JP2006072590A - 商品の需要予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】
実際に受けた注文実績データだけでなく、注文までは至らなかったが、商品の照会を行ったという照会情報をもとにして、商品の需要予測を行う需要予測システムを提供することにある。
【解決手段】
商品データベースに登録された商品のうち、実際に受けた注文データを記憶する受注データベースの情報だけでなく、注文に至らなかったが商品は照会した情報を操作履歴データベースに記録しておき、これらの情報をもとに需要予測サーバが、商品の需要予測を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、インターネット等を用いた商品販売システムにおける需要予測システムに関し、特に、消費者の画面操作および入力情報を利用した需要予測システムに関する。

昨今のインターネット等を用いた商品販売形態においては、販売者はＷｅｂサーバを通じて商品情報を公開し、消費者はそれを参照して注文情報をＷｅｂブラウザを通じて入力し、入力された注文情報がＷｅｂサーバを通じて販売者側の保持する販売管理サーバに登録されることにより受注が成立する。注文時は、消費者は商品情報の他に、必要に応じて在庫状況や納期、価格などを照会しながら発注の有無を決定する。また、いったん発注した商品をキャンセル（発注取消し、商品が既に納品されている場合は返品）する場合も、同様にＷｅｂブラウザ等を通じて依頼入力することで返品情報が販売管理サーバに登録され、販売者側が受け付けるようになっている。

一方で、販売者の需要予測の方法として、上記販売管理サーバに登録された注文データに基づいて、どのような商品が売れているか、という実績に基づいた需要予測がなされている。例えばユーザからの照会情報を利用して消費者の需要マインドを予測するという技術がある（特許文献１参照）。

特開２００２−８３０７０号公報

しかし、かかる従来技術においては、ユーザからの照会情報を全て需要と捉えてしまうと、消費者の単なる新製品情報収集や、購入する意志のない商品照会（いわゆる「ひやかし」）といった情報まで含めて需要予測してしまうこととなり、かえって需要予測結果を混乱させてしまうおそれがある。

本発明の目的は、真のニーズを反映した需要予測を立案するために、注文に至った情報だけではなく、引合いの実績、特に、受注確度が高かった引合い実績情報を収集し、これを加味した形で精度の高い需要予測を行うための需要予測システムを提供することにある。

上記目的を達成するために本発明は、販売対象の商品情報を記憶する商品データベースと、前記商品情報に対応する商品の注文情報を受信する販売管理サーバと、前記受信した注文情報を記憶する受注データベースと、前記注文に関する操作履歴を記憶する操作履歴データベースと、前記受注データベースと前記操作履歴データベースに記憶された情報をもとに、前記商品に関する需要予測を行う需要予測サーバを備える構成を採用した。

本発明によれば、販売者は消費者からの注文実績データのみならず、注文に至らなかった場合の注文照会情報にもとづいて、より消費者のニーズに合った需要予測を行うことができる。

以下、本発明の実施の一形態を図面により詳細に説明する。

図１は、本発明を用いる需要予測システムの実施の形態のひとつを示すシステム構成図である。この図に示すシステムは、消費者が商品の照会や注文、返品の要求を行うための任意の数のユーザ端末装置１１４と、ユーザ端末に商品情報や注文入力などの各種画面を表示させるためのＷｅｂサーバ１１１、消費者の注文要求や返品要求等に基づいて商品の販売を行うための販売管理サーバ１１２、各種データに基づいて需要予測するための需要予測サーバ１１３、および販売者の商品在庫を管理する在庫管理サーバ１１５が、インターネット等のネットワーク１０１に接続されている。

また、販売者側の構成として、ユーザ端末を通して行なわれた消費者の各種画面操作、入力情報等のログを保管するための操作履歴データベース１２１、販売者が取り扱う商品の情報を管理するための商品データベース１２２、消費者の実際の注文実績を管理するための受注データベース１２３、消費者の返品実績を管理するための返品データベース１２４、および本システムで管理する消費者のユーザＩＤやパスワード、名前といった情報を管理するユーザ管理データベース１２５が、各サーバとＬＡＮ等のネットワーク１０２を通じて接続されている。

このようなシステム構成において、販売者は販売したい商品を予め商品データベース１２２に登録しておき、Ｗｅｂサーバ１１１を通じてユーザ端末１１４に商品リストを表示する。消費者は商品リストを参照して注文する商品を選択し、注文する場合は数量や届け先などの注文情報をユーザ端末１１４から入力する。注文情報は再びＷｅｂサーバ１１１を通して販売管理サーバに伝送され、注文実績情報として受注データベース１２３に格納される。消費者がいったん注文した商品について注文キャンセル（返品）したい場合も、同様にＷｅｂサーバ１１１を通じて用意された返品画面に対して消費者がユーザ端末１１４から必要情報を入力し、Ｗｅｂサーバ１１１を通して販売管理サーバに伝送され、返品実績情報として返品データベース１２４に格納される。販売者が需要予測を行う際は、需要予測サーバ１１３が注文実績情報を受注データベース１２３から抽出する等し、消費者の需要を予測する。

図３は、Ｗｅｂサーバ１１１により生成されユーザ端末１１４に表示される商品リスト画面３００の画面イメージ図であり、商品の名称や構成などの情報を表示する項目３０１が、商品ごとに一覧表示されている。また、消費者が当該商品を注文する場合に、数量や届け先などの注文詳細情報を入力する画面に遷移するための注文画面ボタン３０２、注文前に当該商品の在庫状況や納期情報を照会する画面に遷移するための納期照会画面ボタン３０３、注文前に当該商品の価格を見積りシミュレーションする画面に遷移するための価格見積画面ボタン３０４、商品照会を終了してログアウトするためのログアウトボタン３０５などから構成されている。

図５は、Ｗｅｂサーバ１１１により生成されユーザ端末１１４に表示される注文キャンセル画面５００の画面イメージ図であり、当該商品の名称や予定納期、現在の進捗状況などを表示する項目５０１、消費者が注文キャンセル要求をする場合に注文キャンセル理由を入力する領域５０２、注文キャンセル要求を確定してＷｅｂサーバ１１１にデータ送信するためのＯＫボタン５０３、注文キャンセル要求を取りやめるためのキャンセルボタン５０４などから構成されている。

図７は、Ｗｅｂサーバ１１１により生成されユーザ端末１１４に表示される商品リスト画面３００の別の画面イメージ図であり、図３に記載の構成に加え、販売者からの販売促進情報として、おすすめ商品の名称や構成などの情報を表示する項目７０１、その他の販促情報を表示する項目７０２などから構成されている。

次に、商品注文時の図１の実施例の動作を図２のフローチャートおよび図３の画面イメージを参照して説明する。

まず、消費者による販売システムへのログイン処理が行なわれる。ユーザ端末１１４から、消費者を一意に識別するためのユーザＩＤおよびパスワードが入力され、これらの情報がＷｅｂサーバ１１１に送信される（ステップ２０１）。Ｗｅｂサーバ１１１はユーザ管理データベース１２５を参照し、ユーザＩＤの存在確認とパスワードのチェックを行うことで、ユーザ認証を行う（ステップ２０２）。これ以降、ユーザ端末１１４からＷｅｂサーバ１１１に送信される全ての送信情報、すなわちボタンやリンクを選択することによる画面遷移要求や商品の選択情報や各種の入力データを全て、操作履歴として操作履歴データベース１２１に格納する（ステップ２０３）。ステップ２０２で認証したユーザＩＤ情報と合わせて格納することで、どの消費者が、いつ、どんな操作を行なったか、といった情報が全て記録されることになる。なお、ここで、ユーザ端末１１４における消費者側の操作情報を逐一Ｗｅｂサーバ１１１に送信せず、ユーザ端末１１４内などの別の記憶領域に保存しておき、別途必要とした時に販売者側装置に送信してもよい。

次に、商品データベース１２２から、ログインした消費者に販売したい商品の一覧を作成し、商品リスト画面３００としてユーザ端末１１４に表示する（ステップ２０４）。消費者は、商品リスト画面３００（図３）を参照して注文する商品を検討する（ステップ２０５−ａ）。注文したい商品が決まったら、当該商品を選択後、注文画面ボタン３０２（図３）を選択して注文詳細情報を入力する画面に遷移し、数量などの注文詳細情報を入力する（ステップ２０５−ｄ）。注文詳細入力を行うと、注文情報を販売管理サーバ１１２で受注処理し、受注結果情報として受注データベース１２３に記録する。

注文する前に、特定商品に対して在庫状況や納期が希望通りか否かを確認する場合は、納期照会画面ボタン３０３（図３）を選択し、当該商品の納期情報を照会する（ステップ２０５−ｂ）。また、注文する前に、特定商品に対して価格の見積りを実施する場合は、価格見積画面ボタン３０４（図４）を選択し、当該商品の見積りシミュレーションを行う（ステップ２０５−ｃ）。この注文を行うためのステップ２０５−ａからステップ２０５−ｄまでの一連のユーザ操作（ステップ２０５）は、Ｗｅｂサーバ１１１を通じて操作履歴データベース１２２に逐一記録する（ステップ２０６）。

こうして商品の注文を繰り返し、一通りの注文が終了したら、システムを終了させるためログアウトボタン３０５を選択し、ログアウト要求を行う（ステップ２０７）。ここで、納期照会や価格見積の結果、希望に合わなかった場合も、注文を取りやめるためログアウト要求を行う。Ｗｅｂサーバ１１１はログアウト要求を受け付けると、必要なログアウト処理を行うと同時に、ユーザの操作履歴の記録処理も終了する（ステップ２０８）。

このように、注文時の消費者の操作情報を操作履歴データベース１２２に全て記録し、需要予測サーバ１１３でこの情報を処理できるようにしておく。

次に、商品返品時の図１の実施例の動作を図４のフローチャートおよび図５の画面イメージを参照して説明する。

まず、商品注文時と同様に消費者による販売システムへのログイン処理が行なわれる。ユーザ端末１１４から、消費者を一意に識別するためのユーザＩＤおよびパスワードが入力され、これらの情報がＷｅｂサーバ１１１に送信される（ステップ４０１）。Ｗｅｂサーバ１１１はユーザ管理データベース１２５を参照し、ユーザＩＤの存在確認とパスワードのチェックを行うことで、ユーザ認証を行う（ステップ４０２）。これ以降、ユーザ端末１１４からＷｅｂサーバ１１１に送信される全ての送信情報を、同様に操作履歴として操作履歴データベース１２１に格納する（ステップ４０３）。

次に、商品データベース１２２および受注データベース１２３から、ログインした消費者が過去に注文した商品の一覧を作成し、発注状況画面としてユーザ端末１１４に表示する（ステップ４０４）。消費者は、発注状況画面を参照して返品する商品を選択する。販売管理サーバは消費者の選択に従い、当該商品を返品するための注文キャンセル画面５００（図５）をユーザ端末１１４に表示する。消費者は、当該商品の名称や現在の進捗状況などを画面項目５０１（図５）を参照することで確認し、注文キャンセルする場合は注文キャンセル理由を入力領域５０２（図５）に入力し、ＯＫボタン５０３（図５）を選択することで注文キャンセルを確定する（ステップ４０５）。注文キャンセル入力を行うと、注文キャンセル情報を販売管理サーバ１１２で返品処理し、返品結果情報として返品データベース１２４に記録する。入力領域５０２（図５）に入力された注文キャンセル理由は、なぜその商品が不要になったかを事後に分析して需要予測に反映させるための重要なデータとなる。このため、画面の入力ロジックとして、この入力領域５０２（図５）に入力を行なわないと注文キャンセルが確定しないようなエラーチェックを施してデータ収集率を上げても良い。またここで、注文キャンセルを取りやめたい場合は、キャンセルボタン５０４（図５）を選択することで、返品処理を中止して注文キャンセル画面を閉じる。

次に、需要予測時の図１の実施例の動作を図６のフローチャートおよび図７の画面イメージを参照して説明する。

まず、需要予測サーバ１１３が、需要予測を行うために必要なデータの収集を行う（ステップ６０１）。すなわち、受注データベース１２３から、実績としての受注結果情報を読込み（ステップ６０１−ａ）、操作履歴データベース１２１から、消費者の注文時の画面操作情報を読込む（ステップ６０１−ｂ）。さらに、返品データベース１２４から、実績としての返品結果情報を読込む（ステップ６０１−ｃ）。

次に、読込んだ各種情報を元に需要予測を行う（ステップ６０２）。

ステップ６０１−ａで読込んだ受注実績情報を使った需要予測については、従来技術としてすでに多種多様な予測方法がある。

ステップ６０１−ｂで読込んだ画面操作情報は、単に消費者の照会内容を全て「潜在需要があった」として扱ってしまうと、特に購入の意志が無く商品情報を参照するような場合の照会履歴も有効データとして取り込んでしまうことになり、かえって需要予測結果が信用できないものになってしまうおそれがある。従って、照会履歴の中で、より消費者の購入の意志が高かった（＝受注確度が高かった）と思われる照会履歴を明確にすることで、需要予測の精度を向上させる。

受注確度が高かったと思われる照会履歴とは、例えば次のようなものがある。（１）購入するつもりで納期を確認したが、希望する納期に間に合わなかったため注文を見合わせた照会履歴。（２）購入するつもりで価格を見積りしたが、予定していた予算と折り合いがつかなかったため注文を見合わせた照会履歴。

（１）の照会履歴については、操作履歴データベース１２１から、消費者が商品リスト画面３００（図３）を操作する際に納期照会画面ボタン３０３（図３）を選択したデータを選択することで抽出することができる。また、（２）の照会履歴については、操作履歴データベース１２１から、消費者が商品リスト画面３００（図３）を操作する際に価格見積画面ボタン３０４（図３）を選択したデータを選択することで抽出することができる。

ステップ６０１−ｃで読込んだ返品実績情報は、一旦受注したにも関わらず最終的には消費者に売り切ることが出来なかった情報として、「マイナスの需要」という意味で受注実績情報を補正するデータとして需要予測に活用する。また、注文キャンセル理由入力領域５０２（図５）で得られたデータは、注文したにも関わらず何故取りやめたか、という今後の需要を予測する上で非常に重要な情報として分析に利用できる。

次に、ステップ６０２において需要予測した結果情報を他システムに連携して活用する（ステップ６０３）。例えば、需要予測結果データを在庫管理サーバ１１５に連携することで、需要予測に基づいてより適正な在庫の確保を計画する（ステップ６０３−ａ）。また、需要予測結果を販売管理サーバ１１２に連携することで、予測された需要に対応して適切な商品ＰＲを行う（ステップ６０３−ｂ）。

例えば、ステップ６０２で（１）購入するつもりで納期を確認したが、希望する納期に間に合わなかったため注文を見合わせた消費者に対しては、納期を改善した商品をＰＲすることで、より受注に至る確度が向上する。また、（２）購入するつもりで価格を見積りしたが、予定していた予算と折り合いがつかなかったため注文を見合わせた消費者に対しては、価格を改善した商品をＰＲすることで、より受注に至る確度が向上する。さらに、注文キャンセル理由入力領域５０２で得られたデータからの分析結果を改善した商品をＰＲすることで、より返品が発生しない確度が向上する。

これらの販売促進情報は、どの消費者がどのような需要を持っているかを、図２におけるステップ２０３、２０６で操作履歴データベース１２１に記録したデータから判別することが出来る。このため、ステップ２０４で消費者ごとに作成する商品リスト画面３００（図３）を、図７のように構成しても良い。すなわち、当該消費者の需要予測結果に応じて、ＰＲすべき商品情報を、おすすめ商品表示欄７０１に表示して販売促進を図る。また、需要予測結果に基づいたその他の販売促進情報を、販促情報表示欄７０２（図７）に表示して販売促進を図る。なお、この際、販売促進情報を商品リスト画面以外の画面に表示したり、消費者に販促情報としてメールで配信したりするようにしても良い。

上記実施形態により、発注キャンセル（返品）といった受注情報以外の情報も加味して、精度の高い需要予測を行い、より適正な在庫の確保、ひいては販売機会損失を減少させることができる。

また、真のニーズを反映した需要予測を活用し、納期を改善して希望納期と折り合わなかった消費者にＰＲを実施したり、価格を改善して希望価格と折り合わなかった消費者にＰＲを実施したりするなど、効果的な販売促進を行うことができる。

本発明の一実施例を示すシステム構成図である。 商品注文時の処理手順を示すフローチャートである。 商品注文時の商品リスト画面を示す画面イメージ図である。 商品返品時の処理手順を示すフローチャートである。 商品返品時の注文キャンセル画面を示す画面イメージ図である。 需要予測時の処理手順を示すフローチャートである。 商品注文時の商品リスト画面の別の例を示す画面イメージ図である。

符号の説明

１０１、１０２…ネットワーク、１１１…Ｗｅｂサーバ、１１２…販売管理サーバ、１１３…需要予測サーバ、１１４…ユーザ端末装置、１１５…在庫管理サーバ、１２１…操作履歴データベース、１２２…商品データベース、１２３…受注データベース、１２４…返品データベース、１２５…ユーザ管理データベース

Claims (3)

1. 商品を販売する販売システムにおける需要予測システムであって、
   前記販売システムにおける販売対象の商品情報を記憶する商品データベースと、
   前記商品情報に対応する商品の注文情報を受信する販売管理サーバと、
   前記受信した注文情報を記憶する受注データベースと、
   前記注文に関する操作履歴を記憶する操作履歴データベースと、
   前記操作履歴データベースに記憶された情報をもとに、前記商品に関する需要予測を行う需要予測サーバを備えることを特徴とする需要予測システム。
2. 前記需要予測システムはさらに、
   前記販売管理サーバが前記注文情報に対応する商品の返品情報を受信した場合に、該返品情報を記憶する返品データベースを備え、
   前記需要予測サーバは、前記返品データベースに記憶された情報をもとに需要予測を行うことを特徴とする請求項１記載の需要予測システム。
3. 前記需要予測システムはさらに、
   前記商品販売システムに登録されているユーザを管理するユーザ管理データベースを備え、
   前記需要予測サーバは、前記ユーザ管理データベースに登録されたユーザに対応する情報であって、前記受注データベースに記憶された注文情報、前記操作履歴データベースに記憶された操作履歴情報または前記返品データベースに記憶された返品情報にもとづいて、前記ユーザに提供する販売促進情報を送信することを特徴とする請求項２記載の需要予測システム。
   

Images