Tamaris社、AIを活用した価格予測で収益向上：7Learnings社へのインタビュー（NRF Retail Big Showより）

パリ発 - FashionUnitedは、NRF Retail Big Showの会場で、AIを活用した価格予測ソフトウェアを提供するベルリン拠点のテック企業7Learnings社の共同設立者、Eiko van Hettinga氏にインタビューを行いました。同氏は、価格設定が収益性における最大の levers の一つである理由、予測価格設定の実用性、そしてTamaris社のようなブランドがどのように成果を上げているのかについて解説しました。

価格予測の重要性 「価格設定は収益性にとって最も重要な levers の一つです。多くの企業は利益について話す際にコスト削減を考えますが、実際には価格変動の方がはるかに大きな影響を与えます。だからこそ、Gartnerのようなアナリストは、価格最適化を小売業における最も魅力的なAI活用事例の一つとして挙げています。ビジネスへの影響が最も大きく、実現可能性も高いのです。」

「AI導入を検討している小売業者は、まず価格最適化を最優先事項とすべきです。予測価格設定では、データを使用して価格が収益、利益率、消化率などのKPIに与える影響を予測し、それに応じて最適化を行います。Tamaris社との共同プロジェクトでは、まさにこの点を実証しました。」

Tamaris社について詳しく教えてください 「Wortmannグループ傘下のTamaris社が抱えていた課題は明確でした。オンライン事業を26カ国に拡大する中で、市場やチャネルを横断した価格設定の複雑さ、膨大な手作業、そして製品ライフサイクル全体にわたる最適化の必要性がありました。」

「Tamaris社と共同で5ヶ月間の概念実証を実施した結果、目覚ましい成果が得られました。収益性が向上し、平均割引率は5%低下、価格最適化に費やす手作業の時間は半分に削減されました。現在、Tamaris社は全市場でこのAI主導のシステムを運用し、価格と利益率を自動的に管理しています。」

つまり、単なる値引きだけでなく、柔軟な価格設定も可能になるということでしょうか？ 「まさにその通りです。単に店頭に大きな赤いセールサインを出すだけではありません。戦略的に価格を下げつつ、利益率を維持することも可能です。ファッション小売業では、すべてをファッションの観点から行うため、単なる値引き以上の広範な視点で考えています。」

オンラインでの価格設定がより複雑になる理由は何ですか？ 「オンラインでは、クーポンや割引券といった追加の要素が存在します。多くのプロモーションを重ねてしまうと、収益性をコントロールできなくなる危険性があります。だからこそ、これらのプロモーションがどの程度利用され、利益にどのような影響を与えるかを予測するために、この種のデータもシステムに取り込んでいます。」

「ファッション小売業では、価格と共に返品率も予測しています。全商品において、当社の予測精度は2週間先までで90%を超えています。正しいアプローチは、高精度な短期予測と長期計画の組み合わせだと考えています。」

なぜそうなのでしょうか？ 「40週間先の予測を使ってすべての意思決定を行えばいいのでは、と思うかもしれません。問題は、そのような長期予測は非常に不正確であり、それほど先のことは予測できないということです。これがファッション業界における大きな課題です。」

「長期予測は、すべての意思決定を指示するためではなく、境界を設定するために使用します。例えば、アルゴリズムが長期的な利益を最適化する価格を計算し、その値を基準に20%の範囲内で変動させることができます。この範囲内であれば、販売促進を迅速に行うなどの短期的な意思決定が可能ですが、同時に、長期的な収益性を損なうほど極端な値引きを防ぐこともできます。技術的には、これが最善の解決策であり、現場の専門家もこのアプローチを支持しています。」

コレクション開発、つまりスタイルや数量の決定にも関わっていますか？ 「そこまでは関わっていません。コレクションが発表された後、初期価格設定のサポートは行いますが、その部分は通常、人間の判断によるところが大きいです。例えば、初めて市場に出るドレスの場合、その属性を見て類似商品と比較し、価格を提案することはできます。しかし、それが傑出した商品だと判断した場合、機械はその点を見抜けないため、人間の判断が必要になります。時間の経過とともに、製品がライフサイクルを経るにつれて、システムは取引や属性から学習し、価格決定の精度を高めていきます。」

ファッション業界での経験はありますか？ 「CEOのFelix Hoffmannは、キャリア全体を価格設定の分野に捧げてきました。A.T.カーニーなどのコンサルティング会社で勤務した後、ベルリンのZalandoで価格設定アルゴリズムの責任者を務めました。ある時点で、Excelだけでは限界があることに気づき、より技術的なソリューションが必要だと考えました。これが7Learningsの創業のきっかけです。現在、当社は独立した企業として活動しています。」

7Learningsは、Tom TailorやMister Spexなどの小売業者とも協力し、予測価格設定の導入を支援しています。同社は2019年にベルリンでFelix Hoffman、Eiko van Hettinga、Martin Nowakによって設立されました。

この記事はAIツールを使用して日本語に翻訳されました。

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