December 25, 2023
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前回と同じような書き出しですが、今年もあっという間に年の瀬です。前回は、歳末商戦についてコメントいたしましたが、年が明けると、今度は初売りや福袋など、日本独特のイベントもやって来ます。クリスマスの華やかなイメージから一気に和風の趣となり、お店の雰囲気もガラッと変わります。
さて、その後、いわゆる松の内が明ける頃から、百貨店や専門店では、秋冬物のクリアランス、若干古い呼び方だとバーゲンセールが始まります。まだまだ寒くて、と言うよりこれから寒さはピークに向かうのですが、この時期にもう冬物まで値引きしてしまうことに関しては、色々な視点から問題提起がなされてきました。一部のブランドなどを除いて、まだまだ抜本的に変わった、というところまでは至っておりませんが、店頭へのトラフィックも大きく増えるこの時期に、特に在庫が過多となっている商品(群)を少しでも現金化したい、という事情も無視できないのでしょう。
筆者自身、いくつかの企業やブランドで、クリアランスの運営や管理に携わってきましたが、いつも悩まされていたのが、価格設定でした。元の価格自体の設定が適切ではなかった..というケースも多々あったと思われるのですが、一般的にはクリアランスの対象となる商品を選定し、30%オフくらいから始める、ことが多いようです。30%オフで2週間程度販売した後、50%オフに移行して処分を進める、というのも良くあるパターンかと思います。これは、「さらにオフ‼︎」と銘打ってトラフィックやコンバージョンを再度盛り上げる、という狙いがあるのですが、どの程度効果があったのか、最初から50%オフでも良かったのではないか..という反省(と言うよりは疑問)が常にありました。
また、これも何度も経験したことですが、商品によっては、クリアランスに入った途端飛ぶように売れ始めるものもあれば、いくら値段を下げても一向に売れない、というものもあります。これは言い換えれば、前者は価格設定が原因で元の価格では売れていなかった、後者は価格(だけ)が原因ではなかった、ということなのですが、それが事前にわかっていれば、後者のような商品を最初から大きく値引きして「目玉商品」にすれば良かった、という振り返りを何度かしたように記憶しております。
ここまで紹介したようなことは、小売や消費財などのビジネスに携わった方であれば、一度は経験したことがあるのではないでしょうか。ただ、こういった分析や知見は、単純な販売実績の集計などからは得ることができず、どうしても個人の感覚やスキルに頼ることが多くなってしまいます。また、そのためすべての商品について網羅的、俯瞰的に分析することも簡単ではありません。個別に対応する、と言っても限界があるように思います。
そこで改めてお勧めしたいのが、AIやML(機械学習)を活用した分析、予測です。例えば、過去の販売実績データを分析し、似たような属性を持った商品が、どういう価格設定でいつ、どの程度売れたのか、といった情報から、クリアランスでの売上を予測することが可能です。マニュアル作業に依存しないので、すべてのカテゴリー、商品について分析、検討することも難しくありません。また、価格設定のパターンも複数作成し、そのそれぞれについて、商品原価やオペレーションコストも勘案した最終利益がどうなるのか、いわゆるWhat-Ifシナリオを作成して比較することもできますので、最も効率の良いシナリオを選択して意思決定を進めることができるようになります。さらに言えば、そうして実績を積み重ねることによりデータも蓄積されますので、それに伴って予測の精度も上がる、という好循環が実現します。
こういう分析や活動が、業界全体に広まって精度がさらに向上していけば、冒頭で触れたような、そもそもこの時期にクリアランスを実施するのが最適なのか、という議論にも一定の答えを出すことができるような気がします..というのは、若干言い過ぎでしょうか。
o9ソリューションズでは、ここで述べたようなAIやML(機械学習)を活用した分析や予測を、お客様の計画業務プロセスに取り込むことが可能です。また、需要予測に合わせた供給計画の策定や、需要予測に影響を与えるような価格設定やプロモーション計画の最適化、いくつかのパターンでのシミュレーションやシナリオ比較などを通じ、より効果的な意思決定を、多くの世界的な企業でサポートさせて頂いております。
意思決定を、多くの世界的な企業でサポートさせて頂いております。
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