AIに在庫判断を聞く前に、毎週の注文履歴を残してください
どうも、Kazuです。
AIに事業の相談をする人は、かなり増えました。
在庫を持つべきか。
広告を止めるべきか。
どの商品を伸ばすべきか。
売れているのに、お金が残らない原因はどこか。
こういう相談をAIに投げること自体は、すごく良い使い方です。
ただ、そこで大きな差が出ます。
AIに「今見える数字」だけを見せている人。
毎週の注文履歴、在庫、アクセス、転換率を残している人。
同じAIを使っていても、返ってくる答えは変わります。
AIが見ている材料が直近数日分だけなら、答えもその範囲の判断になります。
逆に、毎週の注文履歴や在庫データが残っていれば、AIは過去の流れを踏まえて考えられます。
注文履歴は、ただの過去データではありません。
未来の在庫判断、商品改善、利益判断に使うための事業資産です。
AIに聞いても浅い答えになるのは、見せている数字が少ないから
たとえば、先週よく売れた商品があったとします。
そこでAIに聞く。
「この商品、在庫を持った方がいいですか？」
この聞き方自体は悪くありません。
でも、AIに見せているのが直近数日分の注文だけなら、その判断はかなり危ないです。
直近3日だけ売れた商品なのか。
毎年この時期に売れている商品なのか。
セール時だけ動いた商品なのか。
欠品していなければ、もっと売れていた商品なのか。
アクセスはあるのに、転換していない商品なのか。
利益は残っているのか。
ここまで見ないと、本当の在庫判断にはなりません。
AIの答えが浅いとき、多くの場合、AIが悪いわけではありません。
見せている数字が少ないだけです。
材料が少なければ、AIも今見える範囲でしか考えられません。
注文履歴は、未来の在庫判断に使う資産です
注文履歴というと、ただの過去データに見えるかもしれません。
でも、物販やECではかなり重要です。
注文履歴を見ると、いろいろなことが分かります。
- どの商品を在庫化するか。
- どの商品は無在庫のままでいいか。
- どの商品は一時的に売れただけか。
- どの商品に季節性があるか。
- どの商品は欠品で機会損失しているか。
- どの商品は売れているのに利益が薄いか。
こういう判断は、今の管理画面を少し見るだけでは分かりません。
過去からの流れが必要です。
僕は、注文履歴をかなり大事に見ています。
なぜなら、注文履歴には、お客さんが実際にお金を払った結果が残っているからです。
アクセス数やクリック数も大事です。
でも、注文履歴はもっと生々しい。
どの商品にお金が動いたのか。
どのタイミングで買われたのか。
どのモールで動いたのか。
ここには、事業の癖が出ます。
だから、注文履歴を取っていないのは、事業の資産を捨てているのと同じだと思っています。
取っていないデータは、あとから戻らないことがある
ここも、かなり大事です。
「必要になったら、そのときに過去データを取ればいい」
そう思うかもしれません。
でも、モールやツールによって、取得できる期間や項目には限りがあります。
いざ分析したいと思ったときに、欲しい期間の注文履歴が取れない。
在庫の過去推移が残っていない。
セール時のアクセスや転換率が分からない。
こうなると、AIに聞いても判断材料がありません。
AIは過去を想像してくれるわけではありません。
見せた材料をもとに、比較したり、整理したり、仮説を出したりします。
材料がなければ、一般論になります。
なので、注文履歴や在庫データは、必要になってから取るものではありません。
必要になる前から、残しておくものです。
毎週残すべきデータは、まずこの6つです
最初から完璧にやる必要はありません。
でも、物販やECをやっているなら、まずこの6つは毎週残した方がいいです。
注文履歴。
在庫レポート。
売上やビジネスレポート。
アクセス数。
転換率。
仕入れ履歴。
広告を使っているなら、広告レポートも入れた方がいいです。
ここで止まる人がいます。
「どのフォルダに分ければいいですか？」
「ショップごとに分類した方がいいですか？」
「ファイル名のルールを先に決めた方がいいですか？」
もちろん、きれいにできるならそれでいいです。
でも、そこで止まるくらいなら、まず1つのフォルダに入れてください。
完璧に分類するより、残す方が先です。
あとでAIに整理のたたき台を作ってもらえばいい。
ただし、注文履歴には個人情報が含まれることがあります。
顧客名、住所、電話番号など、分析に不要な個人情報は削除または匿名化してからAIに渡してください。
AIを使うことと、情報管理を雑にすることは別です。
データがあると、AIへの質問が変わる
毎週データが残ってくると、AIへの質問が変わります。
ただ「売上を上げるには？」と聞くのではなく、もっと具体的に聞けるようになります。
「この1週間で見るべき変化は？」
「在庫を持つ候補の商品は？」
「売れているのに利益が薄そうな商品は？」
「アクセスはあるのに転換率が低い商品は？」
「欠品や納期リスクが売上に影響していそうな商品は？」
「来週やらない方がいいことは？」
ここまで聞けると、AIの答えはかなり変わります。
データはAIの餌です。
ただし、AIが自動で全部を覚えてくれるわけではありません。
こちらが毎週、AIが読める形で渡す必要があります。
餌を渡していないAIに、深い判断を求めても難しい。
材料を渡していないのに、料理を頼んでいるようなものです。
だから、AIに何を聞くかより先に、AIが何を見て判断しているかを見直した方がいいです。
まず毎週1回、CSVを保存する日を決める
やることは、難しくありません。
まず、曜日を決めます。
たとえば、毎週月曜の朝。
各モール、自社EC、在庫管理ツールからCSVを落とす。
注文履歴。
在庫。
アクセス。
転換率。
仕入れ。
広告を使っているなら広告レポート。
それを1つのフォルダに入れる。
ファイル名には日付を入れる。
余裕があれば、簡単なメモを1行残す。
「今週はセールあり」
「主力商品が欠品」
「広告を一部止めた」
このくらいで大丈夫です。
それだけでも、後から見返したときの意味が変わります。
そしてAIに聞く。
「今週のデータから、在庫判断で見るべき商品を出してください」
「売れているのに利益が薄い商品があれば教えてください」
「アクセスがあるのに転換率が低い商品ページを出してください」
「来週やることを3つに絞ってください」
この形にすると、AIはただの相談相手ではなくなります。
毎週の事業データを見ながら、判断材料を出してくれる相手に近づいていきます。
AIに渡すデータは、事業ごとに違う
ただ、どのデータから残すべきかは、事業によって違います。
在庫判断から見た方がいい人もいます。
広告判断から見た方がいい人もいます。
仕入れ履歴から見た方がいい人もいます。
アクセスと転換率から見た方がいい人もいます。
だから、いきなりAIを使いこなそうとする前に、まず決めた方がいいことがあります。
どの業務のデータを、毎週残すのか。
ここです。
AIに在庫判断や売上改善を相談したいけれど、何のデータを残せばいいか分からない方へ。
AI顧問の個別相談では、あなたの事業で最初にAIへ渡す1業務と、毎週残すべき注文履歴・在庫・アクセス・転換率などのデータを整理します。
いきなり難しい仕組みを作る必要はありません。
まずは、未来のAI分析に使える材料を残すところからでいいです。
必要なければ、今はAI化より先にデータ保存の習慣だけで十分だと、正直にお伝えします。