CN101416210A - 购物方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了向购物者提供刺激物以增加购物者的购物篮的价值以及包含市场产品的购物篮的大小的购物方法和系统。收集并且分析与个体购物者所做出的购买有关的数据，以确定核心产品并且显示与该核心产品的购买具有一些相关性的相关产品。基于促销来创建促销列表，市场人员期望用该促销来诱导人们购买与特定核心产品相关的产品。确定特定产品的购买周期，以便可以确定特定产品的促销周期长度，并且也确定可能在该促销周期之内的人群的大小，以确定促销是否值得以及促销的种类。

Description

购物方法和系统

技术领域

本发明涉及用于向购物者提供购物刺激物(inducement)的购物方法和系统。

背景技术

常常可以看到市场人员以批量或定向的方式向购物者提供促销特卖(promotional offer)。通常，购物者不接受该促销特卖。一个关键问题是特卖的时机。即使在定向特卖(针对合适的购买者)中也很难得到合适的促销时机；因为该特卖可能不是与购买需求同步。例如，如果消费者上周已经购买了产品，如果产品使用周期是两个月则她不大可能接受该促销特卖。因此，大部分促销特卖不是最理想的，导致促销计划、产品订购和库存管理中的无效率。对于市场人员，机会成本在于相关的促销成本，例如广告成本、材料成本和促销库存成本。对于零售商，更理想的促销会导致更好的销售利润。至于购物者，不能实现促销获益。除了促销时机问题，购物者不仅仅只买单个产品，而是一篮子物品。理想地，该篮子应该是最物有所值。由于缺乏对货物篮中的购买关系的理解，导致了购物者没有享受到促销特卖的好处，导致不理想的益处和不满意。

上文的另一个结果是市场人员和零售商用促销特卖的批量列表轰炸购物者，这个方法导致更严重的无效率，因为浪费非常高。结果，购物者的篮子很少是好买卖；由于购买不足和贬值，购物者可能在别处购买，导致整个系统无效率。

一个已知的方法是使用过去购买历史来锁定购物者，以将浪费最小化，例如，对那些以前购买过的人提供特卖。然而，时机仍然也只能最好靠推测。类似地，不可能获得最理想的篮子价值。因此，购物者没有购买更多东西的意愿。

另一个公知方法是，提供会员积分，其可以被转换为返券。该方法是提供了通过向购物者购物券/积分来减少它们的购买代价的自由。然而，这不能与市场人员一起提供最好的利益，因为购物者的购买不与市场人员的目标相符。由于在这种通用的价值提供方法中未考虑购买模式和习惯，总的篮子价值仍然很低。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种用于解决上文的问题并且提供更容易被购物者接受的刺激物，以在一次购物中增加购物篮的价值和/或大小的方法和系统。

本发明提供了一种用于向购物者提供刺激物的购物方法，包括：

收集与个体购物者所购买的产品有关的数据；

从收集的数据确定核心产品种类，并且建立与核心产品种类有关的相关产品种类；

创建与核心产品和相关产品有关的促销特卖列表；以及

向购物者提供刺激物，以从列表中购买产品。

通过确定核心产品然后建立相关产品种类，更恰当地确定了满足购物者需求的有关物品，从而可以基于人们接受刺激物以从核心产品种类和相关产品种类购买多个产品的可能性来做出特卖。这因而增加了一次购物中购物者的购物篮的价值和/或大小。从购物者的角度，这是有益的，因为购物者获得由于所提供的特卖刺激物而购买的产品更好的价值，并且从市场人员的角度，销售了更多的产品，从而增加了市场人员的利润。这很因而能够提高消费者的满意度，并且市场人员仅仅对购物者所接受的进行支付，从而减少通常的批量促销中由于的过早的购买存货而导致的打折。

该方法最好进一步包括：确定购物者在核心相关产品和产品种类中的购买频率；并且将这些购买归类到促销周期频率和新近购买(recency ofpurchase)分组中，并且基于该周期频率和新近购买分组来创建促销特卖列表以及提供刺激物。

该方法最好进一步包括确定针对每个核心产品种类所购买的产品大小、数量和价值。

该方法最好进一步包括收集与购物者有关的数据，其包括过去购买数据和消费者资料数据，消费者资料数据包括地域人口统计学数据、社会经济数据和信息。

最好是当购物者加入会员计划的时候，至少部分地通过从购物者请求所述数据和信息来获得该购物者数据。

该刺激物最好包括购物券、传单、优惠券、促销样品、积分、彩票和礼品中的一个或多个。

本发明也提供用于向购物者提供刺激物的购物系统，其包括：

处理器，用于分析与个体购物者所购买的产品有关的数据，以及用于从数据库中的数据确定核心产品种类，以及确定与核心产品种类有关的相关产品种类；

该处理器也用于创建与核心产品和相关产品有关的促销特卖列表，以提供给消费者；以及

输出端，用于向购物者提供刺激物以购买相关产品。

该输出设备可以包括读卡器和打印机，其位于供核心产品出售的位置上，以便可以激活该设备以向购物者产生购买相关产品的刺激物。

在可替换的实施例中，该输出设备可以仅仅包括打印机。

在其它实施例中，该可以通过人工地向从核心产品种类购买产品的购物者分发列表来提供输出端，从而提供购买相关产品的刺激物。

该处理器最好收集与购物者有关的数据，其包括过去购买数据和消费者资料数据，其中消费者资料数据包括地域人口统计学数据、社会经济数据和信息。

最好是当购物者加入会员计划的时候，至少部分地通过从购物者请求所述数据和信息来获得该购物者数据。

该刺激物最好包括购物券、传单、优惠券、促销样品、积分、彩票和礼品中的一个或多个。

该处理器最好也用于确定购物者在核心相关产品和产品种类中的购买频率，并且将这些购买归类到促销周期频率和新近购买分组中，并且基于该周期频率和新近购买分组来创建促销特卖列表以及提供刺激物。

该处理器最好也确定针对每个核心产品种类所购买的产品大小、数量和价值。

本发明进一步提供一种用于向购物者提供刺激物的购物方法，包括：

通过分析个体购物者所做出的购买来确定核心产品和与核心产品有关的相关产品；

基于购物者的核心产品的购买的频率来创建与核心产品及其相关产品有关的促销特卖列表；以及

如果购物者也购买与该核心产品有关的产品，则将该列表输出给购物者以向购买核心产品的购物者提供刺激物。

该方法最好进一步包括分析与个体购物者所购买的产品有关的数据以确定相互关系，并且从定义的核心产品和相关产品中，移除低于预定相关性点的相关产品的种类。

该方法最好进一步包括基于购物者的核心产品的购买周期来确定促销的周期长度。

该方法最好进一步包括根据周期标准来确定新近购买，并且确定在预定的时期内很可能购买核心产品的购物者的潜在大小或分组，以及基于期待购买中心产品的购物者的潜在大小和分组来开发促销特卖列表。

该方法最好进一步包括收集与购物者有关的数据，其包括过去购买数据和消费者资料数据，该消费者资料数据包括地域人口统计学数据、社会经济数据和信息。

最好是当购物者加入会员计划的时候，至少部分地通过从购物者请求所述数据和信息来获得该购物者数据。

该刺激物最好包括购物券、传单、优惠券、促销样品、积分、彩票和礼品中的一个或多个。

本发明进一步提供一种用于向购物者提供刺激物的购物系统，包括：

处理器，用于通过分析个体购物者所做出的购买来确定核心产品和与该核心产品的相关产品有关；

该处理器也用于基于购物者的核心产品的购买的频率来创建与核心产品的及其相关产品有关的促销特卖列表；以及

输出端，如果购物者也购买与该核心产品有关的产品，则将该列表提供给购物者以向购买核心产品的购物者提供刺激物。

该处理器最好分析与个体购物者所购买的产品有关的数据以确定相互关系，并且从定义的核心产品和相关产品中，移除低于预定相关性点的相关产品的种类。

该处理器最好基于购物者的中心产品的购买周期来确定促销的周期长度。

该处理器最好根据周期标准来确定新近购买，并且确定在预定的时期内很可能购买核心产品的购物者的潜在大小或分组，以及基于期待购买中心产品的购物者的潜在大小和分组来开发促销特卖列表。

附图说明

将通过参考附图来描述本发明的优选实施例，其中：

图1是示出了本发明的概念的示意图；

图2是实现了本发明的系统的方框图；以及

图3是解释了本发明的优选实施例的方法的流程图。

具体实施方式

参考图1，示意性地示出了本发明的优选实施例的概念。本发明的优选实施例的本质在于：确定核心产品种类和相关产品种类，其中为了以下描述的目的将核心产品种类称为中心种类，而将相关产品种类称为辐射种类。

参考图1，收集并且分析与个体购物者所购买的产品有关的数据。可以通过结帐终端来收集该数据，其中该结帐终端扫描或收集与个体购物者所购买的产品有关的数据，并且在该结帐终端中购物者所购买的所有产品都可以与特别的购物者相关。

购物者可以注册参加刺激物计划，并且提供一些用于识别购物者的方法，以便当消费者购物并且支付货物的时候，可以识别购物者。这可以通过包含识别码或与购物者相关联的其它数据的卡来实现，其中通过结帐终端来读取识别码。在可替换的实施例中，也可以使用与现有的会员计划有关的数据来提供消费者信息，例如购物者人口统计学数据、购物习惯数据、生活数据，以及与购物者有关其它数据，该数据可以作为用于确定购物者可能感兴趣的产品的基础。我们在国际专利申请号PCT/SG2005/000185和PCT/SG2005/000224中公开了这种方案。将这两个国际申请的内容引入本说明书作为参考。

基于购物者的实际购买来确定中心产品和辐射产品。分析个体购物者的购物篮的内容，并且将分析所有购物者的篮子的总和，以确定中心产品以及高相关性种类中的产品，其中该高相关性种类用于形成辐射种类。如图2的更详细的描述，在零售商的数据库中通过零售商的电子销售点系统14(图2)来获得该数据。将该数据经由电子数据传递，传递到中心机构，在该中心机构中在处理器30(图2)分析数据以确定中心和辐射种类、购买频率/周期、新近购买、价值、体积、每篮所购买的物品数量以及每个产品/种类。特别地，当购物者签署包含与购物者和其它社会经济信息有关的个人数据的会员/奖励卡的时候，建立购物者的资料数据库120(图3)。因此，包含在该个人数据库120中的数据将包括购物者标识符、地域人口统计学和其它社会经济数据，其可以合并到来自与相同购物者有关的电子销售点系统的购买数据中。因此，用于确定中心和辐射种类的数据是与购物者的实际购买有关的数据。例如，中心种类可以是婴儿尿布。产品的中心种类将与多个辐射种类相关联，其中购买该辐射种类的人也购买了婴儿尿布。在图1中所示出的实施例中，辐射种类包括幼儿牛奶、婴儿食物、婴儿洗涤剂、谷类、咖啡、糖果和冷冻肉。在另一个实例中，尽管未显示，中心种类可以是诸如清凉茶的草本产品，并且多个辐射种类将与诸如洁面乳、糖、谷类和自然产品的中心产品相关联。即使辐射产品与实际购物篮中的中心产品没有强相关性，也可以包括辐射产品。例如，新产品，例如即引入市场的新婴儿卫生纸，可以成为辐射产品，即使因为它是新产品所以人们以前没有购买该产品。然而，大部分辐射产品与中心产品强相关。

图2是用于执行优选实施例的方法的系统的示意性方框图。

参考图2，显示了用于实现本发明的系统的方框图。在货架12的附近显示了输出打印进和读卡器10，其中货架12包含了例如尿布的中心产品。在购物者支付产品的地方提供了结帐终端14。典型地，当购物者购买产品的时候，它们将出现在结帐终端14并且它们的产品将被扫描从而识别所购买的产品。可以通过输入码来识别特定的购物者，其中可以通过终端14处的读卡器15所读取的卡，或零售商店70处的信用卡等等来提供该输入码。然而，购物者的具体识别不是本发明的实施例的本质，并且可以不需要购物者的特定身份来实践本实施例。我们需要的是通过零售商店70处的终端14来收集特定购物者所购买的产品的属性，并将其提供给远程零售商中心位置处或后端局80的零售商数据仓库处理器系统60。单个后端局80可以与百货公司等等的多个不同的商店相关联。

在终端14收集与购物者所做出的购买有关的数据，并且通过通信链路28(可以是LAN等等)将该数据提供给保持在零售商店70处的商店处理器51和零售店服务器50。然后，将该数据从服务器50提供到零售商中心位置数据库和包括数据库62和处理器64的处理器系统60。零售商中心位置80也包含零售商服务器和包括数据库120和服务器140的数据库系统90。系统90存储与购物者有关的数据，以便操作通用的会员奖励系统和促销，并且可以将该数据与系统60所收集的购物购买数据合并，并且将该数据经由通信链路85(可以是宽带网、因特网通信链路或任意其它合适的链路)提供给远程操作者中心位置100。

因此，将购买数据和存储在系统60中的与购物者有关的其它数据提供给活动提供商所操作的中心位置100处的数据库32。

中心位置处的处理器30分析数据库32中的数据。因此，数据库32是在分析购买数据的期间处理器30所使用的工作数据库。当数据库32接收到数据的时候，通过处理器分析该数据，以便对单个篮子交易中购物者所购买的所有产品进行相关性分析。将产品根据采购频率进行分级，并且从这个数据确定中心种类。通常，每个中心种类是购买频率最高的产品，或对于预定市场具有高的消费者渗透力的产品。然后，将每个中心产品与其它种类相关，并且初始结果是从最强到最弱的相关性评分列表。可以去除并且忽视最弱的相关性。通过参考预定相关性得分或值来确定最弱相关性，以便将任意低于该得分或值的相关性认为是弱相关性。因此，通过处理器30询问购物者做出的所有购买，以便可以在购物者所购买的产品之间进行相关，以确定中心产品和它们的关联的辐射产品。这样，可保持中心产品并且移除弱相关的产品，其中中心产品与它们的辐射产品持续具有强相关性。

然后，处理器30能够创建中心产品和相关产品的最爱列表，并且能够基于特定购物者所做出的购买来确定某个周期内购物者的分组。然后可以确定与特定中心产品有关的购买周期，并且可以通过该周期，确定特定促销的长度。

处理器30也确定新近购买，并且将其与周期标准进行比较。例如，如果对于个体购物者，尿布的购买周期通常大概是两周，则促销的时机可以与该购买周期相同，并且也可以确定促销的时间的长度。例如，对于基于两周购买的产品，可以提供两周的促销。

对于产品的每个中心种类，确定可能在下个预定周期，例如两周，购买中心产品的购买者的分组的潜在大小。如果购买者的分组的潜在大小足够大，则可以针对购买中心产品的人开展促销，其中该中心产品也接受一些购买相关辐射产品的刺激物。因此，处理器30能基于市场人员准备做出的特卖，针对中心和辐射产品展开促销特卖，并且展开针对每个中心和辐射种类的最爱列表的促销特卖。如上所述，这些刺激物可以是价格折扣、免费的额外产品的，或例如赠品、样品、彩票、针对以后购买的分红积分等等的其它刺激物。处理器30经由通信链路36将最爱列表转发到零售商服务器50。

可替换地，处理器30可以将该列表经由通信链路85转发回零售商中心位置80，以便EPOS数据处理器和数据库系统60能够将该列表经由通信链路35转发到零售店服务器50。

然后，商店处理器51将该列表加载到读打印机10，并且EPOS在终端14结帐。

可以通过通信链路38或手动地通过闪卡存储设备，将最爱列表从处理器51加载到打印机10，其中在生成该闪卡存储设备之后将其手动地加载到打印机10中。

然后，当购买者出现在货架12购买尿布的时候，购买者可以选择激活打印机10以接收与中心产品种类有关的最爱列表。该最爱列表可以指示出如果购买者购买了图1中所显示的所有额外的产品，则可以提供某些刺激物。如果仅仅购买了一些辐射产品，则可以提供不同的刺激物。在可替换的实施例中，位于货架12处的人将最爱列表交给购买尿布的任意人，而不是提供打印机10以产生最爱列表。

因此，当购物者出现在结帐终端14处的时候，可以确定购物者所购买的产品，并将其与输出设备10所提供的刺激物进行比较，以便购物者基于购物者实际所购买的来接收该刺激物。

也可以提供购物者数据库120和服务器140，用于输入与个体购物者有关的数据，例如地域人口统计学数据、社会经济数据、购物者资料信息、过去购买历史等等。可以将该数据提供给处理器30以用于最爱列表和促销特卖列表，以便基于购物者各自的好恶、人口统计学数据以及他们实际所购买的中心产品，来向各类购物者更好地引导促销。可以通过向申请参加会员计划的人员进行问卷调查来收集该数据，该会员计划是购物系统的一部分或是其它类型的会员计划。

图2中所显示的结构仅仅是示例性的。显然，如果通过多个不同的零售商店来提供该系统，则可以提供单个中心处理器30和数据库32，数据库32与每个商店位置处的打印机输出设备10通信。此外，可以在每个商店位置中提供这样的打印机10。此外，可以通过依次与商店基础处理器通信的中心处理器形成处理器30。

尽管图2的实施例涉及实际商店，该商店可以是虚拟的商店，例如经由因特网或其它远程访问设备、商场、食物商店等等而访问的商店。此外，商店的种类可以是生活机构例如，提供例如健身房、娱乐等等的服务的地方，而不是购买具体产品的地方。

将参考图3的流程图来更全面地描述本发明的优选实施例的方法。

参考图3，在步骤301处，处理器30以上文提到的方式来确定购物者的篮子的成分，以识别购物者购买的产品。在步骤301处，处理器30确定中心种类和辐射种类之间是否具有强相关。使用上文提到的实例，分析来自不同购物者的大量购物篮子，可以看出特定数量的人购买了婴儿尿布，并且在这些人中，也购买了一些其它产品。因此，中心产品可以是婴儿尿布，并且辐射种类可以是同时购买了婴儿尿布的多个人所购买的产品。

处理器30对购物者在单个交易中所购买的产品进行相关性分析。还可以使用其它需要的分析工具。然而，在优选实施例中，将产品根据采购频率来分级并且确定种类。每个中心种类通常是购买频率最高的产品，或对于预定市场具有高的消费者渗透力的产品。然后，每个中心种类与其它种类相关。初始结果是从最强到最弱的相关评分列表。确定最强和最弱之间的相关点，并且用该相关点来确定从弱相关到强相关的分离点。

多个方法可用于确定中心和辐射种类，包括：

(a)与最高渗透力或频繁购买的种类的简单相关。这使得可以包括在各种产品的购买之间具有显著相关的购物篮，并且排除那些具有弱相关的购物篮，如在步骤304；以及

(b)其它统计的和分析的工具可以结合相关分析一起使用。

根据市场人员所要求的最终结果来选择用于确定中心和辐射种类的方法。例如，仅仅有必要提供中心和辐射种类的简单理解，或另外，可以希望知道多少理想的中心种类可用于最有效地操作优选实施例的方法和系统。

例如，中心种类可以是以下种类：

(a)频繁购买的；

(b)常用的或基本物品；

(c)具有高购物者渗透力的；

(d)主题明确的或特别兴趣的，例如，婴儿用品——因此，婴儿尿布作为中心，健康食物等；

(e)目的种类。

将基于相关性的强度来对所有其它种类进行分级。例如，如果中心种类是婴儿尿布，则市场意图是增大购买尿布的购物者(母亲)的篮子，因为购物者在这方面的购物能力可能未完全表现。当与中心产品一起购买辐射产品的时候，相关点或值显示了强关系。因此，辐射种类可以比与中心种类婴儿尿布的购买的相关高出预定比例的种类，例如：

(a)幼儿牛奶；

(b)婴儿食物

(c)谷类

(d)咖啡

(e)冷冻肉/早餐火腿

(f)糖果——例如饼干；

(g)婴儿粉

(h)盐。

在步骤302考虑步骤301的分析的结果。在强相关情况下，处理可以进行到步骤303。如果是弱相关的，处理进行到步骤304，并且忽视相对弱的相关或完全没关系的实例，并有效地将其从系统移除。

在步骤303处，针对促销特卖，决定中心和辐射种类。考虑最近的促销，因此，如果婴儿粉是最近促销的主题，则在步骤303处，在中心种类和辐射种类的分析期间，可以将这个产品从提议的促销移除。

在步骤303处，该分析将中心种类确定为频繁购买的产品种类或具有高的消费者渗透力的产品。例如，许多购物者已经尝试或购买了这些产品种类。通常，中心产品将是每个购物者的篮子里的主要物品，在一定时期内，如一年，其代表了所有购物者所购买的头等物品。然而，也可以确定特定的变体，例如进一步分割为尤其与女人的需要有关的女人篮子、与生活用品有关的生活篮子，例如以调味料、肉类或酒类为中心的烹饪或饮食。

在步骤305处，基于步骤303中的分析来编辑初始最爱列表。确定有资格的购物者的潜在的大小。例如，问题是列表中的潜在市场人员是否可以参加特定促销？零售商是否同意候补的市场人员参加促销？将采用什么促销策略？

在步骤307到309的同时，在步骤306确定购物者的分组和周期。

根据中心和辐射种类的分组，系统现在识别购物者的数量(并且如果有必要则对购物者进行识别——即如果在货架12使用读卡器来识别人员)。在步骤307处，分析购买者的购买周期，从而在步骤308该系统能够确定促销周期的长度。如果购物者每两周购买中心种类婴儿尿布，并且假设昨天没有购物者购买，则促销的周期长度也应该是两周。在步骤306处，还决定是否所有辐射种类都以两周为周期，从而如果每八周购买盐，则可能结束该辐射种类。

因此，在步骤305处，基于在步骤301收集的数据来编辑初始最爱列表。初始最爱列表是最初看到的恰当的中心和辐射种类。在本步骤中最重要的是确定每个种类的有资格的购物者，并且计算他们的总数以估计特定分组的大小。

在步骤306处，将购物者的分组减少为可能在平均购买周期中进行购买的购物者，并且排除在该周期之外的购物者以便确定特定的促销的机会和提供这些促销的可能价值。

在步骤307处的同时，分析每个种类的购买模式以确定平均购物周期，通常以周表示该周期。不需要识别个体购物者本身，但是会分析指定种类的购物者的购买周期模式。

在步骤308处，确定特定促销的周期长度。该周期长度可以与产品的购买周期长度相同。例如，如果促销与通常两周的周期所购买的婴儿尿布有关，那么促销的周期长度就是两周。步骤308处的促销周期长度主要取决于两个因素——购物者的每个种类的新近购买，以及进行特定促销的支付能力。理想地，如果支付能力不是制约并且购买周期是两周，则周期长度是两周。这包括昨天已进行了购买的并且很可能下两周返回购买的所有购物者。因此，需要新近购买来决定分离点，其中在促销周期的该分离点内将覆盖大部分购物者。

在步骤309处，确定新近购买了特定中心产品的新近购买者。因此，根据收集的数据，可以确定购物者仅仅在几天前购买了中心产品，因此购物者不太可能希望购买所有辐射种类产品。然而，如果购买不是最近的，例如一周前，则购买者可能希望购买图1中所识别的其它产品。然而，也要考虑市场人员的预算制约。如果预算的约束导致市场人员希望仅仅提供七天的计划，则一周前购买的购买者不太可能在7天促销计划周期中购买。因此，确定促销所定位的购物者的潜在分组或大小以估计促销的潜在业务机会。

在本发明的优选实施例中，没必要识别特定购物者以确定新近购买。考虑了特定种类的所有购物者，并且确定购买周期的扩展和最近购买了多少，以决定促销周期是否能够覆盖这些最近购买的购物者或忽略他们。因此，当针对购物周期、新近购买和促销周期而检查或扫描的时候，将减少每个中心和辐射的购物者的初始分组。

因此，在步骤310处，确定很可能被特定促销所吸引的购物者的潜在大小或分组，以便考虑是否值得提供促销，或是否分组的大小太小以致这样的促销特卖不大可能获得任何利益。如果在步骤310处确定很可能被特定促销所吸引的购物者群体的潜在大小足够大，则在步骤311处建立针对每个中心产品和辐射产品的促销特卖列表。该促销特卖列表是工作列表，市场人员和零售商用该工作列表来针对每个中心或辐射种类确定恰当的策略。该列表是市场人员一致同意的并且获得零售商的获得支持的。

在步骤311处，形成了基于中心种类(婴儿尿布和上文所提到的辐射种类(a)-(f))促销特卖列表，以及市场人员用于增加分组中的购物者的购物篮的大小的促销策略的最终形式，以便获得零售商的支持。将其发送给零售商以将其包含在它们的EPOS终端14中的促销列表中，以便其可以匹配特卖，并且当购物者接受任意刺激物的时候可以在终端14处识别该返还。

在步骤312处，生成每个中心和辐射种类的特买最爱列表，以便当购买中心产品的时候提供给购物者。该最爱列表包含特卖列表、一组购物券或优惠券或用于向购物者通知可得的辐射特卖的类似的印刷品，这样当购买中心种类产品的同时可以购买辐射产品。

如步骤313所显示的，可以打印列表或手动提供提供列表。该打印机位于供中心种类产品出售的地方，以便购买中心种类产品的购买者能够插入用于识别该购物者的卡，并且打印刺激物以提供给辐射种类产品的购买者。例如，该刺激物可以是，如果一个人买了每个辐射种类产品，则该人将得到产品的价格的一定比例的折扣。可替换地，该刺激物可以是，该人被给予了额外的产品。其它刺激物可以是彩票、用于其它购买的奖励积分、免费礼物等等，从而刺激物购物者购买他可能希望的那些产品。

因此，步骤314处的结果是购物者可能因为正在进行的刺激物特卖，也由于事实上购物者很可能无论如何都需要这些产品，而会购买来自相关辐射种类的产品。因此，很可能增加特定日子里购物者的购物旅程的篮子大小或总价值。这明显地使销售辐射种类产品的市场人员获益，并且使购物者获益，因为购物者接收刺激物购买了购物者很可能无论如何都需要的额外产品。这因此导致购物者从进行的促销特卖获得最好的价值，从而增加消费者满意度。因此，通过对购物者提供适时和相关的特卖，购物者可能购买更多的产品并且由于所提供的刺激物而获得购买的最好的价值。步骤314能够通过分析在终端14处所收集的数据所购买的产品来确定促销是否成功，以确定购物者在促销过程中所实际购买的中心和辐射产品的数量。

因此，应理解到，对本说明书和权利要求中所引用的产品包括了服务的购买，例如健身房预定，诸如电影、运动事件的娱乐，等等。

由于本领域的技术人员可以在本发明的精神和范围内容易地进行修改，所以要理解到，本发明不限于上文所描述的特定实施例。

在权利要求中和在本发明的前述描述中，若非由于表达语言或必要的含意的特别要求，则文字“包括”的含义是包含，即，表明具有所述的特征，但不排除本发明的各种实施例之外的特征。

Claims (24)

1、一种向购物者提供刺激物的购物方法，包括：

收集与个体购物者所购买的产品有关的数据；

根据所述收集的数据确定核心产品种类，以及建立与所述核心产品种类有关的相关产品种类；

创建与核心产品和相关产品有关的促销特卖列表；以及

向购物者提供刺激物以从所述列表购买产品。

2、如权利要求1所述的方法，其中，所述方法进一步包括：确定购物者在所述核心相关产品和产品种类中的购买频率，并且将所述购买分类到促销周期频率和新近购买分组中，并且基于所述周期频率和新近购买分组来创建促销特卖列表以及提供刺激物。

3、如权利要求1所述的方法，其中，所述方法进一步包括：确定对每个核心产品种类所购买的产品大小、数量和价值。

4、如权利要求1所述的方法，其中，所述方法进一步包括：收集与购物者有关的数据，包括过去购买数据以及消费者资料数据，所述消费者资料数据包括地域人口统计数据、社会经济数据和信息。

5、如权利要求4所述的方法，其中，至少部分地通过在购物者参加会员计划时向购物者请求所述数据和信息来获得所述购物者数据。

6、如权利要求1所述的方法，其中，所述刺激物包括：购物券、传单、优惠券、促销样品、积分、彩票和礼物中的一个或多个。

7、一种用于向购物者提供刺激物的购物系统，包括：

处理器，用于分析与个体购物者所购买的产品有关的数据，并且根据数据库中的所述数据确定核心产品种类，以及确定与所述核心产品种类有关的相关产品种类；

所述处理器还用于创建与核心产品和相关产品有关的促销特卖列表，以提供给消费者；以及

输出，用于向购物者提供刺激物以购买所述相关产品。

8、如权利要求7所述的系统，其中，所述输出设备可以包括读卡器和打印机，其位于供核心产品销售的位置上，以便可以激活所述设备以对所述购物者产生刺激物来购买所述相关产品。

9、如权利要求7所述的系统，其中，所述输出设备包括打印机。

10、如权利要求7所述的系统，其中，所述处理器还用于确定购物者在所述核心相关产品和相关产品种类中的购买频率，并且将所述购买分类到促销周期频率和新近购买分组中，并且基于所述周期频率和新近购买分组来创建促销特卖列表以及提供刺激物。

11、如权利要求8所述的系统，其中，所述处理器还确定对每个核心产品种类所购买的产品大小、数量和价值。

12、如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器位于提供商中心位置处并且通过通信链路连接到零售店处的零售店服务器，所述处理器也通过通信链路连接到零售商中心位置，所述中心位置具有数据库和通过通信链路连接到所述零售店服务器的处理器系统，以经由EPOS结帐终端和所述商店服务器接收所述购买数据并且向位于所述提供商中心位置处的所述处理器提供所述数据，以便所述处理器能够产生所述列表以提供给所述零售商店服务器并且加载到所述EPOS结帐终端。

13、一种向购物者提供刺激物的购物方法，包括：

通过分析个体购物者所做出的购买来确定核心产品和与所述核心产品有关的相关产品；

基于购物者的核心产品的购买频率来创建与核心产品及其相关产品的促销特卖列表；以及

如果购买核心产品的购物者也购买了与所述核心产品相关的产品，则将所述列表输出给购物者，向所述购物者提供刺激物。

14、如权利要求13所述的方法，其中，进一步包括分析与个体购物者所购买的产品有关的所述数据以确定相关性，并且从所述定义的核心产品和相关产品移除低于预定相关点的相关产品的种类。

15、如权利要求13所述的方法，其中，所述方法进一步包括：基于购物者对核心产品的所述购买周期来确定用于促销的周期长度。

16、如权利要求13所述的方法，其中，所述方法进一步包括：确定具有周期标准的新近购买，并且确定在预定时期内很可能购买核心产品的购物者的潜在的大小或分组，并且基于期望购买中心产品的购物者的所述潜在的大小或分组来开发促销特卖列表。

17、如权利要求13所述的方法，其中，所述方法进一步包括：收集与购物者有关的数据，包括过去购买数据以及消费资料数据，所述消费资料数据包括地域人口统计数据、社会经济数据和信息。

18、如权利要求17所述的方法，其中，至少部分地通过在购物者参加会员计划时从购物者请求所述数据和信息获得所述购物者数据。

19、如权利要求13所述的方法，其中，所述刺激物包括：购物券、传单、优惠券、促销样品、积分、彩票和礼物中的一个或多个。

20、一种用于向购物者提供刺激物的购物系统，包括：

处理器，用于通过分析个体购物者所做出的购买来确定核心产品和与所述核心产品相关的相关产品；

所述处理器也用于基于购物者对核心产品的所述购买频率来创建与核心产品及其相关产品有关的促销特卖列表；以及

输出，用于如果购买核心产品的购物者也购买了与所述核心产品相关的产品，则将所述列表提供给购物者，向所述购物者提供刺激物。

21、如权利要求20所述的系统，其中，所述处理器也用于分析与个体购物者所购买的产品有关的所述数据以确定相关性，并且从所述定义的核心产品和相关产品中移除低于预定相关点的相关产品的种类。

22、如权利要求21所述的系统，其中，所述处理器也用于基于购物者对中心产品的所述购买周期来确定促销的周期长度。

23、如权利要求21所述的系统，其中，所述处理器也用于确定具有周期标准的新近购买，并且确定在预定时期内很可能购买核心产品的购物者的潜在的大小或分组，并且基于期望购买中心产品的购物者的所述潜在大小或分组来开发促销特卖列表。

24、如权利要求20所述的系统，其中，所述处理器位于提供商中心位置处并且通过通信链路连接到零售店处的零售店服务器，所述处理器也通过通信链路连接到零售商中心位置，所述中心位置具有通过通信链路连接到所述零售店服务器的数据库和处理器系统，以经由EPOS付账终端和所述商店服务器接收所述购买数据并且向位于所述提供商中心位置处的所述处理器提供所述数据，以便所述处理器能够产生所述列表，以提供给所述零售商店服务器并且加载到所述EPOS结帐终端。

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