小売・飲食店舗の食材発注量や勤務シフトの最適化、
売上向上のための取り組みのきっかけになるような店舗支援をおこないます。
日本気象協会が保有する気温・日射量・風速・降水・降雪・湿度・天気などの気象データを活用しています。また、ソフトバンクと日本気象協会のデータサイエンティストが、共同開発を行ったAIアルゴリズムを活用し、お客さまの来店人数を2週間先まで予測します。
ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる数千万台の端末の位置情報から、1億2千万人に拡大推計した人流統計データ活用しています。店舗商圏エリアの人流把握により、過去の店舗データ実績だけに頼らない来店客数の予測を実現します。
データ分析アルゴリズムをソフトバンクの内製開発によって構築することでコストを抑え、SaaS型でサービス提供を⾏うことで、 低価格での導⼊を実現します。
お客さま企業の保有データ、人流統計データ、気象データなどをインプットして、需要予測アルゴリズムで分析。
高精度な来店客数予測結果をお客さまへご提供いたします。
経験の差によって予測精度に差が出るため、発注などの需要予測を必要とする業務が属人化してしまう。
経験や勘を頼りに需要予測をしているため、予測が外れ、食品ロスや機会ロスが発生してしまう。
余剰在庫による在庫破棄コストや、販促の無駄打ちによる無駄な経費が発生してしまい、適切な店舗運営ができない。
AI需要予測により、来客数予測に合わせた食材発注やシフト作成が可能になり、業務属人化の解消や経費削減に貢献します。
また、来客数の増減に合わせた最適なタイミングで販促が可能になり、売上向上や業務効率化実現に寄与します。
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