JPH05242105A - 顧客情報管理方式 - Google Patents
顧客情報管理方式Info
- Publication number
- JPH05242105A JPH05242105A JP807892A JP807892A JPH05242105A JP H05242105 A JPH05242105 A JP H05242105A JP 807892 A JP807892 A JP 807892A JP 807892 A JP807892 A JP 807892A JP H05242105 A JPH05242105 A JP H05242105A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- customer
- product
- information
- sensitivity
- vector
- Prior art date
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- Withdrawn
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 71
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 60
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims abstract description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【構成】 顧客データベースに各顧客毎の顧客情報のな
かにその顧客の感性情報を入れておき、商品情報ファイ
ルの各商品毎の商品情報のなかにその商品の感性情報を
入れておき、顧客毎の顧客感性情報を顧客感性ベクトル
として表示し、商品毎の商品感性情報を商品感性ベクト
ルとして表示し、顧客感性ベクトルと商品感性ベクトル
とを合成した合成ベクトルから顧客と商品と適合度を判
断する。 【効果】 販売対象商品に関する最適な顧客を容易に選
択することが可能となり、従って効率的な販売活動を行
うことができる。
かにその顧客の感性情報を入れておき、商品情報ファイ
ルの各商品毎の商品情報のなかにその商品の感性情報を
入れておき、顧客毎の顧客感性情報を顧客感性ベクトル
として表示し、商品毎の商品感性情報を商品感性ベクト
ルとして表示し、顧客感性ベクトルと商品感性ベクトル
とを合成した合成ベクトルから顧客と商品と適合度を判
断する。 【効果】 販売対象商品に関する最適な顧客を容易に選
択することが可能となり、従って効率的な販売活動を行
うことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は顧客情報管理方式に関
し、特に顧客の商品購買分析に適した顧客情報管理方式
に関する。
し、特に顧客の商品購買分析に適した顧客情報管理方式
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の顧客情報管理方式は、特に顧客の
商品購買分析に適した方式となっておらず、適切な顧客
の商品購買分析を行うことができない方式となってい
る。
商品購買分析に適した方式となっておらず、適切な顧客
の商品購買分析を行うことができない方式となってい
る。
【０００３】従って、ある商品に関する販売対象顧客を
選出するときは、年齢や趣味等の顧客に関する属性を条
件として、人手によって販売対象顧客を選出している。
選出するときは、年齢や趣味等の顧客に関する属性を条
件として、人手によって販売対象顧客を選出している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の顧客情報管理方式は、顧客の商品購買分析に適した方
式となっていないため、ある商品に関する販売対象顧客
を選出するとき顧客に関する属性を条件として人手によ
って販売対象顧客を選出しなければならず、その結果と
して、ダイレクトメール等によって販売活動を行って
も、当初考えていた販売対象顧客と実際にその商品を購
入する顧客とにずれが生じ、充分な効果が得られないと
いう欠点を有している。また、趣味等の顧客の感性に関
する情報は、定量的に把握し難い情報であるため、顧客
毎にその値を設定することが困難であり、このため、顧
客毎に肌理細かく対応することが困難であるという問題
点も有している。
の顧客情報管理方式は、顧客の商品購買分析に適した方
式となっていないため、ある商品に関する販売対象顧客
を選出するとき顧客に関する属性を条件として人手によ
って販売対象顧客を選出しなければならず、その結果と
して、ダイレクトメール等によって販売活動を行って
も、当初考えていた販売対象顧客と実際にその商品を購
入する顧客とにずれが生じ、充分な効果が得られないと
いう欠点を有している。また、趣味等の顧客の感性に関
する情報は、定量的に把握し難い情報であるため、顧客
毎にその値を設定することが困難であり、このため、顧
客毎に肌理細かく対応することが困難であるという問題
点も有している。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の顧客情報管理方
式は、顧客データベースに顧客毎の顧客情報として複数
の顧客感性情報を入れておき、商品情報ファイルに商品
毎の商品情報として複数の商品感性情報を入れておき、
顧客毎の前記複数の顧客感性情報を顧客毎に顧客感性ベ
クトルとして表示してその単位顧客感性ベクトルを求
め、商品毎の前記複数の商品感性情報を商品毎の商品感
性ベクトルとして表示してその単位商品感性ベクトルを
求め、前記単位顧客感性ベクトルと前記単位商品感性ベ
クトルとを合成した合成ベクトルを求めてその大きさの
小さいものを選択することによって顧客と商品と適合度
を判断することを含んでいる。
式は、顧客データベースに顧客毎の顧客情報として複数
の顧客感性情報を入れておき、商品情報ファイルに商品
毎の商品情報として複数の商品感性情報を入れておき、
顧客毎の前記複数の顧客感性情報を顧客毎に顧客感性ベ
クトルとして表示してその単位顧客感性ベクトルを求
め、商品毎の前記複数の商品感性情報を商品毎の商品感
性ベクトルとして表示してその単位商品感性ベクトルを
求め、前記単位顧客感性ベクトルと前記単位商品感性ベ
クトルとを合成した合成ベクトルを求めてその大きさの
小さいものを選択することによって顧客と商品と適合度
を判断することを含んでいる。
【０００６】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【０００７】図１は本発明の一実施例における顧客デー
タベースと商品情報ファイルの内容の一例を示す模式
図、図２は図１の顧客データベースの顧客情報中の顧客
感性情報および商品情報ファイルの商品情報中の商品感
性情報をベクトルで表示したベクトル図で、（ａ）は顧
客感性特性ベクトル、（ｂ）は商品感性特性ベクトルを
示すベクトル図、図３は図２の顧客感性情報と商品感性
情報を合成したベクトルを示すベクトル図である。
タベースと商品情報ファイルの内容の一例を示す模式
図、図２は図１の顧客データベースの顧客情報中の顧客
感性情報および商品情報ファイルの商品情報中の商品感
性情報をベクトルで表示したベクトル図で、（ａ）は顧
客感性特性ベクトル、（ｂ）は商品感性特性ベクトルを
示すベクトル図、図３は図２の顧客感性情報と商品感性
情報を合成したベクトルを示すベクトル図である。
【０００８】図１において、顧客データベース１は、顧
客Ａに関する顧客情報３として、顧客感性情報３１およ
び３２および３２を含んでおり、それぞれの値は、ｎ1
およびｎ2 およびｎ3 となっている。商品情報ファイル
２は、商品Ａに関する商品情報４として商品感性情報を
４１および４２および４３を含んでおり、それぞれの値
は、Ｎ1 およびＮ2 およびＮ3 となっている。
客Ａに関する顧客情報３として、顧客感性情報３１およ
び３２および３２を含んでおり、それぞれの値は、ｎ1
およびｎ2 およびｎ3 となっている。商品情報ファイル
２は、商品Ａに関する商品情報４として商品感性情報を
４１および４２および４３を含んでおり、それぞれの値
は、Ｎ1 およびＮ2 およびＮ3 となっている。
【０００９】顧客Ａと商品Ａとの適合度を判断すると
き、顧客Ａおよび商品Ａのそれぞれについて、それらの
顧客感性情報３１および３２および３２ならびに商品感
性情報を４１および４２および４２を、それぞれ別個の
ベクトル空間のｘ軸およびｙ軸およびｚ軸に割り当てる
と、顧客毎または商品毎の感性特性ベクトルを得ること
ができる。図２は、このようにして求めた顧客Ａおよび
商品Ａの感性特性ベクトルを示し、（ａ）のベクトルＸ
１１は顧客Ａの顧客感性特性ベクトル、（ｂ）のベクト
ルＹ１２は商品Ａの商品感性特性ベクトルを示してい
る。
き、顧客Ａおよび商品Ａのそれぞれについて、それらの
顧客感性情報３１および３２および３２ならびに商品感
性情報を４１および４２および４２を、それぞれ別個の
ベクトル空間のｘ軸およびｙ軸およびｚ軸に割り当てる
と、顧客毎または商品毎の感性特性ベクトルを得ること
ができる。図２は、このようにして求めた顧客Ａおよび
商品Ａの感性特性ベクトルを示し、（ａ）のベクトルＸ
１１は顧客Ａの顧客感性特性ベクトル、（ｂ）のベクト
ルＹ１２は商品Ａの商品感性特性ベクトルを示してい
る。
【００１０】ベクトルＸ１１は、顧客感性情報３１およ
び３２および３２のそれぞれの値ｎ1 およびｎ2 および
ｎ3 から、
び３２および３２のそれぞれの値ｎ1 およびｎ2 および
ｎ3 から、
【００１１】
【００１２】で表わされる。
【００１３】また、ベクトルＹ１２は、商品感性情報を
４１および４２および４２のそれぞれの値Ｎ1 およびＮ
2 およびＮ3 から、
４１および４２および４２のそれぞれの値Ｎ1 およびＮ
2 およびＮ3 から、
【００１４】
【００１５】で表わされる。
【００１６】感性特性は、ベクトルの方向が重要であっ
て、その大きさは重要な意味を持たないので、顧客Ａの
顧客感性特性ベクトルおよび商品Ａの商品感性特性ベク
トルはそれぞれ、次のように、ベクトル（Ｘ／｜Ｘ｜）
２１およびベクトル（Ｙ／｜Ｙ｜）２２という単位ベク
トルで表すことができる。
て、その大きさは重要な意味を持たないので、顧客Ａの
顧客感性特性ベクトルおよび商品Ａの商品感性特性ベク
トルはそれぞれ、次のように、ベクトル（Ｘ／｜Ｘ｜）
２１およびベクトル（Ｙ／｜Ｙ｜）２２という単位ベク
トルで表すことができる。
【００１７】
【００１８】これらの二つのベクトルを合成すると、図
３に示すように、合成ベクトルＺ２３は、次式で表すこ
とができる。
３に示すように、合成ベクトルＺ２３は、次式で表すこ
とができる。
【００１９】
【００２０】このベクトルＺの大きさが小さい程、顧客
Ａの顧客感性特性ベクトルと商品Ａの商品感性特性ベク
トルとが接近していることを示す。従って、販売対象商
品とすべての顧客との組合わせについて顧客感性特性ベ
クトルと商品感性特性ベクトルとの合成ベクトルを求
め、その大きさが小さいものを選ぶことによって、その
販売対象商品に関する最適な顧客を選択することが可能
となる。
Ａの顧客感性特性ベクトルと商品Ａの商品感性特性ベク
トルとが接近していることを示す。従って、販売対象商
品とすべての顧客との組合わせについて顧客感性特性ベ
クトルと商品感性特性ベクトルとの合成ベクトルを求
め、その大きさが小さいものを選ぶことによって、その
販売対象商品に関する最適な顧客を選択することが可能
となる。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の顧客情報
管理方式は、顧客データベースに各顧客毎の顧客情報の
なかにその顧客の感性情報を入れておき、商品情報ファ
イルの各商品毎の商品情報のなかにその商品の感性情報
を入れておき、顧客毎の顧客感性情報を顧客感性ベクト
ルとして表示し、商品毎の商品感性情報を商品感性ベク
トルとして表示し、顧客感性ベクトルと商品感性ベクト
ルとを合成した合成ベクトルから顧客と商品と適合度を
判断することにより、販売対象商品に関する最適な顧客
を容易に選択することが可能となるという効果があり、
従って効率的な販売活動を行うことができるという効果
がある。
管理方式は、顧客データベースに各顧客毎の顧客情報の
なかにその顧客の感性情報を入れておき、商品情報ファ
イルの各商品毎の商品情報のなかにその商品の感性情報
を入れておき、顧客毎の顧客感性情報を顧客感性ベクト
ルとして表示し、商品毎の商品感性情報を商品感性ベク
トルとして表示し、顧客感性ベクトルと商品感性ベクト
ルとを合成した合成ベクトルから顧客と商品と適合度を
判断することにより、販売対象商品に関する最適な顧客
を容易に選択することが可能となるという効果があり、
従って効率的な販売活動を行うことができるという効果
がある。
【図１】本発明の一実施例における顧客データベースと
商品情報ファイルの内容の一例を示す模式図である。
商品情報ファイルの内容の一例を示す模式図である。
【図２】図１の顧客データベースの顧客情報中の顧客感
性情報および商品情報ファイルの商品情報中の商品感性
情報をベクトルで表示したベクトル図で、（ａ）は顧客
感性情報、（ｂ）は商品感性情報を示すベクトル図であ
る。
性情報および商品情報ファイルの商品情報中の商品感性
情報をベクトルで表示したベクトル図で、（ａ）は顧客
感性情報、（ｂ）は商品感性情報を示すベクトル図であ
る。
【図３】図２の顧客感性情報と商品感性情報を合成した
ベクトルを示すベクトル図である。
ベクトルを示すベクトル図である。
【符号の説明】 １ 顧客データベース ２ 商品情報ファイル ３ 顧客情報 ４ 商品情報 １１ ベクトルＸ １２ ベクトルＹ ２１ ベクトル（Ｘ／｜Ｘ｜） ２２ ベクトル（Ｙ／｜Ｙ｜） ２３ 合成ベクトルＺ ３１〜３３ 顧客感性情報 ４１〜４３ 商品感性情報
Claims (2)
- 【請求項１】 顧客データベースに顧客毎の顧客情報と
して複数の顧客感性情報を入れておき、商品情報ファイ
ルに商品毎の商品情報として複数の商品感性情報を入れ
ておき、顧客毎の前記複数の顧客感性情報を顧客毎に顧
客感性ベクトルとして表示し、商品毎の前記複数の商品
感性情報を商品毎の商品感性ベクトルとして表示し、前
記顧客感性ベクトルと前記商品感性ベクトルとを合成し
た合成ベクトルを求めることによって顧客と商品と適合
度を判断することを含むことを特徴とする顧客情報管理
方式。 - 【請求項２】 顧客データベースに顧客毎の顧客情報と
して複数の顧客感性情報を入れておき、商品情報ファイ
ルに商品毎の商品情報として複数の商品感性情報を入れ
ておき、顧客毎の前記複数の顧客感性情報を顧客毎に顧
客感性ベクトルとして表示してその単位顧客感性ベクト
ルを求め、商品毎の前記複数の商品感性情報を商品毎の
商品感性ベクトルとして表示してその単位商品感性ベク
トルを求め、前記単位顧客感性ベクトルと前記単位商品
感性ベクトルとを合成した合成ベクトルを求めてその大
きさの小さいものを選択することによって顧客と商品と
適合度を判断することを含むことを特徴とする顧客情報
管理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP807892A JPH05242105A (ja) | 1992-01-21 | 1992-01-21 | 顧客情報管理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP807892A JPH05242105A (ja) | 1992-01-21 | 1992-01-21 | 顧客情報管理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05242105A true JPH05242105A (ja) | 1993-09-21 |
Family
ID=11683305
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP807892A Withdrawn JPH05242105A (ja) | 1992-01-21 | 1992-01-21 | 顧客情報管理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05242105A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0877184A (ja) * | 1994-07-06 | 1996-03-22 | Omron Corp | データ・ベース検索装置および方法，データ・ベース検索装置を備えたダイレクト・メール発行支援システム，顧客評価装置および方法，ならびに顧客評価装置を備えたダイレクト・メール発行支援システム |
-
1992
- 1992-01-21 JP JP807892A patent/JPH05242105A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0877184A (ja) * | 1994-07-06 | 1996-03-22 | Omron Corp | データ・ベース検索装置および方法，データ・ベース検索装置を備えたダイレクト・メール発行支援システム，顧客評価装置および方法，ならびに顧客評価装置を備えたダイレクト・メール発行支援システム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990408 |