JP3400069B2 - レスポンス人数予測システム - Google Patents
レスポンス人数予測システムInfo
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カタログを顧客に送付
するときのレスポンス人数を予測するレスポンス人数予
測システムに関するものである。 【０００２】 【従来の技術】通信販売業は、まず顧客にカタログを送
付し、それに対して顧客からのレスポンス（受注）を待
つ。どれくらいのレスポンスがあるかを予測する必要が
ある。 【０００３】一般に、送付したカタログに対して、レス
ポンスがあるのは毎回というわけではない。過去の購買
履歴や顧客の属性からレスポンスがあるかないかを統計
的に予測すると、殆どの顧客に対してレスポンスがない
と予測されてしまう。 【０００４】 【発明が解決しようとする課題】このため、正確なレス
ポンス人数を予測する手段の提供が望まれていた。本発
明は、これらの問題を解決するため、過去の顧客情報か
ら作成した回帰式に予測対象の顧客情報に当てはめて予
測レスポンス金額を算出し、この予測レスポンス金額を
ランク別に分けてその総和を求め、この総和を過去のラ
ンク別の平均値で除算して予測レンスポンス人数を算出
し、カタログ送付数を決定することを目的としている。 【０００５】 【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理ブ
ロック図を示す。図１において、レスポンス人数予測シ
ステム１は、過去の顧客情報６および予測対象の顧客情
報７をもとにレスポンス人数を予測するものであって、
レスポンス金額予測手段２、平均レスポンス金額算出手
段３、および予測レスポンス人数算出手段４から構成さ
れるものである。 【０００６】レスポンス金額予測手段２は、過去の顧客
情報６をもとに、予測対象の顧客情報７を当てはめて予
測レスポンス金額を算出するものである。平均レスポン
ス金額算出手段３は、算出した予測レスポンス金額およ
び過去の予測レスポンス金額をソートしてランク分け
し、ランク毎の後者に対する実績を平均した平均レスポ
ンス金額を算出するものである。 【０００７】予測レスポンス人数算出手段４は、ランク
毎に予測対象の予測レスポンス金額の総和を、平均レン
スポンス金額で除算して予測レスポンス人数を算出する
ものである。 【０００８】過去の顧客情報６は、過去の顧客の受注実
績などの顧客情報である。予測対象の顧客情報７は、予
測対象の顧客情報である。予測レスポンス金額８は、顧
客毎の予測レスポンス金額である。 【０００９】予測レスポンス人数９は、予測対象の予測
レスポンス金額のランク毎の総和を、平均レスポンス金
額で除算して予測したレスポンス人数である。 【００１０】 【作用】本発明は、図１に示すように、レスポンス金額
予測手段２が過去の顧客情報６をもとに作成した式６１
に、予測対象の顧客情報７を当てはめて予測レスポンス
金額を算出し、平均レスポンス金額算出手段３が算出し
た予測レスポンス金額および過去の予測レスポンス金額
をソートしてランク分けし、ランク毎の前者の予測レス
ポンス金額の総和を算出および後者のレスポンス金額
（実績）を平均した平均レスポンス金額を算出し、予測
レスポンス人数算出手段４がランク毎に予測対象の予測
レスポンス金額の総和を、平均レスポンス金額で除算し
て予測レスポンス人数を算出し、この算出したランク毎
の予測レスポンス人数をもとにカタログ送付数を決定す
るようにしている。 【００１１】この際、ランクとして、全体の顧客数の所
定数毎に予測レスポンス金額の多い順にランクづけする
ようにしている。従って、過去の顧客情報６をもとに作
成した例えば回帰式６１に予測対象の顧客情報７を当て
はめて予測レスポンス金額を算出し、この予測レスポン
ス金額のランク別の総和を、過去の予測レスポンス金額
（実績）のランク毎の平均値で除算してランク別の予測
レンスポンス人数を算出することにより、簡易に予測レ
スポンス人数を算出し、カタログ送付数を容易に決定す
ることが可能となる。 【００１２】 【実施例】次に、図２から図４を用いて本発明の実施例
の構成および動作を順次詳細に説明する。 【００１３】まず、図２を用いてカタログ送付の全体の
動作を説明する。図２は、カタログ送付の全体説明図を
示す。図２において、Ｓ１は、カタログ企画する。これ
は、通信販売しようとする商品名、価格などを掲載する
カタログの企画をする。 【００１４】Ｓ２は、カタログ作成する。Ｓ３は、レス
ポンス人数予測する。これは、Ｓ２で作成したカタログ
を送付する顧客について、過去の顧客情報６（前年の同
時期の顧客の受注実績などの情報）をもとに回帰式６１
（図３参照）を作成し、この回帰式６１に予測対象の顧
客情報（今年の同時期の予測対象の顧客の情報）を当て
はめて予測レスポンス金額を算出し、ランク別に分けて
総和を求め、これを過去のランク毎の受注実績の平均
（平均レスポンス金額）で除算した予測レスポンス人数
を算出する（図３および図４を用いて後述する）。 【００１５】Ｓ４は、顧客抽出する。これは、Ｓ３で予
測した予測レスポンス人数をもとに、カタログを送付す
る顧客を抽出する。Ｓ５は、ＤＭラベルを発行する。こ
れは、Ｓ４で抽出した顧客のＤＭ（ダイレクトメール）
のラベル（顧客の宛先を印刷したラベル）を発行する。 【００１６】Ｓ６は、カタログ送付する。これは、Ｓ５
で発行されたＤＭラベルを、カタログを入れた封筒の宛
先の欄に貼付け、郵送する。Ｓ７は、受注する。これ
は、Ｓ６のカタログを発送し、顧客がカタログを見て電
話してきたので、受注する。 【００１７】以上のカタログ送付の流れの中で、Ｓ３の
レスポンス人数予測を行って最適な顧客にカタログを送
付する場合について以下図３および図４を用いて詳細に
説明する。 【００１８】次に、図３および図４は、本発明の動作説
明図を示す。これは、過去の顧客情報６および予測対象
の顧客情報７を用い、予測レスポンス人数を算出する手
順を詳細に説明したものである。 【００１９】図３において、Ｓ１１は、過去の顧客情報
６を準備する。これは、予測しようとする対象と同時期
の前年の顧客情報６として、右側に記載した顧客情報を
準備する。ここでは、例えば顧客Ａについて、図示のよ
うに、 ・顧客Ａ ・９３年春号カタログ送付時 ９３年春号カタログに
対する受注実績 ・最新購入日（ＸA1） ４３００円（ＹA） ・累計購入回数（ＸA2） ・最新購入金額（ＸA3） ・・・ ・顧客Ｂ ・９３年春号カタログ送付時 ９３年春号カタログに
対する受注実績 ・最新購入日（ＸB1） ０円（ＹB） ・累計購入回数（ＸB2） ・最新購入金額（ＸB3） ・・・ Ｓ１２は、サンプリング（ランダム）する。これは、Ｓ
１１の過去の顧客情報６からランダムにサンプリングす
る。 【００２０】Ｓ１３は、ランダムにサンプリングした後
の過去の顧客情報６である。Ｓ１４は、統計解析（数量
化理論１類）を行う。これは、右側に記載したように、
回帰式（全体に対して１つの式）を図示の下記のように
作成する。 【００２１】 Ｙ＝ａ0 ＋ａ1Ｘ1＋ａ2Ｘ2＋ａ3Ｘ3＋・・・ そして、過去の受注実績などを代入してａ0、ａ1、
ａ2、ａ3・・・を求める。Ｓ１５は、過去のレスポンス
金額を保存する。これは、Ｓ１３の過去の顧客情報６の
うちの過去の受注実績を、過去のレンスポンス金額とし
て保存したものである。 【００２２】Ｓ１６は、予測対象の顧客情報７を準備す
る。ここでは、右側の矢印先に記載した、９４年春号カ
タログ送付時の予測対象の顧客情報７を準備する。Ｓ１
７は、レスポンス金額の予測を行う。これは、右側に記
載したように、Ｓ１４で求めた回帰式６１に、予測対象
の顧客情報７を当てはめ、顧客毎の予測レスポンス金額
を求める。例えば図示のように、顧客ａ、ｂ・・・に対
して、回帰式６１に予測対象の顧客情報７中の当該顧客
ａ、ｂ・・・の情報を当てはめて予測レスポンス金額を
それぞれ求める。 【００２３】 Ｙa ＝ａ0＋ａ1Ｘa1＋ａ2Ｘa2＋ａ3Ｘ a3＋・・・ Ｙb ＝ａ0＋ａ1Ｘb1＋ａ2Ｘb2＋ａ 3 Ｘ b3＋・・・ ・・・ Ｓ１８は、Ｓ１７で求めた、予測対象の顧客の予測レス
ポンス金額を保存したものである。 【００２４】図４において、Ｓ１８、Ｓ１５は、図３の
Ｓ１８、Ｓ１５と同じものである。Ｓ１９は、Ｓ１８の
予測対象の予測レスポンス金額でソートし、右側に記載
したように、顧客をランク分けする。例えば上位から１
０％（顧客数）毎にＡランクからＪランクまでの１０段
階に分ける。そして、Ｓ２０の予測レスポンス金額とし
て保存する。 【００２５】Ｓ２１は、同様に、過去の予測レスポンス
金額でソートし、右側に記載したように、顧客をランク
分けする。例えば上位から１０％（顧客数）毎にＡラン
クからＪランクまでの１０段階に分ける。 【００２６】Ｓ２２は、Ｓ２１でランク別に分けた各ラ
ンク内のレスポンス金額（受注実績）の平均を算出す
る。これは、右側に記載したように、ランク別に平均レ
スポンス金額を求める。例えば図示の下記のように求め
る。 【００２７】 平均レスポンス金額（実績値に等しい） ランクＡ：３４，７００円 ランクＢ：２５，０００円 ・・・ ランクＪ：１３，６００円 Ｓ２３は、予測レスポンス人数を算出する。これは、右
側に記載したように、ランク別の予測対象の総和の予測
レスポンス金額を、平均レスポンス金額（受注額の平
均）で割る。求められた値を予測レスポンス人数とす
る。詳述すれば、 Ｓ１９で予測対象の顧客の予測レスポンス金額を高
い順にソートし、１０％顧客数毎にランク分けしてＡク
ラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの１０段階に分け、これ
らＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの各クラス内の予
測レスポンス金額の総和をそれぞれ求める。 【００２８】 次に、Ｓ２１で過去の顧客の予測レス
ポンス金額を高い順にソートし、１０％顧客数毎にラン
ク分けしてＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの１０段
階に分け、これらＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの
各クラス内の予測レスポンス金額の平均（平均レスポン
ス金額）を求める。 【００２９】で求めた各クラス毎の総和を、で
求めた各クラス毎の平均レスポンス金額で割って予測レ
スポンス人数を算出する。このようにして算出した予測
レスポンス人数をグラフで表現すると、図４の右下に示
すように、縦軸にランクＡ〜Ｊ、横軸に予測レスポンス
人数とした棒グラフとなり、予測レスポンス人数が算出
（予測）されることとなる。 【００３０】Ｓ２４は、反応人数をみてカタログ送付数
を決定する。これは、Ｓ２３で算出した予測レスポンス
人数をグラフ表示した図４の右下の棒グラグを管理者が
見て、例えばＡランクからＨランクまでの顧客にカタロ
グ送付すると決定し、ＡランクからＨランクまでの人数
の顧客にカタログを送付する。 【００３１】以上によって、過去の同時期の顧客情報６
および予測対象の同時期の顧客情報７を入力情報とし、
過去の顧客情報６から回帰式６１を求めて予測対象の顧
客情報７を当てはめて当該予測対象の各顧客の予測レス
ポンス金額を算出し、ソートしてランク分けし、各ラン
クの予測レスポンス金額の総和を求めてこれを過去の実
績から算出した各ランク別の平均値（平均レスポンス金
額）で除算し、ランク毎の予測レスポンス人数を算出す
る。これにより、統計的手法の中では、数量化理論２類
や判別分析でしか求められなかったレスポンス人数を、
本実施例では数量化理論１類あるいは重回帰分析で求め
たレスポンス金額から簡易に、レスポンス人数を予測す
ることが可能となった。 【００３２】次に、図４のＳ１５、Ｓ２１、Ｓ２２にお
ける処理結果例を以下に示す。 Ｓ１５： 顧客 顧客情報 受注実績 予測レスポンス金額 ａ ３５，０００ ３２，０００ ｂ ０ ２５０ ｃ ０ ３，２００ ｄ ２５，０００ ４０，０００ ｅ ０ ０ ｆ ０ ３，５００ Ｓ２１： でソート ｄ ２５，０００ ４０，０００ ａ ３５，０００ ３２，０００ ｆ ０ ３，５００ ｃ ０ ３，２００ ｂ ０ ２５０ ｅ ０ ０ Ｓ２２： （実績） ランク 受注実績 反応人数 予測レスポンス金額 平均レスポン （ランク別総額）（ランク別数） ス金額 （／） Ａ ３，４７０，０００ １００ ３，２００，０００ ３４，７００ Ｂ ２，０００，０００ ８０ ２，６００，０００ ２５，０００ Ｃ ・ ・ ・ ・ Ｄ ・ ・ ・ ・ 【００３３】 【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
過去の顧客情報６をもとに作成した回帰式６１に予測対
象の顧客情報７を当てはめて予測レスポンス金額を算出
し、この予測レスポンス金額のランク別の総和を、過去
のランク別の平均値で除算して予測レンスポンス人数を
算出する構成を採用しているため、カタログ送付時に過
去の顧客情報６および予測対象の顧客情報７から簡易に
予測レスポンス人数を算出することができる。そして、
この算出した予測レスポンス人数を参照して、予測レス
ポンス金額が例えば上位から８０％までのランクの人数
の顧客にカタログを送付すると容易に決定できる。
するときのレスポンス人数を予測するレスポンス人数予
測システムに関するものである。 【０００２】 【従来の技術】通信販売業は、まず顧客にカタログを送
付し、それに対して顧客からのレスポンス（受注）を待
つ。どれくらいのレスポンスがあるかを予測する必要が
ある。 【０００３】一般に、送付したカタログに対して、レス
ポンスがあるのは毎回というわけではない。過去の購買
履歴や顧客の属性からレスポンスがあるかないかを統計
的に予測すると、殆どの顧客に対してレスポンスがない
と予測されてしまう。 【０００４】 【発明が解決しようとする課題】このため、正確なレス
ポンス人数を予測する手段の提供が望まれていた。本発
明は、これらの問題を解決するため、過去の顧客情報か
ら作成した回帰式に予測対象の顧客情報に当てはめて予
測レスポンス金額を算出し、この予測レスポンス金額を
ランク別に分けてその総和を求め、この総和を過去のラ
ンク別の平均値で除算して予測レンスポンス人数を算出
し、カタログ送付数を決定することを目的としている。 【０００５】 【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理ブ
ロック図を示す。図１において、レスポンス人数予測シ
ステム１は、過去の顧客情報６および予測対象の顧客情
報７をもとにレスポンス人数を予測するものであって、
レスポンス金額予測手段２、平均レスポンス金額算出手
段３、および予測レスポンス人数算出手段４から構成さ
れるものである。 【０００６】レスポンス金額予測手段２は、過去の顧客
情報６をもとに、予測対象の顧客情報７を当てはめて予
測レスポンス金額を算出するものである。平均レスポン
ス金額算出手段３は、算出した予測レスポンス金額およ
び過去の予測レスポンス金額をソートしてランク分け
し、ランク毎の後者に対する実績を平均した平均レスポ
ンス金額を算出するものである。 【０００７】予測レスポンス人数算出手段４は、ランク
毎に予測対象の予測レスポンス金額の総和を、平均レン
スポンス金額で除算して予測レスポンス人数を算出する
ものである。 【０００８】過去の顧客情報６は、過去の顧客の受注実
績などの顧客情報である。予測対象の顧客情報７は、予
測対象の顧客情報である。予測レスポンス金額８は、顧
客毎の予測レスポンス金額である。 【０００９】予測レスポンス人数９は、予測対象の予測
レスポンス金額のランク毎の総和を、平均レスポンス金
額で除算して予測したレスポンス人数である。 【００１０】 【作用】本発明は、図１に示すように、レスポンス金額
予測手段２が過去の顧客情報６をもとに作成した式６１
に、予測対象の顧客情報７を当てはめて予測レスポンス
金額を算出し、平均レスポンス金額算出手段３が算出し
た予測レスポンス金額および過去の予測レスポンス金額
をソートしてランク分けし、ランク毎の前者の予測レス
ポンス金額の総和を算出および後者のレスポンス金額
（実績）を平均した平均レスポンス金額を算出し、予測
レスポンス人数算出手段４がランク毎に予測対象の予測
レスポンス金額の総和を、平均レスポンス金額で除算し
て予測レスポンス人数を算出し、この算出したランク毎
の予測レスポンス人数をもとにカタログ送付数を決定す
るようにしている。 【００１１】この際、ランクとして、全体の顧客数の所
定数毎に予測レスポンス金額の多い順にランクづけする
ようにしている。従って、過去の顧客情報６をもとに作
成した例えば回帰式６１に予測対象の顧客情報７を当て
はめて予測レスポンス金額を算出し、この予測レスポン
ス金額のランク別の総和を、過去の予測レスポンス金額
（実績）のランク毎の平均値で除算してランク別の予測
レンスポンス人数を算出することにより、簡易に予測レ
スポンス人数を算出し、カタログ送付数を容易に決定す
ることが可能となる。 【００１２】 【実施例】次に、図２から図４を用いて本発明の実施例
の構成および動作を順次詳細に説明する。 【００１３】まず、図２を用いてカタログ送付の全体の
動作を説明する。図２は、カタログ送付の全体説明図を
示す。図２において、Ｓ１は、カタログ企画する。これ
は、通信販売しようとする商品名、価格などを掲載する
カタログの企画をする。 【００１４】Ｓ２は、カタログ作成する。Ｓ３は、レス
ポンス人数予測する。これは、Ｓ２で作成したカタログ
を送付する顧客について、過去の顧客情報６（前年の同
時期の顧客の受注実績などの情報）をもとに回帰式６１
（図３参照）を作成し、この回帰式６１に予測対象の顧
客情報（今年の同時期の予測対象の顧客の情報）を当て
はめて予測レスポンス金額を算出し、ランク別に分けて
総和を求め、これを過去のランク毎の受注実績の平均
（平均レスポンス金額）で除算した予測レスポンス人数
を算出する（図３および図４を用いて後述する）。 【００１５】Ｓ４は、顧客抽出する。これは、Ｓ３で予
測した予測レスポンス人数をもとに、カタログを送付す
る顧客を抽出する。Ｓ５は、ＤＭラベルを発行する。こ
れは、Ｓ４で抽出した顧客のＤＭ（ダイレクトメール）
のラベル（顧客の宛先を印刷したラベル）を発行する。 【００１６】Ｓ６は、カタログ送付する。これは、Ｓ５
で発行されたＤＭラベルを、カタログを入れた封筒の宛
先の欄に貼付け、郵送する。Ｓ７は、受注する。これ
は、Ｓ６のカタログを発送し、顧客がカタログを見て電
話してきたので、受注する。 【００１７】以上のカタログ送付の流れの中で、Ｓ３の
レスポンス人数予測を行って最適な顧客にカタログを送
付する場合について以下図３および図４を用いて詳細に
説明する。 【００１８】次に、図３および図４は、本発明の動作説
明図を示す。これは、過去の顧客情報６および予測対象
の顧客情報７を用い、予測レスポンス人数を算出する手
順を詳細に説明したものである。 【００１９】図３において、Ｓ１１は、過去の顧客情報
６を準備する。これは、予測しようとする対象と同時期
の前年の顧客情報６として、右側に記載した顧客情報を
準備する。ここでは、例えば顧客Ａについて、図示のよ
うに、 ・顧客Ａ ・９３年春号カタログ送付時 ９３年春号カタログに
対する受注実績 ・最新購入日（ＸA1） ４３００円（ＹA） ・累計購入回数（ＸA2） ・最新購入金額（ＸA3） ・・・ ・顧客Ｂ ・９３年春号カタログ送付時 ９３年春号カタログに
対する受注実績 ・最新購入日（ＸB1） ０円（ＹB） ・累計購入回数（ＸB2） ・最新購入金額（ＸB3） ・・・ Ｓ１２は、サンプリング（ランダム）する。これは、Ｓ
１１の過去の顧客情報６からランダムにサンプリングす
る。 【００２０】Ｓ１３は、ランダムにサンプリングした後
の過去の顧客情報６である。Ｓ１４は、統計解析（数量
化理論１類）を行う。これは、右側に記載したように、
回帰式（全体に対して１つの式）を図示の下記のように
作成する。 【００２１】 Ｙ＝ａ0 ＋ａ1Ｘ1＋ａ2Ｘ2＋ａ3Ｘ3＋・・・ そして、過去の受注実績などを代入してａ0、ａ1、
ａ2、ａ3・・・を求める。Ｓ１５は、過去のレスポンス
金額を保存する。これは、Ｓ１３の過去の顧客情報６の
うちの過去の受注実績を、過去のレンスポンス金額とし
て保存したものである。 【００２２】Ｓ１６は、予測対象の顧客情報７を準備す
る。ここでは、右側の矢印先に記載した、９４年春号カ
タログ送付時の予測対象の顧客情報７を準備する。Ｓ１
７は、レスポンス金額の予測を行う。これは、右側に記
載したように、Ｓ１４で求めた回帰式６１に、予測対象
の顧客情報７を当てはめ、顧客毎の予測レスポンス金額
を求める。例えば図示のように、顧客ａ、ｂ・・・に対
して、回帰式６１に予測対象の顧客情報７中の当該顧客
ａ、ｂ・・・の情報を当てはめて予測レスポンス金額を
それぞれ求める。 【００２３】 Ｙa ＝ａ0＋ａ1Ｘa1＋ａ2Ｘa2＋ａ3Ｘ a3＋・・・ Ｙb ＝ａ0＋ａ1Ｘb1＋ａ2Ｘb2＋ａ 3 Ｘ b3＋・・・ ・・・ Ｓ１８は、Ｓ１７で求めた、予測対象の顧客の予測レス
ポンス金額を保存したものである。 【００２４】図４において、Ｓ１８、Ｓ１５は、図３の
Ｓ１８、Ｓ１５と同じものである。Ｓ１９は、Ｓ１８の
予測対象の予測レスポンス金額でソートし、右側に記載
したように、顧客をランク分けする。例えば上位から１
０％（顧客数）毎にＡランクからＪランクまでの１０段
階に分ける。そして、Ｓ２０の予測レスポンス金額とし
て保存する。 【００２５】Ｓ２１は、同様に、過去の予測レスポンス
金額でソートし、右側に記載したように、顧客をランク
分けする。例えば上位から１０％（顧客数）毎にＡラン
クからＪランクまでの１０段階に分ける。 【００２６】Ｓ２２は、Ｓ２１でランク別に分けた各ラ
ンク内のレスポンス金額（受注実績）の平均を算出す
る。これは、右側に記載したように、ランク別に平均レ
スポンス金額を求める。例えば図示の下記のように求め
る。 【００２７】 平均レスポンス金額（実績値に等しい） ランクＡ：３４，７００円 ランクＢ：２５，０００円 ・・・ ランクＪ：１３，６００円 Ｓ２３は、予測レスポンス人数を算出する。これは、右
側に記載したように、ランク別の予測対象の総和の予測
レスポンス金額を、平均レスポンス金額（受注額の平
均）で割る。求められた値を予測レスポンス人数とす
る。詳述すれば、 Ｓ１９で予測対象の顧客の予測レスポンス金額を高
い順にソートし、１０％顧客数毎にランク分けしてＡク
ラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの１０段階に分け、これ
らＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの各クラス内の予
測レスポンス金額の総和をそれぞれ求める。 【００２８】 次に、Ｓ２１で過去の顧客の予測レス
ポンス金額を高い順にソートし、１０％顧客数毎にラン
ク分けしてＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの１０段
階に分け、これらＡクラス、Ｂクラス・・・Ｊクラスの
各クラス内の予測レスポンス金額の平均（平均レスポン
ス金額）を求める。 【００２９】で求めた各クラス毎の総和を、で
求めた各クラス毎の平均レスポンス金額で割って予測レ
スポンス人数を算出する。このようにして算出した予測
レスポンス人数をグラフで表現すると、図４の右下に示
すように、縦軸にランクＡ〜Ｊ、横軸に予測レスポンス
人数とした棒グラフとなり、予測レスポンス人数が算出
（予測）されることとなる。 【００３０】Ｓ２４は、反応人数をみてカタログ送付数
を決定する。これは、Ｓ２３で算出した予測レスポンス
人数をグラフ表示した図４の右下の棒グラグを管理者が
見て、例えばＡランクからＨランクまでの顧客にカタロ
グ送付すると決定し、ＡランクからＨランクまでの人数
の顧客にカタログを送付する。 【００３１】以上によって、過去の同時期の顧客情報６
および予測対象の同時期の顧客情報７を入力情報とし、
過去の顧客情報６から回帰式６１を求めて予測対象の顧
客情報７を当てはめて当該予測対象の各顧客の予測レス
ポンス金額を算出し、ソートしてランク分けし、各ラン
クの予測レスポンス金額の総和を求めてこれを過去の実
績から算出した各ランク別の平均値（平均レスポンス金
額）で除算し、ランク毎の予測レスポンス人数を算出す
る。これにより、統計的手法の中では、数量化理論２類
や判別分析でしか求められなかったレスポンス人数を、
本実施例では数量化理論１類あるいは重回帰分析で求め
たレスポンス金額から簡易に、レスポンス人数を予測す
ることが可能となった。 【００３２】次に、図４のＳ１５、Ｓ２１、Ｓ２２にお
ける処理結果例を以下に示す。 Ｓ１５： 顧客 顧客情報 受注実績 予測レスポンス金額 ａ ３５，０００ ３２，０００ ｂ ０ ２５０ ｃ ０ ３，２００ ｄ ２５，０００ ４０，０００ ｅ ０ ０ ｆ ０ ３，５００ Ｓ２１： でソート ｄ ２５，０００ ４０，０００ ａ ３５，０００ ３２，０００ ｆ ０ ３，５００ ｃ ０ ３，２００ ｂ ０ ２５０ ｅ ０ ０ Ｓ２２： （実績） ランク 受注実績 反応人数 予測レスポンス金額 平均レスポン （ランク別総額）（ランク別数） ス金額 （／） Ａ ３，４７０，０００ １００ ３，２００，０００ ３４，７００ Ｂ ２，０００，０００ ８０ ２，６００，０００ ２５，０００ Ｃ ・ ・ ・ ・ Ｄ ・ ・ ・ ・ 【００３３】 【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
過去の顧客情報６をもとに作成した回帰式６１に予測対
象の顧客情報７を当てはめて予測レスポンス金額を算出
し、この予測レスポンス金額のランク別の総和を、過去
のランク別の平均値で除算して予測レンスポンス人数を
算出する構成を採用しているため、カタログ送付時に過
去の顧客情報６および予測対象の顧客情報７から簡易に
予測レスポンス人数を算出することができる。そして、
この算出した予測レスポンス人数を参照して、予測レス
ポンス金額が例えば上位から８０％までのランクの人数
の顧客にカタログを送付すると容易に決定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理ブロック図である。
【図２】カタログ送付の全体説明図である。
【図３】本発明の動作説明図（続く）である。
【図４】本発明の動作説明図（続き）である。
【符号の説明】
１：レスポンス人数予測システム
２：レスポンス金額予測手段
３：平均レスポンス金額算出手段
４：予測レスポンス人数算出手段
６：過去の顧客情報
７：予測対象の顧客情報
８：予測レスポンス金額
９：予測レスポンス人数
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平５−165864（ＪＰ，Ａ)
小林健吾，販売予測の知識，日本経済
新聞社，1993年 ７月９日，ｐ．41−
76，153−186
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/60 170
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】カタログを送付した時のレスポンス人数を
予測するレスポンス人数予測システムにおいて、過去のカタログ送付時における、該カタログに対する受
注実績の情報である 顧客の受注実績と過去から現在まで
の顧客の情報である顧客情報とが記憶された顧客データ
ベースと、 前記顧客データベースからランダムに顧客サンプルを選
択し、該顧客サンプルの過去の特定期間の顧客情報と該
顧客サンプルの過去の特定期間の顧客受注実績とから回
帰式を作成し、該回帰式に基づき、該特定期間以後であ
り該特定期間とは別の期間の前記顧客データベースの顧
客情報から、今回のカタログ送付によって予想される各
顧客毎のレスポンス予測金額をカタログ送付以前に算出
するレスポンス予測金額算出手段と、 前記顧客受注実績を受注金額でソートし、該ソート結果
を予め設定したグループ人数でグループ分けし、各グル
ープでの平均受注金額を求めると共に、前記レスポンス
予測金額を前記顧客受注実績のソート条件に対応付けて
ソートし、該ソート結果を前記グループ人数でグループ
分けし、各グループの合計受注予測金額を求め、各グル
ープ毎に該合計受注予測金額を該平均受注金額で除算
し、顧客受注実績に対する各グループでのレスポンス予
測人数として出力するレスポンス予測人数出力手段とを
備えたことを特徴とするレスポンス人数予測システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4958894A JP3400069B2 (ja) | 1994-03-18 | 1994-03-18 | レスポンス人数予測システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4958894A JP3400069B2 (ja) | 1994-03-18 | 1994-03-18 | レスポンス人数予測システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07262169A JPH07262169A (ja) | 1995-10-13 |
| JP3400069B2 true JP3400069B2 (ja) | 2003-04-28 |
Family
ID=12835394
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4958894A Expired - Fee Related JP3400069B2 (ja) | 1994-03-18 | 1994-03-18 | レスポンス人数予測システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3400069B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001290934A (ja) * | 2000-04-06 | 2001-10-19 | Toshiba Tec Corp | 情報端末装置 |
-
1994
- 1994-03-18 JP JP4958894A patent/JP3400069B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 小林健吾，販売予測の知識，日本経済新聞社，１９９３年 ７月９日，ｐ．４１−７６，１５３−１８６ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07262169A (ja) | 1995-10-13 |
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