Kembali ke Karya
E-Commerce / Rekomendasi Produk Terarah Sudah Live

TokoKaret.com

Platform commerce live untuk produk karet dan industri dengan flow konsultasi berbasis gejala yang terarah.

TokoKaret.com interface preview

Ikhtisar

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.

Target Pengguna

Pembeli industri, bengkel, dan bisnis yang membutuhkan produk karet atau industri

Peran Saya

Pembangun produk dan desainer

Merancang dan membangun landing experience, alur konsultasi, jalur marketplace, dan helper rekomendasi gejala-ke-kategori di sisi client.

Kontribusi spesifik saya

  • 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.

Fitur Utama

  • 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

Provider / Model

Pencocokan keyword dan kategori di sisi client; tidak ada backend retrieval atau model aktif yang diklaim.

Data Flow

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.

Failure Handling

Saat tidak ada kecocokan yang dibatasi, interface mendorong user lanjut konsultasi alih-alih memaksakan rekomendasi produk.

Batasan Teknis

Helper keyword merekomendasikan kategori, bukan menjamin kecocokan part. Konfirmasi foto fisik tetap diperlukan dan konversi website belum diukur.

Pipeline

  1. User memasukkan model mobil dan keluhan atau kebutuhan lewat form terstruktur.
  2. Browser mencocokkan input dengan keyword gejala dan kategori yang dibatasi.
  3. Helper memetakan gejala ke kategori produk yang mungkin, bukan mengarang SKU pasti.
  4. Follow-up penjualan memakai hasil arahan plus verifikasi foto untuk finalisasi kecocokan produk.

Tantangan & Trade-off

  • 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

Hasil

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.

Bukti Visual

Teknologi

Astro TypeScript Tailwind CSS Rule-Based Recommendation