Zooplus — ведущий интернет-магазин товаров для домашних животных в Европе. Компания Zooplus, основанная как немецкий стартап в 1999 году, имеет более 8 миллионов клиентов в более чем 30 европейских странах. В 2021 году его доход составил 2,39 миллиарда евро.
В этой статье я расскажу о том, как с помощью имитационного моделирования мы сокращаем сроки доставки зоотоваров и расходы.
Особенности категории зоотоваров и бизнес-модели Zooplus
менеджер по продукту
в Zooplus
Наша бизнес-модель представляет собой 3PL (Third Party Logistics) — предоставление комплекса услуг от доставки и хранения до управления заказами и отслеживания движения товаров.
В фулфилмент-центрах хранятся товары и упаковываются посылки. Затем провайдеры отправляют их со склада в хабы. И, наконец, службы «последней мили» доставляют посылки клиентам. Zooplus физически не «прикасается» к посылке ни на одном из этапов процесса.
Zooplus — это интернет-платформа с товарами под собственной торговой маркой, которая управляет всеми товарными потоками, начиная от поставщика и заканчивая конечным пунктом доставки. Использование 3PL-модели на каждом этапе процесса имеет такие преимущества, как гибкость, масштабируемость и простоту. Вместе с тем это накладывает на компанию обязательства, такие как договоры об объемах и более строгий процесс планирования.
Зоотовары — особенная категория. С одной стороны, клиенты лояльны к бренду. С другой стороны, маржинальность относительно невысокая, а логистические затраты существенны из-за особенностей посылок: большого объема и веса.
Кроме того, Zooplus гарантирует доставку в течение 2—3 дней для большинства клиентов. Чтобы достичь этого времени выполнения заказа, компания работает с небольшим бэклогом. Когда утром фулфилмент-центр начинает работу, позиции посылки, которую он упакует вечером, еще не заказаны.
Прогнозирование поведения системы доставки
Чтобы найти баланс между снижением расходов и сокращением времени выполнения заказа, мы применяем несколько подходов. Среди них оптимизатор Gurobi, смешанное прогнозирование и имитационное моделирование. Также мы используем комбинацию всех этих подходов. Наше решение о том, какую технологию использовать, зависит от уровня планирования и операционной деятельности.
Один из важнейших процессов в компании — это сбор посылки перед отправкой. Как только заказ поступает в нашу систему, нам необходимо принимать динамические решения о том, где будет собрана посылка и как она будет отправлена. Это зависит от наличия товаров, общей стоимости, времени выполнения и всех ограничений.
Мы разработали комплексный продукт, который распределяет в Zooplus посылки между фулфилмент-центрами. Одна из его составляющих — механизм оптимизации для сокращения затрат, когда время доставки напрямую влияет на ее стоимость. Решение основывается не на указании оптимального жизненного цикла отдельной посылки, а на полной картине.
Нам также необходимо найти баланс между всеми фулфилмент-центрами, стабильностью загрузки поставщиков услуг доставки и действующими бизнес-контрактами. Задача состоит в том, чтобы предсказать, как система поведет себя в случае изменений. Это могут быть различные затраты, ограничения производительности, чрезвычайные ситуации, повышенное или пониженное потребление и т. д.
Моделирование распределения посылок для точного планирования
Точный прогноз не может быть сделан только аналитически, в то время как имитационное моделирование позволяет достичь необходимого уровня детализации. Поэтому мы создали цифрового двойника для системы распределения посылок. Мы моделируем поведение системы с различными параметрами, чтобы проследить, какое распределение посылок будет наиболее эффективным.
Зная оптимальную настройку, мы заранее подготавливаем свои физические объекты. Например, мы бронируем необходимый объем услуг у второго перевозчика на случай, если первый повысит цены. Кроме того, мы обеспечиваем дополнительную производительность в одном фулфилмент-центре, когда узнаем, что забастовка произойдет в другом.
Опыт «расслабенной доставки» зоотоваров
Время выполнения заказа — ключевой фактор успеха в онлайн-торговле. Раньше мы распространяли правило «доставить как можно быстрее» на всех наших клиентов. Однако исследование, проведенное нашей командой маркетинговых аналитиков, показывает, что значительная часть клиентов не ценит быструю доставку.
Поэтому мы ввели «расслабленную доставку». Как она работает?
- Клиент соглашается на более длительный срок доставки (до 3 дополнительных дней) при оформлении заказа.
- Заказ не имеет приоритета в очереди.
- «Расслабленные посылки» не упаковываются и не отправляются в кратчайшие сроки, а ждут более высокой загрузки грузовика. Большая гибкость в отношении сроков доставки дает нам больше возможностей для оптимизации и эффективного использования ресурсов. Следовательно, и уменьшение углеродного следа.
Решение о том, как распределять заказы между фулфилмент-центрами, принимается не только на основе фактических характеристик цепи поставок, но и на основе «управляющих» параметров. Это список различных бонусов и штрафов, основанный на соглашениях с поставщиками услуг и бизнес-правилах. Наш анализ «что, если» поведения «расслабленных посылок» был основан на вариации одного конкретного бонуса.
Мы хотели, чтобы цифровой двойник ответил на следующие вопросы:
- Как нам сбалансировать время в очереди со временем доставки?
- Как это повлияет на затраты, время выполнения заказа и пропускную способность фулфилмент-центра?
- Для каких стран это будет наиболее выгодно?
При моделировании учитывался реальный еженедельный прием посылок. Такие временные рамки позволяют найти баланс между учетом диапазона возможных доходов и эффективностью. Доля «расслабленных посылок» составляла 5—20% в зависимости от страны.
Мы создали несколько сценариев с различной логикой «управляющих» параметров и выбрали модель с максимально выгодными расходами и временем без негативного влияния на наших провайдеров 3PL.
Лучший смоделированный сценарий спрогнозировал следующие результаты:
- Выдача «расслабленных» посылок частично перенесена в самые дешевые фулфилмент-центры.
- Экономия составила +0,6 п. п. на уровне сети в модели и 1—3% в реальной жизни (в зависимости от страны доставки).
- Мы наблюдаем улучшение KPI времени выполнения для «быстрой доставки» на 0,33 п. п. в модели и на 5—10 п. п. в реальной жизни.
- Отсутствует несоответствие пропускной способности фулфилмент-центров с нашими договорными ограничениями.
Заключение
Точное планирование играет решающую роль в нашей компании. Проблема баланса стоимости и сроков выполнения заказов заставляет нас инвестировать в поиск новых технологий и улучшение существующих продуктов. Посмотрим, как это повлияет на наш бизнес в 2023 году.
Похожие проекты:
- Российская платформа для интернет-торговли планирует систему логистики в Москве и Московской области.
- Моделирование «последней мили» в процессе доставки для розничной компании.
- Планирование и оптимизация крупной логистической сети.
Подпишитесь на ежемесячную рассылку, чтобы получать свежие материалы блога прямо на почту.
