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アパレル事業者様向け商品
需要予測コンサルティング

商品データと気象データを解析して、アイテムごとに売れる時期や
気温との関係などを整理していきます。
特定アイテムの需要予測も可能です。まずは課題をお聞かせください。

アパレル事業者様向け商品需要予測コンサルティング

活用例

case01
気象と商品の関連分析
(気象感応度調査)

課題 気象と関連ある商品をまず知りたい

複数商品の売上データ×気象データで解析を行い、時期別、エリア別に気象との関係を可視化します。

暑いと
売れる
暑いと売れる 暑いと売れる 暑いと売れる
気温
関係なし
気温関係なし 気温関係なし 気温関係なし
寒いと
売れる
寒いと売れる 寒いと売れる 寒いと売れる

複数商品と気象との関係性をざっくり把握いただけます。

case02
ピークイン/アウトの可視化

課題 商品の「売れ始め」「ピーク」
「終売」タイミングを知りたい

商品の「売れ始め」、「ピーク」、「終売」のタイミングと
トリガーになる目安気温をエリア別にわかりやすくまとめます。

    マーケティングやPRでご活用いただけます。

  • JWA気象予測とアラートメール配信

    上記の解析で導きだされた結果をもって気象予測をご確認いただくことで今年の売れ始め、
    ピーク、終売タイミングを把握していただけます。 さらに詳しく!

    JWA気象予測とアラートメール配信 JWA気象予測とアラートメール配信 JWA気象予測とアラートメール配信 JWA気象予測とアラートメール配信 JWA気象予測とアラートメール配信
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case03
需要予測

課題 定量的に何個(いくら)売れるか予測したい

商品のPOS、出荷量、価格、在庫量など必要な詳細データと気象データと照合して解析を行います。
具体的な数量や売上の予測が可能です。

販売数
過去 現在 未来

350個予測 500個予測 過去のデータから未来を予測!

350個予測 500個予測 過去のデータから未来を予測!

生産量・出荷量・在庫量の調整やマーケティングでご活用いただけます。

case04
要因分析

課題 過去の売上要因を紐解きたい

過去の売上要因をあらゆる気象要素や経済要素などを踏まえて解析し、要因を探ります。
どの要因が影響したか客観的に見える化することで、今後の施策につなげていただけます。

前年より売上が増えた要因は? どのくらいの影響度があるの?

前年より売上が増えた要因は? どのくらいの影響度があるの?

順位 要因 影響度
1 価格 40%
2 気温 30%
3 20%
4 TVCM 10%

今後の施策の検討材料にお使いいただけます。

得られる効果

01 無駄な在庫削減

01 無駄な在庫削減 01 無駄な在庫削減

02 欠品の回避

02 欠品の回避 02 欠品の回避

03 生産計画の効率化

03 生産計画の効率化 03 生産計画の効率化

04 値下げタイミング
調整による売上最大化

04 値下げタイミング 調整による売上最大化 04 値下げタイミング 調整による売上最大化

05 広告プロモーション
投下タイミング最適化

05 広告プロモーション 投下タイミング最適化 05 広告プロモーション 投下タイミング最適化

06 営業活動

06 営業活動 06 営業活動