小売業界の AI 戦略 (5/6) データを駆使してオペレーションを最適化


データを駆使してオペレーションを最適化

小売業界では、常にお客様を中心とした事業を展開しています。しかしお客様の好みはすぐに変化してしまうもの。変化するニーズを確実に捉えることは困難ですが、AI による知見を駆使した統合データフレームワークを利用することで、情報ベースの意志決定ができるようになり、オペレーションの最適化も進みます。


オペレーションの最適化を推進するAIトレンド 3 選

・ 適応力の高いアダプティブ R&D

・ オペレーションの最適化

・ 需要予測


複数店舗をAIで管理、オペレーションの最適化を実現

ここで具体的な利用シーンを紹介しましょう。食料品店を 3 店舗経営するスズキさんは、店舗のリソースやプロセスの最適化に向け、運用システムに AI を導入しました。同システムは、各店舗から収集したデータを統合することで、市場トレンドや競合の一歩先を行く運用を実現しています。

システムの CRM 機能では、お客様のオンラインでの購買履歴や店舗での履歴を確認。店舗内の IoT センサーからもデータを収集し、お客様が興味を示した商品やショッピングにかけた時間を把握します。ダッシュボードからは行列モニターセンサーによるレジのサービスレベルが確認でき、状況に合わせてスタッフの人数が調整できます。

また、データ分析により、多くのお客様が 3 店舗のうち 2 店舗以上で定期的に買い物をしていることを把握したスズキさんは、機械学習モデルで各店舗の在庫を最適化。会話インターフェースも活用し、地元のイベントなどお客様の購買行動が変化する状況に合わせて在庫を調整し、利益率を高めています。

さらに、ピックアップサービスや自宅配送サービスを利用するお客様にも対応できるよう、システム側で日々の注文を分析し、消費期限や在庫状況によってそれぞれの店舗に商品を移動させることも可能となりました。

もちろん、物流オペレーションでも AI が生かされています。配達の効率化に向けて事前に道順を計画するなど、ダイナミックに管理されるようになりました。


デジタルトランスフォーメーションへの道

・異なる店舗からのデータを相互参照し、全店舗の運用フレームワークに組み込むことで、一貫したサービスとオペレーションが実現します。

・行動検知センサーを導入すれば、お客様の移動経路を把握することも可能です。その行動データを分析し、新たな知見を導き出しましょう。

・天気やイベントなどによっても需要は変化します。背景となる要素を分析し、需要計画を向上させましょう。

・ パーソナライゼーションやレコメンデーションエンジンなど、学習によって改善を続ける技術を活用し、消費者の体験を向上させ変革させましょう。


イノベーション事例

自動販売機およびドリンク機器メーカーの Mars Drinks は、Neal Analytics と共同で Microsoft のコグニティブ サービスとデータテクノロジを自動販売機に導入しました。Mars Drinks は、Cortana Intelligence Suite や Microsoft Azure IoT Suite、Power BI などの技術を採用。リモートセンサーと予測コンピューティングを駆使して在庫レベルをより正確に管理し、お客様とのインタラクションをより深く理解すると共に、休日や天気といった状況による需要の変化が把握できるようになりました。

 

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