課題
通常、AIでは過去の販売データのない商品の需要予測を行うことは困難です。
充分にデータのない商品は、販売数の予測の精度が低くなる傾向があります。
新発売の商品や、先行して販売中の商品に似た性質を持つ類似商品、新旧の切り替わりが存在する商品などがこれに該当します。
アルファ発注による解決方法
「α-発注」は任意の商品の販売データを異なる商品に引継ぐことができる「SKU引継ぎ機能」実装しています。
「SKU引継ぎ機能」によって、販売データのない商品についても精度の高い発注を行えます。
具体的な導入効果
アルコールを飲食店に卸している卸売り事業者様では、年に一度ワインのヴィンテージ切替えによるラベル変更を行っていました。
発注担当者様にとって、新規に切り替わったワインの発注量を決定することが大きな負担となっていましたが、
α-発注を導入して「SKU引継ぎ機能」を利用することで手早く発注量を決定することができるようになりました。