JP4127844B1 - Terminal, method and computer program - Google Patents

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JP4127844B1 JP2007291172A JP2007291172A JP4127844B1 JP 4127844 B1 JP4127844 B1 JP 4127844B1 JP 2007291172 A JP2007291172 A JP 2007291172A JP 2007291172 A JP2007291172 A JP 2007291172A JP 4127844 B1 JP4127844 B1 JP 4127844B1
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克仁 青木
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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Abstract

【課題】 買物時のレジ袋を削減する為、ICタグ付きマイバッグを利用することにより削減したレジ袋枚数から特典ポイントを計算するレジ袋削減管理システム、レジ袋削減管理装置、レジ袋削減管理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】 端末が清算商品情報及びICタグ情報を受信し、受信した識別情報をもとに顧客特定を実行し、各種検索用リストを記憶する記憶部を参照することで、顧客別の各種リストを作成し、顧客が買物において削減したレジ袋枚数を算出し、算出されたレジ袋削減枚数を顧客別に管理できることとした。
【選択図】 図1
PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce a shopping bag when shopping, a shopping bag reduction management system, a shopping bag reduction management device, and a shopping bag reduction management for calculating a privilege point from the number of shopping bags reduced by using a my bag with an IC tag. Methods and programs are provided.
A terminal receives clearing product information and IC tag information, performs customer identification based on the received identification information, and refers to a storage unit that stores various search lists. A list was created, and the number of shopping bags reduced by the customer in the shopping was calculated, and the calculated number of shopping bags reduced could be managed for each customer.
[Selection] Figure 1

Description

本発明は、買い物客が精算時にレジ袋を使用しないときに付加される特典ポイントを、購入した商品から削減できたであろうレジ袋の種類、枚数をより実際に近い値で高速に算
出し特典ポイント換算を行うための技術に関する。
The present invention calculates the reward points that are added when a shopper does not use a shopping bag at the time of checkout, and calculates the types and number of shopping bags that could have been reduced from the purchased product at higher speeds with values closer to actual values. It is related with the technique for performing privilege point conversion.

従来のマイバッグ利用などによるレジ袋削減時の特典ポイントの付加方法と言えば、買物清算時にレジ台にて店舗が配布した台紙を顧客がレジ要員へ渡してその台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりすることが行われている。   Speaking of the method of adding reward points when reducing shopping bags by using my bag, etc., the customer delivers the mount distributed by the store at the register stand to the checkout staff at the time of shopping settlement, and stamps or seals the mount. Affixing is done.

また、レジ袋不要時には特定のバーコードカードをレジ要員へ渡すということが行われている。この特典ポイント付加システムは、買い物清算時にレジ台に備えつけられているバーコードカードをレジ要員に渡し、商品と一緒にそのバーコードカードを読み取ることによりレジ袋を不要と見做し特典ポイントを付与することが行われている。 Also, when a shopping bag is not required, a specific barcode card is handed over to the cashier. This privilege point addition system gives a bonus point to a cashier when a bar code card provided on a cash register stand is handed over to a cashier at the time of checkout, and it is deemed unnecessary by reading the barcode card with the product. To be done.

このように、買物時における清算商品毎にポイントシール貼付やポイント付与サービスはスーパー等の店舗で浸透している。また、消費者間にも浸透している背景がある。さらに、マイバッグを利用した際の、レジ袋枚数及び特典ポイント付与サービスも浸透をみせている。ここで、顧客応対が発生するごとに顧客応対情報の登録を行い、過去顧客対応履歴を参照することで今回応対時における顧客応対情報検索の効率化を図り、具体的には、キーワード検索を行い、該当する事例の発生期間ごとに重み値付けを行い、重み値順に並べ替えを行い、履歴データの表示及び更新記憶をする仕組みが提供されている(例えば、特許文献1)。   In this manner, point sticker sticking and point granting services are permeating at stores such as supermarkets for each clearing product at the time of shopping. There is also a background that has permeated consumers. Furthermore, the number of shopping bags and privilege point awarding services when using my bags are also spreading. Here, every time a customer service occurs, the customer service information is registered, and the past customer service history is referred to improve the efficiency of the customer service information search during the current service. Specifically, a keyword search is performed. There is provided a mechanism for assigning weight values for each occurrence period of the corresponding case, rearranging in order of weight values, and displaying and updating history data (for example, Patent Document 1).

特開2000−215204JP 2000-215204 A

従来の台紙にスタンプを押したり、シールを貼付したりするという特典ポイント付与方法では、レジ精算時に、顧客とレジ要員の間で台紙のやりとりがあり、レジ要員によるスタンプの押印があり、顧客当りのレジ台での滞留時間が長くなってしまうという問題があった。   With the conventional method of granting points by stamping or pasting a sticker on the mount, there is an exchange of the mount between the customer and the cashier at the time of checkout, and the stamp is stamped by the cashier. There was a problem that the residence time at the cash register stand would become longer.

また、レジ精算時に配布するレジ袋はレジ要員の主観的な推測によるもので、レジ袋枚数に応じた特典ポイント付与の際には、不公平な特典ポイント付与になってしまう問題があった。 Moreover, the shopping bag distributed at the checkout is based on the subjective estimation of the cashier staff, and there is a problem that unfair privilege points are given when the privilege points are given according to the number of shopping bags.

顧客にとっては、買い物金額によるポイントとは別に、レジ袋削減特典ポイントを台紙で管理しなければならない煩雑さを感じるだけでなく、根拠のないポイント付加方法に不公平感もある。   For customers, apart from the points based on the shopping amount, not only does it feel complicated to manage shopping bag reduction privilege points with a mount, but there is also an unfairness in the unreasonable point addition method.

スーパーや量販店側にとっては、レジ要員の作業を煩雑にさせており、レジ台の滞留時間が長くなるという弊害をもたらしていた。 For supermarkets and mass merchandisers, the work of the cashier staff has become complicated, and the residence time of the cashier stand has been increased.

その結果、本来の目的である買物時におけるレジ袋枚数の削減は進まず、店舗から顧客へレジ袋の有料化という短絡的な方法で買物時におけるレジ袋枚数の削減を推進している。 As a result, the reduction of the number of shopping bags at the time of shopping, which is the original purpose, does not proceed, and the reduction of the number of shopping bags at the time of shopping is promoted by a short-circuit method of charging shopping bags from the store to the customer.

一方、上記システムでは、顧客情報検索の効率化を図り、過去応対履歴を参照できる点で応対者の負担軽減ができ、また、応対時間の短縮や、顧客からの過去経緯説明の手間や重複を避けられるという顧客満足度を高められる効果が見込まれている。
しかしながら、従来の検索システムを買物清算時における顧客管理に適用した場合に、顧客検索に併せて顧客情報検索に必要な項目の紐づけや、定期的に購買予測が立てられる等の具体性に欠ける問題点があった。
On the other hand, with the above system, it is possible to reduce the burden on the responder by improving the efficiency of customer information search and referencing the past response history, reducing the response time, and reducing the time and effort of past explanations from customers. Expected to increase customer satisfaction that can be avoided.
However, when the conventional search system is applied to customer management at the time of shopping settlement, there is a lack of concreteness such as linking items necessary for customer information search in conjunction with customer search and making regular purchase forecasts. There was a problem.

そこで本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、レジ精算時に、顧客及びレジ要員に負担を掛けずに、レジ台での滞留が発生しないよう迅速に購入商品から実態に近いレジ袋削減枚数を算出し、特典ポイントを算出するレジ袋削減特典ポイント算出システムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and at the time of checkout settlement, it does not impose a burden on the customer and the cashier staff, and the actual condition from the purchased product is promptly prevented from occurring at the cashier stand. It is an object of the present invention to provide a shopping bag reduction privilege point calculation system that calculates the number of shopping bag reductions close to, and calculates privilege points.

上記目的を達成するため、本発明の一の観点にかかる端末は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する商品同一判別手段と、上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する商品容積値取得手段と、上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出するレジ袋枚数算出手段と、上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する出力処理手段と、上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する更新記憶処理手段と、を有する端末であって、上記検索リスト記憶手段の検索用リストは、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する顧客別嗜好商品リスト作成更新手段と、上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する顧客別購買予測商品リスト作成更新手段と、上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する顧客別購買予測商品アドレスリスト作成更新手段と、を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a terminal according to one aspect of the present invention includes customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information indicating the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions in association with each other, Product master storage means for storing product information including items of at least product identification information, product name, product volume value , and information on a plurality of products handled at the store, and a reference for calculating the number of plastic bags the type of plastic bag to be a plastic bag volume storage means for storing in association with the volume value range as a reference for each type of plastic shopping bags, and the customer identification information, at least the purchase date, product name, an item number of purchases Sales information storage means for each customer that stores the purchase history information of the customer in association with each other, store identification information for specifying a store, and sales information including at least items of product name and sales quantity , A store-specific sales information storage means, a customer information storage means, a product master storage means, a customer-specific sales information storage means, and a store-specific sales information storage means. This is a list, and at least the number of popular items by store, the list of favorite products by customer, the purchase forecast product list by customer, the purchase forecast product address list by customer, and the interval days weight with at least the interval period, weight value type and weight value as items. A search list storage means for storing value parameters as a search list and the product master storage means, a list in which addresses, product names, and product volume values are extracted as necessary items of product information is created, and the search list and product volume list storage means for storing in the search list storage means as, recognize the liquidation merchandise that the customer purchases That purchase and product recognition processing means, on the basis of the customer identification information acquisition means for acquiring the customer identification information of the customer having made the above-mentioned purchase, the customer identification information that the acquired, by referring to the customer information storage means, the above-mentioned Referring to the customer identification means for identifying the customer who purchased the product and the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer, the same product record as the recognized clearing product is in the customer-predicted purchase product address list. Product identification means for determining whether or not the product is present, and if it is determined that there is an identical product record as a result of the above determination, the address of the corresponding product record in the customer-specific purchase forecast product address list is referred to, and the address Product volume value acquisition means for acquiring the product volume value of the corresponding product record stored in the product volume list, which is a reference destination, and the acquired product volume value In the case of a number, the total value of the product volume values is calculated. In the case of a single product, the product volume value is taken as the total value. Based on the total value, the plastic bag volume list is referred to and the plastic bag corresponding to the total value A plastic bag number calculating means for determining the type of the plastic bag, an output processing means for outputting a result of the plastic bag number calculating means, and the customer information storage means for calculating the calculated plastic bag reduction number information. Update storage processing means that updates and stores the clearing merchandise information in the customer sales information storage means, and the search list of the search list storage means includes the store sales information. Create a list of popular products for each store that is stored in the search list storage means by referring to the storage means, extracting products with high sales volume at each store, prioritizing and rearranging the list. When the customer-specific sales information storage means is updated and stored, based on the clearing merchandise information, the merchandise record in the existing purchase history information is identified as the clearing merchandise and the product name item. The same product record is extracted, the most recent purchase date is acquired from the purchase date items of the product record, the purchase interval is calculated based on the update storage date and the purchase date, and the calculation is performed. It is determined whether or not the purchase interval corresponds to the specific interval period of the interval days weight value parameter, and a weight value corresponding to the specific interval period is attached to the clearing product determined to be applicable, and the same as the product record If the product record is in the existing customer-preferred product list, the weight value is added to the cumulative weight value in the product record, and the product record is sorted by the cumulative weight value after each product is added. The customer-preferred product list creation / update means for updating the search list storage means as a search list, and the customer-preferred product list based on the customer-preferred product list and the store-selling popular product list; Delete the same product record from the store's best-selling product list, create a list that combines the list of best-selling products by store with the duplicate records deleted after the bottom of the product record in the customer's favorite product list, and use the above as the search list Combining necessary items in the same product in the product volume list with the customer-predicted product list creation / updating means for each customer stored in the search list storage means, and at least the customer ID, product name, and address A customer who creates a purchase forecast commodity address list for each customer having the following items and stores it in the search list storage means And a separate purchase prediction commodity address list creation / update means .

上記レジ袋枚数算出手段は、上記レジ袋枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶してもよい。
The shopping bag number calculating means may calculate a privilege point for a customer based on the number of shopping bags, and the customer information storage means may store the calculated total benefit point information.

上記顧客別嗜好商品リストと、上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段をさらに有してもよい。   You may further have a merchandise point provision process means to give each product the privilege point according to the value ranked to the merchandise list based on the above-mentioned favorite merchandise list by customer and the above-mentioned popular merchandise list by store.

本発明の一の観点にかかる処理方法は、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、有するコンピュータによって行われる方法であって、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する処理と、上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する処理と、上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出する処理と、上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する処理と、上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する処理と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する処理と、上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する処理と、上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する処理と、上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する処理と、を有することを特徴とする。
A processing method according to one aspect of the present invention includes customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information indicating the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions , and a plurality of items handled at the store of an information about the product, at least the product identification information, product name, and product master memory means for storing product information including the item of goods volume value, the type of plastic bag which serves as a reference when calculating the number of plastic bags And a shopping bag volume storage means for associating and storing a reference volume value range for each type of shopping bag, the customer identification information, and the purchase history of the customer including at least items of purchase date, product name, and number of purchases Information relating to customer-specific sales information storage means, store identification information for specifying a store, and sales information including items of at least product name and sales quantity are stored in association with each other. The store-specific sales information storage means, the customer information storage means, the product master storage means, the customer-specific sales information storage means, and the store-specific sales information storage means, and a search list, Search for at least store-selling merchandise list, customer-specific preference product list, customer-specific purchase forecast product list, customer-specific purchase forecast product address list, and interval days, weight value parameter having at least interval period, weight value type, and weight value as items. The search list storage means for storing as a list for use and the product master storage means are referred to, a list in which addresses, product names and product volume values are extracted as necessary items of product information is created, and the search list storage is used as a search list. a method performed and product volume list storage means for storing the unit, by a computer having the above And the process of recognizing the liquidation merchandise that customers purchase, on the basis of the process of acquiring the customer identification information of the customer having made the above-mentioned purchase, the customer identification information that the acquired, by referring to the customer information storage means, the above-mentioned Referring to the process of identifying the customer who purchased the product and the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer, the same product record as the recognized clearing product is in the customer-specific purchase forecast product address list If it is determined that there is the same product record as a result of the above determination and the above determination, the address of the corresponding product record in the customer-specific purchase forecast product address list is referred to and the address is a reference destination The process of acquiring the product volume value of the corresponding product record stored in the product volume list, and calculating the total value of the product volume values when the acquired product volume value is plural, In the case of a single product, the product volume value is the total value, and based on the total value, the plastic bag volume list is referred to, the type of the plastic bag corresponding to the total value is determined, and the number of plastic bags is calculated. And processing for outputting the result of the plastic bag number calculating means, updating the calculated plastic bag reduction number information in the customer information storage means, and updating and storing the clearing merchandise information in the customer-specific sales information storage means And processing for referring to the store-specific sales information storage means, extracting products with large sales quantities in each store, prioritizing and rearranging the list, and storing the list as a search list in the search list storage means And when the customer-specific sales information storage means is updated and stored, based on the clearing merchandise information, the merchandise record in the existing purchase history information is identified with the clearing merchandise and the product name item. The same product record is extracted, the most recent purchase date is acquired from the purchase date items of the product record, the purchase interval is calculated based on the update storage date and the purchase date, and the calculation is performed. It is determined whether the purchased interval corresponds to the specific interval period of the interval days weight value parameter, a weight value corresponding to the specific interval period is attached to the clearing product determined to be applicable, and the product record If the same product record is in the existing customer-preferred product list, add the weight value to the cumulative weight value in the product record, and sort the product records based on the cumulative weight value after adding each product. Based on the processing for updating and storing in the search list storage means as a search list, the customer-preferred product list, and the store-sold product list, Delete one product record from the store's best-selling product list, create a list that combines the deleted-records' best-selling product list with the duplicate records deleted from the bottom of the product record in the customer's favorite product list, and use the above as the search list The processing stored in the search list storage means and the necessary items in the same product of the product volume list are combined with the purchase forecast product list by customer, and the purchase forecast by customer having at least items of customer ID, product name, and address And a process of creating a merchandise address list and storing it in the search list storage means .

本発明の一の観点にかかるコンピュータプログラムは、顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、を有するコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、上記コンピュータに対して、上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する処理と、上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する処理と、上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出する処理と、上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する処理と、上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する処理と、上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する処理と、上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する処理と、上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する処理と、上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する処理と、 を実行させることを特徴とする。 A computer program according to one aspect of the present invention includes customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information representing the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions , and a plurality of information handled at a store of an information about the product, at least the product identification information, product name, and product master memory means for storing product information including the item of goods volume value, the type of plastic bag which serves as a reference when calculating the number of plastic bags And a shopping bag volume storage means for associating and storing a reference volume value range for each type of shopping bag, the customer identification information, and the purchase history of the customer including at least items of purchase date, product name, and number of purchases Sales information storage means by customer for storing information in association with each other, store identification information for specifying a store, and sales information including at least items of product name and sales quantity, Store-specific sales information storage means for storing in association, the customer information storage means, the product master storage means, the customer-specific sales information storage means, and the store-specific sales information storage means created for reference It is a list, and at least the number of selling items by store, the preference product list by customer, the purchase forecast product list by customer, the purchase forecast product address list by customer, and the interval days weight value having at least the interval period, the weight value type, and the weight value as items. The search list storage means for storing the parameters as a search list and the product master storage means described above, a list in which addresses, product names, and product volume values are extracted as necessary items of product information is created as a search list for causing a computer having, and product volume list storage means for storing to the search list storing means A computer program, with respect to the computer, even the process of recognizing the liquidation merchandise that the customer purchases, and the process of acquiring the customer identification information of the customer having made the above-mentioned purchase, the customer identification information that the acquired In addition, referring to the customer information storage means, identifying the customer who purchased the product, referring to the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer, and the same product as the recognized clearing product The process of determining whether or not the record is in the customer-specific purchase forecast product address list, and if it is determined that the same product record exists as a result of the determination, the product record in the customer-specific purchase forecast product address list Processing for obtaining the product volume value of the corresponding product record stored in the product volume list that is the reference destination of the address, When the acquired product volume value is plural, the total value of the product volume values is calculated, and when the product volume value is singular, the product volume value is set as the total value, and the above-mentioned shopping bag volume list is referred to based on the total value. A process of determining the type of plastic bag corresponding to the total value and calculating the number of plastic bags, a process of outputting the result of the plastic bag number calculating means, and the calculated plastic bag reduction number information in the customer information storage Processing to update and store the clearing merchandise information in the sales information storage means for each customer, and refer to the sales information storage means for each store, and extract and prioritize products with a large sales volume at each store In the case where the rearranged list is created and stored in the search list storage means as a search list and the customer-specific sales information storage means is updated and stored, the existing purchase is made based on the clearing product information. History The same product name item is discriminated from the product record in the report, the same product record is extracted, the most recent purchase date among the purchase date items of the product record is obtained, and the update storage date and The purchase interval is calculated based on the date of the purchase date, and it is determined whether the calculated purchase interval falls within the specific interval period of the interval days weight value parameter. On the other hand, when a weight value corresponding to the specific interval period is attached and the same product record as the product record is in the existing customer-preferred product list, the weight value is added to the cumulative weight value in the product record, A process of updating the list by rearranging the product records based on the cumulative weight value after addition of each product, and updating and storing it in the search list storage means as a search list; Based on the hot selling product list by store, the same product record as the preferred product list by customer is deleted from the hot selling product list by store, and after the bottom of the product record in the preferred product list by customer, the duplicate record is deleted by store Create a list that combines the hot selling product list, store the search list storage means as a search list, and combine the necessary items in the same product of the product volume list to the customer-specific purchase forecast product list, A process for creating a customer-specific purchase prediction product address list having at least a customer ID, a product name, and an address and storing the list in a search list storage unit .

本発明によれば、レジ精算時における、顧客当りの滞留時間の削減及びレジ要員の負荷削減が図れて、また特典ポイント付与基準が明確化され、顧客別の嗜好品や購入頻度の多い商品の情報を収集及び管理することが容易となる。   According to the present invention, it is possible to reduce the staying time per customer and the load on the cashier staff at the time of checkout, and the privilege point grant criteria are clarified. It is easy to collect and manage information.

以下、本発明に係る一の実施形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本発明に係る削減レジ袋枚数算出装置を利用したシステムの全体構成を示した模式図である。
図1において、本発明は、ICタグを付したバッグ1と、ICタグ情報を読み取るRFIDリーダー2と、清算商品情報を管理する端末3と、店舗サーバ4を有しており、これらは相互に通信可能に構成されている。
Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram showing an overall configuration of a system using a reduced plastic bag number calculating apparatus according to the present invention.
In FIG. 1, the present invention includes a bag 1 with an IC tag, an RFID reader 2 that reads IC tag information, a terminal 3 that manages clearing merchandise information, and a store server 4, which are mutually connected. It is configured to be able to communicate.

ICタグを付したバッグ1は、ユニークな識別子である識別ICコードを有するICタグが付されているバッグである。このICタグは、図2の機能ブロック図に示す通り、識別IDを記憶しているICコード情報記憶部11と、ICタグ制御部12と、外部のRFIDリーダーと情報の伝送を行うコイル状アンテナ13により構成されている。   Bag 1 with an IC tag is a bag with an IC tag having an identification IC code that is a unique identifier. As shown in the functional block diagram of FIG. 2, the IC tag includes a coiled antenna that transmits information to and from an IC code information storage unit 11 that stores an identification ID, an IC tag control unit 12, and an external RFID reader. 13.

ICコード情報記憶部11は、ユニークな識別子であるICコードを記憶することができる記憶部である。外部との情報の伝送の際に、記憶されているICコードが参照される。 The IC code information storage unit 11 is a storage unit that can store an IC code that is a unique identifier. The stored IC code is referred to when information is transmitted to the outside.

ICタグ制御部12は、ICコード情報記憶部11に記憶されている情報を外部に伝送する際に、ICタグ内のコイル状アンテナ13との通信制御を行う制御部である。   The IC tag control unit 12 is a control unit that performs communication control with the coiled antenna 13 in the IC tag when information stored in the IC code information storage unit 11 is transmitted to the outside.

コイル状アンテナ13は、ICタグ内のICコード情報記憶部11に記憶されている情報を外部に伝送させる際に利用する。また、ICタグ制御部12により制御されている。   The coiled antenna 13 is used when information stored in the IC code information storage unit 11 in the IC tag is transmitted to the outside. Further, it is controlled by the IC tag control unit 12.

RFIDリーダー2は、ICタグに向けて電波発信を行う。また、ICタグからのタグ番号発信を受信すると、端末3へタグ番号を送信する。 The RFID reader 2 transmits radio waves toward the IC tag. Further, when the tag number transmission from the IC tag is received, the tag number is transmitted to the terminal 3.

端末3は、清算商品情報の管理を行うと共に、ICタグ情報及び削減レジ袋枚数算出を実行するコンピュータである。当該端末3は、CPU(Central Processing Unit)、CPUが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)及びハードディスクドライブ等の外部記憶装置により、図3に示す機能ブロックを構成することができる。
ここで、図3に示す機能ブロックは、顧客特定処理部301、顧客別嗜好商品リスト作成処理部302、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部303、商品容積リスト作成処理部304、顧客別購買予測商品リスト作成処理部305、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部306、更新処理部307、出力処理部308、一時領域309、顧客情報記憶部321、顧客別売上情報記憶部322、商品情報記憶部323、店舗別売上情報記憶部324、検索リスト記憶部325、レジ袋容積記憶部326、削減レジ袋枚数及び特典ポイント記憶部327から構成されている。
The terminal 3 is a computer that manages the clearing merchandise information and calculates the IC tag information and the number of reduced plastic bags. The terminal 3 is connected to an external storage device such as a CPU (Central Processing Unit), a computer program executed by the CPU, a RAM (Random Access Memory) that stores computer programs and predetermined data, a ROM (Read Only Memory), and a hard disk drive. The functional blocks shown in FIG. 3 can be configured.
Here, the functional blocks shown in FIG. 3 include a customer identification processing unit 301, a customer-specific preference product list creation processing unit 302, a store-by-store popular product list creation processing unit 303, a product volume list creation processing unit 304, and a customer-specific purchase forecast product. List creation processing unit 305, customer-specific purchase predicted product address list creation processing unit 306, update processing unit 307, output processing unit 308, temporary area 309, customer information storage unit 321, customer-specific sales information storage unit 322, product information storage unit 323, a store-by-store sales information storage unit 324, a search list storage unit 325, a plastic bag volume storage unit 326, a reduced plastic bag number and privilege point storage unit 327.

顧客特定処理部301は、RFIDリーダー2から取得したICタグ情報に基づき、顧客の特定を行う処理部である。
この顧客特定処理部301は、顧客情報記憶部321に記憶されている顧客情報を参照し、取得したICタグ情報により、顧客の特定を実行する。ここでいう、顧客情報とは、少なくとも顧客名、ICコード、顧客ID、住所、性別、年齢、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを有する、顧客固有の情報のことをいう。顧客IDとは、顧客固有の識別子のことをいい、例えば数字、文字の組み合わせであってもよい。
The customer identification processing unit 301 is a processing unit that identifies a customer based on the IC tag information acquired from the RFID reader 2.
The customer identification processing unit 301 refers to the customer information stored in the customer information storage unit 321 and executes identification of the customer based on the acquired IC tag information. As used herein, customer information refers to customer-specific information having at least a customer name, IC code, customer ID, address, gender, age, cumulative number of reduced shopping bags, and cumulative privilege points. The customer ID refers to an identifier unique to the customer, and may be a combination of numbers and characters, for example.

顧客別嗜好商品リスト作成処理部302は、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部の購買履歴データ20を参照し、購入頻度の多い商品を順位付け、リスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別嗜好商品リスト30と呼ぶ。顧客別嗜好商品リスト30とは、図12に示すように、少なくとも顧客ID、商品名、重み値を項目名に有するリストをいう。また、ここでいう、購買履歴データ20とは、図11に示すように、少なくとも顧客ID、購買履歴番号、購買日付、商品名、購入回数を有する、顧客固有の購買履歴リストのことをいう。購買履歴番号とは、上記商品名等をまとめて機械的に番号を付与したものである。 The customer-preferred product list creation processing unit 302 refers to the purchase history data 20 in the customer-specific sales information storage unit based on the identified customer information, ranks products with a high purchase frequency, and executes listing. Is a processing unit. This created list is called a customer-specific preference product list 30. The customer-specific preference product list 30 is a list having at least a customer ID, a product name, and a weight value as item names, as shown in FIG. Further, the purchase history data 20 here refers to a customer-specific purchase history list having at least a customer ID, a purchase history number, a purchase date, a product name, and the number of purchases, as shown in FIG. The purchase history number is obtained by mechanically assigning the product names and the like together.

店舗別売れ筋商品リスト作成処理部303は、特定の店舗別に売上商品情報を管理し、売上数の多い順に順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを店舗別売れ筋商品リスト40と呼ぶ。また、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部303は、まず、店舗別売上情報記憶部324を参照し、特定店舗の売上情報を読み込み、清算商品情報を処理して、売上数に応じた順位付けを実行し、店舗別売れ筋商品リスト40を最新の情報にし、店舗別売れ筋商品リスト記憶部324に更新記憶させる。ここでいう、店舗別売れ筋商品リスト40とは、図13に示すように、例えば、少なくとも店舗名、売上順位、商品名、売上数を項目名に有する店舗別に管理されたリストをいう。 A store-by-store selling product list creation processing unit 303 is a processing unit that manages sales product information for each specific store, ranks them in descending order of the number of sales, and executes listing. This created list is referred to as a store-by-store best-selling product list 40. Also, the store-by-store sales merchandise list creation processing unit 303 first refers to the store-by-store sales information storage unit 324, reads the sales information of a specific store, processes the clearing product information, and ranks according to the number of sales. It is executed, and the store-by-store best-selling product list 40 is made the latest information, and the store-by-store best-selling product list storage unit 324 is updated and stored. Here, as shown in FIG. 13, the best-selling product list 40 for each store is a list managed for each store having at least the store name, sales rank, product name, and number of sales as item names.

商品容積リスト作成処理部304は、商品情報の商品名に当該商品の容積値を紐づけた情報をリスト化する処理部である。この商品容積リスト処理部304は、商品情報記憶部323を参照し、商品マスタの項目名の中から、リスト必要項目のみを抽出し、リスト化を実行する。ここでいう、商品マスタとは、少なくとも商品名、アドレス、商品容積値、商品原価、仕入れ先、産地を有する、いわゆる商品に関する情報を有している一般的な商品マスタである。アドレスとは、商品情報記憶部323に格納されている商品情報項目名のひとつで、アドレスをもとに商品情報記憶部323の商品情報を検索することなしに、商品名をダイレクトに検出できる情報をいう。また、リスト必要項目とは、少なくとも商品名、商品容積値を有する情報である。作成されたリストは、商品容積リスト50と呼ぶ。ここでいう、商品容積リスト50とは、図14に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有するリストである。 The product volume list creation processing unit 304 is a processing unit that lists information in which the product name of the product information is associated with the volume value of the product. The product volume list processing unit 304 refers to the product information storage unit 323, extracts only the list necessary items from the item names of the product master, and executes listing. The product master referred to here is a general product master having information on so-called products having at least a product name, an address, a product volume value, a product cost, a supplier, and a place of production. The address is one of the product information item names stored in the product information storage unit 323, and is information that can directly detect the product name without searching the product information in the product information storage unit 323 based on the address. Say. The list required item is information having at least a product name and a product volume value. The created list is referred to as a product volume list 50. The product volume list 50 here is a list having at least an address, a product name, and a product volume value as item names, as shown in FIG.

顧客別購買予測商品リスト作成処理部305は、上記顧客別嗜好商品リスト30と上記店舗別売れ筋商品リスト40を結合し、商品の順位付けしリスト化を実行する処理部である。この作成されたリストを、顧客別購買予測商品リスト60と呼ぶ。顧客別購買予測商品リスト60とは、図15に示すように、少なくとも顧客ID、商品名、ポイントを項目名に有するリストである。 The customer-specific purchase forecast product list creation processing unit 305 is a processing unit that combines the customer-preferred product list 30 and the store-selling best-selling product list 40, ranks the products, and creates a list. This created list is called a customer-specific purchase forecast commodity list 60. The customer-specific purchase forecast product list 60 is a list having at least a customer ID, a product name, and points as item names, as shown in FIG.

顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部306は、上記商品容積リスト50と上記顧客別購買予測商品リスト30を結合し、リスト化を実行する処理部である。作成されたリストを、顧客別購買予測商品アドレスリスト70と呼ぶ。この顧客別購買予測商品アドレスリスト70とは、図16に示すように、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスを項目名に有するリストである。 The customer-specific purchase predicted product address list creation processing unit 306 is a processing unit that combines the product volume list 50 and the customer-specific purchase predicted product list 30 and executes listing. The created list is called a customer-specific purchase forecast product address list 70. This customer-specific purchase forecast product address list 70 is a list having at least a customer ID, a product name, and an address as item names, as shown in FIG.

レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部307は、上記顧客別購買予測商品アドレスリスト70をもとに、清算商品の合計容積値を算出し、レジ袋種類パラメータ80の対応したレジ袋サイズ及び枚数を算出する処理部である。ここでいう、レジ袋種類パラメータ80とは、図17に示すように、少なくとも容積値の範囲、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。また、算出結果とは、少なくともレジ袋削減枚数、削減したレジ袋の種類、特典ポイントを有する情報をいう。
また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部307は、算出結果を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部327に記憶すると共に、顧客別情報記憶部321、及び顧客別売上情報記憶部322に更新記憶する。
The shopping bag reduction number and privilege point calculation processing unit 307 calculates the total volume value of the clearing products based on the customer-specific purchase prediction product address list 70, and the plastic bag size and number corresponding to the plastic bag type parameter 80. Is a processing unit for calculating. The plastic bag type parameter 80 here is a parameter having, as shown in FIG. 17, at least a volume value range and a plastic bag size in the item name. Further, the calculation result means information having at least the number of shopping bag reduction, the type of shopping bag reduced, and privilege points.
Further, the shopping bag reduction number and privilege point calculation processing unit 307 stores the calculation result in the shopping bag reduction number and privilege point storage unit 327, and stores it in the customer-specific information storage unit 321 and the customer-specific sales information storage unit 322. Update memorize.

出力処理部308は、上記算出された削減レジ袋枚数及び特典ポイントを出力する処理部である。この出力処理部308は、今回の商品清算分に対応する削減したレジ袋枚数、累計削減レジ袋枚数を出力してもよい。 The output processing unit 308 is a processing unit that outputs the calculated number of reduced shopping bags and privilege points. The output processing unit 308 may output the reduced number of shopping bags and the total number of reduced shopping bags corresponding to the current product settlement.

一時領域309は、上記各処理部における処理において使用され、処理情報を一時記憶させ、各処理の都度に参照され、また更新記憶をする一時記憶部である。この一次領域309は、いわゆるバッファとしてもよい。ここでいう、処理情報とは、例えば、各記憶部に記憶されている情報、各作成途中のリスト情報をいう。 The temporary area 309 is a temporary storage unit that is used in the processing in each processing unit described above, temporarily stores processing information, is referred to at each processing, and updates and stores the processing information. The primary area 309 may be a so-called buffer. Here, the processing information refers to, for example, information stored in each storage unit and list information in the middle of creation.

顧客情報記憶部321は、顧客に関する情報を記憶する記憶部である。この顧客情報記憶部321は、例えば、顧客名、顧客識別ID、会員番号、住所、性別、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイントを記憶することができる。 The customer information storage unit 321 is a storage unit that stores information about customers. The customer information storage unit 321 can store, for example, a customer name, a customer identification ID, a membership number, an address, a gender, a cumulative reduction plastic bag number, and cumulative privilege points.

顧客別売上情報記憶部322は、顧客別に購買履歴データ20を記憶する記憶部である。この顧客別売上情報記憶部322には、例えば、図11に示すように、顧客識別ID、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数を記憶することができる。その他、累計削減レジ袋枚数、累計特典ポイント等の情報を記憶してもよい。 The customer-specific sales information storage unit 322 is a storage unit that stores the purchase history data 20 for each customer. For example, as shown in FIG. 11, the customer-specific sales information storage unit 322 can store a customer identification ID, a purchase history number, a purchase date, a product name, and the number of purchases. In addition, information such as the cumulative reduction plastic bag number, cumulative privilege points, and the like may be stored.

商品情報記憶部323は、商品に関する情報である商品マスタを記憶する記憶部である。   The product information storage unit 323 is a storage unit that stores a product master, which is information about products.

店舗別売上情報記憶部324は、店舗別の商品売上数を記録する記憶部である。この店舗別売上情報記憶部324には、例えば、店舗名、店舗識別ID、商品名、売上数量を記憶することができる。   The store sales information storage unit 324 is a storage unit that records the number of product sales by store. The store sales information storage unit 324 can store, for example, a store name, store identification ID, product name, and sales quantity.

検索リスト記憶部325は、各処理部において作成されたリストを記憶する記憶部である。
例えば、少なくとも顧客識別ID、商品名、重み値の項目名を有する顧客別嗜好商品リスト30を記憶することができる。また、少なくとも店舗識別ID、店舗名売上順、商品名、売上数量を項目名に持つ店舗別売れ筋商品リスト40を記憶することができる。また、少なくとも商品別アドレス、商品名、容積値を項目名に有する商品容積リスト50を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ID、商品名、累計重み値を項目名に有する顧客別購買予測商品リスト60を記憶することができる。また、少なくとも顧客識別ID、商品名、商品アドレスを項目名に有する顧客別購買予測商品アドレスリスト70を記憶することができる。
また、この検索リスト検索記憶部325には、図18に示すように、期間、重み値、重み値カテゴリを項目に有する隔離日数重み値パラメータ90を記憶することができる。
The search list storage unit 325 is a storage unit that stores a list created in each processing unit.
For example, the customer-preferred product list 30 having at least a customer identification ID, a product name, and a weight value item name can be stored. In addition, it is possible to store a store-by-store selling product list 40 having at least a store identification ID, a store name sales order, a product name, and a sales quantity as item names. Further, it is possible to store a product volume list 50 having at least a product-specific address, a product name, and a volume value as item names. Further, it is possible to store a customer-specific purchase forecast product list 60 having at least a customer identification ID, a product name, and a cumulative weight value as item names. Further, it is possible to store a customer-specific purchase forecast product address list 70 having at least a customer identification ID, a product name, and a product address as item names.
In addition, as shown in FIG. 18, the search list search storage unit 325 can store an isolation day weight value parameter 90 having a period, a weight value, and a weight value category as items.

レジ袋容積記憶部326は、レジ袋のサイズと容積の情報を記憶する記憶部である。このレジ袋容積記憶部326には、例えば、図17に示すように、容積値幅、レジ袋サイズを項目名に有するレジ袋種類パラメータ80を記憶することができる。 The plastic bag volume storage unit 326 is a storage unit that stores information on the size and volume of the plastic bag. In the plastic bag volume storage unit 326, for example, as shown in FIG. 17, a plastic bag type parameter 80 having a volume value width and a plastic bag size as item names can be stored.

レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部327は、顧客別に削減したレジ袋枚数と、特典ポイントを記憶する記憶部である。また、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部327は、削減レジ袋枚数の累計枚数、累計の特典ポイントを記憶させてもよい。 The number of shopping bag reduction and privilege point storage unit 327 is a storage unit that stores the number of shopping bags reduced for each customer and privilege points. Further, the number of shopping bag reduction and privilege point storage unit 327 may store the total number of reduction shopping bag numbers and the total number of privilege points.

次に、本実施形態に係るシステムにおける処理の流れについて図4を参照して説明する。
まず、予め顧客情報は顧客情報記憶部321に記憶させ、容積値とレジ袋サイズを有するレジ袋種類パラメータ80はレジ袋容積記憶部326に記憶させておく。
また、本実施形態において、清算商品情報とICタグ情報の両情報を端末が受信してから処理が実行される。
Next, the flow of processing in the system according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
First, customer information is stored in advance in the customer information storage unit 321, and a plastic bag type parameter 80 having a volume value and a plastic bag size is stored in the plastic bag volume storage unit 326.
In the present embodiment, the processing is executed after the terminal receives both the information on the clearing merchandise information and the IC tag information.

まず、入力部であるRFIDリーダー2から、端末3がICタグ情報を受信すると(S401)、顧客特定処理部301が、顧客情報記憶部321の顧客情報を参照し(S402)、顧客を特定する処理、及び顧客情報の有無を判別する(S403)。 First, when the terminal 3 receives IC tag information from the RFID reader 2 as an input unit (S401), the customer identification processing unit 301 refers to the customer information in the customer information storage unit 321 (S402) and identifies the customer. The processing and the presence / absence of customer information are determined (S403).

上記判別S403の結果、顧客情報があると判別すると、上記特定された顧客情報をもとに、顧客別売上情報記憶部321を参照して(S404)、当該顧客の購買履歴データ20があるかを判別する(S405)。
また、上記判別S403の結果、顧客情報がないと判別すると、レジ袋削減枚数算出処理(S411)を実行する。例えば、新規顧客が買物を行う際に、購買履歴データ20が存在しないので、この場合には、今回の清算商品情報のみで削減レジ袋枚数の算出処理を行う。
If it is determined as a result of the determination S403 that there is customer information, the customer-specific sales information storage unit 321 is referred to based on the specified customer information (S404), and whether there is purchase history data 20 for the customer. Is discriminated (S405).
If it is determined in step S403 that there is no customer information, a shopping bag reduction number calculation process (S411) is executed. For example, when a new customer makes a purchase, the purchase history data 20 does not exist. In this case, the process of calculating the number of reduced plastic bags is performed using only the current clearing product information.

上記判別S405の結果、購買履歴データ20があると判別された場合、顧客別嗜好商品リスト作成処理(S406)を実行する。当該顧客別嗜好商品リスト作成処理S406は、図7を参照して説明する。   If it is determined that there is the purchase history data 20 as a result of the determination S405, a customer-specific preference product list creation process (S406) is executed. The customer-specific preference product list creation process S406 will be described with reference to FIG.

上記判別S405の結果、購買履歴データ20がないと判別された場合、又は、顧客別嗜好商品リスト作成処理S406の後には、店舗別売れ筋商品リスト作成処理部303において、店舗別売れ筋商品リスト作成処理(S407)を実行する。当該店舗別売れ筋商品リスト作成処理S407は、図8を参照して説明する。 As a result of the determination S405, when it is determined that the purchase history data 20 is not present, or after the customer-preferred product list creation process S406, the store-by-store hot-sale product list creation processing unit 303 performs store-by-store hot-sale product list creation processing. (S407) is executed. The store-by-store sales item list creation process S407 will be described with reference to FIG.

上記店舗別売れ筋商品リスト作成処理S407の結果、顧客別購買予測商品リスト作成処理部305において、上記作成された顧客別嗜好商品リスト30及び店舗別売れ筋商品リスト40に基づき、顧客別購買予測商品リスト作成処理を実行する(S408)。当該顧客別購買予測商品リスト作成処理S408は、図9を参照して詳細に説明する。 As a result of the store-by-store selling product list creation processing S407, the customer-by-customer purchase forecast product list creation processing unit 305 makes a customer-by-customer purchase forecast product list based on the created customer-by-store preference product list 30 and store-by-store selling product list 40. A creation process is executed (S408). The customer-specific purchase forecast commodity list creation processing S408 will be described in detail with reference to FIG.

上記作成された顧客別購買予測商品リスト60をもとに、顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部306において、顧客別購買予測商品リスト60にアドレスが付加された顧客別購買予測商品アドレスリスト60の作成処理を行う(S409)。
特典ポイントの算出は、例えば、レジ袋のサイズに応じて、LLサイズ2ポイント、Lサイズ1ポイント、Mサイズ0.5ポイントなどのように、レジ袋のサイズに応じて算出してもよいし、また単純に削減したレジ袋の枚数や削減したCOの排出量に応じて付与してよい。
当該顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理S409の詳細は、図10を参照して説明する。
Based on the created customer-specific purchase prediction product list 60, the customer-specific purchase prediction product address list creation processing unit 306 adds a customer-specific purchase prediction product address list 60 to which an address is added. Is created (S409).
The privilege points may be calculated according to the size of the shopping bag, such as LL size 2 points, L size 1 point, M size 0.5 points, etc., depending on the size of the shopping bag. Alternatively, it may be given in accordance with the number of shopping bags simply reduced or the amount of CO 2 emission reduced.
Details of the customer-specific purchase predicted product address list creation process S409 will be described with reference to FIG.

上記顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理の後、または、上記判別S403の結果、顧客データがないと判別された後に、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部307において、レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理を行う(S410)。詳細については、図5に示した処理フロー図を参照して説明する。 After the above-described purchase prediction product address list creation process for each customer or after it is determined that there is no customer data as a result of the determination S403, the number of shopping bag reduction and the privilege point calculation processing unit 307 determines the number of shopping bag reduction and the privilege. A point calculation update process is performed (S410). Details will be described with reference to the processing flowchart shown in FIG.

最後に、上記レジ袋削減枚数算出処理S410の結果から、出力処理部308により出力処理される(S411)。ここで言う、出力部308とは、例えば、レシート、会員ICカード、携帯電話のIC、としてもよい。また、インターネットを介して削減枚数を確認できるようにデータベースへ出力してもよい。 Finally, output processing is performed by the output processing unit 308 from the result of the above-mentioned shopping bag reduction sheet count calculation processing S410 (S411). Here, the output unit 308 may be, for example, a receipt, a member IC card, or a mobile phone IC. Further, it may be output to a database so that the reduced number can be confirmed via the Internet.

上記、図4を参照して説明した各処理については、以下、詳細な処理フロー図を参照して説明を行う。 Each process described above with reference to FIG. 4 will be described below with reference to a detailed process flowchart.

顧客別嗜好商品リスト作成処理S406について、図7を参照して説明する。
顧客別嗜好商品リスト作成処理S406では、端末3は、まず、顧客別売上情報記憶部322を参照し、購買履歴商品データ20の読み込み行い(S701)、履歴レコードの検索を行う(S702)。ここでいう、レコードとは、リストの一部の情報のこと、例えば、図11に示す購買履歴データ20内では、顧客ID、購買履歴番号、購買日、商品名、購入回数が、一商品名ごとに紐づいた一つの情報をレコードと呼び、レコードの集合体がリストになる。以下の各処理においても、同様の意味合いでレコードとの表現で記述に使用する。
The customer-specific preference product list creation process S406 will be described with reference to FIG.
In the customer-specific preference product list creation process S406, the terminal 3 first reads the purchase history product data 20 with reference to the customer-specific sales information storage unit 322 (S701), and searches for history records (S702). Here, the record is a part of information in the list. For example, in the purchase history data 20 shown in FIG. 11, the customer ID, purchase history number, purchase date, product name, and number of purchases are one product name. One piece of information linked to each is called a record, and a collection of records becomes a list. In each of the following processes, it is used for description in the same meaning as a record.

上記履歴レコードから、各商品における購買日情報を抽出取得する(S703)。各商品の最新の購買日と、本日付けの日付情報から、その間の隔離日数を算出する(S704)。
例えば、商品別に買物を行った本日日付から、上記購買日を引いて隔離日数を算出する。
Purchase date information for each product is extracted and acquired from the history record (S703). From the latest purchase date of each product and the date information of today's date, the number of days of isolation between them is calculated (S704).
For example, the number of days of quarantine is calculated by subtracting the purchase date from today's date of shopping for each product.

次に、上記算出された隔離日数が、隔離日数重み値パラメータ90の各期間内であるか否かの判別を行う(S705)。隔離日数重み値パラメータ90とは、図18に示したように、重み値カテゴリ、日数期間を項目名に有するパラメータである。
上記判別S705の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み値パラメータ90の各期間内にあると判別された場合、商品別の重み値を取得する(S706)。
例えば、隔離日数が0日から60日の間の商品があれば、顧客の最近の指向性があると判断し「4」という重み値を取得する。また、隔離日数が320日から400日の間の商品がれば、顧客の一年前の前後40日間くらいということで顧客の季節性嗜好の商品であると判断し「2」という重み値を取得する。
上記判別S705の判別の結果、算出された隔離日数が隔離日数重み知パラメータ90の各期間内にないと判別された場合、購買履歴データ20内の次履歴レコードの有無を判別する処理(S710)を行う。
Next, it is determined whether or not the calculated isolation days are within each period of the isolation days weight value parameter 90 (S705). The isolation day weight value parameter 90 is a parameter having, as shown in FIG. 18, a weight value category and a day period in the item name.
As a result of the determination S705, when it is determined that the calculated isolation days are within each period of the isolation days weight value parameter 90, a weight value for each product is acquired (S706).
For example, if there is a product with an isolation period between 0 and 60 days, it is determined that there is a recent directivity of the customer, and a weight value of “4” is acquired. Also, if there is a product between 320 days and 400 days in isolation, it is determined that it is a customer's seasonal preference product for about 40 days before and after one year ago, and a weight value of “2” is set. get.
As a result of the determination in the determination S705, when it is determined that the calculated quarantine days are not within the respective periods of the quarantine day weight knowledge parameter 90, a process of determining whether or not there is a next history record in the purchase history data 20 (S710). I do.

上記重み値取得後、一時領域309に今回重み値を得た商品と同一の商品が保存されているかの判別を行う(S707)。
上記判別S708の結果、同一商品があると判別された場合、一時領域309記憶された既存の重み値に、今回の買物で得た重み値を加算して、一時領域309に更新記憶する(S708)。
また、上記判別S707の結果、同一商品がないと判別された場合、新たに商品として商品名と重み値が紐付けられた、顧客別嗜好商品リスト30として一時領域309に保存される(S710)。
After the weight value is acquired, it is determined whether the same product as the product for which the current weight value is obtained is stored in the temporary area 309 (S707).
If it is determined that there is the same product as a result of the determination S708, the weight value obtained in the current shopping is added to the existing weight value stored in the temporary area 309, and the temporary area 309 is updated and stored (S708). ).
If it is determined that there is no same product as a result of the determination S707, the product is stored in the temporary area 309 as the customer-preferred product list 30 in which the product name and the weight value are newly associated with each other (S710). .

上記一時領域309に更新記憶後、購買履歴データ20の次履歴レコードの判別を行う(S711)。
上記判別S710の結果、次履歴レコードがあると判別された場合、次商品における購買日の取得処理S703から上記判別処理までを繰り返し行う(S703〜S710)。
上記判別S710の結果、次履歴レコードがないと判別された場合、一時領域309を参照し(S711)、顧客別嗜好商品リスト30を重み値順に並び替え処理を行う(S712)。
After the update storage in the temporary area 309, the next history record of the purchase history data 20 is determined (S711).
As a result of the determination S710, if it is determined that there is a next history record, the process from the purchase date acquisition process S703 for the next product to the determination process is repeated (S703 to S710).
As a result of the determination S710, when it is determined that there is no next history record, the temporary area 309 is referred to (S711), and the customer-specific preference product list 30 is rearranged in the order of weight values (S712).

上記並び替えされた顧客別嗜好商品リスト30は、検索リスト記憶部に更新保存される(S713)。   The rearranged customer-specific preference product list 30 is updated and stored in the search list storage unit (S713).

店舗別売れ筋商品リスト作成処理S407について、図8を参照して説明する。
店舗別売れ筋商品リスト作成処理S407では、端末3は、まず、店舗別売上情報記憶部324の売れ筋データを検索する(S801)。売れ筋レコードを取得後に(S802)、少なくとも店舗名、商品名、売上数量のリスト必要項目を売れ筋データレコードから抽出取得をする(S803)。
The store-by-store hot sale product list creation process S407 will be described with reference to FIG.
In the store-by-store selling item list creation process S407, the terminal 3 first searches for selling item data in the store-by-store sales information storage unit 324 (S801). After acquiring the best selling record (S802), at least the list necessary items of the store name, product name, and sales quantity are extracted and acquired from the best selling data record (S803).

上記取得された売れ筋レコードを、一時領域309に記憶する(S804)。この際、一時領域309に他の売れ筋レコードが存在するかの判別を行う(S805)。
上記判別S805の結果、一時領域309に売れ筋レコードがないと判別された場合、当該売れ筋レコードは一時領域309の最下部に保存される(S809)。例えば、当該最初の清算商品である1レコード目は、必然的に一時領域309の最下部に記憶されることになる。
一方、上記判別S805の結果、売れ筋レコードが一時領域309にあると判別されると、並び替えのために基準値である売上数量の比較判別を行う(S806)。
The acquired selling record is stored in the temporary area 309 (S804). At this time, it is determined whether there is another selling record in the temporary area 309 (S805).
As a result of the determination S805, when it is determined that there is no best selling record in the temporary area 309, the best selling record is stored at the bottom of the temporary area 309 (S809). For example, the first record that is the first clearing product is inevitably stored at the bottom of the temporary area 309.
On the other hand, as a result of the determination S805, if it is determined that the best selling record is in the temporary area 309, the comparison of the sales quantity as the reference value is performed for sorting (S806).

上記判別S806の結果、一時領域309にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが売上数が少ないと判別されると、一次領域の次売れ筋レコードの検索処理(S804)に戻る。ここで、一次領域内から売れ筋レコードが無くなるまで、上記判別処理を繰り返し行う(S804〜S807)。
一方、上記判別S806の結果、一時領域309にすでに存在する現売れ筋レコードの売上数より当該売れ筋レコードのほうが多いと判別されると、一次領域の現売れ筋レコードの上部に当該売れ筋レコードが作成される(S808)。
As a result of the determination S806, if it is determined that the number of sales of the best selling record is smaller than the number of sales of the current best selling record already existing in the temporary area 309, the process returns to the search process (S804) of the next best selling record in the primary area. Here, the determination process is repeated until there are no best selling records in the primary area (S804 to S807).
On the other hand, as a result of the determination S806, if it is determined that the number of the best selling records is larger than the number of sales of the current best selling records already existing in the temporary area 309, the best selling record is created above the current best selling records in the primary area. (S808).

次に、売れ筋データに次売れ筋レコードが存在するかの判別を行う(S810)。
上記判別S810の結果、次売れ筋レコードがあると判別された場合、次売れ筋レコードのリスト必要項目の取得を行う(S803)。なお、一時領域309内での判別処理を繰り返し行い、売れ筋レコードが無くなるまで処理を繰り返す(S803〜S810)。
一方、上記判別S810の結果、次売れ筋レコードがないと判別された場合、一次領域の参照を行う(S811)。
Next, it is determined whether or not a next-selling record exists in the selling-sale data (S810).
As a result of the determination S810, if it is determined that there is a next-selling record, the list necessary item of the next-selling record is acquired (S803). Note that the discrimination process in the temporary area 309 is repeated, and the process is repeated until there are no best selling records (S803 to S810).
On the other hand, if it is determined in step S810 that there is no next-selling record, the primary area is referred to (S811).

ここで、一次領域には上記処理を終えた売れ筋レコード情報が、すでに売上数量ごとに順位付けされている店舗別売れ筋商品リスト40として記憶されている。また、一次領域内の店舗別売れ筋商品リスト40を検索記憶部に更新記憶する(S812)。 Here, in the primary area, the best selling record information for which the above processing has been completed is stored as the best selling merchandise list 40 for each store that has already been ranked for each sales quantity. Also, the store-by-store hot selling product list 40 in the primary area is updated and stored in the search storage unit (S812).

商品容積リスト作成処理について、図5を参照して説明する。
商品容積リスト作成処理では、端末3は、まず、商品情報記憶部323の商品マスタを参照する(S501)。上記商品マスタの情報から、商品容積リスト50作成に必要な項目を抽出し(S502)、商品レコードとして一時領域309に記憶する(S503)。ここでいう、商品容積リスト50とは、図14に示すように、少なくともアドレス、商品名、商品容積値を項目名に有する、商品マスタから必要な情報のみを抽出した商品リストである。
The product volume list creation process will be described with reference to FIG.
In the product volume list creation process, the terminal 3 first refers to the product master of the product information storage unit 323 (S501). Items necessary for creating the product volume list 50 are extracted from the product master information (S502) and stored in the temporary area 309 as product records (S503). The product volume list 50 here is a product list in which only necessary information is extracted from the product master having at least an address, a product name, and a product volume value as item names, as shown in FIG.

上記処理S503をもって、あるひとつの商品レコードに対する項目名の抽出処理が終了したことになり、商品情報記憶部323の商品マスタに次商品レコードが存在するかを判別する(S504)。
上記判別S504において、次商品レコードが存在すると判別された場合、次商品レコードに対する処理を繰り返し行い、商品マスタ内の商品レコードが無くなるまで繰り返し行う(S501〜S504)。
With the processing S503, the item name extraction processing for a certain product record is completed, and it is determined whether or not the next product record exists in the product master of the product information storage unit 323 (S504).
If it is determined in the determination S504 that there is a next product record, the process for the next product record is repeated and repeated until there are no product records in the product master (S501 to S504).

一方、上記判別S504の結果、次商品レコードがないと判別された場合、一時領域309に商品容積リスト50が作成されたことになる(S505)。詳細には、判別処理S504の結果、次商品レコードなしと判別されたのは、商品マスタ内の全ての商品レコードに対してのリスト必要項目の取得が完了したことになり、結果として、一時領域309には、図14に示すような商品容積リスト50が完成していることになる。 On the other hand, if it is determined in step S504 that there is no next product record, the product volume list 50 is created in the temporary area 309 (S505). Specifically, as a result of the determination process S504, it is determined that there is no next product record because acquisition of the list necessary items for all product records in the product master has been completed. In 309, the product volume list 50 as shown in FIG. 14 is completed.

次に、上記一時領域309に保存された商品容積リスト50を、検索リスト記憶部325に記憶する(S506)。例えば、検索リスト記憶部325内に、既存の商品容積リスト50が存在している場合は、更新記憶を行い、最新の状態で検索リスト325の商品リスト40を保つことは言うまでもない。 Next, the product volume list 50 stored in the temporary area 309 is stored in the search list storage unit 325 (S506). For example, when the existing product volume list 50 exists in the search list storage unit 325, it goes without saying that update storage is performed and the product list 40 of the search list 325 is maintained in the latest state.

顧客別購買予測商品リスト作成処理S408について、図9を参照して説明する。
顧客別購買予測商品リスト作成処理S408では、まず、検索リスト記憶部325の顧客別嗜好商品リスト30を参照し(S901)、当該顧客別嗜好商品リスト30の商品レコード検索を行う。検索の結果、当該顧客別嗜好商品リスト30より、商品レコードを取得する(S902)。
The customer-specific purchase forecast product list creation processing S408 will be described with reference to FIG.
In the customer-specific purchase predicted product list creation processing S408, first, the customer-specific preference product list 30 in the search list storage unit 325 is referred to (S901), and the product record search of the customer-specific preference product list 30 is performed. As a result of the search, a product record is acquired from the customer-specific preference product list 30 (S902).

同様に、検索リスト記憶部325の店舗別売れ筋商品リスト40を参照し(S903)、当該店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがあるか判別を行う(S904)。
上記判別S904の結果、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがあると判別された場合は、当該商品レコードが上記顧客別嗜好商品リスト30から取得した商品レコードと同一であるかの判別を行う(S905)。
上記判別S904の結果、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがないと判別された場合は、顧客別嗜好商品リスト30の次商品レコード検索を行う(S908)。
Similarly, the store-by-store selling product list 40 in the search list storage unit 325 is referred to (S903), and it is determined whether there is a product record in the store-by-store selling product list 40 (S904).
As a result of the determination S904, when it is determined that there is a product record in the hot selling product list 40 by store, it is determined whether the product record is the same as the product record acquired from the customer-preferred product list 30 ( S905).
As a result of the determination S904, if it is determined that there is no product record in the hot selling product list 40 by store, the next product record search of the customer favorite product list 30 is performed (S908).

上記判別S905の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト40と顧客別嗜好商品リスト30の両商品リストの各商品レコードが同一でないと判別された場合は、再度店舗別売れ筋商品リスト40の次商品レコード検索を行う(S906)。
この処理は、店舗別売れ筋商品リスト40の商品レコードがないと判別されるか、顧客別嗜好商品リスト30と店舗別売れ筋商品リスト40の各商品レコードが同一であると判別されるまで、繰り返し行う(S903〜S906)。
As a result of the determination in step S905, if it is determined that the product records in both the product list 40 of the store-based best seller product list 40 and the customer-specific favorite product list 30 are not the same, the next product record search in the store-based best seller product list 40 is performed again. (S906).
This processing is repeated until it is determined that there is no product record in the store-sold popular product list 40 or until it is determined that the product records in the customer-preferred product list 30 and the store-sold product list 40 are the same. (S903 to S906).

上記判別S905の結果、当該店舗別売れ筋商品リスト40と顧客別嗜好商品リスト30の両商品リストの各商品レコードが同一であると判別された場合は、一時領域309にある店舗別売れ筋商品リスト40から、当該商品レコードの商品レコードを削除する(S907)。
その後、顧客別嗜好商品リスト30の次商品レコードの有無を判別する(S908)。
As a result of the determination S905, if it is determined that the product records in both the product list 40 of the store-based best seller product list 40 and the customer-specific favorite product list 30 are the same, the store-based best-selling product list 40 in the temporary area 309 is displayed. Then, the product record of the product record is deleted (S907).
Thereafter, it is determined whether or not there is a next product record in the customer-preferred product list 30 (S908).

上記判別S908の結果、顧客別嗜好商品リスト30の次レコードありと判別された場合は、上記処理フローを繰り返し行い、顧客別嗜好商品リスト30の商品レコードが無くなるまで処理は継続する(S902〜S908)。
また、上記判別S908の結果、当該顧客別嗜好商品リスト30に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域309を参照する(S909)。このとき、一時領域309には顧客別嗜好商品リスト30と、一部商品レコードの削除処理を行った店舗別売れ筋商品リスト40とが記憶されている。
As a result of the determination S908, when it is determined that there is a next record in the customer-specific preference product list 30, the above processing flow is repeated, and the processing continues until there are no product records in the customer-specific preference product list 30 (S902 to S908). ).
When it is determined as a result of the determination S908 that there is no next product record in the customer-specific preference product list 30, the temporary area 309 is referred to (S909). At this time, in the temporary area 309, a customer-specific preference product list 30 and a store-by-store best-selling product list 40 that has been subjected to deletion processing of some product records are stored.

ここで、一時領域309を参照して、顧客別嗜好商品リスト30と店舗別売れ筋リスト30を結合し、顧客別購買予測商品リスト60を作成する(S910)。上記作成されたリストは、一時領域309に保存する(S911)。
詳細に説明すると、上記処理の結果、顧客別嗜好商品リスト30をもとに店舗別売れ筋商品リスト40内の重複する商品レコードが削除され、顧客別嗜好商品リスト30の最下部に上記処理後の店舗別売れ筋商品リスト40が結合する。これにより、顧客別の購入頻度を反映させた顧客別購買予測商品リスト60が作成される。
Here, with reference to the temporary area 309, the customer-preferred preference product list 30 and the store-by-store sales list 30 are combined to create a customer-specific purchase forecast product list 60 (S910). The created list is stored in the temporary area 309 (S911).
More specifically, as a result of the above processing, the duplicate product record in the hot selling product list 40 by store is deleted based on the customer favorite product list 30, and the processed product is displayed at the bottom of the customer favorite product list 30 after the above processing. The store-selling popular merchandise list 40 is combined. As a result, the customer-specific purchase forecast commodity list 60 reflecting the purchase frequency for each customer is created.

顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理S409について、図10を参照して説明する。
顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理S409では、まず、一時領域309に保存された顧客別購買予測商品リスト60を参照し(S1001)、商品レコードを取得する(S1002)。また、検索リスト記憶部325の商品容積リスト50を参照し(S1003)、商品容積レコードの有無を判別する(S1004)。
The customer-specific purchase predicted product address list creation process S409 will be described with reference to FIG.
In the customer-specific purchase predicted product address list creation process S409, first, the customer-specific purchase predicted product list 60 stored in the temporary area 309 is referred to (S1001), and a product record is acquired (S1002). Further, the product volume list 50 in the search list storage unit 325 is referred to (S1003), and the presence / absence of a product volume record is determined (S1004).

上記判別S1004の結果、商品容積リスト50に商品容積レコードがないと判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト60の次商品レコード検索を行う(S1009)。
一方、上記判別S1004の結果、商品容積リスト50に商品容積レコードがあると判別された場合は、当該商品容積レコードの商品と顧客別購買予測商品リスト60の商品が同一かの判別を行う(S1005)。
As a result of the determination S1004, when it is determined that there is no product volume record in the product volume list 50, the next product record search of the customer-specific purchase forecast product list 60 is performed (S1009).
On the other hand, as a result of the determination S1004, if it is determined that there is a product volume record in the product volume list 50, it is determined whether the product in the product volume record is the same as the product in the customer-specific purchase forecast product list 60 (S1005). ).

上記判別S1005の結果、商品が同一でないと判別された場合は、商品容積リスト50の次商品容積レコードを検索する(S1006)。
一方、上記判別S1005の結果、商品が同一であると判別された場合は、顧客別購買予測商品リスト60内の当該商品のレコードに、商品容積レコードのアドレスを付加する(S1007)。さらに、一時領域309に顧客別購買予測商品アドレスリスト70として保存する(S1008)。
If it is determined in the determination S1005 that the products are not identical, the next product volume record in the product volume list 50 is searched (S1006).
On the other hand, if it is determined in the determination S1005 that the products are the same, the address of the product volume record is added to the record of the product in the customer-specific purchase forecast product list 60 (S1007). Further, it is stored in the temporary area 309 as the customer-specific purchase forecast product address list 70 (S1008).

ここで、顧客別購買予測商品リスト60のあるひとつの商品に対するアドレス付与の処理が終了したことになり、次に、一時領域309内の当該顧客購買予測商品リスト60内の次商品レコードの有無の判別を行う(S1009)。 Here, the address assignment processing for one product in the customer-specific purchase forecast product list 60 is completed, and next, whether there is a next product record in the customer purchase forecast product list 60 in the temporary area 309 or not. A determination is made (S1009).

上記判別S1009の結果、次商品レコードがあると判別された場合は、上記処理フローに示した商品容積リスト50との判別処理を繰り返し、一時領域309内の当該顧客別購買予測商品リスト60の商品レコードがなくなるまで処理を実行する(S1002〜S1009)。
一方、上記判別S1009の結果、一時領域309内の顧客別購買予測商品リスト60に次商品レコードがないと判別された場合は、一時領域309内の顧客別購買予測商品リスト60内の全ての商品に対しての判別処理を行ったことになり、一時領域309には顧客別購買予測商品アドレスリスト70が完成している。
また、一次領域309の顧客別購買予測商品アドレスリスト70を参照し(S1010)、検索リスト記憶部325に記憶する(S1011)。
If it is determined that there is a next product record as a result of the determination S1009, the determination processing with the product volume list 50 shown in the processing flow is repeated, and the products in the customer-specific purchase forecast product list 60 in the temporary area 309 are displayed. The process is executed until there are no more records (S1002 to S1009).
On the other hand, as a result of the determination S1009, if it is determined that there is no next product record in the customer-specific purchase forecast product list 60 in the temporary area 309, all products in the customer-specific purchase forecast product list 60 in the temporary area 309 are displayed. Thus, the customer-specific purchase predicted product address list 70 is completed in the temporary area 309.
Further, the customer-specific purchase forecast commodity address list 70 in the primary area 309 is referred to (S1010) and stored in the search list storage unit 325 (S1011).

レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理S410について、図6を参照して説明する。
レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出更新処理S410では、端末3が、まず、入力部330から取得した清算商品情報に基づき、一時領域309を参照し(S601)、検索リスト記憶部325にある顧客別購買予測商品アドレスリスト70を参照し(S602)、清算商品と同一商品が当該顧客別購買予測商品アドレスリスト70にあるかの判別を行う(S603)。
The shopping bag reduction number and privilege point calculation update processing S410 will be described with reference to FIG.
In the shopping bag reduction number and privilege point calculation update processing S410, the terminal 3 first refers to the temporary area 309 based on the clearing merchandise information acquired from the input unit 330 (S601), and identifies each customer in the search list storage unit 325. The purchase prediction product address list 70 is referred to (S602), and it is determined whether the same product as the clearing product is in the customer-specific purchase prediction product address list 70 (S603).

上記判別S603の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト70に清算商品と同一商品があると判別された場合は、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト70の商品レコードよりアドレスを取得し(S604)、当該アドレスから商品容積リスト50の当該商品をダイレクトに読み込み、商品容積値を取得する(S605)。
一方、上記判別S603の結果、顧客別購買予測商品アドレスリスト70に清算商品と同一商品がないと判別された場合は、検索リスト記憶部325の商品容積リスト50を参照し(S606)、当該清算商品の商品容積を検索し(S607)、商品容積値の取得を行う(S605)。
As a result of the determination S603, when it is determined that there is the same product as the clearing product in the customer-specific purchase predicted product address list 70, an address is acquired from the product record in the customer-specific purchase predicted product address list 70 (S604), The product in the product volume list 50 is directly read from the address, and the product volume value is acquired (S605).
On the other hand, as a result of the determination S603, if it is determined that there is no same product as the clearing product in the customer-specific purchase forecast product address list 70, the product volume list 50 in the search list storage unit 325 is referred to (S606). The product volume of the product is searched (S607), and the product volume value is acquired (S605).

上記取得した商品容積値は一時領域309に保存する。その際、当然一商品目は当該商品容積値をそのまま一時領域309に記憶するのみだが、二商品目以降の記憶に関して、商品容積値を一時領域309内の商品容積値に加算処理を行い保存する(S608)。 The acquired product volume value is stored in the temporary area 309. At that time, the first product naturally stores the product volume value as it is in the temporary area 309, but the product volume value is added to the product volume value in the temporary area 309 and stored for the second and subsequent products. (S608).

ここで、次清算商品情報の有無の判別を行う(S609)。
上記判別S609の結果、次清算商品情報があれば、上記容積加算処理を清算商品情報がなくなるまで処理を繰り返す(S601〜S608)。
一方、上記判別S609の結果、清算商品情報がないと判別された場合は、一時領域309の合計容積値を参照し(S610)、また、レジ袋容積記憶部326のレジ袋種類パラメータ80を参照し(S611)、一時領域309に記憶されている合計容積値をレジ袋種類パラメータ80に当てはめ、レジ袋換算処理を行う(S612)。ここでいう、レジ袋サイズ換算パラメータとは、図17に示した図を参照して、少なくとも容積値、レジ袋サイズを項目名に有するパラメータである。
Here, it is determined whether or not there is next clearing merchandise information (S609).
If there is next clearing product information as a result of the determination S609, the above volume addition processing is repeated until there is no clearing product information (S601 to S608).
On the other hand, if it is determined in step S609 that there is no clearing product information, the total volume value in the temporary area 309 is referred to (S610), and the plastic bag type parameter 80 in the plastic bag volume storage unit 326 is referred to. (S611), the total volume value stored in the temporary area 309 is applied to the plastic bag type parameter 80, and the plastic bag conversion process is performed (S612). The plastic bag size conversion parameter referred to here is a parameter having at least a volume value and a plastic bag size in the item name with reference to the diagram shown in FIG.

上記換算処理S612の結果、当該買物における削減されたレジ袋枚数が算出されたことになる。上記削減枚数を、レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部327に保存する(S613)。その際、当該レジ袋削減枚数記憶部327に既存の削減枚数がある場合は加算処理を行い累計枚数として保存してもよいことは言うまでもない。 As a result of the conversion process S612, the number of shopping bags reduced in the shopping is calculated. The reduced number is stored in the shopping bag reduced number and privilege point storage unit 327 (S613). At that time, if there is an existing reduction number in the plastic bag reduction number storage unit 327, it goes without saying that the addition processing may be performed and stored as a cumulative number.

また、上記算出された削減枚数は、レジ袋削減枚数記憶部327へ記憶されるのみでなく、顧客別情報記憶321、及び顧客別売上情報記憶部322へ更新記憶する(S614〜S615)。 Further, the calculated reduction number is not only stored in the shopping bag reduction number storage unit 327 but also updated and stored in the customer-specific information storage 321 and the customer-specific sales information storage unit 322 (S614 to S615).

このように上述の実施形態によれば、レジでのスタンプ押印等の作業によるレジ滞留時間をとることなく、端末3の処理のみで、顧客のレジ袋削減枚数の管理が行える。また、POSレジ内での処理を実行することで、処理速度についても効率化を図ることができる。 As described above, according to the above-described embodiment, it is possible to manage the number of shopping bag reductions of the customer only by the processing of the terminal 3 without taking the register staying time due to the stamping and the like at the register. In addition, the processing speed can be improved by executing the processing in the POS register.

上述の実施形態は一例であって、上述したICタグの他に、IC会員カード、IC携帯電話端末であってもよい。また、上述のRFIDリーダーに限らず、生体認証、バイオメトリクス認証であってもよい。 The above-described embodiment is an example, and in addition to the above-described IC tag, an IC member card or an IC mobile phone terminal may be used. In addition to the above-described RFID reader, biometric authentication or biometric authentication may be used.

上述の実施形態は一例であって、本発明を逸脱しない範囲での適宜変更等が可能である。   The above-described embodiment is an example, and can be appropriately changed without departing from the present invention.

本発明の一の実施例に係るシステムの全体構成を示した図である。1 is a diagram illustrating an overall configuration of a system according to an embodiment of the present invention. ICタグ機能ブロック図である。It is an IC tag functional block diagram. 本実施形態にかかる機能ブロック図である。It is a functional block diagram concerning this embodiment. 本発明の全体処理フロー図である。It is a whole processing flow figure of the present invention. 商品容積リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。It is the processing flow which showed the detailed process of merchandise volume list creation. レジ削減枚数算出及び特典ポイント算出更新の詳細な処理を示した処理フローである。It is the processing flow which showed the detailed process of cash register reduction number calculation and privilege point calculation update. 顧客別嗜好商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。It is the processing flow which showed the detailed process of preference item list preparation classified by customer. 店舗別売れ筋商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。It is the processing flow which showed the detailed process of a hot selling goods list preparation according to a store. 顧客別購買予測商品リスト作成の詳細な処理を示した処理フローである。It is the processing flow which showed the detailed process of the purchase forecast goods list preparation classified by customer. 顧客別購買予測商品アドレスリスト作成の詳細な処理を示した処理フロー図である。It is the processing flow figure which showed the detailed process of preparation of a purchase forecast commodity address list classified by customer. 購買履歴商品データの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of purchase history merchandise data. 顧客別嗜好商品リストの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the preference goods list classified by customer. 店舗別売れ筋商品リストの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the hot selling goods list according to a store. 商品容積リストの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the goods volume list. 顧客別購買予測商品リストの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the purchase forecast goods list classified by customer. 顧客別購買予測商品アドレスリストの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the purchase forecast goods address list classified by customer. レジ袋種類パラメータを示した図である。It is the figure which showed the plastic bag kind parameter. 隔離日数重み値パラメータを示した図である。It is the figure which showed the isolation day weight value parameter.

符号の説明Explanation of symbols

1・・・ICタグつきバッグ、2・・・RFIDリーダー、3・・・端末、4・・・店舗サーバ、10・・・ICタグ、300・・・演算処理部、301・・・顧客特定処理部、302・・・顧客別嗜好商品リスト作成処理部、303・・・店舗別売れ筋商品リスト作成処理部、304・・・商品容積リスト作成処理部、305・・・顧客別購買予測商品リスト作成処理部、306・・・顧客別購買予測商品アドレスリスト作成処理部、307・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント算出処理部、308・・・出力処理部、309・・・一時領域、320・・・記憶部、321・・・顧客情報記憶部、322・・・顧客別売上情報記憶部、323・・・商品情報記憶部、324・・・店舗別売上情報記憶部、325・・・検索リスト記憶部、326・・・レジ袋容積記憶部、327・・・レジ袋削減枚数及び特典ポイント記憶部、330・・・入力部、340・・・出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Bag with IC tag, 2 ... RFID reader, 3 ... Terminal, 4 ... Store server, 10 ... IC tag, 300 ... Arithmetic processing part, 301 ... Customer specification Processing unit, 302 ... Customized preference product list creation processing unit, 303 ... Selling product list creation processing unit by store, 304 ... Product volume list creation processing unit, 305 ... Purchase forecast product list by customer Creation processing unit, 306... Customer-specific purchase forecast product address list creation processing unit, 307... Plastic bag reduction number and privilege point calculation processing unit, 308... Output processing unit, 309. ... storage unit, 321 ... customer information storage unit, 322 ... customer sales information storage unit, 323 ... merchandise information storage unit, 324 ... store sales information storage unit, 325 ... Search list storage, 26 ... shopping bag volume storage unit, 327 ... shopping bag reduction number and privilege point storage unit, 330 ... input section, 340 ... Output section

Claims (5)

顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、
上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、
上記顧客が購入する清算商品を認識する購入商品認識処理手段と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段と、
上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う顧客特定手段と、
上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する商品同一判別手段と、
上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する商品容積値取得手段と、
上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出するレジ袋枚数算出手段と、
上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する出力処理手段と、
上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する更新記憶処理手段と、
を有する端末であって、
上記検索リスト記憶手段の検索用リストは、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する店舗別売れ筋商品リスト作成手段と、
上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する顧客別嗜好商品リスト作成更新手段と、
上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する顧客別購買予測商品リスト作成更新手段と、
上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する顧客別購買予測商品アドレスリスト作成更新手段と、
によって作成することを特徴とする端末。
Customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information representing the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions;
Product master storage means for storing product information that is information about a plurality of products handled in the store and includes at least items of product identification information, product name, and product volume value ;
A plastic bag volume storage means for storing a reference plastic bag type when calculating the number of plastic bags and a reference volume value range for each plastic bag type ;
Sales information storage means for each customer for storing the customer identification information in association with at least the purchase date, the product name, and the purchase history information of the customer including the number of purchases;
Store-specific sales information storage means for storing store identification information for specifying a store and sales information including at least a product name and a sales quantity item,
A search list created by referring to the customer information storage means, the product master storage means, the customer-specific sales information storage means, and the store-specific sales information storage means. Search list storage means for storing, as a search list, a preference product list, a customer-specific purchase prediction product list, a customer-specific purchase prediction product address list, at least an interval period, a weight value type and a weight value parameter having items as items. When,
A product volume list creation storage means for referring to the product master storage means, creating a list in which addresses, product names, product volume values are extracted as necessary items of product information, and storing them in the search list storage means as a search list; ,
Purchased product recognition processing means for recognizing a clearing product purchased by the customer,
Customer identification information acquisition means for acquiring customer identification information of the customer who made the product purchase;
On the basis of the customer identification information that the acquired, by referring to the customer information storage means, and customer specific means for performing a particular customer who purchased the above-mentioned items,
Referring to the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer, product identity determination means for determining whether the same product record as the recognized clearing product is in the customer-specific purchase forecast product address list;
As a result of the determination, when it is determined that the same product record exists, the address of the corresponding product record in the customer predicted purchase product address list is referred to, and the corresponding stored in the product volume list that is the reference destination of the address Product volume value acquisition means for acquiring the product volume value of the product record;
When the acquired product volume value is plural, the total value of the product volume values is calculated, and when the product volume value is singular, the product volume value is set as the total value, and the plastic bag volume list is referred to based on the total value. A plastic bag number calculating means for determining the type of plastic bag corresponding to the total value and calculating the number of plastic bags;
Output processing means for outputting the result of the shopping bag number calculating means;
Update storage processing means for updating and storing the calculated shopping bag reduction number information in the customer information storage means, and updating and storing the clearing merchandise information in the customer sales information storage means;
A terminal having
The search list of the search list storage means is:
Refer to the above-mentioned sales information storage unit by store, extract a product with a large sales volume at each store, create a prioritized and rearranged list, and store it in the search list storage unit as a search list, and store the best-selling product list by store Creating means;
When the customer-specific sales information storage means is updated and stored, based on the clearing merchandise information, the merchandise record in the existing purchase history information is determined to be the same as the clearing merchandise and the product name item. The record is extracted, the most recent purchase date among the purchase date items of the product record is obtained, the purchase interval is calculated based on the update storage date and the purchase date, and the calculated purchase interval is It is determined whether or not it corresponds to a specific interval period of the interval days weight value parameter, a weight value corresponding to the specific interval period is assigned to the clearing product determined to be applicable, and the same product record as the product record If it is in the existing customer preference product list, the weight value is added to the cumulative weight value in the product record, and the list is updated by sorting the product records based on the cumulative weight value after addition of each product. And, a customer-specific preferences Product List creating and updating means for updating stored in the search list storage means as a search for the list,
Based on the customer-preferred product list and the store-sold best seller product list, the same product record as the customer-preferred product list is deleted from the store-sold favorite product list, and after the bottom of the product record of the customer-preferred product list, Creating a list that combines the store-sold merchandise list for which the duplicate records have been deleted, and storing it as a search list in the search list storage means by customer;
The necessary items in the same product in the product volume list are combined with the purchase forecast product list for each customer to create a purchase forecast product address list for each customer having at least a customer ID, product name, and address items, and a search list storage Means for creating and updating the customer-specific purchase forecast product address list stored in the means;
A terminal characterized by being created by.
上記レジ袋枚数算出手段は、上記レジ袋枚数に基づいて、顧客に対する特典ポイントを算出し、
上記顧客情報記憶手段は、上記算出された累計の特典ポイント情報を記憶する、
ことを特徴とする請求項記載の端末。
The shopping bag number calculating means calculates a privilege point for the customer based on the number of shopping bags,
The customer information storage means stores the calculated cumulative privilege point information.
The terminal according to claim 1 .
上記店舗別売れ筋商品リストをもとに、商品リストに順位付けした値に応じた特典ポイントを各商品に付与する商品ポイント付与処理手段を有する、
ことを特徴とする請求項記載の端末。
Based on the above-mentioned list of hot selling products by store, it has product point grant processing means for granting privilege points according to the values ranked in the product list to each product,
The terminal according to claim 2 .
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、
上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、有するコンピュータによって行われる方法であって、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する処理と、
上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する処理と、
上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出する処理と、
上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する処理と、
上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する処理と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する処理と、
上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
を有することを特徴とする方法。
Customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information representing the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions;
Product master storage means for storing product information that is information about a plurality of products handled in the store and includes at least items of product identification information, product name, and product volume value ;
A plastic bag volume storage means for storing a reference plastic bag type when calculating the number of plastic bags and a reference volume value range for each plastic bag type ;
Sales information storage means for each customer for storing the customer identification information in association with at least the purchase date, the product name, and the purchase history information of the customer including the number of purchases;
Store-specific sales information storage means for storing store identification information for specifying a store and sales information including at least a product name and a sales quantity item,
A search list created by referring to the customer information storage means, the product master storage means, the customer-specific sales information storage means, and the store-specific sales information storage means. Search list storage means for storing, as a search list, a preference product list, a customer-specific purchase prediction product list, a customer-specific purchase prediction product address list, at least an interval period, a weight value type and a weight value parameter having items as items. When,
A product volume list creation storage means for referring to the product master storage means, creating a list in which addresses, product names, product volume values are extracted as necessary items of product information, and storing them in the search list storage means as a search list; , a method performed by a computer having,
Processing for recognizing clearing products purchased by the customer,
Processing to obtain customer identification information of the customer who made the product purchase;
Based on the customer identification information acquired above, a process of referring to the customer information storage unit, performs a particular customer who purchased the product,
A process for determining whether or not the same product record as the recognized clearing product is in the customer-specific purchase forecast product address list with reference to the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer;
As a result of the determination, when it is determined that the same product record exists, the address of the corresponding product record in the customer predicted purchase product address list is referred to, and the corresponding stored in the product volume list that is the reference destination of the address Processing to obtain the product volume value of the product record;
When the acquired product volume value is plural, the total value of the product volume values is calculated, and when the product volume value is singular, the product volume value is set as the total value, and the plastic bag volume list is referred to based on the total value. A process of determining the type of plastic bag corresponding to the total value and calculating the number of plastic bags;
Processing for outputting the result of the shopping bag number calculating means;
Processing to update and store the calculated shopping bag reduction number information in the customer information storage means, and update and store the clearing product information in the sales information storage means by customer;
A process of referring to the store-specific sales information storage means, extracting a product with a large sales quantity in each store, creating a prioritized list, and storing the list as a search list in the search list storage means;
When the customer-specific sales information storage means is updated and stored, based on the clearing merchandise information, the merchandise record in the existing purchase history information is determined to be the same as the clearing merchandise and the product name item. The record is extracted, the most recent purchase date among the purchase date items of the product record is obtained, the purchase interval is calculated based on the update storage date and the purchase date, and the calculated purchase interval is It is determined whether or not it corresponds to a specific interval period of the interval days weight value parameter, a weight value corresponding to the specific interval period is assigned to the clearing product determined to be applicable, and the same product record as the product record If it is in the existing customer preference product list, the weight value is added to the cumulative weight value in the product record, and the list is updated by sorting the product records based on the cumulative weight value after addition of each product. And a process of updating stored in the search list storage unit as the search list,
Based on the customer-preferred product list and the store-sold best seller product list, the same product record as the customer-preferred product list is deleted from the store-sold favorite product list, and after the bottom of the product record of the customer-preferred product list, A process of creating a list that combines the store-sold merchandise list by deleting the duplicate record, and storing it in the search list storage means as a search list;
The necessary items in the same product in the product volume list are combined with the purchase forecast product list for each customer to create a purchase forecast product address list for each customer having at least a customer ID, product name, and address items, and a search list storage Processing stored in the means;
A method characterized by comprising:
顧客を識別する顧客識別情報と顧客の特徴を表す属性情報、レジ袋削減枚数情報を関連付けて記憶する顧客情報記憶手段と、
店舗で取り扱っている複数の商品についての情報であり、少なくとも商品識別情報、商品名、商品容積値の項目を含む商品情報を記憶する商品マスタ記憶手段と、
レジ袋の枚数を算出する際に基準となるレジ袋の種類とレジ袋の種類ごとに基準となる容積値域と関連付けて記憶するレジ袋容積記憶手段と、
上記顧客識別情報と、少なくとも購買日、商品名、購入回数の項目を含む当該顧客の購入履歴情報と、を関連付けて記憶する顧客別売上情報記憶手段と、
店舗を特定するための店舗識別情報と、少なくとも商品名、売上数量の項目を含む売上情報と、を関連付けて記憶する店舗別売上情報記憶手段と、
上記顧客情報記憶手段と上記商品マスタ記憶手段と上記顧客別売上情報記憶手段と上記店舗別売上情報記憶手段とを参照して作成された検索用リストであり、少なくとも店舗別売れ筋商品リスト、顧客別嗜好商品リスト、顧客別購買予測商品リスト、顧客別購買予測商品アドレスリスト、少なくとも間隔期間及び重み値種別及び重み値を項目として有する間隔日数重み値パラメータ、を検索用リストとして記憶する検索リスト記憶手段と、
上記商品マスタ記憶手段を参照し、商品情報の必要項目としてアドレス、商品名、商品容積値を抽出したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する商品容積リスト作成記憶手段と、を有するコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータに対して、
上記顧客が購入する清算商品を認識する処理と、
上記商品購入を行った顧客の顧客識別情報を取得する処理と、
上記取得した顧客識別情報をもとに、上記顧客情報記憶手段を参照し、上記商品を購入した顧客の特定を行う処理と、
上記特定した顧客の顧客別購買予測商品アドレスリストを参照して、上記認識した清算商品と同一商品レコードが当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内にあるか否かを判別する処理と、
上記判別の結果、同一商品レコードありと判別した場合に、当該顧客別購買予測商品アドレスリスト内の該当商品レコードのアドレスを参照し、当該アドレスの参照先である上記商品容積リストに記憶された該当商品レコードの商品容積値を取得する処理と、
上記取得した商品容積値が複数の場合に商品容積値の合計値を算出し、単数の場合に当該商品容積値を合計値として、当該合計値に基づき、上記レジ袋容積リストを参照し、当該合計値に該当するレジ袋の種類を判別し、かつレジ袋枚数を算出する処理と、
上記レジ袋枚数算出手段の結果を出力する処理と、
上記算出したレジ袋削減枚数情報を上記顧客情報記憶手段に更新記憶し、当該清算商品情報を上記顧客別売上情報記憶手段に更新記憶する処理と、
上記店舗別売上情報記憶手段を参照し、各店舗における売上数量の多い商品を抽出し優先順位付けし並び替えたリストを作成し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
上記顧客別売上情報記憶手段が更新記憶された場合に、当該清算商品情報をもとに、既存の購買履歴情報内の商品レコードに対して当該清算商品と商品名項目同一判別を行い、同一商品レコードを抽出し、当該商品レコードの購買日項目のうち最も直近の購買日を取得し、当該更新記憶日と当該購買日の日付をもとに購買間隔の算出を行い、当該算出した購買間隔が上記間隔日数重み値パラメータの特定間隔期間に該当するか否かを判別し、該当すると判別した当該清算商品に対して特定間隔期間に応じた重み値を付し、当該商品レコードと同一商品レコードが既存の顧客別嗜好商品リスト内にある場合は、商品レコード内の累計重み値に当該重み値を加算し、各商品の加算後の累計重み値に基づき商品レコードの並び替えによりリストを更新し、検索用リストとして検索リスト記憶手段に更新記憶する処理と、
上記顧客別嗜好商品リストと上記店舗別売れ筋商品リストに基づき、当該顧客別嗜好商品リストと同一商品レコードを店舗別売れ筋商品リストから削除し、当該顧客別嗜好商品リストの商品レコード最下部以降に、当該重複レコード削除済み店舗別売れ筋商品リストを結合したリストを作成し、検索用リストとして上記検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
上記顧客別購買予測商品リストに対して上記商品容積リストの同一商品における必要項目を結合し、少なくとも顧客ID、商品名、アドレスの項目を有する顧客別購買予測商品アドレスリストを作成し、検索リスト記憶手段に記憶する処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
Customer information storage means for storing customer identification information for identifying a customer, attribute information representing the characteristics of the customer, and information on the number of shopping bag reductions;
Product master storage means for storing product information that is information about a plurality of products handled in the store and includes at least items of product identification information, product name, and product volume value ;
A plastic bag volume storage means for storing a reference plastic bag type when calculating the number of plastic bags and a reference volume value range for each plastic bag type ;
Sales information storage means for each customer for storing the customer identification information in association with at least the purchase date, the product name, and the purchase history information of the customer including the number of purchases;
Store-specific sales information storage means for storing store identification information for specifying a store and sales information including at least a product name and a sales quantity item,
A search list created by referring to the customer information storage means, the product master storage means, the customer-specific sales information storage means, and the store-specific sales information storage means. Search list storage means for storing, as a search list, a preference product list, a customer-specific purchase prediction product list, a customer-specific purchase prediction product address list, at least an interval period, a weight value type and a weight value parameter having items as items. When,
A product volume list creation storage means for referring to the product master storage means, creating a list in which addresses, product names, product volume values are extracted as necessary items of product information, and storing them in the search list storage means as a search list; a computer program for causing a computer to function with,
For the above computer
Processing for recognizing clearing products purchased by the customer,
Processing to obtain customer identification information of the customer who made the product purchase;
Based on the customer identification information acquired above, a process of referring to the customer information storage unit, performs a particular customer who purchased the product,
A process for determining whether or not the same product record as the recognized clearing product is in the customer-specific purchase forecast product address list with reference to the customer-specific purchase forecast product address list of the identified customer;
As a result of the determination, when it is determined that the same product record exists, the address of the corresponding product record in the customer predicted purchase product address list is referred to, and the corresponding stored in the product volume list that is the reference destination of the address Processing to obtain the product volume value of the product record;
When the acquired product volume value is plural, the total value of the product volume values is calculated, and when the product volume value is singular, the product volume value is set as the total value, and the plastic bag volume list is referred to based on the total value. A process of determining the type of plastic bag corresponding to the total value and calculating the number of plastic bags;
Processing for outputting the result of the shopping bag number calculating means;
Processing to update and store the calculated shopping bag reduction number information in the customer information storage means, and update and store the clearing product information in the sales information storage means by customer;
A process of referring to the store-specific sales information storage means, extracting a product with a large sales quantity in each store, creating a prioritized list, and storing the list as a search list in the search list storage means;
When the customer-specific sales information storage means is updated and stored, based on the clearing merchandise information, the merchandise record in the existing purchase history information is determined to be the same as the clearing merchandise and the product name item. The record is extracted, the most recent purchase date among the purchase date items of the product record is obtained, the purchase interval is calculated based on the update storage date and the purchase date, and the calculated purchase interval is It is determined whether or not it corresponds to a specific interval period of the interval days weight value parameter, a weight value corresponding to the specific interval period is assigned to the clearing product determined to be applicable, and the same product record as the product record If it is in the existing customer preference product list, the weight value is added to the cumulative weight value in the product record, and the list is updated by sorting the product records based on the cumulative weight value after addition of each product. And a process of updating stored in the search list storage unit as the search list,
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The necessary items in the same product in the product volume list are combined with the purchase forecast product list for each customer to create a purchase forecast product address list for each customer having at least a customer ID, product name, and address items, and a search list storage Processing stored in the means;
A computer program that executes
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