Hoe Cars24 gesprekken opschaalt en sneller bouwt met OpenAI

Cars24 beheert een van ’s werelds grootste AI-native auto-ecosystemen voor het kopen en verkopen van auto’s in India, met daarnaast activiteiten in de VAE en Australië. Het bedrijf ondersteunt de volledige reis van autobezit, van ontdekking en financiering tot wederverkoop en service na aankoop, en helpt tegelijk de levensduur van voertuigen te verlengen via een efficiënter en toegankelijker occasion-ecosysteem, in een markt waar de meeste transacties nog handmatig verlopen, aan regelgeving gebonden zijn en gefragmenteerd blijven.

Anders dan bij traditionele e-commerce gebeurt het kopen en verkopen van auto’s in India zelden in één sessie. Een groot deel van het proces speelt zich buiten de app af, via telefoongesprekken, documentcontroles en follow-ups die dagen of weken kunnen duren. Toen Cars24 opschaalde, ontstond daarmee een kernuitdaging: hoe lever je consistente ervaringen van hoge kwaliteit over miljoenen interacties heen, zonder operationele teams steeds verder uit te breiden?

Om dit aan te pakken gebruikte Cars24 de technologie van OpenAI om spraak- en chatagents te bouwen voor kopen, verkopen, financiering, follow-up en support. Het bedrijf rolde ook ChatGPT Enterprise en Codex uit in de centrale organisatie, zodat medewerkers in engineering, finance, legal, marketing en operations hun eigen AI-gestuurde workflows konden bouwen.

Cars24 begon met een van de meest begrensde delen van het bedrijf: het midden en de onderkant van de salesfunnel, waar gesprekken conversie sturen. Een auto kopen of verkopen is niet met een paar klikken afgerond. Klanten hebben hulp nodig bij het vergelijken van opties, het boeken van bezoeken, het voorbereiden van documenten, het regelen van financiering en de follow-up na een bezoek.

Met de OpenAI-API’s bouwde Cars24 AI-gestuurde spraak- en chatagents die klanten tijdens die hele reis ondersteunen. Wanneer een koper Cars24 belt, vraagt een AI-agent naar budget, gezinsgrootte, woon-werkbehoeften en het gewenste type auto. De agent beveelt auto’s uit de Cars24-catalogus aan, boekt een proefrit en kan de klant helpen financieringsmogelijkheden te verkennen.

De agent neemt daarna vóór de proefrit contact op om het bezoek te bevestigen, alternatieve auto’s voor te stellen als voorkeuren zijn veranderd en aanvullende gegevens voor financiering te verzamelen. Na het bezoek controleert een AI-agent of de klant wil doorgaan, nog een bezoek wil boeken of een andere optie wil bekijken. Na aankoop blijven agents klanten ondersteunen met feedback, garantievragen, retouren en aftersalesservice.

Voor verkopers volgt de workflow een vergelijkbaar pad. Een AI-agent verzamelt voertuiggegevens, plant een inspectie, stuurt herinneringen, helpt gemiste afspraken opnieuw in te plannen en verzamelt concurrentie-inzichten als een klant elders heeft verkocht. Voor leads die vroeger na 10 dagen afhaakten, zetten AI-agents klanten nu opnieuw aan tot contact, kwalificeren ze hernieuwde intentie en brengen ze hen terug in de funnel wanneer Cars24 de prijs kan bieden die ze zoeken.

Cars24 heeft Codex ook in de hele levenscyclus van softwareontwikkeling ingezet en behandelt het als een deelnemer aan het dagelijkse werk, niet als een losstaande codeertool.

Productmanagers gebruiken Codex om Linear-tickets te maken en te verfijnen. Engineeringteams taggen Codex in bugrapporten, zodat het gedefinieerde taken kan oppakken. Codex vat ook werk in GitHub samen en plaatst updates voor teams, waardoor er minder stand-ups nodig zijn om het werk op gang te houden.

Cars24 richtte zijn projectmanagementworkflows binnen enkele weken opnieuw in rond Linear, waardoor een helderder pad ontstond voor Codex om het dagelijkse werk te ondersteunen. Bij product-, design- en engineeringteams helpt Codex werk nu vooruit, van het aanmaken van tickets en het verfijnen van taken tot implementatie, het oplossen van bugs en updates.

Een van de belangrijkste verschuivingen is de adoptie van Codex buiten engineering, waarbij AI een operationele laag wordt die teams helpt hun eigen problemen op te lossen, hun eigen tools te bouwen en het bedrijf sneller te verbeteren.

In finance en investor relations gebruiken Cars24-teams Codex bijvoorbeeld om cijfers uit hun bronsystemen te halen, analyses uit te voeren en workflows voor investeerdersrapportages voor te bereiden, zonder handmatig input te hoeven najagen bij meerdere bedrijfsverantwoordelijken.

Een andere finance-workflow gebruikt Codex om aankoopaanvragen en inkooporders boven een vastgestelde drempel te beoordelen. De automatisering controleert op afwijkingen, markeert aandachtspunten en keurt aanvragen automatisch goed wanneer er geen problemen worden gevonden.

Deze voorbeelden weerspiegelen een bredere verschuiving binnen Cars24: medewerkers bouwen steeds vaker de tools die ze nodig hebben, in plaats van te wachten op centrale engineeringondersteuning. Sommige teams hebben ‘stafchef’-agents gebouwd die Slack, Gmail, WhatsApp en andere systemen koppelen om communicatie, planning, hiringworkflows en follow-ups te beheren.

De ervaring van Cars24 laat zien hoe AI van pilots naar productie kan gaan wanneer het wordt gekoppeld aan specifieke bedrijfsworkflows. Het bedrijf begon met klantgesprekken met hoog volume, waar door OpenAI aangedreven agents de leaddekking konden verbeteren, conversie konden ondersteunen en een consistentere ervaring konden creëren tijdens de koop- en verkoopreis.

Intern heeft Cars24 ChatGPT Enterprise en Codex uitgerold naar ongeveer 600 medewerkers in de centrale organisatie, met 85% tot 90% dagelijks actief gebruik. Teams in engineering, finance, legal, marketing en operations gebruiken AI nu om workflows te bouwen, terugkerende taken te automatiseren en werk efficiënter tussen systemen te verplaatsen.

Voor Cars24 wordt AI zowel een klantinteractielaag als een interne operationele laag, die het bedrijf helpt meer klanten te bedienen, sneller te bouwen en consistenter op te schalen.