企業は今、消費者需要の著しい変化を念頭に置きつつ予測や計画を行う方法に関して、極めて重要な課題に直面しています。SASはサプライチェーン全体の需要感知に関する意思決定を改善する取り組みを、「疾病の感染拡大が続く間の短期戦略」、「回復期を見据えた中期戦略」、「パンデミック鎮静化後を見据えた長期戦略」といった複数の局面で、お手伝いすることができます。その主要な手段は以下の通りです。

• アナリティクスに基づくレコメンデーションにより、パンデミックの全局面において需要予測を改善する。
• パワフルなデータ準備機能により、社内／社外の両方の変数を予測モデルに取り込む。
• 機械学習アルゴリズムにより、需要の推移を素早く評価する。また、時の経過とともに新たなデータが利用できるようなるたびに自動的に学習を実行する。
• 対話操作型のフレームワーク（データ／アナリティクス／洞察の全工程をカバー）により、先行き不透明な時代における「予測に基づく意思決定」の俊敏性向上や的確性改善を推進する。

「サプライチェーンの需要感知」の詳細をビデオでご確認ください

企業は今、サプライチェーン全域において、需要の高騰や製品入手可能性の制限に起因する形で、顧客向けの在庫レベルを高く維持することに苦戦しています。SASは、企業が顧客の意思決定プロセスを理解した上で、高度なアナリティクスと機械学習を用いて代替製品のレコメンデーションを提示する取り組みをお手伝いできます。SASのソリューションでは以下のことが行えます。

• この “ニーズ主導時代” において顧客満足度を最大化するために役立つ「アナリティクス駆動型ソリューション」を採用する。
• 顧客が何を買うかを選ぶ方法を理解するために役立つ「顧客意思決定ツリー」を確立する。
• 顧客のお気に入り品目の代替製品を判断するために、複数の「アナリティクス主導型の意思決定技法」を活用する。

「短期的な製品代替」の詳細をビデオでご確認ください

オンライン／オフラインを問わず、消費者のショッピング・パターンは短期間で変容しました。バスケット最適化は、極めて困難な小売環境において最適な在庫ミックスを調整する目的でデータ駆動型の意思決定を行うために欠かせない洞察を企業にもたらします。SASは、どの品目が一緒に購入される可能性が高いかを特定する取り組みをお手伝いできます。

• 消費者が今この瞬間に必要としている品目群について商品バンドルを作成する。
• 商品の最適な棚配置や必要な陳列個数を確立する。
• 商品レコメンデーションの適格性を向上させる。
• 販促に関する意思決定を確かな情報に基づき迅速に行う。

「バスケット最適化」の詳細をビデオでご確認ください

新たな課題への対応には、迅速な疑問解決が必要不可欠です。様々な変化に効果的に対応するためには、アナリティクスの俊敏性と適応性が高くなければなりません。過去のデータのみに基づいて構築される分析モデルは、もはや、消費者行動や市場ダイナミクスの変化に対応できない可能性があります。SASは、企業が最もミッションクリティカルなモデル群を再評価し、新たな現実に合わせて素早く調整する取り組みをお手伝いできます。以下のような機能をご用意しています。

• 既存の全ての分析モデルの再調整（再キャリブレーション）と業務実装（デプロイ）を素早く実行する。
• 各種の事象によって入力が劇的に変化したときに、モデルの再学習（再トレーニング）を自動的に実行する。
• 本稼働用モデルが創出するビジネス価値を維持管理および拡張する。
• SAS環境／オープンソース環境／他社環境で構築された全てのモデルについて、カタログ化と業務実装を一元管理する。

「アナリティクスの業務運用化」の詳細をビデオでご確認ください