CDP活用・導入による在庫最適化と売上予測の実践例│アパレル・ファッション業界編

アパレル・ファッション業界が直面する課題

アパレル・ファッション業界は、季節変動が大きく、トレンドの変化が急速であるという特性を持つ業界です。

複数のブランドを展開し、全国に多数の店舗を運営する企業にとって、在庫管理と需要予測は経営の根幹を成す重要な課題です。

昨今大手資本が中小の老舗ファッションブランドをM&Aすることによって業界内の統廃合が加速。現在業界内で一定規模以上で事業展開する企業の大半が大小様々な複数ブランドを展開するといった特殊な業界となっています。

社内に点在するデータの活用が困難な現状

複数のブランドを展開するアパレル企業では、各ブランドが独立した店舗運営を行っており、それぞれが異なるシステムでデータを管理しているケースが多くあります。

統廃合前の独自システムを使い続けることで実店舗での売上データ、ECサイトでのアクセスログ、モバイルアプリでのユーザー行動、SNSのデータなど、膨大なデータが同じグループ企業内に散在しているにもかかわらず、これらを統合的に活用することができていない状況が良く見られます。

このため、マーケティング活動のための施策立案や効果測定が、各ブランド内、各事業部内、各チャネル単位での小さなグループ内での最適化に留まり、全社的な視点からの戦略的なデータの活用や全社を横断した意思決定が非常に困難になっています。

在庫管理の非効率性

アパレル業界における在庫管理は、複雑で多くの工数を要するプロセスです。

新商品の発売時には、まず物流倉庫から各店舗に初期配置として在庫を分配します。

その後、販売状況に応じて在庫切れが生じた店舗に対して、物流倉庫から追加の在庫を補充します。

さらに、物流倉庫の在庫が枯渇した場合には、店舗間での在庫融通を行うことで、製造した在庫を売り切ることを目指しています。

これらのプロセスは、従来は経験と勘に頼った手作業で行われており、最適な在庫配置を実現することが困難でした。

その結果、機会ロスが発生し、売上の最大化が阻害されるとともに、過剰在庫による廃棄ロスも発生しているというのが実態であり、避けられない課題となっていました。

需要予測の精度向上の必要性

アパレル業界では、季節ごとの需要変動が大きく、流行の変化によりトレンドの変化も急速な業界です。

正確な需要予測ができなければ、在庫の過不足が生じ、売上機会の喪失や過剰在庫による損失が発生します。それはブランドの生死、強いてはグループ展開する本体の業績にも大きく影響します。

従来の需要予測は、過去の売上実績と経験に基づいた定性的な判断に頼っていましたが、市場環境の変化が加速する中では、より高度な分析手法が求められるようになってきました。

次世代型CDPの活用による業界課題解決

複数データソースの統合と一元管理

CDPの導入により、アパレル企業は全国の店舗、ECサイト、モバイルアプリ、外部データベースなど、複数のデータソースから生成される売上、在庫、アクセスログ、行動履歴、競合情報、SNSデータなどを、一元的に統合・管理することが可能になります。

これまで各システムに分散していたデータが、統一されたプラットフォーム上で管理されることで、全社的な視点からのデータ分析が可能になります。

例えば、特定の商品がどの地域で、どの時間帯に、どのような顧客層に購買されているのかといった、多次元的な分析が可能になるのです。

在庫フォロー最適化による機会ロス削減

CDPを活用した在庫最適化では、売上データの自動取り込み、在庫データの統合、需要予測アルゴリズムの適用により、最適な在庫配置を実現することができます。

具体的には、売上データが自動的にシステムに取り込まれ、それ以外の在庫データや前日の出庫依頼は事業部門がアップロードします。CDPがこれらのデータを取り込み、集計と在庫フォローの予測を行い、その結果を事業部門の担当者がチェックした上で、最終的に出荷依頼を手動でシステムにアップロードするというプロセスが構築されます。

このプロセスにより、在庫フォロー数が増加し、機会ロスが減少し、売上が向上します。さらに、店舗間移動の管理もシステム化されることで、従来は人手で対応していた工数が大幅に削減されます。

機械学習を活用した売上予測

CDPとAIや機械学習ツールの組み合わせにより、より高度な需要予測が可能になります。

CDPでデータの蓄積・加工を行い、AIや機械学習ツールでモデル作成・検証・予測を行うというサイクルが自動化されます。

例えば、1年間52週分の売上予測モデルを構築することで、週単位での需要予測が可能になります。

予測データはBIダッシュボードで可視化され、業務の予測変数に加え、予実との解離をリアルタイムで追うことができるようになります。

このような高度な予測モデルにより、在庫配置の精度が向上し、機会ロスと過剰在庫の両方を最小化することが可能になるのです。

次世代型CDPツール実装上の考慮事項

DX推進における組織的課題への対応

CDPの導入と活用は、単なるシステム導入ではなく、組織全体のDX推進を意味しています。

事業部門とIT部門の連携、現場スタッフの理解と協力が不可欠です。

DX推進を成功させるためには、以下の3つのポイントが重要です。

１，小さく始めて細かく改善し、成長サイクルを高速で回す。

DXは成果が見えにくく、やってみるまでは実態がわかりません。まずは小規模なプロジェクトで成功事例を作り、その成功を基に段階的に拡大していくアプローチが有効です。

２，人を巻き込むサイクルをつくる

初回ではシステムだけで完結させるのではなく、システムと人間の力を組み合わせた業務プロセスを構築します。

コミュニケーションを促進する工夫をし、サイクルを改善していくことが重要です。

３，導入成果は売上だけで説明しない

いきなり大きな成果を狙うのではなく、業務効率化など、他に定量化できるものを目的として説明することも方法の一つです。

場合によっては定性的な成果の方がインパクトがあることもあります。

４，事業部門との信頼関係構築

CDPの導入にあたっては、事業部門との信頼関係構築が重要です。

テクノロジーの用語とビジネスの用語には知識のズレがあり、十分な信頼関係が築けていない状態では、データの提供を得ることが困難です。

事業部門の課題意識が高い領域から着手することで、話が進めやすくなり、だんだんとカジュアルに相談できる関係ができていきます。このような関係構築を通じて、本来の業務理解へと進むことができるのです。

５，継続的な改善と拡張

CDPの導入は、ゴールではなくスタートです。

導入後も、事業部門からの新たなニーズを聞き、それに対応する形でシステムを改善・拡張していくプロセスが重要です。

このような「データ基盤の成長サイクル」を回していくことで、組織としてのDXが推進され、継続的な競争力向上が実現されるのです。

アパレル・ファッション業界への示唆

アパレル・ファッション業界における次世代型CDP導入は、在庫管理と需要予測の精度向上を通じた、経営効率の向上をもたらします。

同時に、スタッフの業務が効率化されることで、接客に時間が割けるようになり、間接的に顧客体験の向上にもつながります。

今後、アパレル業界において競争力を維持するためには、CDPを活用したデータドリブンな経営意思決定が、必須の経営課題となっていくでしょう。

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