小売・飲食店舗の食材発注量や勤務シフトの最適化、
売上向上のための取り組みのきっかけになるような店舗支援をおこないます。
気象データをもとに
来店客数を2週間先まで予測
日本気象協会が保有する気温・日射量・風速・降水・降雪・湿度・天気などの気象データを活用しています。また、ソフトバンクと日本気象協会のデータサイエンティストが、共同開発を行ったAIアルゴリズムを活用し、お客さまの来店人数を2週間先まで予測します。
店舗商圏の
人流統計データを活用した予測
ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる数千万台の端末の位置情報から、1億2千万人に拡大推計した人流統計データ活用しています。店舗商圏エリアの人流把握により、過去の店舗データ実績だけに頼らない来店客数の予測を実現します。
導入しやすい
低価格設定
データ分析アルゴリズムをソフトバンクの内製開発によって構築することでコストを抑え、SaaS型でサービス提供を⾏うことで、 低価格での導⼊を実現します。
- 人流統計データは個人を特定されないよう匿名化および統計加工したのち、少人数のデータは秘匿処理を行った安全な統計データです。
サキミルの特長
お客さま企業の保有データ、人流統計データ、気象データなどをインプットして、需要予測アルゴリズムで分析。
高精度な来店客数予測結果をお客さまへご提供いたします。
- 人流統計データは個人を特定されないよう匿名化および統計加工したのち、少人数のデータは秘匿処理を行った安全な統計データです。
サキミルが解決する課題
業務の属人化
担当者の経験値で予測精度に差がでるため業務が属人化しやすく、精神的負担も大きい。
食品ロス・機会ロス
外部要因の考慮や需要変動の判断が難しく、食品ロスや機会ロスが起きやすい。
無駄な経費の発生
過剰在庫の管理コストや廃棄、販促の無駄打ちが発生し、適切な店舗運営ができない。
高精度なAI需要予測により業務課題を解決
AI需要予測により、来客数予測に合わせた食材発注やシフト作成が可能になり、業務属人化の解消や経費削減に貢献します。
また、来客数の増減に合わせた最適なタイミングで販促が可能になり、売上向上や業務効率化実現に寄与します。
お客さま導入事例
株式会社バローホールディングス
気象データを活用した来店予測サービス「サキミル」により、平均93%の客数予測を実現しました。
ゴディバ ジャパンが新たな時間創出を見込むDX推進
～検証で見えた人流・気象情報を活用した需要予測の効果～
「サキミル」を用いて在庫管理や人員配置の最適化を行いどのような数値効果があったのか、位置情報と顧客データを連携することでどのように顧客体験を向上させたのかを記事と動画で紹介します※。
※ SoftBank World2022「ビジネス、変えテク。～日本企業を強くするDXとは？～」基調講演の内容を再編
さらに詳しい資料をご用意しています
店舗オペレーションを最適化し利益を生み出す
AI需要予測サービス「サキミル」のご紹介
外食・小売業の収益構造の中で大半を占めるのが、FLコストと言われる食材費と人件費です。FLコストを見直すためには、日々の店舗運営で得られるデータを元に、効率的なオペレーションができる仕組みを構築することが必要です。
本資料では、店舗データの他に人流統計データと気象データを活用して需要や来店客数を予測し、効率的な店舗運営を実現できるサキミルについて、事例を交えて詳しくご紹介します。
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