JP2003288397A

JP2003288397A - 効果算定方法および効果算定システム

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Publication number: JP2003288397A
Application number: JP2002090050A
Authority: JP
Inventors: Haruo Okuno; 晴夫奥野
Original assignee: Japan Tobacco Inc
Current assignee: Japan Tobacco Inc
Priority date: 2002-03-27
Filing date: 2002-03-27
Publication date: 2003-10-10

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】業態の相違、特に売場における販売方式、売場
状況および商品形態の相違に配慮した合理的な販売施策
を作成する方法およびシステムを提供。【解決手段】分類部１５１は、データベース群１１０か
ら必要な情報を取得し、売場状況および売場の販売方式
に基づいて売場を複数のグループに分類する。売場候補
選定部１５２は、各グループの売場から販売活動を重点
的に実施する売場を選定する。効果計算部１５３は、選
定された売場に対し、その売場の属するグループに固有
の基準を用い、販売活動を実施した場合に得られると予
測される効果を算定する。効果算定にあたっては、売場
ＤＢ１０１から売場に配置される銘柄構成等の情報を取
得するとともに、器判定ＤＢ１０９からその売場におけ
る各銘柄の売上状況および占有率等の情報を取得する。
効果計算は、所定の算式に基づいて行われる。計算され
た販売効果は、効果修正部１５４を介して利用者により
適宜修正される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、売場に対して販売
活動を実施した場合に得られると予測される販売活動の
効果を算定する方法およびシステムに関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、企業の営業活動は個々の営業担当
者の「売り込む」手腕に依存する部分が大きく、とかく
経験や努力が営業の基本であるとの見方がされる傾向が
強かった。しかしながら、近年における通信網の発達に
より営業のあり方も大きく変容し、情報技術を駆使して
営業業務を大きく効率化しようという動きが活発になっ
てきた。このような目的で作られたシステムとしてＳＦ
Ａ（Sales Force Automation）がある。ＳＦＡとは、情
報技術を利用して営業部門の業務を支援し、生産性を高
めるとともに顧客満足度を向上させようという考え方に
基づいて、顧客情報、顧客との接触履歴、商談の進捗情
報、営業資料、営業担当者の行動予定などを一元管理す
るしくみのことをいう。ＳＦＡを利用することにより、
商品情報、顧客情報、生産情報などの情報を営業担当者
が共有することができ、これにより営業プロセスを改善
し、最小のリソースにより最大の利益をあげることが可
能となる。

【０００３】近年では、こうしたＳＦＡなどの考え方を
導入し、従来型の経験重視の営業から、情報技術を利用
した科学的営業へ脱却する試みが行われるようになって
きた。

【０００４】このように営業活動の計画・管理を行うシ
ステムの側においては、情報技術を取り入れて近代化が
図られつつあるが、営業活動の内容や営業施策に目を向
けると、依然として従来型の営業活動にとどまっている
ケースが多い。従来、営業活動の基本スタイルは販売数
量を重視したものであり、いかに売上を向上させるかと
いった観点から販売施策が採られていた。しかしなが
ら、こうした方針の営業活動では、営業担当者が熱心に
活動するあまり、販売店に対し過剰な商品の引き取りを
求めるケースが発生することがあった。こうした場合、
営業担当者と販売店との関係を良好に維持しつつ営業成
果を上げることが困難な場合があった。また、営業担当
者の成績を評価する際、客観的な評価が困難であるとい
う課題を抱えていた。すなわち、前任の営業担当者が販
売店に対し、すでに販売店側が必要とする量以上の商品
を販売し終えていた場合、後任の営業担当者は、当面、
さらに商品を販売することが困難な状況となる。このよ
うに、営業成績は、営業担当者の労力だけでなく、これ
までの経緯等、様々な因子によって影響を受けるため、
その評価は困難なものとなる。

【０００５】こうしたことから、営業活動を管理等する
システムの側だけでなく、営業活動の内容そのものにつ
いても、より合理的なものとすることが望まれる。具体
的には、販売数量を重視した定量的な活動から、「質」
に着目した定質的な活動へ転換していくことが望まれ
る。これにより、前述したような販売数量重視の営業活
動の弊害を除くことが可能となる。

【０００６】

【発明の解決しようとする課題】こうした定質的な観点
からの営業活動を実施しようとした場合、基本的には、
活動の中心は、各売場の事情を鑑みた個別のセールスプ
ロモーションとなる。顧客に商品を販売する業態は多様
であり、合理的な販売施策を作成するためには、こうし
た業態の特性に充分に配慮する必要があるからである。

【０００７】一方、合理的な販売施策を展開するために
は、市場環境全体を考慮して全国規模でマクロな見地に
立った営業活動のマネジメントを実践することが重要で
あり、そのためには、各売場に対する営業活動を、マク
ロな見地で統一的に取り扱うことが前提として必要にな
る。

【０００８】したがって、定質的な営業活動を合理的に
展開するためには、個別の売場事情を反映した個別のセ
ールスプロモーションと、マクロな観点に立つ営業活動
のマネジメントとを、適切にマッチングさせることが重
要である。

【０００９】しかしながら、売場の業態の多様性より、
こうしたマッチングは一般に多くの困難を伴う。たとえ
ば、商品販売の業態を販売方式の点からみた場合、自動
販売機による販売方式と、自動販売機以外の販売方式
（店舗において人手を介して商品を販売する方式等）に
大別することができる。自動販売機による販売方式にお
いては、自動販売機自体が画一的で汎用性を有するた
め、マクロな見地に立った基本施策を各売場に反映させ
ることは比較的容易である。これに対し、自動販売機以
外の販売方式では、売場や、その売場に置かれる商品の
形態等、多種多様であり、基本施策を各売場に反映させ
ることは、多くの困難を伴う。

【００１０】本発明はこうした事情に鑑み、業態の相
違、特に、売場における販売方式、売場状況および商品
形態の相違に配慮した合理的な販売施策を作成する方法
およびシステムを提供することを課題とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、売場に
対して販売活動を実施した場合に得られると予測される
販売活動の効果を、コンピュータシステムにより算定す
る方法であって、売場状況、販売方式または商品形態を
考慮して前記売場を複数の群に分類するステップと、分
類された群毎に、販売活動を重点的に実施する売場を選
別するステップと、選別された前記売場に対し、その売
場の属する群に固有の基準を用い、前記効果を算定する
ステップと、を含むことを特徴とする効果算定方法が提
供される。

【００１２】本発明の効果算定方法において、売場を複
数の群に分類する前記ステップは、前記売場状況を考慮
して、商品配置スペースを有する売場と、商品配置スペ
ースを有さない売場とに前記売場を分類するステップを
含む構成とすることができる。この場合、前記効果を算
定するステップは、商品配置スペースを有する売場に対
しては、販売活動を実施した場合の売上予測値を算定
し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定し、商品配
置スペースを有さない売場に対しては、販売活動を実施
した場合の自社商品占有率変化の予測値を算定し、該自
社商品占有率変化の予測値に基づいて前記効果を算定す
るステップを含む構成とすることができる。

【００１３】本発明の効果算定方法において、売場を複
数の群に分類する前記ステップは、前記販売方式を考慮
して、自動販売機により商品を販売する売場と、自動販
売機以外の手段により商品を販売する売場とに前記売場
を分類するステップを含む構成とすることができる。こ
の場合、自動販売機により商品を販売する売場に対して
は、販売活動を実施した場合の自社商品の自動販売機カ
ラム占有率予測値を算定し、該自動販売機カラム占有率
予測値に基づいて前記効果を算定し、自動販売機以外の
手段により商品を販売する売場に対しては、販売活動を
実施した場合の売上予測値または自社商品占有率変化の
予測値を算定し、これらの予測値に基づいて前記効果を
算定するステップを含む構成とすることができる。

【００１４】本発明の効果算定方法において、売場を複
数の群に分類する前記ステップは、前記商品形態を考慮
して、単品の商品を包装単位として商品を販売する売場
と、複数個の商品をセットにした包装単位で商品を販売
する売場とに前記売場を分類するステップを含む構成と
することができる。この場合、単品の商品を包装単位と
して商品を販売する売場に対しては、販売活動を実施し
た場合の自社商品占有率変化の予測値を算定し、該自社
商品占有率変化の予測値に基づいて前記効果を算定し、
複数個の商品をセットにした包装単位で商品を販売する
売場に対しては、販売活動を実施した場合の売上予測値
を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定する
ステップを含む構成とすることができる。

【００１５】本発明の効果算定方法において、売場を複
数の群に分類する前記ステップは、商品配置スペースを
有さない売場であって、単品の商品を包装単位として商
品を販売する売場群Ａと、商品配置スペースを有さない
売場であって、複数個の商品をセットにした包装単位で
商品を販売する売場群Ｂと、商品配置スペースを有する
売場であって、単品の商品を包装単位として商品を販売
する売場群Ｃと、を含む複数の群に前記売場を分類する
ステップを含む構成とすることができる。この場合、売
場群Ａに対しては、販売活動を実施した場合の自社商品
占有率変化の予測値を算定し、該自社商品占有率変化の
予測値に基づいて前記効果を算定し、売場群Ｂに対して
は、その売場における標準自社商品占有率と売場におけ
る実際の自社商品占有率との相違を考慮して前記効果を
算定し、売場群Ｃに対しては、販売活動を実施した場合
の売上予測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効
果を算定するステップを含む構成とすることができる。

【００１６】さらに本発明によれば、売場に対して販売
活動を実施した場合に得られると予測される販売活動の
効果を算定するシステムであって、売場状況、販売方式
または商品形態を考慮して前記売場を複数の群に分類す
る分類手段と、分類された群毎に、販売活動を重点的に
実施する売場を選別する選別手段と、選別された前記売
場に対し、その売場の属する群に固有の基準を用い、前
記効果を算定する効果算定手段と、を含むことを特徴と
する効果算定システムが提供される。

【００１７】本発明の効果算定システムにおいて、前記
分類手段は、前記売場状況を考慮して、商品配置スペー
スを有する売場と、商品配置スペースを有さない売場と
に売場を分類する構成とすることができる。このシステ
ムにおいて、前記効果算定手段は、商品配置スペースを
有する売場に対しては、販売活動を実施した場合の売上
予測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算
定し、商品配置スペースを有さない売場に対しては、販
売活動を実施した場合の自社商品占有率変化の予測値を
算定し、該自社商品占有率変化の予測値に基づいて前記
効果を算定する構成とすることができる。

【００１８】本発明の効果算定システムにおいて、前記
分類手段は、前記販売方式を考慮して、自動販売機によ
り商品を販売する売場と、自動販売機以外の手段により
商品を販売する売場とに前記売場を分類する構成とする
ことができる。このシステムにおいて、前記効果算定手
段は、自動販売機により商品を販売する売場に対して
は、販売活動を実施した場合の自社商品の自動販売機カ
ラム占有率予測値を算定し、該自動販売機カラム占有率
予測値に基づいて前記効果を算定し、自動販売機以外の
手段により商品を販売する売場に対しては、販売活動を
実施した場合の売上予測値または自社商品占有率変化の
予測値を算定し、これらの予測値に基づいて前記効果を
算定する構成とすることができる。

【００１９】本発明の効果算定システムにおいて、前記
分類手段は、前記商品形態を考慮して、単品の商品を包
装単位として商品を販売する売場と、複数個の商品をセ
ットにした包装単位で商品を販売する売場とに前記売場
を分類する構成とすることができる。このシステムにお
いて、前記効果算定手段は、単品の商品を包装単位とし
て商品を販売する売場に対しては、販売活動を実施した
場合の自社商品占有率変化の予測値を算定し、該自社商
品占有率変化の予測値に基づいて前記効果を算定し、複
数個の商品をセットにした包装単位で商品を販売する売
場に対しては、販売活動を実施した場合の売上予測値を
算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定する構
成とすることができる。

【００２０】本発明の効果算定システムにおいて、前記
分類手段は、商品配置スペースを有さない売場であっ
て、単品の商品を包装単位として商品を販売する売場群
Ａと、商品配置スペースを有さない売場であって、複数
個の商品をセットにした包装単位で商品を販売する売場
群Ｂと、商品配置スペースを有する売場であって、単品
の商品を包装単位として商品を販売する売場群Ｃと、を
含む複数の群に前記売場を分類する手段を含む構成とす
ることができる。この効果算定システムにおいて、前記
効果算定手段は、売場群Ａに対しては、販売活動を実施
した場合の自社商品占有率変化の予測値を算定し、該自
社商品占有率変化の予測値に基づいて前記効果を算定
し、売場群Ｂに対しては、その売場における標準自社商
品占有率と売場における実際の自社商品占有率との相違
を考慮して前記効果を算定し、売場群Ｃに対しては、販
売活動を実施した場合の売上予測値を算定し、該売上予
測値に基づいて前記効果を算定する構成とすることがで
きる。

【００２１】本発明では、販売活動を重点的に実施する
売場を選定し、かかる売場を業態毎に分類した上で、そ
れぞれの業態毎に、販売活動を実施した場合に得られる
と予測される効果を算定する。業態毎に販売効果を算定
することで、販売活動のコストや労力の売場への配分や
優先順位が明確になり、実効性の高い販売活動を実践す
る上での有用な指針が得られる。

【００２２】ここで、本発明においては、販売業態を、
販売方式、売場状況および商品形態の点から把握し、か
かる観点から売場を分類する。

【００２３】本発明における販売方式とは、商品を販売
する方式をいい、自動販売機による販売、店員による対
面式の販売、消費者が自分で商品を取り精算を行う方式
の販売等に分類される。売場状況とは、売場における商
品や商品見本の提示のされ方等をいい、たとえば、売場
の所定のスペースに販売される商品が配置される場合
と、精算所の背面等に商品見本が置かれ、商品陳列がな
されない場合とに分類される。商品形態とは、商品の包
装単位、荷姿等をいい、たとえば単品の商品を包装単位
とした、いわゆるばら売りの形態のもの、複数個の商品
をセットにした包装単位のもの等がある。

【００２４】こうした販売業態が相違すると、採用すべ
き販売施策も異なるものとなる。たとえば自動販売機に
よる販売方式では、他社商品の装填された自動販売機の
カラムに対し、自社商品による置き換えを図る積極的な
販売施策が好適に採用される。すなわち、自動販売機に
配置されたカラムの数を如何に増加させるか、という観
点から販売活動を展開することが望まれる。一方、複数
個の商品をまとめ売りするセルフ方式の売場では、既に
獲得した自社商品による市場占有率をより安定的なもの
にすることが主たる目的となり、売場づくりに如何に傾
注するか、という観点から販売施策を作成することが望
まれる。このため、一定程度の規模を有する売場に対し
て優先的に販売活動を展開する施策が適切となる。

【００２５】本発明は、こうした業態の相違を考慮し、
実効性の高いセールスプロモーションを展開するための
有用な指針を提供するものであり、業態の相違を反映し
て販売効果を算定するものである。

【００２６】本発明においては、上記のように、(i)売
場状況、(ii)販売方式、または(iii)商品形態を考慮し
て売場を複数の群に分類する。ここで、(i)、(ii)およ
び(iii)は、いずれか一つのみを考慮して分類してもよ
いし複数を組み合わせて分類してもよい。たとえば、
(i)売場状況に応じて２種類に分けるとともに(ii)販売
方式に応じて４種類に分け、合計で２×４＝８種類のグ
ループに分類する等の方式を採用することができる。ま
た、上記のように、本発明においては、商品配置スペー
スの有無、自動販売機利用の有無、単品包装およびセッ
ト包装の別等によって売場することができるが、これら
は、いずれか一つのみに着目して分類してもよいし複数
を組み合わせて分類してもよい。

【００２７】本発明における「売場」とは商品の販売さ
れる場所をいい、コンビニエンス・ストアや量販店等の
店舗や、自動販売機の配置された区域等をいう。自動販
売機の売場の場合、一つの売場内に一または二以上の自
動販売機が配置される。

【００２８】本発明における「商品」は様々な形態の商
品を含む。また、物品の形態をとるものに限らず、サー
ビスや情報等も含まれる。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、たばこの販売を例に挙げて
本発明の実施の形態について説明する。なお、たばこの
販売においては「銘柄」が「商品」に相当することか
ら、以下の説明では、「銘柄」という用語を適宜用い
る。また、「ＶＭ」とは自動販売機を意味し、「ＭＭ」
とは営業担当者を意味するものとする。

【００３０】［効果算定システム］図１は、本発明にか
かる効果算定システムの概略構成図である。このシステ
ムは売場ＤＢ１０１、銘柄順位ＤＢ１０２および器判定
ＤＢ１０９を含むデータベース群１１０を備えている。
このデータベース群１１０に格納されたデータを活用
し、売場の分類、売場の選定および効果算定が行われ
る。

【００３１】図１４は、上記の効果算定システム４０１
を含むネットワーク全体の構成を示す。効果算定システ
ム４０１はネットワーク４０３を介して複数のクライア
ント端末４０２と接続されており、各端末から効果算定
システム４０１の操作を行うことができるようになって
いる。以下、図１にもどり、効果算定システムの機能に
ついて説明する。

【００３２】売場ＤＢ１０１は、売場の状況および売場
における販売方式等の情報が格納されている。具体的に
は、図１５に示すようなデータが格納されている。

【００３３】銘柄順位ＤＢ１０２は、各銘柄の市場にお
ける順位やシェアに関する情報が格納されている。具体
的には、図１６に示すようなデータが格納されている。

【００３４】器判定ＤＢ１０９は、売場における各銘柄
の売上状況や器判定に関する情報が格納されている。具
体的には、図１７に示すようなデータが格納されてい
る。ここで、「器判定」とは、販売活動を重点的に実施
する売場を選別するためのプロセスをいう。具体的に
は、各売場について銘柄市場順位から導かれる標準的な
自社占有率と実際の自社占有率とを対比し、標準と実態
との開きを評価し、他社銘柄に対する自社銘柄の売れ行
きの優劣を判定するものである。すなわち、標準に対し
て自社占有率が低い場合は、現況においては他社が優勢
な売場であることを示す。標準に対して自社占有率が高
い場合は、現況では自社が優勢ということになる。これ
らの結果を考慮して、例えば、他社が劣勢な状況にある
売場に対して重点的に販売施策を展開する等の対応がと
られる。

【００３５】分類部１５１は、このデータベース群１１
０から必要な情報を取得し、売場状況および売場の販売
方式に基づいて売場を複数のグループに分類する。売場
候補選定部１５２は、各グループの売場から販売活動を
重点的に実施する売場を選定する。この際、データベー
ス群１１０から必要な情報を取得する。

【００３６】効果計算部１５３は、選定された売場に対
し、その売場の属するグループに固有の基準を用い、販
売活動を実施した場合に得られると予測される効果を算
定する。効果算定にあたっては、データベース群１１０
から必要な情報を取得する。具体的には、売場ＤＢ１０
１から売場に配置される銘柄構成等の情報を取得すると
ともに、器判定ＤＢ１０９からその売場における各銘柄
の売上状況および占有率等の情報を取得する。効果計算
に際しては、所定の算式に基づいて計算が行われる。

【００３７】こうして計算された販売効果は、効果修正
部１５４を介して利用者により適宜修正される。

【００３８】［効果算定方法］図２は、図１に示した効
果算定システムに基づいて販売効果を算定する手順の概
略を示した図である。まず、売場に関する情報を取得し
（Ｓ１０１）、この情報に基づいて売場を複数のグルー
プに分類する（Ｓ１０２）。こうして分類された各グル
ープについて販売活動を重点的に実施する売場候補を選
定する（Ｓ１０３）。つづいて、選定された売場候補に
対して、それぞれ、販売活動を実施した場合に得られる
と予測される効果を算定する（Ｓ１０４）。算定された
効果を考慮して、売場ごとに販売施策が作成される（Ｓ
１０５）。以下、このフローにおける各ステップの内容
の詳細について説明する。

【００３９】(i)売場の分類売場を複数のグループに分類するステップ１０２では、
本実施形態においては、売場状況および商品形態の観点
からそれぞれ２グループ、合計４グループに売場を分類
している。

【００４０】売場状況の観点からは、以下の２グループ
に分類される。ａ．商品配置スペースを有さない売場（精算所の背面等
に商品見本および商品が置かれ、売場に商品配置スペー
スが設けられない売場等）ｂ．商品配置スペースを有する売場

【００４１】また、商品形態の観点から、以下の２グル
ープに分類される。Ａ．単品の商品を包装単位として商品を販売する売場
（ばら売り）Ｂ．複数個の商品をセットにした包装単位で商品を販売
する売場（セット売り）これらの観点から、本実施形態では、図１３に示すよう
に売場が４グループに分類される。

【００４２】図１３において、グループＩに属する売場
としては、売場のレジ脇に商品見本を配置し、この商品
見本を介して商品を販売する業態の売場が例示される。
かかる売場において自社商品占有率を高めるためには、
商品見本の配置スペース全体に対して自社商品の占有率
を高めることが有効な施策となる。すなわち、このよう
な業態の売場においては、商品配置スペースではなく、
商品見本配置スペースをいかに確保するかという観点か
ら販売促進活動を展開することが有効となる。見方を変
えると、定量的な販売促進活動よりも定質的な販売促進
活動を展開することがより有効となる。

【００４３】グループIIにおいては、たばこの販売にお
いては、該当する売場が通常存在しない。以下、このグ
ループについては説明を省略する。

【００４４】グループIIIは、量販店などに見られる方
式の売場である。セールスプロモーションの対象が商品
配置スペースではなく、商品見本配置スペースである点
でグループIと共通するが、商品形態が個々の商品毎の
バラ売りではなく、セット売りとなっている点で相違す
る。

【００４５】グループＩＶに属する売場は、いわゆるセ
ルフ売場であり、例えば、量販点において所定の商品配
置スペースに、たばこ５箱、たばこ１０箱を包装単位と
したものを配置し、利用客がこれを自ら手にとって精算
所に持っていき、精算する方式の売場をいう。このよう
な売場に対しては、前述のグループＩやグループIIIの
売場とは異なるアプローチが必要となる。グループＩや
グループIIIの売場では、商品自体は売場スペースに配
置されることがない。これに対して、グループＩＶの売
場では商品自体が売場の所定のスペースを占めることと
なる。このような業態の売場においては「売場作り」の
観点からセールスプロモーションがなされるべきであ
り、自社商品を購入する顧客を増やすというよりは、ま
とめ売りにより自社商品の顧客を安定的に確保するとい
う施策が有効となる。

【００４６】このように複数のグループに分類された売
場は、それぞれのグループに固有の基準によって、売場
候補が選定され、効果算定がなされる。ここで、たばこ
の売場については、上記Ｉ〜ＩＶのグループのうち特に
グループＩに属する売場が多数を占める。そこで、まず
グループＩの売場候補選定および効果算定の手順につい
て説明した後、他のグループについて順次、説明する。

【００４７】(ii) グループＩはじめに図２のステップ１０３（売場候補の選定）の方
法について説明する。

【００４８】売場候補を選定するステップ１０３では、
売場候補を選定する基準として、その売場に属するグル
ープ固有の基準を用いられる。以下、この基準について
具体的に説明する。

【００４９】グループＩでは、こうした定質的な販売促
進活動を展開するため、この目的に合致した方式で売場
候補を選定する。以下、グループＩにおける売場候補の
選定方法について詳細に説明する。

【００５０】図２１は、図１における売場候補選定部の
詳細構造の一例を示す図である。売場情報取得部７２０
は、売場ＤＢ７０１から売場に配置される銘柄種類数と
売上規模に関するデータを取得し、これらを分類部７０
７に送る。分類部７０７は、かかる情報を考慮して売場
群を分類する。対象売場候補選定部７０８は、この分類
に基づいて売場の候補を選定する。さらに、標準自社占
有率と実際の売場における自社占有率との関係から、上
記候補の絞り込みを行い、売場候補を選定する。以下、
さらに詳細に説明する。

【００５１】図２１中、売場情報取得部７２０は、売場
ＤＢ７０１から売場に関する情報を取得する。この情報
は、たとえば図１５に示す項目のデータを含んでいる。

【００５２】売場情報取得部７２０は、これらの情報に
基づき、各売場について、(i)売場内で取り扱う銘柄種
類の総数、および(ii)売上実績を把握し、これらの情報
を分類部７０７へ送る。分類部７０７は、この情報をい
ったん器判定ＤＢ７０９へ格納する。器判定ＤＢ７０９
には、図１７に示す項目のデータが格納される。

【００５３】次いで分類部７０７は、該当ユニット内の
各売場について上記(i)、(ii)の情報を取得し、銘柄種
類の総数と売上規模の２つの基準で売場の分類を行う。
その結果は器判定ＤＢ７０９へ格納される一方、分類部
７０７から対象売場候補選定部７０８へ送られる。その
後、対象売場候補選定部７０８は、銘柄種類の総数が基
準値以下、売上規模が基準値以上である売場を、販売活
動を重点的に実施する売場候補として選定する。

【００５４】以上のようにして選定された売場候補をそ
のまま利用することもできるが、本実施形態では、さら
に、売場における自社銘柄占有率をも考慮し、売場候補
の絞り込みを行う。以下、この点について説明する。な
お、以下の説明では、便宜上、絞り込んだ後の売場を
「活動対象売場」と称する。

【００５５】自社占有率情報取得部７２１は標準自社占
有率算出部７０５および売場内自社占有率取得部７０６
より構成されている。

【００５６】標準自社占有率算出部７０５は、銘柄順位
ＤＢ７０２から自社銘柄および他社銘柄の全国市場にお
ける市場占有率順位を取得し、これに基づいてその売場
における標準自社銘柄数を算出する。市場占有率順位
は、たとえば図１６に示すような形式で保存されてお
り、各銘柄について個々に全国市場占有率が与えられて
いる。標準自社銘柄数とは、全国市場における占有率順
位とその売場で取り扱う銘柄種類の総数とを勘案したと
きに、その売場に配置される自社銘柄の数として標準的
と考えられる数をいう。たとえば売場内で取り扱う銘柄
種類の総数が３０であれば、全国市場占有率順位の上位
３０の銘柄をリストアップし、その中に含まれる自社銘
柄の数を算定する。この数が、たとえば２０であれば、
標準自社銘柄数は「２０」となる。ここで、標準自社占
有率とは、上記のようにして求めた標準自社銘柄数を、
売場内で取り扱う銘柄種類の総数で除した値をいい、上
記の例では「２０」を「３０」で除した値０．６６７
（６６．７％）が標準自社占有率となる。

【００５７】一方、売場内自社占有率取得部７０６は、
銘柄順位ＤＢ７０２から自社銘柄実数を取得する。以上
のように自社占有率情報取得部７２１により取得された
情報はいったん勝ち負け判定部７１０へ送られ、勝ち負
け判定部７１０は、この情報をいったん器判定ＤＢ７０
９へ格納する。器判定ＤＢ７０９には、図１７に示す項
目のデータが格納される。

【００５８】次いで勝ち負け判定部７１０は、該当ユニ
ット内の各売場について標準自社銘柄数と、自社銘柄数
実数とを比較し、両者の関係から「勝ち負け」を判定す
る。すなわち、標準自社銘柄数に基づいて基準値を設定
し、この基準値と自社銘柄数実数との大小関係で「勝ち
負け」を判定する。「勝ち負け」とは、市場占有率から
みて適切と考えられる銘柄数（標準自社銘柄数）に対し
て実際の銘柄数（自社銘柄数実数）が優勢（勝ち）にあ
るか劣勢（負け）にあるかを判断した結果である。勝ち
負け判定の結果は器判定ＤＢ７０９に格納される一方、
勝ち負け判定部７１０から活動対象売場選定部７１１へ
送られる。

【００５９】前述のように売場情報に基づいて販売活動
対象の売場候補が対象売場候補選定部７０８により選定
される。この売場候補から勝ち負け判定部７１０により
得られた勝ち負け判定の結果を考慮して、活動対象売場
選定部７１１により候補の絞込みが行われる。これによ
り、どの売場に対してどのような優先順位で販売活動を
展開するかが明確にされる。

【００６０】次にグループＩの売場における売場の選定
方法について、システムを操作する画面に基づいて説明
する。

【００６１】図１８は、本発明にかかる方法を実施する
にあたって行う条件設定の画面である。図１８中、ユニ
ットとは、活動対象売場を選定する地域全体を示すもの
である。自動販売機の設置される地域を一定面積ごとに
区分したものがユニットとして採用される。売上ランク
とは、各売場における売上規模を示す指標であり、ここ
では売上ランクに応じて三段階に分類されている。

【００６２】累積構成比とは、器大小判定基準の基準と
なる構成比をいう。「器」とは、売場内で取り扱う銘柄
種類の総数の大小を示すものである。ここでは、器大・
器中・器小の三段階に分類がなされている。「勝ち負け
比率」とは、標準自社銘柄数に対して現状の銘柄数が優
勢にあるか劣勢にあるかを判断する基準である。現状の
銘柄数が標準銘柄数の１０５％以上の場合、「勝ち」と
されている。また、標準銘柄数に対して１００％以上１
０５％未満の場合は「中立」とされている。そして、標
準銘柄数に対して１００％未満の場合は「負け」とされ
ている。売場区分とは、銘柄を販売する業態を示すもの
である。以上説明した設定画面により条件設定がなされ
る。

【００６３】図１９は、売場の分類および勝ち負け判定
結果が同時に表示された画面である。図１９中、領域５
０１には、器大・中・小と銘柄種類の総数により分類さ
れた三段階のグループが示され、一方、売上ランクによ
り分類されたＡ・Ｂ・Ｃの三段階のクラス分けがなされ
ている。これにより３×３＝９のクラス分けがマトリク
スとして表示されている。表中の数字は、それぞれのク
ラスに分類される売場の数である。領域５０１中、売上
ランクＡでかつ、器中・小のものおよび売上ランクＢ
で、かつ、器小のものについて太線枠が施されている。
すなわち、器と売上ランクの双方に配慮した判断根拠に
したがって、太線枠で囲まれた活動対象売場候補５０３
が提示される。器すなわち銘柄種類の総数が小さい場合
は、自社銘柄数の配置スペース場所を１つ獲得した場
合、売場における自社銘柄占有率が大きく向上する。例
えば、銘柄種類の総数が１０である売場で自社銘柄数が
１増えた場合、占有率向上幅は約１０％であるが、銘柄
種類の総数１００の売場で自社銘柄の配置スペースを１
つ獲得してもたかだか１％の占有率の向上にしかならな
い。このように、自社銘柄占有率の向上幅は銘柄種類の
総数に依存して決定される。本発明においては、売場全
体の占有率向上よりも各売場における占有率向上を重視
する観点に立つものであるため、器の小さい売場に対し
てより重点的な販売施策がなされるようになっている。
一方、売上ランクについては、売上規模の高いものに、
より優先的な取り扱いがなされる。これらのことを考慮
して領域５０１のように太線枠が施されているのであ
る。

【００６４】領域５０２は、この分類に対して勝ち負け
判定結果を併記したものである。ここでは、勝ち・中立
・負けの三段階のクラス分けがなされている。この勝ち
負け判定結果は、自社銘柄の設置場所獲得に要する労力
を判定する際の基準となりえる。例えば、勝ちの売場に
おいて銘柄を獲得することは、負けの売場における銘柄
獲得に要する労力よりも一般的には大きいものとなる。
勝ち負け判定結果が勝ちである売場を選択するか、負け
の売場を選択するかは、販売戦略にもよるが、少ない労
力で占有率向上を図る観点からは、負けの売場を選択す
ることが適切となる場合が多い。以上のことを踏まえ、
領域５０２では、器、売上ランクおよび勝負判定に配慮
した判断根拠にしたがって、太線枠で囲まれた活動対象
売場候補５０４が提示される。

【００６５】図１９中の「対象売場選定」のボタンを押
下すると、図２０の画面となる。図２０中、売上ラン
ク、器大小、勝負状況は図１９の画面を引き継いで表示
される。そして、図１９における太線枠で表示された売
場については、図２０の「対象」欄に初期値として
「１」が表記される。この初期値に対し、適宜対象欄の
書き換えを行い、これにより活動対象候補が選定され
る。例えば図１９における太線枠外にある売場であって
も個別の事情により、販売活動を重点的に行う必要のあ
る売場に対しては、図２０の画面で操作を行い、「対
象」の欄に数字１を入力する。逆に、図１９における太
線枠内にある売場であっても個別の事情により、販売活
動実施の必要性のない売場に対しては、図２０の画面で
操作を行い、「対象」の欄の数字１を削除する。以上の
ようにして活動対象売場が選定される。

【００６６】以上のようにして売場候補として選定され
た売場のデータは、活動対象売場選定部１１１によって
器判定ＤＢ１０９に格納される。格納されるデータは、
自動販売機売場、対面式売場等、業態毎にグループ分け
された形で保存されており、図２０に示すテーブルの形
式となっている。この例は、自動販売機の設置された売
場の出力結果を示した。各売場について、売場区分、売
場タイプが示されるとともに、総陳列銘柄数（最大陳列
可能銘柄数）、勝負判定、総客数等が示されている。総
陳列銘柄数は、売場内で取り扱う銘柄種類の総数を示
す。総客数は、その売場の売上規模を示し、一人一日一
個のたばこを購入するものと仮定して、たばこの売上を
人数で換算した値が採用されている。上記データは、そ
の後、効果算定の際に利用される。

【００６７】以上のようにして、活動対象売場を選定し
た後、その売場に対し販売活動を実施した場合に得られ
ると予測される販売促進効果（期待効果）を算定する。

【００６８】図３は、活動対象売場に対してそれぞれ期
待効果を算定するまでの手順を占めすフローチャートで
ある。まず、前述のように活動対象売場を選定する（Ｓ
２０１）。本実施形態では、売場の選定基準として、従
来の売上規模に代え、売場における総陳列銘柄数（最大
陳列可能銘柄数）を採用している。このため、従来、着
目されていなかった売場が活動対象候補として挙げられ
たり、また、選定を行うたびに異なる活動対象売場が抽
出されたりすることがある。この結果、販売実績データ
の充分に得られていない売場が活動対象売場として挙が
ってくる場合があり、販売活動により得られる効果の予
測を行うことが重要な技術的課題となる。

【００６９】そこで、本実施形態では、以下のステップ
により期待効果の予測値を算定する。まず、売場に関す
る情報を所定のデータベースから取得する（Ｓ２０
２）。続いて、販売活動を実施した際（対策有時）およ
び実施しなかった際（対策無時）の効果を算定する（Ｓ
２０３、Ｓ２０４）。効果の算定の仕方は様々な手法を
採用し得るが、本実施形態では、売場に関する情報に基
づいて自動計算した後、適宜、個別の事情を考慮して算
定値を修正する方式を用いる。詳細については後述す
る。次に、販売促進活動を実施しなかった場合の販売実
績について予測値を算定する。算定の方式は、対策有時
と同様にしてもよいし、これとは異なる方式によって算
定してもよい。また、初期値として現状維持の販売実績
値を入力することとしてもよい。その後、対策有時およ
び対策無時の効果の差を計算することにより、期待効果
を算定する（Ｓ２０５）。

【００７０】ここで、ステップ２０３、２０４の算定
は、図６に示すプロセスを経て行われる。はじめに計算
に必要なパラメータを取得する（Ｓ５０１）。続いて、
これらのパラメータに基づき期待効果を計算する（Ｓ５
０２）。期待効果を計算するにあたっては、ステップ５
０１で取得したパラメータを変数として含む数式を用い
て計算する。計算された期待効果は、操作画面上または
帳票上で初期値として表示され、修正の要否を判断する
（Ｓ５０３）。本システムの利用者は、この値を確認し
た後、適宜、売場の個別情報を考慮して期待効果の修正
値を入力する。つづいて、トータルの期待効果が算定さ
れる（Ｓ５０５）。ここでは、対策を実施した場合とし
ない場合の各期待効果の差異をもってトータルの期待効
果としている。算定にあたっては、ステップ５０４によ
り修正値が入力された場合はその値が用いられ、修正が
無かった場合は、ステップ５０２により得られた計算値
がそのまま用いられる。

【００７１】対策有時および対策無時の効果およびこれ
らの差は、図１における効果計算部１５３によって行わ
れる。実際の計算にあたっては、データベース群１１０
からまず計算に必要なパラメータを取得し、これらのパ
ラメータを変数として含む数式を用いて期待効果を計算
する。以下、こうした数式の例について説明する。

【００７２】グループＩでは、期待効果Ｆの算定は、以
下の式にしたがって行う。Ｆ＝ｆ（ｘ_１）×ｆ（ｘ_２）×・・・×ｆ（ｘ_ｎ）ここで、ｘ_１、・・・、ｘ_ｎは売場に関するパラメータ
を示す。たとえば、(i)銘柄種類数、(ii)売上規模、(ii
i)自社銘柄占有率と標準自社銘柄占有率等を採用するこ
とができる。

【００７３】本実施形態では、特に期待効果Ｆを以下の
形式の関数で表し、算定を行う。Ｆ＝Ａｘ_１ ^αｘ_２ ^βｘ_３ ^γ（式１）Ａ：定数ｘ_１：売場に配置される銘柄種類数ｘ_２：売上規模ｘ_３：勝ち負け判定結果（勝ちであれば＋１０、負け
であれば−１０等の数値を与える。） α、β、γ：重み係数

【００７４】図７は、効果算定の出力帳票の一例であ
る。各売場について、対策有時および対策無時の期待効
果が示されている。ここでは、対策有時の期待効果は、
以下のようにして計算される。（対策有時の期待効果）＝（総客数）×（陳列シェア差）×０．５＝（総客数）×（獲得陳列数）／（総陳列数）×０．５ここで、総客数は売上規模、総陳列数は銘柄種類数をそ
れぞれ表す。これらの値は売場ＤＢ１０１内に格納され
ている。獲得陳列数は、所定の数式を用いて計算する
か、所定の定数を代入する。図７の帳票の一行目に示さ
れた売場では、（獲得陳列数）＝３である。この場合、前記式１の形式で期待効果Ｆ_１を表
現すると、Ｆ_１＝１．５ｘ_１ ^-1ｘ_２ｘ_１：売場に配置される銘柄種類数ｘ_２：売上規模となる。すなわち、上記式により算定した期待効果は、
売上規模に比例し、売場に配置される銘柄種類数に反比
例する結果となる。

【００７５】一方、対策無時の期待効果は、以下のよう
にして計算される。（対策無時の期待効果）＝（総客数）×（陳列シェア差）×０．５＝（総客数）×（−１）×（喪失陳列数）／（総陳列
数）×０．５ここで、総客数は売上規模、総陳列数は銘柄種類数をそ
れぞれ表す。これらの値は売場ＤＢ内に格納されてい
る。

【００７６】喪失陳列数は、所定の数式を用いて計算す
るか、所定の定数を代入する。図７の帳票の一行目に示
された売場では、（喪失陳列数）＝１である。この場合、前記式１の形式で期待効果Ｆ_２を表
現すると、Ｆ_２＝−０．５ｘ_１ ^-1ｘ_２ｘ_１：売場に配置される銘柄種類数ｘ_２：売上規模となる。すなわち、上記式により算定した期待効果は、
売上規模に比例し、売場に配置される銘柄種類数に反比
例する結果となる。

【００７７】本実施形態では、上記のようにして求めた
対策有時の期待効果Ｆ_１と対策無時の期待効果Ｆ_２との
差をトータルの期待効果（販売促進効果）として評価す
る。すなわち、トータルの期待効果Ｆは、Ｆ＝Ｆ_１−Ｆ_２＝２ｘ_１ ^-1ｘ_２ｘ_１：売場に配置される銘柄種類数ｘ_２：売上規模となる。

【００７８】対策有時および対策無時の期待効果は以上
のようにしてシステムにより自動計算される。これによ
り、システム利用者において各売場について逐一期待効
果を算出する手間を省くことができ、効果算定に要する
労力・負担が大幅に軽減する。

【００７９】一方、データベースに格納された売場情報
以外の情報により、算定された期待効果を見込むことが
できない場合や、季節的変動要因当により算定された期
待効果よりも大きな期待効果が得られると予測される場
合もある。こうした事情を考慮し、本実施形態では、算
定値を適宜修正できるようになっている。具体的には、
所定の画面で適宜利用者により修正値を入力できるよう
になっている。図８は、システムにより自動計算された
図７の効果算定初期値に対し、個別の売場の事情を考慮
して獲得陳列数および喪失陳列数の値を変更したもので
ある。この変更により、トータル期待効果が、図７と図
８とで相違する値となっている。

【００８０】以上により、販売活動を実施した場合に得
られると予測される期待効果を算出することができる。
営業担当者は、この期待効果の値を参酌することによ
り、販売活動を展開する上で客観的に優先順位を付与す
ることができ、さらに、こうした優先順位を踏まえなが
ら実効性の高い販売活動を展開することが可能となる。

【００８１】本実施形態では、期待効果の算定にあた
り、まず所定の数式を用いて効果を算出した後、売場等
について個別の事情を考慮して効果の算定値を適宜修正
している。このため、販売実績等の少ない売場に対して
も客観的な販売予測を得ることができる上、迅速、容
易、かつ正確に、選定された売場群全体についての見通
しを得ることができる。

【００８２】(iii)グループIII

【００８３】たばこの場合、グループIIに属する売場は
あまり存在しないため、これについては説明を省略す
る。以下、グループIIIについて説明する。

【００８４】グループIIIに属する売場は、たばこの場
合、数が少ないため、候補を選定することなく全売場に
ついて効果算定を行う。

【００８５】グループIIIの効果算定については、図５
に示した手順（Ｓ４０１〜Ｓ４０３）により行う。ここ
では「開差」という概念を利用する。以下、この概念に
ついて説明する。

【００８６】グループIIIは、販売促進活動の対象が銘
柄配置スペースではなく、銘柄見本配置スペースである
点で、グループIと共通するが、商品形態が個々の銘柄
毎のバラ売りではなく、セット売りとなっている点で相
違する。かかる相違に対応し、グループIIIにおける
「期待効果」として、「開差」を効果算定の基準として
採用する。開差とは、自社銘柄シェア維持の競争観点に
立った一定の示唆を与えるべく設定された概念であり、
以下の式により求められる。

【００８７】開差＝（現状銘柄数）−（標準銘柄数）

【００８８】ここで現状銘柄数とは、現在の状況におい
て、銘柄配置スペースを占有する自社見本銘柄数であ
る。一方、標準銘柄数とは、市場銘柄順位から判断した
場合に、標準的と考えられる銘柄数である。すなわち、
標準自社銘柄数とは、全国市場における占有率順位とそ
の売場で取り扱う銘柄種類の総数とを勘案したときに、
その売場に配置される自社銘柄の数として標準的と考え
られる数をいう。たとえば売場内で取り扱う銘柄種類の
総数が３０であれば、全国市場占有率順位の上位３０の
銘柄をリストアップし、その中に含まれる自社銘柄の数
を算定する。この数が、たとえば２０であれば、標準自
社銘柄数は「２０」となる。

【００８９】開差の基本的な考え方は、グループ１にお
いて説明した期待効果と同様である。すなわち、「占有
率」という定質的なパラメータに着目した上で、現状と
標準の開きを把握し、これに基づいて期待効果を見積も
るものである。

【００９０】開差はシステムにより自動計算される（図
９）。これにより、システム利用者において各売場につ
いて逐一期待効果を算出する手間を省くことができ、効
果算定に要する労力・負担が大幅に軽減する。

【００９１】「期待効果」として、開差をパラメータと
して含む他の指標を用いることもできる。図１０は、こ
のような例の一つであり、開差をパラメータとする所定
の算式により期待効果が算定されている。

【００９２】(iii)グループIＶ

【００９３】「対面・セルフ売場」等に代表されるグル
ープＩＶの業態の売場は、あくまでも「手売り施策」の
採られる売場であるから、本来ならば各売場の事情を鑑
みた個別のセールスプロモーションを行うことが効果的
である。しかし、マネジメントを実践していくために
は、「対面・セルフ売場」に対しても、マクロな営業活
動施策を全国規模で展開していくことが必要となり、そ
の際に、「如何に個別の売場事情に配慮した営業活動施
策を行うか」ということが重要となる。こうしたことか
ら、グループＩＶの業態の売場においては、ＶＭ売場に
おけるカラム奪取のような積極的な策（促進策）という
よりは、特定売場における自社銘柄占有率を安定的に維
持させるための施策と位置づけられる。すなわち、ＶＭ
売場におけるカラム奪取のような積極的な効果を狙った
ものとは相違し、周囲の売場の顧客を集客させることに
よって安定的な自社銘柄占有率を確保することが目的と
なる。したがって、ある程度の売上規模を有すること
が、グループＩＶの売場候補の必要条件となる。

【００９４】また、グループＩＶでは、商品自体が売場
の所定のスペースを占めることとなるため、この点から
も、ある程度の売上規模を有することが、売場候補の必
要条件となる。

【００９５】以上のようにグループＩＶの業態の売場に
おいては、「売場作り」の観点からセールスプロモーシ
ョンがなされるべきであり、自社銘柄を購入する顧客を
増やすというよりは、まとめ売りにより自社銘柄の顧客
を安定的に確保するという施策が有効となる。したがっ
て、グループＩＶにおいては、一定の売上規模が見込め
る売場のみがその適格性を有しており、かかる観点か
ら、パラメータとして一定の売上代金を満たすことが要
件として課せられる。本実施形態では、図１１の帳票の
上部欄に示されているように、一定額以上の売場が、販
売活動を重点的に実施する売場として選択される。

【００９６】図４は、グループＩＶの売場における期待
効果を算定する手順を示すフローチャートである。ま
ず、前述のように活動対象売場を選定した後（Ｓ３０
１）、売場に関する情報を所定のデータベースから取得
する（Ｓ３０２）。続いて、この情報に基づいて期待効
果を算定する（Ｓ３０３）。

【００９７】売場候補の選定と同様、期待効果の算定に
おいても、売上規模を重視した算定が行われる。ここで
は、総客数×シェアによって求められる数値が期待効果
として採用される。図１１および図１２は、期待効果算
定値を含む帳票の例である。図１１が自動計算された算
定値を示したものであり、図１２は算定値に修正を加え
たものである。なお、グループＩＶにおいては、図７〜
図１０の帳票で見うけられる「対策有時」と「対策無
時」の表記が本帳票には存在しない（図１１、図１
２）。この理由は、上述したように、グループＩＶの売
場では周囲の売場の顧客を集客させることによって安定
的な自社銘柄占有率を確保することを目的としているこ
とによる。

【００９８】期待効果はシステムにより自動計算され
る。具体的には、図１において、売場ＤＢ１０１から取
得した売場情報に基づいて効果計算部１５３が「期待シ
ェア効果」（図１１）を計算する。計算にあたっては、
売場の総陳列銘柄数や総客数等をパラメータとする所定
の算式を用いることができる。期待効果がシステムによ
り自動計算されることにより、システム利用者において
各売場について逐一期待効果を算出する手間を省くこと
ができ、効果算定に要する労力・負担が大幅に軽減す
る。

【００９９】一方、データベースに格納された売場情報
以外の情報により、算定された期待効果を見込むことが
できない場合や、季節的変動要因当により算定された期
待効果よりも大きな期待効果が得られると予測される場
合もある。こうした事情を考慮し、期待効果算定値を適
宜修正できるようになっている。具体的には、所定の画
面で適宜利用者により修正値を入力できるようになって
いる。図１２は、システムにより自動計算された図１１
の効果算定初期値に対し、個別の売場の事情を考慮して
期待シェア効果の値を変更したものである。この変更に
より、トータル期待効果が、図１１と図１２とで相違す
る値となっている。

【０１００】以上、売場の業態に応じて売場選定および
効果算定を行う手順について説明した。上記実施形態に
よれば、様々な業態の売場に対応して期待効果が合理的
に算定されるため、個別の売場事情を配慮し売場のプラ
イオリティを明確に把握しつつ、マクロ的な立場にたっ
た営業活動の展開が可能となる。

【０１０１】本発明は上記実施の形態に限られるもので
はなく、種々の変形が可能である。たとえば、売場の分
類の方法、効果の算定の方法等について、上記以外の様
々な形態を採用することができる。

【０１０２】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、売
場状況、販売方式または商品形態を考慮して売場を複数
の群に分類した後、分類された群毎に、売場を選別し、
さらにその売場の属する群に固有の基準を用いて期待効
果を算定する。このため、業態の相違に配慮した合理的
な販売施策を作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る効果算定システムの概略構成図で
ある。

【図２】本発明に係る効果算定方法の手順を示すフロー
チャートである。

【図３】期待効果を算定する手順を示すフローチャート
である。

【図４】期待効果を算定する手順を示すフローチャート
である。

【図５】期待効果を算定する手順を示すフローチャート
である。

【図６】期待効果を算定する手順を示すフローチャート
である。

【図７】期待効果の算定結果（初期値）を示す図であ
る。

【図８】期待効果の算定結果（修正値）を示す図であ
る。

【図９】期待効果の算定結果（初期値）を示す図であ
る。

【図１０】期待効果の算定結果（修正値）を示す図であ
る。

【図１１】期待効果の算定結果（初期値）を示す図であ
る。

【図１２】期待効果の算定結果（修正値）を示す図であ
る。

【図１３】売場の分類の仕方の一例を示す図である。

【図１４】本発明に係る効果算定システムを含むネット
ワークシステムの概略図である。

【図１５】売場ＤＢに格納されるデータの例を示す図で
ある。

【図１６】銘柄順位ＤＢに格納されるデータの例を示す
図である。

【図１７】器判定ＤＢに格納されるデータの例を示す図
である。

【図１８】売場選定のメニュー画面である。

【図１９】売場選定の入力画面である。

【図２０】売場選定結果を示す画面である。

【図２１】図１における売場候補選定部の構成を示す図
である。

【符号の説明】

１０１売場ＤＢ１０２銘柄順位ＤＢ１０９器判定ＤＢ１１０データベース群１１１活動対象売場選定部１５１分類部１５２売場候補選定部１５３効果計算部１５４効果修正部１５５出力部４０１効果算定システム４０２クライアント端末４０３ネットワーク５０１領域５０２領域５０３活動対象売場候補５０４活動対象売場候補７０１売場ＤＢ７０２銘柄順位ＤＢ７０５標準自社占有率算出部７０６売場内自社占有率取得部７０７分類部７０８対象売場候補選定部７０９器判定ＤＢ７１０勝ち負け判定部７１１活動対象売場選定部７２０売場情報取得部７２１自社占有率情報取得部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】売場に対して販売活動を実施した場合に
得られると予測される販売活動の効果を、コンピュータ
システムにより算定する方法であって、売場状況、販売方式または商品形態を考慮して前記売場
を複数の群に分類するステップと、分類された群毎に、販売活動を重点的に実施する売場を
選別するステップと、選別された前記売場に対し、その売場の属する群に固有
の基準を用い、前記効果を算定するステップと、を含むことを特徴とする効果算定方法。
【請求項２】請求項１に記載の効果算定方法におい
て、売場を複数の群に分類する前記ステップは、前記売
場状況を考慮して、商品配置スペースを有する売場と、
商品配置スペースを有さない売場とに前記売場を分類す
るステップを含むことを特徴とする効果算定方法。
【請求項３】請求項２に記載の効果算定方法におい
て、前記効果を算定するステップは、商品配置スペース
を有する売場に対しては、販売活動を実施した場合の売
上予測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を
算定し、商品配置スペースを有さない売場に対しては、
販売活動を実施した場合の自社商品占有率変化の予測値
を算定し、該自社商品占有率変化の予測値に基づいて前
記効果を算定するステップを含むことを特徴とする効果
算定方法。
【請求項４】請求項１乃至３いずれかに記載の効果算
定方法において、売場を複数の群に分類する前記ステッ
プは、前記販売方式を考慮して、自動販売機により商品
を販売する売場と、自動販売機以外の手段により商品を
販売する売場とに前記売場を分類するステップを含むこ
とを特徴とする効果算定方法。
【請求項５】請求項４に記載の効果算定方法におい
て、自動販売機により商品を販売する売場に対しては、
販売活動を実施した場合の自社商品の自動販売機カラム
占有率予測値を算定し、該自動販売機カラム占有率予測
値に基づいて前記効果を算定し、自動販売機以外の手段
により商品を販売する売場に対しては、販売活動を実施
した場合の売上予測値または自社商品占有率変化の予測
値を算定し、これらの予測値に基づいて前記効果を算定
するステップを含むことを特徴とする効果算定方法。
【請求項６】請求項１乃至５いずれかに記載の効果算
定方法において、売場を複数の群に分類する前記ステッ
プは、前記商品形態を考慮して、単品の商品を包装単位
として商品を販売する売場と、複数個の商品をセットに
した包装単位で商品を販売する売場とに前記売場を分類
するステップを含むことを特徴とする効果算定方法。
【請求項７】請求項６に記載の効果算定方法におい
て、単品の商品を包装単位として商品を販売する売場に
対しては、販売活動を実施した場合の自社商品占有率変
化の予測値を算定し、該自社商品占有率変化の予測値に
基づいて前記効果を算定し、複数個の商品をセットにし
た包装単位で商品を販売する売場に対しては、販売活動
を実施した場合の売上予測値を算定し、該売上予測値に
基づいて前記効果を算定するステップを含むことを特徴
とする効果算定方法。
【請求項８】請求項１に記載の効果算定方法におい
て、売場を複数の群に分類する前記ステップは、商品配置スペースを有さない売場であって、単品の商品
を包装単位として商品を販売する売場群Ａと、商品配置スペースを有さない売場であって、複数個の商
品をセットにした包装単位で商品を販売する売場群Ｂ
と、商品配置スペースを有する売場であって、単品の商品を
包装単位として商品を販売する売場群Ｃと、を含む複数
の群に前記売場を分類するステップを含むことを特徴と
する効果算定方法。
【請求項９】請求項８に記載の効果算定方法におい
て、売場群Ａに対しては、販売活動を実施した場合の自社商
品占有率変化の予測値を算定し、該自社商品占有率変化
の予測値に基づいて前記効果を算定し、売場群Ｂに対しては、その売場における標準自社商品占
有率と売場における実際の自社商品占有率との相違を考
慮して前記効果を算定し、売場群Ｃに対しては、販売活動を実施した場合の売上予
測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定
する、ステップを含むことを特徴とする効果算定方法。
【請求項１０】売場に対して販売活動を実施した場合
に得られると予測される販売活動の効果を算定するシス
テムであって、売場状況、販売方式または商品形態を考慮して前記売場
を複数の群に分類する分類手段と、分類された群毎に、販売活動を重点的に実施する売場を
選別する選別手段と、選別された前記売場に対し、その売場の属する群に固有
の基準を用い、前記効果を算定する効果算定手段と、を含むことを特徴とする効果算定システム。
【請求項１１】請求項１０に記載の効果算定システム
において、前記分類手段は、前記売場状況を考慮して、
商品配置スペースを有する売場と、商品配置スペースを
有さない売場とに売場を分類することを特徴とする効果
算定システム。
【請求項１２】請求項１１に記載の効果算定システム
において、前記効果算定手段は、商品配置スペースを有
する売場に対しては、販売活動を実施した場合の売上予
測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定
し、商品配置スペースを有さない売場に対しては、販売
活動を実施した場合の自社商品占有率変化の予測値を算
定し、該自社商品占有率変化の予測値に基づいて前記効
果を算定することを特徴とする効果算定システム。
【請求項１３】請求項１０乃至１２いずれかに記載の
効果算定システムにおいて、前記分類手段は、前記販売
方式を考慮して、自動販売機により商品を販売する売場
と、自動販売機以外の手段により商品を販売する売場と
に前記売場を分類することを特徴とする効果算定システ
ム。
【請求項１４】請求項１３に記載の効果算定システム
において、前記効果算定手段は、自動販売機により商品
を販売する売場に対しては、販売活動を実施した場合の
自社商品の自動販売機カラム占有率予測値を算定し、該
自動販売機カラム占有率予測値に基づいて前記効果を算
定し、自動販売機以外の手段により商品を販売する売場
に対しては、販売活動を実施した場合の売上予測値また
は自社商品占有率変化の予測値を算定し、これらの予測
値に基づいて前記効果を算定することを特徴とする効果
算定システム。
【請求項１５】請求項１０乃至１４いずれかに記載の
効果算定システムにおいて、前記分類手段は、前記商品
形態を考慮して、単品の商品を包装単位として商品を販
売する売場と、複数個の商品をセットにした包装単位で
商品を販売する売場とに前記売場を分類することを特徴
とする効果算定システム。
【請求項１６】請求項１５に記載の効果算定システム
において、前記効果算定手段は、単品の商品を包装単位
として商品を販売する売場に対しては、販売活動を実施
した場合の自社商品占有率変化の予測値を算定し、該自
社商品占有率変化の予測値に基づいて前記効果を算定
し、複数個の商品をセットにした包装単位で商品を販売
する売場に対しては、販売活動を実施した場合の売上予
測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定
することを特徴とする効果算定システム。
【請求項１７】請求項１０に記載の効果算定システム
において、前記分類手段は、商品配置スペースを有さない売場であって、単品の商品
を包装単位として商品を販売する売場群Ａと、商品配置スペースを有さない売場であって、複数個の商
品をセットにした包装単位で商品を販売する売場群Ｂ
と、商品配置スペースを有する売場であって、単品の商品を
包装単位として商品を販売する売場群Ｃと、を含む複数
の群に前記売場を分類する手段を含むことを特徴とする
効果算定システム。
【請求項１８】請求項１７に記載の効果算定システム
において、前記効果算定手段は、売場群Ａに対しては、販売活動を実施した場合の自社商
品占有率変化の予測値を算定し、該自社商品占有率変化
の予測値に基づいて前記効果を算定し、売場群Ｂに対しては、その売場における標準自社商品占
有率と売場における実際の自社商品占有率との相違を考
慮して前記効果を算定し、売場群Ｃに対しては、販売活動を実施した場合の売上予
測値を算定し、該売上予測値に基づいて前記効果を算定
する、ことを特徴とする効果算定システム。