TGViewer
Стёпа Потапов Стёпа Потапов @fewideas · 497 subscribers
Post #178 798
Предиктивная логистика для самых маленьких

Пока продакты в тревеле мечтают о гиперперсонализированных путешествиях и об опыте пользователей “от двери до двери - и обратно”, продакты в екоме тож не отдыхают и мечтают очень по-умному предсказывать, что пользователь закажет в следующий раз, и начать доставлять товар поближе к покупателю.

А это возможно? В целом да, давайте на пальцах разберёмся!
В обычном диджитале (например, в стримингах) рекомендации работают как-то так: собрали признаки пользователей → так или иначе построили предиктивную модель → отранжировали каталог. Вроде понятно.

В екоме же, в отличие от классического диджитала, существует целых два слоя бизнес-логики: это диджитал и логистика
🔵В диджитале - всё то же самое, что и в стримингах: вам советуют то, что больше всего похоже на то, что вы раньше брали. Конечно, не настолько “в лоб”, но всё же.
🔵А вот на уровне логистики есть проблемы - в основном, это стоимость доставки:
➡️ Товары изначально поступают в распределительный центр где-то далеко за городом
➡️ Оттуда - в хабы, их уже побольше и они либо в черте города, либо совсем близко к ней
➡️ Из них - в пункты выдачи заказа
🔵Если вы заказали футболку, она не может сразу поехать из распределительного центра в пункт выдачи, потому что тогда вы, как бизнес, никогда не окупите стоимость доставки. Приходится консолидировать заказы в одну большую гигадоставку до центра выдачи, и ее уже везти.

🔵Допустим, вы большой еком ваши логистические операции уже окупаются, что тогда? Тогда вы можете попробовать не только предсказывать, какие товары пользователь скорее всего купит, но и реально доставлять их поближе к потенциальному покупателю, чтобы доставка ощущалась как “по клику” и стоимость последней мили была не такой драматической.
🔵У такого решения, помимо плюсов, есть куча инженерных и операционных челленджей: от самой логики рекомендаций в приложении - до сборки заказа, доставки его на склады, управления всем этим товаром и возвращением его на базовый склад, если пользователь всё же не хочет то, что вы ему предсказали.

Но тем не менее - Amazon уже сделал такую штуку, поэтому, если вы пользуетесь Amazon, возможно ваша футболка-ниндзя уже дожидается вас на ближайшем складе и ждёт, пока вы ее закажете, наконец-то

🙂
Inbound Logistics The Future of Predictive Shipping and the Amazon Advantage - Inbound Logistics The future of predictive shipping will be defined not by a single end-to-end platform but by the ability to integrate and optimize across a fragmented supply chain ecosystem.
  • 👍 4
  • 🔥 2
  • 👏 1
More from @fewideas
  1. Jun 26, 2026Короче, я навайбкодил своё приложение 😮 🔵Это приложение для фанатов тенниса, вроде меня:…
  2. Jun 24, 2026⚡️ Раньше всех! Ну почти ⚡️ Прямо сейчас Figma анонсируют возможность для дизайнеров двига…
  3. Apr 30, 2026Как стратегическое перекрывает продуктовое и причём здесь Spotify Я долго считал Яндекс.Му…
  4. Apr 2, 2026Ну ладно ликвид гласс, это неплохо
  5. Apr 1, 2026Узкие места разлетелись Представьте, что вы нашли джина, достаёте его из бутылки, а он гов…
  6. Mar 31, 2026😏
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →