(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムされたコンピュータによって構成され、販売計画の策定を支援する販売支援システムであり、
顧客を分類した顧客のカテゴリを含む、各顧客についての顧客情報を保持する顧客データベースと、
上記顧客のカテゴリのうちの一部のカテゴリからなる、商品の対象とする顧客のカテゴリを含む、各商品についての商品情報を保持する商品データベースと、
各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果を、その商品と対応させて保持する商品層別データベースと、
各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果を、その顧客と対応させて保持する顧客層別データベースと、
複数の販売目的に対応して、上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースから商品を抽出する条件と、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件を保持する知識ベースと、
販売目的を設定する販売目的設定手段と、
上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別データベースから顧客を抽出する顧客抽出手段と、
上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別データベースから商品を抽出する商品抽出手段と、
上記顧客抽出手段が抽出した顧客の全てについて、当該顧客のカテゴリを上記顧客データベースから抽出するとともに、上記商品抽出手段が抽出した商品の全てについて、当該商品の対象とする顧客のカテゴリを上記商品データベースから抽出し、上記顧客データベースから抽出したカテゴリのうち上記商品情報として用いられないカテゴリ以外の全てのカテゴリと、上記商品データベースから抽出した全てのカテゴリとを比較して、どちらか一方にしか含まれないカテゴリがあれば、そのカテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことにより、上記顧客抽出手段の抽出結果と上記商品抽出手段の抽出結果とを整合する整合手段と、
を具備することを特徴とする販売支援システム。
【請求項２】
上記商品情報は、各商品に対する売り方情報を含み、
上記商品情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合した商品と、上記商品データベースで保持される売り方情報に基づいて、上記抽出され整合された商品に対する売り方情報を出力する出力手段、
をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の販売支援システム。
【請求項３】
上記顧客情報は、各顧客に対するアプローチ情報を含み、
上記顧客情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合した顧客と、上記顧客データベースで保持されるアプローチ情報に基づいて、上記抽出され整合された顧客に対するアプローチ情報を出力する出力手段、
をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の販売支援システム。
【請求項４】
プログラムされたコンピュータによって実行される、販売計画の策定を支援する方法であり、
上記コンピュータは、
顧客を分類した顧客のカテゴリを含む、各顧客についての顧客情報を保持する顧客データベースと、
上記顧客のカテゴリのうちの一部のカテゴリからなる、商品の対象とする顧客のカテゴリを含む、各商品についての商品情報を保持する商品データベースと、
各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果を、その商品と対応させて保持する商品層別データベースと、
各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果を、その顧客と対応させて保持する顧客層別データベースと、
複数の販売目的に対応して、上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースから商品を抽出する条件と、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件を保持する知識ベースとを備え、
販売目的の設定を受け付けるステップと、
設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別データベースから顧客を抽出する顧客抽出ステップと、
設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別データベースから商品を抽出する商品抽出ステップと、
上記顧客抽出ステップにて抽出した顧客の全てについて、当該顧客のカテゴリを上記顧客データベースから抽出するとともに、上記商品抽出ステップにて抽出した商品の全てについて、当該商品の対象とする顧客のカテゴリを上記商品データベースから抽出し、上記顧客データベースから抽出したカテゴリのうち上記商品情報として用いられないカテゴリ以外の全てのカテゴリと、上記商品データベースから抽出した全てのカテゴリとを比較して、どちらか一方にしか含まれないカテゴリがあれば、そのカテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことにより、上記顧客抽出ステップの抽出結果と上記商品抽出ステップの抽出結果とを整合する整合ステップと、
を実行することを特徴とする販売支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は販売支援システム及び販売支援方法に係り、特に、コンピュータを用いて販売計画の策定を支援する販売支援システム及び販売支援方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
顧客に関する情報をコンピュータに格納し、この情報を分析して顧客サービスに活用する技術は広く知られている。
【０００３】
例えば、特開平８−５０６１７号公報には、アンケート等で収集した顧客情報を用いて、見積書の作成業務等を効率化する技術が開示されている。
【０００４】
また、顧客の購買履歴を分析して有効な販売促進資料とする手法も広く知られている。
【０００５】
例えば、ＡＢＣ分析と呼ばれる手法では、顧客を購買額等の基準で層別して、重要な顧客層を抽出する分祈をする。
【０００６】
また、ＲＦＭ分析と呼ばれる手法では、より最近により多額購入した顧客を抽出する視点で分析をしている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
一方、消費者の個性化により、今までの画一的な販売方法では、その効果が薄れてきつつある。
【０００８】
一番層の厚い中間層といわれる消費者群を対象として、販売キャンペーンを展開していれば一定の成果が上げられた時代は終わり、これからは、どの顧客に、何を販売して行くのかを明確に意識した販売計画を策定してゆかなければ、費用に比較して効果のある販売促進は実現困難になりつつある。
【０００９】
しかし、「どの顧客に」、「何を」、「いつ」、「どのような売り方で」販売して行くのかという出発点での選択を誤ると、その後でいくら優れた計画を策定しても、有効な計画として機能しないものとなってしまう。
【００１０】
このため、まず、適切な顧客や商品を選択することが大切であるが、さらに、この選択自体も経営の直面する種々の条件に応じて、フレキシブルに変更して行く必要がある。
【００１１】
また、顧客に適したアプローチ方法や、商品に適した売り方情報は、販売者のノウハウに属しており、適切なアプローチ方法や売り方を決定するには長年の経験が必要であつた。
【００１２】
本発明は、上記課題に鑑み、販売計画の策定を有効に支援可能な販売支援システム及び販売支援方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、上記課題を解決するために、
（１）  プログラムされたコンピュータによって構成され、販売計画の策定を支援する販売支援システムであり、
顧客を分類した顧客のカテゴリを含む、各顧客についての顧客情報を保持する顧客データベースと、
上記顧客のカテゴリのうちの一部のカテゴリからなる、商品の対象とする顧客のカテゴリを含む、各商品についての商品情報を保持する商品データベースと、
各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果を、その商品と対応させて保持する商品層別データベースと、
各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果を、その顧客と対応させて保持する顧客層別データベースと、
複数の販売目的に対応して、上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースから商品を抽出する条件と、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件を保持する知識ベースと、
販売目的を設定する販売目的設定手段と、
上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別データベースから顧客を抽出する顧客抽出手段と、
上記販売目的設定手段で設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別データベースから商品を抽出する商品抽出手段と、
上記顧客抽出手段が抽出した顧客の全てについて、当該顧客のカテゴリを上記顧客データベースから抽出するとともに、上記商品抽出手段が抽出した商品の全てについて、当該商品の対象とする顧客のカテゴリを上記商品データベースから抽出し、上記顧客データベースから抽出したカテゴリのうち上記商品情報として用いられないカテゴリ以外の全てのカテゴリと、上記商品データベースから抽出した全てのカテゴリとを比較して、どちらか一方にしか含まれないカテゴリがあれば、そのカテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことにより、上記顧客抽出手段の抽出結果と上記商品抽出手段の抽出結果とを整合する整合手段と、
を具備することを特徴とする販売支援システムが提供される。
【００１４】
すなわち、この販売支援システムにおいては、経営体の直面する種々の条件に応じた販売日的を入力することにより、この販売目的に適した「商品」と「顧客」を提案して、販売を支援する。
【００１５】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（２）  上記商品情報は、各商品に対する売り方情報を含み、
上記商品情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合した商品と、上記商品データベースで保持される売り方情報に基づいて、上記抽出され整合された商品に対する売り方情報を出力する出力手段、
をさらに具備することを特徴とする（１）記載の販売支援システムが提供される。
【００１６】
すなわち、この販売支援システムにおいては、上記抽出され整合された商品の「売り方情報」までも出力させることにより、策定支援する販売計画をより実践的にしている。
【００１７】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（３）  上記顧客情報は、各顧客に対するアプローチ情報を含み、
上記顧客情報抽出手段が抽出して上記整合手段が整合した顧客と、上記顧客データベースで保持されるアプローチ情報に基づいて、上記抽出され整合された顧客に対するアプローチ情報を出力する出力手段、
をさらに具備することを特徴とする（１）記載の販売支援システムが提供される。
【００１８】
すなわち、この販売支援システムにおいては、上記抽出され整合された顧客に対する「アプローチ情報」を出力させることにより、策定支援する販売計画をより実践的にしている。
【００１９】
また、本発明によると、上記課題を解決するために、
（４）  プログラムされたコンピュータによって実行される、販売計画の策定を支援する方法であり、
上記コンピュータは、
顧客を分類した顧客のカテゴリを含む、各顧客についての顧客情報を保持する顧客データベースと、
上記顧客のカテゴリのうちの一部のカテゴリからなる、商品の対象とする顧客のカテゴリを含む、各商品についての商品情報を保持する商品データベースと、
各商品を複数の層別項目について層別した商品層別結果を、その商品と対応させて保持する商品層別データベースと、
各顧客を複数の層別項目について層別した顧客層別結果を、その顧客と対応させて保持する顧客層別データベースと、
複数の販売目的に対応して、上記商品層別結果を用いて上記商品層別データベースから商品を抽出する条件と、上記顧客層別結果を用いて上記顧客層別データベースから顧客を抽出する条件を保持する知識ベースとを備え、
販売目的の設定を受け付けるステップと、
設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記顧客層別データベースから顧客を抽出する顧客抽出ステップと、
設定された販売目的に応じて、上記知識ベースの内容に基づいて、上記商品層別データベースから商品を抽出する商品抽出ステップと、
上記顧客抽出ステップにて抽出した顧客の全てについて、当該顧客のカテゴリを上記顧客データベースから抽出するとともに、上記商品抽出ステップにて抽出した商品の全てについて、当該商品の対象とする顧客のカテゴリを上記商品データベースから抽出し、上記顧客データベースから抽出したカテゴリのうち上記商品情報として用いられないカテゴリ以外の全てのカテゴリと、上記商品データベースから抽出した全てのカテゴリとを比較して、どちらか一方にしか含まれないカテゴリがあれば、そのカテゴリをもつ商品と顧客を抽出結果から外すことにより、上記顧客抽出ステップの抽出結果と上記商品抽出ステップの抽出結果とを整合する整合ステップと、
を実行することを特徴とする販売支援方法が提供される。
【００２０】
すなわち、この販売支援方法においては、経営体の直面する種々の条件に応じた販売日的を入力することにより、この販売目的に適した「商品」と「顧客」を提案して、販売を支援する。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００３２】
＜実施形態１＞
実施形態１に係る販売支援システムは、販売目的に則して「顧客」と「商品（品揃え）」と「売り方」が決定される、データベース（ＤＢ）を利用した販売支援システムである。
【００３３】
本実施形態では、アパレル販売を想定する。
【００３４】
次に、本実施形態１の概要を説明する。
【００３５】
本実施形態１に係る販売支援システムにおいては、販売履歴や外部情報より得た商品情報や顧客情報を商品ＤＢ及び顧客ＤＢに保持しており、さらに、商品を独自の基準で層別した商品層別ＤＢ及び顧客を独自の基準で層別した顧客層別ＤＢに保持している。
【００３６】
販売目的が入力されると、知識ベースのルールに基づき、商品層別ＤＢのデータを用いて販売促進対象の商品が抽出され呈示され、さらに、知識ベースのルールに基づき、顧客層別ＤＢのデータを用いて販売促進対象の顧客が抽出され呈示される。
【００３７】
そして、呈示された商品と顧客のミスマッチを除いた後、顧客にあったアプローチ方法と、商品にあった売り方情報とが呈示される。
【００３８】
つまり、販売目的に応じて、誰に、何を、如何に売るかが、本実施形態１に係る販売支援システムにより提案される。
【００３９】
以下、本実施形態１の詳細を説明する。
【００４０】
図１は、本発明の実施形態１による販売支援システムのハード構成を示す図である。
【００４１】
図１に示すように、本発明による販売支援システムは、１台のデータベースサーバ（ＤＢ）１０１と、複数台のＰＯＳ端末１０２と、複数台のＰＣ端末１０３と、複数台のネットワークプリンタ１０４、ＬＡＮ回線１０５とから構成されている。
【００４２】
ここで、ＰＣ端末１０２は、パーソナルコンピュータにエミュレータを搭載されたものである。
【００４３】
ＤＢサーバ１０１は、通信回線を介して本販売支援システムの本部コンピュータに接続されている。
【００４４】
ＰＯＳ端末１０２で収集された販売データはＬＡＮ回線１０５を介してＤＢサーバ１０１に送られ、販売（購買）履歴データとして保管管理される。
【００４５】
このＤＢサーバ１０１上には種々のデータベースや稼動可能なプログラムが用意されており、それらはＰＣ端末１０３により操作される。
【００４６】
ＤＢサーバ１０１での処理結果は、通信回線を介して本部コンピュータに送信されるようになつており、また、本部コンピユータからは商品や顧客情報がＤＢサーバ１０１に送られてくるようになつている。
【００４７】
ＤＢサーバ１０１上には主なプログラムとして、販売戦術策定支援プログラム、販売履歴出力プログラム、販売履歴取得プログラム、ＤＢメンテナンスプログラムが存在している。
【００４８】
ここで、販売戦術策定支援プログラムは、販売計画の策定を支援するものであり、本実施の形態においては、以下に詳細に説明するものある。
【００４９】
販売履歴出力プログラムは、過去の販売履歴データをＡＢＣ分析、ＲＦＭ分析などで出力するものである。
【００５０】
販売履歴取得プログラムは、各店舗に備えられているＰＯＳ端末より販売履歴を収集するものである。
【００５１】
ＤＢメンテナンスプログラムは、販売履歴データ及びメンテナンスデータより、各ＤＢを作り込むものである。
【００５２】
図２は、本発明の実施形態１による販売支援システムのハード構成に用いられる主なＤＢ等の構成を示す図である。
【００５３】
各ＤＢ等の詳細は後述するが、ここでは図２を用いて概要を紹介する。
【００５４】
販売（購買）履歴データＤ１は、上記販売履歴取得プログラムで収集されるものである。
【００５５】
ＤＢメンテナンスデータＤ２は、商品データの更新情報や顧客データの更新情報を含むものである。
【００５６】
商品ＤＢ２０１は、販売履歴データＤ１及びＤＢメンテナンスデータＤ２に基づいて、日次で、商品情報の追加・削除・変更や更新が行われるものである。
【００５７】
顧客ＤＢ２０２は、購入履歴やクレーム履歴を含む販売履歴データＤ１及びＤＢメンテナンスデータＤ２に基づいて、日次で、顧客情報の追加・削除・変更や更新が行われるものである。
【００５８】
商品層別ＤＢ２０３は、週次で、販売履歴を含む販売履歴データＤ１より顧客ＤＢ２０１と商品ＤＢ２０２の情報を参照して商品層別情報の追加・削除・変更や更新が行われるものである。
【００５９】
顧客層別ＤＢ２０４は、週次で、購入履歴を含む販売履歴データＤ１より顧客ＤＢ２０１と商品ＤＢ２０２の情報を参照して顧客層別情報の追加・削除・変更や更新が行われるものである。
【００６０】
知識ベース２０５は、随時に、販売戦略策定支援プログラム中で変更・更新が行われるものである。
【００６１】
図２に示したように、販売（購買）履歴データＤ１とＤＢメンテナンスデータＤ２の内容を用いて、知識ベース以外のデータベースの内容が加工される。
【００６２】
また、上記ＤＢメンテナンスプログラムは、上記販売履歴データＤ１及びＤＢメンテナンスデータＤ２（ＰＣ端末より予め入力されている）より、各種ＤＢを更新するバッチ処理を所定のタイミングで行う。
【００６３】
以下、各ＤＢ等の内容を詳細に説明する。
【００６４】
まず、商品ＤＢ２０１と顧客ＤＢ２０２に含まれるデータである「カテゴリ」について説明する。
【００６５】
顧客ＤＢ２０２及び商品ＤＢ２０１におけるカテゴリには、以下の表１のようなテイーン（１０代の若者）、ヤングアダルト（２０歳前半の独身）、コンサーバティブ（保守的なスタイルを好む壮年）、アドバンス（進歩的なスタイルを好む壮年）、エイジド（高齢者）、ドントケア（服装にあまり感心のない全年齢層）等が含まれている。
【００６６】
【表１】
0003794895.tif 000002
【００６７】
（商品ＤＢ２０１の内容）
この商品ＤＢ２０１においては、上記カテゴリ項目は、その商品がどのカテゴリの顧客を対象にしたものかを示したものである（ただし、ドントケアは商品ＤＢ２０１のカテゴリには含まれない）。
【００６８】
この商品ＤＢ２０１の内容としては、以下のようなものがある。
【００６９】
１．商品基礎情報
この商品基礎情報には、商品コード、商品名称、登録日、カテゴリ等が含まれている。
【００７０】
２．価格情報
この価格情報には、仕入れ価格、通常販売価格、値引き販売価格、損益分岐販売価格等が含まれている。
【００７１】
３．販売履歴情報
この販売履歴情報には、今までの販売履歴情報等が含まれている。
【００７２】
４．売り方情報
この売り方情報には、売価タイプ情報（正価販売専用、正価販売後値引き可、値引き販売専用）、展示方法情報（高級感ある展示、通常展示、ワゴン展示、他商品に付随して展示）、接客情報（説明販売対象、説明不要、他商品も勧める等）等が含まれている。
【００７３】
（顧客ＤＢ２０２の内容）
この顧客ＤＢ２０２においては、顧客を所定の区分に分類したものである。
【００７４】
顧客ＤＢ２０２の内容としては、各顧客毎に以下の４つの大分類で情報を持っている。
【００７５】
１．顧客基礎情報
この顧客基礎情報には、顧客コード、氏名、年齢、カテゴリ、住所、電話番号、職業、購読雑誌、購読新聞等の属人情報等が含まれている。
【００７６】
２．購買履歴情報
この購買履歴情報には、今までの購買履歴情報等が含まれている。
【００７７】
３．アプローチ情報
このアプローチ情報には、顧客自身の希望、基礎情報、購買履歴を参酌して決定される、各顧客に適したアプローチ方法情報（ダイレクトメール、雑誌広告、新聞チラシ、駅貼りポスター、電子メール等）等が含まれている。
【００７８】
４．クレーム情報
このクレーム情報には、各顧客より寄せられた意見・クレーム及びその顛末の情報等が含まれている。
【００７９】
（商品層別ＤＢ２０３の内容）
商品層別ＤＢ２０３の内容としては、商品を所定の基準で層別した結果を保持している。
【００８０】
この層別の内容を以下の表２に基づいて説明する。
【００８１】
なお、ここでは、販売履歴又は商品の属性で層別している。
【００８２】
【表２】
0003794895.tif 000003
【００８３】
すなわち、表２の基準で層別した結果は、その層別項目として１．販売額累計（商品の過去１年の販売額累計で層別・累計が（５００万円以上、５００〜５０万円、５０万円以下）、２．粗利額累計（商品の過去１年の粗利額累計で層別・累計が（２００万円以上、２００〜３０万円、３０万円以下））、３．商品グレード（商品のグレードで層別・グレードは（高級、通常、普及品））、４．値引き率（商品の値引き可能性で層別・販売価格は（定価、３割まで値引き可、３割以上値引き可））、５．販売額変動（通年商品のみ）（販売額が過去３週でどのように変動しているか・販売額が（増加、ほぼ一定、減少））、６．適時度（季節品のみ）（季節商品が、旬の商品か・季節商品が（旬、旬の前後、季節外れ））、７．新商品度（発売開始からの期間・発売開始から（１ケ月以内、１〜６ケ月、６ケ月以上））、８．ブランド力度（ブランド力で層別・ブランド力が（強い、中程度、弱い））等が含まれている。
【００８４】
ここで、層別に際しては、各基準で分類できるだけのデータをもつ商品のみを層別対象にしている。
【００８５】
もちろん、一つの商品を複数の基準で重複して層別してよいものとする。
【００８６】
ここでは、層別は３つとし、その内容は表２において括弧の中に記載されているようなものである。
【００８７】
そして、各層は括弧の左よりＡ，Ｂ，Ｃの記号で指し示される。
【００８８】
例えば、「商品グレードか高級」の層を指し占めす記号は、「商品グレード」の項目番号が３であり、「高級」の層がＡに該当するので「３Ａ」で指し示される。
【００８９】
実際の商品層別ＤＢ２０３のフォーマットは、以下の表３に示されるようになっている。
【００９０】
【表３】
0003794895.tif 000004
【００９１】
すなわち、これらの層別結果のフォーマット例としては、表３に示されているように、商品コード１０００１、１０００２、１０００３、１０００４について、それぞれ１〜８欄にわけてＡＡＡＢＢＣＡ（ただし、６欄はブランク）、ＣＢＡＡＡＡＢＡ、ＡＣＣＣＡＣＣＣ、ＢＢＢＢＢＢＢ（ただし、６欄はブランク）のようになされる。
【００９２】
ここで、該当しない場合や、データが不足して分類不能のところはブランクである。
【００９３】
そして、この表３に示されているフォーマット例では、例えば、商品コード１０００１の場合、３欄がＡなので、層別項目の番号３の「商品グレード」において、層別がＡの「高級」に該当することが判る。
【００９４】
（顧客層別ＤＢ２０４）
顧客層別ＤＢ２０４の内容は、顧客を所定の基準で層別した結果を保持している。
【００９５】
この層別の内容を以下の表４に基づいて説明する。
【００９６】
なお、ここでは、購買履歴を用いて層別している。
【００９７】
【表４】
0003794895.tif 000005
【００９８】
すなわち、表４の基準で層別した結果は、その層別項目として１．ブランド忠実度（ブランドに対する忠実度に従い層別・忠実度が（大、中、小））、２．季節品購入時期（季節商品を購入する時期で層別・購入時期が季節品販売期間の（始め、中、後半））、３．新商品購入時期（新商品購入する時期で層別・発表の（直後、半年以内、それ以降））、４．購入価格（商品を購入する時の価格で層別・購入価格が（定価、３割以内値引き、３割以上値引き））、５．商品グレード（購入商品のグレードで層別・商品グレードが（高級、通常、普及品））、６．購入頻度（購入頻度で層別・購入頻度が年（５回以上、１〜４回、１回以下））、７．購入額（購入額で層別・購入額が年（７万円以上、７〜３万円、３万以下））、８．顧客度変化（購入額の変化で層別・購入額が（増加、不変、減少））、９．セール反応度（セールでの購買割合で層別・セールでの購買額が（５割以上、５〜３割、３割以下））等が含まれている。
【００９９】
ここで、層別に際しては各基準で分類できるだけのデータをもつ顧客のみを層別対象にしている。
【０１００】
もちろん、一つの顧客を複数の基準で重複して層別してよいものとする。
【０１０１】
層別は３つとし、その内容は表４において括弧の中に記載されている。
【０１０２】
そして、各層は括弧の左よりＡ，Ｂ，Ｃの記号で指し示される。
【０１０３】
実際の顧客層別ＤＢ２０４のフォーマットは、以下の表５に示されるようになっている。
【０１０４】
【表５】
0003794895.tif 000006
【０１０５】
すなわち、これらの層別結果のフォーマット例としては、表５に示されているように、顧客コードＡ０００１、Ａ０００２、Ａ０００３、Ａ０００４について、それぞれ１〜９欄にわけてＣＡＡＡＡＡＡＢＣ、ＣＣＣＣＣＢＣＢＡ、ＡＡＢＢＢＣ（ただし、７〜９欄はブランク）、ＢＢＣＡＡＡＡＣＢのようになされている。
【０１０６】
ここで、該当しない場合や、データが不足して分類不能のところはブランクである。
【０１０７】
そして、この表５に示されているフォーマット例では、例えば、顧客コードＡ０００１の場合、３欄がＡなので、層別項目の番号３の「新商品購入時期」において、層別がＡの発表の「直後」に該当することが判る。
【０１０８】
（知識ベース）
以下の表６に知識ベース２０５の内容例を示す。
【０１０９】
すなわち、知識ベース２０５の例としては、以下の表６の基準で販売目的に対して抽出した結果を保持している。
【０１１０】
【表６】
0003794895.tif 000007
【０１１１】
すなわち、表６の基準で抽出した結果は、販売目的に対する商品層別ＤＢの抽出条件と顧客層別ＤＢ抽出条件との欄にわけて、それぞれ、１．売上げ確保１Ａ＋１Ｂ＋３Ｃ＋６Ａ、６Ａ＋７Ａ、２．利益確保２Ａ＋３Ａ＋４Ａ、４Ａ＋５Ａ、３．季節遅れ在庫処分６Ｃ、２Ｃ、４．新商品販売促進７Ａ＋７Ｂ、３Ａ＋３Ｂ、５．ブランド販売促進８Ａ、１Ａ＋１Ｂ等が含まれている。
【０１１２】
例えば、表６において、「利益確保」の販売目的においては、商品は「粗利累計が２００万円以上（２Ａ）、又は、商品グレードが高級（３Ａ）、又は、販売価格が定価（４Ａ）」の条件で抽出され、顧客は「購入価格が定価（４Ａ）、又は、購入商品のグレードが高級（３Ａ）」で抽出される。
【０１１３】
この場合、知識ベースの抽出条件は、一応デフォルトで入っているが、その場で所望の設定に更新することができるようになつている。
【０１１４】
次に、以上のように構成される販売支援システムの処理フローの詳細を説明する前に、本販売支援システムによる処理の流れの各フェーズの概略について説明する。
【０１１５】
１．目的決定フェーズ
店長が、「販売履歴出力プログラム」を利用して過去の販売履歴に基づき、各ＭＤ週毎に販売目的を決定する。
【０１１６】
販売目的はリストに示される複数の候補より、抽出するようにしてある。
【０１１７】
ここで、ＭＤ週とは、年間を５２週に区切ったものである。
【０１１８】
２．販促商品および顧客抽出フェーズ
上記販売目的に合致した商品が、知識ベースのルールに従って、商品層別ＤＢ２０３より抽出される。
【０１１９】
この商品層別ＤＢ２０３より抽出される結果については、手作業で修正可能である。
【０１２０】
上記販売目的に合致した顧客が、知識ベースのルールに従って、顧客層別ＤＢ２０４より抽出される。
【０１２１】
この顧客層別ＤＢ２０４より抽出される結果については、手作業で修正可能である。
【０１２２】
３．整合フェーズ
カテゴリ情報をもちいて、上記抽出された商品と顧客間のミスマッチ部分が削除される。
【０１２３】
上記ミスマッチ部分が削除された商品と顧客については、再度手作業で修正可能である。
【０１２４】
４．販売方法決定フェーズ
上記のようにして決定された顧客に対して、顧客ＤＢ２０２のアプローチ情報より、対象顧客に対するアプローチ方法が検索される。
【０１２５】
また、上記のようにして決定された商品に対して、商品ＤＢ２０１の売り方情報より、対象商品の売り方が決定される。
【０１２６】
上記顧客ＤＢ２０２のアプローチ方法と、商品ＤＢ２０１の売り方とは、それぞれ、手作業で修正可能である。
【０１２７】
以上１．〜４．のフェーズを経ることにより、販売目的に沿って、「顧客」と「商品（品揃え）」と「売り方」が決定される。
【０１２８】
次に、以上のように構成される販売支援システムの処理手順の詳細について説明する。
【０１２９】
まず、ＰＣ端末１０２で「販売履歴出力プログラム」を起動し、過去の販売履歴を検討する。
【０１３０】
次に、「販売戦術策定支援プログラム」を起動し、所望の販売戦術の策定作業に移る。
【０１３１】
以下、図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１３２】
目標決定フェーズにおいては、まず、販売目的設定ウィンドウで複数の販売目的候補を含むリストを呈示する（ステップＳ１）。
【０１３３】
この販売目的のリストとしては、例えば「売上げ確保」、「利益確保」、「季節遅れ在庫処分」、「新商品販売促進」、「ブランド販売促進」等がある。
【０１３４】
この中から、操作者（主に店長）は過去の販売履歴に鑑みて、適切な販売目的を選択して入力し、販売支援システムはこの入力に基づいて販売目的を設定する（ステップＳ２）。
【０１３５】
この販売目的を入力する作業はＭＤ週単位に行われ、必要な数のＭＤ週について販売目的が設定される。
【０１３６】
次に、操作者は各ＭＤ週における販売目標（販売量又は販売金額）を適宜入力し、販売支援システムはこの入力された販売目標（販売量又は販売金額）を保持する（ステップＳ３）。
【０１３７】
以上で、目標決定フェーズが終了する。
【０１３８】
次に、商品及び顧客抽出フェーズでは、まず、上記ステップＳ２で設定された販売目的に対応する商品を抽出する。
【０１３９】
この商品抽出は、知識ベース２０５に格納された販売目的と商品層別ＤＢ抽出条件の一覧より、上記入力された販売目的に対応する商品層別ＤＢ２０３の抽出条件を得て、この抽出条件で商品層別ＤＢ２０３を検索して、条件に合致する商品を抽出することにより行う（ステップＳ４）。
【０１４０】
このとき、上記ステップＳ３で入力された販売目標が参酌され、販売目標が低い場合には、知識ベース２０５の抽出条件式でＯＲ（＋）で結ばれた各のうち、複数の条件を満足する商品のみ抽出するようにして絞り込みをしている。
【０１４１】
この抽出した商品一覧を表示し、操作者による手入力による修正を受け入れる（ステップＳ５）。
【０１４２】
次に、上記ステップＳ２で入力された販売目的に対応する顧客を抽出する。
【０１４３】
この顧客抽出は、知識ベース２０５に格納された販売目的と顧客層別ＤＢ抽出条件の一覧より、上記設定された販売目的に対応する顧客層別ＤＢ２０４の抽出条件を得て、この抽出条件で顧客層別ＤＢ２０４を検索して、条件に合致する顧客を抽出することにより行う（ステップＳ６）。
【０１４４】
このとき、上記ステップＳ３で入力された販売目標が参酌され、販売目標が低い場合には、知識ベース２０５の抽出条件式でＯＲ（＋）で結ばれた各条件のうち、複数の条件を満足する顧客のみ抽出するようにして絞り込みをしている。
【０１４５】
この抽出した顧客一覧を表示し、操作者による手入力による修正を受け入れる（ステップＳ７）。
【０１４６】
以上で販促商品および顧客抽出フェーズが終了する。
【０１４７】
次に、整合フェーズでは、上記抽出された商品と顧客に関して、それぞれ商品ＤＢ２０１および顧客ＤＢ２０２に保持されているカテゴリー情報を用いて、ミスマッチとなっている部分を削除する（ステップＳ８）。
【０１４８】
これは、抽出された各顧客のカテゴリーのうち「ドントケア」以外のカテゴリーと、抽出された全商品のカテゴリー全てを比較し、どちらか一方にしか含まれないカテゴリーがあれば、そのカテゴリーをもつ商品や顧客を抽出したリストから外すことによって行う。
【０１４９】
これによって、抽出された各商品のカテゴリーと、同じカテゴリーの顧客が抽出された各顧客の中に必ず含まれることになる。
【０１５０】
この整合した商品一覧と顧客一覧を表示し、操作者による手入力による修正を受け入れる（ステップＳ９）。
【０１５１】
以上で、販促商品と顧客が最終的に決定したので、次に、販売方法決定フェーズに移る。
【０１５２】
販売決定フェーズでは、まず、顧客ＤＢ２０２を検索して、抽出した各顧客に対するアプローチ方法を獲得する。
【０１５３】
そして、これによって一番獲得された数の多いアプローチ方法に決定する（ステップＳ１０）。
【０１５４】
上記決定したアプローチ方法と、獲得した他のアプローチ方法を表示し、操作者の手入力によるアプローチ方法の変更を受け入れる（ステップＳ１１）。
【０１５５】
これによって、採用するアプローチ方法が最終決定される。
【０１５６】
もちろん、複数のアプローチ方法を採用するように決定してもよい。
【０１５７】
さらに、商品ＤＢ２０１を検索して、抽出した各商品に対する売り方情報を獲得する。
【０１５８】
そして、これによって、獲得した数の一番多い、売り方に決定する（ステップＳ１２）。
【０１５９】
上記決定した売り方と、獲得した他の売り方情報を表示し、操作者の手入力による売り方の変更を受け入れる（ステップＳ１３）。
【０１６０】
これによって、採用する売り方が最終決定される。
【０１６１】
もちろん、複数の売り方を採用するように決定してもよい。
【０１６２】
以上で、販促対象の商品、顧客、アプローチ方法、売り方が決定されたことになる。
【０１６３】
この情報は、最終結果として出力されるとともに、実績と後日対比するために、該販売支援システム中に保存される。
【０１６４】
＜実施形態２＞
上述した実施形態１では、販売目的より知識ベース２０５のルールにもとづき、販売すべき商品と、販売すべき顧客が抽出され、両者のミスマッチをカテゴリー項目で除くようにしている。
【０１６５】
この実施形態２では、顧客層を特定して、この顧客層に適した商品を購買履歴情報より抽出し、この商品に対する売り方を決定してゆくものである。
【０１６６】
本実施の形態において用いられるＤＢ等の構成や内容は、上述した実施形態１のそれと同様であり、「販売戦術策定支援プログラム」の処理のみが上述した実施形態１と異なっている。
【０１６７】
このため、「販売戦術策定支援プログラム」の処理内容を図４のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【０１６８】
まず、顧客層の特定をする。
【０１６９】
この場合、操作者は、過去の販売履歴に鑑みて、経営上販売促進活動を実施すべき顧客層を決定する作業を行う。
【０１７０】
具体的には、操作者が、表４に記載した顧客の層別条件を見て、自己の営業成績を向上させるにはどの顧客層に対して販売促進活動をするのが最適であるかを判断し、選択した顧客層を販売支援システムに入力する（ステップＳ２１）。
【０１７１】
ここで、入力は、例えば、７Ａのように指定する。
【０１７２】
もちろん、複数の顧客層を入力するようにしてもよい。
【０１７３】
次に、この入力された顧客層に含まれる顧客を特定する。
【０１７４】
上記入力された顧客層の条件より顧客層別ＤＢ２０４を検索して、この条件を満足する顧客番号を得る（ステップＳ２２）。
【０１７５】
そして、顧客ＤＢ２０２を検索して、上記得られた顧客番号の顧客の購買履歴情報より購入商品を調べる（ステップＳ２３）。
【０１７６】
さらに、これらの調べた購入商品を数量順、販売額順、利益額順の３つより操作者により選択された１つでソートして、リスト形式にして表示する（ステップＳ２４）。
【０１７７】
このリストのうち、例えば、１０件の商品をデフォルトで選択する（ステップＳ２５）。
【０１７８】
ただし、これは、操作者が適宜商品を選択するようにしてもよい。
【０１７９】
次に、この選択された商品について、商品層別ＤＢ２０３を調査し、これらの商品が属する商品層を得る（ステップＳ２６）。
【０１８０】
そして、この商品層を販促商品の対象とし（ステップＳ２７）、商品ＤＢ２０１よりこれらの商品の売り方を得る（ステップＳ２８）。
【０１８１】
これにより、販売促進対象の「顧客」と、その顧客に対する「商品（品揃え）」と売り方」が決定される。
【０１８２】
＜実施形態３＞
この実施形態３では、商品の属する層を特定して、この商品層に合致した顧客を販売履歴より抽出し、この顧客に対するアプローチ方法を決定してゆくものである。
【０１８３】
本実施の形態において用いられるＤＢ等の構成や内容は、上述した実施形態１のそれと同様であり、「販売戦術策定支援プログラム」の処理のみが上述した実施形態１と異なっている。
【０１８４】
このため、「販売戦術策定支援プログラム」の処理内容を図５のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【０１８５】
まず、商品層の特定をする。
【０１８６】
この場合、操作者は、過去の販売履歴に鑑みて、経営上販売促進活動を実施すべき商品層を決定する作業を行う。
【０１８７】
具体的には、操作者が、表２に記載した商品の層別条件を見て、自己の営業成績を向上させるにはどの商品層に対して販売促進活動をするのが最適であるかを判断し、選択した商品層を販売支援システムに入力する（ステップＳ３１）。
【０１８８】
ここで、入力は、例えば、７Ａのように指定する。
【０１８９】
もちろん、複数の商品層を入力するようにしてもよい。
【０１９０】
次に、この入力された商品層に含まれる商品を特定する。
【０１９１】
上記入力された商品層の条件より商品層別ＤＢ２０３を検索して、この条件を満足する商品番号を得る（ステップＳ３２）。
【０１９２】
そして、商品ＤＢ２０１を検索して、上記得られた商品番号の商品の販売履歴情報より購入顧客を調べる（ステップＳ３３）。
【０１９３】
さらに、これらの調べた購入顧客を数量順、販売額順、利益額順の３つより操作者により選択された１つでソートして、リスト形式にして表示する（ステップＳ３４）。
【０１９４】
このリストのうち、例えば、１０件の商品に対する顧客をデフォルトで選択する（ステップＳ３５）。
【０１９５】
ただし、これは、操作者が適宜を選択するようにしてもよい。
【０１９６】
次に、この選択された顧客について、顧客層別ＤＢ２０４を調査し、上記選択された顧客が属する顧客層を得る（ステップＳ３６）。
【０１９７】
そして、この顧客層を販促顧客の対象とし（ステップＳ３７）、顧客ＤＢ２０２よりその顧客層に対するアプローチ方法を得る（ステップＳ３８）。
【０１９８】
これにより、販売促進対象の「商品（品揃え）」と、「顧客」と、その顧客に対する「アプローチ方法」が決定される。
【０１９９】
【発明の効果】
従って、以上説明したように、本発明によれば、販売計画の策定を有効に支援可能な販売支援システム及び販売支援方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の実施形態１による販売支援システムのハード構成を示すブロックである。
【図２】図２は、本発明の実施形態１による販売支援システムのハード構成に用いられるＤＢ等の構成を示すブロックである。
【図３】図３は、本発明の実施形態１による販売支援システムの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の実施形態２による販売支援システムの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の実施形態３による販売支援システムの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１０１…データベースサーバ（ＤＢ）、
１０２…ＰＯＳ端末、
１０３…ＰＣ端末、
１０４…ネットワークプリンタ、
１０５…ＬＡＮ回線、
２０１…商品ＤＢ、
２０２…顧客ＤＢ、
２０３…商品層別ＤＢ、
２０４…顧客層別ＤＢ、
２０５…知識ベース。
【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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