Herausforderung
Die Bank benötigte ein System, das mehrere interne Advertising-APIs und Kredit-/Produktpipelines in einer einzigen, kohärenten Plattform vereint. Zentrale Anforderungen: • Personalisierung in Echtzeit • Interne Ausspielung ohne externe Ad-Netzwerke • Hohe Anforderungen an Sicherheit und Compliance • Stabile Performance während hoher Kampagnenlast • Einheitliche Datenbasis statt fragmentierter Silos Die Lösung musste einerseits unternehmensweite Prozesse unterstützen, andererseits genügend Modularität bieten, um zukünftige Kampagnen flexibel steuern zu können.
Unser Ansatz
Wir entwickelten eine modulare Backend-Plattform, die mehrere Kernbereiche unifiziert: 1 — Kundenprofile & Echtzeit-Scoring Integration interner Datenquellen, Kredit- und Produktlogiken. Echtzeit-Scoring auf Basis verhaltensbezogener Parameter. 2 — Kampagnen- und Regel-Engine • Flexible Segmentierung • Tracking von Engagement • Dynamische Angebotssteuerung 3 — API-Orchestrierung Alle relevanten Dienste wurden über interne APIs verbunden. Die Plattform agiert als intelligentes Gateway zwischen • CRM • Produktkatalogen • Scoring-Engines • Ausspielungsmodulen 4 — CI/CD & Deployment Ein automatisierter Jenkins-Pipeline-Workflow ermöglicht: • kontinuierliche Integration • Zero-Downtime-Deployments • automatisierte Tests & Security Checks 5 — Infrastruktur & Skalierung Kubernetes sorgt für • automatische Skalierung • Resilienz bei Lastspitzen • isolierte Services und saubere Deployments Zusätzlich wurde eine Verhaltensanalyse-Schicht implementiert, die Engagement misst und Machine-Learning-Modelle mit Daten versorgt – für bessere Kampagnenperformance in der Zukunft.
Ergebnisse
- Vollständig automatisierte, personalisierte Ausspielung von Finanzprodukten
- Reduktion der Kampagnen-Setup-Zeit von mehreren Tagen auf wenige Minuten
- Zusammenführung von Daten aus drei getrennten Systemen
- Zentrales Monitoring & Reporting für Conversion, Performance und Reichweite
- Hohe Stabilität auch bei kampagnenbedingten Lastspitzen
Technologie-Stack
Backend: Java 11 · Spring
Database: Oracle
Infrastructure: Docker · Kubernetes
CI/CD: Jenkins
Duration: 12 Monate
Team: 5 Engineers
Warum das wichtig ist
Dieses Projekt stärkte unsere Expertise in den Bereichen: • Echtzeit-Personalisierung • Interne API-Orchestrierung • Enterprise-Dataflows • Hochskalierbare Microservice-Architektur Die in diesem Projekt entwickelten Mechanismen nutzen wir heute beim Bau moderner CRM- und Automatisierungslösungen für Unternehmen, die Enterprise-Intelligenz in Startup-Geschwindigkeit benötigen.
H-Studio arbeitete mit der regionalen Moskauer Niederlassung.
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