Добавил:
YagamiRam
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Практические занятия / Т6_Сustomer Development. Выведение продукта на рынок_Команда 1
.pdf
Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций
Российской Федерации
Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное
бюджетное образовательное учреждение высшего образования
Московский технический университет связи и информатики
Кафедра Сетевых Информационных Технологий и Сервисов
Проектная работа «Сustomer Development.
Выведение продукта на рынок» для
«Технология автоматизированного
тестирования WEB-сервисов с помощью AI»
по дисциплине «Коммерциализация результатов научных
исследований и разработок»
Выполнил: Команда 1 (МБД 2431)
Преподаватель: Ипатьев К.Н.
Москва, 2025 г.
1. Целевые сегменты потребителей
Анализ целевой аудитории сервиса автоматизированного тестирования
BugHunter AI, проведённый на основе вторичных данных, позволяет выделить
несколько целевых сегментов потребителей:
Разработчики программного обеспечения (стартапы и крупные IT-
компании) – заинтересованы в сокращении цикла разработки и повышении
качества продукта.
Рост рынка автоматизированного тестирования: Согласно отчету Mordor
Intelligence, объем мирового рынка автоматизированного тестирования
оценивался в 32,08 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам,
достигнет 67,48 миллиарда долларов США к 2029 году, со среднегодовым
темпом роста (CAGR) 16,03% в период с 2024 по 2029 годы.
1
Внедрение Agile и DevOps: Около 80% компаний используют методологию
Agile, а 50% — DevOps, что подчеркивает необходимость в
автоматизированных решениях для ускорения разработки и тестирования
ПО.
2
QA-команды (тестировщики, инженеры по качеству) – стремятся к
автоматизации рутинных процессов тестирования.
Снижение спроса на тестировщиков: В 2023 году в России наблюдалось
снижение спроса на тестировщиков ПО, при этом количество соискателей
увеличилось, что указывает на необходимость автоматизации рутинных
задач тестирования для повышения эффективности.
3
Бизнес-клиенты (корпорации, использующие цифровые решения) –
заинтересованы в снижении рисков ошибок в программных продуктах.
Рост рынка AI-платформ: Объем глобального рынка платформ
искусственного интеллекта достиг 27,9 миллиарда долларов в 2023 году, что
на 44,4% больше по сравнению с предыдущим годом. Это свидетельствует о
повышенном интересе корпораций к внедрению AI-решений для улучшения
качества своих цифровых продуктов.
4
Фрилансеры и индивидуальные разработчики – ищут доступные и удобные
инструменты тестирования.
1
https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/automation-testing-market
2
https://testit.software/blog/post/testirovanie-po-v-2024-godu-trendy-praktiki-vyvody
3
https://ibs-qa.ru/media/rynok-testirovshchikov-po-razvernulsya-v-storonu-rabotodateley/
4
https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_%28мировой_рынок%29
Доступность AI-инструментов: Появление сервисов, таких как Amazon Q
для разработчиков, позволяет фрилансерам и индивидуальным
разработчикам ускорять процесс разработки и улучшать качество кода с
помощью AI, что делает такие инструменты привлекательными для
небольших команд и отдельных специалистов.
5
Государственные и образовательные организации – заинтересованы в
автоматизации тестирования IT-систем и подготовке квалифицированных
специалистов.
Инвестиции в AI в России: Согласно данным проектного офиса «Цифровая
экономика», объем российского рынка AI в 2023 году составил 650 млрд
рублей, увеличившись на 18% по сравнению с 2022 годом.6
2. Моделирование потребности целевых потребителей
Анализ потребностей целевой аудитории сервиса BugHunter AI проведен с
применением подхода Шета, Ньюмана и Гросса:
Таблица 1. Модель потребности
Вид ценности
Определение
Применение к целевой
аудитории
Функциональная
ценность
Воспринимаемая
полезность блага,
обусловленная его
способностью играть
утилитарной роль.
Сокращение времени
тестирования, снижение
количества дефектов,
интеграция с CI/CD.
Социальная
ценность
Воспринимаемая
полезность блага,
обусловленная его
социальной ролью.
Повышение
профессионального статуса
QA-инженеров, соответствие
высоким стандартам качества
в корпорациях.
Эмоциональная
ценность
Воспринимаемая
полезность блага,
обусловленная, его
способностью возбуждать
чувства.
Снижение уровня стресса
QA-команд за счет
автоматизации, уверенность
бизнеса в надежности ПО.
Эпистемическая
ценность
Воспринимаемая
полезность блага,
Расширение компетенций
специалистов и предложение
5
https://aws.amazon.com/ru/q/developer/customers/
6
https://www.tadviser.ru/index.php/Статья%3AИскусственный_интеллект_%28рынок_России%29
обусловленная его
способностью возбуждать
любопытство, создавать
новизну, нести новые
знания.
инновационных подходов к
тестированию благодаря AIинструментам.
Условная
ценность
Воспринимаемая
полезность блага,
обусловленная
специфической ситуацией, в
которой находится субъект.
Ценно для стартапов и
фрилансеров, требующих
быстрого и доступного
решения.
Стоит рассмотреть специфику потребности корпоративных потребителей, так как
по большей части это наши целевые сегменты потребителей:
Неэластичность – компании обязаны обеспечивать качество программного
обеспечения, что делает потребность в тестировании обязательной.
Производная от потребностей индивидуальных потребителей – потребность
формируется на основе запросов конечных пользователей, а основными
выгодоприобретателями выступают как тестировщики, разработчики, так и
клиенты компании.
Формируется группой лиц – процесс принятия решений включает участие
QA-инженеров, CTO, CIO и менеджеров проектов.
Высокие требования к экспертизе при выборе и интеграции решений –
корпоративные клиенты ориентируются на надежные инструменты,
минимизирующие необходимость доработок и сложность интеграции.
Основана на рациональности – корпоративные клиенты учитывают ROI (от
англ. Return on investment, коэффициент окупаемости инвестиций) ,
эффективность решений и уровень их поддержки.
Учет мотивации лиц, принимающих решения (ЛПР) – выбор AI-
инструментов осуществляется с учетом рисков, затрат, поддержки и
интеграционных возможностей.
Модель потребности на основе подхода Шета, Ньюмана и Гросса и специфика
потребности корпоративного потребителя позволяет глубже понять процесс
формирования потребности в проекте BugHunter AI «Технология
автоматизированного тестирования WEB-сервисов с помощью AI» и учесть
особенности корпоративных клиентов.
3. Барьеры на пути удовлетворения потребности
При внедрении технологии автоматизированного тестирования WEB-сервисов
с помощью AI могут возникнуть следующие барьеры:
Внешние барьеры (дальнего окружения):
Социальные барьеры – недоверие со стороны общества к автоматизации.
Географические ограничения – недостаточная цифровая инфраструктура в
ряде регионов.
Информационные ограничения – недостаток осведомленности о подобных
инструментах.
Внешние барьеры (ближнего окружения):
Сопротивление внутри компании – внедрение может вызывать опасения
внутри компании по поводу сокращения рабочих мест.
Ограничения со стороны корпоративных политик – компании могут иметь
строгие внутренние стандарты, не позволяющие внедрение AIинструментов.
Барьер со стороны производителя – возможные ограничения по интеграции
сервиса с устаревшими системами.
Внутренние барьеры, присущие потребителю:
Финансовые ограничения – недостаточность бюджета у потенциальных
клиентов.
Несоответствие цены и воспринимаемой выгоды – потенциальные клиенты
могут считать, что стоимость сервиса превышает его ценность.
Дефицит времени – отсутствие ресурсов на тестирование и внедрение новых
технологий.
Психологические барьеры – страх перед новыми технологиями, недоверие к
AI, стереотипы о сложности автоматизированного тестирования.
4. Гайд первичного общения с потребителем (посредником)
Для взаимодействия с потенциальными клиентами можно использовать
следующий гайд первичного общения с потребителем (посредником) технологии
автоматизированного тестирования WEB-сервисов с помощью AI.
1. Подготовительный этап.
Перед взаимодействием с потенциальным потребителем необходимо:
Изучить профиль компании, ее продукты и используемые технологии
тестирования.
Определить потенциальные болевые точки клиента (скорость тестирования,
точность, затраты).
Подготовить кейсы успешного внедрения.
Определить наиболее релевантного контактного лица (технический
специалист, руководитель QA или CTO).
2. Этап установления контакта.
Цель: Завоевать доверие и заинтересовать клиента.
Пример формулировки приветствия: "Здравствуйте, я представляю компанию
BugHunter AI. Мы разрабатываем AI-сервис автоматизированного тестирования,
который помогает (добавить «ключевую выгоду для клиента»). Могу ли я задать
вам несколько вопросов о том, как у вас сейчас организовано тестирование?"
Основные вопросы для выявления потребностей, которые необходимо задать ЛПР:
1. Какие инструменты вы используете для тестирования?
2. Какие основные вызовы вы испытываете в процессе обеспечения качества
кода?
3. Сколько времени занимает тестирование перед выпуском обновлений?
4. Какие основные трудности испытывает ваша QA-команда?
5. Интересовались ли вы AI-решениями для автоматизации тестирования?
3. Презентация решения.
Цель: Показать ценность продукта для потенциального клиента.
Основные ценностные предложения:
Скорость: AI позволяет находить и тестировать критические участки кода за
считанные минуты.
Глубокий анализ: Машинное обучение выявляет скрытые ошибки и
предсказывает возможные проблемы.
Гибкость: Поддержка тестирования веб-, мобильных и десктопных
приложений, а также API и микросервисов.
Экономия ресурсов: Снижение затрат на QA инфраструктуру за счет
автоматизации.
Простота использования: Удобный интерфейс позволяет даже
неспециалистам в QA настраивать тестирование.
Простота интеграции: Инструмент легко встраивается в существующие
CI/CD-процессы (GitHub, GitLab, Jenkins, Jira и другие инструменты
DevOps.).
Пример формулировки: "BugHunter AI анализирует ваш код и автоматически
создаёт тест-кейсы, снижая нагрузку на вашу QA-команду. Вам было бы интересно
протестировать его на вашем проекте?"
4. Работа с возражениями.
Цель: Снять барьеры и убедить клиента в ценности продукта.
1. "Мы уже используем другой инструмент"
"Наш сервис можно интегрировать с вашим текущим стеком и усилить
его AI-возможностями. Например, он автоматически оптимизирует
тест-кейсы и сокращает дублирующие тесты. Хотите попробовать в
демо-режиме?"
2. "Мы не уверены в точности AI-тестирования"
"Мы используем обученные модели машинного обучения, которые со
временем улучшаются. У вас всегда остается контроль над
финальными результатами."
3. "Нам дорого"
"Мы предлагаем несколько тарифных планов, включая бесплатный
пробный период. Кроме того, внедрение AI-тестирования окупается за
счёт сокращения времени тестирования и снижения количества багов
в продакшене."
4. "Нам не нужен AI, у нас есть тестировщики"
"AI не заменяет вашу QA-команду, а дополняет её, позволяя
сосредоточиться на более сложных задачах и ускорить улучшение
продукта."
5. Завершение общения и следующий шаг.
Цель: Зафиксировать интерес и договориться о дальнейших действиях.
Формулировка: "Я вижу, что AI-тестирование может быть полезно вашей команде.
Давайте организуем демо, где вы сможете увидеть наш инструмент в действии.
Когда вам было бы удобно?"
Дальнейшие шаги:
1. Организовать демо-презентацию.
2. Дать потребителю тестовый доступ.
3. Отправить дополнительную информацию и кейсы.
4. Назначить следующий звонок для обсуждения первых результатов.
Данный гайд позволит эффективно выстроить первичное общение с
потенциальными потребителями, демонстрируя ценность технологии
автоматизированного тестирования с помощью AI и преодолевая возможные
возражения.
5. Алгоритм вывода продукта на рынок по Customer
Development
Для вывода сервиса автоматизированного тестирования WEB-сервисов с
помощью AI на рынок необходим последовательный подход, основанный на
методологии Customer Development:
1. Выявление потребителей/Поиск клиентов (Customer Discovery):
На этом этапе необходимо провести исследование для того, чтобы убедиться,
что продукт действительно решает значимые проблемы пользователей.
1. Проведение глубинных интервью с представителями целевых сегментов:
Разработчики ПО (стартапы и крупные IT-компании);
QA-команды;
Бизнес-клиенты;
Фрилансеры и индивидуальные разработчики;
Государственные и образовательные организации.
2. Выявление болевых точек клиентов:
Как они проводят тестирование программного обеспечения сейчас?
С какими трудностями сталкиваются?
Какие решения уже используют?
3. Создание MVP (минимально жизнеспособного продукта):
Запуск базовой версии сервиса с ключевыми функциями (AI-анализ
багов, автоматическое создание тест-кейсов, интеграция с CI/CD);
Проведение первых тестирований на реальных данных клиентов.
4. Анализ обратной связи и корректировка продукта:
Оценка функционала MVP;
Выявление дополнительных потребностей и уточнение ценностного
предложения.
2. Верификация потребителей/ Подтверждение гипотез (Customer Validation):
На этом этапе необходимо проверить, что клиенты готовы платить за продукт и
он действительно удовлетворяет их потребности.
1. Запуск пилотных проектов с первыми клиентами;
2. Оценка ключевых метрик:
Время, затрачиваемое на тестирование;
Количество обнаруженных ошибок;
Удовлетворенность пользователей;
Процент компаний, готовых перейти на платный тариф.
3. Коррекция бизнес-модели и тарифных планов:
Определение приемлемой цены;
Разработка гибкой системы подписки.
4. Улучшение UI/UX для повышения удобства использования.
5. Формирование первых успешных кейсов для маркетинга.
3. Расширение клиентской базы/ Привлечение клиентов (Customer Creation).
После подтверждения востребованности сервиса необходимо привлечение
клиентов.
1. Разработка маркетинговой стратегии:
Контент-маркетинг (блог, статьи, вебинары, обучающие материалы);
SEO-оптимизация (ключевые запросы в сфере QA и DevOps);
Реклама в профессиональных сообществах (Habr, Stack Overflow);
Проведение мероприятий (конференции, митапы, вебинары);
Взаимодействие с лидерами мнений (авторитетные блогеры в области
DevOps и тестирования).
2. Привлечение корпоративных клиентов:
Холодные и теплые продажи через B2B-менеджеров;
Работа с IT-консалтинговыми компаниями;
Партнерство с DevOps-платформами (GitHub, GitLab, Jenkins).
3. Масштабирование продаж:
Внедрение реферальной программы;
Развитие системы поддержки пользователей (чат-бот, AI-
консультант);
Предоставление пробного периода.
4. Выстраивание компании/ Масштабирование бизнеса (Company Building).
После достижения стабильного уровня продаж стратегический фокус
организации переносится на масштабирование бизнеса и укрепление его
конкурентных позиций на рынке.
1. Расширение функционала сервиса:
Добавление новых AI-алгоритмов анализа багов;
Улучшение интеграций с DevOps-инструментами.
2. Выход на международные рынки:
Адаптация интерфейса под другие языки;
Развитие международных партнерств.
3. Оптимизация бизнес-процессов:
Автоматизация продаж и маркетинга;
Улучшение SLA (сервисного соглашения) и поддержки клиентов.
4. Развитие корпоративной культуры и найм талантов:
Привлечение ведущих специалистов по AI и QA;
Внедрение программ мотивации сотрудников.
Методология Customer Development позволяет минимизировать риски при
выводе сервиса на рынок, так как процесс строится на проверке реальных
потребностей клиентов. Поэтапный подход – от исследования рынка до
масштабирования бизнеса – обеспечивает гибкость и адаптивность стратегии, что
особенно важно для инновационных продуктов на базе AI.
Заключение
Разработка и внедрение сервиса автоматизированного тестирования с
использованием искусственного интеллекта требует комплексного анализа
потребностей целевых сегментов, устранения потенциальных барьеров и
применения эффективных маркетинговых стратегий. Использование методологии
Customer Development способствует снижению рисков и адаптации продукта в
соответствии с актуальными потребностями пользователей.
Соседние файлы в папке Практические занятия