Ручное обновление цен занимало 4 часа в день.
Точка потери в исходном процессе.
Крупный автосалон (300+ машин) не успевал менять цены вслед за рынком. Менеджеры тратили часы на описание новых поступлений. Задача: автоматизировать рутину.
Сайт автосалона
Актуальные цены и наличие
Parsing + AI
Рынок авто с пробегом волатилен. Если цена на сайте ниже рынка — звонят перекупы. Если выше — нет звонков. Проблемы:
Точка потери в исходном процессе.
Ручная работа без прозрачного статуса.
Барьер на пути к целевому действию.
Автобизнес зависит от актуальности цен, наличия и качества карточек. AI-парсинг и автоматическая генерация описаний помогают быстрее обновлять каталог, снижать ошибки ручного ввода и поддерживать конкурентную выдачу.
Разобрали путь клиента, ручные операции и места, где бизнес терял время или обращения.
Собрали прототип, в котором каждый экран отвечает на вопрос и ведёт к следующему действию.
Связали интерфейс с рабочими системами и настроили аналитику ключевых показателей.
Каждая часть проекта решает конкретный барьер и передаёт пользователя на следующий понятный шаг.
Написали скрипт, который мониторит Auto.ru и Avito каждые 30 минут. Система подсказывает менеджеру "справедливую" цену на основе 50 похожих объявлений.
Интегрировали GPT-4. Менеджер ставит галочки (люк, кожа, климат), а нейросеть пишет продающий текст за 5 секунд. Уникальный и эмоциональный.
Внедрили защиту от парсинга (Anti-Bot). Конкуренты больше не могут скачать нашу базу цен в автоматическом режиме.
быстрее публикация авто
маржинальность продаж
актуальных цен
Показатели относятся к описанному проекту и зависят от исходных данных, спроса и процессов компании.
От исследования задачи до запуска, аналитики и передачи готовой системы.
Опишите продукт, процесс или точку роста. Предложим структуру решения и формат запуска.