JP2019505914A - コンピュータ化された販促および値引き価格スケジュール - Google Patents

Abstract

価格スケジュールを生成することに関連付けられたシステム、方法、および他の実施形態が説明される。目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で品物についての在庫量が割当てられる。各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分が決定される。通常シーズンの終わりに複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量が集計される。集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分が決定される。品物についての価格スケジュールを作成するために、販促部分と値引き部分とが組合される。

Description

背景
小売業界では、ある期間にわたって一律に値付けすることは、かなりまれである。アパレルおよび他の短寿命の商品については、顧客は、価格の低下および増加に対して、それぞれより高い需要レベルおよびより低い需要レベルで反応する。小売業者はこの消費者行動を使用して、自分の在庫を売り切るために（クリアランス期間とも呼ばれる）シーズンの終わりに向けて製品価格を著しく引き下げる。小売業者は、販促および値引きという２つのフォーマットで価格低下を実現する。販促とは、典型的には数週間続く一時的な価格引下げである。値引きとは、永続的な価格引下げである。販促は、商品についての「通常」シーズンに行なわれ、一方、値引きは「クリアランス」シーズン中に生じる。たとえば、夏服のコレクションは夏の数ヶ月の間に販促されるかもしれないが、在庫が多ければ、夏物コレクションは、夏の終わりに向けて、または秋の初めに値引きされる。クリアランスシーズンの注目すべき特徴は、価格が通常価格からいったん下がると、そのシーズンに再び上がることはない、ということである。

概要
本システムの一実施形態によれば、コンピュータ実行可能命令を格納するための非一時的コンピュータ記憶媒体が開示され、実行可能命令は、コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに、各品物について複数のステップを行なうことによって品物についての価格スケジュールを決定させ、複数のステップは、品物についての１組の価格、品物についての在庫量、品物についてのセグメント別（per-segment）需要モデル、および、セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するステップと、目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップと、各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分を決定するステップとを備え、販促部分は、品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振り、複数のステップはさらに、通常シーズンの終わりに複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計するステップと、集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分を決定するステップとを備え、値引き部分は、品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を割振り、複数のステップはさらに、品物についての価格スケジュールを作成するために、販促部分と値引き部分とを組合せるステップを備える。

このシステムの別の実施形態によれば、実行可能命令はさらに、各顧客セグメントについて、在庫量の全部を当該顧客セグメントに割当て、在庫量の全部、１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、当該顧客セグメントについての近似目的関数のセグメント別値をオプティマイザから受信すること、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する当該セグメント別値の比率を計算すること、各顧客セグメントについての比率に従って複数の顧客セグメント間で在庫を割当てることによって、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップを、コンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令を備える。

一実施形態では、システムは、１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた在庫量、近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分をオプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定する。システムはさらに、１組の価格、集計された在庫、品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する値引き部分をオプティマイザから受信することによって、値引き部分を決定するように構成される。

非一時的コンピュータ記憶媒体の別の実施形態によれば、媒体はさらに、１組の価格の線形近似に対応する線を計算するステップをコンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令を備え、線は、線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、位置変数の各整数値は、１組の価格におけるある価格に関連付けられており、さらに、線の式を、品物についての１組の価格としてオプティマイザに提供するステップと、選択された価格に対応する位置変数についての整数値をオプティマイザから受信するステップと、位置変数に対応する、１組の価格におけるある価格を識別するステップと、識別された価格を品物についての価格スケジュールに含めるステップとを、コンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令を備える。

別の実施形態によれば、品物についての価格スケジュールを決定するように構成されたコンピューティングシステムが開示される。システムは、品物についての１組の価格、品物についての在庫量、品物についてのセグメント別需要モデル、および、セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するように構成された、価格スケジュールロジックと、目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるように構成された、割当てロジックと、各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分を決定するように構成された、販促ロジックとを備え、販促部分は、品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振る。

コンピューティングシステムはさらに、通常シーズンの終わりに複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計し、集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分を決定するように構成された、値引きロジックを含み、値引き部分は、品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を割振る。価格スケジュールロジックはさらに、品物についての価格スケジュールを作成するために、販促部分と値引き部分とを組合せるように構成される。

コンピューティングシステムの別の実施形態によれば、割当てロジックは、各顧客セグメントについて、在庫量の全部を当該顧客セグメントに割当て、在庫量の全部、１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、当該顧客セグメントについての近似目的関数のセグメント別値をオプティマイザから受信すること、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する当該セグメント別値の比率を計算すること、各顧客セグメントについての比率に従って複数の顧客セグメント間で在庫を割当てることによって、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるように構成される。

コンピューティングシステムの別の実施形態によれば、販促ロジックは、１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた在庫量、近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分をオプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定するように構成され、値引きロジックは、１組の価格、集計された在庫、品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する値引き部分をオプティマイザから受信することによって、値引き部分を決定するように構成される。

コンピューティングシステムの別の実施形態によれば、システムはさらに線ロジックを備え、線ロジックは、１組の価格の線形近似に対応する線を計算するように構成され、線は、線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、位置変数の各整数値は、１組の価格におけるある価格に関連付けられており、線ロジックはさらに、線の式を、品物についての１組の価格としてオプティマイザに提供するように構成される。価格スケジュールロジックは、選択された価格に対応する位置変数についての整数値をオプティマイザから受信し、位置変数に対応する、１組の価格におけるある価格を識別し、識別された価格を品物についての価格スケジュールに含めるように構成される。

コンピューティングシステムの別の実施形態によれば、システムはさらに、各期間について、品物が１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の品物についての１組の顧客セグメント需要を計算し、１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算し、各価格について、当該価格での最高需要に対応する線を選択するように構成された、需要ロジックを備える。価格スケジュールロジックは、選択された線についての式を、期間中の当該価格についての近似セグメント別需要モデルとしてオプティマイザに提供するように構成される。

別の実施形態によれば、コンピューティングデバイスおよび少なくともプロセッサによって行なわれる、品物についての価格スケジュールを決定するための、コンピュータにより実現される方法が開示される。方法は、品物についての１組の価格、品物についての在庫量、品物についてのセグメント別需要モデル、および、セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するステップと、目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップと、各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分を決定するステップとを備え、販促部分は、品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振り、方法はさらに、通常シーズンの終わりに複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計するステップと、集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分を決定するステップとを備え、値引き部分は、品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を割振り、方法はさらに、品物についての価格スケジュールを作成するために、販促部分と値引き部分とを組合せるステップを備える。

方法の別の実施形態によれば、方法はさらに、各顧客セグメントについて、在庫量の全部を当該顧客セグメントに割当て、在庫量の全部、１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、当該顧客セグメントについての近似目的関数のセグメント別値をオプティマイザから受信すること、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する当該セグメント別値の比率を計算すること、各顧客セグメントについての比率に従って複数の顧客セグメント間で在庫を割当てることによって、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップを備える。

方法の別の実施形態では、方法はさらに、１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた在庫量、近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分をオプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定するステップと、１組の価格、集計された在庫、品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供すること、ならびに、目的関数を最適化する値引き部分をオプティマイザから受信することによって、値引き部分を決定するステップとを備える。

方法またはシステムの別の実施形態では、方法またはシステムはさらに、各期間について、品物が１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、各価格について、当該価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、選択された線についての式を、期間中の価格についての近似セグメント別需要モデルとしてオプティマイザに提供することによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定するステップを備える。

方法またはシステムの別の実施形態では、方法またはシステムはさらに、各期間について、各顧客セグメントについて、品物が１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、各価格についてのそれぞれの顧客セグメント需要を集計することによって、１組のそれぞれの集計需要を計算すること、１組の集計需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、各価格について、当該価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、選択された線についての式を、期間中の当該価格での品物についての近似集計需要モデルとしてオプティマイザに提供することによって、品物についての値引き部分を決定するステップを備える。

図面の簡単な説明
明細書に組込まれ、明細書の一部を構成する添付図面は、この開示のさまざまなシステム、方法、および他の実施形態を例示する。図面における例示された要素境界（たとえば、ボックス、一群のボックス、または他の形状）は、境界の一実施形態を表わす、ということが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、１つの要素が複数の要素として実現されてもよく、または、複数の要素が１つの要素として実現されてもよい。いくつかの実施形態では、別の要素の内部構成要素として示された要素が、外部構成要素として実現されてもよく、逆もまた同様である。さらに、要素は縮尺通り描かれていない場合がある。

販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられたコンピュータ化システムの一実施形態を示す図である。 販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられたコンピュータ化システムの別の実施形態を示す図である。 販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられたコンピュータ化システムの別の実施形態を示す図である。 販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられたコンピュータ化システムの別の実施形態を示す図である。 販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられたコンピュータ化システムの別の実施形態を示す図である。 販促および値引き価格スケジューリングに関連付けられた方法の一実施形態を示す図である。 開示された例示的なシステムおよび／または方法で構成されたコンピューティングシステムの一実施形態を示す図である。

詳細な説明
アパレルのようにライフサイクルが短い商品を扱う小売業者は、販売システムの終わりまでに商品を一掃する態様で在庫を動かして利益を最大化するために、販促および値引きを使用する。販促および値引きをいつ予定すべきか、ならびに、販促および値引き時にどんな価格を商品に割当てるべきかを判断することは、小売業者にとって困難な課題である。加えて、小売業者は、各品物についての価格スケジュールを制約する、販促価格を同時に割当可能な品物の最大数といった業務ルールを有することが多い。また、異なる顧客セグメント（たとえば、独身者、若者、親、退職者など）は販促および値引きに対して異なる反応をし、これは、価格スケジューリングプロセスに取込まれるべき事実である。多くの小売業者が毎シーズン何百もの異なる品物を扱うことを考慮すると、小売業者が販売する品物についての価格スケジュールの設定にコンピュータ化されたアプローチを採用しても、そのようなアプローチは実行不可能になるおそれがある、ということが分かる。

多くの品物についてのコンピュータ化された販促および値引きスケジュールを効率的に提供するシステムおよび方法が、ここに説明される。異なるタイプの顧客の購買習慣についての知識を活用し、利益を最大化するように、異なる販促スケジュールが異なる顧客セグメントのために作成される。スケジュールの販促部分（すなわち通常シーズン）およびスケジュールの値引き部分（すなわちクリアランスシーズン）が双方とも、ここに説明されるシステムおよび方法によって同時に計算され、小売業者が異なる販促および値引きアプローチを考えることを可能にする。

図１は、１組の品物についての価格スケジュールを生成するコンピュータ化システム１００の一実施形態を示す。価格スケジュールは、たとえば、ここに説明されるような情報についてのデータ値および／また記録を含むメモリに格納されたデータ構造である。システム１００は、以下に説明されるさまざまな演算を行なうようにプロセッサを制御する価格スケジュールロジック１１０を含む（図４参照）。一実施形態では、価格スケジュールロジック１１０は、非一時的コンピュータ記憶媒体に格納されたモジュールで具体化されたコンピュータ命令として実現され、当該命令は、コンピューティングデバイスの少なくともプロセッサによって実行されると、ここに説明されるような機能を行なうように構成された実行可能アルゴリズムとして構成される。

価格スケジュールロジック１１０は、ネットワークまたはインターネット接続を通した電子通信を介して、小売業者のコンピューティングデバイスとやりとりする。この説明のために、「小売業者」または「要求デバイス」という用語は、販売用の品物に値付けし、小売業者が販売する品物についての価格スケジュールをシステム１００から要求している小売業者の制御下のコンピューティングデバイスを含むように意図される。価格スケジュールロジック１１０は、小売業者のリモートコンピューティングデバイスから、品物についての価格データ、品物についての在庫データ、品物についてのセグメント別需要モデル、および選択された目的関数を通信する電子通信を受信するように構成される。

価格データは、各品物について考慮されるべき１組の価格を規定する。１組の価格は、その品物についての通常価格、販促価格、および値引き価格を含む。一実施形態では、販促シーズンおよび値引きシーズンにおける計算を単純化するために、販促価格および値引き価格は２組に分けられ、そのどちらも品物についての通常価格を含まない。１組の価格は、ある品物についての「価格階層」（price ladder）と呼ばれることもある。一実施形態では、各品物についてのコストデータも、利益を計算する際に使用するために、価格スケジュールロジック１１０によって入力される。

在庫データは、この説明のために、通常シーズンの初めに保有しているであろうある品物の初期在庫量と、オプションで、通常シーズン中に仕入れを補充するためのその品物の予定された出荷とを含む、「在庫量」を含む。１組の品物についての価格データおよび在庫データを入力または受信するために、価格スケジュールロジック１１０は、そのようなデータ（たとえば、価格階層と在庫量および補充量とを符号化する電子記録）を格納するデータベースに問合せてもよい。

セグメント別需要モデルは、小売業者によって提供されてもよく、または他の態様で価格スケジュールロジック１１０にとってアクセス可能であってもよい。一実施形態では、セグメント別需要モデルは、スキャンプロ（scan-pro）モデルである。一実施形態では、セグメント別需要モデルは、プロセッサによって実行されると、ある品物に対する需要を、その品物の価格と、弾力性、販促疲労、季節性といった他の要因とに基づいて計算する、格納された１組の命令である。セグメント別需要モデルは、異なる顧客セグメントについての異なる需要パラメータ値を含む。１つの例示的なセグメント別需要モデルについて以下に詳細に説明するが、ここに説明されるシステムおよび方法は、異なる顧客セグメントを区別しない需要モデルを含む任意の需要モデルに適用可能である、ということが理解されるべきである。一実施形態では、小売業者は、自分の販売経歴および経験に基づいて、需要パラメータ用の値を提供する。他の実施形態では、価格スケジュールロジック１１０は、セグメント別需要モデルを格納して保持し、または、セグメント別需要モデルおよびパラメータ値を異なるソースから取得する。

目的関数は、小売業者が最大化しようとする販売関連量を規定する。例示的な目的関数は、利益および収益を含む。収益目的関数について以下により詳細に説明するが、ここに説明されるシステムおよび方法は、任意の目的関数を用いた使用にとって好適である、ということが理解されるべきである。

価格スケジュールロジック１１０は、販促部分および値引き部分を含む価格スケジュールを生成するように構成される。価格スケジュールは、品物についての通常シーズンおよびクリアランスシーズン中のそれぞれの期間（たとえば、数週間または数日）の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振る。品物についての価格スケジュールは、各顧客セグメントについて生成される。「独身」顧客セグメントおよび「ママ」顧客セグメントについての例示的な価格スケジュールを、図１に示す。価格スケジュールは、価格スケジュールの「通常／販促」部分では２つの顧客セグメントで異なっているものの、価格スケジュールの「クリアランス／値引き」部分では２つの顧客セグメントで同じである、ということが分かる。価格スケジュールロジック１１０は、品物を値付けする際に使用するために、価格スケジュールを小売業者へネットワーク接続を介して送信するように構成される。

顧客セグメントを考慮に入れると、販促および値引きスケジュールの問題は比例して増加する。セグメント別の販促および値引きスケジューリングを行なうことに対する課題のうちの１つは、異なる顧客セグメントが同じ在庫を共有する、ということである。別の課題は、値引きポリシーは典型的にはすべての顧客セグメントにわたって同じであるものの、セグメント別の販促値付けはターゲットマーケティングによって達成され得る、ということである。価格スケジュールロジック１１０は、価格スケジュールの販促および値引き部分を生成するために多相プロセスを使用してこれらの課題に取組むようにともに協働する、割当てロジック１２０、販促ロジック１３０、および値引きロジック１４０を含む。

割当てロジック１２０は、目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で在庫量（たとえば、初期在庫量、およびオプションで補充量）を割当てるように構成される。各顧客セグメントについて販促価格決定を行なう前に各顧客セグメントに在庫を割当てることにより、顧客セグメント間のリンクが破壊されて、価格スケジュールの販促部分および値引き部分を生成するプロセスを非常に単純化する。

たとえば、あるハンドバックが、独身女性、母親、および退職者という３つの異なる顧客セグメントに販売されるかもしれない。セグメント別需要モデルは、各セグメントについての異なる需要パラメータ値を含めることによって、これらの異なるタイプの顧客の特定の行動を特定する。割当てロジック１２０は、目的関数への各顧客セグメントの寄与を予測するように構成される。一実施形態では、セグメント別需要モデルに基づいて、割当てロジック１２０は、ｉ）全在庫量が独身女性セグメントに割当てられる場合、１２００．００ドルの収益（すなわち目的関数）が生じ、ｉｉ）全在庫量が母親に割当てられる場合、１０００．００ドルの収益が生じ、ｉｉｉ）全在庫量が退職者に割当てられる場合、３００．００ドルの収益が生じるであろうと判断するかもしれない。割当てロジック１２０は、この予測された寄与に基づいて、異なる顧客セグメントに在庫量を割当てる（たとえば、在庫量の１２００／（１２００＋１０００＋３００）、すなわち４８％が独身女性顧客セグメントに割当てられるなど）。他の実施形態では、目的関数への各顧客セグメントの寄与を予測する他の方法が使用される。

販促ロジック１３０は、価格スケジュールの販促部分を決定するように構成される。各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に基づいて、販促ロジック１３０は、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分を決定するように構成される。販促部分は、品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振る。

値引きロジック１４０は、通常シーズンの終わりに各顧客セグメントにおける残りの在庫の量を集計するように構成される。値引きロジック１４０は、集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分を決定するように構成される。値引き部分は、品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振る。価格スケジュールロジック１１０は、各顧客セグメントについての販促部分と値引き部分とを組合せて、その顧客セグメントについての価格スケジュールを作成する。

一実施形態では、システム１００は、企業組織用のアプリケーションまたは分散アプリケーションの集合を含むコンピューティング／データ処理システムである。アプリケーションおよびコンピューティングシステム１００は、クラウドベースのネットワークシステム、「ソフトウェア・アズ・ア・サービス」（software as a service：ＳａａＳ）アーキテクチャ、または他のタイプのネットワーク化コンピューティングソリューションを用いて動作するように、またはそのようなものとして実現されるように構成されてもよい。一実施形態では、価格スケジュールロジック１１０は、ここに開示される機能を少なくとも提供し、コンピュータネットワークを通して（サーバとして機能する）コンピューティングシステム１００と通信するコンピューティングデバイス／端末を介して多くのユーザによってアクセスされる、集中型サーバ側アプリケーションである。

図２Ａは、１組の品物についての価格スケジュールを生成するコンピュータ化システム２００の一実施形態を示す。システム２００は、割当てロジック１２０、販促ロジック１３０、および値引きロジック１４０について説明されたものと類似した態様で機能する割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、および値引きロジック２４０を有する、価格スケジュールロジック２１０を含む。価格スケジュールロジック２１０は、価格スケジュールを生成するために、オプティマイザ（たとえば、Gurobiなどの混合整数線形プログラミング（mixed integer linear programming：ＭＩＬＰ）ソルバー）とやりとりするように構成される。業務ルールに従って価格スケジュールのさまざまな局面を制約する多くの制約、および以下に説明されるような価格スケジュールロジック２１０によって生成される他の制約が、価格スケジュールロジック２１０によって格納される。多くの例示的な制約を記述する数学的表記が、付録Ａに含まれている。付録において、これらの制約は、各制約に割振られた制約番号によって引用されるであろう。

品物の数が増加するにつれて、セグメント別需要モデルを使用して価格スケジュールを生成する複雑性がすぐに実行不可能になる、ということを思い出されたい。ＭＩＬＰベースのオプティマイザを使用したソリューションを実行可能にするために、価格スケジュールロジック２１０は、近似制約の形でオプティマイザに提供される価格データ、セグメント別需要モデル、および目的関数への単純化をそれぞれ行なう、価格ロジック２５０、需要モデルロジック２６０、および目的関数ロジック２７０を含む。

価格ロジック２５０は、１組の価格を、それらの価格が１つの整数変数として表わされることを可能にする態様で近似する、価格線制約を生成するように構成される。需要ロジック２６０は、顧客セグメントについての需要関数を近似する２つ以上の線形需要区分を生成し、それらの区分のうちの選択された１つを、各価格値についての需要区分制約として提供するように構成される。目的関数ロジック２７０は、目的関数のセグメントを包囲する２つ以上の線形包絡線を生成し、それらの包絡線のうちの選択された１つを、各価格値に関連付けられた１組の線形包絡線制約として提供するように構成される。

割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、および値引きロジック２４０は、近似制約が詳細に説明された後で、以下により詳細に説明される態様で、近似制約を、選択された他の制約とともにオプティマイザに提供するように構成される。

図２Ｂは、価格ロジック２５０の一実施形態が、ある品物についての１組の価格を近似するために使用される価格線制約をどのように生成するかを示す。価格線制約を使用することは、有限間隔内の整数変数に関する最適化問題が典型的には、同じ間隔を占める「変倍された（scaled）」数の２値変数を含む問題よりも、扱いがより簡単である、ということを認識する。ある品物についての１組の価格、すなわち「価格階層」における価格が規則的に間隔をあけている場合、価格階層は、変倍された整数変数によって表わされ得る。この特徴は、整数である位置変数ｗによって与えられる線によって価格階層を近似するために使用される。線における価格は、ｗの異なる値に対応する。一般に、価格階層は離散的であり、必ずしも均一に間隔をあけてはいない。しかしながら、価格線近似は、これが当てはまる場合でさえ、受入れ可能な結果を生み出す。オプティマイザによって選択された位置変数ｗに対応する価格階層からの「真の」価格値である、ポスト最適化が、価格スケジュールおよび任意の他の計算に含まれ得る。

所与の価格階層についての線を決定するために、最小２乗推定法（ordinary least squares：ＯＬＳ）回帰が価格に対して行なわれ、順番に得られる各価格には、図２Ｂに示すようにｗの次の値が割振られる。付録に制約Ｃ１としても含まれる価格線制約は、数学的に以下のように表わされ得る。

通常シーズンにおける第１および第２の需要区分の傾きおよびｙ切片を決定するために、ＯＬＳ回帰が、製品、顧客セグメント、および通常シーズン中の期間ごとに、価格階層における異なる価格を与えられて決定されるような需要値に対して実行される。結果として生じる需要区分は、販促価格を生成するために使用されるセグメント別需要区分である。

クリアランスシーズン中、異なるセグメントについての需要値が各期間において集計され、集計された需要のＯＬＳ回帰が製品および期間ごとに行なわれる。結果として生じる需要区分は、値引き価格を生成するために使用される集計需要区分である。

数学的には、任意の所与の価格点について、需要ロジック２６０は、より高い需要を生み出す需要区分制約を選択する。このため、式２は「ｍａｘ」関数を含む。制約Ｃ８は、需要区分制約の一実施形態を数学的に記述する。

一実施形態では、需要ロジック２６０は、３つ以上の区分に対して需要モデルを近似するように構成される。需要ロジック２６０は、２つの区分が使用される場合に適合エラーを判断し、エラーがしきい値を上回っていれば、最高エラー点で需要モデルを「破壊」して３つの線形区分を再計算するように構成される。このプロセスは、エラーが十分に小さくなるまで繰り返される。需要モデルロジック２６０は次に、上述のような各価格点で最高需要を生み出す区分を選択する。

図２Ｄは、目的関数ロジック２７０の一実施形態が、目的関数を近似する包絡線制約をどのように決定するかを示す。目的関数は典型的には非線形で非凸でもある。しかしながら、目的関数の項が双線形であるという事実に鑑みて、目的関数ロジック２７０は、一連の線形包絡線を使用して目的関数を近似するために、マコーミック緩和法（McCormick relaxation technique）を使用してもよい。一実施形態では、２つの包絡線が使用される。図２Ｄに示す目的関数は収益であるが、適切な線形項を含めることによって利益目的関数を扱うことができる。目的関数ロジック２７０は、２組の包絡線制約を生成するために使用される、以下のパラメータを計算する。ここで、目的関数は、点のいずれかの側で販売高の半分が生じる点で分割される。

計算された（価格、販売点）は、図２Ｄに示すような包絡線を規定するために使用される。目的関数包絡線制約の点から表わされた、目的関数ロジック２７０によって導き出される近似目的関数は、制約Ｃ９において数学的用語で示される。

図２Ａに戻って、ある品物についての価格スケジュールを生成するために価格スケジュールロジック２１０によって利用される多段階プロセスについて、これから説明する。割当てロジック２２０は、目的関数（たとえば収益）への各顧客セグメントの予測される寄与に基づいて、顧客セグメント間で在庫量を割当てることを思い出されたい。割当てロジック２２０はオプティマイザを使用して、各セグメントの寄与を以下のように予測する。割当てロジック２２０は、（初期在庫および任意の補充を含む）全在庫量を各セグメントに割当てる。割当てロジック２２０は、セグメント別の在庫変数および補充変数を使用して、「在庫保管」制約（Ｃ６）を以下のように修正する。

割当てロジック２２０は、各セグメントに割当てられた全在庫量、修正された「在庫保管」制約Ｃ６、修正された「値引き価格変更限度」制約Ｃ４、価格線制約Ｃ１、需要区分制約Ｃ８、目的関数包絡線制約Ｃ９、ならびに、制約Ｃ２、Ｃ３およびＣ７を、オプティマイザに供給する。なお、一実施形態では、割当てロジック２２０は、在庫を割当てるために使用される問題定式化に小売り制約Ｃ５を含めない。小売り制約は、販売シーズン全体の間に販売されるべきある在庫量（たとえば９０％）を特定する。この制約を取り下げることは、オプティマイザが最適な目的関数について解決できなくなる可能性を減らす。

オプティマイザが、価格線上の０．７９という価格に対応する２という位置変数値を返した場合、販促ロジックは、位置変数２に関連付けられた０．８０という「真の」価格を選択する。通常シーズンにおける各期間についての選択された価格は、価格スケジュールの販促部分を構成する。

値引きロジック２４０は、価格スケジュールの値引き部分を生成するように構成される。品物がクリアランスシーズン用に値付けされつつあるため、値引きロジック２４０は、通常シーズンのすべての期間を取り下げる。

図３は、一群の品物における各品物についての価格スケジュールを決定することに関連付けられた方法３００の一実施形態を示す。３１０で、品物についての１組の価格、品物についての在庫量、品物についてのセグメント別需要モデル、および、セグメント別需要モデルの関数である目的関数が入力される。このステップは、図１の価格スケジュールロジック１１０または図２Ａ〜２Ｄの価格スケジュールロジック２１０によって行なわれてもよい。一実施形態では、１組の価格に対応するデータが、価格スケジュールロジック１１０によって問合され得るデータベーステーブルまたは他のデータベース構造における記録に格納される。一実施形態では、１組の価格および在庫量を記述するデータがレジスタまたはメモリアドレスに格納され、それらの内容が読出され、入力され、または価格スケジュールロジック１１０のワーキングメモリへ転送されてもよい。一実施形態では、セグメント別需要モデルおよび選択された目的関数を符号化するデータ構造が、それらのデータ構造を識別するために構文解析される小売業者からの電子通信を介して受信される。

３２０で、方法は、目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップを含む。このステップは、図１の割当てロジック１２０または図２Ａ〜２Ｄの割当てロジック２２０によって行なわれてもよい。在庫量を割当てるために、プロセッサが割当てロジック１２０または２２０によって制御される（図４参照）。

３３０で、各顧客セグメントについて、当該顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する価格スケジュールの販促部分が決定される。販促部分は、品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を品物に割振る。このステップは、図１および図２Ａ〜２Ｄの販促ロジック２４０によって行なわれてもよい。価格スケジュールの販促部分を作成するために、プロセッサが販促ロジック２４０によって制御される（図４参照）。

３４０で、方法は、通常シーズンの終わりに複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計するステップを含む。このステップは、図１および図２Ａ〜２Ｄの値引きロジック２５０によって行なわれてもよい。残りの在庫を集計するために、プロセッサが値引きロジック２５０によって制御される（図４参照）。

３５０で、集計された在庫に少なくとも基づいて、目的関数を最大化する、品物についての価格スケジュールの値引き部分が決定される。値引き部分は、品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、１組の価格から選択された一連の価格を割振る。このステップは、図１および図２Ａ〜２Ｄの値引きロジック２５０によって行なわれてもよい。価格スケジュールの値引き部分を作成するために、プロセッサが値引きロジック２５０によって制御される（図４参照）。

３６０で、品物についての価格スケジュールを作成するために、販促部分と値引き部分とが組合される。このステップは、図１の価格スケジュールロジック１１０または図２Ａ〜２Ｄの価格スケジュールロジック２１０によって行なわれてもよい。販促部分と値引き部分とを組合せるために、プロセッサが価格スケジュールロジック１１０または２１０によって制御される（図４参照）。

一実施形態では、価格スケジュールを含む電子通信が、ネットワークまたはインターネット接続を介して、小売業者のコンピューティングデバイスへ送信される。一実施形態では、価格スケジュールは、小売業者のコンピューティングデバイスに、在庫／値付けデータベースのデータ記録における品物の価格を価格スケジュールに従って修正／調節させる。修正／調節された価格は、選択された制約を守る態様で選択された目的関数を改良するための値付けソリューションを提供する。

一実施形態では、方法３００は、各顧客セグメントについて、在庫量の全部を当該顧客セグメントに割当て、在庫量の全部、１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、当該顧客セグメントについての近似目的関数のセグメント別値をオプティマイザから受信するステップと、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する当該セグメント別値の比率を計算するステップと、各顧客セグメントについての比率に従って複数の顧客セグメント間で在庫を割当てるステップとを行なうことによって、複数の顧客セグメント間で在庫量を割当てるステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの割当てロジック２２０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた在庫量、近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供するステップと、目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分をオプティマイザから受信するステップとを行なうことによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定するステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの販促ロジック２３０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、１組の価格、集計された在庫、品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに提供するステップと、目的関数を最適化する値引き部分をオプティマイザから受信するステップとを行なうことによって、値引き部分を決定するステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの値引きロジック２４０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、１組の価格の線形近似に対応する線を計算するステップを含み、線は、線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、位置変数の各整数値は、１組の価格におけるある価格に関連付けられている。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ｂの価格ロジック２５０によって行なわれてもよい。線の式が品物についての１組の価格としてオプティマイザに提供され、選択された価格に対応する位置変数についての整数値がオプティマイザから受信され、位置変数に対応する、１組の価格におけるある価格が識別され、識別された価格が品物についての価格スケジュールに含められる。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、または値引きロジック２４０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、各期間について、品物が１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の品物についての１組の顧客セグメント需要を計算するステップと、１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算するステップと、各価格について、当該価格での最高需要に対応する線を選択するステップとを行なうことによって、各顧客セグメントについての販促部分を決定するステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ｃの需要ロジック２６０によって行なわれてもよい。選択された線についての式が、期間中の当該価格についての近似セグメント別需要モデルとしてオプティマイザに提供される。このステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、または値引きロジック２４０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、各期間について、各顧客セグメントについて、品物が１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の品物についての１組の顧客セグメント需要を計算するステップと、各価格についてのそれぞれの顧客セグメント需要を集計することによって、１組のそれぞれの集計需要を計算するステップと、１組の集計需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算するステップと、各価格について、当該価格での最高需要に対応する線を選択するステップとを行なうことによって、品物についての値引き部分を決定するステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ｃの需要ロジック２６０によって行なわれてもよい。選択された線についての式が、期間中の当該価格についての近似集計需要モデルとしてオプティマイザに提供される。このステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、または値引きロジック２４０によって行なわれてもよい。

一実施形態では、方法３００は、各期間について、当該期間についての近似需要モデルに少なくとも基づいて、１組の価格における価格での品物についての販売高を計算するステップと、計算された販売高に少なくとも基づいて、目的関数を複数のセグメントに分割するステップと、目的関数の各セグメントについて、当該セグメントをカバーする線形包絡線を決定するステップとを行なうことによって、近似目的関数を決定するステップを含む。これらのステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ｄの目的関数ロジック２７０によって行なわれてもよい。線形包絡線を記述する１組の制約が、期間中の品物についての近似目的関数としてオプティマイザに提供される。このステップは、プロセッサ（図４参照）を制御する図２Ａの割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、または値引きロジック２４０によって行なわれてもよい。

制約
システム１００のユーザは、いくつかの異なる業務関連制約を選択的に可能にし、特定してもよい。これらの制約は、割当てロジック２２０、販促ロジック２３０、および値引きロジック２４０によってオプティマイザに提供されるであろう。例示的な業務関連制約について、これから説明する。もちろん、小売業者の値付けポリシーに従ってオプティマイザのソリューションを制約するために、品物についての可能な価格に対する任意の数の他の制約がオプティマイザに提示されてもよい。

「自己非接触」（self no-touch）制約は、ある特定の品物の連続する２回の販促が若干の期間（たとえば、連続する販促間が最低２週間）によって分けられるべきであるという事実をモデル化する。小売業者は、ある（またはすべての）品物についてこの制約を可能にするよう選択し、各品物について、連続する販促の間の最小数の期間を特定してもよい。ＭＩＰソルバーへの入力にとって好適である「自己非接触」制約の１つの可能な数学的定式化が、付録Ａに制約Ｃ１０として数学的形式で提示されている。

「交差非接触」（cross no-touch）制約は、任意の２つの異なる品物の連続する２回の販促が若干の期間（たとえば、任意のブランドのヨーグルトについての連続する販促の間が最低２週間）によって分けられるべきであるという事実をモデル化する。小売業者は、ある（またはすべての）組の品物についてこの制約を可能にするよう選択し、各組の品物について、連続する販促の間の最小数の期間を特定してもよい。ＭＩＰソルバーへの入力にとって好適である「交差非接触」制約の１つの可能な数学的定式化が、付録Ａに制約Ｃ１１として数学的形式で提示されている。

組制約は、「販促必須（must-promote）の組の品物」および「販促不可（cannot-promote）の組の品物」を含む。「販促必須の組」における品物同士は、ともに販促されなければならない。たとえば、あるシャンプーブランドの製品が３つある場合（たとえば、シャンプー、コンディショナー、およびヘアスプレー）、小売業者は、これら３つの製品をすべて同時に販促したいかもしれない。小売業者は、ある組の品物について販促必須の組制約を可能にするよう選択してもよい。「販促不可の組」における品物同士は、ともに販促されることができない。たとえば、小売業者は、人気の高いシャンプー製品と売れ行きの少ないシャンプー製品とを同時に販促したくないかもしれない。小売業者は、ある組の品物について「販促不可の組」制約を可能にするよう選択してもよい。ＭＩＰソルバーへの入力にとって好適である「販促必須の組」制約および「販促不可の組」制約の１つの可能な数学的定式化が、付録Ａにそれぞれ制約Ｃ１２およびＣ１３として数学的形式で提示されている。

２つの品物間の価格順序を維持する価格制限を課すために、品物間制約が小売業者によって使用され得る。たとえば、小売業者は、国産ブランド品の価格がプライベートレーベルブランド品よりも常に高くあるべきであることを特定したいかもしれない。別の例は、２リットルコーラボトル２パックと２リットルコーラボトル４パックとの価格関係を維持することであろう。小売業者は、ある組の品物について品物間制約を可能にするよう選択してもよい。小売業者は、維持されなければならない、組における品物の価格間の関係を特定する。ＭＩＰソルバーへの入力にとって好適である「交差非接触」制約の１つの可能な数学的定式化が、付録Ａに制約Ｃ１４として数学的形式で提示されている。

ここに説明されるシステムおよび方法は、同じ次元の混合整数線形プログラミング問題を作り出すための単一の近似層を含む、ということが、前述の説明から分かる。追加の非円滑性を販売モデルに課す品切れが、説明された手法によって考慮される。各々異なる値付けの好みを有する複数の異なる顧客セグメントを対象とする複数の販促価格スケジュールが、説明された手法によって生成される。説明されたフレームワークは、混合整数問題（mixed integer problem：ＭＩＰ）ソルバーベースの並列化を利用することを可能にする態様で、異なる顧客セグメントについての価格スケジュールの販促部分を計算する。説明された手法は、モデルが非線形かまたは非凸かにかかわらず、どの需要モデルにも適用可能である。また、多くの異なる業務制約がソリューションプロセスに含まれ得る。

この説明における簡潔さのために、目的関数、近似目的関数、係数、変数、制約、需要モデル、近似需要モデル、および値という用語が使用されてきた。これらの用語は、上述のコンピューティング要素によって解釈可能である態様で目的関数、近似目的関数、係数、変数、制約、需要モデル、近似需要モデル、または値を符号化するデータまたはデータ構造を意味するとして解釈されるべきである、ということが理解されるべきである。これらの用語の入力、出力、受信、送信、または他の操作は、記憶媒体にデータを格納すること、記憶媒体からデータを読出すこと、ネットワーク接続を介してデータを送信または受信すること、プロセッサでデータに作用すること、として適宜解釈されるべきである。さらに、小売業者という用語は、ｉ）販促および値引き部分を捜し求めている小売業者、またはｉｉ）ここに説明されるシステムおよび方法によって生成される価格スケジュールに従って品物に値付けしている小売業者の制御下にあるコンピューティングデバイスとして解釈されるべきである。

コンピューティングデバイスの実施形態
図４は、ここに説明される例示的なシステムおよび方法、および／または均等物のうちの１つ以上で構成および／またはプログラムされた例示的なコンピューティングデバイスを示す。例示的なコンピューティングデバイスは、バス４０８によって動作可能に接続されたプロセッサ４０２、メモリ４０４、および入力／出力ポート４１０を含む、コンピュータ４００であってもよい。一例では、コンピュータ４００は、図１に示され、図２Ａ〜２Ｄでさらに説明された価格スケジュールロジック１１０と同様の態様で、販促価格および値引きスケジュールを作成するように構成された価格スケジュールロジック４３０を含んでいてもよい。異なる例では、価格スケジュールロジック４３０は、ハードウェア、命令が格納された非一時的コンピュータ読取可能媒体、ファームウェア、および／またはそれらの組合せで実現されてもよい。価格スケジュールロジック４３０は、バス４０８に取付けられたハードウェアコンポーネントとして図示されているが、他の実施形態では、価格スケジュールロジック４３０は、プロセッサ４０２において実現され、メモリ４０４に格納され、またはディスク４０６に格納されてもよい。

一実施形態では、価格スケジュールロジック４３０またはコンピュータは、図１〜３で説明されたアクションを行なうための手段（たとえば、ハードウェア、非一時的コンピュータ読取可能媒体、ファームウェアといった構造）である。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、クラウドコンピューティングシステムにおいて動作するサーバ、「ソフトウェア・アズ・ア・サービス」（ＳａａＳ）アーキテクチャにおいて構成されたサーバ、スマートフォン、ラップトップ、タブレットコンピューティングデバイスなどであってもよい。

手段は、たとえば、図１および図２Ａ〜２Ｄでさらに説明されたような、図３の方法３００を行なうようにプログラムされた特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：ＡＳＩＣ）として実現されてもよい。手段はまた、メモリ４０４に一時的に格納され、次にプロセッサ４０２によって実行されるデータ４１６としてコンピュータ４００に提示される、格納されたコンピュータ実行可能命令として実現されてもよい。

価格スケジュールロジック４３０はまた、図１および図２Ａ〜２Ｄでさらに説明されたような、図３の方法３００を行なうための手段（たとえば、ハードウェア、実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ読取可能媒体、ファームウェア）を提供してもよい。

コンピュータ４００の例示的な構成を概して説明すると、プロセッサ４０２は、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを含む、多種多様のプロセッサであってもよい。メモリ４０４は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含んでいてもよい。不揮発性メモリは、たとえば、読出専用メモリ（read only memory：ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（programmable ROM：ＰＲＯＭ）などを含んでいてもよい。揮発性メモリは、たとえば、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）、同期型ランダムアクセスメモリ（synchronous random access memory：ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory：ＤＲＡＭ）などを含んでいてもよい。

ストレージディスク４０６は、たとえば入力／出力インターフェイス（たとえばカード、デバイス）４１８および入力／出力ポート４１０を介して、コンピュータ４００に動作可能に接続されてもよい。ディスク４０６は、たとえば、磁気ディスクドライブ、ソリッドステートディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、ジップ（Zip）ドライブ、フラッシュメモリカード、メモリースティックなどであってもよい。さらに、ディスク４０６は、コンパクトディスク読出専用メモリ（compact disk-read only memory：ＣＤ−ＲＯＭ）ドライブ、ＣＤ記録可能（CD recordable：ＣＤ−Ｒ）ドライブ、ＣＤ読出／書込（CD read/write：ＣＤ−ＲＷ）ドライブ、デジタルビデオディスク（digital video disc：ＤＶＤ）ＲＯＭなどであってもよい。メモリ４０４は、たとえばプロセス４１４および／またはデータ４１６を格納できる。ディスク４０６および／またはメモリ４０４は、コンピュータ４００のリソースを制御して割当てるオペレーティングシステムを格納できる。

コンピュータ４００は、ｉ／ｏインターフェイス４１８および入力／出力ポート４１０を介して入力／出力デバイスとやりとりしてもよい。入力／出力デバイスは、たとえば、キーボード、マイクロホン、ポインティングおよび選択デバイス、カメラ、ビデオカード、ディスプレイ、ディスク４０６、ネットワークデバイス４２０などであってもよい。入力／出力ポート４１０は、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、およびユニバーサルシリアルバス（universal serial bus：ＵＳＢ）ポートを含んでいてもよい。

コンピュータ４００はネットワーク環境で動作可能であり、このため、Ｉ／Ｏインターフェイス４１８および／またはｉ／ｏポート４１０を介してネットワークデバイス４２０に接続されてもよい。ネットワークデバイス４２０を通して、コンピュータ４００はネットワークとやりとりしてもよい。ネットワークを通して、コンピュータ４００は、リモートコンピュータに論理的に接続されてもよい。コンピュータ４００がやり取りし得るネットワークは、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、および他のネットワークを含むものの、それらに限定されない。

定義および他の実施形態
別の実施形態では、説明された方法および／またはそれらの均等物は、コンピュータ実行可能命令で実現されてもよい。このため、一実施形態では、非一時的コンピュータ読取可能／記憶媒体は、マシンによって実行されると、マシン（および／または関連付けられたコンポーネント）に方法を行なわせる、アルゴリズム／実行可能アプリケーションの格納されたコンピュータ実行可能命令で構成される。例示的なマシンは、プロセッサ、コンピュータ、クラウドコンピューティングシステムにおいて動作するサーバ、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）アーキテクチャにおいて構成されたサーバ、スマートフォンなどを含むものの、それらに限定されない。一実施形態では、コンピューティングデバイスは、開示された方法のうちのいずれかを行なうように構成された１つ以上の実行可能アルゴリズムで実現される。

１つ以上の実施形態では、開示された方法またはそれらの均等物は、方法を行なうように構成されたコンピュータハードウェア、または、非一時的コンピュータ読取可能媒体に格納されたモジュールで具体化されたコンピュータ命令によって行なわれ、命令は、コンピューティングデバイスの少なくともプロセッサによって実行されると、ここに説明されるような機能を行なうように構成された、実行可能アルゴリズムとして構成される。

説明を簡潔にするために、図面に示された方法論は、アルゴリズムの一連のブロックとして図示され説明されているが、方法論はブロックの順序によって限定されないということが理解されるべきである。いくつかのブロックは、図示され説明されたものとは異なる順序で、および／または他のブロックと同時に起こり得る。さらに、例示的な方法論を実現するために、図示されたブロックがすべて使用されなくてもよい。ブロックは組合されてもよく、または複数のアクション／コンポーネントへと分けられてもよい。さらに、追加のおよび／または代替的な方法論は、ブロックで図示されていない追加のアクションを採用することができる。ここに説明された方法は、米国特許法第１０１条の下での法定主題に限定される。

以下は、ここに採用された、選択された用語の定義を含む。定義は、用語の範囲内に該当し、実現のために使用され得る、構成要素のさまざまな例および／または形態を含む。例は、限定的であるよう意図されてはいない。用語の単数形および複数形は双方とも、定義の範囲内にあり得る。

「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、「例」などへの言及は、そのように説明された実施形態または例がある特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含み得るものの、すべての実施形態または例が必ずしもその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含んではいない、ということを示す。さらに、「一実施形態では」という句の反復使用は必ずしも同じ実施形態を指してはいないものの、指す場合もある。

ここで使用されるような「データ構造」とは、メモリ、ストレージデバイス、または他のコンピュータ化システムに格納される、コンピューティングシステムにおけるデータの構成である。データ構造は、たとえば、データフィールド、データファイル、データ配列、データ記録、データベース、データテーブル、グラフ、ツリー、リンクされたリストなどのうちのいずれであってもよい。データ構造は、多くの他のデータ構造から形成され、多くの他のデータ構造を含んでいてもよい（たとえば、データベースは多くのデータ記録を含む）。他の実施形態に従って、データ構造の他の例が同様に可能である。

ここで使用されるような「コンピュータ読取可能媒体」または「コンピュータ記憶媒体」とは、実行されると開示された機能のうちの１つ以上を行なうように構成された命令および／またはデータを格納する非一時的媒体を指す。いくつかの実施形態では、データは命令として機能してもよい。コンピュータ読取可能媒体は、不揮発性媒体および揮発性媒体を含むもののこれらに限定されない形態をとってもよい。不揮発性媒体は、たとえば、光ディスク、磁気ディスクなどを含んでいてもよい。揮発性媒体は、たとえば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどを含んでいてもよい。コンピュータ読取可能媒体の一般的形態は、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス、コンパクトディスク（ＣＤ）、他の光学媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、メモリチップまたはカード、メモリスティック、ソリッドステートストレージデバイス（solid state storage device：ＳＳＤ）、フラッシュドライブ、および、コンピュータ、プロセッサ、または他の電子デバイスがそれを用いて機能し得る他の媒体を含んでいてもよいが、これらに限定されない。各タイプの媒体は、一実施形態における実現のために選択された場合、開示および／または請求された機能のうちの１つ以上を行なうように構成されたアルゴリズムの格納された命令を含んでいてもよい。ここに説明されたコンピュータ読取可能媒体は、米国特許法第１０１条の下での法定主題に限定される。

ここで使用されるような「ロジック」とは、ここに開示されるような機能またはアクションのうちのいずれかを行なうために、ならびに／もしくは、別のロジック、方法、および／またはシステムからの機能またはアクションがここに開示されるように行なわれるようにするために、コンピュータまたは電気ハードウェア、実行可能アプリケーションまたはプログラムモジュールの命令が格納された非一時的媒体、および／またはこれらの組合せで実現された構成要素を表わす。均等のロジックは、ファームウェア、アルゴリズムでプログラムされたマイクロプロセッサ、ディスクリートロジック（たとえばＡＳＩＣ）、少なくとも１つの回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムロジックデバイス、アルゴリズムの命令を含むメモリデバイスなどを含んでいてもよく、それらのいずれも、開示された機能のうちの１つ以上を行なうように構成されてもよい。一実施形態では、ロジックは、開示された機能のうちの１つ以上を行なうように構成された１つ以上のゲート、ゲートの組合せ、または他の回路部品を含んでいてもよい。複数のロジックが説明される場合、それらの複数のロジックを１つのロジックに組込むことが可能であってもよい。同様に、単一のロジックが説明される場合、その単一のロジックを複数のロジック間で分散させることが可能であってもよい。一実施形態では、これらのロジックのうちの１つ以上は、開示および／または請求された機能を行なうことに関連付けられた、対応する構造である。実現するためにどのタイプのロジックを選択するかは、所望のシステム条件または仕様に基づいていてもよい。たとえば、より速い速度が考慮事項である場合、ハードウェアが、機能を実現するために選択されるであろう。より低いコストが考慮事項である場合、格納された命令／実行可能アプリケーションが、機能を実現するために選択されるであろう。ロジックは、米国特許法第１０１条の下での法定主題に限定される。

「動作可能な接続」、またはエンティティが「動作可能に接続される」接続とは、信号、物理的通信、および／または論理的通信が送信および／または受信され得る接続である。動作可能な接続は、物理インターフェイス、電気インターフェイス、および／またはデータインターフェイスを含んでいてもよい。動作可能な接続は、動作可能な制御を可能にするのに十分である、インターフェイスおよび／または接続の異なる組合せを含んでいてもよい。たとえば、２つのエンティティが、信号を互いに直接、または１つ以上の中間エンティティ（たとえば、プロセッサ、オペレーティングシステム、ロジック、非一時的コンピュータ読取可能媒体）を通して通信するために、動作可能に接続され得る。動作可能な接続を作り出すために、論理的および／または物理的通信チャネルが使用され得る。

ここで使用されるような「ユーザ」または「小売業者」とは、１人以上の人、１つ以上のコンピュータまたは他のデバイス、もしくはこれらの組合せを含むものの、それらに限定されない。

開示された実施形態がかなり詳細に図示され説明されてきたが、請求項の範囲をそのような詳細に制限するかまたは何らかのやり方で限定することが意図ではない。主題のさまざまな局面を説明する目的のために、構成要素または方法論の考えられるすべての組合せを説明することは、もちろん不可能である。したがって、この開示は、図示され説明された特定の詳細または例示に限定されない。このため、この開示は、米国特許法第１０１条の法定主題要件を満たす請求項の範囲内にある変更、修正、および変形を包含するよう意図されている。

詳細な説明または請求項で「含む」または「含んでいる」という用語が採用される限りにおいて、それは、「備える」という用語が請求項で移行語として採用される場合に解釈されるものと同様の態様で包括的であるよう意図される。

詳細な説明または請求項で「または」という用語が使用される（たとえばＡまたはＢ）限りにおいて、それは、「ＡまたはＢまたは双方」を意味するよう意図される。出願人が「ＡまたはＢのみであって双方ではない」ことを示すよう意図する場合、「ＡまたはＢのみであって双方ではない」という句が使用されるであろう。このため、ここでの「または」という用語の使用は、独占的使用ではなく、包括的使用である。

Claims (15)

1. コンピュータ実行可能命令を格納する、非一時的コンピュータ記憶媒体であって、前記実行可能命令は、コンピューティングデバイスによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに、各品物について複数のステップを行なうことによって品物についての価格スケジュールを決定させ、前記複数のステップは、
   前記品物についての１組の価格、前記品物についての在庫量、前記品物についてのセグメント別需要モデル、および、前記セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するステップと、
   前記目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるステップと、
   各顧客セグメントについて、前記顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する前記価格スケジュールの販促部分を決定するステップとを備え、前記販促部分は、前記品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を前記品物に割振り、前記複数のステップはさらに、
   前記通常シーズンの終わりに前記複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計するステップと、
   集計された前記在庫に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する、前記品物についての前記価格スケジュールの値引き部分を決定するステップとを備え、前記値引き部分は、前記品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を割振り、前記複数のステップはさらに、
   前記品物についての価格スケジュールを作成するために、前記販促部分と前記値引き部分とを組合せるステップを備える、非一時的コンピュータ記憶媒体。
2. 各顧客セグメントについて、前記在庫量の全部を前記顧客セグメントに割当て、前記在庫量の全部、前記１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、前記顧客セグメントについての前記近似目的関数のセグメント別値を前記オプティマイザから受信すること、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する前記セグメント別値の比率を計算すること、各顧客セグメントについての前記比率に従って前記複数の顧客セグメント間で前記在庫を割当てることによって、前記複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるステップと、
   前記１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた前記在庫量、前記近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、前記目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分を前記オプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての前記販促部分を決定するステップと、
   前記１組の価格、集計された前記在庫、前記品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、前記目的関数を最適化する値引き部分を前記オプティマイザから受信することによって、前記値引き部分を決定するステップとを、前記コンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令をさらに備える、請求項１に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
3. 前記１組の価格の線形近似に対応する線を計算するステップを前記コンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令をさらに備え、前記線は、前記線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、前記位置変数の各整数値は、前記１組の価格におけるある価格に関連付けられており、さらに、
   前記線の式を、前記品物についての前記１組の価格として前記オプティマイザに提供するステップと、
   選択された価格に対応する前記位置変数についての整数値を前記オプティマイザから受信するステップと、
   前記位置変数に対応する、前記１組の価格におけるある価格を識別するステップと、
   識別された前記価格を前記品物についての前記価格スケジュールに含めるステップとを、前記コンピューティングデバイスに行なわせるように構成された命令を備える、請求項１または２に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
4. 各期間について、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、
   前記１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、
   各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、
   選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格についての近似セグメント別需要モデルとして前記オプティマイザに提供することによって、各顧客セグメントについての前記販促部分を前記コンピューティングデバイスに決定させるように構成された命令をさらに備える、請求項１、２、または３に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
5. 各期間について、
   各顧客セグメントについて、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、
   各価格についてのそれぞれの顧客セグメント需要を集計することによって、１組のそれぞれの集計需要を計算すること、
   前記１組の集計需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、
   各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、
   選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格での前記品物についての近似集計需要モデルとして前記オプティマイザに提供することによって、前記品物についての前記値引き部分を前記コンピューティングデバイスに決定させるように構成された命令をさらに備える、先行する請求項のいずれか１項に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
6. 品物についての価格スケジュールを決定するように構成された、コンピューティングシステムであって、前記システムは、
   前記品物についての１組の価格、前記品物についての在庫量、前記品物についてのセグメント別需要モデル、および、前記セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するように構成された、価格スケジュールロジックと、
   前記目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるように構成された、割当てロジックと、
   各顧客セグメントについて、前記顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する前記価格スケジュールの販促部分を決定するように構成された、販促ロジックとを備え、前記販促部分は、前記品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を前記品物に割振り、前記システムはさらに、
   前記通常シーズンの終わりに前記複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計し、集計された前記在庫に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する、前記品物についての前記価格スケジュールの値引き部分を決定するように構成された、値引きロジックを備え、前記値引き部分は、前記品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を割振り、
   前記価格スケジュールロジックはさらに、前記品物についての価格スケジュールを作成するために、前記販促部分と前記値引き部分とを組合せるように構成される、コンピューティングシステム。
7. 前記割当てロジックは、
   各顧客セグメントについて、前記在庫量の全部を前記顧客セグメントに割当て、前記在庫量の全部、前記１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、前記顧客セグメントについての前記近似目的関数のセグメント別値を前記オプティマイザから受信すること、
   複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する前記セグメント別値の比率を計算すること、
   各顧客セグメントについての前記比率に従って前記複数の顧客セグメント間で前記在庫を割当てることによって、前記複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるように構成され、
   前記販促ロジックは、
   前記１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた前記在庫量、前記近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、
   前記目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分を前記オプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての前記販促部分を決定するように構成され、
   前記値引きロジックは、
   前記１組の価格、集計された前記在庫、前記品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、
   前記目的関数を最適化する値引き部分を前記オプティマイザから受信することによって、前記値引き部分を決定するように構成される、請求項６に記載のコンピューティングシステム。
8. 線ロジックをさらに備え、前記線ロジックは、
   前記１組の価格の線形近似に対応する線を計算するように構成され、前記線は、前記線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、前記位置変数の各整数値は、前記１組の価格におけるある価格に関連付けられており、前記線ロジックはさらに、
   前記線の式を、前記品物についての前記１組の価格として前記オプティマイザに提供するように構成され、
   前記価格スケジュールロジックは、
   選択された価格に対応する前記位置変数についての整数値を前記オプティマイザから受信し、
   前記位置変数に対応する、前記１組の価格におけるある価格を識別し、
   識別された前記価格を前記品物についての前記価格スケジュールに含めるように構成される、請求項６または７に記載のコンピューティングシステム。
9. 各期間について、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算し、
   前記１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算し、
   各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択するように構成された、需要ロジックをさらに備え、
   前記価格スケジュールロジックは、選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格についての近似セグメント別需要モデルとして前記オプティマイザに提供するように構成される、請求項６、７、８または９に記載のコンピューティングシステム。
10. 各期間について、
    各顧客セグメントについて、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算し、
    各価格についてのそれぞれの顧客セグメント需要を集計することによって、１組のそれぞれの集計需要を計算し、
    前記１組の集計需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算し、
    各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択するように構成された、需要ロジックをさらに備え、
    前記価格スケジュールロジックは、選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格での前記品物についての近似集計需要モデルとして前記オプティマイザに提供するように構成される、請求項６、７、８、９または１０に記載のコンピューティングシステム。
11. コンピューティングデバイスおよび少なくともプロセッサによって行なわれる、品物についての価格スケジュールを決定するための、コンピュータにより実現される方法であって、前記方法は、
    前記品物についての１組の価格、前記品物についての在庫量、前記品物についてのセグメント別需要モデル、および、前記セグメント別需要モデルの関数である目的関数を入力するステップと、
    前記目的関数への各顧客セグメントの予測される寄与に少なくとも基づいて、複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるステップと、
    各顧客セグメントについて、前記顧客セグメントに割当てられた在庫の量に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する前記価格スケジュールの販促部分を決定するステップとを備え、前記販促部分は、前記品物についての通常シーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を前記品物に割振り、前記方法はさらに、
    前記通常シーズンの終わりに前記複数の顧客セグメントに割当てられた残りの在庫の量を集計するステップと、
    集計された前記在庫に少なくとも基づいて、前記目的関数を最大化する、前記品物についての前記価格スケジュールの値引き部分を決定するステップとを備え、前記値引き部分は、前記品物についてのクリアランスシーズン中のそれぞれの期間の間、前記１組の価格から選択された一連の価格を割振り、前記方法はさらに、
    前記品物についての価格スケジュールを作成するために、前記販促部分と前記値引き部分とを組合せるステップを備える、コンピュータにより実現される方法。
12. 各顧客セグメントについて、前記在庫量の全部を前記顧客セグメントに割当て、前記在庫量の全部、前記１組の価格、近似セグメント別需要モデル、第１の１組の制約、および近似目的関数をオプティマイザに送信し、前記顧客セグメントについての前記近似目的関数のセグメント別値を前記オプティマイザから受信すること、複数の顧客セグメントについての全セグメント別値の合計に対する前記セグメント別値の比率を計算すること、各顧客セグメントについての前記比率に従って前記複数の顧客セグメント間で前記在庫を割当てることによって、前記複数の顧客セグメント間で前記在庫量を割当てるステップと、
    前記１組の価格、各顧客セグメントに割当てられた前記在庫量、前記近似セグメント別需要モデル、第２の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、前記目的関数を最適化する各顧客セグメントについての販促部分を前記オプティマイザから受信することによって、各顧客セグメントについての前記販促部分を決定するステップと、
    前記１組の価格、集計された前記在庫、前記品物についての近似集計需要モデル、第３の１組の制約、および前記近似目的関数を前記オプティマイザに提供すること、ならびに、前記目的関数を最適化する値引き部分を前記オプティマイザから受信することによって、前記値引き部分を決定するステップとをさらに備える、請求項１１に記載の、コンピュータにより実現される方法。
13. 前記１組の価格の線形近似に対応する線を計算するステップをさらに備え、前記線は、前記線を最高価格と最低価格との間のセグメントに均一に分割する位置変数の関数であり、前記位置変数の各整数値は、前記１組の価格におけるある価格に関連付けられており、前記方法はさらに、
    前記線の式を、前記品物についての前記１組の価格として前記オプティマイザに提供するステップと、
    選択された価格に対応する前記位置変数についての整数値を前記オプティマイザから受信するステップと、
    前記位置変数に対応する、前記１組の価格におけるある価格を識別するステップと、
    識別された前記価格を前記品物についての前記価格スケジュールに含めるステップとを備える、請求項１１または１２に記載の、コンピュータにより実現される方法。
14. 各期間について、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、
    前記１組の顧客セグメント需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、
    各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、
    選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格についての近似セグメント別需要モデルとして前記オプティマイザに提供することによって、各顧客セグメントについての前記販促部分を決定するステップをさらに備える、請求項１１、１２、または１３のいずれか１項に記載の、コンピュータにより実現される方法。
15. 各期間について、
    各顧客セグメントについて、前記品物が前記１組の価格におけるそれぞれの価格で値付けされる場合の前記品物についての１組の顧客セグメント需要を計算すること、
    各価格についてのそれぞれの顧客セグメント需要を集計することによって、１組のそれぞれの集計需要を計算すること、
    前記１組の集計需要の区分的線形近似に対応する複数の線を計算すること、
    各価格について、前記価格での最高需要に対応する線を選択すること、および、
    選択された前記線についての式を、前記期間中の前記価格での前記品物についての近似集計需要モデルとして前記オプティマイザに提供することによって、前記品物についての前記値引き部分を決定するステップをさらに備える、請求項１１、１２、１３、または１４のいずれか１項に記載の、コンピュータにより実現される方法。

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