JP5413614B2 - サーバ装置及びプログラム - Google Patents

Description

この発明は、各店舗から収集した売上データを管理するサーバ装置及びプログラムに関する。

従来、顧客が買い上げた商品の売上データを登録処理する店舗端末としての電子式キャッシュレジスタ（ＥＣＲ）においては、例えば、１日の営業終了時に、１日分の売上結果が印刷されたジャーナルレポートを発行するようにしており（例えば、特許文献１参照）、また、商品別売上データファイルの他、時間帯別売上データファイルを備えたＥＣＲにおいては、商品別売上状況と共に、時間帯別売上状況を印刷出力することができ、販売戦略上、有効な資料となっている。
各店舗においては、その業種、地域、取り扱い商品等によって売れ筋商品や顧客層が大きく相違する特性があり、このような特性を考慮した販売促進対策が採られている。この場合、近所の同業他店舗の売上状況を適切に把握することができれば、同業他店舗との競合上、有利なものとなるが、各店舗にとって自己の売上状況は、機密性の高い資料である為、近所の同業他店舗の売上状況を的確に知ることはできなかった。

特開２０００−４８１０３号公報

ところで、近年、価値観の多様化、一極集中化等によって消費者の動向は、めまぐるしく変化しており、消費者の動向を的確に掴むことは、極めて困難な時代であると言われている。このように変化の激しい時代にあっては、近所の同業他店舗との競合を意識した販売促進対策だけでは、適切な対応を採ることはできない。つまり、地域内での店舗同士の競争よりも、むしろ商店街同士、繁華街同士等の地域間の競争に移行し始めおり、地域への集客力が高まることは、そのまま当該地域内の各店舗の繁栄をもたらすことになる。

この発明の課題は、店舗で販売している商品が適切か否かを直ちに知ることができるようにすることである。

請求項１は、各店舗から収集した売上データを管理するサーバ装置であって、前記各店舗での売上データを収集した収集データを記憶する記憶手段と、所定店舗での売上データに基づいて、その店舗で扱う商品の内で売行きの悪い死筋商品を抽出する第１抽出手段と、前記記憶手段に記憶された収集データに基づいて、前記各店舗全体の商品の内で、前記第１抽出手段で抽出された死筋商品と同一区分でありながら、売行きの良い売れ筋商品を抽出する第２抽出手段と、前記第１抽出手段で抽出された前記死筋商品と、前記第２抽出手段で抽出された前記売れ筋商品と、を入れ替えるべき旨の情報を作成する作成手段と、を具備したことを特徴とする。

この発明によれば、店舗で販売している商品が適切か否かを直ちに知ることができる。

各店舗の売上データを収集して解析する売上解析代行システムを示したブロック図である。 （Ａ）は、サービス代行サーバ１側に設けられている各種のデータベース４を示した図、（Ｂ）は、店舗端末２側に設けられている各種のログファイルを示した図である。 （Ａ）は、店舗別時間帯別売上データベース４−１の構成を示した図、（Ｂ）は、店舗別商品別売上データベース４−２の構成を示した図、（Ｃ）は、店舗別取引別売上データベース４−３の構成を示した図である。 （Ａ）は、地域別売れ筋商品データベース４−５の構成を示した図、（Ｂ）は、地域別商品別データベース４−６の構成を示した図である。 各店舗端末２側に設けられている売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２を示し、（Ａ）は、売上ログファイル２−１、（Ｂ）は、取引ログファイル２−２の構成を示した図である。 サービス代行サーバ１の全体構成を示したブロック図である。 各店舗端末２の全体構成を示したブロック図である。 各店舗端末２側の全体動作の概要を示したフローチャートである。 各店舗端末２側において実行される売上データ登録処理を示したフローチャートである。 サービス代行サーバ１側の全体動作の概要を示したフローチャートである。 その他の売上解析処理を示したフローチャートである。

以下、図１〜図１１を参照してこの発明の一実施形態を説明する。
図１は、各店舗の売上データを収集して解析する売上解析代行システムを示したブロック図である。この売上解析代行システムは、広域通信網を介して各店舗側との間でデータ通信を行うもので、この代行サービスを行うサービス事業者側のサーバ（サービス代行サーバ）１と、各店舗側に設置されている店舗端末２とが広域通信網（インターネット）３を介してネットワーク接続されてなる広域通信システムである。サービス事業者側のサーバ１には、データベース４が設けられている。

サービス事業者側のサービス代行サーバ１は、データベース４を管理制御するサーバ機能、電子メール管理制御するメールサーバ機能の他、Ｗｅｂサーバ機能等を有し、これらのサーバ機能によってサーバ１の全体動作を制御するようにしている。店舗端末２は、例えば、売上データ処理装置としての電子式キャッシュレジスタ（ＥＣＲ）あるいはＥＣＲとそれに接続されているパーソナルコンピュータ等を含み、ブラウザ機能を有している。なお、この実施形態においては、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルを利用したＨＴＴＰプロトコル等によって、サービス代行サーバ１と店舗端末２との間でデジタル化（パケット化）されたデータの送受信を行うようにしており、また、コード化された制御情報を含むデータによって互いに必要な処理内容を認識しながら連携し合ってデータ処理を行うようにしている。

そして、この実施形態においては、サービス事業者と各店舗との間で売上解析の代行サービスを利用する利用契約を結ぶ為に、インターネット３を介して会員登録を行うようにしている。この会員登録時には、その店舗固有の識別情報や属性情報として、店舗名、住所、電子メールアドレス、電話番号等の他、当該店舗の業種（店舗区分）、その店舗が属する地域名等の必要事項を提示してもらい、サービス代行サーバ１側では、各店舗から提示された店舗固有の識別情報や属性情報をデータベース４に登録するようにしている。なお、地域名は固定的なものではなく、登録会員ユーザから指示された内容をそのまま登録するようにしている。つまり、商店街、繁華街の他、新宿駅周辺、東京西部地区等、その地域範囲は任意である。

会員店舗側において、サービス代行サーバ１側に対して定期的、例えば、１日毎に、その日の売上データをインターネット３経由で送信すると、サービス代行サーバ１は、各店舗毎の売上データに基づいて店舗単位での売上解析を行う他、地域毎の売上解析を行い、その解析結果である報告メッセージを各店舗へ配信するようにしている。すなわち、サービス代行サーバ１は、各店舗側から送信されて来た売上データを収集し、時間帯別集計、商品別集計、取引別集計処理を行ってその店舗へ報告したり、同じ地域内での売れ筋商品を解析したり、売れ筋商品の中でその店舗で扱っていない商品を解析する等の売上解析を行ってその店舗へ報告するようにしている。この売上解析の代行サービスは有料にて行い、サービス代行サーバ１は、その代行料を各会員店舗に対して請求する請求手続きを行うようにしている。この場合、利用料の徴収は、登録会員ユーザの金融機関の口座からの自動引き落としやクレジット支払い等によって決済するようにしている。

図２（Ａ）は、サービス代行サーバ１側に設けられている各種のデータベース４を示した図で、サービス代行サーバ１側には、店舗別時間帯別売上データベース４−１、店舗別商品別売上データベース４−２、店舗別取引別売上データベース４−３、地域別売れ筋商品データベース４−４、地域別商品別データベース４−５が設けられている。
図２（Ｂ）は、店舗端末２側に設けられている各種のログファイルを示した図で、店舗端末２側には、売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２が設けられている。

図３（Ａ）は、店舗別時間帯別売上データベース４−１の構成を示した図である。店舗別時間帯別売上データベース４−１は、各店舗に対応して１日分の売上データを時間帯別に分類仕分けして記憶管理するもので、「時間帯」、「売上個数」、「売上金額」の各項目を有している。この場合、サービス代行サーバ１は、各店舗端末２から１日の営業終了時等に送信されて来る１日分の売上データを収集して、それを予めきめられている時間帯別に集計し、その時間帯別集計結果である「売上個数」、「売上金額」を店舗別時間帯別売上データベース４−１にセットするようにしている。

図３（Ｂ）は、店舗別商品別売上データベース４−２の構成を示した図である。店舗別商品別売上データベース４−２は、各店舗に対応して１日分の売上データを商品別に分類仕分けして記憶管理するもので、「商品コード」、「単価」、「売上個数」、「売上合計金額」、「在庫」、「利益」の各項目を有している。この場合、サービス代行サーバ１は、各店舗端末２から１日の営業終了時等に送信されて来る１日分の売上データを収集してそれを商品別に集計し、その商品別集計結果である「売上個数」、「売上合計金額」、「在庫」、「利益」を店舗別商品別売上データベース４−２にセットするようにしている。

図３（Ｃ）は、店舗別取引別売上データベース４−３の構成を示した図である。店舗別取引別売上データベース４−３は、各店舗に対応して１日分の売上データを取引別に分類仕分けして記憶管理するもので、「取引種別」、「売上合計金額」の各項目を有している。この場合、サービス代行サーバ１は、各店舗端末２から１日の営業終了時等に送信されて来る１日分の売上データを収集して、それを現金売り、クレジット等の取引別に集計し、その取引別集計結果である「売上合計金額」を店舗別取引別売上データベース４−３にセットするようにしている。

図４（Ａ）は、地域別売れ筋商品データベース４−５の構成を示した図である。地域別売れ筋商品データベース４−５は、各地域毎および商品区分毎に解析された売れ筋商品を記憶管理するもので、例えば、食料品、衣料品等の商品区分（商品分類）毎に、「地域区分」、「商品コード」、「売上個数」の各項目を有している。この場合、サービス代行サーバ１は、各店舗端末２から１日の営業終了時等に送信されて来る１日分の売上データを収集してそれを地域別に集計し、その地域別商品別の集計結果である「売上個数」を比較し、「売上個数」が多い商品を抽出し、それを売れ筋商品として、その「地域区分」、「商品コード」、「売上個数」を地域別売れ筋商品データベース４−５にセットする。

図４（Ｂ）は、地域別商品別データベース４−６の構成を示した図である。地域別商品別データベース４−６は、各地域毎に解析された商品の売上個数を商品別に記憶管理するもので、各地域に対応する各商品別売上個数、つまり、「地域区分」に対応して、「商品コード」、「売上個数」の各項目を有している。この場合、サービス代行サーバ１は、各店舗端末２から１日の営業終了時等に送信されて来る１日分の売上データを収集してそれを地域別に集計し、その地域別商品別の集計結果である「売上個数」を地域別商品別データベース４−６にセットする。

図５は、各店舗端末２側に設けられている売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２を示し、（Ａ）は、売上ログファイル２−１、（Ｂ）は、取引ログファイル２−２の構成を示した図である。売上ログファイル２−１は、商品登録が行われる毎に、１レコード分の商品登録履歴情報が順次書き込まれるもので、その内容は一日に一回、サービス代行サーバ１へ送信される。売上ログファイル２−１を構成する１レコード分のデータは、「売上の年月日、時刻」、「店舗ＩＤ」、「商品コード」、「キャラクタ（商品名）」、「売上金額・個数」、「在庫」、「地域ＩＤ」の各項目を有している。なお、「店舗ＩＤ」は会員登録時において、サービス代行サーバ１側から割り当てられた店舗識別情報である。取引ログファイル２−２を構成する１レコード分のデータは、「売上の年月日、時刻」、「店舗ＩＤ」、「取引種別」、「合計売上高」、「税金」の各項目を有している。

図６は、サービス代行サーバ１の全体構成を示したブロック図である。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２内のオペレーティングシステムや各種アプリケーションソフトにしたがってこのサービス代行サーバ１の全体動作を制御する中央演算処理装置である。記憶装置１０２は、オペレーティングシステムや各種アプリケーションソフト、データベース等が格納され、磁気的、光学的、半導体メモリ等によって構成されている記録媒体１０３やその駆動系を有している。この記録媒体１０３はハードディスク等の固定的な媒体若しくは着脱自在に装着可能なＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィデスク、ＲＡＭカード、磁気カード等の可搬型の媒体である。また、この記録媒体１０３内のプログラムやデータは、必要に応じてＣＰＵ１の制御によりＲＡＭ（例えば、スタティックＲＡＭ）１０４にロードされたり、ＲＡＭ１０４内のデータが記録媒体１０３にセーブされる。更に、記録媒体はサーバ等の外部機器側に設けられているものであってもよく、ＣＰＵ１０１は伝送制御部１０５を介してこの記録媒体内のプログラム／データを直接アクセスして使用することもできる。

また、ＣＰＵ１０１は記録媒体１０３内に格納されるその一部あるいは全部を他の機器側から伝送制御部１０５を介して取り込み、記録媒体１０３に新規登録あるいは追加登録することもできる。更に、プログラム／データはサーバ等の外部機器側で記憶管理されているものであってもよく、ＣＰＵ１０１は伝送制御部１０５を介して外部機器側のプログラム／データを直接アクセスして使用することもできる。一方、ＣＰＵ１０１にはその入出力周辺デバイスである伝送制御部１０５、入力部１０６、表示部１０７、印刷部１０８がバスラインを介して接続されており、入出力プログラムにしたがってＣＰＵ１０１はそれらの動作を制御する。

図７は、各店舗端末２の全体構成を示したブロック図である。なお、店舗端末２の構成要素も上述したサービス代行サーバ１の構成要素と基本的に同様であり、ＣＰＵ２０１、記憶装置２０２、記録媒体２０３、ＲＡＭ２０４、伝送制御部２０５、入力部２０６、表示部２０７、印字部２０８の他、ドロアー２０９を有する構成となっている。入力部２０６には、テンキー、商品別キー、部門キー、締めキーの他、モード切り替えスイッチが設けられている。このモード切り替えスイッチは「登録」、「点検」、「精算」、「設定」等の各種モードを指定するもので、「登録」モードが指定されている場合、ＣＰＵ２０１は、入力された売上データを商品別売上合計ファイル（図示せず）に登録すると共に、その登録内容をレシートに印刷する。そして、一取引の登録終了時に、締め処理を実行し、レシートを発行するが、その際、広告データをレシートに印刷するようにしている。なお、店舗端末２にはモデム等の回線接続機能が内蔵されているが、外付けモデムを使用してもよい。

次に、この実施形態における売上解析代行システムの動作を図８〜図１１に示すフローチャートを参照して説明する。ここで、これらのフローチャートに記述されている各機能は、読み取り可能なプログラムコードの形態で記録媒体１０３（２０３）に格納されており、ＣＰＵ１０１（２０１）はこのプログラムコードにしたがった動作を逐次実行する。また、ＣＰＵ１０１（２０１）は伝送媒体を介して伝送されてきた上述のプログラムコードにしたがった動作を逐次実行することもできる。このことは、後述する他の実施形態においても同様であり、記録媒体の他、伝送媒体を介して外部供給されたプログラム／データを利用してこの実施形態特有の動作を実行することもできる。

図８は、各店舗端末２側の全体動作の概要を示したフローチャートである。先ず、店舗端末２は、入力待ち状態において（ステップＡ１）、何らかの入力を検出すると、その入力指示内容を解析する処理を行う（ステップＡ２、Ａ４）。いま、売上データを登録する為の入力指示を検出したものとすると（ステップＡ２）、この入力指示にしたがって売上データ登録処理を行う（ステップＡ３）。

図９は、この売上データ登録処理を示したフローチャートである。先ず、ＥＣＲ端末装置３は、指示内容が売上入力か（ステップＢ１）、一取引分の登録終了時に指示される締め入力かを判別する（ステップＢ４）。ここで、売上入力であれば（ステップＢ１）、入力された商品別売上データに基づいて売上登録を行うと共に、入力された商品別売上データをレシート／ジャーナルに印刷出力させたり、表示出力させる売上データ登録処理を行う（ステップＢ２）。そして、登録商品に対応して、「年月日」、「時刻」、「店舗ＩＤ」、「商品コード」、「キャラクタ」、「金額」、「個数」、「粗利益」、「在庫」、「地域ＩＤ」を売上ログファイル２−１に格納する（ステップＢ３）。また、締め入力の場合には（ステップＢ４）、通常の締め処理を行ってレシート用紙に合計金額、釣銭等を印刷する（ステップＢ５）。そして、「売上の年月日、時刻」、「店舗ＩＤ」、「取引種別」、「合計売上高」、「税金」を取引ログファイル２−２に格納する（ステップＢ６）。

一方、図８のステップＡ４において、各種ログファイルの送信指示が入力された場合には、売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２の内容を呼び出してサービス代行サーバ１へ送信する（ステップＡ５）。ここで、サービス代行サーバ１側では各ログファイルの内容に基づいて後述する売上データの解析処理が行われ、その解析結果を要求元の店舗端末２へ送信するようにしている。店舗端末２は、サービス代行サーバ１側から送信されて来た解析結果を受信すると（ステップＡ６）、それを表示・印刷出力させる（ステップＡ７）。

図１０は、サービス代行サーバ１側の全体動作の概要を示したフローチャートである。先ず、店舗端末２との間において、データの送受信有りかを判別し（ステップＣ１）、店舗側とデータの送受信を行う場合には、店舗端末２から売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２が送信されて来たかを判別する（ステップＣ２）。いま、店舗端末２から売上ログファイル２−１、取引ログファイル２−２が送信されて来た場合には、受信した各ログファイルを収集すると共に、それらの内容に基づいて店舗別時間帯別売上データベース４−１、店舗別商品別売上データベース４−２、店舗別取引別売上データベース４−３を作成する他、店舗側から送信されて来た売上ログファイル２−１に基づいて地域別売れ筋商品データベース４−４、地域別商品別データベース４−５内の該当地域の内容を更新する（ステップＣ３）。そして、その他の売上解析処理を実行する（ステップＣ４）。

図１１は、上述したその他の売上解析処理を示したフローチャートである。この場合における売上解析処理は、上述のようにして作成された店舗別時間帯別売上データベース４−１、店舗別商品別売上データベース４−２、店舗別取引別売上データベース４−３、地域別売れ筋商品データベース４−４、地域別商品別データベース４−５を参照することにより行われる。サービス代行サーバ１は、店舗別時間帯別売上データベース４−１の内容を参照して、当該店舗の時間帯別売上データを比較することにより、一番売れている時間帯を判別すると共に（ステップＤ１）、一番売れている時間帯にタイムサービスを行うべきことを促すメッセージデータを作成する（ステップＤ２）。次に、店舗別商品別売上データベース４−２の内容を参照して、当該店舗の商品別売上データを比較することにより、売れている商品を売れ筋商品として１０品抽出し（ステップＤ３）、各売れ筋商品の「商品名」、「商品コード」を含むメッセージデータを作成する（ステップＤ４）。

更に、店舗別商品別売上データベース４−２の内容を参照して、当該店舗の商品別売上データを比較することにより、売れ行きの悪い商品を死筋商品として１０品抽出する（ステップＤ５）。そして、地域別売れ筋商品データベース４−４の内容を参照して、同じ地域内で同一の店舗区分に属する商品群の中から売れ筋商品を１０品抽出する（ステップＤ６）。これによって抽出した売れ筋商品に基づいて店舗別商品別売上データベース４−２を検索し、当該店舗は売れ筋商品（１０品）を既に販売しているかを判別し（ステップＤ７）、扱っていない商品があれば、当該商品の「商品名」、「商品コード」を一時記憶すると共に（ステップＤ８）、扱っている商品の点数を求める（ステップＤ９）。

次に、地域別売れ筋商品データベース４−４の内容を参照し、同一地域に拘らず、異業種の売れ筋１位の商品を判別すると共に（ステップＤ１０）、その商品の「商品名」、「商品コード」を一時記憶する（ステップＤ１１）。そして、一時記憶の内容、つまり、同じ地域内で同一の店舗区分に属する売れ筋商品の中で扱っていない商品、同一地域に拘らずに異業種の売れ筋１位の商品と死筋商品とを入れ替えるべき旨を薦めるメッセージデータを作成する（ステップＤ１２）。そして、売上解析代行に応じた代金を請求する為の請求手続きを行う（ステップＤ１３）。

店舗別時間帯別売上データベース４−１、店舗別商品別売上データベース４−２、店舗別取引別売上データベース４−３から当該店舗に対応する時間帯別、取引別、商品別の売上データを読み出して要求元の店舗端末２へ送信する（ステップＤ１４）。そして、上述のようにして作成した各種メッセージ、つまり、当該店舗において一番売れている時間帯にタイムサービスを行うべきことを促すメッセージ、当該店舗において売れ筋商品のメッセージ、商品の入れ替えを薦めるメッセージを要求元の店舗端末２へ送信する（ステップＤ１５）。その後、送信した各データをクリアする（ステップＤ１６）。

以上のように、この実施形態においてサービス代行サーバ１は、インターネット３を介して各店舗端末２から送信される各店舗の売上データを収集し、収集した各店舗の売上データと、１つの対象店舗の店舗端末から送信された売上データとを比較し、比較された比較結果に基づいて、当該対象店舗で販売している商品が適切か否かを判別し、判別された判別結果を示すメッセージを当該対象店舗の店舗端末２に送信するようにしたから、店舗で販売している商品が適切か否かを判別し、判別された判別結果を店舗に報告することができる。

また、サービス代行サーバ１側で行われる売上解析処理は、売上データを時間帯別、商品別等の集計種別毎に売上合計を算出し、この集計種別毎の売上合計を解析結果する報告書を作成したり、その解析結果に応じた販売戦略上のアドバイス、すなわち、死筋商品を求めて、この死筋商品の代わりとなる売れ筋商品をアドバイスしたり、売上データを時間帯別に集計して売れ筋時間帯を求めて、売れ筋時間帯をアドバイスすることができる。この場合、死筋商品の代わりとなる売れ筋商品をアドバイスする際に、その店舗が属する地域特性を考慮した売れ筋商品をアドバイスすることもできる。これによって店側においては、自店舗の売上解析結果の他に、同一地域内の他店舗の解析結果等をも知ることができ、販売改善を行う上で有効な資料として活用することができ、販売改善を的確に行うことが可能となる。

なお、上述した実施形態においては、店舗単位での売上解析処理として商品別集計、時間帯別集計、取引別集計を行うようにしたが、週単位、月単位、期間単位での集計処理や商品ジャンル別集計を行うようにしてもよい。つまり、売上解析の内容は任意であり、どのような種類の売上解析を行うようにしてもよい。このことは、同一地域内の他店舗の売上解析や他地域の売上解析であっても同様である。また、売上解析を定期的に行う場合に限らず、登録会員ユーザが任意に指定した時期に当該店舗の売上データを収集して売上解析を行うようにしてもよい。つまり、登録会員ユーザの要望に応じて売上解析を行い、その解析結果を報告メッセージとして送信するようにしてもよい。

また、上述した実施形態においては、地域毎の売上解析処理として、地域内での同業店舗や異業種店舗での売れ筋商品を特定し、その報告メッセージを作成するようにしたが、全国の各地域のうち、登録会員ユーザが任意に指定した指定地域における同一店舗区分の売れ筋商品を特定して、その報告メッセージを作成するようにしてもよい。例えば、競合関係にある商店街や繁華街の消費動向を調査する為に、競合関係の商店街や繁華街を指定して、その解析結果を入手するようにしてもよい。

また、予め用意されている各種の売上解析メニューの中から登録会員ユーザが任意に指定した売上解析のみを行うようにしてもよい。すなわち、商品別集計、時間帯別集計、取引別集計の他、週単位、月単位、期間単位での集計処理や商品ジャンル別集計等の中から所望する売上解析を選択指定するようにしてもよい。また、売上解析の代行料を各会員店舗に対して請求する場合、登録会員ユーザがどのような種類の売上解析を依頼したかによって、その店舗に課金される請求額が異なるようにしてもよい。つまり、売上解析の種類、解析数、解析対象のデータ量に応じた課金方法を採用するようにしてもよい。

また、サービス事業者側においては、地区条件の他に、購入者の年齢条件、性別条件等に応じた売上解析を実行するようにしてもよい。つまり、購入者の年齢別、性別等を考慮した売上解析を行うようにしてもよい。この場合、店舗側からサービス事業者側に対して解析対象の地区条件、購入者の年齢条件、性別条件等を店舗側から入力し、その入力条件に応じた売上解析の実行をサービス事業者側に対して指示するようにしてもよい。更に、地区条件、購入者の年齢条件、性別条件に応じた売上解析を実行する場合において、その条件の緩和を店舗側から指示するようにしてもよい。

一方、サービス代行サーバ１に備えられるコンピュータを、店舗端末２から送信される各店舗の売上データを収集し、収集した各店舗の売上データと、１つの対象店舗の店舗端末から送信された売上データとを比較する比較手段、比較手段により比較された比較結果に基づいて、当該対象店舗で販売している商品が適切か否かを判別する判別手段、判別手段により判別された判別結果を示すメッセージを当該対象店舗の前記店舗端末２に送信する送信手段、として機能させるためのプログラムを提供するようにしてもよい。

１ サービス代行サーバ
２ 店舗端末
３ インターネット
２−１ 売上ログファイル
２−２ 取引ログファイル
４−１ 店舗別時間帯別売上データベース
４−２ 店舗別商品別売上データベース
４−３ 店舗別取引別売上データベース
４−４ 地域別売れ筋商品データベース
４−５ 地域別商品別データベース
１０１、２０１ ＣＰＵ
１０２、２０２ 記憶装置
１０３、２０３ 記録媒体
１０５、２０５ 伝送制御部
１０６、２０６ 入力部
１０７、２０７ 表示部

Claims (5)

1. 各店舗から収集した売上データを管理するサーバ装置であって、
   前記各店舗での売上データを収集した収集データを記憶する記憶手段と、
   所定店舗での売上データに基づいて、その店舗で扱う商品の内で売行きの悪い死筋商品を抽出する第１抽出手段と、
   前記記憶手段に記憶された収集データに基づいて、前記各店舗全体の商品の内で、前記第１抽出手段で抽出された死筋商品と同一区分でありながら、売行きの良い売れ筋商品を抽出する第２抽出手段と、
   前記第１抽出手段で抽出された前記死筋商品と、前記第２抽出手段で抽出された前記売れ筋商品と、を入れ替えるべき旨の情報を作成する作成手段と、
   を具備したことを特徴とするサーバ装置。
2. 前記第２抽出手段で抽出された売れ筋商品を前記所定店舗での商品と比較し、前記売れ筋商品の内で前記所定店舗が扱っていない商品が存在するか否かを判別する判別手段と、を更に具備し、
   前記作成手段は、前記判別手段で前記所定店舗が扱っていない商品があればその扱っていない売れ筋商品と、前記第１抽出手段で抽出された死筋商品と、を入れ替えるべき旨の情報を作成する、
   ことを特徴とする請求項１記載のサーバ装置。
3. 前記第２抽出手段は、前記所定店舗と同一地区の店舗全体の商品の内で、前記第１抽出手段で抽出された死筋商品と同一区分でありながら、売行きの良い売れ筋商品を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載のサーバ装置。
4. 前記作成手段で作成された情報を、前記所定店舗の店舗端末に対して送信する送信手段と、
   を更に具備したことを特徴とする請求項１〜３の何れか記載のサーバ装置。
5. 各店舗から収集した売上データを管理するサーバ装置に備えられるコンピュータを、
   前記各店舗での売上データを収集した収集データを記憶する記憶手段、
   所定店舗での売上データに基づいて、その店舗で扱う商品の内で売行きの悪い死筋商品を抽出する第１抽出手段、
   前記記憶手段に記憶された収集データに基づいて、前記各店舗全体の商品の内で、前記第１抽出手段で抽出された死筋商品と同一区分でありながら、売行きの良い売れ筋商品を抽出する第２抽出手段、
   前記第１抽出手段で抽出された前記死筋商品と、前記第２抽出手段で抽出された前記売れ筋商品と、を入れ替えるべき旨の情報を作成する作成手段、
   として機能させるためのプログラム。

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