棚割AIdは、POS実績・商品マスタ・棚割データを活用し、
「1cmあたり粗利」に基づくフェース最適化と、AIによる棚割作成を実現する次世代棚割AIです。
対象：食品スーパー・ドラッグストア等の小売企業様
自社の粗利益に直結しない棚割が採用され、利益機会を逃している可能性があります。
「売れているから増やす」判断では、特売や過剰フェースで盛られた実績を見誤ることがあります。
棚割作成に数時間〜数日かかり、戦略的な検討や改善PDCAに時間を割きにくくなっています。
実績を価格・フェース要因で補正し、「定価・1フェース時の実力」を推定。 そのうえで、限られた棚スペースの中で粗利益を最大化するフェース配分を提案します。
| 項目 | 従来の棚割システム | 棚割AId |
|---|---|---|
| 目的 | 棚割図面の作成・管理 | 粗利益を最大化する意思決定 |
| 評価軸 | 売上実績・経験・見栄え | 1cmあたり増分粗利 |
| フェース調整 | 担当者が判断 | AIが推奨フェースを算出 |
| 棚割作成 | 手作業中心 | AIが棚割案を自動生成 |
既存棚割とAI提案棚割を比較し、粗利益改善の可能性を可視化します。
AIによる自動生成で、従来の棚割作成・検討時間をどこまで短縮できるかを検証します。
売れ筋強化・死に筋削減・高粗利商品の売込みを、データに基づいて検証します。
全店・全カテゴリーで始める必要はありません。まずは1カテゴリー、または1売場から検証し、 粗利益改善ポテンシャルと運用可能性を確認します。
対象カテゴリーを決定し、POS・商品マスタ・棚割データを受領します。
1cmあたり粗利を算出し、推奨フェース数をシミュレーションします。
制約条件を考慮し、AIが推奨棚割案を生成します。
粗利益改善効果・作業削減効果・実運用可能性を確認します。
棚割AIdの概要、粗利シミュレーション、AI自動棚割、PoCの進め方をまとめた資料をご用意しています。
※リンク先はWordPressの資料ダウンロードフォームURLに差し替えてください。
実際の画面・機能をご紹介しながら、貴社データでPoCが可能かを個別にご相談いただけます。
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