【アパレルDX】radialの機能が大幅アップデート!(2021年12月)

アパレル特化型データ分析基盤radialは、SaaS型ならではの特徴として、1か月単位での機能更新を行っております。radialはこれからもお客様の満足のために進化し続けます。

radialの21年12月大幅アップデート内容:①デザインの大幅更新、②日報機能の追加


radialは、データの力で、アパレル企業のマーチャンダイザー(MD)やディストリビューター(DB)の意思決定を楽に、早く、正確にするSaaS型システムです。
https://www.radial-db.jp/

radialの説明動画はこちら
https://www.youtube.com/watch?v=IqIce3d_s6Q&ab_channel=radial

2021年12月に、radialは大幅アップデートしました。

①デザインの大幅更新
radialは、「必要な情報だけに、直感的にアクセスできる」という基本方針でデザインしています。
アパレル企業に限らず、データ分析において「あれも知りたい、これも知っておいたほうがいい」と分析の幅を広げる傾向は非常に多いですが、radialは豊富なユーザーインタビューに基づき、過不足ない情報の可視化を実現しています。
今回のアップデートでは、主に以下の変更を行いました。
・サイドメニュー内の項目削減(プロダクトの利用シーンにもっと鋭く対応するため)
・文字やオブジェクトの色変更(ユ―ザーが見るべき情報に集中できるようにするため)
・売上や在庫の単位の切り替え機能(ポジションや時期による、見るべき単位の違いに対応するため)

画面は一部抜粋

radialを開くと、まずはマクロな情報として、チャネル横断的な売上体像を閲覧できるradialを開くと、まずはマクロな情報として、チャネル横断的な売上体像を閲覧できる

 

ミクロな情報として、課題商品は何か?どうすればいいのか?が直感的にわかる商品リストミクロな情報として、課題商品は何か?どうすればいいのか?が直感的にわかる商品リスト

 

 

品番・SKUを単位とし、EC・リアル店舗・倉庫の売上・在庫情報を自動で集計。消化率や消化週数の自動分析だけでなく、データに基づいたアクションレコメンドが提示される。品番・SKUを単位とし、EC・リアル店舗・倉庫の売上・在庫情報を自動で集計。消化率や消化週数の自動分析だけでなく、データに基づいたアクションレコメンドが提示される。

 

販売員の日報をソースとしてお客様の声を集計。定量的な数値だけに基づく「機械的な判断」ではなく、定性情報を踏まえた「センスを活かした判断」を後押しします。販売員の日報をソースとしてお客様の声を集計。定量的な数値だけに基づく「機械的な判断」ではなく、定性情報を踏まえた「センスを活かした判断」を後押しします。


②日報機能の追加
radialは、アパレル企業の意思決定のためには、定量情報だけでなく、定性情報も重要だと考えます。
そのため、従来の「商品単位でお客様の声を蓄積する」という体験をさらに強化して、「店舗ごとの日報を作成することで、お客様の声を蓄積する」という定性情報収集の流れを作りました。
 

店舗ごとに各種売上データを自動で引用するので、販売員は一日を振り返る定性コメントを書くだけ。店舗ごとに各種売上データを自動で引用するので、販売員は一日を振り返る定性コメントを書くだけ。

 

 

店舗ごとに売上商品を自動で一覧化。充実した日報を効率的に作れます。店舗ごとに売上商品を自動で一覧化。充実した日報を効率的に作れます。



また、アップデートと同時期に、radialが連携しているPOSシステム「スマレジ」のウェブサイトに、radialとスマレジの連携利用をテーマにした導入事例記事が掲載されました。
今回の事例企業は、ルシファーリサーチ株式会社様。
「ne Quittez pas(ヌキテパ)」を含む4ブランドを展開し、インドの伝統的な手仕事やセンスをモダンなデザインに融合したライフスタイルを提案するアパレルショップ「Pasand by ne Quittez pas(パサンドバイヌキテパ)」を運営しています。

ルシファーリサーチ様は、スマレジのPOSデータをはじめ、様々なシステムで取得した取引情報をradialに連携し、リアルタイムな分析結果をMDやDBの意思決定に活用しています。
 


お客様の声を記事本文より抜粋
  • (radialを活用して)週に1回MDミーティングを行い、どの商品が動いていてどの商品が動いていないのか、個人の感覚や感想ではなく、蓄積されたデータをデザイナー・営業・店長含めみんなで共有するようになりました。その上で各部門の意見を取り入れながら追加発注を決定しています。
  • 在庫に関しては、radialが自動で提示してくれる「在庫リスク」タグや自動計算で算出してくれる在庫消化率と在庫消化週数を組み合わせて商品の現状を把握しています。売れるつもり、売れているつもりで発注していたものも実売の数字で示されることで、無駄なものを作らないようになりました。
  • 現場では、radial上で商品にスタッフがコメントを残せる機能がとても便利です。接客中にお客様から聞いた声や購入の決め手に至った良いご意見を残しています。また、ご試着から購入につながらなかった際にいただくご意見もとても重要です。たとえば「ここが窮屈だった」とか「ここがこうだったら買ったのに」といったお客さまとの会話をデータとして蓄積し、次の企画に活かせるようになりました。

記事では、radialの活用事例だけでなく、スマレジの活用事例も掲載されています。
本文はこちらからご確認ください!
https://smaregi.jp/casestudy/retail/pasandbynequittezpas.php


radialご利用イメージ
  1. お使いのPOS・EC・WMSをradialとAPIで連携します
  2. radialを開くだけで、店舗横断のマクロな状況、商品ごとのミクロな状況を把握できます
  3. 商品それぞれに付与されたアクションレコメンドを土台に、MD・DBがアクションを議論します
  4. 商品詳細ページで詳細な販売・在庫状況や店頭で集めたコメントを元にアクションを確定します




【radialの開発・運営会社】
株式会社 proces
東京都渋谷区西原3-24-5-206
代表取締役 岡本大河

【お問い合わせ】
info@proces.co.jp
https://www.radial-db.jp/
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