Die Intelligence-Schicht
für den Lebensmitteleinzelhandel.
Sciura verarbeitet Prospekte End-to-End: vom rohen PDF zu bereinigten, kategorisierten, API-fähigen Produktdaten.
Computer Vision, die Prospekte liest wie ein Mensch.
Unsere mehrstufige AI-Pipeline teilt jede Prospektseite auf, identifiziert Produktblöcke, liest Text per OCR und extrahiert strukturierte Felder: Name, Marke, Preis, Rabatt, Menge, Einheit.
- Verarbeitet komplexe Layouts, mehrspaltige Designs und überlappende Aktionen
- Sprachoptimiert: speziell für italienische Grocery-Terminologie entwickelt
- 97% Extraktionsgenauigkeit über mehr als 50 Kettenformate
- Verarbeitet einen vollständigen Prospekt in unter 3 Minuten
Ein einheitlicher Produktkatalog, automatisch erstellt.
Jedes extrahierte Produkt wird mit einem wachsenden kanonischen Katalog abgeglichen. Duplikate werden zusammengeführt. Kategorien werden zugewiesen. Preise werden über die Zeit verfolgt.
- Über 100.000 einzigartige Produkte katalogisiert und wachsend
- Automatische Deduplizierung über Ketten und Zeiträume hinweg
- Vollständige Kategorie-Taxonomie mit 16 Hauptkategorien und über 120 Unterkategorien
- Preishistorie für jedes Produkt, jede Kette, jede Woche
Human-in-the-loop-Review für Grenzfälle.
AI ist nicht perfekt. Deshalb haben wir eine tastaturgesteuerte Review-Oberfläche entwickelt, mit der Ihr Team Extraktionen in Sekunden validieren und korrigieren kann.
- Tastaturkürzel: A zum Genehmigen, R zum Ablehnen, M zum Ändern
- Geteilte Ansicht: Prospektbild links, Daten rechts
- Prioritätswarteschlange: Elemente mit hoher Konfidenz automatisch genehmigt, niedrige Konfidenz markiert
- Jede Korrektur fließt in die Verbesserung des Modells ein
Vollständige REST API. Nutzen Sie die Daten überall.
Jedes Produkt, jeder Preis, jede Aktion und jede Kette ist über unsere dokumentierte API zugänglich. Integrieren Sie sich mit Ihren bestehenden Tools in Stunden, nicht Monaten.
Bereit, Ihre Prospektdaten zu sehen?
Buchen Sie eine 15-minütige Demo. Wir verarbeiten einen Ihrer Prospekte live.
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