JP2001184405A - Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium - Google Patents

Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium

Info

Publication number
JP2001184405A
JP2001184405A JP36836799A JP36836799A JP2001184405A JP 2001184405 A JP2001184405 A JP 2001184405A JP 36836799 A JP36836799 A JP 36836799A JP 36836799 A JP36836799 A JP 36836799A JP 2001184405 A JP2001184405 A JP 2001184405A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
product
procedure
evolution
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP36836799A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masanori Miyata
昌紀 宮田
Toru Takei
徹 武井
Yoshio Nojima
吉夫 野島
Shinichi Tanaka
真一 田中
Koji Shibayama
浩二 芝山
Noriyuki Maruoka
則之 丸岡
Taizo Horimoto
泰三 堀本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sumitomo Corp
Original Assignee
Sumitomo Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sumitomo Corp filed Critical Sumitomo Corp
Priority to JP36836799A priority Critical patent/JP2001184405A/en
Publication of JP2001184405A publication Critical patent/JP2001184405A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide technology for a virtual shopping mail which effectively promotes sales to individual consumers. SOLUTION: Attribute data and member basic data consisting of questionnaire answer data from members are classified by clusters. The cluster-classified data and purchase history data are used to generate multiple-evolution data. Further, articles provided by a virtual shopping mall are classified by clusters. This data processing technology for sale promotion is equipped with a matching control means which enables a member to browse, as matching article data, articles based upon cluster classifications of the multiple-evolution data stored in the multiple-evolution database of the member when a member gains access to the virtual shopping mall.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明が属する技術分野】この発明は、通信回線技術を
用いて、個々の消費者に対する販売促進を効率的に達成
する技術に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technology for efficiently achieving sales promotion to individual consumers by using communication line technology.

【0002】[0002]

【従来の技術】(物流システム)広く知られている販売
時情報(POS情報)を用いた商品発注、管理システム
は、販売されたという情報がタイムリーに把握できるの
で、商品発注、在庫管理システムと連動させることによ
って、商品到着までの時間圧縮と在庫圧縮とを両立させ
ている。
2. Description of the Related Art (Distribution system) A product ordering / management system using widely known point-of-sale information (POS information) can obtain information on sale in a timely manner. By interlocking with, the time compression until the commodity arrives and the inventory compression are compatible.

【0003】(販売促進システム)商品、サービスの販
売促進の手段としては、紙媒体(いわゆるチラシ)、テ
レビ等のマスメディアによる広告という手段が広く使わ
れてきた。また、カード会員などを取り込むことによっ
て顧客の氏名、住所などのデータを入手してダイレクト
メールを出すという広告手段も行われてきた。近年で
は、何らかの手段によって電子メールアドレスを取得
し、そのアドレスへダイレクトメールを出すという広告
手段も盛んになってきた。
(Sales Promotion System) As means for promoting sales of products and services, means of advertising by mass media such as paper media (so-called flyers) and televisions have been widely used. In addition, advertising means has been used in which data such as a customer's name and address is obtained by taking in card members and the like and a direct mail is issued. In recent years, advertising means for obtaining an e-mail address by some means and sending a direct mail to the address has become popular.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】(物流システム)販売
時情報は、不特定多数の消費者による現実の消費に合わ
せた商品発注、在庫圧縮などには効果を奏するものの、
将来の消費傾向を見越した商品の開発や小規模販売、期
間限定販売などを前提とする商品においては、あまり効
果がない。
[Problem to be Solved by the Invention] (Distribution system) Although the information at the time of sale is effective in ordering goods and reducing inventory in accordance with actual consumption by an unspecified number of consumers,
It is not so effective for products that are intended for product development, small-scale sales, and limited-time sales in anticipation of future consumption trends.

【0005】(販売促進システム)広告、ダイレクトメ
ールなどの販売促進手段は、いずれも不特定多数の消費
者を相手にした販売促進の手段であり、ヒット率が高く
はなかった。一方、近年のコンピュータ関連機器の性能
向上および価格低下によって、消費者一人ひとりに対す
る購買履歴データを蓄積することは、技術的にもコスト
的にも不可能ではなくなってきた。しかし、消費者一人
ひとりに対する購買履歴データを生かした販売促進シス
テムは、現存していない。
[0005] (Sales Promotion System) [0005] Sales promotion means such as advertisements and direct mails are all means for promoting sales to an unspecified number of consumers, and the hit rate is not high. On the other hand, with the recent improvement in performance and price reduction of computer-related devices, it has become technically and costly impossible to accumulate purchase history data for each consumer. However, there is no sales promotion system utilizing purchase history data for each consumer.

【0006】(課題)本発明が解決すべき課題は、商品
・サービス等の物流を全体として効率化し、消費者個人
個人に対応した販売促進データを効率的に加工できる技
術を提供することにある。ここで、請求項1記載の発明
は、物流を効率化し、消費者個人個人に対応した販売促
進データを効率的に加工できるバーチャルショッピング
モールシステムを提供することを目的とする。また、請
求項2から請求項6に記載の発明は、消費者個人個人に
対応した販売促進データを効率的に加工できる前記バー
チャルショッピングモールシステムに用いられる販売促
進用データ加工装置を提供することを目的とする。
(Problem) A problem to be solved by the present invention is to provide a technology capable of efficiently distributing goods and services as a whole and efficiently processing sales promotion data corresponding to individual consumers. . Here, an object of the present invention is to provide a virtual shopping mall system that can streamline distribution and efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. The invention according to claims 2 to 6 provides a sales promotion data processing device used in the virtual shopping mall system that can efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. Aim.

【0007】また、請求項7に記載の発明は、物流を効
率化し、消費者個人個人に対応した販売促進データを効
率的に加工できるバーチャルショッピングモール運用方
法を提供することを目的とする。また、請求項8から請
求項12に記載の発明は、消費者個人個人に対応した販
売促進データを効率的に加工できる前記バーチャルショ
ッピングモール運用方法に用いられる販売促進用データ
加工方法を提供することを目的とする。
Another object of the present invention is to provide a virtual shopping mall operation method that can streamline distribution and efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. The invention according to claims 8 to 12 provides a sales promotion data processing method used in the virtual shopping mall operation method that can efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. With the goal.

【0008】更に、請求項13記載の発明は、物流を効
率化し、消費者個人個人に対応した販売促進データを効
率的に加工できるバーチャルショッピングモール運用方
法を、コンピュータプログラムによって実現するように
記録した記録媒体を提供することを目的とする。また、
請求項14に記載の発明は、消費者個人個人に対応した
販売促進データを効率的に加工できる販売促進用データ
加工方法を、コンピュータプログラムによって実現する
ように記録した記録媒体を提供することを目的とする。
また、請求項15に記載の発明は、薬剤師による調剤を
必要とする薬剤の物流を効率化し、患者個人個人に対応
した販売促進データを効率的に加工できるバーチャルシ
ョッピングモールシステムを提供することを目的とす
る。
Further, according to the invention of claim 13, a virtual shopping mall operation method capable of streamlining distribution and efficiently processing sales promotion data corresponding to individual consumers is recorded so as to be realized by a computer program. It is intended to provide a recording medium. Also,
An object of the invention described in claim 14 is to provide a recording medium recording a sales promotion data processing method capable of efficiently processing sales promotion data corresponding to an individual consumer by using a computer program. And
Another object of the present invention is to provide a virtual shopping mall system that can streamline the distribution of drugs that require dispensing by a pharmacist and efficiently process sales promotion data corresponding to individual patients. And

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】本発明は、上記した目的
を達成するためのものである。 (請求項1)請求項1記載の発明は、通信回線上で展開
されるバーチャルショッピングモールにおいて使用され
る販売促進用データ加工装置、受注された商品を発送処
理する多数の商品提供者のそれぞれが有する取引処理装
置及び商品提供者から提供された商品の保管・決済代行
・発送等を司る配送処理装置を含むバーチャルショッピ
ングモールシステムである。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is to achieve the above object. (Claim 1) The invention according to claim 1 is a data processing device for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, and a plurality of merchandise providers who dispatch and process ordered merchandise. It is a virtual shopping mall system including a transaction processing device having the same and a delivery processing device that manages storage, settlement agency, shipping, and the like of a product provided by a product provider.

【0010】前記の販売促進用データ加工装置は、会員
氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データおよ
び当該会員に対して行われたアンケートに基づく回答デ
ータからなる会員基礎データを記録する会員基礎データ
ベースと、会員基礎データをクラスター分類する第一ク
ラスター分析演算手段と、第一クラスター分析演算手段
によってクラスター分類されたデータを記録する会員ク
ラスター分類データベースと、バーチャルショッピング
モールにて提供される提供商品閲覧用データを閲覧して
商品を購入する際の購入履歴データ及びクラスター分類
データを用いて多重進化データとするデータ進化演算手
段と、多重進化データを記録する多重進化データベース
と、バーチャルショッピングモールにて提供される提供
商品をクラスター分類する第二クラスター分析演算手段
と、第二クラスター分析演算手段によってクラスター分
類されたデータを記録する商品クラスター分類データベ
ースと、会員からバーチャルショッピングモールにアク
セスがあった際、当該会員の多重進化データベースに蓄
積された多重進化データのクラスター分類に基づいた商
品をマッチング商品データとして会員が閲覧可能とする
マッチング制御手段と、会員の購入依頼があった場合
に、当該会員の属性データを会員基礎データベースから
呼び出し購入依頼商品を特定して商品提供者に送信する
と共に、購入記録データベースに購入記録を送りデータ
ベース化するオーダー手続き制御手段とを有している。
[0010] The sales promotion data processing apparatus is a member for recording member basic data including member name, address, attribute data including a settlement method for merchandise purchase, and response data based on a questionnaire conducted for the member. Basic database, first cluster analysis operation means for classifying member basic data into clusters, member cluster classification database for recording data classified by the first cluster analysis operation means, and provided goods provided in virtual shopping malls In a virtual shopping mall, a data evolution calculation means for making multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data when browsing browsing data and purchasing a product, a multi-evolution database for recording multi-evolution data, Cluster offerings offered Similar second cluster analysis operation means, a product cluster classification database that records data classified by the second cluster analysis operation means, and accumulated in the member's multi-evolution database when a member accesses a virtual shopping mall Matching control means that allows members to browse products based on the cluster classification of the multi-evolution data as matching product data, and when there is a purchase request from a member, call the attribute data of the member from the member basic database and purchase Order procedure control means for specifying the requested product and transmitting the product to the product provider, and transmitting the purchase record to the purchase record database to create a database.

【0011】また、前記の取引処理装置は、通信回線を
通じて販売促進用データ加工装置からの注文を受け、商
品の出荷処理を行う受注・出荷処理手段と、そして、商
品提供者がバーチャルショッピングモールに提供するこ
とができる商品の特性を記録した商品データベースとを
有している。また、前記の配送処理装置は、商品提供者
から提供された商品の保管・決済代行・発送等を司るロ
ジスティック処理装置を有している。請求項1記載の発
明は、以上のことを特徴とするバーチャルショッピング
モールシステムに係る。 (用語説明)「属性データ」とは、個人を特定するのに
必要な情報である。購入申込商品を届けるためのデータ
(例えば、氏名及び住所)と、商品購入代金支払いのた
めのデータ(例えば、クレジット会社名、カード番号及
び暗証番号等)とを含む。「アンケート回答データ」に
おける「アンケート」とは、会員の嗜好、興味など、属
性データでは分からない情報を知るためのアンケートで
ある。「クラスター分類」とは、年齢、性別、住居など
のデータをもとに、生活環境や消費性向を捉えるための
分類である。本発明の場合、コンピュータ処理をしやす
いように、会員ごとに分類結果を点数化する。「多重進
化データ」とは、第一クラスター分析演算手段によって
クラスター分類された会員クラスター分類データと商品
・サービスの種類毎に作成される複数のファイルとの集
合体である。購入履歴データが既に同一の商品・サービ
スについて作成されているものである場合には、クラス
ター分類に従ってそのデータを当該商品・サービスのフ
ァイルに蓄積する。一方、初めての商品・サービスにつ
いてのものである場合には、その商品・サービスについ
てクラスター分類と共に新たにファイルが作成される。
「購入履歴データ」とは、「会員の誰が、いつ、何を購
入したか」という積極データを最低限のデータとする。
しかし、提供商品閲覧用データを閲覧記録とともに、
「会員の誰は、いつ提供商品閲覧用データを閲覧した
が、購入しなかった」という消極データをも、「購入履
歴データ」とすることもできる。
Further, the transaction processing device receives an order from a sales promotion data processing device through a communication line, and performs an order / shipment processing means for carrying out a product shipping process. A product database that records the characteristics of products that can be provided. Further, the delivery processing device includes a logistic processing device that manages storage, settlement, and shipping of a product provided by a product provider. The invention according to claim 1 relates to a virtual shopping mall system characterized by the above. (Glossary) “Attribute data” is information necessary to identify an individual. This includes data (for example, name and address) for delivering the purchase application product, and data (for example, credit company name, card number, personal identification number, etc.) for paying for the product purchase price. The "questionnaire" in the "questionnaire answer data" is a questionnaire for knowing information, such as a member's preference and interest, that cannot be understood from attribute data. The “cluster classification” is a classification for capturing living environment and consumption tendency based on data such as age, gender, and residence. In the case of the present invention, classification results are scored for each member so that computer processing is easy. The “multiple evolution data” is an aggregate of member cluster classification data classified by the first cluster analysis operation means and a plurality of files created for each type of product / service. If the purchase history data is already created for the same product / service, the data is stored in the product / service file according to the cluster classification. On the other hand, if it is the first product / service, a new file is created for the product / service along with the cluster classification.
The “purchase history data” is defined as the minimum data of the active data of “who, when and what purchased the member”.
However, the data for browsing the provided products together with the browsing record,
Passive data such as “Which member browsed provided product browsing data but did not purchase it” can be used as “purchase history data”.

【0012】(作用)本モールへの入会希望者は、属性
データおよびアンケート回答データとを登録して入会す
る。その属性データおよびアンケート回答データは、会
員基礎データベースへ記録される。会員基礎データベー
スへ記録された会員基礎データは、第一クラスター分析
演算手段によってクラスター分類され、そのデータは会
員クラスター分類データベースへ記録される。入会した
会員は、バーチャルショッピングモールに提供されてい
る提供商品閲覧用データを閲覧し、商品購入の意志決定
をしたら、商品購入のための購入履歴データを送信す
る。データ進化演算手段が、クラスター分類データと購
入履歴データとを用いて多重進化データとし、多重進化
データベースに記録する。その多重進化データは、ま
た、送信手段によって商品提供者へ送信される。多重進
化データは、会員基礎データを基としたクラスター分類
データと購入履歴データを基礎としてのデータであるの
で、商品提供者がヒット率の高い広告を作成するのに役
立つ。また、販売数の予測などもしやすいので、新製品
の開発や商品の生産計画などにも役立つ。また、小規模
販売、期間限定販売などを前提とする商品においても、
広告のヒット率を上げるのに寄与する。
(Operation) A candidate who wants to join the mall registers attribute data and questionnaire response data and joins. The attribute data and the questionnaire response data are recorded in the member basic database. The member basic data recorded in the member basic database is classified into clusters by the first cluster analysis operation means, and the data is recorded in the member cluster classification database. The member who has joined browses the provided product browsing data provided in the virtual shopping mall and, when making a decision to purchase a product, transmits purchase history data for purchasing the product. The data evolution calculation means uses the cluster classification data and the purchase history data as multi-evolution data, and records the data in the multi-evolution database. The multi-evolution data is transmitted to the merchandise provider by the transmission means. The multi-evolution data is data based on cluster classification data and purchase history data based on member basic data, and thus is useful for a product provider to create an advertisement with a high hit rate. It is also easy to predict the number of units sold, which is useful for new product development and product production planning. Also, for products that are premised on small-scale sales and limited-time sales,
Helps increase the ad hit rate.

【0013】(請求項2)請求項2記載の発明は、通信
回線上で展開されるバーチャルショッピングモールにお
いて使用される販売促進用データ加工装置であり、会員
氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データおよ
び当該会員に対して行われたアンケートに基づく回答デ
ータからなる会員基礎データを記録する会員基礎データ
ベースと、会員基礎データをクラスター分類する第一ク
ラスター分析演算手段と、第一クラスター分析演算手段
によってクラスター分類されたデータを記録する会員ク
ラスター分類データベースと、バーチャルショッピング
モールにて提供される提供商品閲覧用データを閲覧して
商品を購入する際の購入履歴データ及びクラスター分類
データを用いて多重進化データとするデータ進化演算手
段と、多重進化データを記録する多重進化データベース
と、バーチャルショッピングモールにて提供される提供
商品をクラスター分類する第二クラスター分析演算手段
と、第二クラスター分析演算手段によってクラスター分
類されたデータを記録する商品クラスター分類データベ
ースと、会員からバーチャルショッピングモールにアク
セスがあった際、当該会員の多重進化データベースに蓄
積された多重進化データのクラスター分類に基づいた商
品をマッチング商品データとして会員が閲覧可能とする
マッチング制御手段とを備えた販売促進用データ加工装
置に係る。
[0013] (Claim 2) The invention according to claim 2 is a sales promotion data processing device used in a virtual shopping mall developed on a communication line, and includes a member name, an address, and a method for settlement of product purchase. A member basic database for recording member basic data including attribute data including the attribute data and answer data based on a questionnaire given to the member; a first cluster analysis operation unit for clustering the member basic data; and a first cluster analysis operation Multiplexing using a member cluster classification database that records data classified by means of means, and purchase history data and cluster classification data when purchasing products by browsing provided product browsing data provided at a virtual shopping mall Data evolution calculation means for evolving data and multiple evolution data Clustering database that records data classified by the second cluster analysis and calculation means, and a multi-evolution database that records data provided by the virtual shopping mall, and a second cluster analysis and calculation means that classifies the goods provided in the virtual shopping mall And a matching control means for allowing a member to browse products based on the cluster classification of multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member as matching product data when the member accesses the virtual shopping mall. The present invention relates to a sales promotion data processing device provided.

【0014】(請求項3)請求項3記載の発明は、請求
項2に記載の販売促進用データ加工装置を限定したもの
である。すなわち、会員からバーチャルショッピングモ
ールにアクセスがあった際、当該会員の多重進化データ
ベースに蓄積された多重進化データのクラスター分類に
基づき、第二のクラスター分析演算手段によってクラス
ター分類された対応分類の商品のみを扱う専用モールへ
導くナビゲート手段を備えた販売促進用データ加工装置
に係る。
(Claim 3) The invention according to claim 3 limits the sales promotion data processing apparatus according to claim 2. That is, when a member accesses a virtual shopping mall, only products of the corresponding classification classified by the second cluster analysis operation means based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member. The present invention relates to a data processing device for sales promotion provided with a navigation means for guiding to a special mall that handles the data.

【0015】(作用)会員はクラスター分析演算手段に
よって、どのようなグループに属するか、既に分類され
ている。そこで当該会員がバーチャルショッピングモー
ルへアクセスする。すると、ナビゲート手段が当該会員
を、その会員が分類されている専用モールへ導く。
(Operation) The members have already been classified by the cluster analysis operation means into what kind of group they belong. Then, the member accesses the virtual shopping mall. Then, the navigation means guides the member to a dedicated mall where the member is classified.

【0016】(請求項4)請求項3記載の発明は、請求
項2または請求項3に記載の販売促進用データ加工装置
を限定したものである。すなわち、クラスター分類にか
ける会員基礎データを篩にかけるフィルター手段を備え
たことを特徴とする販売促進用データ加工装置に係る。 (用語説明)「フィルター手段」とは、本ショッピング
モールによる商品購入の可能性が極めて小さい会員につ
いてはクラスター分類をしないためのフィルタリング処
理を行う手段である。篩にかける否かは、会員基礎デー
タにおける点数によって決定する。
(Claim 4) The invention according to claim 3 limits the data processing device for sales promotion according to claim 2 or 3. That is, the present invention relates to a data processing device for sales promotion, comprising a filter means for sifting basic member data for cluster classification. (Explanation of terms) The "filter means" is a means for performing a filtering process for preventing a member having a very low possibility of purchasing a product from the shopping mall from being classified into a cluster. Whether to screen or not is determined by the score in the member basic data.

【0017】(作用)本ショッピングモールによる商品
購入の可能性が極めて小さい会員は、フィルター手段に
よって篩い落とされるので、その後のクラスター分類、
多重進化データなどへ変化させる演算工程を必要とせ
ず、ハードウエア資源を有効に活用できる。
(Operation) Members who have a very low possibility of purchasing products at the shopping mall are screened out by the filter means, so that the subsequent cluster classification,
The hardware resources can be used effectively without the need for an operation step for changing to multi-evolution data.

【0018】(請求項5)請求項5記載の発明は、請求
項2-4のいずれか1項に記載の販売促進用データ加工装
置を限定したものである。すなわち、前記データ進化演
算手段が加工した多重進化データから予測される新商品
開発傾向を、商品提供者に送信する送信手段を備えたこ
とを特徴とする販売促進用データ加工装置に係る。
(Claim 5) The invention according to claim 5 limits the data processing device for sales promotion according to any one of claims 2-4. That is, the present invention relates to a data processing device for sales promotion, comprising a transmission means for transmitting a new product development tendency predicted from the multi-evolution data processed by the data evolution calculation means to a product provider.

【0019】(請求項6)請求項6記載の発明は、請求
項2-5のいずれか1項に記載の販売促進用データ加工装
置を限定したものである。すなわち、会員基礎データ
を、一定期間毎に、購入記録データベースに記録された
過去の商品購入履歴を勘案して更新する会員基礎データ
更新手段を備えたことを特徴とする販売促進用データ加
工装置に係る。時間の経過により、会員を取り巻く環境
等に変化があり、その結果、本モールへの入会希望時に
行ったアンケート回答データと異なるようになった場合
に、それを過去の商品購入履歴を勘案して修正する。更
新する期間については、例えば、1年とかボーナスの支
給時期にあわせて半年とか適当な期間とする。
(Claim 6) The invention according to claim 6 limits the data processing device for sales promotion according to any one of claims 2-5. In other words, a sales promotion data processing device characterized by comprising a member basic data updating means for updating member basic data at regular intervals in consideration of past product purchase history recorded in a purchase record database. Related. If the environment surrounding members changes due to the passage of time, and as a result it differs from the questionnaire response data that was given when you requested to join this mall, it will be taken into account in the past product purchase history Fix it. The renewal period is, for example, one year or six months or an appropriate period in accordance with the bonus payment timing.

【0020】(請求項7)請求項7記載の発明は、通信
回線上で展開されるバーチャルショッピングモールにお
いて使用される販売促進用データ加工手順、受注された
商品を発送処理する多数の商品提供者のそれぞれが有す
る取引処理手順及び商品提供者から提供された商品の保
管・決済代行・発送等を司る配送処理手順を含むバーチ
ャルショッピングモール運用方法に係る。まず、前記の
販売促進用データ加工手順は、会員氏名、住所、商品購
入の決済方法を含む属性データおよび当該会員に対して
行われたアンケートに基づく回答データからなる会員基
礎データを会員基礎データベースへ記録する会員基礎記
録手順と、会員基礎データをクラスター分類する第一ク
ラスター分析演算手順と、第一クラスター分析演算手段
によってクラスター分類されたデータを会員クラスター
分類データベースへ記録する会員クラスター分類手順
と、バーチャルショッピングモールにて提供される提供
商品閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履
歴データ及び会員クラスター分類データを用いて多重進
化データとするデータ進化演算手順と、多重進化データ
を記録する多重進化データ記録手順と、バーチャルショ
ッピングモールにて提供される提供商品をクラスター分
類する第二クラスター分析演算手順と、第二クラスター
分析演算手順によってクラスター分類されたデータを商
品クラスター分類データベースへ記録する商品クラスタ
ー分類手順と、会員からバーチャルショッピングモール
にアクセスがあった際、当該会員の多重進化データベー
スに蓄積された多重進化データのクラスター分類に基づ
いた商品をマッチング商品データとして会員が閲覧可能
とするマッチング制御手順と、会員の購入依頼があった
場合に、当該会員の属性データを会員基礎データベース
から呼び出し購入依頼商品を特定して商品提供者に送信
すると共に、購入記録データベースに購入記録を送りデ
ータベース化するオーダー手続き制御手順とを有してい
る。また、前記の取引処理手順は、商品提供者がバーチ
ャルショッピングモールに提供することができる商品の
特性を商品データベースへ記録する商品データベース化
手順と、通信回線を通じて販売促進用データ加工手順か
らの注文を受け、商品の出荷処理を行う受注・出荷処理
手順とを有している。また、前記の配送処理手順は、商
品提供者から提供された商品の保管・決済代行・発送等
を司るロジスティック処理手順を有している。以上の手
順を有するバーチャルショッピングモール運用方法に係
る。
(Claim 7) The invention according to claim 7 is a data processing procedure for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, and a number of merchandise providers who process the ordered merchandise. And a virtual shopping mall operation method that includes a transaction processing procedure of each of the above and a delivery processing procedure for storage, settlement agency, shipping, and the like of a product provided by a product provider. First, the data processing procedure for sales promotion described above stores the member basic data including the member name, the address, the attribute data including the settlement method for merchandise purchase, and the answer data based on the questionnaire given to the member to the member basic database. A member basic recording procedure for recording, a first cluster analysis operation procedure for clustering the basic member data, a member cluster classification procedure for recording the data classified by the first cluster analysis operation means into the member cluster classification database, and a virtual A data evolution calculation procedure for making multi-evolution data using purchase history data and member cluster classification data when browsing provided product browsing data provided at a shopping mall and purchasing a product, and recording multi-evolution data. Multi-evolution data recording procedure and virtual shopping A second cluster analysis calculation procedure for clustering the products provided at the mall, a product cluster classification procedure for recording data classified by the second cluster analysis calculation procedure in a product cluster classification database, and virtual shopping from members When a mall is accessed, there is a matching control procedure that enables a member to browse products based on the cluster classification of multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member as matching product data, and a request for purchase by the member. In this case, the order data control procedure for calling the attribute data of the member from the member basic database, identifying the purchase request product and transmitting the purchase request product to the product provider, sending the purchase record to the purchase record database and converting the purchase record into a database. I have. Further, the transaction processing procedure includes a product database conversion procedure in which a product provider records characteristics of a product that can be provided to a virtual shopping mall in a product database, and an order from a sales promotion data processing procedure through a communication line. Receiving and shipping procedures for receiving and shipping products. Further, the delivery processing procedure includes a logistic processing procedure for managing storage, settlement agency, shipping, and the like of the product provided by the product provider. The present invention relates to a virtual shopping mall operation method having the above procedure.

【0021】(請求項8)請求項8記載の発明は、通信
回線上で展開されるバーチャルショッピングモールにお
いて使用される販売促進用データ加工方法である。すな
わち、会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性
データおよび当該会員に対して行われたアンケートに基
づく回答データからなる会員基礎データを会員基礎デー
タベースへ記録する会員基礎記録手順と、会員基礎デー
タをクラスター分類する第一クラスター分析演算手順
と、第一クラスター分析演算手段によってクラスター分
類されたデータを会員クラスター分類データベースへ記
録する会員クラスター分類手順と、バーチャルショッピ
ングモールにて提供される提供商品閲覧用データを閲覧
して商品を購入する際の購入履歴データ及び会員クラス
ター分類データを用いて多重進化データとするデータ進
化演算手順と、多重進化データを記録する多重進化デー
タ記録手順と、バーチャルショッピングモールにて提供
される提供商品をクラスター分類する第二クラスター分
析演算手順と、第二クラスター分析演算手順によってク
ラスター分類されたデータを商品クラスター分類データ
ベースへ記録する商品クラスター分類手順と、会員から
バーチャルショッピングモールにアクセスがあった際、
当該会員の多重進化データベースに蓄積された多重進化
データのクラスター分類に基づいた商品をマッチング商
品データとして会員が閲覧可能とするマッチング制御手
順とを備えた販売促進用データ加工方法に係る。
(Claim 8) The invention according to claim 8 is a sales promotion data processing method used in a virtual shopping mall deployed on a communication line. A member basic data recording procedure for recording in the member basic database member basic data including member name, address, attribute data including a settlement method for merchandise purchase, and response data based on a questionnaire conducted for the member; First cluster analysis calculation procedure for classifying data into clusters, member cluster classification procedure for recording data classified by the first cluster analysis calculation means in a member cluster classification database, and browsing of goods provided at a virtual shopping mall Data evolution calculation procedure for making multi-evolution data using purchase history data and member cluster classification data when browsing data and purchasing a product, multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data, and a virtual shopping mall Products offered at And a second cluster analysis algorithm to cluster classification, and product cluster classification procedure to be recorded on the second cluster analysis algorithm cluster classification data products cluster classification database by, when there is access to a virtual shopping mall from the member,
And a matching control procedure for allowing the member to browse products based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member as matching product data.

【0022】(請求項9)請求項9記載の発明は、請求
項8に記載の販売促進用データ加工方法を限定したもの
であり、会員からバーチャルショッピングモールにアク
セスがあった際、当該会員の多重進化データベースに蓄
積された多重進化データのクラスター分類に基づき、第
二のクラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れた対応分類の商品のみを扱う専用モールへ導くナビゲ
ート手順を備えた販売促進用データ加工方法に係る。
(Claim 9) The invention according to claim 9 limits the sales promotion data processing method according to claim 8, and when a member accesses a virtual shopping mall, the member's Sales promotion data processing with a navigation procedure that leads to a dedicated mall that handles only products of the corresponding classification classified by the second cluster analysis calculation means based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database According to the method.

【0023】(請求項10)請求項10記載の発明は、
請求項8または請求項9に記載の販売促進用データ加工
方法を限定したものであり、クラスター分類にかける会
員基礎データを篩にかけるフィルタリング手順を備えた
販売促進用データ加工方法に係る。
(Claim 10) The invention according to claim 10 is
The data processing method for sales promotion according to claim 8 or 9 is limited, and relates to a data processing method for sales promotion including a filtering procedure for sifting basic member data for cluster classification.

【0024】(請求項11)請求項11記載の発明は、
請求項8-10のいずれか1項に記載の販売促進用データ
加工方法を限定したものであり、前記データ進化演算手
段が加工した多重進化データから予測される新商品開発
傾向を、商品提供者に送信する送信手段を備えた販売促
進用データ加工方法に係る。
(Claim 11) The invention according to claim 11 is characterized in that
A method for processing a sales promotion data according to any one of claims 8 to 10, wherein a new product development tendency predicted from the multi-evolution data processed by the data evolution calculation means is provided by a product provider. The present invention relates to a sales promotion data processing method provided with a transmission means for transmitting data to a sales promotion.

【0025】(請求項12)請求項12記載の発明は、
請求項8-11のいずれか1項に記載の販売促進用データ
加工方法を限定したものであり、会員基礎データを、一
定期間毎に、多重進化データベースに記録された過去の
商品購入履歴を勘案して更新する会員基礎データ更新手
段を備えた販売促進用データ加工方法に係る。
(Claim 12) The invention according to claim 12 is
A method for processing sales promotion data according to any one of claims 8 to 11, wherein the basic member data is taken into account at regular intervals based on past product purchase histories recorded in a multi-evolution database. The present invention relates to a sales promotion data processing method provided with a member basic data updating means for updating the data.

【0026】(請求項13)請求項13は、コンピュー
タに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体に
係る。そのプログラムは、通信回線上で展開されるバー
チャルショッピングモールにおいて使用される販売促進
用データ加工手順、受注された商品を発送処理する多数
の商品提供者のそれぞれが有する取引処理手順及び商品
提供者から提供された商品の保管・決済代行・発送等を
司る配送処理手順を含むバーチャルショッピングモール
運用方法をコンピュータに実行させるためのものであ
る。前記の販売促進用データ加工手順は、会員氏名、住
所、商品購入の決済方法を含む属性データおよび当該会
員に対して行われたアンケートに基づく回答データから
なる会員基礎データを会員基礎データベースへ記録する
会員基礎データ記録手順と、会員基礎データをクラスタ
ー分類する第一クラスター分析演算手順と、第一クラス
ター分析演算手段によってクラスター分類されたデータ
を会員クラスター分類データベースへ記録する会員クラ
スター分類手順と、バーチャルショッピングモールにて
提供される提供商品閲覧用データを閲覧して商品を購入
する際の購入履歴データ及び会員クラスター分類データ
を用いて多重進化データとするデータ進化演算手順と、
多重進化データを記録する多重進化データ記録手順と、
バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手順と、
第二クラスター分析演算手順によってクラスター分類さ
れたデータを商品クラスター分類データベースへ記録す
る商品クラスター分類手順と、会員からバーチャルショ
ッピングモールにアクセスがあった際、当該会員の多重
進化データベースに蓄積された多重進化データのクラス
ター分類に基づいた商品をマッチング商品データとして
会員が閲覧可能とするマッチング制御手順と、会員の購
入依頼があった場合に、当該会員の属性データを会員基
礎データベースから呼び出し購入依頼商品を特定して商
品提供者に送信すると共に、購入記録データベースに購
入記録を送りデータベース化するオーダー手続き制御手
順とを有している。前記の取引処理手順は、商品提供者
がバーチャルショッピングモールに提供することができ
る商品の特性を商品データベースへ記録する商品データ
ベース化手順と、通信回線を通じて販売促進用データ加
工手順からの注文を受け、商品の出荷処理を行う受注・
出荷処理手順とを有している。前記の配送処理手順は、
商品提供者から提供された商品の保管・決済代行・発送
等を司るロジスティック処理手順を有している。
(Claim 13) Claim 13 relates to a recording medium recording a program to be executed by a computer. The program includes a data processing procedure for sales promotion used in a virtual shopping mall deployed on a communication line, a transaction processing procedure possessed by each of a number of merchandise providers who ship and process ordered merchandise, and information from merchandise providers This is for causing a computer to execute a virtual shopping mall operation method including a delivery processing procedure for storage, settlement, delivery, and the like of the provided product. The sales promotion data processing procedure records member basic data including member name, address, attribute data including a settlement method for merchandise purchase, and response data based on a questionnaire conducted for the member in the member basic database. Member basic data recording procedure, first cluster analysis operation procedure for clustering the member basic data, member cluster classification procedure for recording the data classified by the first cluster analysis operation means into the member cluster classification database, virtual shopping A data evolution calculation procedure for multi-evolution data using purchase history data and member cluster classification data when browsing provided product browsing data provided at a mall and purchasing a product,
A multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data,
A second cluster analysis calculation procedure for clustering the products provided in the virtual shopping mall,
A commodity cluster classification procedure for recording data classified by the second cluster analysis calculation procedure in a commodity cluster classification database, and a multi-evolution stored in the member's multi-evolution database when a member accesses a virtual shopping mall. A matching control procedure that allows members to view products based on the data cluster classification as matching product data, and when a member purchase request is received, the member's attribute data is called from the basic member database to identify the purchase request product Order procedure control procedure for transmitting the purchase record to the purchase record database and converting the purchase record into a database. The transaction processing procedure is a commodity database recording procedure in which a commodity provider records the characteristics of a commodity that can be provided to a virtual shopping mall in a commodity database, and receives an order from a sales promotion data processing procedure through a communication line, Orders for shipping products
Shipping processing procedure. The delivery processing procedure is as follows:
It has a logistic processing procedure that manages storage, settlement agency, shipping, etc. of the product provided by the product provider.

【0027】(請求項14)請求項14記載の発明は、
コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
記録媒体に係る。そのプログラムは、通信回線上で展開
されるバーチャルショッピングモールにおいて使用され
る販売促進用データ加工方法をコンピュータに実行させ
るためのプログラムであって、会員氏名、住所、商品購
入の決済方法を含む属性データおよび当該会員に対して
行われたアンケートに基づく回答データからなる会員基
礎データを会員基礎データベースへ記録する会員基礎記
録手順と、会員基礎データをクラスター分類する第一ク
ラスター分析演算手順と、第一クラスター分析演算手段
によってクラスター分類されたデータを会員クラスター
分類データベースへ記録する会員クラスター分類手順
と、バーチャルショッピングモールにて提供される提供
商品閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履
歴データ及び会員クラスター分類データを用いて多重進
化データとするデータ進化演算手順と、多重進化データ
を記録する多重進化データ記録手順と、バーチャルショ
ッピングモールにて提供される提供商品をクラスター分
類する第二クラスター分析演算手順と、第二クラスター
分析演算手順によってクラスター分類されたデータを商
品クラスター分類データベースへ記録する商品クラスタ
ー分類手順と、会員からバーチャルショッピングモール
にアクセスがあった際、当該会員の多重進化データベー
スに蓄積された多重進化データのクラスター分類に基づ
いた商品をマッチング商品データとして会員が閲覧可能
とするマッチング制御手順とを備えたプログラムであ
る。 (付記)請求項9-12のいずれか1項に記載する方法発
明の手順を、コンピュータ読み取り可能なプログラムと
し、そのプログラムを請求項14に記載する発明に係る
プログラムへ、追加プログラムとして組み込むことは、
当然に可能である。
(Claim 14) The invention according to claim 14 is
The present invention relates to a recording medium storing a program to be executed by a computer. The program is a program for causing a computer to execute a data processing method for sales promotion used in a virtual shopping mall deployed on a communication line, and includes attribute data including a member name, an address, and a payment method for merchandise purchase. A member basic record procedure for recording member basic data including answer data based on a questionnaire conducted to the member in the member basic database, a first cluster analysis operation procedure for clustering the member basic data, and a first cluster A member cluster classification procedure for recording the data classified by the analysis and calculation means into the member cluster classification database, and purchase history data when purchasing and merchandise by browsing provided product browsing data provided at the virtual shopping mall; Member cluster classification day , A data evolution calculation procedure for making multi-evolution data using multi-evolution data, a multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data, a second cluster analysis operation procedure for clustering the products provided in the virtual shopping mall, A commodity cluster classification procedure for recording data classified by the two-cluster analysis calculation procedure in a commodity cluster classification database, and multi-evolution data stored in the member's multi-evolution database when a member accesses a virtual shopping mall. And a matching control procedure that allows members to browse products based on the cluster classification as matching product data. (Supplementary Note) The procedure of the method invention described in any one of claims 9 to 12 may be a computer-readable program, and the program may be incorporated as an additional program into the program according to the invention described in claim 14. ,
Of course it is possible.

【0028】(請求項15)請求項15記載の発明は、
通信回線上で展開されるバーチャルショッピングモール
において使用される薬剤販売データ加工装置、受注され
た薬剤を発送処理する薬局のそれぞれが有する取引処理
装置及び薬局から提供された薬剤の保管・決済代行・発
送等を司る発送処理装置を含むバーチャルショッピング
モールシステムであって、薬剤販売データ加工装置は、
会員氏名、住所、薬剤購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを記録する会員基礎デ
ータベースと、会員基礎データをクラスター分類する第
一クラスター分析演算手段と、第一クラスター分析演算
手段によってクラスター分類されたデータを記録する会
員クラスター分類データベースと、バーチャルショッピ
ングモールにて提供される提供薬剤閲覧用データを閲覧
して薬剤を購入する際の購入履歴データ及びクラスター
分類データを用いて多重進化データとするデータ進化演
算手段と、多重進化データを記録する多重進化データベ
ースと、バーチャルショッピングモールにて提供される
提供薬剤をクラスター分類する第二クラスター分析演算
手段と、第二クラスター分析演算手段によってクラスタ
ー分類されたデータを記録する薬剤クラスター分類デー
タベースと、調薬指示書、患者及び/又は医師(又は医
療機関)に対して暗号化処理された符号を付与する符号
付与手段と、会員からバーチャルショッピングモールに
アクセスがあった際、医師(又は医療機関)が有するウ
ェブサイトにアクセスして、暗号化処理された符号を用
いて調剤指示書の真性を確認した後、当該会員の多重進
化データベースに蓄積された多重進化データのクラスタ
ー分類に基づいた薬剤であって当該調剤指示書の指示の
範囲内で置換可能な薬剤をマッチング薬剤データとして
会員が閲覧可能とするマッチング制御手段と、会員の購
入依頼があった場合に、当該会員の属性データを会員基
礎データベースから呼び出し購入依頼薬剤を特定して契
約薬局に送信すると共に、購入記録データベースに購入
記録を送りデータベース化するオーダー手続き制御手段
と、そして、調剤指示書で指示された薬剤が確かに患者
に届けられたことを確認する配送確認手段とを有してお
り、取引処理装置は、通信回線を通じて薬剤販売データ
加工装置からの注文を受け、薬剤の出荷処理を行う受注
・出荷処理手段と、そして、契約薬局がバーチャルショ
ッピングモールに提供することができる薬剤の特性を記
録した薬剤データベースとを有しており、配送処理装置
は、薬剤提供者から提供された薬剤の保管・決済代行・
発送等を司るロジスティック処理装置を有していること
を特徴とするバーチャルショッピングモールシステムを
提供する。
(Claim 15) The invention according to claim 15 is
Pharmaceutical sales data processing equipment used in virtual shopping malls deployed on communication lines, transaction processing equipment of each pharmacy that dispatches and processes ordered medicines, and storage, settlement agency and dispatch of pharmaceuticals provided by pharmacies A virtual shopping mall system including a shipping processing device for controlling the drug sales data processing device,
Member basic database that records member basic data consisting of member name, address, attribute data including payment method of drug purchase, and answer data based on questionnaire conducted for the member, and cluster classification of member basic data A cluster analysis calculation means, a member cluster classification database for recording data classified by the first cluster analysis calculation means, and a drug purchase by browsing provided drug browse data provided at a virtual shopping mall; Data evolution calculation means for making multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data, multi-evolution database for recording multi-evolution data, and second cluster analysis for cluster classification of drugs provided in virtual shopping malls Arithmetic means and a second class A drug cluster classification database for recording data classified by the cluster analysis calculation means, a code assignment means for assigning an encrypted code to a dispensing instruction, a patient and / or a doctor (or medical institution); When a member accesses the virtual shopping mall, the member accesses the website of the doctor (or medical institution) and checks the authenticity of the dispensing instruction using the encrypted code. Matching control means for allowing a member to browse a drug based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database and which can be replaced within the range of the instructions of the dispensing instruction as matching drug data, When a member's purchase request is received, the attribute data of the member is called from the member basic database and purchase Identify the medicine and send it to the contract pharmacy, send the purchase record to the purchase record database and create a database, order procedure control means, and confirm that the medicine specified in the dispensing instruction sheet was certainly delivered to the patient The transaction processing device receives an order from the drug sales data processing device via a communication line, and performs an order / shipment processing means for carrying out a drug shipping process. And a drug database that records the characteristics of the drugs that can be provided to the mall.
Provided is a virtual shopping mall system having a logistic processing device that manages shipping and the like.

【0029】[0029]

【発明の実施の形態】以下、本発明を実施の形態及び図
面に基づいて、更に詳しく説明する。図1は、システム
全体を示す概念図である。図2は、クラスター分析の概
念を示す図である。図3は、データの多重進化の概念を
示す図である。図4は、商品提供者が提供する商品のデ
ータを示す概念図である。図5は、提供商品の基礎デー
タをネット用データに改善する様子を示す概念図であ
る。図6は、会員がバーチャルショッピングモールへア
クセスした場合の閲覧画面の概念図である。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to embodiments and drawings. FIG. 1 is a conceptual diagram showing the entire system. FIG. 2 is a diagram illustrating the concept of cluster analysis. FIG. 3 is a diagram illustrating the concept of multiple evolution of data. FIG. 4 is a conceptual diagram showing data of a product provided by a product provider. FIG. 5 is a conceptual diagram showing how basic data of a provided product is improved to data for a network. FIG. 6 is a conceptual diagram of a browsing screen when a member accesses a virtual shopping mall.

【0030】(図1)図1に示すのは、本発明の実施形
態に係るバーチャルショッピングモールの概要である。
「会員」とあるのは、本バーチャルショッピングモール
へのアクセスができる通信回線ユーザである。「システ
ム運用者」とあるのは、本バーチャルショッピングモー
ルを運営、管理している責任者である。「商品提供者」
とあるのは、本バーチャルショッピングモールにて販売
する商品・サービス(代表して、「商品」と称する場合
もある)を提供している商品メーカ、代理店などであ
る。本発明におけるバーチャルショッピングモールで
は、商品・サービスを提供し得る全ての営利又は非営利
の会社、団体・個人を含む。
(FIG. 1) FIG. 1 shows an outline of a virtual shopping mall according to an embodiment of the present invention.
“Member” is a communication line user who can access the virtual shopping mall. The “system operator” is the person who operates and manages this virtual shopping mall. "Product provider"
There is a product maker, an agency, or the like that provides products / services (in some cases, referred to as “products”) sold in the virtual shopping mall. The virtual shopping mall according to the present invention includes all for-profit or non-profit companies, organizations, and individuals that can provide goods and services.

【0031】まず、会員は、本バーチャルショッピング
モールの会員となる際に「会員基礎データ」をシステム
運用者へ送る。この会員基礎データとは、属性データと
アンケートデータとからなる(詳細は図2)。属性デー
タは、例えば、予め用意された「属性データシート」に
対して入会希望者が書き込む、又は答えることによって
獲得される。かかる会員基礎データは、結婚、子供の誕
生や成長、転職、趣味の変化などがあって変更し得るも
のである。また、アンケートデータとは、会員の嗜好、
興味など、属性データでは分からない情報を知るための
アンケートであり、具体的には、質問に対して「Ye
s、No」を選択してゆけば、会員の購買上の特性、嗜
好などをある程度掴めるといったアンケートである(図
2)。
First, a member sends "member basic data" to the system operator when becoming a member of the virtual shopping mall. The basic member data includes attribute data and questionnaire data (for details, see FIG. 2). The attribute data is obtained by, for example, writing or answering by an applicant for membership in an "attribute data sheet" prepared in advance. Such basic member data can be changed due to marriage, birth or growth of a child, change of job, change of hobby, and the like. Also, the questionnaire data is the member's preferences,
This is a questionnaire for knowing information, such as interests, that cannot be understood from attribute data.
The questionnaire is such that if "s, No" is selected, the purchase characteristics and preferences of the member can be grasped to some extent (FIG. 2).

【0032】アンケートデータに基づき得られた会員の
特徴・性状は、第一クラスター分析演算手段によりクラ
スター分類として数値化されている。これも、アンケー
トに対する回答が真実を必ずしも伝えるものではないと
いう経験則及び会員を取り巻く環境の変化などにより変
化することが予想される。そこで、一定期間毎に、会員
クラスター分類データを多重進化データベースに記録さ
れた過去の商品購入履歴を勘案して更新することが好ま
しい。会員基礎データの送信手段は通信回線でもよい
が、郵送でもファクシミリでもよい。特に、クレジット
カード番号・暗証番号などについては、セキュリティー
の問題から、郵送としてもよい。
The characteristics and characteristics of the members obtained based on the questionnaire data are quantified as cluster classifications by the first cluster analysis calculation means. This is also expected to change due to the rule of thumb that the answer to the questionnaire does not always convey the truth, changes in the environment surrounding members, and the like. Therefore, it is preferable to update the member cluster classification data at regular intervals in consideration of the past product purchase history recorded in the multi-evolution database. The transmission means of the basic member data may be a communication line, but may be mail or facsimile. In particular, credit card numbers, personal identification numbers, and the like may be sent by mail due to security concerns.

【0033】会員となったら、本バーチャルショッピン
グモールへのアクセス権としての会員IDやパスワード
をシステム運用者から郵送される。その会員IDやパス
ワードを用いて、コンピュータ及び電話回線を使って本
バーチャルショッピングモールへ入り、提供されている
商品の「閲覧用データ」を閲覧する。閲覧して購入した
い商品があったら、購入の意志決定を「購入履歴デー
タ」としてシステム運用者へ送信する。この購入履歴デ
ータは、商品購入の履歴データとしてデータ進化演算手
段に送られた後、多重進化データベースへ蓄積される。
また、「購入履歴データ」には、「会員の誰は、いつ提
供商品閲覧用データを閲覧したが、購入しなかった」と
いう消極データをも含むようにすることもできる。さら
に、季節の終了時に行われるセールに当該商品・サービ
スが登場した場合に、何割引きであれば購入する意思が
ある旨の予約を入れることもできる。これにより、商品
提供者の側は通常の販売形態では得られない種々の情報
を入手することができる。例えば、商品についての適正
価格や潜在需要の大きさ等である。また、実利面では、
実質的に商品の売れ残りを回避することができると共
に、予約の数によっては追加生産により利益を得ること
も可能である。会員の側も、来季のための商品を安い価
格で購買することができる。「購入履歴データ」には、
また、会員が既に保有している類似又は同一商品の引き
取りサービスを求めるデータを入れることができる。例
えば、電気製品の多くのものは新しい製品の到着により
古い類似又は同一商品は不要となるし、梱包に使用して
いた防振材やダンボール箱も処理に困るものの一つであ
る。これらを、購入商品の到着時に開包して商品のみを
残し、防振材やダンボール箱及び旧商品を回収する。本
バーチャルショッピングモールは、数百万人から数千万
人の加入者を見込むメガ・バーチャルショッピングモー
ルである。従って、同種類の旧商品を集めてリサイクル
することにより、地球資源を有効に利用することができ
る。
When a member becomes a member, a member ID and a password as an access right to the virtual shopping mall are mailed from the system operator. Using the member ID and password, the user enters the virtual shopping mall using a computer and a telephone line, and browses “browsing data” of the provided product. If there is a product that the user wants to browse and purchase, the purchase decision is transmitted to the system operator as “purchase history data”. The purchase history data is sent to the data evolution calculation means as the product purchase history data, and then stored in the multi-evolution database.
In addition, the “purchase history data” may include negative data indicating that “any member browsed provided product browsing data but did not purchase it”. Furthermore, when the product / service appears in a sale held at the end of the season, it is possible to make a reservation indicating that the user is willing to purchase the product at what discount. Thus, the merchandise provider can obtain various types of information that cannot be obtained in a normal sales form. For example, the appropriate price of the product, the magnitude of potential demand, and the like. In practical terms,
It is possible to substantially avoid unsold products, and also benefit from additional production depending on the number of reservations. Members can also purchase products for the next season at low prices. "Purchase History Data"
Further, data for requesting a pickup service for similar or identical products already held by the member can be entered. For example, the arrival of a new product eliminates the need for an old similar or identical product for many electrical products, and the vibration-proof materials and cardboard boxes used for packaging are also ones that are difficult to dispose of. These are unpacked when the purchased product arrives, leaving only the product, and the anti-vibration material, the cardboard box, and the old product are collected. The virtual shopping mall is a mega virtual shopping mall that expects millions to tens of millions of subscribers. Therefore, by collecting and recycling old products of the same type, global resources can be effectively used.

【0034】本バーチャルショッピングモールで扱う商
品・サービスには、老人に対する介護や話相手サービ
ス、薬剤師による調剤を要する薬を含む薬剤の販売・配
達・服用確認、あるいは、ビデオ画面を利用した通信回
線を通じての医者の簡易診断等を含むものである。これ
らのいくつかは、現在は行われていない、又は、法律で
その流通や行為の実行方法を制限されているものである
が、時代の要請があったり、あるいは、そのような制限
が撤廃されれば、本バーチャルショッピングモールにお
いて扱うことができる。購入履歴データを受信したシス
テム運用者は、商品を特定するためのデータと、会員基
礎データベースの中から購入意志を示した会員の住所、
氏名、支払方法などのデータとを商品提供者に対して送
信する。そして、商品提供者は、それらのデータを「購
入申し込みデータ」とし、そのデータを用いて購入商品
を会員に対して直接発送又は専用の運送業者を介して発
送する。したがって、問屋や卸売業者が不要となる。
The products and services handled in this virtual shopping mall include nursing care and talking partner services for the elderly, sales, delivery, and taking of drugs including drugs that require dispensing by a pharmacist, or through a communication line using a video screen. Including a simple diagnosis of the doctor. Some of these are not currently in place or are restricted by law in the way they are distributed and / or practiced, but at the request of the times or when such restrictions have been lifted. Then, it can be handled in this virtual shopping mall. Upon receiving the purchase history data, the system operator determines the data for identifying the product, the member's address indicating the purchase intention from the member basic database,
Send data such as name and payment method to the product provider. The merchandise provider uses the data as “purchase application data” and uses the data to directly ship the purchased merchandise to the member or via a dedicated carrier. Therefore, wholesalers and wholesalers are not required.

【0035】前述の会員基礎データは、クラスター分析
され、「クラスター分類データベース」となる(詳細は
図2)。クラスター分類とは、属性データとアンケート
データを基に、生活環境や消費性向を捉えるための分類
である。本実施形態の場合、伝統、自己犠牲、人生享
受、自己充足、個性化志向、積極主流、本物一流、出世
志向という8つの志向について、コンピュータ処理をし
やすいように、会員ごとに分類結果を点数化する。図2
に示されたアンケートシートの「2.ブランドものは、
お好きですか?」に対する「No」の回答や「4.Yシャ
ツは白が多いですか?」に対する「Yes」の回答から、
中年勤労者として常識的な人物であり、「伝統」という
クラスター分類を「5」と評価する。また、「出張の際
に家族にお土産を買いますか?」に対する「Yes」の回
答や「欲しい物は直ぐに買うほうですか?」に対する
「No」の回答は、家族を大事にし自分の欲求はある程度
抑制するという良いお父さん的な人物であり、「自己犠
牲」というクラスター分類を「7」と評価する。以下、
種々の一般的な、しかしながら、回答者の性状・特性を
把握することができるように綿密に計画された複数の質
問により、会員を的確にクラスター分類する。
The above-mentioned basic member data is subjected to a cluster analysis and becomes a “cluster classification database” (for details, see FIG. 2). The cluster classification is a classification for capturing a living environment and a consumption tendency based on attribute data and questionnaire data. In the case of the present embodiment, the classification results are scored for each member in the eight directions of tradition, self-sacrifice, life enjoyment, self-sufficiency, individualization, active mainstream, genuine first-class, and career advancement so that computer processing is easy. Become FIG.
In the questionnaire sheet shown in “2.
Do you like it "No" to "" and "Yes. Is there a lot of white shirts?"
He is a common sense person as a middle-aged worker, and evaluates the cluster classification “tradition” as “5”. "Yes" to "Would you like to buy souvenirs for your family on a business trip?" And "No" to "Do you want to buy what you want immediately?" Is a good father-like person who suppresses to some extent, and the cluster classification of “self-sacrifice” is evaluated as “7”. Less than,
The members are accurately clustered according to a variety of general, but carefully planned, questions so that the characteristics and characteristics of the respondents can be ascertained.

【0036】かかるクラスター分類データベースは、購
入履歴データとともに、様々な切り口から処理・分析さ
れ、データ進化演算手段によって多重進化データとな
り、多重進化データベースとなる(詳細は図3)。本発
明では、「顧客」及び「商品・サービス」の両方につい
てクラスター分類を行い、そのマッチングにより選ばれ
た商品・サービスについて、バーチャルショッピングモ
ールにアクセスしている顧客側にその情報を優先的に提
供する。これにより、顧客の特性・性状に合致した商品
・サービスの情報を提供して、販売を促進しようとする
ものである。顧客である人の「性格」は、多数の基本特
性の組み合わせであると言われている。そして、それぞ
れ異なる強度の基本特性の集合体により、その人独自の
価値観が形成される。この価値観により、その人のパー
ソナリティ及びライフスタイルが決定付けられることに
なるが、同時に、この価値観が商品・サービスを購入す
る際に重要な役割を果たすものである。マーケットリサ
ーチの観点から、実際の購買行動と、人の心理的要因又
は購買行動を決定付ける誘引との関係を研究する試みは
従来より行われており、本発明は、それをクラスター分
類という切り口で具現化したものである。
The cluster classification database is processed and analyzed from various aspects together with the purchase history data, converted into multi-evolution data by the data evolution calculation means, and becomes a multi-evolution database (details in FIG. 3). In the present invention, cluster classification is performed for both “customers” and “products / services”, and information on the products / services selected by the matching is preferentially provided to customers accessing the virtual shopping mall. I do. In this way, it is intended to provide information on goods and services that match the characteristics and characteristics of customers and promote sales. It is said that the "personality" of a customer is a combination of a number of basic characteristics. Then, an aggregate of basic characteristics having different intensities forms a value unique to the person. These values determine the person's personality and lifestyle, but at the same time, they play an important role in purchasing goods and services. From the viewpoint of market research, attempts to study the relationship between actual purchasing behavior and the psychological factors of humans or incentives that determine purchasing behavior have been made in the past, and the present invention considers this in terms of cluster classification. It is embodied.

【0037】本実施例で用いた前述の8つのライフスタ
イルも、「達成」、「服従」、「秩序」、「顕示性」、
「自律性」、「社交性」、「分析」、「依存性」、「支
配性」、「自己軽視」、「援助」、「変化」、「忍
耐」、「異性愛」、「攻撃性」といった人間が有する1
5の基本特性を、それぞれ、その強さの程度によって類
型化して分類したものである。本実施例では、商品の側
のクラスター分類も同様の基準を用いてマッチング制御
を行っているが、他の種類のクラスター分類を用いて分
類し、これと顧客側のクラスター分類とで対応付けを行
いマッチング制御することも可能である。例えば、商品
を購買行動に係わる人の要素に基づき、購買に影響する
「動機」と購買にあたっての状況依存的な問題認識
(「心理的財布」)とにより階層的に商品を分類する。
前者は、1)活動性・関心を満足させる、2)緊張・不
安を解消させる、及び、3)課題を指向するの3つに類
型化することができる。また、後者は、1>ポケットマ
ネー因子、2>生活必需品因子、3>財産因子、4>文
化・教養因子、5>外食因子、6>生活水準引上げ因
子、7>生活保障・安心因子、8>ちょっと贅沢因子、
及び9>女性用品因子の9つに類型化することができ
る。
The above-mentioned eight lifestyles used in this embodiment are also “achievement”, “submission”, “order”, “obviousness”,
"Autonomy", "sociability", "analysis", "dependency", "dominance", "self neglect", "help", "change", "patience", "heterosexuality", "aggression" 1 that humans have
The five basic characteristics are categorized and classified according to their strength. In the present embodiment, the matching control is performed using the same criterion for the cluster classification on the product side, but the classification is performed using another type of cluster classification, and this is associated with the cluster classification on the customer side. It is also possible to perform matching control. For example, based on factors of a person involved in purchasing behavior of a product, products are hierarchically classified based on “motivation” affecting purchase and situation-dependent problem recognition (“psychological wallet”) upon purchasing.
The former can be categorized into three categories: 1) satisfaction of activity and interest, 2) relieving tension and anxiety, and 3) task-oriented. The latter are: 1> pocket money factor, 2> daily necessities factor, 3> property factor, 4> culture and culture factor, 5> eating out factor, 6> living standard raising factor, 7> living security and security factor, 8 > A little luxury factor,
And 9>Women's goods factor.

【0038】同一種類の商品群、例えば、Yシャツの中
からどのようなものを顧客が欲しているのかを予想し、
どのようなYシャツについての情報を顧客の閲覧に供す
るかについて考察する。Yシャツの場合、カラーのも
の、白いもの、柄物、ストライプもの、その他に、カラ
ーや袖口のデザインの凝った物等種々の種類が存在す
る。「伝統」のクラスター分類が高い顧客には、白いY
シャツでオーソドックスなデザインのものを顧客の閲覧
に供する。一方、「伝統」のクラスター分類が低い顧客
であって「個性化志向」の強い顧客が、Yシャツについ
ての情報を要求してきたような場合には、柄物や白いも
のであるがデザインの凝ったドレスシャツを顧客の閲覧
に供するようにする。同様の手法を商品の選別を行うと
きにも採用することができる。例えば、スーツやYシャ
ツは、「動機」という点では他人から身奇麗と思っても
らいたい、あるいは、いつも同じものを着ていると思わ
れたくないといった2)緊張・不安を解消させる、要素
が強いと言える。また、「心理的財布」という点では2
>生活必需品因子という要素が強いと言える。よって、
スーツやYシャツといった商品は、「伝統」のクラスタ
ー分類が高い顧客にマッチした商品ということができ
る。
Predict what customers want from a group of products of the same type, for example, a Y-shirt,
Consider what information about Y-shirts is available to customers for viewing. In the case of Y-shirts, there are various types such as colored ones, white ones, patterned ones, striped ones, and elaborate ones of colors and cuffs. White Y for customers with a high “traditional” cluster classification
Provide orthodox shirts for customers to browse. On the other hand, if a customer with a low cluster classification of “tradition” and a strong desire for “individualization” requests information about a Y-shirt, the design is elaborate, though it is patterned or white. Make the dress shirt available to customers for viewing. A similar technique can be employed when selecting commodities. For example, suits and Y-shirts, such as wanting others to look pretty in terms of "motivation" or not wanting them to always wear the same thing 2) Eliminating tension and anxiety It can be said that it is strong. Also, in terms of "psychological wallet", 2
> It can be said that the factor of daily necessities is strong. Therefore,
Products such as suits and Y-shirts can be said to be products that match customers with a high “traditional” cluster classification.

【0039】多重進化データは、図3に詳細に示されて
いるように、アンケートに基づく回答データをクラスタ
ー分類して得られた会員クラスター分類データと多数の
購入履歴データから得られた商品・サービス毎の多数の
ファイルからなるデータとを含んで構成されている。例
えば、K.N氏は、99年1月に本モールに入会し、1月15日
に冬物バーゲンセールを通じてスーツ1着と白いYシャツ
を、2月26日にデジタルカメラを、4月29日にパソコンソ
フトに関する書籍と通信回線に関する書籍を3冊購入
し、5月1日にD社開催のパソコン教室の申込み金を、6月
20日にC社のノート形パソコンとスキャナ、プリンタ
を、6月27日にB社の英訳ソフトを、7月7日に白いYシャ
ツを購入したものとする。
As shown in detail in FIG. 3, the multi-evolution data is a product / service obtained from member cluster classification data obtained by clustering response data based on a questionnaire and a large number of purchase history data. And data composed of a large number of files for each. For example, KN joined the mall in January 1999, and through a winter bargain sale on January 15, a suit and a white Y-shirt, a digital camera on February 26, and a personal computer on April 29. Purchased three books on software and three books on communication lines, and applied for an application for a computer class held by Company D on May 1st.
Suppose you purchased a laptop computer, scanner and printer of Company C on the 20th, purchased English translation software of Company B on June 27, and a white Y-shirt on July 7.

【0040】K.N氏に関する情報は、入会時において
は、会員クラスター分類データのみである。すなわち、
図2に示されているような、氏名、住所、年齢、職業、
既婚か否か、子供の有無、商品代金の決済に関する情報
(クレジットカードの会社名、カード番号、暗証番号)
等の属性データとアンケートに基づく回答データのみで
ある。そして、1月15日における初めての買い物は、冬
物バーゲンセールを通じてのスーツ1着と白いYシャツの
みで、アンケートに基づく回答データをクラスター分類
した結果とほぼ一致している。すなわち、買い物とし
て、スーツと白いYシャツを選んだ点において伝統を重
んじる傾向が現れており、また、季節の最後において冬
物のスーツを購入した点は自己犠牲の典型的現象であ
る。さらに詳しく分析すると、K.N氏についての「白色
のYシャツ」を2回購入しているというデータから、K.N
氏が真面目で堅い職業人である、という分析をすること
ができる。従って、「伝統」についてのクラスター分類
は、中程度の「5」よりはむしろその程度が著しい
「7」と評価する。この評価の違いは、一定期間毎に行
われる会員基礎データの更新又は多重化によって修正す
ることが好ましい。また、購入日が賞与の後であろうと
予想できることから、普段は自分のものを買わずに我慢
している、という分析をすることができる。従って、
「自己犠牲」についてのクラスター分類は、「7」と一
致する。
At the time of enrollment, the information on Mr. KN is only member cluster classification data. That is,
Name, address, age, occupation,
Information on whether or not you are married, whether or not you have children, and the payment of the product price (credit card company name, card number, PIN)
And the like, and answer data based on the questionnaire. And the first shopping on January 15 was only one suit and white Y-shirt through the winter bargain sale, which is almost the same as the result of clustering the response data based on the questionnaire. That is, there is a tendency to respect tradition in choosing a suit and a white Y-shirt as shopping, and purchasing a winter suit at the end of the season is a typical phenomenon of self-sacrifice. Further analysis reveals that KN purchases a "white Y-shirt" twice.
You can analyze that he is a serious and hard worker. Therefore, the cluster classification for “tradition” evaluates as “7”, whose degree is remarkable, rather than “5”, which is medium. This difference in evaluation is preferably corrected by updating or multiplexing the member basic data performed at regular intervals. In addition, since it can be expected that the purchase date will be after the bonus, it can be analyzed that the patient usually endures without buying his own. Therefore,
The cluster classification for “self-sacrifice” matches “7”.

【0041】一方、2月26日から6月27日に至る一連の
買い物は、パソコンに強くなりたいという自己充足の表
れとみることができ、パソコンが普及してから既に相当
の期間が経過しての行動であるから、出世指向、積極主
流としてのクラスター分類は低得点となっていることと
相応する。これらの購入履歴データは、新しい商品・サ
ービスについて提供商品閲覧用データの閲覧請求があっ
た毎に、あるいは、閲覧請求後現実に購入依頼があった
場合に作成するように構成することもできる。データ進
化演算手段は、購入履歴データを解析して、既に同一の
商品・サービスについてファイルが作成されている場合
には、クラスター分類に従ってファイルにそのデータを
蓄積し、一方、初めての商品・サービスについてのもの
である場合には、その商品・サービスについてクラスタ
ー分類と共に新たにファイルを作成する。前述のよう
に、バーチャルショッピングモールにおいて商品種類の
選択自体は、通常、顧客である会員が主体的に行うもの
である。従って、バーチャルショッピングモールは、会
員が選択した商品・サービスの内、どのようなタイプの
商品・サービスを欲しているのかをクラスター分類に従
って選択する。特段の目標なくバーチャルショッピング
モールに会員がアクセスしたような場合に、商品・サー
ビスの種類そのものをクラスター分類に基づき選択し
て、会員の閲覧に供するように構成することができるこ
とも前述の通りである。
On the other hand, a series of shopping from February 26 to June 27 can be regarded as an expression of self-sufficiency of wanting to become a personal computer, and a considerable period has already passed since the spread of personal computers. Therefore, cluster classification as a career-oriented, active mainstream corresponds to a low score. These purchase history data may be created each time there is a request for browsing the data for browsing provided products for a new product or service, or when there is a purchase request after the browsing request. The data evolution calculation means analyzes the purchase history data and, if a file has already been created for the same product / service, accumulates the data in a file according to the cluster classification. If it is a new file, a new file is created for the product / service along with the cluster classification. As described above, in the virtual shopping mall, the selection of the product type itself is usually performed by a member who is a customer. Therefore, the virtual shopping mall selects what type of product or service the member wants from the product or service selected by the member according to the cluster classification. As described above, when a member accesses a virtual shopping mall without any particular goal, the type of the product / service itself can be selected based on the cluster classification and provided to the member for browsing. .

【0042】本実施例では、7月7日に1月15日における
買い物と同じ商品であるYシャツが購入されている。こ
の場合、会員から本バーチャルショッピングモールにア
クセスがあり、Yシャツについての情報要求があった
時、多重進化データベースに蓄積された多重進化データ
から白いYシャツ等、伝統的で一般的なもの(3点程度)
が会員の閲覧に供される。この実施例では、会員は再び
白いYシャツを選択し購入依頼を行っている。そこで、7
月7日における購入履歴データを受け取ったデータ進化
演算手段は、新しいファイルを作成することなく、1月1
5日における購入履歴データを基に作成したYシャツにつ
いてのファイルに、7月7日分の購入履歴をクラスター分
類に従って記録する。それ以外の買い物においては、新
しい商品・サービスについての購入履歴データとなるた
め、クラスター分類に従った新しいファイルを作成する
と共に、その中に当該購入履歴データに係る商品・サー
ビスを適切なクラスター分類に記録する。
In this embodiment, a Y-shirt, which is the same product as the shopping on January 15 on July 7, is purchased. In this case, when a member accesses the virtual shopping mall and requests information about the Y-shirt, a multi-evolution data stored in the multi-evolution database is used to convert a traditional and general one (3. Point)
Is provided for member browsing. In this embodiment, the member again selects the white Y-shirt and makes a purchase request. So, 7
The data evolution calculation means that received the purchase history data on January 7th, without creating a new file,
In the file for the Y-shirt created based on the purchase history data on the 5th, the purchase history for July 7 is recorded according to the cluster classification. In other shopping, since it becomes the purchase history data of new products and services, a new file according to the cluster classification is created, and the products and services related to the purchase history data are included in the appropriate cluster classification. Record.

【0043】一方、商品提供者が予め用意していた「提
供商品基礎データ」(詳細は図4)もまた第二クラスタ
ー分析演算手段によって、クラスター分類される(詳細
は図5)。第二クラスター分析演算手段で用いられるク
ラスター分類の基準は、第一クラスター分析演算手段が
会員基礎データを分析する際に用いたクラスター分類と
同一のものとすることもできる。あるいは、商品・サー
ビスの特質にあった独自のものを用意し、会員基礎デー
タを分析する際に用いたクラスター分類と対応付けする
こともできる。第二クラスター分析演算手段によりクラ
スター分類された提供商品は、多重進化データととも
に、システム運用者のホストコンピュータに格納され
る。
On the other hand, the "provided product basic data" (detailed in FIG. 4) prepared in advance by the product provider is also classified into clusters (detailed in FIG. 5) by the second cluster analysis operation means. The criterion of the cluster classification used in the second cluster analysis calculation means may be the same as the cluster classification used when the first cluster analysis calculation means analyzes the member basic data. Alternatively, it is possible to prepare a unique product or service that is unique to the characteristics of the product or service, and associate it with the cluster classification used when analyzing the basic member data. The provided products classified by the second cluster analysis operation means are stored in the host computer of the system operator together with the multi-evolution data.

【0044】システム運用者のホストコンピュータに
は、また、本発明に係るマッチング制御手段が設けられ
ている。そして、バーチャルショッピングモールに会員
からアクセスがあった場合、マッチング制御手段により
選択されたマッチング商品についての情報、すなわち、
クラスター分類上最も購入の可能性の高いとされる商品
・サービスを1つ又は複数(3種類程度の商品・サービ
スが好ましい)、通信回線を介して会員の閲覧に供され
る(詳細は図6)。
The host computer of the system operator is provided with the matching control means according to the present invention. Then, when a member accesses the virtual shopping mall, information on the matching product selected by the matching control means, that is,
One or more products or services that are most likely to be purchased in the cluster classification (preferably about three types of products and services) are provided to members for browsing via a communication line (see FIG. 6 for details). ).

【0045】マッチング制御手段では、まず、バーチャ
ルショッピングモールに会員がアクセスして、ある種類
の商品・サービスについて情報の要求があったことを認
識する。次に、商品・サービスについての多重化ファイ
ル中に会員から要求のあった商品・サービスが存在して
いるか否かを判断する。多重化ファイル中に既にその商
品・サービスについてのファイルが存在する場合、蓄積
されたクラスター分類別の過去の購入履歴データを知識
として利用し、上述のマッチング商品を商品クラスター
分類データベースから選択する。このマッチング商品
は、通信回線を介して会員の閲覧に供される。
In the matching control means, first, the member accesses the virtual shopping mall and recognizes that there has been a request for information on a certain kind of product / service. Next, it is determined whether or not the product / service requested by the member exists in the multiplex file of the product / service. If a file for the product / service already exists in the multiplexed file, the above-mentioned matching product is selected from the product cluster classification database using the accumulated past purchase history data for each cluster classification as knowledge. This matching product is provided to members for browsing via a communication line.

【0046】他方、多重化ファイル中にその商品・サー
ビスについてのファイルが存在しない場合、会員クラス
ター分類データベースに記録されたその会員の会員基礎
データのクラスター分類を知識として利用し、上述のマ
ッチング商品を商品クラスター分類データベースから選
択する。本実施例では、会員基礎データの内、アンケー
トに基づく回答データをクラスター分類したものが利用
されているが、属性データも考慮することもできる。購
入履歴データや会員基礎データのクラスター分類の利用
は、原則的に、それと同一又はそれに対応するクラスタ
ー分類の商品・サービスを選択することによって行われ
る。もちろん、マーケットリサーチから得られる種々の
理論に基づく関連付けを付加又は代わりに実行すること
もできる。
On the other hand, if the file for the product / service does not exist in the multiplexed file, the cluster classification of the member basic data of the member recorded in the member cluster classification database is used as knowledge, and the above-mentioned matching product is used. Select from the product cluster classification database. In the present embodiment, among the basic member data, data obtained by clustering response data based on a questionnaire is used, but attribute data can also be considered. The use of the cluster classification of the purchase history data and the member basic data is performed in principle by selecting goods or services of the same or corresponding cluster classification. Of course, associations based on various theories obtained from market research can be added or alternatively performed.

【0047】会員から購入依頼が本バーチャルショッピ
ングモールに対して行われると、受注・出荷処理手段
は、商品の出荷処理を行う。この出荷処理では、顧客か
らの注文内容、商品の特定、価格、配達希望日、発送方
法を商品提供者に通信回線を通じて送信する。これに対
し、商品提供者は自動的に確約メールを返信する。商品
提供者は、バーチャルショッピングモールに提供するこ
とができる商品を通信回線を通じて本バーチャルショッ
ピングモールに送信した時点で当該商品・サービスを提
供する義務を負っている。従って、この点での変更を行
うことができない。しかしながら、配達希望日、発送方
法について、顧客の希望に添えない場合には、その変更
点を連絡し、その確認を取ることができる。なお、この
時点で、双方の確認及び/又は合意が得られない場合に
は、顧客からのオーダー自体がキャンセルされることと
することができる。
When a purchase request is made from the member to the virtual shopping mall, the order / shipment processing means carries out a product shipping process. In this shipping process, the contents of the order from the customer, the specification of the product, the price, the desired delivery date, and the shipping method are transmitted to the product provider via the communication line. In response, the merchandise provider automatically replies with a confirmation email. The goods provider is obliged to provide the goods / services when the goods that can be provided to the virtual shopping mall are transmitted to the virtual shopping mall via the communication line. Therefore, no changes can be made at this point. However, if it is not possible to meet the customer's request regarding the desired delivery date and shipping method, the change can be notified and the confirmation can be obtained. At this point, if both parties cannot confirm and / or agree, the order itself from the customer can be canceled.

【0048】商品提供者から提供された商品の保管・決
済代行・発送等は、商品提供者自身で行っても、あるい
は、外部の独立した業者を利用することもできる。いず
れの場合も、コンピュータ内に設けられた配送処理装置
に、それらを司るロジスティック処理装置を設置する。
商品提供者からの出荷情報(発送日)、受領情報(顧客
自身から、運送業者から、若しくは、受け渡しを指定さ
れた場所の業者からのもの)を、適宜、本バーチャルシ
ョッピングモールに送信し、流通段階の動きを常に把握
することができるようにしておくことが好ましい。会員
から受領した商品・サービスに関する質問、不満、リピ
ートオーダー等、会員と本バーチャルショッピングモー
ルとのコミュニケーションを良好に維持させておくため
のフォローアップも行うようにすることが好ましい。
The goods provided by the goods provider can be stored, settled on behalf of the merchandise, sent, or the like, or can be used by an external independent company. In any case, a logistic processing device that manages them is installed in a delivery processing device provided in a computer.
The shipping information (shipping date) from the product provider and the receiving information (from the customer himself, from the carrier, or from the agent at the place designated for delivery) are transmitted to the virtual shopping mall as appropriate and distributed. It is preferable to be able to always grasp the movement of the stage. It is preferable to perform follow-up for maintaining good communication between the member and the virtual shopping mall, such as questions, complaints, repeat orders, etc. regarding the goods and services received from the member.

【0049】(図3)なお、前述の実施例では、新しい
商品・サービスについて会員から情報要求あった場合に
新しいファイルを作成して多重化しているが、会員クラ
スター分類データ、特に、アンケートに基づく回答デー
タの部分も同様に多重化又は更新するように構成するこ
とができる。アンケートに基づく回答データの部分も、
時間の経過と共に変化し得るものであり、それをクラス
ター分類上に反映させるのである。すなわち、商品・サ
ービスについての多重化ファイル中に会員から情報要求
のあった商品・サービスが存在している場合には、前述
と同様のフローとなる。他方、多重化ファイル中に会員
から情報要求のあった商品・サービスが存在していない
場合には、多重化された会員クラスター分類データ又は
更新された会員クラスター分類データを利用することと
なる。また、M.Y氏についての購入履歴データとして、
「99年8月10日にC社化粧水、99年8月29日に
Fレストランの食事券」というデータがあったとする。
(FIG. 3) In the above-described embodiment, a new file is created and multiplexed when a member requests information on a new product / service. However, based on member cluster classification data, particularly, a questionnaire. The answer data portion can be similarly multiplexed or updated. The part of the answer data based on the survey is also
It can change over time and is reflected in the cluster classification. In other words, if a product / service for which an information request has been made by a member exists in the multiplexed file for the product / service, the flow is the same as described above. On the other hand, if there is no product / service requested by the member in the multiplexed file, the multiplexed member cluster classification data or the updated member cluster classification data is used. Also, as purchase history data for Mr. MY,
It is assumed that there is data such as “Lotion of company C on August 10, 1999, and a meal ticket for F restaurant on August 29, 1999”.

【0050】M.Y氏についての「C社化粧水」というデ
ータおよび購入日から、バーゲン日におけるブランド品
購入、という分析をすることができる。また、「Fレス
トラン食事券」の購入というデータから、食べ歩きが好
きなOLという分析をする。従って、「人生享受」につ
いてのクラスター分類は「8」と評価できる。こうした
分析により、データ進化演算手段は、「M.Y氏への商品
提案データ」として、「ブランド品の特売好き、グルメ
情報に敏感…」といった具体的データをクラスター分類
という一般的且つ抽象的クラス分けに変換してデータベ
ース化し、多重進化データとして蓄積する。
From the data of “company C lotion” for Mr. MY and the purchase date, it is possible to analyze the purchase of a branded product on a bargain date. In addition, from the data of the purchase of the “F restaurant meal ticket”, it is analyzed that the OL likes eating and walking. Therefore, the cluster classification for “life enjoyment” can be evaluated as “8”. Based on this analysis, the data evolution calculation means converted the specific data such as “brand product special sales enthusiast, sensitive to gourmet information…” into “general and abstract classification” called “cluster classification” as “product proposal data to MY”. Convert it into a database and store it as multi-evolution data.

【0051】(図4)図4は、商品提供者が、バーチャ
ルショッピングモールへ出品する商品の基礎データを概
略として示したものである。商品提供者として、ソフト
ウエア制作会社B社、玩具メーカD社、Cブランド日本
総代理店、Fレストランチェーン、H花屋を例示してい
る。それぞれの商品に関するデータは、価格、仕様、材
料、サービス内容、使用者の適齢、販売数量、販売時期
などである。例えば、ソフトウエア制作会社B社の「宛
名書ソフトウエア」では、価格、最新バージョンの発売
時期、付録、使い道、適応OSなどを基礎データとして
用意してある。「宛名書ソフトウエア」は、筆書き又は
万年筆などを用いて自筆すべきところをコンピュータと
連動するプリンタで印字させようとするもので、「伝
統」という観点からは低い評価であるが「積極主流」や
「出世志向」のクラスター分類としては高い評価とな
る。また、Fレストランチェーンの「ペア食事券」で
は、価格、テーマ、おまけを基礎データとして用意して
ある。レストランでの食事は、例えば、「自己充足」や
「個性化志向」の点でのクラスター分類で高い評価を行
うことができる。
(FIG. 4) FIG. 4 schematically shows basic data of a product to be exhibited in a virtual shopping mall by a product provider. Examples of the product provider include a software production company B, a toy maker D, a C brand Japanese general agent, an F restaurant chain, and an H florist. Data on each product includes price, specifications, materials, service contents, user's appropriate age, sales volume, sales time, and the like. For example, “address book software” of a software production company B prepares basic data such as price, release time of the latest version, appendix, usage, and adaptive OS. The "address book software" is designed to print out what should be handwritten using a pen or a fountain pen with a printer linked to a computer. It is highly evaluated as a cluster classification such as "" Further, in the "pair meal ticket" of the F restaurant chain, prices, themes, and bonuses are prepared as basic data. Meals at restaurants can be highly evaluated by, for example, cluster classification in terms of “self-sufficiency” and “individualization orientation”.

【0052】(図5)図5は、第二クラスター分析演算
手段を用いて、提供商品基礎データをクラスター分類を
用いてクラス分けし、ネット用データとする様子を示し
ている。前述した「宛名書ソフトウエア」の基礎データ
に対し、この商品のターゲットとなるセグメントを、ク
ラスター分析演算する。本実施例では、「積極主流」や
「出世志向」のクラスター分類としては高い評価、例え
ば、「7」又はそれ以上とされる。また、「伝統」や
「自己犠牲」のクラスター分類としては低い評価、例え
ば、「4」又は「3」とされる。従って、例えば、K.N
氏がコンピュータソフトに興味を示し、情報要求があっ
たとしても、本バーチャルショッピングモールは、閲覧
候補としては他の一般的なソフトを紹介し、「宛名書ソ
フトウエア」は優先順位の低いものとして扱われること
となる。なお、クラスター分類された会員の中からター
ゲットとなるグループ、例えば「スーパービジネスマ
ン」や「パソコン所有OL」が閲覧し易くするアドバイ
スデータをマッチング制御手段に設け、そのグループの
閲覧に供するように構築することもできる。同じく前述
した「ペア食事券」の基礎データは、会員の中から「2
0〜30代未婚者」と「関東地区に居住」という二つの
グループのいずれにも属する会員の閲覧に供するように
アドバイスデータを構築することもできる。
(FIG. 5) FIG. 5 shows a state in which the basic data of the provided product is classified into classes by using the cluster classification by using the second cluster analysis calculation means to obtain data for the net. Based on the basic data of the "address book software" described above, the target segment of this product is subjected to cluster analysis calculation. In the present embodiment, the cluster classification of “active mainstream” or “recent career” is evaluated as high, for example, “7” or higher. The cluster classification of “tradition” or “self-sacrifice” is evaluated as low, for example, “4” or “3”. Thus, for example, KN
Even if he is interested in computer software and there is an information request, this virtual shopping mall introduces other general software as browsing candidates and `` address book software '' has a lower priority Will be treated. Note that the matching control means is provided with advice data for facilitating browsing by a target group, for example, “super businessman” or “personal computer owned OL”, from the members classified into clusters, and constructed so as to be used for browsing the group. You can also. Similarly, the basic data of the “pair meal ticket” described above is “2
It is also possible to construct the advice data so that members belonging to any of the two groups of "unmarried persons in their thirties to thirties" and "living in the Kanto area" can be viewed.

【0053】(図6)図6は、ナビゲート手段について
説明するための図である。会員K.N氏は、クラスター分
析演算手段によって、「一般的ビジネスマン」というグ
ループに属することとして、既に分類されている。そこ
で、会員K.N氏がバーチャルショッピングモールへアク
セスする。すると、ナビゲート手段が当該会員を、「一
般的ビジネスマン」の専用モールへ導くのである。その
専用モールには、一般的ビジネスマンなら購買意欲をそ
そられるであろうソフトウエア、英会話教材、文房具な
どが、閲覧しやすく並べられている。
(FIG. 6) FIG. 6 is a diagram for explaining the navigation means. Member KN has already been classified by the cluster analysis computing means as belonging to the group "general businessmen". Then, member KN accesses the virtual shopping mall. Then, the navigating means guides the member to a mall dedicated to “general businessmen”. The exclusive mall contains software, English language teaching materials, stationery and other items that would be intriguing to purchase by ordinary businessmen.

【0054】一般的ビジネスマンとして分類されている
K.N氏が、その専用モールに紹介されている商品を購入
すれば、購買履歴データが追加され、会員および商品の
「クラスター分類」が正しかったとして運用する。一
方、K.N氏が、その専用モールに紹介されている商品を
購入しなかった場合には、会員及び/または商品の「ク
ラスター分類」が正しくなかったとして分類の再構築が
なされる。なお、多重進化データは、原則的に最新のデ
ータを用いるが、会員クラスター分類データが多重化デ
ータとして残っている場合には、古いデータを用いるこ
ともできるように、システム構築することも可能であ
る。会員であるバーチャルショッピングモールの利用者
は、我侭で気分屋さん的な特質も時として持っており、
そのような場合に、最新の会員クラスター分類データで
はなく過去のもので、アクセス時の心持に最も近いと判
断される会員クラスター分類データを用いるようにす
る。
Classified as a general businessman
If KN purchases a product introduced in the exclusive mall, the purchase history data will be added, and members and products will be operated as if the "cluster classification" was correct. On the other hand, if Mr. KN did not purchase the product introduced in the dedicated mall, the classification is reconstructed as the "cluster classification" of the member and / or the product was incorrect. In principle, the latest data is used for multi-evolution data, but if member cluster classification data remains as multiplexed data, a system can be constructed so that old data can be used. is there. The members of the virtual shopping mall, who are members, sometimes have selfish and mood-like qualities,
In such a case, instead of the latest member cluster classification data, the past member cluster classification data determined to be closest to the feeling at the time of access is used.

【0055】(商品に対する責任)従来のいわゆるショ
ッピングモールにおいては、多数の専門店が、個々の商
品を販売している。そして、販売された商品に対しての
苦情、問い合わせなどは、それぞれの専門店あるいはそ
の商品を製造したメーカが個別に対応している。通信回
線上でのショッピングモール(いわゆる「バーチャルモ
ール」)も、基本的には、販売者と消費者とが直接の契
約をなしているとして、バーチャルモールの運営者は、
商品に対する責任を負っていない。しかし、本実施形態
で例示したバーチャルショッピングモールは、会員から
は商品提供者が直接見えない形式になっており、商品に
対する責任はシステム運用者が負うこととしている。し
たがって、会員は安心して買い物が楽しめる。
(Responsibility for Commodities) In a conventional shopping mall, many specialty stores sell individual commodities. Complaints and inquiries regarding the sold products are individually handled by the specialty stores or the manufacturers that manufacture the products. Shopping malls on communication lines (so-called "virtual malls") are basically based on a direct contract between the seller and the consumer.
Not responsible for the goods. However, the virtual shopping mall exemplified in the present embodiment has a format in which the product provider is not directly visible to the members, and the system operator is responsible for the product. Therefore, members can enjoy shopping with confidence.

【0056】図7は、薬剤師による調剤が必要とされる
薬の取り扱いを本バーチャルショッピングモールで行っ
た場合の概念図である。患者(老人等の介護を必要とす
る人を含む)と医者と対面による、又は、通信回線を用
いたビデオ診断により、特定の患者に対して特定の薬の
投与が指示される。ここで、調薬指示書、患者及び/又
は医師(又は医療機関)に対して暗号化処理された符号
が付与される。流通段階で情報が漏れ、患者以外の者に
調薬指示書に記載された薬が送られるのを防ぐためであ
る。患者は、通信回線を通じて本バーチャルショッピン
グモールにアクセスし、薬剤情報の要求を行う。本バー
チャルショッピングモールのバーチャル薬局は、医師
(又は医療機関)が有するウエブサイトにアクセスし
て、暗号化処理された符号を用いて調剤指示書の真性を
確認する。
FIG. 7 is a conceptual diagram in the case where a pharmacist handles a medicine requiring dispensing in the virtual shopping mall. Face-to-face with a patient (including the elderly, etc. in need of care) and a physician, or by video diagnosis using a communication line, the administration of a specific drug to a specific patient is instructed. Here, an encrypted code is given to the dispensing instruction, the patient and / or the doctor (or medical institution). This is because information is leaked at the distribution stage and the medicine described in the dispensing instruction is not sent to anyone other than the patient. The patient accesses the virtual shopping mall through the communication line and requests drug information. The virtual pharmacy of the virtual shopping mall accesses the website of the doctor (or medical institution) and checks the authenticity of the dispensing instruction using the encrypted code.

【0057】バーチャル薬局は、調剤指示書の指示の範
囲内で置換可能な薬剤のメーカー名、薬剤名、薬価、効
能、服用方法その他の情報(1又は複数)を会員の閲覧
に供する。会員の購入依頼に対し、バーチャルショッピ
ングモールは、当該会員の属性データを会員基礎データ
ベースから呼び出し、購入依頼薬剤を特定して契約した
薬局(一般商品の配送センター内に設置することも可
能)に送信する。同時に、購入記録データベースに薬剤
購入記録を蓄積する。薬剤の取り扱いについては、調剤
指示書で指示された薬剤が確かに患者に届けられたこと
を確認することが要求される。本実施例では、調薬指示
書及び患者に付与された暗号化処理された符号を、患者
から本バーチャルショッピングモールへ送信することに
よって確認する。服用方法について特段の指示がある場
合には、配達確認のアクセスがあった時に、その旨の指
示を伝える。また、服用すべき時期が到来したときに通
信回線を通じて会員にそれを知らせるサービスを行うこ
とも好ましい。指示された薬剤の服用中、又は、一定期
間経過後に、その効果を確かめるために、医師と患者で
ある会員との間で通信を行うことが望ましい。
The virtual pharmacy makes the member's name, drug name, drug price, efficacy, dosage method, and other information (one or more) replaceable within the range of the instructions in the dispensing instruction available to the member. In response to a member's purchase request, the virtual shopping mall retrieves the member's attribute data from the member's basic database and specifies the drug to be purchased and sends it to the contracted pharmacy (which can also be installed in a general product distribution center). I do. At the same time, drug purchase records are stored in the purchase record database. Regarding the handling of drugs, it is required to confirm that the drugs specified in the dispensing instructions have been delivered to the patient. In the present embodiment, the dispensing instruction and the encrypted code given to the patient are confirmed by transmitting from the patient to the virtual shopping mall. If there are any special instructions on how to take, when there is access to delivery confirmation, the instructions will be given to that effect. It is also preferable to provide a service for notifying members via a communication line when it is time to take the medicine. It is desirable to communicate between the doctor and the patient who is the patient during taking the indicated medicine or after a certain period of time in order to check the effect.

【0058】同一の会員から同種の薬剤について情報要
求があった場合には、購入記録データベースに蓄積され
た過去の記録に基づいてクラスター分類された特定メー
カーの特定の薬剤から優先的に閲覧に供するようにす
る。例えば、有名製薬会社の製品を好む場合には、「伝
統」のクラスター分類は「6」又は「7」と高く、ま
た、新薬が開発された場合にその購入を希望した場合に
は、「積極主流」のクラスター分類は「7」以上とし、
これに基づいて、マッチング制御手段がマッチング商品
を選択するようにする。かかるシステムは、老人の一人
暮らしや、寝たきり老人、あるいは、足の不自由な老人
等、週に1,2度でも、薬をもらう為に外出することが困
難であるという人にとって福音とも言うべきものとな
る。なお、薬剤師による調剤が必要でない市販薬につい
ては、通常の商品と同様に扱うことができる。
When the same member requests information on the same kind of medicine, the medicine is preferentially browsed from a particular medicine of a particular manufacturer classified into a cluster based on the past records stored in the purchase record database. To do. For example, if you prefer a product from a well-known pharmaceutical company, the “traditional” cluster classification is as high as “6” or “7”, and if you want to purchase a new drug when it is developed, Cluster classification of “Mainstream” should be “7” or higher.
Based on this, the matching control means selects a matching product. Such a system is a gospel for people who have difficulty going out to get medicine even once or twice a week, such as the elderly living alone, bedridden or the elderly with physical disabilities. Becomes It should be noted that over-the-counter drugs that do not require dispensing by a pharmacist can be handled in the same manner as ordinary products.

【0059】[0059]

【発明の効果】請求項1記載の発明によれば、物流を効
率化し、消費者個人個人に対応した販売促進データを効
率的に加工できるバーチャルショッピングモールシステ
ムを提供することができた。また、請求項2から請求項
6に記載の発明によれば、消費者個人個人に対応した販
売促進データを効率的に加工できる販売促進用データ加
工装置を提供することができた。また、請求項7記載の
発明によれば、物流を効率化し、消費者個人個人に対応
した販売促進データを効率的に加工できるバーチャルシ
ョッピングモール運用方法を提供することができた。
According to the first aspect of the present invention, it is possible to provide a virtual shopping mall system that can streamline distribution and efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. Further, according to the inventions of claims 2 to 6, a sales promotion data processing device capable of efficiently processing sales promotion data corresponding to individual consumers can be provided. According to the seventh aspect of the present invention, it is possible to provide a virtual shopping mall operation method that can streamline distribution and efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers.

【0060】また、請求項8から請求項12に記載の発
明によれば、消費者個人個人に対応した販売促進データ
を効率的に加工できる販売促進用データ加工方法を提供
することができた。更に、請求項13記載の発明によれ
ば、物流を効率化し、消費者個人個人に対応した販売促
進データを効率的に加工できるバーチャルショッピング
モール運用方法を、コンピュータプログラムによって実
現する技術を提供することができた。また、請求項14
に記載の発明によれば、消費者個人個人に対応した販売
促進データを効率的に加工できる販売促進用データ加工
方法を、コンピュータプログラムによって実現する技術
を提供することができた。また、請求項15に記載の発
明によれば、薬剤師による調剤を必要とする薬剤の物流
を効率化し、患者個人個人に対応した販売促進データを
効率的に加工できるバーチャルショッピングモールシス
テムを提供することができた。
According to the invention of claims 8 to 12, it is possible to provide a sales promotion data processing method capable of efficiently processing sales promotion data corresponding to individual consumers. Further, according to the invention of claim 13, there is provided a technology for realizing, by a computer program, a virtual shopping mall operation method that can streamline logistics and efficiently process sales promotion data corresponding to individual consumers. Was completed. Claim 14
According to the invention described in (1), it is possible to provide a technology for realizing, by a computer program, a sales promotion data processing method capable of efficiently processing sales promotion data corresponding to an individual consumer. Further, according to the invention of claim 15, it is possible to provide a virtual shopping mall system which can streamline the distribution of medicines requiring dispensing by a pharmacist and efficiently process sales promotion data corresponding to individual patients. Was completed.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】システム全体を示す概念図である。FIG. 1 is a conceptual diagram showing the entire system.

【図2】クラスター分析の概念を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the concept of cluster analysis.

【図3】データの多重進化の概念を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing the concept of multiple evolution of data.

【図4】商品提供者が提供する商品のデータを示す概念
図である。
FIG. 4 is a conceptual diagram showing data of a product provided by a product provider.

【図5】提供商品の基礎データをネット用データに改善
する様子を示す概念図である。
FIG. 5 is a conceptual diagram showing how basic data of a provided product is improved to data for a network.

【図6】会員がバーチャルショッピングモールへアクセ
スした場合の閲覧画面の概念図である。
FIG. 6 is a conceptual diagram of a browsing screen when a member accesses a virtual shopping mall.

【図7】薬剤師による調剤が必要とされる薬の取り扱い
を本バーチャルショッピングモールで行った場合の概念
図である。
FIG. 7 is a conceptual diagram in a case where a pharmacist handles a medicine requiring dispensing in the virtual shopping mall.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 野島 吉夫 大阪府大阪市中央区北浜4丁目5番33号 住友商事株式会社内 (72)発明者 田中 真一 大阪府大阪市中央区北浜4丁目5番33号 住友商事株式会社内 (72)発明者 芝山 浩二 大阪府大阪市中央区北浜4丁目5番33号 住友商事株式会社内 (72)発明者 丸岡 則之 大阪府大阪市中央区北浜4丁目5番33号 住友商事株式会社内 (72)発明者 堀本 泰三 大阪府大阪市中央区北浜4丁目5番33号 住友商事株式会社内 Fターム(参考) 5B049 AA00 AA05 BB11 BB42 CC05 CC36 EE00 EE02 FF07 GG04 GG10  ──────────────────────────────────────────────────の Continuing on the front page (72) Yoshio Nojima 4-33, Kitahama, Chuo-ku, Osaka-shi, Osaka Prefecture Inside of Sumitomo Corporation (72) Shinichi Tanaka 4-5-1, Kitahama, Chuo-ku, Osaka-shi, Osaka No. 33 within Sumitomo Corporation (72) Koji Shibayama 4-53, Kitahama, Chuo-ku, Osaka-shi, Osaka Prefecture 33-33 Within Sumitomo Corporation (No. 4) Noriyuki Maruoka, 4-5-1 Kitahama, Chuo-ku, Osaka, Osaka No. 33 Sumitomo Corporation Co., Ltd. (72) Inventor Taizo Horimoto 4-5-33 Kitahama, Chuo-ku, Osaka City, Osaka Prefecture F-term within the Sumitomo Corporation Co., Ltd.

Claims (15)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 通信回線上で展開されるバーチャルショ
ッピングモールにおいて使用される販売促進用データ加
工装置、受注された商品を発送処理する多数の商品提供
者のそれぞれが有する取引処理装置及び商品提供者から
提供された商品の保管・決済代行・発送等を司る配送処
理装置を含むバーチャルショッピングモールシステムで
あって、 前記の販売促進用データ加工装置は、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを記録する会員基礎デ
ータベースと、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手段と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する会員クラスター分類データベース
と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手段と、 多重進化データを記録する多重進化データベースと、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手段と、 第二クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する商品クラスター分類データベース
と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手段と、 会員の購入依頼があった場合に、当該会員の属性データ
を会員基礎データベースから呼び出し購入依頼商品を特
定して商品提供者に送信すると共に、購入記録データベ
ースに購入記録を送りデータベース化するオーダー手続
き制御手段とを有しており、 前記の取引処理装置は、 通信回線を通じて販売促進用データ加工装置からの注文
を受け、商品の出荷処理を行う受注・出荷処理手段と、
そして、商品提供者がバーチャルショッピングモールに
提供することができる商品の特性を記録した商品データ
ベースとを有しており、 前記の配送処理装置は、商品提供者から提供された商品
の保管・決済代行・発送等を司るロジスティック処理装
置を有していることを特徴とするバーチャルショッピン
グモールシステム。
1. A data processing device for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, a transaction processing device and a product provider of each of a large number of product providers for sending and receiving ordered products. Is a virtual shopping mall system including a delivery processing device that manages storage, settlement agency, shipping, etc. of products provided by the company, wherein the sales promotion data processing device includes a member name, an address, and a product purchase settlement method. Member basic database for recording member basic data including attribute data and response data based on a questionnaire given to the member, first cluster analysis calculating means for clustering the member basic data, and first cluster analysis calculating means Cluster classification data that records data classified by cluster Data evolution calculation means for multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data when browsing provided product browsing data provided at a virtual shopping mall and purchasing a product, and multi-evolution A multi-evolution database for recording data, a second cluster analysis operation means for clustering the products provided in the virtual shopping mall, and a product cluster classification database for recording data classified by the second cluster analysis operation means And a matching control means that, when a member accesses a virtual shopping mall, a member based on a cluster classification of multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member can be browsed by the member as matching product data, Purchase members When there is a request, the member's attribute data is called from the member basic database, the purchase request product is specified and transmitted to the product provider. An order / shipment processing means for receiving an order from a sales promotion data processing device through a communication line and performing a shipping process of the product;
And a merchandise database that records the characteristics of the merchandise that the merchandise provider can provide to the virtual shopping mall. The delivery processing device stores and settlements the merchandise provided by the merchandise provider. -A virtual shopping mall system characterized by having a logistic processing device for shipping and the like.
【請求項2】 通信回線上で展開されるバーチャルショ
ッピングモールにおいて使用される販売促進用データ加
工装置であって、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを記録する会員基礎デ
ータベースと、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手段と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する会員クラスター分類データベース
と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手段と、 多重進化データを記録する多重進化データベースと、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手段と、 第二クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する商品クラスター分類データベース
と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手段と、 会員の購入依頼があった場合に、当該会員の属性データ
を会員基礎データベースから呼び出し購入依頼商品を特
定して商品提供者に送信すると共に、購入記録データベ
ースに購入記録を送りデータベース化するオーダー手続
き制御手段と、を備えた販売促進用データ加工装置。
2. A data processing device for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, comprising: a member name, an address, attribute data including a settlement method for merchandise purchase, and an attribute data for the member. A member basic database that records the basic member data consisting of the answer data based on the questionnaire, a first cluster analysis operation unit that classifies the basic member data into clusters, and data that is cluster-classified by the first cluster analysis operation unit Member cluster classification database, data evolution calculation means for multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data when browsing provided product browsing data provided at a virtual shopping mall and purchasing a product, Multi-evolution data to record multi-evolution data Clustering and second cluster analysis computing means for classifying the products provided in the virtual shopping mall; a product cluster classification database for recording data classified by the second cluster analysis and computing means; When a user accesses a shopping mall, a matching control means that allows a member to browse products based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member as matching product data; And order procedure control means for calling the attribute data of the member from the member basic database, specifying the purchase request product and transmitting the purchase request product to the product provider, and transmitting the purchase record to the purchase record database to make the database. Sales promotion day Processing equipment.
【請求項3】 請求項2に記載の販売促進用データ加工
装置において、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づき、第二のクラ
スター分析演算手段によってクラスター分類された対応
分類の商品のみを扱う専用モールへ導くナビゲート手段
を備えた販売促進用データ加工装置。
3. The data processing device for sales promotion according to claim 2, wherein when a member accesses a virtual shopping mall, the member based on a cluster classification of multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member. A sales promotion data processing device having a navigation means for leading to a dedicated mall that handles only products of the corresponding category classified by the cluster by the second cluster analysis calculation means.
【請求項4】 請求項2または請求項3に記載の販売促
進用データ加工装置において、 クラスター分類にかける会員基礎データを篩にかけるフ
ィルター手段を備えたことを特徴とする販売促進用デー
タ加工装置。
4. The data processing device for sales promotion according to claim 2, further comprising a filter means for sifting member basic data to be subjected to cluster classification. .
【請求項5】 請求項2-4のいずれか1項に記載の販売
促進用データ加工装置において、 前記データ進化演算手段が加工した多重進化データから
予測される新商品開発傾向を、商品提供者に送信する送
信手段を備えたことを特徴とする販売促進用データ加工
装置。
5. The sales promotion data processing apparatus according to claim 2, wherein a new product development tendency predicted from the multi-evolution data processed by the data evolution calculation means is provided by the product provider. A data processing device for sales promotion, characterized by comprising a transmitting means for transmitting the data.
【請求項6】 請求項2-5のいずれか1項に記載の販売
促進用データ加工装置において、 会員基礎データを、一定期間毎に、多重進化データベー
スに記録された過去の商品購入履歴を勘案して更新する
会員基礎データ更新手段を備えたことを特徴とする販売
促進用データ加工装置。
6. The sales promotion data processing apparatus according to claim 2, wherein the member basic data is taken into account at predetermined intervals based on past product purchase histories recorded in the multi-evolution database. A data processing device for sales promotion, comprising means for updating member basic data.
【請求項7】 通信回線上で展開されるバーチャルショ
ッピングモールにおいて使用される販売促進用データ加
工手順、受注された商品を発送処理する多数の商品提供
者のそれぞれが有する取引処理手順及び商品提供者から
提供された商品の保管・決済代行・発送等を司る配送処
理手順を含むバーチャルショッピングモール運用方法で
あって、 前記の販売促進用データ加工手順は、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを会員基礎データベー
スへ記録する会員基礎記録手順と、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手順と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを会員クラスター分類データベースへ記録す
る会員クラスター分類手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手順と、 多重進化データを記録する多重進化データ記録手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手順と、 第二クラスター分析演算手順によってクラスター分類さ
れたデータを商品クラスター分類データベースへ記録す
る商品クラスター分類手順と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手順と、 会員の購入依頼があった場合に、当該会員の属性データ
を会員基礎データベースから呼び出し購入依頼商品を特
定して商品提供者に送信すると共に、購入記録データベ
ースに購入記録を送りデータベース化するオーダー手続
き制御手順とを有しており、 前記の取引処理手順は、 商品提供者がバーチャルショッピングモールに提供する
ことができる商品の特性を商品データベースへ記録する
商品データベース化手順と、通信回線を通じて販売促進
用データ加工手順からの注文を受け、商品の出荷処理を
行う受注・出荷処理手順とを有しており、 前記の配送処理手順は、 商品提供者から提供された商品の保管・決済代行・発送
等を司るロジスティック処理手順を有していることを特
徴とするバーチャルショッピングモール運用方法。
7. A data processing procedure for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, a transaction processing procedure possessed by each of a number of merchandise providers who process an ordered merchandise, and a merchandise provider. Is a virtual shopping mall operation method including a delivery processing procedure for storage, settlement agency, shipping, etc. of goods provided by the above, wherein the sales promotion data processing procedure includes a member name, an address, and a payment method for product purchase. A member basic record procedure for recording member basic data including attribute data and response data based on a questionnaire conducted to the member in the member basic database; a first cluster analysis operation procedure for clustering the member basic data; The data classified into clusters by the first cluster analysis calculation means is used as a member cluster. Classification procedure for member cluster to be recorded in the kind database, and data to be multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data when purchasing products by browsing provided product browsing data provided at virtual shopping malls Evolution calculation procedure, multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data, second cluster analysis calculation procedure for clustering the products provided in the virtual shopping mall, and cluster classification by the second cluster analysis calculation procedure Clustering procedure that records the data in the product cluster classification database, and when a member accesses a virtual shopping mall, matches the product based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member A matching control procedure that allows the member to browse as product data, and when a member makes a purchase request, calls the member's attribute data from the member basic database, specifies the purchase request product, and sends it to the product provider. An order procedure control procedure for sending a purchase record to a purchase record database and converting the purchase record into a database, wherein the transaction processing procedure records characteristics of a product that can be provided to a virtual shopping mall by a product provider in a product database. And a receiving / shipping process for receiving an order from the data processing procedure for sales promotion through a communication line and performing a shipping process of the product. The delivery process includes a product provider. Has a logistics processing procedure for storage, settlement agency, shipping, etc. of products provided by Characteristic virtual shopping mall operation method.
【請求項8】 通信回線上で展開されるバーチャルショ
ッピングモールにおいて使用される販売促進用データ加
工方法であって、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを会員基礎データベー
スへ記録する会員基礎記録手順と、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手順と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを会員クラスター分類データベースへ記録す
る会員クラスター分類手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手順と、 多重進化データを記録する多重進化データ記録手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手順と、 第二クラスター分析演算手順によってクラスター分類さ
れたデータを商品クラスター分類データベースへ記録す
る商品クラスター分類手順と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手順とを備えた販売促進用データ加工方法。
8. A data processing method for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, comprising: a member name, an address, attribute data including a settlement method for merchandise purchase, and a method for the member. The basic member record procedure for recording basic member data consisting of the answer data based on the questionnaire in the basic member database, the first cluster analysis calculation procedure for clustering the basic member data, and the first cluster analysis calculation means Clustering procedure to record the collected data in the member cluster classification database, multiplexing using purchase history data and cluster classification data when purchasing products by browsing provided product browsing data provided in virtual shopping malls Data evolution calculation procedure for evolution data , A multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data, a second cluster analysis operation procedure for clustering the provided products provided in the virtual shopping mall, and a product obtained by clustering the data by the second cluster analysis operation procedure. A product cluster classification procedure to be recorded in the cluster classification database, and when a member accesses a virtual shopping mall, a product based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member is used as the matching product data as a member A data processing method for sales promotion, comprising:
【請求項9】 請求項8に記載の販売促進用データ加工
方法において、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づき、第二のクラ
スター分析演算手段によってクラスター分類された対応
分類の商品のみを扱う専用モールへ導くナビゲート手順
を備えた販売促進用データ加工方法。
9. The data processing method for sales promotion according to claim 8, wherein when a member accesses a virtual shopping mall, a cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member is performed. A sales promotion data processing method including a navigation procedure for leading to a dedicated mall that handles only products of the corresponding classification that has been classified by the second cluster analysis calculation means.
【請求項10】 請求項8または請求項9に記載の販売
促進用データ加工方法において、 クラスター分類にかける会員基礎データを篩にかけるフ
ィルタリング手順を備えたことを特徴とする販売促進用
データ加工方法。
10. The data processing method for sales promotion according to claim 8 or 9, further comprising a filtering procedure for sifting basic member data for cluster classification. .
【請求項11】 請求項8-10のいずれか1項に記載の
販売促進用データ加工方法において、 前記データ進化演算手段が加工した多重進化データから
予測される新商品開発傾向を、商品提供者に送信する送
信手順を備えたことを特徴とする販売促進用データ加工
方法。
11. The sales promotion data processing method according to any one of claims 8 to 10, wherein a new product development tendency predicted from the multi-evolution data processed by the data evolution calculation means is provided by the product provider. A data processing method for sales promotion, comprising a transmission procedure for transmitting data to a sales promotion.
【請求項12】 請求項8-11のいずれか1項に記載の
販売促進用データ加工方法において、 会員基礎データを、一定期間毎に、購入記録データベー
スに記録された過去の商品購入履歴を勘案して更新する
会員基礎データ更新手順を備えたことを特徴とする販売
促進用データ加工方法。
12. The sales promotion data processing method according to any one of claims 8 to 11, wherein the member basic data is taken into account at regular intervals based on past product purchase histories recorded in a purchase record database. A data processing method for sales promotion, comprising a member basic data updating procedure for updating the data.
【請求項13】 通信回線上で展開されるバーチャルシ
ョッピングモールにおいて使用される販売促進用データ
加工手順、受注された商品を発送処理する多数の商品提
供者のそれぞれが有する取引処理手順及び商品提供者か
ら提供された商品の保管・決済代行・発送等を司る配送
処理手順を含むバーチャルショッピングモール運用方法
をコンピュータに実行させるためのプログラムであっ
て、 前記の販売促進用データ加工手順は、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを会員基礎データベー
スへ記録する会員基礎記録手順と、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手順と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを会員クラスター分類データベースへ記録す
る会員クラスター分類手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手順と、 多重進化データを記録する多重進化データ記録手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手順と、 第二クラスター分析演算手順によってクラスター分類さ
れたデータを商品クラスター分類データベースへ記録す
る商品クラスター分類手順と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手順と、 会員の購入依頼があった場合に、当該会員の属性データ
を会員基礎データベースから呼び出し購入依頼商品を特
定して商品提供者に送信すると共に、購入記録データベ
ースに購入記録を送りデータベース化するオーダー手続
き制御手順とを有しており、 前記の取引処理手順は、 商品提供者がバーチャルショッピングモールに提供する
ことができる商品の特性を商品データベースへ記録する
商品データベース化手順と、通信回線を通じて販売促進
用データ加工手順からの注文を受け、商品の出荷処理を
行う受注・出荷処理手順とを有しており、 前記の配送処理手順は、 商品提供者から提供された商品の保管・決済代行・発送
等を司るロジスティック処理手順を有している、ように
形成したプログラムを、コンピュータ読み取り可能であ
るように記録した記録媒体。
13. A data processing procedure for sales promotion used in a virtual shopping mall developed on a communication line, a transaction processing procedure possessed by each of a number of merchandise providers who dispatch and process ordered merchandise, and a merchandise provider. Is a program for causing a computer to execute a virtual shopping mall operation method including a delivery processing procedure for storage, settlement agency, shipping, etc. of goods provided by the above, wherein the sales promotion data processing procedure includes a member name, Member basic data recording procedure for recording the member basic data including the address, the attribute data including the settlement method of the product purchase and the answer data based on the questionnaire conducted for the member in the member basic database, and classifying the member basic data into clusters The first cluster analysis operation procedure and the first cluster analysis operation means Member cluster classification procedure to record the cluster classified data in the member cluster classification database, and purchase history data and cluster classification data when purchasing products by browsing provided product browsing data provided at virtual shopping malls A data evolution calculation procedure for making multi-evolution data using multi-evolution data, a multi-evolution data recording procedure for recording multi-evolution data, a second cluster analysis calculation procedure for cluster classification of provided products provided in a virtual shopping mall, A commodity cluster classification procedure for recording data classified by the cluster analysis calculation procedure in a commodity cluster classification database, and a multi-evolution data stored in a multi-evolution database of a member when a member accesses a virtual shopping mall. A matching control procedure that allows members to browse products based on the cluster classification of the above as matching product data, and when a purchase request is made by a member, the attribute data of the member is called from the basic member database to identify the purchase request product And an order procedure control procedure for sending the purchase record to the purchase record database and converting the purchase record into a database, and the transaction processing procedure may be provided to the virtual shopping mall by the product provider. A product database conversion procedure for recording the characteristics of a product that can be performed in a product database, and an order / shipment processing procedure for receiving an order from a data processing procedure for sales promotion through a communication line and performing a shipping process of the product. The delivery processing procedure is to store, settle, and ship the goods provided by the goods provider. A recording medium recording a computer-readable program, which has a logistic processing procedure for controlling the computer, in a computer-readable manner.
【請求項14】 通信回線上で展開されるバーチャルシ
ョッピングモールにおいて使用される販売促進用データ
加工方法をコンピュータに実行させるためのプログラム
であって、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを会員基礎データベー
スへ記録する会員基礎記録手順と、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手順と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを会員クラスター分類データベースへ記録す
る会員クラスター分類手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
閲覧用データを閲覧して商品を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手順と、 多重進化データを記録する多重進化データ記録手順と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供商品
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手順と、 第二クラスター分析演算手順によってクラスター分類さ
れたデータを商品クラスター分類データベースへ記録す
る商品クラスター分類手順と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、当該会員の多重進化データベースに蓄積された
多重進化データのクラスター分類に基づいた商品をマッ
チング商品データとして会員が閲覧可能とするマッチン
グ制御手順とを備えたプログラムを、コンピュータ読み
取り可能であるように記録した記録媒体。
14. A program for causing a computer to execute a data processing method for sales promotion used in a virtual shopping mall deployed on a communication line, wherein the attribute includes a member name, an address, and a method for settlement of product purchase. A member basic record procedure for recording the member basic data including the data and the answer data based on the questionnaire conducted to the member in the member basic database; a first cluster analysis calculation procedure for clustering the member basic data; Member cluster classification procedure for recording data classified by the cluster analysis calculation means in the member cluster classification database, and purchase history data when purchasing goods by browsing the provided product browsing data provided at the virtual shopping mall And cluster classification data A multi-evolution data, a multi-evolution data recording procedure, a multi-evolution data recording procedure for recording the multi-evolution data, a second cluster analysis calculation procedure for clustering the products provided in the virtual shopping mall, and a second cluster A product cluster classification procedure that records data classified by the analysis calculation procedure in a product cluster classification database, and a cluster of multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member when a member accesses a virtual shopping mall. A computer-readable recording medium storing a program including a matching control procedure that allows members to view products based on the classification as matching product data.
【請求項15】 通信回線上で展開されるバーチャルシ
ョッピングモールにおいて使用される薬剤販売データ加
工装置、受注された薬剤を発送処理する薬局のそれぞれ
が有する取引処理装置及び薬局から提供された薬剤の保
管・決済代行・発送等を司る発送処理装置を含むバーチ
ャルショッピングモールシステムであって、 前記の薬剤販売用データ加工装置は、 会員氏名、住所、商品購入の決済方法を含む属性データ
および当該会員に対して行われたアンケートに基づく回
答データからなる会員基礎データを記録する会員基礎デ
ータベースと、 会員基礎データをクラスター分類する第一クラスター分
析演算手段と、 第一クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する会員クラスター分類データベース
と、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供薬剤
閲覧用データを閲覧して薬剤を購入する際の購入履歴デ
ータ及びクラスター分類データを用いて多重進化データ
とするデータ進化演算手段と、 多重進化データを記録する多重進化データベースと、 バーチャルショッピングモールにて提供される提供薬剤
をクラスター分類する第二クラスター分析演算手段と、 第二クラスター分析演算手段によってクラスター分類さ
れたデータを記録する薬剤クラスター分類データベース
と、 調薬指示書、患者及び/又は医師(又は医療機関)に対
して暗号化処理された符号を付与する符号付与手段と、 会員からバーチャルショッピングモールにアクセスがあ
った際、医師(又は医療機関)が有するウェブサイトに
アクセスして、暗号化処理された符号を用いて調剤指示
書の真性を確認した後、当該会員の多重進化データベー
スに蓄積された多重進化データのクラスター分類に基づ
いた薬剤であって当該調剤指示書の指示の範囲内で置換
可能な薬剤をマッチング薬剤データとして会員が閲覧可
能とするマッチング制御手段と、 会員の購入依頼があった場合に、当該会員の属性データ
を会員基礎データベースから呼び出し購入依頼薬剤を特
定して契約薬局に送信すると共に、購入記録データベー
スに購入記録を送りデータベース化するオーダー手続き
制御手段と、そして、 調剤指示書で指示された薬剤が確かに患者に届けられた
ことを確認する配送確認手段とを有しており、 前記の取引処理装置は、 通信回線を通じて薬剤販売データ加工装置からの注文を
受け、薬剤の出荷処理を行う受注・出荷処理手段と、そ
して、契約薬局がバーチャルショッピングモールに提供
することができる薬剤の特性を記録した薬剤データベー
スとを有しており、 前記の配送処理装置は、薬剤提供者から提供された薬剤
の保管・決済代行・発送等を司るロジスティック処理装
置を有していることを特徴とするバーチャルショッピン
グモールシステム。
15. A drug sales data processing device used in a virtual shopping mall deployed on a communication line, a transaction processing device included in each of pharmacies that dispatch and process ordered drugs, and storage of drugs provided by the pharmacy. -A virtual shopping mall system including a shipping processing device that manages payment agency / shipping, etc., wherein the data processing device for drug sales includes a member name, an address, attribute data including a payment method for merchandise purchase, and Member database, which records the member basic data consisting of the answer data based on the questionnaire conducted by the survey, first cluster analysis operation means for classifying the member basic data into clusters, and data clustered by the first cluster analysis operation means. Member cluster classification database to record and virtual Data evolution calculation means for making multi-evolution data using purchase history data and cluster classification data when browsing data for browsing medicines provided at a shopping mall and purchasing a medicine, and multiplexing for recording multi-evolution data An evolutionary database, a second cluster analysis and calculation means for clustering the drugs provided in the virtual shopping mall, a drug cluster classification database for recording data classified by the second cluster analysis and calculation means, a dispensing instruction Code assigning means for assigning an encrypted code to a user, a patient and / or a doctor (or medical institution), and a web provided by the doctor (or medical institution) when a member accesses the virtual shopping mall Access the site and use the encrypted code After confirming the authenticity of the dispensing instruction, a drug based on the cluster classification of the multi-evolution data stored in the multi-evolution database of the member and matching a drug that can be replaced within the range of the instruction of the dispensing instruction is used as a matching drug. Matching control means that the member can browse as data, and when a member's purchase request is made, the member's attribute data is called from the member basic database, the purchase request medicine is identified and transmitted to the contract pharmacy, and the purchase record is recorded. Order procedure control means for sending a purchase record to a database and making it into a database; and delivery confirmation means for confirming that the medicine specified by the dispensing instruction has been delivered to the patient. The processing unit receives orders from the drug sales data processing device via the communication line and processes the order receipt / shipment processing for shipping the drug. And a drug database recording characteristics of drugs that can be provided to the virtual shopping mall by the contract pharmacy. The delivery processing device stores and stores the drug provided by the drug provider. A virtual shopping mall system having a logistic processing device that handles payment processing and shipping.
JP36836799A 1999-12-24 1999-12-24 Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium Pending JP2001184405A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP36836799A JP2001184405A (en) 1999-12-24 1999-12-24 Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP36836799A JP2001184405A (en) 1999-12-24 1999-12-24 Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2001184405A true JP2001184405A (en) 2001-07-06

Family

ID=18491636

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP36836799A Pending JP2001184405A (en) 1999-12-24 1999-12-24 Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2001184405A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016157240A1 (en) * 2015-03-27 2016-10-06 楽天株式会社 Management server for managing online shopping portal sites, control method therefor, and computer program
JP2020052820A (en) * 2018-09-27 2020-04-02 株式会社 ユメックスホーム Communication partner type determining device

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016157240A1 (en) * 2015-03-27 2016-10-06 楽天株式会社 Management server for managing online shopping portal sites, control method therefor, and computer program
TWI596557B (en) * 2015-03-27 2017-08-21 Rakuten Inc Management server for managing online shopping portal and control method thereof, and computer program
JP2020052820A (en) * 2018-09-27 2020-04-02 株式会社 ユメックスホーム Communication partner type determining device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fisher et al. The value of rapid delivery in omnichannel retailing
Reinders et al. Consequences of forcing consumers to use technology-based self-service
JP4972638B2 (en) Product purchase information management system and method via network
US8219412B2 (en) Architecture for orchestrating promotional services
US20090292599A1 (en) Transactional advertising
US20150324828A1 (en) Commerce System and Method of Providing Communication Between Publishers and Intelligent Personal Agents
KR101687702B1 (en) System for recommending optimal payment option and method for recommending optimal payment option using the same
WO2011072159A1 (en) Method and system of internet based control of promotional content from pharmacies and associated with pharmaceutical storage systems
KR101791199B1 (en) System for recommending optimal payment option and method for recommending optimal payment option using the same
US20130151273A1 (en) Mobile sampling
JP2006313393A (en) Network system or discount negotiation system
Taher et al. Heterogeneity of consumer demand: opportunities for pricing of services
JP7064738B2 (en) Gift AI Proposal Recommended Device
JP2010020627A (en) Electronic commerce support system
Pieriegud The development of digital distribution channels in Poland’s retail pharmaceutical market
Delcea et al. Are You Really Influencing Your Customers?: A Black-Friday Analysis
JP2001184405A (en) Virtual shopping mall system, data processing device for sale promotion, virtual shopping mall operating method, data processing method for sale promotion, and recording medium
US20180181966A1 (en) Referral and Collaboration Based Social Media Platform for Brand Marketing, Brand Management, and Customer Relations Management
Czinkota et al. Direct Marketing, Sales Promotion, and Public Relations
JP2002024680A (en) Information providing method and bidding method
JP7469414B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
Fahimi How medical representatives influence prescribers behavior?
Guhl et al. Behavioral Biases in Marketing
JP5252321B2 (en) Net system
JP5301346B2 (en) Sales system

Legal Events

Date Code Title Description
A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20020227