Кейс: Как я собрала техническую спецификацию для e-commerce платформы
(И сэкономила команде месяцы работы)
Проект был реализован для e-commerce-платформы крупного FMCG-холдинга с множеством внешних интеграций и высокой степенью детализации внутренних процессов. Платформа функционировала не только как интернет-магазин, но и как связующее звено между клиентами, службой доставки, партнёрами и внутренними системами бренда.
Все описания и схемы приведены в обобщённой форме, без раскрытия конфиденциальной информации клиента.
Контекст: что было на старте
- 37 UI-экранов в дизайне, охватывающих ключевые пользовательские сценарии: каталог, карточка товара, оформление заказа, личный кабинет, бонусная система.
- Таблицы с более чем 200 SKU и атрибутами: категории, теги, акции, цены.
- Карты интеграций: внешние платёжные системы, доставка, CRM, виджеты отзывов.
- Разрозненные регламенты по возвратам, SLA, бонусным условиям.
Каждая команда видела только фрагмент общей картины — что приводило к повторным уточнениям, дублированию задач и рискам неконсистентной реализации.
Цель проекта
Создать единый структурированный документ, который:
- объединит UX-логику, бизнес-требования и технические сценарии;
- обеспечит надёжный пользовательский опыт даже при сбоях;
- минимизирует количество уточнений между командами;
- станет универсальной основой для дизайнеров, разработчиков, QA и подрядчиков.
→ Всё это должно было быть не просто документом, а рабочим инструментом: понятным, полным, быстрым в согласовании и готовым к внедрению.
Реализация: ключевые шаги
1. Аудит и каталогизация артефактов
В первый день я «оцифровала» весь проект: просмотрела макеты, выгрузила табличные данные, проанализировала карты интеграций. Все материалы были организованы в реестр по категориям: интерфейсы, данные, бизнес-логика, регламенты. Это помогло навести порядок ещё до начала спецификации.
2. Унификация требований
С помощью GPT-ассистента я выровняла формулировки требований: устранила дубли, противоречия и стилистические расхождения. Термины были стандартизированы и сведены в отдельный глоссарий, доступный всей команде.
3. Структурирование документа
Я спроектировала логическую структуру ТЗ: разделы, подпункты, шаблоны таблиц. Каждый раздел содержал пояснение о своей цели: где описана карточка товара, где логика расчётов, где работа с корзиной. Это обеспечило лёгкую навигацию и быструю адаптацию новых участников проекта.
4. Детализация e-commerce логики
Без привязки к макетам я описала ключевые пользовательские сценарии и бизнес-правила:
- как рассчитываются скидки и промокоды;
- какие валидации нужны при оформлении заказа;
- как работает система повторного заказа;
- какие сообщения отображаются в случае отсутствия товара.
5. Проработка пользовательских сценариев
Каждый сценарий был описан как user-flow: от гостя до постоянного клиента, включая edge-cases вроде «ошибки доставки», «невалидный промокод», «временный сбой платёжной системы». Эти сценарии синхронизировались с макетами и API-интерфейсами.
6. Документирование API
Для каждой внешней интеграции (CRM, логистика, платёжки) была создана таблица: параметр, метод, статус, пример ошибки. Это дало команде разработчиков и подрядчиков понятную и унифицированную основу для работы.
7. Визуализация бизнес-процесса
Совместно с командой была составлена диаграмма процесса заказа и доставки: от выбора товара до получения пользователем. Это стало основой для коммуникации с подрядчиками и автоматизированного тестирования edge-сценариев.
8. Сборка финального документа
- интерактивное оглавление;
- внутренние ссылки на экраны (без внешнего доступа);
- пояснения для каждой роли: менеджер, дизайнер, QA, разработчик.
Результат: понятный, полный и согласованный документ, который стал рабочей базой с первого дня — без задержек и лишних согласований.
1. Аудит и каталогизация артефактов
В первый день я «оцифровала» весь проект: просмотрела макеты, выгрузила табличные данные, проанализировала карты интеграций. Все материалы были организованы в реестр по категориям: интерфейсы, данные, бизнес-логика, регламенты. Это помогло навести порядок ещё до начала спецификации.
2. Унификация требований
С помощью GPT-ассистента я выровняла формулировки требований: устранила дубли, противоречия и стилистические расхождения. Термины были стандартизированы и сведены в отдельный глоссарий, доступный всей команде.
3. Структурирование документа
Я спроектировала логическую структуру ТЗ: разделы, подпункты, шаблоны таблиц. Каждый раздел содержал пояснение о своей цели: где описана карточка товара, где логика расчётов, где работа с корзиной. Это обеспечило лёгкую навигацию и быструю адаптацию новых участников проекта.
4. Детализация e-commerce логики
Без привязки к макетам я описала ключевые пользовательские сценарии и бизнес-правила:
- как рассчитываются скидки и промокоды;
- какие валидации нужны при оформлении заказа;
- как работает система повторного заказа;
- какие сообщения отображаются в случае отсутствия товара.
5. Проработка пользовательских сценариев
Каждый сценарий был описан как user-flow: от гостя до постоянного клиента, включая edge-cases вроде «ошибки доставки», «невалидный промокод», «временный сбой платёжной системы». Эти сценарии синхронизировались с макетами и API-интерфейсами.
6. Документирование API
Для каждой внешней интеграции (CRM, логистика, платёжки) была создана таблица: параметр, метод, статус, пример ошибки. Это дало команде разработчиков и подрядчиков понятную и унифицированную основу для работы.
7. Визуализация бизнес-процесса
Совместно с командой была составлена диаграмма процесса заказа и доставки: от выбора товара до получения пользователем. Это стало основой для коммуникации с подрядчиками и автоматизированного тестирования edge-сценариев.
8. Сборка финального документа
- интерактивное оглавление;
- внутренние ссылки на экраны (без внешнего доступа);
- пояснения для каждой роли: менеджер, дизайнер, QA, разработчик.
Результат: понятный, полный и согласованный документ, который стал рабочей базой с первого дня — без задержек и лишних согласований.
⚡ Результаты
- Весь процесс подготовки и согласования занял 5 рабочих дней, вместо стандартных 2–3 недель.
- Благодаря AI-помощнику и модульному подходу, согласования между командами сократились до минимума.
- Каждая команда получила не просто ТЗ, а рабочий инструмент, который учитывал их контекст и задачи.
🛡️ Кейс составлен в демонстрационных целях. Примеры и сценарии приведены в адаптированном виде, не содержат конфиденциальных данных и не нарушают условий взаимодействия с заказчиком.
Хочешь больше таких кейсов?
Это только один из десятков кейсов, которые я реализую для малого и среднего бизнеса: от программ лояльности и чат-ботов до построения экосистем с ИИ-ассистентами.
📲 Переходи в мой Telegram