Мобильная разработка

Разработка мобильных приложений для iOS
Разработка мобильных приложений для Android

kotlin

swift

objective-C

PHP

flutter

nextjs

react native

python

Создаём приложения для iOS и Android — от аналитики конкурентов и сферы до полного цикла: дизайн, тестирование, публикация.

Более 20 миллионов пользователей уже оценили наши разработки — доверьтесь нам, и вы получите инструмент, который выведет ваш бизнес на новый уровень.

Мы запускаем приложения

Генерация прибыли

Внутрикорпоративные

Сфера услуг

Программы лояльности

Доставка еды

Учёт запасов и логистика

Приложения для генерации прибыли

Для кого:

интернет-магазины, ресторанные сети, автобизнес, промышленные предприятия

Для чего:

продажи, корзина, оплата
интеграция с 1С, CRM, эквайрингом
пуш-уведомления и промо
личный кабинет клиента

Почему выбирают нас

Разработка полного цикла

Создадим дизайн, эффективную архитектуру мобильного приложения, возьмём проект на поддержку и развитие.

Маркетинговый подход

Фокусируемся на метриках, которые приносят пользу бизнесу. Не делаем «приложение ради приложения».

Актуальность

Отслеживаем все тренды мобильной разработки и активно внедряем в свои проекты.

Опыт

Создали более 65 цифровых продуктов. Нашими приложениями пользуются миллионы человек.

Как мы создаем мобильные приложения

Анализ и постановка задачи

Изучаем цели бизнеса, целевую аудиторию и аналоги. Формируем требования к функциональности, платформам и метрикам успеха.

UX-проектирование и сценарии

Разрабатываем карту экранов, пользовательские потоки и логику взаимодействия. Создаём интерактивный прототип.

UI-дизайн и визуальный стиль

Оформляем дизайн интерфейсов в соответствии с гайдлайнами Apple и Google. Создаём адаптации и дизайн-систему.

Разработка iOS/Android и серверной части

Пишем код мобильных приложений и backend-сервиса. Настраиваем API, авторизацию, push-уведомления и интеграции.

Тестирование и отладка

Проводим кросс-платформенное тестирование. Проверяем стабильность, скорость, безопасность и удобство.

Публикация и сопровождение

Готовим релиз, проходим модерацию в App Store и Google Play. Обеспечиваем поддержку, аналитику и дальнейшее развитие.

Вот некоторые из наших кейсов

ДизайнМобильная разработкаВеб-разработка

Мобильное приложение «Братья Караваевы»

ТОП-30

в категории «Еда и напитки»

520 000+

регистраций в приложении

ДизайнМобильная разработка

Мобильное приложение «Метро Москвы»

10 000 000+

скачиваний

в 5 раз

увеличение количества активных пользователей

ДизайнМобильная разработка

Мобильное приложение «Сбербанк Страхование Жизни»

30%

пользователей перешли с веб-кабинета на мобильное приложение

на 20%

сокращение времени сотрудников на анкетирование

65+ проектов

разной сложности и направлений

Смотреть все

Что говорят компании о нас

Как заказать разработку мобильного приложения

Заявка

Свяжитесь с нами и расскажите о задаче.

Брифинг

Подробно обсудим с вами задачу и всё зафиксируем.

Концепция

Представим наш подход к решению, уточним детали.

Старт

Начинаем работать после подписания договора.

Создание мобильного приложения с помощью ии

Мобильные приложения с ИИ: что это меняет для бизнеса

Искусственный интеллект в мобильном приложении — это не абстрактная технология ради технологии, а конкретный инструмент, который решает бизнес-задачу: удержать пользователя, снизить нагрузку на поддержку или увеличить средний чек. В MEN IN DEV мы встраиваем ИИ туда, где он даёт измеримый результат, а не потому что «так сейчас модно».

Чаще всего это рекомендательные системы, которые анализируют поведение пользователя и подсказывают релевантный товар, блюдо или услугу, и чат-боты, которые закрывают типовые вопросы без участия оператора. Оба сценария мы уже реализовали в собственных проектах — не в теории, а на приложениях с реальными пользователями.

Например, в приложении «Гурманика» мы внедрили ИИ-рекомендации блюд и предзаказ на самовывоз — система подсказывает гостю, что заказать, опираясь на его прошлые заказы и предпочтения. В приложении оператора связи Lovit чат-бот в поддержке взял на себя часть типовых обращений, и в результате нагрузка на телефонную линию поддержки снизилась в 3 раза, а конверсия в покупку выросла в 2 раза — за счёт сочетания редизайна интерфейса и автоматизации ответов на частые вопросы.

Такие результаты получаются не за счёт «внедрения ИИ» как самоцели, а потому что решение встроено в общую логику продукта: рекомендации опираются на реальные данные о заказах, а чат-бот — на реальные сценарии обращений, а не на общий скрипт. Прежде чем предлагать ИИ-функциональность заказчику, мы оцениваем, есть ли у бизнеса данные и процесс, на которых модель сможет обучаться и работать стабильно — без этого «умная» функция превращается в дорогую декорацию.

Где ИИ реально полезен в мобильном приложении

Персонализация — самое частое применение ИИ в приложениях, которые мы делаем для бизнеса. Система анализирует историю заказов, просмотров или обращений и предлагает пользователю то, что ему действительно интересно, вместо одинаковой ленты для всех. Именно так работает предзаказ в «Гурманике»: чем больше данных о клиенте накапливает приложение, тем точнее становятся рекомендации.

Второе частое применение — чат-боты и автоматизация поддержки внутри приложения. Они не заменяют операторов полностью, но закрывают типовые вопросы: статус заказа, баланс, часто задаваемые вопросы. В Lovit это сократило звонки в поддержку втрое — люди стали решать вопрос прямо в приложении.

ИИ-аналитика также применяется в финтех-продуктах — для оценки рисков, выявления аномалий в транзакциях, автоматической обработки заявок. Это направление мы развиваем для клиентов из финансового сектора, где решения должны быть не только удобными, но и объяснимыми, проверяемыми и совместимыми с требованиями к безопасности данных.

Важно понимать границы применимости: ИИ хорошо работает там, где есть достаточный объём данных и понятный сценарий использования. Если у продукта пока нет истории заказов или обращений пользователей, начинать стоит с базовой версии приложения и сбора данных, а сценарии на основе ИИ добавлять по мере роста аудитории и накопления истории действий пользователей.

Как мы подходим к внедрению ИИ в разработке

Решение о внедрении ИИ-функциональности принимается на этапе аналитики, вместе с остальным составом MVP, а не добавляется в последний момент поверх готового приложения. Наши аналитики оценивают, есть ли у бизнеса данные, достаточные для обучения или настройки модели, и какой конкретный показатель должен измениться — конверсия, нагрузка на поддержку, средний чек.

Для приложения «Братья Караваевы» мы в целом выстроили продукт вокруг данных о заказах и поведении покупателей: это и позволило после запуска увеличить годовую выручку через приложение на 15 %, а число заказов — в 18 раз за год. Персонализированные предложения и программа лояльности строятся на тех же принципах анализа данных, что и точечные ИИ-сценарии в других наших проектах: чем точнее описан сценарий использования, тем проще подобрать под него подходящий инструмент — от простых правил до полноценной модели.

Backend для таких сценариев проектируем с расчётом на рост объёма данных: если сегодня рекомендации строятся на простых правилах, а завтра потребуется модель посложнее, архитектура должна позволять такое развитие без полной переделки серверной части и без остановки работающего приложения. Модель сотрудничества здесь чаще Time & Materials или Retainer — ИИ-функциональность обычно дорабатывается по мере накопления данных и обратной связи от пользователей, а не фиксируется один раз в договоре. Fixed Price подходит только для первой, ограниченной версии сценария, когда логика и источники данных уже понятны на старте.

Дизайн и UX там, где работает ИИ

Приложение с ИИ-функциями должно оставаться понятным пользователю — рекомендация или предложение чат-бота не должны выглядеть как случайный текст на экране. Наше дизайн-бюро проектирует такие сценарии так же тщательно, как остальной интерфейс: где на экране появляется рекомендация, как пользователь может её отклонить, как выглядит диалог с чат-ботом.

В приложении «МЕДИ» мы переработали пользовательские сценарии записи и консультаций так, что число обращений выросло в 1,5 раза, а повторных обращений — в 2 раза; видеоконсультации стали частью привычного пути пациента, а не отдельной непонятной функцией в меню. Хороший UX здесь работает вместе с автоматизацией, а не вместо неё: чем понятнее интерфейс, тем охотнее пользователь доверяет предложениям приложения, включая те, что подобраны алгоритмом.

Если вы рассматриваете ИИ-функциональность для своего продукта — расскажите о задаче на брифинге. Мы оценим, какие данные у вас уже есть, какой сценарий имеет смысл автоматизировать в первую очередь, и предложим модель работы для дальнейшего развития продукта — с понятным первым шагом, а не с обещанием «умного приложения» без конкретного плана и без ясного результата для бизнеса.