Pekín (Gasgoo)- JD Auto, la división de servicios automotrices del gigante del comercio electrónico chino JD.com, y ZF Aftermarket (China) firmaron un memorando de entendimiento (MoU) para profundizar su asociación estratégica, según el anuncio de WeChat de ZF Aftermarket del 15 de septiembre.
El nuevo MoU se basa en su colaboración inicial lanzada en 2023 en el mercado de posventa de vehículos de pasajeros. La cooperación ampliada se centrará en mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la transparencia en el sector de servicios de vehículos comerciales.
La asociación se centrará en tres áreas clave. Primero, ambas partes crearán conjuntamente un referente para el mantenimiento y reparación eficiente de vehículos comerciales. JD Auto proporcionará soluciones de productos de posventa en línea para camiones y remolques, mientras que ZF aprovechará su red de servicios ZF [pro]Service para ofrecer servicios de inspección y reparación que cubran vehículos de combustión, vehículos de energía nueva y piezas reconstruidas, ayudando a optimizar los costos del ciclo de vida y maximizar la disponibilidad de los vehículos.
Segundo, las empresas integrarán herramientas de IA y digitales para mejorar la coordinación entre los servicios regionales y la cadena de suministro de JD Auto, construyendo un sistema de circuito cerrado para vehículos, conductores, carga y almacenes. También fortalecerán la participación del consumidor a través de canales digitales, cubriendo servicio al cliente, membresía y operaciones comunitarias, para crear un ecosistema unificado basado en datos.
Tercero, ZF Aftermarket ampliará gradualmente su apoyo al negocio de mantenimiento de vehículos comerciales de energía nueva y reconstrucción de piezas de JD Auto. Ambas lanzarán iniciativas conjuntas como líneas directas de servicio exclusivas, garantías de respuesta rápida in situ y soporte técnico remoto a través de la plataforma de servicio en la nube inteligente de JD.
Los planes futuros incluyen establecer un laboratorio conjunto para digitalización y mantenimiento de vehículos de energía nueva, integrar algoritmos de mantenimiento predictivo y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro de piezas.
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