(57)【要約】【課題】  顧客が必要とする商品に関する情報を、顧客が必要とする時期に提供することのできる、購入促進装置および購入促進方法を提供し、また顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることのできる購入促進装置および購入促進方法を提供することである。【解決手段】  購入促進装置１０において記憶部１１は、個々の顧客に関し、来店日情報を記憶する。記憶部１１は、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうちで購入商品が購入された購入日の情報とを、互いに関連付けてさらに記憶する。比較部１６は、予測来店日と予測購入日とを比較する。出力部１７は、比較部１６による比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顧客に関し、各顧客が来店した来店日を表す来店日情報を記憶する記憶部であって、１種類または複数種類の購入商品を表す購入商品情報と、前記来店日のうちで前記購入商品が購入された購入日を表す購入日情報とを、互いに関連付けてさらに記憶する記憶部と、
前記記憶部によって記憶された前記来店日情報に基づいて、前記顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める来店日予測部と、
前記記憶部によって記憶された前記購入商品情報および前記購入日情報に基づいて、前記各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める購入日予測部と、
前記来店日予測部によって求められた予測来店日と、前記購入日予測部によって求められた予測購入日とを比較して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であるか否かを判断する比較部と、
前記比較部による比較結果に応答して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であることが示されるとき、前記顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する出力部とを含むことを特徴とする購入促進装置。
【請求項２】
前記来店日情報は、前記顧客が来店した複数の来店日の情報を含み、
前記来店日予測部は、前記複数の来店日の、隣合う来店日間の間隔と、前記複数の来店日のうち最新の来店日とに基づいて、前記予測来店日を求め、
各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる前記購入日情報は、前記複数の来店日のうち２日以上の購入日の情報を含み、
前記購入日予測部は、前記２日以上の購入日の、隣合う購入日間の間隔と、前記２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、前記予測購入日を求めることを特徴とする請求項１に記載の購入促進装置。
【請求項３】
前記来店日情報は、前記顧客が来店した３日以上の来店日の情報を含み、
前記来店日予測部は、前記３日以上の来店日の、隣合う来店日間の間隔の平均日数を、前記３日以上の来店日のうち最新の来店日に加算することによって前記予測来店日を求め、
前記各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる購入日情報は、前記３日以上の来店日のうち３日以上の購入日の情報を含み、
前記購入日予測部は、前記３日以上の購入日の、隣合う購入日間の間隔の平均日数を、前記３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって前記予測購入日を求めることを特徴とする請求項１または２に記載の購入促進装置。
【請求項４】
前記１〜３のいずれか１つに記載の購入促進装置を用い、
複数の顧客に関し、各顧客が来店した来店日を表す来店日情報を記憶する記憶工程であって、１種類または複数種類の購入商品を表す購入商品情報と、前記来店日のうちで前記購入商品が購入された購入日を表す購入日情報とを、互いに関連付けて記憶する記憶工程と、
前記記憶工程において記憶された前記来店日情報に基づいて、前記顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める来店日予測工程と、
前記記憶工程において記憶された前記購入商品情報および前記購入日情報に基づいて、前記各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める購入日予測工程と、
前記来店日予測工程において求められた予測来店日と、前記購入日予測工程において求められた予測購入日とを比較して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であるか否かを判断する比較工程と、
前記比較工程における比較結果に応答して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であることが示されるとき、前記顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する出力工程とを含むことを特徴とする購入促進方法。
【請求項５】
前記出力工程において出力される購入促進情報は、前記同種の商品の販売価格の割引を表す割引情報を含み、紙片に対して出力されることを特徴とする請求項４に記載の購入促進方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客による商品の購入を促す購入促進装置および購入促進方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術に係る購入促進装置および購入促進方法として、顧客の購買履歴情報として、購買金額、購買頻度、商品分類などの情報をデータベースとして蓄積し、これに基づいてサービス券を発行する手法が知られる。この手法では、顧客の購入金額または購入頻度の高い商品分類の履歴情報に基づいて、顧客に対して提供される提供情報を決定する。具体的にはこの手法では、たとえば過去の同時期における顧客の購買履歴情報に基づいて、提供情報を決定する。たとえば月間または年間の過去の同時期における顧客の購買履歴に基づいて、顧客が必要とする情報を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２９０９３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術に係る購入促進装置および購入促進方法では、商品を必要となる周期が、一月または一年とは異なる場合に、顧客に対して発行する割引券の発行時期またはその有効期間が、顧客が商品を必要とする時期からずれるという問題点がある。
【０００５】
顧客が商品を必要とする時期とずれた時期に、顧客に対する情報の提供を行うと、提供された情報が顧客に必要のない情報となり、このような手法では、顧客の来店の頻度および商品購入の頻度を高くすることができないという問題点がある。
【０００６】
本発明の目的は、顧客が必要とする商品に関する情報を、顧客が必要とする時期に提供することのできる、購入促進装置および購入促進方法を提供することである。
【０００７】
またこれによって、顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることのできる購入促進装置および購入促進方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、複数の顧客に関し、各顧客が来店した来店日を表す来店日情報を記憶する記憶部であって、
１種類または複数種類の購入商品を表す購入商品情報と、前記来店日のうちで前記購入商品が購入された購入日を表す購入日情報とを、互いに関連付けてさらに記憶する記憶部と、
前記記憶部によって記憶された前記来店日情報に基づいて、前記顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める来店日予測部と、
前記記憶部によって記憶された前記購入商品情報および前記購入日情報に基づいて、前記各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める購入日予測部と、
前記来店日予測部によって求められた予測来店日と、前記購入日予測部によって求められた予測購入日とを比較して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であるか否かを判断する比較部と、
前記比較部による比較結果に応答して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であることが示されるとき、前記顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する出力部とを含むことを特徴とする購入促進装置である。
【０００９】
また本発明は、前記来店日情報は、前記顧客が来店した複数の来店日の情報を含み、
前記来店日予測部は、前記複数の来店日の、隣合う来店日間の間隔と、前記複数の来店日のうち最新の来店日とに基づいて、前記予測来店日を求め、
各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる前記購入日情報は、前記複数の来店日のうち２日以上の購入日の情報を含み、
前記購入日予測部は、前記２日以上の購入日の、隣合う購入日間の間隔と、前記２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、前記予測購入日を求めることを特徴とする。
【００１０】
また本発明は、前記来店日情報は、前記顧客が来店した３日以上の来店日の情報を含み、
前記来店日予測部は、前記３日以上の来店日の、隣合う来店日間の間隔の平均日数を、前記３日以上の来店日のうち最新の来店日に加算することによって前記予測来店日を求め、
前記各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる購入日情報は、前記３日以上の来店日のうち３日以上の購入日の情報を含み、
前記購入日予測部は、前記３日以上の購入日の、隣合う購入日間の間隔の平均日数を、前記３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって前記予測購入日を求めることを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、前記購入促進装置を用い、
複数の顧客に関し、各顧客が来店した来店日を表す来店日情報を記憶する記憶工程であって、
１種類または複数種類の購入商品を表す購入商品情報と、前記来店日のうちで前記購入商品が購入された購入日を表す購入日情報とを、購入商品情報および購入日情報として、互いに関連付けて記憶する記憶工程と、
前記記憶工程において記憶された前記来店日情報に基づいて、前記顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める来店日予測工程と、
前記記憶工程において記憶された前記購入商品情報および前記購入日情報に基づいて、前記各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める購入日予測工程と、
前記来店日予測工程において求められた予測来店日と、前記購入日予測工程において求められた予測購入日とを比較して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であるか否かを判断する比較工程と、
前記比較工程における比較結果に応答して、前記予測購入日が前記予測来店日以前であることが示されるとき、前記顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する出力工程とを含むことを特徴とする購入促進方法である。
【００１２】
また本発明は、前記出力工程において出力される購入促進情報は、前記同種の商品の販売価格の割引を表す割引情報を含み、紙片に対して出力されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、購入促進装置において記憶部は、個々の顧客に関し、来店日情報を記憶する。また記憶部は、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうちで購入商品が購入された購入日の情報とを、購入商品情報および購入日情報として、互いに関連付けてさらに記憶する。来店日予測部は、記憶部によって記憶された来店日情報に基づいて、顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める。購入日予測部は、記憶部によって記憶された購入商品情報および購入日情報に基づいて、各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める。比較部は、来店日予測部によって求められた予測来店日と、購入日予測部によって求められた予測購入日とを比較して、予測購入日が予測来店日以前であるか否かを判断する。出力部は、比較部による比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００１４】
これによって、商品の購入が必要となると予測される日付が、次回来店すると予測される日付よりも近日である場合に、その商品の購入を顧客に対して促すことができる。したがって、顧客が必要とする商品に関する購入促進情報を、顧客がその商品を必要とする時期に、顧客に提供することができる。これによって、顧客が購入の必要性を認める可能性の高い商品についての情報を、購入に役立つ情報として、顧客に報知することができる。したがって、顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることができる。
【００１５】
また本発明によれば、来店日情報は、顧客が来店した複数の来店日の情報を含む。来店日予測部は、複数の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔と、複数の来店日のうち最新の来店日とに基づいて、予測来店日を求める。各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる購入日情報は、複数の来店日のうち２日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部は、２日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔と、２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、予測購入日を求める。
【００１６】
これによって、予測来店日を、実際に顧客が来店した来店日に基づいて求めることができ、予測購入日を、実際に購入商品が購入された購入日に基づいて求めることができる。また最新の情報を算出の根拠に含むので、月毎または年毎の情報に基づいて予測する場合に比べて、顧客が来店する蓋然性の高い日付を予測来店日とし、顧客が購入する蓋然性の高い日付を予測購入日とすることができる。
【００１７】
また本発明によれば、来店日情報は、顧客が来店した３日以上の来店日の情報を含む。来店日予測部は、３日以上の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔の平均日数を、３日以上の来店日のうち最新の来店日に加算することによって、予測来店日を求める。各種類の購入商品の購入商品情報に関連付けられる購入日情報は、３日以上の来店日のうち３日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部は、３日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔の平均日数を、３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって予測購入日を求める。
【００１８】
これによって、来店の頻度および購入の頻度を、最新の情報に基づいて判断できる。したがって、月毎または年毎の情報に基づいて予測する場合に比べて、顧客が来店する蓋然性の高い日付を予測来店日とし、顧客が購入する蓋然性の高い日付を予測購入日とすることができる。
【００１９】
また本発明によれば、購入促進方法において記憶工程では、個々の顧客に関し、顧客が来店した来店日情報を記憶する。また記憶工程では、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうち購入商品が購入された購入日の情報とを、購入商品情報および購入日情報として、互いに関連付けて記憶する。来店日予測工程では、記憶工程において記憶された来店日情報に基づいて、顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める。購入日予測工程では、記憶工程において記憶された購入商品情報および購入日情報に基づいて、各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める。比較工程では、来店日予測工程において求められた予測来店日と、購入日予測工程において求められた予測購入日とを比較して、予測購入日が予測来店日以前であるか否かを判断する。出力工程では、比較工程における比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対して前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００２０】
これによって、商品の購入が必要となると予測される日付が、次回来店すると予測される日付よりも近日である場合に、その商品の購入を顧客に対して促すことができる。したがって、顧客が必要とする商品に関する購入促進情報を、顧客がその商品を必要とする時期に、顧客に提供することができる。これによって、顧客が購入の必要性を認める可能性の高い商品についての情報を、購入に役立つ情報として、顧客に報知することができる。したがって、顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることができる。
【００２１】
また本発明によれば、出力工程において出力される購入促進情報は、前記同種の商品の販売価格の割引を表す割引情報を含み、紙片に対して出力される。
【００２２】
これによって、顧客に対し、商品購入に伴う利益を提示することができる。したがって、顧客の来店または商品購入の頻度を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る購入促進装置１０の構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る購入促進装置１０によって処理される情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態において、出力部１７が出力工程で行う出力内容の一例を示す図である。
【図４Ａ】本発明の第１実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の第１実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る購入促進装置１０の構成を表すブロック図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る購入促進装置１０によって処理される情報の一例を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態において、出力部１７が出力工程で行う出力内容の一例を示す図である。
【図８Ａ】本発明の第２実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。
【図８Ｂ】本発明の第２実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための複数の形態について説明する。以下の説明においては、各形態に先行する形態ですでに説明している事項に対応している部分には同一の参照符を付し、重複する説明を略す場合がある。構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分は、先行して説明している形態と同様とする。実施の各形態で具体的に説明している部分の組合せばかりではなく、特に組合せに支障が生じなければ、実施の形態同士を部分的に組合せることも可能である。またそれぞれの実施形態は、本発明に係る技術を具体化するために例示するものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明に係る技術内容は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることが可能である。以下の説明は、購入促進装置１０、購入促進方法についての説明をも含む。
【００２５】
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る購入促進装置１０の構成を表すブロック図である。購入促進装置１０は、顧客に対して商品の購入を促す装置であり、具体的には、広告、割引券などを提供することによって、商品の購入を促す装置である。また購入促進方法は、購入促進装置１０を用い、顧客に対して商品の購入を促す方法である。
【００２６】
購入促進装置１０は、記憶部１１と、来店日予測部１２と、購入日予測部１３と、比較部１６と、出力部１７とを含んで構成される。記憶部１１は、個々の顧客に関し、来店日情報１４を記憶する。来店日情報１４は、顧客が来店した来店日を表す。記憶部１１は、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうちで購入商品が購入された購入日の情報とを、購入商品情報１５および購入日情報として、互いに関連付けてさらに記憶する。来店日予測部１２は、記憶部１１によって記憶された来店日情報１４に基づいて、顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める。
【００２７】
購入日予測部１３は、記憶部１１によって記憶された購入商品情報１５および購入日情報に基づいて、各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める。比較部１６は、来店日予測部１２によって求められた予測来店日と、購入日予測部１３によって求められた予測購入日とを比較して、予測購入日が予測来店日以前であるか否かを判断する。出力部１７は、比較部１６による比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００２８】
来店日情報１４は、顧客が来店した複数の来店日の情報を含む。来店日予測部１２は、複数の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔と、複数の来店日のうち最新の来店日とに基づいて、予測来店日を求める。日付に関して隣合う来店日間の間隔とは、来店日を日付の順に並べたときに隣合う来店日間の間隔である。各種類の購入商品の購入商品情報１５に関連付けられる購入日情報は、複数の来店日のうち２日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部１３は、２日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔と、２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、予測購入日を求める。
【００２９】
さらに具体的には、来店日情報１４は、顧客が来店した３日以上の来店日の情報を含む。来店日予測部１２は、３日以上の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔の平均日数を、３日以上の来店日のうち最新の来店日に加算することによって、予測来店日を求める。各種類の購入商品の購入商品情報１５に関連付けられる購入日情報は、３日以上の来店日のうち３日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部１３は、３日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔の平均日数を、３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって予測購入日を求める。
【００３０】
第１実施形態において店舗は、たとえばスーパーマーケット、コンビニエンスストアなどである。また顧客の購入の対象は、たとえば生活用品など、周期的に購入が必要となる商品を含む。購入促進装置１０は、販売時点情報管理（point of sales, 略称「ＰＯＳ」）システムに含まれ、各店舗に設けられる。たとえば、同じ系列の複数の店舗において１つの購入促進装置１０を共用することも可能であるけれども、第１実施形態では、１つの店舗に１つの購入促進装置１０が設けられる。
【００３１】
購入促進装置１０は、来店した顧客に対し、顧客番号Ｃｎを生成し、個々の顧客に付与する。店舗は、顧客に対してたとえば会員カードなどの所持と、精算時にその提示を求めることで、各顧客番号Ｃｎと各顧客との対応付けを可能とする。顧客が、法人などである場合には、顧客情報は個人ではなく法人に対して生成されてもよい。顧客番号Ｃｎは、顧客に対して個別に対応付けて生成されるので、顧客番号Ｃｎを参照することによって、顧客を個別に認識することができる。
【００３２】
図１に示すように、購入促進装置１０は、中央処理装置（central processing unit, 略称「ＣＰＵ」）、一時記憶部（random access memory 略称「ＲＡＭ」）１９、入出力部２１、およびデータサーバを含んで構成される。入出力部２１は、表示部２４、タッチパネル２６、バーコードスキャナ２７、カードリーダライタ２８、時計３２、ＲＯＭ３３、キーボード３４、ドロア３６、通信部３８、データサーバ制御部３９およびサーバ側通信部４０を含む。
【００３３】
データサーバは、たとえばハードディスクなどによって実現され、前記記憶部１１を構成する。データサーバには、顧客データベース４１と、商品データベース４２とが記憶される。顧客データベース４１では、顧客の過去の購入商品情報１５を、購入履歴として、各顧客の顧客番号Ｃｎに関連付けて記憶している。商品データベース４２では、各商品の価格、分類、割引対象であるか否かの情報が含まれる。
【００３４】
出力部１７は、前記入出力部２１とは異なり、たとえばプリンタなどによって実現される。プリンタは、紙片４５などの記録紙に印字または画像形成を行うことによって情報を出力する。第１実施形態では、来店日予測部１２、購入日予測部１３、および比較部１６は、前記ＣＰＵ１８によって実現される。通信部３８は、来店日予測部１２、購入日予測部１３、および比較部１６と、記憶部１１とのデータ送信を可能にするインターフェースである。また購入促進装置１０は、紙幣および硬貨を収容するドロア３６を含み、ドロア３６が開くことを許容するスイッチは、ＣＰＵ１８によって制御される。購入促進装置１０のうち、記憶部１１を除く残余の部分は、記憶部１１を実現するデータサーバに対して端末として機能するので、以下「端末装置」（４３）と称することがある。データサーバ制御部３９は、データサーバ内での情報の格納の制御を行い、サーバ側通信部４０は、端末装置４３との通信によって、情報の伝達を行う。
【００３５】
店舗内に陳列される各商品には、バーコードが添付され、購入促進装置１０は、顧客の購入および支払いのときに、各商品のバーコードをバーコードスキャナ２７で読取ることで、各商品を識別、認識し、購入されたことを記憶する。商品に付与されているバーコードは、各商品の商品情報に関連付けられる商品符号を表す。
【００３６】
顧客番号Ｃｎを表すたとえば会員カードなどが、バーコードによって読取り可能に実現される場合には、顧客番号Ｃｎの読取りにも、バーコードスキャナ２７を用いることができる。また会員カードがたとえばＩＣ（integrated circuit, 集積回路）チップなどによって実現される場合には、カードリーダライタ２８によって読取りが行われる。また会員番号の入力は、キーボード３４によって手入力で行われてもよい。たとえばバーコードの読取りがバーコードの汚れなどによってスムーズに行えない場合に、手入力に切換える構成としてもよい。
【００３７】
ＲＯＭ（read only memory, 読取専用記録媒体）３３は、購入促進装置１０を実現するために、ＣＰＵ１８に読込まれるソフトウェアを記憶しており、購入促進装置１０の起動時に、ＣＰＵ１８に命令および情報を与える。
【００３８】
顧客が来店し、商品を購入して精算したときに、顧客番号Ｃｎを提示すると、顧客番号Ｃｎが購入促進装置１０に読み取られ、支払いが行われた日時の情報、商品を表す商品符号、および顧客番号Ｃｎは、互いに関連付けられて、一時記憶部１９に記憶される。その後、これらの情報は、ハードディスクなどの記憶部１１に記憶される。支払いが行われた日時の情報は、時計３２から出力され、ＣＰＵ１８が取得する。支払いが行われた日時の情報は、来店日および購入日の情報として処理される。時計３２は、予め記憶する暦に沿って、年月日の情報をも出力可能である。
【００３９】
他の実施形態では、顧客が来店した日付の情報を、来店日の情報として購入日とは別に取得する構成としてもよい。これによって、顧客が来店し、商品の購入が行われなかった来店日をも考慮することが可能となる。第１実施形態では、商品の購入について精算が行われると、このときの処理とともに、日時の情報を取得し、来店日情報１４としても、各商品の購入日情報としても、取扱う。これによって、顧客に求める操作を、支払い時のみとすることができ、顧客にとっての操作の煩雑化を防ぐことができる。
【００４０】
店舗に陳列される複数の商品は、それらの種別によって分類される。たとえば、製造した会社名、産地、分量などが同じ商品は、１つの種別として取扱う。１つの種別に属する複数の商品は、たとえば使用期限などが商品において個々に異なっても、同じ商品として取扱う。これに対し、たとえば同じ種別の洗剤でも、内容量に違いがあれば、異なる商品として取扱う。ただし他の実施形態では、複数の種別の商品を、どのような種類に分類するか、ということは、店舗を運営する者が決定する構成とすることも可能である。各商品の具体的な商品情報、および各商品の種別の情報は、購入促進装置１０の記憶部１１に、予め入力され記憶されている。後述する第２実施形態では、商品に関するそれぞれの「種類」は、複数の「種別」を含むものとするけれども、第１実施形態では、「種別」は「種類」に一致する。
【００４１】
図２は、本発明の第１実施形態に係る購入促進装置１０によって処理される情報の一例を示す図である。購入促進方法では、購入促進装置１０を用いる。購入促進方法は、記憶工程と、来店日予測工程と、購入日予測工程と、比較工程と、出力工程とを含んで構成される。記憶工程では、個々の顧客に関し、顧客が来店した来店日情報１４を記憶する。来店日情報１４は、顧客が来店した来店日を表す。記憶工程では、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうち購入商品が購入された購入日の情報とを、購入商品情報１５および購入日情報として、互いに関連付けて記憶する。
【００４２】
来店日予測工程では、記憶工程において記憶された来店日情報１４に基づいて、顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める。購入日予測工程では、記憶工程において記憶された購入商品情報１５および購入日情報に基づいて、各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める。比較工程では、来店日予測工程において求められた予測来店日と、購入日予測工程において求められた予測購入日とを比較する。出力工程では、比較工程における比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対して前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００４３】
記憶工程は、来店日予測工程以降の工程に先立って、記憶部１１によって行われる。すなわち記憶部１１への来店日情報１４、購入日情報、および購入商品情報１５の記憶は、来店日予測工程、購入日予測工程、比較工程および出力工程に先立って、記憶部１１によって行われる。第１実施形態において来店日予測工程以降の工程は、記憶工程の後、顧客が来店して商品を購入するときに行われる。
【００４４】
来店日予測工程では、図２（ａ）に示すように、購入が行われたすべての日付の情報を来店日情報１４として取扱う。この工程において来店日予測部１２は、来店日の間隔を日数として計数し、日付に関して隣合う来店日間の間隔を算出する。３つ以上の来店日が記憶部１１に記憶されている場合には、来店日間の間隔について２つ以上の値を得ることができるので、来店日予測部１２は、来店日間の間隔の平均値を算出する。
【００４５】
図２（ａ）に示す例では、１０月２４日現在、来店して商品を購入した顧客の来店日は、「１０月３日」、「１０月１２日」、「１０月１８日」、「１０月２４日」であるので、来店日間の間隔は、「９日」、「６日」、「６日」となる。これらを平均すると、「７日」となる。最新の来店日は、当日である「１０月２４日」であるので、これに７日を加算すると、「１０月３１日」となる。来店日予測部１２は、来店日間の間隔の平均値を最新の来店日に加算することによって、次回来店する日付を算出する。このように次回来店する日付の算出は、顧客毎に行われる。
【００４６】
図２（ｂ）には、購入された購入商品の購入商品情報１５の一例を示している。この例では、５つの購入商品についての情報が記憶されている。これらの商品のうち、購入促進情報を発行する対象商品は、すべてであるとは限らない。第１実施形態において購入促進情報の生成は、割引券の発行をもって行われる。したがって第１実施形態では、複数の購入商品情報１５のうちから、割引券発行の対象となる購入商品を抽出する。
【００４７】
購入日予測工程では、各購入商品のうちから割引券発行の対象となる各商品についての購入日を抽出し、日付に関して隣合う購入日間の間隔を算出する。また算出した購入日間の間隔として複数の値が得られる場合には、その平均値を算出し、算出した購入日間の間隔の平均値、すなわち来店の周期を、最新の購入日に加算する。これによって、購入日予測は、各購入商品と同種の商品を次回購入する日付を算出する。購入日予測工程の対象となる購入商品は、これまでに各顧客が購入したすべての購入商品とすることが好ましい。購入日予測工程における予測購入日の算出は、各顧客が購入した購入商品についての、各種類について行われる。
【００４８】
図２（ｃ）には、割引券発行の対象となる購入商品情報１５ａの一例を示しており、この例では、商品番号が「００１」の衣類用洗剤、商品番号が「００２」の紙おむつ、商品番号が「００５」の洗顔クリームを示している。これらは、互いに代替可能ではないので、それぞれ独立した種類に属する。図２（ｃ）には、衣類用洗剤の購入日間の間隔の平均値、すなわち購入の周期は、２５日であったことが例示されている。また紙おむつは、購入の周期が１５日であったことが例示されている。図２（ｃ）に示す、洗顔クリームの購入商品情報１５は、前回の購入から５０日以上が経過していることを示しており、購入商品情報１５としては、１回の購入についての情報のみが記憶されている。
【００４９】
衣類用洗剤の種類に属する商品の購入履歴において、最新の購入日は「１０月３日」であり、これに購入の周期を加算すると、「１０月２８日」ということになる。購入日予測工程では、このように各種類の商品の最新の購入日に、購入の周期日数を加算することによって、予測購入日を算出する。紙おむつの種類に属する商品の購入履歴において、最新の購入日は「１０月１８日」であり、これに購入の周期を加算すると、「１１月２日」ということになる。第１実施形態では、購入の履歴において、購入日が１日のみのとき、予測購入日の算出は行わない。したがって、洗顔クリームは、割引券発行の対象商品であっても、１回の購入の履歴のみを残す顧客に対しては、割引券は発行されない。
【００５０】
図２（ｄ）には、比較部１６が比較工程で行う比較の一例を示している。比較工程では、各購入商品について、予測購入日を、予測来店日に対して比較する。商品番号が「００１」の衣類用洗剤は、その予測購入日が「１０月２８日」であり、予測来店日である「１０月３１日」よりも近日である。したがって、衣類用洗剤は、割引券発行の対象となる。紙おむつは、予測購入日が「１１月２日」であり、予測来店日よりも未来の日付となる。したがって、紙おむつについては、割引券の発行を行わない。
【００５１】
図３は、本発明の第１実施形態において、出力部１７が出力工程で行う出力内容の一例を示す図である。出力工程において出力される購入促進情報は、前記同種の商品の販売価格の割引を表す割引情報を含み、紙片４５に対して出力される。購入促進方法は、購入促進情報報知工程をさらに含んで構成される。購入促進情報報知工程では、出力工程の後、支払いに応じて顧客に渡される受領証に付帯して、購入促進情報が出力された紙片４５を顧客に渡す。
【００５２】
第１実施形態では、購入促進情報、すなわち割引券は、受領証、いわゆるレシートとともに印刷して、顧客に渡される。図３に示す例では、割引券の有効期限を、予測来店日に１５日間を加算した日付に定め、これを示す情報を割引券に印刷する。割引券の有効期限は、予測来店日に、予め定める日数を加算することによって決定されてもよく、また予測来店日に、来店の周期の１倍〜数倍の日数を加算することによって決定されてもよい。
【００５３】
予測購入日が、顧客が来店および商品購入した当日よりも前である場合には、割引券を発行しないと定めることもでき、また他の実施形態では、この場合に該当すれば、同種の商品についての購入促進情報を、必ず発行すると定めることも可能である。
【００５４】
来店日予測工程および購入日予測工程において、それぞれ予測来店日、予測購入日の算出に用いる来店日情報１４、購入日情報は、顧客が来店および商品購入した当日を基準に予め定める数ヶ月前までの情報に限定してもよく、または、予め定める日数、すなわち回数の来店日および購入日に限定してもよい。これによって、顧客の行動様式のうち、最近の行動様式を反映して予測来店日および予測購入日を求めることができる。
【００５５】
図４Ａおよび図４Ｂは、本発明の第１実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。本処理に先立って、データサーバの記憶部１１には、顧客の顧客番号Ｃｎおよび購入商品情報１５が記憶されている。したがって、記憶工程を終了した状態からの動作を、本処理として説明する。図４Ａおよび図４Ｂにおいては、購入促進装置１０のうち、記憶部１１を除く残余の部分、すなわち端末装置の処理工程は、左側に記載し、右側には、記憶部１１であるデータサーバの処理工程を示す。
【００５６】
本処理は、顧客による購入商品の精算を契機として開始され、ステップａ１に移行し、今回の購入商品情報１５を登録する。これは、商品に添付されているバーコードの読取りまたはタッチパネル２６の操作などの、入出力部２１を用いて行われる。タッチパネル２６は、表示部２４の表面に添付されて、表示と入力との両方を行うことができる。
【００５７】
次にステップａ２に移行し、登録した購入商品情報１５を、一時記憶部１９すなわちＲＡＭに格納する。次にステップａ３に移行し、すべての購入商品情報１５の登録が終了したか否かを判断する。すべての購入商品についての購入商品情報１５の登録が終了していなければ、ステップａ１に戻り、ステップａ２およびａ３を繰返す。
【００５８】
ステップａ３においてすべての購入商品情報１５の登録が終了したと判断されれば、ステップａ４に移行し、顧客番号Ｃｎの入力を行う。これは、会員カードの読取りまたは手入力などによって行われる。次にステップａ５に移行し、読取られた顧客番号ＣｎをＲＡＭに格納する。次にステップａ６に移行し、顧客番号Ｃｎをデータサーバに対して送信する。
【００５９】
データサーバは、ステップｂ１において端末装置からの顧客番号Ｃｎを受信する。次にステップｂ２では、顧客の過去の購入商品を検索する。検索結果として顧客番号Ｃｎに関連付けられる購入商品情報１５を抽出すると、データサーバはステップｂ３に移行し、抽出されたその顧客の過去の購入商品の情報を、端末装置に対して送信する。この情報は、当日顧客が購入した購入商品のそれぞれについて、過去の購入履歴を表すもので、最新の購入日の情報が含まれ、また今回購入した各購入商品について、購入の周期を算出するための基礎となる。
【００６０】
次に端末装置では、ステップａ７に移行し、データサーバからの過去の購入商品情報１５を取得する。端末装置では、次にステップａ８に移行し、データサーバから受信した購入商品情報１５をＲＡＭに格納する。次にステップａ９に移行し、端末装置は、データサーバに対して、割引の対象商品の情報を要求する。データサーバは、ステップｂ４に移行し、端末装置からのこの要求を受信する。次にデータサーバは、ステップｂ５に移行し、割引対象商品を検索し、今回顧客が購入した購入商品の中に、割引の対象となる商品が含まれているか否かを検索し、含まれていれば列挙する。どの商品を割引の対象と定めるかは、店舗の運営者が予め決定しておく。
【００６１】
次にステップｂ６に移行し、データサーバは、列挙した割引対象商品の情報を、端末装置に送信する。端末装置は、ステップａ１０に移行し、割引の対象商品の情報を取得する。次にステップａ１１に移行し、端末装置は、データサーバから受信した情報を、ＲＡＭに格納する。次にステップａ１２に移行し、端末装置は、当日購入した商品の商品番号をデータサーバに送信する。これは、各商品についての詳細情報の要求を意味するものとして、データサーバに向けて出力される。
【００６２】
次にステップｂ７に移行し、データサーバは、顧客が当日購入した商品の商品番号を受信する。次にステップｂ８に移行し、データサーバは、端末装置から受信した商品番号に基づいて、各商品の詳細情報を検索し、抽出する。この詳細情報には、たとえば各商品の価格などの情報が含まれる。
【００６３】
次にステップｂ９に移行し、検索、抽出された商品情報の詳細を、端末装置に送信する。端末装置では、次にステップａ１３に移行し、データサーバからの商品の詳細な情報を受信する。次にステップａ１４に移行し、購入商品の合計金額を算出する。次にステップａ１５に移行し、受領証、いわゆるレシートの印刷を行う。
【００６４】
次に、ステップａ１６に移行し割引券の印刷の必要性を判断するために、端末装置において、割引の対象となる商品が、購入履歴にあるか否かを判定する。この購入履歴は、当日の購入商品に限らず、予め定める範囲内で過去の履歴に遡り、２つ以上の購入日に購入されたことが履歴がある商品について、判断を行う。割引の対象となる商品が購入履歴に含まれていれば、割引の対象となる商品を一覧表として列挙し、次のステップａ１７に移行する。ステップａ１６において、割引の対象となる商品が購入履歴に含まれていなければ、後述するステップａ２４に移行する。
【００６５】
ステップａ１７では、端末装置において、その顧客の来店の周期を算出する。次にステップａ１８に移行し、予測来店日を算出する。次に、ステップａ１９に移行し、割引の対象となる一つの商品について、購入の周期と、購入周期のうちの残日数を算出する。この工程では、一つの商品について最新の購入日と、最新の購入日から当日までの経過日数とを算出し、購入の周期からこの経過日数を差引くことで、購入の周期のうち何日が未来に残っているかを算出することができる。
【００６６】
次にステップａ２０に移行し、購入周期の残日数と、来店の周期とを比較する。この結果、購入周期の残日数が、来店の周期以下であれば、ステップａ２１に移行し、購入周期の残日数が、来店の周期を超えるならば、後述するステップａ２３に移行する。ステップａ２１では、当日、すなわちこの処理を行っている日の購入商品に、割引の対象となる前記一つの商品が含まれているか否かを判定する。含まれていなければ、ステップａ２２に移行し、含まれていれば、後述するステップａ２３に移行する。
【００６７】
ステップａ２２では、割引券の発行を行う。次にステップａ２３に移行し、購入履歴に残るすべての商品について、ステップａ１９以降の処理を行ったか否かを判定する。すべての商品についてまだ処理を行っていなければ、ステップａ１９に戻り、割引の対象となる他の一つの商品について、ステップａ１９〜ステップ２３を繰返す。
【００６８】
ステップａ２３で、割引の対象となるすべての商品についてステップａ１９以降の処理を行ったと判定された場合には、ステップａ２４に移行する。ステップａ１６において割引の対象商品が購入履歴にないと判定された場合にも、ステップａ２４に移行する。ステップａ２４では、今回の購入商品情報１５を、データサーバに対して送信する。データサーバでは、ステップｂ１０に移行し、顧客毎の購入商品情報１５を更新する。これは、端末装置からの情報を記憶することによって行われる。その後、本処理は、端末装置およびデータサーバの両方において終了する。
【００６９】
来店日予測工程は、図４Ｂのステップａ１８において実現される。このためには、図４Ａのステップａ７およびステップａ８において顧客の過去の購入履歴を取得することが必要であり、またその前提としては、ステップａ４およびステップａ５において顧客番号Ｃｎを取得することが必要である。
【００７０】
購入日予測工程は、ステップａ１９において実現される。このためには、ステップａ７およびステップａ８において顧客の過去の購入履歴を取得することが必要であり、この処理を割引の対象商品に限定して行うためには、ステップａ１６において、割引の対象商品がこれまでの購入履歴の中に含まれているか否かを判定し、含まれている対象商品を列挙することが必要である。
【００７１】
比較工程は、ステップａ１９およびステップａ２０において実現される。出力工程は、ステップａ２２において実現される。第１実施形態では、購入促進情報の出力は、割引情報を紙片４５に出力することによって割引券を発行することによって行うけれども、購入促進情報の出力の手法は、これに限定するものではない。たとえば他の実施形態では、広告表示を出力することによって購入促進情報を顧客に提供してもよい。
【００７２】
またステップａ２４の工程でデータサーバに記憶された情報は、次回の来店日においては、過去の購入商品情報１５として取扱われるので、将来の記憶工程を実現するものである。前記購入促進情報報知工程は、出力された紙片４５を、販売員から顧客に手渡すことによって行われる。割引券などの購入促進情報を出力する紙片４５は、受領証と同一の紙片４５であってもよく、また異なる紙片４５であってもよい。
【００７３】
第１実施形態によれば、購入促進装置１０において記憶部１１は、個々の顧客に関し、来店日情報１４を記憶する。記憶部１１は、１種類または複数種類の購入商品の情報と、来店日のうちで購入商品が購入された購入日の情報とを、購入商品情報１５および購入日情報として、互いに関連付けてさらに記憶する。比較部１６は、来店日予測部１２によって求められた予測来店日と、購入日予測部１３によって求められた予測購入日とを比較する。出力部１７は、比較部１６による比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対し前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００７４】
これによって、商品の購入が必要となると予測される日付が、次回来店すると予測される日付よりも近日である場合に、その商品の購入を顧客に対して促すことができる。したがって、顧客が必要とする商品に関する購入促進情報を、顧客がその商品を必要とする時期に、顧客に提供することができる。これによって、顧客が購入の必要性を認める可能性の高い商品についての情報を、購入に役立つ情報として、顧客に報知することができる。したがって、顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることができる。
【００７５】
また第１実施形態によれば、来店日情報１４は、顧客が来店した複数の来店日の情報を含む。来店日予測部１２は、複数の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔と、複数の来店日のうち最新の来店日とに基づいて、予測来店日を求める。各種類の購入商品の購入商品情報１５に関連付けられる購入日情報は、複数の来店日のうち２日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部１３は、２日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔と、２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、予測購入日を求める。
【００７６】
これによって、予測来店日を、実際に顧客が来店した来店日に基づいて求めることができ、予測購入日を、実際に購入商品が購入された購入日に基づいて求めることができる。また最新の情報を算出の根拠に含むので、月毎または年毎の情報に基づいて予測する場合に比べて、顧客が来店する蓋然性の高い日付を予測来店日とし、顧客が購入する蓋然性の高い日付を予測購入日とすることができる。
【００７７】
また第１実施形態によれば、来店日情報１４は、顧客が来店した３日以上の来店日の情報を含む。来店日予測部１２は、３日以上の来店日の、日付に関して隣合う来店日間の間隔の平均日数を、３日以上の来店日のうち最新の来店日に加算することによって、予測来店日を求める。各種類の購入商品の購入商品情報１５に関連付けられる購入日情報は、３日以上の来店日のうち３日以上の購入日の情報を含む。購入日予測部１３は、３日以上の購入日の、日付に関して隣合う購入日間の間隔の平均日数を、３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって予測購入日を求める。
【００７８】
これによって、来店の頻度および購入の頻度を、最新の情報に基づいて判断できる。したがって、月毎または年毎の情報に基づいて予測する場合に比べて、顧客が来店する蓋然性の高い日付を予測来店日とし、顧客が購入する蓋然性の高い日付を予測購入日とすることができる。
【００７９】
また第１実施形態によれば、購入促進方法では、前記購入促進装置１０を用いる。購入促進方法の来店日予測工程では、記憶工程において記憶された来店日情報１４に基づいて、顧客が次回来店する日付を予測し、予測来店日として求める。購入日予測工程では、記憶工程において記憶された購入商品情報１５および購入日情報に基づいて、各種類の購入商品と同種の商品を次回購入する日付を予測し、予測購入日として求める。比較工程では、来店日予測工程において求められた予測来店日と、購入日予測工程において求められた予測購入日とを比較する。出力工程では、比較工程における比較結果として、予測購入日が予測来店日以前であることが示されるとき、顧客に対して前記同種の商品の購入を促す情報を、購入促進情報として出力する。
【００８０】
これによって、商品の購入が必要となると予測される日付が、次回来店すると予測される日付よりも近日である場合に、その商品の購入を顧客に対して促すことができる。したがって、顧客が必要とする商品に関する購入促進情報を、顧客がその商品を必要とする時期に、顧客に提供することができる。これによって、顧客が購入の必要性を認める可能性の高い商品についての情報を、購入に役立つ情報として、顧客に報知することができる。したがって、顧客の来店の頻度または商品購入の頻度を高くすることができる。
【００８１】
また第１実施形態によれば、出力工程において出力される購入促進情報は、前記同種の商品の販売価格の割引を表す割引情報を含み、紙片４５に対して出力される。これによって、顧客に対し、商品購入に伴う利益を提示することができる。したがって、顧客の来店または商品購入の頻度を高くすることができる。
【００８２】
またさらに、購入促進方法は、購入促進情報報知工程をさらに含んで構成される。購入促進情報報知工程では、出力工程の後、支払いに応じて顧客に渡される受領証に付帯して、購入促進情報が出力された紙片４５を顧客に渡す。これによって、たとえば顧客に対する購入促進情報を、ハガキの送付などによって行う場合に比べて、顧客が購入に関して注意を払っているうちに、購入促進情報を、顧客に報知することができる。また顧客が来店しているときに購入促進情報を報知することができるので、支払い終了直後に顧客が購入促進情報に沿う購入を行うことも可能となる。
【００８３】
（第２実施形態）
図５は、本発明の第２実施形態に係る購入促進装置１０の構成を表すブロック図である。第２実施形態に係る購入促進装置１０および購入促進方法は、第１実施形態に係る購入促進装置１０および購入促進方法に類似しており、以下、第１実施形態に対する第２実施形態の相違点を中心に説明する。
【００８４】
第１実施形態において商品データベース４２は、各商品の価格、分類、割引対象であるか否かの情報を含むけれども、第２実施形態において商品データベース４２は、割引の詳細についてのデータベースを含まず、構成される。第２実施形態においてデータサーバは、顧客データベース４１、商品データベース４２に加えて、割引データベース４４をさらに含む。割引データベース４４には、割引の対象となる商品を記憶する。商品データベース４２に含まれる情報のうち、商品番号は、割引データベース４４においても、共通した番号を用いる。これによって、たとえば名称などの情報を割引データベース４４に含めなくても、商品データベース４２に含まれる情報との対応関係を明確化することができる。割引データベース４４では、さらに商品の種類番号についても、商品データベース４２と共通した番号を使用してもよい。
【００８５】
図６は、本発明の第２実施形態に係る購入促進装置１０によって処理される情報の一例を示す図である。店舗に陳列される複数の商品は、それらの種別によって分類される。たとえば、製造した会社名、産地、分量などが同じ商品は、１つの種別として取扱う。１つの種別に属する複数の商品は、商品が個々に異なっても、同じ商品として取扱う。これに対し、たとえば同じ種別の洗剤でも、内容量に違いがあれば、異なる商品として取扱う。複数の種別の商品であっても、代替使用が可能なものは、１つの種類に分類する。
【００８６】
たとえば、衣類用洗剤は、食器用洗剤の代わりとして代替使用されることはほとんどないので、異なる種類とし、製造した会社が異なっても、衣類用洗剤として販売されるものは、同じ種類とする。ただし複数の種別の商品を、どのような種類に分類するか、ということは、店舗を運営する者が決定してもよい。各商品の商品情報、各商品の種別、各商品の種類の情報は、購入促進装置１０の記憶部１１に、予め入力され記憶されている。具体的には、各商品の商品情報、各商品の種別、各商品の種類の情報は、割引データベース４４に記憶される。
【００８７】
これによって、代替使用が可能な商品について、すでに購入した顧客に対して重複して購入促進情報を提供することを避けることができる。またさらに、同じ種類の商品のうち、いずれを選択するかを顧客に任せ、割引券の使用によって、顧客の選択結果に関わらず、購入を促すことも可能となる。
【００８８】
図６（ａ）には、来店日情報１４の例を示し、図６（ｂ）には、それぞれの商品の種類によって購入日を分類した結果を表している。図６（ｃ）には、購入商品情報１５の詳細が表されており、購入商品情報１５は、商品番号、商品名、それぞれの単価およびそれぞれの商品の種類番号を含む。図６（ｄ）には、購入商品情報１５から、割引の対象となる商品のみが抽出されたときの情報１５ｂを示している。これは、顧客による購入の周期、割引内容、それぞれの商品の種類に関して予め定める、割引の有効期限などを含む。
【００８９】
図７は、本発明の第２実施形態において、出力部１７が出力工程で行う出力内容の一例を示す図である。これは、図３に示した第１実施形態における出力内容に類似し、顧客によって判別される必要はない。図７には、図３において商品番号のみを記載していた領域に、商品番号および商品の種類を示す種類番号を記載している。これによって、同種の商品について顧客に重複した購入促進を避けることができるので、顧客にとっての購入促進情報の有用性を高くすることができる。
【００９０】
図８Ａおよび図８Ｂは、本発明の第２実施形態に係る購入促進方法の工程を表すフローチャートである。図８Ａおよび図８Ｂは、図４Ａおよび図４Ｂと、それぞれほぼ同様であるけれども、第１実施形態において対象商品の情報は、種別によって区別され、それらの情報が取扱われていたのに対し、第２実施形態において対象商品の情報は、種類による区別の結果を表す種類番号を伴い、同一種類に属する複数の種別の商品の情報に対しては、同じ種類であることの情報が付随する。したがって、たとえばステップｃ１０において端末装置がデータサーバから取得する対象商品の情報は、その種類を表す種類情報をも付随して端末装置に取得される。
【００９１】
図８Ｂのステップｃ１６では、商品の購入履歴の中に、割引の対象商品と同じ種類の商品が含まれている否かの判定が行われる。ステップｃ１９およびステップｃ２０での購入周期の残日数の情報の処理は、それぞれの種類毎に情報を処理してもよいけれども、第２実施形態では、第１実施形態と同様に、それぞれの種別の商品について行う。同一種類の商品が複数購入されている場合には、同一種類についての情報が複数回、処理されるけれども、同一種類の商品について割引券が重複して発行されることは、ステップｃ２１およびステップｃ２２において回避される。
【００９２】
図８のステップｃ２１では、割引の対象となる商品と同じ種類の商品が、当日の購入商品に含まれているか否かを判定する。含まれていると判定されるならば、割引券の発行は必要ないので、ステップｃ２４に移行する。割引の対象となる商品と同じ種類の商品が、当日の購入商品に含まれていないときには、ステップｃ２２に移行し、割引の対象となる商品と同じ種類の商品の割引券が、すでに発行されたか否かを判定する。これによって、同一種類に属する複数の商品が購入されている場合であっても、割引券発行の重複を避けることができる。
【００９３】
他の実施形態において、出力工程は、顧客が店舗に到着した直後に行われてもよい。これによって、次回の来店日よりも前に購入が必要となる可能性のある商品を、顧客に対して提示することができるので、顧客が店舗に到着したその来店日のうちに、購入促進情報に沿う商品購入が可能となる。
【００９４】
（第３実施形態）
第３実施形態に係る購入促進装置１０および購入促進方法は、第１および第２実施形態に係る購入促進装置１０および購入促進方法に類似しており、以下、第１および第２実施形態に対する第２実施形態の相違点を中心に説明する。
【００９５】
第１および第２実施形態において購入日予測部は、２日以上の購入日の、時系列において隣合う購入日間の間隔と、前記２日以上の購入日のうち最新の購入日とに基づいて、予測購入日を求めるものとした。具体的には、購入日予測部は、３日以上の購入日の、時系列において隣合う購入日間の間隔の平均日数を、前記３日以上の購入日のうち最新の購入日に加算することによって予測購入日を求めるものとした。ただし購入日予測部は、記憶部によって記憶された購入商品情報および購入日情報に基づいて、予測購入日を求める構成であれば、足りる。
【００９６】
第３実施形態において購入日予測部は、購入商品毎に、または購入商品の種類毎に予め定める購入周期を表す設定購入周期を設定しておき、各購入商品または各種類の購入商品の最新の購入日に、各購入商品または各種類の購入商品に予め設定される設定購入周期を加算することによって、予測購入日を算出してもよい。
【００９７】
具体的には、購入日予測部は、記憶部に記憶される購入日情報すなわち予測購入日の算出に用いられる購入日情報が、１日である場合に、購入日予測部は、各購入商品または各種類の購入商品の最新の購入日に、各購入商品または各種類の購入商品に予め設定される設定購入周期を加算することによって、予測購入日を算出する。また記憶部に記憶される購入日情報または購入日予測部において予測購入日の算出に用いられる購入日情報が、２日以上である場合に、各購入商品または各種類の購入商品についての購入周期を、時系列において隣合う購入日間の間隔の平均日数として求める。
【００９８】
これによって、記憶部に記憶される購入日情報または購入日予測部において予測購入日の算出に用いられる購入日情報が、１日である場合にも、予測購入日を算出することができる。したがって、汎用性の高い購入促進装置および購入促進方法とすることができる。
【符号の説明】
【００９９】
１０  購入促進装置
１１  記憶部
１２  来店日予測部
１３  購入日予測部
１６  比較部
１７  出力部
１８  ＣＰＵ
１９  一時記憶部
２１  入出力部
【図１】
2011221590.tif 000003
【図２】
2011221590.tif 000004
【図３】
2011221590.tif 000005
【図４Ａ】
2011221590.tif 000006
【図４Ｂ】
2011221590.tif 000007
【図５】
2011221590.tif 000008
【図６】
2011221590.tif 000009
【図７】
2011221590.tif 000010
【図８Ａ】
2011221590.tif 000011
【図８Ｂ】
2011221590.tif 000012