「Liaro需要予測AI」

Liaroが提供する「Liaro需要予測AI」は、大手小売企業にも導入されており欠品によるチャンスロスの最小化と同時にフードロスや衣服ロス等の削減を実現し、SDGs/ESGへの取組みやサスティナブルなビジネスの実現をサポートします。

最短30秒で申込み完了!

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3つのPOINT

生産量/仕入量最適化
Liaro需要予測AIが商品の販売量を予測し、販売計画の意思決定をサポートします。欠品によるチャンスロスの最小化と同時に廃棄ロスの削減を実現し、SDGs/ESGを考慮したサスティナブルなビジネスの実現をサポートします。
ディストリビューション最適化
Liaro需要予測AIにより店舗ごとの販売量を正確に予測することで、ディストリビューションの意思決定をサポートし、欠品によるチャンスロスや在庫移動コストを最小限に抑えます。
棚割最適化
Liaro需要予測AIは過去の棚割/VMD情報を加えた精密な分析により、集客力や購入率を向上する棚割/VMDを提案します。また、販売実績と商圏等を分析することでどのような商品を陳列すべきか等の意思決定もサポートします。

生産量/仕入量最適化
商品数(SKU)が多くシーズンごとの商品の入れ替わりもあり、日々の業務の中で精緻に計画を作ることがが難しい。その結果、欠品によるチャンスロスや過剰在庫による廃棄ロス・フードロス・衣服ロスを生んでいる。
ディストリビューション最適化
店頭が在庫過多になる状況を避けつつ欠品しない売場を作りたいが、そのためにどのような物流(発注〜納品)に変更すれば良いのかが分からない。
棚割最適化
集客率や購入率も考慮した、お客様にとって美しい売場を提供したいが、どのように作成すればよいかが分からない。

生産量/仕入量最適化
大量の商品数を複雑な状況を加味して分析することは容易ではありません。過去の販売/商品データと現在のマクロデータを組み合わせ、AIが大量の商品の販売量を予測し、販売計画の意思決定をサポートします。欠品によるチャンスロスの最小化と同時にフードロスや衣料ロスなどの廃棄ロスの削減を実現し、SDGs/ESGを考慮したサスティナブルなビジネスの実現をサポートします。
ディストリビューション最適化
仕入れ計画を精緻におこなっても、ディストリビューションが上手くいかないと欠品によるチャンスロスや店舗間の在庫移動でコストがかかってしまいます。需要予測AIにより店舗ごとの販売量を正確に予測することで、ディストリビューションの意思決定をサポートし、欠品によるチャンスロスや在庫移動コストを最小限に抑えます。
棚割最適化
高精度な需要予測AIをベースに過去の棚割/VMD情報を加えた精密な分析により、集客力や購入率を向上する棚割/VMDを提案します。また、今までの販売実績と商圏のマクロ情報を分析することで、どのような商品を陳列すべきかなどの意思決定もサポートします。