AIOps
Wróć do case studiesZpozdrowieniem.plStrona klienta: Zpozdrowieniem.pl ↗

Automatyczna aktualizacja cenników dla ponad 170 placówek w sklepie internetowym

Aplikacja odbiera zgłoszenie zmiany cennika, odczytuje dokument, porównuje go z katalogiem sklepu i przygotowuje gotowy plik importu. Człowiek rozstrzyga tylko wątpliwości.

Zobacz działające rozwiązanie
Interfejs rozwiązania opisanego w case study: Automatyczna aktualizacja cenników dla ponad 170 placówek w sklepie internetowym
Interfejs rozwiązania: Automatyczna aktualizacja cenników dla ponad 170 placówek w sklepie internetowym.
170+
placówki w sklepie
PDF, skany (OCR), Excel, Word
formaty cenników
98% / 97%
zgodność cen / gramatur
tryb cienia obok pracy człowieka
etap

Wyzwanie

Zpozdrowieniem.pl prowadzi sklep, w którym bliscy zamawiają paczki dla osób w zakładach karnych, aresztach śledczych i oddziałach zewnętrznych. Każda placówka publikuje własny cennik, a jego zmiana oznacza aktualizację listy produktów w sklepie. Do czasu aktualizacji walidacja blokuje zamawianie w danym zakładzie, więc każda godzina zwłoki to ruch, który nie może zamówić. Cenniki mają różne formaty, bywają skanami, a nazwy produktów w cenniku różnią się od nazw w sklepie: inny producent w nazwie, warianty zapisane w jednym wierszu, waga w innym polu. Dodatkowo import w sklepie podmienia całą listę placówki, więc plik zrobiony z niepełnego odczytu usunąłby ze sklepu część asortymentu.

Co zrobiliśmy

  • Odbiór zgłoszeń zmian cenników i pobranie dokumentu ze źródła, z rozpoznawaniem formatu po zawartości pliku, a nie po rozszerzeniu
  • Odczyt PDF z warstwą tekstową, skanów przez OCR (Document AI), arkuszy Excel i tabel Word do jednej, wspólnej postaci wierszy
  • Porównanie z aktualną listą ze strony sklepu: dopasowanie nazw odporne na producenta w nazwie, warianty „A/B/C” i inny zapis gramatury
  • Reguły biznesowe wyciągnięte z danych, np. obowiązkowa opłata za przygotowanie paczki, której nie wolno zgubić przy podmianie listy
  • Bezpieczniki: plik nie powstaje z ułamka listy, a literówka w cenie nie zamienia się po cichu w 0,00 zł
  • Ekran dla człowieka tylko przy wątpliwościach, z pamięcią decyzji, żeby ten sam problem nie wracał przy kolejnym cenniku
  • Tryb cienia: aplikacja liczy wynik równolegle z pracą pracownika i mierzy zgodność z tym, co faktycznie trafiło do sklepu
  • Monitoring niedostępnych zakładów oraz dashboard jakości z progiem gotowości (98% zgodności pozycji)

Efekt

  • Zgodność cen ok. 98% i gramatur ok. 97% w trybie cienia, a zgodność pełnych list ok. 82% i rosnąca z każdą poprawką wskazaną przez pomiar
  • Ok. 72% cenników odczytanych przez aplikację (część z pytaniami do człowieka), reszta to zakłady czasowo zablokowane, bez listy danego typu albo wymagające ręcznej obsługi
  • Mierzalny czas, w którym zakład jest niedostępny w sklepie, czyli konkretny argument do liczenia zwrotu z automatyzacji
  • Gotowy wzorzec dla każdej firmy, która aktualizuje katalog z dokumentów dostawców: odczyt, porównanie, plik importu, kontrola człowieka

O projekcie

Zpozdrowieniem.pl obsługuje ponad 170 placówek, a każda z nich ma własny cennik w innym formacie. Zbudowaliśmy aplikację, która zamienia te dokumenty w gotowy plik importu do sklepu. Najważniejsze lekcje z wdrożenia: po pierwsze, sam odczyt (OCR) to dopiero połowa pracy, bo większość wysiłku idzie w porównanie z katalogiem sklepu i w bezpieczniki, skoro import podmienia całą listę. Po drugie, reguły trzeba brać z danych, a nie z założeń: opłata za przygotowanie paczki jest obowiązkowa, więc pozycja usługowa ze sklepu przechodzi do pliku, nawet gdy cennik jej nie ma, a jej cena bywa tylko w uwagach nad tabelą. Po trzecie, aplikację uruchomiliśmy w trybie cienia: liczy wynik obok pracy człowieka i raportuje zgodność, więc wiadomo, kiedy można jej zaufać. Dziś decyzje o wątpliwych pozycjach podejmuje człowiek, a próg przekazania aplikacji do testów to 98% zgodności pozycji.

Masz podobny problem w swojej firmie?

Umów się na rozmowę