Fallstudie: Wie ein Interim CTO die Tech-Plattform eines SaaS-Unternehmens skalierte

Diese Fallstudie dokumentiert einen 12-monatigen Interim-CTO-Einsatz bei einem deutschen B2B-SaaS-Unternehmen. Aus Vertraulichkeitsgründen sind Unternehmensname und einige Details anonymisiert. Die Kernerkenntnisse und Zahlen sind real.

Ausgangssituation

Das Unternehmen

• Branche: B2B-SaaS für Projektmanagement
• Gegründet: 2019
• Mitarbeiter: 45 (davon 12 Entwickler)
• Nutzer: 10.000 aktive Nutzer
• Finanzierung: Series A abgeschlossen, Series B in Vorbereitung

Die Herausforderung

Das Unternehmen stand vor einer kritischen Wachstumsphase:

• Skalierungsprobleme: Die Plattform wurde bei Lastspitzen instabil
• Technische Schulden: Die schnelle Entwicklung hatte ihren Preis
• Fehlende Führung: Der technische Co-Founder war zum CPO gewechselt
• Investorendruck: Series B erforderte eine skalierbare Plattform
• Team-Wachstum: Das Engineering-Team sollte von 12 auf 25 wachsen

Warum ein Interim CTO?

Die Gründer entschieden sich aus mehreren Gründen für einen Interim CTO statt einer Festanstellung:

1. Zeitdruck: Die Series B war in 9 Monaten geplant
2. Unsicherheit: War überhaupt ein permanenter CTO nötig?
3. Spezial-Expertise: Skalierungserfahrung war gefragt
4. Flexibilität: Nach der Runde könnten sich die Anforderungen ändern

Phase 1: Die ersten 30 Tage. Assessment

Woche 1-2: Zuhören und Verstehen

Aktivitäten:

• 1:1-Gespräche mit allen Entwicklern
• Sessions mit Product, Sales und Customer Success
• Analyse des bestehenden Codes und der Architektur
• Review der Incident-Historie der letzten 12 Monate

Kernerkenntnisse:

1. Architektur: Monolithische Django-Anwendung, die für die aktuelle Größe nicht mehr geeignet war
2. Datenbank: Single PostgreSQL-Instance als Bottleneck
3. Deployment: Manuelle Deployments, keine CI/CD
4. Monitoring: Nur Basis-Monitoring, reaktives Incident Management
5. Team: Gute Entwickler, aber keine klaren Prozesse und Verantwortlichkeiten

Woche 3-4: Priorisierung und Roadmap

Erstellte Dokumente:

• Technical Assessment Report (15 Seiten)
• Risiko-Matrix mit priorisierten Maßnahmen
• 12-Monats-Roadmap mit Meilensteinen
• Investitionsbedarf und ROI-Projektion

Priorisierte Handlungsfelder:

Phase 2: Quick Wins (Monat 2-3)

Sofortmaßnahmen Stabilität

Woche 5-6: Observability

• DataDog-Integration für Application Performance Monitoring
• Structured Logging mit zentralem Log-Management
• Alerting für kritische Metriken eingerichtet
• Runbooks für die häufigsten Incidents erstellt

Ergebnis: Mean Time to Detection (MTTD) von 45 Minuten auf 5 Minuten reduziert

Woche 7-8: Performance Quick Fixes

• Database Queries optimiert (N+1 Probleme behoben)
• Caching-Layer für häufig abgerufene Daten eingeführt
• CDN für statische Assets aktiviert
• Auto-Scaling für Application Server eingerichtet

Ergebnis:

• Response Time P95 von 2.5s auf 400ms
• Uptime von 99.2% auf 99.8%

CI/CD Pipeline

Woche 9-12: Deployment-Automatisierung

• GitHub Actions Pipeline eingerichtet
• Automatisierte Tests (vorher: manuell vor Release)
• Staging-Environment für Pre-Production-Tests
• Feature Flags für kontrollierte Rollouts

Ergebnis:

• Deployment-Frequenz von 1x/Woche auf 3x/Tag
• Rollback-Zeit von 2 Stunden auf 5 Minuten

Phase 3: Skalierbare Architektur (Monat 4-8)

Datenbank-Skalierung

Monat 4-5: Read Replicas und Connection Pooling

• PostgreSQL Read Replicas für Reporting und Analytics
• PgBouncer für Connection Pooling
• Query-Optimierung für die Top-20 langsamsten Queries

Ergebnis: Datenbank-Last um 60% reduziert

Monat 6-7: Sharding-Vorbereitung

• Tenant-ID in alle relevanten Tabellen eingefügt
• Application-Layer Routing implementiert
• Migration-Scripts für zukünftiges Sharding vorbereitet

Service-Extraktion

Monat 5-8: Kritische Services extrahieren

Statt einer Big-Bang-Migration auf Microservices: gezielte Extraktion von 3 Services:

1. Notification Service: E-Mail, Push, In-App-Benachrichtigungen
2. File Service: Upload, Storage, Processing
3. Analytics Service: Event-Tracking und Reporting

Ansatz: Strangler Fig Pattern mit API Gateway

Ergebnis:

• Diese Services können unabhängig skaliert werden
• Core-Monolith deutlich entlastet
• Neue Features in diesen Bereichen schneller umsetzbar

Phase 4: Team-Entwicklung (parallel, Monat 2-10)

Recruiting

Ziel: Team von 12 auf 25 Entwickler

Strategie:

• Employer Branding durch Tech-Blog und Konferenzen
• Strukturierter Interview-Prozess (vorher: unstrukturiert)
• Wettbewerbsfähige Gehälter nach Markt-Benchmarking
• Remote-First-Ansatz für größeren Talent-Pool

Ergebnis nach 10 Monaten:

• 18 neue Entwickler eingestellt (netto +13 nach Fluktuation)
• Time-to-Hire von 12 Wochen auf 6 Wochen
• Offer-Acceptance-Rate von 60% auf 85%

Team-Strukturen

Monat 4-6: Vom Feature-Team zum Platform-Team-Modell

Neue Struktur:

• 2 Product-Teams: Fokus auf Endnutzer-Features
• 1 Platform-Team: Infrastruktur, DevOps, Shared Services
• 1 Data-Team: Analytics, Reporting, ML-Experimente

Eingeführte Prozesse:

• Wöchentliche Tech-Leads-Meetings
• Architecture Decision Records (ADRs)
• Tech-Debt-Sprints (1 Sprint pro Quartal)
• Blameless Post-Mortems

Engineering-Kultur

Etablierte Praktiken:

• Code Reviews (vorher: optional, jetzt: mandatory)
• Pair Programming für komplexe Aufgaben
• Tech-Talks (zweiwöchentlich)
• Dokumentationsstandards

Phase 5: Übergabe und Abschluss (Monat 10-12)

Vorbereitung auf Series B

Monat 10-11: Tech Due Diligence Support

• Technical Documentation für Investoren erstellt
• Due-Diligence-Sessions mit VC-Tech-Teams begleitet
• Fragen zu Skalierbarkeit, Security, Team überzeugend beantwortet

Ergebnis: Series B erfolgreich abgeschlossen

Nachfolger-Suche

Monat 9-12: Permanenten CTO finden

• Anforderungsprofil basierend auf der neuen Phase definiert
• Kandidaten vorausgewählt und interviewt
• Übergabe-Plan mit 4-wöchiger Overlap-Phase

Ergebnis: Permanenter CTO ab Monat 13 an Bord

Dokumentation und Wissenstransfer

• Architektur-Dokumentation aktualisiert
• Runbooks für alle kritischen Prozesse
• 30-60-90-Tage-Plan für den Nachfolger
• Offene Themen und Empfehlungen dokumentiert

Ergebnisse nach 12 Monaten

Quantitative Ergebnisse

Qualitative Ergebnisse

• Series B: 15 Mio. EUR erfolgreich raised
• Team-Zufriedenheit: eNPS von 12 auf 45
• Produkt-Velocity: Feature-Delivery um 150% gestiegen
• Architektur: Bereit für nächste Wachstumsphase (bis 500.000 Nutzer)

Lessons Learned

Was gut funktioniert hat

1. Quick Wins zuerst: Die schnellen Verbesserungen bei Stabilität haben Vertrauen geschaffen
2. Data-Driven Decisions: Jede Maßnahme mit Metriken untermauert
3. Team-Fokus: Gute Leute einstellen und befähigen war wichtiger als jede technische Maßnahme
4. Pragmatismus: Keine Perfektion, sondern "good enough" für die aktuelle Phase

Was wir anders machen würden

1. Früher dokumentieren: Technische Dokumentation von Anfang an pflegen
2. Mehr Pair Programming: Schnellerer Wissenstransfer möglich gewesen
3. Platform-Team früher: Die Investition in Infrastruktur hätte früher kommen können

Rechenbeispiel: ROI eines Interim CTO

Szenario: Mittelständisches Unternehmen, 1.000 Mitarbeiter

Erzielte Einsparungen (Jahr 1):

• Automatisierte Dokumentenverarbeitung: 120.000 EUR/Jahr
• Reduzierte Fehlerkosten: 45.000 EUR/Jahr
• ROI im ersten Jahr: 0% (Break-even)
• ROI ab Jahr 2: +100% jährlich

Hinweis: Basierend auf anonymisierten Projektdaten aus meiner Beratungspraxis.

Mein Rat

Dieser Einsatz zeigt, was ein Interim CTO in einer kritischen Wachstumsphase bewirken kann:

• Schnelle Stabilisierung der Plattform für weiteres Wachstum
• Aufbau skalierbarer Strukturen (technisch und organisatorisch)
• Ermöglichung der Series B durch Due-Diligence-reife Technologie
• Nachhaltiger Wissenstransfer an das Team und den Nachfolger

Ein Interim CTO ist keine Notlösung, sondern kann genau die richtige Wahl für Unternehmen in Transformation sein.