ファッションテクノロジー "#4 END-TO-END UPGRADE"

2023年4月8日

ファッション・アパレル

Upgrade written by 吉村慎之助

前回は、ファッションテクノロジー "#3 CONNECTED STORES"　でリアル店舗でのITのメリットと導入方法についてご案内してきました。
今回は、SCMをはじめとする一連のビジネスの、商品と顧客の流れとデータ活用についてご案内していきます。

E2E （End-to-End）アップグレード

消費者ニーズの急速な変化やサプライチェーンの持続的な混乱は、今日のファッションブランド経営を複雑にしている要因のほんの一部に過ぎません。

この業界では、デジタル化された新しいバリューチェーンモデルが必要です。実際、ファッション業界のエグゼクティブの61％がデジタル化に関して、E2E「端から端まで」のプロセス管理が2021年から2025年の間に組織にとって最も重要な投資分野の一つであると考えられています。その結果、今日のビジネス環境を乗り切ることができる、より強固で衝撃に強い企業になる事ができるはずです。

多くのファッション企業は、デジタル技術を駆使して、個々のバリューチェーンプロセスを改善してきましたが、バックエンドシステムとワークフローが完全に統合されるのは、まだ先の話です。

その理由の一つは、ファッションのバリューチェーンをE2E(End-to-End：エンドツーエンド)で最適化するために設計された既製品のアプリケーションが比較的少ないことです。

現在、
Nextail

Logility

O9

などの企業が、

買い付け：buying
最初の商品割り当て：first product allocation
補充：replenishment
店舗間移動：store transfers

など、特定の活動に対応するソリューションを提供していますが、バリューチェーン全体をカバーする単一のソリューションはありません。そのため、ブランドは自社のペインポイントに対応するソリューションを特定するか、アプリケーションをカスタム構築する必要があるが、これにはリソースがかかる。同時に、開発コストは依然高く、企業は技術スタックと人材プールのギャップに直面しています。

ファッションのバリューチェーンにおける5つの重要なワークフロー「ジャーニー」は、E2Eの統合に適しています：

製品パフォーマンス
カテゴリーパフォーマンス
サプライチェーン最適化
在庫管理
購買と需要予測

これらのバリューチェーンジャーニーの主要部分を統合することで、市場投入までの時間を最大50％短縮し、正価販売率を最大8％向上させ、製造コストを最大20％削減することができます。

バリューチェーン統合の重要性

1．製品パフォーマンス

つまりどの製品がよく売れているかという評価は、E2Eの統合が実際にどのような影響を及ぼすかを表しています。サイロ化された価格設定とプロモーションのアプリケーションは、AIと機械学習（Machine Learning）を使用して、

現在の在庫：analysing the current stock
旬の価格：in-season price
旬の時期：time in season
予想される弾力性：予想される弾力性

を分析して、製品のプロモーション価格を決定することができます。

これに対し、E2Eの統合に投資することで、アプリケーションの範囲を拡大し、

すでに店頭にある類似商品：similar products already in store
近日入荷の商品：arriving soon
返品予測：as well as expected returns
競合の影響：a competition range

も考慮することができます。これらのデータポイントはそれぞれ、予想されるセルスルー「sell-through」（「小売店（販売店）から消費者に商品が販売された」状態を示す言葉。）こちらも実売数として使われていて、影響を与えるため、適切なプロモーション価格を設定し、最終的に粗利を高めることまでできます。

2．カテゴリーパフォーマンス

Levi's
LEVI'S® X GANNI
では、全社的な機械学習と、社内外の販売・在庫情報を含むクラウドベースのデータリポジトリを組み合わせることで、価格設定から消費者マーケティングまで、ありとあらゆる面でより良い判断を下すためのリソースを複数のプロセスで提供していると、最高戦略・AI責任者のカティアウォルシュは述べています。

3．サプライチェーン最適化

また、データ駆動型の知識共有は、Levi'sが製品を出荷する最適な場所を決定し、出荷先に最も近い店舗や配送センターを特定するのに役立ち、物流コストの抑制や店舗の在庫管理を円滑に行うことができます。

How AI is Shaping Design at Levi Strauss & Co.

Chief AI Officer Talks Raising the Bar (in Everything) with Machine Learning

4．在庫管理

SHEIN

社内プロセスを統合しただけでなく、その社内プロセスをサプライヤーのプロセスともリンクさせています。これにより、迅速かつ効率的な注文と補充が可能になりました。また、デザインチームがジッパーや生地などの細部に至るまでデザイン属性のパフォーマンスを検証するために、高度な分析が役立っています。