JP4622352B2 - Product life cycle prediction method, product life cycle prediction device, and product life cycle prediction program - Google Patents
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Description
本発明は、販売実績データがない商品のライフサイクルを予測する方法に関する。 The present invention relates to a method for predicting the life cycle of a product for which there is no sales performance data.
商品の開発を行う際、その商品が売れるかどうか、また、商品の市場投入に関する売れ具合、すなわち商品の活性度を示す、導入期、成長期、成熟期、衰退期に区分されるライフサイクルの各区間を予測、検討するのは非常に大変なことである。 When developing a product, whether it is sold or not, and how well the product is placed on the market, that is, the activity of the product, the life cycle of the introduction period, growth period, maturity period, and decline period. It is very difficult to predict and examine each section.
現在行われている方法としては、商品の販売実績のデータをもとにその商品が導入期や衰退期などいずれの状態にあるのかを統計的に見る方法が提案されている(特許文献1参照。)。 As a currently performed method, there is proposed a method of statistically checking whether the product is in an introduction period or a decline period based on data of sales results of the product (see Patent Document 1). .)
これによれば、フランチャイズチェーンの各店舗で販売される商品の販売動向を分析して商品の販売管理を行う場合に用いられるとして、商品の販売実績データに基づいて、対象商品の一店舗当たりの販売数量を算出し、対象商品が取り扱われている店舗の割合を表すカバー率を算出し、前記一店舗当たりの販売数量およびカバー率の推移をグラフ上に矢印で表示し、この矢印の向きによって商品販売成績の推移を表すとともに矢印の向きによってその商品が導入初期、成熟期、衰退期のどの段階にあるかを表すことによりその商品を積極的に取り扱うべきか、取扱いを止めるべきかなどの意思決定を容易に行うことができるようにする発明が開示されている。
前記特許文献1に示された方法では、既に販売中の商品で販売実績データが存在するものでないと検討することができない。しかしながら、新商品の開発にあたっては、もちろん販売実績データが存在しないため、前記方法では新商品でのライフサイクルを検討することができない。
The method disclosed in
そこで、本発明は、その商品の販売実績データがない場合でも、容易にその企画あるいは販売しようとする商品のライフサイクルを予測する手段を提供することを課題とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide means for easily predicting the life cycle of a product to be planned or sold even when there is no sales record data of the product.
図1は本発明の構成図である。図において実践矢印は制御の流れを示し、2、5、8、11、13に示す処理を行う各手段が順次動作することを示す。また、点線矢印は情報の流れを示すようにしている。 FIG. 1 is a block diagram of the present invention. In the figure, the practice arrows indicate the flow of control, and indicate that each means for performing the processes shown in 2, 5, 8, 11, and 13 operates sequentially. A dotted arrow indicates the flow of information.
ここには刊行物等に掲載された記事を収集して蓄積整理された記事データベースを検索して得られる、これからライフサイクルを予測したい目的とする商品と市場での売れ行きなど商品の性格が似ていると思われる類似商品に関する記事の掲載時期別件数の時間的変化に基づき、目的の商品のライフサイクルを予測する仕組みを示している。 This is a collection of articles published in publications, etc., which are obtained by searching the stored and organized article database. The characteristics of the products, such as the products you want to predict the life cycle and the sales in the market, are similar. It shows a mechanism for predicting the life cycle of a target product based on the change over time of the number of articles related to similar products that are thought to exist.
2はライフサイクルを予測する対象の商品名および記事データベース4中の記事件数を計数する計数単位期間を検索条件として入力する検索条件入力手段である。
5は記事データベース4から指示された商品名が記載された記事を検索して、得られた記事の件数を前記入力された計数単位期間に分けて7あるいは9に示す記事件数テーブルに記憶する記事件数計数手段である。
5 is an article in which the article name indicated in the
すなわち、類似商品対応テーブル1は前記したライフサイクルを予測したい目的の商品の名称と市場での売れ行きなど商品の性格が似ていると思われる類似商品の名称とを対応して記憶したテーブルであり、類似商品対応テーブル1に前記検索条件入力手段2で入力された商品名に対応して記憶された類似商品名を指示して検索して計数したときには前記記事件数テーブルは期間別類似商品記事件数テーブル7を用い、前記入力されたライフサイクルを予測したい目的の商品名を指示して検索して計数したときには前記記事件数テーブルは期間別対象商品記事件数テーブル9を用いて記憶するようにしている。 That is, the similar product correspondence table 1 is a table that stores the name of the target product for which the life cycle is desired to be predicted and the name of a similar product that seems to have similar characteristics such as sales in the market. When the similar product name stored in the similar product correspondence table 1 corresponding to the product name input by the search condition input means 2 is instructed and searched and counted, the article count table displays the number of similar product articles by period. When the table 7 is used and the target product name for which the input life cycle is desired to be predicted is specified and searched and counted, the article number table is stored using the target product article number table 9 by period. .
また、3は記事件数計数手段5が商品ライフサイクルにより強く関係する記事のみを検索するために追加して検索条件とするキーワードとして製品発表に伴い記事に記載される用語など商品の市場投入時にビジネス用語として慣用されるキーワードを記憶した追加キーワードテーブルである。 Also, 3 is an article number counting means 5 that is added to search only articles that are more strongly related to the product life cycle and is used as a search condition as a keyword. It is an additional keyword table which memorize | stored the keyword commonly used as a term.
6はライフサイクルフェーズ区間判定テーブルであり、ライフサイクルのフェーズ区間すなわち製品の導入期、成長期、成熟期、衰退期をその製品の活性度を示す記事件数の時間的変化で判定して区分するための各フェーズ区間の変化のパターンを記憶するようにしたものである。 6 is a life cycle phase section determination table, in which the life cycle phase section, that is, the product introduction period, growth period, maturity period, and decline period is determined by determining the time change of the number of articles indicating the activity of the product. Therefore, the change pattern of each phase section is stored.
8は前記期間別類似商品記事件数テーブル7に記憶された類似商品の記事件数の時間的変化を前記ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル6に基づいて判定してライフサイクルのフェーズ区間を算出してライフサイクルフェーズ区間テーブル10に記憶させるライフサイクルフェーズ区間算出手段である。ここで複数の類似商品があったときには前記類似商品対応テーブル1に記憶された類似商品毎に付加された重み付け係数を用いて加重平均をとるようにしてフェーズ区間の期間を算出するようにしている。
8 is a method for determining a time change in the number of articles of similar products stored in the similar product article count table by
ライフサイクル活性度算出手段11は前記期間別類似商品記事件数テーブル7に記憶された記事件数を前記ライフサイクルフェーズ区間テーブル10に記憶されたライフサイクルフェーズ区間毎に配分して類似商品のライフサイクル活性度をライフサイクル活性度テーブル12に記憶させるものである。
The life cycle activity calculating means 11 distributes the number of articles stored in the similar product article count table by
ライフサイクル活性度表示手段13は前記ライフサイクル活性度テーブル12に記憶した予測されたライフサイクル活性度をライフサイクルフェーズ区間とともに時間軸に対応して表示し、かつ、期間別対象商品記事件数テーブル9に記憶された現在までに掲載された対象商品の記事件数の推移を合わせて表示するようにしている。
The life cycle activity display means 13 displays the predicted life cycle activity stored in the life cycle activity table 12 corresponding to the time axis together with the life cycle phase section, and the target product article count table by
本発明によれば、現在、対象とする商品、サービス等の事業が導入期、成長期、成熟期、衰退期のどのフェーズに当たるのかを示す客観的判定結果を利用者に示すことができる。 According to the present invention, it is possible to present to the user an objective determination result indicating which phase of the product, service, etc., the target business is currently in the introduction period, growth period, maturity period, or decline period.
また、類似商品の活性度の実績を反映した記事件数から算出した対象商品のライフサイクルの各区間毎の活性度の推移を予測して合わせて表示することにより、現在までの対象商品の記事数すなわち対象商品の活性度を表示するとともに延長して将来を予測して表示することができる。 In addition, by predicting and displaying the transition of activity for each section of the life cycle of the target product calculated from the number of articles reflecting the activity of similar products, the number of articles of the target product to date That is, the activity of the target product can be displayed and extended to predict and display the future.
したがって、利用者はこの判定結果を参照することによって、企画しようとしている事業の動向を容易に把握することができる。そして、その企画の採否にかかる意思決定を容易に行うことができる。これにより、明確で客観的な基準をもって迅速な事業企画の意思決定、審査等を行うことができるようになる。 Therefore, the user can easily grasp the trend of the business to be planned by referring to the determination result. And it is possible to easily make a decision on whether to accept the plan. This makes it possible to make quick business planning decisions and examinations based on clear and objective standards.
また、一方、商用データベースの提供者にとっては、商用データベースサービスに付加価値を付けることになり、商用データベースの利用を促進することが可能になる。 On the other hand, a provider of a commercial database adds value to the commercial database service, and can promote the use of the commercial database.
本発明を実施する最良の形態として、開発競争が激しい市場で、既に市場に投入され始めた商品やサービスと同様な用途、同様な機能を持つ類似の商品、サービスを企画して新規参入を企てようとするとき、開発、販売の意思決定に必要な、新規商品のライフサイクルを予測するシステムを対象とした。 As the best mode for carrying out the present invention, in a market where competition for development is fierce, a similar product or service similar to a product or service that has already begun to be put on the market is planned and a new entry is planned. At the same time, we aimed at a system that predicts the life cycle of new products necessary for decision making on development and sales.
本実施例においては、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の汎用的な目的で使用される計算機上で実行するコンピュータプログラムにより実現する形態を示す。 In the present embodiment, a form realized by a computer program executed on a computer used for general purposes such as a personal computer or a workstation is shown.
本発明の商品のライフサイクル予測装置は、処理装置、主記憶装置、入出力装置などから構成される計算機上で、コンピュータプログラムとして実行するようにして実現される。また、コンピュータプログラムは、フロッピィディスクやCD−ROM等の可搬型媒体やネットワーク接続された他の計算機の主記憶装置や補助記憶装置等に格納されて提供される。 The product life cycle prediction apparatus of the present invention is realized by being executed as a computer program on a computer including a processing device, a main storage device, an input / output device, and the like. The computer program is stored and provided in a portable medium such as a floppy disk or CD-ROM, or in a main storage device or an auxiliary storage device of another computer connected to the network.
本発明のライフサイクル予測プログラムは、可搬型媒体から直接計算機の主記憶装置にロードされ、または、補助記憶装置を備えた計算機においては可搬型媒体から一旦補助記憶装置にコピーまたはインストール後に、主記憶装置にロードされて実行する。また、ネットワーク接続された他の装置に格納されて提供された場合も、他の装置からネットワークを経由して受信後に、主記憶装置にロードされ、あるいは補助記憶装置を備える計算機においては補助記憶装置にコピー後に、主記憶装置にロードされて実行するものである。 The life cycle prediction program of the present invention is loaded directly from a portable medium into a main storage device of a computer, or in a computer equipped with an auxiliary storage device, once copied or installed from a portable medium to an auxiliary storage device, the main memory It is loaded into the device and executed. Also, when stored and provided in another device connected to the network, after being received from another device via the network, it is loaded into the main storage device, or in a computer having an auxiliary storage device, the auxiliary storage device Are copied into the main storage device and executed.
図2は本発明のライフサイクル予測装置を実現する実施例を示すシステム構成図である。 FIG. 2 is a system configuration diagram showing an embodiment for realizing the life cycle prediction apparatus of the present invention.
本実施例においては利用者が操作してライフサイクルを予測する商品名を入力したり、予測するための条件を入力する端末21とLAN22で接続されたコンピュータ23、そして新聞、雑誌などの記事をあらかじめ付与された検索キーや記事本文の文字列で検索可能に蓄積した記事データベース24とから構成されたシステムによりライフサイクルの予測を行うようにしている。コンピュータ23には図に示す記事データベースを接続して備える他、本発明のライフサイクル予測プログラムが動作するために必要な資源が備えられているものである。
In this embodiment, a user operates to input a product name for predicting a life cycle, input a condition for prediction, a
また、端末21は予測されたライフサイクルなどの結果の表示を行ったり利用者との必要な会話を行うことができるようになっており、端末21とコンピュータ23との接続はLAN接続に限らず他のネットワーク接続形態であってもよい。以下に本実施例の構成と動作の詳細を図を用いて説明する。
Further, the
図3には検索条件入力画面を示す。この画面は端末21に表示される入力操作画面であり、ここから記事データベースを検索して記事件数を数える条件を与える。
FIG. 3 shows a search condition input screen. This screen is an input operation screen displayed on the
まず、キーワード入力域にはライフサイクルを予測したいと思う商品名を入力する。画面に例示してあるように例えば「ビデオD」のようにこれから参入したい商品を示す一般に用いられている名称を入力する。ここで例示するビデオDという商品名は特定の企業の独特の商標、商品名ではなく、もっと具体的な例としては「ミニDV」のように業界の規格が決まり各企業がそれぞれ企画して製品化し市場に投入していくような段階においてこの新しい種類の製品について市場におけるライフサイクルを予測しようとするものである。 First, in the keyword input area, enter the name of the product for which you want to predict the life cycle. As illustrated on the screen, for example, a commonly used name indicating a product to be entered from now on such as “Video D” is input. The product name of video D shown here is not a unique trademark or product name of a specific company. As a more specific example, an industry standard such as “Mini DV” has been decided and each company plans it. At this stage, it is going to predict the life cycle in the market for this new kind of product.
次の入力域、計数単位期間には記事データベースを検索して記事の数を数える単位期間を入力する。例えば例示してあるように12カ月、1年を単位期間とする。ライフサイクルの長い商品であると予想するときにはこのように長い単位期間を指定する。短期決戦の商品ではもっときめ細かく半年とか3カ月とかを指定する。 In the next input area and counting unit period, a unit period for searching the article database and counting the number of articles is input. For example, as illustrated, the unit period is 12 months and 1 year. When a product with a long life cycle is expected, a long unit period is designated in this way. For short-term decisive battle products, a more detailed half year or three months is specified.
検索範囲期間は検索を行う対象とする記事情報の範囲を開始年月、終了年月などで指定するものである。また、検索対象紙はあらかじめ記事データベースに蓄積してある新聞や雑誌などの名前を示しチェックして選択するようにしている。 The search range period specifies the range of article information to be searched by the start date, end date, etc. The search target paper is selected by indicating the names of newspapers and magazines stored in the article database in advance.
以上のように、検索条件を入力後検索ボタンを押下することによりライフサイクル予測が開始される。 As described above, the life cycle prediction is started by pressing the search button after inputting the search conditions.
図4には類似商品対応テーブルの構成を示す。本実施例では開発、企画が始まって間もない商品名を指定してそのライフサイクルを予測するので、前記検索入力条件で入力された商品名そのもので記事情報を検索しても初期段階の話題としての記事が見つかる程度であり、長期にわたるライフサイクルは、類似した商品の実績を記事情報から検索することで予測するようにしている。 FIG. 4 shows the configuration of the similar product correspondence table. In this embodiment, the product name is specified shortly after the development and planning starts, and its life cycle is predicted. Therefore, even if article information is searched with the product name entered in the search input condition, the initial topic The long-term life cycle is predicted by searching for similar product results from article information.
そこでこの類似商品対応テーブルには、前記検索条件入力画面で指定されるような新しい商品についてあらかじめその新商品に類似した過去にライフサイクルの実績を残したような商品を対応させてこのテーブルに記憶させておくようにしている。 Therefore, in this similar product correspondence table, a new product as specified in the search condition input screen is stored in this table in correspondence with a product that has a life cycle record in the past similar to the new product. I try to keep it.
例示してあるようにライフサイクルを予測しようとする対象商品、ビデオDとかレーザHに対応して、ビデオB、ビデオC、あるいはレーザF、レーザG、・・・のように類似商品名を記憶させている。 Corresponding to the target product for which the life cycle is predicted as shown in the example, video D or laser H, similar product names such as video B, video C, laser F, laser G,. I am letting.
ここで類似商品とは、例えば前記例示した新商品「ミニDV」に対しては「8mmビデオ」や「VHS−C」のように、用途、価格、購買層、・・・など新発売から機種交代に至るライフサイクルの期間や売れ行きが似ていると思われるものを指し、あらかじめ設定してテーブルに記憶させておくものである。 Here, the similar products are, for example, new models such as “8 mm video” and “VHS-C” for the new product “Mini DV”, such as usage, price, purchase layer, etc. The life cycle period leading to the turnover and sales that seem to be similar are set in advance and stored in a table.
次に、図5には追加キーワードテーブルの構成を示す。この追加キーワードとは、記事データベースを前記入力されたキーワード、例えば「ビデオD」で検索したときに、文学作品の話題に単に一般利用者の会話として登場するような場合などその商品の企画や開発に関係の少ない記事が混在して見つかる場合があり、このような記事を検索されないように排除したいときにプレスリリースや製品紹介などにともない使用されるビジネス用語が含まれていることを検索条件に加えるようにするキーワードである。 Next, FIG. 5 shows the configuration of the additional keyword table. This additional keyword refers to the planning and development of the product, such as when the article database is searched for the input keyword, for example, “Video D”, and it appears as a conversation of a general user in the topic of a literary work. If you want to exclude such articles from being searched, there are business terms that are used for press releases and product introductions. It is a keyword to be added.
このようなキーワードを検索を行う利用者が意識することなく自動的に付け加えることでより正確に商品のライフサイクルにおける活性度を示す情報が得られるという効果を奏する。 By automatically adding such keywords without being conscious of the user who performs the search, there is an effect that information indicating the activity in the life cycle of the product can be obtained more accurately.
図6には記事データベースの構成を例示してある。本発明の実施例で記事データベースから検索して取得したい情報は検索対象の商品、すなわち類似商品、ライフサイクルを予測したい対象の新商品などの商品名が記載された記事の掲載日付と記事を識別する記事IDである。 FIG. 6 illustrates the configuration of the article database. In the embodiment of the present invention, the information to be acquired by searching from the article database is the article to be searched, that is, the similar article, the article date and the article describing the article name such as the new article to be predicted for the life cycle are identified. This is the article ID.
ここにはA新聞に関する記事本文の所在を示す記事アドレスと対応してこれらの情報が記憶されていることを示している。データベースの構成として、予め抽出されたキーワードや記事の属性や分類情報が付帯していてもよい。 Here, it is shown that these pieces of information are stored in correspondence with the article address indicating the location of the article text relating to the A newspaper. As the structure of the database, pre-extracted keywords, article attributes, and classification information may be attached.
したがって、検索した結果の記事一覧の情報も図6の形式で得られるので、日付の順に並べて所定の計数単位期間毎に件数を数えることができ、図8にあるように記事件数の推移を集計することができる。 Therefore, since the information of the article list as a result of the search is also obtained in the format of FIG. 6, it is possible to count the number of articles for each predetermined counting unit period arranged in the order of date, and the transition of the number of articles as shown in FIG. can do.
図7にはライフサイクルフェーズ区間判定テーブルの構成例を示してある。本発明の実施例では記事件数の時間的変化のパターンからライフサイクルのフェーズ区間、すなわち、商品の市場投入以降の導入期、成長期、成熟期、衰退期を区分した期間を検出するようにしている。この時間的変化のパターンの判定条件を各フェーズ区間毎に定義して記憶したものがライフサイクルフェーズ区間判定テーブルであり、増減傾向図に示すような件数の時間的変化のパターンを単位期間毎に集計したテーブルの記事件数と比較して判定するものである。 FIG. 7 shows a configuration example of the life cycle phase section determination table. In the embodiment of the present invention, the phase section of the life cycle, that is, the period divided into the introduction period, the growth period, the maturity period, and the decline period after the product is put on the market is detected from the temporal change pattern of the number of articles. Yes. The life cycle phase section determination table is defined and stored for each phase section with the determination conditions for this temporal change pattern, and the pattern of temporal changes in the number of cases as shown in the increase / decrease trend diagram is shown for each unit period. This is determined by comparing with the number of articles in the tabulated table.
ここにはフェーズ判定条件として各区間毎に文章で示してあるが、実際にはプログラムのロジック部分と判定する数値を示すテーブル部分で構成している。 Here, text is shown for each section as the phase determination condition, but in actuality, it is composed of a table portion indicating a numerical value determined as the logic portion of the program.
具体的には、導入期は、単位区間の件数が前区間の2倍以上に増加したかを調べ、その条件を検出するまでの単位期間を導入期であると判定する。ただし、初期の件数が一定件数より少ない場合には変化の割合が多くても導入期であると判定する。 Specifically, in the introduction period, it is determined whether or not the number of unit sections has increased more than twice the previous section, and the unit period until the condition is detected is determined to be the introduction period. However, if the initial number is less than a certain number, it is determined that the period is the introduction period even if the rate of change is large.
成長期についてはその期間の記事件数が前期より増加している間は成長期とし、一旦減少に転じた期間までとするように判定する。 As for the growth period, it is determined that the period is the growth period while the number of articles in that period has increased from the previous period, and that the period once has started to decrease.
成熟期は単位期間中の記事件数が成長期と判定された単位期間の中でのピーク件数と比較して件数が半分以下になったことを検出した期間までというように判定する。 In the mature period, the number of articles in the unit period is determined until the period in which it is detected that the number of articles has become half or less compared to the peak number in the unit period determined as the growth period.
そして、最後の区間となる衰退期は以降一定の件数以下となるまでの期間としている。 And the decline period which becomes the last section is set as a period until it becomes below a fixed number of cases after that.
図8には期間別類似商品記事件数テーブルとライフサイクルフェーズ区間テーブルを例示している。 FIG. 8 illustrates a similar product article count table and a life cycle phase section table by period.
図8(a)は期間別類似商品記事件数テーブルであり、図4でフェーズ区間を予測する対象がビデオDに対応して記憶されている2つの類似商品、ビデオB、ビデオCに関する記事データベースの検索を行った結果の件数を一覧にして示している。 FIG. 8A is a similar product article count table by period, and an article database of two similar products, video B and video C, whose targets are predicted corresponding to video D in FIG. The number of search results is shown in a list.
そしてフェーズ判定の欄には前期一覧の件数の変化を図7のライフサイクルフェーズ区間判定テーブルに基づき判定した結果として1期目から順次各期ごとにフェーズ区間名を記している。例えば、ビデオBの場合には導入期は1期目および2期目の2期間、成長期は3期目から5期目の3期間、同様に成熟期は6期目の1期間、衰退期は7期目と8期目の2期間と判定されていることを示している。 In the phase determination column, as a result of determining the change in the number of cases in the previous term list based on the life cycle phase interval determination table of FIG. For example, in the case of Video B, the introductory period is the first period and the second period, the growth period is the third period to the third period, and the mature period is the first period, the sixth period, and the decline period. Indicates that it is determined to be two periods of the seventh and eighth periods.
図8(b)はライフサイクルフェーズ区間テーブルである。これは前記フェーズ判定された期間数を各フェーズ区間毎に期数として類似商品、ビデオB、ビデオCについて表としている。 FIG. 8B is a life cycle phase section table. This is a table for similar products, video B and video C, with the number of periods determined for the phase as the number of periods for each phase section.
ビデオBについては導入期、成長期、成熟期、衰退期はそれぞれ2期、3期、1期、2期であったことがわかる。同様に、ビデオCについては2期、1期、2期、1期である。先にも説明したように複数の類似商品が設定されたときには、記事件数の計数した結果を設定された重み係数で加重平均をとるようにしているので、ここでは図示していない重み係数がそれぞれ1であるとして加重平均をとっている。その結果推測されるライフサイクルのフェーズ区間は導入期が2期、成長期が2期、成熟期が1.5期、衰退期も1.5期であるという結果が示されたことになる。 Regarding Video B, it can be seen that the introduction period, the growth period, the maturity period, and the decline period were the second period, the third period, the first period, and the second period, respectively. Similarly, video C is in the second period, the first period, the second period, and the first period. As described above, when a plurality of similar products are set, the result of counting the number of articles is taken as a weighted average with the set weighting factor. The weighted average is taken as 1. As a result, the estimated life cycle phase section shows that the introduction period is 2, the growth period is 2, the maturity period is 1.5, and the decline period is 1.5.
以上のように記事データベースについて過去の実績のある類似商品についてその商品名で検索した記事件数の変化を判定して得られた目的の商品のライフサイクルのフェーズ区間に区切り線を入れてグラフ枠を描画することができる。 As described above, a graph frame is drawn by putting a dividing line in the phase section of the life cycle of the target product obtained by judging the change in the number of articles searched by the product name for similar products with past results in the article database. Can be drawn.
図9には期間別類似商品記事件数(a)、予測フェーズ区間(b)、予測した新商品のライフサイクル(c)、および期間別対象商品記事件数(d)を示す。期間別類似商品記事件数(a)は図8で説明した通りであり、予測フェーズ区分は図8(b)で算出されたフェーズ区間の各期間に横時間軸を調整したものである。 FIG. 9 shows the number of similar product articles by period (a), the prediction phase section (b), the life cycle of the predicted new product (c), and the number of target product articles by period (d). The number of similar product articles by period (a) is as described in FIG. 8, and the prediction phase classification is obtained by adjusting the horizontal time axis for each period of the phase interval calculated in FIG. 8B.
図9(c)の予測ライフサイクルのグラフは前記予測されたフェーズ区間毎に時間軸を圧縮あるいは伸長させて検索された類似商品の一つのビデオBの記事件数を折れ線グラフで描いてある。そして実線の棒グラフでは別途前記類似商品と同様にして得られた新商品についてのこれまでの記事件数を示している(図9(d)参照)。 In the prediction life cycle graph of FIG. 9C, the number of articles of one video B of similar products searched by compressing or expanding the time axis for each predicted phase section is drawn as a line graph. A solid bar graph separately shows the number of articles so far for new products obtained in the same manner as the similar products (see FIG. 9D).
さらに、点線の棒グラフは前記類似商品から予測した記事件数の予測折れ線グラフに合わせた数値で今後の新商品の記事件数の推移を描いている。また、縦の点線は図8(b)に合わせて導入期、成長期、成熟期、衰退期の各区間をあらわす区分線である。 Furthermore, the dotted line bar graph shows the transition of the number of articles of new products in the future with a numerical value in accordance with the predicted line graph of the number of articles predicted from the similar products. A vertical dotted line is a dividing line that represents each section of the introduction period, the growth period, the maturity period, and the decline period in accordance with FIG. 8B.
図10にはライフサイクル予測フローチャートを示す。これは前記各図について説明してきた処理を流れとしてまとめたものであり、各ステップについて流れを説明する。 FIG. 10 shows a life cycle prediction flowchart. This is a summary of the processing described with reference to each of the drawings, and the flow will be described for each step.
ステップS1ではまず、記事データベースを検索する検索条件(ライフサイクルを予測したい対象商品名、検索する記事掲載年月日の範囲、記事の計数単位期間)を入力する。 In step S1, first, a search condition for searching the article database (name of target product for which life cycle is to be predicted, article publication date range to be searched, article counting unit period) is input.
ステップS2では類似商品対応テーブルから前記入力された対象商品名に対応して記憶されている類似商品名を取り出す。類似商品名は複数の場合もある。 In step S2, the similar product name stored in correspondence with the input target product name is extracted from the similar product correspondence table. There may be a plurality of similar product names.
ステップS3では、各類似商品名について記事データベースを検索して記事の件数を上記設定された計数単位期間毎にカウントし、類似商品期間別記事件数テーブルに記憶する。 In step S3, the article database is searched for each similar product name, the number of articles is counted for each set count unit period, and stored in the article count table for each similar product period.
ステップS4では、類似商品毎に期間別記事件数の変化を判定し、導入期、成長期、成熟期、衰退期の各ライフサイクルフェーズ区間を算出する。 In step S4, a change in the number of articles by period is determined for each similar product, and life cycle phase sections of the introduction period, the growth period, the maturity period, and the decline period are calculated.
ステップS5では、複数の類似商品があれば加重平均をとり対象商品のライフサイクルフェーズ区間を予測する。 In step S5, if there are a plurality of similar products, a weighted average is taken to predict the life cycle phase section of the target product.
ステップS6では、対象商品名について記事データベースを検索し記事件数をカウントして対象商品期間別記事件数テーブルに記憶する。 In step S6, the article database is searched for the target product name, the number of articles is counted, and stored in the article number table for each target product period.
ステップS7では、対象商品期間別記事件数を活性度として、推測されたライフサイクルフェーズ区間とともにグラフ表示する。 In step S7, the number of articles by target product period is displayed as a graph together with the estimated life cycle phase section as the activity.
最後にステップS8で、類似商品期間別記事件数を推測されたライフサイクルフェーズ区間に配分して対象商品の活性度を予測して表示する。 Finally, in step S8, the number of articles by similar product period is allocated to the estimated life cycle phase section, and the activity of the target product is predicted and displayed.
本発明の商品ライフサイクル予測装置は、実施例に示したように商品としての性格が似ている類似商品があるときには、過去の類似商品の記事に掲載された件数を実測する方法により、新商品の企画段階あるいは市場投入の初期段階においてもその後の商品の売れ行きを示すライフサイクルを推測することが可能であり、販売戦略を検討するための支援ツールとなるものである。 The product life cycle prediction apparatus according to the present invention, as shown in the embodiment, when there is a similar product having similar characteristics as a product, a new product is obtained by a method of actually measuring the number of articles posted in the past similar product articles. In the planning stage or the initial stage of market introduction, it is possible to infer the life cycle indicating the subsequent sales of the product, which is a support tool for examining the sales strategy.
また、市場投入から時間が経過した後においては、新商品自身の記事への掲載の実績を重畳して評価したり、より確実な将来を予測する手段として利用することができる。 In addition, after a lapse of time since being put on the market, it can be used as a means for superimposing and evaluating the performance of posting the article on the new product itself, or for predicting a more reliable future.
1 類似商品対応テーブル
2 検索条件入力手段
3 追加キーワードテーブル
4 記事データベース
5 記事件数計数手段
6 ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル
7 期間別類似商品記事件数テーブル
8 ライフサイクルフェーズ区間算出手段
9 期間別対象商品記事件数テーブル
10 ライフサイクルフェーズ区間テーブル
11 ライフサイクル活性度算出手段
12 ライフサイクル活性度テーブル
13 ライフサイクル活性度表示手段
DESCRIPTION OF
Claims (9)
入力手段から入力された前記第1の商品の商品名と、前記第1の商品の商品名に対応付けて類似商品対応記憶手段に記憶された、前記第1の商品と類似する第2の商品の商品名とを取得するステップと、
前記第2の商品の商品名を検索条件として、刊行物に掲載された記事と該記事の掲載日付が対応付けて蓄積された記事データベースから前記第2の商品の記事を検索し、予め設定された計数単位期間毎に、当該計数単位期間内の掲載日付の前記第2の商品の記事の件数を計数するステップと、
前記計数単位期間毎に計数された前記第2の商品の記事件数の増減の変化と、ライフサイクルのフェーズ毎に予め定義された記事件数の増減の変化の判定条件とを比較することにより、前記第2の商品の前記ライフサイクルの各フェーズ区間を判定するステップと、
前記第1の商品の商品名を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記計数単位期間毎に前記第1の商品の記事件数を計数するステップと、
前記計数単位期間毎の前記第1の商品の記事件数と、前記第2の商品のライフサイクルの各フェーズ区間と、前記計数単位期間毎の前記第2の商品の記事件数を対応付けて表示するステップと、
を有することを特徴とする商品ライフサイクル予測方法。 A life cycle prediction method for a first product executed by a computer,
The second product similar to the first product stored in the similar product correspondence storage unit in association with the product name of the first product input from the input unit and the product name of the first product Obtaining the product name of
Using the product name of the second product as a search condition , the article of the second product is searched from an article database in which an article published in a publication and a publication date of the article are stored in association with each other. For each counting unit period , counting the number of articles of the second product on the posting date within the counting unit period ;
By comparing the change in the increase or decrease in the number of articles of the second product counted for each counting unit period with the determination condition for the change in the increase or decrease in the number of articles defined in advance for each phase of the life cycle, determining between each phase District of the life cycle of the second product,
Searching the article database using the product name of the first product as a search condition, and counting the number of articles of the first product for each counting unit period;
Display and the article number of the first products of each of the counting unit period, the and between each phase District of the second item of the life cycle, in association with the article number of the second item of each of the counting unit period And steps to
A product life cycle prediction method characterized by comprising:
請求項1記載の商品ライフサイクル予測方法。 The determining step includes a counting unit period in which the number of articles of the second product is counted up to a counting unit period in which the number of articles is increased to a first predetermined number or more compared to the previous counting unit period. From the next counting unit period of the counting unit period determined as the introducing period to the counting unit period in which the number of articles is reduced compared to the previous counting unit period. The counting unit period is determined as the growth period, and the number of articles decreases from the next counting unit period of the growth period to a second predetermined number or less compared to the maximum number of articles in the measurement unit period of the growth period. The product life cycle prediction method according to claim 1, wherein a counting unit period is determined to be a maturity period, and a measurement unit period from a measurement unit period next to the maturity period to a certain number or less is determined to be a decline period.
請求項1または請求項2に記載の商品ライフサイクル予測方法。 The displaying step includes the number of articles of the first product for each counting unit period on a graph having a time axis and an article number axis adjusted for each phase of the life cycle of the second product. The product according to claim 1 or 2, wherein a division line indicating a division of a period of each phase of the life cycle of the second product and the number of articles of the second product for each counting unit period are displayed. Life cycle prediction method.
刊行物に掲載された記事と該記事の掲載日付が対応付けて蓄積された記事データベースと、
予め設定された計数単位期間毎に、当該計数単位期間内の掲載日付の前記第2の商品の記事の件数を前記記事データベースから検索して計数することにより、前記計数された前記第2の商品の記事件数の増減の変化から、前記第2の商品のライフサイクルの各フェーズの期間を判定するライフサイクルフェーズ区間判定テーブルと、
前記第1の商品の商品名と前記計数単位期間を検索条件として入力する検索条件入力手段と、
前記入力された前記第1の商品の商品名に対応した前記類似商品対応テーブルに記憶された前記第2の商品の商品名と前記計数単位期間を入力して前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間毎に前記第2の商品の記事件数を計数して期間別類似商品記事件数テーブルに記憶する手段と、
前記計数単位期間毎に計数された前記第2の商品の記事件数の増減の変化から、前記ライフサイクルフェーズ区間判定テーブルに基づいて前記第2の商品のライフサイクルの各フェーズの期間を判定してライフサイクルフェーズ区間テーブルに記憶する手段と、
前記第1の商品の商品名を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記計数単位期間毎に前記第1の商品の記事件数を計数して期間別対象商品記事件数テーブルに記憶する手段と、
前記計数単位期間毎の前記第1の商品の記事件数と、前記第2の商品のライフサイクルの各フェーズの区間と、前記計数単位期間毎の前記第2の商品の記事件数を対応付けて前記第1の商品のライフサイクルを表示する手段と、
を備えることを特徴とする商品ライフサイクル予測装置。 The product name of the first product input from the input unit and the second product similar to the first product stored in the similar product correspondence storage unit in association with the product name of the first product. Similar product correspondence table with product names,
An article database in which articles published in publications and the publication dates of the articles are stored in association with each other ;
For each count unit period set in advance, the number of articles of the second product on the publication date within the count unit period is searched and counted from the article database, thereby counting the second product. A life cycle phase section determination table for determining a period of each phase of the life cycle of the second product from a change in increase / decrease in the number of articles
Search condition input means for inputting the product name of the first product and the counting unit period as a search condition;
The article database is searched by inputting the product name of the second product and the counting unit period stored in the similar product correspondence table corresponding to the product name of the input first product, and the input Means for counting the number of articles of the second product for each counted unit period and storing it in a similar product article count table by period;
From the change in increase / decrease in the number of articles of the second product counted for each counting unit period, the period of each phase of the life cycle of the second product is determined based on the life cycle phase section determination table. Means for storing in the life cycle phase section table;
Means for searching the article database using the product name of the first product as a search condition, counting the number of articles of the first product for each counting unit period, and storing it in a target product article count table by period;
In association with the article number of the first products of each of the counting unit period, and between the district of each phase of the second item of the life cycle, the article number of the second item of each of the counting unit period Means for displaying a life cycle of the first product;
A product life cycle prediction device comprising:
請求項4記載の商品ライフサイクル予測装置。 The means for storing in the life cycle phase section table increases the number of articles to a first predetermined number or more with respect to the counting unit period in which the number of articles of the second product is counted compared to the previous counting unit period. The counting unit period up to the counting unit period is determined as the introduction period, and the number of articles decreases from the counting unit period next to the counting unit period determined as the introduction period compared to the previous counting unit period. A counting unit period up to a certain counting unit period is determined as a growth period, and the number of articles from the next counting unit period of the growth period is the second predetermined number of articles compared to the maximum number of articles in the measurement unit period of the growth period The life cycle is determined by determining the period until the counting unit period decreased to a number or less as the mature period, and determining the measurement unit period from the next measurement unit period of the maturity period to a certain number or less as the decline period. In the phase interval table Product lifecycle prediction apparatus according to claim 4 wherein the means for 憶.
請求項4または請求項5に記載の商品ライフサイクル予測装置。 The means for predicting the life cycle of the product has the first axis for each count unit period on a graph having a time axis and an article number axis adjusted for each phase of the life cycle of the second product. By associating and displaying the number of articles of the product, the division line indicating the division of the period of each phase of the life cycle of the second product, and the number of articles of the second product for each counting unit period, The product life cycle prediction apparatus according to claim 4, wherein the product life cycle prediction unit is a unit that displays a product life cycle.
入力手段から入力された前記第1の商品の商品名と、前記第1の商品の商品名に対応付けて類似商品対応記憶手段に記憶された、前記第1の商品と類似する第2の商品の商品名とを取得するステップと、
前記第2の商品の商品名を検索条件として、刊行物に掲載された記事と該記事の掲載日付が対応付けて蓄積された記事データベースから前記第2の商品の記事を検索し、予め設定された計数単位期間毎に、当該計数単位期間内の掲載日付の前記第2の商品の記事の件数を計数するステップと、
前記計数単位期間毎に計数された前記第2の商品の記事件数の増減の変化と、ライフサイクルのフェーズ毎に予め定義された記事件数の増減の変化の判定条件とを比較することにより、
前記第2の商品の前記ライフサイクルの各フェーズの区間を判定するステップと、
前記第1の商品の商品名を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記計数単位期間毎に前記第1の商品の記事件数を計数するステップと、
前記計数単位期間毎の前記第1の商品の記事件数と、前記第2の商品のライフサイクルの各フェーズの区間と、前記計数単位期間毎の前記第2の商品の記事件数を対応付けて表示するステップと、
をコンピュータに実行させるための商品ライフサイクル予測プログラム。 A first product life cycle prediction program,
The second product similar to the first product stored in the similar product correspondence storage unit in association with the product name of the first product input from the input unit and the product name of the first product Obtaining the product name of
Using the product name of the second product as a search condition , the article of the second product is searched from an article database in which an article published in a publication and a publication date of the article are stored in association with each other. For each counting unit period , counting the number of articles of the second product on the posting date within the counting unit period ;
By comparing the change in the increase or decrease in the number of articles of the second product counted for each counting unit period with the determination condition for the change in the increase or decrease in the number of articles defined in advance for each phase of the life cycle,
And determining the inter-ward each phase of the life cycle of the second product,
Searching the article database using the product name of the first product as a search condition, and counting the number of articles of the first product for each counting unit period;
In association with the article number of the first products of each of the counting unit period, and between the district of each phase of the second item of the life cycle, the article number of the second item of each of the counting unit period Steps to display;
Product life cycle prediction program to make computer execute.
請求項7記載の商品ライフサイクル予測プログラム。 The determining step includes a counting unit period in which the number of articles of the second product is counted up to a counting unit period in which the number of articles is increased to a first predetermined number or more compared to the previous counting unit period. From the next counting unit period of the counting unit period determined as the introducing period to the counting unit period in which the number of articles is reduced compared to the previous counting unit period. The counting unit period is determined as the growth period, and the number of articles decreases from the next counting unit period of the growth period to a second predetermined number or less compared to the maximum number of articles in the measurement unit period of the growth period. 8. The product life cycle prediction program according to claim 7, wherein a counting unit period is determined to be a mature period, and a measurement unit period from a measurement unit period subsequent to the mature period to a certain number or less is determined to be a decline period.
請求項7または請求項8に記載の商品ライフサイクル予測プログラム。 The displaying step includes the number of articles of the first product for each counting unit period on a graph having a time axis and an article number axis adjusted for each phase of the life cycle of the second product. The product according to claim 7 or 8, wherein a division line indicating a division of a period of each phase of the life cycle of the second product and the number of articles of the second product for each counting unit period are displayed. Life cycle prediction program.
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