Все кейсы

AI-распознавание ценников для ритейл-сети: точность 95%

Riverstart ·2025

Разработали AI-модель распознавания ценников для крупной региональной ритейл-сети и повысили точность с 36% до 95%.

Задача

Сотрудники ритейл-сети ежедневно делали до 20 000 фотографий ценников конкурентов, но точность распознавания собственной модели составляла около 36%, что требовало ручной проверки и замедляло анализ цен.

Решение

Вместо доработки старой модели разработали новую на основе визуально-языковой модели с пайплайном предобработки изображений: конвертация в grayscale, коррекция резкости, контраста и яркости. Сотрудники отправляют фото через мобильное приложение, система распознаёт данные и передаёт их в ERP клиента.

Результат

  • 36% → 95% Точность распознавания ценников

Точность распознавания выросла с 36% до 95%, превысив целевой порог 75%. Аналитики получили возможность снизить трудозатраты на анализ цен конкурентов в разы.

Ещё 38 кейсов в категории Розничная сеть → Разработка ПО

2018

Lay's Football

Спецпроект Lay’s Football с чат-ботом, блогерами и нейросетью привлёк 825 000 новых подписчиков ВКонтакте и 90 млн охвата рекламной кампании.

2 серебра
2020

Vivienne Sabó: Tone de Cabaret

Engagency/Socialist · Vivienne Sabó

Создали рекламную кампанию с заменой лиц для Vivienne Sabó и получили более 500 000 пользовательских видео.

1 бронза