JP6451800B2 - Purchase support apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、購買を支援する購買支援装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a purchase support apparatus and program for supporting purchase .
小売業・飲食業・サービス業を営む対面販売の店舗において、商品は、商品ラインナップとしての主商品と主商品に関連した従商品に分けられる。それらの店舗では、主商品に対して店舗側の判断で従商品を推奨商品として販売促進策を講ずることが多い。一方、インターネットの発展に伴い拡大しているオンラインショッピングでは、対面販売によらずに所定のリコメンドを行うリコメンド手法による販売促進策が用いられている。例えば、引用文献1に開示されているように、ユーザの購買履歴に基づいて、顧客生涯価値(LTV:Lifetime Value of Customer)を最も高めることができるような商品を推薦するリコメンド装置およびリコメンド方法が開示されている。
In a face-to-face sales store that operates a retail business, a restaurant business, or a service business, products are divided into a main product as a product lineup and a subsidiary product related to the main product. In these stores, sales promotion measures are often taken with respect to the main product as a recommended product at the store's discretion. On the other hand, in online shopping, which is expanding with the development of the Internet, a sales promotion measure using a recommendation method for performing a predetermined recommendation without using face-to-face sales is used. For example, as disclosed in
しかしながら、従来の対面販売の店舗における販売促進策において、店舗側の判断で決められた従商品の販売実績が、想定された主商品の販売実績に応じて上がるとは限らず、店舗側が想定しない要素で別の従商品が売れてしまい、店舗側が推奨する従商品に対して販売促進をかけていると、別の従商品の販売拡大のチャンスを逃してしまう場合がある。
また、引用文献1に開示されているオンラインショッピングにおけるリコメンド手法では、ユーザの購買履歴に基づいて統計的な手法を用いて所定のリコメンドを行うものであるため、ユーザとの対面販売を行うことでしか得られない情報が考慮されておらず、対面販売を行う店舗における販売促進にとって必ずしも有効ではないという問題があった。
However, in sales promotion measures in conventional face-to-face sales stores, the sales performance of subordinate products determined by the store side's judgment does not always rise according to the assumed sales performance of the main product, and the store side does not assume If another subsidiary product is sold by the element and sales promotion is being applied to the subsidiary product recommended by the store side, there may be a case where the sales expansion chance of another subsidiary product is missed.
In addition, in the recommendation method in online shopping disclosed in the cited
本発明の課題は、より効果的に購買を支援することである。 An object of the present invention is to support the effective purchase Ri good.
本発明の購買支援装置は、
ユーザによる購買が行われる際に前記購買の担当者が前記ユーザをモデルとなるユーザとして決定した場合、前記購買に係る購買情報をモデル購買情報として記憶部に記憶させる記憶制御手段と、
前記モデルとなるユーザ以外の所定ユーザによる購買が行われる際に当該購買に係る前記所定ユーザの購買情報と、前記記憶部に記憶されたモデル購買情報と、を照合して前記所定ユーザへのリコメンド情報を抽出する抽出手段と、
を備え、
前記抽出手段は、前記モデル購買情報に含まれており且つ前記所定ユーザの購買情報に含まれていない商品情報を前記リコメンド情報として抽出する、
ことを特徴とする。
The purchase support apparatus of the present invention is
A storage control means for storing purchase information related to the purchase in a storage unit as model purchase information when the person in charge of purchase decides the user as a model user when purchasing by the user;
When purchase by a predetermined user other than the model user is performed, the purchase information of the predetermined user related to the purchase and the model purchase information stored in the storage unit are collated and recommended to the predetermined user Extraction means for extracting information;
Equipped with a,
The extraction means extracts product information that is included in the model purchase information and is not included in the purchase information of the predetermined user as the recommendation information.
It is characterized by that.
本発明によれば、より効果的に購買を支援することができる。
According to the present invention, it is possible to support the effective purchase Ri good.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
販売支援システム100は、図1に示すように、外部装置としての売上明細入力装置1と、販売支援装置2と、携帯端末装置3とを備える。
As shown in FIG. 1, the
売上明細入力装置1と、販売支援装置2と、携帯端末装置3とは、通信ネットワークNを介して接続されている。通信ネットワークNは、専用線や既存の一般公衆回線を利用して構築された通信ネットワークNであり、LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)等の様々な回線形態を適用することが可能である。また、通信ネットワークNには、例えば、無線LAN(Local Area Network)、電話回線網、ISDN回線網、専用線、移動体通信、通信衛星回線、CATV回線網等の各種通信ネットワーク網と、IPネットワーク、VoIP(Voice over Internet Protocol)ゲートウェイ、インターネットサービスプロバイダ等が含まれる。
The sales
先ず、図2を参照して、売上明細入力装置1の機能構成を説明する。売上明細入力装置1は、店舗の売上を決済する装置である。
First, the functional configuration of the sales
売上明細入力装置1は、図2に示すように、機器の全体的な制御を行うCPU(Central Processing Unit)101と、複数の操作キーを有する入力部102と、カードリーダライタ103と、表示部104と、ユーザ用表示部105と、印刷部106と、ドロア107と、通信部108と、CPU101に作業用のメモリ空間を提供するRAM(Random Access Memory)109と、CPU101が実行する制御プログラムや制御データを格納した記憶部110とを備える。また、各部は、バス114を介して接続されている。
As shown in FIG. 2, the sales
入力部102は、カーソルキー、文字、数字入力キー及び、現金/預かり金キー等の機能キーを備えたキーボードを含む構成であり、操作者による各キーの押下入力を受け付けてその操作情報をCPU101に出力する。機能キーには、「モデルユーザ」を決定する際に押下されるモデルユーザ決定ボタン102aを含んでいる。また、入力部102は、マウス等のポインティングデバイスを含み、位置入力を受け付けて操作情報としてCPU101に出力する。
The
ここで、モデルユーザについて、以下に説明する。
店舗担当者が、来店ユーザの中で、購買行動の観点において特徴を有する人が存在すると考える場合がある。例えば、定期的に来店したり、その店舗の商品に詳しい、造詣が深い、購買品の選択が巧みであると感じられるユーザである。このようなユーザは、購買行動の観点で「すてき」であり、他のユーザの購買履歴のモデルになり得るユーザ、即ち、モデルユーザと考えられる。店舗担当者は、モデルユーザを、感覚的要因で決定する。また、モデルユーザを決定する際には、モデルユーザ決定ボタン102aを押下する。
Here, the model user will be described below.
In some cases, a store person in charge thinks that there are people who have characteristics in terms of purchasing behavior among the customers visiting the store. For example, it is a user who visits the store regularly, is familiar with the products in the store, has a deep knowledge, and feels skillful in selecting purchased items. Such a user is “nice” in terms of purchasing behavior, and is considered a user who can be a model of another user's purchase history, that is, a model user. The store manager determines the model user based on sensory factors. Further, when the model user is determined, the model
カードリーダライタ103は、カード挿入口に挿入されたICカード又は磁気カード等のカード型記録媒体である会員カードの記録情報を読み取ってCPU101に出力するとともに、CPU101から書き込み指示された情報を挿入された会員カードに書き込む。
The card reader /
表示部104は、LCD(Liquid Crystal Display)等で構成され、CPU101から入力される表示情報に応じて各種表示を行う。
The
ユーザ用表示部105は、タッチパネル等で構成され、例えば、酒販売においてユーザが成人であることを確認入力したり、ユーザに所定の承認を取る場合に確認入力したりするための装置である。
The
印刷部106は、例えばサーマルプリンタであり、ユーザに渡すレシート用のロール紙を有し、CPU101から入力される指示に従って、取引された商品の名称、金額等を売上明細としてロール紙に印刷する。また、売り上げ明細が印刷されレシートが発行された後に、リコメンド内容をロール紙に印刷してリコメンドシートを発行する。リコメンド内容については後述する。
The
ドロア107は、硬貨や紙幣等の現金を格納する引き出しであり、入力部102の操作(現金/預かり金キーの押下操作)により解放される。
The
通信部108は、モデム、ルータ、ネットワークカード等により構成され、通信ネットワークNに接続されて、通信ネットワークN上の販売支援装置2との通信を行う。
The
RAM109は、揮発性のメモリである。また、RAM109は、実行される各種プログラムやこれら各種プログラムに係るデータ等を格納するワークエリアを有する。
The
記憶部110は、磁気記録媒体を有するHDD(Hard Disk Drive)、不揮発性の半導体メモリ等により構成される。記憶部110には、図2に示すように、プログラム記憶部111、売上明細TBL(table)113が設けられている。
The
プログラム記憶部111には、CPU101で実行されるシステムプログラムや売上明細入力装置処理プログラム112、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。
これらのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態でプログラム記憶部111に格納されている。CPU101は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
The
These programs are stored in the
図3に、売上明細TBL113のデータ格納例を示す。図3に示すように、売上明細TBL113には、レシートID1131と、商品名1132と、数量1133と、単価1134と、金額1135と、担当ID1136と、会員ID1137との項目を含む。担当ID1136は、売上明細入力装置1にて売上処理(レジ処理)を行ったレジ担当者のIDである。会員ID1137は、ユーザが会員である場合のその会員番号である。
FIG. 3 shows a data storage example of the sales details TBL113. As shown in FIG. 3, the
ここで、売上明細TBL113には、会員カードを所持せずに個人を特定できないユーザ、会員カードを所持する会員ユーザ、モデルユーザのいずれの取引明細も保存される。 Here, in the sales statement TBL113, transaction details of any of a user who cannot identify an individual without having a member card, a member user who has a member card, and a model user are stored.
そして、CPU101は、記憶部110に記憶されているシステムプログラムを読み出し、RAM109のワークエリアに展開し、該システムプログラムに従って各部を制御する。また、CPU101は、記憶部110に記憶されている売上明細入力装置処理プログラム112を読み出してワークエリアに展開し、各種処理を実行する。
具体的には、CPU101は、売上処理(レジ処理)を行ったレジ担当者により入力部102のモデルユーザ決定ボタン102aが押されると、当該ユーザの会員IDと、モデルユーザ決定ボタン102aを押下したレジ担当者のIDと、からなるモデルユーザ情報と、当該モデルユーザが購入した商品の商品名等の購買商品情報を、通信部108を介して販売支援装置2に送信する。
Then, the
Specifically, when the model
次に、図4を参照して、販売支援装置2の機能構成を説明する。
Next, the functional configuration of the
図4に示すように、販売支援装置2は、機器の全体的な制御を行うCPU201と、複数の操作キーを有する入力部202と、表示部203と、印刷部204と、通信部205と、CPU201に作業用のメモリ空間を提供するRAM206と、CPU201が実行する制御プログラムや制御データを格納した記憶部207とを備える。また、各部は、バス219を介して接続されている。
As shown in FIG. 4, the
入力部202、表示部203、印刷部204、通信部205、RAM206は、売上明細入力装置1の入力部102、表示部104、印刷部106、通信部108、RAM109と同様の構成である。
The
記憶部207は、磁気記録媒体を有するHDD(Hard Disk Drive)、不揮発性の半導体メモリ等により構成される。記憶部207には、図4に示すように、プログラム記憶部208、会員カード情報TBL210、商品マスタTBL212、レジ担当者TBL214、文書コードTBL215、購買履歴グループ管理TBL216、購買履歴TBL217、運用管理TBL218が設けられている。
The
プログラム記憶部208には、CPU201で実行されるシステムプログラムや販売支援装置処理プログラム209、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。販売支援装置処理プログラム209には、WEBアプリケーションとしての購買履歴ビューア209Aのプログラムを含む。これらのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態でプログラム記憶部208に格納されている。CPU201は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
The
次に、図5、図6を参照して、記憶部207に記憶される各種テーブルを説明する。図5(A)に会員カード情報TBL210の構成を示す。図5(B)に商品マスタTBL212の構成を示す。図5(C)にレジ担当者TBL214の構成を示す。図5(D)に文書コードTBL215の構成を示す。図6(A)に購買履歴グループ管理TBL216の構成を示す。図6(B)に購買履歴TBL217の構成を示す。図6(C)に運用管理TBL218の構成を示す。
Next, various tables stored in the
会員カード情報TBL210は、会員カードに関するユーザ情報が格納されるテーブルである。会員カード情報TBL210は、図5(A)に示すように、会員ID2101と、会員名2102と、生年月日2103と、性別2104と、メールアドレス2105と、最終来店日2106と、来店頻度2107と、モデルユーザポイント2108と、「属性1」2109と、「属性2」2110と、「属性n」2111と、モデルユーザ対象2112との項目を有する。
The member card information TBL210 is a table in which user information regarding the member card is stored. As shown in FIG. 5A, the member
会員ID2101とは、ユーザである会員のユーザ識別情報である。会員名2102、生年月日2103、性別2104、メールアドレス2105は、それぞれ、会員ID2101における会員名、生年月日、性別、メールアドレスを示す情報である。最終来店日2106は、その会員が最後に来店した日である。来店頻度2107とは、その会員が来店した日を積算した値である。
The
モデルユーザポイント2108は、そのユーザが何回、モデルユーザと決定されたかを示すポイントである。モデルユーザは複数の店舗担当者によって独立に設定され得るので1人のユーザが複数回モデルユーザと決定され得る。例えば、図5(A)では、「山下太郎」さんは、25回モデルユーザと決定されている。「属性1」2109は、例えば、独身者、既婚者の別を示す。「属性2」2110、「属性n」2111の各項目は、例えば、子供の有無、学生、職業などの内容が追加できるように構成されている項目である。デフォルトでは、それらの項目は空欄になっている。モデルユーザ対象2112は、その項目の値が「1」の場合、そのユーザがモデルユーザに決定されていることを示す。
The
商品マスタTBL212は、商品に関する情報が格納されるマスタである。商品マスタTBL212は、図5(B)に示すように、内部管理コード2121と、商品名2122と、JANコード2123と、単位2124と、リセット商品フラグ2125と、商品分類2126と、通知対象外フラグ2127と、文書コード2128と、案内回数2129と、成功ポイント2130との項目を有する。
The
JANコード2123は、JISにて定められている日本の共通商品コードであり、バーコード(JANシンボル)と同じ内容である。内部管理コード2121は、店舗等で独自で設定した識別コードである。例えば、酒の量り売りや惣菜など、JANコードが付けられないものも識別するためのコードである。単位2124は、商品名2122の単位である。ここで、内部管理コード2121は商品情報として機能する。
The
リセット商品フラグ2125は、フラグの値が1の場合、その商品がリセット商品であることを示す。後述する購買履歴TBL217では、モデルユーザの購買商品情報は購買履歴グループに分類して格納される。この分類のため、リセット商品フラグ2125が使用される。モデルユーザにより主商品が購入されると、後述する購買履歴グループ管理TBL216において、一つの購買履歴グループが作成される。そして、異なる主商品が次に購入されると、以前の購買履歴グループはリセットされ、別の購買履歴グループが作成される。すなわち、リセット商品フラグ2125の項目の値が1である商品は、主商品である。そこで、リセット商品フラグ2125は主商品であることを識別する主商品識別情報として機能する。
The
商品分類2126は、商品の属性による分類を示す項目である。例えば店舗が運動具店であって、ゴルフ用品、テニス用品、サイクリング自転車用品を取り扱っていると仮定した場合、ゴルフ用品をA分類、テニス用品をB分類、サイクリング自転車用品をC分類とする。それらの商品分類毎に複数の主商品、複数の従商品が存在する。
The
通知対象外フラグ2127は、その項目の値が1である場合、その商品が通知対象外商品であることを示す。通知対象外商品とは、リコメンドの対象とならない商品である。例えば、贈答品を包装するためのラッピング材、ラッピング工賃等である。ここで、通知対象外フラグ2127は、通知対象外商品識別情報として機能する。
When the value of the item is 1, the notification
文書コード2128は、ユーザに商品をリコメンドする場合の紹介文書の文書内容を特定するコードである。紹介文書の文書内容は、後述する文書コードTBL215に格納されている。案内回数2129は、その商品をリコメンドできる回数の最大値である。商品の在庫数に応じて、この案内回数の値は調整され得る。成功ポイント2130は、その商品がリコメンドされて購入に至った場合に、値が1ポイント加算される項目である。
The
レジ担当者TBL214は、レジ担当者に関する情報が格納されるテーブルである。レジ担当者TBL214は、図5(C)に示すように、担当ID2141と、名前2142と、月次モデルユーザ押下制限2143と、現在押下回数2144との項目を有する。
The cashier person in
担当ID2141は、レジ担当者のIDである。名前2142は、担当ID2141で識別される担当者の名前である。月次モデルユーザ押下制限2143は、レジ担当者が1ケ月の間にモデルユーザ決定ボタンを押下できる回数である。その項目が「Free」とは、レジ担当者が無制限にモデルユーザを決定できることを示す。現在押下回数2144は、ジ担当者がモデルユーザ決定ボタンを押下した積算値である。
The
文書コードTBL215は、リコメンド情報の一部である文書に関する情報が格納されるテーブルである。文書コードTBL215は、図5(D)に示すように、文書コード2151と、文書内容2152と、対象客層2153と、対象性別2154との項目を有する。文書コード2151は、文書の識別情報である。文書内容2152は、文書の具体的な内容情報である。対象客層2153、対象性別2154は、文書コード2151の文書を使用する客層、性別を指定するための項目である。デフォルトでは、対象客層2153、対象性別2154の項目は空欄になっている。
The
次に、購買履歴グループ管理TBL216および、購買履歴TBL217について説明する。先ず、両者の概要、共通事項について説明する。
Next, the purchase history
購買履歴TBL217は、モデルユーザの購買履歴およびモデルユーザでない会員ユーザの購買履歴が格納されるテーブルである。モデルユーザの購買履歴は、購買履歴グループでグループ化されて格納される。購買履歴グループ管理TBL216は、その購買履歴グループを管理するためのテーブルであり、購買履歴TBL217のヘッダ部を構成する。
The
販売支援装置2では、モデルユーザの購買履歴を基にリコメンド情報が生成される。リコメンド情報とは、モデルユーザの購買履歴に含まれる購買商品を購入した他のユーザに対して、その購買履歴中でまだ他のユーザが購買していない商品をリコメンドする際の商品等に関する情報である。リコメンドは、モデルユーザの購買履歴の全てを対象にしてもよいが、購買履歴グループ単位で行われることが望ましい。
In the
例えば、モデルユーザが、主商品であるゴルフクラブを購入し、引き続き、従商品であるゴルフボール、ゴルフウエアを購入したとする。その場合、それらの商品群は、購買行動の観点で「すてき」であるモデルユーザが購買したある関連した一のグループに属すると考えることができる。次に、モデルユーザが、別のゴルフクラブ(主商品)およびそれの購買から派生する従商品を購入した場合、それらの商品群は一のグループとは別のグループに属するものと考えることができる。また、例えば、モデルユーザが、夏物のスーツ(主商品)および従商品を購入し、秋になって、秋物のスーツ(主商品)及び従商品を購入したとすると、夏購買商品群と秋購買商品群とでは、シーズンが異なるため、別のグループに属すると考えられる。そこで、購買履歴グループをリコメンドの単位とすると、販売促進により効果的であると考えられる。 For example, it is assumed that a model user purchases a golf club, which is a main product, and subsequently purchases golf balls and golf wear, which are subsidiary products. In that case, these product groups can be considered to belong to a certain related group purchased by a model user who is “nice” in terms of purchasing behavior. Next, when a model user purchases another golf club (main product) and a subsidiary product derived from the purchase, the product group can be considered to belong to a group different from one group. . Also, for example, if a model user purchases a summer suit (main product) and a subsidiary product, and in autumn, purchases a suit (main product) and a subsidiary product for autumn, the summer purchase product group and the autumn purchase The product group is considered to belong to another group because the season is different. Therefore, if the purchase history group is a unit of recommendation, it is considered more effective for sales promotion.
次に、購買履歴グループ管理TBL216について説明する。購買履歴グループ管理TBL216は、図6(A)に示すように、グループ明細ID2161と、会員名2162と、開始日2163と、終了日2164と、会員ID2165と、更新日2166と、初回押下担当ID2167との項目を有する。
Next, the purchase history
グループ明細ID2161は、個々の購買履歴グループを識別するIDである。会員名2162は、会員の名前である。
The
開始日2163とは、グループ明細ID2161で識別される購買履歴グループの開始日である。終了日2164は、グループ明細ID2161で識別される購買履歴グループの終了日である。モデルユーザにより主商品が購入されると、購買履歴グループ管理TBL216には、一つの購買履歴グループが作成され、開始日が設定される。そのモデルユーザにより、異なる主商品が次に購入されると、以前の購買履歴グループは終了日が設定されて、リセットされる。
The
会員ID2165は、会員番号である。更新日2166は、終了日が付されていない購買履歴グループにモデルユーザの購買商品情報が格納された場合の、その情報の更新日である。
The
初回押下担当ID2167は、そのモデルユーザを最初に決めたレジ担当者を示す。
The first
次に、購買履歴TBL217を説明する。購買履歴TBL217は、図6(B)に示すように、グループ明細ID2171と、商品名2172と、文書コード2173と、最終購入日2174と、通知日2175と、通知件数2176と、購入区分2177との項目を有する。購買履歴TBL217では、モデルユーザの購買商品を、購買履歴グループというグループに対応付けて格納する。
Next, the
グループ明細ID2171は、購買履歴グループ管理TBL216のグループ明細ID2161と同じである。商品名2172は、商品マスタTBL212の商品名2122と同じである。文書コード2173は、商品名2122の商品の文書識別コードである。最終購入日2174は、商品名2122の商品を最後に購入した日である。
The
次に、通知日2175、通知件数2176、購入区分2177を合わせて説明する。通知とはリコメンドのための通知である。購入区分2177は、購入に至る態様を示す項目である。購入区分における「購入」とは、ユーザが自らその商品を購入したことを示す。購入区分が「案内」とは、ユーザが通知を受けたがまだその商品の購入に至っていない状態を示す。購入区分における「案内購入」とは、ユーザが通知を受けた後でその商品の購入に至った状態を示す。通知日2175とは、購入区分が「購入」である場合、その購買商品が他のユーザに通知された日を示す。購入区分が「案内」、「案内購入」である場合、ユーザ自身が通知を受けた日を示す。通知件数2176とは、通知の合計件数である。
Next, the
図6(B)に示すように、購買履歴TBL217には、モデルユーザの購買履歴情報に加えて、モデルユーザが通知を受けた商品にかかるレコードが格納される。また、購買履歴TBL217には、モデルユーザでないユーザの購買履歴が、会員毎にグループ明細IDが付され、1グループとして格納される。このように、ユーザが会員であれば、購買履歴TBL217にそのユーザの購買履歴が格納され、その会員の過去の購買履歴に基づいてリコメンドを受けることができる。モデルユーザでないユーザが通知を受けた商品にかかるレコードが格納される。
As shown in FIG. 6B, in the
ここで、会員カード情報TBL210、購買履歴グループ管理TBL216、購買履歴TBL217は、モデルユーザ情報とモデルユーザの購買商品情報を対応付けて記憶する記憶手段として機能する。モデルユーザ情報には、モデルユーザの会員ID、当該モデルユーザを選んだ店舗販売員のレジ担当者IDが含まれる。 Here, the member card information TBL210, the purchase history group management TBL216, and the purchase history TBL217 function as storage means for storing the model user information and the model user's purchased product information in association with each other. The model user information includes the member ID of the model user and the cashier ID of the store salesperson who selected the model user.
運用管理TBL218は、図6(C)に示すように、管理番号2181と、同一商品案内回数2182と、性別2183と、「属性1」2184と、「属性2」2185と、・・・「属性n」2186と、年齢区分2187と、グループ明細終了日からの判定2188と、グループ明細開始日からの判定2189との項目を有する。
As shown in FIG. 6C, the
管理番号2181は、運用管理TBL218のレコードを識別する識別番号である。同一商品案内回数2182は、同一商品を何度もユーザにリコメンドすることはユーザに対し失礼に当たるために設定した案内回数制限情報である。「2回」とは、2回まで同一商品を同一ユーザにリコメンドできることを示す。性別2183、「属性1」2184、「属性2」2185、・・・「属性n」2186、年齢区分2187は、それぞれ、会員カード情報TBL210の性別2104、「属性1」2109、「属性2」2110、「属性n」2111、生年月日2103に対応する。図6(C)では、性別2183、「属性1」2109(独身者、既婚者の別を示す)という2つの属性は「区分する」に設定されている。よって、2つの属性が一致するユーザに限定してリコメンド情報が生成される。
The
終了日からの判定2188、および、開始日からの判定2189は、購買履歴グループに属する購買商品が、リコメンドの対象になるか否かの時間的判定条件である。
The
グループ明細終了日からの判定2188は、購買履歴グループが終了された(終了日が設定された)場合に適用される時間的判定条件である。終了日から、「グループ明細終了日からの判定2188」の日数(例えば、60日)が経過すると、その購買履歴グループの購買商品はリコメンドの判断対象から除外される。
The
グループ明細開始日からの判定2189は、購買履歴グループが終了されていない(終了日が設定されていない)場合に適用される時間的判定条件である。「開始日」から、「グループ明細開始日からの判定2189」の日数(例えば、90日:所定の時間)が経過すると、その購買履歴グループの購買商品はリコメンドの判断対象から除外される。
The
そして、CPU201は、記憶部207に記憶されているシステムプログラムを読み出し、RAM206のワークエリアに展開し、該システムプログラムに従って各部を制御する。また、CPU201は、記憶部207に記憶されている販売支援装置処理プログラム209を読み出してワークエリアに展開し、各種処理を実行する。
Then, the
CPU201は、受信手段としての通信部205により受信されたモデルユーザ以外のユーザの購買商品情報と、記憶手段としての購買履歴TBL217に記憶されているモデルユーザの購買商品情報とを照合して共通する購買商品があるか判断する判断手段として機能する。
The
CPU201は、判断手段により共通する購買商品があると判断された場合、モデルユーザの購買商品情報に含まれており、かつ、モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を記憶手段としての購買管理TBL217から抽出する抽出手段として機能する。
CPU201は、共通する購買商品が属する購買履歴グループ内でモデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を抽出する。
CPU201は、購買履歴グループに含まれる購買商品のうち、通知対象外商品を除外する。
When it is determined by the determination means that there is a common purchased product, the
CPU201 extracts purchase merchandise information which is not contained in purchase merchandise information of users other than a model user in a purchase history group to which a common purchase merchandise belongs.
The
CPU201は、抽出された購買商品情報に対応する購買商品をモデルユーザ以外のユーザにリコメンドするリコメンド情報を生成する生成手段として機能する。
CPU201は、リコメンド回数が所定数の範囲内において、ユーザ識別情報が記憶されたユーザに対する同一商品のリコメンドを行う。
CPU201は、購買履歴グループに含まれる購買商品のうち、通知対象外商品を除外して、リコメンド情報を生成する。
CPU201は、リコメンド回数が所定数の範囲内において、ユーザ識別情報が記憶されたユーザに対する同一商品のリコメンド情報を生成する。
CPU201 functions as a production | generation means which produces | generates the recommendation information which recommends the purchase goods corresponding to the extracted purchase goods information to users other than a model user.
CPU201 recommends the same goods with respect to the user by which the user identification information was memorize | stored within the range whose recommendation frequency is a predetermined number.
The
CPU201 produces the recommendation information of the same goods with respect to the user in which user identification information was memorized within the limits of the number of recommendation.
CPU201は、商品マスタ記憶手段(商品マスタTBL212)を参照することにより、モデルユーザの購買商品情報における一の購買商品が主商品か否かを判断し、主商品であると判断すると、モデルユーザの購買商品を主商品と主商品以外の従商品とに対応付けた一の購買履歴グループを作成して記憶手段としての購買履歴TBL217に記憶する作成手段として機能する。
CPU201は、モデルユーザの購買商品が一の購買履歴グループに属する主商品と異なる主商品であると判断すると、新たな購買履歴グループを作成するとともに、一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。
The
If the
CPU201は、モデルユーザの購買商品が一の購買履歴グループに属する主商品と異なる商品分類の主商品であると判断した場合に、前記一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。
CPU201は、一の購買履歴グループを作成してから所定の期間が経過した場合、一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。ここで、所定の期間は、グループ明細開始日からの判定2189において格納されている値である。
When the
When a predetermined period has elapsed since the creation of one purchase history group, the
次に、図7を参照して、携帯端末装置3の機能構成を説明する。携帯端末装置3は、ユーザの持つ、例えば、スマートホン等の携帯端末であり、リコメンド情報を電子メールで受信する装置である。図7に示すように、携帯端末装置4は、CPU(Central Processing Unit)301と、入力部・表示部を備えるタッチパネル302と、入力部303と、RAM(Random Access Memory)305と、記憶部306と、各種通信方式に従って電波の送受信によるデータ通信を行う無線通信部304と、を備える。また、各部は、バス309を介して接続されている。記憶部306中のプログラム記憶部307には、CPU301で実行されるシステムプログラムや電子メール機能を含む携帯端末装置処理プログラム308、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。これらのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態でプログラム記憶部307に格納されている。CPU301は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
Next, the functional configuration of the mobile
次に、本実施形態の動作について図8〜図10を参照して説明する。本実施形態における売上明細入力装置1側の処理は、CPU101と記憶部110に記憶されている売上明細入力装置処理プログラム112との協働により実行される。本実施形態における販売支援装置2側の処理は、CPU201と記憶部207に記憶されている販売支援装置処理プログラム209との協働により実行される。本実施形態における携帯端末装置3側の処理は、CPU301と記憶部306に記憶されている携帯端末装置処理プログラム308との協働により実行される。
Next, the operation of the present embodiment will be described with reference to FIGS. The processing on the sales
先ず、図8、図9のフローチャートを参照して、モデルユーザ決定処理について説明する。モデルユーザ決定処理は、売上明細処理(レジ処理)に並行して行われる。 First, the model user determination process will be described with reference to the flowcharts of FIGS. The model user determination process is performed in parallel with the sales detail process (cash register process).
図8において、売上明細入力装置1のCPU101は、売上明細処理(レジ処理)の過程においてカードリーダライタ103により会員カードが読み込まれたか否か判断する(ステップS1)。会員カードが読み込まれたと判断すると(ステップS1;YES)、ステップS2にて移行し、会員カードが読み込まれていないと判断すると(ステップS1;NO)、本処理を終了する。
In FIG. 8, the
次に、売上明細入力装置1のCPU101は、入力部102の「モデルユーザ決定ボタン」102aが押下されたか否か判断する(ステップS2)。「モデルユーザ決定ボタン」102aが押下されたと判断すると(ステップS2;YES)、CPU101は、ステップS3に移行して、売上明細に係る会員がモデルユーザに決定された旨の情報をRAM109に記憶させ(ステップS3)、次いで、ステップS5に移行する。一方、「モデルユーザ決定ボタン」102aが押下されていないと判断すると(ステップS2;NO)、ステップS4に移行する。
Next, the
次に、CPU101は、通信部108を介して、購買商品情報である該当ユーザの売上明細情報と、該当ユーザがモデルユーザに決定された場合においてはRAM109に記憶されている該当ユーザがモデルユーザに決定された旨のモデルユーザ情報とを、通信部108を介して、販売支援装置2へ送信する(ステップS4)。
Next, the
図9において、販売支援装置2のCPU201は、該当ユーザの売上明細と、該当ユーザがモデルユーザに決定された場合には、該当ユーザがモデルユーザに決定された旨のモデルユーザ情報とを、通信部205を介して受信する(ステップS11)。
In FIG. 9, the
次に販売支援装置2のCPU201は、受信した売上明細情報がモデルユーザの売上明細情報であるか否かを判断する(ステップS12)。ここで、受信した売上明細情報がモデルユーザの売上明細情報であるか否かは以下の様に判断する。先ず、ステップS11にて、該当ユーザがモデルユーザに決定された旨のモデルユーザ情報を受信した場合には、受信した売上明細情報はモデルユーザの売上明細情報である(この場合は、新規のモデルユーザの売上明細情報である。)。また、今回、該当ユーザがモデルユーザに決定された旨のモデルユーザ情報を受信していない場合には、会員カード情報TBL210を参照する。会員カード情報TBLのモデルユーザ対象2112の項目が1であれば、そのユーザはモデルユーザであるので、今回の売上明細情報は、モデルユーザの売上明細情報である。CPU201は、受信した売上明細情報がモデルユーザの売上明細情報であると判断すると(ステップS12;YES)、ステップS13に移行する。受信した売上明細情報がモデルユーザの売上明細情報ではないと判断すると(ステップS12;NO)、本処理を終了する。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、モデルユーザの売上明細情報が新規のモデルユーザの売上明細情報であるか否かを判断する(ステップS13)。新規のモデルユーザの売上明細情報であると判断すると(ステップS13;YES)、ステップS14に移行し、モデルユーザの売上明細情報が新規のモデルユーザの売上明細情報ではないと判断すると(ステップS13;NO)、ステップS15に移行する。
Next, the
ステップS14において、販売支援装置2のCPU201は、購買履歴グループ管理TBL216に新規購買履歴グループを作成する。また、購買履歴TBL217における新規購買グループに売上明細情報を格納する。
In step S <b> 14, the
ステップS15において、販売支援装置2のCPU201は、今回の売上明細情報にリセット商品が有るか否か判断する。今回の売上明細情報にリセット商品が有ると判断すると(ステップS15;YES)、ステップS17に移行する。一方、今回の売上明細情報にリセット商品が無いと判断すると(ステップS15;NO)、ステップS16に移行する。
In step S15, the
ステップS16において、販売支援装置2のCPU201は、購買履歴TBL217の既存の購買履歴グループに今回の売上明細情報を格納する。
In step S <b> 16, the
ステップS17において、販売支援装置2のCPU201は、既存の購買履歴グループに「終了日」を設定し、新たな購買履歴グループを、「開始日」を設定して作成する。次いで、購買履歴TBL217における新規購買グループに売上明細情報を格納する。
In step S17, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、モデルユーザ決定に伴うポイント加算を行う(ステップS18)。具体的には、ステップS13において、新規のモデルユーザの売上明細情報であると判断すると(ステップS13;YES)、そのモデルユーザに対しては、会員カード情報TBL210の該当ユーザのモデルユーザポイント2108の値を1ポイント加算する。レジ担当者に対しては、レジ担当者TBL214の現在押下回数2144を1ポイント加算する。そして本処理を終了する。
Next, the
次に、図10のフローチャートを参照して、リコメンド処理について説明する。 Next, the recommendation process will be described with reference to the flowchart of FIG.
先ず、売上明細入力装置1において、ユーザの売上明細情報が入力される(ステップS21)。
First, in the sales
次に、売上明細入力装置1のCPU101は、通信部108を介して、売上明細情報を販売支援装置に送信する(ステップS22)。ユーザが会員であれば、会員IDも送信する。
Next, the
販売支援装置2のCPU201は、売上明細情報等を、通信部205を介して受信する(ステップS23)。
The
次に、販売支援装置2のCPU201は、受信した売上明細情報をRAM206に記憶するとともに、会員情報を受信していれば、売上明細情報を購買履歴TBL217に格納する(ステップS24)。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、本日が対象日付である購買履歴グループの中から売上明細商品と購買履歴グループ中の商品に共通する商品があるか判断して、共通する商品を含む購買履歴グループを購買履歴TBL217から検索する(ステップS25)。本日が対象日付である購買履歴グループとは、終了日が設定され、判断対象から除外されていない購買履歴グループである。運用管理TBL218にて規定される時間的判定条件があればその判定条件を考慮する。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、売上明細情報に係るユーザが会員であるか否か判断する(ステップS26)。売上明細情報に係るユーザが会員であると判断すると(ステップS26:YES)、ステップS27に移行する。売上明細情報に係るユーザが会員でないと判断すると(ステップS26:NO)、ステップS28に移行する。
Next, the
ステップS27では、販売支援装置2のCPU201は、運用管理TBL218を参照し、過去購買商品も考慮し、通知対象外の商品を除いてリコメンドする商品を抽出する。具体的には、ユーザの購買履歴、同一商品案内回数2182の制限回数、属性を考慮してリコメンドする商品を抽出する。より具体的には、過去購買商品を考慮するとは、CPU201により共通する購買商品があるか判断する判断対象として、ユーザの購買履歴TBL217に格納されている購買商品情報を用いることである。
一方、ユーザが会員でない場合、ステップS28において、販売支援装置2のCPU201は、今回の売上明細の範囲内で、且つ通知対象外の商品を除いてリコメンドする商品を抽出する。
In step S27, the
On the other hand, if the user is not a member, in step S28, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、リコメンド商品を含んだ紹介文書を作成し、紹介文書の情報を、売上明細入力装置1に送信する(ステップS29)。
Next, the
次に、売上明細入力装置1のCPU101は、通信部108を介して、リコメンド商品を含んだ紹介文書の情報を受信する(ステップS31)。
Next, the
次に、売上明細入力装置1のCPU101は、受信したリコメンド商品を含む紹介文書を印刷部106に印刷させると共に、ユーザ用表示部105にそのリコメンド商品を含む紹介文書を表示させる(ステップS32)。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、売上明細情報に係るユーザが会員であるか否か判断する(ステップS30)。売上明細情報に係るユーザが会員であると判断すると(ステップS30:YES)、ステップS33に移行する。売上明細情報に係るユーザが会員でないと判断すると(ステップS30:NO)、本処理を終了する。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、リコメンド商品の更新、実績更新を行う(ステップS33)。リコメンド商品の更新は、リコメンドした商品情報を購買履歴TBL217にレコードとして追加することである。具体的には、図6(B)の購買履歴TBL217中における、商品名2172:「H商品」、購入区分2177:「案内」というレコードがその例である。実績更新は、そのレコードの購入区分2177を「案内」から「案内購入」に変更することである。具体的には、図6(B)の購買履歴TBL217中における、商品名2172:「A商品」、購入区分2177:「案内購入」というレコードがその例である。2013年8月1日にA商品購入され、購入区分2177が「案内」から「案内購入」に変更されている。
Next, the
次に、販売支援装置2のCPU201は、会員カード情報TBL210に記憶されているユーザのメールアドレス2105を参照して、リコメンド商品を含んだ紹介文書情報を電子メールとして、ユーザの携帯端末装置4に送信する(ステップS34)。
Next, the
次に、携帯端末装置3のCPU301は、販売支援装置2から送信された電子メールを受信する(ステップS35)。
Next, the
次に、携帯端末装置3のCPU301は、受信された電子メールをタッチパネル302上に表示する(ステップS36)。
Next, the
図11(A)は、売上明細入力装置1の印刷部106にて印刷されたリコメンドシート1061の例を示している。図11(B)は、リコメンド商品を含んだ紹介文書の電子メール表示例を示している。
FIG. 11A shows an example of a
[変形例]
本実施形態においては、モデルユーザにより一の主商品が購入されると、購買履歴グループ管理TBL216において、一の購買履歴グループが作成され、一の主商品と異なる主商品が次に購入されると、以前の購買履歴グループはリセットされ、別の購買履歴グループが作成されることとしたが、本変形例においては、一の主商品と異なる商品分類に属する主商品が次に購入されたときに、以前の購買履歴グループはリセットされ、別の購買履歴グループが作成される。
[Modification]
In this embodiment, when one main product is purchased by a model user, one purchase history group is created in the purchase history
具体的には、例えば、図12(A)の購買履歴グループ管理TBL218B、図12(B)の購買履歴TBL217Bに示すように、商品マスタTBL212における商品分類2126のうち、モデルユーザによりA分類に属する主商品(A商品)が購入されると、CPU201は、グループ明細ID:139000003の購買履歴グループを作成する。次に、同じモデルユーザにより、A分類に属する主商品(G商品)が購入されると、以前の購買履歴グループであるグループ明細ID:139000003の購買履歴グループはリセットされず、CPU201は、グループ明細ID:139000004の購買履歴グループを作成する。このように、同じ商品分類内であれば複数の購買履歴グループが併存する。更に、商品マスタTBL212における商品分類2126のうち、B分類に属する主商品(B商品)が同じユーザにより購入されると、CPU201は、B分類のグループ明細ID:139000005の購買履歴グループを作成するとともに、A分類のグループ明細ID:139000003の購買履歴グループ、A分類のグループ明細ID:139000004の購買履歴グループをリセットする。
Specifically, for example, as shown in the purchase history group management TBL 218B in FIG. 12A and the
以上のように、本実施形態の販売支援装置2は、外部装置である売上明細入力装置1から、店舗担当者により決定されたモデルユーザに関するモデルユーザ情報と、モデルユーザを含むユーザの購買商品情報とを受信する受信手段としての通信部205と、前記受信手段により受信された前記モデルユーザ情報と、モデルユーザの購買商品情報と、を対応付けて記憶する記憶手段としての会員カード情報TBL210と、購買履歴グループ管理TBL216と、購買履歴TBL217とを備え、判断手段としてのCPU201は、受信手段により受信されたモデルユーザ以外のユーザの購買商品情報と、記憶手段に記憶されているモデルユーザの購買商品情報とを照合して共通する購買商品があるか判断し、抽出手段としてのCPU201は、共通する購買商品があると判断された場合、モデルユーザの購買商品情報に含まれており、かつ、モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を記憶手段から抽出し、生成手段としてのCPU201は、抽出された購買商品情報に対応する購買商品をモデルユーザ以外のユーザにリコメンドするリコメンド情報を生成する。
これにより、店舗側で決定したモデルユーザの購買商品情報を他のユーザにリコメンドすることができるので、店舗側の判断、或いは統計的な手法により決定されたリコメンドと比較してより効果的な販売促進を支援することができる。即ち、店舗の販売員が実際のユーザを見て、購買行動の観点で「すてき」と判断したモデルユーザの購買商品を他のユーザにリコメンドすることで、同様の指向や感性を持つ他のユーザの購買意欲を刺激して販売促進を図ることができる。
As described above, the
As a result, the purchase information of the model user determined on the store side can be recommended to other users, and therefore more effective sales compared to the recommendation determined by the store side or a statistical method. Can support promotion. In other words, other users who have the same orientation and sensibility by recommending to other users the purchased products of model users who are determined to be “nice” in terms of purchasing behavior when the store salesperson sees the actual users. Can promote sales promotion.
また、販売支援装置2は、商品情報と、その商品情報に係る商品が主商品であるか否かを識別する主商品識別情報とを対応付けて記憶する商品マスタ記憶手段としての商品マスタTBL212とを備え、作成手段としてのCPU201は、商品マスタ記憶手段を参照することにより、モデルユーザの購買商品情報における一の購買商品が主商品か否かを判断し、主商品であると判断すると、モデルユーザの購買商品を主商品と主商品以外の従商品とに対応付けた一の購買履歴グループを作成して、記憶手段に記憶して、抽出手段としてのCPU201は、購買履歴グループ内でモデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を抽出する。
これにより、モデルユーザが購買した主商品毎に購買履歴グループが作成され、グループ化された購買履歴の一部を購入したユーザに対し、主商品と従商品との関連性を考慮した上で未購買商品をリコメンドすることができるので、より販売促進に効果的なものとすることができる。
Further, the
As a result, a purchase history group is created for each main product purchased by the model user, and the user who has purchased a part of the grouped purchase history has not yet considered the relationship between the main product and the subordinate product. Since purchased goods can be recommended, it can be made more effective for sales promotion.
また、販売支援装置2において、作成手段としてのCPU201は、モデルユーザの購買商品が一の購買履歴グループに属する主商品と異なる主商品であると判断すると、新たな購買履歴グループを作成するとともに、一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。
これにより、ユーザの購買動向の変化に的確に対応したリコメンド情報を作成することができる。
Further, in the
Thereby, the recommendation information corresponding to the change of a user's purchase trend exactly can be created.
また、販売支援装置2において、商品マスタ記憶手段としての商品マスタTBL212は、商品情報と、商品分類を示す商品分類情報と、を対応付けて記憶し、作成手段としてのCPU201は、モデルユーザの購買商品が一の購買履歴グループに属する主商品と異なる商品分類の主商品であると判断した場合に、一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。
これにより、ユーザの購買動向の変化に的確に対応したリコメンド情報を作成することができる。
In the
Thereby, the recommendation information corresponding to the change of a user's purchase trend exactly can be created.
また、販売支援装置2において、作成手段としてのCPUは、一の購買履歴グループを作成してから所定の期間が経過した場合、一の購買履歴グループに属する購買商品を判断手段による判断対象から除外する。
これにより、期間的変化に的確に対応したリコメンド情報を作成することができる。
Further, in the
Thereby, the recommendation information corresponding to the periodical change can be created accurately.
また、販売支援装置2において、記憶手段としての、会員カード情報TBL210および、購買履歴グループ管理TBL216および、購買履歴TBL217は、ユーザを識別するユーザ識別情報と、同一商品のリコメンド回数と、を対応付けて記憶し、生成手段としてのCPU201は、憶手段を参照して、ユーザ識別情報が記憶されたユーザに対する前記リコメンド回数が所定数の範囲内において、当該ユーザに対する同一商品のリコメンド情報を生成する。
これにより、同じ商品のリコメンド回数を所定数の範囲に制限することができるので、ユーザに妥当な回数のリコメンドをすることができる。
In the
Thereby, since the frequency | count of recommendation of the same goods can be restrict | limited to the range of predetermined number, a user can make a recommendation of a frequency | count appropriate for a user.
また、販売支援装置2において、前記商品マスタ記憶手段としての商品マスタTBL212は、リコメンドの対象外であるか否かを識別する通知対象外商品識別情報を商品情報に対応付けて記憶し、抽出手段としてのCPU201は、購買履歴グループに含まれる購買商品のうち、通知対象外商品を除外する。
これにより、他のユーザへのリコメンドをしなくても良いと思われる商品を確実にリコメンド対象から外し、効率よいリコメンドを行うことができる。
Further, in the
As a result, it is possible to reliably remove a product that is not required to be recommended to other users from the recommendation target and perform efficient recommendation.
また、販売支援装置2において、生成手段としてのCPU201により生成されたリコメンド情報を前記外部装置としての売上明細入力装置1または、携帯端末装置3に送信する送信手段を備える。
これにより、リコメンドの態様を多様化することができる。
Further, the
Thereby, the aspect of recommendation can be diversified.
なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。たとえば、本実施形態では、売上明細入力装置1では、所定のユーザをモデルユーザであると特定して登録するための「モデルユーザ決定ボタン」としての機能キーを備えていたが、売上明細入力装置1のレジ入力画面中に「モデルユーザ決定ボタン」が表示されており、マウス等のポインティングデバイスにて「モデルユーザ決定ボタン」に該当する位置入力が行われることで、所定のユーザをモデルユーザであると特定して登録してもよい。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made. For example, in the present embodiment, the sales
また、リコメンド情報を生成するリコメンド情報生成手段としての販売支援装置2のCPU201は、複数のリコメンド可能な商品がある場合に、商品マスタTBL212の成功ポイント2130の値が大きい商品を優先してリコメンドするように構成してもよい。
In addition, when there are a plurality of recommended products, the
本発明の実施形態を説明したが、本発明の範囲は上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[付記]
<請求項1>
外部装置から、店舗担当者により決定されたモデルユーザに関するモデルユーザ情報と、前記モデルユーザを含むユーザの購買商品情報とを受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記モデルユーザ情報と、前記モデルユーザの購買商品情報と、を対応付けて記憶する記憶手段と、
前記受信手段により受信された前記モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報と、前記記憶手段に記憶されている前記モデルユーザの購買商品情報とを照合して共通する購買商品があるか判断する判断手段と、
前記判断手段により共通する購買商品があると判断された場合、前記モデルユーザの購買商品情報に含まれており、かつ、前記モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された購買商品情報に対応する購買商品を前記モデルユーザ以外のユーザにリコメンドするリコメンド情報を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする販売支援装置。
<請求項2>
商品情報と、その商品情報に係る商品が主商品であるか否かを識別する主商品識別情報とを対応付けて記憶する商品マスタ記憶手段と、
前記商品マスタ記憶手段を参照することにより、前記モデルユーザの前記購買商品情報における一の購買商品が主商品か否かを判断し、主商品であると判断すると、前記モデルユーザの購買商品を前記主商品と前記主商品以外の従商品とに対応付けた一の購買履歴グループを作成して前記記憶手段に記憶する作成手段と、を備え、
前記抽出手段は、前記共通する購買商品が属する購買履歴グループ内で前記モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を抽出することを特徴とする請求項1記載の販売支援装置。
<請求項3>
前記作成手段は、前記モデルユーザの購買商品が前記一の購買履歴グループに属する主商品と異なる主商品であると判断すると、新たな購買履歴グループを作成するとともに、前記一の購買履歴グループに属する購買商品を前記判断手段による判断対象から除外することを特徴とする請求項2に記載の販売支援装置。
<請求項4>
前記商品マスタ記憶手段は、前記商品情報と、商品分類を示す商品分類情報と、を対応付けて記憶し、
前記作成手段は、前記モデルユーザの購買商品が前記一の購買履歴グループに属する主商品と異なる商品分類の主商品であると判断した場合に、前記一の購買履歴グループに属する購買商品を前記判断手段による判断対象から除外することを特徴とする請求項3に記載の販売支援装置。
<請求項5>
前記作成手段は、前記一の購買履歴グループを作成してから所定の期間が経過した場合、前記一の購買履歴グループに属する購買商品を前記判断手段による判断対象から除外することを特徴とする請求項2〜4の何れか一項に記載の販売支援装置。
<請求項6>
前記記憶手段は、ユーザを識別するユーザ識別情報と、同一商品のリコメンド回数と、を対応付けて記憶し、
前記生成手段は、前記記憶手段を参照して、前記ユーザ識別情報が記憶されたユーザに対する前記リコメンド回数が所定数の範囲内において、当該ユーザに対する同一商品のリコメンド情報を生成することを特徴とする請求項2〜4の何れか一項に記載の販売支援装置。
<請求項7>
前記商品マスタ記憶手段は、リコメンドの対象外であるか否かを識別する通知対象外商品識別情報を商品情報に対応付けて記憶し、
前記抽出手段は、前記購買履歴グループに含まれる購買商品のうち、通知対象外商品を除外することを特徴とする請求項2〜5の何れか一項に記載の販売支援装置。
<請求項8>
前記生成手段により生成されたリコメンド情報を前記外部装置に送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項2〜6に何れか一項に記載のコンテンツ作成装置。
<請求項9>
外部装置から、店舗担当者により決定されたモデルユーザに関するモデルユーザ情報と、前記モデルユーザを含むユーザの購買商品情報とを受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記モデルユーザ情報と、前記モデルユーザの購買商品情報と、を対応付けて記憶する記憶手段と、を備えた販売支援装置のコンピュータを、
前記受信手段により受信されたモデルユーザ以外のユーザの購買商品情報と、前記第2記憶手段に記憶されている前記モデルユーザの購買商品情報とを照合して共通する購買商品があるか判断する判断手段、
前記判断手段により共通する購買商品があると判断された場合、前記モデルユーザの購買商品情報に含まれており、かつ、前記モデルユーザ以外のユーザの購買商品情報に含まれていない購買商品情報を前記第2記憶手段から抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された購買商品情報に対応する購買商品を前記モデルユーザ以外のユーザにリコメンドするリコメンド情報を生成する生成手段、として機能させるためのプログラム。
Although the embodiment of the present invention has been described, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and is included in the invention described in the claims and the equivalent scope thereof. Hereinafter, the invention described in the scope of claims of the present application will be appended.
[Appendix]
<Claim 1>
Receiving means for receiving, from an external device, model user information related to a model user determined by a store person in charge, and purchase product information of a user including the model user;
Storage means for storing the model user information received by the receiving means and the purchased product information of the model user in association with each other;
Judgment means for collating the purchased merchandise information of a user other than the model user received by the receiving means with the purchased merchandise information of the model user stored in the storage means to determine whether there is a common purchased merchandise. When,
When it is determined by the determining means that there is a common purchased product, purchased product information that is included in the purchased product information of the model user and is not included in purchased product information of a user other than the model user Extraction means for extracting from the storage means;
Generating means for generating recommendation information for recommending a purchased product corresponding to the purchased product information extracted by the extracting unit to a user other than the model user;
A sales support apparatus comprising:
<Claim 2>
Product master storage means for storing product information and main product identification information for identifying whether or not the product related to the product information is the main product;
By referring to the product master storage means, it is determined whether one purchased product in the purchased product information of the model user is a main product, and if it is determined to be a main product, the purchased product of the model user is Creating means for creating one purchase history group associated with a main product and a subsidiary product other than the main product and storing it in the storage means,
The sales support according to
<Claim 3>
When the creation means determines that the purchase product of the model user is a main product different from the main product belonging to the one purchase history group, the creation means creates a new purchase history group and belongs to the one purchase history group The sales support apparatus according to
<Claim 4>
The product master storage means stores the product information and product classification information indicating product classification in association with each other,
In the case where it is determined that the purchase product of the model user is a main product having a product classification different from that of the main product belonging to the one purchase history group, the creating unit determines the purchase product belonging to the one purchase history group. 4. The sales support apparatus according to
<Claim 5>
The creation means, when a predetermined period has passed since the creation of the one purchase history group, excludes purchased products belonging to the one purchase history group from the judgment targets by the judgment means.
<Claim 6>
The storage means stores user identification information for identifying a user and the number of recommendations for the same product in association with each other,
The generation unit generates the recommendation information of the same product for the user with reference to the storage unit within a predetermined number of the number of recommendations for the user in which the user identification information is stored. The sales support apparatus according to any one of
<Claim 7>
The product master storage means stores product information that is not subject to notification for identifying whether the product is not a target for recommendation, in association with product information,
The sales support apparatus according to any one of
<Claim 8>
The content creation apparatus according to any one of
<Claim 9>
From an external device, receiving means for receiving model user information related to a model user determined by a store person in charge, purchase product information of a user including the model user, the model user information received by the receiving means, A computer of a sales support device comprising storage means for storing the model user's purchased product information in association with each other,
Judgment to determine whether there is a common purchased product by comparing the purchased product information of a user other than the model user received by the receiving unit with the purchased product information of the model user stored in the second storage unit means,
When it is determined by the determining means that there is a common purchased product, purchased product information that is included in the purchased product information of the model user and is not included in purchased product information of a user other than the model user Extraction means for extracting from said second storage means;
The program for functioning as a production | generation means which produces | generates the recommendation information which recommends the purchase goods corresponding to the purchase goods information extracted by the said extraction means to users other than the said model user.
100 販売支援システム
1 売上明細入力装置
101 CPU
102 入力部
102a モデルユーザ決定ボタン
103 カードリーダライタ
104 表示部
105 ユーザ用表示部
106 印刷部
107 ドロア
108 通信部
109 RAM
110 記憶部
111 プログラム記憶部
113 売上明細TBL
2 販売支援装置
201 CPU(判断手段、抽出手段、生成手段、作成手段)
202 入力部
203 表示部
204 印刷部
205 通信部(受信手段)
206 RAM
207 記憶部
208 プログラム記憶部
210 会員カード情報TBL(記憶手段)
212 商品マスタTBL(商品マスタ記憶手段)
214 レジ担当者TBL
215 文書コードTBL
216 購買履歴グループ管理TBL(記憶手段)
217 購買履歴TBL(記憶手段)
218 運用管理TBL
3 携帯端末装置
301 CPU
302 タッチパネル
303 キーボード
304 無線通信部
305 RAM
307 記憶部
100
102
110
2 Sales support
202
206 RAM
207
212 Product Master TBL (Product Master Storage Unit)
214 Cashier TBL
215 Document code TBL
216 Purchasing history group management TBL (storage means)
217 Purchase history TBL (storage means)
218 Operation Management TBL
3 mobile
302
307 storage unit
Claims (7)
前記モデルとなるユーザ以外の所定ユーザによる購買が行われる際に当該購買に係る前記所定ユーザの購買情報と、前記記憶部に記憶されたモデル購買情報と、を照合して前記所定ユーザへのリコメンド情報を抽出する抽出手段と、
を備え、
前記抽出手段は、前記モデル購買情報に含まれており且つ前記所定ユーザの購買情報に含まれていない商品情報を前記リコメンド情報として抽出する、
ことを特徴とする購買支援装置。 A storage control means for storing purchase information related to the purchase in a storage unit as model purchase information when the person in charge of purchase decides the user as a model user when purchasing by the user;
When purchase by a predetermined user other than the model user is performed, the purchase information of the predetermined user related to the purchase and the model purchase information stored in the storage unit are collated and recommended to the predetermined user Extraction means for extracting information;
Equipped with a,
The extraction means extracts product information that is included in the model purchase information and is not included in the purchase information of the predetermined user as the recommendation information.
A purchase support apparatus characterized by that.
を備えることを特徴とする請求項1に記載の購買支援装置。The purchase support apparatus according to claim 1, further comprising:
ことを特徴とする請求項1または2に記載の購買支援装置。The purchase support apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that.
ことを特徴とする請求項1から3の何れか一項に記載の購買支援装置。The purchase support apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein
ことを特徴とする請求項1から4の何れか一項に記載の購買支援装置。The purchase support apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein
ことを特徴とする請求項1から請求項5の何れか一項に記載の購買支援装置。The purchase support apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein:
ユーザによる購買が行われる際に前記購買の担当者が前記ユーザをモデルとなるユーザとして決定した場合、前記購買に係る購買情報をモデル購買情報として記憶部に記憶させる記憶制御手段、Storage control means for storing purchase information related to purchase in a storage unit as model purchase information when the person in charge of purchase determines the user as a model user when purchasing by the user is performed,
前記モデルとなるユーザ以外の所定ユーザによる購買が行われる際に当該購買に係る前記所定ユーザの購買情報と、前記記憶部に記憶されたモデル購買情報と、を照合して前記所定ユーザへのリコメンド情報を抽出する抽出手段、When purchase by a predetermined user other than the model user is performed, the purchase information of the predetermined user related to the purchase and the model purchase information stored in the storage unit are collated and recommended to the predetermined user Extraction means for extracting information,
として機能させ、Function as
前記抽出手段は、前記モデル購買情報に含まれており且つ前記所定ユーザの購買情報に含まれていない商品情報を前記リコメンド情報として抽出する、The extraction means extracts product information that is included in the model purchase information and is not included in the purchase information of the predetermined user as the recommendation information.
ことを特徴とするプログラム。A program characterized by that.
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