Проекты кратко

UPT

Введение

Название проекта: UpT.GOLF
Тип проекта: B2C, мобильное приложение (iOS, Android, Flutter), технологии Computer Vision и Machine Learning
Краткое описание: Разработка уникальной технологии анализа техники спортсменов (в частности, гольфистов) с использованием алгоритмов компьютерного зрения и биомеханической системы. Приложение предоставляет персонализированные рекомендации и улучшает пользовательский опыт, помогая спортсменам корректировать технику без необходимости сравнения с эталоном.

Основные характеристики проекта

Цели и задачи:
  • Разработка и внедрение AI-алгоритмов для персонализированных рекомендаций
  • Проведение пользовательских исследований и сбор обратной связи
  • Разработка стратегии партнерства с гольф-клубами и тренерами
  • Улучшение пользовательского интерфейса и функционала приложения
  • Ускорение прогресса тренировок и снижение риска травм
Ключевые результаты (KPI):
  • Сокращение времени на анализ техники на 40%
  • Снижение количества травм на 30%
  • Увеличение эффективности тренировок на 25%
  • Рост числа активных пользователей (MAU) на 50% за первые 6 месяцев

Моя роль и команда

Моя роль: Старший менеджер продукта
Основные обязанности:
  • Разработка долгосрочной стратегии развития продукта и уникальных торговых предложений
  • Внедрение и тестирование AI-алгоритмов для улучшения пользовательского опыта
  • Проведение пользовательских исследований и анализ метрик
  • Разработка стратегии партнерства с гольф-клубами и тренерами
  • Улучшение пользовательского интерфейса и функционала приложения
  • Разработка и внедрение уникальной технологии анализа техники спортсменов
Состав команды:
  • 1 PM
  • 4 разработчика
  • 2 аналитика
  • 2 тестировщика

Временные рамки и инструменты

Сроки: 2020 – 2024
Инструменты управления проектом:
  • Использование методологий Agile и Scrum
  • Jira для трекинга задач
  • Confluence для документирования
  • Slack для коммуникации
  • Figma для создания CJM и анализа взаимодействия с клиентами

Достижения и результаты

Успешные моменты:
  • Успешное внедрение технологии в спортивные школы и клубы
  • Положительные отзывы от тренеров и спортсменов
  • Увеличение числа пользователей на 50% за первые 6 месяцев
  • Привлечение 20 млн рублей в проект
Метрики проекта:
  • CAC (Customer Acquisition Cost): $50, из-за увеличения объема маркетинговых кампаний
  • LTV (Lifetime Value): $300, клиенты начали использовать платные функции и продлевать подписки
  • Revenue (Доход): $18,000, благодаря росту числа пользователей и внедрению платных функций
  • ARPU (Average Revenue Per User): $30, из-за внедрения платных подписок и услуг
  • MAU/DAU (Monthly Active Users / Daily Active Users): 100 / 25, благодаря увеличению маркетинговых усилий и улучшению пользовательского опыта
  • User Growth Rate (Темп роста пользователей): 20%, из-за активных маркетинговых кампаний и рекомендаций

Проблемы и их решения

Проблемы в области компьютерного зрения (CV)

Проблема: Высокие требования к качеству входящих видеоданных для корректного анализа техники спортсменов.
Решение:
  • Разработка и внедрение алгоритмов, способных обрабатывать видео низкого качества и выделять ключевые биомеханические маркеры.
  • Проведение многочисленных тестирований и улучшений алгоритмов для повышения их точности и устойчивости к внешним условиям.
  • Использование методов машинного обучения для адаптации алгоритмов под различные условия съемки, такие как освещение и ракурсы.
Проблема: Ограничения вычислительных мощностей мобильных устройств для работы с тяжелыми алгоритмами компьютерного зрения.
Решение:
  • Оптимизация алгоритмов для эффективной работы на мобильных устройствах, используя технологии Flutter для кроссплатформенной разработки.
  • Внедрение распределенных вычислений, при которых часть анализа выполняется на сервере, а не на мобильном устройстве.
  • Регулярные обновления и улучшения кода для повышения производительности и снижения энергопотребления.

Проблемы в разработке

Проблема: Сложность интеграции множества функций и алгоритмов в едином приложении с интуитивно понятным интерфейсом.
Решение:
  • Проведение подробных пользовательских исследований и создание CJM в Figma для анализа взаимодействия с клиентами.
  • Тесное сотрудничество с дизайнерами для разработки удобного и понятного интерфейса.
  • Постоянный сбор обратной связи от пользователей и итеративное улучшение интерфейса и функционала на основе этой информации.
Проблема: Поддержка стабильной работы приложения на различных платформах (iOS, Android) и устройствах.
Решение:
  • Использование Flutter для кроссплатформенной разработки, что обеспечивает единый код для всех платформ.
  • Тщательное тестирование на различных устройствах и платформах для выявления и устранения багов.
  • Внедрение автоматизированного тестирования для быстрого обнаружения проблем и снижения количества ошибок в коде.

Проблемы в общении с клубами и тренерами

Проблема: Недоверие клубов и тренеров к новым технологиям и их эффективности.
Решение:
  • Организация демонстраций и презентаций, показывающих реальные примеры улучшения техники спортсменов с помощью приложения.
  • Проведение пилотных проектов в партнерских гольф-клубах для получения реальных отзывов и рекомендаций.
  • Постоянное взаимодействие с тренерами и клубами, обсуждение их потребностей и интеграция их предложений в продукт.
Проблема: Сложности в установлении и поддержании долгосрочных партнерских отношений с клубами и тренерами.
Решение:
  • Разработка стратегии партнерства, включающей выгодные условия сотрудничества и бонусные программы для клубов и тренеров.
  • Регулярное проведение встреч и семинаров для обмена опытом и обсуждения возможностей улучшения приложения.
  • Постоянная поддержка и обучение тренеров по использованию приложения для анализа техники спортсменов.
Пожалуйста, сообщите, устраивает ли вас это описание, и если что-то нужно исправить или добавить.