日配品の管理において最大の難所となるのが発注管理とロス率の抑制です。常温の一般食品と違い、売れ残った商品は長期保管ができず、期限が切れれば廃棄処分となってしまいます。一方で品切れを起こせば、毎日の食卓を支える定番商品だけに顧客の信頼を損ないます。
発注担当者は、過去の販売実績だけでなく、明日の天気予報や気温の変化、近隣の学校行事や給料日といったあらゆる変数を考慮して日々の発注数を決定します。例えば「明日は急に気温が下がるから鍋物需要で豆腐や生麺の発注を増やす」「雨予報だから全体の来店客数を見越して納豆の発注を抑える」といった緻密な調整が欠かせません。
昨今の小売現場では、AIを活用した高精度な需要予測システムの導入が進んでおり、欠品を防ぎながら廃棄ロス率を最小限に抑えるデータ主導の店舗運営が定着しています。
