ストアレコード機能紹介①：売切予測日・推奨発注数量の算出機能
株式会社Bizgemの樋口です。
ストアレコードは「小売企業に良質な経営を提供する」をテーマに各種機能開発を行っております。リリースの背景や各種機能については下記のnoteもご参照いただきながらここではストアレコードの機能について深堀りしながら説明したいと思います。
導入のお問い合わせは下記ストアレコードのLPからお願いいたします。
売切予測日・推奨発注数量の算出機能の背景
小売の事業を行う上で、売上・粗利に最もインパクトをあたえるのがどのような商品を誰に売るのかという商品企画になるかと思っております。多くの事業者様がお客様が欲しがる商品をどのように企画して販売していくのかの部分に苦心されているのではないでしょうか。
その次に売上・粗利にインパクトを与える業務はリピートの発注業務なのではないかと思っております。私の前職の子供服D2Cブランドのペアマノンではシーズンの立ち上がりの際には各SKU20〜40枚程度の少ない数量で売上予算の半分程度を仕入れて、実際に販売してからの売れ行きに応じてリピート発注するSKUとその数量を決めて、残り半分の仕入れを行うという方式をとっていました。
そのため残り半分のリピート発注の数量により売上・粗利・消化率も大きく変わるため慎重に意思決定をする必要がありました。
一方で当時は簡単な社内管理システムはあったものの、リピート発注の数量を決めるためには下記のnoteでも書いた通り、ZOZO TOWN・ネクストエンジンから在庫・販売数のデータをダウンロードした上で、昨年のカテゴリごとの売れ行きのトレンド（波動）を計測したものを元に販売予測数を各SKUごとに算出するということをしていました。
データ量も多く、VLOOKUPや計算を多用しているためミスも怖く、ファイルも重くなりがちで業務負荷は非常に大きかったのを覚えています。
こうした煩雑な業務をストアレコードを導入して運用することでぱっと計算して各SKUごとの売切予測日と推奨発注数量を算出することが可能になります。
将来の需要予測の方法
需要予測については難しい計算をしているわけではなく、直近の販売数量と1年前の所属するカテゴリーの週ごとの販売トレンド（波動）に基づいて計算しています。
直近の販売数と過去の数字の傾向からどのような推移を辿りそうかを点線で示しており、所属するカテゴリーと同様の動きをするものとして販売予測を行っています。
一方でカテゴリーに関してはTシャツ・ワンピースなどのように季節と連動しないようなカテゴリー設計になっているケースもあると思われます。その場合にはカテゴリーとは別に「販売トレンド」を設定することができます。
例えばクリスマス・バレンタインデーなどイベント時期に大きく需要が伸びる商材をまとめて「イベント商材」などとグルーピングをして、商品設定で、販売トレンドを「イベント商材」と設定していただくとカテゴリーに優先して販売トレンドでの需要予測を行うようになります。
季節需要が同じ傾向の商品をグルーピングして設定できるかによって需要予測の精度が大きく異なるので、ご利用の際はご注意ください。
2つの発注数量の算出方式
発注数量は、現時点の在庫数+発注残に対して、リードタイムを考慮した販売予測数量の差分になります。現時点で在庫数が100、発注残が50に対して販売予測数量が300の場合には+150が発注推奨数量として算出されます。
発注数量の算出においては販売終了日方式と在庫日数方式の2つを選択することができそれぞれ下記のような算出方法になっています。
販売終了日方式：商品ごとの販売終了日を設定し、その販売終了日までの販売数を予測して現時点の発注残在庫の差分を計算する方法。アパレルのように商品のリードタイムが長い上に商品の季節性が強い商材に向いた計算方式
在庫日数方式：最適な在庫日数を設定し、その在庫日数に対して不足した数量を需要予測から計算して発注残在庫との差分を計算する方法。リードタイムが数日と短く、商品の季節性が特にない問屋さんからの仕入れがメインの雑貨点などに向いた計算方式
自社の商材に応じて推奨発注数量の計算方式をお選びいただくようにしております。
実際に使っていただいている事例
ベータ版の前から開発にご協力いただいている企業様には既にかなりヘビーにこの機能を使っていただいている事例もでてきております。
その企業様は卸問屋から仕入れた雑貨をECメインに販売する事業者様で、商品数が5,000SKUほどとかなり多くの商品を取り扱っています。卸問屋からの仕入のためリードタイムは3〜7日間と短く、そのため在庫日数も3週間程度分あれば十分と在庫回転率の高い企業様です。
リードタイムが短く在庫日数が短いため、毎週何かしらの商品の発注が発生しており、ストアレコード導入前は、OMSから在庫データをダウンロード→販売データを各種ECサイトからダウンロード→発注データをダウンロードしてすべてのデータを統合して発注数量を決めるという形でやっていたとのことです。需要予測まではとても手が回らずに、楽天スーパーセールなど大型のイベントは意識して発注数量を決めているものの、それも過去実績を踏まえた発注にはなっていなかったため、大幅に欠品してしまうこともあれば発注しすぎてしまい在庫を余らせるようなことも多かったようです。
ストアレコードの本機能をご利用いただくことでデータの統合の手間がなくなり、52週の販売トレンドに応じた発注数量を素早く意思決定できるようになったとのことです。
発注業務の負荷軽減+精度向上による売上・粗利の最大化に貢献したい
私自身の前職でも発注業務に関する業務負荷は大きく、失敗によるダメージも大きいためストレスの大きな業務でした。ストアレコードを導入いただくことで発注業務の負荷を大きく軽減させ、将来の需要予測に基づく精度の高い発注数量の算出によって、導入企業様の売上・粗利の最大化に貢献したいと思っています。
導入のお問い合わせは下記のストアレコードLPからお願いいたします。