Фото: телеканал «Санкт-Петербург» / АО «ГАТР»
Как сообщает abnews.ru, ежедневно в России из ресторанов доставляется порядка 1,8 млн заказов. Согласно оценкам эксперта, в перспективе до 2030 года сегмент ресторанной доставки будет ежегодно увеличиваться примерно на 8%, а продуктовой — на 19%. При этом оба направления опираются на пересекающуюся курьерскую базу: исполнители отдают предпочтение платформам с более высокой плотностью заказов и выгодными условиями, из‑за чего бизнесу приходится бороться за одних и тех же сотрудников.
По словам Ряженова‑Симса, ситуацию усугубляют несколько факторов: высокая текучесть персонала и региональные ограничения на привлечение трудовых мигрантов к работе в доставке. Наиболее остро дефицит ощущается в крупных городах, где концентрируется основной объем заказов. Проблема приобрела системный характер и сдерживает развитие сервисов сильнее, чем нехватка потребительского спроса. При этом наращивание численности курьеров не всегда решает задачу: доставка готовых блюд предъявляет повышенные требования к срокам — заказ должен быть доставлен горячим с соблюдением санитарных норм. В отличие от товаров длительного хранения, готовые блюда нельзя надолго откладывать: интервал между готовностью и вручением клиенту обычно укладывается в 15–60 минут. Кроме того, эффективность работы курьера напрямую зависит от темпов приготовления на кухне: ранний приезд ведет к вынужденному ожиданию, а опоздание — к остыванию еды.
Существенное влияние оказывает и неравномерность спроса. Резкий всплеск заказов наблюдается в обеденные и вечерние часы, по пятницам, в выходные и праздничные дни, тогда как в остальное время часть курьеров может оставаться незагруженной. Это ставит бизнес перед дилеммой: либо содержать избыточный штат и оплачивать простои, либо рисковать нарушением сроков в пиковые периоды. В результате ресторанам зачастую требуется больше курьеров на сопоставимый объем заказов по сравнению с продуктовым ритейлом.
Оптимизировать использование ресурсов помогают цифровые инструменты управления доставкой. Такие системы распределяют заказы с учетом времени готовности блюд, локации получателей, дорожной обстановки и доступности курьеров. Алгоритмы также позволяют объединять попутные доставки, сокращая холостые пробеги и время ожидания на точках. Важным элементом становится прогнозирование нагрузки: среднесуточные показатели не отражают реальную потребность в персонале, поскольку даже при достаточном штате кратковременные пики могут вызывать сбои. Для точного планирования необходимо анализировать историю заказов в разрезе отдельных точек, зон доставки, дней недели и часов. Применение моделей машинного обучения позволяет учитывать эти параметры, а также календарь акций и прочие факторы, чтобы заблаговременно оценивать требуемое количество исполнителей.
Тем не менее даже самые точные прогнозы не способны полностью нивелировать внезапные всплески спроса. К примеру, неблагоприятные погодные условия — сильный дождь или мороз — могут одновременно спровоцировать рост заказов и снижение числа доступных курьеров. Оперативно нарастить собственный штат в таких ситуациях практически невозможно.
Одним из эффективных решений выступает гибридная модель доставки: базовый поток заказов обслуживают штатные курьеры ресторана, а в периоды повышенной нагрузки подключаются внешние логистические партнеры. Если внутри компании нет свободного исполнителя, заказ автоматически передается партнеру. Такой подход позволяет избежать содержания избыточного штата ради кратковременных пиков и гибко привлекать дополнительные ресурсы.
Альтернативным вариантом служит стимулирование самовывоза с помощью скидок и бонусов. В случае острой нехватки курьеров даже у партнерских служб бизнес может временно сузить радиус доставки либо увеличить заявленное время получения заказа. Повышение оплаты в часы пикового спроса остается действенным инструментом, но наибольшую эффективность демонстрирует в комплексе с другими мерами оптимизации логистики.
Ранее телеканал «Санкт-Петербург» сообщал, что за период с января по сентябрь 2026 года Санкт‑Петербург стал лидером среди регионов России по объемам ввода новых складских объектов и количеству заключенных сделок — при этом речь идет о рынке за пределами Московского региона. На долю города пришлось 20% от совокупного объема ввода качественных складских площадей и 15% от общего объема сделок.