需要予測と値下げの計画
欠品していた週を見抜いて需要を予測し、発注量・値下げ・会員への案内を数字で決めます。
需要予測と値下げの計画のデモとは
小売・EC向けの業務AIデモです。SKU1,240の販売実績104週からの需要予測と発注量、会員の離反の兆しとおすすめ、過去の値下げ1,860件からの値下げ計画と価格表示の判定、レビューと返品の突き合わせまでを計算します。
デモを開く
ボタンを押すと、デモが新しいタブで開きます。画面の上の帯にある「説明へ戻る」で、このページに戻れます。
※ 会社名・人名・数値はすべて架空です。表やグラフが多いため、パソコンでの閲覧がおすすめです。
Problem
この業務の課題
前年の販売数をそのまま発注の根拠にすると、欠品していた週の分だけ需要を少なく見積もってしまいます。クーポンや値下げの効果も、もともと買う人やセールでの客数の増加と混ざって大きく見えがちで、利益を削る判断につながります。
What it does
AIがやっていること
過去のデータからの学習、大量の計算、ルール・法令のチェック、金額への換算、文章の作成のうち、このデモが画面の中で行っていることです。
- 学習欠品した週・販促・気温の影響を分けて需要を学習し、SKUごとに欠品と売れ残りの損失の合計が最も小さくなる発注量を出します。
- 大量計算会員のレシート2年分を集計し、「90日買っていない」のような一律の基準ではなく、会員ごとの普段の購入間隔と比べて離反の兆しを見つけます。
- ルール・法令値下げ前の販売実績から「通常価格◯円」と並べて表示できるかを判定し、案内メールは配信に同意した会員だけに送ります（特定電子メール法）。
- 金額換算仕入の総額を変えずにSKUごとの配分だけを変えた場合に、欠品と売れ残りの損失がどれだけ減るかを円で示します。
- 文章会員ごとのおすすめを入れた案内メールと、返品を減らすための商品ページの修正案を作ります（画面の文章はサンプルです）。
Highlights
見どころ
デモを開いたら、まずここを見てください。
欠品した週を学習から外さないと、12週の需要を23%少なく予測してしまいます。
優良会員へのクーポンは、配らなくても44.7%が買っていて、上積みは+1.3ptだけ。「効いたように見える」と「効いた」を分けて測ります。
レビューで最も多い不満は配送ですが、返品の理由で最も多いのは色味。星を上げる直し方と、返品を減らす直し方は違います。
このデモについて
- 会社名・人名・数値は、すべて架空のサンプルデータです。
- 比較・集計・シミュレーション・チェックなどの計算は、画面の中で実際に動いています。文字起こしや報告書などの文章は、サンプルとして用意したものです。
- 法令やルールのチェックは、見落としを減らすための一次チェックです。最終的な判断は担当者・専門家が行う前提です。
- 実際には、貴社のデータと業務の手順に合わせて作ります。
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