概念として、アルゴリズム型マーチャンダイジングは、リーン生産方式のジャストインタイムに似ています。これには在庫計画プロセス全体にアルゴリズムを適用することで、お客様が買いたい商品を常に見つけられるようにする一方で、リテール企業が店舗や倉庫に過剰な在庫を抱えて貴重な資金が固定されないようにするという意味があります。

ただし、アルゴリズム型マーチャンダイジングの範囲には、在庫レベルだけでなく、価格、利益、複数チャネルも含まれます。ガートナーはアルゴリズム型マーチャンダイジングの最適化により、「リテール企業が陳列や在庫が必要なアイテム、価格設定や販売促進の方法を的確に判断し、あらゆるタッチポイントで売上、利益、在庫、顧客満足度を最大化できる」と報告しています。

優れた知見の獲得

パンデミックにおけるグローバルサプライチェーンの混乱は、ジャストインタイム計画に依存する弱点が露呈しただけで、結果として在庫がなくなっただけだと言う人もいます。ただし、私たちの経験では、予測の分析を含め、詳細な最適化モデルを構築できるリテール企業は、複数のタッチポイントで商品の相対パフォーマンスを評価する能力に秀でています。

アルゴリズムマーチャンダイジングで最適化される高度なマーチャンダイジングプロセスには、リテール品揃え管理アプリケーション（RAMA）やリテール品揃え最適化アプリケーション（RAOA）、インテリジェントバーチャルストアデザイン（IVSD）によるスペースプランニングなどがあります。また、UPPMO（統一価格、プロモーション、およびマークダウン最適化）により、様々な価格や販売促進タイプを含めることもできます。

リテール業界では、最近の顧客行動や期待の変化、業界のコスト上昇により、アルゴリズムマーチャンダイジングの重要性がますます高まっています。リテール企業はデータ分析を通じて、お客様が商品を購入する理由、購入する場所、満足していない点を把握する必要があります。

マーチャンダイジングにアルゴリズムを適用することで、リテール企業はお客様の期待やコストの上昇など、あらゆる課題に対応できるようになります。商品の配置や価格設定がより正確になるだけでなく、在庫コストも大幅に削減されます。

ガートナーは、北米とヨーロッパのTier 1のリテール企業が、2024年までに在庫維持コストを30%削減すると予測しています。これは、米国のリテール業界で過剰在庫に毎年推定500億ドルが費やされていることからすると、劇的な改善といえます。

ガートナーは「在庫維持コストの削減は生産性を向上させ、フリーキャッシュフローを生み出す有効な手段となる」と述べています。「リテール企業はAIを活用して、需要予測の精度を高め、市場に合わせた品揃えを行い、地元のフルフィルメントセンターに在庫を事前に用意し、在庫の柔軟性を保つようになると考えられます。」

新しいリテールモデル

顧客中心主義やデジタル化の推進により、従来型のリテールプロセスや機能のあり方が問われる中、リテール企業の戦略は進化を続けています。リテールビジネスモデルのデジタルトランスフォーメーションにより、マルチチャネルショッピングの効率化されたシームレスな体験が提供されます。

リテール企業が採用する戦術には、デジタルコマースチャネルに合わせた店舗ごとの品揃え、店舗デザインやサステナブルな製造、廃棄物の削減、ソーシング、セールスインパクトなどがあり、これらは現在、品揃えや陳列のすべての側面に影響を及ぼしています。

また、リテール企業が市場差別化戦略の一環として導入する、プライベートブランド、イノベーション、独占販売の拡大など、ショッピング体験も変化することが予想されます。その中には、電子機器や書籍など、消費者が所有していた新品や中古品を、物流チャネルまたはオンラインチャネルを通じて販売するリコマース（別名、リバースコマース）も含まれています。

マッキンゼーは「消費者は何週間も家にいて、今ではさまざまな商品をオンラインで購入するようになっている。今後は、よほどのことがない限り、店舗には足を向けないことが予想される。そのため、リテール企業はお客様の現在の好みを深く理解し、その好みを踏まえた上で店舗の新たな役割を想像し、店舗スタイルや店内の顧客体験を外形的に変化させていく必要がある」と報告しています。

テクノロジーで将来に備える

業界に影響を与えるテクノロジートレンドの中にはAIが含まれます。マーチャンダイジング部門では、AIを活用して商品開発と選択を補強し、お客様に対して予測型および処方型でおすすめ商品の提示を行います。

2021年ガートナーCIOアンケートによると、リテール企業の63%はビジネスインテリジェンス/データ分析に対し、また35%は人工知能に対して、投資を増やすことを検討しています。マーチャンダイジングとサプライチェーンは、データを収集して分析ツールを活用し、パフォーマンスを向上できる2つの主要分野です。

パンデミックがリテール業界に与えた影響は一様ではありませんが、現在、すべてのリテール分野の組織がマーチャンダイジングの最適化を活用し、全体的なパフォーマンスを向上させています。

多くの消費者は在庫切れのために購入するブランドを変更するため、リテール企業は、マーチャンダイジングに関する意思決定を行う際に人間の経験や予測に頼ることができなくなりました。それだけではありません。目まぐるしく変化するリテールビジネスの不確実性に対応するため、組織は自動化とAIの導入に向けた取り組みを加速させなければならず、そうしなければ、お客様を競合他社に奪われるリスクを抱えることになります。