【特別レポート提供】コロナ禍においても、高度なアナリティクスと需要予測によって新たな商機を生み出す実践的アプローチ

2021/04/15 11:18
ダイヤモンド・リテイルメディア 流通マーケティング局
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コロナ禍においても、高度なアナリティクスと需要予測によって新たな商機を生み出す 海外事例にみる実践的アプローチ

需要予測力を改善するデータを付加し、高度なアナリティクス経営を実現

 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大に伴い、流通業界では変容する消費者行動に順応すべく新たな道を見つけ出すことに迫られている。ウィズコロナへの対応とともに、アフターコロナへの対策として早急に戦略の見直しが求められている。

 流通業界では過去に例がないCOVID-19への対応策として、需要予測を取り入れることに注目が集まりつつある。なぜなら、高度なアナリティクスと機械学習を活用し、多数のソースをマイニングすることで、消費者の需要パターンに関する洞察を得ることができるからである。こうしたデータを活用することでコロナ禍においても、物流や店舗、本部の経営部門や商品部門における業務課題の解決、業務効率化、コスト削減、売上向上などが見込めるのだ。

 需要予測を起点とした“Analytics経営”の実現を標榜するSASは、2020年3月中旬に世界保健機構がCOVID-19のパンデミックを宣言した後、いち早くCOVID-19 Data analytics Resource Hubを開設。流通業界がCOVID-19のパンデミックに立ち向かうためのサポートに注力してきた。

 SASによると、小売企業はCOVID-19の感染拡大による “変容する需要パターン”を迅速に予測しようと努力するにつれて、プロセスを自動化し、高度なアナリティクスを活用することが必要になるという。COVID-19のような予測不能なパンデミックに対しては、複数の国や地域で異なるタイミングで拡散しているため、先行するパンデミック・ステージ群から多様なパターンを発見し、それらのステージを経験していない市場における需要を予測することができるという。

 今回提供するレポートでは、海外の大手グローバル消費財企業と地域に密着するオンライン小売企業の製品・商品の需要パターンの短期的変遷を予測する取り組みを紹介する。両企業がCOVID-19のパンデミックにおける「対応」「回復」「再創造」の3つのステージを、いかに乗り越えたのかわかりやすく説明している。

 COVID-19沈静化後も、消費者のデジタルシフトは止まらない。SASが提供する高度な時系列と機械学習に基づく新たなモデル、つまりは疾病的データ、為替レート、Googleトレンド、(感染症対策施策の)厳格度指数など需要予測力を改善する情報を追加した新モデルを適用することで、変化する消費者のニーズに対応することが可能になるだろう。是非ともレポートをご覧いただき、消費者のニーズを満たすきっかけにしていただきたい。

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