Consumer Products Goods

消費財

消費者が健康や美容、利便性や持続可能性、そして高い品質を求める中、消費財(CPG)業界は絶えず変化しています。既存の消費財ブランドはその変化の中で、顧客の関心を維持すること、売上シェアを保持すること、競争力を保ち続けることに全力を尽くしています。

エンタープライズ AI を使用して、消費財業界のビジネスを変革しましょう。

消費財

消費財業界は、かつてないほど急速に変化しています。AI を活用することにより企業の運営効率を向上させ、デジタル技術を駆使する消費者との密接な繋がりや、品揃えの最適化による必要なタイミングと場所での商品提供を実現します。自社データはAIを通じて、顧客のニーズの変動や、変化し続ける市場を企業がどう受け止めるべきかを把握する、大きな助けになります。

消費者のエンゲージメント

  • デジタルと従来のチャネル双方でマーケティング ROI を実現
  • 調査データとレビューデータで顧客基盤全体の感情を把握し、顧客満足度を向上
  • 過去の購入履歴と顧客情報によるセグメント化に基づき、次回注文までの時間を予測
  • CRM に登録済みの顧客の今後の状況(例: 商談開始、一般顧客、優良顧客、商談不成立、商談中止、解約)を予測して、将来のマーケティングコミュニケーション戦略に役立つ情報を取得
  • これまでにないパーソナライズを行い、個々の顧客に提示する最も効果的な商品を履歴データに基づいて特定

品揃えと供給

  • AI に基づいて予測を行い、画期的な新商品の売上を市場参入前に予測
  • これまでのサプライチェーンに関するデータの蓄積を活用して、複数のチャネルで購入された商品すべての返品率を予測することで、過剰生産や品切れの状態を最小化
  • 各 SKU と各店舗の在庫状況を改善し、問題が発生する前に是正措置を推進
  • 価格弾力性の計算と最適化を駆使し、商品、ブランド、カテゴリーなどの複数の要因に影響を鑑みた最適な価格ポイントを判断

運用効率

  • 需要の変化に応じて、カスタマーサービスセンターや配送センターでの適切なスタッフ数を予測
  • 最も費用対効果に優れた製造パートナーと配送パートナーを特定して交渉
  • AI に基づいて HR 分析を行い、従業員の定着率を改善
  • 納期の予測を強化して運用効率を向上
  • サプライチェーンにおいて、各目標および地域に合わせて相互利益に繋がるパートナーシップの指標を特定
  • 消費者のエンゲージメント
    • デジタルと従来のチャネル双方でマーケティング ROI を実現
    • 調査データとレビューデータで顧客基盤全体の感情を把握し、顧客満足度を向上
    • 過去の購入履歴と顧客情報によるセグメント化に基づき、次回注文までの時間を予測
    • CRM に登録済みの顧客の今後の状況(例: 商談開始、一般顧客、優良顧客、商談不成立、商談中止、解約)を予測して、将来のマーケティングコミュニケーション戦略に役立つ情報を取得
    • これまでにないパーソナライズを行い、個々の顧客に提示する最も効果的な商品を履歴データに基づいて特定
  • 品揃えと供給
    • AI に基づいて予測を行い、画期的な新商品の売上を市場参入前に予測
    • これまでのサプライチェーンに関するデータの蓄積を活用して、複数のチャネルで購入された商品すべての返品率を予測することで、過剰生産や品切れの状態を最小化
    • 各 SKU と各店舗の在庫状況を改善し、問題が発生する前に是正措置を推進
    • 価格弾力性の計算と最適化を駆使し、商品、ブランド、カテゴリーなどの複数の要因に影響を鑑みた最適な価格ポイントを判断
  • 運用効率
    • 需要の変化に応じて、カスタマーサービスセンターや配送センターでの適切なスタッフ数を予測
    • 最も費用対効果に優れた製造パートナーと配送パートナーを特定して交渉
    • AI に基づいて HR 分析を行い、従業員の定着率を改善
    • 納期の予測を強化して運用効率を向上
    • サプライチェーンにおいて、各目標および地域に合わせて相互利益に繋がるパートナーシップの指標を特定
Consumer Products use cases

消費財業界での AI のユースケース

AI を推進する CPG 企業はあらゆる場面でデータを活用し、顧客の行動や買い物の習慣を分析することで、よりよい商品ラインナップの提供やプロモーションの実施、DTC(Direct To Consumer)といったパーソナライズされたコミュニケーションを実行しています。同時に、従来の予測方法から AI による需要予測の活用へと移行して最高レベルの精度を確保、消費者の購入に備えて常に商品を用意しています。

  • 消費者のエンゲージメント

    昨今の消費者は、企業の問題に対して不寛容で、必要なものが必要なタイミングで必ず購入できること求め、モバイルを駆使して情報を収集します。また、過去数年と比較して、健康、ウェルネス、フィットネスを消費の優先順位の上位として考える傾向が強くなっています。CPG ブランドが消費者の購入決定に積極的に関わり、影響を及ぼすには、これらの傾向に対応する必要があります。

  • 品揃えと供給

    CPG 業界や属する企業は AI を使用して、在庫商品の品揃え、最適な価格ポイント、市場に投入する新商品の売上を予測しています。また、AI を活用して需要予測を行えば、顧客需要に対応するために必要な製造量と配送量を店舗、日付、SKU 別に把握できます。

  • 運用効率

    CPG 企業は AI を導入して、コスト削減および運用効率向上の機会を適切に見極め、顧客により良い価値を提供しようと務めています。

    CPG 業界が直面しているきわめて大きな課題の 1 つが、消費者の期待に応えるために必要な商品の在庫量と種類を判断することです。機械学習の自動化プラットフォームを利用すれば、CPG 企業は商品に対する消費者の需要予測を向上させることができます。

DataRobot でできること

  • AI に基づく意思決定
    DataRobot は、CPG ビジネスに導入できる AI 機械学習ソリューションの数を大幅に増やし、消費財ブランドの強化に戦略的に取り組み最大限の利益を得られるよう支援します。
  • 既存人員による AI 導入の増加
    データサイエンティストを雇用できずにお悩みであれば、DataRobot を使用して経験豊富なビジネスアナリストにAIを作ってもらうことができます。DataRobot プラットフォームに組み込まれているガードレールにより、AI を組織全体で安全に民主化できます。
  • 事実に基づく判断から予測に基づく判断へビジネスを変革
    DataRobot を使用すると、過去の出来事に基づいて意思決定するビジネスを、将来起きると考えられることに基づき戦略的に意思決定するビジネスへと変革できます。
  • カスタマーエンゲージメントの適切なパーソナライズ
    過去の行動から継続的に学習する DataRobot のモデルを利用すれば、次に顧客に提供すべきアクションを簡単に予測できます。
  • 商品の需要に対する精度の向上
    CPG 企業が直面しているきわめて大きな課題の 1 つが、消費者と小売業者の将来的な需要に対応するために、商品の在庫量と種類を判断することです。DataRobot により、小売業者が機械学習の自動化プラットフォームを使用して商品に対する消費者の需要予測能力を向上できます。

注意:ビデオは英語です。

Renato Piai 氏

Reckitt Benckiser 社、データインサイトおよび分析部門責任者


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