Food Delivery: P50 времени доставки вырос с 28 мин до 38 мин за месяц

Ситуация: Сервис доставки еды (как Yandex.Eda / Delivery Club / Wolt). Среднее время доставки выросло с 28 минут до 38 минут за последний месяц без формального изменения SLA. Customer complaints выросли на 50%, NPS упал с 60 до 48. Заказы тоже падают — юзеры начинают уходить к конкурентам.

300K заказов/день в Москве, 90 дарк-китченов и 1500 ресторанов-партнёров. NPS 60 → 48. Refund rate 4% → 6.5%. Repeat-order rate w7→w8 упал на 12%. У ops-team есть подозрения на новый алгоритм диспатчеризации курьеров (релиз 3 недели назад) и на нехватку курьеров в часы пик.

Доступные данные

• orders: order_id, restaurant_id, customer_id, ordered_at, accepted_at, picked_up_at, delivered_at, delivery_zone
• restaurants: restaurant_id, city, district, prep_time_avg, has_kitchen_lag (true/false)
• couriers: courier_id, online_at_periods, vehicle_type (bike/scooter/car), city
• dispatch_log: order_id, courier_id, dispatched_at, distance_to_pickup_km, eta_estimate
• weather: city, hour, condition (sunny/rain/snow), temperature
• product_changes: change_date, area (dispatch/restaurant/app), description

Задачи

• Подтвердить факт через P50/P90 времени доставки по дням за 60 дней. Когда именно начался рост?
• Декомпозировать общее время на этапы: order→accepted, accepted→picked_up (ресторан готовит), picked_up→delivered (курьер едет). Где именно растёт?
• Сегментация по часам пик / непиковым, по районам, по типу транспорта курьера.
• Cross-check: погода (rain/snow), product_changes (новый дисп), число активных курьеров в зоне на час.
• Анализ kitchen-lag: какие рестораны систематически готовят дольше? Растёт ли их доля в orders?
• Курьерская сторона: average distance_to_pickup, время ожидания курьера vs его online time. Дисп даёт slow assignments?
• Action plan: что operations-team может сделать за день/неделю/месяц.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы