ロボットがCPGと小売業者の在庫を完全に可視化する方法

消費者向けパッケージ商品（CPG）において、マーチャンダイザーは実行において重要な役割を担っている。マーチャンダイザーは、多くの場合、大規模な店舗ネットワークにわたって、棚の在庫状況、陳列のコンプライアンス、価格設定の正確さ、商品の見やすさなどを管理します。マーチャンダイザーは、ブランドの存在感を高めるとともに、店舗チームがプロモーションや基準に遅れないようにすることで、小売業務をサポートします。 

プラノグラムが突然変更されたり、スピードの速いSKUが週の半ばに品切れになったりした場合、マーチャンダイザーはしばしば、それを解決するために介入する。しかし、店舗が複雑化し、小売のペースが加速すればするほど、この仕事を大規模に管理するのは難しくなる。小売ロボット、特に在庫スキャン自律移動ロボット（AMR）は、マーチャンダイザーがより早く問題を特定し、自信を持って行動し、ブランドと店舗の両方の成果を向上させるのに役立つ、一貫性のある真実の可視性を提供することで、その負担を軽減することができます。

マーチャンダイザーが直面している現実

毎日が新しい仕事の連続だ。季節のディスプレイを手直ししたり、価格設定のミスを指摘したり、品切れの商品を交換したりすることもある。また、プロモーションの実施状況を確認したり、店員からのフィードバックをコーポレートチームに伝えたりすることもある。これらは単発的なものではなく、恒常的なものだ。そして、優先順位をつけるために必要な可視性を提供しない、時代遅れのシステムやサイロ化されたツールによって、しばしば難しくなっている。 

例えば、ある地域の複数の店舗を担当するマーチャンダイザーのことを考えてみてください。手作業による報告や、店舗スタッフによる問題の指摘に頼っていると、問題を解決するために街中を車で移動したり、最悪の場合、気づかなかった別の店舗でより大きな問題を見つけたりする可能性がある。このような非効率は、時間のコストと小売サイドの信頼に影響する。マーチャンダイザーが、どの店舗を最初に訪問すべきか、あるいはどの問題を解決すべきかを推測しなければならない場合、ブランドの一貫性と店舗の実行力の両方が損なわれる。

自動化には価値がある

適切なオートメーションは、複雑にするのではなく、明確にする。ロボットがすべての問題を解決することはできないが、熟慮の上で統合されれば、従業員やマーチャンダイザーは、インパクトのある仕事に集中することができる。課題は、そのテクノロジーをブランドと小売企業双方のオペレーション実態に適合させることだ。棚のギャップを知らせるロボットは、その洞察が明確で、タイムリーで、それに基づいて行動する必要のある現場チームにとって適切である場合にのみ役に立つ。1つの実用的な収穫を見つけるために5つのツールが必要なら、システムは失敗する。 

在庫管理ロボットが一晩中店舗をスキャンし、利益率の高い4つの商品が在庫切れであることを示す朝のレポートを、正確な通路とベイの位置とともに送ってくるというシナリオを考えてみよう。その日の朝、店舗に向かうマーチャンダイザーは、店舗を歩いて時間を無駄にすることはない。しかし、それはデータが正確で、アクセスしやすく、タイムリーである場合にのみ機能する。均一な店舗レイアウトや接続レベルを前提とした硬直的なシステムは、2つとして同じ場所がない現実の世界では通用しない。彼らは、来店オーダーのルートを変更し、準備を整えて来店し、在庫の動きに影響が出る前に問題を解決することができる。

仕事は変わっていないが、新たな期待があるだけだ

品切れ、置き忘れ、価格設定ミス、賞味期限切れの商品などは、今でも日常的な課題だが、今やマーチャンダイザーは、より迅速に、より責任をもって解決することが求められている。小売企業は、文字通り、また比喩的にギャップを埋めるマーチャンダイザーを頼りにしている。バック・トゥ・スクールのプロモーション中に再入荷を逃したり、プロモ・エンドキャップの修正が遅れたりすることは、単に売上を失うだけでなく、顧客を失うことにもなりかねない。 

ピーク時には、そのような小さなギャップがあっという間に積み重なってしまいます。マーチャンダイザーが最も必要とされる場所について明確な洞察を欠いている場合、彼らは計画を立てるのではなく、対応に追われることになる。それは、彼らだけでなく、フロアチームを調整し、オペレーション目標を達成しようとするストアマネージャーにとっても、摩擦を生むことになる。

ロボットの出番：置き換えではなく合理化

当社のソリューションは、実際の店舗環境を念頭に置いて設計されています。BrainOS®を搭載した自律移動型ロボット（AMR）は、何千ものSKUをスキャンし、空の棚、商品の配置ミス、価格設定ミスなどの問題を特定します。AMRが収集した洞察は、明確で実用的なレポートにまとめられ、マーチャンダイザーは生データを調べることなく、すぐに使用することができます。このレポーティングは、より広範なエンタープライズ・ツール群の一部であり、各ロケーションで一貫したオペレーションの可視性をチームに提供する。

つまり、BrainOS®を搭載した在庫管理ロボットが、北東部の4店舗で売れ筋のシリアルが欠品していることを検知すると、その問題にフラグを立て、棚の位置によって場所を特定し、マーチャンダイザーに警告を発する。 

ローカル・レベルでは、これはマーチャンダイザーがより迅速かつ正確に対応するのに役立ちます。手作業で棚をチェックしたり、遅れた販売データに頼ったりする代わりに、商品がなくなった瞬間に、正確な棚の位置とともに通知されるため、すぐに対応することができる。そのため、貴重な時間を節約し、売り切れを減らし、優先順位の高い商品の在庫を確保することができる。

より広いレベルでは、こうした洞察はサプライヤーにも役立つ。地域、部門、あるいは全国チェーンにまたがるデータを集約することで、サプライヤーは、特定の市場で特定のSKUが繰り返し品切れになっているなど、新たな傾向を把握することができる。こうしたパターンは、サプライチェーンの調整に役立てられたり、現地チームへの積極的な働きかけのきっかけとなったりする。システムが単にダッシュボードに赤旗を表示するだけでなく、現場のマーチャンダイザーに行動を起こさせることで、洞察から実行までのループを閉じることができるからだ。

その結果、時間管理がよりスマートになり、遅れが減り、より生産的な現場訪問が可能になります。また、それぞれの展開に合わせたオンボーディングとサポートを提供しているため、マーチャンダイザーは仕事の進め方を変える必要はありません。

マーチャンダイザー（および小売業者）をより良い立場に置く

自律型在庫ロボットが棚レベルのデータを提供することで、マーチャンダイザーは問題に対応する時間を減らし、問題解決に多くの時間を費やすことができる。これは、ブランドと小売業者の双方に利益をもたらす。

実行は改善され、店舗チームはより強力なサ ポートを得ることができ、両者の関係はより協力的なも のとなる。売上に影響が出る前にギャップを発見しようが、ディスプレイの展開を数日ではなく数分で検証しようが、結果は同じだ。