ユースケース

Logistics and Shipping Analytics

 

小売業者やメーカーは、配送コストを抑えつつ当日配達を実現しようとする競争が激化する中で、利益率の低下といった課題に直面しています。在庫、受領、運賃データを自動化すれば、ほぼリアルタイムで物流を管理し、コスト削減の機会を見つけながら、顧客満足度を維持することが可能になります。

トップラインの成長

適切な製品を適切な市場に適切なタイミングで供給

リスク低減

予測モデルを構築し、重要な期日を逃すリスクを低減

効率性の向上

最適な出荷戦略を策定

ビジネス上の課題

即日配達が一般的になった現在、小売業者やメーカーは、利益率の低下という課題に直面しています。消費者が短時間での配達を当然と考えるようになる一方で、企業にとって送料の増加が大きな負担となっています。BOPIS(オンラインで購入して店舗で受け取るサービス)は、この負担を多少軽減しましたが、車寄せでの受け取りなど受け取り方法が多様化する中で、企業は配送コストを人件費に反映せざるを得ない状況に追い込まれています。

さらに、オンラインでの購入が増える中、小売業者やメーカーは、入荷や出荷の物流を効率的に管理し、返品対応にも力を入れなければならなくなっています。サプライヤーのパフォーマンスや出荷、小包の配送に関する迅速なデータ活用が、競争力を左右する重要な要素となっています。

Alteryxのソリューション

多くの物流および出荷チームは、出荷コストを少しでも削減しようと表計算ソフトを使って試行錯誤しています。表計算ソフトは手軽に使えますが、サプライチェーン、出荷、配送に関する複数のデータソースを迅速に集約するには限界があります。一方で、自動ワークフローを導入すれば、サプライヤーの輸送実績や配送コストが利益に与える影響、最適な配送ルートなど、さまざまなデータを効率的に収集・統合できます。これにより、物流スタッフは複数のデータを手動で集約する手間を省き、分析結果に基づいて効果的に行動できるようになります。

 

Alteryx Server では全タスクをスケジュール設定して自動実行できるため、4 人で行っていた作業を 1 人で楽にこなすことができるようになりました。

Ingersoll Rand社

Ingersoll Rand 社 アナリティクス & プロダクティビティリーダー

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