ビジネス課題

店舗では、各商品の売り上げや販売数を精度よく予測することは大切です。​ 予測に基づいて商品を発注し、決められた期間でそれらを販売する必要があります。 しかし、販売数予測の精度が低いと、問題になります。 多く予測しすぎると在庫コストや廃棄につながり、少なく予測しすぎると販売機会を逃してしまいます。

販売数の予測精度が重要であり、かつ予測に作業時間も要するにもかかわらず、担当者による経験と勘による予測が行われてきました。

予測分析による解決

予測分析を行うと、過去の販売実績や休日・祝日、天気などのデータに基づいて、販売数を客観的に自動的に予測できます。 担当者が経験と勘で予測する場合に比べて、短時間で予測でき、予測精度が向上することも多くあります。 また、予測担当者が予測分析による予測結果とその根拠を参考にする方法をとっても、予測精度の向上と安定につながります。

必要なデータ

将来の日別の販売数を予測するには、過去の日ごとにいくつ商品が販売されたかの実績データが必要です。 また、販売数に関係のある情報を含めると予測に有効です。

過去の販売数の実績データから販売数の傾向を学習した予測モデルを作成することで、将来の販売数を予測できます。

商品ごとに将来の出荷数を予測したい場合は、商品ごとに上記のデータを準備します。

予測の活用と想定される導入効果

例えば、予測分析により、将来一週間の予測販売数を予測し、予測結果に基づいて発注を行います。

• 販売数予測の精度向上による在庫削減、販売機会確保による、店舗の業績の改善
• 予測作業の短時間化や自動化

が期待できます。