レディースアパレル小売C社(規模非公表)
その他・複合/フルカイテン(FULL KAITEN)
打ち出し対象商品の売上金額前週比が141.4%に分母: 打ち出し対象商品の売上金額(前週比)
総合アパレル/その他・複合/導入ツール: フルカイテン(FULL KAITEN)
シーズンに合わせた商品選定のほか在庫週数のみに焦点を当てた消化促進の配信を店舗に行っており、選定プロセスに時間がかかり担当者の経験値に依存していた。
フルカイテン(FULL KAITEN) を導入。 用途は「AI在庫分析(クオリティ分析)による店舗打ち出し商品選定」(出典元の記載による)。
打ち出し対象商品の売上・粗利金額3倍(全社平均を上回る伸び、在庫週数も減少)
分母(母数規模): 打ち出し対象商品の売上・粗利金額
売上貢献度は高いが販売速度が低下している商品を特定し、全店舗で展開可能な在庫量を確保している品番に絞って集客期間に接客・VMD施策で打ち出した結果、売上・粗利が全社を上回り在庫週数も減少した。
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://full-kaiten.com/successful-cases/5869
最終確認日: 2026-07-14。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
その他・複合/フルカイテン(FULL KAITEN)
打ち出し対象商品の売上金額前週比が141.4%に分母: 打ち出し対象商品の売上金額(前週比)
その他・複合/フルカイテン(FULL KAITEN)
対象商品の売上・粗利金額前週比130%以上を達成分母: 対象商品の売上・粗利金額(前週比)
需要予測・在庫最適化/シノプス(sinops-CLOUD)
発注にかかる作業時間を1店舗1か月あたり約65.8時間削減、全店では年間約8,680時間削減見込み分母: 1店舗1か月あたりの発注作業時間
需要予測・在庫最適化/シノプス(sinops-CLOUD)
一部店舗での実証実験で日配品の食品ロスを0.6%削減、パンの開店時の欠品も削減分母: 日配品の食品ロス(実証実験店舗)