Пересобрала ежедневную работу агентов: от оформления и выхода на смену до работы с заявками и продуктами на точке
Полевые агенты работают на точках по всей России и используют систему непосредственно во время смены: подтверждают выход, работают с несколькими продуктами и фиксируют заявки
Но часть мобильных сценариев была неудобна или не закрыта системой полностью. В результате рабочие процессы уходили в Telegram и случались ситуации с фродом, а сама система использовалась скорее для фиксации результата
Собрать основные сценарии агента в одном мобильном продукте и сделать систему удобной для ежедневной работы на точке — от первого оформления до завершения смены
Отдельным требованием стала устойчивость к нестабильному интернету, поэтому мобильную версию спроектировала как PWA с поддержкой офлайн-сценариев
И минимизировать количество фрода
на точках полевых агентов
Провела глубинные интервью с агентами, руководителями групп, региональными руководителями и саппортом, чтобы увидеть путь и проблемы агента в контексте всего операционного процесса
Сопоставила сценарии разных ролей и нашла точки, где работа прерывалась, требовала ручного вмешательства или уходила из системы
Проблема была не в отдельных неудобных экранах. Мобильный продукт не сопровождал агента на протяжении рабочего дня
Новый сотрудник сталкивался с барьерами ещё при оформлении, выход на смену мог блокироваться из-за геолокации, а после успешного выхода на смену большая часть реальной работы снова происходила вне системы
Новый агент не может выходить на смены, пока не завершит оформление
Раньше этот процесс состоял из нескольких больших последовательных шагов. Если нужного документа не было под рукой, пользователь не мог перейти дальше. При ошибках исправления могли уходить в личные сообщения с саппортом, а состояние всего оформления было сложно оценить целиком
Данные разделила на самостоятельные блоки со своими статусами проверки. Агент сразу видит общий прогресс и понимает, что принято, что проверяется и где требуется действие
Внутри разделов оформление разбито на короткие шаги с автосохранением — процесс можно прервать и продолжить позже без потери заполненных данных
Для начала смены система проверяла геопозицию агента и требовала фотографию
На практике сотрудники работают в разных условиях, а геолокация не всегда определяется корректно. Из-за несовпадения координат агент мог не выйти на смену, даже находясь на нужной точке
При этом обычную фотографию можно было подменить. Чтобы убедиться, что сотрудник действительно находится на месте, команды дополнительно использовали видеокружки с кодом в Telegram
Пересобрала сценарий вокруг требований конкретной точки и проекта.
Агент выбирает место работы и подтверждает присутствие фотографией или коротким видео с одноразовым кодом. Формат проверки задаётся со стороны руководителя и при необходимости может быть отключён
Агент выходил на смену — и дальше взаимодействие с системой было минимальным до её завершения
При этом часть заявок оформляется в сторонних системах заказчиков и требует ручной фиксации. Сотрудники записывали такие заявки в заметки или отправляли результаты в Telegram, а позже повторно переносили их в систему
Это создавало двойной ввод и повышало вероятность ошибок
После выхода интерфейс меняется вместе с контекстом пользователя
На главной агент видит текущую точку, начало и окончание работы, оставшееся время, подключённые продукты и результаты за сегодня
Отсюда же можно быстро создать заявку, посмотреть последние результаты, перейти к нужному продукту, увидеть ближайшие смены или завершить текущую
Часть продуктов выдаётся через QR-код, который агент показывает клиенту. Безликий технический экран системы мог вызывать вопросы в момент, когда человеку предлагают отсканировать код
Поэтому разделила рабочий интерфейс агента и клиентскую точку контакта
Для каждого продукта QR и последующий сценарий оформляются в его визуальном стиле. Агент продолжает работать в единой системе, а клиент видит знакомый контекст конкретного продукта
Сценарий, который работает в макете, может не работать на точке
Этот проект научил меня проектировать с учётом реального контекста пользователя: качества связи, окружения, ограниченного времени и людей по другую сторону экрана
Теперь при проектировании я проверяю не только логику сценария, но и условия, в которых пользователь будет его проходить