JD Auto укрепляет сотрудничество с ZF Aftermarket в Китае

Пекин (Gasgoo) — Автосервисное подразделение китайского интернет-гиганта JD.com, JD Auto, и ZF Aftermarket (Китай) подписали меморандум о взаимопонимании (МоВ) для углубления стратегического партнерства, согласно сообщению ZF Aftermarket в WeChat от 15 сентября.

Новый МоВ развивает их первоначальное сотрудничество, начатое в 2023 году на рынке запасных частей для легковых автомобилей. Расширенное сотрудничество будет сосредоточено на повышении эффективности, снижении затрат и увеличении прозрачности в секторе обслуживания коммерческих автомобилей.

Партнерство будет сосредоточено на трех ключевых направлениях. Во-первых, стороны совместно создадут эталон эффективного технического обслуживания и ремонта коммерческих автомобилей. JD Auto предоставит онлайн-решения по продуктам послепродажного обслуживания для грузовиков и прицепов, а ZF задействует свою сервисную сеть ZF [pro]Service для оказания услуг по осмотру и ремонту, охватывающих автомобили с ДВС, электромобили и восстановленные запчасти, что поможет оптимизировать жизненный цикл затрат и максимизировать время безотказной работы транспортных средств.

Во-вторых, компании интегрируют ИИ и цифровые инструменты для улучшения координации между региональными сервисами и цепочкой поставок JD Auto, создавая замкнутую систему для транспортных средств, водителей, грузов и складов. Они также укрепят взаимодействие с потребителями через цифровые каналы, охватывая обслуживание клиентов, членство и комьюнити-менеджмент, чтобы создать единую экосистему, управляемую данными.

В-третьих, ZF Aftermarket постепенно расширит поддержку бизнеса JD Auto по техническому обслуживанию коммерческих электромобилей и восстановлению запчастей. Стороны запустят совместные инициативы, такие как эксклюзивные сервисные горячие линии, гарантии быстрого выезда на место и удаленная техническая поддержка через интеллектуальную облачную сервисную платформу JD.

В планах на будущее — создание совместной лаборатории по цифровизации и техническому обслуживанию электромобилей, интеграция алгоритмов прогнозного обслуживания и повышение эффективности цепочки поставок запчастей.