К содержимому
Пилотирование· MVP в продакшене, с монетизацией

Furniture Conveyor

Маркетплейс мебели на заказ: от брифинга до оплаты

Маркетплейс мебели на заказ: пошаговый брифинг со сметой, AI-визуализация дизайна, тендер между мастерами и работающий приём платежей.

Открыть furniture-conveyor.ru
Отрасль
Мебель на заказ
Год
2026
Стадия
MVP в продакшене, с монетизацией
Роль лаборатории
Полный цикл

3

канала выручки: подписка мастера, пакеты генераций, работа дизайнера

~298

юнит-тестов плюс сценарный прогон в настоящем браузере

7

категорий мебели в пошаговом брифинге

Ключевое в продукте

  • Брифинг вместо «опишите, что вам нужно»: пошаговый опросник с ветвлением по ответам — мастер получает готовое ТЗ, а приложение числа для сметы
  • Смета считается на лету по отраслевой методике расчёта корпусной мебели — знанию, которое принёс фаундер, а не нашлось в интернете
  • AI-визуализация кухни прямо в форме заказа: результат правится итеративно в том же диалоге, финальный рендер уходит в карточку заказа
  • Конструктор кухни: состав доверен модели ИИ, а миллиметры считает планировщик приложения — модули не разъезжаются и не висят над окнами
  • Тендерная механика: мастера подают цену и срок, заказчик выбирает по рейтингу и отзывам
  • Работающая монетизация: 15 бесплатных откликов мастеру, дальше подписка; оплата картой через Т-Кассу с проверкой на стороне банка
  • Вход через Яндекс ID, VK ID и Telegram, а внутри Telegram Mini App — одной кнопкой без ухода со страницы

Что за продукт

Furniture Conveyor («Мебельный Конвейер») — двусторонняя площадка для мебели на заказ. С одной стороны заказчик, который хочет кухню и не умеет формулировать техническое задание. С другой — мастера и небольшие производства, которым нужен поток заказов с понятными требованиями. Между ними — брифинг, автоматический расчёт стоимости и тендер.

Это не система учёта для одной фабрики. Это продукт для рынка, и он работает на furniture-conveyor.ru.

С чем пришёл фаундер

Идея принадлежит владельцу производства кухонь на заказ — человеку, который двадцать лет смотрел на одну и ту же сцену: клиент приходит со словами «хочу красивую кухню, тысяч за триста», а дальше начинается многодневная переписка, замеры, пересчёты и выяснение, что именно клиент имел в виду. Половина этой работы происходит до того, как понятно, состоится ли сделка вообще.

Ключевое: он пришёл не с задачей «автоматизируйте мою фабрику». Он пришёл с наблюдением про всю отрасль — и это разные вещи. Внутренняя система осталась бы внутри одного предприятия. Продукт, который снимает ту же боль у сотен мастерских, — это компания.

Что дал фаундер, а что лаборатория

Этот кейс — хорошая иллюстрация того, как вообще устроено наше сотрудничество.

Фаундер дал то, что не гуглится. Главный пример — методика расчёта стоимости корпусной мебели: из каких групп складывается себестоимость, какие коэффициенты перехода к розничной цене применяются к корпусам, фасадам и столешнице, что входит в базовый набор фурнитуры, который закладывается в любой гарнитур. Это отраслевое знание, накопленное практикой. Без него смета в приложении была бы выдумкой, а с ним — цифрой, за которую не стыдно.

Туда же: почему технику надо спрашивать до модулей, почему угловой шкаф посреди стены — это испорченный шкаф, почему заказчика бессмысленно спрашивать про класс фурнитуры.

Лаборатория дала продукт. Продуктовую постановку, проектирование, интерфейс, разработку, запуск, монетизацию и приём платежей. И, что не менее важно, — отказы: список того, что в первую версию не вошло.

Как устроен продукт

Брифинг вместо «опишите, что вам нужно»

Вместо одного текстового поля заказчик проходит опросник по шагам. У каждой из семи категорий мебели своя схема, поля ветвятся по уже данным ответам: у прямой кухни одна стена, у П-образной три; шаг «Кровать» появляется, только если кровать отмечена в составе комплекта. Ответ, которого заказчик не знает, можно пропустить.

На выходе — готовое ТЗ для мастера и одновременно входные данные для расчёта. Одна работа закрывает две задачи.

Смета по отраслевой методике

Стоимость считается на лету и пересчитывается при каждой правке: четыре группы затрат, к каждой свой коэффициент перехода к розничной цене. Заказчик видит сводку по группам и итог; себестоимость и наценка ему не показываются.

Справочник цен вынесен в базу и накладывается поверх зашитых значений — поменять цену одного материала можно, не переписывая методику и не пересобирая приложение.

AI там, где он действительно помогает

В продукте две языковые модели, и обе стоят на своих местах.

Визуализация дизайна генерирует фотореалистичную картинку кухни по уже введённым данным, прямо во вкладке формы заказа. Результат правится итеративно в том же диалоге — «сделай фасады темнее» — и только отмеченный кнопкой «Использовать этот дизайн» рендер попадает в заказ. Остальные итерации остаются черновиками.

Подбор модулей решает более тонкую задачу. Шаг «Модули» открывается уже заполненным: модель называет состав и порядок колонок кухни, исходя из выбранной техники и геометрии. Но ширины, углы и обход окон она не считает вовсе — это делает планировщик приложения. Разделение не косметическое: языковая модель хорошо отвечает на вопрос «что и в каком порядке стоит на кухне» и плохо — на «сколько миллиметров осталось до угла». В первой версии ширины назначала модель, и схема выходила несуразной.

Результат — схема, где колонки не разъезжаются, нет модулей-обрезков в 200 мм и ничего не висит над окном. И если сервис недоступен, шаг всё равно открывается заполненным: набор берётся стандартный, расставляет его тот же планировщик.

Тендер и работа мастера

Опубликованный заказ уходит на биржу. Мастера подают предложения с ценой и сроком, заказчик выбирает по рейтингу и отзывам. Дальше — двустороннее согласование, печатная форма договора подряда, чат с вложениями и статусы по этапам: формирование, тендер, согласование, производство, установка. Правки со стороны мастера вступают в силу только после подтверждения заказчиком.

Уведомления о новых откликах и смене статуса приходят в Telegram, откуда одним нажатием можно вернуться к заказу — без повторного входа.

Монетизация

Продукт не остановился на «работает». В нём собран фримиум, где бесплатно то, что приводит людей, и платно то, за что понятно, за что платят:

  • Мастеру — первые 15 откликов бесплатно: их хватает, чтобы выиграть первый заказ и увидеть деньги. Дальше подписка с безлимитом, бейджем проверенного мастера и ранним доступом к заказам. Счётчик оставшихся откликов виден с самого начала, а не в момент блокировки.
  • Заказчику — три генерации дизайна бесплатно. На исчерпанном лимите показывается не пейвол, а предложение опубликовать заказ и получить ещё три: лимит конвертируется в заказ, а не в отказ. Подписки для клиента нет намеренно — мебель заказывают раз в несколько лет.
  • Работа живого дизайнера — платная доработка проекта там, где у клиента уже есть результат ИИ и понимание, чего в нём не хватает.

Оплата идёт через Т-Кассу. Важная деталь реализации: начисление не зависит от того, что пришло в вебхук. Подпись нотификации проверяется, но решение принимается по ответу банка на собственный подписанный запрос приложения, плюс сверяется сумма. Эндпоинт вебхука открыт наружу, и доверять его содержимому нельзя.

Что осознанно не делали

Отказы в этом проекте стоят отдельного абзаца, потому что их было больше, чем фич.

АР-замер выключили после того, как построили. Модуль замера через WebXR работал, но только в Android Chrome с ARCore, а его бандл весом полмегабайта грузился каждому посетителю сайта. Соотношение «сколько людей это увидят» к «сколько за это платят все остальные» оказалось не в пользу функции.

Складской учёт, интеграцию с бухгалтерией и мобильное приложение для монтажников не делали вовсе. Всё это звучало нужным на словах, но не отвечало на главный вопрос первой версии: доходит ли заказчик от «хочу кухню» до выбранного мастера, не бросив форму на середине.

Роль лаборатории

Проект прошёл полный цикл: формулировка проблемы и one-pager → определение минимального контура → проектирование и разработка → запуск → монетизация → продуктовые метрики, которые раз в три часа приходят отчётом в Telegram.

Отдельным пластом — техническая обвязка, без которой продукт не живёт: разграничение доступа к чужим данным на уровне базы, а не экрана; согласие на обработку персональных данных по 152-ФЗ; чеки по 54-ФЗ; поисковая выдача для приложения, которое рисуется в <canvas> и потому невидимо роботу без отдельного слоя разметки. Всё это покрыто тестами: около 298 юнит-тестов плюс сценарный прогон пользовательских путей в настоящем браузере со скриншотами каждого шага.

Что делала лаборатория

  • Продуктовая постановка (POV, one-pager)
  • Проектирование и дизайн
  • Разработка и запуск
  • Монетизация и приём платежей
  • SEO и продуктовые метрики

Состав решения

  • Flutter Web
  • Supabase: база, авторизация, Edge Functions
  • n8n
  • Gemini: визуализация и подбор модулей
  • Т-Касса — эквайринг Т-Банка
  • Telegram Mini App и бот
  • Docker и nginx

У вас похожая задача?

Мы проходим этот путь вместе с фаундером — от проверки гипотезы до продукта в руках пользователей. За долю, а не за чек.