Société Générale

Wie wir eine interne Personalisierungs- und Angebotsplattform für eine regionale Einheit einer führenden europäischen Bankengruppe entwickelt haben

Société Générale Advertising Platform

H-Studio arbeitete mit einer regionalen Einheit des Kunden zusammen.

Herausforderung

Die Bank benötigte ein System, das mehrere interne APIs und Kredit-/Produktpipelines in einer einzigen, kohärenten Plattform vereint. Zentrale Anforderungen:

  • Nahezu echtzeitfähige Personalisierung und kontextbasierte Produktangebote
  • Interne Ausspielung ohne externe Ad-Netzwerke
  • Hohe Sicherheitsstandards und compliance-orientierte Architektur
  • 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 verhaltensbasierter Scoring-Logik.

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 Angebotsrelevanz in der Zukunft.

Ergebnisse

  • Vollständig automatisierte, personalisierte Ausspielung von Finanzprodukten
  • Die Kampagneneinrichtungszeit wurde deutlich verkürzt – von Tagen auf Minuten in typischen Szenarien
  • Zusammenführung von Daten aus drei getrennten Systemen
  • Zentrales Monitoring & Reporting für Conversion, Performance und Reichweite
  • Stabiler Betrieb auch bei hoher interner Kampagnenlast

Hinweis: Kundendetails und Systemumfang wurden aus Vertraulichkeits- und regulatorischen Gründen teilweise anonymisiert. Leistungskennzahlen sind abhängig von Infrastruktur, Konfiguration und Betriebsumgebung.

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.

Projekte