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April 13, 2024

5月21日、セミナー解説、その2、小売りDXとメーカー対応!

ブログ、食品スーパーマーケット最新情報です。IDプラスアイの鈴木です。今回は、3時間で分かる、「小売りDXの現状とこれからのメーカー対応」のセミナーの開催ということで、5月21日なんですが、少し先ですけども、前回、その1を解説させていただきましたので、今回、その2を解説したいと思います。
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まず、セミナー概要ですが、マーケティング研究協会のセミナーで、講師とし、え、解説させていただくという内容になります。ま、従って、ですね、「マー研、小売DX」で検索していただくと、このホーページにたどり着くかと思います。5月21日、火曜日、13時30分から16時30分、オンラインセミナーとなりますので、ま、ちょうど3時間ですね。ですから、3時間で分かる「小売DXの現状とこれからのメーカー対応」というテーマとなります。
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その中身なんですが、ポイントは、小売業のDXの変革、それから、メーカーの対応は、どう変化するかということで、この2大テーマに絞っていきます。前回、その1で、小売業のDXの変革、1、2、3を解説させていただきましたので、今回は、その2という形で、メーカーの対応はどう変化するかということで、4、5を解説させていただきます。
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ま、小売業のDXの投資の優先課題を整理したということで、前回、整理しましたので、小売業への提案を強化するために、メーカーが実施するべきDX対応について解説ということで、今日は、ここが大きなテーマですが、小売業のDX変革により、メーカーの対応は、どう変化するかということで、何といっても、商談が大きなポイントになると思いますので、メーカーが気になる棚割りから、え、販売促進などへの対応は、どう変化するのかというところを深掘りしてみたいと思っています。
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で、これを踏まえて、最新事例の解決ということで、これ、当日、詳しく解説しますが、棚割りとか、販売促進のDXの事例ということを、お話しさせていただきます。
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では、早速、ポイントなんですけども、基本的に、ま、答えは、Digital Twin(デジタルツイン)を作り上げるというところが、商談を含めて、これからのメーカーDXのですね、特に、小売業に対しての大きなポイントになると見ています。これは何かということなんですが、え、これ、右がリアルの、え、棚割りになりますね。実際の売場です。
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で、これChat-GPTで、実は作った、え、生成画像なんですけども、え、牛乳の売場をChat-GPT、私が、ま、プロンプト、指示をして作ったものになります。MILLK(MILK)の綴りが違ってますね。まだ、Chat-GPTって、は、こういう形で文字をしっかりと認識できないと。この辺も文字がちょっとおかしくなってますが、いうことはあるんですが、まあまあの画像ができ上がったんじゃないかなと思います。
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で、これ、牛乳で、ちょっと解説させていただきますと、例えば、牛乳の棚割りがある。現状の棚割り。現場の棚割り。こういう棚割りですね。この棚割りを、から生まれるですね、顧客と商品の関係、これをID-POSデータとして、メーカー側で取得すると。で、これによって、棚割りそのものを、この画像、実際の売り場のデータとDigital(デジタル)に作り上げた棚割りですね。これと連動させてしまって、Twinの環境を作ってしまうというところがポイントです。
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で、これ、もちろん、クラウドを使って作っていくことが望ましいと思いますけども、え、この環境ができてしまえば、いつでもですね、実際の牛乳売場の、え、状況が刻々と監視できる。監視というかですね、え、見ることができると。これ、小売業もメーカーも共通で見ることができますので、この環境がすごく大きなポイントになります。
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で、こういう形で、環境はできてしまうと、何が便利かというとですね。え、棚割りの仮設検証が非常にしやすくなると。特に、棚割りの最近の1番重要テーマは、この、え、Digital(デジタル)データからですね、要するにID-POSデータですけども、棚割りをAIで解析するいうところが、非常に、ホットなテーマになってきています。学習データ化してしまえば、後は、それをAIにかければ、え、これ、牛乳の棚割りですが、解析できるわけです。
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実際、これ、私がやった事例ですけども、牛乳を、AIで、え、棚割り解析するとですね、どんなことが見えてくるかというと、これ、データを、こういう形で、ID-POSデータをデジタル化して、そのデジタル化したものから、学習データを作って、それをAIにかけるんですけども、この売場、一見するとよく分からないんですけど、実は、4つのクラスターででき上がってるというところが見えてくる。
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ちなみにですけども、牛乳は、約50SKUで売場ができ上がっています。で、50SKUあるとですね、それぞれのSKUが顧客が買った、買わないという、え、選択がありますんで、え、これですね、2の50乗通りのですね、棚割りのパターンというか、購入パターンが存在するわけです。これ計算すると、約1,000兆という形で、途方もない数です。
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ですから、併買分析ってのは、非常に奥が深くて、たった牛乳の、この中にですね、1,000兆の購入パターンが存在していますので、それか、そこからですね、え、牛乳をAIで解析し、するというところがポイントになってくるわけですが、結果がこういう形で、結構、綺麗な4つのクラスターが出てくることが見てとれます。
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例えば、売れ筋、明確ですね。これの下段の商品ですけども。低脂肪のクラスター、これだけで結構クラスターが入ります。それから、特濃でクラスターがなされてる。もう1つは、小容量でクラ、クラスターがされてる。従って、牛乳は、この4つのクラスターの中で、顧客がうごめいているると。顧客がここで、増えたり、減ったり、え、リピートに、したりということを繰り返してますので、ここをしっかりと見ていくことがポイントになります。
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で、この環境はできてしまえば、もう1つのポイントはABテストをすればいい。1つの仮説だけではなくて、いくつもの仮説を同時に実施するためには、ABテストが必要ですので、もう1つの店舗で、Bというですね、別の、え、棚割り案を提案してくる。それもデジタル化していけば、Twinで見れてくるということから、ま、こういう関係を作り上げることが、DXをスタートさせる上で、おいての1番重要なポイントだということで、
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ここをですね、実際のAIの内容とか、デジタルの作り、Digital Twinの作り方とか含めて、また、実際の事例とかつとめて、当日は、詳しく掘り下げて解説したいと思っています。で、参考にですが、ABテストって何かっていうことなんですが、今は2店舗、リアルの店舗ですから、2店舗で実施しましたけども、
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例えば、これですね、え、chocoZAPですね、え、の、え、決算、え、ライアップですけども、その決算の、え、解説ですね。ここで公開された内容なですけども、彼らは、どんなテストをしたか、今、ChocoZAPがすごい勢いで伸びていて、千数百店になってると思うんですけども、ここも、に、至るまでのABテストなんですけども、何と、チラシだけでも500種類以上のテストをしています。
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で、この中で有効なチラシを選び抜くわけですね。で、特に、え、オンラインでも、え、入店が可能ですので、そういう意味では、え、バナー広告なんてものをえ、いろんなホームページに出してくる。4,000種類以上のABテストしてます。それから、LP(ランディングページ)、ここから実際にChocoZAPに入会に繋がってくわけですが、200種類以上のLP(ランディングページ)が検証されていると。
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で、こういうことを繰り返しながら、え、現在の事業、え、に繋がってるわけですが、同様にですね、小売業でも、リアルの店舗とデジタルの環境、これをメーカーと共有しながら、特に、メーカー側はですね、え、常に、え、仮説検証ができるようなPDCAのサイクルを回せるDigital Twinの環境を、どう作り、それを活用し、DX化してゆくかというところが、大きな今後のポイントとなると思っています。ので、ここを深く見みたいと思っています。
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さて、当日はですね、5月21日、火曜日となります。13時30分から16時30分ということで、オンラインセミナーですが、「マー研、小売DX」でえ、検索していただくと、このホームページにたどり着きますので、是非、え、有料の、今回、セミナーなんですけども、え、参加の方、ご検討いただければと思っています。
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以上です。

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