Мобильные приложения для App Store и Google Play
Если нужен мобильный продукт уровня рынка, мы проектируем его не как набор экранов, а как систему удержания, событий и роста.
Mobile-first, data-driven и тесно связанно с продуктовой аналитикой и серверной архитектурой.
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.
Клиентские приложения для сервиса и commerce
Внутренние enterprise-модули на mobile
AI-функции внутри мобильного опыта
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.
Мобильный growth-продукт для fintech-сервиса
Запустили клиентское mobile-приложение с AI-ассистентом, персональными сценариями и быстрой витриной финансовых сервисов.
Частые вопросы перед запуском
Коротко отвечаем на то, что обычно интересует бизнес до старта проекта.
Вы берете приложения с нуля и rescue-проекты?
Да. Мы работаем как с новыми продуктами, так и с перезапуском слабых приложений, где нужно ускорить релизы и улучшить метрики.
Насколько вы завязаны на дизайн?
Сильный дизайн обязателен, но только в связке с логикой сценариев, аналитикой и технической устойчивостью.
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.