小売業界の急速な市場変化と、多様なチャネルを通じて顧客にサービスを提供する必要性が高まる中、予測分析ソフトウェアを活用して時代の先を行くことは、売上増加、損失削減、顧客ロイヤルティ向上に貢献します。予測される将来の結果に基づいた、ビジネス向けのスマートなレコメンデーションを受け取れるようになりました。これにより、反応するのではなく、先手を打って行動できるようになり、周囲のトレンドの先を行くことができます。標準的な分析とレポート作成は長らくビジネスの主流でしたが、AI（人工知能）と機械学習アルゴリズムは、処方的分析を次のレベルへと引き上げています。
予測分析と機械学習の利点
データ分析モデルの適応を開始する前に、まず 違いを理解する 必要があります。
予測分析： 過去を理解することで未来を予測するためのデータ分析の活用。このモデルは、AIがデータサイエンスを用いてニューラルネットワークからの履歴データを分析し、将来のモデルを作成することで実現されます。
機械学習： コンピュータが、そのようにプログラムされることなく、データマイニングを用いてパターンを予測する能力。将来のモデルを作成するだけでなく、それらのモデルを実行することも可能です。
この2つの使い分けは、プロセスにおける段階によって異なります。予測分析モデルは、データ分析を用いてビジネスモデルを作成するプロセスであり、その後、機械学習を用いてビジネスのトレンドを自動化し、ビジネス目標達成へと推進します。
予測分析が小売業界の未来をどう変えるか
顧客のオンラインショッピングのニーズが年々高まり、COVID-19の影響でその割合が急増したことで、市場を予測するためのAIの必要性が増しています。利用可能なあらゆるニューラルネットワークを活用し、需要予測を行うデジタル能力を持つ小売業者だけが、今後数年間を生き残ることができるでしょう。既存のデータを使ってビジネス分析モデルを習得できれば、顧客が次に何を購入するかを予測できます。あるいは、次に何を購入しないかを予測し、必要に応じて調整することも可能です。
AIは、データマイニングと予測モデリングを組み合わせることで、ユーザーの通常の行動パターンから逸脱した事象を検知し、不正防止といった増大する問題に対処します。また、適切な量の在庫を棚に補充し、サプライチェーン内の商品が販売前に期限切れになったり、流行遅れになったりするのを防ぐことで、損失防止にも貢献します。現在、ほとんどの顧客はマルチチャネルビジネスモデルを求めており、実店舗での買い物からオンラインショッピングまで、中断することなくお気に入りのブランドを購入したいと考えています。小売業界におけるこれらのトレンドに対応することで、処方的分析を活用して顧客をより深く理解し、顧客のニーズを予測することで顧客体験を向上させることができます。
小売AIはまだ初期段階にありますが、Symphony Retail AIのCMOであるケビン・スターネッカート氏によると、今後5年以内にAIへの完全な移行が見られるでしょう。データ分析市場は、 2020年から2025年の間に680万ドルに成長すると予想されています。大いなるゴールドラッシュのように、膨大な量の履歴データが存在しており、それをかき集めるだけです。そして、それを手に入れたら、どう活用するかを考えるだけです。
予測分析の利用を開始するために必要なこと
市場を予測するためにAIプログラムを利用するという考え方は、処方的分析を活用して、あなたとあなたのチームが本来の業務に集中できるようにすることです。もし、作業を自動的に行ってくれるPOSシステムをお持ちなら、すでに一歩リードしています。よく調べてみてください。ビジネス分析モデルを導入する準備はできていますか？それとも、まず基礎固めが必要でしょうか？
NCRは、小売AIのニーズを先取りする画期的な動きとして、初の予測サービスプラットフォームを発表しました。NCR予測サービスプラットフォームは、すべてのNCRデバイスからのニューラルネットワークを利用し、ビッグデータ分析を収集することで、受動的ではなく能動的なビジネスモデルアプローチを構築します。このプラットフォームは、端末の故障が発生する前に予測し、消費者に影響が出る前に技術者を派遣することができます。また、NCR予測サービスプラットフォームは、安全で監査管理されたアクセスをエンジニアと共有し、診断を迅速に行うことができます。
システム停止時間が短ければ、顧客はより良い顧客体験を得られる可能性が高まります。あるいは、レシートプリンターの用紙がなくなりそうになったときに事前アラートを出すといった予測モデリングによるアクション推奨により、行列ができている中で用紙交換に時間を無駄にすることはありません。また、従業員の信頼スコアを使用して機械上のヒューマンエラーを予測し、損失防止を強化するレジ係分析も可能です。どのような懸念事項であっても、NCRが追加したすべての新しいアップデートでシステムをパーソナライズできます。
検討すべき機能の一部を以下に示します。
- 高度なレポート機能
- 不完全品
- 伝票と来店客数
- 小売業の労務管理
- スケジュールと実績の詳細レポート
- 勤務スケジュールの改善
- 在庫管理
- コピー機能
どのPOSシステムを選ぶにしても、従来の小売サービスを新しい視点で見ることが重要です。問題が起きてから対処することに重点を置き、積極的な予防策を講じないようであれば、それはあなたにとって適切な選択ではないでしょう。AIの新時代において、「我々には技術がある」という『600万ドルの男』の言葉を思い出してください。従来のPOSシステムの多くを悩ませる技術的な問題や市場のトレンドを予測するための、多くの予測分析ツールが今では存在します。
予測分析プログラムの導入
これまでの準備が整った今、この膨大なデータがあなたにとって実際に何を意味するのか、ついに明らかにする時が来ました。ここにあなたの ステップバイステップガイド:
1. データのクリーンアップ: プログラムを作成し始める前に、収集したビッグデータを確認し、外れ値を除外することが重要です。これらはアルゴリズムを狂わせ、最初から分析を損なう可能性があります。
2. 目的を設定する: この調査から何を達成したいですか？売上を伸ばそうとしていますか？特定の店舗がなぜ失敗しているのかを解明しようとしていますか？あるいは、AIの大ブームが来る前に先手を打ちたいだけかもしれません。どのような意図であれ、実際に何を定量化しようとしているのかに焦点を当て、そこから基準を設定することが重要です。
3. 予測モデルを定義する: 完璧にクリーンなデータが手に入った今、将来の行動を予測するために使用する予測アルゴリズムを定義する必要があります。ビジネス分析モデルの「過学習や未学習」を避ける必要があります。未来にばかり焦点を当てすぎて、過去のデータトレンドを考慮することを忘れないでください。同時に、過去の小売分析トレンドが常に将来の予測因子であると決めつけないでください。相関関係が常に因果関係を意味するわけではないことを忘れないでください。
4. 予測モデルをテストする： モデルを設定したら、それが機能することを確認する必要があります。既に発生した販売データを使用して、新しい機械学習アルゴリズムをテストしてください。うまく機能しましたか？これはプロセスにおいて非常に重要なステップであり、シェフが料理を出す前に味見をするのと同じくらい重要です。予測する将来のデータがすべて正しいと確信できる必要があります。
5. 予測分析手法を展開する： これであなたは専門家です！新しい予測モデルを展開し、あなたのために仕事をさせましょう。あなたの予測分析POSプログラムが、ここからすべてを処理してくれます！
小売市場での競争激化と、シームレスなマルチチャネル体験に対する顧客の期待が高まる中、予測分析ソフトウェアは、AIと機械学習アルゴリズムを組み合わせて、従業員の信頼スコア、将来の売上予測、先制的な行動推奨などの情報を提供します。高度な分析とデータマイニングは、もはや「あれば良いもの」ではなく、「必須のもの」となっています。今日、予測分析ソフトウェアに投資することで、あなたの小売ビジネスは成功する明日への準備が整います。
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