ハードラグジュアリー向けの予測的最適化
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ぼ常に限定シリーズの一部となります。これらの製品は時代を超えた芸術作品として意図されている一方で、顧客は常に新しさを求めています。展示されている各アイテムに対し、店舗は年間1～2点ほどしか販売していないことを考慮すると、統計的手法でハードラグジュアリーの定量的最適化を実現することが可能か疑問が生じます。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における一連の最新技術革新により状況は一変しました。当社の技術により、ハードラグジュアリーで見られる極端な希少需要に直面しても、アソートメントや価格の最適化が可能となりました。
LOKAD TV
Lokad TVでのインタビューをご覧いただき、サプライチェーンとラグジュアリーについてさらに学んでください。
ラグジュアリー商品を芸術作品として扱う
すべての製品をユニークに仕上げることができます。例えば、時計であれば独自の機構の組み合わせ、指輪であれば個別の宝石の組み合わせなどです。
Some economies of scale can be observed when producing 10 units rather than a single one, but overall, when it comes to hard luxury, those are somewhat marginal. Indeed, while hard luxury units should be treated as artworks, this vision collides in practice with the reality of the supply chain tools, which are entirely designed around the concept of SKU (Stock Keeping Unit). Spreadsheets also suffer from the same problem. Thus, too frequently, when 50 units are produced rather than 10, it’s to make the planning easier rather than trying to intimately match the clientele’s expectations.
Lokadのハードラグジュアリーに対する視点は全く逆です。私たちは、すべての製品がその属性（ムーブメント、カラット、金属、色、価格帯など）によって唯一無二に定義されるという考え方から始めます。
While historically many similar pieces might have been produced and sold - i.e. pieces with identical attributes - this is not a requirement for Lokad to operate. Lokad’s technology answers questions such as: “what should be the next piece to be produced?”, down to its very characteristics. We do not pretend to be a substitute for creative teams though. Lokad does not generate designs out of thin air. We explore and leverage the combinatorial explosion associated with all the variants that could be produced.
自己成就的な店舗業績の終焉
シリーズは短く、しばしばあなたが運営する店舗チェーンの店舗数よりも少ない場合があります。これが別の課題を生み出します。つまり、50店舗のネットワークに対して20個しか生産されていなければ、その製品はどこに配置すべきでしょうか？
Naturally, for hard luxury, there is typically no point in having more than a single piece for a given store, but it still means that 30 stores won’t be getting the new series. In practice, the “best” stores will be getting the new series. Then, if after 3 to 6 months the pieces haven’t been sold, what remains of the new series will start to be rotated to the other stores. This method comes with the unfortunate drawback that it’s disproportionately beneficial to the status quo.
最も良い店舗は圧倒的に最高の商品の取り扱いを実現し、その他の店舗には残りものが回ってくる。
Store performance largely becomes a self-fulfilling prophecy, with the downside being that underperforming stores might be accidentally prevented from realizing their true potential.
Lokadの技術は、次の製品はどこに配置すべきか？ といった質問に答えます。また、遅延、関税、そして当然のことながら現在の店舗アソートメントなど、多くの要因を考慮に入れた上で、店舗間の製品の再配置方法も提案します。このプロセスは、過去の慣例を単に繰り返すのではなく、ネットワーク全体の潜在能力を最大化するものです。
極度の希少性に対処する
一般的に、ハードラグジュアリーの製品が店舗の棚で売れるまでには6ヶ月から1年かかります。とはいえ、これだけの資本を固定することは好ましくないように思えても、根本的には展示される在庫が需要を生み出すのです。
That remains true, even if the inventory rotation is nowhere near what is observed in FMCG (Fast Moving Consumer Goods). As inventory rotates very slowly, nearly all the usual supply chain recipes, such as time-series analysis, safety stock, or ABC inventory fall apart as intractable.
When facing this sparsity, the temptation is strong for the supply chain practitioner to fall back on coarse aggregations - sales per quarter, per continent - in order to recover somewhat meaningful statistics. This also happens to make things easier when crunching the (limited) data with spreadsheets. However, as a major downside, the vision of your supply chain becomes very blurry and it’s not realistically possible anymore to connect supply chain decisions - e.g. moving 1 piece from a store to another - with such macro-statistics.
At Lokad, we have developed a rather unique technology based on differentiable programming to make the most of the transactional data that your retail network generates.
簡単に言えば、単に時系列を見るのではなく、時間の経過とともに顧客と製品を結ぶグラフを見ているのです。
すべての顧客はユニークであり、その購買行動によって特徴づけられ、すべての製品もまたユニークで、その属性によって特徴づけられます。
この技術は、不確実性がほぼ解消されない状況において基本となる確率的予測の手法を洗練し、拡張したものです。未来を知っているかのように装うのではなく、確率を利用して数多くの日常的な意思決定を、あなたのネットワークとブランドにとって望ましい結果へと導きます。
アソートメントが重要
Your catalog may include thousands of references or more, but putting aside a handful of flagship stores, most stores are unlikely to have more than a few hundred pieces on display, when it’s not merely a few dozens. From a FMCG perspective, one would say that your service levels are below 10%, but this perspective is mostly nonsensical for hard luxury.
最適化されたアソートメントを作成するには、カニバリゼーションと「牽引効果」（すなわち、ある商品が他の商品への興味をかき立てる現象）を深く理解する必要があります。
While conceptually, a store is filled one piece at a time, it does not make much sense to think or analyze the presence of an article within a store in isolation from the rest of the assortment.
Traditional software solutions ignore those angles altogether, and as a result, the suggested assortments produced by those “systems” are invariably - and correctly - assessed as “dumb” by seasoned practitioners (store managers and merchandisers alike) who fall back on their own Excel sheets, lacking any better alternatives.
展示されているすべての製品は、顧客の欲求を巡って競い合いますが、同時に互いに補完し合い、ブランド全体の印象をより鮮明にします。
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基づいており、アソートメントを最適化するために、製品間の関係を定量的に評価するという困難な課題に直接取り組んでいます。これらの関係は最終的に、店舗ごとに異なる顧客の視点に依存するため、最適なアソートメントも店舗ごとに、そして当然ながら時間とともに変化します。
大規模における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能をはるかに超える驚異的な業績を達成できるかのように、AI（人工知能）といったバズワードを提唱しています。これは、チェスや囲碁のようなニッチな問題においては当てはまるかもしれませんが、ほぼすべてのオープンな問題に対しては、依然としてフィクションの域を出ません。それにもかかわらず、適切に実施されればソフトウェアは非常に有用で収益性が高いことを意味しています。
例を挙げると、もし店舗でムニート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、そのウォッチが潜在市場の相当な部分を使い果たしたことを覚えているでしょう。
Indeed, while the client might be an amateur of complicated watches, and might come back next year looking for another piece, this client will never buy again the same watch. Yet, traditional supply chain tools are incapable of factoring an insight as elementary as this one. Naturally, this does not bode well for more refined insights, such as the need for masterpieces not really intended to be sold, but vital to make the store spectacular and appealing to the clientele.
At Lokad, our strategy consists of making the most of quantitatively minded experts, that we refer to as Supply Chain Scientists, to roll out at scale the insights and the common sense of the supply chain practitioners who already operate your network. This strategy is implemented through a technology uniquely suited to deliver bespoke prediction optimization models that are fully aligned with your strategy.
We do not pretend to deliver results that could not have been obtained “by hand” if seasoned practitioners in your company could spend hours pondering every single decision - i.e. the opportunity of moving a piece from one store to another.
しかし、実際には熟練の担当者が不足しているのが現状です。Lokadは、その知見が大規模にあなたの会社に利益をもたらすようにします。
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