高精度の来店人数予測モデル。 大手スーパーでの店舗ごとで活用、予測値よりも大幅に誤差を抑えた事例。
来店情報や店舗情報、競合情報、天候情報や各種統計情報を活用し、来店者数の周期性に強いモデルやピンポイントでの予測に強いモデルなど、100以上の予測モデルを合成して、来店者数予測モデルを構築。それにより、過去に無かったような長期祝日やコロナによる影響もほぼ受けない高精度な店舗毎の来店者数を予測することに成功。将来的には、「需要・在庫予測」「必要人員予測」「シフト最適化」等を支援するソリューションと連携することも想定
課題 | : | マーケティングの高度化、 需要予測・プライシングの高度化、 サプライチェーンの最適化、 業務量削減、 |
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業界 | : | 流通・小売、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 画像/映像解析、 自然言語処理、 |