セールスキャスト-faq

よくあるご質問(FAQ)


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試用および料金

Salescastを無料で試せますか。
Salescastのエクスプレスプランですと無料ですし、期限がありません。先ずは、こちらをご覧ください。

料金の請求はどの段階から開始されますか。
エンタープライズプランやプルミエプランにアップグレードなさらない限りは、無料です。繰り返しとなりますが、無料のエクスプレスプランはある程度の限度 (アイテム数、エクスポートなど)がありますが、期限はありません。

料金はどのように計算されているのですか。
料金設定の詳細については、こちらをご参照ください。

安全性

Salescastは安全ですか。
SalescastはMicrosoftのクラウドコンピューティングプラットフォームであるWindows Azureにホストされています。従い、最先端の安全なコンピューティング環境の下にあります。また、Salecast自体が接続において、SSLなど工業用グレードのデータ暗号化を使用することができます。いずれにせよLokadの厳格な機密保持ポリシー が適用されます。

LokadとNDA(秘密保持契約)を取り交わすことができますか。
勿論です。NDAのテンプレートを弊社宛にメール送信ください。早急に検討します。なお、NDAテンプレートをお持ちでな際には、弊社にてドラフトをお作りすることもできます。

入力データ

試験的にExcelにてデータをご連絡しても良いでしょうか。
Excelデータは、SalescastにインポートできるTSV filesに転換することができます。

Salescastには、どのデータがどの程度必要となるのでしょうか。
Salescastはできる限りの長い販売過去歴を使います。より多くのデータがあれば、その分、予測の精度は高まります。従って、理想は毎日の売上データおよび二年以上の過去歴となります。ただ、短期間でしたら、週毎のデータ或いは、月毎のデータでも問題はありません。また、リードタイムおよび希望するサービスレベルが、再発注点を算出するために必要となります。お使いのシステムにこの情報を現在お持ちでない場合は、先ずは平均のデフォルト値をお使いになることをお勧めします。その後、時間をかけて数値を改善することができます。

Salescastは過去の在庫切れをどう扱いますか。
在庫切れとは、製品が在庫に積まれるまで、売上ゼロを意味します。予測をする際、この状態を需要ゼロとみなすべきではありません。予測精度の低減につながります。予測エンジンは在庫切れをヒューリスティクスに検出し、真の需要ゼロとは区別し、在庫切れに対応します。それに、クォンタイル予測は本質的に人工的な在庫切れに対して、より弾力的です。従い、在庫切れを懸念してる場合は、クォンタイル予測をお使いになることをお勧めします。

特徴

予測レポートのサンプルがありますか。
予測レポートのサンプルはこちらをご覧ください。

どの程度の将来まで予測することができますか。
エクスプレスプランですと、Salescastの従来型予測は12ヶ月、13週間、14日先までとなります(それぞれ、月間予測、週刊予測、毎日予測)エンタープライズプランになりますと、Salescastは100の期間まで予測ができます。

経済的発注量(EOQ)は算出されますか。
Salescastは既定では経済的発注量を計算しません。しかしながら、再発注量を自動的に計算するアルゴリズムを実装させることは難しいことではありません。先ずは、経済的発注量に関して詳細をお読みいただき、EOQ算出無料Exelシートをダウンロードなさってください。

弊社ではデータにアセンブリSKUを使っていますが、Lokadはどう対処しますか。
Salescastは既定でアセンブリSKUを計算に取り入れません。従いまして、Salescastにデータをアップロードする前に、アセンブリSKUの影響を売上データに調整する簡単なスクリプトを実装なさることをお勧めします。サポートをご希望でしたら、ご連絡ください。

Salescastに予測を手で上書きすることはできますか。
SalescastはExcelレポート、補充システム、注文管理システムに手で上書きできるような、予測および在庫効率化基準を生成します。しかしながら、需要予測および補充の効率化を明確に区別なさることを強くお勧めします。提案された再発注点を事業の制約にて調整することは、補充の最適化であり、リスク管理の一部です。一方、需要予測に関しては、過去の実績が将来のパフォーマンスにとっての最善のプロキシであり、手による上書は特例として取り扱われるべきです。

従来型予測

季節性が見えるべきであるのに、予測が横ばいであるのはなぜでしょうか。
予測エンジンは多くのモデルの中から、最高の実績ある予測モデルを選びます。最高の実績あるモデルは必ずしも季節性変動型モデルではありません。詳細は、こちら従来型予測をご参照ください。

季節性はどのように取り扱われていますか。
Salescastは自動的に暦ベースのパターンを検出するので、製品が季節変動型であるかをLokadに伝える必要はございません。この特徴の礎石は、季節変動型モデルの大型ライブラリおよび、Lokadの複数の時系列アプローチにあります。弊社の予測エンジンで取り扱っておりますパターンに関して詳細 こちらをご参照ください。

特定の製品に対し、どのモデルが使われたのかを知ることはできますか
特定モデルに対する使用モデルを報告することはしておりません。ただ、弊社のライブラリにあるモデルの一般概要に関して、また、モデルの選択法に関して、こちらのビデオがご覧になれます。

精度

予測と実際の販売とを比較し、データの精度を評価することはできますか。
報告された精度(オプション機能がアクティブとなっている場合)は、予測および実際の売上を比較して算出した平均精度です。Salescastは過去にさかのぼり、販売履歴に沿って、徐々に前進しつつ、予測し、精度を決定します。

レポートの精度値とは。
これは、Lokadによって算出された予測の精度の見込みとなります。精度値が高い程、予測の精度の高さへの期待度が高いことになります。関係式として、以下の通りです。精度 = 1 - MAPE。なおMAPEは平均絶対誤差率です。予測そのものがそうであるように、先進の統計分析によって期待される精度をLokadが算出しております。

報告された精度がひどく低い場合はどうですか。
精度がゼロに近い、或いはゼロである場合は、期待される精度が非常に低く、予測への信頼度がほぼない時に見られます。一般に製品の過去歴が非常に不規則である時に、見られます。その場合は、クォンタイル予測をお選びになるべきと思われます。

クォンタイル予測

再発注点とは何ですか。
再発注点とは、補充を必要とする手持のユニット数のことです。手持在庫が再発注点に対して落ち込めば、補充注文が出されるべきとなります。詳細は、こちら再発注点をご覧ください。

再発注点はどうやって計算されるのですか。
Salescastでは、再発注点はクォンタイル予測を基に算出されています。リードタイムおよびアイテムのサービスレベルの二つを考慮しています。

現在Min/Maxシステムを採用しております。この様なシステムにSalescastはどのように融合するのでしょうか。
Salescastが算出する再発注点がMinの値に取って代わります。‘静的な’Min値が、予測が更新される毎に最適化される再発注点によって取って代わられるとお考えください。

正確な在庫のMax量とは。
Max値は再発注点および経済的発注量によって算出される数値です。

プロモーション

プロモーション効果を予測することはできますか。
Salescastは自動的に需要に対するプロモーション効果を予測します。しかし、エクスプレスプランではご利用になれないサービスとなります。この機能をお使いになるには、プルミエプランにお入りになっていることが必要となり、イベントフレームワークが実装されなければなりません。ただ、過去および予定される今後のプロモーションの情報を提出いただければ、Salescastは過去の売上への影響を分析でき、予測にこれを考慮することができます。

プロモーションの予測にはどのデータが必要ですか。
より多くの詳細なるデータをいただければ、それだけ予測は良くなります。理想的には、プロモーションデータとして、プロモーションの種類(例として、二つ買うと一つは無料、30%割引)、コミュニケーション/広告(例として、カタログあるいはパンフレットのページ範囲)、仕上げ、パッケージなどがあれば最高です。実際には、この様なデータは一般的に入手不可能であり、或いは入手できても、内容の質に問題があったりします。されど、いかに限定的なプロモーションに関する情報といえども、あれば精度は一般に改善します。

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お客様の声

従来の解決策では人件費がかかりすぎ、何百・何千もの製品を取り扱うことは困難でした。 Lokad と Windows Azure はまさに私のビジネスに必要な解決策を提供してくれているのです。 OscaroのCEO、Pierre-Noël Luiggi氏
Lokad の予測解決策によって、私たちの売上げが正確に予測され、最適な在庫を知ることができます。 結果は明白です:私たちは顧客満足度を99%に保ち、提供するドッグフードはお客様の近所のペットショップよりも新鮮だということもしばしばあるからです。 k9cuisineのCEO、Anthony Holloway氏
Lokad は我が社のプランニング・プロセスの精度を大幅に改良しました。直ちに影響を与えたのは毎月150€の費用で百万ユーロ分の在庫の削減を実現させたことです。ここまで在庫レベルを下げられることが分かったのは恐るべきことでした。しかし、本当に驚いたのは簡単に実行でき、使いやすいことです。統合には何の苦労もありませんでしたし、クリックひとつで10分以内に予測が届くので、私の時間の大幅な節減になっています。 サプライチェーンBizlineのトップThomas Brémont氏

他の例もこちらでご覧になれます。