Архив Розничная и оптовая торговля · Продуктовый ритейл
Lawson: ИИ-уценка свежих продуктов снизила списания примерно на 2,5%
Японская сеть магазинов Lawson применяет ИИ, который рекомендует размер скидки на скоропортящиеся товары. Пилот в регионе Тохоку в июне–октябре 2021 года сократил сумму списаний примерно на 2,5% и увеличил валовую прибыль примерно на 0,6%; затем систему расширили на 162 магазина в Токио.
/01 · ключевые результаты
-
результат пилота
около 2,5%
сумма списаний
Impress Watch, статья, 25.08.2022
пилот, июнь–октябрь 2021 года · пилотные магазины Lawson в регионе Тохоку
данные компании
-
результат пилота
около 0,6%
валовая прибыль
Impress Watch, статья, 25.08.2022
пилот, июнь–октябрь 2021 года · пилотные магазины Lawson в регионе Тохоку
данные компании
-
масштаб
162 магазина
охват системы в Токио после расширения
Impress Watch, статья, 25.08.2022
расширение 2022 года · магазины Lawson в Токио
данные компании
- около 270 SKU товарных позиций, охваченных рекомендациями · масштаб Impress Watch, статья, 25.08.2022
- 4% ожидаемое снижение суммы списаний · прогноз компании Impress Watch, статья, 25.08.2022
- около 1% ожидаемый рост валовой прибыли · прогноз компании Impress Watch, статья, 25.08.2022
- около 60 магазинов охват испытания новой системы заказа в Тохоку в 2021 году · масштаб Lawson, Inc., интегрированный отчёт 2023 года
- около 180 магазинов охват испытания новой системы заказа в Тохоку и Токио в 2022 году · масштаб Lawson, Inc., интегрированный отчёт 2023 года
оценка strategai
Оценку не приводим: эффект измерен в пилоте в процентах, суммы в иенах и база сравнения не раскрыты.
Японская сеть магазинов Lawson применяет ИИ, который рекомендует размер скидки на скоропортящиеся товары. Пилот в регионе Тохоку в июне–октябре 2021 года сократил сумму списаний примерно на 2,5% и увеличил валовую прибыль примерно на 0,6%; затем систему расширили на 162 магазина в Токио.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Lawson, Inc.
- Отрасль
- Розничная и оптовая торговля · Продуктовый ритейл
- Функция
- Ценообразование и управление доходностью
- Задача
- Уценка остатков
Технология
- Класс AI
- Оптимизация и поддержка решений
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 25.08.2022
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Магазины японской сети Lawson уценивают товары с коротким сроком продажи: бэнто, суши, онигири, хлеб с начинкой. До внедрения ИИ размер скидки определяли сотрудники магазина по собственному опыту. Это создавало риск неудачных уценок, а сама работа ложилась в основном на директоров магазинов и опытный персонал. Компания ставит перед уценкой две цели. Первая — сокращение пищевых отходов: к 2030 году на 50% относительно 2018 финансового года, к 2050 году — на 100%. Вторая — одновременное снижение упущенных продаж и списаний, которое, по оценке компании, повышает прибыль магазина: у покупателя должен быть достаточный объём и выбор товара, а магазин должен уметь его распродавать.
Что
Решение
Система рекомендует размер скидки для каждого магазина и каждого товара с учётом остатков, истории продаж и погоды. Для каждой позиции она рассчитывает, при какой скидке в иенах итоговая прибыль будет максимальной. Окна уценки привязаны к сроку продажи: товары, которые продаются до полудня, уцениваются с 10 до 11 часов, до вечера — с 14 до 16 часов; для товаров, которые продаются до ночи, предусмотрены две уценки — с 15 до 18 и с 22 до 24 часов. Скидка составляет от 10 иен до половины цены. Система только рекомендует: решение об уценке остаётся за магазином.
Как
Внедрение
Пилот прошёл в регионе Тохоку с июня по октябрь 2021 года на бэнто, суши, онигири и хлебе с начинкой. После результатов пилота Lawson расширила систему на 162 магазина в Токио и 23 магазина в Тохоку, добавив охлаждённую лапшу, готовые блюда и десерты, — всего около 270 позиций. Сотрудник в назначенное время открывает рекомендации на компьютере в подсобном помещении, печатает ценники со скидкой и наклеивает их на указанные товары; по сравнению с пилотом эти операции упрощены. Компания планировала подготовить систему для всех магазинов сети в течение 2023 финансового года и усилить работу с магазинами, чтобы они применяли рекомендации. Затем рекомендации скидок вошли в новую систему заказа AICO, которая также рекомендует ассортимент и объём заказа. Испытания новой системы заказа в 2021 и 2022 годах, по оценке Lawson, дали ожидаемый эффект по продажам, валовой прибыли и списаниям в целевых категориях, и компания наметила начать внедрение AICO в магазинах по всей стране ориентировочно с марта 2024 года.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Пилот в Тохоку в июне–октябре 2021 года сократил сумму списаний примерно на 2,5% и увеличил валовую прибыль примерно на 0,6% (по данным Lawson).
- В 2022 году систему расширили на 162 магазина в Токио и 23 магазина в Тохоку, около 270 товарных позиций.
- Скидку рассчитывает ИИ для каждого магазина и товара с учётом остатков, продаж и погоды; решение об уценке принимает магазин.
Ограничения
- 2,5% и 0,6% — результат пилота в Тохоку за пять месяцев 2021 года. Это не показатели всей сети Lawson.
- Снижение списаний на 4% и рост валовой прибыли примерно на 1% в Токио — ожидания компании; фактические итоги расширения в цифрах не раскрыты.
- Абсолютные суммы в иенах и база сравнения не раскрыты, поэтому денежный масштаб эффекта оценить нельзя.
-
[1] Impress Watch
ローソン、“AI値引き”を全国へ。都内162店舗から開始
СМИ · 25.08.2022
Открыть источник -
[2] Lawson, Inc.
統合報告書2023
компания · интегрированный отчёт 2023 года
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000019 · Версия 3 · 10.10.2026 · /c/CB-000019/