01課題
販促による売上増加と収益性を正確に評価しにくい
キャンペーン期間中に売上が増加しても、通常購入される商品が値引き対象へ置き換わっただけの場合があります。
店舗、地域、販売チャネルによって顧客の反応が異なるため、同じ販促施策でも結果に差が生じます。
商品数や店舗数が多い場合、担当者がすべての価格と販促実績を個別に分析することは困難です。
02解決策
販売データを分析して価格・販促施策の候補を提示
AIが販売数、売上、粗利益、原価、販促内容、季節、店舗、チャネルなどのデータを分析します。
価格変更による販売数や利益の変化を確認し、販促対象、実施時期、割引方法などの候補を担当者へ提示します。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1販売・価格・販促データの取得
- 2AIによる効果分析
- 3施策候補の作成
- 4担当者による確認
- 5価格・販促の実施
- 6売上・利益への影響測定
価格の決定には社内ルールや関連法令を反映し、最終的な価格と販促内容は担当者が承認します。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 商品別の価格・販売実績分析
- キャンペーン前後の売上・利益比較
- 値引きによる販売効果の分析
- 店舗・地域・チャネル別の反応比較
- 販促対象商品の選定支援
- クーポンやセット販売の効果分析
- 価格変更後の販売数・利益の確認
- 過去の実績に基づく販促施策の提案
04期待される効果
売上だけでなく収益性を考慮した販促へ
価格や販促の結果を継続的に分析することで、単純な売上増加だけでなく、利益や顧客行動への影響を踏まえて施策を評価できます。
店舗や販売チャネルごとの違いを把握し、より適切な商品、時期、方法を選ぶことで、販促費用の効果を高められます。
Robo Labは、AIと販売データ分析を活用し、小売事業者の価格設定と販促施策の高度化を支援します。