Маршрутизацию для интернет-магазина электроники и техники и адаптировали её под реальные бизнес-процессы Зачем вам это читать? Если у вас интернет-магазин с собственной логистикой — и вы тратите часы на ручное построение маршрутов, теряете заказы из-за сбоев в доставке или всё ещё держитесь за Excel, когда бизнес уже перерос его — этот кейс точно стоит прочитать. Особенно если у вас уже есть сайт, но вы понимаете: без интеграции, автоматизации и нормальных процессов дальше не масштабироваться. Привет, я Николай Чумаков, руководитель агентства e-comEXPERT. Мы разрабатываем высоконагруженные e-commerce решения. Сегодня расскажу, как наша команда внедряла Яндекс.Маршрутизацию в интернет-магазине Store77 и с какими сложностями мы столкнулись. Без приукрашивания — только практика. О клиенте: Store77 — крупный онлайн-магазин электроники и мелкой бытовой техники. У компании собственная служба доставки, которая ежедневно обрабатывает сотни заказов по Москве и Подмосковью. Задача, которая перед нами стояла: повысить точность маршрутов, автоматизировать планирование, сократить ручную работу логистов. На тот момент они уже использовали сторонний инструмент для построения маршрутов, но он не справлялся с ключевыми задачами: В системе не учитывались типы курьеров (пешие и авто); Расчёт маршрутов производился вручную; Планирование занимало 2+ часа каждый день; Почему вообще было актуально менять систему, если «старый велосипед» ещё ехал? Всё просто: у Store77 собственная доставка, и это делает логистику стратегически важной частью бизнеса. Поэтому отказ от ручного труда, стабильные маршруты, гибкое масштабирование — это не «хотелки», а базовые требования. Поэтому и пришли к идее с Яндекс.Маршрутизацией. На работу у нас было максимум 2 недели. Значит — никакой "пилот на полгода", только быстрое MVP и отладка в процессе. Поэтому не «строили космолёт» сразу, а стартовали с рабочей базы. Этап 1. Адаптация системы под выгрузку в Яндекс.Маршрутизацию Первым и самым трудоёмким этапом стала интеграция CMS клиента с Яндекс.Маршрутизацией. Основная сложность заключалась в работе с документацией: многие действия либо не были описаны, либо не поддерживались в интерфейсе. API Яндекса изначально ориентирован на серверную интеграцию без активного взаимодействия через веб-интерфейс, поэтому нам пришлось адаптировать систему под смешанный сценарий — с параллельным использованием API и стандартного интерфейса. Что сделали: Реализовали механизм отправки JSON-запросов с заказами и курьерами по API. Доработали схему планирования: сейчас система поддерживает три склада с разными зонами ответственности. В админке появились интерфейсы для их заведения, где зона ответственности задаётся через geoJSON и синхронизируется с Яндекс.Маршрутизацией. Для каждого склада предусмотрены отдельные кнопки запуска планирования. Добавили кнопку корректировок: они вносятся в Яндексе, и чтобы допланирование работало корректно, изменения необходимо «прописать» в системе — с учётом конкретного склада. Поверх этого внедрена проверка складов и возможность их проставления задним числом. Дополнительно в админке появились интерфейсы для очистки планирования и просмотр логов, что упрощает контроль и сопровождение процессов. Разработали механику привязки заказов к складам и геозонам — так как в «коробке» Яндекса этого не было. Отдельная история — техподдержка Из-за несоответствий между документацией и фактической работой API, нам регулярно приходилось обращаться в поддержку, переосмысливать часть проектных решений и искать нестандартные способы реализации. И именно обратная связь с поддержкой позволила находить такие рабочие решения и двигаться вперёд. Результат Несмотря на ограничения платформы, нам удалось стабильно связать CMS и Яндекс.Маршрутизацию. Мы обеспечили корректную передачу заказов и маршрутов, внедрили ручное управление для логистов и реализовали критичные для клиента функции — через собственную инфраструктуру. Этап 2: Интеграция с сервисом и изменение процессов Мы быстро поняли, что привычная логика «заказ отмечен — выгружен» не подходит. Планирование в Яндекс.Маршрутизации — отдельная сущность, и любое изменение заказов обнуляет всю схему. Это требовало полной перестройки внутренней логики. Что изменили: Отказались от мгновенной выгрузки — теперь логист сам решает, когда формировать план. Добавили автоматическое определение типа курьера (пеший или авто) в соответствии с ограничениями по зонам. Убрали разделение по сменам, но ограничили зону работы пешеходных курьеров ТТК. Клиенту было важно сохранить фиксированное количество курьеров и равномерно распределить нагрузку по времени, километражу и числу заказов. Для этого использовали возможности API — формулы и штрафы, которые регулировали балансировку маршрутов. Настройка этих параметров оказалась нетривиальной и заняла значительное время на тестирование и доработки. Итог Мы успешно стабилизировали процесс выгрузки маршрутов в планировщик и синхронизировали внутренние процессы логистов с особенностями и ограничениями платформы Яндекс.Маршрутизации. Этап 3. Планирование заказов и логика маршрутов Главная цель — максимальная автоматизация процессов. Для этого мы разработали свои уникальные математические формулы, которые определяют правильный "вес" заказа, в соответствии с которым решается к какому курьеру он попадет и как будет построена очередность. Настроили параметры API Яндекс.Маршрутизации, которые позволяют учитывать множество факторов: количество заказов, километраж, продолжительность маршрута, а также жесткие бизнес-ограничения. Что реализовано: Автоматический расчёт маршрутов с учётом «веса» заказов, временных окон доставки и типа курьера (пеший или автомобильный). Привязка заказов к определённым курьерам и зонам доставки, включая распределение по складам. Жёсткое соблюдение временных интервалов и внутренних правил работы логистов. Итог Основная автоматизация реализована через тонкую настройку API Яндекса — параметры штрафов и формулы балансировки обеспечивают равномерное распределение нагрузки между курьерами. При этом логисты сохраняют возможность гибко корректировать маршруты вручную, что гарантирует соответствие бизнес-процессам и оперативное реагирование на изменения. Этап 4: Тестирование и запуск Чтобы не рисковать, мы временно оставили старую систему в параллели. Это позволило сравнивать маршруты и оперативно реагировать на ошибки. Ключевые выводы: Яндекс обрабатывает партии заказов, а не поштучно. Это усилило зависимость от корректности запроса. Любая ошибка в запросе могла остановить весь процесс планирования. Логистам пришлось обучаться работе с новым интерфейсом — поначалу они продолжали использовать старый, пока не убедились в стабильности нового решения. После этапа A/B-тестирования с двумя системами, мы полностью перешли на Яндекс.Маршрутизацию с поддержкой в реальном времени со стороны команды разработчиков. Что получилось: Устойчивый обмен данными с Яндексом Автоматизированное планирование с учётом бизнес-ограничений Внедрена архитектура, готовая к масштабированию (склады, зоны, типы курьеров) Возможность оперативно корректировать маршруты без потери данных Что стало ограничением : Ограниченный функционал веб-интерфейса (например, нельзя задать временные окна доставки) Отсутствие встроенной связи между планированием и мониторингом Невозможность автоматически извлекать корректировки, внесённые вручную Не реализована внутренняя карта маршрутов и редактор маршрутов на стороне сайта Итог этапа Несмотря на сжатые сроки и технические ограничения сервиса, мы запустили MVP, который уже даёт бизнесу Store77 ощутимые результаты: быстрее планирование, ниже издержки, выше контроль. Архитектура гибкая и готова к развитию: если понадобится — логика планирования может быть полностью перенесена внутрь сайта, без участия интерфейса Яндекса. Как работает доставка сейчас 1. Заказ оформляется — данные попадают в систему Пользователь оформляет заказ на сайте. Менеджер, если нужно, помогает выбрать дату доставки — и логист уже получает эту информацию. Всё централизовано и синхронизировано. 2. Логисты планируют маршруты Дважды в день логисты выгружают в Яндекс.Маршрутизацию список заказов на следующий день. Система получает сразу: список доступных курьеров, типы курьеров (пеший/авто), ограничения по зонам (например, пешие доставляют только в пределах ТТК), пожелания по времени и вес заказов. 3. Расчёт маршрутов — по своей формуле Чтобы не перегружать одних и не оставлять без дел других, мы внедрили формулу «веса» заказа — она учитывает не только объём, но и важность (срочность, приоритет). Это позволяет равномерно распределять нагрузку между курьерами. 4. Логисты дорабатывают вручную ИИ предлагает маршрут, но финальное слово — за человеком. Логист может: изменить последовательность доставок, перераспределить заказы, подключить ещё одного курьера, если кому-то не хватает нагрузки. Это особенно важно в пиковые часы или когда возникают форс-мажоры. 5. Мониторинг: всё под контролем После подтверждения маршруты уходят в сервис отслеживания. Там видно: кто и сколько заказов везёт, где сейчас курьер, какие заказы рискуют опоздать. Руководители тоже могут видеть эти данные — в интерфейсе Яндекса или в собственных отчётах. Что изменилось после внедрения 1. Планирование ускорилось в разы Маршруты теперь строятся автоматически. Логисты больше не тратят часы на ручную сборку путевых листов — максимум 10–15 минут на финальные корректировки. Например логисты точно знают, что на маршруте есть жд переезд, где можно застрять на очень долго, этого система учесть не может, поэтому маршрут требует доработки. 2. Курьеры загружены равномерно Никто не простаивает. Система следит, чтобы объём заказов распределялся равномерно — по километражу, количеству и времени в пути. 3. Меньше расходов Сократился пробег машин, снизились затраты на топливо и амортизацию. И всё это без потери качества сервиса. 4. Появился контроль в реальном времени Логисты и руководители видят, где курьеры и что с заказами. Это удобно и для быстрой реакции, и для анализа — например, по опозданиям или перегрузкам. Почему потребовалась новая маршрутизация? Существующее решение не давало нужной гибкости: приходилось вручную настраивать маршруты, нельзя было учесть формулы веса, особенности курьеров и ограничений по зонам. Мы искали способ оптимизировать процесс и внедрить больше автоматизации. В итоге остановились на Яндекс.Маршрутизации — как на решении с мощным API и возможностью тонкой настройки при правильной интеграции. Что планируем дальше Вернуть разделение курьеров по сменам — для ещё более точного распределения. Перенести ещё больше логики из ручного управления — в систему. Если у вас своя доставка и вы хотите автоматизировать планирование — приходите за консультацией. Мы уже прошли весь путь — от ручного режима до гибкой интеграции с Яндексом. Мы разбираемся в e-commerce, логистике и нестандартных задачах.
e-com про e-com
Как мы внедрили Яндекс.
Маршрутизацию для интернет-магазина электроники и техники и адаптировали её под реальные бизнес-процессы
Зачем вам это читать?
Если у вас интернет-магазин с собственной логистикой — и вы тратите часы на ручное построение маршрутов, теряете заказы из-за сбоев в доставке или всё ещё держитесь за Excel, когда бизнес уже перерос его — этот кейс точно стоит прочитать.
Особенно если у вас уже есть сайт, но вы понимаете: без интеграции, автоматизации и нормальных процессов дальше не масштабироваться.
Привет, я Николай Чумаков, руководитель агентства e-comEXPERT. Мы разрабатываем высоконагруженные e-commerce решения. Сегодня расскажу, как наша команда внедряла Яндекс.Маршрутизацию в интернет-магазине Store77 и с какими сложностями мы столкнулись.
Без приукрашивания — только практика.
О клиенте: Store77 — крупный онлайн-магазин электроники и мелкой бытовой техники. У компании собственная служба доставки, которая ежедневно обрабатывает сотни заказов по Москве и Подмосковью.
Задача, которая перед нами стояла: повысить точность маршрутов, автоматизировать планирование, сократить ручную работу логистов. На тот момент они уже использовали сторонний инструмент для построения маршрутов, но он не справлялся с ключевыми задачами:
В системе не учитывались типы курьеров (пешие и авто);
Расчёт маршрутов производился вручную;
Планирование занимало 2+ часа каждый день;
Почему вообще было актуально менять систему, если «старый велосипед» ещё ехал? Всё просто: у Store77 собственная доставка, и это делает логистику стратегически важной частью бизнеса. Поэтому отказ от ручного труда, стабильные маршруты, гибкое масштабирование — это не «хотелки», а базовые требования.
Поэтому и пришли к идее с Яндекс.Маршрутизацией.
На работу у нас было максимум 2 недели. Значит — никакой "пилот на полгода", только быстрое MVP и отладка в процессе. Поэтому не «строили космолёт» сразу, а стартовали с рабочей базы.
Этап 1. Адаптация системы под выгрузку в Яндекс.Маршрутизацию
Первым и самым трудоёмким этапом стала интеграция CMS клиента с Яндекс.Маршрутизацией. Основная сложность заключалась в работе с документацией: многие действия либо не были описаны, либо не поддерживались в интерфейсе. API Яндекса изначально ориентирован на серверную интеграцию без активного взаимодействия через веб-интерфейс, поэтому нам пришлось адаптировать систему под смешанный сценарий — с параллельным использованием API и стандартного интерфейса.
Что сделали:
Реализовали механизм отправки JSON-запросов с заказами и курьерами по API.
Доработали схему планирования: сейчас система поддерживает три склада с разными зонами ответственности. В админке появились интерфейсы для их заведения, где зона ответственности задаётся через geoJSON и синхронизируется с Яндекс.Маршрутизацией. Для каждого склада предусмотрены отдельные кнопки запуска планирования.
Добавили кнопку корректировок: они вносятся в Яндексе, и чтобы допланирование работало корректно, изменения необходимо «прописать» в системе — с учётом конкретного склада. Поверх этого внедрена проверка складов и возможность их проставления задним числом.
Дополнительно в админке появились интерфейсы для очистки планирования и просмотр логов, что упрощает контроль и сопровождение процессов.
Разработали механику привязки заказов к складам и геозонам — так как в «коробке» Яндекса этого не было.
Отдельная история — техподдержка
Из-за несоответствий между документацией и фактической работой API, нам регулярно приходилось обращаться в поддержку, переосмысливать часть проектных решений и искать нестандартные способы реализации. И именно обратная связь с поддержкой позволила находить такие рабочие решения и двигаться вперёд.
Результат
Несмотря на ограничения платформы, нам удалось стабильно связать CMS и Яндекс.Маршрутизацию. Мы обеспечили корректную передачу заказов и маршрутов, внедрили ручное управление для логистов и реализовали критичные для клиента функции — через собственную инфраструктуру.
Этап 2: Интеграция с сервисом и изменение процессов
Мы быстро поняли, что привычная логика «заказ отмечен — выгружен» не подходит. Планирование в Яндекс.Маршрутизации — отдельная сущность, и любое изменение заказов обнуляет всю схему. Это требовало полной перестройки внутренней логики.
Что изменили:
Отказались от мгновенной выгрузки — теперь логист сам решает, когда формировать план.
Добавили автоматическое определение типа курьера (пеший или авто) в соответствии с ограничениями по зонам.
Убрали разделение по сменам, но ограничили зону работы пешеходных курьеров ТТК.
Клиенту было важно сохранить фиксированное количество курьеров и равномерно распределить нагрузку по времени, километражу и числу заказов. Для этого использовали возможности API — формулы и штрафы, которые регулировали балансировку маршрутов. Настройка этих параметров оказалась нетривиальной и заняла значительное время на тестирование и доработки.
Итог
Мы успешно стабилизировали процесс выгрузки маршрутов в планировщик и синхронизировали внутренние процессы логистов с особенностями и ограничениями платформы Яндекс.Маршрутизации.
Этап 3. Планирование заказов и логика маршрутов
Главная цель — максимальная автоматизация процессов. Для этого мы разработали свои уникальные математические формулы, которые определяют правильный "вес" заказа, в соответствии с которым решается к какому курьеру он попадет и как будет построена очередность. Настроили параметры API Яндекс.Маршрутизации, которые позволяют учитывать множество факторов: количество заказов, километраж, продолжительность маршрута, а также жесткие бизнес-ограничения.
Что реализовано:
Автоматический расчёт маршрутов с учётом «веса» заказов, временных окон доставки и типа курьера (пеший или автомобильный).
Привязка заказов к определённым курьерам и зонам доставки, включая распределение по складам.
Жёсткое соблюдение временных интервалов и внутренних правил работы логистов.
Итог
Основная автоматизация реализована через тонкую настройку API Яндекса — параметры штрафов и формулы балансировки обеспечивают равномерное распределение нагрузки между курьерами. При этом логисты сохраняют возможность гибко корректировать маршруты вручную, что гарантирует соответствие бизнес-процессам и оперативное реагирование на изменения.
Этап 4: Тестирование и запуск
Чтобы не рисковать, мы временно оставили старую систему в параллели. Это позволило сравнивать маршруты и оперативно реагировать на ошибки.
Ключевые выводы:
Яндекс обрабатывает партии заказов, а не поштучно. Это усилило зависимость от корректности запроса.
Любая ошибка в запросе могла остановить весь процесс планирования.
Логистам пришлось обучаться работе с новым интерфейсом — поначалу они продолжали использовать старый, пока не убедились в стабильности нового решения.
После этапа A/B-тестирования с двумя системами, мы полностью перешли на Яндекс.Маршрутизацию с поддержкой в реальном времени со стороны команды разработчиков.
Что получилось:
Устойчивый обмен данными с Яндексом
Автоматизированное планирование с учётом бизнес-ограничений
Внедрена архитектура, готовая к масштабированию (склады, зоны, типы курьеров)
Возможность оперативно корректировать маршруты без потери данных
Что стало ограничением :
Ограниченный функционал веб-интерфейса (например, нельзя задать временные окна доставки)
Отсутствие встроенной связи между планированием и мониторингом
Невозможность автоматически извлекать корректировки, внесённые вручную
Не реализована внутренняя карта маршрутов и редактор маршрутов на стороне сайта
Итог этапа
Несмотря на сжатые сроки и технические ограничения сервиса, мы запустили MVP, который уже даёт бизнесу Store77 ощутимые результаты: быстрее планирование, ниже издержки, выше контроль. Архитектура гибкая и готова к развитию: если понадобится — логика планирования может быть полностью перенесена внутрь сайта, без участия интерфейса Яндекса.
Как работает доставка сейчас
1. Заказ оформляется — данные попадают в систему
Пользователь оформляет заказ на сайте. Менеджер, если нужно, помогает выбрать дату доставки — и логист уже получает эту информацию. Всё централизовано и синхронизировано.
2. Логисты планируют маршруты
Дважды в день логисты выгружают в Яндекс.Маршрутизацию список заказов на следующий день. Система получает сразу:
список доступных курьеров,
типы курьеров (пеший/авто),
ограничения по зонам (например, пешие доставляют только в пределах ТТК),
пожелания по времени и вес заказов.
3. Расчёт маршрутов — по своей формуле
Чтобы не перегружать одних и не оставлять без дел других, мы внедрили формулу «веса» заказа — она учитывает не только объём, но и важность (срочность, приоритет). Это позволяет равномерно распределять нагрузку между курьерами.
4. Логисты дорабатывают вручную
ИИ предлагает маршрут, но финальное слово — за человеком. Логист может:
изменить последовательность доставок,
перераспределить заказы,
подключить ещё одного курьера, если кому-то не хватает нагрузки.
Это особенно важно в пиковые часы или когда возникают форс-мажоры.
5. Мониторинг: всё под контролем
После подтверждения маршруты уходят в сервис отслеживания. Там видно:
кто и сколько заказов везёт,
где сейчас курьер,
какие заказы рискуют опоздать.
Руководители тоже могут видеть эти данные — в интерфейсе Яндекса или в собственных отчётах.
Что изменилось после внедрения
1. Планирование ускорилось в разы
Маршруты теперь строятся автоматически. Логисты больше не тратят часы на ручную сборку путевых листов — максимум 10–15 минут на финальные корректировки. Например логисты точно знают, что на маршруте есть жд переезд, где можно застрять на очень долго, этого система учесть не может, поэтому маршрут требует доработки.
2. Курьеры загружены равномерно
Никто не простаивает. Система следит, чтобы объём заказов распределялся равномерно — по километражу, количеству и времени в пути.
3. Меньше расходов
Сократился пробег машин, снизились затраты на топливо и амортизацию. И всё это без потери качества сервиса.
4. Появился контроль в реальном времени
Логисты и руководители видят, где курьеры и что с заказами. Это удобно и для быстрой реакции, и для анализа — например, по опозданиям или перегрузкам.
Почему потребовалась новая маршрутизация?
Существующее решение не давало нужной гибкости: приходилось вручную настраивать маршруты, нельзя было учесть формулы веса, особенности курьеров и ограничений по зонам.
Мы искали способ оптимизировать процесс и внедрить больше автоматизации. В итоге остановились на Яндекс.Маршрутизации — как на решении с мощным API и возможностью тонкой настройки при правильной интеграции.
Что планируем дальше
Вернуть разделение курьеров по сменам — для ещё более точного распределения.
Перенести ещё больше логики из ручного управления — в систему.
Если у вас своя доставка и вы хотите автоматизировать планирование — приходите за консультацией. Мы уже прошли весь путь — от ручного режима до гибкой интеграции с Яндексом. Мы разбираемся в e-commerce, логистике и нестандартных задачах.