность уточнения прогноза по мере прохождения этапов и обновления или появления новых данных.

04

Формирование входных данных о параметрах заказа (время, состав), о персонале (число сотрудников) и др. За base-line берется значение медианы для соответствующего целевого значения на основе тренировочной выборки и группировки по некоторым признакам (например, город заказа).

05

Выбор архитектуры модели и обучение нейросети. Тесты как классических моделей, так и различных архитектур нейронных сетей.

Для того, чтобы воспользоваться всеми преимуществами системы прогнозирования времени доставки DataLab необходимо сформировать dataset с историческими данными о заказах и выделить параметры, которые влияют на время доставки/сборки заказов.