eFlair Webtech Private Limited

Problem

Amerykańskie oprogramowanie SaaS dla branży HR traciło 4% klientów miesięcznie. Ośmiosekundowe czasy ładowania, przestarzały kod Angulara i zaległości w tworzeniu funkcji obniżały wskaźnik NPS i zaufanie inwestorów. Zespół wewnętrzny był zajęty pracami konserwacyjnymi i nie był w stanie wprowadzać ulepszeń wystarczająco szybko, aby osiągnąć cele wzrostu.

Rozwiązanie

eFlair wystartował w grupie – strateg ds. produktu, lider ds. UX, sześciu inżynierów full-stack, dział QA i DevOps – wzmocnionych asystentami kodu AI i generatorami testów. W ciągu sześciu sprintów przebudowaliśmy front-end w React, zmigrowaliśmy API do Node + GraphQL, osadziliśmy onboarding oparty na uczeniu maszynowym i alerty o ryzyku odejść, a także uruchomiliśmy zautomatyzowane CI/CD w AWS.

Wyniki

Dostarczono w 5,5 miesiąca. Średni czas ładowania strony spadł z 8 s → 1,2 s, czas ukończenia onboardingu wzrósł o 62%, miesięczny wskaźnik odejść spadł z 4% → 2,5% (‑38%), a wskaźnik NPS wzrósł o 42 → 68. Nowe spostrzeżenia z zakresu uczenia maszynowego odblokowały potencjał sprzedaży dodatkowej o wartości 1,2 mln USD; klient odzyskał cały koszt projektu w ciągu trzech kwartałów.

Problem

Startup FinTech z Bliskiego Wschodu, który sam się rozwijał, potrzebował aplikacji MVP na iOS/Androida, która umożliwiłaby pracownikom migrującym wysyłanie mikroprzekazów do domu. Dysponowali jedynie modelami szkieletowymi i ścisłym, czteromiesięcznym terminem wdrożenia, aby wyprzedzić konkurencję, a także rygorystycznymi wymogami zgodności i KYC.

Rozwiązanie

eFlair utworzył zgrany zespół: PM, projektant UX, dwóch inżynierów React Native, kierownik backendu, QA oraz oparty na sztucznej inteligencji proces DevOps. Korzystając z makiety AI, w ciągu tygodnia przekształciliśmy szkice w interaktywne prototypy Figmy. Zbudowaliśmy aplikację React Native z logowaniem biometrycznym, kursami walut w czasie rzeczywistym i zautomatyzowanym procesem KYC (Know Your Customer) za pośrednictwem interfejsów API OCR i rozpoznawania twarzy. Ciągła integracja/ciągłe wdrażanie (CI/CD), skanowanie zabezpieczeń i testy jednostkowe były wspomagane przez sztuczną inteligencję, co skróciło czas budowy o 35%.

Wyniki

Aplikacja zatwierdzona przez oba sklepy po pierwszym przesłaniu — 118. dzień. Czas wdrożenia skrócił się z 12 minut w testach użytkowników do 4 minut po KYC z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W ciągu 90 dni od premiery: 42 000 pobrań, 87% retencji w 1. tygodniu, przetworzone przekazy pieniężne o wartości ponad 9 mln USD oraz zamknięcie rundy finansowania serii A z wyceną 25 mln USD. Klient wybrał eFlair na swojego długoterminowego partnera technologicznego.

Problem

Założyciel firmy EdTech chciał stworzyć subskrypcyjną aplikację do czytania bajek na dobranoc, która pozwoliłaby rodzicom tworzyć bajki odpowiednie do wieku, klonować własny głos do narracji i śledzić nawyki czytelnicze – a wszystko to przed okresem świątecznym. Nie mieli własnego zespołu ds. sztucznej inteligencji i przestrzegali rygorystycznych wymogów prywatności COPPA.

Rozwiązanie

eFlair stworzył interdyscyplinarny zespół: stratega produktu, dwóch inżynierów full-stack, inżyniera ML, projektanta UX, QA i DevOps. Korzystając z GPT‑4 Turbo + prompt chaining, zbudowaliśmy generatywny silnik historii z filtrami moralnymi/złożoności. ElevenLabs zajęło się klonowaniem głosu; klienci iOS/Android korzystali z React Native. Wspomagane sztuczną inteligencją CI/CD, automatyczne skanowanie bezpieczeństwa i analityka Firebase dopełniły stos.

Wyniki

MVP trafiło do sklepów w 92 dni. Stworzenie pierwszej historii w mniej niż 8 sekund, średnia ocena 4,9 gwiazdki. W ciągu 60 dni: 200 000 pobrań, 37% konwersji z wersji darmowej na płatną, średni czas trwania sesji: 18 minut. Rodzice stworzyli 1,6 mln niestandardowych historii w ciągu 3 miesięcy; audyt COPPA przeszedł pomyślnie za pierwszym podejściem. Startup zamknął rundę finansowania zalążkowego o wartości 3,8 mln dolarów dwa tygodnie po uruchomieniu.