Entwickler für App de reserva y visualizacion de asientos de estadios mieten

Unser Kunde, ein führendes US-Sport-Franchise, stand vor einer kritischen Herausforderung: Ihre bestehende App de reserva y visualizacion de asientos de estadios war veraltet und konnte den massiven Traffic-Spitzen zu Saisonbeginn nicht standhalten. Das System stürzte regelmäßig ab, wenn Tausende von Fans gleichzeitig versuchten, Dauerkarten zu erneuern oder Einzeltickets zu kaufen. Dies führte zu erheblichen Umsatzeinbußen und frustrierten Fans.

Smartbrain stellte ein Team aus drei Senior JavaScript-Entwicklern bereit, die auf Node.js und React spezialisiert waren. Innerhalb von nur vier Monaten refaktorisierte das Team die Kernarchitektur der Anwendung. Sie implementierten eine Microservices-Architektur, um die Last besser zu verteilen, und optimierten das Frontend-Rendering der Stadionkarte mittels WebGL für eine flüssige Darstellung auf allen Geräten. Zudem wurde ein Warteschlangen-System integriert, um Traffic-Spitzen intelligent abzufedern.

Das Ergebnis war ein voller Erfolg. Beim nächsten Saisonstart lief die Plattform stabil, selbst unter Rekordlast. Die neue Architektur reduzierte die Serverantwortzeiten drastisch und eliminierte Ausfallzeiten fast vollständig. Der Kunde verzeichnete eine Steigerung der Ticketverkäufe um 35% am ersten Verkaufstag im Vergleich zum Vorjahr, was die Investition in das Outstaffing-Team um ein Vielfaches rechtfertigte.

Ein global agierender Ticketing-Anbieter hatte Probleme mit der Performance seiner mobilen App de reserva y visualizacion de asientos de estadios. Nutzer beschwerten sich über langsame Ladezeiten beim Zoomen in die Sitzpläne und Verzögerungen bei der Sitzplatzauswahl, was zu einer hohen Abbruchrate im Warenkorb führte. Das interne Team war mit der Wartung des Legacy-Codes ausgelastet und hatte keine Kapazitäten für Performance-Optimierungen.

Wir ergänzten das Team des Kunden mit zwei Experten für Frontend-Performance und React Native. Unsere Entwickler analysierten zunächst die Flaschenhälse im Rendering-Prozess der Sitzpläne. Sie ersetzten ineffiziente DOM-Manipulationen durch Canvas-basiertes Rendering und optimierten das State Management der Applikation. Zusätzlich wurde eine aggressive Caching-Strategie implementiert, um statische Stadiondaten nicht bei jedem Aufruf neu laden zu müssen.

Die Zusammenarbeit verlief nahtlos über Zeitzonen hinweg. Durch die gezielten Eingriffe konnte die User Experience signifikant verbessert werden. Die Ladezeit der interaktiven Sitzpläne wurde von durchschnittlich 4 Sekunden auf unter 1 Sekunde gesenkt. Dies führte direkt zu einer messbaren Verbesserung der Geschäftsmetriken: Die Conversion-Rate stieg um 22%, da Nutzer den Buchungsprozess nun deutlich schneller und frustfreier abschließen konnten.

Eine renommierte Theater-Kette wollte ihre digitale Präsenz modernisieren. Die größte Hürde war die Integration einer intuitiven App de reserva y visualizacion de asientos de estadios in ihre neue Webseite. Die alte Lösung basierte auf Flash und war auf modernen mobilen Geräten nicht mehr nutzbar. Der Kunde benötigte dringend eine moderne, responsive Lösung, um den Online-Verkauf anzukurbeln.

Smartbrain stellte einen Full-Stack JavaScript-Entwickler und einen UI/UX-spezialisierten Frontend-Entwickler zur Verfügung. Das Team entwickelte eine komplett neue, SVG-basierte Sitzplan-Komponente, die sich dynamisch an verschiedene Bildschirmgrößen anpasst. Serverseitig wurde eine Node.js API entwickelt, die in Echtzeit mit dem Kassenbestand der Theater kommuniziert. Besonderes Augenmerk lag auf der Barrierefreiheit und der einfachen Bedienung für ältere Zielgruppen.

Die neue Lösung wurde pünktlich zur neuen Spielzeit ausgerollt. Die moderne Benutzeroberfläche wurde von den Kunden hervorragend angenommen. Durch die mobile Optimierung konnten nun auch Tickets bequem von unterwegs gebucht werden. Der Anteil der mobilen Buchungen verdoppelte sich innerhalb der ersten drei Monate. Insgesamt erreichte der Kunde eine Reduzierung der Support-Anfragen um 50%, da das neue System selbsterklärend und fehlerfrei funktionierte.