Практикоориентированнное задание 1. Тема: «Методы управления рисками. Рекомендации менеджеру по управлению рисками»

Практикоориентированнное задание 1.

Тема: «Методы управления рисками. Рекомендации менеджеру по управлению рисками»

Задание.

«Яндекс.Маркет»: опыт запуска и развития собственной курьерской платформы[1]

В современном мире один из основных элементов конкурентного преимущества бизнеса — уровень удовлетворенности потребителей. Чтобы повысить его, в 2019 году «Яндекс.Маркет» решил запустить проект собственной курьерской платформы. Из-за больших объемов заказов компания не стала отказываться от услуг транспортных подрядчиков, поэтому две схемы было решено развивать параллельно. Авторы проекта поставили перед собой цель сравнить качество клиентского сервиса и себестоимость одной доставки, осуществляемой собственной курьерской платформой и силами подрядчиков.

В «Яндекс.Маркете» с самого начала основательно подошли к разработке проекта. В компании спроектировали, как должна выглядеть будущая платформа: какие технологии должны использоваться, из каких составных частей и программных модулей она должна состоять, — и распланировали этапы появления следующих модулей. Проект сразу готовили к возможному масштабированию в случае, если он достигнет поставленных KPI.

Целевыми метриками стали повышение качества клиентского сервиса за счет уменьшения процента опозданий и снижение стоимости доставки одного заказа.

Одна из технологий, задействованных в курьерской платформе, — автоматическое построение маршрутов, для которого компания использовала логистический сервис «Яндекс.Маршрутизация». Выбор сервиса во многом был обусловлен широтой возможностей: его алгоритмы способны решать задачи большого объема за 20—30 минут, тогда как у конкурентов на это уходит несколько часов.

Еще одно важное преимущество «Яндекс.Маршрутизации» — доступ к информационной системе «Яндекса» и к большим данным, собранным различными сервисами компании. Например, «Яндекс.Карты» дает информацию об объектах, дорожных знаках и ограничениях движения, а обезличенные сигналы от навигатора, такси и каршеринга анализируют все дорожные сегменты в Москве и дают детальный прогноз пробок по каждому из них на 15-минутный интервал.

Поскольку задача по построению маршрутов относится к разряду оптимизационных, у нее не может быть единственного верного решения. Алгоритм настроен так, чтобы, перебирая сотни миллионов вариантов, выдавать близкий к оптимальному результат. Для этого в систему необходимо ввести большой объем данных, характеризующих в том числе разнообразные параметры грузов и грузоперевозчиков. Среди них — вес и габариты товаров, возможность объединить их при перевозке, вместимость автомобилей, стоимость используемых машин, время переездов, общий пробег и т. д.

Эксперимент по организации собственной курьерской платформы оправдал себя. Так, расходы «Яндекс.Маркета» на одну доставку с помощью платформы сократились на 25 %, а точность времени прибытия курьера достигла 95—98 %, что существенно превышает показатели, получаемые при работе с подрядчиками.