JP2009116749A - 端末、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 端末が清算商品情報及びICタグ情報を受信し、受信した識別情報をもとに顧客特定を実行し、各種検索用リストを記憶する記憶部を参照することで、顧客別の各種リストを作成し、顧客が買物において削減したレジ袋枚数を算出し、算出されたレジ袋削減枚数を顧客別に管理できることとした。
【選択図】 図1
Description
出し特典ポイント換算を行うための技術に関する。
しかしながら、従来の検索システムを買物清算時における顧客管理に適用した場合に、顧客検索に併せて顧客情報検索に必要な項目の紐づけや、定期的に購買予測が立てられる等の具体性に欠ける問題点があった。
請求項4記載の端末。
図1は、本発明に係る削減レジ袋枚数算出装置を利用したシステムの全体構成を示した模式図である。
図1において、本発明は、ICタグを付したバッグ1と、ICタグ情報を読み取るRFIDリーダー2と、清算商品情報を管理する端末3と、店舗サーバ4を有しており、これらは相互に通信可能に構成されている。
ここで、図3に示す機能ブロックは、顧客特定処理部301、顧客別嗜好商品リスト作成処理部302、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部303、商品容積リスト作成処理部304、顧客別購買予測商品リスト作成処理部305、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部306、更新処理部307、出力処理部308、一時領域309、顧客情報記憶部321、顧客別売上情報記憶部322、商品情報記憶部323、店舗別売上情報記憶部324、検索リスト記憶部325、レジ袋容積記憶部326、削減レジ袋枚数及び特典ポイント記憶部327から構成されている。
この顧客特定処理部301は、顧客情報記憶部321に記憶されている顧客情報を参照し、取得したICタグ情報により、顧客の特定を実行する。ここでいう、顧客情報とは、少なくとも顧客名、ICコード、顧客ID、住所、性別、年齢、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを有する、顧客固有の情報のことをいう。顧客IDとは、顧客固有の識別子のことをいい、例えば数字、文字の組み合わせであってもよい。
また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部307は、算出結果を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部327に記憶すると共に、顧客別情報記憶部321、及び顧客別売上情報記憶部322に更新記憶する。
例えば、少なくとも顧客識別ID、商品名、重み値の項目名を有する顧客別嗜好商品リスト30を記憶することができる。また、少なくとも店舗識別ID、店舗名売上順、商品名、売上数量を項目名に持つ店舗別売れ筋商品リスト40を記憶することができる。また、少なくとも商品別アドレス、商品名、容積値を項目名に有する商品容積リスト50を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ID、商品名、累計重み値を項目名に有する顧客別購買予測商品リスト60を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ID、商品名、商品アドレスを項目名に有する顧客別購買予測商品アドレスリスト70を記憶することができる。
また、この検索リスト検索記憶部325には、図18に示すように、期間、重み値、重み値カテゴリを項目に有する隔離日数重み値パラメータ90を記憶することができる。
まず、予め顧客情報は顧客情報記憶部321に記憶させ、容積値とレジ袋サイズを有するレジ袋種類パラメータ80はレジ袋容積記憶部326に記憶させておく。
また、本実施形態において、清算商品情報とICタグ情報の両情報を端末が受信してから処理が実行される。
また、上記判別S403の結果、顧客情報がないと判別すると、レジ袋削減枚数算出処理(S411)を実行する。例えば、新規顧客が買物を行う際に、購買履歴データ20が存在しないので、この場合には、今回の清算商品情報のみで削減レジ袋枚数の算出処理を行う。
特典ポイントの算出は、例えば、レジ袋のサイズに応じて、LLサイズ2ポイント、Lサイズ1ポイント、Mサイズ0.5ポイントなどのように、レジ袋のサイズに応じて算出してもよいし、また単純に削減したレジ袋の枚数や削減したCO2の排出量に応じて付与してよい。
当該顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理S409の詳細は、図10を参照して説明する。
顧客別嗜好商品リスト作成処理S406では、端末3は、まず、顧客別売上情報記憶部322を参照し、購買履歴商品データ20の読み込み行い(S701)、履歴レコードの検索を行う(S702)。ここでいう、レコードとは、リストの一部の情報のこと、例えば、図11に示す購買履歴データ20内では、顧客ID、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数が、一商品名ごとに紐づいた一つの情報をレコードと呼び、レコードの集合体がリストになる。以下の各処理においても、同様の意味合いでレコードとの表現で記述に使用する。
例えば、商品別に買物を行った本日日付から、上記購買日を引いて隔離日数を算出する。
上記判別S705の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み値パラメータ90の各期間内にあると判別された場合、商品別の重み値を取得する(S706)。
例えば、隔離日数が0日から60日の間の商品があれば、顧客の最近の指向性があると判断し「4」という重み値を取得する。また、隔離日数が320日から400日の間の商品がれば、顧客の一年前の前後40日間くらいということで顧客の季節性嗜好の商品であると判断し「2」という重み値を取得する。
上記判別S705の判別の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み知パラメータ90の各期間内にないと判別された場合、購買履歴データ20内の次履歴レコードの有無を判別する処理(S710)を行う。
上記判別S708の結果、同一商品があると判別された場合、一時領域309記憶された既存の重み値に、今回の買物で得た重み値を加算して、一時領域309に更新記憶する(S708)。
また、上記判別S707の結果、同一商品がないと判別された場合、新たに商品として商品名と重み値が紐付けられた、顧客別嗜好商品リスト30として一時領域309に保存される(S710)。
上記判別S710の結果、次履歴レコードがあると判別された場合、次商品における購買日の取得処理S703から上記判別処理までを繰り返し行う(S703〜S710)。
上記判別S710の結果、次履歴レコードがないと判別された場合、一時領域309を参照し(S711)、顧客別嗜好商品リスト30を重み値順に並び替え処理を行う(S712)。
店舗別売れ筋商品リスト作成処理S407では、端末3は、まず、店舗別売上情報記憶部324の売れ筋データを検索する(S801)。売れ筋レコードを取得後に(S802)、少なくとも店舗名、商品名、売上数量のリスト必要項目を売れ筋データレコードから抽出取得をする(S803)。
上記判別S805の結果、一時領域309に売れ筋レコードがないと判別された場合、当該売れ筋レコードは一時領域309の最下部に保存される(S809)。例えば、当該最初の清算商品である1レコード目は、必然的に一時領域309の最下部に記憶されることになる。
一方、上記判別S805の結果、売れ筋レコードが一時領域309にあると判別されると、並び替えのために基準値である売上数量の比較判別を行う(S806)。
一方、上記判別S806の結果、一時領域309にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが多いと判別されると、一次領域の現売れ筋レコードの上部に当該売れ筋レコードが作成される(S808)。
上記判別S810の結果、次売れ筋レコードがあると判別された場合、次売れ筋レコードのリスト必要項目の取得を行う(S803)。なお、一時領域309内での判別処理を繰り返し行い、売れ筋レコードが無くなるまで処理を繰り返す(S803〜S810)。
一方、上記判別S810の結果、次売れ筋レコードがないと判別された場合、一次領域の参照を行う(S811)。
商品容積リスト作成処理では、端末3は、まず、商品情報記憶部323の商品マスタを参照する(S501)。上記商品マスタの情報から、商品容積リスト50作成に必要な項目を抽出し(S502)、商品レコードとして一時領域309に記憶する(S503)。ここでいう、商品容積リスト50とは、図14に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有する、商品マスタから必要な情報のみを抽出した商品リストである。
上記判別S504において、次商品レコードが存在すると判別された場合、次商品レコードに対する処理を繰り返し行い、商品マスタ内の商品レコードが無くなるまで繰り返し行う(S501〜S504)。
顧客別購買予測商品リスト作成処理S408では、まず、検索リスト記憶部325の顧客別嗜好商品リスト30を参照し(S901)、当該顧客別嗜好商品リスト30の商品レコード検索を行う。検索の結果、当該顧客別嗜好商品リスト30より、商品レコードを取得する(S902)。
上記判別S904の結果、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがあると判別された場合は、当該商品レコードが上記顧客別嗜好商品リスト30から取得した商品レコードと同一であるかの判別を行う(S905)。
上記判別S904の結果、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがないと判別された場合は、顧客別嗜好商品リスト30の次商品レコード検索を行う(S908)。
この処理は、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがないと判別されるか、顧客別嗜好商品リスト30と店舗別売れ筋商品リスト40の各商品レコードが同一であると判別されるまで、繰り返し行う(S903〜S906)。
その後、顧客別嗜好商品リスト30の次商品レコードの有無を判別する(S908)。
また、上記判別S908の結果、当該顧客別嗜好商品リスト30に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域309を参照する(S909)。このとき、一時領域309には顧客別嗜好商品リスト30と、一部商品レコードの削除処理を行った店舗別売れ筋商品リスト40とが記憶されている。
詳細に説明すると、上記処理の結果、顧客別嗜好商品リスト30をもとに店舗別売れ筋商品リスト40内の重複する商品レコードが削除され、顧客別嗜好商品リスト30の最下部に上記処理後の店舗別売れ筋商品リスト40が結合する。これにより、顧客別の購入頻度を反映させた顧客別購買予測商品リスト60が作成される。
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理S409では、まず、一時領域309に保存された顧客別購買予測商品リスト60を参照し(S1001)、商品レコードを取得する(S1002)。また、検索リスト記憶部325の商品容積リスト50を参照し(S1003)、商品容積レコードの有無を判別する(S1004)。
一方、上記判別S1004の結果、商品容積リスト50に商品容積レコードがあると判別された場合は、当該商品容積レコードの商品と顧客別購買予測商品リスト60の商品が同一かの判別を行う(S1005)。
一方、上記判別S1005の結果、商品が同一であると判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト60内の当該商品のレコードに、商品容積レコードのアドレスを付加する(S1007)。さらに、一時領域309に顧客別購買予測商品アドレスリスト70として保存する(S1008)。
一方、上記判別S1009の結果、一時領域309内の顧客別購買予測商品リスト60に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域309内の顧客別購買予測商品リスト60内の全ての商品に対しての判別処理を行ったことになり、一時領域309には顧客別購買予測商品アドレスリスト70が完成している。
また、一次領域309の顧客別購買予測商品アドレスリスト70を参照し(S1010)、検索リスト記憶部325に記憶する(S1011)。
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理S410では、端末3が、まず、入力部330から取得した清算商品情報に基づき、一時領域309を参照し(S601)、検索リスト記憶部325にある顧客別購買予測商品アドレスリスト70を参照し(S602)、清算商品と同一商品が当該顧客別購買予測商品アドレスリスト70にあるかの判別を行う(S603)。
一方、上記判別S603の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト70に清算商品と同一商品がないと判別された場合は、検索リスト記憶部325の商品容積リスト50を参照し(S606)、当該清算商品の商品容積を検索し(S607)、商品容積値の取得を行う(S605)。
上記判別S609の結果、次清算商品情報があれば、上記容積加算処理を清算商品情報がなくなるまで処理を繰り返す(S601〜S608)。
一方、上記判別S609の結果、清算商品情報がないと判別された場合は、一時領域309の合計容積値を参照し(S610)、また、レジ袋容積記憶部326のレジ袋種類パラメータ80を参照し(S611)、一時領域309に記憶されている合計容積値をレジ袋種類パラメータ80に当てはめ、レジ袋換算処理を行う(S612)。ここでいう、レジ袋サイズ換算パラメータとは、図17に示した図を参照して、少なくとも容積値、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。
Claims (12)
- 顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出するレジ袋削減枚数算出処理手段と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする更新記憶処理手段と、
を有することを特徴とする端末。 - 上記レジ袋容積記憶手段には、レジ袋のサイズごとに、基準となる容積が記憶されており、
上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋容積記憶手段を参照して、削減したレジ袋サイズと削減枚数とを算出する、
請求項1記載の端末。 - 上記レジ袋削減枚数算出手段は、上記レジ袋削減枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、
上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶する、
請求項1又は2記載の端末。 - 上記商品マスタには、商品情報として商品名、商品容積値が記憶されており、
上記商品マスタ記憶手段を参照して少なくとも商品名、商品容積値を有する商品容積リストを作成し、作成した商品容積リストを上記検索用リストとして、上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成手段をさらに有する、
請求項1〜3のいずれかに記載の端末。 - 上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記顧客別売上情報記憶手段を参照して、各顧客の購入履歴情報から、顧客別嗜好商品リストを作成し、作成した顧客別嗜好商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する顧客別商品アドレスリスト作成手段と、をさらに有する、
請求項1〜4のいずれかに記載の端末。 - 上記顧客情報に基づき上記顧客別売上情報記憶手段を参照し、当該顧客の過去の購買履歴から顧客別の嗜好性及び当該顧客が過去の同じ時期に購入した商品の情報を、上記検索対象リストに追加する顧客別嗜好商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項5記載の端末。 - 店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成し、作成した店舗別売れ筋商品リストを上記検索リスト記憶手段の検索用リストに追加する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
をさらに有する
請求項1〜6のいずれかに記載の端末。 - 上記顧客識別情報と顧客の購入履歴情報を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売れ筋商品リスト作成手段は、上記顧客別売上情報記憶手段を参照して売れ筋商品を抽出し、店舗別売れ筋商品リストの順位付けを更新する、
請求項7記載の端末。 - 店舗を特定するための店舗識別情報と、各店舗における商品の優先順位を表す順位付情報を記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における商品の売上の優先順位が高い商品情報を、店舗別売れ筋商品リストを作成する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
上記顧客別嗜好商品リストと売れ筋商品リストを結合して、上記検索用リストに追加する顧客別嗜好売れ筋商品リスト作成手段をさらに有する、
請求項5記載の端末。 - 上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段を有する、
請求項9記載の端末。 - 顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータによって行われる方法であって、
上記コンピュータが、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を有することを特徴とする顧客管理方法。 - 顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
取り扱っている複数の商品の少なくとも商品識別情報を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
一次記憶を行うメモリにより構成され、上記商品マスタ記憶手段から一部の商品情報を抜粋してリスト化した検索用リストを記憶する検索リスト記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に、基準となるレジ袋の容積を記憶するレジ袋容積記憶手段と、を有するコンピュータを、顧客を管理するための端末として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータに対して、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得された顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記検索リスト記憶手段を参照して上記特定された顧客が購入した清算商品情報を検索し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して検索された清算商品の容積合計値を算出し、上記レジ袋容積記憶手段を参照して上記算出した容積合計値から上記顧客が削減したレジ袋の枚数を算出する処理と、
上記算出されたレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に記憶をする処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
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