EVA запустила оценку доставки товаров в магазины по аналогии с сервисами такси

Система оценивания реализована через рабочие Telegram-боты, которыми пользуются персонал магазинов и водители. После каждой доставки стороны взаимно оценивают друг друга по пятизвездочной шкале. Высокие оценки (4-5 звезд) можно дополнять стандартными положительными комментариями, такими как «Водитель — огонь! Достойный премии!» или «Спасибо! Все вовремя и удобно» или написать свой вариант.

Низкие оценки (3 звезды и менее) требуют обязательного объяснения. Для водителей это могут быть стандартные причины типа «Несоблюдение тайминга выгрузки/загрузки» или «Нетактичное общение». Магазины могут указать «Опоздание без предупреждения» или «Не отвечал на звонки». При необходимости стороны могут описать ситуацию более подробно в собственном комментарии.

«Раньше проблемы во время доставок не фиксировались системно, что порой приводило к накоплению недоразумений, которые доходили до руководства уже в критических ситуациях. Новая система позволяет получать и анализировать обратную связь оперативно и решать проблемы на начальных этапах», — объясняет Наталья Шабан, начальница транспортного отдела департамента логистики сети EVA и руководитель проекта.

При получении отметки в три звезды или ниже, на внутреннем портале компании автоматически создается задача для менеджера логистики или супервайзера магазина. Если отрицательные оценки выставлены по обе стороны, создается две задачи. Руководители вместе со своими командами подробно разбирают ситуацию, принимают решение по ее решению и сообщают другой стороне о принятых мерах.

Все полученные оценки агрегируются в отчетах Power BI. Это позволяет проводить детальный анализ взаимодействия, составлять рейтинги водителей и магазинов и системно улучшать качество процесса доставки и приемки товаров как со стороны департамента логистики, так и департамента продаж.

Компания также контролирует вовлеченность персонала в процесс оценки: если оценка не выставляется вовремя, сотрудники и их руководители получают автоматические напоминания. Благодаря этому обеспечивается полнота и объективность информации.

Первые результаты внедрения новой системы показали положительную динамику: вовлеченность сотрудников в процесс оценки превысила 92%. Уровень удовлетворенности процессом доставки и процессом приема товаров достигает 90% среди привлеченных сотрудников.

При реализации проекта также выяснилось, что работники магазинов и водители не всегда четко понимали обязанности друг друга, что и влекло часть негативных отзывов. Для решения этого вопроса компания добавила в чат-боты унифицированные инструкции для работников, что будет способствовать дальнейшему улучшению взаимодействия и снижению количества неудовлетворительных отзывов.