Кейс, который мы прятали 👀 Друзья, так получилось, что мы активно публикуем кейсы про разработку машинного зрения и внедрение видеоаналитики. Но есть крупные проекты, где наша работа - чистая архитектура и автоматизация процессов. Один из таких кейсов - система маркировки интернет-рекламы и передачи данных в ЕРИР. 💬Важный контекст: После поправок к закону «О рекламе» рекламные агентства и вообще все рекламодатели в интернет получили новую обязанность: ⏺каждое размещение рекламы (в т.ч. у блогера) требует маркировки и токена, ⏺каждая рекламная публикация - в отчёт, ⏺каждая ошибка в маркировке и отчетности - финансовый риск. Как это выглядит на практике для тех, кто работает с интернет-рекламой: Кампаний десятки. Блогеров сотни. Объём размещений растёт быстрее, чем операционная команда. Ручная подача данных начинает буксовать. Данные хранятся в разных таблицах и системах. Появляются дубли по креативам и договорам. Суммы в актах не сходятся с отчётами. Токены теряются или привязываются некорректно. API отвечает нестабильно. Метрики приходится пересобирать вручную. И в какой-то момент это уже не “рабочий процесс”. Это постоянный источник юридического риска. 🗣К нам обратилось агентство инфлюенс-маркетинга: количество кампаний росло, а ручная маркировка и отчётность в ЕРИР начали создавать системные ошибки и операционные риски. Мы спроектировали и внедрили платформу, которая закрывает весь цикл работы с рекламой и отчетностью. Как мы реализовали решение, с какими сложностями столкнулись и что это дало заказчику - подробно рассказали в кейсе на нашем сайте. 💬Читать полностью А в карточках в посту обозначили основные поинты по проекту! У вас похожая задача? Опишите нам ее @NeuroCore_ai - и мы обязательно найдем ее решение!