Ускорили оформление и обработку заказов в интернет-магазине

Когда бизнес связан с доставкой скоропортящихся продуктов, каждая минута на счету. Мы помогли интернет-магазину «Мой Мясной» улучшить процесс оформления заказов. Теперь клиенты сами выбирают удобное и актуальное время доставки, а менеджеры больше не тратят время на уточнения и поиск оптимального склада под каждую доставку.

Компания «Мой Мясной» — поставщик свежего охлажденного мяса, птицы и натуральных мясных изделий от российских производителей. Бренд развивает розничные и оптовые продажи, а также выпускает собственные полуфабрикаты. Основной канал онлайн-продаж — интернет-магазин с доставкой на дом по Ярославской области.

Bitrix

К моменту обращения у клиента уже функционировал интернет-магазин на «Битрикс» с интегрированной CRM-системой «Битрикс24».

Процесс оформления заказа на сайте магазина и последующей его обработки создавал неудобства для покупателей и сотрудников компании:

• Система не определяла ближайший склад автоматически
  Менеджерам приходилось вручную сверять адрес доставки с картой, чтобы выбрать оптимальную точку отгрузки. Это отнимало время и часто приводило к ошибкам: выбор основывался на визуальной, а не логистической близости. В результате курьеры ехали неоптимальными маршрутами, что увеличивало время доставки и иногда вызывало задержки.

• Отсутствовал функционал выбора интервала доставки
  Покупатель не мог указать удобное время прямо на сайте. Его приходилось уточнять по телефону после оформления заказа. Некоторые клиенты оставляли пожелания в комментариях, но это делали не все. Это увеличивало рутинную нагрузку для менеджеров и снижало удобство для покупателей.

Клиент обратился к нам с двумя ключевыми задачами:

1. Автоматически определять ближайший склад на основе адреса доставки, по возможности минимизировать количество используемых для этого внешних сервисов.
2. Добавить на сайт функционал выбора интервала доставки заказа. Его настройка должна быть доступна через админ-панель сайта, чтобы команда могла тестировать разные модели интервалов и найти оптимальный вариант. Также нужно было автоматически скрывать сегодняшние слоты, если заказ оформляется после 17:00, и открывать доступные на следующие дни интервалы с запасом времени для оперативной обработки.

Мы реализовали два независимых, но взаимодополняющих модуля: для автоматического подбора склада, и для гибкого управления интервалами доставки.

Первый модуль — определение ближайшего склада — позволил убрать ручной поиск из операционного процесса и минимизировать ошибки при планировании маршрутов.

1. Определили ближайший склад по координатам

Для автоматического подбора склада разработали специальный класс, который сравнивает географические координаты (широту и долготу) адреса доставки и всех складов компании. Сначала рассчитывали расстояние по формуле гаверсинуса. Это стандартный способ вычисления кратчайшего пути между двумя точками на поверхности Земли. Это минимизировало зависимость от внешних сервисов, как и просил клиент.

2. Уточнили ближайший склад с учетом реальной логистики

Тестирование функционала показало: кратчайшее расстояние по карте не всегда дает самый быстрый маршрут на деле. Например, склад мог находиться на другом берегу реки, и фактический путь с объездом оказывался длиннее, чем до более удаленного по координатам склада на этом берегу.

Чтобы учесть дорожную инфраструктуру, доработали логику: сначала система отбирает 4 самых близких склада по координатам, а затем для каждой из этих точек делает запрос к API Яндекс.Карт на получение реального маршрута и времени в пути.

Теперь финальный выбор склада происходит на основе фактической логистики, а не геометрического расстояния. В итоге мы задействовали два внешних сервиса — для выбора ближайших складов и для проверки реального маршрута — но максимально точно решили бизнес-задачу клиента.

3. Научили систему корректно распознавать адреса в Ярославле

На сайте «Моего мясного» пользователи из Ярославля (основной город присутствия компании) могли вводить адрес без указания названия города: только улицу и дом. Однако Яндекс.Карты в таких случаях часто подставляли одноименные улицы из других регионов.

Чтобы избежать таких ошибок, добавили логику: если в строке адреса отсутствует название города, система автоматически дописывает «г. Ярославль» перед отправкой запроса в сервис определения ближайшего склада и в карточку адреса. Если город уже указан, дополнительных действий не требуется.

4. Настроили повтор запроса при ошибке связи с сервисом

Если внешний сервис не отвечал при первой попытке (например, из-за кратковременного сбоя), система автоматически отправляет еще один запрос. Только если оба завершались неудачей, поле «ближайший склад» остается пустым. Менеджер видит это и вручную выбирает склад, но заказ при этом не зависает и не теряется.

Помимо автоматизации подбора склада, мы доработали процесс оформления заказа: внедрили гибкий и управляемый механизм выбора интервала доставки, который учитывает и удобство клиента, и операционные ограничения бизнеса.

5. Сравнили два интерфейса выбора даты доставки и остановились на кнопках

Изначально интервал доставки реализовали через календарь, но в ходе тестирования выяснили, что покупателям проще ориентироваться в наборе кнопок с готовыми датами. Также ограничили выбор даты: клиент может забронировать доставку не более чем на 5 дней вперед. Это соответствует операционным возможностям склада и курьерской службы.

6. Внедрили двухшаговую форму с обязательным выбором времени

Чтобы исключить ситуации, когда клиент указывает дату, но забывает выбрать время, сделали обязательный двухэтапный выбор: сначала — дата, затем — доступные часы в этот день.

7. Настроили динамическое скрытие сегодняшних интервалов

Учли операционное ограничение бизнеса: если заказ оформляется после 17:00, сегодняшние слоты доставки автоматически становятся недоступны. Ближайший возможный интервал открывается только на следующий день.

8. Гибко адаптировали решение под новые требования бизнеса

В процессе обкатки клиент вносил уточнения и пожелания по логике отображения интервалов. Все изменения — от ограничений до визуальных правок — оперативно внедряли без остановки работы сайта, что позволило быстро найти оптимальную модель под текущие бизнес-процессы.

Так, менеджер может самостоятельно задавать доступные временные слоты прямо в админ-панели: достаточно ввести их через запятую. Это позволяет быстро тестировать разные модели — от узких «пиков» до широких интервалов — и находить оптимальный баланс между удобством клиентов и загрузкой курьерской службы.

Облегчили работу менеджеров

• Больше не нужно вручную сверять адрес с картой: система автоматически предлагает склад с учетом реального времени в пути. Это сократило время обработки заказа и исключило ошибки в планировании из-за «визуальной близости» точек.
• Отпала необходимость звонить клиенту для уточнения времени доставки: все указано прямо в заказе.
• В случае редких сбоев внешних сервисов система не «ломается», а оставляет поле пустым. Менеджер видит это и вручную выбирает склад, но процесс не останавливается.

Сделали процесс заказа удобнее для покупателей

• На сайте появился понятный и быстрый способ выбрать удобный интервал доставки.
• Двухшаговая форма гарантирует, что клиент не забудет указать время доставки.
• Система автоматически скрывает недоступные интервалы (например, сегодняшние при заказа после 17:00), поэтому клиент не может выбрать заведомо невыполнимый вариант и получить потом звонок от менеджера с отказом. Это повышает доверие и лояльность.

Команда «Моего мясного» получила гибкий и самодостаточный инструмент: теперь менеджеры тратят меньше времени на рутину, покупатели оформляют заказы быстрее и без неожиданностей, а бизнес может оперативно тестировать разные модели доставки.