Usecase
需要予測AIによる商品企画
- 新商品ローンチ時の売り上げ予測精度が低いと、品切れによる機会損失リスクが発生
- 商品の各種情報、マーケティング施策、環境変化等を踏まえて類似する過去商品のデータを特定し、各地域における新商品の売り上げ予測を実施
- 新商品の売上予測精度を高めることで、機会損失リスクを低減
[ DXの課題 ]
新しい顧客ニーズをふまえた新商品の市場が誕生し、そこに各社が矢継ぎ早に新商品を投入してくる中で、シェア争いが激化している。
新商品市場のため、既存商品の需要予測モデルがうまく適合されず、欠品による機会損失リスクが発生。
[ exaBaseを活用した解決策 ]
製品販売にかかる各種データ(購買者数、時系列売上、マーケティング施策実績、POSデータ、外部環境変化(税率の変化など)を組み合わせて地域別/商品別の需要予測モデルを構築。
[ 想定される成果 ]
- リリース後の需給GAPを埋めることでの売り上げ向上・コスト削減
- 品切れの未然防止によるUX改善
需要予測AIによる商品企画
この成果を共創する
AI・データ活用
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