Назад в каталог

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Логистика и ритейл
Digital Consulting Solutions
Для бизнеса

Решение представляет собой модель машинного обучения, которая на основе исторических данных о количестве и размере заказов по различным районам города прогнозирует пиковые периоды спроса на доставку заказов и необходимое количество курьеров для их покрытия

Стоимость внедрения:
От 8,5 млн рублей
стоимость разработки
Стоимость поддержки:
От 2 млн рублей
стоимость эксплуатации
Срок внедрения:
От 3 месяцев
время разработки и внедрения
Решение представляет собой модель машинного обучения, которая на основе исторических данных о количестве и размере заказов по различным районам города прогнозирует пиковые периоды спроса на доставку заказов и необходимое количество курьеров для их покрытия. Решение эффективно распределяет курьеров в разные районы города в зависимости от уровня спроса, позволяя повысить скорость доставки и увеличить пропускную способность курьерских служб. Используются технологии перспективных методов искусственного интеллекта. Целевая аудитория – продуктовые магазины.

Какие проблемы решает

1 / 10

Неоптимизированное распределение курьеров, в том числе в пиковые периоды спроса на товар, снижающее количество заказов

Рост количества заказов до 15% из-за более эффективного распределения курьеров для доставки заказов

Повышенное время доставки ведущее к снижению числа заказов

Рост NPS (индекс потребительской лояльности) до 10 п.п. из-за оптимизации работы доставки и снижения времени ожидания доставки

Узнать больше:

Андрей Терешин

Андрей Терешин

Директор направления цифровизации бизнеса

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Внешний ресурс

Перейти
Хочу внедрить

Финансово-экономическая модель

- Индивидуальная тарификация - Фиксированная оплата в случае доработки функционала, лицензионное соглашение

Данные

- Исторические данные спроса по районам города в зависимости от времени суток, дня недели, сезона: количество заказов, средний чек, среднее количество позиций в чеке - Данные о курьерских доставках: средняя скорость доставки, среднее количество заказов на одного курьера в час - Данные погодных условий

Узнать больше:

Андрей Терешин

Андрей Терешин

Директор направления цифровизации бизнеса

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Внешний ресурс

Перейти
Хочу внедрить

Узнать больше:

Андрей Терешин

Андрей Терешин

Директор направления цифровизации бизнеса

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Внешний ресурс

Перейти
Хочу внедрить

Задайте свой вопрос —

адресуем его разработчику решения
Задать вопрос

Узнать больше:

Андрей Терешин

Андрей Терешин

Директор направления цифровизации бизнеса

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Внешний ресурс

Перейти
Хочу внедрить

Оставьте отзыв о кейсе —

релевантные отзывы опубликуем на этой странице
Оставить отзыв

Узнать больше:

Андрей Терешин

Андрей Терешин

Директор направления цифровизации бизнеса

Система для определения зон высокого спроса на доставку

Внешний ресурс

Перейти
Хочу внедрить

Другие кейсы

Все кейсы
553
Дайджест CDO2DAY

Будь в курсе новых решений —

подпишись на обновления Цифробанка и другие материалы в дайджесте CDO2DAY
Подписаться