JP2004118454A

JP2004118454A - 売場計画支援システム

Info

Publication number: JP2004118454A
Application number: JP2002279859A
Authority: JP
Inventors: Yoshimasa Takahashi; 高橋　好正; Hiroyuki Morikawa; 森川　宏之; Takashi Ichijo; 一条　隆
Original assignee: Toshiba Lighting and Technology Corp
Current assignee: Toshiba Lighting and Technology Corp
Priority date: 2002-09-25
Filing date: 2002-09-25
Publication date: 2004-04-15

Abstract

【課題】売場における商品の種々の売上げ変動要因を仮説設定すると共に、来店客の購買行動としての動線データを蓄積し、これらの関係を検証および分析して売上げ予測を行うことにより、予測に基づいた効率的な売場計画を立案することができる売場計画支援システムを提供する。
【解決手段】売上げ変動要因を設定する仮説設定手段１０と、売場における来店客の動きを計測する動線計測手段１２と、前記動線計測手段により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段１４と、前記仮説設定手段により設定された仮説と前記動線計測手段により計測された動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段１６と、前記データ蓄積手段に蓄積された売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段１８と、前記分析手段により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段２０と、前記予測手段により予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段２２とから構成する。
【選択図】　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、店舗における売上げの向上を達成するための売場計画を支援するシステムであって、特に売上げの変動要因と来店客の購買行動との関係に基づいて、売上げ効果の高い手段を予測し提示することができる売場計画支援システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、店舗の売上げを向上させるための手法として、一般的に、店長の経験、勘、度胸等に基づいて売場計画を行う方法や、ＰＯＳシステム等によって得られる売上げデータ（商品の個数や金額等）を考慮して売場計画を行う方法が採用されている。
【０００３】
しかしながら、前者の方法においては、店長の能力に左右され、時には大きな損失を生むことがあり、しかも有能な店長となるためには、多くの時間と経験を必要とする難点がある。また、後者の方法においては、売上げデータのみを考慮するため、経験の少ない店長では、どの様な売場計画の施策をとればよいかの判断ができない難点がある。
【０００４】
また、従来において、計算機システムを使用して、販売量の予測値を算出するものであって、この予測値の算出に際して、季節変動、傾向変動、循環変動、不規則変動からなる変動要素による販売実績の時系列データを前提とした予測モデルを適用した販売計画立案支援システムが提案されている（特開平７−４４６３０号公報）。
【０００５】
この提案に係る販売計画立案支援システムは、計算機システムとして、入力装置、出力装置、並びに記憶装置を備えた構成とし、（１）　記憶装置には、製品の販売実績に関する情報の記憶領域と、該製品の販売変動に起因する要因実績に関する情報の記憶領域とを設定し、（２）　計算機システムにおいて、製品の販売量に関する情報の中から突発的な不規則変動要因により異常値を示す実績値を入力装置から取り込み、実績値が異常値を示した時期の直近の販売実績に基づき算出した販売量の年伸長率および実績値が、異常値を示した時期の同時期の実績値から異常値の補正値を算出し、（３）　前記算出した補正値と販売実績に関する情報とを基に販売計画対象時期の該製品の販売量の予測値を算出し、（４）　前記算出した予測値とその予測値の妥当性を検証するための支援情報とを出力装置の同一画面上に出力し、（５）　計画者からの予測値の修正値を入力装置から取り込むように構成して、高精度な販売計画を容易かつ効率的に立案するための情報を計画者に伝達し得るように構成したものである。
【０００６】
しかしながら、この提案に係る販売計画立案支援システムは、基本的には製品の販売量を予測するものであって、店舗における売場における売上げ向上を達成するための売場計画を支援するには不十分である。すなわち、売場において実際に商品を購入するのは、購買者としての来店客である。従って、来店客の購買行動に基づいて、売上げ向上の売場計画を立案することが必要である。
【０００７】
しかるに、本出願人は、先に、店舗等において、売上げを左右する因子の一つとして、来店客の店舗内における移動軌跡すなわち動線に着目し、例えば売上げを伸張させるために、前記動線を調査して店舗のレイアウトを改良したり、陳列する商品の構成を変えたりすることが可能となることから、その動線調査を簡便に行うことができる監視カメラシステムを開発し、特許出願を行った（特願２００１−２８６５０７号）。
【０００８】
すなわち、前記提案に係る監視カメラシステムは、（ａ）　監視領域を撮影するカメラと、（ｂ）　カメラの撮影に基づく監視画像から移動物体を検出し、追跡する移動物体検出・追跡手段と、（ｃ）　移動物体の移動情報を演算する移動情報演算手段と、（ｄ）　監視画像、移動体の検出・追跡結果および移動情報などの監視情報を記憶する監視情報記憶手段と、（ｅ）　監視領域の中の一部領域をエリアとして指定すると共に、指定したエリア内の監視情報を作成するエリア指定手段と、（ｆ）　監視情報の一部または全部を選択的に表示する画像表示手段と、を具備する構成からなるものであり、監視対象の移動物体を自動的に検出・追跡し、移動情報を演算し、監視情報を記憶すると共に、監視領域の一部をエリアとして指定して、当該エリア内の監視情報、例えば監視対象の移動物体の数や、それらの動線を演算したり、または当該エリア内の監視画像を上記と並列してまたは単独で表示したりすることにより、監視領域の中の特に重点領域の監視を強化したり、現状の問題点を把握して、それを改善したりすることを容易にしたものである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかるに、店舗における商品の売上げを向上させるために、売場計画を立案するためには、商品の売上げの種々の変動要因を仮定し、例えば、どの様な理由で（Ｗｈｙ）、誰が（Ｗｈｏ）、何時（Ｗｈｅｎ　）、何処で（Ｗｈｅｒｅ）、何を（Ｗｈａｔ　）、どうした場合（Ｈｏｗ）に、その結果としての売上げを予測しなければ、適正かつ有効な売場計画の立案を行うことは困難である。
【００１０】
そこで、本発明者等は、鋭意研究並びに検討を重ねた結果、（１）　店舗の売場計画を行うための種々の売上げ変動要因を設定する仮説設定手段と、（２）　売場における来店客の動きを計測する動線計測手段と、（３）　前記動線計測手段により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段と、（４）　前記仮説設定手段により設定された仮説と前記動線計測手段により計測された動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段と、（５）　前記データ蓄積手段に蓄積された売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段と、（６）　前記分析手段により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段と、（７）　前記予測手段により予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段と、から構成することにより、店舗の売場における種々の変動要因に対応しかつ来店客の行動にも対応した、適正かつ有効な売場計画の立案を容易に行うことができる、売場計画支援システムを構成することができることを突き止めた。
【００１１】
従って、本発明の目的は、売場における商品の種々の売上げ変動要因を仮説設定すると共に、来店客の購買行動としての動線データを蓄積し、これらの関係を検証および分析して売上げ予測を行うことにより、予測に基づいた効率的な売場計画を立案することができる売場計画支援システムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するため、本発明の請求項１に記載の売場計画支援システムは、売上げ変動要因を設定する仮説設定手段と、
売場における来店客の動きを計測する動線計測手段と、
前記動線計測手段により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記仮説設定手段により設定された仮説と前記動線計測手段により計測された動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段と、
前記予測手段により予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段と、から構成することを特徴とする。
【００１３】
本発明の請求項２に記載の売場計画支援システムは、前記仮説と動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段として、１つまたは複数の特定の売場領域における来店客の購買行動データもしくは特定の日時における来店客の購買行動データを比較して、その差異を検証するように構成することができる。
【００１４】
また、本発明の請求項３に記載の売場計画支援システムは、前記予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段としては、店舗運営情報、将来の販売予測情報、売場内の販売情報、売場での準備項目についての優先順位、商品の補充タイミング、監視空間の必要換気量、監視領域の人の存在、売場スペースの通過利用状況または売場スペースの利用状況を画像表示する手段をのいずれか１つを備えた構成とすることができる。
【００１５】
なお、本発明の請求項４に記載の売場計画支援システムは、前記比較・検証手段として、さらに商品棚の棚割りを評価する手段、来店客の集客による売上げ効果を評価する手段または来店客のアンケートによる売場や通路における売上げデータを評価する手段のいずれか１つを備えた構成とすることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る売場計画支援システムの実施例につき、添付図面を参照しながら以下詳細に説明する。
【００１７】
【実施例１】
図１は、本発明に係る売場計画支援システムのシステム構成の概略を示す説明図である。すなわち、図１において、参照符号１０は、店舗の売場計画を行うための種々の売上げ変動要因を設定する仮説設定手段を示す。参照符号１２は、売場における来店客の動きを計測する動線計測手段を示す。参照符号１４は、前記動線計測手段１２により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段を示す。参照符号１６は、前記仮説設定手段１０により設定された仮説と前記動線計測手段１２により計測された動線データとの差異を比較して検証する比較・検証手段を示す。参照符号１８は、前記データ蓄積手段１４に蓄積された前記売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段を示す。参照符号２０は、前記分析手段１８により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段を示す。そして、参照符号２２は、前記予測手段２０により予測された要因を提示する要因提示手段をそれぞれ示すものである。
【００１８】
このようなシステム構成からなる本実施例の売場計画支援システムは、ＣＰＵを備えたコンピュータシステム、例えばパーソナルコンピュータによって構築することができる。
【００１９】
例えば、仮説設定手段１０としては、図２の（ａ）に示すように、所要の入力操作手段により、店舗条件の入力（ＳＴＥＰ−１）、売場条件の入力（ＳＴＥＰ−２）、行動条件の入力（ＳＴＥＰ−３）を行って、種々の売上げ変動要因の設定を行う。なお、仮説設定手段１０において設定される店舗条件としては、「店舗コード」、「店舗名」、「都道府県」、「市町村」、「店舗種別」、「延床面積」等を入力設定することができる〔図２の（ｂ）参照〕。また、売場条件としては、「売場コード」、「売場名」、「階数」、「売場面積」、「売場種別」等を入力設定することができる〔図２の（ｃ）参照〕。さらに、行動条件としては、「測定番号」、「年月日」、「曜日」、「時間」、「天候」、「気温」、「湿度」、「Ｗｈｙ」、「Ｗｈｏ」、「Ｗｈｅｎ　」、「Ｗｈｅｒｅ」、「Ｗｈａｔ　」、「Ｈｏｗ」等を入力設定することができる〔図２の（ｄ）参照〕。
【００２０】
また、動線計測手段１２としては、監視カメラにより得られる映像を画像処理する監視カメラシステムにより、自動的に所要の動線計測情報をメモリに入力設定したり、あるいはディスプレイに表示した売場平面図上に、マウスを使用して手動により所要の動線計測情報をメモリに入力設定することができる。
【００２１】
すなわち、動線計測手段１２としての自動動線計測手段は、例えば図３の（ａ）に示すように、監視カメラシステムにより、売場情報入力（ＳＴＥＰ−１１）、監視カメラの設定（ＳＴＥＰ−１２）を行った後、カメラ画像入力（ＳＴＥＰ−１３）、移動人物検出（ＳＴＥＰ−１４）、座標変換処理（ＳＴＥＰ−１５）、追跡処理（ＳＴＥＰ−１６）をそれぞれ繰り返し行う。そして、これらの動線計測情報は、データ蓄積手段１４としてのメモリに記憶保持し、例えば図４に示すように、所要のディスプレイ４０において、売場平面図４１と複数のカメラ画像４２とを表示させることができる。
【００２２】
代案として、動線計測手段１２の手動による動線計測手段は、例えば図３の（ｂ）に示すように、売場情報入力（ＳＴＥＰ−２１）を行った後、監視カメラを使用してカメラ画像入力（ＳＴＥＰ−２２）を行い、この画像データに基づき、マウスを使用して移動人物についての動線入力（ＳＴＥＰ−２３）をそれぞれ繰り返し行う。この場合の動線計測情報は、前記と同様にして、データ蓄積手段１４としてのメモリに記憶保持し、また所要のディスプレイ４０において、図４に示すように表示させることができる。
【００２３】
さらに、前記動線計測手段１２の手動による入力設定手段としては、例えば図３の（ｃ）に示すように、売場情報入力（ＳＴＥＰ−３１）を行った後、目視によるデータに基づき、マウスを使用して移動人物についての動線入力（ＳＴＥＰ−３２）を繰り返し行う。この場合の動線計測情報は、データ蓄積手段１４としてのメモリに記憶保持し、また所要のディスプレイ４０において、適宜売場平面図を表示させることができる。
【００２４】
さらに、比較・検証手段１６としては、図５に示すように、所要の入力操作手段により、仮説設定手段１０により設定された仮説情報の入力（ＳＴＥＰ−５１）と、動線計測手段１２によって計測された結果としての動線データに関する情報の入力（ＳＴＥＰ−５２）とを行い、これらの入力情報を比較する（ＳＴＥＰ−５３）と共に、これらの入力情報の対応関係についてそれぞれの比較結果を保存する（ＳＴＥＰ−５４）。
【００２５】
一方、分析手段１８としては、図６に示すように、所要の入力操作手段により、データ蓄積手段１４にそれぞれ蓄積された、売上げデータの入力（ＳＴＥＰ−６１）、動線データの入力（ＳＴＥＰ−６２）、変動要因に関する情報の入力（ＳＴＥＰ−６３）とを行う。次いで、変動要因と動線データおよび売上げデータとの分析を行い（ＳＴＥＰ−６４）、主要因となる変動要因の抽出を行って（ＳＴＥＰ−６５）、売上げ・動線と変動要因とに関する予測式を立てる（ＳＴＥＰ−６６）。
【００２６】
また、売上げ予測手段２０としては、図７に示すように、所要の入力操作手段により、分析手段１８により分析された、変動要因を入力し（ＳＴＥＰ−７１）、売上げ・動線の予測を行う（ＳＴＥＰ−７２）と共に、その予測結果の表示を行う（ＳＴＥＰ−７３）。
【００２７】
さらに、要因提示手段２２としては、図８に示すように、所要の入力操作手段により、「年月日」や「天候」等についての条件の指定を行い（ＳＴＥＰ−８１）、既存データから指定された条件のデータを抽出し（ＳＴＥＰ−８２）、また変動要因と動線・売上げの分析が行われ（ＳＴＥＰ−８３）、主要因となる変動要因の抽出が行われて（ＳＴＥＰ−８４）、その抽出結果の表示が行われる（ＳＴＥＰ−８５）。
【００２８】
前述したように、本実施例の売場計画支援システムによれば、売場における商品の種々の売上げ変動要因を仮説設定すると共に、来店客の購買行動としての動線データを蓄積し、これらの関係を検証および分析して売上げ予測を行うことにより、前記予測に基づいて売場計画を立案する際の主要な変動要因の抽出ができることから、この抽出された変動要因に見合った適切な売場計画を容易に立案することが可能となる。
【００２９】
【実施例２】
図９および図１０は、本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段１６の別の実施例を示すものである。本実施例における比較・検証手段１６の比較・検証処理に際しては、改善対象とする特定の売場領域を設定し、その領域での来店客の購買行動データ（通過数、立寄り数、滞留時間、混雑度、速度、移動軌跡、方向等のデータ）を蓄積する。そこで、本実施例においては、前記購買行動データとして、来店客の立寄り場所と、その立寄り数に関する比較・検証処理について、図９および図１０に示す。なお、図１０は、所要のディスプレイ１００により、特定の売場領域の改善前（左側）と改善後（右側）における来店客の購買行動データ（立寄り数）の表示例を示し、改善案として中央に「平台」を追加したものである。
【００３０】
すなわち、本実施例においては、図９に示すように、仮説の入力として特定の売場領域の改善前における来店客の購買行動データ（立寄り数）を入力し（ＳＴＥＰ−９１）、結果の入力として改善後における来店客の購買行動データ（立寄り数）を入力して（ＳＴＥＰ−９２）、改善前後のデータを比較して目標をクリアしたかを判定する（ＳＴＥＰ−９３）。これにより、目標をクリアしていれば、比較結果を保存する（ＳＴＥＰ−９４）。また、目標をクリアしなければ、「改善に問題あり」として警告を発生し（ＳＴＥＰ−９５）、改善の見直しを行って（ＳＴＥＰ−９６）、その比較結果を保存する（ＳＴＥＰ−９４）。
【００３１】
【実施例３】
図１１および図１２は、本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段１６のさらに別の実施例を示すものである。本実施例における比較・検証手段１６の比較・検証処理に際しては、店舗の新規開店時と現在における売場領域での来店客の購買行動データ（通過数、立寄り数、滞留時間、混雑度、速度、移動軌跡、方向等のデータ）を蓄積する。そこで、本実施例においては、前記購買行動データとして、新規開店時の開店後１０分と現在の開店後１０分における来店客の立寄り場所と、その立寄り数に関する比較・検証処理について、図１１および図１２に示す。なお、図１２は、所要のディスプレイ１２０により、売場領域の新規開店時（左側）と現在（右側）における来店客の購買行動データ（立寄り数）の表示例を示すものである。
【００３２】
すなわち、本実施例においては、図１１に示すように、仮説の入力として新規開店時における来店客の購買行動データ（立寄り数）を入力し（ＳＴＥＰ−１１１）、結果の入力として現在における来店客の購買行動データ（立寄り数）を入力して（ＳＴＥＰ−１１２）、前記データを比較して新規開店時の基準以上の売上げとなったかを判定する（ＳＴＥＰ−１１３）。これにより、基準の売上げをクリアしていれば、比較結果を保存する（ＳＴＥＰ−１１４）。また、基準の売上げをクリアしなければ、「現在の売場に問題あり」として警告を発生し（ＳＴＥＰ−１１５）、売場の見直しを行って（ＳＴＥＰ−１１６）、その比較結果を保存する（ＳＴＥＰ−１１４）。
【００３３】
【実施例４】
図１３は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２の別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、商品の売れ行きや来店客数の予測データから、店舗運営情報としてレイバースケジュール管理に関する情報表示するように設定したものである。
すなわち、本実施例においては、図１３に示すように、売上げ予測手段２０において、（１）　補充商品とその数量が決定され、（２）　それに伴う必要人員が算出される（ＳＴＥＰ−１３１）。次いで、比較・検証手段１６において、人員不足数（必要人員数−出勤予定人員数）が算出される（ＳＴＥＰ−１３２）。これにより、人員数が不足していれば、要因提示手段２２において、（１）　出勤者募集、（２）　出勤者追加等の表示の提示がなされ（ＳＴＥＰ−１３３）、人員数が充足するまで繰り返し行われる。
【００３４】
【実施例５】
図１４は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらに別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、来店客の購買行動データから予測した販売計画に基づいて得られる、明日およびそれ以降の販売情報（売り出し品、その入荷予定等）を、来店客に明示するように設定したものである。
すなわち、本実施例においては、図１４に示すように、売上げ予測手段２０において、（１）　来店客数、通過数、販売数等が入力され、（２）　売り出し商品、入荷商品等が決定される（ＳＴＥＰ−１４１）。そこで、要因提示手段２２において、売り出し商品や入荷商品等の販売情報の表示が提示される（ＳＴＥＰ−１４２）。
【００３５】
【実施例６】
図１５は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらにまた別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、売場の入口、通路正面、キャッシャー付近等の任意の場所に設置した表示装置に、例えば、「○○時○○分より、××売場にて、△△商品のタイムセール有り！　乞うご期待！！」という販売予定情報を表示するように設定したものである。
すなわち、本実施例においては、図１５に示すように、分析手段１８において、（１）　動線データが入力されて、（２）　来店客の有無の分析が行われる（ＳＴＥＰ−１５１）。次いで、比較・検証手段１６において、販売予定情報を表示するための表示装置の選択判定を行う（ＳＴＥＰ−１５２）。これにより、来店客が有る場合には、要因提示手段２２において、売場および商品に関する販売予定情報の表示が提示される（ＳＴＥＰ−１５３）。
【００３６】
【実施例７】
図１６は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２の他の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、経験の少ない売場管理担当者に対して、例えば、店舗側が開店前までに、来店客のために準備する項目を、その日（時）の売上げに寄与する割合が高い順に表示するように設定したものである。なお、この場合の準備する項目としては、データ蓄積手段１４に蓄積された動線データや売上げデータから予測されるもので、例えば気象予想が時々雨で高湿度の場合、（１）　「傘販売スタンドを入口とキャッシャー付近に並べる」、（２）　「室内乾燥剤の商品のエンド山積み」、（３）　「そうめん、ひやむぎ等の麺類の山積み」、（４）　「めんつゆ等の組み合わせ陳列」、…等が挙げられる。また、これらの表示は、開店中、閉店後、さらには時刻別の項目として、同様に提示することができる。
しかるに、本実施例においては、図１６に示すように、分析手段１８において、（１）　作業項目を決定し、（２）　売上げ寄与別に作業優先順位が決定される（ＳＴＥＰ−１６１）。これにより、要因提示手段２２において、優先作業項目の表示が提示される（ＳＴＥＰ−１６２）。
【００３７】
【実施例８】
図１７は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらに他の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、商品の販売数から陳列数を常にチェックし、しかも売場内の人数等から、売り切れた商品もしくは売り切れそうな商品を予測し、その商品名と陳列場所を表示するように設定したものである。
すなわち、本実施例においては、図１７に示すように、売上げ予測手段２０において、（１）　商品販売データを入力し、（２）　陳列残数の少ない商品を算出し、（３）　周辺の来店客数を計測し、（４）　品切れ確率（商品残数／来店客数）を算出する（ＳＴＥＰ−１７１）。これにより、要因提示手段２２において、品切れ確率の高い順に補充商品の候補を表示する提示がなされる（ＳＴＥＰ−１７２）。そして、消費の補充が実施されて、補充完了商品名が入力される（ＳＴＥＰ−１７３）と、比較・検証手段１６において、補充候補商品の有無の比較・検証が行われ（ＳＴＥＰ−１７４）、補充候補商品が有る場合には、前記売上げ予測手段２０からの処理（ＳＴＥＰ−１７１〜ＳＴＥＰ−１７４）が繰り返し行われる。
【００３８】
【実施例９】
図１８および図１９は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２の別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、売場内あるいは関し領域内の人数データに基づいて、その空間に必要な換気量を表示するように設定したものである。この場合、必要換気量は、例えば図１９に示すように設定される換算テーブル１９０に基づいて算出され、この換気量のデータを空調設備と連動させ、空調設備のランニングのコントロールを適正に実施することができる。
すなわち、本実施例においては、図１８に示すように、動線計測手段１２において、在室者数を計測し（ＳＴＥＰ−１８１）、次いで比較・検証手段１６において、在室者の有無の判定を行い（ＳＴＥＰ−１８２）、在室者が有る場合は、分析手段１８において、必要換気量（在室者数×３０ｍ３　／人・ｈ）を算出する（ＳＴＥＰ−１８３）。これにより、要因提示手段２２において、前記必要換気量の表示が提示され（ＳＴＥＰ−１８４）、換気設備のコントロールが所定時間毎に繰り返し行われ（ＳＴＥＰ−１８１〜ＳＴＥＰ−１８４）、予め設定した時間稼働後において停止される。
【００３９】
【実施例１０】
図２０および図２１は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらに別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、人が存在する位置データ（動線データ）が得られるので、空間のどの場所に人が存在しているのか表示するように設定したものである（図２１参照）。このように得られるデータを、センサスイッチとして活用すれば、不要な動作をしないように、各種の設備機器のＯＮ／ＯＦＦ動作をコントロールすることができる。このような機能により、例えば無人の空間で照明が点灯し続けたり、ＢＧＭが流れ続けたり、表示装置が稼働し続けたりすることを防止することができる。一方、人が移動してきたり、近付いたりしてくることが判るため、人が監視領域に入る前に照明等を任意に点灯させる等の制御を行うことも可能である。なお、図２１は、所要のディスプレイ２１０における、監視領域を設定した売場平面図２１１と、これに対応する監視領域内における複数のカメラ画像２１２との、表示例を示すものである。
しかるに、本実施例においては、図２０に示すように、動線計測手段１２において、監視領域の設定と在室者数の計測が行われ（ＳＴＥＰ−２０１）、次いで比較・検証手段１６において、監視領域内の在室者の判定が行われる（ＳＴＥＰ−２０２）。これにより、在室者が有ると判定されると、要因提示手段２２において、在室者の位置の表示が提示され（ＳＴＥＰ−２０３）、コントロール対象設備機器の稼働が所定時間毎に繰り返し行われ（ＳＴＥＰ−２０１〜ＳＴＥＰ−２０３）、予め設定した時間稼働後において停止される。
【００４０】
【実施例１１】
図２２の（ａ）および（ｂ）は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらにまた別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、売場の来店客の特定監視領域にいる人の移動軌跡データに基づいて、売場や監視領域における利用頻度の大小を、監視カメラで撮影した画像を利用して表示するように設定したものである。
すなわち、本実施例においては、図２２の（ａ）に示すように、所要のディスプレイ２２０において、固定した画像に時系列で変化した部分（人の動き等）だけを重ね合わせることにより、図２２の（ｂ）に示すように、通過数や利用頻度の多いところと、少ないところを、画像の濃淡で簡単明瞭に表示するようにしたものである。この場合、通過数や通過比率等を数値により併せて表示することもできる。
【００４１】
【実施例１２】
図２３は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段２２のさらにまた別の実施例を示すものである。本実施例における要因提示手段２２の要因提示処理に際しては、来店客の売場内移動軌跡データに基づいて、通路の利用頻度の高低を表示するように設定したものである。この場合、来店客の通過数の他、通過比率等で表示することができる。例えば、売場においての人の通過が少ない場所を知ることにより、売場の改善を検討することができ、また人の通過が多い場所が判れば、売りたい商品をその場所に投入し、売上げを伸ばす試みもできる。すなわち、図２３は、所要のディスプレイ２３０において、来店客の売場内におけるそれぞれ通路の通過数の変化を示すグラフ２３１と、各通路のカメラ画像２３２との、表示例を示すものである。
【００４２】
【実施例１３】
図２４は、本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段１６の別の実施例を示すものである。本実施例における比較・検証手段１６の比較・検証処理に際しては、評価対象とする商品陳列棚の前付近における来店客の通過数と、その陳列棚にある商品の売上げデータ（例えばＰＯＳシステムに基づく）を組み合わせて、評価をすることができる。すなわち、対象の陳列棚の評価は、もともと売れる商品が陳列されているとするが、売れていない場合、その理由の１つとして、棚割りが悪い可能性があり、このような状態を評価することができる。また、併せて、商品陳列棚の前の来店客の通過数の量等から、来店客の目に触れていないために売れていないことが判れば、棚割りではなく、レイアウトが悪い可能性があると、評価することができる。
従って、本実施例においては、図２４に示すように、分析手段１８において、商品選択と、売上げ集計と、比較基準対象の設定を行い（ＳＴＥＰ−２４１）、次いで比較・検証手段１６において、比較基準との売上げ比較を行う（ＳＴＥＰ−２４２）。売上げが基準対象未満の場合には、動線計測手段１２において、商品陳列棚周辺の来店客の通過数データを計測し（ＳＴＥＰ−２４３）、次いで比較・検証手段１６において、比較基準との売上げ比較を行う（ＳＴＥＰ−２４４）。そして、売上げが比較基準より多い場合には、要因提示手段２２において、「売れない理由を調査して下さい」との警告を発生し（ＳＴＥＰ−２４５）、その後警告を適宜解除する。
【００４３】
【実施例１４】
図２５は、本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段１６のさらに別の実施例を示すものである。本実施例における比較・検証手段１６の比較・検証処理に際しては、評価対象とする場所付近の来店客の通過数、混雑度等と、その場所にある商品の売上げデータ（例えばＰＯＳシステムに基づく）を組み合わせて、評価をすることができる。すなわち、ＰＯＰや呼び込み、試食ブース等で、対象場所に見込み通りに来店客を呼び込めているかを評価することができる。さらに、来店客の集客数と商品の売上げを比較することで、集客の効果が出ているかを検証することができる。
従って、本実施例においては、図２５に示すように、動線計測手段１２において、イベント場所を特定し、来店客数を計測し、イベント対象商品の売上げを記憶し（ＳＴＥＰ−２５１）、次いで分析手段１８において、イベント対象商品の売上げを分析し（ＳＴＥＰ−２５２）、比較・検証手段２２において、イベントによる売上げ増効果の判定し（ＳＴＥＰ−２５３）、イベントによる集客効果の有無の検証を行う。イベントによる売上げ増効果が無い場合には、要因提示手段２２において、「売れない理由を調査して下さい」との警告を発生し（ＳＴＥＰ−２５４）、その後警告を適宜解除する。
【００４４】
【実施例１５】
図２６は、本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段１６のさらにまた別の実施例を示すものである。本実施例における比較・検証手段１６の比較・検証処理に際しては、売場の来店客の購買行動に基づいて、混雑度、速度、移動軌跡、方向のデータを得ることにより、例えば通路混雑度≦α、Ａ≦歩行速度≦Ｂ、等のデータを組み合わせて、「探し易さ」を評価したり、キャッシャー付近の混雑度≦β、人の滞在時間、等のデータにより「キャッシャーでの待たされ具合」を定量的に数値データで表示することができる。さらに、同様にして、売場の店員の行動に基づいて、上記のデータを得ることもでき、そしてこの場合には、店員の行動データを数値で表示することができる。
従って、本実施例においては、図２６に示すように、分析手段１８において、来店客に対するアンケート（主観評価）に基づいて、売場、通路に対しての評価を特定し（ＳＴＥＰ−２６１）、次いでデータ蓄積手段１４において、アンケート時の売場、通路の来店客の売上げデータを蓄積し（ＳＴＥＰ−２６２）、動線計測手段１２において、アンケート時の売場、通路の来店客の売上げデータを計測し（ＳＴＥＰ−２６３）、そして分析手段１８において、（１）　主観評価と売上げデータの比較とマッチングを行い、（２）　来店客の売上げデータによる売場の評価を行うことができる（ＳＴＥＰ−２６４）。
【００４５】
以上、本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は前記実施例に限定されることなく、本発明の精神を逸脱しない範囲内において多くの設計変更をすることができる。
【００４６】
【発明の効果】
前述した実施例から明らかな通り、本発明の請求項１に記載の売場計画支援システムによれば、売上げ変動要因を設定する仮説設定手段と、売場における来店客の動きを計測する動線計測手段と、前記動線計測手段により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記仮説設定手段により設定された仮説と前記動線計測手段により計測された動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段と、前記分析手段により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段と、前記予測手段により予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段とから構成することにより、売場における商品の種々の売上げ変動要因を仮説設定すると共に、来店客の購買行動としての動線データを蓄積し、これらの関係を検証および分析して売上げ予測を行うことにより、予測に基づいた効率的な売場計画を容易に立案することができる。
【００４７】
本発明の請求項２に記載の売場計画支援システムによれば、来店客の購買行動データに基づいて早期に売場の改善効果の検証を行うことができると共に、来店客の購買行動の変化に基づいて、一目で判断できない売場の変化を直ちに判断することができる。
【００４８】
本発明の請求項３に記載の売場計画支援システムによれば、その日の売上げ状況に応じたレイバースケジュール管理を円滑に行うことができ、キャッシャー待ちの来店客を退屈させず、かつ販売促進活動を実現することができ、店舗内での販売情報を来店客に対し容易に伝達することができ、経験の少ない売場管理者でも、販売ロスを減らし、かつ販売チャンスを容易に生かすことができ、売場の来店客数と時系列販売数データにより売り切れ商品を予測して、これを確認することができ、しかも品切れ状態を無くすことができ、エネルギー負荷の多い空調設備の省エネおよび省ランニングコストを図ることができ、センサの設置数を少なくして、エネルギーの無駄を無くすことができ、動線測定結果を数値の他にビジュアルで簡単明瞭に表示できると共に、一目で迅速に比較ができ、そして売場における来店客の通過数の多少が判明するので、積極販売や売場改善活動に役立つ情報を容易に得ることができる等、多くの優れた利点が得られる。
【００４９】
本発明の請求項４に記載の売場計画支援システムによれば、来店客の通過数のデータを使用して、商品の棚割りが適正かどうかの評価をすることができ、売上げに対しての集客効果の有無を容易に評価ないし検証することができ、そして売場における購買のし易さについても、容易に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る売場計画支援システムのシステム構成の概略を示すブロック系統図である。
【図２】（ａ）は本発明に係る売場計画支援システムにおける仮説設定手段の設定処理プログラムの一実施例を示すフローチャート図、（ｂ）は仮説設定手段の設定情報としての店舗条件の入力例を示す説明図、（ｃ）は仮説設定手段の設定情報としての売場条件の入力例を示す説明図、（ｃ）は仮説設定手段の設定情報としての行動条件の入力例を示す説明図である。
【図３】本発明に係る売場計画支援システムにおける動線計測手段の計測処理プログラムを示すものであって、（ａ）は自動による動線計測手段の計測処理プログラムのフローチャート図、（ｂ）は手動による動線計測手段の計測処理プログラムのフローチャート図、（ｃ）は手動による動線計測手段の他の計測処理プログラムのフローチャート図である。
【図４】図３の（ａ）に示す動線計測手段により得られる動線情報に基づくディスプレイによる表示例を示す説明図である。
【図５】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムの一実施例を示すフローチャート図である。
【図６】本発明に係る売場計画支援システムにおける分析手段の分析処理プログラムの一実施例を示すフローチャート図である。
【図７】本発明に係る売場計画支援システムにおける売上げ予測手段の予測処理プログラムの一実施例を示すフローチャート図である。
【図８】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムの一実施例を示すフローチャート図である。
【図９】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムの別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１０】図９に示す比較・検証手段に基づく来店客の行動データとしての立寄り場所に関する改善前と改善後の比較を示すディスプレイによる表示例からなる説明図である。
【図１１】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムのさらに別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１２】図１１に示す比較・検証手段に基づく来店客の行動データとしての立寄り場所の比較を示すディスプレイによる表示例からなる説明図である。
【図１３】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムの別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１４】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムのさらに別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１５】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムのさらにまた別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１６】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムの他の実施例を示すフローチャート図である。
【図１７】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムのさらに他の実施例を示すフローチャート図である。
【図１８】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムのさらにまた別の実施例を示すフローチャート図である。
【図１９】図１８に示す要因提示手段において提示される必要換気量を算出するための換算テーブルの一覧表を示す説明図である。
【図２０】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の要因提示処理プログラムの別の実施例を示すフローチャート図である。
【図２１】図２０に示す要因提示手段において提示される在室者の位置を示すディスプレイによる表示例からなる説明図である。
【図２２】（ａ）および（ｂ）は、本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段の他の実施例を示すディスプレイによる表示例からなる説明図である。
【図２３】本発明に係る売場計画支援システムにおける要因提示手段のさらに他の実施例を示すディスプレイによる表示例からなる説明図である。
【図２４】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムの他の実施例を示すフローチャート図である。
【図２５】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムのさらに他の実施例を示すフローチャート図である。
【図２６】本発明に係る売場計画支援システムにおける比較・検証手段の比較・検証処理プログラムのさらにまた別の実施例を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
１０　仮説設定手段
１２　動線計測手段
１４　データ蓄積手段
１６　比較・検証手段
１８　分析手段
２０　売上げ予測手段
２２　要因提示手段
４０　ディスプレイ
４１　売場平面図
４２　カメラ画像
１００　ディスプレイ
１２０　ディスプレイ
１９０　換算テーブル
２１０　ディスプレイ
２１１　売場平面図
２１２　カメラ画像
２２０　ディスプレイ
２３０　ディスプレイ
２３１　グラフ
２３２　カメラ画像

Claims

売上げ変動要因を設定する仮説設定手段と、
売場における来店客の動きを計測する動線計測手段と、
前記動線計測手段により計測された動線データおよび売上げデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記仮説設定手段により設定された仮説と前記動線計測手段により計測された動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された売上げデータと動線データとの関係を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された結果から売上げを予測する売上げ予測手段と、
前記予測手段により予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段と、を具備していることを特徴とする売場計画支援システム。
前記仮説と動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段は、１つまたは複数の特定の売場領域における来店客の購買行動データもしくは特定の日時における来店客の購買行動データを比較して、その差異を検証するように構成したことを特徴とする請求項１記載の売場計画支援システム。
前記予測された内容に対応する要因を提示する要因提示手段は、店舗運営情報、将来の販売予測情報、売場内の販売情報、売場での準備項目についての優先順位、商品の補充タイミング、監視空間の必要換気量、監視領域の人の存在、売場スペースの通過利用状況または売場スペースの利用状況を画像表示する手段のいずれか１つを備えていることを特徴とする請求項１または２記載の売場計画支援システム。
前記仮説と動線データとの差異を比較し検証する比較・検証手段は、さらに商品棚の棚割りを評価する手段、来店客の集客による売上げ効果を評価する手段または来店客のアンケートによる売場や通路における売上げデータを評価する手段のいずれか１つを備えていることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の売場計画支援システム。