小売・流通業のDX推進・AI活用事例

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

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