簡略化されたデータ

企業は通常、OracleやNetsuiteといったマーチャンダイジング分析システムを使用し、TableauやPowerBIといったツールを組み込んでいます。これらは全て、MDと商品登録担当者の意思決定プロセスを簡素化する事を目的としていますが、実際には、人間が迅速かつ容易に理解できる形でデータを分類することはありません。レポートの束と無限のダッシュボード構成は、テラバイト単位の生データよりは良いでしょうが、 CAX MDA は更に一歩先を行き、取引、在庫、MDM、及びその他のソースからのテラバイト単位のデータを分析するだけでなく、ユーザーが即座に解釈できる形でデータを提示します。

CAX MDA は、大部分のユーザーの注目される物として、予め選択した4?5の明確なインサイトを提示します。これらは単なる生の数字や判読不能なチャートではありません。

ある靴のベンダーの実際の例を幾つかご紹介します。

1. カテゴリー平均の-2％とは対照的に、スニーカーの収益は、昨年（毎週）と比較して5％増加している
2. ベンダー7のヒール1平方フィートあたりの売上高は、ターゲットに対して156％減少している
3. ベンダー12は、トランザクションの目標数を13％下回っている

MDがレポートをまとめて結果を導きだすのではなく、朝、ダッシュボードを開いた瞬間にレポートを確認し、それに基づいて遅滞なく意思決定を行う事が出来るのです。

無限のフレキシビリティ

AIは一度に数テラバイト単位のデータを処理する事ができるため、取引履歴、在庫の変更、ベンダー、MDM情報など、すべてを分析して結論を出すことができます。ユーザーは、コンテンツ、オペレーション、製品の導入、SEO、財務、季節的なプロモーション等、ほぼ全てのビジネス指標の偏差をあらゆるタイムラインで追跡する事が出来ます。CAX MDA には、一般的に使用される数百の主要な結果領域（KRA）があらかじめプログラムされていますが、ユーザーは独自のKRAを追加したり、既存のKRAをカスタマイズすることで、ビジネスの目標を反映させることが可能です。

カスタムサポート

KRAやトラッキングをカスタマイズ出来るだけでなく、ユーザーはAIシステムからカスタムサポートを入手することが可能です。CrowdANALYTIXのAIは、非常に洗練されているため、ユーザーは自分のビジネス上の意思決定や戦術について質問することができ、すぐに役立つ答えを得ることができます。

前述の靴の小売業者の実例として、次のようなものがあります：

1. 過去4週間で、ブラックカラーのキッズスクールシューズのリードタイムが最も短かったベンダーは？
2. 過去12週間のカテゴリー収益に対するヨガシューズの影響は？
3. 最近のプロモーションで、販売成功率が最も高かったブランドは?

もちろん、AIが答えるには複雑すぎる質問もあります。ユーザーがより複雑な質問をした場合、CAX MDA はデータサイエンティスト、統計学者、データアナリストのチームを活用して、クエリーにて代わりに対処します。これは、ユーザーが徹底的にマッピングしたい質問をより深く分析する方法とも言えます。

結論

CAX MDA は、平均的なバイヤーやオペレーターに対し、少なくとも毎週月曜朝の4?5時間を節約しており、 1週間を通じて提供されるジャスト・イン・タイムの分析を考えると、さらに多くの時間を節約できます。ユーザーは必要な情報に直接ジャンプすることができ、退屈な分析で時間を無駄にすることはありません。異常はほぼ瞬時に特定され、プロセスはAIで最適化され、CAX MDA はわずか4?6週間でマーチャントデータベースにシームレスに統合されます。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/simplifying-merchandising-planning-operational-decision-making-with-ai/
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