applicatura

Myconomy

Лучшие цены рядом
Заказать приложение
Свяжитесь с нами
Telegram
Messenger
Mail
WhatsApp
Как покупать то что нужно с выгодой? Как не пропустить распродажу и скидки? Как экономить каждый день?
Мы придумали и сделали список покупок, который ищет товары в ближайших магазинах.
Мы хотели сделать список покупок, который бы показывал цены на товары в ближайших магазинах.
Все очень просто: вводим название нужного товара и количество, в кружке справа видим количество предложений рядом.
При нажатии на него - попадаем в список предложений. Предложения можно сортировать по цене и по расстоянию.
Некоторым пользователям удобнее не искать, а просматривать предложения магазинов по проводимым распродажам. Для этого мы вывели раздел акции и скидки в отдельный пункт меню и сгруппировали их по принципу "рядом". И, конечно же мы сделали каталог, с помощью которого пользователи смогут просматривать те распродажи, которые им наиболее интересны.
А еще мы сделали систему подсказок: при нажатии на нее появляется список популярных товаров, которые можно отметить и они окажутся в списке покупок.
Магазины представлены списком или на карте. Есть возможность сортировать магазины по типу, например выбрать только аптеки. Можно добавить магазин в избранное, и искать товары именно в нем.
Покупки должны быть простыми и удобными - для этого мы предусмотрели возможность часто посещаемые магазины сохранять в раздел "Избранное".
Также мы сделали отдельную настройку, с помощью которое можно искать нужные товары именно в выбранных магазинах.
Как и любой другой контентный проект мы старались обеспечить нашим пользователям максимально достоверную информацию. Для этого мы интегрировались с более чем 3 000 розничных магазинов и аптек, информация о цене и наличии товара обновлялась 1 раз в сутки.
Для удобства наших партнеров мы сделали административную панель для магазинов, с помощью которой они могут управлять всем контентом. Публиковать стандартные предложения и акции, редактировать список своих магазинов, создавать новые, видеть аналитику по пользовательскому поведению и предпочтениям, а также оплачивать услуги сервиса.
Мы сделали приложения для iOS и Android для смартфонов и планшетов. Разработали бэкенд и научили его работать с неструктурированной информацией и приведению её к нормальному виду.
Мы разработали уникальный блок предагрегации статистики пользовательского поведения, и могли отвечать на такие вопросы, как "Что ищет покупатель в заданном районе?", "Что он находит?", "Что выбирает?" и др.
Мы сделали веб - версию сервиса и вынуждены были приостановить проект, увы.
К сожалению, в настоящий момент проект в архиве.