店舗別の需要予測基盤を構築し、生鮮部門の廃棄ロスを22%削減
POSデータと気象データを組み合わせた需要予測基盤を構築。発注担当者の経験に依存していた発注量を、推奨値の提示によって標準化しました。
| お客様 | 食品スーパー C社 |
| 規模 | 店舗数 128店 |
| 業種 | 流通・小売 |
| 支援期間 | 2025年1月〜2025年10月(10か月) |
| 課題テーマ | データ活用/クラウド移行 |
課題
- 生鮮部門の発注が担当者の経験則に依存し、店舗間で廃棄率に3倍近い開きがあった。
- POSデータが店舗システムに閉じており、本部で横断分析ができなかった。
- 分析担当者が2名しかおらず、内製での基盤構築は現実的でなかった。
実施した施策
- 各店舗のPOSデータを日次で集約するデータ基盤を構築し、気象・カレンダー・チラシ情報と結合。
- カテゴリ単位の需要予測モデルを作成し、発注端末に推奨数量を表示。
- 予測をそのまま自動発注にはせず、担当者が最終判断する運用を維持して現場の納得感を確保。
- 本部側にダッシュボードを用意し、店舗別の予実差を可視化。
成果
「押しつけではなく、担当者が納得して使える形にしてもらえたのが定着した理由だと思います。」(商品本部)
※ 記載の数値はお客様環境における実測値であり、効果を保証するものではありません。
掲載内容は支援完了時点のものです。