(57)【要約】【課題】ＩＲ分析により得られるＩＲランクの推移を、同一のＩＲランクの顧客グループ毎に把握することにより、よりきめ細かく顧客を管理する方法を提供することを課題とする。【解決手段】第１の時点でＩＲ分析を行った結果同一のＩＲランクを持つ顧客グループが、一定の時間の経過後の第２の時点で各ＩＲランクに遷移した割合を第１の時点のＩＲランク毎に計算して、このＩＲランク推移の傾向を図表によって表すことにより顧客を管理する方法により上記課題を解決する。【選択図】　図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の時点でＩＲ分析を行った結果同一のＩＲランクを持つ顧客グループが、一定の時間の経過後の第２の時点で各ＩＲランクに移動する人数を第１の時点のＩＲランク毎に計数して、得られたランク推移の集計値に基づいてＩＲランク推移の傾向を図表によって表すことにより顧客を管理する方法
【請求項２】
顧客マスターデータと、少なくとも基準時点毎の顧客毎の最終利用日、累計利用回数、初回利用日を含む利用ポイント履歴データから、各顧客についてその基準時点のＩＲ分析を行い顧客毎にＩＲランクを決定するＩＲ分析手段と、第１の基準時点におけるＩＲランクが等しい顧客グループに関して、そのグループに属する顧客毎に第２の基準時点における各ＩＲランクへの移動数を計数し、この結果に基づいてＩＲランク推移の傾向を図表にして出力するＩＲ推移表示手段と、を備えた顧客分析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顧客の店舗利用履歴から効果的に顧客セグメント化を行い特定の顧客セグメントグループにタイミングよく適切なアプローチを行うことを可能とする顧客管理方法に関する。
【０００２】
【従来技術】
顧客セグメント化によく使われる手法として、ＲＦＭ分析がある。ＲＦＭ分析とは、顧客の最終利用日または最終購買日（Ｒｅｃｅｎｃｙ）、利用回数または購買回数（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、利用金額または購買金額（Ｍｏｎｅｔｏｒｙ）の組み合わせによって、各顧客に点数を付け、この点数により優良顧客とそうでない顧客等に顧客をセグメント化する方法である。
【０００３】
従来のＲＦＭ分析では、最終利用日Ｒｅｃｅｎｃｙと累積の利用回数Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙの２軸を用いるのであるが、累積の利用回数では、顧客の実際の来店間隔（来店頻度）を表していないため、次回来店を見据えた販促を行うことが困難であった。そこで、本件発明の出願人は、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙではなく顧客の平均来店間隔（Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を考慮に入れて顧客の分析を行うことができる顧客分類方法および顧客分析装置を発明し、特開２００１−１４２９０２号公報において開示した。すなわち、顧客の平均来店間隔Ｉと最終利用日Ｒの２軸で顧客をセグメントする顧客分類方法（以下ＩＲ分析）である。
【０００４】
ＩＲ分析は、顧客マスターデータと、少なくとも最終利用日、累計利用回数、初回利用日を含む顧客毎の利用ポイント履歴データを蓄積したデータベースから、顧客を、平均来店間隔Ｉ（（最終利用日−初回利用日）÷（累積の利用回数−１））と、直近の利用日からの経過日数Ｒの２軸を基本として顧客分類する方法であって、まず、顧客を累計利用回数が一定回数以下の新顧客群とそうでない既存顧客群に分け、既存顧客群に属する顧客に対しては、利用ポイント履歴データから算出した平均来店間隔に応じたＩｉ値と、最終利用日から評価日までの経過日数に応じたＲｊ値を決定し、このＩｉ値とＲｊ値が共に等しい顧客を同一グループとして顧客分類を行うことを要旨とする。利用ポイント履歴データは購買履歴データといい替えてもよい。ＩＲ分析の結果、各顧客にはＩｉ値とＲｊ値の対（Ｉｉ，Ｒｊ）が割り付けられるがこれをその顧客のＩＲランクと呼ぶ。
【０００５】
図１は、従来技術であるＩＲ分析による分析結果を表示した表である。この表をセグメントテーブルと呼んでいる。この表では各セルは、同一のＩＲランクを有する顧客セグメントを表し、セル中に表示される数字は、該当する顧客セグメントに属する顧客の人数を示す。例えば、表のセル（１、３）は、平均来店間隔が２週間以上一月以内で、評価日から１月以内に店を利用した記録を有する顧客グループを表し、その人数が１８人であることを示している。特開２００１−１４２９０２号公報において開示した顧客分析装置は、セルを選択することにより、その顧客グループに属する個々の顧客のデータを抽出できる。したがって、セル（２、３）（３、３）に属する顧客は近いうちに来店する可能性が高いこと、セル（４〜６、３）に属する顧客は他店に流れた（離反した）可能性が高いことなどを知ることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ＩＲ分析により、既存顧客の次回来店時期が予測でき、見込み客の選定がより高い精度で可能となった。また、既に離反した可能性の高い顧客を発見することが可能となった。しかしながら、既存顧客の次回来店時期を予想する、あるいは既に離反した顧客を特定できるだけではなく、今後離反する可能性の高い顧客層、新規顧客で今後優良顧客となる可能性のある顧客層などを、離反する前に、あるいは優良顧客に変化する可能性が消える前に、よいタイミングでアプローチするには、単純なＩＲ分析では不十分であった。
【０００７】
本発明はこのような問題点を考慮してなされたものであり、ＩＲ分析により得られるＩＲランクの推移を、同一のＩＲランクの顧客グループ毎に把握することにより、よりきめ細かく顧客を管理する方法を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
課題を解決するための第１の発明は、ＩＲ推移分析により顧客を管理する方法であって、第１の時点でＩＲ分析を行った結果同一のＩＲランクを持つ顧客グループが、一定の時間の経過後の第２の時点で各ＩＲランクに移動する人数を第１の時点のＩＲランク毎に計数して、得られたランク推移の集計値に基づいてＩＲランク推移の傾向を図表によって表すことにより顧客を管理する方法である。
【０００９】
本発明に係る顧客管理方法は、同一の対象顧客の集合に対して、従来技術であるＩＲ分析を一定期間をおいて２回行い、顧客のＩＲランクが変化する傾向を把握して効率的な顧客管理に利用しようとするものである。ＩＲランク推移の傾向とは、例えば、あるＩＲランクから別のＩＲランクに変化（移動）する割合、同一のＩＲランクにとどまる割合、より優良顧客とされるランクへ移る割合等で示すことができる。
【００１０】
課題を解決するための第２の発明は、顧客マスターデータと、少なくとも基準時点毎の顧客毎の最終利用日、累計利用回数、初回利用日を含む利用ポイント履歴データから、各顧客についてその基準時点のＩＲ分析を行い顧客毎にＩＲランクを決定するＩＲ分析手段と、第１の基準時点におけるＩＲランクが等しい顧客グループに関して、そのグループに属する顧客毎に第２の基準時点における各ＩＲランクへの移動数を計数し、この結果に基づいてＩＲランク推移の傾向を図表にして出力するＩＲ推移表示手段と、を備えた顧客分析装置である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下図面を用いて、本発明の一実施形態である装置１を説明してゆく。図２は、本発明の顧客管理方法の手順を説明するフローチャートである。以下図２のフロー図に基づき、本発明の顧客管理方法を説明する。
【００１２】
まず、基準時点１におけるＩＲ分析を行う。基準時点１に顧客登録されているそれぞれの顧客について、基準時点１におけるＩＲランクを決定し、その結果を当該顧客の識別番号と関係付けてＲａｎｋ１として記録する（Ｓ１０）。
【００１３】
次に、同様にして同じ顧客の集合に対して基準時点２におけるＩＲ分析を行う。基準時点２における各顧客のＩＲランクはＲａｎｋ２として当該顧客の識別番号から引出せるように記録する（Ｓ１３）。このようにして分析対象の各顧客について（Ｒａｎｋ１、Ｒａｎｋ２）が決定される。
【００１４】
次に、分析を行った顧客の集合について（Ｒａｎｋ１、Ｒａｎｋ２）の件数を、（Ｒａｎｋ１、Ｒａｎｋ２）別にカウントする（Ｓ１６）。最後に計数結果を（Ｒａｎｋ１、Ｒａｎｋ２）のテーブル表示または、ランクの推移を視覚的に表現した図を作成して表示する（Ｓ１９）。
【００１５】
図６は、基準時点１は５月のある日、基準時点２はその１月後の６月のある日として、（Ｒａｎｋ１、Ｒａｎｋ２）別の計数結果を、基準時点１のＩＲランクを行、基準時点２のそれを列としてテーブル表示したものである。基準時点１においてＲａｎｋ１がＩ２Ｒ１であった顧客数は１０００人（左端の列の５行目のセル）であり、それらが１月後にどのように推移したかは、その行を右に見てゆけばわかるように表示されている。
【００１６】
図６をより視覚的に表現しようとしたものが図３である。図３は、基準時点１における特定のランク（Ｉ２Ｒ１）からの推移を矢印により視覚的に表現したものである。矢印の太さにより、移動先のセルが表すＩＲランクへ移る人数の基準時点１において元のセル（Ｉ２Ｒ２）に該当した人数に対する比に応じて３段階（遷移があっても一定比率以下は表示しない、細い矢印、太い矢印）に分けて表現している。Ｉ２Ｒ１のセル中の楕円矢印は１月後もそのランクに停留するものを示す。
【００１７】
図４は、図３のグラフを全てのＩＲランクについて重ねてまとめて表現したグラフである。各行のＩｎｔｅｒｖａｌ　のランクは、Ｉ７、Ｉ１４・・などとなっているが、これは、平均来店間隔７日以内、１４日以内を示す。また、Ｉ２回、Ｉ１回は、利用が２回の新規顧客、利用が１回の新規顧客を示す。したがって、図４の下の２行はまだ固定客とは呼べない新規顧客層を、それより上の行のセルは利用回数３回以上の固定顧客層を意味している。また、各列のＲｅｃｅｎｃｙ　のランクはＲ３０、・・、Ｒ１５１との表示となっているが、これは最終利用からの経過日数３０日以内、・・、同経過日数１５０日超を示す。さらにＩｎｔｅｒｖａｌ　のランクとＲｅｃｅｎｃｙ　のランクの定義からわかるように、図４のグラフでは、より上の行のセルが、また、より左側の列のセルが、より優良顧客であることを表す。したがって、ＩＲランクが移動する結果より優良顧客となることを意味することとなる場合を、「ＩＲランクが上昇する」といい、逆の場合を「下降する」と表現する。
【００１８】
図４において、矢印の太さの意味は、図３と同じである。利用者は、このグラフを見て顧客管理に関して幾つかのことを知ることができる。例えば、Ｉ２回、Ｉ１回の新規顧客については、最終利用日から６０日過ぎてしまった場合は、この推移分析結果では、より上位のＩＲランクに移動した顧客はいなかったが、最終利用日から６０日以内の顧客は、より上位のＩＲランクに移動した客が一定数以上あった。したがって、それらの顧客層（図４の左下隅の４個のセルであって、影を付けて示している）については、今後、最終利用日から６０日以内に何らかのアプローチすれば、効率よく固定客とすることができる可能性が高い。
【００１９】
また、Ｒ６０の列のＩ７、Ｉ１４、Ｉ３０、Ｉ９０のセルおよび、（Ｉ９０，Ｒ９０）のセルは、ＩＲランクが上昇する顧客と下降する顧客が併存する顧客層である（これらのセルも図４で影を付けて示している）。また、それ以外のＩＲランクの顧客層は、ＩＲランクが上昇する方向の矢印がでていない。したがって、これら（影を付けたセル）の顧客層は、優良顧客となりうるが、他店へ離反する可能性も高い微妙な顧客グループであり、店側が販促アプローチをかけるべき顧客層であると言うことができる。
【００２０】
図５は、第１の発明である顧客管理方法を利用するために設計された第２の発明の一実施形態である顧客分析装置１の全体構成を示している。顧客分析装置１は、ＩＲ分析手段１１、テーブル記憶部１２、ＩＲ推移表示手段１３、制御部１４と表示モニタ５、キーボード６マウス７を備える。また、顧客分析装置１は、顧客データベースである利用ポイント履歴データ２と顧客マスターデータ３を備える。利用ポイント履歴データ２は、顧客毎の利用ポイント履歴を蓄積記録している。顧客マスターデータ３は、顧客の主に静的な属性である、氏名、住所、年齢性別等を記録蓄積している。
【００２１】
ＩＲ分析手段１１は、図２のフロー図のステップＳ１０およびＳ１３の処理を行い結果をテーブル記憶部１２に記録する。すなわち、ＩＲ推移表示手段１３から基準時点１および２の設定を受け、利用ポイント履歴データ２から顧客毎に平均来店間隔、最終利用日から経過日数を求め、基準時点１および２のＩＲランクを決定し、その結果を顧客番号（顧客ＩＤ）とともにテーブル記憶部１２に記録する。
【００２２】
ＩＲ推移表示手段１３は、利用者の対話入力を受付け基準時点１および２の設定と、図２のフロー図のステップＳ１６およびＳ１９の処理を行いＩＲランクの推移の傾向を図４のグラフとしてモニタディスプレイ５に表示する。
【００２３】
実際には、ＩＲ分析手段１１、ＩＲ推移表示手段１３は、コンピュータ上で動作するソフトウエアプログラムとして実現することができる。制御部１４は、コンピュータのハードウエアを、ソフトウエアプログラムであるＩＲ分析手段１１およびＩＲ推移表示手段１３の働きにより全体として顧客分析装置１として機能させるコンピュータのＯＳ等の機能を表している。
【００２４】
尚、顧客分析装置１において定期的にＩＲ分析を行い、その結果を、例えば、顧客マスターデータ３の顧客の属性値として記録しておけば、図２のＳ１０のステップは省略可能である。
【００２５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の顧客管理方法は、ＩＲランクが推移する傾向を定量的かつ視覚的に把握することができるので、販促アプローチ次第で優良顧客に変化する可能性のある顧客層、放っておくと離反する可能性の高い顧客層、アプローチをかけても効果の期待できない顧客層を、容易に発見しまたは峻別し、必要な販促アプローチを効果的にかけることができるようになるという顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＩＲ分析結果の表示例である。
【図２】本発明の顧客管理方法の手順を説明するフローチャートである。
【図３】一つのＩＲランクにおけるＩＲ推移傾向の表示例である。
【図４】ＩＲ推移分析結果の表示例である。
【図５】顧客分析装置１の全体構成図である。
【図６】ＩＲ推移分析結果の表示例である。
【符号の説明】
１　　　　　　顧客分析装置
２　　　　　　利用ポイント履歴データ
３　　　　　　顧客マスターデータ
５　　　　　　モニタディスプレイ
６　　　　　　キーボード
７　　　　　　マウス
１１　　　　ＩＲ分析手段
１２　　　　テーブル記憶部
１３　　　　ＩＲ推移表示手段
１４　　　　制御部
【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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