Перейти к содержанию
Владислав Колодный
CURRICULUM VITAE

Владислав
Колодный

Продуктовый дизайнер

За последние 4+ года работал с CRM, мобильными приложениями, e-commerce и SaaS: проектировал пользовательские флоу, развивал дизайн-системы и запускал продукты вместе с командами разработки.

Для меня продуктовый дизайн - это любопытство, системное мышление и внимание к деталям. Возможность погружаться в разные сферы, задавать вопросы и находить решения, которые помогают людям в повседневной жизни и работе. За это я и люблю своё дело.

Скачать CV
ОПЫТ РАБОТЫ

Accent

Продуктовый дизайнер

ноя 2025 – сен 2026

Мобильное приложение для записи быстрых заметок и встреч с транскрибацией и AI-обработкой. Работал в команде из двух дизайнеров, согласовывал решения с лидом, аналитиком и маркетингом.

  1. Вынес записи и быстрое начало записи на главный экран, добавил поиск, фильтры и явную навигацию между разделами через таббар.
  2. Переработал основные сценарии существующего MVP: навигацию, доступ к записям и дальнейшую работу с расшифрованным текстом.
  3. Спроектировал сценарии AI-саммаризации, выделения ключевых мыслей, обмена и экспорта данных.
  4. Проводил UX-исследования и usability-тестирования.
  5. Формировал и проверял UX-гипотезы совместно с PM и аналитиками.
  6. Поддерживал дизайн-систему.

Imredi

Продуктовый дизайнер

дек 2022 – окт 2025

B2B-платформа для управления работой розничных сетей. Проектировал мобильные и веб-модули аудитов, учета рабочего времени и контроля наличия товаров.

  1. Взял на себя переработку главного экрана, собрал потребности сотрудников и подключил коллег к дополнительному сбору обратной связи.
  2. Перегруппировал разделы и добавил быстрые действия. По замерам на сравнительных проверках в магазинах поиск нужных функций занимал около 40 секунд в старой версии и 5–7,5 секунд в новой.
  3. Спроектировал мобильный сценарий OSA: сотрудник получает задачу на проверку товара по сигналу ML-модели, сотрудник фиксирует причину проблемы и отправляет фотоотчет. Использовал существующий механизм чеклистов модуля аудита.
  4. Спроектировал выбор доступных гибких смен и подработок, позволяющий сотрудникам выбирать время и магазин.
  5. Развивал компоненты дизайн-системы и проводил дизайн-ревью.

Xenous.tech

UX/UI-дизайнер

янв 2022 – окт 2025

Подключился к CheckAI на раннем этапе и отвечал за дизайн мобильного приложения и веб-платформы администраторов. За год команда запустила основные функции сервиса.

  1. Координировал двух дизайнеров: распределял задачи с учетом их опыта, проводил ревью макетов и проверял реализацию модулей.
  2. Участвовал в интервью с шестью респондентами и организовал онлайн-опрос для уточнения потребностей. Выявили сценарий сравнения цен на знакомые товары и потребность в дополнительной информации о магазинах.
  3. Предложил и спроектировал единую страницу магазина с товарами, акциями, промокодами, отзывами и информацией о продавце.
  4. Совместно с аналитиками и разработчиками прорабатывал сценарии выбора товара и магазина, сканирования чеков и работы с внутренним кошельком. Проверял новые компоненты дизайн-системы на необходимость и согласованность с другими сценариями.

Proscom

Senior дизайнер

фев 2025 – авг 2025

Редизайн мобильного приложения крупной медицинской сети. Название клиента под NDA.

  1. Самостоятельно вел проектирование ключевого раздела «Мое здоровье» и связанных сценариев: результатов анализов, рекомендаций и настроек. Работал в команде из пяти дизайнеров под руководством лида.
  2. Перенес выбор пациента из настроек на экран «Мое здоровье». Спроектировал переключение между собой и близкими с отображением соответствующих анализов, рекомендаций и аналитического профиля.
  3. Проработал добавление близких с подтверждением доступа к их данным, учитывая различия между учетной записью пользователя и профилем пациента, а также ограничения существующего бэкенда.
  4. С нуля спроектировал корзину и оформление заказа: промокоды, проверку адреса клиники, выбор и добавление способов оплаты, включая банковскую карту, СБП и «Подели».
  5. Анализировал конкурентов, готовил пользовательские флоу, состояния и спецификации. Заранее согласовывал ограничения с аналитиками и разработчиками.
СОБСТВЕННЫЙ ПРОЕКТ

PollMe AI

AI SaaS-сервис, который я самостоятельно создал и довёл до продажи. Это был опыт, в котором пришлось смотреть на продукт целиком и принимать решения далеко за пределами макетов.

НАПРАВЛЕНИЯ
МедицинаРитейлГоссервисыB2BAI / SaaS
Все проекты
  • B2C
  • Mobile
  • E-commerce

Как я превратил поиск в основу пути к покупке

Спроектировал поиск предложений, выбор магазина и получение кешбэка. Работал ведущим дизайнером в команде из трёх человек и довёл решения до релиза.

Роль: Product Designer / Lead · Команда: 3 дизайнера

Период: февраль 2024 – июль 2025

Контекст и цель

Чекай помогает сравнивать предложения магазинов и получать кешбэк. Продукт проектировали с нуля. Цель – связать поиск товара, выбор магазина и получение кешбэка в один понятный путь.

Моя роль

Лично: проводил интервью, формулировал гипотезы, проектировал логику главной, структуру магазина и состояния чеков. Отвечал за связь этих сценариев, компоненты и подготовку макетов к разработке.

Как лид: распределял задачи между двумя дизайнерами, синхронизировал решения и проводил дизайн-ревью. С аналитиками выбирал направления, при реализации проверял согласованность экранов и состояний.

Дизайн-процесс

Погружение → исследование → формулировка задачи → выбор гипотез → прототип → проверка → релиз и оценка.

Исследование: 14 интервью. Проверка прототипов: 8 участников. По результатам меняли иерархию главной, представление выгоды и статусы чеков.

01. Погружение и ограничения

Основной путь: найти товар → сравнить предложения → выбрать магазин → купить → получить кешбэк. Для бизнеса важно, чтобы пользователь проходил этот путь и возвращался после покупки.

Ограничение первой версии: нет накопленной истории поведения для рекомендаций. Вместо рекомендательного механизма выбрали решение на доступных данных каталога. Отдельную витрину выгодных предложений оставили вторичной: она не помогала тому, кто уже сравнивал конкретный товар.

02. Исследование пользователей и сегментов

Провёл 14 глубинных интервью, изучил отзывы о похожих сервисах. Обсуждали реальные последние покупки: с чего начинали поиск, как сравнивали магазины и что происходило после оплаты.

Сегменты выделены по ситуации покупки. Один человек может переходить между ними в разных покупках.

СитуацияЗадача пользователяЧто нужно в продукте
Знает конкретный товарНайти, где купить выгоднееГлобальный поиск и сравнение предложений
Знает категорию, но не выбрал товарСузить выборКатегории и подборки
Ищет акции без конкретной покупкиНайти интересную выгодуАктуальные предложения и условия
Уже совершил покупкуПолучить кешбэк и проверить начислениеСканер и история чеков

Главное наблюдение: товар часто был отправной точкой, а магазин – параметром выбора. Для незнакомого магазина люди дополнительно проверяли отзывы и искали промокоды. После отправки чека им было важно видеть, что происходит с начислением.

03. Job Stories

Найти выгодное предложение. Когда я уже выбрал товар, я хочу сравнить предложения магазинов, чтобы купить его на подходящих условиях и быть уверенным в выборе.

Выбрать товар. Когда я знаю только категорию покупки, я хочу посмотреть подходящие варианты и предложения, чтобы определиться с товаром.

Проверить незнакомый магазин. Когда у незнакомого магазина привлекательная цена, я хочу увидеть отзывы и условия выгоды рядом с предложением, чтобы принять решение о покупке.

Получить кешбэк. Когда покупка уже совершена, я хочу загрузить чек и следить за его статусом, чтобы понимать, принят ли он и когда появится кешбэк.

04. Конкурентный анализ

Разбирал сценарии Едадила и ЧекСкана: точку входа, представление магазинов, переход от товара к предложению, отображение скидки и кешбэка, действия до полезного результата.

ФункцияЕдадилЧекСкан
Поиск товаров и сравнение цен
Акции и промокоды
Кешбэк за чеки
QR-сканирование чеков
Список покупок
Учёт расходов и статистика трат
Хранение карт лояльности

Выводы

  • Поиск, сравнение цен и сканирование чеков есть у обоих сервисов. Для Чекай это базовые функции.
  • В Чекай связал выбор товара, условия магазина и кешбэк в один путь. Итоговую цену показал отдельно от возможного возврата денег.
  • После покупки акцент сместил на статус чека и начисление: пользователь должен понимать, что происходит с его деньгами.

05. Проблема и критерии успеха

В ранних вариантах сценария пользователь должен был заранее выбирать магазин, собирать условия покупки по разным разделам и отдельно искать результат обработки чека.

Для оценки решения выделил три проверяемых задания:

ЗаданиеПризнак успехаЧто фиксировать
Найти товарБез подсказки открывает подходящее предложениеЗавершение задания и ошибки навигации
Выбрать магазинОбъясняет цену к оплате и отличает скидку от условного кешбэкаСамостоятельный выбор и понимание условий
Загрузить чекОтправляет чек, находит его в истории и понимает статусЗавершение задания, время и ошибки

06. Гипотезы и приоритеты

С аналитиками сравнили три альтернативы для выбора магазина: влияние на текущую покупку, необходимые данные и объём новой продуктовой логики.

НаправлениеВлияние на текущую покупкуДанные и реализацияРешение
Единая страница магазинаПомогает оценить предложение в момент выбораДоступный каталог; не нужен новый рекомендательный механизмПервая версия
Персональные предложенияПомогают находить релевантные товары, но не объясняют условия уже выбранногоНужны история поведения и рекомендацииОтложили до накопления данных
Витрина «Самые выгодные»Помогает при свободном просмотре; не решает сравнение конкретного товараНужен отдельный раздел и сценарийВторичный приоритет

Это качественное сравнение, без числовых оценок влияния и трудозатрат.

Для сквозного пути приняли ещё две гипотезы: поиск до выбора магазина убирает преждевременное решение; история со статусами помогает контролировать кешбэк после отправки чека. Их проверяли на прототипах.

07. Как изменились сценарии

Схемы ниже сопоставляют раннюю и финальную логику по материалам проекта. Под каждой – реальные экраны финального решения.

Поиск: магазин перестал быть обязательным входом

В раннем варианте магазин нужно было выбрать ещё до сравнения цен. Перенёс этот выбор после поиска. Категории и подборки сохранил для тех, кто ещё не определился с товаром.

Поиск: изменение последовательности

Ранний вариант

  1. Выбрать магазин
  2. Найти товар в его каталоге
  3. Посмотреть предложение

В релизе

  1. Найти товар
  2. Сравнить предложения
  3. Выбрать магазин

Магазин: от разделов к решению о покупке

Ранняя структура «Товары / Акции / Кешбэк / Отзывы» сохраняла переключения внутри продукта. Объединил информацию вокруг одного предложения. Итоговую цену сделал основной, скидку и условный кешбэк показал раздельно.

Магазин: изменение структуры

Ранний вариант

  1. Открыть товар
  2. Проверить акции, кешбэк и отзывы в разных разделах
  3. Вернуться к товару

В релизе

  1. Открыть предложение
  2. Сравнить цену, условия и отзывы в одном контексте
  3. Перейти к покупке

Чеки: отправка больше не завершает сценарий

Одноразовое сообщение об отправке не объясняло, где проверить результат позже. Связал сканер с историей: чек сразу виден в обработке, после проверки – с начислением или причиной отказа.

Чеки: изменение точки завершения

Ранний вариант

  1. Отсканировать чек
  2. Получить сообщение об отправке
  3. Закрыть экран

В релизе

  1. Отсканировать чек
  2. Увидеть чек в истории со статусом
  3. Вернуться за результатом

08. Что показала UX-проверка

После внутреннего разбора проверили прототипы с 8 участниками. Давали задачи найти товар, выбрать магазин и загрузить чек. Просили объяснить выбор; не подсказывали использовать отзывы, промокоды или кешбэк.

ЗаданиеЧто наблюдалиЧто изменил
Найти покупку с точным запросом и без негоС конкретным товаром шли в поиск; при свободном выборе использовали категории и подборкиСохранил оба входа, поиск оставил главным
Выбрать магазин и объяснить решениеЧасть участников сравнивала заметные проценты, не учитывая условия. Для незнакомого магазина раньше искали подтверждение надёжностиПеренёс акцент на цену к оплате, разделил скидку и кешбэк, усилил условия и отзывы
Загрузить чек и найти место для проверки начисленияЗа результатом возвращались в историю; она работала как экран контроля, а не архивУсилил статус и сумму кешбэка непосредственно в списке

Эти наблюдения стали основанием для правок. Рост успешности после итерации количественно не подтверждён.

09. Реализация и результат

Передавал в разработку макеты, компоненты и состояния сценариев. В чеках разделил получение данных и начисление: «В обработке» не обещает, что кешбэк уже получен. Для отказов предусмотрел причины; в дизайн-ревью проверял одинаковую логику цены, скидки и кешбэка между разделами.

Поиск, страница магазина и чеки вошли в релиз. Подтверждённый результат – выпущенные сценарии и изменения по наблюдениям UX-проверки. Количественные показатели после запуска не сохранились.

10. План продуктовой аналитики

С аналитиками определили, как оценивать прохождение пути после запуска. Открытие поиска или просмотр магазина сами по себе не считались успехом.

СценарийМетрики
ПоискДоля поисковых сессий с открытием предложения; запросы без результатов и ошибки
Выбор магазинаДоля посетителей страницы, перешедших к предложению и следующему этапу покупки
Загрузка чекаДоля начавших загрузку, которые её завершили; время до отправки; ошибки обработки
Повторное использованиеПовторные загрузки чеков и возвраты пользователей
ПоддержкаОбращения о загрузке, статусе чека и начислении кешбэка

Это план измерения, а не результаты запуска. Целевые значения требуют базового замера.

Разборы интерфейсов