Toshkentda veb-studiyani qanday tanlash: 12 nuqtali cheklist

Toshkentda 200+ veb-studiya va digital agentlik ishlaydi. Ulardan 10–15 tasi xalqaro standartda ishlaydi. Qolganlari Tilda shablonlarini individual ishlanma sifatida sotadi yoki oldindan toʻlovdan keyin yoʻqoladi. Bu cheklist qayta ishlash 2–3× ga tushadigan xatolikdan saqlaydi.

1. Oxirgi 12 oyning portfolioni tekshiring

Faqat 2019–2021 yillardagi keyslarni koʻrsatuvchi studiya — qizil bayroq. Oxirgi 12 oyda ishga tushirilgan kamida 5 ta loyihani talab qiling. Mobilda va desktopda oching, formalarni tekshiring.

2. Ularning oʻz loyihalarini PageSpeed orqali tekshiring

pagespeed.web.dev ga 3 ta URL kiriting. Agar mobil Performance 70 dan past boʻlsa, ular optimizatsiyani bilmaydi va sizning saytingiz ham shunday boʻladi. UZ da bu juda muhim: trafikning 70% 4G dagi mobil, yomon LCP konversiya va SEO ni birdek oʻldiradi.

3. Moddalar boʻyicha smeta soʻrang

"Sayt ishlab chiqish: $5 000" smetasi ishlamaydi. Toʻgʻri smeta UX, UI, frontend, backend, SEO, QA va deployni soat hisobida boʻlib qoʻyadi. Bu nimani soddalashtirish yoki byudjet qoʻshishni aniq muhokama qilishga imkon beradi.

4. IT Park UZ yoki huquqiy shaxsni talab qiling

Qonuniy ishlayotgan studiya YuK, MChJ yoki IT Park rezidenti boʻladi. IT Park rezidentlari 2040-yilgacha 0% foyda soligʻi va xalqaro toʻlov tizimlariga kirish imkoniyatiga ega — katta plyus.

5. Bosqichlar va jarimalar bilan shartnoma imzolang

• Topshirish sanalari bilan bosqichlar (dizayn → dasturlash → QA → ishga tushirish)
• Toʻlov bosqichma-bosqich: 30% oldindan, 40% dizayndan keyin, 30% ishga tushirilgandan keyin
• Muddatni buzganlik uchun jarima: etap summasining kuniga 0.1–0.3%
• Manba kodiga huquqlar yakuniy toʻlovdan keyin mijozga oʻtadi
• Kafolat muddati: studiya hisobidan baglarni tuzatishning 1–3 oyi
• NDA — maʼlumotlar va bizneslarning maxfiyligi

6. Imzolashdan oldin 30 daqiqalik texnik intervyu oʻtkazing

5 ta savol bering: mobilda LCP ni qanday optimallashtirasiz, Yandex da SPA indeksatsiyasini qanday taʼminlaysiz, qanday JSON-LD schema ishlatasiz, code review qanday tashkil etilgan, reliz oldidan kechasi nima qilasiz. Aniq javoblar = professionallar.