JP2005242419A - 商品販売情報分析サーバ - Google Patents

Abstract

【課題】全体的な商品購入動向の規則性が判明して、より正確な商品購入動向が販売計画時点で把握できる情報を提供するサーバ提供する。
【解決手段】販売データを保有もしくは接続しており、端末から販売傾向の入力を受け付ける販売傾向受付手段、販売データより商品分類毎に傾向算出期間と比較対象期間の比を算出する販売傾向算出手段、販売傾向に合致する商品分類を検索する商品分類検索手段、商品検索手段で該当した商品分類又は商品分類に対応した商品情報を端末に出力する該当商品出力手段、を有することを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、小売業、メーカー、卸しなどでの商品販売情報を分析するための商品販売情報分析サーバに関し、特に、販売実績情報に基づいて商品抽出が可能な商品販売情報分析サーバに関する。

従来、小売業における商品販売情報を分析するシステムとして、汎用小型コンピュータにリレーショナル方式などの複数のデータベース（マスタデータベース、実績データベース、分類のデータベース等）を接続したシステム構成が多用されている。

図４は従来例の商品販売情報分析システムにおける処理形態を示すブロック図である。この商品販売情報分析システムでは、入力部１０によって分析対象商品コードを、分析用商品分類マスタデータベース１１に登録し、入力部１０で登録した分析用商品分類コードを入力部１２が指定して選択している。また、分析対象となる商品情報を、マスタデータベース１３に格納している。更に、分析用商品分類マスタデータベース１１に、入力部１０を通じて登録する分析用商品分類コードを格納している。また、実績データベース１４に商品販売実績情報を格納している。

入力部１２で指定して選択した分析用分類コードに基づいて、検索分類集計部１５がマスタデータベース１３に格納している商品情報を使用し、実績データベース１４に格納している商品販売実績情報に対する検索、分類及び集計を行う。この検索分類集計部１５での分析結果を、プログラム実行によって出力部１６で画面表示し、かつ、印字して出力している。

この従来例では、解析情報から分類データベースでのデータ再構築を行っていない。すなわち、商品販売から分類コードを修正していないため、コード体系を設定するマーケッティング担当者が、図４中の分析用商品分類マスタデータベース１１による顧客の商品購入動向を基準とした販売管理が出来ない。

このような商品販売情報分析にかかる従来例として、特許文献１などがある。この従来例では、マスタデータベース、実績データベースに基づいて販売動向を分析し、その実績の統計データの分析を、判断テーブルでの選択による解析で行っている。また、特許文献２では、ＰＯＳデータによる売れ筋商品を表示して比較検討する分析を行っている。更に、特許文献３では、マトリクスで表現した商品動向分析データを得ている。

このような従来例では、マーケッティング担当者が販売計画時点では想定できなかった顧客の商品購入動向の規則性を検出できない。これは、分析用商品分類マスタのコード体系が、マーケッティング担当者の過去の経験や想定内容に基づいた商品販売計画を基準としており、商品販売実績の規則性を検出して、その分類体系のデータ構築が出来ないためである。

従って、マーケッティング担当者が、販売計画時点では想定できなかった顧客の商品購入動向の規則性が判明して、より正確な商品購入動向が販売計画時点で把握できるようになり、顧客の商品購入動向を基準とした販売管理が可能になる商品販売情報分析方法及びシステム並びに情報記録媒体の提供を目的として、特許文献４の様な考えが出されている。

特許文献４では、販売端末と通信接続して、販売端末を兼ねる又は兼ねない情報端末と通信接続している商品販売情報分析サーバにおいて、商品分類または商品分類が特定できる商品情報に基づく販売実績を販売端末から受信する販売実績受信手段、情報端末から出力すべき販売傾向の入力を受け付ける出力販売傾向受付手段、商品分類毎に販売傾向として傾向算出期間と比較対象期間の比を算出する手段、出力販売傾向に合致する販売傾向の商品分類を検索する該当商品検索手段、該当商品検索手段で該当した商品分類又は商品分類に対応した商品情報を情報端末に出力する該当商品出力手段を有する商品販売情報分析サーバが示されている。

これにより、分析用商品の分類コードに対する登録と商品の販売実績の情報傾向分析との処理が行われると共に、販売実績の情報傾向分析処理で指定した分析条件設定値から分析用商品分類コードを登録して、その商品販売実績情報に基づいて検出した規則性から分析用商品分類マスタデータベースにおけるデータ構築が行われる。

この結果、マーケッティング担当者が販売計画時点では想定できなかった顧客の商品購入動向の規則性が判明して、より正確な商品購入動向が販売計画時点で把握できるようになり、顧客の商品購入動向を基準とした販売管理が可能になる。

また、本発明の情報記録媒体では、商品販売実績情報から検出した規則性から分析用商品分類マスタデータベースでのデータ構築を行う商品販売情報分析処理を実行するプログラムを記録している。

この場合、情報記録媒体がパッケージソフトウェアとして市販可能になり、各種のシステムに適用できるようになる。この結果、商品販売情報分析方法の汎用性が向上する。

特許文献は以下の通り。
特開平９−２８２３０７号公報 特開平７−２８９０２号公報 特開平６−２６６７３５号公報 特開２０００−１１０４４号公報

このような従来例では、マーケッティング担当者が、単独の商品についての顧客の商品購入動向しか、商品販売実績の規則性を検出して、その分類体系のデータ構築できないため、より全体的なな商品購入動向を販売計画時点で把握できないという欠点があった。

本発明は、このような従来の技術における課題を解決するものであり、マーケッティング担当者が、販売計画時点では想定できなかった全体的な商品購入動向の規則性が判明して、より正確な商品購入動向が販売計画時点で把握できるようになり、顧客の商品購入動向を基準とした販売管理が可能になる商品販売情報分析結果を提供できる商品販売情報分析サーバの提供を目的とする。

上記課題を解決する為に、まず本発明の第１の発明は、販売データを保有もしくは接続しており、
端末から販売傾向の入力を受け付ける販売傾向受付手段、
販売データより商品分類毎に傾向算出期間と比較対象期間の比を算出する販売傾向算出手段、
販売傾向に合致する商品分類を検索する商品分類検索手段、
商品分類検索手段で該当した商品分類又は商品分類に対応した商品情報を端末に出力する該当商品出力手段、
を有することを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供するものである。

また、本発明の第２の発明は、請求項１記載の商品販売情報分析サーバにおいて、
予め定められた、もしくは指定された店舗が定まっており、
その店舗の販売データのみの販売データを販売傾向算出手段に用いることを特徴とする商品販売情報分析サーバ提供するものである。

また、本発明の第３の発明は、共通の商品分類により設定した一定の分類範囲内に更に独自の商品分類（以下独自分類と称する）を設ける機能を有し、その独自の商品分類で請求項１または２記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供するものである。

また、本発明の第４の発明は、一定の分類範囲内の、独自分類と独自分類に該当しない共通分類により請求項３記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供するものである。

また、本発明の第５の発明は、一定の分類範囲内の、独自分類に該当しない一定分類範囲内のみにより請求項３記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供するものである。

また、本発明の第６の発明は、請求項５記載の独自分類に該当しない共通分類の検索による該当商品出力手段の出力結果をもとに独自分類を付与する独自分類付与手段を有することを特徴とする商品販売情報分析サーバを提供するものである。

さらに、この独自分類を付与するのに有効な手段を提供するものである。

以上の説明から明らかなように、本発明の商品販売情報分析サーバによれば、販売傾向受付手段で指定した販売傾向からその販売傾向に該当する該当商品を特定して表示もしくはデータ構築が行われることが可能になったものである。

この結果、マーケッティング担当者が販売計画時点では想定できなかった顧客の商品購入動向の規則性が判明して、より全体的な商品購入動向が販売計画時点で把握できるようになり、顧客の商品購入動向を基準とした場合より計画的な販売管理が可能になる。

次に、本発明の商品販売情報分析サーバの実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。まず図１は本発明の商品販売情報分析サーバの実施形態における構成図である。この形態によれば、ＷＥＢサーバ２１とデータベースサーバ２２とにより構成されているが、単一の物理サーバからなる構成、販売データを外部に持つ構成、ＷＥＢサーバからデータ処理サーバが独立している構成、分類サーバが独立している構成、利用者管理サーバが独立している構成など、各種の構成が可能である。

この図１に示す商品販売情報分析システムは、端末２０からの要求による情報処理を行
うＷＥＢサーバ２１とデータベースサーバ２２を有している。なお、本システムを利用可能な端末２０には、販売傾向の入力を促し、入力された販売傾向をＷＥＢサーバに送信し、該当商品出力を行うためのブラウザ機能を有している。なお、この例ではインターネット利用形態であるが、サーバクライアント形式等の場合はブラウザに代わって別のクライアントソフトが動く形式のものであっても構わない。

利用可能な代表的な端末２０としては、図示しない入力操作を行うキーボード及び座標指示入力（カーソル指示）を行うマウスと、処理データを画面表示するディスプレイ装置と、処理データを印字して出力するプリンタ装置とＯＳ等を格納したＲＯＭ及びワーキング用ＲＡＭなどやブラウザ等のソフトウエアを備えたハードディスク等を備えて本発明の商品販売情報分析処理の端末動作をするＣＰＵとを有しているものが挙げられる。

ＣＰＵは、オペレーティングシステムおよびブラウザによって、サーバ２１に対する分析処理要求を実行するブラウザ処理部とを有し、更に、各種情報をディスプレイ装置に表示するために画面表示する処理、及び、プリンタ装置での印字出力指示処理を実行する出力処理部を有している。

図１中のＷＥＢサーバ２１は、ＮＥＴ（インターネットもしくはイントラネット）を通じて端末から要求されたページのブラウザ言語（ＨＴＭＬ、ＸＭＬなど）を送信する機能と、端末からの入力を受け付ける機能、それにデータベースサーバ２２へデータ処理命令を行う機能とを有している。

また、データベースサーバ２２は販売データ、商品分類データ、その他のデータを保有しており、ＷＥＢサーバ２１からの指示によりデータベース処理を行う。この中のデータは、元々バッチ等の手段で得られているもので、恒常的に所有しているものとするが、オンライン的に販売情報などの情報を得られる仕組み、その他各種データの取り込み方法や保有方法はシステムに応じて適宜変形使用すれば良い。

データベースは、販売データ（ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅ）データ）、商品情報テーブル、利用者情報、独自分類テーブルからなっているが、実際はこれらの他に管理用に各種のテーブルや情報を備えている。なお、他の機能を実現するために店舗情報や店舗客数などのデータも備えるものであっても構わない。販売データはかならずしもＰＯＳデータである必要はないが、データの収集が容易であるために一般的にはＰＯＳデータが用いられる。もちろん生のＰＯＳデータでも構わないが、ある程度加工してあるデータの方が実用的である。

これらのデータは、ＰＯＳデータと商品情報テーブルと独自分類テーブルをＪＡＮ（Ｊａｐａｎｅｓｅ Ａｒｔｉｃｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ）コードでリレーションし、独自分類テーブルと利用者情報を利用者コードでリレーションしている状態になっている。また、ＰＯＳデータにはＪＡＮコードの他に、年月、金額成長率（前年同月比）、数量成長率（前年同月比）が含まれている。もちろん、これに代わってもしくはこれに加えて金額や数量自体を項目として持つものであっても構わない。

この構成で、端末２０に利用者情報と販売傾向が入力されると、コード変換や暗号化された上で端末からＷＥＢサーバ２１に送信される。ＷＥＢサーバ２１ではデータベースサーバ２２のデータベースを操作して販売傾向に該当するデータを選択およびソートして端末２０に送信する。

販売傾向としては、販売の伸び率などや減少率が考えられ、この傾向は金額ベース、数量ベースなど、各種のものが考えられる。また、金額でも販売希望価格ベース、販売ベー
ス、卸しベース、出荷ベースなど各種のものが考えれる。この様な販売傾向を、数量成長率（前年同月比）で５％以上降下、などのかたちで指定するのが販売傾向受付手段となる。サーバにて受け付けた販売傾向は、その販売傾向に合致する商品分類、例えば独自分類などを自動的に算出するが。この場合、計算上はデータベースに適合した共通分類で計算するのが容易なので、販売傾向算出手段は、その共通分類で計算し、独自分類に変換するのが容易である。

商品分類検索手段は、そのたび毎に販売傾向を算出する、もしくは事前に商品分類毎に算出しておいたデータを元に計算するものでもよいが、求められた分類ごとの販売傾向と、入力された販売傾向を比較し、該当する商品のみを検索して算出するものである。この場合、単に検索するのみではなく、販売傾向が大きいもの、例えば上昇率が上位、販売金額の減少が著しい商品から順に並べるのが一般的には好ましい。

なお、検索範囲は店全体の棚割りに活用する様な場合は商品分類全般でも構わないが、新製品開発や仕入れなどに活用する場合には一定の商品群や一定の分類範囲内、例えばチョコレートやスープなどの様に販売傾向を得て活用しようとする特定の商品分類範囲を検索対象にするのが好ましい。

この様に、該当商品は販売傾向順にソートした上で該当商品に対する独自分類コード、ＪＡＮコード、商品名情報を一覧表として端末２０に送出する。

送出する情報である商品情報は、商品名一覧等の様に分類コードを含まないかたちでもよいが、一般的には分類コードや商品名、メーカ名などを含むのが一般的に便利である。なお、これを結果出力だけではなく独自分類管理や独自分類付与に用いる場合は独自分類や共通分類などの分類コードもしくは分類名の表示が必須となり、さらに表示だけではなく分類操作が可能になっている必要がある。

端末２０では、この様な一覧表をディスプレイ装置で画面表示する処理を行う。もちろん、一覧表形式の他、サムネイル方式等他の表現形式でも構わないことは当然である。また、出力処理部ではプリンタ装置での印字出力形式を指定し、その一覧表の印字やダウンロードが必要に応じて行われる。

このようにして、この実施形態ではＰＯＳ情報から検出した販売傾向からそれに合致する商品リストなどの商品情報が表示される。また必要に応じて個別の独自商品分類を用いることが可能で、この結果、マーケッティング担当者が販売計画時点では想定できなかった顧客の商品購入動向の規則性が判明するようになり、顧客の商品購入動向を基準とした正確な商品管理が可能になる。

なお、商品分類としてＪＡＮコード、ＪＩＣＦＳ（Ｊａｎ Ｉｔｅｍ Ｃｏｄｅ Ｆｉｌｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ）分類の様な既存の共通分類でも、一定の使用者を想定した独自分類でも、ユーザ単位の独自分類でも、その他企業単位で定めた独自分類でも、その他各種集団の特性に応じて利用すればよい。この場合、共通分類のみで独自分類が付与されていない商品、すなわち未分類商品を容易に整理する仕組みがある事により実際に容易に使用できる仕組みとなる。具体的には、独自分類では一般的に未分類商品が出てきてしまうが、これらを無視することも可能であるが、無視せず、未分類商品そのままを比の算出や検索や出力の対象にしたほうが便利な場合が少なくない。

検索対象は全商品を対象とするのも構わないが、一般的には特定の商品群のみを対象とする場合が多い。

さらに、検索対象は独自分類のみを対象とすれば、独自分類を付けた商品のみで分析ができるために出力様式としては好ましい。さらに、この場合の独自分類は、管理のためにＪＡＮコードなどの既存の共通分類に対応した分類であれば管理が容易であるという優位性がある。具体的には１対１対応に限らず、複数の共通分類の商品に対応して一つの独自分類を付与するものであっても構わない。

しかし、独自分類の管理用には、一定の分類範囲内の独自分類を付けていない共通分類を、独自分類と併せて表示すれば、独自分類を付与しない商品の重みが容易に把握でき、これにより販売傾向上の見落としを最小限にすることができる。

さらに、検索対象を一定の分類範囲内の独自分類を付けていない共通分類のみを表示し、その共通分類に独自分類を付与することが出来るようにすれば、販売傾向上重要な商品から独自分類を付与することが可能になり、完全に独自分類を付与しなくとも実用上問題の少ない商品販売情報の分析が可能になる。

また、販売実績は、ＰＯＳコード、ＪＡＮコード等の商品分類が直接得られるものでなくとも、間接的に得られる情報でも構わないものであり、また、店舗情報を含まないものでも構わないが、店舗ごとの情報が必要な場合は、何らかの手段でデータ化されていなくてはならない。

傾向算出期間は１月単位が便宜であるが、週単位等のその他の単位でも良く、比較対象期間も、先月、前年同月比など、用途に応じて適宜選択すれば構わない。また、比は金額ベース、数量、利益額など各種のものが使える。

また、商品販売情報分析は、要求の都度検索するものであっても構わないが、販売集計結果だけを記憶しておきスタックしておくものでも、さらの販売傾向まで分析しておき、その販売傾向の値で記憶するものでも構わない。

さらに、独自分類の付与方法は、別途作成して対応表等のかたちでアップロードするものでも構わないが、出力結果を見てその場で独自分類を付与できる前述の様な方法にする方が好ましく、表を修正可能である場合も、表全体ではなく独自分類の項目のみを入力もしくは修正可能にした方が間違いが少なくなり好ましい。

この場合、未分類の商品である独自分類に該当しない共通分類に該当する商品のみを検索対象にすることは、独自分類付与に便利な場合がある。また、未分類の商品である独自分類に該当しない共通分類に該当する商品のみではなく、すでに独自分類を付与している商品も検索対象にすることは、未分類の商品である独自分類の全体の中での位置付けを理解するのに便利な場合がある。さらに、独自分類に該当する商品を検索対象とする場合は、最終的に出力する場合に便利な場合が少なくない。また、検索対象の変換を変換ボタン等で即座に対応する様にしてあることも有効な場合がある。さらに、特定の商品分類を検索対象として、その独自分類に属する商品を表示する様なものでも構わない。

さらに独自分類は記号の様なものでも、「洋風」などの様にキーワード的なものでも良く、さらに、複数の独自分類を付与できる様にすることも可能である。

アクセス可能な状態でデータベースサーバ２２の各データは、まず基本ＰＯＳデータとして、図２の様に、月次基本ＰＯＳデータ、月次収集店基本ＰＯＳデータ、カテゴリー内メーカ集計データ、カテゴリー集計データ、メーカ集計データを有しており、要求される商品販売情報により適宜選択される。

月次基本ＰＯＳデータを用いてデータ処理する場合のリレーション設定を代表として示せば図３に示す様な、月次基本ＰＯＳデータ、ＪＡＮマスタ、メーカマスタ、ＪＩＣＦＳマスタ、容器形態マスタ、ユーザ分類マスタ、ユーザカテゴリマスタ、会員マスタ、店舗客数データマスタ、業態マスタ、地域マスタを有しており、これらのデータは図２の線で結ばれているようにリレーションが取られている。

例えば、月次基本ＰＯＳデータとＪＡＮマスタはＪＡＮコードによりリレーションする設定となっている。このようなリレーションの設定は、他の基本ＰＯＳデータも同様に設定されている。

図３に各マスタおよび基本ＰＯＳデータのデータ構造を示す。例えば、月次基本ＰＯＳデータには、年月、データ期間区分、ＪＡＮコード、業態コード、地域コード、金額、数量、金額成長率、数量成長率、平均売価、ＪＩＣＦＳコード、メーカコード、容器形態コードが含まれている。もちろん、その他のデータを含むものであって構わない。なお、この場合の各成長率はあらかじめ前年同月比という形で別途計算して保有しているものとする。

これらのデータは、元々バッチ等の手段で得られているもので、原則的に恒常的に所有しているものとするが、ユーザ分類マスタはアップロードにより取り込むことが可能になっている。もちろん、オンライン的に販売情報などの情報を得られる仕組み、その他各種データの取り込み方法や保有方法はシステムに応じて適宜変形使用すれば良い。

まず、端末からＷＥＢサーバへアクセスすると、図５の様に、最初の画面では左右に画面が分割され、左欄にはメニュー選択画面、右欄には、初期画面として、基準となる月を設定し、上昇傾向商品であれば１００以上の任意の整数、下降傾向であれば１００未満の任意の整数を入力し、金額ベースか数量ベースのどちらかを選択した上で「次に進む」を押すことで次の画面に進む。なお、必要に応じて図６の様に、カテゴリー（商品分類）、業態、地域を選択できる。

これを受けてＷＥＢサーバでは、データベースサーバのデータをデータ処理し、基準月から３ヶ月間過去にさかのぼり、金額または数量の前年同月比成長１００％分率を算出する。このとき、成長率は計算に金額または数量を各月の店舗情報から取った総店舗来店客数で除算し１０００を掛けたパーチャスインデックス総店当たりの値を使用し算出する。また、図７の様に表示する項目を指定することも可能であるし、表示件数を指定することも可能である。

加えて、図８の様に表以外の出力形式が可能な場合は、表としての表示の他に、ＣＳＶ形式等のダウンロード、グラフ表示なども可能になっている。本例においては、グラフ表示においては各種グラフ形式が選択可能な他、軸の設定や表示アイテムの選択も可能である。

次に、選択した商品について、この成長率を算出した後、上昇傾向であれば端末から入力された条件以上の商品を、下降傾向であれば条件以下の傾向の商品のみを更に検索し、該当商品である場合は結果として端末に図９の様に表示する。この場合、図９の様に、表の他、検索条件等も表示するのは有効である。

この様に端末に結果表示された値は、端末に理解しやすい様に表示されるため、今後も上昇傾向および下降傾向を示す可能性の高い商品として解釈することができる。

なお、商品カテゴリーについては、一般的に用いられている分類である例えばＪＡＮコードなどを用いることも可能であるが、本実施例では独自の商品分類であるユーザ分類を使用している。例えば、端末で独自分類の基準を作成し、ＷＥＢサーバから未登録データをダウンロードすることで、未分類商品が特定できる様な仕組みとなっている。

具体的には、図１０の様な会員情報変更メニューにて図１１の様なユーザ分類メニューが選択できる様になっており、さらに図１２の様なユーザ分類コード更新メニューが選択できる様になっている。ここでＪＡＮコードによるカテゴリーを選択できるが、その選択を補助するために絞込み条件による選択を、メーカーコード等により行うことができる。なお、このとき同時に出力する項目、ソート順、出力条件をしていすることも図１３の様に可能である。

ＪＡＮコードの商品名、カテゴリー分類コードなどを登録してあるＪＡＮマスタに対して、端末から指定したカテゴリーの商品についてＪＡＮコードを基準に、分類付けられていない商品をファイル化してダウンロードする。図１４の様な確認画面で保存を押せばダウンロード完了である。ダウンロード結果は図１５の様に、例えばＪＡＮコード順に表として上昇傾向および下降傾向を示す可能性の高い商品を容易に判断可能であった。

ここで、未分類の商品をダウンロードする場合、売上情報とリンクさせて、各カテゴリーの上位ランキングのみを対象に未分類である商品のみをダウンロードすることも可能になっている。この様な独自分類コードを用いて分析する場合は、まず独自分類コードを入力したファイルをアップロードした上で、独自分類基準に基づくデータ検索条件を入れて分析を実施することが可能である。

なお、付加する機能として、図１６の様なアイテム別分析も有効である。ここで分析レポート形式を選んだ後、図１７の様なカテゴリー選択、期間選択、業態選択、図１８の様な地域選択を行う事も可能である。更に、図１９や図２０の様なユーザー分類による絞り込みも可能であり、また、図２１の様な表示する項目も選択可能であり、図２２の様な絞込み検索が、企業や商品名キーワードから可能であり、その結果の出力も、図２３の様な結果表示、データダウンロード、各種市販の棚割りソフト用データに応じたダウンロード、更には各種結果のグラフ表示が可能である。その結果の分析レポートは、図２４の様に指定通りソートした状態でレポート形式で出力可能である。

本発明は、小売業、メーカー、卸しなどでの商品販売情報を分析するための商品販売情報分析サーバに関し、特に、販売実績情報から検出した規則性を有する基本情報に基づいて、商品販売情報分析の対象となる商品群を体系化した分析用商品分類のデータベース構築を行う商品販売情報分析サーバに関する。

本発明の商品販売分析情報サーバの実施形態における構成を示すブロック図である。 月次基本ＰＯＳデータを用いた場合のテーブル間のリレーション関係を示す図である。 データベースサーバが保有するテーブルを示す図である。 従来例の商品販売情報分析システムにおける処理形態を示すブロック図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。 実際の画面の概念構成図である。

符号の説明

２０ 端末
２１ ＷＥＢサーバ
２２ データベースサーバ

Claims (6)

1. 販売データを保有もしくは接続しており、
   端末から販売傾向の入力を受け付ける販売傾向受付手段、
   販売データより商品分類毎に傾向算出期間と比較対象期間の比を算出する販売傾向算出手段、
   販売傾向に合致する商品分類を検索する商品分類検索手段、
   商品検索手段で該当した商品分類又は商品分類に対応した商品情報を端末に出力する該当商品出力手段、
   を有することを特徴とする商品販売情報分析サーバ。
2. 請求項１記載の商品販売情報分析サーバにおいて、
   予め定められた、もしくは指定された店舗が定まっており、
   その店舗の販売データのみの販売データを販売傾向算出手段に用いることを特徴とする商品販売情報分析サーバ。
3. 共通の商品分類により設定した一定の分類範囲内に更に独自の商品分類（以下独自分類と称する）を設ける機能を有し、その独自の商品分類で請求項１または２記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバ。
4. 一定の分類範囲内の、独自分類と独自分類に該当しない共通分類により請求項３記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバ。
5. 一定の分類範囲内の、独自分類に該当しない共通分類のみにより請求項３記載の検索を行うことを特徴とする商品販売情報分析サーバ。
6. 請求項５記載の独自分類に該当しない共通分類の検索による該当商品出力手段の出力結果をもとに独自分類を付与する独自分類付与手段を有することを特徴とする商品販売情報分析サーバ。

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