Автоматизированная платформа подбора автотранспорта на основе ИИ как инструмент повышения конверсии продаж и импортозамещения в автопроме.
Проект направлен на разработку интеллектуальной SaaS-платформы для автоматизированного подбора автомобилей на основе технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных. Решение учитывает поведение клиента, его предпочтения, рыночную ситуацию, складские остатки и бизнес-приоритеты дилера, формируя персонализированные рекомендации.
Цель проекта — повышение конверсии продаж автодилеров, сокращение времени подбора автомобиля и снижение объема неликвидных складских остатков.
Область применения: дилерские центры, автомобильные маркетплейсы, дистрибьюторы, лизинговые компании и корпоративные автопарки.
Потенциальными потребительскими сегментами являются автодиллеры, дистрибьюторы, онлайн-автомаркетплейсы.
География: РФ (с потенциалом масштабирования на СНГ).
Бизнес-модель основана на SaaS-доступе к платформе подбора автомобилей. Источники дохода: ежемесячная подписка; разовая оплата внедрения и интеграции.
Ценностное предложение - в отличие от существующих решений, ориентированных преимущественно на автоматизацию бизнес-процессов дилера или поиск автомобилей по заданным параметрам, платформа использует рекомендательные алгоритмы и предиктивную аналитику для одновременного учета интересов клиента и бизнес-целей дилерского центра. Решение позволяет повысить конверсию продаж, сократить время подбора автомобиля, уменьшить объем неликвидных складских остатков и увеличить оборачиваемость товарных запасов.
Проект использует рекомендательные алгоритмы и предиктивную аналитику для автоматизированного подбора автотранспорта, что снижает объём нерационально используемых складских запасов и способствует более эффективному распределению автомобильных ресурсов и относится к направлению «Цифровые технологии для устойчивого развития»
Уровень готовности проекта - TRL-2. Сформулирована технологическая концепция проекта и возможные области применения. Проведен частичный анализ предметной области, рынка и аналогов, определены ключевые технологии (машинное обучение, рекомендательные системы, Big Data).
