Как разработать CRM-систему

О проекте

За последние 16 лет совместной работы с беттинговой компанией команда RedLab реализовала множество различных проектов, в том числе международных. Одна из фундаментальных задач клиента заключалась в разработке платежного шлюза, предназначенного для осуществления безопасных транзакций с помощью банковских карт и альтернативных платежных систем.

Большинство внутренних процессов букмекерской конторы, таких как работа с клиентскими запросами, прошедшими платежами и сверками, настройками антифрода, роутингом платежей, просмотром клиентской информации и др, скрыто от пользователей и осуществляется в бэк-офисе (CRM). 

Помимо работы с клиентскими запросами и платежной информацией, заказчику крайне важно быстро зачислять платежи — чем раньше денежные средства поступят на счет, тем быстрее клиент сможет делать ставки. К тому же, быстрые выплаты считаются одним из важных конкурентных преимуществ.

Реализация

Технологический стек: 

• Spring Boot
• Spring Data
• Hibernate
• Keycloak
• RabbitMQ
• Liquibase
• Postgresql
• Javascript
• React
• Redux Toolkit
• Kubernetes
• UML
• BPMN 2.0
• Camunda modeler
• Confluence
• Qase
• Swagger
• Postman

Для реализации проекта сформировали проектную команду из специалистов в области аналитики, backend, frontend, тестирования, DevOps, SecOps, UI/UX дизайна и проектного менеджмента. В CRM предусмотрели следующие функциональности и блоки:

• Работа с клиентскими данными (базовая информация о клиенте, блокировки, персональные лимиты, уровни идентификации).
• Модуль работы с запросами клиентов (роутинг запросов нужным отделам, настройка шаблонных ответов, автоответы, гибкая настройка тем).
• Антифрод-модуль (автоматическое проведение платежа только в случае прохождения скоринга на основе ряда параметров, проверка по базам).
• Управление маршрутами прохождения платежей (автопереключение на резервный канал при снижении проходимости по основному, оптимизация стоимости транзакции в зависимости от суммы, валюты, платежной системы).
• Журналирование и работа с платежными транзакциями (проверка статуса, работа с зависшими, проведение рефандов).
• Гибкая настройка правил работы платежных систем (управление лимитами, управление доступностью).
• Модуль автоматических сверок с платежными системами, рассылка ведомостей по филиалам.
• Управление стратегией выбора канала доставки сообщений клиенту (push, sms, email).
• Модуль работы с массовыми ручными начислениями платежей.
• Модуль настроек виртуальных игр и казино (управление бонусными программами, управление доступностью игр).

В backend-части с помощью разработки модуля вычисления правил (DSL rule engine) реализовали гибкую настройку ряда разделов. Результат: переход от встроенной системы очередей на брокер сообщений RabbitMQ ускорил пропускную способность системы в ~ 3 раза. В части frontend использовали связку React + TypeScript. Для ускорения разработки внедрили готовую дизайн-систему с компонентами Ant Design.

При эксплуатации столкнулись с тем, что сотрудники клиента часто проводили тяжелые выборки из БД, что зачастую снижало производительность системы. С помощью анализа пользовательских путей и последующей гибкой настройки фильтров, добавления пагинации, использования для выборок отдельных реплик БД (доступных только для чтения) нам удалось сохранить отказоустойчивость и отзывчивость системы, несмотря на возросшую в десятки раз пользовательскую базу.