Разработка мобильных приложений под ключ
Не просто приложение — а рабочий инструмент для вашего бизнеса:
- Рост продаж за счет продуманного UX/UI
- Привлечение и удержание клиентов
- Встроенная защита приложения снизит потери от мошенников до 50%
- Автоматизация документооборота
Этапы разработки приложения
-
Определяем KPI и бизнес-цели приложения,
-
Исследуем целевую аудитории и пользовательские сценарии
-
Описываем функции и возможности приложения,
-
Исследуем конкурентные решения,
-
Выбираем технологический стек разработки,
-
Формируем бюджет проекта
Прогнозируемые сроки: 2-3 недели
Обеспечиваем профессиональную разработку интерфейса приложения с акцентом на:
-
Эргономику взаимодействия (UX-дизайн),
-
Визуальное оформление (UI),
-
Пользовательскую активность (юзабилити)
Прогнозируемые сроки: 1-2 месяца
-
Разрабатываем приложение на выбранных языках программирования: Swift, Kotlin, Java, React Native, Flutter, Xamarin.
-
Придерживаемся спецификаций и дизайн-макетов.
-
Интегрируем необходимые компоненты.
-
Проводим ручное и автоматизированное тестирование для выявления и исправления ошибок.
Прогнозируемые сроки: 2-5 месяцев
-
Собираем обратную связь от пользователей.
-
Ищем тенденции развития, возможности для улучшения мобильного приложения,
-
Исправляем проблемы, выявленные при использовании.
Прогнозируемые сроки зависят от объема работ
Мы наладили взаимодействие с другими командами разработки многокомпонентного продукта без потери качества на стыках частей продукта: был пересмотрен подход и зоны ответственности при интеграционных тестах между компонентами и мобильным приложением, обогащены сквозные сценарии и кейсы тестирования.
В результате мобильные приложения перестали тестироваться оторвано от модели потоков данных, охватывающей все компоненты продукта, при «касании» покупателя в мобильных приложениях для разных операционных систем, выделены целевые типы устройств для проведения проверок и многое другое.
Открытость клиента к предложениям и идеям позволила совместно выстроить процессы разработки и тестирования так, чтобы ускорить time to market без потери качества.
В среднем время имплементации фичи, затрагивающей изменения логики бэкенда и соответствующего поведения приложения, уменьшилось на 17%.
В результате вместе с заказчиком мы внедрили несколько решений, которые делают приложение интересным и еще более полезным для улучшения качества жизни пользователей.
Отчеты о сне стали информативными – с подробными графиками и подсказками. Обратная связь через чат-бот улучшила качество взаимодействия с пользователями. А благодаря онбордингу пользователи могут вовремя узнавать об изменениях и улучшении приложения. Все это привело к тому, что пользователи стали более активно использовать умные устройства для отслеживания качества сна.
На первом этапе наша команда определила приоритетные для менеджмента показатели и структуру решения для получения сведений из базы данных «ТЯЖМАША». К работе над этой задачей мы подключили проджект-менеджера и аналитиков. А наш дизайнер подготовил несколько вариантов концептов интерфейса с удобными и привычными для пользователей решениями. Когда клиент выбрал один из них, отрисовали макеты основных сценариев MVP с учетом технических и бизнес-требований.
На втором этапе присоединились iOS-, backend-разработчики и QA-специалисты. Так как дизайн и техническое задание полностью согласовывались со всеми членами команды, это позволило избежать сложных необоснованных решений и увеличить скорость реализации продукта. С помощью диаграммы Ганта мы определили, что закончим работу над приложением в январе. Но в соответствии с целями нашего клиента нужно было выпустить MVP до Нового года, поэтому QA-специалисты тестировали некоторые кейсы параллельно с разработкой, чтобы сократить время на решение задач.
У клиента было пожелание – внедрить SIM-Push. Так как требования безопасности были удовлетворены, команде удалось приступить к разработке и тестированию модуля авторизации уже в финале работы над проектом. Далее на стороне заказчика возникла проблема во внутренней сети. Для ее решения мы оперативно подключили эксперта в области DevOps, он помог с настройкой CI\CD в GitLab.
Команда SimbirSoft создала с нуля мобильное приложение на Android в рамках единой системы, которая также включает базу данных и web-сервер с интерфейсной частью. Перед нами стояла задача спроектировать основные бизнес-процессы на лесопроизводстве, а также разработать и внедрить в приложение алгоритмы машинного обучения. Их цель — учёт стоячего и спиленного леса («пиловочника») с измерением диаметра стволов деревьев по фото с точностью до сантиметра.
В рамках проекта было необходимо реализовать:
- MVP мобильного приложения;
- бэкенд для мобильного приложения;
- синхронизацию данных между бэкендом и мобильным приложением;
- распознавание диаметра деревьев и пиловочника с помощью машинного обучения;
- чтение и запись RFID-меток, а также взаимодействие с RFID-сканером.
Мы наладили взаимодействие с другими командами разработки многокомпонентного продукта без потери качества на стыках частей продукта: был пересмотрен подход и зоны ответственности при интеграционных тестах между компонентами и мобильным приложением, обогащены сквозные сценарии и кейсы тестирования.
В результате мобильные приложения перестали тестироваться оторвано от модели потоков данных, охватывающей все компоненты продукта, при «касании» покупателя в мобильных приложениях для разных операционных систем, выделены целевые типы устройств для проведения проверок и многое другое.
Открытость клиента к предложениям и идеям позволила совместно выстроить процессы разработки и тестирования так, чтобы ускорить time to market без потери качества.
В среднем время имплементации фичи, затрагивающей изменения логики бэкенда и соответствующего поведения приложения, уменьшилось на 17%.
В результате вместе с заказчиком мы внедрили несколько решений, которые делают приложение интересным и еще более полезным для улучшения качества жизни пользователей.
Отчеты о сне стали информативными – с подробными графиками и подсказками. Обратная связь через чат-бот улучшила качество взаимодействия с пользователями. А благодаря онбордингу пользователи могут вовремя узнавать об изменениях и улучшении приложения. Все это привело к тому, что пользователи стали более активно использовать умные устройства для отслеживания качества сна.
На первом этапе наша команда определила приоритетные для менеджмента показатели и структуру решения для получения сведений из базы данных «ТЯЖМАША». К работе над этой задачей мы подключили проджект-менеджера и аналитиков. А наш дизайнер подготовил несколько вариантов концептов интерфейса с удобными и привычными для пользователей решениями. Когда клиент выбрал один из них, отрисовали макеты основных сценариев MVP с учетом технических и бизнес-требований.
На втором этапе присоединились iOS-, backend-разработчики и QA-специалисты. Так как дизайн и техническое задание полностью согласовывались со всеми членами команды, это позволило избежать сложных необоснованных решений и увеличить скорость реализации продукта. С помощью диаграммы Ганта мы определили, что закончим работу над приложением в январе. Но в соответствии с целями нашего клиента нужно было выпустить MVP до Нового года, поэтому QA-специалисты тестировали некоторые кейсы параллельно с разработкой, чтобы сократить время на решение задач.
У клиента было пожелание – внедрить SIM-Push. Так как требования безопасности были удовлетворены, команде удалось приступить к разработке и тестированию модуля авторизации уже в финале работы над проектом. Далее на стороне заказчика возникла проблема во внутренней сети. Для ее решения мы оперативно подключили эксперта в области DevOps, он помог с настройкой CI\CD в GitLab.
Команда SimbirSoft создала с нуля мобильное приложение на Android в рамках единой системы, которая также включает базу данных и web-сервер с интерфейсной частью. Перед нами стояла задача спроектировать основные бизнес-процессы на лесопроизводстве, а также разработать и внедрить в приложение алгоритмы машинного обучения. Их цель — учёт стоячего и спиленного леса («пиловочника») с измерением диаметра стволов деревьев по фото с точностью до сантиметра.
В рамках проекта было необходимо реализовать:
- MVP мобильного приложения;
- бэкенд для мобильного приложения;
- синхронизацию данных между бэкендом и мобильным приложением;
- распознавание диаметра деревьев и пиловочника с помощью машинного обучения;
- чтение и запись RFID-меток, а также взаимодействие с RFID-сканером.
Нам доверяют
Предлагаем прозрачное ценообразование. Узнайте цены и сроки, оставив заявку.
Часто задаваемые вопросы
Почему выбирают нас?
Встраиваем антифрод-системы для защиты от атак мошенников.