WEBPOS CLOUD Serviceの特徴をご紹介！
詳細は表をご確認ください。
AI分析システムの特長
品揃作業の業務の効率化が可能
- 補充発注業務の完全自動化で本部・店舗の人員体制の効率化
- 商品陳列作業の効率化
常に新規開店品揃えを維持
- 全アイテムの最適在庫数を各店舗に合わせて常時更新
返品作業の簡素化と精度向上で返品ロス削減
- だれでも精度の高い返品抜き取りがシンプルな作業で実施できます
3大機能：売上分析・品揃分析・分析補充
主な機能
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今までの自動発注システムとの違い(当社比較)
今までの自動発注システムとAI推奨補充システムの違いは、管理やメンテナンスの手間がかなり省けることです。詳細は表をご確認ください。
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在庫推移を最適化
書店版ビックデータ＋AI技術で自店舗の在庫推移を最適化します。
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- 平台ランク・面陳ランク
- 平台・面陳候補期間中に欠品にならないように書店版ビックデータを分析し、全国の売上推移を考慮し、自店舗の最適在庫推移ラインをAI技術を活用して予測。
- 棚差ランク
- 棚差候補のうち残すものと売り切ってしまうものとを書店版ビックデータを分析し、全国の売上推移を考慮し、 AI技術を活用して終売アイテムを自動判別。
常に店舗の品揃えにアシスト
全国と各店舗の売上実績を分析し、入荷→品出し→平台・面陳整理→返品抜取りをスマホ端末でシステム化
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過去3ヶ月間のデータから事前に導入効果を予測
分析補充システムの事前導入効果測定
- 検証店舗の単品別導入効果シミュレーション（過去90日間）を測定
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- 店舗別・部門別在庫推移改善率を算出
- 店舗別・部門別・売上改善効果係数を算出
- 店舗別・部門別在庫推移改善率を算出
- 品揃え改善による売上増効果を予測
- ＜店舗別・部門別・年間売上改善額＞＝＜昨年売上額＞ × ＜店舗別・売上改善効果係数＞
- 返品率改善効果から返品額削減効果を予測
- ＜店舗別・部門別・年間返品削減額＞＝＜昨年返品額＞ × ＜店舗別・返品改善効果係数＞