Société Générale

Система позволяет формировать индивидуальные кредитные и финансовые офферы на основе пользовательских данных и поведенческой аналитики — полностью внутри инфраструктуры банка, без участия сторонних рекламных сетей.

Задача

Клиенту требовалось объединить несколько разрозненных API рекламных сервисов и кредитных предложений в единую платформу, которая:

• поддерживает таргетинг на уровне каждого клиента
• работает в режиме реального времени под высокой нагрузкой
• обеспечивает строгий контроль данных и соблюдение банковских требований
• полностью исключает внешние рекламные сети (privacy & compliance)

При этом система должна была стать инструментом для маркетинга и риск-аналитики одновременно.

Наш подход

1 — Модульная backend-платформа

Мы разработали платформу, в которой объединены:

• профили клиентов
• модели кредитного скоринга в реальном времени
• кампании и правила персонализации

Все взаимодействие происходит через внутренние API, что обеспечивает безопасность, масштабируемость и предсказуемость откликов системы.

2 — Надёжная DevOps-инфраструктура

• CI/CD пайплайн на Jenkins автоматизировал тестирование и релизы
• Сервисы были контейнеризированы в Docker и развернуты в Kubernetes
• Оркестрация обеспечила безотказную работу во время пиковых рекламных кампаний

3 — Поведенческая аналитика и ML-сигналы

Мы внедрили сбор поведенческих данных: клики, конверсии, просмотры предложений, параметры вовлеченности. Эти данные передавались в ML-модели, которые определяли динамическое размещение объявлений и оптимальные комбинации офферов.

Результаты

• Полностью автоматизированная персонализированная выдача рекламных предложений для миллионов клиентов
• Время подготовки кампаний сокращено с нескольких дней до минут
• Данные из трёх разрозненных систем объединены в один наблюдаемый backend
• Созданы дашборды для мониторинга конверсий, охвата и производительности
• Значительное повышение эффективности кампаний благодаря ML-ориентированной персонализации

Технический стек

Почему это важно

Этот проект укрепил нашу компетенцию в областях real-time персонализации, оркестрации сложных API и высоконагруженных систем для маркетинга и финансов. Сегодня эти принципы используются нами при создании CRM-систем, платформ маркетинговой автоматизации, персонализированных рекомендаций и динамических продуктовых воронок, когда компаниям нужна сильная архитектура без тяжеловесного процесса.