Für die Société Générale, eine der führenden europäischen Bankengruppen, entwickelten wir im Rahmen eines Projekts für den russischen Markt eine interne Ad-Serving- und Personalisierungslösung, die die automatisierte Ausspielung von Finanzprodukten über digitale Kanäle ermöglicht. Die Plattform ermöglicht die Echtzeit-Personalisierung von Finanzprodukt-Anzeigen durch Nutzung von Kundendaten, Segmentierung und Verhaltensanalysen — optimiert für große Reichweiten und hohe Präzision.
Herausforderung
Die Bank benötigte ein System, das mehrere Werbe-APIs, Kredit-Angebots-Pipelines und Zielgruppenprofile zu einer einzigen, einheitlichen Echtzeit-Plattform zusammenführt — ohne Abhängigkeit von externen Ad-Netzwerken und mit vollständiger Kontrolle über Daten und Kampagnenlogik.
Unser Ansatz
Wir entwickelten eine modulare Backend-Plattform, die: • Kundenprofile und Echtzeit-Bonitätsbewertungen integriert • Kampagnen- und Anzeigenlogik zentralisiert • interne APIs und Datenströme konsolidiert • Personalisierung in Millisekunden ermöglicht Die Plattform wurde containerisiert, über Kubernetes orchestriert und mit einer CI/CD-Pipeline (Jenkins) ausgestattet, die automatische Tests, Deployments und Versionierung sicherstellt.
Zusätzlich implementierten wir: • Behavioral Analytics zur Echtzeit-Auswertung von Nutzerinteraktionen • ML-basierte Modelle zur dynamischen Anzeigenoptimierung • Dashboards für Kampagnen-Performance, Conversion und Segmentanalyse
Ergebnisse
- Vollautomatische, personalisierte Anzeigen für Millionen von Kunden
- Kampagnen-Einrichtungszeit: von Tagen → auf Minuten reduziert
- Zusammenführung von Daten aus drei unabhängigen Systemen
- Einheitliches Backend für alle Werbe- und Angebotsprozesse
- Integrierte Reporting-Dashboards für Performance & Conversions
Technologie-Stack
Backend: Java 11, Spring
Database: Oracle
Infrastructure: Docker, Kubernetes
CI/CD: Jenkins
Duration: 12 Monate
Team: 5 Entwickler
Warum das wichtig ist
Das Projekt stärkte unser Know-how in: • Echtzeit-Personalisierung • API-Orchestrierung • Behavioral Analytics • Enterprise-Architektur für große Finanzinstitutionen Diese Kompetenzen fließen heute in die Entwicklung von CRM-, Automatisierungs- und Personalisierungssystemen ein — speziell für Unternehmen, die Enterprise-Intelligenz mit Startup-Geschwindigkeit kombinieren möchten.