JPH07200698A - 最適価格決定システム - Google Patents
最適価格決定システムInfo
- Publication number
- JPH07200698A JPH07200698A JP35238393A JP35238393A JPH07200698A JP H07200698 A JPH07200698 A JP H07200698A JP 35238393 A JP35238393 A JP 35238393A JP 35238393 A JP35238393 A JP 35238393A JP H07200698 A JPH07200698 A JP H07200698A
- Authority
- JP
- Japan
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- sales
- price
- optimum
- unit
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- Pending
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】販売時期とその時点での在庫数の２つの要素か
ら量販商品の最適な価格を比較的簡単かつ容易に求め、
販売終了時点における総期待売上を最大にする。 【構成】販売実績データを入力するデータ入力手段１
と、各販売実績データを収集して処理する販売実績収集
部２と、各販売実績データを格納する販売実績ファイル
３と、各販売実績データに基づいて関数モデルを決定
し、その関数モデルを用いて販売時期とその時点での在
庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決定部４
と、各最適価格を販売時期と在庫数を元にマトリクス状
の表に編集する最適価格編集部５と、マトリクス状の最
適価格の表を表示／印刷するデータ出力部６とを備えて
いる。
ら量販商品の最適な価格を比較的簡単かつ容易に求め、
販売終了時点における総期待売上を最大にする。 【構成】販売実績データを入力するデータ入力手段１
と、各販売実績データを収集して処理する販売実績収集
部２と、各販売実績データを格納する販売実績ファイル
３と、各販売実績データに基づいて関数モデルを決定
し、その関数モデルを用いて販売時期とその時点での在
庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決定部４
と、各最適価格を販売時期と在庫数を元にマトリクス状
の表に編集する最適価格編集部５と、マトリクス状の最
適価格の表を表示／印刷するデータ出力部６とを備えて
いる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、規格および定価が等し
く長期間に渡り在庫として保存することが不可能な量販
商品の価格を、販売時期とその時点での在庫数の二次元
的要素から適当なモデルを用いて決定する最適価格決定
システムに関する。
く長期間に渡り在庫として保存することが不可能な量販
商品の価格を、販売時期とその時点での在庫数の二次元
的要素から適当なモデルを用いて決定する最適価格決定
システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来長期間に渡り保存することが不可能
な量販商品、例えば肉や魚などの生鮮食料品の価格は販
売する業者が長年の経験からくる「カン」や「読み」に
基づいて最適な価格を決定していた。
な量販商品、例えば肉や魚などの生鮮食料品の価格は販
売する業者が長年の経験からくる「カン」や「読み」に
基づいて最適な価格を決定していた。
【０００３】また、このような商品の価格を大型のコン
ピュータシステムを用いて計算する方式も行われてい
た。
ピュータシステムを用いて計算する方式も行われてい
た。
【０００４】例えば、特開平２−２６４３９６号公報
（以下従来例）がある。
（以下従来例）がある。
【０００５】この従来例は、複数の電子式キャッシュレ
ジスタ（ＥＣＲ）から送られてくる商品の販売状況を示
すデータをメンバーシップ関数として用い、当日に商品
を売り切ってしまうのに適切な価格をファジィ制御で求
める商品管理装置を開示している。
ジスタ（ＥＣＲ）から送られてくる商品の販売状況を示
すデータをメンバーシップ関数として用い、当日に商品
を売り切ってしまうのに適切な価格をファジィ制御で求
める商品管理装置を開示している。
【０００６】この装置は、複数の商品の販売状況を示す
データを供給する複数のＥＣＲ１と、この複数のＥＣＲ
１から送られてくるデータをメンバーシップ関数として
用い、予め定めたファジィルールに基づいて適切な価格
を決定する管理部２と、この管理部２から送られてくる
複数の商品のそれぞれに対する適切な販売価格をそれぞ
れ商品毎に表示する価格表示器３と、各商品の売上予定
を示すデータをこの管理部２に入力するデータ入力部４
とから構成されている。
データを供給する複数のＥＣＲ１と、この複数のＥＣＲ
１から送られてくるデータをメンバーシップ関数として
用い、予め定めたファジィルールに基づいて適切な価格
を決定する管理部２と、この管理部２から送られてくる
複数の商品のそれぞれに対する適切な販売価格をそれぞ
れ商品毎に表示する価格表示器３と、各商品の売上予定
を示すデータをこの管理部２に入力するデータ入力部４
とから構成されている。
【０００７】管理部２は、閉店までの残り時間を格納す
るレジスタ２１と、各商品の売上数を格納するレジスタ
２２と、各商品の単位時間当たりの売れ具合を示すデー
タを格納するレジスタ２３と、各商品の残り数を格納す
るレジスタ２４と、各商品の前日における残り数を格納
するレジスタ２５と、これらレジスタ２１ないし２５に
格納された各データをメンバーシップ関数として用い、
当日に商品を売り切ってしまうのに最適な価格を決定す
るファジィ推論部２６と、このファジィ推論部２６から
出力される最適価格を格納するレジスタ２７とから構成
されている。
るレジスタ２１と、各商品の売上数を格納するレジスタ
２２と、各商品の単位時間当たりの売れ具合を示すデー
タを格納するレジスタ２３と、各商品の残り数を格納す
るレジスタ２４と、各商品の前日における残り数を格納
するレジスタ２５と、これらレジスタ２１ないし２５に
格納された各データをメンバーシップ関数として用い、
当日に商品を売り切ってしまうのに最適な価格を決定す
るファジィ推論部２６と、このファジィ推論部２６から
出力される最適価格を格納するレジスタ２７とから構成
されている。
【０００８】ここで、同公報に記載されたメンバーシッ
プ関数において、ＺＲは「０」を示し、ＰＳは少し正の
方向を示し、ＰＭは中程度に正の方向を示し、ＰＬは大
きく正の方向を示すファジィ集合である。同様にしてＮ
Ｓは少し負の方向を示し、ＮＭは中程度に負の方向を示
し、ＮＬは大きく負の方向を示すファジィ集合である。
プ関数において、ＺＲは「０」を示し、ＰＳは少し正の
方向を示し、ＰＭは中程度に正の方向を示し、ＰＬは大
きく正の方向を示すファジィ集合である。同様にしてＮ
Ｓは少し負の方向を示し、ＮＭは中程度に負の方向を示
し、ＮＬは大きく負の方向を示すファジィ集合である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来例は以下に示すような問題点を有している。
た従来例は以下に示すような問題点を有している。
【００１０】第１に、過去の売上データと最新のデータ
とを単に平均した平均個数に基づいて加工指示を出すた
め、きめ細かな商品管理を行うことは不可能である。
とを単に平均した平均個数に基づいて加工指示を出すた
め、きめ細かな商品管理を行うことは不可能である。
【００１１】第２に、商品の販売状況を示すデータをメ
ンバーシップ関数として用い、ファジィ制御に基づいて
価格を決定しているため、ファジィルールの数を多く設
けないと適切な価格を求めることは困難である。さら
に、ファジィルールの数が増大すればするほど判定処理
に要する時間が増大してしまう。
ンバーシップ関数として用い、ファジィ制御に基づいて
価格を決定しているため、ファジィルールの数を多く設
けないと適切な価格を求めることは困難である。さら
に、ファジィルールの数が増大すればするほど判定処理
に要する時間が増大してしまう。
【００１２】本発明の主な目的は、規格および定価が等
しく長期間に渡り在庫として保存することが不可能な量
販商品の価格を、販売時期とその時点での在庫数の二次
元的要素により変化する価格としてとらえ、簡単なロジ
ックを用いて販売終了時点の総期待売上が最大となるよ
うに最適な価格を決定できる最適価格決定システムを提
供することにある。
しく長期間に渡り在庫として保存することが不可能な量
販商品の価格を、販売時期とその時点での在庫数の二次
元的要素により変化する価格としてとらえ、簡単なロジ
ックを用いて販売終了時点の総期待売上が最大となるよ
うに最適な価格を決定できる最適価格決定システムを提
供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明の最適価格決定シ
ステムは、販売実績データを入力するデータ入力手段
と、前記データ入力手段から入力される複数の販売実績
データを収集し、統計的な数値データとして処理する販
売実績収集部と、前記販売実績収集部で処理された数値
データを格納する販売実績ファイルと、前記販売実績収
集部から受信した前記販売実績データに基づいて関数モ
デルを決定し、該関数モデルを用いて販売時期とその時
点での在庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決
定部と、前記最適価格決定部から受信した各前記最適価
格データを販売時期と在庫数を要素とする表に編集する
最適価格編集部と、前記最適価格編集部で編集された最
適価格を示す表を表示／印刷するデータ出力部とを備え
ている。
ステムは、販売実績データを入力するデータ入力手段
と、前記データ入力手段から入力される複数の販売実績
データを収集し、統計的な数値データとして処理する販
売実績収集部と、前記販売実績収集部で処理された数値
データを格納する販売実績ファイルと、前記販売実績収
集部から受信した前記販売実績データに基づいて関数モ
デルを決定し、該関数モデルを用いて販売時期とその時
点での在庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決
定部と、前記最適価格決定部から受信した各前記最適価
格データを販売時期と在庫数を要素とする表に編集する
最適価格編集部と、前記最適価格編集部で編集された最
適価格を示す表を表示／印刷するデータ出力部とを備え
ている。
【００１４】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【００１５】図１は本発明の一実施例を表すブロック図
である。
である。
【００１６】図１を参照すると、本実施例は、販売実績
データ等を入力するデータ入力手段１と、データ入力手
段１から入力される複数の販売実績データを収集し、統
計的な数値データとして処理する販売実績収集部２と、
販売実績収集部２で処理された数値データ（販売実績デ
ータ等）を格納する販売実績ファイル３と、販売実績収
集部２から受信した販売実績データに基づいて関数モデ
ルを決定し、その関数モデルを用いて販売時期とその時
点での在庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決
定部４と、最適価格決定部４から受信した各最適価格デ
ータを販売時期と在庫数を元にマトリクス状に編集する
最適価格編集部５と、最適価格編集部５で編集されたマ
トリクス状の最適価格データを表示／印刷するデータ出
力部６とから構成される。
データ等を入力するデータ入力手段１と、データ入力手
段１から入力される複数の販売実績データを収集し、統
計的な数値データとして処理する販売実績収集部２と、
販売実績収集部２で処理された数値データ（販売実績デ
ータ等）を格納する販売実績ファイル３と、販売実績収
集部２から受信した販売実績データに基づいて関数モデ
ルを決定し、その関数モデルを用いて販売時期とその時
点での在庫数から商品の最適価格を決定する最適価格決
定部４と、最適価格決定部４から受信した各最適価格デ
ータを販売時期と在庫数を元にマトリクス状に編集する
最適価格編集部５と、最適価格編集部５で編集されたマ
トリクス状の最適価格データを表示／印刷するデータ出
力部６とから構成される。
【００１７】また、最適価格決定部４は、販売実績収集
部２から送られてくる販売実績データに基づいて平均お
よび分散を求め、最適な確率密度関数ｆ（ｙ）を決定す
る確率密度関数決定部４１と、確率密度関数決定部４１
から受信した確率密度関数ｆ（ｙ）から販売価格とその
時点での在庫数との二次元的な要素で決まる最適価格を
求める予め定めた式を作成し、この式に基づいて漸化式
的に各最適価格を求める価格計算部４２と、確率密度関
数決定部４１および価格計算部４２で処理される中間デ
ータを一時的に記憶する中間データファイル４３とかた
構成される。
部２から送られてくる販売実績データに基づいて平均お
よび分散を求め、最適な確率密度関数ｆ（ｙ）を決定す
る確率密度関数決定部４１と、確率密度関数決定部４１
から受信した確率密度関数ｆ（ｙ）から販売価格とその
時点での在庫数との二次元的な要素で決まる最適価格を
求める予め定めた式を作成し、この式に基づいて漸化式
的に各最適価格を求める価格計算部４２と、確率密度関
数決定部４１および価格計算部４２で処理される中間デ
ータを一時的に記憶する中間データファイル４３とかた
構成される。
【００１８】次に本実施例の動作について図１ないし図
４を参照して説明する。
４を参照して説明する。
【００１９】図２は、最適価格を決定するために関数モ
デルを決定する場合の前提条件となる時点（販売時期）
の概念を示す説明図である。
デルを決定する場合の前提条件となる時点（販売時期）
の概念を示す説明図である。
【００２０】図３は、最適価格を決定するために関数モ
デルを決定する場合の前提条件となる確率密度関数ｆ
（ｙ）の許容価格を示す説明図である。
デルを決定する場合の前提条件となる確率密度関数ｆ
（ｙ）の許容価格を示す説明図である。
【００２１】図４は、最適価格編集部５で処理されたマ
トリクス状の最適価格データの一例を示す説明図であ
る。
トリクス状の最適価格データの一例を示す説明図であ
る。
【００２２】データ入力手段１は、客に提示した価格に
対応する販売実績データを順次入力する。
対応する販売実績データを順次入力する。
【００２３】販売実績収集部２は、このデータ入力手段
１から入力される各提示価格に対応する販売実績データ
を収集し、統計的な数値データとして処理し、販売実績
ファイル３に順次格納する。
１から入力される各提示価格に対応する販売実績データ
を収集し、統計的な数値データとして処理し、販売実績
ファイル３に順次格納する。
【００２４】続いて、最適価格決定部４における関数モ
デルを決定するときの前提条件について説明する。
デルを決定するときの前提条件について説明する。
【００２５】第１に、販売開始から販売終了までの期間
（販売期間）を販売期間／平均来客数の間隔で区分け
し、販売終了を時点０とし、過去にさかのぼる毎に時点
１、時点２、・・・と定義する（図２参照）。
（販売期間）を販売期間／平均来客数の間隔で区分け
し、販売終了を時点０とし、過去にさかのぼる毎に時点
１、時点２、・・・と定義する（図２参照）。
【００２６】第２に、各時点において客が買える商品の
数は最高で１個と定義する。
数は最高で１個と定義する。
【００２７】第３に、客がこの商品をいくらなら買って
も良いと考えているか、その許容価格の分布を販売実績
収集部２から受信した販売実績データに基づいて最も適
当と思われる確率密度関数ｆ（ｙ）を与える。すなわ
ち、図３における斜線部分がこの商品を買ってくれる確
率であり、その時のｘの値が商品の価格となる。
も良いと考えているか、その許容価格の分布を販売実績
収集部２から受信した販売実績データに基づいて最も適
当と思われる確率密度関数ｆ（ｙ）を与える。すなわ
ち、図３における斜線部分がこの商品を買ってくれる確
率であり、その時のｘの値が商品の価格となる。
【００２８】今、時点ｔにおいて商品がｉ個残っている
時、時点ｔから販売終了までの総売上の期待値をｖ
（ｔ，ｉ）と定義し、この期待値ｖ（ｔ，ｉ）の最大値
を与える価格を最適価格ｘ（ｔ，ｉ）とする。
時、時点ｔから販売終了までの総売上の期待値をｖ
（ｔ，ｉ）と定義し、この期待値ｖ（ｔ，ｉ）の最大値
を与える価格を最適価格ｘ（ｔ，ｉ）とする。
【００２９】時点ｔで価格ｘを客に対して提示して売れ
た場合の総期待売上は、
た場合の総期待売上は、
【００３０】
【００３１】で表される。
【００３２】すなわち、客がこの商品を買ってくれる確
率に、（時点ｔで得られる売上＋時点（ｔ−１）の状況
から販売終了までの総期待売上）を掛けることにより求
めることができる。
率に、（時点ｔで得られる売上＋時点（ｔ−１）の状況
から販売終了までの総期待売上）を掛けることにより求
めることができる。
【００３３】一方、売れなかった場合の総期待売上は時
点ｔでの売上が無いので、
点ｔでの売上が無いので、
【００３４】
【００３５】と表される。
【００３６】よって、時点ｔから販売終了までの総期待
売上は、上記２つの式の和の最大値となり、
売上は、上記２つの式の和の最大値となり、
【００３７】
【００３８】と表すことができる。
【００３９】ここで、ｘ（ｔ，ｉ）は期待値ｖ（ｔ，
ｉ）を与える価格ｘということになる。
ｉ）を与える価格ｘということになる。
【００４０】上記式を解くためには、
【００４１】
【００４２】を与えて、
【００４３】
【００４４】を用いることによりｖ（１，１）、ｖ
（１，２）、・・・、ｖ（２，１）、ｖ（２，２）、・
・・と順に決定する。
（１，２）、・・・、ｖ（２，１）、ｖ（２，２）、・
・・と順に決定する。
【００４５】そして、それぞれのｖの値を与えるｘの値
が、その時点および在庫数の時の最適価格となる。
が、その時点および在庫数の時の最適価格となる。
【００４６】最適価格編集部５は最適価格決定部４で求
められた各時点および在庫数に対応する価格データをマ
トリクス状の表に編集する。
められた各時点および在庫数に対応する価格データをマ
トリクス状の表に編集する。
【００４７】データ出力部６は、例えば最適価格編集部
５で作成されたマトリクス状の最適価格データを印刷し
て表として販売店の店員に提示する。
５で作成されたマトリクス状の最適価格データを印刷し
て表として販売店の店員に提示する。
【００４８】これにより店員はある時点およびある在庫
数の商品の価格をこの表に基づいて決定して商品販売を
行う。
数の商品の価格をこの表に基づいて決定して商品販売を
行う。
【００４９】さらに、客に対する提示価格に対応する販
売実績をデータ入力部１を介して販売実績収集部２に送
ることにより、周期的に客の許容価格の確率密度関数ｆ
（ｙ）にフィードバックして確率密度関数をより最適な
ものに変更する。
売実績をデータ入力部１を介して販売実績収集部２に送
ることにより、周期的に客の許容価格の確率密度関数ｆ
（ｙ）にフィードバックして確率密度関数をより最適な
ものに変更する。
【００５０】これにより、より精度の高い最適価格を決
定することが可能となる。
定することが可能となる。
【００５１】具体的な例として、販売実績データ等から
確率密度関数ｆ（ｙ）を平均７０００、分散１６６７2
の正規分布と定義した場合を考える。
確率密度関数ｆ（ｙ）を平均７０００、分散１６６７2
の正規分布と定義した場合を考える。
【００５２】この正規分布は、許容価格２０００から１
２０００までの範囲内に９９．７％の値が含まれ、２０
００よりも小さいあるいは１２０００よりも大きい値は
全体の０．３％にしか過ぎないという設定になってい
る。
２０００までの範囲内に９９．７％の値が含まれ、２０
００よりも小さいあるいは１２０００よりも大きい値は
全体の０．３％にしか過ぎないという設定になってい
る。
【００５３】また、販売開始時には２０個の商品があ
り、販売開始時点を５０、販売終了時点を０とし、時間
間隔を等分と仮定する。
り、販売開始時点を５０、販売終了時点を０とし、時間
間隔を等分と仮定する。
【００５４】初めに、ｘ（０，ｉ）（ｉ＝１，２，・・
・，２０）を与える。
・，２０）を与える。
【００５５】このｘ（０，ｉ）は、式（５）を満足する
ｘの値となる。
ｘの値となる。
【００５６】続いて、ｘ（０，ｉ）の値から
【００５７】
【００５８】を用いてｖ（０，ｉ）の値を求める。
【００５９】よって、時点ｔから販売終了までの総期待
売上を表す式（３）から漸化式的にｘ（ｔ，ｉ）および
ｖ（ｔ，ｉ）の値をそれぞれ決定する。
売上を表す式（３）から漸化式的にｘ（ｔ，ｉ）および
ｖ（ｔ，ｉ）の値をそれぞれ決定する。
【００６０】以上の結果に基づいて、時点ｔおよび在庫
数ｉ個の商品の最適価格ｘ（ｔ，ｉ）は図５に示すよう
なグラフにして表すことができ、時点ｔおよび在庫数ｉ
の値から決定できる三次元関数となる。
数ｉ個の商品の最適価格ｘ（ｔ，ｉ）は図５に示すよう
なグラフにして表すことができ、時点ｔおよび在庫数ｉ
の値から決定できる三次元関数となる。
【００６１】また、この数値データから簡単にマトリク
ス状の最適価格データを示す表を作成することができ
る。
ス状の最適価格データを示す表を作成することができ
る。
【００６２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の最適価格
決定システムは、規格および定価が等しく長期間に渡り
在庫として保存することが不可能な量販商品の価格を、
販売時期とその時点での在庫数の二次元的要素で変化す
る価格としてとらえ、この２つの要素から商品の最適な
価格を比較的簡単かつ容易に求めることができ、販売終
了時点における総期待売上を最大にすることができる。
さらに、商品の売れ残り（在庫数）を著しく減少させる
ことができる。
決定システムは、規格および定価が等しく長期間に渡り
在庫として保存することが不可能な量販商品の価格を、
販売時期とその時点での在庫数の二次元的要素で変化す
る価格としてとらえ、この２つの要素から商品の最適な
価格を比較的簡単かつ容易に求めることができ、販売終
了時点における総期待売上を最大にすることができる。
さらに、商品の売れ残り（在庫数）を著しく減少させる
ことができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】最適価格を決定するために関数モデルを決定す
る場合の前提条件となる時点（販売時期）の概念を示す
説明図である。
る場合の前提条件となる時点（販売時期）の概念を示す
説明図である。
【図３】最適価格を決定するために関数モデルを決定す
る場合の前提条件となる確率密度関数ｆ（ｙ）の許容価
格を示す説明図である。
る場合の前提条件となる確率密度関数ｆ（ｙ）の許容価
格を示す説明図である。
【図４】図１の最適価格編集部５で処理されたマトリク
ス状の最適価格データの一例を示す説明図である。
ス状の最適価格データの一例を示す説明図である。
【図５】平均７０００、分散１６６７2の正規分布を用
いたときのある時点ｔおよびある在庫数ｉ個の商品に対
する最適価格ｘ（ｔ，ｉ）のグラフである。
いたときのある時点ｔおよびある在庫数ｉ個の商品に対
する最適価格ｘ（ｔ，ｉ）のグラフである。
１ データ入力部 ２ 販売実績収集部 ３ 販売実績ファイル ４ 最適価格決定部 ４１ 確率密度関数決定部 ４２ 価格計算部 ４３ 中間データファイル ５ 最適価格編集部 ６ データ出力部
Claims (2)
- 【請求項１】 販売実績データ等を入力するデータ入力
手段と、 前記データ入力手段から入力される複数の販売実績デー
タを収集し、統計的な数値データとして処理する販売実
績収集部と、 前記販売実績収集部で処理された数値データを格納する
販売実績ファイルと、 前記販売実績収集部から受信した前記販売実績データに
基づいて関数モデルを決定し、該関数モデルを用いて販
売時期とその時点での在庫数から商品の最適価格を決定
する最適価格決定部と、 前記最適価格決定部から受信した各前記最適価格データ
を販売時期と在庫数を要素とする表に編集する最適価格
編集部と、 前記最適価格編集部で編集された最適価格を示す表を表
示／印刷するデータ出力部とを備えたことを特徴とする
最適価格決定システム。 - 【請求項２】 前記最適価格決定部は、 前記販売実績収集部から送られてくる販売実績データに
基づいて平均および分散を求め、最適な確率密度関数ｆ
（ｙ）を決定する確率密度関数決定部と、 前記確率密度関数決定部から受信した確率密度関数ｆ
（ｙ）から販売期間とその時点での在庫数との二次元的
な要素で決まる最適価格を求める式を作成し、該式に基
づいて漸化式的に最適価格を求める価格計算部とを備え
たことを特徴とする請求項１記載の最適価格決定システ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35238393A JPH07200698A (ja) | 1993-12-29 | 1993-12-29 | 最適価格決定システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35238393A JPH07200698A (ja) | 1993-12-29 | 1993-12-29 | 最適価格決定システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07200698A true JPH07200698A (ja) | 1995-08-04 |
Family
ID=18423701
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35238393A Pending JPH07200698A (ja) | 1993-12-29 | 1993-12-29 | 最適価格決定システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07200698A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001054009A1 (fr) * | 2000-01-17 | 2001-07-26 | Sony Computer Entertainment Inc. | Systeme de gestion de prix de vente et methode de gestion de prix de vente |
| JP2001202420A (ja) * | 2000-01-17 | 2001-07-27 | Sony Computer Entertainment Inc | 販売価格管理システム、販売価格管理装置および販売価格管理方法 |
| JP2001290960A (ja) * | 2000-04-06 | 2001-10-19 | Raccoon:Kk | ｅ−コマースにおける提示価格変更方式 |
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