店舗間の「需要の不一致」を解消：LTV-Zaikoによる拠点別・在庫適正化戦略

小売やチェーン店舗運営において、同一商品でも店舗ごとに売れ行きが大きく異なることは珍しくありません。ある店舗では即日完売する人気商品が、別の店舗では長期間在庫として滞留し、売れ残りや値引き処分の原因となる――この「需要の不一致」は、売上機会の損失だけでなく、在庫コストの増大やブランドイメージの低下にもつながります。ここで注目されるのが、LTV-Zaikoを活用した拠点別・在庫適正化戦略です。LTV-Zaikoは、各店舗の販売スピード、在庫残高、過去の購買データなどを統合的に分析し、店舗ごとの適正在庫や補充タイミングを科学的に算出できます。これにより、滞留在庫の削減と売れ筋商品の欠品防止を両立させ、全体の在庫効率を向上させることが可能です。本章では、拠点間で発生する需要のズレをデータで可視化し、LTV-Zaikoを活用して最適な在庫配置を設計する方法、さらには売上とLTVを最大化する店舗間移動や補充戦略の考え方を具体的に解説します。データ駆動で在庫運用を改革することで、売上機会を逃さず利益体質を強化する道筋を示します。

「場所」による売れ方の違いを直視する：需要の不一致が招く二重の損失

本アジェンダでは、店舗ごとの売れ方の違い、すなわち「場所」による需要の不一致がもたらす二重の損失について整理します。全国展開やチェーン店舗では、同一商品であっても立地条件、客層、季節需要、プロモーションの実施状況などにより、売上パターンが大きく異なることが珍しくありません。この需要の不一致を放置すると、まず一方の店舗では商品が不足し、機会損失として売上が逃げてしまいます。逆に、売れにくい店舗では在庫が滞留し、保管コストや値引き処分といった形で利益を圧迫します。この「売上機会の損失」と「在庫コストの増加」という二重の損失は、チェーン全体の収益性を著しく低下させる要因となります。ここで重要になるのが、単純に全店に均等配分するのではなく、店舗ごとの販売スピードや需要傾向を定量的に把握することです。LTV-Zaikoを活用すれば、各拠点の過去データや販売予測をもとに、需要のばらつきを可視化し、どの店舗にどの数量を配分すべきか科学的に判断できます。本章では、場所による売れ方の違いを正しく直視し、二重損失を最小化するためのデータ活用の視点と具体的な分析手法を整理します。

LTV-Zaikoで実現する「拠点別・在庫バランス」のリアルタイム可視化

本アジェンダでは、LTV-Zaikoを活用した「拠点別・在庫バランス」のリアルタイム可視化の仕組みと活用法を整理します。チェーン店舗運営では、各店舗ごとに売れ行きや在庫状況が大きく異なるため、在庫過多や欠品が発生しやすく、全体の売上や利益に悪影響を及ぼします。LTV-Zaikoでは、各店舗の販売スピード、在庫残高、入荷状況などを統合的に管理し、データをリアルタイムで可視化することが可能です。これにより、どの店舗に在庫が滞留しているのか、どの店舗で欠品リスクが高まっているのかを瞬時に把握でき、適切な在庫移動や補充の判断に直結します。また、過去の販売データと組み合わせることで、繁忙期や季節変動に応じた最適な拠点別在庫計画も策定可能です。さらに、リアルタイム可視化は店舗間の情報格差を解消し、販売・物流・マーケティング部門が一体となった迅速な意思決定を支援します。本章では、LTV-Zaikoを活用した拠点別在庫の可視化フロー、指標設計のポイント、そして可視化結果を基にした実務での在庫調整・販売戦略への活用方法を具体的に解説し、データ駆動での在庫最適化の実践アプローチを示します。

プロパー消化率を最大化する「戦略的在庫移動（ストック・トランスファー）」

本アジェンダでは、店舗間の在庫不均衡を解消し、プロパー商品の消化率を最大化する「戦略的在庫移動（ストック・トランスファー）」の手法を整理します。全国展開するチェーンでは、同一商品の売れ行きが店舗ごとに大きく異なるため、一部店舗では在庫が滞留する一方、人気店舗では欠品が発生し、売上機会を逃すケースが頻発します。この課題を解決するのが、LTV-Zaikoを活用した拠点別在庫の戦略的な移動です。LTV-Zaikoは、各店舗の販売スピード、在庫残高、過去の販売履歴を分析し、どの店舗からどの店舗へ在庫を移動すべきかを科学的に判断できます。このプロセスにより、滞留在庫の削減と欠品リスクの低減を同時に実現し、結果としてプロパー商品の消化率を最大化可能です。また、移動計画はリアルタイムで更新され、季節変動やプロモーション影響にも柔軟に対応できます。本章では、戦略的在庫移動の設計手順、LTV-Zaikoを用いた優先順位付けの方法、実務での移動フローと成果検証のポイントを具体的に解説し、データ駆動で利益率と在庫効率を両立させる実践的アプローチを提示します。

最適配分の先にある「全体最適」のPDCAサイクル

本アジェンダでは、店舗間の在庫を単に最適配分するだけでなく、チェーン全体の売上・利益・在庫効率を最大化する「全体最適」のPDCAサイクルについて整理します。LTV-Zaikoを活用することで、各店舗の販売スピード、在庫残高、過去の販売履歴を定量的に把握し、需要に応じた最適配分を科学的に算出可能です。しかし、単回の配分だけでは、季節変動や突発的な販売トレンドに柔軟に対応できず、再び偏りが生じるリスクがあります。そこで重要になるのが、配分結果の効果測定と改善を繰り返すPDCAサイクルです。具体的には、実際の販売データや在庫滞留状況をリアルタイムで評価し、過剰在庫や欠品が発生した場合は迅速に店舗間移動や補充計画を調整します。また、施策の結果をLTVやプロパー消化率などのKPIと紐づけて分析することで、次回以降の配分精度を継続的に向上させることが可能です。本章では、全体最適PDCAの設計フロー、指標の選定方法、LTV-Zaikoを用いた実務での運用ポイントを具体例とともに解説し、データ駆動でチェーン全体の在庫効率と収益性を最大化する戦略的アプローチを提示します。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。