Diese Enterprise-Lösung erlaubt die Echtzeit-Personalisierung von Finanzprodukt-Anzeigen durch Nutzung von Kundendaten und Verhaltensanalysen, um gezielte Kampagnen in großem Maßstab effizient auszuspielen.
Herausforderung
Der Kunde benötigte eine Plattform, die mehrere Werbe-APIs und Kreditangebots-Pipelines in einem einzigen, einheitlichen Echtzeit-System zusammenführt – mit individueller Zielgruppenansprache, ohne Abhängigkeit von Drittanbieter-Ad-Netzwerken.
Unser Ansatz
Wir entwickelten eine modulare Backend-Plattform, die Kundenprofile, Echtzeit-Bonitätsbewertungen und Kampagnenmanagement über interne APIs integriert. Eine CI/CD-Pipeline mit Jenkins automatisierte Tests und Deployments, während Kubernetes für Stabilität und Lastverteilung bei intensiven Kampagnenzyklen sorgte.
Darüber hinaus implementierten wir Behavioral Analytics, um Nutzerinteraktionen zu messen und Machine-Learning-Modelle für dynamische Anzeigenplatzierungen zu trainieren. Dieses Projekt wurde vollständig von unserem Team in Russland umgesetzt.
Ergebnisse
- Vollautomatische, personalisierte Anzeigen für Millionen von Kunden
- Kampagnen-Einrichtungszeit von Tagen auf Minuten reduziert
- Datenkonsolidierung aus drei separaten Systemen in einem zentralen Backend
- Integrierte Reporting-Dashboards für Conversion- und Performance-Monitoring
Technologie-Stack
Backend: Java 11 · Spring
Database: Oracle
Infrastructure: Docker · Kubernetes
CI/CD: Jenkins
Duration: 12 Monate
Team: 5 Entwickler
Warum das wichtig ist
Dieses Projekt vertiefte unser Know-how in Echtzeit-Personalisierung und API-Orchestrierung – Kompetenzen, die wir heute bei der Entwicklung von CRM- und Automatisierungssystemen für Unternehmen einsetzen, die Enterprise-Intelligenz mit Startup-Geschwindigkeit verbinden möchten.