JP2000003394A - パーソナルマーチャンダイジングシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】顧客ニーズに基づいた顧客分類と商品の分類を
的確に行うことにより、顧客への商品提案を適切に行
う。 【解決手段】顧客分類において商品体系に相当する顧客
の生活場面に応じた構造化を図り、購入実績等から構造
化した項目の重み付を行い顧客プロファイルとして設定
し、商品分類においても顧客プロファイルと同様の構造
で、商品の持つ要素に重み付を行った商品プロファイル
を設定し。顧客要望により、この両プロファイルから顧
客の生活場面に応じた必要な商品を検索提案する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、あらかじめ設定
（分類）・登録した顧客情報、商品情報を活用し顧客ニ
ーズに適した商品の提案を行うとともに、商品を提供す
る過程で得られた購入実績とアンケート調査の結果から
顧客や商品の分類を見直し、その精度の向上を図ること
によって、顧客１人１人への最適な商品提供を行うため
の商品選択及び顧客の選択に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来からの消費者一人一人への商品の選
択提案方法としては、顧客属性や購入履歴に基づく顧客
分類による商品提案方法や顧客属性や購入履歴及び事前
アンケートをキーに顧客１人１人のニーズに沿った商品
情報を提供するワン・トゥ・ワンマーケティングとし
て、特開平９−１５３０９４号公報による消費者からの
要求により、商品情報を仮想店舗内に展開し、消費者が
この商品情報を参照した実績と、商品に到達するまでの
経路及び購入した実績を商品参照情報と仮想店舗導線経
路、購入実績を履歴として記録し、顧客属性とあわせて
これらの実績の分析を実施し、消費者を分類し販売促進
方法を決定するアプローチがとられている。

【０００３】また、提供する商品情報は単品あるいは商
品分類区分による類似商品、及びそれらの関連商品や付
属商品が中心でしかもこれらの商品の選択は人手による
ものか、上記顧客分類によるＰＯＳデータの上位品目の
選択によっている。特開平９−１５３０９４号公報によ
る商品参照情報と購入実績を中心にした販売促進効果分
析方法でのアプローチでも顧客が商品を選択する方法が
採られている。

【０００４】また、関連購買品の分析及びその結果を用
いた商品提案方法については、バスケット分析と呼ばれ
ている顧客１人１人がレジを通過する毎に登録する全購
入品の情報を括って分析を行い、この評価を基に売場の
部門レイアウトを変更する方法が採られている。

【０００５】販促手法としては、ＲＦＭと呼ばれる購入
金額・購入頻度・最終購買日時を重要視した顧客選別法
や、テストマーケティングによる顧客属性・購買履歴を
もとに顧客をクラスター化し、それぞれのクラスターに
対し販促を実施する方法がとられている。また顧客１人
１人に対しては、上記ワン・トゥ・ワンマーケティング
でのキーワード検索によるアプローチ方法や特開平９−
１５３０９４号公報による商品参照情報、顧客属性、購
入実績を分析しこの結果を基にした販促アプローチ方法
がとられていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術によって
顧客へ商品の選択提供を行う場合、顧客分類においてそ
の基準となる項目が顧客属性や簡単なアンケート調査で
の質問項目となっているため、クラスター化手法等で顧
客を分類しようとしても、その括りが大きくある生活の
局面において同一ニーズを持つ顧客を抽出するといった
ことは出来なかった。また、ＲＦＭにおいては顧客の販
促に対するレスポンスの比重に重点を置いているため、
顧客の集合はある販促に対しレスポンスをした人たちと
なり、必ずしも同一のニーズを持っていたとは限らない
ために、商品を軸にした意味のある集合（同一のニーズ
を持つ集合）として捉えることは出来なかった。

【０００７】また、商品を品揃えするための分析におい
ても商品の括りが商品を供給する上で管理しやすい単位
となっていることと、商品自体の機能や用途、素材等の
要素分解とその評価を行っていなかったために、ＰＯＳ
データ（購買実績）分析ではベストワースト分析や売上
と粗利益とのクロスＡＢＣ分析といった手法がとられて
いるにすぎず、こうした分析では、売場に品揃えされて
いた商品についての売上の実績を評価することしかでき
ない。つまり顧客の商品に対する要求機能や使用目的、
他商品との比較評価といったことが、分類と商品自体の
評価が不十分（位置づけが不明確）であったために品揃
えされている商品個々の評価に置き換わっていた。

【０００８】また、顧客が購入した商品やサービスの関
連分析は、バスケット分析という手法を使用した関連購
買分析という形で行われているが、ここでも上記分類と
商品自体の評価が不十分であったことと、購入に際して
顧客の評価をタイムリーに継続的に収集する仕組みがな
かったために、顧客が要求していた機能や用途などの商
品を構成している要素（実構成因子）を満たしていたの
か、顧客が必要としていた商品などが全て品揃えされて
いて（顧客が要求している要素を満たしている比較可能
な商品も含む）、その中から要求していた商品を全て選
択購入できたのかといったことは分析できていなかっ
た。

【０００９】つまり、顧客や商品について分析を行い商
品提案をしその結果を評価しようとした場合、それぞれ
の分類と評価（位置付け）が不十分であったために実績
として収集したデータの分析が商品個々の評価に帰趨し
てしまい、想定した顧客に対しての品揃えの評価が行え
ていなかった。また、購買行動の評価が顧客が購入をし
た実績としての販売実績に留っているために、顧客の購
買活動のプロセスと購入されなかった商品の評価を行う
ことが出来なかった。

【００１０】このため本発明では上記課題を解決するた
めに、商品分類において従前からの上記分類法に加え顧
客視点に立った分類法を取り入れるとともに、商品自体
を要素（因子）分解しそれぞれの因子を評価すること
で、商品個々の評価をキャラクターに捕らわれない普遍
的なものにするとともに、顧客分類においても商品分類
に相当するような階層的な分類を取り入れ、より詳細に
階層的に商品や顧客の分析評価を行い、顧客ニーズに沿
った商品の提案を目指す。同時に提案商品、提案販促、
購買商品について使用目的、比較商品との差別性、購入
後の使用状況や評価についてアンケート調査を行い、提
案内容の見直しを図るとともに、顧客分類（分類項目の
再設定、嗜好の重み付の見直し等）、商品分類（顧客ニ
ーズによる分類の再設定、用途・機能等の評価の見直し
等）を修正していき、顧客ニーズの明確化と顧客ニーズ
にマッチした商品及び販促の提案の精度を高めていくシ
ステムを構築する。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、顧客の分類においてステージという概念を
取り入れ、商品体系に相当するような顧客の生活場面に
応じた構造化を図ったマスターファイルを持ち、購入実
績やアンケート調査からそれぞれの項目の重み付を行い
顧客プロファイルとして設定するとともに、商品分類に
おいても顧客プロファイルと同様の構造を持った、新し
い商品マスターファイル（ステージカテゴリファイル）
を設定し、商品の持つ因子に重み付を行い商品プロファ
イルとして設定する。この顧客プロファイルと商品プロ
ファイルを活用し、顧客に対し適切な商品群の提案を実
施する。

【００１２】また、この過程で得られる販売実績に加
え、顧客のアクションに対しアンケートを実施これを回
収、販売実績を合わせて分析することで、提案内容だけ
でなく提案を作成するプロセス（提案の仮説）の検証を
行うことが出来、さらに、この結果を基に顧客マスター
ファイル・ステージカテゴリファイルの構造の見直し
と、顧客プロファイル・商品プロファイルの内容のエン
ハンスを実施するこで、システム全体の精度を高めてい
くことが出来る。

【００１３】具体的には、顧客から商品に対する問合せ
があった場合、顧客を識別する情報を基に顧客プロファ
イルから、対象顧客のプロファイル情報を検索する。

【００１４】問い合わせ内容から、顧客プロファイル上
の一致する区分（ステージ及びその下層のカテゴリ等）
及びそれぞれの評価因子を抽出する。同様に問い合わせ
内容から、ステージカテゴリファイル上の一致する区分
（ステージ等）を検索し、一致した区分（ステージ）及
びその下層の区分（カテゴリ、サブカテゴリ等）を抽出
する。抽出したステージカテゴリファイルの項目（ステ
ージ以下）に対し、顧客プロファイルから抽出した区分
（ステージ以下）や重み付した評価因子を対比し、評価
が基準以上の因子を持つステージカテゴリファイルの区
分（ステージ以下）及び評価の未確定な区分（ステージ
以下）を選択する。

【００１５】次にステージカテゴリファイルの評価因子
と同様の評価因子を持つ商品と評価が未確定な区分（ス
テージ以下）については、クラスまで選択しサブクラス
以下については、顧客が同様区分で評価のポイント（選
択基準となる最大の評価因子）としている因子の最大値
を持つ商品を商品プロファイルから検索抽出すると同時
に商品プロファイルに該当の商品がない場合には、該当
商品がない区分（項目）と評価因子を出力する。

【００１６】この情報を基に自社で扱っていない商品に
対しては調達を図るとともに、顧客に対し情報の提供を
行う。

【００１７】以上の過程により、顧客が商品に対し曖昧
な指定をした場合においても、顧客のニーズに応じた適
切な商品を提供できるだけでなく、顧客が見落としてい
た関連商品に対しても提案を実施することが出来る。

【００１８】また、商品の評価因子が明確で、その基準
値も明確になっていることから、同一区分内にある商品
との比較においてもその基準が明確となっているため、
顧客に対し商品の特徴を容易にアピールできる。

【００１９】さらに、自社で品揃えできていなかった商
品についても明確な形で情報を得ることが出来、商品の
調達も容易となる。

【００２０】次に、提供した情報に対し顧客が起こした
アクションの情報を基にアンケートを作成する。このと
き顧客が購入していた場合その実績は、購入履歴として
記録する。アンケートは事前に基本フォーマットを作成
しておく。顧客が提供した情報に対応する商品を選択し
た場合、提供した商品以外の商品を購入した場合などに
大きく分かれ、さらに、それぞれの商品の評価要素（因
子）、使用目的、使用場所、使用後の評価などをアンケ
ート項目とする。ここで作成したアンケートを顧客に配
布し、回収する。

【００２１】アンケートの結果と購入実績を分析するこ
とにより、顧客マスターと新商品マスターの生活シーン
やそれを構成している区分構造の見直しを図ると同時
に、顧客プロファイルにおいて顧客がそれぞれの項目を
評価している因子及びその重み付、商品プロファイルに
おける商品の要素（因子）及びその重み付の見直しを実
施する。こうしたサイクルを繰り返すことで、１人１人
の顧客像を明確にしていくとともに、顧客から見た商品
の評価を適切に、時を置かずに実施することがでる。

【００２２】また、この過程で得られた提供商品に対す
る顧客のレスポンスを基に、情報を提供した顧客と同様
のプロファイルを持つ他の顧客を検索抽出し、エンハン
スした商品情報を提供することで、より近いニーズを持
った集団を検索抽出でき、それぞれの集団にマッチした
商品情報の提供を実施することが出来る。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、本発明について、実施形態
とともに図を参照して詳細に説明する。

【００２４】図１は本パーソナルマーチャンダイジング
システムにおける概略の機器構成図である。

【００２５】図１において１０はサービス利用システム
で、１０１はサービス利用システムにおける出力装置、
１０２は入力装置である。サービス利用システム１０に
おける、出力装置１０１及び入力装置１０２は、コンピ
ュータにおけるディスプレイ、キーボード、マウスの
他、電話及びＦＡＸ等の設定も含める。

【００２６】２０はサービス提供システムで、１２１は
サービス提供システムにおける出力装置、１２２は入力
装置、１３０は記憶装置である。１３１は記憶装置内の
ステージカテゴリファイル、１３２は顧客データベー
ス、１３３は商品プロファイルである。サービス提供シ
ステム２０における、出力装置１２１及び入力装置１２
２は、コンピュータにおけるディスプレイ、キーボー
ド、マウスの他、電話及びＦＡＸ等の設定も含める。

【００２７】１１１は通信回線で、サービス利用システ
ム（１０）とサービス提供システム（２０）を接続して
いる。

【００２８】図２は本パーソナルマーチャンダイジング
システムにおける基本フローで、１０００は顧客別商品
要件検索処理、２０００は提案商品選択処理、３０００
は実績蓄積／アンケート作成処理、４０００は実績評価
／ファイル更新処理、５０００はクラスター別商品提案
処理である。

【００２９】図３は図２における１０００の顧客別商品
要件検索処理の詳細な処理手順、図４は図２における２
０００の提案商品選択処理の詳細な処理手順、図５は図
２における３０００の実績蓄積／アンケート作成処理の
詳細な処理手順、図６は図２における４０００の実績評
価／ファイル更新処理及び５０００のクラスター別商品
提案処理の詳細な処理手順である。

【００３０】以下、本パーソナルマーチャンダイジング
システムの処理手順について、図３、図４、図５、図６
を参照しながら説明する。

【００３１】まず、図３の顧客別商品要件検索処理につ
いて説明する。ステップ１００１の処理において、顧客
がサービス利用システム１０の１０２の入力装置をか
ら、商品の問い合わせ内容を入力し、通信回線１１１を
通じて、サービス提供システム２０にデータを送信す
る。商品問い合わせ内容データを１１１の通信回線を通
じて送信するときに、サービス利用システム１０におい
て顧客識別子を作成し、商品内容データとともにサービ
ス提供システム２０に送信する。

【００３２】ステップ１０１１ではサービス利用システ
ム１０から通信回線１１１を通じて送信された商品問い
合わせ内容データと顧客識別子をサービス提供システム
２０で受信する。

【００３３】ステップ１０２１ではステップ１０１１で
受信した顧客識別子をもとに記憶装置１３０の顧客ＤＢ
１３２より顧客情報を検索し、顧客情報（顧客プロファ
イル情報）を選択する。

【００３４】図７の７００１は顧客ＤＢの概略構成で、
７００１は顧客名格納レコードで、顧客名の他、顧客識
別子、登録年月日などを格納している。７０２０は顧客
属性格納レコードで、顧客年齢、性別、家族構成、年
収、住所等を格納している。７０３０は顧客プロファイ
ル格納レコードで、顧客プロファイルについては図９に
て詳細に説明する。７０７０は顧客購買ポイント格納レ
コードで、購買実績及びアンケート回答実績、問合せ実
績等に付与される顧客特典（割引や景品等）ポイントを
格納している。７０８０は購買履歴格納レコードで購買
履歴の他、アンケート回答内容、商品問合せ内容等を格
納している。

【００３５】図９の顧客プロファイルにおいて９０１０
は、図７の７０１０における顧客名格納レコードで、９
０１１は顧客名格納フィールドである。９００１は顧客
プロファイルで図７における７０３０の顧客プロファイ
ル格納レコードであり、顧客属性、アンケート回答内
容、購買履歴等により作成したものである。大きく６階
層の区分になっていて、各区分階層の９０２０はジャン
ル、９０３０はステージ、９０４０はカテゴリ、９０５
０はサブカテゴリ、９０６０はクラス、９０７０はサブ
クラスをそれぞれ格納するフィールドである。９０２１
はジャンル９０２０を構成している項目名を格納するフ
ィールドで、顧客の生活ステージを特徴づける項目とな
っている。９０２３は９０２１の各項目に対し顧客の選
好度を重み付した評価ポイントを格納するフィールド
で、０から１０までの１１段階評価で、数字が高いほど
選考度合いが強く、５はどちらでもないか選好度が不明
となっている評価である。

【００３６】以下同様に９０３１はステージ９０３０を
構成している項目名を格納するフィールド、９０３３は
評価ポイントを格納するフィールドである。９０４１は
カテゴリ９０４０を構成している項目名を格納するフィ
ールドで、９０４２は９０４１の項目において、顧客が
選好の判断基準として選択する９０４１の項目を構成し
ている要素（評価因子）を格納するフィールドで、９０
４３は９０４２の項目の重み付を行った評価ポイントを
格納するフィールドである。

【００３７】以下同様に９０５１，９０６１，９０７１
はそれぞれ９０５０，９０６０，９０７０を構成してい
る項目名を格納するフィールドで、９０５２，９０６
２，９０７２はそれぞれ９０５１，９０６１，９０７１
を評価する評価因子を格納するフィールド、９０５３，
９０６３，９０７３はそれぞれの評価因子の評価ポイン
トを格納するフィールドである。

【００３８】ステップ１０２２では、ステップ１０２１
で選択した顧客プロファイルの各区分の項目名に対し、
ステップ１０１１で受信した商品の問い合わせ内容デー
タとマッチングさせ、一致する対象区分の項目をキーと
して検索した項目と階層構造となっている１階層上位の
区分の項目から下層のそれぞれの項目、評価因子、評価
ポイントを抽出する。このとき、各区分の項目及び評価
因子において評価ポイントが４以下の項目及び評価因子
については抽出しない。

【００３９】例えば、顧客が「おいしいお米を紹介して
欲しい」といった問合せを行った場合、図９においてサ
ブカテゴリ９０５０のごはんの項目を検索し、この項目
の階層上位となっているカテゴリ９０４０の項目９０４
１の和食と９０４２の評価因子、９０４３の評価ポイン
トを抽出し、以下、階層構造となっているサブカテゴリ
９０５０以下の区分のそれぞれのごはんや味噌汁、国産
米、銘柄米といった項目、総合、味、量等の評価因子、
評価ポイントを抽出していく。

【００４０】ここで一致したごはんという９０５１のサ
ブカテゴリ以下を抽出せずに、１階層上位にさかのぼっ
てカテゴリ９０４１の和食からの階層以下を抽出するこ
とで、サブカテゴリ項目９０５１のごはんを利用（食べ
る）場面において、関連する食材や食器などを顧客に提
案することが出来る。またこのとき、カテゴリ項目９０
４１の和食と階層構造となっているクラス項目９０６１
の輸入米の評価ポイント（評価因子９０６２の総合評価
ポイント）が４以下だった場合は、この項目及び階層構
造となっている下位層の項目や評価因子等は選択抽出し
ない。

【００４１】また、サブカテゴリ９０５０の項目名称欄
９０５１にごはんという項目が複数あった場合、その上
位区分であるカテゴリ９０４０にさかのぼり、階層構造
となっている全ての区分の項目、評価因子、評価ポイン
トを抽出する。例えば、図９であれば、サブカテゴリ９
０５０の項目９０５１のごはんがカテゴリ９０４０の和
食の項目だけでなく中華料理にもあった場合は、以下、
階層になっているサブクラス９０７０の名称９０７１、
評価因子９０７２、評価ポイント９０７３まで抽出を行
う。ただしこの場合でも、カテゴリ項目９０４１の中華
料理の評価ポイント９０４３が４以下の場合は、カテゴ
リ項目９０４１の中華料理以下の関連する項目は選択抽
出しない。

【００４２】ステップ１０３１では、ステップ１０１１
で受信しした商品問い合わせ内容データをもとに図８の
ステージカテゴリファイルから商品問い合わせ内容と同
一の項目名称を検索し、ステップ１０２２と同様に検索
した項目と階層構造となっている１階層上位の区分の項
目から下層のそれぞれの項目、評価因子、評価ポイント
を抽出する。

【００４３】図８の８００１のステージカテゴリファイ
ルは、図９顧客プロファイル９００１と同様の構造を持
っていて、大きく６階層となっている。各区分階層の８
０１０はジャンル、８０２０はステージ、８０３０はカ
テゴリ、８０４０はサブカテゴリ、８０５０はクラス、
８０６０はサブクラスを格納するフィールドである。８
０１１はジャンル８０１０の中の項目を格納するフィー
ルド、８０１３は８０１１に対応した項目の評価ポイン
トを格納するフィールドで以下同様に、８０２１はステ
ージ８０２０の中の項目を格納するフィールド、８０２
３は評価ポイントを格納するフィールドである。

【００４４】８０３１はカテゴリ８０３０の中の項目を
格納するフィールド、８０３２は８０３１の項目に対応
した評価因子を格納するフィールド、８０３３はその評
価ポイントを格納するフィールドで以下同様に、８０４
１はサブカテゴリ８０４０の中の項目、８０４２はその
評価因子、８０４３は評価ポイント、８０５１はクラス
８０５０の中の項目、８０５２はその評価因子、８０５
３は評価ポイント、８０６１はサブクラス８０６０の中
の項目、８０６２はその評価因子、８０６３は評価ポイ
ントをそれぞれ格納するフィールドである。ただし、こ
のステージカテゴリファイル８００１においては、８０
１３，８０２３，８０３３，８０４３，８０５３，８０
６３の各区分の評価ポイントは全て中間評価の５に設定
しておくが、この８０１３から８０６３までの評価ポイ
ントは必ずしもステージカテゴリファイル８００１に設
定しておかなくともよく、ステップ１０３１の過程にお
いて、それぞれの区分の項目と評価因子を抽出したとき
に項目を付加する方法をとっても良い。

【００４５】ステップ１０３２では、ステップ１０２２
で抽出した項目とステップ１０３１で抽出した各区分に
おける項目を対比し、ステップ１０３１で抽出した項目
で、ステップ１０２２で抽出した項目にない場合には、
ステップ１０２２で抽出した項目に合算し図１１の顧客
要求テーブルを作成する。

【００４６】図１１において、１１００１は顧客要求テ
ーブルファイル、１１０１０は顧客名区分、１１０２０
はカテゴリ区分、１１０３０はサブカテゴリ区分、１１
０４０はクラス区分、１１０５０はサブクラス区分で１
１０２１は１１０２０のカテゴリ区分の項目、１１０２
２はこの項目の評価因子、１１０２３はその評価ポイン
トをそれぞれ格納するフィールドである。以下同様に、
１１０３１は１１０３０のサブカテゴリ区分の項目、１
１０３２はその評価因子、１１０３３は評価ポイント、
１１０４１は１１０４０のクラス区分の項目、１１０４
２はその評価因子、１１０４３は評価ポイント、１１０
５１は１１０５０のサブクラス区分の項目、１１０５２
はその評価因子、１１０５３は評価ポイントをそれぞれ
格納するフィールドである。

【００４７】例えば顧客が「イタリア料理に合うワイン
が欲しい」といった問合せを行った場合、ステップ１０
２２までの過程で、顧客プロファイルからワインをキー
にして抽出してきた図１１の顧客要求テーブル１１００
１のカテゴリ１１０２０の項目１１０２１のイタリア料
理からサブクラス１１０５０の項目１１０５１のイタリ
ア赤ワイン、フランス赤ワインの選好度情報に、同じく
ワインをキーにしてステージカテゴリファイルから検索
抽出を行った商品情報で、顧客プロファイルから検索抽
出できなかった情報で、図１１の顧客要求テーブル１１
００１のクラス項目１１０４１のワイングラス以下の階
層となっている情報を付加することができる。ステップ
１０３１とステップ１０３２を実施することで、顧客自
身が利用したことのない商品やサービスなどの機能を持
った新商品や新サービスなどの提案につなげることが出
来る。

【００４８】ステップ１０３３では、１１００１の顧客
テーブルにおいて各区分内の各項目の評価ポイントが確
定しているかどうかを判定する。各項目の評価ポイント
が６以上ある項目については、顧客の評価がすでに行わ
れているため、この項目を検索した場合にはステップ１
０３５に進む。各項目の評価ポイントが５の場合は、顧
客の評価を確定させるためステップ１０４１に進む。こ
こで評価ポイントが５の項目は、顧客プロファイルの中
で未評価なものか顧客自身の評価が曖昧な項目であるケ
ースと、顧客プロファイルに設定されていない項目で、
ステージカテゴリファイルから抽出した項目である。

【００４９】ステップ１０３５では、ステップ１０３３
で検索した各項目の評価ポイントが６以上の区分の項
目、評価因子、評価ポイントについて、顧客の商品問い
合わせ内容一致した項目の区分以下の区分について顧客
要求テーブル１１００１より抽出する。

【００５０】例えばステップ１０３２で説明した「イタ
リア料理に合うワイン」の事例では、図１１の顧客要求
テーブル１１００１において、評価ポイントが６以上の
評価（評価因子を含む）を持つ各項目は、カテゴリ１１
０２０の項目１１０２１のイタリア料理、サブカテゴリ
１１０３０の項目１１０３１の飲み物、クラス１１０４
０の項目１１０４１のワイン、サブクラス１１０５０の
項目１１０５１のイタリア赤ワイン、フランス赤ワイン
であるが、顧客プロファイル一致した顧客の要求項目は
クラスの項目であるワインであるため、選択抽出する内
容はクラス１１０４０のワインとサブクラス１１０５０
のイタリア赤ワイン、フランス赤ワインのそれぞれの項
目、評価因子、評価ポイントとなる。

【００５１】ステップ１０４１では、ステップ１０３３
で検索選択した各区分の項目の各評価ポイントが５のみ
である項目についてその項目が分類されている区分を顧
客プロファイルより選択する。

【００５２】ステップ１０４２では、ステップ１０４１
で選択した区分において、評価ポイントが最大の評価を
持つ評価因子及びそれぞれの評価ポイントを図１２の顧
客最大評価因子抽出テーブルへ抽出する。

【００５３】図１２の１２００１は顧客最大評価因子抽
出テーブルファイル、１２０１０は顧客名、１２０４０
はクラス区分、１２０５０はサブクラス区分をそれぞれ
格納するフィールドである。図１２では顧客最大評価因
子抽出テーブルにおいて区分をクラス、サブクラスのみ
の設定としているが、顧客の要求区分レベル、評価ポイ
ントの未確定の区分レベルによりその区分設定は変化す
る。１２０４１は顧客プロファイルから抽出したクラス
区分における最大評価因子を持つ項目、１２０４２はこ
の項目の最大評価因子、１２０４３はその最大評価ポイ
ントをそれぞれ格納するフィールドである。

【００５４】同様に１２０５１は顧客プロファイルから
抽出したサブクラス区分における最大評価因子を持つ項
目、１２０５２はこの項目の最大評価因子、１２０５３
はその最大評価ポイントをそれぞれ格納するフィールド
である。

【００５５】このステップは例えば、ステップ１０３２
以降で用いている「イタリア料理に合うワイン」の事例
で説明すれば、図１１の顧客要求テーブル１１００１
で、顧客が未評価（評価ポイント５を持っている）でス
テージカテゴリファイルから抽出してきた商品項目であ
る、クラスのワイングラスについてその評価を確定させ
るために、顧客プロファイルのクラスの中で最大評価因
子（総合評価因子以外）を持つ項目である１２０４１の
ワインとティーカップ及びそれぞれの評価因子である１
２０４２の産地とメーカー、１２０４３のそれぞれの評
価ポイントを抽出し、同様にサブクラス区分１２０５０
についてもそれぞれ最大評価因子を持つ項目（クラス項
目ワインに対応するイタリア赤ワイン、フランス赤ワイ
ン、クラス項目ティーカップに対応する海外高級品）及
びその評価因子、評価ポイントを抽出し、顧客最大評価
因子抽出テーブルとして設定する。つまり、ワイングラ
スと同一クラス（区分）にあり、顧客の選好度が高いワ
インとティーカップ及びそれぞれの選択基準をワイング
ラスの商品提案に活用する。

【００５６】ステップ１０４３では、ステップ１０４２
で抽出した同一区分内の最大評価因子を持つ項目のそれ
ぞれの評価因子を評価ポイントが５のみの項目の評価因
子として使用するため、評価ポイントが５のみの項目の
ステージカテゴリファイル８００１上の評価因子と対比
させ、最大評価因子を持つ項目のそれぞれの評価因子
が、ステージカテゴリファイル８００１上の評価ポイン
トが５のみの項目の評価因子として設定してあれば、最
大評価因子を持つ項目のそれぞれの評価因子及びその評
価ポイントを評価ポイントが５のみの項目の評価因子と
して再設定し、ステップ１０３５と同様に、顧客の商品
問い合わせ内容一致した項目の区分以下の区分について
項目、評価因子、評価ポイントをそれぞれ顧客要求テー
ブル１１００１より抽出する。

【００５７】ステップ１０５１では、ステップ１０３５
及びステップ１０４３で抽出した内容を図１３の商品選
択基準テーブルに出力し、顧客の商品問合せ内容に基づ
く、提案する商品が備えるべき要件を取りまとめる。

【００５８】図１３の１３００１は商品選択基準テーブ
ルファイルで１３０１０は顧客名を格納するフィール
ド、１３０４０はクラス区分を格納するフィールド、１
３０５０はサブクラス区分を格納するフィールドであ
る。１３０４１はクラス区分１３０４０の項目を格納す
るフィールド、１３０４２はその評価因子を格納するフ
ィールド、１３０４３は評価ポイントを格納するフィー
ルドである。同様に１３０５１はサブクラス区分１３０
５０の項目を格納するフィールド、１３０５２はその評
価因子を格納するフィールド、１３０５３は評価ポイン
トを格納するフィールドである。

【００５９】次に、図４提案商品選択処理について説明
する。

【００６０】ステップ２００１では、ステップ１０５１
で商品選択テーブル１３００１に出力したデータを提案
商品選択システムに入力する。このとき、ステップ１０
５１で出力した内容を商品提案担当者がチェックし、提
案商品選択システムに再入力することもできる。経験の
ある担当者が、情報のチェックを行うことによって情報
の精度を高めることも可能となる。

【００６１】ステップ２００２では、ステップ２００１
で入力した情報を元に図１０の商品プロファイルファイ
ルより、商品の検索を行う。

【００６２】図１０の商品プロファイルにおいて、１０
００１は商品プロファイルファイルで、クラス単位に扱
い商品及び商品の評価因子、評価ポイントを格納してい
るファイルである。１００１０は商品プロファイルファ
イルにおける検索キーとなるクラスの各項目を格納して
いるフィールド、１００１１は商品名、１００１２は商
品コードを格納しているフィールドである。１００２１
以下はそれぞれの商品の評価因子及び評価因子における
評価ポイントを格納しているフィールドである。

【００６３】ステップ２００３では、ステップ２００１
で入力した商品選択基準テーブル１３００１のクラス区
分の項目をキーに商品プロファイルに登録されている商
品を検索し、評価因子と評価ポイントをそれぞれ対比
し、商品プロファイルにおける登録商品の評価因子と評
価因子の評価ポイントがステップ２００１で入力した評
価因子と一致するか評価因子に対する評価ポイント上回
っていれば、ステップ２０１１へ進む。一致する評価因
子がないか、評価ポイントが上回っている評価因子がな
い場合は、ステップ２０２１へ進む。このとき、登録商
品の選択基準となる一致する評価因子数や評価ポイント
が上回る評価因子数についての条件設定は任意に行うこ
とが出来るよう設定する。

【００６４】ステップ２０１１では、ステップ２００３
での検索で、商品選択基準の評価因子と一致するか評価
因子に対する評価ポイント上回っている評価因子と評価
因子の評価ポイントを持つ登録商品について、図１４の
自社扱い商品リストに出力する。

【００６５】図１４は自社扱い提案商品リストで、１４
００１は自社扱い提案商品リストファイルで、１４０１
０は顧客名を格納するフィールド、１４０４０は提案す
る商品の属しているクラスを格納するフィールド、同様
に１４０５０は提案する商品の属しているサブクラスを
格納するフィールド、１４０６０は提案する商品を格納
するフィールドである。

【００６６】ステップ２０２１では、ステップ２００３
での検索で、登録商品の評価因子と評価因子に対する評
価ポイントにおいて商品選択基準の評価因子と一致する
評価因子がないか、評価ポイントが上回っている評価因
子がない場合、それぞれの評価因子と評価ポイントをそ
の項目名まで含め、図１５の自社未扱い商品評価因子表
に出力する。

【００６７】自社で扱っていない商品の調達を実施する
場合、この自社未扱い商品評価因子表を使用すること
で、（顧客の必要としている）商品の構成要素が明確と
なり、商品の調達が容易に行える。ここで調達を行った
商品の情報と、ステップ２０１１で出力した自社扱い商
品の情報を効果的な販促手段等を用いて顧客に届けるこ
とで、顧客の購買機会の向上を図ることが出来る。

【００６８】図１５は自社未扱い商品評価因子表で１５
００１は自社未扱い商品評価因子ファイル、１５０１０
は問合せを受けた顧客名を格納するフィールド、１５０
４０は扱い商品が見つからなかった商品選択基準のクラ
スを格納するフィールド、１５０５０は同様に扱い商品
が見つからなかった商品選択基準のサブクラスを格納す
るフィールドである。１５０４１は１５０４０のクラス
のフィールドの中のクラス項目を格納するフィールド、
１５０４２は評価因子、１５０４３は評価ポイントを格
納するフィールドである。同様に１５０５１はサブクラ
ス１５０５０の中の項目、１５０５２は評価因子、１５
０５３は評価ポイントをそれぞれ格納するフィールドで
ある。

【００６９】次に、図５実績蓄積／アンケート作成処理
について説明する。

【００７０】ステップ３００１とステップ３０１１で
は、提供した商品情報について顧客が実際に購入した実
績の入力／送信と購入実績の受信を行う。ステップ２０
１１とステップ２０２１の処理を行った後、提案商品情
報をサービス提供システム２０の入力装置１２２を用い
て行い、通信回線１１１を通じてサービス利用システム
１０に送信し、顧客がサービス利用システム１０の出力
装置１０１で内容の確認を行い、実際の購入についても
サービス利用システム１０の入力装置１０２を使用し購
入申し込みを入力し（ステップ３００１）、通信回線１
１１を通じサービス提供システム２０に送信した場合、
この入力／送信されたデータとともに顧客識別子が作成
／送信され、これらのデータが入力値となり、サービス
提供システム２０でこのデータを受信する（ステップ３
０１１）。

【００７１】顧客が、実際の購入を郵便等通信回線１１
１を使用しない手段で行った場合は、購入実績及び顧客
識別子の入力はサービス提供システム２０の入力装置１
２２にて実施するため、ステップ３０１１の購入実績の
受信はステップ３００１の購入実績の入力と同時に行わ
れる。また、ステップ２０１１とステップ２０２１の処
理を行った後、提案商品情報を顧客に届ける手段として
は、小売業各社が一般的に行っている、チラシやダイレ
クトメール（ＤＭ）等の手法が効果的となるケースも想
定されるため、チラシやダイレクトメール（ＤＭ）等の
手法も実施対象となる。

【００７２】ステップ３０２１では、ステップ３０１１
で受信した購入実績をもとにポイントを算出し購入実績
とともにデータの更新処理を行うため、顧客識別子をキ
ーとし、図７の顧客ＤＢ７００１の顧客名を格納してあ
るフィールド７０１０から顧客データを検索し、顧客購
買ポイント、購買履歴が格納されている各フィールド
（７０７０及び７０８０）に対し更新処理を実施する。

【００７３】ステップ３０３１では、ステップ３０１１
で受信した購入実績、ステップ２０１１とステップ２０
２１の処理の後、顧客にサービス提供システム２０で作
成した提案商品、および１３００１の商品選択基準テー
ブルファイル、１０００１の商品プロファイルファイ
ル、７００１の顧客ＤＢのそれぞれの情報を使用し、図
１６のアンケートフォーマットから購入顧客に対するア
ンケートを作成する。

【００７４】図１６の１６００１はアンケートフォーマ
ットで、顧客や購入実績の内容によりいくつか用意して
おく中の代表的なパターンである。１６０１１は情報提
供した商品に対し、顧客が実際に購入した商品名で購入
実績を参照し表示する。１６０２１は１６０１１で表示
した商品情報をキーに１０００１の商品プロファイルか
らその商品の評価因子を抽出し表示したもので、実際に
表示する評価因子の数や、抽出基準は事前に設定してお
く。１６０３１と１６０３２は商品選択基準１３００１
から抽出した顧客の選好度を表したを評価因子表示した
もので、１６０２１と同様に、実際に表示する評価因子
の数や、抽出基準は事前に設定しておく。

【００７５】１６０４１は７００１の顧客ＤＢの顧客属
性７０２０と顧客プロファイル７０３０のステージ区分
の情報をもとに、あらかじめ設定してあった項目から選
択したものを表示したものである。１６０５１は、提供
した商品情報に対し、購入実績を対比させ購入していた
だけなかった商品の商品名を表示したものである。１６
０６１は、１６０２１と同様に、１６０５１で表示した
商品情報をキーに１０００１の商品プロファイルからそ
の商品の評価因子を抽出し表示したもので、実際に表示
する評価因子の数や、抽出基準は事前に設定しておく。

【００７６】アンケートにおいては、１６００１のよう
な大枠のパターンを購入実績や顧客属性により数種類用
意しておき、詳細な項目については、購入実績や事前の
商品選択基準テーブルの評価因子などを活用すること
で、きめ細かなヒアリング内容が容易に設定できる。こ
の過程で、必要があれば（特にヒアリングしたい項目が
発生した場合など）担当者によるアンケート項目の修正
を行えるようサービス提供システム２０に設定しておく
ことで、よりきめ細かなヒアリングを行うことが可能と
なる。

【００７７】ステップ３０３２では、ステップ３０３１
で作成したアンケートをサービス提供システム２０から
通信回線１１１を通じ、顧客のサービス利用システム１
０に送信する。このときのアンケートの送信方法には、
電子的な送信方法だけでなく、郵便等の方法も設定して
おく。

【００７８】ステップ３０４１では、サービス提供シス
テム２０から通信回線１１１を通じ、顧客のサービス利
用システム１０に送信されたアンケートを受信する。ス
テップ３０３２において郵便等、通信回線１１１を使用
せずアンケートを送信した場合、受信もサービス利用シ
ステム１０以外の方法となる。

【００７９】次に図６実績評価／ファイル更新及びクラ
スター別商品提案処理について説明する。

【００８０】ステップ４００１では、ステップ３０４１
で顧客がサービス利用システム１０で受信したアンケー
トについて、サービス利用システム１０の出力装置１０
１で確認した後、入力装置１０２によりその回答を入力
する。入力終了後、サービス利用システム１０から通信
回線１１１を通じて、サービス提供システム２０へ送信
する。アンケートの送信においては、通信回線１１１を
しない場合の郵便等の方法も設定しておく。

【００８１】ステップ４０１１では、ステップ４００１
で顧客が通信回線１１１を通じて送信したアンケートに
対する回答を受信する。ステップ４００１において、ア
ンケートの回答を通信回線１１１を通じて行わなかった
場合は、このステップ４０１１において、入力装置１２
２を使用したサービス提供システム２０へのアンケート
回答の再入力を行う。ステップ４０２１では、４０１１
で受信／再入力したアンケート回答の顧客識別子をもと
に、対象顧客の購入実績の検索抽出処理を顧客ＤＢ７０
０１に対し実施する。またこの顧客識別子をもとに今回
商品提案を行った各プロセスの記録ファイルであるステ
ージカテゴリファイル８００１、商品プロファイル１０
００１。商品選択基準テーブル１３００１、及び商品提
供リストを検索選択しておく。

【００８２】ステップ４０２２では、ステップ４０２１
で検索選択した各プロセスのファイル情報、購入実績及
び、アンケート回答をもとに提案商品及び顧客プロファ
イル９００１、ステージカテゴリ８００１に対する分析
を実施する。提案商品の分析では、商品プロファイル１
０００１に格納されている評価因子及びその評価ポイン
ト（１００３３等）と、顧客評価（アンケート回答や購
入実績等）等の分析し、顧客に提案した商品と顧客が実
際に購入した商品との差分等を評価する。顧客プロファ
イル９００１の分析では、顧客プロファイル９００１に
格納されている各区分（ジャンル９０２０、ステージ９
０３０等）の評価因子及びその評価ポイントの見直しや
各区分（ステージ９０３０やカテゴリ９０４０等）にお
ける項目の見直し（例えば図９であれば、サブカテゴリ
９０５０における項目９０５１のごはんや味噌汁の見直
し等）をアンケート回答や購入実績、商品提案を行った
各プロセスの記録ファイルであるステージカテゴリファ
イル８００１等の顧客評価と提案プロセスで使用した設
定値との差分評価等で行う。

【００８３】ステージカテゴリ８００１の分析も同様
に、アンケート回答や購入実績、商品提案を行った各プ
ロセスの記録ファイルであるステージカテゴリファイル
８００１等の顧客評価と提案プロセスで使用した設定値
との差分評価等で各区分（ジャンル８０１０やステージ
８０２０等）内の各項目の見直し、各区分間での各区分
項目の相互関連性（例えば図８であれば、カテゴリ項目
８０３１の和食とサブカテゴリ項目８０４１のごはんや
味噌汁、食器等の紐付）の見直し、各区分内の項目の評
価因子の見直しを行う。

【００８４】ステップ４０３１，４０４１，４０５１で
は、ステップ４０２２で行った分析の結果を顧客プロフ
ァイル９００１、ステージカテゴリファイル８００１、
商品プロファイル１０００１それぞれについて出力す
る。

【００８５】ステップ４０３２，４０４２，４０５２で
は、ステップ４０３１，４０４１，４０５１で出力した
分析結果を使用し、顧客プロファイル９００１、ステー
ジカテゴリファイル８００１、商品プロファイル１００
０１それぞれについてその評価因子や評価ポイント、項
目構成などの設定値の修正を行う。ここでの処理では、
ステップ４０３１，４０４１，４０５１で出力した分析
結果を、経験のある担当者が再評価し、修正が必要と判
断した場合にその修正を再入力を行えるよう設定してお
くことで、顧客プロファイル９００１、ステージカテゴ
リファイル８００１、商品プロファイル１０００１での
各設定値を高めることも可能となる。

【００８６】ステップ４０３３，４０４３，４０５３で
は、ステップ４０３２，４０４２，４０５２で行った、
顧客プロファイル９００１、ステージカテゴリファイル
８００１、商品プロファイル１０００１での各修正設定
値に対し、更新処理を実施する。

【００８７】ステップ４０７１では、これまでの結果を
もとに、商品の問合せを行った顧客と同様の顧客プロフ
ァイルや属性を持つ顧客層に対し、これまでの過程で評
価の高かった顧客の選択購入商品の提案を行うかどうか
を判断する。提案商品に対しての購入実績、同様提案に
対しての複数鋸客の購入実績やアンケート回答に対する
評価ポイントの高さなどを事前に条件設定しておき、サ
ービス提供システム２０で自動判断する方法及び自動判
断した結果を担当者がサービス提供システム２０の出力
装置１２１でチェックし、実際に商品提案を行うかどう
かを入力装置１２２に入力して決定する方法、ステップ
４０３１，４０４１，４０５１で出力した分析結果やス
テップ４０３２，４０４２，４０５２での分析の再評価
等をもとに担当者が判断し、サービス提供システム２０
の入力装置１２２に判断結果を入力する方法等を設定し
ておく。

【００８８】ステップ５０１１では、提案商品に対して
の購入実績やアンケート回答に対する評価ポイントの高
さなどを事前に抽出条件設定しておき、この条件に合致
した商品を自動選択する。ここではステップ４０７１と
同様に自動選択した結果を担当者がサービス提供システ
ム２０の出力装置１２１でチェックし、実際に商品提案
を行うかどうかを入力装置１２２に入力して決定する方
法、ステップ４０３１，４０４１，４０５１で出力した
分析結果やステップ４０３２，４０４２，４０５２での
分析の再評価等をもとに担当者が判断し、サービス提供
システム２０の入力装置１２２に判断結果を入力する方
法等を設定しておく。

【００８９】ステップ５０２１では、顧客ＤＢ７００１
の顧客属性、顧客プロファイル、購買履歴から、商品問
い合わせを行いステップ５０１１で選択した商品の購入
を実際に行った顧客と同様の、商品に対する選好度（各
区分において、同様の区分項目、区分項目に対し同様の
評価因子、評価ポイントを持つ）を持つ顧客を検索す
る。顧客属性、顧客プロファイル、購買履歴それぞれの
合致条件の範囲は事前に設定しておく。またここでは、
図１７、図１８、図１９のようなクラスター選択条件設
定画面をサービス提供システム２０に作成しておき、細
かい条件指定によりクラスターを設定し、クラスターに
含まれる顧客を検索する方法も設定し、選択適用でるよ
うにする。

【００９０】図１７は、サービス提供システム２０の出
力装置１２１におけるクラスター条件設定概略画面の１
つで、１７００１はクラスターの属性条件設定画面の１
部である。１７０１０，１７０２０，１７０３０，１７
０４０は属性条件を設定するフィールドの１部で、１７
０１１，１７０２１，１７０３１，１７０４１は属性を
設定するフィールドの１部である。１７０１２，１７０
１３，１７０２２，１７０３２，１７０４２，１７０４
３は設定された属性に対し、事前に設定されている、属
性の選択条件を入力する各フィールドである。１７０７
０は属性条件が多数存在し、１画面で設定が終了しない
場合の画面遷移を実施するフィールドである。

【００９１】図１８は、図１７と同様で、１８００１は
クラスターの購入履歴条件設定画面の１部である。１８
０１０は購入品目条件を設定するフィールドで、１８０
１１は区分（例えば、ジャンルやステージ、サブクラス
など）から各区分項目を選択するフィールドである。１
８０１２，１８０１３，１８０１４は設定した各区分項
目に対し、各商品を選択入力するフィールドである。１
８０１５は、選択条件設定する区分項目が複数ある場合
の画面遷移フィールドである。１８０２０は、最終購買
日時を設定するフィールドで、１８０２１は期間の開始
年月日、１８０２２は期間の終了年月日を入力するフィ
ールドで、それぞれ入力しなくても良い。

【００９２】１８０２１，１８０２２とも入力しない場
合は、全期間となる。１８０３０は購入回数を設定する
フィールドで、１８０３１は購入回数の最低条件、１８
０３２は最高条件を入力するフィールドで、それぞれ入
力しなくても良い。１８０４０は購入金額を設定するフ
ィールドで、１８０４１は最低金額、１８０４２は最高
金額を設定するフィールドで、それぞれ入力しなくても
良い。

【００９３】図１９は、図１７，１８と同様で、１９０
０１はクラスターの顧客プロファイル条件設定画面の１
部である。１９０１０，１９０２０，１９０３０，１９
０４０は顧客プロファイル条件設定フィールドで、１９
０１１，１９０２１，１９０３１，１９０４１は各区分
と区分項目の選択フィールドである。１９０１２，１９
０１４，１９０２２，１９０２４，１９０３２，１９０
３４，１９０４２，１９０４４は各区分項目に多する評
価因子設定フィールドで、１９０１３，１９０１５，１
９０２３，１９０２５，１９０３３，１９０３５，１９
０４３，１９０４５は各評価因子に対する評価ポイント
の選択入力フィールドである。１９０１６，１９０２
６，１９０３６，１９０４６はそれぞれの区分項目に対
し、評価因子の設定が多数ある場合、画面遷移を行うた
めの入力フィールドで、１９０７０は、各区分及び区分
項目の設定が多数ある場合に入力フィールドを確保する
ための、画面遷移を行うための入力フィールドである。

【００９４】ステップ５０２２では、ステップ５０２１
で検索した顧客データをサービス提供システム２０に出
力する。ここで出力した顧客に対し、ステップ５０１１
で選択した各商品の商品情報を販促条件を考慮して、送
付する。

【００９５】この後のステップは、再度３００１に戻
り、顧客からの発注（購入実績の入力）を受けるととも
に、提案内容の検証を行い、事前に設定した各ファイル
の設定値のエンハンスを行っていく。

【００９６】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、顧客の分類においてステージという概念を取り入
れ、商品体系に相当するような顧客の生活場面に応じた
構造化を図ったマスターファイルを持ち、購入実績やア
ンケート調査からそれぞれの項目の重み付を行い顧客プ
ロファイルとして設定するとともに、商品分類において
も顧客プロファイルと同様の構造を持った、新しい商品
マスターファイル（ステージカテゴリファイル）を設定
するとともに、商品の持つ因子に重み付を行い商品プロ
ファイルとして設定し、この顧客プロファイルと商品プ
ロファイルを活用することによって、顧客１人１人の生
活場面に応じた必要な商品を漏れなくカバーし、より適
切な商品群の提案を実施することができる。

【００９７】また、この過程で得られる販売実績に加
え、顧客のアクションに対しアンケートを実施これを回
収、販売実績を合わせて分析することで、提案内容だけ
でなく提案を作成するプロセス（提案の仮説としての評
価因子や評価ポイント等の設定値）の検証を行うことが
出来るとともに、この結果を基に顧客マスターファイル
・ステージカテゴリファイルの構造の見直しと、顧客プ
ロファイル・商品プロファイルの内容のエンハンスを実
施するこで、システム全体の精度を高めていくことが出
来る。

【００９８】さらに、この過程で得られた提供商品に対
する顧客のレスポンスを基に、情報を提供した顧客と同
様のプロファイルを持つ他の顧客を検索抽出し、エンハ
ンスした商品情報を提供することで、より近いニーズを
持った集団の検索抽出が容易に実施でき、それぞれの集
団にマッチした商品情報の提供を実施することが出来
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明（パーソナルマーチャンダイジングシス
テム）における概略の機器構成図。

【図２】本発明（パーソナルマーチャンダイジングシス
テム）における概略のフローチャート図。

【図３】本パーソナルマーチャンダイジングシステムに
おける、顧客別商品要件検索処理の手順を示すフローチ
ャート図。

【図４】本パーソナルマーチャンダイジングシステムに
おける、提案商品選択処理の手順を示すフローチャート
図。

【図５】本パーソナルマーチャンダイジングシステムに
おける、実績蓄積／アンケート作成処理の手順を示すフ
ローチャート図。

【図６】本パーソナルマーチャンダイジングシステムに
おける、実績評価／ファイル更新及びクラスター別商品
提案処理の手順を示すフローチャート図。

【図７】顧客データベースの概略レコード構成図。

【図８】顧客と商品を分類していく上で基本となるステ
ージカテゴリの概略体系図。

【図９】顧客の生活態度や生活態度から判断される商品
に対する選好度を顧客別に体系化したファイルの概略構
成図。

【図１０】商品を要素分解しそれぞれの要素に対し重み
付をして、ある区分毎に取りまとめた商品マスター概略
構成図。

【図１１】顧客の要求する商品やサービスに対し、顧客
自身の選好度を一覧にしたファイルの概略構成図。

【図１２】顧客がある生活場面や商品の括りに対し、最
も留意している点や最も重要視している商品選択要素と
それぞれを評価している水準を取りまとめたファイルの
概略構成図。

【図１３】顧客に商品やサービスを提供する上で、商品
選択の判断基準となる顧客自身の選好度を取りまとめた
ファイルの概略構成図。

【図１４】顧客の要望に対し自社の扱い商品を抽出した
リストを示す図。

【図１５】顧客の要望に対し自社で扱っていない商品の
顧客の選好度を取りまとめたファイルの概略構成図。

【図１６】顧客に対し実施するアンケートの１つの基本
フォーマット。

【図１７】クラスターを設定する上で、属性条件を与え
るための概略設定画面。

【図１８】クラスターを設定する上で、購入履歴条件を
与えるための概略設定画面。

【図１９】クラスターを設定する上で、顧客プロファイ
ル条件を与えるための概略設定画面。

【符号の説明】

１０…サービス利用システム、 ２０…サービス提供
システム、１０１，１２１…出力装置、 １０２，
１２２…入力装置、１３０…記憶装置、
１３１…ステージカテゴリファイル、１３２…顧客デー
タベース、 １３３…商品プロファイル、７００１
…顧客データベース、 ７０１０…顧客名、７０２０
…顧客属性、 ７０３０…顧客プロファイ
ル、７０７０…顧客購買ポイント、 ７０８０…購買
履歴、８００１…ステージカテゴリファイル、 ８
０１０…ジャンル、８０２０…ステージ、
８０３０…カテゴリ、８０４０…サブカテゴリ、
８０５０…クラス、８０６０…サブクラス、８０１
１,８０２１,８０３１,８０４１,８０５１,８０６１…
区分項目名称、８０３２,８０４２,８０５２,８０６２
…評価因子、８０１３,８０２３,８０３３,８０４３,８
０５３,８０６３…評価ポイント、９００１…顧客プロ
ファイル、 ９０１０…顧客名、９０２０…ジャン
ル、 ９０３０…ステージ、９０４０…カテ
ゴリ、 ９０５０…サブカテゴリ、９０６０
…クラス、 ９０７０…サブクラス、９０
１１，９０２１，９０３１，９０４１，９０５１，９０
６１，９０７１…区分項目名称、９０４２，９０５２，
９０６２，９０７２…評価因子、９０２３，９０３３，
９０４３，９０５３，９０６３，９０７３…評価ポイン
ト、１０００１…商品プロファイル、１００１０…クラ
ス、１００１１…商品名、 １００１２…商品
コード、１００２１，１００２２，１００３１，１００
３２，１００３３，１００３４，１００４１，１００４
２，１１００１…評価因子、１２００１…顧客最大評価
因子抽出テーブル、１３００１…商品選択基準テーブ
ル、１４００１…自社扱い提案商品リスト、１５００１
…自社味扱い商品評価因子ファイル。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】顧客の生活シーンを分類基準とした顧客情
   報の構造化による顧客の分類と、同様の分類基準で商品
   情報を構造化した商品分類と顧客の選好度と商品の特徴
   を重み付した指標を用いて顧客ニーズにマッチした商品
   の検索及び商品情報の提供、商品に対し同様の生活シー
   ンでニーズを持っている顧客を検索・情報提供を行うシ
   ステムであって、生活シーンの分類、顧客の分類、商品
   の分類には顧客属性、顧客の購買履歴、アンケート調査
   等のデータを用い、顧客の選好度、商品の特徴の重み付
   では、商品情報から商品そのもの、商品を意味のある単
   位で括った単位毎にそれぞれが備えている要素を選択し
   た項目に、顧客の購買履歴、アンケート調査から得られ
   た情報で重み付を行うことを特徴とするパーソナルマー
   チャンダイジングシステム。
2. 【請求項２】顧客に提供した情報及び顧客の購入実績、
   未購入実績を記録しておき、それぞれの情報に対する評
   価、商品評価、購入・未購入理由、商品使用目的・使用
   実績、商品使用後の評価等の項目に対しアンケート項目
   を作成することを特徴とするパーソナルマーチャンダイ
   ジングシステム。
3. 【請求項３】顧客のニーズに応じた商品検索において、
   顧客ニーズをそれぞれの生活シーンに応じて細分化・構
   造化し、記録してある顧客属性、購入実績、アンケート
   調査等のデータを用いてそれぞれの項目の重み付を行
   い、顧客１人１人のプロファイルデータとして格納、使
   用するパーソナルマーチャンダイジングシステム。
4. 【請求項４】商品分類において、顧客ニーズをそれぞれ
   の生活シーンに応じて細分化・構造化し、それぞれの項
   目において必要となる機能を明確にしたテーブルを設定
   するとともに、それぞれの商品の用途・機能などを分解
   して前記テーブルと紐付を行い、顧客のそれぞれの生活
   シーンに応じた商品分類を持つと同時に、購入実績、ア
   ンケート調査等のデータを用いて商品の用途・機能など
   それぞれの項目の重み付を行うパーソナルマーチャンダ
   イジングシステム。
5. 【請求項５】商品検索において、顧客プロファイルデー
   タから顧客が商品に要求している機能や用途の選好度の
   高低を抽出し、この選好度に適合した商品を検索するパ
   ーソナルマーチャンダイジングシステム。