Products Analyzer позволяет ретейлерам определять цены и классифицировать товары на изображениях. Сервис также может быть использован для мониторинга цен и товаров конкурентов в офлайн-магазинах с целью расширения товарного ассортимента или корректировки ценообразования. Он также позволит определять заполненность полок в собственных магазинах, что упрощает формирование товарных запасов и сокращает недополученную из-за несвоевременной выкладки выгоду.

ML-модели, входящие в сервис, обучены на изображениях из российских продуктовых ритейл-сетей, они распознают на изображениях все товары и их цены. Для того чтобы запустить процесс распознавания, достаточно сфотографировать стеллажи магазина и загрузить изображения в сервис через API в карточке сервиса на платформе SberCloud ML Space.

Использование сервиса Product Analyzer позволит избежать расходов на создание собственного решения по мониторингу цен и заполненности полок. Также сервис оценят разработчики ПО для ритейла, поскольку это поможет сократить time-to-market подобных приложений.Продуктовые ритейлеры могут протестировать возможности сервиса, просто зарегистрировавшись на платформе ML Space.

«Product Analyzer уже используется для распознавания цен и товаров крупнейшими розничными сетями России – и мы хотели бы сделать его более доступным для широкого круга российского ритейла. Мы рады совместно с платформой ML Space развивать сервисы, которые позволяют использовать AI и машинное обучение для решения практических бизнес-задач, и планируем выкладывать новые сервисы в будущем», — отметил Руслан Ахтямов, директор по стратегии Napoleon IT.

‍