JP6182651B2 - レジスター装置 - Google Patents

Description

本発明は、商品の価格に基づいて売上代金を決済するレジスター装置に関するものである。

従来、例えば下記の特許文献１に記載されたレジスター装置（金銭登録機）が知られている。

この従来のレジスター装置は、例えばタッチ操作可能なタッチパネル表示部を傾斜状に設けた表示制御ユニットと、この表示制御ユニット上でタッチパネル表示部の後方に載置される印字ユニットと、この印字ユニットを載置した表示制御ユニットを載置する金銭収納部とを具備している。

特開平１０−１３４２４８号公報（図１等）

そして、近年、例えば店舗等に設置されるレジスター装置においては、商品の価格に基づいて売上代金を決済するだけではなく、販売促進を図ることができるものが求められている。

本発明は、このような点に鑑みなされたもので、販売促進を図ることができるレジスター装置を提供することを目的とする。

請求項１記載のレジスター装置は、商品の価格に基づいて売上代金を決済するレジスター装置であって、顧客の購入履歴から各商品分類ごとに一の商品分類に対する他の複数の商品分類の相関強度を算出し、この算出した相関強度を利用して来店顧客の購入履歴から各商品分類ごとの販促期待金額を計算し、この計算した販促期待金額に基づいて推薦商品分類を決定するものである。

請求項２記載のレジスター装置は、商品の価格に基づいて売上代金を決済するレジスター装置であって、顧客の購入履歴から各商品分類ごとに一の商品分類に対する他の複数の商品分類の相関強度を算出し、この算出した相関強度を利用して来店顧客の購入履歴から各商品分類ごとの販促期待金額を計算し、この計算した販促期待金額および過去の推薦商品履歴に基づいて推薦商品分類を決定し、この決定した推薦商品分類のクーポンを発行するものである。

請求項３記載のレジスター装置は、請求項１または２記載のレジスター装置において、各商品分類ごとの販促期待金額は、相関強度から期待される期待売上から、来店顧客の購入履歴に基づいて相関強度の計算と同様の処理で算出された統計金額を引いた金額であるものである。

本発明によれば、顧客に応じて適切な商品を勧めることが可能となり、販売促進を図ることができる。

本発明の一実施の形態に係るレジスター装置の概略正面図である。 同上レジスター装置のブロック図である。 同上レジスター装置の処理概要を示すフローチャートである。 相関強度の算出する際の処理フロー図である。 顧客の購入履歴の例である。 各商品分類ごとの統計金額の例である。 各商品分類ごとの相関強度の例である。 各商品分類ごとの統計金額の例である。 各商品分類ごとの相関強度の例である。 相関予測による販促期待金額を計算する際の処理フロー図である。 顧客の購入履歴の例である。 各商品分類ごとの統計金額の例である。 各商品分類ごとの期待売上の平均値の例である。 各商品分類ごとの相関予測販促期待金額の例である。 顧客の購入履歴の例である。 クーポン発行の際の処理フロー図である。 各商品分類ごとの販促情報（設定倍率を含む）の例である。 両販促期待金額の最大値に設定倍率を乗じた結果の例である。 販促履歴（過去の推薦商品履歴）の例である。 プリンタ手段が印字発行するクーポンの例である。 画面表示する際の処理フロー図である。 タッチパネル表示部が表示する画面の例である。 実績予測による販促期待金額に設定倍率を乗じた結果の例である。 相関予測による販促期待金額に設定倍率を乗じた結果の例である。

本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。

図１において、１は例えばクリーニング業向けのレジスター装置であり、このレジスター装置１は、例えば顧客会員制の店舗であるクリーニング店の受付に設置され、顧客（会員顧客）が複数種の商品の中から選択注文した商品の価格（金額）に基づいて売上代金を決済するものである。なお、ここでいう「商品」とは、商品自体に加え、他人に提供するサービス（役務）を含む意味である。

レジスター装置１は、図１に示されるように、金銭等を収納可能な金銭収納部２を有する装置本体３を備えている。この装置本体３には、オペレータである店員が指先でタッチ操作可能な液晶式のタッチパネル表示部４が立設されている。つまり、このタッチパネル式のレジスター装置１は、操作手段（入力手段）を兼ねた表示手段であるタッチパネル表示部４を備えている。

また、図２に示されるように、装置本体３には、ＣＰＵ等からなる制御手段５が設けられている。そして、制御手段５には、タッチパネル表示部４に加え、少なくとも記憶手段６、プリンタ手段（印字発行手段）７およびスピーカ手段（音声発生手段）８が電気的に接続されている。

さらに、制御手段５は、通常のレジスター機能に加え、少なくとも第１計算手段11、第２計算手段12および推薦商品分類決定手段13の機能を備えている。

ここで、記憶手段６は、複数の顧客情報、各顧客ごとの購入履歴、複数の商品情報（商品名、商品分類および価格等）、各商品分類（各商品）ごとの販促情報、および、過去の販促履歴等を記憶するものである。

第１計算手段11は、複数の顧客の購入履歴から各商品分類ごとに一の商品分類（例えばワイシャツ類）に対する他の複数の商品分類（例えば上着およびズボン）の相関強度を算出し、この算出した相関強度を利用して相関予測に基づく各商品分類ごとの販促期待金額（相関予測による販促期待金額）を計算するものである。

第２計算手段12は、来店した顧客（一の顧客）の購入履歴から所定期間（例えば１１ヶ月）以上購入されていない商品分類を抽出し、この抽出した商品分類に関してのみ実績予測に基づく各商品分類ごとの販促期待金額（実績予測による販促期待金額）を計算するものである。

推薦商品分類決定手段13は、第１計算手段11にて計算された相関予測による販促期待金額および第２計算手段12にて計算された実績予測による販促期待金額に基づいて、来店した顧客に対して推薦すべき商品（推薦商品）に係る推薦商品分類を決定するものである。

そして、推薦商品分類決定手段13は、例えば推薦商品分類のクーポンを発行する場合（プリンタ手段７に推薦商品分類のクーポンを印字発行させる場合）には、第１計算手段11にて計算された相関予測による販促期待金額と第２計算手段12にて計算された実績予測による販促期待金額との大小を比較することによって各商品分類ごとの最大値（高い方の金額）を選択し、この選択した最大値に設定倍率（各商品分類ごとに予め設定された倍率であり、例えば０を含む正の整数、以下同様）を乗じた結果を最終の販促期待金額とする。

また、推薦商品分類決定手段13は、例えば推薦商品分類を画面表示する場合（表示手段であるタッチパネル表示部４に推薦商品分類を表示させる場合）には、第１計算手段11にて計算された相関予測による販促期待金額に設定倍率を乗じた結果を最終の販促期待金額とするとともに、第２計算手段12にて計算された実績予測による販促期待金額に設定倍率を乗じた結果を最終の販促期待金額とする。

次に、上記レジスター装置１の作用等を説明する。

（１）処理概要
図３はレジスター装置１の処理概要を示すフローチャートであり、この図３に示すように、レジスター装置１の制御手段（制御部）５は、相関予測に基づく各商品分類ごとの販促期待金額を計算し（ステップ１）、実績予測に基づく各商品分類ごとの販促期待金額を計算し（ステップ２）、推薦商品分類のクーポンを発行するか否かを判断する（ステップ３）。

そして、クーポンを発行すると判断した場合には、２つの予測結果に基づき、過去の販促履歴および購入履歴によって補正を行い、プリンタ手段７で推薦商品分類（例えば単一の推薦商品分類）のクーポンを発行する（ステップ４）。

一方、クーポンを発行しないと判断した場合には、推薦商品分類を画面表示するか否かを判断する（ステップ５）。

そして、画面表示すると判断した場合には、２つの予測結果に基づき、過去の販促履歴および購入履歴によって補正を行い、タッチパネル表示部４で推薦商品分類（例えば複数の推薦商品分類）をメッセージのように画面表示する。なお、画面表示しないと判断した場合には終了となる（ステップ６）。

（２）相関予測に利用する相関強度の算出
レジスター装置１の制御手段５は、記憶手段６に記憶された各顧客ごとの購入履歴から、図４に示すようにして各商品分類ごとの相関強度を算出する。

具体的には次のように算出する。まず、図５のような購入履歴があったとする。

そして、図５に示す購入履歴を各顧客ごとに累計する処理を行うが、その際に過去の購入金額に季節係数（予め設定された係数であり、０よりも大きく１以下の数、以下同様）を乗じる。

この季節係数は、例えば処理該当月およびその前後の月を「１」と設定し、それ以外の月を「０．５」と設定する。なお、年は考慮せずに月のみで判断する。つまり前年同月は「１」となる。

そこで、例えば、処理日が２０１４年７月とすると、顧客１に対しての、商品分類１の集計は次のようになる。

まず、顧客１は、商品分類１を10/1、1/1、4/1、7/1の４回購入している。この場合、季節係数は、7/1のみ「１」でそれ以外は「０．５」になるので、それぞれの過去の購入金額に季節指数を乗じたものを集計すると次のようになる。

1000×0.5(10/1分)+800×0.5(1/1分)+1000×0.5(4/1分)+800×1(7/1分)⇒2200

顧客１の他の商品分類２〜５および顧客２の商品分類３、５に関しても同様に計算すると、その結果である統計金額は図６のようになる。

次いで、その結果をもとに図４の[処理２]を行うと、次のようになる。

商品分類１の場合は、それを購入した顧客は顧客１のみであるから、その一の商品分類１に対する残りの他の複数の商品分類の相関強度は、顧客１の購入した比率のままとなり、例えば商品分類２は、450÷2200⇒0.20となる。同様に商品分類３は、500÷2200⇒0.23となり、商品分類４は、800÷2200⇒0.36となる。商品分類２の場合も同様である。

商品分類３の場合は、それを購入した顧客は顧客１と顧客２であるから、商品分類３の合計金額1500円に対して、各商品分類の相関強度はそれぞれ顧客１と顧客２の合計計算し、商品分類３の合計金額1500円につき、商品分類１は2200円購入されているため、商品分類３に対する商品分類１の相関強度は、2200÷1500⇒1.47となる。

同様に計算すると、各商品分類ごとの相関強度の算出結果は、図７のようになる。

この場合、商品分類１（ワイシャツ）に対する他の商品分類の相関強度は、商品分類５（浴衣）が最も高くなるため、一般的には商品分類１（ワイシャツ）を多く出す顧客には推薦商品分類として商品分類５（浴衣）の販促が行われることになる（なお、例えばこのように購入履歴から算出した相関強度のみに基づいて、顧客に勧める推薦商品分類を決定するようにしてもよい）。

しかしながら、同じ集計を翌年の４月に行うと季節係数が変化するため、各顧客ごとの集計と相関強度の集計はそれぞれ次の図８および図９のようになる（本来は、２０１４年７月以降にも購入履歴があるはずだが、説明の為省略する）。

このように、季節係数の変化によって、翌年4/1であれば商品分類１（ワイシャツ）に対する他の商品分類の相関強度は、商品分類３（コート）が最も高くなるため、一般的には商品分類１（ワイシャツ）を多く出す顧客には推薦商品分類として商品分類３（コート）の販促が行われることになる。

また、このように計算した結果は、複数の各店舗間のデータを複合した集計も可能であるため、相関強度をコンピュータネットワークを介して接続されたサーバに各店舗のレジスター装置１から送信して、そのサーバにて集計を行ってから、その結果を再配信を行うことで、よりサンプリング数の多い、精度の高い相関強度の利用が可能になる。なおこの場合、各相関強度表（図７、図９）の除算を行わない状態でデータは記憶しておく。これによって店舗間の集計を合算する際に単なる加算によって集計が可能になる。

（３）相関予測による販促期待金額の計算
来店した顧客から商品の注文を受けた際（商品受付時）に、レジスター装置１の制御手段５は、記憶手段６に記憶されたその顧客（来店顧客）の購入履歴から、図１０に示すようにして相関強度を利用して相関予測に基づく各商品分類ごとの販促期待金額を計算する。

具体的には次のように計算する。まず、図７のような相関強度（相関強度情報）のある店舗において、図１１のような購入履歴の顧客３が、２０１４年７月に来店したとする。

この場合における図１０の[処理１]は、前記相関強度の計算と同様の処理を行い、顧客３の各商品分類ごとの統計金額は図１２のようになる。

次いで、図１０の[処理２]において、各商品分類ごとに相関強度から期待される売上を集計する。

この顧客３に対する商品分類２の期待売上は、図１２で計算した統計金額に対して、図７の相関強度から推定される期待売上を集計して平均を求める。つまり、この顧客３に対する商品分類２に対する期待売上は、商品分類１の統計金額が400円であり、商品分類３の統計金額が1000円であることから、次のように計算される。

(400×0.20+1000×0.3)÷2⇒190

同様に計算すると、各商品分類１〜５に関して、図１３のような結果になる。

最後に、図１０の[処理３]において、[処理２]で求めた期待売上から、[処理１]で求めた統計金額を引くことで、各商品分類ごとに、販促で期待できる金額である「販促期待金額」が算出され、その結果が図１４のようになる。

この図１４に示された販促期待金額が、この顧客３に対して販促をすることで、統計的に期待される金額となる。

（４）実績予測による販促期待金額の計算
来店した顧客の実績予測に基づく販促期待金額は、その顧客によって所定期間、すなわち例えば１１ヶ月以上購入されていない商品分類（商品）に対して、その購入金額に季節係数を乗じて集計する。その結果が実績予測による販促期待金額になる。

具体的には、例えば図１５のような購入履歴のある顧客が、２０１４年１０月にクリーニング店に来店したとする。

この場合、来店した日から１１ヶ月以上出ていない商品分類は、商品分類３（コート）と商品分類４（浴衣）であり、その顧客の購入履歴からこれら２つの商品分類が抽出される。

商品分類３（コート）は４月と１０月に出されているので、それぞれ季節係数は「０．５」と「１」になる。このため、商品分類３（コート）の販促期待金額は、次のように計算される。

1000×0.5(4/1分)+1000×1(10/1分)⇒1500

同様に、商品分類４（浴衣）についての季節係数は、「０．５」になるため、この商品分類４（浴衣）の販促期待金額は、800×0.5(7/1分)⇒400となる。

（５）推薦商品分類のクーポン発行
レジスター装置１の設定において、例えば伝票とともに、推薦商品分類のクーポン（印字物）を印字発行するように設定されている場合には、図１６のような処理を行う。

具体的な処理を、異なる顧客、異なる購入履歴から算出した結果であるが、簡便のため、前記（３）および（４）で例示した顧客が２０１４年１０月に来店した際に、相関予想による販促期待金額および実績予想による販促期待金額が、それぞれ前記（３）および（４）で計算した結果になったとして例示を行う。

例えば、各商品分類ごとの販促情報が図１７のようになっているとする。

この場合、まず、図１６の[処理１]に従い、前記（３）の結果および前記（４）の結果から、両結果を比較して各商品分類ごとの最大値（高い方の金額）を求め、その最大値に設定倍率を乗じると、図１８のようになる。

このように設定倍率を乗じることによって、実際には販促の不要なもの（例えば入会金等）を除いたり、利益率の高い商品を優先的に販促することが可能になる。なお、この設定倍率は、各商品分類ごと個別に変更設定可能となっている。

次いで、図１６の[処理２]に従い、この顧客は図１５のような購入履歴を持つため、商品分類１（ワイシャツ）は、クーポン発行の対象外となる。

また、図１９のような過去の販促履歴（推薦商品履歴）があるとすると、該当する顧客３に対する１ヶ月以内（所定期間内）の販促履歴は、商品分類３に対するものがある。このため、商品分類３を避けて、商品分類２、４、５のうちで、最大の販促期待金額を持つ商品分類４が推薦商品分類となり、クーポン発行の対象となる。

そして、図１６の[処理３]に従い、例えば図２０のようなクーポンを印字発行し、その印字した記録を図１９の販促履歴に追加する。

なお、過去１ヶ月以内の販促履歴に係る商品分類を避ける構成には限定されず、例えば、最後に計算された販促期待金額に対して、販促履歴が過去１ヶ月以内にあったら、「経過日数×３％」を乗じるようにしてもよい。すなわち例えば、翌日の場合には、３％を乗じるので、販促期待金額が１０００円なら、３０円になる。

（６）推薦商品分類の画面表示
レジスター装置１の設定において、例えば推薦商品分類を画面表示するように設定されている場合には、図２１のような処理を行う。

具体的な処理を、異なる顧客、異なる購入履歴から算出した結果であるが、簡便のため、前記（５）と同様に、前記（３）および（４）で例示した顧客が２０１４年１０月に来店した際に、相関予想による販促期待金額および実績予想による販促期待金額が、それぞれ前記（３）および（４）で計算した結果になったとして例示を行う。

この場合、例えば図２２のような画面表示を行う、つまり図２２に示す推薦商品表示画面であるメッセージ画面が例えばポップアップ画面としてタッチパネル表示部４に表示されるが、具体的には次のように処理を行う。

メッセージ画面中の前半のメッセージ（最近出ていない商品……）は、図２１の[処理１]によって作成されたメッセージであるが、具体的には、その[処理１]に従い、前記（４）の結果（実績予測による販促期待金額）に図１８による設定倍率を乗じると図２３のような結果（最終の販促期待金額）を得る。

この結果から、最大値×設定倍率が０より大きい効果の見込まれる順である、商品分類３、商品分類４の順に表示するものとし、図２２の前半のメッセージを得る。

また、メッセージ画面中の後半のメッセージ（お持ちになっていただきたい商品……）は、図２１の[処理２]によって作成されたメッセージであるが、具体的には、その[処理２]に従い、前記（３）の結果（相関予測による販促期待金額）に図１８による設定倍率を乗じると図２４のような結果（最終の販促期待金額）を得る。

ここから、前記[処理１]で対象となった商品分類３、４を除き、最大値×設定倍率が０より大きい効果の見込まれる順にメッセージを作成し、図２２の後半のメッセージを得る。

このようにして得られたメッセージを含むメッセージ画面をみた店員は、来店した顧客に対して、「コート、浴衣、ズボン」を推薦商品として勧める。また、前記（５）で発行されたクーポンがあればそれを顧客に渡す。

そして、このようなレジスター装置１によれば、推薦商品分類のクーポン発行や推薦商品分類の画面表示によって、クリーニング店に来店した各顧客に応じて適切な商品（推薦商品）を勧めることが可能となり、よって、クリーニングの受注につながり、販売促進（受注促進）を図ることができる。

なお、レジスター装置１は、クリーニング店に設置されるクリーニング業向けのものには限定されず、例えばクリーニング店以外の店舗に設置されるものでもよい。

また、レジスター装置１は、タッチパネル表示部４を備えた構成には限定されず、例えば操作手段（入力手段）と表示手段とを別個に備えた構成等でもよい。

さらに、例えば図２２に示すメッセージ（推薦商品分類）を音声としてスピーカ手段８から発生させるようにしてもよく、顧客に対して推薦商品分類を出力する手段は任意である。

また、例えば売上代金が印字された伝票の一部が推薦商品分類のクーポンとなるようにしてもよい。つまり、伝票とクーポンとが１枚の紙で構成してもよい。

さらに、例えば推薦商品分類のクーポンを顧客のメールアドレス等に定期的に送信するようにしてもよい。

１ レジスター装置
11 第１計算手段
12 第２計算手段
13 推薦商品分類決定手段

Claims (3)

1. 商品の価格に基づいて売上代金を決済するレジスター装置であって、
   顧客の購入履歴から各商品分類ごとに一の商品分類に対する他の複数の商品分類の相関強度を算出し、
   この算出した相関強度を利用して来店顧客の購入履歴から各商品分類ごとの販促期待金額を計算し、
   この計算した販促期待金額に基づいて推薦商品分類を決定する
   ことを特徴とするレジスター装置。
2. 商品の価格に基づいて売上代金を決済するレジスター装置であって、
   顧客の購入履歴から各商品分類ごとに一の商品分類に対する他の複数の商品分類の相関強度を算出し、
   この算出した相関強度を利用して来店顧客の購入履歴から各商品分類ごとの販促期待金額を計算し、
   この計算した販促期待金額および過去の推薦商品履歴に基づいて推薦商品分類を決定し、
   この決定した推薦商品分類のクーポンを発行する
   ことを特徴とするレジスター装置。
3. 各商品分類ごとの販促期待金額は、相関強度から期待される期待売上から、来店顧客の購入履歴に基づいて相関強度の計算と同様の処理で算出された統計金額を引いた金額である
   ことを特徴とする請求項１または２記載のレジスター装置。

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