ネットワークを介して接続されたファイルサーバと分析プラットホームを備えた対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムであって、前記ファイルサーバは、各種マスタデータとトランザクションデータが記憶されている記憶手段を有し、前記分析プラットホームは、前記各種マスタデータと前記トランザクションデータを用いて施策情報のmROI分析を行うmROI分析処理手段を有し、前記mROI分析処理手段は、キャンペーンの期間に対象商品を購入した顧客グループと、それ以外の顧客グループを識別し、これらの識別された顧客グループによる販促期間における売上増加率の差から全体値入高押上高を算出する全体利益押上効果算出手段を備えていることを特徴とする対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。前記mROI分析処理手段は、前記全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解して全体客単価値入高押上高と全体客数値入高押上高を算出する客単価客数効果算出手段を備えていることを特徴とする請求項1に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。前記mROI分析処理手段は、商品クラス毎の客単価値入高押上高を算出する買い合わせカニバリ効果算出手段を備えていることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。ネットワークに接続される広告販促企画担当部署利用端末を備え、前記広告販促企画担当部署利用端末に前記施策情報が登録されることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。ネットワークに接続されるマーケティング担当部署利用端末を備え、前記マーケティング担当部署利用端末は、前記広告販促企画担当部署利用端末から前記施策情報を受信し、前記施策情報とmROI分析要求を前記分析プラットホームに送信し、前記分析プラットホームの前記mROI分析処理手段から出力されるmROI分析結果を受信することを特徴とする請求項4に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。前記mROI分析処理手段は、前記mROI分析要求を受信するとmROI分析を開始することを特徴とする請求項5に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。前記mROI分析処理手段は、設定された時刻にmROI分析を開始することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム。ネットワークを介して接続されたファイルサーバと分析プラットホームを備えた対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムのキャンペーン効果算出方法であって、前記ファイルサーバは、各種マスタデータとトランザクションデータが記憶されている記憶工程を有し、前記分析プラットホームは、前記各種マスタデータと前記トランザクションデータを用いて施策情報のmROI分析を行うmROI分析処理工程を有し、前記mROI分析処理工程は、キャンペーンの期間に対象商品を購入した顧客グループと、それ以外の顧客グループを識別し、これらの識別された顧客グループによる販促期間における売上増加率の差から全体値入高押上高を算出する全体利益押上効果算出工程と、前記全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解して全体客単価値入高押上高と全体客数値入高押上高を算出する客単価客数効果算出工程と、を備えていることを特徴とする対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムのキャンペーン効果算出方法。従来の単純な増分比較であるmROIモデルには、2つの大きな課題があった。ひとつは、キャンペーンを実施している期間とキャンペーンを実施していない期間の季節や天候、景況が異なる場合には、それらの売上に対する影響を除くことが出来ず、正確なキャンペーンの効果を把握することができなかった。もうひとつは、商品カテゴリの売上変化のみを見ているため、キャンペーン期間中に対象商品を購入した顧客の正確な把握が出来ず、顧客単位でキャンペーンによる効果を測定することが出来ていなかった。このように、投資をしてキャンペーンを実施しているにも係わらず、キャンペーンの効果を正確に把握することができておらず、最適な投資配分の実現はもとより、キャンペーンの正確な効果を誰も把握できていなかった。本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、上記課題を解決できる対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム及びそのキャンペーン効果算出方法を提供することを目的とする。本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムは、ネットワークを介して接続されたファイルサーバと分析プラットホームを備えたキャンペーン効果算出システムであって、前記ファイルサーバは、各種マスタデータとトランザクションデータが記憶されている記憶手段を有し、前記分析プラットホームは、前記各種マスタデータと前記トランザクションデータを用いて施策情報のmROI分析を行うmROI分析処理手段を有し、前記mROI分析処理手段は、キャンペーンの期間中に対象商品を購入した顧客グループと、それ以外の顧客グループを識別し、これらの識別された顧客グループによる販促期間における売上増加率の差から全体値入高=利益高押上高を算出する全体利益押上効果算出手段を備えていることを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムの前記mROI分析処理手段は、前記全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解して全体客単価値入高押上高と全体客数値入高押上高を算出する客単価客数効果算出手段を備えていることを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムの前記mROI分析処理手段は、商品クラス毎ここでいう商品クラスとは、分類とクラスからなる商品カテゴリにおけるクラスを指し、例えば、分類が米飯でクラスは弁当やおにぎりなどに客単価値入高押上高を分解し、キャンペーン対象商品による客単価値入高押上高、対象商品と一緒に買い合わされた商品による客単価値入高押上高、対象商品により元々購買していたものからキャンペーン対象商品へと購買がスイッチし客単価値入高を押し下げる効果を算出する買い合わせカニバリ効果算出手段を備えていることを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムは、ネットワークに接続される広告販促企画担当部署利用端末を備え、前記広告販促企画担当部署利用端末に前記施策情報が登録されることを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムは、ネットワークに接続されるマーケティング担当部署利用端末を備え、前記マーケティング担当部署利用端末は、前記広告販促企画担当部署利用端末から前記施策情報を受信し、前記施策情報とmROI分析要求を前記分析プラットホームに送信し、前記分析プラットホームの前記mROI分析処理手段から出力されるmROI分析結果を受信することを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムの前記mROI分析処理手段は、前記mROI分析要求を受信するとmROI分析を開始することを特徴としている。また、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムの前記mROI分析処理手段は、設定された時刻にmROI分析を開始することを特徴としている。本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムのキャンペーン効果算出方法は、ネットワークを介して接続されたファイルサーバと分析プラットホームを備えた対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムのキャンペーン効果算出方法であって、前記ファイルサーバは、各種マスタデータとトランザクションデータが記憶されている記憶工程を有し、前記分析プラットホームは、前記各種マスタデータと前記トランザクションデータを用いて施策情報のmROI分析を行うmROI分析処理工程を有し、前記mROI分析処理工程は、キャンペーンの期間に対象商品を購入した顧客グループと、それ以外の顧客グループを識別し、これらの識別された顧客グループによる販促期間における売上増加率の差から全体値入高押上高を算出する全体利益押上効果算出工程と、前記全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解して全体客単価値入高押上高と全体客数値入高押上高を算出する客単価客数効果算出工程と、を備えていることを特徴とする対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムのキャンペーン効果算出方法。本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムによれば、対照比較法という新しいmROIモデルを用いてキャンペーンの投資に対する効果を正確に算出することができるので、キャンペーン効果が期待できないキャンペーンを実施しないことで無駄な投資を回避することができる。さらに、その投資をキャンペーン効果が高いキャンペーンに投資することで、投資対効果が最も大きくなる最適な投資配分を提案することができる。よって、対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムを採用すると、投資対効果が大幅に改善することが可能となる。本発明を実施するための形態は、顧客の購買データを有する企業小売業サービス業メーカー等において、対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システムを適用する実施形態である。対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10の概要について、図1を用いて説明する。対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10は、図1に示すようにファイルサーバ100分析プラットホーム200、広告販促企画担当部署利用端末300、及びマーケティング担当部署利用端末分析端末400から構成され、これらの装置は企業本部により管理されている。ファイルサーバ100は、ネットワークに接続されている大容量のディスクを備えたファイルサーバであり、会員マスタデータ、商品マスタデータ、店舗マスタデータ、及び値入率マスタデータ以下、各種マスタデータというとPOSPointofsalesystemデータであるトランザクションデータのファィルが保存されている。各種マスタデータとPOSデータについては、後述する。分析プラットホーム200は、ファイルサーバ100から各種マスタデータとPOSデータを受信し、キャンペーン計画の施策について新しいmROIモデルによる分析処理以下、mROI分析処理というを行うサーバである。広告販促企画担当部署利用端末300は、企業の広告販促企画担当部署などに設置される操作端末であり、広告販促企画の担当以下、広告販促企画担当というによりキャンペーンの施策番号、施策名、施策区分、開始日、終了日、対象商品クラス、及び実施するエリアなどの情報以下、施策情報というが登録される端末である。マーケティング担当部署利用端末400は、企業のマーケティング担当部署などに設置されている操作端末であり、マーケティングの担当以下、マーケティング担当というにより、広告販促企画担当部署利用端末300から受信する施策情報を分析プラットホーム200に送信し、その施策情報のmROI分析処理を要求し、また分析プラットホーム200からmROI分析結果を受信すると、mROI分析結果を表示する端末である。次に、図1に示す対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10を用いたキャンペーン効果を算出する手順について、図2のフローチャートを用いて説明する。図2に示すように、データ準備加工は、施策情報登録ステップS10、施策情報確認ステップS20、施策情報取込ステップS30、及び各種マスタデータトランザクション自動抽出ステップS40から構成されている。データ分析は、mROI分析処理実行ステップS50から構成されている。アウトプットは、mROI分析結果表示ステップS60、mROI分析結果確認ステップS70、エラー判定ステップS80、及び資料作成ステップS90から構成されている。まず、ステップS10において、広告販促企画担当は広告販促企画担当部署利用端末300を用いてキャンペーンの施策情報を作成し、広告販促企画担当部署利用端末300に登録する。次いで、ステップS20において、マーケティング担当は、マーケティング担当部署利用端末400を用いて広告販促企画担当部署利用端末300に登録されている施策情報を取り出し、施策情報に不備がないかの確認を行う。次いで、ステップS30において、施策情報に不備がないことを確認すると、マーケティング担当部署利用端末400から分析プラットホーム200にmROI分析要求を行うと、分析プラットホーム200は施策情報を取り込む。次いで、ステップS40において、分析プラットホーム200はファイルサーバ100からmROI分析で必要な各種マスタデータとトランザクションデータを自動的に抽出する。次いで、ステップS50において、分析プラットホーム200はmROI分析処理を実行する。mROI分析処理については、後述する。次いで、ステップS60において、分析プラットホーム200がmROI分析処理を終了すると、マーケティング担当部署利用端末400は分析プラットホーム200からmROI分析結果を取り出し表示する。次いで、ステップS70において、マーケティング担当は、マーケティング担当部署利用端末400に表示されるmROI分析結果を確認する。次いで、ステップS80において、マーケティング担当は、mROI分析結果についてエラーの有無を判定し、mROI分析結果にエラーが無いときにはステップS90に進む。また、mROI分析結果にエラーが有るときにはステップS20に戻る。次いで、ステップS90において、マーケティング担当は、必要に応じてmROI分析結果に基づいて施策情報のキャンペーンにおける投資に対する効果を分析した資料を作成する。次に、対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10の機能構成について、図3を用いて説明する。図3に示すように対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10は、ファイルサーバ100、分析プラットホーム200、広告販促企画担当部署利用端末300、及びマーケティング担当部署利用端末400から構成され、ネットワーク500で接続されている。ファイルサーバ100、分析プラットホーム200、広告販促企画担当部署利用端末300、及びマーケティング担当部署利用端末400は、図1に示すファイルサーバ100、分析プラットホーム200、広告販促企画担当部署利用端末300、及びマーケティング担当部署利用端末400に同じである。ファイルサーバ100の機能構成について説明する。ファイルサーバ100は、マスタDB110とトランザクションDB120により構成されている。また、マスタDB110には、会員マスタDB110a、商品マスタDB110b、店舗マスタDB110c、及び値入率マスタDB110dを備えている。会員マスタDB110aは、企業において会員として登録されている顧客の住所、氏名、年齢、性別などの情報である会員マスタデータが保存されているデータベースである。商品マスタDB110bは、企業において販売されている商品の仕入先、及び商品クラスなどの情報である商品マスタデータが保存されているデータベースである。店舗マスタDB110cは、店舗毎に付けられている店舗コード、店舗のエリアなどの情報である店舗マスタデータが保存されているデータベースである。値入率マスタDB110dは、商品毎の値入率、商品の販売価格、商品の仕入れ原価などの情報である値入率マスタデータが保存されているデータベースである。また、トランザクションDB120はPOSシステムより収集される販売情報である顧客番号、売上日付、売上商品の商品コードと商品クラス、売上店舗の店舗コードなどの情報であるトランザクションデータが保存されているデータベースである。分析プラットホーム200の機能構成について説明する。分析プラットホーム200は、通信処理部210、記憶部220、及びmROI分析処理部230から構成されている。通信処理部210は、マーケティング担当部署利用端末400から施策情報やmROI分析要求を受信するとmROI分析処理部230に出力する。また、通信処理部210は、ファイルサーバ100から各種マスタデータやトランザクションデータを受信するとmROI分析処理部230に出力する。また、通信処理部210は、mROI分析処理部230からmROI分析結果を入力すると、ネットワーク500を経由してマーケティング担当部署利用端末400に送信する。記憶部220は、フラッシュメモリ等からなる書き替え可能な記憶装置で、施策情報220a、各種マスタデータ220b、トランザクションデータ220c、及びmROI分析結果220dを備えている。施策情報220aには、mROI分析を行う施策情報がmROI分析処理部230により保存される。各種マスタデータ220bには、mROI分析処理部230がファイルサーバ100のマスタDB110から自動的に抽出したmROI分析で必要な各種マスタデータが保存される。トランザクションデータ220cには、mROI分析処理部230がフィルサーバ100のトランザクションDB120から自動的に抽出したmROI分析で必要なトランザクションデータが保存される。mROI分析結果220dには、mROI分析処理部230が施策情報についてmROI分析処理を実行することで作成されるmROI分析結果が保存される。mROI分析処理部230は、通信処理部210から施策情報を入力すると記憶部220の施策情報220aに保存する。また、mROI分析処理部230は、通信処理部210からmROI分析要求を入力すると、mROI分析要求された施策情報を施策情報220aから取り出し、各種マスタデータ220bとトランザクションデータ220cを用いてmROI分析処理を実行する。mROI分析処理部230がmROI分析処理を終了するとmROI分析結果をmROI分析結果220dに保存し、更にmROI分析結果を通信処理部210に出力する。広告販促企画担当部署利用端末300の機能構成について説明する。広告販促企画担当部署利用端末300は、通信処理部310、記憶部320、施策情報登録処理部330、操作部340、及び表示部350から構成されている。操作部340は、操作を入力できるキーボート、マウスなどの操作を入力できる機器である。表示部350は、データの確認などのためにデータを表示する表示装置である。記憶部320は、フラッシュメモリ等からなる書き替え可能な記憶装置で、施策情報320aを備えている。施策情報320aには、販促企画担当により登録される施策情報が保存される。施策情報登録処理部330は、販促企画担当が操作部340及び表示部350を用いて登録した施策情報を施策情報320aに保存する。また、施策情報登録処理部330は、マーケティング担当部署利用端末400からの要求により指定された施策情報を施策情報320aから取り出し、通信処理部310に出力する。通信処理部310は、施策情報登録処理部330から施策情報を入力すると、ネットワーク500を経由してマーケティング担当部署利用端末400に送信する。マーケティング担当部署利用端末400の機能構成について説明する。マーケティング担当部署利用端末400は、通信処理部410、mROI分析要求処理部420、操作部430、及び表示部440から構成されている。操作部430は、操作を入力できるキーボート、マウスなどの操作を入力できる機器である。表示部440は、データの確認などのためにデータを表示する表示装置である。通信処理部410は、広告販促企画担当部署利用端末300からネットワーク500を経由して受信する施策情報をmROI分析要求処理部420に出力する。また、通信処理部410は、mROI分析要求処理部420から施策情報とmROI分析要求を入力し、ネットワーク500を経由して分析プラットホーム200に送信する。更に、通信処理部410は、分析プラットホーム200からネットワーク500を経由して受信するmROI分析結果を受信するとmROI分析要求処理部420に出力する。mROI分析要求処理部420は、広告販促企画担当部署利用端末300から通信処理部410を経由して施策情報を入力すると、表示部440に表示する。また、mROI分析要求処理部420は、操作部430からmROI分析要求を入力すると、通信処理部410を経由して分析プラットホーム200にmROI分析要求を送信する。更に、mROI分析要求処理部420は、分析プラットホーム200から通信処理部410を経由してmROI分析結果を入力すると、表示部440に表示する。次に、分析プラットホーム200のmROI分析処理部230により実行されるmROIモデルのmROI分析処理の概要について、図4を用いて説明する。図4に示すように、mROIモデルのmROI分析処理は、全体利益押上効果算出ステップS100、客単価客数効果算出ステップS200、買い合わせカニバリ効果算出ステップS300の順に処理が行われる。ステップS100における全体利益押上効果算出は、キャンペーンを実施して販売を促進する期間にキャンペーンを実施しているエリア以下、対象エリアというでの対象商品の購入者以下、利用者というと販促期間に対象エリアでの対象商品以外の商品以下、非対象商品というのみの購入者以下、非利用者というを識別し、利用者と非利用者の販促期間における売上増加率の差から全体値入高押上高全体利益押上効果を算出するものである。ステップS200における客単価客数効果算出は、ステップS100で算出された全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解し、更に客単価値入高押上高から全体客単価値入高押上高客単価効果を算出し、客数値入高押上高から全体客数値入高押上高客数効果を算出するものである。ステップS300における買い合わせカニバリ効果算出は、全体の客単価値入高押上高を商品クラス毎の客単価値入高押上高に分解し、キャンペーン対象商品による客単価値入高押上高、対象商品と一緒に買い合わされた商品による客単価値入高押上高、対象商品により元々購買していたものからキャンペーン対象商品へと購買がスイッチし客単価値入高を押し下げる効果となる買い合わせカニバリ効果を算出するものである。次に、図4に示すmROIモデルのmROI分析処理における全体利益押上効果算出ステップS100の概要とその算出手順について、図5と図6を用いて説明する。図5に示すように、全体利益押上効果算出ステップS100は、利用者識別ステップS110、購買活動の違いを利用した値入高押上効果算出ステップS120、及び全体利益変換ステップS130から構成されている。尚、全体利益押上効果算出において、算出されるデータ以外のデータはファイルサーバ100のマスタDB110及びトランザクションDB120に保存されているデータを使用する。まず、利用者識別ステップS110では、販促期間に対象エリアでの対象商品の購入の有無で利用者と非利用者を識別する。利用者識別ステップS110の算出手順を図6のステップS111とステップS112に示す。まず、ステップS111において、販促期間に対象エリアでの対象商品の購入者を利用者と定義し、販促期間に対象エリアでの対象商品を購入しなかった商品の購入者を非利用者と定義する。次いで、ステップS112において、対象商品の購入者または対象商品を購入しなかった購入者における利用者及び非利用者のユニークな人数以下、顧客数というと、利用者及び非利用者の延べ人数以下、客数というを算出する。次いで、購買活動の違いを利用した値入高押上効果算出ステップS120では、販促期間以外の期間以下、参照期間というにおける利用者グループ一人の一日あたり平均購入金額以下、利用者参照値という及び非利用者グループ一人の一日あたり平均購入金額以下、非利用者参照値というを算出し、また販促期間における利用者グループ一人の一日あたり平均購入金額以下、利用者測定値という及び非利用者グループ一人の一日あたり平均購入金額以下、非利用者測定値というを算出する。そして利用者測定値と利用者参照値の割合A及び非利用者測定値と非利用者参照値の割合Bを算出し、その差分A-Bを一人の一日あたりの販促効果、非利用者測定値と非利用者参照値の差の割合Bをその他効果とする。この一人の一日あたりの販促効果が一人の一日あたりの値入高押上効果以下、値入高押上効果というとなる。購買活動の違いを利用した値入高押上効果算出ステップS120の算出手順を図6のステップS121からステップS123に示す。まず、ステップS121において、利用者の販促期間における合計値入高円、利用者の参照期間における合計値入高円、非利用者の販促期間における合計値入高円、及び非利用者の参照期間における合計値入高円を集計する。次いで、ステップS122において、ステップS121で集計した各々の合計値入高円を、顧客数及び日数で除算し、一人一日あたり平均値入高円を算出する。利用者の販促期間における合計値入高であれば、下記式1により算出する。利用者の販促期間における合計値入高÷利用者の顧客数÷販促期間の日数=利用者の販促期間における一人一日あたり平均値入高円式1同様に利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高円、非利用者の販促期間における一人一日あたり平均値入高円、非利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高円を算出する。次いで、ステップS123において、ステップS122で算出した各々の一人一日あたり平均値入高円から下記式2により値入高押上効果を算出する。利用者の販促期間における一人一日あたり平均値入高/利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高-非利用者の販促期間における一人一日あたり平均値入高/非利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高=値入高押上効果式2次いで、全体利益変換ステップS130では、購買活動の違いを利用した値入高押上効果算出ステップS120で算出された値入高押上効果を全体利益押上効果に換算する。全体利益変換ステップS130の算出手順を図6のステップS131とステップS132に示す。まず、ステップS131において、ステップS122で算出した利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高円と、ステップS123で算出した値入高押上効果から下記式3により値入高押上高円を算出する。利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高×値入高押上効果×利用者顧客数×販促期間の日数=値入高押上高円式3次いで、ステップS132において、ステップS131で算出した値入高押上高円から登録されている会員数以下、アクティブ会員数という、今回のmROIモデルのmROI分析処理において使用した会員数以下、サンプル会員数という、サンプル会員の全体に対する売上比率以下、売上会員比率という、及び当該キャンペーンを実施している時期と同時期に実施している同商品カテゴリの他キャンペーン重複比率以下、施策カニバリ率というから下記式4により全体値入高押上高円を算出する。値入高押上高×アクティブ会員数÷サンプル会員数÷売上会員比率×施策カニバリ率=全体値入高押上高円式4次に、図4に示すmROIモデルのmROI分析処理における客単価客数効果算出ステップS200の概要とその算出手順について、図7と図8を用いて説明する。図7の左図に示すように、客単価押上高と客数押上高の合計がステップS131で算出した値入高押上高となる。このため、客単価客数効果算出ステップS200において、値入高押上高を客単価押上高と客数押上高に分解して、客単価客数効果算出する。客単価客数効果算出ステップS200は、客単価押上高算出ステップS210、客数押上高算出ステップS220、及び全体拡大ステップS230から構成されている。まず、客単価押上高算出ステップS210では、参照期間の客数を基準として、客単価の変化分を客単価押上高以下、客単価値入高押上高というとして算出する。客単価押上高算出ステップS210の算出手順を図8のステップS211からステップS213に示す。まず、ステップS211において、ステップS121で集計した各々の合計値入高円を客数で除算し、一人あたり客単価値入高円を算出する。利用者の販促期間における合計値入高円であれば、下記式5により算出する。利用者の販促期間における合計値入高÷販促期間の利用者数=利用者の販促期間における一人あたり客単価値入高円式5同様に利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高円、非利用者の販促期間における一人あたり客単価値入高円、及び非利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高円を算出する。次いで、ステップS212において、ステップS211で算出した各々の一人あたり客単価値入高円から下記式6により客単価値入高押上効果を算出する。利用者の販促期間における一人あたり客単価値入高/利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高-非利用者の販促期間における一人あたり客単価値入高/非利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高=客単価値入高押上効果式6次いで、ステップS213において、ステップS211で算出した利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高と、ステップS212で算出した客単価値入高押上効果から下記式7により客単価値入高押上高円を算出する。利用者の参照期間における一人あたり客単価値入高×客単価値入高押上効果×販促期間の日数×利用者の参照期間における一日あたり客数=客単価値入高押上高円式7次に、客数押上高算出ステップS220では、販促期間の客単価を基準として、客数の変化分を客数押上高以下、客数値入高押上高というとして算出する。客単価押上高算出ステップS220の算出手順を図8のステップS221とステップS222に示す。まず、ステップS221において、ステップS123で算出した値入高押上効果とステップS212で算出した客単価値入高押上効果から下記式8により客数値入高押上効果を算出する。100値入高押上効果/100客単価値入高押上効果-100=客数値入高押上効果式8次いで、ステップS222において、利用者の参照期間における一人あたりの客数、ステップS221で算出した客数値入高押上効果、販促期間の日数、ステップS122で算出した利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高円、及びステップS213で算出した客単価値入高押上高円から下記式9により客数値入高押上高円を算出する。利用者の参照期間における一人あたりの客数×客数値入高押上効果×販促期間の日数×利用者の参照期間における一人一日あたり平均値入高客単価値入高押上高=客数値入高押上高円式9次いで、全体拡大ステップS230では、ステップ210で算出した客単価押上高とステップ230で算出した客数押上高を全体に拡大して、全体客単価押上高全体客単価値入高押上高と全体客数押上高全体客数値入高押上高を算出する。全体拡大ステップS230の算出手順を図8のステップS231とステップS232に示す。まず、ステップS231において、ステップS213で算出した客単価値入高押上高円、アクティブ会員数、サンプル会員数、売上会員比率、及び施策カニバリ率から下記式10により全体客単価値入高押上高円を算出する。客単価値入高押上高×アクティブ会員数÷サンプル会員数÷売上会員比率×施策カニバリ率=全体客単価値入高押上高円式10次いで、ステップS232において、ステップS222で算出した客数値入高押上高円、アクティブ会員数、サンプル会員数、売上会員比率、及び施策カニバリ率から下記式11により全体客数値入高押上高円を算出する。客数値入高押上高×アクティブ会員数÷サンプル会員数÷売上会員比率×施策カニバリ率=全体客数値入高押上高円式11次に、図4に示すmROIモデルのmROI分析処理における買い合わせカニバリ効果算出ステップS300の概要とその算出手順について、図9と図10を用いて説明する。買い合わせカニバリ効果算出ステップS300においては、ステップ213で算出した客単価値入高押上高を商品クラス毎に分解して、商品クラス毎の買い合わせカニバリ効果算出する。買い合わせカニバリ効果算出ステップS300は、商品クラス毎の客単価算出ステップS310、商品クラス毎の客単価押上算出ステップS320、及び商品クラス毎の全体拡大ステップS330から構成されている。まず、商品クラス毎の客単価算出ステップS310においては、ステップ213で算出した客単価値入高押上高を商品クラス毎に分解し、商品クラス毎の一人あたり客単価値入高を算出する。商品クラス毎の客単価算出ステップS310の算出手順を図10のステップS311とステップS312に示す。まず、ステップS311において、利用者の販促期間における商品クラス毎の合計値入高、利用者の参照期間における商品クラス毎の合計値入高、非利用者の販促期間における商品クラス毎の合計値入高、非利用者の参照期間における商品クラス毎の合計値入高を集計する。次いで、ステップS312において、ステップS311で算出した各々の商品クラス毎の合計値入高を利用者の販促期間、利用者の参照期間、非利用者の販促期間、及び非利用者の参照期間における該当商品を購入した客数で除算し、商品クラス毎の一人あたり客単価値入高円を算出する。利用者の販促期間における商品クラス毎の合計値入高であれば、下記式12により算出する。利用者の販促期間における商品クラス毎の合計値入高÷利用者の販促期間における対象商品を購入した客数=利用者の販促期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高円式12同様に利用者の参照期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高円、非利用者の販促期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高円、非利用者の参照期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高円を算出する。次いで、商品クラス毎の客単価押上算出ステップS320では、商品クラス毎の客単価算出ステップS310で算出された各々の商品クラス毎の客単価値入高から商品クラス毎の客単価押上効果を算出し、更に商品クラス毎の客単価押上効果から商品クラス毎の客単価押上を算出する。商品クラス毎の客単価押上算出ステップS320の算出手順を図10のステップS321とステップS322に示す。まず、ステップS321において、ステップS312で算出した各々の商品クラス毎の客単価値入高円から下記式13により商品クラス毎の客単価値入高押上効果を算出する。利用者の販促期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高/利用者の参照期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高-非利用者の販促期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高/=商品クラス毎の客単価値入高押上効果式13次いで、ステップS322において、ステップS312で算出した利用者の参照期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高、ステップS321で算出した商品クラス毎の客単価値入高押上効果、販促期間の日数、及び利用者の参照期間における一日あたり客数から下記式14により商品クラス毎の客単価値入高押上高円を算出する。利用者の参照期間における商品クラス毎の一人あたり客単価値入高×商品クラス毎の客単価値入高押上高×販促期間の日数×利用者の参照期間における一日あたり客数=商品クラス毎の客単価値入高押上高円式14次いで、商品クラス毎の全体拡大ステップS330では、ステップS322で算出された各々の商品クラス毎の客単価値入高押上高を合計することにより全体拡大率を算出し、全体拡大率から商品クラス毎の全体客単価押上を算出する。商品クラスの全体客単価押上がプラスであれば、その商品クラスの商品は買い合わせ商品となる。また、商品クラスの全体客単価押上がマイナスであれば、その商品クラスの商品は売上が減少したカニバリ商品となる。商品クラス毎の全体拡大ステップS330の算出手順を図10のステップS331とステップS332に示す。まず、ステップS331において、ステップS322で算出した商品クラス毎の客単価値入高押上高の合計値円とステップS231で算出した全体客単価値入高押上高円から下記式15により全体拡大率を算出する。商品クラス毎の客単価値入高押上高の合計値/全体客単価値入高押上高=全体拡大率式15次いで、ステップS332において、ステップS322で算出した商品クラス毎の客単価値入高押上高円とステップS331で算出した全体拡大率から下記式16により商品クラス毎の全体客単価値入高押上高円を算出する。商品クラス毎の客単価値入高押上高/全体拡大率=商品クラス毎の全体客単価値入高押上高円式16なお、以上のような対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10において、広告販促企画担当部署利用端末300とマーケティング担当部署利用端末400を別の操作端末としたが、同じ操作端末とすることも可能である。例えば、広告販促企画担当部署の広告販促企画担当部署利用端末300から施策情報を登録とmROI分析要求を行い、またマーケティング担当部署のマーケティング担当部署利用端末400から施策情報を登録とmROI分析要求を行うようにすることも可能である。また、広告販促企画担当部署利用端末300を本部に設置するようにしたが、店舗に設置することも可能である。また、分析プラットホーム200のmROI分析処理部230は、mROI分析要求を受信するとmROI分析処理を開始するようにしたが、分析プラットホーム200の記憶部220に予め施策情報を登録しておくことで、予め決めた日付の時刻にmROI分析処理を実行することも可能である。例えば、毎月1日の13時にmROI分析処理を実行するのであれば、1日13時をmROI分析処理部230に設定すると、自動的に毎月1日の13時にmROI分析処理を開始することも可能である。以上のように、このような実施形態によれば、分析プラットホーム200は、各種マスタデータやトランザクションデータのファィルが保存されているファイルサーバ100に直接アクセス可能であるので、分析プラットホーム200にmROI分析処理部230を備えることで、mROI分析処理部230は容易に各種マスタデータやトランザクションデータを取り出してmROI分析処理を実行することができる。また、このような実施形態によれば、キャンペーンの期間に対象商品を購入した顧客グループと、それ以外の顧客グループを識別し、これらの識別された顧客グループによる販促期間における売上増加率の差から全体値入高押上高となる全体利益押上効果を算出するので、両方の顧客グループが同じように受ける季節や天候などの影響要素を除外することができる。従って、キャンペーンの投資に対する効果を正確に把握することで、キャンペーン効果が期待できないキャンペーンを実施することによる無駄な投資を回避することができる。また、このような実施形態によれば、全体値入高押上高を客単価値入高押上高と客数値入高押上高に分解し、客単価値入高押上高から全体客単価値入高押上高と、客数値入高押上高から全体客数値入高押上高とを算出することができる。また、商品クラス毎の客単価値入高押上高を算出することで、買い合わせとカニバリ効果を算出することができる。このように、全体客単価値入高押上高、全体客数値入高押上高、買い合わせとカニバリ効果、及び算出過程の分析結果を確認することで、キャンペーンの投資に対する効果を詳細に把握することができる。以上のように、本発明の対照比較法を用いたキャンペーン効果算出システム10は、容易にmROIモデルのmROI分析処理をおこなうことができ、季節変動や天候要因などの影響要素を排除した全体利益押上効果を算出することができ、及びキャンペーンの施策毎にmROI分析結果を得ることができる。