🧐 Проблема, о которой не говорят вслух
Фрод с фотографиями - одна из самых болезненных тем в цифровом мерчандайзинге и розничном аудите. Полевые сотрудники и подрядные агентства закрывают KPI любыми способами: фотографируют одну и ту же идеальную полку в разных магазинах, выдают старые снимки за новые или возят с собой «эталонную выкладку» из точки в точку.
Чаще всего об этом узнают случайно, когда два похожих фото попадаются на глаза проверяющему. Но что делать, если у вас не два снимка, а десять тысяч? И если проверять нужно не разово, а регулярно?
Мы в ShelfMatch столкнулись с этим запросом несколько лет назад. И со временем он перестал быть редкостью.
👥 Кому это нужно больше всего
Такие проверки чаще всего заказывают две категории клиентов:
- Производители и дистрибьюторы, которые работают с внешними агентствами. Им важно понимать: платят они за реальную работу или за красивые отчёты из одних и тех же фотографий.
- Сами агентства, которые хотят контролировать качество работы своих же сотрудников и доказывать заказчику: «Нам можно доверять, мы сами отсеиваем фрод до отправки отчёта».
В обоих случаях у клиента есть одна общая боль: нет времени и ресурсов разбирать архивы вручную, а подключать полноценный сервис распознавания товаров для одной задачи - избыточно.
🐌 Почему ручная проверка не работает
Попробуйте вручную сравнить 5000 фотографий из 200 магазинов за последний месяц. Даже если на это уйдёт несколько дней, вы всё равно рискуете:
- пропустить неочевидные дубликаты (разные ракурсы, обрезанные кадры);
- запутаться в датах и названиях файлов;
- потратить время в ущерб другим задачам.
А главное, человеческий глаз устаёт. После сотого однотипного снимка вероятность ошибки резко растёт.
✅ Наше решение: никакой интеграции, только результат
Мы давно умеем распознавать товары, полки и ценники. Но для борьбы с фотофродом этого не нужно. Поэтому мы сделали отдельное, максимально простое решение.
Как оно работает:
- Клиент выгружает фотографии - архивом, ссылкой на облачное хранилище, файловым обменником. Даже если пришлёте флешку с курьером - тоже примем. 🐦
- На стороне ShelfMatch все снимки проходят автоматическую обработку: сравниваются между собой, ищутся точные и приблизительные дубликаты, одинаковые фрагменты, повторяющиеся серии.
- На выходе клиент получает:
отчёт по дубликатам;
сами продублированные файлы (чтобы не искать их в общем архиве).
Никакой интеграции с вашей CRM, BI или учётной системой не требуется. Не нужно настраивать API, получать токены, писать код. Просто отдали фото - получили результат.
⏱️ Сроки и форматы
- Обрабатываем как небольшие выборки (5000 –10000 фото), так и массивы под 50–100 тысяч снимков.
- Стандартный срок готовности - на следующий день после получения данных.
- Частота проверок - любая: раз в день, раз в месяц, выборочно по проектам или регионам.
Никаких капитальных затрат, никакой дополнительной инфраструктуры. Вы платите только за фактически обработанный объём.
🐱 Итог: быстро, удобно, без лишних вложений
Фотофрод не исчезнет сам по себе. Но его можно перестать бояться и начать просто и дёшево проверять.
Наше решение подходит для тех, кто:
- хочет навести порядок в полевых отчётах;
- не готов внедрять сложную аналитику «под ключ»;
- ценит время своих сотрудников и не хочет заставлять их вручную всматриваться в тысячи одинаковых полок.
Проверили - нашли дубликаты - предъявили подрядчику или успокоили заказчика. Всё.
📎 А что насчёт полноценного распознавания?
Если после проверки на фрод вы захотите пойти дальше - проанализировать выкладку, долю полки, цены конкурентов - мы, конечно, это тоже умеем. И там уже понадобится интеграция. Но для борьбы с дубликатами она не нужна.
Иногда самый быстрый путь к чистоте данных - не строить сложную систему, а просто прислать архив на проверку.