(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに複数の階層レベルを含む売上階層内の階層レベルについて需要パラメータを推定させる命令を含むプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
前記売上階層内の対象階層レベルと前記売上階層内の複数の他の階層レベルとの需要パラメータの差を測定することを実行させ、
前記需要パラメータは、需要モデルのための需要変数に関連付けられており、
前記複数の階層レベルは各々複数のプールに区分され、前記複数の階層レベルの各々には、各階層レベルに応じた複数のプールが関連付けられており、前記対象階層レベルに関連付けられた複数の第１のプールの各々は、前記対象階層レベルより上位にある他の階層レベルに関連付けられた複数の第２のプールのいずれかに属し、
前記複数のプールの各々は、信頼できる需要パラメータを有するものとして、または、信頼できる需要パラメータを有さないものとして分類可能であり、
プールが当該プールのための需要パラメータの信頼できる推定を行なうための十分な履歴売上データを含まない場合に、当該プールは、信頼できる需要パラメータを有さないと分類され、
前記プログラムは、前記プロセッサにさらに、
前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間で需要パラメータの差を比較して、前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間の最小差から、前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間の最大差までをソートすることと、
当該比較およびソートされた順序がエスカレーション・パスの階層レベルの順序となるよう需要パラメータのエスカレーション・パスを決定することとを実行させ、前記対象階層レベル内の第１のプールについて、当該第１のプールが信頼できる需要パラメータを有さないと分類された場合に、前記エスカレーション・パスは、当該第１のプールのための需要パラメータを推定するために使用可能な連続したプールの階層レベルをもたらす、プログラム。
【請求項２】
前記第１のプールのための需要パラメータを推定することは、前記エスカレーション・パスにより決定される第２の階層レベルにおける第２のプールから信頼性のある需要パラメータを用いることを含む、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記需要パラメータの差を測定することは、
第３のプールに対して複数のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行すること
を含み、前記二重クロス妥当性確認は、
前記第３のプールの複数のサブプールを部分サブプールの対に分割して、複数の分割サブプールを形成することと、
分割サブプールの各対の一方の第１の分割プールを作成することと、
分割サブプールの各対の他方の第２の分割プールを作成することと、
前記第１の分割プールの需要パラメータを得ることと、
前記第２の分割プールの需要パラメータを得ることと、
各々の前記分割サブプールの需要パラメータを得ることと、
前記第１の分割プールの前記需要パラメータを、前記第２の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較することと、
前記第２の分割プールの前記需要パラメータを、前記第１の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較することと、
当該クロス比較に基づいて、前記サブプールの階層レベルについて前記プールの階層レベルの需要パラメータの差を得ることとを含む、請求項１または２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記差を得ることは、平均二乗誤差を計算することを含む、請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記推定することはさらに、
第４のプールに対して複数の第２のサブプールについて前記二重クロス妥当性確認を実行することを含む、請求項３に記載のプログラム。
【請求項６】
メタプールが前記第３のプールを含み、前記推定することはさらに、
前記メタプールに対して前記メタプールの複数の第３のサブプールについて前記二重クロス妥当性確認を実行することを含み、前記メタプールおよびサブプールは小売物品またはサービスに対応する、請求項３に記載のプログラム。
【請求項７】
前記命令はさらに、
信頼性のある需要パラメータを得ることができないサブプールを前記二重クロス妥当性確認から除外することを含む、請求項３に記載のプログラム。
【請求項８】
前記命令はさらに、
サブプールが二等分されると信頼性のある需要パラメータを得ることができない前記サブプールを前記二重クロス妥当性確認から除外することを含む、請求項３に記載のプログラム。
【請求項９】
エスカレーションを使用して、複数の階層レベルを含む売上階層内の階層レベルについて信頼性のある需要パラメータを決定する、コンピュータで実現される方法であって、
プロセッサが、前記売上階層内の対象階層レベルと前記売上階層内の複数の他の階層レベルとの需要パラメータの差を測定するステップを含み、
前記需要パラメータは、需要モデルのための需要変数に関連付けられており、
前記複数の階層レベルは各々複数のプールに区分され、前記複数の階層レベルの各々には、各階層レベルに応じた複数のプールが関連付けられており、前記対象階層レベルに関連付けられた複数の第１のプールの各々は、前記対象階層レベルより上位にある他の階層レベルに関連付けられた複数の第２のプールのいずれかに属し、
前記複数のプールの各々は、信頼できる需要パラメータを有するものとして、または、信頼できる需要パラメータを有さないものとして分類可能であり、
プールが当該プールのための需要パラメータの信頼できる推定を行なうための十分な履歴売上データを含まない場合に、当該プールは、信頼できる需要パラメータを有さないと分類され、
前記方法はさらに、
前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間で需要パラメータの差を比較して、前記対象レ
ベルと前記他の階層レベルとの間の最小差から、前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間の最大差までをソートするステップと、
当該比較およびソートされた順序がエスカレーション・パスの階層レベルの順序となるよう需要パラメータのエスカレーション・パスを決定するステップとを備え、前記対象階層レベル内の第１のプールについて、当該第１のプールが信頼できる需要パラメータを有さないと分類された場合に、前記エスカレーション・パスは、当該第１のプールのための需要パラメータを推定するために使用可能な連続したプールの階層レベルをもたらす、コンピュータで実現される方法。
【請求項１０】
前記複数の他の階層レベルは、前記売上階層内のすべての他の階層レベルを含む、請求項９に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１１】
前記需要パラメータの差を測定するステップは、
第３のプールに対して複数のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行するステップを含み、前記二重クロス妥当性確認は、
前記第３のプールの複数のサブプールを部分サブプールの対に分割して、複数の分割サブプールを形成するステップと、
分割サブプールの各対の一方の第１の分割プールを作成するステップと、
分割サブプールの各対の他方の第２の分割プールを作成するステップと、
前記第１の分割プールの需要パラメータを得るステップと、
前記第２の分割プールの需要パラメータを得るステップと、
各々の前記分割サブプールの需要パラメータを得るステップと、
前記第１の分割プールの前記需要パラメータを、前記第２の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較するステップと、
前記第２の分割プールの前記需要パラメータを、前記第１の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較するステップと、
当該クロス比較に基づいて、前記サブプールの階層レベルについて前記プールの階層レベルの需要パラメータの差を得るステップとを含む、請求項９に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１２】
前記差を得るステップは、平均二乗誤差を計算するステップを含む、請求項１１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１３】
信頼性のある需要パラメータを得ることができないサブプールを前記二重クロス妥当性確認から除外するステップをさらに含む、請求項１１または１２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１４】
前記複数のサブプールを分割するステップは、各サブプールについてランダムに実行される、請求項１１から１３のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１５】
装置であって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたコンピュータ可読媒体とを備え、
前記プロセッサは、前記媒体に格納された命令を実行する際、エスカレーションを使用して、複数の階層レベルを含む売上階層内の階層レベルについて信頼性のある需要パラメータを決定し、前記信頼性のある需要パラメータの決定は、
前記売上階層内の対象階層レベルと前記売上階層内の複数の他の階層レベルとの需要パラメータの差を測定することを含み、
前記需要パラメータは、需要モデルのための需要変数に関連付けられており、
前記複数の階層レベルは各々複数のプールに区分され、前記複数の階層レベルの各々には、各階層レベルに応じた複数のプールが関連付けられており、前記対象階層レベルに関連付けられた複数の第１のプールの各々は、前記対象階層レベルより上位にある他の階層レベルに関連付けられた複数の第２のプールのいずれかに属し、
前記複数のプールの各々は、信頼できる需要パラメータを有するものとして、または、信頼できる需要パラメータを有さないものとして分類可能であり、
プールが当該プールのための需要パラメータの信頼できる推定を行なうための十分な履歴売上データを含まない場合に、当該プールは、信頼できる需要パラメータを有さないと分類され、前記信頼性のある需要パラメータの決定はさらに、
前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間で需要パラメータの差を比較して、前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間の最小差から、前記対象階層レベルと前記他の階層レベルとの間の最大差までをソートすることと、
当該比較およびソートされた順序がエスカレーション・パスの階層レベルの順序となるよう需要パラメータのエスカレーション・パスを決定することとを含み、前記対象階層レベル内の第１のプールについて、当該第１のプールが信頼できる需要パラメータを有さないと分類された場合に、前記エスカレーション・パスは、当該第１のプールのための需要パラメータを推定するために使用可能な連続したプールの階層レベルをもたらす、装置。
【請求項１６】
前記差を比較することは、前記階層レベル同士の間の絶対差を数値的に比較することを含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記需要パラメータの差を測定することは、
第３のプールに対して複数のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行することを含み、前記二重クロス妥当性確認は、
前記第３のプールの複数のサブプールを部分サブプールの対に分割して、複数の分割サブプールを形成することと、
分割サブプールの各対の一方の第１の分割プールを作成することと、
分割サブプールの各対の他方の第２の分割プールを作成することと、
前記第１の分割プールの需要パラメータを得ることと、
前記第２の分割プールの需要パラメータを得ることと、
各々の前記分割サブプールの需要パラメータを得ることと、
前記第１の分割プールの前記需要パラメータを、前記第２の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較することと、
前記第２の分割プールの前記需要パラメータを、前記第１の分割プールと関連付けられた前記分割サブプールの前記需要パラメータとクロス比較することと、
当該クロス比較に基づいて、前記サブプールの階層レベルについて前記プールの階層レベルの需要パラメータの差を得ることとを含む、請求項１５または１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記装置は、平均二乗誤差を計算することによって前記差を得るように構成される、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
メタプールが前記第３のプールを含み、前記需要パラメータの誤差を求めることはさらに、
前記メタプールに対して前記メタプールの複数の第３のサブプールについて前記二重クロス妥当性確認を実行することを含む、請求項１７に記載の装置。
【請求項２０】
前記需要パラメータの誤差を求めることはさらに、
信頼性のある需要パラメータを得ることができないサブプールを前記二重クロス妥当性確認から除外することを含む、請求項１７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
分野
一実施形態は概してコンピュータシステムに向けられ、特に需要パラメータの自動エスカレーションを提供するためのシステムに向けられる。
【背景技術】
【０００２】
背景情報
小売の科学における、および卸売の科学などの同様の分野における経済分析には多くの実際の応用例があり得る。たとえば、小売の科学における１つの研究分野は、特定の期間内に特定の商品が何単位売れるかを求めるための商品の売上単位の予想の生成である。
【０００３】
商品の売上単位は、季節要因などの多くの要因によって影響され得る。季節要因は、衣類の売上については温度要因などの事情を考慮し得るが、贈り物として購入される品目についてはクリスマスの買物シーズンなどの、または学校用に購入される品目については夏の終わりの新学期の開始などの、購入を誘発する他の予定行事も考慮し得る。
【０００４】
他の要因は、その期間中に商品に割引が適用されていたか否か、およびその期間が商品のライフサイクルのどの時点に当たるかを含み得る。これらは要因の網羅的なリストではない。
【０００５】
これらおよび他の要因が互いに組合されて需要モデルが作成され得る。そして需要モデルを用いて、それらの中から小売業者（小売の科学の場合）または製造業者／販売業者（卸売の科学の場合）の統制範囲内の要因が知的に提案または合理的に選択され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
需要モデルは需要パラメータを含み得る。しかし、需要パラメータの品質の決定は完全に直感的ではない場合がある。特に、多くの異種の単位をともにプールして、最も可能性があるデータに基づいて需要パラメータを得ることは有益であり得るが、そのようなプールは同種の単位のみで構成されるプールほど正確ではない場合がある。「プール」とは、ともに処理または考慮されている単位の任意のグループを指し得る。
【０００７】
直感または勘に頼って豊富さおよび信頼性のどちらかに決めることは不正確であり得、自身の信頼性のある需要パラメータを有しないプールの代用需要パラメータが確実に選択されているか否かについての信頼の欠如に繋がり得る。「豊富さ」はプール内の品目の量を指し得るのに対して、「信頼性」は品目の予測力、すなわち需要モデルの観点からの当該品目の対象品目との類似性を指し得る。したがって、このアプローチには誤差が起こりやすく、比較的熟練したユーザを必要とし得るため、需要パラメータを計算するソフトウェアのユーザ基盤が限られてしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
要約
ある実施形態によると、コンピュータ可読媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサにエスカレーションを使用させて、売上階層内のレベルについて信頼性のある需要パラメータを決定させる命令を格納している。命令は、売上階層内の対象レベルと売上階層内の複数の他のレベルとの需要パラメータの差を測定することを含む。命令はさらに、他のレベルの需要パラメータの差を比較することを含む。命令はさらに、当該比較に基づいて需要パラメータのエスカレーション・パスを決定することを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ある実施形態を実現可能なコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】ある実施形態に係るプールを示す図である。
【図３】ある実施形態に係る二重クロス妥当性確認を示す図である。
【図４】物品および／またはサービスのプールの階層セット内のエスカレーション・パスを決定する際の図１の需要モデルモジュールの機能のフロー図である。
【図５】物品および／またはサービスのプールの階層セット内のエスカレーション・パスを決定する際の図１の需要モデルモジュールの機能のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
詳細な説明
一実施形態は、需要パラメータの誤差の推定によって需要パラメータの自動エスカレーションを提供するコンピュータシステムである。
【００１１】
図１は、ある実施形態を実現可能なコンピュータシステム１０のブロック図である。システム１０は単一のシステムとして示されるが、システム１０の機能は分散システムとしても実現され得る。システム１０は、情報を通信するためのバス１２または他の通信メカニズムと、バス１２に結合された情報を処理するためのプロセッサ２２とを含む。プロセッサ２２は、複数の命令を並列処理可能な任意の種類の汎用または特定目的のプロセッサであり得る。一実施形態では、プロセッサ２２は単体のマルチコアプロセッサであるが、互いに通信する複数の単体プロセッサ、または任意の他の種類の１つのプロセッサもしくは並列コンピューティング可能な複数のプロセッサを用いて実現され得る。代替の実施形態では、プロセッサ２２は単体のシングルコアプロセッサであり得る。
【００１２】
システム１０はさらに、情報およびプロセッサ２２によって実行される命令を格納するためのメモリ１４を含む。メモリ１４は、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、読出専用メモリ（「ＲＯＭ」）、磁気もしくは光ディスクなどの静的記憶装置、または任意の他の種類のコンピュータ可読媒体の任意の組合せで構成され得る。たとえば、非一時的コンピュータ可読媒体がメモリ１４として使用され得る。システム１０はさらに、ネットワークへのアクセスを提供するネットワークインターフェイスカードなどの通信装置２０を含む。したがって、ユーザは直接に、またはネットワークもしくは任意の他の方法によって遠隔的に、システム１０とインターフェイスし得る。
【００１３】
コンピュータ可読媒体はプロセッサ２２がアクセス可能な任意の使用可能な媒体であり得、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方、ならびに通信媒体を含む。通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波もしくは他の転送メカニズムなどの変調データ信号内の他のデータを含み得、任意の情報配信媒体を含む。
【００１４】
プロセッサ２２はさらに、ユーザに情報を表示するための液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）、プラズマディスプレイ、または陰極線管（「ＣＲＴ」）などのディスプレイ２４にバス１２を介して結合される。コンピュータマウス、タッチスクリーン、またはトラックボールデバイスなどのキーボード２６およびカーソル制御装置２８がバス１２にさらに結合され、ユーザがシステム１０とインターフェイスするのを可能にする。
【００１５】
一実施形態では、メモリ１４は、プロセッサ２２によって実行されると機能を提供するソフトウェアモジュールを格納する。モジュールは、システム１０にオペレーティングシステム機能を提供するオペレーティングシステム１５を含む。モジュールはさらに、小売業者の物品などの物品および／またはサービスの需要をモデル化する需要モデルモジュール１６を含む。物品、サービス、または両方の階層はまとめて売上階層と称され得る。階層はプールの配列と見なすことができ、最小プールが階層の最下位レベルに、最大プールが階層の頂点にある。このように、需要モデルモジュール１６を用いて、たとえば物品の売上を予想することができる。システム１０はより大きいシステムの一部であってもよい。したがって、システム１０は１つ以上の追加機能モジュール１８を含み、たとえば具体的な需要パラメータを得るためのモデルなどの追加機能を含み得る。追加機能モジュール１８の例は、すべてオラクル社の「Retail Demand Forecaster」、「Markdown Optimizer」、および「Regular Price Optimizer」を含み得る。データベース１７がバス１２に結合されて、モジュール１６および１８に集中記憶を提供する。ある実施形態では、データベース１７は構造化クエリ言語（ＳＱＬ）または他のリレーショナルデータベースであり得、さまざまな物品およびサービスの需要に関する履歴情報を格納し得る。１つのデータベース１７が示されているが、複数のデータベースが含まれてもよい。
【００１６】
因果需要モデルは売上単位を予想する１つのアプローチであるが、他の需要モデルも可能である。説明を簡単にするために以下の説明では因果需要モデルに注目するが、記載される手順およびシステムは因果需要モデルおよび以下に記載のその特定の実施形態のいずれにも限定される必要がないことを理解すべきである。
【００１７】
因果需要モデルはハードウェアにおいて、またはハードウェア上のソフトウェアの動作において実現され得る。因果需要モデルはたとえば、さまざまな方法で売上単位を数学的にモデル化し得る。たとえば、因果需要モデルは、季節、商品の販売期間中の割引のタイミング、商品のライフサイクル段階などの要因の観点で売上単位をモデル化し得る。
【００１８】
商品の需要に影響を及ぼすと知られている、信じられている、または考えらているこれらおよび他の要因は、需要モデルの「需要変数」と称される。当該モデルは、需要変数が売上単位にどのように影響を及ぼすかを数学的に特定し得る。たとえば、割引額がモデルの需要変数である場合、モデルは、５０％の値下げによって売上単位が４倍増加すること、つまり売上げが４倍になることを特定し得る。このように、因果需要モデルを用いて、需要変数の将来価値を特定することによって売上単位を予想することが可能であり得る。
【００１９】
値下げの例を引続き用いて、小売業者は、来季の数週間にわたって４０％のセールを計画し得る。需要モデルはこの計画を考慮して、それらの週の売上単位を予想し得る。他の可能な売上高率を用いて当該期間中の売上単位を予想してもよい。売上高率が期待需要を変える効果があると仮定して、この情報は小売業者がどの売上高率を選択すべきか決定することを助け得る。価格変更に対する需要の変化は品目の値段「弾性」、つまり価格変更に対する関連市場の反応性の反映および測定である。いくつかのモデルは価格弾性を線形として扱い得るが、一般に価格弾性曲線はさまざまな形状を取り得、それに従ってモデル化され得る。
【００２０】
需要モデルは、この価格弾性曲線の形状を決定し得る（または需要モデルに当該形状が供給され得る）。この曲線の形状は、需要変数と売上単位との関係に従って決定され得る。この関係は、需要モデルの文脈において、需要変数と関連付けられた需要パラメータと称され得る。
【００２１】
需要パラメータは当初は未知であり得、需要モデルは需要パラメータを提供するように構成され得る。需要パラメータの精密な決定によって、より精密な売上予想が達成され得る。
【００２２】
上記の例では、５０％の値下げによって売上単位が４倍増加する。これは単なる値の任意の選択ではない。代わりに、割引需要変数と売上単位との関係は計算方法によって決定される。特に、需要パラメータは、商品自体の値下げを含む履歴データを調べることによって決定され得る。この決定処理は「推定」と称され、履歴売上データを調べてさまざまな統計的アプローチを適用する推定ルーチンを含み得る。
【００２３】
しかし、商品自体が有する履歴売上データが、ルーチンが需要パラメータの信頼性のある推定をするには少なすぎることが頻繁にある。さらに、単一の商品品目のみに基づいた需要パラメータの推定は非実用的であり得る数学的および統計的な理由がある。
【００２４】
したがって、いくつかの商品品目の履歴データがともにプールされ得、需要パラメータの全体的な推定がすべての品目について同時になされ得る。したがって、たとえば、弾性推定は、履歴データがともにプールされているいくつかの商品品目のすべての一種の平均弾性を表わす。商品品目は類似であると想定されるため、すべての品目の平均弾性を用いても任意の特定の品目の弾性を重大に不正確に伝えることはない。
【００２５】
一実施形態では、品目のプール化は「プール」の階層を用いて構造化および固定化された方法で行なわれ、各プールは階層内で自身の下により小さいプールを含む。これは売上階層であり得る。このように、たとえば、階層の底部は２，３の品目しか有しないプールを含み得、階層の頂点には小売業者の任意の店舗で小売業者によって販売されるすべての商品を含む１つの巨大プールがある。それらの間には、小売業者の特定の部署のすべての品目を含む、部署レベルプールなどの中間プールがある。プールの階層は小売業者毎に特有であり得、小売業者のビジネスの組織原理として作用し得る。プールの「レベル」はこの階層内のプールのレベル（たとえば「部署レベル」）である。階層の各レベルは複数のプールを含む。たとえば、部署レベルは部署毎に１つのプールを有する。同様に、サブクラスレベルはサブクラス毎に１つのプールを有する。プールはパーティションとも称され得る。
【００２６】
一実施形態では、最下位レベルは在庫管理単位（ＳＫＵ）レベルである。ＳＫＵレベルは多数のパーティションを有し得、各パーティションが単一の品目である。次のレベルは、たとえば色レベルであり得る。色レベルは多数のパーティションを有し得、各パーティションは単一色のプールを含み、これはその特定の色の品目数に依存して多くのＳＫＵを含むかほとんどＳＫＵを含まない場合がある。色レベルの上はスタイルレベルであり得る。その上は、「男性用ベルト」などのサブクラスレベルであり得る。そして、そのレベルの上には、「男性用品」などのクラスレベルがあり得る。レベルは部署レベルへと続き、その後に部門レベルがある。需要パラメータは各レベルで計算され得る。
【００２７】
他の構造化および固定化された階層も可能である。たとえば、郵便番号、市、郡、州、国、および大陸の地理的階層を用いて販売場所を組織化することができる。したがって、本説明中に例として用いられる特定の階層を唯一の可能な階層と見なすべきではない。
【００２８】
より多くの品目がともにプールされるにつれて、推定される弾性がいずれかの特定の品目を表わす可能性が低くなる。このため、理想的なケースでは、推定は最小の最下位レベルのプールの各々の中で推定を行うことによって生成される。したがって、各プールは、他のプールの影響を受けない独自の推定を受取る。
【００２９】
しかし、最下位レベルのプールの多くが有する品目または履歴データも、プールに特有の需要パラメータの信頼性のある推定をするのには少なすぎることがあり得る。それでもなお、そのようなプール内の品目は予想を必要とし得、したがって需要パラメータを必要とし得る。
【００３０】
この結果、小さいプールをできる限り表わす需要パラメータを生成するために最小プールを拡大する構造化された方法が必要であり得る。より大きいプールに移動するこの構造化された方法は「エスカレーション・パス」として知られている。エスカレーション・パスは一連のレベルであり、最下位から開始し、最下位レベルのプールの推定を得る際に試みるべきプールの階層を示す。需要モデルによって使用されるべき推定は、信頼性のある（エスカレーション・パスに沿った）第１の推定であり得る。このように、所与のレベルの需要パラメータの信頼性がない場合にエスカレーション・パスが用いられ得る。
【００３１】
１つのエスカレーション・パスは単純に、最下位レベルのプールへの最良の近似は次に小さい含有プールであるという経験則に基づく。この場合、エスカレーション・パスは単純に各レベルから次のより高いレベルに行くことで構成される。
【００３２】
しかし、この直感的なアプローチはさまざまな課題に直面し得る。たとえば、「次のより高い」レベルはいくつかあり得るため、「次のより高い」レベルが何かが明確に定義されていない場合がある。これは、小売業者のプールの階層構造が典型的に単純なツリー構造ではないことに起因し得る。また、「次のより高い」プールが実際には最良の近似ではない場合がある。知識のある熟練したユーザが小売業者のビジネスの分析および知識に基づいてエスカレーション・パスを特定する手動アプローチが、これらの課題に対処する１つの方法である。しかし、ある実施形態では手動アプローチを不要にすることができる。
【００３３】
ある実施形態では、たとえば、より高いレベルの需要パラメータと最下位レベルの需要パラメータとの差を測定する。最小差を示すレベルがエスカレーション用の第１のレベル、すなわちそこにエスカレートすべき第１のレベルになる。２番目に小さい差を示すレベルが、そこにエスカレートすべき第２のレベルになる、等である。この進行は「エスカレーション」と称されるが、以下の例に見られるように、進行は常により高いレベルへの進行とは限らないことに留意すべきである。
【００３４】
以下の表１は、最下位レベルと他のレベルとの差がどのようにエスカレーション・パスを指示し得るかの例を提供する。この例では、スタイルが最下位レベルである。
【００３５】
【表１】
0005830183.tif 000002
この場合、エスカレーション・パスは、測定した需要パラメータの差に基づいて、クラス、サブクラス、部署、部門、および最終的にチェーン店である。このように、特定のスタイルのプールが信頼性のある需要パラメータを有しない場合は、システムはそれを含むクラスのプールに進む。クラスのプールが信頼性のある需要パラメータを有する場合は、それらのパラメータがスタイルのプールに用いられ得る。クラスのプールが信頼性のある需要パラメータを有しない場合は、システムはスタイルのプールを含むサブクラスのプールを試し、このように部署、部門、およびチェーン店を経る。
【００３６】
したがって、この手法は最下位レベル（Ｌ１）と別のレベルＬＮ（Ｎは２〜レベルの総数であり得る）との需要パラメータの差の測定に依存する。測定される差はすべてのプール対（Ｑ，Ｐ）にわたる需要パラメータの差であり得、ＱはＰを含み、ＰはＬ１からであり、ＱはＬＮからであり、ＱおよびＰのいずれも信頼性のある需要パラメータを有する。図２は、ある実施形態に係るプールを示す。灰色の陰影部分は、プールが信頼性のある需要パラメータを有しないことを示す。
【００３７】
図２を例として、サブクラスが最下位レベルであり得、サブクラスＳ１〜Ｓ９からなり得る。図２にはサブクラスおよび部署のレベルが示されるが、一般にこれらは各自の子および先祖（たとえば親、祖父母、曽祖父母等）レベルの例であり得る。
【００３８】
サブクラスレベルと部署レベルとの需要パラメータの差を測定することは、部署と各部署に含まれるサブクラスの各々との差を測定することを意味し得る。部署Ｄ１について、これはＤ１とＳ２との差およびＤ１とＳ３との差を測定することを含む。Ｓ１は需要パラメータを有しないか、少なくとも信頼性があると考えられる需要パラメータを有しないため、考慮されない。Ｄ２は信頼性のある需要パラメータを有しないため、全く考慮されない。そして、すべての部署およびそれらのサブクラスのすべての差がシステムによって蓄積され得る。そして、蓄積された差はサブクラスレベルと部署レベルとの需要パラメータの差であり、上記の表１のような表に入り得る。
【００３９】
このように、最下位レベルと別のレベルとの差を測定することは、基本的な分析レベルにおいて、最下位レベルのプールＰとより高いレベルのプールＱとの差を測定することであると考えることができ、ＱはＰを含む。具体的に、上記の例では、特定の先祖の部署、たとえばＤ１と、同じ部署内のサブクラスまたは子、たとえばＳ２との差が測定される。これら２つのレベルが隣接するレベルである必要はない。
【００４０】
一実施形態では、２つのプール同士の差は「二重クロス妥当性確認」と称される技術を用いて測定される。この技術は、プールを２つの部分に分割すること、および各部分の需要パラメータを別々に計算することを含む。図３は、ある実施形態に係る二重クロス妥当性確認を示す。特に、図３は、Ｄ１対そのサブクラスＳ１〜Ｓ３に対する二重クロス妥当性確認を示す。
【００４１】
図３に示されるように、最下位レベル（サブクラス）のプールの各々が２つのプールに分割され得る。Ｓ１はこの例ではＳ１（１）およびＳ１（２）に分割され、同様にＳ２およびＳ３が分割される。部署Ｄ１も２つのプールＤ１（１）およびＤ１（２）に分割され得、この分割は、Ｄ１（１）がＳ１（１），Ｓ２（１）およびＳ３（１）の合併であり、Ｄ１（２）がＳ１（２），Ｓ２（２）およびＳ３（２）の合併であるように、サブクラスの分割から決定される。ランダムな技術を用いることによって分割プールをランダムに選択してもよい。
【００４２】
分割後、図中のプールの各々について需要パラメータが計算され得る。需要パラメータのクロス比較が行なわれ得る。図３の矢印は、クロス比較がどのように行なわれるかを示す。たとえば、Ｄ１（１）の需要パラメータはＳ１（２），Ｓ２（２）およびＳ３（２）の需要パラメータと比較される。そして、平均二乗誤差と称される単数が、Ｄ１対そのサブクラスのクロス比較の結果を要約し得る。そして、クロス妥当性確認が同様の態様で図２のＤ２およびＤ３に対して行なわれ得る。これらのすべてのクロス比較の結果を互いに組合せると、部署をサブクラスと比較する単数が与えられる。この単数は、上記の表１または任意の類似の表内の「需要パラメータの差」の欄に記載され得る数である。平均二乗誤差を計算するための式は以下のとおりである。
【００４３】
【数１】
0005830183.tif 000003
【００４４】
もちろん、これは部署およびサブクラスを用いた例に過ぎないが、同じ式が他のプールにも適用され得る。
【００４５】
上記の式では、Ｄは部署上を走り、すべての部署を含む。したがって、上記の例を引続き用いて、ＤはＤ１，Ｄ２およびＤ３になる。Ｓは特定の部署内のサブクラス上を走り、当該部署のサブクラスの各々を含む。たとえば、部署Ｄ１について、ＳはＳ１，Ｓ２およびＳ３上を走るが、部署Ｄ２について、ＳはＳ４，Ｓ５およびＳ６上を走る。
【００４６】
分母は単純に分子内の合計した項の数である。異なるレベルは分子内の項の数が異なり得るため、これによって、誤差の比較が有意味であるように誤差を正規化する方法が提供される。
【００４７】
クロス比較技術は予測力を測定するための技術である。この場合、対象の予測力は、Ｄ１の需要パラメータがそのサブクラスの需要パラメータを予測する力であり得る。構成的に、Ｄ１−１はＳ１−２と互いに素である。したがって、Ｄ１−１はＳ１−２の知識を有しない。この結果、Ｄ１−１をＳ１−２と比較することは、Ｓ１−２についてのＤ１−１の予測力の真のテストである。Ｄ１−１はＳ１−１を含んでいるため、その需要パラメータはＳ１−１についての情報をすでに組込んでいるので、Ｄ１−１をＳ１−１と比較することは真のテストではない。
【００４８】
図４は、ある実施形態に係る方法を示す。より具体的に、図４は、物品および／またはサービスのプールの階層セット内のエスカレーション・パスを決定する際の図１の需要モデルモジュール１６の機能のフロー図である。一実施形態において、図４のフロー図の機能はメモリまたは他のコンピュータ可読もしくは有形媒体に格納されたソフトウェアによって実現され、単一のプロセッサまたは複数の並列プロセッサによって実行される。他の実施形態では、機能はハードウェア（たとえば特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、プログラマブルゲートアレイ（「ＰＧＡ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）等を用いて）、またはハードウェアとソフトウェアとの任意の組合せによって実行され得る。
【００４９】
図４に示されるように、機能は４０５において、１つのプールから開始することで始まり得る。機能は４１０において、当該プールに対して複数のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行することを含み得る。二重クロス妥当性確認は４１１において、プールの複数のサブプールを部分サブプールの対に分割して、複数の分割サブプールを形成することを含み得る。サブプールの分割はランダムに実行され得る。図３はそのような分割およびクロス妥当性確認の例を示し、ここではＤ１がプールであり、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３がサブプールである。
【００５０】
二重クロス妥当性確認はさらに、４１２において、分割サブプールの各対の一方の第１の分割プールを作成することを含み得る。図３を参照して、たとえば、Ｄ１（１）は各自の分割プールＳ１（１），Ｓ２（１）およびＳ３（１）からなる分割プールであり得る。
【００５１】
二重クロス妥当性確認はさらに、４１３において、分割サブプールの各対の他方の第２の分割プールを作成することを含み得る。たとえば、図３を参照して、Ｄ１（２）はＳ１（２），Ｓ２（２）およびＳ２（３）からなり得る。
【００５２】
二重クロス妥当性確認はさらに、４１４において、第１の分割プールの需要パラメータを得ることを含み得る。たとえば、図３ではＤ１（１）について需要パラメータを得ることができる。二重クロス妥当性確認はさらに、４１５において、第２の分割プール（たとえば図３のＤ１（２））の需要パラメータを得ることを含み得る。二重クロス妥当性確認はさらに、４１６において、各々の分割サブプールの需要パラメータを得ることを含み得る。このように、たとえば、Ｓ１（１），Ｓ１（２），Ｓ２（１），Ｓ２（２），Ｓ３（１）およびＳ３（２）の各々について需要パラメータが計算され得る。
【００５３】
二重クロス妥当性確認はさらに、４１７において、第１の分割プールの需要パラメータを、第２の分割プールと関連付けられた分割サブプールの需要パラメータとクロス比較することを含み得る。図３において、たとえば、このクロス比較は左から右への下向きの対角線を用いて示される。二重クロス妥当性確認はさらに、４１８において、第２の分割プールの需要パラメータを、第１の分割プールと関連付けられた分割サブプールの需要パラメータとクロス比較することを含み得る。図３において、このクロス比較は右から左への下向きの対角線を用いて示される。
【００５４】
二重クロス妥当性確認はさらに、４１９において、当該クロス比較に基づいて、サブプールのレベルについてプールのレベルの需要パラメータの差を得ることを含み得、プールおよびサブプールは小売物品またはサービスに対応する。この差を得ることは、平均二乗誤差を計算することを含み得る。たとえば、この目的のために式１が用いられ得る。
【００５５】
機能はさらに、４２０において、第２のプールに対して複数の第２のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行することを含み得、第２のプールおよび第２のサブプールは小売物品またはサービスに対応する。メタプールが当該プールを含み得、機能はさらに、４３０において、メタプールに対してメタプールの複数の第３のサブプールについて二重クロス妥当性確認を実行することを含み得、メタプールおよびサブプールは小売物品またはサービスに対応する。このように、たとえば、メタプールは当該プールのいずれかの先祖であり得る。メタプールのサブプールは、（４０５において）プールのサブプールと同じレベルにあり得る。
【００５６】
機能はさらに、４４０において、需要パラメータの差に基づいてサブプールの１つについてエスカレーション・パスを作成することを含み得る。機能はさらに、４５０において、信頼性のある需要パラメータ（ＤＰ）を得ることができないサブプールを二重クロス妥当性確認から除外することを含み得る。さらに、機能は４５５において、サブプールが二等分されると信頼性のある需要パラメータを得ることができないサブプールを二重クロス妥当性確認から除外することを含み得る。
【００５７】
たとえば４１１〜４１９などの図４の機能は、示されるのとは異なる順序で行なわれてもよい。たとえば、分割サブプールの各々の需要パラメータを得ることは、第１の分割プールの需要パラメータを得ることの前に行なわれてもよい。さらに、第２のプールまたはメタプールの二重クロス妥当性確認は、当該プールに対する二重クロス妥当性確認の前にまたは並行して行なわれてもよい。
【００５８】
図５は、ある実施形態に係る方法を示す。より特定的に、図５は、物品および／またはサービスのプールの階層セット内のエスカレーション・パスを決定する際の図１の需要モデルモジュールの機能のフロー図である。
【００５９】
図５に示されるように、機能は５０５において、複数のレベルを含む売上階層の階層需要データを提供することを含み得る。このデータはデータベースに格納され得る。このデータは、たとえばＳＫＵレベルプールから部門レベルプールに及ぶプールなどのプール、または地理的階層などの任意の他の階層内に配置された売上レベルであり得る。図２に示される階層は売上階層の例であり得る。
【００６０】
機能はさらに、５１０において、売上階層内の対象レベルと売上階層内の複数の他のレベルとの需要パラメータの差を測定することを含み得る。複数の他のレベルは、対象レベルから予め定められた範囲内のレベルなどの、すべての他のレベル、またはそれらのサブセットであり得る。需要パラメータの差の測定は、たとえば図４に示されるような方法を含む、任意の所望の方法で行なわれ得る。例の階層のレベルのうち２つのレベルが図２および図３に示されるが、他のレベルも存在し得る。
【００６１】
図５に示されるように、図１の需要モデルモジュールの機能はさらに、５２０において、他のレベルの需要パラメータの差を比較することを含み得る。比較することは、５２５において、需要パラメータの絶対差を数値的に比較することを含み得る。たとえば、上記の表１は、さまざまなレベルの需要パラメータの差の一覧の例を提供する。
【００６２】
機能は５３０において、当該比較に基づいて需要パラメータのエスカレーション・パスを決定することを含み得る。エスカレーション・パスの決定は、５３５において、最小差（エスカレーション・パスの第１のレベルである）から最大差（エスカレーション・パスの最後のレベルである）までレベルをソートすることを含み得る。たとえば、表１では、最小差はスタイルとクラスとの差（４．３）であり、最大差はスタイルとチェーン店との差（１０．３）である。したがって、表１をソートすると、レベルの順序はクラス、サブクラス、部署、部門、およびチェーン店になる。
【００６３】
このように、上に概説したように、コンピュータシステムは需要パラメータの差の測定を用いて需要パラメータの自動エスカレーションを提供し得る。したがって、ある実施形態は、需要パラメータが既に計算されている任意の既存の状況に適用可能である。コードを用いて需要パラメータを計算する場合、需要パラメータを計算するコードを二重クロス妥当性確認のためにサブルーチンとして呼出すことができる限り、コードを変更する必要はない。
【００６４】
予想のために用いる需要パラメータがある実施形態として示されるが、記載される技術およびシステムは、予想のために使用されるか何らかの他の目的のために使用されるかに関わらず、需要パラメータの任意の計算に適用され得る。実際、需要モデルと類似のモデルが小売の科学以外の多くの分野で使用され得る。このように、ある実施形態は、複数のレベルにおけるデータのプール化を用いる広範囲のモデルに使用され得る。
【００６５】
ある実施形態は、数学的に単純な方法で実現され得る。このように、ある実施形態では複雑なコードまたはサードパーティライブラリが不要である。さらに、ある実施形態は構造化クエリ言語（ＳＱＬ）で実現され得るため、リレーショナルデータベースなどのデータベース内で直接に実行可能であり、技術パフォーマンスおよびスケーラビリティを提供する。
【００６６】
エスカレーション・パスの仕様を自動化する単純だが厳密なアプローチが、推定時の潜在的な誤差源を除去し得る。当該アプローチはさらに、あまり熟練していないユーザが需要パラメータを計算するソフトウェアを使用することを可能にし得る。他の利点は、需要パラメータを使用する実現コストの削減、および所与のデータセットについての一貫性のある反復可能な結果の生成を含む。
【００６７】
このように、ある実施形態は、最適なエスカレーション・パスを決定するための単純な、自動化された、高度にスケーラブルな、ＳＱＬフレンドリーなアプローチを提供し、この結果、需要モデルの予測力を大幅に向上する。そのような実施形態は、たとえば、需要パラメータを計算してデータの階層プール化を用いる任意の製品に適用され得る。さらに、小売の科学の需要モデルと類似のモデルは小売以外の多くの分野で使用され得るため、実施形態は小売を超えたさまざまな用途で使用され得る。
【００６８】
上記に開示された実施形態は比較的単純な技術を適用しているが、他の技術も用いられ得る。たとえば、マルコフ連鎖モンテカルロ法が適用され得る。
【００６９】
いくつかの実施形態がここに具体的に図示および／または記載される。しかし、本発明の思想および意図された範囲から逸脱することなく、開示される実施形態の修正および変形が上記の教示に含まれ、添付の特許請求の範囲内にあることが認識されるであろう。
【図３】
0005830183.tif 000004
【図１】
0005830183.tif 000005
【図２】
0005830183.tif 000006
【図４】
0005830183.tif 000007
【図５】
0005830183.tif 000008