ИИ-изображения на маркетплейсах

Большинство пилотных проектов с ИИ-изображениями останавливаются не потому, что модель не сработала, а потому, что окружающая система не изменилась. Узнай, что делают по-другому те, кто успешно масштабирует такие решения.

Скачать

Ключевые выводы

99%

снижение стоимости на изображение

после того, как Decathlon заменил работу агентств пакетной обработкой на базе ИИ

75%

сокращение времени на редактирование в Valuence Japan

с 800 до 200 часов в месяц

+1%

рост общего числа объявлений на маркетплейсах

(при всего 10% продавцов, использующих функцию) на Mercari благодаря одной встроенной функции на базе ИИ

¥12 млн

сэкономлено в год компанией Valuence Japan

после замены 7‑членной офшорной команды редакторов

Прямой вебинар

Узнай больше от авторов

В этой 25-минутной сессии руководитель отдела изображений Photoroom Джефф Страусс и руководитель отдела продаж и партнёрств Мишель Белсик расскажут, как превратить ИИ-обработку изображений из разового эксперимента в надёжную операционную возможность, опираясь на реальные внедрения в ведущих маркетплейсах и e‑commerce брендах, таких как Mercari, Decathlon и Valuence Japan.

Зарегистрируйся сейчас

Что внутри? Краткий обзор

Практическое руководство по масштабированию ИИ-изображений от команды, которая внедряет их для мировых маркетплейсов.

Почему одних только лучших моделей недостаточно

Команды, которые получают максимум от ИИ-изображений, не ждут появления лучшей модели. Они совершенствуют систему вокруг неё. Узнай, почему развитие ИИ-изображений замедляется и как на практике выглядит внедрение на уровне инфраструктуры.

Реальные внедрения, реальные цифры

От снижения стоимости обработки одного изображения до ускорения вывода товаров на рынок и заметного роста вовлечённости продавцов — организации, которые получают результаты от ИИ-обработки изображений, объединяет одно: они рассматривают её как инфраструктуру, а не как отдельную функцию. В этом отчёте собраны примеры внедрения на глобальных маркетплейсах и в корпоративных каталогах товаров, чтобы показать, как это работает на практике.

В чём большинство команд ошибается

Проблема пустого брифа.
Конвейерное мышление.
Визуальная однообразие.
Это три наиболее частых сценария неудач, и ни один из них не связан с техническими проблемами. Узнай, что на самом деле их вызывает и как исправить каждый из них.

Что нужно, чтобы масштабировать ИИ-обработку изображений надёжно

Организации, которые надёжно масштабируют ИИ-имиджинг, делают одни и те же четыре вещи:

они определяют те результаты, которые действительно важны
преврати стандарты бренда в системы, которые рабочий процесс действительно может обеспечить
Внедряй ИИ там, где уже есть привычные действия, вместо того чтобы заставлять людей менять свой способ работы
и выстраивай управление заранее, а не после того, как что-то пойдет не так.
Узнай принципы работы самых надежных внедрений.

Photoroom Интеллект

Готов перейти от пилотного проекта к рабочей инфраструктуре?

Скачай полный отчет и узнай, как ведущие маркетплейсы и крупные бренды внедряют ИИ-имиджинг в основу своих процессов — с такой скоростью, стабильностью и контролем, чтобы это работало в долгосрочной перспективе.

Скачать сейчас