Логистика / Cost per delivery

Как посчитать стоимость доставки с ИИ

Стоимость доставки складывается из затрат на маршрут и накладных расходов. ИИ помогает точнее прогнозировать эти затраты, учитывая пробки, погоду и тип груза, а также автоматически подбирает оптимальные маршруты.

Почему это важно

Без точного расчета стоимости доставки компании часто закладывают в цену усредненные цифры, что приводит к занижению прибыли или завышению цен для клиентов. Ручной расчет по каждому маршруту занимает время и подвержен ошибкам, особенно при большом количестве заказов.

Почему возникает

  • Отсутствие единой методики учета всех затрат (топливо, амортизация, зарплата, накладные расходы)
  • Невозможность вручную учесть динамические факторы: пробки, погоду, срочность
  • Разрозненные данные в разных системах (CRM, 1С, трекинг)
  • Человеческий фактор: ошибки ввода, округления, забытые статьи расходов

Риски и потери

  • Убыточные доставки, которые не покрывают затраты
  • Потеря клиентов из-за неконкурентной цены
  • Перегрузка или недозагрузка транспорта
  • Штрафы за срыв сроков из-за неверной оценки времени

Что влияет на результат

  • Расстояние маршрута
  • Время в пути (зависит от пробок, погоды, времени суток)
  • Тип транспортного средства и его расход топлива
  • Стоимость топлива
  • Амортизация транспортного средства
  • Зарплата водителя (за час или за доставку)
  • Накладные расходы (страховка, связь, амортизация склада)
  • Срочность и вес/габариты груза

Типичные ошибки ручного подхода

  • Забывают включить амортизацию или накладные расходы
  • Используют средний расход топлива вместо фактического для конкретного маршрута
  • Не учитывают время простоя в пробках
  • Округляют цифры, что накапливает погрешность

Что важно понимать

Cost per delivery

Стоимость одной доставки — сумма всех затрат, связанных с выполнением одной доставки заказа клиенту.

Позволяет оценить рентабельность каждой доставки и корректно формировать цену для клиента.

Переменные затраты

Затраты, которые меняются в зависимости от маршрута: топливо, амортизация, зарплата водителя за часы в пути.

Именно они составляют основную часть стоимости и требуют точного расчета.

Накладные расходы

Постоянные затраты, распределяемые на каждую доставку: страховка, связь, амортизация склада, зарплата диспетчеров.

Без их учета стоимость доставки будет занижена, что приведет к убыткам.

Какие данные нужны

Данные о маршруте

Для расчета расстояния и времени в пути

  • адрес отправки
  • адрес доставки
  • координаты
  • дистанция (км)
  • время в пути (мин)

Характеристики транспортного средства

Для расчета расхода топлива и амортизации

  • тип ТС
  • средний расход топлива (л/100 км)
  • стоимость ТС
  • срок службы (лет)
  • пробег

Затраты на водителя

Для расчета зарплаты за время доставки

  • ставка за час
  • ставка за доставку
  • фактическое время работы

Накладные расходы

Для распределения постоянных затрат на каждую доставку

  • страховка
  • связь
  • амортизация склада
  • зарплата диспетчеров
  • количество доставок за период

Динамические факторы

Для учета пробок, погоды, срочности

  • уровень пробок
  • прогноз погоды
  • срочность заказа

Методика расчета стоимости доставки с ИИ

Принципы

  • Стоимость доставки = переменные затраты на маршрут + доля накладных расходов
  • Переменные затраты считаются по фактическим данным маршрута: расстояние, время, расход топлива
  • Накладные расходы распределяются пропорционально количеству доставок за период
  • ИИ используется для прогнозирования времени в пути и расхода топлива с учетом пробок и погоды, а также для автоматического сбора данных

Допущения

  • Расход топлива зависит от типа ТС и загрузки
  • Зарплата водителя начисляется за фактическое время в пути
  • Накладные расходы распределяются равномерно на все доставки за период

Ошибки

  • Не учитывать амортизацию и накладные расходы
  • Использовать средний расход топлива вместо фактического
  • Игнорировать время простоя в пробках
  • Не обновлять данные о ценах на топливо и зарплатах

Как ИИ решает задачу

Машинное обучение

Прогнозирование времени в пути

Данные на входе: адреса отправки и доставки, текущая дорожная обстановка, прогноз погоды, исторические данные о времени в пути

Что делает модель: Модель машинного обучения предсказывает время в пути с учетом пробок и погоды

Результат: Прогнозное время в пути (минуты)

Как используется: Используется для расчета зарплаты водителя и оценки срочности

Машинное обучение

Расчет оптимального маршрута

Данные на входе: координаты точек, ограничения по времени, тип ТС

Что делает модель: Алгоритм оптимизации находит маршрут с минимальными затратами (время, топливо)

Результат: Оптимальный маршрут с расчетом расстояния и времени

Как используется: Используется для планирования доставки и расчета переменных затрат

Генеративный ИИ

Автоматический сбор и нормализация данных

Данные на входе: данные из CRM, трекинг, справочники

Что делает модель: ИИ собирает данные из разных источников и приводит к единому формату

Результат: Единая база данных для расчета

Как используется: Используется для автоматического расчета стоимости без ручного ввода

Как это работает

  1. 1

    Вход: данные о заказе (адреса, вес, срочность). Действие: система определяет маршрут и прогнозирует время в пути с помощью ИИ. Результат: прогнозное время и расстояние.

  2. 2

    Вход: данные о ТС (расход топлива, амортизация). Действие: рассчитываются затраты на топливо и амортизацию по формуле. Результат: переменные затраты на маршрут.

  3. 3

    Вход: данные о водителе (ставка). Действие: рассчитывается зарплата за прогнозное время. Результат: затраты на водителя.

  4. 4

    Вход: накладные расходы за период и количество доставок. Действие: распределяется доля накладных расходов на данную доставку. Результат: доля накладных расходов.

  5. 5

    Вход: все рассчитанные компоненты. Действие: суммируются переменные затраты и доля накладных расходов. Результат: итоговая стоимость доставки.

  6. 6

    Вход: итоговая стоимость. Действие: система сравнивает с целевой ценой и выдает рекомендацию по корректировке. Результат: управленческое решение.

Формула расчета стоимости доставки

Базовая формула для расчета стоимости одной доставки:

Стоимость доставки

Cost_per_delivery = (Топливо + Амортизация + Зарплата_водителя) + (Накладные_расходы / Количество_доставок)
  • Топливо = (Расстояние / 100) * Расход_топлива * Цена_топлива
  • Амортизация = (Стоимость_ТС / Срок_службы_в_годах) / (Годовой_пробег / Расстояние)
  • Зарплата_водителя = Время_в_пути_часы * Ставка_за_час
  • Накладные_расходы — сумма постоянных затрат за период

Условный пример: Расстояние = 50 км, расход = 12 л/100 км, цена топлива = 60 руб/л → Топливо = (50/100)*12*60 = 360 руб. Амортизация = 100 руб. Зарплата водителя: время = 1.5 ч, ставка = 500 руб/ч → 750 руб. Накладные расходы за месяц = 300 000 руб., доставок = 1000 → доля = 300 руб. Итого: 360 + 100 + 750 + 300 = 1510 руб.

Допущение: Это упрощенная формула. На практике могут добавляться другие затраты: страховка груза, платные дороги, штрафы за опоздание.

Как это выглядит в цифрах

Условный пример

Условный пример: расчет стоимости доставки для интернет-магазина

  • Допущение: Интернет-магазин доставляет заказы по городу.
  • Допущение: Среднее расстояние до клиента — 30 км.
  • Допущение: Используется один курьер на автомобиле с расходом 10 л/100 км.
  • Допущение: Цена топлива — 55 руб/л.
  • Допущение: Ставка курьера — 400 руб/час.
  • Допущение: Накладные расходы за месяц — 200 000 руб., доставок — 800.
Топливо = (30/100)*10*55 = 165 руб. Амортизация = 50 руб. Зарплата: время в пути = 1 час (с учетом пробок), 1*400 = 400 руб. Доля накладных = 200000/800 = 250 руб. Итого: 165+50+400+250 = 865 руб.

Стоимость одной доставки составляет 865 руб. Если компания берет с клиента 500 руб. за доставку, то каждая доставка приносит убыток 365 руб. Необходимо либо повышать цену, либо оптимизировать маршруты.

Почему дана такая рекомендация

Что повлияло на решение

  • Фактическая стоимость доставки превышает цену для клиента
  • Динамика роста затрат на топливо и время в пути
  • Возможность оптимизации маршрутов

Какие риски учтены

  • Повышение цены может снизить спрос
  • Оптимизация маршрутов может увеличить время доставки для некоторых клиентов

Какие варианты рассматривались

  • Повысить цену доставки
  • Сократить затраты за счет группировки заказов
  • Пересмотреть зоны доставки

Оптимизация маршрутов с помощью ИИ позволяет снизить затраты без потери качества обслуживания, а пересмотр тарифов — компенсировать оставшиеся затраты.

Если бы спрос был эластичным, повышение цены было бы рискованным, и приоритет был бы на оптимизации затрат.

Что видит пользователь

Дашборд с расчетом стоимости каждой доставки

Таблица с разбивкой затрат по каждой доставке: топливо, амортизация, зарплата, накладные расходы, итоговая стоимость.

Видеть убыточные доставки и принимать меры: корректировать цену, оптимизировать маршрут, отказываться от невыгодных заказов.

Уведомление о превышении стоимости

Автоматическое предупреждение, когда стоимость доставки превышает заданный порог.

Быстро реагировать на отклонения и разбираться с причинами.

Что автоматизируется, а что нет

Выполняется автоматически

  • Сбор данных о маршрутах из трекинга и CRM
  • Расчет стоимости доставки по формуле
  • Прогнозирование времени в пути с помощью ИИ
  • Формирование дашборда и уведомлений

Требует настройки

  • Настройка справочников: типы ТС, расход топлива, ставки водителей
  • Задание пороговых значений для уведомлений
  • Настройка интеграций с CRM и трекингом

Остаётся за человеком

  • Утверждение изменений тарифов
  • Решение по убыточным доставкам (отмена, повышение цены, оптимизация)
  • Анализ причин отклонений

Как внедрить решение

Быстрый запуск

  • Создать таблицу Excel с формулой расчета стоимости доставки
  • Вручную вносить данные по каждой доставке
  • Еженедельно анализировать убыточные доставки

Рабочая система

  • Настроить автоматический сбор данных из CRM и трекинга
  • Разработать дашборд с расчетом стоимости
  • Настроить уведомления о превышении порога
  • Подключить ИИ-модель для прогнозирования времени в пути

Расширенный вариант

  • Внедрить оптимизацию маршрутов с учетом нескольких заказов
  • Прогнозировать стоимость доставки на основе исторических данных
  • Интегрировать с системой ценообразования для автоматической корректировки тарифов

Чек-лист перед запуском

  1. 1

    Определить перечень затрат, включаемых в стоимость доставки

  2. 2

    Собрать данные о транспортных средствах: расход, стоимость, срок службы

  3. 3

    Установить ставки водителей и правила начисления

  4. 4

    Рассчитать накладные расходы за период и количество доставок

  5. 5

    Настроить интеграцию с CRM и трекингом для автоматического сбора данных

  6. 6

    Разработать формулу расчета в Excel или системе

  7. 7

    Проверить расчет на тестовых данных

  8. 8

    Обучить сотрудников работе с системой

  9. 9

    Установить пороговые значения для уведомлений

  10. 10

    Запустить пилотный проект и проанализировать результаты

Главное

Точный расчет стоимости доставки — основа рентабельности логистики. Используйте формулу, учитывающую все затраты, и автоматизируйте сбор данных.

Основные данные: маршрут, ТС, водитель, накладные расходы. Расчет: переменные затраты + доля накладных.

ИИ прогнозирует время в пути, оптимизирует маршруты и автоматизирует сбор данных, снижая погрешность и трудозатраты.

Начните с простой таблицы Excel с формулой и вносите данные по каждой доставке — это позволит увидеть убыточные направления.

На чем основан вывод

Метод ReMetod показывает, как построить решение от бизнес-проблемы к работающей автоматизации. В рамках практикума участники учатся настраивать сбор данных и расчеты, что применимо к задаче расчета стоимости доставки.

В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.

Посмотреть программу практикума

Что обычно уточняют

Нужно ли программировать, чтобы внедрить такой расчет?

Нет. Начать можно с Excel-таблицы, а для автоматизации использовать no-code инструменты. ReMetod обучает без требования к программированию.

Насколько точны прогнозы ИИ для времени в пути?

Точность зависит от качества данных. При наличии исторических данных о пробках и погоде ИИ может давать точность до 90%, что значительно лучше ручных оценок.

Что делать, если у нас мало данных для ИИ?

Начните с простой формулы и накапливайте данные. Постепенно, когда накопится достаточно истории, можно подключать ИИ-модели.

Выберите, как продолжить с ReMetod

Хотите научиться автоматизировать расчет стоимости доставки? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.

Диагностика

Бесплатный разбор вашего кейса

25–30 минут: фиксируем задачу, данные, возможную автоматизацию и ближайший проверяемый результат.

Записаться на разбор
Практикум

Практикум 1 «Архитектор»

Полный путь от бизнес-проблемы до рабочей модели решения, интерфейса и проверки результата.

Перейти к практикуму