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Oct 31, 2023

店舗ブランドの競争が激化する中、小売業者は新しい自動ツールで商品を比較できるようになりました

Ultimamente Datasembly ha ricevuto richieste dai rivenditori con maggiore frequenza.

Datasembly は最近、小売業者から、直面する競争についてより詳細な情報を取得する方法を求めるリクエストを頻繁に受けるようになっています。ライヒ氏は、この傾向は、食料品店が顧客の誘致と獲得を目指して互いに対決する中で、プライベート ラベル製品が果たす役割が増大しているためであると考えています。

「製品マッチングのような単純なこと、つまり、ある製品が別の製品と同じであるか、その製品のプライベート ラベルの競合製品であるかを特定することは、大規模になるとまったく簡単ではありません。そして、多くのお客様が実際に苦労しているのはそこです。競争環境を理解し、いつ競合を追跡したいのかを知りたいと考えています」とライヒ氏は語った。

製品マッチング システムは、製品タイトル、説明、カテゴリの詳細など、小売業者が取り扱う製品に関する Datasembly の増大するデータ コレクションをふるいにかけることによって機能します。 Datasembly は、これらの属性と機械学習機能を使用して、買い物客が商品を相互に比較できると考えていることに関する仮説を生成し、小売業者が人々の実際の好みを反映した方法で商品の位置付けや価格設定を行うのを支援します。

「プライベート ラベルの台頭は、多くのカテゴリーで市場の力学を完全に変えました。そして、プライベート ラベルの代替品が、ナショナル ブランドを買う余裕のない人だけが購入する単なる手頃なブランドであるという状況はもはやありません。 」とライヒは言いました。 「プライベートブランドに対する認識がこのように大きく変わったことは、小売業者がこうした動向をより高い頻度と粒度で追跡する必要があることを意味します。」

人工知能を利用して消費財企業のカテゴリー管理を支援する Insite AI の戦略コンサルティング担当エグゼクティブ バイス プレジデントであるカプリ ブリクシー氏は、データマイニング テクノロジーは、小売業者がプライベート ラベル事業の構築に関する次のような問題に対処する際に、人的エラーを排除するのに役立つと述べました。どの商品を自社ブランドで販売するかなど。

「棚にどれだけのプライベート・ラベルを置くか、あるいはプライベート・ラベルにどれだけの棚スペースを割くかによって、他のブランドからの価値が奪われてしまいます。基本的な弾力性の決定が正しくなければ、次のような環境でお金をテーブルの上に置き忘れることになります。利幅は狭い」とフード・ライオン社の元アシスタント・カテゴリー・マネージャーで、最近ではコカ・コーラ社の販売および顧客リーダーシップ担当副社長を務めたブリクシー氏はインタビューで語った。 Brixey 氏は今年初めに Insite AI に加わりました。

Datasemblyのサービスを利用する小売業者は、特定の製品を互いに類似させる理由の定義をカスタマイズできるとライヒ氏は述べ、同社は小売業者が競合他社の製品と自社製品を積み上げるよう指導する能力の向上に努めていると付け加えた。

「製品の構成要素や、その製品が競争力があると消費者が考えるのに影響を与える要素には、ブランド、サイズ、成分、オーガニックやその他の記述子などの付随的な属性など、非常に多くの属性があります」とライヒ氏は述べた。 「私たちは非常に多くの製品情報を収集し、それを長期にわたって追跡しているため、時間の経過とともにシステムはますます賢くなり、仮説はますます正確になります。」

Reich 氏は、Datasembly のサービスは店舗ごとのレベルで商品を追跡および比較できるため、小売業者が地域の状況に直接対応して商品構成を微調整するのに役立つ機能であると述べました。 Datasembly は、システムの基礎となる人工知能テクノロジーを提供せず、代わりに既存のアルゴリズムに依存して、蓄積した何万もの製品の詳細を解析します。