サービス・データ活用案

気象データを用いて気温や天気によって左右される地域ごとの売上傾向を分析・予測し、発注業務の適正化を図る。

いつもNAVI API / SDK | 気象コンテンツデータ

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Problem

課題

陳列棚の定量補充による発注や、属人的な判断に依存していた発注業務において、天候等により日々変化する売上数に対して発生する在庫不足を少しでも抑制させたい。

陳列棚の商品が少なくなった分だけ不足分を発注したり、最近良く売れるからもっと発注するといった恣意的な判断によって売上予測を見立てていた定性的な発注業務において、天候や気温など、何故売れたのかを示せる定量的なデータを用いて発注判断の適正化を図りたい。

地域別売上や商品毎売上のデータとの相関性を分析、直近で発生するリアルタイムな気象データも活用し、仕入れ予測の精度を向上させたい。

Our Solution

弊社のご提案内容

気象データや地図データを用いた売上傾向の相関分析、可視化により定量的な判断を支援いたします。

POSデータを用いたマーケティングや発注予測において、売上に影響すると考えられる気温や天気の情報を掛け合わせ相関分析を行うことで、売上傾向の予測を具体化し、さらにリアルタイムでのデータ連携により、直近や近い将来に発生すると予想される販売傾向に向けた素早い判断を支援します。

これらのデータをGoogle Mapなどの地図を用いたWebシステムにて可視化、時間や期間別にマッピングすることでGIS的に見える化し、どこでどの程度の需要が発生しているかを分析することも可能となります。

相関グラフ

 

Achievement

期待できる効果

天気(雨、曇り、晴れ)や気温(暑い、寒い)によって左右される購買実績の傾向を可視化でき、大きな販売数変化の発生傾向を知ることが出来ます。

何故この商品が売れたのか、根拠となるデータを知って発注業務が行えることで定量的な判断意識が現場に身につき、情報を活用した発注業務の高度化が図れます。

さらに、店舗別データと気象データの掛け合わせにより地域ごとの傾向分析が行え、気象データとの相関精度を高めることが出来ます。

これにより販売統括エリアや地域の集配センターまだ遡って在庫コントロールを適正化させる効果も期待出来ます。

活用イメージ

 

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