商品の需要予測で必要とされるデータは大きく5つあります。
・季節性
・天候
・周辺のイベント情報
・過去の販売データ
・周辺の人口
これらのデータから導き出される予測を活用すれば、最適な仕入れ、最適な人員配置が可能となり、利益につなげられます。
■ 季節性
夏はアイスクリームやサイダーなど冷たいものが売れ、冬はホットドリンクや肉まんなど温かいものが売れますね。夏でも冷夏となれば冷たいものは売れないし、暖冬となれば温かいものは売れづらくなります。
それでは、春と秋は何が売れるのでしょうか?
パッと売れる商品が出てくる人は素晴らしい判断力を持っていると思いますが、なかなか難しいのではないでしょうか。
AIでは、些細な気温変化や季節情報と過去の販売実績を照らし合わせて自動で売れる商品を導き出してくれます。
「今週は暑いと思ったから詰めたいデザートを仕入れたのに、売れなかった、、、」なんてことが無くなります。
■ 天候
天候も需要予測では重要なデータになります。
梅雨や台風などの悪天候が予想されると、食料品の買い溜めや雨具の準備をする人が増えます。花粉が多ければ、マスクやティッシュの需要が高くなります。
しかし、天候の予報は都度変わります。3日後の天気が晴れとなっていても、翌日には雨予報という可能性もあります。
お天気のAPIとAIを連動させることによって、最新情報を常に天気情報取得が可能となり、天候によって変わるユーザーの需要が高い商品を予測してくれます。
■ イベント
スポーツイベントや音楽フェス、学園祭などの多くの人が集まる時が一番の商売チャンス。
でも、イベント情報をすべて網羅できる人は少ないでしょう。
イベント情報サイトから自動で取得し、AI予測に登録することも可能です。。
また、AIはイベント情報の取得だけではなく、イベントの規模や集まる人の予測も考慮したデータを出します。イベントがあるから多く入荷した結果、売れ残ってしまったということが無くなります。
■ 過去の販売データ
過去の販売データが少ないと、どんな商品が売れているのか、どれだけ来店があるのかを予測できないですよね。
AIは様々なデータを組み合わせて予測します。例えば、周辺にある支店の情報を活用し、自店舗での最適な販売データを予測することもできます。使えそうなデータは、AIに取り込んでしまいましょう。
■ 人口変化
都市開発によるマンションの建設、住宅の増加など日々人の流入に変化があります。
人口が増えれば、その分利用者も増える可能性が高くなりますが、どのくらい人が増えるかなんてわかりません。
AIは人口のデータから、将来どのくらいの人口が変化するかを予測し、その時々に応じた需要予測を導き出してくれます。
利用するデータによって、コンビニの販売戦略が変わることが分かったかと思います。
売りたいときに売れず、思わぬ時にお客様が増えてしまい売上を逃すなど、こういった経験がある経営者ほど、AIを活用した需要予測が必要になるでしょう。
需要予測が出来れば、食品ロスにつなげることも可能になります。
AIなんて難しいことは分からないという人でも、一度使ってみるだけで世界が変わるかもしれません。
利益の最大化は、まずはやってみるところからがスタートです。
澁谷さくら(AIさくらさん)
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