食料品店がデータを活用して棚卸減耗と戦う方法

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小売業者が在庫ロスや損失について考えるとき、彼らの頭に浮かぶのはしばしば万引きです。例えば、オーバーサイズのコートを着た万引き犯が棚から商品を盗んだり、従業員が友人の商品をスキャンするふりをして袋詰めしたりするようなケースです。

しかし、それだけが全てではないと、NCRのプログラムデリバリーリードであるショーナ・ピール氏は説明します。

「万引きは目に見えて指摘しやすいものですが、それは最近まで、他の種類のロスを追跡するための技術や新しいデータセットがなかったからに過ぎません」とピール氏は述べています。

小売業者が万引き対策に多大な投資をしているにもかかわらず、 英国小売業協会（British Retail Consortium）の報告書によると、在庫ロスは増加し続けています。ピール氏は、「在庫ロスに対処するための新しいアプローチを検討する時期が来ています」と述べました。

新しいツールを使えば、食料品店は商品が店舗内を移動する様子を追跡し、これまで見過ごされてきたプロセス内のロスの原因を明らかにすることができます。これらのあまり注目されてこなかったロスの形態を特定することは、利益を向上させると同時に、より良い顧客体験を提供する簡単な方法です。

 在庫ロスはどのように発生するか

在庫ロスは測定は容易ですが、追跡は困難です。在庫損失の原因は、事務処理ミスや製品の損傷から万引きまで多岐にわたります。

在庫ロスの中には、小売業者の金銭的損失にはならないものの、店舗の在庫に直接的な影響を与えるものもあります。良い例としては、買い物客が2つで1つの価格のセール品で1つしかスキャンしなかったり、購入する複数の異なるフレーバーのヨーグルトを、1種類のヨーグルトとしてまとめてスキャンしたりする場合が挙げられます。

その他のエラーは、小売業者にとって費用がかさみ、在庫データが不正確になるという二重の打撃となります。例えば、顧客がリストからキュウリの代わりにズッキーニを選ぶなど、間違った種類の商品を選択したり、バーコードの位置が悪いために商品を適切にスキャンできなかったりするケースがよく見られます。

在庫ロスは、商品が買い物客のバスケットに入る前に発生することもあります。例えば、バーコードの表示が不適切であるために従業員が間違った商品をスキャンしたり、梱包が不十分なために倉庫や店舗のバックヤードで商品が破損したりするケースです。

では、小売業者はどのような種類の在庫ロスに直面しているかをどのように追跡し、さらに重要なことに、そのロスが収益に与える影響をどのように軽減できるのでしょうか？

 在庫ロスを削減する3つの意外な方法

小売業者は、商品自体が自己責任による損害を引き起こさないようにし、損失が拡大する前にエラーを捕捉するためのテクノロジーとデータ追跡を導入することで、多くの種類の在庫ロスを回避できます。

梱包と価格ファイルに関する考慮事項

小売業者は、常に供給業者と適切な堅牢な梱包について検討する必要があります。適切な梱包は、損傷を防ぎ、多層的なサプライチェーン全体で耐えうるものであり、陳列しやすく、複数のバーコードが見えないようにします。

小売倉庫に到着するクレートは、店舗への出荷のために、より小さなセットに分解されることがよくあります。「再販やマルチパックに関する明確なメッセージをパッケージに記載することで、商品の受領を記録する従業員の混乱を最小限に抑えられます」とピール氏は述べています。

明確なラベリングは、顧客が6個パックの一部である個別のソーダ缶のように、パッケージ全体ではなく個々の商品を誤ってレジに通してしまうことがないようにするためにも重要です。正しいバーコードがスキャンしやすいようにすることも、顧客がスキャンせずに商品をカートに入れる可能性や、従業員が一般的な「ダンプコード」を使用して商品を素早く処理する可能性を最小限に抑えます。

リアルタイム技術

新しいセルフレジのビデオ技術は、小売業者が万引きだけでなく、顧客による誤スキャン、プロモーションエラー、未スキャンをリアルタイムで検出するのに役立ちます。

ビデオ技術は、商品のサイズや色に基づいて選択肢を絞り込むことで、顧客が適切な商品を迅速かつ正確に特定するのに役立ちます。ビデオシステムが潜在的なエラーを認識した場合、セルフスキャンエリアを監督するチェックアシスタントに自動的に通知できます。これにより、従業員はより多くのレジを監視できるようになります。

さらに、機械学習技術により、ビデオシステムは過去のパターン観察に基づいて、疑わしい行動の認識を向上させることができます。「小売業者は、セルフレジエリアでの在庫ロスを引き起こしている商品や顧客のパターンに関するリアルタイムの洞察を通じて利益を得られます」とピール氏は述べています。「この方法により、小売業者は損失をより迅速に捕捉し、修正し、定量化できます。」

継続的なデータ収集

小売業者は、在庫ロスの原因を積極的に特定し、排除するために継続的なデータ収集を必要とします。

これには、ビデオやセルフレジからのこれらすべてのデータを分析できるチームが必要です。

「従来、ロスプリベンションチームは現場を拠点とし、個々の店舗クラスターを担当していました」とピール氏は述べた。「このチームは中央に拠点を置き、企業全体を鳥瞰的に見て、すべてのシュリンクを把握する必要があります。」

とはいえ、このデータの分析は各店舗で利用できるようにし、オーナーや運営者が場所固有の異常を把握できるようにする必要があります。これにより、棚卸減耗を削減する機会が見つかるかもしれません。

効果的な小売業者のデータチームは、従来の業務領域外で活動します。チームは、イノベーション、戦略、テクノロジー、カテゴリー、マーケティング、パッケージングの同僚と話し合い、店舗レベルの業務に影響を与える前に潜在的な問題を捉える必要があります。

ピール氏は英国での最近の例を挙げた。政府が砂糖税を導入した際、膨大な量の製品に追加の処理ポイントが加わり、価格ファイル、バーコード、パッケージングなどで広範なエラーの機会が生じた。これらの変更が棚卸減耗につながらないようにするには、連携の取れたチームが不可欠です。

 棚卸減耗に対して新たなアプローチを取る小売業者は、利益を向上させることができます。

食料品店は、商品が倉庫に到着した瞬間から、顧客がその商品をカートに入れて店を出る瞬間まで、棚卸減耗を全体的に捉える必要があります。

それには、堅牢なデータと、フロアスタッフ、店舗管理、在庫管理、倉庫、配送からなる横断的なチームが必要です。

この取り組みは、最終的な収益に純利益をもたらすことができます。新たな収益源を生み出すことは困難な作業ですが、棚卸減耗による意図しない損失をなくすことで、小売業者の懐により多くのお金をもたらし、同時に買い物客の生活をより楽にすることができます。 食料品店では、シュリンク率が3%を超え、数十億ドルもの収益損失につながっています。

「新しいテクノロジーと改善されたデータセットは、小売業者が漏れを発見し、それが新しいテクノロジーであろうと革新的な製品管理であろうと、その漏れを塞ぐ解決策を見つけ出すのに役立ちます」とピール氏は述べた。「最終的な結果は、損失の減少、利益の増加、そして顧客満足度の向上です。」