Реальные проекты, реальные проблемы, измеримые результаты. Имена клиентов скрыты по NDA — но за каждой историей мы готовы ответить.
Недвижимость: от узкого места в QA к предсказуемым релизам
Клиент: платформа недвижимости, где объявления, поиск и заявки покупателей — это весь бизнес: каждая сломанная форма означает потерянного клиента.
Проблема: разработка двигалась быстро, а качество не успевало. Разработчики тестировали собственный код, не было ни тест-плана, ни процесса регресса, и QA стало узким местом каждого спринта: фичи днями ждали ручных проверок, а баги всё равно доходили до продакшена. Устаревший фронтенд делал каждое изменение рискованнее, чем казалось.
Что мы сделали: встроили QA-команду по методу A.R.R.A.Y. — начали с анализа, который превратил критические сценарии продукта в документированный набор тестов. Ввели тестирование по рискам, чтобы ключевые сценарии объявлений и заявок получили самое глубокое покрытие, автоматизировали регресс основных путей и встроили его в CI/CD-пайплайн, чтобы каждое изменение проверялось до мержа. Во время миграции клиента на современный фронтенд-стек автоматизированный набор служил страховкой, не дававшей перестройке сломать то, что уже работало.
Результат: полный регресс превратился из нескольких дней ручной работы в автоматический прогон за считанные минуты, релизы перестали стоять в очереди за QA, а баги критических сценариев стали отлавливаться до деплоя, а не после. QA-процесс начал масштабироваться вместе с роадмапом, а не блокировать его.
Использованные услуги: аутсорсинг QA · автоматизация тестирования
iGaming: качество на скорости live-ставок
Клиент: iGaming-оператор, чья платформа рассчитывает ставки на реальные деньги в реальном времени. В этой индустрии дефект — не тикет, а деньги, идущие не туда, 24/7, во время матчей, которые не поставишь на паузу ради хотфикса.
Проблема: высокий темп релизов без выделенного контроля качества. Отображение коэффициентов, приём ставок и логика расчёта менялись еженедельно; регрессии всплывали в продакшене, а поддержка тонула в инцидентах без базы знаний и структурированного триажа между уровнями. Каждый большой турнир превращался в пожарные учения.
Что мы сделали: развернули выделенную QA-команду, работающую в часовом поясе и инструментах клиента. Сначала построили автоматизированное покрытие «денежных» путей — приём ставок, обновление коэффициентов, расчёт и платежи — с прогоном на каждом релиз-кандидате, плюс целевое нагрузочное тестирование перед крупными спортивными событиями. На стороне поддержки внедрили структурированный триаж L1/L2/L3, базу знаний по известным проблемам и воспроизведение продакшен-инцидентов на нижних средах, чтобы исправления проверялись до повторного деплоя.
Результат: дефекты расчёта и платежей стали отлавливаться до релиза, а не в продакшене; объём инцидентов снизился по мере того, как повторяющиеся проблемы документировались и устранялись у источника; оператор сохранил быстрый темп релизов — теперь с контролем качества перед реальными деньгами, а не после них.
Использованные услуги: выделенная QA-команда · автоматизация тестирования · поддержка приложений
Что объединяет обе истории
- Сначала анализ, потом действия — мы картируем критические сценарии продукта до того, как написать первый тест
- Покрытие по рискам — сценарии, поломка которых стоит денег, тестируются жёстче всего
- Автоматизация как страховка — регресс выполняется на каждом изменении, а не за неделю до релиза
- Знания остаются у вас — наборы тестов, документация и процессы принадлежат вам, а не нам
Хотите таких же результатов?
Расскажите о вашем продукте — и мы покажем, где утекает качество и как выглядит решение. Разговор бесплатный и целиком о вас.