小売・消費財企業が関税の不確実性に対処するためのデータ活用5つの方法

小売・消費財（CPG）業界は、激動の経済状況の中を進んでいます。大きな要因は、関税値上げの予測不可能性です。これは、企業にとっての潜在的なコスト増に直接つながります。こうしたコスト上昇は、消費者が低価格を求めてコスト意識の高まりとともに関税の支払い意欲を減じることによって生じます。これは、企業がコスト削減を迫られている関税環境と同じです。コストや関税の継続的な変動は、継続的な管理と分析を必要とし、データの透明性が極めて重要であることを浮き彫りにしています。統合されたデータファウンデーションは、AIの機能を活用して、予測される消費者行動、過去の販売データに基づく予測分析、最新の関税情報に至るまで、あらゆるものについてより迅速かつ正確なインサイトを提供します。 

本ブログでは、この不安定さを理解するためにデータがどのように役立つかを探り、企業が関税のコストに対する実際の影響と潜在的な影響を把握し、消費者の反応を予測し、全体的なビジネスインパクトを評価し、さまざまな対応オプションを評価することができるようにします。

データで混乱を理解する

賢明な企業は、関税ストなどの勢力を不安定化させる際、データ分析に目を向けて道筋を立てます。そして、SnowflakeのAIデータクラウドは、今起きていることを把握し、次のアクションを計画するのに役立ちます。業界をリードする企業は、単に反応するだけでなく、予測して課題を事前に回避することもできます。

1.コストで粒度を上げる： 製造企業および消費財企業にとって、関税はすべての製品に等しく適用されるわけではありません。企業は、部品表（BOM）を慎重に調査することによってのみ、影響を受けるコンポーネントとその量を正確に把握できます。Snowflakeは、ERPシステムのデータとSnowflakeマーケットプレイスの関税情報を結合できるようにすることで、これを容易にします。企業は、製品ライン全体とすべてのレベルで、新たなコスト構造を明確に把握できます。

2.価格変動に対するお客様の反応の理解： 企業が関税値上げの検討を迫られる際には、消費者の反応を知る必要があります。増加を受け入れるか他を探すのか？購入を全面的に見送るのか。企業は、販売、価格、プロモーションの履歴データをSnowflakeに取り込むことで、高度な機械学習モデルを通じてさまざまな製品、セグメント、リージョンにまたがる顧客行動を予測できます。これらのインサイトは、コストを消費者に渡す方が賢明か、それとも社内で吸収するのが賢いかを判断するのに役立ちます。 

3.高度なシミュレーションによるマージンの保護： 財務チームは、製品、顧客、地域全体にわたって、関税が収益に与える影響を把握する必要があります。Snowflake上で数百万件のレコードに対して複雑なマージンシミュレーションを実行することで、コスト、収益、料金のデータを組み合わせて影響を予測できます。こうしたインサイトは、価格戦略、維持または中止する製品、サプライヤーや顧客との交渉方法に関する重要な意思決定に役立ちます。

4.新規サプライヤーの効果的な発見と評価： 場合によっては、より有利な取引条件の国で新規サプライヤーを見つけることが関税への最善の対応となりますが、これは決してシンプルではありません。そのためには、コスト、品質、キャパシティ、リスクについてパートナー候補を評価する必要があります。Snowflakeは、企業が調達データをサプライヤー情報や物流データと組み合わせて、さまざまな地域でデータに裏付けられた調達シミュレーションを実行できるように支援します。 

5.製造拠点の見直し： 多くの場合、企業は関税によって製品の製造場所を見直す必要があります。たとえば、生産をエンドマーケットに近づけることで、義務を回避して輸送コストを削減できる可能性があります。Snowflakeは、外部データ（人件費、不動産価格、税制優遇措置など）と内部業務情報を統合して潜在的なメリットとデメリットの全体像を作成することで、こうした大きな意思決定をサポートします。 

デモ：Snowflakeで何が変わるか

貿易政策が一晩で変わる可能性がある世界で、SnowflakeのAIデータクラウドは、企業をアジャイルにするための強固な基盤を提供します。小売・消費財企業は、データサイロを解消してパートナーとのセキュアなコラボレーションを実現することで、貿易の混乱に自信を持って迅速に対応できます。

Snowflakeが関税の嵐を乗り切るためにどのように役立つかを知りたいですか？詳細については、デモをご覧ください。 

• 特定の製品やサプライヤーに至るまでの、粒度の高い関税影響評価
• データを更新するたびに更新される、AI駆動のリアルタイム予測とレコメンデーション
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