Access Well - это платформа, созданная для пользователей, которые хотят подойти к здоровому образу жизни всесторонне и индивидуально. Приложение объединяет отслеживание биомаркеров (включая лабораторные анализы), персонализированные планы питания и тренировок, а также поддержку и общение с нутрициологом. Цель платформы - не просто мониторинг показателей здоровья, а формирование устойчивых привычек, которые улучшают общее самочувствие.

Проблема
Сегодня на рынке представлено множество решений, которые затрагивают отдельные аспекты здорового образа жизни - трекеры питания, видеотренировки, консультации с нутрициологами. Однако до сих пор не существует единой экосистемы, предлагающей полностью интегрированный и персонализированный опыт.
Наша цель - создать продукт, который объединяет все эти элементы, помогая пользователям сохранять мотивацию и достигать долгосрочных целей в сфере здоровья.

Задача
Моя ключевая задача как продуктового дизайнера заключалась в том, чтобы превратить сложный процесс питания: подсчет калорий, планирование меню и закупки продуктов - в удобный, логичный и минимально трудозатратный пользовательский путь.
Мне нужно было выявить основные барьеры, сформировать гипотезы и создать решения, которые экономят время пользователей, снижают когнитивную нагрузку и помогают придерживаться выбранного режима питания.

Гипотезы и решения по ключевым фичам

1. Если дать пользователю возможность генерировать рацион на несколько дней вперед, то он будет чаще следовать плану питания, потому что заранее знает, что и когда есть

Причины появления гипотезы:

• 58% пользователей сказали, что нарушают диету из-за «отсутствия четкого плана»
• 42% жалуются на «каждый день думать, что готовить»
• пользователи хотят готовый план, а не подбор блюд вручную

Решение
Создать генератор меню на 1–7 дней с учетом:

• целей (дефицит/баланс/профицит)
• пищевых ограничений
• предпочтений
• уровня активности

2. Если пользователь сможет быстро фиксировать еду через фото или короткое описание, то он не бросит трекинг, потому что барьер ввода снижается

Причины появления гипотезы:

• в интервью 67% сказали: «я перестаю считать калории, потому что это долго»
• в конкурентных приложениях пользователи теряются в поиске продуктов
• спонтанные перекусы невозможно фиксировать вручную

Решение
Сделать сценарий быстрого ввода фото еды, пользователь делает фото → ML распознает:

• блюдо
• порцию
• ингредиенты
• калорийность
• КБЖУ

3. Если автоматически формировать список продуктов на несколько дней и группировать их по категориям, то пользователь будет чаще готовить по плану, так как все необходимые ингредиенты уже куплены
Причины появления гипотезы:

• в интервью 54% жаловались, что нарушают рацион из-за отсутствия нужных продуктов
• пользователи хотят «не думать о логистике», а просто следовать плану
• когда еды нет дома, это прямой путь к «срывам»

Решение
Сформировать автоматический shopping list, который:

• собирает ингредиенты всех блюд рациона
• объединяет дубли
• считает общие граммы
• группирует по категориям (овощи, крупы, мясо, молочное)
• позволяет вычеркивать то, что уже есть дома

Команда
1 менеджер проекта, 3 фронтенд-разработчика, 3 бэкенд-разработчика, 3 QA-инженера, 2 продуктовых дизайнера