SASの需要予測ソリューションによるアナリティクス経営の実現=ダイヤモンド・リテイルメディア・カンファレンス
需要予測の活用で本部や店舗の業務を最適化
小売業では、物流や店舗、商品部、経営など、それぞれの業務において需要予測を活用することで、業務課題解決、業務効率化、売上向上、コスト削減が可能だ。
たとえば物流では、欠品回避のための過剰在庫や横持ちによる無駄な倉庫間移動など、一定のリソース確保で繁忙期と閑散期の作業量格差などが余計なコストの原因となっている。
対して、需要予測を活用することで、必要在庫量の確保、納品予測に基づいた拠点ごとの在庫配置、物流量予測に基づいた配車やリソースの計画、作業量予測に基づいたレイバースケジューリングが可能になってくる。
商品部では、売上実績をベースに判断するため品揃え変更や商品入替えが後手後手になり、一律の売場レイアウト／棚割から抜け出せない、販促の効果が計画時点で予測できない、シーズン間際や廃棄回避のための値引きが行われているといった課題がある。需要予測により、需要変化を早めに検知することで、商品入替え、売上最大化のための棚割り作成、販促効果シミュレーションの実現、廃棄ロスと収益確保を考慮した値引きの実施が可能になってくる。
店舗では、発注が担当者のスキルに依存していたり、顧客対応が必要なのに品出しに掛かり切りになっていたり、必要なインストア加工数とシフトが合わず客数に応じたレジの開放／閉鎖がタイムリーに行われないという問題がある。こちらも発注推奨数の自動算出や発注の自動化が可能になり、品出し作業の計画化や削減、インストア加工計画作成や来客予測によるレジ稼働計画が作成できるようになってくる。
経営面では、営業計画の精度の低さや部門から上がって来る数字の妥当性が評価できずに着地予測が直近までわからない、現場のムリ・ムダに気づけないという問題がある。これらも需要予測をベースにした経営計画立案や販売予測と部門予算のギャップを一元管理、着地シミュレーションの実現や予実管理の高速化で問題の早期発見が可能となってくる。
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需要予測を高精度化するポイントは
