北米の書籍流通業界の最前線で事業を展開するReaderLink社は、新製品の予測において重大な課題に直面しており、それが収益性に直接影響を及ぼしていました。毎週最大100点の新刊を流通ネットワークに投入する同社にとって、正確な在庫配分は極めて重要でした。在庫の不一致は、欠品と過剰在庫の両方を引き起こし、利益に悪影響を及ぼしていたのです。
これらの課題に対応するため、ReaderLink社は、すでに10万の小売店舗でスペースプランニングソリューションを提供する信頼できるパートナーであるBlue Yonderの専門知識を求めました。Blue Yonderの需要とフルフィルメントの導入により、同社は強力な予測アルゴリズムを活用できるようになりました。属性ベースの予測モデルを中心としたこのアプローチは、需要のダイナミクスをより深く理解することを可能にしています。
大規模なカスタマイズと精度
ReaderLinkの大規模な小売業者ネットワークに対する品揃えのカスタマイズ能力が強化され、予測エラーが大幅に減少しました。データ駆動型のアプローチにより、企業は一般的な予測モデルから、実際の売上データと製品属性を活用した非常に具体的な予測モデルへと移行しました。
常により良い成果を達成する
需要を正確に予測することで、ReaderLink社は、これまで利益率を圧迫していた過剰在庫や返品物流を最小限に抑えています。Blue Yonderのソリューションは在庫を顧客需要に適合させ、小売業者や顧客の満足度を高めるとともに、より安定した財務状況を実現しています。これにより、一部の小売業者およびセグメントにおいて、新製品導入時の予測正確性が最大30％向上しました。
ReaderLinkとBlue Yonderの革新的なソリューションの取り組みは、従来の予測から精度重視のモデルへの飛躍を成功させた好例であり、書籍流通業界における効率性と収益性の新たなベンチマークを確立しています。
