eFlair Webtech Private Limited

Sfida

Un'applicazione SaaS statunitense per il settore HR perdeva il 4% dei clienti ogni mese. Tempi di caricamento di otto secondi, codice Angular obsoleto e un arretrato di funzionalità stavano erodendo l'NPS e la fiducia degli investitori. Il team interno era impegnato nella manutenzione e non riusciva a rilasciare i miglioramenti con sufficiente rapidità per raggiungere gli obiettivi di crescita.

Soluzione

eFlair è stata paracadutata in un pod – stratega di prodotto, responsabile UX, sei ingegneri full-stack, QA e DevOps – con il supporto di assistenti di codice AI e generatori di test. In sei sprint abbiamo ricostruito il front-end in React, migrato le API su Node + GraphQL, integrato avvisi di onboarding e rischio di abbandono basati su ML e implementato CI/CD automatizzati su AWS.

Risultato

Consegnato in 5,5 mesi. Il caricamento medio delle pagine è sceso da 8 secondi a 1,2 secondi, il completamento dell'onboarding è balzato del 62%, il tasso di abbandono mensile è sceso dal 4% al 2,5% (-38%) e l'NPS è aumentato dal 42% al 68%. Nuove analisi di machine learning hanno sbloccato una pipeline di upselling da 1,2 milioni di dollari; il cliente ha recuperato l'intero costo del progetto in tre trimestri.

Sfida

Una startup fintech mediorientale autofinanziata aveva bisogno di un'app MVP per iOS/Android che permettesse ai lavoratori migranti di inviare micro-rimesse a casa. Aveva solo wireframe e una rigorosa deadline di lancio di 4 mesi per anticipare la release di un concorrente, oltre a stringenti requisiti di conformità e KYC.

Soluzione

eFlair ha formato un team snello: Project Manager, UX designer, due ingegneri React Native, responsabile backend, QA e una pipeline DevOps basata sull'intelligenza artificiale. Utilizzando la simulazione basata sull'intelligenza artificiale, abbiamo trasformato gli schizzi in prototipi Figma interattivi in una settimana. Abbiamo sviluppato un'app React Native con accesso biometrico, tassi di cambio in tempo reale e KYC automatizzato tramite API OCR e riconoscimento facciale. CI/CD, scansioni di sicurezza e test unitari sono stati supportati dall'intelligenza artificiale, riducendo i tempi di build del 35%.

Risultato

App approvata da entrambi gli store al primo invio, giorno 118. Il tempo di onboarding è sceso da 12 minuti nei test utente a 4 minuti dopo il KYC basato sull'intelligenza artificiale. Entro 90 giorni dal lancio: 42.000 download, 87% di retention nella prima settimana, volume di rimesse elaborate > 9 milioni di dollari e finanziamento di Serie A chiuso con una valutazione di 25 milioni di dollari. Il cliente ha scelto eFlair come partner tecnologico a lungo termine.

Sfida

Un fondatore di EdTech desiderava un'app di storie della buonanotte in abbonamento che permettesse ai genitori di creare storie adatte all'età, clonare la propria voce per la narrazione e monitorare le abitudini di lettura, il tutto prima delle festività natalizie. Non disponeva di un team interno di intelligenza artificiale e non aveva rigidi requisiti di privacy previsti dal COPPA.

Soluzione

eFlair ha creato un team interfunzionale: product strategist, due ingegneri full-stack, un ingegnere di Machine Learning, un UX designer, un team di QA e DevOps. Utilizzando GPT-4 Turbo + prompt-chaining, abbiamo creato un motore di storytelling generativo con filtri morali/di complessità. ElevenLabs si è occupata della clonazione vocale; i client iOS/Android basati su React Native. CI/CD assistiti da IA, scansioni di sicurezza automatizzate e analisi Firebase hanno completato lo stack.

Risultato

MVP spedito nei negozi in 92 giorni. Prima generazione di storie in meno di 8 secondi, valutazione media di 4,9 stelle. In 60 giorni: 200.000 download, conversione da gratuito a a pagamento del 37%, sessione media di 18 minuti. I genitori hanno creato 1,6 milioni di storie personalizzate in 3 mesi; audit COPPA superato al primo tentativo. La startup ha chiuso un round di finanziamento iniziale da 3,8 milioni di dollari due settimane dopo il lancio.