Monstarlab's AI Solutions
How retail AI can optimize sales and create a competitive advantage for retailers
競合動向やトレンドなどのデータを収集・統合・分析し、ダイナミックプライシングといった価格戦略を強化。
ロケーション戦略や需要予測を強化するAI活用ソリューションを組み合わせ、高度な販売戦略策定を実現。
小売企業の持続可能な成長と競争優位性を確立します。
こんな方におすすめ
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エンジニアの採用・育成が追い付かない
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開発を行いたいがリソースや予算が足りない
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外部に内製化支援の依頼をしたい
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開発知見がないので開発組織の立ち上げ方がわからない
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アジア圏進出を見据えて拡張したいがノウハウもないしリソースも足りない
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テキストテキストテキストテキスト
Challenges
Challenges Facing the Retail Industry
Price Fluctuations
With rapidly shifting prices, businesses require a sophisticated pricing strategy to maximize their profits in real-time.
Rising Logistics Costs
Optimizing logistics and preventing cannibalization requires a location strategy that improves efficiency across the entire store network.
Personnel Shortages
As businesses focus on maximizing human resources, the importance of demand forecasting is growing. For example, it helps reduce the need for employees to manage out-of-stock items and returns.
Underutilization of Data
A lot of businesses possess a huge amount of customer data, but they aren't using it to its full potential. They need to improve how they integrate and leverage their data.
価格戦略の困難化
外部要因などによる物価の激しい変動にリアルタイムで対応し、かつ利益を最大化するための高度な戦略的判断が必要とされている
立地選定の複雑化
チェーン展開が進み、新規出店が既存店に与える影響や、物流・管理の効率性を考慮した、「店舗網全体の最適化」の重要性が向上
在庫管理の重要化
在庫管理の不備は、収益の損失に加えて従業員負担の増加に繋がるため、人手不足の状況下で在庫管理の最適化がより求められている
データのサイロ化
膨大な顧客データを保有している一方、顧客接点の複雑化によりデータが分断されており、データドリブンな経営判断を阻害している
Price Fluctuations
With rapidly shifting prices, businesses require a sophisticated pricing strategy to maximize their profits in real-time.
Rising Logistics Costs
Optimizing logistics and preventing cannibalization requires a location strategy that improves efficiency across the entire store network.
Personnel Shortages
As businesses focus on maximizing human resources, the importance of demand forecasting is growing. For example, it helps reduce the need for employees to manage out-of-stock items and returns.
Underutilization of Data
A lot of businesses possess a huge amount of customer data, but they aren't using it to its full potential. They need to improve how they integrate and leverage their data.
How Do We Approach
Monstarlab's Solutions
These AI-powered products offer a speedy solution to the complex challenges of the rapidly changing retail industry.
PriceLab
概要
・時間帯・天候・競争に応じた
価格設定で利益を最大化
・競合価格と需要を考慮し、
柔軟な価格戦略を実現
・特定の時間帯・条件下で価格
調整を行い、販売機会を増加
活用
データ
・天候別販売データ
・時間帯別販売データ
・競争環境
StoreLab
概要
・周辺環境・人流・競合情報を
分析し、売上が伸びる最適な
設置場所を特定
・売上の低い自販機を移設し、
売上を最大化
・立地ごとのターゲット
(オフィス・学校・病院など)
に合わせた戦略を提案
活用
データ
・周辺施設情報
・人流データ
・競合の自販機情報
DemandLab
概要
・過去の販売データを活用し、
最適な補充頻度・ルートを
設計
・売れ筋商品を欠品させず、
売れ残りを減少
・補充回数を適正化し、
運用コストを削減
活用
データ
・販売履歴
・補充回数
・立地特性
PriceLab
Overview
- Maximize profit with pricing that adapts to time, weather, and competition.
- Implement a flexible pricing strategy by factoring in competitor prices and demand.
- Increase sales opportunities by adjusting prices for specific times and conditions.
Utilized Data
・Sales data by weather
・Sales data by time of day
・Competitive environment
StoreLab
Overview
- Analyze surrounding environments, foot traffic, and competitor information to identify the optimal location for maximizing sales.
- Maximize sales by relocating low-performing vending machines to better locations.
- Propose a location-specific strategy tailored to the target audience, whether they're in an office, school, or hospital.
Utilized Data
- Data on nearby facilities
- Human traffic data
- Competitor data
DemandLab
Overview
- Leverage historical sales data to design the most efficient restock frequency and routes.
- Prevent popular items from running out while also reducing unsold inventory.
- Optimize restock cycles to cut down on operating costs.
Utilized Data
- Sales history
- Restocking frequency
- Location characteristics
By combining "PriceLab," "StoreLab," and "DemandLab," we help you develop advanced sales strategies that are perfectly optimized for your company's specific challenges and goals.
Examples of What Each Product Achieves
PriceLab
AI can simulate the impact of pricing and promotions, analyzing data from competitor prices and demand fluctuations. This allows it to calculate the patterns that will maximize your profits and market share, enabling you to effectively adjust your pricing and promotional strategies.
Simulation
Price Strategy Optimization
Tracking and Forecasting
Learning and Insights
StoreLab
By visualizing the market from data on surrounding areas and customer trends, AI can suggest the ideal product lineup for each store and identify target customers for new product launches. This allows you to optimize your location and marketing strategies on a store-by-store basis, boosting your company's competitive advantage.
Market Visualization
Positioning
Operation Optimization
Store-by-store Strategy
DemandLab
Using data on returns, inventory, and products nearing their expiration date, we can reduce out-of-stock items and returns while improving product selection. Our system performs real-time sales monitoring to forecast demand, helping you make quick, data-driven decisions.
Inventory Optimization
Assortment Optimization
Logistics Optimization
Grasping the Dataset
マイクロサービスアーキテクチャ
マイクロサービスアーキテクチャを採用し、スケーラブルな開発と柔軟なカスタマイズを実現。
プラットフォームが提供する機能単位でサービスを分割することで、ユーザーの利用が集中する機能やパフォーマンスが要求される機能に集中してスケールすることが可能です。
機能・UIのモジュール化
アプリケーションごとに必要な機能を最適なレイアウトで、ブランド体験を損なうことのないUIで構築することが可能です。
アプリケーションなどのエキスパートレビューの実行とUI/UXの課題整理を提供する当社ソリューション『ExpertReview AI』との連携も可能です。
専用データ基盤の構築
収集するデータを蓄積するための専用データ基盤を構築することで、顧客データや行動情報などを統合的に管理し、柔軟な分析を実現。
自然言語による対話でのデータ分析を支援する当社ソリューション『DataAnalyze AI』との接続も可能です。
ユースケース例
価格設定とプロモーションの最適化
「PriceLab」により、季節要因や競合動向、商品仕様のトレンドなどのデータを収集・統合・分析し、市場動向の予測モデルを構築。
売上や利益率などの企業目標にも応じた最適なプロモーションや価格戦略をシミュレーション。
市場の変化に柔軟に対応しながら価格設定・プロモーション戦略を最適化して、企業の増収増益を実現。
在庫の最適化と返品コストの削減
Pricelab
「DemandLab」により、過去の需給データ、キャンペーン、プロモーション、その他の要因に基づき、最適な在庫管理戦略を定義する需要モデルを構築。
配送ルート、配送手段の組み合わせ、マーチャンダイジング、プロモーション戦略、およびその他の商品販売促進における改善点を特定。
在庫管理を最適化し、返品によるコスト削減を実現。
Demandlab
POSのミクロ特性や過去の販売データ、先進的な統計モデルに基づき最適な受発注を定義することで、適切な在庫レベルを維持し、在庫切れや返品のリスクを削減します。
導入事例
スナックと飲料のグローバル企業
(A社)
背景
季節要因や競合動向など複雑な変化に対応するため、価格とプロモーション戦略の最適化を追求していた
モンスターラボのソリューション
・競合の価格動向など多様な情報ソースからのデータを収集・分析
・SKU、チャネル、週別での価格とプロモーション戦略を最適化
成果
PriceLabにより、意思決定の精度と柔軟性が向上
・プロモーションROIが10倍改善
・2〜3ヶ月で投資回収を実現
プロダクト
PriceLab
飲料のスタートアップ企業
(B社)
背景
数年にわたり事業成長を続けた後、ビジネスモデルの拡大という課題に直面。施策の優先順位付けに課題があった
モンスターラボのソリューション
・チャネル別、地域別にクラフト飲料のポテンシャルの高いPOSをマッピング
・18のチャネルと250のクラスターの中から優先順位付けをして施策を実施
成果
StoreLabにより、データドリブンな戦略的意思決定が強化
・POS分析できる件数が110万件増加
・生産性が7.5倍改善
プロダクト
StoreLab
スナックと菓子のグローバル企業
(C社)
背景
賞味期限の短い製品を扱っていた同社は、すべてのチャネルにわたり高度な物流チェーンの構築を必要としていた
モンスターラボのソリューション
・製造工場から店舗まで、複数の解像度レベルでの正確な需要予測
・サプライチェーン全体での非効率性の削減と、在庫レベルの最適化
成果
DemandLabにより、スケーラブルな需給計画モデルを確立
・返品コストを20%削減
・在庫切れの状況が15%減少
プロダクト
DemandLab
Case Studies
A Global Snack and Beverage Company (Company A)
Background
The company was looking for a way to optimize its pricing and promotion strategies to respond to complex changes, such as seasonal factors and competitor behavior.
Our Solution
- Collect and analyze data from various sources, including competitor pricing trends.
- Optimize pricing and promotion strategies by SKU, channel, and week.
Achevement
10x ROI
PriceLab improved decision-making and responsiveness to market changes.
- 10x improvement in promotion ROI
- Achieved ROI in 2-3 months
プロダクト
PriceLab
A beverage startup (Company B)
Background
After several years of continuous growth, the company faced the challenge of expanding its business model and struggled with prioritizing its strategic initiatives.
Our Solution
- Map high-potential POS locations for craft beverages across different channels and regions.
- Prioritize and implement strategies from 18 channels and 250 clusters
Achevement
7.5x Productivity
StoreLab improved data-driven strategic decision-making
- The number of analyzable POS data points increased by 1.1 million
- Productivity improved by 7.5x
プロダクト
StoreLab
A Global Snack and Confectionery Company (Company C)
Background
The company, which handled products with short shelf lives, needed to build a logistics system that could optimize inventory across multiple channels.
Our Solution
- Accurate demand forecasting across the entire supply chain, from manufacturing to retail.
- Reduce inefficiencies across the entire supply chain and optimize inventory levels.
Achevement
20% Cost Reduction
DemandLab enabled the company to build a scalable model for supply and demand planning
- Reduced return costs by 20%
- Out-of-stock situations were reduced by 15%
プロダクト
DemandLab
XXXX
FAQ
AIで自動生成されたコードの品質担保はどのように行うのですか?
テストコードは自動生成しますが、コードや設計書などの成果物は必ず人の目を通してチェックしています。
Can we consult with you from the planning stage?
Yes, we can. We provide a wide range of support, from the planning stage all the way through to operation and maintenance.
What are the security risks of AI?
We implement settings to ensure that inputted information is not used for AI training, thereby eliminating the risk of information leakage (opt-out).
CodeRebuild AIを活用する場合の期間やコストが知りたいです。
案件によりますのでまずはご相談ください。
コミュニケーションは日本語で可能なのでしょうか?また仕様書などのドキュメントも日本語で問題ないでしょうか?
もちろんです。お客様のご意向により日本語、英語、ベトナム語のいずれかでのコミュニケーションやドキュメントの作成に対応しております。
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御社のビジネスを加速させる方法をモンスターラボが一緒に考えます。
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Monstarlab will then partner with you to explore how we can accelerate your business.
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