JPH09120420A - 顧客情報の分析方法 - Google Patents
顧客情報の分析方法Info
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- JPH09120420A JPH09120420A JP27855795A JP27855795A JPH09120420A JP H09120420 A JPH09120420 A JP H09120420A JP 27855795 A JP27855795 A JP 27855795A JP 27855795 A JP27855795 A JP 27855795A JP H09120420 A JPH09120420 A JP H09120420A
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- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 来店していない顧客を把握した顧客情報の分
析を行うこと。 【解決手段】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記
憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取
得し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の
特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出
力する。
析を行うこと。 【解決手段】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記
憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取
得し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の
特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出
力する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、小売/サービス業
店の来店顧客の分析を行う顧客情報の分析方法に関し、
特に、ショッピングモールに出店された小売/サービス
業店における顧客情報の分析方法に適用して有効な技術
に関するものである。
店の来店顧客の分析を行う顧客情報の分析方法に関し、
特に、ショッピングモールに出店された小売/サービス
業店における顧客情報の分析方法に適用して有効な技術
に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年、小売/サービス業において、顧客
情報の管理に関心が高まっており、その顧客情報を分析
する事により、自店に来店する客筋の把握を行ってい
た。
情報の管理に関心が高まっており、その顧客情報を分析
する事により、自店に来店する客筋の把握を行ってい
た。
【0003】従来の小売/サービス業における客筋把握
ための顧客情報の分析は、各店が独自で顧客情報を収集
し、分析を行っていた。
ための顧客情報の分析は、各店が独自で顧客情報を収集
し、分析を行っていた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】本発明者は、上記従来
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。
【0005】近年、大型ショッピングモール等の出現に
より、複数の同業の店が同一エリア内で出店されるケー
スがでてきているため、自店だけの顧客情報だけでな
く、他店の顧客情報を網羅して分析する必要が生じてき
た。
より、複数の同業の店が同一エリア内で出店されるケー
スがでてきているため、自店だけの顧客情報だけでな
く、他店の顧客情報を網羅して分析する必要が生じてき
た。
【0006】しかし、上述した従来の一店における顧客
情報からの分析では、その個店に来た顧客の情報しか収
集することができないため、個店で買い物していない客
筋の把握ができず、その個店に来店していない(その個
店が取り逃がしている)顧客を網羅した分析ができなか
ったという問題点があった。
情報からの分析では、その個店に来た顧客の情報しか収
集することができないため、個店で買い物していない客
筋の把握ができず、その個店に来店していない(その個
店が取り逃がしている)顧客を網羅した分析ができなか
ったという問題点があった。
【0007】本発明の目的は、来店していない顧客を把
握した分析を行うことが可能な技術を提供することにあ
る。
握した分析を行うことが可能な技術を提供することにあ
る。
【0008】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
になるであろう。
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
になるであろう。
【0009】
【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。
【0010】複数の同業者が出店しているショッピング
モールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属性
情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客の
情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記憶
カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取得
し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の特
徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出力
する。
モールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属性
情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客の
情報を分析する顧客情報の分析方法であって、前記記憶
カードから同業者に関する顧客属性と購買の情報を取得
し、それら情報から自店を来店してくれている顧客の特
徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出し、出力
する。
【0011】
【発明の実施の形態】以下、本発明の顧客情報の分析方
法について説明する。
法について説明する。
【0012】図1は、本発明の一実施例である顧客情報
の分析を実現するシステムの構成を示したブロック図で
ある。
の分析を実現するシステムの構成を示したブロック図で
ある。
【0013】本実施例の顧客情報の分析を実現するシス
テムは、図1に示すように、顧客が各自所持している顧
客情報を提供するための磁気カード(またはICカー
ド)10と、その磁気カード10からの必要な(例え
ば、同業者の)顧客属性情報と商品売上(購買)情報を
読み取るPOS装置11と、そのPOS装置11で読み
込まれた情報を後述する計算機22に通信する際の制御
装置20と、POS装置11で読み込まれた磁気カード
10の顧客属性情報や商品売上情報を分析するための計
算機22と、計算機22をコントロールするキーボード
21と、計算機22によって分析された結果を表示する
表示器23と、購買履歴等の情報を蓄積する記憶装置2
4とからなる。
テムは、図1に示すように、顧客が各自所持している顧
客情報を提供するための磁気カード(またはICカー
ド)10と、その磁気カード10からの必要な(例え
ば、同業者の)顧客属性情報と商品売上(購買)情報を
読み取るPOS装置11と、そのPOS装置11で読み
込まれた情報を後述する計算機22に通信する際の制御
装置20と、POS装置11で読み込まれた磁気カード
10の顧客属性情報や商品売上情報を分析するための計
算機22と、計算機22をコントロールするキーボード
21と、計算機22によって分析された結果を表示する
表示器23と、購買履歴等の情報を蓄積する記憶装置2
4とからなる。
【0014】また、記憶装置24には、購買履歴ファイ
ル30と、顧客属性マスタファイル31と、個店利用顧
客特徴マスタファイル32と、グループ別顧客特徴マス
タファイル33と、購買度ファイル34とが格納され
る。
ル30と、顧客属性マスタファイル31と、個店利用顧
客特徴マスタファイル32と、グループ別顧客特徴マス
タファイル33と、購買度ファイル34とが格納され
る。
【0015】上述した各ファイルについて図2〜図6を
用いて説明する。
用いて説明する。
【0016】購買履歴ファイル30は、顧客が商品を購
買する毎に書き込まれ、ある一定期間の顧客の購買履歴
をすべて記録したファイルであり、図2に示すように、
顧客の顧客NO301と、購買した個店NO302と、
購入した商品コード303と、そして購買金額304と
からなる。
買する毎に書き込まれ、ある一定期間の顧客の購買履歴
をすべて記録したファイルであり、図2に示すように、
顧客の顧客NO301と、購買した個店NO302と、
購入した商品コード303と、そして購買金額304と
からなる。
【0017】顧客属性マスタファイル31は、顧客毎
に、顧客の属性を記録したマスタファイルであり、図3
に示すように、顧客NO311と、年代コード313
(例えば、20代は”2”、30代は”3”とする)
と、職業コード314と、地域コード315等の顧客属
性やその顧客が所属するグループNO312とが記録さ
れる。
に、顧客の属性を記録したマスタファイルであり、図3
に示すように、顧客NO311と、年代コード313
(例えば、20代は”2”、30代は”3”とする)
と、職業コード314と、地域コード315等の顧客属
性やその顧客が所属するグループNO312とが記録さ
れる。
【0018】個店利用顧客特徴マスタファイル32は、
個店毎に、個店利用顧客の特徴が記録されたマスタファ
イルであり、図4に示すように、個店コード321と、
個店名322と、業種コード323と、その個店を利用
する顧客の特徴である利用顧客特徴324等が記録され
る。
個店毎に、個店利用顧客の特徴が記録されたマスタファ
イルであり、図4に示すように、個店コード321と、
個店名322と、業種コード323と、その個店を利用
する顧客の特徴である利用顧客特徴324等が記録され
る。
【0019】グループ別顧客特徴マスタファイル33
は、グループ毎に、顧客属性(例:年代、職業)につい
て最も割合が多い要素(例:20代、30代、学生、主
婦)と、そのグループの顧客がよく購買している個店の
利用顧客特徴が記録される。
は、グループ毎に、顧客属性(例:年代、職業)につい
て最も割合が多い要素(例:20代、30代、学生、主
婦)と、そのグループの顧客がよく購買している個店の
利用顧客特徴が記録される。
【0020】この図5の例では、グループNO331
と、年代コード332と、職業コード333と、利用個
店特徴1(334)と、利用個店特徴2(335)とが
記憶されている。
と、年代コード332と、職業コード333と、利用個
店特徴1(334)と、利用個店特徴2(335)とが
記憶されている。
【0021】購買度ファイル34は、顧客毎に、個店で
の購買状況を示す購買度(ここでは、購買金額を5ラン
クにランク化した数値)が記録される。
の購買状況を示す購買度(ここでは、購買金額を5ラン
クにランク化した数値)が記録される。
【0022】この図6に示す例では、顧客NO341
と、各個店(個店A342、個店B343、個店C34
4)とが記録されている。
と、各個店(個店A342、個店B343、個店C34
4)とが記録されている。
【0023】次に、本実施例の顧客情報の分析処理につ
いて説明する。
いて説明する。
【0024】図7は、本実施例の顧客情報の分析処理の
手順を示したフロー図である。
手順を示したフロー図である。
【0025】本実施例の顧客情報の分析処理は、図7に
示すように、まず、購買履歴ファイル30から、普段買
い物をしている個店の組み合わせの近い顧客を集めると
いう形で顧客のグループ化を行うグルーピング処理を行
う(ステップ100)。
示すように、まず、購買履歴ファイル30から、普段買
い物をしている個店の組み合わせの近い顧客を集めると
いう形で顧客のグループ化を行うグルーピング処理を行
う(ステップ100)。
【0026】その後、各グループ毎に、グループに入っ
た顧客の顧客属性から、特徴的なものの抽出を行う特徴
的な顧客属性の抽出処理を行う(ステップ110)。
た顧客の顧客属性から、特徴的なものの抽出を行う特徴
的な顧客属性の抽出処理を行う(ステップ110)。
【0027】その後、グループに入った顧客が普段の買
い物している個店の特徴から、顧客特徴の抽出を行う個
店の利用顧客特徴抽出処理を行う(ステップ120)。
い物している個店の特徴から、顧客特徴の抽出を行う個
店の利用顧客特徴抽出処理を行う(ステップ120)。
【0028】そして、グループ別の顧客特徴を、個店別
に並び替え、顧客特徴を表示する個店の利用顧客特徴表
示処理を行う(ステップ130)。
に並び替え、顧客特徴を表示する個店の利用顧客特徴表
示処理を行う(ステップ130)。
【0029】なお、上述したステップ110〜ステップ
130は、ステップ100でグループ化された各グルー
プごとに行う。
130は、ステップ100でグループ化された各グルー
プごとに行う。
【0030】次に、上述した各処理の詳細について図8
〜図12を用いて説明する。
〜図12を用いて説明する。
【0031】図8は、上述したステップ100のグルー
ピング処理を説明するためのフロー図である。
ピング処理を説明するためのフロー図である。
【0032】本実施例のグルーピング処理は、図8に示
すように、磁気カード10より、得られた顧客情報を蓄
積した購買履歴ファイル30から、顧客別個店別に購入
金額を累積する(ステップ101)。
すように、磁気カード10より、得られた顧客情報を蓄
積した購買履歴ファイル30から、顧客別個店別に購入
金額を累積する(ステップ101)。
【0033】その後、個店別に各顧客の購入金額の平均
値、標準偏差を計算し(ステップ102)、平均値、標
準偏差を使って正規分布関数の値を求める(ステップ1
03)。
値、標準偏差を計算し(ステップ102)、平均値、標
準偏差を使って正規分布関数の値を求める(ステップ1
03)。
【0034】この正規化された値を5倍し、小数点第1
位を四捨五入することにより、購入金額を5ランクにラ
ンク分けし(本実施例では、これを購買度とする)、購
買度ファイル34を作成する(ステップ104)。
位を四捨五入することにより、購入金額を5ランクにラ
ンク分けし(本実施例では、これを購買度とする)、購
買度ファイル34を作成する(ステップ104)。
【0035】そして、購買度ファイル34に、数学的統
計手法のクラスタリング分析を使う事により、図9に示
すように、個店別購買度分布の近い顧客同士のグループ
化を行い、グループ毎にグループ番号を付け、顧客毎の
グループ番号を顧客属性マスタファイル31に書き込む
(ステップ105)。
計手法のクラスタリング分析を使う事により、図9に示
すように、個店別購買度分布の近い顧客同士のグループ
化を行い、グループ毎にグループ番号を付け、顧客毎の
グループ番号を顧客属性マスタファイル31に書き込む
(ステップ105)。
【0036】この図9の例では、個店A,Cで購買して
いる顧客NO.5、10、23がグループ1として、個
店B,D,Eで購買している顧客NO.15、31、3
4がグループ2としてグループ化される。
いる顧客NO.5、10、23がグループ1として、個
店B,D,Eで購買している顧客NO.15、31、3
4がグループ2としてグループ化される。
【0037】図10は、ステップ110の特徴的な顧客
属性の抽出処理を説明するためのフロー図である。
属性の抽出処理を説明するためのフロー図である。
【0038】本実施例の特徴的な顧客属性の抽出処理
は、図10に示すように、まず、分析対象グループに該
当する顧客の顧客属性マスタファイル31から、「モー
ド、メジアン等の数学的技法」を用いて、顧客属性で最
も特徴的な要素を取り出し(ステップ111)、最も特
徴的な要素を顧客特徴としてグループ別顧客特徴マスタ
ファイル33に登録する(ステップ112)。
は、図10に示すように、まず、分析対象グループに該
当する顧客の顧客属性マスタファイル31から、「モー
ド、メジアン等の数学的技法」を用いて、顧客属性で最
も特徴的な要素を取り出し(ステップ111)、最も特
徴的な要素を顧客特徴としてグループ別顧客特徴マスタ
ファイル33に登録する(ステップ112)。
【0039】図11は、ステップ120の個店の利用顧
客特徴抽出処理を説明するためのフロー図である。
客特徴抽出処理を説明するためのフロー図である。
【0040】本実施例の個店の利用顧客特徴抽出処理
は、図11に示すように、まず、購買度ファイル34か
らグループに入っている顧客の購買度の高い個店を選ぶ
ことにより、利用個店の抽出を行う(ステップ12
1)。
は、図11に示すように、まず、購買度ファイル34か
らグループに入っている顧客の購買度の高い個店を選ぶ
ことにより、利用個店の抽出を行う(ステップ12
1)。
【0041】そして、個店利用顧客特徴マスタファイル
32からその利用個店に選ばれた個店を利用している顧
客特徴を取得し、グループ別顧客特徴マスタファイル3
3に書き込む(ステップ122)。
32からその利用個店に選ばれた個店を利用している顧
客特徴を取得し、グループ別顧客特徴マスタファイル3
3に書き込む(ステップ122)。
【0042】図12は、ステップ130の個店の利用顧
客特徴表示処理を説明するためのフロー図である。
客特徴表示処理を説明するためのフロー図である。
【0043】本実施例の個店の利用顧客特徴表示処理
は、図12に示すように、まず、グループ別顧客特徴マ
スタファイル33から、個店毎に、この個店を普段買い
物に利用しているグループと利用していないグループに
分け、図13に示すように、個店別顧客分析リスト35
を表示器23にて表示する(ステップ131)。
は、図12に示すように、まず、グループ別顧客特徴マ
スタファイル33から、個店毎に、この個店を普段買い
物に利用しているグループと利用していないグループに
分け、図13に示すように、個店別顧客分析リスト35
を表示器23にて表示する(ステップ131)。
【0044】なお、個店別顧客分析リスト35の表示形
式は、これに限定されない。
式は、これに限定されない。
【0045】したがって、説明してきたように、顧客情
報が格納されたショッピングモールまたは商店街内共通
の磁気カード等を用い、その磁気カードから必要な顧客
属性、商品売上の情報を取得し、それら情報から自店を
来店してくれている顧客の特徴と来店してくれていない
顧客の特徴とを分析して出力することにより、自店にお
ける顧客情報だけでなく、来店していない顧客を把握し
た分析を行うことが可能となる。
報が格納されたショッピングモールまたは商店街内共通
の磁気カード等を用い、その磁気カードから必要な顧客
属性、商品売上の情報を取得し、それら情報から自店を
来店してくれている顧客の特徴と来店してくれていない
顧客の特徴とを分析して出力することにより、自店にお
ける顧客情報だけでなく、来店していない顧客を把握し
た分析を行うことが可能となる。
【0046】また、来店していない顧客の特徴を把握で
きるので、それを品揃えに反映させる事により、来店し
ていない顧客を自店に呼ぶことができる。
きるので、それを品揃えに反映させる事により、来店し
ていない顧客を自店に呼ぶことができる。
【0047】さらに、顧客属性や利用個店の情報を使う
事により、顧客特徴がくわしく把握できるため、品揃え
や販売促進手段をより正確に立案する事ができる。
事により、顧客特徴がくわしく把握できるため、品揃え
や販売促進手段をより正確に立案する事ができる。
【0048】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
【0049】
【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。
【0050】来店していない顧客を把握した顧客情報の
分析を行うことが可能となる。
分析を行うことが可能となる。
【図1】本発明の一実施例である顧客情報の分析を実現
するシステムの構成を示したブロック図である。
するシステムの構成を示したブロック図である。
【図2】本実施例の購買履歴ファイルを説明するための
図である。
図である。
【図3】本実施例の顧客属性マスタファイルを説明する
ための図である。
ための図である。
【図4】本実施例の個店利用顧客特徴マスタファイルを
説明するための図である。
説明するための図である。
【図5】本実施例のグループ別顧客特徴マスタファイル
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図6】本実施例の購買度ファイルを説明するための図
である。
である。
【図7】本実施例の顧客情報の分析処理について説明す
るための図である。
るための図である。
【図8】本実施例の顧客情報の分析処理におけるグルー
ピング処理を説明するためのフロー図である。
ピング処理を説明するためのフロー図である。
【図9】本実施例のグルーピング処理におけるグルーピ
ングの例を説明するための図である。
ングの例を説明するための図である。
【図10】本実施例の顧客情報の分析処理における特徴
的な顧客属性の抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
的な顧客属性の抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図11】本実施例の顧客情報の分析処理における個店
の利用顧客特徴抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
の利用顧客特徴抽出処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図12】本実施例の顧客情報の分析処理における個店
の利用顧客特徴表示処理を説明するためのフロー図であ
る。
の利用顧客特徴表示処理を説明するためのフロー図であ
る。
【図13】本実施例の個店別顧客分析リストの表示例を
示した図である。
示した図である。
10…磁気カード、11…POS装置、20…通信制御
装置、21…キーボード、22…計算機、23…表示
器、24…記憶装置。
装置、21…キーボード、22…計算機、23…表示
器、24…記憶装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 正史 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目2番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内 (72)発明者 小島 岳 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目2番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内 (72)発明者 吉本 美津子 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目2番 株式会社日立製作所ビジネスシステム開発 センタ内
Claims (2)
- 【請求項1】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、 前記記憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情
報を取得し、それら情報から自店を来店してくれている
顧客の特徴と来店してくれていない顧客の特徴とを抽出
し、出力することを特徴とする顧客情報の分析方法。 - 【請求項2】 複数の同業者が出店しているショッピン
グモールまたは商店街等内で共通に使用され、顧客の属
性情報と購買情報とを格納した記憶カードを用いて顧客
の情報を分析する顧客情報の分析方法であって、 前記記憶カードから同業者に関する顧客属性と購買の情
報を取得し、普段買い物をしている個店の組み合わせの
近い顧客を集める顧客のグループ化を行い、各グループ
毎に、グループに入った顧客の顧客属性とグループに入
った顧客が普段の買い物している個店の特徴から、それ
ぞれ特徴的なものの抽出を行い、グループ別の顧客特徴
を、個店別に並び替えて顧客特徴を表示することを特徴
とする顧客情報の分析方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27855795A JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP27855795A JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09120420A true JPH09120420A (ja) | 1997-05-06 |
Family
ID=17598928
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP27855795A Pending JPH09120420A (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 顧客情報の分析方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH09120420A (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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KR20020021604A (ko) * | 2000-09-14 | 2002-03-21 | 니시무라 준코 | 추장정보제공방법, 추장정보통신시스템, 추장정보송신장치및 기록매체 |
KR100640922B1 (ko) * | 2000-06-30 | 2006-11-02 | 엘지전자 주식회사 | 고객 관리 시스템 및 이 시스템의 운영방법 |
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JP2023000788A (ja) * | 2021-06-18 | 2023-01-04 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
-
1995
- 1995-10-26 JP JP27855795A patent/JPH09120420A/ja active Pending
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