小売の価格最適化

現代の小売における永続的な問題は、どこかに存在する競合他社が、事実上同一の商品を途方もなく低価格で販売している点にあります。一般的な対応策としては、経験に基づく価格調整（直感的な価格設定モデル）と、計量経済学の数式を忠実に適用する方法（単純合理主義的な価格設定モデル）が挙げられます。これらはどちらも手作業であり欠陥があります。前者は主に拡張性に欠け、後者はしばしば硬直的です。また、単に競合他社に価格を合わせることも持続可能な戦略ではありません。全体として、価格と需要の間にはしばしば共生関係があるため、小売の価格設定戦略は全体的に自動化された 供給チェーン最適化 の一環として位置づけられるべきです.

小売価格 vs 小売の価格設定

意外に思われるかもしれませんが、最適化できるのは小売価格そのものではなく「価格設定戦略」です。_小売価格_と_小売の価格設定戦略_の違いは微妙ながらも重要であり、しばしば見落とされます。小売価格は、仕入れ値、返品率、競合他社の価格（他にも様々な要因）など複数の要素に依存しており、非常に流動的です。したがって、ある価格が1月には最適でも2月には不適切となる可能性があります。変化し続ける市場環境では、厳密かつ効果的な価格実験を行うのはしばしば不可能に思えるでしょう.

一方、小売の価格設定戦略とは、特定の時点で最も適切な価格を算出するために、事業に関するすべての関連データを処理する論理そのものです。実際、厳密な価格実験を行うことは_可能_ですが、ここでベンチマークされるのは個々の価格ではなく、その背後にある価格設定戦略です.

例えば、200種類の商品に対して2つの小売価格戦略、AとBがある場合、半数の商品に戦略Aを、残りに戦略Bを適用することが可能です。各戦略に基づき、価格は場合によっては日々変動します。一定期間後、AとBの成果を比較することで、どちらの戦略がより優れた結果をもたらしたかを判断できるようになります。この概念は 定量的な価格戦略のテスト でさらに詳しく解説されます.

二つの価格におけるアンチパターン

小売では、価格設定はしばしば2つのアプローチ―_直感的な_モデルと_単純合理主義的な_モデル―に根ざしています。前者は一般的な直感に基づく方法であり、後者は教科書的な数式や定理の応用です。いずれのモデルも、初めは価格最適化の問題に対して効果的に見えるかもしれませんが、時間の経過とともに同等あるいはそれ以上の問題を引き起こす結果となります.

直感的な価格設定モデル

最初の誤ったアプローチは、実践を重視する担当者に支持される 直感的な価格設定モデル です。ここで、_適切な_価格を決定することは手作業のプロセスに依拠しており、マネージャーの直感（おそらくは複数のエクセルシートも使用して）に依存します。この種の価格設定戦略は主にマネージャーの頭の中に存在するため、これを_大規模に_展開するのは非常に困難（場合によっては不可能）であり、その成果はマネージャーの判断に大きく左右されます。さらに、これらの直感が_もし_成功したとしても自動化は不可能であり、特にマネージャーが退社すると、企業の貴重な知識の多くが一緒に失われてしまいます.

単純合理主義的な価格設定モデル

あるいは、学問的視点を好む場合、単純合理主義的な価格設定モデル というアプローチに傾くかもしれません。この方法は、感情に頼るのではなく、冷静で体系的な計量経済学を採用します。前述の直感的モデルと同様に、図2に示されるような単純合理主義的な価格設定を用いることは、さまざまな問題をはらんでいます。具体的な例を2点挙げると:

• 因果関係/相関関係: 変数間の相関を確立することは比較的容易ですが、それが必ずしも因果関係の正確な特定につながるわけではありません。仮に、ある数式に沿って価格を上げた場合、即座に売上が減少することがあり得ます。しかし、これは価格上昇と無関係に、市場に新たに参入した競合他社の影響によるものである可能性もあります ― 数式が考慮していなかった（おそらく考慮できなかった）要素です.

• 同時性: 因果関係/相関関係の問題とは異なり、変数が同時に変動する際に真の原因を特定するのが困難な場合、同時性は、すでに2つの変数が互いに影響を与え合っている中で、ファーストムーバー（ここではトミズム的な意味で使用）を切り離す問題を指します。例えば、価格と需要は互いに影響し合いますが、鶏と卵 シナリオ がすぐに発生する可能性があります。需要が高い場合、価格を上げるかもしれませんが、その結果需要が落ちると、再び価格を下げるという事態に陥ることがあります。これにより、分析上の後退が生じ、価格最適化が阻害される可能性があります.

このような方法で価格を最適化しようとすると、抽象的で学問的な思考に過度に依存し、新たな例外や問題が発生するたびに新しい数式を採用するなどして、無形の要素（例えば感情）の役割を軽視することになります。結果的に、価格設定は非常に専門的な問題であり、定量的要素と定性的要素を含む複雑なビジネス環境を織り込まなければ意味のある結果には至らず、計量経済学の数式を単に適用するだけでは全く別の―そして同様に誤った―方向へ導かれるのです¹.

価格の連動問題

さらに、前節で説明したどちらのモデルでも十分に対処されなかった、持続的な懸念があります。それは、競争市場における価格連動がもたらす（恐らくアルゴリズムによる）価格戦争の脅威です。これは、自社で取り扱うブランドを所有しておらず、同地域内で同一商品を提供する複数の事業者の一つである小売業者にとって、なおさら深刻な問題です。競合他社を下回るために価格を下げたとしても、競合がさらに価格を引き下げることで、その効果はほぼ即座に相殺されるでしょう.

現状における価格連動問題の意味合いは重大です。次のシナリオを考えてみてください:

• 直感的モデル: 経験豊富なマネージャーは、顧客層、コスト、そして商品の過去の実績を十分に理解しているかもしれません。しかし、競合他社が頻繁に価格を変更し、マネージャーがそれに応じて自社の価格を調整せざるを得ない場合、既存の価格戦略が混乱します。市場に対するマネージャーの微妙な理解は、新たな市場価格に合わせ（または下回る）ための厳しい財務的圧力によって無意味なものとなります。この絶え間ない価格連動は、在庫切れや利益率の低下を引き起こす可能性があります.

• 単純合理主義的モデル: 教科書的数式に依拠する経験豊富なマネージャーは、コストと望ましい利益率のみを考慮して価格を設定し、一見合理的なアプローチを提供するかもしれません。しかし、同一商品が販売され、価格が定期的に下げられる動的な競争市場では、この単純合理主義的モデルは直感的モデルと同様にすぐに機能不全に陥ります。例えば、競合他社による大幅な価格変動にもかかわらず、最適コスト曲線に基づいた価格に固執すると、市場シェアの喪失につながるのは必至です。逆に、顧客の価格感度やその他の定性的側面を考慮せずに価格連動に盲目的に従えば、売上の減少を招く可能性があります.

要するに、直感的アプローチと単純合理主義的アプローチの両者には重大な限界があります マネージャーの直感と理論家の教科書が、大規模で競争的な市場力学の複雑な相互作用に直面すると、その限界は露呈します。さらに、価格連動問題が需要予測に及ぼす影響も無視できません。つまり、小売において価格を頻繁に更新し底値競争に陥ることは、需要予測モデルにさらなる不確実性を持ち込み、予測をより困難にするのです.

実際、これはここで説明した価格モデルの根本的な誤解を浮き彫りにしています。すなわち、最初に最適化された_需要予測_とは独立して価格を_単独で_最適化しようとする試みは、やや逆行した考え方であるということです。どのモデルを採用しても、価格連動問題は常に付きまとうのです.

需要予測の最適化を伴わずに価格を最適化しようとすると、両モデルの支持者が価格を高く設定しすぎて需要（ひいては利益）を抑制するか、または低く設定して利益を犠牲にする可能性があります。したがって、効果的な競争的価格設定（およびビジネス）戦略を確立するには、_需要_と_価格_の両方の最適化を組み込む必要があります².

価格戦略の確立

効果的に価格設定戦略を最適化するには、明確な定義と価格テストが必要です。前者は、市場全体において自社の提供物が_何であるか_を正確に定義することを意味し、商品やサービスの種類によって価格戦略は異なります。一方、価格テストにおいては、消費者行動を左右する多数の重要な変数を考慮した厳密な定量的テストが不可欠です.

価格設定対象商品の定義

価格設定戦略の基盤は、製品そのものの正しい指定にあります。商品は一般に、欲望 ― 人々が_消費を望むもの_ ― と 必要性 ― 人々が通常_必ず消費すべきもの_ ― に分類されます.

_欲望の市場_は、単なる機能以上の目的で求められる商品を扱う販売者に特徴付けられ、これらの商品はブランドと密接に結びついています。このブランドは、実質的に需要の原動力となります。例えば、限定デザイナーによる高級バッグは、地元スーパーのプラスチック製バッグが容易にその_機能性_を模倣できたとしても、消費者がそのデザイナーの創作に付与する_価値_を無視することはできません。本質的に、消費者が欲望の商品を購入しなかった場合、その選択は裁量に任されるため大きな悪影響はありません.

_必要性の市場_では、消費は本質的に義務付けられています。例えば、家庭用電気の購入を見合わせることは、即時かつ長期的な影響を及ぼす選択となります。消費者は（国のエネルギー市場が自由化されていれば）エネルギー提供者の選択肢を持つかもしれませんが、消費の必要性は事実上保証されています。言い換えれば、電気が必要性の市場で販売される以上、その需要を満たす提供者は必ず存在するのです。このような状況では、ブランド（または企業）は需要そのものではなく、選択の原動力となります.

自社がどの市場で事業を展開しているかを定義することは、価格戦略を策定する上で極めて重要な第一歩です。これが明確になった後でも、戦略には細やかな調整が求められます。たとえば、高級品と必需品に対して、純粋な直感的または単純合理主義的な価格設定モデルが直面する課題を考えてみてください.

高級品（欲望）においては、直感的なモデルが心理的価値を見落とす可能性があり、単純合理主義的なモデルは消費者の認識を過小評価するかもしれません。必需品（必要性）では、直感的モデルが需要の非弾力性³により不公平な価格設定を招く可能性がある一方、単純合理主義的なモデルはコスト変動や高低価格の社会的影響を十分に反映しないかもしれません.

価格戦略は_欲望_と_必要性_（その他多数の要因）に応じて変動するため、以下のセクションでは_ほとんど_の状況に適用可能な指針を提供しますが、詳細は各クライアントの状況により異なります.

定量的な価格戦略のテスト

小売の_欲望の市場_では、A/Bテストを用いて利益または売上を最大化する最適な価格帯を特定することが可能です。このプロセスは、ある商品（または複数の商品）と2つの異なる価格帯を選定し、顧客層を似た2つのグループに分け、各グループにそれぞれの価格で商品を提供してテストを実施し、その結果を分析することを伴います。結果として、売上、収益、利益といった定量的指標だけでなく、ブランド認識や顧客満足度といった定性的影響も考慮すべきです。高級品（欲望）の場合、高価格帯は売上が減少する可能性があるものの、排他性や品質の印象を高め、結果として総利益の増加につながるかもしれません.

対照的に、ニーズの市場 におけるA/B価格テストは類似の手順を踏むものの、これらの製品やサービスの価格非弾性需要のために、より一層の注意が必要となる。サービス提供者は、価格の変動が顧客行動、満足度、そして全体の収益にどのように影響するかを理解するためにこの戦略を活用できる。しかし、この市場でのテストは、倫理的配慮と、顧客が必須の商品やサービス（ニーズ）にアクセスする能力への影響を十分に考慮して実施されなければならない。規制の枠組みもまた、このようなテストに大きな影響を与える可能性があり、価格の調整は顧客に不必要な困難を引き起こすことを避けるべきである.

A/Bテストは労力を要し費用がかかるため、徹底的なテストに頼るのではなく、価格に関する知識ベースを漸進的に発見していくことに重点を置くべきである。これにより、各実験で単一の仮説を検証し、体系的にドメイン固有の結論を導き出すことが可能となる。これらの洞察を統合することで、大学の教科書からコピーされた不透明な数値最適化ツールキットに依存するのではなく、市場を深く定量的に理解した上で包括的な価格戦略を構築することができる.

実際のところ、価格戦略は一連のシンプルな洞察から成り立っており、以下が含まれる:

• 在庫が減少しているときに価格にプレッシャーをかけることを控える

• 初回接触において競争力のない製品へのAdWords支出を停止する

• 適時の割引を提供することで不要在庫の蓄積を軽減する

• 定価で販売可能な製品に対するプロモーションを中止する

これらの洞察を賢明に適用することにより、小売業者は直感的または単純な合理主義モデルの限界を超える包括的な価格戦略を構築することができる.

プログラマビリティは避けられない

市場環境が常に変動していることを考慮すると、小売価格はこの動的な状況を反映すべきである。個々の価格を手動で調整する戦略は、テストや測定が困難なだけでなく、生産性が著しく低いという問題も抱える。したがって、価格戦略の実行は主に自動化されるべきである.

小売価格戦略を自動化するソフトウェアは、考えられるほぼすべての戦略に対応できる必要がある。そうでなければ、企業は自身のニーズに理想的に適合しない限られた価格レシピに縛られることになる。特定の要件に対して、与えられたソフトウェアが十分に パワフル であるかを確認するために、単純な実験―すなわち エクセルテスト ―を行うことができる。このテストによれば、価格ソリューションはエクセルで実現可能なあらゆる価格戦略を実装できるべきである.

簡潔に言えば、もしあるソフトウェアがエクセルで容易に実行できるタスクをこなせないのであれば、そのソフトウェアから高度な小売価格機能が期待されるのは不合理である⁴.

価格設定に関する関連データ

ほとんどの小売価格ツールに共通する傾向として、競合他社が設定した価格に大きな重要性を置くことが挙げられる。これは有効な情報源となり得る（後の小節で取り上げる）が、このデータに過度に依存して全体像を見失う危険性がある。率直に言えば、競合他社が設定する価格は、その競合に対して_合わせるか下げるか_の明瞭な指針を必ずしも提供するものではない。さらに重要なのは、どの製品がそのような戦略の実行において重要であるか、また新たな価格戦略の実施に適した_時期と場所_を示していないことである.

過去のビジネスデータ

単に競合他社の価格に合わせるのではなく、精緻な小売価格戦略は自社のビジネスデータの詳細な分析から始まる。このデータは、どの企業にとっても最も信頼性が高く包括的な情報源であり、多様なデータストリームを徹底的に分析することで計り知れない洞察を得ることができる。重要度の高い順に、これらのストリームは以下を含む:

• 完全な製品カタログ（およびその属性）

• 在庫 在庫レベル および入荷注文

• 過去に販売された商品の記録

• 過去の入荷注文の記録

• 過去のキャンセル、返品、チャージバック、およびインシデントの記録

• 過去に表示された価格の記録

• 製品ごと、1日あたりに集計されたウェブトラフィック

• 製品ごと、1日あたりの検索エンジンマーケティング（SEM）費用

これらのデータの中で、後者の二つのストリームは、関連データの膨大な量（他の全データセットの合計のおよそ100倍）ゆえに統合が特に困難である。しかし、これら最後の2点を除けば、前述の中核的なビジネスデータの収集は、競合他社データの取得よりも絶対的に優先されるべきである⁵.

競合インテリジェンス

小売価格最適化のための中核的なビジネスデータを取得し、戦略的に活用した後、企業は競合他社の価格動向を綿密に監視することに舵を切ることができる。技術的な観点から、競合価格のモニタリングは以下の3つの明確なステップを含む:

• クロール: これは、競合他社のウェブサイト上のすべてのアクセス可能なリンクを自動的に探索し、顧客に提供されるすべての製品を明らかにすることを目的とする.

• 特徴抽出: この処理は、非構造化ウェブページを自動的に構造化されたデータセットに変換することを伴い、主に製品名、製品属性、製品価格などの重要な要素を抽出することに焦点を当てる.

• 製品マッチング: このタスクは、企業の提供製品と競合他社の製品との間で、類似する製品を自動的に対応付けることを含む. 上記の3つのステップの中で、_製品マッチング_は特にファッションのように直接的な製品の一致が存在しない分野において、最も運用上の複雑さを呈する⁶.

堅牢なITチームが存在する場合、企業はScrapy.orgのようなオープンソースツールを利用して独自のソリューションを実装することが可能である。この手法は、短期間で実績ある成果を達成する上で大きな利点を提供する⁷.

競合インテリジェンスの限界

中核的なビジネスデータに基づく価格戦略は、基盤となるデータの品質が概ね完璧であることから望ましいとされる。入力ミスなどにより稀に不正確なデータが生じることはあるが、全体としてデータはほぼ完全に正確（実質的に_100%_）とみなすことができる.

逆に、競合他社のデータの品質は、最適な状況下であっても大幅に劣る傾向にある。前述の各ステップには、特定の競合製品が見落とされる、誤った価格が抽出される、または製品が誤ってマッチングされるなど、高コストな失敗の可能性が伴う。十分な努力をもって正確に評価しなければ、小売価格最適化は重大なデータ整合性の問題に直面するおそれがある.

数多くのベンダーが卓越した競合インテリジェンスソリューションを提供していると主張している。一般的な指針として、そうした主張に挑むための単純なテストを実施することが望ましい。具体的には、競合インテリジェンスベンダーに対して、自社のオンラインストアと主要な競合との並列比較を提供するよう依頼する。この方法により、ウェブから新たにスクレイピングしたデータと自社内部のシステムから抽出したデータを比較することで、競合インテリジェンス技術の評価が可能となる⁸.

潜在的に技術が劣るもう一つの兆候は、ベンダーが見込み客の製品データベースの抜粋を要求することである。つまり、ベンダーはパイプラインの最終段階で表示されるデータがクライアントの製品データベースと一致しているかを確認するために、この情報を求めている可能性が高い。この手法は卑劣であるだけでなく、クライアント側が重大なデータ品質の問題を特定する試みを阻害する。実際、ベンダーは、クライアントが競合の価格データを検証する能力が、内部データベースと直接照合可能な自社ウェブサイトのデータとは大きく異なり、著しく限定されていることを十分に認識している.

Lokadの見解

需要予測を最適化する前に最適な価格帯を見出そうとすると、季節性などの予測可能な問題や、不安定な在庫管理ポリシーといった、他では予測可能な問題に脆弱になってしまう。そのため、小売価格は独立した仕組みとして扱うのではなく、全体的なサプライチェーン最適化の一部として捉えるべきである。この枠組みの中では、直感的な価格設定などスケールしない価格慣行や、過度に硬直的で重要な質的要因の役割を見落とす手法は避けるのが最善である.

さらに効果的な小売価格戦略を策定するためには、自社の過去のビジネスデータに基づく徹底的かつ緻密な分析、慎重な価格実験、そして絶えず変化する市場に対処する自動化されたアプローチが必要である。加えて、特に競合他社のデータに関しては、データ整合性が極めて重要であり、小売価格の誤りを避けるための前提条件となる。このため、まず内省し―すなわち自社のビジネスデータを重視する―ことが、競争力のある小売価格最適化戦略を構築するための最良の基盤となる.

Lokadは、優先順位-在庫-補充-excel-確率-予測から小売-在庫-割り当て-の最適化および競合商品の価格最適化に至るまで、サプライチェーン全体の最適化を目的として設計されている.

サプライチェーン全体の最適化を目指す実務者は、全自動エンドツーエンド最適化のデモンストレーションの手配について、contact@lokad.com までぜひご連絡いただきたい.

注釈