JP2023138061A - Server device, program, and transaction history collection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、サーバ装置、プログラム、及び取引履歴収集方法に関する。 Embodiments of the present invention relate to a server device, a program, and a transaction history collection method.
従来、取引管理システムは、小売店などで行われた取引の内容を示す取引情報を収集する。管理者は、取引管理システムが収集した取引情報に基づいて、どのような顧客がどのような商品を購入しているのか等の分析を行っている。そして、分析結果は、マーケティング活動の重要な指標となっている。そのため、取引情報には、顧客の年代や性別などの顧客に関する情報が含まれていることが好ましい。 Conventionally, transaction management systems collect transaction information indicating the details of transactions conducted at retail stores and the like. Based on the transaction information collected by the transaction management system, the manager analyzes what kind of customers are purchasing what kind of products. The analysis results have become an important indicator for marketing activities. Therefore, it is preferable that the transaction information includes information regarding the customer, such as the customer's age and gender.
しかしながら、近年、個人情報の厳格な取り扱いが求められている。そのため、顧客に関する情報を含む取引の履歴を収集することが困難になっている。 However, in recent years, strict handling of personal information has been required. This makes it difficult to collect transaction history including information about customers.
本発明が解決しようとする課題は、顧客に関する情報を含む取引の履歴を収集することができるサーバ装置、プログラム、及び取引履歴収集方法を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a server device, a program, and a transaction history collection method that can collect transaction history including information about customers.
実施形態のサーバ装置は、更新手段と、取得手段と、第１推定手段と、第１生成手段と、を備える。前記更新手段は、顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報に顧客の属性を示す属性情報が含まれている場合に、当該取引情報が有する前記商品販売情報と、前記属性情報とに基づいて、商品ごとに当該商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された購買統計マスタを更新する。前記取得手段は、顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報を取得する。前記第１推定手段は、前記購買統計マスタに基づいて、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報により顧客の属性を示す属性情報を推定する。前記第１生成手段は、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記第１推定手段が推定した前記属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。 The server device of the embodiment includes an updating means, an obtaining means, a first estimating means, and a first generating means. When transaction information including product sales information indicating a product sold to a customer includes attribute information indicating a customer's attribute, the updating means updates the product sales information included in the transaction information and the attribute information. Based on this, a purchase statistics master is updated in which scores for each attribute of customers who have purchased the product are registered for each product. The acquisition means acquires transaction information including product sales information indicating products sold to customers. The first estimation means estimates attribute information indicating attributes of the customer based on the purchase statistics master and the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means. The first generation means estimates that a customer having an attribute indicated by the attribute information estimated by the first estimation means has purchased a product included in the product sales information of the transaction information obtained by the acquisition means. Generate transaction history information.
以下、添付図面を参照して、サーバ装置、プログラム、及び取引履歴収集方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、サーバ装置、プログラム、及び取引履歴収集方法の一実施形態であって、その構成や仕様等を限定するものではない。本実施形態のサーバ装置は、例えば取引管理システム１を管理する管理サーバ３０への適用例である。
Hereinafter, embodiments of a server device, a program, and a transaction history collection method will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that the embodiment described below is one embodiment of a server device, a program, and a transaction history collection method, and is not intended to limit the configuration, specifications, etc. thereof. The server device of this embodiment is an example of application to a
図１は、本実施形態に係る取引管理システム１の構成の一例を説明する説明図である。取引管理システム１は、複数台のＰＯＳ（Point Of Sales）端末１０と、複数台の店舗サーバ２０と、管理サーバ３０とを備える。ＰＯＳ端末１０と、店舗サーバ２０とは、店舗内ネットワークなどを介して通信可能に接続される。また、店舗サーバ２０と、管理サーバ３０とは、ネットワークを介して通信可能に接続される。
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of the configuration of a
ＰＯＳ端末１０は、小売店の店舗などに設置される販売データ処理装置である。更に詳しくは、ＰＯＳ端末１０は、販売対象の商品を登録する商品登録処理と、商品登録処理により登録された商品の会計処理とを実行する。また、ＰＯＳ端末１０は、会員カード等を読み取ることにより、顧客を識別するための顧客識別情報を取得してもよい。また、ＰＯＳ端末１０は、商品登録処理と会計処理とに基づいて、取引内容を示す取引情報を生成する。そして、ＰＯＳ端末１０は、取引情報を店舗サーバ２０に送信する。
The
なお、ＰＯＳ端末１０は、商品登録処理と会計処理とを顧客が操作するフルセルフタイプの装置であってもよい。また、ＰＯＳ端末１０は、商品登録処理を店員が操作し会計処理を顧客が操作するセミセルフにおいて、登録装置であってもよいし、会計装置であってもよい。また、商品登録処理を顧客が保有する顧客携帯端末又は店舗が貸出する貸出携帯端末の操作により行い、会計処理を顧客が会計装置の操作により行うセルフスキャニングシステムにおいて、ＰＯＳ端末１０は、顧客携帯端末、貸出携帯端末または会計装置であってもよい。
Note that the
店舗サーバ２０は、店舗に設置されたＰＯＳ端末１０を管理する。店舗サーバ２０は、パーソナルコンピュータや、クラウドコンピューティング等の情報処理装置である。また、店舗サーバ２０は、一台の情報処理装置に限らず、複数台の情報処理装置により構成されていてもよい。店舗サーバ２０は、店舗において顧客との取引が行われた場合に、取引情報を管理サーバ３０に送信する。
The
管理サーバ３０は、パーソナルコンピュータや、クラウドコンピューティング等のサーバ装置である。また、管理サーバ３０は、一台のサーバ装置に限らず、複数台のサーバ装置により構成されていてもよい。管理サーバ３０は、ネットワークを介して接続された複数台の店舗サーバ２０から取引情報を収集する。
The
ここで、取引情報には、単純取引情報と、識別取引情報と、詳細取引情報との分類がある。図２は、単純取引情報のデータ構成の一例を示す図である。単純取引情報は、取引コードと、商品販売情報とを有する。取引コードは、取引を識別するための識別情報である。商品販売情報は、取引で販売された商品の商品情報である。商品情報には、商品コード、商品名称、単価などの顧客が購入した商品に関する情報である。商品コードは、商品を特定するための識別情報である。商品名称は、商品の名称を示す情報である。単価は、商品の単価を示す情報である。 Here, the transaction information is classified into simple transaction information, identification transaction information, and detailed transaction information. FIG. 2 is a diagram showing an example of the data structure of simple transaction information. The simple transaction information includes a transaction code and product sales information. The transaction code is identification information for identifying a transaction. Product sales information is product information about products sold in transactions. The product information includes information regarding the product purchased by the customer, such as a product code, product name, and unit price. The product code is identification information for identifying the product. The product name is information indicating the name of the product. The unit price is information indicating the unit price of the product.
図３は、識別取引情報のデータ構成の一例を示す図である。識別取引情報は、顧客コードと、取引コードと、商品販売情報とを有する。顧客コードは、顧客を特定するための識別情報であって、取引で商品を購入した顧客を示す情報である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of identification transaction information. The identification transaction information includes a customer code, a transaction code, and product sales information. The customer code is identification information for identifying a customer, and is information indicating a customer who purchased a product in a transaction.
図４は、詳細取引情報のデータ装置の一例を示す図である。詳細取引情報は、顧客コードと、顧客情報と、取引コードと、商品販売情報とを有する。顧客情報は、取引で商品を購入した顧客に関する情報である。顧客情報は、属性情報と、顧客特徴情報とを有する。属性情報は、顧客の性別や年代などの顧客の属性を示す情報である。購買特徴情報は、顧客の購買の特徴を示す情報である。例えば、購買特徴情報は、顧客の世帯構成を示す世帯構成情報や、顧客が購入する商品の傾向を示す購買傾向情報などである。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a data device for detailed transaction information. The detailed transaction information includes a customer code, customer information, transaction code, and product sales information. The customer information is information regarding a customer who purchased a product in a transaction. The customer information includes attribute information and customer characteristic information. Attribute information is information indicating customer attributes such as the customer's gender and age. The purchase characteristic information is information indicating the characteristics of the customer's purchase. For example, the purchase characteristic information includes household composition information indicating the customer's household composition, purchase tendency information indicating the tendency of products purchased by the customer, and the like.
また、管理サーバ３０は、収集した取引情報に基づいて、顧客に関する情報を推定する。そして、管理サーバ３０は、取引情報と、推定した顧客に関する情報とを含むデータベースを生成する。
Furthermore, the
次に、管理サーバ３０のハードウェア構成について説明する。
Next, the hardware configuration of the
図５は、管理サーバ３０のハードウェア構成の一例を示す図である。管理サーバ３０は、制御部３１０、記憶部３２０、通信部３３０、表示部３４０、及び操作部３５０を備える。これら各部は、データバスやアドレスバス等のシステムバス３６０を介して相互に接続している。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
制御部３１０は、管理サーバ３０の全体の動作を制御し、管理サーバ３０が有する各種の機能を実現するコンピュータである。制御部３１０は、プロセッサと、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを備える。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの管理サーバ３０の動作を制御する処理回路である。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムや各種データを一時的に記憶する記憶媒体である。そして、プロセッサは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ又は記憶部３２０等に格納されたプログラムを実行する。
The control unit 310 is a computer that controls the overall operation of the
記憶部３２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置である。記憶部３２０は、制御プログラム３２１、取引情報マスタ３２２、商品マスタ３２３、店舗マスタ３２４、商品別顧客判定マスタ３２５、購買統計マスタ３２６、顧客詳細マスタ３２７、及び推定取引履歴マスタ３２８を記憶する。なお、取引情報マスタ３２２、商品マスタ３２３、店舗マスタ３２４、商品別顧客判定マスタ３２５、購買統計マスタ３２６、顧客詳細マスタ３２７、及び推定取引履歴マスタ３２８の全部又は一部は、管理サーバ３０に限らず、他の装置に記憶されていてもよい。
The
制御プログラム３２１は、オペレーティングシステムや、管理サーバ３０が備えている機能を発揮させるためのプログラムである。制御プログラム３２１には、本実施形態に係る特徴的な機能を発揮させるプログラムが含まれる。
The
取引情報マスタ３２２は、複数の店舗サーバ２０から送信された取引情報を記憶するデータベースである。
The
商品マスタ３２３は、複数の商品について、それぞれの商品に関する情報を有する。商品マスタ３２３は、商品コード、ＧＰコード、部門コード、クラスコード、カテゴリコード、及びカテゴリ名称等の情報が関連付けられる。商品コードは、商品を識別するための識別情報である。ＧＰ（group）コードは、商品が属するグループを示す情報である。部門コードは、商品が属する部門を示す情報である。クラスコードは、商品が属するクラスを示す情報である。カテゴリコードは、商品のカテゴリを示す情報である。カテゴリ名称は、商品のカテゴリを示す名称である。
The
図６は、店舗マスタ３２４のデータ構成の一例を示す図である。店舗マスタ３２４は、各店舗のそれぞれの情報である。また、店舗マスタ３２４は、商品の購入者と、商品の使用者とが一致している場合が多いかを示す購買顧客分類を有する。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the data structure of the
例えば、店舗マスタ３２４は、企業コード、地域（大区分）、地域（中区分）、都道府県、地域（小区分）、市区町村、企業名、屋号、店舗コード、店舗名、営業業態、営業時間、立地区分、購買顧客分類、及び取引情報分類等の情報を有する。
For example, the
企業コードは、店舗を運営する企業を識別するための識別情報である。地域（大区分）、地域（中区分）、都道府県、地域（小区分）、及び市区町村は、店舗の所在地を示す情報である。すなわち、地域（大区分）は、店舗がある広域な地域を示す情報である。地域（中区分）は、店舗がある中域な地域を示す情報である。都道府県は、店舗がある都道府県を示す情報である。地域（小区分）は、店舗がある中域な小域を示す情報である。
市区町村は、店舗がある市区町村を示す情報である。
The company code is identification information for identifying the company that operates the store. Region (major division), region (medium division), prefecture, region (minor division), and city are information indicating the location of the store. That is, the area (major division) is information indicating a wide area where the store is located. The area (medium classification) is information indicating the medium area where the store is located. The prefecture is information indicating the prefecture where the store is located. The area (subdivision) is information indicating a medium-sized small area where a store is located.
The city, ward, town or village is information indicating the city, ward, town or village where the store is located.
企業名は、店舗を運営する企業の名称を示す情報である。屋号は、複数の店舗で使用されるグループ名称などである。店舗コードは、店舗を識別するための識別情報である。店舗名は、個々の店舗を示す名称である。営業業態は、店舗の営業形態を示す情報である。例えば、営業業態は、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、ドラッグストアなどの業態である。営業時間は、店舗が開店している営業時間を示す情報である。立地区分は、店舗が立地している区分を示す情報である。例えば、立地区分は、住宅街、駅前、オフィス街、郊外、繁華街、テナントなどの区分である。 The company name is information indicating the name of the company that operates the store. The store name is a group name used by multiple stores. The store code is identification information for identifying a store. The store name is a name indicating an individual store. The business format is information indicating the business format of the store. For example, the business type is a convenience store, a supermarket, a drug store, or the like. The business hours are information indicating the business hours when the store is open. The location classification is information indicating the classification in which the store is located. For example, the location classification is a residential area, a station area, an office area, a suburb, a downtown area, a tenant area, or the like.
購買顧客分類は、店舗で購買する顧客と、商品を使用する者との関係を示す分類である。例えば、コンビニエンスストアでは、顧客は、自分が使用する商品を購入する。スーパーマーケットでは、顧客は、家族が使用する商品を購入する。購買顧客分類は、このような関係を示す分類である。分類には、一致、不一致、不明がある。一致は、店舗で購買する顧客と、商品を使用する者とが一致することを示す。不一致は、店舗で購買する顧客と、商品を使用する者とが不一致であることを示す。不明は、一致である、不一致であるかが不明であることを示す。取引情報分類は、店舗の店舗サーバ２０から送信される商品情報の分類を示す情報である。すなわち、取引情報分類は、単純取引情報と、識別取引情報と、詳細取引情報との何れを店舗サーバ２０が送信するのかを示す情報である。
Purchasing customer classification is a classification that indicates the relationship between customers who purchase at a store and those who use products. For example, at a convenience store, customers purchase products for their own use. In a supermarket, customers purchase products for use by their families. Purchasing customer classification is a classification that indicates such a relationship. Classifications include match, mismatch, and unknown. A match indicates that the customer who purchases at the store and the person who uses the product match. A mismatch indicates a mismatch between the customer who purchases at the store and the person who uses the product. Unknown indicates that it is unclear whether there is a match or a mismatch. The transaction information classification is information indicating the classification of product information transmitted from the
図７は、商品別顧客判定マスタ３２５のデータ構成の一例を示す図である。商品別顧客判定マスタ３２５は、商品ごとに商品を購入した顧客の購買の特徴が登録された情報である。商品別顧客判定マスタ３２５は、企業コード、商品特定情報、判定条件、及び判定結果が関連付けられている。管理サーバ３０は、企業コードにより特定される企業から、商品特定情報により特定される商品を、判定条件に示された条件を満たすように購買された場合に、判定結果に示された購買の特徴を有する顧客であると判定する。
FIG. 7 is a diagram showing an example of the data structure of the product-specific
企業コードは、店舗を運営する企業を示す識別情報である。商品特定情報は、商品を特定するための情報である。例えば、商品特定情報は、企業コード、ＧＰコード、部門コード、クラスコード、商品コード、及び商品名称を有する。ＧＰコードは、商品が属するグループを示す情報である。部門コードは、商品が属する部門を示す識別情報である。クラスコードは、商品が属するクラスを示す識別情報である。商品コードは、商品を識別するための識別情報である。また、商品コードは、店舗ごとの独自の識別情報であってもよいし、複数の店舗で使用される識別情報であってもよい。商品名称は、商品の名称である。 The company code is identification information indicating the company that operates the store. Product specification information is information for specifying a product. For example, the product specific information includes a company code, a GP code, a department code, a class code, a product code, and a product name. The GP code is information indicating the group to which the product belongs. The department code is identification information indicating the department to which the product belongs. The class code is identification information indicating the class to which the product belongs. The product code is identification information for identifying the product. Further, the product code may be unique identification information for each store, or may be identification information used at multiple stores. The product name is the name of the product.
判定条件は、顧客の購買の特徴に該当するか否かの条件である。例えば、判定条件は、価格、及び個数を有する。価格は、商品の価格の条件である。個数は、商品の個数の条件である。判定結果は、判定条件が満たされた場合の顧客の購買の特徴である。例えば、判定結果は、世帯構成、及び購買傾向を有する。世帯構成は、顧客の世帯構成である。例えば、世帯構成は、複数世帯、単身世帯などである。また、世帯構成は、複数世帯、単身世帯に限らず、子持ちや３世代であってよいし、３人家族などの人数を示すものであってもよい。購買傾向は、顧客が商品を購入する傾向である。例えば、購買傾向は、「お得」「こだわり」「簡便」「嗜好品」などである。 The determination condition is a condition of whether or not the customer's purchase characteristics are met. For example, the determination conditions include price and quantity. Price is a condition for the price of a product. The number is a condition for the number of products. The determination result is the characteristic of the customer's purchase when the determination condition is satisfied. For example, the determination results include household composition and purchasing trends. The household composition is the household composition of the customer. For example, the household composition includes multiple households, single-person households, and the like. Furthermore, the household structure is not limited to multiple households or single-person households, but may also include children, three generations, or the number of people in a three-person family. Purchasing tendency is the tendency of customers to purchase products. For example, purchasing trends include "good value," "commitment," "convenience," and "luxury item."
図８は、購買統計マスタ３２６のデータ構成の一例を示す図である。購買統計マスタ３２６は、商品ごとに商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された情報である。購買統計マスタ３２６は、商品特定情報と、対象フラグと、顧客属性スコアとが関連付けられている。商品特定情報は、対象となる商品を特定するための情報である。商品特定情報は、商品コード、部門コード、ＧＰコード、及び商品名称を有する。商品コードは、商品を特定するための識別情報である。部門コードは、商品が属する部門を示す識別情報である。ＧＰコードは、商品が属するグループを示す情報である。商品名称は、商品の名称である。
FIG. 8 is a diagram showing an example of the data structure of the
対象フラグは、関連付けられた商品が推定対象であるか否かを示す情報である。顧客属性スコアは、関連付けられた商品を購入した顧客の属性ごとのスコアを示す情報である。例えば、顧客属性スコアには、性別合計、年代別合計、女性の年代別、及び男性の年代別のスコアがある。性別合計は、性別ごとのスコアである。年代別合計は、性別で区別しない、年代ごとのスコアである。女性の年代別は、女性の年代ごとのスコアである。男性の年代別は、男性の年代ごとのスコアである。顧客属性スコアは、関連付けられた商品を購入した顧客の属性に応じてカウントアップする。例えば、管理サーバ３０は、商品名称「ＡＡＡ」について、性別「男性」で年代「３０代」の顧客が３個購入したことを示す詳細取引情報を取得した場合に、商品名称「ＡＡＡ」に関連付けられた性別合計の「男性」、年代別合計の「３０代」、男性の年代別の「３０代」を３ずつカウントアップする。また、年代別の不明は、年代が不明な顧客が購入した回数を示す。このように、顧客属性スコアは、各属性の顧客が購入した回数を示す。なお、顧客属性スコアは、性別合計、年代別合計、女性の年代別、及び男性の年代別に限らず、他の属性別のスコアを有していてもよいし、性別合計、年代別合計、女性の年代別、及び男性の年代別の何れかを有していなくてもよい。
The target flag is information indicating whether the associated product is an estimation target. The customer attribute score is information indicating the score for each attribute of the customer who purchased the associated product. For example, customer attribute scores include total gender, total age group, female age group, and male age group scores. The gender total is the score for each gender. The age-specific total is the score for each age group, without distinguishing by gender. The women's age group is the score for each women's age group. Male age groups are scores for each male age group. The customer attribute score is counted up according to the attributes of the customer who purchased the associated product. For example, when the
図９は、顧客詳細マスタ３２７のデータ構成の一例を示す図である。顧客詳細マスタ３２７は、顧客の属性と特徴とを有するデータベースである。顧客詳細マスタ３２７は、顧客マスタの一例である。顧客詳細マスタ３２７は、企業コード、顧客コード、マスタ属性、推定属性、世帯構成、及び購買傾向スコアが関連付けられている。企業コードは、顧客に商品を販売した店舗を運営する企業を示す識別情報である。顧客コードは、顧客を特定するための識別情報である。
FIG. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the
マスタ属性は、詳細取引情報から取得した顧客の属性を示す情報である。推定属性は、推定された顧客の属性を示す情報である。例えば、推定属性は、識別取引情報が有する商品販売情報と購買統計マスタ３２６とに基づいて推定される。
Master attributes are information indicating customer attributes acquired from detailed transaction information. The estimated attribute is information indicating the estimated customer attribute. For example, the estimated attribute is estimated based on the product sales information included in the identification transaction information and the
世帯構成は、関連付けられた顧客について推定された顧客の世帯構成を示す情報である。例えば、世帯構成は、単身世帯を示す単身と、複数世帯を示す複数との何れかが登録される。例えば、世帯構成は、識別取引情報が有する商品販売情報と商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて推定される。図９に示す顧客コード「１２３４５６」の顧客は、「単身」であることを示している。なお、世帯構成は、単身や複数に限らず、子供がいることを示す子持ちや、２親等が同居していることを示す三世代等であってもよい。
The household structure is information indicating the estimated household structure of the associated customer. For example, as the household structure, either "single person" indicating a single-person household or "multiple" indicating a plurality of households is registered. For example, the household composition is estimated based on the product sales information included in the identification transaction information and the product-specific
購買傾向スコアは、関連付けられた顧客の購買傾向のスコアである。例えば、購買傾向スコアは、関連付けられた顧客が購入した商品の応じた項目がカウントアップされる。図９に示す顧客コード「１２３４５６」の顧客は、購買傾向スコアにおいて、「簡便」の商品を９１個購入し、「こだわり」の商品を１３０個購入し、「お得」の商品を５個購入し、「嗜好品」の商品を３１個購入したことを示している。 The purchasing propensity score is a score of the associated customer's purchasing propensity. For example, in the purchasing tendency score, items corresponding to the products purchased by the associated customers are counted up. The customer with the customer code "123456" shown in Figure 9 purchased 91 "simple" products, 130 "special" products, and 5 "value" products in the purchasing tendency score. This shows that 31 items of "Luxury Goods" were purchased.
図１０は、推定取引履歴マスタ３２８のデータ構成の一例を示す図である。推定取引履歴マスタ３２８は、推定取引履歴情報が蓄積されるデータベースである。推定取引履歴情報は、取引を行った顧客に関する情報の一部分を推定した情報である。推定取引履歴情報は、取引店舗情報、顧客内容情報、及び対象商品情報を有する。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the data structure of the estimated
取引店舗情報は、取引情報の取引が行われた店舗に関する情報である。例えば、取引店舗情報は、営業業態、取引日時、地域（大区分）、地域（中区分）、都道府県、地域（小区分）、立地条件などの情報を有する。なお、図１０に示す取引店舗情報は、一例であって、これら情報の全てを有していなくても良いし、これら以外の情報を有していてもよい。 Transaction store information is information regarding the store where the transaction information was transacted. For example, transaction store information includes information such as business type, transaction date and time, region (major division), region (medium division), prefecture, region (minor division), and location conditions. Note that the transaction store information shown in FIG. 10 is just an example, and may not include all of these pieces of information, or may include information other than these pieces of information.
顧客内容情報は、取引情報の取引を行った顧客に関する情報である。例えば、顧客内容情報は、性別、年代、世帯構成、及び購買傾向などの情報を有する。なお、図１０に示す顧客内容情報は、一例であって、これら情報の全てを有していなくても良いし、これら以外の情報を有していてもよい。 The customer content information is information regarding a customer who has made a transaction using transaction information. For example, the customer content information includes information such as gender, age, household structure, and purchasing tendency. Note that the customer content information shown in FIG. 10 is an example, and may not include all of these pieces of information, or may include information other than these pieces of information.
対象商品情報は、取引情報の取引の対象となる商品に関する情報である。例えば、対象商品情報は、カテゴリコード、カテゴリ名称、商品コード、商品名称、単価、及び取引点数などの情報を有する。なお、図１０に示す対象商品情報は、一例であって、これら情報の全てを有していなくても良いし、これら以外の情報を有していてもよい。 The target product information is information regarding the product that is the target of the transaction in the transaction information. For example, the target product information includes information such as a category code, category name, product code, product name, unit price, and number of transactions. Note that the target product information shown in FIG. 10 is just an example, and may not include all of these pieces of information, or may include information other than these pieces of information.
通信部３３０は、ネットワークを介して、外部装置との通信を実行するインタフェースである。例えば、通信部３３０は、店舗サーバ２０との通信を実行する。
The
表示部３４０は、各種画像を表示する表示装置である。例えば、表示部３４０は、液晶ディスプレイである。
The
操作部３５０は、各種操作を受け付けるキーボード、マウスやタッチパネルなどの入力装置である。 The operation unit 350 is an input device such as a keyboard, mouse, or touch panel that accepts various operations.
次に、管理サーバ３０が備える各装置の特徴的な機能について説明する。
Next, the characteristic functions of each device included in the
図１１は、管理サーバ３０の特徴的な機能構成の一例を示すブロック図である。管理サーバ３０の制御部３１０は、記憶部３２０の制御プログラム３２１をＲＡＭに展開し、制御プログラム３２１に従って動作することで、図１１に示す各機能部をＲＡＭ上に生成する。具体的には、管理サーバ３０の制御部３１０は、機能部として、取引情報取得部３１０１、店舗マスタ登録部３１０２、顧客詳細マスタ登録部３１０３、購買統計更新部３１０４、顧客属性推定部３１０５、顧客特徴推定部３１０６、推定取引履歴生成部３１０７、及び推定取引履歴出力部３１０８を備える。
FIG. 11 is a block diagram showing an example of a characteristic functional configuration of the
取引情報取得部３１０１は、顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報を取得する。取引情報取得部３１０１は、取得手段の一例である。更に詳しくは、取引情報取得部３１０１は、複数の店舗サーバ２０から取引情報を受信する。また、取引情報取得部３１０１は、受信した取引情報を取引情報マスタ３２２に登録する。
The transaction
店舗マスタ登録部３１０２は、店舗マスタ３２４の各項目に項目内容を登録する。更に詳しくは、店舗マスタ登録部３１０２は、図６に示す店舗マスタ３２４の地域（大区分）、地域（中区分）、都道府県、地域（小区分）、市区町村、企業名、屋号、店舗コード、店舗名、営業業態、営業時間、立地区分、購買顧客分類、及び取引情報分類を登録する。例えば、店舗マスタ登録部３１０２は、管理サーバ３０の管理者などの操作により指定された内容を登録する。
The store
顧客詳細マスタ登録部３１０３は、商品別顧客判定マスタ３２５の各項目に項目内容を登録する。更に詳しくは、顧客詳細マスタ登録部３１０３は、図７に示す商品別顧客判定マスタ３２５の企業コード、商品特定情報の各項目、判定条件の各項目、及び判定結果の各項目を登録する。
The customer details master registration unit 3103 registers item contents in each item of the product-specific
購買統計更新部３１０４は、顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報に顧客の属性を示す属性情報が含まれている場合に、取引情報が有する商品販売情報と、属性情報とに基づいて、商品ごとに商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された購買統計マスタ３２６を更新する。購買統計更新部３１０４は、更新手段の一例である。更に詳しくは、購買統計更新部３１０４は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報が詳細取引情報の場合に、購買統計マスタ３２６の顧客属性スコアを更新する。購買統計更新部３１０４は、詳細取引情報の商品販売情報に含まれる商品コードと、詳細取引情報に含まれる属性情報と、に適合する顧客属性スコアの項目の値を、購入点数に応じた値だけ増加させる。
When transaction information including product sales information indicating products sold to a customer includes attribute information indicating customer attributes, the purchase
顧客属性推定部３１０５は、商品ごとに商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された購買統計マスタ３２６に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報により顧客の属性を示す属性情報を推定する。顧客属性推定部３１０５は、第１推定手段の一例である。
The customer
更に詳しくは、顧客属性推定部３１０５は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報が詳細取引情報の場合、詳細取引情報が有する属性情報を、顧客詳細マスタ３２７のマスタ属性に登録する。
More specifically, when the transaction information acquired by the transaction
顧客属性推定部３１０５は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報が識別取引情報又は単純取引情報の場合、識別取引情報又は単純取引情報が有する商品販売情報、及び購買統計マスタ３２６に基づいて、顧客の属性を推定する。顧客属性推定部３１０５は、商品販売情報から商品コードを抽出する。顧客属性推定部３１０５は、購買統計マスタ３２６において、抽出した商品コードにより特定される商品の対象フラグが推定対象を示している場合に、顧客属性として性別と年代とを推定する。例えば、顧客属性推定部３１０５は、購買統計マスタ３２６の顧客属性の性別のうち、顧客属性スコアが高い方の性別であると推定する。また、顧客属性推定部３１０５は、購買統計マスタ３２６の顧客属性の年代のうち、最も顧客属性スコアが高い年代であると推定する。そして、顧客属性推定部３１０５は、商品販売情報に含まれる各商品コードに対して上述の処理を実行する。
When the transaction information acquired by the transaction
また、商品販売情報は、複数の商品コードを有している場合がある。この場合、顧客属性推定部３１０５は、購買統計マスタ３２６に商品ごとに登録された顧客の属性別のスコアである顧客属性スコアに基づいて、取引情報の商品販売情報に含まれる商品ごとに集計することにより属性情報を推定する。すなわち、顧客属性推定部３１０５は、統計学的手法により顧客の属性として性別及び年代を推定する。例えば、顧客属性推定部３１０５は、商品販売情報において、推定結果が男性となる商品コードが３つあり、推定結果が女性となる商品コードが２つある場合、男性であると推定する。なお、顧客属性推定部３１０５は、商品コードの数に限らず、他の方法で顧客の属性を推定してもよい。そして、顧客属性推定部３１０５は、推定した顧客の属性を示す属性情報を、顧客詳細マスタ３２７の推定属性に登録する。
Further, product sales information may have multiple product codes. In this case, the customer
また、顧客属性推定部３１０５は、商品販売情報に含まれる一部の商品コードにより顧客属性を推定してもよい。例えば、顧客属性推定部３１０５は、商品販売情報に顧客属性の推定の指標となる商品の商品コードが含まれている場合、指標となる商品の商品コードについて推定した性別や年代により顧客の属性を推定してもよい。
Further, the customer
顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の購買の特徴が登録された商品別顧客判定マスタ３２５に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報から顧客の購買の特徴を推定する。顧客特徴推定部３１０６は、第２推定手段の一例である。
The customer
更に詳しくは、顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の世帯構成が登録された商品別顧客判定マスタ３２５に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に適合する世帯構成であると推定する。すなわち、顧客特徴推定部３１０６は、取引情報の商品販売情報と、商品別顧客判定マスタ３２５とを比較して、判定条件を満たしている商品コードを抽出する。そして、顧客特徴推定部３１０６は、推定対象の顧客について、抽出した商品コードに関連付けられた世帯構成であると推定する。
More specifically, the customer
なお、顧客特徴推定部３１０６は、判定条件を満たしている商品コードを複数抽出した場合に、統計学的手法により顧客の世帯構成を推定する。例えば、顧客特徴推定部３１０６は、単身と複数とが複数ある場合には、判定条件を満たしている商品コードの数が多い方に該当すると判定する。そして、顧客特徴推定部３１０６は、推定結果を顧客詳細マスタ３２７に登録する。
Note that when the customer
また、顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の商品を購入する購買傾向が登録された商品別顧客判定マスタ３２５と、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報と、に基づいて、購買傾向を推定する。すなわち、顧客特徴推定部３１０６は、取引情報の商品販売情報に含まれる各商品コードについて、商品マスタ３２３に登録された各購買傾向の判定条件を満たしているか否かを判定する。そして、顧客特徴推定部３１０６は、購買傾向の種類ごとに、判定条件を満たしている商品コードの数を数える。顧客特徴推定部３１０６は、購買傾向の種別である「お得」と「こだわり」と「簡便」と「嗜好品」とに適合する商品の商品コードの数をそれぞれ集計する。そして、顧客特徴推定部３１０６は、購買傾向の種別ごとの商品コードの数を、購買傾向スコアとして顧客詳細マスタ３２７に加算する。
In addition, the customer
このように、顧客特徴推定部３１０６は、推定結果を商品マスタ３２３に登録する。言い換えると、顧客特徴推定部３１０６は、取引情報に含まれる属性情報と顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報との何れか一方の属性情報と、顧客特徴推定部３１０６が推定した顧客の購買の特徴とを有する顧客詳細マスタ３２７を生成する。顧客特徴推定部３１０６は、第２生成手段の一例である。
In this manner, the customer
推定取引履歴生成部３１０７は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。推定取引履歴生成部３１０７は、第１生成手段の一例である。すなわち、推定取引履歴生成部３１０７は、少なくとも、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。
The estimated transaction
また、推定取引履歴生成部３１０７は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性と、顧客特徴推定部３１０６が推定した購買の特徴とを有する顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成してもよい。
In addition, the estimated transaction
また、推定取引履歴生成部３１０７は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、商品の購入者と商品の使用者とが一致している場合が多いかを示す購買顧客分類の店舗で、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成してもよい。
In addition, the estimated transaction
更に詳しくは、推定取引履歴生成部３１０７は、商品マスタ３２３、店舗マスタ３２４、商品別顧客判定マスタ３２５、購買統計マスタ３２６、顧客詳細マスタ３２７に基づいて、取引情報における顧客に関する情報の一部分を推定した取引の履歴である推定取引履歴情報を生成する。そして、推定取引履歴生成部３１０７は、生成した推定取引履歴情報をデータベースである推定取引履歴マスタ３２８に登録する。推定取引履歴生成部３１０７は、登録手段の一例である。
More specifically, the estimated transaction
推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴生成部３１０７が生成した推定取引履歴情報を出力する。更に詳しくは、推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴マスタ３２８から推定取引履歴情報を抽出する。そして、推定取引履歴出力部３１０８は、抽出した推定取引履歴情報を出力する。例えば、推定取引履歴出力部３１０８は、ネットワークを介して、他の装置に送信する。なお、推定取引履歴出力部３１０８は、送信に限らず、他の記憶媒体に記憶させることにより出力してもよいし、印字することにより出力してもよいし、他の方法により出力してもよい。
The estimated transaction
また、推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴マスタ３２８が有する推定取引履歴情報のうち、出力する推定取引履歴情報の条件の指定を受け付けてもよい。例えば、推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴情報の一又は複数の項目の指定を出力条件として受け付けてもよい。例えば、推定取引履歴出力部３１０８は、営業業態において「スーパーマーケット」の指定を受け付けてもよい。この場合、推定取引履歴出力部３１０８は、営業業態が「スーパーマーケット」の推定取引履歴情報を出力する。
Furthermore, the estimated transaction
次に、管理サーバ３０が実行する出力処理について説明する。ここで、図１２は、本実施形態に係る管理サーバ３０が実行する出力処理の一例を示すフローチャートである。
Next, the output processing executed by the
取引情報取得部３１０１は、店舗サーバ２０から取引情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１）。取引情報を受信していない場合に（ステップＳ１；Ｎｏ）、取引情報取得部３１０１は、待機する。
The transaction
取引情報を受信した場合に（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、取引情報取得部３１０１は、受信した取引情報を取引情報マスタ３２２に登録する（ステップＳ２）。
When transaction information is received (step S1; Yes), the transaction
取引情報取得部３１０１は、取引情報マスタ３２２に詳細取引情報を登録したか否かを判定する（ステップＳ３）。すなわち、取引情報取得部３１０１は、取引情報マスタ３２２に登録した取引情報に、顧客コードと、顧客情報との両方が含まれているか否かを判定する。
The transaction
詳細取引情報を登録した場合に（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、購買統計更新部３１０４は、詳細取引情報に基づいて、商品別顧客判定マスタ３２５の顧客属性スコアを更新する（ステップＳ４）。更に詳しくは、顧客属性推定部３１０５は、詳細取引情報に含まれる商品販売情報の商品コードと、詳細取引情報に含まれる属性情報とに基づいて、顧客属性スコアの適合する項目をカウントアップする。
When the detailed transaction information is registered (step S3; Yes), the purchase
顧客特徴推定部３１０６は、詳細取引情報に基づいて、各種情報を顧客詳細マスタ３２７に登録する（ステップＳ５）。すなわち、顧客特徴推定部３１０６は、詳細取引情報が有する属性情報を顧客詳細マスタ３２７のマスタ属性に登録する。また、顧客特徴推定部３１０６は、詳細取引情報が有する商品販売情報と商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて推定した世帯構成を顧客詳細マスタ３２７に登録する。また、顧客特徴推定部３１０６は、詳細取引情報が有する商品販売情報と商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて推定した購買傾向スコアを顧客詳細マスタ３２７に登録する。
The customer
推定取引履歴生成部３１０７は、推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する（ステップＳ６）。すなわち、推定取引履歴生成部３１０７は、詳細取引情報を送信した店舗サーバ２０の店舗を示す取引店舗情報を店舗マスタ３２４から取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、詳細取引情報が有する顧客コードに関連付けられたマスタ属性と、世帯構成と、購買傾向スコアのうち最もスコアが高い購買傾向と、を顧客詳細マスタ３２７から取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、詳細取引情報が有する商品販売情報に含まれる商品コードに関連付けられた情報を商品マスタ３２３から取得する。そして、推定取引履歴生成部３１０７は、取得した情報を用いて生成した推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する。
The estimated transaction
詳細取引情報を登録していない場合に（ステップＳ３；Ｎｏ）、取引情報取得部３１０１は、取引情報マスタ３２２に識別取引情報を登録したか否かを判定する（ステップＳ７）。すなわち、取引情報取得部３１０１は、取引情報マスタ３２２に登録した取引情報に、顧客情報が含まれず、且つ顧客コードが含まれているか否かを判定する。
If detailed transaction information has not been registered (step S3; No), the transaction
識別取引情報を登録した場合に（ステップＳ７；Ｙｅｓ）、顧客特徴推定部３１０６は、識別取引情報に基づいて、各種情報を顧客詳細マスタ３２７に登録する（ステップＳ８）。すなわち、顧客特徴推定部３１０６は、商品別顧客判定マスタ３２５の顧客属性スコアと、識別取引情報が有する商品販売情報に含まれる商品コードとに基づいて推定した顧客属性を顧客詳細マスタ３２７の推定属性に登録する。また、顧客特徴推定部３１０６は、識別取引情報が有する商品販売情報と商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて推定した世帯構成を顧客詳細マスタ３２７に登録する。また、顧客特徴推定部３１０６は、識別取引情報が有する商品販売情報と商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて推定した購買傾向スコアを顧客詳細マスタ３２７に登録する。
If the identification transaction information is registered (step S7; Yes), the customer
推定取引履歴生成部３１０７は、推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する（ステップＳ９）。すなわち、推定取引履歴生成部３１０７は、識別取引情報を送信した店舗サーバ２０の店舗を示す取引店舗情報を店舗マスタ３２４から取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、識別取引情報が有する顧客コードに関連付けられた推定属性と、世帯構成と、購買傾向スコアのうち最もスコアが高い購買傾向と、を顧客詳細マスタ３２７から取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、識別取引情報が有する商品販売情報に含まれる商品コードに関連付けられた情報を商品マスタ３２３から取得する。そして、推定取引履歴生成部３１０７は、取得した情報を用いて生成した推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する。
The estimated transaction
識別取引情報を登録していない場合に（ステップＳ７；Ｎｏ）、推定取引履歴生成部３１０７は、推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する（ステップＳ１０）。ここで、取引情報マスタ３２２に識別取引情報が登録されていない場合、取引情報取得部３１０１は、顧客情報と、顧客コードとの両方が含まれていない単純取引情報を取引情報マスタ３２２に登録している。そこで、推定取引履歴生成部３１０７は、単純取引情報を送信した店舗サーバ２０の店舗を示す取引店舗情報を店舗マスタ３２４から取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、単純取引情報が有する商品販売情報と、商品別顧客判定マスタ３２５とに基づいて、性別、年代、世帯構成、及び購買傾向を取得する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、単純取引情報が有する商品販売情報に含まれる商品コードに関連付けられた情報を商品マスタ３２３から取得する。そして、推定取引履歴生成部３１０７は、取得した情報を用いて生成した推定取引履歴情報を推定取引履歴マスタ３２８に登録する。
If identification transaction information is not registered (step S7; No), the estimated transaction
推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴情報を出力する操作を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１１）。出力する操作を受け付けていない場合に（ステップＳ１１；Ｎｏ）、推定取引履歴出力部３１０８は、ステップＳ１に移行する。
The estimated transaction
出力する操作を受け付けた場合に（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、推定取引履歴出力部３１０８は、推定取引履歴を出力する（ステップＳ１２）。
When the operation to output is received (step S11; Yes), the estimated transaction
以上により、管理サーバ３０は、出力処理を終了する。
With the above, the
以上のように、本実施形態に係る管理サーバ３０は、詳細取引情報を取得した場合に、取引情報が有する商品販売情報と、属性情報とに基づいて、商品ごとに商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された購買統計マスタ３２６を更新する。また、管理サーバ３０は、取引情報を取得した場合に、購買統計マスタ３２６に基づいて、取引情報の商品販売情報により顧客の属性を推定する。そして、管理サーバ３０は、取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、推定した属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。よって、管理サーバ３０は、顧客に関する情報を含む取引の履歴を収集することができる。
As described above, when acquiring detailed transaction information, the
また、顧客属性推定部３１０５は、購買統計マスタ３２６に商品ごとに登録された顧客の属性別のスコアである顧客属性スコアに基づいて、取引情報の商品販売情報に含まれる商品ごとに集計することにより属性情報を推定する。よって、管理サーバ３０は、取引情報に顧客の属性を示す属性情報が含まれていなくても、顧客の属性を推定することができる。したがって、管理サーバ３０は、取引情報に顧客の属性を示す属性情報が含まれていなくても、推定した顧客の属性を含む推定取引履歴情報を生成することができる。
Further, the customer
また、顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の購買の特徴が登録された商品別顧客判定マスタ３２５に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報から顧客の購買の特徴を推定する。また、推定取引履歴生成部３１０７は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性と、顧客特徴推定部３１０６が推定した購買の特徴とを有する顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。よって、管理サーバ３０は、顧客の購買の特徴を推定し、推定した顧客の購買の特徴を含む推定取引履歴情報を生成することができる。
Further, the customer
また、顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の世帯構成が登録された商品別顧客判定マスタ３２５に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に適合する世帯構成であると推定する。よって、管理サーバ３０は、顧客の購買の特徴として、顧客の世帯構成を推定することができる。したがって、管理サーバ３０は、推定した顧客の世帯構成を含む推定取引履歴情報を生成することができる。
Further, the customer
また、顧客特徴推定部３１０６は、商品ごとに商品を購入した顧客の世帯構成が登録された商品別顧客判定マスタ３２５に基づいて、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に適合する世帯構成であると推定する。よって、管理サーバ３０は、顧客の購買の特徴として、「簡便」「こだわり」「お得」「嗜好品」などの商品の特徴ごとの分類において、顧客が商品を購入する傾向を示す購買傾向を推定することができる。したがって、管理サーバ３０は、推定した顧客の購買傾向を含む推定取引履歴情報を生成することができる。
Further, the customer
顧客特徴推定部３１０６は、取引情報に含まれる属性情報と顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報との何れか一方の属性情報と、顧客特徴推定部３１０６が推定した顧客の購買の特徴とを有する顧客詳細マスタ３２７を生成する。よって、管理サーバ３０は、取引情報に属性情報が含まれていなくても、生成した顧客詳細マスタ３２７に基づいて、属性情報と顧客の購買の特徴とを含む推定取引履歴情報を生成することができる。さらに、管理サーバ３０は、事前に顧客詳細マスタ３２７を生成することで、推定取引履歴情報を生成する毎に、属性情報と顧客の購買の特徴とを推定する場合よりも簡易に、推定取引履歴情報を生成することができる。
The customer
また、推定取引履歴生成部３１０７は、取引情報取得部３１０１が取得した取引情報の商品販売情報に含まれる商品を、商品の購入者と商品の使用者とが一致している場合が多いかを示す購買顧客分類の店舗で、顧客属性推定部３１０５が推定した属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する。よって、管理サーバ３０は、商品の購入者と、当該商品の使用者とが一致している場合が多いかを示す購買顧客分類を含む推定取引履歴情報を生成することができる。したがって、推定取引履歴情報をマーケティングなどに利用する場合に、推定取引履歴情報が示す顧客が自身の好みに従って購入した商品であるか否かを識別することができる。
In addition, the estimated transaction
また、推定取引履歴生成部３１０７は、生成した推定取引履歴情報をデータベースである推定取引履歴マスタ３２８に登録する。よって、管理サーバ３０は、推定取引履歴情報を蓄積することができる。したがって、管理サーバ３０は、マーケティングなどにおいて統計的に解析するためのデータを生成することができる。
Further, the estimated transaction
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and their modifications are included within the scope and gist of the invention, as well as within the scope of the invention described in the claims and its equivalents.
上記実施形態や変形例の各装置で実行されるプログラムは、各装置が備える記憶媒体（ＲＯＭ又は記憶部）に予め組み込んで提供するものとするが、これに限らないものとする。例えば、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、記憶媒体は、コンピュータ或いは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。 It is assumed that the programs to be executed by each device of the above-described embodiments and modified examples are provided by being pre-installed in a storage medium (ROM or storage unit) included in each device, but the program is not limited to this. For example, it may be provided as an installable or executable file recorded on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM, flexible disk (FD), CD-R, or DVD (Digital Versatile Disk). It may be configured as follows. Furthermore, the storage medium is not limited to a medium independent of a computer or an embedded system, but also includes a storage medium in which a program transmitted via a LAN, the Internet, etc. is downloaded and stored or temporarily stored.
また、上記実施形態や変形例の各装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよいし、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。 Further, the program executed by each device of the above embodiments and modified examples may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, and may be provided by being downloaded via the network. It may also be configured to be provided or distributed via a network such as
１ 取引管理システム
１０ ＰＯＳ（Point Of Sales）端末
２０ 店舗サーバ
３０ 管理サーバ
３１０ 制御部
３２０ 記憶部
３２１ 制御プログラム
３２２ 取引情報マスタ
３２３ 商品マスタ
３２４ 店舗マスタ
３２５ 商品別顧客判定マスタ
３２６ 購買統計マスタ
３２７ 顧客詳細マスタ
３２８ 推定取引履歴マスタ
３３０ 通信部
３４０ 表示部
３５０ 操作部
３６０ システムバス
３１０１ 取引情報取得部
３１０２ 店舗マスタ登録部
３１０３ 顧客詳細マスタ登録部
３１０４ 購買統計更新部
３１０５ 顧客属性推定部
３１０６ 顧客特徴推定部
３１０７ 推定取引履歴生成部
３１０８ 推定取引履歴出力部
1
Claims (10)
顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報を取得する取得手段と、
前記購買統計マスタに基づいて、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報により顧客の属性を示す属性情報を推定する第１推定手段と、
前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記第１推定手段が推定した前記属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する第１生成手段と、
を備えるサーバ装置。 When transaction information that includes product sales information that indicates products sold to a customer includes attribute information that indicates the customer's attributes, based on the product sales information and the attribute information that the transaction information has, an update means for updating a purchase statistics master in which scores by attributes of customers who purchased the product are registered for each time;
an acquisition means for acquiring transaction information including product sales information indicating products sold to customers;
a first estimation means for estimating attribute information indicating a customer's attribute based on the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means based on the purchase statistics master;
generating estimated transaction history information indicating that a customer having an attribute indicated by the attribute information estimated by the first estimating means has purchased a product included in the product sales information of the transaction information obtained by the obtaining means; 1 generation means;
A server device comprising:
請求項１に記載のサーバ装置。 The first estimating means calculates the attribute information by aggregating it for each product included in the product sales information of the transaction information based on customer attribute-specific scores registered for each product in the purchase statistics master. presume,
The server device according to claim 1.
前記第１生成手段は、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記第１推定手段が推定した前記属性情報が示す属性と、前記第２推定手段が推定した購買の特徴とを有する顧客が購入したことを示す前記推定取引履歴情報を生成する、
請求項１又は２に記載のサーバ装置。 estimating the customer's purchasing characteristics from the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means, based on a product-specific customer determination master in which purchasing characteristics of customers who purchased the product are registered for each product; 2 further comprising estimation means;
The first generating means is configured to generate a product included in the product sales information of the transaction information acquired by the acquiring means, based on an attribute indicated by the attribute information estimated by the first estimating means and an attribute estimated by the second estimating means. generating the estimated transaction history information indicating that the customer having the purchasing characteristics has purchased the transaction;
The server device according to claim 1 or 2.
請求項３に記載のサーバ装置。 The second estimation means matches the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means based on the product-specific customer determination master in which the household composition of the customer who purchased the product is registered for each product. It is estimated that the household composition is as described above,
The server device according to claim 3.
請求項３又は請求項４に記載のサーバ装置。 The second estimating means includes the product-specific customer determination master in which the purchasing tendency of customers who purchased the product is registered for each product, and the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means. , to estimate purchasing trends based on,
The server device according to claim 3 or 4.
請求項３から請求項５の何れか一項に記載のサーバ装置。 a customer master having either one of the attribute information included in the transaction information and the attribute information estimated by the first estimating means, and customer purchasing characteristics estimated by the second estimating means; comprising a second generation means for generating
The server device according to any one of claims 3 to 5.
前記第１生成手段は、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記購買顧客分類の店舗で、前記第１推定手段が推定した前記属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す前記推定取引履歴情報を生成する、
請求項１から請求項６の何れか一項に記載のサーバ装置。 Further comprising a store master having a purchasing customer classification indicating whether the purchaser of the product and the user of the product are often the same,
The first generation means generates a product included in the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means, at a store of the purchasing customer classification, based on the attribute indicated by the attribute information estimated by the first estimation means. generating said estimated transaction history information indicating that the customer has made a purchase;
The server device according to any one of claims 1 to 6.
請求項１から請求項７の何れか一項に記載のサーバ装置。 further comprising registration means for registering the estimated transaction history information generated by the first generation means in a database;
The server device according to any one of claims 1 to 7.
顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報に顧客の属性を示す属性情報が含まれている場合に、当該取引情報が有する前記商品販売情報と、前記属性情報とに基づいて、商品ごとに当該商品を購入した顧客の属性別のスコアが登録された購買統計マスタを更新する更新手段と、
顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報を取得する取得手段と、
前記購買統計マスタに基づいて、前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報により顧客の属性を示す属性情報を推定する第１推定手段と、
前記取得手段が取得した前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記第１推定手段が推定した前記属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する第１生成手段と、
して機能させるためのプログラム。 computer,
When transaction information that includes product sales information that indicates products sold to a customer includes attribute information that indicates the customer's attributes, based on the product sales information and the attribute information that the transaction information has, an update means for updating a purchase statistics master in which scores by attributes of customers who purchased the product are registered for each time;
an acquisition means for acquiring transaction information including product sales information indicating products sold to customers;
a first estimation means for estimating attribute information indicating a customer's attribute based on the product sales information of the transaction information acquired by the acquisition means based on the purchase statistics master;
generating estimated transaction history information indicating that a customer having an attribute indicated by the attribute information estimated by the first estimating means has purchased a product included in the product sales information of the transaction information obtained by the obtaining means; 1 generation means;
A program to make it work.
顧客に販売した商品を示す商品販売情報を含む取引情報を取得する取得ステップと、
前記購買統計マスタに基づいて、前記取得ステップで取得された前記取引情報の前記商品販売情報により顧客の属性を示す属性情報を推定する第１推定ステップと、
前記取得ステップで取得された前記取引情報の前記商品販売情報に含まれる商品を、前記第１推定ステップで推定された前記属性情報が示す属性の顧客が購入したことを示す推定取引履歴情報を生成する第１生成ステップと、
を含む取引履歴収集方法。 When transaction information that includes product sales information that indicates products sold to a customer includes attribute information that indicates the customer's attributes, based on the product sales information and the attribute information that the transaction information has, an update step of updating a purchase statistics master in which scores by attributes of customers who purchased the product are registered for each time;
an acquisition step of acquiring transaction information including product sales information indicating products sold to the customer;
a first estimation step of estimating attribute information indicating customer attributes based on the product sales information of the transaction information acquired in the acquisition step, based on the purchase statistics master;
Generating estimated transaction history information indicating that a customer with the attribute indicated by the attribute information estimated in the first estimation step purchased the product included in the product sales information of the transaction information obtained in the obtaining step. a first generation step of
How to collect transaction history including.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022044553A JP2023138061A (en) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | Server device, program, and transaction history collection method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022044553A JP2023138061A (en) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | Server device, program, and transaction history collection method |
Publications (1)
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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