アパレル小売業界を救う在庫管理の方法とは？倒産危機を3度回避した事例をもとに解説
FULL KAITENは、代表の瀬川が過去に小売事業の経営者だった経験から生まれました。 瀬川がベビー服 EC 事業を創業し6 年半運営するなかで、在庫問題が原因で3度の倒産危機を経験します。 今回はその事例をもとに、在庫問題の解決法を解説します。
266件がコロナ関連倒産。大打撃を受けたアパレル業界
2020年から幾度もなく行われた緊急事態宣言の影響でアパレル業界の市場規模は18.1%も減少。消費者の動きも大きく変わりました。
最近ではインポーターの三崎商事が大阪地裁へ民事再生法の適用を申請し、アパレル業界を驚かせたと思います。三崎商事だけではなく新型コロナウィルスを起因とする倒産は、アパレル関連業者だけで266件（※）にも登り、アパレル業界は大打撃を受けています。
今後アフターコロナを生き残るためには在庫問題を解決し、今ある在庫で利益を上げることが重要です。ではその方法を、瀬川が3度の倒産危機を乗り越える時に得た気づきを基に解説していきます。
※参考：Yahoo!ニュース
（https://news.yahoo.co.jp/articles/ff15061b0fcac81f65230a79ee5451d23546769e）
1度目の倒産危機 過剰在庫で資金繰りが悪化
1 度目の倒産危機の原因は、欠品するぐらいなら多少売れ残っても良いと考えて在庫量を増やしたことでした。確かに売上は増加しましたが、同時に抱える在庫も膨れ上がり、その結果、3ヶ月後には倒産しそうな資金繰り状況になってしまいました。
対策① 在庫リスクを可視化し、在庫を現金化
対策として不良在庫をセールして現金化することを行いましたが、不良在庫と言っても、どの商品が不良在庫なのかわからないことに気づきました。
在庫数が多くてもしっかり売れているなら不良在庫ではないですし、在庫数が少ないからと言って全く売れていないのなら不良在庫なのかもしれない 。それを考えずに感覚に頼って商品を選別しセールに出すと、得られたはずの粗利を失うことになります。
そのため、不良在庫を算出するためのロジックが必要だと考えました。
そこで行ったのが、SKUごとに売り切るのに要する日数を計算するということです。この計算の結果、在庫数の多い少ないに関係なく売り切るのに要する日数によって在庫リスクを判定できるようになり、売り切るのに要する日数が一定値を超えるものを不良在庫と判断してセールしました。
これにより在庫を現金化でき、倒産危機を乗り越えることができたのです。
ここで誰でも簡単に不良在庫を可視化できる方法をご紹介いたします。
それは移動平均法という、過去の売上の移動平均を算出して将来を予測する手法を使うことです。
例えばあるSKUの直近2週間の販売数から1週間あたりの平均販売数を算出します。そして何個以上売れる予測ならフル回転、何個以下なら不良在庫、その間を過剰在庫というルールを決めましょう。
もちろんこの方法では予測精度にバラツキが出ますが、統一した基準のもとで在庫リスクを判定して分類することになるため、「売れているか」「売れていないか」だけでなく、「売れ始めた（しかしまだ十分ではない）」「売れなくなってきた（しかし売れないわけではない）」という状態も掴むことができるようになるのです。
※FULL KAITENで使用しているロジックとは別の方法となります。
対策② 多頻度・少量発注を実現。在庫リスクが減少
またこの時には発注に関する改善も行いました。それまでは発注業務の負荷が高すぎるせいで発注頻度が月1回程度と低く、そのせいで発注1回あたりの発注数量が多くなっていました。
しかし1回の発注数量が多いのは在庫リスクになります。そこで考えたのが、発注業務の負荷を下げれば発注頻度を高められるということです。
発注頻度が高まれば 1 回の発注数量を抑えられるようになり、1 回の発注数量が少なくなれば必然的に在庫リスクが低減することになります。
不良在庫を算出する際に、売り切るのに要する日数をSKUごとに計算できるようになっていたため、そのロジックを使って実際に売れる数量に見合った発注数量を自動算出する仕組みを作りました。
これにより発注業務負荷が著しく軽減できたので発注頻度を高めることに成功しました。
その結果1 回あたりの発注数量を劇的に少なくすることができるようになり、在庫リスクそのものを低減できるようになったのです。
2度目の倒産危機 ヒット商品を増やそうとし、またも過剰在庫に
2度目の倒産危機は、ヒット商品を増やして売上増加を実現することを狙ったのが原因でした。
しかしヒット商品はそんなに簡単に増えません。 どの商品がヒットするかは神のみぞ知る世界ですので、気づけば在庫が膨れ上がってまた資金繰りに問題が発生しました。
この時は1度目の倒産危機で開発した、不良在庫を算出する機能を使ってセールを行いどうにか乗り越えたのですが、ヒット商品のようなよく売れる商品だけで売上を作ることに不自然さを覚えました。
よく考えてみると、在庫がよく売れる商品と全然売れない商品の2 つにしか分類できないというのは理屈的に変だと思ったのです。普通に考えれば在庫リスクはグラデーションのようなものであり、よく売れる、全然売れないの間に普通に売れる状態の在庫があるはずだと思ったのです。
対策③ 在庫リスクを可視化し、在庫を現金化
そこで在庫リスクのグラデーションの中間にあたる在庫を算出することを考えました。この時も売り切るのに要する日数をSKUごとに計算した結果を使ったのですが、そのデータを見ていて面白いことに気づきました。
それはそこそこ売れる商品のほとんどは、もともとよく売れていた商品だという気づきです。販促が手薄になるなど何らかの事情で在庫リスクが発生し、よく売れていた商品の売れ行きが少し落ち、そこそこ売れるという状態に変わってしまったということに気づいたのです。
この気づきは非常に重要な気づきで、これ以後、よく売れる商品の販促以外にそこそこ売れる商品の販促も強化するようになりました。
その結果、手持ちの在庫を使って売上も粗利も一気に成長させることができたのです。
これまではよく売れる商品で売上と粗利を稼ぎ、それ以外の商品はセールで現金化していただけだったものを、普通に売れる商品の販促で売上と粗利をもっと伸ばすことに成功したのですから本当に大きな気づきでした。
またこれまで販促のメスが入っていなかった在庫を使って売上と粗利を伸ばしたということは、イコール在庫消化にも繋がったということですので、資金繰りの面でも一石二鳥でした。
3度目の倒産危機 客数増加のために送料無料ラインを下げたところ大赤字
なんとか在庫問題に決着をつけたと思った矢先、3 度目の倒産危機がやってきました。 在庫問題が解決し、いよいよ客数を増やして売上増加を狙う作戦を実行することにしたのですが、それが 3 度目の倒産危機を招いてしまいました。
この時に行ったのは、送料無料になる購入金額を8,000 円以上から2,000 円以上に下げるということです。 送料無料になる金額を下げても、客数が1.4 倍以上になればむしろ粗利が増えるという試算をしていました。
しかしどんなに改善を繰り返しても客数は 1.2 倍にしか増えませんでした。これでは売っても売っても赤字です。 あまりに多額の赤字により急速に資金が流出し、最大の倒産危機を迎えてしまったのでした。
最終的に送料無料の購入金額を元の8,000円以上に戻し、資金繰りが苦しいのでクーポンやタイムセールなどの値引き系販促も一切やめました。その結果、客数は減ってしまったのですが客単価が一気に向上し復活を遂げたのです。
対策④ 客単価を向上させる商品を可視化し、合わせ買いを促す
この時に気づいたのが客単価の威力です。
客数が減っても客単価が向上するだけでこんなに粗利を稼げるのかということに気づいたため、客単価を向上させる方法を過去の販売データを色々な角度でグラフ化して考えてみたのです。その結果、客単価を向上させる商品があることを発見しました。
そしてそういう商品を簡単に算出する仕組みを作り、しっかり販促するようにしたのです。
すると7,200 円ぐらいだった客単価が1 ヶ月で 500 円程度向上しました。客数はほぼ変わらないまま客単価が500円も上がったのですから、売上と粗利そして資金繰りに非常に良い影響が出たのです。
商品力を見える化し、在庫を利益に変える
縮小市場やアフターコロナを勝ち抜いていくためには瀬川が行ったように、在庫一つ一つの商品力を見える化し効率的に在庫を利益に変えていくことが重要です。
瀬川自身が小売経営の当事者として在庫問題に苦しみ抜いたことで生まれたFULL KAITENは、EC・店舗・倉庫、全ての在庫をAIを用いて予測・分析し、商品力をワンクリックで見える化することが可能です。
商品力はあるのに眠っている在庫を明らかにすることで正しく手を打つことができ、早く在庫を利益に転換させることができます。
通常、大量にあるSKUを分析しようとすると数時間以上かかりますが、ワンクリックで分析が完了するため、利益に直接繋がる打ち手の検討に時間をかけることが可能になります。
またシンプルな操作性と見るべき指標が絞られているため、属人性の排除と部門間での共通言語としてもお使いいただくことができます。
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