JP2008009905A - 来店数最適化支援システム、来店数最適化支援方法、来店数最適化支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予測される来客数に対する業務資源の不足から発生するチャンスロスを確実に防ぎつつ、同時に、予測される来客数に対する業務資源の過剰から発生する経営コストの増大をも確実に防止することを可能とする。
【解決手段】顧客属性情報登録部１５０と、売上実績登録部１５２と、資源準備量情報登録部１５４と、来店予測客数登録部１５６と、資源必要量情報算出部１５８と、過不足数テーブル表示部１６０と、資源不足時間帯特定部１６２と、過去来店顧客情報特定部１６４と、メールアドレス抽出部１６６と、過不足数に基づいて資源過剰時間帯を来店誘導候補時間帯として特定する来店誘導候補時間帯特定部１６８と、抽出したメールアドレスに宛て来店誘導メールを生成し送信する誘導メール生成送信部１７０とから来店数最適化支援システム１００を構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、来店した顧客に対するサービス提供業務における、来店数最適化支援システム、来店数最適化支援方法、および来店数最適化支援プログラムに関し、特に、予測される来客数に対する業務資源の不足から発生するチャンスロスを確実に防ぎつつ、同時に、予測される来客数に対する業務資源の過剰から発生する経営コストの増大をも確実に防止することが可能な、来店した顧客に対するサービス提供業務における、来店数最適化支援システム、来店数最適化支援方法、および来店数最適化支援プログラムに関する。

例えば美容院のように、来店した顧客に対しサービスを提供する業務において、業務時間帯ごとに、サービスを受けに来店すると予測される顧客数に対し、従業員による労働力などの業務資源をできるだけ過不足のないように準備することが必要であり、そのような調整を支援する技術が提案されている。例えば特許文献1には、最適なシフトプランを自動的に生成して、経営管理業務を援助する従業員シフトプラン支援システムを提供するとの目的の下、売上高と人件費に関する予算を含むシフトプラン管理用の基準値を算出する基準値算出手段と、シフトする従業員を選択し、かつ、各従業員がシフトする時間帯を指定するシフトプラン作成手段と、前記シフトプランに基づいて、売上予測値とシフトプランから算出された人件費に関する予測データを集計する集計手段と、前記集計手段の集計した予測データと前記基準値算出手段の算出した基準値とを比較してその差異を表示する比較手段とを備えたことを特徴とする、従業員シフトプラン支援システムが開示されている。
特開２００２−２０３０８５号公報

ところで、上記のような来店した顧客に対するサービス提供業務の経営においては、各業務時間帯において、顧客の来店数に対する、従業員や各種の機械設備などの業務資源を過剰に準備してしまった場合は、人件費や設備稼働費などの経営コストがかさんでしまうという問題があった。

また一方で、各業務時間帯において、顧客の来店数に対する上記業務資源が不足してしまった場合、例えば美容院のような予約制の顧客来店を含む店舗業務では、来店予約受付け時にやむを得ずその時間帯は予約が一杯（すなわち業務資源が不足状態）であることを告げ、別の時間帯への予約をお願いしなくてはならない。ところが、顧客にしてみれば、仕事やプライベートの都合などにより美容院でサービスを受けられる時間帯に制限がある場合が多いため、予約ができないのならば他の美容院に行く、または他の美容院への予約を試みる結果ともなりうる。あるいは、業務資源が不足気味であるにもかかわらず予約を受付けてしまった場合には、当該時間帯に来店した顧客が、サービス（美容院の場合はヘアカットやパーマネントなど）を受けるまでに長時間待たされるようなことになってしまう。予約を取ったにもかかわらず実際に店舗に来た際にサービスを受けるまでに長時間待たされてしまうと、その店舗に対する印象、すなわち顧客満足度が著しく低減し、やはり次回からは他の美容院に行く、または他の美容院への予約を試みる結果ともなりうる。すなわち、各業務時間帯において、顧客の来店数に対し業務資源が不足してしまった場合は、いずれにせよ販売機会の逸失、すなわちチャンスロスが発生してしまうという問題があった。

これらの問題に対して従来は、上記特許文献1のように、予測される来店数に対し、従業員の勤務スケジュール（勤務シフト）を調整するという手段によってのみ問題解決を試みていた。すなわち、来客数が少ないと予測される時間帯には、従業員をそれに合わせて少なく配置するようにし、その分の人件費削減を図っていた。しかしながら、従業員などの業務資源を短時間のうちに配置したり省略（従業員の場合であれば、その時間帯だけ帰宅してもらうなどして勤務シフトから外す）したりするような勤務スケジュールを組むことには限界がある。すなわち、一日のうちでも比較的短時間の間に来客数の多い時間帯が複数あるような場合、その谷間の比較的来客の少ない時間帯だけ従業員などの業務資源を省略するということは実現が難しいという問題がある。例えば、美容院の店舗では、昼時と夕方以降に来客数が多くなることが多いが、それらの間の時間帯だけ従業員の勤務や各種機械設備の稼働を減少させるということは現実問題として難しく、その結果経営コストの増大を招いてしまうという問題があった。

そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、予測される来客数に対する業務資源の不足から発生するチャンスロスを確実に防ぎつつ、同時に、予測される来客数に対する業務資源の過剰から発生する経営コストの増大をも確実に防止することが可能な、来店した顧客に対するサービス提供業務における、来店数最適化支援システム、来店数最適化支援方法、および来店数最適化支援プログラムを提供することを主たる目的とする。

上記課題を解決する本発明の来店数最適化支援システムは、来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援システムであって、入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納する顧客属性情報登録部と、各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納する売り上げ実績登録部と、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納する資源準備量情報登録部と、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納する来店予測客数登録部と、前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納する資源必要量情報算出部と、メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示する過不足数テーブル表示部と、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する資源不足時間帯特定部と、前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納する過去来店顧客情報特定部と、前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定する来店誘導候補時間帯特定部と、前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信する誘導メール生成送信部と、を備える。

また、前記売り上げ実績登録部は、前記売り上げ実績情報に加え、顧客に対してサービス提供をお断りした実績であるお断り実績情報を入力インターフェースを介して取得し、前記売り上げ実績データベースに格納し、前記来店予測客数登録部が取得する前記業務時間帯ごとの来店予測客数は、前記売り上げ実績データベースに格納された、過去の、業務時間帯ごとの、前記売り上げ実績情報と前記お断り実績情報とを合算することにより得られることとすれば好適である。

また、前記過去来店顧客情報特定部によりメモリに格納された時間帯別過去来店顧客情報を、メモリから読み出し、その顧客情報を前記顧客情報データベースから抽出し出力インターフェースに表示することとすれば好適である。

また、前記売り上げ実績登録部における前記売り上げ実績情報、前記資源準備量情報登録部における前記資源準備量情報、前記来店予測客数登録部における前記来店予測客数情報、および前記資源必要量情報算出部における前記資源必要量情報は、いずれも複数のサービス種類ごとに定められた情報であり、前記過不足数テーブル表示部における前記過不足数の算出および時間帯別過不足数テーブルの出力、前記資源不足時間帯特定部における前記資源不足時間帯の特定、前記過去来店顧客情報特定部における前記過去来店顧客の特定、並びに来店誘導候補時間帯特定部における来店誘導候補時間帯の特定は、いずれも前記サービス種類別に実行されることとすれば好適である。

また、本発明の来店数最適化支援方法は、来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援を行うコンピュータが、入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納する処理と、各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納する処理と、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納する処理と、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納する処理と、前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納する処理と、メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示する処理と、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する処理と、前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納する処理と、前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定する処理と、前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信する処理、を実行することを特徴とする。

また、本発明の来店数最適化支援プログラムは、来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援を行うコンピュータに、入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納するステップと、各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納するステップと、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納するステップと、入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納するステップと、前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納するステップと、メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示するステップと、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する処理と、前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納するステップと、前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定するステップと、前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信するステップと、を実行させることを特徴とする。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、予測される来客数に対する業務資源の不足から発生するチャンスロスを確実に防ぎつつ、同時に、予測される来客数に対する業務資源の過剰から発生する経営コストの増大をも確実に防止することが可能となる。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態の来店数最適化支援システム１００を含むネットワーク構成図である。来店数最適化支援システム１００（以下、システム１００）は、来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整することを支援するシステムである。来店した顧客にサービスを提供する業務の一例として、本実施形態ではエステサロンに適用する場合について説明する。エステサロンでは、来店した顧客に対してフットエステ、ハンドエステ、またはフェイスエステなどのサービスを提供する。このエステサロンは、本部と、多数の店舗からなることとする。前記来店数最適化支援システム１００は、主に、各店舗に設置される店舗サーバ２００と、本部に設置される本部サーバ３００とからなる。図１では、店舗サーバ２００は簡単のため、ひとつの店舗のものだけ図示している。

店舗サーバ２００の機能構成としては、本発明の来店数最適化支援方法を実行する機能を実現すべく、書き換え可能メモリなどのプログラムデータベース２０１にプログラム２０２を備えて、このプログラム２０２をメモリ２０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ２０４により実行する。また、店舗サーバ２００は、各種ボタン類などの入力インターフェース２０５や、ディスプレイなどの出力インターフェース２０６、ならびに本部サーバ３００などの外部装置との間のデータ授受を担う通信部２０７などを有している。店舗サーバ２００は、通信部２０７により、本部サーバ３００などの外部装置と例えば公衆回線網、インターネットや無線ＬＡＮなどの各種ネットワーク１０２に接続し、データ授受を実行する。店舗サーバ２００の各種機能部と通信部２０７との間ではＩ／Ｏ部２０８がデータのバッファリングや各種仲介処理を実行している。

また、各店舗には、店舗サーバ２００に接続されて、POS（Point Of Sales）端末１０４が設けられている。このPOS端末１０４には、各顧客が来店し美容院のサービスを受けて売り上げが発生するたびに、その売り上げ実績情報などが入力され、その売り上げ実績情報などは店舗サーバ２００や、必要に応じて店舗サーバ２００を介して本部サーバ３００などに送信され、格納され、利用される。

他方、本部サーバ３００の機能構成としては、本発明の来店数最適化支援方法を実行する機能を実現すべく、書き換え可能メモリなどのプログラムデータベース３０１にプログラム３０２を備えて、このプログラム３０２をメモリ３０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ３０４により実行する。また、本部サーバ３００は、各種ボタン類などの入力インターフェース３０５や、ディスプレイなどの出力インターフェース３０６、ならびに各店舗サーバ２００などの外部装置との間のデータ授受を担う通信部３０７などを有している。本部サーバ３００は、通信部３０７により、各店舗サーバ２００などの外部装置と例えば公衆回線網、インターネットや無線ＬＡＮなどの各種ネットワーク１０２に接続し、データ授受を実行する。本部サーバ３００の各種機能部と通信部３０７との間ではＩ／Ｏ部３０８がデータのバッファリングや各種仲介処理を実行している。

続いて、前記システム１００が、例えばプログラム２０２、３０２に基づき構成・保持する機能部につき説明を行う。なお、前記システム１００は、顧客情報データベース１２０と、売り上げ実績データベース１２２と、資源準備量データベース１２４、来店予測客数データベース１２６とを利用可能であるとする。本実施形態では、資源準備量データベース１２４および来店予測客数データベース１２６を店舗サーバ２００内に、顧客情報データベース１２０および売り上げ実績データベース１２２を本部サーバ３００内に割り振って配置することとしているが、各データベースの配置の仕方はこのような例に限定されるものではない。前記各データベース１２０〜１２６は、前記システム１００の各サーバコンピュータ２００、３００が備えるハードディスクドライブなどの適宜な記憶装置に備わるものとしてもよい。或いは、これら各データベース１２０〜１２６はシステム１００とは別個独立にネットワーク１０２上に存在することとしてもよい。その場合、前記システム１００の各サーバコンピュータ２００、３００はたとえばDBMS（Database Management System）を備え、ネットワーク１０２を介して前記各データベース１２０〜１２６にアクセスし、情報登録や情報検索などの処理を実行する。

その他に、本実施形態では、実績区分データベース１２８、サービス区分データベース１３０、および従業員マスタデータベース１３２を本部サーバ３００内に配置している。

システム１００の本部サーバ３００は、入力インターフェース３０５を介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベース１２０に格納する顧客属性情報登録部１５０を備える。より具体的には、顧客属性情報は、新規顧客の来店時などに各店舗において各店舗サーバ２００にて入力し、ネットワーク１０２を経由して入力インターフェース３０５を介し顧客属性情報登録部１５０が取得することとしてもよいし、あるいはPOS端末１０４にて入力し、店舗サーバ２００、ネットワーク１０２および入力インターフェース３０５を介し顧客属性情報登録部１５０が取得することとしてもよい。

また、システム１００の本部サーバ３００は、各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェース３０５を介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベース１２２に格納する売り上げ実績登録部１５２を備える。より具体的には、本実施形態では、POS端末１０４にて売り上げ発生に応じて、売り上げ実績情報が入力され、店舗サーバ２００、ネットワーク１０２および入力インターフェース３０５を介し売り上げ実績登録部１５２が取得する。また、本実施形態では、前記売り上げ実績登録部は、前記売り上げ実績情報に加え、顧客に対してサービス提供をお断りした実績であるお断り実績情報をPOS端末１０４から店舗サーバ２００、ネットワーク１０２、および入力インターフェース３０５を介して取得し、前記売り上げ実績データベース１２２に格納する。売上をお断りした場合とはすなわち、予約が一杯であるため顧客の予約リクエストをお断りした場合や、来店したが混んでいてあまりに待ち時間が長いため、顧客がサービスを受けずに帰ってしまった場合などを含む。

ここで、売り上げ実績情報及びお断り実績情報は、本実施形態では、それぞれ顧客が予約を取り付けた上で来店した場合（以下、予約来店という）と、予約によらず直接店舗に来店した場合（以下、直接来店という）とに区分されている。それらの区分は、あらかじめ入力インターフェース３０５を介して本部サーバ３００が取得し、本部サーバ３００内の実績区分データベース１２８に格納されている。

システム１００の店舗サーバ２００は、入力インターフェース２０５を介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベース１２４に格納する資源準備量情報登録部１５４を備える。ここで、各種業務資源とは、従業員などの労働力資源や、サービスの提供に必要な各種の機械設備や備品、エステサロンや美容院における座席数などを含めることができる。本実施形態では、従業員の労働力のみを対象として例示している。従って、本実施形態における資源準備量情報とは、各店舗の店長や人事責任者などが作成する、いわゆる従業員の勤務スケジュール表、勤務シフト予定表のことを指す。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、入力インターフェース２０５を介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベース１２６に格納する来店予測客数登録部１５６を備える。本実施形態では、より具体的には、前記来店予測客数登録部１５６が取得する前記業務時間帯ごとの来店予測客数は、本部サーバ３００の前記売り上げ実績データベース１２２に格納された、過去の、業務時間帯ごとの、前記売り上げ実績情報と前記お断り実績情報とを入力インターフェース２０５を介して取得し、店舗サーバ２００の演算機能などによって両者を合算することにより得られる。このようにすれば、業務時間帯ごとの来店予測客数を、過去のお断り実績数すなわち失客数を取り戻す形で、言い換えれば理想的な来店予測客数という形で算定するので、チャンスロスをより確実に防止すべく、顧客来店数に対する業務資源の準備量を調整することが可能となる。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記来店予測客数データベース１２６に格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリ２０３に格納する資源必要量情報算出部１５８を備える。本実施形態では上述のように、「資源」は従業員の労働力のみを指す。また、本実施形態では、前記売り上げ実績登録部１５２における前記売り上げ実績情報、前記資源準備量情報登録部１５４における前記資源準備量情報、前記来店予測客数登録部１５６における前記来店予測客数情報、および前記資源必要量情報算出部１５８における前記資源必要量情報は、いずれも複数のサービス種類（本実施形態では、フットエステ、ハンドエステ、またはフェイスエステなどの種別を指す）ごとに定められた情報である。それらのサービス区分は、あらかじめ入力インターフェース３０５を介して本部サーバ３００が取得し、本部サーバ３００内のサービス区分データベース１３０に格納されている。

従って、もっとも単純な考え方としては、ある業務時間帯にフットエステというサービス種類を提供すべき顧客が３名来店すると予測される場合は、サービス区分＝フットエスとにおける来店予測客数情報＝３名となり、フットエステというサービスを遂行可能な従業員３名（従業員一名が顧客一名を相手する場合）が資源必要量情報となる。

ここで、実際には、エステサロンの運営においては、エステティシャンのみならず、レジ係や清掃担当者なども常に必須となる。従って、各種類の「サービス」を遂行する上でトータルに必要な業務種類（以下、「スキル」という）を考慮することとすれば、より複雑かつ緻密に、顧客来店数に対する業務資源の準備量を調整することが可能となるので好ましい。その場合、機械設備などを業務資源として含めるのであれば、その保有するスペック、あるいは機能などを「スキル」に相当するものとして扱えばよい。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、メモリ２０３から読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベース１２４から読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示する過不足数テーブル表示部１６０を備える。本実施形態では、過不足数の具体的な算出方法は、上記の例のように資源必要量情報＝フットエステというサービスを遂行可能な従業員３名、という場合であれば、資源準備量情報として登録されている当該業務時間帯におけるフットエステ人員数が３名であれば、過不足数はゼロ、２名であれば１名の不足、４名であれば１名の過剰となる。

ここで、本実施形態では、前記売り上げ実績登録部１５２における前記売り上げ実績情報、前記資源準備量情報登録部１５４における前記資源準備量情報、前記来店予測客数登録部１５６における前記来店予測客数情報、および前記資源必要量情報算出部１５８における前記資源必要量情報は、いずれも複数のサービス種類ごとに定められるので、過不足数テーブル表示部１６０における過不足数の算出および時間帯別過不足数テーブルの出力も、サービス種類別に実行することができる。その結果、より複雑かつ緻密に、顧客来店数に対する業務資源の準備量を調整することが可能となる。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する資源不足時間帯特定部１６２を備える。資源不足時間帯とは、本実施形態では、現状の資源準備予定量、すなわち勤務シフト予定表では人員が足りないので何らかの手段を講じなければ予約お断り、あるいは来店した顧客を長時間待たせることとなり、チャンスロスを引き起こしうる時間帯である。ここで、変形例として、前記出力インターフェース２０６に表示された過不足数テーブルを、店舗の店長や人事担当者などが目視することにより資源不足時間帯部分を確認し、マウスなどを用いてテーブルの当該部分をポインタでクリックすることなどにより特定するようにすることも可能である。また、前記出力インターフェース２０６に表示された過不足数テーブルにおいて、資源不足時間帯の部分は色分け表示するなど視覚的に分かりやすく明示するようにすれば好ましい。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベース１２２において特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリ２０３に格納する過去来店顧客情報特定部１６４を備える。このように、資源不足時間帯について、その時間帯に過去に来店した顧客を特定する理由は、このままでは当該業務時間帯は来店予測客数が業務資源準備量を上回ってしまっているのでチャンスロスを生じかねないため、この時間帯に再び来店する可能性の高い、当該時間帯における過去来店顧客に対し、後述するように、別の時間帯に来店するよう促す誘導を行いたいがためである。ここで、各業務時間帯に属する過去来店顧客は、通常は複数、多くの場合は多数存在するため、その全てを特定することとせず、例えば直近の過去来店顧客から順番に所定数を特定することなどとしてもよい。

ここで、本実施形態では、店舗サーバ２００が、過去来店顧客情報特定部１６４においてメモリ２０３に格納された時間帯別過去来店顧客情報を、メモリ２０３から読み出し、その顧客情報を前記顧客情報データベース１２０から抽出し出力インターフェース２０６に表示するようにしている。これにより、店舗において来店数の調整を行う店長や人事責任者などが、資源不足時間帯とその時間帯に訪れる可能性の高い顧客の情報を一目瞭然に把握することができる。本実施形態ではより具体的には、出力インターフェース２０６に表示された過不足数テーブルにおいて、来店数の調整を行う店長や人事責任者などが資源不足時間帯部分のうち調整作業を行いたい時間帯をマウスなどにより特定すると、その時間帯の過去来店顧客のうち、所定の条件に合致する顧客情報を検索するための過去来店顧客検索画面が最初に表示される。その次に、検索条件に合致する顧客の属性情報が表示される。しかしながらこのような例に限定されるものではなく、例えば、過去来店顧客検索画を経由せず、直近の過去来店顧客から順に所定数の顧客の属性情報を自動的に表示することなどとしてもよい。また、個人情報保護の観点などから、過去来店顧客を特定はしても、その属性情報は出力インターフェースに一切表示しない、あるいは最小限の表示にとどめることとしてもよい。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリ２０３から読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベース１２０から抽出するメールアドレス抽出部１６６を備える。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記算出された過不足数をメモリ２０３から読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定する来店誘導候補時間帯特定部１６８を備える。資源過剰時間帯とは、本実施形態では、現状の資源準備予定量、すなわち勤務シフト予定表では人員が多すぎるので何らかの手段を講じなければ、人手が余り、無駄な人件費が発生してしまう時間帯である。従って、前述の資源不足時間帯に来店する可能性の高い過去の当該時間帯への来店顧客を、この資源過剰時間帯へと誘導することを本実施形態のシステム１００では試みる。

また、システム１００の店舗サーバ２００は、前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェース２０６を介して当該メールアドレスに宛てて送信する誘導メール生成送信部１７０を備える。本実施形態では、具体的にはこのように電子メールを用いて、資源不足時間帯に来店する可能性の高い過去の当該時間帯への来店顧客を、資源過剰時間帯へと誘導する。誘導を具体的に促す方法としては、予約来店を勧めてもよいし直接来店を勧めてもどちらでもよい。いずれの場合においても、一定額の値引きやサービスポイントの割り増しなど、何らかの特典を与えるようにすれば、よりいっそうの誘導促進効果が得られるものと思われるので好ましい。

ここで、本実施形態では、前記売り上げ実績登録部１５２における前記売り上げ実績情報、前記資源準備量情報登録部１５４における前記資源準備量情報、前記来店予測客数登録部１５６における前記来店予測客数情報、および前記資源必要量情報算出部１５８における前記資源必要量情報は、いずれも複数のサービス種類ごとに定められるので、資源不足時間帯特定部１６２における資源不足時間帯の特定、前記過去来店顧客情報特定部１６４における前記過去来店顧客の特定、並びに来店誘導候補時間帯特定部１６８における来店誘導候補時間帯の特定も、サービス種類別に実行することができる。その結果、より複雑かつ緻密に、顧客来店数に対する業務資源の準備量を調整することが可能となる。

また、変形例として、システム１００の店舗サーバ２００が、前記メールアドレス抽出部１６６、来店誘導候補時間帯特定部１６８、および誘導メール生成送信部１７０を備える代わりに、前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリ２０３から読み出し、当該過去来店顧客の連絡先情報を、前記顧客情報データベース１２０から抽出し、出力インターフェース２０６に表示する連絡先情報表示部と、前記算出された過不足数をメモリ２０３から読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定し、出力インターフェース２０６に表示する来店誘導候補時間帯表示部とを備えることとしてもよい。

このような場合は、店舗サーバ２００が来店誘導メールを自動的に生成し送信する代わりに、例えばダイレクトメールを人手により作成し送付するために、過去来店顧客の連絡先情報、例えば住所や郵便番号、およびターゲットとなる来店誘導候補時間帯を出力インターフェース２０６に表示させることができる。

なお、これまで示した前記システム１００における各機能部１５０〜１７０は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリ２０３、３０３やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの適宜な記憶装置に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、前記システム１００のＣＰＵ１０４、２０４が、プログラム実行に合わせて記憶装置より該当プログラムをメモリ２０３、３０３に読み出して、これを実行することとなる。

−−−データベース構造−−−
次に、本実施形態のシステム１００が利用する、顧客情報データベース１２０と、売り上げ実績データベース１２２と、資源準備量データベース１２４、来店予測客数データベース１２６、実績区分データベース１２８、サービス区分データベース１３０、および従業員マスタデータベース１３２の各データ構造について説明する。

図２は、本実施形態における顧客情報データベース１２０のデータ構造例１を示す図である。図２に示すように、前記顧客情報データベース１２０は、入力インターフェース３０５を介して取得した顧客属性情報を格納するデータベースであり、例えば、顧客番号をキーとして、氏名、年齢、住所、電話番号、Ｅメールアドレス、入会日といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

図３は、本実施形態における売り上げ実績データベース１２２のデータ構造例２を示す図である。図３に示すように、前記売り上げ実績データベース１２２は、入力インターフェース３０５を介して取得した売り上げ実績情報を格納するデータベースであり、例えば、売り上げ発生時間（年、月、日、曜日、通算週、時間帯）をキーとして、実績区分、顧客番号、サービス区分、売上金額、売上ロス金額（売上をお断りした場合、その金額）といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

図４は、本実施形態における資源準備量データベース１２４のデータ構造例３を示す図である。図４に示すように、前記資源準備量データベース１２４は、入力インターフェース２０５を介して取得した資源準備量情報を格納するデータベースであり、例えば、サービス時間帯（年、月、日、曜日、週、時間帯）をキーとして、サービス区分、予定従業員数といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

図５は、本実施形態における来店予測客数データベース１２６のデータ構造例４を示す図である。図５に示すように、前記来店予測客数データベース１２６は、入力インターフェース２０５を介して取得した来店予測客数情報を格納するデータベースであり、例えば、来店時間帯（年、月、日、曜日、週、時間帯）をキーとして、サービス区分、予測客数といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

図６は、本実施形態における実績区分データベース１２８のデータ構造例５を示す図である。図６に示すように、前記実績区分データベース１２８は、入力インターフェース３０５を介して取得した売り上げ実績区分情報を格納するデータベースであり、例えば、実績区分番号をキーとして、実績内容を対応付けたレコードの集合体となっている。

図７は、本実施形態におけるサービス区分データベース１３０のデータ構造例６を示す図である。図７に示すように、前記サービス区分データベース１３０は、入力インターフェース３０５を介して取得したサービス種類情報を格納するデータベースであり、例えば、サービス区分をキーとして、サービス内容およびそのサービスの優先度を対応付けたレコードの集合体となっている。ここで、サービスの優先度とは、複数種のサービスについて本実施形態の来店数最適化調整を実行する際に、優先的に調整を行うべきその序列を示すものである。

図８は、本実施形態における従業員マスタデータベース１３２のデータ構造例７を示す図である。図８に示すように、前記従業員マスタデータベース１３２は、入力インターフェース３０５を介して取得した各従業員の保有スキルなどの属性情報を格納するデータベースであり、例えば、従業員番号をキーとして、所属店舗、氏名、各種保有スキルを対応付けたレコードの集合体となっている。

−−−処理フロー例−−−
以下、本実施形態における来店数最適化方法に対応する処理フロー例について、図に基づき説明する。なお、以下で説明する来店数最適化方法に対応する各種動作は、前記システム１００すなわち店舗サーバ２００および本部サーバ３００が、適宜なメモリ２０３、３０３に読み出して実行するプログラム２０２、３０２によって実現される。そして、こうしたプログラム２０２、３０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードからそれぞれ構成されている。

−−−処理フロー例１−−−
図９は、本実施形態の来店数最適化方法の実施手順例１を示すフロー図である。ここではまず、本実施形態の来店数最適化方法の全体的な流れについて説明する。なお、本実施形態では、来店予測客数や従業員勤務シフト予定（資源準備量情報）などは、週単位で組まれるものとするが、このような例に限定されるものではなく、様々な改変が可能である。

まず、本部サーバ３００では、入力インターフェース３０５を介して取得した顧客属性情報を顧客情報データベース１２０に格納する（ｓ１００）。次に、各店舗の従業員などにより、売り上げ発生に応じて、および売上お断り発生に応じて、POS端末１０４から、売り上げ実績情報およびお断り実績情報が入力され、本部サーバ３００では、入力インターフェース３０５を介して取得したそれらの情報を売り上げ実績データベース１２２に格納する（ｓ１０２）。このステップｓ１０２は実際には随時実行され、必ずしもこのステップｓ１０２の段階でのみ実行されるわけではない。

次に、店舗サーバ２００では、例えば各店舗において来店数の調整を行う店長や人事責任者などが店舗サーバ２００の入力インターフェース２０５を介して入力する資源準備情報＝従業員勤務シフト表を、入力インターフェース２０５を介して取得し、資源準備量データベース１２４に格納する（ｓ１０４）。ここで、実際には、来店数の調整を行う店長や人事責任者などは、店舗サーバ２００の入力インターフェース２０５に表示される資源準備情報＝従業員勤務シフト表を見ながら資源準備情報を入力することとすればよい。図１０は、表示される資源準備情報＝従業員勤務シフト表８の一例を示す図である。本実施形態では、資源準備情報＝従業員勤務シフト表８は、一週間単位で決定されている（毎週基本的に同じ内容）おり、その決定済みの内容を元に、臨時的な各自のスケジュール変更を入力することによって資源準備情報＝従業員勤務シフトを登録する。表８において、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆなどはサービス区分を表している。

次に、店舗サーバ２００では、入力インターフェース２０５を介して取得した情報を元に来店予測客数情報を前述のような方法に従って算出し、来店予測客数データベース１２６に格納する（ｓ１０６）。前述のように本実施形態では、本ステップｓ１０６はサービス区分ごとに実行される。その際、どのサービス区分から優先的に実行するかについては、各サービス区分に属性として与えられた「優先度」の情報（図７参照）に基づいて決定される。以下の、サービス区分ごとに実行される各ステップについても同様である。

次に、店舗サーバ２００では、資源必要量の算出を実行する（ｓ１０８）。本ステップｓ１０８もサービス区分ごとに実行される。

次に、店舗サーバ２００では、過不足数の算出と、過不足数テーブルの出力インターフェース２０６への表示を実行する（ｓ１１０）。本ステップｓ１１０もサービス区分ごとに実行される。図１１は、表示される過不足数テーブル９の一例を示す図である。この過不足数テーブル９は、サービス区分Ａのサービスについての過不足数テーブルである。数字がマイナスの欄が資源不足時間帯、数字がプラスの欄が資源過剰時間帯＝来店誘導候補時間帯、そして数字がゼロの欄が来店予測客数に対して業務資源の準備予定量＝当該サービスＡを遂行可能な従業員数が過不足無く配されている時間帯である。

店舗サーバ２００は、上記過不足数テーブル９において、数字がマイナスの欄を特定することにより自動的に資源不足時間帯を特定する（ｓ１１２）。また、数字がプラスの欄を特定することにより自動的に資源過剰時間帯＝来店誘導候補時間帯を特定する（ｓ１１８）。これらの特定された時間帯は、過不足数テーブル９においてそれぞれ色分け表示されれば一目瞭然となるので好ましい。

次に、店舗サーバ２００は、特定した資源不足時間帯について、当該時間帯の過去来店顧客を特定する（ｓ１１４）。

次に、店舗サーバ２００は、特定した過去来店顧客のメールアドレスを抽出し、出力インターフェース２０６に表示する（ｓ１１６）。実際には、出力インターフェース２０６に表示された過不足数テーブル９において、来店数の調整作業を行いたい時間帯をマウスなどにより特定すると、その時間帯の過去来店顧客のうち、所定の条件に合致する顧客情報を検索するための過去来店顧客検索画面が最初に表示される。図１２は、表示される過去来店顧客検索画面１０の一例を示す図である。検索条件を入力すると、次に、検索条件に合致する顧客の属性情報が表示される。図１３は、表示される顧客の属性情報１１の一例を示す図である。

次に、店舗サーバ２００は、上述のように資源過剰時間帯＝来店誘導候補時間帯を特定する（ｓ１１８）。最後に、店舗サーバ２００は、ステップｓ１１６において抽出したメールアドレスに宛てて、来店誘導メールを生成し送信する（ｓ１２０）。図１４は、生成し送信される来店誘導メール１２の一例を示す図である。ここで、顧客の来店誘導は、ほんエステサロンチェーンに属する他の店舗に誘導するように行うこともできる。両店舗の場所が近接している、あるいは顧客の住所などから交通機関などを利用して短時間で行けるような店舗に誘導すれば、チェーン全体としてのチャンスロス防止を図ることができて有効である。このような場合、同一地域や近接地域間に店舗が多数存在するチェーンであればあるほどこのような異なる店舗間での調整が有効となるので好ましい。

また、本実施形態の来店数最適化システムの実行においては、上記の例のように、顧客に対する来店誘導という面からの調整のみならず、資源不足時間帯および資源過剰時間帯＝来店誘導候補時間帯の両者について、業務資源の準備予定量＝従業員勤務シフトを調整することによって、来店数の最適化を図ることも可能である。そのようにするには例えば、来店数の調整を行う店長や人事責任者などが、上記のステップｓ１１０において表示された過不足数テーブル９を参照しながら、上記の資源準備情報＝従業員勤務シフト表８などを併せて表示させて、準備予定量＝従業員勤務シフトの登録ステップ（ｓ１０４）と同様に準備予定量＝従業員勤務シフトを登録すればよい。

以上、本実施形態によれば、従来の技術では、従業員の勤務スケジュール（勤務シフト）を調整するという手段によってのみ来店数の調整を試みていたが、そのような解決方法に加えて、資源不足時間帯に来店する可能性の高い顧客を、資源過剰時間帯に来店するよう誘導するという全く新しい角度からも来店数の調整を行うことができるので、予測される来客数に対する業務資源の不足から発生するチャンスロスを確実に防ぎつつ、同時に、予測される来客数に対する業務資源の過剰から発生する経営コストの増大をも確実に防止することが可能となる。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

本実施形態の来店数最適化支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例１を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例２を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例３を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例４を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例５を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例６を示す図である。 本実施形態におけるデータベースのデータ構造例７を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法に対応する処理フロー例を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法において表示される、資源準備情報＝従業員勤務シフト表の一例を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法において表示される、過不足数テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法において表示される、過去来店顧客検索画面の一例を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法において表示される、検索結果である顧客の属性情報の一例を示す図である。 本実施形態の来店数最適化支援方法において生成し送信される、来店誘導メールの一例を示す図である。

符号の説明

１００ システム
１０２ ネットワーク
１０４ ＰＯＳ端末
２００ 店舗サーバ
３００ 本部サーバ
２０１、３０１ プログラムデータベース
２０２、３０２ プログラム
２０３、３０３ メモリ
２０４、３０４ ＣＰＵ
２０５、３０５ 入力インターフェース
２０６、３０６ 出力インターフェース
２０７、３０７ 通信部
２０８、３０８ Ｉ／Ｏ部
１２０ 顧客情報データベース
１２２ 売り上げ実績データベース
１２４ 資源準備量データベース
１２６ 来店予測客数データベース
１２８ 実績区分データベース
１３０ サービス区分データベース
１３２ 従業員マスタデータベース
１５０ 顧客属性情報登録部
１５２ 売り上げ実績登録部
１５４ 資源準備量情報登録部
１５６ 来店予測客数登録部
１５８ 資源必要量情報算出部
１６０ 過不足数テーブル表示部
１６２ 資源不足時間帯特定部
１６４ 過去来店顧客情報特定部
１６６ メールアドレス抽出部
１６８ 来店誘導候補時間帯特定部
１７０ 誘導メール生成送信部

Claims (6)

1. 来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援システムであって、
   入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納する顧客属性情報登録部と、
   各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納する売り上げ実績登録部と、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納する資源準備量情報登録部と、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納する来店予測客数登録部と、
   前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納する資源必要量情報算出部と、
   メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示する過不足数テーブル表示部と、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する資源不足時間帯特定部と、
   前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納する過去来店顧客情報特定部と、
   前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定する来店誘導候補時間帯特定部と、
   前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信する誘導メール生成送信部と、
   を備えることを特徴とする来店数最適化支援システム。
2. 前記売り上げ実績登録部は、前記売り上げ実績情報に加え、顧客に対してサービス提供をお断りした実績であるお断り実績情報を入力インターフェースを介して取得し、前記売り上げ実績データベースに格納し、
   前記来店予測客数登録部が取得する前記業務時間帯ごとの来店予測客数は、前記売り上げ実績データベースに格納された、過去の、業務時間帯ごとの、前記売り上げ実績情報と前記お断り実績情報とを合算することにより得られることを特徴とする、
   請求項１に記載の来店数最適化支援システム。
3. 前記過去来店顧客情報特定部によりメモリに格納された時間帯別過去来店顧客情報を、メモリから読み出し、その顧客情報を前記顧客情報データベースから抽出し出力インターフェースに表示することを特徴とする、
   請求項１または２に記載の来店数最適化支援システム。
4. 前記売り上げ実績登録部における前記売り上げ実績情報、前記資源準備量情報登録部における前記資源準備量情報、前記来店予測客数登録部における前記来店予測客数情報、および前記資源必要量情報算出部における前記資源必要量情報は、いずれも複数のサービス種類ごとに定められた情報であり、前記過不足数テーブル表示部における前記過不足数の算出および時間帯別過不足数テーブルの出力、前記資源不足時間帯特定部における前記資源不足時間帯の特定、前記過去来店顧客情報特定部における前記過去来店顧客の特定、並びに来店誘導候補時間帯特定部における来店誘導候補時間帯の特定は、いずれも前記サービス種類別に実行されることを特徴とする、
   請求項１または２に記載の来店数最適化支援システム。
5. 来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援を行うコンピュータが、
   入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納する処理と、
   各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納する処理と、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納する処理と、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納する処理と、
   前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納する処理と、
   メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示する処理と、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する処理と、
   前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納する処理と、
   前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定する処理と、
   前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信する処理、
   を実行することを特徴とする来店数最適化支援方法。
6. 来店した顧客に対するサービス提供業務において、業務時間帯ごとの、顧客の来店数とそれに対する業務資源の準備量とを最適に調整するための、来店数最適化支援を行うコンピュータに、
   入力インターフェースを介して取得した、顧客属性情報を顧客情報データベースに格納するステップと、
   各顧客に対する売り上げに応じて、入力インターフェースを介して取得した売り上げ実績情報を、売り上げ実績データベースに格納するステップと、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの各種業務資源の準備予定量である資源準備量情報を資源準備量データベースに格納するステップと、
   入力インターフェースを介して取得した、業務時間帯ごとの来店予測客数情報を来店予測客数データベースに格納するステップと、
   前記来店予測客数データベースに格納された、業務時間帯ごとの来店予測客数情報に基づいて、業務時間帯ごとの各種業務資源の必要量である資源必要量情報を算出し、メモリに格納するステップと、
   メモリから読み出した前記資源必要量情報と、前記資源準備量データベースから読み出した前記資源準備量情報とを比較することにより、業務時間帯ごとの、業務資源の準備予定量の過不足数を算出し、メモリに格納するとともに、業務時間帯別に、時間帯別過不足数テーブルとして出力インターフェースに表示するステップと、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が不足している時間帯である資源不足時間帯を特定する処理と、
   前記特定した資源不足時間帯について、過去の当該資源不足時間帯に売り上げ実績のある顧客を前記売り上げ実績データベースにおいて特定し、時間帯別過去来店顧客情報としてメモリに格納するステップと、
   前記特定された時間帯別過去来店顧客情報をメモリから読み出し、当該過去来店顧客のメールアドレス情報を、前記顧客情報データベースから抽出するメールアドレス抽出部と、
   前記算出された過不足数をメモリから読み出し、これに基づいて、来店予測数に対して業務資源の準備予定量が過剰となっている時間帯である資源過剰時間帯を、来店誘導候補時間帯として特定するステップと、
   前記抽出したメールアドレスに宛て、前記特定した来店誘導候補時間帯への来店を促す来店誘導メールを生成し、出力インターフェースを介して当該メールアドレスに宛てて送信するステップと、
   を実行させる来店数最適化支援プログラム。