00:00:07 ハードラグジュアリーマーケットと店舗体験の重要性.
00:01:37 ハードラグジュアリーストアの定義、その所在地、及びターゲット市場.
00:03:10 ハードラグジュアリーストアの品揃えの課題と新規性の役割.
00:05:01 ネットワーク全体のデータを活用してより良い品揃えの意思決定を行うこと.
00:07:23 ハードラグジュアリーにおけるリピートビジネスと製品と顧客のつながり.
00:10:00 ラグジュアリー製品の品揃えにおけるカニバリゼーション（内部競合）と代替の定量分析.
00:12:00 店舗内における製品の有無を理解する必要性.
00:14:01 製品属性を活用して在庫をより適切に配分する.
00:15:18 確率モデルを実装して品揃えのパフォーマンスを最適化する.
00:16:50 新製品を店舗に追加し、その売上やカニバリゼーションへの影響を評価するプロセス.
00:18:02 定量分析を用いて店舗間の製品配分を最適化する.
00:19:14 店舗間で製品を移動する際の潜在的な利益と損失を評価する.
00:20:06 ラグジュアリーストアにおける最適化の実施と文化的課題への対処.
要約
本インタビューでは、Kieran Chandler と Lokad の創設者 Joannes Vermorel が、ハードラグジュアリーマーケットにおける供給チェーン最適化について議論します。Vermorel は、どの製品を在庫として用意するかという独自の課題や、新規性がどのように売上を牽引するかについて強調します。彼は、製品配置の最適化に確率モデルを用いることを提案しており、これにより売上の確率や潜在的なカニバリゼーションを考慮に入れています。直感主導のビジネスから数値的最適化への移行によるカルチャーショックがあるため、Lokad の手法の実装は困難を伴う場合がありますが、このアプローチを成功裡に実施するためには、問題に対して合理的かつ冷静に取り組むことが求められると Vermorel は助言しています.
詳細な要約
本インタビューでは、Kieran Chandler が、供給チェーン最適化に特化したソフトウェア会社 Lokad の創設者 Joannes Vermorel と共に、ハードラグジュアリーマーケットにおける供給チェーン最適化について議論します。彼らは、ラグジュアリーストアが品揃えを最適化する上で直面する独自の課題と、新規性が売上を牽引する役割について検討します.
Vermorel は、オンラインでの存在感が高まっているにもかかわらず、ハードラグジュアリー商品の大部分の購入は依然として店舗で行われていると説明します。これらの店舗にとっての課題は、年に1～2台という非常に少ない販売数にもかかわらず、どの製品を在庫として用意すべきかを判断することです。このマーケットでは、店舗での体験と在庫そのものが需要を生み出します。カタログで1万ドルの時計を購入する顧客はごくわずかな割合です.
ハードラグジュアリーストアは通常、最も高価な店舗が集まる大都市圏の一地域に所在します。一般的な認識に反して、これらの店舗のターゲット市場は主に中上流階級であり、億万長者は全体の消費者層のごく一部に過ぎません。このマーケットの顧客は必ずしも極端に裕福というわけではなく、高額なジュエリーや時計に対して支出する傾向にあります.
ハードラグジュアリーマーケットでは、新規性が売上を牽引する上で重要な役割を果たしますが、ファストファッションほどの影響力はありません。コレクションは常に入れ替えられており、ラグジュアリーストアがカタログからどの製品を在庫として用意すべきかは大きな挑戦となっています。これらの店舗は、製品ごとに1台しか販売されないことが多く、コレクションも数十年続かないため、利用できるデータが限られているかもしれません。しかし、Vermorel は、これが定量分析が不可能であることを意味するものではないと強調しています.
過去数十年にわたり、ハードラグジュアリーマーケットは統合と成長を遂げてきました。多くの有名ブランドは現在、数十店舗を展開しており、小規模な事業を超えた存在となっています。供給チェーンの観点からは、市場へのインパクトを最大化し、可能な限り多くの需要を満たすことが主要な目標です。しかし、データが希薄なため、従来の時系列に基づく供給チェーン分析手法は、ハードラグジュアリーマーケットには適用できません.
このインタビューは、ハードラグジュアリーストアが品揃えの最適化において直面する独自の課題と、売上を牽引する新規性の重要性を浮き彫りにしています。限られたデータにもかかわらず、この市場では定量分析が可能であり、ラグジュアリーストアは市場へのインパクトを最大化し、顧客の欲求に応えるための革新的な方法を見つける必要があります.
Vermorel は、販売量の少なさと高度に専門化された製品のために、伝統的な時系列分析やクラスタリング手法はラグジュアリーブランドにはあまり適さないと説明します。代わりに、顧客と製品を結びつけるグラフのような、より包括的なデータ構造を活用することを提案しています.
Vermorel は、既知の顧客基盤やリピートビジネスという、ラグジュアリー小売業の独自の側面を強調しています。これはeコマースに似ており、顧客はしばしば特定され、一生の間に複数回のハイエンドな購入をする傾向があります。個々の顧客の嗜好を理解することにより、小売業者は在庫をより適切に調整し、顧客の欲求に応じた商品提供や将来の購入の予測が可能となります.
店舗におけるラグジュアリー製品の品揃えを最適化するために、Vermorel は顧客と製品を結ぶグラフの分析を提案します。このグラフは、顧客と製品の親和性、さらに異なる製品間で発生し得るカニバリゼーションや代替を特定するのに役立ちます。顧客層との親和性を最大化する品揃えを選択することで、ラグジュアリー小売業者は顧客により適したサービスを提供し、売上を増加させることができます.
このアプローチを現実に実装する難しさについての質問に対し、Vermorel はその困難さを認めつつも、ラグジュアリー小売業者は在庫の価値の高さから、一般的に優れたトレーサビリティを持っていることを強調しています。システムが最新ではないにせよ、データの堅牢性により、単に売上だけでなく、ある時点で店舗に何があったのかを理解することが可能です。この情報は、顧客がどのような選択を行ったか、または行わなかったかを把握し、在庫をより最適化する上で非常に重要です.
Vermorel は、ラグジュアリー小売業における在庫管理に対して、より包括的でデータ主導のアプローチを提唱しています。既知の顧客基盤やリピートビジネスといった業界の独自性を活用することで、小売業者は品揃えを最適化し、顧客により効果的に対応することができます。このアプローチは、売上データと店舗に存在する在庫の双方を深く理解することを必要としますが、その成果はより成功したラグジュアリー小売管理へとつながります.
Vermorel は、在庫レベルは、月末に利用可能な場合でも、かなり正確なビジョンで再構築できると説明しています。ハードラグジュアリー商品は通常、カタログ内に数千点が存在し、各製品を特徴付ける属性は、貴金属、石の種類、価格帯、サブコレクションなど約20種類にわたります.
新製品の配置先を決定する際、Lokad の手法は従来の方法とは大きく異なります。最も業績の良い店舗に製品を押し込むのではなく、Lokad は確率モデルを用いて各ユニットに最適な店舗を決定します。このモデルは、製品が特定の期間内に販売される確率や、新製品の売上が他の製品の売上に悪影響を及ぼす可能性のあるカニバリゼーションも考慮に入れています.
各新製品ユニットをすべての店舗に配置するシミュレーションを行うことで、Lokad は必ずしも最も業績の良い店舗である必要のない、各製品にとって最適な店舗を特定することができます。このモデルはカニバリゼーションによる収益の低下を考慮に入れており、ナンバーワン店舗ではなくトップテン店舗の一つに配置することを推奨する場合があります.
一旦モデルが確立されると、それはネットワーク内の任意のユニットの最適な配置を評価し、店舗間でユニットを移動した場合の結果を検証するために使用できます。これにより、企業は売上を最大化すると同時に、カニバリゼーションの悪影響を最小限に抑えることができます.
直感によって長年運営されてきた企業が急に数値的最適化に頼ることになるため、Lokad の手法をラグジュアリーストアに導入するのは、カルチャーショックを引き起こす可能性があり、困難な場合があります。Vermorel は、このアプローチを導入する第一歩として、問題を合理的かつ冷静に捉えることが重要であると示唆していますが、情熱に突き動かされる業界ではそれが難しい場合もあります.
完全な書き起こし
Kieran Chandler: 本日の Lokad TV では、この課題について理解を深め、これらのラグジュアリーストアが品揃えを最適化するために何ができるかを議論します。では、Joannes、ハードラグジュアリーにおけるラグジュアリーストアの品揃えにはどのような興味深い点があるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 興味深いのは、需要を生み出すのは文字通り在庫そのものだという点です。カタログで1万ドルの時計を買う人はほとんどいません。数名の人が購入するかもしれませんが、全体のごく一桁の割合に過ぎません。本当に重要なのは、店舗での体験が、非常に美しく、かなり高価な逸品の取得につながるということです。これこそが、ラグジュアリーの根本的な側面の一つです.
Kieran Chandler: ここで言うハードラグジュアリーストアとは具体的に何を意味するのか、明確にすることが有用かもしれません。これらの店舗はどこに立地しており、ターゲット市場は誰で、どのような商品を扱うのでしょうか？
Joannes Vermorel: これらの店舗は通常、大都市圏の一地域に集中しており、非常に高価な店舗が並ぶ場所に位置しています。この集中には歴史的および物流的な理由があります。ターゲットとする客層は主に中上流階級です。たとえあなたが億万長者であっても、ハードラグジュアリー商品のために多額の金を費やしたとしても、財産の大部分を使うことはありません。年収10万ドル以上の方と比べると、億万長者はごく僅かな存在です。これらの方々は、時折5,000ドル程度の高価なジュエリーや時計にお金を使うかもしれません.
Kieran Chandler: これらの地域は、パリではある程度避けられるエリアと言えるでしょう。先ほどカタログについて触れましたが、これらの店舗が直面する主要な課題は何でしょうか？
Joannes Vermorel: 主要な課題は、カタログにどの商品を掲載するかを決定することです。これは、ファッション業界と同様に新規性に左右されるビジネスです。ハードラグジュアリーもまた新規性に依存しており、ファストファッションほどではないものの、新規性は非常に重要で、実際に売上を牽引しています。製品ごとに販売数が非常に限られているという事実と、商品が二十年も続かないという点を合わせると、コレクションをローテーションさせる必要があり、定量的な分析を行うためのデータが存在しないかのように見えてしまいます。しかし、実際にはそうではなく、今日では多くの有名なハードラグジュアリーブランドが数十店舗を展開しています.
供給チェーンの観点から見ると、市場におけるインパクトを最大化し、可能な限り多くの需要を満たす方法を考える際、供給チェーン分析で一般的に用いられる従来の時系列の視点は、ハードラグジュアリー市場には全く適用できないという興味深い事実があります。すべてのデータが非常に散逸しているため、時系列分析が機能しないからといって、何もできないと結論づけるのは誤りです.
Kieran Chandler: 我々のラグジュアリー業界においては、時系列分析は全く機能しません。そのため、やむを得ず推測に頼るしかなく、これが最善の方法となっています。では、どうすれば良いのでしょうか？つまり、1つの店舗のデータだけを見るならば、実際には十分なデータが存在せず、適切な結論を導くのが難しいのですが、全体のネットワークを見ると、より大きな全体像を描くことができるようになります.
Joannes Vermorel: その通りです。まず、ハードラグジュアリーブランドの場合、販売数量が少ないとしても、最大手ではないブランドであっても通常、年間で数万単位の販売が行われています。従って、全体としては非常に統計的に有意な規模です。しかし、データ量を非常に必要とする特定の統計手法から始めると、その手法自体が極めて不十分となります.
例えば、プロクター・アンド・ギャンブルのように大量生産されるシャンプーの場合、時系列分析は非常にうまく機能しますが、時系列分析は大量のデータを必要とします。したがって、ハードラグジュアリーの場合、時系列分析は適用外となります。同様に、クラスタリングなど大量のデータがあればうまくいく手法もありますが、これらの状況下ではクラスタリングは設計上非常に不適切となるでしょう.
最初の洞察として、単なる時系列の視点以上のものを活用すべきだということが挙げられます。通常、販売されるすべてのユニットは既知の顧客に向けられており、この種の商品にはロイヤルティカードやロイヤルティプログラムが存在するため、さまざまな理由から顧客を把握しています。つまり、ハードラグジュアリーはeコマースに少し似ており、店舗内であっても顧客が特定されるという大きな利点があります.
ハードラグジュアリーにおいて直感に反するかもしれないもう一つの点は、リピートビジネスであるということです。高価な時計を購入する人々は、生涯のうちに複数回購入する可能性が高いのです。少々不公平に聞こえるかもしれませんが、これは数年ごとに高価な逸品を購入する情熱的なアマチュアが存在する市場と言えます.
ですから、出発点としては、製品を顧客と結びつける販売のグラフとして捉えることです。単にユニットが販売される時系列データとは異なり、そのユニットが特定の顧客に販売されたことがわかるため、顧客と製品を結ぶ非常に豊富なデータ構造が得られるのです。これがおそらく、この問題を考え始めるための出発点となります.
良い品揃えとは何を意味するのでしょうか？それは、店舗に足を運ぶ顧客の欲求を最大限に満たすための製品が揃っていることを意味します.
キアラン・チャンドラー: 要するに、個々の顧客が何を求めているかを理解することで、2、3年後に彼らが次の購入をする際、店舗に最新かつ最大のアイテムが用意されていると確信できるのです。
ヨアンネス・ヴェルモレル: そうです。アソートメントの効果を理解し始めるには、店舗において各商品は最大で1点だけになるよう選定を行う必要があります。そして、その意味、つまりアソートメントの力を知るためには、多くのカニバリゼーションや代替が起こっているという事実を考慮しなければなりません。自動車部品のように機械的な互換性があるわけではないので、時計の場合は、男性向けモデル、女性向けモデル、さらに大柄な男性に適したモデルや…
キアラン・チャンドラー: …背が低い、または細身な人に適していないものもあります。それでも、カニバリゼーションや代替は無数に考えられるのです。人々は大きく異なる選択肢の中から選ぶことができます。つまり、これを定量的にどう扱うかが肝心なのです。多くの人々は、これは不可能だと誤って考え、こうした分析はあくまで人間の直感だけが捉えられるものだと思っていますが、私は全く同意しません。
ヨアンネス・ヴェルモレル: カニバリゼーションや代替を定量的に評価する方法は、顧客と製品を結ぶグラフを分析することにあります。これにより、これまでに観察したすべての顧客が過去の購入品によって定義される一種の親和性を確立できるのです。各製品にはプロファイルがあり、その製品は特定の顧客層との親和性を持ちます。アソートメントを選定する際は、実際に店舗に来店する顧客層との親和性を最大化するものを選びたいのです。
キアラン・チャンドラー: つまり、各店舗とその店舗を訪れるすべての顧客に対して最適なアソートメントを用意することが目的ということですね。データの観点からは素晴らしく聞こえますが、実際に実現するのはどれほど簡単なのでしょうか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: 簡単とは言いませんが、ハードラグジュアリー業界の経験から言えば、最悪というわけでもありません。まず、これらの企業は追跡性が非常に優れており、貴金属製の高価な商品を販売する場合、追跡性は極めて重要です。この種のビジネスでは、各部品・製品の完全な追跡が数十年にわたって実施されており、必ずしも最新のクラウドベースITシステムではないにせよ、通常は非常に堅牢です。十分な時間と労力をかければ、必要なすべてのデータを手に入れることができます。ちなみに、データは単に売上だけでなく、それは全体の半分に過ぎません。各店舗の任意の時点における在庫状況、すなわちその時点で店舗に何が存在していたか、または何が不足していたかを知る必要があるのです。
キアラン・チャンドラー: つまり、実際に行われなかった選択肢と行われた選択肢の両方を理解するということですか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: その通りです。日々、特定の時点でのアソートメントが正確にどうなっていたかを把握する必要があります。在庫の回転が非常に遅いため、たとえ月末時点の在庫データしかなくても致命的な問題にはなりません。その履歴から在庫レベル、つまり店舗に何があったか、またはなかったかをかなり正確に再構築することができるのです。そして、製品に関する属性も必要ですが、ハードラグジュアリーではカタログは数千点に及ぶものの、極端に大規模というわけではありません。使用されている貴金属、石の種類、価格帯、スタイル、場合によってはサブコレクションなど、約20種類ほどの属性で製品を特徴付けることができます。
キアラン・チャンドラー: では、たとえば私が店舗マネージャーであり、かつブランド側として20ユニットをどこにいつ配置するかを決める必要がある場合、実際にはどうするのでしょうか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: 通常、在庫配分は中央本部で決定されます。
キアラン・チャンドラー: では、ジョアンネス、質問させてください。あなたはノベルティアイテムを20ユニット生産します。それらはどう扱われるのでしょうか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: まず、アソートメントの力を確率的にモデル化する必要があります。つまり、ある店舗においてこれらのユニットを配置した場合、どの期間においても各ユニットが販売される確率が直接示されるのです。それが来月でも、次の四半期でも、または来年でも構いません。確率的予測と呼ばれるもので、扱う数字が非常に小さいためです。
キアラン・チャンドラー: では、次のステップは何ですか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: さて、新しいノベルティアイテムを投入する必要があるとき、まず第一の店舗に対して、私のモデルを動かし「このユニットを追加した場合、結果はどうなるか」と問いかけます。もちろん、将来の売上をそれぞれの確率でシミュレーションし、このユニットがどの程度優先的に販売されるか、またどれだけのカニバリゼーションが発生するかも確認します。もしこのノベルティをその店舗に投入しても、単に既存のユニットを食い合うだけであれば、あまり利益は得られないでしょう。確率的予測のおかげで、1ユニットを配置した場合の正確な財務的成果を評価でき、カニバリゼーションも考慮に入れられます。その後、同じシミュレーションを別の店舗、第三の店舗、第四の店舗…と、全店舗に対して行い、最も良い結果をもたらす店舗を判断するのです。
キアラン・チャンドラー: なるほど。では、どの店舗が最適かはどうやって決めるのですか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: 一見、最適な店舗は一番良い店舗のように思えるかもしれませんが、必ずしもそうではありません。最適な店舗には既に多くの在庫があるため、カニバリゼーションによる収益逓減が発生するのです。定量的分析を始めると、ネットワーク内で最初にユニットを投入する際、最高のロケーションは必ずしも第1位の店舗ではなく、世界の店舗リストで見ればかなり良い店舗であっても、実際にはトップ10の中のひとつである可能性が高いのです。
キアラン・チャンドラー: なるほど。それでは、2台目のユニットはどう配置するのですか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: 先ほどのプロセスを繰り返すだけです。最初のユニットがすでに配置されているため、ある店舗のアソートメントはひとつ増えた状態で変化しています。それを何度も繰り返すことで、全体の分布が明らかになります。興味深いのは、このような近代化が進むと、ネットワーク内の任意のユニットについて「このユニットは本当にここにあるべきか？別の場所に移動させた場合、結果はどうなるのか？」と問えるようになる点です。商品を移動させる際には、基本的に「もしこの店舗からこのユニットを取り外したら、何を失うのか？」という問いで、アソートメントの力を表現する数学的予測モデルを検証するのです。
キアラン・チャンドラー: つまり、店舗からユニットを移すと、急に在庫が減ってその店舗のアソートメントの力が弱まるという損失があるわけですが、別の場所に移すことで何を得るのでしょうか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: ユニットが移動する時間、すなわち摩擦が生じます。
キアラン・チャンドラー: では、最後の質問です。もしあなたがラグジュアリーストアでこれを実装しようとするなら、最初にどのようなステップを踏むべきでしょうか？顧客データがすべて揃い、売上だけでなく店舗に何があったかを正確に把握することが重要なのでしょうか？
ヨアンネス・ヴェルモレル: 最初の問いは、最適化に伴うカルチャーショックに対して、そもそも準備ができているかどうかです。通常、これは一種のカルチャーショックです。例えば、これまで最良の店舗はノベルティを100％独占する権利があると考えていたかもしれませんが、突然このゲームから脱却すると、「あなたにもノベルティの適正な割合、場合によっては半分以上が与えられるべきで、必ずしも100％ではない」という現実に直面します。最適化、特にエラーや機会損失のドル額で最適化する場合、非常に大きな衝撃を受けるのです。長年、直感に頼って成功してきた企業にとっては、これは本当にショックなことです。そして、自分の直感が間違っていたと気付くこと自体が大きなショックとなります。多くの人はその点に強いプライドを持っています。これが数値的最適化の問題点であり、事実に対するあなたの意見には無頓着なのです。こうしたカルチャーショックは非常に強烈であり、実際、ラグジュアリーブランドにとって最初かつ最も困難な一歩となるでしょう。
キアラン・チャンドラー: では、ほぼこれで全てです。今週もご視聴いただきありがとうございました。また次回のエピソードでお会いしましょう。では、さようなら。
