Asignación de visitas

Hoy, para cubrir una visita, la gestora filtra colaboradores y lanza la propuesta a muchas personas a la vez: se la queda quien acepta primero. Con la asignación recomendada, Take AI prepara el reparto de toda la oleada: para cada tienda propone un principal y dos suplentes, con los motivos en palabras sencillas. La gestora revisa solo lo que no encaja, confirma, y las propuestas salen en cascada: primero al principal y, si no acepta a tiempo, al siguiente.

De dónde partimos

Cifras con las que el diseño describe cómo se reparte hoy (planteamiento del diseño y tablero «Cómo funciona»). En ese tablero aparecen junto a los datos ficticios del ejemplo, así que confirmaremos su origen antes de usarlas con clientes.

Repartir una oleada hoy es una carrera: la propuesta llega a muchas personas y se la lleva la más rápida, no la más adecuada. Así el trabajo se concentra en pocas manos, las devoluciones no pesan y una tienda sin aceptar se descubre cuando ya es tarde.

Qué gana cada parte

Tres actores directos y uno indirecto. La gestora es siempre quien decide: nada sale sin su confirmación.

Para cada tienda Take AI mira dos cosas: quién es fiable (su perfil, igual para todas las visitas) y quién encaja con esta visita (distancia, carga, turno, rotación). Con eso propone el principal y los suplentes. Después, cada propuesta recorre la cascada hasta que alguien la acepta.

El perfil de fiabilidad: cuatro ejes, nunca una nota única

Cada eje se muestra con un nivel en texto y una barra de cinco segmentos. Se usan las visitas de los últimos 12 meses, y lo reciente pesa más.

Las pastillas muestran los cuatro niveles posibles; en las pantallas cada eje tiene el suyo. Los ejemplos entre comillas son datos ficticios del diseño.

Conceptos

Así se reparte una oleada, desde las reglas hasta la visita hecha. Cada carril es un actor; cada número es un paso y remite a la pantalla que lo muestra. En el ejemplo: Ópticas Mirada Clara, Oleada 4T 2026, 48 tiendas (datos ficticios).

Paso a paso

Hemos elegido las seis pantallas que mejor cuentan la funcionalidad. El mapa del reparto está en la sección 7 y el resto de estados, en el anexo. Las de la gestora usan el tema claro de TakeANet; la del colaborador, su app en el móvil.

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6.1 · Reglas del reparto

Gestora · ventana sobre la oleada

Antes de generar nada, la gestora fija las reglas con las que Take AI propondrá a las personas. Todo es editable y se puede guardar para el resto del proyecto.

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1

Cascada de envío. «Reserva al principal» 24 h, «Suplente 1» 24 h y «Suplente 2» 12 h. La pantalla avisa de cuánto puede tardar en abrirse la convocatoria.

2

Si nadie acepta. «Convocatoria abierta a candidatos de la zona» o «Avisarme y no enviar».

3

Límites del reparto. Máximo de visitas por colaborador en la oleada (4), distancia máxima desde sus visitas habituales (40 km) y no repetir a nadie en la misma tienda durante 2 oleadas.

4

Oportunidad a nuevos. «Al menos 1 de cada 5 principales con pocos datos», para que el trabajo no se quede siempre en las mismas personas.

5

Perfil del escenario. Se escribe como lo pide el cliente: «Cliente de 45 años o más que pregunta por lentes progresivas…».

6

«Take AI lo entiende como». Lo convierte en requisitos «Filtro», «Característica» y «Preferente». La gestora puede «Editar».

7

Sin sesgos. «La edad solo se usa como filtro porque el escenario lo pide. Nunca puntúa.»

8

«Generar reparto». Tarda unos segundos y «No se envía nada hasta que confirmes».

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6.2 · Reparto recomendado

Gestora · escritorio

El reparto de toda la oleada en una tabla. La gestora no tiene que mirar las 48 tiendas: Take AI le pone delante solo las que necesitan una decisión y deja el resto listo para enviar.

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1

«Take AI propone; nada se envía hasta que confirmes.» Con la fecha del cálculo y los datos que ha usado.

2

Resumen. «44 tiendas listas», «3 con un solo candidato», «1 sin candidato», 31 colaboradores (17 en 3T) y 7 km de media. Datos ficticios.

3

«Excepciones · revisa estas 4». Lo único que hay que mirar; «Las otras 44 tiendas están listas para enviar».

4

Sin candidato. «Nadie a menos de 40 km» y quién es el más cercano.

5

Acciones de la excepción. «Proponer igualmente» o «Abrir convocatoria»; en las otras, «Ver candidatos».

6

Encaje con la visita. Distancia, rotación, turno y carga de cada fila, con los motivos en chips cortos.

7

«Oportunidad a nuevos». Lucía, con «Pocos datos», va de principal por la regla de nuevos.

8

«Cambiado por ti». Si la gestora cambia una fila, se ve quién la eligió («Elegido por Elena Ruiz»), lo que proponía Take AI y «Deshacer».

9

«Confirmar y enviar 47 propuestas». La decisión de la gestora. También puede ver el reparto en un mapa (sección 7) o regenerarlo.

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6.3 · Candidatos de una tienda

Gestora · panel lateral

Por qué Take AI ha ordenado así a los candidatos de una tienda, y la forma de cambiarlo. Todo se explica con hechos, nunca con porcentajes.

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1

Contexto de la visita. Quién la hizo la última vez («Última visita 3T») y el escenario que exige el cliente.

2

Tres listas. «Recomendados», «Todos los cercanos» y «Buscar a mano», por si la gestora quiere a otra persona.

3

Por qué está ahí. «Elegida por la regla «oportunidad a nuevos»», con el motivo en una frase.

4

Los cuatro ejes con su nivel y los hechos: «Acepta 9 de 10 · 3 h», «3 devueltos de 11 · casi siempre por fotos».

5

Encaje con esta visita. Distancia, carga, turno y si cumple el escenario.

6

Rotación. «Visitó esta tienda en 3T · rotación»: se avisa de que repetiría tienda. Carmen, con mejor perfil, queda de suplente porque la principal sale por la regla de nuevos.

7

«No cumple el escenario (edad)». Se explica que la edad solo filtra y nunca puntúa.

8

«¿Por qué este orden?» Primero el encaje con la visita, después la fiabilidad, y la regla de nuevos.

9

«Guardar cambios» o «Enviar a los 3 en cascada» para esta tienda. «Ordenado por encaje. Tú decides.»

AS4

6.4 · Seguimiento de la cascada y riesgo

Gestora · escritorio

Después de confirmar, la gestora ve en qué punto está cada tienda, quién tiene ahora la propuesta y qué pasará si no acepta. Arriba, solo lo que necesita su decisión.

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1

Estado de las 48 tiendas. Aceptadas, con el suplente, reservadas al principal, en riesgo y sin candidato.

2

Aceptación media. En el ejemplo, «5 h» frente a «43 h» con envío masivo en 3T. Datos ficticios.

3

«En riesgo». «Avisamos antes de que caduquen: 48 h antes de la mitad de la ventana. Tú decides la acción.»

4

El motivo, concreto. «Sergio Navarro no ha respondido en 20 h y suele tardar 18 h…».

5

Acción propuesta y alternativa. «Pasar ya al suplente 2» o «Esperar»; en otras tiendas, «Recordar al colaborador», «Liberar la plaza» o «Ampliar radio a 80 km».

6

Cascada por tienda. P · S1 · S2 · Abierta, con el paso actual y el tiempo que queda («quedan 23 h»).

7

«Pasó al suplente 1». Con el motivo del rechazo, en palabras del colaborador.

8

Próximo paso. Qué ocurrirá y cuándo: «Si no acepta, pasa a Javier Ortega el 10 oct 04:00».

9

«Test previo pendiente». Con la fecha límite y un recordatorio automático.

AS3

6.5 · Perfil de fiabilidad del colaborador

Gestora · ficha del colaborador

La pestaña «Fiabilidad» explica por qué Take AI recomienda o no a una persona. Es la misma información que ve el propio colaborador, y se puede corregir.

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1

«Carmen puede ver este perfil en su panel.» Con «Ver como ella». No hay listas ocultas.

2

«Encaje habitual: muy alto», con la fecha de la última actualización.

3

Cuatro ejes, últimos 12 meses. Cada uno con su nivel, los hechos que lo explican y su evolución por trimestre.

4

Calidad. Devueltos, correcciones por informe y nota del corrector.

5

Experiencia. Visitas por sector y en qué es fuerte o flojo («Instalaciones (fotos)»).

6

«Cómo se calcula». Lo reciente pesa más; con pocos datos se parte de la media; género y edad no cuentan; los rechazos con motivo razonable no penalizan.

7

«Corregir un dato». La gestora puede arreglar un dato que no sea justo.

8

«Qué ha cambiado». Cada hecho reciente y a qué eje afecta.

9

Zonas donde trabaja de verdad. La distancia se mide desde donde visita, no desde su dirección registrada.

AS6

6.6 · El colaborador en el móvil

Colaborador · móvil

Lo que ve el colaborador: una propuesta que es suya durante un tiempo, sin carreras con otros, y un perfil que le dice cómo le ven y cómo mejorar.

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Propuesta reservada

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Mi perfil

1

«Reservada para ti hasta mañana 18:00». «Después pasa a otra persona.»

2

La visita. Tienda, dirección y distancia desde donde suele visitar, fechas, turno, pago y test previo.

3

Por qué a ella. «Te la proponemos a ti primero por tu buen historial en este proyecto.»

4

«Aceptar» como acción principal.

5

«No puedo». Motivos en opciones grandes: fechas, distancia, demasiadas visitas u otro.

6

«Decir el motivo no te penaliza.»

7

«Así te vemos cuando te proponemos visitas.» Todo lo que cuenta está aquí.

8

Sus cuatro puntos fuertes. «Cada uno se mira por separado; no hay una nota única.»

9

Consejo de Take AI. Concreto y útil: revisar la guía de fotos.

10

Transparencia. «Tu edad y tu género nunca cuentan aquí» y «¿Crees que un dato está mal? Avísanos».

El recorrido de la sección 5 es el caso normal. Estos son los desvíos previstos en el diseño y cómo se resuelve cada uno. Los detalles de cada estado están en el canvas detallado de la funcionalidad (anexo).

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Estas reglas no dependen de una pantalla concreta: se aplican en toda la funcionalidad y son las que conviene comprobar al revisar.

Estas son las decisiones que todavía están abiertas y en las que vuestra experiencia repartiendo oleadas es la que manda. Hay espacio para anotar la respuesta.

Lista de comprobación para la revisión

Las pantallas de la funcionalidad, con su código en el canvas de diseño «Take AI · Rediseño de pantallas» (página «Asignación de visitas»). Las marcadas con ★ aparecen en este documento.