Медицина и ветеринария
Октябрь 2026
Мы уже рассказывали о перезапуске приложения для сети клиник «Поликлиника.ру». В рамках проекта мы отказались от ограничений стороннего SDK, разработали собственную архитектуру с промежуточным сервером Middleware и создали масштабируемую платформу.
На момент запуска в 2023 году, мы улучшили технические показатели, но столкнулись с низкой вовлечённостью: потенциал приложения как цифрового канала и инструмента повышения лояльности не был раскрыт полностью.
С чем столкнулись:
- Довольные пользователи редко давали обратную связь, из-за чего рейтинги приложения оставались средними
- Функциональные возможности нового приложения улучшили юзабилити, но коммуникации с пользователями было не достаточно
- Отсутствовали вовлекающие механики для двустороннего упрощения процесса обратной связи

Это позволило выявить и устранить множество инцидентов. Так, в самом начале работы над ASO-оптимизацией, к нам стали поступать единичные обращения от пользователей по проблеме загрузки документов в приложении. Со временем единичные случаи переросли в более распространённую проблему: пациенты не могли загрузить результаты анализов, выписки и другие важные медицинские документы.
Благодаря налаженной коммуникации с пользователями и перенаправлению их из сторов на почту, мы выяснили, что проблема носила локальный характер и воспроизводилась только на устройствах конкретной марки. После того, как причина была идентифицирована, мы оперативно выпустили фикс, который полностью решил проблему.
Этот случай наглядно демонстрирует, почему клиентоориентированность в поддержке работает как инструмент повышения качества продукта.


Гибкая система триггеров основана на системном подходе. Её работа заключается в наборе правил, алгоритмов, функций и анализе поведения пользователя.
В основе системы лежит библиотека C++ Mathematical Expression Toolkit Library, которую обернули для языка программирования C#.
Технически этот алгоритм работает следующим образом:
клиент отправляет на сервер событие, например вход в приложение. Сервер выполняет арифметическое действие и проверяет формулу мгновенно, благодаря модулю на C++. Если триггер сработал, сервер уведомляет клиента, и мобильное приложение показывает пользователю диалог с действием.

Как только пользователь переходит за порог действий, обусловленный формулой, она отрабатывает,
и система показывает сообщение с предложением оставить отзыв.
Логика может быть сколь угодно сложной, включая большое количество определённых сценариев.
Таким образом, мы продумали ряд последовательностей, например: пользователь посетил определённый раздел 5 раз, сделал запись на приём, успешно добавил пользовательский документ. Формула на сервере проверяет выполнение всех условий и показывает сообщение только тогда, когда пользователь перешёл порог по каждому из них.
Системный подход позволил нам быстро интегрировать новые сценарии в приложение без необходимости переписывать код каждый раз. Достаточно было изменить параметры на сервере.
Решение о внедрении гибкой системы триггеров вывело клиентоориентированность на новый уровень. Теперь предложение оценить приложение, написать отзыв или поделиться проблемой возникало обосновано и появлялось в нужный для пользователя момент. Это позволило значительно повысить рейтинги приложения и быстрее ловить функциональные поломки.

Этот кейс — яркий пример того, что ASO не ограничивается работой с ключевыми словами или красивыми картинками в сторах. Настоящий рост начинается с глубокого понимания пользователя и внедрения технологий, которые делают взаимодействие с приложением удобным и ценным.
Мы продолжаем развивать и поддерживать проект, используя накопленную экспертизу для дальнейшего расширения функционала и укрепления позиций «Поликлиника.ру. 2.0» как цифрового лидера в своей сфере.
Клиентская поддержка и ASO начинают работать, когда верно выстроена система коммуникации, обратной связи и работы с каждым комментарием. Обращения пользователей, отзывы в сторах, рейтинг приложения — всё это напрямую влияет на то, сколько людей выберут ваш продукт и не уйдут к конкурентам.
В этом кейсе мы выстроили систему: единая точка входа для обращений, фильтрация по типу вопросов, маршрутизация негатива в техподдержку и сбор оценок в нужный момент. ASO стала частью клиентской поддержки, в которой работа ведётся непрерывно и превращает клиентоориентированность в инструмент для роста.
Если ваше приложение сталкивается с негативом, а обращения пользователей остаются без системного ответа — это решаемая задача. Мы умеем выстраивать такие процессы.
LTV наших клиентов превышает 7 лет. Мы работаем на перспективу, поддерживаем и развиваем продукты годами.
