(57)【要約】【課題】本発明の課題は、予測される混雑発生状況に基づいて、来店傾向を変更可能な顧客を選択し、その顧客にのみ通知することによって効率よく顧客を誘導するための顧客誘導方法を提供することを目的とする。【解決手段】上記課題は、顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法であって、コンピュータ装置が、店舗を識別する店舗識別子毎に予測される所定処理人数に対する過不足人数を示す予測過不足人数テーブルに記録されている前記最大処理人数以下と予測される来店予測情報を、所定処理人数を超える店舗で商品を購入した顧客を識別する顧客識別子毎に来店傾向情報を対応させて記録した顧客データベースの該来店傾向情報の一部が異なる所定候補検索順で検索する候補検索手順と、前記候補検索手順によって検索された来店予測情報を用いて推奨来店情報を前記顧客の顧客端末へ送信する送信手順とを実行する顧客誘導方法より達成される。【選択図】  図１
2008204370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法での処理をコンピュータ装置に行わせるためのプログラムであって、該コンピュータ装置に、
店舗を識別する店舗識別子と対応付けて、該店舗で時間あたりに対応できる人数である所定処理人数に対する来店予測数の過不足人数を来店予測情報として格納する来店予測データベースから、該来店予測数が該所定処理人数を超えるレコードを参照する手順と、
顧客識別子と対応付けて過去の購入実績に関する情報を格納するＰＯＳ情報データベースから、前記参照したレコードに示される店舗識別子と一致する該購入実績と対応付けられている顧客識別子を抽出する手順と、
前記抽出した顧客識別子の来店傾向の一部が異なる所定候補検索順で、前記来店予測データベースのうち前記来店予測数が前記所定処理人数を超えないレコードを検索する手順と、
前記検索する手順によって検索されたレコードを用いて推奨来店情報を生成し、前記顧客の顧客端末へ送信する手順とを実行させるようにしたプログラム。
【請求項２】
前記来店予測情報は、店舗識別子と曜日と時間帯とを示す情報を含み、
前記所定候補検索順は、異なる時間帯、異なる曜日、異なる店舗識別子の順であるようにした請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記コンピュータ装置に、更に、
販売された商品の商品名と、その商品の価格と、購入した時間帯と、購入した顧客の顧客識別子とを対応付けて記録した過去実績データを用いて、該顧客識別子毎に価格に対する重視度と来店する時間帯に対する固定度との組み合わせによるセグメントを決定する手順を実行させ、
前記送信する手順は、前記推奨来店情報と、前記セグメントに応じてプロモーションされる商品に関するプロモーション商品情報とを前記顧客端末へ送信させるようにした請求項１又は２記載のプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータ装置に、更に、
前記過去実績データを用いて曜日毎及び時間帯毎に予測した来店顧客数に複数のパラメータを用いて算出された重み付け係数を乗算した値を予測結果とする手順と、
前記予測結果から前記所定処理人数を減算した値を過不足人数とし、少なくとも曜日と、時間帯と、前記予測結果と、該過不足人数とを含む前記来店予測情報を来店予測データベースに記録して管理する手順とを実行させるようにした請求項３記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、顧客の購入履歴を用いて購入動向を解析して商品販売を促進したり、市場での商品の売れ行きを解析して商品開発の方向性を研究したり、店舗への来客数の動向を解析して効率的に店舗を運営したりすることが行われている。
【０００３】
特許文献１では、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係のような依存関係を示す変数の間にリンクを張ったグラフ構造による確率モデルを示すベイジアンネットワークを利用して、店舗への来客予測を行うことが提案されている。
【０００４】
特許文献２では、顧客の現在の動向を来店日時と来店頻度と利用額から正確に把握できるようにセルグループに区分けして、顧客の現在あるセルグループの位置を把握し、またはセルグループを移動する実態を把握することにより、優良客の特定と顧客離れの予知と効果的な宣伝対象の特定に資するデータが得られる数値による顧客管理システムが提案されている。
【０００５】
特許文献３では、顧客に関する情報を用いて顧客の分析を行い、分析結果を用いて顧客毎に適切なアクションを策定する処理を容易にするためのワントゥワンビジネス支援システムが提案されている。
【特許文献１】特開２００５−２２８０１４号公報
【特許文献２】特開２００２−２５９６６７号公報
【特許文献３】特開２００４−１８５５９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
小売店舗において、店舗内で対応可能な状態（レジで所定人数以上の待ち行列が発生しない状態／売場店員が対応できない顧客が発生しない状態）の顧客人数を超えた来客があると、顧客に対するサービスが著しく低下し、売上機会の損失につながっている。このような混雑によるチャンスロスを抑止するためには、レジ台数を増やしたり販売員の数を増やしたりする方法も考えられるが、多額の投資が必要になるという問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、予測される混雑発生状況に基づいて、来店傾向を変更可能な顧客を選択し、その顧客にのみ通知することによって効率よく顧客を誘導するための顧客誘導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】
上記課題を解決するため、本発明は、顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法での処理をコンピュータ装置に行わせるためのプログラムであって、該コンピュータ装置に、店舗を識別する店舗識別子と対応付けて、該店舗で時間あたりに対応できる人数である所定処理人数に対する来店予測数の過不足人数を来店予測情報として格納する来店予測データベースから、該来店予測数が該所定処理人数を超えるレコードを参照する手順と、顧客識別子と対応付けて過去の購入実績に関する情報を格納するＰＯＳ情報データベースから、前記参照したレコードに示される店舗識別子と一致する該購入実績と対応付けられている顧客識別子を抽出する手順と、前記抽出した顧客識別子の来店傾向の一部が異なる所定候補検索順で、前記来店予測データベースのうち前記来店予測数が前記所定処理人数を超えないレコードを検索する手順と、前記検索する手順によって検索されたレコードを用いて推奨来店情報を生成し、前記顧客の顧客端末へ送信する手順とを実行させるように構成される。
【０００９】
このようなプログラムによって動作するコンピュータ装置では、混雑が予測される店舗で商品を購入する傾向にある顧客に対して、その顧客の来店傾向を一部変更した推奨来店情報を提供することによって、来店集中度が平準化されるように顧客を誘導することができる。来店傾向を一部変更するのみであるので、顧客に不快感を与えない（すなわち、顧客が来店しやすい）推奨来店情報を提供できる。
【００１０】
上記課題を解決するための手段として、本発明は、上記顧客誘導方法による処理手順をコンピュータ装置に実行させる顧客誘導プログラム、該顧客誘導プログラムを記憶した記憶媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【００１１】
本願発明は、混雑が予測される店舗で商品を購入する傾向にある顧客に対して、その顧客の来店傾向を一部変更した推奨来店情報を提供することによって、来店集中度が平準化されるように顧客を誘導することができる。来店傾向を一部変更するのみであるので、顧客に不快感を与えない推奨来店情報を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施例に係る顧客誘導システムの構成を示す図である。図１において、顧客誘導システム１００は、主に、オーバーキャパシティ計算部２０と、セグメンテーション処理部３０と、顧客誘導処理部４０とを備え、ネットワーク２を介して顧客のパーソナルコンピュータ、携帯端末等の顧客端末３に接続される。
【００１４】
オーバーキャパシティ計算部２０は、来店する顧客数を予測して、店舗毎の顧客対応可能な最大顧客数との差分を算出する処理部であって、来店予測処理部２１と、ＰＯＳ情報ＤＢ２２と、店舗マスターＤＢ２３と、予測パラメータテーブル２４と、来店予測ＤＢ２５とを有する。
【００１５】
セグメンテーション処理部３０は、購入時間帯及び購入価格の傾向に基づいて顧客をセグメントして顧客属性を求める処理部であって、顧客属性判定部３１と、会員情報ＤＢ３２と、セグメンテーションＤＢ３３とを有する。
【００１６】
顧客誘導処理部４０は、最大顧客数を超える店舗へと顧客を誘導するための誘導情報を誘導対象となった顧客へとネットワーク２を介して送信する処理部であって、プロモーション実行部４１と、商品マスターＤＢ４２と、プロモーション情報ＤＢ４３とを有する。
【００１７】
顧客誘導システム１００は、１つのコンピュータ装置で実現されてもよいし、オーバーキャパシティ計算部２０と、セグメンテーション処理部３０と、顧客誘導処理部４０とがそれぞれ別のコンピュータ装置で実現されネットワークで接続される構成としても良い。
【００１８】
顧客誘導システム１００を実現するコンピュータ装置は、図２に示すようなハードウェア構成を有する。図２は、本発明の一実施例に係る顧客誘導システムを実現するコンピュータ装置のハードウェア構成を示す図である。
【００１９】
図２において、顧客誘導システム１００を実現するコンピュータ装置１００ａは、コンピュータによって制御される装置であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、メモリユニット１２と、表示ユニット１３と、出力ユニット１４と、入力ユニット１５と、通信ユニット１６と、記憶装置１７と、ドライバ１８とで構成され、システムバスＢに接続される。
【００２０】
ＣＰＵ１１は、メモリユニット１２に格納されたプログラムに従ってコンピュータ装置１００ａを制御する。メモリユニット１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read-Only Memory）等にて構成され、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、メモリユニット１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。
【００２１】
表示ユニット１３は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力ユニット１４は、プリンタ等を有し、利用者からの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。入力ユニット１５は、マウス、キーボード等を有し、シミュレーションシステム１００が処理を行なうための必要な各種情報を利用者が入力するために用いられる。
【００２２】
通信ユニット１６は、コンピュータ装置１００ａが例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介する通信の制御をするための装置である。
【００２３】
記憶装置１７は、例えば、ハードディスクユニットにて構成され、各種処理を実行するプログラム等のデータを格納する。
【００２４】
コンピュータ装置１００ａよって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によってコンピュータ装置１００ａに提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体１９がドライバ１８にセットされると、ドライバ１８が記憶媒体１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがシステムバスＢを介して記憶装置１７にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、記憶装置１７にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ１１がその処理を開始する。
【００２５】
尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。本発明に係る処理を実現するプログラムは、通信ユニット１６によってネットワークを介してダウンロードし、記憶装置１７にインストールするようにしても良い。また、コンピュータ装置１００ａが外部との接続を行うＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のインタフェースを有する場合には、ＵＳＢ接続によって外部記憶媒体からプログラムを読み込んでもよい。
【００２６】
オーバーキャパシティ計算部２０の来店予測処理部２１による処理について図３及び図４で説明する。図３は、来店予測処理部での処理を説明するための図である。図３において、来店予測処理部２１は、ＰＯＳ情報ＤＢ２２を読み込み（ステップＳ２０１）、顧客が商品を購入する際にレジで記録されたレジ処理開始時間とレジ処理終了時間とを取得して、１日のレジ処理件数（つまり顧客数）を算出する（ステップＳ２０２）。
【００２７】
来店予測処理部２１は、店舗マスターＤＢ２３から店舗レジ台数を取得して（ステップＳ２０３）、平均レジ処理時間と、１時間当りのレジ処理人数と、処理中店舗の１時間当りの最大処理人数（所定処理人数）とを算出する（ステップＳ２０４）。例えば、顧客１人につき平均レジ処理時間「６０秒」と、店舗レジ１台につき１時間当りのレジ処理人数「１２０人」と、処理中店舗の１時間当りの最大処理人数「３６０人」（＝１２０人×３台）とが算出される。店舗毎にステップＳ２０１からＳ２０４が実行される。
【００２８】
一方で、来店予測処理部２１は、ＰＯＳ情報ＤＢ２２から読み込んだ過去実績データから、各曜日の１時間毎の来店した顧客数を算出する（ステップＳ２１１）。また、来店予測処理部２１は、天気予報、立地条件、シーズン、イベント、曜日、時間帯を含むパラメータ情報を読み込んで（ステップＳ２１２）、予測パラメータテーブル２４を参照して各曜日の１時間毎の重み付け係数を算出する（ステップＳ２１３）。
【００２９】
図４を参照すると、予測パラメータテーブル２４は、パラメータ項目、パラメータ値、条件、パラメータ指数で構成される。パラメータ項目として、天気予報、立地条件、シーズン、イベント、曜日、時間帯が示され、これら項目毎に対応する条件の値とパラメータ値とを乗算してパラメータ指数が求められる。全てのパラメータ項目に対してパラメータ指数を算出した後、合計したパラメータ指数が来店顧客数を予測する重み付け係数となる。
【００３０】
パラメータ情報によって、ある店舗の金曜日の夜の時間帯で、天気が「晴れ」、立地条件が「駅前（オープン型）」、シーズンが「夏」、イベントが「有り」の場合、曜日のパラメータ指数はパラメータ値「０．２」に条件「金曜日」の値「２」を乗算して「０．４」となる。同様の計算によって、時間帯のパラメータ指数は「０．１６」、天気のパラメータ指数は「０．３」、立地条件のパラメータ指数は「０．０７」、シーズンのパラメータ指数は「０．１５」、イベントのパラメータ指数は「０．３６」を得る。そして、これらパラメータ指数を合計した重み付け係数「１．４４」を取得する。
【００３１】
図３に戻り、来店予測処理部２１は、１週間単位で各曜日の１時間毎の来店顧客数を予測する（ステップＳ２１４）。過去実績データを用いて所定アルゴリズムによって予測された来店顧客数に重み付け係数を乗算した値（来店顧客数）を予測結果として得る。所定アルゴリズムによって予測された来店顧客数が「３００」であった場合、予測結果は「４３２」（＝３００×１．４４）となる。
【００３２】
更に、来店予測処理部２１は、ステップＳ２０４で算出しておいた１時間当りの最大処理人数を用いて、各曜日の１時間毎について１時間当りのオーバーキャパシティを計算する（ステップＳ２２０）。
【００３３】
ステップＳ２１４で算出した予測結果から最大処理人数を減算した値（過不足人数）がゼロ以下（ゼロ又は負）である場合、来店予測顧客数は処理可能な範囲であると判断し、処理中の曜日のその時間を誘導対象としない（ステップＳ２２１）。来店予測処理部２１は、処理中の店舗ＩＤ、日付、曜日及び時間帯毎に対応させて、ステップＳ２１４で算出した予測結果と、過不足人数と、誘導対象フラグとを設定して来店予測ＤＢ２５へ格納する。この場合、来店予測処理部２１は、誘導対象フラグをオフにして最大処理人数を下回っていることを示す。
【００３４】
一方、ステップＳ２１４で算出した予測結果から最大処理人数を減算した値（過不足人数）が正である場合、来店予測顧客数が処理可能な範囲を超える、すなわち顧客に対して例えばレジ待ちや営業担当者不足などの問題が発生する可能性があると推測できるので、そのような状況を緩和させるために、処理中の曜日のその時間で過剰となった顧客数を他店舗への誘導対象人数とする（ステップＳ２２２）。来店予測処理部２１は、処理中の店舗ＩＤ、日付、曜日及び時間帯毎に対応させて、ステップＳ２１４で算出した予測結果と、過不足人数と、誘導対象フラグとを設定して来店予測ＤＢ２５へ格納する。この場合、来店予測処理部２１は、誘導対象フラグをオンにして最大処理人数以上であることを示す。
【００３５】
セグメンテーション処理部３０の顧客属性判定部３１による処理について図５、図６及び図７で説明する。図５は、顧客属性判定部での処理を説明するための図である。図５において、顧客属性判定部３１は、ＰＯＳ情報ＤＢ２２から過去実績データ２２ｄを読み込み（ステップＳ３０１）、会員情報ＤＢ３２から会員情報データ３２ｄを読み込む（ステップＳ３０２）。  ＰＯＳ情報ＤＢ２２から読み込んだ過去実績データ２２ｄは、例えば、図６に示すように、顧客としての会員が購入した商品の商品名、その商品の商品コード、その商品の価格帯を示す商品カテゴリー、購入した商品の個数、購入した日付、曜日、その会員を識別するための顧客ＩＤ、購入した時間、購入時の値引きの程度（％）、プレミアム商品などの項目を含む。顧客誘導処理部４０の商品マスターＤＢ４２で、商品カテゴリー毎に属する商品名とその商品の価格が定義されている。
【００３６】
また、会員情報ＤＢ３２から読み込んだ会員情報データ３２ｄは、例えば、図７に示すように、会員として登録された顧客の氏名、顧客ＩＤ、会員として登録された会員登録日、性別、年齢、住所、メールアドレス、電話番号などの項目を含む。
【００３７】
顧客属性判定部３１は、過去実績データ２２ｄと会員情報データ３２ｄとを顧客ＩＤで関連付けて、各会員の価格センシティビティーを決定する（ステップＳ３０３）。すなわち、顧客属性判定部３１は、会員が購入した商品の商品カテゴリーを用いて、会員が購入する傾向にある価格帯を決定する。また、値引き商品に対する購入傾向を解析する。
【００３８】
価格センシティビティーとは、購入者（会員）の価格に対する重視度を示し、低価格商品を購入する傾向にあるのか、中間価格商品を購入する傾向にあるのか、高価格商品を（つまり、品質重視で）購入する傾向にあるのかを示すセグメントで構成される。
【００３９】
続けて、顧客属性判定部３１は、各会員の購入時間に関するタイムセンシティビティーを決定する（ステップＳ３０４）。すなわち、顧客属性判定部３１は、過去実績データ２２ｄから曜日及び時間を読み出して、購入の際の曜日及び時間の集中度合いを判断する。また、顧客属性判定部３１は、その曜日及び時間の集中度合いから、夕方以降（例えば１８時以降）に購入時間が集中しているか、又は、週末（土曜日又は日曜日）に購入時間が集中しているかを判断し、会員のタイプを判断する。例えば、夕方以降又は週末に購入時間が集中している場合、その会員は就業者であると判断する。
【００４０】
タイムセンシティビティーとは、顧客が来店する時間帯の度合いを示し、時間帯が固定的であるか（例えば、同様の時間帯に９割以上で固定的に来店する）、来店する時間帯がやや散在するか（例えば、同様の時間帯に６割以上９割未満で来店する）、来店する時間帯が特定されないか（例えば、同様の時間帯に６割未満で来店する）を示すセグメントで構成される。価格センシティビティーとタイムセンシティビティーとの組み合わせによって、セグメンテーション３８は９セグメントの構成となる。
【００４１】
更に、顧客属性判定部３１は、夫々の所定範囲毎に分割した価格センシティビティーとタイムセンシティビティーとによって複数のセグメントを表すセグメンテーション３８を用いて、ステップＳ３０３で求めた価格センシティビティーと、ステップＳ３０４で求めたタイムセンシティビティーとによって、会員毎にプロットされるセグメントを決定する（ステップＳ３０５）。顧客属性判定部３１は、セグメンテーションＤＢ３３に顧客ＩＤ毎にセグメントを対応させた顧客セグメント情報３３ｄを格納する。
【００４２】
顧客誘導処理部４０のプロモーション実行部４１による処理について図８で説明する。図８は、プロモーション実行部での処理を説明するための図である。図８において、プロモーション実行部４１は、ＰＯＳ情報ＤＢ２２と、来店予測ＤＢ２５と、会員情報ＤＢ３２と、セグメンテーションＤＢ３３とを読み込む（ステップＳ４０１）。
【００４３】
そして、プロモーション実行部４１は、最大処理人数を超える店舗の曜日及び時間帯に過去に購入したことのある顧客の中からセグメントＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈのいずれかに属する顧客を抽出する（ステップＳ４０２）。抽出された顧客の情報を想定顧客ＤＢ４１ｃに格納する。
【００４４】
セグメンテーション３８に示すように、セグメントＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈに属する顧客は、タイムセンシティビティおよび価格センシティビティが高くない顧客である。このような顧客は、来店する時間帯に融通が利きやすく、また価格重視の傾向が強いので、通常買物を行っている時間帯とは異なる時間帯への誘導がしやすい顧客であると考えることができる。
【００４５】
ステップＳ４０２での処理について図９で説明する。図９において、先ず、プロモーション実行部４１は、来店予測ＤＢ２５の誘導対象フラグがオン（最大処理人数が超過）のレコードの店舗ＩＤ、日付及び曜日の組み合わせの値が一致するレコードをＰＯＳ情報ＤＢ２２から抽出して、抽出した各レコードから顧客ＩＤ、店舗ＩＤ、日付、曜日、時間帯を読み出して第一作業テーブル４７ａを作成する。
【００４６】
次に、プロモーション実行部４１は、第一作業テーブル４７ａを用いて、顧客ＩＤ毎に、商品を購入する頻度の多い順に３店舗の店舗ＩＤを取得し、また、各店舗での商品を購入する頻度の高い曜日及び時間帯を取得する。そして、顧客ＩＤ毎に、店舗ＩＤ１、傾向１、店舗ＩＤ２、傾向２、店舗ＩＤ３、傾向３で構成される第二作業テーブル４７ｂを作成する。例えば、傾向１、傾向２及び傾向３は、それぞれの店舗での購入頻度の高い曜日と時間帯を組み合わせた情報で示される。
【００４７】
そして、プロモーション実行部４１は、セグメンテーションＤＢ３３から第二作業テーブル４７ｂに格納されている顧客ＩＤに一致するセグメントを取得して、第二作業テーブル４７ｂにその値を顧客ＩＤに対応させて記録する。その後、セグメントが付加された第二作業テーブル４７ｂからセグメントがＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈのレコードのみを抽出して想定顧客ＤＢ４１ｃを作成する。
【００４８】
図８に戻り、プロモーション実行部４１は、最大処理人数を超える店舗の中から、顧客の来店傾向に応じて、（１）異なる曜日、（２）異なる時間帯、（３）異なる店舗の順に誘導先を検索して、誘導対象となった顧客毎に誘導先候補を作成する（ステップＳ４０３）。この場合、誘導先候補が検索されなかった場合、プロモーション実行部４１による処理を終了する。
【００４９】
ステップＳ４０３での処理について図１０及び図１１で説明する。図１０において、プロモーション実行部４１は、来客予測ＤＢ２５から店舗ＩＤ、日付、曜日、時間帯、過不足人数の項目でレコードを抽出して、図１１に示すような第三作業テーブル４７ｃを作成する（ステップＳ４３１）。そして、プロモーション実行部４１は、想定顧客ＤＢ４１ｃから最初の顧客ＩＤのレコードを読み出す（ステップＳ４３２）。
【００５０】
プロモーション実行部４１は、想定顧客ＤＢ４１ｃにおいて購入頻度の高い店舗及び傾向毎に、（１）異なる曜日、（２）異なる時間帯、（３）異なる店舗の候補検索順に、第三作業テーブル４７ｃから過不足人数が負の値を示す誘導先候補を検索する（ステップＳ４３３）。
【００５１】
想定顧客ＤＢ４１ｃの店舗ＩＤ１及び傾向１の組み合わせにて、（１）の候補検索順で第三作業テーブル４７ｃを検索し、誘導先候補がなければ（２）の候補検索順で検索し、誘導先候補がなければ、更に（３）の候補検索順で検索する。（１）の候補検索順で誘導先候補が検索されれば（２）及び（３）の候補検索順による検索を不要とし、想定顧客ＤＢ４１ｃの店舗ＩＤ２及び傾向２の組み合わせにて、同様に検索する。（１）の候補検索順で誘導先候補が検索されなくても（２）の候補検索順で誘導先候補が検索されれば（３）の候補検索順による検索は不要となる。店舗ＩＤ１及び傾向１の組み合わせに対して（１）から（３）の候補検索順で誘導先候補が検索されなかった場合、店舗ＩＤ２及び傾向２の組み合わせにて、同様に検索する。或いは、想定顧客ＤＢ４１ｃの店舗ＩＤ１及び傾向１の組み合わせで、（１）から（３）の候補検索順で検索して所定候補数（例えば、３候補）が検索できたら、次の店舗ＩＤ２及び傾向２の組み合わせによる検索をすることなく終了するようにしてもよい。
【００５２】
プロモーション実行部４１は、誘導先候補を１つ以上検索できたか否かを判断する（ステップＳ４３４）。全く誘導先候補を検索できなかった場合、プロモーション実行部４１は、ステップＳ４３７へ進む。
【００５３】
誘導先候補を１つ以上検索できた場合、プロモーション実行部４１は、顧客ＩＤに対応させて候補店舗及び候補日時を設定した誘導先候補を示す第四作業テーブル４７ｄを作成する（ステップＳ４３５）。３候補を検索した場合、候補店舗ＩＤ１及び候補日時１、候補店舗ＩＤ２及び候補日時２、候補店舗ＩＤ３及び候補日時３にそれぞれの候補店舗及び候補日時を設定する。また、セグメントも併せて設定する。その後、プロモーション実行部４１は、候補店舗及び候補日時のレコードの過不足人数を１減算する（ステップＳ４３６）。
【００５４】
そして、プロモーション実行部４１は、想定顧客ＤＢ４１ｃの全顧客ＩＤについて処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ４３７）。終了していない場合、プロモーション実行部４１は、想定顧客ＤＢ４１ｃから次の顧客ＩＤのレコードを読み出して（ステップＳ４３８）、ステップＳ４３３へ戻り、上記同様の処理を繰り返す。一方、終了している場合、プロモーション実行部４１は、図８のステップＳ４０３での処理を終了する。
【００５５】
図８に戻り、プロモーション実行部４１は、誘導先候補を示す第四作業テーブル４７ｄが作成されたか否かを判断する（ステップＳ４０４）。作成されなかった場合、プロモーション実行部４１による処理は終了する。作成された場合、商品マスターＤＢ４２とプロモーションＤＢ４３とを用いて、顧客のセグメントＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈ毎に当月のプロモーション対象商品を決定する（ステップＳ４０５）。プロモーション実行部４１は、決定したプロモーション商品に関する情報を誘導顧客ＤＢ４１ｄに追加して設定する。
【００５６】
ステップＳ４０５での処理を図１２及び図１３で説明する。図１２に示すように、本願実施例では、３つに分割された価格カテゴリーと商品鮮度とによって形成される９つのセグメントで、プロモーション対象の各商品がグループ化される。価格カテゴリーは、低価格から高価格までを３分割し、商品鮮度は、定番商品から新商品までを３分割する。
【００５７】
このようなプロモーション商品用のセグメンテーションにプロットされた各商品は、プロモーションの対象となる月毎に、その商品を識別する商品コード、その商品を購入する際のクーポン情報を示すクーポンなどの項目によってプロモーション情報ＤＢ４３に記録され管理される。
【００５８】
本実施例では、顧客がプロットされたセグメントがＧの場合、セグメントＤ'、Ｅ'、Ｇ'、Ｈ'の商品が特にプロモーション対象商品として選別し、顧客がプロットされたセグメントがＤの場合、セグメントＡ'、Ｂ'、Ｄ'、Ｅ'の商品が特にプロモーション対象商品として選別し、顧客がプロットされたセグメントがＥの場合、セグメントＢ'、Ｃ'、Ｅ'、Ｆ'の商品が特にプロモーション対象商品として選別し、顧客がプロットされたセグメントがＨの場合、セグメントＥ'、Ｆ'、Ｈ'、Ｉ'の商品が特にプロモーション対象商品として選別する。
【００５９】
図１３に示すように、プロモーション実行部４１は、顧客のセグメントＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈ毎にプロモーション対象商品の商品コードとクーポンとをプロモーション情報ＤＢ４２から取得して、プロモーション情報として必要な商品名、価格などを商品コードを用いて取得する。
【００６０】
プロモーション実行部４１は、商品名、価格、クーポンを用いて所定処理によってプロモーション情報を作成し、顧客のセグメントに対応するプロモーション情報を誘導顧客ＤＢ４１ｄのプロモーションの値として設定する。ここで価格は標準価格を示すが、例えば、クーポンの値に割引率などの情報が含まれていることにより、割安感を顧客に与えることができる。
【００６１】
図８に戻り、次に、プロモーション実行部４１は、誘導顧客ＤＢ４１ｄに格納されている顧客ＩＤで識別される顧客に対してプロモーション情報をネットワーク２を介して送信する（ステップＳ４０５）。図１３に示すように、プロモーション実行部４１は、誘導顧客ＤＢ４１ｄから順に１レコードずつ読み出して、会員情報ＤＢ３２から顧客ＩＤが一致するレコードを検索し、氏名、メールアドレスを取得する。そして、プロモーション実行部４１は、会員情報ＤＢ３２から取得した顧客の氏名を用いて所定の挨拶文を作成する。
【００６２】
また、プロモーション実行部４１は、候補店舗ＩＤ１及び傾向１、候補店舗ＩＤ２及び傾向２、候補店舗ＩＤ３及び傾向３のそれぞれに対して、店舗情報ＤＢ４４から店舗名、住所、電話番号を取得して、店舗の所在地に関する情報と、推奨される曜日及び時間帯とによって推奨来店情報を作成する。更に、プロモーション実行部４１は、プロモーションの値からお買い得商品としての宣伝情報を作成する。
【００６３】
プロモーション実行部４１は、このようにして作成した挨拶文、推奨来店情報、宣伝情報とで構成された電子メールの内容を会員情報ＤＢ３２から取得したメールアドレスへと送信する。
【００６４】
上述したように最大処理人数を超えると予測される店舗で商品を購入する傾向が強い顧客に対して、別の曜日、別の時間帯、別の店舗へと顧客の来店傾向を誘導するためのプロモーション情報を提供することによって、例えば、図１４に示すように顧客の来店集中度を緩和させるように調整することができる。図１４は、誘導前後の来店顧客数の状態例を示す図である。図１４中、ｘ軸方向に時間帯又は曜日別を示し、ｙ軸方向に誘導前の来店顧客数を示している。
【００６５】
図１４（Ａ）では、誘導前の来店顧客数が、ある時間帯又は曜日に最大処理人数を超えて顧客が集中して来店している状態が示されている。また、図１４（Ｂ）では、顧客が推奨来店情報の電子メールを受信した顧客が時間帯又は曜日を変更して来店した場合の来店数の推移が示されている。この場合、顧客の来店集中度は緩やかに推移していることが分かる。このように緩やかに混雑の程度が推移する状態にすることによって、店舗の販売員は顧客へ商品説明を時間帯又は曜日に関わらず一様に行うことができ、商品への信頼又は店舗への信頼感を高めることができる。それにより、混雑による販売ロスを削減することができる。
【００６６】
上述したように、本願発明では、顧客を別の時間帯、別の曜日、別の店舗などへと誘導することによって、混雑による販売ロスを削減することができるため、販売員の増員、設備投資などを行うことなく売上げの拡大を期待することができる。
【００６７】
また、顧客は、指定の時間帯、曜日、又は別の店舗で、電子メールで受信したクーポンを用いて商品を購入することで、価格の割引、よりよいサービスなどのインセンティブを店舗側から受けることができる。
【００６８】
更に、時間に融通が利き価格に敏感な傾向を示す顧客を誘導対象とすることによって、混雑緩和の調整を効果的に行うことができる。また、誘導対象を特定することによって、誘導するための電子メールによる不快感を顧客に与えないようにすることができる。通常、顧客は混雑を嫌うものの、どの時間帯、どの曜日、どの店舗が利用しやすいかを知るすべがない。時間に融通が利きかつ価格に敏感な（低価格な商品を購入する）傾向を示す顧客であれば、誘導するための電子メールの内容によって不快感を覚え難く、電子メールの内容を利用する傾向にあると判断される。
【００６９】
また、混雑が予測される店舗で商品を購入する傾向にある顧客に対して、その顧客の来店傾向を一部変更した推奨来店情報を提供するため、来店集中度が平準化されるように顧客を誘導することができる。来店傾向を一部変更するのみであるので、顧客に不快感を与えない推奨来店情報を提供できる。
【００７０】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法での処理をコンピュータ装置に行わせるためのプログラムであって、該コンピュータ装置に、
店舗を識別する店舗識別子と対応付けて、該店舗で時間あたりに対応できる人数である所定処理人数に対する来店予測数の過不足人数を来店予測情報として格納する来店予測データベースから、該来店予測数が該所定処理人数を超えるレコードを参照する手順と、
顧客識別子と対応付けて過去の購入実績に関する情報を格納するＰＯＳ情報データベースから、前記参照したレコードに示される店舗識別子と一致する該購入実績と対応付けられている顧客識別子を抽出する手順と、
前記抽出した顧客識別子の来店傾向の一部が異なる所定候補検索順で、前記来店予測データベースのうち前記来店予測数が前記所定処理人数を超えないレコードを検索する手順と、
前記検索する手順によって検索されたレコードを用いて推奨来店情報を生成し、前記顧客の顧客端末へ送信する手順とを実行させるようにしたプログラム。
（付記２）
前記来店予測情報は、店舗識別子と曜日と時間帯とを示す情報を含み、
前記所定候補検索順は、異なる時間帯、異なる曜日、異なる店舗識別子の順であるようにした付記１記載のプログラム。
（付記３）
前記コンピュータ装置に、更に、
販売された商品の商品名と、その商品の価格と、購入した時間帯と、購入した顧客の顧客識別子とを対応付けて記録した過去実績データを用いて、該顧客識別子毎に価格に対する重視度と来店する時間帯に対する固定度との組み合わせによるセグメントを決定する手順を実行させ、
前記送信する手順は、前記推奨来店情報と、前記セグメントに応じてプロモーションされる商品に関するプロモーション商品情報とを前記顧客端末へ送信させるようにした付記１又は２記載のプログラム。
（付記４）
前記コンピュータ装置に、更に、
前記過去実績データを用いて曜日毎及び時間帯毎に予測した来店顧客数に複数のパラメータを用いて算出された重み付け係数を乗算した値を予測結果とする手順と、
前記予測結果から前記所定処理人数を減算した値を過不足人数とし、少なくとも曜日と、時間帯と、前記予測結果と、該過不足人数とを含む前記来店予測情報を来店予測データベースに記録して管理する手順とを実行させるようにした付記３記載のプログラム。
（付記５）
顧客の来店傾向を誘導する顧客誘導方法であって、コンピュータ装置が、
店舗を識別する店舗識別子と対応付けて、該店舗で時間あたりに対応できる人数である所定処理人数に対する来店予測数の過不足人数を来店予測情報として格納する来店予測データベースから、該来店予測数が該所定処理人数を超えるレコードを参照する手順と、
顧客識別子と対応付けて過去の購入実績に関する情報を格納するＰＯＳ情報データベースから、前記参照したレコードに示される店舗識別子と一致する該購入実績と対応付けられている顧客識別子を抽出する手順と、
前記抽出した顧客識別子の来店傾向の一部が異なる所定候補検索順で、前記来店予測データベースのうち前記来店予測数が前記所定処理人数を超えないレコードを検索する手順と、
前記候補検索手順によって検索されたレコードを用いて推奨来店情報を生成し、前記顧客の顧客端末へ送信する手順とを実行する顧客誘導方法。
（付記６）
顧客の来店傾向を誘導するための情報を生成する顧客誘導装置であって、
店舗を識別する店舗識別子と対応付けて、該店舗で時間あたりに対応できる人数である所定処理人数に対する来店予測数の過不足人数を来店予測情報として格納する来店予測データベースから、該来店予測数が該所定処理人数を超えるレコードを参照する手段と、
顧客識別子と対応付けて過去の購入実績に関する情報を格納するＰＯＳ情報データベースから、前記参照したレコードに示される店舗識別子と一致する該購入実績と対応付けられている顧客識別子を抽出する手段と、
前記抽出した顧客識別子の来店傾向の一部が異なる所定候補検索順で、前記来店予測データベースのうち前記来店予測数が前記所定処理人数を超えないレコードを検索する手段と、
前記検索する手段によって検索されたレコードを用いて推奨来店情報を生成し、前記顧客の顧客端末へ送信する手段とを実行する顧客誘導装置。
【００７１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施例に係る顧客誘導システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例に係る顧客誘導システムを実現するコンピュータ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】来店予測処理部での処理を説明するための図である。
【図４】予測パラメータテーブルの例を示す図である。
【図５】顧客属性判定部での処理を説明するための図である。
【図６】購買履歴データの例を示す図である。
【図７】会員情報データの例を示す図である。
【図８】プロモーション実行部での処理を説明するための図である。
【図９】図８のステップＳ４０２での処理を説明するための図である。
【図１０】図８のステップＳ４０３での処理を詳細に説明するための図である。
【図１１】図８のステップＳ４０３での処理を説明するための図である。
【図１２】プロモーション対象商品のセグメントの例を示す図である。
【図１３】図８のステップＳ４０５での処理を説明するための図である。
【図１４】誘導前後の来店顧客数の状態例を示す図である。
【符号の説明】
【００７３】
２            ネットワーク
３            顧客端末
１１          ＣＰＵ
１２          メモリユニット
１３          表示ユニット
１４          出力ユニット
１５          入力ユニット
１６          通信ユニット
１７          記憶装置
１８          ドライバ
１９          記憶媒体
２０          オーバーキャパシティ計算部
２１          来店予測処理部
２２          ＰＯＳ情報ＤＢ
２２ｄ        過去実績データ
２３          店舗マスターＤＢ
２４          予測パラメータテーブル
２５          来店予測ＤＢ
３０          セグメンテーション処理部
３１          顧客属性判定部
３２          会員情報ＤＢ
３２ｄ        会員情報データ
３３          セグメンテーションＤＢ
３３ｄ        顧客セグメント情報
３８          セグメンテーション
４０          顧客誘導処理部
４１          プロモーション実行部
４２          商品マスターＤＢ
４３          プロモーション情報ＤＢ
１００        顧客誘導システム
１００ａ      コンピュータ装置
【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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