 |
Выпущены новые дополнения «Альфа-Авто» для интеграции с Ozon и «Авито»
Дополнение «Альфа-Авто»: Интеграция с ОЗОН, редакция 6 предназначено для прямой интеграции с маркетплейсом и ведения единой номенклатурной базы. Модуль уже предустановлен в системе — для начала работы пользователю достаточно обновить программу до релиза 6.1.24.13.
Интеграция обеспечивает обмен данными между «Альфа-Авто» и Ozon через официальный API маркетплейса — от настройки подключения и сопоставления номенклатуры до контроля складских остатков и отслеживания заказов.
Функциональность модуля позволяет:
· вести единую базу номенклатуры и цен без двойного ввода данных;
· выгружать товары в личный кабинет продавца Ozon;
· управлять остатками по схемам FBS и rFBS при продажах со своего склада;
· автоматически загружать заказы клиентов;
· гибко настраивать ценообразование;
· контролировать статусы обмена и технические ошибки.
Дополнение «Альфа-Авто»: Интеграция с Авито, редакция 6» предназначено для интеграции с платформой маркетплейса и управления продажами через Avito Pro из интерфейса «Альфа-Авто».
Модуль обеспечивает обмен данными через официальный API площадки и дает возможность:
· публиковать объявления напрямую из «Альфа-Авто»;
· автоматически обновлять цены и остатки;
· загружать заказы клиентов;
· работать с единой номенклатурной базой;
· поддерживать общение с покупателями через встроенный мессенджер «Авито»;
· снизить количество ошибок при заполнении карточек товаров.
Новые возможности будут особенно актуальны для магазинов автозапчастей, автосервисов, дилерских центров и компаний, развивающих омниканальные продажи и работу с маркетплейсами.
Дополнения выпускаются для решений: «Альфа-Авто: Автосалон+Автосервис+Автозапчасти КОРП», редакция 6 и «Альфа-Авто: Автосервис+Автозапчасти КОРП», редакция 6.
Подробнее о возможностях дополнений для интеграции с Ozon и «Авито», а также об условиях подключения новых сервисов можно узнать у специалистов «1С-Рарус».
Контактное лицо: Департамент маркетинга
Компания: 1С-Рарус
Добавлен: 22:02, 15.06.2026
Количество просмотров: 141
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия645 |
| «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, Россия636 |
| 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, Россия712 |
| 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, Россия794 |  |
| 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, Россия136 |  |
| 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. |
|
|
