主要都市での復活

リード氏は、復活はすべての地域に均等に起きているわけではないと指摘し、ロンドンや主要都市、堅調な商業施設など、主要な都市部に集中していると述べている。これらの地域では、「復活の兆し」が見られ、店内での滞在時間が長くなり、店内訪問がオンラインでの購入につながるエコシステムが形成されている。

「全体的な客足は減少しているが、主要な地域に集中している。正しい場所に投資している小売業者は、売上高が10％以上上昇している」とリード氏は説明している。

これらの高交通量の地域では、顧客が45分以上滞在するケースが多く、店内での購入がなくても、ブランドのオンラインプラットフォームで購入につながるクロスチャネルの機会が生まれている。

投資が変革の原動力

リード氏は、成果を上げている小売業者は、店舗の物理的なスペースに投資するための財務的余裕を確保していると強調している。インフレやコスト圧力の時期には、多くの企業が本社の効率化や調達戦略、サプライヤーとの再交渉に注力していた。その中で資金を解き放った企業は、今やその資金を再投資している。

「正しい場所に店舗に投資していると、訪問数や売上高の面で顕著な成果が得られる」とリード氏は語っている。

その例として、マーカス・アンド・スペンサー（M&S）やジョン・リースが、店舗の刷新と拡充のために大規模な投資プログラムを立ち上げている。昨年、M&Sは店舗の刷新と再編に3億ポンドを投資し、16店舗を新設、9店舗を拡張、12店舗を刷新した。

しかし、回復は均等に分布しているわけではない。英国小売連盟（BRC）によると、2024年と比較して英国全体の客足は0.8％減少しており、古いショッピングモールや弱い市街地は依然として圧力下にある。現在、店舗の立地に関する意思決定は極めて地域ごとに細かく、客足や販売動向の極めて地域的な理解が求められている。

「すべては極めて地域的な理解にかかっている。良い立地もあれば、利益を上げられる立地もある。一方で、客足が少ない立地もある」とリード氏は述べている。

サプライチェーンを戦略的ツールとして

データモデリングは、特定の立地を刷新、再構成、または撤退するかどうかを評価するための不可欠なツールとなっている。場合によっては、スペースの最適化が、コンセッションの拡大や、自社ブランドと第三者ブランドのバランスの調整を意味する。

非主要な立地では、オムニチャネル戦略の成功が存続の鍵となる。リード氏は、「最優秀な小売業者は、店舗をシームレスな体験の一部と考え、最終的にどこで購入するかは気にしない。ブランドと体験が適切であれば、顧客がどのように購入するかは問題ではない」と語っている。

これにより、在庫の役割も変化しており、オンラインと店舗チャネルの需要データをもとに、継続的なラインを中央で最適化している。季節性やファッション志向のラインでは、在庫の過剰リスクや利益の損失を避けるために、より正確な予測能力が必要である。

「サプライチェーンが良好な注文管理と効率的な店舗配送が整っていれば、店舗での在庫を最小限に保つことができ、そのリスクを最小化できる」とリード氏は説明している。

納期、最小注文量、全体的な在庫所有権が注目されている。目的は明確である。在庫に束縛された資本を減らしつつ、在庫の可用性を損なわないこと。

小売業者は、美容のポップアップやフードとの提携など、レジャーおよびホスピタリティを組み合わせて客足を増やす実験を行っている。リード氏は、運用コストはケースごとに評価できるが、その上昇の可能性を示すことが難しいと述べている。

「実験は重要だが、証拠を示す必要がある。重要なのは、制御された実験で、小売業者が平均購入額、実験店舗周辺でのオンライン販売の参加率、さらには広範な効果を測定することだ。一部のデータは自動化され、一部は手動で収集する必要がある。目標は『速く失敗するか、速く成功するか』で、堅牢な証拠ベースを構築することだ」とリード氏は語っている。

彼が挙げた例は、伝統的なデパートとは異なるガーデンセンター業界で、パドルコートなどのライフスタイル要素を導入し、新たな顧客層を引きつける取り組みである。大規模な施設は、実験と測定のための余地を提供している。

リード氏は、サプライチェーンの実行においてAIの潜在的な価値にも言及し、公共の議論がチャットボットや自動化された店舗の対話に注目しがちだが、リアルタイムデータを用いてサプライチェーンの運用を最適化するところに真の価値があると述べている。

「サプライチェーンはAIで動かすことができる巨大な候補であり、実際にはある程度そうしている。数十年来、アルゴリズムを使って在庫配分を決定してきたが、リアルタイムデータを用いたAIの精度ははるかに高い」とリード氏は語っている。

そのメリットは大きく、在庫切れの減少、在庫の可用性の向上、利益の保護。課題は、レガシーシステムから移行する際、ゼロから再構築する必要がないこと。しかし、リード氏は明確にAIは人間の判断を補完し、置き換えるものではないと述べている。

彼は、ファッションブランドがAIを使って新設計のプロトタイプ画像を生成し、物理的なサンプルの作成や配送を数カ月分省略する例を挙げている。「これはサプライチェーンのプロセスから時間を削るが、人間の側面を妨げることはない。スピードと効率の話で、創造的な入力を排除するわけではない」とリード氏は語っている。

消費者は「純粋なAIデザイン」に警戒しており、特に物理的な小売では、人間によるキュレーションや対話が依然として重要である。

リード氏は、小売業の次の進化段階は、より痛ましいものではなく、機会が満載であると結論づけている。ただし、小売業者が