JP5466097B2 - Consumer attribute information acquisition system and consumer attribute information acquisition method - Google Patents
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Description
本発明は、消費者からのアンケートやインターネットのウェブ上の公開情報から得られた消費者属性情報を自動販売機の販売情報に関連付け、高精度なマーケティング施策を実現する消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得に関する。 The present invention relates to a consumer attribute information acquisition system that associates consumer attribute information obtained from questionnaires from consumers and public information on the Internet web with sales information of vending machines, and realizes a highly accurate marketing measure, and Concerning consumer attribute information acquisition.
一般に自動販売機の商品販売においては、その商品を購入する消費者の性別、年代、購入時間帯等の消費者プロフィール及び消費者の嗜好や商品購入の動機付け事項を含む消費者属性情報を入手し、これら消費者属性情報を基にした販売商品の選択、商品数量、商品の補充サイクル、宣伝対象商品を選択した高精度なマーケティング施策を実現することが望まれている。このため、従来技術においては、様々な分析手法を用いたマーケティング活動が広く行われ、例えば、データマイニングにより消費者アンケートを分析して消費者を類似したセグメントに分類することが行われている。この類似したセグメントとは、消費者セグメンテーションの場合、例えば、「俳優Aが好き」「朝に缶コーヒを飲む」「お茶をペットボトルで良く買う」「青色が好き」「映画を良く観る」「テレビを良く観る」「趣味」「好みの色」「好みの香り」「購入動機」「よく購入する場所」「好きなブランド」などであり、これらのセグメント分析によって「俳優Aを起用したテレビコマーシャルを放送する」「早朝に缶コーヒのコマーシャルを多く流す」というような施策を講ずることが行われている。 In general, for vending machine product sales, obtain consumer attribute information including consumer profile such as gender, age, purchase time, etc. of consumers who purchase the product, and consumer preferences and motivation items for product purchase. In addition, it is desired to realize a highly accurate marketing measure in which selection of sales products, product quantity, product replenishment cycle, and advertisement target products are selected based on the consumer attribute information. For this reason, in the prior art, marketing activities using various analysis methods are widely performed. For example, a consumer questionnaire is analyzed by data mining to classify consumers into similar segments. In the case of consumer segmentation, for example, “I like actor A” “Drink canned coffee in the morning” “Buy tea with plastic bottles” “I like blue” “Watch movies” "Watch TV well", "Hobby", "Favorite color", "Favorite fragrance", "Purchase motivation", "Where to buy well", "Favorite brand", etc. Measures are being taken, such as “broadcasting canned commercials in the early morning”.
一方、従来技術においては、自動販売機の売上情報を分析し、自動販売機を類似のセグメントに分類し、例えば自動販売機セグメンテーションの場合、「朝に缶コーヒーが良く売れる」「お茶のペットボトルが休日に良く売れる」などに分類し、これらのセグメント分析によって「朝によく缶コーヒが売れる自動販売機ならば前夜までに充分な数の缶コーヒを補充して販売機会損失を防ぐ」などの施策を講ずることが行われている。 On the other hand, in the prior art, sales information of vending machines is analyzed, and vending machines are classified into similar segments. For example, in the case of vending machine segmentation, “canned coffee sells well in the morning” “tea bottles in tea” Are sold well on holidays, etc., and by segment analysis, such as "Vending machines that can sell canned coffee well in the morning, replenish a sufficient number of canned coffee by the previous night to prevent loss of sales opportunities." Measures are being taken.
しかしながら、従来技術においては、消費者アンケートの処理から得られる結果(消費者セグメンテーション)と、自動販売機の売上情報から得られる結果(自動販売機セグメンテーション)とを比較し、自動販売機からだけでは、得られない消費者属性情報を得ることができるシステムは、考慮されていない。 However, in the conventional technology, the results obtained from the consumer questionnaire processing (consumer segmentation) and the results obtained from the vending machine sales information (vending machine segmentation) are compared. A system that can obtain consumer attribute information that cannot be obtained is not considered.
なお、自動販売機に消費者のアンケート集計手段を設け、景品を用いて集計したアンケート結果に応じて消費者の嗜好に応じた商品販売を行う自動販売機運営システムが、下記の特許文献1に記載されている。
In addition, a vending machine operating system that provides consumer questionnaire counting means in a vending machine and sells products according to consumer preference according to the questionnaire results tabulated using premiums is disclosed in
前述の特許文献1記載の技術は、自動販売機に取り付けたタッチパネルを用いて消費者の嗜好を集計し、この集計結果に応じた商品を提供することができるものの、消費者が商品購入時に各種アンケートに答える必要があり、更に、アンケートを収集するためのアンケート収集手段や消費者に対する景品を用意する必要があるという課題があった。
Although the technology described in
また、近年、各種統計手法を実装したマーケティング支援用のソフトウェアが販売され、例えば、消費者アンケートを実施して、このアンケート結果を前記マーケティング支援用のソフトウェアを使用して分析し、商品の販売戦略に生かすことや、売上実績情報を大規模なデータウェアハウスとして構築し、これを分析して販売戦略などに生かすという使い方がされている。しかしながら、消費者アンケートの処理から得られる結果と、自動販売機の売上情報から得られる結果とを結びつけることができなという課題があった。これら課題は、POS(Point Of Sales )システムが導入されていない小規模店舗においても同様である。特にICカードやポイントカードなどの属性付きPOSシステムを導入できない店舗においてはこの課題を有している。 In recent years, marketing support software that implements various statistical methods has been sold. For example, a consumer questionnaire is conducted, and the results of the questionnaire are analyzed using the marketing support software. It can be used to create a large-scale data warehouse, analyze sales results, and use them in sales strategies. However, there has been a problem that the result obtained from the processing of the consumer questionnaire cannot be combined with the result obtained from the sales information of the vending machine. These problems are the same in a small-scale store where a POS (Point Of Sales) system is not introduced. In particular, stores that cannot introduce POS systems with attributes such as IC cards and point cards have this problem.
本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決することであり、消費者属性のない販売データしか取れない小規模店舗や自動販売機であってもアンケートなどの他の方法から得られた消費者属性を関連付けることによって、店舗や自動販売機の自動販売機戦略情報を管理者に提供することができる消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法を提供することである。 The object of the present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, and obtained from other methods such as questionnaires even for small stores and vending machines that can only obtain sales data without consumer attributes. It is to provide a consumer attribute information acquisition system and a consumer attribute information acquisition method capable of providing a manager with vending machine strategy information of a store or a vending machine by associating consumer attributes.
前記目的を達成するために請求項1記載の本発明は、消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と、自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバ及び情報関連付けデータベースを備える消費者属性情報取得システムであって、
前記情報関連付けデータベースが、
消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部と、
自動販売機からの商品別売上実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するため手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部と、
前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、
前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部と
前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部と、
前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部と、
前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部とを有し、
前記情報関連付けサーバが、前記分類処理マスタテーブル部に格納した手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力することを第1の特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention according to
The information association database is
A consumer classification procedure repository unit storing a procedure for classifying the consumer attribute information combining consumer preference product ranking and purchase place ranking based on questionnaire information from consumers for each consumer segment category; ,
Stores the procedure for classifying the vending machine sales information into the vending machine segment classification, which combines the sales ranking and location ranking of the vending machine by product based on the sales results and location information from the vending machine by product. Vending machine classification procedure repository part,
A consumer classification table unit for storing the consumer attribute information;
A vending machine classification table section that stores the vending machine sales information; a coefficient calculation procedure repository section that stores a procedure for calculating a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification;
An inter-segment correlation coefficient result storage unit for storing a correlation coefficient for each combination of the segment classifications calculated by the coefficient calculation procedure repository unit;
Classification processing master table storing a procedure for outputting vending machine strategy information including a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification stored in the inter-segment correlation coefficient result storage section And
The information association server calculates a correlation coefficient for each combination of the consumer segment category and the vending machine segment category with reference to the procedure stored in the classification processing master table unit, and between the calculated segment category combinations The first feature is to output vending machine strategy information including a correlation coefficient for each vending machine.
請求項2記載の発明は、前記特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記消費者属性情報が、インターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部が、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含むことを特徴とする。
The invention according to
請求項3記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好情報の特徴情報を含み、前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力することを特徴とする。
The invention according to
請求項4記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the consumer attribute information acquisition system according to any one of the above features, the consumer associated with a correlation coefficient between the segment category combinations calculated by the information association server is larger than a predetermined value. A combination of the segment category and the vending machine segment category is stored.
請求項5記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機売上情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバが、前記消費者属性情報の購入タイミング情報及び前記自動販売機売上情報の時間帯情報のセグメント区分組み合わせを選定することを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in the consumer attribute information acquisition system according to any one of the above features, the consumer attribute information includes purchase timing information for purchasing a consumer product, and the vending machine sales information is an automatic sale. including the time zone information that goods have been sold of the machine, in that the information associated with the server, to select a segment Classification set only combination of time zone information of the purchase timing information and the vending machine sales information of the consumer attribute information Features.
請求項6記載の発明は、消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバと、消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部、自動販売機からの商品別売実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するため手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部、前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部、前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部、前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部、前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部を有する情報関連付けデータベースとを備える消費者属性情報取得システムの消費者属性情報取得方法であって、
前記情報関連付けサーバに、前記分類処理マスタテーブル部の手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出する工程と、前記工程により算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する工程とを実行させることを特徴とする。
The invention described in claim 6 includes consumer attribute information including consumer preference product ranking, purchase place ranking, consumer profile, vending machine sales information including information on sales ranking and location ranking of vending machines by product, The consumer attribute that combines the information association server that outputs the sales strategy information of the product in a specific vending machine, and the consumer's favorite product ranking and purchase place ranking based on the questionnaire information from the consumer The consumer classification procedure repository section that stores the procedure for classifying information for each consumer segment category, the sales ranking by product and the location ranking of the vending machine based on the sales results and location information by product from the vending machine Stored procedures to classify the combined vending machine sales information into vending machine segment categories Vending machine classification procedure repository section, consumer classification table section for storing the consumer attribute information, vending machine classification table section for storing the vending machine sales information, the consumer segment classification and the vending machine segment classification Coefficient calculation procedure repository unit storing a procedure for calculating a correlation coefficient for each combination of segments, inter-segment correlation coefficient result storing a correlation coefficient for each combination of the segment classifications calculated by the coefficient calculation procedure repository unit A classification storing a procedure for outputting vending machine strategy information including a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification stored in the storage section, the inter-segment correlation coefficient result storage section A consumer attribute information acquisition system comprising an information association database having a processing master table section A user attribute information acquisition method,
A step of calculating a correlation coefficient for each combination of the consumer segment category and the vending machine segment category with reference to the procedure of the classification processing master table unit in the information association server, and the segment category calculated by the step And a step of outputting vending machine strategy information including a correlation coefficient for each vending machine between the combinations.
請求項6記載の発明は、前記特徴の消費者属性情報取得方法において、前記消費者属性情報がインターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部に、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含む工程を実行させることを特徴とする。 The invention according to claim 6 is the system log information in which, in the consumer attribute information acquisition method having the characteristics described above, the consumer attribute information is public information published on the Internet web and the consumer's purchase trends are recorded. And storing the consumer attribute information based on the questionnaire information from the consumer, the public information, and the system log information in the consumer classification table part in the consumer classification procedure repository part. It is made to perform.
請求項7記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好タレントの特徴情報を含み、前記情報関連付けデータベースに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力する工程を実行させることを特徴とする。 The invention according to claim 7 is the consumer attribute information acquisition method according to any one of the features, wherein the questionnaire information and the public information include feature information of a consumer's sex, age, and preference talent, and the information association database includes: A step of outputting a correlation coefficient between the calculated combinations of segment categories and vending machine strategy information including the feature information is executed.
請求項8記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記情報関連付けサーバに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶させる工程を実行することを特徴とする。 The invention according to claim 8 is the consumer attribute information acquisition method according to any one of the above characteristics, wherein the information association server causes the consumer to have a correlation coefficient between the calculated combinations of segment classifications larger than a predetermined value. A step of storing a combination of the segment category and the vending machine segment category is executed.
請求項10記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機売上情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバに、前記消費者属性情報の購入タイミング情報及び前記自動販売機売上情報の時間帯情報のセグメント区分組み合わせを選定させる工程を実行することを特徴とする。 The invention according to claim 10 is the consumer attribute information acquisition method according to any one of the above features, wherein the consumer attribute information includes purchase timing information for purchasing a consumer product, and the vending machine sales information is an automatic sale. including the time zone information that goods have been sold of the machine, to the information associated with the server, the step of selecting a segment Classification set only combination of time zone information of the purchase timing information and the vending machine sales information of the consumer attribute information It is characterized by performing .
本発明による消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法は、情報関連付けデータベースが、分類処理マスタテーブル部の手順を参照して消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、この算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力することによって、自動販売機の管理者が自動販売機と相関係数が大きい消費者の属性情報を基にした自動販売機の販売戦略を容易に構築することができる。 In the consumer attribute information acquisition system and the consumer attribute information acquisition method according to the present invention, the information association database refers to the procedure of the classification processing master table unit, and the correlation for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification The vending machine administrator outputs the vending machine strategy information including the correlation coefficient for each vending machine between the calculated combinations of segment classifications. Vending machine sales strategies can be easily constructed based on large consumer attribute information.
以下、本発明による消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法を詳細に説明するが、まず、本発明の原理について説明する。
[原理]
まず、従来技術においては、自動販売機において商品が販売された場合、販売商品の数量や日付時刻や設置場所等の販売情報を取得することができるものの、この商品を購入した消費者の性別、年代、趣味嗜好等の消費者の消費者属性情報を得ることができず、自動販売機に投入する商品の選択や商品数量や時間帯等のマーケティング活動を行うことが困難であった。他方、消費者アンケート情報や近年のインターネット上のウェブサイト(ブログ)から得られる公開情報や商品陳列棚等に設置された人体センサから得られるシステムログ情報からは消費者の性別、年代、趣味嗜好他の消費者属性情報が得られることが知られている。
Hereinafter, the consumer attribute information acquisition system and the consumer attribute information acquisition method according to the present invention will be described in detail. First, the principle of the present invention will be described.
[principle]
First, in the prior art, when a product is sold in a vending machine, although it is possible to obtain sales information such as the quantity, date time, and installation location of the product sold, the gender of the consumer who purchased this product, Consumer attribute information of consumers such as age and hobby preferences could not be obtained, and it was difficult to select a product to be put into a vending machine and to perform marketing activities such as a product quantity and a time zone. On the other hand, from consumer questionnaire information, public information obtained from websites (blogs) on the Internet in recent years, and system log information obtained from human body sensors installed on product display shelves, etc., consumer gender, age, and hobby preferences It is known that other consumer attribute information can be obtained.
本発明は、前述の自動販売機からの販売情報とアンケート等からの消費者属性情報に着目し、これら販売情報と消費者属性情報を複数の観点(飲料の場合、例えば、「飲むタイミング」「誰と飲むか」等の観点であって、本出願では、この観点をセグメントと記載する。)を基に、消費者を同様なニーズや嗜好を持つ固まりである複数のセグメントに区分するセグメンテーション処理を行う工程と、どのセグメントを選択することがマーケティグ戦略上重要かを判定するために、前記販売情報による販売情報セグメントと前記消費者属性情報による消費者属性情報セグメントとを比較して両セグメント間の相関係数を算出する工程と、相関係数の大きいセグメント間の組み合わせが良いかを管理者に自動販売機戦略情報として提供する工程とを行うことによって、その自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することを基本原理とする。 The present invention pays attention to the sales information from the vending machine and the consumer attribute information from the questionnaire, etc., and the sales information and the consumer attribute information are viewed from a plurality of viewpoints (in the case of beverages, for example, “drinking timing”, “ In this application, this viewpoint is referred to as a segment.) Based on this, this segmentation process divides consumers into multiple segments that have similar needs and preferences. And comparing the sales information segment based on the sales information and the consumer attribute information segment based on the consumer attribute information in order to determine which segment is important in marketing strategy. Calculating the correlation coefficient of the system, and providing the administrator with vending machine strategy information as to whether a combination between segments having a large correlation coefficient is good. It by, to do things to support a valid vending machine strategy to the vending machine and the basic principles of treatment.
前記の消費者セグメンテーション処理及び自動販売機セグメンテーション処理において、セグメンテーションの方法は、幾つかのパタン(区分)を想定することができ、例えば自動販売機のセグメンテーション処理においては、「コーヒ」と「果汁」などといった「飲料の種類」で分類(セグメンテーション)することや、「500mlペットボトル」と「350ml缶」などといった「容器の種類」で分類(セグメンテーション)することや、「コーラ」や「緑茶」といった「通称名」で分類(セグメンテーション)することが考えられ、同様に消費者セグメンテーション処理においても、「通勤前」と「食後」など「飲むタイミング」で分類(セグメンテーション)する場合や、「皆で飲む」「一人で飲む」など「誰と飲むか?」の区分によって分類(セグメンテーション)することが考えられる。 In the consumer segmentation process and the vending machine segmentation process described above, the segmentation method can assume several patterns (segments). For example, in the vending machine segmentation process, “coffee” and “fruit juice” Classification (segmentation) by “beverage type”, etc., classification (segmentation) by “container type” such as “500 ml PET bottle” and “350 ml can”, “Cola”, “green tea”, etc. It is conceivable to classify (segmentation) by “common name”. Similarly, in the consumer segmentation process, classification (segmentation) by “time to drink” such as “before commuting” and “after meal” or “everyone drinks” "Who drinks alone" such as "Drink alone" Therefore, it is conceivable to classification (segmentation).
本発明においては、自動販売機戦略情報として、例えば、消費者セグメンテーションのセグメント区分「購入タイミング」の「食後に一杯型」と任意の自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」間の相関係数が他の区分間より大きい場合、前記任意の自動販売機の消費者の多くが「食後に一杯型」の消費者であると想定することができ、この「食後に一杯型」の消費者セグメント区分消費者の特徴として「女優Aが好み」「コーヒC(ブラック)」が好み等の消費者属性情報が登録されている場合、前記任意の自動販売機に「女優Aのポスタを多用」「コーヒC(ブラック)」の数量を多めに設定する等の自動販売機戦略情報を管理者に提供することができる。なお、前記システムログ情報とは、人体センサや商品に貼り付けたRFID(Radio Frequency IDentification)タグ等の電子機器によって消費者の商品購入時の動向等の情報をいう。 In the present invention, as the vending machine strategy information, for example, the correlation coefficient between the consumer segmentation segment “purchase timing” “full after meal” and the optional vending machine segment category “selling time zone” If larger than other categories, it can be assumed that many of the consumers of any of the vending machines are “full after meal” consumers, and this “full after meal” consumer segment category When consumer attribute information such as “Actress A likes” and “Coffee C (black)” is registered as consumer characteristics, “Poster of actress A is heavily used” “Kohi” Vending machine strategy information such as setting a larger quantity of “C (black)” can be provided to the administrator. The system log information refers to information such as trends in consumer product purchases by electronic devices such as human body sensors and RFID (Radio Frequency IDentification) tags attached to products.
具体的には、消費者アンケートからお茶のペットボトルA商品を買う消費者が「女性の会社員であり、朝出勤前に購入して一日を過ごす」可能性が大きいことが判明した場合、朝出勤時間帯に良く売れる自動販売機セグメントに属する自動販売機のうち「駅やオフィスビルの近くの自動販売機に商品Aをより多く配置する」などの施策を講ずることができ、例えば、お茶のペットボトルB商品を購入する消費者人は「俳優Dが好き」な傾向が強いことがわかったならば、商品Bがよく売れる自動販売機セグメントに属する自動販売機に「俳優Dのポスタを多用して更なる売上向上を狙う」という施策を講ずることができる。以下、本発明の実施形態の詳細を説明する。 Specifically, if a consumer survey reveals that a consumer buying a tea plastic bottle A product is likely to be "a female office worker and spend a day buying before going to work in the morning" Among vending machines belonging to the vending machine segment that sells well in the morning work hours, measures such as “place more products A in vending machines near stations and office buildings” can be taken. If consumers found that there is a strong tendency to “like Actor D,” consumers who purchase the plastic bottle B product in the vending machine segment belonging to the vending machine segment where product B sells well, It is possible to take measures such as “aim to further increase sales through frequent use”. Details of the embodiment of the present invention will be described below.
[構成]
本実施形態による消費者属性情報取得システムの全体構成は、図1に示す如く、消費者から収集したアンケート情報101とインターネットのウェブ上に公開された公開情報102と人体センサ等により収集したシステムログ情報103とを入力とし、前記自動販売機からの販売情報とアンケート等からの消費者属性情報との相関関係を相関係数として算出し、自動販売機戦略情報を管理者に提供する制御部を有する情報関連付けサーバ110と、前記自動販売機戦略情報を提供するための各種情報を格納する情報関連付けデータベース120とを備え、この情報関連付けデータベース120は、購買行動が似通っている消費者層の集団を区分した消費者セグメント区分の内容に対応した嗜好商品や購入場所等の情報を格納した消費者分類テーブル部121と、消費者からのアンケート情報他を基に後記するセグメント区分内容の組み合わせ毎に消費者を分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部123と、自動販売機による消費者の商品購入パターン(コーヒ中心型、果実中心型、容量型、朝型、夜型他の購入パターン)に対応した自動販売機セグメント区分内容に対応した売上げランキング及び立地ランキング他の情報を格納した自動販売機分類テーブル部124と、自動販売機による売上情報を基に後記するセグメント区分毎に分類するための手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部126と、消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容の組み合わせに対する相関係数の算出結果を格納するセグメント間相関係数結果格納部127と、前記セグメント区分内容間の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部128と、セグメント区分内容間の相関係数を保存するための手順を格納した相関係数保存手順リポジトリ部129と、前記各テーブル部の情報を参照して相関関係を算出して自動販売機戦略情報を管理者に提供するための手順情報を格納する分類処理マスタテーブル部122とを備える。なお、本実施形態においては情報関連付けサーバ110及び情報関連付けデータベース120の前記構成は、コンピュータのメモリ等のハードウェア及び所定の処理を実行するソフトウェアによって構成される。
[Constitution]
As shown in FIG. 1, the overall configuration of the consumer attribute information acquisition system according to the present embodiment includes
また、本出願で記載するセグメント(segment)とは、市場の中で共通のニーズを持ち、商品に対する認識の仕方、価値づけ、購買に至るプロセス等の購買行動において似通っている消費者層の集団のことをいい、セグメンテーション(segmentation)とは、マーケティング環境分析の結果を踏まえて、不特定多数の人々を同じニーズや性質を持つ固まり(セグメント)に分けることをいう。 In addition, the segment described in this application is a group of consumers who have common needs in the market and are similar in purchasing behaviors such as how to recognize products, value them, and processes leading to purchasing. Segmentation refers to dividing an unspecified number of people into groups (segments) having the same needs and properties based on the results of marketing environment analysis.
前記消費者分類テーブル部121は、マーケティング環境分析の結果に基づき、複数の消費者セグメンテーション名に対するセグメント区分と、嗜好商品ランキングと、購入場所ランキングと、特徴とを対応させた消費者属性情報を格納したものであって、図3に示す如く、消費者セグメンテーション名「通勤前に購入型」に対して、セグメント区分が「購入タイミング」、嗜好商品ランキングが「1位 茶A」「2位 コーヒB」・・、購入場所ランキングが「1位 駅前」「2位 ビル内」・・、特徴が「1 女性」「2 若い」・・等の情報を格納している。具体的に説明すると、この消費者分類テーブル部121は、マーケティング環境分析の結果に基づき、例えば、「通勤前に購入型」の消費者の場合、商品「茶A」を場所「駅前」で購入する「若い」「女性」が多い等の消費者属性情報を格納している。
The consumer
前記消費者分類手順リポジトリ部123は、消費者からのアンケートからの情報を基に消費者をセグメント区分毎に分類するための手順を格納したものであって、図6に示す如く、「アンケート一覧」を入力データ、パラメータを「Para1.txt」として処理「1」を実行し、「アンケート集計.txt」を出力データとする手順「1」と、「アンケート集計.txt」を入力データ、パラメータを「Para2.txt」として処理「2」を実行し、「消費者セグメント.db」を出力データとする手順「2」を順次実行する等の処理手順を格納している。
The consumer classification
前記自動販売機分類テーブル部124は、自動販売機の売上実績の分析の結果に基づき、複数の自動販売機セグメンテーション名に対するセグメント区分と、売上実績(商品)ランキングと、立地ランキングと、特徴との対応情報を格納したものであって、図10に示す如く、自動販売機セグメンテーション名「コーヒ中心型」に対して、セグメント区分が「1 種類」、売上実績ランキングが「1位 コーヒB」「2位 コーヒC」・・、立地ランキングが「1位 駅前」「2位 ビル内」等の対応情報を格納している。具体的に説明すると、この自動販売機分類テーブル部124は、自動販売機による販売実績結果に基づき、例えば、「コーヒ中心型」の自動販売機の場合、商品「コーヒB」が立地「駅前」で販売される数量が多く、「果汁中心型」の自動販売機の場合、商品「レモンM」が立地「ビル内」で販売される数量が多い等の販売情報を格納している。
The vending machine
前記自動販売機分類手順リポジトリ部126は、自動販売機からの販売情報を基に自動販売機をセグメント毎に分類するための手順を格納したものであって、図11に示す如く、「POS」「自動販売機情報」を入力データ、パラメータを「Para3.txt」として処理「1」を実行し、「POS集計.txt」を出力データとする手順「1」と、「POS集計.txt」を入力データ、パラメータを「Para4.txt」として処理「2」を実行し、「自動販売機セグメント.db」を出力データとする手順「2」を順次実行する他の手順を格納している。 The vending machine classification procedure repository unit 126 stores a procedure for classifying vending machines into segments based on sales information from vending machines. As shown in FIG. Process “1” is executed with “Vending machine information” as input data and parameters as “Para3.txt”, and “POS total.txt” is output data “Procedure“ 1 ”and“ POS total.txt ”. Another procedure is executed in which the process “2” is executed with the input data and parameters set to “Para4.txt”, and the procedure “2” using “vending machine segment.db” as output data is sequentially executed.
前記セグメント間相関係数計算結果格納部127は、特定の消費者セグメンテーションに対する複数の自動販売機セグメンテーションのセグメント区分間における全ての組み合わせに対する相関係数を格納するものであって、例えば、図16に示す如く、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対し、自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」間の相関係数を格納し、本例では、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対して自動販売機セグメント区分が「朝型」及び「昼型」の相関係数が高いことを表しており、前記消費者セグメント区分と自動販売機セグメント区分間の全ての組み合わせに対する相関係数は、図21に示す如く、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対し、自動販売機セグメンテーションの複数のセグメント区分の相関係数を格納している。なお、前記複数の手順リポジドリ部の手順情報は、1つの手順リポジドリ部に格納しても良い。
The inter-segment correlation coefficient calculation
[動作]
[全体動作]
次に本実施形態による消費者属性情報取得システムの全体動作を説明する。本実施形態による消費者属性情報取得システムは、情報関連付けサーバ110の制御部が、図24に示す如く、自動販売機情報(販売情報)を取得するステップS501と、この自動販売機情報のセグメンテーション処理を行うステップS502と、このステップS502によってセグメンテーション処理した自動販売機セグメンテーション情報を販売情報として自動販売機分類テーブル部124(図10)に集計して格納するステップS503と、消費者からのアンケート他の消費者情報を取得するステップS504と、この消費者情報のセグメンテーション処理を行うステップS505と、このステップS505によってセグメンテーション処理した消費者セグメンテーション情報を消費者属性情報として消費者分類テーブル部121(図2)に集計して格納するステップS506と、前記集計した自動販売機セグメントと消費者セグメントとの相関係数を算出するステップS507と、このステップS507によって算出した相関係数を基に相関係数が所定値より大きい自動販売機と消費者セグメント区分を紐付けるための組み合わせを選定するステップS508と、自動販売機分類テーブル部124へ割り当てられた自動販売機セグメントと消費者セグメントを比較し選択するステップS509と、消費者分類テーブル部121へ割り当てられた消費者特性や特徴を参照して抽出するステップS510と、この抽出した自動販売機別の消費者特徴を自動販売機別の商品販売戦略情報(図25)として出力するステップS511とを実行することによって、自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することができる。次に前記したステップの詳細について説明する。
[Operation]
[Overall operation]
Next, the overall operation of the consumer attribute information acquisition system according to this embodiment will be described. In the consumer attribute information acquisition system according to the present embodiment, the control unit of the
[消費者セグメンテーション処理]
前記ステップS505による消費者セグメンテーション処理は、図2に示す如く、情報関連付けサーバ110の制御部が、アンケート情報101と公開情報102とシステムログ情報103とを情報開示データベース120に格納するステップ014と、クラスタ分析(分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割すること)等の手法によってセグメンテーション処理を行うステップ015とを実行することによって、消費者セグメンテーションを複数の消費者セグメント区分016から018に区分し、消費者属性情報として消費者分類テーブル部121に格納することによって行われる。
[Consumer segmentation process]
As shown in FIG. 2, the consumer segmentation process in step S505 includes a
前記ステップ015による消費者セグメンテーション処理の具体例は、図7に示す如く、情報関連付けサーバ110の制御部が、分類処理マスタテーブル部122に登録した処理手順に従って消費者からのアンケート情報601を消費者分類手順リポジトリ部123(図6)に格納した手順に従って入力し、この入力情報をクラスタ分析等の手法によって分類し、この分類した情報を消費者セグメント.dbとして出力させることによって、行われる。
As shown in FIG. 7, a specific example of the consumer segmentation process in step 015 is as follows. The control unit of the
なお、前記消費者分類テーブル部121に格納する消費者の属性情報は、図4に示す如く、アンケートなどの消費者情報を収集するステップS301と、この収集した消費者情報を前記のセグメンテーション処理を行うステップS302と、このセグメンテーション処理を行った情報を消費者分類テーブル部121に対して更新するステップS303によって行われ、この処理手順は、情報関連付けサーバ110の制御部が、図5に示した分類処理マスタテーブル部122に登録された手順に沿って消費者分類手順リポジトリ部123に登録した「順序」「入力データ」「処理(図5の処理番号)」「出力データ」「処理パラメータ」を参照しながら行われる。
As shown in FIG. 4, the consumer attribute information stored in the consumer
[自動販売機セグメンテーション処理]
前記ステップS502による自動販売機セグメンテーション処理は、図9に示す如く、自動販売機立地情報081と自動販売機属性情報082と自動販売機売上情報083とを情報関連付けデータベース120に格納するステップ084と、クラスタ分析(分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割すること)等の手法によってセグメンテーション処理を行うステップ085とを実行することによって、自動販売機セグメンテーションを複数の消費者セグメント区分086から088に区分し、自動販売機分類テーブル部124に格納することによって、行われる。前記ステップ085における自動販売機セグメンテーションとは、例えば、自動販売機をいくつかの類似したセグメント、具体的例として飲料の種類で区分した「コーヒ中心型」「果実中心型」などのような類似したセグメントに分類することであり、この分類した自動販売機のセグメンテーション情報は、図10に示した自動販売機分類テーブル部124に格納される。
[Vending machine segmentation processing]
As shown in FIG. 9, the vending machine segmentation process in step S502 stores vending machine location information 081, vending machine attribute information 082, and vending machine sales information 083 in the information association database 120; Vending machine segmentation is performed by performing step 085 for performing segmentation processing by a technique such as cluster analysis (dividing the set to be classified into subsets in which internal combination and external separation are achieved). This is done by dividing into a plurality of
この自動販売機セグメンテーション処理の具体例は、図12に示す如く、情報関連付けサーバ110の制御部が、分類処理マスタテーブル部122に登録した処理手順に従って自動販売機情報12を自動販売機分類手順リポジトリ部125に格納した手順に従って入力し、この入力情報をクラスタ分析等の手法によって分類し、この分類した情報を126(図11)で自動販売機セグメント.dbとして出力させる。
A specific example of this vending machine segmentation process is shown in FIG. 12, in which the control unit of the
[セグメンテーション情報の比較]
ここで、以降の処理を説明するための前提として、前記した消費者セグメンテーション情報(図3)と自動販売機セグメンテーション情報(図10)におけるセグメント区分とを比較例を説明する。例えば、自動販売機セグメンテーション情報のセグメント区分「朝型」に販売数量が多い「茶A」が消費者セグメンテーション情報におけるセグメント区分「通勤前に購入型」における嗜好商品であり、これらセグメント間が似通った傾向をもつセグメント区分である場合、この自動販売機の特徴として客層が「女性」、「若い」、嗜好情報として好みの芸能人が「俳優A」である傾向が大きいことが分かる。本実施形態においては、前記した似通った傾向をもつ消費者と自動販売機のセグメント区分とを比較して紐付け、自動販売機の販売戦略を管理者に提供するものであり、この紐付け対象となるセグメント区分の組み合わせの選択手法として、複数のセグメント区分間の相関係数を算出するものである。この相関係数の算出処理を次に説明する。
[Comparison of segmentation information]
Here, as a premise for explaining the subsequent processing, a comparative example will be described using the above-described consumer segmentation information (FIG. 3) and segment classification in the vending machine segmentation information (FIG. 10). For example, “tea A”, which has a large sales volume in the segment classification “morning type” of the vending machine segmentation information, is a favorite product in the segment classification “purchase before commuting” in the consumer segmentation information, and these segments are similar. When the segment segment has a tendency, it is understood that the customer group is “female” and “young” as the characteristics of the vending machine, and the favorite entertainer is “actor A” as preference information. In the present embodiment, the above-mentioned consumers having similar tendencies and vending machine segment categories are compared and linked, and the vending machine sales strategy is provided to the administrator. As a method for selecting a combination of segment categories, a correlation coefficient between a plurality of segment categories is calculated. The correlation coefficient calculation process will be described next.
[相関係数算出処理]
まず、任意の消費者セグメント区分と自動販売機セグメント区分の組み合わせによる相関係数算出処理を図14を参照して説明する。この相関係数の算出処理は、例として、消費者セグメント区分「購入タイミング」131と自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」132の組み合わせの場合、消費者セグメント区分「購入タイミング」131の内容に「通勤前に購入型」「食後に一杯型」他の内容があり、自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」132の内容に「朝型」「昼型」他があるため、これら内容の全ての組み合わせについて相関係数の算出を行う。この相関係数の算出処理は、代表的な計算手法として類似相関などがある。ここでは相関係数の計算の一例を示す。「通勤前に購入型」と「朝型」の場合、「茶A」が売上1位、「駅前」「ビル内」が立地1位と2位で同じのため、点数として(1+1+1)/4=0.75点を相関係数として算出し、「通勤前に購入型」と「昼型」の場合、「コーヒB」が1位と2位で近く、「ビル内」が1位と2位で近く、点数として(0.5+0.5)/4=0.25点を相関係数として算出し、「食後に一杯型」と「朝型」の場合、「ビル内」と「駅前」が1位と2位で近く、点数として(0.5+0.5)/4=0.25点を相関係数として算出し、「食後に一杯型」と「昼型」の場合、「ビル内」が1位で同一のため点数として1/4=0.25点を相関係数として算出し、消費者セグメント区分内容の「食後に一杯型」と自動販売機セグメント区分内容の「昼型」の複数の組み合わせによる相関係数を算出することができる。
[Correlation coefficient calculation process]
First, a correlation coefficient calculation process based on a combination of an arbitrary consumer segment category and vending machine segment category will be described with reference to FIG. For example, in the case of a combination of the consumer segment category “purchase timing” 131 and the vending machine segment category “sellable time zone” 132, the correlation coefficient calculation processing is performed based on the contents of the consumer segment category “purchase timing” 131. There are other contents such as “Purchase type before commuting”, “Full meal type after meal”, and “Morning type” and “Day type” etc. in the contents of the vending machine segment “Selling time zone” 132. The correlation coefficient is calculated for each combination. The correlation coefficient calculation process includes a similar correlation as a typical calculation method. Here, an example of the calculation of the correlation coefficient is shown. In the case of “Purchase type before commuting” and “Morning type”, “Brown A” is the first in sales, “Ekimae” and “In the building” are the same in the first place and second place, so the points are (1 + 1 + 1) / 4 = 0.75 points are calculated as a correlation coefficient. In the case of “Purchase type before commuting” and “Day type”, “Kohi B” is close to 1st place and 2nd place, and “In-building” is 1st place and 2nd place. As a correlation coefficient, (0.5 + 0.5) /4=0.25 points are calculated as points, and in the case of “full-after-meal” and “morning”, “inside the building” and “in front of the station” Is close to 1st place and 2nd place, and (0.5 + 0.5) /4=0.25 points is calculated as the correlation coefficient. ”Is the first place and the score is 1/4 = 0.25 as the correlation coefficient. The consumer segment category“ full after meal ”and the vending machine segment category“ It can calculate the correlation coefficients of a plurality of combinations of types ".
この相関係数の算出は、前記ステップS507において、消費者セグメント区分内容と自動販売機区分内容の組み合わせに対して行われ、例えば、図19に示す如く、消費者セグメンテーション区分の複数のセグメント区分181と自動販売機セグメンテーション区分の複数のセグメント区分182の内容間の相関係数計算183を行い、この計算結果を図22に示した相関係数保存手順リポジトリ部129の保存手順に沿ってセグメント間相関係数計算結果格納部127に格納する更新184を行うことによって、行われる。
In step S507, the correlation coefficient is calculated for the combination of the consumer segment category content and the vending machine category content. For example, as shown in FIG. 19, a plurality of segment segments 181 of the consumer segmentation category are provided. The
これら消費者と自動販売機のセグメント区分内容間の相関係数算出処理は、図15に示す如く、情報関連付けサーバ110の制御部が、前記セグメント間相関係数算出結果格納部127に格納した相関係数を参照し、分類処理マスタテーブル部122に分類処理手順を入力するステップS151と、自動販売機分類テーブル部124と消費者分類テーブル部121に登録した情報を入力データとして設定するステップS152と、分類処理マスタテーブル部122から分類処理手順処理を選定するステップS153と、計算した相関係数の情報を登録するメタ出力先(セグメント間相関係数計算結果格納部127)を指定するステップS154と、手順リポジトリに従って消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容間の相関係数を計算するステップS155とを実行することによって行われる。
As shown in FIG. 15, the correlation coefficient calculation process between the consumer and vending machine segment classification contents is performed by the control unit of the
このように、消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容間において相関の強いセグメンテーションが紐付けられると、ある自動販売機セグメンテーションにおいて関連のある消費者セグメンテーションが同定され、その消費者セグメンテーションの特徴(その自動販売機セグメンテーションに関連する消費者の特徴及びプロフィール、例えば、その自動販売機における商品販売に効率的と思われる消費者の「性別」「年齢」「好きなタレント[嗜好情報]」等の情報)を抽出することができる。 As described above, when a highly correlated segmentation is linked between the contents of the consumer segment and the contents of the vending machine segment, related consumer segmentation is identified in a certain vending machine segmentation, and the characteristics of the consumer segmentation are identified. (Consumer characteristics and profiles related to the vending machine segmentation, such as “gender”, “age”, “favorite talent [preference information]” etc. of the consumer who seems to be efficient in selling products on the vending machine, etc. Information) can be extracted.
[選定処理−自動販売機別戦略情報の出力処理]
前記ステップS508(図24)における紐付けるセグメント区分内容の組み合わせを選定する処理は、前記セグメント間相関係数計算結果格納部127(図16)に格納したセグメント区分内容毎の組み合わせに対する相関係数を抽出し、この抽出した相関係数が所定値(例えば、「0.8」)以上のセグメント区分内容毎の組み合わせを判定し、この判定した組み合わせが判るように管理者に提示することによって、その自動販売機における商品販売の戦略情報を提示することができる。なお、前記セグメント区分内容の組み合わせの選定は、管理者が自動販売機における具体的な設置地域や交通量や駅等の設置周辺情報を参酌して判定しても良い。また、前記消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容の組み合わせを記憶しておき、この組み合わせを、以降の選定処理に優先して処理することや、他のシステムにおいて利用することもできる。
[Selection processing-Output processing of strategy information by vending machine]
In the process of selecting a combination of segment segment contents to be linked in step S508 (FIG. 24), the correlation coefficient for the combination for each segment segment content stored in the inter-segment correlation coefficient calculation result storage unit 127 (FIG. 16) is calculated. By extracting, determining a combination for each segment category content whose extracted correlation coefficient is a predetermined value (for example, “0.8”) or more, and presenting the determined combination to the administrator, It is possible to present strategy information for product sales in a vending machine. The selection of the combination of the segment classification contents may be determined by an administrator in consideration of specific installation area, traffic volume, and installation peripheral information such as a station in the vending machine. Further, a combination of the contents of the consumer segment category and the contents of the vending machine segment category is stored, and this combination can be processed in preference to the subsequent selection process or used in other systems.
この自動販売機別の商品販売戦略情報は、図25に示す如く、自動販売機番号毎に、その自動販売機のセグメンテーション名と人気商品と消費者セグメンテーション名と消費者の特徴と戦略情報とを含むものであって、例えば、番号「1」の自動販売機が、「朝型」のセグメンテーション、「茶A」が人気商品、「通勤前」の消費者セグメンテーションであり、この自動販売機で商品を購入する消費者の特徴が性別「女性」、年代「若い」、趣向が「俳優A」であり、戦略情報として「俳優Aのポスタを多用 茶Aを多めに補充」との情報である。 As shown in FIG. 25, the merchandise sales strategy information for each vending machine includes, for each vending machine number, the segmentation name, popular product, consumer segmentation name, consumer characteristics, and strategy information of the vending machine. For example, the vending machine with the number “1” is the “morning type” segmentation, the “tea A” is a popular product, and the consumer segmentation before “commuting”. The characteristics of the consumer who purchases “Gender” are “female”, the age is “young”, the taste is “Actor A”, and the strategy information is “Use a lot of actor A's posters and supplement tea A more”.
このように、本実施形態による消費者属性情報取得システム及び同方法は、消費者からのアンケート等によって得られる消費者属性情報と自動販売機から得られる商品販売情報とのセグメント区分内容毎の相関関係を係数として算出し、その相関係数が高いセグメント区分内容の組み合わせを基に、自動販売機別の商品販売戦略情報を管理者に提示することによって、その自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することができる。 As described above, the consumer attribute information acquisition system and method according to the present embodiment provide the correlation between the consumer attribute information obtained by the questionnaire from the consumer and the product sales information obtained from the vending machine for each segment division content. A vending machine that is effective for the vending machine by calculating the relationship as a coefficient and presenting product sales strategy information for each vending machine to the administrator based on the combination of segment classifications with a high correlation coefficient. Can support strategy.
110 情報関連付けサーバ、 120 情報関連付けデータベース、
121 消費者分類テーブル部、 122 分類処理マスタテーブル部、
123 消費者分類手順リポジトリ部、124 自動販売機分類テーブル部、
126 自動販売機分類手順リポジトリ部、
127 セグメント間相関係数計算結果格納部、
127 セグメント間相関係数結果格納部、
127 セグメント間相関係数算出結果格納部、
128 係数計算手順リポジトリ部、 128 相関係数計算手順リポジトリ部、
129 相関係数保存手順リポジトリ部
110 information association server, 120 information association database,
121 consumer classification table section, 122 classification processing master table section,
123 Consumer classification procedure repository part, 124 Vending machine classification table part,
126 Vending machine classification procedure repository part,
127 inter-segment correlation coefficient calculation result storage unit,
127 inter-segment correlation coefficient result storage unit,
127 inter-segment correlation coefficient calculation result storage unit,
128 coefficient calculation procedure repository part, 128 correlation coefficient calculation procedure repository part,
129 Correlation coefficient storage procedure repository
Claims (10)
前記情報関連付けデータベースが、消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部と、
自動販売機からの商品別売実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するための手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部と、
前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、
前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部と、
前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部と、
前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部と、
前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部とを有し、
前記情報関連付けサーバが、前記分類処理マスタテーブル部に格納した手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力することを特徴とする消費者属性情報取得システム。 Based on consumer attribute information including consumer preference product ranking, purchase place ranking and consumer profile, and vending machine sales information including vending machine sales ranking and location ranking information, specific automatic A consumer attribute information acquisition system comprising an information association server and an information association database for outputting sales strategy information of products in a vending machine,
A consumption storing a procedure for classifying the consumer attribute information, which is a combination of the consumer's favorite product ranking and purchase place ranking based on questionnaire information from consumers, for each consumer segment category Classification procedure repository part,
Stores the procedure for classifying the vending machine sales information into the vending machine segment classification, which combines the sales ranking and location ranking of the vending machine based on the sales results and location information by product from the vending machine. Vending machine classification procedure repository part,
A consumer classification table unit for storing the consumer attribute information;
A vending machine classification table section for storing the vending machine sales information;
A coefficient calculation procedure repository unit storing a procedure for calculating a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification;
An inter-segment correlation coefficient result storage unit for storing a correlation coefficient for each combination of the segment classifications calculated by the coefficient calculation procedure repository unit;
Classification processing master table storing a procedure for outputting vending machine strategy information including a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification stored in the inter-segment correlation coefficient result storage section And
The information association server calculates a correlation coefficient for each combination of the consumer segment category and the vending machine segment category with reference to the procedure stored in the classification processing master table unit, and between the calculated segment category combinations A consumer attribute information acquisition system which outputs vending machine strategy information including a correlation coefficient for each vending machine.
販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部を有する情報関連付けデータベースを備える消費者属性情報取得システムの消費者属性情報取得方法であって、
前記情報関連付けサーバに、前記分類処理マスタテーブル部の手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出する工程と、
前記工程により算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する工程とを実行させることを特徴とする消費者属性情報取得方法。 Specific vending based on consumer attribute information including consumer preference product ranking, purchase location ranking, consumer profile and vending machine sales information including vending machine sales ranking and location ranking information The consumer attribute information that combines the consumer preference product ranking and the purchase place ranking based on the questionnaire information from the consumer and the information association server that outputs the sales strategy information of the product on the machine for each consumer segment category The vending machine sales information that combines the sales ranking and the location ranking of the vending machine based on the sales classification results and the location information from the vending machine based on the consumer classification procedure repository unit that stores the procedure for classification Vending machine classification procedure list that stores the procedure for classifying Phase of each combination of the consumer segment table, the consumer classification table unit storing the consumer attribute information, the vending machine classification table unit storing the vending machine sales information, the consumer segment classification and the vending machine segment classification A coefficient calculation procedure repository unit storing a procedure for calculating the number of relationships, an inter-segment correlation coefficient result storage unit storing a correlation coefficient for each combination of the segment classifications calculated by the coefficient calculation procedure repository unit, and the segment A classification processing master table unit storing a procedure for outputting vending machine strategy information including a correlation coefficient for each combination of the consumer segment category and the vending machine segment category stored in the inter-correlation coefficient result storage unit A consumer attribute information acquisition method of a consumer attribute information acquisition system comprising an information association database I,
Calculating a correlation coefficient for each combination of the consumer segment classification and the vending machine segment classification with reference to the procedure of the classification processing master table section in the information association server;
Consumer attribute information acquisition method characterized in that to execute a process of outputting the vending machine strategy information including a correlation coefficient for each vending machine between the combination of the segment classification, which is calculated by the process.
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