eFlair Webtech Private Limited

Herausforderung

Ein US-amerikanischer HR-Tech-SaaS-Anbieter verlor monatlich 4 % seiner Kunden. Achtsekündige Ladezeiten, veralteter Angular-Code und ein Funktionsüberhang untergruben den NPS und das Vertrauen der Investoren. Das interne Team war mit Wartungsarbeiten beschäftigt und konnte Verbesserungen nicht schnell genug liefern, um die Wachstumsziele zu erreichen.

Lösung

eFlair startete mit einem Pod – Produktstratege, UX-Leiter, sechs Full-Stack-Ingenieure, QA und DevOps – mit voller Kraft durch KI-Code-Assistenten und Testgeneratoren. In sechs Sprints bauten wir das Frontend in React neu auf, migrierten APIs auf Node + GraphQL, integrierten ML-basiertes Onboarding und Warnungen vor Abwanderungsrisiken und richteten automatisierte CI/CD auf AWS ein.

Ergebnis

Geliefert in 5,5 Monaten. Die durchschnittliche Seitenladezeit sank von 8 s auf 1,2 s, die Onboarding-Abschlussrate stieg um 62 %, die monatliche Abwanderungsrate sank von 4 % auf 2,5 % (-38 %), und der NPS stieg um 42 auf 68. Neue ML-Erkenntnisse ermöglichten eine Upselling-Pipeline im Wert von 1,2 Mio. $; der Kunde hatte die gesamten Projektkosten innerhalb von drei Quartalen wieder eingespielt.

Herausforderung

Ein FinTech-Startup aus dem Nahen Osten benötigte eine MVP-iOS/Android-App, mit der Wanderarbeiter Mikroüberweisungen in ihre Heimatländer senden konnten. Das Unternehmen verfügte lediglich über Wireframes und eine strikte Veröffentlichungsfrist von vier Monaten, um die Veröffentlichung eines Mitbewerbers zu unterbieten. Zudem galten anspruchsvolle Compliance- und KYC-Anforderungen.

Lösung

eFlair stellte ein schlankes Team zusammen: PM, UX-Designer, zwei React Native-Ingenieure, Backend-Leiter, Qualitätssicherung und eine KI-gestützte DevOps-Pipeline. Mithilfe von KI-Mock-Generierung verwandelten wir Skizzen innerhalb einer Woche in interaktive Figma-Prototypen. Wir entwickelten eine React Native-App mit biometrischem Login, Echtzeit-Wechselkursen und automatisiertem KYC über OCR + Gesichtserkennungs-APIs. CI/CD, Sicherheitsscans und Unit-Tests wurden KI-gestützt durchgeführt, wodurch die Build-Zeiten um 35 % verkürzt wurden.

Ergebnis

App wurde von beiden Stores bei der ersten Einreichung genehmigt – Tag 118. Die Onboarding-Zeit sank von 12 Minuten in Benutzertests auf 4 Minuten nach der KI-Know-how-Analyse. Innerhalb von 90 Tagen nach dem Start: 42.000 Downloads, 87 % Kundenbindung in Woche 1, über 9 Mio. USD verarbeitetes Überweisungsvolumen und Abschluss der Serie-A-Finanzierung mit einer Bewertung von 25 Mio. USD. Der Kunde ernannte eFlair zu seinem langfristigen Technologiepartner.

Herausforderung

Ein EdTech-Gründer wünschte sich eine abonnementbasierte Gutenachtgeschichten-App, mit der Eltern altersgerechte Geschichten erstellen, ihre eigene Stimme für die Vorlesung klonen und Lesegewohnheiten verfolgen können – und das alles vor den Feiertagen. Das Unternehmen hatte kein eigenes KI-Team und unterlag den strengen COPPA-Datenschutzanforderungen.

Lösung

eFlair stellte ein funktionsübergreifendes Team zusammen: einen Produktstrategen, zwei Full-Stack-Ingenieure, einen ML-Ingenieur, einen UX-Designer, QA und DevOps. Mit GPT-4 Turbo und Prompt-Chaining entwickelten wir eine generative Story-Engine mit Moral- und Komplexitätsfiltern. ElevenLabs kümmerte sich um das Voice-Cloning; iOS-/Android-Clients wurden von React Native unterstützt. KI-gestützte CI/CD, automatisierte Sicherheitsscans und Firebase Analytics komplettierten den Stack.

Ergebnis

MVP in 92 Tagen an die Läden ausgeliefert. Erstmalige Story-Generierung in weniger als 8 Sekunden, durchschnittliche Bewertung 4,9 Sterne. In 60 Tagen: 200.000 Downloads, 37 % Conversion von Free-to-Pay, durchschnittliche Sitzungsdauer 18 Minuten. Eltern erstellten in drei Monaten 1,6 Millionen benutzerdefinierte Storys; COPPA-Audit im ersten Anlauf bestanden. Das Startup schloss zwei Wochen nach dem Start eine Seed-Runde in Höhe von 3,8 Millionen US-Dollar ab.