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最終更新日:2023.11.28
※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。
収益の最大化を図るため、商品ごとの適切な在庫量の決定を支援。過去の販売実績に基づいた需要予測とシミュレーションを組み合わせることで在庫量を改善し、在庫不足による機会損失や余剰在庫による陳列スペースの占有などの課題を解決しました。
収益の最大化には、精緻な需要予測をもとに欠品の低減、陳列棚の売れ筋商品への入れ替えなど、売上拡大とコスト低減の両立を目指すことが必要です。それを実現するために、過去の販売データと在庫データに基づく以下のアプローチを実施しました。
適切な在庫量による占有スペースの最適化と利益最大化のために、運用の改善が必要と考えていましたが、下記3つの課題に直面していました。
データ分析に基づく在庫の最適化を行ったことにより、以下の成果を得ることができました。
・店舗や商品の属性が考慮された適切な在庫量の算出
・構築した最適化ロジックを適用することで、約7%の売上額改善インパクトがあることを確認
・従来は属人的に行っていた仕入れの判断を、客観的な指標で補うことが可能になった