Qantus: precisión comercial para cotizaciones en minutos
Cómo diseñé Qantus para pasar de cotizaciones lentas e imprecisas a un flujo ágil con resultados medibles.
Por Mauro Sánchez 5 min de lectura
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En muchos equipos comerciales, cotizar sigue siendo lento, manual y propenso a errores.
Qantus nace para cambiar eso.
El problema
- Variables de precio dispersas.
- Errores humanos en cálculo de cuotas.
- Retrasos en la generación de propuestas.
- Menor velocidad de cierre comercial.
Mi rol
Definición estratégica, diseño de arquitectura y ejecución técnica Full Stack.
Lo que construí
- Motor de reglas para cotización configurable.
- Escenarios comparativos para decisiones más rápidas.
- Plantillas listas para enviar al cliente.
- Flujo optimizado para convertir en minutos.
Impacto
- ±0.3% de margen de error promedio.
- 120+ sucursales conectadas.
- Conversión media en alrededor de 3 minutos.
Aprendizaje clave
Cuando un flujo comercial es crítico, la mejor UX no es la más “bonita”:
es la que reduce fricción, elimina ambigüedad y acelera decisiones.
Proyecto en vivo: qantus.io
Deep dive
Qantus se diseñó como un motor comercial confiable: reducir error, acelerar cierre y estandarizar decisiones de pricing en operación real.
Arquitectura de solución
- Modelo de reglas parametrizable por segmento y tipo de cotización.
- Capa de validación para detectar inconsistencias antes de emitir propuesta.
- Trazabilidad por versión de reglas para auditoría comercial.
Decisiones clave
- Priorizar precisión sobre personalizaciones tempranas.
- Diseñar comparativos para facilitar decisiones del equipo comercial.
- Estandarizar plantillas para reducir fricción de salida.
Lecciones operativas
- El mayor impacto vino de eliminar ambigüedad en entradas de datos.
- La adopción creció al reducir pasos manuales y tiempos de espera.
- Medir error por tramo permitió mejorar reglas de forma iterativa.