Ускорение регресса с 7 дней до 4 часов в ведущем европейском fashion-маркетплейсе

Сложный fashion-маркетплейс с аудиторией более 2 млн активных пользователей в месяц. Продукт с веб-версией, мобильными приложениями (iOS/Android), личным кабинетом поставщика и внутренней CRM-системой.

Полное отсутствие автоматизации тестирования. Весь регресс проводился вручную командой из 5 QA-инженеров, что было долго и неэффективно. Тестовое покрытие было неизвестно, тестовая документация отсутствовала, а стратегия тестирования не была формализована.

Клиент терял долю рынка из-за медленного вывода фич, негативных отзывов, связанных с ошибками при оформлении заказа. Рейтинг в App Store и Google Play упал с 4.7 до 4.1

Провели полный аудит процессов, кода и команды. Разработали QA-стратегию, определили ключевые бизнес-сценарии для автоматизации и выбрали стек технологий. Команда из 3 QA-инженеров взяла на себя ручное тестирование (при этом создала тестовую документацию с нуля), а команда из 2 SDET приступила к автоматизации. С помощью k6 провели симуляцию «Черной пятницы» с нагрузкой в 12 000 одновременных пользователей. Это позволило выявить и устранить узкие места в базе данных PostgreSQL и API-шлюзе.

Time-to-Market (TTM) сократился с 4–6 недель до 1-2 недель для мажорных релизов. Цикл регрессионного тестирования ускорился с 7 дней до 4 часов (автоматизированный запуск в CI/CD). Количество критических багов в продакшене снизилось на 95% (менее 1 в релиз). Покрытие кода автотестами достигло 85% для ключевого API и 75% для E2E-сценариев.

Заказчик отметил экономию за счёт высвобождения 1,5 full-time QA-инженеров от постоянного исправления регрессионных багов. Общее снижение затрат на обеспечение качества составило 30% за первый год (по оценке клиента). Конверсия в покупку выросла на 8%. Рейтинг приложения в App Store и Google Play вырос с 4.1 до 4.6 за 7 месяцев.