ファッションAIで製造・仕入の意思決定をサポート
過去の売り上げデータやECサイトを訪問するユーザのトランキングデータ、商品画像をAIが解析し色・柄・ディテイールなど特徴タグを付けたデータを統計的な手法で組み合わせて解析します。新しく投入する予定の商品サンプルの画像や金額などをもとに、売り上げの見込みを推定したり、改善点をアドバイスしたりします。
POINT
- 過去の売り上げデータやアイテムの特徴、ユーザの行動履歴から需要を予測
- 商品画像から分析した商品の特徴（タグ）は約600種類
- 金額やカテゴリーも加味した改善提案が可能
活用シーン
- 追加発注量の決定
- 売れ筋商品の特定
- マークダウン
こんな方へおすすめ
- 新商品の発注量は、これまでの現場の勘がメインで当たりはずれがある
- 最適な量や価格帯を統計データから予測したい
- 商品の売れ残りや安売りを改善させたい
ご利用の流れ
例えば、以下のような流れになります。
- SKU単位でカテゴリー、価格、売上数量、売上高、商品画像の一覧を用意する
- ファッションAIで商品画像を分析し、色・柄・形などのタグ情報を付与
- ECサイトにトラッキングタグを埋め込み、ユーザの行動を時系列で収集
- ①②③を統計的に解析し、需要予測をするための決定木を生成
- 需要予測のレポートをご提供
- 発注量やプライシングなどを決定する
お客様側でご用意いただくもの
- 過去の売り上げデータ
- アイテムマスタフィード
- ECサイトのトラッキングタグの設置
※内容次第でご用意いただくデータは別途ご相談となります。
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