Кейс UpT.golf
Время чтения 5 минут
Введение
Название проекта: UpT.golf
Описание: UpT.golf — это персональный тренер на базе искусственного интеллекта, который помогает улучшать навыки игры в гольф. Платформа объединяет спортсменов, тренеров и AI, обеспечивая эффективное обучение в любое время и в любом месте.
Задача:
Мы ставили перед собой задачу решить проблемы, с которыми сталкиваются гольфисты и тренеры. Игроки часто не могут найти квалифицированных тренеров, сталкиваются с высокой стоимостью тренировок и не имеют инструментов для отслеживания прогресса. Тренеры, в свою очередь, ищут способы автоматизировать свою работу и увеличить количество учеников, работая удаленно.
Я как PM в проекте UpT.golf
В проекте UpT.golf моя роль как PM включала координацию разработки и внедрения ключевых функций платформы, обеспечение сотрудничества с тренерами и пользователями, а также использование различных инструментов для эффективного управления проектом. Ниже представлены основные аспекты моей работы в этом проекте:
1. Организация сбора данных: Как PM, я координировал процесс съемки видеозаписей ударов игроков и организовал сотрудничество с гольф-клубами.
2. Разработка архитектуры базы данных: Совместно с разработчиками создал эффективную структуру для хранения и обработки данных игроков.
3. Анализ данных с помощью AI: Я курировал разработку алгоритмов машинного обучения на базе TensorFlow для анализа и персонализации данных.
4. Рекомендации в реальном времени: Руководил процессом интеграции AI для предоставления мгновенных рекомендаций игрокам по улучшению техники.
5. Сотрудничество с тренерами: Наладил взаимодействие с профессиональными тренерами, чтобы они могли оставлять отзывы и советы, а также рисовать на видео и записывать голосовые аннотации.
6. Отслеживание прогресса: Инициировал создание архива тренировок, где сохраняются все видеозаписи и результаты анализов для объективной оценки прогресса игроков.
7. Обработка ошибок в реальном времени: Работал над интеграцией алгоритмов машинного обучения для анализа видео в реальном времени и мгновенной обратной связи.
8. Интеграция с трекерами: Провел анализ рынка и выбрал трекеры для интеграции, разработав API для обмена данными между нашими системами и трекерами.
9. AI помощник по гольфу: Руководил созданием AI помощника на базе Chat GPT, который предоставляет ответы и советы по технике игры внутри приложения.
10. Инструменты управления: Использовал Jira и Trello для управления задачами, Confluence и Notion для документации, Slack для коммуникации, Miro для проектирования архитектуры системы и Figma для создания прототипов интерфейсов.
1. Организация сбора данных: Как PM, я координировал процесс съемки видеозаписей ударов игроков и организовал сотрудничество с гольф-клубами.
2. Разработка архитектуры базы данных: Совместно с разработчиками создал эффективную структуру для хранения и обработки данных игроков.
3. Анализ данных с помощью AI: Я курировал разработку алгоритмов машинного обучения на базе TensorFlow для анализа и персонализации данных.
4. Рекомендации в реальном времени: Руководил процессом интеграции AI для предоставления мгновенных рекомендаций игрокам по улучшению техники.
5. Сотрудничество с тренерами: Наладил взаимодействие с профессиональными тренерами, чтобы они могли оставлять отзывы и советы, а также рисовать на видео и записывать голосовые аннотации.
6. Отслеживание прогресса: Инициировал создание архива тренировок, где сохраняются все видеозаписи и результаты анализов для объективной оценки прогресса игроков.
7. Обработка ошибок в реальном времени: Работал над интеграцией алгоритмов машинного обучения для анализа видео в реальном времени и мгновенной обратной связи.
8. Интеграция с трекерами: Провел анализ рынка и выбрал трекеры для интеграции, разработав API для обмена данными между нашими системами и трекерами.
9. AI помощник по гольфу: Руководил созданием AI помощника на базе Chat GPT, который предоставляет ответы и советы по технике игры внутри приложения.
10. Инструменты управления: Использовал Jira и Trello для управления задачами, Confluence и Notion для документации, Slack для коммуникации, Miro для проектирования архитектуры системы и Figma для создания прототипов интерфейсов.
Исследование
Анализ рынка:
Как PM, я провел детальный анализ рынка гольфа, который включает более 85 миллионов игроков и оценивается в $84 миллиарда. Основные рынки — США, Япония, Южная Корея, Канада и Англия. Изучив тренды и конкурентов, я понял, что наш продукт должен быть инновационным и удобным для пользователей.
Пользовательские исследования:
Я организовал и провел опросы и интервью с игроками и тренерами, чтобы глубже понять их нужды и проблемы. Регулярно проводил кастдевы и ездил в гольф-клубы, чтобы лично пообщаться с пользователями. Более того, я сам начал играть в гольф, чтобы лучше понять специфику и нюансы игры. Выяснилось, что основными проблемами являются недостаток доступных тренеров, высокая стоимость тренировок и отсутствие персонализированных данных для отслеживания прогресса. Эти инсайты помогли сформировать ключевые функции нашей платформы.
Конкуренты:
Проанализировав конкурентов, я выявил их сильные и слабые стороны. Это дало нам возможность создать продукт, который превосходит существующие аналоги по функциональности и удобству использования.
Стратегия
Целевая аудитория:
Мы ориентируемся на любителей и профессиональных гольфистов, стремящихся улучшить свои навыки, а также на тренеров, ищущих способы автоматизировать свою работу и увеличить доход. Это помогло нам четко определить фокус нашего продукта и маркетинговых усилий.
Цели и задачи:
Основная цель — сделать обучение гольфу доступным и персонализированным. Мы стремимся предоставлять индивидуальные рекомендации и аналитику для каждого игрока, используя данные и искусственный интеллект.
Решение
Идеи и решения:
Я предложил платформу, которая сочетает в себе искусственный интеллект и знания профессиональных тренеров. Платформа анализирует видеоудары игроков и предоставляет рекомендации в реальном времени для улучшения техники. Это решение позволило создать уникальный продукт, удовлетворяющий потребности пользователей.
UpT.golf предлагает решение для улучшения навыков игры в гольф с помощью AI-технологий. Вот как это работает:
1. Запись видео: Спортсмен записывает видео своего удара с помощью смартфона.
2. Анализ AI: Искусственный интеллект анализирует видео, разбивает движение на фазы, оценивает технику игрока и выявляет ошибки.
3. Рекомендации в реальном времени: В режиме реального времени спортсмен получает рекомендации по улучшению техники на основе анализа AI.
4. Сведение с тренером: Платформа автоматически подбирает профессионального тренера, подходящего под индивидуальные запросы и уровень игрока.
5. Дополнительный анализ: Для более детального анализа видео может быть отправлено тренеру для получения дополнительных советов и рекомендаций.
Эта система обеспечивает персонализированные советы и позволяет игрокам улучшать свои навыки более эффективно и доступно.
1. Запись видео: Спортсмен записывает видео своего удара с помощью смартфона.
2. Анализ AI: Искусственный интеллект анализирует видео, разбивает движение на фазы, оценивает технику игрока и выявляет ошибки.
3. Рекомендации в реальном времени: В режиме реального времени спортсмен получает рекомендации по улучшению техники на основе анализа AI.
4. Сведение с тренером: Платформа автоматически подбирает профессионального тренера, подходящего под индивидуальные запросы и уровень игрока.
5. Дополнительный анализ: Для более детального анализа видео может быть отправлено тренеру для получения дополнительных советов и рекомендаций.
Эта система обеспечивает персонализированные советы и позволяет игрокам улучшать свои навыки более эффективно и доступно.
Персонализированный Dataset:
Для создания персонализированной рекомендательной системы я использовал данные, собранные с помощью видеозаписей ударов игроков. Я организовал сбор данных и их обработку, совместно с разработчиками разработал архитектуру базы данных с уникальными профилями игроков. В процессе использовал инструменты для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, чтобы разработать алгоритмы персонализации.
Проблемы и трудности:
• Собрать достаточное количество качественных данных для обучения моделей.
• Обеспечить конфиденциальность и безопасность данных пользователей.
• Разработать эффективную архитектуру базы данных для хранения уникальных профилей игроков.
Решения:
• Я организовал сбор данных с помощью видеозаписей ударов игроков, сотрудничая с гольф-клубами и организуя регулярные съемки.
• Внедрил меры безопасности и анонимизации данных для защиты конфиденциальной информации.
• Работая с разработчиками, мы создали архитектуру базы данных, использующую инструменты анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, для разработки алгоритмов персонализации.
Проблемы и трудности:
• Собрать достаточное количество качественных данных для обучения моделей.
• Обеспечить конфиденциальность и безопасность данных пользователей.
• Разработать эффективную архитектуру базы данных для хранения уникальных профилей игроков.
Решения:
• Я организовал сбор данных с помощью видеозаписей ударов игроков, сотрудничая с гольф-клубами и организуя регулярные съемки.
• Внедрил меры безопасности и анонимизации данных для защиты конфиденциальной информации.
• Работая с разработчиками, мы создали архитектуру базы данных, использующую инструменты анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow, для разработки алгоритмов персонализации.
Второе и третье мнение:
Для реализации функции получения рекомендаций от нескольких тренеров я наладил сотрудничество с профессиональными тренерами. Мы разработали интерфейс, который позволяет тренерам оставлять свои отзывы и советы. Рисовать на видео, записывать голосовые аннотации, создавать персонализированные отчеты.
Проблемы и трудности:
• Наладить сотрудничество с профессиональными тренерами и интегрировать их рекомендации в систему.
• Обеспечить удобный и функциональный интерфейс для оставления отзывов и аннотаций тренерами.
Решения:
• Я связался с профессиональными тренерами и объяснил преимущества нашей платформы, что позволило наладить сотрудничество.
• Мы разработали интерфейс, который позволяет тренерам рисовать на видео, записывать голосовые аннотации и создавать персонализированные отчеты. Используя Trello и Slack, я координировал работу команды и обеспечивал своевременное выполнение задач.
Проблемы и трудности:
• Наладить сотрудничество с профессиональными тренерами и интегрировать их рекомендации в систему.
• Обеспечить удобный и функциональный интерфейс для оставления отзывов и аннотаций тренерами.
Решения:
• Я связался с профессиональными тренерами и объяснил преимущества нашей платформы, что позволило наладить сотрудничество.
• Мы разработали интерфейс, который позволяет тренерам рисовать на видео, записывать голосовые аннотации и создавать персонализированные отчеты. Используя Trello и Slack, я координировал работу команды и обеспечивал своевременное выполнение задач.
Отслеживание объективного прогресса:
Я инициировал создание архива тренировок, где сохраняются все видеозаписи и результаты анализов. Это позволило пользователям видеть свои достижения и прогресс. Для управления проектом использовал Jira для постановки задач и отслеживания их выполнения, а также Confluence для документирования всех этапов разработки.
Проблемы и трудности:
• Обеспечить точное и последовательное отслеживание прогресса пользователей.
• Сохранение и организация большого объема данных видеозаписей и результатов анализов.
Решения:
• Я инициировал создание архива тренировок, где сохраняются все видеозаписи и результаты анализов, что позволило пользователям видеть свои достижения и прогресс.
• Используя Jira для постановки задач и Confluence для документирования, мы создали эффективную систему управления проектом, что помогло организовать и структурировать данные.
Проблемы и трудности:
• Обеспечить точное и последовательное отслеживание прогресса пользователей.
• Сохранение и организация большого объема данных видеозаписей и результатов анализов.
Решения:
• Я инициировал создание архива тренировок, где сохраняются все видеозаписи и результаты анализов, что позволило пользователям видеть свои достижения и прогресс.
• Используя Jira для постановки задач и Confluence для документирования, мы создали эффективную систему управления проектом, что помогло организовать и структурировать данные.
Обработка ошибок в реальном времени:
Для обеспечения мгновенной обратной связи я работал над интеграцией алгоритмов машинного обучения, которые анализируют видео в реальном времени. Мы использовали Miro для разработки архитектурных схем и обсуждения рабочих процессов, а также Notion для создания и ведения документации по проекту.
Проблемы и трудности:
• Разработка алгоритмов машинного обучения, которые могут анализировать видео в реальном времени.
• Интеграция этих алгоритмов в платформу без замедления работы системы.
Решения:
• Я работал с командой над созданием алгоритмов, используя инструменты, такие как Miro для разработки архитектурных схем и Notion для документации.
• Мы провели оптимизацию алгоритмов для обеспечения их быстрой и точной работы в реальном времени, что позволило предоставлять мгновенную обратную связь пользователям.
Проблемы и трудности:
• Разработка алгоритмов машинного обучения, которые могут анализировать видео в реальном времени.
• Интеграция этих алгоритмов в платформу без замедления работы системы.
Решения:
• Я работал с командой над созданием алгоритмов, используя инструменты, такие как Miro для разработки архитектурных схем и Notion для документации.
• Мы провели оптимизацию алгоритмов для обеспечения их быстрой и точной работы в реальном времени, что позволило предоставлять мгновенную обратную связь пользователям.
Интеграция с трекерами для гольфа:
Чтобы обеспечить совместимость с ведущими трекерами, я провел анализ существующих решений на рынке и выбрал наиболее подходящие для интеграции. Мы разработали API для обмена данными между нашими системами и трекерами. Я использовал Figma для создания прототипов интерфейсов, чтобы визуализировать процесс взаимодействия с трекерами.
Проблемы и трудности:
• Обеспечить совместимость с различными трекерами и устройствами для сбора данных.
• Разработать API для обмена данными между системами.
Решения:
• Я провел анализ существующих решений на рынке, чтобы выбрать наиболее подходящие трекеры для интеграции.
• Мы разработали API для обмена данными между нашими системами и трекерами. Используя Figma, я создавал прототипы интерфейсов, чтобы визуализировать процесс взаимодействия и обеспечить удобство для пользователей.
Проблемы и трудности:
• Обеспечить совместимость с различными трекерами и устройствами для сбора данных.
• Разработать API для обмена данными между системами.
Решения:
• Я провел анализ существующих решений на рынке, чтобы выбрать наиболее подходящие трекеры для интеграции.
• Мы разработали API для обмена данными между нашими системами и трекерами. Используя Figma, я создавал прототипы интерфейсов, чтобы визуализировать процесс взаимодействия и обеспечить удобство для пользователей.
AI помощник по гольфу:
Для создания AI помощника, отвечающего на вопросы по технике игры, я руководил разработкой чат-бота на базе искусственного интеллекта. Мы использовали Chat GPT. И создали помошника внутри приложения. Я занимался подготовкой промтов.
В процессе разработки мы столкнулись с техническими сложностями интеграции AI и обеспечения точности анализа. Я организовал команду для решения этих проблем, что помогло нам преодолеть технические барьеры и создать качественный продукт.
Проблемы и трудности:
• Создание эффективного AI помощника, который может отвечать на вопросы и предоставлять советы по технике игры.
• Интеграция помощника в приложение, чтобы он был доступен и удобен для пользователей.
Решения:
• Я руководил разработкой чат-бота на базе искусственного интеллекта, используя Chat GPT. Мы интегрировали помощника внутри приложения, что позволило пользователям получать ответы и советы по технике игры.
• Я занимался подготовкой промтов и тестированием работы помощника, чтобы обеспечить его высокую эффективность и точность.
Проблемы и трудности:
• Создание эффективного AI помощника, который может отвечать на вопросы и предоставлять советы по технике игры.
• Интеграция помощника в приложение, чтобы он был доступен и удобен для пользователей.
Решения:
• Я руководил разработкой чат-бота на базе искусственного интеллекта, используя Chat GPT. Мы интегрировали помощника внутри приложения, что позволило пользователям получать ответы и советы по технике игры.
• Я занимался подготовкой промтов и тестированием работы помощника, чтобы обеспечить его высокую эффективность и точность.
Результаты
Достижения:
После запуска UpT.golf мы привлекли более 1000 пользователей и 50 профессиональных тренеров. Платформа помогла игрокам улучшить их технику и стратегию, что подтверждается увеличением среднего балла игроков на 20%.
Метрики:
- CAC (Customer Acquisition Cost): Я снизил CAC до $50 за счет увеличения объема маркетинговых кампаний.
- LTV (Lifetime Value): Увеличил LTV до $300 благодаря введению платных функций и подписок.
- Revenue (Доход): Вырос до $18,000 за счет увеличения числа пользователей и платных функций.
- ARPU (Average Revenue Per User): Поднял ARPU до $30 благодаря введению подписок и услуг.
- MAU/DAU (Monthly Active Users / Daily Active Users): Достигли 100/25 благодаря активным маркетинговым усилиям и улучшению пользовательского опыта.
Выводы
Уроки:
Я научился важности непрерывного тестирования и адаптации. Обратная связь от пользователей стала ключевым фактором в нашем стремлении к постоянному улучшению и инновациям.
Отзывы клиентов:
- Тренер: "UpT.golf стал незаменимым инструментом для меня и моих учеников. Аналитика и персонализированные рекомендации делают обучение более эффективным."
- Гольфист 1: "С помощью UpT.golf моя техника и стратегия значительно улучшились. Это инновационный и мощный инструмент для любого гольфиста."
- Гольфист 2: "Я в восторге от простоты и эффективности платформы. Мои навыки улучшились, и я начал выигрывать больше матчей."
- Директор гольф-клуба: "UpT.golf привнес инновации в наш клуб. Наши члены клуба и тренеры в восторге от возможностей, которые предоставляет платформа."
Процесс работы:
Инструменты и технологии:
Как PM, я выбрал и внедрил современные технологии, включая AI и машинное обучение для аналитики и персонализированных рекомендаций. Для создания интуитивного пользовательского интерфейса использовали Figma и другие инструменты дизайна.
Заключение
Рефлексия:
Оглядываясь назад, я горжусь достигнутым. UpT.golf не только решает реальные проблемы игроков и тренеров, но и вносит инновации в обучение гольфу. Мы учились, адаптировались и росли вместе с нашим продуктом.