«Кто выпил весь кофе?», «Кто опять стащил все ручки?», «Кто вечно тратит всю бумагу?» — такие типичные конфликты могут очень утомлять на работе и сбивать с продуктивного рабочего настроя. Но если раньше нужно было ждать целый месяц до следующей закупки, то сегодня это совсем необязательно. А все благодаря всего одному сервису. И у этого офисного спасителя есть имя — «Яндекс.Лавка для бизнеса».
Как это работает
«Яндекс.Лавка для бизнеса» — организация корпоративной доставки. Партнеры сервиса привезут к дверям вашего офиса шариковые ручки, сливки для кофе, моющие средства и другие вещи, необходимые для в офисе. При этом доставка займет в среднем 15 минут, а расплатиться можно будет со счета компании.
Нужно что-то заказать? Переходите в приложение «Яндекс Go», выбирайте товары и спускайтесь к двери вашего офиса. Кроме того, в одном аккаунте могут одновременно работать несколько сотрудников с различными максимальными суммами затрат.
Успеть за ростом: как «Яндекс.Лавка» перестроила логистические процессы и обеспечила взрывной спрос на свои услуги
По мере роста «Яндекс.Лавка» столкнулась с проблемами в сфере складской инфраструктуры и логистики. Директор по логистике в «Яндекс.Лавка» Александр Зимин рассказал, как удалось их решить и обеспечить взрывной рост спроса.
Как устроена «Яндекс.Лавка» | Илья Красильщик | Prosmotr
«Яндекс.Лавка»
Директор по логистике в «Яндекс.Лавка»
В начале 2020 года «Яндекс.Лавка» находилась в статусе многообещающего стартапа. Актуальная на тот момент бизнес-модель предполагала планомерный ежегодный рост, однако в начале апреля с введением ковид-ограничений количество заказов начало стремительно увеличиваться.
Благодаря материнской компании «Яндекс.Лавка» имела достаточный ресурс для быстрой адаптации сервиса, а также процессов «последней мили», связанных с обслуживанием клиентов. Более сложной задачей было масштабирование логистических процессов — складских и транспортных. На момент запуска «Яндекс.Лавка» располагала небольшим складом на 1 000 м 2 , на котором обрабатывалось около 15% от всего ассортимента. Приемка, комплектация и отгрузка заказов, по сути, проводились вручную без специализированных систем автоматизации и контроля, что на тот момент не выглядело проблемой — наращивать мощность склада и уровень автоматизации компания планировала параллельно с ростом объемов.
Столкнувшись со значительным ростом заказов, мы поняли, что от стратегии поступательного развития инфраструктуры нужно отказываться. Лучшим решением в подобной ситуации является аутсорсинг, но отдавать «на сторону» все критичные для бизнеса логистические и транспортные функции в одни руки нам показалось слишком рискованным. Проанализировав ситуацию, мы «разложили процессы по разным корзинам» — подошли к вопросу аутсорсинга дифференцированно, что впоследствии себя оправдало.
Как стать селлером Яндекс.Лавки? Показываем работу даркстора изнутри.
Склад «на откуп»
Наибольшую проблему представляло наращивание мощности складской инфраструктуры. Москва на тот момент уже ощутила большой дефицит неквалифицированных рабочих. Резко сократилось предложение площадей — из-за программы реновации многие склады пошли под снос, предложение на рынке практически отсутствовало, а цены стремительно росли.
Также для эффективной работы склада требовалось закупить современное оборудование, развернуть систему управления складом. По расчетам «Яндекс.Лавка», капитальные расходы на создание собственной складской инфраструктуры вылились бы в солидную для молодого проекта сумму и, что более критично, сроки реализации и запуска операций заняли бы около 6–8 месяцев, которых у компании не было. В результате проведенного в сжатые сроки конкурсного отбора поставщиков услуг было решено передать складскую логистику — прием заказов, хранение, обработку, сборку и отгрузку всего ассортимента «Яндекс.Лавка» — логистическому 3PL-оператору «ПроФреш», в операционном управлении которого находилось 40 тысяч м 2 складских помещений. В начале контракта аутсорсинговый склад «Яндекс.Лавка» разместился на площади 4 тысяч м 2 , спустя год площадь увеличилась до 13 тысяч м 2 .
Транспорт «на четверых»
Транспортную логистику «Яндекс.Лавка» также решила передать на аутсорсинг, но другим партнерам. Дело в том, что между складской и транспортной логистикой нередко случаются конфликты. Выявление причин и исправление таких конфликтов вскрывает резервы бизнеса, дает возможность перенастроить и оптимизировать всю цепочку.
Если же и склад, и транспорт находятся у одного партнера, то сложнее увидеть возможность для повышения эффективности. Для осуществления транспортной логистики «Яндекс.Лавка» выбрала не одного, а четырех операторов. При этом одним из этих операторов стал внутренний сервис «Яндекс.Доставка», что позволило компании минимизировать риски.
Функции же планирования маршрутов и графиков доставки, а также централизованное управление транспортными процессами «Яндекс.Лавка» оставила внутри компании, исходя из следующих предпосылок. Первая предпосылка — наличие внутреннего сервиса «Яндекс.Маршрутизация», который еще до запуска «Яндекс.Лавка» был разработан и выведен на рынок как инструмент для b2b-сектора. Этот критически важный для компании IT-продукт позволял оптимальным образом планировать ежедневную работу курьеров или водителей и осуществлять контроль их работы с помощью мобильного приложения. Вторая — относительно низкие затраты на запуск транспортной инфраструктуры в сравнении с затратами на складскую логистику. Если для создания собственной складской инфраструктуры необходимы капитальные вложения в оборудование, IT, затраты на персонал, аренду склада, то для построения системы управления транспортной логистикой основные расходы приходятся на TMS, которая у нас была, а для доставки заказов правильнее заключать договоры на экспедиторские услуги.
Кому подойдет аутсорсинг?
Последние два года спрос на услуги е-commerce растет, поэтому аутсорсинг таких критически важных для бизнеса процессов, как складская и транспортная логистика, становится трендом. Развивать эти компетенции внутри компании предпочитают, пожалуй, только крупные игроки, такие как Х5 Retail Group или «Магнит», обладающие собственными распределительными центрами и отлаженной вертикальной структурой.
Компании по-разному решают, что именно передавать внешнему оператору, а что оставлять внутри, это зависит от особенностей их бизнеса. Так, «Яндекс.Лавка» передала «ПроФреш» складскую логистику всех товарных категорий.
При этом для сети «Виктория» тот же «ПроФреш» осуществляет складскую обработку и сборку товаров категорий «фреш» и «ультра-фреш», в то время как «сухие» продукты и непродуктовые категории ритейлер передал на аутсорс другому логистическому оператору. А вот сеть «Самокат» разделила задачи между аутсорс-партнерами не по процессам, а по категориям — «ПроФреш» ей оказывает комплексные услуги по складской обработке и транспортной логистике (маршрутизации и доставке) исключительно по замороженной продукции.
Для растущего e-commerce-проекта главным критерием при поиске аутсорсингового логистического подрядчика является гибкость, готовность подстраиваться под меняющиеся требования. В течение полутора лет мы не менее 10 раз садились с нашим партнером за стол переговоров и пересматривали бизнес-процессы, в частности, схему сборки товара, согласовывали новые объемы, тарифы.
Такое вряд ли бы удалось при работе с крупным глобальным логистическим оператором, представленном на российском рынке. По нашему опыту, только первичная увязка процессов, необходимая для запуска, заняла бы около полугода. В то время как с локальным оператором мы стартовали всего за месяц.
Также проблемой могла бы стать необходимость изменения графика отгрузок, что является типичной ситуацией для стартапов. Спустя полтора года после запуска мы убедились в эффективности выбранного подхода к управлению складскими и транспортными задачами. Сегодня со склада «Яндекс.Лавка», развернутого логистическим аутсорс-оператором, ежедневно в сеть дарксторов отгружается около 650 тысяч единиц товара, что в 5 раз выше аналогичного показателя на старте операций. За время работы ассортимент вырос с 2300 до 3500 SKU. Такой рост был бы невозможен при органическом развитии собственной логистической инфраструктуры.
Источник: delovoymir.biz
Всё на костылях, но мы видим, что это работает
Разговор с Ильёй Красильщиком о первых запусках «Лавки».
Это — короткая версия подкаста «Запуск завтра», в котором наш товарищ Самат Галимов говорит с Ильёй Красильщиком из «Лавки». Если есть время — послушайте полную версию, наполненную кул стори и потёкшими ананасами:
В этой статье
- Как Илье удалось запустить «Яндекс.Лавку» с нуля без опыта в торговле.
- Что нужно было посчитать, чтобы продукты оказались в ассортименте.
- Как прошли испытания Хамовниками.
- Как жила система, сделанная на костылях.
- В целом — о том, как гуманитарий строит полноценный торговый бизнес внутри Яндекса с помощью данных и экспериментов.
Речь идёт про запуск «Лавки» в 2019 году. С тех пор много воды утекло. Текст существенно сокращён и отредактирован, чтобы вам было удобно читать, дорогие. Если хотите погрузиться в историю «Лавки» от первого лица, слушайте оригинал.
Кто такой Илья Красильщик
- Нет высшего образования. Отчислен с пятого курса РГГУ, потому что перестал туда ходить, но стал ходить в «Афишу».
- В 21 год стал главным редактором журнала «Афиша».
- Работал издателем проекта «М…а».
- Потом был безработным.
- И теперь запустил сервис по доставке продуктов внутри «Яндекса», хотя у него не было ни опыта в ретейле, ни опыта в сервисах.
Что такое «Лавка»
Девиз проекта — «Заменим магазин у дома электронным сервисом». В «Лавке» человек заказывает обычные продукты и товары для дома, а курьер доставляет их со склада за полчаса. Вроде просто, да непросто.Подробнее: lavka.yandex.ru
Особенности «Лавки»
Представьте себе продуктовую сетку. Из чего она состоит от начала до конца? Нужно спрогнозировать, сколько тебе нужно продуктов и каких.
Продукты ты берёшь у поставщиков. С ними ты сначала договорился и сторговался по цене, потом они начинают привозить продукты по некоторому расписанию, которое ты должен тоже с ними обсудить.
Скорее всего, они привезут товары не на точки продаж, а на распределительный центр: что-то отправляется на хранение, что-то ложится в морозильную камеру, что-то — в холодильную камеру. Часть работает по технологии pick-by-line — это когда товары приезжают и сразу же распределяются по «Лавкам».
Дальше грузовички по расписанию везут эти товары по «Лавкам». Расписание должен кто-то составить и следить, чтобы грузовички по нему работали.
Грузовички приезжают. На «Лавке» товары кладутся в холодильную камеру, в морозильную камеру, на тёплую полку. «Лавка» вся размечена, там есть приложение «Яндекс.Полка», по которому сборщики получают заказы и собирают товары в пакетики по некоторой технологии. У нас там есть требования по скорости: положить один товар занимает примерно 10 секунд.
А дальше начинается то, что к тому моменту умела «Яндекс.Еда» (с которой мы дружили и во многом просили помощи): принять заказ, отправить курьера, курьер возьмёт, привезёт и т. д.
Сложности
У нас в ассортименте много продуктов, и они часто заканчиваются. Естественно, нам нужно в реальном времени синхронизировать остатки. Причём настолько в реальном времени, что когда происходит конкурентный заказ, то в момент нажатия на корзину мы уже должны знать, есть ли конкретно этот товар физически на конкретном складе — или он забронирован за другим человеком, который его заказал секунду назад.
Это вначале было важным отличием: если ты этого не делаешь, то этим сервисом невозможно нормально пользоваться — нет никакой гарантии, что тебе приедет то, что ты хочешь.
Дальше мы решали другие вопросы: сколько товаров будет в ассортименте, сколько товаров будет продавать этот магазин? Две тысячи? Три тысячи? В терминах ретейла это важная вещь, поэтому я уговорил всех, что мы просто сделаем так: мы соберём некое количество аналитики, дальше из этого составим минимальный список товаров, и дальше пойдём по нему и будем каждый товар обсуждать, нужно его продавать или нет. Это заняло часов пять.
Когда мы дошли до раздела прокладок и тампонов, выяснилось, что в комнате сидят только мужики — четыре человека. Мы были в тупике, потому что мы об этом ничего не знаем.
Разработка и запуск
Запускаться мы хотели где-то в районе 20 апреля. При этом ничего нет, а тебе нужно снять точку, построить в ней стеллажи, каким-то образом оцифровать. Для этого должна быть складская система.
Дальше, поскольку я из медиа, мне очень важно было, как выглядит каталог. Ужасно было важно. Я очень хотел, чтобы он не выглядел как классические каталоги с советскими словами. Поэтому надо всё переназвать. В результате я реально назвал всю тысячу товаров.
Разработка была не нашей. То есть я не мог сказать «делайте это»: это не моя разработка, мне надо ходить и уговаривать. Разработку нужно было «делить» с «Яндекс.Едой».
Нам было очень важно запуститься в тестовом режиме до майских праздников. Если бы мы не успели, тест переехал бы на после майских, а это — потеря огромного количества времени. В итоге мы запустились 30 апреля.
В тестовой версии мы запускались в Хамовниках. Там главный офис «Яндекса» на «Красной Розе», соответственно, в Хамовниках живёт очень много сотрудников «Яндекса». Поэтому ты можешь просто написать во внутренних системах: «Мы запускаем сервис. Хотите потестировать его — пожалуйста, давайте».
Из сотрудников «Яндекса» мы набрали тестовую группу на 120 человек: этого более чем достаточно, чтобы тестировать сервис такого уровня.
И вот наступает 30 апреля. В нашей точке начинают появляться курьеры. И мы думаем: «О, это чудо! Они появляются!» И тут мы понимаем, что их начинает появляться очень много, потому что из этой группы 100 человек многие решили сразу потестировать сервис.
Естественно, в первый день ничего не работает. Заказы тебе приходят в некоторое приложение, которое мы не разрабатывали, а взяли готовое — не было времени. Приложение чудовищное: ничего не видно. К тебе приезжают, и ты не понимаешь, что делать, потому что в приложении этого не высвечивается. Некоторые позиции задваиваются.
Вылезают все классические проблемы с базами данных. И вот мы все бегаем, пытаемся собирать эти заказы и дико нервничаем.
Один день мы как-то пережили, во второй что-то починили. Начинаются майские праздники, мы все сидим на точке все майские праздники.
В итоге приложение работает чудовищно, но доставки за 10–15 и даже 20 минут — это для наших тестовых пользователей очень удобно, они никогда в жизни такого не встречали. И мы видим, что это работает.
Ужасы тестового запуска
Например, тебе прилетает заказ, но его нет в приложении кладовщика. Приходит курьер, показывает приложение, что есть заказ. У тебя этого не видно. Ты начинаешь собирать заказ по приложению курьера.
База, естественно, в этот момент ломается, потому что ты ничего не «пропикал» на сканере, ты просто собрал заказ. Физические остатки начинают разъезжаться. Потом заказы начинают задваиваться. Потом в базу прилетают неправильные задания. Потом у тебя ломается интеграция с «Едой».
И так день за днём: ты неделю тестируешь, другую тестируешь. И всё время что-то происходит, всё время что-то ломается, потому что система сделана на костылях.
Начинается проблема с продуктами: помимо того, что у тебя технически не очень, тебе ещё надо уметь хранить продукты. У тебя начинает что-то гнить, ты не знаешь почему.
Например, приезжает ананас, а он внутри протухший. Ты не знаешь почему. Выясняется, что твои холодильники были с неправильной температурой. Тогда мы полностью отказываемся от продажи овощей и фруктов, говорим: «Извините, пока не готовы». И начинаем готовиться к новому запуску овощей и фруктов, только по-умному.
Но это уже после официального запуска.
По итогам первого теста мы приняли решение продлить тест ещё на две недели. «Лавка» ушла на неделю на исправление радикальных багов. Через неделю мы вернулись, и всё стало сильно лучше.
Нагрузочное тестирование
Ещё мы устраивали нагрузочное тестирование. Мы говорили: «Дорогие друзья, только с 7 до 8 вечера вы все можете заказать продукты со скидкой». И в этот момент мы обрушивали на себя заказы и пытались понять, можем это вывезти или не можем мы это вывезти.
О зонах доставки
Размер зоны доставки определялся на глаз: ставишь точку в «Яндекс.Картах» и по карте отмеряешь расстояние, примерно семь минут на велосипеде. Иногда делаешь пять, иногда думаешь «Хочу захватить ещё» и делаешь 10. Потом из-за этого начинаются проблемы, и ты страдаешь.
Первые полгода мы рисовали зоны сами. Рисовать карты приятно, это похоже на компьютерную стратегию: только это реальные дома, в них живут реальные люди. И потом ты запускаешься и пишешь об этом в какой-то районной группе. Тебе человек пишет: «О господи, вы в моём дворе в один дом доставляете, а в соседний, который через дорожку, не доставляете».
И ты заходишь в интерфейс и добавляешь домик. Говоришь: «Попробуйте теперь». И у человека ощущение чуда.
Маршрутизация курьеров
Примечание ведущего подкаста Самата Галимова
Вообще задача маршрутизации курьеров — это классическая задача computer science. В программировании это называется «классическая задача коммивояжёра», когда тебе нужно объехать сколько-то городов оптимальным способом. Оптимально — это, например, потратив меньше всего бензина или меньше всего времени.
В случае курьеров по доставке продуктов тебе ещё нужно параллельно решить вторую такую же сложную задачу в программировании — это задача упаковки рюкзака: какие товары нужно положить в рюкзак, чтобы он был оптимальным.
Есть много разных оптимизаций на этот счёт. Но, в общем, чтобы гарантировать правильное решение, нужно перебрать все возможные варианты. Для 15 точек назначения, для 15 городов таких вариантов 43 миллиарда. Для 16 городов их там больше 20 000 миллиардов. Это совершенно безумные числа, поэтому все придумывают разные оптимизации, так называемые эвристики: хитрые алгоритмы, которые позволяют это число сильно уменьшить.
Предсказание нагрузки на точки
Есть проблема: в зависимости от числа заказов в каждой «Лавке» нужно разное число курьеров и сотрудников. Это нужно уметь предсказывать. Но сейчас для нас это сюжет в развитии.
Проблема, что эти предсказания работают на очень маленьких данных. Как бы ты ни предсказывал, всё равно будут нестыковки.
Например, у тебя есть «Лавка», которая делает сколько-то сотен заказов в день. Но если разбить это, у тебя может быть час, в который делается 20 заказов, и тут несколько человек решили ещё заказать, и их получилось не 20, а 40. Это малые числа, поэтому там статистика не очень работает.
