对于许多在线零售商而言，配送早已成为一个可控的流程，不仅用于运送已购商品，还能提升客户忠诚度。然而，很少有人能将其物流潜力发挥到100%。Yandex.Marschrutizatsiya物流平台负责人丹尼尔·谢列霍夫分享了该服务客户的成功实践，这些做法有助于从自有快递配送中获得额外成果。
关注司机的积极性
随着能够数字化追踪司机路线的IT工具的出现，企业拥有了更多控制手段。例如，借助各种监控系统，物流人员可以实时观察其快递员的位置以及延误情况。
结果，司机可能会感觉自己像生活在“鱼缸”里，因为雇主和客户都能从各个角度看到他们的工作表现。这可能会带来心理压力，尤其是在引入此类工具之前，快递员可能允许自己在途中分心，因此接受新变化可能比较困难。
快递员是品牌的形象代表，他们的工作质量直接影响客户对公司的印象。因此，找到正确的激励方式非常重要，以便让司机也愿意接受新的自动化工具并感到舒适。
起初，除了感觉被全程监控外，司机还面临一个问题：难以接受由算法生成的路线。为了激励他们执行这些路线，我们的一位客户开始在司机上岗前展示预计收入单，显示完成该路线后可能获得的报酬总额。
渐渐地，司机们开始信任自动规划系统，并按照算法制定的顺序执行路线，因为在这种情况下，薪资计算变得清晰透明。这降低了未送达和迟到的比例，同时也提高了司机的积极性。
优化机会：为了避免手动计算司机的工作时间，可以将自动路线规划系统与1C（或其他用于记录工时的系统）同步——这样就能自动获取每位司机的预计工作时间和行驶里程。
模拟您的物流流程
实施自动路线规划的一个效果是显著加快了规划速度。过去公司可能需要花费数小时进行规划，而现在整个过程只需10到15分钟。节省下来的时间为实验提供了广阔空间。
规划算法的灵活性允许调整不同参数，从而获得不同的解决方案。物流变得更加透明和可控——您可以查看最后一英里各项指标的变化，如行驶里程、车辆数量、潜在迟到次数以及每位快递员的平均工作量。
例如，一家大型在线零售商利用改变不同参数的模拟方法来寻找最合适的方案。比如，有一种策略是将订单均匀分配给快递员，使他们的负载保持一致；而在另一种场景中，则为快递员安排尽可能紧凑的路线，以最大化利用每位快递员的能力。
因此，公司会对比两种得出的方案，并评估各项指标的变化——包括所有路线的总里程、每位配送员的行驶距离、行程时间、等待时间、路线开始与结束时间，以及所需的配送员数量。这有助于选择最优方案。
优化机会：不仅应针对日常计划，还应在不同参数下进行模拟，以选择物流策略。通过此类模拟，可以比较不同优先级下的指标——有些人愿意投入更多以确保更好的客户服务，而另一些人则需要处理大量业务并找到最具经济性的解决方案。
在订单生成阶段引入物流
另一位知名的在线零售商更进一步，在订单生成阶段就引入了物流环节。这样做有何必要？在实际操作中又是如何实现的？
该公司将内部TMS（运输管理系统）打造为订单处理流程中的核心参与者。现在，在线零售商的客户可以根据现有路线查看可安排配送的时间段。
但在TMS中，路线规划并未就此止步——随后数据会传输至自动规划系统服务器，在那里对路线进行优化整合，并将部分释放的资源重新分配用于处理新订单。
例如，在内部 TMS 规划后生成的 30 辆车中，经过路由算法处理后，实际出车数为 27-28 辆——剩余车辆可再次用于装载订单。这些迭代过程能够最大限度地利用每辆车，同时保留接收额外订单的能力。
优化机会：如果您使用自动规划系统，就会知道算法获取格式正确且标准化的数据有多么重要。为避免手动检查每个地址并修正错误，只需在网站上集成一个自动地址验证服务——这样进入系统的就只会是填写正确的数据。
如何提高配送效率：
别忘了员工——他们承担着订单处理的主要工作，因此重要的是要关注他们的积极性。透明的计算方式是一个很好的解决方案。
在规划路线时，可以且应当尝试多种方案，同时监控主要指标的变化。
物流可以在网站订单收集阶段就介入，这将有助于优化现有资源，并使公司做好应对增长和高峰负荷的准备。