eFlair Webtech Private Limited

Desafio

Uma SaaS de tecnologia de RH nos EUA estava perdendo 4% de clientes a cada mês. Tempos de carregamento de oito segundos, código Angular desatualizado e um acúmulo de recursos estavam minando o NPS e a confiança dos investidores. A equipe interna estava ocupada com a manutenção e não conseguia implementar melhorias com rapidez suficiente para atingir as metas de crescimento.

Solução

A eFlair saltou de paraquedas em um pod — estrategista de produto, líder de UX, seis engenheiros full-stack, QA e DevOps — turbinados por assistentes de código de IA e geradores de testes. Em seis sprints, reconstruímos o front-end em React, migramos APIs para Node + GraphQL, incorporamos onboarding baseado em ML e alertas de risco de rotatividade, e implementamos CI/CD automatizados na AWS.

Resultado

Entregue em 5,5 meses. O carregamento médio da página caiu de 8 s para 1,2 s, a conclusão do onboarding aumentou 62%, a rotatividade mensal caiu de 4% para 2,5% (-38%) e o NPS aumentou 42% para 68%. Novos insights de ML desbloquearam um pipeline de upsell de US$ 1,2 milhão; o cliente recuperou todo o custo do projeto em três trimestres.

Desafio

Uma startup de FinTech do Oriente Médio, que estava em fase de bootstrapping, precisava de um aplicativo MVP para iOS/Android que permitisse que trabalhadores migrantes enviassem microrremessas para casa. Eles tinham apenas wireframes e um prazo de lançamento rigoroso de 4 meses para superar o lançamento da concorrência, além de rigorosos requisitos de conformidade e KYC.

Solução

A eFlair formou uma equipe enxuta: gerente de projetos, designer de UX, dois engenheiros de React Native, líder de backend, QA e um pipeline de DevOps com tecnologia de IA. Usando o mock-gen de IA, transformamos esboços em protótipos interativos do Figma em uma semana. Construímos um aplicativo React Native com login biométrico, taxas de câmbio em tempo real e KYC automatizado por meio de APIs de OCR e reconhecimento facial. CI/CD, varreduras de segurança e testes unitários foram assistidos por IA, reduzindo o tempo de construção em 35%.

Resultado

Aplicativo aprovado por ambas as lojas no primeiro envio — Dia 118. O tempo de integração caiu de 12 minutos nos testes com usuários para 4 minutos após o KYC da IA. Em 90 dias após o lançamento: 42.000 downloads, 87% de retenção na Semana 1, volume de remessas processadas acima de US$ 9 milhões e financiamento da Série A fechado com uma avaliação de US$ 25 milhões. O cliente nomeou a eFlair como sua parceira de tecnologia de longo prazo.

Desafio

Um fundador de EdTech queria um aplicativo de histórias para dormir por assinatura que permitisse aos pais criar histórias adequadas à idade, clonar suas próprias vozes para narração e monitorar hábitos de leitura — tudo isso antes das festas de fim de ano. Eles não tinham uma equipe interna de IA e os rígidos requisitos de privacidade da COPPA.

Solução

A eFlair criou uma equipe multifuncional: um estrategista de produto, dois engenheiros full-stack, um engenheiro de ML, um designer de UX, QA e DevOps. Utilizando GPT-4 Turbo + encadeamento de prompts, construímos um mecanismo de narrativa generativo com filtros de moral/complexidade. A ElevenLabs cuidou da clonagem de voz; clientes iOS/Android com React Native. CI/CD assistido por IA, varreduras de segurança automatizadas e análises do Firebase completaram a pilha.

Resultado

MVP enviado às lojas em 92 dias. Geração de histórias pela primeira vez em menos de 8 segundos, avaliação média de 4,9 estrelas. Em 60 dias: 200.000 downloads, 37% de conversão de gratuito para pago, sessão média de 18 minutos. Pais criaram 1,6 milhão de histórias personalizadas em 3 meses; auditoria da COPPA aprovada na primeira tentativa. A startup fechou uma rodada de financiamento inicial de US$ 3,8 milhões duas semanas após o lançamento.