"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、この相関分析部で演算された前記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との相互相関係数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。前記地域コード毎に、前記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と、前記所望の販売期間前であってこの所望の販売期間と同一の販売期間に含まれる販売時期の前記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して、前記地域コードに対する販促効果を評価可能な販促反応演算部を備え、前記出力部は前記販促反応演算部で演算された前記差分又は比を出力可能であ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。前記相関分析部が、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、前記出力部は、パラメータとされた前記経過時間に対して前記相互相関係数の変化を出力することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の販売促進計画支援システム。前記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前記販促手段毎の最大値を前記相互相関係数として抽出する相関補正分析部を有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システム。前記相関補正分析部は、前記最大値に代えて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前記相互相関係数として抽出することを特徴とする請求項4記載の販売促進計画支援システム。前記相関分析部で演算された前記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との前記相互相関係数を読み出して、前記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前記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販促予算演算部を有し、前記出力部は前記販促予算演算部で演算された前記販促手段毎の販促予算額を出力可能であることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の販売促進計画支援システム。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、前記相関分析部は、前記顧客種類毎の受注件数又は前記顧客種類毎の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ことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の販売促進計画支援システム。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関係を式1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、fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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1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。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、前記回帰分析部は、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し、fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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ことを特徴とする請求項8記載の販売促進計画支援システム。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、fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,0の切片定数である。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顧客件数売上予測演算部と、を有することを特徴とする請求項8記載の販売促進計画支援システム。コンピュータによって、販促予算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、この相関分析工程で演算された前記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との相互相関係数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。前記地域コード毎に、前記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と、前記所望の販売期間前であってこの所望の販売期間と同一の販売期間に含まれる販売時期の前記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して、前記地域コードに対する販促効果を評価可能な販促反応演算工程を備え、前記出力工程は前記販促反応演算工程で演算された前記差分又は比を出力可能であることを特徴とする請求項11記載の販売促進計画支援プログラム。前記相関分析工程が、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、前記出力工程は、パラメータとされた前記経過時間に対して前記相互相関係数の変化を出力することを特徴とする請求項11又は請求項12に記載の販売促進計画支援プログラム。前記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前記販促手段毎の最大値を前記相互相関係数として抽出する相関補正分析工程を有することを特徴とする請求項13記載の販売促進計画支援プログラム。前記相関補正分析工程は、前記最大値に代えて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前記相互相関係数として抽出することを特徴とする請求項14記載の販売促進計画支援プログラム。前記相関分析工程で演算された前記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との前記相互相関係数を読み出して、前記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前記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販促予算演算工程を有し、前記出力工程は前記販促予算演算工程で演算された前記販促手段毎の販促予算額を出力可能であることを特徴とする請求項11乃至請求項15のいずれか1項に記載の販売促進計画支援プログラム。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、前記相関分析工程は、前記顧客種類毎の受注件数又は前記顧客種類毎の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ことを特徴とする請求項11乃至請求項16のいずれか1項に記載の販売促進計画支援プログラム。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式1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、fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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1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。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、前記回帰分析工程は、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し、fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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ことを特徴とする請求項18記載の販売促進計画支援プログラム。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相互相関係数をそれぞれ式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、fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,0の切片定数である。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顧客件数売上予測演算工程と、を実行させることを特徴とする請求項18記載の販売促進計画支援プログラム。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。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。上記目的を達成するため、請求項1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、この相関分析部で演算された前記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との相互相関係数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、地域毎に、顧客による受注件数又は売上金額と複数の販促手段それぞれ毎の実行数量との相互相関係数を演算する作用を有する。また、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に記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記地域コード毎に、前記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と、前記所望の販売期間前であってこの所望の販売期間と同一の販売期間に含まれる販売時期の前記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して、前記地域コードに対する販促効果を評価可能な販促反応演算部を備え、前記出力部は前記販促反応演算部で演算された前記差分又は比を出力可能であることを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項1に記載の発明の作用に加えて、販促反応演算部が、販売期間前と販売期間中それぞれの受注件数又は売上金額の差分又は比を演算するという作用を有する。そして、請求項3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又は請求項2に記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記相関分析部が、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、前記出力部は、パラメータとされた前記経過時間に対して前記相互相関係数の変化を出力することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項1又は請求項2に記載の発明の作用に加えて、相関分析部が販売期間の始点と販促時期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、出力部が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変化を出力するように作用する。なお、本発明で販売期間の始点からの経過時間をパラメータとして相互相関係数を演算しているが、この始点を販促時期と一致させることによれば、販促時期からの経過時間をパラメータとすることも可能である。また、販促時期と販売期間の始点に対して所望の時間差を持たせるというのは、販促を実施してすぐに販売に効果が表れるとは限らず、効果が出始めるまでのリードタイムについては販促手段毎に異なるとも考えられるので、販売期間の始点を販促時期から時間差を持たせて遅らせることも意義がある。請求項4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3に記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記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前記販促手段毎の最大値を前記相互相関係数として抽出する相関補正分析部を有することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項3に記載の発明の作用に加えて、相関補正分析部が、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相互相関係数として抽出するように作用する。さらに、請求項5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4に記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記相関補正分析部は、前記最大値に代えて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前記相互相関係数として抽出することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項4に記載の発明において相互相関係数の最大値を用いたことに代えて、所望のしきい値を超える相互相関係数を相互相関係数として抽出するように作用する。請求項6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乃至請求項5のいずれか1項に記載の販売促進計画支援システムにおいて、前記相関分析部で演算された前記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との前記相互相関係数を読み出して、前記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前記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販促予算演算部を有し、前記出力部は前記販促予算演算部で演算された前記販促手段毎の販促予算額を出力可能であることを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載された発明の作用に加えて、販促予算演算部が、それら相互相関係数の占有割合に応じて総販促予算額を分配するという作用を有する。そして、請求項7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乃至請求項6のいずれか1項に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、前記相関分析部は、前記顧客種類毎の受注件数又は前記顧客種類毎の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ことを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の発明の作用に加えて、受注件数又は売上金額を新規顧客とリピート顧客に分類して顧客種類毎の受注件数又は売上金額として、相関分析部は顧客種類毎の受注件数又は顧客種類毎の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する。請求項8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関係を式1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、fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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1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、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という作用を有する。また、顧客件数売上予測演算部は式1から販促手段毎に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という作用を有する。請求項9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8記載の販売促進計画支援システムにおいて、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、前記所望の販売期間と前記所望の販促時期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、前記回帰分析部は、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し、fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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ことを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援システムでは、請求項8に記載の発明の作用に加えて、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、回帰分析部は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という作用を有する。請求項10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8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、fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,0の切片定数である。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顧客件数売上予測演算部と、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、請求項8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。請求項11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、販促予算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、この相関分析工程で演算された前記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との相互相関係数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、地域毎に、顧客による受注件数又は売上金額と複数の販促手段それぞれ毎の実行数量との相互相関係数を演算する作用を有する。請求項12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11記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記地域コード毎に、前記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と、前記所望の販売期間前であってこの所望の販売期間と同一の販売期間に含まれる販売時期の前記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して、前記地域コードに対する販促効果を評価可能な販促反応演算工程を備え、前記出力工程は前記販促反応演算工程で演算された前記差分又は比を出力可能であることを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項11に記載の発明の作用に加えて、販促反応演算工程が、販売期間前と販売期間中それぞれの受注件数又は売上金額の差分又は比を演算するという作用を有する。請求項13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11又は請求項12に記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記相関分析工程が、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、前記出力工程は、パラメータとされた前記経過時間に対して前記相互相関係数の変化を出力することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項11又は請求項12に記載の発明の作用に加えて、相関分析工程が販売期間の始点と販促時期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、出力工程が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変化を出力するように作用する。請求項14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13に記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記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前記販促手段毎の最大値を前記相互相関係数として抽出する相関補正分析工程を有することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項13に記載の発明の作用に加えて、相関補正分析工程が、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相互相関係数として抽出するように作用する。請求項15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14に記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記相関補正分析工程は、前記最大値に代えて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前記相互相関係数として抽出することを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項14に記載の発明において相互相関係数の最大値を用いたことに代えて、所望のしきい値を超える相互相関係数を相互相関係数として抽出して、これを用いて販促予算演算工程では、販促手段毎の相互相関係数の占有割合を演算し、この占有割合を用いて総販促予算額から販促手段毎の販促予算額を演算するように作用する。請求項16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11乃至請求項15のいずれか1項に記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、前記相関分析工程で演算された前記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との前記相互相関係数を読み出して、前記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前記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販促予算演算工程を有し、前記出力工程は前記販促予算演算工程で演算された前記販促手段毎の販促予算額を出力可能であることを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項11乃至請求項15のいずれか1項に記載の発明の作用に加えて、販促予算演算工程が、それら相互相関係数の占有割合に応じて総販促予算額を分配するという作用を有する。請求項17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11乃至請求項16のいずれか1項に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、前記相関分析工程は、前記顧客種類毎の受注件数又は前記顧客種類毎の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ことを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項11乃至請求項16のいずれか1項に記載の発明の作用に加えて、受注件数又は売上金額を新規顧客とリピート顧客に分類して顧客種類毎の受注件数又は売上金額として、相関分析工程は顧客種類毎の受注件数又は顧客種類毎の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する。請求項18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式1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、fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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1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、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という作用を有する。また、顧客件数売上予測演算工程は式1から販促手段毎に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という作用を有する。請求項19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18記載の販売促進計画支援プログラムにおいて、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、前記回帰分析工程は、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し、fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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ことを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項18に記載の発明の作用に加えて、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、回帰分析工程は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という作用を有する。請求項20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18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相互相関係数をそれぞれ式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、fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,0の切片定数である。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顧客件数売上予測演算工程と、を実行させることを特徴とするものである。上記構成の販売促進計画支援プログラムでは、請求項18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。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、相関分析部で顧客による受注件数又は売上金額と複数の販促手段それぞれ毎の実行数量との相互相関係数を演算することができるので、受注件数又は売上金額と販促手段の実行数に関する相関強度を複数の販促手段毎に得ることができる。本発明の請求項2に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、販促反応演算部が販売期間前と販売期間中それぞれの受注件数又は売上金額の差分又は比を演算するので、地域コードに該当する地域での販促効果を評価することができる。本発明の請求項3記載の販売促進計画支援システムでは、請求項1又は請求項2に記載の発明の効果に加えて、相関分析部で経過時間をパラメータとして販促手段毎の相互相関係数を演算するので、時間経過によって異なる複数の販促手段毎の相関強度を比較することができる。また、販促手段毎に、所望の販売期間の始点からの経過時間がどの程度あれば、どの程度の相互相関係数が得られるのか、知見を得ることができるのである。本発明の請求項4記載の販売促進計画支援システムでは、請求項3に記載の発明の効果に加えて、相関分析部で演算される販促手段毎の相互相関係数の経過時間をパラメータとした最大値を相互相関係数とするので、時間経過によって異なる複数の販促手段毎の相関強度を、より高い精度で比較することができる。すなわち、販売時期という一定期間内での相互相関係数の最大値を取ることで、販促手段毎にその販促手段の特徴によって異なる最大効果を発揮する時期での相互相関係数同士を比較することができるので、それぞれの販促手段が備える特徴を反映した効果に対する評価が可能となる。本発明の請求項5に記載の販売促進計画支援システムでは、請求項3に記載の発明における相互相関係数の最大値に代えて、所望のしきい値を超える相互相関係数を用いることで、最大値を検出するまでに経過時間を取ることなく、ある程度の実効性が評価できる時点での相互相関係数を用いることができるので、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る。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。本発明の請求項6に記載の販売促進計画支援システムでは、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の発明の効果に加えて、販促予算演算部では相互相関係数の占有割合に応じて総販促予算額を分配するので、受注件数や売上金額に対して相関関係の強い、すなわち、実効性の高い販促手段に重きを置いて販促活動を行うための予算を編成することが可能である。本発明の請求項7に記載の販売促進計画支援システムでは、請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の発明の効果に加えて、顧客を新規顧客とリピート顧客に分類し、前記顧客種類毎の受注件数又は前記顧客種類毎の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、顧客特性に沿った販促活動のための予算を編成することができる。本発明の請求項8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。本発明の請求項9記載の販売促進計画支援システムでは、請求項8に記載の発明の効果に加えて、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、請求項5に記載の発明と同様に、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。本発明の請求項10記載の販売促進計画支援システムでは、請求項8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、請求項7に記載の発明と同様に、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。本発明の請求項11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。本発明の請求項12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。本発明の請求項13記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項3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3に記載の発明と同様である。本発明の請求項14記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項4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3に記載の発明と同様である。本発明の請求項15記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項5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5に記載の発明と同様である。本発明の請求項16記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項6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6に記載の発明と同様である。本発明の請求項17記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項7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7に記載の発明と同様である。本発明の請求項18記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項8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8に記載の発明と同様である。本発明の請求項19記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項9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9に記載の発明と同様である。本発明の請求項20記載の販売促進計画支援プログラムでは、請求項10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10に記載の発明と同様である。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。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。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。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。fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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。fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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。fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,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。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。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2a,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3a,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。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4a,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。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。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。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。特に請求項1乃至請求項7及び請求項11乃至請求項17に対応図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2a又は図3a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2b又は図3b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2a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4a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4b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。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。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。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。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。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。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。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。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。次に、実施例1の第1変形例について説明する。特に請求項3、4及び請求項13、14に対応第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2b、図3b及び図4bに示されるような月次の集計データではなく、図2a、図3a及び図4a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。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。次に、実施例1の第2変形例について説明する。特に請求項5及び請求項15に対応第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。次に、実施例1の第3変形例について説明する。特に請求項2及び請求項12に対応第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。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。特に請求項8、10、18及び20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。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fxa1,xa2,...,xan=a1xa1a2xa2anxanka1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f0,...,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=121xa1685xa21,484xa31,272,5601a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。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。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。fxc1,xc2,...,xcn=c1xc1c2xc2cnxcnkc3gxd1,xd2,...,xdn=d1xd1d2xd2dnxdnkd4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f0,...,0の切片定数、kdはg0,...,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=-0.00854xc10.0576xc20.0433xc334.823agリピート件数=0.0327xd10.0794xd20.2535xd3219.74a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。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。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。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。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。特に請求項9及び請求項19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。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。fxb1,xb2,...,xbn=b1xb1b2xb2bnxbnkb2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f0,...,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。"