概要
アパレル商品のマークダウン戦略において、適切な価格設定がなされないと、売れ残りや売上機会ロスが発生し、企業の利益に大きな影響を与えます。
需要予測モデルと数理最適化を用いて、アパレル商品の需要と価格弾力性を予測し、利益を最大化するマークダウンプランをアウトプットする仕組みを構築します。
課題ポイントや発展の可能性
- 人手のオペレーションでは、需要や価格弾力性を正確に読み切れず、値下げしても販売が伸びず廃棄が発生してしまったり、値下げしすぎて逆に早期に売れ切れてしまったりする
- また、数多くの種類の商品すべてに対して、需要予測や値下げの実施ができず、売上機会ロスや売れ残り廃棄ロスが発生
実施内容と成果物のイメージ
- 各アパレル商品の需要を予測する機械学習モデルの設計・開発
- 価格弾力性を考慮した数理最適化モデルの設計・開発
- 実運用における値下げリードタイムに合わせてMDに結果をアウトプットするシステムアーキテクチャの設計・開発