24metrics wollte seine regelbasierte Betrugserkennung um Machine Learning erweitern, um die Qualität von Nutzern früh vorherzusagen und sich wandelnde Betrugsmuster zu stoppen. Mit nur 8 Engineers und ohne ML-Expertise im Haus brauchte das Unternehmen einen verlässlichen Partner, der den Aufbau dieser Funktionen auf Google Cloud begleitet.
DoiT unterstützte umfassend über einen dedizierten Slack-Channel und begleitete 24metrics bei der Einführung von Google Cloud AutoML. Das Team half, den Problemumfang zu schärfen, empfahl die passenden Tools, analysierte Trainingsergebnisse und sorgte für ein kosteneffizientes Deployment der ML-Modelle.
Wir dachten, das Projekt würde mehr als fünf Monate dauern und deutlich mehr Engineers binden. Doch mit der engen Unterstützung von DoiT war es am Ende ziemlich einfach – und viel schneller als erwartet. Wir haben nur zwei Monate gebraucht, um den Machine-Learning-Algorithmus zu entwickeln und das neue Feature auszurollen.
Stavros Charitakis, Engineer, 24metrics
Rund 20 % der Marketingbudgets gehen durch digitalen Ad-Betrug verloren. 24metrics hilft Unternehmen, betrügerischen Traffic mit eigenen, regelbasierten Algorithmen aufzuspüren. Doch die immer raffinierteren Bedrohungen verlangten nach Machine Learning, um die Nutzerqualität frühzeitig vorherzusagen. Mit nur 8 Engineers und ohne ML-Expertise brauchte das Team einen verlässlichen Partner für den Aufbau dieser Funktionen auf Google Cloud.
24metrics betreibt sämtliche Services auf Google Cloud – als Microservices auf Google Kubernetes Engine. Um das Potenzial von Google Cloud voll auszuschöpfen, war ML-Expertise gefragt. DoiT International überzeugte mit fundierter Kenntnis des Google-Cloud-Setups von 24metrics, attraktiven Konditionen ohne Aufpreis und einem starken Support-Team.
DoiT richtete einen dedizierten Slack-Channel für die unkomplizierte Zusammenarbeit ein und lieferte umfassende Anleitung zu Google Cloud AutoML. Als die ersten Ergebnisse die Anforderungen nicht erfüllten, unterstützte DoiT bei der Ursachenanalyse und schlug Alternativen vor. Das Team führte 24metrics Schritt für Schritt durch das Deployment und sorgte für eine kosteneffiziente Umsetzung.
Die neuen ML-Funktionen lieferten von Anfang an spürbaren Mehrwert. 60 % der bestehenden Kunden nutzen die neuen Services und profitieren von 4,2-mal höherer Genauigkeit gegenüber klassischen Verfahren sowie 7-mal schnelleren Ergebnissen. Kunden können nun Executive-Dashboards einrichten, um Kampagnenmetriken und Nutzerqualität in Echtzeit im Blick zu behalten.
Das ML-Feature wurde zum klaren Differenzierungsmerkmal und zog Neukunden an, die gezielt wegen dieser Funktion kamen. Umsatz und Kundenbindung profitierten unmittelbar. Die Lösung versetzt Unternehmen in die Lage, Betrug zu stoppen, bevor er entsteht – mit übersichtlichen Task-Reports, die Kampagnenverbesserungen auf einen Blick zeigen.
24metrics will die ML-Funktionen weiter ausbauen, zusätzliche Anti-Fraud-Filter ergänzen und die Lösung auf neue Branchen übertragen – insbesondere auf E-Commerce. Mit der Fähigkeit, Kaufwerte vorherzusagen, möchte das Unternehmen Online-Shops dabei unterstützen, ihre Conversion Rates zu steigern, und sich als One-Stop-Shop für die Optimierung der Kampagneneffektivität etablieren.
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“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Let us show you what ships this week.
