JPH09120420A - 顧客情報の分析方法 - Google Patents
顧客情報の分析方法Info
- Publication number
- JPH09120420A JPH09120420A JP27855795A JP27855795A JPH09120420A JP H09120420 A JPH09120420 A JP H09120420A JP 27855795 A JP27855795 A JP 27855795A JP 27855795 A JP27855795 A JP 27855795A JP H09120420 A JPH09120420 A JP H09120420A
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- customer
- customers
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 来店していない顧客を把握した顧客情報の分
析を行うこと。 【解決手段】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記
憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取
得し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の
特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出
力する。
析を行うこと。 【解決手段】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記
憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取
得し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の
特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出
力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、小売／サービス業
店の来店顧客の分析を行う顧客情報の分析方法に関し、
特に、ショッピングモールに出店された小売／サービス
業店における顧客情報の分析方法に適用して有効な技術
に関するものである。
店の来店顧客の分析を行う顧客情報の分析方法に関し、
特に、ショッピングモールに出店された小売／サービス
業店における顧客情報の分析方法に適用して有効な技術
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、小売／サービス業において、顧客
情報の管理に関心が高まっており、その顧客情報を分析
する事により、自店に来店する客筋の把握を行ってい
た。
情報の管理に関心が高まっており、その顧客情報を分析
する事により、自店に来店する客筋の把握を行ってい
た。
【０００３】従来の小売／サービス業における客筋把握
ための顧客情報の分析は、各店が独自で顧客情報を収集
し、分析を行っていた。
ための顧客情報の分析は、各店が独自で顧客情報を収集
し、分析を行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明者は、上記従来
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。
【０００５】近年、大型ショッピングモール等の出現に
より、複数の同業の店が同一エリア内で出店されるケー
スがでてきているため、自店だけの顧客情報だけでな
く、他店の顧客情報を網羅して分析する必要が生じてき
た。
より、複数の同業の店が同一エリア内で出店されるケー
スがでてきているため、自店だけの顧客情報だけでな
く、他店の顧客情報を網羅して分析する必要が生じてき
た。
【０００６】しかし、上述した従来の一店における顧客
情報からの分析では、その個店に来た顧客の情報しか収
集することができないため、個店で買い物していない客
筋の把握ができず、その個店に来店していない（その個
店が取り逃がしている）顧客を網羅した分析ができなか
ったという問題点があった。
情報からの分析では、その個店に来た顧客の情報しか収
集することができないため、個店で買い物していない客
筋の把握ができず、その個店に来店していない（その個
店が取り逃がしている）顧客を網羅した分析ができなか
ったという問題点があった。
【０００７】本発明の目的は、来店していない顧客を把
握した分析を行うことが可能な技術を提供することにあ
る。
握した分析を行うことが可能な技術を提供することにあ
る。
【０００８】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
になるであろう。
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
になるであろう。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。
【００１０】複数の同業者が出店しているショッピング
モールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属性
情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客の
情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記憶
カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取得
し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の特
徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出力
する。
モールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属性
情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客の
情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記憶
カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取得
し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の特
徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出力
する。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の顧客情報の分析方
法について説明する。
法について説明する。
【００１２】図１は、本発明の一実施例である顧客情報
の分析を実現するシステムの構成を示したブロック図で
ある。
の分析を実現するシステムの構成を示したブロック図で
ある。
【００１３】本実施例の顧客情報の分析を実現するシス
テムは、図１に示すように、顧客が各自所持している顧
客情報を提供するための磁気カード（またはＩＣカー
ド）１０と、その磁気カード１０からの必要な（例え
ば、同業者の）顧客属性情報と商品売上（購買）情報を
読み取るＰＯＳ装置１１と、そのＰＯＳ装置１１で読み
込まれた情報を後述する計算機２２に通信する際の制御
装置２０と、ＰＯＳ装置１１で読み込まれた磁気カード
１０の顧客属性情報や商品売上情報を分析するための計
算機２２と、計算機２２をコントロールするキーボード
２１と、計算機２２によって分析された結果を表示する
表示器２３と、購買履歴等の情報を蓄積する記憶装置２
４とからなる。
テムは、図１に示すように、顧客が各自所持している顧
客情報を提供するための磁気カード（またはＩＣカー
ド）１０と、その磁気カード１０からの必要な（例え
ば、同業者の）顧客属性情報と商品売上（購買）情報を
読み取るＰＯＳ装置１１と、そのＰＯＳ装置１１で読み
込まれた情報を後述する計算機２２に通信する際の制御
装置２０と、ＰＯＳ装置１１で読み込まれた磁気カード
１０の顧客属性情報や商品売上情報を分析するための計
算機２２と、計算機２２をコントロールするキーボード
２１と、計算機２２によって分析された結果を表示する
表示器２３と、購買履歴等の情報を蓄積する記憶装置２
４とからなる。
【００１４】また、記憶装置２４には、購買履歴ファイ
ル３０と、顧客属性マスタファイル３１と、個店利用顧
客特徴マスタファイル３２と、グループ別顧客特徴マス
タファイル３３と、購買度ファイル３４とが格納され
る。
ル３０と、顧客属性マスタファイル３１と、個店利用顧
客特徴マスタファイル３２と、グループ別顧客特徴マス
タファイル３３と、購買度ファイル３４とが格納され
る。
【００１５】上述した各ファイルについて図２〜図６を
用いて説明する。
用いて説明する。
【００１６】購買履歴ファイル３０は、顧客が商品を購
買する毎に書き込まれ、ある一定期間の顧客の購買履歴
をすべて記録したファイルであり、図２に示すように、
顧客の顧客ＮＯ３０１と、購買した個店ＮＯ３０２と、
購入した商品コード３０３と、そして購買金額３０４と
からなる。
買する毎に書き込まれ、ある一定期間の顧客の購買履歴
をすべて記録したファイルであり、図２に示すように、
顧客の顧客ＮＯ３０１と、購買した個店ＮＯ３０２と、
購入した商品コード３０３と、そして購買金額３０４と
からなる。
【００１７】顧客属性マスタファイル３１は、顧客毎
に、顧客の属性を記録したマスタファイルであり、図３
に示すように、顧客ＮＯ３１１と、年代コード３１３
（例えば、２０代は”２”、３０代は”３”とする）
と、職業コード３１４と、地域コード３１５等の顧客属
性やその顧客が所属するグループＮＯ３１２とが記録さ
れる。
に、顧客の属性を記録したマスタファイルであり、図３
に示すように、顧客ＮＯ３１１と、年代コード３１３
（例えば、２０代は”２”、３０代は”３”とする）
と、職業コード３１４と、地域コード３１５等の顧客属
性やその顧客が所属するグループＮＯ３１２とが記録さ
れる。
【００１８】個店利用顧客特徴マスタファイル３２は、
個店毎に、個店利用顧客の特徴が記録されたマスタファ
イルであり、図４に示すように、個店コード３２１と、
個店名３２２と、業種コード３２３と、その個店を利用
する顧客の特徴である利用顧客特徴３２４等が記録され
る。
個店毎に、個店利用顧客の特徴が記録されたマスタファ
イルであり、図４に示すように、個店コード３２１と、
個店名３２２と、業種コード３２３と、その個店を利用
する顧客の特徴である利用顧客特徴３２４等が記録され
る。
【００１９】グループ別顧客特徴マスタファイル３３
は、グループ毎に、顧客属性（例：年代、職業）につい
て最も割合が多い要素（例：２０代、３０代、学生、主
婦）と、そのグループの顧客がよく購買している個店の
利用顧客特徴が記録される。
は、グループ毎に、顧客属性（例：年代、職業）につい
て最も割合が多い要素（例：２０代、３０代、学生、主
婦）と、そのグループの顧客がよく購買している個店の
利用顧客特徴が記録される。
【００２０】この図５の例では、グループＮＯ３３１
と、年代コード３３２と、職業コード３３３と、利用個
店特徴１（３３４）と、利用個店特徴２（３３５）とが
記憶されている。
と、年代コード３３２と、職業コード３３３と、利用個
店特徴１（３３４）と、利用個店特徴２（３３５）とが
記憶されている。
【００２１】購買度ファイル３４は、顧客毎に、個店で
の購買状況を示す購買度（ここでは、購買金額を５ラン
クにランク化した数値）が記録される。
の購買状況を示す購買度（ここでは、購買金額を５ラン
クにランク化した数値）が記録される。
【００２２】この図６に示す例では、顧客ＮＯ３４１
と、各個店（個店Ａ３４２、個店Ｂ３４３、個店Ｃ３４
４）とが記録されている。
と、各個店（個店Ａ３４２、個店Ｂ３４３、個店Ｃ３４
４）とが記録されている。
【００２３】次に、本実施例の顧客情報の分析処理につ
いて説明する。
いて説明する。
【００２４】図７は、本実施例の顧客情報の分析処理の
手順を示したフロー図である。
手順を示したフロー図である。
【００２５】本実施例の顧客情報の分析処理は、図７に
示すように、まず、購買履歴ファイル３０から、普段買
い物をしている個店の組み合わせの近い顧客を集めると
いう形で顧客のグループ化を行うグルーピング処理を行
う（ステップ１００）。
示すように、まず、購買履歴ファイル３０から、普段買
い物をしている個店の組み合わせの近い顧客を集めると
いう形で顧客のグループ化を行うグルーピング処理を行
う（ステップ１００）。
【００２６】その後、各グループ毎に、グループに入っ
た顧客の顧客属性から、特徴的なものの抽出を行う特徴
的な顧客属性の抽出処理を行う（ステップ１１０）。
た顧客の顧客属性から、特徴的なものの抽出を行う特徴
的な顧客属性の抽出処理を行う（ステップ１１０）。
【００２７】その後、グループに入った顧客が普段の買
い物している個店の特徴から、顧客特徴の抽出を行う個
店の利用顧客特徴抽出処理を行う（ステップ１２０）。
い物している個店の特徴から、顧客特徴の抽出を行う個
店の利用顧客特徴抽出処理を行う（ステップ１２０）。
【００２８】そして、グループ別の顧客特徴を、個店別
に並び替え、顧客特徴を表示する個店の利用顧客特徴表
示処理を行う（ステップ１３０）。
に並び替え、顧客特徴を表示する個店の利用顧客特徴表
示処理を行う（ステップ１３０）。
【００２９】なお、上述したステップ１１０〜ステップ
１３０は、ステップ１００でグループ化された各グルー
プごとに行う。
１３０は、ステップ１００でグループ化された各グルー
プごとに行う。
【００３０】次に、上述した各処理の詳細について図８
〜図１２を用いて説明する。
〜図１２を用いて説明する。
【００３１】図８は、上述したステップ１００のグルー
ピング処理を説明するためのフロー図である。
ピング処理を説明するためのフロー図である。
【００３２】本実施例のグルーピング処理は、図８に示
すように、磁気カード１０より、得られた顧客情報を蓄
積した購買履歴ファイル３０から、顧客別個店別に購入
金額を累積する（ステップ１０１）。
すように、磁気カード１０より、得られた顧客情報を蓄
積した購買履歴ファイル３０から、顧客別個店別に購入
金額を累積する（ステップ１０１）。
【００３３】その後、個店別に各顧客の購入金額の平均
値、標準偏差を計算し（ステップ１０２）、平均値、標
準偏差を使って正規分布関数の値を求める（ステップ１
０３）。
値、標準偏差を計算し（ステップ１０２）、平均値、標
準偏差を使って正規分布関数の値を求める（ステップ１
０３）。
【００３４】この正規化された値を５倍し、小数点第１
位を四捨五入することにより、購入金額を５ランクにラ
ンク分けし（本実施例では、これを購買度とする）、購
買度ファイル３４を作成する（ステップ１０４）。
位を四捨五入することにより、購入金額を５ランクにラ
ンク分けし（本実施例では、これを購買度とする）、購
買度ファイル３４を作成する（ステップ１０４）。
【００３５】そして、購買度ファイル３４に、数学的統
計手法のクラスタリング分析を使う事により、図９に示
すように、個店別購買度分布の近い顧客同士のグループ
化を行い、グループ毎にグループ番号を付け、顧客毎の
グループ番号を顧客属性マスタファイル３１に書き込む
（ステップ１０５）。
計手法のクラスタリング分析を使う事により、図９に示
すように、個店別購買度分布の近い顧客同士のグループ
化を行い、グループ毎にグループ番号を付け、顧客毎の
グループ番号を顧客属性マスタファイル３１に書き込む
（ステップ１０５）。
【００３６】この図９の例では、個店Ａ，Ｃで購買して
いる顧客ＮＯ．５、１０、２３がグループ１として、個
店Ｂ，Ｄ，Ｅで購買している顧客ＮＯ．１５、３１、３
４がグループ２としてグループ化される。
いる顧客ＮＯ．５、１０、２３がグループ１として、個
店Ｂ，Ｄ，Ｅで購買している顧客ＮＯ．１５、３１、３
４がグループ２としてグループ化される。
【００３７】図１０は、ステップ１１０の特徴的な顧客
属性の抽出処理を説明するためのフロー図である。
属性の抽出処理を説明するためのフロー図である。
【００３８】本実施例の特徴的な顧客属性の抽出処理
は、図１０に示すように、まず、分析対象グループに該
当する顧客の顧客属性マスタファイル３１から、「モー
ド、メジアン等の数学的技法」を用いて、顧客属性で最
も特徴的な要素を取り出し（ステップ１１１）、最も特
徴的な要素を顧客特徴としてグループ別顧客特徴マスタ
ファイル３３に登録する（ステップ１１２）。
は、図１０に示すように、まず、分析対象グループに該
当する顧客の顧客属性マスタファイル３１から、「モー
ド、メジアン等の数学的技法」を用いて、顧客属性で最
も特徴的な要素を取り出し（ステップ１１１）、最も特
徴的な要素を顧客特徴としてグループ別顧客特徴マスタ
ファイル３３に登録する（ステップ１１２）。
【００３９】図１１は、ステップ１２０の個店の利用顧
客特徴抽出処理を説明するためのフロー図である。
客特徴抽出処理を説明するためのフロー図である。
【００４０】本実施例の個店の利用顧客特徴抽出処理
は、図１１に示すように、まず、購買度ファイル３４か
らグループに入っている顧客の購買度の高い個店を選ぶ
ことにより、利用個店の抽出を行う（ステップ１２
１）。
は、図１１に示すように、まず、購買度ファイル３４か
らグループに入っている顧客の購買度の高い個店を選ぶ
ことにより、利用個店の抽出を行う（ステップ１２
１）。
【００４１】そして、個店利用顧客特徴マスタファイル
３２からその利用個店に選ばれた個店を利用している顧
客特徴を取得し、グループ別顧客特徴マスタファイル３
３に書き込む（ステップ１２２）。
３２からその利用個店に選ばれた個店を利用している顧
客特徴を取得し、グループ別顧客特徴マスタファイル３
３に書き込む（ステップ１２２）。
【００４２】図１２は、ステップ１３０の個店の利用顧
客特徴表示処理を説明するためのフロー図である。
客特徴表示処理を説明するためのフロー図である。
【００４３】本実施例の個店の利用顧客特徴表示処理
は、図１２に示すように、まず、グループ別顧客特徴マ
スタファイル３３から、個店毎に、この個店を普段買い
物に利用しているグループと利用していないグループに
分け、図１３に示すように、個店別顧客分析リスト３５
を表示器２３にて表示する（ステップ１３１）。
は、図１２に示すように、まず、グループ別顧客特徴マ
スタファイル３３から、個店毎に、この個店を普段買い
物に利用しているグループと利用していないグループに
分け、図１３に示すように、個店別顧客分析リスト３５
を表示器２３にて表示する（ステップ１３１）。
【００４４】なお、個店別顧客分析リスト３５の表示形
式は、これに限定されない。
式は、これに限定されない。
【００４５】したがって、説明してきたように、顧客情
報が格納されたショッピングモールまたは商店街内共通
の磁気カード等を用い、その磁気カードから必要な顧客
属性、商品売上の情報を取得し、それら情報から自店を
来店してくれている顧客の特徴と来店してくれていない
顧客の特徴とを分析して出力することにより、自店にお
ける顧客情報だけでなく、来店していない顧客を把握し
た分析を行うことが可能となる。
報が格納されたショッピングモールまたは商店街内共通
の磁気カード等を用い、その磁気カードから必要な顧客
属性、商品売上の情報を取得し、それら情報から自店を
来店してくれている顧客の特徴と来店してくれていない
顧客の特徴とを分析して出力することにより、自店にお
ける顧客情報だけでなく、来店していない顧客を把握し
た分析を行うことが可能となる。
【００４６】また、来店していない顧客の特徴を把握で
きるので、それを品揃えに反映させる事により、来店し
ていない顧客を自店に呼ぶことができる。
きるので、それを品揃えに反映させる事により、来店し
ていない顧客を自店に呼ぶことができる。
【００４７】さらに、顧客属性や利用個店の情報を使う
事により、顧客特徴がくわしく把握できるため、品揃え
や販売促進手段をより正確に立案する事ができる。
事により、顧客特徴がくわしく把握できるため、品揃え
や販売促進手段をより正確に立案する事ができる。
【００４８】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
【００４９】
【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。
【００５０】来店していない顧客を把握した顧客情報の
分析を行うことが可能となる。
分析を行うことが可能となる。
【図１】本発明の一実施例である顧客情報の分析を実現
するシステムの構成を示したブロック図である。
するシステムの構成を示したブロック図である。
【図２】本実施例の購買履歴ファイルを説明するための
図である。
図である。
【図３】本実施例の顧客属性マスタファイルを説明する
ための図である。
ための図である。
【図４】本実施例の個店利用顧客特徴マスタファイルを
説明するための図である。
説明するための図である。
【図５】本実施例のグループ別顧客特徴マスタファイル
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図６】本実施例の購買度ファイルを説明するための図
である。
である。
【図７】本実施例の顧客情報の分析処理について説明す
るための図である。
るための図である。
【図８】本実施例の顧客情報の分析処理におけるグルー
ピング処理を説明するためのフロー図である。
ピング処理を説明するためのフロー図である。
【図９】本実施例のグルーピング処理におけるグルーピ
ングの例を説明するための図である。
ングの例を説明するための図である。
【図１０】本実施例の顧客情報の分析処理における特徴
的な顧客属性の抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
的な顧客属性の抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図１１】本実施例の顧客情報の分析処理における個店
の利用顧客特徴抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
の利用顧客特徴抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図１２】本実施例の顧客情報の分析処理における個店
の利用顧客特徴表示処理を説明するためのフロー図であ
る。
の利用顧客特徴表示処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図１３】本実施例の個店別顧客分析リストの表示例を
示した図である。
示した図である。
１０…磁気カード、１１…ＰＯＳ装置、２０…通信制御
装置、２１…キーボード、２２…計算機、２３…表示
器、２４…記憶装置。
装置、２１…キーボード、２２…計算機、２３…表示
器、２４…記憶装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 正史 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目２番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内 (72)発明者 小島 岳 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目２番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内 (72)発明者 吉本 美津子 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目２番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内
Claims (2)
- 【請求項１】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、 前記記憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情
報を取得し、それら情報から自店を来店してくれている
顧客の特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出
し、出力することを特徴とする顧客情報の分析方法。 - 【請求項２】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、 前記記憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情
報を取得し、普段買い物をしている個店の組み合わせの
近い顧客を集める顧客のグループ化を行い、各グループ
毎に、グループに入った顧客の顧客属性とグループに入
った顧客が普段の買い物している個店の特徴から、それ
ぞれ特徴的なものの抽出を行い、グループ別の顧客特徴
を、個店別に並び替えて顧客特徴を表示することを特徴
とする顧客情報の分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27855795A JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27855795A JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09120420A true JPH09120420A (ja) | 1997-05-06 |
Family
ID=17598928
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27855795A Pending JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09120420A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010096343A (ko) * | 2000-04-18 | 2001-11-07 | 현진석 | 고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법 |
| KR20020021604A (ko) * | 2000-09-14 | 2002-03-21 | 니시무라 준코 | 추장정보제공방법, 추장정보통신시스템, 추장정보송신장치및 기록매체 |
| KR100640922B1 (ko) * | 2000-06-30 | 2006-11-02 | 엘지전자 주식회사 | 고객 관리 시스템 및 이 시스템의 운영방법 |
| JP2011180931A (ja) * | 2010-03-02 | 2011-09-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 課金装置、課金方法及びプログラム |
| JP6058104B1 (ja) * | 2015-11-06 | 2017-01-11 | 株式会社南山デイリーサービス | 顧客情報更新装置及びコンピュータプログラム |
| TWI783901B (zh) * | 2021-05-31 | 2022-11-11 | 日商樂天集團股份有限公司 | 資訊處理系統、資訊處理方法及程式產品 |
| JP2023000788A (ja) * | 2021-06-18 | 2023-01-04 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
-
1995
- 1995-10-26 JP JP27855795A patent/JPH09120420A/ja active Pending
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