Яндекс Маршрутизация выводит на рынок собственную ML-модель для распределения заказов между курьерами. Алгоритм объединяет несколько заказов в один маршрут и автоматически перестраивает логистику «на лету», что позволяет ритейлу и e-commerce сокращать расходы, ускорять доставку и эффективно управлять пиковой нагрузкой.
Новая ML-модель: автоматическая маршрутизация вместо ручного планирования
Яндекс запускает для бизнеса инструмент, который распределяет заказы между курьерами на основе десятков параметров: от дорожной ситуации и плотности спроса до загруженности исполнителей и габаритов грузов.
Ключевое преимущество — автоматическое объединение нескольких заказов в один маршрут, если точки находятся рядом и условия позволяют выполнить доставку без потери качества. Это означает:
-
меньше «пустых» пробегов;
-
отсутствие повторных заездов в один и тот же район;
-
сокращение простоев и ожиданий новых заказов;
-
возможность включить новый заказ в уже сформированный, но ещё не выполняющийся маршрут.
Для менеджеров это снимает необходимость вручную выстраивать логистические схемы — система делает это автономно, а сотрудники могут отслеживать статус заказов и получать аналитику в реальном времени.
Экспресс-доставка становится дешевле и быстрее
ML-модель уже используется в сервисе «Яндекс Доставка». По данным компании, объединение заказов в общие маршруты позволяет курьерам экономить до 19 тыс. часов ежедневно.
Эффект масштабируется для клиентов сервиса:
-
доставка, задержанная на 30 минут, обходится на 15% дешевле;
-
доставка с ожиданием до полутора часов — на 30% дешевле;
-
суммарная экономия пользователей — более 525 млн рублей в месяц.
Такая модель делает экспресс-доставку гибкой: пользователь может выбрать классическую быструю доставку или более выгодную по цене — в оптимальном попутном маршруте.
Как работает алгоритм: динамическое объединение заказов
ML-модель анализирует набор факторов в режиме реального времени:
-
загруженность курьеров;
-
пробки и прогноз дорожной ситуации;
-
расстояние между точками доставки;
-
плотность заказов в районе;
-
параметры груза;
-
приоритетность доставки.
На основе данных нейросеть формирует динамический маршрут, который может меняться в процессе выполнения заказа.
Главная логика — повышение эффективности: каждый лишний километр или оборот курьера без груза — это прямые расходы бизнеса и потерянное время.
Что это меняет для рынка ритейла и e-commerce
Эффективный last mile в условиях растущей конкуренции
Экспресс-доставка стала критически важным конкурентным преимуществом, особенно в сегментах фуд-ритейла и маркетплейсов. ML-маршрутизация позволяет вести борьбу за скорость без роста затрат.
Автоматизация снижает операционные расходы
Меньше ручного труда в планировании маршрутов, меньше пробегов, меньше невыкупаемого времени — всё это напрямую улучшает P&L доставки.
Масштабируемость в пиковые периоды
Алгоритм эффективен во время «высоких» сезонов — Чёрная пятница, Новый год, резкие всплески спроса.
Гибкая тарифная модель для клиентов
Пользователь получает выбор: скорость или экономия. Это повышает удовлетворённость и стимулирует конверсию повторных покупок.
Глубокая аналитика логистики
Бизнес получает инструмент для анализа эффективности экспресс-доставки на уровне исполнителей, регионов и временных интервалов.
Рынок доставки становится технологичным: тренд на ML-оптимизацию
Машинное обучение уже стало стандартом в управлении складскими процессами и прогнозировании спроса. Теперь ML-подход приходит в маршрутизацию последней мили — одного из самых дорогих участков цепи поставок.
Для крупных сетей и маркетплейсов это шанс уменьшить давление себестоимости, а для небольших игроков — получить доступ к инструментам, которые раньше были доступны только гигантам рынка.
Вывод
ML-модель Яндекса для экспресс-доставки — это шаг к более экономичной, предсказуемой и гибкой логистике последней мили. Алгоритм сокращает затраты бизнеса, ускоряет выполнение заказов, повышает загрузку курьеров и расширяет возможности тарифов для клиентов. На фоне роста объёмов e-commerce такие инструменты становятся ключевыми для конкурентоспособности российских ритейлеров.
