ハードラグジュアリーの予測最適化
ハードラグジュアリーでは、すべての製品がユニークであり、そうでない場合でもほとんどが限定シリーズの一部です。商品は非時代的な芸術作品として意図されていますが、顧客は継続的な新しさを期待しています。平均して、展示されている製品について、店舗は年間に1〜2個の製品しか販売していないことを考慮すると、ハードラグジュアリーにおいて定量的な最適化を提供するための統計的なアプローチが可能かどうかは疑問です。数十年にわたり、その答えはほとんど否定的でした。しかし、Lokadの最近の技術的なブレークスルーにより、ハードラグジュアリーで観察されるような非常にまばらな需要に直面しても、アソートメントと価格を最適化することが可能になりました。
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ラグジュアリーグッズを芸術作品として扱う
すべての製品はユニークに作られることができます。時計のためのユニークな機構の組み合わせ、リングのための貴重な石のユニークな組み合わせなど。
ハードラグジュアリーでは、1つの製品を作るよりも10個の製品を作る方が規模の経済が見られることがありますが、全体的にはそれほど大きな差ではありません。実際には、ハードラグジュアリーの製品は芸術作品として扱われるべきですが、供給チェーンツールやスプレッドシートなどはすべてSKU（在庫管理単位）の概念に基づいて設計されているため、このビジョンは実践的には現実と衝突します。したがって、50個の製品を作るのは計画を容易にするためであり、顧客の期待に合わせるためではないことが頻繁にあります。
Lokadのハードラグジュアリーに対する視点は逆です。私たちは、すべての製品がユニークであり、その属性（ムーブメント、カラット、金属、色、価格など）によってのみ定義されるという考えから始めます。
歴史的には、多くの類似した製品が生産され、販売されてきたかもしれませんが、Lokadの運営にはこれは必須ではありません。Lokadのテクノロジーは、「次に生産すべき製品は何か？」という質問に答えます。私たちはクリエイティブチームの代替ではありません。Lokadは空中からデザインを生成するわけではありません。私たちは、生産可能なすべてのバリアントに関連する組み合わせ爆発を探索し、活用します。
自己予言的な店舗のパフォーマンスを終わらせる
シリーズは短く、通常は運営する店舗の連鎖よりも短いです。これにより、20個のユニットしか50店舗のネットワークに生産されていない場合、ユニットをどこに配置すべきかという問題が生じます。
ハードラグジュアリーでは、通常、特定の店舗に複数の製品を持つ意味はほとんどありませんが、それは依然として30の店舗が新しいシリーズを受け取れないことを意味します。実際には、「最高の」店舗が新しいシリーズを受け取ります。そして、3〜6ヶ月後に製品が売れなかった場合、新しいシリーズの残りは他の店舗に回転し始めます。この方法には、現状に不釣り合いに有利な側面があります。
最高の店舗が最高の商品を独占し、劣った店舗は残り物に取り残されます。
店舗のパフォーマンスは、大部分が自己成就的な予言となります。その欠点は、パフォーマンスが低い店舗が本来の潜在能力を偶然にも発揮できなくなる可能性があることです。
Lokadのテクノロジーは、「次にどこに製品を配置すべきか？」という質問に答えます。また、遅延、税関、現在の店舗の品揃えなど、多くの要素を考慮して、店舗間で製品を再バランスする方法を提案します。このプロセスは、過去の慣行を単に複製するのではなく、ネットワークの潜在能力を最大化します。
極端なまばらさへの対処
一般的な目安として、店舗の棚に置かれたハードラグジュアリーの製品を売るには6ヶ月から1年かかります。しかし、そのような資本を動かすことは望ましくないと思われるかもしれませんが、根本的には陳列された在庫が需要を生み出すのです。
これは、FMCG（高速移動消費財）で観察される在庫の回転とはほど遠いものですが、在庫は非常にゆっくりと回転するため、時系列分析、安全在庫、ABC在庫など、通常の供給チェーンのレシピは解決不可能です。
このまばらさに直面した場合、供給チェーンの実践者は、意味のある統計情報をいくらか回復するために、四半期ごとの売上、大陸ごとの売上などの粗い集計に戻る誘惑に駆られることがよくあります。これは、（限られた）データをスプレッドシートで処理する際にも便利です。しかし、大きなデメリットとして、供給チェーンのビジョンは非常にぼやけてしまい、このようなマクロ統計と供給チェーンの意思決定（例：店舗から別の店舗に1つの製品を移動する）を現実的に結びつけることはほとんど不可能になります。
Lokadでは、小売ネットワークが生成するトランザクションデータを最大限に活用するために、差分可能プログラミングに基づく独自の技術を開発しました。
単純に言えば、時系列を見る代わりに、時間の経過とともにクライアントと商品をつなぐ一時的なグラフを見ます。
すべてのクライアントはユニークですが、購買行動によって特徴付けられます。すべての製品はユニークですが、属性によって特徴付けられます。
この技術は、[確率的予測](/ja/確率的-予測/)のアプローチを洗練し拡張しており、不確実性が大きな範囲で削減できない状況に直面した場合に基本的です。将来を知ることはできないというふりをする代わりに、確率を使用して、ネットワークとブランドにとってより望ましい結果に向けて、無数の日常的な意思決定を促進します。
アソートメントの重要性
カタログには数千もの商品が含まれているかもしれませんが、数少ないフラッグシップストアを除いて、ほとんどの店舗は数百点以上の商品を展示することはなく、数十点にも満たないことが多いでしょう。FMCGの観点から言えば、サービスレベルは10％未満ですが、ハードラグジュアリーにはこの視点はほとんど意味がありません。
最適なアソートメントを作り上げるには、競合関係と「機関車」効果（つまり、他の商品への関心を刺激する記事の存在）の両方を深く理解する必要があります。
概念的には、店舗は1つの商品を一度に補充していきますが、アソートメントの他の部分から孤立して1つの記事の存在を考えたり分析したりすることはあまり意味がありません。
伝統的なソフトウェアソリューションは、これらの視点をまったく無視しており、その結果、これらの「システム」が提案するアソートメントは、経験豊富な実践者（店舗マネージャーやマーチャンダイザーなど）によって「愚かな」ものとして正当に評価され、より良い代替手段がないため、彼ら自身のExcelシートに頼ることになります。
ディスプレイされているすべてのアイテムは、顧客の欲望を競い合いますが、同時に、これらのアイテムはお互いを補完し、ブランド全体の鮮明な印象を提供します。
Lokadがハードラグジュアリー向けに開発した技術は、この直感に従い、アソートメントを最適化するためにアイテム間の関係を定量的に評価するという難しい課題に直接取り組んでいます。これらの関係は最終的には顧客自体の視点に依存するため、店舗ごとに最適なアソートメントも店舗ごとに異なり、自然に時間とともに変化します。
スケールでのハードラグジュアリーの専門知識
一部のベンダーは、ソフトウェアが人間の知性をはるかに超える驚異的な業績を発揮できるかのように、AI（人工知能）などの言葉を前面に押し出しています。これは、チェスや囲碁のようなニッチな問題には当てはまるものの、ほとんどのオープンな問題に対しては、ほとんどSFの話です。しかし、これはソフトウェアが既に非常に有用で利益を生むことができないということではありません。
簡単な例を考えてみましょう。もしも店舗でミニッツリピーターウォッチが販売された場合、優れた店舗マネージャーは、このウォッチがその潜在的な市場のかなりの部分をすでに消費したことを覚えておくでしょう。
客は複雑な時計のアマチュアかもしれませんし、来年また別のピースを探しに戻ってくるかもしれませんが、この客は二度と同じ時計を買いません。しかし、従来のサプライチェーンツールは、このような基本的な洞察を考慮に入れることができません。もちろん、これは売られることを意図していないが、店舗を華やかで魅力的にするために不可欠な傑作の必要性など、さらに洗練された洞察には不向きです。
Lokadでは、当社の戦略は、既にネットワークを運営しているサプライチェーン実践者の洞察と常識を、サプライチェーンサイエンティストと呼んでいる定量的な専門家の力を最大限に活用することです。この戦略は、戦略と完全に一致するオーダーメイドの予測最適化モデルを提供するのに最適な技術を通じて実装されています。
当社は、会社の経験豊富な実践者が一つ一つの決定を考えるために数時間を費やすことができた場合に得られなかった結果を提供することを主張していません。つまり、ピースを1つの店舗から別の店舗に移動する機会などです。
しかし、実際には、経験豊富な実践者は不足しています。Lokadは、彼らの洞察がスケールであなたの会社に利益をもたらすようにします。
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