高度な分析と機械学習を活用し最適な値下げを提案 「マークダウン最適化ソリューション」を本格提供開始

最適な値下げ幅、タイミング、頻度を提案し、在庫消化と粗利確保の最大化を実現。アパレル・小売業の次世代ビジネスモデル実現に向けたオペレーション高度化・効率化を支援。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社（本社：東京都千代田区　代表執行役社長：近藤聡　以下、DTC）は「Deloitte Exponential」が提供するサービスとして、アパレル・小売業において課題となる在庫消化と粗利確保の両立を機械学習やアナリティクスを活用して実現する「マークダウン最適化ソリューション」の提供を本格的に開始します。


テクノロジーの進化により、アパレル・小売業のビジネスモデルは大きく変わろうとしています。DTCは次世代ビジネスモデルの実現に向け、企業の戦略・オペレーション改革を支援し、その一環としてマークダウンにフォーカスしたソリューションを提供いたします。
＊マークダウン…最初の値入れで決定した売価を値下げすること。

アパレル・小売業において、MD（マーチャンダイジング）計画の策定をはじめ、企画、店舗への初回配分、在庫補充、店間移動、そしてマークダウンへといたる一連の業務は、利益に直結するビジネスの根幹である一方で、長年にわたり経験や勘、センスにより判断される傾向が強く、属人的なプロセスとなっていました。今回DTCが提供する「マークダウン最適化ソリューション」は、大量の情報を高度に分析し、機械学習を活用することで最適な値下げ幅、タイミング、頻度を自動的に計算、提示し、精度の高いMD計画策定を可能にします。

【マークダウン最適化】
在庫の一掃で得られる利益と、値下げを抑制することで得られる利益のバランスをとり、全商品を定価で販売した場合に得られたはずの売り上げを基準とした場合の「失われた利益」を最小化します。「粗利確保」と「在庫消化」の適切なバランスを導くことで、企業の利益の最大化を実現します。



【マークダウン最適化ソリューションの特徴】


過去実績や直近の販売傾向に基づくシミュレーションに加え、多様な条件（販売チャネル別、店舗別、国別、複数の通貨別）に応じた、最適なマークダウンを提案
機械学習（マシンラーニング）機能により、販売データ（価格変更時の価格弾力性や販売減衰、季節要因による増減傾向）を蓄積し分析精度を高めることが可能
マークダウン推奨値の計算・レビュー・案の作成、新価格適用から効果検証までをスピーディに実現
クラウドサービスのためシステム導入が安価で容易



本ソリューションはデロイトがこれまでイギリス、アイルランド、ドイツ等の約10か国でアパレル、一般消費財、化粧品をはじめとした多岐にわたるカテゴリーで導入した実績があり、顕著な効果を発揮しています。

Deloitte Exponentialについて
DTCは、「Deloitte Exponential」のサービスとして、社会課題を中心としたビジネスを取り巻く構造的な課題の解決やルール形成の分野で、ニューテクノロジーの活用とビジネス・エコシステムの創出により、企業にエクスポネンシャルな成長機会をもたらすソリューションを多面的に提供しています。DTCは「マークダウン最適化ソリューション」を通じて、アパレル業・小売業を中心とした企業におけるオペレーション全体の高度化・効率化を推進します。

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000114.000000202.html