Марина — медицинский представитель. У нее есть план: в месяц надо посетить 250 торговых точек. Точкой считается, например, кабинет невролога в поликлинике, хирург в этой же поликлинике — еще одна точка. Иногда в клинике бывает 10 точек, как здесь:

Марина сама определяет, какие именно точки посетить, чтобы выполнить план. Ей удобно чаще ходить в клиники и аптеки, которые близко к дому, а ездить за 10 км ради пары точек не очень хочется. В итоге одни точки посещаются два-три раза в месяц, а другие — раз в квартал. Там иногда успевают забыть, кто такая Марина и что она тут делает. Это не лучшим образом сказывается на продажах.

Директор компании «Ф» долго терпел, но в конце 2018 года не выдержал. «Раз вы не можете составить справедливый график, за вас это сделают супервайзеры. Будете ездить, как они скажут».

Супервайзеры, конечно, не очень обрадовались. На каждого приходится 10 медицинских представителей, значит, ежемесячно надо раскидывать 2 500 точек. По какому принципу это делать, чтобы никого не обидеть? Как учитывать отпуска и командировки представителей?

В общем, назревало решение: нанять еще людей. Пусть они сидят в офисе и расставляют метки на гугл-карте для Марины и её семидесяти коллег.

Так появилась задача «докрутить» GROTEM / Agent, чтобы он автоматически планировал визиты. Чтобы её решить, нужно назначить параметры для алгоритма, а для этого — ответить на вопросы:

1. Какой в компании норматив посещений и какое максимальное количество точек можно запланировать на день?
2. Как часто надо посещать каждую точку?
3. Какое максимальное расстояние может быть между точками?

Что касается отпусков и командировок, эту информацию алгоритм подтягивает из «1С»:

1. В компании каждый понедельник с утра планерка, которая «съедает» треть рабочего времени. С учетом этого определили, что в день Марине нужно посетить 12 точек, а в понедельник — 8.

Сначала установили погрешность визитов ±2 точки в день. Через неделю Марина и другие представители стали жаловаться, что алгоритм часто назначает по 14 точек в день (это когда в одной клинике сразу много точек). Тогда компания пошла навстречу, в настройках алгоритма изменили допустимую погрешность на ± 1 точку.

2. Каждую точку надо посещать не реже одного раза в месяц. Алгоритм учитывает статистику посещений по предыдущим трем неделям и в четвертую назначает точки, которые не назначил раньше.

3. Большинство представителей работает без автомобиля, поэтому максимальное расстояние между крайними точками не может быть больше 5 км. То есть алгоритм рисует радиус 2,5 км вокруг первой точки, всё, что выходит за границы круга, переходит на другой день.

Бывают сложные случаи, когда точки не соответствуют параметрам. Например, у Марины две точки находятся в городе Всеволожске Ленинградской области, до ближайшей точки больше 10 км:

Как быть? Алгоритм запланирует визиты так, чтобы дальние визиты приходились на четвертую неделю. В итоге у Марины в некоторые дни четвертой недели может быть всего 5–6 точек: утром она сходит в пару клиник недалеко от дома, а потом на маршрутке поедет во Всеволожск.

Марина и другие представители больше не хитрят с планированием: все точки посещаются равномерно, минимум раз в четыре недели. Скоро будет понятно, принесут ли отдаленные точки, которые раньше посещались раз в квартал, больше продаж.

Отчетливо видно, что есть потенциал для повышения производительности. Алгоритм планирует визиты так, что можно спокойно посещать на 5–10% больше. Даже с учетом отдаленных точек и планерок по понедельникам.

Пока компания «Ф» не планирует повышать план. Достаточно того, что появился порядок в планировании и не придется нанимать офисных супервайзеров: алгоритм справляется с задачей за секунды.