TokoKaret.com
Perdagangan dalam penggunaan nyata
Platform commerce live untuk produk karet dan industri dengan flow konsultasi berbasis gejala yang terarah.
Pembangun produk dan desainer
Dibangun untuk Puka Mobil, seller marketplace yang telah melayani 4.000+ pelanggan dan menjual sekitar 50.000 item melalui Shopee dan Tokopedia; konversi yang berasal dari website belum diukur.
01 / 03 Platform commerce live untuk produk karet dan industri dengan flow konsultasi berbasis gejala yang terarah.
Masalah yang dikerjakan.
TokoKaret.com adalah platform commerce live yang menjembatani katalog produk industri dengan keputusan pembelian yang lebih terarah. Matcher gejala di sisi client memberi arahan awal kategori part karet sebelum konfirmasi manusia melalui WhatsApp; sistem aktif tidak diklaim memakai retrieval atau model AI.
Masalah
Pembeli produk karet dan industri sering butuh arahan teknis, sementara e-commerce biasa tidak cukup pintar untuk memberi rekomendasi berdasarkan gejala dan kebutuhan pemakaian.
Pengguna
Pembeli industri, bengkel, dan bisnis yang membutuhkan produk karet atau industri
Keputusan utama.
- Menerjemahkan spesifikasi teknis produk industri menjadi rekomendasi yang mudah dipahami pelanggan
- Membatasi arahan ke kategori yang tersedia tanpa mengklaim kecocokan SKU pasti
- Menghubungkan rekomendasi terarah dengan alur penjualan offline
Yang saya bangun.
Merancang dan membangun landing experience, alur konsultasi, jalur marketplace, dan helper rekomendasi gejala-ke-kategori di sisi client.
- Membangun storefront Astro live, section product-first, CTA konsultasi, dan buyer journey mobile-first.
- Membangun flow intake terstruktur yang memetakan model mobil dan keyword gejala ke arahan kategori produk yang dibatasi.
- Menghubungkan helper rekomendasi ke WhatsApp agar kecocokan akhir tetap dikonfirmasi manusia melalui bukti foto.
Telusuri pipeline
01User memasukkan model mobil dan keluhan atau kebutuhan lewat form terstruktur.
Input form tetap di flow client-side: model dan keyword gejala mengarahkan saran kategori dan handoff WhatsApp.
02Browser mencocokkan input dengan keyword gejala dan kategori yang dibatasi.
Browser mencocokkan input dengan keyword gejala dan kategori yang dibatasi.
03Helper memetakan gejala ke kategori produk yang mungkin, bukan mengarang SKU pasti.
Helper memetakan gejala ke kategori produk yang mungkin, bukan mengarang SKU pasti.
04Follow-up penjualan memakai hasil arahan plus verifikasi foto untuk finalisasi kecocokan produk.
Helper diposisikan sebagai arahan awal; ukuran dan tipe final tetap dikonfirmasi lewat konsultasi manusia dan bukti foto.
Hasil, dengan konteks.
Storefront ini mendukung Puka Mobil, seller marketplace yang telah melayani 4.000+ pelanggan dan menjual sekitar 50.000 item melalui Shopee dan Tokopedia. Angka tersebut adalah riwayat bisnis, bukan hasil yang diatribusikan ke website.
Lebih dalam.
Teknologi & fitur +
Astro / TypeScript / Tailwind CSS / Rule-Based Recommendation
- Landing experience berfokus konversi
- Helper rekomendasi gejala-ke-kategori berbasis aturan
- Integrasi jalur penjualan WhatsApp dan marketplace
- Alur konsultasi pelanggan dengan intake terstruktur
- Desain responsif untuk pengguna Indonesia yang mobile-first
Catatan sistem AI +
Penyedia / model
Pencocokan keyword dan kategori di sisi client; tidak ada backend retrieval atau model aktif yang diklaim.
Aliran data
Input form tetap di flow client-side: model dan keyword gejala mengarahkan saran kategori dan handoff WhatsApp.
Validasi
Helper diposisikan sebagai arahan awal; ukuran dan tipe final tetap dikonfirmasi lewat konsultasi manusia dan bukti foto.
Penanganan kegagalan
Saat tidak ada kecocokan yang dibatasi, interface mendorong user lanjut konsultasi alih-alih memaksakan rekomendasi produk.
Batasan
Helper keyword merekomendasikan kategori, bukan menjamin kecocokan part. Konfirmasi foto fisik tetap diperlukan dan konversi website belum diukur.
