Логистика: доля повторных доставок выросла с 9% до 16% за месяц — горит юнит-экономика последней мили

Ситуация: Доля заказов, потребовавших повторной доставки (re-delivery), выросла с 9% до 16% за 4 недели. Каждая повторная попытка добавляет ~280 ₽ к себестоимости заказа и роняет NPS. Операции требуют локализовать причину до сезона распродаж.

Курьерская сеть доставляет заказы «до двери» в окне 2 часа. Повторная доставка случается, если получателя нет дома, неверный адрес/телефон, или курьер не успел в окно. Рост re-delivery каскадом перегружает маршруты следующего дня и снижает SLA. Нужно отделить вину получателя от операционного сбоя (слот, маршрут, прозвон).

Доступные данные

• deliveries: delivery_id, order_id, courier_id, hub_id, region, promised_window_start, promised_window_end, attempt_no, attempt_at, outcome (delivered|no_show|wrong_address|missed_window|refused)
• orders: order_id, created_at, address_quality_score, phone_verified (bool), notify_optin (bool)
• couriers: courier_id, hub_id, hired_at, vehicle_type, region
• routes: route_id, courier_id, route_date, planned_stops, completed_stops, hub_id
• notifications: order_id, channel (sms|push|call), sent_at, delivered (bool)

Задачи

• Декомпозировать re-delivery по outcome первой попытки: no_show / wrong_address / missed_window / refused — какая причина дала прирост.
• Сегментировать рост по hub_id, region и attempt-окну — локальный кластер или системный сбой.
• Проверить связь missed_window с перегрузом маршрутов (planned_stops vs completed_stops).
• Оценить вклад notify-канала: доходит ли уведомление о доставке (notifications.delivered) и снижает ли оно no_show.
• Отделить вину получателя (refused/no_show при доставленном уведомлении) от операционного сбоя (missed_window, wrong_address при низком address_quality_score).

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы