(57)【要約】【課題】最小の費用負担で顧客の購買行動を予測することができる購買管理予測装置を提供する。【解決手段】購買金額の入力を受け付けると共にユーザＩＤを自動取得する端末機器１と、購買金額及びユーザＩＤを端末機器１から取得して、データベースＤＢ１の当該ユーザＩＤについての購買情報を更新する中央機器３とを有して構成される。データベースＤＢ１には、最新の購買日と、最新購買日の購買金額と、その年度の累積購買金額と、最新購買日の属する月の購買回数と、その年度の累積購買回数とを含む購買情報が、前記ユーザＩＤに対応して記憶されている。各月の代金決済処理の終了後、データベースＤＢ１に記憶されている全会員の購買情報から必要な説明変数データＸ１〜Ｘ４を抽出し、次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測する。【選択図】図５
2010055320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会員による代金決済時に、購買金額の入力を受け付けると共に、磁気カードその他の携帯可能な記憶媒体から当該会員のユーザＩＤを自動取得する端末機器と、
前記購買金額及び前記ユーザＩＤを、通信回線を経由して前記端末機器から取得して、データベースに記憶されている、当該ユーザＩＤについての購買情報を更新する中央機器と、を有して構成され、
各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている会員の前記購買情報から、各会員の最終購買日からの経過日数を含んだ所定の説明変数の蓄積データを抽出し、前記説明変数に対応する目的変数たる次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測する予測手段が起動するよう構成されている購買管理予測装置。
【請求項２】
前記データベースには、最新の購買日と、最新購買日の購買金額と、その年度の累積購買金額と、最新購買日の属する月の購買回数と、その年度の累積購買回数とを含む購買情報が、前記ユーザＩＤに対応して記憶されている請求項１に記載の購買管理装置。
【請求項３】
各月の代金決済処理の終了後、
前記データベースに記憶されている当月分の購買回数の実績データと、前月末における説明変数の実績データとを組み合わせて得られる統計データに基づいて、前月末における前記重回帰式の偏回帰係数を算出して記憶する算出記憶手段が起動するよう構成されている請求項２に記載の購買管理予測装置。
【請求項４】
前記予測手段は、
昨年度次月の購買回数の実績データと、昨年度当月末における説明変数の実績データとを組み合わせて得られる統計データに基づいて算出される、昨年度当月末における前記重回帰式の偏回帰係数を使用して、今年度次月の会員毎の購買回数を予測する請求項１〜３の何れかに記載の購買管理予測装置。
【請求項５】
前記説明変数には、月単位の購買回数が含まれている請求項１〜４の何れかに記載の購買管理予測装置。
【請求項６】
前記説明変数には、年度開始からの累積購買回数が含まれている請求項１〜５の何れかに記載の購買管理予測装置。
【請求項７】
前記データベースは、前記購買情報の他に、各月毎の一組の偏回帰係数が蓄積されるようになっている請求項２〜６の何れかに記載の購買管理予測装置。
【請求項８】
前記重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測された、次月の会員毎の購買回数Ｙは、次月終了時の購買回数の実績と対比して評価される請求項１〜７の何れかに記載の購買管理予測装置。
【請求項９】
会員による代金決済時に、購買金額の入力を受け付けると共に、磁気カードその他の携帯可能な記憶媒体から当該会員のユーザＩＤを自動取得する端末機器と、
前記購買金額及び前記ユーザＩＤを、通信回線を経由して前記端末機器から取得して、データベースに記憶されている、当該ユーザＩＤについての購買情報を更新する中央機器と、を有して構成され、
各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている会員の前記購買情報から、各会員の最終購買日からの経過日数を含んだ所定の説明変数の蓄積データを抽出し、前記説明変数に対応する目的変数たる次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測することを特徴とする購買管理予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食料品スーパー、ドラックストア、化粧品ストア、家電量販店、ショッピングセンターなど、カード会員による定期的な来店が期待される大型店舗における購買管理予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の定期的な来店が期待される大型店舗では、来店頻度を高めるべくポイントサービスが盛んに行われている。ポイントサービスでは、一般に、顧客のプライベート情報の開示と引き換えに、本人確認のための磁気カードが配布され、購買代金に対応するポイントが付与される。付与されたポイントは、当該店舗や関連店舗での買物では、現金と同様の価値を発揮するのが通例であり、ポイント会員は、割安に買物ができる利点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来のポイントサービスでは、店舗側は、ポイント会員が再来店することを、単に期待しているだけであり、各会員のプライベート情報を有効に活用し切れていないのが実情である。すなわち、店舗側の営業努力としては、せいぜい、ポイント会員全員に、同一内容のＤＭ(direct mail)を一斉に発送する程度であり、これでは、費用対効果の観点からは、それほど高い効果が望めない。
【０００４】
一方、ポイント会員毎の買物履歴を個々的に解析して、個々の会員に対して、解析結果に対応した個別のアプローチを採ることも考えられるが、これを実施するための費用が高過ぎるので現実的でない。
【０００５】
ここで、個々の会員についての個別的な解析ではなく、ポイント会員全体についての統計的な特徴から、個々の会員の動向を予測することができれば、個々的で適切なアプローチを採ることができ、最小の費用負担で売上を確実に上げることができると思われる。かかる場合、重回帰式を用いて重回帰分析手法が知られているが、所望の目的変数に対して、如何なる説明変数を採るのが最適であるか、全く知られていない。
【０００６】
本発明は、上記の着想に鑑みてなされたものであって、最小の費用負担で顧客の購買行動を予測することができる購買管理予測装置を提供することを目的とする。また、所望の目的変数に対して、経験則から採用した説明変数が適切であったか否かが定期的に確認でき、説明変数の選択を適宜に改良できる購買管理予測装置及びその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するため、本発明に係る購買管理予測装置は、会員による代金決済時に、購買金額の入力を受け付けると共に、磁気カードその他の携帯可能な記憶媒体から当該会員のユーザＩＤを自動取得する端末機器と、前記購買金額及び前記ユーザＩＤを、通信回線を経由して前記端末機器から取得して、データベースに記憶されている、当該ユーザＩＤについての購買情報を更新する中央機器と、を有して構成され、各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている会員の前記購買情報から、各会員の最終購買日からの経過日数を含んだ所定の説明変数の蓄積データを抽出し、前記説明変数に対応する目的変数たる次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測する予測手段が起動するよう構成されている。
【０００８】
本発明で使用される記憶媒体は、会員のユーザＩＤが記憶可能で携帯可能であれば、その構成は特に限定されないが、典型的には、磁気カードやＩＣカードが、これに該当する。ここで、ＩＣカードは、文字通りカード形状であっても良いし、携帯電話機などの携帯コンピュータ機器に、内蔵される構成であっても良い。
【０００９】
また、本発明の会員は、典型的には、小売・サービス業及びショッピングセンターなどの特定顧客であって、各会員には、ポイントカードが付与されている。
【００１０】
端末機器は、会員の購買金額を入力操作できる機能と、携帯記憶媒体からユーザＩＤを自動的に読み取る機能とを備えていれば、具体的な機器構成は問わない。但し、磁気カードの情報を読み取るカードリーダを内蔵した金銭レジスタを使用するのが最も簡易的である。
【００１１】
中央機器は、通信回線を通して端末機器に接続されている。この通信回線は、専用回線であっても良いし、インターネットなどの汎用回線であっても良いが、好ましくは、両方向通信を実現すべきである。
【００１２】
中央機器は、データベースをアクセス可能なコンピュータ機器であり、各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている前記購買情報から必要な説明変数データを抽出し、目的変数たる次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測する予測手段が起動するよう構成されている。
【００１３】
データベースには、好ましくは、最新の購買日と、最新購買日の購買金額と、その年度の累積購買金額と、最新購買日の属する月の購買回数と、その年度の累積購買回数とを含む購買情報が、前記ユーザＩＤに対応して記憶されている。
【００１４】
本発明の中央機器の動作は、ポイント会員毎の買物履歴を個々的に解析するのではなく、ポイント会員についての統計的な特徴から、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）によって、個々の会員の動向を予測するので、最小の費用負担で顧客の購買行動を予測することができる。そして、次月途中の実績が、例えば、予測購買回数と大きく相違しているような場合には、予測値と実績値の差を埋めるべく、個々的な適切なアプローチを採ることができ、最小の費用負担で売上を確実に上げることができる。
【００１５】
重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）における説明変数Ｘｉの個数は、特に限定されないが、３〜４個とするのが好適である。
【００１６】
好ましくは、本発明では、各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている当月分の購買回数の実績データと、前月末における説明変数の実績データとを組み合わせて得られる統計データに基づいて、前月末における前記重回帰式の偏回帰係数を算出して記憶する算出記憶手段が起動するよう構成されている。このようにして記憶された偏回帰係数は、翌年度の予測演算において使用される。
【００１７】
好ましくは、本発明の予測手段は、昨年度次月の購買回数の実績データと、昨年度当月末における説明変数の実績データとを組み合わせて得られる統計データに基づいて算出される、昨年度当月末における前記重回帰式の偏回帰係数を使用して、今年度次月の会員毎の購買回数を予測する。
【００１８】
消費行動には習慣性があるので、昨年度当月まで、同じような行動を採った消費者が、昨年度次月に採った消費行動は、今年度次月の消費行動にも大きな相関性を持っていると考えられる。したがって、昨年度当月末における、重回帰式の偏回帰係数を使用して、今年度次月の会員毎の購買回数を予測することは有効である。
【００１９】
ここで、説明変数は特に限定されないが、好ましくは、最終購買日からの経過日数、月単位の購買回数、年度開始からの累積購買回数、の全部又は一部が含まれているべきである。
【００２０】
前記データベースは、好ましくは、前記購買情報の他に、各月毎の一組の偏回帰係数が蓄積されるようになっている。このような構成を採れば、今年度の予測演算に必要な、昨年度の偏回帰係数を一々算出する必要がないので、中央機器のプログラム負担が大きく軽減される。なお、今年度に算出して蓄積された偏回帰係数は、翌年度の予測演算に活用される。
【００２１】
本発明は、好ましくは、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測された次月の会員毎の購買回数Ｙは、次月終了時の購買回数の実績と対比して評価されるべきである。このような構成を採れば、所望の目的変数に対して、経験則から採用した説明変数が適切であったか否かが定期的に確認でき、説明変数の選択を適宜に改良することもできる。消費者の消費行動は、購買品の種類に応じて相違するだけでなく、時代の推移と共に変化するので、行動原理の変化に即応して、説明変数を改変できる利点は大きい。
【００２２】
また、本発明に係る販売予測管理方法は、会員による代金決済時に、購買金額の入力を受け付けると共に、磁気カードその他の携帯可能な記憶媒体から当該会員のユーザＩＤを自動取得する端末機器と、前記購買金額及び前記ユーザＩＤを、通信回線を経由して前記端末機器から取得して、データベースに記憶されている、当該ユーザＩＤについての購買情報を更新する中央機器と、を有して構成され、各月の代金決済処理の終了後、前記データベースに記憶されている会員の前記購買情報から、各会員の最終購買日からの経過日数を含んだ所定の説明変数の蓄積データを抽出し、前記説明変数に対応する目的変数たる次月の会員毎の購買回数Ｙを、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋Σ（ｂｉ＊Ｘｉ）を用いて予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明した本発明によれば、最小の費用負担で顧客の購買行動を予測することができる。また、所望の目的変数に対して、経験則から採用した説明変数が適切であったか否かが定期的に確認できるので、説明変数の選択を適宜に改良することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、実施例に基づいて本発明を更に詳細に説明する。図１は、実施例に係る購買管理予測装置を示すシステム構成図であり、ここでは、複数の店舗Ａ〜Ｎを有するドラッグストアを例示している。
【００２５】
図示の通り、購買管理予測装置は、各店舗Ａ〜Ｎに配置される複数の端末機器１−１〜１−Ｎが、各々、専用回線２−１〜２−Ｎを通して、単一の中央機器３に接続され、全体としてスター型ネットワークとして構成されている。なお、店舗毎に、単数又は複数の端末機器が配置される。
【００２６】
端末機器１は、具体的には、代金決済時に購買金額が打ち込まれる金銭レジスタＲＧであり、この金銭レジスタＲＧには、ポイントカードＰＴの記憶情報を読み取るカードリーダＣＲが接続されている。
【００２７】
ポイントカードＰＴは、顧客の住所や氏名を記入した申請書に対応して付与される磁気カードである。このポイントカードＰＴには、当該顧客のユーザＩＤが記憶されており、代金決済時に、カードリーダＣＲに挿入したポイントカードＰＴからユーザＩＤが読み取られ、読み取られたユーザＩＤが、購買金額と共にシリアルデータとして中央機器２に送信されるようになっている。なお、当該顧客が蓄積したポイントを、代金決済時に清算すると、商品の購買金額がその分だけ減額されるが、その場合には、減額された購買金額と、ユーザＩＤと、使用ポイントとが中央機器２に送信される。
【００２８】
送信された購買金額は、中央機器３においてユーザＩＤに対応して記憶され、購買金額に対応するポイントが新たに付与される。そして、付与されたポイントは、端末機器１に返送されて、レシートに印刷されるようになっている。
【００２９】
中央機器３は、データサーバＳＶと、データサーバＳＶによって適宜に読み書きされるデータベースＤＢとを有して構成されている。データベースＤＢには、ユーザＩＤ毎に、購買情報を管理する第１データベースＤＢ１と、全会員の購買動向を抽出するための第２データベースＤＢ２とが含まれている。これら第１データベースＤＢ１、第２データベースＤＢ２とも、年度毎に管理されており、この実施例では、各年度は、１月１日に開始され、１２月３１日に終了するようになっている。
【００３０】
図２は、第１データベースＤＢ１の一部を図示したものである。図示の通り、第１データベースＤＢ１には、全会員の購買情報がＣ０欄〜Ｃ５欄に記憶されており、各欄には、ユーザＩＤ（Ｃ０欄）と、最終購買日（Ｃ１欄）と、最終購買日の購買金額（Ｃ２欄）と、当年度の累積購買金額（Ｃ３欄）と、当月の購買回数（Ｃ４欄）と、当年度の累積購買回数（Ｃ５欄）と、が記憶されるようになっている。なお、管理情報には、全会員に付与されるポイント値も含まれるが、本発明との関連性が高くないので図示を省略している。
【００３１】
図２（ａ）は、平成２０年６月３０日の営業終了時における第１データベースＤＢ１の内容を示している。この段階ではカード会員はＮ人であるが、例えば、ユーザＩＤが０００１の会員は、最終購買日が６月２５日であって、その日の購買金額が２５６５円であったことを示している。なお、この会員の平成２０年６月の延べ来店回数は１回であり、平成２０年度の累積来店回数は９回、累積購買金額は１２９１２円である。
【００３２】
この実施例では、購買情報は、１年間を単位として、ユーザＩＤ毎に管理されている。したがって、平成２０年度より前の購買情報は、１２月単独の月間情報と、１年間の集計情報として保存される。図２（ｂ）は、平成１９年度の購買情報を例示したものであり、Ｍ人の管理情報が、平成２０年度と同様に保存されている。
【００３３】
図３は、第２データベースＤＢ２を図示したものである。図示の通り、第２データベースＤＢ２には、各月毎の購買実績データに基づいて算出された偏回帰係数ｂ０〜ｂ４が記憶されている。偏回帰係数ｂ０〜ｂ４は、全会員の購買動向を一般的に特定できるものと期待される。
【００３４】
ここで、偏回帰係数とは、具体的には、目的変数Ｙと、説明変数Ｘ１〜Ｘ４との関係を示す重回帰式の係数を意味する。なお、この実施例の重回帰式は、以下の通りである。Ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊Ｘ１＋ｂ２＊Ｘ２＋ｂ３＊Ｘ３＋ｂ４＊Ｘ４・・・（重回帰式）
本実施例では、［次月の購買回数］を目的変数Ｙとして、これを予測する４つの説明変数Ｘｉを採用している。説明変数Ｘ１は［当月の購買回数］、説明変数Ｘ２は［１月〜前月までにおける累積購買回数］、説明変数Ｘ３は［昨年１月〜１２月までにおける累積購買回数］、説明変数Ｘ４は［当月末における最終購買日からの経過日数］である。
【００３５】
このような説明変数Ｘ１〜Ｘ４を使用する場合、偏回帰係数ｂ１〜ｂ４は、図５（ｃ）に示す行列式（式１）から一意に確定することができる。ここで（式１）に示す分散Ｓｉｉや共分散Ｓｉｊ，Ｓｉｙは、図５（ｃ）に示す（式３）〜（式５）によって算出される値である。なお、ｉ及びｊは、１〜４の何れかである。
【００３６】
以上を踏まえて、中央機器３の動作内容について説明する。図４は、中央機器３の動作内容を説明するフローチャートである。本実施例では、中央機器３の動作は、営業開始時に開始されて、営業終了まで機能するメイン処理（図４（ａ））と、端末機器１から１単位のデータを受信し終わる毎に起動される受信完了割込み処理（図４（ｂ））とを中心に構成されている。なお、便宜上、ポイント付与など、本発明に直接関連しない処理については全て記載を省略している。
【００３７】
先ず、図４（ｂ）に示す受信完了割込み処理から説明する。先に説明した通り、端末機器１は、代金決済時に、［ユーザＩＤ＋購買金額＋使用ポイント］を、シリアルデータの型式で送信する。このような動作に対応して、データサーバＳＶたる中央機器３は、端末機器１からのシリアルデータの送信を待機しており、８ビット長の送信データを端末機器１から受信し終わる毎に、受信完了割込み処理（図４（ｂ））が起動されるよう構成されている。
【００３８】
この受信完了割込み処理（図４（ｂ））では、受信した８ビット長データを、適宜に整列させて、リングバッファ構造の受信バッファ（図４（ｃ））に記憶する（ＳＴ２０）。そして、一群のデータを受信し終わった場合には、判定フラグＦＬＧを１にセットする（ＳＴ２１〜ＳＴ２２）。ここで、一群のデータとは、［ユーザＩＤ＋購買金額＋使用ポイント］のシリアルデータである。
【００３９】
続いて、図４（ａ）に示すメイン処理について説明する。中央機器３に電源が投入されると、最初に、中央機器３に内蔵された時計が参照され、今現在が営業終了時か否かが判定される（ＳＴ１）。ここで、営業終了時に達している場合には、今日現在が月末か否かが、内蔵時計を参照して判定される（ＳＴ２）。
【００４０】
そして、今現在が、月末日における営業終了時であれば、多重回帰式に基づく予測処理を実行して（ＳＴ３）、当月の月末処理を終える。予測処理は、次月の購買回数の予測だけでなく、前月末に実行された購買回数の予測値の評価や、翌年度用の偏回帰係数の算出処理も含まれるが、それらの詳細については、図５に関して後述する。
【００４１】
図４（ａ）に関して説明を続けると、ステップＳＴ１の処理において、営業終了時に達していないと判定される場合には、判定フラグＦＬＧの値がチェックされる（ＳＴ５）。図４（ｂ）に関して説明した通り、判定フラグＦＬＧ＝１は、端末機器１からの一単位のデータを受信し終わったことを示している。
【００４２】
そこで、判定フラグＦＬＧ＝１となるのを待ち（ＳＴ５）、もし、判定フラグＦＬＧ＝１となれば、受信バッファの記憶データから、ユーザＩＤと購買金額とを抽出する（ＳＴ６）。次に、受信バッファから抽出されたユーザＩＤを検索キーに、第１データベースＤＢ１を検索して、ユーザＩＤに対応するレコードデータを読み出す。読み出されるレコードデータは、［ユーザＩＤ］、［購買日］、［当日の購買金額］、［累積購買金額］、［当月の購買回数］、及び［累積購買回数］についての登録データである（図２参照）。
【００４３】
次に、レコードデータの［購買日］を判定して、その日が、今日と同じか否かを判定する（ＳＴ８）。これは、稀には、一日の来店回数が複数回の場合もあるからである。そして、そのような場合には、当日の購買金額を正しく増加させるために、ステップＳＴ９〜ＳＴ１２の処理をスキップする。
【００４４】
一方、レコードデータの［購買日］が、今日と異なる場合には、その［購買日］を今日の日付に書き直す（ＳＴ９）。次に、購買月が変化したか否かを判定して（ＳＴ１０）、もし購買月が変化していれば、レコードデータの［当月の購買回数］に、ゼロを書き込む（ＳＴ１１）。また、レコードデータの［当日の購買金額］に、ゼロを書き込む（ＳＴ１２）。
【００４５】
続いて、レコードデータの［当日の購買金額］と［累積購買金額］について、端末機器１から受信した購買金額を加算処理する（ＳＴ１３）。例えば、［当日の購買金額］を変数Ｍで表現し、端末機器１から受信した購買金額を変数ＢＵＹで表現すると、Ｍ←Ｍ＋ＢＵＹの演算が実行される。また、例えば、［累積購買金額］を変数ＴＭで表現すると、ＴＭ←ＴＭ＋ＢＵＹの演算が実行される。
【００４６】
次に、レコードデータの［当月の購買回数］と［累積購買回数］についてインクリメント処理を実行する（ＳＴ１４）。例えば、［当月の購買回数］を変数ＣＴで表現し、［累積購買回数］を変数ＴＣＴで表現すると、各々、ＣＴ←ＣＴ＋１と、ＴＣＴ←ＴＣＴ＋１の加算演算が実行される。
【００４７】
以上のようにして、特定のユーザＩＤの会員について記憶データ（レコードデータ）が、端末機器１からの受信データ（今回の購買金額）によって更新される。そこで、次に、更新されたレコードデータを、第１データベースＤＢ１の該当行に上書きする（ＳＴ１６）。
【００４８】
続いて、受信バッファの未処理データが残っているか否かを判定する（ＳＴ１６）。未処理データが残っているか否かは、リングバッファ構造の受信バッファについての、書込みポインタＷＲの値と、読み出しポインタＲＤの値が同じか否かで判定される。なお、書込みポインタＷＲは、受信バッファの書込み位置を特定するもので、書込み処理完了後（ＳＴ２２）に、循環的に＋１される。また、読み出しポインタＲＤは、受信バッファの読み出し位置を特定するもので、読み出し処理（ＳＴ６）完了後に循環的に＋１される。
【００４９】
そして、未処理データが残っている場合（ＷＲ≠ＲＤ）には、ステップＳＴ７に移行して、別のユーザＩＤに関して、上記と同様のデータベースＤＢ１書換え処理を実行する。一方、未処理データが残っていない場合（ＷＲ＝ＲＤ）には、判定フラグＦＬＧをゼロに書き換えて、ステップＳＴ１に移行する（ＳＴ１７）。その結果、改めて、端末機器１から購買情報を受信するまで、ステップＳＴ１→ＳＴ５→ＳＴ１の処理を、繰り返し実行することになる。
【００５０】
図５（ａ）は、各月の末日に実行される予測処理（ＳＴ４）の内容を詳細に示すフローチャートである。先ず、前月末における説明変数Ｘ１〜Ｘ４についての実績データと、当月末における目的変数Ｙについての実績データとに基づいて、偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３を算出して（ＳＴ４０）、第２データベースＤＢ２の前月欄に記憶する（ＳＴ４１）。なお、ここで記憶された偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３は、今年度に使用されることはなく、翌年度の予測処理において使用される。
【００５１】
算出される偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３は、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊Ｘ１＋ｂ２＊Ｘ２＋ｂ３＊Ｘ３＋ｂ４＊Ｘ４に関するものである。そして、この実施例では、Ｙ＝［次月の購買回数］、Ｘ１＝［当月の購買回数］、Ｘ２＝［１月〜前月までにおける累積購買回数］、Ｘ３＝［昨年１月〜１２月までにおける累積購買回数］、Ｘ４＝［当月末における最終購買日からの経過日数］である。
【００５２】
したがって、例えば、今現在が、平成２０年６月３０日であれば、Ｙ＝平成２０年６月の購買回数の実績、Ｘ１＝平成２０年５月の購買回数の実績、Ｘ２＝平成２０年１月〜４月までにおける累積購買回数の実績、Ｘ３＝平成１９年１月〜１２月までにおける累積購買回数、Ｘ４＝平成２０年５月末における最終購買日からの経過日数となる。
【００５３】
先に説明した通り、ステップＳＴ４０の処理で算出される偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３は、今年度の前月（例えば平成２０年５月）用の予測パラメータであって、今年度に使用されることはなく、翌年度の前月（例えば平成２１年５月）の予測処理でのみ使用される。
【００５４】
偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３の算出には、図５（ｃ）の（式１）〜（式５）が使用される。但し、この実施例では、説明変数Ｘ３として、［昨年１月〜１２月までにおける累積購買回数］を使用するので、ステップＳＴ４０の演算に使用されるサンプルデータは、昨年度と今年度に共通する会員の実績データに限られる。つまり、平成１９年は会員数がＭ人、平成２０年は会員数がＮ人であり、完全には同一でないので、平成１９年〜平成２０年にわたって共通する会員の実績データだけが、偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３の算出のために使用される。
【００５５】
以上のようにして、翌年度用の予測パラメータたる偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３が、今年度の実績データから算出されたら、次に、今年度の次月用の予測演算が実行される。そのために、先ず、第２データベースＤＢ２から昨年度の当月用の偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３を読み出す（ＳＴ４２）。これらの偏回帰係数は、昨年度、ステップＳＴ４０〜ＳＴ４１の処理によって、昨年度の次月の実績に基づいて算出されて記憶されたものである。
【００５６】
なお、これらの予測パラメータｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３を、予め算出して第２データベースＤＢ２に登録しておくのではなく、必要時に算出したのでも良いのは勿論である。但し、その場合には、第２データベースＤＢ２には、図６のように、各月毎に最終購買日を記憶しておく必要がある。
【００５７】
何れにしても、昨年度の実績に基づいて、当月用の偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３が特定されたら、重回帰式Ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊Ｘ１＋ｂ２＊Ｘ２＋ｂ３＊Ｘ３＋ｂ４＊Ｘ４に基づいて、全会員について、次月の購買回数を予測する（ＳＴ４３）。ここで、Ｙ＝［次月の購買回数］の予測値、Ｘ１＝［当月の購買回数］の実績、Ｘ２＝［１月〜前月までにおける累積購買回数］の実績、Ｘ３＝［昨年１月〜１２月までにおける累積購買回数］の実績、Ｘ４＝［当月末における最終購買日からの経過日数］の実績である。
【００５８】
今現在が、例えば、平成２０年６月３０日であれば、第１データベースＤＢ１のＣ４欄から説明変数Ｘ１の値、つまり、平成２０年６月末の購買回数の実績が特定される。また、第１データベースＤＢ１のＣ５欄の数値から、Ｃ４欄の数値を減算することで、説明変数Ｘ２の値、つまり、平成２０年１月〜５月までにおける累積購買回数の実績が特定される。なお、簡易的には、Ｘ２＝［１月〜当月までにおける累積購買回数］としても良く、この場合には、第１データベースＤＢ１のＣ５欄の数値がそのまま使用される。
【００５９】
一方、説明変数Ｘ３の値は、平成１９年度についての、第１データベースＤＢ１のＣ５欄の数値（平成１９年１月〜１２月までにおける累積購買回数）が、そのまま使用される。また、説明変数Ｘ４の値は、平成２０年６月末における最終購買日からの経過日数であるから、第１データベースＤＢ１のＣ１欄の最終購買日と、６月３０日との差として特定される。
【００６０】
以上のようにして、全会員について、次月の購買回数Ｙが予測されるので（ＳＴ４３）、次に、各会員の次月の来店確率を算出する（ＳＴ４４）。来店確率の算出手法は適宜であるが、簡易的には、次月の購買回数の予測値Ｙが１を越えるか否かで決定することができる。次月の購買回数の予測値Ｙが１を越える場合には、少なくとも１回は来店すると期待できることを意味し、購買回数の予測値Ｙが１を超えない場合（０以上１未満）には、来店しない可能性があるとことを意味する。
【００６１】
したがって、このような来店確率に対応した、適切な宣伝活動を行うことができる。例えば、ＤＭを送る場合でも、全会員を対象とするのではなく、購買回数の予測値Ｙが１未満ではあるが、１に近い会員に限定することが考えられる。この場合、来店をより強力に促すために、「抽選の結果、５００ポイントが付与されることになりました」などの特典を付与することができる。なお、次月の購買回数の予測値Ｙが大きいにも拘わらず、次月の中旬において、実際の購買回数がゼロのような会員に対して、適切なアプローチをとることもできる。
【００６２】
次に、前月に実施した当月の購買回数の予測値Ｙと、当月の購買回数の実績値とを対比して、重回帰式の適否を評価する（ＳＴ４５）。重回帰式が適切であるか否かは、寄与率Ｒ（決定係数）などの統計的パラメータによって評価されるが、寄与率が高くても（Ｒ２≧０．８）実績に合致しない場合もある。そこで、このような場合には、消費者の購買行動の変化などを加味して、説明変数を適宜に変化させて、その後の推移をチェックする。なお、重回帰式を変更した場合には、それに対応して、偏回帰係数ｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３を再計算して、第２データベースＤＢ２を書き直すのは勿論である。
【００６３】
このように、本実施例では、重回帰式が適切であるか否かは、寄与率Ｒ（決定係数）などの統計的パラメータによって数学的に評価されるだけでなく、１ヵ月後の実績によって現実に評価されるので、試行錯誤によって最適な重回帰式を検出できることになる。
【００６４】
以上、本発明の実施例について詳細に説明したが、具体的な記載内容は特に本発明を限定するものではない。例えば、重回帰式の次数や、説明変数Ｘ１〜Ｘ４の選択は一例を例示したに過ぎず、予測実績に対応して適宜に改変されるのは先に説明した通りである。
【００６５】
なお、説明変数Ｘ２については、年度始めと年度終わりとで、データ量が大きく異なるので、例えば、過去３ヶ月のようにデータ量を固定化するのも好適である。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】実施例に係る購買管理予測装置を示すシステム構成図である。
【図２】第１データベースの構成を例示したものである。
【図３】第２データベースの構成を例示したものである。
【図４】中央機器の動作を説明するフローチャートである。
【図５】予測演算を説明するフローチャートである。
【図６】第２データベースの変形例を例示したものである。
【符号の説明】
【００６７】
１          端末機器
２          通信回線
３          中央機器
ＤＢ        データベース
Ｙ          次月の購買回数
Ｘ１〜Ｘ４  説明変数
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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