JP2010092197A - Ｐｏｓデータ分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】一般市場における商品の売り上げ状況を判断基準として、商品の品揃えが簡単かつ適切に行うことが可能なＰＯＳデータ分析システムを得る。
【解決手段】閲覧用端末１は所定の操作部を操作して、分析商品種別を含む閲覧条件を設定する閲覧条件設定データＤ５の設定が可能である。合成ＰＯＳデータベース作成部３は自店ＰＯＳデータＤ１及び一般ＰＯＳデータＤ２を予め設定した複数の共通商品種別単位に対応づけて合成することにより合成ＰＯＳデータベースＤ３を作成する。閲覧サービス提供部２は閲覧用端末１より得た閲覧条件設定データＤ５に基づき、合成ＰＯＳデータベースＤ３から、複数の共通商品種別のうち閲覧条件設定データＤ５で規定された分析商品種別に該当する商品種別における自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とを対応づけた閲覧データＤ４を抽出して、閲覧用端末１に出力する。
【選択図】図１

Description

この発明は、所定の店舗における所望の分析対象の商品種別に関するＰＯＳ（Point of Sales）データを提供するＰＯＳデータ分析システムに関する。

店舗内での商品の品揃え等を判断する際の分析者の負担を軽減するとともに商品の品揃えの幅を広げることができるＰＯＳ分析システムして例えば特許文献１に開示されたシステムがある。

このシステムは、ＰＯＳ集計部の商品単位売上集計部により、ＰＯＳデータを基にして商品の期間別の売上を商品単位で集計し、次いで、商品分類単位売上集計部により、その集計されたＰＯＳ集計情報を基にして商品の期間別の売上を下位階層の商品分類単位で集計する。次に、このシステムは、相関分析部の分析対象絞込部により、商品分類単位売上集計部により集計されたＰＯＳ集計情報の中から所定の分析期間分のＰＯＳ集計情報を抽出する。また、このシステムは、指数算出部により、その抽出されたＰＯＳ集計情報を基にして所定の階層の各商品分類の期間別の売上を集計し、次いで、その集計された期間別の売上を所定の分析単位で指数化する。最後に、このシステムは、相関関係抽出部により、その算出された商品分類売上指数を基にして所定の階層の各商品分類の期間別の売上を比較し、所定の分析手法により売上の高い時期の一致性に基づいて同一階層の商品分類間の相関関係を抽出している。

特開２００１−２２９４６３号公報（図１）

従来のＰＯＳデータ分析システムは以上のように構成されており、その分析源となるデータが一の店舗内のＰＯＳデータのみであるため、より広域な一般市場における商品の売り上げ状況等を全く考慮していないという問題点があった。

この発明は上記問題点を解決するためになされたもので、一般市場における商品の売り上げ状況を判断基準として、商品の品揃えが簡単かつ適切に行うことが可能なＰＯＳデータ分析システムを得ることを目的とする。

この発明に係る請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムは、所定の店舗における商品の売り上げ情報を規定した自店ＰＯＳデータと、複数の店舗における商品の売り上げ情報を規定した一般ＰＯＳデータとを受け、上記２つのＰＯＳデータを複数の共通商品種別単位に対応づけて合成することにより合成ＰＯＳデータベースを作成する合成ＰＯＳデータベース作成部と、分析対象となる商品種別である分析商品種別を含む閲覧条件を設定する閲覧条件設定データが所定の操作によって設定可能な閲覧条件設定部と、前記閲覧条件設定データに基づき、前記合成ＰＯＳデータベースから、前記複数の共通商品種別のうち前記分析商品種別に該当する商品種別における前記一般ＰＯＳデータと前記自店ＰＯＳデータとを対応づけた閲覧データを抽出して出力する閲覧サービス提供部とを備えている。

また、請求項２記載のＰＯＳデータ分析システムは、請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムであって、前記閲覧データは、前記分析商品種別における各商品が、前記一般ＰＯＳデータによる売り上げ高順にソーティングされた一般ランキング比較データを含んでいる。

さらに、請求項３記載のＰＯＳデータ分析システムは、請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムであって、前記閲覧データは、前記分析商品種別における所定の商品に関し、所定期間における前記一般ＰＯＳデータ及び前記自店ＰＯＳデータによる売り上げ状況の経時変化を比較した特定商品比較データを含んでいる。

この発明における請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムは、自店ＰＯＳデータと一般ＰＯＳデータとを複数の共通商品種別単位に対応づけて合成することにより得られる合成ＰＯＳデータベースを有している。そして、閲覧サービス提供部より、分析商品種別に該当する商品種別における一般ＰＯＳデータと自店ＰＯＳデータとを対応づけた閲覧データを抽出して出力している。

その結果、上記所定の店舗の関係者は、閲覧データを参照することにより、一般市場における商品の売り上げ状況を判断基準とし、上記所定の店舗における分析商品種別に関する商品の売り洩れ、売り逃しを認識して、商品の品揃えが簡単かつ適切に行うことができる。

請求項２記載のＰＯＳデータ分析システムにおいて、上記一般ランキング比較データを参照することにより、自店の関係者は、自店舗において扱っていない商品が一般市場において良好な売り上げである売り洩れや、自店舗において軽視した商品が一般市場において良好な売り上げである売り逃し等を視覚的に簡単に認識することができる。

請求項３記載のＰＯＳデータ分析システムのいて、上記特定商品比較データを参照することにより、所定の商品についてのトレンドを視覚的に簡単に認識することができる。

（全体構成）
図１はこの発明の実施の形態であるのＰＯＳデータ分析システムの構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施の形態のＰＯＳデータ分析システムは、品揃え支援システム１０及び閲覧用端末１から構成される。

閲覧用端末１は所定の操作部（図示せず）を有しており、閲覧用端末１の利用者は、この所定の操作部を操作して、分析対象となる商品種別である分析商品種別を含む閲覧条件を設定する閲覧条件設定データＤ５の設定が可能である。

品揃え支援システム１０は内部に閲覧サービス提供部２、合成ＰＯＳデータベース作成部３及び合成ＰＯＳデータベースＤ３を有している。

合成ＰＯＳデータベース作成部３は自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とを受け、合成ＰＯＳデータベースＤ３を作成する。

自店ＰＯＳデータＤ１は、所定の店舗における商品の売り上げ情報をＰＯＳシステムにより収集、蓄積したＰＯＳデータある。一般ＰＯＳデータＤ２は、全国レベルを含む広域な領域における複数の店舗それぞれにおける商品の売り上げ情報をＰＯＳシステムにより収集し、さらに集計して得られたデータである。

合成ＰＯＳデータベース作成部３は自店ＰＯＳデータＤ１及び一般ＰＯＳデータＤ２を予め設定した複数の共通商品種別単位に対応づけて合成することにより合成ＰＯＳデータベースＤ３を作成する。

閲覧サービス提供部２は閲覧用端末１より得た閲覧条件設定データＤ５に基づき、合成ＰＯＳデータベースＤ３から、複数の共通商品種別のうち閲覧条件設定データＤ５で規定された分析商品種別に該当する商品種別における自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とを対応づけた閲覧データＤ４を抽出して、閲覧用端末１に出力する。

閲覧用端末１はディスプレイ部及びプリント部（共に図示せず）を有しており、閲覧データＤ４に基づき、視覚認識可能に、ディスプレイ部に表示したりプリント部からプリントアウトしたりする。すなわち、閲覧用端末１は、閲覧条件設定データＤ５を設定する閲覧条件設定部と閲覧データＤ４を視覚可能に認識させる閲覧データ出力部（表示部）として機能している。具体的には、閲覧データＤ４を表示するディスプレイ部や閲覧データＤ４の内容をプリントアウトするプリント部が閲覧データ出力部に該当する。

（動作内容）
図２は図１で示したＰＯＳデータ分析システムの動作説明用の説明図である。以下、図２を参照して、本実施の形態のＰＯＳデータ分析システムの処理内容を説明する。

まず、合成ＰＯＳデータベース作成部３は予め合成ＰＯＳデータベースＤ３を作成すべく、以下で述べるステップＳ１〜Ｓ３からなる合成ＰＯＳデータベースＤ３の作成処理を行う。

まず、ステップＳ１において、所定の店舗における自店ＰＯＳデータＤ１を第１の（ＷＥＢ）サーバー（図示せず）にアップロードする。これと並行して、ステップＳ２において、一般ＰＯＳデータＤ２を第２の（ＷＥＢ）サーバー（図示せず）にアップロードする。上述した第１及び第２のサーバーは同じサーバーでも良い。

その後、ステップＳ３において、自店ＰＯＳデータＤ１上で用いられている商品種別（自店分類コード）と一般ＰＯＳデータＤ２上に用いられている商品種別（一般分類コード）を複数の共通コート（共通商品種別）単位に対応づける合成プログラムを実行する。その結果、合成ＰＯＳデータベース作成部３は合成ＰＯＳデータベースＤ３を作成することができる。

図３及び図４は合成ＰＯＳデータベースＤ３の内容の一部を表形式で示す説明図である。同図に示すように、自店ＰＯＳデータＤ１で用いられる自店分類コードにおいて、商品「ベーコン」は、「部門コード」＝“３０”（畜産）、大分類コード＝“３５”（畜産加工品）、中分類コード＝“０１”（ベーコン）として分類されている。一方、一般ＰＯＳデータＤ２で用いられる一般分類コードにおいて、商品「ベーコン」は、一般分類コード＝“０３１”に「ハム・ベーコン」として分類されている。

このように、同じ商品「ベーコン」であっても、自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とは全く異なる分類コードで分類されている。しかし、合成ＰＯＳデータベースＤ３では、自店ＰＯＳデータＤ１で規定される商品「ベーコン」と、一般ＰＯＳデータＤ２で規定される商品「ハム・ベーコン」とは、共通コード“１”により対応付けられる。

すなわち、図３に示すように、合成ＰＯＳデータベースＤ３において、ベーコン，ハム等の共通コード“１”に該当する商品種別における自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とが共通コード群ＣＧ１として対応付けられる。

同様にして、図３に示すように、和風面、生めん・ゆでめん等の共通コード“２”に該当する商品種別における自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とが共通コード群ＣＧ２として対応付けられる。

以下、同様にして、共通コード群ＣＧ３〜ＣＧ８，…，ＣＧ１２，…として自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とが対応付けられる。例えば、図４に示すように、食パン、菓子パン等の共通コード“１２”に該当する商品種別における自店ＰＯＳデータＤ１と一般ＰＯＳデータＤ２とが共通コード群ＣＧ１２として対応付けられる。なお、図３及び図４で示した合成ＰＯＳデータベースＤ３は一部にすぎない。

一方、利用者５は閲覧用端末１の所定の操作部を操作して閲覧条件設定データＤ５の設定動作を行うことができる。利用者５として、通常、自店ＰＯＳデータＤ１を提供した所定の店舗のオーナー等、関係者が想定される。以下、図２のステップＳ１１〜Ｓ１４を参照して、利用者５による閲覧用端末１を用いた閲覧条件設定データＤ５の設定動作内容を説明する。

まず、ステップＳ１１において、利用者５は予め設定されたＩＤ・パスワード等を入力してログイン処理を行う。

その後、ステップＳ１２において、ＰＯＳデータ分析を希望する共通コードを選択する。共通コードの選択は図３及び図４で示した共通コードを直接入力しても、キーワードの入力を利用者５に促し、閲覧用端末１の内部処理によりキーワードに対応する共通コードを決定するようにしても良い。

続いて、ステップＳ１３において、利用者５は閲覧形式を選択する。閲覧形式としては「一般ランキング比較形式」、「特定商品比較形式」等がある。

そして、ステップＳ１４において、利用者５は分析希望期間を選択する。分析希望期間としは「今週」、「今月」、「直近１０日」等の分析希望期間等が考えられる。

ステップＳ１１〜Ｓ１４が終了すると、閲覧用端末１は、ステップＳ１２〜Ｓ１４で選択された「共通コード」、「閲覧形式」及び「分析希望期間」等を規定した閲覧条件設定データＤ５を閲覧サービス提供部２に出力する。

以下、図２のステップＳ４〜Ｓ７を参照して、閲覧サービス提供部２による閲覧サービス提供処理を説明する。

まず、ステップＳ４において、閲覧サービス提供部２は閲覧条件設定データＤ５から設定条件を認識する。

その後、ステップＳ５において、閲覧サービス提供部２は合成ＰＯＳデータベースＤ３から、閲覧条件設定データＤ５で規定した共通コードｉに該当する共通コード群ＣＧｉを抽出する。なお、共通コードｉのｉは複数（例えば、ｉ＝１，３：共通コード１，３）でも良い。

次に、ステップＳ６において、閲覧サービス提供部２は、ＪＡＮ（Japanese Article Number）コードをキーとして、共通コード群ＣＧｉ内の自店ＰＯＳデータＤ１，一般ＰＯＳデータＤ２間の関連付けを行う。ＪＡＮコードは商品毎に付与されている固有の情報であるため、同一商品であれば自店ＰＯＳデータＤ１で規定された商品と一般ＰＯＳデータＤ２で規定された商品との間においてもＪＡＮコードは同一となる。

そして、ステップＳ７において、閲覧サービス提供部２は、合成ＰＯＳデータベースＤ３の共通コード群ＣＧｉ内の情報をＪＡＮコードをキーとして、上記分析希望期間及び閲覧形式を満足する閲覧データＤ４を作成する。

閲覧データＤ４を受けた閲覧用端末１は、ステップＳ８において、閲覧データＤ４を視覚可能に認識させる閲覧データ出力（表示）処理を行う。すなわち、閲覧用端末１はディスプレイ部に閲覧データＤ４を表示したり、プリント部に閲覧データＤ４の内容を出力したりする閲覧データ出力処理を実行する。

図５及び図６は閲覧データＤ４で規定される第１の表示（出力）例を示す説明図である。図５に示すように、一般ＰＯＳランキング表Ｔ１と対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ２とをペアにした情報を規定している。この場合、閲覧形式として「一般ランキング比較形式」が選択され、閲覧希望期間として所定の期間（直近１週間等）が設定される。

図６に示すように、一般ＰＯＳランキング表Ｔ２は、共通コード群ＣＧ１２における一般ＰＯＳデータＤ２に基づく売り上げ高（千人当り金額）のランキング上位３５商品を売り上げ高順に上位からソーティングして示している。一方、対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１は一般ＰＯＳランキング表Ｔ２の上位３５商品と合致する商品を一般ＰＯＳランキング表Ｔ２のランキングに関連づけて示している。

なお、図６で示す一般ＰＯＳランキング表Ｔ２において、「千人当り金額」は来店者千人における当該商品の売り上げ高を意味し、「一店当り金額」は一店あたりにおける当該商品の売り上げ高を意味し、「一店当り個数」は一店あたりにおける当該商品が売れた個数を意味し、「平均価格」は当該商品の平均の売価を意味する。

また、図６で示す対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１において、「供給金額」は自店における当該商品に売り上げ高を意味し、「供給（高）ＰＩ（Perchance Index）」は、自店における千人当たりの当該商品の売り上げ高を意味し、「平均供給価格」当該商品の１個当たりの平均売価を意味し、「分類内ランク」は自店の供給ＰＩの大きい順のランキングを示している。

これら対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１，一般ＰＯＳランキング表Ｔ２の情報は、全て上記所定の期間（閲覧希望期間）における内容（売り上げ高等）を示している。

例えば、ＪＡＮコードｘｘ１である商品名「パスコスナックパンチョコ９本」は一般ＰＯＳランキング表Ｔ２においてランキング一位であるが、対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１に示すように、自店では扱っていない。

したがって、閲覧データＤ４を参照することにより、比較ポイントＣＰ３で示されるＪＡＮコードｘｘ１の商品に関する対応関係から、一般市場における当該ヒット商品に関し自店では売り洩れがあることを明確かつ簡単に認識することができる。

また、ＪＡＮコードｘｘ２である商品名「薄皮つぶあんぱん５個」（薄皮つぶあんぱん５コ入）は、一般ＰＯＳランキング表Ｔ２においてランキング二位であり、対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１においても自店売り上げの分類内ランキング（分類内ランク）が七位である。

したがって、閲覧データＤ４を参照することにより、比較ポイントＣＰ１で示されるＪＡＮコードｘｘ２の商品に関する対応関係から、一般市場における当該ヒット商品に関し自店では適切に販売されていることを明確かつ簡単に認識することができる。

一方、ＪＡＮコードｘｘ３である商品名「華麗ぱん中辛１個」（カレーパン１個）は、一般ＰＯＳランキング表Ｔ２においてランキング四位でありながら、対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１においては自店売り上げの分類内ランキング１２４位と低迷している。

同様にして、ＪＡＮコードｘｘ４である商品名「コッペシュガーマーガリン１個」（懐かしロールシュガーマーガリン１コ）は、一般ＰＯＳランキング表Ｔ２においてランキング３１位でありながら、対応自店ＰＯＳデータ表Ｔ１においては自店売り上げの分類内ランキング１５７位と低迷している。すなわち、ＪＡＮコードｘｘ３，ｘｘ４の商品の自店ランキングが一般ランキングに比べてかけ離れて低く、当該商品を軽視して品揃えが不十分であった等、何らかの原因によることが推定される。

このように、閲覧データＤ４を参照することにより、比較ポイントＣＰ３で示されるＪＡＮコードｘｘ３，ｘｘ４の商品に関する対応関係から、一般市場における当該ヒット商品に関し自店では売り逃しがあることを明確かつ観点に認識することができる。

このように、第１の表示例は、分析商品種別における各商品が、一般ＰＯＳデータＤ２による売り上げ高の順にソーティングされた一般ランキング比較データとして、閲覧データＤ４を用いている。

上述したように、図５及び図６で示した閲覧データＤ４で規定される第１の表示例を参照することにより、自店の関係者は、自店舗にける共通コード“１２”の共通コード群ＣＧ１２に関する商品の売り洩れ、売り逃しを認識して、商品の品揃えが簡単かつ適切に行うことができる。

図７及び図８は閲覧データＤ４で規定される第２の表示例を示す説明図である。図７に示すように、ある分析対象商品について、２００８年２月１１日（第４６週）〜同年５月１９日（第８週）までの自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１，一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２とを比較したトレンド比較グラフＧ１として表示している。自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１は供給高ＰＩで示されており、一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２の縦軸は千人当たりの売り上げ額で示されている。

このように、閲覧データＤ４を特定の商品のトレンド比較グラフＧ１（特定商品比較データ）して参照することにより、分析商品種別における特定の商品についてのトレンドを認識することができる。

例えば、図８の(a) に示すように、トレンド比較グラフＧ１１が自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１１と一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２１との関係を示してる場合、一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２１から、上記特定の商品に関し、売り上げが伸びる可能性があるにもかかわらず、品切れ等で自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１１は低迷し、チャンスロスとなってしまっている可能性が高いことが認識できる。

また、図８の(b) に示すように、トレンド比較グラフＧ１２が自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１２と一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２２との関係を示してる場合、一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２２から、上記特定の商品は売り上げが伸びる可能性を認識し、自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１２の売り上げ増により効果も発揮できていることを認識できる。

さらに、図８の(c) に示すように、トレンド比較グラフＧ１３が自店ＰＯＳ経時変化Ｌ１３と一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２３との関係を示してる場合、一般ＰＯＳ経時変化Ｌ２３から、上記特定の商品の売り上げは収束状況であることを認識し、上記特定の商品の売り場縮小または他の商品への変更・リニューアルする等の検討の余地があることを認識できる。

実施の形態であるＰＯＳデータ分析システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態のＰＯＳデータ分析システムの処理内容を示す説明図である。 合成ＰＯＳデータベースの内容の一部を表形式で示す説明図である。 合成ＰＯＳデータベースの内容の一部を表形式で示す説明図である。 閲覧データの第１の表示例を示す説明図である。 閲覧データの第１の表示例を示す説明図である。 閲覧データの第２の表示例を示す説明図である。 閲覧データの第２の表示例を示す説明図である。

符号の説明

１ 閲覧用端末、２ 閲覧サービス提供部、３ 合成ＰＯＳデータベース作成部、１０ 品揃え支援システム、Ｄ１ 自店ＰＯＳデータ、Ｄ２ 一般ＰＯＳデータ、Ｄ３ 合成ＰＯＳデータベース、Ｄ４ 閲覧データ、Ｄ５ 閲覧条件設定データ。

Claims (3)

1. 所定の店舗における商品の売り上げ情報を規定した自店ＰＯＳデータと、複数の店舗における商品の売り上げ情報を規定した一般ＰＯＳデータとを受け、上記２つのＰＯＳデータを複数の共通商品種別単位に対応づけて合成することにより合成ＰＯＳデータベースを作成する合成ＰＯＳデータベース作成部と、
   分析対象となる商品種別である分析商品種別を含む閲覧条件を設定する閲覧条件設定データが所定の操作によって設定可能な閲覧条件設定部と、
   前記閲覧条件設定データに基づき、前記合成ＰＯＳデータベースから、前記複数の共通商品種別のうち前記分析商品種別に該当する商品種別における前記一般ＰＯＳデータと前記自店ＰＯＳデータとを対応づけた閲覧データを抽出して出力する閲覧サービス提供部とを備えた、
   ＰＯＳデータ分析システム。
2. 請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムであって、
   前記閲覧データは、
   前記分析商品種別における各商品が、前記一般ＰＯＳデータによる売り上げ高順にソーティングされた一般ランキング比較データを含む、
   ＰＯＳデータ分析システム。
3. 請求項１記載のＰＯＳデータ分析システムであって、
   前記閲覧データは、
   前記分析商品種別における所定の商品に関し、所定期間における前記一般ＰＯＳデータ及び前記自店ＰＯＳデータによる売り上げ状況の経時変化を比較した特定商品比較データを含む、
   ＰＯＳデータ分析システム。

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