デジタルブレイン - 小売

世界中に30,000を超えるコーヒーハウスのネットワークを持つ多国籍コーヒー小売業者の事例。

同社は、次の2つの主要な目的で大規模なデジタルトランスフォーメーションプログラムを開始しました。(1)店舗の管理作業負荷を軽減して、従業員が顧客へのサービスにより多くの時間を費やせるようにします。(2)AIを活用した予測、品揃えの計画、補充を単一のソリューションプラットフォームに実装することで、無駄を削減します。

サステイナビリティへの影響

食品廃棄物と在庫の削減。

ビジネススコープの課題

顧客重視の改善
店員は、注文、在庫、予測などの管理タスクに毎日多くの時間を費やしていました。同社は、彼らがより顧客に焦点を合わせることを望んでいました。

オポチュニティ
o9によって、分析を利用し、最小限の手動入力で、単一のプラットフォームで予測、補充、在庫管理、および品揃え計画を自動化することができました。

不正確な予測
予測が不正確だったため、同社には大量の食品廃棄物がありました。 各店舗のSKUは500〜5,000であり、需要の変動は天候、品揃え、価格設定、地域のイベントなどの影響を受けるため、予測の問題は複雑です。

オポチュニティ
o9によって、天気や地域のイベントなどの先行指標を組み込んだ店舗/ SKUレベルで予測することができました。 アプリは、地元のイベントに関する従業員の地元の市場知識(たとえば、サッカーの試合や地域の大学のイベント)を取得するために開発されました。 天候の変化や地域のイベントにより、o9のデジタルブレインに基づいた自動補充が促進されます。

独自のIPを活用
同社は、データサイエンスチームとスキルセットの両方に多額の投資を行ってきました。 これらのチームは、天候が需要や来店する顧客に与える影響を予測するために、アルゴリズムなどの独自のIPを開発しました。

オポチュニティ
o9によって、これらのアルゴリズムは工業化することができます。 Pythonで開発されたアルゴリズムは、o9プラットフォームに組み込むことができます。 o9はクラウドネイティブであり、ビッグデータインフラストラクチャを提供するため、同社はAIアルゴリズムを大規模に実行できるようになりました。

バリューデリバリー

実装されている主な機能
同社はo9Enterprise Knowledge Graphを使用して、個々の店舗レベルで予測と補充計画を行いました。 さらに、社内のデータ分析チームがo9プラットフォームを使用して独自のアルゴリズムを実行しているため、同社はプラットフォームのオープンソースAI / ML機能を活用しました。

お客様へのメリット

成功要因 -o9が選ばれた3つの理由

  1. o9プラットフォームは、市場で最も先進的で、柔軟性があり、洗練されていると考えられています。
  2. ソリューションは完全に構成可能で柔軟性があり、会社はその場で新しいワークフローを作成できます。
  3. オープンソースであるo9プラットフォーム:データサイエンスチームは、o9で工業化できる独自のアルゴリズムと独自のIP(Python)を開発しました。

KPIへの影響

  1. 以前は手動で行っていた計画および在庫管理タスクを店舗レベルで自動化することで節約された時間。
  2. 食品廃棄物の量と金額の削減。
  3. 品揃え計画の改善と、需要の変化への迅速な対応。

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