デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)は11月29日「Deloitte Exponential」が提供するサービスとして、アパレル・小売業において課題となる在庫消化と粗利確保の両立を機械学習やアナリティクスを活用して実現する「マークダウン最適化ソリューション」の提供を本格的に開始すると発表した。

今回DTCが提供する「マークダウン最適化ソリューション」は、大量の情報を高度に分析し、機械学習を活用することで最適な値下げ幅、タイミング、頻度を自動的に計算、提示し、精度の高いMD計画策定を可能にするというもの。マークダウン最適化によって、在庫の一掃で得られる利益と、値下げを抑制することで得られる利益のバランスをとり、全商品を定価で販売した場合に得られたはずの売り上げを基準とした場合の「失われた利益」を最小化する。

  • マークダウン最適化の仕組み

    マークダウン最適化の仕組み

主な特徴として、過去実績や直近の販売傾向に基づくシミュレーションに加え、多様な条件(販売チャネル別、店舗別、国別、複数の通貨別)に応じた、最適なマークダウンを提案する。

また、機械学習機能により、販売データ(価格変更時の価格弾力性や販売減衰、季節要因による増減傾向)を蓄積し分析精度を高めることが可能で、マークダウン推奨値の計算・レビュー・案の作成、新価格適用から効果検証までをスピーディに実現する。