販売・在庫情報を価格提案に反映する循環
価格を決めて終わりにせず、販売・在庫の状況を、次の価格提案に反映します。
Case Study｜自動車リサイクル企業仕入台数ではなく、
仕入台数ではなく、
「期待利益」で事業を動かす。
仕入れの判断と、販売価格の更新。一つの価格推定の仕組みで、車両にも部品にも。
AIVALUEのAI査定を活用している事例です。年間2万台を超える中古車を仕入れる自動車リサイクル企業で、車両ごとの将来価値から仕入価格と処理方法を判断し、部品の販売価格もダイナミックプライシング（変動価格）で市場に合わせて更新しています。
Overview
企業概要
60年以上自動車リサイクルの歴史
年間2万台超の中古車を仕入れ
複数の出口国内販売・輸出・部品販売・素材のリサイクル
車両・部品ごとの将来価値をもとに、仕入価格、処理方法、販売価格を判断しています。
Background台数を増やすだけでは、
台数を増やすだけでは、
利益が増えない。
国内での販売、輸出、部品の販売、素材のリサイクルなど、複数の出口から価値を引き出しています。競争が厳しくなるなか、仕入れる台数を増やすことが、そのまま利益の増加を意味しなくなっていました。
Challenges市場価値は変動し、
市場価値は変動し、
査定は熟練者に集中していた。
Vehicles｜車両の仕入れ
査定の遅れが、仕入機会の損失になる
中古車の価値は、車両の条件に加えて、中古車相場、国内外の部品需要、素材価格などで変わり、常に動きます。熟練担当者に査定依頼が集中すると回答に時間がかかり、仕入機会を逃すリスクがありました。
Parts｜部品の販売価格
価格と在庫は、切り離せない
- 価格は、種類・メーカー・車種・状態・需要・競合の価格・在庫で変わる
- 市場のデータが、常に変化する
- 販売するECごとに、条件が異なる
- 価格と在庫は、切り離して考えられない
Approach 1｜Purchase Decision「いくらで買うか」ではなく、
「いくらで買うか」ではなく、
「いくらの価値を生むか」から考える。
中古車として売る、部品として販売する、素材として再資源化する。複数の出口から将来価値を見積もり、必要なコストと利益の基準を踏まえて、仕入価格を逆算します。
約200車種の市場情報を、日々収集
約140種類の部品の市場情報を、日々収集
90%以上取引価値の90%以上をカバー
Approach 2｜Dynamic Pricing部品の販売価格を、
部品の販売価格を、
市場に合わせて更新し続ける。
商品ごとの価格提案、担当者による承認、ECプラットフォームへの自動反映、在庫状態の分類。価格の提案から再設定までを、一つのループとして運用しています。
- 01価格提案
- 02承認・出品
- 03市場監視
- 04在庫評価
- 05再価格設定
再価格設定のあとは、再び「価格提案」へ。市場が動く限り、このループは回り続けます。
市場の継続的な監視
競合の価格や需給を継続して見て、価格の更新につなげます。
チャネルごとの条件を反映
販売するECごとの条件を、価格の計算に取り込みます。
Result仕入台数を増やさずに、
仕入台数を増やさずに、
部品生産量が増加。
約30%
部品生産量が約30%増加
仕入車両台数を増やすことなく、市場需要に基づいて生産すべき部品を判断。事業の判断の軸が、「仕入れた車両の台数」から「期待できる利益」へ移りました。
※ 部品生産量の増加を示す指標です（利益の増加率ではありません）。Business Impact
事業にもたらした、5つの変化。
仕入れ判断の高速化
査定の回答を待たずに、仕入れの判断ができる。
熟練者への依存を軽減
熟練担当者に集中していた判断を、データで支える。
一台あたりの価値の最大化
複数の出口から、最も価値が高い使い方を選ぶ。
経営資源を市場に合わせて配分
市場の需要に基づいて、仕入れと生産に経営資源を配分する。
販売価格を市場に合わせて、柔軟に調整
市場の動きに合わせて販売価格を見直し、在庫期間を短縮。売上を最適化する。
※ AIVALUEの価格推定の仕組みを、お客様の業務に合わせて構築し、活用している事例です。
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