マーケティングデータ収集分析システム、サーバシステム及びマーケティングデータ収集分析プログラム
【課題】 ＰＯＳデータの分析から消費者の併売傾向を数量的に的確に把握し、販売促進に反映させることができるマーケティングデータ収集分析技術を提供する。
【解決手段】 クライアント400と、これにネットワーク500を通じて接続されたサーバ100から構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、サーバ100は、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベース1005と、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベース1007と、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベース1009とを備え、与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出した抽出データを該当ユーザークライアント400に配信するシステムである。
【解決手段】 クライアント400と、これにネットワーク500を通じて接続されたサーバ100から構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、サーバ100は、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベース1005と、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベース1007と、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベース1009とを備え、与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出した抽出データを該当ユーザークライアント400に配信するシステムである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティングデータ収集分析を行うためのマーケティングデータ収集分析システム、サーバシステム、及び、コンピュータにマーケティングデータ収集分析を行わせるためのマーケティングデータ収集分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特開２００２−２４２９５号公報（特許文献１）に記載されているようなマーケティングデータ収集分析システムが知られている。この従来のシステムは、顧客ごとの商品購入情報を収集し、その情報に基づく所望の分析結果と集計結果を販売拠点等が容易に、かつ迅速に取得し、利用することができるようにするものである。
【０００３】
そして従来から一般に、ＰＯＳデータをサーバに登録し、データマイニングによって販売店舗ごとの消費傾向、また天候、季節、イベントに依存する購買変動を分析し、将来の商品仕入れに反映させることも広く行われている。
【０００４】
しかしながら、従来のマーケティングデータ収集分析技術では、大量にＰＯＳデータを収集し、分析することで一般性を出そうとするあまり、きめ細かなデータマイニングが出来ない問題点があった。例えば、夏の暑い日に酒店やスーパーマーケットでは、缶ビールと共に袋入りピーナツを顧客が同時買いする傾向にあるので、気温が高い日には缶ビール売り場の近くに袋入りピーナツを積み上げと置くと顧客にとって便利であり、同時買いをいっそう促進させることができ、売上げの増加につながることは予想される。しかしながら、このような提案をＰＯＳデータの分析から導出することは容易ではない。通常、天候情報やイベント情報がＰＯＳデータと共に保存されることは少ないためである。
【特許文献１】特開２００２−２４２９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記のような従来の技術的課題に鑑みてなされたもので、ＰＯＳデータの分析から消費者の併売傾向を数量的に的確に把握し、販売促進に反映させることができるマーケティングデータ収集分析技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明は、ユーザークライアントと、これにネットワークを通じて接続されたサーバから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、前記サーバは、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備え、前記ユーザークライアントは、前記サーバの配信する抽出データを受信して表示する抽出データ表示手段を備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
請求項２の発明は、ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムであって、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項２のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とするものである。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項２のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項４のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１１】
請求項６の発明は、請求項３〜５のサーバシステムにおいて、前記カレンダー情報は、該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とするものである。
【００１２】
請求項７の発明は、ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムに搭載するマーケティングデータ収集分析プログラムであって、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を会員顧客データベースに登録するステップと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報をユーザーデータベースに登録するステップと、小売店ごとのＰＯＳデータをＰＯＳデータベースに登録するステップと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析ステップと、前記データ分析ステップにて抽出された抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信ステップとをコンピュータに実行させるものである。
【００１３】
請求項８の発明は、請求項７のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出された２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とするものである。
【００１４】
請求項９の発明は、請求項７のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１５】
請求項１０の発明は、請求項９のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１６】
請求項１１の発明は、請求項８〜１０のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記カレンダー情報は、該当日のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、サーバが会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースとを管理し、データ分析手段が与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出データ配信手段がこの抽出されたデータを該当ユーザークライアントに配信し、ユーザークライアントはサーバから配信されてきた抽出データを受信して併売状況を示す抽出データを表示出力して登録会員に提示することができ、ＰＯＳデータから顧客の併売傾向を分析して抽出することができ、例えば、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００１８】
本発明によれば、また、ある商品を購買した会員顧客の年代、性別をもカレンダー上のイベントと共に分析し、例えば、このイベントには若い女性用にある商品と別のある商品とを並べて展示するように提案したり、別のイベントでは年配の男性用に別のある商品とさらに別のある商品とを並べて展示するように提案したりすることができ、例えば、天候やイベントをも考慮した上で、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。図１は本発明の１つの実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムのシステム構成を示している。このマーケティングデータ収集分析システムは、マーケティングデータの収集分析サービスを提供するＡＳＰサーバシステム１００、このＡＳＰサーバシステム１００とサービス契約を締結し、ＰＯＳデータを預ける本社クライアント２００、ＰＯＳデータを収集し、本社クライアント２００に送信する店舗クライアント３００、ＡＳＰサーバシステム１００とサービス契約を締結し、マーケティングデータ分析結果の配信を受けるユーザークライアント４００（以下、必要な場合、４００Ａ，４００Ｂ，４００Ｃ，…と識別する）、そして、これらのクライアント間、またサーバ・クライアント間のデータ伝送のためのネットワーク５００から構成されている。尚、ネットワーク５００は共通のものであっても分離されているものであっても構わない。また専用回線を使用するネットワーク、インターネットを利用するもの、電話回線を利用するもの、特に問われず、データ秘匿の要求とデータ伝送速度の要求に応じて選択されるものである。ただし、以下では説明の便宜のために、本社クライアント２００・店舗クライアント３００・ＡＳＰサーバシステム１００間は高速大容量の光ネットワーク５１０にて接続され、またＡＳＰサーバシステム１００・ユーザークライアント４００間はインターネット５２０にて接続されているものとして説明する。各コンピュータには、ネットワーク５００との接続のためにルータ１６１，１６２，２１０，３１０，４１０それぞれが設置されている。
【００２０】
ＡＳＰサーバシステム１００は、マーケティングデータ収集分析サービスを提供する業者により構築されたシステムであり、ネットワーク接続、ウェブ管理、アプリケーションの提供のためのＷＥＢサーバ１１０、ＰＯＳデータを管理するＰＯＳデータ管理サーバ１２０、サービス利用ユーザーの管理のためのユーザー管理サーバ１３０、マーケティングデータ収集分析のためのデータ収集用サーバ１４０、そして本実施の形態での特徴となるデータ分析を実行するデータ分析用サーバ１５０が含まれる。また、これらのサーバ群は大容量データ記憶装置を備え、ユーザー管理データベース、ユーザーデータベース、ＰＯＳデータベースを管理している。
【００２１】
ＡＳＰサーバシステム１００は図２に示す機能構成であり、外部のネットワーク５００と接続してクライアント通信するための通信制御部１００１、会員会員顧客データ収集処理部１００２、ＰＯＳデータ収集処理部１００３、ユーザーデータ収集処理部１００４、これらの各データ収集処理部１００２〜１００４にて収集される会員顧客データ、ＰＯＳデータ、ユーザーデータそれぞれを登録管理する会員顧客データベース１００５、ＰＯＳデータベース１００６、ユーザーデータベース１００７、そして、データ分析条件を入力する分析条件入力部１００８、入力された分析条件に応じて該当データベース１００５〜１００７を検索し、検索条件に一致するデータを抽出する購入データ分析処理部１００９、この購入データ分析処理部１００９の分析結果をレポート形式に編集し、出力するレポート作成処理部１０１０、そして購入データ分析処理部１００９の分析データを保存する分析データ保存部１０１１を備えている。
【００２２】
次に、上記構成のマーケティングデータ収集分析システムによるマーケティングデータ収集分析処理について説明する。会員顧客データ収集処理部１００２が顧客カード登録書類の記載事項に基づき入力される顧客情報、例えば、顧客ごとのＩＤと共に、性別、年代層、居住地域、趣味、職業程度の情報を会員顧客データベース１００５に登録する。ユーザーデータ収集処理部１００４が入力されるサービス提供を受けるためにユーザー登録したユーザー企業、店等のユーザー情報、例えば、ユーザーごとのＩＤと共に、所在地、提供を受けるサービスの範囲、ネットワーク接続に必要なその他の情報をユーザーデータベース１００７に登録する。
【００２３】
ＰＯＳデータ収集処理部１００３は、ユーザー登録されている本社クライアント２００から店舗ごとのＰＯＳデータの送信を受け、各社別にＰＯＳデータベース１００６に登録する。このＰＯＳデータベース１００６へのＰＯＳデータの登録は、例えば、日次単位にて行われ、蓄積されていく。そして、顧客カードを利用して購買した顧客については、その顧客ＩＤも含まれている。
【００２４】
本実施の形態によるマーケティングデータ収集分析システムでは、ユーザーである事業所からユーザークライアント４１０を通じてＡＳＰサーバシステム１００にアクセスがあり、分析条件入力部１００８がマーケティングデータ分析依頼を受け付け、購入データ分析処理部１００９に対してその資格に応じて蓄積ＰＯＳデータを検索してデータ分析を実行し、抽出結果をレポート作成処理部１０１０が当該ユーザークライアント４１０に返信するサービスを提供する。該サービスには、例えば、図３の画面例に示すように、「年代別分析」、「併売分析」、そして「ブランドスイッチ分析」があり、「年代別分析」では、「年代別購入状況」、「年代別購買推移」、「年代別単品ランキング」の分析、また、「年代別プライスライン分析」ができる。「併売分析」では、「併売分析」、「併売推移分析」ができる。そして「ブランドスイッチ分析」では、「流入分析」、「流出分析」ができる。
【００２５】
年代別分析は次の通りである。「年代別購入状況」の要求があった場合、一定期間、例えば、１ヶ月間あるいは１年間という指定された期間について、ユーザーの取扱商品ごと、期間ごとに購入者の会員顧客ＩＤから特定した年代別の累積販売数量を求め、その結果を表にして出力する（ステップＳ１〜Ｓ３）。図７は年代別購入状況の出力例を示している。図８は、年代別購入状況の、さらに年代別購入者構成比の出力例を示している。
【００２６】
同様に、「年代別購買推移」の要求があれば、指定商品について、指定年代の一定期間ごと、例えば、１週間ごと、１ヶ月ごとの購買数を累算し、指定期間と対応させた表やグラフにして出力する（ステップＳ４〜Ｓ６）。図９は、年代別購買推移の出力例を示している。また、「年代別単品ランキング」の分析要求があれば、１週間、１ヶ月あるいは１年間という指定期間の間に年代別に購買数が最大の商品を抽出し、年代層と対照した表にして出力する（ステップＳ７〜Ｓ９）。図１０は、年代別単品ランキングの出力例を示している。
【００２７】
さらに、「年代別プライスライン分析」の要求があれば、どの年代の男性、女性あるいは男女全てがどのようなプライスラインを形成するかを分析する（ステップＳ１０〜Ｓ１２）。この場合、プライスライン分析ボタンを選択操作したので、品種を指定し、期間を指定し、年代や性別を指定し、価格帯を指定し、検索開始ボタンを操作することで図６に示すような結果を得ることができる。図６は、某スーパーの１１月の女性の購買実績から出力したグラフである。この分析は小売業者のバイヤーが、ある品種の売場作りをするための資料として有効に利用できる。通常同一品種の中で、３〜５本程度のプライスラインを作ると、顧客が購入し易いというセオリーがある。図６のケースでは、全ての年代が支持していない１１，０００円台のブーツの品揃えを充実させたところで、売上が増大しないことは容易に予想ができる。また、当然、この小売業者に商品を納入している卸・メーカーの担当者は、図６のプライスライン分析グラフを見ることで、希望小売価格１５，０００円の商品をこの小売店に提案することは避けようというプランを立てることができる。
【００２８】
「併売分析」の要求があった場合、図１１のフローチャートに示すように、購入データ分析処理部１００９が購入データ分析処理部１００９は、指定された期間ごと、例えば、日次ごと、１週間ごと、１ヶ月ごとに通常よりもよく売れた商品群を抽出する（ステップＳ２１）。この「よく売れた」という意味は、通常の同等期間の販売数量に対して一定割合、例えば、２５％あるいは５０％以上多く売れた商品に着目することである。よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同時購入されている商品の組み合わせ群を抽出する（ステップＳ２２）。例えば、同じＩＤの会員顧客によりビールとピーナッツとが同時に購入されているとか、長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくとが同時に購入されているといったものである。
【００２９】
次に、同時購入されている商品の組み合わせ群について、購入者群のＩＤから年代別の分析を実行する。ビールとピーナッツとの組み合わせが４０歳代、５０歳代に多く売れている、また、５０歳代〜７０歳以上に長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくと組み合わせが多く受けている（ステップＳ２３）。続いて、カレンダー情報を参照し、同時併売の商品群の売上げが多かった期間のイベント、暦、天候について抽出する。例えば、札幌ドーム球場で○○○対×××のプロ野球が開催された日であった、札幌でも特に記録的な最高温度になった日であった、特に帰省者が多い特定の日であった等を抽出し、このカレンダー情報と購入者層と併売商品群を結合させる（ステップＳ２４）。
【００３０】
そして、レポート作成処理部１０１０は、購入データ分析処理部１００９が抽出した併売に関連するデータからレポートを作成して要求元のユーザークライアント４００に送信する（ステップＳ２５）。このレポートには、例えば、「８月ｘｘ日、ｘｘｘｘの開催日には、ビールとピーナッツとの組み合わせが４０歳代、５０歳代に多く売れました。その売上数量は、ｘｘｘであり、通常期のｘ倍でした。」、「８月ｙｙ日、ｙｙｙｙの日には、長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくとの組み合わせが、５０歳代〜７０歳以上の年代層に多く売れました。その売上数量は、ｙｙｙであり、通常期のｙ倍でした。」といったレポートを作成して要求元のユーザークライアント４００に送信する。
【００３１】
また、「併売推移分析」の要求があれば、一定期間ごとの併売実績を抽出し、期間ごとの推移としてレポートする。例えば、ビールとそのつまみであるピーナッツとの併売実績を、６月１日から９月３０日まで、日次、週ごとあるいは月ごとに集計し、グラフや表にしてレポートする（ステップＳ２６〜Ｓ２８）。
【００３２】
尚、上記の実施の形態では年代別についてのみ述べたが、会員顧客ＩＤから抽出できる性別も年代と共に属性情報として指定すれば、１０歳代の女子あるいは男子、２０歳代の女性あるいは男性、３０歳代の女性あるいは男性というように年代と共に性別をも検索のキーにすることで、よりきめ細かな年代別分析や併売分析も可能である。
【００３３】
また、「ブランドスイッチ分析」では、ある商品を新規に市場に投入したときに消費者はどのように行動するかの流入分析、流出分析ができる。小売業者もメーカーも、自社や競合他社の新製品の売れ行き動向が気になるところである。例えば通常、スーパーのデイリー食品売場には品種「納豆」と定義して分類管理している商品（単品それぞれにＪＡＮコードが割り当てられている）が、５〜２０種類程度ある。この分析メニューでは、某メーカーが、新製品「臭わない納豆」を市場に投入したとき、消費者がどのような購買行動をとるのか、分析することができる。図１２は、某メーカーが１０月１日に市場に新商品の臭わない納豆を投入したときの流入分析・流出分析の方法を示している。期間Ａに「臭わない納豆」を買った人が何人いるのか調べる。ここでは、仮に１００人であったとする。次に、その１００人が、期間Ｂに品種「納豆」の中で何を買っていたのかを調べる。同様にその１００人が、期間Ｃに品種「納豆」の中で、何を買っていたのかも調べる。本システムにおける流入、流出分析では、その１００人のうち何人が、（ｉ）Ｃの期間に馴染みの納豆に戻ってしまうのか、（ii）それとも別の何という納豆商品に流れてしまうのか、（iii）それとも「臭わない納豆」を買い続けてくれるのか、を分析し、分かり易く出力し、提示することができる。これにより、このサービスを利用するメーカーや卸業者の視点に立つと、新製品を投入した直後にある程度の販売実績が出ることはごく普通の現象であり、より正確に把握したい事実は、その現象が「試し買い＝トライアル」で、すぐに客が離れてしまうのか（流出してしまうのか）それとも「真のブランドスイッチ」なのかを判断材料を取得することができる。例えば、その１００人が、期間Ｃ、またそれ以降も「臭わない納豆」をずっと買い続けていれば、「ブランドスイッチをしてもらえた」と検証できるし、反対に、期間Ｃでは期間Ａほどには「臭わない納豆」を購入しなくなっていれば、新商品を試し買いしただけと判断することができる。
【００３４】
この流入分析、流出分析は図１３のフローチャートによる。図３の画面において「流入分析」ボタンの選択の後（ステップＳ４１）、単品と期間を指定して検索開始の操作をし（ステップＳ４２）、その結果を送信する（ステップＳ４３，Ｓ４４）。ユーザーがさらに、この結果を基に、抽出した消費者である会員客群についてＢの期間を指定し、再度検索開始をかけることでその期間以前にどのような商品を購入していた消費者が新商品を購入したかの分析ができる（ステップＳ４５，Ｓ４６）。ユーザーは、このデータに基づき上述したような分析を行うことで、ブランドスイッチ分析ができる（ステップＳ４７）。
【００３５】
図３の画面において、「ブランドスイッチ分析」の中の「流出分析」は、上述した「流入分析」と逆の分析であり、ある時期Ｂに新製品を投入した場合にその商品を購入した会員顧客である消費者が次の時期Ｃにはどれほどその商品を購入しなくなったか、また別のどんな商品を購入するようになったかを分析する。その場合、図１３のフローチャートに示すように、ブランドスイッチ分析の中の「流出分析」ボタンを選択し（ステップＳ４８）、ある商品の基準となる購入時期、例えばＢの期間を指定して検索開始の操作をする（ステップＳ４２）。以降は、流入分析と同様の手順により、ある時期Ｂにある商品を購入していた消費者が、別のある時期、例えばＣの期間にはどれほどその商品を購入しなくなっているか、また別のどんな商品を購入するようになったかを分析することができる（ステップＳ４３〜Ｓ４７）。この流出分析の処理フローは入力分析の処理フローとほぼ同様であるが、指定期間が異なることになる。
【００３６】
このようにして本実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムでは、サーバが会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースとを管理し、データ分析手段が与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出データ配信手段がこの抽出されたデータを該当ユーザークライアントに配信し、ユーザークライアントはサーバから配信されてきた抽出データを受信して併売状況を示す抽出データを表示出力してユーザーに提示することができ、ＰＯＳデータから顧客の併売傾向を分析して抽出することができ、例えば、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００３７】
また、本実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムによれば、購買した会員顧客の年代、性別をもカレンダー上のイベントと共に分析し、例えば、このイベントには若い女性用にある商品と別のある商品とを並べて展示するように提案したり、別のイベントでは年配の男性用に別のある商品とさらに別のある商品とを並べて展示するように提案したりすることができ、例えば、天候やイベントをも考慮した上で、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００３８】
尚、上記実施の形態ではハードウェアシステムの構成を例示して説明したが、本発明の動作を可能にするマーケティングデータ収集分析プログラムを適切な規模のコンピュータに組み込み、それを実行することで上記のシステムを構築することができるので、ハードウェアシステムに限定されるものではなく、それに組み込むマーケティングデータ収集分析プログラムも本発明の技術的範囲とする。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の１つの実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムのシステム構成を示すブロック図。
【図２】上記実施の形態におけるＡＳＰサーバシステムの機能構成を示すブロック図。
【図３】上記実施の形態において、ユーザークライアントに表示する年代別分析要求のメニュー画面を示す説明図。
【図４】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する年代別分析処理のフローチャートの前半部分。
【図５】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する年代別分析処理のフローチャートの後半部分。
【図６】上記実施の形態によるプライスライン分析結果のグラフ。
【図７】上記実施の形態による年代別購入状況分析の結果の出力例の説明図。
【図８】上記実施の形態による年代別購入状況分析の結果の他の出力例の説明図。
【図９】上記実施の形態による年代別購買推移分析の結果の出力例の説明図。
【図１０】上記実施の形態による年代別単品ランキング分析の結果の出力例の説明図。
【図１１】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する併売分析処理のフローチャート。
【図１２】上記実施の形態によって実行されるブランドスイッチ分析の説明図。
【図１３】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行するブランドスイッチ分析処理のフローチャート。
【符号の説明】
【００４０】
１００ ＡＳＰサーバ
１１０ ＷＥＢサーバ
１２０ ＰＯＳサーバ
１３０ 会員サーバ
１４０ データ収集用サーバ１４０
１５０ データ分析用サーバ
１６１，１６２ ルータ
２００ 本社クライアント
２１０ ルータ
３００ 店舗サーバ
３１０ ルータ
４００ 会員サーバ
４１０ ルータ
１００１ 通信制御部
１００２ 会員顧客データ収集処理部
１００３ ＰＯＳデータ収集処理部
１００４ ユーザーデータ収集処理部
１００５ 会員顧客データベース
１００６ ＰＯＳデータベース
１００７ ユーザーデータベース
１００８ 分析条件入力部
１００９ 購入データ分析処理部
１０１０ レポート作成処理部
１０１１ 分析データ保存部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティングデータ収集分析を行うためのマーケティングデータ収集分析システム、サーバシステム、及び、コンピュータにマーケティングデータ収集分析を行わせるためのマーケティングデータ収集分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特開２００２−２４２９５号公報（特許文献１）に記載されているようなマーケティングデータ収集分析システムが知られている。この従来のシステムは、顧客ごとの商品購入情報を収集し、その情報に基づく所望の分析結果と集計結果を販売拠点等が容易に、かつ迅速に取得し、利用することができるようにするものである。
【０００３】
そして従来から一般に、ＰＯＳデータをサーバに登録し、データマイニングによって販売店舗ごとの消費傾向、また天候、季節、イベントに依存する購買変動を分析し、将来の商品仕入れに反映させることも広く行われている。
【０００４】
しかしながら、従来のマーケティングデータ収集分析技術では、大量にＰＯＳデータを収集し、分析することで一般性を出そうとするあまり、きめ細かなデータマイニングが出来ない問題点があった。例えば、夏の暑い日に酒店やスーパーマーケットでは、缶ビールと共に袋入りピーナツを顧客が同時買いする傾向にあるので、気温が高い日には缶ビール売り場の近くに袋入りピーナツを積み上げと置くと顧客にとって便利であり、同時買いをいっそう促進させることができ、売上げの増加につながることは予想される。しかしながら、このような提案をＰＯＳデータの分析から導出することは容易ではない。通常、天候情報やイベント情報がＰＯＳデータと共に保存されることは少ないためである。
【特許文献１】特開２００２−２４２９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記のような従来の技術的課題に鑑みてなされたもので、ＰＯＳデータの分析から消費者の併売傾向を数量的に的確に把握し、販売促進に反映させることができるマーケティングデータ収集分析技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明は、ユーザークライアントと、これにネットワークを通じて接続されたサーバから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、前記サーバは、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備え、前記ユーザークライアントは、前記サーバの配信する抽出データを受信して表示する抽出データ表示手段を備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
請求項２の発明は、ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムであって、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項２のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とするものである。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項２のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項４のサーバシステムにおいて、前記データ分析手段は、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１１】
請求項６の発明は、請求項３〜５のサーバシステムにおいて、前記カレンダー情報は、該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とするものである。
【００１２】
請求項７の発明は、ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムに搭載するマーケティングデータ収集分析プログラムであって、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を会員顧客データベースに登録するステップと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報をユーザーデータベースに登録するステップと、小売店ごとのＰＯＳデータをＰＯＳデータベースに登録するステップと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析ステップと、前記データ分析ステップにて抽出された抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信ステップとをコンピュータに実行させるものである。
【００１３】
請求項８の発明は、請求項７のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出された２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とするものである。
【００１４】
請求項９の発明は、請求項７のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１５】
請求項１０の発明は、請求項９のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記データ分析ステップでは、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とするものである。
【００１６】
請求項１１の発明は、請求項８〜１０のマーケティングデータ収集分析プログラムにおいて、前記カレンダー情報は、該当日のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、サーバが会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだ会員に関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースとを管理し、データ分析手段が与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出データ配信手段がこの抽出されたデータを該当ユーザークライアントに配信し、ユーザークライアントはサーバから配信されてきた抽出データを受信して併売状況を示す抽出データを表示出力して登録会員に提示することができ、ＰＯＳデータから顧客の併売傾向を分析して抽出することができ、例えば、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００１８】
本発明によれば、また、ある商品を購買した会員顧客の年代、性別をもカレンダー上のイベントと共に分析し、例えば、このイベントには若い女性用にある商品と別のある商品とを並べて展示するように提案したり、別のイベントでは年配の男性用に別のある商品とさらに別のある商品とを並べて展示するように提案したりすることができ、例えば、天候やイベントをも考慮した上で、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。図１は本発明の１つの実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムのシステム構成を示している。このマーケティングデータ収集分析システムは、マーケティングデータの収集分析サービスを提供するＡＳＰサーバシステム１００、このＡＳＰサーバシステム１００とサービス契約を締結し、ＰＯＳデータを預ける本社クライアント２００、ＰＯＳデータを収集し、本社クライアント２００に送信する店舗クライアント３００、ＡＳＰサーバシステム１００とサービス契約を締結し、マーケティングデータ分析結果の配信を受けるユーザークライアント４００（以下、必要な場合、４００Ａ，４００Ｂ，４００Ｃ，…と識別する）、そして、これらのクライアント間、またサーバ・クライアント間のデータ伝送のためのネットワーク５００から構成されている。尚、ネットワーク５００は共通のものであっても分離されているものであっても構わない。また専用回線を使用するネットワーク、インターネットを利用するもの、電話回線を利用するもの、特に問われず、データ秘匿の要求とデータ伝送速度の要求に応じて選択されるものである。ただし、以下では説明の便宜のために、本社クライアント２００・店舗クライアント３００・ＡＳＰサーバシステム１００間は高速大容量の光ネットワーク５１０にて接続され、またＡＳＰサーバシステム１００・ユーザークライアント４００間はインターネット５２０にて接続されているものとして説明する。各コンピュータには、ネットワーク５００との接続のためにルータ１６１，１６２，２１０，３１０，４１０それぞれが設置されている。
【００２０】
ＡＳＰサーバシステム１００は、マーケティングデータ収集分析サービスを提供する業者により構築されたシステムであり、ネットワーク接続、ウェブ管理、アプリケーションの提供のためのＷＥＢサーバ１１０、ＰＯＳデータを管理するＰＯＳデータ管理サーバ１２０、サービス利用ユーザーの管理のためのユーザー管理サーバ１３０、マーケティングデータ収集分析のためのデータ収集用サーバ１４０、そして本実施の形態での特徴となるデータ分析を実行するデータ分析用サーバ１５０が含まれる。また、これらのサーバ群は大容量データ記憶装置を備え、ユーザー管理データベース、ユーザーデータベース、ＰＯＳデータベースを管理している。
【００２１】
ＡＳＰサーバシステム１００は図２に示す機能構成であり、外部のネットワーク５００と接続してクライアント通信するための通信制御部１００１、会員会員顧客データ収集処理部１００２、ＰＯＳデータ収集処理部１００３、ユーザーデータ収集処理部１００４、これらの各データ収集処理部１００２〜１００４にて収集される会員顧客データ、ＰＯＳデータ、ユーザーデータそれぞれを登録管理する会員顧客データベース１００５、ＰＯＳデータベース１００６、ユーザーデータベース１００７、そして、データ分析条件を入力する分析条件入力部１００８、入力された分析条件に応じて該当データベース１００５〜１００７を検索し、検索条件に一致するデータを抽出する購入データ分析処理部１００９、この購入データ分析処理部１００９の分析結果をレポート形式に編集し、出力するレポート作成処理部１０１０、そして購入データ分析処理部１００９の分析データを保存する分析データ保存部１０１１を備えている。
【００２２】
次に、上記構成のマーケティングデータ収集分析システムによるマーケティングデータ収集分析処理について説明する。会員顧客データ収集処理部１００２が顧客カード登録書類の記載事項に基づき入力される顧客情報、例えば、顧客ごとのＩＤと共に、性別、年代層、居住地域、趣味、職業程度の情報を会員顧客データベース１００５に登録する。ユーザーデータ収集処理部１００４が入力されるサービス提供を受けるためにユーザー登録したユーザー企業、店等のユーザー情報、例えば、ユーザーごとのＩＤと共に、所在地、提供を受けるサービスの範囲、ネットワーク接続に必要なその他の情報をユーザーデータベース１００７に登録する。
【００２３】
ＰＯＳデータ収集処理部１００３は、ユーザー登録されている本社クライアント２００から店舗ごとのＰＯＳデータの送信を受け、各社別にＰＯＳデータベース１００６に登録する。このＰＯＳデータベース１００６へのＰＯＳデータの登録は、例えば、日次単位にて行われ、蓄積されていく。そして、顧客カードを利用して購買した顧客については、その顧客ＩＤも含まれている。
【００２４】
本実施の形態によるマーケティングデータ収集分析システムでは、ユーザーである事業所からユーザークライアント４１０を通じてＡＳＰサーバシステム１００にアクセスがあり、分析条件入力部１００８がマーケティングデータ分析依頼を受け付け、購入データ分析処理部１００９に対してその資格に応じて蓄積ＰＯＳデータを検索してデータ分析を実行し、抽出結果をレポート作成処理部１０１０が当該ユーザークライアント４１０に返信するサービスを提供する。該サービスには、例えば、図３の画面例に示すように、「年代別分析」、「併売分析」、そして「ブランドスイッチ分析」があり、「年代別分析」では、「年代別購入状況」、「年代別購買推移」、「年代別単品ランキング」の分析、また、「年代別プライスライン分析」ができる。「併売分析」では、「併売分析」、「併売推移分析」ができる。そして「ブランドスイッチ分析」では、「流入分析」、「流出分析」ができる。
【００２５】
年代別分析は次の通りである。「年代別購入状況」の要求があった場合、一定期間、例えば、１ヶ月間あるいは１年間という指定された期間について、ユーザーの取扱商品ごと、期間ごとに購入者の会員顧客ＩＤから特定した年代別の累積販売数量を求め、その結果を表にして出力する（ステップＳ１〜Ｓ３）。図７は年代別購入状況の出力例を示している。図８は、年代別購入状況の、さらに年代別購入者構成比の出力例を示している。
【００２６】
同様に、「年代別購買推移」の要求があれば、指定商品について、指定年代の一定期間ごと、例えば、１週間ごと、１ヶ月ごとの購買数を累算し、指定期間と対応させた表やグラフにして出力する（ステップＳ４〜Ｓ６）。図９は、年代別購買推移の出力例を示している。また、「年代別単品ランキング」の分析要求があれば、１週間、１ヶ月あるいは１年間という指定期間の間に年代別に購買数が最大の商品を抽出し、年代層と対照した表にして出力する（ステップＳ７〜Ｓ９）。図１０は、年代別単品ランキングの出力例を示している。
【００２７】
さらに、「年代別プライスライン分析」の要求があれば、どの年代の男性、女性あるいは男女全てがどのようなプライスラインを形成するかを分析する（ステップＳ１０〜Ｓ１２）。この場合、プライスライン分析ボタンを選択操作したので、品種を指定し、期間を指定し、年代や性別を指定し、価格帯を指定し、検索開始ボタンを操作することで図６に示すような結果を得ることができる。図６は、某スーパーの１１月の女性の購買実績から出力したグラフである。この分析は小売業者のバイヤーが、ある品種の売場作りをするための資料として有効に利用できる。通常同一品種の中で、３〜５本程度のプライスラインを作ると、顧客が購入し易いというセオリーがある。図６のケースでは、全ての年代が支持していない１１，０００円台のブーツの品揃えを充実させたところで、売上が増大しないことは容易に予想ができる。また、当然、この小売業者に商品を納入している卸・メーカーの担当者は、図６のプライスライン分析グラフを見ることで、希望小売価格１５，０００円の商品をこの小売店に提案することは避けようというプランを立てることができる。
【００２８】
「併売分析」の要求があった場合、図１１のフローチャートに示すように、購入データ分析処理部１００９が購入データ分析処理部１００９は、指定された期間ごと、例えば、日次ごと、１週間ごと、１ヶ月ごとに通常よりもよく売れた商品群を抽出する（ステップＳ２１）。この「よく売れた」という意味は、通常の同等期間の販売数量に対して一定割合、例えば、２５％あるいは５０％以上多く売れた商品に着目することである。よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同時購入されている商品の組み合わせ群を抽出する（ステップＳ２２）。例えば、同じＩＤの会員顧客によりビールとピーナッツとが同時に購入されているとか、長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくとが同時に購入されているといったものである。
【００２９】
次に、同時購入されている商品の組み合わせ群について、購入者群のＩＤから年代別の分析を実行する。ビールとピーナッツとの組み合わせが４０歳代、５０歳代に多く売れている、また、５０歳代〜７０歳以上に長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくと組み合わせが多く受けている（ステップＳ２３）。続いて、カレンダー情報を参照し、同時併売の商品群の売上げが多かった期間のイベント、暦、天候について抽出する。例えば、札幌ドーム球場で○○○対×××のプロ野球が開催された日であった、札幌でも特に記録的な最高温度になった日であった、特に帰省者が多い特定の日であった等を抽出し、このカレンダー情報と購入者層と併売商品群を結合させる（ステップＳ２４）。
【００３０】
そして、レポート作成処理部１０１０は、購入データ分析処理部１００９が抽出した併売に関連するデータからレポートを作成して要求元のユーザークライアント４００に送信する（ステップＳ２５）。このレポートには、例えば、「８月ｘｘ日、ｘｘｘｘの開催日には、ビールとピーナッツとの組み合わせが４０歳代、５０歳代に多く売れました。その売上数量は、ｘｘｘであり、通常期のｘ倍でした。」、「８月ｙｙ日、ｙｙｙｙの日には、長ネギと牛肉ロースと糸こんにゃくとの組み合わせが、５０歳代〜７０歳以上の年代層に多く売れました。その売上数量は、ｙｙｙであり、通常期のｙ倍でした。」といったレポートを作成して要求元のユーザークライアント４００に送信する。
【００３１】
また、「併売推移分析」の要求があれば、一定期間ごとの併売実績を抽出し、期間ごとの推移としてレポートする。例えば、ビールとそのつまみであるピーナッツとの併売実績を、６月１日から９月３０日まで、日次、週ごとあるいは月ごとに集計し、グラフや表にしてレポートする（ステップＳ２６〜Ｓ２８）。
【００３２】
尚、上記の実施の形態では年代別についてのみ述べたが、会員顧客ＩＤから抽出できる性別も年代と共に属性情報として指定すれば、１０歳代の女子あるいは男子、２０歳代の女性あるいは男性、３０歳代の女性あるいは男性というように年代と共に性別をも検索のキーにすることで、よりきめ細かな年代別分析や併売分析も可能である。
【００３３】
また、「ブランドスイッチ分析」では、ある商品を新規に市場に投入したときに消費者はどのように行動するかの流入分析、流出分析ができる。小売業者もメーカーも、自社や競合他社の新製品の売れ行き動向が気になるところである。例えば通常、スーパーのデイリー食品売場には品種「納豆」と定義して分類管理している商品（単品それぞれにＪＡＮコードが割り当てられている）が、５〜２０種類程度ある。この分析メニューでは、某メーカーが、新製品「臭わない納豆」を市場に投入したとき、消費者がどのような購買行動をとるのか、分析することができる。図１２は、某メーカーが１０月１日に市場に新商品の臭わない納豆を投入したときの流入分析・流出分析の方法を示している。期間Ａに「臭わない納豆」を買った人が何人いるのか調べる。ここでは、仮に１００人であったとする。次に、その１００人が、期間Ｂに品種「納豆」の中で何を買っていたのかを調べる。同様にその１００人が、期間Ｃに品種「納豆」の中で、何を買っていたのかも調べる。本システムにおける流入、流出分析では、その１００人のうち何人が、（ｉ）Ｃの期間に馴染みの納豆に戻ってしまうのか、（ii）それとも別の何という納豆商品に流れてしまうのか、（iii）それとも「臭わない納豆」を買い続けてくれるのか、を分析し、分かり易く出力し、提示することができる。これにより、このサービスを利用するメーカーや卸業者の視点に立つと、新製品を投入した直後にある程度の販売実績が出ることはごく普通の現象であり、より正確に把握したい事実は、その現象が「試し買い＝トライアル」で、すぐに客が離れてしまうのか（流出してしまうのか）それとも「真のブランドスイッチ」なのかを判断材料を取得することができる。例えば、その１００人が、期間Ｃ、またそれ以降も「臭わない納豆」をずっと買い続けていれば、「ブランドスイッチをしてもらえた」と検証できるし、反対に、期間Ｃでは期間Ａほどには「臭わない納豆」を購入しなくなっていれば、新商品を試し買いしただけと判断することができる。
【００３４】
この流入分析、流出分析は図１３のフローチャートによる。図３の画面において「流入分析」ボタンの選択の後（ステップＳ４１）、単品と期間を指定して検索開始の操作をし（ステップＳ４２）、その結果を送信する（ステップＳ４３，Ｓ４４）。ユーザーがさらに、この結果を基に、抽出した消費者である会員客群についてＢの期間を指定し、再度検索開始をかけることでその期間以前にどのような商品を購入していた消費者が新商品を購入したかの分析ができる（ステップＳ４５，Ｓ４６）。ユーザーは、このデータに基づき上述したような分析を行うことで、ブランドスイッチ分析ができる（ステップＳ４７）。
【００３５】
図３の画面において、「ブランドスイッチ分析」の中の「流出分析」は、上述した「流入分析」と逆の分析であり、ある時期Ｂに新製品を投入した場合にその商品を購入した会員顧客である消費者が次の時期Ｃにはどれほどその商品を購入しなくなったか、また別のどんな商品を購入するようになったかを分析する。その場合、図１３のフローチャートに示すように、ブランドスイッチ分析の中の「流出分析」ボタンを選択し（ステップＳ４８）、ある商品の基準となる購入時期、例えばＢの期間を指定して検索開始の操作をする（ステップＳ４２）。以降は、流入分析と同様の手順により、ある時期Ｂにある商品を購入していた消費者が、別のある時期、例えばＣの期間にはどれほどその商品を購入しなくなっているか、また別のどんな商品を購入するようになったかを分析することができる（ステップＳ４３〜Ｓ４７）。この流出分析の処理フローは入力分析の処理フローとほぼ同様であるが、指定期間が異なることになる。
【００３６】
このようにして本実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムでは、サーバが会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースとを管理し、データ分析手段が与えられる併売データ分析指令に対して会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、該当するデータを抽出し、抽出データ配信手段がこの抽出されたデータを該当ユーザークライアントに配信し、ユーザークライアントはサーバから配信されてきた抽出データを受信して併売状況を示す抽出データを表示出力してユーザーに提示することができ、ＰＯＳデータから顧客の併売傾向を分析して抽出することができ、例えば、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００３７】
また、本実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムによれば、購買した会員顧客の年代、性別をもカレンダー上のイベントと共に分析し、例えば、このイベントには若い女性用にある商品と別のある商品とを並べて展示するように提案したり、別のイベントでは年配の男性用に別のある商品とさらに別のある商品とを並べて展示するように提案したりすることができ、例えば、天候やイベントをも考慮した上で、併売傾向の強い商品群については同じ販売スペースあるいは互いに近い距離にある販売スペースに展示することを提案することで販売促進に役立てることができる。
【００３８】
尚、上記実施の形態ではハードウェアシステムの構成を例示して説明したが、本発明の動作を可能にするマーケティングデータ収集分析プログラムを適切な規模のコンピュータに組み込み、それを実行することで上記のシステムを構築することができるので、ハードウェアシステムに限定されるものではなく、それに組み込むマーケティングデータ収集分析プログラムも本発明の技術的範囲とする。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の１つの実施の形態のマーケティングデータ収集分析システムのシステム構成を示すブロック図。
【図２】上記実施の形態におけるＡＳＰサーバシステムの機能構成を示すブロック図。
【図３】上記実施の形態において、ユーザークライアントに表示する年代別分析要求のメニュー画面を示す説明図。
【図４】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する年代別分析処理のフローチャートの前半部分。
【図５】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する年代別分析処理のフローチャートの後半部分。
【図６】上記実施の形態によるプライスライン分析結果のグラフ。
【図７】上記実施の形態による年代別購入状況分析の結果の出力例の説明図。
【図８】上記実施の形態による年代別購入状況分析の結果の他の出力例の説明図。
【図９】上記実施の形態による年代別購買推移分析の結果の出力例の説明図。
【図１０】上記実施の形態による年代別単品ランキング分析の結果の出力例の説明図。
【図１１】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行する併売分析処理のフローチャート。
【図１２】上記実施の形態によって実行されるブランドスイッチ分析の説明図。
【図１３】上記実施の形態において、ＡＳＰサーバシステムの実行するブランドスイッチ分析処理のフローチャート。
【符号の説明】
【００４０】
１００ ＡＳＰサーバ
１１０ ＷＥＢサーバ
１２０ ＰＯＳサーバ
１３０ 会員サーバ
１４０ データ収集用サーバ１４０
１５０ データ分析用サーバ
１６１，１６２ ルータ
２００ 本社クライアント
２１０ ルータ
３００ 店舗サーバ
３１０ ルータ
４００ 会員サーバ
４１０ ルータ
１００１ 通信制御部
１００２ 会員顧客データ収集処理部
１００３ ＰＯＳデータ収集処理部
１００４ ユーザーデータ収集処理部
１００５ 会員顧客データベース
１００６ ＰＯＳデータベース
１００７ ユーザーデータベース
１００８ 分析条件入力部
１００９ 購入データ分析処理部
１０１０ レポート作成処理部
１０１１ 分析データ保存部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザークライアントと、これにネットワークを通じて接続されたサーバから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、
前記サーバは、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備え、
前記ユーザークライアントは、前記サーバの配信する抽出データを受信して表示する抽出データ表示手段を備えたことを特徴とするマーケティングデータ収集分析システム。
【請求項２】
ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムであって、
会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、
サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、
小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、
与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、
前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備えたことを特徴とするサーバシステム。
【請求項３】
前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とする請求項２に記載のサーバシステム。
【請求項４】
前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項２に記載のサーバシステム。
【請求項５】
前記データ分析手段は、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項４に記載のサーバシステム。
【請求項６】
前記カレンダー情報は、該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載のサーバシステム。
【請求項７】
ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムに搭載するマーケティングデータ収集分析プログラムであって、
会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を会員顧客データベースに登録するステップと、
サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報をユーザーデータベースに登録するステップと、
小売店ごとのＰＯＳデータをＰＯＳデータベースに登録するステップと、
与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップにて抽出された抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項８】
前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出された２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とする請求項７に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項９】
前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項７に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項１０】
前記データ分析ステップでは、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項９に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項１１】
前記カレンダー情報は、該当日のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項１】
ユーザークライアントと、これにネットワークを通じて接続されたサーバから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、
前記サーバは、会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備え、
前記ユーザークライアントは、前記サーバの配信する抽出データを受信して表示する抽出データ表示手段を備えたことを特徴とするマーケティングデータ収集分析システム。
【請求項２】
ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムであって、
会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を保持する会員顧客データベースと、
サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を保持するユーザーデータベースと、
小売店ごとのＰＯＳデータを保存するＰＯＳデータベースと、
与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析手段と、
前記データ分析手段の抽出した抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信手段とを備えたことを特徴とするサーバシステム。
【請求項３】
前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とする請求項２に記載のサーバシステム。
【請求項４】
前記データ分析手段は、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項２に記載のサーバシステム。
【請求項５】
前記データ分析手段は、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、
前記抽出データ配信手段は、前記データ分析手段の抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項４に記載のサーバシステム。
【請求項６】
前記カレンダー情報は、該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載のサーバシステム。
【請求項７】
ユーザークライアントとネットワークを通じて接続されたサーバシステムに搭載するマーケティングデータ収集分析プログラムであって、
会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性を会員顧客データベースに登録するステップと、
サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報をユーザーデータベースに登録するステップと、
小売店ごとのＰＯＳデータをＰＯＳデータベースに登録するステップと、
与えられる併売データ分析指令に対して前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースを検索し、カレンダー情報と同時購入商品とに強い相関が見られる同時購入商品について、当該同時購入商品の組み合わせとカレンダー情報とを関連付けて抽出するデータ分析ステップと、
前記データ分析ステップにて抽出された抽出データを該当ユーザークライアントに配信する抽出データ配信ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項８】
前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出された２種類以上の商品の組み合わせについて、当該期間のカレンダー情報と共に配信することを特徴とする請求項７に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項９】
前記データ分析ステップでは、前記併売データ分析指令に対して、日単位、週間単位、季節単位、若しくは年単位にてその期間の売上げ個数が期間の平均売上げ個数に対して突出した数値を示す２種類以上の商品であって、同じ会員顧客が共に購入した商品の組み合わせを抽出すると共に、同時購入した会員顧客の年齢層をも分析し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項７に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項１０】
前記データ分析ステップでは、前記同時購入した会員顧客の年齢層に加えて性別をも分析し、
前記抽出データ配信ステップでは、前記データ分析ステップにて抽出した２種類以上の商品の組み合わせについて、同時購入した会員顧客の年齢層及び性別、当該日のカレンダー情報及び前記同時購入商品の組み合わせの情報を共に配信することを特徴とする請求項９に記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【請求項１１】
前記カレンダー情報は、該当日のイベント情報若しくは天候情報であることを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載のマーケティングデータ収集分析プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図１１】
【図１３】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図１１】
【図１３】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１２】
【公開番号】特開２００７−９４５９２（Ｐ２００７−９４５９２Ａ）
【公開日】平成１９年４月１２日（２００７．４．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２８０９０５（Ｐ２００５−２８０９０５）
【出願日】平成１７年９月２７日（２００５．９．２７）
【出願人】（５０２０７８１１４）フュージョン株式会社 (1)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年４月１２日（２００７．４．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年９月２７日（２００５．９．２７）
【出願人】（５０２０７８１１４）フュージョン株式会社 (1)
【Ｆターム（参考）】
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