На рынке около десяти решений, которые распознают товары на полке. Со стороны они выглядят одинаково: приложение, снимок, отчёт с OSA и долей полки. Разница внутри – где выполняется распознавание, что снимает мерчендайзер и в какой момент появляется результат.
| Критерий | Lightshelf | JEDAIСмарт Ритейл | ОПТИМУМ СкайНетCDC | ST Magic MerchСистемные технологии | SM VisorSmart Merch | PowerPriceNapoleon IT |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Бизнес | ||||||
| Заявленный срок запуска | 1 месяц | Не указано | Не указано | ~1 месяц на модель + ~2 месяца на пилот | Не указано; обучение модели ~2 недели | 1–3 месяца на распознавание |
| Что нужно до запуска | Справочники и интеграция | Мастер-данные; про обучение модели не сказано | «Без дорогого обучения» | Каталог до 500 SKU, разметка, обучение, пилот | Согласованный список товаров, обучение модели ~2 недели | Датасеты, разметка, дообучение, пилот |
| Заявленная точность | до 99% | Не указано | 98% (целевая) | 96%+ | 95%+ после обучения | до 93% (цены), от 97% (выкладка) |
| SFA в комплекте | Задачи и геолокация | Нет | Да | Да | Отдельный продукт SM SFA | Задачи и геолокация |
| Российский вендор | Да | Да | Да | Да | Головная компания в Болгарии, в России работает через своё юрлицо | Да |
| Техника | ||||||
| Когда виден результат | По ходу съёмки | После снимка, за несколько секунд | После снимка | После отправки на сервер | После отправки на сервер, аналитика ~3 минуты | После отправки на сервер: 0,43 секунды на товар и проверка сотрудником |
| Без интернета | Распознавание и KPI | Распознавание и KPI | Распознавание | Только сохранение фото и данных | Не указано | Не указано |
| Где распознаётся | На устройстве | На устройстве | На устройстве | Сервер | Сервер | Сервер |
| Что снимают | Видео | Фото | Фото и видео | Фото | Фото, склейка в реалограмму | Фото |
Данные о конкурентах – по их публичным заявлениям: сайты вендоров, реестр отечественного ПО, магазины приложений. Сверены 23 сентября 2026 года. Данные Lightshelf – собственные. «Не указано» означает, что вендор такие данные не публикует.
Коротко о каждом и о том, чем мы от него отличаемся.
ООО «Смарт Ритейл», ранее Intelligence Retail и Ailet Retail Execution
Распознавание полки по фотографии. Заявлено как работающее на устройстве, включая расчёт KPI; офлайн-версия при этом выпущена отдельным приложением JEDAI Offline.
Мы довели съёмку до одного движения: видео вместо серии кадров, все KPI на устройстве, месяц до работы без пилота.
На рынке с 2016 года.
Источники: сайт компании, карточка ПО №21182 в реестре отечественного ПО, страницы приложений в App Store.
Группа компаний CDC (СиДиСи)
Распознавание образов внутри экосистемы SFA ОПТИМУМ. Заявлено как работающее на мобильном устройстве и без интернета.
Мы довели распознавание и KPI полки до топового уровня по технологиям.
CDC на рынке с 1995 года, много модулей SFA: маршруты, заказы, дебиторка, документооборот.
Источники: сайт компании, карточка ПО №6078 в реестре отечественного ПО.
«Системные технологии»
Модуль распознавания полки по фотографии рядом с приложением мерчендайзера. Запуск идёт через обучение модели: каталог до 500 SKU, разметка, обучение, затем пилот.
Мы убрали из запуска обучение модели: месяц на магазины, товары и интеграцию – и команда работает.
На рынке с 2000 года.
Источник: сайт компании, страница продукта.
Smart Merch (SM Ltd), головная компания в Болгарии, в России работает через собственное юрлицо
Распознавание полки по фотографии: снимки уходят на сервер и склеиваются в реалограмму. Заявленная точность действует только по согласованному списку товаров и после обучения системы.
Мы довели расчёт до момента съёмки: распознавание идёт на телефоне, KPI готовы у полки.
Линейка из нескольких приложений под разные задачи – распознавание, SFA и другие. Мы такую не строим.
Источник: сайт компании – страница продукта с FAQ и системными требованиями, раздел контактов, материалы блога.
Napoleon IT
Распознавание по фотографии с фокусом на ценах: полевой сотрудник снимает товар, результат подтверждает человек.
Цены, промо и выкладку мы считаем одним видео, без ручного подтверждения каждой позиции.
На рынке с 2011 года.
Источник: сайт компании – разделы мониторинга для ценообразования и для мерчандайзинга.
Глобальные платформы
Распознавание полки для международных производителей. Отдельного российского сайта у Trax сейчас нет; российская линия Ailet развивается под брендом JEDAI.
Российская команда, поддержка и договор в рублях, продукт под задачи местного рынка.
Trax на рынке с 2010 года, работает в десятках стран.
Источники: сайты компаний.
Включая случаи, когда мы не подойдём.
Это тоже к нам: цену, название и промоценник Lightshelf снимает тем же видео, что и выкладку, – отдельного обхода под ценовой мониторинг не нужно. Если задача без своего мерчандайзинга, есть решения, построенные вокруг прайсинга сети, например PowerPrice.
Запуск распознавания обычно начинается с пилота: собрать фотографии вашего товара, обучить модель, повторить. У вендоров это от месяца на модель до трёх месяцев на систему. Нам обучать нечего – месяц уходит на магазины, товары и интеграцию, и команда работает.
Если в периметре 10–30 товаров или полку фотографируют редко, распознавание не окупится: столько позиций сотрудник пересчитает глазами быстрее, чем вы настроите систему. Мы начинаем приносить пользу там, где съёмка стала регулярным процессом, а товаров столько, что ручной подсчёт съедает визит.
Больше визитов в день теми же людьми и данные, которым можно доверять без ручных перепроверок, – это наш случай. Мерчендайзер снимает полку на видео, товары распознаются на телефоне по ходу движения, KPI готовы до выхода из магазина.
Они устроены иначе. У обоих за спиной годы внедрений, готовые интеграции и широкая функциональность кроме распознавания. Мы довели функциональность распознавания до самого современного вида: считаем KPI по видео прямо на устройстве, у полки, без пилота.
Съёмка серии фотографий требует соблюдения правил (угол съёмки, перекрытие) – из-за этого съёмка занимает больше времени. На обучение этим правилам и на пересъёмку уходит время визита. А если правила соблюдены, но система не справляется со склейкой – вы просто не получите никакую аналитику по визиту. Видео снимает любой сотрудник без тренинга, а распознавание идёт по ходу движения – переснимать нечего. Lightshelf помогает уже в процессе съёмки.
Разница в том, что именно работает без связи. У конкурентов офлайн обычно вынесен в отдельный продукт: у JEDAI это самостоятельное приложение, у CDC – отдельная платформа. У нас это не отдельная сборка, а способ работы основного приложения: на устройстве считается весь набор KPI визита, а не только распознавание отдельного кадра. Поэтому вендора полезно спрашивать не «работает ли офлайн», а что именно считается без связи.
Месяц: неделя на магазины и пользователей, неделя на загрузку товаров, неделя на интеграцию с вашей системой, на четвёртой команда работает. Сбор фотографий и дообучение модели не нужны.
С сайтов самих вендоров и из публикаций в отраслевых СМИ, дата сверки указана вверху страницы. Мы не приводим цифры, которых вендор не заявлял сам. Если что-то изменилось – напишите на info@lightshelf.ru, поправим.
Покажем распознавание на вашей категории и посчитаем экономику визита – без пилота и сбора фотографий.
Или напишите на почту info@lightshelf.ru