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
消費財
事業・サービス開発
売上増
コスト削減
予測・分析
コンサルティング

[ 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

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