Григорий Добряков

Case Study

На главную Назад к кейсам

PersonaClick — персонализация и ML в масштабе

Роль: engineering leadership в MarTech/SaaS | Контур: 199M+ профилей, e-commerce клиенты

Провел модернизацию платформы персонализации в условиях высокой нагрузки: фокус был не на "ML ради ML", а на измеримом коммерческом эффекте через рост стабильности, скорости экспериментов и качества пользовательского опыта.

Situation

  • • Продукт: платформа персонализации для e-commerce и MarTech/SaaS-контуров.
  • • Масштаб: 199M+ пользовательских профилей и высокий поток событий.
  • • Ограничения: legacy-компоненты и инфраструктурные bottlenecks.
  • • Бизнес-запрос: увеличить ценность продукта без потери надежности поставки.

Task

  • • Усилить платформу под высокие нагрузки и международный контур использования.
  • • Ускорить delivery advanced features (поиск, рекомендации, обработка изображений).
  • • Встроить ML и предиктивную аналитику в рабочий продуктовый цикл.
  • • Убрать инфраструктурные ограничения, мешающие масштабированию.

Action

  • • Руководил модернизацией legacy-архитектуры платформы персонализации.
  • • Усилил инженерный контур под нагрузку 199M+ профилей и рост клиентской базы.
  • • Интегрировал ML и предиктивную аналитику в продуктовые сценарии.
  • • Снял ключевые инфраструктурные bottlenecks для стабильной поставки функционала.
  • • Обеспечил предсказуемый delivery новых возможностей для e-commerce клиентов.
  • • Сфокусировал развитие платформы на бизнес-метриках retention и cash flow.

Какие навыки были применены

Result

Платформа

выше стабильность и скорость

Инфраструктура

устранены ключевые узкие места

Бизнес-эффект

рост cash flow и удержания

Масштабируемость

усилен фундамент международного SaaS-роста

Кейс подтверждает, что в MarTech-контуре ценность создается не отдельной технологией, а связкой "производительность платформы + качество персонализации + предсказуемость поставки". Это дало устойчивый прирост product value в клиентском контуре.

Материалы по кейсу