Shelfcheckの全体像

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調査（*）によれば、食料品店で取り扱っている商品の5%から10%は常に店頭になく、この状況は二十年に渡り改善されていません。専用の棚スペースに消費者向けに商品が置かれていない状況を在庫切れ（OOS）と呼びます。OOSをモニターすることは在庫状況の最適化にとり基礎となります。Shelfcheckはアラートの発信ととも在庫状況を最適化する上で必要なOOSメトリクスを作成します。

過去のOOS問題を完全に履歴分析することで、OOS問題に関して即自に見通しが高まります。店長には店舗自体をベンチマークさせずに、商品の在庫状況をベンチマークさせる、或いはお互いの商品をベンチマークさせるように命じましょう。

どこにいてもOOSアラートをフルに活かせるように、スマートフォンでも受信できます。Shelfcheckは低帯域幅および低解像度のディバイス向けに最適化されています。

Lokadは、お客様に代わって、季節性、トレンド、プロモーション、商品のライフサイクルといったあらゆる需要パターンを管理しており、市場に於ける最も正確なOOS分析が得られます。なお統計的なスキルは必要とされません。

モニターする店舗数および店舗の規模に応じて月額料金を算出させていただきます。セットアップコストは抑えられています。ご解約の場合、解約金は発生しません。お客様がShelfcheckのご利用をお止めになった時点で、料金の請求を停止します。ご利用停止に対して、質問させていただくこともありません。

Shelfcheckは完全にプロセスの自動化が実現されています。お客様の現在のITシステムからデータを引き出し、ウェブレポートを通じて結果をご案内するか、直接お客様のお手持ちのビジネスアプリ内に結果を注入いたします。 Shelfcheckの継続的なメンテナンスは、ほぼ人手を必要としません。

在庫切れ問題が機会損失および不満の原因

在庫切れ（OOS）問題には多くの根本的な原因があります。

• 商品が適切な量にて発注されていない。
• 商品が適切な場所に配置されておらず、顧客が見つけられない状況。
• 商品が盗まれたため、電子在庫水準が不正確となり、再発注に至らない。
• パッケージが破損されており、顧客が商品を手に取った後、また棚に戻している。
• ...
  

商品が棚に並んでいなければ、機会損失となります。調査（*）によれば、顧客が他の購入可能な代替商品を購入する割合は3分の1のみです。OOS状況は機会損失を生み、顧客を欲求不満な状態に至らせることで顧客ロイヤルティーを失い兼ねません。OOSが原因で、顧客を競合他社へと向かわせてしまうのです。

Shelfcheckの機能

Shelfcheckは、間接測定法を活用しています。棚自体の物理的状態を評価する代わりに、店舗の売上高への影響を分析し、特定することによってOOSを識別します。例えば、特定の商品が事前予想（或いは「通常」）以上に大幅に売上が落ち込んだとすれば、その商品はOOS問題を被っている可能性が非常に高いと思われます。。Shelfcheckによって、このような多数のパターンや信号がモニターされ、報告されます。これにより、Shelfcheckにより作成されるレポートの内容が一層鮮明になります。

このようなOOS分析技術が機能する主要成分として、最先端の予測技術があります。確かに、OOSは売上実績および売上予想（予測値）の相違として確認されます。弊社のテクノロジーによって、莫大なる統計モデルのライブラリー、大規模なモデル選択メカニズム、複数の時系列モデリング手法、そして、ネイティブクラウドコンピューティング基盤を結合させ、プロセス集約型ソリューションを強力にしています。そのためにも、共通パターンである、季節性、トレンド、曜日、プロモーション、製品サイクルなどが多数、考慮されています。

Shelfcheckが適しているか

もしも在庫の回転が早い商品を抱えているのであれば、適していると言えます。食品小売業はShelfcheckから最大限の恩恵を享受できる典型的ビジネスです。また、例えば日曜大工（DIY）店なども、このテクノロジーからの恩恵を同様に享受できます。経験則として、平均一日一回は売切れる商品の占有率が少なくとも数パーセントでもあれば、弊社のテクノロジーは最大の価値を創造します。

Shelfcheckの様なOOS観測システムがなければ、小売業者はOOS問題に関して見通しが立てられないという問題があります。Shelfcheckによって、何ら先行投資なしで、帯域制御或いは店員の集約的な労働力を必要とせずに、非常に抑えた料金で在庫切れ率をベンチマークすることができます。

代替商品或いはライバル社の商品ではなく、なぜShelfcheckなのか

在庫状況の改善化に向け一世紀も掛けて格闘してきました。しかしながら、従来のソリューションは大幅な欠点を負っています。

• 直接の在庫管理は非常に労働集約型。
• RFID（電波による個体識別）は多くの小売関連業者にとり依然として高価過ぎる。
• 規則に基づくアラートは、超トップセラー商品を除き、実用化するには余りに不正確。
  

Shelfcheckの背後にある技術的なチャレンジはOOSメトリックの品質にあると言えます。OOSメトリクスの品質にあると言えます。確かに、トラック一台分の積み荷ほどのOOSアラートを産出するソフトウェアをデザインすることは簡単です。しかし、店員の時間は貴重であり、高価でもあり、店内に現実的な対応策なしに、誤認アラートや、ソフトウェアが弾き出した架空在庫問題を追いかけることにエネルギーを浪費させるわけにはいきません。

優れた予測技術を活用することで、Shelfcheckは前例のない、OOS分析にとって最も重要である感性と精度の両方を備え持つOOSメトリクスを作成しています。