Eating your own dog food 🍕

Всем привет, это Макс Политов, лидер команды IT-бренда, хочу рассказать вам про классную штуку, которую очень люблю у нас в Додо. Сейчас в Dodo Brands есть два бизнеса: Додо Пицца и Drinkit. А это — 1368 пиццерий и 126 кофеен по всему свету.

И знаете что? Мы активно «едим еду нашей собственной собаки» — так звучит перевод принципа, когда сотрудники компании еще и клиенты услуг, которые сами создают.

Но мы не просто покупаем пиццу и капучино — мы постоянно делимся фидбеком с коллегами. Это яркая черта открытости и доверия в Додо: мы можем рассказать о собственном клиентском опыте и знаем, что будем услышаны коллегами.

💬 Своя «горячая линия»
Каждый день в фидбек-каналы летят десятки сообщений — от «на TV-бордах опять матюки» до «приложение предлагает взять к кофе еще кофе».

В тред сразу же приходит тот, кто отвечает за продукт или процесс, или тот, кто знает, кого тегнуть. Как итог: команда видит косяки быстрее, чем пользователи успеют пожаловаться, и чинит.

Получается классная формула: наше небезразличие + скорость = классный клиентский опыт.

🛠 Кто вершит судьбу фидбека?
Сотрудник пишет в один из каналов. Подключаются продакты, CEO, бизнес-девелоперы, маркетологи, разработчики и все, в чьей «юрисдикции» описанная проблема. Если это просто баг или проблема процесса — забирают на доработку. Если идея — то в беклог, часто говорят еще срок, когда планируется внедрение.

Кстати, благодаря реакциям в нашем мессенджере, можно оценить, несколько эта ОС откликается у остальных коллег.

💗 Не только о грустном
Часто коллеги благодарят за найденный баг или подмеченную зону роста и относят это в беклог, причем нередко — очень быстро исправляют. Особенно приятно, когда в эти каналы приносят не развивающий фидбек, а благодарности и приятные впечатления 😸

👍 В чем сила, брат?
Сила — в единстве и корпоративной культуре. Мы внутри привыкли к этому процессу, но вообще полезно посмотреть на себя со стороны и сказать себе — черт, это ведь и правда наша сильная черта!

И почему она «сама не пройдет»…

Гость нажал кнопку, деньги ушли, заказ пошел. Все просто, да? Не совсем. Онлайн-оплата — это, скорее, джазовый джем: каждый участник должен попасть в нужную ноту, чтобы получилась симфония, а не какофония.

О чем это мы? Запускаем рубрику tech for dummies и делимся ликбезом по платежам от нашей команды Digital Payments 💵.

Самое время представить наш джаз-бэнд — рассказываем, как все работает, что мы делаем, зачем и почему это важно. Нам самим очень интересно читать про такие штуки от коллег, а вам как?

⏳ Ваш кофе будет готов через 3 минуты

Согласитесь, видеть точное время приготовления напитка еще до его заказа — это круто. Вчера сделали за две минуты, а сегодня за десять. Вчера ты просто гулял и мог подождать, а сегодня жестко опаздываешь.

В Drinkit тоже так подумали и полгода назад начали разрабатывать систему, которая показывает реальное время готовности заказа. О том, как она устроена и почему все оказалось не так просто, спросили у лидера направления Никиты Лаптева.

Сколько заходов было на эту задачу и в чем сложность?

Мы занимались этим больше полугода, подходов было четыре, если я правильно помню. Основная сложность была не в задаче определить время, а в том, как показать его гостю так, чтобы это было полезно и при этом не сильно нарушало бизнес-метрики.

Почему важно показать время ожидания?

Когда мы тестировали баннер с большим красным сообщением в стиле «Долгое ожидание», гости отваливались. Поэтому мы искали баланс — как быть честными, но не рушить метрики. Сейчас мы знаем: если ожидание больше 8 минут, есть небольшой отвал гостей, но чаще всего они вернутся позже. А если гость видит прогноз 2–3 минуты, конверсия даже немного растет.

На чем строится прогноз?

В первый раз решали задачу интерфейсово. Показывали гостю разные варианты прогноза и надеялись, что у нас все будет хорошо. Текущий алгоритм — это замороженная модель: берем исторические данные за все время существования наших кофеен, скармливаем, и она считает. При этом система ошибается в среднем на 50 секунд. Сейчас мы дорабатываем ее, чтобы она работала в актуальном сценарии.

Чего ожидать от новой версии?

Вторая версия, которую мы скоро выкатим, дообучается каждый день. Ежедневно собираются новые данные, возвращаются к нам, и модель решает: предсказала ли она сегодня лучше, чем вчера. Если да — обновляется. Если нет — остается прежней.

Что планируете дальше?

Сейчас мы покрыли 92% кофеен, но остается 8%, куда алгоритм пока не раскатан. Почему? Там текущая модель работает хуже, чем установленные стандарты. Наш порог — не более 5% ошибок при ожидании свыше трех минут. В основном сложности возникают в самых загруженных точках — вроде кофеен в офисах ВК или Альфа-Банка, где поток огромный.

Цель №1 — выкатить вторую версию алгоритма, которая будет точнее и позволит покрыть 100% кофеен.

Цель №2 — расширить, где показывается прогноз. Сейчас он виден только в приложении: до заказа и после него. Хотим добавить время готовности в Live Activity (на статус-бар iPhone и Android), в киоски — чтобы гость заранее видел, когда будет готов заказ, и на телевизоры в кофейнях.