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.