包装資材のデータ分析で適正在庫を導き出し、在庫状況を改善！データサイエンスを提案に組み込みました

近年、データサイエンス、データサイエンティストが注目を浴びています。
データサイエンスとは、様々なデータを分析して新しい価値を生み出す研究のことをいいます。

データの活用を自社内だけにとどめず、社会に役立てることによって環境問題や食糧問題など、社会的な問題を解決できる可能性があります。

当社が取り扱う資材でも、使用数量など様々なデータを蓄積することができます。

包装資材に関して蓄積したデータを分析することによって、いままで目に見えていなかった状況を明らかにし、利益改善や無駄の削減につなげることができます。

今回は当社の熊本営業所から、実際に包装資材のデータを分析し、お客様の適正在庫を導き出した提案をご紹介いたします。

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九州のスーパーマーケット

九州のスーパーマーケット

店舗で使用する包装資材や消耗品はバックヤードに全て保管することが困難です。
そのため、在庫は同じエリアにある問屋が持っていて、店舗への配送もその問屋にお願いしているケースがほとんどです。
問屋は在庫を欠品させないよう大抵の場合、余裕を持った数の在庫を持ちます。
思ったより在庫が減らない、その包装資材を使っている商品が廃盤になって
しまったなど、在庫が余ってしまうという問題も発生することがあります。
この欠品と在庫過多の両方にならないバランスをとることは、とても難しいことなのです。

お客さまのお悩み

  • 包装資材の在庫が少ないと、商品が欠品してお客様に迷惑をかけてしまう

  • 包装資材の在庫が多すぎると、利益の損失や置き場所の問題につながってしまう

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お客さまのお悩みを中部流通の"現場力"が解決いたします。

  1. solution

    分析する価値のある資材のデータを可視化した

  2. solution

    包装資材のデータ分析をすることによって、信頼性のある適正在庫を計算

  3. solution

    在庫する必要のあるものと、ないものを選定した

改善効果

  • 不必要だと分かった在庫を大幅に削減することができた

  • 余分な在庫を持たないことによって商品の改廃が容易になった

中部流通の"現場力"を
インタビュー

CONSULTANT

熊本営業所　石坂

提案に⾄った経緯や背景について教えてください。

当社は東海エリアの営業が中心ですが、数年前に九州地方へ進出しております。

九州地方では後発の資材ディーラーであるため、他の競合他社とは違った強みを持つ必要があると思ったことがきっかけです。

そして強みは何かと考えた時、データ分析を強みにすることができるのではないかと思いました。
長年の課題である「適正在庫」について資材のデータを分析することにより、解決へ導く可能性を感じました。

データを活用して課題を解決する研究分野のことを「データサイエンス」、それを行う人のことを「データサイエンティスト」と呼びますが、包装資材業界においてデータサイエンスはまだ馴染みがありません。

このデータサイエンスを私の営業の中に組み込むことで、競合とは違う価値をお客様に提供できると確信しました。

提案のポイントはどこですか？

質の高いデータを集めるということが提案のポイントです。

データ分析において、「ゴミを入れればゴミが出てくる」という表現があります。
これは、質の高いデータを引用しなければ正しい分析の結果を求めることができないという意味です。

当社は包装資材に関する様々なデータを集めることができ、質の高いデータを選定することが可能です。
今回は、そんなデータの中から「在庫」に焦点を当てました。

お客様からの評価はどうですか？

実際に効果があることが実証できましたので、お客様からも積極的にデータをいただけるようになりました。
お客様のデータを活用することで、より精度の高い分析が行えるようになります。

今後もデータ分析を活用したお客様のサポートに力を入れていきます。

また、包装資材にとどまらずお客様の求めるモノ・コトに対してデータサイエンスを活用できるようにしていきたいです。

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