売上・利益を最大化する、RGM（収益成長管理）

【販促効果の不明確さ】プロモーションの効果検証ができておらず、代理店の言うがまま施策を打っており、はっきりとしたROI（投資対効果）が見えていない。

【AIによる効果予測・事後分析】過去の販促データをAIが学習し、ベースラインとリフトを分解。カニバリゼーションやコストも含めたROIを算出します。また、事後分析機能で「なぜ売れたのか（売れなかったのか）」を特定し、学習内容を次回の計画にフィードバックするPDCAサイクルを回します。

【勘と経験による価格・品揃え設定】トップダウンの予算目標と、現場のボトムアップの積み上げ数字にギャップがあり、それを埋めるための具体的な施策が見えない。

【データドリブンな最適化】地域、店舗クラスター、消費者属性ごとの価格弾力性や嗜好を分析。チャネルごとに利益を最大化する価格と品揃えをシステムが推奨します。

【営業・マーケティングとサプライチェーンの分断】営業・マーケティングが独断で決めたキャンペーンにより、現場で欠品や緊急輸送コストが発生し、結果的に利益を圧迫している。

【組織全体でコンセンサスの取れた計画】統合プラットフォームを活用することで、販促計画を入力するとすぐに供給キャパシティ（在庫・生産・物流）と照らし合わせ、実行可能性と財務インパクトを確認。全社でコンセンサスの取れた計画を立案できます。

【予算と現場計画の乖離】営業、マーケティング、生産、財務がそれぞれ異なるデータ・粒度で計画しており、目標と実態が乖離するなど、合意形成に多大な時間を要している。

【ギャップ分析と施策シミュレーション】予算と見通しのギャップを常に可視化。「価格を変えたら？」「販促を増やしたら？」というシナリオをシミュレーションし、目標達成のための具体的アクションを導き出します。