AI による予測分析: E コマースの在庫を最適化する方法

人工知能が製品需要の予測と倉庫の効率的な管理にどのように役立つかをご覧ください。

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著者について: ロレンツォ・ボルトロット、アルペナイト

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予測分析とは何ですか? また、それが電子商取引にとってなぜ重要なのですか?

予測分析とは、データマイニング、統計、人工知能技術を利用して 過去と現在のデータを分析する そして 顧客、市場、プロセスの将来の行動を予測する電子商取引ビジネスにとって、予測分析は在庫管理を最適化するための貴重なツールとなり得る。 需要を満たすために在庫する製品の数量と種類を決定する.

最適な在庫 保管および調達コストを最小限に抑え、在庫切れや過剰在庫を回避します。、 そして 売上と利益を最大化する.

在庫管理における予測分析の仕組み

予測分析は、過去と現在のデータから学習して、数量、季節性、セグメンテーション、価格感度、プロモーションなど、需要のさまざまな側面に関する予測を生成する機械学習アルゴリズムに依存しています。これらの予測は、販売確率、購入コスト、利益率、納期、有効期限などの要素に基づいて、各製品の最適な在庫レベルを計算するために使用できます。さらに、予測分析は、 最も収益性の高い製品、新たなトレンド、クロスセリングやアップセリングの機会を特定する、そして 最も効果的な価格設定とマーケティング戦略.

Eコマースにおける予測分析の利点

予測分析は、eコマースに次のような数多くの利点をもたらします。

1. 在庫管理コストの削減 無駄、損失、損害、陳腐化を回避することによって。
2. 売上と利益の増加 適切な製品を適切なタイミングと価格で提供することにより。
3. 顧客満足度の向上 希望する製品の入手可能性と迅速な配送を確保することで、顧客の信頼と忠誠心を高めます。
4. 信頼性が高く最新のデータに基づいて戦略的な意思決定を最適化します。

電子商取引における予測分析の実装

電子商取引で予測分析を実装するには、次のことが必要です。

1. 持ってください さまざまなソースからデータを収集して統合できるeコマースプラットフォーム ウェブサイト、ソーシャルメディア、顧客からのフィードバック、サプライヤー、競合他社など。
2. 予測分析ソリューションを使用する ニーズ、予算、専門知識のレベルに合ったソリューションをお選びください。クラウド、オンプレミス、ハイブリッド ソリューション、既成ソリューション、カスタム ソリューションからお選びいただけます。
3. 予測分析の目標と指標を定義する結果とパフォーマンスを監視します。
4. 予測をテストして検証する 実際のデータと顧客の期待と比較することによって。
5. 予測に基づいて行動する 在庫管理、価格設定、マーケティング戦略を調整することにより。

さらに、予測分析プロジェクトで経験豊富なパートナーを持つことは、競争上の優位性となることが多い。 パートナーは、質の高い個別のコンサルティングを提供することができます問題と目標の定義から、プロジェクトのあらゆる段階でクライアントをサポートします。 最も適切なソリューションを選択する 実装と保守まで、品質、セキュリティ、有効性を確保します。

予測分析には 継続的なモデル検証 最新の状態、現実との整合性、ビジネス目標に沿った状態であることを確認します。専任チームがモデルのパフォーマンスを監視し、異常や逸脱を検出し、結果を最適化するために必要な調整を行います。

最後に、パートナーは、トレーニング、支援、知識移転を通じて、予測分析ソリューションの管理と使用に必要なスキルを提供し、クライアントがシステム管理から独立して、ビジネスにおける予測分析の可能性を最大限に活用できるようにします。

実際の使用例

ここで、高品質の衣料品やアクセサリーを提供するマルチブランド オンライン プラットフォームである Modayola のユースケースを紹介します。

Modayola の利点と結果を説明する前に、Modayola は会社のプライバシーを保護するために使用されている架空の名前であり、予測分析への投資から得られる競争上の優位性を保護するために秘密保持契約 (NDA) が締結されていることを指摘することが重要です。

モダヨラは 何千もの製品を含む広範かつ多様なカタログを管理するという課題 さまざまなサプライヤーから製品を購入する必要がありました。さらに、顧客の常に変化する多様な購買嗜好や行動を考慮する必要がありました。

この課題に取り組むために、モダヨラは アルペナイト、内の会社 アルセナリアグループ 同社は、eコマース分野にAIを応用することに特化しています。アルペナイトのファッショニスタのアイデアは、eコマースと同社のERPを統合した予測システムを作成し、人工知能を利用して各製品の需要と供給を予測することでした。 さまざまなサプライヤーからの購入プロセスの合理化.

プロジェクトはいくつかの段階に分かれて展開した。

1. 当初、Alpenite はプロセスを調査し、Modayola の売上、在庫、コスト、サプライヤー、顧客、フィードバック、マーケティング キャンペーンに関する過去および現在のデータを収集して分析しました。
2. 次に、Alpenite は機械学習とディープラーニングの技術を使用して予測モデルを構築およびトレーニングし、Fashionista のビジネスのさまざまな側面について正確で信頼性の高い予測を生成しました。
3. 最後に、Alpenite は予測モデルを Modayola の ERP に統合し、意思決定と行動を促進するインタラクティブなダッシュボードと自動アラートを作成しました。

予測分析は、Modayola に大きなメリットをもたらしました。最初の 1 年後、オンライン収益は約 20% 増加し、利益率は 10% 増加しました。無駄や過剰在庫を削減し、サプライヤーとの連携を最適化し、顧客のニーズにもより正確に応えられるようになりました。

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