 |
Новый каталог автозапчастей для клиентов ABCP.RU
Проект ABCP.RU рад сообщить своим клиентам о предоставлении новой услуги. С сентября 2009 года каждый зарегистрированный клиент ABCP может разместить на своём сайте каталог автозапчастей, близкий по функционалу к каталогу Teсdoc.
Теперь в интернет-магазинах, разработанных на платформе ABCP, покупатели смогут находить интересующую их запчасть не только по уникальному номеру, но и путём подбора детали по автомобилю. Для тех клиентов, которые не являются специалистами в торговле автозапчастями, этот вариант поиска прост и интуитивно понятен. Сначала выбирается марка автомобиля и год выпуска, а затем сборочный узел, для которого сайт предлагает полный список оригинальных деталей вместе с аналогами и ценами магазина. Покупателю остаётся лишь выбрать необходимый товар, добавить его в корзину и оформить заказ.
На данный момент интернет-магазины на платформе ABCP уже имеют полный набор функций для продуктивной и успешной работы:
- поиск запчасти по номеру с выдачей аналогов;
- постоянно обновляемая и расширяемая база данных аналогов (кроссов);
- стандартный функционал интернет-магазина;
- онлайн-наличие и продажа товаров под заказ;
- подключение складов партнёров к интернет-порталу;
- регулярно пополняемый каталог запчастей.
Краткая справка о проекте
Специалисты ABCP.RU работают в области интернет-торговли автозапчастями начиная с 2005 года. Наработанный опыт позволяет не только быстро и качественно создавать порталы для интернет-торговли, но и, благодаря стандартизации решения, делать это значительно дешевле, чем конкуренты.
Внедрение интернет-портала в организации, торгующей автозапчастями, позволяет увеличить продажи, предоставить высочайший уровень сервиса для клиентов и автоматизировать рутинные операции. С помощью специалистов ABCP первая версия портала может начать работать всего через две недели после согласования технического задания.
Богатые возможности, подтверждённое временем качество, высокая скорость разработки — всё это проект ABCP.RU.
Контактное лицо: Карамани Юрий
Компания: ABCP.RU
Добавлен: 18:06, 07.10.2009
Количество просмотров: 804
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия590 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия668 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия790 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
