OSAが新しいAIソリューションで小売業を革新する方法とは

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あなたは朝早く起きると、チーズトースト、コーヒーとオレンジジュースの朝食を食べる強い衝動で頭がいっぱいになりました。急いで着替えて、近くの店にお気に入りのブランドのチーズスプレッドを買いに行きます。しかしどの店へ行っても欲しいものが棚においてなかったため、数多くのお店を訪れた後に、最終的にこの製品がどの店の棚にも無いために自分の願いが実現しないことに思い至りました。結局食べたいと思ったものを食べることができませんでした。

なんというひどい失望感でしょう!— 「このイライラする状況は皆さんにもなじみ深いと思います。そしてこれが私のストーリーの始まりでした。」

とOSA DCの価値創造リーダー、Valentin Ovechkin (ヴァレンティン・オヴェーチキン) は彼の会社の歴史と成功の秘密に関する驚くべき事実を共有しながら、語ってくれました。

小売業者と購入者は泣いている

私達が2014年にECRロシアの支援を受けた背景には、店頭の棚に在庫が無く、商品が不足していた問題と、結果として生じるそれに呼応した売り上げの損失を憂慮したという背景があります。小売業において、ネットワーク対応業者のシェアが増加するトレンドにより、総売上高の驚異的な増加を引き起こすことも話し合われました。

Statistaの予測によると、2020年の世界全体の小売売上高は27.73兆ドルに達するとされています。これは消費者に必要な量の製品を提供する責任を負う企業にとって、より多くの課題をもたらすものです。

この重大な問題は、消費者の心理に深刻な影響を及ぼします。買い手の心理的特徴によって一層深刻になります。EPCGlobalが実施した調査によると、では、必要な商品を探しているが見つけられなかった平均的な消費者は、2度と店舗には戻ってこないことがわかりました。

この結論は、これはつまり、小売業者には消費者をつなぎとめる2度目のチャンスが無いことを意味します。彼らは事前に十分に準備しなければなりません。

一般的に、商品の在庫状況の問題は2つのパターンが存在します。

  1. 製品が棚から無くなってしまったが、店の保管庫には存在する、いわゆるラストマイルの場合

  2. 商品が店の会計システムに記載されているが、実際には店舗内に商品が存在しない、バーチャルドレインと呼ばれる場合

しかし、消費者が失望する理由はこれだけではありません。これらが買い手を失望させ続ける唯一の理由ではありません。さらに言えば、小売業者では、次のように消費者にとっては非常に大切だけれども放置されているようなことが存在します。

  1. 商品に価格タグがない(購入者の3分の1以上は価格が不明な店では商品を購入しません)

  2. 期限切れまたは適切な演出の欠如(棚割り)

  3. 店舗内の適性在庫の欠如やサプライチェーンにおけるサービスレベル(SLA合意)違反に起因する店舗内の商品不足

  4. 低レベルのマーチャンダイジング:商品の場所が分かりにくく、購入者が必要な商品などを見つけることが出来ない

現代の小売業界におけるこれらの問題やその他の課題を分析した結果、私たちは「技術革命の始まり」を迎える時は熟したと判断しました。

OSA DCが最良の改善方法です

これらの考えを念頭に3年ほど前から、私たちのチームはあらゆる規模の店舗においてで商品を管理し、欠品がないかどうかをオンタイムに判断できるするイノベーティブな商品管理ソフトウェア製品の開発を始めました。

私達はこの製品に我々は中心的なメカニズムとして2つの特別な指標を実装しました。最適在庫インジケータ (OSAは後に私たちのエコシステムの名称として選ばれました)は、店内の棚にある商品の存在を管理できたり、在庫切れを検知することができます。

JTI、L'Oreal、Efes、Danone、Coca-Colaなどの世界最大のメーカーと、Perekrestok Trading Network (500以上の小売店舗との取引実績を持つX5 Retail Group NVの傘下企業)と共同で、センセーショナルなリアルタイムサービスOSAを立ち上げ、すぐに素晴らしい結果を得ました。

単純な在庫不足な製品不足の分析だけでは根本的な問題は中心的な問題は解決できないことがわかりました。そこで、私たちは別の方法を試しました。商品の在庫率を向上させるために、私たちのチームは欠品情報を店舗で直接利用することにしました。また最後に、取引ネットワークと生産者の両方の売上を活性化するという重要な目標を達成するために、棚に商品がない状況をなくすための分析とアクションを組み合わせた技術製品を開発しました。

この製品を用いたテストパイロットの結果、サンクトペテルブルグ地域の参加店舗の売上高は、平均5.4%増加しました。このような結果をさらに広げていき、かつこのようなポジティブな傾向を広め、かつ結果を再検証するために結果を二重チェックするために、Metro C&C、Dixy、Magnit、Verniy、Monetkaなどのネットワークでもサービスを開始しました。

私たちのプラットフォームは、店舗での製品在庫の問題に対応できるようになりましたが、この機能を主となって担う秘密のコンポーネント、これを実現可能にしうる技術についてはこれまで明らかにしていませんでした。それは人工知能です。人工知能を利用した画期的な技術によって受信するデータの純度を保証し、数万店舗のリアルタイムデータに素早く対処することが出来ます。

ETLプロセス(抽出、変換、ロード)との組み合わせることにより、小売店、生産者、外部ソースから受け取ったブランド、製造業者、バーコードに関する正確で完全な情報はAIによって処理され、店舗内の製品在庫に関する個別課題を識別します。

AIは、当社データサイエンティストが高い確率で棚に在庫がないことを判断するために開発した多数の要因(いわゆる明示的パターンおよび非明示的パターン)を利用しています。

このAI搭載ソリューションは、サンクトペテルブルクでのパイロットテストで有効性が実証されました。証明されました。私たちはこれをさらに改善し、小売業者に売上拡大の機会を提供することにを決定しました。

  1. 棚割り遵守の確認:店内に正確に何個の製品が展示されているか、および展示の方法が守られているかどうか。

  2. 商用機器の性能確認:多くの製品は特別な販売場所(冷蔵庫、庭園など)が必要で、機器が正しく動作しなければ実行できません。

  3. ショップ内の製品の展示および製造業者との契約を確認する必要がある場合は、特定の品ぞろえ(いわゆる品ぞろえマトリックス)を使用して作業します。

  4. プロモーション製品を使用して、適切なプロモーションを作成し、そのプロモーションが時間通りに開始されるかどうかを確認します。

近い将来、これらのタスクを実現する際に、サプライヤーまたは小売業者に価値をもたらすパートなーと提携を行う予定です。パートナーソリューションを当社プラットフォームに誘致する予定です - プロモーション効果の評価 - コンピュータービジョン技術(IR)を用いた棚の比率の決定と棚割りへの対応 - 製品を注文するための高度な予測技術

オンラインサービスに加えて、私たちはタスクと結果を保存し、情報を同期して更新できる、使いやすいモバイルアプリケーションを開発しました。この立ち上げは2018年10月初めに予定されています。

野心的な開発

私たちが実装しようとしている洗練された機能には、真剣な準備と正確な計画が必要です。ここに、製品ロードマップに関する情報を先取りして公開します。インサイダー情報を提示します。

  1. 個人情報を入手し、当社のサービスを提供するために必要なすべての書類に署名します。パイロットテストの領域を定義します。その後、店舗棚の商品の体裁に関するプロセスのニュアンスを理解するとともに、受け取ったデータを正しく解釈するための取引ネットワークプロセスのビジネス分析が行われます。

  2. プロジェクト参加者から受け取った統合データを設定します。データは、特定の形式で、必要とされるスケジュールで受信する必要があります。

  3. 任意のモードでの棚の欠品シグナルに基づいた人工知能の訓練。

  4. AIの独立した働き:AIは棚に物品がないことを単独で判断しますが、システムの安定性が不十分な多くのカテゴリで別個の較正が必要となります。

  5. パイロットテストに従事している店舗と従業していない店舗の結果の評価。取引ネットワークに属する他の地域へのサービスのさらなる拡大。

OSA DCでは、透明性を重視し、ユーザーとのコミュニケーションを密に行っています。しています。このありのままのストーリーを共有しながら、通じて会社の歴史や、これからのと計画をお伝えしていければと思います。

OSAのエコシステムに参加し、プロジェクトを推進することによってで、私たち消費者の一人一人が最寄りの店で朝食を見つけることができると確信しています。

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