(57)【要約】本発明はコンピュータシステムを利用し、ＲＦＭ手法により顧客の商品購入データを解析し、商品販売を促進する方法であって、（ａ）顧客の人物特徴を含む人的データを作成する手順と、（ｂ）その顧客の商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、（ｃ）商品の累積購入回数を回数区分に分割し、累積購入金額を複数の区分に分割し、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に購入データと顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データベースを作成する手順と、（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、２次元の表として出力する手順、とを備えたことを特徴とする商品販売促進方法。
2002057973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売者が、顧客への商品販売を促進するための少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムを利用した販売促進方法であって、下記の手順を備えたことを特徴とする商品販売促進方法。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、他の区分を前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に表として構成した２次元の表として出力する手順。
【請求項２】
前記期間区分、前記累積購入回数区分及び累積金額区分の区分数は、それぞれ３、４、５、６及び７のいずれか１つであることを特徴とする請求項１に記載の商品販売の促進方法。
【請求項３】
前記各区分を５区分とし、特定の期間を３６５日とし、前記期間区分は３６５〜１８１日以前、１８０〜９１日以前、９０〜４５日以前、４６〜１６日以前、及び１５〜１日以前の５区分とし、前記購入回数区分は１回、２〜３回、４〜９回、１０〜１９回、及び２０回以上とし、前記購入金額の区分は、１〜１０，０００円未満、１０，０００〜３０，０００円未満、３０，０００〜７０，０００円未満、７０，０００〜１４０，０００円未満、及び１４０，０００円以上とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の商品販売の促進方法。
【請求項４】
前記２次元の表は縦軸に累積購入区分、横軸に期間区分を採り、累積金額の区分を、各累積購入区分と期間区分内に設けた２次元の表であることを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の商品販売の促進方法。
【請求項５】
更に、前記２次元の表の各区分に対して、予め割り当てた販売戦術を出力する手順を含む特徴とすることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の商品販売促進方法。
【請求項６】
更に、前記割り当てられた販売戦術に基づき、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する手順を含むことを特徴とする請求項５記載の商品販売促進方法。
【請求項７】
更に、前記実施した営業行為に対する顧客の更なる商品購入を含む顧客の反応を検証する手順を含むことを特徴とするを請求項６記載の商品販売促進方法。
【請求項８】
販売者が、顧客への商品販売を促進するための少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入実績データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムを利用した販売促進方法であって、下記の手順を備えたことを特徴とする商品販売促進方法。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、商品の累積購入回数を複数の回数区分に分割し、商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号を割りつけて顧客の第３購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）更に、前記期間区分、累積商品購入回数区分及び累積購入金額区分にそれぞれの評点を割り当てる手順と、
（ｅ）前記各区分内に該当する顧客のＩＤ番号を割り当てる手順と、
（ｆ）前記特定の期間区分、商品購入回数区分及び購入金額区分の評点を指定してその区分に属する顧客のＩＤ番号とその人的データを出力する手順。
【請求項９】
更に、出力された人的データに属する顧客に対して、その区分に対して予め割り当てた販売戦術を出力する手順を含む特徴とすることを特徴とする請求項８記載の商品販売促進方法。
【請求項１０】
更に、前記割り当てられた販売戦術に基づき、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する手順を含むことを特徴とする請求項９記載の商品販売促進方法。
【請求項１１】
下記の手段を備えたコンピュータシステムを利用したことを特徴とする販売促進システム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、電話番号、年令、職業を含む人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付した顧客データサーバと、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む第１商品購入データを記録した第１購入データサーバと、
（ｃ）更に過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、累積購入回数を複数の区分に分割し、累積購入金額を複数の区分し、前記購入データベースから各顧客の商品の累積購入回数と商品の累積購入金額を計算し、各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分、該当する累積購入回数区分、及び該当する購入金額区分に前記計算されたデータを顧客のＩＤ番号と共に割りつけた顧客の第２の購入データを計算し、記録する計算サーバと、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、他の区分を前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に表として構成した２次元の表として構成する手段と、
（ｅ）前記２次元の表に対応して予め策定した販売戦術を記録している戦術サーバ。
【請求項１２】
前記期間区分、前記累積購入回数区分及び累積金額区分の区分数は、それぞれ３、４、５、６及び７のいずれか１つであることを特徴とする請求項１１記載の商品販売の促進システム。
【請求項１３】
更に、前記特定の期間区分と特定の回数区分との組み合わせで構成される区分購入者に対して、予め定めた販売戦術データベースから販売戦術を自動的に読み出して割り当てて、出力する手段を備えたことを特徴とする請求項１１又は１２記載の商品販売の促進システム。
【請求項１４】
更に、前記販売戦術を前記区分購入者に対して顧客への所定の営業行為を行う営業サーバを備えたことを特徴とする請求項１１から１３の何れかに記載の商品販売の促進システム。
【請求項１５】
更に、前記営業サーバは、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する営業サーバであることを特徴とする請求項１４記載の商品販売促進システム。
【請求項１６】
下記の商品販売を促進するための下記の手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記データベースから、前記計算結果を期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄として２次元の表として、他の区分を前記縦軸と横軸からなる枠内に表とした２次元の表として構成する手順。
【請求項１７】
商品販売を促進するための、下記の手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから前記各区分に該当する顧客の最新購入期間が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号を割り付けて顧客の第３購入データを作成する手順と、
（ｄ）更に、前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分にそれぞれの評点を割り当てる手順と、
（ｅ）特定の前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分の評点を指定して、前記第３データベースと前記顧客データベースからその区分に属する顧客のＩＤ番号とその人的データを出力する手順。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、商品の販売者、特に百貨店、スーパマーケット等の多数の顧客にさまざまな商品を販売することを促進するための販売促進方法、そのためのコンピュータシステム及び前記方法をコンピュータに実施させるためのプログラムに関する。
背景技術
多くの消費者を顧客とする百貨店、スーパマーケット等の小売業にとっていかにして営業を促進するかは、小売業にとって重大な課題である。ここで小売業とは、例えば個別の特定の商品を消費者に販売する専門店の他、特に百貨店、スーパーマーケット、その他の大量商品を販売する小売業者を含んでいる。
このような小売業者が営業を促進するため科学的手法として、１９４０年代の米国においてＲＦＭ手法が開発された。このＲＦＭ手法とは、消費者の直近の購入時期（Ｒ）、特定の期間にける累積購入回数（Ｆ）及びその累積購入金額（Ｍ）の要素に分けて消費者の商品購入行動を分析する手法である。しかしながらこの時代には、現代にあるようなコンピュータは開発されておらず、理論的に手法は確立されたとは言え、現実の実施は不可能であった。
１９８０年代において、世界的にコンピュータが開発され、また、消費者の購入行動をデータベース化する手法も開発されてきた。しかしながら、これはマスとしての不特定多数の消費者を対象とするものであり、顧客をセグメントとして具体的に把握する方法としては大雑把であった。１９９０年代になると、市場や消費者を取り囲む環境が大きく変化し、従来のマスマーケティング的手法では、個々異なる消費行動をとるようになった消費者の行動を把握することはできなくなってきた。そこで生まれてきたのが、より個々の顧客に対応できるよう改良されたＲＦＭの手法である。
更に、現在では、従来に比べコンピュータの能力が大幅に上がり、大型コンピュータ、又は小型のコンピュータを並列運転して用いて、大量の購買データをデータベース化し処理可能になってきたことを背景に上記ＲＦＭ手法も更に改良され、主に消費者の購買行動を分析し、予測するなどの手法が開発されてきている。また上記ＲＦＭ手法により営業を促進する手法も徐々に開発されてきている。この分野の先行技術としてＰＣＴ出願（ＰＣＴ／ＵＳ９７／１２５２３）が既に出願され、開示されている。
この出願においては、通信システムを利用するコンピュータネットワークにより、顧客の商品購入データを記録し、顧客の購入動向等を追跡し、更にこれらの手順及び手段から得られたデータに基づき、顧客への通信、例えばＤＭ（ダイレクトメール）などを含む通信を行う手段などを備えた顧客への通信方法と手段が開示されている。しかしながら、上記発明においては極めて抽象的にその発明の思想が開示されるのみであって、具体性に欠けている。例えば、顧客購入データをどのように記録し、またどのような形式に格納するか、更には整理したデータをどのように営業と結び付けるか、更に、またどのような客層に対してどのような営業を行うかについて具体的な開示はない。
そこで本発明においては以下のような課題を解決する発明を提供しようとするものである。
１．顧客の商品購入データの解析するＲＦＭ手法を利用し、顧客の将来の動向を推測し、予め消費者の購入動向を判断しやすいように、顧客の群を区分（セル）に分けて、顧客の商品購入データを二次元の表として出力させる。この表から消費者の購入動向を判断できるようにする。
２．上記各区分（セル）に予め定めた営業戦略を実施するため、目標とする区分に対して営業の戦術を自動的に出力させ、販売者に営業戦術を提供することを目的とする。
３．更に、上記営業戦略を営業サーバと結合し、営業行為、例えばＤＭ、メール、サンクスレター、イヴェント招待状などの発送手続を行い、また、必要により自動的に発送する営業促進システムを提供する。
４．更に上記において実施した営業戦術の妥当性を検証するため、上記営業行為の実効性を検証するシステムを提供し、その有効性の判断に基づき新たな営業戦略を案出することを目的とする。
上記目的のために具体的には営業促進方法そのためのコンピュータシステム及びコンピュータシステムを実行させるためのプログラムを記録した媒体の提供を目的とする。
発明の開示
発明の第１の態様は、販売者が、顧客への商品販売を促進するための少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムを利用した販売促進方法であって、下記の手順を備えたことを特徴とする商品販売促進方法である。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、他の区分を前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に表として構成した２次元の表として出力する手順。
発明の第２の態様は、前記期間区分、前記累積購入回数区分及び累積金額区分の区分数は、それぞれ３、４、５、６及び７のいずれか１つであることを特徴とする商品販売の促進方法である。
発明の第３の態様は、前記各区分を５区分とし、特定の期間を３６５日とし、前記期間区分は３６５〜１８１日以前、１８０〜９１日以前、９０〜４５日以前、４６〜１６日以前、及び１５〜１日以前の５区分とし、前記購入回数区分は１回、２〜３回、４〜９回、１０〜１９回、及び２０回以上とし、前記購入金額の区分は、１〜１０，０００円未満、１０，０００〜３０，０００円未満、３０，０００〜７０，０００円未満、７０，０００〜１４０，０００円未満、及び１４０，０００円以上とすることを特徴とする商品販売の促進方法である。
発明の第４の態様は、前記２次元の表は縦軸に累積購入区分、横軸に期間区分を採り、累積金額の区分を、各累積購入区分と期間区分内に設けた２次元の表であることを特徴とする商品販売の促進方法である。
発明の第５の態様は、更に、前記２次元の表の各区分に対して、予め割り当てた販売戦術を出力する手順を含む特徴とすることを特徴とする商品販売促進方法である。
発明の第６の態様は、更に、前記割り当てられた販売戦術に基づき、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する手順を含むことを特徴とする商品販売促進方法である。
発明の第７の態様は、更に、前記実施した営業行為に対する顧客の更なる商品購入を含む顧客の反応を検証する手順を含むことを特徴とするを商品販売促進方法である。
発明の第８の態様は、販売者が、顧客への商品販売を促進するための少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入実績データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムを利用した販売促進方法であって、下記の手順を備えたことを特徴とする商品販売促進方法である。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、商品の累積購入回数を複数の回数区分に分割し、商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号を割りつけて顧客の第３購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）更に、前記期間区分、累積商品購入回数区分及び累積購入金額区分にそれぞれの評点を割り当てる手順と、
（ｅ）前記各区分内に該当する顧客のＩＤ番号を割り当てる手順と、
（ｆ）前記特定の期間区分、商品購入回数区分及び購入金額区分の評点を指定してその区分に属する顧客のＩＤ番号とその人的データを出力する手順。
発明の第９の態様は、更に、出力された人的データに属する顧客に対して、その区分に対して予め割り当てた販売戦術を出力する手順を含む特徴とすることを特徴とする商品販売促進方法である。
発明の第１０の態様は、更に、前記割り当てられた販売戦術に基づき、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する手順を含むことを特徴とする商品販売促進方法である。
発明の第１１の態様は、下記の手段を備えたコンピュータシステムを利用したことを特徴とする販売促進システム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、電話番号、年令、職業を含む人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付した顧客データサーバと、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む第１商品購入データを記録した第１購入データサーバと、
（ｃ）更に過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、累積購入回数を複数の区分に分割し、累積購入金額を複数の区分し、前記購入データベースから各顧客の商品の累積購入回数と商品の累積購入金額を計算し、各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分、該当する累積購入回数区分、及び該当する購入金額区分に前記計算されたデータを顧客のＩＤ番号と共に割りつけた顧客の第２購入データを計算し、記録する計算サーバと、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、他の区分を前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に表として構成した２次元の表として構成する手段と、
（ｅ）前記２次元の表に対応して予め策定した販売戦術を記録している戦術サーバ。
発明の第１２の態様は、前記期間区分、前記累積購入回数区分及び累積金額区分の区分数は、それぞれ３、４、５、６及び７のいずれか１つであることを特徴とする商品販売の促進システムである。
発明の第１３の態様は、更に、前記特定の期間区分と特定の回数区分との組み合わせで構成される区分購入者に対して、予め定めた販売戦術データベースから販売戦術を自動的に読み出して割り当てて、出力する手段を備えたことを特徴とする請求項１１又は１２記載の商品販売の促進システムである。
発明の第１４の態様は、更に、前記販売戦術を前記区分購入者に対して顧客への所定の営業行為を行う営業サーバを備えたことを特徴とする商品販売の促進システムえある。
発明の第１５の態様は、更に、前記営業サーバは、商品カタログの送付、値引きセール案内、季節の挨拶、感謝手紙、及びイヴェント案内のいずれかをＤＭ、メール、Ｅメール、電話のいずれか１以上の手段による営業行為を実施する営業サーバであることを特徴とする商品販売促進システムである。
発明の第１６の態様は、下記の商品販売を促進するための下記の手順を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記録媒体である。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記データベースから、前記計算結果を期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄として２次元の表として、他の区分を前記縦軸と横軸からなる枠内に表とした２次元の表として構成する手順。
発明の第１７の態様は、商品販売を促進するための、下記の手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから前記各区分に該当する顧客の最新購入期間が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号を割り付けて顧客の第３購入データを作成する手順と、
（ｄ）更に、前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分にそれぞれの評点を割り当てる手順と、
（ｅ）特定の前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分の評点を指定して、前記第３データベースと前記顧客データベースからその区分に属する顧客のＩＤ番号とその人的データを出力する手順。
発明の実施の形態
以下において、図面を参照しながら発明の実施態様を説明する。まず、ＲＦＭ手法について説明する。
Ｒは直近の購入日であって、これは顧客が最後に購入した日を意味している。この日は顧客が当該販売者から離脱した時期も意味する。Ｒについての区分を５とした場合における区分の分け方を図８Ａに示してある。特定の期間を３６５日とし、この期間区分として３６５〜１８１日以前、１８０〜９１日以前、９０〜４５日以前、４６〜１６日以前、及び１５〜１日以前の５区分とし、それぞれ１から５の区分とする。
同様に、購入回数区分は１回、２〜３回、４〜９回、１０〜１９回、及び２０回以上とし、それぞれに１から５の区分とする。また、購入金額の区分は、１〜１０，０００円未満、１０，０００〜３０，０００円未満、３０，０００〜７０，０００円未満、７０，０００〜１４０，０００円未満、及び１４０，０００円以上とし、それぞれ１から５の区分とする。
重要な点は特定の顧客が１８０日以前に３回購入し、５日前に１回購入した場合にはＲの区分を５とし、累積回数を４として、Ｆ（回数を４回とする）の区分を３とし、累積購入金額の区分は、累積を上記区分に当てはめて、その顧客の購入データとする。
上記のように、この数値、又は区分が大きいほど、将来の購入回数も高いと予想される。この例においては、上記のように買上げ回数を全て累積して４とする。
次にＭは購入累積金額である。Ｍは従来からダイレクトマーケティングにおいては、ＲＦＭの３要素の中で最も将来への影響力が弱いとされている要素である。
他方、主に高額商品を取り扱う百貨店などにおいては、このＭの影響が最も強いという検証結果も開示されている。上記において各区分数を５とした例を示したが、区分数は３から７の範囲が望ましく、多くの分析において５区分が望ましい。
上記のように最新の買上時期を基準として、即ちデータを出力する日以前の期間を図８Ａのよう区分し、更に累積の買上げの頻度は上記のように分割し、また、累積金額についても５つの区分に分割し、それぞれの区分に特定の顧客のデータをそのＩＤ番号と共に格納する手続きを行う。以上がＲＦＭ手法の説明である。
次に、本願発明におけるコンピュータシステムの構成を説明する。図１に示すように、顧客カード発行した際に、その端末１０から入力されたデータは顧客ＩＤサーバ１１に入力され、顧客の人的特徴、例えば職業、年齢、住所、電話番号等のデータを所定のＩＤ番号と共に格納する。
他方、当該顧客の商品購入データはＰＯＳ入力端末２０から入力され、所定のＩＤ番号を付して購入データサーバ２１に記録される。これらのデータは通常ＲＤＭＳシステムにより管理されて、格納されている。このことにより、特定の顧客ＩＤからその顧客の購入実績を容易に取り出させることができる。
上記顧客データサーバ１１及び購入データサーバ２１は計算サーバ１２に連結している。この計算サーバは先に述べたＲＦＭ手法に基づきそれぞれの顧客に対してその購入データを計算する。そして、計算結果は指定した計算サーバのディレクトリーに記録される。計算サーバは営業の戦術サーバ１３と連結し、端末から所定のＲＦＭ区分を指定するとこれに応じた戦術データを呼び出すことができる。上記計算サーバ１２を操作する端末として店入出力端末１４及びショップ入出力端末１５が接続されている。店入出力端末１４は、例えば本店又は各地に散在している支店の端末であり、計算サーバによって計算された結果を呼び出すことができる。上記及び以下に述べる各種のデータベースはいわゆるリレーショナルデータベースとして構成することが望ましい。
更に、特定の店入出力端末は特定の店全体のデータを把握する際に使用されるものである。他方、同一の支店内において１以上のショップ入出力端末が接続されている。ここでショップ入出力端末とは、例えば百貨店の場合においては婦人服売場、紳士服売場のように商品の特定の大分類・中分類のデータを把握するために用いられる端末である。即ち、特定の商品群、例えば紳士服、婦人服或いはスポーツ用品、あるいは更に細かくショップのレベル（例えば、紳士服売場の中の特定のショップ）に関し、ＲＦＭデータを呼び出すことができる。以上により特定の店全体に関して、個々の売場に関係なく、店全体のＲＦＭデータを呼び出すことができ、また特定の売場やショップについて、その売場だけのＲＦＭデータを呼び出すことができる。
上記店入出力端末又はショップ入出力端末において得られたＲＦＭデータを取得した後、必要により営業サーバ１６へ所定の指示を出す。即ち、店入出力端末が特定の区分（セル）又は全部の区分を指定し、これに対する営業戦略を戦略サーバから呼び出すことが出きる。その結果を営業サーバ１６に電送することにより、販売戦術サーバにより指定された特定の営業行為、例えば催事の通知、サンクスレター、新商品入荷のお知らせなどのＤＭ発送やＦＡＸレターの送付、その他メール、或いはＥメールなどのそれぞれＤＭサーバ１６１、メールサーバ１６２、Ｅメールサーバ１６３等に通信し、それぞれの営業行為を行うことができる。
これらのＤＭサーバ等は必ずしも直接的に顧客に対して発送することも可能であるが、種々の行為ができる。即ち、ＤＭサーバは、例えばＤＭを発送する顧客の住所等を含む名簿の打ち出し、或いは手紙のラベル印刷、或いは直接的に封書の印刷、その他必要な挨拶状の添付などの種々の対応を備えている。またメールサーバについても同様であり、メールサーバは、名簿の打ち出し、又は宛名書きなどの営業活動を行う。
更に望ましくは営業サーバに連結して評価サーバ１７を備える。この評価サーバは、例えば営業サーバが実施したＤＭの実績と、このＤＭを受け取った顧客が更なる商品の購買を行ったかどうかについて、そのデータを収録し、例えばＤＭの発送数に対する顧客の来店或いは購入実績、購入回数などの比率を算出するなどの評価を行うことができる。そして、この評価サーバは最終的に所定の形式において評価表を出力する。以上が本発明を実施するためのコンピュータシステムを構成する。
尚、プリンタ、ＣＲＴその他各サーバに当然備えられている付属的な設備等については説明の簡略のため記載を省略する。上記において各サーバは個別に存在しているが、大型コンピュータ１台で全てのサーバを収容することも可能であり、独立して存在する必要はない。また、各サーバは通常ＣＰＵ、記憶部、入力部、出力部等を備えたコンピュータであればサーバとして機能する。なお、購入データサーバは数テラバイトの記憶部を備えた大型サーバが望ましい。
追加的な説明として、上記購入データサーバは例えば１週間毎、或いは毎月毎更新され、その間における新たな顧客の購買行動が入力され更新される。更に、評価サーバの重要性は、上記営業活動について所定の費用が発生するので、評価サーバに基づき戦術サーバに格納されている営業戦術を費用最低となるように更新する作用効果があり極めて重要である。
次に、図２を参照し、本発明における営業促進方法を説明し、端末における操作を図３以降において詳細な説明を行う。図２は店入出力端末、又はショップ入出力端末からＲＦＭ手法による解析結果を出力し、営業活動に結び付けるための手順を図示する。手順としてはＡルーチン及びＢルーチンがある。Ａルーチンにおいては主にＲＦＭ手法による計算結果を２次元のＲＦＭ表（ＲＦＭテーブル）として出力し、営業戦術と結び付けるルートである。Ｂルートは特定のＲＦＭ区分を指定し、その区分の中における格納された顧客の人的データを出力し、販売戦術と結び付け営業活動を行うためのルートである。
以下Ａルーチンについて説明する。最初に、Ａルート又はＢルートのいずれかを選択し、次にＡルートの場合については、まず条件設定を行う。条件設定としては後に詳細に述べるが、店レベルのデータ或いはショップレベルのデータなどの選択を行う（Ｓ１１）。次にこの条件に適合する顧客及び購入データ検索を行う（Ｓ１２）。この条件に適合する顧客ＩＤを検索する（Ｓ１３）。次に、所定の購入データからＲＦＭ計算（Ｓ１４）を行う。
計算結果はＲＦＭ表として作成し（Ｓ１５）、所定の表形式により出力する（Ｓ１５１）。更に、表の点検後、特定の区分入力を行う（Ｓ１６）。入力した区分に対する販売戦術の検索を行う（Ｓ１７）。次いで、最終的に前記入力したＲＦＭの区分に対応するＲＦＭ表、並びにこの区分に対応する販売戦術を出力する。以上でＡルーチンは終了する。
次にＢルーチンについて説明する。Ｂルーチンは既に述べたように特定の区分に対応する顧客リストを出力するルーチンである。
まず対象とする区分条件を設定する（Ｓ２１）。この条件に適合する購入データを検索する（Ｓ２２）。次いで、この購入データに対応する顧客ＩＤを検索する（Ｓ２３）。次いで、検索したＩＤに対応する顧客リストを出力する（Ｓ２４）。顧客リストは顧客のＩＤ番号、住所、氏名など顧客への接触のために必要なデータを出力する。更に、上記リストに対してどのような販売戦術を行うかについて戦術サーバから対応する販売戦術を検索し（Ｓ２５）、その結果を出力する（Ｓ２６）。
上記操作の後において営業通信を行う（Ｓ２７）。この通信には先に述べたＤＭサーバ、メールサーバ、Ｅメールサーバなどのハードウェアを利用して行うことができる。以上によりＢルーチンは終了する。
以下各手順、即ちＳ１〜Ｓ２７の具体的な画面操作について説明する。
図３においてＡルーチンを選択する場合においては、図３のＡにおいて顧客分布を選択し、次いで既に所定のディレクトリーに存在するデータを削除する。図４においていわゆる条件設定（Ｓ１１）の手順を説明する。図４Ａにおいて店出力の場合と、Ｂ図においてショップ出力の場合との操作画面を示すが、ここでは店出力場合のみについて説明する。ここで店とは例えば本店、又は特定の地域にある支店などを選択することができる。このことは、前述の商品購入データベースが本店を含む全店のデータを格納していることを示す。
計算又は集計のレベルとしては店を対象とする場合及び特定の店の特定のショップ、或いは又は特定の店における特定の商品レベルなどの選択をすることができる。対象とする顧客に関しては、カード区分、即ち自社カードを使用した顧客、或いは一般のクレジットカードを使用した客を含めるなどを選択することができる。購入データは通常毎１週間毎に集計され、更新されているため、計算の基準日として四半期毎の月末、又は直近の日曜日などを入力する。更に画面上においてデータに食品を含むかどうかを指定することができる。
食品は通常特定の客が日常の必要に応じて購入するものであり、必ずしも当該店の顧客とは言えないために必要により、商品を除くことが望ましいためである。特に説明はしないが、ショップ出力の場合の指定の方法も基本的に同様である。即ち、この場合は特定の店、例えば本店或いはＡ地域にある支店における特定のショップ、例えば紳士服、或いは婦人服又はスポーツ用品などを指定して当該商品についてのＲＦＭデータを選択することができる。
購入データベースは、第１データベース、第２データベース及び第３データベースとがある。第１のデータベースはいわゆる元データベースであり、購入データサーバ２１に記録されており、顧客ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録している。第２のデータベースは元データベースを計算サーバが集計計算し、加工して、各顧客の購入データを、過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけた、各顧客の購入データデータベースである。第３データベースは、ＲＦＭ表の各区分に割りつけられた顧客のＩＤ番号を含む人的データを格納したデータベースである。第２データベースと第３データベースは、計算サーバの各ディレクトリに記録されている。
端末からの指定により、第２購入データベースからデータを取り込み、その出力の形式を選定することができる。図５はデータを取り込むための画面操作及びその出力形式を指定する画面である。図６はＲＦＭテーブルの計算結果を画面表示した例（操作画面の裏に隠れている）を示す。表示した画面を印刷する場合は印刷を実行する。
図７はこのようにしてＲＦＭ計算結果を表（１部を省略）として出力した例である。この表形式においては横軸に左から最新の買上げ期間を５段階に区分し、縦軸には買上げ回数を区分し、更に縦軸と横軸によって区分された区分（セル）内において更に売上金額を５段階に区分して、当該区分内に該当する顧客数と累積金額、及びこれらの全体に対する％を計算して示す。右端の欄は累積買い上げ区分毎の小計を示す。Ｆ１からＦ５の欄における小計は、各区分における累積購入者数、累積金額、及びこれら全体に対する％を表示する。
図７は、比較的大きい表の一部を削除して表示してある。そこで、図８以降において各区分の詳細なデータ構造を示す。
図８Ａにおいて、Ｒ、Ｓ及びＭのそれぞれその数値に応じて１〜５の評点を付した区分を示す。最も望ましい区分数としては５であるが、これに限定されるものでなく、例えば３、４、６、７などの区分数を選択することができる。より詳細な分析を行う場合には区分数を７とし、より粗い評価を行う場合にはＲ、Ｓ、Ｍについてそれぞれ３区分することが望ましい。
Ｒについては、特定の期間として３６５日を選択し、１〜１５日以前において購入した客は極めて重要であり、１６〜４５日の間において購入した顧客は次に重要であり、同様に４６日〜９０日、９１日〜１８０日、更に１８１日〜３６５日間において購入した顧客はより評価が少ないという点で５、４、３、２、１と評点を付している。
買上げ頻度についても重要な顧客は２０回以上の顧客であり、次は１０回〜１９回の購入顧客であり、そこで同様に５、４というような評点を与える。
買上げ価格についてもより金額の高い方の顧客に対して高い評点を与える。このように重要度に応じてその評点を与えている。
図８Ｂは、図７に示した表の最左端に示した１の区分の詳細を示している。この区分は、評価点から１８０日〜３６５日以前、即ち半年以前に購入した客層を対象とし、買上げ回数についても１回の客層を対象に選択している。更に、上記区分の中において買上げ金額を５段階に分割し、該当する顧客数、累積購入金額、及び全買上げ回数に対するパーセンテージ及び全購入金額に対するパーセンテージ、更には１人当たりの購入金額などを併せて表示している。この表は例えば金額が１万円〜３万円程度の層において、顧客数が多いことが示され、従ってこのような金額範囲の商品が顧客の関心事であることを判断することができる。
図９にはＲとＭの分布状況を判断することができる。図９Ａは、Ｒ１〜Ｒ５の区分に該当する累積購入回数及びその累積金額を示している。この表においてＲ１〜Ｒ５における構成比の人口は客足が増加している、或いは低下しているなどの傾向を判断することができる。同様に金額についての傾向もこの１年間における推移を示していると認めることができる。図９Ｂにおいては、１年における累積金額構成を判断することができる。この表においてＭ２及びＭ３の構成比が高いことはこの区分内における商品の販売構成が高いことを示すものである。このような点から販売者はその金額に応じた商品を調達するなどの営業戦術を判断することができる。
図１０は横軸にＲとＦをとり、縦軸に顧客数分布と累積購入金額の分布を立体的に示したグラフである。これらのグラフは目視により購入時期と累積購入回数に対する客数又は累積売上の傾向を判断することを容易にしている。
図１１は戦略サーバ１３に格納されているＲＦＭの各区分に対する客層の特質、特性の判断及びこれに対する営業戦術の例を記載した例である。１例をもって示すと、極めて最近購入した客層（４〜５）のうち購入回数の高い（３〜５）の客層は固定客であり、しかも優良顧客であると判断することができる。これらの客層に対しては、信頼関係が発生していると判断することができる。従ってこの客層に対する営業促進策としては顧客リストを出力し、顔と名前を覚えることも必要である。また、関連商品の案内をする、或いは会食会などに招待をするなどし、販売促進を行うことが望ましい。
同様に、Ｒの評点が１、Ｆの評点が１、に属する客層は、当該販売者から離反し、又は逃亡している顧客であると判断することができる。従って、これらの客層は逃亡した理由の調査が必要であり、更にこれらの客を戻すような営業戦術は必要である。このようにＲＦＭ手法の解析によって適切な営業戦術を予め定めておき、これらを各区分に該当する客層に対して営業戦術を実施することは科学的な営業促進策と言える。
以上は先に述べたＡルーチンについての説明であって、このＡルーチンにおいては主たる目的が図７に示すＲＦＭたテーブルを計算して出力させることであり、数値的な意味で各区分に該当する顧客層に対する基本的な営業戦術を決めるルートである。
一方、以下に述べるＢルートにおいては、まずＡルーチンにおいてマクロ的に判断した営業戦術をより具体的に実施するためのルートである。目標とする顧客に対してアプローチするルートである。以下Ｂルーチンについて説明をする。まず、図１２には、購入データを予めＲ、Ｆ、Ｍについてそれぞれ５区分に区分を定めておき、それぞれの区分に対して上記購入データを区分して格納してある。即ち、Ｒについては最新買上げ日を１〜１５日、１６〜４５日、４６〜９０日、９１〜１８０日、及び１８１〜３６５日の５ランクに区分し、最新の期日、即ち１〜１５日以前の間に購入した顧客に対して、評点セル評点５を付与してある。同様にして４から１の評点を与える。
次に買上げ回数に関しては、買上げ回数１回に対してポイント１、２回〜３回についてポイント２、４回〜９回に対してポイント３、１０回〜１９回に対してポイント４、２０回以上についてポイント５を付与する。
次に買上げ金額に関しては、１万円未満についてポイント１、１万円〜３万円未満をポイント２、３万円〜７万円未満をポイント３、７万円〜１４万円未満をポイント４、１４万円以上をポイント５を付与している。このような評点付けをして購入データは格納されている。
次にこの評点を横軸Ｒ、縦軸Ｆ、そしてＲとＦとの組合わせによって構成される各区分に対してＭを５ランクに分けて、表１３に示すように各区分に対して評点が定まる。即ち、Ｒ１、Ｆ１、Ｍ１は１１１という評点が与えられる。同様にＲ２についても評点が与えられ、Ｒ５、Ｆ５、Ｍ５に対しては５５５という評点が与えられる。即ち、ＲＦＭテーブルの１つの区分に対して１つの評点が与えられている。
図１１に示す計算サーバ１２においては、既にこのような評点及び顧客ＩＤ番号を結合において各評点に対して具体的購入データ（第３データベース）が格納されている。そこで、各区分に対して顧客を検索する場合には、まず条件設定を行う。この条件設定は、具体的には図１４に示す画面において行う。即ち、店別又はショップ別又は商品別のそれぞれの区分内において目的とするＲ区分、Ｆ区分及びＭの区分を入力する。尚、右側における顧客ランク又はＲＦＭランクは本発明に直接関係はしないが、従来のデータから一定の客、所定の客層をランク付けした表であり、必要に応じてこれらの付加的な条件として入力することができる。
上記条件に該当する顧客をＩＤ番号と共に呼び出し、これを出力したものが図１５である。この図１５は前述の条件に適合した顧客ＩＤ番号及びその顧客の氏名、住所、電話番号等、その他当該顧客に対するＲ、Ｆ、Ｍランク付け等が記載されて出力される。この表は、必要に応じて点検後、当該顧客に対する個別的な販売戦術の検索にも利用され、各顧客毎に対する販売戦術を出力することができる。
既に述べたようなＲＦＭ手法を用いて所定の営業戦術を実施し、販売促進をすることができるが、最終的にこれらの営業戦術の実効性を検証する必要がある。そして検証した結果は更に、既に定めてある営業戦術の変更、或いは営業戦術の新たな創設などに結び付けるために、営業戦術の継続的な検証が必要である。
以下、そのための方法について述べる。
まず、一定の店もしくは所定の店におけるショップにおいて、一定の期間催し物を行った場合における営業検証方法について述べる。
具体的には特定の店舗において特定のショップ、仮にこれを「ビューティライフ」と名づけ、ビューティライフフェアを実施する。この際、先に述べたＲＦＭ表中の特定の顧客を指定し、選択した客層に対してフェアのＤＭを送付する。そして、フェアにおいてそのＤＭを回収して、またこの際、来店した客の買上げ金額、商品数を集計し、そのＤＭの実効性を判断する。
図１６と図１７は上記検証結果の一例を示すものである。この例においては特定の店舗において「ビューティライフ」なるフェアを実施し、予めＤＭを発送する。ＤＭを発送した客層は図１６に示す通り、Ｒランクにおいて２〜５、Ｆのランクに１〜４に該当する顧客層である。検証結果を図１７に示す。図１７ＡにおいてＤＭを発送した自社クレジットカード対象数とその他の顧客数が示されている。図１７ＢとＣには、上記ＤＭの全体回収率は２２．２％であり、Ｆ１客層においては２１．５％、Ｆ２においては０．４％、Ｆ３の顧客層においては０．９％という実績が得られたことを示す。
また、この際において、ＤＭを発送した人数に対する買上げの人数についてはＦ１顧客層について８．３％、Ｆ２顧客層については１４．２％、Ｆ３顧客層については３２．７％と常に増加している（図１６参照）。このことからも、より頻繁に来店している客層は案内された催し物に来客し、より高い確率で購入していることを立証している。
このようにして、ＤＭの発送、そして、その回収率及びＤＭを持参した者の売上実績などから特定区分の属する客層の商品購入行動を判断することができる。従ってまた、営業行為の費用に対する実績を判断することができ、最終的に先に述べた営業戦術を変更することも可能になる。このようにして、ＲＦＭ手法を用いることにより営業を促進することができる。
従って、上記商品販売を促進する方法をコンピュータシステムに実施させるためには、下記のようなプログラムが必要である。
即ち、少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムに下記の手順をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、他の区分を前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に表として構成した２次元の表として出力する手順。
また、特定の顧客層を抽出するためには下記のプログラムが必要である。即ち、商品販売を促進するための、下記の手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから前記各区分に該当する顧客の最新購入期間が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号を割り付けて顧客の第３購入データを作成する手順と、
（ｄ）更に、前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分にそれぞれの評点を割り当てる手順と、
（ｅ）特定の前記期間区分、累積商品購入回数区分、及び累積購入金額区分の評点を指定して、前記第３データベースと前記顧客データベースからその区分に属する顧客のＩＤ番号とその人的データを出力する手順。
産業上の利用可能性
以上説明したように、本発明はマーケティング手法として知られていたＲＦＭ手法をコンピュータシステムを利用することにより、具体的かつ実務的に利用して大量の商品を多数の顧客に対して販売する科学的営業促進方法、そのためのコンピュータシステム、及び上記営業促進方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム提供する。また、本発明は実施した営業促進方法、戦術の効果を科学的に評価することができ、更に新たなる営業促進方法を開発することができるので、産業上の利用性が極めて高い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のコンピュータシステムを示す図である。
【図２】本発明を実施ための手順を示す図である。
【図３】本発明を実施するコンピュータにおける操作画面を示す図である。
【図４】本発明のＲＦＭテーブルを出力するための操作画面を示す図である。
【図５】本発明のＲＦＭテーブルの条件を設定する画面を示す図である。
【図６】本発明のＲＦＭテーブルの例と出力操作を説明するための図である。
【図７】本発明のＲＦＭテーブルの例を示す図である。
【図８】本発明のＲＦＭテーブルの詳細を示す図である。
【図９】本発明のＲＦＭテーブルの詳細を示す図である。
【図１０】本発明をＲＦＭテーブルをグラフとして示す図である。
【図１１】営業促進のための営業戦術の例を示す図である。
【図１２】本発明のＲＦＭテーブル内の区分の例を示す図である。
【図１３】本発明のＲＦＭテーブル内の区分の評点例を示す図である。
【図１４】本発明のＲＦＭテーブル内の区分をして顧客リストを出力するためのコンピュータ画面を示す図である。
【図１５】本発明の営業戦術の対象とする顧客リストの例を示す図である。
【図１６】本発明のＲＦＭ手法の効果を検証するために実施する対象顧客の範囲を示す図である。
【図１７】図１６に示した検証結果の詳細を示す図である。
【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】
2002057973.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成14年11月8日(2002.11.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
販売者が、顧客への商品販売を促進するための少なくとも顧客データサーバ、ＰＯＳ端末装置に接続した購入データサーバ、計算サーバ、販売戦術サーバ、及び入出力端末装置を備えたコンピュータシステムを利用した販売促進方法であって、下記の手順を備えたことを特徴とする商品販売促進方法。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品の購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記第１購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に他の区分を表として構成した２次元の表、及び／又は、前記２つの区分を横軸、他の区分を縦軸とする立体的グラフとして出力する手順。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１１】
下記の手段を備えたコンピュータシステムを利用したことを特徴とする販売促進システム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、電話番号、年令、職業を含む人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付した顧客データサーバと、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む第１商品購入データを記録した第１購入データサーバと、
（ｃ）更に過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、累積購入回数を複数の区分に分割し、累積購入金額を複数の区分し、前記購入データベースから各顧客の商品の累積購入回数と商品の累積購入金額を計算し、各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分、該当する累積購入回数区分、及び該当する購入金額区分に前記計算されたデータを顧客のＩＤ番号と共に割りつけた顧客の第２の購入データを計算し、記録する計算サーバと、
（ｄ）前記第２購入データベースから、期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄とした２次元の表を作成し、前記縦軸と横軸で構成された複数の各区分枠内に他の区分を表として構成した２次元の表、及び／又は、前記２つの区分
を横軸、他の区分を縦軸とする立体的グラフとして構成する手段と、
（ｅ）前記２次元の表、及び／又は、前記２つの区分を横軸、他の区分を縦軸とする立体的グラフに対応して予め策定した販売戦術を記録している戦術サーバ。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１６】
下記の商品販売を促進するための下記の手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。
（ａ）販売者の商品を購入した顧客の名前、住所、その他の人物特徴を含む人的データに一定のＩＤ番号を付して顧客データベースを作成する手順と、
（ｂ）前記ＩＤ番号に対して、その顧客の商品購入時期、購入回数、購入金額、商品の種類を含む商品購入データを記録する第１購入データベースを作成する手順と、
（ｃ）過去の特定期間を複数の期間区分に分割し、また、計算された商品の累積購入回数を回数区分に分割し、計算された商品の累積購入金額を複数の区分に分割し、前記購入データベースから各顧客の購入データを、当該顧客の最新の購入期日が該当する期間区分に顧客のＩＤ番号と共に割りつけて顧客の第２購入データデータベースを作成する手順と、
（ｄ）前記データベースから、前記計算結果を期間区分、回数区分及び金額区分のいずれか２つの区分を選択し、これらを縦軸の列と横軸の欄として２次元の表として、前記縦軸と横軸からなる枠内に他の区分を表とした２次元の表、及び／又は、前記２つの区分を横軸、他の区分を縦軸とする立体的グラフとして構成する手順。
【国際調査報告】
2002057973.tif 000020
2002057973.tif 000021