Как создать IT-продукт для ретейла: от MVP до масштабирования

В статье разбираем весь путь создания IT-продукта для ретейла: от первых шагов до масштабирования. Делимся кейсами из реального опыта: какие решения сработали, какие ошибки стоили времени и денег, и что стоит учитывать при разработке.

По данным Ассоциации компаний интернет-торговли (АКИТ), в 2024 году онлайн-торговля в России выросла на 41% — объем рынка достиг 9 трлн рублей. При этом доля интернет-продаж в общем объеме розничной торговли пока составляет только 15,4%, но эксперты прогнозируют рост до 18% к концу 2025 года.

Один из драйверов роста — развитие технологий. Цифровизация помогает бизнесу:

Главная цель MVP — проверить востребованность идеи с минимальными затратами. В роли продукта может выступать лендинг, приложение с основными функциями или даже видео. Именно таким был MVP Dropbox — история облачного сервиса началась с трехминутного демо-видео, которое объясняло идею и ценность будущего продукта.

Иногда первая версия продукта получается более проработанной из-за его специфики. Так было с GoSklad: приложение вышло минималистичным по интерфейсу, но довольно сложным функционально. Пользователь мог ввести остаток товара, скорректировать его, поставить в резерв или списать при продаже.

Мы тестировали приложение на лояльных клиентах, что позволило гибко реагировать на сбои и запросы функционала, которого еще не было в сервисе. Такой подход позволил получить первых клиентов и глубже изучить их потребности, чтобы в дальнейшем удовлетворить все запросы пользователей.

Чтобы создать раннюю версию продукта, нужно пройти несколько шагов.

Определить проблему. На этом этапе нужно выяснить, с какой болью сталкиваются клиенты, насколько она критична и как задачу решают сейчас.

Например, в ретейле проблемой может быть неточное прогнозирование спроса. Из-за него одни товары залеживаются на складе и их приходится продавать с большой скидкой, а другие, наоборот, раскупают слишком быстро и их невозможно заказать.

Проанализировать конкурентов. Скорее всего, на рынке уже есть альтернативные решения, которые закрывают ту же потребность. Важно изучить, какие продукты конкурируют за внимание аудитории, какие у них сильные и слабые стороны, и чем новое решение может отличаться. Проанализировать маркетинговые стратегии конкурентов помогут сервисы SimilarWeb, SEMrush, Google Trends.

Полезно почитать отзывы пользователей, чтобы понять, чего им не хватает в существующих продуктах. Если конкурентов нет совсем, стоит задуматься: возможно, проблема не настолько критична, чтобы за нее платили. Даже если запустить стартап получится, масштабировать его будет сложно.

Провести кастдев. Общение с потенциальными пользователями помогает глубже понять потребности аудитории. В вопросах стоит сфокусироваться на текущих проблемах, а не на желаемых функциях продукта. Главное — не предлагать свое решение, а слушать, как клиенты описывают ситуацию и какие у них есть ожидания.

Нельзя сказать точно, сколько именно интервью нужно провести. Если закономерности понятны и инсайтов больше не возникает, то стоит остановиться — это может произойти через 5–10 интервью, а может через 20–30. Иногда может выясниться, что текущие методы решения проблемы устраивают пользователей или они не готовы платить за новый продукт. Тогда стоит скорректировать идею.

Иногда кастдевы — необязательный этап. Первую версию GoSklad мы создавали для конкретного клиента, поэтому интервью почти не проводили. Когда мы запустили продукт и стали продавать его текущим клиентам, начался постоянный процесс сбора обратной связи от действующих и потенциальных пользователей.

Определить ключевые функции. MVP должен включать только тот функционал, который нужен для проверки гипотезы. В базовую версию системы прогнозирования спроса может войти анализ продаж и простая модель предсказания, но без сложных алгоритмов машинного обучения. Не стоит пытаться создать полноценный продукт и добавлять сложные функции, которые могут не понадобиться.

Выбрать технологии и оптимизировать бюджет. На этапе MVP важно минимизировать затраты, поэтому стоит рассмотреть no-code и low-code платформы, если функционал это позволяет, или использовать готовые API для ускорения разработки. Если же требуется полноценная разработка, лучше выбрать облачные сервисы вроде AWS, GCP или Azure, которые позволяют гибко масштабировать инфраструктуру без крупных вложений на старте.

Бюджет зависит от команды и ее навыков. Первая версия GoSklad обошлась нам примерно в 1000 долларов. Вложения могут составлять и 100, и 100 000 долларов, главное — чтобы MVP решал конкретную проблему и позволял оценить спрос.

Одна из распространенных ошибок, которая может раздуть бюджет, — уход в «фичеринг». Разработчики пытаются удовлетворить индивидуальные запросы клиентов: добавить новую кнопку, галочку или незначительную функцию. Есть отдельный тип клиентов, которые говорят что-то в духе: «Ну вот если бы сервис умел выделять красным эту строчку, я бы его купил». По итогу даже после изменений они не покупают продукт, а команда только зря тратит ресурсы. Фокус должен оставаться на решении ключевой задачи и функционале, который нужен большей части аудитории.

Запустить и протестировать MVP. Как только базовая версия готова, нужно протестировать ее на первых пользователях, собрать обратную связь и на основе данных принять решение о дальнейшем развитии. Важно отслеживать, как клиенты взаимодействуют с продуктом, какие функции действительно полезны, а какие — нет. Аналитика, опросы и A/B-тесты помогут понять, что нужно доработать перед масштабированием.

На основе собранных данных можно улучшать продукт и постепенно расширять его функциональность, добавляя новые возможности и тестируя их на пользователях. Главная цель MVP — не заработать деньги сразу, а подтвердить гипотезу, что продукт нужен рынку.

Для нас подтверждение гипотезы заключается не только в спросе на продукт, но и в его окупаемости. Нужно не просто создать инновационное решение, а выдержать конкуренцию, предлагая лучшее соотношение цены и функционала. Продукт должен дать клиентам решение уже известных проблем, но лучше и дешевле, чем у аналогов. Это наше уникальное предложение рынку, если оно выдержит конкуренцию и компания вырастет, значит, гипотеза подтвердилась.

Чтобы IT-продукт вышел на рынок быстрее, важно выбирать технологии, которые обеспечивают гибкость и позволяют оптимизировать затраты на разработку. Есть несколько подходов.

Есть и минусы: готовые инструменты могут накладывать ограничения на архитектуру приложения и затруднять внесение кардинальных изменений. Если бизнес-модель или требования изменятся, может потребоваться значительная доработка или даже переход на другую технологию, что увеличит затраты.

На GoSklad мы с самого начала используем Laravel и Vue.js, это основной стек, который пока менять не планируем. Возможно, перейдем с Vue.js на React, поскольку он более стабилен в долгосрочной перспективе и активно поддерживается сообществом.

Готовые API и сторонние сервисы. Помогают интегрировать важные функции без необходимости разрабатывать их с нуля. Например, можно внедрить Stripe для платежей. Он используется по всему миру, но мы запустили его только недавно, около месяца назад — на первых порах не было необходимости принимать оплату разными способами. Еще к полезным готовым сервисам можно отнести Twilio для уведомлений или Google Maps для геолокации. Их использование помогает сфокусироваться на ключевых задачах и быстрее выйти на рынок.

Важно учитывать риски зависимости от внешних платформ: API может изменить условия предоставления данных, стать платным или ограничить функциональность, что приводит к сбоям в работе системы. Например, если платежный шлюз временно недоступен, клиенты не смогут оплачивать заказы, а бизнес будет терять выручку.

No-code и low-code платформы. Становятся все более популярными среди стартапов, поскольку позволяют создавать MVP без сложной разработки. Инструменты вроде Bubble, Adalo или OutSystems дают возможность запускать базовые версии продуктов с минимальными затратами.

Такие решения подходят не всем. Они ограничивают возможности настройки, а при росте бизнеса может потребоваться полная переделка системы. Например, если проект создан на no-code платформе, но позже нужна сложная интеграция с ERP или расширение логики, придется перейти на другие технологии, что увеличит затраты.

Микросервисная архитектура. Позволяет разбить продукт на независимые модули, которые можно разрабатывать и обновлять отдельно. Такой подход облегчает масштабирование и ускоряет внесение изменений.

В то же время микросервисы увеличивают сложность инфраструктуры и требуют продуманного управления взаимодействием между компонентами. Если один микросервис выходит из строя, а система не имеет надежного механизма обработки отказов, это может привести к сбоям в работе всей платформы.

Изначально GoSklad был полностью монолитным решением. После того как нагрузка кратно возросла, мы стали задумываться о разделении на микросервисы. Но в последние два месяца отказались от этой идеи: поняли, что она лишь сильно усложнит разработку, а оптимизации в существенных объемах не даст. Возможно, вернемся к этому вопросу позже.

Облачные решения. AWS, Google Cloud или Azure обеспечивают гибкость в управлении инфраструктурой. Они позволяют динамически увеличивать ресурсы в зависимости от нагрузки, избегая необходимости инвестировать в собственные серверы.

Постоянная работа в облаке может оказаться дорогостоящей, особенно если не оптимизировать использование ресурсов. Например, если приложение не настроено на автоматическое отключение неиспользуемых серверов, затраты на облачные услуги могут внезапно возрасти в несколько раз.

Кроме того, бизнес оказывается зависимым от провайдера: если он поднимет цены или изменит условия, это может увеличить расходы компании и вынудить искать альтернативные решения.

После успешного запуска MVP важно правильно организовать процесс масштабирования, чтобы продукт мог выдерживать рост нагрузки и расширение аудитории.

Первый шаг — анализ готовности к росту. Если продукт демонстрирует высокий уровень удержания пользователей, положительные отзывы и стабильный рост ключевых метрик, значит, аудитория видит ценность в решении. Однако перед масштабированием стоит убедиться, что текущая инфраструктура способна выдерживать увеличенную нагрузку.

Следующий важный аспект — решение технических и бизнес-проблем. По мере роста компании увеличивается сложность системы, а также растет потребность в оптимизации внутренних процессов. Например, при выходе на новые рынки могут возникнуть сложности с локализацией, логистикой и регулированием. Также следует учитывать, что увеличение клиентской базы требует усиленной поддержки и автоматизации работы с пользователями.

Для устойчивого роста важно грамотно управлять инфраструктурой. Искать баланс между затратами на серверные мощности и производительностью системы. Например, при большом потоке пользователей стоит рассмотреть масштабирование базы данных, автоматическое управление нагрузкой и распределение трафика между серверами.

Кроме того, необходимо сохранять гибкость в управлении продуктом. Быстро меняющиеся рыночные условия требуют адаптации — добавления новых функций, корректировки ценовой политики и изменения маркетинговых стратегий. Если бизнес слишком жестко привязан к одной модели, он может не успеть за конкурентами.

Одна из ключевых тенденций — внедрение искусственного интеллекта и персонализированных рекомендаций. AI-алгоритмы позволяют анализировать данные пользователей, предсказывать их предпочтения и предлагать товары, которые с большей вероятностью приведут к покупке. Это увеличивает конверсию и снижает затраты на рекламу. Однако для эффективной работы ИИ нужно много данных, что может вызвать вопросы безопасности и конфиденциальности.

Омниканальность становится стандартом для ретейла. Интеграция онлайн- и офлайн-каналов помогает создать единое пространство покупок, где клиент может выбрать удобный способ взаимодействия с брендом. Однако такая стратегия требует значительных инвестиций в IT-инфраструктуру и продуманной логистики.

Автоматизация бизнес-процессов, таких как self-checkout, управление ценами в реальном времени и интеллектуальные складские системы, помогает ретейлерам сокращать издержки и повышать скорость работы. Однако внедрение таких решений требует перестройки внутренних процессов, что может вызвать временные затруднения для бизнеса.

Big Data и предиктивная аналитика позволяют ретейлерам лучше управлять ассортиментом, прогнозировать спрос и минимизировать неликвидные остатки. Использование аналитики дает конкурентное преимущество, но требует наличия специалистов по работе с данными и инвестиций в инструменты обработки информации.

Бесконтактные технологии, такие как RFID, компьютерное зрение и голосовые интерфейсы, делают процесс покупок быстрее и удобнее. Они позволяют автоматизировать контроль за товарными запасами и упрощают обслуживание клиентов. Однако стоимость таких решений остается высокой, что может замедлить их массовое внедрение.

Четко определить проблему и целевую аудиторию. Если клиент не видит ценности в продукте, он им не воспользуется.

Провести глубокий кастдев. Интервью с потенциальными пользователями помогут выявить реальные потребности.

Разработать MVP с минимально необходимым функционалом. Не стоит перегружать продукт на старте — важно проверить гипотезу.

Выбрать подходящие технологии. Использование облачных решений, API и фреймворков ускорит разработку и минимизирует расходы.

Постоянно тестировать и анализировать данные. Регулярная обратная связь от пользователей поможет быстро вносить улучшения и масштабировать продукт.

Главное — не бояться конкуренции. Торговля существует с древних времен, а интернет-торговля — уже давно устоявшаяся сфера. Кажется, что в ней уже всё придумано, но на самом деле место для улучшений есть всегда. Когда-то все продавали только через собственные сайты, и это казалось вершиной удобства, но появились маркетплейсы, соцсети и другие каналы, которые изменили рынок.

Любые, даже самые привычные процессы купли-продажи можно и нужно улучшать. Если продукт решает проблему клиентов хотя бы на 5–10% лучше, чем существующие аналоги, есть все шансы занять свою нишу и забрать у конкурентов как минимум 10% аудитории. Это уже серьезный аргумент в пользу создания новых решений.