Mini Apps для экосистем и суперприложений
Mini app хорош тогда, когда нужен быстрый путь к пользователю внутри уже привычной платформы без лишнего трения.
Делаем mini apps как продуктовые сценарии роста, а не как одноразовый промо-экран.
Что получает бизнес на выходе
Мы проектируем услугу как рабочую систему: от сценариев применения и интеграций до продакшена и измеримого эффекта.
Типовые сценарии применения
Ниже примеры того, как этот стек превращается в реальные бизнес-контуры.
Сервисы записи, доставки, loyalty и commerce
Встроенные AI-консультанты и калькуляторы
Платежные и сервисные интерфейсы внутри платформы
Что входит в работу
Собираем проект под ключ: от discovery до внедрения, аналитики и калибровки решения в реальной среде.
Релевантные кейсы по направлению
Показываем, как это выглядит в живой работе, а не на уровне общей презентации.
Mini app для логистики и полевого сервиса
Разработали mini app для диспетчеров и подрядчиков с трекингом задач, smart-формами и AI-подсказками.
Частые вопросы перед запуском
Коротко отвечаем на то, что обычно интересует бизнес до старта проекта.
Чем mini app отличается от обычного сайта?
Mini app живет внутри конкретной экосистемы, использует ее сценарии входа и имеет свой контекст использования, аналитики и распространения.
Можно ли встроить туда AI-функции?
Да. Mini apps отлично подходят для ассистентов, подбора, консультаций, сценариев self-service и product-led growth.
Где эта услуга особенно сильна и чем ее поддерживает контентный слой
Услуги, города и экспертные материалы должны усиливать друг друга, а не жить отдельными островами.
Москва
Qora помогает московским компаниям строить AI-контуры, приложения и цифровые сервисы без компромисса между скоростью и качеством.
Санкт-Петербург
Мы подключаемся как product-engineering партнер и доводим идеи до production-уровня без расползания scope.
Казань
Строим для казанских компаний цифровые системы, которые ускоряют операции и открывают новые точки роста.
Как внедрять AI-автоматизацию в отдел продаж без хаоса
Разбираем, какие сценарии дают быстрый ROI, как не убить команду интеграциями и почему начинать надо не с модели, а с процесса.
LLM-система знаний для бизнеса: как собрать контур, которому можно доверять
Показываем, из чего состоит надежная RAG-архитектура, где ломается качество и как проектировать корпоративный AI без магического мышления.
AI-боты для поддержки: где проходит граница между пользой и раздражением
Как проектировать бота, который реально помогает пользователю и не ломает клиентский сервис.
Если это направление похоже на ваш кейс, разложим задачу на стратегию, архитектуру и первый релиз.
На старте обсуждаем цели, контур данных, интеграции, приоритеты запуска и что должно произойти в business metrics после внедрения.