Как оптимизация интервалов доставки помогла снизить нагрузку на логистику

Неблагоприятные погодные условия, технические сбои, неверное планирование маршрута, загруженность службы логистики — все это может влиять на скорость доставки. Согласно статистике одного крупного сервиса доставки еды, двое из трех пользователей отдадут предпочтение тому, кто окажется быстрее.

В этом кейсе расскажем, как оптимизация интервалов доставки при оформлении заказа на сайте и в мобильных приложениях помогла заказчику SimbirSoft ускорить доставку. Решение может оказаться полезным для компаний, у которых есть запрос на снижение нагрузки в службе доставки и связанных с ней рисков доставки, а также на улучшение пользовательского опыта.

С какой задачей пришел заказчик

К SimbirSoft обратился крупный поставщик продуктов питания.

Задача — сократить количество пиковых часов на доставке утром и вечером. Заказчик искал решение, которое поможет сместить некоторый объем заказов на дневное время, контролировать нагрузку на службу доставки.

Какое решение предложили

Во многих компаниях доставка осуществляется в фиксированные интервалы. С таким подходом не всегда получается решать проблему с высокой нагрузкой.

Клиент использовал механизм закрытия интервалов по мощности, т.е. при достижении лимита количества заказов данный интервал становился недоступным. На проекте устоялись двухчасовые интервалы, в связи с чем переход на меньшие интервалы был невозможен.

Мы предложили разработать более гибкий формат выбора времени доставки, который снизит нагрузку и при этом будет учитывать требование по текущей длине интервала. Обсудили с заказчиком идею на основе настраиваемого шага, когда пользователи могут самостоятельно выбирать интервалы с небольшим сдвигом. Благодаря такому решению расчет нагрузки можно вести на меньших отрезках времени. Также мы предложили дать пользователям возможность выбора начала и конца интервала.

Такое решение удовлетворяло запросам клиента: 

• Закрытие небольших отрезков в утреннее и вечернее время будет побуждать пользователей смещать интервал в сторону дневных часов 
• Настраиваемая длина шага позволит более точно определять и контролировать нагрузку на разных участках временной шкалы
• Корректировка мощностей даст системе большую гибкость

По итогам аудита мы пришли к выводу, что большой пласт работ лежит на стороне бэкенда. Это было связано с тем, что код большинства модулей был завязан на старом решении. Также необходимо было учесть особенности мобильных приложений, которые предполагают поддержку старых версий. Таким образом, нам предстояло сформировать последовательный подход к реализации предложенной функциональности.

Как решали задачу

В качестве пользовательского интерфейса (UI) решили использовать таймлайн —  горизонтальную шкалу с делениями, равными текущему значению шага. Интервал доставки в нем задается двумя ползунками, минимальное расстояние между которыми равно двум часам. В случае попадания в интервал закрытых отрезков диапазон увеличивался на недостающее количество открытых — с приоритетом на утренние часы.

Мы спроектировали будущий сервис интервалов, объединив в нем работу со временем и датой. При этом учли правила доставки по разным регионам. В отдельный сервис вынесли механизм расчета количества заказов по каждому отрезку времени в рамках шага на каждый день в пределах возможных дат доставок. 

Также мы добавили метод конвертирования старого формата в новый для совместимости API со старыми версиями мобильных приложений. Это позволило постепенно выпускать новые фичи по интервалам сначала на сайте, а позже и в приложениях без возможных ошибок в их старых версиях.

К каким результатам пришли

Оптимизация интервалов доставки способствовала решению ряда важных задач. Ключевой из них является переход на сбалансированное распределение нагрузки, благодаря которому удалось сократить большое количество утренних и вечерних заказов со смещением на дневное время. 

В результате детализация нагрузки дала заказчику возможность подкорректировать мощности интервалов и оптимизировать работу разных модулей сервиса: логистики, техподдержки и др.

Как показывает практика, данная проблема актуальна и для сервисов, не связанных с доставкой. Решение можно использовать в разных сферах, например, для расчета времени приготовления блюд в ресторанах или организации почасовой аренды средств передвижения. Подобные варианты оптимизации могут значительно увеличить эффективность и прибыль бизнеса.