Your customer selects their 2019 Honda Civic 2.0L Sport and your database fires a query across 500,000 SKUs in 48 milliseconds. Only the parts that physically fit their vehicle appear. No guessing. No wrong orders shipped to your loading dock three days later. That speed comes from ACES and PIES standards — Aftermarket Catalog Exchange Standard maps every part to specific year/make/model/engine/submodel configurations, while Product Information Exchange Standard handles part numbers, dimensions, and OEM cross-references. Your fitment engine joins these datasets in Supabase PostgreSQL with proper indexing, not a Shopify template struggling under relational queries it was never built to handle. VIN lookup decodes 17 characters into exact vehicle specs because your buyer doesn't know their engine code. Core charge automation tracks remanufactured alternators and refunds deposits when the old part ships back. Wholesale accounts see their pricing tier through Row Level Security — your retail visitors never glimpse those rates. This is database architecture work, and the $200–500/month white-label widgets your competitors rent don't own their stack. You will.
Où les projets échouent
Conformité
Year/Make/Model Fitment Search
VIN Lookup
Technical Product Specifications
Core Charge Management
Wholesale Tiered Pricing
Multi-Warehouse Inventory
Notre processus
Catalog & Fitment Data Audit
Fitment Database Build
Ecommerce Frontend
Core Charges & Inventory
Launch & Team Training
Questions fréquentes
Combien coûte un site e-commerce de pièces automobiles ?
Un projet e-commerce de pièces avec recherche de compatibilité coûte 25-60K€. Ajoutez un portail gros avec tarification par niveaux et vous êtes à 40-80K€. Les vraies variables sont la taille du catalogue, le nombre d'entrepôts à intégrer, et si vous avez besoin d'une expérience B2B gros complète aux côtés du magasin détail. Les catalogues plus grands et plus d'entrepôts signifient plus de complexité -- mais l'architecture se met à l'échelle pour la gérer.
Qu'est-ce que les données ACES/PIES et comment les gérez-vous ?
ACES définit la compatibilité du véhicule -- chaque combinaison de marque, modèle, année, moteur et sous-modèle avec lequel une pièce est compatible. PIES définit ce que le produit est réellement : dimensions, numéros de pièce, matériaux, références OEM. Nous importons vos données de compatibilité ACES dans un schéma Supabase relationnel et le mappons directement à votre catalogue de produits. Ce mapping est ce qui rend la recherche de compatibilité précise. Sans lui, vous ne faites que deviner.
Pouvez-vous gérer un catalogue de 500 000+ SKU ?
Oui, et nous avons construit à cette échelle. Supabase PostgreSQL avec un indexation appropriée gère des millions de lignes sans sourciller -- les requêtes de compatibilité reviennent en moins de 50ms quel que soit la taille du catalogue. Nous avons construit des plateformes de listing à 137K articles, et un catalogue de pièces de 500K SKU utilise exactement la même architecture, juste à plus grande échelle. L'approche ne change pas, seul le volume de données le fait.
Supportez-vous les widgets de compatibilité tiers comme alternative ?
Les widgets de compatibilité tiers comme PartFinder ou MyFitment coûtent 200-500€/mois et ressemblent aux mêmes sur chaque site qui les utilise -- ce qui est beaucoup de sites. Vos clients ont vu ce widget avant. Un moteur de compatibilité personnalisé coûte 25-40K€ une fois, se regarde et se sent comme votre marque, et ne vient pas avec un abonnement qui s'accumule chaque année que vous restez en affaires.
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