Gradion baute die überladene Plattform einer Berliner Content-Operations-SaaS neu auf und stabilisierte Team und Funktionsumfang.

Die Herausforderung

Bis 2022 hatte der Kunde über Jahre hinweg immer neue Funktionen ergänzt. Jede einzelne hatte zum Zeitpunkt ihrer Einführung ein echtes Problem gelöst, doch die Summe dieser Ergänzungen ließ ein Produkt entstehen, das sich für die Nutzer überladen anfühlte und intern schwer zu pflegen war. Drei Probleme verstärkten sich zur gleichen Zeit. Ein leitender Entwickler verließ das Unternehmen in einer kritischen Phase und störte damit den Lieferrhythmus. Ein neu entwickeltes Modul zur Leistungsanalyse hatte erhebliche Entwicklungsressourcen verschlungen, passte aber nicht zur tatsächlichen Arbeitsweise der Kunden. Und eine scheinbar in sich abgeschlossene Migration von TinyMCE zu CKEditor betraf weit mehr Teile des Systems als erwartet und erforderte einen koordinierten Testaufwand, den das Team allein nicht bewältigen konnte. Dahinter stand eine strategische Frage: welche Funktionen den Nutzern tatsächlich dienten und welche lediglich technische Schulden anhäuften, ohne Kundenbindung oder Wachstum voranzutreiben. Ohne eine ehrliche Antwort darauf hätte jeder Neuaufbau dasselbe Muster wiederholt.

Der Ansatz

Gradion arbeitete bereits seit den frühen Jahren der Plattform mit dem Kunden zusammen, sodass das vertiefte Engagement im Jahr 2022 keine neue Beziehung war, sondern der Ausbau einer bestehenden. Diese Vorgeschichte war entscheidend, denn Gradion kannte die Codebasis, die Teamdynamik und die tatsächlichen Nutzungsmuster des Produkts bereits. Der erste Schritt betraf die Stabilität des Teams: Ein erfahrener Entwickler von Gradion kam an Bord, um das Vertrauen in die Lieferfähigkeit wiederherzustellen, das interne Team technisch zu entlasten und einen verlässlichen Veröffentlichungsrhythmus wieder einzuführen. Das war keine vorübergehende Lösung, sondern die Grundlage für alle folgenden Schritte. Bei der Produktstrategie arbeitete Gradion mit der Geschäftsführung zusammen, um den Funktionsumfang anhand tatsächlicher Nutzungsdaten zu überprüfen. Das Modul zur Leistungsanalyse war dabei ein klarer Fall: Die Investition war real, ebenso real war der Beleg, dass die Kunden es nicht angenommen hatten. Gemeinsam fiel die schwere, aber klar getroffene Entscheidung, das Modul einzustellen und die freigewordenen Entwicklungsressourcen in wirkungsvollere Arbeit umzuleiten. Die Migration zu CKEditor wurde durch zusätzliche Testkapazität und eine engere Abstimmung bei der Auslieferung entblockiert; der neue Editor ging ohne Beeinträchtigung für die bestehenden Nutzer live. Die langfristigere Veränderung betraf die Architektur: Das neu aufgebaute System senkte die Fehlerquote und die Belastung durch Supportanfragen, wodurch sich die Plattform leichter pflegen und skalieren ließ. Die Funktionsentwicklung wechselte zu einem nutzungsgetriebenen Modell, sodass jede Veröffentlichung auf tatsächlichen Verhaltensdaten der Kunden beruhte statt auf internen Annahmen. Auf dieser Grundlage brachte das Team schließlich den lange erwarteten KI-Assistenten in den produktiven Einsatz, der Autoren mit Hinweisen zu SEO, Lesbarkeit und Workflow unterstützt.