Témoignages Clients
Michael Chen
CTO
VisionRetail Inc.
Sarah Miller
VP of Engineering
StyleMatch USA
David Ross
Lead Developer
DecorAI Solutions
Jessica Pearson
Head of Product
ShopTech Global
James Foster
Director of Technology
ElecNet Commerce
Amanda Lewis
Senior Tech Lead
FashionForward App
Industries Clés
Mode & Habillement
Décoration & Ameublement
Cosmétiques & Beauté
Électronique Grand Public
Grande Distribution Alimentaire
Luxe & Joaillerie
Pièces Automobiles
Optique & Lunetterie
Bricolage & Outillage
Developpement de moteur de recherche visuelle pour retail
Optimisation Catalogue Maison
Client : Leader e-commerce US en décoration d'intérieur.
Défi : Le client perdait des ventes car les utilisateurs ne trouvaient pas les produits correspondants à leurs inspirations visuelles, nécessitant un développement de moteur de recherche visuelle pour retail avancé.
Solution : Notre équipe augmentée Python a développé un algorithme de « Shop the Look » utilisant la segmentation sémantique pour isoler et identifier chaque meuble dans une photo d'ambiance.
Résultat : Augmentation du taux de clic de +35% sur les pages produits suggérés.
Recherche Instantanée Mode
Client : Application mobile de mode rapide (Fast Fashion).
Défi : La latence élevée de la recherche par image décourageait les utilisateurs, un obstacle critique dans le développement de moteur de recherche visuelle pour retail.
Solution : Nos ingénieurs Python ont optimisé l'indexation vectorielle et migré les modèles de reconnaissance vers une architecture edge computing plus légère.
Résultat : Réduction du temps de réponse de la recherche de 60% (de 2.5s à 1s).
Identification Pièces Auto
Client : Distributeur national de pièces détachées automobiles.
Défi : Taux de retour élevé dû à des erreurs d'identification de pièces par les clients, nécessitant une expertise en développement de moteur de recherche visuelle pour retail.
Solution : Nous avons déployé une équipe Python pour créer un modèle de classification fine-grain capable de distinguer des pièces mécaniques très similaires sous différents angles.
Résultat : Diminution des retours produits de 22% en six mois.
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