JP2013168111A - プログラム、方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】商品の入荷から販売までの時間を短くできるようにする。
【解決手段】プログラムは、記憶装置(16)に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信からその商品の購買までの経過時間に関する実績情報(21)と、特定の商品情報(9)とを格納し(546,548,502;612,616;502,508)；客識別情報毎のその経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、その実績情報の中から複数の客識別情報を選択し(546,624)；その選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含むその特定の商品に関する通知情報を生成する(546,632)処理を、情報処理装置(10)に実行させる。
【選択図】図５

Description

本発明は、商品に関する情報の処理に関する。

商品を販売する店舗では、営業時間中に、商品が新たに入荷して店頭に並べられることがある。例えば生鮮食料品のような高い鮮度が好まれる商品は、入荷した直後が最も鮮度が高いので、入荷直後に短時間で顧客に販売されれば、顧客は鮮度が落ちていない状態でその商品を入手することができる。

例えば、産地直売店事業は、農家のような農産物等の商品納入者が卸売市場など通常の流通経路を通さずにその店舗に直接持ち込んだ商品を受託販売し、農家に対して販売の場所および販売役務を提供する事業である。それによって、農家は流通コストを低減でき、消費者はより新鮮な農産物を購入できる。しかし、産地直売店は、一般的なスーパーマーケットなどと比較すると、十分な保冷設備を備えていないことが多いので、商品入荷後の時間経過とともにその鮮度が劣化しやすい。

一方、一般的なスーパーマーケットにおいて、保冷機能および調湿機能のある展示棚に例えば生鮮食料品のような高い鮮度が好まれる商品を並べる場合でも、商品入荷後の時間経過とともにその鮮度が徐々に劣化する。

例えば、パンおよび洋菓子も鮮度が好まれる商品である。パンおよび洋菓子を製造販売する店舗では、パンおよび洋菓子を製造して、例えばいつどの商品が焼きたてかといった商品情報を顧客に表示することがある。

既知の販売促進システムにおいて、個別店舗毎にその店舗が当日中に売り切ると決定した売り切り商品が設定され、売り切り商品の販売情報が作成され入力される。その販売促進システムのサーバは、個人別データベースを参照して、該売り切り商品に適した複数の特定の個別消費者を自動的に選択して売り切り商品の販売情報を電子メール等で通知する。その販売促進システムは、厳選された個別消費者に的を絞って販売情報を提供するので、当該売り切り商品を効率的に売り切ることができる。その販売促進システムは、更に、区分別在庫数または売上数または売上額と属性データとの相関関係、および個人データと売上との相関関係を、販売および仕入れにフィードバックして、売り切り率を高めることができる。

特開２００５−２５８６２０号公報

既知の販売促進システムには、商品の入荷から販売までの経過時間をできるだけ短くする仕組みがない。

発明者たちは、商品の入荷から販売までの経過時間を短くできるような形態で顧客を選択してその顧客に商品情報を通知すれば、商品を短い経過時間で販売できる、と認識した。ここで、商品情報は、店舗において販売状態にある商品の情報を含んでいる。

実施形態の目的は、商品の入荷から販売までの時間を短くできようにするための処理を実現することである。

実施形態の一観点によれば、記憶装置に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信からその商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納し、客識別情報毎のその経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、その実績情報の中から複数の客識別情報を選択し、その選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含むその特定の商品に関する通知情報を生成する処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムが提供される。

実施形態の一観点によれば、商品の入荷から販売までの時間を短くできようにするための処理を実現することができる。

図１は、実施形態による、ネットワークに接続される、サーバ装置、在庫管理端末、料金端末、情報処理端末、および携帯情報端末を含むシステムの概略的な構成（configuration）の例を示している。 図２は、サーバ装置のプロセッサの概略的な構成（configuration）の例を示している。 図３Ａ〜３Ｇは、データベースに格納される各情報レコードのデータ構造の例を示している。 図４は、実施形態による、サーバ装置等によって実行される商品の入荷および販売を管理するための概略的な処理のフローチャートの例を示している。 図５は、実施形態による、サーバ装置によって実行される商品入荷に関する通知メッセージを、選択された顧客に送信するための概略的な処理のフローチャートの例を示している。 図６Ａおよび６Ｂは、図５のステップ５４６（通知対象顧客の選択および商品情報の通知）の具体的なフローチャートの例を示している。 （図6Aで説明） 図７は、図５のステップ５４８（通知実績情報の更新）の具体的なフローチャートの例を示している。 図８は、商品入荷情報の表の例を示している。 図９は、商品管理情報の表の例を示している。 図１０は、顧客購買履歴の表の例を示している。 図１１は、この場合、過去の通知実績情報の表の例を示している。 図１２Ａは、処理された過去の通知実績情報の表の例を示している。図１２Ｂは、ソートされた過去の通知実績情報の表の例を示している。 図１３Ａおよび１３Ｂは、異なる目標販売時間に対する、顧客毎の各商品の期待購買情報の表の例を示している。 図１４は、通知に使用される顧客登録情報の表の例を示している。 図１５は、対象顧客に通知される商品情報の表の例を示している。 図１６は、商品情報の通知を記録した通知履歴情報の表の例を示している。 図１７は、図５のステップ５４６（通知対象顧客の選択および商品情報の通知）の具体的なフローチャートの別の例を示している。 図１８Ａ〜１８Ｃは、図５のステップ５４８（通知実績情報の更新）の具体的なフローチャートの別の例を示している。 （図18Aで説明） （図18Aで説明） 図１９Ａ〜１９Ｄは、或る商品について或る時間間隔の異なる目標販売時間に対する期待購買情報の表の例を示している。 図２０Ａは、複数の目標販売時間に対する、処理された過去の通知実績情報の表の例を示している。 図２０Ｂは、目標販売時間、商品コード、顧客ＩＤでソートされた過去の通知実績情報の表の例を示している。 図２１は、ソートされた過去の通知実績情報の表の別の例を示している。 図２２は、目標販売時間を当日中または最大の営業時間とした場合の期待購買情報の例を示している。

発明の目的および利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素および組み合わせによって実現され達成される。
前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、典型例および説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない、と理解される。

本発明の非限定的な実施形態を、図面を参照して説明する。図面において、同様のコンポーネントおよび要素には同じ参照番号が付されている。

発明者たちは、商品の入荷から販売までの経過時間を短くできるような形態で顧客を選択してその顧客に商品情報を通知すれば、鮮度が好まれる商品を高い鮮度で販売できる、と認識した。

実施形態の目的は、商品の入荷から販売までの経過時間を短くできるような形態で客を選択して、その選択された客に商品の入荷情報を通知できるようにするための処理を実現することである。

図１は、実施形態による、ネットワーク５に接続される、サーバ装置１０、在庫管理端末２０、料金端末３０、情報処理端末４０および６０、および携帯情報端末６４を含むシステムの概略的な構成（configuration）の例を示している。そのシステムは、さらに、電子メール・サーバ装置１２を含んでいてもよい。サーバ装置１０は、例えば、店舗の運営業者の施設または外部のデータセンタに配置されていてもよい。

図１において、サーバ装置１０は、情報処理装置であり、例えば、プロセッサ１０２、メモリ１０４、内部バス、ネットワーク・インタフェース（ＮＷ Ｉ／Ｆ）１０８、等を含むコンピュータであってもよい。サーバ装置１０は、さらに、内部バスに結合された、記録媒体読み取り用のドライブ１０６、およびデータベース１６２を含むハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置１６を含んでいる。ドライブ１０６は、ソフトウェアが記録された例えば光ディスクのような記録媒体１６４を読み取るために設けられている。そのソフトウェアは、例えば、ＯＳ、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）、アプリケーション・プログラム、等を含んでいてもよい。

プロセッサ１０２は、コンピュータ用のＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。メモリ１０４には、例えば、主記憶装置および半導体メモリ等が含まれる。

プロセッサ１０２は、メモリ１０４および／または記憶装置１６に格納されたそのソフトウェアに従って動作するものであってもよい。そのソフトウェアは、記録媒体１６４に格納されていて、ドライブ１０６によって記録媒体１６４から読み出されてサーバ装置１０にインストールされてもよい。また、代替形態として、プロセッサ１０２は、上述のソフトウェアの機能の少なくとも一部を含む例えば集積回路として実装された専用のプロセッサであってもよい。サーバ装置１０は、ネットワーク・インタフェース１０８を介し、さらに外部または構内のネットワークまたは回線５を介して、在庫管理端末２０、料金端末３０、情報処理端末４０および６０、および携帯情報端末６４に接続され得る。サーバ装置１０は、ネットワーク・インタフェース１０８を介し外部または構内のネットワークまたは回線５を介して、さらに電子メール・サーバ装置１２に接続されてもよい。

在庫管理端末２０は、例えば、在庫管理用の専用情報処理端末または在庫管理ソフトがインストールされた汎用の情報処理装置（例えば、パーソナル・コンピュータ）であってもよく、ラベル発行機２２およびリーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）２４が結合されている。在庫管理端末２０は、商品管理情報を管理し、各商品の納入または入荷および在庫に関する情報をデータベース１６２に保存し管理する。在庫管理端末２０は、販売店に配置され、例えば農家のような商品納入者または店員のようなユーザによって操作することができる。

リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）２４は、ユーザの操作に従って、在庫管理端末２０の制御の下で、商品納入者のＩＣカードの納入者ＩＤ（識別情報）等の情報を読み取りまたはそのＩＣカードへ情報を書き込む。在庫管理端末２０は、納入者をその納入者ＩＤおよびパスワード等の情報で認証して、その後の操作を可能にする。

商品納入者または店員は、在庫管理端末２０上で、例えば、各商品の商品名、単位重量当り価格、単位個数、重量、販売価格、等の商品および価格情報を入力して決定してそのような商品および価格情報を含むラベルを発行する。ラベル発行機２２は、納入者の操作に従って、在庫管理端末２０の制御の下で、発行日時、その商品および価格情報を表すテキスト（文字、記号）、および一次元コード（バーコード）または二次元コード、等を含むラベルを用紙にプリントアウトする。ラベル発行機２２は、商品を計量して価格を表す文字および一次元または二次元コードを含むラベルをプリントアウトする計量プリンタを含んでいてもよい。納入者は、そのラベルを対応する商品に貼付して、販売店によって指定された商品配列棚の位置にその商品を並べる。

在庫管理端末２０は、ラベルが発行されるときに、日時、納入者ＩＤ、その納入された商品の商品コード（識別情報）、およびその納入数または入荷数等をデータベース１６２の商品入荷情報に記録する。商品入荷情報は、納入者の視点で商品納入情報と称されてもよい。サーバ装置１０は、商品入荷情報が保存または更新される度に、データベース１６２における各商品の商品管理情報を更新し管理してもよい。その商品管理情報の更新および管理は、商品納入情報が記録される度に、在庫管理端末２０によって行われてもよい。

料金端末３０は、例えば、レジ端末（金銭登録機端末）、ＰＯＳ端末、等であってもよく、リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）３４が結合されていてもよい。料金端末３０は、販売店に配置され、例えば、販売店の店員のようなユーザによって操作され得る。リーダ・ライタ３４は、商品のラベル情報を走査して読み取る機能または装置、およびＩＣカードまたは電子マネー等に対して情報の書き込みと読み取りを行う機能または装置を含んでいてもよい。

料金端末３０は、日時、販売された商品の商品コード、およびその販売数等の商品販売情報をデータベース１６２に保存する。商品販売情報は、取引明細を含むレシートまたは領収書に関する情報であってもよい。サーバ装置１０は、商品管理情報を更新する度に、データベース１６２における各商品の顧客購買履歴情報および商品管理情報を更新し管理してもよい。また、サーバ装置１０は、商品販売情報が記録または更新される度に、データベース１６２における各商品の顧客購買履歴情報および商品管理情報を更新し管理してもよい。また、その顧客購買履歴情報および商品在庫情報の更新および管理は、商品販売情報が記録される度に、料金端末３０によって行われてもよい。

情報処理端末４０は、販売店に配置された、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよく、リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）４４が結合されていてもよい。リーダ・ライタ４４は、ＩＣカード、磁気カードまたは電子マネー等に対して入力金額および／またはポイント数の書き込みおよび読み取りを行うものであってもよい。情報処理端末４０は、店員、納入者または顧客のようなユーザによって操作されてもよい。情報処理端末４０は、データベース１６２またはＩＣカード、磁気カードもしくは電子マネーに記録された残高の金額および／またはポイント数を読み出してそのディスプレイに表示してもよい。

店員、商品納入者または顧客のようなユーザは、情報処理端末４０のディスプレイ上で、販売店の情報、および実際のおよび予定された商品入荷に関する情報、等を含む情報を閲覧することができる。店員、商品納入者または顧客のようなユーザは、情報処理端末４０を操作して、顧客および納入者に関する顧客登録情報および納入者登録情報をデータベース１６２に登録し保存することができる。

情報処理端末６０は、顧客の家屋または施設に配置され、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよい。顧客のようなユーザは、情報処理端末６０のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および顧客への商品情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。ここで、商品情報または商品に関する情報は、店舗において販売状態にある商品の情報を含み、さらに、入荷した商品に関する情報または商品が入荷したことを表す情報を含んでいてもよい。

携帯情報端末６４は、ブラウザ・アプリケーションおよびメーラ・アプリケーションがインストールされた、例えばタブレット端末、スマートフォン、その他の携帯端末または携帯電話機であってもよい。携帯情報端末６４は、無線基地局またはアクセスポイント７２を介し移動体通信網７を介してネットワーク５に接続されてもよい。携帯情報端末６４は、例えば、サーバ装置１０またはその他のメール・サーバ装置１２、等からの電子メールまたはショート・メッセージを受信して、そのディスプレイ上に表示することができる。例えば顧客のようなユーザは、携帯情報端末６４のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および商品情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。

図２は、サーバ装置１０のプロセッサ１０２の概略的な構成（configuration）の例を示している。

プロセッサ１０２は、制御部１２２０を含み、さらに、商品管理部１２２４、対象商品選択部１２２６、対象顧客選択部１２２８、通知実績更新部１２３０、およびその他の処理部１２４０を含みまたはその一部を含んでいてもよい。処理部１２４０は、電子メール・サーバ機能を含んでいてもよい。制御部１２２０は、商品管理部１２２４、対象商品選択部１２２６、対象顧客選択部１２２８、通知実績更新部１２３０、および処理部１２４０に制御信号を供給して、これらの要素の動作を制御してもよい。

図３Ａ〜３Ｇは、データベース１６２に格納される各情報レコードのデータ構造の例を示している。図３Ａ〜３Ｇの各情報は表の形態をとってもよい。

図３Ａは、サーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される通知履歴情報のレコードのデータ構造の例を示している。通知履歴情報は、例えば、顧客ＩＤ（識別情報）、送信日、送信時間、および対象商品コードのフィールドを含んでいる。顧客ＩＤは、番号を含んでいても、または一意的な番号であってもよい。対象商品とは、販売促進の対象または商品入荷に関する情報を通知する対象となるその商品を表す。

図３Ｂは、サーバ装置１０等によって生成されデータベース１６２に保存される顧客購買履歴情報のレコードのデータ構造の例を示している。顧客購買履歴情報は、例えば、顧客ＩＤ、購買日、購買時間、購買商品コード、および購買数量のフィールドを含んでいる。

図３Ｃは、サーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される通知実績情報のレコードのデータ構造の例を示している。通知実績情報は、例えば、顧客ＩＤ、購買日、反応時間、購買商品コード、購買個数、購買区分、および目標販売時間のフィールドを含んでいる。購買区分は購入の有無を表す。反応時間は、顧客に商品に関する情報を送信してからその顧客がその商品を購買するまでの経過時間を表す。

図３Ｄは、サーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される顧客毎の各商品の期待購買情報のレコードのデータ構造の例を示している。顧客毎の各商品の期待購買情報は、例えば、顧客ＩＤ、購買商品コード、期待個数、平均反応時間、購買率（％）、平均個数、および目標販売時間のフィールドを含んでいる。

期待個数は、商品入荷に関する情報を顧客に通知した場合に、その通知１回に対してまたは１回当たりのその顧客がその商品を購買する個数の期待値を表している。購買率は、商品に関する情報を顧客に通知した場合に、その通知回数に対するその顧客のその商品の購買の回数の割合を表している。また、平均個数は、商品に関する情報を顧客に通知した後でその顧客がその商品を購入した場合のその顧客の購入１回当たりの購入個数の平均値を表している。

図３Ｅは、サーバ装置１０等によって生成されデータベース１６２に保存される商品管理情報のレコードのデータ構造の例を示している。商品管理情報は、例えば、商品コード、入荷数、販売数、および在庫数のフィールドを含んでいる。

図３Ｆは、在庫管理端末２０またはサーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される商品入荷情報のレコードのデータ構造の例を示している。商品入荷情報は、例えば、商品コード、商品名、入荷数、入荷日、および入荷時間のフィールドを含んでいる。

図３Ｇは、情報処理端末４０またはサーバ装置１０によって生成されデータベース１６２に保存される顧客登録情報のレコードのデータ構造の例を示している。顧客登録情報は、例えば、顧客ＩＤ、氏名、ポイント数、および通知宛先のフィールドを含んでいる。通知宛先は、電子メール・アドレスであっても、またはショート・メッセージの宛先として使用可能な電話番号であってもよい。

図４は、実施形態による、サーバ装置１０等によって実行される商品の入荷および販売を管理するための（販売管理の）概略的な処理のフローチャートの例を示している。

図８〜１０は、図４のフローチャートに使用される表の例を示している。
図８は、商品入荷情報の表の例を示している。図９は、商品管理情報の表の例を示している。図１０は、顧客購買履歴情報の表の例を示している。

図４を参照すると、ステップ５０２において、プロセッサ１０２（またはその商品管理部１２２４）または在庫管理端末２０は、例えば店員または商品納入者のようなユーザによる在庫管理端末２０の操作に従って生成されまたは更新された入荷した商品の商品入荷情報に基づいて、商品管理情報における当日の各商品の入荷数等の入荷情報を更新する。

例えば、図８の商品入荷情報における商品コード「００１００１」の商品名「大根」の入荷数５００本が、図９の商品管理情報における商品コード「００１００１」の入荷数０本に加算されて、入荷数が５００本となる。例えば、図８の商品入荷情報における商品コード「００１００２」の商品名「トマト」の入荷数１０００個が、図９の商品管理情報における商品コード「００１００２」の入荷数０個に加算されて、入荷数が１０００本となる。

ステップ５０４において、プロセッサ１０２（商品管理部１２２４）は、例えば店員のようなユーザの操作に従って料金端末３０によって生成されまたは更新された商品販売情報に基づいて、各顧客の顧客購買履歴情報を生成しまたは更新する。

例えば、図１０の顧客購買履歴情報において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の顧客について、購買日「２０１１年１０月１６日」、購買時間「１３時４０分」、購買商品コード「００１００１」（大根）、および購買数量８本の記録が保存される。例えば、図１０の顧客購買履歴情報において、顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の顧客について、購買日「２０１１年１０月２４日」、購買時間「１３時５０分」、購買商品コード「００１００２」（トマト）、および購買数量５個の記録が保存される。

ステップ５０６において、プロセッサ１０２（商品管理部１２２４）は、顧客購買履歴情報に基づいて、商品管理情報における当日の各商品の販売数等の販売情報を更新する。例えば、図１０の顧客購買履歴情報における商品コード「００１００１」（大根）の当日の各販売数量が、図９の商品管理情報における商品コード「００１００１」の販売数に順次加算されて、販売数が２００本となる。

ステップ５０８において、プロセッサ１０２（商品管理部１２２４）は、商品管理情報の当日の各商品の入荷数および販売数に基づいて、当日の各商品の入荷数から販売数を減算して、商品管理情報における各商品の在庫数、等を更新する。

例えば、図９の商品管理情報において、商品コード「００１００１」（大根）の商品の入荷数５００本から販売数２００本が減算されて、在庫数３００本が記録される。例えば、図９の商品管理情報において、商品コード「００１００２」（トマト）の商品の入荷数１０００個から販売数７００個が減算されて、在庫数３００個が記録される。

図５は、実施形態による、サーバ装置１０によって実行される商品に関する通知メッセージを、選択された顧客に送信するための（商品情報送信用の）概略的な処理のフローチャートの例を示している。

図１１は、図５のフローチャートに使用される通知実績情報の表の例を示している。

図５を参照すると、ステップ５４２において、プロセッサ１０２（またはその対象商品選択部１２２６）は、例えば店員のようなユーザによる情報処理端末４０の操作に従って、販売促進または入荷に関する情報通知の対象とする商品の商品コードを選択または決定する。店員は、データベース１６２の図８の商品入荷情報および／または図９の商品管理情報における入荷数、入荷時間、在庫数、等を、情報処理端末４０のディスプレイ上に表示し検討して、販売促進または入荷に関する情報通知の対象とする商品を選択する。その選択される対象商品は、１つ以上であってもよい。

ステップ５４４において、プロセッサ１０２（対象商品選択部１２２６）は、例えば店員のようなユーザによる情報処理端末４０の入力操作に従って、選択された販売促進対象商品の目標販売時間を決定する。例えば、店員は、その選択された対象商品の目標販売時間を、例えば現在時間から営業終了時間またはその１時間前までの間の時間、例えば２時間に設定する。ステップ５４４において、プロセッサ１０２（対象商品選択部１２２６）は、さらに、店員のようなユーザによる情報処理端末４０の入力操作に従って、選択された販売促進対象商品の目標販売数を決定してもよい。代替形態として、その目標販売数は、ステップ５４６において同様に店員のようなユーザによってまたは自動的に決定されてもよい。

ステップ５４６において、プロセッサ１０２（またはその対象顧客選択部１２２８）は、過去の通知実績情報または顧客毎の各商品の期待購買情報に基づいて販売促進の対象商品の情報を通知する対象顧客を選択する。期待購買情報は、設定された目標販売時間に対して、その時点で過去の通知実績情報から生成されても、または予め生成された複数の期待購買情報の中から選択されてもよい。期待購買情報は、設定された目標販売時間に対してその時点で生成されれば、小さい処理負荷で生成できる。一方、期待購買情報は、予め生成された複数の期待購買情報の中から選択されれば、商品情報の対象顧客への通知が短い時間で行える。次いで、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、その商品情報を通知するためのメッセージを生成してその顧客に送信する。そのメッセージは、例えば、電子メールであっても、またはショート・メッセージであってもよい。そのために、例えば、その対象商品について、図１１の過去の通知実績情報における、顧客ＩＤ、購買日、反応時間、購買商品コード、購買個数および購買区分と、目標販売時間とに基づいて、後で説明するような或る優先順位に従って顧客ＩＤが順次抽出される。

プロセッサ１０２（またはその対象顧客選択部１２２８）は、その商品情報を通知するためのメッセージおよび顧客電子メール・アドレスを含む電子メール情報を生成して電子メール・サーバ装置１２に渡し送信させてもよい。代替形態として、プロセッサ１０２（またはその対象顧客選択部１２２８）は、電子メールの代わりに携帯情報端末の電話番号に宛ててその通知情報を含むショート・メッセージを送信してもよい。

ステップ５４８において、プロセッサ１０２（またはその通知実績更新部１２３０）は、顧客への商品情報の各通知履歴情報と、顧客の購買履歴情報とに基づいて、商品情報の通知から顧客の購買までの反応時間を算出し、当日の通知実績情報を生成してデータベース１６２に保存する。当日の通知実績情報は、例えば、各顧客の顧客ＩＤ、購買日（当日）、反応時間、購買商品コード、購買個数および購買区分を含んでいる。その通知実績情報は、次回の期待購買情報を生成するのに使用される。次の日以降にステップ５４６で使用される期待購買情報は、ここでステップ５４８で可能性ある複数の目標販売時間について予め生成されても、次の日以降にステップ５４６で１つの目標販売時間について生成されてもよい。

図６Ａおよび６Ｂは、図５のステップ５４６（通知対象顧客の選択および商品情報の通知）の具体的なフローチャートの例を示している。

図１１〜１６は、図６Ａおよび６Ｂのフローチャートに使用される表の例を示している。

図１１は、この場合、過去の通知実績情報の表の例を示している。図１２Ａおよび１２Ｂは、通知実績情報の例を示している。図１２Ａは、処理された過去の通知実績情報の表の例を示している。図１２Ｂは、ソートされた過去の通知実績情報の表の例を示している。図１３Ａおよび１３Ｂは、異なる目標販売時間に対する、顧客毎の各商品の期待購買情報の表の例を示している。図１４は、通知に使用される顧客登録情報の表の例を示している。図１５は、対象顧客に通知される入荷商品の商品情報の例を示している。図１６は、商品情報の通知を記録した通知履歴情報の表の例を示している。

図６Ａを参照すると、ステップ６０４において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、データベース１６２から、図５のステップ５４２において選択された販売促進または入荷商品の商品情報通知の対象商品に関する過去の通知実績情報を抽出する。通知実績情報は、例えば１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月または１２ヶ月分のような、前日以前の過去の或る長さの期間分が取り出されてもよい。

例えば、図１１の過去の通知実績情報の表において、対象商品の購買商品コード「００１００１」（大根）の上から６行分の情報が抽出される。対象商品でない他の購買商品コードの行の情報は抽出されない。

ステップ６０６において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、通知実績情報の各レコードについて、各反応時間が閾値としての目標販売時間以下の長さかどうかを判定する。その反応時間が目標販売時間以下であると判定された場合は、手順は、ステップ６０８に進む。その反応時間が目標販売時間以下でないと判定された場合は、手順は、ステップ６１０に進む。目標販売時間が、最長の営業時間、即ち営業開始時間から終了時間までの最大の長さに設定されている場合は、購買区分が購入である全ての通知実績情報のレコードについて、反応時間が目標販売時間以下であると判定されてもよい。

例えば、目標販売時間が２時間の場合、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の購買日２０１１年１０月１６日の反応時間４０分は、目標販売時間以内である。例えば、目標販売時間が２時間の場合、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の購買日２０１１年１０月１６日の反応時間１８０分は、目標販売時間以内でない。例えば、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００３」の購買日２０１１年１０月１６日の反応時間が空白であり、購買区分が未購入であり、反応時間が目標販売時間の２時間以内でない。

ステップ６０８において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、反応時間が目標販売時間以内の通知実績情報の各レコードについて、目標販売時間で閾値処理された購買個数として通知実績情報中の購買個数を設定し、目標販売時間で閾値処理された購入区分として「購入」を設定する。従って、目標販売時間で閾値処理された通知実績情報のレコードとして、過去の通知実績情報のレコードがそのままデータベース１６２に保存される。

例えば、図１２Ａの通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の購買日２０１１年１０月１６日の通知実績情報は、購買個数および購買区分として図１１のものを引き継いで、コピーされて保存されたものである。例えば、図１２Ａの通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の購買日２０１１年１０月２４日の通知実績情報は、購買個数および購買区分として図１１のものを引き継いで、コピーされて保存されたものである。

ステップ６１０において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、反応時間が目標販売時間より長い通知実績情報の各レコードについて、目標販売時間で閾値処理された購買個数として０（ゼロ）を設定し、目標販売時間で閾値処理された購入区分として「未購入」を設定する。従って、目標販売時間で閾値処理された通知実績情報のレコードとして、購買個数が０（ゼロ）に変更され販売区分が「未購入」に変更された過去の通知実績情報のレコードがデータベース１６２に保存される。それによって、顧客ＩＤに対する商品情報の通知からその商品の購買までの反応時間が目標販売時間を超える場合について、その商品の購買がないものとして処理された実績情報を生成することができる。それによって、反応時間が目標販売時間を超える実績情報が顧客の選択に使用されないようにすることもできる。

例えば、図１２Ａの通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の購買日２０１１年１０月１６日の行は、図１１の通知実績情報の反応時間１８０分を含んでいる。顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の購買日２０１１年１０月１６日の行は、さらに、目標販売時間で閾値処理され図１１の通知実績情報のものから変更された購買個数および購買区分としてそれぞれ０（ゼロ）および「未購入」を含んでいる。

ステップ６１２において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、例えば図１２Ａの表のような、その処理された購買個数および購入区分を含む、目標販売時間で閾値処理された通知実績情報の各レコードを生成して、データベース１６２に保存する。図１２Ａの表は、例えば、図１１の購買商品コード「００１００１」の過去の通知実績情報を含み、目標販売時間２時間以内でない反応時間の通知実績情報における購買個数と購買区分がそれぞれ「０」および「未購入」に変更されている。

ステップ６１４において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、抽出された過去の通知実績情報の全てのレコードを処理したかどかを判定する。全てのレコードを処理したと判定された場合は、手順は、ステップ６１６に進む。未だ全てのレコードを処理していないと判定された場合は、手順はステップ６０６に戻る。

ステップ６１６において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、目標販売時間で閾値処理された通知実績情報の各レコードを顧客ＩＤの順にソートする。例えば、図１２Ｂの通知実績情報は、図１２Ａの通知実績情報を顧客ＩＤの番号の順序でソートしたものである。図１２Ｂの表において、通知実績情報のレコードは顧客ＩＤ「Ｍ０００１」〜「Ｍ０００３」の順にソートされている。

ステップ６１８において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、各顧客について、例えば図１２Ｂのような通知実績情報に基づいて、購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を算出する。次いで、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、商品毎および顧客毎のその算出された購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を含む、例えば図１３Ａのような顧客毎の各商品の期待購買情報を生成してデータベース１６２に保存する。

期待個数は、或る商品情報を顧客に通知した回数に対するその顧客のその商品の購買数の平均値である。平均反応時間は、顧客が商品を購入した場合のその商品情報の通知から購買までの反応時間の平均値である。購買率は、或る商品情報を顧客に通知した回数に対するその顧客のその商品の購買の回数の平均値である。購買の平均個数は、或る商品情報を顧客に通知した後でその顧客がその商品を購買した場合のその顧客の購入回数に対する購入個数の平均値である。

図１３Ａの表は、図１２Ｂの第１行〜第２行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の顧客の期待個数６．５個、平均反応時間４５分、購買率１００％、および１回当り購買の平均個数６．５個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、全てのレコードについて目標販売時間の２時間以内に商品を購入しているので、その購買率は１００％である。

図１３Ａの表は、図１２Ｂの第３行〜第４行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の顧客の期待個数０個、平均反応時間空白、購買率０％、および１回当り購買の平均個数０個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、全てのレコードについて目標販売時間の２時間以内には商品を購入していないので、その購買率は０％である。

図１３Ａの表は、図１２Ｂの第５行〜第６行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００３」の顧客の期待個数３個、平均反応時間３０分、購買率５０％、および１回当り購買の平均個数６個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、１つのレコードについて目標販売時間の２時間以内に商品を購入し、１つのレコードについて目標販売時間の２時間以内に商品を購入していないので、その購買率は５０％である。

図１３Ｂは、目標販売時間を当日中または最大の営業時間とした場合である。この場合、例えば、図１１の表の商品コード「００１００１」の通知実績情報のレコード（第１行〜第６行）がそのまま目標販売時間で閾値処理された通知実績情報として使用される。この場合、図１３Ｂでは、図１２Ｂの第３行〜第４行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の顧客の期待個数１．５個、平均反応時間１８０分、購買率５０％、および１回当り購買の平均個数３個を含んでいる。顧客は、各通知に対して、１つのレコードについて商品を購入し、１つのレコードについて商品を購入していないので、その購買率は５０％である。

代替形態として、ステップ６０４において販売促進の対象商品に関係なく全ての商品の過去の通知実績情報を抽出し、ステップ６０６において全ての商品の過去の通知実績情報について、ステップ６０６の処理を実行してもよい。この場合、ステップ６１２において全ての商品に関する通知毎の処理された通知実績情報が生成され、ステップ６１８において顧客毎の全ての商品に関する期待購買情報が生成される。

図６Ｂを参照すると、ステップ６２０において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、図１３Ａまたは１３Ｂのようなその期待購買情報から、例えば図１０のような顧客購買履歴情報中の当日の対象商品を購入した顧客のレコードを削除して、通知対象顧客から除外する。それによって、対象商品を当日既に購入している顧客に不所望な情報を送信するのを防止することができる。

ステップ６２２において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、例えば店員のようなユーザによる情報処理端末４０の操作に従って、または自動的に、対象商品の目標販売数を設定する。その目標販売数は、例えば、店員のようなユーザの入力値であっても、例えば図９の表のその対象商品の現在の在庫数であっても、通知なしで対象商品を購入する顧客の予測購買数を現在の在庫数から減算した数量であっても、当日の予測の売れ残り数であってもよい。目標販売数は、図５のステップ５４４において店員のようなユーザによって設定されてもよい。

ステップ６２４において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、所与の優先順位に従って、その期待購買情報における通知対象の顧客を順に選択する。そのために、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、図１３Ａまたは１３Ｂのようなその期待購買情報を、その優先順位に従ってソートしてもよい。その優先順位は、複数の優先順位の組合せであってもよい。

その優先順位は、例えば、平均反応時間が目標販売時間内の顧客ＩＤ毎の、平均反応時間の短さの順位、平均購買数の多さの順位、および購買率の高さの順位の少なくとも１つの順位に基づくものであってもよい。平均反応時間の短さ、平均購買数の多さ、および購買率の高さは、対象商品への高い嗜好性の高さ、または顧客の反応としての購入行動の可能性の高さを表しているであろう。プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、複数の優先順位中の第１の優先順位で期待購買情報をソートし、その中で同じまたは許容誤差範囲で同じ順位の顧客ＩＤを第２の優先順位でソートし、その中で同じまたは許容誤差範囲で同じ順位の顧客ＩＤを第３の優先順位でソートしてもよい。

例えば、その優先順位は、顧客ＩＤ毎の対象商品情報の通知から購買までの平均反応時間がより短い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。その優先順位は、さらに、同じまたは許容誤差（例えば±５分）内の同じ平均反応時間の２つ以上の顧客ＩＤの中で、その通知後の対象商品の平均購買個数または期待個数のより多い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。その優先順位は、さらに、同じまたは許容誤差（例えば、±５分、±１個）内の同じ平均反応時間および／または平均購買個数もしくは期待個数の２つ以上の顧客ＩＤの中で、購買率がより高い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。或いは、その優先順位は、さらに、同じまたは許容誤差（例えば、±５分、±２％）内の同じ平均反応時間および／または購買率の２つ以上の顧客ＩＤの中で、その通知後の対象商品の平均購買個数もしくは期待個数のより多い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。このように、１つ以上の優先順位の中で同じまたは許容誤差の範囲で同じ順位の顧客ＩＤに別の優先順位を与えることによって、目標販売数の商品をより短い時間で販売できる可能性がより高くなるであろう。

その優先順位は、例えば、平均反応時間が目標販売時間以内の複数の顧客ＩＤの中で、対象商品の平均購買個数または期待個数がより多い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。

その優先順位は、例えば、平均反応時間が目標販売時間以内の複数の顧客ＩＤの中で、対象商品の購買率がより高い顧客ＩＤにより高い優先度を与えるものであってもよい。

例えば、図１３Ａの表において、平均反応時間の短い順に、顧客ＩＤ「Ｍ０００３」、「Ｍ０００１」がこの順序で選択される。例えば、図１３Ａの表において、購買率の高い順に、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、「Ｍ０００３」がこの順序で選択される。例えば、図１３Ａの表において、平均購買個数の多い順に、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、「Ｍ０００３」がこの順序で選択される。

ステップ６０４において通知対象商品だけの通知実績情報が抽出される場合には、その特定の通知対象商品だけの平均反応時間に基づいて、優先順位が決定され、顧客の商品嗜好に基づく購買行動が期待購買情報に反映される傾向が高いであろう。一方、ステップ６０４において全ての商品の通知実績情報が抽出される場合には、より多い全ての通知対象商品の平均反応時間に基づいて、優先順位が決定され、顧客個人の全体的な購買行動が期待購買情報に反映される傾向が高いであろう。

ステップ６２６において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、残りの販売目標数Ｇからその顧客による購買の対象商品の予測購買数Ｅを減算して、新しい残りの販売目標数を求める（Ｇ＝Ｇ−Ｅ）。予測購買数Ｅは、顧客ＩＤの対象商品の購買の期待個数であってもよい。代替形態として、予測購買数Ｅは、例えば、顧客ＩＤの対象商品の購買の平均個数であっても、または購買区分が「購入」の購買個数と購買区分が「未購入」の購買個数「０」とをそれぞれの重みαとβで加重平均した期待個数であってもよい。例えば、重みα＝２、β＝１であってもよい。この場合、予測購買数Ｅは、期待個数と平均個数の間の値となるであろう。

例えば、対象商品コード「００１００１」（大根）の初期の販売目標数＝在庫数３００本から、図１３Ａの顧客ＩＤ「Ｍ０００３」の期待個数６．５を減算して、新しい残りの販売目標数２９３．５本が求められる。その後、対象商品コード「００１００１」の残りの販売目標数２９３．５本から、図１３Ａの顧客ＩＤ「Ｍ０００３」の期待個数３を減算して、新しい残り販売目標数２９２．５本が求められる。

ステップ６２８において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、残りの販売目標数が０（ゼロ）より少ないかどうかを判定する。残りの販売目標数が０（ゼロ）より少ない、即ち負であると判定された場合は、手順はステップ６３２に進む。残りの販売目標数が０（ゼロ）以上であると判定された場合は、手順はステップ６３０に進む。このように、残りの販売目標数Ｇが負になるまで対象顧客を順に選択することによって、目標販売時間内での目標販売数の商品の販売の達成をより確実にすることができる。

ステップ６３０において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、全ての顧客が選択されたかどうかを判定する。全ての顧客が選択されたと判定された場合は、手順はステップ６３２に進む。全ての顧客が選択されていないと判定された場合は、手順はステップ６２４に戻る。ステップ６２８および６３０は、残りの目標販売数Ｇが０（ゼロ）より小さくなるか、または全ての顧客のレコードが選択されるまで、繰り返される。

ステップ６３２において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、例えば図１４のような顧客登録情報を参照して、選択された通知対象顧客へ順に対象商品の情報を通知する電子メールまたはショート・メッセージを送信するための処理を実行する。そのために、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８および処理部１２４０）は、商品情報を含む顧客宛の電子メールまたはショート・メッセージを生成して対象顧客の情報処理端末６０または携帯情報端末６４に送信してもよい。代替形態として、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８の通知情報生成部）は、対象顧客の宛先の電子メール・アドレスおよび商品情報に関する通知情報をネットワーク５上の電子メール・サーバ装置１２に送信してもよい。この場合、その電子メール・サーバ装置１２は、顧客の情報処理端末６０または携帯情報端末６４へその通知情報を電子メールとして送信する。電子メールは、図１３Ａまたは１３Ｂの期待購買情報の優先順に送信されてもよい。

その電子メールは、例えば図１５の表示内容のような商品情報を含んでいてもよい。図１５において、商品情報は、顧客ＩＤ、顧客の氏名、店舗名Ｓ、対象商品名、等の情報を含んでいる。

ステップ６３４において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、対象顧客に送信された電子メールの顧客ＩＤ、送信の日時、および対象商品ＩＤを含む通知履歴情報を生成してデータベース１６２に保存する。例えば、図１６の通知履歴情報は、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、送信日「２０１１年１０月１６日」、送信時間「１３時」、対象商品コード「００１００１」（大根）を含んでいる。

このようにして、商品情報を通知してからその商品の購入までの平均反応時間のより短い顧客をより高い優先度で通知対象顧客として選択することができる。それによって、その選択された顧客だけに商品情報を通知する小さい処理負荷で、商品の入荷から購入までの時間をより短くすることができる。また、顧客の反応時間でおよび予測購買数または期待個数の合計で通知対象顧客を限定することによって、全ての顧客に商品情報を送信するよりも、商品情報を通知する処理負荷が小さくなり、商品を早く購入する可能性の低い顧客に不所望な情報を送信するのを抑制することができる。また、それによって、商品情報の通知を受けた顧客が購入しようとして来店して売り切れで購入できないといった状況の発生を減らすことができ、商品情報の通知の信頼性を高くすることができる。

図７は、図５のステップ５４８（通知実績情報の更新）の具体的なフローチャートの例を示している。図５のステップ５４８または図７のフローチャートは、この場合、図５のステップ５４６の後で例えば営業終了時間から、次に図５のステップ５４２〜５４６が実行される前である営業開始時間前までに実行されればよい。

図１６、１０および１１のような表が、図７のフローチャートに使用される。

図７を参照すると、ステップ６５２において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、例えば図１６のような過去の通知履歴情報をデータベース１６２から取り出す。

ステップ６５４において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、データベース１６２から、例えば図１０のような全ての顧客の顧客購買履歴情報を取り出す。

ステップ６５６において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、その顧客購買履歴情報の中で、同日で、過去の通知履歴情報における通知後の対象商品の購買記録があるものを抽出する。その抽出される日は、例えば１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月または１２ヶ月分のような前日以前の過去の或る長さの期間分だけであってもよい。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報に、対応する顧客ＩＤ、購買日、その後の購買時間１３時４０分、購買商品コードが記録されている。従って、図１０のこの顧客購買履歴情報のレコードが抽出される。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報に、対応する顧客ＩＤ、購買日、その後の購買時間１６時、購買商品コードが記録されている。従って、図１０のこの顧客購買履歴情報のレコードが抽出される。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００３」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報に、対応する顧客ＩＤ、購買日、その後の購買時間、購買商品コードは記録されていない。従って、対応する顧客購買履歴情報は存在せず抽出されない。

ステップ６５８〜６６６は、例えば図１６のような通知履歴情報の各レコードに対して実行される。

ステップ６５８において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、通知履歴情報の各レコードについて、対応する抽出された顧客購買履歴情報が存在するかどうかを判定する。顧客購買履歴情報が存在すると判定された場合は、手順はステップ６６０に進む。顧客購買履歴情報が存在しないと判定された場合は、手順はステップ６６２に進む。

ステップ６６０において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、通知履歴情報のレコードについて、顧客毎および商品毎に、通知実績情報に使用される購入区分として「購入」を設定する。プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、さらに、顧客毎および商品毎に、通知実績情報に使用される反応時間として、購買履歴情報中の購買時間から通知履歴情報中の電子メールまたはメッセージの送信時間を減算した差の時間を設定する。プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、さらに、顧客毎および商品毎に、通知実績情報に使用される購買個数として、対応する購買履歴情報中の購買個数を設定する。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報中の対応する顧客および購買日の情報の購買時間１３時４０分および購買数量８個が参照される。それによって、その通知履歴情報に対して、購入区分として「購入」、反応時間４０分、購買商品コード「００１００１」、購買個数８個が設定される。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報中の対応する顧客および購買日の情報の購買時間１６時および購買数量３個が参照される。それによって、その通知履歴情報に対して、購入区分として「購入」、反応時間１８０分、購買商品コード「００１００１」、購買個数３個が設定される。

ステップ６６２において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、通知履歴情報のレコードについて、顧客毎および商品毎に、通知実績情報に使用される購入区分として「未購入」を設定する。プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、さらに、顧客毎および商品毎に、通知実績情報に使用される反応時間として空白を設定し、通知実績情報に使用される購買個数として０（ゼロ）を設定する。これによって、顧客ＩＤに対する商品情報の通知に対する反応としてその商品の購買が存在しない場合について、商品の未購入を表す実績情報を生成することができる。

例えば、図１６の過去の通知履歴情報の顧客ＩＤ「Ｍ０００３」、送信日２０１１年１０月１６日、送信時間１３時、対象商品コード「００１００１」に対して、図１０の顧客購買履歴情報中に対応する顧客および購買日の情報が存在しない。従って、その通知履歴情報に対して、購入区分として「未購入」、空白の反応時間、購買商品コード「００１００１」、購買個数０個が設定される。

ステップ６６４において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、通知履歴情報の各レコードに対して、その設定された購入区分、反応時間および購買個数を含む、例えば図１１の表のような通知実績情報の各レコードを生成してデータベース１６２に保存する。

例えば、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、購買日２０１１年１０月１６日、反応時間４０分、購買商品コード「００１００１」、購買個数８個、購買区分「購入」を含むレコードが生成される。

例えば、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００２」、購買日２０１１年１０月１６日、反応時間１８０分、購買商品コード「００１００１」、購買個数３個、購買区分「購入」を含むレコードが生成される。

例えば、図１１の通知実績情報の表において、顧客ＩＤ「Ｍ０００３」、購買日２０１１年１０月１６日、空白の反応時間、購買商品コード「００１００１」、購買個数０個、購買区分「未購入」を含むレコードが生成される。

ステップ６６６において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、過去の顧客購買履歴情報の全てのレコードを処理したかどかを判定する。全てのレコードを処理したと判定された場合は、手順は、図７のルーチンを出る。未だ全てのレコードを処理していないと判定された場合は、手順はステップ６５８に戻る。

但し、通知実績情報は、当日分の通知履歴情報と当日分の顧客購買履歴情報とに基づいて当日分の通知実績情報を生成し、さらにその通知実績情報を前日までの過去の通知実績情報とマージまたは統合することによって、生成されてもよい。それによって、通知実績情報生成のための処理の負荷を小さくすることができる。

このようにして、例えば図１１の通知実績情報の表が生成される。図１１の通知実績情報は、その後の日において、図５のステップ５４６または図６Ａおよび６Ｂのフローチャートにおいて使用される。

図１７は、図５のステップ５４６（通知対象顧客の選択および商品情報の通知）の具体的なフローチャートの別の例を示している。

図１９Ａ〜１９Ｄ、および２２は、図１７のフローチャートに使用される複数の目標販売時間に対する顧客毎の各商品の期待購買情報の表の例を示している。図１９Ａ〜１９Ｄは、或る商品について３０分間隔の異なる目標販売時間に対する期待購買情報の表の例を示している。但し、他の各商品についても、図１９Ａ〜１９Ｄと同様の顧客毎の期待購買情報の表が用意される。

また、図１４および１５は、図１７のフローチャートにも使用される。この場合、複数の目標販売時間に対する期待購買情報が、例えば図１９Ａ〜１９Ｄ、および２２のような形態で予め生成されてデータベース１６２に保存されている。目標販売時間毎の顧客毎の各商品の期待購買情報は、例えば前日の夜間バッチ処理で予め生成されてもよい。

図１７を参照すると、ステップ６０２において、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、例えば店員のようなユーザによって決定された通知対象商品と目標販売時間に対応する顧客毎の各商品の期待購買情報を選択する。

例えば、図１９Ａ〜１９Ｄ、および２２の表の中から、通知対象商品コード「００１００１」と目標販売時間２時間に対応する図１９Ｄの顧客毎の各商品の期待購買情報の表が選択される。図１９Ｄは、図１３Ａの顧客毎の各商品の期待購買情報の表に対応する。

図１７のステップ６２０〜６３４は、図６Ｂのものと同様である。従って、ステップ６３２において、例えば図１４のような顧客登録情報を参照して、選択された通知対象顧客へ順に対象商品の商品情報を通知する電子メールまたはメッセージが送信される。ステップ６３４において、対象顧客に送信された電子メールの顧客ＩＤ、送信の日時、および対象商品ＩＤを含む通知履歴情報が生成されてデータベース１６２に保存される。

図１８Ａ〜１８Ｃは、図５のステップ５４８（通知実績情報の更新）の具体的なフローチャートの別の例を示している。図１８Ａ〜１８Ｃのフローチャートは、図１７のフローチャートとの組み合わせで使用される。

図２０Ａ、２０Ｂ、２１および２２は、図１８Ａ〜１８Ｃのフローチャートに使用される表を示している。また、図１９Ａ〜１９Ｄ、および１１は、図１８Ａ〜１８Ｃのフローチャートにも使用される。

図２０Ａは、複数の目標販売時間Ｔ_ｊに対する、処理された過去の通知実績情報の表の例を示している。図２０Ｂは、目標販売時間Ｔ_ｊ、商品コード、顧客ＩＤでソートされた過去の通知実績情報の表の例を示している。

図１８Ａを参照すると、ステップ６５２〜６６６は図７のものと同様である。

図１８Ｂを参照すると、ステップ６６６の後のステップ６７０において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、複数の目標販売時間Ｔ_ｊおよび最大目標販売時間Ｔｅを設定してメモリ１０４等に格納する。目標販売時間Ｔ_ｊは、例えば、３０分間隔で、３０分、６０分、・・・、および４８０分、または、２０分間隔で、２０分、４０分、．．．、および４８０分、等であってもよい。最大目標販売時間Ｔｅは、当日の営業時間の長さ以内の、例えば、６０分、１２０分、・・・、または４８０分であってもよい。最大目標販売時間Ｔｅ、最短の目標販売時間Ｔ_１および複数の目標販売時間Ｔ_ｊ間の時間間隔は、例えば店員のようなユーザが情報処理端末４０を操作して入力した値であってもよい。

ステップ６７２において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、複数の目標販売時間Ｔ_ｊの中の最も小さい値、例えばＴ_１＝３０分を選択する。

選択された各目標販売時間Ｔ_ｊについて、および可能性ある全ての商品の商品コードについてステップ６０６〜６１４が実行される。ステップ６０６〜６１４は、図６Ａのものと同様である。

ステップ６１２において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、例えば図２０Ａの表のような、その処理された購買個数および購買区分を含む、各目標販売時間Ｔ_ｊで閾値処理された通知実績情報の各レコードを生成して、データベース１６２に保存する。

図２０Ａの表は、図１１の購買商品コード「００１００１」の過去の通知実績情報を含み、各目標販売時間Ｔ_ｊ以内でない反応時間の通知実績情報における購買個数と購買区分がそれぞれ０（ゼロ）および「未購入」に変更されている。この場合、各目標販売時間Ｔ_ｊは、３０分、６０分、．．．、１２０分、．．．、および４８０分である。図２０Ａのような通知実績情報の表は、可能性ある全ての商品の商品コードについて生成される。

例えば、図２０Ａの通知実績情報の最初の２行において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」、「Ｍ０００２」の購買日２０１１年１０月１６日の情報は、図１１の通知実績情報における、引き継がれた反応時間４０分、１８０分、変更された購買個数「０」、変更された購買区分「未購入」を含んでいる。

例えば、図２０Ａの通知実績情報の第５行において、顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の購買日２０１１年１０月２４日の情報は、図１１の通知実績情報における、引き継がれた反応時間５０分、変更された購買個数「０」、変更された購買区分「未購入」を含んでいる。

例えば、図２０Ａの通知実績情報の第１２行において、顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の購買日２０１１年１０月１６日の情報は、図１１の通知実績情報における、引き継がれた反応時間１８０分、変更された購買個数「０」、変更された購買区分「未購入」を含んでいる。

ステップ６１４において全てのレコードを処理したと判定された場合は、手順は、ステップ６８４に進む。

ステップ６８４において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、複数の目標販売時間Ｔ_ｊの中の次の小さい値Ｔ_ｊ＝Ｔ_ｊ＋１、例えばＴ_ｊ＋１＝６０分を選択する。

ステップ６８６において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、目標販売時間Ｔ_ｊ＋１が最大目標販売時間Ｔｅより大きいかどうかを判定する。目標販売時間Ｔ_ｊ＋１が最大目標販売時間Ｔｅより大きくないまたはそれ以下であると判定された場合は、手順はステップ６０６に戻る。ステップ６８４が繰り返し実行されることによって、２番目に短い目標販売時間Ｔ_２から最大目標販売時間Ｔｅ以内の最大の目標販売時間Ｔ_ｊ＝Ｔ_ｎ（ｊ＝ｎ）まで複数の目標販売時間Ｔ_ｊが順次選択される。目標販売時間Ｔ_ｊ＋１が最大目標販売時間Ｔｅより大きいと判定された場合は、手順は図１８Ｃのステップ６９０に進む。それによって、最大目標販売時間Ｔｅより大きい目標販売時間Ｔ_ｎ＋１について、通知実績情報が生成されることが防止される。

但し、通知実績情報は、当日分の通知履歴情報と当日分の顧客購買履歴情報とに基づいて当日分の通知実績情報を生成して、さらに販売目標時間毎の処理された通知実績情報を生成し、前日までの販売目標時間毎の処理された通知実績情報とマージまたは統合することによって、生成されてもよい。それによって、通知実績情報を生成するための処理の負荷を小さくすることができる。

図１８Ｃを参照すると、ステップ６９０において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、図２０Ａの表のような処理された通知実績情報を、目標販売時間Ｔ_ｊ、商品コード、顧客ＩＤについて順次ソートして、図２０Ｂの表のような通知実績情報を生成する。

ステップ６９２において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、各目標販売時間毎に、各顧客毎の、例えば図２０Ｂのような通知実績情報に基づいて、購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を算出する。次いで、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、商品毎および顧客毎のその算出された購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を含む、例えば図１９Ａ〜１９Ｄのような各目標販売時間毎および顧客毎の各商品の期待購買情報を生成してデータベース１６２に保存する。

図１９Ａの表は、目標販売時間３０分について、図２０Ｂの第１行〜第２行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の顧客の期待個数０個、空白の平均反応時間、購買率０％、および１回当り購買の平均個数０個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、全てのレコードについて３０分以内に商品を購入していないので、その購買率は０％である。

図１９Ａの表は、図２０Ｂの第３行〜第４行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」の顧客の期待個数０個、空白の平均反応時間、購買率０％、および１回当り購買の平均個数０個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、全てのレコードについて３０分以内に商品を購入していないので、その購買率は０％である。

図１９Ａの表は、図２０Ｂの第５行〜第６行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００３」の顧客の期待個数３個、平均反応時間３０分、購買率５０％、および１回当り購買の平均個数６個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、１つのレコードについて３０分以内に商品を購入し、１つのレコードについて３０分以内に商品を購入していないので、その購買率は５０％である。

図１９Ｂの表は、目標販売時間１時間について、図２０Ｂの第１行〜第２行の情報レコードに基づいて、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」の顧客の期待個数６．５個、平均反応時間４５分、購買率１００％、および１回当り購買の平均個数６．５個を含んでいる。この場合、顧客は、各通知に対して、全てのレコードについて１時間以内に商品を購入しているので、その購買率は１００％である。

図１９Ｂの表は、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００２」および「Ｍ０００３」の顧客について、図１９Ａと同様の情報を含んでいる。

図１９Ｃ、１９Ｄの表は、それぞれ目標販売時間９０分、２時間について、購買商品コード「００１００１」（大根）の顧客ＩＤ「Ｍ０００１」〜「Ｍ０００３」の顧客について、図１９Ｂと同様の情報を含んでいる。

図２１は、ソートされた過去の通知実績情報の表の別の例を示している。

ステップ６９４において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、目標販売時間を設定せずに、図１１の表のような元の通知実績情報を、商品コード、顧客ＩＤについてソートして、図２１の表のような通知実績情報を生成する。

図２２は、目標販売時間を当日中または最大の営業時間とした場合の期待購買情報の例を示している。

ステップ６９６において、プロセッサ１０２（通知実績更新部１２３０）は、各顧客毎の、例えば図２１のような通知実績情報に基づいて、購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を算出する。次いで、プロセッサ１０２（対象顧客選択部１２２８）は、商品毎および顧客毎のその算出された購買の期待個数、平均反応時間、購入率、および購買の平均個数を含む、例えば図２２のような当日中の顧客毎の各商品の期待購買情報を生成してデータベース１６２に保存する。

例えば、図２２の期待購買情報において、図１１の表の商品コード「００１００１」の通知実績情報のレコード（第１行〜第６行）がそのまま使用される。この場合、図２２では、商品コード「００１００１」について、図１３Ｂと同様の期待購買情報を含んでいる。図２２の期待購買情報は、他の商品コードの期待購買情報も含んでいる。

このようにして、図１８Ａ〜１８Ｃのフローチャートによって、図１９Ａ〜１９Ｄおよび２２のような複数の目標販売時間Ｔ_ｊに対する顧客毎の各商品の期待購買情報の表を予め生成することができる。複数の目標販売時間Ｔ_ｊの中の１つの目標販売時間Ｔ_ｊに対する顧客毎の各商品の期待購買情報の表が、後で図１７のフローチャートが実行されるときに図１７のステップ６０２において選択される。それによって、商品情報の対象顧客への通知が短時間で行われ得る。

上述の実施形態によれば、特定の商品情報を優先順位に従って選択された顧客にだけ選択的に通知することができ、鮮度が落ちないうちに商品を顧客に短時間で販売することができる。

上述の実施形態では、産地直売店において納入される商品に関連する情報の処理について説明したが、実施形態は、その他の販売事業、店舗事業、流通事業、等にも適用可能である。また、実施形態は、例えば、パンおよび洋菓子、生菓子、総菜のような鮮度が好まれまたは賞味期限の短い商品の製造販売を行うスーパーマーケットのような小売店において、顧客への商品情報の通知にも適用できる。また、実施形態は、例えば、流行性のある売切り商品のような商品情報の通知、または販売期限のあるチケットのような商品情報の通知にも適用できる。

ここで挙げた全ての例および条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明および概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例および条件に限定することなく解釈され、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない、と理解される。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換および変形を施すことができる、と理解される。

以上の実施例を含む実施形態に関して、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）記憶装置に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納し、
客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択し、
前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する
処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
（付記２）前記商品に関する情報が前記特定の商品に関する過去の通知情報であることを特徴とする、付記１に記載のプログラム。
（付記３）前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
前記優先順位は、さらに、同じまたは許容誤差内の同じ前記平均経過時間の２つ以上の客識別情報の中で、前記特定の商品の前記購買数の平均値がより多い客識別情報により高い優先度を与えるものであることを特徴とする、付記１または２に記載のプログラム。
（付記４）前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
前記優先順位は、さらに、前記平均経過時間が閾値時間以内の複数の客識別情報の中で、前記特定の商品の前記購買数の平均値がより多い客識別情報により高い優先度を与えるものであることを特徴とする、付記１または２に記載のプログラム。
（付記５）前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
前記複数の客識別情報を選択する処理は、前記複数の客識別情報の前記購買数に基づく予測購買数または期待購買数の合計が前記特定の商品の目標数より多くなったときに前記複数の客識別情報の前記選択を終了するものであることを特徴とする、付記１乃至４のいずれかに記載のプログラム。
（付記６）前記目標数は、前記記憶装置における商品情報の在庫数であることを特徴とする、付記５に記載のプログラム。
（付記７）前記特定の商品に関する通知情報を生成する処理は、前記優先順位に従って前記特定の商品に関する通知情報を生成することを含むものであることを特徴とする、付記１乃至６のいずれかに記載のプログラム。
（付記８）前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買の有無を表す情報を含み、
前記優先順位は、さらに、同じまたは許容誤差内の同じ前記平均経過時間の２つ以上の客識別情報の中で、各客識別情報の前記送信の回数に対する前記購買の回数の割合がより多い客識別情報により高い優先度を与えるものであることを特徴とする、付記１乃至９のいずれかに記載のプログラム。
（付記９）さらに、前記記憶装置に格納された、顧客識別情報および商品に関する前記送信に関する情報および購買情報に基づいて前記経過時間を算出して前記実績情報を予め生成する処理を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記１乃至８のいずれかに記載のプログラム。
（付記１０）さらに、前記閾値時間を超える前記実績情報における前記経過時間を削除し、前記削除された経過時間に対応する前記実績情報における購買数を０（ゼロ）と設定する処理を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記１乃至８のいずれかに記載のプログラム。
（付記１１）情報処理装置が、
記憶装置に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納し、
客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択し、
前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する
処理を実行する方法。
（付記１２）客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納する記憶装置と、
客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択する選択部と、
前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する情報生成部と、
含む情報処理装置。

５ ネットワーク
１０ サーバ装置
１６ 記憶装置
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
１２ 電子メール・サーバ装置
２０ 在庫管理端末
３０ 料金端末
４０、６０ 情報処理端末
６４ 携帯情報端末

Claims (8)

1. 記憶装置に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納し、
   客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択し、
   前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する
   処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
2. 前記商品に関する情報が前記特定の商品に関する過去の通知情報であることを特徴とする、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
   前記優先順位は、さらに、前記平均経過時間が閾値時間以内の複数の客識別情報の中で、前記特定の商品の前記購買数の平均値がより多い客識別情報により高い優先度を与えるものであることを特徴とする、請求項１または２に記載のプログラム。
4. 前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
   前記優先順位は、さらに、前記平均経過時間が閾値時間以内の複数の客識別情報の中で、前記特定の商品の前記購買数の平均値がより多い客識別情報により高い優先度を与えるものであることを特徴とする、請求項１または２に記載のプログラム。
5. 前記実績情報は、客識別情報毎の前記商品の購買数を含み、
   前記複数の客識別情報を選択する処理は、前記複数の客識別情報の前記購買数に基づく予測購買数または期待購買数の合計が前記特定の商品の目標数より多くなったときに前記複数の客識別情報の前記選択を終了するものであることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載のプログラム。
6. 前記特定の商品に関する通知情報を生成する処理は、前記優先順位に従って前記特定の商品に関する通知情報を生成することを含むものであることを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載のプログラム。
7. 情報処理装置が、
   記憶装置に、客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納し、
   客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択し、
   前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する
   処理を実行する方法。
8. 客識別情報毎の、商品に関する情報の送信から前記商品の購買までの経過時間に関する実績情報と、特定の商品情報とを格納する記憶装置と、
   客識別情報毎の前記経過時間を平均した平均経過時間がより短い客識別情報により高い優先度を与える優先順位に従って、前記実績情報の中から複数の客識別情報を選択する選択部と、
   前記選択された複数の客識別情報に対応する宛先情報を含む前記特定の商品に関する通知情報を生成する情報生成部と、
   含む情報処理装置。

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