商品企画や仕入れでは、売れそうという感覚だけでなく、過去の販売、検索、レビュー、在庫、利益、季節性を確認します。情報が複数の資料に分かれていると、比較に時間がかかります。
AIは、集計データの要約、顧客の声の分類、候補商品の比較表を作る業務に活用できます。しかし、流行の変化や供給条件を完全に予測することはできません。
最終判断を人が行うための材料として使いましょう。
販売実績を同じ条件で比較する
商品別の販売数、売上、粗利、値引き、返品、欠品期間をそろえます。販売期間や広告量が違う商品を単純に比べず、一週間当たりや在庫があった日数で確認します。
AIには数値の意味と対象期間を明確に伝えます。
検索・レビュー・問い合わせを整理する
サイト内検索、レビュー、問い合わせから、求められている色、サイズ、容量、用途、不満を分類します。要望が多くても、購入につながるか、実現できるかは別に確認します。
個人情報を除き、少数の意見を全体の希望と決めつけないようにします。
候補商品の条件を表にする
仕入れ価格、販売価格、最低発注数、納期、保管場所、賞味期限、返品条件、想定利益を比較します。AIで表を整えると、情報不足の項目が見つけやすくなります。
未確認の項目を推測で埋めず、仕入先へ確認する一覧にします。
小ロットと予約で需要を確かめる
可能であれば、小ロット、予約販売、限定販売、アンケートなどで反応を確認します。テストでは、アクセス、購入希望、実際の注文、問い合わせを分けて記録します。
反応が良くても、納期と利益、継続供給を確認してから拡大します。
判断の理由を記録して振り返る
採用・見送りの理由、想定、確認日を残します。販売後に実績との差を振り返ると、自社で当たりやすい判断材料が分かります。
AIの提案を採用したかではなく、どの情報が判断に役立ったかを確認します。
まとめ
AIを商品企画・仕入れに使うときは、販売、顧客の声、在庫、利益、供給条件を同じ形式で整理します。小さく需要を確かめ、判断理由と販売後の結果を残すことで精度を高められます。
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