データから人・商品・店舗の関係性を導出
同サービスは、商品や購買データなどのビッグデータを独自のオントロジー技術などで解析し、人・商品・店舗の関係性を導出して各店舗の需要予測を立てるというものです。解析した関係性から顧客満足度向上につながる品ぞろえを店舗ごとに提案できることや、リアルタイム性のある予測で適正在庫を素早く算出できることなどが特徴でしょう。
また、過去の発注データがない新商品でも、カテゴリや商品説明などと購買データを組み合わせ、過去の類似商品の販売動向などから各店舗における適正在庫を精度高く予測します。
TSUTAYAで書籍の返品率低下に成功
同サービスは、カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社(以下、CCC)が展開するTSUTAYAの書店事業で先行導入されました。その際、CCCが有する約7000万人の会員・約800の店舗・約450万タイトルというビッグデータをオントロジー技術などでデジタル空間に再現し、意味や関係性を抽出。そこから書店ごとの売れ行きをAIで予測し、適正部数と品ぞろえを導出しました。
また、自動発注システムと連動させ、人手では困難だった最適な量・タイミングの配本を実現したといいます。
概念実証では、一般的に30%以上とされる書籍の返品率を13%まで引き下げることに成功。今後は、TSUTAYA約 800店舗に順次導入し、書店事業の効率化を推進する構えです。
データ価値を最大化する「Conata」
同社は、データ価値最大化を目的としたデジタルビジネスプラットフォーム「Conata」を運営中。ここでは、企業のデータ利活用における困難な経営課題を解決するさまざまなサービス展開しています。最近では、4月にEC向けの広告配信サービス「Conata Discovery Ads」をリリースしました。
このたびの「Conata Demand Planner」は、Conata上のサービスを簡単に導入可能。たとえば、検索ソリューション「Conata Search」とシームレスに連携することで、商品検索にかかる時間を大幅に短縮できるといいます。
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「Conata」公式サイト
(文・Higuchi)