4over4报告显示六个月内营收增长82%
4over4商店转化率提升48%
设计工具用户的转化率提升40%
六个月内完成设计数量增长32%
产品工程的覆盖范围
产品并非在发布时就算完成,而是在真正产生价值时才算完成。Netbase的产品工程服务覆盖从第一次探索工作坊到第十次发布之间的一切:产品与架构决策、用户体验、前端与后端开发、测试、部署、知识交接及持续改进。
服务范围包括全新构建、对无法再扩展的平台进行重建,以及在现有产品基础上开发新功能。不包括填补单一职位或对成品进行市场推广。如果您需要的是人力而非交付成果,我们的服务系列中提供以团队为单位的合作模式。
以下情况更适合其他路径:
- 您只需要在自有流程中增加一两名工程师;
- 产品是标准的商店或网站,现成套件已能满足需求;
- 交付期间客户方无人能够负责产品决策。
您将获得的成果
每次合作结束时,您的团队将获得可持续使用的资产:运行中的产品、架构与决策记录、每个里程碑的测试结果、部署与运维说明,以及与构建团队的交接会议。
我们的技术构建栈
实证:推动数据增长的产品案例
4over4(美国)。一家在线印刷商店流量可观,但订单量不足。Netbase对结账流程、搜索与导航进行了改造,并自动化了店面后台的文件处理。4over4报告显示,六个月内营收增长82%,转化率提升48%,平均订单金额增长35%,生产时间缩短40%。阅读4over4案例。
USticker(澳大利亚)。客户希望在在线设计工具中获得更多控制权,且结账流程需要更快速、更安全。Netbase构建了带实时预览的背景自定义功能,并集成了安全支付网关。设计工具用户的转化率提升40%,六个月内完成设计数量增长32%,页面加载时间缩短21%。阅读USticker案例。
两款产品均属于印刷与包装行业,客户在购买前先进行设计。同样的能力也驱动着我们的产品个性化解决方案。请在我们的项目集中查看所有案例。
合作方式
Netbase大多数项目采用发现阶段后确定的固定价格合同交付。每款产品均遵循我们六步交付生命周期,在此简化为四个步骤。
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发现与对齐。
我们就产品目标、用户、约束条件及衡量成功的指标达成共识。
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团队与架构。
我们组建3至30人的团队,融合业务分析师、项目经理、解决方案架构师、开发工程师、QA及UI/UX,并规划架构。工作通常在发现阶段结束后一到两周内启动。
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敏捷构建。
交付以结果为导向的里程碑推进,在能降低风险的场景中复用模块化、产品化的组件。
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上线与运营。
培训、上线与优化,随后在产品成长过程中提供持续支持与共建。
工作模式为敏捷与远程优先:以周评审为节奏的冲刺、测试最高风险假设的精简首发版本、来自河内团队的英语沟通、为移动端、IoT及AI服务预留扩展空间的API优先架构,以及从第一个冲刺就内置的安全设计。
本系列中的AI应用
本系列的每款产品在规划时均考虑AI:为您的用户提供搜索、推荐、助手与文档采集功能,在我们的交付过程中引入AI辅助的代码审查、测试生成与故障分类,并由工程师对每项变更负责。AI在已交付成果中的应用,以及作为成长型能力的部分:
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已交付:推荐引擎。
为4over4在线印刷商店交付。
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成长型能力:Web、SaaS与移动产品中的AI功能。
Netbase提供的机器学习、NLP、计算机视觉、生成式AI及AI与IoT结合能力;尚未关联至已发布的产品工程案例。
典型时间线
以下为典型范围,具体取决于项目规模、集成需求与评审速度:
- SaaS MVP
- 8–12周
- 中型SaaS产品
- 3–6个月
- 企业级SaaS平台
- 6–12个月以上
- 小型电商构建
- 1–3个月
- 中型电商平台
- 4–6个月
- 企业级电商平台
- 6–12个月以上
技术选型
我们根据产品需求选择技术,而非反之。界面来自我们的前端与移动技术栈;服务、数据与集成来自我们的后端平台。每项选择均记录其原因,以便您的团队在交接后能够自行维护。
买家常见问题
代码归谁所有? 对于定制开发,您拥有为您创建的知识产权。Netbase的产品化模块和业务部门产品为授权使用,不予转让。
多快可以开始? 工作通常在发现阶段结束后一到两周内启动。
可以接手我们现有的产品吗? 可以。发现阶段会涵盖对现有代码库和架构的梳理,之后再制定方案。
可以为我们现有产品添加AI功能吗? 通常可以。AI集成从单一用户旅程开始,通过API接入模型并在扩大范围前先衡量效果。
上线后会发生什么? 进行上线推广、培训与优化,随后提供持续支持与共建。
相关解决方案
产品个性化软件,配备AI设计建议:让购物者自主设计所购产品
产品个性化软件让购物者在线设计定制产品,在购买前添加自定义文字、图片和选项,并获得实时预览与AI设计建议。Netbase将其集成到电商平台:USticker的购物者使用设计工具后转化率提升40%,Indieprint通过自动化印刷就绪文件将设计错误减少28%。
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