(57)【要約】【課題】優良顧客の商品購買傾向を把握する。【解決手段】ＰＯＳサーバで、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報を含むＰＯＳデータと優良顧客判定データから優良顧客を特定し、ＤＢサーバで、ＰＯＳサーバから取得した優良顧客識別情報、ＰＯＳデータおよび日別店舗別単品実績データを記憶し、ＷＥＢサーバで、ＤＢサーバから取得した優良顧客識別情報とＰＯＳデータから優良顧客のＰＯＳデータを特定し、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報の単位で集計し、優良顧客のＰＯＳ関連データとして記憶し、端末からの検索条件に基づき取得した該当優良顧客のＰＯＳ関連データと日別店舗別単品実績データとを、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報の単位で結合し、全顧客と優良顧客の商品ごとの売上情報を端末に送信する。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＷＥＢサーバとＤＢサーバとＰＯＳサーバを含む購入商品分析システムにおける購入商品分析方法であって、
前記ＰＯＳサーバにより、第１の記憶部に記憶されている、顧客の会員識別情報、商品売上金額、商品売上数量、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報を含むＰＯＳ関連データを、会員識別情報単位で集計し、該集計データを前記商品売上金額の高い順に並び替え、前記商品売上金額と基準値から特定したＰＯＳ関連データの会員識別情報を、優良顧客の会員識別情報として前記第１の記憶部に格納し、
前記ＤＢサーバにより、前記ＰＯＳサーバから、前記第１の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報およびＰＯＳ関連データを第２の記憶部に格納し、
前記ＷＥＢサーバにより、前記ＤＢサーバから、前記第２の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報に基づき該ＰＯＳ関連データから特定したＰＯＳ関連データを、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計し、該集計データを前記優良顧客のＰＯＳ関連データとして、第３の記憶部に格納する、
ことを特徴とする購入商品分析方法。
【請求項２】
前記ＷＥＢサーバにより、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む検索条件データをネットワークを介して受信し、検索条件に基づき、前記第３の記憶部に記憶されている前記優良顧客のＰＯＳ関連データを分析し、該当商品識別情報、優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計商品売上数量を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の購入商品分析方法。
【請求項３】
前記第１の記憶部は、さらに、前記第１の記憶部に記憶されている前記ＰＯＳ関連データの前記商品売上金額と前記商品売上数量を、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計した日別店舗別単品実績データを記憶し、
前記ＷＥＢサーバにより、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む検索条件データをネットワークを介して受信し、検索条件に基づき、前記第３の記憶部と前記ＤＢサーバから該当する第１のデータと第２のデータを取得し、前記第１のデータと前記第２のデータを前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で結合し、前記検索条件で指定された前記日付(期間）および前記店舗識別情報に基づき、前記結合データのうち、該当商品識別情報と、全顧客の合計商品売上金額および前記全顧客の合計商品売上数量と、前記優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計売上数量と、を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の購入商品分析方法。
【請求項４】
ＷＥＢサーバとＤＢサーバとＰＯＳサーバを含む購入商品分析システムにおいて、
前記ＰＯＳサーバは、第１の記憶部に記憶されている、顧客の会員識別情報、商品売上金額、商品売上数量、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報を含むＰＯＳ関連データを、会員識別情報単位で集計し、該集計データを前記商品売上金額の高い順に並び替え、前記商品売上金額と基準値から特定したＰＯＳ関連データの会員識別情報を、優良顧客の会員識別情報として前記第１の記憶部に格納し、
前記ＤＢサーバは、前記ＰＯＳサーバから、前記第１の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報およびＰＯＳ関連データを第２の記憶部に格納し、
前記ＷＥＢサーバは、前記ＤＢサーバから、前記第２の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報に基づき該ＰＯＳ関連データから特定したＰＯＳ関連データを、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計し、該集計データを前記優良顧客のＰＯＳ関連データとして、第３の記憶部に格納する、
ことを特徴とする購入商品分析システム。
【請求項５】
前記ＷＥＢサーバは、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む検索条件データをネットワークを介して受信し、検索条件に基づき、前記第３の記憶部に記憶されている前記優良顧客のＰＯＳ関連データを分析、該当商品識別情報、優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計商品売上数量を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信する、
ことを特徴とする請求項４に記載の購入商品分析システム。
【請求項６】
前記第１の記憶部は、さらに、前記第１の記憶部に記憶されている前記ＰＯＳ関連データの前記商品売上金額と前記商品売上数量を、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計した日別店舗別単品実績データを記憶し、
前記ＷＥＢサーバは、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む検索条件データをネットワークを介して受信し、検索条件に基づき、前記第３の記憶部と前記ＤＢサーバから該当する第１のデータと第２のデータを取得し、前記第１のデータと前記第２のデータを前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で結合し、前記検索条件で指定された前記日付(期間）および前記店舗識別情報に基づき、該当商品識別情報と、前記結合データのうち、全顧客の合計商品売上金額および前記全顧客の合計商品売上数量と、前記優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計売上数量と、を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信する、
ことを特徴とする請求項４に記載の購入商品分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売業において、継続して商品やサービスを購入し、購入金額の高い顧客（消費者）の商品購買傾向を把握する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、スーパーやコンビニエンスストア等の小売業者により各種商品を顧客に販売する小売業では、同じ地域内などに競合他社が出店しているケースもあり、小売業者は日々厳しい凌ぎあいを続けている。このような状況において、小売業者は、商品の売上げおよび利益向上を目的として、顧客の商品購買傾向(売上、荒利、売れ筋、死に筋など)を把握するための商品分析システムや顧客の属性情報(年齢、性別、居住エリアなど)を把握するための顧客分析システムを構築し、これらシステムの情報を商品の仕入れ計画を立案するための情報等に利用している。システム構成に関しては、それぞれのシステムで管理するデータの構造上の違いから、上記商品分析システムと上記顧客分析システムはそれぞれ別のシステムとして構築されているのが現状である。
【０００３】
具体的には、商品分析システムは期間（日、週、月など）で集計された商品単品の売上実績データ（顧客会員番号：無し）を参照するのに対し、顧客分析システムは各店舗などに設置されている、ＰＯＳ端末からのＰＯＳデータ（顧客会員番号：有り）を参照するからである。そこで、商品分析システムと顧客分析システムを融合し、商品分析結果と顧客分析結果に購入金額の高い顧客（優良顧客）の商品購入情報を加味した分析を行うことで、優良顧客の商品購買傾向を把握可能となる。この結果、優良顧客による購入商品の多い商品の品揃えなどにより、優良顧客の満足度向上が期待できる。また、優良顧客の満足度向上により、小売業者は、安定した売上を期待できる。
【０００４】
関連技術として、顧客分析および商品分析により、顧客の購入前から実際の購入までの顧客動向を把握する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４１３５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
昨今の小売業では、継続して商品やサービスを購入し、優良顧客の獲得、維持および育成が重要視されている。そこで、優良顧客の商品購買傾向を把握する仕組みがあれば、優良顧客の獲得、維持および育成が可能となる。優良顧客の商品購買傾向を把握するためには、商品分析システムと顧客分析システムを融合し、商品分析結果と顧客分析結果に優良顧客の商品購入情報を加味した分析を行う必要がある。
【０００７】
しかしながら、従来、商品分析システムと顧客分析システムは、データ構造上の違いからそれぞれ別のシステムとして構築されているのが現状であり、優良顧客の商品購買傾向を把握する仕組みを実現できていなかった。上記特許文献１には、顧客分析および商品分析により、顧客の購入前から実際の購入までの顧客動向を把握する技術について記載されているものの、優良顧客の商品購買傾向を把握する技術については記載されていない。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、優良顧客の商品購買傾向を把握可能な購入商品分析方法、購入商品分析システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の代表的な一例は次の通りである。即ち、本発明は、ＷＥＢサーバとＤＢサーバとＰＯＳサーバを含む購入商品分析システムである。前記ＰＯＳサーバは、第１の記憶部に記憶されている、顧客の会員識別情報、商品売上金額、商品売上数量、商品識別情報、商品売上日および店舗識別情報を含むＰＯＳ関連データを、会員識別情報単位で集計し、該集計データを前記商品売上金額の高い順に並び替え、前記商品売上金額と基準値から特定したＰＯＳ関連データの会員識別情報を、優良顧客の会員識別情報として前記第１の記憶部に格納すること特徴とする。前記ＤＢサーバは、前記ＰＯＳサーバから、前記第１の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報およびＰＯＳ関連データを第２の記憶部に格納することを特徴とする。前記ＷＥＢサーバは、前記ＤＢサーバから、前記第２の記憶部に記憶されている前記優良顧客の会員識別情報と前記ＰＯＳ関連データを取得し、該優良顧客の会員識別情報に基づき該ＰＯＳ関連データから特定したＰＯＳ関連データを、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計し、該集計データを前記優良顧客のＰＯＳ関連データとして、第３の記憶部に格納することを特徴とする。
【００１０】
また、前記ＷＥＢサーバは、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む第１の検索条件データをネットワークを介して受信すると、第１の検索条件に基づき、前記第３の記憶部に記憶されている前記優良顧客のＰＯＳ関連データを分析し、該当商品識別情報、優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計商品売上数量を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信することを特徴とする。
【００１１】
また、前記第１の記憶部は、さらに、前記第１の記憶部に記憶されている前記ＰＯＳ関連データの前記商品売上金額と前記商品売上数量を、前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で集計した日別店舗別単品実績データを記憶し、前記ＷＥＢサーバは、端末から日付（期間）および店舗識別情報を含む第２の検索条件データをネットワークを介して受信すると、第２の検索条件に基づき、前記第３の記憶部と前記ＤＢサーバから該当する第１のデータと第２のデータを取得し、前記第１のデータと前記第２のデータを前記商品識別情報、前記商品売上日および前記店舗識別情報の単位で結合し、前記検索条件で指定された前記日付(期間）および前記店舗識別情報に基づき、前記結合データのうち、該当商品識別情報と、全顧客の合計商品売上金額および前記全顧客の合計商品売上数量と、前記優良顧客の合計商品売上金額および前記優良顧客の合計売上数量と、を含むデータを、前記ネットワークを介して前記端末へ送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、商品分析システムと顧客分析システムの融合を実現し、商品分析および顧客分析結果に優良顧客の商品購入情報を加味した分析を行うことができるので、優良顧客の商品購買傾向を把握できる。これにより、優良顧客による購入商品の多い商品の品揃えなどにより、優良顧客の満足度向上が期待できる。また、優良顧客の満足度向上により、小売業者は、安定した売上を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】購入商品分析システム１００の全体構成例を示す図である。
【図２】分析システム１０２のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】ＰＯＳサーバ１０３のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】ユーザ端末１０５のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】ＤＢサーバ２２０が保持するＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５のデータ構造例を示す図である。
【図６】ＰＯＳサーバ１０３が保持する優良顧客判定データ３１０の構造例を示す図である。
【図７】ＤＢサーバ２２０が保持する優良顧客マートテーブル２２６のデータ構造例を示す図である。
【図８】ＷＥＢサーバ２１０が保持する優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７のデータ構造例を示す図である。
【図９】ＤＢサーバ２２０が保持する日別店舗別単品実績テーブル２２７のデータ構造例を示す図である。
【図１０】優良顧客購入商品分析システム１００の動作概要を説明するシーケンス図である。
【図１１】検索条件入力画面の例を示す図である。
【図１２】検索結果画面の例を示す図である。
【図１３】ＰＯＳサーバ１０３における優良顧客マートデータ作成処理１００３（図１０）の詳細を示すフローチャートである。
【図１４】ＷＥＢサーバ２１０における優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成処理１００４（図１０）の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】ＷＥＢサーバ２１０における優良顧客購入商品分析処理１００８（図１０）の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施例について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施例に係る購入商品分析システム１００の全体構成例を示す図である。購入商品分析システム１００は、ＰＯＳサーバ１０３が接続された優良顧客購入商品分析用の分析システム１０２と、ＰＯＳサーバ１０３と、購入商品分析システム１００の会員（顧客）が使用する複数のユーザ端末１０５とがインターネット等のネットワーク１０４に接続されて構成されるコンピュータネットワークシステムである。ＰＯＳサーバ１０３は、各店舗に設置のＰＯＳ端末から収集したＩＤ−ＰＯＳデータや、日別および店舗別の商品売上情報、優良顧客の情報などを保持する。ＩＤ−ＰＯＳデータは、商品が小売店等の店舗で売れたその時点で取得した、顧客ごとのその商品の売上情報等のＰＯＳ関連データを示す。分析システム１０２とＰＯＳサーバ１０３は、例えば、データセンタ１０１に設置される。このような構成の購入商品分析システム１００は、従来の商品分析システムと顧客分析システムを融合し、商品分析結果と顧客分析結果に優良顧客の商品購入情報を加味して分析を行うことで、優良顧客の商品購買傾向を把握可能とするシステムである。
【００１６】
図２は、分析システム１０２のハードウェア構成例を示す図である。分析システム１０２は、ＷＥＢサーバ２１０と、ＷＥＢサーバ２１０と接続されたデータベースサーバ（以下、ＤＢサーバと記す）２２０から構成される。
【００１７】
ＷＥＢサーバ２１０は、一般的なコンピュータにより実現でき、ＣＰＵ（制御部）２１１、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶部２１２、メモリ２１３、通信制御部２１４を具備する。各部は、バス（ＢＵＳ）等により接続されている。記憶部２１２には、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成機能２１５や優良顧客購入商品分析機能２１６を有するプログラムが格納されている。ＣＰＵ２１１は、これらのプログラムをメモリ２１３にロードし実行する。また、記憶部２１２には、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７が格納されている。通信制御部２１４は、ネットワーク１０４を介してユーザ端末１０５との通信を制御する。また、通信制御部２１４は、ＤＢサーバ２２０との通信も制御する。
【００１８】
ＤＢサーバ２２０は、一般的なコンピュータにより実現でき、ＣＰＵ２２１、ＨＤＤ等の記憶部２２２、メモリ２２３、通信制御部２２４を具備する。各部は、ＢＵＳ等により接続されている。記憶部２２２には、ＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５、優良顧客マートテーブル２２６、日別店舗別単品実績テーブル２２７およびログインテーブル２２８が記憶されている。通信制御部２２４は、ＷＥＢサーバ２１０との通信を制御する。また、通信制御部２２４は、ＰＯＳサーバ１０３との通信も制御する。
【００１９】
図３は、ＰＯＳサーバ１０３のハードウェア構成例を示す図である。ＰＯＳサーバ１０３は、一般的なコンピュータにより実現でき、ＣＰＵ３０１、ＨＤＤ等の記憶部３０２、メモリ３０３、通信制御部３０４を具備する。各部は、ＢＵＳ等により接続されている。記憶部３０２には、優良顧客マートデータ作成機能３０６を有するプログラムが記憶されている。また、記憶部３０２には、ＩＤ−ＰＯＳデータ３０７、日別店舗別単品実績データ３０８、優良顧客マートデータ３０９、優良顧客判定データ３１０が記憶されている。ＣＰＵ３０１は、優良顧客マートデータ作成機能を有するプログラム３０６をメモリ３０３にロードし実行する。通信制御部３０４は、ネットワーク１０４を介してＷＥＢサーバ２１０との通信を制御し、記憶部３０２に記憶されているデータをネットワーク１０４を介してＤＢサーバ２２０に送信する。
【００２０】
図４は、ユーザ端末１０５のハードウェア構成例を示す図である。ユーザ端末１０５は、一般的なコンピュータにより実現でき、ＣＰＵ４０１、ＨＤＤ等の記憶部４０２、メモリ４０３、通信制御部４０４、マウス等の入力部４０５、ディスプレイ等の表示部４０６を具備する。各部は、ＢＵＳ等により接続されている。記憶部４０２には、検索条件入力画面表示機能４０６と検索結果画面表示機能４０７を有するプログラムが記憶されている。ＣＰＵ４０１は、これらのプログラムをメモリ４０３にロードし実行する。通信制御部４０４は、ネットワーク１０４を介してＷＥＢサーバ２１０との通信を制御する。
【００２１】
図５は、ＤＢサーバ２２０が保持するＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５のデータ構造例を示す図である。ＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５は、ＰＯＳサーバ１０３から取得したＩＤ−ＰＯＳデータ３０７を記憶する。ＩＤ−ＰＯＳデータ３０７は、商品が小売店等の店舗で売れたその時点で取得した、顧客ごとのその商品の売上情報等を示し、より具体的には、どの顧客が、いつ、どの店舗で、どの商品をいくらで何個購入したか、といった商品に関する情報を示す。図５に示すように、ＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５は複数のレコードを有し、各レコードには、会員コード５０１と、商品売上の日付５０２および時刻５０３と、店舗コード５０４と、レジ番号５０５と、レシート番号５０６と、レシート行番号５０７と、商品コード５０８と、商品の売上金額５０９および売上数量５１０を示す情報が記憶されている。ここで、会員コード５０１は、会員である顧客を一意に識別する情報を示す。店舗コード５０４は、店舗を一意に識別する情報を示す。商品コード５０８は、商品を一意に識別する情報を示す。
【００２２】
図６は、ＰＯＳサーバ１０３が保持する優良顧客判定データ３１０の例を示す図である。図６に示すように、優良顧客判定データ３１０として、閾値６０１が用いられる。この閾値６０１は、全顧客のＩＤ−ＰＯＳデータ３０７から、優良顧客のＩＤ−ＰＯＳデータを取得し、優良顧客マートデータ３０９を作成する際に用いられる基準値（％）であり、１〜１００まで１単位で設定可能である。例えば、閾値６０１が“１０”の場合、会員コードごとにＩＤ−ＰＯＳデータ３０７を集計し、その集計データを売上金額の高い順に並び替え、その上位１０％の会員コード（優良顧客会員コード）を、優良顧客マートデータ３０９として作成する。同様に、閾値６０１が“２０”の場合、会員コードごとにＩＤ−ＰＯＳデータ３０７を集計し、その集計データを売上金額の高い順に並び替え、その上位２０％の会員コード（優良顧客会員コード）５０１を、優良顧客マートデータ３０９として作成する。このように、閾値６０１の値が大きいほど優良顧客の対象は広くなり、閾値６０１の値が小さいほど優良顧客の対象は狭くなる。
【００２３】
図７は、ＤＢサーバ２２０が保持する優良顧客マートテーブル２２６のデータ構造例を示す図である。優良顧客マートテーブル２２６は、ＰＯＳサーバ１０３から取得した優良顧客マートデータ３０９である優良顧客会員コード７０１を記憶する。
【００２４】
図８は、ＷＥＢサーバ２１０が保持する優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７のデータ構造例を示す図である。優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７は、商品、商品売上日およびその商品の売上店舗ごとの優良顧客の売上情報（売上金額、売上数量）を記憶する。図８に示すように、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７は複数のレコードを有し、各レコードには、商品コード８０１と、商品売上の日付８０２と、店舗コード８０３と、優良顧客売上金額８０４と、優良顧客売上数量８０５を示す情報が記憶されている。
【００２５】
優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７の各項目のデータは、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成機能２１５により、ＤＢサーバ２２０から優良顧客マートテーブル２２６の優良顧客会員コードとＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５のＩＤ−ＰＯＳデータを取得し、優良顧客会員コードをキーに、ＩＤ−ＰＯＳデータから該当優良顧客のデータを特定し、その特定データを、商品コード、商品の売上日および店舗コードの単位で集計したデータである。
【００２６】
図９は、ＤＢサーバ２２０が保持する日別店舗別単品実績テーブル２２７のデータ構造例を示す図である。日別店舗別単品実績テーブル２２７は、ＰＯＳサーバ１０３から取得した日別店舗別単品実績データ３０８を記憶する。日別店舗別単品実績データ３０８は、ＩＤ−ＰＯＳデータ３０７の売上情報（売上金額、売上数量）を、商品コード、商品の売上日および店舗コードの単位で集計したデータである。図９に示すように、日別店舗別単品実績テーブル２２７は複数のレコードを有し、各レコードには、商品コード９０１と、商品売上の日付９０２と、店舗コード９０３と、売上金額９０４と、売上数量９０５を示す情報が記憶されている。
【００２７】
図１０は、購入商品分析システム１００の動作概要を説明するシーケンス図である。ユーザは、ユーザ端末１０５から認証情報（例えば、利用者ＩＤ、パスワード）を入力する。ユーザ端末１０５は、入力された利用者ＩＤとパスワードを、ネットワーク１０４、ＷＥＢサーバ２１０を介してＤＢサーバ２２０に送信する（ステップ１００１）。
【００２８】
ＤＢサーバ１０２は、受信した利用者ＩＤとパスワード１００１と、ログインテーブル２２８に記憶されている認証情報（利用者ＩＤ、パスワード）とを照合することで、認証処理を行う（ステップ１００２）。認証に失敗した場合、ＤＢサーバ２２０からの認証結果を受信したＷＥＢサーバ２１０により、エラー画面がネットワーク１０４を介してユーザ端末１０５に送信される。ステップ１００２の認証処理で認証に成功した場合、ＰＯＳサーバ１０３の優良顧客マートデータ作成処理（ステップ１００３）に進む。
【００２９】
ステップ１００３では、ＰＯＳサーバ１０５のＣＰＵ３０１により、優良顧客マート作成機能３０６を有するプログラムを実行し、会員コード単位でＩＤ−ＰＯＳデータ３０７を集計し、その集計データを売上金額の高い順に並び替え、優良顧客判定データ３１０を基準値として優良顧客のデータを特定し、その会員コードを優良顧客マートデータ３０９として作成する。
【００３０】
作成された優良顧客マートデータ３０９は、ＰＯＳサーバ１０３からＤＢサーバ２２０に送信され、優良顧客マートテーブル２２６に格納される。ＩＤ−ＰＯＳデータ３０７も、ＰＯＳサーバ１０３からＤＢサーバ２２０に送信され、ＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５に格納される。
【００３１】
データ格納後、ＷＥＢサーバ２１０のＣＰＵ２１１により、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成機能２１５を有するプログラムを実行し、ＤＢサーバ２２０から優良顧客マートテーブル２２６の優良顧客会員コードとＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５のＩＤ−ＰＯＳデータを取得し、優良顧客会員コードに基づき、ＩＤ−ＰＯＳデータから該当優良顧客のデータを特定し、その特定データを、商品コード、商品の売上日および店舗コードの単位で集計し、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７を作成する（ステップ１００４）。
【００３２】
ＷＥＢサーバ２１０は、ユーザ端末１０５からの要求に応答して、検索条件入力画面をネットワーク１０４を介して要求元のユーザ端末１０５に送信する（ステップ１００５）。
【００３３】
ユーザ端末１０５のＣＰＵ４０１は、検索条件入力画面表示機能４０６を有するプログラムを実行し、受信した検索条件入力画面を表示部４０６に表示する（ステップ１００６）。
【００３４】
図１１は、検索条件入力画面の例を示す図である。図１１に示すように、検索条件入力画面は、検索条件として、日付（期間）１１０１と店舗コード１１０２を入力する入力エリアを持つ。ユーザが入力部４０５を用いて検索条件を入力し、実行ボタン１１０３を押下する操作を行うと、ユーザ端末１０５は、入力された検索条件データをネットワーク１０４を介してＷＥＢサーバ２１０に送信する（ステップ１００７）。
【００３５】
ＰＯＳサーバ１０３の日別店舗別単品実績データ３０８は、ＰＯＳサーバ１０３からＤＢサーバ２２０に送信され、日別店舗別単品実績テーブル２２７に格納される。
【００３６】
ＷＥＢサーバ２１０のＣＰＵ２１１は、ユーザ端末１０５からネットワーク１０４を介して検索条件データを受信すると、優良顧客購入商品分析機能２１６を有するプログラムを実行し、ＤＢサーバ２２０から検索条件と一致する日別店舗別単品実績データを取得し、優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７から検索条件と一致する優良顧客売上データ等を取得し、取得した日別店舗別単品実績データと優良顧客売上データ等を分析して、商品ごとの全顧客の売上情報および優良顧客の売上情報を算出し、その結果（検索結果画面）をネットワーク１０４を介してユーザ端末１０５に送信する（ステップ１００８）。
【００３７】
ユーザ端末１０５のＣＰＵ４０１は、検索結果画面表示機能４０７を有するプログラムを実行し、受信した検索結果画面を表示部４０６に表示する（ステップ１００９）。
【００３８】
図１２は、検索結果画面の例を示す図である。図１２に示すように、検索結果画面には、検索ボタン１２０１と、検索結果として、商品コード１２０２、売上金額１２０３、売上数量１２０４、優良顧客売上金額１２０５、優良顧客売上数量１２０６の各情報が表示される。
【００３９】
また、検索結果画面は、商品コード１２０２、売上金額１２０３、売上数量１２０４、優良顧客売上金額１２０５、優良顧客売上数量１２０６のそれぞれの項目に対して、降順および昇順の表示を行うことができる。これにより、商品別、売上別、数量別、優良顧客金額別、優良顧客売上数量別での分析が可能である。
【００４０】
図１３は、ＰＯＳサーバ１０３における優良顧客マートデータ作成処理１００３（図１０）の詳細を示すフローチャートである。
【００４１】
優良顧客マートデータ作成処理１００３は、ＣＰＵ３０１が優良顧客マートデータ作成機能３０６を有するプログラムを実行することにより実施される。先ず、ＣＰＵ３０１は、ＩＤ−ＰＯＳデータ３０７を会員コードで集計する（ステップ１３０１）。次に、ＣＰＵ３０１は、集計データを売上金額の高い順に並び替える（ステップ１３０２）。次に、ＣＰＵ３０１は、記憶部３０２から優良顧客判定データ３１０の閾値６０１（％）を取得（ステップ１３０３）する。次に、ＣＰＵ３０１は、集計データの全レコード件数に（閾値（％）/１００）を乗じて求めたレコード件数分の各レコードの会員コードを、売上金額の高い方から取得し、取得した会員コードを優良顧客マートデータ３０９として作成し、作成した優良顧客マートデータ３０９を記憶部３０２に格納し（ステップ１３０４）、優良顧客マートデータ作成処理１００３の処理を終了する。
【００４２】
図１４は、ＷＥＢサーバ２１０における優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成処理１００４（図１０）の詳細を示すフローチャートである。優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成処理１００４は、ＣＰＵ２１１が優良顧客購入商品一覧ビューテーブル作成機能２１５を有するプログラムを実行することにより実施される。先ず、ＣＰＵ２１１は、ＤＢサーバ２２０から優良顧客マートテーブル２２６の優良顧客会員コード７０１とＩＤ−ＰＯＳテーブル２２５のＩＤ−ＰＯＳデータ（５０１−５１０）を取得し、メモリ２１３に一時格納する（ステップ１４０１）。次に、ＣＰＵ２１１は、優良顧客会員コード７０１に基づき、メモリ２１３に記憶されているＩＤ−ＰＯＳデータを検索し、該当優良顧客のデータを特定し（ステップ１４０２）、その特定データを、商品コード、商品の売上日および店舗コードの単位で集計し（ステップ１４０３）、集計データの各レコードから、商品コード、商品の売上日、店舗コード、売上金額（優良顧客売上金額）および売上数量（優良顧客売上数量）を取得し、これらのデータを記憶した優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７を記憶部２１２に作成し（ステップ１４０４）、処理を終了する。
【００４３】
図１５は、ＷＥＢサーバ２１０における優良顧客購入商品分析処理１００８（図１０）の詳細を示すフローチャートである。優良顧客購入商品分析処理１００８は、ＣＰＵ２１１が優良顧客購入商品分析機能２１６を有するプログラムを実行することにより実施される。先ず、ＣＰＵ２１１は、検索条件データ（日付、店舗コード）を取得すると、ＤＢサーバ２２０から、検索条件と一致する日別店舗別単品実績テーブル２２７のデータを取得し、また、検索条件と一致する優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７のデータを取得し、取得したそれぞれのデータをメモリ２１３に一時格納する（ステップ１５０１）。次に、ＣＰＵ２１１は、検索条件で絞り込まれた、日別店舗別単品実績テーブル２２７のデータと優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７のデータを、それぞれ商品コード、商品の売上日および店舗コードの単位で結合する（ステップ１５０２）。次に、ＣＰＵ２１１は、その結合データのうち、商品コード、検索条件で指定された期間および店舗における、商品コード、全顧客の合計売上金額、全顧客の合計売上数量、優良顧客の合計売上金額および優良顧客の合計売上数量を、検索結果（検索結果画面）として、検索条件データ送信元のユーザ端末１０５にネットワーク１０４を介して送信し、処理を終了する（ステップ１５０３）。
【００４４】
以上、本発明の一実施例を具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、図１１の検索条件入力画面において、「全顧客の売上情報および優良顧客の売上情報」と「優良顧客の売上情報」の両方、あるいは何れか一方を検索条件として指定できようにし、「日付」と「店舗コード」および「優良顧客の売上情報」を検索条件として指定されると、ＷＥＢサーバ２１０は、検索条件をもとに優良顧客購入商品一覧ビューテーブル２１７のデータを集計し、その集計データの各レコードから商品コード、優良顧客売上金額および優良顧客売上数量を取得し、取得したデータを、検索結果（検索結果画面）として、検索条件データ送信元のユーザ端末１０５にネットワーク１０４を介して送信する。「日付」と「店舗コード」および「全顧客の売上情報および優良顧客の売上情報」を検索条件として指定された場合は、図１０に示す優良顧客購入商品分析処理１００８と同様である。また、ＷＥＢサーバ２１０とＤＢサーバ２２０を一つのサーバで実現しても良い。また、図１２に示す検索結果画面に表示される情報は一例であって、検索条件として指定された日付(期間)や店舗コード、店舗名などを表示するようにしても良い。なお、店舗名の表示は、各テーブルやデータに店舗名を含めることで実現できる。また、上記実施例では、合計売上金額を基準に優良顧客マートデータを作成したが、例えば、合計売上数量や顧客の来店回数などを基準に優良顧客マートデータを作成しても良い。また、閾値として、商品の売上金額を設定しても良い。また、会員コード、店舗コード、商品コードは、それぞれ、会員（顧客）、店舗、商品を一意に識別できる情報であれば、コード以外の情報であっても良い。また、ＷＥＢサーバ２１０やＰＯＳサーバ１０３、ユーザ端末１０５で保持するプログラムは、あらかじめそれぞれの記憶部に記憶されていても良いし、コンピュータが利用可能な可搬性を有する記憶媒体に記憶しておき、図示していないデータ読取部を介して必要に応じて読み出されても良いし、あるいは、コンピュータが利用可能な通信媒体であるネットワーク１０４と接続された他の装置から必要に応じてダウンロードされてそれぞれの記憶部に記憶されるものであっても良い。また、上記プログラムは、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。
【００４５】
以上説明した実施例によれば、今までデータ構造の違いから実現することが困難とされていた商品分析システムと顧客分析システムの融合を実現し、商品分析結果と顧客分析結果に優良顧客の商品購入情報を加味した分析を行うことで、各店舗における優良顧客の商品ごとの売上情報（商品購買傾向）を把握可能となる。この結果、優良顧客による購入商品の多い商品の品揃えなどにより、優良顧客の満足度向上が期待できる。また、優良顧客の満足度向上により、小売業者は、安定した売上を期待できる。
【００４６】
また、各店舗における全顧客の商品ごとの売上情報（商品購買傾向）と優良顧客の商品ごとの売上情報（商品購買傾向）を１つの検索結果画面で表示することで、小売業の仕入れ分析担当者などが１つの画面で分析結果を参照可能となる。これにより、小売業の仕入れ分析担当者の作業効率化、意思決定の迅速化を図ることができる。
【符号の説明】
【００４７】
１００・・・優良顧客購入商品分析システム、１０１・・・データセンタ、１０２、分析システム、１０３・・・ＰＯＳサーバ、１０４・・・ネットワーク、１０５・・・ユーザ端末、２１１・・・ＣＰＵ、２１２・・・記憶部、２１３・・・メモリ、２１４・・・通信制御部、２２１・・・ＣＰＵ、２２２・・・記憶部、２２３・・・メモリ、２２４・・・通信制御部、３０１・・・ＣＰＵ、３０２・・・記憶部、３０３・・・メモリ、３０４・・・通信制御部、４０１・・・ＣＰＵ、４０２・・・記憶部、４０３・・・メモリ、４０４・・・通信制御部、４０５・・・入力部、４０６・・・表示部。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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