Как мы помогли Т2 в 10 раз ускорить обработку POSM и создать единый стандарт оформления розницы

2025-12-16 18:51:14 Время чтения 6 мин 246

В декабре 2025 года Т2 объявила о завершении внедрения ИИ-решения для оптимизации операционных процессов и повышение качества рекламных материалов в рознице. Система автоматического заполнения паспортов торговых точек на базе искусственного интеллекта в 10 раз ускорила обработку данных, оптимизировала затраты на POSM на 30% и снизила трудозатраты на 90%.

Марта Цветкова
руководитель направления по продвижению бренда и продуктов Т2
«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».

Для «Системных Технологий» проект стал эталоном быстрого внедрения AI с гарантированным ROI.

Задачи проекта

Паспорт торговой точки — ключевой инструмент, фиксирующий размещение и количество POSМ-материалов. Ранее его формирование занимало дни и недели: сотрудники вручную просматривали фото, сверяли материалы с каталогом и заносили данные, а качество информации зависело от человеческого фактора.

В розничной сети Т2 — более 6500 салонов и 50+ видов POSM, и каждая ошибка в данных влияла на планирование закупок, оценку эффективности и своевременность размещения материалов.

Компания стремилась избавиться от ручных операций, снизить зависимость от подрядчиков и создать единый стандарт паспортов по всей федеральной сети.

От боли рынка — к промышленному AI-решению

Одной из ключевых задач было решить типичную для рынка POSM проблему — большое количество визуально похожих материалов, разное качество фотографий, отсутствие стандартизированной съёмки и необходимость распознавать текстовые элементы.

Именно на этом моменте мы увидели пересечение задач «Системных Технологий» и T2: перейти от ручного процесса к системе, которая обеспечивает точный и воспроизводимый результат.

Этап 1. Обучение модели (30 дней)

Подготовили обучающую выборку по 80+ видам POSM. Для каждого вида собрали 80–100 фотографий с разными углами, освещением и условиями съёмки. Это позволило обеспечить устойчивость модели к реальным особенностям торговых точек.

Этап 2. Пилотирование (15 дней)

Протестировали систему на ~250 торговых точках. По итогам пилота модель дообучили, повысив точность распознавания и сократив число ошибок.

Этап 3. Промышленная эксплуатация

После успешного пилота решение развернули на всю сеть — более 6500 точек. Система перешла в полностью автоматический режим обработки фотоаудитов. 

Ирина Власова
менеджер по рекламным материалам Т2
«Наша команда создала решение, которое закрывает ключевую боль рынка — ручную, неточную и долгую работу с POSM. Теперь процесс полностью автоматизирован и способен обрабатывать тысячи изображений без потери качества».

Результаты в цифрах

Автоматизация обработки POSM дала Т2 измеримый экономический и операционный эффект:

  1. 10× снижение затрат на обработку POSM. Полная передача процесса AI-системе кратно сократила стоимость проверки одной точки.
  2. 1,5 часа вместо 1,5 недель на цикл обработки. Фотоаудиты перестали быть «бутылочным горлышком» и стали выполняться практически в реальном времени.
  3. −90% трудозатрат команды. Вместо ручного просмотра тысяч изображений — полностью автоматизированный процесс.
  4. −30% затрат на производство и размещение POSM. Благодаря точным данным Т2 перераспределила бюджет в пользу эффективных инструментов оформления.
  5. 2× снижение стоимости фотоаудита. Весь процесс стал более прозрачным и предсказуемым
  6. 100% единый стандарт паспортов по всей сетиДля розницы с 6500+ точками это ключевой фактор управляемости и сопоставимости данных.
Мария Казарцева
менеджер по оформлению LS, Т2
«Благодаря автоматизации мы сократили затраты на обработку POSM в 10 раз. Это не просто технологический апгрейд — это новый стандарт эффективности в трейд-маркетинге»

Итог от Системных Технологий

Проект подтверждает, что автоматизация POSM выходит на новый уровень зрелости. AI становится инструментом, который масштабируется на тысячи точек, улучшает управляемость сети и приносит измеримую бизнес-ценность с первых дней.

Евгений Ярофеев
Руководитель ST-SI Lab
«С Т2 мы работаем с 2015 года. На этом проекте клиент выбрал нас как надёжного технологического партнёра, способного решить задачу, которую другие игроки рынка считали слишком нишевой. Этот успех открывает дорогу к более амбициозным задачам — от увеличения частоты отчётности до создания комплексной системы анализа торговых точек».

Если вашей компании важно повышать точность данных, снижать операционные затраты и строить управляемые процессы в трейд-маркетинге, мы готовы обсудить опыт проекта и возможные сценарии внедрения.