Кратко: для сокращения времени доставки оптимально использовать гибридную модель: own fleet для плотных зон/пиков, dark stores для сверхбыстрой доставки в микрорайонах и партнёров для отдалённых и нерегулярных зон. Ниже — сравнение и конкретная комбинированная схема.
1) Собственная логистика — плюсы и минусы
- Плюсы:
- Контроль качества и SLA, важен для свежих деликатесов.
- Гибкость в маршрутах/приоритетах.
- Низкая латентность на коротких расстояниях при высокой плотности спроса.
- Минусы:
- Высокие капитальные и операционные затраты (автопарк, ФОТ, ИТ).
- Сложность масштабирования вне основных зон.
- Риски простоев и пиковых затрат.
- Ключевые метрики: средняя стоимость заказа $c_{own}=\frac{F}{N}+v$ (где $F$ — фикс. затраты, $N$ — число заказов, $v$ — переменная стоимость), среднее время доставки $T_{own}$.
2) Партнёрство с курьерскими сервисами — плюсы и минусы
- Плюсы:
- Быстрый выход на новые зоны, минимум CAPEX.
- Оплата по факту (плата за заказ/маршрут), легкая масштабируемость на пике.
- Минусы:
- Меньше контроля над обращением с продуктом и SLA.
- Возможные ограничения по тайм-окнам и приоритетам.
- Переменная стоимость может быть выше в долгосрочной перспективе.
- Метрика: стоимость партнёра $c_{part}=p$ (усл. цена за доставку), соблюдение температурного режима и SLA.
3) Dark stores (микрокладовые) — плюсы и минусы
- Плюсы:
- Сильное снижение времени доставки (до „мешококмг/минут“ на близкие расстояния), высокая скорость сборки.
- Позволяют держать ассортимент специально для экспресс-заказов.
- Хороши для плотных урбанизированных зон.
- Минусы:
- CAPEX и операционные расходы на аренду, запасы и персонал.
- Управление запасами и риск порчи/остатков.
- Требуют точного планирования ассортимента по зоне.
- Метрика: радиус покрытия $r$, целевое время доставки $T_{dark}$, оборот запасов.
4) Оптимальная комбинированная модель (рекомендация)
- Идея: сегментировать территории и заказы по плотности спроса, срочности и стоимости, и применять лучший канал для каждого сегмента.
- Правила выбора по зоне $z$:
- Если плотность спроса $D_z\ge D_{high}$ — размещать dark store и обслуживать ими + собственный флот для «последней мили» (радиус покрытия dark store $r_{dark}$, рекомендую $r_{dark}\le 3$ км для 15–30 минут доставки).
- Если $D_{low}\le D_z<D_{high}$ — собственный флот оптимален (короткие маршруты, контроль).
- Если $D_z<D_{low}$ или спрос нерегулярный — использовать партнёров.
Формально: выбрать веса $w_{own},w_{dark},w_{part}$ по зоне так, чтобы минимизировать стоимость при ограничении по времени:
$$\min C=\sum _i{w}_i{c}_i\text{s.t.}\sum _i{w}_i{T}_i\le T_{target},\sum _i{w}_i=1$$ где $i\in \{\text{own,dark,part}\}$, $c_i,T_i$ — стоимость и среднее время.
- Практическая эвристика:
- Делите заказы по SLA: «экспресс» ($<30$ мин) — dark stores; «стандартный срочный» ($30\text{–}90$ мин) — own fleet; «эконом/отдалённый» — партнёры.
- Используйте партнёров как overflow для пиков ($load>$ пропускная способность флота) и для новых зон на этапе теста.
5) Внедрение и KPI
- Шаги: картирование спроса → пилот в 1–2 районах с dark store ($3$ месяца) → масштабирование + интеграция партнёров API.
- Основные KPI: среднее время доставки $T_{avg}$, доля доставок $\le T_{target}$, стоимость на заказ $c_{avg}$, процент порчи/отклонений.
- Контроль и оптимизация: динамическая маршрутизация, прогноз спроса на ежедневно/покомандно, корректировка ассортимента dark stores.
Вывод: гибридная модель — dark stores + собственный флот в ядре города и партнёры для периферии/пиков — даёт наилучший компромисс между скоростью, контролем качества и стоимостью.