دراسة حالة 02 · تقنية الأزياء
مقاسي Maqasi
من «أي مقاس أختار؟» إلى قرار تثق به.
يقترح مقاسي المقاس المناسب من صورة القطعة وقياسات المتسوقة نفسها، دون أي صورة للجسم، ثم يشرح سبب اختياره وينبّه إلى ما قد لا يناسب.
- الدور
- مؤسس · مصمم منتج · قائد المنتج
- المنصات
- iOS · أندرويد · تطبيق ويب
- التقنية
- React · Capacitor · Firebase
- الحالة
- متوفر على App Store وGoogle Play والويب
الفرصة
مقاس XL ليس واحدًا في كل مكان.
تتسوق النساء في الخليج من متاجر محلية ومن منصات عالمية في الوقت نفسه. لكل منها جدول مقاسات خاص، وقد يعني الحرف نفسه مقاسًا مختلفًا بحسب مكان صنع القطعة.
النتيجة تخمين لحظة الشراء، ثم أسابيع من الانتظار، وإرجاع كثيرًا ما يكون غير عملي، أو ملابس لا تُلبس أبدًا.
البدائل الحالية
جدول مقاسات المتجر
دقيق للقطعة لكنه صعب القراءة، ولا يعرف قياساتها ولا شكل جسمها ولا كيف تحب أن تكون الملابس عليها.
القياس الافتراضي ومسح الجسم
يطلب عادةً صورًا للجسم أو مسحًا له، وهو طلب ترفضه كثير من النساء في هذا السوق، ولهن الحق في ذلك.
طلب مقاسين
ينفع حيث يكون الإرجاع مجانيًا وسريعًا، وفي معظم المنطقة هو ليس كذلك.
فرصة التصميم
استبدال التخمين بتوصية مشروحة، مبنية فقط مما ترتاح لمشاركته: صورة القطعة، وجدول المتجر، وقياسات تكتبها مرة واحدة.
دوري
المنتج والتصميم والإطلاق، من البداية إلى النهاية.
أسست مقاسي وأمتلكه بالكامل: صياغة المشكلة، وكل تدفق، والهوية البصرية، وقواعد المنتج في التوصية، ونموذج العمل، والإصدارات والتسويق. نُفّذ التطبيق بأدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة تحت توجيهي؛ حددت السلوك، وراجعت التغييرات، واختبرت على الأجهزة، وقررت ما يُطلق.
ما قُدته بنفسي
- اكتشاف المشكلة وأشهر من اختبار الفكرة على قطع ملابس حقيقية
- تدفقات البدء والقياسات والتصوير، وشاشة النتيجة
- هوية الكريمي والبرقوقي ونظام المكونات
- صياغة كل توصية وكل تنبيه، بالعربية والإنجليزية
- النموذج المجاني المدفوع، والباقات، والحزم، وعرض الإطلاق
- صفحات المتاجر، ولقطاتها، وتجارب الإعلانات، وإعداد القياس
ما أسهمت به أدوات الذكاء الاصطناعي
- نفّذت التطبيق وفق مواصفاتي
- تشغّل تحليل القطعة داخل المنتج
- صاغت بدائل للنصوص ومواد المتاجر وحررتها أنا
ما بقي تحت توجيهي
- أين يُستعمل الذكاء الاصطناعي، وأين يجب أن يبقى المنتج ثابتًا ومتسقًا
- خط الخصوصية: صور القطع وقياسات مكتوبة، ولا صور للجسم أبدًا
- التسعير وشكل الباقة المجانية
- كل إصدار على App Store وGoogle Play والويب
- VS Code
- Xcode
- Android Studio
- Claude Code
- Codex
- Firebase
التدفق الأساسي
ثلاثة مدخلات، وإجابة واحدة صادقة.
تدخل قياساتها مرة واحدة، وتصوّر القطعة أو تضيف لقطة شاشة، فتحصل على مقاس مع أسبابه. وكل ما هو اختياري مكتوب عليه أنه اختياري.
الاكتشاف وقرارات التصميم
تصميم الثقة حين تكون الإجابة غير مؤكدة.
توصية المقاس توقّع. وكان معظم العمل التصميمي في الصدق مع هذا الشك، دون أن يبدو المنتج مترددًا.
لا صور للجسم، أبدًا
- السياق
- مسح الجسم يسهّل الحساب، لكنه يطلب من النساء صورًا لن تشاركها معظمهن، خاصة مع تطبيق جديد.
- القرار
- يعمل مقاسي من القطعة لا من الجسم: صورة القطعة، وجدول مقاسات المتجر، وقياسات تكتبها. المطلوب الطول والمقاس المعتاد فقط، والباقي يحسّن الدقة حين تعرفه.
- المقايضة
- مدخلات أقل دقة، مقابل مدخلات ستقدّمها فعلًا.
قلها بوضوح حين تكون القطعة مخاطرة
- السياق
- الأداة التي تقول دائمًا «هذا مناسب» يتوقف الناس عن تصديقها بعد أول خطأ.
- القرار
- قد تبدأ النتيجة بعبارة «يستحق التفكير»، وتشرح لماذا يكون مقاس آخر أكثر أمانًا، وتعرض مستوى الثقة بجانب المقاس. وتنبيهات القَصّة والطول والخامة تظهر بجانب التوصية، لا خلف لمسة إضافية.
الذكاء الاصطناعي يساعد، والمنتج يقرر
- السياق
- التوصية التي يدفع الناس مقابلها يجب أن تكون متسقة. القطعة نفسها والقياسات نفسها لا يجوز أن تعطيا إجابتين مختلفتين.
- القرار
- رسمت حدًا واضحًا بين ما يُستعمل له الذكاء الاصطناعي وما يقرره المنتج بمنطقه المتسق القابل للاختبار. فصارت النتيجة قابلة للشرح والتكرار، وسهلة التحسين دون مفاجآت.
- المقايضة
- عمل تصميمي وهندسي أكثر في البداية، مقابل نتائج يمكن شرحها والوثوق بها.
اعرض أرقام المتجر نفسه
- السياق
- لا تثق المتسوقة بصندوق أسود حين يتعلق الأمر بمالها.
- القرار
- يمكن لكل نتيجة أن تنفتح على جدول مقاسات المتجر لهذه القطعة بالذات، مع إبراز صفها، ثم تركيبة الخامة وأي تنبيه لحساسية الجلد.
الدليل على بُعد لمسة. دعها تجرّب قبل التسجيل
- السياق
- لكل تحليل تكلفة تشغيل حقيقية، لذلك ترتبط التحليلات المجانية بحساب. لكن طلب الحساب قبل إظهار أي قيمة كان يهدد بخسارة الناس عند الباب.
- القرار
- صار بإمكان الزائرة أن تتجول وتفتح قطعًا تجريبية مجانية لا تستهلك رصيدًا. ولا يُطلب الحساب إلا حين تحلل قطعتها الخاصة، والشاشة تقول السبب: قياساتها ورصيدها يعودان على أي جهاز.
طلب الحساب، مع خيار التصفح أولًا.
التصميم البصري
فخامة هادئة، لا سلة مشتريات.
كان على مقاسي أن يشبه بوتيكًا جيدًا أكثر من سوق إلكتروني: دافئ، وغير مستعجل، ودقيق. تجمع الألوان خلفية كريمية ناعمة مع برقوقي عميق هادئ، وتبقى الألوان المحايدة دافئة لتظهر صور الملابس بأفضل حال. والألوان الدلالية هادئة أيضًا، فيُقرأ التنبيه نصيحةً لا إنذارًا.
الألوان
- كريمي
#FBF7F2خلفية التطبيق وشاشة البدء - رملي
#F1E9DEأسطح ناعمة وفواصل - برقوقي 600
#63396Dالأفعال الأساسية والعلامة - برقوقي 900
#2E1A34العناوين الكبيرة واللمسات العميقة - حبر
#241F1Dنص المحتوى - نصيحة
#B4732Bتنبيهات «يستحق التفكير»
الخطوط
اعرفي مقاسك قبل الشراء
IBM Plex Sans Arabic · خط واحد للعربية والإنجليزية: دقيق وعصري ومريح في الشروحات الطويلة
Your right size, without the guesswork
IBM Plex Sans Arabic · لاتيني · الواجهة الإنجليزية، بمقاييس منسجمة مع العربية
المبادئ
اشرح قبل أن تبيع
لكل رقم في النتيجة جملة بجانبه. ولا تُعرض الباقات إلا بعد أن تُثبت التحليلات المجانية قيمتها.
دفء يراعي إمكانية الوصول
فُحصت ألوان النص الهادئة على الخلفية الكريمية، وغُمّق رمادي واحد من تباين 3.6:1 تقريبًا إلى 4.9:1 ليجتاز معيار WCAG AA.
الصورة في المقدمة
تُعرض الملابس كبيرة ودون إطار، وتبقى الواجهة محايدة من حولها.
من اليمين إلى اليسار افتراضيًا
العربية هي اللغة الأساسية، والإنجليزية تعكس التخطيطات نفسها، مع الأرقام الغربية في النسختين.
البدء ونموذج الربح
القيمة أولًا، ثم الطلب.
شاشات البدء تبيع النتيجة لا التقنية. يبدأ كل حساب بثلاثة تحليلات مجانية، وتكسب المتسوقة المزيد حين تدعو صديقاتها، ولا تظهر الباقات إلا بعد استهلاك التحليلات المجانية، بمزايا مكتوبة كنتائج ودفع عبر المتاجر.
تظهر الأسعار في شاشة الباقات بعملة المتجر المحلية، وتتغير مع عرض الإطلاق.
من التصميم إلى التنفيذ
شيفرة ويب واحدة، وثلاثة متاجر.
بنيت مقاسي بتقنيات الويب، ثم غلّفته بـCapacitor لـiOS وأندرويد. شيفرة React واحدة تخدم تطبيق الويب والتطبيقين، ما سمح لي بتحسين شاشة النتيجة يوميًا وإطلاق التجربة نفسها في كل مكان. والمقابل أن الدفع وتسجيل الدخول والتنبيهات ما زالت تحتاج إلى عناية خاصة بكل منصة.
- شيفرة واحدة
- React وTypeScript، تُنشر على الويب وتُغلَّف لـiOS وأندرويد بـCapacitor
- الحسابات
- تسجيل الدخول بـGoogle أو Apple، لتنتقل القياسات والنتائج معها بين الأجهزة
- نموذج الربح
- تحليلات مجانية للبداية، ثم اشتراكات المتاجر أو حزم لمرة واحدة
نظام بصري واحد في كل مكان
الألوان والخطوط وانحناءات الزوايا معرّفة مرة واحدة ومشتركة بين الويب والتطبيقين، فيصل أي تغيير في البرقوقي أو الكريمي إلى كل المنصات معًا.
باقة مجانية عادلة
ترتبط التحليلات المجانية بالحساب لا بالجهاز، فتبقى الباقة المجانية عادلة للجميع وممكنة الاستمرار.
اختبار على أجهزة المنصتين
فُحص كل إصدار على أجهزة iOS وأندرويد، لأن تسجيل الدخول والكاميرا والشراء تتصرف بشكل مختلف على كل منها.
التعلم من المقاس الفعلي
بعد ارتداء القطعة، تستطيع المتسوقة أن تقول كيف كان مقاسها فعلًا. تعود هذه الملاحظات إلى المنتج، فتتحسن التوصيات بنتائج الواقع لا بالافتراضات.
الإطلاق والتحقق من الواقع
إشارات مبكرة، مقيسة بصدق.
مقاسي متاح وما زال في بدايته. هذه هي الأرقام التي أستطيع توثيق مصدرها اليوم. أما المستخدمون المسجلون والمشتركون والإيرادات فتُتابع في لوحة المنتج الخاصة، وتُضاف حين يُعتمد نشرها.
- التنزيلات1,010إجمالي التنزيلات على App Store وGoogle PlayApp Store Connect وGoogle Play Console · 20 أكتوبر 2026
- الإنجاز1.3.4 → 1.10.5الإصدارات الأصلية بين خط الأساس في أغسطس واليوممستودع التطبيق وحزم المتاجر · أغسطس–أكتوبر 2026
- التفاعل1.69%نسبة النقر في تجربة صغيرة لجلب الزيارات على سناب شات (88 نقرة، و59 مشاهدة لصفحة الهبوط)مدير إعلانات سناب شات · 27 سبتمبر–17 أكتوبر 2026
- الإنفاق الإعلانيUS$24.66إجمالي الإنفاق على تلك التجربة، نحو 0.42 دولار لكل مشاهدة لصفحة الهبوطمدير إعلانات سناب شات · 27 سبتمبر–17 أكتوبر 2026
التجارب وما تعلمته منها
الزيارات ليست تثبيتات
اشترت تجربة سناب شات زيارات رخيصة للموقع، لكن الزيارات لم تخبرني من ثبّت التطبيق. فأُعدت الحملات التالية حملاتِ تثبيت تُقاس بأول فتح للتطبيق.
أصلح القياس قبل الإنفاق
قبل تخصيص ميزانية لـiOS، وجدت أن تثبيتات iOS لا تُنسب بشكل صحيح، فأصلحت إعداد القياس أولًا ليصبح للإنفاق ما يعلّمه.
خفّض الخطوة الأولى
أُضيفت قطع تجريبية مجانية لا تستهلك رصيدًا، ثم حزم تحليلات لا تنتهي صلاحيتها للمناسبات، لاختبار ما إذا كان الالتزام الأخف أولًا يحوّل أفضل من عرض الاشتراك وحده.
غير متاح بعد، ولماذا
- المستخدمون المسجلون والنشطون والاحتفاظ: تُؤكد من لوحة المنتج.
- المشتركون الدافعون والإيرادات: تُؤكد لاحقًا.
التحديات والدروس
ما علّمني إياه الاختبار على ملابس حقيقية.
الملصقات فخ
كثيرًا ما جاء المقاس الخاطئ من الملصق لا من الحساب: الحرف نفسه يعني أشياء مختلفة في أنظمة مقاسات مختلفة. ومعالجة ذلك باتساق أصلحت فئة كاملة من الأخطاء دفعة واحدة.
الشرح يكلّف مساحة
مقاس مع أسبابه وتنبيهاته وجدول المتجر يعني نتيجة طويلة. أبقيت الحكم ومستوى الثقة في الأعلى ودفعت الأدلة إلى الأسفل، لتصلح الشاشة لنظرة سريعة ولقراءة متأنية.
الطلب الأول مهم بقدر السعر
طلب حساب قبل إظهار أي قيمة طلب كبير من تطبيق جديد. ونقله إلى ما بعد القطع التجريبية رهان أقيسه الآن، لا نتيجة أستطيع ادعاءها.
السرعة مقابل اليقين
الإطلاق من شيفرة واحدة جعل الإصدارات المتكررة ممكنة. وكان الثمن اختلافات المنصات في الدفع وتسجيل الدخول، واحتاج كل منها إلى اختبار على أجهزة المنصتين.
تأمل
الذكاء الاصطناعي هو المُدخل. والمنتج هو الحُكم.
يُظهر مقاسي كيف أصمم منتجات ذكاء اصطناعي يثق بها الناس: أحدد أين يساعد الذكاء الاصطناعي وأين يجب أن يبقى المنتج متسقًا، وأصمم لغة الشك بالعناية نفسها التي أصمم بها البصريات.
ما تعلمته
- قيود الخصوصية قد تصنع منتجًا أفضل. التصميم دون صور للجسم فرض مدخلات أوضح وشروحات أوضح.
- نموذج الربح مساحة تصميم. الرصيد والحزم والقطع التجريبية والعروض قرارات تجربة مستخدم، لا تسعير فقط.
- يجب أن يُصمم القياس قبل التسويق، وإلا فلن يعلّمك الإنفاق شيئًا.
ما سأبحثه لاحقًا
- نشر أرقام موثقة لمسار التحويل من إنشاء الحساب إلى أول تحليل مدفوع.
- شراكات مع المتاجر تُدخل جداول المقاسات مباشرة.
- قياس نتائج المقاس قبل كل تحسين وبعده.
تبني منتج ذكاء اصطناعي يحتاج الناس أن يثقوا به؟
أصمم التجربة والقواعد حول النموذج: ماذا يقرر، وماذا يشرح، وكيف يكسب المنتج ثقة الناس.