ネスレ | Nestlé:
パーソナライズ製品推奨ソリューション

購買体験のアップデートにより、わずか6ヶ月で売上アップを実現

2022年上半期、私たちは10万店もの販売拠点に「進化したお買い物体験」を導入。半年という短期間で売上を6%向上させることに成功しました。

チャレンジ

デジタル活用が当たり前になった今、消費者の目はかつてないほど肥えています。小売店には、あらゆるチャネルで「いつでも出会える」存在であること、そして一人ひとりの想いやニーズを深く理解することが、これまで以上に求められています。

複雑化する市場環境において、店舗オーナーは難しい判断を迫られています。顧客のニーズを満たすために十分な在庫を確保したい一方で、過剰な在庫で資金を眠らせるわけにはいきません。
そこで重要な役割を担うのが、メーカーや卸の営業担当者です。彼らは最新のトレンドや売れ筋商品の情報を届けながら、小規模な小売店がこの「最適な在庫バランス」を見極められるようサポートしています。

ソリューション

このプロセスをより効率的に、そして自動化するために。
ネスレ・ブラジルとCI&Tは共同で、AI（人工知能）を活用した「オーダー・レコメンダー（注文推奨システム）」を開発しました。目指したのは、単なる自動化ではありません。営業担当者をルーチンワークから解放し、店舗の成長を支える「ビジネスコンサルタント」としての役割に専念できる環境を整えることでした。

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Solution

Aiming to create a tool that combines people and data, the project started with extensive UX research. CI&T and Data Lab (the Nestlé team) delved into the universe of small retailers to understand what the work is like, the challenges and how to offer more accurate sales recommendations.

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Solution

One of the challenges was showing the sales team that this project would not dismiss their work. On the contrary, this new tool gave them more time to focus on strategic activities, making their work even more valuable.

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AIが導き出すデータにより、勘や経験だけに頼らない、データに基づいた科学的な提案が可能に。

例えば、まだその店で扱っていない商品でも、「似た傾向を持つ他の店舗では、今これが売れています」と具体的に示すことができます。また、売れ筋商品に「これを組み合わせると、さらに相乗効果が見込めます」といったプラスアルファの提案も可能になり、併売による売上アップをより確実に引き出せるようになりました。

システムの仕組み

ネスレとCI&Tが共同開発したこのシステムは、多角的なデータ分析によって「精度の高い提案」を自動生成します。
具体的には、過去の購入サイクルや、客層・店舗属性が似ている他店の成功事例、さらには「ついで買い」されやすい商品の組み合わせなどを詳細に分析。これに販売実績や地域特性（デモグラフィックス）などのマクロデータを掛け合わせることで、その時、その店に最もふさわしい製品を的確に導き出します。

このレコメンド機能は、いわゆる「関連商品の提案」を通じて、その店にとっての新しい売れ筋候補を見つけ出します。たとえ店舗にとっては初めて扱う製品であっても、これまでの仕入れ傾向や顧客の好みに照らし合わせ、「その店で売れる必然性があるもの」を厳選して提案します。

Luis Rodrigues, Data Scientist Master at CI&T.