小売需要計画

小売需要予測で予測精度を最大化

Oracle Retail Demand Forecastingは、需要予測エンジンとしてRetail Inventory Planning Optimization Cloud Serviceに統合されており、Oracle Retail AI Foundation (PDF)も搭載しています。AIによる分析インサイトを活用し、計画策定、仕入れ、在庫移動、販売の意思決定をサポートします。これらの機能により、小売業者は収益を向上させ、変化し続ける小売環境においても柔軟性を維持できます。

正確な予測に基づき、需要に連動した最適な成果を導き出す

需要に対する単一のビューを提供するRetail Demand Forecastingは、計画における最適な戦略の推進、小売サプライチェーンにおける在庫効率の向上、運用コストの削減、そしてエンゲージメントから販売、配送に至るまでの顧客満足度の向上など、小売プロセス全体にわたって価値を提供します。

オラクルは、Retail Demand Forecastingを通じて、世界中の数百におよぶ小売企業の支援で培った15年以上の予測ノウハウを、製品ライフサイクルの全ステージで予測精度を最大化する包括的なソリューションへと凝縮しました。現在、Retail Demand Forecastingはさらなる機能強化を遂げ、Retail Inventory Planning Optimization Cloud Serviceへと進化しています。

顧客の購買スタイルや自社ならではの品揃えを把握し、収益を拡大

ディシジョンツリーで顧客インサイトを獲得

Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transferenceを活用することで、トランザクションレベルのデータから顧客ディシジョンツリーを作成できます。これらのディシジョンツリーは、特定の顧客セグメントや地域ごとにパーソナライズされており、顧客がどのように商品を選び、どの商品や属性を重視しているかを明確に把握できます。こうしたインサイトを活用することで、品揃えのカバレッジを分析したり、商品の重複を防いだり、顧客が求めている主力商品の不用意な削除を防止できます。

顧客の購買やスイッチングのパターンを把握

Oracle Retail Customer Decision TreesとDemand Transferenceは、顧客の購買履歴を分析し、購買パターンやスイッチング（商品切替）傾向を明らかにします。これにより、顧客の購入を促す要素や、購入せずに離脱するタイミング、そして顧客が商品を切り替えるタイミングを把握できます。こうした重要なインサイトを活用することで、品揃えや価格設定、プロモーション施策の精度を高めることができます。

全国的な傾向やメーカーによる偏りを特定・排除

小売業者独自のトランザクションレベルのデータを活用することで、ディシジョンツリーの作成プロセスにおいて顧客の真の姿を把握でき、外部のディシジョンツリーに含まれる可能性のある偏り（バイアス）を排除できます。Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transferenceを使用すれば、自社で生成したディシジョンツリーを外部から提供されたものと比較できます。その結果をもとに、品揃え戦略への活用可否を確認し、最適なプロセスへと調整することが可能です。

Oracle Retail Data Storeによる小売データの活用

Oracle Retail Data Storeは、小売業者がイノベーションを推進し、自社データを活用し、Oracle Retailクラウドサービスの機能を拡張することを可能にする、低コストかつローコードな環境を提供します。

Oracle Retail Data Storeは拡張性が高く、柔軟な設定が可能で、変化の激しい小売業界のニーズに対応します。売上、在庫、価格、プロモーション、顧客、注文、需要、配送、アイテム、サプライヤー、消費者、チャネルに関するデータを統合し、小売業者独自の業務プロセスや取り組みを支援します。

Retail Data Storeで多彩なデータ活用を可能にする主なツール

• Oracle Retail Home
• Oracle Analytics
• Oracle APEX
• Oracle REST Data Services

Oracle Retail AI Foundation

品揃えやプロモーション、在庫配置、需要予測、計画、仕入れ、価格設定など、さまざまな意思決定に小売分野向けのAIや機械学習を活用できます。

予測エンジン

計画担当者に、より自動化された精度の高い需要予測の出発点を提供します。

顧客セグメンテーション

顧客の属性、行動、取引データに基づいてグループ分けし、個々の顧客に合わせたオファーや価格、品揃えを実現します。

高度なクラスタリング (PDF)

売上規模や店舗面積、地域といった従来のアプローチによる店舗グループ分けはもちろん、機械学習を活用して販売傾向が似ている店舗を自動でクラスタリングできます。

プロファイルサイエンス

品切れの影響を考慮した上で、サイズごとの真の需要を把握することにより、仕入れのための最適なサイズ構成比を決定します。

属性の抽出と分類

自由記述の商品説明から商品属性を抽出し、省略表現やスペルミス、不統一な表記を修正します。これらの属性情報は、需要移転、ディシジョンツリー、高度なクラスタリングなど多様な用途で活用できます。

アフィニティ分析 (PDF)

アイテム同士の組み合わせや関連性を分析し、財務計画と連動した効果的なプロモーション戦略の立案に役立てます。

イノベーション・ワークベンチ

オープンソース技術と貴社のデータサイエンスチームのノウハウを活用し、貴社独自のAI・機械学習モデルを開発できます。