JP2008234435A - カードシステム - Google Patents

Abstract

【課題】カードシステム導入による対費用効果を安価に調査することができるようにする。
【解決手段】新規顧客に対して紙製のカードに磁気ストライプ１０１が形成されたポイントカード１００を配布し、磁気ストライプ１０１には顧客ＩＤを記録する。顧客が商品を購入したりサービスを利用したりする毎に、来店日、来店回数等のデータを記憶部２０４記録し、所定の条件を満たしたとき、固定客に移行させる。記憶部２０４に記憶されたデータは、メモリカード３００を介してＰＣ４００に提供される。ＰＣ４００では、メモリカード３００を介して提供されたデータに基づき、新規顧客および固定客のそれぞれの消費動向等（新規顧客および固定客のそれぞれの来店回数、来店頻度、および新規顧客から固定客に移行するまでに要する日数、新規顧客が固定客に移行する比率等）を測定し、表示部４４０に表示する。
【選択図】図１

Description

本発明はカードシステムに関し、特に、ポイントカード等を採用した場合の売上増加や固定客化を事前に調査するためのカードシステムに関する。

特許文献１には、通信回線を介して顧客の商品購入に対応するポイントを情報処理装置に伝送し、記憶装置に予め格納されている顧客データファイルに該ポイントを記録し、該記憶装置に格納されている顧客分析基準表と比較して該顧客に対して顧客層のランク付けを行い、該ランク付けに基づいて顧客データファイルを修正し、得られた顧客データを用いて顧客管理をする技術が開示されている。
特許文献２には、ポイントカードに無線タグを設けるとともに、この無線タグと通信可能な無線タグリーダ又はライタを商品販売又は商品賃貸の施設に設置することにより、顧客の来店回数、移動経路、滞在時間等の各種データを入手できるようにし、この各種データをあらゆる角度から分析して、その後の販売促進活動に役立てることができるという技術が開示されている。
特許文献３には、顧客の商品売場への立寄りによって、非接触ＩＣカードリーダが顧客を認識できるようにし、従来のポイントカードシステムに比してより効果的に、顧客の消費性向や消費者の関心が高い商品の分析を可能とし、テーマパークや博覧会における各イベント会場における入場者数等を容易に把握できるという技術が開示されている。

特開２００１−３５１０１９号公報 特開２００２−２６９６３９号公報 特開２００４−２１８４６号公報

しかしながら、上記背景技術はいずれも各顧客を識別し、各顧客毎に顧客管理を行ったり、消費動向を分析するものであり、多額の費用が必要となるポイントカードシステム導入による対費用効果を事前に調べることはできなかった。
また、背景技術には、顧客を新規顧客と固定客とに分け、それぞれの消費動向を収集し、分析するという発想はなかった。また、新規顧客に対して配布するカードを例えば紙製の安価なカードとし、初期費用を削減するという発想もなかった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ポイントカードシステムの導入前に、対費用効果を安価なシステムで事前に調査することができるようにするものである。

請求項１に記載のカードシステムは、カードに対して識別情報の記録および読取を行うカードリーダ／ライタと、前記カードリーダ／ライタによって読み取られた前記識別情報に基づいて、各種処理を実行する情報処理装置とからなるカードシステムであって、前記カードに記録された前記識別情報を読み取る読取手段と、前記読取手段によって読み取られた前記識別情報と、前記カードを所持する顧客のカード会員への加入日と、前記顧客が固定客に移行した移行日と、日毎の前記顧客の来店回数とを対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶されている前記識別情報と、前記加入日と、前記移行日と、日毎の前記顧客の来店回数とに基づいて、前記カード会員に加入した前記顧客の加入数の推移と、前記顧客の来店頻度の推移とを算出する算出手段と、前記算出手段による算出結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
また、前記記憶手段は、前記顧客が所定の条件を満たした場合、前記顧客が固定客であることを示す固定客情報を前記識別情報に対応付けて記憶するようにすることができる。
また、前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行した件数の推移を算出するようにすることができる。
また、前記算出手段は、前記固定客の来店頻度を算出するようにすることができる。
また、前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行するまでに要した日数を算出するようにすることができる。
また、前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行する比率を算出するようにすることができる。
また、前記カードは、カード状の紙の表面に前記顧客情報の書き込みおよび読み込みが可能な磁気記録部が形成された構成とされるようにすることができる。

本発明のカードシステムによれば、カード会員に加入した顧客数の推移と、顧客の来店頻度の推移とを算出することができるので、顧客の消費行動を分析することができる。
また、顧客が所定の条件を満たした場合、顧客が固定客であることを示す固定客情報を識別情報に対応付けて記憶するので、顧客を新規顧客と固定客に分けることができ、新規顧客および固定客のそれぞれについて消費行動を分析することが可能となる。
また、顧客が固定客に移行した件数の推移を算出することができるので、ポイントカード導入による効果を予測することができる。
また、固定客の来店頻度を算出することができるので、ポイントカード導入による効果を予測することができる。
また、顧客が固定客に移行するまでに要した日数を算出することができるので、ポイントカード導入の効果が現れるまでの日数を予測することができる。
また、顧客が固定客に移行する比率を算出することができるので、ポイントカード導入による費用対効果を予測することができる。
また、ポイントカードを、カード状の紙の表面に顧客情報の書き込みおよび読み込みが可能な磁気記録部が形成された構成とすることにより、ポイントカード導入の可否の調査を安価に行うことができる。

図１は、本発明のカードシステムの一実施の形態の全体の構成例を示すブロック図である。同図に示すように本実施の形態は、ポイントカード１００に対してデータの書き込みおよび読み取りを行うとともに、メモリカード３００に対してデータの書き込みを行うリーダライタ２００と、メモリカード３００を介してリーダライタ２００から供給されたデータに基づいて各種処理を実行するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）４００とから構成されている。

リーダライタ２００は、ポイントカード１００の磁気ストライプ１０１に対して顧客情報（顧客ＩＤまたはカードＩＤ）の書き込みおよび読み取りを行う磁気カードリードライト部２０３と、各部を制御するとともに、磁気カードリードライト部２０３によってポイントカード１００から読み取られた顧客情報に基づいて日毎に集計した日別顧客別来店回数テーブル４２２および顧客ＩＤ毎のポイントカード会員に加入した加入日、固定客への移行日等の項目からなる顧客情報テーブルを記憶部２０４に記憶させる制御部２０１と、記憶部２０４に記憶された日別顧客別来店回数テーブル４２２および顧客情報テーブルを読み取り、メモリカード３００に記録するメモリカードリードライト部２０２とから構成されている。

ＰＣ４００は、各部を制御するとともに、後述する各種処理を実行する制御部４１０と、各種データを記憶する記憶部４２０と、メモリカード３００に記録されたデータを読み取るメモリカードリードライト部４３０と、表示部４４０等から構成されている。記憶部４２０には、顧客情報テーブル４２１と、日別顧客別来店回数テーブル４２２と、月別顧客別来店頻度テーブル４２３とが記憶されている。

図２は、顧客情報テーブル４２１の例を示している。この例では、顧客情報テーブル４２１には、項目「顧客ＩＤ」と、固定客であるか否かを示す項目「固定客フラグ」と、ポイントカード会員に加入した日を示す項目「加入日」と、所定の条件を満たして固定客に移行した日を示す項目「固定客への移行日」とからなる複数のレコードが記憶されている。

図３は、日別顧客別来店回数テーブル４２２の例を示している。この例では、日別顧客別来店回数テーブル４２２には、項目「顧客ＩＤ」と、項目「来店日」と、項目「来店日数」とからなる複数のレコードが記憶されている。

図４は、図３に示した日別顧客別来店回数テーブル４２２に基づいて算出された月別の各顧客の来店頻度を示す月別顧客別来店頻度テーブル４２３の例を示している。即ち、月別顧客別来店頻度テーブル４２３の各顧客ＩＤに対応する来店頻度は、日別顧客別来店回数テーブル４２２の各顧客ＩＤに対応する来店頻度を、所定の月について集計することによって算出することができる。この例では、月別顧客別来店頻度テーブル４２３には、項目「顧客ＩＤ」と、項目「来店頻度」からなる複数のレコードが記憶されている。

この「来店頻度」は、日別顧客別来店回数テーブル４２２から顧客ＩＤ毎に来店した日を求め、一定期間内（例えば、１ヶ月間）の来店間隔（来店してから次に来店するまでの日数）の平均値として算出することができる。毎日来店する顧客の来店頻度は例えば「１」となる。

図２に示した顧客情報テーブル４２１、図３に示した日別顧客別来店回数テーブル４２２、および図４に示した月別顧客別来店頻度テーブル４２３に基づいて、図５に示すような新規顧客の加入件数の推移、図６に示すような、新規顧客の来店頻度の推移、図７に示すような、固定客に移行した件数の推移、図８に示すような固定客の来店頻度、図９に示した新規顧客が固定客に至るまでに要した日数、図１０に示すような新規顧客が固定客に至る比率を算出することができる。以下、その手順について説明する。

図５（ａ）は、３月の各日における新規顧客の加入件数の推移の例を表している。この新規顧客の加入件数の推移は、図２に示した顧客情報テーブル４２１の各顧客ＩＤに対応する加入日から算出することができる。即ち、加入日が３月１日となっているレコードを検索し、検索されたレコードの数（顧客数）が３月１日に新たに加入した顧客数となる。同様の処理を３月３１日まで行うことにより、３月の各日の加入件数を求めることができる。図５（ｂ）に示すように、横軸を日、縦軸を加入人数（件数）とするグラフで表示することにより、加入件数の推移を容易に把握することができる。

図６（ａ）は、新規顧客の来店頻度の推移の例を表している。この新規顧客の来店頻度の推移は、図４に示した月別顧客別来店頻度テーブル４２３の各顧客ＩＤに対応する来店頻度から算出することができる。即ち、来店頻度（来店間隔）が「１」となっているレコードを検索し、検索されたレコードの数（顧客数）が来店頻度「１」の人数となる。ここでは、顧客ＩＤが新規顧客に対応する場合にだけカウントする必要がある。

顧客ＩＤが新規顧客に対応するか否かは、顧客情報テーブル４２１の固定客フラグの値から判断することができる。例えば、固定客フラグの値が１の場合、固定客であるとし、固定客フラグの値が０の場合、新規顧客であるとすることができる。同様に、来店頻度が「２」、「３」、・・・の場合についてその顧客数を算出することにより、３月の来店頻度を求めることができる。図６（ｂ）に示すように、横軸を来店頻度（来店間隔）、縦軸を人数とするグラフで表示することにより、新規顧客の来店頻度の推移を容易に把握することができる。

図７（ａ）は、新規顧客が固定客に移行した件数の推移の例を表している。この新規顧客が固定客に移行した件数の推移は、図２に示した顧客情報テーブル４２１の「固定客への移行日」から算出することができる。即ち、「固定客への移行日」が３月１日のレコードを検索し、検索されたレコードの数が３月１日に固定客に移行した件数となる。同様の処理を３月３１日まで行うことにより、３月の各日の固定客に移行した件数を求めることができる。図７（ｂ）に示すように、横軸を日、縦軸を固定客に移行した件数とするグラフで表示することにより、固定客に移行した件数の推移を容易に把握することができる。

図８（ａ）は、固定客の来店頻度の推移の例を表している。この固定客の来店頻度の推移は、図４に示した月別顧客別来店頻度テーブル４２３の各顧客ＩＤに対応する来店頻度から算出することができる。即ち、来店頻度（来店間隔）が「１」となっているレコードを検索し、検索されたレコードの数（顧客数）が来店頻度「１」の人数となる。ここでは、顧客ＩＤが固定客に対応する場合にだけカウントする必要がある。

顧客ＩＤが固定客に対応するか否かは、顧客情報テーブル４２１の固定客フラグの値から判断することができる。この例では、固定客フラグの値が１の場合、固定客であるので、固定客フラグに値１が設定されているレコードのみをカウントの対象とする。同様に、来店頻度が「２」、「３」、・・・の場合についてその顧客数を算出することにより、３月の来店頻度を求めることができる。図８（ｂ）に示すように、横軸を来店頻度（来店間隔）、縦軸を人数とするグラフを表示することにより、新規顧客の来店頻度の推移を容易に把握することができる。

図９（ａ）は、固定客に至るまでの日数を表している。固定客に移行するまでに要した日数は、図２の顧客情報テーブル４２１から算出することができる。即ち、項目「固定客への移行日」の値から、項目「加入日」の値を減算することにより、各顧客ＩＤ毎の固定客に至るまでに要した日数（所要日数）を算出することができる。次に、所要日数毎に顧客数を集計することにより、所要日数毎の人数（固定客に移行した人数）を求めることができる。

図９（ａ）では、所要日数が１〜３の人数、所要日数が４〜７の人数、所要日数が８〜１５の人数、所要日数が１６〜２５の人数、所要日数が２５〜３１の人数、所要日数が１ヶ月〜２ヶ月の人数が算出されている。図９（ｂ）に示すように、横軸を所要日数、縦軸を人数としたグラフを表示することにより、新規顧客が固定客に移行するまでに要した日数を容易に把握することができる。

図１０（ａ）は、新規顧客が固定客に至る比率の例を表している。新規顧客が固定客に至る比率は、例えば、３月度では、３月中に新規顧客に加入した人数と、３月中に固定客に移行した人数の比を算出することによって求めることができる。この例では、３月中に新規顧客に加入した人数が５１６人、固定客に移行した人数（ランクアップ数）が３１４人となり、３１４を５１６で除算し、その結果に１００を乗算することにより、比率６０．８％（パーセント）を得ることができる。図１０（ｂ）に示すように、横軸を月、縦軸を比率としたグラフを表示することにより、新規顧客が固定客に至る比率を容易に把握することができる。

図５〜図１０では、月単位で集計するようにしたが、数日単位、数週間単位、数ヶ月単位、年単位等の任意の期間で集計することもできる。

次に、図１１のフローチャートを参照して、ポイントカード１００に対するデータの書き込みおよび読み出し手順について説明する。まず、ステップＳ１において、リーダライタ２００の制御部２０１の制御下、磁気カードリードライト部２０３により、ポイントカード１００の磁気ストライプ１０１から顧客ＩＤの読み出しが可能であるか否かにより、新規カードであるか否かが判定される。即ち、ポイントカード１００に顧客ＩＤが記録されておらず、読み出しができないとき、新規カードであると判定する。新規カードではないと判定された場合、ステップＳ５に進む。一方、新規カードであると判定された場合、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２において、制御部２０１は、記憶部２０４に記憶されている顧客情報テーブル４２１を参照し、未使用の新規の顧客ＩＤを確定し、その顧客ＩＤと加入日として当日の日付を磁気ストライプ１０１に記録するよう磁気カードリードライト部２０３に指令する。この指令を受けた磁気カードリードライト部２０３は、未使用の新規の顧客ＩＤと、加入日として当日の日付をポイントカード１００の磁気ストライプ１０１に記録する。

次に、ステップＳ３において、記憶部２０４に記憶されている顧客情報テーブル４２１の項目「顧客ＩＤ」に新規の顧客ＩＤを含むレコードを新たに追加し、そのレコードに加入日を登録する。次に、ステップＳ４において、記憶部２０４に記憶されている日別顧客別来店回数テーブル４２２に上記顧客ＩＤに対応するレコードを追加するとともに、そのレコードの項目「来店日」に本日の日付を登録し、項目「来店回数」の値を１だけ増加させる。項目「来店回数」の初期値は０とされる。その後、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５においては、顧客情報テーブル４２１の顧客ＩＤに対応する固定客フラグの値に基づいて、その顧客ＩＤの顧客が固定客であるか否かが判定される。固定客フラグの値が１の場合、固定客であると判定される。その結果、固定客であると判定された場合、本処理を終了する。一方、固定客ではないと判定された場合、ステップＳ６に進む。

ステップＳ６においては、制御部２０１により、固定客の条件を満たしているか否かが判定される。新規顧客から固定客に移行する条件は、例えば、来店頻度が所定の基準値以上であること、来店回数が所定の基準値以上であること、利用金額の総計が所定の額以上であること等とすることができる。その結果、固定客の条件を満たしていないと判定された場合、本処理を終了する。一方、固定客の条件を満たしていると判定された場合、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７においては、顧客情報テーブル４２１の項目「固定客フラグ」に値１が登録される。次に、ステップＳ８において、顧客情報テーブル４２１の項目「固定客への移行日」に本日の日付が登録される。その後、本処理を終了する。図１１に示した処理は、ポイントカード１００がリーダライタ２００の図示しないカード挿入部に挿入され、磁気カードリードライト部２０３による磁気ストライプ１０１に対するデータの書き込みおよび読み取りが可能となったときに実行され、処理が終了すると、カード挿入部からポイントカード１００が排出される。

次に、リーダライタ２００のメモリカードリードライト部２０２の図示しないメモリカード挿入部にメモリカード３００が挿入されると、制御部２０１の制御下、メモリカードリードライト部２０２により、記憶部２０４に記憶されている顧客情報テーブル４２１および日別顧客別来店回数テーブル４２２が読み出され、メモリカード３００にそれぞれ記録される。

次に、ユーザが、顧客情報テーブル４２１および日別顧客別来店回数テーブル４２２が書き込まれたメモリカード３００をＰＣ４００のメモリカードリードライト部４３０の図示しないメモリカード挿入部に挿入すると、制御部４１０の制御下、メモリカードリードライト部４３０により、メモリカード３００に記録された顧客情報テーブル４２１と日別顧客別来店回数テーブル４２２が読み出され、読み出された顧客情報テーブル４２１と日別顧客別来店回数テーブル４２２に基づき、記憶部４２０の顧客情報テーブル４２１および日別顧客別来店回数テーブル４２２が更新される。

次に、図１２に示すような各種顧客動向の算出表示処理が実行される。以下、図１２のフローチャートを参照してその処理手順について説明する。

まず、ステップＳ１１において、ＰＣ４００の制御部４１０は、記憶部４２０に記憶されている日別顧客別来店回数テーブル４２２から各顧客ＩＤ毎に来店日別の来店回数を取得する。次に、ステップＳ１２において、記憶部４２０に記憶されている顧客情報テーブル４２１から各顧客ＩＤ毎の固定客フラグの値、加入日、および固定客への移行日を取得する。

次に、ステップＳ１３において、制御部４１０は、顧客情報テーブル４２１から取得した顧客ＩＤ毎の加入日に基づいて、新規顧客の月別の加入件数を算出する。また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、月別の加入件数の推移を、表示部４４０に図５（ａ）に示すように表形式で表示したり、図５（ｂ）に示すように、グラフの形式で表示したりすることができる。この例では、３月度の加入件数の推移が表示されており、１日の加入件数は３人、２日の加入件数は１５人、３日の加入件数は８人、４日の加入件数は２５人、５日の加入件数は１１人等となっている。

次に、ステップＳ１４において、制御部４１０は、日別顧客別来店回数テーブル４２２から取得した顧客ＩＤ別の日別の来店回数から所定の月の各日毎の新規顧客の来店頻度を算出する。また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、新規顧客の来店頻度の推移を、表示部４４０に図６（ａ）に示すように、表形式で表示したり、図６（ｂ）に示すように、グラフの形式で表示したりすることができる。この例では、３月度の新規顧客の来店頻度の推移が表示されており、来店間隔が１日の新規顧客は６人、来店間隔が２日の新規顧客は３９人、来店間隔が３日の新規顧客は１４４人、来店間隔が４日の新規顧客は２５０人、来店間隔が５日の新規顧客は１３１人、来店間隔が６日の新規顧客は３１１人、来店間隔が７日の新規顧客は１８人等となっている。

次に、ステップＳ１５において、制御部４１０は、顧客情報テーブル４２１から取得した固定客への移行日に基づいて、月別に新規顧客から固定客に移行した件数を算出する。また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、新規顧客から固定客に移行した件数の推移を、表示部４４０に図７（ａ）に示すように表形式で表示したり、図７（ｂ）に示すようにグラフの形式で表示したりすることができる。この例では、３月度の１日の固定客に移行した件数は２人、２日の固定客に移行した件数は４人、３日の固定客に移行した件数は３人、４日の固定客に移行した件数は５人、５日の固定客に移行した件数は８人等となっている。

次に、ステップＳ１６において、制御部４１０は、日別顧客別来店回数テーブル４２２から取得した顧客ＩＤ別の日別の来店回数から所定の月の各日毎の固定客の来店頻度を算出する。また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、固定客の来店頻度の推移を、表示部４４０に図８（ａ）に示すように、表形式で表示したり、図８（ｂ）に示すように、グラフの形式で表示したりすることができる。この例では、３月度の固定客の来店頻度の推移が表示されており、来店間隔が１日の固定客は２０人、来店間隔が２日の固定客は３４人、来店間隔が３日の固定客は８８人、来店間隔が４日の固定客は１５３人、来店間隔が５日の固定客は２２０人、来店間隔が６日の固定客は３１５人等となっている。

次に、ステップＳ１７において、制御部４１０は、顧客情報テーブル４２１から取得した加入日と固定客への移行日とに基づいて、各顧客ＩＤ毎に新規顧客から固定客に移行するまでに要した日数を算出する。また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、新規顧客が固定客に移行するまでに要した日数毎の人数を、表示部４４０に図９（ａ）に示すように表示形式で表示したり、図９（ｂ）に示すようなグラフの形式で表示することができる。この例では、３月度において新規顧客が固定客に至るまでに要した日数（所要日数）毎の人数が表示されており、新規顧客になってから固定客になるまでに要した日数が１日〜３日の人は３人、４日〜７日の人は１５人、８日〜１５日の人は２２人、１６日〜２５日の人は８３人、２５日〜３１日の人は１０９、１ヶ月〜２ヶ月の人は３８４人となっている。

次に、ステップＳ１８において、制御部４１０は、顧客情報テーブル４２１から取得した加入日と固定客への移行日とに基づいて、各顧客ＩＤ毎に新規顧客から固定客に移行する比率を算出する。ここで、新規顧客から固定客に移行する比率は、所定の月において、新規顧客から固定客に移行した件数を、その月に新規顧客となった件数で除算することにより得られる結果を百分率で表した値とすることができる。ここでは、１ヶ月単位で比率を算出するようにしたが、任意の期間とすることができる。

また、算出結果に基づいて、制御部４１０の制御下、新規顧客が固定客に移行する比率を、表示部４４０に図１０（ａ）に示すように表示形式で表示したり、図１０（ｂ）に示すようなグラフの形式で表示することができる。この例では、３月度において新規顧客が固定客に至る比率が表示されており、３月度における新規加入件数が５１６件、新規顧客が固定客に移行した件数が３１４件となり、新規顧客が固定客に至る比率は６０．８％（パーセント）となっている。

以上説明したように、本実施の形態では、新規顧客の加入件数の推移、新規顧客の来店頻度の推移、新規顧客から固定客に移行した件数の推移、固定客の来店頻度の推移、新規顧客から固定客に移行するまでに要した日数、新規顧客が固定客に移行する比率等の顧客動向を示すデータを算出するようにしたので、ポイントカード１００の導入による対費用効果をポイントカード１００の本格導入前に予め調査することができる。その際、加入者に対して配布するポイントカード１００を紙製とすることにより、調査段階での費用を抑えることができる。また、紙製のカードは破損しやすいため、固定客に移行した段階で、紙製のカードをプラスチック製のカードやリライトカードに切り替えることにより、新規顧客に対するカード発行に伴うコストを削減するとともに、固定客に対するサービスを向上させることができる。また、新規顧客から固定客へ移行させる基準を任意に設定することができるので、どのような基準を満たしたときに固定客に移行させれば対費用効果を上げることができるのかを調べることもできる。即ち、新規顧客のままで終わってしまう顧客には、安価な紙製のカードをポイントカード１００として提供し、固定客にはプラスチック製のカードやリライトカードをポイントカード１００として提供し、さらにサービスを充実させるなどして、費用をできるだけ抑えながら集客力を高めることができる。

また、所定のキャンペーン、新製品発売、新サービスの提供等のセールスプロモーションを行ったことが、加入件数、来店頻度等に与える影響を調べることにより、セールスプロモーションの改善に役立てることができる。

また、本実施の形態では、個々の顧客の消費動向を調査するのではなく、顧客を新規顧客と固定客の２種類に分類し、それぞれの消費動向を調査するので、安価なシステムで調査を行うとともに、ポイントカード１００を本格導入した場合の対費用効果を十分に調査することができる。

なお、上記実施の形態では、リーダライタ２００の記憶部２０４に記憶された顧客情報テーブル４２１および日別顧客別来店回数テーブル４２２をメモリカード３００を介してＰＣ４００に取り込むようにしたが、リーダライタ２００とＰＣ４００とをＬＡＮ（Local Area Network）等で接続することにより互いに通信を行うことによって取り込むようにすることもできる。

また、上記実施の形態においては、紙製のカードに磁気ストライプ１０１が形成されたポイントカード１００を用いるようにしたが、紙製のカードの表面に顧客ＩＤを表す文字を印刷等により形成し、画像認識によって文字によって表された顧客ＩＤを読み取るようにしてもよい。或いは、紙製のカードの表面に顧客ＩＤを表すバーコード等の識別コードを印刷等により形成し、バーコードリーダ等の読み取り装置を用いて識別コードによって表された顧客ＩＤを読み取るようにしてもよい。

また、新規顧客から固定客に移行する条件として、商品やサービスを購入した金額が所定の基準値以上となったこととすることもできる。その場合、顧客情報テーブル４２１に項目「購入金額の累計」を新たに設けるようにすればよい。

また、本実施の形態では、事前にポイントカード１００を導入することによる対費用効果を安価な紙製のカードに磁気ストライプ１０１が形成された安価なポイントカード１００を用いて調査する場合について説明したが、新規顧客に対しては紙製のカードに磁気ストライプ１０１が形成された安価なポイントカード１００を提供し、固定客に移行した段階で、正式なプラスチック製のポイントカード１００を提供することにより、事前調査を行うことなくポイントカード１００を導入する場合でも、費用を削減することができる。

また、上記実施の形態の構成および動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することができることは言うまでもない。また、各数値は例であってこれらに限定されるものではない。

本発明のカードシステムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 顧客情報テーブルの例を示す図である。 日別顧客別来店回数テーブルの例を示す図である。 月別顧客別来店頻度テーブルの例を示す図である。 新規顧客の加入件数の推移を示す図である。 新規顧客の来店頻度の推移を示す図である。 固定客にランクアップ（移行）した件数の推移を示す図である。 固定客の来店頻度を示す図である。 新規顧客が固定客に至るまでに要する日数を示す図である。 新規顧客が固定客に至る比率を示す図である。 ポイントカードに対するデータの書き込みおよび読み出し手順を説明するためのフローチャートである。 各種顧客動向の算出表示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

１００ ポイントカード
１０１ 磁気ストライプ
２００ リーダライタ
２０１ 制御部
２０２ メモリカードリードライト部
２０３ 磁気カードリードライト部
２０４ 記憶部
３００ メモリカード
４００ ＰＣ
４１０ 制御部
４２０ 記憶部
４２１ 顧客情報テーブル
４２２ 日別顧客別来店回数テーブル
４２３ 月別顧客別来店頻度テーブル
４３０ メモリカードリードライト部
４４０ 表示部

Claims (7)

1. カードに対して識別情報の記録および読み取りを行うカードリーダ／ライタと、前記カードリーダ／ライタによって読み取られた前記識別情報に基づいて、各種処理を実行する情報処理装置とからなるカードシステムであって、
   前記カードに記録された前記識別情報を読み取る読取手段と、
   前記読取手段によって読み取られた前記識別情報と、前記カードを所持する顧客のカード会員への加入日と、前記顧客が固定客に移行した移行日と、日毎の前記顧客の来店回数とを対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段によって記憶されている前記識別情報と、前記加入日と、前記移行日と、日毎の前記顧客の来店回数とに基づいて、前記カード会員に加入した前記顧客の加入数の推移と、前記顧客の来店頻度の推移とを算出する算出手段と、
   前記算出手段による算出結果を出力する出力手段と
   を備えることを特徴とするカードシステム。
2. 前記記憶手段は、前記顧客が所定の条件を満たした場合、前記顧客が固定客であることを示す固定客情報を前記識別情報に対応付けて記憶する
   ことを特徴とする請求項１に記載のカードシステム。
3. 前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行した件数の推移を算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のカードシステム。
4. 前記算出手段は、前記固定客の来店頻度を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のカードシステム。
5. 前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行するまでに要した日数を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のカードシステム。
6. 前記算出手段は、前記顧客が固定客に移行する比率を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のカードシステム。
7. 前記カードは、カード状の紙の表面に前記顧客情報の書き込みおよび読み込みが可能な磁気記録部が形成された構成とされる
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のカードシステム。

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