JP2020194288A - Management support method and management support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、顧客属性データを備える業者の経営支援方法及び経営支援システムに関する。 The present invention relates to a management support method and a management support system of a trader having customer attribute data.
サービス業、例えば、美容室や理容室、ネイルサロンなどの美容業では、単独店（支店を持たない本店）が多く、また、その多くが個人経営の店舗である。このため、ほとんどの店舗では、顧客に対する営業活動、販促活動、新規顧客の開拓などは場当たり的に行われており、効果的なマーケティング、営業、販促ができていないのが現状である。 In the service industry, for example, in the beauty industry such as beauty salons, barber shops, and nail salons, there are many independent stores (main stores without branches), and most of them are privately run stores. For this reason, in most stores, sales activities, sales promotion activities, and new customer development for customers are carried out on an ad hoc basis, and the current situation is that effective marketing, sales, and sales promotion are not possible.
このような現状を打破するため、発明者は、美容業者ごとの営業情報を記録する個別営業情報管理ファイルを、美容業者と、該美容業者が使用する簡品を供給する代理店とが共有することにより、代理店から美容業者に対して営業支援を行うことができるシステムを提案している（特許文献１参照）。 In order to break through such a situation, the inventor shares an individual sales information management file that records sales information for each cosmetologist between the cosmetologist and the agency that supplies the simplified products used by the cosmetologist. By doing so, we are proposing a system that allows the agency to provide sales support to the cosmetologist (see Patent Document 1).
しかし、上述した美容室等が既存顧客の他、新規顧客開拓のため行うポスティング、新聞折り込み広告等、地域を選択して行う営業や販促について、どの地域を重点として行えば効率がよいかについての経営支援が十分ではない。 However, in addition to existing customers, the above-mentioned beauty salons, etc. will focus on which region should be prioritized for efficient sales and sales promotion, such as posting to cultivate new customers, newspaper insert advertisement, etc. Management support is not enough.
また、新規店舗を出店する場合、支店を開設する場合について、どの地域に出店、開設すれば効率良く顧客を取得できるかについても同様に有効な経営支援ができない。 In addition, when opening a new store or opening a branch, it is not possible to provide effective management support in which area the store should be opened and opened to efficiently acquire customers.
ところで、各地域により居住者のライフスタイルに特徴があり、例えば、町丁目単位で居住者のライフスタイルが異なっていることが一般に知られている。従って、このような各地域の居住者の異なるライフスタイル情報に基づき行うマーケティング手法が従来より行われている。 By the way, it is generally known that the lifestyles of residents are different in each region, and for example, the lifestyles of residents are different for each town. Therefore, a marketing method based on such different lifestyle information of residents in each region has been conventionally used.
近年、日本全国の町丁目単位国勢調査を基にライフスタイル比較の観点から作り上げられたクラスタデータが各社から提供されている。このようなクラスタデータ（以下、「ライフスタイルクラスタデータ」という。）により、各地域がどのようなライフスタイルであるかを知ることができる。 In recent years, each company has provided cluster data created from the perspective of lifestyle comparison based on the census of each town in Japan. From such cluster data (hereinafter, referred to as "lifestyle cluster data"), it is possible to know what kind of lifestyle each region has.
ライフスタイルクラスタデータは、対象地域の都市化度（都心なのか郊外なのかなど）及び裕福度から構成され、例えば、Ａ地域（例えば○○町×丁目）は都心で富裕層が多い、Ｂ地域（例えば□□町△丁目）は郊外で中間所得層が多いなどの情報が蓄積されている。 Lifestyle cluster data is composed of the degree of urbanization (whether it is in the city center or the suburbs, etc.) and the degree of wealth in the target area. For example, area A (for example, XX town x chome) has many wealthy people in the city center, area B. Information such as the fact that there are many middle-income earners in the suburbs (for example, □□ town △ chome) is accumulated.
本発明は、前記ライフスタイルクラスタデータを用いることにより、既存顧客や潜在顧客の売り上げ向上に効果的に貢献する経営支援方法及び経営支援システムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a management support method and a management support system that effectively contribute to improving sales of existing customers and potential customers by using the lifestyle cluster data.
前記課題を解決する請求項１に記載の発明は、顧客属性データを備える業者の端末装置から顧客属性データと業者属性データを取得するステップと、領域別住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末からライフスタイルクラスタデータを取得するステップと、前記顧客属性データ、前記業者属性データ及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比するステップと、前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成するステップと、を備えることを特徴とする経営支援方法である。 The invention according to claim 1 for solving the above problems provides a step of acquiring customer attribute data and trader attribute data from a terminal device of a trader having customer attribute data, and lifestyle data indicating a consumption tendency of residents by area. The step of acquiring the lifestyle cluster data from the lifestyle data providing terminal, the step of comparing the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data, and the result of the comparison and the specified target customer attribute. It is a management support method characterized by having a step of generating management information based on the above.
本発明によれば、顧客別に顧客住所を含む顧客属性データを備える業者の端末装置から顧客属性データ及び業者属性データを取得し、領域別住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末からライフスタイルクラスタデータを取得し、前記顧客属性データ、前記業者属性データ、及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比して、前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成する。 According to the present invention, lifestyle data that acquires customer attribute data and vendor attribute data from a vendor terminal device that has customer attribute data including a customer address for each customer and provides lifestyle data indicating the consumption tendency of residents by region. Lifestyle cluster data is acquired from the providing terminal, the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data are compared, and management information is obtained based on the comparison result and the specified target customer attribute. Generate.
このため、端末に実際の地域の実情に即した確度の高い経営情報を生成して、提供することができる。 Therefore, it is possible to generate and provide highly accurate management information in line with the actual situation in the area on the terminal.
同じく、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータとの対比を前記顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータを地図上で重ね合わせることにより行うことを特徴とする。 Similarly, in the invention of claim 1, in the invention of claim 1, the comparison between the customer attribute data and the lifestyle cluster data is superimposed on the customer attribute data and the lifestyle cluster data on a map. It is characterized by doing by.
本発明によれば、顧客属性データとライフスタイルクラスタデータとを地図上で重ね合わせ、経営情報は、この重ね合わせた結果に基づいて取得される。このため、現在の顧客の属性や分布状態をライフスタイルクラスタデータを地図上で対比して、経営情報を取得することができる。よって、現在対象となる領域の居住者の分布やライフスタイルを地図上で確認し、現在の住民の属性分布に合致した経営情報を取得することができる。 According to the present invention, customer attribute data and lifestyle cluster data are superimposed on a map, and management information is acquired based on the superimposed result. Therefore, it is possible to obtain management information by comparing the current customer attributes and distribution status with lifestyle cluster data on a map. Therefore, it is possible to confirm the distribution and lifestyle of residents in the current target area on a map and obtain management information that matches the current attribute distribution of residents.
同じく、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記経営情報は、広告の実施分析、新規出店分析、及びチェーン店出店分析のうち一つを含むことを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 3 is characterized in that, in the invention according to claim 1, the management information includes one of an advertisement implementation analysis, a new store opening analysis, and a chain store opening analysis. ..
本発明によれば、経営情報は、広告の実施分析、新規出店分析、及びチェーン店出店分析のうち一つを含む。よって、業者は広告の実施、新規出店、チェーン店出店を、確度の高い予測に基づいて確実に行うことができる。 According to the present invention, the management information includes one of an advertisement implementation analysis, a new store opening analysis, and a chain store opening analysis. Therefore, the trader can surely carry out the advertisement, the opening of a new store, and the opening of a chain store based on a highly accurate forecast.
同じく、請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記経営情報に基づく施策が実施された後における経営状態の検証を行うステップを含むことを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 4 is characterized in that the invention according to claim 1 includes a step of verifying a business state after the measures based on the management information are implemented.
本発明において、経営情報に基づく施策が実施された後における経営状態の検証を行う。よって、経営計画を検証に基づいて、漸次経営情報を良好なものとできる。 In the present invention, the management state is verified after the measures based on the management information are implemented. Therefore, based on the verification of the management plan, the management information can be gradually improved.
同じく、請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、広告は、ダイレクトメール、新聞折り込み、ポスティング、メール、メールマガジン、ＳＮＳにおける広告、ウェブサイトにおける広告のうちの一つであることを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 5 is the invention according to claim 3, wherein the advertisement is one of direct mail, newspaper insert, posting, mail, e-mail magazine, advertisement on SNS, and advertisement on website. It is characterized by being.
本発明によれば、広告は、ダイレクトメール、新聞折り込み、ポスティング、メール、メールマガジン、ＳＮＳにおける広告、ウェブサイトにおける広告のうちの一つとしている。このため、ポスティング、新聞折り込みを行う地域、ダイレクトメール、メールの対象となる個人、メールマガジン、ＳＮＳで広告を行うグループを業者の見込み客に確実に伝達でき、それ以外の対象には伝達しない。このため、広告が集客に確実につながり、無駄な手間や費用の発生を防止できる。 According to the present invention, the advertisement is one of direct mail, newspaper insert, posting, mail, e-mail newsletter, advertisement on SNS, and advertisement on website. For this reason, it is possible to reliably convey the posting, the area where the newspaper is inserted, the direct mail, the individual who is the target of the mail, the e-mail newsletter, and the group who advertises on the SNS to the prospective customers of the trader, and not to other targets. Therefore, the advertisement can be surely connected to attract customers, and wasteful labor and cost can be prevented.
同じく、請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記顧客属性データ、前記対比した結果と指定された前記ターゲット顧客属性とに基づいて前記経営情報を生成するステップを人工知能により実行することを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 6 artificially performs a step of generating the management information based on the customer attribute data, the comparison result and the designated target customer attribute in the invention according to claim 1. It is characterized by executing by intelligence.
本発明によれば、ターゲット顧客分布情報に基づく経営情報の特定を人工知能で行う。よって、人手をかけることなく、経営情報を生成することができる。また、システムの稼働につれて各情報の確度が向上する。 According to the present invention, management information is specified based on target customer distribution information by artificial intelligence. Therefore, management information can be generated without human intervention. In addition, the accuracy of each information improves as the system operates.
同じく請求項７に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記業者が、美容室、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院であることを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 7 is the invention according to claim 1, wherein the trader is a beauty salon, a barber shop, a nail salon, an acupuncture clinic, an osteopathic clinic, an anma massage shiatsu treatment clinic, a hospital, a clinic, or a dentistry. It is characterized by being a clinic.
本発明によれば、業者として美容室、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院を対象とすることができる。 According to the present invention, as a trader, a beauty salon, a barber shop, a nail salon, an acupuncture and moxibustion clinic, an osteopathic clinic, an anma massage shiatsu treatment clinic, a hospital, a clinic, or a dental clinic can be targeted.
同じく、請求項８に記載の発明は、顧客別に顧客属性データを備える業者が操作可能な端末装置と、ネットワークを介して前記端末装置に接続されるサーバ装置とを備え、前記業者に対して経営情報を送出する経営支援システムであって、前記端末装置から顧客属性データ及び業者属性データを取得する手段と、領域別住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末からライフスタイルクラスタデータを取得する手段と、前記顧客属性データ、前記業者属性データ、及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比する手段と、前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成する手段と、を備えることを特徴とする。 Similarly, the invention according to claim 8 includes a terminal device that can be operated by a trader having customer attribute data for each customer, and a server device connected to the terminal device via a network, and is managed by the trader. A management support system that sends out information, a means of acquiring customer attribute data and vendor attribute data from the terminal device, and a lifestyle data providing terminal that provides lifestyle data indicating the consumption tendency of residents by area. Management information is generated based on the means for acquiring cluster data, the means for comparing the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data, and the result of the comparison and the designated target customer attribute. It is characterized by providing means.
本発明によれば、顧客別に顧客属性データを備える業者の端末装置から顧客住所を含む顧客属性データと業者属性データを取得し、領域別に住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末からライフスタイルクラスタデータを取得し、前記顧客属性データ、前記業者属性データ及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比して前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成する。 According to the present invention, lifestyle data that acquires customer attribute data including a customer address and vendor attribute data from a vendor terminal device having customer attribute data for each customer and provides lifestyle data showing the consumption tendency of residents by region. Lifestyle cluster data is acquired from the providing terminal, and management information is generated based on the result of comparing the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data and the specified target customer attribute. ..
このため、対象とする地域の実情に沿った確度の高い経営情報を生成することができる。 Therefore, it is possible to generate highly accurate management information in line with the actual conditions of the target area.
同じく、請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の経営支援システムにおいて、前記顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータとの対比する手段は、前記顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータを地図上で重ね合わせることを特徴とする。 Similarly, according to the invention of claim 9, in the management support system of claim 8, the means for comparing the customer attribute data and the lifestyle cluster data is the customer attribute data and the lifestyle cluster data. It is characterized by overlapping on a map.
本発明によれば、顧客属性データとライフスタイルクラスタデータとを地図上で重ね合わせ、経営情報は、この重ね合わせた結果に基づいて取得される。このため、現在の顧客の属性や分布状態をライフスタイルクラスタデータを地図上で対比して、経営情報を取得することができる。よって、現在対象となる領域の居住者の分布やライフスタイルを地図上で確認し、現在の住民の属性分布に合致した経営情報を取得することができる。 According to the present invention, customer attribute data and lifestyle cluster data are superimposed on a map, and management information is acquired based on the superimposed result. Therefore, it is possible to obtain management information by comparing the current customer attributes and distribution status with lifestyle cluster data on a map. Therefore, it is possible to confirm the distribution and lifestyle of residents in the current target area on a map and obtain management information that matches the current attribute distribution of residents.
同じく請求項１０に記載の発明は、請求項８に記載の経営支援システムにおいて前記対比した結果と指定された前記ターゲット顧客属性とに基づいて前記経営情報を生成する手段は人工知能で実現されていることを特徴とする。 Similarly, in the invention of claim 10, the means for generating the management information based on the result of the comparison and the designated target customer attribute in the management support system of claim 8 is realized by artificial intelligence. It is characterized by being.
本発明によれば、ターゲット顧客分布情報に基づく経営情報の特定の一方又は両方を人工知能で行う。よって、人手をかけることなく、正確かつ迅速にターゲット顧客分布情報及び経営情報を生成することができる。また、システムの稼働につれて各情報の確度が向上する。 According to the present invention, one or both of the identification of management information based on the target customer distribution information is performed by artificial intelligence. Therefore, the target customer distribution information and the management information can be generated accurately and quickly without manpower. In addition, the accuracy of each information improves as the system operates.
本発明に係る経営支援方法及び経営支援システムによれば、既存顧客や潜在顧客の売り上げ向上に効果的に貢献する経営支援方法及び経営支援システムを提供することができる。 According to the management support method and the management support system according to the present invention, it is possible to provide the management support method and the management support system that effectively contribute to the improvement of sales of existing customers and potential customers.
即ち、請求項１に係る経営支援方法によれば、顧客別に顧客属性データを備える業者の端末装置から顧客住所、顧客ライフスタイルを含む顧客属性データを取得し、領域別に住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末から指定した領域における住所単位のライフスタイルクラスタデータを取得し、前記顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータとに基づいて生成したターゲット顧客分布情報を生成し、前記ターゲット顧客分布情報に基づいて経営情報を生成し、前記経営情報を前記端末装置に送出する。 That is, according to the management support method according to claim 1, the customer attribute data including the customer address and the customer lifestyle is acquired from the terminal device of the trader having the customer attribute data for each customer, and the life showing the consumption tendency of the inhabitants for each area. Lifestyle cluster data for each address in the specified area is acquired from the lifestyle data providing terminal that provides style data, and target customer distribution information generated based on the customer attribute data and the lifestyle cluster data is generated. Management information is generated based on the target customer distribution information, and the management information is transmitted to the terminal device.
このため、本発明によれば、端末に顧客属性データとライフスタイルクラスタデータに基づいた経営情報を送出するので、業者に確度の高い集客プランを提供することができる。 Therefore, according to the present invention, since the management information based on the customer attribute data and the lifestyle cluster data is transmitted to the terminal, it is possible to provide the trader with a highly accurate customer attraction plan.
また、請求項２に記載の経営支援方法によれば、顧客属性データとライフスタイルクラスタデータとを地図上で重ね合わせ、経営情報は、この重ね合わせた結果に基づいて取得される。このため、現在の顧客の属性や分布状態をライフスタイルクラスタデータを地図上で対比して経営情報を取得することができる。よって、現在対象となる領域の居住者の分布やライフスタイルを地図上で確認し、現在の住民の属性分布に合致した経営情報を取得することができる。 Further, according to the management support method according to claim 2, the customer attribute data and the lifestyle cluster data are superimposed on the map, and the management information is acquired based on the superimposed result. Therefore, it is possible to obtain management information by comparing the current customer attributes and distribution status with lifestyle cluster data on a map. Therefore, it is possible to confirm the distribution and lifestyle of residents in the current target area on a map and obtain management information that matches the current attribute distribution of residents.
また、請求項３に記載の経営支援方法によれば、経営情報は、広告の実施分析、新規出店分析、及びチェーン店出店分析のうち一つを含む。よって、業者は広告の実施、新規出店、チェーン店出店を、確度の高い予測に基づいて確実に行うことができる。 Further, according to the management support method according to claim 3, the management information includes one of an advertisement implementation analysis, a new store opening analysis, and a chain store opening analysis. Therefore, the trader can surely carry out the advertisement, the opening of a new store, and the opening of a chain store based on a highly accurate forecast.
また、請求項４に記載の経営支援方法によれば、経営情報に基づく施策が実施された後における経営状態の検証を行う。よって、経営計画を検証に基づいて、漸次経営情報を良好なものとできる。 Further, according to the management support method according to claim 4, the management state is verified after the measures based on the management information are implemented. Therefore, based on the verification of the management plan, the management information can be gradually improved.
また、請求項５に記載の経営支援方法によれば、広告は、ダイレクトメール、新聞折り込み、ポスティング、メール、メールマガジン、ＳＮＳにおける広告、ウェブサイトにおける広告のうちの一つとしている。このため、ポスティング、新聞折り込みを行う地域、ダイレクトメール、メールの対象となる個人、メールマガジン、ＳＮＳで広告を行うグループを業者の見込み客に確実に伝達でき、それ以外の対象には伝達しない。このため、広告が集客に確実につながり、無駄な手間や費用の発生を防止できる。 Further, according to the management support method described in claim 5, the advertisement is one of direct mail, newspaper insert, posting, mail, e-mail magazine, SNS advertisement, and website advertisement. For this reason, it is possible to reliably convey the posting, the area where the newspaper is inserted, the direct mail, the individual who is the target of the mail, the e-mail newsletter, and the group who advertises on the SNS to the prospective customers of the trader, and not to other targets. Therefore, the advertisement can be surely connected to attract customers, and wasteful labor and cost can be prevented.
また、請求項６に記載の経営支援方法によれば、顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータとに基づくターゲット顧客分布情報の生成及びこのターゲット顧客分布情報に基づく経営情報の特定の一方又は両方を人工知能で行う。よって、人手をかけることなく、正確かつ迅速にターゲット顧客分布情報及び経営情報を生成することができる。また、システムの稼働につれて各情報の確度が向上する。 Further, according to the management support method according to claim 6, one or both of generation of target customer distribution information based on customer attribute data and the lifestyle cluster data and identification of management information based on this target customer distribution information are performed. Perform with artificial intelligence. Therefore, the target customer distribution information and the management information can be generated accurately and quickly without manpower. In addition, the accuracy of each information improves as the system operates.
また、請求項７に記載の経営支援方法によれば、業者として美容室、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院を対象とすることができる。 In addition, according to the management support method described in claim 7, the contractor shall be a beauty salon, barber shop, nail salon, acupuncture and moxibustion clinic, osteopathic clinic, masseuse massage shiatsu treatment clinic, hospital, clinic, or dental clinic. Can be done.
また、請求項８に記載の経営支援システムによれば、顧客別に顧客属性データを備える業者の端末装置から顧客住所を含む顧客属性データと業者属性データを取得し、領域別に住民の消費傾向を示すライフスタイルデータを提供するライフスタイルデータ提供端末からライフスタイルクラスタデータを取得し、前記顧客属性データ、前記業者属性データ及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比して前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成する。このため、対象とする地域の実情に沿った確度の高い経営情報を生成することができる。 Further, according to the management support system according to claim 8, customer attribute data including the customer address and trader attribute data are acquired from the terminal device of the trader having customer attribute data for each customer, and the consumption tendency of the inhabitants is shown for each area. Lifestyle cluster data is acquired from a lifestyle data providing terminal that provides lifestyle data, and the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data are compared, and the result of the comparison and the specified target customer attribute are compared. Generate management information based on. Therefore, it is possible to generate highly accurate management information in line with the actual conditions of the target area.
このため、端末に顧客属性データとライフスタイルクラスタデータに基づき、対象とする地域の実情に沿った確度の高い経営情報を提供することができる。 Therefore, it is possible to provide the terminal with highly accurate management information according to the actual situation of the target area based on the customer attribute data and the lifestyle cluster data.
また、請求項９に記載の経営支援システムによれば、顧客属性データとライフスタイルクラスタデータとを地図上で重ね合わせ、経営情報は、この重ね合わせた結果に基づいて取得される。このため、現在の顧客の属性や分布状態をライフスタイルクラスタデータを地図上で対比して経営情報を取得することができる。よって、現在対象となる領域の居住者の分布やライフスタイルを地図上で確認し、現在の住民の属性分布に合致した経営情報を取得することができる。 Further, according to the management support system according to claim 9, the customer attribute data and the lifestyle cluster data are superimposed on the map, and the management information is acquired based on the superimposed result. Therefore, it is possible to obtain management information by comparing the current customer attributes and distribution status with lifestyle cluster data on a map. Therefore, it is possible to confirm the distribution and lifestyle of residents in the current target area on a map and obtain management information that matches the current attribute distribution of residents.
また、請求項１０に記載の経営支援方法によれば、顧客属性データと前記ライフスタイルクラスタデータとに基づくターゲット顧客分布情報の生成及びこのターゲット顧客分布情報に基づく経営情報の特定の一方又は両方を人工知能で行う。よって、人手をかけることなく、正確かつ迅速にターゲット顧客分布情報及び経営情報を生成することができる。また、人工知能の有する学習機能によりシステムの稼働に比例して各情報の確度が向上する。 Further, according to the management support method according to the tenth aspect, one or both of the generation of the target customer distribution information based on the customer attribute data and the lifestyle cluster data and the identification of the management information based on the target customer distribution information are performed. Perform with artificial intelligence. Therefore, the target customer distribution information and the management information can be generated accurately and quickly without manpower. In addition, the learning function of artificial intelligence improves the accuracy of each piece of information in proportion to the operation of the system.
本発明を実施するための形態に係る経営支援方法及び経営支援システムを図面に基づいて説明する。 The management support method and the management support system according to the embodiment for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
以下、本発明に係る経営支援システムについて説明する。図１は本発明の実施形態に係る経営支援システムの構成を示すブロック図である。本実施形態に係る経営支援システム１０は、本発明に係る経営支援方法を実行する。 Hereinafter, the management support system according to the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a management support system according to an embodiment of the present invention. The management support system 10 according to the present embodiment executes the management support method according to the present invention.
図１に示すように、本実施形態に係る経営支援システム１０は、経営支援システム１０は、端末装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃと、サーバ装置３０を備える。端末装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃは、顧客別に顧客属性データを備える業者である美容室２２Ａ，２２Ｂ、２２Ｃに設定されている。各美容室２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃには、端末装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃの他、この端末装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃに接続されたＰＯＳ端末（Point Of Sale端末）２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃを備える。 As shown in FIG. 1, in the management support system 10 according to the present embodiment, the management support system 10 includes terminal devices 20A, 20B, 20C, and a server device 30. The terminal devices 20A, 20B, 20C are set in the beauty salons 22A, 22B, 22C, which are vendors that provide customer attribute data for each customer. Each beauty salon 22A, 22B, 22C includes terminal devices 20A, 20B, 20C, as well as POS terminals (Point Of Sale terminals) 21A, 21B, 21C connected to the terminal devices 20A, 20B, 20C.
ＰＯＳ端末２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃには、顧客ごとにカルテとして作成した顧客属性データを格納している。 Customer attribute data created as a medical record for each customer is stored in the POS terminals 21A, 21B, and 21C.
図１に示すように、各端末装置２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃとサーバ装置３０とは、通信ネットワーク５０で接続されている。また、サーバ装置３０は、通信ネットワーク５０を介してデータ提供端末装置４０に接続されている。データ提供端末装置４０からはライフスタイルクラスタデータが供給される。通信ネットワーク５０としてはインターネット、電話回線その他の回線網を使用することができる。 As shown in FIG. 1, the terminal devices 20A, 20B, 20C and the server device 30 are connected by a communication network 50. Further, the server device 30 is connected to the data providing terminal device 40 via the communication network 50. Lifestyle cluster data is supplied from the data providing terminal device 40. As the communication network 50, the Internet, a telephone line, or another line network can be used.
サーバ装置３０は、ライフスタイルクラスタデータベース３１と、顧客属性データベース３２と、重ね合わせ部３３と、経営情報生成部３４とを備える。 The server device 30 includes a lifestyle cluster database 31, a customer attribute database 32, a superposition unit 33, and a management information generation unit 34.
データ提供端末装置４０は、日本全国の町丁目単位国勢調査を基に作り上げられた領域別住民の消費傾向を示すクラスタデータ（以下、「ライフスタイルクラスタデータ」という）を提供する。ライフスタイルクラスタデータは、どのようなライフスタイルの住民がどの地域（町丁目、メッシュ）にどれだけ存在するかを特定する他、特定地域（町丁目、メッシュ）がどのようなライフスタイルや消費傾向で特定されるかを表す。 The data providing terminal device 40 provides cluster data (hereinafter, referred to as “lifestyle cluster data”) showing the consumption tendency of residents by area, which is created based on the census of each town chome in Japan. Lifestyle cluster data identifies how many residents of what lifestyle exist in which area (town chome, mesh), and what lifestyle and consumption tendency is in a specific area (town chome, mesh). Indicates whether it is specified by.
また、ライフスタイルクラスタデータには、特定地域のライフスタイルの他、特定地域の年代別人口、性別人口、世帯構成情報、世帯年収、消費支出等のデータを含む。これにより、特定地域の特色を特定できる。 In addition to the lifestyle of a specific area, the lifestyle cluster data includes data such as age-specific population, gender population, household composition information, household annual income, and consumption expenditure in a specific area. This makes it possible to identify the characteristics of a specific area.
図２は同経営支援システムで使用するライフスタイルクラスタデータにおけるライフスタイルの分類例を示す表である。本例では、ライフスタイルクラスタデータは、都市化度の高低をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、富裕度の高低を１、２、３として分類し、すべてのこの２種の分類を組み合わせて１２種類の分類項目を作成したものである。 FIG. 2 is a table showing an example of lifestyle classification in the lifestyle cluster data used in the management support system. In this example, the lifestyle cluster data is classified into A, B, C, D for high and low urbanization, and 1, 2, and 3 for high and low wealth, and 12 types are combined by combining all these two classifications. This is the classification item of.
なお、本例では説明を簡単にするため、分類を１２種としたが１２種の項目を更にライフスタイルで細分して「０１」〜「３６」に分類することができる。例えば、Ａ１の「０１」として、「都心の高層ビルが立ち並ぶ中心街に居住する高収入若年層」、Ｂ１の「１２」として「都心郊外及び都市郊外に居住する高学歴で経済的に恵まれた中高年齢層の子供のいる家族」、Ｄ３の「３６」として「人口の少ない田園地域で年金生活をおくる退職高齢者」等を設定する。 In this example, for the sake of simplicity, the classification is set to 12 types, but the 12 types of items can be further subdivided according to lifestyle and classified into "01" to "36". For example, A1 "01" is "high-income young people living in the city center where high-rise buildings are lined up", and B1 "12" is "highly educated and economically blessed living in the suburbs of the city". "Family with middle-aged and older children" and "36" in D3 are set as "retired elderly people living on a pension in a rural area with a small population".
図３はライフスタイルクラスタデータを示す模式図である。この図は町丁目で区分されたものであり、営業支援を行う美容室１０１が属する領域Ｘ１を含む領域Ｘ１〜Ｘ６、及び周辺の領域Ｙ１〜Ｙ５、領域Ｚ１〜Ｚ５を示す白地図１００上にこの領域のライフスタイルクラスタデータ（例えば［Ａ１］、［Ｙ２］等）を重ね合わせて記載したものである。 FIG. 3 is a schematic diagram showing lifestyle cluster data. This figure is divided by town chome, and is shown on a blank map 100 showing areas X1 to X6 including areas X1 to which the beauty salon 101 that provides sales support belongs, and surrounding areas Y1 to Y5 and areas Z1 to Z5. The lifestyle cluster data of the area (for example, [A1], [Y2], etc.) are superimposed and described.
この他に上述した年代別人口、性別人口、世帯構成情報、世帯年収、消費支出等のデータを重ねることができる。これにより、各領域についてのライフスタイルが明確に理解できる。なお、この領域は町丁目単位としたが、所定距離単位のメッシュとすることができる（以下図６、７についても同じ）。 In addition to this, the above-mentioned data such as age-specific population, gender population, household composition information, annual household income, and consumption expenditure can be superimposed. This makes it possible to clearly understand the lifestyle of each area. Although this area is set to the town chome unit, it can be set to the mesh of a predetermined distance unit (the same applies to FIGS. 6 and 7 below).
サーバ装置３０について更に説明する。ライフスタイルクラスタデータベース３１には、データ提供端末装置４０から取得したライフスタイルクラスタデータが格納されデータベース化され格納されている。このライフスタイルクラスタデータベース３１に格納されるデータは、全国すべての地域ではなく対象とする店舗の周辺のものであればよい。 The server device 30 will be further described. In the lifestyle cluster database 31, lifestyle cluster data acquired from the data providing terminal device 40 is stored, and is stored as a database. The data stored in the lifestyle cluster database 31 may be around the target store, not in all areas nationwide.
顧客属性データベース３２には、対象となる美容室例えば美容室２２Ａの顧客属性データがデータベース化され格納されている。この顧客属性データは端末装置２０Ａにおいて、匿名化してサーバ装置３０に送出されて格納されている。 In the customer attribute database 32, customer attribute data of the target beauty salon, for example, the beauty salon 22A is stored as a database. This customer attribute data is anonymized in the terminal device 20A, sent to the server device 30, and stored.
重ね合わせ部３３は、ライフスタイルクラスタデータベース３１が格納しているライフスタイルクラスタデータと顧客属性データベース３２が格納している顧客属性データとを地図上で重ね合わせる。これにより、ライフスタイルクラスタデータと顧客属性データを対比する。 The superimposing unit 33 superimposes the lifestyle cluster data stored in the lifestyle cluster database 31 and the customer attribute data stored in the customer attribute database 32 on the map. In this way, lifestyle cluster data and customer attribute data are compared.
経営情報生成部３４は、重ね合わせ部３３が重ね合わせた地図に基づいて業者例えば美容室２２Ａの経営情報を生成する。経営情報は、広告の実施分析、新規出店分析、及びチェーン店出店分析を含む。例えば、広告、新規出店、支店開設を行うとき、どの領域を対象とするとよいかを指摘する。このような処理は人工知能（ＡＩ）エンジンにより実行することができる。 The management information generation unit 34 generates management information of a trader, for example, a beauty salon 22A, based on the map superimposed by the overlay unit 33. Management information includes advertisement implementation analysis, new store opening analysis, and chain store opening analysis. For example, when advertising, opening a new store, or opening a branch office, point out which area should be targeted. Such processing can be performed by an artificial intelligence (AI) engine.
人工知能エンジンは、強化学習、ディープラーニング、深層強化学習、機械学習、パターンマッチング、及びルールベースＡＩ等の手法を用いる。 The artificial intelligence engine uses methods such as reinforcement learning, deep learning, deep reinforcement learning, machine learning, pattern matching, and rule-based AI.
美容室２２Ａはこの指摘された地域にダイレクトメール、新聞折り込み、ポスティング、を行うことで集客が望める。新規店舗、支店開設についても同様である。 The beauty salon 22A can expect to attract customers by sending direct mail, inserting newspapers, and posting to the pointed out area. The same applies to the opening of new stores and branches.
次に経営支援システム１０の動作について説明する。図４は同経営支援システムの動作を示すフローチャート、図５は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図に顧客属性データをマッピングした状態を示す模式図、図６は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図にライフスタイルクラスタデータと顧客属性データをマッピングした状態を示す模式図、図７は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図にターゲット領域を示した模式図である。 Next, the operation of the management support system 10 will be described. FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the management support system, FIG. 5 is a schematic diagram showing a state in which customer attribute data is mapped to a blank map of the target area in the management support system, and FIG. 6 is a white map of the target area in the management support system. FIG. 7 is a schematic diagram showing a state in which lifestyle cluster data and customer attribute data are mapped, and FIG. 7 is a schematic diagram showing a target area on a blank map of the target area in the management support system.
まず、上述した美容室２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃから美容室２２Ａを経営支援する場合を例とし、経営情報として広告例えばポスティングを行う領域の指摘をする場合を例として説明する。 First, a case where the above-mentioned beauty salons 22A, 22B, and 22C support the management of the beauty salon 22A will be described as an example, and a case where an advertisement, for example, a posting area will be pointed out as management information will be described as an example.
図４に示すように、美容室２２Ａにおいて、ＰＯＳ端末２１Ａから顧客属性データを匿名化して端末装置２０Ａに格納する（ステップＳＡ１）。顧客属性データとしては、顧客住所、来店回数、支払金額、担当者、年代、性別とする。このとき、顧客氏名、住所の番地以下の情報、年齢は個人情報であり匿名化に際して削除変更する。 As shown in FIG. 4, in the beauty salon 22A, the customer attribute data is anonymized from the POS terminal 21A and stored in the terminal device 20A (step SA1). The customer attribute data includes the customer address, the number of store visits, the payment amount, the person in charge, the age, and the gender. At this time, the customer's name, information below the street address, and age are personal information and will be deleted and changed when anonymized.
次いで、端末装置２０Ａは、サーバ装置３０に匿名化された顧客属性データ、及び業者属性データとして店舗名、店舗住所を送出する（ステップＳＡ２）。 Next, the terminal device 20A sends the store name and the store address as the anonymized customer attribute data and the trader attribute data to the server device 30 (step SA2).
サーバ装置３０は、この顧客属性データ、及び業者属性データを受信する（ステップＳＡ３）。このデータは、顧客属性データベース３２に格納する。 The server device 30 receives the customer attribute data and the vendor attribute data (step SA3). This data is stored in the customer attribute database 32.
一方、サーバ装置３０は、データ提供端末装置４０からライフスタイルクラスタデータを取得し（ステップＳＡ４）、ライフスタイルクラスタデータベース３１に格納する。このライフスタイルクラスタデータは必要な地域範囲、例えば対象となる店舗住所の周辺で足りる。 On the other hand, the server device 30 acquires the lifestyle cluster data from the data providing terminal device 40 (step SA4) and stores it in the lifestyle cluster database 31. This lifestyle cluster data is sufficient in the required area range, for example, around the target store address.
そして、サーバ装置３０は、重ね合わせ部３３において、顧客属性データ、業者属性データ及びライフスタイルクラスタデータをマッピング、即ち地図上に配置する（ステップＳＡ５）。この重ね合わせ部３３によるマッピングは様々な条件で行うことができる。 Then, the server device 30 maps the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data in the superimposing unit 33, that is, arranges them on the map (step SA5). The mapping by the superimposing unit 33 can be performed under various conditions.
図５は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図に顧客属性データをマッピングした状態を示す模式図、図６は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図にライフスタイルクラスタデータと顧客属性データをマッピングした状態を示す模式図である。 FIG. 5 is a schematic diagram showing a state in which customer attribute data is mapped to a blank map of the target area in the management support system, and FIG. 6 is a state in which lifestyle cluster data and customer attribute data are mapped to a blank map of the target area in the management support system. It is a schematic diagram which shows.
図５では店舗位置と顧客位置がマッピングされ、店舗からの距離（商圏）が表示されている。また、図６では、顧客位置と、各領域のライフスタイルデータがマッピングされている。これらにより、現在の顧客の分布状態が把握できる。また、他のデータを重ねることができる。 In FIG. 5, the store position and the customer position are mapped, and the distance (trade area) from the store is displayed. Further, in FIG. 6, the customer position and the lifestyle data of each area are mapped. From these, the current distribution state of customers can be grasped. In addition, other data can be superimposed.
次いで、端末装置２０Ａからの指示又は、サーバ装置３０の設定により、対象とするターゲット顧客属性を特定する（ステップＳＡ７）。 Next, the target customer attribute to be targeted is specified by the instruction from the terminal device 20A or the setting of the server device 30 (step SA7).
この特定は、(1)商圏距離の選択、(2)世帯年収の選択、(3)年齢、(4)性別、(5)ライフスタイル（９項目）により任意に行う。例えば、(1)商圏距離：０-5ｋｍ、(2)世帯年収：500-700万円、(3)年齢：30-49歳、(4)性別：女性(5)ライフスタイル：Ａ２、Ｙ１等とすることができる。 This identification is arbitrarily performed by (1) selection of trade area distance, (2) selection of annual household income, (3) age, (4) gender, and (5) lifestyle (9 items). For example, (1) trade area distance: 0-5km, (2) annual household income: 5-7 million yen, (3) age: 30-49 years old, (4) gender: female (5) lifestyle: A2, Y1, etc. Can be.
ここで、ターゲット顧客属性の設定は、現在の顧客属性を参考にすることが好適である。即ち、現在の顧客のうち頻繁に来店する顧客や高い支出をしている顧客は現状の美容室２２Ａとの相性がよい顧客であり、このような顧客と共通するライフスタイルのターゲット顧客は広告により来店する可能性が高い。 Here, it is preferable to refer to the current customer attribute when setting the target customer attribute. That is, among the current customers, the customers who visit the store frequently and the customers who spend a lot of money are the customers who are compatible with the current beauty salon 22A, and the target customers of the lifestyle common to such customers are advertised. There is a high possibility of coming to the store.
経営情報生成部３４は、マッピングされたデータと、入力されたターゲット情報から、ターゲット領域を抽出する。即ち、特定されたターゲット領域を抽出する（ステップＳＡ８）。このような処理は人工知能（ＡＩ）により実行することができる。 The management information generation unit 34 extracts the target area from the mapped data and the input target information. That is, the specified target region is extracted (step SA8). Such processing can be performed by artificial intelligence (AI).
人工知能を用いた処理は、強化学習、ディープラーニング、深層強化学習、機械学習、パターンマッチング、及びルールベースＡＩ等の手法を用いる。 Processing using artificial intelligence uses methods such as reinforcement learning, deep learning, deep reinforcement learning, machine learning, pattern matching, and rule-based AI.
図７は同経営支援システムにおいて対象領域の白地図にターゲット領域を示した模式図である。図７では経営情報生成部３４が抽出した領域Ｘ５、Ｙ４、及びＺ２が抽出され着色されている。この領域への広告が効果的であることを示している。 FIG. 7 is a schematic diagram showing the target area on a blank map of the target area in the management support system. In FIG. 7, the areas X5, Y4, and Z2 extracted by the management information generation unit 34 are extracted and colored. It shows that advertising in this area is effective.
そして、サーバ装置３０は、この経営情報を、端末装置２０Ａに送り出し（ステップＳＡ９）、端末装置２０Ａでは、経営情報を受信する（ステップＳ１０）。 Then, the server device 30 sends this management information to the terminal device 20A (step SA9), and the terminal device 20A receives the management information (step S10).
美容室２２Ａはこの経営情報に基づいて、広告を実施、例えばダイレクトメールの発送、新聞折り込み広告の実施、ポスティング、ウェブサイトの広告、ＳＮＳの広告等を行う。 Based on this management information, the beauty salon 22A carries out advertisements, such as sending direct mail, carrying out newspaper insert advertisements, posting, website advertisements, SNS advertisements, and the like.
広告が行われた結果は、評価され、フィードバックされる（ステップＳＡ１２、ＳＡ１３）。フィードバックにより、新たな経営情報を取得することができる。 The result of the advertisement is evaluated and fed back (steps SA12, SA13). With feedback, new management information can be obtained.
以上のように本実施形態に係る経営支援方法及び経営支援システムによれば、広告を無駄なく行うことができる。 As described above, according to the management support method and the management support system according to the present embodiment, advertisements can be performed without waste.
なお、上記実施形態では、経営情報として広告の実施分析を対象としたが、新規出店分析やチェーン店出店分析に付いても同様の処理を行うことにより、出店等を行うリスクを低減できる。 In the above embodiment, the implementation analysis of the advertisement is targeted as the management information, but the risk of opening a store can be reduced by performing the same processing for the analysis of new store openings and the analysis of chain store openings.
また、上記実施形態では、業者として美容室を例としたが、顧客データを備える、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院を対象とすることができる。 Further, in the above embodiment, a beauty salon is taken as an example as a trader, but a barber shop, a nail salon, an acupuncture and moxibustion clinic, an osteopathic clinic, anma massage shiatsu treatment clinic, a hospital, a clinic, or a dental clinic, which have customer data, are targeted. can do.
次にこの経営支援方法及び経営支援システムを利用した経営戦略プランについて説明する。図８は本発明を利用した営業戦略プランの基本的な流れを示すフローチャートである。この例は、美容室の営業戦略プランであり、経営情報として店舗の広告の実施分析を取得する。 Next, the management support method and the management strategy plan using the management support system will be described. FIG. 8 is a flowchart showing a basic flow of a sales strategy plan using the present invention. This example is a sales strategy plan for a beauty salon, and obtains an implementation analysis of store advertisements as management information.
まず、店舗の現状を分析する（ステップＳＢ１）。この分析は、広告予算、現状の成果、目標の設定、広告費用対効果（ＲＯＡＳ）、顧客獲得単価（ＣＰＡ）について行う。 First, the current state of the store is analyzed (step SB1). This analysis is performed on advertising budget, current outcomes, goal setting, cost-effectiveness of advertising (ROAS), and cost-per-customer acquisition (CPA).
次いで、データを出力する（ステップＳＢ２）。ＰＯＳ端末からＰＯＳデータを例えばＣＶＳ形式で取得し、所定事項を匿名化し、サーバ装置３０に出力する。 Then, the data is output (step SB2). The POS data is acquired from the POS terminal in, for example, the CVS format, the predetermined items are anonymized, and the data is output to the server device 30.
更に、商圏の分析（ステップＳＢ３）、エリア選定（ステップＳＢ４）を行う。本経営戦略システムでは、この２つのステップをサーバ装置３０で行う。これにより、ターゲット顧客と、ターゲット領域が設定される。 Further, the trade area is analyzed (step SB3) and the area is selected (step SB4). In this management strategy system, these two steps are performed by the server device 30. As a result, the target customer and the target area are set.
そして、店舗は広告プランを設計する（ステップＳＢ５）。広告手法として、ダイレクトメール、折り込みチラシ、郵便ダイレクトメール、メールマガジン、ポスティングから、配布範囲、費用等を考慮して選択する。 The store then designs an advertising plan (step SB5). As an advertising method, select from direct mail, insert leaflets, postal direct mail, e-mail newsletter, posting, etc. in consideration of distribution range, cost, etc.
次いで、店舗は作成物を準備する（ステップＳＢ６）。ここでは、チラシ、リーフレット、ブロードサイド、はがき、小冊子、ウェブサイトの広告、ＳＮＳの広告から必要なものを作成する。 The store then prepares the artifact (step SB6). Here, you will create what you need from leaflets, leaflets, broadsides, postcards, booklets, website advertisements, and SNS advertisements.
更に、広告を実践する（ステップＳＢ７）、広告の実践は、広告代理店、折り込み会社、ポスティング、郵便局、制作会社により行う。 Further, the advertisement is practiced (step SB7), and the advertisement is practiced by the advertising agency, the insert company, the posting, the post office, and the production company.
そして、効果、即ち広告実施後における経営状態を測定し（ステップＳＢ８）、この効果を次の現状分析に反映する（ステップＳＢ１）。効果測定は広告予算、現状の成果、目標の設定、広告費用対効果（ＲＯＡＳ）、顧客獲得単価（ＣＰＡ）による。 Then, the effect, that is, the business condition after the advertisement is executed is measured (step SB8), and this effect is reflected in the next analysis of the current situation (step SB1). Effectiveness measurement is based on advertising budget, current results, goal setting, advertising cost effectiveness (ROAS), and customer acquisition unit price (CPA).
以上のように本経営戦略プランによれば、店舗に取って効果的な広告プランを確かな分析に基づいて策定することができ、広告の費用対効果を高めることができる。 As described above, according to this management strategy plan, it is possible to formulate an effective advertising plan for a store based on a reliable analysis, and it is possible to improve the cost effectiveness of advertising.
なお、上記営業戦略プランは、経営情報として広告の実施分を利用したが、新規出店分析やチェーン店出店分析に付いても同様の処理を行うことにより、出店等を行うリスクを低減できる。 In addition, although the above-mentioned sales strategy plan uses the portion of the advertisement as management information, the risk of opening a store can be reduced by performing the same processing for the analysis of new store openings and the analysis of chain store openings.
また、上記営業戦略プランは、業者として美容室を例としたが、顧客データを備える、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院を対象とすることができる。 In addition, the above sales strategy plan uses a beauty salon as an example as a trader, but targets barber shops, nail salons, acupuncture and moxibustion clinics, osteopathic clinics, masseuse massage acupressure clinics, hospitals, clinics, or dental clinics that have customer data. Can be.
本発明に係る経営支援方法及び経営支援システムは、美容院、美容室、理容室、ネイルサロン、鍼灸院、接骨院、あん摩マッサージ指圧治療院、病院、医院、又は歯科医院における既存顧客や潜在顧客の売り上げ向上に効果的に貢献することから産業上において利用が可能である。 The management support method and management support system according to the present invention are existing customers or potential customers in beauty salons, beauty salons, barber shops, nail salons, acupuncture and moxibustion clinics, osteopathic clinics, masseuse massage shiatsu treatment clinics, hospitals, clinics, or dental clinics. It can be used industrially because it effectively contributes to the improvement of sales.
１０：経営支援システム
２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ：端末装置
２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ：ＰＯＳ端末
２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃ：美容室
３０：サーバ装置
３１：ライフスタイルクラスタデータベース
３２：顧客属性データベース
３３：重ね合わせ部
３４：経営情報生成部
４０：データ提供端末装置
５０：通信ネットワーク
１００：白地図
１０１：美容室
10: Management support systems 20A, 20B, 20C: Terminal devices 21A, 21B, 21C: POS terminals 22A, 22B, 22C: Beauty salon 30: Server device 31: Lifestyle cluster database 32: Customer attribute database 33: Overlaying unit 34 : Management information generation unit 40: Data providing terminal device 50: Communication network 100: White map 101: Beauty salon
Claims (10)
領域別住民の消費傾向を示すライフスタイルクラスタデータを取得するステップと、
前記顧客属性データ、前記業者属性データ及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比するステップと、
前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて経営情報を生成するステップと、
を備えることを特徴とする経営支援方法。 The step of acquiring the customer attribute data and the trader attribute data from the terminal device of the trader having the customer attribute data, and
Steps to acquire lifestyle cluster data showing consumption trends of residents by area,
A step of comparing the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data,
Steps to generate management information based on the above comparison results and specified target customer attributes,
A management support method characterized by having.
前記端末装置から前記顧客属性データと業者属性データを取得する手段と、
領域別住民の消費傾向を示すライフスタイルクラスタデータを取得する手段と、
前記顧客属性データ、前記業者属性データ及び前記ライフスタイルクラスタデータを対比する手段と、
前記対比した結果と指定されたターゲット顧客属性とに基づいて前記経営情報を生成する手段と、
を備えることを特徴とする経営支援システム。 A management support system that includes a terminal device that can be operated by a trader that has customer attribute data for each customer and a server device that is connected to the terminal device via a network, and sends management information to the trader.
A means for acquiring the customer attribute data and the trader attribute data from the terminal device, and
A means of acquiring lifestyle cluster data showing the consumption tendency of residents by area,
A means for comparing the customer attribute data, the vendor attribute data, and the lifestyle cluster data, and
A means for generating the management information based on the result of the comparison and the specified target customer attribute, and
A management support system characterized by being equipped with.
The management support system according to claim 8, wherein the means for generating the management information based on the result of the comparison and the designated target customer attribute is realized by artificial intelligence.
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