需要予測で在庫最適化!データ分析でコスト削減を実現【ChatGPT統計解析】
在庫量の削減は、流通や小売り分野においてコスト削減に直結する重要な要素です。多くの企業では専用ソフトや専門の分析会社を利用し、過去の販売データを基に商品の需要を予測し、在庫の最適化を図っています。この過程では、商品の正確な需要予測と、生産状況を踏まえた適切な仕入れのコントロールが不可欠であるとされています。
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在庫を最適化する
需要を予測する分析手法
経験や勘に頼らない在庫管理
流通や小売りの分野にとって、在庫量を減らすことはコストを減らすことに直結するため、最も大事なことのひとつです。
在庫の最適化は、すでに多くの企業で行われており、専用のソフトや、専門の分析会社も数多くあります。
まず必要なのは、商品の需要予測です。
過去のデータを分析することで、明日、今後一週間、一か月間でいくつの商品が売れるのかを予測します。
個人経営のスーパーや商店では、店長の勘や経験で予測しています。
しかし、多店舗経営を行うような企業では、データを分析することっで、どの店舗で何が必要なのかを予測できます。
100円ショップのセリアは、全店舗の販売データを集めて分析することで、各店舗に何が必要なのかをレポートしています。
在庫を最適化するためには、仕入れもコントロールしなくてはなりません。
カルビーでは、じゃがいもの生産状況のデータを農家を回って集めて分析し、常にじゃがいもの在庫がなくならないように仕入れをコントロールしています。
在庫減少はコスト削減のための重要な要素
在庫量を減らすことはコストを削減することに直結する。
在庫の最適化には専用のソフトや、専門の分析会社が利用されている。
在庫減少を実現するためには、商品の需要予測(全店舗の販売データを集めた分析)と適正な仕入れ(生産状況の分析結果を踏まえた仕入れのコントロール)が必要である。
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