(57)【要約】【課題】販売促進の方法による効果を、販売実績に影響を与える様々な要因を加味して、絶対的なレベルで把握する。【解決手段】店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集手段１２２と、収集されたコーザルデータと販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで作成された事例データを格納する格納手段１２５と、格納手段１２５に格納された事例データに含まれる販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化手段１２３と、指数化手段１２３で要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定手段１２３とを備えた。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバにおける販売促進の効果測定方法において、
店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、
収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、
前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、
該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップと
を備えたことを特徴とする販売促進の効果測定方法。
【請求項２】
前記要因は、前記コーザルデータに含まれる空間的パラメータと時間的パラメータとのマトリクスにより分類されたコーザル変数から選択され、
前記指数化ステップは、時間的パラメータの長いものからおよび空間的パラメータの大きいものから順に分解して、前記要因ごとに販売実績を指数化することを特徴とする請求項１に記載の販売促進の効果測定方法。
【請求項３】
前記要因は、前記コーザル変数からさらに絞り込みを行って選択され、
前記測定ステップは、体系化された前記要因ごとの販売促進の効果を測定することを特徴とする請求項２に記載の販売促進の効果測定方法。
【請求項４】
前記収集ステップは、顧客属性および購買履歴を含む顧客データを収集し、
前記指数化ステップは、顧客ごとに販売実績を指数化することを特徴とする請求項１、２または３に記載の販売促進の効果測定方法。
【請求項５】
店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定する販売促進の効果測定装置において、
店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集手段と、
収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで作成された事例データを格納する格納手段と、
該格納手段に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化手段と、該指数化手段で要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定手段と
を備えたことを特徴とする販売促進の効果測定装置。
【請求項６】
店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバに、
店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、
収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、
前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、
該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップと
を実行させるためのプログラム。
【請求項７】
店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバに、
店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、
収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、
前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、
該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップと
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、販売促進の効果測定方法およびその装置に関し、より詳細には、店舗において行われた販売促進の効果を、定量的に把握するための販売促進の効果測定方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スーパーマーケットなどの小売店の店内においては、商品の陳列の方法と販売促進の方法とによって、商品の売り上げが左右される。すなわち、どのような商品を、どのような時期に、またはどのような時間帯に、どのように陳列するかを考慮しなければならない。また、お客様の動線を考慮した陳列棚の配置や照明など、店内のレイアウトも重要な要素である。さらに、値引き販売、抱き合わせ販売、景品の付加など、様々な販売促進の方法を考慮しなければならない。
【０００３】
また、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ　Ｏｆ　Ｓａｌｅ）システムによって、店舗ごとの、日々の販売実績を入手することができる。売り上げデータと店頭の状況とを検討することにより、商品の陳列の方法、販売促進の方法の効果を測ることが行われている。効果測定の結果に基づいて、ある特定の商品に対して、適切な陳列方法、販売促進方法を求めることにより、商品の売り上げを向上することが行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のＰＯＳシステムでは、時系列的な売上データの比較することしかできなかった。何らかの販売促進の方法を適用すれば、相対的に売上が向上するのは自明である。例えば、店内に島型に配置された陳列棚の両脇（以下、エンドという）は、お客様の注意を引く場所であることから、陳列棚よりも商品の売り上げを向上できることが知られている。ある特定のエンドにおいて商品の販売を行った場合、従来の方法により売り上げデータを検討するだけでは、陳列場所による効果と、販売促進の方法、例えば、テーマ、商品構成、値引きなどによる効果とを区別して、絶対的なレベルで把握することができないという問題があった。特に、テーマ自体の評価を行うことは困難であった。
【０００５】
また、商品の売り上げは、広告宣伝の方法、店舗の商圏内で起こる行事、天候などによっても左右される。従来、このような販売実積と因果関係のある様々なパラメータは、人の勘と経験に頼らざるを得ず、正確な販売促進の効果を測定することができないという問題もあった。
【０００６】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、販売実績に影響を与える様々な要因を加味して、絶対的なレベルで把握することのできる販売促進の効果測定方法およびその装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバにおける販売促進の効果測定方法において、店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
この方法によれば、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化し、要因ごとに与える影響を考慮して判定基準を定めるので、販売促進の方法による効果を、マクロな要因からミクロな要因まで、絶対的なレベルで把握することができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の前記要因は、前記コーザルデータに含まれる空間的パラメータと時間的パラメータとのマトリクスにより分類されたコーザル変数から選択され、前記指数化ステップは、時間的パラメータの長いものからおよび空間的パラメータの大きいものから順に分解して、前記要因ごとに販売実績を指数化することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の前記要因は、前記コーザル変数からさらに絞り込みを行って選択され、前記測定ステップは、体系化された前記要因ごとの販売促進の効果を測定することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１、２または３に記載の前記収集ステップは、顧客属性および購買履歴を含む顧客データを収集し、前記指数化ステップは、顧客ごとに販売実績を指数化することを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定する販売促進の効果測定装置において、店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集手段と、収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで作成された事例データを格納する格納手段と、該格納手段に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化手段と、該指数化手段で要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバに、店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップとを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、店舗における販売実積を収集して、販売促進の効果を測定するサーバに、店舗の属性情報を含むコーザルデータと販売実積データとを収集する収集ステップと、収集された前記コーザルデータと前記販売実積データとに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成して記憶部に格納する格納ステップと、前記記憶部に格納された前記事例データに含まれる前記販売実績データに基づいて、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化する指数化ステップと、該指数化ステップで要因ごとに指数化された販売実績から判定基準を決定し、要因ごとの販売促進の効果を測定する測定ステップとを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。本発明にかかる販売促進の効果測定方法の特徴は、店舗内の陳列棚ごとに継続的な定点観測を行い、定点観測の結果から販売実績を指数化して、判定基準を定めることにある。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定システムを示した図である。販売促進の効果測定システムは、測定を行う店舗ごとに設置されたプラットホーム１０１ａ〜１０１ｃと、販売促進の効果測定を行うサーバ・システム１０２とが、ネットワーク１０３を介して接続されている。プラットホーム１０１ａ〜１０１ｃは、ＰＯＳ端末１１２ａ〜１１２ｃからのＰＯＳデータを集積して、サーバ・システム１０２に送信するクライアント端末１１１を有している。
また、ネットワーク１０３に接続された携帯端末１１３により、陳列棚の写真などの店内情報を含むコーザルデータをサーバ・システム１０２に送信する。
【００１７】
サーバ・システム１０２において、ネットワーク接続装置１２１に接続されたバスに、レポート作成システム１２２と、解析システム１２３と、測定結果検索システム１２４とが接続されている。各々システムは、事例データベース１２５を共用している。レポート作成システム１２２と、解析システム１２３と、測定結果検索システム１２４とは、異なるシステムとして図示したが、同一のコンピュータシステム上で実現することもできる。
【００１８】
このような構成により、プラットホーム１０１ａ〜１０１ｃは、各店舗において、携帯端末１１３から入力されたコーザルデータと、ＰＯＳ端末１１２ａ〜１１２ｃにより継続的に集積されたＰＯＳデータとを、ネットワーク１０３を介して、サーバ・システム１０２のレポート作成システム１２２に送信する。レポート作成システム１２２は、これらのデータに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成し、事例データベース１２５に格納する。解析システム１２３は、格納された事例データから、販売実績を指数化して、判定基準を定め、体系化された評価結果を事例データベース１２５に格納する。測定結果検索システム１２４は、事例データベース１２５に格納された事例データと体系化された評価結果とを、クライアント端末１１１からの要求に従って配信する。
【００１９】
図２に、本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定方法における観察モデルを示す。プラットホーム１０１ａ〜１０１ｃは、各店舗において入力されたコーザルデータと、継続的に集積されたＰＯＳデータとを、サーバ・システム１０２のレポート作成システム１２２に送信する。また、ポイントカードなどを導入している店舗については、顧客属性、購買履歴などの顧客データも有していることから、これら顧客データもコーザルデータとともに送信する。
【００２０】
レポート作成システム１２２は、プラットホーム１０１ａ〜１０１ｃから受信したデータに基づいて、所定のフォーマットで事例データを作成し、事例データベース１２５に格納する。例えば、販売促進事例（以下、ＳＰ事例）として、図４を参照して詳述する事例データには、ＳＰテーマ、天候、エンドの演出／棚割、販売実積、ＳＰ指数などの項目が、所定のフォーマットで記載されている。
【００２１】
解析システム１２３は、事例データベース１２５に格納された事例データから、販売実績を指数化して、判定基準を定め、体系化された評価結果である体系化ナレッジを事例データベース１２５に格納する。
【００２２】
測定結果検索システム１２４は、販売促進の効果についての速報として、事例データベース１２５に格納された事例データを、クライアント端末１１１からの要求に従って、スピード感ナレッジとして出力する。また、解析システム１２３の評価結果である体系化ナレッジを、クライアント端末１１１からの要求に従って出力する。
【００２３】
図３に、本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定方法におけるコーザルデータを示す。コーザルデータは、空間的パラメータと時間的パラメータとのマトリクスにより分類されたコーザル変数から構成されている。長期的に売上に影響を与えるような商圏、店舗の特性から、日時に依存し店内の特定のエンドについての特性まで、分類することができる。販売促進の効果を測定するためには、コーザル変数のうち、時間的パラメータの長いものから、その中で空間的パラメータの大きいものから、順に分解する必要がある。
【００２４】
図４に、ＳＰ事例のフォーマットの一例を示す。ＳＰ事例４００のフォーマットには、販売促進のテーマであるＳＰテーマ４０１と、販売促進を行った日時の、店舗所在地の天候４０２と、販売促進を行ったエンドの演出／棚割４０３とを含む。さらに、対象のエンドにおける販売実積４０４と、ＳＰ指数４０５と、プロモーションインデックス４０６とを含んでいる。
【００２５】
ＳＰ指数４０５は、対象のエンドにおける判定基準に対する、当該販売促進時の販売実積の比を表している。プロモーションインデックス４０６は、図３に示したコーザルデータの中のコーザル変数から選択されて表示されており、売価、品揃えなど、販売方法の特徴点を分類したものである。当該販売促進時に採用した販売方法のチェック欄が、黒く塗りつぶされて示されている。このような複数のＳＰ事例が、事例データベース１２５に格納されている。
【００２６】
測定結果検索システム１２４は、店舗タイプ別、商品を提供する会社別、または商品のカテゴリー別など、クライアント端末１１１からの要求に従って、ＳＰ事例を検索、抽出し、スピード感ナレッジとして出力する。
【００２７】
図５は、解析システムにおける体系化された評価結果を行う方法を示したフローチャートである。解析システム１２３は、事例データベース１２５に格納された事例データから、販売実績を指数化する。例えば、特定の商品について、対象となる店舗ごとの売上、エンドなどの陳列棚ごとの売上、および特定の商品の属する商品のカテゴリーごとの売上など、販売実績に影響を与える要因ごとに指数化を行い、判定基準を算定する（Ｓ５０２）。また、顧客データを収集可能な店舗については、顧客の年齢、性別、購買履歴などの属性ごとに指数化を行って判定基準を算定する。
【００２８】
判定基準に基づいて指数化された結果は、例えば、図４に示したＳＰ事例４００のＳＰ指数４０５として示される。このＳＰ事例４００の場合は、エンドを使用して、プロモーションインデックス４０６に示された店内特売、広告連動などの販売促進方法を行っている。従って、エンドにおける売上を指数化したものを判定基準とし、当該販売促進時の販売実積の比をＳＰ指数４０５として示している。
【００２９】
次に、販売実績に影響を与える要因の重要度を算出する。最初に、マクロに影響を与える要因を抽出して、その判定基準を推定する（Ｓ５０４）。図３に示したコーザルデータのうち、時間的パラメータが長く、空間的パラメータの大きい要因の中から、販売実績に影響を与える要因を抽出する。このようにして、マクロな要因による販売実績に対する影響を除いた判定基準を算出する。
【００３０】
商品を提供する会社にとっては、自社の商品の売り上げが関心事であり、小売店にとっては、特定の商品カテゴリーの売り上げが関心事であるから、商品のアイテムごとにドリルダウン処理を行う（Ｓ５０６）。ドリルダウン処理とは、要因の影響度を商品の大きな分類から、個々の商品アイテムに至るまで、順次明らかにすることをいう。
【００３１】
短期的な効果の測定においては、誤差を小さくするためにデータのクリーニングを行う（Ｓ５０８）。例えば、欠品の推定や販売促進の開始日を調整する。次に、エンドなどの店舗内における陳列棚の位置ごとに、すなわち空間的パラメータごとに判定基準を推定する（Ｓ５１０）。このようにして、誤差の影響と、店舗内の位置の影響を除いた判定基準を算出する。
【００３２】
図３に示したプロモーションインデックス４０６の項目を参照して、項目の絞り込みを行う（Ｓ５１２）。販売促進方法の個々の事象が、販売実績に対してどのような影響を与えたかを測定するためである。絞り込みは、例えば、ＣＡＩＤ法などの既存のデーマイニング法を適用することができる。
【００３３】
最後に、時間的パラメータごとに判定基準を推定して（Ｓ５１４）、ミクロに影響を与える要因ごとに効果を推定する（Ｓ５１６）。このようにして、解析システム１２３は、体系化された評価結果を事例データベース１２５に格納する。格納された評価結果は、体系化ナレッジとして所定のフォーマットに加工され、クライアント端末１１１からの要求に従って出力される。
【００３４】
図６に、販売実績に影響を与える要因の重要度を算出する方法を示す。清涼飲料の販売促進の効果を、ミクロに影響を与える要因ごとに推定した結果を示している。清涼飲料が１１２ケース販売され、指数化された売上が３．８０であった場合に、プロモーションインデックス４０６の売価により、その効果を測定する（６１１）。その結果、売価を普通（中）または安く（低）したときの方が、指数化された売上４．７３となって（６２２）、販売実績に与える影響が大きいことがわかる。
【００３５】
同様にして、図６に示した例では、主として陳列方法に関して、販売実績に影響を与えるミクロな要因について効果を測定している。例えば、販売促進を行う飲料の品揃え（６２１）、陳列ケース数（６３１）、陳列棚の陳列容量（６３２）、売場において商品の案内、説明を行うＰＯＰ（Ｐｏｉｎｔ　Ｏｆ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ）広告の有無（６３３）などによる効果を測定した。
【００３６】
この結果から、清涼飲料の販売促進の方法としては、売価を中位にし、品揃えを増やすとともに、陳列ケースを多くし、陳列容量を一定にして、ＰＯＰを用いるなどして陳列を工夫することが、売上増につながるポイントであることがわかる。
【００３７】
本実施形態によれば、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化し、マクロな要因の影響と、誤差の影響と、店舗内の位置の影響などを考慮して判定基準を定め、販売実績に影響を与えるミクロな要因の効果を個々に測定することができる。測定された効果は、体系化ナレッジとして出力され、販売促進における様々な要因をマクロな要因からミクロな要因まで、絶対的なレベルで把握することができる。
【００３８】
また、本実施形態によれば、継続的に行われた定点観測の結果もスピード感ナレッジとして出力することができるので、販売促進の企画、実行、効果測定のサイクルにおいて、販売促進の効果をいち早く取得することができる。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、販売実績に影響を与える要因ごとに販売実績を指数化し、要因ごとに与える影響を考慮して判定基準を定めるので、販売促進の方法による効果を、販売実績に影響を与える様々な要因を加味して、絶対的なレベルで把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定システムを示した図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定方法における観察モデルを示した図である。
【図３】本発明の一実施形態にかかる販売促進の効果測定方法におけるコーザルデータを示した図である。
【図４】販売促進事例のフォーマットの一例を示した図である。
【図５】解析システムにおける体系化された評価結果を行う方法を示したフローチャートである。
【図６】販売実績に影響を与える要因の重要度を算出する方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１０１ａ〜１０１ｃ　　プラットホーム
１０２　　サーバ・システム
１０３　　ネットワーク
１１１　　クライアント端末
１１２ａ〜１１２ｃ　　ＰＯＳ端末
１１３　　携帯端末
１２１　　ネットワーク接続装置
１２２　　レポート作成システム
１２３　　解析システム
１２４　　測定結果検索システム
１２５　　事例データベース
【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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