(57)【要約】【課題】  多数の説明変数を自動で生成した際に、出力される示唆の量が膨大であるため、示唆の選別の負担が大きい。【解決手段】  マーケティング支援システムを、購買データを受け付け、前記購買データ間の相関を分析することで、複合変数を出力する示唆抽出部と、前記複合変数および制限テーブルを受け付け、前記制限テーブルで定義される制限条件に基づいて、前記複合変数を排除する制限フィルタリング部と、過去に定義した施策の実績を用いて、前記複合変数に基づいた施策を行った場合の予想効果を推定し、前記複数の説明変数を選別する実績フィルタリング部と、を有する構成とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
購買データを受け付け、前記購買データ間の相関を分析することで、複合変数を出力する示唆抽出部と、
前記複合変数および制限テーブルを受け付け、前記制限テーブルで定義される制限条件に基づいて、前記複合変数を排除する制限フィルタリング部と、
過去に定義した施策の実績を用いて、前記複合変数に基づいた施策を行った場合の予想効果を推定し、前記複数の説明変数を選別する実績フィルタリング部と、
を有する、マーケティング支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティング支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
流通・小売業ではPOSシステムが普及し、また近年ではポイントカードや電子マネーの利用が爆発的に増加していることから、業務システム内には顧客の属性情報や購買履歴が膨大に蓄積されている。流通・小売業では、売上などのKPIを向上させるためこれらデータを活用したいというニーズがあり、これに対してKPI向上のための施策の示唆をデータから抽出する技術がある（特許文献１）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2014-81750
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術は、KPIの向上に寄与する多数の説明変数を示唆として自動で生成することができ、効果的な施策導入活動をサポートすることが可能である。しかし、出力される示唆の量が膨大であるため、実現性の低い示唆を排除し、効果の高い示唆を選定することは、分析者にとって負担が大きくかつ作業が難しいという問題点がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願発明による課題を解決する手段のうち代表的なものを例示すれば、マーケティング支援システムであって、購買データを受け付け、前記購買データ間の相関を分析することで、複合変数を出力する示唆抽出部と、前記複合変数および制限テーブルを受け付け、前記制限テーブルで定義される制限条件に基づいて、前記複合変数を排除する制限フィルタリング部と、過去に定義した施策の実績を用いて、前記複合変数に基づいた施策を行った場合の予想効果を推定し、前記複数の説明変数を選別する実績フィルタリング部と、を有する構成とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明により、分析者の負担を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第一の実施例の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の第一の実施例における購買データ６の一例を示す図である。
【図３】本発明の第一の実施例における知識ベース７の一例を示す図である。
【図４】本発明の第一の実施例における知識ベース７の一例を示す図であり、テーブルの関連を示すER図である。
【図５】本発明の第一の実施例における示唆抽出部１が出力する示唆の一例を示す図である。
【図６】本発明の第一の実施例における制限フィルタリング部２の処理の一例を示す図である。
【図７】本発明の第一の実施例における実績フィルタリング部３の処理の一例を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施例における提案施策の構築・実施施策の選出部４の処理の一例を示す図である。
【図９】本発明の第一の実施例における施策の効果の算出部５の処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【０００８】
本発明の第一の実施例における全体構成を図１に示す。図１に示すように本発明の第一の実施例は、処理部として示唆抽出部１、制限フィルタリング部２、実績フィルタリング部３、提案施策の構築・実施施策の選出部４、施策の効果の算出部５、およびデータとして購買データ６および知識ベース７から構成される。
【０００９】
＜購買データ６の説明＞
図２に購買データ６の一例を示す。図２に示すように購買データ６は顧客IDと、商品IDと、日時と、数量と、金額と、レシートIDとを保持するレコードで構成される。
【００１０】
＜知識ベース７の説明＞
図３及び図４に知識ベース７の一例を示す。図４に示すように知識ベース７は複合変数テーブル201と、制限テーブル202と、実績テーブル203と、複合変数項目テーブル201と、KPI項目テーブル204と、施策変数テーブル205と、値タイプテーブル206と、対象者テーブル207とで構成される。
【００１１】
＜示唆抽出部１の処理の説明＞
示唆抽出部１は、購買データ101を受け付け、データ間の相関を分析して、目標状態を記す複合変数102を出力する。
【００１２】
示唆抽出部１の処理の一例を図５に示す。図５に示すように示唆抽出部１は購買データ101から、優良顧客の特徴を変数名と変数条件の形で保持する複合変数102と、各顧客の特徴を各変数の値の形で保持するミクロテーブル103を抽出する。
【００１３】
＜制限フィルタリング部２の処理の説明＞
制限フィルタリング部２は、複合変数102と、複合変数項目テーブル201と、制限テーブル202とを受け付け、複合変数項目テーブル201から、制限テーブル202と複合変数項目テーブル201とで定義する同じ制限IDの各制限条件を全部満たすレコードを削除し、制限フィルター掛け済みの複合変数301を出力する。
【００１４】
制限フィルタリング部２の処理の一例を図６に示す。図６に示すように制限フィルタリング部２は制限テーブル202と複合変数項目テーブル201とで定義するIDが7の制限を読み込み、その制限条件である「ビールの購買点数」が「0」以上、かつ、「年齢」が「20」以下、を満たすIDが12のレコードを複合変数102から削除する。
【００１５】
＜実績フィルタリング部３の処理の説明＞
実績フィルタリング部３は、制限フィルター掛け済みの複合変数301と、実績テーブル203と、複合変数項目テーブル201と、KPI項目テーブル204と、施策変数テーブル205と、値タイプテーブル206とを受け付ける。制限フィルター掛け済みの複合変数301の各レコードに対して、実績テーブル203で過去に定義した施策の実績を全て参照し、複合変数で定義した状態と同じ状態での施策実績を予想効果として推定する。実績がある場合、実績の実測KPIの平均値を該当複合変数の予想KPIとする。実績がない場合、複合変数の傾き、相関係数、該当数の正規化平均値を点数とする。実績あり複合変数を予想KPI降順でソートし、実績あり複合変数401として出力する。実績なし複合変数を点数降順でソートし、実績なし複合変数402として出力する。
【００１６】
実績フィルタリング部３の処理の一例を図７に示す。図７に示すように実績フィルタリング部３は実績テーブル203で定義するIDが1の実績を読み込み、その状態である、「来店店舗数」が「0」から「2」まで、かつ、「肉類」が「7」から「34」まで、かつ、「ソフトドリンクの購買点数」が「13」から「28」まで、を満たすIDが8のレコードを制限フィルター掛け済みの複合変数301から抽出し、IDが1の実績のKPIの値である「5」を予想KPIとし、実績あり複合変数401に保存し、予想KPI降順でソートする。制限フィルター掛け済みの複合変数301に残るIDが9のレコードを、点数を算出し、実績なし複合変数402に保存し、点数降順でソートする。
【００１７】
＜提案施策の構築・実施施策の選出部４の処理の説明＞
提案施策の構築・実施施策の選出部４は、実績あり複合変数401と、実績なし複合変数402と、実績テーブル203と、複合変数項目テーブル201と、KPI項目テーブル204と、施策変数テーブル205と、値タイプテーブル206と、対象者テーブル207と、ミクロテーブル103を受け付ける。実績あり複合変数401と、実績なし複合変数402とのレコードを上位から表示し、ユーザーから施策にしたい複合変数のIDを受け付ける。
【００１８】
実績あり複合変数401と、実績なし複合変数402とから、施策にしたい複合変数のIDで施策にしたい状態を検索し、この状態に近い状態の消費者をミクロテーブル103から選別し、施策の対象者とする。施策の対象者と、実績テーブル203で記録した施策内容を合わせて、施策提案501として出力する。実績テーブル203と、対象者テーブル207に、施策提案501の内容を記録する。
【００１９】
提案施策の構築・実施施策の選出部４の処理の一例を図８に示す。図８に示すように提案施策の構築・実施施策の選出部４は実績あり複合変数401から、IDが11のレコードを読み込み、その状態である「来店店舗数」が「0」から「2」、かつ、「肉類の購買点数」が「7」から「34」、かつ「ソフトドリンクの購買点数」が「13」から「28」、を満たす「顧客ID」が「1001」のレコードをミクロテーブル103から抽出し、対象者テーブル207に保存する。また、実績テーブル203に、上記の状態を施策実績の状態として保存する。また、上記の状態を施策内容とし、上記対象者と合わせて、施策提案501として出力する。
【００２０】
＜施策の効果の算出部５の処理の説明＞
施策の効果の算出部５は、購買データ101と、実績テーブル203と、複合変数項目テーブル201と、KPI項目テーブル204と、施策変数テーブル205と、値タイプテーブル206と、対象者テーブル207と、を受け付ける。実績テーブル203と、対象者テーブル207とで記録した各施策実績の未評価レコードに対して、施策期間中の施策対象者のデータを、購買データ101から抽出し、KPIを計算し、実績テーブル203を更新する。
【００２１】
施策の効果の算出部５の処理の一例を図９に示す。図９に示すように施策の効果の算出部５は購買データ101から、対象者テーブル207記録される顧客IDのレコードを、抽出し、KPIである注文回数を集計し、その平均値を実績テーブル203に追加する。
【符号の説明】
【００２２】
１：示唆抽出部、２：制限フィルタリング部、３：実績フィルタリング部、４：選出部、５：算出部、６：購買データ、７：知識ベース。
【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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【図９】
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