Slik skalerer Cars24 samtaler og bygger raskere med OpenAI

Cars24 driver et av verdens største AI-native økosystemer for bilkjøp og -salg i India, med virksomhet også i De forente arabiske emirater og Australia. Selskapet støtter hele reisen med bileierskap, fra utforskning og finansiering til videresalg og tjenester etter kjøp, samtidig som det bidrar til å forlenge kjøretøyenes livssyklus gjennom et mer effektivt og tilgjengelig økosystem for bruktbiler i et marked der de fleste transaksjoner fortsatt er manuelle, regulerte og fragmenterte.

I motsetning til tradisjonell e-handel skjer kjøp og salg av bil i India sjelden i én enkelt økt. Mye av prosessen skjer utenfor appen, gjennom samtaler, dokumentkontroller og oppfølginger som kan ta dager eller uker. Etter hvert som Cars24 vokste, oppsto en kjerneutfordring: hvordan levere konsistente opplevelser av høy kvalitet på tvers av millioner av interaksjoner uten å stadig utvide driftsteamene.

For å løse dette brukte Cars24 OpenAIs teknologi til å bygge tale- og chatagenter for kjøp, salg, finansiering, oppfølging og støtte. Selskapet rullet også ut ChatGPT Enterprise og Codex i sentralorganisasjonen, noe som hjalp ansatte innen engineering, økonomi, jus, markedsføring og drift med å bygge egne AI-drevne arbeidsflyter.

Cars24 begynte med en av de mest avgrensede delene av virksomheten: midten og bunnen av salgstrakten, der samtaler driver konvertering. Å kjøpe eller selge en bil er ikke gjort med noen få klikk. Kundene trenger hjelp til å sammenligne alternativer, bestille besøk, klargjøre dokumenter, ordne finansiering og følge opp etter et besøk.

Med OpenAI API-er bygde Cars24 AI-drevne tale- og chatagenter som støtter kundene gjennom hele denne reisen. Når en kjøper ringer Cars24, spør en AI-agent om budsjett, familiestørrelse, pendlerbehov og foretrukket biltype. Den anbefaler biler fra Cars24-katalogen, bestiller prøvekjøring og kan hjelpe kunden med å utforske finansiering.

Agenten følger deretter opp før prøvekjøringen for å bekrefte besøket, foreslå alternative biler hvis preferansene har endret seg, og hente inn flere opplysninger til finansiering. Etter besøket sjekker en AI-agent om kunden vil gå videre, bestille et nytt besøk eller utforske et annet alternativ. Etter kjøpet fortsetter agentene å støtte kundene med tilbakemeldinger, garantispørsmål, returer og ettersalgsservice.

For selgere følger arbeidsflyten en lignende vei. En AI-agent samler inn kjøretøydetaljer, planlegger inspeksjon, sender påminnelser, hjelper med å ombooke tapte avtaler og henter inn konkurranseinnsikt hvis en kunde har solgt et annet sted. For leads som tidligere falt fra etter 10 dager, tar AI-agenter nå kontakt med kundene på nytt, kvalifiserer fornyet interesse og fører dem tilbake til trakten når Cars24 kan tilby prisen de ser etter.

Cars24 har også tatt i bruk Codex gjennom hele livssyklusen for programvareutvikling og behandler det som en deltaker i det daglige arbeidet, ikke som et frittstående kodeverktøy.

Produktsjefer bruker Codex til å opprette og forbedre Linear-saker. Ingeniørteam tagger Codex i feilrapporter slik at det kan plukke opp definerte oppgaver. Codex oppsummerer også arbeid på tvers av GitHub og publiserer oppdateringer for teamene, noe som reduserer antallet statusmøter som trengs for å holde arbeidet i gang.

Cars24 la om arbeidsflytene for prosjektstyring rundt Linear i løpet av få uker, og skapte en ryddigere vei for at Codex kunne støtte det daglige arbeidet. På tvers av produkt-, design- og ingeniørteam hjelper Codex nå med å flytte arbeid fra oppretting av saker og oppgaveavklaring til implementering, feilretting og oppdateringer.

En av de største endringene har vært at Codex er tatt i bruk utenfor engineering, der AI blir et operativt lag som hjelper team med å løse egne problemer, bygge egne verktøy og forbedre virksomheten raskere.

Innen økonomi og investorrelasjoner bruker for eksempel Cars24-team Codex til å hente tall fra de autoritative systemene sine, kjøre analyser og klargjøre arbeidsflyter for investorrappportering uten å måtte jakte manuelt på innspill fra flere forretningsledere.

En annen økonomiarbeidsflyt bruker Codex til å gjennomgå innkjøpsforespørsler og innkjøpsordrer over en definert terskel. Automatiseringen ser etter avvik, flagger bekymringer og godkjenner automatisk forespørsler der det ikke blir funnet problemer.

Disse eksemplene gjenspeiler en bredere endring i Cars24: Ansatte bygger i økende grad verktøyene de trenger, i stedet for å vente på sentralisert støtte fra engineering. Noen team har bygget «stabssjef»-agenter som kobler sammen Slack, Gmail, WhatsApp og andre systemer for å håndtere kommunikasjon, planlegging, rekrutteringsflyter og oppfølginger.

Erfaringen til Cars24 viser hvordan AI kan gå fra piloter til produksjon når den knyttes til konkrete forretningsarbeidsflyter. Selskapet startet med kundesamtaler med høyt volum, der OpenAI-drevne agenter kunne forbedre dekningen av leads, støtte konvertering og skape en mer konsistent opplevelse gjennom kjøps- og salgsreisen.

Internt har Cars24 tatt i bruk ChatGPT Enterprise og Codex for rundt 600 ansatte i sentralorganisasjonen, med 85–90 % daglig aktiv bruk. Team innen engineering, økonomi, jus, markedsføring og drift bruker nå AI til å bygge arbeidsflyter, automatisere gjentakende oppgaver og flytte arbeid mer effektivt på tvers av systemer.

For Cars24 blir AI både et lag for kundeengasjement og et internt operativt lag, som hjelper selskapet med å betjene flere kunder, bygge raskere og skalere mer konsistent.