(57)【要約】【課題】顧客の店舗における購入行動を電子タグを用いて測定することを通じて、きめ細かな顧客嗜好情報を収集することを可能とする。【解決手段】購入行動情報収集手段１１が、商品が顧客の手から戻った時の時刻情報を、各商品に付けられた電子タグに書き込み、各電子タグに書き込まれた時刻情報に基づいて、購入行動情報を作成し、購入行動情報ＤＢ１７に蓄積する。顧客特性情報収集手段１２が、入力された顧客特性情報を収集して顧客特性情報ＤＢ１９に蓄積する。そして、顧客嗜好情報作成手段１５が、購入行動情報ＤＢ１７内の購入行動情報と顧客特性情報ＤＢ１９内の顧客特性情報と、商品情報マスタ２１内の商品情報とに基づいて、顧客嗜好情報を作成し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に蓄積する。【選択図】図２
2007058534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置であって、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集する購入行動情報収集手段と、
入力された顧客の特性情報を収集する顧客特性情報収集手段と、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成する顧客嗜好情報作成手段とを備え、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集装置。
【請求項２】
請求項１に記載の顧客嗜好情報収集装置において、さらに、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成する商品組み合わせ情報作成手段と、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成する店員応対情報作成手段とを備える
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集装置。
【請求項３】
少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集方法であって、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集するステップと、
入力された顧客の特性情報を収集するステップと、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成するステップとを有し、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集方法。
【請求項４】
請求項３に記載の顧客嗜好情報収集方法において、さらに、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成するステップと、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成するステップとを有する
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客の嗜好情報を収集する技術に関し、特に、電子タグを用いて顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置および顧客嗜好情報収集方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高級時計や高級眼鏡といった高額な貴金属の店舗販売においては、顧客と店員との対面販売が主に行われている。店員は顧客の求めに応じて、あるいは推奨する商品をいくつか提示し、顧客の選択により商品の購入という形をとるのが一般的である。
【０００３】
このような状況において、カリスマ店員と呼ばれるベテラン販売員が存在する。カリスマ店員は、顧客の特性（年代、服装、同伴者等）を見て、顧客の最も好む最適な商品を提示し、迅速かつ円滑な購入を促す技術を身に付けている。このような技術は、長年の経験と努力により、自らの感性に磨きをかけ、習得した職人技ともいえる技術である。
【０００４】
こうした暗黙知の技術を形式知にするべく、顧客の嗜好情報の収集活動として、アンケートや消費者モニターが盛んに行われている。
【０００５】
また、顧客嗜好情報の収集のための具体的な従来技術として、利用者が利用した宿泊施設の利用結果（料理の種類、部屋タイプ等）から、当該利用者の嗜好データを得て、この嗜好データをクライアントコンピュータからインターネットを介してサーバコンピュータにアップロードし、任意の利用者に係わる嗜好データをデータベースとして構築する技術について、下記の特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００２−１４９７０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
高額な貴金属の購入に際しては、当初から購入品を決めて、店舗に向かうことは殆ど無いと言える。まず、店舗に行き、多数の商品を目にして、気に入った何点かを手に取り身に付けて見るといったことを繰り返し、更には、違う店舗に行き、また同じことを繰り返し、最終的に気に入った商品を購入するのである。こういった行動を全て記録し、分析することが理想的であるが、現実には困難である。
【０００７】
特に、従来技術における、アンケート等から顧客の嗜好情報を収集する手法では、費用と時間がかかり、また、顧客の購入行動パターンそのものを実測し収集することはできない。なお、顧客の購入行動とは、顧客が該当の店舗に来店し、店員との応対を経て最終的にその店舗で商品購入を行うまでの行動をさす。
【０００８】
ここで、電子タグ（例えば、ＩＣタグ）を活用したデータ収集方法が、様々な分野において広く活用されている。収集する内容としては、物流業界における拠点通過情報などの位置情報の収集に利用されていることが多い。最近では、トレーサビリティでの個体識別情報などにも活用されている。しかし、電子タグの販売管理における活用としては、物品販売における商品識別情報の取得が中心であり、きめ細かな顧客嗜好情報を取得するには至っていない。なお、顧客嗜好情報とは、少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報をいうものとする。
【０００９】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、顧客の店舗における購入行動を電子タグを用いて測定することを通じて、きめ細かな顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置および顧客嗜好情報収集方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明は、例えば以下の構成をとる。
【００１１】
（１）例えば、図１に示す商品１００〜商品１０４のそれぞれに予め電子タグを付けておき、来店した顧客に商品１００〜商品１０４を提示する際に、トレー２００上に一旦商品１００〜商品１０４を載せた上で、各商品を提示する。トレー２００は、各商品の電子タグに対して時刻情報を書き込むことが可能なデバイスであり、各商品がトレー２００上に置かれた時の時刻情報を、該当する商品の電子タグ内に書き込む。
【００１２】
従って、商品１００〜商品１０４が最初にトレーに載せられた時の時刻情報と、各商品が顧客から戻って、トレー２００上に置かれた時の時刻情報が電子タグに書き込まれる。
【００１３】
（２）各商品に付けられた電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、例えば、顧客が該当商品を何番目に手に取っているかの情報を取得する。また、直近に手に取っていた商品を戻してから該当商品を戻した時間の差分を計算し、顧客が該当商品を手に取っている時間の情報として取得する。また、該当商品を手に取った回数の情報を商品毎に収集する。また、該当商品が購入されたかを示す購入結果情報を収集する。収集したこれらの情報を、購入行動情報として、データベース中に蓄積する。
【００１４】
なお、本発明においては、購入行動情報として、上述した情報の他に、商品毎の、手に取っている合計時間の情報、商品を手に取っている時間の傾向（例えば、徐々に長くなる等）に関する情報、各商品を顧客が指定して手に取ったのか、あるいは店員が選んで提示した商品を顧客が手に取ったのかを示す提示指示情報を収集してデータベース中に蓄積する構成をとることもできる。
【００１５】
（３）顧客特性を収集する。顧客特性情報としては、例えば、服装、年代、同伴者、来店パターン、購入した商品の用途に関する情報が該当する。
【００１６】
（４）商品毎に収集した購入行動情報と顧客特性情報とを結合して、顧客嗜好情報として蓄積する。
【００１７】
（５）上記の（１）〜（３）の手順を通じて、顧客嗜好情報を収集する。
【００１８】
（６）また、本発明においては、店員応対情報として、商品が購入された際の、店員毎の、提示した商品点数の情報や応対時間の情報、さらには、購入された商品が最後に手に取られた後も顧客が手にした他の商品の識別情報を、データベース中に蓄積する構成をとることもできる。
【００１９】
（７）また、本発明においては、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報を、商品組み合わせ情報として作成し、データベース中に蓄積する構成をとることもできる。
【００２０】
すなわち、本発明は、少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置であって、前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集する購入行動情報収集手段と、入力された顧客の特性情報を収集する顧客特性情報収集手段と、前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成する顧客嗜好情報作成手段とを備え、前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、前記の顧客嗜好情報収集装置において、さらに、前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成する商品組み合わせ情報作成手段と、前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成する店員応対情報作成手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集方法であって、前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集するステップと、入力された顧客の特性情報を収集するステップと、前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成するステップとを有し、前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含むことを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、前記の顧客嗜好情報収集方法において、さらに、前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成するステップと、前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の顧客嗜好情報収集装置は、顧客の購入時の自然な行動を時間情報として収集する。すなわち、本発明は、商品がトレーに戻された時の時刻情報を、各商品に付けられた電子タグに書き込む。そして、書き込まれた時刻情報に基づいて、購入行動情報を作成・収集する。従って、本発明により収集された購入行動情報の信頼性は高い。更に、購入行動情報と顧客特性情報とを結びつけた顧客嗜好情報を収集することができる。
【００２５】
例えば、本発明によって収集された顧客嗜好情報を用いて、顧客の特性から顧客の購入行動を検索したり、商品情報から顧客の特性を検索したりできるなど、その活用度は高い。また、本発明は、顧客情報だけではなく、店員の応対情報も収集できる為、店員の評価に活用することができ、店員のモチベーションアップが期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に、図を用いて、本発明の実施の形態について説明する。図２は、本発明の構成の一例を示す図である。顧客嗜好情報収集装置１は、店舗における顧客の嗜好情報を収集する装置である。顧客嗜好情報収集装置１は、購入行動情報収集手段１１、顧客特性情報収集手段１２、店員応対情報作成手段１３、商品組み合わせ情報作成手段１４、顧客嗜好情報作成手段１５、購入行動情報データベース（ＤＢ）１７、顧客特性マスタ１８、顧客特性情報データベース（ＤＢ）１９、店員応対情報データベース（ＤＢ）２０、商品情報マスタ２１、商品組み合わせ情報データベース（ＤＢ）２２、顧客嗜好情報データベース（ＤＢ）２３を備える。また、図中、１６は店舗内の各商品（図示を省略）に付けられている電子タグである。
【００２７】
なお、顧客嗜好情報収集装置１は、顧客嗜好情報収集装置１中の任意のデータベース中の情報を検索またはソートするモジュール（図示を省略）を備える構成をとることもできる。また、本発明の実施の形態においては、例えば、購入行動情報収集手段１１が商品組み合わせ情報作成手段１４を内蔵する構成をとることもできる。
【００２８】
購入行動情報収集手段１１は、顧客の購入行動を示す情報である購入行動情報を収集する。購入行動情報収集手段１１は、例えば、電子タグ１６付きの商品が置かれる上述した図１に示すようなトレー２００として実現され、商品が置かれた時の時刻の情報を電子タグ１６に書き込む。そして、購入行動情報収集手段１１は、電子タグ１６に書き込まれた時刻情報に基づいて、購入行動情報を作成して、購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積する。
【００２９】
蓄積される購入行動情報としては、例えば、上述したように、顧客が該当商品を何番目に手に取っているかの情報、顧客が該当商品を手に取っている時間の情報、該当商品を手に取った回数の情報、該当商品が購入されたかを示す購入結果情報、商品毎の、手に取っている合計時間の情報、商品を手に取っている時間の傾向に関する情報、提示指示情報が該当する。
【００３０】
顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性マスタ１８内の顧客特性の分類情報を用いて入力された、顧客の特性を示す情報である顧客特性情報を収集し、顧客特性情報ＤＢ１９に蓄積する。顧客特性情報としては、例えば、購入された商品毎の、顧客の服装、年代、同伴者、初めて来店したか再来店かの来店パターン、購入した商品の用途に関する情報などが該当する。また、顧客特性情報として、提示された商品点数の情報を顧客特性情報ＤＢ１９内に蓄積する構成をとることができる。
【００３１】
なお、本発明の実施の形態においては、顧客特性情報収集手段１２が、顧客特性マスタ１８内の顧客特性の分類情報を、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータ（例えば、店員）に表示する構成をとることができる。
【００３２】
店員応対情報作成手段１３は、店員の応対に関する情報を作成する。すなわち、店員応対情報作成手段１３は、顧客特性情報ＤＢ１９に蓄積されている顧客特性情報と、購入行動情報ＤＢ１７に蓄積されている購入行動情報とに基づいて、顧客と応対した店員毎の、応対に関する情報を作成し、店員応対情報ＤＢ２０内に蓄積する。店員応対情報ＤＢ２０のデータ構成例については、後述する。
【００３３】
商品組み合わせ情報作成手段１４は、購入行動情報ＤＢ１７に蓄積されている購入行動情報と商品情報マスタ２１内の商品情報とに基づいて、顧客に対して提示された商品分類の組み合わせに関する情報である商品組み合わせ情報を作成し、商品組み合わせ情報ＤＢ２２内に蓄積する。商品組み合わせ情報は、例えば、購入された商品の分類情報毎の、該当商品が購入された時に提示された商品の商品分類の情報が該当する。
【００３４】
顧客嗜好情報作成手段１５は、商品情報マスタ２１内の商品情報と購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積された購入行動情報とに基づいて、顧客の嗜好に関する情報である顧客嗜好情報を作成し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に蓄積する。顧客嗜好情報ＤＢ２３のデータ構成例については、後述する。
【００３５】
電子タグ１６は、店舗内の各商品に付けられている。電子タグ１６は、例えば、無線ＩＣチップであり、各商品がトレー２００上、すなわち購入行動情報収集手段１１上に置かれた時の時刻情報が書き込まれる。
【００３６】
購入行動情報ＤＢ１７には、購入行動情報が蓄積される。顧客特性マスタ１８には、顧客特性の分類情報が蓄積されている。顧客特性情報ＤＢ１９には、顧客特性情報が蓄積される。店員応対情報ＤＢ２０には、店員応対情報が蓄積される。商品情報マスタ２１には、商品情報が蓄積されている。商品組み合わせ情報ＤＢ２２には、商品組み合わせ情報が蓄積される。顧客嗜好情報ＤＢ２３には、顧客嗜好情報が蓄積される。なお、商品情報マスタ２１は、ここでは図示を省略する記憶手段内に格納されている。
【００３７】
購入行動情報収集手段１１は、トレー２００に商品が置かれた時の時刻情報を、商品に付けられている電子タグ１６に書き込む時刻情報書き込み手段１１１と、電子タグ１６に書き込まれた時刻情報を読み出して、購入行動情報を作成し、購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積する購入行動情報作成手段１１２を備える。
【００３８】
図３は、電子タグ内に書き込まれる時刻情報の一例を示す図である。電子タグ１６内には、各電子タグ１６が付けられている商品を一意に識別する商品識別子が予め書き込まれている他、商品をトレー２００に最初に載せた時の時刻情報、商品がトレー２００に戻った時の時刻情報が書き込まれる。商品がトレー２００に戻った時の時刻情報は、商品がトレー２００に戻る度に時刻情報書き込み手段１１１によって電子タグ１６に書き込まれる。図３に示す電子タグ１６内の時刻情報の例では、商品が１回目に戻った時刻、２回目に戻った時刻、３回目に戻った時刻が書き込まれている。
【００３９】
図４は、購入行動情報ＤＢ内の購入行動情報のデータ構成の一例を示す図である。購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積される購入行動情報は、顧客の購入行動毎に作成される。図４では、ある購入行動において提示された商品が、商品識別子「１０１０１」〜「１０１０４」までの４点である場合の購入行動情報の例を示している。
【００４０】
図４に示す購入行動情報は、例えば、「商品識別子」、顧客が商品を手に取っている１回目の時間を示す「手に取っている時間（１）」、顧客が商品を手に取っている２回目の時間を示す「手に取っている時間（２）」、顧客が商品を手に取っている３回目の時間を示す「手に取っている時間」、顧客がその商品を１回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（１）」、顧客がその商品を２回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（２）」、顧客がその商品を３回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（３）」、その商品を手に取った回数を示す「回数」、その商品を手に取っている合計時間を示す「合計時間」、商品を手に取っている時間の傾向を示す「傾向」、その商品が購入されたかの購入結果を示す「結果」、その商品を顧客が指定して手に取ったのか、あるいは店員が選んで提示し、顧客が手に取ったのかを示す「提示指示」といったデータ構成を有する。なお、「傾向」には、例えば、商品を手に取っている時間が徐々に長くなっている場合には、「１」が格納され、商品を手に取っている時間が徐々に短くなっている場合には、「２」が格納され、商品を手に取っている時間がランダムである場合（傾向がみられない場合）には「３」が格納される。
【００４１】
図５は、顧客特性マスタ内の顧客特性の分類情報の例を示す図である。顧客特性マスタ１８は、例えば、「マスタ区分」、「サブ区分」、「選択番号」、「意味」といったデータ構成を有する。「マスタ区分」には、例えば、顧客の服装情報、年代情報、身体的特徴情報、同伴者情報、来店パターン情報、用途情報といった顧客の属性を示す情報のそれぞれを識別する番号が格納されている。例えば、「マスタ区分」には、服装情報については、「１０」、年代情報については「２０」、身体的特徴情報については「３０」、同伴者情報については「４０」、来店パターン情報については「５０」、用途情報については「６０」が格納されている。なお、用途情報は、顧客が購入した商品の用途（例えば、贈り物なのか、記念品なのか、自己消費用なのか等の用途）に関する情報を意味する。
【００４２】
「サブ区分」には、顧客の属性の詳細な情報を識別する番号が格納されている。例えば、「サブ区分」には、例えば、服装情報のうち色情報については、「１」、全体感については「２」、デザイン分類については「３」が格納されている。
【００４３】
「選択番号」には、「サブ区分」に格納された番号に対応する顧客の属性の具体的内容（後述する「意味」項目に格納される内容）を識別する番号が格納されている。例えば、色情報という顧客の属性のうち、「赤」に対しては番号「１」が、「ピンク」に対しては番号「２」が、「黄色」に対しては番号「３」が、「ブルー」に対しては番号「４」が格納されている。また、例えば、年代情報のうち、「１０代」に対しては番号「１」、「２０代前半」に対しては番号「２」というように、年代情報の具体的内容を識別する番号が格納される。
【００４４】
「意味」には、上述した顧客の属性の具体的内容の情報が格納されている。例えば、身体的特徴情報の具体的内容として、「大柄」、「中肉中背」、「小柄」といった情報が格納され、同伴者情報の具体的内容として、「単独」、「母」、「友達」、「異性」、「父」といった情報が格納されている。また、来店パターン情報の具体的内容として、「初回」、「再来（当日）」、「再来（日を置いて）」といった情報が格納されている。「初回」は、顧客が店舗に初めて来店したことを示し、「再来（当日）」は、顧客が当日店舗に再来したことを示し、「再来（日を置いて）」は、顧客が日を置いて店舗に再来したことを示している。また、用途情報として、「贈り物」、「記念品」、「自己消費」といった情報が格納されている。
【００４５】
なお、図５に示す顧客特性マスタ１８中の、年代情報の各具体的内容には、顧客の年代を判断するための基準となる著名人の名前が併記されている。例えば、「２０代前半」には、「広末涼子」といった著名人の名前が併記されている。
【００４６】
本発明の実施の形態においては、例えば、顧客特性情報収集手段１２が、顧客特性マスタ１８内の顧客特性の分類情報をオペレータ（例えば店員）に対して表示する。オペレータは、表示された顧客特性の分類情報を用いて、顧客特性情報を顧客特性情報収集手段１２に対して入力することができる。例えば、オペレータは、表示された著名人の名前を基準として顧客の年代を判断し、その年代に対応する番号を顧客特性情報収集手段１２に対して入力することができるため、顧客の年代情報を収集する際の、基準の統一性を図ることができる。
【００４７】
図６は、顧客特性情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。顧客特性情報ＤＢ１９は、例えば、顧客を一意に識別する識別子である「顧客識別子」、購入された商品を識別する識別子である「商品識別子」、「服装情報（１）」、「服装情報（２）」、「服装情報（３）、顧客の年代情報を示す「年代」、顧客身体的特徴情報を示す「身体的特徴」、「顧客の同伴者情報を示す「同伴者」、顧客の来店パターン情報を示す「来店パターン」、購入された商品の用途情報を示す「用途」、顧客を応対した店員を一意に識別する識別子を示す「店員識別子」、商品が購入された時の提示された商品の点数を示す「提示点数」といったデータ構成を有する。
【００４８】
「服装情報（１）」は、例えば、顧客の服装情報のうちの色情報を示し、「服装情報（２）」は、例えば、顧客の服装情報のうちの全体感を示し、「服装情報（３）」は、例えば、顧客の服装情報のうちのデザイン分類を示している。
【００４９】
上記の「服装情報（１）」、「服装情報（２）」、「服装情報（３）、「年代」、「身体的特徴」、「同伴者」、「来店パターン」、「用途」といった各データ項目には、例えば、図５に示す顧客特性マスタ１８中の「選択番号」に格納された番号が格納される。例えば、顧客の身体的特徴が「中肉中背」である場合には、顧客特性マスタ１８内の「中肉中背」という身体的特徴に対応する「選択番号」に格納された番号「２」が、顧客特性情報ＤＢ１９の「身体的特徴」という項目内容として格納される。また、「店員識別子」というデータ項目には、顧客を応対した店員の識別番号が格納される。
【００５０】
図７は、商品情報マスタのデータ構成例を示す図である。商品情報マスタ２１は、例えば、商品を一意に識別する識別子である「商品識別子」、商品の分類を示す「商品分類」、商品のサイズを示す「サイズ」、商品の色を示す「色」、商品の価格を示す「価格」といったデータ構成を有する。
【００５１】
図８は、店員応対情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。店員応対情報ＤＢ２０は、例えば、顧客を応対した店員を一意に識別する識別子を示す「店員識別子」、商品が購入された時の提示された商品の点数を示す「提示点数」、顧客を応対した時間を示す「応対時間」、顧客が商品を購入した後に手に取った他の商品の識別番号が格納される「購入後手にした商品」といったデータ構成を有する。
【００５２】
図９は、顧客嗜好情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。顧客嗜好情報ＤＢ２３は、「商品識別子」、「商品情報」、「購入行動情報」、「顧客特性情報」といったデータ構成を有する。また、「商品情報」項目は、「商品分類」、「サイズ」、「色」、「価格」といったデータ構成を有し、「購入行動情報」項目は、顧客が商品を手に取った回数を示す「回数」、顧客が商品を手に取った合計時間を示す「合計時間」、顧客が商品を手に取った時間の傾向を示す「傾向」、顧客がその商品を１回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（１）」、顧客がその商品を２回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（２）」、顧客がその商品を３回目に手に取った時の、全商品を通じた手に取る順番を示す「手に取った順番（３）」といったデータ構成を有する。
【００５３】
また、「顧客特性情報」項目は、「服装情報（１）」、「服装情報（２）」、「服装情報（３）、「年代」、「身体的特徴」、「同伴者」、「来店パターン」、「用途」、「店員識別子」、「提示点数」といったデータ構成を有する。
【００５４】
図１０は、商品組み合わせ情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。商品組み合わせ情報ＤＢ２２は、例えば、購入された商品の商品分類を示す「購入商品分類」、「購入商品分類」項目に格納された商品分類に属する商品の販売回数（累積値）を示す「販売回数」、購入された商品と共に顧客に対して提示された第１の商品の分類を示す「提示商品分類（１）」、購入された商品と共に顧客に対して提示された第２の商品の分類を示す「提示商品分類（２）」、購入された商品と共に顧客に対して提示された第３の商品の分類を示す「提示商品分類（３）」といったデータ構成を有する。
【００５５】
図１１は、購入行動情報の収集処理および商品組み合わせ情報の作成処理の一例を説明する図である。図１１に示す処理例では、顧客が商品を購入した時点を処理の終了時点とはしていない。すなわち、顧客が購入する商品を決めた後でも、何点か商品を手に取って見るケースを想定している。
【００５６】
まず、トレー２００上すなわち購入行動情報収集手段１１上に商品が置かれる（ステップＳ１）。すなわち、店員が、顧客の求めに応じて、あるいは店員自ら何点かの商品を商品陳列棚から取り出し、トレー２００に載せる。
【００５７】
次に、購入行動情報収集手段１１は、商品がトレー２００に置かれた時の時刻情報を電子タグ１６に書き込む（ステップＳ２）。提示する商品が残っている場合（ステップＳ３）には、ステップＳ１に戻り、提示する商品を全てトレー２００に置いた場合には、トレー２００から商品が取られる（ステップＳ４）。すなわち、トレー２００から取られた商品が顧客に渡される。
【００５８】
トレー２００に商品が返されると（ステップＳ５）、購入行動情報収集手段１１は、商品がトレー２００に置かれた時の時刻情報を電子タグに書き込む（ステップＳ６）。全ての商品がトレー２００に返されて、トレー２００から取られることがなくなった場合（ステップ７）には、ステップＳ８に進み、まだトレー２００から取られる商品がある間は、ステップＳ４に戻る。
【００５９】
そして、顧客の応対が終了し（ステップＳ８）、顧客が店舗から出て行くと、後述するステップＳ９〜ステップＳ１６の処理を通じて購入行動情報を作成する。ステップＳ８において顧客の応対が続く場合は、ステップＳ１に戻る。
【００６０】
上記ステップＳ８において顧客の応対が終了すると、購入行動情報収集手段１１は、顧客が各商品を手に取った順番を算出する（ステップＳ９）。すなわち、購入行動情報収集手段１１は、各商品に付けられている電子タグ１６内の時刻情報を読み込んで統合し、例えば図１２に示すようなデータを作成する。そして、作成したデータに基づいて、各商品を手に取った順番を算出する。なお、ここで算出する順番は、全商品を通じた手に取る順番である。
【００６１】
例えば、図１２に示すデータに基づいて、各商品を手にとった順番を算出すると、商品識別子「１０１０１」の商品を１回目に手に取った時の順番は、１番目、２回目に手に取った時の順番は、４番目、３回目に手に取った時の順番は、６番目であり、商品識別子「１０１０２」の商品を１回目に手に取った時の順番は、２番目である。また、商品識別子「１０１０３」の商品を１回目に手に取った時の順番は、３番目であり、２回目に手に取った時の順番は、５番目であり、商品識別子「１０１０４」の商品を１回目に手に取った時の順番は、７番目である。
【００６２】
次に、購入行動情報収集手段１１は、各商品が顧客の手に取られた回数を算出する（ステップＳ１０）。例えば、図１２に示すデータを見ると、商品識別子「１０１０１」の商品が手に取られた回数は３回、商品識別子「１０１０２」の商品が手に取られた回数は１回、商品識別子「１０１０３」の商品が手に取られた回数は２回、商品識別子「１０１０４」の商品が手に取られた回数は１回であることが分かる。
【００６３】
次に、購入行動情報収集手段１１は、各商品が顧客の手に取られていた時間を算出する（ステップＳ１１）。購入行動情報収集手段１１は、図１２に示すデータに示す時刻情報と、ステップＳ９において算出された、各商品を手に取った順番とに基づいて、各商品が顧客の手に取られていた時間を算出する。例えば、図１２に示す商品識別子「１０１０１」の商品を手に取っている１回目の時間は、手に取った順番が１番目の商品（商品識別子「１０１０１」の商品）がトレーに戻った時刻「１４：５３」から商品を最初にトレーに載せた時刻「１４：５０」を引いた３分である。また、例えば、商品識別子「１０１０３」の商品を手に取っている２回目の時間は、手に取った順番が５番目の商品（商品識別子「１０１０３」の商品）がトレーに戻った時刻「１５：０８」から手に取った順番が４番目の商品（商品識別子「１０１０１」の商品）がトレーに戻った時刻「１５：０５」を引いた３分である。
【００６４】
同様の手法によって、商品識別子「１０１０１」の商品を手に取っている２回目の時間は５分、商品識別子「１０１０１」の商品を手に取っている３回目の時間は１０分、商品識別子「１０１０２」の商品を手に取っている１回目の時間は２分、商品識別子「１０１０３」の商品を手に取っている１回目の時間は５分、商品識別子「１０１０４」の商品を手に取っている１回目の時間は５分と算出される。
【００６５】
次に、購入行動情報収集手段１１は、各商品が手に取られていた合計時間を算出する（ステップＳ１２）。例えば、上記ステップＳ１１で説明した算出例によれば、商品識別子「１０１０１」の商品が取られていた合計時間は、３分＋５分＋１０分＝１８分であり、商品識別子「１０１０２」の商品が取られていた合計時間は、２分であり、商品識別子「１０１０３」の商品が取られていた合計時間は、５分＋３分＝８分であり、商品識別子「１０１０４」の商品が取られていた合計時間は、５分である。
【００６６】
次に、顧客が各商品を手に取った時間の傾向を決定する（ステップＳ１３）。例えば、商品を手に取っている時間が徐々に長くなっているか、徐々に短くなっているか、または、商品を手に取っている時間がランダムであるか（傾向が見られないか）が決定される。例えば、上記ステップＳ１１で算出したように、商品識別子「１０１０１」の商品は、手に取っている時間が、「３分」、「５分」、「１０分」と徐々に長くなっている。また、商品識別子「１０１０３」の商品は、手に取っている時間が、「５分」、「３分」と徐々に短くなっている。また、また、商品識別子「１０１０２」の商品と商品識別子「１０１０４」の商品については、手に取っている時間に傾向が見られない。
【００６７】
次に、購入行動情報収集手段１１に、商品が購入されたかを示す購入結果情報が入力される（ステップＳ１４）。例えば、購入された商品については「１」が、購入されなかった商品については「０」が入力される。
【００６８】
また、購入行動情報収集手段１１に、その商品を顧客が指定して手に取ったのか、あるいは店員が選んで提示し、顧客が手に取ったのかを示す提示指示情報が入力される（ステップＳ１５）。例えば、提示指示情報として、顧客が指定して手に取った商品については「１」が、店員が選んで提示した商品については「２」が入力される。
【００６９】
そして、購入行動情報収集手段１１は、ステップＳ９〜ステップＳ１５の各処理における処理結果に基づいて、例えば図４に示すような購入行動情報を作成し、購入行動情報ＤＢ１７に蓄積する（ステップＳ１６）。
【００７０】
購入行動情報収集手段１１は、例えば、ステップＳ９において算出された、顧客が各商品を手に取った順番を、図４に示す購入行動情報の「手に取った順番（１）」〜「手に取った順番（３）」というデータ項目の具体的内容として格納し、ステップＳ１０において算出された、各商品が顧客の手に取られた回数を、図４に示す購入行動情報の「回数」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００７１】
また、購入行動情報収集手段１１は、例えば、ステップＳ１１において算出された、各商品が顧客の手に取られていた時間を、図４に示す購入行動情報の「手に取っている時間（１）」〜「手に取っている時間（３）」というデータ項目の具体的内容として格納し、例えば、ステップＳ１２において算出された、各商品が手に取られていた合計時間を、図４に示す購入行動情報の「合計時間」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００７２】
また、購入行動情報収集手段１１は、ステップＳ１３において決定された、顧客が各商品を手に取った時間の傾向に応じた番号を、図４に示す購入行動情報の「傾向」というデータ項目の具体的内容として格納する。例えば、手に取っている時間が徐々に長くなっている商品については「１」を、手に取っている時間が徐々に短くなっている商品については「２」を、手に取っている時間がランダムである（傾向が見られない）商品については「３」を格納する。
【００７３】
また、購入行動情報収集手段１１は、例えば、ステップＳ１４において入力された購入結果情報を、図４に示す購入行動情報の「結果」というデータ項目の具体的内容として格納し、ステップＳ１５において入力された提示指示情報を、図４に示す購入行動情報の「提示指示」というデータ項目の具体的内容として格納する。提示指示情報を格納することによって、顧客が選んだ商品を購入したのか、店員が選んだ商品を購入したのかの判断に利用でき、ひいては、店員の評価データとして活用することができる。
【００７４】
次に、商品組み合わせ情報作成手段１４が、購入行動情報と商品情報マスタ２１内の商品情報とに基づいて、商品組み合わせ情報を作成し、商品組み合わせ情報ＤＢ２２に蓄積する（ステップＳ１７）。例えば、図１０に示すような、商品組み合わせ情報が作成される。蓄積された商品組み合わせ情報は、顧客に対して購入を勧める最適な商品の組み合わせを判断する際に利用できる。
【００７５】
そして、購入行動情報収集手段１１は、各電子タグ１６内に書き込まれている時刻情報をリセットする（ステップＳ１８）。
【００７６】
図１３は、顧客特性情報の収集処理および店員応対データの作成処理の一例を説明する図である。まず、顧客特性情報が、下記のステップＳ２１〜ステップＳ３０の処理を通じて収集され、顧客特性情報ＤＢ１９に蓄積される。顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に顧客識別子を格納する（ステップＳ２１）。例えば、図６に示す顧客特性情報の「顧客識別子」というデータ項目に、顧客識別子を格納する。格納する顧客識別子としては、例えば、顧客の会員番号があればその会員番号を格納し、非会員であれば、仮の会員番号を格納する。
【００７７】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に服装情報を格納する（ステップＳ２２）。例えば、顧客の服装について、色が「赤」、全体感が「カジュアル」、デザイン分類が「ブラウス」である場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータ（例えば、店員）が、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「赤」、「カジュアル」、「ブラウス」のそれぞれに対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）を入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号を顧客特性情報ＤＢ１９に格納する。
【００７８】
例えば、図６に示す顧客特性情報の「服装情報（１）」に、「赤」に対応する番号である「１」が格納され、「服装情報（２）」に、「カジュアル」に対応する番号である「１」が格納され、「服装情報（３）」に、「ブラウス」に対応する番号である「２」が格納される。
【００７９】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９に年代情報を格納する（ステップＳ２３）。例えば、顧客の見た目の年代が２０代前半である場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータが、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「意味」というデータ項目の「２０代前半」に対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）である「２」を年代情報として入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号「２」を、図６に示す顧客特性情報の「年代」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８０】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に身体的特徴情報を格納する（ステップＳ２４）。例えば、顧客の身体的特徴が「小柄」である場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータが、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「意味」というデータ項目の「小柄」に対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）である「３」を身体的特徴情報として入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号「３」を、図６に示す顧客特性情報の「身体的特徴」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８１】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に同伴者情報を格納する（ステップＳ２５）。例えば、顧客の同伴者が「母」である場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータが、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「意味」というデータ項目の「母」に対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）である「２」を同伴者情報として入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号「２」を、図６に示す顧客特性情報の「同伴者」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８２】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に来店パターン情報を格納する（ステップＳ２６）。例えば、顧客が当日に再び来店した場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータが、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「意味」というデータ項目の「再来（当日）」に対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）である「２」を来店パターン情報として入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号「２」を、図６に示す顧客特性情報の「来店パターン」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８３】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に用途情報を格納する（ステップＳ２７）。例えば、顧客が購入した商品が記念品であった場合には、顧客嗜好情報収集装置１のオペレータが、表示された図５に示す顧客特性マスタ１８内の情報を参照して、「意味」というデータ項目の「記念品」に対応する番号（「選択番号」項目内に格納されている番号）である「２」を用途情報として入力する。顧客特性情報収集手段１２は、入力された番号「２」を、図６に示す顧客特性情報の「用途」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８４】
上記のステップＳ２２〜ステップＳ２７までの処理において顧客特性情報ＤＢ１９に格納される各情報は、上述したように、例えば、図５に示す顧客特性マスタ１８を参照したオペレータによって顧客特性情報収集手段１２に対して入力された情報である。顧客特性マスタ１８を用いて顧客特性情報が入力されることにより、オペレータの入力負荷が軽減される他、個人差による入力内容のバラツキがなくなり、精度の高い顧客特性情報を収集することができる。  
【００８５】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、購入された商品の商品識別子を顧客特性情報ＤＢ１９内に格納する（ステップＳ２８）。すなわち、顧客特性情報収集手段１２は、購入行動情報ＤＢ１７内の購入行動情報を参照して、各購入行動において購入された商品（例えば、図４に示す購入行動情報において、商品識別子が「１０１０１」の商品）の商品識別子を、例えば図６に示す顧客特性情報の「商品識別子」項目に格納する。
【００８６】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に店員識別子を格納する（ステップＳ２９）。例えば、顧客特性情報収集手段１２は、入力された、顧客を応対した店員を識別する店員識別子を、図６に示す顧客特性情報の「店員識別子」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００８７】
次に、顧客特性情報収集手段１２は、顧客特性情報ＤＢ１９内に、商品が購入された時の提示された商品の点数を提示点数情報として格納する（ステップＳ３０）。例えば、顧客特性情報収集手段１２は、当該購入行動に対応する購入行動情報を参照して、提示点数情報を取得し、図６に示す顧客特性情報の「提示点数」というデータ項目の具体的内容として格納する。例えば、図４に示す購入行動情報には、４点の商品の商品識別子が、提示された商品の識別子として格納されているため、顧客特性情報の「提示点数」というデータ項目に「４」が格納される。
【００８８】
次に、店員応対情報作成手段１３が、店員応対情報を作成し、店員応対情報ＤＢ２０内に蓄積する（ステップＳ３１）。例えば、店員応対情報作成手段１３は、図６に示す顧客特性情報ＤＢ１９を参照して、商品識別子「１０１０１」の商品が購入された時に顧客を応対した店員の店員識別子「００１」を、図８に示す店員応対情報ＤＢ２０内に格納するとともに、図６に示す顧客特性情報ＤＢ１９内の店員識別子「００１」に対応する提示点数「４」を、店員応対情報ＤＢ２０内に格納する。また、当該購入行動における、各店員の応対時間を、購入行動情報を参照して算出し、店員応対情報ＤＢ２０内に格納する。例えば、図４に示す購入行動情報において、各商品識別子に対応する「合計時間」というデータ項目に格納された時間の総計は、１８＋２＋８＋５＝３３であるため、店員応対情報ＤＢ２０の「応対時間」というデータ項目に、「３３」を格納する。
【００８９】
また、店員応対情報作成手段１３は、購入行動情報ＤＢ１７内の購入行動情報を参照して、購入された商品が最後に手に取られた後に手に取られた別の商品の商品識別子を取得し、取得した商品識別子を、例えば図８に示す店員応対情報の「購入後手にした商品」というデータ項目の具体的内容として格納する。例えば、図４に示す購入行動情報を見ると、購入された、商品識別子が「１０１０１」の商品が最後（３回目）に手に取られた後も、商品識別子が「１０１０４」の商品が手に取られていることがわかる。そこで、例えば、商品識別子「１０１０４」を、図８に示す店員応対情報の「購入後手にした商品」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００９０】
図１４は、顧客嗜好情報を顧客嗜好情報ＤＢに蓄積する処理の一例を説明する図である。顧客嗜好情報作成手段１５は、購入行動情報ＤＢ１７を読み込んで、当該購入行動において購入された商品の商品識別子を取得し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に格納する（ステップＳ４１）。また、顧客嗜好情報作成手段１５は、購入された商品についての購入行動情報を、購入行動情報ＤＢ１７から取得し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に格納する（ステップＳ４２）。例えば、顧客嗜好情報作成手段１５は、図４に示す購入行動情報に基づいて、購入された商品の商品識別子「１０１０１」に対応する、「回数」、「合計時間」、「傾向」、「手に取った順番（１）」、「手に取った順番（２）」、「手に取った順番（３）」というデータ項目内に格納された情報を、例えば図９に示す顧客嗜好情報ＤＢ２３内の「購入行動情報」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００９１】
次に、顧客嗜好情報作成手段１５は、商品情報マスタ２１を参照して、ステップＳ４１において格納された商品識別子に対応する商品情報を取得し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に格納する（ステップＳ４３）。
【００９２】
また、顧客嗜好情報作成手段１５は、顧客特性情報ＤＢ１９を読み込んで、当該商品が購入された時の顧客特性情報を取得し、顧客嗜好情報ＤＢ２３内に格納する（ステップＳ４４）。例えば、顧客嗜好情報作成手段１５は、顧客特性情報ＤＢ１９から、購入された商品の商品識別子「１０１０１」に対応する「服装情報（１）」、「服装情報（２）」、「服装情報（３）」、「年代」、「身体的特徴」、「同伴者」、「来店パターン」、「用途」、「店員識別子」というデータ項目に格納された情報を取得して、図９に示す顧客嗜好情報の「顧客特性情報」というデータ項目の具体的内容として格納する。
【００９３】
以下に、例えば、顧客Ａ、顧客Ｂ、顧客Ｃの３人が商品を購入した場合を例にとって、本発明の具体的な実施例について説明する。例えば、顧客Ａは、提示された３点の商品から指輪を購入し、顧客Ｂは、提示された５点の商品からブローチを購入し、顧客Ｃは、提示された７点の商品からブローチを購入したと想定する。
【００９４】
顧客Ａが指輪を購入した後に、購入行動情報収集手段１１が各商品に付けられた電子タグ１６内に書き込まれた時刻情報を収集して統合し、例えば、図１５に示すようなデータを作成する。図１５において、商品識別子「１０１０３」は、購入品である指輪の商品識別子である。
【００９５】
また、購入行動情報収集手段１１は、例えば図１５に示すデータ内容に基づいて、例えば図１６に示すような顧客Ａの購入行動情報を作成し、購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積する。また、顧客特性情報収集手段１２は、例えば、図１７に示すような顧客特性情報を作成し、顧客特性情報ＤＢ１９内に蓄積する。
【００９６】
同様にして、顧客Ｂがブローチを購入した後に、購入行動情報収集手段１１が各商品に付けられた電子タグ１６内に書き込まれた時刻情報を収集して統合し、例えば、図１８に示すようなデータを作成する。図１８において、商品識別子「１０１０４」は、購入品であるブローチの商品識別子である。また、例えば、図１９に示すような顧客Ｂの購入行動情報が作成され、購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積される。さらに、例えば、図２０に示すような、顧客Ｂの顧客特性情報が作成され、顧客特性情報ＤＢ１９内に蓄積される。
【００９７】
同様にして、顧客Ｃがブローチを購入した後に、購入行動情報収集手段１１が各商品に付けられた電子タグ１６内に書き込まれた時刻情報を収集して統合し、例えば、図２１に示すようなデータを作成する。図２１において、商品識別子「１０１０４」は、購入品であるブローチの商品識別子である。また、例えば、図２２に示すような顧客Ｃの購入行動情報が作成され、購入行動情報ＤＢ１７内に蓄積される。さらに、例えば、図２３に示すような、顧客Ｃの顧客特性情報が作成され、顧客特性情報ＤＢ１９内に蓄積される。
【００９８】
ここで、上述したように、顧客嗜好情報収集装置１が、顧客嗜好情報収集装置１中の任意のデータベース中の情報を検索またはソートするモジュールを備える構成をとる場合、そのモジュールを用いて、以下のような分析をすることができる。
【００９９】
例えば、購入行動情報ＤＢ１７内の、顧客Ａの購入行動情報、顧客Ｂの購入行動情報、顧客Ｃの購入行動情報をマージして、例えば、図２４に示すようなデータを作成する。そして、商品識別子について昇順にソートすることにより、例えば図２５に示すようなデータを作成する。
【０１００】
図２５に示すデータ内容を見ると、商品識別子「１０１０４」の商品が２件、商品識別子「１０１０３」の商品が１件購入されていることがわかる。また、いずれの商品も、手にした回数は２回、初めて手にした時の手に取った順番は、商品識別子「１０１０４」の商品については４番目、商品識別子「１０１０３」の商品については３番目であることがわかる。また、３回手に取っている商品もあるが、購入はされていないことがわかる。
【０１０１】
従って、例えば、初めて手にする商品よりも中間の順番で手にとった商品が購入される確率が高いことがわかる。また、手に取る回数は２回のほうが購入確率が高いことがわかる。
【０１０２】
さらに、図２５に示すデータ内容から、購入された商品は、顧客が指定したものが多いことがわかる。
【０１０３】
次に、本発明によって収集された顧客嗜好情報の活用例について説明する。例えば、３０代前半の顧客に対する効率の良い販売方法を知りたい場合、例えば図９に示す顧客嗜好情報の「年代」というデータ項目に「４」が格納されているレコードを検索すれば、この年代の顧客に対してどんな商品をどういう順番で提示すれば、購入する確率が高いかを判断する際に役立つデータが得られる。また、この年代の顧客がどんな服装の時にどの商品を提示すれば良いかを判断する際に役立つデータが得られる。従って、上記検索の結果得られるデータは、店員の教育用マニュアルの基礎データとして利用することができる。
【０１０４】
また、本発明によって収集された顧客嗜好情報は、特定の商品の売れ筋を把握するのに役立つ。例えば、顧客嗜好情報を特定の商品分類について検索すれば、どんな年代に売れているのかを把握する際に役立つデータが得られる。また、この商品はどんな服装に合わせればよいのかといった、流行の服装に合わせた売れ筋を把握する際に役立つデータが得られる。従って、その検索の結果得られるデータは、商品企画に利用することが可能となる。
【０１０５】
また、本発明によって収集された顧客嗜好情報は、顧客の用途に応じた購入品を把握するのに役立つ。例えば、図９に示す顧客嗜好情報を特定の用途について検索すれば、記念品としてよく売れている商品はどの商品か、また、贈り物としてよく売れている商品はどの商品かを把握する際に役立つデータが得られる。
【０１０６】
また、本発明によって作成された店員応対情報を、特定の店員識別子について検索すれば、顧客が購入した際の応対時間や、何点商品を提示したかが把握できるため、店員の行動評価につなげることが可能となる。さらに、店員応対情報を検索すれば、購入された商品を最後に手に取った後も手にした他の商品の情報を知ることができるため、この検索結果を次回の購買促進のための情報として活用することができる。すなわち、ある商品が購入された場合に、次回の来店の際にはどの商品を購入する可能性があるかを把握することができる。
【０１０７】
なお、本発明は、コンピュータにより読み取られ実行されるプログラムとして実施することもできる。本発明を実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介してネットワークを利用した送受信により提供されるものである。
【０１０８】
以上から把握できるように、本発明の実施の形態の特徴を述べると、以下のとおりである。
【０１０９】
（付記１）  少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置であって、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集する購入行動情報収集手段と、
入力された顧客の特性情報を収集する顧客特性情報収集手段と、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成する顧客嗜好情報作成手段とを備え、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集装置。
【０１１０】
（付記２）  付記１に記載の顧客嗜好情報収集装置において、さらに、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成する商品組み合わせ情報作成手段と、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成する店員応対情報作成手段とを備える
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集装置。
【０１１１】
（付記３）  少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集方法であって、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集するステップと、
入力された顧客の特性情報を収集するステップと、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成するステップとを有し、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集方法。
【０１１２】
（付記４）  付記３に記載の顧客嗜好情報収集方法において、さらに、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成するステップと、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成するステップとを有する
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集方法。
【０１１３】
（付記５）  少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置のコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記コンピュータを、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集する購入行動情報収集手段と、
入力された顧客の特性情報を収集する顧客特性情報収集手段と、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成する顧客嗜好情報作成手段として機能させるためのプログラムであって、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集プログラム。
【０１１４】
（付記６）  付記５に記載の顧客嗜好情報収集プログラムにおいて、さらに、
前記コンピュータを、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成する商品組み合わせ情報作成手段と、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成する店員応対情報作成手段として機能させるための顧客嗜好情報収集プログラム。
【０１１５】
（付記７）  少なくとも店舗における顧客の購入行動に関する情報と顧客の特性情報とを含む情報である顧客嗜好情報を収集する顧客嗜好情報収集装置のコンピュータに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って、
前記店舗内の各商品には、電子タグが付けられており、
前記コンピュータを、
前記各商品が前記顧客に最初に提示される時の時刻情報と、前記各商品が顧客から返される時の時刻情報とを前記各商品の電子タグ内に書き込み、前記各商品の電子タグ内に書き込まれた時刻情報に基づいて、顧客の購入行動に関する情報である購入行動情報を収集する購入行動情報収集手段と、
入力された顧客の特性情報を収集する顧客特性情報収集手段と、
前記収集された購入行動情報と顧客の特性情報とに基づいて、前記顧客嗜好情報を作成する顧客嗜好情報作成手段として機能させるためのプログラムであって、
前記購入行動情報は、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品毎の、少なくとも、前記各商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客が前記各商品を手に取っている時間、前記顧客が前記各商品を手に取った順番、前記各商品を手に取った回数、前記各商品が購入されたかを示す購入結果に関する情報を含み、
前記顧客の特性情報は、少なくとも、前記顧客が購入した商品を一意に識別する商品識別子、前記顧客の服装、前記顧客の年代、前記顧客を応対した店員を一意に識別する店員識別子、前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報を含む
ことを特徴とする顧客嗜好情報収集プログラムを記録した記録媒体。
【０１１６】
（付記８）  付記７に記載の顧客嗜好情報収集プログラムを記録した記録媒体において、さらに、
前記コンピュータを、
前記購入行動情報と、予め記憶手段内に蓄積されている、少なくとも各商品の商品識別子毎の商品分類情報を含む情報とに基づいて、購入された商品の商品分類毎の、購入された商品とともに顧客に提示された１または複数の商品の商品分類情報である商品組み合わせ情報を作成する商品組み合わせ情報作成手段と、
前記顧客の特性情報と前記購入行動情報とに基づいて、商品が購入された際に顧客を応対した店員毎の、少なくとも応対時間と前記顧客の購入行動において顧客に対して提示された商品の提示点数に関する情報とを含む情報である店員応対情報を作成する店員応対情報作成手段として機能させるための顧客嗜好情報収集プログラムを記録した記録媒体。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
本発明は、高級時計、高級眼鏡、高級文具、高級衣料といった高額な貴金属の販売店における、顧客と店員との対面販売に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】トレー上に置かれた商品を示す図である。
【図２】本発明の構成の一例を示す図である。
【図３】電子タグ内に書き込まれる時刻情報の一例を示す図である
【図４】購入行動情報ＤＢ内の購入行動情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】顧客特性マスタ内の顧客特性の分類情報の例を示す図である。
【図６】顧客特性情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図７】商品情報マスタのデータ構成例を示す図である。
【図８】店員応対情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図９】顧客嗜好情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図１０】商品組み合わせ情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図１１】購入行動情報の収集処理および商品組み合わせ情報の作成処理の一例を説明する図である。
【図１２】電子タグ内の時刻情報の統合の結果得られるデータ例を示す図である。
【図１３】顧客特性情報の収集処理および店員応対データの作成処理の一例を説明する図である。
【図１４】顧客嗜好情報を顧客嗜好情報ＤＢに蓄積する処理の一例を説明する図である。
【図１５】電子タグ内の時刻情報の統合の結果得られるデータ例を示す図である。
【図１６】購入行動情報ＤＢの一例を示す図である。
【図１７】顧客特性情報ＤＢの一例を示す図である。
【図１８】電子タグ内の時刻情報の統合の結果得られるデータ例を示す図である。
【図１９】購入行動情報ＤＢの一例を示す図である。
【図２０】顧客特性情報ＤＢの一例を示す図である。
【図２１】電子タグ内の時刻情報の統合の結果得られるデータ例を示す図である。
【図２２】購入行動情報の一例を示す図である。
【図２３】顧客特性情報の一例を示す図である。
【図２４】購入行動情報をマージして得られるデータの一例を示す図である。
【図２５】購入行動情報をマージして得られるデータのソート例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１  顧客嗜好情報収集装置
１１  購入行動情報収集手段
１２  顧客特性情報収集手段
１３  店員応対情報作成手段
１４  商品組み合わせ情報作成手段
１５  顧客嗜好情報作成手段
１６  電子タグ
１７  購入行動情報ＤＢ
１８  顧客特性マスタ
１９  顧客特性情報ＤＢ
２０  店員応対情報ＤＢ
２１  商品情報マスタ
２２  商品組み合わせ情報ＤＢ
２３  顧客嗜好情報ＤＢ
１００、１０１、１０２、１０３、１０４  商品
１１１  時刻情報書き込み手段
１１２  購入行動情報作成手段
２００  トレー
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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