Ильмир Мингарипов

• Сервис обмена с маркетплейсами (интернет-магазинами)

  Проект 111 / 30 октября 2022 г.

  Идея сервиса: Для руководителя компании: Снизить затраты на операционные расходы по маркетплейсу от 20%. Что из себя представляет продукт: Saas сервис, представляет из себя шлюз который выполняет рутинные операции по работе с маркетплейсом. Актуализировать остатки (FBS, FBO), оперативно получить информацию по заказам, передать статус подготовки заказа на каждом этапе - за всем этим не нужно следить отдельному человеку, по мере создания документов в учетной системе шлюз распознает событие и направляет в маркетплейс соответствующие данные. Проработка гипотезы занял 3 месяца. Проработка по трекшен карте (traction). Рынок высоко конкурентный, подгепотез много, сегменты большие. Кардинальное отличие сегментов: продавцы маркетплейсов - крупные компании со своим отделом ИТ, иногда со своей авторской интеграцией с маркетплейсами; и противоположность этому, продавцы ИП, работающие одни, и выполняющие все роли. Проделав подготовительные работы вышел к таким результатам: протестированы гипотезы, с оценкой по HADI; проработаны сегменты, и персоналии (Customer journey map); проведен конкурентный анализ; по результатам CustDev-ов, подготовлены ценностные предложения; подготовлен MVP; сформирован PNL и pipline. Далее рассмотрим каких результатов удалось достичь в итоге подготовительных работ. Показатели продукта в динамике Первые 3 месяца была большая пробуксовка по лидам доведенных до сделки. Позже мы выяснили, что у клиентов длительный срок принятия решения, причина тому тот факт, что в большинстве своем клиенты до встречи не ищут решение своих проблем, и в большинстве своем нужно время на преодоление все этапов до принятия, именно поэтому шаг роста возвращающихся клиентов (retention) значительно выше новых клиентов (CR). Вся работа с продуктом строилась при постоянном среднем чеке (AOV).

• Севрис по работе с сервисом Честный знак (Маркировка)

  Производители и Дистрибьюторы товаров массового потребления / 30 декабря 2022 г.

  Docrobot Маркировка 1С - программное решение которое позволяет выполнять операции с маркированной продукцией и передавать результаты в Честный знак. Программа дополняет функционал учетной системы предприятия в части операций с маркированной продукцией. Пример: Учетная система позволяет выполнять хозяйственные операции в количественном выражении. Но не позволяет зафиксировать коды маркировки которые участвуют в данной хозяйственной операции. Именно эту функцию позволяет выполнить Docrobot Маркировка 1С. Например: Списание в учетной системе произведено в количестве, а Docrobot дополняет ее в части фиксации информации о списанных кодах маркировки.

• ATM: BPMN и Use case

  None

  # **Use Case: Работа банкомата при проверке баланса и снятии наличных с карт UZCARD и HUMO, включая неверный ввод PIN-кода** ## **Участники процесса** 1. **Клиент**: Пользователь, имеющий карту UZCARD или HUMO. 2. **Банкомат**: Устройство для проверки баланса и снятия наличных. 3. **Банк-эмитент**: Банк, выдавший карту UZCARD или HUMO клиенту. 4. **Платежная система UZCARD**: Обрабатывает транзакции для карт UZCARD. 5. **Платежная система HUMO**: Обрабатывает транзакции для карт HUMO. 6. **Банк-обслуживатель банкомата**: Банк, которому принадлежит банкомат. 7. **Расчетный центр**: Центр, который управляет расчетами между банками и платежными системами. ## **Процесс работы банкомата** ## **1. Проверка баланса карты** - **Идентификация клиента**: - Клиент вставляет карту (UZCARD или HUMO) в банкомат. - **Запрос от банкомата к платежной системе**: ```json json{ "action": "read_card", "card_number": "<номер карты>" } ``` - **Ответ от платежной системы**: ```json json{ "status": "success", "card_info": { "expiry_date": "<срок действия>", "card_type": "<UZCARD/HUMO>" } } ``` - **Ввод PIN-кода**: - Клиент вводит свой PIN-код. - **Запрос от банкомата к платежной системе для проверки PIN-кода**: ```json json{ "action": "verify_pin", "card_number": "<номер карты>", "pin": "<введенный PIN>" } ``` - **Ответ от платежной системы**: ```json json{ "status": "verified", "message": "PIN code is correct" } ``` - **Запрос на проверку баланса**: - Клиент выбирает опцию "Проверить баланс". - **Запрос от банкомата на проверку баланса**: ```json json{ "action": "check_balance", "card_number": "<номер карты>" } ``` - **Ответ от платежной системы (в зависимости от типа карты)**: ```json json{ "status": "success", "balance": <текущий баланс> } ``` - **Отображение результата клиенту**: - Банкомат отображает текущий баланс на экране. ## **2. Снятие наличных** - **Идентификация клиента** (аналогично шагу 1). - **Ввод PIN-кода (с неверным вводом)**: - Клиент вводит неверный PIN-код. - **Запрос от банкомата к платежной системе для проверки PIN-кода**: ```json json{ "action": "verify_pin", "card_number": "<номер карты>", "pin": "<введенный неверный PIN>" } ``` - **Ответ от платежной системы**: `json{ "status": "error", "message": "Invalid PIN code" }` - Если PIN-код введен неверно, клиент получает уведомление об ошибке и может повторить ввод. - После успешного ввода PIN-кода клиент выбирает опцию "Снять наличные". - **Запрос от банкомата на авторизацию транзакции**: ```json json{ "action": "withdraw_cash", "card_number": "<номер карты>", "amount": <сумма>, "currency": "UZS" } ``` - **Ответ от платежной системы (в зависимости от типа карты)**: ```json json{ "status": "approved", "transaction_id": "<идентификатор транзакции>" } ``` - **Обработка запроса в расчетном центре** (аналогично шагу 4 из предыдущего use case). - **Выдача наличных и завершение операции** (аналогично шагам из предыдущего use case).

• Автоматизация функционала: Поиск, подбор, найм и адаптация персонала

  None

  # Введение Подбор персонала (Personnel Selection) - более широкий термин, который включает в себя не только формирование воронки, поиск и прием на работу, но и оценку кандидатов, их тестирование, Следовательно более корректный будет использовать термин “Подбор персонала”. - Далее опишем основные этапы подбора персонала: ```mermaid --- title: Диаграма "Этапы подбора персонала" --- flowchart TB %% TB - Top to bottom / TD - Top-down/ same as top to bottom / BT - Bottom to top / RL - Right to left / LR - Left to right 1(Определение потребностей в найме) --> Поиск subgraph Поиск 2(Создание описания вакансии) --> 3(Поиск кандидатов) 3 --> 3.1(В кадровом резерве) 3 --> 3.2(В собственной базе резюме) 3 --> 3.3(Из внешних источников) end Поиск --> Отбор subgraph Отбор direction LR 4.1(Отбор резюме)--> 4.2(Тестирование) 4.2 --> 4.3(Собеседование) end Отбор --> Проверка subgraph Проверка 5(Проверка рекомендаций и прошлого опыта работы) end Проверка --> Найм subgraph Найм 6(Принятие решения о найме) --> 6.1(Офер) 6.1 --> 6.2(Стажировка) 6.2 --> 6.3(Сбор документов) 6.3 --> 7(Заключение контракта) end Найм --> Адаптация subgraph Адаптация 8(Онбординг) end ``` 1. Определение потребностей в найме: первый шаг, включающий определение вакансии и требований к кандидату. 2. Поиск: 1. Создание описания вакансии: точное и привлекательное описание, направленное на привлечение подходящих кандидатов. 2. Поиск кандидатов: включает поиск в кадровом резерве, в базе резюме, в размещение вакансии на сайтах поиска работы, использование агентств по трудоустройству, поиск в социальных сетях и другие методы. 3. Отбор: 1. Отбор резюме: HR-специалисты просматривают полученные резюме и отбирают подходящих кандидатов для дальнейшего рассмотрения. 2. Тестирование: оценка навыков кандидатов, соответствие ценностям компании, психологический портрет кандидата. 3. Собеседование: отобранные кандидаты приглашаются на собеседование, где они могут рассказать о своем опыте, навыках и интересах. 4. Проверка: попытка убедиться в достоверности информации, предоставленной кандидатом. 1. Проверка рекомендаций. 2. Проверка прошлого опыта работы. 5. Найм 1. Принятие решения о найме: на основе всех собранных данных принимается решение о найме. 2. Предложение о работе и заключение контракта: если кандидат был выбран, ему делается предложение о работе. При согласии кандидата заключается трудовой договор. 6. Адаптация 1. Онбординг: процесс интеграции нового сотрудника в команду и организацию. В зависимости от срочности и приоритетов компании, для разных категорий вакансий этапы могут меняться местами.

• Елабужский Государственный Педагогический Университет

  Магистратура / Технология и предпринимательство

  1 сентября 2004 г. - 1 июля 2009 г.

• Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань

  Магистратура / Экономика и управление народным хозяйством

  1 сентября 2009 г. - 1 июня 2012 г.

• Senior Product manager

  Docrobot, Москва

  1 января 2021 г. - 1 декабря 2022 г.

• Product manager

  КомЛайн, Казань

  1 ноября 2017 г. - 1 декабря 2020 г.

• Главный экономист

  Особая экономическая зона "Алабуга"

  1 ноября 2014 г. - 1 марта 2016 г.

• Ведущий бизнес-аналитик

  Green White Solution, OOO

  1 ноября 2022 г. - 1 августа 2024 г.

• Кейс по запуску маркировки Честный знак

  Стадион

  25 августа 2022 г.

• Кейс по проекту автоматизации производства воды

  Смайл Плюс

  26 июня 2022 г.