(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理する顧客情報管理サーバであって、
前記顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、
商品を顧客に紹介するための紹介情報と、該紹介情報に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む商品紹介管理情報を記憶する商品紹介管理情報記憶手段と、
新商品に競合する商品を特定可能な競合商品特定情報を受け付ける競合商品特定情報受付手段と、
新商品の紹介情報を示す新商品紹介情報を受け付ける新商品紹介情報受付手段と、
該新商品紹介情報受付手段によって受け付けられた新商品紹介情報に含まれているキーワードを示す新商品紹介情報キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記購入履歴情報と前記商品紹介管理情報とを参照し、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち前記新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出する親和性値算出手段と、
該親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成する顧客リスト生成手段と、
前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品の購入頻度を各顧客毎に算出する購入頻度算出手段と、
前記顧客リスト生成手段によって生成された前記顧客リストに配列されている各顧客について、前記購入頻度算出手段によって算出された購入頻度を用いて、新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出するランキング値算出手段と、
前記顧客リスト生成手段によって生成された前記顧客リストに配列されている各顧客を前記ランキング値算出手段によって算出されたランキング値が高い方から順番に配列する再配列手段と、
前記顧客リスト生成手段によって生成されたあと前記再配列手段によってランキング値が高い方から順番に各顧客が配列された顧客リストを出力する顧客リスト出力手段とを含む
ことを特徴とする顧客情報管理サーバ。
【請求項２】
前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品と同一の商品カテゴリの商品の購入数を新商品の要求度合として算出する要求度合算出手段を含み、
前記ランキング値算出手段は、前記要求度合算出手段によって算出された要求度合をも用いて、ランキング値を算出する
請求項１記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項３】
前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品と異なる商品カテゴリのうち購入されている商品の商品カテゴリの総数を店舗滞在予測時間として算出する店舗滞在予測時間算出手段を含み、
前記ランキング値算出手段は、前記店舗滞在予測時間算出手段によって算出された店舗滞在予測時間をも用いて、ランキング値を算出する
請求項１または請求項２記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項４】
検索対象期間を受け付ける検索対象期間受付手段を含み、
前記購入履歴情報のうち前記検索対象期間内の購入履歴情報を参照することとした
請求項１から請求項３のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項５】
前記顧客リスト生成手段は、前記親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を親和性値が高い方から順番に配列した顧客リストを生成する
請求項１から請求項４のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項６】
前記顧客リスト生成手段は、前記親和性値算出手段によって算出された親和性値が高い方からあらかじめ定められた上限数までの各顧客を配列した顧客リストを生成する
請求項１から請求項５のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項７】
前記競合商品特定情報受付手段は、ユーザ端末から通信ネットワークを介して競合商品特定情報を受信し、
前記新商品紹介情報受付手段は、前記ユーザ端末から前記通信ネットワークを介して新商品紹介情報を受信し、
顧客リスト出力手段は、前記ユーザ端末に対して前記通信ネットワークを介して顧客リストを送信する
請求項１から請求項６のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項８】
前記購入履歴情報は、購入した商品を特定可能な商品特定情報と、購入した商品の商品カテゴリと、購入した商品の購入日時とを含む
請求項１から請求項７のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項９】
前記紹介情報は、該当商品を紹介するための紹介文によって構成される
請求項１から請求項８のうちいずれかに記載の顧客情報管理サーバ。
【請求項１０】
顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理させるための顧客情報管理プログラムであって、
コンピュータに、
新商品に競合する商品を特定可能な競合商品特定情報を受け付ける競合商品特定情報受付処理と、
新商品を顧客に紹介するための紹介情報を示す新商品紹介情報を受け付ける新商品紹介情報受付処理と、
該新商品紹介情報受付処理にて受け付けた新商品紹介情報に含まれているキーワードを示す新商品紹介情報キーワードを抽出するキーワード抽出処理と、
前記購入履歴情報と、商品を顧客に紹介するための紹介情報と該紹介情報に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む商品紹介管理情報を記憶する商品紹介管理情報記憶手段に記憶されている当該前記商品紹介管理情報とを参照し、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち前記新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出する親和性値算出手段と、
該親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成する顧客リスト生成手段と、
前記顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段に記憶されている前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付処理にて受け付けた競合商品特定情報が示す商品の購入頻度を各顧客毎に算出する購入頻度算出処理と、
前記顧客リスト生成処理にて生成した前記顧客リストに配列されている各顧客について、前記購入頻度算出処理にて算出した購入頻度を用いて、新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出するランキング値算出処理と、
前記顧客リスト生成処理にて生成した前記顧客リストに配列されている各顧客を前記ランキング値算出処理にて算出したランキング値が高い方から順番に配列する再配列処理と、
前記顧客リスト生成処理にて生成したあと前記再配列処理にてランキング値が高い方から順番に各顧客を配列した顧客リストを出力する顧客リスト出力処理とを
実行させるための顧客情報管理プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
さらに、前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付処理にて受け付けた競合商品特定情報が示す商品と同一の商品カテゴリの商品の購入数を新商品の要求度合として算出する要求度合算出処理を実行させ、
前記ランキング値算出処理では、前記要求度合算出処理にて算出した要求度合をも用いて、ランキング値を算出する処理を実行させる
請求項１０記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
さらに、前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付処理にて受け付けた競合商品特定情報が示す商品と異なる商品カテゴリのうち購入されている商品の商品カテゴリの総数を店舗滞在予測時間として算出する店舗滞在予測時間算出処理を実行させ、
前記ランキング値算出処理では、前記店舗滞在予測時間算出処理にて算出した店舗滞在予測時間をも用いて、ランキング値を算出する処理を実行させる
請求項１０または請求項１１記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
さらに、検索対象期間を受け付ける検索対象期間受付処理を実行させ、
前記購入履歴情報のうち前記検索対象期間内の購入履歴情報を参照させることとした
請求項１０から請求項１２のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１４】
前記顧客リスト生成処理では、前記親和性値算出処理にて算出した親和性値が所定値以上の各顧客を親和性値が高い方から順番に配列した顧客リストを生成する処理を実行させる
請求項１０から請求項１３のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１５】
前記顧客リスト生成処理では、前記親和性値算出処理にて算出した親和性値が高い方からあらかじめ定められた上限数までの各顧客を配列した顧客リストを生成する処理を実行させる
請求項１０から請求項１４のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１６】
前記競合商品特定情報受付処理では、ユーザ端末から通信ネットワークを介して競合商品特定情報を受信する処理を実行させ、
前記新商品紹介情報受付処理では、前記ユーザ端末から前記通信ネットワークを介して新商品紹介情報を受信する処理を実行させ、
顧客リスト出力処理では、前記ユーザ端末に対して前記通信ネットワークを介して顧客リストを送信する処理を実行させる
請求項１０から請求項１５のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１７】
前記購入履歴情報は、購入した商品を特定可能な商品特定情報と、購入した商品の商品カテゴリと、購入した商品の購入日時とを含む
請求項１０から請求項１６のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【請求項１８】
前記紹介情報は、該当商品を紹介するための紹介文によって構成される
請求項１０から請求項１７のうちいずれかに記載の顧客情報管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理する顧客情報管理サーバ、及び顧客情報管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、商品を購入した顧客の顧客情報を蓄積して管理する顧客情報管理システムが各種提案されている（例えば、特許文献１参照）。このような顧客情報管理システムを利用することによって、営業・販売活動が円滑に行われるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８１１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の顧客情報管理システムでは、顧客である消費者の様々な行動をデータ化して一定の傾向で括り、新商品の営業対象として適切に整理することができないという問題があった。
【０００５】
具体的には、体験プロモーションや使用評価などを含む物語性の高い消費者の様々な行動をデータ化した行動データを用いて営業対象を絞っていくこととした場合には、行動データが共通性の高いデータとなることが多いため、微妙な変化を捉えることが困難であるという問題があった。
【０００６】
また、消費者の様々な行動をデータ化した行動データを多くの条件で絞っていくこととした場合には、営業対象とするのに適した消費者に絞ることができるものの、営業のボリュームが低下するため経済性が下がるという問題があった。
【０００７】
本発明は、上述した問題を解消し、顧客情報を適切に整理して新商品の営業対象とする顧客を的確に把握することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の顧客情報管理サーバは、顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理する顧客情報管理サーバであって、前記顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段と、商品を顧客に紹介するための紹介情報と、該紹介情報に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む商品紹介管理情報を記憶する商品紹介管理情報記憶手段と、新商品に競合する商品を特定可能な競合商品特定情報を受け付ける競合商品特定情報受付手段と、新商品の紹介情報を示す新商品紹介情報を受け付ける新商品紹介情報受付手段と、該新商品紹介情報受付手段によって受け付けられた新商品紹介情報に含まれているキーワードを示す新商品紹介情報キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記購入履歴情報と前記商品紹介管理情報とを参照し、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち前記新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出する親和性値算出手段と、該親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成する顧客リスト生成手段と、前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品の購入頻度を各顧客毎に算出する購入頻度算出手段と、前記顧客リスト生成手段によって生成された前記顧客リストに配列されている各顧客について、前記購入頻度算出手段によって算出された購入頻度を用いて、新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出するランキング値算出手段と、前記顧客リスト生成手段によって生成された前記顧客リストに配列されている各顧客を前記ランキング値算出手段によって算出されたランキング値が高い方から順番に配列する再配列手段と、前記顧客リスト生成手段によって生成されたあと前記再配列手段によってランキング値が高い方から順番に各顧客が配列された顧客リストを出力する顧客リスト出力手段とを含むことを特徴とする。
【０００９】
上記の構成としたことで、顧客情報を適切に整理して新商品の営業対象とする顧客を的確に把握することができるようになる。
【００１０】
前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品と同一の商品カテゴリの商品の購入数を新商品の要求度合として算出する要求度合算出手段を含み、前記ランキング値算出手段は、前記要求度合算出手段によって算出された要求度合をも用いて、ランキング値を算出する構成とされていてもよい。
【００１１】
前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付手段によって受け付けられた競合商品特定情報が示す商品と異なる商品カテゴリのうち購入されている商品の商品カテゴリの総数を店舗滞在予測時間として算出する店舗滞在予測時間算出手段を含み、前記ランキング値算出手段は、前記店舗滞在予測時間算出手段によって算出された店舗滞在予測時間をも用いて、ランキング値を算出する構成とされていてもよい。
【００１２】
検索対象期間を受け付ける検索対象期間受付手段を含み、前記購入履歴情報のうち前記検索対象期間内の購入履歴情報を参照することとしてもよい。
【００１３】
前記顧客リスト生成手段は、前記親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を親和性値が高い方から順番に配列した顧客リストを生成する構成とされていてもよい。
【００１４】
前記顧客リスト生成手段は、前記親和性値算出手段によって算出された親和性値が高い方からあらかじめ定められた上限数までの各顧客を配列した顧客リストを生成する構成とされていてもよい。
【００１５】
前記競合商品特定情報受付手段は、ユーザ端末から通信ネットワークを介して競合商品特定情報を受信し、前記新商品紹介情報受付手段は、前記ユーザ端末から前記通信ネットワークを介して新商品紹介情報を受信し、顧客リスト出力手段は、前記ユーザ端末に対して前記通信ネットワークを介して顧客リストを送信する構成とされていてもよい。
【００１６】
前記購入履歴情報は、例えば、購入した商品を特定可能な商品特定情報と、購入した商品の商品カテゴリと、購入した商品の購入日時とを含む。
【００１７】
前記紹介情報は、例えば、該当商品を紹介するための紹介文によって構成される。
【００１８】
また、本発明の顧客情報管理プログラムは、顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理させるための顧客情報管理プログラムであって、コンピュータに、新商品に競合する商品を特定可能な競合商品特定情報を受け付ける競合商品特定情報受付処理と、新商品を顧客に紹介するための紹介情報を示す新商品紹介情報を受け付ける新商品紹介情報受付処理と、該新商品紹介情報受付処理にて受け付けた新商品紹介情報に含まれているキーワードを示す新商品紹介情報キーワードを抽出するキーワード抽出処理と、前記購入履歴情報と、商品を顧客に紹介するための紹介情報と該紹介情報に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む商品紹介管理情報を記憶する商品紹介管理情報記憶手段に記憶されている当該前記商品紹介管理情報とを参照し、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち前記新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出する親和性値算出手段と、該親和性値算出手段によって算出された親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成する顧客リスト生成手段と、前記顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段に記憶されている前記購入履歴情報を参照し、前記競合商品特定情報受付処理にて受け付けた競合商品特定情報が示す商品の購入頻度を各顧客毎に算出する購入頻度算出処理と、前記顧客リスト生成処理にて生成した前記顧客リストに配列されている各顧客について、前記購入頻度算出処理にて算出した購入頻度を用いて、新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出するランキング値算出処理と、前記顧客リスト生成処理にて生成した前記顧客リストに配列されている各顧客を前記ランキング値算出処理にて算出したランキング値が高い方から順番に配列する再配列処理と、前記顧客リスト生成処理にて生成したあと前記再配列処理にてランキング値が高い方から順番に各顧客を配列した顧客リストを出力する顧客リスト出力処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、顧客情報を適切に整理して新商品の営業対象とする顧客を的確に把握することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施の形態における顧客情報管理システムの構成の例を示すブロック図である。
【図２】顧客情報の例を示す説明図である。
【図３】購入履歴情報の例を示す説明図である。
【図４】商品紹介管理情報の例を示す説明図である。
【図５】顧客リスト提供処理の例を示すフローチャートである。
【図６】顧客リスト要求画面の例を示す説明図である。
【図７】親和性値が所定値以上の顧客が配列された顧客リストの例を示す説明図である。
【図８】顧客リスト表示画面の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係る顧客情報管理システム１００の構成の例を示すブロック図である。図１に示すように、顧客情報管理システム１００は、顧客情報管理サーバ１０と、ユーザ端末２１〜２Ｎ（Ｎ：任意の正の整数）とを含む。
【００２２】
顧客情報管理サーバ１０、およびユーザ端末２１〜２Ｎは、それぞれ、例えばインターネットなどの通信ネットワーク３０に接続されている。
【００２３】
顧客情報管理サーバ１０は、例えば本システム１００のシステム管理者によって管理されるサーバであり、ＷＷＷサーバなどの情報処理装置によって構成される。顧客情報管理サーバ１０は、顧客に関する各種の情報である顧客情報が格納される顧客ＤＢ１１と、各商品をそれぞれ説明する説明文などによって当該各商品を紹介するために作成された紹介情報を含む商品紹介管理情報が格納される商品紹介管理ＤＢ１２とを備えている。なお、顧客ＤＢ１１及び商品紹介管理ＤＢ１２は、顧客情報管理サーバ１０の内部にあっても外部にあってもよい。
【００２４】
ユーザ端末３１〜３Ｎは、例えば、ある新商品の営業対象とするのに適している顧客のリストを示す営業対象顧客リストの取得を希望する本システム１００のユーザによって管理され、例えばパーソナルコンピュータや携帯通信端末などの情報処理装置によって構成される。このユーザは、例えば、商品製造者や商品販売者が該当する。
【００２５】
図２は、顧客ＤＢ１１に格納されている顧客情報の例を示す説明図である。顧客情報は、図２に示すように、顧客の氏名を示す顧客名と、顧客を一意に特定するために付与されている顧客ＩＤと、後述する購入履歴情報と、顧客の年齢（ここでは年齢区分）と、顧客の住所とを含む情報である。
【００２６】
図３は、各顧客の顧客情報にそれぞれ含まれる購入履歴情報の例を示す説明図である。図３では顧客Ａの購入履歴情報が示されている。購入履歴情報は、該当する顧客が商品を購入した履歴を示す情報であって、図３に示すように、購入単位（例えば、レジでの支払単位）毎に、商品を購入した店舗の名称を示す店舗名、その店舗が存在するエリアを示す購入エリア、商品を購入した購入日時、購入した商品の名称を示す商品名、購入した商品に付与されている商品コード、購入した商品のカテゴリを示す商品カテゴリなどの各種の情報を含む。なお、商品の価格などの他の情報が含まれていてもよい。
【００２７】
「購入履歴情報」は、例えば、ある顧客が買い物をする度にその履歴が追加され更新される情報である。具体的には、先ず、ある顧客が買い物をしたときに、レジ係によって店舗内に設置されている店舗端末に購入した商品に関する情報や顧客を特定可能な情報（例えば顧客ＩＤ）などが入力される。次いで、購入した商品に関する情報と顧客を特定可能な情報とを含む顧客情報が店舗端末から店舗サーバを介して顧客情報管理サーバ１０に送信される。そして、顧客情報管理サーバ１０が、受信した購入情報を該当顧客の購入履歴情報として追加する処理を行う。なお、顧客情報管理サーバ１０が、通信ネットワーク３０上に開設されている商品販売サイトにて商品を購入した際の購入情報をその商品販売サイトを運営しているサーバ装置から受信して、受信した購入情報を該当顧客の購入履歴情報として追加する処理を行うようにしてもよい。
【００２８】
図４は、商品紹介管理ＤＢ１１に格納されている商品紹介管理情報の例を示す説明図である。商品紹介管理情報は、図４に示すように、商品名と、商品コードと、各紹介情報に一意に付与されている紹介情報コードと、商品を紹介するための文章によって構成される紹介情報と、紹介情報が示す紹介文に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む情報である。
【００２９】
「紹介情報」は、例えば、商品を広告する際に作成された当該商品の紹介文や、キャッチコピーなどによって構成される情報である。「紹介情報キーワード」は、紹介情報が示す文章内に含まれるワードから抽出されたキーワードであって、例えば該当商品の特徴を示すのに適切なキーワードを意味する。なお、紹介情報が示す文章内に含まれるワードのうちどのワードをキーワードとして抽出するか否かは、各商品についての紹介情報を登録する際に、本システム１００のシステム管理者が選択するようにしてもよいし、顧客情報管理サーバ１０が自動的に所定のワード（例えば、商品の特徴を表現するのに適当な食感、味、内容成分、内容量、生産地、形状、該当商品の一般名称などを示すワードなど。）を選択したり特定のワード（例えば、「一番」、「大好評」、「よい」、「最高」などの商品の特徴を差別化できず評価に適さない広告文句など。）を除いて選択したりするようにしてもよい。
【００３０】
次に、本例の顧客情報管理システム１００の動作について説明する。
図５は、本例の顧客情報管理システム１００における顧客情報管理サーバ１０が実行する顧客リスト提供処理の例を示すフローチャートである。ここでは、ユーザＸの操作に基づくユーザ端末２１からの顧客リスト取得要求に応じて、顧客情報管理サーバ１０が新商品Ｇについての顧客リスト（営業対象顧客リスト）を生成しユーザ端末２１に提供する場合を例に説明する。なお、本発明に特に関わる処理以外は、説明を省略している場合があるものとする。
【００３１】
顧客リスト提供処理において、先ず、顧客情報管理サーバ１０は、ユーザ端末２１からのアクセスを受けると、顧客リスト要求画面を生成してユーザ端末２１に送信する。ユーザ端末２１は、顧客情報管理サーバ１０からの顧客リスト要求画面を受信すると、受信した顧客リスト要求画面を自己が備える表示装置に表示する。
【００３２】
顧客リスト要求画面には、例えば図６に示すように、新商品Ｇに最も競合する最競合商品の入力を受け付ける入力領域１０１と、新商品Ｇの紹介情報を示す新商品紹介情報の入力を受け付ける入力領域１０２と、履歴情報の検索対象とする期間を示す検索対象期間の入力を受け付ける入力領域１０３と、顧客リストを要求する際に押下されるＯＫボタン１０４とが設けられている。
【００３３】
ユーザ端末２１は、自己が備える入力装置のユーザＸによる入力操作によって入力された新商品Ｇの最競合商品の商品名（商品ＩＤであってもよい）を顧客リスト要求画面における入力領域１０１に表示し、入力された新商品紹介情報を顧客リスト要求画面における入力領域１０２に表示し、入力された検索対象期間を顧客リスト要求画面における入力領域１０３に表示する。図６に示す例では、最競合商品の商品名としてチョコレートＡが表示され、新商品紹介情報として新商品Ｇの紹介情報が表示され、検索対象期間として２００９年４月から２００９年１１月までの期間が表示されている。
【００３４】
最競合商品と、新商品紹介情報と、検索対象期間とが入力されたあとＯＫボタン１０４が押下されると、ユーザ端末２１は、最競合商品と、新商品紹介情報と、検索対象期間とを提示した顧客リスト取得要求を顧客情報管理サーバ１０に対して送信する。
【００３５】
顧客リスト取得要求を受けると、顧客情報管理サーバ１０は、顧客リスト取得要求にて提示された最競合商品と、新商品紹介情報と、検索対象期間とを受け付ける（ステップＳ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３）。
【００３６】
次に、顧客情報管理サーバ１０は、ステップＳ１０２にて受け付けた新商品紹介情報からキーワード（新商品紹介情報キーワード）を抽出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４では、新商品紹介情報に含まれているワードの中から、新商品Ｇの特徴を表現するのに適当な食感、味、内容成分、内容量、生産地、形状、該当商品の一般名称などを示すワードをキーワードとして抽出する。なお、ステップＳ１０４での抽出処理において、キーワードとして抽出すべきワードを予め定めておいてもよいし、逆に抽出すべきでないワードを予め定めておくようにしてもよい。
【００３７】
次に、顧客情報管理サーバ１０は、顧客ＤＢ１１に格納されている顧客情報及び商品紹介管理ＤＢ１２に格納されている商品紹介管理情報を参照し、各顧客について、顧客情報に含まれている購入履歴情報と商品紹介管理情報とを用いて、新商品Ｇに対する各顧客の親和性値を算出する（ステップＳ１０５）。本例では、ある顧客がステップＳ１０３にて受け付けた検索対象期間内に購入した各商品の紹介情報キーワードのうち、ステップＳ１０４にて新商品紹介情報から抽出されたキーワードに一致するものの総数をその顧客の親和性値として算出する。なお、検索対象期間内に購入した各商品の紹介情報キーワードのうち新商品紹介情報から抽出されたキーワードに一致するものの総数そのものでなく、例えばその総数を所定の演算式（大小関係が逆転しないような演算式）により加工した値を親和性値として算出するようにしてもよい。
【００３８】
親和性値を算出すると、顧客情報管理サーバ１０は、算出した親和性値が所定値以上の各顧客の顧客名を配列した顧客リストを生成する（ステップＳ１０６）。なお、親和性値が高い方から所定の上限数（例えば１００００名、５０００名など）までの顧客の顧客名を配列した顧客リストを生成するようにしてもよい。
【００３９】
ステップＳ１０６にて生成された顧客リストは、例えば図７に示すように、親和性値が所定値以上の各顧客についての顧客名と、顧客ＩＤとが対応付けされ、例えば顧客ＩＤの順番に配列された表である。なお、他の顧客情報が含まれていてもよい。
【００４０】
次に、顧客情報管理サーバ１０は、顧客ＤＢ１１に格納されている顧客情報を参照し、ステップＳ１０６にて生成した顧客リストに配列されている各顧客について、顧客情報に含まれている購入履歴情報を用いて、ステップＳ１０１にて受け付けた最競合商品の購入頻度を算出する（ステップＳ１０７）。本例では、ステップＳ１０３にて受け付けた検索対象期間内についての最競合商品の購入頻度（例えば、１週間あたりの購入数、１日あたりの購入数など）を算出する。
【００４１】
次いで、顧客情報管理サーバ１０は、顧客ＤＢ１１に格納されている顧客情報を参照し、ステップＳ１０６にて生成した顧客リストに配列されている各顧客について、顧客情報に含まれている購入履歴情報を用いて、ステップＳ１０１にて受け付けた最競合商品の購入時に共に購入した他の商品のうち、その最競合商品と同一の商品カテゴリに分類されている商品の購入個数を要求度合として算出する（ステップＳ１０８）。「要求度合」とは、最競合商品と同一の商品カテゴリ（すなわち新商品と同一の商品カテゴリ）の商品の購入個数によって、その商品カテゴリの商品に対する購入要求の度合いを示すものである。本例では、ステップＳ１０３にて受け付けた検索対象期間内についての最競合商品と同一の商品カテゴリの商品の購入総数を要求度合として算出する。
【００４２】
次いで、顧客情報管理サーバ１０は、顧客ＤＢ１１に格納されている顧客情報を参照し、ステップＳ１０６にて生成した顧客リストに配列されている各顧客について、顧客情報に含まれている購入履歴情報を用いて、ステップＳ１０１にて受け付けた最競合商品の購入時に共に購入した他の商品のうち、その最競合商品と異なる商品カテゴリに分類されている商品の商品カテゴリ数を店舗滞留予測時間として算出する（ステップＳ１０９）。一般に、店舗においては、同一の商品カテゴリの商品は同じ商品陳列棚や近い場所の商品陳列棚に陳列されるため、購入した商品のカテゴリ数によって店舗滞留時間を予測することが可能となる。よって、本例では、ステップＳ１０３にて受け付けた検索対象期間内についての最競合商品と異なる商品カテゴリに分類されている商品の商品カテゴリの総数を店舗滞留予測時間として算出する。
【００４３】
なお、上述したステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理は、どのような順番で行うようにしてもよく、また、それらの処理をまとめて行うようにしてもよい。
【００４４】
ステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理を終えると、顧客情報管理サーバ１０は、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９にて算出した各顧客についての購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間を用いた所定の演算処理によって、各顧客についてのランキング値を算出する（ステップＳ１１０）。所定の演算処理は、例えば、購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間の和や、購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間についてそれぞれ重み付け（例えば、それぞれ別個の比例定数との積を算出する。）を行ったあとの和などを演算する処理である。
【００４５】
具体的には、購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間の和をランキング値とする場合、顧客Ｐについて、購入頻度が３５、要求度合が８５、店舗滞留予測時間が３０であるとすると、その顧客Ｐのランキング値は１５０となる。
【００４６】
各顧客についてのランキング値を算出すると、顧客情報管理サーバ１０は、ステップＳ１０６にて生成した顧客リストに配列されている各顧客を、ステップＳ１１０にて算出したランキング値の高い順番に再配列する処理を行う（ステップＳ１１１）。
【００４７】
そして、顧客情報管理サーバ１０は、ステップＳ１０６にて生成したものからステップＳ１１１にてランキング値の高い順番に再配列した顧客リストを表示する顧客リスト表示画面を生成し（ステップＳ１１２）、ユーザ端末２１に対して通信ネットワーク３０を介して送信する（ステップＳ１１３）。
【００４８】
ユーザ端末２１は、顧客情報管理サーバ１０からの顧客リスト表示画面を受信すると、受信した顧客リスト表示画面を自己が備える表示装置に表示する。
【００４９】
ステップＳ１０６にて生成したものからステップＳ１１１にてランキング値の高い順番に再配列した顧客リストは、新商品Ｇについての営業対象顧客リストであり、例えば図８に示すように、親和性値が所定値以上の各顧客についての顧客名と、顧客ＩＤと、ランキング値とを含む営業対象顧客情報が、ランキング値の高い順番で配列された表である。営業対象顧客情報には、顧客名と、顧客ＩＤと、ランキング値、ランキング値の順位の他、他の顧客情報が含まれていてもよい。また、顧客リストには、親和性値が所定値以上である全ての顧客の営業対象顧客情報を配置するようにしてもよいし、親和性値が所定値以上である顧客のうちランキング値が上位から所定数まで（例えば１００００番まで、５００００番まで）の顧客の営業対象顧客情報を配置するようにしてもよい。
【００５０】
上記のようにして、新商品についての営業対象顧客リストである顧客リストが生成され提供される。この顧客リストは、特定の新商品の営業相手として適している度合いが高いと判定された各顧客が、その度合いが高い順番に配列されたものとなるため、その特定の新商品の販売のための営業に有効に利用されることが期待できる。
【００５１】
なお、上記の例では、購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間の３つの値をランキング値の算出に用いることとしていたが、購入頻度、要求度合、及び店舗滞留予測時間のうち任意の１つ又は２つの値をランキング値の算出に用いるようにしてもよい。
【００５２】
なお、上記の例では、ユーザ端末２１からの要求に応じて顧客リストを生成して出力（通信ネットワーク３０に出力）する構成としていたが、顧客情報管理サーバ１０を操作するオペレータの入力操作による要求に応じて顧客リストを生成して出力（自己が備える表示装置に出力）するようにしてもよい。
【００５３】
以上に説明したように、上述した一実施の形態では、顧客が購入した商品の購入履歴を示す購入履歴情報を含む顧客情報を管理する顧客情報管理サーバ１０が、顧客情報を記憶する顧客ＤＢ１１と、商品を顧客に紹介するための紹介情報とその紹介情報に含まれているキーワードを示す紹介情報キーワードとを含む商品紹介管理ＤＢ１２とを備え、新商品に競合する商品を特定可能な競合商品特定情報（例えば、最競合商品の商品名、商品ＩＤ）を受け付け、新商品の紹介情報を示す新商品紹介情報を受け付け、受け付けた新商品紹介情報に含まれているキーワードを示す新商品紹介情報キーワードを抽出し、購入履歴情報と商品紹介管理情報とを参照し、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出し、算出した親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成し、購入履歴情報を参照して、受け付けた競合商品特定情報が示す商品の購入頻度を各顧客毎に算出し、生成した顧客リストに配列されている各顧客について、算出した購入頻度を用いて、新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出し、生成された顧客リストに配列されている各顧客を算出したランキング値が高い方から順番に配列し、生成されたあとランキング値が高い方から順番に各顧客が配列された顧客リストを出力する構成としたので、顧客情報を適切に整理して新商品の営業対象とする顧客を的確に把握することができるようになる。
【００５４】
すなわち、顧客情報管理サーバ１０が、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出し、算出した親和性値が所定値以上の各顧客を配列した顧客リストを生成したあと、生成した顧客リストに配列されている各顧客について、購入頻度を用いて新商品の営業対象としての適切度合を示すランキング値を算出し、生成された顧客リストに配列されている各顧客を算出したランキング値が高い方から順番に配列して出力する構成としたので、新商品に対する親和度の高い顧客に絞ったあと、新商品の営業対象として適切な顧客をその適切度合が高い順番にまとめることによって顧客情報を適切に整理した顧客リストを用いて営業活動を行うことができるようになり、新商品の営業対象とする顧客を的確に把握することができるようになるのである。
【００５５】
具体的には、購入した各商品それぞれの紹介情報に含まれている各紹介情報キーワードのうち新商品紹介情報キーワードの何れかに一致する紹介情報キーワードの数によって特定される親和性値を各顧客について算出し、算出した親和性値が高い顧客を営業対象に絞り込んだあと、ランキング値が高い方から順番に各顧客を配列した顧客リストを生成して提供する構成としているので、消費者の行動をデータ化した行動データとしての履歴情報を用いて適切に営業対象とする顧客を絞ることができるようになる。なお、行動データとしての履歴情報に、体験プロモーションや使用評価などを含む物語性の高い顧客の様々な行動をデータ化した行動データを含むようにしてもよい。
【００５６】
また、上述した実施の形態では、顧客情報管理サーバ１０が、購入履歴情報を参照し、受け付けた競合商品特定情報が示す商品と同一の商品カテゴリの商品の購入数を新商品の要求度合として算出し、算出した要求度合をも用いて、ランキング値を算出する構成としたので、要求度合をも加味したより適切に顧客情報を整理した顧客リストを生成することが可能となる。
【００５７】
また、上述した実施の形態では、顧客情報管理サーバ１０が、購入履歴情報を参照し、受け付けた競合商品特定情報が示す商品と異なる商品カテゴリのうち購入されている商品の商品カテゴリの総数を店舗滞在予測時間として算出し、算出した店舗滞在予測時間をも用いて、ランキング値を算出する構成としたので、店舗滞在予測時間をも加味したより適切に顧客情報を整理した顧客リストを生成することが可能となる。
【００５８】
また、上述した実施の形態では、顧客情報管理サーバ１０が、検索対象期間を受け付け、購入履歴情報のうち検索対象期間内の購入履歴情報を参照する構成としているので、検索対象とする期間を希望に応じて限定することができ、より適切に顧客情報を整理した顧客リストを生成することが可能となる。
【００５９】
また、上述した実施の形態において、顧客情報管理サーバ１０が、算出したランキング値が高い方からあらかじめ定められた上限数までの各顧客を配列した顧客リストを生成する構成とした場合には、顧客リストに掲載する顧客数を所定の上限数まで絞ることが可能となり、顧客総数が膨大である場合であっても適切に顧客情報を整理した顧客リストを生成することが可能となる。
【００６０】
また、上述した実施の形態において、顧客情報管理サーバ１０が、算出された親和性値が高い方からあらかじめ定められた上限数までの各顧客を配列した顧客リストを生成する構成とした場合には、顧客リストに掲載する顧客数を絞ることが可能となり、顧客総数が膨大である場合であっても適切に顧客情報を整理した顧客リストを生成することが可能となる。
【００６１】
なお、上述した実施の形態では、全ての商品カテゴリの商品についての紹介情報キーワードを対象（新商品紹介情報キーワードと一致するか否かの判断対象）としていたが、新商品の商品カテゴリと同一あるいは類似の商品カテゴリの商品の紹介情報キーワードのみを対象とするようにしてもよい。
【００６２】
なお、上述した実施の形態では特に言及していないが、顧客情報管理システム１００を構成する顧客情報管理サーバ１０は、自己が備える記憶媒体に格納されている処理プログラム（顧客情報管理プログラム）に従って、上述した各種の処理（図５参照）を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明によれば、顧客情報を適切に整理して新商品の営業対象とする顧客を的確に把握するのに有用である。
【符号の説明】
【００６４】
１０          顧客情報管理サーバ
１１          顧客ＤＢ
１２          商品紹介管理ＤＢ
２１〜２Ｎ    ユーザ端末
３０          通信ネットワーク
１００        顧客情報管理システム
【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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【図７】
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【図８】
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