Phantomscan、ファントム在庫を排除する
Lokadは創業以来、より正確な需要予測の実現を目指してきました。しかし、どれほど予測が優れていても、基礎となる在庫記録が不正確であれば、Salescastが提供する在庫最適化全体が正しく機能しません.
1年以上前、私たちはShelfcheckというツールを立ち上げました。これは、_突発的な売上減少_の分析に基づいて陳列切れ（OOS）の問題を検出するためのものです。しかし、Shelfcheckはあくまで一時的な対症療法に過ぎません。なぜなら、ストックアウトの問題が発生した後にのみOOSアラートが出されるからです.
本日、Phantomscanという新しいウェブアプリのリリースを発表します。これは、小売業者がファントム在庫を排除するのに役立ちます。要するに、過去の在庫訂正で観察されたパターンを分析することで、Phantomscanは**SKUの中で最も在庫記録が不正確である可能性が高いものを予測します**。従来のサイクルカウントを従業員に行わせる代わりに、彼らは直接カウントが最も必要な箇所に注力することができます.
小売における在庫正確性についての実証研究はあまり多くありませんが、存在するわずかな研究は驚くべきものです。全ての研究で、店舗レベルにおいて在庫記録が極めて不正確であることが明らかになっています.
一般的には、SKUレベルでのコンピュータによる在庫追跡は正確であると考えられていますが、主要なサプライチェーンの複数店舗から収集した約370,000件の在庫記録のうち65%に不一致が見られました。DeHoratius and Raman (2004)
この問題は深刻です。なぜなら、ファントム在庫が影のように作用して、影響を受けた全てのSKUのサービスレベルを低下させるからです。しかし、在庫精度を向上させる非常に高コストな方法であるサイクルカウントが、_唯一_の選択肢となっているようです.
一方、Phantomscanは、在庫カウントに費やす一分一秒を最大限に活用するよう設計されています。これはOOSに対する_治療的_ケアであり、小売業者がOOS問題が発生する前に不正確さを取り除くのを助けます。店舗単位での積極的な料金設定により、Phantomscanはあらゆる規模の小売企業に適していると私たちは信じています.
現時点で、Phantomscan ベータ に参加していただけるボランティアを募集しています。早期導入者は、_ベータ_期間中は無料でPhantomscanを利用でき、_ベータ_終了後も6か月間その恩恵を受けられます。さらに、ベータユーザーはウェブアプリの開発において、自らに最も役立つ機能に影響を与える機会も得られます.
ベータに参加するには、contact@lokad.comまでご連絡ください.
