(57)【要約】本発明は在庫の割当、及び複数の小売サイト(例えば、商店及び／又はデパート)が販売する商品の値付けを商店、チェーン、又は他の小売企業で最適化する方法を複数の側面で提供する。本発明の１側面による方法は、複数の小売サイトの間の特定の在庫の複数の可能な(又は、「候補」)割当の生成を意図する。例えば、その在庫は、小売サイトにサービスを提供する流通センターにおける同じ(又は、類似の)商品の供給である。各候補割当は、各サイトに対するその在庫の各シェアの割当を含む。候補割当の各々に対して、各小売サイトにおける商品の最適価格が見積もられる。特定の候補割当に対する在庫の各シェアの割当を仮定すると、「最適」価格は最適粗利益(即ち、最も高い粗利益)を各サイトに返す価格である。また、本発明の方法は、候補割当の各々に対して、小売サイト全体の最適粗利益の合計を決定する。このことから、本発明の方法は、「最善の」候補割当(即ち、小売サイト全体の最適粗利益の最大合計をもたらす候補割当)を選択する。
2007531923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の小売サイトによる商品の値付け、複数の小売サイトへの商品の特定の在庫の割当の方法であって、
Ａ．複数の小売サイトの中の特定の在庫の各候補割当に対して、各候補割当が、各サイトに対する前記特定の在庫の各シェアの割当を含み、
(ｉ)各小売サイトにおける前記商品の最適価格を見積もり、最適価格は最適粗利益をそのサイトに前記在庫の前記各シェアの割当を考慮して返すこと、
(ｉｉ)複数のサイトに対して、ステップ(ｉ)で決定された前記最適粗利益の和を決定することを含むステップ、
Ｂ．最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択するステップ、
Ｃ．在庫管理者、値付け管理者、又は他の管理者に対するリポートに、
(ｉ)ステップ(Ｂ)で選択された在庫の前記候補割当の少なくとも１つのサイトのシェア、及び
(ｉｉ)ステップ(Ｂ)で選択された在庫の前記候補割当の少なくとも１つのサイトのシェアに関連する前記最適価格の少なくとも１つを表示するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
ステップ(Ａ)が、ステップ(Ａ)(ｉ)−(Ａ)(ｉｉ)を前記小売サイトの中の前記特定の在庫の実質的に全ての可能な候補割当に対して実行することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップ(Ａ)が、複数の小売サイトに対する前記特定の在庫の各シェアの割当を変化させることによって、複数の候補割当を生成する最適化ツールを利用することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップ(Ｂ)が前記最適化ツールを利用して、最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択することを含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、前記商品の価格弾力性、前記商品の季節性、及び前記商品のコストを、前記在庫の各シェアに対する各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格の見積もりにおいて考慮に入れることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格の見積もりにおいて、手持ちの、又は以前に小売サイトへ配置された在庫を考慮に入れることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格を次の関数として見積もることを含み、
【数１】
2007531923.tif 000005
ここで、
MarkdownPriceは小売サイトにおける商品の最適価格の見積もり、
Ｂは初期価格における商品の販売レート、
Seasは小売サイトにおける計画した販売期間にわたる商品に対する季節性インデックスの和、
ＯＨは小売サイトにおける手持ちの商品の在庫、
Allocは小売サイトに割り当てられた各シェアの商品の数量、
Elasは商品の価格弾力性、
InitPは商品の初期価格であることを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
複数の小売サイトによる商品の値付け、複数の小売サイトへの商品の特定の在庫の割当の方法であって、
Ａ．最適化ツールを用いて、
(ｉ)複数の小売サイトの中の前記特定の在庫の複数の候補割当を生成し、各候補割当が、各サイトに対する前記特定の在庫の各シェアの割当をこと、
(ｉｉ)各候補割当に対して、前記在庫の前記各シェアの割当を考慮してそのサイトに最適粗利益を返す各小売サイトにおける前記商品に対する最適価格を見積もることを実行するステップ、
Ｂ．複数のサイトに対して、ステップ(Ａ)(ｉ)で決定された前記最適粗利益の和を決定するステップ、
Ｃ．最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記在庫の各シェアの前記割当に対する前記小売サイトにおける前記商品に対する前記最適価格を見積もるための機能を提供すること、及び前記小売サイトに対する前記最適価格を見積もるために、前記最適化ツールを用いて前記機能を実行することを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
在庫管理者、値付け管理者、又は他の管理者に対するリポートに、
(ｉ)ステップ(Ｂ)で選択された在庫の前記候補割当の少なくとも１つのサイトのシェア、及び
(ｉｉ)ステップ(Ｂ)で選択された在庫の前記候補割当の少なくとも１つのサイトのシェアに関連する前記最適価格の少なくとも１つを表示することを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、前記小売サイトの中の前記特定の在庫の実質的に全ての可能な候補割当をカバーする複数の候補割当を生成することを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
ステップ(Ｂ)が前記最適化ツールを利用して、最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択することを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
ステップ(Ａ)(ｉｉ)が、各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格を次の関数として見積もることを含み、
【数２】
2007531923.tif 000006
ここで、
MarkdownPriceは小売サイトにおける商品の最適価格の見積もり、
Ｂは初期価格における商品の販売レート、
Seasは小売サイトにおける計画した販売期間にわたる商品に対する季節性インデックスの和、
ＯＨは小売サイトにおける手持ちの商品の在庫、
Allocは小売サイトに割り当てられた各シェアの商品の数量、
Elasは商品の価格弾力性、
InitPは商品の初期価格であることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
自動的在庫制御の方法であって、
Ａ．複数の小売サイトの中の特定の在庫の各候補割当に対して、各候補割当が、各サイトに対する前記特定の在庫の各シェアの割当を含み、
(ｉ)各小売サイトにおける前記商品の最適価格を見積もり、最適価格が最適粗利益をそのサイトに前記在庫の前記各シェアの割当を考慮して返すこと、
(ｉｉ)複数のサイトに対して、ステップ(ｉ)で決定された前記最適粗利益の和を決定することを含むステップ、
Ｂ．最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択するステップ、
Ｃ．ステップ(Ｂ)で選択された在庫の前記候補割当の少なくとも１つのサイトのシェア、及び／又はそれに関連する前記最適価格の表示を、そのサイトに対する前記商品の値付け、選択、配送、及びストックの少なくとも１つの自動的制御のために送信するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
ステップ(Ａ)が、ステップ(Ａ)(ｉ)−(Ａ)(ｉｉ)を前記小売サイトの中の前記特定の在庫の実質的に全ての可能な候補割当に対して実行することを含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ステップ(Ａ)が、複数の小売サイトに対する前記特定の在庫の各シェアの割当を変化させることによって、複数の候補割当を生成する最適化ツールを利用することを含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
ステップ(Ｂ)が前記最適化ツールを利用して、最適粗利益の最大和をもたらす前記候補割当を選択することを含むことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、前記商品の価格弾力性、前記商品の季節性、及び前記商品のコストを、前記在庫の各シェアに対する各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格の見積もりにおいて考慮に入れることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格の見積もりにおいて、手持ちの、又は以前に小売サイトへ配置された在庫を考慮に入れることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
ステップ(Ａ)(ｉ)が、各小売サイトにおける前記商品の前記最適価格を次の関数として見積もることを含み、
【数３】
2007531923.tif 000007
ここで、
MarkdownPriceは小売サイトにおける商品の最適価格の見積もり、
Ｂは初期価格における商品の販売レート、
Seasは小売サイトにおける計画した販売期間にわたる商品に対する季節性インデックスの和、
ＯＨは小売サイトにおける手持ちの商品の在庫、
Allocは小売サイトに割り当てられた各シェアの商品の数量、
Elasは商品の価格弾力性、
InitPは商品の初期価格であることを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、2003年07月15日に出願の米国特許仮出願第60/487,546号「Model for Optimizing In-Season Tactical Decisions」の優先権の利益を主張し、その開示を本明細書で引用する。
【０００２】
本発明はディジタルデータ処理に関し、更に詳細には、複数の小売サイト(例えば、小売店、及び／又はデパート)が販売する商品に対する在庫の割当及び値付けを最適化するための方法及び装置に関する。本発明は、制限されない実施例によると、小売店チェーンと他の企業による季節に合った戦術的決定に用途を有する。
【背景技術】
【０００３】
現在の実務では、小売企業(例えば、国内(又は、地域)の小売店チェーン)は、複数の流通センター(ＤＣ)の手持ち在庫の小売サイト(例えば、商店、又はデパート)への季節に合った割当を、サイト自体の各手持ち在庫位置と最近の販売履歴に基づく簡単な方法で処理する。一般に、このプロセスは、(ｉ)複数のＤＣの手持ち在庫と複数のサイトの手持ち在庫位置を加算して、手持ち在庫の総計を得ること、(ｉｉ)その全在庫を各サイトへサイトの最近(例えば、最近４週間)の販売履歴に比例して割り当てること(例えば、大量の在庫を最近４週間の間に販売したサイトは、全在庫の大きなシェアを割り当てられる)、及び(ｉｉｉ)この割当を各サイトの手持ち在庫位置で調整することを含む。もしサイトの手持ち在庫が(ステップ(ｉｉ)で決定したように)割り当てられた在庫より多ければ、追加の在庫はそのサイトへ割り当てられない。もし少なければ、割り当てられた量と手持ちの量の差がサイトへ送られる。
【０００４】
更に洗練されたシステムが、季節に合った割当を別々に処理する。システムは(最近４週間の販売ではなく)今後４週間の販売予想を使用して、全在庫を分ける。それにもかかわらず、これら従来技術のシステムにより行われた季節に合った割当決定は、適切な値付けを介して小売サイトに割り当てられた在庫の小売サイト販売(又は、処理)能力を充分に考慮していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、小売りにおける季節に合った戦術的決定を容易にするための改善された方法及び装置を提供することである。
【０００６】
更に詳細な目的は、小売サイト(例えば、商店及び／又はデパート)の間の在庫割当を小売企業の内部で容易にするような方法及び装置を提供することである。
【０００７】
関連する目的は、小売サイトに割り当てられた在庫の変化する小売サイト販売(又は、処理)能力を考慮するような方法及び装置を提供することである。
【０００８】
他の関連する目的は、在庫割当と関連する価格決定を容易にするような方法及び装置を提供することである。
【０００９】
更に他の目的は、自動化された(又は、他の)既存の(及び、将来の)業務処理システムで容易に実施できるような方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的は本発明が達成する目的の中にあり、本発明は在庫の割当、及び複数の小売サイト(例えば、商店及び／又はデパート)が販売する商品の値付けを商店、チェーン、又は他の小売企業で最適化する方法を複数の側面で提供する。
【００１１】
本発明の１側面による方法は、複数の小売サイトの間の特定の在庫の複数の可能な(又は、「候補」)割当の生成を意図する。例えば、その在庫は、小売サイトにサービスを提供する流通センターにおける同じ(又は、類似の)商品の供給である。各候補割当は、各サイトに対するその在庫の各シェアの割当を含む。
【００１２】
候補割当の各々に対して、各小売サイトにおける商品の最適価格が見積もられる。特定の候補割当に対する在庫の各シェアの割当を仮定すると、「最適」価格は最適粗利益(即ち、最も高い粗利益)を各サイトに返す価格である。また、本発明の方法は、候補割当の各々に対して、小売サイト全体の最適粗利益の合計を決定する。このことから、本発明の方法は、「最善の」候補割当(即ち、小売サイト全体の最適粗利益の最大合計をもたらす候補割当)を選択する
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の１側面によると、リポートが生成され、候補割当、及び特にその割当のもとで１又は複数のサイトに割り当てられた各シェアを示す。リポートは、それらのシェア割当に対して決定された最適価格も同様に示す。
【００１４】
本発明の関連する側面は上記の方法を提供し、上記の方法では、最適価格を見積もるために生成されて使用される候補割当が、特定の在庫の実質的に可能な全ての候補割当を含む。本発明の複数の実施例によると、これは最適化ツール(例えば、非線形プログラミング・モデルを利用するツール)の使用により達成される。その種のツールは、小売サイト全体の最適粗利益の最大合計をもたらす割当を選択するために使用できる。
【００１５】
本発明の他の側面が上記の方法を提供し、上記の方法では、選択された割当のもとでの１又は複数のサイト毎のシェア及び／又は対応するサイト毎の最適価格が、実際の在庫の小売サイトへの(例えば、手動の(及び／又は、自動化された)在庫配送システムとの通信を介した)効果的な選択、配送、及び／又はストックのために使用される。
【００１６】
本発明の更に他の側面は上記の方法を提供し、上記の方法では、各サイトの最適価格の見積もりが在庫の候補割当のシェアだけではなく、商品の価格弾力性、商品の季節性、及び／又は商品のコストを考慮する。本発明の更に他の側面はその種の方法を提供し、その種の方法では、サイト毎の最適価格は、(ｉ)そのサイトにおいて既に手持ちの(又は、そのサイトへ以前に割り当てられた)在庫、及び(ｉｉ)そのサイトの候補配送のシェアの和から決定される。
【００１７】
本発明の更に他の側面は上記の方法を提供し、上記の方法では、小売サイトが販売できる商品の最適価格の見積もりが、以下の数式により決定される。
【００１８】
【数１】
2007531923.tif 000003
ここで、
MarkdownPriceは小売サイトにおける商品の最適価格の見積もり、
Ｂは初期価格における商品の販売レート、
Seasは小売サイトにおける計画した販売期間にわたる商品に対する季節性インデックスの和、
ＯＨは小売サイトにおける手持ちの商品の在庫、
Allocは小売サイトに割り当てられた(全在庫の)シェアの商品の数量、
Elasは商品の価格弾力性、
InitPは商品の初期価格である。
【００１９】
本発明の更に他の側面は、上記の方法により形成され運用されるシステムを提供する。本発明のこれら及び他の側面は、以下の図面、及び記載において明らかである。
【実施例１】
【００２０】
図１は、本発明が実施される物理的環境１０を示す。図示される実施例では、その環境は、小売サイト１２−１８、在庫流通センター(ＤＣ)２０、及び本社２１を含む国際、国内、地元(又は、他の)スケールの小売り企業である。(おそらく(必要ではないが)共通の統制、又は管理下にある)関連する複数の商店の緩い(又は、緊密な)集まりであるが、その小売り企業(この場合、小売店)は、共通して命名され所有される商店の「チェーン」でもよい。更に、ここで記載され議論される小売サイトは商店であるが、デパート、又は(実在の、仮想の、オンラインの、又は他の)小売店でもよい。
【００２１】
図示される小売サイト１２−１８は、従来の(又は、従来とは異なる)小売店(例えば、制限されない実施例によると、衣料品店、デパート、宝石店、家具店、美容品店、家庭用電化製品店、等)である。これら複数のサイトは別々の在庫を保持し、別々の在庫は手元で、及び／又は(例えば、各小売サイトの近くの)関連する倉庫(図示されない)で任意に保管される。
【００２２】
以下に続く一般性を失うことのない議論では、そのサイトで実際に保持されるか、又は在庫を交換する(例えば、同じ地域、又は「ゾーン」の中の)他の小売サイト(又は、倉庫)で保持されるかに関係なく、その種の在庫は特定のサイトにおける「手持ち」と呼ばれる。流通センター２０でストックされる在庫は、(流通センター自体を除く)任意のサイトに対する「手持ち」とは考えられない。
【００２３】
流通センター２０は、小売サイトへの季節に合った配送のための在庫を保持する。その在庫は、小売サイトへ陸上運送業者(ここでは、トラック２２、及び道路２４により示される)、又は他の手段(例えば、空路、若しくは水路を介して、又は商品の性質によっては、電子的に)を介して配送できる。たった１つの流通センター２０が図示されているが、本発明が複数の流通センターを有する実施例における同等の適用を有することは明らかである。
【００２４】
以下の議論を簡単にするために、流通センター２０がストックする在庫が「類似」商品、即ち、単一のブランド、スタイル、サイズ、及び色の商品(例えば、男性用、ネイビーカラーのリーバイス(登録商標)５１７ルーズ・ブーツ・カット・ジーンズ、ウェスト３４、長さ３０)だけを含むと仮定する。この点に関して、以下で議論される最適化ワークステーション２８(図２)が、その種の「類似」商品の小売サイト１２−１８への最適な季節に合った在庫割当、及び小売サイト１２−１８による値下げを決定する。その最適な割当と値付けは、小売サイト１２−１８によるこれら類似商品の販売(又は、他の処理)に対して小売企業(例えば、チェーン)への粗利益の合計を最大化するものである。流通センター２０が多くの種類の商品をストックする実施例では、最適化ワークステーション２８が同様に(しかし、別々に)、流通センター２０がストックした「類似」商品の他の各グループに対する最適な季節に合った在庫割当、及び／又は値下げを決定する。
【００２５】
本社２１は、在庫割当(及び／又は、価格決定)が行われる任意の施設(及び／又は、機能)を示す。図では別の施設に収容されているように示されるが、本社は１又は複数の小売サイト１２−１８(及び／又は、流通センター２０)と同一施設(及び／又は、同一地域)を占めてもよい。
【００２６】
図示される実施例では、サイト１２−２１が、各施設のてっぺんに記載されるパラボラアンテナにより示されるように、情報の伝達のために電気的にリンクされる。実際には、図２に示されるように、ロケーション１２−２２の間の情報の伝達は、当該技術分野で既知の任意の数の電気的(及び／又は、物理的)媒体(例えば、制限されない実施例によると、ＷＡＮ、インターネット、又は他のネットワーク２４による無線、及び／又は有線伝送)により行われる。
【００２７】
更に詳細には、図２は本発明が実施されるディジタルデータ処理環境を示す。ここでは、前記の情報伝達はネットワーク２４により行われると示されるが、実際には、他の媒体も代わりに(又は、加えて)使用できる。図を参照すると、各小売サイト１２−１８は、１又は複数の相互接続された売場(ＰＯＳ)端末１２ａ−１８ｃを含む。これらは在庫追跡、値付け、及び顧客からの集金を販売時に提供する。図示される実施例では、ＰＯＳ端末がこれらの目的に使用されるが、他の実施例で、これらの機能が当該技術分野で既知の、自動化された(又は、他の)機構により行われることは高く評価されるであろう。
【００２８】
流通センター２０は、在庫をセンターで追跡するワークステーション２０ａを含む。これは、パソコン、メインフレーム、他のディジタル・データ・プロセッサ、又は在庫追跡のために当該技術分野で既知のタイプの装置であり、本発明の実施のために、例えば、ルータ、モデム、又は(図示されない)他の通信デバイスを介する最適化ワークステーション２８との通信に最適化される。図１に示されるように、そのワークステーションは、自動化された在庫制御システム２０ｂの一部を形成する。
【００２９】
管理部門のデータ・ストア２６は、小売サイト１２−１８からの在庫及び販売情報、並びに流通センター２０からの在庫情報の保管場所を示す。これは、一般的な管理部門の管理機能の一部であり、例えば、企業全体の財政トラッキング、マネージメント、又はその他を追加的に含む。図示される実施例では、データ・ストア２６は記憶装置２６ａ−２６ｄを含み、記憶装置２６ａ−２６ｄは、サーバ、及び／又はデータベース管理システム２６ｅを介して、ネットワーク２４に接続される。在庫及び販売に関する情報は、各サイト１２−１８のＰＯＳ端末からデータ・ストア２６へ、ルータ／モデム１２ｄ、１４ｄ、１６ｄ、１８ｄ、及びネットワーク２４を介して伝達される。同様に、在庫情報は、上記のようにＤＣワークステーション２０ａからネットワーク２４を介して伝達される。もちろん、他の実施例では、情報は管理部門のデータ・ストア２６、サイト１２−１８、及び流通センター２０の間で他の手段により伝達できる。また、いくつかの実施例では、データ・ストア２６は、他の複数の(及び／又は、配送された)ソースに含まれるか、又は他の複数の(及び／又は、配送された)ソースから得られてもよい。
【００３０】
最適化ワークステーション２８はパソコン、ワークステーション、メインフレーム、又は市販の他のディジタルデータ処理システムを含み、季節に合った在庫割当(及び／又は、値下げ)を最適化するための教示に従って、流通センター２０、及び小売サイト１２−１８のようにプログラムされる。ワークステーション２８は(中央処理装置、動的記憶装置、入／出力制御、及び同様のものを含む)プロセッサ部分２８ａ、モニタ、キーボード、他のユーザ入／出力装置２８ｂ、及びプリンタ(又は、他の出力装置)２８ｃを含み、ネットワーク化され、全て市販品である。ワークステーション２８は、管理部門のデータ・ストア２６とネットワーク２４(又は、他のもの)を介して通信し、販売及び在庫情報をサイト１２−１８、及び流通センター２０から収集する。ワークステーション２８は、その情報を使用して最適な在庫割当(及び／又は、値付け)を以下に記載するように決定し、企業を代表して個人が行動することにより評価及び実施するためのリポートを印刷し、及び／又は最適な割当(及び／又は、値付け)を直接的に実施する
【００３１】
上記のように、従来技術では、割当と値下げに関する季節に合った戦術的決定は独立に行われる。このことは、粗利益における著しい損失をもたらす。何故ならば、例えば、割当システムと値下げシステムが、サイト・レベルの実績を矛盾する方法で補償するからである。
【００３２】
例えば、割当とは独立したチェーン全体の値下げを利用するチェーンを取り上げる。もし値付けシステムが１品目のチェーン全体の悪い販売実績を検出したら、販売を刺激するために、その品目のチェーン全体の速やかなディスカウントが効果的である(又は、勧められる)。最近の値下げがこれら複数のサイトのいくつかに対して高いＲＯＳを引き起こしたにも関わらず、割当システムがチェーンの特定のサイトによるその品目の高い販売割合(ＲＯＳ)を検出するとき、それらのサイトへの在庫の速やかな割当が効果的である(又は、勧められる)。換言すれば、割当システムは、高い「自然な」要求が原因の高ＲＯＳを有するサイトと、「値下げが誘発する」要求による高ＲＯＳを有するサイトを区別しない。他の実施例に対して、サイトは(合計で)高いＲＯＳを最近４週間にわたって有するが、この高い合計は最近の１又は２週間が非常に緩慢であるという事実を隠す。もしそうなれば、値付けシステムが値下げを直ぐに勧める確率が高く、割当システムが値下げを行おうとしている商店へ商品を送る状況をもたらす。最終結果は、割当システムが、商品を間違ったサイトへ送る。
【００３３】
別の言い方をすれば、値下げシステムと割当システムが独立に動作するとき、「弱い」商店が「強い」商店へ送られるべきであった商品を入手する。特に、弱い商店は、最初に受け取るべきでなく、処分するために値下げしなければならない商品を入手する。更に、値付けがチェーン・レベルで行われるとき、例えそうすることなしに商品を販売できても、強い商店も商品を値下げしなければならない。結果は、粗利益の損失である。
【００３４】
もしチェーンによる値下げが小売サイト・レベル(又は、チェーン・レベルより下のレベル)において影響したら、従来技術の値下げシステムと割当システムの独立により引き起こされる不適当な割当問題が更に悪化する。サイト・レベルの値付けでは、価格(及び、マージン)はサイト毎に変化する。しかし、従来技術の割当システムはマージンを考慮しないので、従来技術の割当システムはより多くの商品を低マージンの商店へ送り、より少ない商品を商品高マージンの商店へ送るかもしれない。これは、「マージン・リーク」と呼ばれる。このことは、チェーン・レベルの値付けの場合に対して記載された上記結果に付加される。換言すれば、たとえ割当システムが強いサイトに補給し弱いサイトを窮乏させる程の能力があっても、もしマージンを考慮に入れなければ、結局は高マージンの強い商店を犠牲にして低マージンの弱い商店に補給する。
【００３５】
値下げに対して、従来技術のサイト・レベルの値付けシステムは、値下げ勧告をサイト・レベルの手持ち在庫位置だけを考慮して行う。従来技術のサイト・レベルの値付けシステムは、独立した割当システムが近いうちにサイトへ送ることを勧告する在庫を考慮しない。たとえ大量の出荷が直ぐに到着しても、結果は値下げなしの勧告である。それが起こるとき、価格を大幅にカットして商品を片付ける必要がある。
【００３６】
これらの問題は本発明によるシステムでは回避され、本発明によるシステムは、季節に合った割当と値下げを、例えば、(ｉ)小売サイト・レベル(又は、ゾーン・レベル)手持ち在庫位置、価格、及びマージン、並びに(ｉｉ)流通センターにおける手持ち在庫位置を考慮して一緒に最適化する。強い商店は弱い商店の代わりに在庫を割り当てられ、強い商店は在庫をより高いマージンで販売できる。チェーン・レベル値付けの場合、値下げ勧告は時期尚早には引き起こされない。サイト・レベルの値付け(又は、再度、値付けがチェーン・レベル以下のレベルで行われる)の場合、値下げは割当決定と関連して行われる。全ての場合に、粗利益が最適化される。
【００３７】
当然のことながら、割当システムから値下げシステムへ(又は、その逆に)可視性を単に提供することは、値付け問題と割当問題の解決できない性質が原因で、従来技術により提起される問題を全体として充分に解決しない。例えば、大量の出荷が次の週に小売サイトへ到着することを知ることは、値下げシステムがよりよい勧告を商店に対して行うことを助ける。しかし、それは更なる質問を提起する。割当システムは、商品をその商店へ最初に送るべきであったのか？
【００３８】
発明者は、この問題を解く正しい方法は、割当決定と値下げ決定を１つの問題の一部として見ることであることが分かった。このことは、両方の決定を一緒に最適化する解決を可能にする。これを理解するために、問題のエッセンスが以下の実施例で実演される。
【００３９】
小売企業がたった１つのタイプの商品を販売し、２つの小売サイトＡ及びＢを有し、可能であれば既に値下げされた現在価格で販売する手持ちの在庫のいくつかのユニットを各々が有すると仮定する。また、それらのサイトが、在庫を単一の流通センターから、正確に１ユニットの流通センターの手持ち在庫の商品によって取り出すことを仮定する。問題は、商品の値段を各小売サイトにおいて次週のために如何にして設定するか、及び単一ユニットの在庫を(流通センターから)それらのサイトの間に、企業に対する粗利益の総計が最大になるように如何にして割り当てるかである。
【００４０】
選択肢Ａは、ＤＣにおける単一ユニットを小売サイトＡに割り当てることである。次に、各サイトに対して粗利益を最大にするために必要な最適値下げが、例えば、当該技術分野で既知である従来の方法で独立に決定される。それら最大粗利益の総計は、ＧＭ−Ａと称される。或いは、選択肢Ｂは、ＤＣにおける単一ユニットを小売サイトＢに割り当てることである。再度、各サイトに対して粗利益を最大にするために必要な最適値下げが、独立に決定される。それら最大粗利益の総計は、ＧＭ−Ｂと称される。この単純な実施例では、もしＧＭ−ＡがＧＭ−Ｂより大きければ、選択肢Ａが企業粗利益を最適化するものとして選択される。さもなければ、選択肢Ｂが選択される。
【００４１】
ここで明らかなように、それらのサイトへの流通センター在庫の特定割当を仮定すると、割当及び値付けの結合問題は、値下げ最適化問題を各サイトに対して独立に解くことを含む。概念的に、この直接的アプローチは、以下のステップを含むものとして要約できる。即ち、
１．それらのサイトに対するＤＣ在庫の全ての(又は、実質的に全ての)可能な割当をリストにする。
２．リストされた全ての割当に対して：
ｉ．そのサイトに対する粗利益を最適化する値下げを各サイトに対して独立に決定すること、
ｉｉ．最適粗利益を全サイトにわたって集計し、所定の割当に対する企業粗利益の総計を得ること、
３．最高の企業粗利益の総計をもたらす割当(及び、対応する値下げ決定)を選択することである。
【００４２】
上で概説されたアプローチは概念的に思われるが、実用化のための深刻な障害を誤魔化している。可能な割当(即ち、上記アプローチのまさに最初のステップで参照されたリストを生成すること)の数が、小さな問題に対してさえも大きい。実施例として、１００ユニットの手持ち在庫を有する単一の流通センター及び１０軒の商店に対して、商店に対して可能な割当の数は１０の１００乗を越える。更に、これら割当の各々に対して、個々のサイトの粗利益を最適化する値下げを１０回決定する必要がある(各商店に対して１つの決定)。問題は、流通センターにおける手持ち在庫のサイズ、流通センターによってサービスを提供される小売サイトの数、及び異なるタイプの商品の数が増加するにつれて複雑になる。例えば、数千の中の数百である流通センターにおける手持ちの在庫、及び数百の流通センターによってサービスを提供される小売サイトの数に対する問題は珍しくない。
【００４３】
上記の直接的アプローチの非現実性を克服して同じ目的を達成するために、発明者は２ステップで遂行できる現実的アプローチに気付いた。即ち、
１．在庫の候補割当が複数の小売サイト間にあると仮定し、最適値下げ価格勧告(即ち、その(候補割当のシェアを仮定した)サイトに対する粗利益を最大化する勧告)を、好ましくは大規模な計算なしに推定する。もし必要ならば必要に応じて、このステップを繰り返し、所望する全ての候補割当をカバーする。
２．全ての可能な候補割当を明示的に考慮することなく全サイトに対する粗利益の総計を最大化するステップ１から、候補割当を選択する。この全ての可能な候補割当の暗示的かつ効率的考慮が、進歩した数学的技術の使用によって可能になる。
【００４４】
図３は、このアプローチによる本発明の実施例を示す。以下に記載するように、実施例はMicrosoft Excel スプレッドシート４０を含み、最適化ワークステーション２８で実行する(図２)。当業者は、その種のスプレッドシートが宣言的、及び手続き的プログラミング・プラットフォームを提供すること、並びに他のプラットフォーム(例えば、純手続き的、純宣言的、それらの組合せ、又はその他)が本願の教示に基づいて代わりに使用できることを高く評価するであろう。図では、スプレッドシートの選択されたセルが暗い矩形によって示され、以下で論じられる。
【００４５】
スプレッドシート４０は、商品の小売チェーン・レベル細目が提供される第１入力部分４０ａを含む。図示される実施例では、これは商品のユニット・コスト(ここでは、「品目のユニット・コスト」とラベル付けされる)、商品の初期価格、商品の残存価格、及び流通センター(ＤＣ)における手持ち在庫を含む。他の実施例は、より多い(又は、より少ない)チェーン・レベル入力を利用する。この段落で使用されるように、「チェーン」は共通の(又は、複数の)流通センターによってサービスを提供される小売サイトのグループを意味する。用途により、これは全世界の、国内の、地域の、又は地元のチェーンである。または、その種のチェーンの一部でもよい。部分４０ａの値はワークステーション２８のユーザ(又は、オペレータ)によって提供されてもよく、また、自動的に(例えば、一括ダウンロード、又はその他によって)管理部門のデータ・ストア２６、又はその他から提供されてもよい。
【００４６】
図示されるスプレッドシート４０は、商品のサイト・レベルの細目が、ここでは制限されない実施例を介して「Store 1」−「Store 5」とラベル付けされた各サイトに対して提供される第２入力部分４０ｂを含む。それらの細目は、各サイトにおける商品の現在の手持ち在庫、計画した販売期間の間の各サイトにおける商品に対する季節性インデックスの和、各サイトにおける商品の価格弾力性、各サイトにおける商品に対する基本的需要の見積もり、及び各サイトにおける商品の現在価格を含む。他の実施例は、より多い(又は、より少ない)サイト・レベル入力を利用する。上記のように、部分４０ａの値はワークステーション２８のユーザ(又は、オペレータ)によって提供される。また、部分４０ａの値は自動的に(例えば、一括ダウンロード、又はその他によって)管理部門のデータ・ストア２６、又はその他から提供されてもよい。
【００４７】
スプレッドシート４０の最適化・出力部分４０ｃは入力部分４０ａ、４０ｂの値を利用して、チェーン全体の粗利益を最大化する小売サイトへの在庫の最適割当を決定する。再び、ここでは、「チェーン」は共通の(又は、複数の)流通センターによってサービスを提供される小売サイトのグループを意味する。
【００４８】
部分４０ｃは、ＤＣからそれらのサイトへの在庫の候補割当、及び最終割当を記憶するためのセル４２ａ−４２ｅを含む。これらのセル値はユーザによって設定できるが、さもなければ、図示される実施例では、以下で論じる最適化ツールによって設定される。
【００４９】
セル４４ａ−４４ｅは、(セル４２ａ−４２ｅで各々が反映されるように)サイトに対する所定の(又は、最終)割当に対して、そのサイトに対する粗利益を最適化する価格値下げを決定する価格値下げ機能を含む。図示される実施例では、より少ない(又は、より多い)入力要因が考慮されるが、各セル４４ａ−４４ｅが、各価格値下げを、候補割当、サイトにおける商品の価格弾力性、サイトにおける商品の季節性、及び商品のコストの関数として決定する。
【００５０】
図示される実施例では、各セル４４ａ−４４ｅはExcel 公式として、以下で説明されるように実施されるが、他のプログラム的方法も代わりに(又は、付加的に)使用できる。
【００５１】
【数２】
2007531923.tif 000004
ここで、
MarkdownPriceは小売サイトにおける商品の最適価格の見積もり、
Ｂは初期価格における商品の販売レート、
Seasは小売サイトにおける計画した販売期間にわたる商品に対する季節性インデックスの和、
ＯＨは小売サイトにおける手持ちの商品の在庫、
Allocは小売サイトに割り当てられた(全在庫の)シェアの商品の数量、
Elasは商品の価格弾力性、
InitPは商品の初期価格である。
【００５２】
サイト・レベルの価格弾力性、及び季節性が図示される実施例では使用されたが、上記のように、本発明の他の実施例では必要とされなかった(又は、使用されなかった)。しかし、当業者には明らかなように、その種の弾力性、及び季節性を含むことは、それらを使用する本発明の実施例がサイト・レベルの変化を購買行動において活用することを意味する。従って、例えば、価格に鈍感な顧客にサービスを提供するサイトは、価格に敏感な買い物客にサービスを提供する商店と非常に異なる扱いを受けられる。他のことは同じであるが、このことは付加的マージンを商品を弾力性が低い商店から弾力性が高い商店へ流用することによって獲得することを可能にする。
【００５３】
図示される実施例のセル４６ａ−４６ｅは、最適値下げ価格、及び最適候補割当に対応する各サイトに対する最適粗利益をセル４４ａ−４４ｅ、及びセル４２ａ−４２ｅで各々決定する。図示される実施例では、これは以下の関係によって表される。
サイト毎の最適化された粗利益＝(最適化された MarkdownPrice −商品のコスト)＊(手持ち在庫＋ＤＣからの候補割当)
【００５４】
セル４４ａ−４４ｅ、及びセル４６ａ−４６ｅで表される関係は、本質的には、如何にして最適値下げ価格、及び対応するサイト毎の粗利益が、手持ち在庫レベルの候補の関数として推定できるかという問題に対する回答への経費の掛からない近道である。それらの関係は、図４に図示される関係を得るために使用できる。その図は、各小売サイトに対する最適粗利益が、そのサイトによって販売された商品の在庫の関数として如何に変化するかを示す。
【００５５】
図４の曲線をよく理解するために、販売された商品の最適な収益とコストが、増加する手持ち在庫に関して如何に変化するかを見ることは有益である。これは、図５に示される。手持ち在庫が大きくなるにつれて(計画した販売期間において定まった数の週を仮定すると)、在庫を一掃するために最適値下げは大幅になっていかなければならない。価格弾力性が最適値下より大きいと仮定すると、全ての値下げに関して、収益は増加する。しかし、値段が非常に小さくなるにつれて、収益の付加的増加は非常に小さくなり、収益曲線が平らになる。他方では、手持ち在庫が大きくなるにつれて、それら商品のコストが直線的に増加する。
【００５６】
サイト毎の粗利益は販売された商品の収益とコストで異なるので、最適粗利益−在庫曲線は収益曲線とコスト曲線で異なる。直観的に、収益の付加的利益がユニット・コストより下に下降し始めるとき、サイト毎の粗利益曲線は下向きになり、値段がユニット・コストより下に下降するとき、粗利益曲線は負になる。
【００５７】
セル４８はセル４６ａ−４６ｅの和であり、全チェーン(又は、企業)の粗利益を表す。図示される実施例では、セル４８は、和(セル４８)を最大化する(セル４２ａ−４２ｅ、及びセル４６ａ−４６ｅによって各々が表される)候補割当、及び最適化されたサイト毎の粗利益の組み合わせを同時に見付ける非線形プログラミング・モデルを利用する汎用最適化ツールのターゲットとして構成される。このモデルは商店に対するＤＣ手持ち在庫の全ての可能な割当暗示的に考慮し、全ての割当に対する最適なサイト・レベルの値下げ勧告と最適粗利益を近似する。
【００５８】
他の最適化ツールも追加して(又は、代わりに)使用できるが、図示される実施例の最適化ツールは(Microsoft Excel の一部である)ソルバー(Solver)プログラムである。ここで、ソルバーはセル４２ａ−４２ｅの候補割当を変化させることによってセル４８を最大化するように構成され、配置された全ての在庫(即ち、セル４２ａ−４２ｅの和)が流通センターにおける手持ちの在庫を超えないという、適用可能な制約に従い、割当がＤＣからの商品の整数の(又は、他の有効な)割当可能な数量であるという制約に従う。
【００５９】
最適化ツール(例えば、ソルバー)を実行する最終結果は、(セル４２ａ−４２ｅに記憶された)提案されているサイト毎の割当、(セル４４ａ−４４ｅに記憶された)提案されている最適化された値下げ、及びその割当と値付けによって達成されるチェーン・レベル全体の粗利益の見積もりである。図に示されるように、後者はセル４８に反映される。図示される実施例では、この情報は、例えば、チェーン(又は、他の企業)在庫管理者(又は、在庫を配置して価格を設定する他の職員)によって使用される図２のスプレッドシート４０によって反映されるタイプのリポートで表される。
【００６０】
他の実施例では、最適化ツールによって生成された割当と最適化された値下げは、ワークステーション２８によって流通センターのワークステーション２０に、例えば、ネットワーク２４を介して送信される。ワークステーション２０は、自動化された在庫システム２０ｂを、例えば、これらの割当による在庫から入手可能な商品自動的選択のために、及び小売サイト１２−１８への転送のためにトラック２２(又は、他の配送機構)に配置するために制御する。これは、例えば、配送機構のルーティング(又は、他の制御)によっても自動的に管理できる。それらのサイトにおいては、ワークステーション２０(又は、小売サイトのディジタル・データ・プロセッサ)は、手持ちの棚(図示されない)への在庫の荷卸し、及びストックも同様に管理できる。同時に、ワークステーション２８は、サイト１２−１８における商品の値付けを、例えば、ＰＯＳ端末、高周波識別(ＲＦＩＤ)値付けディスプレイ、及び／又は他の価格表示機構への価格値下げ情報の伝達を通して制御できる。
【００６１】
以上、本発明の好ましい実施例について図示し記載したが、特許請求の範囲によって定められる本発明の範囲から逸脱することなく種々の変形及び変更がなし得ることは、当業者には明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明が実施される物理的環境である。
【図２】本発明が実施されるディジタルデータ処理環境である。
【図３】本発明のスプレッドシートに基づく実施例である。
【図４】サイト毎の粗利益と在庫の関係である。
【図５】販売された商品の最適な収益とコストが、小売サイトにおいて増加する手持ちの在庫に対してどの様に変化するかを示す。
【符号の説明】
【００６３】
１２−１８  小売サイト
１２ｄ、１４ｄ、１６ｄ、１８ｄ  ルータ／モデム
２０ａ  ワークステーション
２０ｂ  在庫制御システム
２２  トラック
２４  ネットワーク
２６  ストア
２６ａ−２６ｄ  記憶装置
２６ｅ  データベース管理システム
２８  最適化ワークステーション
２８ａ  プロセッサ部分
２８ｂ  ユーザ入／出力装置
４０ａ、４０ｂ  入力部分
４２ａ−４２ｅ  セル
４６ａ−４６ｅ  セル
【図１】
2007531923.tif 000008
【図２】
2007531923.tif 000009
【図３】
2007531923.tif 000010
【図４】
2007531923.tif 000011
【図５】
2007531923.tif 000012
【国際調査報告】
2007531923.tif 000013