極端な需要変動とかつてないサプライチェーンの混乱により、多くのメーカーにとって需要と供給のバランスを適正に保つのは困難になっています。消費財 (CPG) 企業は、特に、予測と需要計画という難しい課題に直面しています。毎日、CPG 計画担当者は、複雑なオムニチャネル販売と販売促進、製品の季節性、在庫保持期間、販売期間、新製品の投入に対処しています。
さらに、オムニチャネルの利用が増加すると、必ずしも予測できるとは限りませんが、買い物客の行動が大きく変化しました。低価格のプライベートブランド商品による競争の激化を招いただけでなく、消費者が異なるサイズの製品を選択するようにもなりました。
この複雑さと不確実性の最中で、消費財メーカーは今なお、すべてのチャネルと小売顧客に対し、適切な製品を適切なタイミングで適切な場所に提供する必要があります。これは、増収を促進して利益率を保護し小売業者と消費者との強力な関係を構築するためには不可欠です。
しかし、どのようにしたらよいでしょうか?
今こそ需要計画を再ブランディングするとき
結局、すべては、正確な需要計画により適切な製品構成を提供することに帰着しますが、それに加えて正確な需要の検出により、極端な市場変動に直面しても、商品在庫を適切な場所に確実に配置してすべての充足要件の対応を適時に行います。この高レベルの精度は、内部データと外部データへのアクセス、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を活用した自動計画プロセス、詳細な分析ツール、洗練されたアルゴリズムによって実現されます。
手動分析、旧式のツール、静的な計画サイクル、消費者向けスプレッドシートに頼ると、エラー、非効率、リスクを招くので、成功を収めた CPG 企業は、内部データソースと外部データソースを使用して事実を集めた基盤を作成し、予測精度を高めています。
CPG 企業は、小売向けの製品ラインやブランド戦略を常に更新して時勢に対応するのと同様に、デジタル計画の技術革新にも追従する必要があります。AI/ML、データサイエンス、予測分析、高度な予測アルゴリズムの価値を認識する企業が増えているため、CPG リーダー企業は後手に回ることはできません。需要計画の結果を最大化するには、次の3つの不可欠な機能を提供する AI/ML を活用したソリューションを採用する必要があります。
- シミュレーションを利用したリアルタイム意思決定。CGP 企業には、需要要因となる数百もの変数を取り込むインテリジェントなソリューションが必要です。この変数には、詳細な地域販売データが含まれますが、住宅着工件数や金利などのマクロ経済指標も含まれます。最適なソリューションでは、予定されている販売促進、処理中の注文、最近の配送、顧客在庫レベル、小売店の POS (point-of-sale) 数値データ、その他のデータも考慮されます。適切なソリューションでは、分析に基づいて推奨案を作成するだけでなく、ここが重要な点ですが、導入前に計画担当者が意思決定の結果をシミュレーションできます。導入開始に備える際、計画担当者は、統計アルゴリズムや予測モデリング機能に基づいて、計画の最もありそうな結果をすでに予測しています。
- 需要の因果関係に対する透明性。説明可能な AI により、需要計画チームは、販売促進の実際にありそうな影響、新製品の投入、経済動向、ローカルイベント、天気予報を把握することで、事前に需要を形成できます。人間の認知に基づいて仮定や推測を作成するのではなく、CPG 計画チームはデジタル意思決定エンジンを活用して、厳格な数理解析を実行できます。また、需要に影響を及ぼす可能性のある数百もの要因をほんの数分で検討できます。計画担当者は、前もって正確に因果関係を予測し、十分な確信をもって需要計画を実行できます。
- 短期的な需要の検出と長期的な予測をすべて単一ソリューションで実行。月次ベースまたは四半期ベースで実施される静的な予測の日々は終わりました。今日の市場変動は、より動的でリアルタイムの手法を必要としています。市場動向の出現や消費者行動の変化により、CPG 企業はこれらの変化をほぼリアルタイムに検出して、予測や計画を動的に調整する必要があります。ほぼリアルタイムのソリューションは、在庫の動的なバランス再調整や再配置、割り当ての変更、地域または店舗群での商品融通を行いつつ、リアルタイムで偏りのない需要データに基づいて実行計画を微調整します。しかし、目先の予測結果を改善する短期的な要因に注目することでは済みません。適切なアルゴリズムが長期的な計画期間でも必要であり、把握していなかった要因が出現する場合があります。この異種混合予測方法は、短期と長期両方の需要の把握に不可欠です。
Blue YonderのCognitive Demand Planning を選択するとき
これらすべての機能を実現し、CPG 計画チームが直面する具体的課題に対応する単一デジタルソリューションというものを想像することは難しいですが、Blue Yonder のCognitive Demand Planning は、どれほど急速または頻繁に需要が変化しようとも、CPG企業が正確で動的な予測を作成できるように設計されています。
AI、ML、データサイエンスや独自予測アルゴリズムを活用した Cognitive Demand Planning は計画から実行までの時間差を最短に抑えています。動的な予測の生成では、この強力なソリューションで数百もの what-if (仮定) シミュレーションをすばやく実行し、ほぼリアルタイムで客観的な需要データと供給が正確に一致して収益性を確保するように処理します。インテリジェントなシナリオ計画を通じて、CPG 企業は予測精度を15% まで向上できます。この正確で信頼性の高い予測をサプライチェーンの上流と下流で共有することで、協調的な対応を行い、すべての業務拠点で過剰在庫を最小限に抑え、顧客サービスを向上できます。
Blue Yonder のCognitive Demand Planning は、CPG 企業の需要推進要因に対する理解を高め、以下を実現します。
- 販売機会損失を削減:最大3%
- 計画担当者の生産性を向上:最大75%
- 予測値が増減する原因を透過的に表示
- 長期的な新しい原因因子を特定
- 計画担当者が独自の需要推進要因を分析に追加可能
- 複数の統計モデルと ML モデルを活用して、さまざまな期間、地域、小売業者、店舗群、製品カテゴリについて予測
- Blue Yonder の戦略的パートナーである Snowflake が管理するデータマーケットプレイスなど、複数のソースから原因データを取り込み
計画スピードと精度を向上するワンストップショップ
CPG業界の需要計画担当者として、今でも買い物を続けている理由は何ですか?業界をリードする CPG 企業は、すでに Blue Yonder のCognitive Demand Planning をカートに追加しています。毎日使用することで、今日の非常に複雑で急速に変化する世界の需要予測にうまく対応しています。たとえば、業界をリードするグローバル飲料企業では、Cognitive Demand Planning を使用して予測精度を6% 向上すると同時に、予測の偏向を11% 低減しました。
Cognitive Demand Planning は、計画スピード、精度、生産性および頻度に著しい改善を実現できます。