Уникальная автоматизация тестирования для fashion-маркетплейса с 2+ млн пользователей

E-commerce

Маркетплейс

Автотестирование

4.6

Вырос рейтинг в сторах

+8%

Конверсия в покупки

-95%

Критических багов в проде

-30%

Затрат на QA

Оставить заявку

E-commerce

Маркетплейс

Автотестирование

Оставить заявку

Вступление

Это один из наших ключевых кейсов, который наглядно показывает, как трансформация QA-процессов напрямую влияет на бизнес-результаты.

Мы помогли одному из крупнейших fashion-маркетплейсов Европы с 2+ млн пользователей выйти из кризиса качества, сократить время выхода новых функций и вернуть любовь пользователей, превратив регрессионное тестирование из 7-дневного марафона в 4-часовой автоматизированный процесс.

Сфера

E-commerce
Fashion-ритейл

Продукт

Высоконагруженная
платформа
(web/mobile app под iOS/Android
ЛК поставщиков,
внутренняя CRM)

Запрос клиента

Повысить стабильность ПО, сократить t на регрессионное тестирование, устранить регулярные критические баги в проде, улучшить рейтинги (App Store/Google Play) и увеличить конверсию в покупки.

Наши задачи

Провести полный аудит существующих процессов, кода и роли QA в команде.

Выделить и покрыть автотестами бизнес-критичные сценарии: регистрация, поиск, корзина, оплата.

Внедрить автоматизированное E2E и API-тестирование, интегрированное в CI/CD.

Провести нагрузочное тестирование для подготовки к «Черной пятнице».

Написать с нуля полную тестовую документацию.

Сократить time-to-market новых функций.

Что мы сделали

1. Провели глубокий аудит
и разработали новую QA-стратегию, сфокусированную
на автоматизации и профилактике ошибок.

2. Наша команда из 3 ручных тестировщиков покрыла новый функционал и UX, создав исчерпывающую документацию
в TestRail.

3. 2 инженера по автоматизации (SDET) развернули фреймворк
с нуля: · E2E-тесты на Playwright + TypeScript; API-тесты на Java + RestAssured.

4. Интегрировали автоматические прогоны в CI/CD (GitLab CI)
с запуском на каждый коммит

5. Провели нагрузочное тестирование через k6, симулировали 12 000 одновременных пользователей. Выявили и помогли устранить узкие места в PostgreSQL и API-шлюзе.

6. Полностью перестроили процесс тестирования, чтобы он работал
на опережение, а не на латание дыр.

Оставить заявку