Ласточки Джами: от идеи к Retail Экосистеме

Клиент: Супермаркет «Ласточка Джами»

Локальный продуктовый супермаркет в Нальчике, КБР. Главное конкурентное преимущество — собственное производство: традиционные блюда национальной кухни, хлеб, кондитерка.

Задача: Построить Retail Экосистему с нуля: исследовать бизнес-процессы и конкурентов, разработать UX/UI и техническую архитектуру, написать код, запустить и обучить команду магазина.

В рамках проекта было проведено:

1. Исследование бизнес-процессов

2. Продуктовое исследование

3. Анализ конкурентов

4. Разработка

5. Обучение

6. Запуск

Каждый из этих этапов мы подробно распишем ниже.

Перед началом разработки мы погрузились в операционную работу бизнеса, чтобы понять, как устроены реальные процессы магазина. Для этого провели интервью с владельцем, сотрудниками и постоянными покупателями, а также изучили, как происходит взаимодействие с клиентами на точке продаж.

В рамках исследования мы провели глубинные интервью с командой магазина, понаблюдали за процессом приёмки товара и разобрали текущий сценарий работы с заказами. На основе этих данных была составлена карта бизнес-процессов — от поступления товара до его продажи. Это позволило выявить узкие места и определить точки, где цифровизация может упростить работу команды.

В результате анализа мы выделили четыре ключевые роли в системе: покупатель, сборщик, курьер и администратор. Для каждой роли были описаны права доступа, сценарии взаимодействия с системой и необходимые инструменты.

Также мы подробно задокументировали основные процессы работы сервиса. Процесс оформления заказа включает добавление товаров, выбор адреса на карте, способа оплаты, применение промокодов или бонусов, подтверждение заказа и автоматическое уведомление сборщика. Процесс сборки начинается с получения задания сборщиком, после чего товары собираются со сканированием штрих-кодов. В случае отсутствия позиции система предлагает покупателю замену с таймером ответа. После завершения сборки заказ подтверждается как готовый.

Отдельно был описан процесс доставки: курьер принимает заказ, строит маршрут, а покупатель может отслеживать его движение на карте. После передачи заказа фиксируется оплата и подтверждается завершение доставки. Также была спроектирована логика бонусной программы: начисление баллов за покупки, отображение баланса в профиле, списание при оплате и возможность настройки правил начисления через административную панель.

Результатом этапа стало полное описание ролей системы и зон ответственности участников процесса. Мы задокументировали четыре ключевых бизнес-процесса с пошаговыми сценариями, определили точки автоматизации — назначение сборщика, систему уведомлений и расчёт доставки — а также согласовали структуру данных, необходимую для работы платформы.

Мы провели исследование целевой аудитории и выделили две ключевые группы пользователей, изучив их поведенческие паттерны и основные проблемы при использовании существующих сервисов доставки. Особое внимание уделили тому, какие функции вызывают у пользователей раздражение и какие сценарии заказа для них наиболее удобны.

Первая группа — аудитория 35–65 лет. Эти пользователи ценят привычное качество и традиционную кухню. Смартфон они чаще используют для звонков и мессенджеров, поэтому не готовы разбираться в сложных интерфейсах. Главный инсайт этой аудитории: «Хочу заказать как в магазине — выбрал, заплатил, получил», без лишних шагов и обязательной регистрации.

Вторая группа — пользователи 18–34 лет. Они активно используют сервисы доставки и привыкли к быстрому цифровому опыту. Для них важны скорость заказа, современные форматы взаимодействия (Stories, push-уведомления), а также программы лояльности — бонусы, реферальные механики и эксклюзивные предложения. Ключевой инсайт этой аудитории: если сервис предлагает собственную кулинарию, её необходимо показывать первой, так как это главный фактор выбора.

Результатом продуктового исследования стало описание двух сегментов целевой аудитории с различными пользовательскими сценариями. Мы определили кулинарию и каталог как критически важный функционал №1 и сформировали UX-принцип будущего продукта: минимум шагов до оформления заказа и максимум доверия к интерфейсу. На основе этих выводов была подготовлена подробная UI/UX-спецификация, включающая 73 экрана с описанием всех пользовательских состояний.

Мы провели анализ основных конкурентов в сегменте доставки из супермаркетов и ресторанов. Изучили предложения федеральных и локальных сервисов, их функциональные возможности, позиционирование и ключевые преимущества. В ходе исследования выявили несколько свободных ниш — «белых пятен», которые может занять сервис «Ласточки Джами».

Результатом аналитического этапа стало определение уникального торгового предложения: акцент на национальной кухне, которую не предлагают федеральные игроки на рынке. Также была выявлена ключевая функциональная особенность сервиса — совместная корзина, позволяющая нескольким пользователям формировать один заказ. На момент анализа подобная функция отсутствовала у всех конкурентов.

На основе полученных данных мы сформировали позиционирование продукта: «Лучший локальный сервис доставки в КБР»

Разработка системы велась параллельно несколькими командами и включала создание четырёх взаимосвязанных продуктов. Архитектура решения была построена по микросервисному принципу, что позволило разделить функциональные блоки системы и обеспечить гибкость дальнейшего масштабирования. В процессе разработки также были реализованы восемь внешних интеграций, необходимых для работы сервиса.

Одним из ключевых продуктов стало B2C-мобильное приложение для пользователей. Оно было разработано на Flutter для платформ iOS и Android. В приложении реализованы основные пользовательские сценарии: просмотр каталога, работа с корзиной, оформление заказов, выбор способов оплаты и доставки, использование бонусной программы, а также дополнительные механики вовлечения — Stories и совместная корзина. Всего было спроектировано и реализовано более 40 экранов интерфейса.

Параллельно было создано B2E-приложение для сотрудников, также на Flutter. В нём реализованы рабочие интерфейсы для сборщиков и курьеров. Сборщики используют приложение для сборки заказов со сканированием штрих-кодов товаров, а курьеры — для получения заказов, построения маршрутов, отслеживания доставки и фиксации оплаты.

Для управления системой была разработана веб-панель администратора на Vue.js 3. Через неё сотрудники могут управлять каталогом и ценами, контролировать остатки товаров, работать с сотрудниками, публиковать Stories и акции, а также отслеживать ключевые показатели через встроенные инструменты аналитики.

После запуска продукта мы уделили особое внимание обучению команды клиента, поскольку важно не только разработать систему, но и обеспечить её эффективное использование в ежедневной работе.

Мы провели серию обучающих сессий для всех ролей, участвующих в работе сервиса. Для администраторов были организованы онлайн-занятия по работе с веб-панелью: управление каталогом и ценами, публикация Stories и акций, а также использование аналитики и отчётности.

Сборщики прошли очное обучение работе с мобильным приложением. Им показали, как принимать задания на сборку, сканировать штрих-коды товаров, обрабатывать замену позиций при их отсутствии и подтверждать готовность заказа.

Для курьеров было проведено практическое обучение по использованию приложения доставки: принятие заказов, построение маршрутов, фиксация оплаты и корректное завершение доставки.

Дополнительно мы подготовили документацию для каждой роли — краткие пошаговые инструкции и видеогайды, которые позволяют новым сотрудникам быстро освоить систему. Эти материалы были интегрированы в базу знаний компании и используются в процессе онбординга новых работников.

Запуск продукта проходил поэтапно, что позволило протестировать систему в реальных условиях, собрать первые пользовательские данные и внести необходимые изменения до масштабирования. Такой подход помог снизить риски и подготовить продукт к публичному релизу.

 На первом этапе был развернут staging-контур для внутреннего тестирования. Команда магазина прошла полный пользовательский цикл — от выбора товара до доставки заказа. В рамках проверки интеграций были протестированы платежи через sandbox-среду и сценарии доставки с использованием тестовых окружений сервисов. Это позволило убедиться в корректной работе ключевых функций до выхода на реальных пользователей.

Следующим этапом стал закрытый бета-запуск (Soft Launch). В тестировании приняли участие постоянные покупатели магазина, которые получили доступ к приложению и начали использовать его в реальных сценариях. В процессе была собрана подробная обратная связь по удобству интерфейса и скорости работы системы. На основании полученных комментариев команда внесла более 40 улучшений и доработок.

После завершения тестирования состоялся публичный релиз приложения в App Store и Google Play. Одновременно с публикацией была запущена рекламная кампания, а ключевые технические и продуктовые метрики начали отслеживаться в режиме реального времени с помощью систем мониторинга.

После запуска работа над продуктом продолжилась в формате итеративных улучшений. Анализ данных первых недель использования позволил оптимизировать производительность системы, улучшить пользовательский опыт в процессе онбординга и расширить зону доставки.

Итогом запуска стало более 40 итераций разработки от первого сборочного билда до публичного релиза. Были успешно пройдены все интеграционные тесты ключевых сервисов, а в первые 48 часов после релиза не было зафиксировано ни одного критического инцидента.

Выручка и средний чек

+12–18%: Рост среднего чека онлайн vs офлайн. Когда покупатель не стоит в очереди — берёт больше, без спешки и с рекомендациями.

8–15%: Доля онлайн-продаж от общей выручки через 6 месяцев. Реалистичный старт для локального магазина с нуля.

−30%: Потерь от уценённых товаров. Раздел «Успей купить» делает неликвид видимым и продаваемым.

Операционная эффективность

−3–4ч: Времени в день у администратора. Обновление цен, остатков, акций — через панель за минуты вместо Excel.

~0: Ошибок при сборке заказа. Сканирование штрих-кодов исключает человеческий фактор.

100%: Прозрачность: каждый заказ, смена, сотрудник видны в аналитике. Решения — на данных.

Охват и новая аудитория

×4–6: Расширение зоны охвата. Пешая доступность ~500 м. Зона доставки — 3–5 км. Потенциальная аудитория кратно больше.

20–35%: Покупателей приложения — новые люди, которые раньше не заходили в магазин физически. Чистый прирост базы.

+2–3: Дополнительных покупки в месяц на клиента с бонусной программой. Лояльность работает.

Маркетинг без агентства

20–35%: Open rate push-уведомлений. Акция достигает 100% базы за секунды. Vs 5–10% у email и без платы за размещение.

Stories: Еженедельный контакт с покупателем — новинки кулинарии, рецепты, акции — без таргетингового бюджета.

CAC: Реферальная программа: каждый довольный покупатель приводит 1–3 новых. Стоимость привлечения ниже любой рекламы.