TDSE株式会社

小売・流通業のDX推進・AI活用事例

小売業界は、顧客体験の向上から業務の効率化まで、データ利活用によって変革できる領域は多岐に渡ります。
ここでは私たちが取り組んできた小売業の協創テーマ・事例の一部をご紹介いたします。

小売業・流通業でDXやデータ利活用が注目される理由

消費者の心理は「モノの消費」から顧客体験型の「コトの消費」に移行しつつあり、小売・流通業界は急速な変化を求められています。この背景には、モノの飽和によりいつでも手に入る商品の機能よりも体験や経験に紐づいたコトの価値が高まったことが挙げられます。
そのような「コトの消費」の時代において取り組むべき課題も変わってきています。例えば商品の機能だけでなく、購買の利便性を高めることがますます重要になってきています。近年ではECサイトのようなオンライン経由での購買方法が普及し、そこではよりパーソナライズされた購買体験を提供できるようになりました。 また実店舗のようなオフラインの購買チャネルにおいても商品の使用体験や売場のイベント化など体験型の価値を提供することで実店舗での購買を誘導する試みもなされています。

さらに、オンラインとオフラインを融合させた「OMO(ONLINE MERGES WITH OFFLINE)マーケティング」も注目されています。例えば、WEBサイトで予約して店舗で受け取るといった、購入と受取のチャネルをユーザが自由に選択できるようなサービスが挙げられます。このようなサービスの実現には各チャネルでのデータ蓄積およびチャネル間のデータ連携、そしてそれらのデータ利活用が不可欠です。
小売・流通業界においてもDXやデータ利活用への注目がますます集まっています。

従来型のチャネルとDX推進後のチャネル間データ連携

小売業・流通業のDX推進・AI活用の課題

一方で消費者に上記のようなより良い体験を提供するためには業務の効率化にも注意を払う必要があります。例えば業務システムの一部が手動であったり属人性が伴ったりするとリードタイムが長くなり、サービスの品質にムラが生じ得ます。また消費者の需要を見誤ると大量の商品ロスが起こり、利益や商品供給の持続可能性の観点から問題になり得ます。物流においても例えば配達員の不足や不在宅配達が課題として挙げられます。

以上のような問題に対しても、AIによる業務のオートメーション化やデータに基づく生産量・価格の最適化、配達経路の効率化や配達人員配置の最適化などのソリューションが提供されています。このように業務の効率化やシステムの最適化においてもDXやデータ利活用が中心的な役割を担います。

従来型の業務フローとDX推進後の業務効率化

以上のように顧客体験の向上から業務の効率化まで、データ利活用によって変革できる領域は多岐に渡ります。当社では需要予測・マーケティングを軸として多岐に渡る知見があり、最近では価格最適化にも力を入れています。

小売・流通業のAI活用事例マップ

Front マーケティング 生産・流通 店舗運営・EC 接客・販売 CRM
ダイナミックプライシング 需要予測による
サプライチェーン最適化
商品需要予測による店舗在庫管理 画像認識による顧客動態分析 顧客離反分析
広告宣伝費の予算配分最適化 流通業における物流量予測 フランチャイズ店における
キャンペーン最適化
画像解析による
館内施設混雑状況認識
購入データに基づく
顧客セグメンテーション
広告効果要因分析 倉庫内商品の配置最適化 ECサイト商品表示順レコメンド 顔認識による生体認証を用いた
入退室管理
音声データの自然言語処理
による案件重要度仕分け
クーポン差配最適化 貨物車両動態管理 顔認識AIを用いた
年齢認証ソリューション
多言語案内チャットボット 商品レビュー・口コミ分析
DM(ダイレクトメッセージ)
送付最適化
サプライチェーン寸断リスク監視 画像解析技術を用いた
防犯ソリューション
AIスピーカーによる商品購入 カスタマーサポート
チャットボット
新規出店最適化分析 生産ラインにおけるAIによる
異常検知・監視
来客属性に応じた
デジタルサイネージ
接客AIプラットフォーム ニーズ調査のための
SNS分析ツール活用
アプリ導入施策に対する
効果推定①②
対話型AIによる不在宅配達の低減 実店舗とECサイトの
データの一元化
バイタルモニタリングサービス WEBデータを用いた
顧客の拡散力分析
Back 人事 経理・財務 法務
離職者の兆候調査 不当経理検知 AIによる契約書レビュー自動化
人事配置最適化 社内AI-FAQソリューション 法律文書特化型AI翻訳

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