アマゾンビジネスを拡大させるための最重要指標のうちの一つに「欠品率」と呼ばれる指標があります。
欠品率は、アマゾン社内ではRepOOS（Replenishable Out of Stock）と呼ばれ、アマゾンン内部のベンダーモデル（出店モデルではなく、アマゾンが商品を仕入れて売るモデルで、非常に大きな売上を持つメーカーやブランドのみが扱われる）では、売上の変化を分析する際に、最も最初に確認する指標となっています。（2023年6月時点では、多少呼称などが変わっています）
ただし、この数値は現在セラーセントラルや、ベンダーセントラルでは確認することができないため、メーカーはどの商品の欠品が最も売上に影響を与えてしまっているのかの把握ができず、売上拡大ができないという状態が起きてしまっています。
Picaro.AIでは、この欠品率を可視化し、メーカーの売上拡大のサポートをさせていただいております。直近では、売上4500万円/月だったブランドが、この欠品率を改善しただけで、3ヶ月で約9,000万円の売上に成長させた事例も出てきております。
今回は、ここまで売上を上げることができる（もしくは下げることができてしまう）欠品率について、少しだけ説明させていただきます。
欠品率 = RepOOS（Replenishable Out of Stock）
RepOOSとは、商品が在庫切れで購入できないときにその商品の詳細ページが見られた回数の割合を示す指標です。この指標は、アマゾン、もしくはセラーがどれだけ商品を在庫に潤沢に保つことができているかどうかを追跡するために使われています。
たとえば、ある商品のページを1000回人々が見に来たとします。そのうち200回は商品が在庫切れだった場合、その商品のrepOOSは20％になります。
つまり、Glance View(GV)が1,000で、RepOOSが20%ということは、200回見られた際は在庫切れを起こしていた状態だったということになります。
仮にこの20%の時に在庫があればどうなっていたでしょうか？
例えば、平均売価が5,000円で、CVRが5%だった場合、200回見られて入れば、50,000円の売上を作れていたはずです（←本来もう少し細かな計算をするのですが、それはまたいつか説明します）
たった20%の欠品率によって、売上に対する大きな機会損失を作ってしまっていますね。
また、欠品はアマゾンのSEOを極端に下げます。アマゾンのSEOロジックにはいくつかの要素があるのですが、その中の一つに、お客様の手元に商品が届くまでのリードタイムというのが存在しています。順番に話すと、Amazon倉庫から出荷されるモデル（ベンダーモデルとFBAモデル）の方が、メーカー倉庫からの出荷スピードよりも圧倒的に早いので、これらの出荷形態にある在庫の方が、優先的にランキングが上がる傾向があります。
その考えで言うと、欠品をしている商品というのは、どうでしょうか？
頻繁に欠品してしまう商品のランキングは上がりますでしょうか？
欠品率に対する貢献度
この指標は全ての商品に対して同じ計算式で扱います。たとえば、高価な商品と安価な商品が同じ回数だけ在庫切れになった場合でも、repOOSの値は同じになります。
そのため、ブランドにとっては、売上により直接的に関わる「在庫切れによる売上損失率」の方が重要な指標になるために、それらを正しく特定し、その商品ごとの欠品の原因を把握して対策をすることが非常に重要です。
しかしながら、残念なことにこの「在庫切れによる売上損失率」の計算というのは実はかなりマニアックで、工数のかかる計算が必要です。計算式自体も複雑で、正しく把握するには、毎週数時間の工数が必要になります。
そこでPicaro.AIではその欠品率の貢献度（どの商品が最も改善に貢献したのか、改悪に貢献したのか）を可視化し、メーカーのEC担当者の方がページを開けばすぐに、欠品している商品の特定ができ、その商品の貢献度がどの程度なのかを把握できるようになっています。（https://members.picaro.ai/app/contribution/rep-oos?target=last-week）
毎週月曜日に出荷して、売上が上がった、下がったを確認し、その原因が欠品率だという場合、このページを見れば、すぐに商品が特定できるので、即座に改善のアクションをすることが可能です。
在庫指標（Week of Cover (WoC)）
「在庫切れによる売上損失率」を理解するためには、それぞれの商品の販売スピードや倉庫からアマゾンへの納品スピードなどの情報を考慮に入れる必要があります。
これにより、在庫切れがなぜ起こっているのか。実際にどれくらいの販売損失を引き起こしているかを評価することができるので、これも非常に重要な指標なのですが、商品ごとにこれを計算するのは非常に困難です。
そこでPicaro.AIに「在庫指標」と呼ばれる機能を搭載しました。
（https://members.picaro.ai/app/asin-dashboard）
これは独自の計算式を使って将来の需要を予測し、その予測に対して、現在何週分の在庫があるのかを可視化しています。例えば、工場からアマゾン倉庫へ納品するまで4週間かかる場合、この在庫指標は4以下だと、確実に欠品を起こすということが予測できるようになっています。
まとめ
簡単ですが、欠品率、及び在庫水準について、参考になりましたでしょうか。セラーセントラルとベンダーセントラルでは、これらの数字は把握できないので、頻繁に欠品が起こってしまっているメーカーさんは、Picaro.AIを使って、
- どの商品の在庫が、いつ在庫切れをしそうかを、常に把握する
- 先週の売上の変化の要因が欠品率だった場合、どの商品が最もインパクトを与えたのかを、正しく把握し改善アクションを実行する
というのを徹底してみてください。当社クライアントのように、3ヶ月で売上を倍にすることも難しくありません。
