リテールAIによる販売戦略最適化 | モンスターラボ

モンスターラボのAIソリューション

リテールAIによる販売戦略最適化で

小売企業の競争優位性を確立

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

エンジニアの採用・育成が追い付かない

開発を行いたいがリソースや予算が足りない

外部に内製化支援の依頼をしたい

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

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

テキストテキストテキストテキスト

現状・課題

小売業界を取り巻く課題

物価変動

物価の激しい変動にリアルタイムで対応しつつ利益を最大化するため、高度な価格戦略が必要とされている

物流コストの増加

物流を効率化しつつカニバリゼーションを防ぐため、店舗網全体の最適化に繋がるロケーション戦略などが求められている

人手不足

人的リソースを最大活用するための取組が進んでおり、例えば従業員の欠品・返品対応を減らす需要予測の重要性が高まっている

データ活用の遅れ

膨大な顧客データを保有しているものの有効活用できていない企業が多く、データ統合やデータ活用の強化が必要とされている

物価変動

物価の激しい変動にリアルタイムで対応しつつ利益を最大化するため、高度な価格戦略が必要とされている

物流コストの増加

物流を効率化しつつカニバリゼーションを防ぐため、店舗網全体の最適化に繋がるロケーション戦略が必要とされている

人手不足

欠品や返品は、収益の損失だけでなく従業員負担の増加に繋がるため、人手不足の状況下において適切な在庫管理が必要とされている

データ活用の遅れ

膨大な顧客データを保有しているものの有効活用できていないため、データ統合やデータ活用の強化が必要とされている

どのように対応するのか

モンスターラボのソリューション

競合やトレンドの分析により価格やプロモーション戦略を強化する「PriceLab」

周辺情報や顧客の分析によりロケーション戦略を強化する「StoreLab」

POSや在庫情報の分析により需要予測を強化する「DemandLab」

これらのAI活用プロダクトで、変化の激しい小売業界の複雑な課題をスピーディーに解決します。

PriceLab

価格戦略を強化

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

ロケーション戦略を強化

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

需要予測を強化

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