JP6796490B2 - 店舗のためのパフォーマンス評価システム - Google Patents

Description

本出願は、２０１３年１１月５日に出願された米国仮出願番号１４／０７１，９１４、発明の名称「Performance Evaluation System for Stores」の優先権を主張する。この仮出願の全ての内容は、引用によって本願に援用される。

本開示は、パフォーマンス評価システムに関し、具体的には、１つ以上の店舗における販売時点情報（point-of-sale）端末の動作に関連する情報に基づいて、１つ以上の店舗のパフォーマンスを判定する１つ以上の店舗のためのパフォーマンス評価システムに関する。

店舗を運営する企業は、特定の目的に対する店舗のパフォーマンス及び／又は他の店舗に対する店舗のパフォーマンスがどの程度であるかを判定することを望むことがある。１つ以上の店舗のパフォーマンスを評価するタスクは、店舗の数が増加し、各店舗の位置が多くの地理的領域に広がるにつれて、より困難になる可能性がある。幾つか地理的領域（例えば、州、国、大陸）に分散された店舗のパフォーマンスを適切に評価することが困難になる１つの理由は、異なる地理的領域にある店舗が、互いに異なるプロセスを実行する場合があるためである。従来のパフォーマンスレポートツール（performance reporting tool）は、多くの場合、国際市場において、これらの市場内の店舗の現在のプロセスがどの程度機能しているかを評価するために必要なレベルの可視性を実現していない。可視性が不十分であると、店舗によって実施されているプロセスが成功しているか、又は調整が必要であるかを判定することが困難になることがある。

本開示の実施形態は、店舗のパフォーマンスを評価する方法を開示する。方法は、店舗内の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づく店舗のトランザクションパラメータを表す電子データを収集し、データベースに保存することを含む。方法は、ユーザから、グラフィカルユーザインターフェースを介して、コンピュータ可読フォーマットで、パフォーマンス評価要求を受信することを含む。パフォーマンス評価要求は、例えば、行列長適切度、理想的レジスタ稼働率、理想的レジスタ開設パフォーマンス、過剰レジスタ開設パフォーマンス、不足レジスタ開設パフォーマンス、毎時スキャン商品数等のキーパフォーマンス指標の目標を指定することができる。また、方法は、パフォーマンス評価要求に応じて、店舗の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づく店舗のトランザクションパラメータを表す電子データについて、データベースにクエリを発するコードを実行することを含む。更に、方法は、トランザクションパラメータに基づいて、店舗のパフォーマンスデータをプログラム的に生成することを含む。パフォーマンスデータは、キーパフォーマンス指標の目標に対する店舗のパフォーマンスを示す。更に、方法は、ユーザにパフォーマンスデータを出力するコードを実行することを含む。

幾つかの実施形態においては、方法は、店舗のパフォーマンスデータを、少なくとも１つの別の店舗のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータと比較し、少なくとも１つの別の店舗に対する店舗のパフォーマンスを判定することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、パフォーマンスデータの生成及びユーザからの電子要求の少なくとも１つに応じて、パフォーマンスデータを目標と比較することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、特定の期間における店舗への客の到着率と、特定の期間における店舗での客のサービス率とを判定することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、到着率をサービス率で除算することによって定義される理想的レジスタ稼働率を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、サービス率と到着率の間の差の逆数によって定義される、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間と、サービス率の逆数の間の差によって定義される、列で待ち及びサービスを受ける平均時間を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、到着率及び客毎の列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間に基づいて、店舗内の客の平均数を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、到着率及び列で待ち及びサービスを受ける平均時間に基づいて、列に並ぶ客の平均数を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、到着率、サービス率、及び動作中の販売時点情報端末の数に基づいて、店舗が空である可能性を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、到着率、サービス率、動作中の販売時点情報端末の数及び店舗が空である可能性に基づいて、列に並ぶ客の予測される数を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、スキャン時間、預かり時間、前の預かり時間及び雑用時間に基づいて、客毎のトランザクション時間を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、方法は、１時間あたりに販売された商品の総数及び１時間あたりのトランザクション時間に基づいて、時間あたりの商品数を判定するコードを実行することを含む。幾つかの実施形態においては、スキャン時間、預かり時間、前の預かり時間及び雑用時間の少なくとも１つに上限を設定し、判定における雑音、異常値、及び非現実的な値の少なくとも１つを低減できる。

本開示の実施形態では、コンピュータ可読命令を保存する例示的な不揮発性コンピュータ可読媒体を提供する。処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、店舗のパフォーマンスを評価する方法を実現し、この方法は、店舗内の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づく店舗のトランザクションパラメータを表す電子データを収集し、データベースに保存することを含む。命令を実行することによって実現される方法は、ユーザから、グラフィカルユーザインターフェースを介して、コンピュータ可読フォーマットで、パフォーマンス評価要求を受信することを含む。パフォーマンス評価要求は、例えば、行列長適切度、理想的レジスタ稼働率、理想的レジスタ開設パフォーマンス、過剰レジスタ開設パフォーマンス、不足レジスタ開設パフォーマンス、毎時スキャン商品数等のキーパフォーマンス指標の目標を指定することができる。命令を実行することによって実現される方法は、更に、パフォーマンス評価要求に応じて、店舗の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づく店舗のトランザクションパラメータを表す電子データについて、データベースにクエリを発するコードを実行することを含む。命令を実行することによって実現される方法は、更に、トランザクションパラメータに基づいて、店舗のパフォーマンスデータをプログラム的に生成することを含む。パフォーマンスデータは、キーパフォーマンス指標の目標に対する店舗のパフォーマンスを示す。命令を実行することによって実現される方法は、ユーザにパフォーマンスデータを出力するコードを実行することを含む。

幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、パフォーマンスデータの生成及びユーザからの電子要求の少なくとも１つに応じて、パフォーマンスデータを目標と比較することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、特定の期間における店舗への客の到着率と、特定の期間における店舗での客のサービス率とを判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、到着率をサービス率で除算することによって定義される理想的レジスタ稼働率を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、サービス率と到着率の間の差の逆数によって定義される、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間を判定するコードを実行することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間と、サービス率の逆数の間の差によって定義される、列で待ち及びサービスを受ける平均時間を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、到着率及び客毎の列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間に基づいて、店舗内の客の平均数を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、到着率及び列で待ち及びサービスを受ける平均時間に基づいて、列に並ぶ客の平均数を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、到着率、サービス率、及び動作中の販売時点情報端末の数に基づいて、店舗が空である可能性を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、到着率、サービス率、動作中の販売時点情報端末の数及び店舗が空である可能性に基づいて、列に並ぶ客の予測される数を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、スキャン時間、預かり時間、前の預かり時間及び雑用時間に基づいて、客毎のトランザクション時間を判定することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスによって命令が実行されると、処理デバイスは、１時間あたりに販売された商品の総数及び１時間あたりのトランザクション時間に基づいて、時間あたりのスキャン商品数を判定することができる。

本開示の実施形態では、包括的に、コンピュータストレージデバイス、グラフィカルユーザインターフェース及び処理デバイスを備え、店舗のパフォーマンスを評価する例示的な小売パフォーマンス評価システムを提供する。コンピュータストレージデバイスは、店舗の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づいて、店舗のトランザクションパラメータを表す電子データを保存する。処理デバイスは、ユーザから、グラフィカルユーザインターフェースを介して、コンピュータ可読フォーマットで、パフォーマンス評価要求を受信するように構成できる。パフォーマンス評価要求は、キーパフォーマンス指標の目標を指定することができる。処理デバイスは、パフォーマンス評価要求に応じて、店舗の販売時点情報端末におけるトランザクションに基づいて、店舗のトランザクションパラメータを表す電子データについて、データベースにクエリを発するコードを実行するように構成することができる。処理デバイスは、更に、トランザクションパラメータに基づいて、店舗のパフォーマンスデータをプログラム的に生成するように構成することができる。パフォーマンスデータは、キーパフォーマンス指標の目標に対する店舗のパフォーマンスを示す。処理デバイスは、更に、ユーザにパフォーマンスデータを出力するコードを実行するように構成することができる。

幾つかの実施形態においては、グラフィカルユーザインターフェースは、キーパフォーマンス指標の目標の入力を受信するように構成することができる。パフォーマンスデータの生成及びユーザからの電子要求の少なくとも１つに応じて、パフォーマンスデータを目標と比較するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、特定の期間における店舗への客の到着率と、特定の期間における店舗での客のサービス率とを判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、到着率をサービス率で除算することによって定義される理想的レジスタ稼働率を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、サービス率と到着率の間の差の逆数によって定義される、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間を判定するコードを実行するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間と、サービス率の逆数の間の差によって定義される、列で待ち及びサービスを受ける平均時間を判定するコードを実行するように構成することができる。

幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、到着率及び客毎の列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間に基づいて、店舗内の客の平均数を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、到着率及び列で待ち及びサービスを受ける平均時間に基づいて、列に並ぶ客の平均数を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、到着率、サービス率、及び動作中の販売時点情報端末の数に基づいて、店舗が空である可能性を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、到着率、サービス率、動作中の販売時点情報端末の数及び店舗が空である可能性に基づいて、列に並ぶ客の予測される数を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、スキャン時間、預かり時間、前の預かり時間及び雑用時間に基づいて、客毎のトランザクション時間を判定するコードを実行するように構成することができる。幾つかの実施形態においては、処理デバイスは、１時間あたりに販売された商品の総数及び１時間あたりのトランザクション時間に基づいて、時間あたりの商品数を判定するコードを実行するように構成することができる。

他の目的及び特徴は、添付の図面を参照する以下の詳細な説明から明らかとなる。但し、図面は、例示のみを目的とし、本開示の範囲を定義するものではない。

添付の図面は、当業者がここに開示するシステム及びこれに付随する方法を実現及び使用する際の補助となる。

本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムのブロック図である。 本開示に基づくパフォーマンス評価システムの例示的な列長算出エンジンのブロック図である。 本開示に基づくパフォーマンス評価システムの例示的なレジスタ算出エンジンのブロック図である。 本開示に基づく例示的な販売時点情報管理システムのブロック図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムの実施形態を実現するように構成された例示的な演算デバイスのブロック図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムの実施形態を実現する分散型クライアントサーバ環境を示す図である 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムの例示的なグラフィカルユーザインターフェースウィンドウを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムの例示的なグラフィカルユーザインターフェースウィンドウを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって生成される例示的なレポートを示す図である。 本開示に基づく例示的なパフォーマンス評価システムによって実行される処理を例示するフローチャートである。

本開示の例示的な実施形態は、異なるプロセスを実行することがある１つ以上の地理的領域に亘る１つ以上の店舗のパフォーマンスを評価するために使用することができるパフォーマンス評価システムを提供する。店舗のパフォーマンスの評価を利用して、店舗内のＰＯＳ端末から収集されたＰＯＳ端末情報に基づいて、店舗が実行するプロセスがどの程度良好に実行されているかを判定することができる。パフォーマンス評価システムの例示的な実施形態は、共通の包括的な国際的レポートプラットホームを提供することができ、これは、店舗についてのキーパフォーマンス指標尺度（key performance indicator metrics）を特定及び／又は算出でき、これは、その店舗について指定された目的及び／又は他の店舗のキーパフォーマンス指標尺度と比較することができる。１つの例として、本開示の例示的な実施形態は、例えば、推定された待ち行列の長さ又はレジスタ稼働率等のキーパフォーマンス指標尺度を特定及び／又は算出し、店舗がどれくらい効率的且つ効果的に客の要求を処理しているかを評価することができる。

図１は、例示的なパフォーマンス評価システム１００（以下「システム１００」）のブロック図であり、これは、ハードウェア、ソフトウェア及び／又はこれらの組合せを用いて実現することができる。例えば、１つの例示的な実施形態においては、１つ以上の演算デバイスをプログラム及び／又は構成して、環境１００の例示的な実施形態を実現することができる。環境１００又はこの一部の実施形態を実現するように構成された演算デバイスの例示的な実施形態は、例えば、図５に示している。システム１００は、行列又は列長（queue length又はline length）算出エンジン１０２（以下、「エンジン１０２」）及びレジスタ算出エンジン１０４（以下、「エンジン１０４」）を含むことができる。

幾つかの実施形態においては、システム１００は、ユーザインターフェース１０３を含むことができる。ユーザインターフェース１０３は、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェース（graphical user interface）１０５（以下、ＧＵＩ１０５」）を提供するようにプログラムでき及び／又はこのための実行コードを含むことができ、ユーザは、ＧＵＩ１０５を介して、システム１００とインタラクトすることができる。ユーザに表示されるＧＵＩ１０５は、ユーザから情報を受け取るデータ入力エリアを含むことができ、及び／又は、ユーザに情報を表示するデータ出力を含むことができる。例えば、１つのＧＵＩ１０５によって、ユーザは、システム１００にトランザクションパラメータを入力することができ、他のＧＵＩ１０５は、ユーザにパフォーマンスデータを表示することができる。データ入力フィールドの幾つかの具体例は、以下に限定されるわけではないが、テキストボックス、チェックボックス、ボタン、ドロップダウンメニュー及び／又は他のあらゆる適切なデータ入力フィールドを含む。

例示的な実施形態においては、システム１００は、１つ以上の店舗のパフォーマンスを判定及び／又は評価して、１つ以上の店舗における販売時点情報（point-of-sale：ＰＯＳ）端末の理想的な稼働率を判定及び／又は評価し、行列待ち時間を短縮し、及び／又はこれらの組合せを実現するようにプログラム及び／又は構成することができる。システム１００は、企業に利用され、１つ以上の店舗のパフォーマンスを可視化して企業に提供し、これらの店舗は、複数の地理的領域（例えば、国内及び／又は海外店舗）に亘って分散していてもよく、店舗のＰＯＳ端末の活動に関連する情報（ＰＯＳ端末情報）に関して、店舗によって実行されるプロセス（例えば、現在のスケジューリングプロトコル）がどの程度良好に実行されているかを評価する。このＰＯＳ端末情報は、各店舗のＰＯＳ端末から収集されるＰＯＳデータ（例えば、生データ）に対応していてもよく、例えば、トランザクション時間、開いているレジスタの数、レジスタ稼働率パフォーマンス、推定された行列長、推定された行列待ち時間、かごサイズ、及び／又はＰＯＳ端末の活動に関係を有する他の適切なあらゆる情報を含む。

システム１００は、収集したＰＯＳ端末情報を使用して、様々なキーパフォーマンス指標尺度を計算することができ、これを用いて、１つ以上の店舗によって実行されているプロセス（例えば、スケジューリングプロトコル）を評価することができる。キーパフォーマンス指標尺度の幾つかの具体例は、例えば、推定行列長、平均サービス率、平均到着率、レジスタ稼働率、行列例外（queue exceptions）の数、かごサイズ、トランザクションの数等を含むことができる。システム１００を用いて、個々のパフォーマンスに基づいて１つ以上の店舗を評価してもよく及び／又は他の店舗との集合的なパフォーマンスに基づいて１つ以上の店舗を評価してもよい（例えば、共通の地理的領域内の店舗を集合的に評価してもよい）。

幾つかの実施形態においては、キーパフォーマンス指標尺度は、指定された時間間隔（例えば、１５分毎）で、システム１００によって算出してもよい。システムは、連続的な時間間隔（例えば、１５分間隔）で算出されたキーパフォーマンス指標尺度を集計し、選択された期間（例えば、１時間）に亘る１つ以上の店舗のパフォーマンスを反映させてもよい。例えば、システム１００は、個々の店舗について、１５分毎のキーパフォーマンス指標尺度を提供することができ、更に、システム１００は、４つの連続する時間間隔に亘ってキーパフォーマンス指標尺度を集計し、１時間に関連するキーパフォーマンス指標尺度を生成するようにプログラム及び／又は構成することができる。

システム１００は、店舗、地区、地域及び／又はコーポレートビュー（corporate view）のパフォーマンスを評価するために使用でき、及び／又は店舗及び店舗内で実行されるプロトコルの進捗及び効率を測定するために使用できる。例示的な実施形態においては、システム１００は、キーパフォーマンス指標尺度に基づいて、客の経験を評価することができる。キーパフォーマンス指標尺度は、店舗が人員不足及び／又は人員過剰となっているか及びこのような反応又はプロトコルをどのように改善するかを判定するために使用することができる。したがって、収集されたＰＯＳ端末情報は、１つ以上の店舗のパフォーマンスに関する有用な統計に変換することができる。幾つかの実施形態においては、システム１００は、例えば、レジ担当者（cashier）又はスタッフをスケジューリングするためのスケジューリングシステム等の別のシステムを評価するために用いることができる。幾つかの実施形態においては、システム１００は、キーパフォーマンス指標尺度を判定するようにプログラム及び／又は構成することができ、例えば、レジ担当者又はスタッフをスケジューリングするためのスケジューリングシステム等の別のシステムが、キーパフォーマンス指標尺度を用いて、人員過剰及び／又は人員不足の状況を修正することができる。

図２に示すように、システム１００のエンジン１０２は、入力として、ＰＯＳ端末情報に含まれるトランザクションパラメータを受信し、指定された間隔における列の長さを判定する。エンジン１０２によって利用されるトランザクションパラメータは、例えば、店舗番号１０６、来店日１０８、来店時間１１０、客／トランザクション１１２、開設レジスタ１１４、処理時間１１６及び／又は他の適切なあらゆるトランザクションパラメータを含むことができる。ここに説明するトランザクションパラメータは、例示的なトランザクションパラメータの実例であるが、他の及び／又は異なるトランザクションパラメータを特定してもよいことは当業者には明らかである。

店舗番号１０６は、特定の場所の特定の店舗を表す１つ以上の整数又は英数字インジケータを含むことができる。来店日１０８は、関心の日付又は曜日を含むことができる。来店時間１１０は、関心の時刻を含むことができる。幾つかの実施形態においては、来店時間１１０は、１５分間隔で定義される来店時間を含むことができる。客／トランザクション１１２は、客又は発生したトランザクションの数を含むことができる。開設レジスタ１１４は、特定の店舗で開設されているレジスタの数を含むことができる。処理時間１１６は、ＰＯＳ端末において各客又はトランザクションを処理するための時間を含むことができる。

エンジン１０２は、トランザクションパラメータを入力として使用して、店舗への客の平均到着率λ（１２０）及び店舗における客の平均サービス率μ（１１８）を算出することができる。平均到着率λは、レジスタ毎の毎分の客数を単位とすることができ、以下の式１に基づいて算出することができる。

ここで、開設レジスタ（Registers Open）は、整数値である。平均サービス率μは、毎分の客数を単位とすることができ、下の式２に基づいて算出することができる。

ここで、処理時間（Process Time）は、秒で表される整数値であり、客（Customers）は、整数値である。

エンジン１０２は、指定された時間間隔毎、例えば、１５分間隔毎の到着率λ及びサービス率μを用いて、稼働率（utilization）、列に費やされる時間及び列の平均待ち時間を演算的に判定し、出力することができる。また、エンジン１０２は、下の式３に基づいて、ＰＯＳ端末を操作する従業員がビジーである稼働率又は時間の割合を算出することができる。

幾つかの実施形態においては、稼働率のための式４の比率を維持することによって、行列が長くなりすぎないことを確実にすることができる。

例示的な実施形態においては、エンジン１０２は、下の式５に基づいて、客が列で待ち及びサービスを受ける合計時間を算出することができる。

ここで、Ｗは、客が列で待ち及びサービスを受ける合計時間を表す。エンジン１０２は、下の式６に基づいて、行列又は列で待ち及びサービスを受ける平均時間（Ｗ_ｑ）を算出することができる。

エンジン１０２は、下の式７及び式８を用いて、列で待つために費やされる合計時間（Ｗ）及び列で待つ平均時間（Ｗ_ｑ）に基づいて、システム又は店舗内の客の平均数（Ｌ）及び行列に並ぶ客の平均数（Ｌ_ｑ）算出することができる。

エンジン１０２は、式７及び式８を用いて、指定された時間間隔、例えば、１５分の間隔についてのレジスタ毎の行列長及び行列時間を算出することができる。ここに説明するように、幾つかの実施形態においては、エンジン１０２によって実行される計算及び／又は計算の結果は、１５分間隔でユーザに提供してもよい。なお、他の時間フレーム、例えば、３０分、４５分、１時間、１日、１週間等を用いてもよいことは明らかである。例えば、幾つかの実施形態においては、１５分間隔で実質的に同様の計算を実行し、１５分間隔の計算を集計して、望ましい時間フレームを表現することができ、例えば、ユーザが１時間のデータ表現を見ることを望む場合、指示された時間フレームのために、４つの１５分間隔を集計してユーザに提供することができる。

図３に示すように、ＰＯＳ端末情報に含まれるシステム１００のエンジン１０４は、トランザクションパラメータを用いて、客にタイムリーにサービスを提供し又は対応するために開設するべきＰＯＳ端末の数を判定することができる。例えば、エンジン１０４は、上述のように導出された到着率λ（１２０）及びサービス率μ（１１８）、スケジューリングされ又は利用できるサーバ／レジ担当者の数１２２、及び／又は他の適切なあらゆるトランザクションパラメータ又はトランザクションパラメータに由来する値を入力として使用することができる。

幾つかの実施形態においては、式９によって定義される比率を維持することによって、行列が長くなりすぎないことを確実にすることができる。

ここで、ｓは、店舗従業員によって操作されているＰＯＳ端末の数を表している。

システムが空いている（例えば、ＰＯＳ終端に並ぶ列がない）可能性（Ｐ_０）は、式１０のマルコフ過程の繰り返しによって算出でき、列で待つ客の数の期待値（Ｌ_ｑ）は、式１１を用いて算出することができる。

システム１００によって算出される列で待つ客の数の可能性（Ｐ_０）及び期待値（Ｌ_ｑ）に基づいて、エンジン１０４は、レジ担当者を増加又は削減するようにスケジューリングするか、例えば、予測される客数に対応するためにＰＯＳ端末を開くか閉じるかを判定するようにプログラム及び／又は構成することができる。客の増加に備えて判定された数のＰＯＳ端末を開くことによって、人員不足の状況を改善することができる。同様に、客の減少に備えて判定された数のＰＯＳ端末を閉じることによって、人員過剰の状況を改善することができる。

図４は、例示的な販売時点情報管理システム１３０（point-of-sale system：以下、ＰＯＳシステム１３０）を示している。ＰＯＳシステム１３０は、店舗内の１つ以上のＰＯＳ端末によって実現してもよく及び／又は１つ以上のＰＯＳ端末と通信してもよい。ＰＯＳシステム１３０は、トランザクションが分類される４つの異なるトランザクション／時間カテゴリを含む。ＰＯＳシステム１３０は、ＰＯＳシステム１３０がカテゴリに時間を記録してから経過した時間を捕捉することによって、発生するトランザクションイベント毎に、カテゴリに時間を記録することができる。４つの異なるトランザクション／時間カテゴリは、スキャン時間１３２、預かり時間１３４、前の預かり時間１３６及び雑用時間１３８を含むことができる。

スキャン時間１３２は、最初のスキャン及び／又は商品の計量からＰＯＳシステム１３０の小計キーが押されてスキャンの終了が示されるまでの時間であってもよい。預かり時間１３４は、小計キーが押されたときから預かりキー（tender key）が押されるまでの時間であってもよい。預かりキーは、例えば、現金、チェック、クレジットカード等のためのキーであってもよい。前の預かり時間（previous tender time）１３６は、トランザクションが完了してからＰＯＳシステム１００の現金引き出しが閉じられるまでの時間であってもよい。雑用時間１３８は、最初のサインオン（sign on）が発生してから最初のスキャンが発生するまでの時間であってもよい。雑用時間１３８は、最後のトランザクションの完了から次のトランザクションの最初の商品がスキャンされるまでの時間でもあってもよい。例示的な実施形態においては、システム１３０（又はシステム１００）は、下の式１２に基づいて、客毎にトランザクション時間を算出するようにプログラム及び／又は構成することができる。

ここで、ＳＴは、スキャン時間１３２を表し、ＴＴは、預かり時間１３４を表し、ＰＴＴは、前の預かり時間１３６を表し、ＭＴは、雑用時間１３８を表す。システム１３０（又はシステム１００）は、下の式１３に基づいて、毎時商品数、すなわち、ＰＯＳ端末において、レジ担当者によってスキャンされる１時間あたりの商品の数を算出することができる。

ここで、ＩＰＨは、ＰＯＳ端末においてスキャンされる１時間あたりの商品数を表し、販売商品数（Items Sold）は、１時間あたりに販売された商品の合計を表し、トランザクション時間は、１時間あたりの合計トランザクション時間を表す。システム１３０（又はシステム１００）は、トランザクション時間及び１時間毎の商品数を用いて、レジ担当者の合計処理時間、例えば、特定の時間間隔（例えば、１５分の間隔）の間にレジ担当者が各客に応対するためにかかった時間を算出できる。

幾つかの実施形態においては、トランザクション時間カテゴリに記録される時間、例えば、スキャン時間１３２、預かり時間１３４、前の預かり時間１３６及び雑用時間１３８に上限を設け、捕捉されたトランザクション時間から雑音及び／又は異常な／非現実的な値を除去してもよい。特に、行列長を算出するための時間に上限を設けてもよく、時間毎の商品数を算出するための時間には、上限を設けなくてもよい。例えば、客とのトランザクションの間に価格チェックが必要である場合、レジ担当者は、正しい価格を調べるために１５分を費やすことがあり、これによって、処理時間に歪みが生じる。このような雑音及び／又は異常な／非現実的な値は、ＰＯＳシステム１３０のトランザクション時間に上限を設けることによって除去することができる。下記の表１及び表２は、各タイプの算出のためにトランザクション時間に課される上限を示している。

表１に示すように、１時間あたりの商品数を算出する目的では、スキャン時間１３２クエリは、スキャンされる商品毎の実際の秒数によって表すことができる。行列長を算出する目的では、幾つかの実施形態においては、表２に示すように、スキャン時間１３２クエリは、スキャンされる商品毎に約６０秒の時間的制約又は上限を有することができる。商品のスキャンに約６０秒以上がかかった場合、ＰＯＳシステム１３０は、これは、非現実的な状況であると認識することができる。このような状況は、購入される商品の価格チェックが必要になったとき等に発生することがある。したがって、約６０秒の制約によって、価格チェック、客が購入する商品を追加するために時間がかかっている等の状況のためにレジ担当者を増員してしまうことがないようにすることができる。

表１に示すように、１時間あたりの商品数を算出する目的では、預かり時間１３４クエリは、トランザクション毎の実際の秒数によって表すことができる。行列長を算出する目的では、幾つかの実施形態においては、表２に示すように、預かり時間１３４クエリは、トランザクション毎に約９０秒の時間的制約又は上限を有することができる。商品のための預かり時間に約９０秒以上がかかった場合、商品のための預かり時間に約９０秒の上限を適用することができる。具体的には、ＰＯＳ端末において小計キーが押されてから、例えば、現金、チェック、クレジットカード等の預かりキーが押されるまでの時間は、通常、９０秒以上を要さないことは、当業者にとって明らかである。

表１に示すように、１時間あたりの商品数を算出する目的では、前の預かり時間１３６クエリは、トランザクション毎の実際の秒数によって表すことができる。行列長を算出する目的では、幾つかの実施形態においては、表２に示すように、前の預かり時間１３６クエリは、トランザクション毎に約９０秒の時間的制約又は上限を有することができる。具体的には、トランザクションが完了したときからＰＯＳシステムのキャッシュレジスタが閉じられるまでの時間に９０秒以上を要する場合、前の預かり時間１３６に約９０秒の上限を適用することによって、不正確な計算を防ぐことができる。

表１に示すように、１時間あたりの商品数を算出する目的では、幾つかの実施形態においては、雑用時間１３８クエリは、トランザクション毎に約１５秒の時間的制約又は上限を有することができる。行列長を算出する目的では、幾つかの実施形態においては、表２に示すように、雑用時間１３８クエリは、トランザクション毎に約９０秒の時間的制約又は上限を有することができる。例えば、行列長又はキーパフォーマンス指標（key performance indicator：ＫＰＩ）を算出する目的では、最初のサインオンから最初のスキャンが発生するまでの時間又は最後のトランザクションの終了から次のトランザクションにおける最初の商品のスキャンまでの時間が９０秒を超えた場合、雑用時間１３８に約９０秒の上限を適用することによって、不正確な結果を防ぐことができる。１時間あたりの商品数を算出する目的では、最初のサインオンから最初のスキャンが発生するまでの時間又は最後のトランザクションの終了から次のトランザクションにおける最初の商品のスキャンまでの時間が１５秒を超えた場合、雑用時間１３８に約１５秒の上限を適用することによって、不正確な結果を防ぐことができる。幾つかの実施形態においては、ハードサインオフ及び／又はソフトサインオフによって、ハードサインオフ及び／又はソフトサインオフ及び以降のトランザクションの間に費やされた更なる時間をセーブすることなく、ＰＯＳシステム１３０内のタイマをリセットすることができる。すなわち、ハードサインオフ及び／又はソフトサインオフによって、雑用時間１３８バケットを停止し、ＰＯＳ端末へのサインオンによって以降のトランザクションが開始されるまで、ＰＯＳ端末を停止モードにすることができる。

例えば、レジ担当者がＰＯＳ端末にサインオンすると、雑用時間１３８カウンタを開始することができる。レジ担当者が自らの時間あたりの商品数（items per hour：ＩＰＨ）のパフォーマンスの影響を望まない場合、ＰＯＳ終端においてソフトサインオフを実行してもよい。更なる例として、レジ担当者がトイレ休憩を取り、おやつ休憩を取り、又はシマ（isle）の前に立って客を出迎えるような場合、ソフトサインオフを実行することができる。これによって、雑音及び／又は異常な／非現実的な値を抑制しながら、ＰＯＳ端末又はレジ担当者毎の実際のトランザクション時間を捕捉することができる。

図５は、システム１００の例示的な実施形態を実現するように構成された例示的な演算デバイス２００のブロック図である。演算デバイス２００は、例示的な実施形態を実現するための１つ以上のコンピュータが実行可能な命令又はソフトウェアを保存する１つ以上の不揮発性コンピュータ可読媒体を含む。不揮発性コンピュータ可読媒体は、以下に限定されるわけではないが、１つ以上の種類のハードウェアメモリ、不揮発性タンジブル媒体（例えば、１つ以上の磁気ストレージディスク、１つ以上の光ディスク、１つ以上のフラッシュドライブ）等を含んでいてもよい。例えば、演算デバイス２００に含まれるメモリ２０６は、システム１００の例示的な実施形態を実現するためのコンピュータが読み取り可能で、コンピュータが実行可能な命令又はソフトウェアを保存してもよい。また、演算デバイス２００は、メモリ２０６に保存されたコンピュータが読み取り可能で、コンピュータが実行可能な命令又はソフトウェアシステムハードウェアを制御する他のプログラムを実行するために、構成可能及び／又はプログラム可能なプロセッサ２０２及び関連するコア２０４を含み、オプションとして、（例えば、コンピュータシステムが複数のプロセッサ／コアを有する場合）、１つ以上の更なる構成可能及び／又はプログラム可能なプロセッサ２０２’及び関連するコア２０４’を含む。プロセッサ２０２及びプロセッサ２０２’は、それぞれ、シングルコアプロセッサであってもよく、マルチコア（６０４及び６０４’）プロセッサであってもよい。

インフラストラクチャ及び演算デバイス２００内のリソースを動的に共有できるように、演算デバイス２００において、仮想化を採用してもよい。複数のプロセッサ２０２上で実行されるプロセスを処理する仮想マシン２１４を設けてもよく、これにより、プロセスは、複数の演算リソースではなく、１つの演算リソースを使用しているように見える。１つのプロセッサ２０２と共に複数の仮想マシンを使用してもよい。

メモリ２０６は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ ＲＡＭ等のコンピュータシステムメモリ又はランダムアクセスメモリを含んでいてもよい。メモリ２０６は、他のタイプのメモリ又はこの組合せを含んでいてもよい。

ユーザは、例えばコンピュータモニタ等の視覚的表示デバイス２１８を介して演算デバイス２００とインタラクトでき、表示デバイス２１８は、例示的な実施形態に基づいて提供される１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース１０５を表示してもよい。演算デバイス２００は、ユーザから入力を受信する他の入出力装置、例えば、キーボード２０８又は他の適切なマルチポイントタッチインターフェース（multi-point touch interface）、ポインティングデバイス２１０（例えば、マウス）等を含んでいてもよい。キーボード２０８及びポインティングデバイス２１０は、視覚的表示デバイス２１８に接続してもよい。演算デバイス２００は、他の適切な従来のＩ／Ｏ周辺機器を含んでいてもよい。

演算デバイス２００は、ここに記述するシステム１００の例示的な実施形態を実現するデータ及びコンピュータ可読命令及び／又はソフトウェアを保存するための１つ以上のストレージデバイス２２２、例えば、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又は他のコンピュータ可読媒体を含んでいてもよい。例示的なストレージデバイス２２２は、例示的な実施形態を実現するために必要な適切なあらゆる情報を格納するための１つ以上のデータベース２２４を保存してもよい。例えば、例示的なストレージデバイス２２２は、例えば、店舗番号、来店日、来店時間、客／トランザクション、開設レジスタ、処理時間、スキャン時間、預かり時間、前の預かり時間、雑用時間等の情報を格納するための１つ以上のデータベース２２４を保存することができ、トランザクションパラメータ値から算出される値は、システム１００の実施形態によって使用される列の長さ、レジスタの必要性、サービス率、到着率、サーバ／レジ担当者の数等を含むことができる。データベース２２４は、適切な如何なる時点で手動で又は自動的に更新してもよく、このとき、データベース２２４の１つ以上の商品を追加、削除及び／又は更新してもよい。

演算デバイス２００は、１つ以上のネットワークデバイス２２０を介して１つ以上のネットワークへのインターフェースを司るネットワークインターフェース２１２を含むことができ、ネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク（Local Area Network：ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Wide Area Network：ＷＡＮ）又はインターネットを含み、これらの接続は、以下に限定されるものではないが、標準的な電話回線、ＬＡＮ又はＷＡＮリンク（例えば、８０２．１１、Ｔ１、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、ブロードバンド接続（例えば、ＩＳＤＮ、フレームリレー（Frame Relay）、ＡＴＭ）、無線接続、コントローラエリアネットワーク（controller area network：ＣＡＮ）又はこれらの一部又は全部の何らかの組合せを介して行うことができる。例示的な実施形態においては、演算デバイス２００は、（例えば、ネットワークインターフェース２１２を介して）演算デバイス２００とネットワークの間の無線通信を実現する１つ以上のアンテナ２２６を含むことができる。ネットワークインターフェース２１２は、ビルトインネットワークアダプタ、ネットワークインターフェースカード、ＰＣＭＣＩＡネットワークカード、カードバスネットワークアダプタ、ワイヤレスネットワークアダプタ、ＵＳＢネットワークアダプタ、モデム、又は演算デバイス２００を、通信及びここに記述する動作の実行が可能な何らかのタイプのネットワークにインターフェースするために適する他のあらゆるデバイスを含むことができる。更に、演算デバイス２００は、例えば、ワークステーション、デスクトップコンピュータ、サーバ、ラップトップ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレット型コンピュータ（例えばｉＰａｄ（登録商標）タブレットコンピュータ）、モバイルコンピューティング又は通信デバイス（例えばｉＰｈｏｎｅ（登録商標）通信デバイス）、ＰＯＳ端末、企業内デバイス等の如何なるコンピュータシステムであってもよく、或いは、通信能力を有し、ここに記述する動作を実現するために十分なプロセッサパワー及びメモリ容量を有する他の形式のコンピューティング又は通信デバイスであってもよい。

演算デバイス２００は、如何なるオペレーティングシステム２１６を実行してもよく、オペレーティングシステム２１６は、例えば、マイクロソフト（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステムのあらゆるバージョン、Ｕｎｉｘ及びＬｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステムの異なるリリース、マッキントッシュコンピュータのＭａｃＯＳ（登録商標）のあらゆるバージョン、あらゆる埋め込み型オペレーティングシステム、あらゆるリアルタイムオペレーティングシステム、あらゆるオープンソースオペレーティングシステム、あらゆる所有権が主張されているオペレーティングシステム、又は演算デバイス２００上で動作し、ここに記述する処理を実行することができる他のあらゆるオペレーティングシステムであってもよい。例示的な実施形態においては、オペレーティングシステム２１６は、ネイティブモード又はエミュレートモードで動作してもよい。例示的な実施形態においては、オペレーティングシステム２１６は、１つ以上のクラウドマシンインスタンス上で動作してもよい。

図６は、システム１００の１つ以上の実施形態を実現するように構成された例示的なクライアントサーバ環境３００のブロック図である。クライアントサーバ環境３００は、通信ネットワーク３５０を介してクライアントデバイス３２０〜３２４に動作可能に接続されたサーバ３１０〜３１４を含み、通信ネットワーク３５０は、ネットワークに動作可能に接続されたデバイスの間で情報を送信できる如何なるネットワークであってもよい。例えば、通信ネットワーク３５０は、インターネット、イントラネット、仮想プライベートネットワーク（virtual private network：ＶＰＮ）、ワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）等であってもよい。クライアントサーバ環境３００は、通信ネットワーク３５０を介してサーバ３１０〜３１４及びクライアントデバイス３２０〜３２４に動作可能に接続されたレポジトリ又はデータベース３３０〜３３４を含むことができる。クライアントサーバ環境３００は、通信ネットワーク３５０を介してサーバ３１０〜３１４、クライアントデバイス３２０〜３２４及びデータベース３３０〜３３４に動作可能に接続することができる販売時点情報端末３２６〜３２８を含むことができる。サーバ３１０〜３１４、クライアントデバイス３２０〜３２４、販売時点情報端末３２６〜３２８及びデータベース３３０〜３３４は、演算デバイスとして実現してもよい。当業者にとって明らかなように、データベースデバイス３３０〜３３４は、サーバ３１０〜３１４の１つ以上に組み込んでもよく、これにより、サーバ３１０〜３１４の１つ以上は、データベース３３０〜３３４を含むことができる。例示的な実施形態においては、システム１００は、サーバ３１０によって実現してもよい。幾つかの例示的な実施形態においては、システム１００は、異なるサーバ３１２〜３１４に分散させることができる。例えば、エンジン１０２は、サーバ３１２によって実現し、エンジン１０４は、サーバ３１４によって実現してもよい。

クライアントデバイス３２０〜３２４は、システム１００にアクセスし及び／又はシステム１００にインターフェースされるようにプログラム及び／又は構成されたクライアント側アプリケーション３３６〜３４０を含むことができる。この実施形態においては、クライアントデバイス３２０〜３２４は、例えば、携帯型演算デバイスを含む演算デバイスであってもよい。幾つかの実施形態においては、クライアントデバイス３２０によって実現されるクライアント側アプリケーション３３６は、システム１００のＧＵＩ１０５をホストする１つ以上のウェブページを閲覧できるウェブブラウザであってもよい。幾つかの実施形態においては、１つ以上のクライアントデバイス３２０〜３２４（例えば、携帯型演算デバイス）によって実現されるクライアント側アプリケーション３３６〜３４０は、システム１００へのアクセスを可能にするシステム１００に固有のアプリケーションであってもよく、或いは、アプリケーション３３６〜３４０は、システム１００であってもよい。幾つかの実施形態においては、システム１００に固有のアプリケーションは、携帯型演算デバイスにインストールされ、実行されるモバイルアプリケーションであってもよい。例示的な実施形態においては、クライアントデバイス３２０〜３２４は、有線及び／又は無線通信を介してネットワーク３５０と通信するように構成することができる。

データベース３３０〜３３４は、システム１００によって使用される情報を保存することができる。例えば、データベース３３０は、エンジン１０２のトランザクションパラメータに関連する情報を保存することができ、データベース３３２は、エンジン１０４のトランザクションパラメータに関連する情報を保存することができ、データベース３３４は、システム１３０に関連する情報を保存することができる。幾つかの例示的な実施形態においては、データベース３３０〜３３４は、エンジン１０２のトランザクションパラメータ、エンジン１０４のトランザクションパラメータ及びシステム１３０に関連する情報に関係を有する情報の組合せを保存することができる。

幾つかの実施形態においては、１つ以上のグラフィカルユーザインターフェースを用いて、パフォーマンス評価システム１００、エンジン１０２、エンジン１０４、ＰＯＳ１３０及びここに開示する他の特徴とのユーザインタラクションを実現してもよい。図７は、システム１００によってレンダリングでき、１以上のユーザに（例えば、概要、テーブル、スプレッドシート及び／又は適切なあらゆるデータフォーマットで）キー指標尺度及び／又はＰＯＳ端末情報をレポートとして提供することができる例示的なグラフィカルユーザインターフェースウィンドウ４００（以下、ＧＵＩウィンドウ４００」）を示している。なお、ここに表し、説明するＧＵＩウィンドウ要素は、例示的なものにすぎず、ここに説明するＧＵＩウィンドウ要素に加えて又はこれに代えて他のＧＵＩウィンドウ要素を用いてもよい。ＧＵＩウィンドウ４００は、メニューディスプレイを提供し、これにより、ユーザは、１つ以上のパラメータを入力して、システム１００によるレポートを生成することができる。例えば、パラメータ又はユーザがＧＵＩウィンドウ４００に入力した制約に基づき、システム１００は、１つ以上のＰＯＳ端末によって収集されたデータに基づいて、及びここに説明する式１〜１６を用いることによって、データを出力するようにプログラム及び／又は構成することができる。幾つかの実施形態においては、ＧＵＩウィンドウ４００はユーザ名４０２及びパスワード４０４の入力フィールドを含む。ユーザ名４０２及びパスワード４０４の入力は、セキュリティ目的のために及び／又は以前に生成されたクエリの保存のために行うことができる。ユーザ名４０２及びパスワード４０４は、上述の捕捉されたトランザクションパラメータ値を保存するデータベーステーブルへのアクセス許可を提供することができる。国入力４０６は、ユーザによって、関心がある国を選択するためのドロップダウンメニューを含むことができる。幾つかの実施形態においては、企業が２種類以上の店舗を所有する場合、店舗選択ラジオボタン４０８を使用して関心の店舗を選択することができる。例えば、図７に示すように、ユーザは、「ウォルマート（Walmart：登録商標）」と「サムズ（Sams）」の何れかを選択することができる。幾つかの実施形態においては、店舗のタイプを選択するためのドロップダウンメニューを提供してもよい。

データを生成又は表示するための時間フレームを選択することもできる。例えば、システム１００は、初期設定として、店舗毎に１５分のレベルでデータを示すことができる。ユーザは、チェックボックス４１０を選択することによって、１５分のレベルのデータ表示を非表示にし、１日のレベルのデータを表示させることができる。より大きなデータ表示範囲として、チェックボックス４１２によって週を選択することもできる。特に、フィールド４１４に関心の週を入力してもよく、フィールド４１６に会計年度を入力してもよい。幾つかの実施形態においては、フィールド４１８において開始日を選択し、適切なラジオボタン４２０を選択することによって、１日又は週全体のデータ表示を選択することができる。より長期のデータ範囲を選択するために、フィールド４１８において開始日を選択又は入力し、終了日ラジオボタン４２４を選択することができ、及びフィールド４２２おいて終了日を選択又は入力することができる。ボタン４２６によって、高度な設定又はプロパティのメニューを開くことができる。選択されたフィールドについて「ＯＫ」ボタン４２８をクリックすることによって、システム１００によって、クエリを実行することができ、「取消」ボタン４３０をクリックすることによって、クエリを取り消すことができる。

図８は、システム１００の高度なプロパティ又は設定メニューのための例示的なグラフィカルユーザインターフェースウィンドウ４５０（以下、ＧＵＩウィンドウ４５０」）を表している。後に更に詳しく説明するように、ＧＵＩウィンドウ４５０によって、ユーザは、キーパフォーマンス指標についての目標又はターゲットを手動で入力することができ、例えば、行列長適切度（queue length compliancy）、稼働率（utilization）及び／又はレジスタ開設パフォーマンス（register opening performance）、毎時スキャン及びエクスプレスレーン特徴（scans per hour and express lane characteristics）、ビジネスユニットの選択等を行うことができる。なお、ここに説明する目標値及び／又は目標値の範囲は、例示的な実施形態の実例にすぎず、本開示を限定するものとは解釈されない。例えば、幾つかの実施形態においては、目標値の範囲は、ここに説明する範囲より広くてもよく、狭くてもよい。ユーザによってＧＵＩウィンドウ４５０に入力される目標又はターゲットに基づき、システム１００は、１つ以上のＰＯＳ端末によって収集されるデータに基づき及びここに説明する式１〜１６を用いることによって、入力目標又はターゲットに対する１つ以上の店舗のパフォーマンスを示すデータを出力することができる。

ＧＵＩウィンドウ４５０の行列長適切度サブウィンドウによって、ユーザは、行列長及び行列適切度目標をそれぞれフィールド４５２及びフィールド４５４に入力することができる。例えば、幾つかの実施形態においては、行列長フィールド４５２には、客１人〜１０人の範囲を入力することができる。更なる例として、図８の望ましい行列長フィールド４５２は、客２人以下として指定してもよい。幾つかの実施形態においては、行列適切度目標フィールド４５４には、例えば、約８０％〜約１００％の範囲を入力することができる。更なる例として、図８の行列適切度目標フィールド４５４は、９８％以上として指定してもよい。したがって、システム１００は、特定の店舗において望ましい行列長適切度目標が達成されていないことを示すフラグをデータに付すことができる。

ＧＵＩウィンドウ４５０の稼働率／レジスタ開設パフォーマンス下位ウィンドウにより、ユーザはフィールド４５６、４５８、４６０及び４６２に、それぞれ理想的稼働率目標、理想的レジスタ開設パフォーマンス（register opening performance：ＲＯＰ）目標、過剰ＲＯＰ目標、不足ＲＯＰ目標を入力する。例えば、幾つかの実施形態においては、理想的稼働率目標フィールド４５６には、約６０％〜約９０％の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の理想的稼働率目標フィールド４５６は、７５％以上として指定してもよい。理想的ＲＯＰ目標に関して、幾つかの実施形態においては、フィールド４５８には、約７５％〜約１００％の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の理想的ＲＯＰ目標フィールド４５８は、９０％以上として指定してもよい。過剰ＲＯＰ目標に関しては、幾つかの実施形態においては、フィールド４６０には、約５％〜約３５％の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の過剰ＲＯＰ目標フィールド４６０は、２０％以下として指定してもよい。不足ＲＯＰ目標に関しては、幾つかの実施形態においては、フィールド４６２には、約０％〜約２５％の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の不足ＲＯＰ目標フィールド４６２は、１０％以下として指定してもよい。

幾つかの実施形態においては、約７５％と約８５％の間の理想的稼働率目標は、約３人の客の行列長を表すことができる。幾つかの実施形態においては、約７５％未満の理想的稼働率目標は、約０〜２人の客の行列長の範囲を表すことができる。幾つかの実施形態においては、約８５％より大きい理想的稼働率目標は、約５人以上の客の行列長を表すことができる。理想的ＲＯＰ目標、過剰ＲＯＰ目標及び不足ＲＯＰ目標は、理想的稼働率目標に基づいて算出してもよい。

幾つかの実施形態においては、実際の開設レジスタの数に対する理想的な開設レジスタの数、例えば、ＲＯＰは、処理時間に基づくことができ、例えば、客にサービスを提供するために費やした時間を時間間隔で除算した値、例えば、１５分間隔における９００秒に理想的稼働率目標値、例えば、７５％を乗算して求めることができる。更に、算出された値は、最も近い整数に丸めることができる。例えば、算出されたＲＯＰ値が１．５である場合、１．５個のレジスタを開くことは不可能なため、ＲＯＰ値を２に切り上げることができる。理想的ＲＯＰ値は、指定された理想的稼働率目標値、例えば、７５％に基づき、所定の時間間隔の間に開設するべきであったレジスタの数を意味することができる。そして、開設されていたレジスタの実数を、開設するべきであったレジスタの数と比較し、過剰レジスタ及び不足レジスタの百分率を表す過剰ＲＯＰ及び不足ＲＯＰを判定する。理想的なレジスタの開設数は、式１４に基づいて算出することができ、開設するべきであったレジスタの数に対して開設レジスタの実数を比較するＲＯＰ値は、式１５に基づいて算出することができる。

なお、式１４に基づいて算出される理想的レジスタ数は、１５分の時間間隔の間の理想的レジスタ数を特定する。幾つかの実施形態においては、式１４は、他の時間間隔の間の客処理時間を含ませるように修正してもよく、９００秒は、例えば、２０分の時間間隔の間の１２００秒のように、望ましい時間間隔を反映するように修正してもよい。

ＧＵＩウィンドウ４５０の毎時スキャン／エクスプレス特徴サブウィンドウにより、ユーザは、それぞれフィールド４６４及びフィールド４６６に、毎時スキャン目標及びエクスプレスレーン商品数目標を入力することができる。特に、毎時スキャン目標は、レギュラーチェックアウトレーン（regular checkout lane）においてスキャンされる１時間あたりの商品の数を表すことができ、エクスプレスレーン商品数目標は、エクスプレスチェックアウトレーン（express checkout lane）でスキャンされる１時間あたりの商品の数を表すことができる。例えば、幾つかの実施形態においては、毎時スキャン目標フィールド４６４には、約６００スキャン〜約１０００スキャンの範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の毎時スキャン目標フィールド４６４は、８００スキャン以上として指定してもよい。エクスプレスレーン商品数目標については、幾つかの実施形態においては、フィールド４６６には、約３５商品〜約５商品の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８のエクスプレスレーン商品数目標フィールド４６６は、２０商品以下として指定してもよい。

なお、毎時スキャン目標及びフィールド４６４及びエクスプレスレーン商品数目標フィールド４６６は、特定の店舗、店舗のグループ又はマーケットで行われるフロントエンド処理のタイプによる影響を受け、又はこれによって選択することができる。例えば、米国で勤務するレジ担当者は、販売した商品をスキャンし、パッキング又は袋詰めすることがある。一方、メキシコで勤務するレジ担当者は、販売した商品をスキャンするのみであり、商品のパッキング及び袋詰めは、客が行うことがある。したがって、毎時スキャン目標は、店舗、店舗のグループ又はマーケットで行われているフロントエンド処理を考慮に入れて設定する必要がある。例えば、幾つかの実施形態においては、毎時スキャン目標は、商品をスキャンし、袋詰めする米国のレジ担当者については、１時間あたり約６００商品としてもよく、商品をスキャンするのみのメキシコのレジ担当者については、１時間あたり約９００商品としてもよい。同様に、エクスプレスレーン商品数目標は、店舗、店舗のグループ又はマーケットが定めるエクスプレスレーンの規則を考慮して設定する必要がある。例えば、幾つかの実施形態においては、米国のエクスプレスレーンは、購入商品が２０以下の客のためのレーンと定めてもよく、メキシコのエクスプレスレーンは、購入商品が１３以下の客のためのレーンと定めてもよい。

ＧＵＩウィンドウ４５０のビジネスユニット選択サブウィンドウにより、ユーザは、フィールド４６８及びフィールド４７０に、それぞれ開始ビジネスユニット番号及び終了ビジネスユニット番号を入力し、データを表示する関心の店舗を表すビジネスユニット番号の範囲を指示する。なお、ビジネスユニット選択サブウィンドウを用いて、開始及び終了ビジネスユニット番号フィールド４６８、４７０に同じビジネスユニット番号を入力することによって個別の店舗を選択し、表示させることができる。同様に、ビジネスユニット選択サブウィンドウを用いて、フィールド４６８、４７０に開始ビジネスユニット番号及び終了ビジネスユニット番号を入力することによって、店舗のグループを選択し、表示させることができる。例えば、幾つかの実施形態においては、開始ビジネスユニット番号フィールド４６８及び終了ビジネスユニット番号フィールド４７０には、約０〜９９９９の範囲の値を入力することができる。更なる例として、図８の開始ビジネスユニット番号フィールド４６８は、０に指定してもよく、図８の終了ビジネスユニット番号フィールド４７０は、９９９９に指定してもよく、これにより０から９９９９までのビジネスユニット番号の範囲を表すことができる。

チェックボックス４７２を選択することによって、生成されるデータに地区及び／又は地域内の店舗に関する情報を含ませるか否かを指示することができる。チェックボックス４７４を選択することによって、生成されるデータに店舗の全てのＰＯＳ端末を含ませるか否かを指示することができる。幾つかの実施形態においては、デフォルトでは、ＧＵＩウィンドウ４５０は、フロントエンドのＰＯＳ端末のみのデータを生成することができる。幾つかの実施形態においては、ＧＵＩウィンドウ４５０は、例えば、フロントエンドＰＯＳ端末、セルフチェックアウトレーン、電器部門ＰＯＳ端末、薬部門ＰＯＳ端末、写真部門ＰＯＳ端末、タイヤ及び潤滑油部門ＰＯＳ端末、ガーデニング部門ＰＯＳ端末等、データを生成するＰＯＳ端末のタイプを選択できるように実現してもよい。ＧＵＩウィンドウ４５０に入力される高度なプロパティは、「ＯＫ」ボタン４７６をクリックすることによって保存でき、入力プロパティ又は目標は、「取消」ボタン４８０をクリックすることによって取り消すことができる。

図９〜図１６を参照して、システム１００によって生成される例示的なレポートを説明する。例えば、ＧＵＩウィンドウ４００及びＧＵＩウィンドウ４５０へのユーザ入力に基づき、システム１００は、１つ以上のＰＯＳ端末によって収集されたデータ並びにここに説明する式１〜１６に基づく有用な統計／尺度を出力し、指示された目標又はターゲットに対する１つ以上の店舗のパフォーマンスを表示する。特に、図９は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４５６に入力された理想的レジスタ稼働率目標に対してシステム１００によって生成される例示的な理想的レジスタ稼働率レポート５００を示している。幾つかの実施形態においては、理想的レジスタ稼働率目標は、約６０％から約９０％の間であってもよい。一例として、図９に示す理想的レジスタ稼働率目標は、７５％以上である。レジスタ稼働率が１００％に近づくと、平均サービス率が平均客到着率に追いつかなくなるので、行列が伸びる。

図９は、理想的レジスタ稼働率レポート５００を示しており、レポート５００は、レポート５００が生成される国、会計年度及び週を示すヘッダである第１のセクション５０２を含むことができる。例えば、図９では、国を中国とし、会計年度を２０１３年度とし、週を第４５週として示している。レポート５００は、生成されるレポートの目標を示す第２のセクション５０４又はヘッダを含む。例えば、図９は、目標を理想的レジスタ稼働率として特定し、理想的レジスタ稼働率を７５％以上とする目標を示している。

レポート５００は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５１４は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。地域５０６は、データが示される国内の地域、例えば、地域１、地域２、地域３等を示すことができる。バナー５０８は、例えば、スーパーマーケット、近接型マーケット等データが示される店舗のタイプを示すことができる。フォーマット５１０は、例えば、大型スーパーマーケットのためのＨＹＰ、スーパーマーケットのためのＳＰＭ、大型ショッピングセンタのためのＳＰＣ等、店舗のタイプのフォーマットを示すことができる。店舗総数５１２は、例えば、地域１の３３店舗、地域２の５７店舗等、特定の地域に含まれる店舗の総数を示すことができる。

なお、ここでは、特定の地域の店舗の総数を示しているが、ここに説明するレポートは、個々の店舗又は２つ以上の店舗のグループについて生成することもできる。幾つかの実施形態においては、ユーザは、各行をクリックすることによって特定の地域についてのアレイ５１４内の行を選択することができ、これによって、サブアレイを拡大して、地域内の個々の店舗に対応するデータを示すことができる。これにより、ユーザは、どの店舗が、指示された目標を達成し、どの店舗が、指示された目標に未達であるかを判定することができる。そして、改善対策を講じることによって、指示された目標に未達の店舗のパフォーマンスを向上させることができる。

更に、レポート５００は、例えば、平均５１６、目標達成店舗百分率５１８等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５２０は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５２０内に表されるデータは、第２のセクション５０４に示すように、理想的レジスタ稼働率目標に関するデータである。平均５１６は、例えば、地域１の店舗について７５．２５％、地域２の店舗について６２．０６％等、各地域内の全店舗についての平均的理想的レジスタ稼働率を百分率として示すことができる。目標達成店舗百分率５１８は、例えば、地域１の店舗について５７．５８％、地域２の店舗について５．２６％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の理想的稼働率目標フィールド４５６に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。このようにして生成されるデータに基づき、目標を達成する店舗の百分率を引き上げるために、開設されるレジスタを増加又は削減してもよい。上述したように、生成されるデータは、ＰＯＳ端末によって収集される実際のデータに基づくことができ、システム１００は、異なる時間帯に開くべき理想的ＰＯＳ端末数を正確に示すことができ、例えば、時間帯別の店舗の来客数の変化に応じて、ラッシュアワーの時間帯には、開設するＰＯＳ端末を増やし、深夜の時間帯には、開設するＰＯＳ端末を減らすことができる。

図１０は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４６４に入力された毎時スキャン目標に対してシステム１００によって生成される例示的な毎時スキャンレポート５３０を示している。上述したように、毎時スキャンは、１時間あたりにＰＯＳ端末でスキャンされる商品の数を示している。ここで、マーケット毎に、作業プロセスが異なる点に注意を払う必要がある。例えば、米国のレジ担当者は、商品をスキャンし、袋詰めすることがあり、他のマーケットのレジ担当者は、商品をスキャンするのみで、客又は袋詰め係が商品を袋詰めする場合がある。この場合、米国の毎時スキャン率は、他のマーケットより低くなる。幾つかの実施形態においては、毎時スキャン目標は、約６００スキャンから約１０００スキャンの範囲とすることができる。一例として、図１０では、毎時スキャン目標を８００以上としている。幾つかの実施形態においては、毎時スキャン目標の初期値を８００に設定してもよい。

毎時スキャンレポート５３０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５３０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５３０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５３０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５３０は、更に、生成されるレポート５３０の目標を示す第２のセクション５３２又はヘッダを含む。例えば、図１０は、目標を毎時スキャンとして特定し、毎時スキャンを８００以上とする目標を示している。第２のセクション５３２は、例えば、平均５３４、目標達成店舗百分率５３６等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５３８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５３８内に示すデータは、第２のセクション５３２に示すように、毎時スキャン目標に関するデータである。平均５３４は、例えば、地域１の店舗について１１７０の毎時スキャン、地域２の店舗について１２２４の毎時スキャン等、各地域の全店舗についての平均毎時スキャンを示すことができる。目標達成店舗百分率５３６は、例えば、地域１の店舗について１００％、地域２の店舗について９８．２５％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の毎時スキャン目標フィールド４６４に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。

図１１は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４５４に入力された行列適切度目標に対してシステム１００によって生成される例示的な行列適切度レポート５４０を示している。上述したように、行列長は、レポート５４０のデータ範囲内の各日付における１５分のバケット又は例えば、スキャン時間１３２、預かり時間１３４、前の預かり時間１３６、雑用時間１３８等のトランザクションタイプ毎に算出してもよい。行列適切度は、行列長が、定められた行列閾値、すなわち、フィールド４５２に入力された行列長を上回った１５分間の回数を１５分間の総数によって除算することにより判定してもよい。幾つかの実施形態においては、行列適切度目標は、約８０％〜約１００％とすることができる。図１１に示す例では、行列適切度目標は、９８％以上である。

行列適切度レポート５４０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５４０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５４０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５４０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５４０は、更に、生成されるレポート５４０の目標を示す第２のセクション５４２又はヘッダを含む。例えば、図１１は、目標を行列適切度として特定し、行列適切度を９８％以上とする目標を示している。第２のセクション５４２は、例えば、平均５４４、１５分間例外総数（total quarter hour exceptions）５４６、目標達成店舗百分率５４８等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５５０は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５５０内に示すデータは、第２のセクション５４２に示すように、行列適切度に関するデータである。平均５４４は、例えば、地域１の店舗について５０．８７％、地域２の店舗について８２．５５％等、各地域の全ての店舗の望ましい行列長に対する平均行列適切度を示すことができる。上述したように、ここに説明する計算は、１５分の時間間隔で実行してもよく、選択された望ましい日付範囲に応じて、この結果を、例えば、１時間、１日、１週間等に合計してもよい。１５分間例外総数５４６は、１５分の時間間隔毎に、行列長が目標値を上回った例外の数の合計又は総和を示すことができる。そして、選択された望ましい日付範囲について１５分の時間間隔の総数を用いて、行列長適切度の百分率を判定することができる。例えば、行列長適切度の百分率は、式１６に基づいて判定してもよい。

式１６に関して、ＴＱＨは、１５分の時間間隔の総数を表すことができ、ＴＱＨＥは、行列例外があった１５分の時間間隔の総数を表すことができる。

目標達成店舗百分率５４８は、例えば、地域１の店舗について０％、地域２の店舗について１２．２８％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の行列適切度目標フィールド４５４に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。なお、ある店舗及び／又は地域が常に行列適切度目標を達成又はこれを上回っている場合、これは、この特定の店舗及び／又は地域が人員過剰である可能性があることを示す。

図１２は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４５２に入力された行列長に対してシステム１００によって生成される例示的な平均行列長レポート５６０を示している。上述したように、平均行列長は、ＰＯＳ端末における客の望ましい行列長を表す。平均行列長は、平均サービス率μ及び平均到着率λに基づいて算出することができる。平均行列長レポート５６０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５６０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５６０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５６０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５６０は、更に、生成されるレポート５６０の目標を示す第２のセクション５６２又はヘッダを含む。幾つかの実施形態においては、平均行列長の目標は、１〜１０人の客の範囲とすることができる。例えば、図１２は、目標を平均行列長として特定し、平均行列長を客２人以下とする目標を示している。第２のセクション５６２は、例えば、平均５６４、目標達成店舗百分率５６６等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５６８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５６８内に示すデータは、第２のセクション５６２に示すように、平均行列長に関するデータである。平均５６４は、例えば、地域１の店舗について３人の客の行列、地域２の店舗について２人の客の行列等、各地域の全店舗についての平均行列長を示すことができる。目標達成店舗百分率５６６は、例えば、地域１の店舗について３０．３０％、地域２の店舗について９２．９８％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の行列長フィールド４５２に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。

図１３は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４５８に入力された理想的ＲＯＰ目標に対してシステム１００によって生成される例示的な理想的ＲＯＰレポート５７０を示している。上述したように、理想的ＲＯＰは、実際のＰＯＳ端末トランザクションデータに基づく、開いておくべきであったレジスタの理想数を表す。システム１００は、開かれたＰＯＳ端末の実数をＰＯＳ端末の理想数に対して比較することによって、選択されたデータ範囲の各１５分の期間において、店舗が実際の要求に対処するために十分なＰＯＳ端末を開いていたかを判定することができる。

理想的ＲＯＰレポート５７０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５７０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５７０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５７０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５７０は、更に、生成されるレポート５７０の目標を示す第２のセクション５７２又はヘッダを含む。幾つかの実施形態においては、理想的ＲＯＰ目標は、約７５％〜約１００％の範囲とすることができる。例えば、図１３は、目標を理想的ＲＯＰとして特定し、ＲＯＰを９０％以上とする目標を示している。第２のセクション５７２は、例えば、平均５７４、目標達成店舗百分率５７６等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５７８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５７８内に示すデータは、第２のセクション５７２に示すように、理想的ＲＯＰ目標に関するデータである。平均５７４は、例えば、地域１の店舗について６１．１３％、地域２の店舗について８８．０４％等、各地域の全店舗についての平均ＲＯＰを示すことができる。目標達成店舗百分率５７６は、例えば、地域１の店舗について９．０９％、地域２の店舗について６１．４０％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の理想的ＲＯＰフィールド４５８に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。

図１４は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４６０に入力された過剰ＲＯＰ目標に対してシステム１００によって生成される例示的な過剰レジスタ百分率レポート５８０を示している。過剰レジスタ百分率は、理想的レジスタ稼働率値を用いて、及び実際のＰＯＳ端末トランザクションデータに基づき、開設するべきであったＰＯＳ端末の理想数を算出することによって、判定することができる。更に、開設されているＰＯＳ端末の実数を、開設されているＰＯＳ端末の理想数と比較して、選択されたデータ範囲の各１５分の期間において、店舗が開設していたＰＯＳ端末が、ＰＯＳ端末の理想数より多かったかを判定する。

過剰レジスタ百分率レポート５８０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５８０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５８０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５８０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５８０は、更に、生成されるレポート５８０の目標を示す第２のセクション５８２又はヘッダを含む。幾つかの実施形態においては、過剰レジスタ百分率目標は、約５％〜約３５％の範囲とすることができる。例えば、図１４は、目標を過剰レジスタ百分率として特定し、過剰レジスタ百分率を２０％以下とする目標を示している。第２のセクション５８２は、例えば、平均５８４、目標達成店舗百分率５８６等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５８８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５８８内に示すデータは、第２のセクション５８２に示すように、過剰レジスタ百分率に関するデータである。平均５８４は、例えば、地域１の店舗について３０．７２％、地域２の店舗について５９．５４％等、各地域の全ての店舗についての平均過剰レジスタ百分率を示すことができる。目標達成店舗百分率５８６は、例えば、地域１の店舗について３３．３３％、地域２の店舗について５．２６％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の過剰ＲＯＰ目標フィールド４６０に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。

図１５は、ＧＵＩウィンドウ４５０のフィールド４６２に入力された不足ＲＯＰ目標に対してシステム１００によって生成される例示的な不足レジスタ百分率レポート５９０を示している。不足レジスタ百分率は、理想的ＰＯＳ端末稼働率値を用いて、及び実際のＰＯＳ端末トランザクションデータに基づき、開設するべきであったＰＯＳ端末の理想数を算出することによって、判定することができる。更に、開設されているＰＯＳ端末の実数を、開設されているＰＯＳ端末の理想数と比較して、選択されたデータ範囲の各１５分の期間において、店舗が開いていたＰＯＳ端末が、ＰＯＳ端末の理想数より少なかったかを判定する。

不足レジスタ百分率レポート５９０は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート５９０が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート５９０は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート５９０は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート５９０は、更に、生成されるレポート５９０の目標を示す第２のセクション５９２又はヘッダを含む。幾つかの実施形態においては、不足レジスタ百分率目標は、約０％〜約２５％の範囲とすることができる。例えば、図１５は、目標を不足レジスタ百分率として特定し、不足レジスタ百分率を１０％以下とする目標を示している。第２のセクション５９２は、例えば、平均５９４、目標達成店舗百分率５９６等の１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。行及び列のアレイ５９８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ５９８内に示すデータは、第２のセクション５９２に示すように、不足ＲＯＰ百分率目標に関するデータである。平均５９４は、例えば、地域１の店舗について３８．８７％、地域２等の店舗について１１．９６％等、各地域の全ての店舗についての平均不足レジスタ百分率を示すことができる。目標達成店舗百分率５９６は、例えば、地域１の店舗について９．０９％、地域２の店舗について６１．４０％等、ＧＵＩウィンドウ４５０の不足ＲＯＰ目標フィールド４６２に示されている目標を達成している各地域内の店舗の百分率を示すことができる。

図１６は、システム１００によって生成される例示的な更なるキーパフォーマンス指標レポート６００を示している。レポート６００は、理想的レジスタ稼働率レポート５００の第１のセクション５０２と実質的に同様な第１のセクション５０２を含むことができ、ここには、レポート６００が生成される国、会計年度及び週が示されている。レポート６００は、例えば、地域５０６、バナー５０８、フォーマット５１０、店舗総数５１２等、レポート５００の小見出しと実質的に同様な１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。レポート６００は、更に、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含む行のアレイ５１４を含むことができる。なお、アレイ５１４に示されているデータは、第１のセクション５０２に示されている会計年度の週の間の関心国の店舗を記述するデータに対応する。

レポート６００は、更に、レポート６００が１つ以上の更なるキーパフォーマンス指標のために生成されたことを示す第２のセクション６０２又はヘッダを含む。第２のセクション６０２は、１つ以上の更なるキーパフォーマンス指標、例えば、分を単位とする平均行列待ち時間６０４、秒を単位とする平均トランザクション時間６０６、１５分毎のレーンあたりの平均客数６０８、客のかご内の商品の数に基づく平均かごサイズ６１０、トランザクション百分率６１２、トランザクション百分率６１４、過剰レジスタ時間６１６等のそれぞれについて、１つ以上のコラム小見出しを含むことができる。幾つかの実施形態においては、トランザクション百分率６１２及び／又は６１４のための制限は、約５かご〜約３５かごの範囲とすることができる。一例として、図１６は、トランザクション百分率６１２及び６１４について、それぞれ２０かご以下及び２１かご以上の制限を示している。行及び列のアレイ６１８は、リストされた店舗又は地域毎に、それぞれのコラム小見出しについて生成されたデータを含むことができる。なお、アレイ６１８内に示すデータは、第２のセクション６０２のコラム小見出しに示すように、更なるキーパフォーマンス指標に関するデータである。

平均行列待ち時間６０４は、例えば、地域１の店舗について３．６分、地域２の店舗について１．７分等、各地域内の全ての店舗について行列に並ぶ客の平均的待ち時間を示すことができる。平均トランザクション時間６０６は、例えば、地域１の店舗について１つのトランザクションあたり５７秒、地域２の店舗について１つのトランザクションにつき５１秒等各地域の全ての店舗について客とレジ担当者の間のトランザクションの平均時間を示すことができる。１５分毎のレーンあたりの平均客数６０８は、例えば、地域１の店舗について１２人の客、地域２の店舗について１１人の客等、各地域の全ての店舗について１５分の時間間隔毎の各レーンの客の平均数を示す。平均かごサイズ６１０は、例えば、地域１の店舗について７商品、地域２の店舗について６商品等、各地域の全ての店舗ついて客のかご内の平均商品数を示す。トランザクション百分率６１２は、例えば、地域１の店舗について９５．４５％、地域２の店舗について９５．６２％等、各地域の全ての店舗について１５分の時間間隔内の２０かご以下のトランザクションの百分率を示すことができる。トランザクション百分率６１４は、例えば、地域１の店舗について４．５５％、地域２等の店舗について４．３８％等、１５分の時間間隔内の各地域の全ての店舗について２０かごを超えるトランザクションの百分率を示すことができる。過剰レジスタ時間６１６は、開設されていたＰＯＳ端末の実数を、当日の１５分間毎に、開設するべきであったと算出されるＰＯＳ端末の理想数から減算することによって、毎日算出してもよい。そして、この結果は、各日付の開設するべきであったレジスタの理想数に対する過剰又は不足の時間に変換することができ、例えば、地域１の店舗について２６０．２５時間のレジスタ不足、地域２の店舗について４７８６．７５時間のレジスタ過剰等、各地域内の全ての店舗について、選択された日付範囲内の全ての日におけるこの時間の合計をアレイ６１８内に示すことができる。

図１７は、システム１００によって実行されるコンピュータが実行可能な処理の例示的な方法を例示するフローチャートを示している。まず、システム１００の実施形態によって、１つ以上の店舗における１つ以上のＰＯＳ端末からのトランザクションパラメータのデータ表現、例えば、店舗番号、来店日、来店時間、客／トランザクション、開設レジスタ、処理時間等をプログラム的に収集又は受信することができる（ステップ７００）。例えば、トランザクションパラメータのデータ表現は、収集し、データベースに保存することができ、コードをプログラム的に実行して、トランザクションパラメータのデータ表現をシステム１００に問い合わせることができる。ユーザは、ＧＵＩウィンドウ４００及び／又はＧＵＩウィンドウ４５０を介して、１つ以上のキーパフォーマンス指標について、例えば、行列適切度目標、理想的稼働率目標、理想的ＲＯＰ目標、毎時スキャン目標等の１つ以上の目標又はターゲットを指定及び入力することができる（ステップ７０２）。システム１００は、システム１００のコードを実行してここに記述するアルゴリズムを実現することによって、収集されたトランザクションパラメータのデータ表現に基づき、１つ以上の店舗のパフォーマンスデータを生成することができる（ステップ７０４）。生成されたパフォーマンスデータを、１つ以上の指定された目標又はターゲットと比較して、各店舗のパフォーマンス及び／又は効率を判定することができ（ステップ７０６）、システム１００は、（例えば、図９〜図１６に関して上述したように）１又は複数のレポートを生成して、１つ以上の店舗のパフォーマンスの評価を補助することができる（ステップ７０８）。幾つかの実施形態においては、ある店舗について生成されたパフォーマンスデータを少なくとも１つの別の店舗のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータと比較することもできる。これによって、１つ以上の別の店舗と比較された店舗のパフォーマンスを判定することができる。

例示的な実施形態を記述したが、これらの実施形態は、限定的に解釈されることはなく、ここに明示的に記述した説明への追加及び修正も発明の範囲内に含まれるものとする。更に、ここに記述した様々な実施形態の特徴は、相互に排他的なものではなく、ここに明示的に記載されていないものであっても、本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、様々な順列及び組み合わせで実現できることは明らかである。

Claims (21)

1. 地理的に分散して配置された販売時点情報端末の利用を遠隔的に管理する方法であって、
   地理的に分散して配置された販売時点情報端末において、各販売時点情報端末の動作に関連付けられた店頭データを収集することと、
   前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末によって、前記店頭データを遠隔サーバに送信することと、
   前記遠隔サーバにおいて、前記店頭データを、前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末から受信することと、
   前記遠隔サーバによって、前記販売時点情報端末の推定行列長および稼働率の正確性を保証するように、現時点値までのトランザクション処理時間を制限することと、
   
   前記遠隔サーバによって、少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、特定期間の、前記販売時点情報端末における行列長値を推定することであって、前記行列長値のそれぞれを、前記店頭データから決められた客の到着率および前記店頭データから決められた列待ち平均時間を用い、前記客の到着率を乗じた前記列待ち平均時間に基づいて決定することと、
   前記遠隔サーバによって、前記行列長値に基づいて、販売時点情報端末を開けるか、閉じるかを決定することと、
   前記遠隔サーバによって、少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、前記特定期間の、前記販売時点情報端末の稼働率を推定することであって、前記稼働率を、前記客の到着率を客のサービス率によって除算することによって決定することと、
   前記少なくとも１つの地理的位置における販売時点情報端末の行列長を削減するために、前記遠隔サーバによって、後続期間において前記少なくとも１つの地理的位置で動作すべき販売時点情報端末の数量を決定することであって、客にサービスを提供するために費やした時間を前記特定期間で除算し、当該除算結果に前記稼働率を乗ずることにより、前記販売時点情報端末の数量を決定することと、
   を含む方法。
2. 請求項１において、さらに、
   キーパフォーマンス指標の目標を規定するパフォーマンス評価リクエストを、グラフィカルユーザインターフェースを介して、ユーザから受信することを含む、方法。
3. 請求項２において、
   前記店頭データは、前記販売時点情報端末において実行されるトランザクションに基づくトランザクションパラメータを示す電子データを含む、方法。
4. 請求項３において、さらに、
   前記トランザクションパラメータに基づいて、前記キーパフォーマンス指標の目標に関連する店舗のパフォーマンスを示す、店舗のパフォーマンスデータをプログラムで生成することを含む、方法。
5. 請求項４において、
   前記店舗の１つのパフォーマンスデータを、少なくとも１つの別の店舗のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータと比較し、前記少なくとも１つの別の店舗に対する前記店舗のパフォーマンスを判定することを含む、方法。
6. 請求項４において、
   前記パフォーマンスデータの生成及びユーザからの電子要求の少なくとも１つに応じて、前記パフォーマンスデータを前記目標と比較することを含む、方法。
7. 請求項２において、
   前記キーパフォーマンス指標は、行列長適切度、理想的レジスタ稼働率、理想的レジスタ開設パフォーマンス、過剰レジスタ開設パフォーマンス、不足レジスタ開設パフォーマンス及び毎時スキャン商品数の少なくとも１つを含む、方法。
8. 請求項４において、
   前記トランザクションパラメータに基づいて、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラムで生成することは、
   特定期間における前記店舗への客の到着率と、前記特定期間における前記店舗での客のサービス率とを判定することと、
   前記客の到着率を前記客のサービス率で除算することによって定義される理想的レジスタ稼働率を判定するコードを実行することと、
   を含む請求項１記載の方法。
9. 請求項８において、
   前記トランザクションパラメータに基づいて、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラム的に生成することは、
   前記客のサービス率と前記客の到着率の間の差の逆数によって定義される、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間を判定するコードを実行することと、
   前記列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間と、前記客のサービス率の逆数の間の差によって定義される、列で待ち及びサービスを受ける平均時間を判定するコードを実行することと、
   を含む、方法。
10. 請求項９において、
    前記トランザクションパラメータに基づいて、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラム的に生成することは、
    前記客の到着率及び客毎の前記列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間に基づいて、店舗内の客の平均数を判定するコードを実行することと、
    前記客の到着率及び前記列で待ち及びサービスを受ける平均時間に基づいて、列に並ぶ客の平均数を判定するコードを実行することと、
    を含む、方法。
11. 請求項８において、
    前記トランザクションパラメータに基づいて、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラムで生成することは、前記客の到着率、前記客のサービス率、及び動作中の販売時点情報端末の数量に基づいて、店舗が空である可能性を判定するコードを実行することを含む、方法。
12. 請求項１１において、
    前記トランザクションパラメータに基づいて、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラムで生成することは、前記客の到着率、前記客のサービス率、前記動作中の販売時点報端末の数量及び前記店舗が空である可能性に基づいて、列に並ぶ客の予測される数を判定するコードを実行することを含む、方法。
13. 処理デバイスによって実行され、前記処理デバイスに、地理的に分散して配置された販売時点情報端末を遠隔的に管理する方法を実現させる命令を保存する不揮発性コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
    地理的に分散して配置された販売時点情報端末において、各販売時点情報端末の動作に関連付けられた店頭データを収集することと、
    前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末によって、前記店頭データを遠隔サーバに送信することと、
    前記遠隔サーバにおいて、前記店頭データを、前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末から受信することと、
    前記遠隔サーバによって、前記販売時点情報端末の推定行列長および稼働率の正確性を保証するように、現時点値までのトランザクション処理時間を制限することと、
    前記遠隔サーバによって、少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、特定期間の、前記販売時点情報端末における行列長値を推定することであって、前記行列長値のそれぞれを、前記店頭データから決められた客の到着率および前記店頭データから決められた列待ち平均時間を用い、前記客の到着率を乗じた前記列待ち平均時間に基づいて決定することと、
    前記遠隔サーバによって、前記行列長値に基づいて、販売時点情報端末を開けるか、閉じるかを決定することと、
    前記遠隔サーバによって、少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、前記特定期間の、前記販売時点情報端末の稼働率を推定することであって、前記稼働率を、前記客の到着率を客のサービス率によって除算することによって決定することと、
    前記少なくとも１つの地理的位置における販売時点情報端末の行列長を削減するために、前記遠隔サーバによって、後続期間において前記少なくとも１つの地理的位置で動作すべき販売時点情報端末の数量を決定することであって、客にサービスを提供するために費やした時間を前記特定期間で除算し、当該除算結果に前記稼働率を乗ずることにより、前記販売時点情報端末の数量を決定することと、
    を含む媒体。
14. 請求項１３において、
    前記店頭データは、前記販売時点情報端末において実行されるトランザクションに基づくトランザクションパラメータを示す電子データを含み、
    前記処理デバイスが前記命令を実行することにより、前記処理デバイスが、前記客の到着率、前記客のサービス率、理想的レジスタ稼働率、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間、列で待ち及びサービスを受ける平均時間、店舗内の客の平均数、列に並ぶ客の平均数、店舗が空である可能性、列に並ぶ客の予測される数、トランザクション時間、並びに時間あたりの商品数の少なくとも１つを前記遠隔サーバが判定するコードを実行することを含む、媒体。
15. 地理的に分散して配置された販売時点情報端末を遠隔的に管理するためのシステムであって、
    トランザクションを実行し、各販売時点情報端末の動作に関連した店頭データを収集し、遠隔サーバに送信するように構成された、前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末と、
    前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末の前記店頭データを格納する遠隔サーバと、を備え、
    前記遠隔サーバが、
    前記地理的に分散して配置された販売時点情報端末から前記店頭データを受信し、
    前記販売時点情報端末の推定行列長および稼働率の正確性を保証するように、現時点値までのトランザクション処理時間を制限し、
    少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、特定期間の、前記販売時点情報端末における行列長値を推定し、
    前記遠隔サーバによって、前記行列長値に基づいて、販売時点情報端末を開けるか、閉じるかを決定し、
    少なくとも１つの販売時点情報端末が配置される地理的位置のそれぞれに関する、前記特定期間の、前記販売時点情報端末の稼働率を推定し、
    前記少なくとも１つの地理的位置における販売時点情報端末の行列長を削減するために、後続期間において前記少なくとも１つの地理的位置で動作すべき販売時点情報端末の数量を決定する、ように構成されており、
    前記遠隔サーバは、
    前記行列長値のそれぞれを、前記店頭データから決められた客の到着率および前記店頭データから決められた列待ち平均時間を用い、前記客の到着率を乗じた前記列待ち平均時間に基づいて決定し、
    前記稼働率を、前記客の到着率を客のサービス率によって除算することによって決定し、
    客にサービスを提供するために費やした時間を前記特定期間で除算し、当該除算結果に前記稼働率を乗ずることにより、前記販売時点情報端末の数量を決定する、
    システム。
16. 請求項１５において、
    前記店頭データは、前記販売時点情報端末において実行されたトランザクションに基づくトランザクションパラメータを示す電子データを含み、
    前記遠隔サーバは、
    キーパフォーマンス指標の目標を規定するパフォーマンス評価リクエストを、グラフィカルユーザインターフェースを介して、ユーザから受信し、
    前記トランザクションパラメータに基づいて、前記キーパフォーマンス指標の前記目標に関連する店舗のパフォーマンスを示す、前記店舗のパフォーマンスデータをプログラムで生成し、
    前記店舗の１つのパフォーマンスデータを少なくとも１つの別の店舗のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータと比較し、前記少なくとも１つの別の店舗に対する前記店舗の１つのパフォーマンスを判定するように構成されている、システム。
17. 請求項１６において、
    前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記キーパフォーマンス指標の目標の入力を受け付けるように構成され、
    前記遠隔サーバは、前記パフォーマンスデータの生成及び前記ユーザからの電子要求の少なくとも１つに応じて、前記パフォーマンスデータを前記目標と比較するように構成されている、システム。
18. 請求項１７において、
    前記遠隔サーバは、前記客の到着率、前記客のサービス率、理想的レジスタ稼働率、列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間、列で待ち及びサービスを受ける平均時間、店舗内の客の平均数、列に並ぶ客の平均数、店舗が空である可能性、列に並ぶ客の予測される数、トランザクション時間、並びに時間あたりの商品数の少なくとも１つを判定するコードを実行するように構成されている、システム。
19. 請求項１８において、
    前記遠隔サーバは、前記客の到着率を前記客のサービス率で除算することによって定義される理想的レジスタ稼働率を判定するコードを実行するように構成されている、システム。
20. 請求項１８において、
    前記遠隔サーバは、
    前記客の到着率及び前記客毎の列で待ち及びサービスを受けるために費やされる合計時間に基づいて、店舗内の客の平均数を判定するコードと、
    前記客の到着率及び前記列で待ち及びサービスを受ける平均時間に基づいて、前記列に並ぶ客の平均数を判定するコードと、
    を実行するように構成されている、システム。
21. 請求項１において、
    前記店頭データは、トランザクション時間、レジスタの開設数、レジスタ稼働パフォーマンス、推定行列長、推定行列待ち時間、およびかごサイズのうち少なくとも１つを含む、方法。
    

Images