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先進事例に学び遅れをとらない   アパレル小売り 在庫の季節対応

更新日:2月6日






こんにちは。なかむらです。


アパレル業界は、もっと儲かる業界になれるはず。

今日はそんな話をしていきます。

そのヒントは、季節需要への対応です。

 


とあるアパレルチェーンが

どうやってい利益を増やし従業員の給料を上げるに至ったか。


 

佐藤千夏は「四季彩」というアパレルチェーンのオーナーとして

四季に合わせた商品ラインナップを提供することで人気を博していたが、

その一方で在庫の調整には苦労していた。

 

春は、桜が咲き誇る中で軽やかで明るいアイテムが人気を呼び、

これを取り入れた商品が急激に売れた。

しかし、今年の春は移り変わりが早く、

例年より気温が高くなり時期が早く需要が予測しにくかった。

 

結果として一部の商品が品切れ状態になり、

売上を逃すことになった。

 

夏になると、涼しげなデザインが求められる。

近年は夏の気温が高い傾向にあるため

夏物の在庫を多くしたことが功をそうし、売り上げは上々であった。

しかし、夏が過ぎてもなかなか気温が下がらず

秋物の需要が一気に落ち込み、秋物の在庫が積み残り資金が圧迫した。

 

秋から冬への移り変わりは特に難しく、

千夏は「どのくらい防寒アイテムを仕入れるべきか」

という難しい判断に頭を悩ませた。

 

穏やかな冬だとアウターがなかなか売れず、

寒冷地域の場合は急激な寒波によって防寒アイテムが急務となり、

在庫の調整が難しくなることがあった。

夏が長かったからと穏やかな冬になる保障はない。

 

千夏はこれらの経験を通じて、

過去の売り上げデータや地元の気象情報などを参考にし

より精密な在庫予測を行うように努めた。

また、顧客とのコミュニケーションを強化し、

季節ごとの嗜好やニーズを的確につかむことで

在庫の無駄を減らすことに労力を割いている。



これはアパレル業界で働く方は

経験済みのことでしょう。


シーズンを迎える半年前に仕入れ量を決めなければならないため

これまでの経験とカンに頼って仕入れをする。

不確定なことに振り回されてしまって

欠品をすれば、売上が取れない。

売れ残りが多ければ、マークダウンで薄利になるか

不動在庫で利益が出ない。

 

だから儲からないわけです。

逆にこれさえ解決できたら、アパレル業界はもっと儲けることができる。



アパレル 季節対応 在庫 オートパイロット 在庫回転率


過剰な在庫を持たないけれども

お客さんが望む商品を切らすことなく提供できたらどうでしょう?

 

例えば春の訪れに伴い

花柄のドレスや明るい色合いのトップスが売れだしたら、

その需要の変化に即座に対応するため

仕入れを増やして在庫を厚く持つようにする。

 

季節特有の商品を素早く揃えることができると

お客さんのリピートが多くなることが期待できる。

 

逆に、思ったよりも早くトレンドが変わり

これまで売れていた花柄のドレスや明るい色合いのトップスが

売れなくなってきたということが

早い段階で分かっていたら

仕入れの量を減らして対応する。

 

柔軟性のある需給バランスの調整で在庫の無駄を減らし

需要のピーク時に効果的に対応できるようなる。

シーズンごとの新しいトレンドにも素早く対応でき、

顧客には常に新しい商品を提供し続けることが可能だったら?

 

資金に余裕ができるので

売れる商品をたくさん仕入れることができるし、

商品のラインナップを増やすこともできます。

 

この商品は流行っているけど、どれだけ仕入れたらいいんだろうか?

今年の夏は冷夏になりそうだから、仕入れを控えた方がいいんだろうか?

と頭を悩ますことがなくなります。

 

 

儲かる未来、働きやすい未来が予想できます。

 


それができたら苦労しない。

どうやってそんなことが実現できるのか?

 

そんな声が聞こえてきそうです。



これを解決するのはAI技術です。

AIは過去のデータをもとに将来を予測します。

単に予測をするだけではなく

刻々と変わる状況に応じて予測値を変更する

「オートパイロット機能」がカギです。

 

オートパイロット機能は航空機で使われているもので

周りの状況の応じて

予定の移動経路との誤差を自動的に修正してくれます。

 

この機能がアパレル在庫を予測することと、どう関係するのか?

 

皆さんが扱っている商品の売れ方は決まっていますか?

この商品は、この時期必ず売れると言い切れるものは

ないと思います。


定番商品でさえ天気や流行に左右され、状況は毎日変わってきます。

季節対応の商品であれば、ますます予想が当たらなくなることは

想像できます。

ある一時期のデータを元にして

単純に予測するだけでは外れる可能性が高いです。

 

AIは大量のデータを素早く処理することが得意なので

在庫予測にオートパイロット機能を応用することで

精度を高くすることができます。

 

商品の種類(SKU)ごとに売れる状況は違うので

柔軟に需給バランスを決めて

適切な在庫量を設定できるようにすべきです。

 

例えば春になり

花柄や明るい色合いのトップスが急に人気になったとき、

アイテムに対する需要の増加にすぐに反応し在庫を調整する。

逆に、需要が予測よりも低いときは在庫を削減する。


  

ますます、実現ができなさそうと

がっかりしていませんか?

 

これを実現するのがOnebeatです。

Onebeatは、多くの企業で導入されその効果が実証されています。


たとえば、Onebeatを取り入れた企業では

全店舗の在庫が50%削減し各店舗の収益性が倍増した

という成功事例があります。

 

この企業がOnebeatを導入する前は

シーズン終盤に余剰在庫が蓄積され、

大幅な値下げを余儀なくされ、

一方で人気商品は手に入りにくい状態にありました。

 

Onebeatの導入は市場の変動に柔軟に対応し、

レスポンスタイムを短縮することが可能になりました。


詳細については下記のリンクからご覧ください。



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