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技術 データ処理装置、そのコンピュータプログラムおよびデータ処理方法

出願人 日本電気株式会社
発明者 飯田真史
出願日 2007年10月26日 (11年2ヶ月経過) 出願番号 2007-279348
公開日 2009年5月21日 (9年7ヶ月経過) 公開番号 2009-110107
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 製品特定情報 購入提案 消費者属性 販売製品 製品属性 製品識別情報 消費者個人 属性抽出処理
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2009年5月21日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (6)

課題

どのような属性販売製品不足しているかを把握しつつ、一般消費者要望している販売製品を購入提案することを可能とする。

解決手段

データ処理装置100は、販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶し、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶し、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得し、取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成し、作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出し、販売履歴が作成されていない製品登録データのうち、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検出し、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する。

概要

背景

現在、各種の販売製品において、一般消費者販売する販売業務が、様々な形態で実施されている。例えば、販売製品を販売している販売業者などは、一般的に販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを、製品データベース蓄積している。

さらに、このような販売業者は、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データも、消費者データベースに蓄積している。そして、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データをリンクさせることで、販売実績登録している。

従って、この販売実績をデータ読出することで、どの一般消費者が、どの販売製品を購入したか、販売実績を確認することができる。そこで、販売業者は販売実績を確認し、例えば、ある販売製品に新型発表されると、旧型の販売製品を購入している一般消費者を検索し、新型の販売製品の購入を提案するなどしている。

また、一般消費者が特定の販売製品を購入したときに、その製品登録データの製品属性データを抽出し、共通の製品属性データが登録されている製品登録データを検出し、その製品登録データが登録されている販売製品の購入を一般消費者に提案することも実施されている。

現在、上述のように各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務を支援する各種の提案がある(例えば、特許文献1〜4参照)。
特開2002−083111号公報
特開2006−079546号公報
特開2003−141326号公報
特開2006−079550号公報

概要

どのような属性の販売製品が不足しているかを把握しつつ、一般消費者が要望している販売製品を購入提案することを可能とする。データ処理装置100は、販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶し、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶し、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得し、取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成し、作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出し、販売履歴が作成されていない製品登録データのうち、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検出し、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項1

各種の販売製品一般消費者販売する販売業務支援に利用されるデータ処理装置であって、前記販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する製品記憶手段と、前記一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する消費者記憶手段と、前記販売業務が実行されるごとに前記消費者登録データに対応する前記製品登録データを取得する記録取得手段と、取得された前記製品登録データから前記一般消費者ごとの前記販売製品の販売履歴を作成する販売記録手段と、作成された前記販売履歴の複数の前記製品登録データに基づいて前記製品属性データを抽出する属性抽出手段と、記憶された前記製品登録データの中から抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データを検索する検索手段と、検索した結果、抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された前記製品属性データを不足製品データとして出力する不足出力手段と、を有するデータ処理装置。

請求項2

検索した結果、抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データが記憶されていると判断されたとき、判断された前記製品登録データを前記一般消費者への購入提案として出力する製品出力手段をさらに有する請求項1に記載のデータ処理装置。

請求項3

前記属性抽出手段は、作成された前記販売履歴の複数の前記製品登録データから共通する前記製品属性データを抽出することを特徴とする請求項1または2に記載のデータ処理装置。

請求項4

検索した結果、抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、記憶された前記製品登録データの前記製品属性データと、抽出された前記製品属性データとを比較し、抽出された前記製品属性データのうち、登録されていない前記製品属性データを特定する属性特定手段をさらに備え、前記不足出力手段は、特定された製品属性データを不足属性データとして前記製品登録データとともに出力することを特徴とする請求項3に記載のデータ処理装置。

請求項5

前記製品記憶手段は、前記製品属性データが複数段階に登録されている前記製品登録データを記憶し、前記検索手段は、抽出された複数段階の一部の前記製品属性データが登録されていて抽出された複数段階の他部の前記製品属性データが登録されていない前記製品登録データを検索する請求項3または4に記載のデータ処理装置。

請求項6

前記製品記憶手段は、前記製品属性データが複数段階に登録されている前記製品登録データを記憶し、前記検索手段は、抽出された複数段階の上位の前記製品属性データが登録されていて抽出された複数段階の下位の前記製品属性データが登録されていない前記製品登録データを検索することを特徴とする請求項3または4に記載のデータ処理装置。

請求項7

前記検索手段は、登録されている前記複数段階の一部の前記製品属性データの数がもっとも多い前記製品登録データを検索することを請求項5または6に記載のデータ処理装置。

請求項8

前記販売記録手段は、取得された前記製品登録データを前記製品属性データごとに累積することにより前記販売製品の販売履歴を作成し、前記属性抽出手段は、前記製品属性データごとの累積結果に基づいて前記製品属性データを抽出することを特徴とする請求項1乃至7いずれかに記載のデータ処理装置。

請求項9

購入提案された前記製品登録データの前記販売製品への前記一般消費者の反応を反映した消費者反応データの入力を受け付ける反応入力手段と、前記消費者反応データを対応する前記消費者登録データと前記製品登録データとの少なくとも一方に登録する反応登録手段とを、さらに有する請求項1乃至8いずれかに記載のデータ処理装置。

請求項10

前記検索手段は、前記消費者反応データにも対応して前記製品登録データを検索する請求項9に記載のデータ処理装置。

請求項11

各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、前記販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する製品記憶処理と、前記一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する消費者記憶処理と、前記販売業務が実行されるごとに前記消費者登録データに対応する前記製品登録データを取得する記録取得処理と、取得された前記製品登録データから前記一般消費者ごとの前記販売製品の販売履歴を作成する販売記録処理と、作成された前記販売履歴の複数の前記製品登録データに基づいて前記製品属性データを抽出する属性抽出処理と、記憶された前記製品登録データの中から抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データを検索する検索処理と、検索した結果、抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された前記製品属性データを不足製品データとして出力する不足出力処理と、を前記データ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。

請求項12

各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理方法であって、前記販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶するステップと、前記一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶するステップと、前記販売業務が実行されるごとに前記消費者登録データに対応する前記製品登録データを取得するステップと、取得された前記製品登録データから前記一般消費者ごとの前記販売製品の販売履歴を作成するステップと、作成された前記販売履歴の複数の前記製品登録データに基づいて前記製品属性データを抽出するステップと、記憶された前記製品登録データの中から抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データを検索するステップと、検索した結果、抽出された前記製品属性データが登録されている前記製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された前記製品属性データを不足製品データとして出力するステップと、を有するデータ処理方法。

技術分野

0001

本発明は、各種の販売製品一般消費者販売する販売業務支援に利用されるデータ処理装置、そのコンピュータプログラムおよびデータ処理方法に関する。

背景技術

0002

現在、各種の販売製品において、一般消費者に販売する販売業務が、様々な形態で実施されている。例えば、販売製品を販売している販売業者などは、一般的に販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを、製品データベース蓄積している。

0003

さらに、このような販売業者は、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データも、消費者データベースに蓄積している。そして、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データをリンクさせることで、販売実績登録している。

0004

従って、この販売実績をデータ読出することで、どの一般消費者が、どの販売製品を購入したか、販売実績を確認することができる。そこで、販売業者は販売実績を確認し、例えば、ある販売製品に新型発表されると、旧型の販売製品を購入している一般消費者を検索し、新型の販売製品の購入を提案するなどしている。

0005

また、一般消費者が特定の販売製品を購入したときに、その製品登録データの製品属性データを抽出し、共通の製品属性データが登録されている製品登録データを検出し、その製品登録データが登録されている販売製品の購入を一般消費者に提案することも実施されている。

0006

現在、上述のように各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務を支援する各種の提案がある(例えば、特許文献1〜4参照)。
特開2002−083111号公報
特開2006−079546号公報
特開2003−141326号公報
特開2006−079550号公報

発明が解決しようとする課題

0007

現在の販売業者は、上述のように各種の販売製品をラインナップし、その製品登録データを製品データベースに蓄積し、一般消費者への購入提案に利用している。そして、その製品登録データを利用して様々な製品購入を一般消費者に提案している。

0008

しかし、このように購入提案される販売製品に、一般消費者が要望する販売製品が存在しないことが多々ある。この場合、当然ながら販売業者が提案した販売製品を一般消費者は購入しない。

0009

しかし、上述のような場合でも、なぜ提案した販売製品を一般消費者が購入しかなかったのかを、販売業者が認知することは困難である。特に、一般消費者の要望に対応した販売製品が、製品ラインナップに存在しないことを、販売業者が認識することは困難である。

0010

本発明は上述のような課題に鑑みてなされたものであり、どのような属性の販売製品が不足しているかを把握しつつ、一般消費者が要望している販売製品を購入提案することを可能とする。

課題を解決するための手段

0011

本発明によれば、各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理装置であって、
販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する製品記憶手段と、
一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する消費者記憶手段と、
販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得する記録取得手段と、
取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成する販売記録手段と、
作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する属性抽出手段と、
記憶された製品登録データの中から抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検索する検索手段と、
検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する不足出力手段と、
を有するデータ処理装置
が提供される。

0012

また、本発明によれば、各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する製品記憶処理と、
一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する消費者記憶処理と、
販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得する記録取得処理と、
取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成する販売記録処理と、
作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する属性抽出処理と、
記憶された製品登録データの中から抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検索する検索処理と、
検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する不足出力処理と、
をデータ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム
が提供される。

0013

さらに、本発明によれば、各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理方法であって、
販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶するステップと、
一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶するステップと、
販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得するステップと、
取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成するステップと、
作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出するステップと、
記憶された製品登録データの中から抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検索するステップと、
検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力するステップと、
を有するデータ処理方法
が提供される。

0014

なお、本発明の各種の構成要素は、その機能を実現するように形成されていればよく、例えば、所定の機能を発揮する専用のハードウェア、所定の機能がコンピュータプログラムにより付与されたデータ処理装置、コンピュータプログラムによりデータ処理装置に実現された所定の機能、これらの任意の組み合わせ、等として実現することができる。

0015

また、本発明の各種の構成要素は、個々に独立した存在である必要もなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でよい。

0016

また、本発明のデータ処理方法には複数の工程を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の工程を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明のデータ処理方法を実施するときには、その複数の工程の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。

0017

さらに、本発明のデータ処理方法の複数の工程は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある工程の実行中に他の工程が発生すること、ある工程の実行タイミングと他の工程の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。

0018

また、本発明で云うデータ処理装置は、コンピュータプログラムを読み取って対応するデータ処理を実行できるように、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、I/F(Interface)ユニット、等の汎用デバイス構築されたハードウェア、所定のデータ処理を実行するように構築された専用の論理回路、これらの組み合わせ、等として実施することができる。

0019

なお、本発明でコンピュータプログラムに対応した各種動作をデータ処理装置に実行させることは、各種デバイスをデータ処理装置に動作制御させることなども意味している。

0020

例えば、データ処理装置に各種データを記憶させることは、データ処理装置に固定されているHDD(Hard Disc Drive)等の情報記憶媒体にCPUが各種データを格納すること、データ処理装置に交換自在に装填されているCD−R(Compact Disc−Recordable)等の情報記憶媒体にCPUがCDドライブで各種データを格納すること、等でよい。

発明の効果

0021

本発明によれば、販売業者は製品ラインナップの充実を促進するようなことができ、より良好に一般消費者のニーズ対処できるようになる。

発明を実施するための最良の形態

0022

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

0023

図1は、本実施の形態のデータ処理装置を模式的に表すブロック図である。本実施の形態は、各種の販売製品を一般消費者に販売する販売業務の支援に利用されるデータ処理装置100である。このデータ処理装置100は、製品記憶部101と、消費者記憶部103と、記録取得部105と、販売記録部107と、製品検出部109と、属性特定部111と、製品出力部113と、不足出力部115と、反応入力部117と、反応登録部118とを有する。

0024

製品記憶部101は、販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する。製品登録データは、たとえば、図2で示すデータ構造で記憶される。図2の例では、製品属性データ(a、b、c・・・)からなる製品ID:A〜Gの製品登録データがそれぞれを示されている。

0025

販売製品とは、一般消費者に使用される有形または無形の商品である。また、販売製品は、一般消費者に利用される生命保険プランまたは旅行プランのようなサービスであってもよい。製品属性データとは、製品の特性を表す情報であって、主に商品開発設計指針として用いられるものである。また、製品属性データは、顧客の嗜好に依存する情報でもよく、販売方法移送方法に依存する情報などでもよい。さらに、製品属性データは、各製品にキーワードとして水平に付与されていても良く、ツリー構造で段階的に付与されていてもよい。例えば、販売製品が飲料であれば、種類、容量、容器の材料(、瓶、ペットボトル等)である。また、販売製品が旅行プランである場合は、行き先、期間、宿泊場所等である。なお、「飲料」や「旅行プラン」も製品属性データである。市場に供給され、分析対象となる販売製品が製品記憶部101に記憶されている。

0026

図2の例において、製品属性データは、たとえば、製品ID:A〜Gの販売製品が飲料の場合、A(a、b、d・・・)=(お、ペットボトル、340mL・・・)、C(a、c、d・・・)=(お茶、缶、350mL・・・)とすることができる。dについては340mLと350mLで両者は同一ではないが、たとえば、中サイズ、とカテゴリーごとに登録させておけば、両者を対応づけることも可能となる。

0027

なお、販売製品は、それぞれ販売製品を特定するための製品特定情報(たとえば、製品ID、品番)を保持するバーコードRFID等のデータキャリアが付されている。そのため、販売業務を行うとき、データキャリアを読み取ることで消費者に販売された販売製品を特定することができる。また、販売製品がサービスの場合は、各サービスを識別する製品特定情報を受け付けてもよい。これにより、販売業務が行われた販売製品となるサービスを識別することができる。

0028

製品記憶部101に記憶された販売製品が市場に供給されると、それぞれの販売製品について販売業務が行われる。販売業務は、たとえば、店舗での販売のように対人の販売形式で行われてもよい。また、自動販売機のような機械を介した無人の販売形式で行われてもよい。消費者に対し販売業務を行うとき、データ処理装置100は、消費者を識別するための消費者識別情報(たとえば、消費者ID等)を受け付ける。このとき、消費者識別情報とともに、消費者属性データを受け付けてもよい。消費者属性データとは、個々の消費者の特性を表すデータであり、例えば、年齢性別職業などである。消費者識別情報および消費者属性データは、たとえばIDカードクレジットカード会員カード)を介して取得することができる。携帯電話電子マネー機能が備わっている場合、販売商品対価とともに、店舗や自動販売機等に設置されたリードライタから消費者識別情報および消費者属性データを取得することができる。

0029

データ処理装置100は、販売業務が実行されるごとに消費者識別情報と製品識別情報とを関連付けて受け付ける。データ処理装置100は、消費者識別情報および製品識別情報を読み取り可能な読取部(図示せず)を備えることにより、これらの情報を受け付けることができる。また、消費者識別情報および製品識別情報を読み取り可能な端末と接続することにより、これらの情報を受け付けることができる。端末とデータ処理装置100との接続は、銅線光ファイバーなどのケーブル赤外線電波など何らかの手段でつなぎ、データのやりとりができるようにされていればよい。具体的には、LAN(Local Area Network)、無線LANWAN(Wide Area Network)、イントラネット、複数のLANやWANをつないだ地球規模インターネット等で接続されていればよい。データ処理装置100は、消費者識別情報とともに消費者属性データを受け付けてよいし、消費者属性データのみを受け付けてもよい。

0030

消費者記憶部103は、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する。販売業務の実行の際、消費者属性データとともに消費者識別情報を受け付けたとき、消費者属性データとともに消費者識別情報が消費者記憶部103に記憶される。また、消費者記憶部103には、あらかじめ、消費者登録データを記憶しておいてもよい。たとえば、一般消費者を属性(性別、年代、職業等)によって細分類し、それぞれのカテゴリーの識別データ対応付けて消費者属性データを記憶させてもよい。この場合、販売業務の実行ごとに消費者属性データを受け付けることにより、消費者属性データが一致するカテゴリーに分類することができる。また、消費者個人から消費者登録データの登録を受け付けてもよい。

0031

記録取得部105は、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得する。具体的には、販売業務の実行により受け付けられた消費者識別情報や消費者属性データに基づいて、対応する消費者登録データを消費者記憶部103から抽出する。また、販売業務の実行の際、消費者識別情報や消費者属性情報と関連付けて製品識別情報が受け付けられる。このため、記録取得部105は、受け付けた製品識別情報に基づいて製品記憶部101から対応する製品登録データを抽出する。これにより、消費者登録データと製品登録データとを対応させることができる。

0032

販売記録部107は、取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売商品の販売履歴を作成する。販売記録部107は、取得された製品登録データを製品属性データごとに累積することにより販売履歴を作成してもよい。この場合、販売製品の製品属性データに対し、販売製品の販売個数がそれぞれ加算される。図3には、そのデータ構造の一例を示す。図3では、一般消費者の販売履歴が示されている。甲の属性は、20代男性であって、職業が会社員である。甲は、製品ID:Aの販売製品を5個、製品ID:Cの販売製品を10個、製品ID:Dの販売製品を10個購入している。それぞれの販売製品の購入個数は、製品属性データごとに分類してカウントされる。たとえば、製品ID:Aの製品属性データは(a、b、d、f、g)からなるため、製品属性データa、b、d、f、gに製品ID:Aの販売個数である5がカウントされる。また、製品ID:C、Dの製品属性データも同様にカウントされる。そして、カウントされた製品属性データの和を求める。たとえば、製品属性データaは製品ID:A、C、Dの販売製品全てに含まれる製品属性データであるため、製品ID:A、C、Dの販売個数の和となる25が算出される。こうすることにより、製品の属性ごと販売回数を累積することができる。

0033

製品検出部109は、作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する。製品検出部109は、作成された販売履歴の複数の製品登録データから共通する製品属性データを抽出することができる。たとえば、図2で示す商品ID:A,C,Dの製品登録データについて販売履歴が作成されている場合、商品ID:A、C、Dの販売製品に共通する製品属性データ(a、f、g)を抽出することができる。

0034

また、製品検出部109は、製品属性データごとの累積結果に基づいて製品属性データを抽出してもよい。図3で示す販売履歴は、消費者甲の販売製品の販売履歴が示されている。甲の消費者登録データと購入された販売製品の製品登録データが製品属性データ(図3では、「製品属性」と示されている。)を対応づけて履歴が作成されている。消費者登録データは、消費者ID(甲)と消費者属性データ(図3では、「属性」と示されている)(20代、男性、会社員)からなる。また、販売業務の実行により購入された販売製品は図2で示す販売製品のうち、製品ID:A、C、Dで識別される販売製品である。図3の例において、販売回数が20以上である製品属性データを抽出すると設定すると、製品属性データ(a、e、f、g)が抽出されることとなる。こうすることにより、消費者の嗜好性のより高い製品属性データを抽出することができる。

0035

つづいて、製品検出部109は、製品記憶部101に記憶された製品登録データの中から抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検索する。たとえば、製品ID:A、C、Dの販売製品の製品登録データについて販売履歴が作成されている場合、販売履歴が作成されていない製品ID:B、E、F、Gの販売製品の製品登録データのうち、抽出された製品属性データ(a、f、g)が登録されている製品ID:Fの販売製品の製品登録データを検出する。製品出力部113は、製品検出部109が検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていると判断されたとき、判断された製品登録データを一般消費者への購入提案として出力する。

0036

一方、図3の例を用いた場合、製品ID:A、C、Dの製品登録データについて販売履歴が作成されている。しかしながら、販売履歴が作成されていない製品ID:B、E、F、Gには、いずれも抽出された製品属性データ(a、e、f、g)のすべては登録されていない。

0037

製品検出部109は、製品記憶部101に検出される製品登録データが記憶されていないと判断したとき、抽出された製品属性データを不足出力部115に送出する。たとえば、図3の例によれば、製品属性データ(a、e、f、g)と一致する製品属性データからなる製品登録データまたは製品属性データ(a、e、f、g)を包含する製品属性データからなる製品登録データを検出できない。したがって、製品属性データ(a、e、f、g)が不足出力部115に送出される。このようにして、不足出力部115は、製品検出部109が検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが製品記憶部101に記憶されていないと判断されたとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する。

0038

また、特定された製品属性データは、販売商品についてラインナップの足りない属性を示すデータである。不足製品データを用いることにより、不足製品データに対応する属性を備える販売製品を開発することができる。これにより、消費者の趣向分析に役立てることができ、消費者のニーズに適合した販売製品を市場に供給することができる。

0039

つづいて、本実施の形態のデータ処理装置100によるデータ処理方法について図1乃至3を参照しつつ説明する。図5は、本実施の形態のデータ処理装置100によるデータ処理方法を示すフローチャートである。まず、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得する(S101)。

0040

取得された製品登録データからなる一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成する(S103)。ステップ103(S103)では、たとえば、図3で示すように、各販売製品の製品属性データをそれぞれ対応させた販売履歴を作成する。販売業務が実行されるごとに取得された製品登録データに対応する商品IDおよび各製品属性データをインクリメントする。このように、製品登録データを累積して販売履歴を作成することができる。

0041

つづいて、作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する(S105、S107)。図3で示す販売履歴を参照するとき、たとえば、インクリメントされた製品属性データが20以上であるか否かを判断させ、インクリメントされた数が20以上のとき(S105Y)製品属性データを抽出されてもよい。一方、20未満のときは抽出しない(S105N)。このようにして、製品属性データ(a、e、f、g)が抽出される(S107)。

0042

ステップ109(S109)では、製品記憶部101に記憶された製品登録データと、記録取得部105の販売履歴とを比較し、製品登録データの販売履歴が作成されていない製品登録データがあるか否かを判断する。販売履歴が作成されていないと判断されるとき(S109N)、製品記憶部101から製品登録データを読み取る。さらに、読み取られた製品登録データの製品属性データと抽出された製品属性データとを比較し、読み取られた製品登録データの製品属性データが抽出された製品属性データと一致するか否かを判断する(S111)。また、読み取られた製品登録データの製品属性データが抽出された製品属性データを包含するか否かを判断する(S111)。製品属性データが一致または包含すると判断されたとき(S111Y)、製品登録データを製品出力部113から出力する(S113)。一方、製品属性データが一致しないまたは包含されていないと判断されたとき(S111N)、抽出された製品属性データを不足出力部115から出力する(S115)。

0043

出力された製品登録データを取得することによって、分析対象となった消費者の嗜好に適合した販売製品でありながら、未だ販売されていない販売製品を特定することができる。このように特定された販売商品は、分析対象となった消費者に対して購入提案される。購入提案は、消費者個人のホームページに販売商品を提示したり、消費者に電子メールを送信したりする等、種々の方法によってすることができる。

0044

購入提案の後一定期間の経過後、同じ消費者を対象として、再び本実施形態のデータ処理装置を用いたデータ処理を行ってもよい。このとき、購入提案された製品登録データが出力されなければ、購入提案された販売製品が販売されたことがわかる。また、購入提案された販売製品に識別情報を付加し、消費者登録データと購入提案された販売製品とを関連づけておいてもよい。こうすることにより、購入提案された販売製品の販売実績を調査することが可能となる。

0045

また、購入提案された販売製品に対する消費者のレスポンスを消費者から受け付けてもよい。たとえば、購入提案された販売製品について、消費者に所定のアンケート送付する。消費者は、アンケートに回答する。たとえば、通常、冷凍麺ラーメンと袋麺の焼きそばとを購入していた消費者に対し、冷凍麺の焼きそばを購入提案したとする。そうすると、消費者は、「おいしかった」という回答を送付する。この回答を反応入力部117が受け付ける。すなわち、反応入力部117は、購入提案された製品登録データの販売製品への一般消費者の反応を反映した消費者反応データの入力を受け付ける。

0046

反応登録部118は、消費者反応データを対応する消費者登録データと製品登録データとの少なくとも一方に登録する。消費者登録データに対応づけることにより、消費者ごとに消費者反応データを蓄積することができる。これにより、各消費者の趣向の調査に役立てることができ、消費者の嗜好により適合した販売製品を購入提案することができる。

0047

また、製品登録データに消費者反応データを対応付けることにより、各販売製品に対する消費者の意見を蓄積することができる。購入提案された販売製品について満足しなかった回答が集約された場合、これらを参考にして販売製品の改良を検討することができる。

0048

製品検出部109は、消費者反応データにも対応して製品登録データを検出してもよい。これにより、検出された製品登録データを購入提案すべきか否かを判断することができる。良好な消費者反応データが蓄積されていた場合は、積極的に購入提案することもできる。一方、消費者反応データが否定的な回答によるものであれば、購入提案をしないこともできる。また、消費者反応データに基づき、販売商品を改良した後に購入提案してもよい。たとえば、通常、冷凍麺のラーメンと袋麺の焼きそばを購入していた消費者に対して購入提案として、冷凍麺の焼きそばを製品属性データとする製品登録データが出力されたとする。そのとき、製品登録データとともに「麺がぼそぼそした」という消費者反応データが出力されたとする。この場合、焼きそばの冷凍麺について品質改良した後、改良された販売製品を消費者に購入提案してもよい。

0049

なお、製品検出部109は、抽出された製品属性データが登録されていない製品登録データを検出してもよい。たとえば、図2の例において、製品ID:A、C、Dの販売製品について販売履歴が作成されている場合、共通する製品属性データ(a、f、g)を抽出する。このとき、抽出された複数の製品属性データ(a、f、g)が全く登録されていない製品ID:G(b、c、d、e)の販売製品の製品登録データを製品出力部113から出力してもよい。この販売製品は、分析対象の消費者の嗜好と一致しない販売製品である可能性が高い。

0050

また、製品検出部109が、作成された前記販売履歴の複数の前記製品登録データから共通する製品属性データを抽出した場合において、検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、属性特定部111は、製品記憶部101に記憶された製品登録データの製品属性データと、抽出された製品属性データとを比較し、抽出された製品属性データのうち、登録されていない製品属性データを特定することができる。たとえば、図2の例において、製品ID:A、C、Dの販売製品について販売履歴が作成されている場合、抽出された製品属性データ(a、f、g)の一部を含む製品ID:B、Eの販売製品の製品登録データを検出してもよい。検出された製品登録データは抽出された製品属性データとともに属性特定部111に出力される。属性特定部111では、抽出された製品属性データと検出された製品属性データとを比較して、不足している製品属性データを特定する。特定された製品属性データは、不足製品データとして製品登録データとともに出力される。たとえば、製品ID:Bの製品登録データは、製品属性データgとともに出力される。また、販売製品Eの製品登録データは、製品属性データaとともに出力される。こうすることにより、出力された製品登録データに不足属性データを追加したり、いずれかの製品属性データと不足属性データとを置換させることによって、顧客のニーズに適合した商品を開発することができる。

0051

製品記憶部101は、製品属性データが複数段階に登録されている製品登録データを記憶してもよい。図4は、そのデータ構造の一例を示す。製品検出部109は、消費者登録データごとに取得された複数の製品登録データから複数段階ごとに共通する製品属性データを抽出する。抽出された複数段階の一部の製品属性データが登録されていて抽出された複数段階の他部の製品属性データが登録されていない製品登録データを検出する。たとえば、図4の例において、販売製品I、IIの製品登録データについて販売履歴が作成されていると仮定すると、複数段階ごとに共通する製品属性データ(ア、イ、エ)を抽出する。そして、抽出された複数段階の一部の製品属性データ(ア、イ)が登録されていて抽出された複数段階の他部の製品属性データ(エ)が登録されていない販売製品を選択する。

0052

製品検出部109は、登録されている複数段階の一部の製品属性データの数がもっとも多い製品登録データを検索する。具体的には、販売製品の抽出処理は、共通の製品属性データをより多くもつ販売製品を優先させるように行われる。たとえば、販売製品Iと販売製品IIIとを比べると、製品属性データ(ア、イ、カ)が共通であり、販売製品Iと販売製品VIIIとを比べると、アが共通であるため、共通の製品属性データが多いIIIを優先する。また、製品検出部109は、消費者登録データごとに取得された複数の製品登録データから複数段階ごとに共通する製品属性データを抽出し、抽出された複数段階の上位の製品属性データが登録されていて抽出された複数段階の下位の製品属性データが登録されていない製品登録データを検索してもよい。具体的には、抽出処理は、異なる製品属性データがより下位にある販売製品を、提案する商品として選択するようにして行われる。たとえば、販売製品Iと販売製品IIIとを比べると、製品属性データ(ア、イ、カ)が共通しており、販売製品Iと販売製品Vとを比べると、製品属性データ(ア、エ、カ)が共通しており、共通の製品属性データは同数である。しかし、一致しない製品属性データが販売製品IIIはオであり、販売製品Vはウである。そこで、より製品属性データが下位にあるオを持つ販売製品IIIを提案する商品として抽出する。

0053

このような抽出処理を行い、販売製品III、IVの製品登録データを抽出する。こうすることにより、階層構造のより近い類似の販売製品の中から共通の製品属性を有する販売製品を選択して、購入提案することができる。また、抽出された複数段階の一部の製品属性データ(ア、エ)が登録されていて抽出された複数段階の他部の製品属性データ(イ)が登録されていない販売製品V、VIの製品登録データを検出してもよい。こうすることにより、大概念では異なる販売製品であっても中位概念では共通する製品属性を有する販売製品を検出することができ、購入提案することが可能となる。

0054

また、記録取得部105は、一般消費者ごとに作成された販売履歴を消費者属性データに基づいて累積させてもよい。たとえば、図3で示すようなデータ構造により販売履歴を作成した場合、消費者属性データ(10代学生、20代女性会社員、60代男性、等)に基づき販売履歴を統合させてもよい。統合の際は、販売業務の実行ごとにインクリメントされた各数値を合算する。こうすることにより、特定の消費者を対象として購入提案をすることができる。また、特定の消費者を対象としたラインナップの穴として、不足製品データが出力される。したがって、出力された不足製品データを利用して、特定の消費者を対象とした販売製品の開発が可能となる。

0055

上述のようなデータ処理装置100の各部は、必要により各種のハードウェアを利用して実現される。しかし、データ処理装置が実装されているコンピュータプログラムに対応して機能することにより実現されている。

0056

このようなコンピュータプログラムは、例えば、販売製品ごとの複数の製品属性データからなる製品登録データを記憶する製品記憶処理と、一般消費者ごとの複数の消費者属性データからなる消費者登録データを記憶する消費者記憶処理と、販売業務が実行されるごとに消費者登録データに対応する製品登録データを取得する記録取得処理と、取得された製品登録データから一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成する販売記録処理と、作成された販売履歴の複数の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する属性抽出処理と、記憶された製品登録データの中から抽出された製品属性データが登録されている製品登録データを検索する検索処理と、検索した結果、抽出された製品属性データが登録されている製品登録データが記憶されていないと判断されたとき、抽出された製品属性データを不足製品データとして出力する不足出力処理と、等の処理動作をCPU等に実行させるためのソフトウェアとしてRAM等の情報記憶媒体に格納されている。

0057

つづいて、本実施の効果について説明する。本実施形態のデータ処理装置によれば、販売業務が実行されるごとに製品登録データを取得して一般消費者ごとの販売製品の販売履歴を作成する。また、作成された販売履歴の製品登録データに基づいて製品属性データを抽出する。そして、販売履歴が作成されていない製品登録データのうち、抽出された製品属性データが登録されていない製品登録データを検出する。したがって、一般消費者に販売された販売製品と一定の関連性を有する製品属性を備えるにもかかわらず、未だ販売されていない販売製品を検出することができる。一方、そのような製品属性を備える販売製品が検出されなかった場合は、抽出された製品属性データを製品ラインナップの不足として出力することができる。このため、販売業者は製品ラインナップの充実を促進することができ、より良好に一般消費者のニーズに対処できるようになる。

0058

なお、本実施の形態のデータ処理装置は、不足製品データを分析対象となる消費者登録データと対応づけて格納することができる。こうすることにより、格納された不足製品データを蓄積することにできる。したがって、蓄積された製品属性データに基づいて新たな販売製品を開発し、消費者に購入提案することができる。また、消費者属性データに基づいて消費者の属性別に消費者分析を行ってもよい。たとえば、ある消費者属性ごと(たとえば、20代女性ごと)に不足製品データを統計し、統計結果に基づいて特定の消費者層(たとえば、20代女性)を対象とした商品開発計画を立てることができる。こうすることにより、特定の消費者層(20代女性等)に需要の高い製品属性を備える商品開発を行うことができる。

0059

また、記録取得部105は、販売業務が実行された日時および販売場所を受け付けてもよい。こうすることにより、販売業務が実行された日時および販売場所と製品登録データとを関連付けて販売履歴を作成することができる。このため、地域別、季節別、年代別に不足製品データの統計処理を行うことが可能となる。したがって、不足製品データの経時変化を調べたり、地域分析を行ったりする等、多様な消費者購入分析を行うことが可能となる。これらの分析結果は、商品開発の有用な指針とすることができる。

0060

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

0061

本実施の形態ではデータ処理装置の各部がコンピュータプログラムにより各種機能として論理的に実現されることを例示した。しかし、このような各部の各々を固有のハードウェアとして形成することもでき、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実現することもできる。

0062

また、上記形態ではデータネットワークとして現状のインターネットを例示したが、これが次世代のインターネットであるNGN(Next Generation Network)でもよい。

0063

なお、当然ながら、上述した実施の形態および複数の変形例は、その内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。また、上述した実施の形態および変形例では、各部の構造などを具体的に説明したが、その構造などは本願発明を満足する範囲で各種に変更することができる。

図面の簡単な説明

0064

実施の形態に係るデータ処理装置の論理構造を示す模式的なブロック図である。
実施の形態に係る製品登録データの構造の一例である。
実施の形態に係る販売履歴のデータ構造の一例である。
実施の形態に係る製品登録データの構造の一例である。
実施の形態に係るデータ処理方法を示すフローチャートである。

符号の説明

0065

100データ処理装置
101製品記憶部
103消費者記憶部
105 記録取得部
107販売記録部
109 製品検出部
111属性特定部
113 製品出力部
115不足出力部
117 反応入力部
118 反応登録部

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