(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売時期、地域コード、顧客による受注件数、売上金額を格納する売上データベースと、販売促進活動（以下、単に販促という）時期、地域コード、複数の販促手段毎の実行数量を格納する販促データベースと、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販売期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販促時期に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、
前記読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算する相関分析部と、
この相関分析部が、前記顧客による受注件数又は売上金額に対して前記販促手段毎の実行数量との相互相関係数を演算する際に、
前記所望の販促時期と前記所望の販売期間の始点を同一又は所望の時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、
この経過時間をパラメータとして演算された前記相互相関係数の中から予め定められた所望のしきい値を超える相互相関係数を発生している前記経過時間の期間を抽出する相関補正分析部を有し、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析部で抽出された経過時間の期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析部で抽出された相互相関係数を発生させた経過期間に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、
前記相関補正分析部で抽出された経過時間の期間に含まれるものとして読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算する回帰分析部と、
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
この回帰分析部で演算された前記式（２）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算する顧客件数・売上予測演算部と、
この顧客件数・売上予測演算部で演算された前記予測受注件数又は予測売上額を出力する出力部と、
を有することを特徴とする販売促進計画支援システム。
【請求項２】
前記売上データベースに格納される顧客による受注件数又は売上金額は、新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の受注件数又は新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の売上金額であり、前記回帰分析部は、前記顧客種類毎の受注件数又は売上金額を読み出して、新規顧客及びリピート顧客のそれぞれについて、前記販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算し、
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
前記顧客件数・売上予測演算部は、前記回帰分析部で演算された前記式（３）及び／又は式（４）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算することを特徴とする請求項１記載の販売促進計画支援システム。
【請求項３】
コンピュータによって、予測受注件数又は予測売上額を演算するために実行されるプログラムであって、
売上データベースに販売時期、地域コード、顧客による受注件数、売上金額を格納する売上データ格納工程と、販促データベースに販売促進活動（以下、単に販促という）時期、地域コード、複数の販促手段毎の実行数量を格納する販促データ格納工程と、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販売期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販促時期に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、
前記読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算する相関分析工程と、
この相関分析工程が、前記顧客による受注件数又は売上金額に対して前記販促手段毎の実行数量との相互相関係数を演算する際に、
前記所望の販促時期と前記所望の販売期間の始点を同一又は所望の時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、
この経過時間をパラメータとして演算された前記相互相関係数の中から予め定められた所望のしきい値を超える相互相関係数を発生している前記経過時間の期間を抽出する相関補正分析工程を有し、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析工程で抽出された経過時間の期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、
所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析工程で抽出された相互相関係数を発生させた経過期間に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、
前記相関補正分析工程で抽出された経過時間の期間に含まれるものとして読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算する回帰分析工程と、
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
この回帰分析工程で演算された前記式（２）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算する顧客件数・売上予測演算工程と、
この顧客件数・売上予測演算工程で演算された前記予測受注件数又は予測売上額を出力する出力工程と、
を実行させることを特徴とする販売促進計画支援プログラム。
【請求項４】
前記売上データベースに格納される顧客による受注件数又は売上金額は、新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の受注件数又は新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の売上金額であり、前記回帰分析工程は、前記顧客種類毎の受注件数又は売上金額を読み出して、新規顧客及びリピート顧客のそれぞれについて、前記販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算し、
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
前記顧客件数・売上予測演算工程は、前記回帰分析工程で演算された前記式（３）及び／又は式（４）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算することを特徴とする請求項３記載の販売促進計画支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の販売促進活動（以下、単に販促という）を実行しながら、商品又はサービスを提供する事業者が、新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎に売上を管理しつつ、相関分析や回帰分析を利用することで、販促を実行する際の予算や販促を実行した際の商品又はサービスの受注件数又は売上の演算を可能とする販売促進計画支援システムとそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットに代表される情報技術の進展から顧客獲得のための様々な宣伝広告手法やマーケティング手法が、携帯電話やタブレット等の携帯端末、あるいはインターネットに接続されているパソコンに配信されるメール、サーチエンジン又はソーシャルサービスネットワーク上等で展開されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、「広告管理プログラム、広告管理方法及び広告管理装置」という名称で、Ｗｅｂページや双方向テレビジョンの画面に掲載される広告を関することが可能で、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる発明が開示されている。
この特許文献１に開示された発明は、コンピュータに、複数の双方向媒体に複数の広告を掲載する広告掲載工程と、複数の広告のそれぞれについて、ターゲットの反応にかかる反応パラメータを測定する反応パラメータ測定工程と、ターゲットを対象として各広告の認知にかかる認知パラメータを測定する認知パラメータ測定工程と、反応パラメータと認知パラメータとの相関関係を解析する解析工程と、事前に得られた相関関係に基づいて、出稿対象の広告の効果を予測する予測工程と、を実行させるための広告管理プログラムや方法あるいは装置に関するものである。
このような特許文献１に開示される発明によれば、一般に広く認知されていない実際の商材の広告を用いて、実際の市場の特性が充分に反映されている規模の標本に対して調査した反応者数及び認知者数に対応する反応パラメータ及び認知パラメータにおける相関関係を用いて出稿対象の広告の効果を予測することにしたので、双方向媒体における広告の効果を的確に予測することができる。
【０００４】
また、特許文献２には、「購買時点広告制作方法」という名称で、従来の販売員による接客技術を置き換え可能な購買時点広告（ＰＯＰ広告）であって、従来、人的属性に頼っていた販売力をシステム的に解決するために、ベストや推奨の購買時点広告をシステム的に提供することができる発明が開示されている。
この特許文献２に開示された発明は、商品マスターデータベース、購買時点広告選択テーブル、文字数定義テーブル及び購買時点広告データベースを備える購買時点広告制作支援サーバと、サーバにアクセスして購買時点広告を制作する店舗端末と、サーバと端末を接続する通信回線とを備えるシステムを用いて購買時点広告を制作するための方法であって、商品マスターデータベースの内容を更新するステップと、更新された商品について購買時点広告選択テーブル及び文字数定義テーブルの規則に従って購買時点広告を制作するステップと、制作された購買時点広告を購買時点広告データベースに格納するステップと、購買時点広告データベースに格納された購買時点広告の少なくとも一部を読み出し、購買時点広告選択テーブル及び文字数定義テーブルの規則に従って読み出された購買時点広告を修正するステップと、購買時点広告データベースを検索してこれに格納された所望の購買時点広告を読み出すステップと、検索された購買時点広告を印刷するステップとを備える購買時点広告印刷方法とを有するものである。さらに、店舗端末から購買時点広告に対する投票の情報を受けるステップと、購買時点広告に対する投票の情報を集計するステップと、購買時点広告に関する集計結果を店舗端末に通知するステップとを備える場合もある。
このように構成された発明によれば、購買時点広告を簡単に店舗端末で作成可能であり、また、購買広告に対する投票情報の集計に関する情報を店舗端末で受け取ることも可能であり、商品価格と広告効用の訴求効果を判定することも可能である。
【０００５】
特許文献３には、「携帯端末を用いる商品市場調査方式」という名称で、商品を購入する顧客が、携帯端末を用いて購入する商品の情報とその商品の広告情報とをリンクさせ、さらに、顧客の商品に対するコメント情報などを付加して広告センタに送信することにより、広告主が定量的な広告価値を取得すると共に商品広告の効率化を図ることができる発明が開示されている。
本発明では、広告センタが、インターネット網、移動通信網、放送網、無線ＬＡＮを介して携帯端末へ広告情報を配信し、顧客は、広告情報を受領しおよびその広告情報に基づいて商品を購入すると、携帯端末から、広告取得した取得位置と取得時刻等を広告取得情報として、および商品の購入位置と購入時刻等を商品購入情報として広告センタへ送信する。広告センタは、受信した広告取得情報および商品購入情報を分析処理して、顧客へ還元する特典情報を編集して携帯端末へ送信すると共に、広告と商品購入との相関に基づいて市場情報を作成して商品販売センタへ送信する。
従って、広告の効果を定量的に判断して広告の効率化を図ることが可能である。
【０００６】
さらに、特許文献４には、「広告効果分析装置、広告効果分析方法、およびプログラム」という名称で、商品またはサービスについての広告の、表示に関する属性である表示属性を取得する表示属性取得部と、広告に対応した商品またはサービスについての、表示属性に対応した売り上げに関する情報である売上情報を取得する売上情報取得部と、売上情報取得部が取得した売上情報と、表示属性取得部が取得した表示属性との相関を示す情報である売上相関情報を取得する売上相関情報取得部と、売上相関情報取得部が取得した売上相関情報を出力する出力部とを具備する広告効果分析装置等が開示されている。
このような発明においては、ＷＥＢページ内のどの位置に、どのようなサイズの広告を配置した場合に、どの程度の広告効果が得られるかを知ることができる。すなわち、広告の表示属性に対する広告の効果を分析することが可能であり、売上情報に売上相関情報を取得することにより、精度良く広告の効果を分析することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−１９０３４０号公報
【特許文献２】特開２００４−７８４５４号公報
【特許文献３】特開２００３−１９６４５４号公報
【特許文献４】特開２００８−２６９０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、例えば地域の小売店舗やフランチャイズ展開を行う外食産業のサテライト店舗では、地域密着型のマーケティング手法による集客効果が大きく、必ずしもインターネットを用いて行うマーケティング手法が通用するわけではないことも知られている。
また、顧客に対するアプローチ方法（販促）も複数存在し、さらに顧客にも事業者の商品やサービスに対する予備情報を有さない新規顧客とある程度の信頼関係が既に構築されているリピート顧客が存在し、それぞれの販促に対するそれぞれの顧客の特性が異なることも多い。さらに、事業者が想定する顧客の地域性も影響がある。従って、従来技術に示されるような情報技術を用いて広告に対する不特定多数の顧客の反応データを取得して、これを分析するような画一的な情報の取得と加工では地域密着型のマーケティングあるいは販促活動ができないという課題があった。
例えば、特許文献１に開示される従来の技術では、双方向媒体に対する広告についてターゲットの反応をリアルタイムで取得可能であり、その双方向媒体で不特定多数のターゲットに対する広告と反応あるいは認知パラメータとの相関関係も解析可能であり、広告の出稿計画は立案できるが、広告によってどの程度の受注件数が見込めるかあるいは売上額が見込めるかという事業者が求める具体的な利益に関する効果を明示するような手段は開示されておらず、また、その販促の予算を設定するような手段も開示されていないという課題があった。
これは、特許文献１に開示される発明では、反応率と認知率というようなターゲットの画一的な一行動を情報として取得していることに基づくものであるためである。
さらに、特許文献１に記載される発明では何より双方向媒体を介していることから、情報技術に頼らない場合のターゲットに対する広告効果情報の取得や相関関係の解析については何ら開示もなく、地域密着型のマーケティング活動や販促活動に対してその売上予測や予算立案についてはできないという課題があった。
また、特許文献２に開示される従来の技術では、ＰＯＰ広告に対する売上等の投票情報の集計を店舗端末で受け取ることが可能であるものの、顧客に対する情報や広告以外の販促に対する効果の評価ができず、商品価格や広告内容の変化に基づく売上の変化等の効果のみ取得が可能であり、販促手段や顧客種類に基づく受注件数や売上等の定性的及び定量的な評価ができず、また、販促予算等の策定もできないという課題があった。
また、特許文献３に開示される従来の技術では、携帯端末等を用いて、購入商品や購入場所、購入時間等の商品情報を入力するため、情報入手が容易であるものの、このような端末を所有しないような場合、すなわちネットに繋がっていない高齢者や乳幼児等の顧客については活用することができず、また、地域に密着して展開されるような小売店舗等でも活用は困難であるという課題があった。さらには、顧客の何らかの動作を介して情報を入手することから、顧客依存性が高く精度の点で不安が残るという課題があった。
さらに、特許文献４に開示される従来の技術では、ＷＥＢページ内のどの位置に、どのようなサイズの広告を配置した場合に、どの程度の広告効果が得られるかを知ることができるが、ＷＥＢページを介した広告に対する公開属性と売上情報の相関を求めるため、ＷＥＢページの閲覧可能な顧客の数が膨大であり、相関の精度が低いと言う課題があった。このことから、地域密着型の宣伝広告や販促活動についての売上や受注件数を把握するような場合には用いることが困難であるという課題があった。
【０００９】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、発明者は地域密着型のマーケティングでは、特に販促ミックス（複数の販促の混合）と顧客種類と地域性が大きく受注件数や売上に影響することを見い出し、地域毎及び顧客種類毎の受注件数及び売上額をデータ化するとともに、複数の販促に関する実行数量データを取得して、これらを解析することで、地域毎の販促予算策定あるいは受注件数又は売上額の予測を演算することが可能な販売促進計画支援システム及びそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明である販売促進計画支援システムは、販売時期、地域コード、顧客による受注件数、売上金額を格納する売上データベースと、販売促進活動（以下、単に販促という）時期、地域コード、複数の販促手段毎の実行数量を格納する販促データベースと、所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販売期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販促時期に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、前記読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算する相関分析部と、
この相関分析部が、前記顧客による受注件数又は売上金額に対して前記販促手段毎の実行数量との相互相関係数を演算する際に、前記所望の販促時期と前記所望の販売期間の始点を同一又は所望の時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、この経過時間をパラメータとして演算された前記相互相関係数の中から予め定められた所望のしきい値を超える相互相関係数を発生している前記経過時間の期間を抽出する相関補正分析部を有し、所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析部で抽出された経過時間の期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析部で抽出された相互相関係数を発生させた経過期間に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、前記相関補正分析部で抽出された経過時間の期間に含まれるものとして読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算する回帰分析部と、
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
この回帰分析部で演算された前記式（２）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算する顧客件数・売上予測演算部と、この顧客件数・売上予測演算部で演算された前記予測受注件数又は予測売上額を出力する出力部と、を有するものである。
上記構成の販売促進計画支援システムでは、相関分析部が、顧客による受注件数又は売上金額と、販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算するという作用を有し、また、相関分析部が備える相関補正分析部が、販促時期と販売期間の始点を同一又は時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、この経過時間をパラメータとして演算された相互相関係数の中から予め定められたしきい値を超える相互相関係数を抽出するという作用を有する。
そして、回帰分析部が、顧客による受注件数又は売上金額と、販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、回帰分析部は相関補正分析部によって抽出された相互相関係数を発生させた経過時間に実行された販促手段毎の実行数量を用いて、式（２）に関する感度係数を演算するという作用を有する。
【００１９】
請求項２に記載の発明である販売促進計画支援システムは、請求項１記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記売上データベースに格納される顧客による受注件数又は売上金額は、新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の受注件数又は新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の売上金額であり、前記回帰分析部は、前記顧客種類毎の受注件数又は売上金額を読み出して、新規顧客及びリピート顧客のそれぞれについて、前記販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算し、
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
前記顧客件数・売上予測演算部は、前記回帰分析部で演算された前記式（３）及び／又は式（４）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算するものである。
上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項１に記載された発明の作用に加えて、回帰分析部が顧客種類毎の受注件数又は売上金額を用いて、販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算するという作用を有する。
【００２７】
請求項３に記載の発明である販売促進計画支援プログラムは、コンピュータによって、予測受注件数又は予測売上額を演算するために実行されるプログラムであって、売上データベースに販売時期、地域コード、顧客による受注件数、売上金額を格納する売上データ格納工程と、販促データベースに販売促進活動（以下、単に販促という）時期、地域コード、複数の販促手段毎の実行数量を格納する販促データ格納工程と、所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販売期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、所望の前記地域コードに該当し、かつ、所望の販促時期に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、前記読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算する相関分析工程と、この相関分析工程が、前記顧客による受注件数又は売上金額に対して前記販促手段毎の実行数量との相互相関係数を演算する際に、前記所望の販促時期と前記所望の販売期間の始点を同一又は所望の時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、この経過時間をパラメータとして演算された前記相互相関係数の中から予め定められた所望のしきい値を超える相互相関係数を発生している前記経過時間の期間を抽出する相関補正分析工程を有し、所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析工程で抽出された経過時間の期間に含まれる前記販売時期の前記顧客による受注件数又は売上金額を前記売上データベースから読み出して、所望の前記地域コードに該当し、かつ、前記相関補正分析工程で抽出された相互相関係数を発生させた経過期間に実行された前記複数の販促手段毎の実行数量を前記販促データベースから読み出して、前記相関補正分析工程で抽出された経過時間の期間に含まれるものとして読み出された顧客による受注件数又は売上金額と、前記販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算する回帰分析工程と、
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
この回帰分析工程で演算された前記式（２）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算する顧客件数・売上予測演算工程と、この顧客件数・売上予測演算工程で演算された前記予測受注件数又は予測売上額を出力する出力工程と、を実行させるものである。
上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、相関分析工程が、顧客による受注件数又は売上金額と、販促手段毎の実行数量の相互相関係数を演算するという作用を有し、また、相関分析工程に含まれる相関補正分析工程が、販促時期と販売期間の始点を同一又は時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算し、この経過時間をパラメータとして演算された相互相関係数の中から予め定められたしきい値を超える相互相関係数を抽出するという作用を有する。
そして、回帰分析工程が、顧客による受注件数又は売上金額と、販促手段毎の実行数量の関係を式（２）の一次式で表現し、回帰分析工程は相関補正分析工程によって抽出された相互相関係数を発生させた経過時間に実行された販促手段毎の実行数量を用いて、式（２）に関する感度係数を演算するという作用を有する。
【００２９】
請求項４に記載の発明である販売促進計画支援プログラムは、請求項３記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記売上データベースに格納される顧客による受注件数又は売上金額は、新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の受注件数又は新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の売上金額であり、前記回帰分析工程は、前記顧客種類毎の受注件数又は売上金額を読み出して、新規顧客及びリピート顧客のそれぞれについて、前記販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、前記販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算し、
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
前記顧客件数・売上予測演算工程は、前記回帰分析工程で演算された前記式（３）及び／又は式（４）を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算するものである。
上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項３に記載された発明の作用に加えて、回帰分析工程が顧客種類毎の受注件数又は売上金額を用いて、販促手段毎の実行数量の関係をそれぞれ式（３）及び式（４）の一次式で表現し、販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算するという作用を有する。
【発明の効果】
【００３７】
本発明の請求項１に記載の販売促進計画支援システムでは、顧客による受注件数、売上金額と複数の販促手段毎の実行数量を用いて回帰分析を行い、販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算するので、複数の販促手段毎に実行数量を代入すると、定量的に予測受注件数又は予測売上額を予測することができ、販売促進計画の立案に資することを可能としている。また、いずれの販促手段が効率的に受注件数に結び付くのか、また売上金額に結び付くのか地域毎に評価を行うことが可能であり、地域に即した販促計画を立案することができるのである。
さらに、相互相関係数を販促時期と販売期間の始点からの経過時間をパラメータとして演算して、予め定められたしきい値を超える相互相関係数を抽出し、回帰分析部がその抽出された相互相関係数を発生させた経過時間に実行された販促手段毎の実行数量を用いて、式（２）に関する感度係数を演算するので、高い精度を担保しつつ短い経過時間での評価を実施することができ、また、経過時間を複数の販促手段に共通の長さとして評価することも可能であり、共通期間内での実効性を評価することも可能である。
【００３９】
本発明の請求項２記載の販売促進計画支援システムでは、請求項１に記載の発明の効果に加えて、顧客種類毎の受注件数又は受注金額を用いて、販促手段毎の実行数量に対する感度係数を回帰分析するので、事業者に対する知識や先入観を備えていない新規顧客とある程度の情報やイメージを抱いているリピート顧客毎に販促の実効性を評価することが可能である。従って、顧客特性に沿った予測受注件数と予測売上額を評価することができる。
【００４７】
本発明の請求項３記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項１に記載の販売促進計画支援システムをプログラム発明として捉えたものであるので、その効果は請求項１に記載の発明と同様である。
【００４９】
本発明の請求項４記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項２に記載の販売促進計画支援システムをプログラム発明として捉えたものであるので、その効果は請求項２に記載の発明と同様である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態に係る販売促進計画支援システムの概念図である。
【図２】本実施の形態に係る販売促進計画支援システムの顧客種類を分けない場合の売上データ構成を示すものであり、（ａ）は件数毎のデータを示し、（ｂ）は月毎及びエリア毎のデータを示している。
【図３】本実施の形態に係る販売促進計画支援システムの顧客種類を分けた場合の売上データ構成を示すものであり、（ａ）は件数毎のデータを示し、（ｂ）は月毎及びエリア毎のデータを示している。
【図４】本実施の形態に係る販売促進計画支援システムの販促データ構成を示すものであり、（ａ）は販促毎のデータを示し、（ｂ）は月毎及びエリア毎のデータを示している。
【図５】本実施の形態に係る販売促進計画支援システムにおける相関分析と回帰分析の意義を説明するための概念図である。
【図６】実施例１に係る販売促進計画支援システムのデータ処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施例１に係る販売促進計画支援システムの相関分析部で新規顧客件数・売上データ及び既存顧客件数・売上データと、販促手段毎の活動データをまとめて、それぞれの平均値と標準偏差を演算した表である。
【図８】実施例１に係る販売促進計画支援システムの相関分析部で図７に示されるデータからそれぞれの偏差を求めた表である。
【図９】実施例１に係る販売促進計画支援システムの相関分析部で図８に示されるデータから受注件数及び売上金額と販促手段との偏差積を求め、偏差積の平均値と相関計数を求めた表である。
【図１０】実施例１に係る販売促進計画支援システムの相関分析部で、販促手段毎の相互相関計数の占有割合を求めた表である。
【図１１】実施例１の第１変形例の相関分析部において実施される経過時間をパラメータにして実施される相関係数の演算と相関補正分析部で実施される補正を説明するために示すものであり、相関係数の時間変化を模式的に表す概念図である。
【図１２】実施例１の第１変形例の相関分析部において実施される経過時間をパラメータにして実施されたポスティング販促手段の相関係数の演算結果を模式的に表す概念図である。
【図１３】実施例１の第１変形例の相関分析部において実施される経過時間をパラメータにして実施された新聞折込販促手段の相関係数の演算結果を模式的に表す概念図である。
【図１４】実施例１の第３変形例の販促予算演算部において実施される販促反応分析に用いられるデータ構成を示すものであり、（ａ）は販促に関するデータ、販促前の注文数及び販促後の注文数とその差を示す表であり、（ｂ）は（ａ）で示したデータを基に販促方法と店舗名とエリア番号、エリア名毎に、販促前注文数と販促後注文数、販促回数を集計した表である。
【図１５】実施例２に係る販売促進計画支援システムのデータ処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】実施例２の第１変形例に係る販売促進計画支援システムのデータ処理の流れ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】
【００５１】
以下に、本発明の実施の形態に係る販売促進計画支援システムについて図１に基づき説明する。
図１は、本発明の本実施の形態に係る販売促進計画支援システムの概念図である。販売促進計画支援システム１は、地域密着型の小売店舗やフランチャイズ展開している事業者のサテライト店舗等が、複数の販促手段（販促活動）を導入しながら、店舗周囲に広がる顧客に対する商品あるいはサービスの受注件数（注文件数）や売上金額と販促手段の実行数量をデータとして収集しておき、これらのデータを用いて（１）受注件数又は売上金額と販促手段の実行数量との相互相関強度やこれらの感度係数を分析することで、あるいは、（２）販促手段の投入に基づく受注件数あるいは売上金額をより精度高く予測することで、より精度を高めた販促手段の予算配分とそれに基づく販促手段の効率的な展開を可能にするものである。また、地域毎に各データを収集することで、地域特性を把握しながら、データ蓄積による傾向の推移をも評価に追加していくことが可能なシステムとなっている。
【００５２】
図１において、販売促進計画支援システム１は、入力部２、分析演算部３、出力部４及びデータベース群として、件数・売上データベース５、相関係数データベース６、回帰係数データベース７、販促データベース８、販促予算データベース９及び販促計画データベース１０から構成されている。
入力部２は、販売促進計画支援システム１の分析演算部３で演算される結果に関するデータ以外の，外部からデータベース５〜１０に格納される例えば新規顧客件数・売上データ１７、ポスティング活動データ２９あるいは販促総予算データ３２等のデータを予め入力して、読み出し可能に格納しておくために用いられる。また、分析時や演算時にデータベース５〜１０を介することなく、分析演算部３に対して、データを入力する場合にも用いられる。入力部２の具体例としては、キーボード、マウス、ペンタブレット、光学式の読取装置あるいはコンピュータ等の解析装置や計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置など複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置が考えられる。また、販売促進計画支援システム１への入力に対するインターフェースのようなものであってもよい。
また、出力部４は、分析演算部３から、あるいは各データベースからデータを読み出して外部へ出力するものである。具体的にはＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置などの表示装置、さらには外部装置への伝送を行うためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。もちろん、外部装置への伝送のための出力に対するインターフェースのようなものであってもよい。
【００５３】
分析演算部３は、相関分析部１１、相関補正分析部１２、販促反応演算部１３、回帰分析部１４、販促予算演算部１５及び顧客件数・売上予測演算部１６から構成されている。これらの機能については詳細に後述するが、概略は以下のとおりである。
相関分析部１１は、顧客による受注件数、売上金額と販促手段の実行数量との相互相関を分析するものである。分析結果に関するデータは相関係数データベース６に格納するかあるいはこのデータを用いる各部に送信される。
なお、顧客による受注件数、売上金額が生じるのは販売時期であり、また、この販売時期を一定期間集合させたものが販売期間となる。この販売時期あるいは販売期間はいつでも所望の時期、期間を選択可能であるが、本願発明では、顧客による受注件数又は売上金額と各販促手段の相関分析あるいは後述する回帰分析を実行するので、販促手段を実行した販促時期よりも後の販売時期あるいは販売期間ということになる。また、販促手段を複数回実行する場合には、最初の販促手段のみに対する相関分析や回帰分析を行うのであれば、次の販促手段を実行するまでの時期あるいは期間となるが、販促手段が複数実行された全体に対する相関分析や回帰分析であれば、複数回実行される期間内の販売時期や販売期間を選択してもよい。
また、相関分析部１１は、顧客による受注件数又は売上金額に対して販促手段毎の実行数量との相互相関係数を演算する際に、販促時期と販売期間の始点を同一又は予め所望に定められた時間差を持たせて、この始点からの経過時間をパラメータとして演算することができる。
相関補正分析部１２は、相関分析部１１によって販売期間の始点からの経過時間をパラメータとして演算された相互相関係数の中から販促手段毎の最大値を取る相互相関係数を分析するものである。
また、この相関補正分析部１２は、この最大値に代えて、予め所望に定められたしきい値を超える相互相関係数を抽出することもできる。分析結果に関するデータは、相関係数データベース６に格納するかあるいはこのデータを用いる演算部又は相関分析部１１等の分析部に送信される。
さらに、この相関補正分析部１２は、予め所望に定められたしきい値を超える相互相関係数あるいは前述の最大値を発生させる経過時間の期間を抽出することもできる。分析結果に関するデータは、相関係数データベース６に格納するかあるいはこのデータを用いる演算部又は回帰分析部１４等の分析部に送信される。
販促反応演算部１３は、予め所望に定められた販売期間に含まれる販売時期の顧客による受注件数又は売上金額と、予め所望に定められた販売期間前であってこの販売期間と同一の販売期間に含まれる販売時期の顧客による受注件数又は売上金額との差分又は比を演算するものである。演算結果に関するデータは、件数・売上データベース５に格納するかあるいはこのデータを用いる演算部又は分析部に送信される。
【００５４】
回帰分析部１４は、顧客による受注件数又は売上金額と、販促手段毎の実行数量の関係を予測式（１）の一次式で表現し、販促手段毎の実行数量に対する感度係数を演算するものである。
ｆ（ｘａ１，ｘａ２，．．．，ｘａｎ）
＝ａ１・ｘａ１＋ａ２・ｘａ２＋・・・＋ａｎ・ｘａｎ＋ｋａ  （１）
（但し、ｘａｎは販促手段の実行数量（変数）、ａｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋａはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
また、この回帰分析部１４は、先に説明した相関補正分析部１２によって演算された予め所望に定められたしきい値を超える相互相関係数に相当する経過時間において得られた顧客による受注件数又は売上金額を用いた場合には、予測式（１）に代えて、以下のような予測式（２）として表現して、販促手段毎の実行数量に対する感度係数をも分析可能である。
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
さらに、この回帰分析部１４は、顧客による受注件数及び売上金額を新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の受注件数又は新規顧客及びリピート顧客で分類される顧客種類毎の売上金額とした場合には、予測式（１）に加えて、以下のような式予測（３）及び予測（４）として表現して、顧客種類毎の受注件数又は売上金額であって販促手段毎の実行数量に対する感度係数をも分析可能である。
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
分析結果に関するデータは、回帰係数データベース７に格納するかあるいはこのデータを用いる各部に送信される。
【００５５】
販促予算演算部１５は、相関分析部１１で演算された顧客による受注件数又は売上金額と販促手段毎の実行数量との相互相関係数を相関係数データベース６又は相関分析部１１から読み出して、販促手段毎の相互相関係数の占有割合を演算すると共に、予め所望に定められる総販促予算額と販促手段毎の相互相関係数の占有割合との積を演算して販促手段毎の販促予算額を演算する。演算結果に関するデータは、件数・売上データベース５に格納するかあるいはこのデータを用いる部に送信される。
顧客件数・売上予測演算部１６は、回帰分析部１４で演算された顧客による受注件数又は売上金額と販促手段毎の実行数量に基づく予測式、すなわち感度係数及び切片を読み出して、販促手段毎の実行数量を代入した際の予測受注件数又は予測売上額を演算するものである。
【００５６】
次に、本発明の実施の形態に係る販売促進計画支援システム１のデータベース群５〜１０のそれぞれについて説明する。
件数・売上データベース５は、新規顧客件数・売上データ１７、既存顧客件数・売上データ１８、新規顧客件数・売上予測データ１９、既存顧客件数・売上予測データ２０及び販促反応分析データ２１を読み出し可能に格納している。これらのうち新規顧客件数・売上データ１７と既存顧客件数・売上データ１８は入力部２から予め入力されるか、あるいは分析や演算の途中に分析演算部３からの求めに応じて入力部２を介して分析演算部３に入力されてもよい。本実施の形態では、顧客に関する件数・売上データを新規顧客と既存顧客（リピート顧客）に分けて示しているが、顧客の種類毎に販促を行わない場合には、特に分けなくともよい。
図２（ａ），（ｂ）に顧客種類を分けない場合の件数・売上データ構成、及び図３（ａ），（ｂ）に顧客種類を分けた場合の件数・売上データ構成を示す。データとしては、売上日、店舗名、エリア番号、エリア名、件数（受注件数）、売上金額が含まれており、図３に示される件数・売上データでは、顧客種類毎の件数や売上金額が含まれている。それぞれ（ａ）は件数毎のデータを示し、（ｂ）は月毎、エリア毎に集計したデータを示している。示されている集計に限定するものではなく、例えは他にも店舗毎に集計しても構わない。
この中で、エリア番号とあるのが地域コードに該当する。本実施の形態では地域コードとしては、店舗が存在するエリアに対してエリア番号を付しているが、その地域の広狭は特に限定するものではなく、さらに地域コードは店舗レベルまで含める概念である。すなわち、店舗毎に個別の地域コードを付してもよい。
【００５７】
相関係数データベース６は、相関分析部１１で分析された，顧客による受注件数、売上金額と販促手段の実行数量との相互相関係数が読み出し可能に格納されている。もちろん、顧客種類別の受注件数や売上金額を用いた場合には、顧客種類毎に分析された相互相関係数が格納されている。また、相関補正分析部１２で用いられる相関補正用のしきい値も読み出し可能に格納されている。
回帰係数データベース７は、回帰分析部１４によって分析された販促手段毎の感度係数や切片で構成されるポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７及びＤＭ回帰係数データ２８を読み出し可能に格納するものである。もちろん、顧客種類を分けた件数・売上データ等を用いる場合には、これらのデータは、顧客種類毎に分析されるので、顧客種類毎に格納されるものである。
販促データベース８は、ポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１が読み出し可能に格納されている。これらのデータは、予め販促データベース８に格納されるが、分析や演算の途中に分析演算部３の求めに応じて入力部２を介して分析演算部３に入力されてもよい。本実施の形態では、販促手段としてポスティングと新聞折込活動とＤＭ（ダイレクトメール）活動の３種類を考慮したが、これ以外の販促手段として例えば、配達地域指定ゆうメール（ゆうメールは郵便事業株式会社の登録商標）、すなわちタウンプラス（タウンプラスは郵便事業株式会社の登録商標）のような販促手段を加えてもよいし、削除してもよい。
図４（ａ），（ｂ）にポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０、ＤＭ活動データ３１のデータ構成をまとめて一覧として示す。（ａ）は販促活動毎のデータを示し、（ｂ）は月毎、エリア毎に集計したデータを示しているが、件数・売上データと同様に店舗毎に集計してもよい。
【００５８】
販促予算データベース９は、販促総予算データ３２、ポスティング予算データ３３、新聞折込予算データ３４及びＤＭ予算データ３５が読み出し可能に格納している。販促総予算データ３２は事業者が、事業経営に必要なコストのうち、販促用に配分するとして予め所望に定めた総予算額に関するデータであり、予め入力部２を介して販促予算データベース９に格納されるか、あるいは販促予算演算部１５で販促手段毎の予算額を演算する際に販促予算演算部１５の求めに応じて入力部２を介して入力されてもよい。また、販促総予算データ３２は販売促進計画支援システム１を用いて定めることも可能であるので、候補として予め定めておき、販売促進計画支援システム１を用いた分析・演算によって修正してもよいことは言うまでもない。
ポスティング予算データ３３、新聞折込予算データ３４及びＤＭ予算データ３５は、販促手段毎に配分された予算額に関するデータであり、販促総予算データ３２を用いて販促予算演算部１５によって演算され、販促予算データベース９に格納される。
販促計画データベース１０は、ポスティング計画データ３６、新聞折込計画データ３７及びＤＭ計画データ３８を読み出し可能に格納している。これらは販促手段毎にどのような頻度あるいは数量で実行するかを記した計画に関するデータである。
この販促計画に関するデータは、販促手段毎の予算の配分を決定することで、決定されるデータもあれば、元々予算とは無関係に計画されるデータも含まれる。前者は、販促手段毎の実行数量と、受注件数や売上金額との相関分析を実施することで販促予算全体を地域毎、販促手段毎に振り分けるが、その振分け後のデータを意味している。また、後者は、利用者が予め予算とは無関係に別個に概略の目標値のようなものとして予め販促計画データベース１０に格納されるようなデータであり、販促手段毎の実行数量と、受注件数や売上金額との回帰分析を実行した後に、それぞれの販促手段の実行数量に対する感度係数を掛けることで、受注件数や売上金額の予測分析を実行するような場合に使用されるものである。
【００５９】
ここで、本願発明の実施の形態及び実施例に対する理解を容易とするために、相関分析と回帰分析の意義について図５を参照しながら説明する。図５は、販促手段ａ〜ｃのそれぞれについて、販促手段実行数量とその販促手段の効果、すなわち、顧客による受注件数又は売上金額との関係を示す概念図である。この図より、販促手段ａを表す直線が、最も傾きが大きく、販促に対する感度が高いことが理解できる。また、その次が販促手段ｂであり、最も感度が低いのが販促手段ｃということになる。ところが、各データのバラツキを見ると、販促手段ｃが最も低く、次が販促手段ａとなり、最もバラツキが大きいのが販促手段ｂということになっている。本願発明において、相互相関係数を分析するのは、このバラツキの大小を分析するものであり、回帰分析はバラツキが生じている現象を直線回帰させてその感度係数（傾き）を分析するものである。
この図５に示される販促手段では、販促手段ａが最も感度が高く、単位販促実行数量における販促の効果は大きいことが理解できるが、バラツキが多少あり、確実性に欠けることも理解できる。一方、販促手段ｃは、感度が最も低く、販促の効果は低いと考えられるが、バラツキが非常に少ない販促を実行したい際には、精度が高く手堅い反応を得ることが期待できるのである。
本願発明のような販売促進計画支援システム１においては、販売促進を目的とする場合、相関分析による精度と回帰分析による感度の両方を分析することではじめて的確な計画を策定可能であることを見出し、これを実現すべく本願発明に至ったのである。
以下、本実施の形態に係る販売促進計画支援システム１について、実施例を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００６０】
以下、図６を参照しながら、実施例１に係る販売促進計画支援システム１について説明する。
図６は、実施例１に係る販売促進計画支援システム１のデータ処理の流れを示すフローチャートである。あるいは、販売促進計画支援プログラムとして捉えた場合には、コンピュータに対して実行するデータ処理の流れのフローチャートでもある。
ステップＳ１は売上集計工程である。販売促進計画支援システム１を使用する事業者等は、日々図２（ａ）又は図３（ａ）に示されるような売上データ（件数データを含む）を収集しておき、月末等の適当な時期に図２（ｂ）又は図３（ｂ）に示されるような月毎、店舗毎、エリア毎に集計するとよい。その際、新規顧客及びリピート顧客のような顧客種類毎にまとめた件数・売上データとしてもよいし、図１の件数・売上データベース５には含めていないが、まとめて顧客件数・売上データとしておいてもよい。図２（ａ）では、売上日、店舗名、エリア番号、エリア名、件数、売上金額に関するデータが取得され、月次データとして、店舗毎、エリア毎に集計されている。店舗名及びエリア番号は記号で表現されており、これらをパラメータとして分析を行うことを可能としている。件数とは受注件数（注文件数）のことであり、売上金額は本実施例では便宜上すべて客単価として５，０００円で計算されている。
ステップＳ２は販促活動集計工程である。事業者等は、販促を行う度に図４（ａ）に示されるような販促活動データを収集しておき、月末等の適当な時期に図４（ｂ）に示されるような月毎、店舗毎、エリア毎、販促手段毎に集計するとよい。販促活動データは、販促手段の種類毎に販促の担当者及び販促実行数量を収集し、それらを集計する。
【００６１】
本実施例では、販促手段としてポスティングと新聞折込とＤＭであるので、販促数量としては、それぞれの実行数量を入力しているが、例えばインターネットやラジオ・テレビ等のマスメディアあるいは宣伝カー等を用いる場合には、販促数量としてはインターネット閲覧数やインターネット掲載時間、マスメディアの放送時間・回数、宣伝カーによる宣伝時間等、販促手段の種類等に応じて適切な定量的な指標を用いるとよい。
なお、本実施例では顧客種類毎に販促手段を講じることが、現実的には難しいため、顧客種類毎に販促活動データを取得していない。例えば、新聞折込等は購読者を分けて販促手段を講じることが実質的に不可能であり、インターネットやマスメディアあるいは宣伝カー等でも同様である。但し、業種によっては顧客種類別に販促活動を行うことが可能なものも存在するので、その場合には顧客種類別に販促活動データを取得してもよいことは言うまでもない。
ステップＳ３は相関分析工程である。相関分析の演算については図１及び図７乃至図１０を参照しながら説明する。相関分析は図１の相関分析部１１において実行される。相関分析部１１は、件数・売上データベース５から新規顧客件数・売上データ１７及び既存顧客件数・売上データ１８を読み出すと共に、販促データベース８からポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１を読み出す。これらのデータをまとめると図７のように示される。図７では、月毎、店舗毎、エリア毎にまとめたデータが示されているが、このまとめかたに限定されるものではなく、所望の期間、店舗群、あるいはエリア群など適宜集計されてもよい。
【００６２】
相関分析部１１は、図７に示すように、まず新規件数（新規顧客受注件数）、リピート件数（リピート顧客受注件数）、売上金額、ポスティング実行数量、新聞折込実行数量、ＤＭ実行数量の平均値と標準偏差値を演算する。本実施例ではそれぞれ図７に示されるような値となる。
次に、図８に示されるようにそれぞれの月、店舗、エリアで新規件数、リピート件数、売上金額、ポスティング、新聞折込、ＤＭについて平均値との偏差を演算し、図９に示されるように新規件数、リピート件数及び売上金額の偏差と、各販促手段の実行数量の偏差の積を演算し、その偏差積の平均を演算する。さらに、その偏差積を、偏差積を取ったそれぞれの項目の偏差値の積で除すると相関係数（相互相関係数）を得ることができる。それぞれの項目とは、例えば、新規件数とポスティング実行数量の偏差積を取ったものであれば、新規件数とポスティング実行数量が項目という意味である。従って、新規件数とポスティング実行数量の偏差積を、新規件数の偏差値とポスティング実行数量の偏差値の積で除することになる。
このようにして得られる相関係数は、新規件数、リピート件数、売上金額のそれぞれと各販促手段の実行数量との相関関係を定量的に演算するものであり、数値が１に近いほど相関が強く、０に近いほど相関が薄いことになる。本実施例では、顧客による受注件数は新規顧客とリピート顧客に分けて売上金額は分けていないが、もちろん売上金額についても図３で示されるように分けて相関分析を実行してもよい。
相関分析部１１は、さらに図１０に示されるように新規件数、リピート件数、売上金額毎に、ポスティング、新聞折込、ＤＭの相関係数の全体に対する占有割合を演算する。占有割合は、それぞれの販促手段の新規件数やリピート件数あるいは売上金額に対する効果の確からしさの相対的な強度を示している。
相関分析部１１は、それぞれの相関係数やその占有割合を相関係数データベース６にポスティング相関係数データ２２、新聞折込相関係数データ２３及びＤＭ相関係数データ２４として読み出し可能に格納する。
なお、ステップＳ３ａについては、実施例１の変形例として後述する。
【００６３】
図６に戻り、次のステップＳ４は、販促費予算演算工程である。この販促費予算は、図１に示される販促予算演算部１５において演算される。具体的には、販促予算演算部１５が予め販促予算データベース９に格納されている販促総予算データ３２を読み出し、あるいは入力部２を介して演算時に入力される販促総予算データ３２を用いて、先の相関分析で得られた相関係数の占有割合との積を求めることで、販促の総予算に対する各販促手段に対する予算の配分を行う。相関係数の占有割合は、相関係数データベース６から読み出して用いる。
このようにして得られた予算配分は、販促予算演算部１５によって、それぞれポスティング予算データ３３、新聞折込予算データ３４及びＤＭ予算データ３５として販促予算データベース９に格納される。これらの予算は、ステップＳ９で示される出力工程によって出力部４が販促予算データベース９からそれぞれのデータを読み出して出力される。
従って、事業者等本システムの利用者は、どのように販促予算を分配すればよいかという情報を、統計処理を用いて定量的に簡単に入手でき、しかも、件数データや売上金額データ、あるいは販促手段毎の実行数量データは経時と共に蓄積されていくので精度を向上させることができる。また、販促手段毎に相互相関係数を演算することで、複数の異なる販促手段の効果に対する精度を把握することができ、その精度に沿って販促手段の実行数量を配分することも可能である。
なお、本実施例においては、販促手段の実行数量をデータとして用いて統計処理したが、この実行数量には、販促手段のコストも含む概念であり、コストデータを用いて統計処理してもよい。コストデータを用いることで、コスト効率的な予算配分を行うことも可能である。なお、ステップＳ４ａは実施例１の変形例として後述する。
【００６４】
次に、ステップＳ５の販促エリア別販促費演算工程について説明する。この販促エリア別販促費演算工程からステップＳ８の年間販促計画策定工程は、事業者等の利用者が、本販売促進計画支援システム１を用いて得られた結果を参照しながら実行するものである。
販促エリア別販促費演算工程では、ステップＳ４の販促費予算演算工程で演算された販促の総予算に対する各販促手段に対する予算の配分を、さらにエリア別に配分する工程である。この販促エリア毎の販促費は、例えば、エリア毎の売上比率をそのまま用いて、その売上比率で配分したり、あるいは売上比率の小さいエリアを重点的に販促するような場合には、予め利用者が定めた分配比率に基づいて配分するようにしてもよい。これらの売上比率や分配比率は予め、販促計画データベース１０に格納しておき、それを読み出して、販促予算演算部１５で各販促手段の予算あるいは実行数量を掛け併せるような演算を可能にしておくとよい。
【００６５】
次のステップＳ６の販促エリア別販促回数策定工程では、エリア毎の販促手段毎の予算あるいは実行数量が定まった後に、実際の販促回数を策定するものである。予算や実行数量が定まった後でも、何回の販促回数に分配するかは、検討が必要である。実行する際に充てることができる人員数に限りがあることや、一度の大量の販促手段を実行するよりも、ある程度小分けにして複数回の販促手段を実行した方が効果の上がることも多く、また、一旦エリア毎に設定された販促手段の予算や実行回数であっても、エリアの広狭によっては再調整したいと考えられる場合もあり、エリア間で販促手段の予算や実行数量のやり取りを行うのである。
このような判断に必要なデータは、過去のポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１、過去の新規顧客売上データ１７及び既存顧客売上データ１８、あるいは過去の販促総予算データ３２、ポスティング予算データ３３、新聞折込予算データ３４及びＤＭ予算データ３５、さらには過去のポスティング計画データ３６、新聞折込計画データ３７及びＤＭ計画データ３８が用いられる。これらのデータを総合的に勘案して、販促エリア別の販促回数策定を行うのである。
【００６６】
さらに、ステップＳ７は、販促エリア別販促月策定工程である。このステップＳ７では、ステップＳ６で策定された販促エリア別の販促回数をベースにいずれの月に実行するかを策定するものである。例えば、あるエリアでポスティングを５００枚で１０回行うとすると、１年１２か月のいずれの月で実行するかという点が問題となるので、このステップＳ７において決定するのである。例えば、２月と６月を除く毎月に実行するということを策定したり、あるいは月の中でも下旬の給料日直前に実行する等、タイミング的な要素も含めて策定する。もちろん、一ヶ月に複数回実行するような場合があってもよい。
このような販促のタイミングを含めた販促月策定には、後述する実施例１の第１変形例で得られる相関係数の最大値を与える相関最大時期ｔｍ等を考慮するとよい。
【００６７】
ステップＳ８は、年間販促計画策定工程であり、この工程ではエリア間の調整や各月間の調整を行い、全体的な販促計画を策定することを意味する。
また、ステップＳ９では、ステップＳ１〜Ｓ８の結果のいずれかを出力する工程であり、常に最後に出力するというわけではなく、随時、必要に応じて出力されるものである。
【００６８】
以上説明したとおり、本実施例１においては、顧客による受注件数や売上金額と各販促手段の実行数量との相関係数を演算することができる。異なる販促手段毎に実行数量との相関係数を演算することができるので、いずれの販促手段との相関が強いかについて情報を得ることができ、これを用いることで精度の高い販促手段の評価を行うことができる。
また、その相関係数の強さに基づいて販促予算を分配可能であるので、より相関の強い販促手段に対して多くの予算を配分することも可能である。すなわち、予算配分の根拠となる数値（相関係数）を統計処理を用いて定量的に簡単に入手でき、しかも、件数データや売上金額データ、あるいは販促手段毎の実行数量データは経時と共に蓄積されていくので精度を向上させることができる。また、販促手段毎に相互相関係数を演算するので、複数の異なる販促手段の効果に対する精度を把握することができる。さらには、エリア毎にデータを蓄積して分析を行うことができるので、販促手段毎のみならず、エリア毎の特性を把握でき、それらの精度に沿って販促手段の予算や実行数量を配分することが可能であるので、顧客種類毎、エリア毎、販促手段毎に販促手段をカスタマイズすることが可能となる。
【００６９】
次に、実施例１の第１変形例について説明する。
第１変形例では、ステップＳ３の相関分析工程の演算の際に、販促実行毎に経過時間を設け、この経過時間をパラメータに相関係数を演算するものである。
そして、その後にステップＳ３ａとして相関補正分析部１２において、ステップＳ３で演算された相関係数の中から最大値を抽出する相関係数補正工程を実施するものである。相互相関係数は前述のとおり１に近似すればするほど相関が強いとされるが、逆に０に近ければ相関がないとも判断される。また、本実施例のように店舗で販売される商品の受注件数や売上金額と販促手段の相関には販促時期からある程度の時間遅れをおいた方が相関は強くなると考えられ、また、複数の販促手段毎に即効性を備えたものもあれば、長期間に亘って影響を及ぼすものもあるとも考えられる。従って、その時間遅れも異なると考えられる。
図１１を参照しながら、その相関係数の変化について説明する。図１１は、相関係数の時間変化を模式的に表現したものである。図１１で、販促時期をｂ１とすると、その後、販促の影響を受けて商品がより売れ始めるが、その相関はある時間経過してから、最大値ｍを取り、その後緩やかに減少していく。
そこで、第１変形例では、相関分析部１１において、その時間遅れを十分な期間考慮して相関係数を演算し、その最大値を相関補正分析部１２で抽出するものである。相関分析部１１では、図２（ｂ）、図３（ｂ）及び図４（ｂ）に示されるような月次の集計データではなく、図２（ａ）、図３（ａ）及び図４（ａ）に示される新規顧客件数・売上データ１７、既存顧客件数・売上データ１８及びポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１を、より短期間で集計したデータを用いる。
販売開始時期ａ１から販売終了時期ａ２の間を販売期間として考え、販売開始時期ａ１を始点として、これを販促時期ｂ１と一致させるかあるいは予め所望に定めた時間差ｃを設けるかして、この経過時間ｔ１の間で時間をパラメータとして相関係数を演算する。そして、相関補正分析部１２を設けて、相関係数の中からその最大値を抽出するものである。先に相関分析部１１を用いた相関分析方法については月次集計データを用いたが、この相関分析部１１では、販促実行毎に経過時間を設け、この経過時間をパラメータに相関係数を演算し、相関補正分析部１２では、その最大値を求めるのである。受注件数あるいは売上金額を求める時間としては、所望に区切られた時間毎であってもよいし、経過時間ｔ１内の積算時間で求めてもよい。
このようにして得られた相関係数の最大値を相関分析部１１に送信して、ステップＳ３に戻り、実行された販促手段毎に図１０に示されるような相関係数の配分を求める。それ以降は、先に実施例１で説明したとおりである。なお、相関分析部１１で演算される経過時間をパラメータとした図１１に示されるような相関係数の変化は、出力部４が相関係数データベース６からそれぞれの販促手段毎の相関係数データ２２，２３，２４を読み出して、パラメータとされた経過時間に対して相関係数の変化を出力する。
このようにして得られた相関係数の最大値を用いることによれば、販促手段毎に異なる相関係数の時間変化を考慮しながら、本来発揮しうる最大の効果を評価することが可能であり、加えて、これを反映した販促予算を求めることができる。
【００７０】
本実施の形態においては、具体的に実際のデータを用いて解析した結果があるので、それを図１２，１３に示しながら説明する。図１２，１３は、宅配すし業を営むチェーン店舗において取得されたデータを基に、実施例１の第１変形例の相関分析部において実施される経過時間をパラメータにして実施されたポスティング販促手段と新聞折込販促手段の相関係数の演算結果をそれぞれ模式的に表す概念図である。この解析は相関分析部１１において実施されるものである。
図１２において、縦軸には相関係数を取り、横軸には販促時期からの経過日数１２日までを取り、破線は新規顧客に関する相関係数、一点鎖線はリピート顧客に関する相関係数、実線は売上金額（新規顧客とリピート顧客を併せた売上金額）に関する相関係数である。
ポスティングの場合、初日（０日目）には少し相関係数が高く、すなわちポスティング当日に特にリピート顧客からの注文があり、その後４日目まではほとんど相関がない状態が続くものの、５日目くらいから新規顧客、リピート顧客の両方で相関が向上して、新規顧客では５日目に最大値のピークを迎え、リピート顧客では９日目に最大値のピークを迎えている。また、売上金額のピークは、新規顧客からの注文の増加や、また、リピート顧客からの注文単価の高さも影響して、１０日目に迎えている。その後、１１日目、１２日目にはいずれの相関係数も減少している。
この図１２における傾向は、図１１に示されるように時間経過とともに、相関係数の強度が徐々高まり、その後、衰退していく状況と一致するものである。
一方、新聞折込に関するデータを相関分析部１１にて解析した結果を図１３に示す。図における凡例は図１２と同じである。
図１３における新聞折込に関する相関係数の変化もポスティングに関する相関係数の変化と同様に、初日はリピート顧客によって注文が入る。これは既に宅配すしを注文したことがあるリピート顧客がそのすしの品質やサービスの質について熟知しており、折込を見た途端に注文を入れてくれるような場合があることが裏付けられる。
また、その後、３，４日目に相関係数の一度目のピークが到来して、その後、５，６日目では相関係数が小さくなってしまうものの、７日くらいから新規顧客、リピート顧客、売上金額に関するいずれの相関係数も増加して、ピークを形成している。その後、ポスティングと同様に、１１日目、１２日目にはいずれも相関係数の強度は弱まっている。このような傾向も図１１に示される時間経過とともに、相関係数が徐々に強まり、その後に衰退していく状況が見てとれる。
従って、販促手段毎に相関係数を新規顧客、リピート顧客、売上金額について経過時間をパラメータにして取ることで、販促手段毎にどの程度の時間遅れが生じて最大値となるかというような解析を行うことが可能となる。
本実施例では、経過日数を、販促時期を基準にその当日を０日目としたが、経過日数を所望に定めた販売期間の初日としてもよい。すなわち、図１１における時間差ｃを設けてもよい。
また、売上金額を新規顧客とリピート顧客の両方を合計した金額として相関係数を演算したが、それぞれ別個に売上金額として計上して、相関係数を演算してもよいことは言うまでもない。
図１２，１３に示されるようなグラフは出力部４を介してシステム利用者に表示されたり、外部へ出力されたりする。本実施例では、データ取得回数が数回、すなわち、ポスティングや新聞折込を数回実施して得られたデータをベースとしているので、データ蓄積としては期間が短いものの、これを長期間に亘り地域毎、店舗毎にデータを蓄積していくことによれば、販促手段毎にどの程度の期間で新規顧客、リピート顧客による売り上げがどの程度見込まれるのかに関する情報を入手することができるようになり、その見込まれる売上と時期によって、逆に販促手段をどれにするかなどの販売戦略を練ることが可能となり、フランチャイズチェーン店舗等における効率的な販促実行やそれに基づく効率的な経営を実行することが可能となるのである。
すなわち、相関係数の最大値を与える相関最大時期ｔｍを捉えることで、販促時期ｂ１からどれ位の時間経過で相関が最も強くなるのかを把握できることから、販売時期に相関最大時期ｔｍを合致させるために、販促時期ｂ１をいつに設定すればよいかという解析にも利用が可能である。これを複数の販促手段において解析することで、販促手段毎に相関に関する時間遅れが理解可能である。例えば、ポスティング等は顧客の自宅ポストに直接投函することで、顧客の反応も速いと考えられるが、封筒に入れたＤＭの場合には、郵便の配達事情やたとえ封筒が顧客の手に渡ったとしても開封されるまでの時間遅れがあり、一体いずれの時間遅れを生じるかという点が、フランチャイズチェーン店舗経営におけるマーケティング戦略構築のためには大きな興味となっていることから、本実施例に係る販売促進計画支援システムやそのプログラムが非常に重要な効果を発揮し得るのである。
【００７１】
次に、実施例１の第２変形例について説明する。
第１変形例では、ステップＳ３ａで、相関係数の最大値を相関補正分析部１２で抽出したが、第２変形例では、最大値に代えてステップＳ３ａで予め所望に定められたしきい値を超えた相関係数を抽出することとするものである。図１１で、例えば図に示されるしきい値ｓを用いる場合である。この場合に用いられるデータ類は第１変形例と同様である。経過時間をｔ２のように設定すると、その時間内にしきい値ｓを超えており、この場合、経過時間ｔ２内で最大の相関係数ｋを相関係数として採用する。第２変形例では、例えば、第１変形例よりも短時間の経過時間ｔ２を取り、その間でしきい値を超えた相関のみを抽出して、それらを一定期間内で販促手段の効果を判断することができる。しきい値としては、相関係数データベース６の中に相関補正しきい値データ２５として、相関があると判断できる程度の数値、例えば、０．２から０．４等を設定し格納しておくとよい。
相関補正分析部１２は、相関係数データベース６から相関補正しきい値データ２５を読み出して、これをしきい値として、相関分析部１１で演算された相関係数との比較で、しきい値を上回ったもののみ抽出することになる。
このようにしきい値を設定しておくことで、時間を切っても相関が表れていない場合にはそれを排除して、相関と呼べる関係が生じているもののみを選ぶことができる。また、経過時間を区切ることで、同一時間における販促手段毎の効果を比較することができ、短時間にすることで即効性を評価したり、長時間とすることで持続性を評価したりすることができる。用途に応じてしきい値の設定を変更することができる。
また、このようにして得られた相関係数を用いることで、この相関係数に関する効果を販促費予算の配分や販促手段の実行数量の配分に利用することで、より精度の高い予算配分や実行数量配分が可能である。
【００７２】
次に、実施例１の第３変形例について説明する。
第３変形例では、ステップＳ４ａとして販促反応分析工程を備えるものである。この販促反応分析工程は、図１の販促反応演算部１３によって実行される。
具体的に図１４を参照しながら説明する。図１４は、実施例１の第３変形例で用いられるデータの内容を模式的に表現した表であり、（ａ）は販促手段の実行に関するデータ、販促前の注文数及び販促後の注文数とその差を示している。（ｂ）は（ａ）のデータをベースに、販促方法と店舗名とエリア番号、エリア名毎に、販促前注文数と販促後注文数を集計したものである。また、集計した数値に対する販促回数も含まれている。
これらのデータは、販促反応演算部１３によって読み出される。具体的には、販促反応演算部１３は、件数・売上データベース５から新規顧客件数・売上データ１７及び既存顧客件数・売上データ１８を読み出し、また、販促データベース８からポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１を読み出して、図１４に示されるデータを構成させる。また、販促前後の注文数（受注件数）を演算するための日数は、予め所望の設定値としていずれかのデータベースに格納しておき、これを読み出して注文数をカウントし、その差又は比を演算するとよい。あるいは、販促反応演算部１３によって要求させて、入力部２を介して演算時に入力してもよい。また、本変形例では、販促前後の注文数の差を演算しているが、もちろん、売上金額の差又は比として演算してもよい。
販促反応演算部１３によって演算されたデータは、販促反応分析データ２１として、件数・売上データベース５に格納される。
この販促反応演算部１３によれば、顧客種類毎あるいはエリア毎に、実行した販促手段前後の注文数や売上金額に対する効果を把握できる。単位販促当たりの注文増加も評価することができる。なお、本変形例では、販促回数を含めているが、販促実行数量の集計を行ってもよい。
【実施例２】
【００７３】
次に、図１５を参照しながら、実施例２に係る販売促進計画支援システム１について説明する。（請求項１乃至４に対応）
図１５は、実施例２に係る販売促進計画支援システム１のデータ処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１及びステップＳ２は、本実施例においても実施例１と同様であるので省略する。
ステップＳ３は回帰分析工程である。回帰分析の演算については図１、図７及び図１５を参照しながら説明する。回帰分析は、図１の回帰分析部１４において実行される。回帰分析部１４は、件数・売上データベース５から新規顧客件数・売上データ１７及び既存顧客件数・売上データ１８を読み出すと共に、販促データベース８からポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１を読み出す。これらのデータをまとめると実施例１と同様に図７のように示される。図７では、月毎、店舗毎、エリア毎にまとめたデータが示されているが、このまとめかたに限定されるものではなく、所望の期間、店舗群、あるいはエリア群など適宜集計されてもよい。
【００７４】
回帰分析部１４は、例えば、図７に示される売上金額ｆ（円）と、ポスティング実行数量（ｘａ１（枚））、新聞折込実行数量（ｘａ２（件））、ＤＭ実行数量（ｘａ３（通））の関係を
ｆ（ｘａ１，ｘａ２，．．．，ｘａｎ）
＝ａ１・ｘａ１＋ａ２・ｘａ２＋・・・＋ａｎ・ｘａｎ＋ｋａ  （１）
（但し、ｘａｎは販促手段の実行数量（変数）、ａｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋａはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
として表現するために、図７に示される売上金額ｆ（円）と、ポスティング実行数量（ｘａ１（枚））、新聞折込実行数量（ｘａ２（件））、ＤＭ実行数量（ｘａ３（通））のデータを用いて回帰分析を実行するものである。図７に示されるＡ−１エリアに存在するＡ店の２０１０年１月から１２月の１年間のデータ（各月）を用いて回帰解析を実行すると、以下のような近似式が得られる。
ｆ（売上金額）＝１２１＊ｘａ１＋６８５＊ｘａ２＋１，４８４＊ｘａ３＋１，２７２，５６０      （１ａ）
この式からポスティングを１枚実施すると売上では１２１円の増加が見込め、同様に新聞折込を１件実施で６８５円、ＤＭ一通実施で１，４８４円の増加が見込めることを意味している。
これらはポスティング実行数量（ｘａ１（枚））、新聞折込実行数量（ｘａ２（件））、ＤＭ実行数量（ｘａ３（通））に対する傾きであり、それぞれポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８となる。これらはいわば、各販促手段に対する感度係数ということができる。ｙ切片の１，２７２，５６０円は販促手段の実行の有無によらないベースとなる売上であり、この部分は店舗の存在自体やそれまで培われた信用等で変動するものと考えられる。
回帰分析部１４で分析結果として得られたポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８及びｙ切片は、回帰分析部１４によって、それぞれ回帰係数データベース７に読み出し可能に格納される。
【００７５】
なお、回帰分析の内容については、既に数学解析の分野で知られる多変数解析に基づくものであり、最小二乗法等いずれのような回帰解析を実施してもよく、特に限定するものではない。また、本実施例では、全体の売上金額と各販促手段の実行数量との回帰分析を実施したが、受注件数と各販促手段の実行数量の回帰分析を行うことも可能である。具体的には、図７に示される新規件数とリピート件数の和を取り、これと各販促手段の実行数量の回帰分析を行うのである。さらに、既に図１を参照しながら、回帰分析部１４の説明を実施した際に述べたとおり、売上金額又は受注件数を新規顧客とリピート顧客と分離してデータを取得しておくことで、新規顧客とリピート顧客の売上金額又は受注件数を分けて各販促手段の実行数量との回帰分析を行うことも可能である。
【００７６】
具体的には、新規顧客による受注件数をｆ（件）とし、リピート顧客による受注件数をｇ（件）とすると、以下のような式（３）と（４）として表現される。
ｆ（ｘｃ１，ｘｃ２，．．．，ｘｃｎ）
＝ｃ１・ｘｃ１＋ｃ２・ｘｃ２＋・・・＋ｃｎ・ｘｃｎ＋ｋｃ  （３）
ｇ（ｘｄ１，ｘｄ２，．．．，ｘｄｎ）
＝ｄ１・ｘｄ１＋ｄ２・ｘｄ２＋・・・＋ｄｎ・ｘｄｎ＋ｋｄ  （４）
（但し、ｘｃｎ，ｘｄｎは販促手段の実行数量（変数）、ｃｎ，ｄｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｃはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）、ｋｄはｇ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
この式（３）と（４）に対して、先の分析と同様に、図７に示される新規件数とリピート件数に関する１年間（各月）のデータとポスティング実行数量（ｘｃ１（枚）、ｘｄ１（枚））、新聞折込実行数量（ｘｃ２（件）、ｘｄ２（件））、ＤＭ実行数量（ｘｃ３（通）、ｘｄ３（通））に関する１年間（各月）のデータとの回帰分析を実行すると、以下のような近似式が得られる。
ｆ（新規件数）＝−０．００８５４＊ｘｃ１＋０．０５７６＊ｘｃ２＋０．０４３３＊ｘｃ３＋３４．８２      （３ａ）
ｇ（リピート件数）＝０．０３２７＊ｘｄ１＋０．０７９４＊ｘｄ２＋０．２５３５＊ｘｄ３＋２１９．７      （４ａ）
このような式から、顧客種類によって販促手段に対する感度が異なり、また、それぞれの感度係数も異なることが理解できる。それぞれの感度係数は、販促手段を１数量実施した場合の新規顧客による受注件数の増加あるいはリピート顧客による受注件数の増加を示している。また、関数ｆとｇのそれぞれのｙ切片は、販促手段がなくとも獲得できる新規顧客とリピート顧客の受注件数である。
例えば、新規顧客に対しては、ポスティングがほぼ０（マイナス）の感度係数を有しており、新規顧客獲得にはあまり販促の効果がないことが理解できる。また、すべての販促手段に対してリピート顧客の方が感度が高く、ｙ切片となる販促手段に影響されないベース受注件数も多いことが理解できる。また、受注件数の増加には、売上金額と同様に、ＤＭが最も感度が高く、新聞折込、ポスティングの順となることが理解できる。
このように顧客種類毎に回帰分析を行うことも可能であり、このような分析によって得られたそれぞれのポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８及びｙ切片も読み出し可能に回帰係数データベース７に格納され、また、出力部４を介して利用者に出力される。
このように回帰分析部１４によれば、顧客種類別に売上金額又は受注件数と各販促手段の実行数量との関係を定量的に分析することが可能となる。いずれの販促手段の感度が高いかを定量的に把握することが可能である。また、エリア毎に実行できるので、いずれのエリアでいずれの販促手段が有効であるかについても定量的に把握することができる。
【００７７】
ステップＳ４は販促反応分析工程であり図１に示される販促反応演算部１３によって実行されるが、この工程は実施例１とは異なり、実施例２では回帰分析部１４を備えていることから、販促反応演算部１３は、回帰分析部１４で分析されたポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８及びｙ切片を読み出し、これを用いて、販促反応分析を実行する。
具体的には、販促計画データベース１０からポスティング計画データ３６、新聞折込計画データ３７、ＤＭ計画データ３８をそれぞれ読み出して、それぞれの実行数量に先のポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８を掛け合わせると、その回帰係数データが売上を用いて得られたものであれば売上に関する反応量（売上増加量）が得られ、受注件数を用いて得られたものであれば受注件数に関する反応（受注件数増加量）が得られることになる。もちろん、顧客種類別の売上や受注件数に関する反応もそれぞれ顧客種類別データを用いて得られた回帰係数データを用いることで分析可能である。
販促反応分析結果については、出力部４から出力可能であり、利用者は販促反応分析結果を把握することができる。
このようにして得られた販促手段毎の販促反応分析データ２１は、読み出し可能に件数・売上データベース５に格納され、また、出力部４を介して利用者に伝達される。
なお、本実施例では販促計画データベース１０からポスティング計画データ３６等を読み出したが、販促反応演算部１３に対して入力部２を介して入力されるデータを用いて演算してもよい。その際には、販促反応演算部１３が出力部４を介して、求められるデータを表示し、それに利用者が応じて入力すればよい。
【００７８】
次に、ステップＳ５は受注・売上予測分析工程であるが、この工程ではステップＳ３の回帰分析工程で得られたポスティング回帰係数データ２６、新聞折込回帰係数データ２７、ＤＭ回帰係数データ２８及びｙ切片に関するデータを顧客件数・売上予測演算部１６が、回帰係数データベース７から読み出して、上述のような式（１ａ）、（３ａ）、（４ａ）を得て、これにそれぞれの販促手段の実行数量、すなわちそれぞれの実行数量としてのポスティング計画データ３６、新聞折込計画データ３７及びＤＭ計画データ３８を販促計画データベース１０から読み出して入力し、それぞれ式（１ａ）、（３ａ）、（４ａ）の演算を実行して新規顧客及びリピート顧客の受注件数や売上金額を予測するものである。
もちろん、顧客種類毎にデータを取らず、また、顧客種類毎に回帰分析を実行していない場合には、顧客種類を分けずに、単に受注件数あるいは売上金額の予想を実行してもよい。
顧客件数・売上予測演算部１６によって演算された新規顧客件数・売上予測データ１９及び既存顧客件数・売上予測データ２０は、件数・売上データベース５に読み出し可能に格納される。また、顧客件数・売上予測演算部１６によって演算結果として得られる予測データは、出力部４に出力され、利用者は予測結果を把握することが可能である。
【００７９】
以上のような本実施例２に係る販売促進計画支援システム１は、顧客種類毎、エリア毎及び販促手段毎に、顧客による受注件数又は売上金額と販促手段の実行数量との回帰分析によってそれらの定量的な関係を把握することが可能であり、販促手段毎の感度も把握できる。従って、エリア毎に、獲得したい顧客の種類毎に、どのような販促手段を実行すればどの程度の受注件数や売上金額が得られるかという評価を行うことが可能である。また、売上や受注件数に関するデータは時間と共に蓄積されていくので、精度を経時的に向上させることも可能である。
なお、ステップＳ５は、ステップＳ３の後に実行されてもよく、ステップＳ４は必ずしも必要ではない工程であり、オプションとして任意に実行されるとよい。  最後にステップＳ６は、既に各工程でも述べているが、出力部４による出力工程である。ステップＳ３〜ステップＳ５のそれぞれの結果について出力することで入力者の利用に供される。もちろん、ステップＳ６は、ステップＳ３〜５の後でなく、それぞれの工程後に出力する工程であってもよい。
【００８０】
次に、実施例２の第１変形例について図１及び図１６を参照しながら説明する。（請求項１乃至４に対応）
第１変形例では、ステップＳ３の回帰工程の演算の前に、ステップＳ３ａとして図１に示される相関分析部１１において相関分析を実施しつつ、ステップＳ３ｂとして図１に示される相関補正分析部１２において相関係数補正工程を実施するものである。
図１６のステップＳ３ａでは、ステップＳ３の回帰分析工程に先立ち、相関分析部１１が顧客による新規顧客件数・売上データ１７及び既存顧客件数・売上データ１８を件数・売上データベース５から、販促データベース８からポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１を読み出して、受注件数、売上金額と各販促手段の実行数量との相互相関係数を分析する。
具体的な相互相関係数の演算方法は、実施例１と同様であるので実施例２の第１変形例の説明では省略する。
さらに、ステップＳ３ｂでは、相関補正分析部１２が、ステップＳ３ａで分析された相互相関係数の補正を実施するが、この補正の実施方法は実施例１の第２変形例で実施したものと同様であるが、その用いられ方が異なる。
本実施例２の第１変形例でも予め所望に定められた相関補正しきい値データ２５を用いるが、そのしきい値を超えた相関係数が演算される期間内の顧客による受注件数又は売上金額と各販促手段の実行数量との回帰分析を実施するのである。
【００８１】
具体的には、相関補正分析部１２は、相関係数データベース６から予め所望に定められた相関補正しきい値データ２５を読み出し、この値を超える相互相関係数が演算されている期間を抽出して、これを回帰分析部１４に送信して、回帰分析部１４では、その期間内における新規顧客件数・売上データ１７及び既存顧客件数・売上データ１８を用いて、ポスティング活動データ２９、新聞折込活動データ３０及びＤＭ活動データ３１との回帰分析を実行するのである。
実施例１と同様に図１１を参照すれば、販促時期ｂ１と同時あるいは時間差ｃを持って考えられる販売開始時期ａ１よりも後に、例えばしきい値ｓを用いてこれを超えている時間帯、すなわち経過時間ｔ３の間のみ回帰分析を行うのである。このようにしきい値ｓを超える相関係数を出し得る販売期間のみに着目することで、販促手段との関係がある程度強い期間内の回帰分析が可能となり、それぞれの販促手段の反応効果をより精度高く分析することが可能となる。また、販売に関する経過時間を長く取れない場合、例えば、短い時間で定期的に販促手段を講じているような場合には、長く時間を取ると複数回の販促手段の影響が含まれてしまい、販促手段の効果を評価するには誤差が大きくなってしまうので、ある程度の相関が得られる短い時間内で回帰分析を迅速に実施することの意義は高い。
相関補正分析部１２は、しきい値ｓを超える販売時間帯を回帰分析部１４に信号送信することが可能である。また、しきい値ｓの選択については、実施例１において既に説明したとおりである。
事前に回帰分析を実行する時間帯の入力を得て、実施例２の第１変形例では、ステップＳ３で回帰分析部１４による回帰分析を実行することになる。
このような回帰分析によって得られた結果から式（２）を得ることができる。
式（２）では、顧客種類は考慮していない形になっているが、もちろん、新規顧客とリピート顧客に分離して受注件数や売上金額に関するデータを格納しておき、これを用いて分析を行う場合には、分離して表現することも可能である。ｆが受注件数の場合は単位は件数で、売上金額の場合は単位は円である。
ｆ（ｘｂ１，ｘｂ２，．．．，ｘｂｎ）
＝ｂ１・ｘｂ１＋ｂ２・ｘｂ２＋・・・＋ｂｎ・ｘｂｎ＋ｋｂ  （２）
（但し、ｘｂｎは販促手段の実行数量（変数）、ｂｎは販促手段の感度係数（定数）、ｋｂはｆ（０，．．．，０）の切片（定数）である。）
その後のステップＳ４の販促反応分析工程及びステップＳ５の受注・売上予測工程さらにステップＳ６の出力工程については、実施例２と同様であるので、その説明を省略する。また、ステップＳ４が任意に選択される工程であることも同様である。
このような本実施例２の第１変形例では、相関係数がある程度得られていて、相関が認められる期間内においてのみ回帰分析用のデータとして用いるので、より高い精度で、各販促手段の感度について分析することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
以上説明したように、本発明の請求項１乃至請求項４に記載された発明は、商品又はサービスを提供するフランチャイズ事業者や大規模店舗経営者、さらには小売商店主等も含めたあらゆる事業者が販売促進活動を実施する際に、その予算を決定したり、複数の販売促進活動を実施する際にいずれが効率的あるいは精度高く実施できるかに関する情報を入手したりすることで販売促進計画の立案支援に利用することができる。さらに、本発明を利用することで経営計画や出店計画の立案にも利用可能である。
【符号の説明】
【００８３】
１…販売促進計画支援システム  ２…入力部  ３…分析演算部  ４…出力部  ５…件数・売上データベース  ６…相関係数データベース  ７…回帰係数データベース  ８…販促データベース  ９…販促予算データベース  １０…販促計画データベース  １１…相関分析部  １２…相関補正分析部  １３…販促反応演算部  １４…回帰分析部  １５…販促予算演算部  １６…顧客件数・売上予測演算部  １７…新規顧客件数・売上データ  １８…既存顧客件数・売上データ  １９…新規顧客件数・売上予測データ  ２０…既存顧客件数・売上予測データ  ２１…販促反応分析データ  ２２…ポスティング相関係数データ  ２３…新聞折込相関係数データ  ２４…ＤＭ相関係数データ  ２５…相関補正しきい値データ  ２６…ポスティング回帰係数データ  ２７…新聞折込回帰係数データ  ２８…ＤＭ回帰係数データ  ２９…ポスティング活動データ  ３０…新聞折込活動データ  ３１…ＤＭ活動データ  ３２…販促総予算データ  ３３…ポスティング予算データ  ３４…新聞折込予算データ  ３５…ＤＭ予算データ  ３６…ポスティング計画データ  ３７…新聞折込計画データ  ３８…ＤＭ計画データ
【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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【図１６】
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