JP2016146026A - 顧客分析方法及び分析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】店舗に入店した顧客が購買せずに退店した原因を詳細に分析するのに有効な顧客分析方法を提供する。【解決手段】店舗２に配置されたカメラ２２と、購買履歴記憶装置３と、を用いる顧客分析方法であって、カメラ２２が出力するデータに基づいて、顧客の店舗２への入店及び退店を検出するステップと、当該データに基づいて、顧客を識別するステップと、顧客の入店から退店までの期間を示す入店期間における、顧客による購買の有無を検出するステップと、入店期間において顧客による購買が無い場合に、店舗２において顧客が入店期間以前の所定期間に購買した商品である購買商品の情報を、購買履歴記憶装置３を用いて取得するステップと、入店期間における購買商品の在庫情報を取得するステップと、入店期間において購買商品が欠品していた場合に、顧客及び購買商品の情報を含む顧客別在庫管理テーブルを更新するステップと、を含む。【選択図】図２

Description

本開示は、店舗における顧客の購買行動を分析する顧客分析方法、及び、分析装置に関する。

特許文献１には、立ち寄り検出器によって消費者の店舗への立ち寄りを検出し、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）端末の購買情報と結び付けることにより、消費者が店舗に立ち寄っても購買を行わなかった販売機会損失を測定する消費者行動モニタ方法が記載されている。

特開２００１−３３１８７５号公報

本開示は、店舗に入店した顧客が購買せずに退店した原因をより詳細に分析するのに有効な顧客分析方法及び分析装置を提供する。

本開示における顧客分析方法は、店舗に配置されたカメラと、店舗における購買履歴を記憶する購買履歴記憶装置と、を用いる顧客分析方法であって、カメラが出力するデータに基づいて、顧客の店舗への入店を検出するステップと、当該データに基づいて、顧客を識別するステップと、当該データに基づいて、顧客の店舗からの退店を検出するステップと、顧客の入店から退店までの期間を示す入店期間における、顧客による購買の有無を、購買履歴を用いて検出するステップと、入店期間において顧客による購買が無い場合に、店舗において顧客が入店期間以前の所定期間に購買した商品である購買商品の情報を、購買履歴を用いて取得するステップと、入店期間における購買商品の在庫情報を取得するステップと、入店期間において購買商品が欠品していた場合に、顧客及び購買商品の情報を含む顧客別在庫管理テーブルを更新するステップと、を含む。

また、本開示における分析装置は、店舗に配置されたカメラと、店舗における購買履歴を記憶する購買履歴記憶装置と、を用いる分析装置であって、カメラが出力するデータに基づいて、顧客の店舗への入店、及び、顧客の店舗からの退店を検出する入退店検出部と、当該データに基づいて、顧客を識別する顧客識別部と、顧客の入店から退店までの期間を示す入店期間における、顧客による購買の有無を検出する非購買顧客検出部と、購買履歴記憶装置を用いて、顧客の情報と、顧客が購買した商品である購買商品の情報と、を紐付ける購買履歴紐付け部と、入店期間における購買商品の在庫の有無を検出し、かつ、顧客及び購買商品の在庫情報を含む顧客別在庫管理テーブルを更新する在庫検出部と、を備える。

本開示における顧客分析方法及び分析装置は、店舗に入店した顧客が購買せずに退店した原因をより詳細に分析するのに有効である。

図１は、実施の形態１に係る分析装置の分析対象である店舗の概要を示す上面図である。 図２は、実施の形態１に係る分析装置の構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１に係る購買履歴の一例を示す図である。 図４は、実施の形態１に係る来店実績管理テーブルの一例を示す図である。 図５は、実施の形態１に係る購買実績管理テーブルの一例を示す図である。 図６は、実施の形態１に係る顧客別在庫管理テーブルの一例を示す図である。 図７は、実施の形態１に係る非購買原因管理テーブルの一例を示す図である。 図８は、実施の形態１に係る分析装置の動作手順を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態２に係る分析装置の構成を示すブロック図である。 図１０は、実施の形態２に係る店内状況管理テーブルの一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２に係る非購買原因管理テーブルの一例を示す図である。 図１２は、実施の形態２に係る原因対策優先度管理テーブルの一例を示す図である。 図１３は、実施の形態２に係る分析装置の動作手順を示すフローチャートである。 図１４は、実施の形態２に係る非購買原因推定ステップにおける動作を示すフローチャートである。 図１５Ａは、実施の形態２に係る購買／非購買をランク付けするためのランクテーブルの一例を示す図である。 図１５Ｂは、実施の形態２に係る対象商品の在庫の有無をランク付けするためのランクテーブルの一例を示す図である。 図１５Ｃは、実施の形態２に係る店内顧客数をランク付けするためのランクテーブルの一例を示す図である。 図１５Ｄは、実施の形態２に係るレジ待ち顧客数をランク付けするためのランクテーブルの一例を示す図である。 図１６Ａは、実施の形態２に係る分析処理テーブルの一例を示す図である。 図１６Ｂは、実施の形態２に係るスコアテーブルの一例を示す図である。 図１７Ａは、実施の形態２に係る分析処理テーブルの他の一例を示す図である。 図１７Ｂは、実施の形態２に係るスコアテーブルの他の一例を示す図である。 図１８は、実施の形態２に係る非購買原因管理テーブルに記録された情報を利用した表示画面の一例を示す図である。 図１９は、実施の形態２に係る原因対策優先度管理テーブルに記録された情報を利用した表示画面の一例を示す図である。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（実施の形態１）
以下、図１〜８を用いて実施の形態１を説明する。

［１−１．構成］
まず、本実施の形態の全体構成を説明する。

図１は、本実施の形態に係る分析装置１の分析対象である店舗の概要を示す上面図である。

図１に示されるように、本実施の形態に係る分析装置１の分析対象である店舗２は、決済装置２１、カメラ２２、棚２３、出入口２４及びカウンタ２５を備える。また、決済装置２１及びカメラ２２は、ネットワーク４を介して分析装置１及び購買履歴記憶装置３と接続されている。店舗２は、上記の構成と同等の構成を備える店舗であれば特に限定されない。例えば、店舗２はコンビニエンスストアであってもよい。

決済装置２１は、顧客が購買した商品の清算を行う装置である。決済装置２１は、ＰＯＳシステムの一部を構成する装置でもあり、決済装置２１から店舗２における顧客の購買履歴情報がネットワーク４を介して購買履歴記憶装置３及び分析装置１に送信される。

カメラ２２は、店舗２に配置され、店舗２の内部を撮影する画像取得装置である。カメラ２２は、図１に示されるように複数台設けられてもよいし、一台だけ設けられてもよい。店舗２にカメラ２２が一台だけ設けられる場合には、カメラ２２として全方位カメラを用いてもよい。

また、店舗２にカメラ２２が複数台設けられる場合に、全方位カメラとそうでないカメラの両方を用いてもよい。例えば、棚２３付近の撮影のみに全方位カメラを用いるなどでもよい。

棚２３は、店舗２で販売される商品が陳列される設備である。

出入口２４は、顧客が出入りする扉部である。

カウンタ２５は、決済装置２１を配置するための設備である。

購買履歴記憶装置３は、店舗２における顧客の購買履歴を記録する装置である。購買履歴記憶装置３は、ＰＯＳシステムの一部を構成する装置でもある。購買履歴記憶装置３は、電子データを記録することができる装置であれば特に限定されない。例えば、購買履歴記憶装置３はサーバを用いて構成されてもよい。また、本実施の形態では、購買履歴記憶装置３は、ネットワーク４を介して決済装置２１と接続されているが、購買履歴記憶装置３は、決済装置２１に直接接続されていてもよいし、決済装置２１の内部に設けられてもよい。

［１−２．分析装置］
続いて、本実施の形態に係る分析装置１について説明する。

図２は、本実施の形態に係る分析装置１の構成を示すブロック図である。なお、図２には、分析装置１に接続される決済装置２１、購買履歴記憶装置３及びカメラ２２も記載されている。

分析装置１は、店舗２における顧客の行動を分析する装置である。図２に示されるように、分析装置１は、来店購買実績検出部１０、店内状況検出部１１、来店実績管理テーブル１２１、購買実績管理テーブル１２２、顧客別在庫管理テーブル１３１、推定損失金額算出部１４１、非購買原因推定部１４２及び非購買原因管理テーブル１５１を備える。

来店購買実績検出部１０は、店舗２に来店した顧客を検出し、かつ、顧客の購買実績を検出する処理部である。来店購買実績検出部１０は、顧客識別部１０１、入退店検出部１０２、購買履歴紐付け部１０３及び非購買顧客検出部１０４を備える。

顧客識別部１０１は、カメラ２２が出力するデータに基づいて店舗２に入店した顧客を識別する処理部である。具体的には、顧客識別部１０１は、カメラ２２が出力する店舗２に入店した顧客の画像データ（例えば、顔画像データ）と、過去に入店した顧客の画像データと、を比較して、店舗２に入店した顧客が、過去に入店したどの顧客と同一であるか、又は、過去に入店した記録のない顧客であるか、を識別する処理部である。本実施の形態では、顧客識別部１０１は、過去に入店した顧客の画像データを蓄積している。なお、過去に入店した顧客の画像データは、顧客識別部１０１の外部に蓄積されてもよい。また、カメラ２２が取得した顧客の画像データに基づいて、カメラ２２自体が顧客を識別し、識別された顧客のデータを顧客識別部１０１に出力してもよい。

入退店検出部１０２は、カメラ２２が出力するデータに基づいて、顧客の店舗２への入店及び店舗２からの退店を検出する処理部である。入退店検出部１０２は、カメラ２２によって取得された店舗２の出入口２４付近における顧客の画像データから、顧客の店舗２への入店、及び、顧客の店舗２からの退店を検出する。また、入退店検出部１０２は、顧客の入店時刻及び退店時刻を検出して、来店実績管理テーブル１２１を更新する。

購買履歴紐付け部１０３は、購買履歴記憶装置３を用いて、顧客と、当該顧客が購買した商品である購買商品の情報と、を紐付ける処理部である。ここで、購買履歴記憶装置３が記憶する購買履歴について、図３を用いて説明する。

図３は、本実施の形態に係る購買履歴の一例を示す図である。

図３に示されるように、購買履歴には、例えば、購買時に発行されたレシートＩＤ、清算時刻、購買された商品コード、商品名、商品カテゴリー及び単価が含まれる。購買履歴紐付け部１０３は、図３に示されるような購買履歴に記録された清算時刻と、後述する来店実績管理テーブル１２１に記録された入店時刻及び退店時刻と、を参照することによって、顧客、購買商品及び購買時刻を紐付けたテーブルである購買実績管理テーブル１２２を更新する。なお、購買履歴紐付け部１０３が、来店実績管理テーブル１２１と購買履歴とを参照することによって、購買履歴に対応する顧客を識別できない場合には、決済装置２１付近において、清算を行う顧客の画像をカメラ２２によって取得してもよい。これにより、清算を行う顧客の画像と、当該画像が取得された時刻とから、購買履歴に記録された清算時刻に対応する顧客を識別することができる。

非購買顧客検出部１０４は、顧客の入店から退店までの期間を示す入店期間における、当該顧客による購買の有無を検出する処理部である。本実施の形態では、非購買顧客検出部１０４は、入退店検出部１０２によって、顧客の入店から退店までの入店期間を検出し、購買実績管理テーブル１２２の当該入店期間における当該顧客の購買履歴を検索する。検索の結果、当該顧客の購買履歴が発見されない場合には、非購買顧客検出部１０４は、当該顧客が非購買顧客であると判断し、当該顧客の購買履歴が発見された場合には、当該顧客は、非購買顧客ではないと判断する。また、当該顧客が非購買顧客であることを、店舗２に設置したカメラ２２の画像やデータから得た当該顧客の店内での行動から判断してもよい。

来店実績管理テーブル１２１は、識別された顧客の来店実績が記録されるテーブルである。来店実績管理テーブル１２１の一例について図面を用いて説明する。

図４は、本実施の形態に係る来店実績管理テーブル１２１の一例を示す図である。

図４に示されるように、来店実績管理テーブル１２１には、識別された顧客を示す顧客ＩＤと、当該顧客の入店時刻及び退店時刻と、が記録されている。また、図４に示される例では、当該顧客の所定期間における来店回数も記録されている。

購買実績管理テーブル１２２は、識別された顧客の情報及び当該顧客の購買実績の情報が記録されるテーブルである。購買実績管理テーブル１２２の一例について図面を用いて説明する。

図５は、本実施の形態に係る購買実績管理テーブル１２２の一例を示す図である。

図５に示されるように、購買実績管理テーブル１２２には、識別された顧客を示す顧客ＩＤと、当該顧客の入店時刻及び退店時刻と、当該顧客のレシートＩＤと、が記録されている。レシートＩＤ及び図３に示される購買履歴から、レシートＩＤに対応する清算時刻及び購買した商品の情報を得ることができる。なお、購買実績管理テーブル１２２に、レシートＩＤに代えて清算時刻及び購買した商品の情報を記録してもよい。

店内状況検出部１１は、店舗２の内部の状況を検出する処理部である。本実施の形態では、店内状況検出部１１は、在庫検出部１１１を備える。

在庫検出部１１１は、店舗２における商品の在庫の有無を検出する処理部である。本実施の形態では、在庫検出部１１１は、店舗２における商品の陳列（バックヤード等に保管されている商品を含まない）の有無を検出する。すなわち、在庫検出部１１１は、店舗２における商品のいわゆる棚在庫を検出する。在庫検出部１１１は、例えば、カメラ２２によって、店舗２の棚２３の画像を取得し、当該画像から、商品の在庫の有無を検出する。なお、在庫検出部１１１による商品の在庫の有無の検出は、他の方法を用いて行ってもよい。例えば、各商品にＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）タグを取り付け、かつ、棚２３に当該ＩＣタグを検出する検出器を設置して、当該検出器により各商品の在庫を検出してもよい。

また、在庫検出部１１１は、購買せずに退店（以下、「非購買退店」という）した非購買顧客の情報、及び、当該非購買顧客の過去の来店時における購買商品の在庫情報を含む顧客別在庫管理テーブル１３１を更新する。具体的には、在庫検出部１１１は、購買実績管理テーブル１２２から、非購買顧客の顧客ＩＤ、及び、当該非購買顧客が過去に購買した商品である購買商品を抽出し、当該購買商品の非購買退店時における在庫の有無を検出する。さらに、在庫検出部１１１は、当該検出結果を顧客別在庫管理テーブル１３１に記録する。本実施の形態では、購買商品の全てを抽出して在庫の有無を検出する。なお、購買商品の一部を抽出して在庫の有無を検出してもよい。例えば、購買商品を購買頻度によって分類し、購買頻度の高い購買商品だけを抽出して在庫の有無を検出してもよい。また、非購買退店時の曜日と同一の曜日、又は、同一の時間帯に購買された実績のある購買商品だけを抽出してもよい。また、在庫検出部１１１は、複数の非購買顧客に対応する顧客別在庫管理テーブル１３１に基づいて統計情報を生成してもよい。例えば、統計情報として、顧客別在庫管理テーブル１３１に記録される欠品した商品の統計情報を生成してもよい。これにより、各商品の欠品が非購買顧客数に与える影響を定量的に分析することができる。

顧客別在庫管理テーブル１３１は、各非購買顧客に対して作成される、当該顧客及び当該顧客の購買商品の情報を含むテーブルであり、非購買顧客の過去の来店時における購買商品の非購買退店時における在庫情報が記録される。顧客別在庫管理テーブル１３１の一例について図面を用いて説明する。

図６は、本実施の形態に係る顧客別在庫管理テーブル１３１の一例を示す図である。図６においては、顧客ＩＤが０００２である顧客の非購買退店時の在庫情報が示されている。

図６に示されるように、顧客別在庫管理テーブル１３１には、顧客が購買せずに退店したときの入店時刻である非購買時入店時刻と、当該顧客が過去に購買した商品である購買商品の在庫情報が記録されている。図６に示される例では、図５に示される購買実績管理テーブル１２２に記録された顧客ＩＤが０００２の購買時のレシートＩＤ（Ｒ１２１０５５）と、図３に示されるレシートＩＤがＲ１２１０５５である購買履歴とから、在庫検出部１１１は顧客ＩＤが０００２の顧客の過去の購買商品の情報を取得する。在庫検出部１１１は、顧客ＩＤが０００２の顧客の過去の購買商品であるサンドイッチ及びカフェオレの在庫の有無を検出して、顧客別在庫管理テーブル１３１に記録する。

非購買原因推定部１４２は、非購買顧客が購買行動を取らなかった原因（以下、「非購買原因」という）を推定する処理部である。本実施の形態では、非購買原因推定部１４２は、当該原因が、非購買顧客の過去の来店時における購買商品の欠品であるか、否か、を推定する。すなわち、非購買原因推定部１４２は、非購買顧客の過去の来店時における購買商品が欠品していたことを顧客別在庫管理テーブル１３１から検知した場合には、当該購買商品の欠品が非購買原因であると推定する。また、非購買原因推定部１４２は、非購買顧客の過去の来店時における購買商品が欠品していたことを顧客別在庫管理テーブル１３１から検知しなかった場合には、非購買原因はその他の原因（不明）であると推定する。また、非購買原因推定部１４２は、非購買原因管理テーブル１５１に非購買原因などを記録する。

推定損失金額算出部１４１は、非購買顧客が、購買行動を取っていれば支払ったと推定される金額である推定損失金額を算出する処理部である。推定損失金額算出部１４１は、顧客別在庫管理テーブル１３１に含まれる購買商品の価格に基づいて推定損失金額を算出する。本実施の形態では、非購買原因が、当該顧客の過去の来店時における購買商品の在庫の欠品と推定される場合には、推定損失金額は、当該欠品していた商品の金額と算出される。なお、当該原因の推定は、後述する非購買原因推定部１４２において行われる。また、欠品していた購買商品が複数ある場合には、推定損失金額は、当該顧客の過去の同一時間帯における購買金額を平均した平均金額を上限とした当該欠品していた複数の商品の合計金額と算出されてもよい。また、購買商品の欠品以外に原因がある場合には、当該顧客の過去の同一時間帯における購買金額を平均することによって推定損失金額が算出される。なお、当該平均は、例えば、所定期間（例えば、過去１カ月など）における購買金額の平均としてもよいし、過去の全ての購買金額の平均としてもよい。また、当該所定期間は、顧客の来店頻度に基づいて定められてもよい。また、当該平均は、直近の所定の購買回数における購買金額の平均としてもよい。また、推定損失金額の算出方法は、以上の方法に限られない。例えば、購買商品の欠品が非購買原因である場合に、欠品していた商品の金額と、欠品していた購買商品と合わせて過去に購買されていた商品の金額とを合算した金額が推定損失金額と決定されてもよい。例えば、非購買顧客が、図６に示される顧客（ＩＤ＝０００２）のように、ミックスサンドイッチと合わせてカフェオレを購買した実績のある顧客である場合を考える。この場合、推定損失金額は、欠品していたミックスサンドイッチの金額と、ミックスサンドイッチと合わせて購買された実績のあるカフェオレの金額と、を合算することによって算出されてもよい。

また、推定損失金額算出部１４１は、複数の非購買顧客に対しても同様に、推定損失金額を算出することができる。推定損失金額算出部１４１によって、複数の非購買顧客に係る非購買原因及び推定損失金額の統計情報を生成することによって、特定の時間帯における店舗２全体の推定損失金額を検知することができる。また、推定損失金額を非購買原因毎に合計することもできるため、特定の時間帯における各非購買原因の重要度を、合計された推定損失金額の大小によって判定することができる。

非購買原因管理テーブル１５１は、非購買顧客の情報と、当該非購買顧客の非購買原因と、が記録されるテーブルである。非購買原因管理テーブル１５１の一例について図面を用いて説明する。

図７は、本実施の形態に係る非購買原因管理テーブル１５１の一例を示す図である。

図７に示されるように、非購買原因管理テーブル１５１には、非購買顧客の顧客ＩＤと、当該非購買顧客の入店時刻（非購買時入店時刻）と、非購買原因と、推定損失金額と、が記録されている。

［１−３．分析装置の動作］
続いて、本実施の形態に係る分析装置１の動作について図面を用いて説明する。

図８は、本実施の形態に係る分析装置１の動作手順を示すフローチャートである。

図８に示されるように、まず、分析装置１の入退店検出部１０２は、カメラ２２によって取得された店舗２の出入口２４付近における顧客の画像データから、顧客の店舗２への入店を検出する（Ｓ１０１）。

次に、顧客識別部１０１は、カメラ２２が出力する店舗２に入店した顧客の画像データと、過去に来店した顧客の画像データと、を比較して、店舗２に入店した顧客が、過去に来店したどの顧客と同一であるか、又は、過去に入店した記録のない顧客であるか、を識別する（Ｓ１０２）。

次に、入退店検出部１０２は、Ｓ１０１で検出した顧客についてカメラ２２によって取得された店舗２の出入口２４付近における顧客の画像データを比較してから顧客の店舗２からの退店を検出する（Ｓ１０３）。

なお、この退店は、カメラ２２の画像データをもとに動線解析を用いて検知してもよいし、入店した時間から所定時間経過後を退店とみなしてもよい。

次に、購買履歴紐付け部１０３は、購買履歴記憶装置３が記憶する購買履歴および顧客の画像データから検知した顧客ＩＤを用いて、顧客、購買商品及び購買時刻を紐付けたテーブルである購買実績管理テーブル１２２を更新する（Ｓ１０４）。

次に、非購買顧客検出部１０４は、入退店検出部１０２によって、顧客の入店から退店までの入店期間を検出し、購買実績管理テーブル１２２の当該入店期間における当該顧客の購買履歴を検索する（Ｓ１０５）。検索の結果、当該顧客の購買履歴が発見された場合には（Ｓ１０５でＹＥＳ）、当該顧客は、非購買顧客ではないと判断し、分析装置１は、動作を終了する。また、検索の結果、当該顧客の購買履歴が発見されない場合には（Ｓ１０５でＮＯ）、非購買顧客検出部１０４は、当該顧客が非購買顧客であると判断する。

非購買顧客検出部１０４が、当該顧客が非購買顧客であると判断した場合、在庫検出部１１１は、購買実績管理テーブル１２２から、非購買顧客の顧客ＩＤ、及び、当該非購買顧客が過去に購買した商品である購買商品を抽出する（Ｓ１０６）。

続いて、在庫検出部１１１は、抽出された購買商品の在庫の有無を検出し（Ｓ１０７）、当該検出結果を顧客別在庫管理テーブル１３１に記録することによって、顧客別在庫管理テーブル１３１を更新する（Ｓ１０８）。

次に、非購買原因推定部１４２は、顧客別在庫管理テーブル１３１に基づいて、抽出された購買商品の在庫の有無を判断する（Ｓ１０９）。ここで、非購買原因推定部１４２が、抽出された購買商品の在庫がないと判断した場合には（Ｓ１０９でＮＯ）、非購買原因推定部１４２は、抽出された購買商品の欠品が非購買原因と推定して、非購買原因管理テーブル１５１を更新する（Ｓ１１０）。一方、非購買原因推定部１４２が、抽出された購買商品の在庫があると判断した場合には（Ｓ１０９でＹＥＳ）、非購買原因推定部１４２は、その他の原因が非購買原因と推定して、非購買原因管理テーブル１５１を更新する（Ｓ１１１）。また、非購買原因管理テーブル１５１を更新する際に、推定損失金額算出部１４１は、抽出された購買商品の単価と非購買原因とから、推定損失金額を算出する。続いて、非購買原因推定部１４２は当該推定損失金額を非購買原因管理テーブル１５１に記録する。

分析装置１が以上のような動作を行うことにより、非購買原因が、所定の商品の在庫の欠品であるか、否か、を推定できるため、当該商品が欠品している場合に、当該商品の補充の重要度を推定することができる。すなわち、非購買原因が、当該商品の欠品であると推定される場合には、速やかに当該商品を補充する必要があることが分かる。一方、非購買原因が、当該商品の欠品でないと推定される場合には、当該商品の補充を急ぐ必要はないことが分かる。

また、推定損失金額を算出することにより、所定の商品が非購買原因となる時刻が複数存在する場合には、例えば推定損失金額の高い商品の補充を優先的に行うなど、店舗側の限られた時間、人員でより効果的な店舗運営改善に取り組むことが可能となる。

［１−４．効果など］
以上のように、本実施の形態に係る顧客分析方法は、店舗２に配置されたカメラ２２と、店舗２における購買履歴を記憶する購買履歴記憶装置３と、を用いる顧客分析方法であって、カメラ２２が出力するデータに基づいて、顧客の店舗２への入店を検出するステップと、当該データに基づいて、顧客を識別するステップと、当該データに基づいて、顧客の店舗２からの退店を検出するステップと、顧客の入店から退店までの期間を示す入店期間における、顧客による購買の有無を、購買履歴を用いて検出するステップと、入店期間において顧客による購買が無い場合に、店舗２において顧客が入店期間以前の所定期間に購買した商品である購買商品の情報を、購買履歴を用いて取得するステップと、入店期間における購買商品の在庫情報を取得するステップと、入店期間において購買商品が欠品していた場合に、顧客及び購買商品の情報を含む顧客別在庫管理テーブル１３１を更新するステップと、を含む。

これにより、購買行動を取らずに退店した顧客である非購買顧客が発生した場合に、非購買原因が、非購買顧客の過去の購買商品の欠品であるか、否か、を推定できるため、当該商品が欠品している場合に、当該商品の補充の重要度を推定することができる。このように、本実施の形態に係る顧客分析方法では、非購買原因をより詳細に分析することができる。

また、本実施の形態に係る顧客分析方法において、さらに、複数の顧客別在庫管理テーブル１３１に基づいて統計情報を生成するステップを含んでもよい。

これにより、各商品の欠品が非購買顧客数に与える影響を検知することができる。

また、本実施の形態に係る顧客分析方法において、さらに、顧客別在庫管理テーブル１３１に含まれる購買商品の価格に基づいて推定損失金額を算出するステップを含んでもよい。

これにより、各非購買顧客による店舗２の売り上げに対する影響を定量的に分析することができる。また、非購買原因と推定損失金額との対応関係を検知することができるため、非購買原因に対する対策の重要度を定量的に検知することができる。

（実施の形態２）
続いて、図９〜１９を用いて実施の形態２を説明する。本実施の形態では、上記実施の形態１で検出した棚在庫以外の店内状況も考慮して、より詳細に非購買原因が分析される。ここでは、本実施の形態の上記実施の形態１との相違点を中心に説明する。

［２−１．分析装置］
まず、本実施の形態に係る分析装置１Ａの構成について図面を用いて説明する。

図９は、本実施の形態に係る分析装置１Ａの構成を示すブロック図である。なお、図９には、分析装置１Ａに接続される決済装置２１、購買履歴記憶装置３及びカメラ２２も記載されている。

図９に示されるように、本実施の形態に係る分析装置１Ａは、店内状況検出部１１Ａが、顧客数検出部１１２を備える点と、店内状況記録テーブル１３２、店内状況管理テーブル１３３、原因対策優先度算出部１４３及び原因対策優先度管理テーブル１５２を備える点において、上記実施の形態１に係る分析装置１と相違する。また、推定損失金額算出部１４１Ａ、非購買原因推定部１４２Ａ及び非購買原因管理テーブル１５１Ａが、上記実施の形態１に係る推定損失金額算出部１４１、非購買原因推定部１４２及び非購買原因管理テーブル１５１とそれぞれ相違する。以下、これらの相違点について説明する。

顧客数検出部１１２は、カメラ２２が出力するデータに基づいて、店舗２内に存在する顧客数である店内顧客数、及び、レジ（すなわち、決済装置２１による清算）の順番待ちをしている顧客数であるレジ待ち顧客数を検出する処理部である。また、顧客数検出部１１２は、検出した結果を、後述する店内状況記録テーブル１３２に記録する。また、顧客数検出部１１２は、購買実績管理テーブル１２２から、非購買顧客の顧客ＩＤ及び非購買時入店時刻を取得し、当該時刻における店内顧客数及びレジ待ち顧客数を店内状況管理テーブル１３３に記録する。

店内状況記録テーブル１３２は、顧客数検出部１１２によって検出された店内顧客数及びレジ待ち顧客数と、検出された時刻と、が記録されるテーブルである。

店内状況管理テーブル１３３は、非購買顧客の顧客ＩＤと、当該非購買顧客の入店時刻である非購買時入店時刻と、当該非購買時入店時刻における店内顧客数及びレジ待ち顧客数と、が記録されるテーブルである。店内状況管理テーブル１３３の一例について図面を用いて説明する。

図１０は、本実施の形態に係る店内状況管理テーブル１３３の一例を示す図である。

図１０に示されるように、店内状況管理テーブル１３３には、非購買顧客の顧客ＩＤと、非購買時入店時刻と、店内顧客数と、レジ待ち顧客数とが記録されている。

推定損失金額算出部１４１Ａは、上記実施の形態１に係る推定損失金額算出部１４１と同様に、非購買顧客が、購買行動を取っていれば支払ったと推定される金額である推定損失金額を算出する処理部である。ただし、推定損失金額算出部１４１Ａでは、非購買原因によって、推定損失金額の算出方法が異なる。本実施の形態では、非購買原因が、当該顧客の過去の来店時における購買商品の在庫の欠品と推定される場合には、推定損失金額は、当該在庫がなかった商品の金額と、過去の来店時に当該欠品している商品と合わせて購買された商品の金額とを合算することにより算出される。また、その他の非購買原因の場合には、当該顧客の過去の同一時間帯における購買金額を平均することにより推定損失金額が算出される。なお、本実施の形態に係る推定損失金額算出部１４１Ａにおいて、実施の形態１において記載した各方法を用いてもよい。また、当該顧客の過去の所定の期間における購買金額を平均することにより推定損失金額を算出してもよい。

非購買原因推定部１４２Ａは、上記実施の形態１に係る非購買原因推定部１４２と同様に、非購買顧客が購買行動を取らなかった原因を推定する処理部である。ただし、非購買原因推定部１４２Ａでは、商品欠品だけでなく、レジ待ち顧客数及び店内顧客数をも非購買原因の候補とし、それらの候補の中から最も適切な非購買原因を推定する。非購買原因推定部１４２Ａによる非購買原因推定方法については後述する。また、非購買原因推定部１４２Ａは、非購買原因管理テーブル１５１Ａに非購買原因などを記録する。

非購買原因管理テーブル１５１Ａは、非購買原因管理テーブル１５１と同様に、非購買顧客の情報と、当該非購買顧客の非購買原因と、が記録されるテーブルである。非購買原因管理テーブル１５１Ａの一例について図面を用いて説明する。

図１１は、本実施の形態に係る非購買原因管理テーブル１５１Ａの一例を示す図である。図１１に示されるように、非購買原因管理テーブル１５１Ａには、非購買顧客の顧客ＩＤと、非購買時入店時刻と、非購買原因と、推定損失金額と、が記録されている。図１１に示されるように、本実施の形態に係る非購買原因管理テーブル１５１Ａは、非購買原因として、商品欠品以外に、レジ待ち顧客数及び店内顧客数が記録され得る点において、上記実施の形態１に係る非購買原因管理テーブル１５１と異なる。

原因対策優先度算出部１４３は、複数の非購買原因のそれぞれに対応する複数の対策の優先度である原因対策優先度を算出する処理部である。具体的には、原因対策優先度算出部１４３は、推定損失金額の合計額の大きい非購買原因に対する対策ほど、その優先度を高く算出する。また、原因対策優先度算出部１４３は、算出した原因対策優先度などを原因対策優先度管理テーブル１５２に記録する。

また、原因対策優先度は、上記推定損失金額ではなく、複数の非購買原因を発生させた顧客の来店頻度を算出し（推定損失機会）、来店頻度の高い顧客が発生させた非購買原因に対する対策ほど、その優先度を高く算出してもよい。

これにより、同じ時刻や所定の時間帯に発生した非購買退店の推定原因が複数存在する場合でも、その推定損失金額や推定損失機会による重み付けから算出した原因対策優先度を参照し、原因対策優先度の高い原因から対策を講じることでより効果的な店舗運営の改善を行うことができる。

なお、推定損失金額、来店頻度の両方を利用して優先度を算出してもよい。

原因対策優先度管理テーブル１５２は、非購買時入店時刻と、非購買原因と、原因対策優先度と、が記録されるテーブルである。原因対策優先度管理テーブル１５２の一例について、図面を用いて説明する。

図１２は、本実施の形態に係る原因対策優先度管理テーブル１５２の一例を示す図である。

図１２に示されるように、原因対策優先度管理テーブル１５２には、非購買時入店時刻と店内顧客数と、非購買原因と、原因対策優先度と、が記録されている。

［２−２．分析装置の動作］
続いて、本実施の形態に係る分析装置１Ａの動作について図面を用いて説明する。

図１３は、本実施の形態に係る分析装置１Ａの動作手順を示すフローチャートである。

図１３に示されるステップＳ２０１〜Ｓ２０８については、図８に示されるステップＳ１０１〜Ｓ１０８と同様の動作であるため、それらの説明を省略する。

ステップＳ２０８に続いて、顧客数検出部１１２は、退店時の店内顧客数及びレジ待ち顧客数に基づいて、店内状況管理テーブル１３３を更新する（Ｓ２０９）。

次に、非購買原因推定部１４２Ａは、購買実績管理テーブル１２２、顧客別在庫管理テーブル１３１及び店内状況管理テーブル１３３を用いて、非購買原因を推定する（Ｓ２１０）。

ここで、非購買原因推定ステップＳ２１０について図面を用いて詳細に説明する。

図１４は、本実施の形態に係る非購買原因推定ステップＳ２１０における動作を示すフローチャートである。

図１４に示されるように、ステップＳ２１０において、非購買原因推定部１４２Ａは、購買実績管理テーブル１２２、顧客別在庫管理テーブル１３１及び店内状況管理テーブル１３３を読み込む（Ｓ２１１）。

次に、非購買原因推定部１４２Ａは、購買／非購買、対象商品の在庫の有無、店内顧客数及びレジ待ち顧客数をそれぞれランク付けするためのランクテーブルを読み込む（Ｓ２１２）。ここで、対象商品とは、非購買顧客が過去に購買した商品である購買商品を意味する。これらのランクテーブルについて図面を用いて説明する。

図１５Ａ、図１５Ｂ、図１５Ｃ及び図１５Ｄは、それぞれ、本実施の形態に係る購買／非購買、対象商品の在庫の有無、店内顧客数及びレジ待ち顧客数をランク付けするためのランクテーブルの一例を示す図である。

例えば、図１５Ａに示されるランクテーブルでは、顧客が購買した場合のランクを１に設定し、購買しなかった場合のランクを２に設定する。図１５Ｂ、図１５Ｃ及び図１５Ｄに示される各ランクテーブルについても同様である。

次に、非購買顧客毎に過去の来店時の購買／非購買、対象商品の在庫の有無、店内顧客数及びレジ待ち顧客数をランク付けし、分析処理のためのテーブルである分析処理テーブルを作成する（図１４のＳ２１３）。当該分析処理テーブルについて図面を用いて説明する。

図１６Ａは、本実施の形態に係る分析処理テーブルの一例を示す図である。図１６Ａでは、商品αが対象商品であり、分析対象となる非購買顧客を仮に顧客Ａと呼ぶ。

次に、図１６Ａに示されるように、商品αの在庫の有無、店内顧客数及びレジ待ち顧客数を説明変数に設定し、かつ、購買／非購買を目的変数に設定して、数量化理論を用いることにより、主要な非購買原因を数量化する（図１４のＳ２１４）。

ここで、図１６Ａに示される分析処理テーブルに基づいて算出された各説明変数のスコアを示すテーブルであるスコアテーブルについて、図面を用いて説明する。

図１６Ｂは、本実施の形態に係るスコアテーブルの一例を示す図である。

図１６Ｂに示されるように、図１６Ａに示される分析処理テーブルに基づいて、各説明変数に対するカテゴリスコア及びレンジが算出される。ここで、レンジとは、カテゴリスコアの最大値と最小値との差である。

図１６Ａ及び図１６Ｂに示される例においては、図１６Ｂに基づいて、レンジがより大きい説明変数、具体的には、図１６Ｂにおいて商品α在庫のレンジは１．７１４９、店内顧客数のレンジは０．８５７５、レジ待ち顧客数のレンジは１．５４３５であるので、この中でレンジが最も大きい商品αの在庫の有無がこの顧客Ａの購入／非購買に最も影響を与えていると考えられる。また、算出した各カテゴリスコアの最も大きい説明変数、具体的には、図１６Ｂにおいてカテゴリスコアが１．０２９０である商品αの在庫がない場合が非購買の原因に繋がりやすいと考えられる。また、例えば、来店１５で顧客Ａが非購買退店した場合、商品α在庫のカテゴリスコアは１．０２９０、店内顧客数のカテゴリスコアは−０．１７１５、レジ待ち顧客数のカテゴリスコアは０．１７１５であり、商品α在庫のカテゴリスコアが最も大きいので、商品αの欠品が非購買原因と特定される。

また、他の分析処理テーブルを用いる例について図面を用いて説明する。

図１７Ａは、本実施の形態に係る分析処理テーブルの他の一例を示す図である。図１７Ａでは、商品βが対象商品であり、分析対象となる非購買顧客を仮に顧客Ｂと呼ぶ。

図１７Ｂは、本実施の形態に係るスコアテーブルの他の一例を示す図である。図１７Ｂは、図１７Ａの分析処理テーブルに基づいて算出されたスコアテーブルである。

図１７Ａ及び図１７Ｂに示される例においては、図１７Ｂに基づいて、レンジがより大きい説明変数、具体的には、図１６Ｂにおいて商品β在庫のレンジは０．３９１７、店内顧客数のレンジは１．３７０７、レジ待ち顧客数のレンジは１．８７９９であるので、この中でレンジが最も大きいレジ待ち顧客数、つまりレジ前の混雑具合がこの顧客Ｂの購入／非購買に最も影響を与えていると考えられる。また、算出した各カテゴリスコアの最も大きい説明変数、具体的には、図１６Ｂにおいてカテゴリスコアが０．７８３３であるレジ待ち顧客数６人以上が非購買の原因に繋がりやすいと考えられる。また、例えば、来店１５で顧客Ｂが非購買退店した場合、商品β在庫のカテゴリスコアは０．２３５０、店内顧客数のカテゴリスコアは０．４３０８、レジ待ち顧客数のカテゴリレジ待ち顧客数が６人以上であったことが非購買原因と特定される。

なお、図１６Ａ、図１６Ｂ、図１７Ａ、図１７Ｂを用いた非購買原因推定では、いずれも顧客Ａ、顧客Ｂの１５回の来店記録を用いて、すなわち、ある所定の期間における来店記録を用いて数量化処理を実施したが、非購買退店が発生するたびに、それ以前の来店記録を用いて数量化処理を実施して原因を推定してもよい。例えば、顧客Ａの場合には、来店２で非購買退店が発生した時点で、来店１、来店２の来店記録を用いて数量化処理を行い、次に来店３で非購買退店が発生した時点で、来店１から来店３の来店記録を用いて数量化処理を行ってもよい。また、顧客Ｂの場合には、来店３で非購買退店が発生した時点で、来店１から来店３の来店記録を用いて数量化処理を行い、次に来店６で非購買退店が発生した時点で、来店１から来店３の来店記録を用いて数量化処理を行ってもよい。

以上のように、図１３に示されるステップＳ２１０では非購買原因が推定される。

次に、図１３のフローチャートに戻って、非購買原因推定部１４２Ａは、ステップＳ２１０で推定された非購買原因を非購買原因管理テーブル１５１Ａに記録することによって、非購買原因管理テーブル１５１Ａを更新する（Ｓ２２０）。また、非購買原因管理テーブル１５１Ａを更新する際に、推定損失金額算出部１４１Ａは、抽出された購買商品の単価と非購買原因とから、推定損失金額を算出する。続いて、非購買原因推定部１４２Ａは当該推定損失金額を非購買原因管理テーブル１５１Ａに記録する。

次に、原因対策優先度算出部１４３は、推定損失金額算出部１４１Ａが算出した推定損失金額に基づいて原因対策優先度を算出する（Ｓ２２１）。

次に、原因対策優先度算出部１４３は、算出した原因対策優先度などを原因対策優先度管理テーブル１５２に記録することによって、原因対策優先度管理テーブル１５２を更新する（Ｓ２２２）。

分析装置１Ａが以上のような動作を行うことにより、原因対策優先度管理テーブル１５２が得られる。これにより非購買顧客を低減して売り上げを向上させるために有効な対策を推定することができる。

［２−３．分析結果の利用態様］
続いて、以上のようにして求められた各テーブルに記録された情報の具体的な利用態様について図面を用いて説明する。

図１８は、本実施の形態に係る非購買原因管理テーブル１５１Ａに記録された情報を利用した表示画面の一例を示す図である。

図１９は、本実施の形態に係る原因対策優先度管理テーブル１５２に記録された情報を利用した表示画面の一例を示す図である。

図１８に示される例では、非購買原因管理テーブル１５１Ａに記録された情報を用いて、参照したい日（図１８では、２０１４年１２月２５日）の各時間帯に対する非購買顧客の人数が示されている。また、非購買顧客の人数は、非購買原因毎に分けて表示されている。このような画面を、例えば、店舗２内の決済装置２１などの表示パネルに表示させることにより、店舗２の店員は、参照した日時と同じ時間帯、又は、同じ曜日にどの非購買原因に対応すべきかを知ることができる。

図１９に示される例は、決済装置２１の表示パネル２１１に適用される表示画面である。図１９に示されるように、決済装置２１の表示パネル２１１に、会計情報表示部２１３と合わせて、現在時刻に対応付けられた優先度の高い対応事項が示された優先対応事項表示部２１２が表示される。当該優先対応事項表示部２１２に示される優先対応事項は、原因対策優先度管理テーブル１５２の過去の情報から決定される。具体的には、時刻情報と原因対策優先度の高い対策とを関連付けて、例えば、過去の同じ曜日の同じ時間帯における原因対策優先度の高い原因対策が優先対応事項と定められる。

以上のように、本実施の形態に係る分析装置１Ａを、近い将来の対策を立てるためにも利用することができる。

また、図１６Ａ、図１６Ｂ、図１７Ａ及び図１７Ｂで、顧客ごと（図１６Ａ及び図１７Ｂからは顧客Ａ、図１７Ａ及び図１７Ｂからは顧客Ｂ）にその顧客の購買／非購買に影響を与えている商品在庫や店内状況を算出したので、これを該当顧客の非購買退店の防止に活用することもできる。例えば、該当顧客の来店を検出した際にその顧客の非購買に影響を与える商品在庫や店内状況をリアルタイムに店舗、店員に通知することで、例えば顧客Ａの来店時には即座に商品αの在庫有無を確認して在庫がない場合は補充することで顧客Ａの非購買退店の発生を軽減させたり、顧客Ｂの来店時にレジ待ち顧客数が多いようであれば一時的にレジ対応の店員を増やして顧客Ｂの非購買退店の発生を軽減させたりすることができる。

なお、本実施の形態に係る各テーブルの利用態様は、以上の態様に限られない。例えば、図１８に示される画面表示に代えて、時間帯に対する推定損失金額を示すグラフを表示パネルに表示してもよい。また、店内状況記録テーブル１３２に記録された情報を用いて、時間帯に対するレジ待ち顧客数のグラフなどを利用してもよい。これらの利用態様により、テーブルに記載された情報の中から必要な情報を抽出して、より直観的に状況を把握することができる。また、状況に応じて適宜対策を施すことにより、非購買顧客を低減することができる。例えば、レジ待ち顧客数が多い場合には、レジ担当の店員を増員すればよい。また、店内顧客数が多い場合には、店内の通路において顧客が他の顧客と干渉することなく移動できるように、当該通路の拡幅を行うなどの対策を施すことができる。

［２−４．効果など］
以上のように、本実施の形態に係る顧客分析方法は、上記実施の形態１に係る顧客分析方法において、カメラ２２が出力するデータに基づいて、非購買顧客の入店期間に店舗２内に存在する顧客数である店内顧客数、及び、レジの順番待ちをしている顧客数であるレジ待ち顧客数を検出するステップと、顧客別在庫管理テーブル１３１、店内顧客数及びレジ待ち顧客数に基づいて、顧客、及び、顧客が入店期間に購買しなかった原因の情報を含む非購買原因管理テーブル１５１Ａを更新するステップと、をさらに含む。

これにより、顧客の非購買退店の原因が、非購買顧客の過去の購買商品の欠品、店内顧客数及びレジ待ち顧客数の中から推定されるため、非購買原因をより詳細に分析することができる。

また、本実施の形態に係る顧客分析方法においては、非購買顧客の一回の来店当たりの平均購買金額を推定損失金額として算出してもよい。

これにより、非購買顧客の過去の購買履歴が複数あり、それぞれの購買履歴において、互いに購買金額が異なる場合にも、妥当な推定損失金額を算出することができる。

（その他の変形例など）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１及び２を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態１及び２で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

そこで、以下、他の実施の形態を例示する。

例えば、上記各実施の形態では、在庫情報として、いわゆる棚在庫の情報を用いたが、棚在庫以外のバックヤードに保管された商品も含む在庫情報を用いてもよい。この場合、発注管理等に利用することができる。

また、例えば、上記実施の形態２では、店内の顧客の情報として店内顧客数、及び、レジ待ち顧客数を用いたが、さらに、カメラ２２から得た映像やデータを解析して店内の顧客の年齢層や性別の情報を取得し、それらも店内の顧客の情報として用いてもよい。これは例えば、特定の年齢層や性別の顧客が多い場合に、その状況を好まない顧客が非購買退店する可能性があることを考慮するもので、この場合は、年齢層、性別の情報も非購買原因の候補として推定処理を行う。これにより、さらに詳細な原因を分析することも可能になる。例えば、店舗が、複数の客層がどのように影響し合っているか等を分析する際の参考情報にすることができ、店舗がターゲットと想定する客層も考慮して、店内のデザイン、レイアウト、商品情報提供方法、品揃え等の改善に利用することができる。例えば、男性顧客向けの店内デザインやレイアウトを施した結果、男性顧客の来店は増えたが、一方で男性顧客数が多い場合の女性顧客の非購買退店が発生していることがわかった場合は、女性顧客でも買い物しやすい雰囲気を提供するように店内の改善を行うことができる。

なお、上記の各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたはメモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。また、上記の各実施の形態に係る各テーブルは、分析装置が備えるメモリなどの記憶装置に備えられる。

本開示は、ＰＯＳシステムを用いた店舗における顧客の分析に適用可能である。

１、１Ａ 分析装置
２ 店舗
３ 購買履歴記憶装置
４ ネットワーク
１０ 来店購買実績検出部
１１、１１Ａ 店内状況検出部
２１ 決済装置
２２ カメラ
２３ 棚
２４ 出入口
２５ カウンタ
１０１ 顧客識別部
１０２ 入退店検出部
１０３ 購買履歴紐付け部
１０４ 非購買顧客検出部
１１１ 在庫検出部
１１２ 顧客数検出部
１２１ 来店実績管理テーブル
１２２ 購買実績管理テーブル
１３１ 顧客別在庫管理テーブル
１３２ 店内状況記録テーブル
１３３ 店内状況管理テーブル
１４１、１４１Ａ 推定損失金額算出部
１４２、１４２Ａ 非購買原因推定部
１４３ 原因対策優先度算出部
１５１、１５１Ａ 非購買原因管理テーブル
１５２ 原因対策優先度管理テーブル
２１１ 表示パネル
２１２ 優先対応事項表示部
２１３ 会計情報表示部

Claims (6)

1. 店舗に配置されたカメラと、前記店舗における購買履歴を記憶する購買履歴記憶装置と、を用いる顧客分析方法であって、
   前記カメラが出力するデータに基づいて、顧客の前記店舗への入店を検出するステップと、
   前記データに基づいて、前記顧客を識別するステップと、
   前記データに基づいて、前記顧客の前記店舗からの退店を検出するステップと、
   前記顧客の前記入店から前記退店までの期間を示す入店期間における、前記顧客による購買の有無を、前記購買履歴を用いて検出するステップと、
   前記入店期間において前記顧客による購買が無い場合に、前記店舗において前記顧客が前記入店期間以前の所定期間に購買した商品である購買商品の情報を、前記購買履歴を用いて取得するステップと、
   前記入店期間における前記購買商品の在庫情報を取得するステップと、
   前記入店期間において前記購買商品が欠品していた場合に、前記顧客及び前記購買商品の情報を含む顧客別在庫管理テーブルを更新するステップと、を含む
   顧客分析方法。
2. 複数の前記顧客別在庫管理テーブルに基づいて統計情報を生成するステップを、さらに含む
   請求項１に記載の顧客分析方法。
3. 前記顧客別在庫管理テーブルに含まれる前記購買商品の価格に基づいて推定損失金額を算出するステップを、さらに含む
   請求項１に記載の顧客分析方法。
4. 前記データに基づいて前記入店期間に前記店舗内に存在する顧客数である店内顧客数、及び、レジの順番待ちをしている顧客数であるレジ待ち顧客数を検出するステップと、
   前記顧客別在庫管理テーブル、前記店内顧客数及び前記レジ待ち顧客数に基づいて、前記顧客、及び、前記顧客が前記入店期間に購買しなかった原因の情報を含む非購買原因管理テーブルを更新するステップと、をさらに含む
   請求項１に記載の顧客分析方法。
5. 前記顧客の一回の来店当たりの平均購買金額を前記推定損失金額として算出する
   請求項４に記載の顧客分析方法。
6. 店舗に配置されたカメラと、前記店舗における購買履歴を記憶する購買履歴記憶装置と、を用いる分析装置であって、
   前記カメラが出力するデータに基づいて、顧客の前記店舗への入店、及び、前記顧客の前記店舗からの退店を検出する入退店検出部と、
   前記データに基づいて、前記顧客を識別する顧客識別部と、
   前記顧客の前記入店から前記退店までの期間を示す入店期間における、前記顧客による購買の有無を検出する非購買顧客検出部と、
   前記購買履歴記憶装置を用いて、前記顧客の情報と、前記顧客が購買した商品である購買商品の情報と、を紐付ける購買履歴紐付け部と、
   前記入店期間における前記購買商品の在庫の有無を検出し、かつ、前記顧客及び前記購買商品の在庫情報を含む顧客別在庫管理テーブルを更新する在庫検出部と、を備える
   分析装置。

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