JP4578738B2 - 商品のカウンセリングシステム - Google Patents

商品のカウンセリングシステム Download PDF

Info

Publication number
JP4578738B2
JP4578738B2 JP2001278323A JP2001278323A JP4578738B2 JP 4578738 B2 JP4578738 B2 JP 4578738B2 JP 2001278323 A JP2001278323 A JP 2001278323A JP 2001278323 A JP2001278323 A JP 2001278323A JP 4578738 B2 JP4578738 B2 JP 4578738B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
product
data
customer
counseling
state
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2001278323A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2003085303A (ja
Inventor
茂 森
敬 佐藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shiseido Co Ltd
Original Assignee
Shiseido Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shiseido Co Ltd filed Critical Shiseido Co Ltd
Priority to JP2001278323A priority Critical patent/JP4578738B2/ja
Priority to US10/241,227 priority patent/US7634538B2/en
Publication of JP2003085303A publication Critical patent/JP2003085303A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4578738B2 publication Critical patent/JP4578738B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は商品のカウンセリングシステムに係り、特にサーバーに蓄積された商品データに基づき顧客に適した化粧品のカウンセリングを行なう商品のカウンセリングシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、化粧品の販売形態の一つとして、販売店の美容部員が顧客の肌等を観察すると共にこれに基づきカウンセリングを行ない、顧客に最適な化粧品を選定する形態が知られている。この販売形態によれば、美容教育を受けた専門家である美容部員が顧客の肌の状態を観察し、顧客に最適な化粧品を選定するため、顧客に満足してもらえる化粧品の選定が可能となる。
【0003】
また、美容部員は顧客との対話において、顧客の希望するイメージや化粧品特性(例えば、香りや塗布感等)を顧客から聞きだし、化粧品の選定に際し、この顧客の希望等も化粧品を選定する材料の一つとする。これにより、顧客の満足度を満たす化粧品の選定が可能となる。
【0004】
一方、化粧品を製造するメーカー側では、新製品を開発する際、顧客から寄せられる製品に関する使用性の情報が非常に重要なものとなる。このため、従来から、化粧品に対して使用性を評価することが行なわれている。
【0005】
従来、化粧品の使用性評価の方法としては、評価を行なう人を予め雇い入れるか、または一般人のモニターを募集しておき(以下、この人をパネルという)、このパネルに評価しようとする化粧品を実際に使用してもらい、そのときの化粧品の使用性をパネルに評価してもらう方法が採られていた。そして、上記の使用性評価では、通常は「非常に良い」〜「非常に悪い」の数段階の満足度評価により使用性評価を行なっていた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、販売店の美容部員によるカウンセリングにより化粧品の選定を行なってもらう方法では、カウンセリング内容が美容部員の経験等により変化する場合があり、美容部員によりカウンセリングのレベルに個人差が発生してしまうという問題点があった。
【0007】
また、顧客が必ず販売店に行きカウンセリングを受ける必要があり、顧客によってはこれが面倒となり、自己判断により実際は自己の肌に適していない化粧品を購入して使用する場合がある。このような場合には、化粧品が自己の肌に適していないため、また顧客がこれを自覚していないため、なかなか顧客の満足する肌状態とすることができない。
【0008】
一方、上記した従来から行なわれている使用性評価方法では、適正な評価を行なうためには数多くのパネラが必要となる。即ち、使用性評価の信頼性,有効性等を向上させるためには、パネラの特性や属性に偏りが発生しないよう数多くのパネラから評価を行なう必要があるが、このパネラの確保が実質上困難であるという問題点があった。
【0009】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、顧客に対する適切なカウンセリングを行ないうると共に顧客のニーズに対応した新商品の開発のアシストをも行ないうる化粧品のカウンセリングシステム及び化粧品の商品開発プログラムを提供することを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために本発明では、次に述べる各手段を講じたことを特徴とするものである。
【0011】
請求項1記載の発明は、
顧客に対して商品のカウンセリングを行なうための各種入出力処理を行なう第1の端末と、
前記第1の端末に通信ネットワークを介して接続されており、前記第1の端末から入力されたデータに基づき、前記顧客に適合したカウンセリングデータを生成し、該カウンセリングデータを前記第1の端末に送信するサーバーとを有し、
前記第1の端末に、前記顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段を設け、
かつ、前記サーバーに、前記状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと、前記第1の端末から入力される属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第1の選定手段を設けてなる商品のカウンセリングシステムであって、
前記サーバーに、
前記状態データに含まれる各項目の値と商品の商品特性とを関連付けた商品マトリックスが格納されてなる商品選定用データーベースと、
前記状態入力手段から得られる商品使用後の状態データと、前記第1の端末から入力される前記選定商品の使用評価データとに基づき、前記第1の選定手段により選定された選定商品を使用した後の前記顧客の満足度が所定値以下であった場合は、前記商品選定用データーベースを参照して商品の再選定を行なう第2の選定手段と、
を設けたことを特徴とするものである。
【0012】
請求項2記載の発明は、
顧客に対して商品のカウンセリングを行なうための各種入出力処理を行なう第1の端末と、
前記第1の端末に通信ネットワークを介して接続されており、前記第1の端末から入力されたデータに基づき、前記顧客に適合したカウンセリングデータを生成し、該カウンセリングデータを前記第1の端末に送信するサーバーとを有し、
前記第1の端末に、前記顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段を設け、
かつ、前記サーバーに、前記状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと、前記第1の端末から入力される属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第1の選定手段を設けてなる商品のカウンセリングシステムであって、
前記サーバーに、
前記状態データに含まれる各項目の値と商品の商品特性とを関連付けた商品マトリックスが格納されると共に、前記状態データと前記使用評価データとを関連付けて記憶する商品選定用データーベースと、
前記状態入力手段から得られる商品使用後の状態データと、前記第1の端末から入力される前記選定商品の使用評価データとに基づき、前記第1の選定手段により選定された選定商品を使用した後の前記顧客の満足度が所定値以下であった場合は、前記商品選定用データーベースを参照して商品の再選定を行なう第2の選定手段と、
前記商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記商品選定用データーベースに格納された前記商品マトリックスを、前記状態データと前記使用評価データとに基づき補正する補正手段と、
を設けたことを特徴とするものである。
【0014】
また、請求項3記載の発明は、
請求項1又は2記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
前記商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記商品選定用データーベースに記憶されている前記状態データと前記使用評価データとに基づき、商品に要求される新規な特性を有した商品を開発する商品開発アシスト手段を設けたことを特徴とするものである。
【0015】
また、請求項4記載の発明は、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
前記状態入力手段は、顧客の肌の状態を入力する肌状態入力装置であることを特徴とするものである。
【0016】
また、請求項5記載の発明は、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
前記状態入力手段による入力される項目は、肌表面の皮溝と皮丘、肌表面の水分量、皮脂量、pH値、及び弾力から選定される少なくとも一の項目を含むことを特徴とするものである。
【0017】
また、請求項6記載の発明は、
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
前記使用評価データは、前記サーバーから前記第1の端末に送られたアンケートに前記顧客が回答することにより生成されることを特徴とするものである。
【0018】
また、請求項7記載の発明は、
請求項1乃至6のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
所定値以上の満足度を得た顧客数を求め、該顧客数に基づき選定された商品の生産調整データを生成する手段を有することを特徴とするものである。
【0019】
また、請求項8記載の発明は、
請求項1乃至7のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
前記商品は化粧品であることを特徴とするものである。
【0023】
上記した各手段は、次のように作用する。
【0024】
請求項1記載の発明によれば、第1の端末の状態入力手段で入力された顧客の商品が使用される部位(例えば、肌)の状態のデータ(状態データ)は、サーバーに送られる。サーバーに設けられた第1の選定手段は、送られてきた状態データ及び第1の端末から入力される属性データに基づき、顧客に適した商品の選定を行なう。顧客は、ここで選定された商品を使用する。尚、第1の端末から入力される属性データとは、例えば顧客の好きな香り、塗布感等の主に商品の使用感に関するデータである。
【0025】
第1の選定手段により選定された商品(選定商品)を所定期間使用した後、状態入力手段により、顧客の選定商品が使用された部位の状態データ(以下、使用後状態データという)が入力される。また、合わせて第1の端末から、顧客により選定商品の使用評価データが入力される。ここで、選定商品の使用評価データとは、例えば“なじみやすさ”,“べたつき感”等の選定商品を使用した際の主に使用感に関するデータであり、例えば顧客の満足度を5段階評価として回答してもらったものである。
【0026】
サーバーに設けられた第2の選定手段は、選定商品に対する顧客の満足度が所定値以下であった場合、上記の状態データと使用評価データとに基づき商品選定用データーベースを参照して商品の再選定を行なう。この再選定処理は、選定商品に対する顧客の満足度が所定値以上となるまで繰り返し実施される。尚、ここで商品選定用データーベースとは、状態データに含まれる各項目の値と商品の商品特性とを関連付けた商品マトリックスが格納されたデーターベースである。
【0027】
このように、第2の選定手段を設けることにより、顧客の満足度が所定値以下の場合は、顧客の要望により適合した商品の選定が行なわれる。また、この商品の再選定は、状態入力手段により入力される選定商品の使用後の状態データに基づき行なわれる。よって、顧客の現在の状態データを反映し、かつ、顧客の満足度を満たす商品を選定するカウンセリングを、正確かつ容易に実施することが可能となる。
【0028】
請求項2記載の発明によれば、商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、商品選定用データーベースに格納された商品マトリックスを状態データと使用評価データとに基づき補正する補正手段を設けたことにより、商品マトリックスを常に顧客の商品満足度を取り込むことができ、データ数の増大に伴い商品マトリックスの商品選択能力の精度を向上させることができる。よって、顧客に対し、より精度の高い商品の選定処理を行なうことが可能となる。
【0029】
また、請求項3記載の発明によれば、商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、商品開発アシスト手段は、商品選定用データーベースに記憶されている状態データと使用評価データとに基づき、商品マトリックスに反映されていない特性を有する商品を選定する。ここで商品マトリックスに反映されていないときは、顧客のニーズが存在するにも拘わらず、当該ニーズに対応した商品が存在しないということである。
【0030】
この商品マトリックスに反映されていない特性は、商品マトリックス上で、顧客の満足度が所定値以上に上がらない所を見出すことにより特定することができる。即ち、顧客の満足度が所定値以上に上がらないということは、当該特性に対する満足度を満たす商品が存在しないことを意味し、商品開発アシスト手段が実施する商品マトリックスに反映されていない特性を有する商品の選定処理は、顧客が実現を望んでいる商品を選定する処理と等価である。
【0031】
よって、商品開発を行なうメーカーでは、商品開発アシスト手段により選定された商品を製品開発することにより、顧客の満足度を得られる商品を実現できる。これにより、メーカーでは既存商品の改良、及び新製品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【0032】
また、請求項4及び請求項5記載の発明によれば、顧客の肌に対するカウンセリングを適正に行なうことが可能となる。
【0033】
また、請求項6記載の発明によれば、顧客がアンケートに回答することにより使用評価データが生成されるため、顧客にしてみれば回答が容易であり、かつ使用評価データ生成の面からは個々の顧客からの回答に統一性があるため集計処理の簡単化を図ることができる。
【0034】
また、請求項7記載の発明によれば、不評な商品については生産を削減し、好評な商品に対しては生産の増大を図ることができ、市場に対する商品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【0035】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
【0036】
図1は、本発明の一実施例である化粧品のカウンセリングシステム10のシステム構成図である。同図に示すように、カウンセリングシステム10は、大略するとユーザ端末11,サーバー20,メーカー端末30,及びユーザ端末11とサーバー20を接続するインターネット13等により構成されている。
尚、本システム10では通信ネットワークとしてインターネット13を用いた例について説明するが、本発明はインターネットに代えて他の通信ネットワークを用いることも可能である。
【0037】
ユーザ端末11は、化粧品を販売する販売店に設置されるか、或いは商品を購入する顧客12の自宅に設置される。このユーザ端末11は、処理装置14,肌診断器15,入力装置16,送受信装置17,表示装置18,及び記憶装置19等により構成されている。
【0038】
記憶装置19には、後述するカウンセリング処理を行なうための各種処理プログラムが格納されている。処理装置14はこの処理プログラムを実行することにより、カウンセリングに必要な各種処理を実行する。また、処理装置14は、接続された肌診断器15,入力装置16,送受信装置17,表示装置18,及び記憶装置19を統括的に制御する。
【0039】
入力装置16は例えばキーボードであり、カウンセリングに必要な各種データを入力処理するのに用いられる。送受信装置17は、ユーザ端末11をインターネット13に接続する装置である。表示装置18は例えばCRTであり、入力装置16から入力された内容及びサーバー20から送信されてくる各種情報等を表示する。
【0040】
また本実施例では、処理装置14に肌診断器15が接続された構成とされている。この肌診断器15は、顧客の化粧品が使用される部位(以下、撮像部位という)の状態を入力する状態入力手段として機能するものである。尚、以下説明する本実施例では、撮像部位として肌を例に挙げて説明するものとする。しかしながら、本発明の適用は肌に限定されるものではなく、他の部位(爪、眉,髪,頭皮,唇等)についても適用可能なものである。
【0041】
肌診断器15は内部に固体撮像素子(CCD)及びプローブが配設されており、CCDにより顧客12の撮像部位を光学的に読み取り、またプローブにより肌状態を物理的に検知し、これを電気信号に変換して肌の状態を示す肌状態データを生成する。後述するように、サーバー20に設けられた中央処理装置26は、ユーザ端末11から送信される肌状態データと、肌診断用DB24に格納されている肌診断用データに基づき顧客12の肌診断を行なう。
【0042】
また、本実施例で実施される肌診断の項目は、肌表面の皮溝と皮丘、肌表面の水分量、皮脂量、pH値、及び弾力から選定される少なくとも一の項目が含まれる。この肌診断器15も、処理装置14によりその駆動を制御される構成とされている。尚、光学的な読み取りに加え、接触子等を用いて物理的な入力処理を行なう構成とすることも可能である。
【0043】
一方、サーバー20は中央処理装置26,送受信装置21,属性データーベース(以下、データーベースをDBと略称する)22,商品選定用DB23,肌診断用DB24,アンケート用DB25,及び生産調整用DB27等により構成されている。
中央処理装置26は、後述する各種プログラムを実行することにより、顧客12に対するアンケート処理,商品マトリックスの補正処理.及び商品開発アシスト処理を実施する。また、中央処理装置26は、各ユーザ端末11からインターネット13を介して送信されてくる各種情報を所定のDB22〜25に格納する。
【0044】
属性DB22には、顧客12に関する属性データが格納されている。この属性データとは、顧客12の氏名,連絡先,及び各種属性等である。また、ここで各種属性とは、顧客12の誕生日,職業,趣味,皮膚のトラブルの有無,及び肌への要求等である。
【0045】
商品選定用DB23は、顧客12に対して化粧品を選定する際に用いる初回用商品マトリックス、及び商品マトリックスが格納されている。初回用商品マトリックスは、本カウンセリングシステム10により始めて商品選定が行なわれる際に参照されるマトリックスである。この初回用商品マトリックスは、属性データの内容(性別,年齢,肌の悩み,肌状態等)をパラメータとして、顧客12に適した化粧品を選定できるよう構成されている。
【0046】
これに対し、商品マトリックスは、2回目以降の化粧品の選定処理に用いられるマトリックスである。図6は、商品マトリックスの一例を示している。
商品マトリックスは、肌状態データに含まれる各項目の値と化粧品の商品特性とを関連付けたものである。図6に示す本実施例は、美白化粧水(20代向き)に関するものであり、肌状態データに含まれる皮脂量と水分量をパラメータとしている。
【0047】
この商品マトリックスと、肌診断器15により診断された顧客12の肌状態データにより、顧客12に適した化粧品を選定することができる。即ち、仮に肌診断器15により診断された顧客12の皮脂量が11〜20の範囲にあり、また肌診断器15により診断された顧客12の水分量が1〜10の範囲であったとすると、商品マトリックスにより当該顧客12に適した美白化粧水は化粧水Aとなる。
【0048】
この商品マトリックスは、皮脂量とpH、皮脂量と肌の弾力についてもそれぞれ作製されており、後述するように中央処理装置26は肌診断器15により診断された顧客12の肌状態データ、及び商品選定用DB23に格納されている各種商品マトリックスを参照し、顧客12に最適な化粧品を選定する。また商品マトリックスは、後述するように所定の期間毎に適宜補正される構成となっており、よって顧客12の満足度を常に反映する構成となっている(説明の便宜上、これについては後述するものとする)。
【0049】
尚、本実施例では、図6に示すような2つのパラメータよりなる二次元の商品マトリックスを例に挙げて説明するが、商品マトリックスの構成はこれに限定されるものではなく、例えば図7に示されるような三次元の商品マトリックス(皮脂量,水分,pHの3つをパラメータとする)、或いは更に1次元または四次元以上の多次元の商品マトリックスを用いる構成とすることも可能である。
【0050】
肌診断用DB24は、肌診断用データを格納している。そして、サーバー20の中央処理装置26は、肌診断器15で入力された肌状態データと、この肌診断用DB24に格納されている肌診断用データに基づき、顧客12の肌診断を行なう。前記したように、肌診断用データに基づき診断される肌診断の項目は、肌表面の水分量、皮脂量、pH値、及び弾力等である。
【0051】
アンケート用DB25は、本カウンセリングシステム10により選定された化粧品(以下、これを選定化粧品という)を顧客12が実際に使用した後、その選定化粧品に対する使用評価を問うアンケート内容が格納されている。
【0052】
一方、メーカー端末30は化粧品メーカーに置かれる端末であり、処理装置31,入力装置32,送受信装置33,表示装置34,及び記憶装置35等を有した構成とされている。このメーカー端末30も、インターネット13を介してサーバー20と接続可能な構成とされている。
更に、生産調整用DB27は、後述するように化粧品に対する顧客12の満足度データ等が格納される。
【0053】
続いて、上記システム構成とされたカウンセリングシステム10のカウンセリング処理及び新商品開発アシスト処理について説明する。
図2は、顧客12に対して化粧品のカウンセリングを行なうカウンセリング処理を示すフローチャートである。また、図3は、図2に示すカウンセリング処理において収集される肌状態データ及び使用評価データに基づき、商品開発アシストデータを生成する商品開発アシスト処理を示すフローチャートである。まず、図2に示されるカウンセリング処理について説明する。
【0054】
カウンセリング処理が起動すると、先ず顧客12はステップ10(図では、ステップをSと略している)において、ユーザ端末11に接続されている肌診断器15を用いて、化粧品を使用しようとする肌を撮像し肌状態項目の入力処理を行なう。これにより、肌診断器15は、撮像部位の肌状態データを生成する。
【0055】
またこれに合わせて、顧客12は入力装置16を用いて属性データの入力処理を行なう(ステップ12)。図4は、属性データの入力処理時に表示装置18に表示される画面の一例を示している。顧客12は表示装置18に表示された属性入力画面に所定事項を記入し、これにより属性データの入力が行なわれる。
ステップ10で入力された肌状態データ、及びステップ12で入力された属性データは、送受信装置17,インターネット13,送受信装置21を介してサーバー20の中央処理装置26に送信される。
【0056】
サーバー20ユーザ端末11から肌状態データ及び属性データが送信されると、中央処理装置26は商品選定用DB23に格納されている初回用商品マトリックスを参照し、送信されてきた属性データに対応した商品の選定処理を行なう(ステップ14。尚、この処理は請求項記載の第1の選定手段に相当する)。
【0057】
前記したように、カウンセリングシステム10を始めて使用する場合は、選定化粧品が存在しない。このため、サーバー20はステップ12で入力された属性データに基づき顧客12に適した化粧品(最適化粧品)の選定処理を行なう。
【0058】
ステップ14で選定された化粧品に関するデータは、送受信装置21,インターネット13,送受信装置17を介してユーザ端末11に送信され、表示装置18に表示される(ステップ16)。顧客12は、表示装置18に表示された最適化粧品を見て、試用するか、購入するか、或いは試用及び購入をしないかを決定し、これを入力装置16から入力する(ステップ18)。顧客12が最適化粧品の試用,購入を希望しない場合は、本処理は終了する。
【0059】
一方、ステップ18において、顧客12が最適化粧品の試用或いは購入を希望した場合は、最適化粧品の送付処理を行なう(ステップ20)。この最適化粧品の具体的な送付処理は次の通りである。
【0060】
即ち、ユーザ端末11から顧客12が最適化粧品の試用或いは購入を希望している情報が送信されると、サーバー20はその旨をメーカー端末30に送信し、表示装置34に表示させる。これにより、メーカーでは、顧客12が最適化粧品の試用或いは購入を希望していることを知ることができる。そしてメーカーでは、メーカー端末30をサーバー20に接続し、最適化粧品の試用或いは購入を希望している顧客12の住所を属性DB22から検索し、最適化粧品或いはそのサンプルを顧客12に送付する。
【0061】
ステップ20において、顧客12への最適化粧品或いはそのサンプルの送付処理が終了すると、サーバー20はステップ22において所定期間の経過を待つ。
この所定期間は、顧客12が最適化粧品或いはそのサンプルを使用し、それによる効果が肌に現れる期間に設定されている。
【0062】
ステップ22で所定期間が経過したと判断されると、中央処理装置26はユーザ端末11に対して再度肌診断の実施をお願いするお知らせの通知と、アンケートの送付処理を行なう(ステップ24)。ここで、ユーザ端末11に向け送信されるアンケートは、アンケート用DB25に格納されている。
【0063】
顧客12は、ユーザ端末11に上記のお知らせとアンケートが送信されると、ステップ26においてアンケートに回答する。図5は、アンケート回答画面の一例を示している。同図に示すように、アンケートの内容は、“手にとった時の粘度”.“肌へのなじみやすさ”,“塗布した時のぬめり”等の選定化粧品を使用した際の使用評価に関するものである。
【0064】
即ち、本実施例では、顧客12にアンケートに回答してもらうことにより、使用評価データの入力処理がされる構成となっている。また、アンケートは、各回答項目毎に顧客12の満足度を5段階評価として回答してもらう構成とされている。
【0065】
このように、顧客12がアンケートに回答することにより使用評価データが生成される構成とすることにより、顧客12にしてみれば回答が容易であり、またメーカー側で使用する使用評価データの作成の面からは、アンケートの内容は個々の顧客12において統一されており、また満足度を5段階評価として回答してもらう構成とされているため、アンケートの集計処理を簡単に行なうことができる。
【0066】
また、上記したステップ26の処理に加え、顧客12は肌診断器15を用い、肌の選定化粧品を使用した部位を撮像及び/または肌状態測定することにより、化粧品使用後の肌状態データ(以下、使用後肌状態データという)の再入力処理を行なう(ステップ28)。このステップ26で入力された使用評価データ及びステップ28で入力された使用後肌状態データは、サーバー20に送信される。
ユーザ端末11から使用評価データ及び使用後肌状態データが送信されると、中央処理装置26は使用評価データと使用後肌状態データとをリンク(関連付け)させて商品選定用DB23に格納する(ステップ30)。
【0067】
続いて、中央処理装置26は、ユーザ端末11から送信された使用評価データに基づき、ステップ14で選定された選定化粧品に対する顧客12の満足度が所定値以上であるかどうかを判断する(ステップ32)。この満足度は、例えば使用評価データを数値化することにより得ることができる。
【0068】
具体的には、本実施例では満足度を5段階評価(評価段数はこれに限定されることはなく、例えば7段階評価としてもよい)しているため、図5に示すアンケート項目1を例に挙げれば、手にとった時の感触が“良い”を5点とし、“やや良い”を4点とし、“同じ”を3点とし、“やや悪い”を2点とし、“悪い”を1点とし、これを各項目事に求めて加算処理することにより満足度を求めることができる。また、ステップ32で顧客12が選定化粧品を満足しているか否かを判断する満足度数は、化粧品毎に予め設定されている。
【0069】
ステップ32において、顧客12の満足度が所定値以下であると判断されると、中央処理装置26は、ユーザ端末11から送られてきた使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品選定用DB23の商品マトリックスを参照し、顧客12に適した最適化粧品の再選定処理を行なう(ステップ34。尚、この処理は請求項記載の第2の選定手段に相当する)。
【0070】
そして、最適化粧品が再選定されると、処理はステップ16に戻り、前記したステップ16〜ステップ32の処理が繰り返し実施される。この再選定処理は、ステップ32で肯定判断がされるまで、即ち選定化粧品に対する顧客12の満足度が所定値以上となるまで繰り返し実施される。そして、ステップ32において、選定化粧品に対する顧客12の満足度が所定値以上であると判断されると、処理はステップ36に進み、顧客12が商品の購入或いは再購入を行なうための処理を実施する。
【0071】
続くステップ38では、ステップ32の処理に基づき、満足度を与えることができた化粧品を生産調整用DB27に格納する。また、これと共に化粧品毎に所定値以上の満足度を得た顧客数を求め、この顧客数についても生産調整用DB27に格納する。
この際、単に満足度の高い化粧品を記憶するだけでなく、当該化粧品を満足であると判定した顧客12の属性も合わせて記憶させる構成としてもよい。そして、ここで得られる満足度に関する化粧品データのデータ蓄積結果(このデータを生産調整データという)より、化粧品の生産調整を行なう。即ち、生産調整データより、現在生産している化粧品の内、満足度の高い化粧品の生産性を高め、逆に満足度の低い径商品の生産性を低下させることが可能となる。これにより、化粧品生産の効率化を図ることができると共に、在庫調整の適正化を図ることができる。よって、不評な化粧品については生産を削減し、好評な化粧品に対しては生産の増大を図ることができ、市場に対する化粧品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【0072】
上記のように本実施例では、ステップ32の処理により、顧客12の満足度が所定値以下の場合は、顧客12の要望に適合した商品の再選定が行なわれる。また、この商品の再選定は、ステップ26で入力される使用評価データ及びステップ28で入力される使用後肌状態データに基づき行なわれる。よって、顧客12の現在の状態データを反映し、かつ、顧客12の満足度を満たす化粧品を選定するカウンセリングを、正確かつ容易に実施することができる。また、上記のように、満足度に基づき現在生産されている化粧品の生産調整を行なうことが可能となる。
【0073】
続いて、図3を用いて商品開発アシスト処理について説明する。
【0074】
商品開発アシスト処理は、図2を用いて説明したカウンセリング処理において収集される肌状態データ及び使用評価データに基づき、商品開発アシストデータを生成する処理である。この商品開発アシスト処理はサーバー20で実施され、その結果はメーカー端末30に送信される。
【0075】
ステップ40の処理は、図2に示したカウンセリング処理におけるステップ30と同じ処理である。即ち、ステップ40では、顧客12が入力した使用評価データと使用後肌状態データが、リンクされた状態で商品選定用DB23に格納される。本実施例に係る商品開発アシスト処理は、商品選定用DB23に格納される使用評価データと使用後肌状態データとに基づき、商品開発アシスト処理を実施する。
【0076】
ステップ42では、一定の期間の経過を待つ。具体的には、顧客12から送信され商品選定用DB23に格納される使用評価データ及び使用後肌状態データのデータ数(N)が所定値以上となったか否かを判断する。
【0077】
ステップ42において、データ数(N)が所定値以上になったと判断されると処理はステップ43に進む。ステップ43では、一定以上の不満足項目の抽出処理が行なわれる。ここで抽出される不満足項目は、一定数以上の顧客12に対し満足度を与えることができなかった選定化粧品の不満足項目の抽出処理を行なう。この不満足項目データは、生産調整用DB27に格納される。
【0078】
続くステップ44(請求項記載の補正手段に相当する)では、蓄積された使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品選定用DB23に格納されている商品マトリックスの補正処理が実施される。この商品マトリックスの補正処理について、図6及び図8を用いて説明する。
【0079】
図6に示す商品マトリックスは、補正処理前の商品マトリックスの一例を示している。従って、補正処理前においては、図2に示すカウンセリング処理のステップ34では図6に示す商品マトリックスに基づき最適化粧品の再選定が行なわれる。
【0080】
具体的には、顧客の使用後肌状態データより、肌の水分量が11〜20で、皮脂量が11〜20である場合には、中央処理装置26は図6に示す商品マトリックスにより化粧水Bを選定し、これを最適化粧品として顧客に推奨する。
【0081】
しかしながら、この化粧水Bを顧客が使用した結果、使用後肌状態データから得られる顧客の満足感が非常に悪かったとする。また、この傾向が一の顧客からのみの結果ではなく、多数の顧客(肌の水分量が11〜20で、皮脂量が11〜20であった顧客)において同様の傾向が見られたとする。
【0082】
一方、顧客の使用後肌状態データが、肌の水分量が21〜30で、皮脂量が11〜20である場合には、商品マトリックスには当該条件に一致する化粧品が存在しないため、この条件に近い化粧品の選定が行なわれる。ここでは、中央処理装置26が、当該条件に隣接する化粧品B(肌の水分量が11〜20で、皮脂量が11〜20)を選定したとする。
【0083】
その結果、この化粧水Bを顧客が使用した結果、使用後肌状態データから得られる顧客の満足感が非常に良好であったとする。また、この傾向が一の顧客からのみの結果ではなく、多数の顧客(肌の水分量が21〜30で、皮脂量が11〜20であった顧客)において同様の傾向が見られたとする。
【0084】
上記した事実が判明した場合、中央処理装置26は図6に示す商品マトリックスを、図8に示す商品マトリックスに補正処理する。即ち、図6では肌の水分量が11〜20で皮脂量が11〜20である場合に最適であるとしていた化粧品Bを、図8に示すように肌の水分量が21〜30で皮脂量が11〜20である場合に最適であると変更する。これにより、顧客の満足度により適合した商品マトリックスとすることができる。
尚、上記の説明では、水分量と皮脂量をパラメータとする商品マトリックスを例に挙げて説明したが、他の項目をパラメータとする商品マトリックスにおいても、同様な方法により補正を行なうことができる。
【0085】
上記のように、ステップ44において商品マトリックスの補正を行なうことにより、商品マトリックスに常に顧客12の商品満足度を取り込むことができ、顧客12の満足度を得られる化粧品をより正確に選定することができる。この商品マトリックスの商品選択能力の精度は、データ数(N)の増大に伴い向上する。
よってデータ数(N)を増大させることにより、顧客に対してより精度の高い化粧品の選定処理を行なうことが可能となる。
上記のように商品マトリックスに補正が行なわれると、その結果はステップ46においてメーカー端末30に送信され、表示装置34に表示される。
【0086】
続くステップ48(請求項記載の商品開発アシスト手段に相当する)では、商品開発アシストデータの作成処理が実施される。このステップ48では、ステップ40(ステップ30)の処理により商品選定用DB23に蓄積された使用評価データ及び使用後肌状態データに基づき、商品マトリックスに反映されていない特性を有する化粧品を選定する処理が実施される。ここで商品マトリックスに反映されていないとは、顧客のニーズが存在するにも拘わらず当該ニーズに対応した商品が存在しない(換言すると、化粧品に要求される新規な特性を有した化粧品が存在しない)ということである。
【0087】
これについて、図9を用いて説明する。同図は、縦軸に(皮脂量/水分量)を取り、横軸に(満足度/不満足度)を取っている。従って同図から、例えば(皮脂量/水分量)の値が0.1〜0.5の場合のように、(満足度/不満足度)の値が1.0を超えている場合には、商品マトリックスにおける(皮脂量/水分量)の設定が一応顧客12に満足されている(満足度が不満足度を越えている)ことが判断できる。
【0088】
これに対し、(皮脂量/水分量)の値が0.6〜1.0の場合は、(満足度/不満足度)の値が0.6〜1.0となっており、不満足度が満足度を越えている。このような場合には、当該化粧品は顧客12の満足度を得ることができていないため、製品の改良を行なう必要がある。
【0089】
一方、(皮脂量/水分量)の値が1.1〜1.6の場合は、(満足度/不満足度)の値が0.1〜0.5となっている。また、この(皮脂量/水分量)の値が0.6〜1.0の化粧品は、実際に製品として製造されていないものとする。即ち、(皮脂量/水分量)の値が0.6〜1.0の特性を有する化粧品は、商品マトリックスに反映されていないものである。
【0090】
このように、商品マトリックスに反映されていないもの(商品の存在しないもの)については、(満足度/不満足度)の値は存在しないはずである。しかしながら、顧客12からの使用評価データにおいて、存在しないはずの特性に顧客12から(満足度/不満足度)に関する反応があるのは、顧客12は当該特性の商品を望んでいるのに、その商品が存在しないということに顧客12が不満足感を持っているということになる。
【0091】
これは、顧客12が(皮脂量/水分量)の値が1.1〜1.6である化粧品の出現を望んでいるということと等価である。このように、図9は商品開発を行なうための商品開発アシスト情報として用いることができる。
【0092】
更に、ステップ48では、使用評価データ,使用後肌状態データ,及び不満足項目データに基づき、改良或いは開発すべき化粧品の機能(使用性を含む)の抽出、及びデータ数(N数)による重要予測(市場が要求する生産性等)の抽出が行なわれる。
【0093】
上記のようにステップ48において、図9に示されるような商品開発アシスト情報,改良すべき商品機能,及び需要予測が生成されると、この商品開発アシスト情報はメーカー端末30に送信され、その表示装置34に表示される(ステップ50)。メーカーでは、この商品開発アシスト情報を参考資料とし、新商品の開発を行なう。尚、ステップ50の処理が終了すると、本商品開発アシスト処理は終了する。
【0094】
上記のように、本実施例に係る商品開発アシスト処理では、顧客12のニーズに対応した商品開発アシスト情報が生成される。化粧品の商品開発を行なうメーカーでは、この商品開発アシスト情報を参考資料とすることにより、顧客12のニーズに対応した、即ち顧客12の満足度を満たすことができる新商品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【0095】
尚、上記した実施例では、本発明を化粧品に関するカウンセリング及び商品開発に適用した例を示したが、本発明の適用は化粧品に限定されるものではなく、化粧品以外の種々の商品(例えば、食品、医薬等)に対しても広く適用できるものである。
【0096】
【発明の効果】
上述の如く本発明によれば、次に述べる種々の効果を実現することができる。
【0097】
請求項1記載の発明によれば、顧客の現在の状態データを反映し、かつ、顧客の満足度を満たす化粧品を選定するカウンセリングを、正確かつ容易に実施することが可能となる。
【0098】
また、請求項2記載の発明によれば、商品マトリックスを常に顧客の商品満足度を取り込むことができ、データ数の増大に伴い商品マトリックスの商品選択能力の精度を向上させることができるため、顧客に対してより精度の高い化粧品の選定処理を行なうことが可能となる。
【0099】
また、請求項3記載の発明によれば、商品開発を行なうメーカーでは、商品開発アシスト手段により選定された化粧品を製品開発することにより、顧客の満足度を得られる商品を実現できる。これにより、メーカーでは既存商品の改良及び新製品の開発をスピーディーにかつ的確に行なうことが可能となる。
【0100】
また、請求項4及び請求項5記載の発明によれば、顧客の肌に対するカウンセリングを適正に行なうことが可能となる。
【0101】
また、請求項6記載の発明によれば、顧客がアンケートに回答することにより使用評価データが生成されるため、顧客にしてみれば回答が容易であり、かつ使用評価データ生成の面からは個々の顧客からの回答に統一性があるため集計処理の簡単化を図ることができる。
【0102】
また、請求項7記載の発明によれば、不評な化粧品については生産を削減し、好評な化粧品に対しては生産の増大を図ることができるため、市場に対する化粧品の効率的な供給、及び在庫調整の適正化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムの全体構成図である。
【図2】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムで実施するカウンセリング処理を示すフローチャートである。
【図3】本発明の一実施例であるカウンセリングシステムで実施する商品開発アシスト処理を示すフローチャートである。
【図4】属性データに入力画面の一例を示す図である。
【図5】アンケートへの回答画面の一例を示す図である。
【図6】商品マトリックスの一例を示す図である。
【図7】商品マトリックスの一例を示す図である。
【図8】商品マトリックスの補正処理を説明するための図である。
【図9】商品開発アシストデータの出力例を示す図である。
【符号の説明】
10 カウンセリングシステム
11 ユーザ端末
12 顧客
13 インターネット
15 肌診断器
20 サーバー
22 属性DB
23 商品選定用DB
24 肌診断用DB
25 アンケート用DB
26 中央処理装置
30 メーカー端末

Claims (8)

  1. 顧客に対して商品のカウンセリングを行なうための各種入出力処理を行なう第1の端末と、
    前記第1の端末に通信ネットワークを介して接続されており、前記第1の端末から入力されたデータに基づき、前記顧客に適合したカウンセリングデータを生成し、該カウンセリングデータを前記第1の端末に送信するサーバーとを有し、
    前記第1の端末に、前記顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段を設け、
    かつ、前記サーバーに、前記状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと、前記第1の端末から入力される属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第1の選定手段を設けてなる商品のカウンセリングシステムであって、
    前記サーバーに、
    前記状態データに含まれる各項目の値と商品の商品特性とを関連付けた商品マトリックスが格納されてなる商品選定用データーベースと、
    前記状態入力手段から得られる商品使用後の状態データと、前記第1の端末から入力される前記選定商品の使用評価データとに基づき、前記第1の選定手段により選定された選定商品を使用した後の前記顧客の満足度が所定値以下であった場合は、前記商品選定用データーベースを参照して商品の再選定を行なう第2の選定手段と、
    を設けたことを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  2. 顧客に対して商品のカウンセリングを行なうための各種入出力処理を行なう第1の端末と、
    前記第1の端末に通信ネットワークを介して接続されており、前記第1の端末から入力されたデータに基づき、前記顧客に適合したカウンセリングデータを生成し、該カウンセリングデータを前記第1の端末に送信するサーバーとを有し、
    前記第1の端末に、前記顧客の商品が使用される部位の状態を入力する状態入力手段を設け、
    かつ、前記サーバーに、前記状態入力手段により得られる商品選定前の状態データと、前記第1の端末から入力される属性データに基づき、前記顧客に適した商品の選定を行なう第1の選定手段を設けてなる商品のカウンセリングシステムであって、
    前記サーバーに、
    前記状態データに含まれる各項目の値と商品の商品特性とを関連付けた商品マトリックスが格納されると共に、前記状態データと前記使用評価データとを関連付けて記憶する商品選定用データーベースと、
    前記状態入力手段から得られる商品使用後の状態データと、前記第1の端末から入力される前記選定商品の使用評価データとに基づき、前記第1の選定手段により選定された選定商品を使用した後の前記顧客の満足度が所定値以下であった場合は、前記商品選定用データーベースを参照して商品の再選定を行なう第2の選定手段と、
    前記商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記商品選定用データーベースに格納された前記商品マトリックスを、前記状態データと前記使用評価データとに基づき補正する補正手段と、
    を設けたことを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  3. 請求項2記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    前記商品選定用データーベースに蓄積されたデータ数が所定数となった際、前記商品選定用データーベースに記憶されている前記状態データと前記使用評価データとに基づき、商品に要求される新規な特性を有した商品を開発する商品開発アシスト手段を設けたことを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  4. 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    前記状態入力手段は、顧客の肌の状態を入力する肌状態入力装置であることを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  5. 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    前記状態入力手段による入力される項目は、肌表面の皮溝と皮丘、肌表面の水分量、皮脂量、pH値、及び弾力から選定される少なくとも一の項目を含むことを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  6. 請求項1乃至5のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    前記使用評価データは、アンケートに前記顧客が回答することにより生成されることを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  7. 請求項1乃至6のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    所定値以上の満足度を得た顧客数を求め、該顧客数に基づき選定された商品の生産調整データを生成する手段を有することを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
  8. 請求項1乃至7のいずれか一項に記載の商品のカウンセリングシステムにおいて、
    前記商品は化粧品であることを特徴とする商品のカウンセリングシステム。
JP2001278323A 2001-09-13 2001-09-13 商品のカウンセリングシステム Expired - Fee Related JP4578738B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001278323A JP4578738B2 (ja) 2001-09-13 2001-09-13 商品のカウンセリングシステム
US10/241,227 US7634538B2 (en) 2001-09-13 2002-09-11 Product counseling system, product development program, and machine-readable recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001278323A JP4578738B2 (ja) 2001-09-13 2001-09-13 商品のカウンセリングシステム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010103751A Division JP2010165380A (ja) 2010-04-28 2010-04-28 商品開発プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2003085303A JP2003085303A (ja) 2003-03-20
JP4578738B2 true JP4578738B2 (ja) 2010-11-10

Family

ID=19102710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001278323A Expired - Fee Related JP4578738B2 (ja) 2001-09-13 2001-09-13 商品のカウンセリングシステム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US7634538B2 (ja)
JP (1) JP4578738B2 (ja)

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004061697A1 (en) * 2002-12-18 2004-07-22 Emc Corporation Automated media library configuration
US20060282288A1 (en) * 2003-12-31 2006-12-14 Klinger Advanced Aesthetics, Inc. Methods of providing a patient with aesthetic improvement procedures
US20050144029A1 (en) * 2003-12-31 2005-06-30 Rakowski Richard R. Systems and methods for aesthetic improvement
US20080270175A1 (en) * 2003-12-31 2008-10-30 Klinger Advanced Aesthetics, Inc. Systems and methods using a dynamic expert system to provide patients with aesthetic improvement procedures
CN101252879A (zh) * 2005-09-02 2008-08-27 宝洁公司 有效的头皮健康状况预测器
CN101252880A (zh) * 2005-09-02 2008-08-27 宝洁公司 用于在零售点测定皮肤含水量的方法
US20070255589A1 (en) * 2006-04-27 2007-11-01 Klinger Advanced Aesthetics, Inc. Systems and methods using a dynamic database to provide aesthetic improvement procedures
US7856118B2 (en) * 2007-07-20 2010-12-21 The Procter & Gamble Company Methods for recommending a personal care product and tools therefor
US8146120B2 (en) * 2007-10-08 2012-03-27 Jaman.Com, Inc. Multi-criteria rating and searching system
US9842358B1 (en) 2012-06-19 2017-12-12 Brightex Bio-Photonics Llc Method for providing personalized recommendations
US9101320B2 (en) 2013-04-09 2015-08-11 Elc Management Llc Skin diagnostic and image processing methods
US9256963B2 (en) 2013-04-09 2016-02-09 Elc Management Llc Skin diagnostic and image processing systems, apparatus and articles
WO2016018980A1 (en) * 2014-07-29 2016-02-04 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Method for reducing skin tears in long term care facilities
JP2016126622A (ja) * 2015-01-06 2016-07-11 株式会社Nttドコモ 管理支援システム、管理支援装置、管理支援方法及びプログラム
EP3340873A1 (en) 2015-08-27 2018-07-04 Unilever PLC Device
EP3341908A1 (en) * 2015-08-27 2018-07-04 Unilever PLC Method and system for providing product recommendations
JPWO2018190287A1 (ja) * 2017-04-13 2020-02-27 株式会社 資生堂 フレグランス製品提案システム
US11044338B1 (en) * 2018-12-28 2021-06-22 8X8, Inc. Server-presented inquiries using specific context from previous communications
CN110413928A (zh) * 2019-07-26 2019-11-05 中国工商银行股份有限公司 用户体验度测量方法、装置、电子设备和可读介质
EP4138018A4 (en) * 2020-05-30 2023-11-15 Contentsrights LLC INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING PROGRAM AND SUPPORTED MEDIUM

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1083421A (ja) * 1996-07-09 1998-03-31 Kanebo Ltd 商品販売システム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5278751A (en) * 1991-08-30 1994-01-11 International Business Machines Corporation Dynamic manufacturing process control
US5875108A (en) * 1991-12-23 1999-02-23 Hoffberg; Steven M. Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system
US5623652A (en) * 1994-07-25 1997-04-22 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for searching for information in a network and for controlling the display of searchable information on display devices in the network
US5983220A (en) * 1995-11-15 1999-11-09 Bizrate.Com Supporting intuitive decision in complex multi-attributive domains using fuzzy, hierarchical expert models
CA2199554C (en) * 1996-03-12 2006-03-14 Loren R. Ouellette Skin analyzer with speech capability
US6092105A (en) * 1996-07-12 2000-07-18 Intraware, Inc. System and method for vending retail software and other sets of information to end users
JP2000126439A (ja) 1998-10-23 2000-05-09 Kobayashi Kirokushi Co Ltd 換金景品とその換金景品を対象とした換金装置
US6505168B1 (en) * 1999-08-16 2003-01-07 First Usa Bank, Na System and method for gathering and standardizing customer purchase information for target marketing
US20010042002A1 (en) * 1999-08-30 2001-11-15 Jeff Koopersmith Method and system for communicating targeted information
US7246087B1 (en) * 2000-01-10 2007-07-17 General Electric Company Method and apparatus for product selection assistance
EP1312025A2 (en) * 2000-04-05 2003-05-21 Therics, Inc. System and method for rapidly customizing a design and remotely manufacturing biomedical devices using a computer system
US7606726B2 (en) * 2000-05-31 2009-10-20 Quality Data Management Inc. Interactive survey and data management method and apparatus
US6738931B1 (en) * 2000-11-03 2004-05-18 General Electric Company Reliability assessment method, apparatus and system for quality control
US8360973B2 (en) * 2000-11-29 2013-01-29 L'oreal Process for acquiring scanned image data relating to an external body portion and/or a product applied thereto
US20020133502A1 (en) * 2001-01-05 2002-09-19 Rosenthal Richard Nelson Method and system for interactive collection of information
US20030014324A1 (en) * 2001-07-10 2003-01-16 Donovan Don Roderick Techniques for synthesizing and distributing personal care products
US20030013994A1 (en) * 2001-07-11 2003-01-16 Gilles Rubinstenn Methods and systems for generating a prognosis

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1083421A (ja) * 1996-07-09 1998-03-31 Kanebo Ltd 商品販売システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20030078971A1 (en) 2003-04-24
US7634538B2 (en) 2009-12-15
JP2003085303A (ja) 2003-03-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4578738B2 (ja) 商品のカウンセリングシステム
Ding et al. Price as an indicator of quality: implications for utility and demand functions
US20050256733A1 (en) Hairstyle displaying system, hairstyle displaying method, and computer program product
US20060026081A1 (en) System to quantify consumer preferences
US20060178904A1 (en) Interactive system that is useful in cosmetics and a method of building a database
US20090006027A1 (en) Automatic Mattress Selection System
JP2008527490A (ja) パーソナルケア製品の購入及び使用法について情報を与え、教育し、相談し、支援するための消費者との対話
CN110852825A (zh) 一种基于用户偏好定制产品香味配方的方法
JP2021077269A (ja) レコメンド装置及びレコメンド方法
JP2010165380A (ja) 商品開発プログラム
JP2002358356A (ja) 質問回答システム及び方法
JP6656626B2 (ja) 販売支援システムおよび販売支援方法
US20150134434A1 (en) Method for determining a consumer's satisfaction for a product
Qaiser et al. The Mediating Role of Customer Engagement on Brand Involvement and Emotional Brand Attachment
TWI546756B (zh) 互動式導購系統
JP2004513437A (ja) 製品を展示する方法
JP4716837B2 (ja) オークションシステム
KR102367220B1 (ko) 제품 주문 서비스 제공 방법 및 시스템
WO2023073828A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
JP2022011751A (ja) 受発注システム、受発注方法、受注装置及び受注プログラム
KR102397650B1 (ko) 피부 진단을 통한 사용자 맞춤형 제품 추천 방법 및 시스템
US20040260617A1 (en) Flavor ordering system
US20240232979A9 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
JP2005316756A (ja) コンジョイント分析システム、コンジョイント分析方法、及びコンジョイント分析プログラム、並びにサーバ装置
JP2023066156A (ja) ヘアカラーリング商品選定装置及びヘアカラーリング商品選定方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20071105

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20100215

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100302

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100428

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100824

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100825

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130903

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4578738

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees