JP2003141334A - 販売支援システム及び販売支援方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は、プログラムされたコンピュータによ
って、販売計画の策定を有効に支援可能な販売支援シス
テム及び販売支援方法を提供する。 【解決手段】本発明による販売支援システムは、顧客層
別ＤＢ、商品層別ＤＢと、複数の販売目的に対応して、
上記顧客層別ＤＢから顧客を抽出する条件と、上記商品
層別ＤＢから商品を抽出する条件とを保持する知識ベー
スと、販売目的を設定する販売目的設定手段で設定され
た販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づき上
記顧客層別ＤＢから顧客を抽出する顧客抽出手段と、上
記設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容
に基づき上記商品層別ＤＢから商品を抽出する商品抽出
手段と、上記各顧客を分類したカテゴリを含む顧客の情
報を保持する顧客ＤＢと、上記各商品の対象となる顧客
の上記カテゴリを含む商品の情報を保持する商品ＤＢ
と、上記顧客ＤＢ及び商品ＤＢの両方に含まれる共通の
カテゴリについて、上記抽出された顧客と抽出された商
品とを比較し、上記顧客抽出手段及び商品抽出手段の各
抽出結果とを整合させる整合手段とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は販売支援システム及
び販売支援方法に係り、特に、プログラムされたコンピ
ュータを用いて販売計画の策定を支援する販売支援シス
テム及び販売支援方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】顧客に関する情報をコンピュータに格納
し、この情報を分析して顧客サービスに活用する技術は
広く知られている。

【０００３】例えば、特開平８−５０６１７号公報に
は、アンケート等で収集した顧客情報を用いて、見積書
の作成業務等を効率化する技術が開示されている。

【０００４】また、顧客の購買履歴を分析して有効な販
売促進資料とする手法も広く知られている。

【０００５】例えば、ＡＢＣ分析と呼ばれる手法では、
顧客を購買額等の基準で層別して、重要な顧客層を抽出
する視点で分析をする。

【０００６】また、ＲＦＭ分析と呼ばれる手法では、よ
り最近により多額購入した顧客を抽出する視点で分析を
している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】一方、消費者の個性化
により、今までの画一的な販売方法では、その効果が薄
れてきつつある。

【０００８】一番層の厚い中間層といわれる消費者群を
対象として、販売キャンペーンを展開していれば一定の
成果が上げられた時代は終わり、これからは、どの顧客
に、何を販売して行くのかを明確に意識した販売計画を
策定して行かなければ、費用に比較して効果のある販売
促進は実現困難になりつつある。

【０００９】しかし、「どの顧客に」、「何を」、「い
つ」、「どのような売り方で」販売して行くのかという
出発点での選択を誤ると、その後でいくら優れた計画を
策定しても、有効な計画として機能しないものとなって
しまう。

【００１０】このため、まず、適切な顧客や商品を選択
することが大切であるが、さらに、この選択自体も経営
の直面する種々の条件に応じて、フレキシブルに変更し
て行く必要がある。

【００１１】また、顧客に適したアプローチ方法や、商
品に適した売り方情報は、販売者のノウハウに属してお
り、適切なアプローチ方法や売り方を決定するには長年
の経験が必要であつた。

【００１２】本発明は、上記課題に鑑み、プログラムさ
れたコンピュータによって、販売計画の策定を有効に支
援可能な販売支援システム及び販売支援方法を提供する
ことを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明によると、上記課
題を解決するために、（１） プログラムされたコンピ
ュータによって、販売計画の策定を支援する販売支援シ
ステムであり、各顧客を複数の層別項目について層別し
た顧客層別結果を、その顧客と対応させて保持する顧客
層別データベースと、各商品を複数の層別項目について
層別した商品層別結果を、その商品と対応させて保持す
る商品層別データベースと、複数の販売目的に対応し
て、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データベー
スから顧客を抽出する条件と、上記商品層別結果を用い
て上記商品層別データベースから商品を抽出する条件と
を保持する知識ベースと、販売目的を設定する販売目的
設定手段と、上記販売目的設定手段で設定された販売目
的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧
客層別データベースから顧客を抽出する顧客抽出手段
と、上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じ
て、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別デ
ータベースから商品を抽出する商品抽出手段と、上記各
顧客を分類したカテゴリを含む顧客の情報を保持する顧
客データベースと、上記各商品の対象となる顧客の上記
カテゴリを含む商品の情報を保持する商品データベース
と、上記顧客データベースと上記商品データベースの両
方に含まれる共通のカテゴリについて、上記顧客抽出手
段によって抽出された顧客と上記商品抽出手段によって
抽出された商品とを比較して、抽出された顧客のカテゴ
リと上記抽出された商品が対象とする顧客のカテゴリの
どちらか一方にしか含まれない上記カテゴリがあれば、
そのカテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すこと
により、上記顧客抽出手段の抽出結果と上記商品抽出手
段の抽出結果とを整合させる整合手段と、を具備するこ
とを特徴とする販売支援システムが提供される。

【００１４】すなわち、この販売支援システムでは、経
営体の直面する種々の条件に応じた販売目的を入力する
ことにより、販売目的に適した「顧客」とその「商品」
を提案して販売を支援する。

【００１５】また、本発明によると、上記課題を解決す
るために、（２） 各商品に対する売り方情報を含む商
品情報を保持する商品情報保持手段と、上記商品情報抽
出手段が抽出して上記整合手段が整合した商品と、上記
商品情報保持手段で保持される売り方情報に基づいて、
上記抽出され整合された商品に対する売り方情報を出力
する出力手段と、をさらに具備することを特徴とする
（１）記載の販売支援システムが提供される。

【００１６】すなわち、この販売支援システムでは、
（１）記載の販売支援システムにおいて、上記抽出され
整合された商品に対する「売り方情報」までも出力する
ことにより、策定支援する販売計画をより実践的にして
いる。

【００１７】また、本発明によると、上記課題を解決す
るために、（３） 各顧客に対するアプローチ情報を含
む顧客情報を保持する顧客情報保持手段と、上記顧客情
報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合した顧客と、
上記顧客情報保持手段で保持されるアプローチ情報に基
づいて、上記抽出され整合された顧客に対するアプロー
チ情報を出力する出力手段と、をさらに具備することを
特徴とする（１）記載の販売支援システムが提供され
る。

【００１８】すなわち、この販売支援システムでは、
（１）記載の販売支援システムにおいて、上記抽出され
整合された顧客に対する「アプローチ情報」」までも出
力することにより、策定支援する販売計画をより実践的
にしている。

【００１９】また、本発明によると、上記課題を解決す
るために、（４） プログラムされたコンピュータによ
って、販売計画の策定を支援する販売支援方法であり、
各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果
を、その顧客と対応させて顧客層別データベースに保持
するステップと、各商品を複数の層別項目について層別
した商品層別結果を、その商品と対応させて商品層別デ
ータベースに保持するステップと、複数の販売目的に対
応して、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データ
ベースから顧客を抽出する条件と、上記商品層別結果を
用いて上記商品層別データベースから商品を抽出する条
件とを知識ベースに保持するステップと、販売目的を設
定する販売目的設定ステップと、上記販売目的設定ステ
ップで設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの
内容に基づいて、上記顧客層別データベースから顧客を
抽出する顧客抽出ステップと、上記販売目的設定ステッ
プで設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内
容に基づいて、上記商品層別データベースから商品を抽
出する商品抽出ステップと、上記各顧客を分類したカテ
ゴリを含む顧客の情報を顧客データベースに保持するス
テップと、上記各商品の対象となる顧客の上記カテゴリ
を含む商品の情報を商品データベースに保持するステッ
プと、上記顧客データベースと上記商品データベースの
両方に含まれる共通のカテゴリについて、上記顧客抽出
ステップで抽出した顧客と上記商品抽出ステップで抽出
された商品とを比較して、抽出された顧客のカテゴリと
上記抽出された商品が対象とする顧客のカテゴリのどち
らか一方にしか含まれない上記カテゴリがあれば、その
カテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことによ
り、上記顧客抽出ステップの抽出結果と上記商品抽出ス
テップの抽出結果とを整合する整合ステップと、を具備
することを特徴とする販売支援方法が提供される。

【００２０】すなわち、この販売支援方法では、経営体
の直面する種々の条件に応じた販売目的を入力すること
により、販売目的に適した「顧客」とその「商品」を提
案して販売を支援する。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。 ＜実施形態１＞本実施形態１に係る販売支援システム
は、販売目的に則して「顧客」と「商品（品揃え）」と
「売り方」が決定される、データベース（ＤＢ）を利用
した販売支援システムである。本実施形態１では、アパ
レル販売を想定する。

【００２２】次に、本実施形態１の概要を説明する。本
実施形態１に係る販売支援システムにおいては、販売履
歴や外部情報より得た商品情報や顧客情報を商品ＤＢ及
び顧客ＤＢに保持しており、さらに、商品を独自の基準
で層別した商品層別ＤＢ及び顧客を独自の基準で層別し
た顧客層別ＤＢに保持している。

【００２３】販売目的が入力されると、知識ベースのル
ールに基づき、商品層別ＤＢのデータを用いて販売促進
対象の商品が抽出され呈示され、さらに、知識ベースの
ルールに基づき、顧客層別ＤＢのデータを用いて販売促
進対象の顧客が抽出され呈示される。

【００２４】そして、呈示された商品と顧客のミスマッ
チを除いた後、顧客にあったアプローチ方法と、商品に
あった売り方情報とが呈示される。

【００２５】つまり、販売目的に応じて、誰に、何を、
如何に売るかが、本実施形態１に係る販売支援システム
により提案される。

【００２６】以下、本実施形態１の詳細を説明する。図
１は、本発明の実施形態１による販売支援システムのハ
ード構成を示す図である。

【００２７】図１に示すように、本発明による販売支援
システムは、１台のデータベースサーバ（ＤＢ）１０１
と、複数台のＰＯＳ端末１０２と、複数台のＰＣ端末１
０３と、複数台のネットワークプリンタ１０４、ＬＡＮ
回線１０５とから構成されている。

【００２８】ここで、ＰＣ端末１０２は、パーソナルコ
ンピュータにエミュレータが搭載されたものである。

【００２９】ＤＢサーバ１０１は、通信回線を介して本
販売支援システムの本部コンピュータに接続されてい
る。

【００３０】ＰＯＳ端末１０２で収集された販売データ
はＬＡＮ回線１０５を介してＤＢサーバ１０１に送ら
れ、販売（購買）履歴データとして保管管理される。

【００３１】このＤＢサーバ１０１上には種々のデータ
ベースや稼動可能なプログラムが用意されており、それ
らはＰＣ端末１０３により操作される。

【００３２】ＤＢサーバ１０１での処理結果は、通信回
線を介して本部コンピュータに送信されるようになって
おり、また、本部コンピュータからは商品や顧客情報が
ＤＢサーバ１０１に送られてくるようになっている。

【００３３】ＤＢサーバ１０１上には主なプログラムと
して、販売戦術策定支援プログラム、販売履歴出力プロ
グラム、販売履歴取得プログラム、ＤＢメンテナンスプ
ログラムが存在している。

【００３４】ここで、販売戦術策定支援プログラムは、
販売計画の策定を支援するものであり、本実施の形態に
おいては、以下に詳細に説明するものある。

【００３５】販売履歴出力プログラムは、過去の販売履
歴データをＡＢＣ分析、ＲＦＭ分析などで出力するもの
である。

【００３６】販売履歴取得プログラムは、各店舗に備え
られているＰＯＳ端末より販売履歴を収集するものであ
る。

【００３７】ＤＢメンテナンスプログラムは、販売履歴
データ及びメンテナンスデータより、各ＤＢを作り込む
ものである。

【００３８】図２は、本発明の実施形態１による販売支
援システムのハード構成に用いられる主なＤＢ等の構成
を示す図である。

【００３９】各ＤＢ等の詳細は後述するが、ここでは図
２を用いて概要を紹介する。販売（購買）履歴データＤ
１は、上記販売履歴取得プログラムで収集されるもので
ある。

【００４０】ＤＢメンテナンスデータＤ２は、商品デー
タの更新情報や顧客データの更新情報を含むものであ
る。

【００４１】商品ＤＢ２０１は、販売履歴データＤ１及
びＤＢメンテナンスデータＤ２に基づいて、日次で、商
品情報の追加・削除・変更や更新が行われるものであ
る。

【００４２】顧客ＤＢ２０２は、購入履歴やクレーム履
歴を含む販売履歴データＤ１及びＤＢメンテナンスデー
タＤ２に基づいて、日次で、顧客情報の追加・削除・変
更や更新が行われるものである。

【００４３】商品層別ＤＢ２０３は、週次で、販売履歴
を含む販売履歴データＤ１より顧客ＤＢ２０１と商品Ｄ
Ｂ２０２の情報を参照して商品層別情報の追加・削除・
変更や更新が行われるものである。

【００４４】顧客層別ＤＢ２０４は、週次で、購入履歴
を含む販売履歴データＤ１より顧客ＤＢ２０１と商品Ｄ
Ｂ２０２の情報を参照して顧客層別情報の追加・削除・
変更や更新が行われるものである。

【００４５】知識ベース２０５は、随時に、販売戦略策
定支援プログラム中で変更・更新が行われるものであ
る。

【００４６】図２に示したように、販売（購買）履歴デ
ータＤ１とＤＢメンテナンスデータＤ２の内容を用い
て、知識ベース以外のデータベースの内容が加工され
る。

【００４７】また、上記ＤＢメンテナンスプログラム
は、上記販売履歴データＤ１及びＤＢメンテナンスデー
タＤ２（ＰＣ端末より予め入力されている）より、各種
ＤＢを更新するバッチ処理を所定のタイミングで行う。

【００４８】以下、各ＤＢ等の内容を詳細に説明する。
まず、商品ＤＢ２０１と顧客ＤＢ２０２に含まれるデー
タである「カテゴリ」について説明する。

【００４９】顧客ＤＢ２０２及び商品ＤＢ２０１におけ
るカテゴリには、以下の表１のようなテイーン（１０代
の若者）、ヤングアダルト（２０歳前半の独身）、コン
サーバティブ（保守的なスタイルを好む壮年）、アドバ
ンス（進歩的なスタイルを好む壮年）、エイジド（高齢
者）、ドントケア（服装にあまり感心のない全年齢層）
等が含まれている。

【００５０】

【表１】

【００５１】（商品ＤＢ２０１の内容）この商品ＤＢ２
０１においては、上記カテゴリ項目は、その商品がどの
カテゴリの顧客を対象にしたものかを示したものである
（ただし、ドントケアは商品ＤＢ２０１のカテゴリには
含まれない）。

【００５２】この商品ＤＢ２０１の内容としては、以下
のようなものがある。 １．商品基礎情報 この商品基礎情報には、商品コード、商品名称、登録
日、カテゴリ等が含まれている。

【００５３】２．価格情報 この価格情報には、仕入れ価格、通常販売価格、値引き
販売価格、損益分岐販売価格等が含まれている。

【００５４】３．販売履歴情報 この販売履歴情報には、今までの販売履歴情報等が含ま
れている。

【００５５】４．売り方情報 この売り方情報には、売価タイプ情報（正価販売専用、
正価販売後値引き可、値引き販売専用）、展示方法情報
（高級感ある展示、通常展示、ワゴン展示、他商品に付
随して展示）、接客情報（説明販売対象、説明不要、他
商品も勧める等）等が含まれている。

【００５６】（顧客ＤＢ２０２の内容）この顧客ＤＢ２
０２においては、顧客を所定の区分に分類したものであ
る。

【００５７】この顧客ＤＢ２０２の内容としては、各顧
客毎に以下の４つの大分類で情報を持っている。

【００５８】１．顧客基礎情報 この顧客基礎情報には、顧客コード、氏名、年齢、カテ
ゴリ、住所、電話番号、職業、購読雑誌、購読新聞等の
属人情報等が含まれている。

【００５９】２．購買履歴情報 この購買履歴情報には、今までの購買履歴情報等が含ま
れている。

【００６０】３．アプローチ情報 このアプローチ情報には、顧客自身の希望、基礎情報、
購買履歴を参酌して決定される、各顧客に適したアプロ
ーチ方法情報（ダイレクトメール、雑誌広告、新聞チラ
シ、駅貼りポスター、電子メール等）等が含まれてい
る。

【００６１】４．クレーム情報 このクレーム情報には、各顧客より寄せられた意見・ク
レーム及びその顛末の情報等が含まれている。

【００６２】（商品層別ＤＢ２０３の内容）この商品層
別ＤＢ２０３の内容としては、商品を所定の基準で層別
した結果を保持している。

【００６３】この層別の内容を以下の表２に基づいて説
明する。なお、ここでは、販売履歴又は商品の属性で層
別している。

【００６４】

【表２】

【００６５】すなわち、表２の基準で層別した結果は、
その層別項目として１．販売額累計（商品の過去１年の
販売額累計で層別・累計が（５００万円以上、５００〜
５０万円、５０万円以下）、２．粗利額累計（商品の過
去１年の粗利額累計で層別・累計が（２００万円以上、
２００〜３０万円、３０万円以下））、３．商品グレー
ド（商品のグレードで層別・グレードは（高級、通常、
普及品））、４．値引き率（商品の値引き可能性で層別
・販売価格は（定価、３割まで値引き可、３割以上値引
き可））、５．販売額変動（通年商品のみ）（販売額が
過去３週でどのように変動しているか・販売額が（増
加、ほぼ一定、減少））、６．適時度（季節品のみ）
（季節商品が、旬の商品か・季節商品が（旬、旬の前
後、季節外れ））、７．新商品度（発売開始からの期間
・発売開始から（１ケ月以内、１〜６ケ月、６ケ月以
上））、８．ブランド力度（ブランド力で層別・ブラン
ド力が（強い、中程度、弱い））等が含まれている。

【００６６】ここで、層別に際しては、各基準で分類で
きるだけのデータをもつ商品のみを層別対象にしてい
る。

【００６７】もちろん、層別に際しては、一つの商品を
複数の基準で重複して層別してよいものとする。

【００６８】ここでは、層別は３つとし、その内容は表
２において括弧の中に記載されているようなものであ
る。

【００６９】そして、各層は括弧の左よりＡ，Ｂ，Ｃの
記号で指し示される。例えば、「商品グレードが高級」
の層を指し示す記号は、表２の「商品グレード」の項目
番号が３であり、「高級」の層がＡに該当するので「３
Ａ」で指し示される。

【００７０】実際の商品層別ＤＢ２０３のフォーマット
は、以下の表３に示されるようになっている。

【００７１】

【表３】

【００７２】すなわち、これらの層別結果のフォーマッ
ト例としては、表３に示されているように、商品コード
１０００１、１０００２、１０００３、１０００４につ
いて、それぞれ１〜８欄にわけてＡＡＡＢＢＣＡ（ただ
し、６欄はブランク）、ＣＢＡＡＡＡＢＡ、ＡＣＣＣＡ
ＣＣＣ、ＢＢＢＢＢＢＢ（ただし、６欄はブランク）の
ようになされる。

【００７３】ここで、該当しない場合や、データが不足
して分類不能のところはブランクである。

【００７４】そして、この表３に示されているフォーマ
ット例では、例えば、商品コード１０００１の場合、３
欄がＡなので、層別項目の番号３の「商品グレード」に
おいて、層別がＡの「高級」に該当することが判る。

【００７５】（顧客層別ＤＢ２０４）この顧客層別ＤＢ
２０４の内容は、顧客を所定の基準で層別した結果を保
持している。

【００７６】この層別の内容を以下の表４に基づいて説
明する。なお、ここでは、購買履歴を用いて層別してい
る。

【００７７】

【表４】

【００７８】すなわち、表４の基準で層別した結果は、
その層別項目として１．ブランド忠実度（ブランドに対
する忠実度に従い層別・忠実度が（大、中、小））、
２．季節品購入時期（季節商品を購入する時期で層別・
購入時期が季節品販売期間の（始め、中、後半））、
３．新商品購入時期（新商品購入する時期で層別・発表
の（直後、半年以内、それ以降））、４．購入価格（商
品を購入する時の価格で層別・購入価格が（定価、３割
以内値引き、３割以上値引き））、５．商品グレード
（購入商品のグレードで層別・商品グレードが（高級、
通常、普及品））、６．購入頻度（購入頻度で層別・購
入頻度が年（５回以上、１〜４回、１回以下））、７．
購入額（購入額で層別・購入額が年（７万円以上、７〜
３万円、３万以下））、８．顧客度変化（購入額の変化
で層別・購入額が（増加、不変、減少））、９．セール
反応度（セールでの購買割合で層別・セールでの購買額
が（５割以上、５〜３割、３割以下））等が含まれてい
る。

【００７９】ここで、層別に際しては、各基準で分類で
きるだけのデータをもつ顧客のみを層別対象にしてい
る。

【００８０】もちろん、層別に際しては、一つの顧客を
複数の基準で重複して層別してよいものとする。

【００８１】層別は３つとし、その内容は表４において
括弧の中に記載されている。そして、各層は括弧の左よ
りＡ，Ｂ，Ｃの記号で指し示される。

【００８２】実際の顧客層別ＤＢ２０４のフォーマット
は、以下の表５に示されるようになっている。

【００８３】

【表５】

【００８４】すなわち、これらの層別結果のフォーマッ
ト例としては、表５に示されているように、顧客コード
Ａ０００１、Ａ０００２、Ａ０００３、Ａ０００４につ
いて、それぞれ１〜９欄にわけてＣＡＡＡＡＡＡＢＣ、
ＣＣＣＣＣＢＣＢＡ、ＡＡＢＢＢＣ（ただし、７〜９欄
はブランク）、ＢＢＣＡＡＡＡＣＢのようになされてい
る。

【００８５】ここで、該当しない場合や、データが不足
して分類不能のところはブランクである。

【００８６】そして、この表５に示されているフォーマ
ット例では、例えば、顧客コードＡ０００１の場合、３
欄がＡなので、層別項目の番号３の「新商品購入時期」
において、層別がＡの発表の「直後」に該当することが
判る。

【００８７】（知識ベース）以下の表６に知識ベース２
０５の内容例を示す。

【００８８】すなわち、知識ベース２０５の例として
は、以下の表６の基準で販売目的に対して抽出した結果
を保持している。

【００８９】

【表６】

【００９０】すなわち、表６の基準で抽出した結果は、
販売目的に対する商品層別ＤＢの抽出条件と顧客層別Ｄ
Ｂ抽出条件との欄に分けて、それぞれ、１．売上げ確保
１Ａ＋１Ｂ＋３Ｃ＋６Ａ、６Ａ＋７Ａ、２．利益確保２
Ａ＋３Ａ＋４Ａ、４Ａ＋５Ａ、３．季節遅れ在庫処分６
Ｃ、２Ｃ、４．新商品販売促進７Ａ＋７Ｂ、３Ａ＋３
Ｂ、５．ブランド販売促進８Ａ、１Ａ＋１Ｂ等が含まれ
ている。

【００９１】例えば、表６において、「利益確保」の販
売目的においては、商品は「粗利累計が２００万円以上
（２Ａ）、又は、商品グレードが高級（３Ａ）、又は、
販売価格が定価（４Ａ）」の条件で抽出され、顧客は
「購入価格が定価（４Ａ）、又は、購入商品のグレード
が高級（３Ａ）」で抽出される。

【００９２】この場合、知識ベースの抽出条件は、一応
デフォルトで入っているが、その場で所望の設定に更新
することができるようになつている。

【００９３】次に、以上のように構成される販売支援シ
ステムの処理フローの詳細を説明する前に、本販売支援
システムによる処理の流れの各フェーズの概略について
説明する。

【００９４】１．目的決定フェーズ 店長が、「販売履歴出力プログラム」を利用して過去の
販売履歴に基づき、各ＭＤ週毎に販売目的を決定する。

【００９５】販売目的はリストに示される複数の候補よ
り、抽出するようにしてある。ここで、ＭＤ週とは、年
間を５２週に区切ったものである。

【００９６】２．販促商品および顧客抽出フェーズ 上記販売目的に合致した商品が、知識ベースのルールに
従って、商品層別ＤＢ２０３より抽出される。

【００９７】この商品層別ＤＢ２０３より抽出される結
果については、手作業で修正可能である。

【００９８】上記販売目的に合致した顧客が、知識ベー
スのルールに従って、顧客層別ＤＢ２０４より抽出され
る。

【００９９】この顧客層別ＤＢ２０４より抽出される結
果については、手作業で修正可能である。

【０１００】３．整合フェーズ カテゴリ情報を用いて、上記抽出された商品と顧客間の
ミスマッチ部分が削除される。

【０１０１】上記ミスマッチ部分が削除された商品と顧
客については、再度手作業で修正可能である。

【０１０２】４．販売方法決定フェーズ 上記のようにして決定された顧客に対して、顧客ＤＢ２
０２のアプローチ情報より、対象顧客に対するアプロー
チ方法が検索される。

【０１０３】また、上記のようにして決定された商品に
対して、商品ＤＢ２０１の売り方情報より、対象商品の
売り方が決定される。

【０１０４】上記顧客ＤＢ２０２のアプローチ方法と、
商品ＤＢ２０１の売り方とは、それぞれ、手作業で修正
可能である。

【０１０５】以上１．〜４．のフェーズを経ることによ
り、販売目的に沿って、「顧客」と「商品（品揃え）」
と「売り方」が決定される。

【０１０６】次に、以上のように構成される販売支援シ
ステムの処理手順の詳細について説明する。

【０１０７】まず、ＰＣ端末１０２で「販売履歴出力プ
ログラム」を起動し、過去の販売履歴を検討する。

【０１０８】次に、「販売戦術策定支援プログラム」を
起動し、所望の販売戦術の策定作業に移る。

【０１０９】以下、図３に示すフローチャートを参照し
て説明する。目標決定フェーズにおいては、まず、販売
目的設定ウィンドウで複数の販売目的候補を含むリスト
を呈示する（ステップＳ１）。

【０１１０】この販売目的のリストとしては、例えば
「売上げ確保」、「利益確保」、「季節遅れ在庫処
分」、「新商品販売促進」、「ブランド販売促進」等が
ある。

【０１１１】この中から、操作者（主に店長）は過去の
販売履歴に鑑みて、適切な販売目的を選択して入力し、
販売支援システムはこの入力に基づいて販売目的を設定
する（ステップＳ２）。

【０１１２】この販売目的を入力する作業はＭＤ週単位
に行われ、必要な数のＭＤ週について販売目的が設定さ
れる。

【０１１３】次に、操作者は各ＭＤ週における販売目標
（販売量又は販売金額）を適宜入力し、販売支援システ
ムはこの入力された販売目標（販売量又は販売金額）を
保持する（ステップＳ３）。以上で、目標決定フェーズ
が終了する。

【０１１４】次に、商品及び顧客抽出フェーズでは、ま
ず、上記ステップＳ２で設定された販売目的に対応する
商品を抽出する。

【０１１５】この商品抽出は、知識ベース２０５に格納
された販売目的と商品層別ＤＢ抽出条件の一覧より、上
記入力された販売目的に対応する商品層別ＤＢ２０３の
抽出条件を得て、この抽出条件で商品層別ＤＢ２０３を
検索して、条件に合致する商品を抽出することにより行
う（ステップＳ４）。

【０１１６】このとき、上記ステップＳ３で入力された
販売目標が参酌され、販売目標が低い場合には、知識ベ
ース２０５の抽出条件式でＯＲ（＋）で結ばれた各条件
のうち、複数の条件を満足する商品のみ抽出するように
して絞り込みをしている。

【０１１７】この抽出した商品一覧を表示し、操作者に
よる手入力による修正を受け入れる（ステップＳ５）。

【０１１８】次に、上記ステップＳ２で入力された販売
目的に対応する顧客を抽出する。この顧客抽出は、知識
ベース２０５に格納された販売目的と顧客層別ＤＢ抽出
条件の一覧より、上記設定された販売目的に対応する顧
客層別ＤＢ２０４の抽出条件を得て、この抽出条件で顧
客層別ＤＢ２０４を検索して、条件に合致する顧客を抽
出することにより行う（ステップＳ６）。

【０１１９】このとき、上記ステップＳ３で入力された
販売目標が参酌され、販売目標が低い場合には、知識ベ
ース２０５の抽出条件式でＯＲ（＋）で結ばれた各条件
のうち、複数の条件を満足する顧客のみ抽出するように
して絞り込みをしている。

【０１２０】この抽出した顧客一覧を表示し、操作者に
よる手入力による修正を受け入れる（ステップＳ７）。
以上で販促商品および顧客抽出フェーズが終了する。

【０１２１】次に、整合フェーズでは、上記抽出された
商品と顧客に関して、それぞれ商品ＤＢ２０１および顧
客ＤＢ２０２に保持されているカテゴリー情報を用い
て、ミスマッチとなっている部分を削除する（ステップ
Ｓ８）。

【０１２２】これは、抽出された各顧客のカテゴリーの
うち「ドントケア」以外のカテゴリーと、抽出された全
商品のカテゴリー全てを比較し、どちらか一方にしか含
まれないカテゴリーがあれば、そのカテゴリーをもつ商
品や顧客を抽出したリストから外すことによって行う。

【０１２３】これによって、抽出された各商品のカテゴ
リーと、同じカテゴリーの顧客が抽出された各顧客の中
に必ず含まれることになる。

【０１２４】この整合した商品一覧と顧客一覧を表示
し、操作者による手入力による修正を受け入れる（ステ
ップＳ９）。

【０１２５】以上で、販促商品と顧客が最終的に決定さ
れたので、次に、販売方法決定フェーズに移る。

【０１２６】販売決定フェーズでは、まず、顧客ＤＢ２
０２を検索して、抽出した各顧客に対するアプローチ方
法を獲得する。

【０１２７】そして、これによって一番獲得された数の
多いアプローチ方法に決定する（ステップＳ１０）。

【０１２８】上記決定したアプローチ方法と、獲得した
他のアプローチ方法を表示し、操作者の手入力によるア
プローチ方法の変更を受け入れる（ステップＳ１１）。
これによって、採用するアプローチ方法が最終決定され
る。もちろん、複数のアプローチ方法を採用するように
決定してもよい。

【０１２９】さらに、商品ＤＢ２０１を検索して、抽出
した各商品に対する売り方情報を獲得する。

【０１３０】そして、これによって、獲得した数の一番
多い、売り方に決定する（ステップＳ１２）。

【０１３１】上記決定した売り方と、獲得した他の売り
方情報を表示し、操作者の手入力による売り方の変更を
受け入れる（ステップＳ１３）。これによって、採用す
る売り方が最終決定される。もちろん、複数の売り方を
採用するように決定してもよい。

【０１３２】以上で、販促対象の商品、顧客、アプロー
チ方法、売り方が決定されたことになる。

【０１３３】この情報は、最終結果として出力されると
ともに、実績と後日対比するために、該販売支援システ
ム中に保存される。

【０１３４】＜実施形態２＞上述した実施形態１では、
販売目的より知識ベース２０５のルールにもとづき、販
売すべき商品と、販売すべき顧客が抽出され、両者のミ
スマッチをカテゴリー項目で除くようにしている。

【０１３５】この実施形態２では、顧客層を特定して、
この顧客層に適した商品を購買履歴情報より抽出し、こ
の商品に対する売り方を決定して行くものである。

【０１３６】本実施の形態において用いられるＤＢ等の
構成や内容は、上述した実施形態１のそれと同様であ
り、「販売戦術策定支援プログラム」の処理のみが上述
した実施形態１と異なっている。

【０１３７】このため、「販売戦術策定支援プログラ
ム」の処理内容を図４のフローチャートを参照して詳細
に説明する。

【０１３８】まず、顧客層の特定をする。この場合、操
作者は、過去の販売履歴に鑑みて、経営上販売促進活動
を実施すべき顧客層を決定する作業を行う。

【０１３９】具体的には、操作者が、表４に記載した顧
客の層別条件を見て、自己の営業成績を向上させるには
どの顧客層に対して販売促進活動をするのが最適である
かを判断し、選択した顧客層を販売支援システムに入力
する（ステップＳ２１）。

【０１４０】ここで、入力は、例えば、７Ａのように指
定する。もちろん、複数の顧客層を入力するようにして
もよい。

【０１４１】次に、この入力された顧客層に含まれる顧
客を特定する。上記入力された顧客層の条件より顧客層
別ＤＢ２０４を検索して、この条件を満足する顧客番号
を得る（ステップＳ２２）。

【０１４２】そして、顧客ＤＢ２０２を検索して、上記
得られた顧客番号の顧客の購買履歴情報より購入商品を
調べる（ステップＳ２３）。

【０１４３】さらに、これらの調べた購入商品を数量
順、販売額順、利益額順の３つより操作者により選択さ
れた１つでソートして、リスト形式にして表示する（ス
テップＳ２４）。

【０１４４】このリストのうち、例えば、１０件の商品
をデフォルトで選択する（ステップＳ２５）。ただし、
これは、操作者が適宜商品を選択するようにしてもよ
い。

【０１４５】次に、この選択された商品について、商品
層別ＤＢ２０３を調査し、これらの商品が属する商品層
を得る（ステップＳ２６）。

【０１４６】そして、この商品層を販売促進商品の対象
とし（ステップＳ２７）、商品ＤＢ２０１よりこれらの
商品の売り方を得る（ステップＳ２８）。

【０１４７】これにより、販売促進対象の「顧客」と、
その顧客に対する「商品（品揃え）」と売り方」が決定
される。

【０１４８】＜実施形態３＞この実施形態３では、商品
の属する層を特定して、この商品層に合致した顧客を販
売履歴より抽出し、この顧客に対するアプローチ方法を
決定して行くものである。

【０１４９】本実施の形態において用いられるＤＢ等の
構成や内容は、上述した実施形態１のそれと同様であ
り、「販売戦術策定支援プログラム」の処理のみが上述
した実施形態１と異なっている。

【０１５０】このため、「販売戦術策定支援プログラ
ム」の処理内容を図５のフローチャートを参照して詳細
に説明する。

【０１５１】まず、商品層の特定をする。この場合、操
作者は、過去の販売履歴に鑑みて、経営上販売促進活動
を実施すべき商品層を決定する作業を行う。

【０１５２】具体的には、操作者が、表２に記載した商
品の層別条件を見て、自己の営業成績を向上させるには
どの商品層に対して販売促進活動をするのが最適である
かを判断し、選択した商品層を販売支援システムに入力
する（ステップＳ３１）。

【０１５３】ここで、入力は、例えば、７Ａのように指
定する。もちろん、複数の商品層を入力するようにして
もよい。

【０１５４】次に、この入力された商品層に含まれる商
品を特定する。上記入力された商品層の条件より商品層
別ＤＢ２０３を検索して、この条件を満足する商品番号
を得る（ステップＳ３２）。

【０１５５】そして、商品ＤＢ２０１を検索して、上記
得られた商品番号の商品の販売履歴情報より購入顧客を
調べる（ステップＳ３３）。

【０１５６】さらに、これらの調べた購入顧客を数量
順、販売額順、利益額順の３つより操作者により選択さ
れた１つでソートして、リスト形式にして表示する（ス
テップＳ３４）。

【０１５７】このリストのうち、例えば、１０件の商品
に対する顧客をデフォルトで選択する（ステップＳ３
５）。ただし、これは、操作者が適宜を選択するように
してもよい。

【０１５８】次に、この選択された顧客について、顧客
層別ＤＢ２０４を調査し、上記選択された顧客が属する
顧客層を得る（ステップＳ３６）。

【０１５９】そして、この顧客層を販促顧客の対象とし
（ステップＳ３７）、顧客ＤＢ２０２よりその顧客層に
対するアプローチ方法を得る（ステップＳ３８）。

【０１６０】これにより、販売促進対象の「商品（品揃
え）」と、「顧客」と、その顧客に対する「アプローチ
方法」が決定される。

【０１６１】

【発明の効果】従って、以上説明したように、本発明に
よれば、販売計画の策定を有効に支援可能な販売支援シ
ステム及び販売支援方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明の実施形態１による販売支援シ
ステムのハード構成を示すブロックである。

【図２】図２は、本発明の実施形態１による販売支援シ
ステムのハード構成に用いられるＤＢ等の構成を示すブ
ロックである。

【図３】図３は、本発明の実施形態１による販売支援シ
ステムの処理手順を説明するためのフローチャートであ
る。

【図４】図４は、本発明の実施形態２による販売支援シ
ステムの処理手順を説明するためのフローチャートであ
る。

【図５】図５は、本発明の実施形態３による販売支援シ
ステムの処理手順を説明するためのフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１０１…データベースサーバ（ＤＢ）、 １０２…ＰＯＳ端末、 １０３…ＰＣ端末、 １０４…ネットワークプリンタ、 １０５…ＬＡＮ回線、 ２０１…商品ＤＢ、 ２０２…顧客ＤＢ、 ２０３…商品層別ＤＢ、 ２０４…顧客層別ＤＢ、 ２０５…知識ベース。

フロントページの続き (72)発明者 富田 敏嗣 東京都渋谷区初台一丁目五三番六号 オリ ンパスシステムズ株式会社内 (72)発明者 唐澤 聡 東京都渋谷区幡ヶ谷２丁目43番２号 オリ ンパス光学工業株式会社内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プログラムされたコンピュータによっ
   て、販売計画の策定を支援する販売支援システムであ
   り、 各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果
   を、その顧客と対応させて保持する顧客層別データベー
   スと、 各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果
   を、その商品と対応させて保持する商品層別データベー
   スと、 複数の販売目的に対応して、上記顧客層別結果を用いて
   上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件と、
   上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースか
   ら商品を抽出する条件とを保持する知識ベースと、 販売目的を設定する販売目的設定手段と、 上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、
   上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別データ
   ベースから顧客を抽出する顧客抽出手段と、 上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、
   上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別データ
   ベースから商品を抽出する商品抽出手段と、 上記各顧客を分類したカテゴリを含む顧客の情報を保持
   する顧客データベースと、 上記各商品の対象となる顧客の上記カテゴリを含む商品
   の情報を保持する商品データベースと、 上記顧客データベースと上記商品データベースの両方に
   含まれる共通のカテゴリについて、上記顧客抽出手段に
   よって抽出された顧客と上記商品抽出手段によって抽出
   された商品とを比較して、抽出された顧客のカテゴリと
   上記抽出された商品が対象とする顧客のカテゴリのどち
   らか一方にしか含まれない上記カテゴリがあれば、その
   カテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことによ
   り、上記顧客抽出手段の抽出結果と上記商品抽出手段の
   抽出結果とを整合させる整合手段と、 を具備することを特徴とする販売支援システム。
2. 【請求項２】 各商品に対する売り方情報を含む商品情
   報を保持する商品情報保持手段と、 上記商品情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合し
   た商品と、上記商品情報保持手段で保持される売り方情
   報に基づいて、上記抽出され整合された商品に対する売
   り方情報を出力する出力手段と、 をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の販売
   支援システム。
3. 【請求項３】 各顧客に対するアプローチ情報を含む顧
   客情報を保持する顧客情報保持手段と、 上記顧客情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合し
   た顧客と、上記顧客情報保持手段で保持されるアプロー
   チ情報に基づいて、上記抽出され整合された顧客に対す
   るアプローチ情報を出力する出力手段と、 をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の販売
   支援システム。
4. 【請求項４】 プログラムされたコンピュータによっ
   て、販売計画の策定を支援する販売支援方法であり、 各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果
   を、その顧客と対応させて顧客層別データベースに保持
   するステップと、 各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果
   を、その商品と対応させて商品層別データベースに保持
   するステップと、 複数の販売目的に対応して、上記顧客層別結果を用いて
   上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件と、
   上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースか
   ら商品を抽出する条件とを知識ベースに保持するステッ
   プと、 販売目的を設定する販売目的設定ステップと、 上記販売目的設定ステップで設定された販売目的に応じ
   て、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別デ
   ータベースから顧客を抽出する顧客抽出ステップと、 上記販売目的設定ステップで設定された販売目的に応じ
   て、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別デ
   ータベースから商品を抽出する商品抽出ステップと、 上記各顧客を分類したカテゴリを含む顧客の情報を顧客
   データベースに保持するステップと、 上記各商品の対象となる顧客の上記カテゴリを含む商品
   の情報を商品データベースに保持するステップと、 上記顧客データベースと上記商品データベースの両方に
   含まれる共通のカテゴリについて、上記顧客抽出ステッ
   プで抽出した顧客と上記商品抽出ステップで抽出された
   商品とを比較して、抽出された顧客のカテゴリと上記抽
   出された商品が対象とする顧客のカテゴリのどちらか一
   方にしか含まれない上記カテゴリがあれば、そのカテゴ
   リをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことにより、上
   記顧客抽出ステップの抽出結果と上記商品抽出ステップ
   の抽出結果とを整合する整合ステップと、 を具備することを特徴とする販売支援方法。