ファッション小売業者はどのように科学的に割引販促方案を制定しますか。

 

 

例えば、在庫を整理するために、小売業者が採用する可能性のある一般的な販売促進策は「すべて半額」であり、この案は確かに便利で迅速で、迅速に販売量を高めることができる。しかし一方で、「半額」の販売促進策は利益率を大幅に低下させ、収益力を弱めることになる。

 

そのため、優れた販売促進プログラムは販売量を高めるだけでなく、小売業者が利益目標を達成するのを可能な限り支援する必要があります。では、消費者と小売業者が利益を得るためには、どのように販促プログラムを作成すればよいのでしょうか。答えは、ビッグデータ、価格設定アルゴリズム、機械学習などの高度な分析技術を導入することです。

 

過去18カ月間、ボストンコンサルティング（BCG）はファッション小売業者と協力し、高級分析技術を利用して20以上の旬とシーズン末の販促プロジェクトを展開してきた。最終的な結果によると、高度な分析技術によって最適化された販売促進プログラムは、小売業者の粗利益率を10〜20ポイント向上させることができることが分かった。

 

高度な分析技術による販促最適化シナリオの第1段階

 

このフェーズには、商品のマッチング、需要の定量化、シナリオの作成、選択の3つのステップがあります。第1段階が終了すると、小売業者は商品と店舗別の正確な販促割引表を得ることができます。

 

1）商品のマッチング：このステップは四半期末の販売時に特に重要であり、古い製品の歴史的な販売表現に基づいて新製品の将来の販売表現を予測することができる。商品マッチングとは、SKU（在庫保有単位、各製品とサービスに対する唯一の標識）のレベルから、新商品のために同じまたは類似した販売モデルを持つ旧商品SKUコレクションを探し、マッチングすることを意味する。

 

2）需要量化：需要予測モデルは小売チームがいつでも販売量と価格の関係を把握するのを助けることができ、同時に季節性、販売促進程度、客流量と品切れなどの要素を把握することができる。ゼロ価格の弾力性のあるSKUやシリーズに対して、大幅な割引は販売台数の向上を牽引するのではなく、利益率を弱めることになる。高価格で弾力性のあるSKUやシリーズでは、わずかな割引で販売台数を大幅に向上させることができ、利益率の小幅な下落を抑えることができます。需要予測モデルは、前四半期のSKU販売データに基づいて、新四半期の需要を定量化し、より良い価格戦略を策定する。

 

3）シナリオを作成して選択します。最後のステップは、単位販売サイクルにおける各SKUの売上高を予測するための需要予測モデルの適用であり、このデータに基づいて複数の販促シナリオを作成します。小売チームは、自分の販売目標に基づいて最適なプランを選ぶことができます。

 

次のグラフの1つに示します。

 

左端は小売業者によく見られる4種類の販売目標で、売上高、売上高、マージン、キャッシュフロー、

中間は小売業者の最適な戦略である、

右端は適切な販売環境です。

 

例えば、ファッションシリーズのシーズン販売が悪く、在庫量が多い場合、小売業者は在庫を整理し、新しいシーズンシリーズのためにスペースを空ける必要があり、割引ポートフォリオを最適化することで可能な限り販売台数を向上させる戦略を採用しています。

 

 

 

第1段階を完了するためには、ファッション小売業者は過去2年間の店舗、SKU、請求書などの日常取引データを集約して整理する必要があり、販促前と販促期間の顧客行動を観察するのに役立ちます。このほか、小売業者は使用可能な在庫、商品サイズ、スタイル、色などのデータを追加することができます。

 

高度な分析技術の要件の下で、小売業者はまた、販促の開始日と終了日、繁忙期の販促または閑散期の販促、販促回数、販促方法（割引、フル・マイナスなど）を選択するなど、さまざまな販促パラメータを作成する必要があります。

 

次のグラフ2に示すように、小売業者は明確な販促ルールを設定する必要があります。例えば、小売業者はある種類の製品に対してポイントを統一的に割引する方式を選択することができ、店内のコミュニケーションがスムーズではなく、顧客の誤解を避けるなどの状況を防ぐことができる。

 

 

 

高度な分析技術による販促シナリオの第2段階

 

第2段階は、実は販促案が実際の応用段階に入ったことである。店舗やSKUの販売データが増加するにつれて、機械学習とアルゴリズムがさらに向上し、より複雑で正確なアドバイスを提供しています。高度な分析技術により、小売業者は実際の販売促進の過程で第1段階で提供された初期割引テーブルを審査し、随時調整することができる。

 

次の図3に示すように、最も左側にはマルチブランドハイエンド小売業者、贅沢品小売業者、ジュエリー小売業者などの小売業者のタイプがあります。例えば、国際マルチブランドハイエンド小売業者の商品平均割引が2.5ポイント低下した場合、売上高は5%増加し、粗利益は13%増加した。

 

 

 

また、BCGは、実店舗が外部環境により制限されているため、電子商取引は実店舗よりも柔軟に調整販促策を実施できることを発見した。また、すべてのファッション小売業者にとって最も重要なのは、店頭でプロモーション活動を行う際に専門的なリーダーや従業員のトレーニングが必要であるなど、提案が円滑に実施されるようにすることです。

 

高度な分析技術の利点

 

1）製品ライフサイクル全体で目標を最適化することができます：高度な分析技術は実践と応用の過程で自己改善することができて、これはファッション小売業者がある商品やあるシリーズのライフサイクル全体でそれを最適化することができることを意味して、ある販促段階に限らず。ファッション小売業者はまた、高度な分析技術を通じて戦略的な計画提案を得ることができ、販売促進期間終了後の購買決定を行うことができます。

 

2）人は依然として核心である：対照的に、技術は依然として人の補充である。具体的な販売促進規則は依然として小売チームが制定し、同時に店舗従業員の協力の下でこそ、販売促進方案は順調に実施することができる。また、高度な分析技術型販促プログラムは、初期目標から逸脱しないようにリアルタイムで監視する必要があります。

 

3）新技術の開発：高級分析技術を利用して、ファッション小売業者はまた他の分野に展開することができて、例えば全体の定価管理、配荷、補充管理など。デジタル化への移行を模索している、またはすでに着手している小売業者にとって、高度な分析技術は、分析ツールの可能性をさらに探るのに役立ちます。

 

「セール」は小売業では古くから行われており、小売業者はセールがより大きな客数と販売量を意味することを知っている。現在、高度な分析技術を導入すると、小売業者はより良い販売実績を得ることができるだけでなく、販売促進のタイミングと力を事前に予測し、利益目標を達成することができます。