Как повысить эффективность доставки и качество сервиса: опыт крупного дистрибьютора «Валта Пет Продактс»

На вебинаре команда Яндекс Маршрутизации и «Валта Пет Продактс» разобрали, как выстроить доставку, когда бизнес работает в десятках городов, использует смешанный автопарк и ежедневно обрабатывает тысячи заказов.

Обсудили переход от ручного планирования к автоматизации: что перестаёт работать при росте объёмов и как в таких условиях меняется управление доставкой.

Спикеры вебинара:

• Александр Семёнов — старший менеджер по работе с корпоративными клиентами Яндекс Маршрутизации.
• Александр Головченко — директор по IT и инновациям компании «Валта Пет Продактс».
• Сергей Гладких — руководитель транспортного отдела «Валта Пет Продактс».

Александр Головченко: Мы — крупнейшие дистрибьюторы зоотоваров, доставляем продукцию по всей России и СНГ. Сейчас это 63 города и более 30 филиалов. Каждый филиал — полноценная операционная единица: склад, продажи и доставка. В день обрабатываем более 2 000 заказов.

У нас смешанный автопарк: в части городов используем собственный транспорт, в части — наёмный. Работаем с подрядчиками по долгосрочным договорам, что позволяет гибко масштабировать доставку. При этом ассортимент широкий — более 6 000 SKU: от небольших товаров до крупногабаритных грузов. Также мы предоставляем 3PL-услуги и доставляем товары клиентов в их торговые точки.

Изначально маршрутизация была полностью ручной. Мы делили города на сектора, закрепляли за ними клиентов и транспорт, а дальше логист выстраивал последовательность точек. При таком подходе на планирование в одном филиале уходило от 40 минут до часа.

Качество маршрутов зависело от уровня экспертности конкретного логиста. При планировании не учитывались пробки и дорожные ограничения, а также нельзя было отследить доставку в реальном времени и вовремя вмешаться. В результате росло недовольство клиентов — невозможно было спрогнозировать время доставки.
Тогда мы поставили перед собой задачу — снизить влияние ручного труда за счёт автоматизации логистики.

Сначала внедрили стороннюю TMS-систему и потратили на это около 8 месяцев. Но она не справилась с нагрузкой. Нам не удалось реализовать кросс-докинг и корректно настроить сценарий, когда одна машина выполняет несколько рейсов в день. Бывали и ошибки в маршрутах — например, система могла отправить 20-тонную машину в неподходящую зону.

Александр Головченко: Мы решили протестировать сервис с минимальными затратами. Пилот был максимально простым с точки зрения IT: сформировали Excel-файл по шаблону, передали его, и дальше данные вручную загружались в систему.

Пилот стартовал в марте 2021 года, а уже в мае мы завершили интеграцию. Со своей стороны доработали данные: привели адреса к единому формату, добавили учёт удобного времени приёма для клиентов и подключили к мониторингу весь транспорт, включая наёмный.

После пилота в Москве уже с июля начали масштабирование на всю сеть. Внедрение сопровождалось обучением и подключением водителей к приложению Яндекс.Курьер. Сначала они сопротивлялись, но со временем подтвердили, что сервис облегчил их работу.

В результате водители адаптировались к новой логике работы, маршруты стали более предсказуемыми, а клиенты сами выбирают удобные дату и время приёмки груза. Это помогло стабилизировать выполнение маршрутов по всей сети.

Александр Головченко: После внедрения планирование фактически свелось к одному действию: сотрудник отправляет заказы и автопарк в систему и получает готовые маршруты.

Расчёт занимает до 15 минут и почти не требует участия логиста — он работает уже с результатом и при необходимости вносит точечные корректировки. Сейчас мы дорабатываем передачу более детальных параметров, чтобы ещё сильнее сократить объём ручных правок.

Эффективность доставки выросла: количество точек на маршруте увеличилось с 18 до 25 — примерно на 30%. Параллельно появилась возможность точнее прогнозировать потребность в транспорте и затраты на последнюю милю на основе планов продаж, что позволило избежать лишних расходов. Без автоматизации нам потребовалось бы больше транспорта, сотрудников и времени на планирование — особенно на фоне роста издержек.

Дополнительно появился мониторинг наёмного транспорта: всех водителей подключили к единой системе, поэтому их местоположение в реальном времени видно и нам, и клиентам. Это повысило прозрачность доставки, снизило количество отказов и опозданий и в целом улучшило пользовательский опыт.