Enginuity

Предметная область

Погружение в особенности работы компаний-вендоров и их агентов началось на предыдущем проекте в найме. Компании-вендоры часто продают собственную продукцию или поставляют ее. Торговые агенты ищут клиентов на оборудование, часто на выставках при личной встрече или находя контакты клиентов разными способами. Также существуют агентства, они тоже занимаются поиском и подбором клиентов.
С помощью LLM-моделей Perplexity, Qwen3-235В-А22В-2507, Qwen3-Max я собрала симулятор реальности: модель компании, которая занимается продажей инженерных систем: водонагревающие котлы, оборудование для сборки теплых полов и ремонта. Компании-вендоры работают в CRM-системах, им нужен контроль и автоматизация процессов. Агентам нужен удобный софт, через который они смогут поставлять заявки вендорам.

Проблема бизнеса

Торговые агенты теряют время и допускают ошибки при оформлении заказов.
Рыночный контекст:
Конкуренты (например, B2B-платформы для стройматериалов) уже внедряют единые рабочие пространства, где агент видит клиента, каталог и чат в одном интерфейсе.

Проблемы пользователя

Были проанализированы данные в открытых источниках.
Боли агентов:

• Агенту приходится переключаться между 4–5 экранами: дашборд, каталог, заказ, чат, клиент
• Нет быстрого доступа к прошлым заказам — дублирует или ошибается
• При общении с клиентом нет привязки к заказу — приходится копировать номера вручную

Боли вендора:

• Низкая прозрачность процессов
• Медленное выполнение рутинных операций
• Долгая обработка заказов
• Сложность контроля работы агентов
• Сложность финансовых процессов

Задача

Критерий успеха

Исследование

Валидация проблемы

По моему опыту на последнем проекте под NDA запрос на автоматизацию процессов и удобное приложение для агентов в другой нише был. Для ниши инженерных систем Qwen3-235В-А22В-2507 подтвердила актуальность (McKinsey, 2023 — «The Future of B2B Sales», Gartner, 2022 — «CRM Fatigue in B2B Sales», Forrester, 2023 — «B2B Commerce Platforms»).
Собрала привычный флоу агента и некий симулятор реальности из отзывов агентов в открытом доступе, исследований, конкурентов. Поставила нейросеть в несколько ролей: стейкхолдеры, системный аналитик, группа разработки и собрала ограничения.

Конкуренты

В качестве конкурентов нейросеть предложила Leroy Merlin (Лемана Про), Katerra (строительные системы, США, обанкротились в 2020), Zoho CRM, Shopify, Grundfos. Еще были просмотрены iPro ЭТМ, Умная логистика, Мегалогист, CargoRun, каталоги и конфигураторы.
В открытом доступе подобного функционала не нашлось, предполагаю, что он есть в контуре производящих крупных предприятий.
Ближе всего с точки зрения ниши было мобильное приложение iPro ЭТМ, отметила его простоту и понятность. Но там нет возможности выполнить основную джобу для агента: создание заявки и отправка ее вендору.

Флоу агента

С помощью LLM-модели Qwen3-235В-А22В-2507 описала старый флоу агента, который нужно изменить: переключения между экранами, ручное внесение данных о товаре, много дополнительных действий.

Инсайты

Гипотеза

Концепты

Драфты + hifi прототипы флоу агента (планшет) и флоу менеджера вендора (веб), схематичная отрисовка флоу клиента.
Для флоу вендора кастомизирована библиотека shadcn.
В первой итерации драфтов флоу агента хотела попробовать двухколоночное размещение функционала.

Первый тест: коридорка

Второй тест: немодерируемое тестирование

Немодерируемое тестирование отрисованного флоу агента по заполнению заявки.

Основная гипотеза:
Пользователи поймут, как заполнить заявку и добавить товары из каталога.

Платформа: pathway
Количество респондентов: 20 человек
Есть видеозаписи

Один фильтр: профессиональный профиль респондентов:

• Строительство/Ремонт помещений и домов
• Государственные и муниципальные услуги
• Недвижимость (операции с недвижимым имуществом)
• Жилищно-коммунальное хозяйство, обслуживание зданий и территорий
• Проектирование, в т.ч. архитектурное и инженерно-техническое/технические испытания, исследования, анализ
• Транспортировка и хранение/ логистика (доставка товаров и документов)

Результаты:
Восемь успешных респондентов говорят о том, что в целом флоу проходимый.

Замечены проблемы:

• Сложность восприятия пошаговщика (порядок шагов, понятность состояний полей, количество информации к заполнению, отсутствие инструкции заполнения)
• Незаметность сущности «Добавить товары из каталога»
• Неудачный выбор цветовой линейки (цвет primary считывался пользователями как цвет error)
• Слабая подготовка самого прототипа

Третий тест: модерируемый онлайн-тест

Исправлены проблемы, флоу поделен пополам для четкого деления заданий респондентам.

Основная гипотеза:
Пользователи поймут, как заполнить заявку и добавить товары из каталога. Пользователи смогут заменять товары в каталоге, обсуждать их с клиентом и вендором, переводить заявку дальше по этапам.



Количество респондентов: 8 человек 


Фильтр: случайные люди (высокая напользованность в приложениях)
Есть видеозаписи

Результаты:
Семь респондентов на живых модерируемых тестах прошли флоу сами до конца.

Инсайты первой части флоу:

• Добавить отметку обязательного поля
• Увеличить цветовой контраст полей
• Добавить заголовок полю “Особые условия”
• Поменять поведение поля с адресом доставки (дропдаун + появление на активный чекбокс)
• Сделать еще вариант карточки прикрепленного документа
• Обдумать флоу заполнения заявки с товаром в начале (?)
• Переименовать кнопку перехода к карточке товара в каталоге
• Убрать лишний лейбл+рекомендации смежных товаров из карточки товара (есть спека)

Инсайты второй части флоу:

• Добавить сущность замены товара в карточке прикрепленного товара
• Добавить сущность тикета во флоу замены товара вендором
• Вынести чат с вендором из заявки в систему
• Доработать чат с клиентом
• Сократить шаги на замене комплекта
• Разделить замену товара и комплекта
• Доработать карточку товара: снаружи артикул, лейблы, внутри сроки, рекомендации
• Доработать кнопки: названия, расположение
• Заголовки шторки замены доработать
• Доработать карточку замены: алерты, порядок товаров, иконка замены
• Дать заявке более явные признаки перехода от этапа к этапу
• Доработать цветовое кодирование кнопок и его иерархию
• Систематизировать данные о доходе агента (успела забыть, можем ли считать прибыль от товара, а не от заявки)
• Доработать мелкие детали

Финальное решение

Итоговый флоу позволяет агенту заполнить заявку в одном интерфейсе, согласовать выбор товаров с клиентом на ходу, обсудить замену товара, предложенную вендором и предложить свой вариант замены.
Большую часть инсайтов с тестов удалось встроить.

Отрисован флоу вендора в вебе (пока без тестов).

Что дальше

Есть много задач, изначально обозначенных для развития проекта: функционал контроля скидок, модуль совместимости, конфигуратор сборки заказов, вызов технической консультации для агента прямо из заказа, модуль бюджетного контроля.

При сборке решения появилась идея упрощения текущего флоу агента с помощью AI: сохранение информации из звонков и переписки с клиентом в системе и запрос недостающей информации у агента при создании заявки. Такой флоу может выглядеть как серия вопросов (например, так сделано у Госуслуг).