No Grab: приложение-сканер опасных ингредиентов в косметике
Highload продолжает публиковать истории о pet-проектах, вошедших в топ-20 лучших по итогам голосования наших читателей. Параллельно эти проекты оценивает жюри из опытных разработчиков и инвесторов. Победителей конкурса мы планируем объявить 10 июля.
Лучшие проекты получат призы от компании Genesis: занявший первое место — Apple iPhone 12 64GB, второе место — наушники Marshall Monitor II ANC Black, третье — набор Arduino.
Дальше — рассказ разработчика Дмитрия Брусо о его pet-проекте — мобильном приложении No Grab.
Идея
Дмитрий и Татьяна – фаундеры приложения No Grab
У нас с женой Татьяной появилась идея создать приложение, с помощью которого можно было бы легко определить состав косметических средств. К примеру, чтобы выявлять аллергены. На тот момент на рынке существовал только Google Lens, который позволял распознать текст при помощи камеры смартфона, но гуглить названия ингредиентов приходилось самостоятельно.
Я решил проверить, как работает приложение. Идея была проста: взять фото с текстом и педалить сэмпл по гайдам Google. Я получил желаемый результат и сел попутно читать документацию, чтобы понимать, какие возможности есть у данной библиотеки.
Вопросов было множество:
- Что уже могут конкуренты?
- Читать текст с этикетки — дело нехитрое, а вот что с ним делать дальше? С чем его сравнивать? Что считать достоверным источником? Откуда брать базу товаров?
- Каков объем рынка? Продукт — штука отличная, но если он не будет собирать на бутылочку хорошего виски, то зачем он нужен?
Реализация и технологии
Сначала мы зарегистрировали доменное имя и придумали первое название проекта. Я решил, что сделаю приложение на Flutter (фреймворке Google UI cross platform mobile development SDK).
Наш план выглядел так:
- необходимо было перенести более 22 тысяч разных ингредиентов из базы Eвросоюза для контролируемого поиска и для удобства организации данных;
- мы решили модифицировать процесс распознания ингредиентов со стрима в реальном времени (как планировалось ранее) на отправку фото.
Приложение должно было работать удобнее, чем продукт конкурентов. Основная задача — в процессе сканирования автоматически определять область, где располагается блок с ингредиентами, без участия пользователя. В 80% случаев, если область квадратная, этот блок распознается правильно.
Интересный инцидент случился, когда я переносил Android Kotlin proof concept на Flutter (у меня это получилось довольно быстро — в течение 3-4 часов). Увидев, что телефон подсвечивает текст разными цветами в зависимости от количества символов, я решил сделать себе перерыв, 10 минут которого мне обошлись в $15. Фактически 1000 распознаний фотографии стоит $5. Предполагаю, что проверка концепции с условными 60 fps (frames per second) отправила на распознание каждый кадр.
В команду мы привлекли маркетолога и дизайнера. Я отвечал за вопросы разработки, Татьяна — за саппорт и документацию.
Мы составили опросник и провели около 30 интервью с потенциальными пользователями, что еще раз преобразовало наше понимание того, что мы делаем.
В какой-то из моментов мотивации заниматься проектом у меня было меньше нуля. Я не выделял более 2-3 часов в неделю и все это сводилось к третьему рефакторингу. Желания что-либо делать не было, я заставлял себя и, естественно, ничего не получалось. Когда же я в очередной раз открыл исходники проекта, то понял, что он технологически готов. Нужен последний рывок.
Мы нашли фрилансера на Upwork для разработки дизайна в стиле Neuromorphic. Я вернулся к разработке и снова смог находить на нее время по выходным и праздникам. Не фулл-тайм конечно, но получалось уделить 10-15 часов на выходных, от чего работа пошла быстрее.
Вот какие технологии мы использовали:
- успешно получилось внедрить практически все сервисы Firebase: Fire Store, Fire Auth, FireStorage, FireBase ML Kit;
- для отслеживания своей работы с самого начала использовали Jira, но последний виток проекта прошел без нее, хотя там висит масса идей и документация;
- Bitbucket — для хранения исходного кода.
В какой стадии проект
Мы успешно запустили проект в Украине. Выход на другие рынки планируется после достижения около 10 тысяч установок приложения суммарно с обеих магазинов.
Ивестиции
На данный момент нами было вложено в проект $2360, в том числе деньги были использованы на продвижение страницы в Fаcebook и оплаты работы дизайнера. На протяжении ближайших 3-6 месяцев планируем влить еще около $2000-4000 на рекламу приложения.
Чистую прибыль после уплаты всех налогов мы решили разделить на три части:
- первая часть отправится на ре-инвестиции в маркетинг (закупка рекламы и продвижения приложения, генерация новых пользователей);
- вторая часть вернет все инвестиции, после чего аккумулируется на содержание внутренних расходов: персонал, серверы, софт;
- третья часть разделится поровну между членами команды.
Монетизация
Приложение не содержит рекламы. На данный момент мы запустили платную подписку. Для пользователей из Украины расценки следующие: месяц – $2, год – $20, подписка навсегда – $150. Для других стран планируется $5, $50 и $500 соответственно. Если используете приложение бесплатно, то вам доступны 5 сканирований в день.
Как будут оценивать проект
В рамках конкурса pet-проектов разработчики и инвесторы оценят проект No Grab по таким критериям:
1. Оригинальность идеи.
2. Качество кода.
3. Технический уровень.
4. Жизнеспособность идеи.
5. Перспективы проекта как бизнеса.
6. Инвестиционная привлекательность.
Победителей среди 20 кейсов определят на основе оценок инвесторов (45%), разработчиков (45%) и голосов читателей Highload (10%).
Более подробно, кто и как будет оценивать кейсы, можно прочитать здесь: статья об экспертах, критериях и правилах конкурса.
Проект No Grab оценивают:
Вячеслав Белый
Mobile Team Lead, Co-Founder iOS Ukraine.
Оценивает проекты на iOS.Mobile Team Lead, co-founder iOS Ukraine, основатель первой в Украине онлайн-конференции по iOS-разработке, ведущий обучающего YouTube-канала, консультант и аудитор мобильных команд.
Ростислав Антонов
Lead Software Engineer, EPAM.
Оценивает проекты на Android. У Ростислава 16 лет опыта в сфере разработки приложений, карьеру он начинал с Java Desktop и Java Backend, а с Android работает с 2010 года. За время работы использовал языки Sinclair Basic, Assembler, VBScript, Jscript, WSHost, Java, Pascal, Visual Basic, C, C++, Perl, .NET C#, J#, SQL, Kotlin и др. В 2016 году написал несколько приложений для Amazon Alexa.
Елена Мажуга
Старший инвестиционный аналитик Genesis Investments.
Роман Бабицкий
Основатель инвесткомпании Babitskyi Investment, глава совета по вопросам иностранных инвестиций и экономического развития Украины.
Дмитрий Томчук
Основатель инвестиционного фонда Fison.
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: