Yellowfinの導入事例【株式会社 協和 様】
『シグナル』による在庫管理で、欠品による機会損失をほぼゼロに
- 業種
- 飲食料品小売業
- 従業員規模
- 47名（令和３年１月現在）
- 事業内容
- 健康、美、環境、おいしさを切り口として、さまざまな商品を提供している。フラコラオンラインショップでは、原液美容液を中心にプラセンタやコラーゲンなどのエイジングケアに効く美容素材を使ったサプリメントやドリンクなどをラインナップ。また自然派食品では「自然王国」というシリーズで、健康、おいしさ、産地を大切に、素材と栄養素に徹底してこだわった商品を展開している。
- 導入前の課題
- 商品アイテム数の多さ、リードタイムのばらつきにより複雑化する在庫管理
- 導入後の結果
- シグナル導入で欠品を限りなくゼロに
Yellowfin Japan株式会社のYellowfinについて詳しく知りたい方はこちら
商品アイテム数の多さ、リードタイムのばらつきにより複雑化する在庫管理
多くの小売業が抱える「欠品」という課題
健康、美、環境、おいしさを切り口として、さまざまな商品を提供している株式会社協和様は、多くの小売業が抱える「欠品」という課題に直面していました。以下のような問題が、欠品を引きをこす原因として挙げられます。 ・大量の商品アイテム ・各アイテムごとに異なるリードタイム ・人に頼った在庫管理（担当者ごとに異なる発注タイミング） この課題解決に、Yellowfinの自動分析機能『シグナル』が活用できないかと思い当たりました。
ダッシュボードの閲覧だけでは見逃しがちな重要なデータの変化を自動的に発見し通知
『シグナル』がデータに重要な変更がいつ、なぜ発生したのかを検出
シグナルは協和のように、それぞれに適切な在庫量やリードタイムが異なる商品が膨大な点数があるような場面で特に有用です。 通常のアラート（しきい値設定）による在庫管理の場合、膨大な点数の商品ごとにアラートを設定する必要があります。しかし、商品の売れ方（傾向）や、施策が異なるためすべての商品に適切なしきい値を設定することは、現実的には不可能でした。 シグナルの場合は、商品ごとの傾向（出荷数の移動平均、信頼区間）を加味して自動的に検知されるので、より現実の商品の流れに沿った検知ができます。シグナルを活用することで効率的かつ、より精度の高い在庫管理が実現できるのです。
出庫数の急激な変化を検出した際のシグナル
シグナル導入で欠品を限りなくゼロに
欠品の恐れがなくなったことで、購買担当が本来の業務に集中できるように
2020年2月よりシグナルの運用を開始、実際に6月時点までの欠品はほぼ発生せず。欠品の恐れがなくなったことで、在庫管理にかかっていた工数も削減。購買担当者は本来の購買業務のほか、商品開発や施策のサポートもできるようになりました。 協和様はさらなるシグナル活用拡大を目論んでおり、例えば継続ランク別にグルーピングしてその傾向や定期商品購入者の残存数をウォッチしたり、また年代でグルーピングし、どの年代にどのような商品が売れているのかといった顧客属性の分析もシグナルを活用してやっていきたいと語っています。
Yellowfin
Yellowfinは、セマンティックレイヤーを中核としたAI対応BIプラットフォームです。自然言語分析や異常検知、組み込みBIまで幅広く対応し、信頼できるデータ活用を支援します。
Yellowfin Japan株式会社
Yellowfin Japan株式会社のYellowfinについて詳しく知りたい方はこちら
