在庫が多すぎると保管や値下げの負担が増え、少なすぎると販売機会を逃します。AIによる需要予測は注目されていますが、過去の数字だけで未来を正確に当てられるわけではありません。
新商品、急な流行、天候、広告、価格変更、欠品など、販売数に影響する要因を一緒に考える必要があります。
AIは判断を置き換えるものではなく、データ整理と複数の見通しを作る補助として使いましょう。
販売履歴を同じ単位でそろえる
商品別の日次・週次販売数、在庫数、入荷日、価格、返品を整理します。商品名やSKUが途中で変わっている場合は対応関係を確認します。
売れなかったのか、在庫がなくて売れなかったのかを区別するため、欠品期間も記録します。
季節と販促の影響を加える
セール、広告、SNS投稿、イベント、気温、連休など、販売が増減した理由を記録します。通常販売と大型キャンペーンを混ぜて平均を出すと、必要以上に多い予測になることがあります。
AIには、数字だけでなく期間中の出来事も伝えます。
一つの数字ではなく幅で考える
標準、好調、慎重の3つなど、複数のシナリオを作ります。それぞれの販売数、必要在庫、追加発注できる時期を確認します。
発注から入荷までの期間が長い商品と、すぐ追加できる商品では、安全な在庫量が異なります。
予測が難しい商品を分ける
販売実績が少ない新商品、流行の影響が大きい商品、季節限定品は、過去データだけの予測が難しくなります。似た商品の実績、予約数、問い合わせなどを参考にしつつ、少量から試す方法も検討します。
AIが示す細かな数字を確実な結果として扱わないようにします。
予測と実績の差を記録する
予測した販売数と実績を定期的に比較し、差が生まれた理由を確認します。予測方法が悪かったのか、広告や欠品など想定外の出来事があったのかを分けます。
差の記録を次の予測へ反映すると、自社に合う判断基準が蓄積されます。
まとめ
AIで在庫と需要予測を考えるときは、販売履歴、欠品、季節、販促をそろえ、複数のシナリオを作ります。予測を正解とせず、仕入れ条件と現場情報を合わせて判断し、実績との差を残しましょう。
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