Delivery Club для немецкого рынка. Кейс Brinc

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Что за проект? Проект представляет собой аналог известных нам популярных агрегаторов услуг, вроде Delivery Club, Яндекс Лавки, Мегамаркета и подобных, стремительно охватывающих рынок и показывающих стабильно растущие результаты. Это масштабная экосистема из нескольких продуктов, объединенных общими смыслами, — помочь потребителям за пару кликов найти и заказать нужный товар в одном месте, а партнерам — отслеживать необходимые метрики и увеличивать прибыль.

В отличие от аналогов проект планировалось запустить за пределами России, по месту пребывания заказчика. Локально экосистема должна была заработать в нескольких городах Германии, в том числе таких крупных, как Берлин, Кельн, Мюнхен, Франкфурт, Дюссельдорф, Нюрнберг, а также Бонн, Фюрт, Эрланген (общая численность населения примерно 8,76 миллионов человек).

В наши задачи входили:

- подготовка проекта к запуску;

- оптимизация скорости приложения;

- расширение функциональности приложения путём добавления новых фичей;

- подключение 7 различных способов оплат;

- налаживание работы с веб-скрейперами;

- интеграция в веб-приложение карты для отслеживания местоположения водителя с заказом клиента.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

С чего мы начали? С глубокой аналитической работы. Каждая задача была оценена нашими специалистами по нескольким составляющим (среди которых время, необходимые компетенции и другие, не менее важные параметры) с целью прояснения и фиксации технических требований. Далее последовали:

1) Формирование команды с релевантным стеком: Angular, GraphQL, Python, React Native. Плюс закрепление за проектом двух техлидов и менеджера для более четкого планирования спринтов, контроля качества на всех этапах работы и дальнейших демонстраций полученных результатов клиенту.

2) Глубокий анализ системы бэкенд-разработчиком с последующей оптимизацией запросов и исключением избыточных данных. Как мы уже сказали, первоначальная структура очень утяжеляла продукт и делала пользовательский опыт менее позитивным за счет медленной загрузки страниц.

3) Подключение Hetzner Storage Boxes (облачное хранилище) с целью переноса изображений с сервера во внешний ресурс, чтобы не складировать их в своей файловой системе. Это надежно и обладает удобным масштабированием.

4) Подключение платежных систем через Stripe, чтобы клиент получил единую точку доступа к финансам и настройкам. Это платежная система — агрегатор, через которую можно выбрать любой удобный способ оплаты из представленных на сайте вариантов.

5) Интеграция сервиса Mapbox (карты) и его синхронизация с работой мобильного приложения для курьеров-водителей. Выявление багов работы сервиса через пользовательское тестирование.

3. Результаты сотрудничества

1) Стабилизирована работа веб-приложения, устранены все узкие места, продукт подготовлен к старту.

2) Завершена работа с мобильными приложениями, они опубликованы в Play Market/App Store и доступны к скачиванию для пользователей.

3) Загрузка страниц осуществляется заметно быстрее, что было подтверждено замерами скорости при выполнении запросов с одинаковыми условиями “до” и “после” оптимизации.

4) Подключено хранилище Hetzner Storage Boxes, настроена работа по обновлению картинок и загрузке картинок через веб-скрапинг.

5) Существенно расширен функционал приложения, проведено успешное пользовательское и регресс-тестирование, чтобы выявить возможные отклонения.

6) На веб-сайте и в мобильном приложении в систему внедрен Stripe для комфортного выбора способа оплаты, удобства осуществления платежей партнерами сервиса, стабильности и надежности для конечных пользователей.

7) Местоположение курьера-водителя с заказом пользователь теперь может отследить через веб-приложение. Статусы считываются исходя из геопозиции — по удаленности от объектов (пожелание заказчика).

8) Внедрен веб-скрапинг: контент с соответствующих магазинов/ресторанов партнеров успешно отображается на сайте с регулярным обновлением, без необходимости ручного вмешательства в процессы. Данные адаптированы под нашу структуру БД.