WO2017072869A1 - 施策評価システムおよび施策評価方法 - Google Patents

施策評価システムおよび施策評価方法 Download PDF

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WO2017072869A1
WO2017072869A1 PCT/JP2015/080313 JP2015080313W WO2017072869A1 WO 2017072869 A1 WO2017072869 A1 WO 2017072869A1 JP 2015080313 W JP2015080313 W JP 2015080313W WO 2017072869 A1 WO2017072869 A1 WO 2017072869A1
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文鵬 魏
敏子 相薗
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株式会社日立製作所
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis

Definitions

  • the present invention relates to a measure evaluation system and a measure evaluation method.
  • the present invention relates to a measure effect evaluation system and measure evaluation method for evaluating the effect of a measure using KPI.
  • Patent Document 1 An estimated value when there is no event or the like is calculated from a similar group, and the estimated usage value is compared with an actual actual value when there is an event or the like, thereby grasping the use situation of the transportation facility
  • Patent Document 1 an estimated value when there is no event or the like is calculated from a similar group, and the estimated usage value is compared with an actual actual value when there is an event or the like, thereby grasping the use situation of the transportation facility
  • Patent Document 2 an estimated value when there is no event or the like is calculated from a similar group, and the estimated usage value is compared with an actual actual value when there is an event or the like, thereby grasping the use situation of the transportation facility
  • an evaluation axis (KPI) to be evaluated is determined, a similar group having a similar KPI to the evaluation target group is determined, and there is no target group event based on the similar group KPI is estimated and the actual KPI value of the target group is compared with the estimated KPI value.
  • KPI evaluation axis
  • a typical example of means for solving the problems in the present invention is a measure evaluation system, in which data is grouped into a measure target person and a measure non-target person, and the measure target before the measure is implemented.
  • the basic indicator calculation unit that calculates the basic indicators of the non-measure target people before the implementation of the measure, and the relationship between the basic indicators of the measure target people and the basic indicators of the non-measure target people for each basic indicator Create an estimation model that indicates the basic index of the target person after the implementation of the measure and the estimated basic index that is the basic index when the measure target person has not implemented the measure based on the estimation model
  • a basic index specification unit, and a KPI evaluation calculation unit that accepts a KPI definition composed of arithmetic operations of a plurality of basic indexes and calculates an estimated KPI value corresponding to the KPI definition using the KPI definition and the estimated basic index. Characterized in that it.
  • the process of grouping the data into measure target people and non-measure target people, the basic indicators of the target people before the measure is implemented, and the non-measure target people before the measure is executed The process of calculating the basic index, the process of creating an estimation model showing the relationship between the basic index of the target person for the measure and the basic index of the non-measure target person for each basic index, and the basics of the target person after the measure is implemented
  • a step of calculating an estimated KPI value corresponding to the KPI definition using the KPI definition and the estimated basic index the process of grouping the data into measure target people and non-measure target people, the basic indicators of the target people before the measure is implemented, and the non-measure target people before the measure is executed
  • the process of calculating the basic index the process of creating an estimation model showing
  • FIG. 4 is a screen example of an input / output unit according to the first embodiment.
  • 10 is a screen example of a KPI definition input screen according to the first embodiment.
  • 4 is a screen example of an evaluation result display screen according to the first embodiment.
  • 3 is a data configuration example of purchase history data according to the first embodiment.
  • 3 is a data configuration example of product master data according to the first embodiment.
  • 3 is a data configuration example of customer information data according to the first embodiment.
  • 3 is a data configuration example of store information data according to the first embodiment.
  • 5 is a flowchart of a basic index calculation flow, a basic index estimation flow, and a KPI evaluation calculation flow according to the first embodiment.
  • FIG. 1 shows a distribution measure effect evaluation system configuration according to the first embodiment of the present invention.
  • the system includes an input / output unit 100, a data holding unit 200, a basic index calculation unit 300, a basic index estimation unit 400, and a KPI evaluation calculation unit 500.
  • the basic index refers to an index included in a distribution business system such as POS data
  • the KPI refers to an index defined by an arithmetic operation of a plurality of basic indices. .
  • the input / output unit 100, the basic index calculation unit 300, the basic index estimation unit 400, and the KPI evaluation calculation unit 500 are functional blocks realized by a CPU or the like (not shown).
  • the input / output unit 100 is displayed on an output device such as a display (not shown).
  • the data holding unit 200 is a database composed of various storage devices.
  • the input / output unit 100 includes a target person group / period input screen 110, a KPI definition input screen 120, and an evaluation result display screen 130.
  • the data holding unit 200 includes purchase history data 210, product master data 220, customer information data 230, and store information data 240.
  • FIG. 2 shows an example of the target person group / period input screen 110.
  • the target person group / period input screen 110 includes a target person group input unit 111 and a period input unit 112.
  • a file describing a target person list may be selected and input using the file selection button 1111.
  • the product A recommendation sender is selected as an example of the target person group.
  • the KPI definition input screen 120 includes a KPI definition input 121, a basic index list 122, and an input KPI definition list 123.
  • a basic index to be used may be selected from the basic index list 122 and a calculation formula for KPI calculation may be input to the KPI definition input 121.
  • sales, the number of store visitors, and the number of purchasers are used as basic indicators.
  • a trial rate is input as an example of KPI.
  • a plurality of KPI definitions can be input.
  • the evaluation result display screen 130 includes a KPI list 131, a KPI time series 132, a measure effect 133, a product / category effect 134, and a KPI effect 135.
  • the KPI time series 132 displays a KPI actual value 1321 and a KPI estimated value 1322 when no measure is taken.
  • the KPI to be displayed may be selected from the KPI list 131.
  • the KPI definition may be additionally input by calling the screen of FIG. 3 using the add button 1311 or the add button 1351. Examples will be described later.
  • FIGS. 5 to 8 are examples, and other information may be included, and unnecessary information may not be included.
  • the purchase history data 210 includes, for example, date / time data, store ID data, product ID data, customer ID data, quantity data, and unit price data.
  • the product master data includes, for example, product ID data, product name data, category data, and manufacturer data.
  • FIG. 7 shows a configuration example of the customer information data 230.
  • the customer information data 230 includes, for example, customer ID data, age data, gender data, and address data.
  • the store information data 240 includes, for example, store ID data, store name data, and address data.
  • the basic index calculation unit 300, the basic index estimation unit 400, and the KPI evaluation calculation unit 500 will be described using the flowchart of FIG. As shown in FIG. 9, the basic index calculation unit 300, the basic index estimation unit 400, and the KPI evaluation calculation unit 500 each include a basic index calculation flow 310, a basic index estimation flow 410, and a KPI evaluation calculation flow 510. Has been.
  • the basic index calculation flow 310 first, based on the target group definition input by the input / output unit 100 and the measure period, the data stored in the data holding unit 200 is converted into the target group and the non-target group. (311). Next, for each of the target group and non-target group, based on the definition of the basic indicator, the basic indicator of the target group before the measure, the basic indicator of the non-target group before the measure, The basic index of the target group for the measure and the basic index of the non-measure target group for the measure period are calculated (312).
  • an estimation model is created that represents the relationship between the calculated basic index of the target group before the measure and the basic index of the non-measure target group before the measure (411).
  • the basic index of the measure target group when no measure is taken during the measure period is estimated (413).
  • the estimation process in the basic index estimation flow 410 is performed on the basic index, particularly in the preceding stage of the KPI evaluation calculation flow 510 (411, 414). Therefore, the loop of the basic index estimation flow 410 need only be performed at most several times, the number of basic indexes, and can be processed at high speed. In addition, this process can be executed before deciding what kind of KPI should calculate the effect of the measure.
  • the KPI evaluation calculation flow 510 first, the KPI definition input to the input / output unit 100, the basic indicator of the target group for the measure period calculated in the basic indicator calculation flow, and the measure period estimated in the basic indicator estimation flow The basic index of the target group for the measure when the measure is not taken is received (511). Next, based on these, the actual KPI value of the target group for the measure period and the estimated KPI value of the target group for the measure period when no measure is taken are calculated, and the actual KPI value of the target group for the measure period is calculated. Then, the policy effect is calculated by subtracting the estimated KPI value of the measure target group when no measure is taken during the measure period (512) and displayed on the evaluation result display screen 130.
  • the recommendation measure effect of the product A is displayed.
  • KPI list 131 KPIs that can be evaluated are displayed.
  • the effect on sales is shown in the KPI time series 132.
  • the actual sales value (KPI actual value) 1321 and the estimated sales (KPI estimated value) 1322 when the product A recommendation measure is not executed are displayed.
  • the measure effect 133 displays the ratio of the product A recommendation measure effect to the total sales.
  • the product / category effect 134 displays the category of product A, the five categories whose sales increased due to the impact of the product A recommendation measure, and the five categories whose sales decreased due to the impact of the product A recommendation measure. Has been.
  • the influence of the product A recommendation measure on each KPI is displayed.
  • the screen shown in FIG. 3 may be called to newly add a KPI definition for quick evaluation.

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Abstract

KPIを用いて施策の効果を評価する際に、処理量の低減をより抑制する目的で、施策評価システムを、データを施策対象者と施策非対象者にグループ分けし、施策の実施前における施策対象者の基本指標、および、施策の実施前における非施策対象者の基本指標を算出する基本指標算出部と、基本指標毎に、施策対象者の基本指標と非施策対象者の基本指標の関係性を示す推定モデルを作成し、施策の実施後における施策対象者の基本指標、および、推定モデルに基づいて、施策対象者に施策を実施しなかった場合の基本指標である推定基本指標を推定する基本指標指定部と、複数の基本指標の算術演算で構成されるKPI定義を受け付け、KPI定義および推定基本指標を用いて、KPI定義に対応する推定KPI値を算出するKPI評価算出部と、を有する構成とする。

Description

施策評価システムおよび施策評価方法
　本発明は、施策評価システムおよび施策評価方法に関する。特に、KPIを用いて施策の効果を評価する施策効果評価システムおよび施策評価方法に関する。
　経営施策の影響等を、各種の情報データのKPIから計測する手法は、流通業等の様々な業種で行われている。例えば特許文献１には、類似グループからイベントなどのない場合の推定値を算出し、この推定値とイベントなどのあったときの実際の実績値を比較することによって、交通機関の利用状況を把握する技術が記載されている。
特開2002-24471号
　ここで、特許文献１に記載の技術では、評価したい評価軸(KPI)を決定し、評価対象グループとKPIが類似する類似グループを決定し、類似グループ基づいて対象グループのイベントが無かった場合のKPI を推定し、対象グループのKPI実績値と推定したKPI値を比較している。しかし、この方法では、多数のKPIが存在する場合にはKPIの数だけ処理を繰り返す必要があり、処理量が増大する。また、処理毎に評価対象グループとKPIが類似する類似グループを決定する必要があり、この点でも処理量が増大する。
　本願発明における課題を解決するための手段のうち代表的なものを例示すれば、施策評価システムであって、データを施策対象者と施策非対象者にグループ分けし、施策の実施前における施策対象者の基本指標、および、施策の実施前における非施策対象者の基本指標を算出する基本指標算出部と、基本指標毎に、施策対象者の基本指標と非施策対象者の基本指標の関係性を示す推定モデルを作成し、施策の実施後における施策対象者の基本指標、および、推定モデルに基づいて、施策対象者に施策を実施しなかった場合の基本指標である推定基本指標を推定する基本指標指定部と、複数の基本指標の算術演算で構成されるKPI定義を受け付け、KPI定義および推定基本指標を用いて、KPI定義に対応する推定KPI値を算出するKPI評価算出部と、を有することを特徴とする。
　または、施策評価方法であって、データを施策対象者と施策非対象者にグループ分けする工程と、施策の実施前における施策対象者の基本指標、および、施策の実施前における非施策対象者の基本指標を算出する工程と、基本指標毎に、施策対象者の基本指標と非施策対象者の基本指標の関係性を示す推定モデルを作成する工程と、施策の実施後における施策対象者の基本指標、および、推定モデルに基づいて、施策対象者に施策を実施しなかった場合の基本指標である推定基本指標を推定する工程と、複数の基本指標の算術演算で構成されるKPI定義を受け付ける工程と、KPI定義および推定基本指標を用いて、KPI定義に対応する推定KPI値を算出する工程と、を有することを特徴とする。
　本発明の効果のうち代表的なものを例示すれば、KPIを用いて施策の効果を評価する際に、処理量の低減がより容易となる。
実施例１に係るシステム構成図。 実施例１に係る入出力部の画面例。 実施例１に係るKPI定義入力画面の画面例。 実施例１に係る評価結果表示画面の画面例。 実施例１に係る購買履歴データのデータ構成例。 実施例１に係る商品マスターデータのデータ構成例。 実施例１に係る顧客情報データのデータ構成例。 実施例１に係る店舗情報データのデータ構成例。 実施例１に係る基本指標算出フロー、基本指標推定フローおよびKPI評価算出フローのフローチャート。
　本発明の第一の実施例による流通施策効果評価システム構成を図１に示す。図１に示すように、システムは入出力部100と、データ保持部200と、基本指標算出部300と、基本指標推定部400と、KPI評価算出部500とで構成されている。ここで、本発明において基本指標とは、POSデータ等の、流通業のシステムに含まれる指標を指すものとし、KPIとは、複数の基本指標の算術演算により定義される指標を指すものとする。
　なお、入出力部100、基本指標算出部300、基本指標推定部400およびKPI評価算出部500は、CPU等(図示しない)により実現される機能ブロックである。入出力部100は、ディスプレイ等(図示しない)の出力デバイスに表示される。データ保持部200は、各種記憶装置により構成されるデータベースである。
　入出力部100は、対象者グループ・期間入力画面110と、KPI定義入力画面120と、評価結果表示画面130とで構成されている。
　データ保持部200は、購買履歴データ210と、商品マスターデータ220と、顧客情報データ230と、店舗情報データ240とで構成されている。
　次に入出力部100の画面例について詳細に説明する。図２に、対象者グループ・期間入力画面110の一例を示す。図２に示すように、対象者グループ・期間入力画面110は、対象者グループ入力部111と、期間入力部112とで構成されている。対象者グループを入力する時に、ファイル選択バトン1111を使って対象者リストを記述するファイルを選んで入力しても良い。また、対象者グループを入力する時に、対象者の年齢・性別・情報などの情報から指定しても良い。図２では、対象者グループの例として、商品Aレコメンド送信者が選択されている。
　KPI定義入力画面120の一例を図３に示す。図３に示すように、KPI定義入力画面120は、KPI定義入力121と、基本指標一覧122と、入力済KPI定義一覧123とで構成されている。算出したいKPI定義を入力する時に、基本指標一覧122から、利用する基本指標を選択し、KPI定義入力121にKPI算出用の計算式を入力しても良い。図３では、基本指標として、売上と、来店者数と、購入者数とが使われている。また、KPIの例として、トライアル率が入力されている。なお、KPI定義入力画面120では、KPI定義を複数入力することが可能である。
　評価結果表示画面130の一例を図４に示す。図４に示すように、評価結果表示画面130は、KPI一覧131と、KPI時系列132と、施策効果133と、商品/カテゴリ毎効果134と、KPI毎効果135とで構成されている。KPI時系列132は、KPI実績値1321と、施策しなかった場合のKPI推定値1322とを表示する。KPI評価を表示する時に、KPI一覧131から、表示したいKPIを選択しても良い。また、追加ボタン1311、あるいは追加ボタン1351を使って、図３の画面を呼び出してKPI定義を追加入力しても良い。例については後述する。
　次に、データ保持部の構成について、図５～８を用いて説明する。なお、図５～８の各種データの構成は例であり、他の情報を含んでも良く、不必要な情報は含まなくても良い。
　購買履歴データ210の構成例を図５に示す。図５に示すように、購買履歴データ210は、例えば、日時データと、店舗IDデータと、商品IDデータと、顧客IDデータと、数量データと、単価データとで構成されている。
　商品マスターデータ220の構成例を図６に示す。図６に示すように、商品マスターデータは、例えば、商品IDデータと、商品名データと、カテゴリデータと、メーカーデータとで構成されている。
　顧客情報データ230の構成例を図７に示す。図７に示すように、顧客情報データ230は、例えば、顧客IDデータと、年齢データと、性別データと、住所データとで構成されている。
　店舗情報データ240の構成例を図８に示す。図８に示すように、店舗情報データ240は、例えば、店舗IDデータと、店舗名データと、住所データとで構成されている。
　次に、基本指標算出部300と、基本指標推定部400と、KPI評価算出部500とについて、図９のフローチャートを使って説明する。図９に示すように、基本指標算出部300と、基本指標推定部400と、KPI評価算出部500の処理はそれぞれ、基本指標算出フロー310、基本指標推定フロー410、KPI評価算出フロー510で構成されている。
　基本指標算出フロー310では、まず、入出力部100で入力された対象者グループ定義と、施策期間とに基づいて、データ保持部200で保存されているデータを、対象者グループと非対象者グループに分ける(311)。次に、対象者グループと非対象者グループのそれぞれに対して、基本指標の定義に基づいて施策前の施策対象グループの基本指標と、施策前の非施策対象グループの基本指標と、施策期間の施策対象グループの基本指標と、施策期間の非施策対象グループの基本指標とを算出する(312)。
　基本指標推定フロー410では、算出された施策前の施策対象グループの基本指標と、施策前の非施策対象グループの基本指標との関連性を表す推定モデルを作成する(411)。次に、作成された推定モデルと、施策期間の非施策対象グループの基本指標とに基づいて、施策期間の施策しなかった場合の施策対象グループの基本指標を推定する(413)。
　ここで、基本指標推定フロー410における推定処理を特に、KPI評価算出フロー510の前段で、基本指標に対して行っていることに留意されたい(411, 414)。そのため、基本指標推定フロー410のループは、基本指標の数だけ、高々数回のみ行えば良く、高速に処理することが可能である。また、本処理はどのようなKPIについて施策効果を算出すべきかを決定する前に実行することが可能である。
　KPI評価算出フロー510では、まず、入出力部100に入力されたKPI定義と、基本指標算出フローで算出された施策期間の施策対象グループの基本指標と、基本指標推定フローで推定された施策期間の施策しなかった場合の施策対象グループの基本指標とを受け付ける(511)。次に、これらに基づいて、施策期間の施策対象グループの実績KPI値と、施策期間の施策しなかった場合の施策対象グループの推定KPI値を算出し、施策期間の施策対象グループの実績KPI値から、施策期間の施策しなかった場合の施策対象グループの推定KPI値を引いて施策効果を算出し(512)、評価結果表示画面130に表示する。
　ここで、本処理は、ユーザーの入力したKPI定義を受け付け、これに対して行われていることに留意されたい。特許文献１に記載の技術は、評価軸(KPI)を事前に定義した上で、これに対してモデル式の作成、推定値の算出等を行っている。しかし通常、KPIは基本指標の組み合わせから多数作成可能であるため、KPI毎に推定処理を行うと、計算の負荷が膨大なものとなってしまう。また、事前にどのKPIについて推定すべきかを知っていないと、無駄な計算が発生してしまう。これに対し、本処理では既に基本指標推定フロー410において、既に基本指標についての推定処理が完了しているため、これらを用いて、ユーザーの指定したKPIに対する施策効果算出を容易に終わらせることが可能であり、計算量も抑制可能である。さらに、ユーザーの必要に応じてKPIが追加された場合にも、これに対応する施策効果を随時算出することが可能である(513)。
　図４に戻り、各表示の具体的な内容を説明する。図４では、商品Aのレコメンド施策効果が表示されている。KPI一覧131では、評価可能なKPIが表示されている。そのうちの売上に対する効果は、KPI時系列132に表示されている。売上実績値(KPI実績値)1321と、商品Aレコメンド施策が実行されなかった場合の推定売上(KPI推定値)1322とが表示されている。また、施策効果133には、商品Aレコメンド施策効果が全体の売上に占める割合を表示されている。また、商品/カテゴリ毎効果134には、商品Aのカテゴリと、商品Aレコメンド施策の影響で売上が増加した五つのカテゴリと、商品Aレコメンド施策の影響で売上が減少した五つのカテゴリとが表示されている。また、KPI毎効果135では、商品Aレコメンド施策が各KPIに対する影響が表示されている。なお、評価操作中に、追加ボタン1311、あるいは追加ボタン1351を使って、図３の画面を呼び出して新たにKPI定義を追加し、素早く評価しても良い。
100 入出力部、
110 対象者グループ・期間入力画面
111 対象者グループ入力部
112 期間入力部
120 KPI定義入力画面
121 KPI定義入力
122 基本指標一覧
123 入力済KPI定義一覧
130 評価結果表示画面
131 KPI一覧
132 KPI時系列
133 施策効果
134 商品/カテゴリ毎効果
135 KPI毎効果
200 データ保持部
210 購買履歴データ
220 商品マスターデータ
230 顧客情報データ
240 店舗情報データ
300 基本指標算出部
310 基本指標算出フロー
400基本指標推定部
410 基本指標推定フロー
500 KPI評価算出部
510 KPI評価算出フロー
1111 ファイル選択バトン
1311 追加ボタン
1321 KPI実績値
1322 KPI推定値
1351 追加ボタン。

Claims (4)

  1. 　データを施策対象者と施策非対象者にグループ分けし、施策の実施前における施策対象者の基本指標、および、前記施策の実施前における非施策対象者の基本指標を算出する基本指標算出部と、
    　基本指標毎に、施策対象者の基本指標と非施策対象者の基本指標の関係性を示す推定モデルを作成し、前記施策の実施後における前記施策対象者の基本指標、および、前記推定モデルに基づいて、前記施策対象者に前記施策を実施しなかった場合の基本指標である推定基本指標を推定する基本指標指定部と、
    　複数の基本指標の算術演算で構成されるKPI定義を受け付け、前記KPI定義および前記推定基本指標を用いて、前記KPI定義に対応する推定KPI値を算出するKPI評価算出部と、を有することを特徴とする施策評価システム。
  2. 　請求項１において、
    　前記KPI評価算出部は、さらに、前記KPI定義および前記施策の実施後における前記施策対象者の基本指標を用いて、前記KPI定義に対応する実績KPI値を算出し、前記推定KPIおよび前記実績KPIを用いて、前記施策の効果を算出することを特徴とする施策評価システム。
  3. 　データを施策対象者と施策非対象者にグループ分けする工程と、
    　施策の実施前における施策対象者の基本指標、および、前記施策の実施前における非施策対象者の基本指標を算出する工程と、
    　基本指標毎に、施策対象者の基本指標と非施策対象者の基本指標の関係性を示す推定モデルを作成する工程と、
    　前記施策の実施後における前記施策対象者の基本指標、および、前記推定モデルに基づいて、前記施策対象者に前記施策を実施しなかった場合の基本指標である推定基本指標を推定する工程と、
    　複数の基本指標の算術演算で構成されるKPI定義を受け付ける工程と、
    　前記KPI定義および前記推定基本指標を用いて、前記KPI定義に対応する推定KPI値を算出する工程と、を有することを特徴とする施策評価方法。
  4. 　請求項３において、
    　前記推定KPI値を算出する工程において、前記KPI定義および前記施策の実施後における前記施策対象者の基本指標を用いて、前記KPI定義に対応する実績KPI値を算出し、前記推定KPIおよび前記実績KPIを用いて、前記施策の効果を算出することを特徴とする施策評価方法。
PCT/JP2015/080313 2015-10-28 2015-10-28 施策評価システムおよび施策評価方法 WO2017072869A1 (ja)

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