Редизайн веб-портала: новая архитектура, компоненты и пользовательский путь
Next.js
JavaScript
Sass
О проекте
задача
Был контентный сайт про ЗОЖ. Статьи, тесты, мобильная версия. Пользователь читал, проходил тест и уходил. Telegram-бот не прижился, единой системы вовлечения не было.
решение
Полностью переработали сайт, создали мобильное приложение с системой привычек, трекингом и персональным контентом, и разработали Смузю — собственного ИИ-ассистента, заточенного под велнес. Из портала получился продукт, к которому возвращаются.
Аудитория была, потенциал был, но продукт существовал как медиа, а не как сервис.
Задача была не просто обновить сайт. Задача была превратить медиа с хорошей аудиторией в продукт, который удерживает пользователя, даёт ему причину возвращаться каждый день и отвечает на его вопросы умнее, чем поисковик.
1
1
Аудит и проектирование
Разобрали текущий сайт на Laravel, зафиксировали что работает, что нет, где пользователь теряется и почему не возвращается. Спроектировали новую архитектуру под продуктовую логику.
2
2
Редизайн сайта
Полный редизайн. Не косметический, а структурный. Под новую логику пользовательского пути, под контент который мотивирует, а не просто информирует.
3
3
Мобильное приложение
Собрали приложение с нуля. Трекинг привычек, тренировок и калорий, пуш-уведомления, сторис, персональный план действий по результатам тестов. Распознавание еды через камеру — пользователь фотографирует блюдо, система определяет калорийность автоматически. Вышли в App Store и Google Play.
4
4
Смузя, велнес ИИ-ассистент
Разработали собственного LLM-ассистента на RAG-архитектуре поверх GigaChat. Модель работает не из общих знаний, а из базы знаний платформы. Собрали и разметили датасет по велнес-тематике, нутрициологии, спортивным нагрузкам, режиму сна и восстановлению. Дообучили модель на этих данных, отдельно — на данных по еде для подсчёта калорий в связке с YOLO. Смузя умеет работать с диплинками, подбирает товары на Wildberries, помнит контекст диалога и ведёт пользователя, а не просто отвечает на разовые вопросы.
5
5
Запуск и поддержка
Передали команде в эксплуатацию. Приложение и ассистент продолжают развиваться.
Задача была не просто обновить сайт. Задача была превратить медиа с хорошей аудиторией в продукт, который удерживает пользователя, даёт ему причину возвращаться каждый день и отвечает на его вопросы умнее, чем поисковик
Технологический стек
Единая кодовая база для iOS и Android, push-уведомления, App Store и Google Play
React Native
TypeScript
API, бизнес-логика продукта, кэширование и хранение данных
Laravel
WebSocket
PostgreSQL
Redis
RAG-ассистент Смузя на базе GigaChat с дообучением на велнес-датасете
Python
GigaChat
FastAPI
Вызовы
и решения
Рассказываем пошагово, как и чем мы помогли.
Пользователь приходил, читал статью или проходил тест и уходил. Никакого следующего шага, никакой причины вернуться завтра.
Система привычек, трекинг и персональный план дали пользователю конкретную ежедневную задачу. Смузя закрыла вопрос вовлечения и персонализации.
Telegram-бот не прижился, мобильная версия сайта не вывозила продуктовую логику. Аудитория была, но инструмента для монетизации и масштабирования не существовало.
Полноценное мобильное приложение в App Store и Google Play закрыло этот gap. Смузя добавила слой персонализации, который удерживает пользователя и открывает возможности для монетизации через рекомендации товаров.
Подсчёт калорий вручную сложный и неточный. Пользователи бросают его через несколько дней.
YOLO-модель распознаёт еду на фото и считает калории автоматически. Пользователь просто фотографирует тарелку.
Проделанная работа
Продукт перешёл из режима медиа в режим сервиса с ежедневным вовлечением
Калории считаются по фото без ручного ввода — приложение в App Store и Google Play
Создадим проект мечты вместе
Напишите нам в Telegram о подробностях вашего проекта, и мы проведём бесплатную консультацию по автоматизации вашего бизнеса