JP3377771B2 - 顧客分析システム及び顧客分析方法及び顧客分析プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
顧客分析システム及び顧客分析方法及び顧客分析プログラムを記録した記録媒体Info
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Description
て顧客を分析する技術に関する。
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。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。
売促進資料とする手法も広く知られている。例えば、累
積購入金額の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分析を
する。また、RMF分析と呼ばれる手法では、最終購入
日、累積購入回数、累積購入金額で、顧客の購買行動を
層別化し、各層に合ったアプローチを実施しようとする
ものである。
ス業者の顧客吸収力は、競合者との相対的なものであ
り、自己が顧客の要望に合致した品揃えやサービスを実
施しても、競合者がそれを上回る品揃えや魅力的なサー
ビスを実施すれば、顧客は競合者を選択してしまう。ま
た、強力な競合者がいないのに過剰な顧客管理を実施し
ても不必要なコストを使うだけである。したがって、自
己が実施すべき顧客管理や顧客管理を利用した販売促進
は、競合者との力関係で実施すべきレベルを決定すべき
である。
己のデータベース中の顧客情報を用いたものであり、競
合者との力関係を知ることは出来なかった。一方、競合
者と自己の顧客にとっての魅力を正確に比較するのは困
難であった。例えば、小売店の例で説明すると、顧客に
とって魅力となるものは、品揃えの質・量、商品の価
格、顧客にとってのアクセスの容易さ(近い、駐車場が
ある)、店舗の高級感、商品展示の優劣、接客の優劣、
営業時間の長短等さまざまな要因があり、これらの要因
を正確に比較することは困難であった。
して有効な示唆を与えてくれる顧客分析システム、方法
あるいは顧客分析プログラムを記録した記録媒体を提供
することを目的とする。
めに、本発明の顧客分析システムにおいては、コンピュ
ータにより所望の期間における商業単位間の顧客の移動
を分析するシステムであり、各商業単位において顧客が
商品を購入した又は役務の提供を受けた履歴情報を保持
する履歴情報保持手段と、上記履歴情報を用いて、所定
の商品を購入する又は所定の役務の提供を受けるにあた
って、上記所望の期間において上記顧客の選択する商業
単位の変化を時系列に検出する検出手段と、上記検出手
段の検出結果を出力する出力手段とを具備することを特
徴とする。この顧客分析システムによれば、履歴情報を
分析して、顧客の選択する商業単位の変化を時系列に検
出し、その結果を出力する。 なお、上記検出手段の検出
する「上記顧客の選択した商業単位の変化」は、上記顧
客の移動元及び移動先を含む。
コンピュータによる顧客分析方法であり、各商業単位に
おいて、顧客が商品を購入した又は役務の提供を受けた
履歴情報を記録媒体に保持する手順と、上記履歴情報を
用いて、所定の商品を購入する又は所定の役務の提供を
受けるにあたって、所望の期間において上記顧客の選択
する商業単位の変化を時系列に検出する手順と、上記検
出する手順での検出結果を出力する手順とを有すること
を特徴とする。この顧客分析方法によれば、履歴情報を
分析して、顧客の選択する商業単位の変化を時系列に検
出し、その結果を出力する。
した記録媒体においては、コンピュータ読取り可能な記
録媒体であり、各商業単位において、顧客が商品を購入
した又は役務の提供を受けた履歴情報を記録媒体に保持
する手順と、上記履歴情報を用いて、所定の商品を購入
する又は所定の役務の提供を受けるにあたって、所望の
期間において上記顧客の選択する商業単位の変化を時系
列に検出する手順と、上記検出する手順での検出結果を
出力する手順とをコンピュータに実行させる顧客分析プ
ログラムを記録したことを特徴とする。この顧客分析プ
ログラムを記録した記録媒体によれば、コンピュータに
履歴情報を分析させて、顧客の選択する商業単位の変化
を時系列に検出させ、その結果を出力させる。
サービスの提供をする他者と区別可能な機能単位を意味
し、具体的には、1つの店舗、1つの商店街、1つの販
売業者、1つのサービス業者、1つの通販業者、1つの
チェーン店網、1つの商圏等が含まれるがこれに限定さ
れない。また、商業の意味は必ずしも営利を目的とせ
ず、物品の流通やサービスの提供全般を含む意味であ
る。
施の形態を説明する。本実施の形態は、本発明をカード
会社と契約店舗間で構築された販売処理を行う情報シス
テムに適用した例である。
説明する図である。カード会社のコンピュータシステム
1は通信回線2を経由してネットワーク3に接続されて
いる。また、各契約店舗の端末システム5も通信回線4
を経由してネットワーク3に接続されている。
ードで代金を決済しようとすると、端末システム5よ
り、顧客のカード番号、購入商品コード、購入数量、購
入金額、購入店舗コードを含む購買データが、ネットワ
ーク3を経由してコンピュータシステム1に送信され
る。コンピュータシステム1はこのデータを処理して、
顧客の与信状況等をチェック後、購買データを正式に受
け付け、端末システム5にデータを受理した旨のコード
を送信する。コンピュータシステム1はさらに、顧客の
購買データを購買履歴として保存し、この購買履歴を利
用して顧客分析を実施している。本実施の形態ではこの
顧客分析を詳細に説明する。
実施の形態においては、端末システムは各店舗の規模に
応じて種々のタイプのものを用いているが、図は大型店
舗の場合の例で、複数のPOSレジスタ13をLANで
結合し、管理端末装置11がデータを統括してネットワ
ーク3に送受する構成になっている。
かれていないが、実際には複数台存在する。バーコード
リーダ14とカードリーダ15が接続されたPOSレジ
スタ13が構内LAN16に接続されており、また、キ
ーボード12とディスプレイ10が接続された管理端末
装置11も構内LAN16に接続されている。管理端末
装置11にはネットワークを介してカード会社のコンピ
ュータシステム1と通信するための通信回線4が接続さ
れている。
字されたバーコードがバーコードリーダ14で読まれ、
バーコードに固定されたメーカコード及び購入商品コー
ドがPOSレジスタ13に読み込まれる。購入商品の数
量はPOSレジスタ13のキーで入力され、POSレジ
スタ13の記憶部に内蔵された商品マスタに含まれる商
品の単価情報を用いて、購入金額が計算される。顧客が
カードで支払をすると、顧客カードがカードリーダ15
で読み取られ、カード番号情報がPOSレジスタ13に
読み込まれる。このようにして得られた、顧客のカード
番号と、メーカコード、購入商品コード、購入数量、購
入金額等の情報は、構内LAN16を経由して管理端末
装置11に送られ、管理巻末装置11で購入店舗コード
をさらに付加した上で、通信回線4を経由してカード会
社のコンピュータシステム1に送信される。
1の構成を示す図である。通信回線2に接続された通信
制御装置20、中央演算装置21、外部記録装置22、
端末制御装置24がコンピュータ室内に設置され、図示
しないフリーアクセスの床の下には、各装置を繋ぐチャ
ネル伝送路23が設けられている。また、端末制御装置
24には同軸ケーブル26によって端末25が接続され
ている。
ータは、通信制御装置20で形式を変換され、タイミン
グの同期を取られて、チャネル伝送路23経由で中央演
算装置23に送られる。中央演算装置23では所定のオ
ンラインプログラムが稼動しており、購買データは与信
確認等に用いられるとともに、購買データに日時情報を
付加してを購買履歴情報として外部記録装置22に記録
される。
購買履歴情報の他に、各種データベースや、コンピュー
タシステムのOSや顧客分析プログラムを含むアプリケー
ションプログラムが記録されている。
システム1上で種々のプログラムを実行可能であり、上
記顧客分析プログラムも外部記録装置22より読み出さ
れ中央演算装置23で実行される。
されているように、購買履歴情報は項目として「購入日
時」、「カード番号」「メーカコード」「商品コード」
「数量」「金額」「店舗コード」をもっている。顧客は
「カード番号」で一意に特定される。顧客が同時に複数
種類の商品を購入した場合には、その数だけデータ行が
作成される。
ータベースのうち、本実施の形態に関連するデータベー
スを説明する図である。図示されているように、商品に
関するデータが保存されている商品データベース(D
B)30、顧客に関するデータが保存されている顧客デ
ータベース(DB)31、商業単位に関するデータが保
存されている店舗データベース(DB)32の、3つの
データベースが関連するデータベースとして存在してい
る。店舗データベースには店舗のデータ他に通販業者等
のデータも含まれており、商品の販売やサービスの提供
をする他者と区別可能な機能単位のデータを保持するも
のである。以下の説明では店舗の用語をこの拡張された
意味で使用する。
明する図である。ここでは商品の例としてスーツのデー
タが保持されている部分をとり上げている。商品データ
ベース30は項目として、「商品コード」、「ブラン
ド」、「大分類」、「中分類」をもっている。「商品コ
ード」は前3桁がメーカを特定するメーカコード、後7
桁はメーカがつけたメーカ独自の商品コードであり、計
10桁の構成になっている。メーカの商品コードが7桁
より小さい桁数の場合は、後7桁の左より0が埋められ
る。これにより、本システムの扱う商品が一意に特定で
きる。「ブランド」はこの商品のブランド名が保存され
ている。「大分類」はこの商品の属する商品形態の大ま
かなものが、「中分類」は「大分類」をさらに細分化し
た商品形態が記憶されている。
カコード030のメーカが製作した、商品コードA31
9の商品であり、「ブランド」はユーバス、「大分類」
はスーツ、「中分類」はビジネスとなっていおり、ビジ
ネススーツのデータであることが判る。
説明する図である。顧客データベース31は項目とし
て、「カード番号」、「名前」、「性別」、「年齢」、
「職業」、「年収」、「登録日」をもっている。「カー
ド番号」は顧客が保持するカードの番号である。これに
より、カードの番号より顧客の名前と属性を得ることが
できる。図7の例では、第1行目のデータはカラサワサ
トシという30歳男性のデータが入っている。
も種々の項目を採用してもかまわない、例えば、個人の
基礎情報として、カナ氏名、電話番号、電話番号区分
(会社、自宅等)、生年月日、着用頻度、郵便番号、都
道府県、市区町村名、町域名、身長、体重等を取り入れ
たり、顧客動向情報として、初期購入店、初期購入日、
顧客分析開始日、顧客分析終了日、トータル累積開始
日、トータル累積購入金額、トータル累積購入着数、ト
ータル累積平均着単価、期間累積購入回数、期間累積購
入金額、期間累積購入着数、期間累積平均着単価、最終
購入シーズン、最終購入日、最終購入販売タイプ(プロ
パ、バーゲン等)、RMF分析のランク、ABC分析のランク
等を取り入れたり、購入履歴情報として、各購入日付、
各購入店舗、各購入ブランド、各購入の色・柄等を入れ
てもよい。
説明する図である。店舗データベース32は項目とし
て、「店舗コード」、「名称」、「業態」、「チェー
ン」、「商圏」の項目をもっている。「チェーン」は店
舗が属するチェーンがあればチェーン名が入力される項
目である。これにより、「店舗コード」より店舗の名称
と属性を得ることができる。図8の例では、第1行目の
データはUV八王子店というUVチェーンに属する小売店舗
のデータである。
チャートである。本顧客管理処理は、コンピュータシス
テム1が保存する購買履歴情報を用いて、上記3データ
ベースを参照して実施される。カード加盟店舗からの依
頼等を受けて、カード会社側にいる操作者は所望のタイ
ミングで本処理を起動して、顧客の購入店舗の変化状況
を分析する。
析対象とする商品を指定する画面が表示される。この画
面では、特定の商品を1つまたは複数指定することも可
能であるし、ブランド、大分類、中分類の条件の組み合
わせで指定することも可能である。また、全商品を対象
とする指定もできる(ステップS1)。
が表示される。この画面では、特定の顧客を1人または
複数人指定することも可能であるし、性別、職業、年
収、登録日等の、顧客データベースの項目条件の組み合
わせで指定することも可能である。また、全顧客を対象
とする指定もできる(ステップS2)。
が表示される。この画面では、特定の店舗を複数指定す
ることも可能であるし、業態、チェーン、商圏の条件の
組み合わせで指定することも可能である。また、全店舗
を対象とする指定もできる(ステップS3)。
が表示される。この画面では、最近1年間とか最近3年
間というように、分析対象とする期間を指定できる(ス
テップS4)。
プS5)、上記ステップS1〜S4で指定された商品、
顧客、店舗、期間の条件を全て満足する購買履歴データ
を抽出する(ステップS6)。
いて、顧客及び商品が同じであるデータどうしを結合さ
せたデータを作成する。図10にその作成したデータの
フォーマットを示す、顧客を一意に表わす「カード番
号」と商品を表わす一意に表わす「商品コード」の項目
に続いて、その顧客がその商品を購買した日付である
「購入日」と購入店を表わす「店舗コード」の項目が複
数、古い順に並んでいる。「購入日」と「店舗コード」
の項目は、全購入回数が入るように十分な数だけ欄が用
意されている。このようにして、特定の顧客が特定の商
品を購入した日時と店舗が一覧表の形式でデータ化され
る(ステップS7)。
討する場合は、上記の一覧表データが用いられる。しか
し分析期間と商品の性質にもよるが、上記作成した一覧
では購買回数が少なく正確な分析ができない場合が多
い。このため、特に顧客や商品を絞り込んだ検討でな
く、大まかな傾向を掴むような検討では、上記一覧表の
データにおいて、共通した商品属性又は顧客属性をもつ
複数のデータを結合させて1つのデータにして、データ
数を減らし、1つのデータ中の購買回数を増やす処理を
する。例えば、操作者の指定により、商品コードを商品
属性の「ブランド」に置き換え、同じ「ブランド」のデ
ータどうしを結合して1つのデータにまとめたり、カー
ド番号を顧客属性の「年齢」項目を10歳単位で区切っ
て、同じ区切りのデータどうしを結合したりする。
を店舗属性に置き換えて分析を容易にする。例えば、店
舗コードを「商圏」に置き換えたりする。(ステップS
8)。
の選択する店舗の傾向に変化があったか分析する。これ
は、分析対象の期間を前半と後半に2等分して、前半に
おいて一番購入回数の多い店舗と、後半において一番購
入回数の多い店舗が異なるか否かで判断される。前半と
後半で一番購入回数多い店舗が異なる場合には、当該店
舗間を当該顧客が移動したと判断され、それ以外の場合
は顧客の店舗移動は無いと判断される。このようにして
顧客が異なる店舗を選択するようになったことを検出す
る(ステップS9)。
の形式にまとめて出力する(ステップS10)。図11
は、分析対象を顧客が20歳〜60歳、商品がスーツ、
店舗がKチェーン及びUVチェーン、期間を1990年
から1999年に絞り、スーツの売れ行きでKチェーン
とUVチェーンの顧客移動を分析したものである。データ
の結合は、カード番号については顧客の「年齢」を10
歳単位の区切りでまとめ、商品コードについては商品の
「大分類」でまとめ、店舗コードに関しては「チェー
ン」でまとめている。この結果によれば、1990年に
おいてはKチェーンが20歳から39歳の壮年前半の顧
客に対して優位であり、UVチェーンが40歳〜60歳
の壮年後半の顧客に対して優位であり、年齢による住み
分けが存在していこたとが判る。それが1999年にな
ると、20歳〜60歳の年齢層全般に渡りUVチェーン
が優勢になっており、企業間競争でUVチェーンが勝利
したことが判る。
と後半で一番利用回数の多い店舗しか着目してなかった
が、各店舗の利用回数の比率で各店舗を評価してもよ
い。例えば、A店で5回、B店で3回、C点で2回の購買
であるとすると、A点を50点、B店を30点、C店を2
点というように、回数比率で点数をつけ複数の店舗を評
価対象とする。また、このとき、抽出履歴情報の全デー
タに含まれる購買回数の和を分母として、購買回数の比
率を評価すれば、全体を統一した基準で評価できる。こ
のようにすれば、利用店舗が固定している顧客と固定し
ない顧客の差異や、購買回数の多い顧客と少ない顧客の
差異を正確に反映した、統一した基準での定量的な評価
ができる。
所望の数に分割して時系列に顧客移動を評価してもよ
い。さらに、図11のような表形式の出力に限らず、結
果を絵図でもって直感的に分かり易く表示すれば、さら
によい。
で構築された情報システムの例であったが、本発明は、
チェーン店の本部と各支店間の情報システム等に広く応
用可能である。
ースに役務の情報を入れれば、役務の提供を受ける顧客
の店舗間の移動を分析することは容易である。この場合
のデータベースの内容例を図12に示す。図12では
「商品コード」の項目に役務を一意に表わすコードを入
れ、「ブランド」は空白にして、「大分類」にサービス
の大まかな区分を入れ、「中分類」により細かな区分を
入れている。このように役務のデータを商品データベー
スに入れれば、商品のみならず役務も分析対象とできる
のは明白である。
客属性によるデータの結合をしなければ、個々の顧客に
ついて、異なる商業単位を選択するようになったことを
検出できる。また、顧客属性によるデータの結合をすれ
ば、特定の属性の顧客グループが異なる商業単位を選択
するようになったことが検出できる。
務の提供を受けるにあたって、顧客の選択する商業単位
が変化したことを検知でき、商業単位間の顧客吸収力の
変化を知ることができる。これにより、強力な競合相手
の台頭や、自己の相対的な力を知ることができ、自己の
顧客管理実施にあたって有効な情報が得られる。
関して示唆を与えることができる顧客分析ができる。
構成を説明する図である。
の構成を説明する図である。
システムの構成を説明する図である。
の内容例の図である。
ースを説明する図である。
ースの内容例の図である。
ースの内容例の図である。
ースの内容例で図ある。
の流れを示すフローチャートである。
理中で作成される顧客及び商品が同じデータどうしを結
合させたデータの例の図である。
図である。
Claims (4)
- 【請求項1】 コンピュータにより所望の期間における
商業単位間の顧客の移動を分析するシステムであり、 各商業単位において顧客が商品を購入した又は役務の提
供を受けた履歴情報を保持する履歴情報保持手段と、 上記履歴情報を用いて、所定の商品を購入する又は所定
の役務の提供を受けるにあたって、上記所望の期間にお
いて上記顧客の選択する商業単位の変化を時系列に検出
する検出手段と、 上記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、 を具備することを特徴とする顧客分析システム。 - 【請求項2】 上記検出手段の検出する「上記顧客の選
択した商業単位の変化」は、上記顧客の移動元及び移動
先を含むことを特徴とする請求項1に記載の顧客管理シ
ステム。 - 【請求項3】 各商業単位において顧客が商品を購入し
た又は役務の提供を受けた履歴情報を記録媒体に保持す
る手順と、 上記履歴情報を用いて、所定の商品を購入する又は所定
の役務の提供を受けるにあたって、所望の期間において
上記顧客の選択する商業単位の変化を時系列に検出する
手順と、 上記検出する手順での検出結果を出力する手順と、 を有することを特徴とするコンピュータによる顧客分析
方法。 - 【請求項4】 各商業単位において顧客が商品を購入し
た又は役務の提供を受けた履歴情報を記録媒体に保持す
る手順と、 上記履歴情報を用いて、所定の商品を購入する又は所定
の役務の提供を受けるにあたって、所望の期間において
上記顧客の選択する商業単位の変化を時系列に検出する
手順と、 上記検出する手順での検出結果を出力する手順と、 をコンピュータに実行させる顧客分析プログラムを記録
したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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Family Applications (1)
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JP5315794B2 (ja) * | 2008-05-29 | 2013-10-16 | 日本電気株式会社 | ユーザが要求するデータ項目間相関値の算出及び提供システムと方法 |
JP5460559B2 (ja) * | 2010-11-09 | 2014-04-02 | 日本電信電話株式会社 | 情報仲介装置、方法、プログラムおよびシステム |
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