sCPlab
SCP LAB – мобильное приложение, выполняющее роль персонального тренера для профессиональных спортсменов. Оно анализирует физические данные пользователя и генерирует адаптивный план тренировок для улучшения силовых качеств. Ключевой функционал - это видеоинструкции от профессионалов с подбором индивидуальной нагрузки, трекер прогресса, система смарт-напоминаний и еженедельная аналитика результатов.
в этом кейсе
+10% конверсии в full-price — без скидок, только за счёт того, где стоит пейвол.
−30% time-to-value — тренировка начинается в пару тапов, даже с потными руками.
+20% retention — приложением удобно пользоваться прямо между подходами.
68 экранов и 10 UX-тестов — ни одного решения «на глаз».
Ux/UI
Задача
Разработать UX/UI дизайн мобильного приложения. Цель — снизить время до старта тренировки и повысить конверсию из триала в платную full-price подписку. Пожелание клиента — использовать премиальный эффект стекла.
Решение
Аналитика
Аудит конкурентов. Зачем? Берём лучшее, не повторяем ошибки, делаем фишки в функционале и дизайне, чтобы выделяться.
Анализ воронки конверсии. Стандартный путь пользователя в фитнес-приложениях. Обычно пейвол (экран оплаты) появляется либо сразу при запуске, либо после скучной текстовой анкеты (рост, вес, цель). Чтобы спортсмен оформил full-price подписку, он должен испытать «эффект владения» еще до оплаты.
Контекст использования. В каких условиях PRO-спортсмен взаимодействует с телефоном во время тяжелой тренировки. У пользователя в зале потные руки, тремор после подхода, сбитое дыхание, а освещение может сильно бликовать. Ему некогда вчитываться в мелкий текст.
Роль контента в удержании. За счет чего профессионал будет возвращаться в приложение (ведь базовую технику он и так знает). Ключевая ценность продукта — видеоинструкции от топовых профессионалов с уникальной техникой.
С помощью нейросети спарсил массивы пользовательских отзывов на приложения конкурентов из App Store/Google Play и прогнал их через нейросеть для семантического анализа и кластеризации UX-болей. Как итог, ИИ помог за пару минут вытащить ключевые паттерны.
Гипотеза
Профессиональных спортсменов не удержать сухими обещаниями на экране пейвола. Если мы сместим пейвол и сначала вовлечем пользователя в бесплатное интерактивное тестирование с качественными видеоинструкциями, позволив ему инвестировать свои физические усилия в приложение, то ценность индивидуальной программы станет осязаемой (IKEA effect). А использование крупных видео-форматов, высококонтрастной индикации, снижение когнитивной нагрузки во время изучения качественных видеоуоков – всё это обосновывает стоимость подписки.
Что было сделано
Смещение пейвола (UX-воронка): Перестроил архитектуру онбординга. Пользователь не сталкивается с жестким экраном оплаты на старте. Сначала он проходит этап первичного физического тестирования с метрономом, опираясь на профессиональные видеоуроки. Оплата запрашивается только после завершения тестового периода, когда система анализирует данные и сообщает о готовности индивидуальной программы.
Использовал LLM для анализа UX-паттернов в фитнес-сегменте и моделирования пользовательского пути (CJM). Нейросеть помогла быстро спроектировать логику воронки, структурировать экраны онбординга и математически обосновать оптимальный момент для показа пейвола.
Фокус на видеоконтенте (UI): Поскольку главная ценность продукта кроется в экспертизе профессиональных тренеров, экраны активной тренировки спроектированы вокруг крупного видеоплеера. Он занимает доминирующую часть экрана, убирая визуальный шум и оставляя только само упражнение, таймер и базовые элементы управления.
На этапе сборки макетов я использовал нейросети для генерации реалистичных сток-кадров тренировок со сложным освещением и динамикой. Это позволило сразу протестировать читаемость UI-элементов поверх видео и откалибровать контрастность интерфейса еще до того, как клиент потратил бюджет на реальный видеопродакшен.
Снижение трения при пользовании интерфейсом (UX): Во время тренировки спортсмену неудобно целиться в мелкие элементы экрана. Поэтому я ппроектировал UI-элементы крупными и высококонтрастными.
Использовал AI-плагины в Figma для тестирования (heatmap) и симуляции визуального восприятия. Как итог, рассчитал идеальные пропорции тап-зон, сэкономив часы на ручном тестировании контрастов.
Адаптация Glassmorphism и liquid glass (UI): Использовал глубокий черный фон с агрессивным неоново-желтым акцентом. Это оптимальное сочетание для читаемости при любом освещении в тренажерном зале. Эффект стекла применил функционально: полупрозрачные подложки с размытием фона используются в карточках, модальных окнах и алертах. Это добавило интерфейсу премиальной глубины, не отвлекая внимание от видео.
Developer-friendly передача макетов: Дизайн-проект выстроен системно. Все экраны, состояния элементов и модальные окна максимально упорядочены, собраны на Auto Layout и привязаны к глобальному UI-киту с дизайн-системой, стилями, компонентами со всеми состояниями. Оставлены комментарии в анимациях. Макеты передаются в чистом и предсказуемом виде, что делает процесс внедрения удобным для всех участников команды и кратно сокращает время на разработку.
С помощью AI-агента в figma автоматизировал организацию макетов (массовый нейминг слоев, создание стилей, дизайн-системы с описаниями) и проверки консистентности UI-кита на наличие всех необходимых состояний компонентов. Это позволило подготовить идеально чистый файл для разработчиков и дизайнеров в разы быстрее.
Результат
Рост конверсии в full-price +10%: Перенос этапа оплаты в конец тестирования и после окончания тестового радикально повысил мотивацию к покупке. Спортсмен платит за конкретную, уже просчитанную под его физиологию программу, в которую он успел вложить собственные усилия на этапе триала.
Сокращение Time-to-Value -30%: За счет доминирования видеоформатов и минималистичной навигации пользователи тратят минимум времени на настройку приложения перед подходом, сразу переходя к целевому действию.
Удержание (Retention) +20%: Привлекательный дизайн в связке с безбарьерным UX (удобное управление потными руками, контрастные алерты) сформировали привычку использовать сервис не просто как трекер, а как полноценного дорогого тренера на каждой тренировке.
68 экранов · 10 UX тестов · 15 секций · 88 компонентов в 22 сетах · 47 стилей · 59 переменных · 5 983 инстанса · 117 020 нод · 27 изображений · 4 шрифтовых семейства
sCPlab
SCP LAB – мобильное приложение, выполняющее роль персонального тренера для профессиональных спортсменов. Оно анализирует физические данные пользователя и генерирует адаптивный план тренировок для улучшения силовых качеств. Ключевой функционал - это видеоинструкции от профессионалов с подбором индивидуальной нагрузки, трекер прогресса, система смарт-напоминаний и еженедельная аналитика результатов.
в этом кейсе
+10% конверсии в full-price — без скидок, только за счёт того, где стоит пейвол.
−30% time-to-value — тренировка начинается в пару тапов, даже с потными руками.
+20% retention — приложением удобно пользоваться прямо между подходами.
68 экранов и 10 UX-тестов — ни одного решения «на глаз».
Ux/UI
Задача
Разработать UX/UI дизайн мобильного приложения. Цель — снизить время до старта тренировки и повысить конверсию из триала в платную full-price подписку. Пожелание клиента — использовать премиальный эффект стекла.
Решение
Аналитика
Аудит конкурентов. Зачем? Берём лучшее, не повторяем ошибки, делаем фишки в функционале и дизайне, чтобы выделяться.
Анализ воронки конверсии. Стандартный путь пользователя в фитнес-приложениях. Обычно пейвол (экран оплаты) появляется либо сразу при запуске, либо после скучной текстовой анкеты (рост, вес, цель). Чтобы спортсмен оформил full-price подписку, он должен испытать «эффект владения» еще до оплаты.
Контекст использования. В каких условиях PRO-спортсмен взаимодействует с телефоном во время тяжелой тренировки. У пользователя в зале потные руки, тремор после подхода, сбитое дыхание, а освещение может сильно бликовать. Ему некогда вчитываться в мелкий текст.
Роль контента в удержании. За счет чего профессионал будет возвращаться в приложение (ведь базовую технику он и так знает). Ключевая ценность продукта — видеоинструкции от топовых профессионалов с уникальной техникой.
С помощью нейросети спарсил массивы пользовательских отзывов на приложения конкурентов из App Store/Google Play и прогнал их через нейросеть для семантического анализа и кластеризации UX-болей. Как итог, ИИ помог за пару минут вытащить ключевые паттерны.
Гипотеза
Профессиональных спортсменов не удержать сухими обещаниями на экране пейвола. Если мы сместим пейвол и сначала вовлечем пользователя в бесплатное интерактивное тестирование с качественными видеоинструкциями, позволив ему инвестировать свои физические усилия в приложение, то ценность индивидуальной программы станет осязаемой (IKEA effect). А использование крупных видео-форматов, высококонтрастной индикации, снижение когнитивной нагрузки во время изучения качественных видеоуоков – всё это обосновывает стоимость подписки.
Что было сделано
Смещение пейвола (UX-воронка): Перестроил архитектуру онбординга. Пользователь не сталкивается с жестким экраном оплаты на старте. Сначала он проходит этап первичного физического тестирования с метрономом, опираясь на профессиональные видеоуроки. Оплата запрашивается только после завершения тестового периода, когда система анализирует данные и сообщает о готовности индивидуальной программы.
Использовал LLM для анализа UX-паттернов в фитнес-сегменте и моделирования пользовательского пути (CJM). Нейросеть помогла быстро спроектировать логику воронки, структурировать экраны онбординга и математически обосновать оптимальный момент для показа пейвола.
Фокус на видеоконтенте (UI): Поскольку главная ценность продукта кроется в экспертизе профессиональных тренеров, экраны активной тренировки спроектированы вокруг крупного видеоплеера. Он занимает доминирующую часть экрана, убирая визуальный шум и оставляя только само упражнение, таймер и базовые элементы управления.
На этапе сборки макетов я использовал нейросети для генерации реалистичных сток-кадров тренировок со сложным освещением и динамикой. Это позволило сразу протестировать читаемость UI-элементов поверх видео и откалибровать контрастность интерфейса еще до того, как клиент потратил бюджет на реальный видеопродакшен.
Снижение трения при пользовании интерфейсом (UX): Во время тренировки спортсмену неудобно целиться в мелкие элементы экрана. Поэтому я ппроектировал UI-элементы крупными и высококонтрастными.
Использовал AI-плагины в Figma для тестирования (heatmap) и симуляции визуального восприятия. Как итог, рассчитал идеальные пропорции тап-зон, сэкономив часы на ручном тестировании контрастов.
Адаптация Glassmorphism и liquid glass (UI): Использовал глубокий черный фон с агрессивным неоново-желтым акцентом. Это оптимальное сочетание для читаемости при любом освещении в тренажерном зале. Эффект стекла применил функционально: полупрозрачные подложки с размытием фона используются в карточках, модальных окнах и алертах. Это добавило интерфейсу премиальной глубины, не отвлекая внимание от видео.
Developer-friendly передача макетов: Дизайн-проект выстроен системно. Все экраны, состояния элементов и модальные окна максимально упорядочены, собраны на Auto Layout и привязаны к глобальному UI-киту с дизайн-системой, стилями, компонентами со всеми состояниями. Оставлены комментарии в анимациях. Макеты передаются в чистом и предсказуемом виде, что делает процесс внедрения удобным для всех участников команды и кратно сокращает время на разработку.
С помощью AI-агента в figma автоматизировал организацию макетов (массовый нейминг слоев, создание стилей, дизайн-системы с описаниями) и проверки консистентности UI-кита на наличие всех необходимых состояний компонентов. Это позволило подготовить идеально чистый файл для разработчиков и дизайнеров в разы быстрее.
Результат
Рост конверсии в full-price +10%: Перенос этапа оплаты в конец тестирования и после окончания тестового радикально повысил мотивацию к покупке. Спортсмен платит за конкретную, уже просчитанную под его физиологию программу, в которую он успел вложить собственные усилия на этапе триала.
Сокращение Time-to-Value -30%: За счет доминирования видеоформатов и минималистичной навигации пользователи тратят минимум времени на настройку приложения перед подходом, сразу переходя к целевому действию.
Удержание (Retention) +20%: Привлекательный дизайн в связке с безбарьерным UX (удобное управление потными руками, контрастные алерты) сформировали привычку использовать сервис не просто как трекер, а как полноценного дорогого тренера на каждой тренировке.
68 экранов · 10 UX тестов · 15 секций · 88 компонентов в 22 сетах · 47 стилей · 59 переменных · 5 983 инстанса · 117 020 нод · 27 изображений · 4 шрифтовых семейства
sCPlab
SCP LAB – мобильное приложение, выполняющее роль персонального тренера для профессиональных спортсменов. Оно анализирует физические данные пользователя и генерирует адаптивный план тренировок для улучшения силовых качеств. Ключевой функционал - это видеоинструкции от профессионалов с подбором индивидуальной нагрузки, трекер прогресса, система смарт-напоминаний и еженедельная аналитика результатов.
в этом кейсе
+10% конверсии в full-price — без скидок, только за счёт того, где стоит пейвол.
−30% time-to-value — тренировка начинается в пару тапов, даже с потными руками.
+20% retention — приложением удобно пользоваться прямо между подходами.
68 экранов и 10 UX-тестов — ни одного решения «на глаз».
Ux/UI
Задача
Разработать UX/UI дизайн мобильного приложения. Цель — снизить время до старта тренировки и повысить конверсию из триала в платную full-price подписку. Пожелание клиента — использовать премиальный эффект стекла.
Решение
Аналитика
Аудит конкурентов. Зачем? Берём лучшее, не повторяем ошибки, делаем фишки в функционале и дизайне, чтобы выделяться.
Анализ воронки конверсии. Стандартный путь пользователя в фитнес-приложениях. Обычно пейвол (экран оплаты) появляется либо сразу при запуске, либо после скучной текстовой анкеты (рост, вес, цель). Чтобы спортсмен оформил full-price подписку, он должен испытать «эффект владения» еще до оплаты.
Контекст использования. В каких условиях PRO-спортсмен взаимодействует с телефоном во время тяжелой тренировки. У пользователя в зале потные руки, тремор после подхода, сбитое дыхание, а освещение может сильно бликовать. Ему некогда вчитываться в мелкий текст.
Роль контента в удержании. За счет чего профессионал будет возвращаться в приложение (ведь базовую технику он и так знает). Ключевая ценность продукта — видеоинструкции от топовых профессионалов с уникальной техникой.
С помощью нейросети спарсил массивы пользовательских отзывов на приложения конкурентов из App Store/Google Play и прогнал их через нейросеть для семантического анализа и кластеризации UX-болей. Как итог, ИИ помог за пару минут вытащить ключевые паттерны.
Гипотеза
Профессиональных спортсменов не удержать сухими обещаниями на экране пейвола. Если мы сместим пейвол и сначала вовлечем пользователя в бесплатное интерактивное тестирование с качественными видеоинструкциями, позволив ему инвестировать свои физические усилия в приложение, то ценность индивидуальной программы станет осязаемой (IKEA effect). А использование крупных видео-форматов, высококонтрастной индикации, снижение когнитивной нагрузки во время изучения качественных видеоуоков – всё это обосновывает стоимость подписки.
Что было сделано
Смещение пейвола (UX-воронка): Перестроил архитектуру онбординга. Пользователь не сталкивается с жестким экраном оплаты на старте. Сначала он проходит этап первичного физического тестирования с метрономом, опираясь на профессиональные видеоуроки. Оплата запрашивается только после завершения тестового периода, когда система анализирует данные и сообщает о готовности индивидуальной программы.
Использовал LLM для анализа UX-паттернов в фитнес-сегменте и моделирования пользовательского пути (CJM). Нейросеть помогла быстро спроектировать логику воронки, структурировать экраны онбординга и математически обосновать оптимальный момент для показа пейвола.
Фокус на видеоконтенте (UI): Поскольку главная ценность продукта кроется в экспертизе профессиональных тренеров, экраны активной тренировки спроектированы вокруг крупного видеоплеера. Он занимает доминирующую часть экрана, убирая визуальный шум и оставляя только само упражнение, таймер и базовые элементы управления.
На этапе сборки макетов я использовал нейросети для генерации реалистичных сток-кадров тренировок со сложным освещением и динамикой. Это позволило сразу протестировать читаемость UI-элементов поверх видео и откалибровать контрастность интерфейса еще до того, как клиент потратил бюджет на реальный видеопродакшен.
Снижение трения при пользовании интерфейсом (UX): Во время тренировки спортсмену неудобно целиться в мелкие элементы экрана. Поэтому я ппроектировал UI-элементы крупными и высококонтрастными.
Использовал AI-плагины в Figma для тестирования (heatmap) и симуляции визуального восприятия. Как итог, рассчитал идеальные пропорции тап-зон, сэкономив часы на ручном тестировании контрастов.
Адаптация Glassmorphism и liquid glass (UI): Использовал глубокий черный фон с агрессивным неоново-желтым акцентом. Это оптимальное сочетание для читаемости при любом освещении в тренажерном зале. Эффект стекла применил функционально: полупрозрачные подложки с размытием фона используются в карточках, модальных окнах и алертах. Это добавило интерфейсу премиальной глубины, не отвлекая внимание от видео.
Developer-friendly передача макетов: Дизайн-проект выстроен системно. Все экраны, состояния элементов и модальные окна максимально упорядочены, собраны на Auto Layout и привязаны к глобальному UI-киту с дизайн-системой, стилями, компонентами со всеми состояниями. Оставлены комментарии в анимациях. Макеты передаются в чистом и предсказуемом виде, что делает процесс внедрения удобным для всех участников команды и кратно сокращает время на разработку.
С помощью AI-агента в figma автоматизировал организацию макетов (массовый нейминг слоев, создание стилей, дизайн-системы с описаниями) и проверки консистентности UI-кита на наличие всех необходимых состояний компонентов. Это позволило подготовить идеально чистый файл для разработчиков и дизайнеров в разы быстрее.
Результат
Рост конверсии в full-price +10%: Перенос этапа оплаты в конец тестирования и после окончания тестового радикально повысил мотивацию к покупке. Спортсмен платит за конкретную, уже просчитанную под его физиологию программу, в которую он успел вложить собственные усилия на этапе триала.
Сокращение Time-to-Value -30%: За счет доминирования видеоформатов и минималистичной навигации пользователи тратят минимум времени на настройку приложения перед подходом, сразу переходя к целевому действию.
Удержание (Retention) +20%: Привлекательный дизайн в связке с безбарьерным UX (удобное управление потными руками, контрастные алерты) сформировали привычку использовать сервис не просто как трекер, а как полноценного дорогого тренера на каждой тренировке.
68 экранов · 10 UX тестов · 15 секций · 88 компонентов в 22 сетах · 47 стилей · 59 переменных · 5 983 инстанса · 117 020 нод · 27 изображений · 4 шрифтовых семейства
Ux/UI