ぶっちゃけ「知識」が必要なのではなく、今すぐ結果が欲しい!という方へ

人工知能(LLM)を駆使した広告運用マシンをα版につき大幅割引でご提供します*α版につき、定員に達し次第締め切ります。

宣伝失礼しました。本編に移ります。

ペット用品ECの老舗「ペッツビレッジクロス」を展開する株式会社クロス様が、バックヤードのExcel依存から脱却し、欠品率を従来比で10分の1に抑えるという大幅改善を実現されました。経営データ一元管理SaaS「ストアレコード」の導入により、受注・在庫・広告・仕入・利益の指標が1つの“真実の源泉”に統合され、発注や販促、価格の意思決定スピードが劇的に向上。売上が2倍になっても人員据え置きで運用できるスケーラブルな基盤が構築されたことは、EC事業者にとって極めて示唆に富むニュースでございます。

背景:Excel依存がもたらす現場の「見えないコスト」

図解:Excel依存による時間配分の歪み(概念図)
データ集計
CSV整形
チェック
打ち手検討

縦軸=相対的な工数感。集計・整形に時間が偏り、本来価値を生む「打ち手検討」に十分な時間が割けない構造。

多モール・多SKUの運営では、受注や在庫の確認、レポート作成、販促の検証などでExcelとCSVが乱舞し、担当者の「思考時間」が慢性的に不足しがちです。属人的なマクロや関数のブラックボックス化、引き継ぎ困難、突発的な欠品、施策のタイムリーな振り返りの遅れなど、直接費には現れない「見えないコスト」が雪だるま式に膨らみ、売上の伸長とともに業務負荷は指数関数的に増大します。

打ち手1:推奨発注数量ダッシュボードで欠品の芽を先回りで摘み取る

図解:推奨発注の生成ロジック(簡易フロー)
直近販売数
需要予測
現在庫+発注残
安全在庫
推奨発注数量

過去の販売実績と在庫・リードタイム・安全在庫を加味し、SKU単位の推奨発注を自動提示。

欠品は「需要の揺れ」と「補充の遅れ」の掛け算で発生します。推奨発注ダッシュボードは、SKUごとの短期需要を平滑化しながら在庫・発注残・安全在庫を突合し、「いま、いくつ仕入れるべきか」を画面上で即断できる形に整流化します。これにより、Excelでの日次計算を排し、担当者は「発注する/しない」の意思決定に集中。結果として欠品の芽を早期に刈り取り、在庫の過不足を同時に是正します。

打ち手2:限界利益ダッシュボードで施策の善し悪しを翌朝に判定する

図解:日次で追うべきKPIの最小セット
売上 売上総利益 販売管理費 訪問者数 販売数 CVR 客単価 平均OFF率
日次 日次 日次 日次 日次 日次 日次 日次

「売上が伸びた理由」と「利益が削れた理由」を同時に観測し、翌朝の会議で是正可能に。

値引き・広告投資・露出強化は、売上の押し上げと同時に利益の目減りを伴います。限界利益ダッシュボードにより、販売数と客単価、平均OFF率の相互作用を日次で可視化。広告と在庫の整合性も加味しながら、翌朝の会議で施策の是非を判断できます。Excelでの手作業集計から解放されることで、現場は「次の一手」の検討に時間を割けるようになります。

打ち手3:モール横断の「偏り」を店舗別売上で補正する

図解:モール別売れ筋の偏り可視化(イメージ)
楽天市場
Yahoo!
au PAY

あるSKUが特定モールだけ売れていない/売れているを瞬時に特定し、露出や販促を最適配分。

同一SKUでもモールごとに検索アルゴリズム・レビュー数・販促枠が異なるため、売れ行きの偏りは不可避です。「店舗別売上」ダッシュボードで偏りを即時に検出し、商品名・画像・レビュー誘導・広告入札・在庫配分をモール別に微修正。結果として、取りこぼし防止と在庫回転の平準化を同時達成します。

成果:欠品10分の1、売上2倍でも人員据え置きが成立

図解:欠品率のビフォー/アフター(相対比較)
従来
導入後

欠品率は従来比で10分の1へ。過剰在庫も抑制し、回転率向上へ貢献。

「推奨発注」による前倒しの補充、「限界利益」の日次検証、「店舗別売上」による偏り是正。この三位一体の運用が、欠品抑制と在庫健全化を同時に実現しました。さらに、日次での意思決定の高速化は、売上が増えても業務の山谷を平準化し、同じ人員で継続的な運用を可能にします。これは単なるツール導入ではなく、バックヤードのマネジメント自体を刷新する取り組みです。

数字で読み解く費用対効果:参考試算のフレーム

図解:費用対効果の考え方(参考イメージ)
欠品損失の縮小 販売機会の回復、マージンの保全
過剰在庫の縮小 キャッシュフロー改善、保管費用の低減
集計工数の削減 人件費の適正化、意思決定の高速化
広告と在庫の整合 無駄打ち削減、在庫回転の最適化

実際の収益インパクトは商品構成や粗利率に依存。まずは月次の欠品率・過剰在庫率・広告費率のベースライン化が肝要。

費用対効果を短期で可視化するには、月次ではなく週次のトレンドで「欠品率・在庫回転・広告費率・粗利率」を並行モニタリングすることが近道です。改善幅はSKUのパレート分布に強く左右されるため、AランクSKUからの段階導入が推奨されます。

アーキテクチャ:単一の「真実の源泉」を中心に据える

図解:データ一元化の構成(イメージ)
各モールAPI
受注・在庫
ストアレコード
ダッシュボード群
発注・広告最適化

バラバラなCSV運用を統合し、同じ数字を同じタイミングで共有する設計が要。

在庫・発注・広告・売上の各データが時差もズレもなく同一の基盤に集約されると、会議での議論が「数字合わせ」から「意思決定」へと一気にシフトします。システムの刷新は目的ではなく手段。全員が同じ盤面を見て、一貫した指針で走れる状態こそ、組織のボトルネックを外します。

現場に効く運用ルール:アラート設計とRACIの明確化

図解:RACIの例(役割定義)
業務 責任者(R) 承認者(A) 協業(C) 連絡(I)
推奨発注の確認 在庫担当 MD責任者 購買 物流
広告入札の調整 マーケ担当 事業責任者 在庫担当 CS

「誰が、いつ、何を見るか」を固定化。異常の早期通知と責任の所在明確化がスピードを生む。

ダッシュボードは「見て終わり」では効果が出ません。閾値でのアラート、朝会の確認項目、責任と承認の流れを固定化し、毎日同じリズムで回すことで、改善は累積します。属人の技ではなく、チームの型に落とし込む設計が鍵です。

再現のための90日ロードマップ:やることを減らして、価値に集中する

図解:90日導入の道筋(イメージ)
0〜30日:現状把握とデータ棚卸し
30〜60日:主要SKUの推奨発注・利益KPIの稼働
60〜90日:モール横断の偏り是正と全社展開

すべてを一度にやらない。AランクSKUから稼働→学習→展開の順で波及させるのが近道。

導入のポイントは「拡張の順番」にあります。データの棚卸しとSKUの優先順位付け、最低限のKPIの合意、朝会のフォーマット化。この三点を先に揃えることで、現場は迷いなく進めます。成功は工程設計の良し悪しに大きく依存します。

ニュース価値:受賞常連が選んだのは「人を増やさない成長」

図解:成長と人員の関係(概念)
売上
人員

「売上は伸びるが、人員曲線は寝かせる」。スケールする仕組みが競争力の源泉に。

楽天ショップ・オブ・ザ・イヤーを複数回受賞する店舗は、フロントの見栄えだけでなく、バックヤードの「伸びる仕組み」を磨き込んでいます。今回の取り組みは、単に欠品を減らしたに留まらず、経営・現場・顧客価値の三者を同時に前進させた点に、強いニュース価値があります。

実務の勘所:SKU設計・安全在庫・広告の三点連携

図解:三点連携のチェック項目
  • SKUのABC分類は週次で更新されているか
  • 安全在庫はリードタイムと需要分散で見直しているか
  • 広告は在庫と連動し、欠品時の自動抑制があるか

需要の揺らぎが大きいSKUほど、在庫と広告の連携が効きます。AランクSKUは在庫厚め・広告厚め、CランクSKUは在庫薄め・広告は指名に寄せる、といった運用の型を作り、推奨発注とKPIモニタリングで日々補正することで、粗利の安定化が進みます。

よくあるつまずき:レポート過多、権限不明、棚卸し未完

図解:避けたい落とし穴
  • ダッシュボードを増やしすぎて何を見るか不明確
  • 指標の定義が部門間で不一致(売上・粗利など)
  • 担当と承認の境界が曖昧で実行が止まる
  • SKU・マスタの棚卸しが未完で推奨発注がブレる

打ち手の優先順位を週次で「やらないことリスト」まで含めて意思決定すること、指標定義を1ページで共通化すること、RACIで責任の線を引くこと。この三点を守るだけで、つまずきの大半は回避できます。

まとめ:欠品に強い組織は、意思決定の速さで勝ち切る

図解:本事例の学び(要点)
  • Excelの集計作業をゼロに寄せ、「考える時間」を増やす
  • 日次の利益KPIで施策の是非を翌朝に確定する
  • モール間の偏りを可視化し、機会損失と在庫の歪みを同時に是正
  • 単一の「真実の源泉」を設計し、全員が同じ盤面で戦う

ECの競争は、スピードと再現性の戦いです。今回の取り組みは、在庫・利益・販促の意思決定を「遅いExcel」から「速いダッシュボード」へ移し替えることで、競争の土俵そのものを作り替えています。欠品に強い組織は、例外処理を仕組みに変換できる組織です。今日の数字を、明日の勝ち筋に変えるために――この事例は、次の一手を決める確かな指針になります。



当社では、AI超特化型・自立進化広告運用マシン「NovaSphere」を提供しています。もしこの記事を読んで
・理屈はわかったけど自社でやるとなると不安
・自社のアカウントや商品でオーダーメイドでやっておいてほしい
・記事に書いてない問題点が発生している
・記事を読んでもよくわからなかった
など思った方は、ぜひ下記のページをご覧ください。手っ取り早く解消しましょう

▼AI超特化型・自立進化広告運用マシンNovaSphere▼

この記事が少しでもためになったらいいねを押してください

Twitterも頑張ってます!よかったらフォローしてください

おすすめの記事