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.