JP2022066899A - サーバ装置、付与ポイント決定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客に手間をかけさせることなく、顧客満足度を向上させることが可能な顧客サービスを提供することができるサーバ装置を提供する。【解決手段】キャンペーンにおいて、対象商品に応じたポイントを顧客に付与する際のポイントの上限である上限ポイントを取得する第１取得部と、顧客における過去の購買履歴を取得する第２取得部と、購買履歴に基づいて、対象商品の売価を代表する価格である売価代表価格を決定する第１決定部と、購買履歴に基づいて、ポイントを付与する対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、対象顧客が対象商品を購入することが予想される購入予想価格を決定する第２決定部と、ポイントを付与する付与条件を充足した対象顧客である付与顧客に付与するポイント数を、売価代表価格と付与顧客の購入予想価格との差分、及び上限ポイントに基づいて決定する第３決定部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、サーバ装置、付与ポイント決定方法、及びプログラムに関する。

従来、サービス業および小売業において、顧客サービスの一環として、顧客の利用金額等に応じて一定のクーポンを発行し、クーポンと引換えに特典が与えられるという、販売促進のためのしくみが実施されてきた。例えば、特許文献１には、商品の販売状況や商品の購入希望者の動向などに応じて、電子クーポンを発行する技術が開示されている。

国際公開第２０１６／１５７４２４号

しかしながら、クーポンによるサービスでは、クーポンと引換えなければ特典を得ることができない。このため、顧客は特典を得るためにクーポンを所持したり選んだりする必要があり手間かかる。このような手間がかかるために、クーポンを使用しない顧客がいる可能性もあり、クーポンによるサービスが、必ずしも顧客満足度を向上させるとは限らない、という問題があった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、顧客に手間をかけさせることなく、顧客満足度を向上させることが可能な顧客サービスを提供することができるサーバ装置、付与ポイント決定方法、及びプログラムを提供する。

上述した課題を解決するために、本発明のサーバ装置は、キャンペーンにおいて、対象商品に応じたポイントを顧客に付与する際のポイントの上限である上限ポイントを取得する第１取得部と、顧客における過去の購買履歴を取得する第２取得部と、前記購買履歴に基づいて、前記対象商品の売価を代表する価格である売価代表価格を決定する第１決定部と、前記購買履歴に基づいて、ポイントを付与する対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、前記対象顧客が前記対象商品を購入することが予想される購入予想価格を決定する第２決定部と、ポイントを付与する付与条件を充足した前記対象顧客である付与顧客に付与するポイント数を、前記売価代表価格と前記付与顧客の前記購入予想価格との差分、及び前記上限ポイントに基づいて決定する第３決定部と、を備える。

また、本発明の付与ポイント決定方法は、コンピュータによって実行される付与ポイント決定方法であって、第１取得部が、キャンペーンにおいて、対象商品に応じたポイントを顧客に付与する際のポイントの上限である上限ポイントを取得し、第２取得部が、顧客における過去の購買履歴を取得し、第１決定部が、前記購買履歴に基づいて、前記対象商品の売価を代表する価格である売価代表価格を決定し、第２決定部が、ポイントを付与する対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、前記対象顧客が前記対象商品を購入することが予想される購入予想価格を決定し、第３決定部が、ポイントを付与する付与条件を充足した前記対象顧客である付与顧客に付与するポイント数を、前記売価代表価格と前記付与顧客の前記購入予想価格との差分、及び前記上限ポイントに基づいて決定する、付与ポイント決定方法である。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記に記載のサーバ装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記サーバ装置が備える各部として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、顧客に手間をかけさせることなく、顧客満足度を向上させることが可能な顧客サービスを提供することができる。

実施形態に係るサーバ装置２０が適用されるポイント付与システム１の構成例を示すブロック図である。 実施形態に係るサーバ装置２０の構成の例を示すブロック図である。 実施形態に係る売上情報１２０構成の例を示す図である。 実施形態に係る顧客情報２２０の構成の例を示す図である。 実施形態に係る特典ルール情報２２１の構成の例を示す図である。 実施形態に係る購買履歴情報２２２の構成の例を示す図である。 実施形態に係るポイント付与システム１で行われる処理の流れを示すシーケンス図である。 実施形態に係るポイント付与システム１で行われる処理の流れを示すシーケンス図である。 実施形態に係るポイント付与システム１で行われる処理の流れを示すシーケンス図である。

以下、実施形態のサーバ装置２０を、図面を参照しながら説明する。

図１は、実施形態に係るサーバ装置２０が適用されるポイント付与システム１の構成の例を示すブロック図である。ポイント付与システム１は、顧客が実店舗で購入した商品に応じてポイントバック（付与）するポイント数を決定するシステムである。

ポイント付与システム１は、複数の店舗端末１０（店舗端末１０－１、１０－２、…１０－Ｎ）と、サーバ装置２０と、顧客端末３０とを備える。ただし、Ｎは任意の自然数である。店舗端末１０と、サーバ装置２０、顧客端末３０とは、通信ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。この図では、ポイント付与システム１が、１つの顧客端末３０を備える場合を例示しているが、これに限定されることはない。ポイント付与システム１が、複数の顧客端末３０を備える構成であってもよい。また、ポイント付与システム１が、１つの店舗端末１０を備える構成であってもよい。

店舗端末１０は、実店舗の売上を管理するコンピュータ装置である。店舗端末１０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末、クラウドサーバなどである。店舗端末１０は、例えば、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。通信部１１は、通信ネットワークＮＷを介して、サーバ装置２０と通信する。記憶部１２は、店舗端末１０の各種の処理を実行するためのプログラム、及び各種の処理が実行される際に利用される一時的なデータを記憶する。記憶部１２は、売上情報１２０を記憶する。売上情報１２０は、実店舗の売上に関する情報である。売上情報１２０は、例えば、会計処理の際に顧客に提供されるレシートに示される情報で構成され、日別の売上が集約された情報である（図３参照）。

制御部１３は、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、店舗端末１０の各種の機能を実現する。制御部１３は、定期的に、売上情報１２０をサーバ装置２０に通知する。例えば、制御部１３は、一日一回、その日の売上情報１２０を、通信部１１を介してサーバ装置２０に送信する。

顧客端末３０は、顧客のコンピュータ装置である。顧客端末３０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、ＰＣなどである。顧客端末３０には、サーバ装置２０によって提供される情報通知サービスに関するアプリケーションプログラム（以下、アプリという）がインストールされている。以下では、このアプリを介して、顧客端末３０に情報などが通知される場合を例に説明する。

顧客端末３０は、例えば、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、表示部３４とを備える。通信部３１は、通信ネットワークＮＷを介して、サーバ装置２０と通信する。記憶部３２は、顧客端末３０の各種の処理を実行するためのプログラム、及び各種の処理が実行される際に利用される一時的なデータを記憶する。表示部３４は、制御部３３の制御に応じた画像を表示するディスプレイである。

制御部３３は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行することにより、顧客端末３０の各種の機能を実現する。制御部３３は、顧客の操作に応じてサーバ装置２０からキャンペーン情報を受信する。ここでの顧客の操作とは、例えば、顧客端末３０のタッチパネルをタッチ（タップ）操作することによりアプリを起動させ、起動したアプリのマイページなどを開くような操作である。また、ここでのキャンペーン情報は、例えば、キャンペーン期間内に特定の商品を購入した場合に、顧客に付与するポイント数を示す情報である。制御部３３は、サーバ装置２０から受信したキャンペーン情報を表示部３４に表示させる。

サーバ装置２０は、ポイントを付与するコンピュータ装置である。サーバ装置２０は、ＰＣ、或いはクラウドサーバなどであってもよい。また、サーバ装置２０は、アプリを提供するサーバ装置であり、アプリを介して、キャンペーンに関する情報や、顧客のポイントカードに付与されているポイント数などの情報を通知するサービスを提供する。

ここで、ダイナミックプライシングという仕組みについて説明する。需要と供給に応じて売場価格を動的（ダイナミック）に変動させる仕組みである。例えば、集客が見込める商品やサービスの価格を高めに設定し収益を増やす一方、集客の見込めない商品やサービスは価格を下げて集客数を増やすような仕組みである。販売状況に応じて売場価格を動的に変化させることによって収益を最大化することが可能である。

発明者は、このダイナミックプライシングという仕組みを更に進化させ、個々の顧客の需要に応じて、顧客ごとに売場価格を動的に変化させることにより、顧客満足度を維持しつつ、利益を最大化することができることを発見した。例えば、ある商品が安値になれば購入する可能性が高まる顧客にはその商品を安値で提供する。一方で、その商品が安値であろうが通常価格であろうが購入する可能性がさほど変化しない顧客にはその商品を通常価格で提供する。こうすることで、顧客は欲しいものを安く購入することができるため顧客満足度を維持することが可能となる。また、店舗側しても、商品を一律に全ての顧客に安値で提供する場合と比較して、販促コストを抑制することが可能となる。すなわち、個々の顧客の需要に応じて売場価格を動的に変化させることによって、顧客満足度を維持しつつ、利益を最大化することが可能である。

しかしながら、実店舗において、顧客ごとに異なる価格で商品を提供することは困難である。実店舗では、店頭価格が全ての顧客に共通の価格として認識され、今まで運用されてきたためである。個々の顧客に応じて価格を変更しようとすると、商品の値札を工夫したり、会計処理の基幹システムを改修したりする必要が生じ得るため、店舗側の負担が大きく現実的ではない。

この対策として、発明者は、対象商品を購入した顧客に付与するポイント数を、顧客ごとに決定することで、顧客ごとに異なる価格で商品を実質的に購入させる仕組みを実現させた。この仕組みを適用することにより、顧客は実店舗において店頭価格で商品を購入し、後にポイントバックを受けることによって実質的に店頭価格より安価な価格で商品を購入することができる。しかも、顧客に付与するポイント数を、顧客ごとに異なるポイント数とすることで、顧客個人が安値だと感じる価格で商品を実質的に購入できるように展開することが可能である。

この仕組みであれば、店舗では通常通りの会計処理を行えばよいため、商品の値札を工夫したり、会計処理の基幹システムを改修したりする必要がなく、店舗側に負担をかけることもない。レシートには店頭価格が記載されるため、顧客が実質的にいくらで商品を購入しているかが他人に開示されることもない。顧客は、周囲に知られることなく自分が安値だと感じる価格で商品を実質的に購入でき、顧客満足度の高いサービスを提供することが可能である。

以下では、本実施形態のサーバ装置２０が、顧客に付与するポイント数を、顧客ごとに決定する方法について詳しく説明する。

図２は、実施形態のサーバ装置２０の構成の例を示すブロック図である。サーバ装置２０は、例えば、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを備える。通信部２１は、通信ネットワークＮＷを介して、店舗端末１０及び顧客端末３０と通信する。

記憶部２２は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、または、これらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。記憶部２２は、サーバ装置２０の各種の処理を実行するためのプログラム、及び各種の処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。記憶部２２は、例えば、顧客情報２２０と、特典ルール情報２２１と、購買履歴情報２２２とを記憶する。

顧客情報２２０は、実店舗を利用する顧客に関する情報である。ここでの実店舗は、店舗端末１０に対応する店舗である。顧客情報２２０は、例えば、顧客により実店舗のポイントカードが作成される際などに提供される顧客の属性情報（例えば、性別、年齢など）により構成される情報である（図４参照）。

特典ルール情報２２１は、キャンペーンごとに決定される特典付与の規定（ルール）に関する情報である。特典ルール情報２２１は、主に商談によって決定される情報である。特典ルール情報２２１は、商談の結果決定された内容が、マウスやキーボードなど入力装置を介して操作入力されることなどによって設定される。特典ルール情報２２１は、例えば、キャンペーンにおいて特典を付与する対象となり得る対象顧客を抽出する条件、対象顧客にポイントを付与する条件、及び、キャンペーン対象の商品ごとに顧客一人当たりに付与できるポイント数の上限値などにより構成される情報である（図５参照）。

購買履歴情報２２２は、顧客の購買履歴に関する情報である。顧客情報２２０は、店舗端末１０から通知される売上情報１２０を用いて作成される。顧客情報２２０は、最新の売上情報１２０が通知される度にその内容が反映された情報に更新される。顧客情報２２０は、主に、顧客が、いつ、どこで、何を、いくらで購入したかを示す情報で構成される（図６参照）。

制御部２３は、サーバ装置２０の各構成を制御する。制御部２３は、例えば、顧客端末３０のＣＰＵ（Central Processing Unit）が記憶部２２に予め記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、制御部２３は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の集積回路として実現されてもよい。

制御部２３は、例えば、特典ルール取得部２３０と、購買履歴取得部２３１と、売価代表価格決定部２３２と、対象顧客抽出部２３３と、購入予想価格決定部２３４と、付与ポイント決定部２３５と、判定部２３６と、付与部２３７と、通知制御部２３８とを備える。

制御部２３は、キャンペーンに係るポイント付与の処理として、（１）準備処理と（２）実行処理の２つのフェーズで処理を行う。

（１）準備処理では、キャンペーンに係るポイント付与するための事前準備が行われ、具体的には、対象顧客の抽出、対象顧客ごとの付与ポイントの決定、対象顧客へのキャンペーン内容の通知等が行われる。
（２）実行処理では、キャンペーンに係るポイント付与が実行され、具体的には、ポイント付与の判定、ポイント付与の実施、対象顧客へのポイント付与の通知等が行われる。

まず、（１）準備処理について詳細に説明する。ここでは、特典ルール情報２２１に示されたキャンペーンにおいて、抽出条件と付与条件、及び対象商品が決定され、決定された条件等に従ってキャンペーンが行われる場合を例に説明する。

ここでの抽出条件とは、キャンペーンに係るポイント付与の対象とする顧客を抽出する条件である。抽出条件は、例えば、過去の購買実績に基づいて決定される。例えば、抽出条件は、「過去の購入総額の実績が月間１万円以上である顧客」などである。以下では、抽出条件を充足する顧客を「対象顧客」と称する。

また、ここでの付与条件とは、対象顧客にポイント付与する条件である。付与条件は、例えば、キャンペーン期間中の購買実績に基づいて決定される。例えば、付与条件は、「キャンペーン期間の購入総額の実績が月間２万円以上である顧客」などである。以下では、付与条件を充足する顧客を「付与顧客」と称する。

また、ここでの対象商品とは、キャンペーンにおいてポイント付与の対象となる商品である。対象商品は、単品でもよいし複数商品であってもよい。例えば、対象商品とは、「たまご1パック」などである。

例えば、抽出条件が「過去の購入総額の実績が月間１万円以上である顧客」であり、付与条件が「キャンペーン期間の購入総額の実績が月間２万円以上である顧客」であり、対象商品が「たまご１パック」である場合を考える。この場合、キャンペーンは、「過去の購入総額の実績が月間１万円以上である顧客を対象として、キャンペーン期間中の購買実績が月間２万円以上となったお客様に、たまご１パックお買い上げごとにＸＸポイント付与し、たまご１パックを実質最安値で提供するキャンペーン」という内容となる。

準備処理において、特典ルール取得部２３０は、特典ルール情報２２１を取得し、取得した情報を、売価代表価格決定部２３２、対象顧客抽出部２３３に出力する。購買履歴取得部２３１は、顧客における過去の購買履歴情報２２２を取得し、取得した情報を、売価代表価格決定部２３２、対象顧客抽出部２３３に出力する。

売価代表価格決定部２３２は、対象商品の売価代表価格を決定する。売価代表価格は、対象商品の売価を代表する価格であり、店頭で値引きされていない価格、つまり安値でない通常価格に相当する価格である。

一般に商品の店頭価格は日々変化し、その日の店頭価格を事前に確定させることは困難であるため、本実施形態では、キャンペーンの実施にあたり、キャンペーンの対象商品の売価代表価格を、予め決定する。

売価代表価格決定部２３２は、特典ルール情報２２１に基づいて、キャンペーンの対象商品を特定する。また、売価代表価格決定部２３２は、不特定の顧客における過去の購買履歴情報２２２に基づいて、対象商品の売価代表価格を決定する。例えば、売価代表価格決定部２３２は、顧客における過去の購買履歴から、不特定の顧客によってキャンペーンの対象商品が購入された場合におけるその購入価格を抽出する。

売価代表価格決定部２３２が対象商品の購入価格を抽出する方法は任意の方法であってよいが、例えば、最新の購買履歴から順に、所定のサンプル数となるまで過去に遡って、対象商品が購入された場合におけるその購入価格を抽出する。売価代表価格決定部２３２は、抽出した購入価格の統計値（平均値、最大値、最小値、最頻値など）を、売価代表価格として決定する。

あるいは、売価代表価格決定部２３２は、予め決定された価格（例えばメーカ推奨価格等）に基づいて、対象商品の売価代表価格を決定するようにしてもよい。購買履歴から抽出できる価格のサンプル数が所定のサンプル数に満たない場合などに、予め決定された価格を売価代表価格とする。これにより、サンプル数に満たず統計値の信頼性が低くなることが予想される場合であっても、より確からしい価格を売価代表価格として決定することが可能となる。また、予め決定された価格を売価代表価格とすることにより、売価代表価格を算出するための演算負荷を低減させることが可能となる。

対象顧客抽出部２３３は、対象顧客を抽出する。特典ルール情報２２１に基づいて、抽出条件を取得する。対象顧客抽出部２３３は、顧客における過去の購買履歴情報２２２に基づいて、その顧客の購買実績が、抽出条件を充足するか否かを判定する。対象顧客抽出部２３３は、顧客の購買実績が抽出条件を充足する場合、その顧客を対象顧客とする。一方、対象顧客抽出部２３３は、顧客の購買実績が抽出条件を充足しない場合、その顧客を対象顧客としない。対象顧客抽出部２３３は、対象顧客と判定した顧客を示す情報を、購入予想価格決定部２３４、及び付与ポイント決定部２３５に出力する。

購入予想価格決定部２３４は、対象顧客の購入予想価格を決定する。購入予想価格は、対象顧客が、価格を安価と感じる等して購入を喚起され、対象商品を購入することが予想される価格である。購入予想価格決定部２３４は、対象顧客ごとに、購入予想価格を決定する。対象顧客によって安価と感じる価格は様々であり、一律の価格ではないためである。対象顧客ごとに、購入予想価格を決定することにより、個々の対象顧客が安価と感じる価格にて、対象商品が実質的に提供されるダイナミックプライシングの構築が可能となる。

購入予想価格決定部２３４は、対象顧客における過去の購買履歴情報２２２に基づいて、対象顧客が過去に対象商品を購入した場合におけるその購入時の価格を抽出する。購入予想価格決定部２３４は、抽出した価格の統計値（平均値、最大値、最小値、最頻値など）を、購入予想価格と決定する。

あるいは、購入予想価格決定部２３４は、予め決定された価格（例えばメーカ推奨価格の８０％等）に基づいて、対象商品の売価代表価格を決定するようにしてもよい。対象顧客の購買履歴から抽出できる価格のサンプル数が所定のサンプル数に満たない場合等に、予め決定された価格を購入予想価格とすることで、より確からしい価格を購入予想価格として決定することが可能となる。また、予め決定された価格を購入予想価格とすることにより、購入予想価格を算出するための演算負荷を低減させることが可能である。

この場合において、購入予想価格決定部２３４は、対象顧客の属性に応じて、売価代表価格を決定するようにしてもよい。例えば、購入予想価格決定部２３４は、対象顧客が２０代の男性の場合、その対象顧客の購入予想価格を、メーカ推奨価格の９０％とする。そして、対象顧客が４０代の男性の場合、その対象顧客の購入予想価格を、メーカ推奨価格の８０％とするようにしてもよい。なお、購入予想価格決定部２３４は、対象顧客の性別や年代のみならず、職業や家族構成などに応じて売価代表価格を決定するようにしてもよい。

付与ポイント決定部２３５は、対象顧客に付与するポイント数を、対象顧客ごとに決定する。特典ルール情報２２１に基づいて、対象顧客に付与するポイントの条件を取得する。例えば「対象商品の売価代表価格と購入予想価格との差額に応じたポイント数を付与する」場合、付与ポイント決定部２３５は、売価代表価格と購入予想価格と差分を算出し、算出した差分値をポイントに換算した値を、対象顧客に付与するポイント数とする。この場合、対象顧客は、付与ポイント決定部２３５により決定されたポイント数を付与されることにより、自身が最安値と感じる購買予測価格で、対象商品を実質的に購入できることになる。

あるいは、付与ポイント決定部２３５は、「対象商品の売価代表価格に相当するポイント数を付与する」場合、付与ポイント決定部２３５は、売価代表価格をポイントに換算した値を、対象顧客に付与するポイント数とする。この場合、対象顧客は、付与ポイント決定部２３５により決定されたポイント数を付与されることにより、対象商品を実質的に無料で購入できることになる。

あるいは、付与ポイント決定部２３５は、「対象商品の売価代表価格の２０％に相当するポイント数を付与する」場合、付与ポイント決定部２３５は、売価代表価格の２０％をポイントに換算した値を、対象顧客に付与するポイント数とする。この場合、対象顧客は、付与ポイント決定部２３５により決定されたポイント数を付与されることにより、対象商品を実質的に２０％引きで購入できることになる。

通知制御部２３８は、付与ポイント決定部２３５により決定されたポイント数を、キャンペーン内容と共に、対象顧客の顧客端末３０に通知する。これにより、対象顧客にキャンペーン内容を告知し、対象商品を購入した場合に付与されるポイント数を認知させることができる。したがって、対象顧客に対象商品の購買を喚起させることが可能となる。

次に、（２）実行処理について詳細に説明する。実行処理において、特典ルール取得部２３０は、特典ルール情報２２１を取得し、取得した情報を、判定部２３６に出力する。購買履歴取得部２３１は、対象顧客におけるキャンペーン期間中の購買履歴情報２２２を取得し、取得した情報を、判定部２３６に出力する。

判定部２３６は、特典ルール取得部２３０に基づいて、付与条件を特定する。また、判定部２３６は、対象顧客におけるキャンペーン期間中の購買履歴情報２２２に基づいて、対象顧客が、付与条件を充足したか否かを判定する。判定部２３６は、対象顧客が、付与条件を充足した場合には、その旨を、付与部２３７に出力する。

付与部２３７は、付与条件を充足した対象顧客（付与顧客）に、ポイントを付与する。付与部２３７が付与顧客に付与するポイント数は、付与ポイント決定部２３５によって決定されたポイント数に相当する。

通知制御部２３８は、付与部２３７により付与されたポイント数を、付与顧客の顧客端末３０に通知する。これにより、付与顧客に付与されたポイント数を認知させることができる。したがって、付与顧客は、対象商品が安価な価格で実質的に購入できたことを認知できる。

図３は、実施形態に係る売上情報１２０構成の例を示す図である。売上情報１２０は、例えば、店舗ＩＤ、売上ＩＤ、日時、レジＮｏ、顧客ＩＤ、売上明細、合計等の項目を備える。店舗ＩＤは、顧客が商品を購入した実店舗を一意に識別する識別情報である。売上ＩＤは、顧客が商品を購入した際に行われた会計処理（売上）を一意に識別する識別情報である。日時は、会計処理が行われた日時を示す情報である。レジＮｏは、会計処理が行われたレジ番号を示す情報である。顧客ＩＤは、商品を購入した顧客を一意に識別する識別情報である。顧客ＩＤは、例えば、顧客のポイントカードに付されたバーコードが読み取られることにより取得される。

売上明細は、会計処理で記録された購入商品の明細である。売上明細には、どのような商品が、いくらで購入されたかが示されている。売上明細に、購入商品に対応する商品コードが示されていてもよい。合計は、会計処理で記録された購入商品の購入金額の合計値である。

図４は、実施形態に係る顧客情報２２０の構成の例を示す図である。顧客情報２２０は、例えば、顧客ＩＤ、属性情報、及びポイント等の項目を備える。顧客ＩＤは、顧客を一意に識別する識別情報である。属性情報は、顧客ＩＤで特定される顧客の属性を示す情報である。属性情報は、例えば、生年月日、性別、クラスターなどの項目を備える。生年月日は顧客の生年月日である。性別は顧客の性別である。クラスターは、顧客の購買動向からクラスター分析した分類結果が示される。クラスターは、例えば、顧客の属性や購買実績などにより優良顧客度合いを複数レベルに分類した分類結果である。ポイントは、顧客が獲得しているポイント数を示す情報である。ポイントには、ポイント数とともに、そのポイントを獲得した時点の年月日が示されていてもよい。この例では、顧客ＩＤ（ＫＩＤ９８７６）で特定される顧客は、Ｙ０／Ｍ０／Ｄ０の時点において、２３４５ポイントを獲得していることが示されている。

図５は、実施形態に係る特典ルール情報２２１の構成の例を示す図である。特典ルール情報２２１は、キャンペーンＩＤ、抽出条件、付与条件、付与ポイント、キャンペーン期間、制約条件等の項目を備える。キャンペーンＩＤは、キャンペーンを一意に識別する識別情報である。

抽出条件は、キャンペーンＩＤで特定されるキャンペーンにおいて、ポイント付与の対象となる顧客を抽出する条件である。この図の例では、抽出条件が、「過去の［特定期間］における所定店舗での購入金額が、［特定金額］以上の顧客」である場合の例が示されている。［特定期間］、及び［特定金額］の欄には、キャンペーンに係る商談に応じて決定された期間、及び金額が代入される。

付与条件は、対象顧客にポイントを付与する条件である。この図の例では、付与条件が、「キャンペーン期間中の［特定期間］における所定店舗での購入金額が、［特定金額］以上の顧客」である場合の例が示されている。

付与ポイントは、付与条件を充足した顧客に付与するポイントである。ここでは、個々に付与する具体的なポイント数ではなく、付与するポイントの方針が示される。この図の例では、付与ポイントが、「［特定商品］の［売価代表価格］と［購入予想価格］の差額相当」である場合の例が示されている。［特定商品］の欄には、キャンペーンに係る商談に応じて決定された商品、例えば、キャンペーンの対象商品などが代入される。［売価代表価格］の欄には、売価代表価格決定部２３２により決定された売価代表価格が代入される。［購入予想価格］には、購入予想価格決定部２３４により決定された購入予想価格が代入される。

キャンペーン期間は、キャンペーンが実施される期間である。キャンペーン期間における対象顧客の購買実績が、上記の付与条件を充足した場合に、対象顧客にポイントが付与される。

制約条件は、対象顧客にポイント付与を実施する際の制約条件である。制約条件は、キャンペーンに係る商談に応じて決定される。制約条件には、例えば、ポイントに関するものと、購入態様に関するものがある。

ポイントに関する制約条件とは、例えば、上限ポイントと付与回数とがある。上限ポイントは、キャンペーンに係るポイント付与１回あたりに、対象顧客に付与できるポイント数の上限である。上限ポイントは、例えば、キャンペーンの対象商品ごとに決定される。付与回数は、キャンペーン期間に付与できるポイントの回数の上限である。この図の例では、上限がＰｔｈポイントであり、付与回数の制限がないことが示されている。

購入態様に関する制約条件とは、例えば、購入個数と単品制約とがある。購入個数は、対象商品の購入個数の制約である。単品制約は、対象商品のみを購入した場合にポイント付与の対象とするか否かが規定されている。この例では、「１回の買い物あたり［特定個数］以上」対象商品を購入した場合に限り、ポイントを付与する場合の例が示されている。また、対象商品のみを購入した場合にポイント付与の対象としない場合の例が示されている。

（抽出条件について）
ここで、抽出条件について補足する。上記の例では、抽出条件が期間内の購入総額に基づくものである場合を説明した。しかしながら、抽出条件は、この例に限定されることはない。抽出条件は、例えば、期間内の買い物回数、特定カテゴリの商品の購入総額、特定カテゴリの商品の購入回数、特定商品の購入回数などに基づく条件であってもよい。

期間内の買い物回数に基づく抽出条件とは、例えば、「過去の［特定期間］における所定店舗での所定金額以上の買い物回数が、［特定回数］以上の顧客」である。
特定カテゴリの商品の購入総額に基づく抽出条件とは、例えば、「過去の［特定期間］における特定カテゴリの商品の購入総額が、［特定金額］以上の顧客」である。ここでの特定カテゴリの商品の購入総額は、特定の店舗での購入に限定してもよいし、特定の店舗での購入に限定することなく、売上情報１２０を取得する全ての店舗のいずれかで購入したものを含めるようにしてもよい。
特定カテゴリの商品の購入回数に基づく抽出条件とは、例えば、「過去の［特定期間］における特定カテゴリの商品を、［特定回数］以上購入した顧客」である。ここでの特定カテゴリの商品の購入総額は、特定の店舗での購入に限定してもよいし、特定の店舗での購入に限定しなくともよい。
特定商品の購入回数に基づく抽出条件とは、例えば、「過去の［特定期間］における特定商品を、［特定回数］以上購入した顧客」である。ここでの特定商品の購入総額は、特定の店舗での購入に限定してもよいし、特定の店舗での購入に限定しなくともよい。
また、抽出条件は購買履歴だけでなく、顧客の属性情報が用いられてもよい。例えば、抽出条件として、「３０歳以上の女性顧客」などの条件が規定されてもよい。この場合、対象顧客は、「３０歳以上の女性である顧客」となる。

（付与条件について）
ここで、付与条件について補足する。上記の例では、付与条件がキャンペーン期間中の購入総額に基づくものである場合を説明した。しかしながら、付与条件は、この例に限定されることはない。付与条件は、購入する時間帯などに基づく条件であってもよい。例えば、１８時以降に対象商品を購入した場合に、ポイントを付与するように付与条件が規定されてもよい。また、付与条件は、キャンペーン期間中に特定の商品や、特定のメーカの商品、特定の商品カテゴリに該当する商品等を購入した場合、ポイントを付与するように規定されてもよい。

（付与ポイントについて）
ここで、付与ポイントについて補足する。上記の例では、付与ポイントが［売価代表価格］と［購入予想価格］との差分に相当するポイント数である場合を説明した。しかしながら、この例に限定されることはない。付与ポイントは、［売価代表価格］の１００％、［売価代表価格］の２０％、あるいは［購入予想価格］に相当するポイント数に設定されてもよい。

また、抽出条件に応じて付与ポイントが設定されてもよい。例えば、月間３万円以上商品を購入した顧客をキャンペーンの対象顧客とする場合、月間３万円以上５万円未満の顧客には、［売価代表価格］の１０％に相当するポイント数を付与ポイントとし、月間５万円以上の顧客には、［売価代表価格］の３０％に相当するポイント数を付与ポイントとするようにしてもよい。

また、対象商品の購入個数に応じて付与ポイントが設定されてもよい。例えば、１回の買い物あたり対象商品を２個購入した顧客には、［売価代表価格］の５％に相当するポイント数を付与ポイントとし、１回の買い物あたり対象商品を１０個購入した顧客には、［売価代表価格］の１５％に相当するポイント数を付与ポイントとするようにしてもよい。

図６は、実施形態に係る購買履歴情報２２２の構成の例を示す図である。購買履歴情報２２２は、例えば、顧客ＩＤと、履歴（履歴１、履歴２、…）などの項目を備える。顧客ＩＤは、顧客を一意に識別する識別情報である。履歴は、顧客ＩＤで特定される顧客の購買履歴であって、例えば、日時と、店舗ＩＤと、合計と、明細などの項目を備える。日時は、顧客が商品を購入した日時である。店舗ＩＤは、顧客が商品を購入した店舗を一意に識別する識別情報である。合計は、顧客が商品を購入した際の支払いの合計金額である。明細は、顧客が購入した商品の明細である。明細には、どのような商品をいくらで購入したかを示す情報が含まれる。明細に、顧客が購入した商品の商品コードが示されていてもよい。購買履歴情報２２２は、顧客が商品を購入した店舗ごとに作成されてもよいし、商品を購入した店舗に関わらず作成されてもよい。

図７～図９は、実施形態に係るポイント付与システム１で行われる処理の流れを示すシーケンス図である。

図７には、複数の店舗端末１０が定期的に売上情報１２０をサーバ装置２０通知する処理の流れが示されている。図７に示すように、店舗端末１０－１は売上情報１２０－１をサーバ装置２０に通知する（ステップＳ１０）。また、店舗端末１０－２は売上情報１２０－２をサーバ装置２０に通知する（ステップＳ１１）。店舗端末１０－１による売上情報１２０－１の通知と、店舗端末１０－２による売上情報１２０－２の通知とが同期していてもよいし、同期していなくともよい。売上情報１２０－１、１２０－２は、例えば、店舗ごとの日別の売上を示す情報である。

サーバ装置２０は、店舗端末１０－１から受信した売上情報１２０－１、及び／又は店舗端末１０－２から受信した売上情報１２０－２に基づいて、顧客ごとの購買履歴情報２２２を作成する（ステップＳ１２）。

その後、周期的に、店舗端末１０－１は売上情報１２０－１をサーバ装置２０に通知し（ステップＳ１３）、店舗端末１０－２は売上情報１２０－２をサーバ装置２０に通知する（ステップＳ１４）。店舗端末１０－１による売上情報１２０－１の通知の周期と、店舗端末１０－２による売上情報１２０－２の通知の周期とは、同じ周期であってもよいし、異なる周期であってもよい。

サーバ装置２０は、店舗端末１０－１から受信した売上情報１２０－１、及び／又は店舗端末１０－２から受信した売上情報１２０－２に基づいて、顧客ごとの購買履歴情報２２２を更新する（ステップＳ１５）。

図８には、サーバ装置２０が決定した対象顧客ごとの付与ポイント数を、対象顧客の顧客端末３０に通知する処理の流れが示されている。図８に示すように、サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１を取得する（ステップＳ２０）。特典ルール情報２２１は、例えば、予め商談により決定され、記憶部２２に記憶される。また、サーバ装置２０は、顧客における過去の購買履歴情報２２２を取得する（ステップＳ２１）。購買履歴情報２２２は、店舗端末１０から売上情報１２０が通知される度に更新され、記憶部２２に記憶される。

サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１と、顧客における過去の購買履歴情報２２２とに基づいて、対象商品の売価代表価格を決定する（ステップＳ２２）。サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１に基づいて対象商品を特定する。サーバ装置２０は、購買履歴情報２２２に基づいて、過去に対象商品が購入された際の購入価格を抽出し、抽出した購入価格の統計値（平均値など）を、対象商品の売価代表価格とする。或いは、サーバ装置２０は、購買履歴情報２２２から抽出した購入価格のサンプル数が所定数に満たない場合には、予め決定された価格（メーカ推奨価格など）を、対象商品の売価代表価格とする。

サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１と、顧客における過去の購買履歴情報２２２とに基づいて、対象顧客を抽出する（ステップＳ２３）。サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１に基づいて抽出条件を特定する。サーバ装置２０は、購買履歴情報２２２に基づいて、過去に購買実績が抽出条件を充足する顧客を抽出し、抽出した顧客を、対象顧客とする。

サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１と、対象顧客における過去の購買履歴情報２２２とに基づいて、対象商品の購入予想価格を、対象顧客ごとに決定する（ステップＳ２４）。サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１に基づいて対象商品を特定する。サーバ装置２０は、対象顧客の購買履歴情報２２２に基づいて、過去に対象商品が購入された際の購入価格を抽出し、抽出した購入価格の統計値（平均値など）を、対象顧客における対象商品の購入予想価格とする。或いは、サーバ装置２０は、購買履歴情報２２２から抽出した購入価格のサンプル数が所定数に満たない場合には、予め決定された価格（メーカ推奨価格の８０％に相当する価格など）を、対象顧客における対象商品の購入予想価格とする。

サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１に基づいて、対象顧客が、キャンペーン期間中に付与条件を充足した場合に付与するポイント数を決定する（ステップＳ２５）。サーバ装置２０は、特典ルール情報２２１に基づいて、付与するポイントの方針（図５の特典ルール情報２２１における「付与ポイント」の項目に相当する情報）を特定する。サーバ装置２０は、特定した方針に沿って、付与条件を充足した対象顧客に付与するポイント数を決定する。例えば、付与するポイントの方針が、「売価代表価格と購入予想価格との差分に相当するポイントを付与する」である場合、サーバ装置２０は、ステップＳ２２で決定した売価代表価格と、ステップＳ２４で決定した購入予想価格との差分をポイントに換算することにより、対象顧客が付与条件を充足した場合に付与するポイント数を決定する。

サーバ装置２０は、ステップＳ２５で決定したポイント数を、キャンペーンの内容と共に、対象顧客の顧客端末３０に通知する（ステップＳ２６）。顧客端末３０は、サーバ装置２０からの通知を受けて、キャンペーン情報を顧客端末３０の画面に表示させる（ステップＳ２７）。キャンペーン情報には、キャンペーンの内容、すなわち、対象顧客として抽出されたこと、付与条件、対象商品、対象商品を購入した際に付与されるポイント数、制約条件などが含まれる。

図９には、サーバ装置２０が対象顧客にポイントが付与する処理の流れが示されている。店舗端末１０は、定期的に売上情報１２０をサーバ装置２０に通知する（ステップＳ３０）。サーバ装置２０は、売上情報１２０を受信すると、顧客ごとに購買履歴情報２２２を更新する（ステップＳ３１）。

サーバ装置２０は、キャンペーン期間中の対象顧客の購買履歴情報２２２に戻づいて、対象顧客の購買実績が、付与条件を充足するか否かを判定する（ステップＳ３２）。付与条件を充足する場合、サーバ装置２０は、その付与条件を充足する対象顧客（付与顧客）にポイントを付与する（ステップＳ３２）。サーバ装置２０は、ステップ２５で決定したポイント数を、その付与顧客に付与する。サーバ装置２０は、ポイントを付与した旨を、付与顧客の顧客端末３０に通知する（ステップＳ３４）。顧客端末３０は、サーバ装置２０からの通知を受けて、ポイントが付与された旨を顧客端末３０の画面に表示させる（ステップＳ３５）。

以上説明したように、実施形態のサーバ装置２０は、特典ルール取得部２３０と、購買履歴取得部２３１と、売価代表価格決定部２３２と、購入予想価格決定部２３４と、付与ポイント決定部２３５とを備える。特典ルール取得部２３０は、図５の特典ルール情報２２１に示されたポイント付与に関する制約条件における上限ポイントを取得する。購買履歴取得部２３１は、顧客における過去の購買履歴情報２２２を取得する。売価代表価格決定部２３２は、購買履歴情報２２２に基づいて、対象商品の売価代表価格を決定する。購入予想価格決定部２３４は、ポイント付与の対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、対象商品の購入予想価格を決定する。付与ポイント決定部２３５は、ポイントを付与する付与条件を充足した対象顧客（付与顧客）に付与するポイント数を決定する。付与ポイント決定部２３５は、売価代表価格とその対象顧客の購入予想価格との差分、及び上限ポイントに基づいて、対象顧客に付与するポイント数を決定する。

これにより、実施形態のサーバ装置２０は、顧客が安価と感じる価格（購入予想価格）で商品を実質的に購入できるように、店頭価格との差額をポイントバックする仕組みを構築することができる。このため、顧客は、クーポンを所持したり選んだりしなくても、安価であれば購入したいと思っていた商品を、その安価な価格で実質的に購入することが可能となり、顧客に手間をかけさせることなく、顧客満足度を向上させることができる。

しかも実施形態のサーバ装置２０では、上限ポイントを考慮して顧客に付与するポイント数を決定することができる。このため、特定の顧客に際限なくポイントを付与してしまうことがないため、利益が抑圧されることがない。したがって、顧客満足度を維持しつつ、利益を最大化させることが可能となる。また、顧客間の不公平感を助長させることもない。

また、実施形態のサーバ装置２０は、購買履歴に基づいて対象顧客ごとの購入予想価格を決定することができる。このため、実際に対象商品が購入された実績のある価格に基づいて、過去に顧客が安価と感じて購入したと考えられる価格に購入予想価格することができ、対象顧客に対象商品の購入を訴えることが可能である。

ここで、特典ルール取得部２３０は、「第１取得部」の一例である。
また、特典ルール情報２２１は、「上限ポイント」の一例である。
また、購買履歴取得部２３１は、「第２取得部」の一例である。
また、購買履歴情報２２２は「購買履歴」の一例である。
また、売価代表価格決定部２３２は、「第１決定部」の一例である。
また、購入予想価格決定部２３４は、「第２決定部」の一例である。
また、付与ポイント決定部２３５は、「第３決定部」の一例である。

また、実施形態のサーバ装置２０では、売価代表価格決定部２３２は、購買履歴情報２２２に基づいて、不特定の顧客によって購入された対象商品の購入価格の統計値を、売価代表価格とする。これにより、実施形態のサーバ装置２０は、不特定の顧客が実際に対象商品を購入した価格を統計処理して売価代表価格を決定することができる。不特定の顧客には安値であっても通常価格であっても通常よりも高い価格であっても、店頭価格に関わらず対象商品を購入する顧客が含まれている。したがって、売価代表価格を、店頭の通常価格に近い価格に設定することが可能である。

また、実施形態のサーバ装置２０では、購入予想価格決定部２３４は、購買履歴情報２２２に基づいて、対象顧客によって購入された対象商品の購入価格の統計値を購入予想価格とする。これにより、実施形態のサーバ装置２０は、対象顧客が実際に対象商品を購入した価格を統計処理して購入予想価格を決定することができる。したがって、購入予想価格を、対象顧客が対象商品を購入する可能性が高い価格に設定することが可能である。

また、実施形態のサーバ装置２０では、購入予想価格決定部２３４は、購買履歴情報２２２に基づいて抽出した、対象顧客によって購入された対象商品の購入価格のサンプル数が閾値未満である場合、予め決定された価格を購入予想価格とする。これにより、実施形態のサーバ装置２０は、サンプル数に満たず統計値の信頼性が低くなることが予想される場合であっても、より確からしい価格を購入予想価格として決定することが可能となる。

なお、上述した実施形態では、顧客にポイントを付与した旨を顧客端末３０に通知する場合を例示して説明した。しかしながらこれに限定されることはない。サーバ装置２０は、例えば、顧客端末３０にアプリをインストールしていない顧客や、顧客端末３０を有していない顧客にポイントを付与した場合などにおいては、顧客の顧客端末３０にポイントを付与した旨を通知しない。この場合、例えば、店舗に設けられたカードリーダ等にポイントカードを読み込ませることにより、顧客は、自身にポイントが付与されたことを認識することができる。

また、上述した実施形態では、サーバ装置２０がアプリを提供する場合を例示して説明した。しかしながらこれに限定されることはない。サーバ装置２０とは異なる外部装置がアプリを提供するようにしてもよいのは勿論である。

上述した実施形態におけるサーバ装置２０の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…ポイント付与システム
１０…店舗端末
１２０…売上情報
２０…サーバ装置
２１…通信部
２２…記憶部
２２０…顧客情報
２２１…特典ルール情報
２２２…購買履歴情報
２３…制御部
２３０…特典ルール取得部（第１取得部）
２３１…購買履歴取得部（第２取得部）
２３２…売価代表価格決定部（第１決定部）
２３３…対象顧客抽出部
２３４…購入予想価格決定部（第２決定部）
２３５…付与ポイント決定部（第３決定部）
２３６…判定部
２３７…付与部
２３８…通知制御部
３０…顧客端末

Claims (7)

1. キャンペーンにおいて、対象商品に応じたポイントを顧客に付与する際のポイントの上限である上限ポイントを取得する第１取得部と、
   顧客における過去の購買履歴を取得する第２取得部と、
   前記購買履歴に基づいて、前記対象商品の売価を代表する価格である売価代表価格を決定する第１決定部と、
   前記購買履歴に基づいて、ポイントを付与する対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、前記対象顧客が前記対象商品を購入することが予想される購入予想価格を決定する第２決定部と、
   ポイントを付与する付与条件を充足する前記対象顧客である付与顧客に付与するポイント数を、前記売価代表価格と前記付与顧客の前記購入予想価格との差分、及び前記上限ポイントに基づいて決定する第３決定部と、
   を備えるサーバ装置。
2. 前記第１決定部は、前記購買履歴に基づいて、不特定の顧客によって購入された前記対象商品の購入価格の統計値を、前記売価代表価格とする、
   請求項１に記載のサーバ装置。
3. 前記第２決定部は、前記購買履歴に基づいて、前記対象顧客によって購入された前記対象商品の購入価格の統計値を、前記購入予想価格とする、
   請求項１又は請求項２に記載のサーバ装置。
4. 前記第２決定部は、前記購買履歴に基づいて抽出した、前記対象顧客によって購入された前記対象商品の購入価格のサンプル数が閾値未満である場合、予め決定された価格を前記購入予想価格とする、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のサーバ装置。
5. 前記第３決定部によって決定された、前記対象顧客が前記対象商品を購入した場合に付与するポイント数を、前記対象顧客の顧客端末に通知する通知制御部を更に備える、
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のサーバ装置。
6. コンピュータによって実行される付与ポイント決定方法であって、
   第１取得部が、キャンペーンにおいて、対象商品に応じたポイントを顧客に付与する際のポイントの上限である上限ポイントを取得し、
   第２取得部が、顧客における過去の購買履歴を取得し、
   第１決定部が、前記購買履歴に基づいて、前記対象商品の売価を代表する価格である売価代表価格を決定し、
   第２決定部が、ポイントを付与する対象となる抽出条件を充足する対象顧客ごとに、前記対象顧客が前記対象商品を購入することが予想される購入予想価格を決定し、
   第３決定部が、ポイントを付与する付与条件を充足する前記対象顧客である付与顧客に付与するポイント数を、前記売価代表価格と前記付与顧客の前記購入予想価格との差分、及び前記上限ポイントに基づいて決定する、
   付与ポイント決定方法。
7. コンピュータを、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のサーバ装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記サーバ装置が備える各部として機能させるためのプログラム。

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