ストーリー ~データに基づく商品配置数見積もり~

状況と課題:商品の配置数の見積もり精度を上げたい

あなたは、会社の販売部門に所属しています。 販売部門では、取り扱い商品の入荷と、販売チャネル別の在庫数を管理しています。 定期的に入荷する商品に対し、販路別に在庫確保するため、各商品についての売り上げ金額を予想して、どれくらいの入荷と配置を行うかを決める必要があります。

現在は、過去の売り上げデータを参考に経験と勘によって各商品の売り上げ金額を予想していますが、予測の精度がいいのかどうかもはっきりしない状態です。

あなたは、経験によって蓄積されていた、各商品の属性や販売チャネルの特徴をデータ化し、追加情報として利用すると、売り上げ予測の精度を高めることができるのではないかと考えました。

予測分析の活用:売り上げ予測による入荷商品配置数の変更

  • 販路・商品別の売り上げ実績データ、商品属性データ、販売チャネルデータを準備(チュートリアルでは、サンプルデータを使用します)
  • Prediction One を利用して、各商品に対して販路別に売り上げ金額を予測
  • 予測した売り上げ金額に基づき、各商品の入荷数と配置数の計画を策定

期待される効果:正確な販売見積もりによる利益の向上

売り上げ金額予測の精度が向上するので、無駄な在庫は削減され、在庫不足による販売機会喪失も減らせます。 また、予測売り上げ金額がノルマに届かない販売店舗に対してマーケティング施策を行うことで、利益が向上することが期待されます。

それでは、実際に Prediction One で売り上げ金額予測をしてみましょう!