アクショナブルインテリジェンスとは?

アクショナブルインテリジェンス は、人工知能と機械学習を活用したソフトウェア手法であり、複数のデータソースを統合し、一連のアルゴリズムを使用して、データの動作に基づいて以下のことを特定し、お知らせします:

• 何が起きているか
• なぜそれが起きたか
• 行動しない場合のコストはいくらか
• 結果を最適化するために何をすべきか
• 誰が行動すべきか

アクショナブルインテリジェンス は、データを活用して最善の行動方針を導くことで、企業がより良い意思決定を行うのに役立つデータ分析を提供できます。アクショナブルインテリジェンスを使用することで、企業は将来起こり得ることを予測し、それを防ぐための措置を講じたり、機会を活用したりすることができます。たとえば、小売店は アクショナブルインテリジェンスを使用して、どの製品を在庫し、売上を最大化して利益を増やすために店舗のどこに配置するかを判断できます。

アクショナブルインテリジェンスの目的とは?

アクショナブルインテリジェンス は、組織内の問題を迅速に特定し、次に何をすべきかを正確に伝えることで、適切な担当者に迅速に警告する手段です。従来の分析プラットフォームよりも迅速かつ正確に問題を特定できます。従来のプラットフォームでは、人間がデータを分析して解釈し、問題を特定し、修正方法を決定し、その是正措置を最適な関係者に割り当てる必要があることがよくあります。

アクショナブルインテリジェンス は、企業がより賢明で情報に基づいた意思決定を行うのに役立つため、企業にとって重要です。これにより、より良い成果、効率の向上、利益の増加につながる可能性があります。たとえば、製造会社は アクショナブルインテリジェンスを使用してサプライチェーンを最適化できます。在庫レベル、輸送コスト、リードタイムに関するデータを分析することで、企業は材料をいつ注文するか、どれだけ注文するか、どのサプライヤーから注文するかについて、より良い意思決定を行うことができます。これにより、より効率的な運用、無駄の削減、コスト削減につながる可能性があります。全体として、 アクショナブルインテリジェンスは、企業が複雑なデータを整理し、さまざまな種類の業界で情報に基づいた判断を下すのに役立ちます。

 アクショナブルインテリジェンスの実例とは?

アクショナブルインテリジェンス は、従業員が大規模なデータセットを分析するのに役立ち、異常を特定して迅速に行動できるようにします。また、複雑なデータを分析して、従業員やマネージャーが行動できる実用的なデータを提供するのにも役立ちます。 たとえば、 アクショナブルインテリジェンスは、従業員が潜在的なリスクを特定し、それらを軽減する方法に関する推奨事項を提供するのに役立ちます。さらに、 アクショナブルインテリジェンスは、どのリソースが最も必要とされているか、どこに配分すべきかを特定することで、マネージャーがリソースをより効果的に配分するのに役立ちます。顧客体験に関しては、 アクショナブルインテリジェンスは、顧客データを分析し、顧客がブランドや店舗に対して持つ全体的な印象を改善する方法について推奨事項を提供することで、従業員がより良い顧客サービスを提供するのにも役立ちます。

ビジネス機能における アクショナブルインテリジェンスのメリットとは?

アクショナブルインテリジェンスは、 業務の最適化、意思決定の改善、コスト削減の支援、顧客満足度の向上、収益の増加により、さまざまな業界に利益をもたらすことができます。 アクショナブルインテリジェンスは、企業のさまざまな機能において、次のような利益をもたらすことができます:

マーチャンダイジング

• 在庫切れとなっている高売上製品を特定することで、計画と配分をサポートし、それにより売上損失の可能性を明らかにします。配分パラメータを修正するアクションを提供し、売上の増加、および計画実行、予測精度、配分の改善を通じたコスト削減の可能性を高めます
• 特定の製品の破損率が増加した場合、マーチャンダイザーがベンダーに説明と返金を求めることを可能にすることで、ベンダーと品質のコンプライアンス、生産性、交渉力を向上させます
  
  

倉庫業／流通

• ロボットから得られたデータの分析と活用を通じて投資収益率を高め、 人間の労働力、記録システム、機械(「コボット」)間のコラボレーションを改善するための自動化プロセスにおいて
• 有効化されたデバイスに配信される定期的なポリシーリマインダーを通じて、より良い知識保持を提供することで、誤った取り扱い、安全違反、不正に関連するリスクを軽減するためのコンプライアンスをサポートします
• 配送コーディネーター/作業員あたりのベンチマークターンアラウンド/リードタイムを改善します
• 非効率性とボトルネックを引き起こすスロッティング/ピッキングの問題を特定して解決し、一貫性のない在庫管理単位の速度に関連する複雑さとダウンタイムを削減します
• 出荷/受取内の積み込みと荷降ろし活動間の同期を改善し、仕分け/再積み込み時間の短縮を通じてクロスドッキングを最適化します
• 重要な主要業績評価指標に影響を与える要因のより良い可視性を通じて、効率性と有効性を促進する労働力のダウンタイムを削減します。リアルタイムの実地トレーニングを通じて、スタッフのオンボーディングとスキルアップを加速するのに役立ちます
  
  

小売店舗運営

• 大量返品のより迅速な特定を通じた顧客満足度の向上、およびより良いベンダー返品コンプライアンスを通じた利益率の保護により、品質と返品をサポートします
• より良いローテーションと配送精度を通じて値下げと価格設定を制限し、不正行為と価格エラーのより迅速な特定を通じて利益、コンプライアンス、利益率の改善を支援します
• より良い製品の入手可能性、品質、鮮度を通じて顧客満足度を高め、製品の動向のより詳細な分析を通じて在庫を最適化するために、在庫精度を改善します
• 期待値に対する逆物流における有効期限切れ、破損、廃棄重量からの損失を最小限に抑えることで、売上縮小を削減するのに役立ちます
• 監査、労働力、サイクルカウントの効率を実行および向上させ、店舗直送配送、受領想定パレットの精度を改善します
• 製品の動きが少ないものを特定し、店舗マネージャーにプラノグラムと棚をチェックするアクションを送信できます。これにより、売上、利益率、棚上在庫率、コンバージョン率の向上に役立ちます
• 小売サプライチェーンにおいては、「紛失」とマークされたカートンが増加している店舗レベルでスキャンコンプライアンスを検証/確認するための受領マネージャー向けのアクションを提供し、人件費を削減し、配送コーディネーターの効率を高め、生産性と在庫回転率を向上させます
  
  

計画と購買

• アクショナブルインテリジェンス は、メーカーがベンダーコンプライアンスと一回の出荷完了率を高め、販売・生産計画プロセスを改善するのに役立ちます
• 倉庫では、需要感知の向上により、倉庫と他のサプライチェーンノード間のコラボレーションと同期を改善し、クロスドッキング業務/効率を向上させます
• 宅配においては、精度、品質、可用性の向上を通じて顧客満足度を向上させます。また、費用に影響を与える変数と要因をより詳細に分析することで、サービス提供コストを最適化できます
• 店舗では、需要感知の向上により棚スペースとレイアウトを最適化でき、リアログラムとプラノグラムのコンプライアンスを改善することで売上と顧客満足度を最大化できます
  
  

金融

• クロスセリングの機会を活用し、アップセリングのベストプラクティスの特定を通じてバスケットサイズを増やすことで、ロイヤルティの向上に貢献します
• 割引コンプライアンスを確保し、割引活動をより詳細に分析することでリスクを軽減し、利益率を保護します
• 販売監査では、預金、集金、監査をより綿密に監視することでリスクを軽減します
• 現金処理の効率&精度を向上させます
• 無効化と返品に対する可視性の向上により利益&利益率を保護するための販売払い戻しをサポートし、コンプライアンス違反への迅速なアラートによりリスクを軽減します
• レシートなしでクーポンを払い戻すレジ係がいる場合にCCTVで確認できる資産保護を支援し、より迅速なケースの特定と解決により内部、外部、ORC詐欺を削減することで小売損失全体を最小化します
• 本社では、実店舗とオンラインの両方の需要を感知することで予測精度を向上させるために使用されます。また、詳細な配分により輸送コストを最適化し、根本原因分析を通じてウォーターフォール予測と計画精度を向上させるためにも使用できます
  
  

アクショナブルインテリジェンスを使用する主な差別化要因は何ですか?

処方的アクション

機械学習とAIエンジンがデータを分析し解釈します。発見事項は自動的に適切な関係者に処方的アクションとして送信され、何が起こっているか、売上と収益を増やすためにそれに対してどのようなアクションを取るべきかを、シンプルで理解しやすい言葉で伝えます。

簡単な優先順位付け

機会を送信する前に、機械学習は発見事項がビジネスにどれだけのコストをかけているかを自動的に計算します。これにより、迅速に対処しない場合に問題が引き起こす可能性のある潜在的損失に基づいて、対応の優先順位を簡単に付けることができます。

レポートの削減

多くの小売業者はレポートベースの分析システムに依存しています。レポートはデータを表示するだけで、人間がそれを解釈し、それに対してどのように行動するかを決定する必要があります。 アクショナブルインテリジェンスはすべての解釈を行い、処方的アクションを通じて適切な人にタスクを委任します。マネージャーはバックオフィスでレポートを読む時間を減らし、売り場でより多くの時間を過ごすことができます。

平文の指示

レポートは様々な方法で解釈できます。例えば、店舗への配送時に多くの出荷品に欠品があることを示すレポートは、出荷部門(「倉庫が商品の梱包を忘れた!」)と倉庫部門(「出荷の配送ドライバーが盗んでいる!」)の間で責任のなすりつけ合いを引き起こす可能性があります。 Actionable Intelligenceは、平易なテキストで処方的なアクションを提供します(「資産保護マネージャーへ:トラック#3、8、11が目的地への途中で無許可の停車を行い、商品が欠品した状態で到着しました。ドライバーに聞き取りを行ってください。」)。これは、真実のバージョンが1つしかないことを意味します - 正確に何が起こったか、そしてそれについて正確に何をすべきかです。 

リアルタイムアラート

多くのレポートは、日次、週次、または月次の頻度でリリースされます。そのレポートを入手して解釈する頃には、発見した問題はもはや対処できなくなっているか、すでに莫大な損失を積み重ねている可能性があります。 Actionable Intelligenceはほぼリアルタイムでデータを分析し、問題を最も早い段階で捉えるのに役立ちます。