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技術 品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラム

出願人 日本電気株式会社
発明者 松井孝宏内村淳
出願日 2019年3月19日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2019-050854
公開日 2020年9月24日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-154510
状態 未査定
技術分野
  • -
主要キーワード 小型店舗 推奨度合い 通常店舗 推奨装置 取り下げる 推奨度 推奨システム 各単位期間
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(2020年9月24日)のものです。
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図面 (16)

課題

店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨する。

解決手段

店舗サーバ120は、取得部126、及び、商品決定部127を含む。取得部126は、対象店舗来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する。商品決定部127は、対象店舗に来店した客が他の店舗において購入した商品の他の店舗における購入履歴に基づき、対象店舗における発注推奨商品を決定する。

概要

背景

小売店舗コンビニエンスストアスーパーマーケットなど)における売上げ向上のためには、店舗を利用している客が必要とする商品を品揃えすることが重要である。

店舗における品揃えを推奨する技術が、例えば、特許文献1に開示されている。特許文献1に記載の品揃推奨装置は、店舗で販売実績のある商品の販売金額構成情報の算出と、販売実績のない商品の販売金額構成情報の予測とを行い、これらの商品から、販売金額構成比に基づき、推奨する商品を決定する。

概要

店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨する。店舗サーバ120は、取得部126、及び、商品決定部127を含む。取得部126は、対象店舗来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する。商品決定部127は、対象店舗に来店した客が他の店舗において購入した商品の他の店舗における購入履歴に基づき、対象店舗における発注推奨商品を決定する。

目的

本開示の目的の一つは、上述の課題を解決し、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる、品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

対象店舗来店した客の識別子、他の店舗商品購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、を備えた品揃推奨装置

請求項2

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうち前記対象店舗において取り扱っていない商品の中から前記発注推奨商品を決定する、請求項1に記載の品揃推奨装置。

請求項3

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうちの前記対象店舗において取り扱っている商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、前記発注推奨商品を決定する、請求項1または2に記載の品揃推奨装置。

請求項4

前記決定手段は、さらに、前記発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を決定する、請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項5

さらに、前記発注推奨商品と該発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を、店員端末に表示させる表示制御手段を備える、請求項4に記載の品揃推奨装置。

請求項6

さらに、前記発注推奨商品の発注処理を行う発注手段を備える、請求項1乃至5のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項7

さらに、前記発注推奨商品が前記対象店舗に入荷された場合に、前記他の店舗において該発注推奨商品を購入した客に、該発注推奨商品の入荷を通知する通知手段を備える、請求項6に記載の品揃推奨装置。

請求項8

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した複数の客が前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、請求項1乃至7のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項9

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客の前記対象店舗への来店履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品の決定を行うか否かを判定する、請求項1乃至8のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項10

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が該対象店舗から所定の範囲内の前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、請求項1乃至9のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項11

前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が所定の時間帯において前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、請求項1乃至10のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項12

前記決定手段は、さらに、前記対象店舗における前記発注推奨商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、該発注推奨商品を、発注取下げ推奨商品に決定する、請求項1乃至11のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。

請求項13

対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、品揃推奨方法

請求項14

コンピュータに、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、処理を実行させるプログラム

技術分野

0001

本開示は、品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラムに関する。

背景技術

0002

小売店舗コンビニエンスストアスーパーマーケットなど)における売上げ向上のためには、店舗を利用している客が必要とする商品を品揃えすることが重要である。

0003

店舗における品揃えを推奨する技術が、例えば、特許文献1に開示されている。特許文献1に記載の品揃推奨装置は、店舗で販売実績のある商品の販売金額構成情報の算出と、販売実績のない商品の販売金額構成情報の予測とを行い、これらの商品から、販売金額構成比に基づき、推奨する商品を決定する。

先行技術

0004

国際公開第2018/056220号

発明が解決しようとする課題

0005

特許文献1に記載の技術では、品揃えを推奨する商品の決定にあたって、店舗を利用している客が必要とする商品を考慮することは記載されていない。このため店舗を利用している客が該店舗に買物に行っても、該客にとって必要な商品が品揃えされておらず、該商品を購入できないことがある。

0006

本開示の目的の一つは、上述の課題を解決し、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる、品揃推奨装置、品揃推奨方法、及び、プログラムを提供することである。

課題を解決するための手段

0007

本開示の一態様における品揃推奨装置は、対象店舗来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、を備える。

0008

本開示の一態様における品揃推奨方法は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する。

0009

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、処理を実行させる。

発明の効果

0010

本開示の効果は、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できることである。

図面の簡単な説明

0011

第1の実施形態における品揃推奨システム10の構成を示すブロック図である。
第1の実施形態における、購入データの例を示す図である。
第1の実施形態における、来店データの例を示す図である。
第1の実施形態における、来店履歴の例を示す図である。
第1の実施形態における、商品情報の例を示す図である。
第1の実施形態における、発注情報の例を示す図である。
第1の実施形態における、購入履歴の例を示す図である。
第1の実施形態における、来店処理を示すフローチャートである。
第1の実施形態における、購入処理を示すフローチャートである。
第1の実施形態における、商品決定処理を示すフローチャートである。
第1の実施形態における、商品決定処理の例を示す図である。
第1の実施形態における、発注推奨画面の例を示す図である。
第1の実施形態における、入荷通知画面の例を示す図である。
第2の実施形態における、店舗サーバ120の構成を示すブロック図である。
コンピュータ500のハードウェア構成の例を示すブロック図である。

実施例

0012

実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。

0013

(第1の実施形態)
第1の実施形態について説明する。

0014

はじめに、第1の実施形態における品揃推奨システム10の構成を説明する。図1は、第1の実施形態における品揃推奨システム10の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、品揃推奨システム10は、店舗システム100A、B、…(以下、まとめて、店舗システム100とも記載)、本部システム200、及び、客端末300a、b、…(以下、まとめて、客端末300とも記載)を含む。店舗システム100は、例えば、小売業におけるコンビニエンスストアやスーパーマーケットのチェーン等の店舗1A、B、…(以下、まとめて、店舗1とも記載)の各々に設置される。本部システム200は、例えば、該チェーンの本部2に設置される。店舗システム100、本部システム200、及び、客端末300は、例えば、通信ネットワーク400により接続される。

0015

店舗1は、通常店舗、及び、省人型店舗または無人型店舗を含んでいてもよい。省人型店舗、及び、無人型店舗は、業務効率化や小規模商圏への展開を目的に、コンピュータシステムにより、購入商品登録精算をはじめ、接客支援、店内監視在庫管理設備管理等に関する店員の作業を低減し、常駐する店員の数を通常店舗より削減、或いは、ゼロにした、小型店舗である。

0016

図1を参照すると、店舗システム100は、POS(Point of Sale)装置110、店舗サーバ120、及び、店舗端末180を含む。POS装置110、店舗サーバ120、及び、店舗端末180は、例えば、店舗内ネットワークにより接続される。

0017

POS装置110や店舗サーバ120には、店舗内ネットワーク等を通じて、カードリーダライタ140やバーコードリーダ150、カメラ160が接続されていてもよい。カードリーダライタ140やバーコードリーダ150、カメラ160は、例えば、店舗1の出入り口等、店舗1内の任意の位置に設置される。

0018

また、POS装置110には、カードリーダライタ141や、バーコードリーダ151、カメラ161、タグリーダライタ171が接続されていてもよい。カードリーダライタ141や、バーコードリーダ151、カメラ161、タグリーダライタ171は、例えば、POS装置110の近くに設置される。

0019

カードリーダライタ140、141は、磁気カードや非接触IC(IntegratedCircuit)カードとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。バーコードリーダ150、151は、バーコードの読み取りを行う装置である。カメラ160、161は、店舗1の内部や店舗1内の客、商品の画像を取得する撮像装置である。タグリーダライタ171は、ICタグとの間で、情報の読み取り、書き込みを行う装置である。

0020

POS装置110は、購入客特定部111、登録部112、精算部113、及び、購入データ生成部114を含む。

0021

購入客特定部111は、商品を購入する客の客ID(Identifier)を特定する。客IDは、客を識別するための識別子である。第1の実施形態では、客IDとして、コンビニエンスストアやスーパーマーケットのチェーンの会員IDを用いる。購入客特定部111は、例えば、客の会員証により客ID(会員ID)を特定する。購入客特定部111は、カードリーダライタ141を用いて、客が提示した磁気カードや非接触ICカード形式の会員証から、客IDを読み出す。

0022

また、購入客特定部111は、クレジットカード電子マネーカード固有のIDにより客IDを特定してもよい。この場合、購入客特定部111は、カードリーダライタ141を用いて、客が提示した磁気形式や非接触ICカード形式のクレジットカードや電子マネーカードから、固有のIDを読み出す。

0023

また、購入客特定部111は、客の端末上で動作する会員用アプリケーションにより客IDを特定してもよい。この場合、購入客特定部111は、バーコードリーダ151を用いて、客の端末上で動作する会員用アプリケーションに表示される、客IDを示すバーコードを読み取る。同様に、購入客特定部111は、カメラ161を用いて、会員用アプリケーションに表示される、客IDを示す2次元バーコードを読み取ってもよい。また、購入客特定部111は、顔画像認証により客IDを特定してもよい。この場合、購入客特定部111は、例えば、カメラ161を用いて客の顔画像を取得し、顔画像認証を行う。同様に購入客特定部111は、虹彩認証指紋認証静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段により客IDを特定してもよい。

0024

登録部112は、客が購入する商品の登録を行う。登録部112は、例えば、商品に付与されたバーコードにより商品IDを特定する。この場合、登録部112は、バーコードリーダ151を用いて、客が購入する商品に付与された、商品IDを示すバーコードを読み取る。同様に、登録部112は、カメラ161を用いて、商品IDを示す2次元バーコードを読み取ってもよい。

0025

また、登録部112は、ICタグにより商品IDを特定してもよい。この場合、登録部112は、タグリーダライタ171により、商品に付与されたタグから、商品IDを示す情報を読み出す。また、登録部112は、画像認識により商品IDを特定してもよい。この場合、登録部112は、カメラ161を用いて商品画像を取得し、商品の画像認識を行う。

0026

精算部113は、客が購入する商品の精算を行う。精算部113は、例えば、クレジットカードや電子マネーカードにより精算を行う。この場合、精算部113は、カードリーダライタ141を用いて、客が提示した磁気形式や非接触ICカード形式のクレジットカードや電子マネーカードから、決済に必要な情報を読み出し、登録された商品の代金の精算(決済)を行う。

0027

また、精算部113は、現金による精算を行ってもよい。この場合、精算部113は、例えば、店員による現金の受渡し、または、POS装置110に接続された自動釣銭機(図示せず)を用いた現金の受渡しにより、精算を行う。

0028

また、精算部113は、客の端末上で動作する決済用アプリケーションにより精算を行ってもよい。この場合、精算部113は、バーコードリーダ151を用いて、客の端末上で動作する決済用アプリケーションに表示される、決済に必要な情報を示すバーコードを読み取り、精算を行う。同様に、精算部113は、カメラ161を用いて、決済用アプリケーションに表示される、決済に必要な情報を示す2次元バーコードを読み取ってもよい。

0029

また、精算部113は、顔画像認証により精算を行ってもよい。この場合、精算部113は、例えば、カメラ161を用いて客の顔画像を取得し、顔画像認証により客を特定し、客IDに関連付けて登録されているクレジットカードや電子マネー銀行口座等による精算を行う。同様に、精算部113は、虹彩認証、指紋認証、静脈認証等、顔画像認証以外の他の生体認証手段による精算を行ってもよい。

0030

なお、商品の登録、及び、精算は、例えば、店舗1の店員の操作により行われる形態でもよく、客の操作により行われる形態でもよい。また、商品の登録が店舗1の店員の操作により行われ、精算が客の操作により行われる形態でもよい。

0031

購入データ生成部114は、購入データを生成し、店舗サーバ120に送信する。図2は、第1の実施形態における、購入データの例を示す図である。購入データには、図2のように、購入日時、購入客ID、購入商品ID、及び、購入数が、関連付けて設定される。購入日時は、商品が購入された日時を示す。購入客IDは、商品を購入した客の客IDを示す。購入商品ID、及び、購入数は、それぞれ、購入された商品の商品ID、及び、購入された数を示す。なお、購入数の代わりに、購入された量を示す購入量が用いられてもよい。

0032

店舗サーバ120は、来店客特定部121、来店履歴記憶部122、商品情報記憶部123、更新部124、送信部125、取得部126、商品決定部127、表示制御部128、発注受付部129、商品発注部130、発注情報記憶部131、及び、通知部132を含む。店舗サーバ120、取得部126、及び、商品決定部127は、それぞれ、本開示における品揃推奨装置、取得手段、及び、決定手段の一実施形態である。また、表示制御部128、商品発注部130、及び、通知部132は、それぞれ、本開示における表示制御手段、商品発注手段、及び、通知手段の一実施形態である。

0033

来店客特定部121は、自店舗1に来店した客の客IDを特定する。来店客特定部121は、例えば、客の店舗1への入店時に、上述のカードリーダライタ140やバーコードリーダ150、カメラ160を用いて、購入客特定部111と同様の方法により、来店した客の客IDを特定する。なお、来店客特定部121は、来店した客の客IDを特定できれば、客の店舗1からの出店時等、来店中の任意のタイミングで、客IDを特定してもよい。

0034

また、来店客特定部121は、購入客特定部111により特定された、商品を購入した客の客IDを、来店客の客IDとして用いてもよい。

0035

来店客特定部121は、さらに、来店データを生成し、来店履歴記憶部122に保存する。図3は、第1の実施形態における、来店データの例を示す図である。来店データには、図3のように、来店日時、及び、来店客IDが、関連付けて設定される。来店日時は、客が来店した日時を示す。来店客IDは、来店客の客IDを示す。

0036

来店履歴記憶部122は、来店履歴を記憶する。来店履歴は、客の来店履歴を表す。図4は、第1の実施形態における、来店履歴の例を示す図である。来店履歴には、例えば、図4に示すように、来店データが来店日時の順番で設定される。

0037

商品情報記憶部123は、商品情報を記憶する。商品情報は、自店舗1において取り扱っている(販売対象の)商品に関する情報である。図5は、第1の実施形態における、商品情報の例を示す図である。商品情報には、例えば、図5のように、取扱商品IDと、商品単価在庫数販売数、及び、売上高が関連付けて設定される。取扱商品IDは、店舗1において取り扱っている商品の商品IDを示す。商品単価、及び、在庫数は、それぞれ、取扱商品IDで示される商品の単価在庫の数を示す。販売数、及び、売上高は、それぞれ、所定期間(例えば、直近の1年間や、1ヶ月間、1週間)における該商品の販売された数の合計値、及び、売上金額の合計値である。なお、販売数の代わりに、販売量が用いられてもよい。

0038

更新部124は、POS装置110から受信した購入データに基づき、商品情報を更新する。

0039

送信部125は、POS装置110から受信した購入データを本部システム200に送信する。

0040

取得部126は、来店履歴記憶部122から、自店舗1の来店履歴を取得する。また、取得部126は、店舗システム100から、自店舗1以外の各他店舗1の購入データを取得する。

0041

商品決定部127は、自店舗1における発注を推奨する商品(以下、発注推奨商品とも記載)を決定する。商品決定部127は、自店舗1(以下、対象店舗とも記載)に来店した客が他店舗1において購入した各商品の購入履歴に基づき、自店舗1における発注推奨商品を決定する。ここで、商品決定部127は、例えば、自店舗1に来店した客が他店舗1において購入した商品のうち、自店舗1において取り扱っていない商品の中から発注推奨商品を決定する。さらに、商品決定部127は、上述の購入履歴に基づき、発注推奨商品の発注推奨数を決定する。なお、発注推奨数の代わりに発注推奨量が用いられてもよい。

0042

表示制御部128は、自店舗1における発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を、店舗端末180に送信し、店員に表示させる。

0043

発注受付部129は、店舗端末180から、店員による発注推奨商品の発注要求を受付ける。

0044

商品発注部130は、発注推奨商品の発注処理を行う。発注処理は、例えば、本部システム200に、商品の発注情報を送信し、該商品の自店舗1への配送を要求する処理である。

0045

発注情報記憶部131は、発注情報を記憶する。発注情報は、発注推奨商品の発注に関する情報である。図6は、第1の実施形態における、発注情報の例を示す図である。発注情報には、例えば、図6のように、発注推奨商品ID、発注日時、発注数、及び、入荷通知先客IDが関連付けて設定される。発注推奨商品IDは、発注された発注推奨商品の商品IDを示す。発注日時、及び、発注数は、それぞれ、発注推奨商品IDが示す商品が発注された日時、及び、発注された数を示す。発注数の代わりに発注量が用いられてもよい。入荷通知先客IDは、該商品が自店舗1に入荷された場合に、入荷通知を送信する客の客IDを示す。

0046

通知部132は、発注推奨商品が配送され自店舗1に入荷された場合に、客の客端末300に、発注推奨商品の入荷通知を送信する。

0047

店舗端末180は、店舗1の店員が利用する端末である。店舗端末180は、店舗サーバ120から受信した発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を表示する。さらに、店舗端末180は、店舗サーバ120に発注推奨商品の発注要求を送信する。

0048

本部システム200は、本部サーバ210を含む。

0049

本部サーバ210は、購入履歴記憶部211、購入履歴更新部212、購入履歴送信部213、及び、配送指示部214を含む。

0050

購入履歴記憶部211は、各店舗1の購入履歴を記憶する。購入履歴は、来店した客による商品の購入履歴を表す。

0051

図7は、第1の実施形態における、購入履歴の例を示す図である。購入履歴記憶部211には、例えば、図7に示すように、店舗1ごとの購入履歴が記憶される。各購入履歴には、各店舗1の店舗システム100から受信した購入データが購入日時の順番で設定される。

0052

購入履歴更新部212は、店舗システム100から受信した購入データで、購入履歴記憶部211に記憶される購入履歴を更新する。

0053

購入履歴送信部213は、購入履歴記憶部211に記憶される購入履歴から、店舗システム100から要求された客についての購入履歴を抽出し、店舗サーバ120へ送信する。

0054

配送指示部214は、各店舗1の店舗システム100から発注された商品の発注元の店舗1への配送を、配送センター(図示せず)等に指示する。

0055

なお、店舗サーバ120の構成要素の一部が、本部サーバ210に含まれていてもよい。例えば、取得部126、及び、商品決定部127のうち少なくとも一方が、本部サーバ210に含まれていてもよい。

0056

客端末300は、例えば、携帯電話スマートフォン等、客が所持する端末装置である。客端末300は、店舗1の店舗システム100から受信した、発注推奨商品の入荷の通知を表示する。

0057

次に、第1の実施形態の動作について説明する。

0058

はじめに、来店処理について説明する。

0059

図8は、第1の実施形態における、来店処理を示すフローチャートである。来店処理は、各店舗1において、客の来店ごとに実行される。

0060

各店舗1の店舗システム100において、店舗サーバ120の来店客特定部121は、来店した客の客IDを特定する(ステップS101)。

0061

来店客特定部121は、来店データを生成し、来店履歴記憶部122に保存する(ステップS102)。

0062

例えば、来店客特定部121は、店舗1の出入り口に設置されたカードリーダライタ140を用いて、店舗1に入店する客の会員証から客IDを読み出す。そして、来店客特定部121は、図3のような来店データを生成する。

0063

店舗1において、客が来店するたびに、ステップS101、S102の処理が繰り返される。

0064

これにより、例えば、店舗1Aの店舗サーバ120の来店履歴記憶部122には、図4のように来店データが記憶される。

0065

次に、購入処理について説明する。

0066

図9は、第1の実施形態における、購入処理を示すフローチャートである。購入処理は、各店舗1において、客の商品の購入ごとに実行される。

0067

各店舗1の店舗システム100において、POS装置110の購入客特定部111は、商品を購入する客の客IDを特定する(ステップS201)。

0068

例えば、購入客特定部111は、POS装置110の近くに設置されたカードリーダライタ141を用いて、客の会員証から客IDを読み出す。

0069

登録部112は、客が購入する商品の登録を行う(ステップS202)。

0070

例えば、登録部112は、POS装置110の近くに設置されたバーコードリーダ151を用いて、客が購入する商品の商品IDを読み取る。

0071

精算部113は、客が購入する商品の精算を行う(ステップS203)。

0072

例えば、精算部113は、カードリーダライタ141を用いて、電子マネーカードによる精算を行う。

0073

購入データ生成部114は、購入データを生成し、店舗サーバ120に送信する(ステップS204)。

0074

例えば、購入データ生成部114は、図2のような購入データを生成する。

0075

店舗サーバ120の更新部124は、受信した購入データに基づき、商品情報記憶部123の商品情報を更新する(ステップS205)。ここで、更新部124は、商品情報における、購入データに含まれる購入商品IDと一致する取扱商品IDに関連付けられた在庫数から、購入データに含まれる購入数を減算する。また、更新部124は、該取扱商品IDに関連付けられた販売数に、購入データに含まれる購入数を加算する。さらに、更新部124は、該取扱商品IDに関連付けられた売上高に、該取扱商品IDに関連付けられた単価と購入データに含まれる購入数とを乗じた値を加算する。

0076

送信部125は、受信した購入データを、本部システム200に送信する(ステップS206)。

0077

本部サーバ210の購入履歴更新部212は、店舗システム100から受信した購入データで、購入履歴記憶部211の購入履歴を更新する(ステップS207)。

0078

店舗1において、客が商品を購入するたびに、ステップS201からS207の処理が繰り返される。

0079

これにより、例えば、店舗1Aの店舗サーバ120の商品情報記憶部123には、図5のように、自店舗1Aの商品情報が記憶される。また、本部サーバ210の購入履歴記憶部211には、図7のように、各店舗1A〜1Cの購入履歴が記憶される。

0080

次に、商品決定処理について説明する。

0081

図10は、第1の実施形態における、商品決定処理を示すフローチャートである。商品決定処理は、例えば、各店舗1の店舗端末180において、店員が商品の発注画面を表示させる操作をしたときに実行される。

0082

店舗端末180は、店舗サーバ120に、発注推奨商品を要求する(ステップS301)。

0083

店舗サーバ120の取得部126は、商品情報記憶部123から、自店舗1の商品情報を取得する(ステップS302)。

0084

例えば、店舗1Aの取得部126は、図5のような、商品情報を取得する。

0085

取得部126は、来店履歴記憶部122から、自店舗1の来店履歴を取得する(ステップS303)。

0086

例えば、店舗1Aの取得部126は、図4のような、来店履歴を取得する。

0087

取得部126は、来店履歴から、自店舗1に来店したことがある客の客IDを1つ選択する(ステップS304)。ここで、取得部126は例えば、所定期間(例えば、直近の1年間や、1ヶ月間、1週間)に来店したことがある客を選択する。以下、選択した客を対象客とも記載する。

0088

例えば、店舗1Aの取得部126は、図4の来店履歴から対象客M001を選択する。

0089

取得部126は、本部システム200の本部サーバ210に、対象客の、自店舗1以外の各他店舗1にける購入履歴を要求する(ステップS305)。

0090

本部サーバ210の購入履歴送信部213は、購入履歴記憶部211に記憶される購入履歴から、対象客について、各他店舗1の購入履歴を抽出し、店舗サーバ120へ送信する(ステップS306)。

0091

例えば、店舗1Aの取得部126は、対象客M001について、図7における、店舗1B、1Cの購入履歴を取得する。

0092

商品決定部127は、各店舗1の購入履歴を参照し、対象客が他店舗1において購入したことがある商品を抽出する(ステップS307)。以下、抽出した商品を対象商品とも記載する。

0093

図11は、第1の実施形態における、商品決定処理の例を示す図である。例えば、店舗1Aの商品決定部127は、図7における対象客M001の店舗1B、1Cでの購入履歴に基づき、図11のように、対象客M001について、対象商品X001、X002、X101、X102、及び、X103を抽出する。

0094

商品決定部127は、自店舗1の商品情報を参照し、対象商品が自店舗1において取り扱っている(販売対象の)商品かどうかを判定する(ステップS308)。ここで、商品決定部127は、商品IDが、商品情報に含まれる取扱商品IDと一致する商品を、自店舗1において取り扱っている商品と判定する。

0095

対象商品が自店舗1において取り扱っている商品の場合(ステップS308/YES)、ステップS312に進む。

0096

対象商品が自店舗1において取り扱っていない商品の場合(ステップS308/NO)、商品決定部127は、該対象商品の発注の推奨度合いを示す発注推奨度を算出する(ステップS309)。

0097

ここで、商品決定部127は、例えば、各他店舗1の購入履歴を参照し、対象客による所定期間(例えば、直近の1年間や、1ヶ月間、1週間)における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を算出する。購入頻度は、例えば、所定期間内の各単位期間(例えば、各月や各週、各日)における購入数の平均値である。商品決定部127は、例えば、所定期間の購入頻度や購入数、購入量が大きいほど発注推奨度が高くなるように、発注推奨度を算出する。この場合、商品決定部127は、購入頻度や購入数、購入量の値に対して、予め発注推奨度を定義した、推奨度決定テーブルに基づいて、発注推奨度を決定してもよい。

0098

例えば、図11の対象商品の内、商品X101、X102、及び、X103は、図4の商品情報に含まれておらず、自店舗1において取り扱っていない商品である。商品決定部127は、図11のように、商品X101、X102、及び、X103について購入頻度を算出し、発注推奨度を決定する。

0099

なお、商品決定部127は、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を比較して、発注推奨度を算出してもよい。この場合、商品決定部127は、例えば、単位期間の購入頻度や購入数、購入量が増えている場合、発注推奨度が高くなるように、発注推奨度を算出する。

0100

商品決定部127は、発注推奨度に基づき発注推奨商品を決定する(ステップS310)。ここで、商品決定部127は、例えば、発注推奨度が所定の閾値以上の場合、対象商品を発注推奨商品に決定する。

0101

例えば、所定の閾値が、発注推奨度「1」の場合、商品決定部127は、図11のように、発注推奨度「1」以上の商品X101、及び、X102を抽出する。

0102

なお、商品決定部127は、発注推奨度によらず、対象商品が自店舗1において取り扱っていない商品の場合、該対象商品を発注推奨商品に決定してもよい。

0103

さらに、商品決定部127は、発注推奨商品の発注推奨数や推奨量を決定する(ステップS311)。ここでも、商品決定部127は、例えば、各他店舗1の購入履歴を参照し、対象客による所定期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を用いて、発注推奨数や推奨量を算出する。商品決定部127は、例えば、所定期間の購入頻度や購入数、購入量が大きいほど発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨数や推奨量を算出する。この場合、商品決定部127は、購入頻度や購入数、購入量の値に対して、発注推奨数や推奨量を定義した、推奨数や推奨量決定テーブルに基づいて、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

0104

例えば、商品決定部127は、図11のように、商品X101、及び、X102の発注推奨数を決定する。

0105

なお、商品決定部127は、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量を比較して、単位期間の購入頻度や購入数、購入量が増えている場合、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

0106

また、商品決定部127は、発注推奨度の算出と、発注推奨数や推奨量の算出とで、購入履歴から得られる異なるデータを用いてもよい。例えば、商品決定部127は、所定期間における対象商品の購入頻度を用いて発注推奨度を算出し、購入数や購入量を用いて発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

0107

また、商品決定部127は、購入履歴によらず、予め商品ごとに設定された所定の数や量を、発注推奨商品の発注推奨数や推奨量として決定してもよい。

0108

店舗サーバ120は、来店履歴に含まれる各客について、ステップS304からの処理を繰り返す(ステップS312)。

0109

商品決定部127は、発注推奨商品の商品ID、発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を、自店舗1の店舗端末180に送信する(ステップS313)。

0110

例えば、商品決定部127は、商品X101、及び、X102の発注推奨度、及び、発注推奨数を送信する。

0111

店舗端末180は、店舗サーバ120から受信した発注推奨商品の商品ID、発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を表示する(ステップS314)。

0112

図12は、第1の実施形態における、発注推奨画面の例を示す図である。図12の例では、発注推奨商品X101、及び、X102が、それぞれの発注推奨度、発注推奨量とともに設定されている。また、各発注推奨商品の発注数の入力欄も設けられている。例えば、店舗1Aの店舗端末180は、図12の発注推奨画面を、店員に表示する。

0113

店舗端末180は、店員から、発注推奨商品の発注の入力を受け付ける(ステップS315)。店員は発注推奨画面における発注推奨度、及び、発注推奨数や推奨量を参照して、発注推奨商品の発注数や発注量を決定し、入力する。店舗端末180は、発注推奨商品の商品ID、及び、発注数や発注量の入力を受け付ける。

0114

店舗端末180は、発注推奨商品の商品ID、及び、発注数や発注量を含む発注要求を店舗サーバ120に送信する(ステップS316)。

0115

例えば、店舗端末180は、商品X101、及び、X102の発注要求を送信する。

0116

店舗サーバ120の発注受付部129は、店舗端末180から店員による発注要求を受付ける(ステップS317)。

0117

商品発注部130は、発注要求で指定された発注推奨商品について、発注処理を行う(ステップS318)。ここで、商品発注部130は、発注要求で指定された発注推奨商品の商品ID、及び、発注数や発注量を含む発注処理データを、本部システム200に送信する。

0118

例えば、店舗1の店舗サーバ120の商品発注部130は、商品X101、及び、X102の発注処理データを送信する。

0119

なお、商品発注部130は、店舗端末180からの発注要求によらず、商品決定部127により決定された発注推奨商品について、発注推奨数や推奨量を発注数や発注量として用いて、自動的に発注処理を行ってもよい。この場合、商品決定処理(商品決定部127による発注推奨商品の決定、及び、商品発注部130による発注)が定期的に(例えば、1週間毎や、毎日)実行されてもよい。

0120

商品発注部130は、発注情報記憶部131の発注情報を更新する(ステップS319)。ここで、商品発注部130は、発注推奨商品の発注推奨商品IDと、発注日時、発注数、及び、入荷通知先客IDを、発注情報に設定する。商品発注部130は、入荷通知先客IDとして、例えば、発注推奨商品IDで示される発注推奨商品が決定されたときの対象客(購入履歴を参照した客)の客IDを設定する。また、商品発注部130は、入荷通知先客IDとして、対象客以外に、該発注推奨商品を各店舗1で購入したことがある他の客の客IDも設定してよい。

0121

例えば、商品発注部130は、図6のように、商品X101、及び、X102について、発注情報を更新する。

0122

本部システム200における本部サーバ210の配送指示部214は、店舗システム100から受信した発注処理データに基づき、発注推奨商品の発注元の店舗1への配送を配送センター等に指示する(ステップS320)。これにより、発注推奨商品が発注元の店舗1へ配送される。

0123

例えば、配送指示部214は、商品X101、及び、X102の店舗1Aへの配送を指示する。

0124

店舗システム100における店舗サーバ120の通知部132は、発注推奨商品が配送され、自店舗1に入荷した場合に、該発注推奨商品の入荷通知を、客の客端末300に送信する(ステップS321)。ここで、通知部132は、発注情報において該発注推奨商品の発注推奨商品IDに関連付けられた入荷通知先客IDの客の客端末300に入荷通知を送信する。通知部132は、店舗サーバ120や本部サーバ210の客情報記憶部(図示せず)等から、各客の客IDと関連付けて予め記憶された客端末300の端末IDを取得し、該端末IDの客端末300に入荷通知を送信する。

0125

例えば、店舗1Aに商品X101が入荷した場合、店舗1Aの店舗サーバ120は、図6の発注情報を参照し、入荷通知先客M001の客端末300aに、商品X101の入荷通知を送信する。

0126

客端末300は、店舗サーバ120から受信した入荷通知を客に表示する(ステップS322)。

0127

図13は、第1の実施形態における、入荷通知画面の例を示す図である。図13の例では、商品X101が店舗1Aに入荷されたことが示されている。例えば、客端末300aは、図13の入荷通知画面を、客に表示する。

0128

以上により、第1の実施形態の動作が完了する。

0129

なお、第1の実施形態では、購入客や来店客を識別するための客IDとして、会員IDを用いた。しかしながら、これに限らず、客を識別することができれば、客IDとして、客のクレジットカードのIDや電子マネーのID、バーコードや2次元バーコードによる決済用アプリケーションのIDを用いてもよい。

0130

次に、第1の実施形態の効果を説明する。

0131

第1の実施形態によれば、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。その理由は、店舗サーバ120の商品決定部127が、自店舗1に来店した客が他店舗1において購入した商品の他店舗1における購入履歴に基づき、自店舗1における発注推奨商品を決定するためである。これにより、店舗1を利用している客が該店舗1に買物に行ったときに、該店舗1において該客にとって必要な商品が品揃えされ、購入できるようになり、該店舗1の売上げ向上が期待できる。

0132

(第1の実施形態の変形例)
第1の実施形態の品揃推奨システム10には、いくつかの変形例が考えられる。以下、各変形例について説明する。

0133

(第1の変形例)
第1の実施形態の品揃推奨システム10では、商品決定部127は、自店舗1に来店した客が他店舗1において購入した商品のうち、自店舗1において取り扱っていない商品の中から発注推奨商品を決定した。しかしながら、これに限らず、商品決定部127は、自店舗1に来店した客が他店舗1において購入した商品(対象商品)のうち、自店舗1において取り扱っている商品の中からも発注推奨商品を決定してよい。

0134

この場合、商品決定部127は、上述のステップS309〜S311と同様に、対象客による所定期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量、或いは、所定期間内の各単位期間における対象商品の購入頻度や購入数、購入量の比較結果に基づき、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

0135

さらに、商品決定部127は、これらに加えて、自店舗1における対象商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。この場合、商品決定部127は、対象商品が自店舗1において取り扱っている商品であれば(ステップS308/YES)、商品情報記憶部123に記憶された自店舗1の商品情報から、対象商品の売上高や在庫数を取得する。そして、商品決定部127は、上述のステップS309〜S311において、例えば、対象商品の在庫数が少ないほど、或いは、対象商品の売上高が高いほど、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出する。また、商品決定部127は、対象商品の在庫数が少なく、かつ、対象商品の売上高が高いほど、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。

0136

以降、ステップS313〜S322と同様に、発注推奨商品の店舗端末180への表示、本部システム200への発注、及び、入荷通知の客端末300へへの表示が行われる。

0137

これにより、店舗を利用している客が必要とする商品の品切れを低減できる。

0138

(第2の変形例)
第1の実施形態の品揃推奨システム10では、商品決定部127が、自店舗1に来店した客について、発注推奨商品、及び、発注推奨数や推奨量を決定した。しかしながら、これに限らず、自店舗1に来店した複数の客が他店舗1において同じ商品(対象商品)を購入していた場合、商品決定部127は、該複数の客の該商品の他店舗1における購入履歴に基づき、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定してもよい。

0139

商品決定部127は、上述のステップS309〜S311において、例えば、より多くの客が同じ対象商品を他店舗1で購入していた場合に、発注推奨度が高くなる、或いは、発注推奨数や推奨量が大きくなるように、該対象商品の発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出する。

0140

この場合、商品決定部127は、複数の客による所定期間における同じ対象商品の購入頻度や購入数、購入量の合計値に基づき、発注推奨度、或いは、発注推奨数や推奨量を算出してもよい。また、商品決定部127は、複数の客による同じ対象商品の発注推奨度の合計値を、該対象商品の発注推奨度として算出してもよい。

0141

これにより、店舗を利用している複数の客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。

0142

(第3の変形例)
第1の実施形態の品揃推奨システム10では、商品決定部127は、自店舗1に来店したことがある客について商品決定処理を行い、発注推奨商品を決定した。しかしながら、これに限らず、商品決定部127は、自店舗1に来店したことがある客の自店舗1への来店履歴に基づき、該客について上述の商品決定処理を行うかどうかを判定してもよい。

0143

この場合、商品決定部127は、上述のステップS304において、来店履歴から抽出した客の所定期間(例えば、直近の1年間や、1ヶ月間、1週間)における来店頻度来店回数来店日数を算出する。来店頻度は、例えば、所定期間内の各単位期間(例えば、各月や各週、各日)における来店回数の平均値である。商品決定部127は、例えば、所定期間の来店頻度や来店回数、来店日数が所定値以上の場合、抽出した客を対象客として、ステップS304以降の処理を実行する。

0144

これにより、客が特によく利用する店舗1において、客が必要な商品の品揃えを推奨できる。

0145

(第4の変形例)
商品決定部127が、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定する場合に用いられる、自店舗1に来店した客の他店舗1における購入履歴は、自店舗1から所定の範囲に存在する他店舗1の販売履歴でもよい。ここで、所定の範囲とは、例えば、店舗間の距離が所定の距離内、或いは、店舗間の移動時間が所定の時間内の範囲である。

0146

例えば、所定の範囲が500メートルの場合、商品決定部127は、自店舗1に来店したことがある客の、自店舗1から500メートル内に存在する他店舗1の販売履歴に基づき、自店舗1における発注推奨商品を決定する。

0147

これにより、客が必要な商品にもかかわらず、自店舗1に取り扱っていなかったために、客が近隣の他店舗1で購入していた商品の品揃えを推奨できる。

0148

(第5の変形例)
商品決定部127が、発注推奨商品、或いは、発注推奨数や推奨量を決定する場合に用いられる、自店舗1に来店した客の他店舗1における購入履歴は、所定の時間帯の購入履歴でもよい。ここで、所定の時間帯とは、例えば、1日のうちの特定の時間帯でもよいし、特定の曜日や、月内の特定の日や週、年内の特定の日や月等、カレンダー上の特定の期間でもよい。

0149

この場合、所定の時間帯は、複数の所定の時間帯のうち、自店舗1に来店した客が自店舗1に来店したことがある時間帯と同じ時間帯でもよい。

0150

例えば、自店舗1がオフィス街に設置される店舗の場合、商品決定部127は、所定の時間帯を、9時から17時等、昼間に設定し、他店舗1における昼間の購入履歴を用いる。

0151

これにより、自店舗1に来店した客がオフィス付近にいる昼間に必要であるが、他店舗1で購入していた商品の品揃えを推奨できる。また、客が自宅付近等、オフィス付近ではない場所にいる夜間で必要であり、自店舗1で購入される可能性の低い商品の品揃え推奨を防ぐことができる。

0152

(第6の変形例)
商品決定部127は、さらに、自店舗1における発注推奨商品として発注された商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、発注取下げ推奨商品を決定してもよい。発注取下げ推奨商品は、発注を中止、或いは、発注数や発注量を削減すべき商品である。

0153

例えば、商品決定部127は、自店舗1において発注推奨商品が発注された場合に、該商品の入荷後の所定期間(例えば、1年間や、1ヶ月間、1週間)における購入頻度や購入数、購入量の合計値を算出する。そして、商品決定部127は、算出した合計値が所定の閾値以下の場合、該商品を発注取下げ推奨商品に決定する。

0154

また、例えば、商品決定部127は、自店舗1において発注推奨商品が発注された場合に、該商品の入荷前、及び、入荷後の所定期間における購入頻度や購入数、購入量の合計値を算出する。そして、商品決定部127は、算出した合計値を入荷前、及び、入荷後で比較し、入荷後の合計値が入荷前の合計に比べて増えていない場合は、該商品を発注取下げ推奨商品に決定する。

0155

表示制御部128は、自店舗1における発注取下げ推奨商品を、店舗端末180に送信し、表示させる。

0156

なお、発注取下げ推奨商品に決定された商品が商品発注部130により自動的に発注されていた場合、商品発注部130は、その発注を中止、或いは、発注数や発注量を削減してもよい。この場合、発注受付部129が店舗端末180から店員による発注の中止、或いは、発注数や発注量の削減を受付けてもよいし、商品発注部130が自動的に発注の中止、或いは、発注数や発注量の削減を行ってもよい。

0157

これにより、発注推奨商品として発注されたにもかかわらず、売上げ向上が期待できない商品の発注を取り下げることができる。

0158

(第7の変形例)
第1の実施形態の品揃推奨システム10では、通知部132は、発注推奨商品が自店舗1に入荷された場合に、発注情報の入荷通知先客IDで示される客の客端末300に、入荷通知を送信した。しかしながら、これに限らず、通知部132は、入荷通知先客IDで示される客に入荷を通知できれば、他の方法で通知を行ってもよい。例えば、通知部132は、入荷通知先客IDで示される客が自店舗1に来店した場合に、店舗1内に設置されたデジタルサイネージやPOS装置110に接続されたディスプレイ装置等に、発注推奨商品が入荷されたことを示す情報を表示してもよい。

0159

これにより、客が利用する店舗1に該客が来店したタイミングで、該客が必要としていたにもかかわらず、これまで品揃えされていなかった商品が入荷されたことを該客に通知し、該商品の購入を促すことができる。

0160

(第2の実施形態)
第2の実施形態について説明する。

0161

図14は、第2の実施形態における、店舗サーバ120の構成を示すブロック図である。

0162

図14を参照すると、店舗サーバ120は、取得部126、及び、商品決定部127を含む。店舗サーバ120、取得部126、及び、商品決定部127は、それぞれ、本開示における品揃推奨装置、取得手段、及び、決定手段の一実施形態である。

0163

取得部126は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する。商品決定部127は、対象店舗に来店した客が他の店舗において購入した商品の他の店舗における購入履歴に基づき、対象店舗における発注推奨商品を決定する。

0164

次に、第2の実施形態の効果を説明する。

0165

第2の実施形態によれば、第1の実施形態と同様に、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨できる。その理由は、店舗サーバ120の商品決定部127が、自店舗1に来店した客が他店舗1において購入した商品の他店舗1における購入履歴に基づき、自店舗1における発注推奨商品を決定するためである。

0166

(ハードウェア構成)
上述した各実施形態において、各装置(POS装置110、店舗サーバ120、店舗端末180、本部サーバ210等)の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、コンピュータ500とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

0167

図15、はコンピュータ500のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図15を参照すると、コンピュータ500は、例えば、CPU(Central Processing Unit)501、ROM(Read Only Memory)502、RAM(Random Access Memory)503、プログラム504、記憶装置505、ドライブ装置507、通信インタフェース508、入力装置509、出力装置510、入出力インタフェース511、及び、バス512を含む。

0168

プログラム504は、各装置の各機能を実現するための命令(instruction)を含む。プログラム504は、予め、RAM503や記憶装置505に格納される。CPU501は、プログラム504に含まれる命令を実行することにより、各機能を実現する。ドライブ装置507は、記録媒体506の読み書きを行う。通信インタフェース508は、通信ネットワーク400とのインタフェースを提供する。入力装置509は、例えば、マウスキーボード等であり、管理者等からの情報の入力を受け付ける。出力装置510は、例えば、ディスプレイであり、管理者等へ情報を出力(表示)する。入出力インタフェース511は、周辺機器とのインタフェースを提供する。POS装置110の場合、周辺機器は、上述のカードリーダライタ141や、バーコードリーダ151、カメラ161、タグリーダライタ171である。バス512は、ハードウェアの各構成要素を接続する。なお、プログラム504は、通信ネットワーク40を介してCPU501に供給されてもよいし、予め、記録媒体506に格納され、ドライブ装置507により読み出され、CPU501に供給されてもよい。

0169

なお、図15に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の構成要素が追加されていてもよく、一部の構成要素を含まなくてもよい。

0170

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

0171

また、各装置の各構成要素の一部または全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路(circuitry)や、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路は、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

0172

また、各装置の各構成要素の一部又は全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。

0173

店舗サーバ120は店舗1に配置されてもよいし、店舗1とは異なる場所に配置され、通信ネットワーク400を介してPOS110、及び、店舗端末180と接続されてもよい。つまり、店舗サーバ120は、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。同様に、本部サーバ210も、クラウドコンピューティングシステムによって実現されてもよい。

0174

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本開示のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。

0175

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、
を備えた品揃推奨装置。
(付記2)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうち前記対象店舗において取り扱っていない商品の中から前記発注推奨商品を決定する、
付記1に記載の品揃推奨装置。
(付記3)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品のうちの前記対象店舗において取り扱っている商品の売上高、及び、在庫数のうち少なくとも一方に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記1または2に記載の品揃推奨装置。
(付記4)
前記決定手段は、さらに、前記発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を決定する、
付記1乃至3のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記5)
さらに、前記発注推奨商品と該発注推奨商品の発注推奨数または発注推奨量を、店員の端末に表示させる表示制御手段を備える、
付記4に記載の品揃推奨装置。
(付記6)
さらに、前記発注推奨商品の発注処理を行う発注手段を備える、
付記1乃至5のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記7)
さらに、前記発注推奨商品が前記対象店舗に入荷された場合に、前記他の店舗において該発注推奨商品を購入した客に、該発注推奨商品の入荷を通知する通知手段を備える、
付記6に記載の品揃推奨装置。
(付記8)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した複数の客が前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記1乃至7のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記9)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客の前記対象店舗への来店履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品の決定を行うか否かを判定する、
付記1乃至8のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記10)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が該対象店舗から所定の範囲内の前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記1乃至9のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記11)
前記決定手段は、前記対象店舗に来店した客が所定の時間帯において前記他の店舗において購入した商品の該他の店舗における購入履歴に基づき、前記発注推奨商品を決定する、
付記1乃至10のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記12)
前記決定手段は、さらに、前記対象店舗における前記発注推奨商品の少なくとも入荷後の購入履歴に基づき、該発注推奨商品を、発注取下げ推奨商品に決定する、
付記1乃至11のうちいずれか一項に記載の品揃推奨装置。
(付記13)
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
品揃推奨方法。
(付記14)
コンピュータに、
対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得し、
前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する、
処理を実行させるプログラム。

0176

1店舗
2 本部
10 品揃推奨システム
100店舗システム
110POS装置
111購入客特定部
112登録部
113精算部
114購入データ生成部
120店舗サーバ
121来店客特定部
122来店履歴記憶部
123商品情報記憶部
124更新部
125 送信部
126 取得部
127商品決定部
128表示制御部
129発注受付部
130商品発注部
131発注情報記憶部
132通知部
140、141カードリーダライタ
150、151バーコードリーダ
160、161カメラ
171タグリーダライタ
180店舗端末
200本部システム
210本部サーバ
211購入履歴記憶部
212 購入履歴更新部
213 購入履歴送信部
214配送指示部
300客端末
400通信ネットワーク
500コンピュータ
501 CPU
502 ROM
503 RAM
504プログラム
505記憶装置
506記録媒体
507ドライブ装置
508通信インタフェース
509入力装置
510出力装置
511入出力インタフェース
512 バス

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