ZapGPT - ИИ-ассистент для поиска автозапчастей
Привет друзья! Рад представить Вам новый проект, над которым мы активно трудились в стелс-режиме аж с начала прошлого года. Это система ZapGPT - онлайн-ассистент для поиска автозапчастей на основе искусственного интеллекта.
Да.. Годы идут, а мы всё так же продолжаем работать в автобизнесе. До сих пор эта тема не отпускает! 😊 Стараемся не отставать от мировых трендов, и тоже решили запилить продукт на основе ИИ.
В чем суть проекта, и кому это нужно? Дело в том, что основная боль и наиболее узкое место для любого бизнеса в сфере автозапчастей - это подбор артикулов запчастей по VIN или параметрам автомобиля. В отличие от классического ритейла, покупка запчастей - это не просто гуглинг запросов вроде "Skoda Rapid, купить тормозные колодки". Это целый творческий процесс, который требует многолетнего опыта и специальной подготовки. Как правило, этим творческим процессом занимаются "менеджеры по подбору запчастей", или специалисты станций техобслуживания. Эти специалисты здесь нужны не потому, что это как-то прикольно или модно, а просто потому что без предварительной подготовки, купленные "наугад" запчасти попросту не подойдут к автомобилю. Ну то есть вот буквально, неправильно подобранную запчасть невозможно поставить в автомобиль - она банально не подойдет ни по размерам, ни по установочным разъёмам.
Каждый раз когда клиент приходит в магазин и просит найти ему условный комплект ТО или тормозные колодки на замену, менеджер открывает схематические каталоги (например каталоги от Toyota, Skoda, BMW и так далее), и ищет там артикулы. Затем, к каждому найденному артикулу, менеджер подбирает аналоги в специальных каталогах кросс-кодов. Параллельно с этим, менеджер "проценивает" найденные артикулы по товарным базам, и формирует предложение для клиента. Задача менеджера - на каждом этапе на 100% убедиться что запчасть подходит к автомобилю пользователя по целому ряду параметров.
Всё это выглядит как бесконечное прыгание по вкладкам бразура туда-сюда с изучением сложных технических схем. Весь этот процесс может занимать достаточно ощутимое время. Какие-то простые запросы обрабатываются 10-15 минут, а какие-то более сложные - до нескольких часов. В результате, клиенты вынуждены долго ждать, а менеджеры тратить ежедневные бесконечные часы для просмотра сложных схем, и анализа применимости запчастей. Короче говоря, эта бесконечная нудная работа с каталогами не нравится вообще никому. 😤
Так вот, наш новый продукт снимает именно эту ежедневную рутину. Он работает в промежутке взаимодействия между клиентом и менеджером. ZapGPT ищет запчасти вместо менеджера, умело воспроизводя менеджерскую работу внутри схематического каталога. И делает он это невероятно быстро.
В сущности, ZapGPT делает абсолютно то же самое, что и живой специалист по подбору запчастей. Сначала он анализирует текстовый запрос от покупателя или менеджера. Затем, он извлекает из запроса параметры автомобиля и список нужных запчастей. После этого, ZapGPT открывает схематический каталог и ищет там все то, о чем его попросили. Запчасть за запчастью, узел за узлом. Система проходит по дереву групп запчастей выбранного автомобиля, разворачивает нужные группы, изучает схемы и текстовые данные о запчастях. После чего, ИИ возвращает ответ в структурированном и человеко-понятном виде.
Вся сложная работа ZapGPT происходит в глубинах программного продукта, в то время как конечный пользователь видит текстовый статус поиска, и не погружается в какие-то технические нюансы. На выходе, клиент получает структурированный список результатов, с точным соответствием для своего автомобиля.
В итоге, процесс поиска информации по каталогам уменьшается с 20-60 минут до 3-5 минут. Система ощутимо разгружает работу менеджера, и позволяет убрать ненужную рутину - с которой прекрасно справляется робот. Таким образом, вместо того чтобы тратить бесконечные часы на просмотр десятков и сотен схем с запчастями - менеджер может заняться какими-то более приятными и важными делами.
Аналогичным образом система помогает и простым покупателям. Теперь для поиска запчастей не обязательно обращаться за помощью к техническому специалисту, и не обязательно самому становиться специалистом по автозапчастям. Вполне достаточно зайти в чат с ZapGPT, простыми словами сформулировать что нужно найти, и через пару минут иметь на руках список подходящих артикулов и их аналогов.
На что стоит обратить особенное внимание, и в чем фишка проекта? Чем он отличается от общения с любым другим ИИ, например тем же Gemini или ChatGPT?
Дело в том, что наш проект работает в тесной связке ИИ + схематические каталоги. В отличие от многих других сфер жизни, где для правильного ответа достаточно хорошенько "погуглить" информацию и сравнить результаты, в запчастях такой подход буксует и приводит к серьёзным проблемам. На одну и ту же модель автомобиля может быть установлено несколько моделей двигателей / трансмиссии / подвески / элементов интерьера. Без применения схематического каталога, шансы на ошибку путём "гуглинга" невероятно высоки. И только работа в сочетании ИИ + профессиональные каталоги даёт предсказуемый результат с высокой точностью подбора. И это именно то, что мы делаем внутри ZapGPT.
Давайте теперь чуть больше конкретики - посмотрим на цифры. Насколько внедрение нашего ИИ может быть выгодно для конкретного автомагазина?
Мы сделали сравнение скорости ручного подбора и подбора через ZapGPT. Использовали случайную выборку в размере 23 тысячи клиентских запросов, взятых за 2025 год по нашим магазинам. И пришли вот к каким цифрам.
В среднем, автомагазин с выручкой 3 млн. рублей в месяц, обрабатывает 350 запросов на подбор запчастей. Среднее время обработки VIN-запроса составляет 27 минут. Допустим, что зарплата условного менеджера составляет 80 т.р. В таком случае, одна минута работы менеджера стоит 7.5 рублей, а стоимость поиска запчастей по запросу от клиента составляет 200 рублей.
Теперь посмотрим на экономику подбора запчастей через ИИ. Среднее время VIN-подбора через ИИ - около 2-5 минут. Средняя стоимость поиска нескольких позиций - около 20 рублей.
Итог: применение ИИ позволяет ускорить подбор запчастей в 5 раз, при этом сократив затраты на подбор запчастей в 5-10 раз.
Теперь посмотрим на экономику подбора запчастей через ИИ. Среднее время VIN-подбора через ИИ - около 2-5 минут. Средняя стоимость поиска нескольких позиций - около 20 рублей.
Итог: применение ИИ позволяет ускорить подбор запчастей в 5 раз, при этом сократив затраты на подбор запчастей в 5-10 раз.
Вот и думайте 😉
Постараюсь чуть больше рассказать о проекте в скором времени. А пока приглашаю протестировать. Как обычно, регистрация бесплатно, есть демо-период и всевозможные плюшки для новых клиентов.
--
Ссылка на проект:
искусственный интеллект
бизнес
zapgpt
автозапчасти