JP2005078425A - 商品構成決定装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】小売業の業務システムにおいて、同一顧客により同時に購入される複数の商品の組合せを分析する。
【解決手段】商品構成決定装置１のＣＰＵ２は、各顧客の商品の取引情報が格納された取引情報データベース７３に基づいて、複数の異なる商品を同日に購入した優良顧客の人数を算出する同日購入者数算出処理を実行する。更に、ＣＰＵ２は、この同日購入者数算出処理により算出された同日購入者数に基づいて、複数の異なる商品をセットとして同日に購入した顧客の割合（同梱セット率）を算出し、算出結果を表示装置３に表示させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、商品構成決定装置及びプログラムに関する。

小売業の商品販売を管理する業務システムでは、各顧客の購買状況を分析することによって販売促進を図っている（例えば、特許文献１参照。）。顧客の購買状況を分析する方法の一つにデシル分析がある。デシル分析とは、全顧客を購入金額の多い順に１０等分して１０のグループにわけ、各グループ毎に、店舗全体の売上に占める割合を算出する分析方法である。このデシル分析の分析結果によって、店舗の売上に貢献している優良顧客を把握することができる。例えば、購入金額が多い上位３割の顧客で、店舗全体の売上高の７〜８割を占めていた場合、この３割の顧客を優良顧客とみなし、これらの優良顧客に対して重点的にプロモーションを展開していけば、売上の７〜８割を確保することができる。

更に、顧客の購買履歴の分析方法としてＲＦＭ分析がある。ＲＦＭ分析とは、各顧客毎に、最新購入日（Ｒ）、累積購入回数（Ｆ）、累積購入金額（Ｍ）を高い順から５〜３段階に設定し、その指数によって顧客の購買状況を分析する方法である。例えば、指数が５５５（Ｒ＝５、Ｆ＝５、Ｍ＝５）の顧客は、最近来店し、累積購入回数及び累積購入金額が多い最優良顧客とみなされる。

このように、小売業の業務システムでは、デシル分析、ＲＦＭ分析等により、売上貢献度が高い優良顧客が頻繁に購入する商品の集計を行って、商品別の購買状況を分析することにより、売れ筋商品を把握し、効率的な品揃え、顧客へのサービスを提供することができる。
特開２００２−１１７２１２号公報

しかしながら、従来の小売業の業務システムでは、販売促進を図るために、商品毎に購買状況を分析する方法をとっていたため、一人の優良顧客が同時に購入した複数の商品の購買状況を分析することができなかった。従って、同時に購入する可能性の高い複数の商品の組合せ（セット商品）を把握することができず、店舗における品揃え、顧客に対するサービスが十分ではないという問題があった。

本発明の課題は、小売業の業務システムにおいて、同一顧客により同時に購入される複数の商品の組合せを分析することである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、各顧客との商品の取引情報を格納する取引情報データベースと、前記取引情報データベースに格納された情報に基づいて、同一顧客により同日に購入された複数の異なる商品の組合せに関する情報を導出する導出手段と、前記導出手段により導出された商品の組合せ情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴としている。

請求項８に記載の発明は、コンピュータに、各顧客との商品の取引情報に基づいて、同一顧客により同日に購入された複数の異なる商品の組合せに関する情報を導出する導出機能と、前記導出機能により導出された商品の組合せ情報を出力する出力機能と、を実現させる。

本発明によれば、取引情報格納データベースに格納された情報に基づいて、同一顧客により同日に購入される複数の異なる商品の組合せに関する情報を導出することにより、この導出された商品の組合せ情報に基づいて、店舗内での商品の品揃え及び陳列を行うことができ、店舗における販売促進を図ることができる。

以下、図を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。

（実施形態１）
図１〜図１０を参照して、本発明の実施形態１について詳細に説明する。まず、実施形態１における構成について説明する。

図１に、本発明が適用された商品構成決定装置１の主要部構成を示す。商品構成決定装置１は、小売業の業務システムにおいて、各顧客の購買状況を分析するための装置であり、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、表示装置３、入力装置４、通信制御装置５、ＲＡＭ（Random Access Memory）６、記憶装置７により構成され、各部はバス８により接続されている。

ＣＰＵ２は、記憶装置７に格納されている各種制御プログラムを読み出してＲＡＭ６内に展開し、それらの制御プログラムに従って商品構成決定装置１の各部を集中制御する。以下、ＣＰＵ２による制御動作について説明する。

ＣＰＵ２は、優良顧客格納データベース７１（図３（ａ）参照）及び取引情報データベース７３（図４参照）に格納されたデータに基づいて、商品別に、商品を購入した優良顧客の人数を算出する商品別顧客数算出処理を実行する（図６参照）。ここで、優良顧客とは、デシル分析により、購入金額で上位を占める顧客であり、例えば、購入金額が多い上位３割の顧客である。

また、ＣＰＵ２は、取引情報データベース７３に格納されたデータに基づいて、複数の異なる商品を同日に購入した優良顧客の人数を算出する同日購入者数算出処理を実行する（図７参照）。更に、ＣＰＵ２は、この同日購入者数算出処理により算出された同日購入者数に基づいて、複数の異なる商品をセットとして同日に購入した顧客の割合（以下、同梱セット率と称す。）を算出し、算出結果を表示装置３に表示させる。同梱セット率の算出方法については、後に詳細に説明する。

また、ＣＰＵ２は、取引情報データベース７３に格納されたデータに基づいて、商品の購入日の翌日から指定期日までに別商品を購入した優良顧客の人数を算出する後日購入者数算出処理を実行する（図８参照）。更に、ＣＰＵ２は、同日購入者数算出処理により算出された同日購入者数及び後日購入者数算出処理により算出された後日購入者数に基づいて、複数の異なる商品をセットにして販売する必要性がどの程度あるかを示す指標（以下、必要セット率と称す。）を算出し、算出結果を表示装置３に表示させる。必要セット率の算出方法については、後に詳細に説明する。

また、ＣＰＵ２は、同日購入者数算出処理及び後日購入者数算出処理により算出された、商品毎の同日購入者数及び後日購入者数に基づいて、新規にセット対象商品を購入する可能性のある優良顧客の人数（新規購入者数）を算出する。新規購入者数の算出方法については、後に詳細に説明する。

表示装置３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示画面を備え、ＣＰＵ２から入力される表示信号に従って所要の表示処理を行う。

入力装置４は、文字入力キー、テンキー、カーソルキー及び各種機能キーを備えたキー入力装置や、マウス等のポインティングデバイス等を備え、キー入力装置やポインティングデバイスの操作による操作信号をＣＰＵ２に出力する。

通信制御装置５は、モデム（ＭＯＤＥＭ：MOdulator/DEModulator）、ルータ、ＴＡ（Terminal Adapter）等によって構成され、電話回線、専用線、ＩＳＤＮ回線等の通信ネットワークＮを介して、外部装置と通信を行うための制御を行う。

ＲＡＭ６は、ＣＰＵ２により実行される各種制御プログラムや各種アプリケーションプログラムをプログラム格納エリアに展開する。また、ＲＡＭ６は、入力データ及び上記の制御処理プログラムの実行時に生じる処理結果等のデータを、ワークエリアに一時的に格納する。

記憶装置７は、プログラムやデータ等が予め記憶されている記録媒体を有している。この記録媒体は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体等の不揮発性メモリで構成されており、記憶装置７に固定的に設けたもの又は着脱自在に装着するものである。この記録媒体は、商品別顧客数算出処理プログラム（図６参照）、同日購入者数算出処理プログラム（図７参照）、後日購入者数算出処理プログラム（図９参照）及びこれらのプログラムで処理されたデータ等を記憶する。

記憶装置７は、顧客の購買状況の分析に必要なデータベースとして、図２に示すように、優良顧客格納データベース７１、商品購入履歴データベース７２、取引情報データベース７３、購入商品格納データベース７４を格納する。

優良顧客格納データベース７１は、デシル分析によって優良顧客とみなされた顧客の情報を格納したもので、図３（ａ）に示すように、顧客コード、顧客名の各項目を対応付けて格納する。優良顧客格納データベース７１において、顧客コード項目は、優良顧客の識別情報（識別番号）のデータを格納し、顧客名項目は、該当する優良顧客の氏名のデータを格納する。

商品購入履歴データベース７２は、複数の異なる商品（本実施形態では、２商品）を１セットとみなしたときの、セット元の商品に対する顧客の購入履歴に関する情報を格納したもので、図３（ｂ）に示すように、商品コード、購入日、顧客コードの各項目を対応付けて格納する。商品購入履歴データベース７２において、商品コード項目は、顧客が購入した商品の識別情報（識別番号）のデータを格納し、購入日項目は、その顧客が該当する商品を購入した日付のデータを格納し、顧客コード項目は、該当する商品を購入した顧客の識別情報のデータを格納する。

取引情報データベース７３は、販売管理システムによって入力された日々の取引情報（伝票明細）を蓄積したトランザクションファイルであり、図４に示すように、伝票番号、伝票日付、顧客コード、商品コード、単価、数量、金額の各項目を対応付けて格納する。取引情報データベース７３において、伝票番号項目は、各取引を識別するためのデータを格納し、伝票日付項目は、取引があった日付、即ち、顧客による商品の購入日のデータを格納する。顧客コード項目は、該当する商品を購入した顧客の識別情報のデータを格納する。商品コード項目は、該当する顧客により購入された商品の識別情報のデータを格納する。単価項目は、該当する商品の単価のデータを格納し、数量項目は、該当する顧客が該当する商品を購入した数量のデータを格納し、金額項目は、該当する商品取引による取引金額のデータを格納する。ここで、取引金額＝単価×数量である。

購入商品格納データベース７４は、優良顧客の商品購入状況を示す情報を格納したもので、図５に示すように、商品毎に、商品コード、商品名、購入者、同日購入者、同梱セット率、後日購入者、必要セット率の各項目を対応付けて格納する。

購入商品格納データベース７４において、商品コード項目は、優良顧客が購入した商品の識別情報のデータを格納する。商品名項目は、該当する商品の名称データを格納する。購入者項目は、該当する商品の購入者数のデータを格納する。同日購入者項目は、セット元商品と、該当するレコードの商品を同日に購入した顧客の人数のデータを格納する。

購入商品格納データベース７４において、同梱セット率項目は、セット元商品の全購入者のうち、セット元商品と、該当するレコードの商品を同日に購入した顧客の割合のデータを格納する。即ち、同梱セット率は、下記の式（１）のように定義される。
同梱セット率＝（同日購入者数／セット元全購入者数）×100 （１）
例えば、セット元の商品Ａの購入者数が５０人で、商品Ａと商品Ｂを同日に購入した顧客の人数が２０人であった場合、商品Ａと商品Ｂの同梱セット率は、（２０／５０）×１００＝４０（％）となる。なお、購入商品格納データベース７４において、セット元商品に対応するレコードの同梱セット率項目は設定されない。

購入商品格納データベース７４において、後日購入者項目は、セット元商品を購入した日付より後に、該当するレコードの商品を購入した顧客の人数のデータを格納する。必要セット率項目は、セット元商品の全購入者のうち、該当するレコードの商品を、セット元商品の購入日から指定期日までに購入した顧客の割合のデータを格納する。即ち、必要セット率は、下記の式（２）のように定義される。
必要セット率＝｛（同日購入者数＋後日購入者数）/セット元全購入者数｝×100 （２）
例えば、セット元の商品Ａの購入者数が５０人で、商品Ａと商品Ｂを同日に購入した顧客の人数が２０人で、商品Ａを購入した翌日から指定期日までに商品Ｂを購入した顧客の人数が５人である場合、商品Ａと商品Ｂの必要セット率は、｛（２０＋５）／５０｝×１００＝５０（％）となる。なお、購入商品格納データベース７４において、セット元商品に対応するレコードの後日購入者項目及び必要セット率項目は設定されない。

次に、本実施形態１における動作を説明する。
図６、図７及び図９は、実施形態１の商品構成決定装置１の動作を説明するためのフロ−チャートである。これらのフローチャートは、商品構成決定装置１を構成するコンピュータに各機能を実現させるためのプログラムを説明するためのものである。本実施形態１では、これらのプログラムが、ＣＰＵ２が読み取り可能なプログラムコードの形態で記録媒体に格納されている例で説明するが、全ての機能を記録媒体に格納する必要はなく、必要に応じて、その一部又は全部を、通信ネットワークを介して通信制御装置５から受信して実現するようにしてもよい。

まず、図６のフローチャートを参照して、商品構成決定装置１により実行される商品別顧客数算出処理について説明する。

まず、優良顧客のデータを読み出すために、優良顧客データベース７１が読み出される（ステップＳ１）。次いで、優良顧客データベース７１に対象レコードがあるか否か、即ち、ＥＯＦ（End Of File）であるか否かが判定される（ステップＳ２）。ステップＳ２において、ＥＯＦでないと判定された場合（ステップＳ２；ＮＯ）、対象レコードに設定された顧客コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ３）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ４）、ステップＳ３でセットされた顧客コードに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ５）。ステップＳ５において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ５；ＮＯ）、ステップＳ２に戻り、取引情報データベース７３に次のレコードがあるか否かが判定される。

ステップＳ５において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ５；ＹＥＳ）、そのレコードに設定された商品コードが読み取られる（ステップＳ６）。次いで、購入商品格納データベース７４内の、ステップＳ６で読み取られた商品コードに対応するレコードの購入者項目において、現在の購入者数に１を加算した数が、新たに該当商品の購入者数として設定される（ステップＳ７）。購入者数が設定されると、ステップＳ２に戻り、取引情報データベース７３に次のレコードがあるか否かが判定される。

ステップＳ２において、取引情報データベース７３に次のレコードがなく、ＥＯＦであると判定された場合（ステップＳ２；ＹＥＳ）、購入商品格納データベース７４において、購入者項目に設定された購入者数が多い順にソートされる（ステップＳ８）。ソートされた結果は、表示装置３に表示され（ステップＳ９）、本商品別顧客数算出処理が終了する。

次に、図７のフローチャートを参照して、商品構成決定装置１により実行される同日購入者数算出処理について説明する。

複数の異なる商品（本実施形態では、２商品）を１セットとみなしたときの、セット元の商品の情報（商品名又は商品コード）が入力されると（ステップＳ１００）、その入力されたセット元商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ１０１）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ１０２）、ステップＳ１０１でセットされた商品コードに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、本同日購入者数算出処理が終了する。

ステップＳ１０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、該当するレコードに設定された商品コード、伝票日付及び顧客コードが、それぞれ、商品購入履歴データベース７２の商品コード、購入日、顧客コードの各項目に登録される（ステップＳ１０４）。

次いで、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品対応するレコードがあると判定された場合（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、そのレコードに設定された購入日（伝票日付）、顧客コードとともに、セット対象商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ１０６）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０６でセットされた検索キーに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、購入商品格納データベース７４内の、セット対象商品の商品コードに対応するレコードの同日購入者項目において、現在の同日購入者数に１を加算した数が、新たに該当セット対象商品の同日購入者数として設定される（ステップＳ１０９）。

購入商品格納データベース７４が更新されると、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０において、他にセット対象商品の商品コードが判定された場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、ステップＳ１０６に戻り、該当する検索キーがセットされる。

ステップＳ１１０において、他にセット対象商品の商品コードがないと判定された場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、ステップＳ１０５に戻り、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがないと判定された場合（ステップＳ１０５；ＮＯ）、本同日購入者数算出処理が終了する。

同日購入者数算出処理が終了すると、式（１）により、同梱セット率が算出され、セット対象の商品毎に、算出された同梱セット率が、購入商品格納データベース７４の同梱セット率項目に設定される。そして、その算出された同梱セット率が、表示装置３に表示される。

図８に、図７の同日購入者数算出処理により更新された購入商品格納データベース７４の例を示す。図８に示す購入商品格納データベース７４では、セット元商品が商品Ａであって、商品Ａを購入した優良顧客の数が９５人、商品Ｂを購入した優良顧客の数が６５人、商品Ｃを購入した優良顧客の数が５０人であり、商品Ｂの購入者のうち、商品Ａを同日に購入した優良顧客が４０人、商品Ｃの購入者のうち、商品Ａを同日に購入した優良顧客が２０人となっている。この場合、図８に示したように、商品Ａと商品Ｂの同梱セット率は、（４０／９５）×１００＝４２（％）であり、商品Ａと商品Ｃの同梱セット率は、（２０／９５）×１００＝２１（％）となる。

次に、図９のフローチャートを参照して、商品構成決定装置１により実行される後日購入者数算出処理について説明する。

複数の異なる商品（本実施形態では、２商品）を１セットとみなしたときの、セット元の商品の情報（商品名又は商品コード）が入力されると（ステップＳ２００）、その入力されたセット元商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ２０１）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ２０２）、ステップＳ２０１でセットされた商品コードに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、本後日購入者数算出処理が終了する。

ステップＳ２０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、該当するレコードに設定された商品コード、伝票日付及び顧客コードが、それぞれ、商品購入履歴データベース７２の商品コード、購入日、顧客コードの各項目に登録される（ステップＳ２０４）。

次いで、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあると判定された場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、そのレコードに設定された購入日の翌日から指定期日までの範囲内の伝票日付、顧客コードとともに、セット対象商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ２０６）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０６でセットされた検索キーに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ２０８；ＮＯ）、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ２１０）。

ステップＳ２０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ２０８；ＹＥＳ）、購入商品格納データベース７４内の、セット対象商品の商品コードに対応するレコードの後日購入者項目において、現在の後日購入者数に１を加算した数が、新たに該当セット対象商品の後日購入者数として設定される（ステップＳ２０９）。

購入商品格納データベース７４が更新されると、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０において、他にセット対象商品の商品コードがあると判定された場合（ステップＳ２１０；ＴＥＳ）、ステップＳ２０６に戻り、該当する検索キーがセットされる。

ステップＳ２１０において、他にセット対象商品の商品コードがないと判定された場合（ステップＳ２１０；ＮＯ）、ステップＳ２０５に戻り、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがないと判定された場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、本後日購入者数算出処理が終了する。

後日購入者数算出処理が終了すると、式（２）により、必要セット率が算出され、セット対象の商品毎に、算出された必要セット率が、購入商品格納データベース７４の必要セット率項目に設定される。そして、その算出された必要セット率が、表示装置３に表示される。

図１０に、図８に示した購入商品格納データベース７４が、図９の後日購入者数算出処理により、更に更新された例を示す。図１０に示す購入商品格納データベース７４では、商品Ａの購入日の翌日から指定期日までに商品Ｂを購入した優良顧客が１５人、商品Ａの購入日の翌日から指定期日までに商品Ｃを購入した優良顧客が５人となっている。この場合、図１０に示したように、商品Ａと商品Ｂの必要セット率は、｛（４０＋１５）／９５｝×１００＝５７（％）であり、商品Ａと商品Ｃの必要セット率は、｛（２０＋５）／９５｝×１００＝２６（％）となる。

同日購入者数算出処理及び後日購入者数算出処理が終了すると、商品毎に算出された同日購入者数及び後日購入者数に基づいて、新規にセット対象商品を購入する可能性のある優良顧客の人数（新規購入者数）が算出される。そして、その算出された新規購入者数が、表示装置３に表示される。

新規購入者数は、下記の式（３）のように定義される。
新規購入者数＝セット対象商品の全購入者数−同日購入者数−後日購入者数 （３）
例えば、図１０において、商品Ｂの購入者６５人のうち、同日購入者数（商品Ａと商品Ｂを同日に購入した人数）は４０人、後日購入者数（商品Ａの購入日の翌日から指定までに商品Ｂを購入した人数）は１５人であることから、商品Ｂの購入者の中で、これから商品Ａを購入する可能性のある顧客の数は、６５−４０−１５＝１０人となる。

以上のように、本実施形態１の商品構成決定装置１によれば、同日購入者数算出処理（図７）の結果に基づいて同梱セット率を算出することにより、同梱セット率が高い商品の組合せを容易に把握することができる。また、後日購入者数算出処理（図９）の結果に基づいて必要セット率を算出することにより、必要セット率が高い組合せを容易に把握することができる。従って、スーパーマーケット等の店舗において、同梱セット率及び必要セット率が高い組合せの商品を、近くに並べて陳列するなど、同梱セット率及び必要セット率に応じて、店舗内での商品の適正な品揃え及び陳列を行うことができ、店舗における販売促進を図ることができる。

また、新規にセット対象商品を購入する可能性のある優良顧客の人数（新規購入者数）を算出することにより、各商品の売上を予測することができる。

（実施形態２）
次に、図１１〜図１３を参照して、本発明の実施形態２について詳細に説明する。まず、実施形態２における構成について説明する。

実施形態２における商品構成決定装置の主要部構成は、実施形態１において図１に示した商品構成決定装置１と同一であるため、その図示を省略し、同一符号を用いるものとする。以下、実施形態１の商品構成決定装置１と異なる構成部分のみを説明する。

実施形態２の商品構成決定装置１のＣＰＵ２は、記憶装置７に格納されている各種制御プログラムを読み出してＲＡＭ６内に展開し、それらの制御プログラムに従って商品構成決定装置１の各部を集中制御する。以下、ＣＰＵ２による制御動作について説明する。

ＣＰＵ２は、優良顧客格納データベース７１（図３（ａ）参照）及び取引情報データベース７３に格納されたデータに基づいて、商品別に、商品を購入した優良顧客の人数を算出する商品別顧客数算出処理を実行する（図６参照）。

また、ＣＰＵ２は、取引情報データベース７３に格納されたデータに基づいて、複数の異なる商品を同日に購入した優良顧客の人数を算出する同日購入者数算出処理を実行する（図１２参照）。この同日購入者数算出処理において、ＣＰＵ２は、複数の異なる商品を同日に購入した優良顧客の情報（顧客コード）を同日購入者データベース７５に格納する。更に、ＣＰＵ２は、この同日購入者数算出処理により算出された同日購入者数に基づいて、複数の異なる商品をセットとして同日に購入した顧客の割合として式（１）に示す同梱セット率を算出する。

更に、ＣＰＵ２は、取引情報データベース７３に格納されたデータに基づいて、商品の購入日の翌日から指定期日までに別商品を購入した優良顧客の人数を算出する後日購入者数算出処理を実行する（図１３参照）。この後日購入者数算出処理において、ＣＰＵ２は、複数の異なる商品を異なる日に購入した優良顧客の情報（顧客コード）を後日購入者データベース７６に格納する。更に、ＣＰＵ２は、同日購入者数算出処理により算出された同日購入者数及び後日購入者数算出処理により算出された後日購入者数に基づいて、複数の異なる商品をセットにして販売する必要性がどの程度あるかを示す指標として、式（２）に示す必要セット率を算出する。

また、ＣＰＵ２は、同日購入者数算出処理及び後日購入者数算出処理により算出された、商品毎の同日購入者数及び後日購入者数に基づいて、新規にセット対象商品を購入する可能性のある優良顧客の人数として、式（３）に示す新規購入者数を算出する。更に、ＣＰＵ２は、同日及び／又は予め設定された期間内の異なる日にセット商品を購入した顧客のリスト（顧客一覧）を表示装置３に表示させる。

記憶装置７は、プログラムやデータ等が予め記憶されている記録媒体を有している。この記録媒体は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体等の不揮発性メモリで構成されており、記憶装置７に固定的に設けたもの又は着脱自在に装着するものである。この記録媒体は、商品別顧客数算出処理プログラム（図６参照）、同日購入者数算出処理プログラム（図１２参照）、後日購入者数算出処理プログラム（図１３参照）及びこれらのプログラムで処理されたデータ等を記憶する。

記憶装置７は、顧客の購買状況の分析に必要なデータベースとして、図１１（ａ）に示すように、優良顧客格納データベース７１、商品購入履歴データベース７２、取引情報データベース７３、購入商品格納データベース７４、同日購入者データベース７５、後日購入者データベース７６を格納する。

優良顧客格納データベース７１、商品購入履歴データベース７２、取引情報データベース７３及び購入商品格納データベース７４のデータ構成は、実施形態１において図３〜図５に示したものと同一であるため、これらの説明を省略する。

同日購入者データベース７５は、複数の異なる商品を同日に購入した優良顧客の情報を格納したもので、図１１（ｂ）に示すように、商品コードと、顧客コードの各項目を対応付けて格納する。例えば、図１１（ｂ）に示した同日購入者データベース７５では、顧客コード00000001の顧客は、商品コード112356の商品と、商品コード858523の商品を同日に購入していることを示している。

後日購入者データベース７６は、商品の購入日の翌日から指定期日までに別商品を購入した優良顧客の情報を格納したもので、図１１（ｃ）に示すように、商品コードと、顧客コードの各項目を対応付けて格納する。例えば、図１１（ｃ）に示した後日購入者データベース７６では、顧客コード00000001の顧客が、商品コード112356の商品と、商品コード253684の商品を所定の期間内の異なる日に購入していることを示している。

次に、本実施形態２における動作を説明する。
図６、図１２及び図１３は、実施形態２の商品構成決定装置１の動作を説明するためのフロ−チャートである。これらのフローチャートは、実施形態２の商品構成決定装置１を構成するコンピュータに各機能を実現させるためのプログラムを説明するためのものである。本実施形態２では、これらのプログラムが、ＣＰＵ２が読み取り可能なプログラムコードの形態で記録媒体に格納されている例で説明するが、全ての機能を記録媒体に格納する必要はなく、必要に応じて、その一部又は全部を、通信ネットワークを介して通信制御装置５から受信して実現するようにしてもよい。

実施形態２の商品構成決定装置１により実行される商品別顧客数算出処理は、実施形態１において図６に示した処理と同一であるため、その説明を省略する。

次に、図１２のフローチャートを参照して、実施形態２の商品構成決定装置１により実行される同日購入者数算出処理について説明する。

複数の異なる商品（本実施形態では、２商品）を１セットとみなしたときの、セット元の商品の情報（商品名又は商品コード）が入力されると（ステップＳ３００）、その入力されたセット元商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ３０１）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ３０２）、ステップＳ３０１でセットされた商品コードに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ３０３；ＮＯ）、本同日購入者数算出処理が終了する。

ステップＳ３０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ３０３；ＹＥＳ）、該当するレコードに設定された商品コード、伝票日付及び顧客コードが、それぞれ、商品購入履歴データベース７２の商品コード、購入日、顧客コードの各項目に登録される（ステップＳ３０４）。

次いで、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあると判定された場合（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、そのレコードに設定された購入日（伝票日付）、顧客コードとともに、セット対象商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ３０６）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０６でセットされた検索キーに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ３０８；ＮＯ）、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ３１１）。

ステップＳ３０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ３０８；ＹＥＳ）、購入商品格納データベース７４内の、セット対象商品の商品コードに対応するレコードの同日購入者項目において、現在の同日購入者数に１を加算した数が、新たに該当セット対象商品の同日購入者数として設定される（ステップＳ３０９）。

購入商品格納データベース７４が更新されると、ステップＳ３０６の検索キーでセットされた対象商品の商品コード及び顧客コードと、セット元商品の商品コード及び該当する顧客コードが、同日購入者データベース７５に追加登録される（ステップＳ３１０）。

次いで、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ３１１）。ステップＳ３１１において、他にセット対象商品の商品コードがあると判定された場合（ステップＳ３１１；ＹＥＳ）、ステップＳ３０６に戻り、該当する検索キーがセットされる。

ステップＳ３１１において、他にセット対象商品の商品コードがないと判定された場合（ステップＳ３１１；ＮＯ）、ステップＳ３０５に戻り、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがないと判定された場合（ステップＳ３０５；ＮＯ）、本同日購入者数算出処理が終了する。

同日購入者数算出処理が終了すると、式（１）により、同梱セット率が算出され、セット対象の商品毎に、算出された同梱セット率が、購入商品格納データベース７４の同梱セット率項目に設定される。そして、その算出された同梱セット率が、表示装置３に表示される。

また、後日購入者数算出処理により後日購入者データベース７６の作成された後、所定のキー操作によって商品を選択すると、後日購入者データ−ベース７６に格納されたデータに基づいて、その選択された商品を購入した顧客のリストが表示されるとともに、その選択された商品とセットで購入された商品の情報が表示される。

次に、図１３のフローチャートを参照して、商品構成決定装置１により実行される後日購入者数算出処理について説明する。

複数の異なる商品（本実施形態では、２商品）を１セットとみなしたときの、セット元の商品の情報（商品名又は商品コード）が入力されると（ステップＳ４００）、その入力されたセット元商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ４０１）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ４０２）、ステップＳ４０１でセットされた商品コードに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ４０３；ＮＯ）、本後日購入者数算出処理が終了する。

ステップＳ４０３において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ４０３；ＹＥＳ）、該当するレコードに設定された商品コード、伝票日付及び顧客コードが、それぞれ、商品購入履歴データベース７２の商品コード、購入日、顧客コードの各項目に登録される（ステップＳ４０４）。

次いで、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応するレコードがあると判定された場合（ステップＳ４０５；ＹＥＳ）、そのレコードに設定された購入日の翌日から指定期日までの範囲内の伝票日付、顧客コードとともに、セット対象商品の商品コードが、取引情報データベース７３でレコードを検索するための検索キーとしてセットされる（ステップＳ４０６）。

検索キーがセットされると、取引情報データベース７３が読み出され（ステップＳ４０７）、ステップＳ４０６でセットされた検索キーに対応するレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがないと判定された場合（ステップＳ４０８；ＮＯ）、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ４１１）。

ステップＳ４０８において、取引情報データベース７３に該当するレコードがあると判定された場合（ステップＳ４０８；ＹＥＳ）、購入商品格納データベース７４内の、セット対象商品の商品コードに対応するレコードの後日購入者項目において、現在の後日購入者数に１を加算した数が、新たに該当セット対象商品の後日購入者数として設定される（ステップＳ４０９）。

購入商品格納データベース７４が更新されると、ステップＳ４０６の検索キーでセットされた対象商品の商品コード及び顧客コードと、セット元商品の商品コード及び該当する顧客コードが、後日購入者データベース７６に追加登録される（ステップＳ４１０）。

次いで、取引情報データベース７３内に、他に、セット対象商品の商品コードがあるか否かが判定される（ステップＳ４１１）。ステップＳ４１１において、他にセット対象商品の商品コードがあると判定された場合（ステップＳ４１１；ＹＥＳ）、ステップＳ４０６に戻り、該当する検索キーがセットされる。

ステップＳ４１１において、他にセット対象商品の商品コードがないと判定された場合（ステップＳ４１１；ＮＯ）、ステップＳ４０５に戻り、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがあるか否かが判定される（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５において、商品購入履歴データベース７２内に、セット元商品に対応する他のレコードがないと判定された場合（ステップＳ４０５；ＮＯ）、本後日購入者数算出処理が終了する。

後日購入者数算出処理が終了すると、式（２）により、必要セット率が算出され、セット対象の商品毎に、算出された必要セット率が、購入商品格納データベース７４の必要セット率項目に設定される。そして、その算出された必要セット率が、表示装置３に表示される。

また、後日購入者数算出処理により後日購入者データベース７６の作成された後、所定のキー操作によって商品を選択すると、後日購入者データ−ベース７６に格納されたデータに基づいて、その選択されたセット商品を購入した顧客のリスト（顧客一覧）が表示される。

以上のように、実施形態２の商品構成決定装置１によれば、同日購入者数算出処理によって作成された同日購入者データベース７５により、セット商品を同日に購入した顧客を特定することができる。また、後日購入者数算出処理によって作成された後日購入者データベース７６により、セット商品を所定の期間内の異なる日に購入した顧客を特定することができる。従って、セット商品を購入した客として特定された顧客に、該当するセット商品に関する広告をダイレクトメール等で通知することにより、店舗における販売促進を図ることができる。

なお、上記各実施の形態における記述内容は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

本発明を適用した商品構成決定装置１の主要部構成を示すブロック図。 本発明の実施形態１の商品構成決定装置１の記憶装置７に格納されるデータベースの構成を示す図。 優良顧客格納データベース７１のデータ構成（同図（ａ））と、商品購入履歴データベース７２のデータ構成（同図（ｂ））を示す図。 取引情報データベース７３のデータ構成を示す図。 購入商品格納データベース７４のデータ構成を示す図。 商品構成決定装置１により実行される商品別顧客数算出処理を示すフローチャート。 実施形態１の商品構成決定装置１により実行される同日購入者数算出処理を示すフローチャート。 図７の同日購入者数算出処理により更新される購入商品格納データベース７４の例を示す図。 実施形態１の商品構成決定装置１により実行される後日購入者数算出処理を示すフローチャート。 図９の後日購入者数算出処理により更新される購入商品格納データベース７４の例を示す図。 本発明の実施形態２の商品構成決定装置１の記憶装置７に格納されるデータベースの構成（同図（ａ））と、同日購入者データベース７５のデータ構成（同図（ｂ））と、後日購入者データベース７６のデータ構成（同図（ｃ））を示す図。 実施形態２の商品構成決定装置１により実行される同日購入者数算出処理を示すフローチャート。 実施形態２の商品構成決定装置１により実行される後日購入者数算出処理を示すフローチャート。

符号の説明

１ 商品構成決定装置
２ ＣＰＵ
３ 表示装置
４ 入力装置
５ 通信制御装置
６ ＲＡＭ
７ 記憶装置
７１ 優良顧客格納データベース
７２ 商品購入履歴データベース
７３ 取引情報データベース
７４ 購入商品格納データベース
７５ 同日購入者データベース
７６ 後日購入者データベース

Claims (8)

1. 各顧客との商品の取引情報を格納する取引情報データベースと、
   前記取引情報データベースに格納された情報に基づいて、同一顧客により同日に購入された複数の異なる商品の組合せに関する情報を導出する導出手段と、
   前記導出手段により導出された商品の組合せ情報を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする商品構成決定装置。
2. 前記取引情報データベースに格納された情報に基づいて、複数の異なる商品を同日に購入した顧客数を算出する購入者数算出手段を備え、
   前記導出手段は、前記購入者数算出手段による算出結果に基づいて、同一顧客により同日に購入された複数の商品の組合せ情報を導出することを特徴とする請求項１に記載の商品構成決定装置。
3. 前記購入者数算出手段は、前記取引情報データベースに格納された情報に基づいて、複数の異なる商品を、予め設定された期間内の異なる日に購入した顧客数を更に算出し、
   前記導出手段は、前記購入者数算出手段による算出結果に基づいて、同一顧客により、予め設定された期間内の異なる日に購入された複数の商品の組合せ情報を導出することを特徴とする請求項２に記載の商品構成決定装置。
4. 前記購入者数算出手段による算出結果に基づいて、複数の商品を組み合わせたセット商品を新規に購入することが予想される顧客数を算出する予想顧客数算出手段を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の商品構成決定装置。
5. デシル分析に基づいて選択された顧客の情報を格納する顧客格納データベースを備え、
   前記導出手段は、前記取引情報データベース及び前記顧客格納データベースに基づいて、同一顧客により同日又は予め設定された期間内の異なる日に購入された複数の商品の組合せ情報を導出することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の商品構成決定装置。
6. 複数の異なる商品を同日に購入した顧客の情報を格納する同日購入者データベースと、
   前記同日購入者データベースに格納された情報に基づいて、前記複数の異なる商品を同日に購入した顧客の一覧を出力する顧客情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の商品構成決定装置。
7. 複数の異なる商品を、予め設定された期間内の異なる日に購入した顧客の情報を格納する後日購入者データベースと、
   前記後日購入者データベースに格納された情報に基づいて、複数の異なる商品を、予め設定された期間内の異なる日に購入した顧客の一覧を出力する顧客情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の商品構成決定装置。
8. コンピュータに、
   各顧客との商品の取引情報に基づいて、同一顧客により同日に購入された複数の異なる商品の組合せに関する情報を導出する導出機能と、
   前記導出機能により導出された商品の組合せ情報を出力する出力機能と、
   を実現させるためのプログラム。

Images