ファッション小売業者がKimaru.aiを活用し、値引き戦略を最適化し、売れ残り在庫の廃棄を削減

AIによる値引き最適化により、ファッション小売業者は収益性を向上させ、売れ残り在庫を削減し、持続可能な取り組みを支援します。

ファッション業界はシーズナリティが強く、トレンドや消費者の嗜好が常に変化しています。Kimaru.aiは、ファッション小売業者が値引き戦略を最適化し、在庫処分と収益性のバランスを取りながら、売れ残り在庫を最小限に抑えることを可能にします。AI駆動型の値引き最適化を活用することで、小売業者は価格決定をより適切に管理し、売り切り率を最大化しながら環境への影響を軽減できます。

課題

ファッション小売業者は、トレンドの変化やシーズンごとの需要変動によって、すぐに陳腐化する在庫に悩まされることが多くあります。過剰在庫は、大幅な値引きを招き利益率を圧迫するか、売れ残りが大量に発生し、最終的には廃棄物となるリスクがあります。従来の値引きプロセスは直感や手作業による計画に依存しており、戦略的かつデータ駆動の価格設定を大規模に適用するのが困難でした。

解決策

Kimaru.aiの値引き最適化AIを活用することで、ファッション小売業者は過去の販売データ、リアルタイムの需要信号、天候パターンやプロモーション活動などの外部要因を分析できます。AIによるリアルタイムのSKUレベルの価格推奨により、小売業者は次のことが可能になります。

適切なタイミングで適切な値引きを適用し、売れ行きを最大化しながら利益率を維持。
現在の販売パフォーマンスや顧客の需要に基づいて値引き戦略を動的に調整。
売れ残り在庫を最小限に抑え、環境および財務上の負担を軽減。

ピークセールシーズンやクリアランスイベントでは、Kimaru.aiのAI駆動型推奨により、小売業者はより戦略的でデータに基づいたアプローチで値引きを実施できます。一律の割引率ではなく、SKUごとに最適な価格を設定することで、収益の最大化と在庫回転率の向上を実現できます。

導入効果

Kimaru.aiの値引き最適化AIを活用することで、ファッション小売業者は以下の成果を得られます。

利益率の向上：不要な大幅値引きを減らし、売れ行きを改善。
売れ残り在庫の削減：商品廃棄を減らし、環境負荷を軽減。
より持続可能な運営：売れ残り商品の削減により、廃棄される繊維廃棄物を削減。

持続可能性とESGへの貢献

AI駆動型の値引き最適化は、**持続可能な開発目標（SDG）および環境・社会・ガバナンス（ESG）**の取り組みと整合しています。

繊維廃棄物の削減：売れ残り在庫の廃棄を防ぐことで、SDG目標12（持続可能な消費と生産）に貢献。
二酸化炭素排出量の削減：在庫回転率の最適化により、物流や保管のエネルギー消費を抑え、より持続可能な運営を実現。
倫理的・循環型ファッションの推進：効率的な値引き戦略により、再販・寄付・リサイクルの取り組みを強化。

ファッション小売業者は、Kimaru.aiの意思決定インテリジェンス・エージェントを値引き最適化だけでなく、価格設定、需要予測、在庫管理にも活用しています。この意思決定インテリジェンス手法とエージェンティックAIの独自の組み合わせにより、小売業者は季節性のある在庫をより効率的に管理し、収益性と持続可能性の両方を確保できます。

Kimaru.aiがファッション小売業者の値引き最適化と売れ残り在庫削減をどのように支援できるかについて、詳しくはお問い合わせください。