JP2007213295A - マーケティング支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】店舗形態の枠を越えたマーケティングを支援する。
【解決手段】（１）商品の購入者から、前記商品に関する数値化された評価情報と、商品購入先に関する数値化された評価情報と、当該購入者自身の連絡先を含む情報とを受け付ける受付手段と、（２）前記各情報のうちいずれか２つの相関分析を行う相関分析手段と、（３）前記受付手段によって受け付けた各情報のうち前記相関分析に用いられていない残りの情報と、前記相関分析手段による相関分析結果との回帰分析を行う回帰分析手段とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、マーケティング支援装置に関する。

図８は、３人の顧客Ａ〜Ｃに対して行った、例えばアンチエージング関連の商品を、どのような店舗で購入したかというアンケート結果を示す図である。顧客Ａ〜Ｃは、以下のような人物であると仮定する。

顧客Ａは、外出・出張が多めな職業に就いているサラリーマンである。顧客Ａは、アンチエージング関連の商品に関しては、会社から昼休みにインターネットを介して仮想店舗ａ〜ｃのいずれかに注文することが多い。しかし、顧客Ａは、外出等により会社から昼休みに上記注文ができない場合には、自宅の最寄り駅前に位置する或いは出張先等のドラッグストアで、アンチエージング関連の商品を購入することもある。さらに、顧客Ａは、帰宅時間が遅くなる場合には、自宅周辺のコンビニエンスストアで、アンチエージング関連の商品を購入することもある。

顧客Ｂは、価格重視で買い物を行う主婦である。アンチエージング関連の商品に関しては、もっぱら、自宅からインターネットを介して、仮想店舗ａ〜ｃのいずれかに注文している。

顧客Ｃは、一人暮らしの大学生である。顧客Ｃは、自宅からインターネットを介して、いずれかの仮想店舗に注文することが多い。しかし、顧客Ｃは、コンビニエンスストアで弁当を購入する際に、一緒に、アンチエージング関連の商品を購入することもある。

この結果、図８に示すように、
顧客Ａが、アンチエージング関連の商品を、インターネット上の仮想店舗ａ〜ｃで合計５０％の割合で購入し、ドラッグストアｄ，ｅで合計３０％の割合で購入し、コンビニエンスストアｆ〜ｉで合計２０％の割合で購入していたという結果となる場合がある。

顧客Ｂが、アンチエージング関連の商品を、インターネット上の仮想店舗ａ〜ｃで１００％の割合で購入していたという結果となる場合がある。

顧客Ｃが、アンチエージング関連の商品を、インターネット上の仮想店舗ａ〜ｃで合計８０％の割合で購入し、コンビニエンスストアｆ〜ｉで合計２０％の割合で購入していたという結果となる場合がある。

従来のマーケティング手法は、まず、図８に示すような情報収集を行い、それを用いたリサーチを行い、リサーチ結果に基づいて商品の販売活動の方法などを決定していた。このリサーチ結果は、仮想店舗ａにおける販売活動をどのようにすれば、仮想店舗ｂへの顧客を獲得できるかということについて役立つ。

しかし、従来の技術は、同種の店舗間のマーケティングには役立つものの、店舗形態の枠を越えたマーケティングには役立っていなかった。店舗側と商品メーカとが、それぞれ顧客視点でリサーチを行っていなかったためである。

そこで、本発明は、店舗形態の枠を越えたマーケティングを支援することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明のマーケティング支援装置は、
商品の購入者から、前記商品に関する数値化された評価情報と、商品購入先に関する数値化された評価情報と、当該購入者自身の連絡先を含む情報とを受け付ける受付手段と、
前記各情報のうちいずれか２つの相関分析を行う相関分析手段と、
前記受付手段によって受け付けた各情報のうち前記相関分析に用いられていない残りの情報と、前記相関分析手段による相関分析結果との回帰分析を行う回帰分析手段とを備える。

上記各手段は、ハードウェアで実現してもよいし、ソフトウェアで実現してもよい。一例としては、上記各手段は、図１の制御部２４０によって実現することができる。制御部２４０は、ＣＰＵとＲＡＭなどとを含んでいて、ＲＡＭなどには上記各手段によってなされる機能を実現するためのソフトウェアが格納されている。ＣＰＵは、ＲＡＭなどに格納されているソフトウェアを用いて、上記機能を実現する。

また、上記マーケティング支援装置は、
商品又は商品購入先毎に用意された、前記商品に関する評価情報を取得するために必要な質問テンプレートが記憶されているメモリと、
当該商品又はその属性情報と、当該商品の購入者を特定する特定情報とを取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された属性情報に対応する質問テンプレートを前記メモリから読み出して、前記特定情報に基づいて割り出した前記連絡先宛てに送信する送信手段とを備えることができる。

係る場合、顧客リストなどが記憶されている既存のデータベースを利用して、ここに、前記商品に関する数値化された評価情報と、商品購入先に関する数値化された評価情報と、当該購入者自身の連絡先を含む情報とを記憶していくことで、新たなデータベースなどを用意しなくて済む。

前記送信手段によって送信された質問テンプレートに従ってなされた回答を記憶する記憶装置を備える。なお、記憶装置には、オブジェクトデータベース・ネットワークデータベース・リレーショナルデータベースを含むデータベース、ファイルなどが含まれる。

発明の実施の形態

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書では、商品という用語の意味に、役務又は役務に付帯するもの（例えば、飲食店で提供される飲食物）も含められるものとする。

図１は、本発明の実施形態のマーケティング支援システムの模式的な構成図である。図１には、以下説明する、ＰＯＳ端末１００と、マーケティング支援装置２００と、携帯電話機３００と、顧客カード４００と、管理装置５００とを示している。

ＰＯＳ端末１００は、各店舗に設置されている端末であって、店舗側が商品の売上管理及び在庫管理などに用いる。図１には、便宜上、一つのＰＯＳ端末１００しか示していないが、実際には、複数のＰＯＳ端末１００が存在している。ＰＯＳ端末１００は、顧客カード４００に記憶されているユニークＩＤを読み出す手段と、商品の購入代金に応じたポイントを顧客カード４００に書き込む手段と、販売対象の商品から商品種別を特定する特定情報（例えば商品名）を読み出す手段と、特定情報及びユニークＩＤをマーケティング支援装置２００へ送信する手段とを備えている。本実施形態では、商品販売時に、顧客カード４００からユニークＩＤを読み出すと共に商品の購入代金に応じたポイントを顧客カード４００に書き込み、かつ、販売対象の商品から商品種別を特定する特定情報（例えば商品名）を読み出し、特定情報及びユニークＩＤをマーケティング支援装置２００へ送信する。

なお、仮想店舗では、ＰＯＳ端末１００を、特定情報及びユニークＩＤを取得するために利用することができない。そのため、たとえば、マーケティング支援装置２００側で、特定情報及びユニークＩＤの取得を、次のような手法を採用して取得するようにしている。すなわち、マーケティング支援装置２００では、特定情報を取得するために、顧客からインターネットを介してなされる商品の発注情報を代用する。また、マーケティング支援装置２００では、商品発注時に顧客に対して顧客カード４００のカード番号を入力するように促すとともに、カード番号とユニークＩＤとを一対で関連づけして保持しておく。これにより、マーケティング支援装置２００では、顧客からの注文時に入手したカード番号に基づいてユニークＩＤが特定可能となる。

マーケティング支援装置２００は、以下説明する、顧客用メモリ２１０と、テンプレートメモリ２２０と、データベース２３０と、制御部２４０とを有している。

テンプレートメモリ２２０は、商品種別又は店舗種別を特定する特定情報と、当該特定情報に対応するテンプレートとが一組で記憶されているものである。このテンプレートは、顧客に対してなされる質問が含まれている。質問の例は、図２を用いて後に説明する。マーケティング支援装置２００は、テンプレートメモリ２２０を用いることによって、商品種別又は店舗種別に応じた質問を行うことができ、例えば、健康食品を買った人には健康食品又はドラッグストアなどに対応する質問を行い、蕎麦屋で蕎麦を食べた人には蕎麦或いは飲食物などに対応する質問を行うことができる。

データベース２３０は、携帯電話機３００から送信される上記質問に対する回答などと、携帯電話機３００に対応するユニークＩＤとが一組で記憶されているものである。マーケティング支援装置２００は、ＰＯＳ端末１００から送信された特定情報に対応するテンプレートを、制御部２４０などを用いて携帯電話機３００へ送信することで、携帯電話機３００から質問に対する回答を回収するようにしている。

制御部２４０は、上記一部処理の他に、マーケティング支援装置２００本体の動作の制御を司るものである。制御部２４０は、ＣＰＵとＲＡＭなどとを含むものである。制御部２４０内のＲＡＭには、後述する分析を行うための分析プログラムを含む種々のプログラムが格納されている。ＣＰＵは、管理装置５００からの指示に応じて、この分析プログラムなどを実行することで、所望の動作を実現する。

携帯電話機３００は、通常の通話を行うことはもとより、マーケティング支援装置２００から送信されてくるテンプレートを受信し、それを表示部に表示し、さらに、そこに含まれている質問事項に対応してなされる顧客からの回答の入力を受け付け、マーケティング支援装置２００宛に送信するものである。なお、本システムでは、携帯電話機３００を例示しているが、ＰＤＡ、パーソナルコンピュータなどの通信機器を用いることもできる。

顧客カード４００は、顧客に対して、属性情報の提供時などに配布するものである。顧客カード４００には、既述のように、ユニークＩＤが記憶されており、この他にも購入した商品の価格に応じたポイント及び上記回答時に付与されるポイントを示す情報が記憶されている。

管理装置５００は、マーケティング支援装置２００に対して、所定の条件を入力することで、当該条件に沿った出力をマーケティング支援装置２００から得るための装置である。上記条件は、多岐にわたる。後述する例示内容のような典型的な条件については、テンプレート化しておくとよい。

図２は、テンプレートメモリ２２０に記憶されているテンプレートに含まれる質問内容の概要を示す図である。図２には、顧客が購入した商品の販売元の店舗が、飲食店の場合とドラッグストアの場合との２つの事例の概要を示している。

「飲食店」の場合には、
１．その販売元の店舗自体に対する意見を顧客から収集するための質問として、「オリジナルメニュー度合い」「立地アクセス度合い」「価格帯」「清潔度」「非日常性度合い・オケージョン」などを用意する。

２．その商品自体に対する意見を顧客から収集するための質問として、「品質（うまいを含む）・評判」「ボリューム」「価格」「和食度」「共感・驚き・感情訴求」などを用意する。

３．顧客自身に対する情報を顧客から収集するための質問として、「年齢」「性別」「職業」「地域」「平日行動パターン」などを用意する。

「ドラッグストア」の場合には、
１．その販売元の店舗自体に対する意見を顧客から収集するための質問として、「品揃え」「立地アクセス度合い」「価格帯」「欠品度合い」「好感度」などを用意する。

２．その商品自体に対する意見を顧客から収集するための質問として、「コストパフォーマンス」「ブランド」「機能度」「パッケージ（容量・デザイン）」「共感・驚き・感情訴求」などを用意する。

３．顧客自身に対する情報を顧客から収集するための質問として、「年齢」「性別」「職業」「独身／既婚」「平日行動パターン」などを用意する。

本実施形態では、上記質問に対して、例えば、顧客から５択で回答を促す。こうして、マーケティング支援装置２００では、数値化された回答を得るようにしている。後述する相関分析、回帰分析を行うためには、数値化された回答を得ることが重要である。もっとも、「性別」については「１．男性 ２．女性」というような２択となる。また、例えば「オリジナルメニュー度合い」については、「１．非常によい ２．よい ３．普通 ４．悪い ５．非常に悪い」といった回答枝を用意してあり、「年齢」については、「１．１０代 ２．２０代 ３．３０代 ４．４０代 ５．５０代」といった回答枝を用意してある。なお、上記各３．の顧客自身の情報に関する質問事項ついては、顧客カードの発行時に収集してある場合には、テンプレート上に設けておくことは必ずしも必要ない。

図３は、データベース２３０に記憶される情報の内容を示す図である。図３には、質問に対する回答順に、「顧客情報」、商品の「購入日時」、「商品情報」、「店舗情報」、「回答」が各行に示されている。

ここで、図３と図８とを比較すると、図３の場合には、図８に示す各情報に加えて、「購入日時」「回答」が含まれることになる。「購入日時」は、平日・休日・祭日の別、天候の良し悪し、店舗の開業時間などの、商品購入の際の外的要因を、「回答」から排除するために用いることができる。具体的には、「購入日時」などに応じて「回答」に重み付けを行うなどすれば、外的要因に左右されにくい「回答」に基づく分析を行うことができる。

「回答」を、「店舗」「商品」「顧客」というジャンルごとに収集することによって、第１に、これらの回答に亘る相関／回帰分析を行うことができる。

第２に、「回答」「店舗」と「店舗情報」とに基づいて、後述する「店舗分析」を行うことができる。

第３に、「回答」「商品」と「商品情報」とに基づいて、後述する「商品分析」を行うことができる。

第４に、「回答」「顧客」と「顧客種別」とに基づいて、後述する「顧客分析」を行うことができる。

本実施形態では、典型的な一例では、顧客からの「回答」「店舗」と「回答」「商品」とのそれぞれ５つの回答のうちいずれかの１つずつ（例えば、「品揃え」と「コストパフォーマンス」）を軸とした相関分析を行い、その相関分析結果と「回答」「顧客」との「回帰分析」を行う。この結果、複数の顧客をグループ化し、かつ、当該グループの属性がどのようなものであるかという仮説を立てることができる。

つぎに、図１に示すマーケティング支援システムの動作の一例について説明する。本システムは、顧客カード４００を発行するまでの第１ステージと、顧客が店舗で商品を購入する第２ステージと、店舗及び商品に関する質問を顧客に送信して当該質問に対する回答を収集する第３ステージと、収集した回答を分析する第４ステージと、分析結果を報知する第５ステージという処理を含む。

まず、顧客カード４００を発行するまでの第１ステージについて説明する。なお、ここでは、下記顧客が携帯電話機３００の所持者であるとしている。

例えば、顧客が、ＰＯＳ端末１００の設置店舗で、自己の性別・年齢・住所・携帯電話機３００のメールアドレスを含む連絡先などの属性情報を、所定の用紙に記入する。店舗には、各々にユニークＩＤが記憶されている、未使用状態の顧客カード４００が保管されている。店舗では、店員が、上記記入を行った顧客に対して、顧客カード４００を付与する。

つぎに、店員は、顧客の属性情報を、上記顧客カード４００のユニークＩＤ（及び／又はカード番号）とともに、マーケティング支援装置２００に送信する。具体的には、一例としては、ＰＯＳ端末１００に付帯する入力装置などを通じてＰＯＳ端末１００へ属性情報等を入力し、ＰＯＳ端末１００を通じてマーケティング支援装置２００に属性情報等を送信するようにしている。なお、属性情報等は、顧客自身が、ＰＯＳ端末１００に付帯する入力装置に入力し、マーケティング支援装置２００に送信してもよい。マーケティング支援装置２００では、属性情報及びユニークＩＤが一組で、顧客用メモリ２１０に記憶される。

顧客カード４００の発行を仮想店舗を通じて行う場合には、マーケティング支援装置２００が、インターネットなどを介して、商品の販売に先立って顧客から属性情報を取得する。そして、マーケティング支援装置２００の管理者等が、当該顧客に対してユニークＩＤ及びカード番号が割り当てられている顧客カード４００を付与するとともに、顧客から取得した属性情報をそのユニークＩＤと共に顧客用メモリ２１０に記憶すればよい。以上が、第１ステージの説明である。

つぎに、顧客が店舗で商品を購入するという第２ステージに移行する。ここでは、顧客カード４００を付与された顧客が、ＰＯＳ端末１００が設置されているドラッグストアｄで、アンチエージング関連の商品を購入したとする。

ドラッグストアｄでは、店員の操作により、ＰＯＳ端末１００は、まず、商品の販売時（会計時）に、顧客カード４００からユニークＩＤを読み出す。つづいて、ＰＯＳ端末１００は、商品或いはその包装のバーコードなどから、商品代金と商品の特定情報とを読み出す。そして、ＰＯＳ端末１００は、商品の特定情報等及びユニークＩＤを、マーケティング支援装置２００へ送信する。その後、ＰＯＳ端末１００は、商品の購入代金に応じたポイントを、顧客カード４００に書き込む。

つづいて、店舗及び商品に関する質問を顧客に送信し、対応する回答を収集するという第３ステージに移行する。

マーケティング支援装置２００では、商品の特定情報等及びユニークＩＤが受けられる。制御部２４０は、上記特定情報等を受けると、ユニークＩＤに基づいて顧客用メモリ２１０を参照して、対応するメールアドレス（携帯電話機３００のメールアドレス）を取得する。また、制御部２４０は、特定情報に基づいてテンプレートメモリ２２０を参照し、対応するテンプレートを読み出す。そして、制御部２４０は、携帯電話機３００のメールアドレス宛てに、読み出したテンプレートをｅメールで送信する。

このため、携帯電話機３００は、テンプレートを受信することができる。携帯電話機３００は、受信したテンプレートの内容をディスプレイに表示などして、顧客に質問に対する回答を入力するように促す。これに応じて、顧客が回答を携帯電話機３００の文字ボタンなどを通じて入力してから送信ボタンを押下すると、その回答が、携帯電話機３００からマーケティング支援装置２００宛にｅメールで送信されるようにしてある。マーケティング支援装置２００では、携帯電話機３００からの回答を受け、これを対応するユニークＩＤとともにデータベース２３０に記憶していく。なお、回答者に対しては、顧客カード４００に蓄積できるポイントなどを、回答の御礼として付与するとよい。

つづいて、収集した回答を分析するという第４ステージに移行する。

図４，図５は、第４，第５ステージの概要説明図である。図４は、図３の内容を「店舗情報」及び「商品情報」に従って並び替えた状態を示している。図５は、下記の相関分析結果及び回帰分析結果を示す分布図であり、たとえば管理装置５００のディスプレイ等に表示されるものである。

第４ステージでは、一例として、第１に、顧客からの「回答」を、「回答」「店舗」に示す５つの回答のうちいずれかの項目と、「回答」「商品」に示す５つの回答のうちいずれかの項目とに基づく相関分析を、制御部２４０で行う。具体的には、この相関分析は、例えば、「仮想店舗ａでアンチエージング関連の商品ａ（アンチエージングａ）を購入した顧客からの『品揃え』の評価」と「仮想店舗ａでアンチエージングａを購入した顧客からの『コストパフォーマンス』の評価との相関分析を行うといったものである。図４に示す例では、この相関分析は、１，２行目の回答を用いて行われる。

すなわち、１行目の顧客Ｃの「回答」「店舗」の「５」及び「回答」「商品」の「５」と、２行目の顧客Ｆの「回答」「店舗」の「４」及び「回答」「商品」の「３」との相関がとられる。この相関は、これらの平均値、標準偏差などを求めることでなされる。平均値の場合には、「４．５」及び「４．０」が算出される。

同様に、制御部２４０は、仮想店舗ａでアンチエージングｂを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値、仮想店舗ｂでアンチエージングａを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値といった具合に、各平均値を算出していく。

図５（ａ）には、
１．仮想店舗ａでアンチエージングａを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値と、
２．仮想店舗ａでアンチエージングｂを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値と、
３．仮想店舗ｂでアンチエージングａを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値と、
４．仮想店舗ｂでアンチエージングｂを購入した顧客からの「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値とを、プロットした状態を示している。

更に、各種店舗と各種商品との相関分析を行っていくと、図５（ｂ）に示すように、多数の「品揃え」及び「コストパフォーマンス」の各評価の平均値がプロットされていくことになる。このような分析が、上記相関分析の一形態である。

ここで、図５（ｂ）に示すように、平均値の分布には、所定の傾向に従った偏りが現れ、多数の平均値を含むいくつかの群を形成することがある。一つの群内を見ると、実は、その群の中の「回答」「顧客」ベースで内訳を見ると、「２０代の女性が４０％」含まれ、「４０代の女性が２０％」含まれているといった傾向が見られる場合がある。このような分析が、上記回帰分析である。

第４ステージでは、一例として、第３に、上記回帰分析結果と、商品自体または店舗自体との相関又は回帰分析を行う。具体的には、実は、上記群内に含まれる「２０代の女性が４０％」の顧客は、赤いパッケージの商品を好んで購入している人が多いという傾向が見られる場合がある。この相関分析の結果、上記群に含まれる平均値に係る顧客をターゲットとした商品戦略を立てる場合には、パッケージに赤色を使用してみることがよいのではないかと仮説をたてることもできる。なお、ここでの相関分析は、上記「赤いパッケージの商品」という対象に代えて、「回答」「商品」の他の事項（たとえば、「ブランド」）または「回答」「店舗」の他の事項（たとえば、「立地アクセス度合い」）との相関又は回帰分析も含まれる。

なお、第４ステージでは、上記第１から第３の処理とともに、または、これに代えて、「店舗分析」、「商品分析」または「顧客分析」を行うことができる。

「店舗分析」とは、種々ある店舗の中で、顧客が商品を購入する店舗を最終決定するに至った動機を、顧客の視点で分析することをいう。

「商品分析」とは、種々ある商品の中で、顧客が購入対象の商品を最終決定するに至った動機を、顧客の視点で分析することをいう。

「顧客分析」とは、顧客がどのような視点で店舗または商品を選択しているかを分析することをいう。

図６は、図５の変形例を示す図である。図６に示すように、第５ステージによって管理装置５００に出力される分析結果は、様々なものが考えられる。

図６（ａ）には、例えば、健康食品メーカに対して、売り上げを伸ばすためのアドバイスを行うときに用いるグラフ例を示している。

図６（ａ）に示すグラフを得るためには、管理装置５００のユーザは、マーケティング支援装置２００に対して、例えば「ダイエット関連の商品購入者」が利用する頻度が高い上位３つの店舗情報を示せという条件を入力したとする。この結果、例えば「ドラッグストア」「スーパー」「仮想店舗」の順に頻度が高いという結果が、マーケティング支援装置１００から管理装置５００へ出力されたとする。これは、既述の相関分析の一例である。

つぎに、ユーザは、管理装置５００を操作することで、マーケティング支援装置１００に対して、「ドラッグストアでの購入者」の母集団を示せという条件を入力したとする。この結果、「２０代女性が３５％」「２０代男性が３１％」という結果が、マーケティング支援装置１００から管理装置５００へ出力されたとする。これが、既述の回帰分析の一例である。

この事実から、若者世代がダイエット関連の商品を購入する際には、ドラッグストアを利用することが多いということがわかる。したがって、ドラッグストアで、例えば中年世代向けの販促又はＰＲを行ったりして、中年世代の顧客層を増やすようにするとよさそうであるというアドバイスを行うことができる。

さらに、ユーザは、管理装置５００を操作することで、マーケティング支援装置１００に対して、ダイエット関連商品とともに多く購入するものを示せという旨の条件を入力したとする。この結果、２０代女性はダイエット関連商品とともにアンチエージング関連を購入することが多いが、その一方で、２０代男性はダイエット関連商品とともにアンチエージング関連を購入することが少ないということがわかる。

更に、このような差が生じる原因は何かを探ろうとする場合には、商品自体または店舗自体との相関分析を行うこともできる。その結果、実は、男女間では内容量に対する意識に著しい相違があるのではなかろうかという仮説を立てることができ、男性が好みそうな内容量とした商品も製造販売した方がよさそうであるというアドバイスを行うことができる。

図６（ｂ）は、図６（ａ）をさらに変形した例を示す図である。ここでは、図６（ａ）のグラフを得る際に当初行った「ダイエット関連の商品購入者」が利用する頻度が高い上位３つの店舗種別を示せという条件を「アンチエージング関連・ダイエット関連の商品購入者」が利用する頻度が高い上位３つの店舗種別を示せという条件に変更した例を示す。

上記条件の結果、例えば「スーパー」「ドラッグストア」「仮想店舗」の順に頻度が高いという結果が、マーケティング支援装置１００から管理装置５００へ出力されたとする。ここで、上位の順位に変動があることに気づくであろう。

つぎに、ユーザは、管理装置５００を操作することで、マーケティング支援装置１００に対して、「スーパーでの購入者」の母集団を示せという条件を入力したとする。この結果、「４０代女性が５０％」「３０代女性が３０％」「４０代男性が１０％」という上位３つが表示されたとする。

ここで、２０代が健康食品の購入先をドラッグストアとすることが多いのに対して、３０代・４０代の場合にはスーパーが多いのは、３０代・４０代女性は、スーパーで日用品や食料品などを購入する際に、併せて、健康食品を購入することが多いのではなかろうかという仮説を立てることができる。さらには、４０代男性が多少健康食品を購入しているものの、中年世代の男性は健康食品に対する興味が薄いのではなかろうかという仮説を立てることができる。

引き続き、「４０代男性が１０％」の商品「購入日時」を示せという条件が入力されたとする。この結果、「休日に７０％」「平日に３０％」の割合で購入されていたという履歴が表示されたとする。ユーザは、この表示を見て、４０代男性は、休日に奥さんと一緒にスーパーに出向き、その際、健康食品を購入しるのではなかろうかという仮説を立てることができる。このことから、実は、「４０代男性」の購入は、「３０代・４０代女性」の母集団と同視できるのではなかろうかという仮説を立てることもできる。

また、「休日」にどのようなものを一緒に購入しているかを示せという条件が入力されたとする。この結果、「醤油・みりん」を５０％の割合で購入していることが判明したとする。この事実から、平日一人でスーパーに来る３０代・４０代女性は、重い物・嵩張る物については、休日ご主人と一緒にスーパーに来たときに買っていることが多いのではなかろうかという仮説を立てることもできる。この結果、全く別の話として、調味料メーカに対して、木曜日・金曜日あたりに集中的に、調味料のテレビＣＭを行うと、効率の良い広告が行えそうであるというアドバイスを行うこともできるようになる。

本実施形態では、「回答」「店舗」と「回答」「商品」との相関分析を行い、その相関分析結果と「回答」「顧客」との回帰分析を行う場合を例示したが、分析対象の組み合わせはこれに限定されるものではない。すなわち、「回答」「店舗」と「回答」「顧客」との相関分析を行い、その相関分析結果と「回答」「商品」との「回帰分析」を行うことができるし、「回答」「顧客」と「回答」「商品」との相関分析を行い、その相関分析結果と「回答」「店舗」との「回帰分析」を行うこともできる。

換言すると、分析対象をどのように設定するかは、もっぱら、管理装置５００を通じて入力される条件による。すなわち、分析結果データベース２３０に記憶されている情報を、どのような切り口で分析するかは、管理装置５００のユーザの条件如何となる。

図７は、図５の別の変形例を示す図である。図７には、データベース２３０に記憶されている情報に対して、「商品群」と「年代」と「店舗群」とに着目した分析結果を示している。

この分析結果から、
「有職女性既婚」が「アンチエージング」を購入するときには、「仮想店舗」を利用することが多く、
「有職女性既婚」が「ダイエット」を購入するときにも、「仮想店舗」を利用することが多く、
「有職女性既婚」が「栄養補助」を購入するときには、「ドラッグストア」を利用することが多いということがわかる。

このような事実から、「アンチエージング」又は「ダイエット」関連商品を「仮想店舗」で購入する「有職女性既婚」は、「会社のパーソナルコンピュータから、ご主人分の健康食品も纏めて注文し、休日か夜間に宅配で受け取りたい」と考えている人ではなかろうか、という仮説を立てることが可能となる。また、「有職女性既婚」をこのような仮説によってグルーピングすることができる。

この結果、マーケティング結果をサービス開発などに用いることが可能となり、例えば、「アンチエージング」関連商品と「ダイエット」関連商品とを、ホームページ上でセット販売すると、売上がアップしそうであるというアドバイスをすることができるようになる。

本発明のマーケティング支援装置は、マーケティング業において、利用できる可能性がある。

本発明の実施形態のマーケティング支援システムの模式的な構成図である。 テンプレートメモリ２２０に記憶されているテンプレートに含まれる質問内容の概要を示す図である。 データベース２３０に記憶される情報の内容を示す図である。 図３の内容を「店舗情報」及び「商品情報」に従って並び替えた状態を示している。 管理装置５００のディスプレイ等に表示される相関分析結果及び回帰分析結果を示す分布図である。 図５の変形例を示す図である。 図５の別の変形例を示す図である。 従来のマーケティング手法の説明図である。

符号の説明

１００ ＰＯＳ端末
２００ マーケティング支援装置
２１０ 顧客用メモリ
２２０ テンプレートメモリ
２３０ データベース
２４０ 制御部
３００ 携帯電話機
４００ 顧客カード
５００ 管理装置

Claims (3)

1. 商品の購入者から、前記商品に関する数値化された評価情報と、商品購入先に関する数値化された評価情報と、当該購入者自身の連絡先を含む情報とを受け付ける受付手段と、
   前記各情報のうちいずれか２つの相関分析を行う相関分析手段と、
   前記受付手段によって受け付けた各情報のうち前記相関分析に用いられていない残りの情報と、前記相関分析手段による相関分析結果との回帰分析を行う回帰分析手段とを備える、マーケティング支援装置。
2. 商品又は商品購入先毎に用意された、前記商品に関する評価情報を取得するために必要な質問テンプレートが記憶されているメモリと、
   当該商品又はその属性情報と、当該商品の購入者を特定する特定情報とを取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された属性情報に対応する質問テンプレートを前記メモリから読み出して、前記特定情報に基づいて割り出した前記連絡先宛てに送信する送信手段とを備える請求項１記載のマーケティング支援装置。
3. 前記送信手段によって送信された質問テンプレートに従ってなされた回答を記憶する記憶装置を備える、請求項２記載のマーケティング支援装置。

Images