Um fornecedor líder de soluções de gerenciamento de catering para companhias aéreas baseadas em nuvem. Mais de 15 companhias aéreas, totalizando 1,22 milhão de voos, em todo o mundo usam mais de 15 de seus produtos.
O cliente estava interessado em melhorar a qualidade de sua aplicação antes do lançamento da produção e também queria minimizar o vazamento de defeitos do produto nas aplicações posteriores.
A empresa de gerenciamento de catering para companhias aéreas enfrentou uma complexidade crescente em seu ecossistema de aplicativos, o que prejudicou a garantia de qualidade e retardou os ciclos de desenvolvimento. Com o aumento das expectativas dos clientes e um mercado competitivo, a organização precisava garantir aplicativos confiáveis e de alta qualidade sem estender os prazos de entrega.
Os processos de teste manual e a automação limitada resultaram em defeitos frequentes, lançamentos atrasados e desempenho inconsistente em todos os ambientes. Esses problemas afetaram a satisfação do usuário e a eficiência operacional, sinalizando a necessidade urgente de uma abordagem de garantia de qualidade mais escalável e confiável para acompanhar a evolução das demandas comerciais.

Depois de estudar as principais necessidades do cliente, a Marlabs decidiu criar uma estratégia de automação para garantir maior qualidade de aplicação e aproveitar a automação de testes para acelerar o tempo de lançamento no mercado. Para permitir isso, a Marlabs estabeleceu equipes especiais de desenvolvimento, controle de qualidade, DBA, suporte e infraestrutura específicas do setor e do cliente para oferecer o seguinte:

As iniciativas de automação impactaram diretamente o controle de qualidade, resultando em aplicativos aprimorados, diminuindo o vazamento de defeitos nos aplicativos posteriores e reduzindo o custo do gerenciamento da qualidade. A Marlabs usou o Postman para automatizar os testes de API usando scripts predefinidos e técnicas de validação. A automação permitiu que o cliente acelerasse o tempo de comercialização e identificasse lacunas e bugs no processo (em 15%) e lacunas nos dados principais (em 30%).
Além disso, o Confluence e o GitBook foram usados para criar um repositório de base de conhecimento com documentos de apoio, permitindo que a equipe do cliente entendesse o projeto.