"Пятёрочка" продуктовые команды
Заказчик«Пятёрочка» — одна из крупнейших сетей продуктовых магазинов у дома в России. Основанная в 1998 году, сейчас объединяет 18 000 магазинов по стране. Входит в компанию X5 Group.ЗадачаГлавной потребностью клиента было быстро разработать ряд сервисов в сжатые сроки.
Внедрили сервисы «X5 Банк» и Экспресс-Скан в приложение, а еще выстроили работу с данными.
В кейсе расскажем, как гибкий подход к организации команд и процессов позволяет успешно решать задачи по развитию мобильного приложения.
Суперсила AGIMA
Мы умеем подбирать команды под конкретную задачу, быстро интегрироваться в процессы заказчика и сразу приступать к работе.
Под проекты «Пятёрочки» AGIMA предоставила готовые команды мобильной разработки и продуктовой аналитики.
Задачи
В плотной связке с командами «Пятёрочки» мы вели работы по двум направлениям:
1. Финансовые сервисы Интегрировали в приложение «Пятёрочки» два новых сервиса — «Х5 Банк» и Экспресс-Скан.
2. Продуктовая аналитика Подключили специалистов AGIMA для работы с данными клиента. Развернули необходимую инфраструктуру для внедрения Self-Service-аналитики.
Перед тем, как показать вам результаты совместной работы с клиентом, немного истории.
История
С «Пятёрочкой» мы работаем с 2017 года, наше сотрудничество началось с разработки мобильного приложения.
Предпосылки
Над приложением «Пятёрочки» работает большая команда инхаус-специалистов, но и задач по развитию данного ресурса очень много.
Решением стало привлечение компетентного исполнителя с рынка, чтобы усилить инхаус-команду.
Финсервисы: команды
Команда разработки финсервисов состояла из 8 человек: мобильные разработчики, Backend-разработчик, тестировщик, аналитик, менеджер.
Менее чем за неделю погрузились в специфику проекта, разобрались в коде продукта, изучили бэклог, вместе с Product Owner «Пятёрочки» приоритизировали задачи и со второй недели приступили к разработке.
Финсервисы: интеграция «Х5 Банка» и Экспресс-Скана
За месяц реализовали все задачи. Чтобы уложиться в такой срок, мы выстроили рабочий процесс:
1. Со стороны «Пятёрочки»: продуктовая экспертиза, идеи и фичи.
2. Со стороны AGIMA: участие в проектировании решения, разработка, реализация логики показа функционала и сегментации, интеграция со сторонними системами.
Финсервисы: «X5 Банк»
В конце 2021 компания X5 Group запустила финансовые сервисы под брендом «X5 Банк». Первой была представлена цифровая «X5 Карта», объединяющая в себе карту лояльности «Пятёрочка» и банковские услуги (оплаты, перевод денег, возврат за покупки и др.).
В декабре 2021 мы запустили MVP-решение в приложении «Пятёрочки». С начала 2022 развиваем функционал. Например, добавили онбординги, помощь с частыми вопросами по карте, информацию о спецпредложениях и бонусах.
Финсервисы: Экспресс-Скан
Экспресс-Скан — удобный инструмент для покупок в магазине. Это сервис, который превращает телефон в кассу, покупатель сканирует штрихкоды товаров в магазине и оплачивает их в приложении.
Мы отвечали за интеграцию данного сервиса в приложение «Пятёрочки». Работы велись совместно с разработчиками Экспресс-Скана в команде Х5.
Продумали различные поведенческие сценарии. Например, если у пользователя стоит запрет на использование камеры телефона, мы сообщим об этом и поможем настроить.
Также не забыли учесть тонкости продаж некоторых категорий товаров.
Финсервисы: технологии
Работа над проектом велась по спринтам, бэклог формировали совместно с клиентом.
Стек Backend:
- Python 3.9 (FastAPI, aiohttp, Celery), PostgreSQL 11, Redis, RabbitMQ, MongoDB. Docker, k8s.
Стек Frontend:
- Swift, MVP, RSwift, Firebase, SwiftLint, AppsFlyer, SPM, Realm, SnapKit, IVCollectionKit, Alamofire, Fastlane, Gitlab CI.
- Kotlin, MVVM, Coroutines, Cicerone, Room, Adapter Delegates, Koin, Firebase, Gitlab CI.
Работа над проектом велась по спринтам, бэклог формировали совместно с клиентом. Стек Backend: Python 3.9 (FastAPI, aiohttp, Celery), PostgreSQL 11, Redis, RabbitMQ, MongoDB. Docker, k8s. Стек Frontend: Swift, MVP, RSwift, Firebase, SwiftLint, AppsFlyer, SPM, Realm, SnapKit, IVCollectionKit, Alamofire, Fastlane, Gitlab CI. Kotlin, MVVM, Coroutines, Cicerone, Room, Adapter Delegates, Koin, Firebase, Gitlab CI. Превью проекта Аналитика: Команды Команда продуктовой аналитики вырабатывала на разных этапах до 1000 часов в месяц.
Команду формировали под текущие потребности клиента. Для стандартных задач на старте хватало двух специалистов AGIMA. Когда проект начал развиваться, команду расширили.
Продуктовая аналитика
На первом этапе мы подключились к зоне аналитики: занимались сбором данных (приложение + веб), оборачивали их в отчеты/дашборды для заказчиков внутри компании.
Далее определили пути развития, согласовали и приступили к реализации проекта по внедрению Self-Service аналитики. Это позволило сотрудникам легко находить нужные данные самостоятельно, без привлечения аналитиков.
1. Сделали иерархию метрик.
2. Развернули ETL-слой.
3. Внедрили BI-инструмент для визуализации данных.
4. Разработали дата-каталог.
5. Подготовили документацию.
Аналитика: Иерархия метрик
Иерархия метрик — система метрик внутри продукта приложения «Пятёрочка», которая делится по подпродуктам (финсервисы, ОС, лояльность, доставка и т.д.). Она позволяет найти зависимости между метриками и оценить, как метрики каждого из процессов влияют на конечную цель.
Для её подготовки мы провели:
1. Аудит всей разметки, которая была у заказчика.
Оценили, что сделано качественно, что нет. Подготовили ТЗ на переразметку. Критичные моменты сразу исправили, чтобы лишние события не засоряли данные.
2. Интервью с product-менеджерами.
Определили, какие данные им надо отслеживать, чтобы принимать решения. Все эти метрики — от более общих к детализированным — были расписаны.
Следующий шаг: получить эти данные со всех источников и перенести в сервис визуализации и анализа данных Metabase.
Аналитика: ETL-слой и Metabase
Для визуализации данных решили использовать BI-инструмент Metabase — закрывает текущие задачи, имеет низкий порог входа для пользователя.
Для этого нам потребовалось развернуть всю инфраструктуру ETL.
После запуска мы продолжили поддерживать и развивать ETL-слой: подключали больше данных и источников, больше дашбордов переводили в Metabase из Data Studio. Отметим, что Metabase — это open-source решение, которое защищено от того, что его поддержку отзовут.
Все собранные данные Metabase оборачивает в наглядные графики, диаграммы, дашборды. В общей сложности отслеживаем почти 140 разных метрик, например:
общее MAU (monthly active users)/DAU (daily active users) по всему приложению;
MAU/DAU разделов;
количество активированных пластиковых карт в месяц;
Android/iOS-установки за месяц.
Аналитика: Дата-каталог
Дата-каталог — это метаинформация (описание информации) на русском языке, которую можно совместить с данными бэкенда. Такие описания делают техническую информацию более понятной и читаемой.
Далее эта информация попала в визуализатор Metabase и стала наглядной. Теперь пользователю не нужно тратить время и силы на «перевод» названий событий (особенно в больших отчетах), полученную информацию легко прочитать и понять.
Аналитика: Документация
После того, как мы настроили все системы аналитики и выстроили процесс работы с ними, мы задокументировали основные моменты:
1. описали все дашборды;
2. рассказали, как работает ETL-слой;
3. разработали регламенты постановки задач и взаимодействия команд
Это позволило сотрудникам быстро познакомиться с новыми правилами и четко организовать рабочий процесс.
Аналитика: Организация работы команды
Работа велась по спринтами с задачами на неделю вперед. В процессе поняли, что задачи у нас долгие — увеличили спринт до двух недель. Для оценок внедрили сторипоинты.
Delivery-менеджер использовал различные ритуалы, внедрял или упразднял их под необходимую потребность.
Перейти на сайт
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine
