Как Т2 в 10 раз сократила затраты на обработку рекламных материалов с помощью AI

 Ежеквартальный фотоаудит 6500 торговых точек Т2 занимал до 1,5 недель и зависел от человеческого фактора. Вместе с «Системными Технологиями» мы создали AI-пайплайн, который сократил стоимость проверки одной точки в 10 раз, а трудозатраты — на 90%. Решение победило в премии PopAI 2025 в номинации «Инновационные технологии и ИИ», обойдя Ozon. Рассказываем, как мы этого добились.

1. Задача: убрать рутину и риски из трейд-маркетинга

В розничной сети T2 используется более 50 видов POS-материалов: плакаты, тейблтенты, карманы и другие элементы оформления. Чтобы контролировать их размещение, мы регулярно проводим фотоаудиты торговых точек. Их итогом должен быть паспорт точки — документ, который фиксирует тип, количество и корректность размещения рекламных материалов.

Раньше мы передавали фотографии внешнему подрядчику. Специалисты вручную просматривали тысячи снимков, сверяли материалы с каталогом и заполняли таблицы. Процесс занимал до 1,5 недель, был дорогим и сопровождался операционными рисками из-за человеческого фактора.

Мы объявили тендер на автоматизацию формирования паспортов торговых точек, чтобы:

• Сократить сроки и стоимость обработки данных.

• Исключить влияние человеческого фактора.

• Получить единый стандарт данных по всей сети.

В результате тендера мы выбрали «Системные Технологии» — нашего технологического партнёра, поставщика SFA-системы ST Чикаго.

2. Решение: комплексный ИИ-пайплайн вместо ручной проверки

Вместе мы разработали систему, которая автоматически анализирует фотографии и формирует паспорт точки. В её основе — комплексный ИИ-подход:

• Детектор объектов находит все рекламные материалы T2 на снимке.

• Классификатор точно определяет тип каждого материала (например, «плакат с тарифом Х»).

• OCR-инструменты считывают текстовую информацию с материалов.

Система понимает, какие POSM размещены в точке, определяет их количество и корректность, а затем сама формирует итоговый отчёт — без участия валидаторов.

3. От обучения ^[1]  модели до полной автоматизации

Работа велась поэтапно:

Этап 1: Обучение модели (30 дней).

• Подготовили базу для обучения: более 80 видов POSM.

• Для каждого материала собрали по 80–100 реальных фотографий с разных ракурсов и в разных условиях.

Этап 2: Пилотное внедрение (15 дней).

• Протестировали систему на 200–300 торговых точка.

• Проанализировали результаты, дообучили модели и повысили точность распознавания.

Этап 3: Промышленная эксплуатация.

• Развернули систему на всех 6500 точках сети.

• Перешли на полностью автоматический режим работы.

• Достигли ключевой метрики: стоимость обработки одной ТТ — 11 рублей.

4. Как работает система: технические детали

Процесс распознавания полностью автоматизирован:

1. Загрузка фотографий с торговой точки.

2. Предобработка изображения.

3. Детекция объектов: система находит все POSM на фото и выделяет их.

4. Классификация: модель определяет тип каждого материала с точностью 90–97%.

5. Распознавание текста: считывание надписей с материалов.

6. Формирование отчёта: автоматическое заполнение паспорта точки и экспорт в таблицу.

Партнёры разработали сервис, который быстро обрабатывает фотографии и корректно распознаёт POSM, параллельно работая с тысячами изображений без потери производительности.

ИИ помогает нам формировать более продуманную матрицу POSM, оптимизировать закупки и снижать издержки. Мы можем управлять визуальными материалами на основе объективных данных, а не гипотез.

— Цветкова Марта, руководитель направления по продвижению бренда и продуктов компании, T2

5. Результаты: скорость, экономика и признание

После внедрения системы мы получили измеримые результаты:

• Обработка данных ускорилась в 10 раз.

• Затраты на POS-материалы сократились на 30% за счёт перераспределения бюджета в пользу эффективных инструментов.

• Трудозатраты снизились на 90%.

• Стоимость автоматизированной проверки одной точки стала в 10 раз ниже ручной.

Наша команда создала решение, которое закрывает ключевую боль ^[2] рынка — ручную, неточную и долгую работу с POSM. Теперь процесс полностью автоматизирован и способен обрабатывать тысячи изображений без потери качества.

— Ирина Власова, менеджер по рекламным материалам, Т2

Кроме того, мы смогли:

• Внедрить единый стандарт паспортов по всей сети из 6500 точек.

• Повысить прозрачность KPI для торговых представителей.

• Сосредоточить инвестиции только на эффективных материалах.

В 2025 году этот проект победил в премии PopAi в номинации «Инновационные технологии и Искусственный Интеллект ^[3] (ИИ)», обойдя решения таких компаний, как Ozon. Для нас это подтверждение того, что мы выбрали правильный подход и верного технологического партнёра.

С T2 мы работаем с 2015 года. На этом проекте клиент выбрал нас как надёжного технологического партнёра, способного решить задачу, которую другие игроки рынка считают слишком нишевой. Этот успех открывает дорогу к более амбициозным задачам — от увеличения частоты отчётности до создания комплексной системы анализа торговых точек. Решение подходит для любых типов рекламных материалов и не требует сложного оборудования и дорогих камер.

— комментарий от «Системных Технологий»

Что мы вынесли из этого проекта

1. Автоматизация рутины даёт мгновенный эффект. Фокус на одной болезненной операции (заполнение паспорта ТТ) принёс быструю окупаемость и значительную экономию.

2. Качество данных решает всё. Точность системы в 97% достигнута благодаря обучению на реальных фотографиях с торговых точек.

3. Важно считать стоимость единицы работы. Ключевой метрикой для нас стала стоимость обработки одной точки — она наглядно показала эффективность автоматизации.

4. Партнёрство с проверенным интегратором снижает риски. Совместная работа с «Системными Технологиями» позволила нам не просто внедрить ИИ, а получи��ь работающий инструмент с измеримым бизнес-результатом.

Итог: мы автоматизировали не «игрушку с ИИ», а критически важный бизнес-процесс. Теперь мы тратим на аудит меньше, получаем данные быстрее и управляем трейд-маркетингом на основе точной аналитики.

Благодаря автоматизации мы сократили затраты на обработку POSM в 10 раз. Это не просто технологический апгрейд — это новый стандарт эффективности в трейд-маркетинге.

— Казарцева Мария, менеджер по оформлению LS, T2

«Системные Технологии» — технологический партнер Т2 с 2014 года. Основой сотрудничества стало SFA-решение «ST Чикаго», которое мы дополнили AI-модулем для автоматизации работы с POSM. Комплекс на базе нейросетевого детектора, классификационной модели и OCR-инструментов полностью исключил из процесса ручной труд валидаторов. Теперь не нужно перебирать фото и вносить данные в таблицы — паспорта точек заполняются автоматически. Этот успех открывает дорогу к новым, более амбициозным задачам, и мы готовы решать их вместе с Т2.

— Евгений Ярофеев, руководитель Лаборатории AI, «Системные Технологии»