小売業におけるプロモーション計画 - プロセスの課題
前回の投稿では、データの課題と予測におけるプロモーションについて説明しました。この投稿では、プロセスの課題について説明します：予測はいつ作成されますか？どのように使用されますか？ など。実際、正確な予測を得ること自体が既に困難ですが、小売業者は予測を適切に活用せず、利用可能な数値結果を最適化されていない方法で使用することがよくあります。通常、統計的予測は直感に反する科学であり、誤った方向に進むのはあまりにも簡単です。
予測結果を交渉しないでください
通常、購買部門がプロモーション計画プロセスを監督します。しかし、サプライヤーから良い価格を得るために交渉が非常に有効である場合、予測についての交渉は機能しません。終わりです。 それにもかかわらず、プロモーションの予測は、購買とサプライチェーン、または購買とIT、または購買と計画などの間で何らかの妥協案として交渉される傾向があることを私たちは日常的に観察しています。
予測プロセスが存在すると仮定します（これは別の懸念事項かもしれません）が、予測は交渉の対象ではありません。予測は、企業が販促品の需要を予測するために作成できる最良の統計的推定値です。交渉の当事者のうちの一方には、証明されたより優れた予測手法が利用可能であれば、この手法が基準になるべきですが、やはり交渉は関与しません。
ここでの広まっている誤解は、_予測_と_リスク分析_の関心事の分離の欠如です。リスク分析の観点からは、ネットワーク外で既に販売されている長寿命商品に対してサプライヤーが例外的な取引を提供している場合、予測よりも5倍大きな数量を注文することはおそらく問題ありません。人々が予測を「交渉」するとき、非公表のリスク分析が行われています。ただし、方法論的な観点からは、予測とリスク分析を分離しておくとより良い結果が得られます。
予測から手動の介入を削除してください
一般商品小売業では、ネットワークのレベルでの手動操作によるデータ処理はスケーリングにコストがかかります：アイテムが多すぎる、店舗が多すぎる、プロモーションが頻繁すぎるためです。したがって、最初から目標はエンドツーエンドの自動化された予測プロセスです。
しかし、（ほぼ）すべてのソフトウェアベンダーが完全に自動化されたソリューションを約束している一方で、人員要件がどんどん増えています。たとえば、アイテム間の特別な階層を予測システムのためだけに維持する必要がある場合があります。これには、季節性分析のための特別なアイテムグループの作成や、「ペア」製品のリストアップなどが含まれます。ここでは、_古い_製品の販売履歴を店舗で新しい_製品の販売履歴がない場合の代替として使用します。
また、予測モデル自体の_微調整_も非常に要求が高く、一度限りの操作とされているにもかかわらず、継続的な運用コストとして考慮する必要があります。
小売ネットワークの場合、予測を_可視化_すると約10秒かかるデータポイントごとに同じくらいの費用がかかるベンダーには注意してください。これはかなりの規模の小売ネットワークにとって非常に高価です。
従業員の時間は、単に計画活動自体を維持するために消費されるのではなく、投資が長期間にわたって資本化される領域に重点的に向けるべきです - プロモーション計画の継続的な改善に向けて。
イニシアチブから全体のレベルを省略しないでください
最も不正確な予測は、小売業者が生み出す暗黙の予測です：何らかの基礎となる予測を反映した意思決定ですが、それが予測として認識されていないものです。プロモーションの予測には、通常、次の3つの異なるレベルの予測があります：
- 全小売ネットワークに対してサプライヤーに渡される全体の注文のサイズを決定するために使用される国内予測。
- 倉庫間で国内数量を分配するために使用される地域予測。
- 店舗間で地域数量を分配するために使用される地元の予測。
よく見られるのは、小売業者の組織内の異なるエンティティが、全体の計画イニシアチブの一部に個別に責任を持つことです：購買部門が国内予測を担当し、サプライチェーンが地域予測を担当し、店舗マネージャーが地元の予測を担当します。その後、数値についての交渉が始まると状況はさらに悪化します。
予測プロセスを複数のエンティティに分割すると、プロモーション計画の(非)効果については誰も明確に責任を負わなくなります。特定のイニシアチブによってもたらされる改善を定量化するのは難しいです。なぜなら、結果は他の関係者によって行われる干渉するイニシアチブによって緩和または増幅されるからです。実際には、これはプロセスの継続的な改善を複雑にします。
できるだけ遅く予測する
統計的な予測についての一般的な誤解は、いつか予測が完全に正確になるという希望です。しかし、プロモーションの予測は、人々が一般的に非常に正確と認識するものには決して近づきません。
たとえば、西洋の市場では、スーパーマーケットレベルでプロモーションされる商品の大多数では、プロモーションの期間中に週に10個未満が売れます。しかし、6個の予測を立てて9個を売ると、予測誤差は50％になります。実際には、スーパーマーケットレベルで30％未満の誤差を達成することはできません。
しかし、予測は不可避のレベルの不正確さに結びついていますが、一部の小売業者（実際には小売業者だけでなく）は、必要以上に将来の予測を行うことで問題を悪化させています。
たとえば、国内予測は通常、特にアジアからの商品の輸入時には20週間前まで必要です。しかし、地域予測や地元の予測はそこまで長期間前に確定する必要はありません。倉庫レベルでは、計画は通常4〜6週間前に行われ、店舗に関しては、計画の数量の詳細はプロモーション開始の1週間前に確定することができます。
ただし、予測プロセスは通常、さまざまな関係者によって共同で処理されるため、すべての関係者の制約に合致する日付について合意が形成されます。つまり、関係者のいずれかが提案した最も早い日付です。これにより、予測を延期することで完全に回避できたはずの20週間先まで店舗レベルで需要を予測し、極めて不正確な予測が生成されることが頻繁にあります。
したがって、最終的な予測が作成されるまで数量の決定を保留し、最新のデータを活用するためにプロモーションの計画を調整することをお勧めします。
店舗レベルでのプロモーション販売の最初の日（数日）を活用する
店舗レベルでのプロモーション需要の予測は困難です。ただし、最初の販売日が観察されると、プロモーションの残りの需要を予測することは、プロモーションが開始される前に行われる予測よりもはるかに高い精度で行うことができます。
したがって、プロモーション計画は、すべての商品を最初から店舗に押し込むのではなく、一部の商品のみを倉庫に保管し、最初の1日または2日の販売後に初期販売とともにプロモーションの予測を見直すことで、在庫の残りを店舗に押し込む方法を調整することができます。
各操作後に予測を調整しないでください
小売業者からよく寄せられる質問の1つは、新しいプロモーションの結果を観察した後に予測モデルを見直すかどうかです。これは合理的なアプローチのように思えますが、プロモーションの予測の場合、落とし穴があり、このアイデアの単純な適用は逆効果になる可能性があります。
実際、ほとんどの小売業者では、プロモーション操作（つまり、同じ期間に行われる一連の商品のプロモーション）には内生的な相関関係が強く存在します。単純に言えば、一部の操作は他の操作よりも優れており、最も売上高の低い操作と最も売上高の高い操作の間の差は、10倍以上です。
その結果、各操作の終了後に、最新の観察結果に基づいてすべての予測モデルを上方または下方に修正することは誘惑されます。しかし、これにより、修正された過去の予測は実際よりも人工的に正確になります。
オーバーフィッティングの問題を緩和するためには、プロモーションの予測モデルを広範なバックテストプロセスの一環としてのみ見直すことが重要です。バックテストは、最後に追加されたプロモーション操作まで、すべての予測を再生成するためのプロセスです。広範なバックテストにより、プロモーションの予想される増加幅の大きな振れを緩和することができます。
「事後」のプロモーション記録を検証する
このシリーズの最初の投稿で説明したように、データの品質は正確なプロモーション予測を作成するための重要な要素です。しかし、プロモーションが終了した数ヶ月後に奇妙な点を見つけることは実用的ではありません。したがって、プロモーションデータのレビューを遅延させず、各操作の最後に行い、関係者（店舗マネージャー、サプライヤー、購買担当者など）が操作をまだ鮮明に覚えている時に行うことを提案します。
特に、ゼロや驚くべきボリュームなどの外れ値を探すことをお勧めします。ゼロは、操作が実施されていないか、商品が店舗に配送されていないことを示しています。どちらにせよ、問題を特定し、適切なデータ修正を適用するために、数回の電話で十分です。
同様に、予期しない極端なボリュームは、適切に考慮されていない要因を反映している場合があります。たとえば、一部の店舗では入り口にディスプレイスペースを割り当てているかもしれませんが、最初の計画では商品を通路に保管することになっていました。当然、売上高ははるかに高くなりますが、それは単なる代替の結果です。
次回は、プロモーション計画における最適化の課題について議論します。
