Эффективность работы курьеров во многом зависит от того, насколько точно и быстро они могут найти точку выдачи заказа. Мы обнаружили, что проблемы, связанные с неточностями координат и сложностями с ориентирами, регулярно замедляют исполнителей, снижая эффективность нашего сервиса. Для решения данных проблем нами был предложен подход, сочетающий в себе аналитические методы, методы машинного обучения без учителя и большие языковые модели. Такой подход позволил нам не только выявить проблемные точки и понять причины задержек, но и создать решение для автоматической корректировки маршрутов курьеров. В докладе мы разберем аналитических инсайты и ML-вызовов, возникшие на пути внедрения нашего решения, а также поделимся практическими рекомендациями, которые позволили существенно улучшить точность навигации и опыт исполнителей.