Od pomysłu do wdrożenia

Webalize pracuje w pięciu fazach: Discovery, Koncepcja, Projekt UI, Development MVP i Skalowanie. Prowadzimy projekt od uporządkowania pomysłu i zdefiniowania zakresu, przez badania i prototypowanie, projekt interfejsów, development w sprintach, aż po działający produkt, który wciąż się rozwija. Taka struktura ogranicza ryzyko i maksymalizuje wartość na każdym etapie.

W fazie Discovery porządkujemy Twój pomysł, definiujemy wymagania i zakres oraz przygotowujemy wstępną, orientacyjną wycenę. W fazie Koncepcja badamy potrzeby biznesowe i potrzeby użytkowników oraz budujemy pierwsze prototypy; po zwalidowaniu koncepcji przechodzimy do projektowania właściwych interfejsów produktu. Te wczesne fazy istnieją po to, by ograniczyć ryzyko jeszcze przed startem developmentu.

Development MVP prowadzimy w Scrumie, w sprintach trwających 1-2 tygodnie, z planowaniem na początku oraz wdrożeniem i retrospektywą na końcu każdego sprintu. Fazę zaczynamy od doprecyzowania wyceny i - jeśli trzeba - korekty zakresu, a QA prowadzimy przez cały czas. Dzięki temu postęp jest widoczny, a produkt gotowy do wdrożenia po każdym sprintcie.

Wstępną, orientacyjną wycenę podajemy w fazie Discovery, gdy pomysł jest uporządkowywany, a zakres definiowany. Doprecyzowujemy ją tuż przed startem developmentu MVP, w razie potrzeby korygując zakres - liczby stają się dokładniejsze w miarę doprecyzowywania wymagań, zamiast być zamrażane przedwcześnie.

Wdrożenie produkcyjne rozpoczyna fazę skalowania. Zbieramy feedback użytkowników i wdrażamy nowe funkcje w tempie oczekiwanym przez interesariuszy, a jednocześnie zapewniamy monitoring i utrzymanie infrastruktury. Nie kończymy współpracy po wdrożeniu produkcyjnym, dla nas to początek długofalowej współpracy nad rozwojem produktu.

Nasz domyślny stack opiera się na Next.js, React, Node.js, Laravelu i Symfony w aplikacjach. Shopware, Shopify, Syliusie i MedusaJS w e-commerce. Payload, Strapi i Framer w obszarze CMS'ów. OpenAI, Anthropic oraz narzędziach takich jak n8n, Make i Zapier w AI i automatyzacjach. A także na Dockerze, Vercelu, AWS, PostgreSQL i MongoDB w infrastrukturze. Technologie dobieramy pod projekt, ale preferujemy ten sprawdzony i łatwy w utrzymaniu zestaw.