DE69735641T2 - System und verfahren für wetterangepasste geschäftsfunktionsvorhersage - Google Patents

System und verfahren für wetterangepasste geschäftsfunktionsvorhersage Download PDF

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Description

  • Gebiet der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen die Geschäftsentwicklungsvorhersage, und im Besonderen die wetterangepasste Geschäftsentwicklungsvorhersage.
  • Verwandte Technik
  • A. Historische Perspektive des Einzelhandels
  • Der Einzelhandel wurde in der Vergangenheit durch den Wandel der Zeiten beeinflusst. Zum Beispiel unterlag der Einzelhandel den Auswirkungen von Krieg und Frieden, Änderungen im Lebensstil, demographischem Wandel, Verhaltensentwicklungen, wirtschaftlicher Expansion und Kontraktion, Steuerpolitik und Währungsschwankungen.
  • Der Zeitraum von 1965 bis 1975 war im Einzelhandel durch Wachstum und Segmentierung geprägt. Neue Arten von Geschäften wie Kaufhäuser, Spezialgeschäfte und Discounter erschienen auf der Bildfläche, was den Wettbewerb im Einzelhandel erhöhte. Ein Ergebnis dieses Wachstums war eine Verringerung in der Bruttospanne (Verkaufspreis – Kosten der verkauften Waren). Ein weiteres Ergebnis war eine Verschiebung der Lieferquellen. Ursprünglich wurden Waren ausschließlich von Verkäufern geliefert. Die Segmentierung und das Wachstum führten jedoch zu Spezialketten und Discountern, welche Waren intern herstellten (allgemein bekannt als vertikale Integration).
  • Der Zeitraum von 1975 bis 1980 war im Einzelhandel durch Desillusionierung und Komplexität geprägt. Inflation und der Eintritt von Frauen in die Arbeitswelt in einer signifikanten Anzahl führte zur Entwicklung eines anspruchsvolleren Konsumenten. Viele Einzelhändler begannen, die Grundaspekte der Verkaufspolitik in Bezug auf Warensortimente, Geschäftspräsentation, Kundenservice und Geschäftslokallage zu überdenken. Andere weniger fortschrittliche Einzelhändler setzten eine undisziplinierte und unstrukturierte Geschäftswachstumspolitik fort.
  • Im Zeitraum von 1980 bis 1990 war der Einzelhandel von der Erholung der Märkte und den daraus resultierenden Möglichkeiten geprägt. Ein wirtschaftlicher Boom stimulierte das Konsumentenvertrauen und die Nachfrage. Dies gekoppelt mit der Expansion des vorhergehenden Zeitraumes ebnete den Weg für den Einzelhandel zur überzogenen Kreditaufnahme und überzogener Baugröße. Mit ihrer erhöhten Größe waren Einzelhändler immer weniger in der Lage, die Informationen zu verwalten und zu analysieren, die in ihre Organisationen einströmten.
  • B. Einzelhandelsprobleme und -möglichkeiten von heute
  • Die Probleme und Möglichkeiten, mit denen der Einzelhändler konfrontiert ist, fallen unter zwei Faktorenkategorien: (1) externe Faktoren; und (2) interne (oder Branchen-) Faktoren. Zu externen Faktoren mit Auswirkungen auf den Einzelhandel zählen zum Beispiel schlechtes oder günstiges Wetter, steigende Lohnkosten, steigende Grundstückskosten, erhöhter Wettbewerb, die Wirtschaft, steigende Kapitalkosten, steigendes Konsumentenbewusstsein, steigende Vertriebskosten, demographischer Wandel und ausbleibendes Bevölkerungswachstum, weniger Arbeitskräfte und ein gleichbleibendes bis abnehmendes Pro-Kopf-Einkommen.
  • Zu internen (oder Branchen-) Faktoren mit Auswirkungen auf den Einzelhandel zählen zum Beispiel eine große Anzahl an Geschäften (Dezentralisierung), Homogenität unter den Einzelhändlern, kontinuierliche Preisreklame (gleich der verringerten Bruttospanne), sinkende Kundenloyalität, minimaler Kundenservice, physische Wachstumsbeschränkungen und große Mengen an spezifischen EinzelhandelsGeschäftslokalinformationen.
  • Wachstum und Rentabilität können nur durch Maximierung der Produktivität und Rentabilität der primären Vermögenswerte des Einzelhandelsgeschäfts, d.h. Waren (Bestand), Personal und Verkaufsraum erreicht werden. Die oben genannten externen und Branchenfaktoren haben die Belastung für einen Einzelhändler erhöht, die Produktivität dieser Vermögenswerte aufrecht zu erhalten.
  • Von den drei primären Vermögenswerten ist die Warenproduktivität besonders wichtig, und zwar aufgrund der einschränkenden Wirkung externer und interner Faktoren auf das Personal und die Raumproduktivität (z.B. physische Wachstumseinschränkungen und hohe Lohnkosten). Warenproduktivität kann am besten erreicht werden, indem eine effektive Produktmischung in einem Geschäft durch die Produkteigenschaft beibehalten wird (Warensortimente).
  • Um effektivere Warensortimente zu erreichen, muss ein Einzelhändler einen Warenplan besitzen, welcher den Einzelhändler befähigt, (1) spezifische Zielwarensortimente für jeden einzelnen Geschäftsstandort zu definieren, zu finden, zu beschaffen und zu erreichen; (2) einen effizienten, ununterbrochenen Fluss von der Lieferquelle zum Geschäft zu erreichen; (3) Geschäftssortimente aufrecht zu erhalten, welche die angestrebten finanziellen Ziele erreichen; und (4) effektiv über alle Geschäftsbereiche hinweg zu kommunizieren, um eine koordinierte Aktion und Reaktion zu erleichtern.
  • Solch ein effektiver Warenplan muss alle möglichen externen und Branchenfaktoren in Betracht ziehen. Um dieses Wissen zu erlangen, muss ein Einzelhändler reagiblen und einfachen Zugang zu den Daten haben, welche mit diesen Faktoren in Verbindung stehen, im Folgenden externe bzw. Branchendaten genannt. Um diese Daten, welche aus vielen Quellen stammen und in vielen Formaten vorliegen zu assimilieren und zu analysieren, haben Einzelhändler damit begonnen Management Informationssysteme (MIS) zu nutzen.
  • Die primäre Funktion der MIS-Abteilung im Einzelhandel war das elektronische Sammeln, Speichern, Abrufen und Manipulieren von Geschäftslokalinformationen. Aufgrund der großen Menge erzeugter Geschäftslokaldaten kamen primär Großrechner-basierte Systeme zum Einsatz. Zu Geschäftslokalinformationen zählen jegliche registrierbare Ereignisse wie Einkauf, Eingang, Zuordnung, Vertrieb, Kundenreklamationen, Warentransfers, Warenpreissenkungen, Verkaufsförderungspreissenkungen, Inventur, Geschäftslokalverkehr sowie Daten der Arbeitskräfte. Im Gegensatz zum extensiven Sammeln und Speichern interner Daten verarbeiteten diese Systeme normalerweise keine externen Daten. Vielmehr wurden diese Nichtbranchen-Daten einfach gesammelt und dem Einzelhändler für die persönliche Interpretation bereitgestellt.
  • Da das Verständnis der Dynamik auf lokalem und regionalem Niveau eine Voraussetzung für erhöhte Einzelhandelsproduktivität ist, würden Einzelhändler im Wesentlichen Geschäftslokalinformationen auf Geschäftslokalniveau zur anschließenden Analyse für die Identifikation von Grundtendenzen in riesige Großrechner-Datenbanken eingeben. Die Verwendung von Großrechnern erfordert jedoch normalerweise den Aufwand einer großen MIS-Abteilung, um die Datenanfragen zu verarbeiten. Außerdem besteht eine inhärente Verzögerung vom Zeitpunkt einer Datenanfrage zum Zeitpunkt der tatsächlichen Ausführung. Diese Struktur verhinderte bisher, dass MIS-Systeme für die Nutzung durch Führungskräfte, die normalerweise keine Computerspezialisten sind und so auf Datenanfragen an MIS-Spezialisten angewiesen sind, kostengünstig bei täglichen Entscheidungen wurden.
  • 37 illustriert ein Blockdiagramm einer herkömmlichen MIS-Systemarchitektur, wie sie im Einzelhandel verwendet wird. Bezugnehmend auf 37 speichert eine MIS-Architektur 3701 Geschäftslokalinformationen (eine Form von internen Daten) und überträgt diese Informationen (Daten) zum Zweck der unternehmerischen Planung und Kontrolle elektronisch an die gesamte Organisation.
  • An der Verkaufsstelle 3704 verzeichnen Scanner 3708 und elektronische Register 3710 Transaktionen zur Erzeugung von POS-Daten 3706. Zu diesen Transaktionen zählen Daten in Verbindung mit Kundenkäufen, Kundenreklamationen, Warentransfers, Warenpreissenkungen, Verkaufsförderungspreissenkungen, usw. POS-Daten 3706 sind eine Form von Geschäftslokalinformationen 3716. Zu Geschäftslokalinformationen 3716 zählen außerdem weitere Geschäftslokaldaten 3712. Zu weiteren Geschäftslakaldaten 3712 zählen Daten in bezug auf Eingang, Zuweisung, Vertrieb, Bestand, Geschäftsverkehr, Arbeitskräfte, usw. Weitere Geschäftslokaldaten 3712 werden im Allgemeinen durch andere geschäftsinterne Systeme erzeugt.
  • Geschäftslokalinformationen 3716 werden durch Zentralen, normalerweise über ein Modem oder Standleitungsmittel 3717 von der Verkaufsstelle 3704 abgerufen (elektronisch übertragen). POS 3704 stellt einen typischen Standort dar (Einzelhandelsgeschäft). Die MIS-Architektur 3701 kann jedoch auch mehrere POS-Standorte 3704 unterstützen.
  • Eine Datenspeicherungs- und -abrufeinrichtung 3720 empfängt Geschäftslokalinformationen 3716 mit Hilfe von Computerhardware 3722 und -software 3724. Die Datenspeicherungs- und -abrufeinrichtung 3720 speichert Geschäftslokalinformationen 3716. Die Geschäftslokalinformationen 3716 werden in den Datenanalysator 3727 abgerufen. Der Datenanalysator 3727 formt und analysiert Geschäftslokalinformationen 3716 mittels Benutzerbefehle zum Erzeugen von Daten in Form von Berichten zur Verwendung bei der Erstellung eines Managementplans 3730.
  • In den 70er und 80er Jahren wurde der Abruf von Geschäftslokalinformationen 3716 in den Datenanalysator 3727 und die anschließende Berichterstellung manuell durchgeführt oder erfolgte elektronisch durch eine Kundenwunschanfrage an das MIS-Abteilungspersonal. In jüngster Vergangenheit hat sich, als Reaktion auf den Bedarf an einer schnellen Organisationsschnittstelle zu Daten für die Managementplanerstellung, eine große Industrie für Organisationsinformationssysteme (Executive Information Systems – EIS) entwickelt. Bezugnehmend auf 37, besitzt ein EIS 3729, welches üblicherweise auf einer PC-Arbeitsplatzplattform läuft, Schnittstellen zum MIS-Großrechner oder der Mittelbereichsdatenbank in der Datenspeicherungs- und -abrufeinrichtung 3720. Ein EIS-System ist ein computergestütztes System, über welches auf Informationen und Analysen zugegriffen werden kann bzw. welches diese erzeugen, verpacken und/oder liefern kann, zur Verwendung auf Verlangen von Benutzern, welche kein technisches Hintergrundwissen haben. Außerdem führen EIS-Systeme spezifische Managementanwendungen ohne eine übermäßige Interaktion mit dem Benutzer aus, was den Bedarf für ein Computersoftwaretraining und eine Dokumentation verringert oder ganz eliminiert.
  • Im Gegensatz zu Speicherinformationen 3716, bestehen externe Informationen 3736 aus manuellen Berichten, welche solche Themen wie Wirtschaftsvorhersagen, demographischen Wandel und Wettbewerbsanalyse abdecken. Bei herkömmlichen Systemen werden dem Benutzer externe Informationen 3716 für die Berücksichtigung bei der Entwicklung des Managementplanes 3730 separat zugänglich gemacht.
  • Technische Verbesserungen bei der Geschwindigkeit und der Speicherfähigkeit von PCs haben diesen Trend in Richtung von EIS-Systemen möglich gemacht, während die meisten Firmen jedoch weiterhin eine Großrechner- oder Minicomputer-Architektur für die grundlegende POS-Datenspeicherung- und -verarbeitung unterhalten. Die Einführung von leistungsstarken Minicomputern, lokalen Netzwerken (LANs) und PC-Systemen hat dazu geführt, dass viele der traditionellen Großrechner-Einzelhandelsanwendungen zu diesen neuen Plattformen abgewandert sind.
  • C. Arten von Wetteranomalien
  • Wetteranomalien sind eher ein regionales und lokales Ereignis als ein nationales Phänomen in Ländern, welche eine solche geographische Dimension wie die USA besitzen. Dass soll nicht heißen, dass sehr anomales Wetter nicht ein ganzes Land oder einen ganzen Kontinent betreffen kann, und, zum Beispiel, für eine anomal heiße oder kalte Wetterperiode sorgt. Jedoch treten diese Ereignisse weniger häufig auf als regionale oder lokale Aberrationen.
  • Erheblicher Niederschlag und Temperaturabweichungen von normalen Ereignissen treten ständig in zeitlichen Intervallen in spezifischen Regionen und Gebieten innerhalb der Vereinigten Staaten auf.
  • Da das tatsächliche tägliche Auftreten um die langfristige „normale" oder „durchschnittliche" Trendlinie (in der Meteorologie basiert „normal" üblicherweise auf einem 30-Jahres-Durchschnitt) herum schwankt, können historische Durchschnitte der Vergangenheit sehr schlechte Vorhersagen für das zukünftige Wetter an einem bestimmten Tag und zu einer bestimmten Uhrzeit an einem beliebigen spezifischen Ort sein. Wetterauswirkungen sind bereits bedingungslos in einer MIS-POS-Datenbank eingebettet, so dass der Einzelhändler bewusst oder unbewusst eine Art historisches Wetter als einen Faktor bei jeglichem Planungsansatz verwendet, welche Trendlinienvorhersagen basierend auf historischen POS-Daten für einen bestimmten Ort und Zeitraum verwendet.
  • D. Wetter in Bezug auf nationale Planungsanwendungen
  • Auf nationalem Niveau ist das Wetter nur eine von mehreren wichtigen Variablen, welche die Kundennachfrage für die Produkte eines Einzelhändlers bestimmt. Mehrere weitere Faktoren sind, zum Beispiel, Preis, Wettbewerb, Qualität, Werbungsengagement sowie die Struktur der Einzelhändleroperationen (Anzahl der Geschäfte, Verkaufsfläche, Standort usw.). Relativ zur nationalen und regionalen Implementierung der Planung werden Trendlinienprojektionen von den Auswirkungen all dieser Variablen dominiert.
  • Wie zuvor beschrieben, verfolgen POS-Datenbanken die Verkaufstrends spezifischer Kategorien an spezifischen Standorten, welche dann in regionale und nationale Informationsberichte für die Geschäftsführung zusammengefasst und manipuliert werden. Da die Auswirkungen lokaler Wetteranomalien abgeschwächt werden können, wenn sie auf nationale Levels zusammengefasst werden (starke lokale Verkaufsschwankungen aufgrund des Wetters neigen dazu, sich auszugleichen, wenn sie in nationale Zahlen zusammengefasst werden), wurde die Auswirkung des Wetters in bezug auf die nationale Planung und Vorhersage noch nicht tiefgreifend untersucht.
  • E. Wetter in bezug auf regionale und lokale Planungsanwendungen
  • Die Auswirkung des Wetters auf regionalem und lokalem Niveau ist direkt und dramatisch. Auf der Geschäftslokalebene ist das Wetter häufig der Hauptantrieb von Verkäufen spezifischer Produktkategorien. Das Wetter beeinflusst auch den Geschäftsverkehr, was wiederum häufig Auswirkungen auf die Verkäufe aller Produkte hat. Das Wetter kann auch die zeitliche Planung und die Intensität von Preisreduzierungen beeinflussen, und es kann Warenmangelsituationen hervorrufen, welche die Wiederauffüllungszyklen aufgrund der inhärenten Zeitverzögerung vieler Wiederauffüllungsansätze nicht auffangen können.
  • Die Kombination entgangener Verkäufe aufgrund von Warenmangel und Preisreduzierungen, welche erforderlich sind, um sich langsam verkaufende Waren umzusetzen, sind enorme versteckte Kosten, sowohl in bezug auf entgangene Einnahmen als auch auf Opportunitätskosten. Nimmt man diese Kosten auf einem nationalen Level zusammen, dann ist das Wetter einer der letzten großen Bereiche des Einzelhandels, in dem Kosten verringert werden (Eliminierung zu großer Warenbestände) und Geschäfte ihre Produktivität verbessern können (weniger Preisreduzierungen ermöglichen eine höhere Spanne innerhalb der gleichen Verkaufsflächen).
  • Kurzum, das Wetter kann Möglichkeitsfenster oder potentielle Fallen schaffen, welche vollständig unabhängige Ereignisse in Bezug auf Wirtschaft, Demographie, Konsumenteneinkommen und Wettbewerbsfragen (Preis, Qualität) darstellen. Die Bargeld- und Opportunitätskosten in der Zusammenfassung sind enorm.
  • F. Herkömmliche Ansätze, die sich mit den Wetterauswirkungen befassen
  • Obwohl die Mehrheit der Einzelhändler die Auswirkungen des Wetters zur Kenntnis nehmen, erachten viele das Wetter nicht als ein Problem an sich, sondern sehen es vielmehr als einen vollständig unkontrollierbaren Teil der externen Umgebung.
  • Jedoch ist das zugrundeliegende Problem im Wesentlichen eines der Vorhersage der Zukunft, d.h. die Entwicklung eines Vorhersagemodells. Jeder Einzelhändler muss vorausschauend bestimmen können (informell oder formell), wie viel Warenbestand basierend auf der erwarteten Nachfrage und angemessener Warenbestandspuffer zu kaufen und zu vertreiben ist. Auch wenn viele herkömmliche Vorhersagemodellprozesse entwickelt wurden, geht doch keiner von ihnen angemessen das Problem der Wetterauswirkungen an.
  • Eine herkömmliche Lösung ist das absichtliche außer acht lassen der Auswirkungen des Wetters auf den Einzelhandel. In solchen Fällen behält der Einzelhändler hohe Warenbestandslevels bei und ersetzt verkauften Warenbestand schnell durch neuen. Dieser Ansatz erzeugt einen hohen Arbeitskapitalbedarf zur Aufrechterhaltung solch eines großen Warenbestandes.
  • Eine weitere herkömmliche Lösung für den Einzelhändler ist die qualitative Verwendung von Wetterinformationen, um den zukünftigen Bedarf vorherzusagen. Dieses Vorgehen ist, wenn von Entscheidungsträgern angewandt, sehr subjektiv und bewertet das Wetter nicht im vorhersehenden Sinn. Es quantifiziert auch nicht die Auswirkungen vergangenen und zukünftigen Wetters auf die Konsumentennachfragen.
  • Ein weiterer herkömmlicher Ansatz ist die Verwendung der Klimatologie. Klimatologie ist die Studie der auf der Erde vorherrschenden Klimas. Die Klimatologie synthetisiert Wetterelemente (Temperatur, Niederschlag, Wind usw.) über einen langen Zeitraum (Jahre), was in charakteristischen Wettermustern für ein bestimmtes Gebiet für einen bestimmten Zeitrahmen (wöchentlich, monatlich, saisonal usw.) resultiert. Dieser Ansatz verwendet kein vorhergesagtes Wetter als Parameter, welches für ein bestimmtes Gebiet je nach dem gegebenen Zeitraum von Jahr zu Jahr erheblich variieren kann.
  • Die Klimatologie liefert lediglich die durchschnittlichen Wetterbedingungen und deutet nicht auf das Wetter für einen beliebigen spezifischen zukünftigen Zeitrahmen hin.
  • Hersteller und Einzelhändler verlassen sich bekanntermaßen auf vage Vorhersagen, die durch den National Weather Service (die staatliche Behörde in den USA, beauftragt mit der Verbreitung von Wetterdaten an die Öffentlichkeit) entwickelt wurde, sowie weitere private Vorhersageunternehmen. Mit Bezug auf langfristige Vorhersagen können diese vage und zu breitgefächert sein, und es kann ihnen an regionaler oder lokaler Spezifität mangeln. Sie sind nur begrenzt verwendbar, da sie herausgegeben werden, um den angenommenen Wetterdurchschnitt für 30-, 60- oder 90-Tages-Zeiträume für große geographische Gebiete abzudecken. Diese Informationen können nicht quantifiziert oder einfach in ein MIS-basiertes Planungssystem integriert werden, welches auf ein tägliches oder wöchentliches Zeitinkrement für einen spezifischen Standort und eine spezifische Zeit ausgelegt ist.
  • Zusammengefasst weisen die obengenannten herkömmlichen Lösungen für Wetterplanungsprobleme im Einzelhandel einen oder mehrere Mängel auf, welche ihren kommerziellen Wert stark einschränken, da sie Folgendes nicht bereitstellen: (1) regionale und/oder lokale Spezifität bei der Messung vergangener Wetterauswirkungen und der Prognose zukünftiger Wetterauswirkungen, (2) das tägliche, wöchentliche und monatliche Inkrement der Planung und Vorhersage, welches im Einzelhandel erforderlich ist, (3) eine lange Vorhersagevorlaufzeit erforderlich durch solche Planungsanwendungen wie Kauf, Werbung, Reklame, Vertrieb, Finanzplanung, Arbeitszeitplanung und Geschäftsverkehrsanalyse, (4) die Quantifizierung der Wetterauswirkungen erforderlich für präzise Planungsanwendungen wie Einheitskauf und Einheitsvertrieb, Finanzplanungsvorhersage und Arbeitszeitplanung, (5) Zuverlässigkeit über eine 3- bis 5-tägige Vorlaufzeit hinaus, (6) ein vorhersagendes Wetterauswirkungsmodell, welches quantitative Wetterauswirkungsmessungen durch historische Korrelation mit quantitativen Vorhersagen verknüpft, (7) die Fähigkeit zum Entfernen historischer Wettereffekte aus vergangenen Einzelhandelsverkäufen zur Verwendung als Basislinie bei der Verkaufsvorhersage, (8) eine vollständig elektronische, computerisierte EIS-Implementierung für einfache Datenabfrage/-analyse mit spezifischen Funktionen, welche spezifische Managementplanungsanwendungen lösen, und (9) eine graphische Benutzerschnittstelle, welche ein Vorhersagemodell in Kurven, Formaten und Diagrammen darstellt, die unmittelbar für spezifische Managementanwendungen nützlich sind.
  • G. Problemumfang
  • Die obige Diskussion konzentrierte sich auf den Einzelhandel, d.h. die Auswirkungen von Wetter auf den Einzelhandel. Natürlich sind die Auswirkungen des Wetters nicht auf den Einzelhandel beschränkt. Stattdessen hat das Wetter Auswirkungen auf alle Aspekte menschlichen Bestrebens.
  • Dementsprechend gilt die obige Diskussion gleichermaßen für viele andere Anwendungen, einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, Einzelhandelsprodukte und Dienstleistungen, Herstellung/Produktion (d.h. Bau, Versorgung, Filmproduktionsunternehmen, Werbeagenturen, Forstwirtschaft, Bergbau), Transport, die Unterhaltungsbranche, die Restaurantbranche usw.
  • US-A-5444820 offenbart diese Merkmale dargelegt in der Einleitung der unabhängigen Patentansprüche. Die Erfindung ist durch diese Merkmale gekennzeichnet, im Kennzeichnungsabschnitt der Ansprüche 1 und 29 dargelegt sind.
  • Kurzbeschreibung der Figuren
  • Die vorliegende Beschreibung wird unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren beschrieben, wobei:
  • 1 ein Blockdiagramm eines wetterangepassten Einzelhandelsentwicklungsvorhersagesystems gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist;
  • 2 ist ein Blockdiagramm eines Computersystems, welches bevorzugt zur Implementierung der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
  • 3 ist ein Datenflussdiagramm eines Analysators und eine Konfigurators des Vorhersagesystems;
  • 4 ist ein Datenflussdiagramm einer graphischen Benutzerschnittstelle des Vorhersagesystems;
  • 5 ist ein Datenflussdiagramm des Administrationssetups des Vorhersagesystems;
  • 6, 13A, 13B, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 und 21 sind Flussdiagramme, welche die bevorzugte Operation und den Steuerungsfluss der vorliegenden Erfindung darstellen;
  • 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13C und 22 stellen bevorzugte Datenbanken, die durch die vorliegende Erfindung verwendet werden, dar;
  • 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36A, 36B, 38, 39, 40, 41 und 42 sind Fenster oder Screen-Shots, die durch die graphische Benutzerschnittstelle der vorliegenden Erfindung erzeugt werden; und
  • 37 ist ein Blockdiagramm einer herkömmlichen MIS-Systemarchitektur wie sie im Einzelhandel verwendet wird.
  • Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
  • Überblick der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein System und Verfahren zur Einzelhandelsentwicklungsvorhersage. Wie hierin verwendet bezieht sich der Begriff „Einzelhandelsentwicklung" auf alle statistischen Kriterien in bezug auf die Einzelhandelsverkaufsentwicklung wie die Bruttoeinnahmen, die Nettoeinnahmen, Einheitsverkäufe, Kundenverkehr usw. Der Einfachheit halber ist die vorliegende Erfindung hierin im Kontext einer Einzelhandelsumgebung beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die Erfindung zusätzlich zum Einzelhandel auch für die Verwendung auf jedem gewerblichen Ebene wie Herstellung, Vertrieb, Mehrwertdienstleistungen usw. angepasst und vorgesehen ist. Darüber hinaus ist die vorliegende Erfindung zur Verwendung mit jeder/m Unternehmung und/oder Branche und/oder Markt gut geeignet und angepasst, welche/r potentiell oder tatsächlich durch das Wetter beeinflusst ist. Dies beinhaltet, jedoch nicht darauf beschränkt, Einzelhandelsprodukte und Dienstleistungen, Herstellung/Produktion (d.h. Bau, Versorgung, Filmproduktionsunternehmen, Werbeagenturen, Forstwirtschaft, Bergbau), Transport, die Unterhaltungsbranche, die Restaurantbranche usw.
  • Die vorliegende Erfindung ist „wetterangepasst". Anders ausgedrückt, die vorliegende Erfindung berücksichtigt bei der Vorhersage der Einzelhandelsentwicklung die Auswirkungen des Wetters. Zum Beispiel wird angenommen, dass die Erfindung verwendet wird, um die Aussichten des Marktes für Schlitten für den nächsten Januar vorherzusagen. Bei der Ausführung dieser Vorhersagefunktion berücksichtigt die vorliegende Erfindung die Wettervorhersage für den nächsten Januar (zum Beispiel, ob der Schneefall unter dem saisonalen Normalwert, auf dem saisonalen Normalwert oder über dem saisonalen Normalwert liegen wird). Da sie das Wetter berücksichtigt, ist die vorliegende Erfindung im Allgemeinen genauer als ähnliche Systeme und Verfahren, welche die Auswirkungen des Wetters unberücksichtigt lassen.
  • 1 ist ein Blockdiagramm eines wetterangepassten, Einzelhandelsentwicklungsvorhersagesystems 102 (hierin auch System genannt) gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Das System 102 umfasst ein Administrator-Setup 104, einen Analysator 106, ein Entscheidungsunterstützungsgerät 108 (hierin auch Konfigurator genannt) und eine graphische Benutzerschnittstelle (GUI: Graphical User Interface) 110.
  • 21 stellt ein Flussdiagramm 2102 dar, welches die Operation dieser Komponenten auf hohem Niveau zeigt. Im Flussdiagramm 2102 werden die Schritte 2118 durch das Administrator-Setup 104 gemäß den Befehlen eines Systemsadministrators 502 (5) ausgeführt. Die Schritte 2120 werden durch den Analysator 106, den Konfigurator 108 und der GUI 110 gemäß den Befehlen eines Benutzers 402 (4) ausgeführt. Systemadministrator 502 und Benutzer 402 können, müssen jedoch nicht notwendigerweise, die gleiche Person sein. Das Flussdiagramm 2102 wird nun unter Bezugnahme auf 5 (ein Datenflussdiagramm des Administrator-Setups 104), 3 (ein Datenflussdiagramm des Analysators 106 und Konfigurators 108) und 4 (ein Datenflussdiagramm der GUI 110) beschrieben. Das Flussdiagramm 2102 beginnt mit Schritt 2104, wobei die Steuerung umgehend zu Schritt 2106 springt.
  • In Schritt 2106 ermöglichen es das Administrator-Setup 104 und die GUI 110 dem Systemadministrator 502, eine kundenspezifische Ansicht für die Spezifikationen einer Partei zu definieren. Schritt 2106 wird nun unter Bezugnahme auf 5 detaillierter beschrieben.
  • Die vorliegende Erfindung verwendet Wetter- und Verkaufsdaten 304, 505. Zu den Wetterdaten zählen saisonale Wetterdaten (zum Beispiel die Temperatur im Juni letzten Jahres), historische Wetterdaten (zum Beispiel die Temperatur letzten Juni) und Vorhersagewetterdaten (zum Beispiel eine Vorhersage, wie die Temperaturen nächsten Juni sein werden). Die saisonalen Wetterdaten, zum Beispiel die saisonale Temperatur, stellen einen kleinen Temperaturbereich dar, welcher implementierungsabhängig für einen spezifischen Standort und Zeitraum ist. Er basiert auf 40 % des Auftretens zentriert um die mittlere Temperatur während eines 30-Jahres-Zeitraumes herum. Die historischen Wetterdaten stellen vorzugsweise eine Bibliothek von historischen Wetterdaten dar, welche zwei bis fünf Jahre abdecken, obwohl alternativ auch andere Zeitspannen möglich und durch die vorliegende Erfindung eingeschlossen sind. Die Vorhersagewetterdaten stellen Wettervorhersagen für bevorzugt fünfzehn Monate dar, obwohl alternativ auch andere Zeitspannen möglich und durch die vorliegende Erfindung eingeschlossen sind. Datenbanken saisonaler Wetterdaten und historischer Wetterdaten sind aus vielen öffentlich und/oder gewerblich erhältlichen Veröffentlichungen und Services erhältlich.
  • Die Vorhersagewetterdaten sind kommerziell von der Strategic Weather Services Wayne, Pennsylvania erhältlich. Weitere Formen der Vorhersagewetterdaten sind aus anderen kommerziellen Quellen erhältlich, jedoch können diese anderen Formen nicht direkt mit der vorliegenden Erfindung verwendet werden, sondern sie müssen zuvor modifiziert werden, damit sie mit der hierin diskutierten Form und Substanz konsistent sind.
  • Die Wetterdatenbank 505 umfasst die Wettergeschichte 306, Wettermuster 308 und Wettervorhersagen 312. Die Verkaufsdatenbank 304 stellt die Verkaufsdaten einer Partei in der Vergangenheit dar. Die Partei ist eine Einheit (wie eine Kette von Einzelhandelsgeschäften), welche das Vorhersagesystem 102 nutzen möchte, um die zukünftige Einzelhandelsentwicklung vorherzusagen. (Der obengenannte Benutzer 402 ist bevorzugt ein Mitarbeiter der Partei.) Die Verkaufshistoriedatenbank 304 umfasst bevorzugt Verkaufsdaten aus der Vergangenheit, welche alle Produkte betreffen, welche in allen kommerziellen Verkaufsstellen der Partei zum Verkauf angeboten wurden. Üblicherweise beinhalten die Verkaufsdaten die historischen Verkaufsdaten des vergangenen Jahres, können jedoch auch andere Zeitspannen einschließen.
  • Verständlicherweise ist die Wetterdatenbank 505 und die Verkaufshistoriedatenbank 304 potentiell sehr groß. Auch sind viele der in der Wetterdatenbank 505 und der Verkaufsdatenbank 304 enthaltenen Informationen möglicherweise irrelevant für die Bedürfnisse der Partei. Zum Beispiel ist die Partei möglicherweise nur an den historischen Wetterdaten der letzten beiden Jahre interessiert. Auch ist die Partei möglicherweise nur an der Analyse der Entwicklung eines Teils seiner kommerziellen Verkaufsstellen interessiert und/oder eines Teils der von ihr angebotenen Produkte. Dementsprechend erlaubt es die vorliegende Erfindung der Partei, die Daten sowohl von der Wetterdatenbank 505 als auch von der Verkaufshistoriedatenbank 304 zu filtern, und dem Analysator 106 durch den Systemadministrator 502 nur die gewünschten Daten aus beiden Datenbanken zur Verfügung zu stellen. Der Datenfilterungsprozess wird durch das Administrator-Setup 104 durchgeführt.
  • Dementsprechend interagiert in Schritt 2106 der Systemadministrator 502 über die GUI 110 mit dem Administrator-Setup 104, um eine Ansicht kundenspezifisch einzustellen (d.h. die Parameter der bevorstehenden Ansicht zu etablieren). Der Systemadministrator 502 stellt die Ansicht kundenspezifisch gemäß der zuvor durch die Partei bereitgestellten Spezifikationen ein. Zum Beispiel kann die Partei spezifiziert haben, dass nur die Geschäfte A, B und E in die Ansicht eingeschlossen werden, und/oder dass nur Entwicklungsdaten in Bezug auf Schuhe und Hemden in die Ansicht eingeschlossen werden, und/oder dass nur Vorhersagewetterdaten für Januar bis einschl. Mai des nächsten Jahres eingeschlossen werden. Schritt 2106 wird unten detaillierter beschrieben.
  • In Schritt 2108 erzeugt das Administrator-Setup 104 eine Ansicht gemäß der Spezifikationen der Partei. Im Wesentlichen extrahiert das Administrator-Setup 104 in Schritt 2108 die Wetter- und Verkaufsinformationen aus der Wetterdatenbank 505 und der Verkaufshistoriedatenbank 304, welche benötigt werden, um die Spezifikationen der Partei wie in Schritt 2106 definiert zu erfüllen (zum Beispiel, wenn die Partei in Schritt 2106 Schuhe spezifiziert hat, dann werden in Schritt 2108 Einzelhandelsentwicklungsdaten mit Bezug auf Schuhe aus der Verkaufsdatenbank 506 extrahiert). Das Administrator-Setup 104 speichert die extrahierten Daten in einer Analysatoreingabedatenbank 302 und einer Wettervorhersagedatenbank 312.
  • Die Analysatoreingabedatenbank 302 wird im Analysator 106 verwendet; die Wettervorhersagedatenbank 312 wird in Verbindung mit der Analysatorausgabedatenbank 310 im Konfigurator 108 verwendet. Die Analysatorausgabedatenbank 310 und die Wettervorhersagedatenbank 312 werden durch die Partei verwendet, um die zukünftige Einzelhandelsentwicklung vorherzusagen.
  • In Schritt 2112 empfängt der Analysator 106 an jedem Kundenstandort die Analysatoreingabedaten 302 (siehe 3). Die Analysatoreingabedatenbank 302 umfasst eine Verkaufshistoriedatenbank 304, eine Wetterhistoriedatenbank 306 und eine Wettermusterdatenbank 308. Diese Datenbanken 304, 306 und 308 werden im Folgenden beschrieben. Der Analysator 106 analysiert die Analysatoreingabedatenbank 302 und erstellt eine Analysatorausgabedatenbank 310. Allgemein umfasst die Analysatorausgabedatenbank 310 Daten, welche die Art und Weise angeben, in welcher die Einzelhandelsentwicklung jedes Produktes in jedem Geschäft vom Wetter beeinflusst worden ist. Die Operation des Analysators 106 wird unten detaillierter diskutiert.
  • Auch in Schritt 2112 analysiert der Konfigurator 108 die Analysatorausgabedatenbank 310 und die Wettervorhersagedatenbank 312 und erstellt eine Konfiguratorausgabedatenbank 314. Allgemein umfasst die Konfiguratorausgabedatenbank 314 Daten, welche die erwartete zukünftige Einzelhandelsentwicklung jedes Produktes in jedem Geschäft angeben. Durch die Erzeugung der Konfiguratorausgabedatenbank 314 berücksichtigt der Konfigurator 108 die Auswirkungen des vorhergesagten zukünftigen Wetters. Die Operation der Konfigurators 108 wird unten detaillierter diskutiert.
  • In Schritt 2114 ermöglicht es die GUI 110 Benutzern 402 (welche üblicherweise durch die Partei angestellt sind), an jedem Kundenstandort Informationen aus der Analysatorausgabedatenbank 310, der Wettervorhersagedatenbank 312 und der Konfiguratorausgabedatenbank 314 sinnvoll zu extrahieren und zu analysieren. Die Operation der GUI 110 wird unten detaillierter diskutiert.
  • Flussdiagramm 2102 ist abgeschlossen, nachdem Schritt 2114 ausgeführt wurde, wie durch Schritt 2116 angegeben.
  • Bevorzugte Implementierung der vorliegenden Erfindung
  • In einer Ausführungsform betrifft die Erfindung ein Computersystem, welches wie hierin diskutiert funktioniert. Spezifisch könnte das Vorhersagesystem 102 mittels eines wie in 2 gezeigten Computersystems 202 implementiert werden. Üblicherweise würde sich ein Computersystem 202, welche das Vorhersagesystem 102 der vorliegenden Erfindung implementiert, am Ansichtsort und an jedem der Kundenstandorte befinden.
  • Das Computersystem 202 umfasst einen oder mehrere Prozessoren wie Prozessor 204. Der Prozessor 204 ist an einen Kommunikationsbus 206 angeschlossen.
  • Das Computersystem 202 umfasst außerdem einen Hauptspeicher 208, bevorzugt ein Direktzugriffsspeicher (RAM). Die Steuerungslogik 210 (d.h. Software) und Daten 212 (wie die Analysatoreingabedatenbank 302, die Analysatorausgabedatenbank 310, die Wettervorhersagedatenbank 312 und die Konfiguratorausgabedatenbank 314) sind im Hauptspeicher 208 gespeichert, können jedoch auch in einem Sekundärspeicher 214 gespeichert werden.
  • Das Computersystem 202 umfasst außerdem einen Sekundärspeicher 214. Der Sekundärspeicher 214 umfasst zum Beispiel ein Festplattenlaufwerk 216 und/oder ein entfernbares Speicherlaufwerk 218, welches ein Diskettenlaufwerk, ein Magnetbandlaufwerk, ein CD-Laufwerk usw. darstellt. Das entfernbare Speicherlaufwerk 218 liest von und/oder schreibt auf eine/r entfernbare/n Speichereinheit 220 auf eine bekannte Art und Weise. Die entfernbare Speichereinheit 220, auch Programmspeichergerät oder Computerprogrammprodukt genannt, stellt eine Diskette, ein Magnetband, eine CD usw. dar. Verständlicherweise umfasst die entfernbare Speichereinheit 220 ein Computer-nutzbares Speichermedium, in welchem Computersoftware und/oder Daten gespeichert sind.
  • Computerprogramme (auch Computersteuerungslogik genannt) sind im Hauptspeicher 208 und/oder im Sekundärspeicher 220 gespeichert. Solche Computerprogramme ermöglichen es dem Computersystem 202 bei Ausführung, die Funktionen der vorliegenden Erfindung wie hierin diskutiert auszuführen. Insbesondere ermöglichen es die Computerprogramme bei Ausführung dem Prozessor 204, die Funktionen der vorliegenden Erfindung auszuführen. Dementsprechend stellen solche Computerprogramme Controller des Computersystems 202 dar.
  • In einer weiteren Ausführungsform betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt, welches ein computerlesbares Medium aufweist, in welchem wiederum die Steuerungslogik (Computersoftware) gespeichert ist. Die Steuerungslogik veranlasst bei Ausführung durch den Prozessor 204 den Prozessor 204 zur Ausführung der Funktionen der Erfindung wie hierin beschrieben.
  • In einer weiteren Ausführungsform ist die Erfindung primär in Hardware implementiert, unter Verwendung von zum Beispiel einem Hardware-Zustandsautomaten. Die Implementierung des Hardware-Zustandautomaten zur Ausführung der hierin beschriebenen Funktionen wird Fachleuten der/s entsprechenden Fachgebiete/s geläufig sein.
  • Das Computersystem 202 weist außerdem Eingabegeräte 222 wie eine Tastatur und/oder eine Maus, und Anzeigegeräte 224, wie einen Computermonitor auf.
  • Analysatoreingabedatenbank
  • Die Analysatoreingabedatenbank 302 weist eine Verkaufshistoriedatenbank 304, eine Wetterhistoriedatenbank 306 und eine Wettermusterdatenbank 308 auf. Diese werden im Folgenden beschrieben.
  • Verkaufshistoriedatenbank
  • Eine Beispielverkaufshistoriedatenbank 304 (alternativ die Produkthistoriedatenbank genannt) ist in 7 gezeigt. Die Verkaufshistoriedatenbank 304 weist für jedes Jahr in der Ansicht eine oder mehrere Aufzeichnungen (oder Zeilen) für jedes in jedem Geschäft verkaufte Produkt auf. Für jede gegebene Produkt/Geschäft-Kombination gibt es eine Aufzeichnung für jeden von mehreren Datentypen. Die Datentypen stellen Entwicklungskriterien dar, welche verfolgt werden, wie Bruttoeinnahmen, Nettoeinnahmen, Anzahl der verkauften Artikel usw.
  • Es dürfte klar sein, dass die Erfindung jegliche Geschäftslokal- und/oder Produkt-bezogenen Daten beinhaltet und unterstützt. Zusätzlich zu dem oben erwähnten beinhalten solche Produktdaten (welche in der Verkaufshistoriedatenbank 304 gespeichert sind) Einzelhandels-POS-Daten, Versanddaten (Herstellungswerk, Großhandel usw.), Bestandsdaten, Geschäftslokalverkehrsdaten, Wirtschaftsdaten, demographische Daten, Bestelldaten usw.
  • Jede Aufzeichnung beinhaltet außerdem historische Entwicklungsinformationen für die Produkt/Geschäft-Kombination auf einer Pro-Zeitraum-Basis.
  • Zum Beispiel gehören die in der Beispielverkaufshistoriedatenbank 304 in 7 gezeigten Aufzeichnungen zu HÜTEN (d.h. das Produkt), welche in Geschäft 001 verkauft wurden (d.h. das Geschäft oder der Standort). Die Aufzeichnungen 702 und 706 betreffen historische Informationen für 1994, und die Aufzeichnungen 704 und 708 betreffen historische Informationen für 1995. Der Datentyp für Aufzeichnung 702 ist „Netto Dollar", was die Nettoverkaufseinnahmen darstellt. Aufzeichnung 702 umfasst die Nettoverkaufseinnahmeninformationen für HÜTE, welche 1994 in Geschäft 001 verkauft wurden. Diese Nettoverkaufseinnahmeninformationen werden auf einer Pro-Zeitraum-Basis bereitgestellt. Ein Zeitraum kann jedes beliebige Inkrement der Zeit wie ein Tag, ein Monat, ein Quartal usw. sein. Der Einfachheit halber sind in 7 nur sechs Zeiträume P1–P6 gezeigt. Mehr oder weniger Zeiträume sind möglich, je nach der jeweiligen Implementierung.
  • Die in der Verkaufshistoriedatenbank 304 enthaltenen Informationen sind abhängig von den Spezifikationen der Partei, welche dem Administrator-Setup 104 während des Ansichtsprozesses zur Verfügung gestellt wurden. Zum Beispiel kann die Partei angegeben haben, dass sie nur Daten zu Hüten und Schuhen haben möchte. In diesem Fall wären in der Verkaufshistoriedatenbank 304 keine Daten zu anderen Produkten außer Hüten und Schuhen enthalten (zur Klarstellung, die Verkaufshistoriedatenbank 304 im Beispiel in 7 enthält nur Einträge zu Hüten). Alternativ kann die Partei angegeben haben, dass sie nur an den Nettoverkaufseinnahmen und der Anzahl der verkauften Artikel interessiert ist (wie in 7 gezeigt). Alternativ dazu kann die Partei angegeben haben, dass sie Daten auf einer zweiwöchentlichen Basis analysieren möchte (in diesem Fall würden die Zeiträume jeweils einem Zweiwochenzeitraum entsprechen).
  • Wetterhistoriedatenbank
  • Eine Beispielwetterhistoriedatenbank 306 ist in 8 gezeigt. Die Wetterhistoriedatenbank 306 umfasst für jedes Jahr in der Ansicht eine oder mehrere Aufzeichnungen für jedes Stadtgebiet (Metropolitan Area – MA). (Der Begriff MA ist sehr ähnlich dem bekannten Begriff statistisches Stadtgebiet (Metropolitan Statistical Area – MSA)). Jedoch umschließt MA ein/e größere/s umgebende/s geographische/s Gebiet/Region als die strenge MSA-Definition.) (Da jedoch MA und MSA ähnlich sind, werden sie hierin austauschbar verwendet.) Die Wetterhistoriedatenbank enthält, jedoch nicht darauf beschränkt, Daten zu 309 Stadtgebieten. Diese Aufzeichnungen enthalten Informationen, welche das Wetter spezifizieren, welches in dem betreffenden MA in der in der Ansicht dargestellten Zeitspanne aufgetreten ist. Spezifisch gibt es für jedes MA eine Aufzeichnung für jeden von mehren Wetterdatentypen.
  • Es gibt drei Klassen von Wetterdatentypen mit Bezug auf die Wetterhistoriedatenbank: saisonal, aktuell und Kategorie (auch Wettermuster genannt). Ein saisonaler Datentyp ist der saisonale (oder durchschnittliche) Wert eines Wetterparameters. Dementsprechend ist der Datentyp „temp.sea" die Durchschnittstemperatur. Der Datentyp „snow.sea" ist der durchschnittliche Schneefall. Der Datentyp „prec.sea" ist der durchschnittliche Niederschlag.
  • Der aktuelle Datentyp ist der aktuelle Wert eines Wetterparameters. Dementsprechend ist der Datentyp „temp" die aktuelle Temperatur. Der Datentyp „snow" ist der aktuelle Schneefall. Der Datentyp „prec" ist der aktuelle Niederschlag.
  • Ein Kategoriedatentyp reflektiert den aktuellen Wert eines Wetterparameters im Vergleich zum saisonalen Wert. Dementsprechend reflektiert der Datentyp „temp.cat" die aktuelle Temperatur im Vergleich zur saisonalen Temperatur. Der Datentyp „prec.cat" reflektiert den aktuellen Niederschlag im Vergleich zum saisonalen Niederschlag. Ist ein Kategoriedatentyp gleich 1, dann war der aktuelle Wert größer als der saisonale Wert. Ist ein Kategoriedatentyp gleich 0, dann war der aktuelle Wert gleich dem saisonalen Wert (oder er entsprach ihm im Wesentlichen). Ist ein Kategoriedatentyp gleich –1, dann war der aktuelle Wert niedriger als der saisonale Wert. Diese Beziehungen sind in der Wettermusterlegende 1102 in 11 zusammengefasst dargestellt. Natürlich können alternativ andere Werte als 1, 0 und –1 verwendet werden, um diese Beziehungen anzugeben.
  • Die historischen Wetterinformationen in der Wetterhistoriedatenbank 306 werden auf einer Pro-Zeitraum-Basis bereitgestellt. Wie bereits zuvor angegeben, kann der Zeitraum jedes Inkrement der Zeit wie täglich, wöchentlich, zweiwöchentlich, monatlich, zweimonatlich, vierteljährlich usw. sein. Bevorzugt ist der durch das Inkrement der Zeit dargestellte Zeitraum in allen Datenbanken der gleiche.
  • Der Prozess des Administrator-Setup 104 bestimmt die Informationen, welche in der Analysatoreingabedatenbank 302 gespeichert werden. Zum Beispiel wird während des Prozesses des Administrator-Setups 104 die Länge des Zeitraumes spezifiziert. Außerdem werden die in der Wetterhistoriedatenbank 306 darzustellenden Jahre und Standorte (d.h. MAs) während des Administrator-Setup-Prozesses spezifiziert. Wie bereits zuvor vermerkt, wird der Administrator-Setup-Prozess durch den Systemadministrator 502 gemäß der Spezifikationen der Partei kundenspezifisch eingestellt. Weitere Informationen zum Administrator-Setup 104 folgen.
  • Es sei darauf hingewiesen, dass die Wetterhistoriedatenbank 306 auf einer Pro-MA-Basis beruht, wohingegen die Verkaufshistoriedatenbank 304 auf einer Pro-Geschäft-Basis beruht. Üblicherweise befinden sich mehrere Geschäfte in jedem MA. Das Vorhersagesystem 102 führt eine Geschäft/MA-Tabelle 1002 (10), welche eine Kartierung zwischen den Geschäften und MAs bereitstellt. Die in der Geschäft/MA-Tabelle 1002 enthaltenen Informationen werden bevorzugt durch die Partei bereitgestellt (d.h. die Einheit, welche die Geschäfte besitzt oder führt).
  • Wettermusterdatenbank
  • Die vorliegende Erfindung verwendet eine Reihe unterschiedlicher Wettermuster zur Charakterisierung des Wetters, welches während eines beliebigen gegebenen vergangenen Zeitraumes aufgetreten ist, oder welches für einen beliebigen gegebenen zukünftigen Zeitraum vorhergesagt wird. Bevorzugte Wettermuster sind in 9 dargestellt. Wie in 9 angegeben, zählen zu den in der vorliegenden Erfindung verwendeten exemplarischen Wettermustern Temperatur/Niederschlag, Temperatur/Schnee, anhaltendes Wetter, Temperatur/Niederschlag Verschiebung 1 Zeitraum und Temperatur/Schnee Verschiebung 1 Zeitraum. Die vorliegende Erfindung ist nicht auf diese Wettermuster beschränkt; so zählen zum Beispiel auch Temperatur/Niederschlag/Schnee-Kombinationen zu den Mustern.
  • Die Temperatur/Niederschlag- und Temperatur/Schnee-Wettermuster sind selbsterklärend.
  • Das anhaltende Wettermuster stellt zusammenhängende Wochen (oder andere Zeiträume) mit ähnlichem Wetter dar, zum Beispiel mit „Temperatur anhaltend für zwei Wochen" als Muster.
  • Das Muster „Temperatur saisonal/Niederschlag saisonal Verschiebung 1 Zeitraum" stellt das Auftreten von „Temperatur saisonal/Niederschlag saisonal" in der vergangenen Woche dar.
  • Temperatur saisonal/Schnee Verschiebung 1 Zeitraum ist ähnlich dem obengenannten.
  • Wie durch die obige Liste angegeben, umfasst jedes Wettermuster einen oder mehrere Wetterparameter. Zum Beispiel umfasst das Temperatur/Niederschlag-Wettermuster den Temperaturparameter und den Niederschlagsparameter. Für jeden beliebigen gegebenen Zeitraum kann jeder Parameter entweder saisonal, unter saisonal oder über saisonal sein (außer das anhaltende Wettermuster wie oben beschrieben). Für jeden beliebigen gegebenen Zeitraum sind die Werte dieser Wettermuster durch die Einträge in der Wetterhistoriedatenbank 306 dargestellt, welche den Kategoriedatentyp aufweisen. Zum Beispiel war 1994 beim Wettermuster in MSA100 während des Zeitraumes P1 die Temperatur über saisonal/Niederschlag über saisonal (siehe Aufzeichnung 802 und 804 in 8). Dieses Wettermuster ist durch T1P1 abgekürzt (siehe 11). Wettermuster 308 ist eine Datei, welche alle in 9 gezeigten Muster, ohne jedoch darauf beschränkt zu sein, enthält. Diese Datei wird zum „Nachschlagen" verwendet, damit das System bestimmen kann, welche Muster es verwenden wird.
  • Wettervorhersagedatenbank
  • Eine Beispielwettervorhersagedatenbank 312 ist in 22 gezeigt. Die Wettervorhersagedatenbank 312 umfasst für jedes zukünftige Jahr in der Ansicht eine oder mehrere Aufzeichnungen für jedes Stadtgebiet (MA). Diese Aufzeichnungen enthalten Informationen, welche das Wetter spezifizieren, welches für das fragliche MA in der durch die Ansicht dargestellten zukünftigen Zeitspanne vorhergesagt wird. Spezifisch für jedes MA gibt es eine Aufzeichnung für jeden mehrerer Wetterdatentypen.
  • Es gibt außerdem drei Klassen von Wetterdatentypen wie in der Wetterhistoriedatenbank: saisonal, aktuell und Kategorie (auch Wettermuster genannt). Diese sind die gleichen wie die zuvor in Bezug auf die Wetterhistoriedatenbank 306 beschriebenen. Dementsprechend gilt die obige Beschreibung der Wetterhistoriedatenbank 306 auch für die Wettervorhersagedatenbank 312.
  • Beziehung zwischen Datenbanken der Vergangenheit und der Zukunft
  • Wie aus der obigen Beschreibung ersichtlich, sind die Verkaufshistoriedatenbank 304, die Wetterhistoriedatenbank 306 und die Wettermusterdatenbank 308 Datenbanken der Vergangenheit, da sie historische Informationen enthalten. Die Wettervorhersagedatenbank 312 ist eine Datenbank der Zukunft, da sie Informationen enthält, welche das vorhergesagte Wetter in der Zukunft betreffen.
  • Alle diese Datenbanken enthalten Informationen auf einer Pro-Zeitraum-Basis. Das durch einen Zeitraum dargestellte Inkrement der Zeit ist in allen Datenbanken das gleiche. Es wird angenommen, dass das Inkrement im Administrator-Setup-Prozess gleich einem Monat gesetzt wird. In diesem Beispiel steht der Zeitraum P1 für Januar. Spezifisch steht in der Verkaufshistoriedatenbank 304, der Wetterhistoriedatenbank 306 und der Wettermusterdatenbank 308 der Zeitraum P1 für Januar eines vergangenen Jahres. In der Wettervorhersagedatenbank 312 steht der Zeitraum P1 für Januar eines zukünftigen Jahres.
  • Zeiträume
  • Wie zuvor diskutiert, können Daten mittels eines beliebigen Zeitinkrements oder Zeitraumes, einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, täglich, wöchentlich, monatlich, vierteljährlich usw., in der Analysatoreingabedatenbank 302 und der Wettervorhersagedatenbank 312 gespeichert werden. Zum Beispiel können die Einnahmenverkäufe für jeden Standort täglich, wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich in der Verkaufshistoriedatenbank 304 gespeichert werden. Ähnlich können Wettervorhersageinformationen für jeden Standort täglich, wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich in der Wettervorhersagedatenbank 312 gespeichert werden. Bevorzugt ist das/der Zeitinkrement/Zeitraum das/der gleiche sowohl in der Analysatoreingabedatenbank 302 wie auch in der Wettervorhersagedatenbank 312. Das/Der Zeitinkrement/Zeitraum ist bevorzugt vom Benutzer wählbar. In der Praxis wählt der Systemadministrator das/den Zeitinkrement/Zeitraum während des Prozesses des Administrator-Setups 104 aus (unten beschrieben).
  • Betrieb des Analysators
  • Wie oben vermerkt, bestimmt der Analysator 106 die Art und Weise, in der die Einzelhandelsentwicklung jedes Produktes in jedem Geschäft durch das Wetter beeinflusst wurde. Ein solcher Betrieb des Analysators 106 wird nun beschrieben. Es erfolgt eine Bezugnahme auf ein Flussdiagramm 602 in 6, welches die Schritte darstellt, welche durch den Analysator 106 ausgeführt werden, während Schritt 2112 in 21 (zuvor beschrieben) ausgeführt wird. Flussdiagramm 602 beginnt mit Schritt 604, wobei die Steuerung umgehend zu Schritt 606 springt.
  • In Schritt 606 wählt der Analysator 106 zwei vorhergehende Jahre zur Evaluierung aus. Bevorzugt wählt der Analysator 106 in Schritt 606 die beiden unmittelbar vorhergehenden Jahre zur Evaluierung aus (in diesem Fall sind dies die Jahre mit der Bezeichnung Jahr N-1 und Jahr N-2, wobei N das aktuelle Jahr ist), jedoch könnte der Analysator 106 alternativ beliebige zwei oder mehr vergangene Jahre zur Analyse auswählen. Es wird angenommen, dass der Analysator 106 zum Zweck der Veranschaulichung 1994 und 1995 ausgewählt hat.
  • In Schritt 608 wählt der Analysator 106 eine Geschäft/Produkt-Kombination. D.h. der Analysator 106 wählt ein Geschäft und ein Produkt zur Evaluierung. Zum Zweck der Veranschaulichung wird angenommen, dass der Analysator 106 Geschäft 001 auswählt, sowie das Produkt HÜTE.
  • In Schritt 610 verwendet der Analysator 106 die Wettermusterdatenbank 308 und wählt ein Wettermuster zur Evaluierung aus. Zum Zweck der Veranschaulichung wird angenommen, dass der Analysator 106 das Wettermuster T1P1 (Temperatur über saisonal/Niederschlag über saisonal) zur Evaluierung einstellt.
  • An dieser Stelle hat der Analysator 106 ein Geschäft, ein Produkt und ein Wettermuster zur Evaluierung ausgewählt. Der Analysator 106 hat außerdem zwei Jahre ausgewählt, auf denen die Evaluierung basieren wird. In den folgenden Schritten bestimmt der Analysator 106 das Ausmaß, in dem das ausgewählte Wettermuster (in diesem Fall T1P1) die Einzelhandelsentwicklung für das ausgewählte Produkt (HÜTE) in dem ausgewählten Geschäft (Geschäft 001) über die ausgewählten zwei Jahre (1994 und 1995) hinweg beeinflusst hat.
  • In Schritt 612 wählt der Analysator 106 einen Zeitraum zur Evaluierung aus. Es wird angenommen, dass der Analysator 106 den Zeitraum P1 auswählt.
  • In Schritt 614 bestimmt der Analysator 106, ob das ausgewählte Wettermuster in dem ausgewählten Zeitraum von nur einem der beiden ausgewählten Jahre auftritt. Es sei zum Beispiel auf die Aufzeichnungen 802–805 in der Wetterhistoriedatenbank 306 gezeigt in 8 verwiesen. Im Zeitraum P1 trat das Wettermuster T1P1 sowohl 1994 als auch 1995 auf.
  • Wenn der Analysator 106 in Schritt 614 bestimmt hat, dass das ausgewählte Wettermuster in dem ausgewählten Zeitraum von nur einem der zwei ausgewählten Jahre nicht aufgetreten ist (wie dies im Zeitraum P1 der Fall war; dies ist auch der Fall in den Zeiträumen P2, P4, P5 und P6), dann wird Schritt 618 ausgeführt. In Schritt 618 wählt der Analysator 106 einen anderen Zeitraum zur Evaluierung aus.
  • Falls der Analysator 106 stattdessen in Schritt 614 bestimmt hat, dass das ausgewählte Wettermuster in dem ausgewählten Zeitraum von nur einem der zwei ausgewählten Jahre aufgetreten ist (wie dies im Zeitraum P3 der Fall ist; es sei darauf hingewiesen, dass das Wettermuster T1P1 nur 1995 auftritt), dann wird Schritt 616 ausgeführt.
  • In Schritt 616 bestimmt der Analysator 106, ob das ausgewählte Wettermuster eine positive Auswirkung, eine negative Auswirkung oder keine Auswirkung auf die Einzelhandelsentwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 hatte. Das ausgewählte Wettermuster hatte eine positive Auswirkung, wenn sich die Entwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 verbesserte. Das ausgewählte Wettermuster hatte eine negative Auswirkung, wenn sich die Entwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 verschlechterte. Das ausgewählte Wettermuster hatte keine Auswirkung, wenn die Entwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 gleich geblieben ist. Bezugnehmend auf die Verkaufshistoriedatenbank 304 in 7 sei darauf hingewiesen, dass die Nettoeinnahmen für HÜTE in Geschäft 001 im Zeitraum 3 für 1994 bei 60 $ lag, und bei 30 $ für 1995. Somit hatte das ausgewählte Wettermuster T1P1 eine negative Auswirkung auf den Verkauf von HÜTEN in Geschäft 001 während des Zeitraums P3 von 1994 bis 1995.
  • Außerdem inkrementiert der Analysator 106 in Schritt 616 das positive Zählergebnis, das negative Zählergebnis oder das unveränderte Zählergebnis. Das positive Zählergebnis wird inkrementiert, falls festgestellt wird, dass das ausgewählte Wettermuster eine positive Auswirkung auf die Einzelhandelsentwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 hatte. Das negative Zählergebnis wird inkrementiert, falls festgestellt wird, dass das ausgewählte Wettermuster eine negative Auswirkung auf die Einzelhandelsentwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 hatte. Das unveränderte Zählerergebnis wird inkrementiert, falls festgestellt wird, dass das ausgewählte Wettermuster eine keine Auswirkung auf die Einzelhandelsentwicklung in dem ausgewählten Zeitraum von Jahr N-2 bis Jahr N-1 hatte.
  • In Schritt 618 bestimmt der Analysator 106, ob es andere Zeiträume zu bearbeiten gibt. Die Anzahl der Zeiträume in jedem beliebigen gegebenen Jahr wurde zuvor während des Ansichtsprozesses bestimmt, wie zuvor diskutiert. Falls zusätzliche Zeiträume zu bearbeiten sind, dann kehrt die Steuerung zu Schritt 612 zurück. Der Analysator 106 bearbeitet die Schritte 612, 614, 616 und 618 für jeden Zeitraum in den in Schritt 606 ausgewählten Jahren.
  • Falls keine weiteren Zeiträume zu bearbeiten sind, wird Schritt 620 ausgeführt. In Schritt 620 speichert der Analysator 106 die Ergebnisse für das ausgewählte Wettermuster. Diese Daten werden in der Analysatorausgabedatenbank 310 gespeichert. Eine Beispielanalysatorausgabedatenbank 310 ist in 12 gezeigt. Die Analysatorausgabedatenbank 310 umfasst eine Aufzeichnung für jede Wettermuster/Geschäft/Produkt-Kombination. Jede Aufzeichnung speichert das positive Zählergebnis, das negative Zählergebnis und das unveränderte Zählergebnis für die Wettermuster/Geschäft/Produkt-Kombination. Diese Zählergebnisse geben die Art und Weise an, in der das ausgewählte Wettermuster die Einzelhandelsentwicklung des ausgewählten Produktes in dem ausgewählten Geschäft beeinflusst hat.
  • In Schritt 622 bestimmt der Analysator 106, ob weitere Wettermuster zu bearbeiten sind. Bevorzugt bearbeitet der Analysator 106 alle möglichen Wettermuster (siehe 9) für jede Produkt/Geschäft/Standort-Kombination. In Schritt 623 berechnet der Analysator 106 eine Bewertung für jedes Muster für jede Produkt/Standort-Kombination und speichert diese Bewertungen in der Datei „AEOUTPUT.DAT".
  • Falls weitere Wettermuster zu bearbeiten sind, kehrt die Steuerung zu Schritt 610 zurück. Ansonsten springt die Steuerung zu Schritt 624.
  • In Schritt 624 bestimmt der Analysator 106, ob weitere Geschäft/Produkt-Kombinationen zu bearbeiten sind. Bevorzugt werden alle Geschäft/Produkt-Kombinationen bearbeitet. Falls weitere Geschäft/Produkt-Kombinationen zu bearbeiten sind, kehrt die Steuerung zu Schritt 608 zurück. Ansonsten ist das Flussdiagramm 602 abgeschlossen, wie durch Schritt 626 angegeben.
  • Betrieb des Konfigurators
  • Wie zuvor diskutiert, bestimmt der Konfigurator 108 die erwartete zukünftige Einzelhandelsentwicklung für jedes Produkt in jedem Geschäft. Wenn diese Funktion ausgeführt wird, berücksichtigt der Konfigurator 108 die Auswirkungen von vorhergesagtem zukünftigem Wetter. Ein solcher Betrieb des Konfigurators 108 soll nun unter Bezugnahme auf ein Flussdiagramm 1302, dargestellt in 13A und 13B, detailliert beschrieben werden. Flussdiagramm 1302 stellt den Betrieb des Konfigurators 108 während der Ausführung von Schritt 2112 in 21 dar. Das Flussdiagramm 1302 beginnt mit Schritt 1304, wobei die Steuerung umgehend zu Schritt 1306 springt.
  • In Schritt 1306 wählt der Konfigurator 108 ein Produkt zur Evaluierung aus. Zum Zweck der Veranschaulichung wird angenommen, dass der Konfigurator 108 HÜTE auswählt.
  • In Schritt 1308 wählt der Konfigurator 108 einen Standort oder ein Geschäft zur Evaluierung aus. Es wird angenommen, dass der Konfigurator 108 Geschäft 001 auswählt. In Schritt 1310 wählt der Konfigurator 108 einen Zeitraum in einer zukünftigen Zeitspanne zur Evaluierung aus. Es wird angenommen, dass der Konfigurator 108 den Zeitraum P1 in der zukünftigen Zeitspanne auswählt.
  • An dieser Stelle hat der Konfigurator 108 ein Produkt, ein Geschäft und einen zukünftigen Zeitraum ausgewählt. In den folgenden Schritten schätzt der Konfigurator die Einzelhandelsentwicklung des ausgewählten Produktes in dem ausgewählten Geschäft während des ausgewählten zukünftigen Zeitraumes ein. Dabei berücksichtigt der Konfigurator 108 die Auswirkung des Wetters, welches für die zukünftige Zeitspanne vorhergesagt wird.
  • In Schritt 1312 identifiziert der Konfigurator 108 das Wettermuster, welches in dem vorhergesagten zukünftigen Zeitraum auftritt. Dazu sei zum Beispiel die Wettervorhersagedatenbank 312 in 22 in Betracht zu ziehen. Wie durch die Aufzeichnungen 2202 und 2204 angegeben, ist das vorhergesagte Wettermuster in MSA100 (wo sich Geschäft 001 befindet; siehe 10) in dem zukünftigen Zeitraum P1 T1P1. Dementsprechend identifiziert der Konfigurator 108 in diesem Beispiel in Schritt 1312 das Wettermuster T1P1 als das in dem ausgewählten zukünftigen Zeitraum P1 auftretende.
  • Viele Wettermuster treten potentiell in jedem beliebigen gegebenen Zeitraum auf. Zum Beispiel tritt das Wettermuster T1S1 (Temperatur über saisonal/Schneefall über saisonal) auch in dem zukünftigen Zeitraum P1 auf. In Schritt 1312 identifiziert der Konfigurator alle Wettermuster, welche in dem ausgewählten zukünftigen Zeitraum auftreten.
  • In Schritt 1314 bestimmt der Konfigurator 108 die Art und Weise, in der diese identifizierten Wettermuster in der Vergangenheit den Verkauf des ausgewählten Produktes in dem ausgewählten Geschäft beeinflusst haben. Insbesondere ruft der Konfigurator 108 in Schritt 1314 die positiven, negativem und unveränderten Zählergebnisse für die ausgewählten Produkt/Geschäft-Kombinationen aus der Analysatorausgabedatenbank 310 (auch „aeoutput.dat" genannt) ab. Der Konfigurator 108 tut dies für jedes identifizierte Wettermuster. Der Konfigurator 108 speichert diese Zählerergebnisse an einem temporären Speicherort.
  • Zum Beispiel sei die Beispielanalysatorausgabedatenbank 310 in 12 in Betracht zu ziehen. In Schritt 1314 ruft der Konfigurator 108 die positiven, negativen und unveränderten Zählerergebnisse aus der Aufzeichnung 1202 ab. Diese Aufzeichnung entspricht Geschäft 001 (das ausgewählte Geschäft), HÜTE (das ausgewählte Produkt) und T1P1 (eines der Wettermuster identifiziert im ausgewählten Zeitraum P1). Außerdem ruft der Konfigurator in Schritt 1314 die positiven, negativen und unveränderten Zählergebnisse aus Aufzeichnung 1204 ab. Diese Aufzeichnung entspricht Geschäft 001 das ausgewählte Geschäft), HÜTE (das ausgewählte Produkt) und T1S1 (das andere Wettermuster identifiziert im ausgewählten Zeitraum P1).
  • Wie zuvor angegeben, führt der Konfigurator 108 die Schritte 1312 und 1314 für jedes vorhergesagte Wettermuster, welches für den ausgewählten Zeitraum identifiziert wurde, durch. Dies ist durch Schritt 1316 angegeben. Nachdem alle Wettermuster in dem ausgewählten Zeitraum identifiziert (in Schritt 1312) und bearbeitet (in Schritt 1314) wurden, springt die Steuerung zu Schritt 1318.
  • In Schritt 1318 addiert der Konfigurator 108 alle positiven Zählergebnisse zum Erhalt eines positiven Gesamtzählerergebnisses für den ausgewählten Zeitraum. Außerdem addiert der Konfigurator 108 alle negativen Zählergebnisse zum Erhalt eines negativen Gesamtzählerergebnisses für den ausgewählten Zeitraum. Außerdem addiert der Konfigurator 108 alle unveränderten Zählergebnisse zum Erhalt eines unveränderten Gesamtzählerergebnisses für den ausgewählten Zeitraum. In Beispiel der 12 ist das positive Gesamtzählergebnis 4, das negative Gesamtzählergebnis ist 1 und das unveränderte Gesamtzählergebnis ist 0.
  • In Schritt 1320 verwendet der Konfigurator 108 das positive Gesamtzählergebnis, das negative Gesamtzählergebnis und das unveränderte Gesamtzählergebnis zum Erhalt einer Bewertung für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum. Diese Bewertung stellt eine Indikation der vorhergesagten Stärke des Marktes für das ausgewählte Produkt in dem ausgewählten Geschäft für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum im Hinblick auf das vorhergesagte Wetter dar. Die Art und Weise in der diese Bewertung erzeugt wird, wird unten diskutiert.
  • In Schritt 1322 bestimmt der Konfigurator 108, ob es weitere Zeiträume in der zukünftigen Zeitspanne für die ausgewählte Produkt/Geschäft-Kombination zu bearbeiten gibt. Der Benutzer 402 spezifiziert bevorzugt den Zeitraum in der zukünftigen Zeitspanne zur Bearbeitung. Falls weitere Zeiträume zu bearbeiten sind, kehrt die Steuerung zu Schritt 1310 zurück. Ansonsten springt die Steuerung auf Schritt 1324.
  • In Schritt 1324 speichert der Konfigurator 108 Informationen bezüglich der ausgewählten Produkt/Geschäft-Kombination in der Konfiguratorausgabedatenbank 1390 (auch „conf-out.dat" genannt). Die Konfiguratorausgabedatenbank 1390 umfasst eine Aufzeichnung für jede Geschäft/Produkt-Kombination. Jede Aufzeichnung speichert das positive Gesamtzählergebnis, das negative Gesamtzählergebnis, das unveränderte Gesamtzählergebnis und die Bewertung für jeden Zeitraum für die Geschäft/Produkt-Kombination.
  • In Schritt 1326 bestimmt der Konfigurator 108, ob weitere Standorte (d.h. Geschäfte) zu analysieren sind. Bevorzugt wählt der Benutzer 402 die zu analysierenden Standorte aus. Sind weiter Geschäfte zu analysieren, kehrt die Steuerung zu Schritt 1308 zurück. Ansonsten springt die Steuerung zu Schritt 1328.
  • In Schritt 1328 bestimmt der Konfigurator 108, ob weitere Produkte zu analysieren sind. Falls weitere Produkte zu analysieren sind, kehrt die Steuerung zu Schritt 1306 zurück. Ansonsten ist Flussdiagramm 1302 abgeschlossen, wie durch Schritt 1330 angegeben.
  • Berechnung von Bewertungen
  • Wie bereits zuvor diskutiert, verwendet der Konfigurator 108 in Schritt 1320 der 13B das positive Gesamtzählergebnis, das negative Gesamtzählergebnis und das unveränderte Gesamtzählergebnis zum Erhalt einer Bewertung für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum. Diese Bewertung stellt einen Indikator der vorhergesagten Stärke des Marktes für das ausgewählte Produkt in dem ausgewählten Geschäft für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum im Hinblick auf das vorhergesagte Wetter dar.
  • Wie außerdem zuvor diskutiert, verwendet der Analysator 106 in Schritt 623 der 6 das positive Gesamtzählergebnis, das negative Gesamtzählergebnis und das unveränderte Gesamtzählergebnis zum Erhalt einer Bewertung für jedes Wettermuster für jede Geschäft/Produkt-Kombination über alle bearbeiteten historischen Zeiträume hinweg. Die Art und Weise, in der diese Bewertungen erzeugt werden, sollen im Folgenden diskutiert werden.
  • Die Erfindung verwendet eine/n „Stärkekalkulations-" [„calc strength"] Algorithmus/Berechnung zur Berechnung von Bewertungen sowohl für den Analysator 106 als auch für den Konfigurator 108. Der „calc strength"-Algorithmus selbst, verwendet einen bekannten Binomialverteilungsalgorithmus. Zum Beispiel sind die Schritte, aus welchen der „calc strength"-Algorithmus zusammengesetzt ist, in einem Flussdiagramm 1602 gezeigt in 16 dargestellt, welches die Verwendung des „calc strength"-Algorithmus im Konfigurator 108 anzeigt. Das Flussdiagramm 1602 beginnt mit Schritt 1604, wobei die Steuerung sofort zu Schritt 1606 springt.
  • In Schritt 1606 summiert der Konfigurator 108 das positive Zählergebnis, das negative Zählergnis und die unveränderten Zählergebnisse zum Erhalt eines Gesamtzählergebnisses für jeden zukünftigen Zeitraum. Im zuvor beschriebenen Beispiel in 12 ist das positive Gesamtzählergebnis 4, das negative Gesamtzählergebnis ist 1 und das unveränderte Gesamtzählergebnis ist 0. Dementsprechend erhält der Konfigurator 108 ein Gesamtzählergebnis von 5.
  • In Schritt 1608 wählt der Konfigurator 108 entweder das positive Zählergebnis, das negative Zählergebnis oder das unveränderte Zählergebnis für die „calc strength"-Berechnung. Der Konfigurator 108 wählt bevorzugt den jeweils höchsten Wert aus positivem Zählergebnis, negativem Zählergebnis und unverändertem Zählergebnis aus. Im Beispiel der 12 ist das positive Gesamtzählergebnis höher als das negative Gesamtzählergebnis wie auch das unveränderte Gesamtzählergebnis. Dementsprechend wählt der Konfigurator 108 in Schritt 1608 das positive Zählergebnis zur Verwendung aus.
  • In Schritt 1610 bestimmt der Konfigurator 108, ob das Gesamtzählergebnis gleich Null ist. Ist es gleich Null, dann setzt der Konfigurator 108 in Schritt 1620 die Ergebnisse der „calc strength"-Berechnung auf Null. Ist das Gesamtzählergebnis ungleich Null, dann wird Schritt 1612 ausgeführt.
  • In Schritt 1612 verarbeitet der Konfigurator 108 die Binomverteilungsgleichung, welche Teil der „calc strength"-Berechnung ist. Die bevorzugte Binomverteilungsgleichung ist Folgende:
    Figure 00270001
    Gleichung 1
  • In Schritt 1614 modifiziert (oder limitiert) der Konfigurator 108 das Ergebnis der Gleichung 1. Insbesondere, wenn das Ergebnis der Gleichung 1 niedriger als 0 ist, dann wird das Ergebnis gleich 0 gesetzt. Ist das Ergebnis höher als 4, dann wird das Ergebnis gleich 4 gesetzt. Liegt das Ergebnis im Bereich von 0 bis 4 (jeweils einschließlich), dann wird das Ergebnis gleich der ganzzahligen Komponente des Ergebnisses gesetzt (diese Ganzzahlenfunktion kann alternativ durch einen Code außerhalb des Konfigurators 108 erfolgen). Es sei darauf hingewiesen, dass dieser Bereich implementierungsabhängig ist und andere Werte umfassen kann.
  • In Schritt 1616 wird das Ergebnis retourniert. Dieses Ergebnis stellt die Bewertung dar. Das Flussdiagramm 1602 ist nach Ausführung des Schrittes 1616 abgeschlossen, wie durch Schritt 1618 angegeben.
  • Betrieb der GUI
  • Die GUI 110 ermöglicht es Benutzern, das Administrator-Setup 104 auszuführen, welches die Analysatoreingabedatenbank 302 vorbereitet und verarbeitet. Außerdem ermöglicht es die GUI 110 Benutzern 402 wie zuvor diskutiert, Informationen sinnvoll aus der Analysatorausgabedatenbank 310, der Wettervorhersagedatenbank 312 und der Konfiguratorausgabedatenbank 314 zu extrahieren und zu analysieren. Der Betrieb der GUI 110 soll nun im Einzelnen diskutiert werden.
  • 20 zeigt die Art und Weise, in der Benutzer 402 durch die Funktionen und Services, die durch das Vorhersagesystem 102 bereitgestellt sind, navigieren können. Benutzer 402 navigieren durch das System 102 wie in 20 gezeigt durch Interaktion mit der GUI 110. Es dürfte verständlich sein, dass die in 20 gezeigten Steuerungsflüsse lediglich dem Zweck der beispielhaften Darstellung dienen. Die GUI 110 der vorliegenden Erfindung ist ausreichend flexibel und so konfigurierbar, dass Benutzer 402 auch auf andere Art und Weise durch das System 102 navigieren können, als die in 20 dargestellte.
  • Bei Initiierung des Vorhersagesystems 2004 wird dem Benutzer 402 das Hauptmenü 2004 angezeigt. Das Hauptmenü 2004 wird bevorzugt auf dem Computermonitor 224 angezeigt (dies gilt für alle hierin beschriebenen Bildschirme). Das Hauptmenü 2004 bietet dem Benutzer 402 verschiedene Menüauswahlpunkte, wie Administrator-Setup 104, Wetterauswirkung 2006, Wetteroptimierung 2012, Wettermustersuche 2014 und Standortbericht 2018. Der Benutzer 402 muss zuerst durch das Administrator-Setup 104 navigieren, bevor er mit einem der anderen Menüauswahlpunkte fortfahren kann.
  • Administrator-Setup
  • 37 stellt einen Bildschirm aus der GUI 110 dar, welcher den Betrieb der vorliegenden Erfindung bei Ausführung des Administrator-Setups 104 zeigt. Der Systemadministrator 502 verwendet das Administrator-Setup 104 zur Vorbereitung der Analysatoreingabedatenbank 302 zur Verwendung mit dem Analysator 106. Im Einzelnen wird das Administrator-Setup 104 verwendet, um die Gesamtwetterdatenbank 505 und die Verkaufshistoriedatenbank gemäß der Kundenspezifikation zu filtern, und so die Analysatoreingabedatenbank 302 und die Wettervorhersagedatenbank 312 wie oben diskutiert zu erzeugen.
  • Unter Bezugnahme auf 38 ist der erste Schritt im Administrator-Setup 104 das Definieren eines Ansichtsnamens 3802. Der Ansichtsname 3802 wird durch den Systemadministrator 502 eingegeben. Der Ansichtsname 3802 ist ein beliebiger Dateiname, welcher durch das zugrundeliegende Betriebssystem unterstützt wird. Der Ansichtsname ist einfach der Name der Ansicht, welche erzeugt wird.
  • Der Systemadministrator 502 gibt dann einen Zeitrahmen in das Feld 3804 ein. Der Zeitrahmen stellt die Zeitspanne der Ansicht dar. Bevorzugt führt der Systemadministrator 502 einen Doppelklick auf „Zeitrahmen" [„Time Frame"] aus, was in der Anzeige eines Zeitrahmeneingabefensters 3902 in 39 resultiert. In 39 kann der Systemadministrator 502 entweder einen benutzerdefinierten Bereich (siehe Auswahlfeld 3904), einen monatlichen Bereich (siehe Auswahlfeld 3906), einen wöchentlichen Bereich (siehe Auswahlfeld 3908) oder einen täglichen Bereich (siehe Auswahlfeld 3910) auswählen und eingeben. Für entweder den monatlichen Bereich, den wöchentlichen Bereich oder den täglichen Bereich, gibt der Benutzer den Monat, die Woche bzw. den Tag in das Feld 3912 ein. Wird der benutzerdefinierte Bereich ausgewählt, kann der Systemadministrator 502 die Bereiche manuell eingeben (siehe 3914), oder er kann einen Kalender verwenden (siehe 3912). Wählt der Systemadministrator 502 die Kalenderoption, dann wird ein Kalenderfenster 4202 angezeigt. In diesem Kalenderfenster 4202 kann der Systemadministrator 502 die Tage auswählen, welche in der Ansicht eingeschlossen sein sollen.
  • Wieder unter Bezugnahme auf 38 wählt der Systemadministrator 502 dann eine Vergleichsoption aus. Bevorzugt führt der Systemadministrator 502 einen Doppelklick auf einer Vergleichstaste 3806 aus, was in der Anzeige eines Vergleichsoptionsfensters 4002 resultiert. Das Vergleichsoptionsfenster 4002 umfasst das Feld 4004, in das der Systemadministrator 502 die Jahre eingeben kann, welche in der Ansicht dargestellt werden sollen (FCST steht für Vorhersage, LY steht für letztes Jahr und LLY steht für vor zwei Jahren). Es sei darauf verwiesen, dass der Analysator 106 zuvor zwei vorhergehende Jahre in seinen Berechnungen verwendet hat. LY und LLY stehen bevorzugt für diese beiden Jahre.
  • Das Vergleichsoptionsfenster 4002 umfasst außerdem die Auswahlfelder 4006, in welchem der Systemadministrator 502 auswählen kann, welche Art von Vergleich für die aktuelle Ansicht verwendet wird. Der Vergleich definiert, wie die Kategoriewerte zu bestimmen sind. Wenn zum Beispiel der ausgewählte Vergleich Vorhersage gegenüber letztem Jahr ist, dann werden die Kategoriewerte basierend auf einem Vergleich der Vorhersagewerte mit den Werten des letzten Jahres bestimmt.
  • Wieder unter Bezugnahme auf 38, kann der Systemadministrator 502 auswählen, welche Elemente er einschränken möchte. Dies erfolgt in dem Elementauswahlfeld 3808. Falls der Systemadministrator 502 die Produkte einschränken möchte, welche in der Ansicht dargestellt werden sollen, dann klickt der Systemadministrator 502 auf das Produktauswahlfeld 3850. In diesem Fall wird das Produktauswahlfenster 2408 in 24 angezeigt. Falls der Systemadministrator 502 die Standorte einschränken möchte, welche in der Ansicht dargestellt werden sollen, dann klickt der Systemadministrator 502 auf das Standortauswahlfeld 3850. In diesem Fall wird das Standortauswahlfenster 2505 in 25 angezeigt. Falls der Systemadministrator 502 die Wettermuster einschränken möchte, welche in der Ansicht dargestellt werden sollen, dann klickt der Systemadministrator 502 auf das Wetterauswahlfeld 3854. In diesem Fall wird das Wetterauswahlfenster 4102 in 41 angezeigt. Alle Produkte, Standorte und/oder Wettermuster werden in die Ansicht eingeschlossen, wenn die entsprechenden Auswahlfelder 3850, 3852 bzw. 3854 nicht angeklickt sind.
  • Wieder unter Bezugnahme auf 38, kann der Systemadministrator 502 auswählen, welches Einzelhandelsentwicklungskriterium in die Ansicht eingeschlossen werden soll. Dies erfolgt über die Entwicklungskriterienfelder 3810. Angenommen werden die Mehrfachkriterien der Verkaufshistoriedatenbank 304 wie Verkaufseinheiten, Verkaufseinnahmen usw. Der Systemadministrator 502 kann auswählen, welche davon in die Ansicht eingeschlossen werden sollen, indem das entsprechende Auswahlfeld 3856, 3858, 3860, 3862 im Entwicklungskriterienfeld 3810 anklickt wird.
  • Es sei darauf hingewiesen, dass das Obengenannte im Kontext der Ausführung der Schritte durch den Systemadministrator 502 beschrieben wurde. Alternativ kann der Benutzer 402 die Administrator-Setup-Funktion 104 ausführen.
  • Nachdem die Ansicht konfiguriert wurde, besteht nun Zugriff auf die weiteren in 20 gezeigten Menüoptionen (alternativ kann der Benutzer eine zuvor konfigurierte und gespeicherte Ansicht laden). Diese Menüoptionen werden im Folgenden beschrieben.
  • Wetterauswirkung
  • 14 stellt ein Flussdiagramm 1402 dar, welches die Operation der vorliegenden Erfindung zeigt, wenn die Wetterauswirkungsfunktion 2006 ausgeführt wird.
  • In Schritt 1406 ermöglicht es die GUI 110 dem Benutzer 402, ein oder mehrere Produkte zur Analyse auszuwählen. Die GUI 110 führt Schritt 1406 aus, indem sie ein Produktauswahlfenster 2408 wie in 24 gezeigt anzeigt. Produkte, welche zur Auswahl zur Verfügung stehen, werden in einem Verfügbar-zur-Auswahl-Feld 2402 angezeigt. Produkte, welche durch den Benutzer 402 ausgewählt wurden, werden in einem Ausgewählt-Feld 2404 angezeigt. Der Benutzer 402 verschiebt Produkte zwischen diesen beiden Feldern 2402 und 2404 mit Hilfe der Pfeile 2406 auf eine gut bekannte Art und Weise.
  • In Schritt 1408 ermöglicht es die GUI 110 dem Benutzer 402, ein oder mehrere Standorte zur Analyse auszuwählen. Die GUI 110 führt den Schritt 1408 aus, indem sie ein Standortauswahlfenster 2502 anzeigt. Standorte, welche zur Auswahl zur Verfügung stehen, werden in einem Verfügbar-zur-Auswahl-Feld 2506 angezeigt. Standorte, welche durch den Benutzer 402 ausgewählt wurden, werden in einem Ausgewählt-Feld 2504 angezeigt. Der Benutzer 402 verschiebt Standorte zwischen diesen beiden Feldern 2504 und 2506 mit Hilfe der Pfeile 2508 auf eine bekannte Art und Weise.
  • Es sei darauf hingewiesen, dass die Schritte 1406 und 1408 nicht unbedingt ausgeführt werden, wenn der Benutzer die Wetterauswirkungsoption 2006 aus dem Hauptmenü 2004 wählt. Die Schritte 1406 und 1408 können vor der Auswahl der Wetterauswirkungsoption 2006 durch den Benutzer 402 ausgeführt worden sein. Zum Beispiel könnte das Hauptmenü 2004 eine Produktauswahloption und eine Standortauswahloption beinhalten.
  • In Schritt 1410 greift der Konfigurator 108 auf die Analysatorausgabedatenbank 310 (auch „aeoutput.dat" genannt) zu und ruft alle Aufzeichnungen für die ausgewählte Produkte/ausgewählte Standorte-Kombinationen ab. Wenn zum Beispiel der Benutzer 402 Geschäft 001, Geschäft 002, STIEFEL und HÜTE ausgewählt hat, dann würde der Konfigurator 108 in Schritt 1410 die Aufzeichnungen 1202, 1204, 1206 und 1208 in der Beispielanalysatorausgabedatenbank 310 gezeigt in 12, auswählen.
  • In Schritt 1412 summiert der Konfigurator 108 für jeden ausgewählten Standort die positiven Zählergebnisse, um ein positives Gesamtzählergebnis zu erhalten. Der Konfigurator 108 summiert außerdem die negativen Zählergebnisse zum Erhalt eines negativen Gesamtzählergebnisses sowie die unveränderten Zählergebnisse zum Erhalt eines unveränderten Gesamtzählergebnisses.
  • In Schritt 1414 berechnet der Konfigurator 108 eine Bewertung für jeden Standort. Die Art und Weise, in der die Bewertungen berechnet werden, wurde zuvor beschrieben. Diese Bewertungen geben den Grad an, in dem die Verkäufe des ausgewählten Produktes an jedem ausgewählten Standort durch die Auswirkungen des Wetters beeinflusst wurden. Je positiver die Bewertung ist, desto höher ist die positive Auswirkung. Je negativer die Bewertung ist, desto höher ist die negative Auswertung. Ist die Bewertung Null, dann hat das Wetter keine Gesamtauswirkung.
  • In Schritt 1416 verarbeitet der Konfigurator 108 diese Bewertungen. Bevorzugt verarbeitet der Konfigurator 108 die Bewertungen durch, indem diese dem Benutzer 402 angezeigt werden. Der Konfigurator 108 zeigt dem Benutzer die Bewertungen an, indem er ein Wetterauswirkungsfenster 2302, wie in 23 gezeigt, anzeigt. Das Wetterauswirkungsfenster 2302 umfasst ein Balkendiagramm 2303. Die Bewertungen für die ausgewählten Standorte sind in diesem Balkendiagramm 2303 dargestellt. Insbesondere ist eine positive Bewertung durch einen Balken dargestellt, welcher an einer Achse 2312 beginnt (diese Achse 2312 dient lediglich dem Zweck der Veranschaulichung und wird nicht im Wetterauswirkungsfester 2302 angezeigt) und sich nach rechts erstreckt (siehe Balken für Oregon). Eine negative Bewertung ist durch einen Balken dargestellt, welcher an der Achse 2312 beginnt und sich nach links erstreckt (siehe Balken für Kansas City und unter Kansas City angezeigte Standorte). Eine Bewertung von Null ist mit Hilfe eines Balkens mit einer im Wesentlichen Null-Breite dargestellt, welche gleich mit der Achse ist (siehe Balken für die Lexington-Standorte). Bevorzugt sind die Balken für positive Bewertungen in einer ersten Farbe (z.B. blau) dargestellt, und die Balken für Null und negative Bewertungen sind in einer zweiten Farbe (z.B. rot) dargestellt.
  • Die GUI 110 ermöglicht es dem Benutzer 402, die Sätze der Standorte und/oder Produkte zu verändern. Dies ist im Allgemeinen durch Schritt 1418 reflektiert. Der Benutzer 402 verändert Standorte und/oder Produkte durch Auswahl entweder einer Standorttaste 2306 und/oder einer Produkttaste 2304. Dies führt zur Anzeige des Produktauswahlfensters 2408 oder des Standortauswahlfensters 2502. Der Betrieb des Konfigurators 108 verläuft dann wie folgt weiter.
  • Es sei darauf hingewiesen, dass die im Wetterauswirkungsfenster 2302 gezeigten Standorte und Produkte zwei Dimensionen einer Datenbank darstellen. Die GUI 110 ermöglicht es dem Benutzer 402, die Position dieser beiden Dimensionen im Wetterauswirkungsfenster 2302 auszutauschen. Bevorzugt wählt der Benutzer 402 dafür die Produkttaste 2304, und zieht diese über die Standorttaste 2306 hinweg, oder umgekehrt. Die GUI 110 zeigt dann ein alternatives Wetterauswirkungsfenster 2602, wie in 26 gezeigt, an. 26 ist 23 sehr ähnlich. In 23 geben jedoch die Balken des Balkendiagramms 2303 den Grad an, in dem das Wetter Auswirkungen auf die Verkäufe der ausgewählten Produkte auf einer Pro-Ausgewählter-Standort-Basis hat. In 26 geben die Balken des Balkendiagramms 2303 den Grad an, in dem das Wetter Auswirkungen auf die Verkäufe an den ausgewählten Standorten auf einer Pro-Ausgewähltes-Produkt-Basis hat.
  • In der in 26 gezeigten Ausführungsform arbeitet der Konfigurator 108 wie oben mit Bezug auf 14 diskutiert. Jedoch summiert in Schritt 1412 der Konfigurator 108 für jedes ausgewählte Produkt (anstelle von für jeden ausgewählten Standort) die positiven Zählergebnisse zum Erhalt eines positiven Gesamtzählergebnisses. Der Konfigurator 108 summiert außerdem die negativen Zählergebnisse zum Erhalt eines negativen Gesamtzählergebnisses sowie die unveränderten Zählergebnisse zum Erhalt eines unveränderten Gesamtzählergebnisses. Außerdem berechnet der Konfigurator 108 in Schritt 1414 eine Bewertung für jedes ausgewählte Produkt (anstelle von für jeden ausgewählten Standort).
  • Wieder unter Bezugnahme auf 23, sei darauf hingewiesen, dass es hier eine Detail-Taste 2308 für jeden Balken gibt. Der Benutzer 402 kann auf die Detail-Taste 2308 neben dem Balken für einen Standort klicken, um Einzelheiten zu diesem Standort zu erhalten. Die Operation der vorliegenden Erfindung in diesem Zusammenhang (d.h. die Verarbeitung der Anfrage des Benutzers 402 nach Details) ist durch ein Flussdiagramm 1502 in 15 dargestellt.
  • In den Schritten 1506 und 1508 werden Produkte und Standort für die Analyse ausgewählt. In der Praxis werden die Schritte 1506 und 1508 ausgeführt, wenn der Benutzer 408 die Detail-Taste 2308 drückt, da die gedrückte Detail-Taste 2308 den Standort und die Produkte angibt, die der Benutzer 402 analysieren möchte (die Produkte sind immer die gleichen, wenn mit Fenster 2302 gezeigt in 23 gearbeitet wird; der Standort ist derjenige, welcher dem Balkendiagramm entspricht, welches sich neben der gedrückten Detail-Taste 2308 befindet).
  • In Schritt 1510 greift der Konfigurator 108 auf die Analysatorausgabedatenbank 310 (auch „aeoutput.dat" genannt) zu und ruft alle Aufzeichnungen für die ausgewählte Produkte/ausgewählter Standort-Kombinationen ab.
  • In Schritt 1512 erzeugt der Konfigurator 108 für jedes Wettermuster dargestellt in den in Schritt 1510 abgerufenen Aufzeichnungen eine Bewertung (die Art und Weise, in welcher Bewertungen berechnet werden, wurde zuvor beschrieben).
  • In Schritt 1514 verarbeitet die GUI 110 diese Bewertungen. Bevorzugt verarbeitet die GUI 110 diese Bewertungen durch die Anzeige eines Wettermusterdiagrammfensters 2702. Das Wettermusterdiagrammfenster 2702 umfasst ein Balkendiagramm 2704. Die GUI 110 wählt die beiden positivsten Wettermusterbewertungen und die beiden negativsten Wettermusterbewertungen aus und stellt diese Bewertungen in Balkenform in dem Balkendiagramm 2704 dar. Die Balken für die beiden positivsten Bewertungen beginnen an der Achse 2710 und erstrecken sich nach oben. Diese Bewertungen sind im Allgemeinen durch 2706 angegeben. Die Balken für die beiden negativsten Bewertungen beginnen an der Achse 2710 und erstrecken sich nach unten. Diese Balken sind im Allgemeinen mit 2708 gekennzeichnet. Diese Balken zeigen graphisch die beiden Wettermuster an, welche den größten positiven Einfluss auf den Verkauf der ausgewählten Produkte an dem ausgewählten Standort hatten, sowie die beiden Wettermuster, welche den größten negativen Einfluss auf den Verkauf der ausgewählten Produkte an dem ausgewählten Standort hatten. Diese vier Wettermuster sind in Bereich 2710 beschrieben. Bevorzugt sind diese Beschreibungen in Übereinstimmung mit den Balken farbcodiert, wobei es sich hierbei bevorzugt um unterschiedliche Farben handelt (alternativ sind die positiven Balken 2706 in einer Farbe, z.B. blau, und die negativen Balken 2708 in einer anderen Farbe, z.B. rot, dargestellt).
  • Auch die in 26 gezeigte Ausführungsform weist Detail-Tasten 2308 auf. Der Arbeitsablauf der Erfindung, wenn die Detail-Tasten 2308 in 26 gedrückt werden, ist sehr ähnlich zu der zuvor in Bezug auf 23 beschriebenen. Jedoch greift im Fall der Ausführungsform in 26 der Konfigurator 108 in Schritt 1510 auf die Analysatorausgabedatenbank 310 (auch „aeoutput.dat" genannt) zu und ruft alle Aufzeichnungen für die ausgewählte Standorte/ausgewähltes Produkt-Kombinationen ab.
  • Wieder unter Bezugnahme auf 2704 sei darauf hingewiesen, dass es zu jedem Balken eine Wettersuchtaste 2712 gibt. Durch das Drücken einer Wettersuchtaste 2712 für einen Balken, welcher einem bestimmten Wettermuster entspricht, ist der Benutzer 402 in der Lage, Zeiträume in der Zukunft ausfindig zu machen, für die das Wettermuster vorhergesagt wird. Dies stellt die Wettermustersuchoption 2014 (20) dar, und diese wird im Folgenden beschrieben.
  • Wetteroptimierung
  • Die Wetteroptimierungsoption ermöglicht es Benutzern 402, einen Überblick über die vorhergesagte zukünftige Einzelhandelsentwicklung ausgewählter Produkte an ausgewählten Standorten im Hinblick auf den Einfluss von vorhergesagtem Wetter an diesen Standorten zu erhalten. Die vorliegende Erfindung führt die in Flussdiagramm 1902 in 19 gezeigten Schritte aus, wenn der Benutzer 402 die Wetteroptimierungsoption 2012 auswählt.
  • In den Schritten 1906 und 1908 werden Produkte und Standorte zur Evaluierung ausgewählt. Die Art und Weise, in der Produkte und Standorte ausgewählt werden, ist oben beschrieben.
  • In Schritt 1910 ruft der Konfigurator 108 alle Aufzeichnungen mit Bezug auf die ausgewählte Produkte/ausgewählte Geschäfte-Kombinationen aus der Konfiguratorausgabedatenbank 1390 ab (d.h. sämtliche Einträge, in denen eines der ausgewählten Produkte und eines der ausgewählten Geschäfte gespeichert sind, werden abgerufen). Es sei darauf hingewiesen, dass für jedes beliebige Geschäft ein oder mehrere Aufzeichnungen aus der Konfiguratorausgabedatenbank 1390 abgerufen werden können (eine Aufzeichnung für jedes der ausgewählten Produkte, welches in dem Geschäft verkauft wird). In Schritt 1912 verarbeitet der Konfigurator 108 die abgerufenen Aufzeichnungen. Wo für ein bestimmtes Geschäft mehrfache Aufzeichnungen abgerufen wurden, summiert der Konfigurator 108 für jeden zukünftigen Zeitraum die positiven, negativen und unveränderten Zählergebnisse aus den Aufzeichnungen und berechnet eine Gesamtbewertung für das Geschäft (unter Berücksichtigung aller ausgewählten Produkte, welche in dem Geschäft verkauft werden) für jeden zukünftigen Zeitraum. Die Art und Weise, in der die Bewertung berechnet wird, ist oben beschrieben. Gibt es für ein bestimmtes Geschäft nur eine Aufzeichnung, muss der Konfigurator 108 keine Bewertung für das Geschäftslokal berechnen, da eine solche Bewertung bereits berechnet und in der Konfiguratorausgabedatenbank 1390 gespeichert wurde.
  • Dann zeigt die GUI 110 in Schritt 1912 diese Bewertungen auf einer Pro-Geschäft-(Standort)-Basis an. Insbesondere zeigt die GUI 110 ein Entscheidungsansichtsfenster 2802, wie in 28 gezeigt, an. Das Entscheidungsansichtsfenster 2802 beinhaltet ein Kalenderdiagramm 2810. Das Kalenderdiagramm 2810 beinhaltet die Spalten 2808, welche zukünftige Zeiträume darstellen. Die Bewertung für jeden Standort ist graphisch in dem Kalenderdiagramm 2810 auf einer Pro-Zeitraum-Basis dargestellt. Es wird das Beispiel für Toledo, OH betrachtet: Die Zeile 2850 im Kalenderdiagramm 2810 für Toledo beinhaltet ein Symbol für den Zeitraum 5/13. Diese Zeile 2850 beinhaltet weitere Symbole in den Zeiträumen 6/3 und 6/10. Diese Symbole stellen graphisch die Bewertungen für diese Zeiträume für die ausgewählten Produkte und für Toledo dar. Liegt die Bewertung zwischen –1,645 und +1,645, wird kein Symbol angezeigt, da die Bewertung außerhalb des 90-%–Vertrauensintervalls fällt. Vertrauensintervalle sind den Fachleuten der/des entsprechenden statistischen Fachgebiete/s bekannt.
  • 29 stellt einen Entscheidungszeitansichtsschlüssel 2902 zur Verwendung bei der Interpretation der Symbole dar, welche im Entscheidungsansichtsfenster 2802 gezeigt werden. Dieser Schlüssel 2902 wird angezeigt, wenn der Benutzer 402 das Schlüsselsymbol 2804 (28) drückt. Wie im Entscheidungszeitansichtsschlüssel 2902 gezeigt, gibt es bevorzugt vier unterschiedliche Symbole. Symbol 2904 stellt die stärkste vorhergesagte zukünftige Einzelhandelsentwicklung dar. Symbol 2906 stellt eine stärkere vorhergesagte zukünftige Einzelhandelsentwicklung dar. Symbol 2908 stellt eine schwächere vorhergesagte zukünftige Einzelhandelsentwicklung dar. Symbol 2910 stellt die schwächste vorhergesagte zukünftige Einzelhandelsentwicklung dar. In der Praxis sind diese Symbole farbcodiert. Zum Beispiel ist Symbol 2904 bevorzugt grün, Symbol 2906 ist bevorzugt hellgrün, Symbol 2908 ist bevorzugt hellrot und Symbol 2910 ist bevorzugt rot.
  • Die GUI 110 zeigt das Symbol 2904 in einem Zeitraum für einen Standort an, wenn die entsprechende Bewertung zwischen 2 und 4 liegt. Symbol 2906 wird angezeigt, wenn die Bewertung zwischen 1,645 und 2 liegt. Symbol 2908 wird angezeigt, wenn die Bewertung zwischen –2 und –1,645 liegt. Symbol 2910 wird angezeigt, wenn die Bewertung zwischen –2 und –4 liegt. Symbol 2912 stellt Nullwerte dar, d.h. –1,645 bis +1,645. Alternativ könnten auch andere Werte für die Zuordnung von Symbolen verwendet werden. Bereich 2908 und 2906 stellen ein 90-%–Vertrauensniveau dar. Bereich 2910 und 2904 stellen ein 95-%+-Vertrauensniveau dar. Bereich 2912 fällt unter das hierin definierte Mindestvertrauensniveau. Falls gewünscht, können zur Bereitstellung einer weiteren Aufteilung des Bereiches 2912 weitere Vertrauensintervalle verwendet werden.
  • Die GUI 110 ermöglicht dem Benutzer 402 den Austausch der Standortdimension und der Produktdimension durch Verwendung der Standort-Taste 2808 und der Produkt-Taste 2806, wie zuvor beschrieben ist. In diesem Fall zeigt die GUI 110 das Entscheidungsansichtsfenster 3002, wie in 30 gezeigt, an. Die Operation der Erfindung in dieser Ausführungsform der 30 ist die gleiche wie zuvor mit Bezug auf die Ausführungsform der 28 beschriebene, außer dass in Schritt 1912 der Konfigurator 108 die abgerufenen Aufzeichnungen für jedes der ausgewählten Produkte zusammenfasst, und dann die positiven, negativen und unveränderten Zählergebnisse aus diesen Aufzeichnungen summiert und eine Gesamtbewertung für jedes der ausgewählten Produkte berechnet (d.h. auf einer Pro-Produkt-Basis anstelle einer Pro-Standort-Basis).
  • Wettermustersuche
  • Die Wettermustersuchoption 2014 ermöglicht es dem Benutzer 402, ein bestimmtes Wettermuster zu spezifizieren. Das System 102 lokalisiert dann jegliche zukünftige Zeiträume an ausgewählten Standorten, für die das bestimmte Wettermuster vorhergesagt wird. Der Arbeitsablauf der vorliegenden Erfindung bei Ausführung der Wettermustersuchoption 2014 ist durch ein Flussdiagramm 1702 in 17 dargestellt.
  • In Schritt 1706 zeigt die GUI 110 ein Wettermustersuchfenster 3102 an. Der Benutzer 402 wählt dann ein Wettermuster aus, nach dem gesucht werden soll. Der Benutzer 402 kann einen Suchschlüssel für eine beliebige Anzahl von aufeinanderfolgenden Zeiträumen eingeben. Der Benutzer kann die Anzahl der Zeiträume durch Drücken der Taste 3150 auswählen. Die Suchschlüssel für diese Zeiträume sind in dem Suchauswahlbereich gezeigt, welcher allgemein mit 3112 bezeichnet ist. Im Beispiel der 31 hat der Benutzer 402 fünf aufeinanderfolgende Zeiträume ausgewählt. Rechts von diesem Bereich 3112 befinden sich verschiedene Symbole, welche die Wettersuchmusterschlüssel darstellen, welche der Benutzer 402 auswählen kann. Insbesondere gibt es ein Symbol 3114 für warme Temperatur (d.h. über saisonal), ein Symbol 3116 für saisonale Temperatur und ein Symbol 3118 für kalte Temperatur (d.h. unter saisonal), ein Symbol 3120 für nassen Niederschlag (d.h. über saisonal), ein Symbol 3122 für saisonalen Niederschlag, ein Symbol 3124 für übersaisonalen Schneefall und ein Symbol 3126 für saisonalen Schneefall. Diese Symbole können graphische Komponenten beinhalten, wie zwei Regentropfen für nass oder schwerer als der saisonale Niederschlag in Symbol 3120, ein Regentropfen für saisonalen Niederschlag in Symbol 3122, zwei Schneeflocken für schwereren als saisonalen Schneefall in Symbol 3124 und eine Schneeflocke für saisonalen Schneefall 3126. Die Symbole können auch farbcodiert sein, wie rot für Symbol 3114, grau für Symbol 3116 und blau für Symbol 3118.
  • Der Benutzer 402 spezifiziert einen Wettermustersuchschlüssel für einen Zeitraum in dem Bereich 3112 durch Auswahl eines der Suchsymbole 3114, 3116, 3118, 3120, 3122, 3124, 3126, das Ziehen des ausgewählten Suchsymbols auf einen der Zeiträume in Bereich 3112, und dann das Ablegen des ausgewählten Suchsymbols in dem Zeitraum in Bereich 3112. Zum Beispiel hat der Benutzer 402 in 31 das Symbol 3114 (warme Temperatur) ausgewählt und es in den Zeitraum 3152 in Bereich 3112 verschoben. Die Erfindung lässt zu, dass einem Zeitraum mehr als nur ein Symbol zugeordnet werden. So hat der Benutzer 402 in 31 das Symbol 3120 (nass) ausgewählt und es in den Zeitraum 3152 verschoben. Dementsprechend hat der Benutzer 402 für den Zeitraum 3152 angegeben, dass er nach einem Zeitraum mit warmer Temperatur und nassem Niederschlag suchen möchte. Der Benutzer 402 kann das Wettermuster für die anderen vier Zeiträume in einer ähnlichen Art und Weise spezifizieren (diese Zeiträume wurden noch nicht durch den Benutzer 402 spezifiziert), oder er/sie kann sie einfach als „?" belassen, und das System sendet die nächsten vier Wettermuster nach dem ausgewählten Wettermuster zurück.
  • In Schritt 1708 wählt der Benutzer 402 die Standorte für die Suche aus. Der Benutzer 402 führt Schritt 1708 bevorzugt über das Standortauswahlfenster 2502 aus, wie zuvor beschrieben.
  • In Schritt 1712 durchsucht das System 102 (entweder die GUI 110 oder der Konfigurator 108) die Wettervorhersagedatenbank 312 zur Lokalisierung einer Sequenz von Zeiträumen, welche mit der Sequenz übereinstimmt, welche der Benutzer im Suchauswahlbereicht 3112 spezifiziert hat. Im Besonderen vergleicht das System 102 die Wettermustersuchschlüssel aus dem Suchauswahlbereich 3112 mit den Kategorieeinträgen in der Wettervorhersagedatenbank 312. Dabei wird der Wettermustersuchschlüssel, welchen der Benutzer 402 für den Zeitraum 3125 in 31 eingegeben hat, berücksichtigt. Dieser Wettermustersuchschlüssel stellt T1P1 dar (Temperatur über saisonal/Niederschlag über saisonal). Das System 102 durchsucht die temp.cat- und prec.cat-Einträge in der Wettervorhersagedatenbank 312 zur Identifikation von Zeiträumen, für die das Wettermuster T1P1 vorhergesagt wird. Die Zeiträume P1, P2 und P5 stimmen mit diesen Suchkriterien in dem in 22 gezeigten Beispiel überein. Das System 102 bestimmt dann, ob die entsprechenden vier auf die Zeiträume P1, P2 und P5 folgenden Zeiträume mit den durch den Benutzer 402 in den Zeiträumen 3152, 3154, 3156 und 3158 des Suchauswahlbereiches 3112 eingegebenen Wettermustern übereinstimmen. Der Zeitraum ist „egal", wenn der Benutzer 402 kein Wettermuster in den Bereich eingegeben hat, und zeigt beliebige vier Muster an, welche dem ausgewählten Muster folgen.
  • In Schritt 1714 zeigt die GUI 110 Vorhersagewetterinformationen für die ausgewählten Standorte in einem Kalenderdiagramm 3160 an. Die GUI 110 führt den Schritt 1714 aus, indem sie das Wettermuster aus der Wettervorhersagedatenbank 312 (aus Kategorieeinträgen) für die ausgewählten Standorte abruft. Die GUI 110 stellt dann diese Wettermuster im Kalenderdiagramm 3160 dar, und zwar mit Hilfe der gleichen Symbole 3114, 3116, 3118, 3120, 3122, 3124 und 3126, welche der Benutzer 420 verwendet hat, um die Suchkriterien zu definieren. Das Kalenderdiagramm 3160 beinhaltet eine Reihe von Spalten 3110, welche einzelnen Zeiträumen entsprechen. Der im Kalenderdiagramm 3160 dargestellte Startzeitraum wird durch die Zeiträume bestimmt, welche der Suchsequenz (eingegeben durch den Benutzer 420 im Suchauswahlbereich 3112) entsprechen, und erscheint links vom Kalenderdiagramm 3160.
  • Flussdiagramm 1702 ist nach Ausführung des Schrittes 1714 abgeschlossen, wie durch Schritt 1714 angegeben.
  • Die Wettermustersuchoption 2014 wurde unter Bezugnahme auf die Suche nach Wettermustern beschrieben, welche für zukünftige Zeiträume vorhergesagt werden. Alternativ kann die Wettermustersuchoption 2014 verwendet werden, um nach Wettermustern zu suchen, welche in vergangenen Zeiträumen aufgetreten sind. Dies geschieht unter Verwendung der Wetterhistoriedatenbank 306 anstelle der Wettervorhersagedatenbank 312 durch Änderung der Vergleichstaste 3106 zu Letztes Jahr Tatsächlich gegenüber Saisonal.
  • Wetterabfrage
  • Die Wettermustersuchoption 2014 (zuvor beschrieben) lokalisiert eine Sequenz von Zeiträumen (entweder vergangen oder zukünftig), welche einer durch den Benutzer 420 eingegebene Sequenz von Wettermustern entspricht. Die Wetterabfrageoption 2016 ist ähnlich der Wettermustersuchoption 2014, jedoch lokalisiert die Wetterabfrageoption 2016 Zeiträume (vergangene oder zukünftige), welche mit quantitativen Beziehungen, die durch den Benutzer 420 eingegeben sind, übereinstimmen. Zum Beispiel kann die Wetterabfrageoption 2016 verwendet werden, um alle Zeiträume zu finden, in denen die Temperatur höher als 85 Grad (ca. 30°C) war, oder in denen der Schneefall geringer als ca. 5 cm (2 Zoll) war. Die Operation des Systems 102 bei der Ausführung der Wetterabfrageoption 2016 ist durch ein Flussdiagramm 1802 in 18 dargestellt.
  • In Schritt 1806 zeigt die GUI 110 ein Wetterabfragefenster 3202, wie in 32 gezeigt, an. Der Benutzer 420 interagiert mit diesem Fenster 3202, um ein Wettersuchkriterium zu definieren. Spezifisch öffnet der Benutzer 420 ein erstes Pull-Down-Fenster zur Auswahl, ob die Suche mittels der Wettervorhersagedatenbank 312 und/oder der Wetterhistoriedatenbank 306 erfolgt. Der Benutzer 420 öffnet ein zweites Pull-Down-Fenster 3208 zur Definition der logischen Beziehung wie gleich, größer als oder niedriger als. Der Benutzer 420 öffnet ein drittes Pull-Down-Fenster 3210 zur Eingabe des Wertes, welcher für den Vergleich verwendet wird. Der Benutzer 420 öffnet ein viertes Pull-Down-Fenster 3212 zur Definition der Einheiten (Grad, Zoll Schnee, Zoll Niederschlag usw.) für den Wert, welcher über das Pull-Down-Fenster 3210 eingegeben wurde. In dem in 32 gezeigten Beispiel hat der Benutzer 420 die folgende Suche definiert: finde alle Zeiträume, in denen die Temperatur über 88 Grad (ca. 31°C) lag.
  • In Schritt 1808 wählt der Benutzer 420 Standorte aus, die in die Suche eingeschlossen werden sollen. Der Benutzer 420 führt Schritt 1808 bevorzugt durch die Interaktion mit dem zuvor beschriebenen Standortauswahlfenster 2502 aus (Zugriff auf dieses Fenster 2502 erfolgt durch Betätigung der Städte-Taste 3204).
  • In Schritt 1812 durchsucht das System 102 (entweder die GUI 110 oder der Konfigurator 108) die Wetterhistoriedatenbank 306 (wenn der Benutzer 420 ein Datum in der Vergangenheit eingegeben hat) oder die Wettervorhersagedatenbank 312 (wenn der Benutzer 420 ein Datum in der Zukunft eingegeben hat) und lokalisiert sämtliche Zeiträume für die ausgewählten Standorte und nach dem ausgewählten Startdatum, in denen das Wetter den Kriterien entspricht, welche durch den Benutzer 420 in Schritt 1806 eingegeben wurden.
  • In Schritt 1814 zeigt die GUI 110 diese Informationen in einem Ergebnisbereich 3214 des Wetterabfragefensters 3202 an.
  • Das Flussdiagramm 1802 ist abgeschlossen, nachdem Schritt 1814 ausgeführt wurde, wie durch Schritt 1816 angegeben.
  • Alternative Berichtsformate
  • Das System 102 unterstützt auch andere Berichtsformate als die zuvor diskutierten. Zum Beispiel unterstützt das System 102 einen Standortbericht 3302 wie in 33 gezeigt. Der Standortbericht 3302 beinhaltet ein Bild eines geographischen Gebietes wie die Vereinigten Staaten. Ein Oval 3304 ist über jedem ausgewählten Standort angezeigt (d.h. jeder/s ausgewählte Stadtgebiet oder Geschäft). Die Ovale 3304 sind in der gleichen Art und Weise farbcodiert wie das voreingestellte Berichtsformat.
  • Zum Beispiel ist das in 28 gezeigte Entscheidungsansichtsfenster 2802 in Betracht zu ziehen. Dieses Fenster 2802 ist das voreingestellte Berichtsformat für die Wetteroptimierungsoption 2012. Die in dem Entscheidungsansichtsfenster 2802 enthaltenen Informationen können alternativ mit Hilfe des Standortberichtes 3302 angezeigt werden (der Benutzer 402 schaltet bevorzugt auf den Standortbericht 3302 um, indem er in dem Pull-Down-Menü Ansicht 2890 eine geeignete Option auswählt). Zur Verwendung des Standortberichtes 3302 muss der Benutzer 420 einen Zeitraum im Zeitraumfeld 3306 eingeben. Im Standortbericht 3302 sind die Ovale 3304 farbcodiert, damit die vorhergesagte Stärke der Einzelhandelsentwicklung in den ausgewählten Geschäften in dem Zeitraum, der in das Zeitraumfeld 3306 eingegeben wurde, graphisch angezeigt wird. Wie zuvor angegeben sind die Ovale 3304 farbcodiert, und zwar mittels des Schemas aus dem voreingestellten Berichtsformat, in diesem Fall das Entscheidungsansichtsfenster 2802. Dementsprechend wird bei Verarbeitung der Wetteroptimierungsoption 2012 das in 29 gezeigte Farbcodierschema verwendet.
  • Die Erfindung unterstützt außerdem ein textbasiertes Berichtsformat 3402 wie in 34 gezeigt ist. In dem in 34 gezeigten Beispiel wird das Wetter, welches in der Vergangenheit aufgetreten ist und/oder für die Zukunft vorhergesagt wird, für einen Standort angezeigt, welcher in einem Standortfeld 3404 spezifiziert ist (in diesem Fall Washington, DC). Beim textbasierten Berichtsformat 3402 muss der Zeitraum größer als ein Tag sein. In dem in 34 gezeigten Beispiel ist der Zeitraum eine Woche. Der Benutzer 402 kann die Länge des Zeitraums auf jeden Zeitraum länger als ein Tag anpassen. Wenn der Benutzer 402 Informationen auf einer täglichen Basis ansehen möchte, dann wird das tägliche Berichtsformat verwendet (im Folgenden diskutiert).
  • Der Benutzer 402 kann das textbasierte Berichtsformat 3402 aus dem voreingestellten Berichtsformat aus jeder der zur Verfügung stehenden Optionen aus dem Hauptmenü 2004 wählen. Zum Beispiel kann der Benutzer 402 auswählen, dass die Ergebnisse der Wettermustersuche 2014 im textbasierten Berichtsformat 3402 angezeigt werden sollen. Der Benutzer 402 tut dies durch Auswahl eines der Standorte, während er/sie sich im Wettermustersuchfenster 3102 (31) befindet, und dann das textbasierte Berichtsformat 3402 aus dem Pull-Down-Menü Ansicht 3101 auswählt. Informationen, welche im textbasierten Berichtsformat 3402 angezeigt werden sollen, werden aus der Wetterhistoriedatenbank 306 und/oder der Wettervorhersagedatenbank 312 abgerufen. Die Auswahl des textbasierten Berichtsformates 3402 aus dem Wetterauswirkungsfenster 2302, dem Entscheidungsansichtsfenster 2802 oder dem Wetterabfragefenster 3202 erfolgt auf eine ähnliche Art und Weise.
  • Wie zuvor vermerkt, wird das tägliche Berichtsformat 3502 (35) verwendet, wenn der Benutzer 402 Daten auf einer täglichen Basis ansehen möchte. Der Benutzer 402 kann das tägliche Berichtsformat 3502 aus dem voreingestellten Berichtsformat aus jeder der aus dem Hauptmenü 2004 verfügbaren Optionen auswählen. Zum Beispiel kann der Benutzer 402 auswählen, dass die Ergebnisse der Wettermustersuche 2014 im täglichen Berichtsformat 3502 angezeigt werden sollen.
  • Der Benutzer 402 tut dies durch Auswahl eines der Standorte, während er/sie sich im Wettermustersuchfenster 3102 (31) befindet, und dann das tägliche Berichtsformat 3402 aus dem Pull-Down-Menü Ansicht 3101 auswählt. Informationen, welche im textbasierten Berichtsformat 3402 angezeigt werden sollen, werden aus der Wetterhistoriedatenbank 306 und/oder der Wettervorhersagedatenbank 312 abgerufen. Die Auswahl des täglichen Berichtsformates 3502 aus dem Wetterauswirkungsfenster 2302, dem Entscheidungsansichtsfenster 2802 oder dem Wetterabfragefenster 3202 erfolgt auf eine ähnliche Art und Weise.
  • Das tägliche Berichtsformat 3502 beinhaltet bevorzugt mindestens eine Zeile, welche zur Vereinfachung der Ansicht farbcodiert ist. In dem Beispiel der 35 ist eine Temperaturvorhersagezeile 3514 farbcodiert. Insbesondere sind kalte Tage mit einer ersten Farbe (z.B. blau) farbcodiert, warme Tage sind mit einer zweiten Farbe (z.B. pink) farbcodiert, saisonale Tage sind mit einer dritten Farbe (z.B. grün) farbcodiert, und sehr warme Tage sind mit einer vierten Farbe (z.B. rot) farbcodiert. Was jeweils kalt, warm, saisonal und sehr warm darstellt, ist implementierungsabhängig. Es sei darauf verwiesen, dass das textbasierte Berichtsformat 3402 in einer ähnlichen Art und Weise farbcodiert sein kann.
  • Die Erfindung unterstützt außerdem ein Kalenderformat 3602 (36A). Das Kalenderformat 3602 beinhaltet ein Kalenderbild eines Monats, welcher durch den Benutzer 402 ausgewählt wurde. In den Tagen dieses Monats sind Symbole angezeigt. Diese Symbole entsprechen denjenigen aus dem voreingestellten Berichtsformat. Zum Beispiel wird das Wettermustersuchfenster 3102 in Betracht gezogen. Der Benutzer 402 kann auswählen, dass die Ergebnisse der Wettermustersuche 2014 im Kalenderberichtsformat 3602 angezeigt werden sollen, indem er/sie einen der Standorte auswählt, während er/sie sich im Wettermustersuchfenster 3102 (31) befindet, und dann das Kalenderberichtsformat 3502 aus dem Pull-Down-Menü Ansicht 3101 auswählt. Die im Wettermustersuchfenster 3102 angezeigten Symbole werden dann in den entsprechenden Tagen des Kalenderberichtsformates 3602 angezeigt. Der Benutzer 402 kann sich eine Legende für die in der Kalenderansicht 3602 angezeigten Symbole anzeigen lassen, indem er/sie eine Schlüsseltaste 3606 betätigt.
  • Das Kalenderformat 3602 beinhaltet außerdem eine Zusammenfassung des Wetters, welches in diesem Monat aufgetreten ist oder welches für diesen Monat vorhergesagt wird. Diese Zusammenfassung wird sowohl in der Wetterhistoriedatenbank 306 als auch in der Wettervorhersagedatenbank 312 bereitgestellt. Eine ähnliche Zusammenfassung könnte in jedem der anderen hierin diskutierten Berichtsformate angezeigt werden.
  • 36B illustriert das Kalenderformat 3620, wenn es in Zusammenhang mit der Wetteroptimierung 2012 angezeigt wird. Das Kalenderformat 3620 stellt Informationen für einen benutzerausgewählten Standort dar. Ein Symbol wird für jeden Tag angezeigt. Diese Symbole sind die gleichen wie die im Entscheidungsansichtsfenster 2802 (28) verwendeten. Eine Legende für diese Symbole kann durch Betätigen einer Symboltaste 3624 angezeigt werden.
  • Umfang der Erfindung
  • Während zuvor verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben wurden, dürfte klar sein, dass sie lediglich zum Zweck der beispielhaften Veranschaulichung und nicht zur Einschränkung dargestellt wurden. Somit sind die Abdeckungsbreite und der Umfang der vorliegenden Erfindung nicht durch eine der zuvor beschriebenen Ausführungsformen eingeschränkt, sondern sie sind lediglich in Übereinstimmung mit den folgenden Patentansprüchen und ihren Äquivalenten definiert.
  • Zum Beispiel wurde die vorliegende Erfindung zum Zwecke der Veranschaulichung zuvor im Kontext des Einzelhandels beschrieben. Jedoch ist die Erfindung nicht auf diese Ausführungsform beschränkt. Die vorliegende Erfindung ist auch für die Verwendung mit jeder/m Unternehmung und/oder Branche und/oder Markt gut geeignet, angepasst und beabsichtigt, welche/r potentiell oder tatsächlich durch das Wetter beeinflusst wird. Dazu zählen, ohne jedoch darauf beschränkt zu sein, Einzelhandelsprodukte und Dienstleistungen, Herstellung/Produktion (d.h. Bau, Versorgung, Filmproduktionsunternehmen, Werbeagenturen, Forstwirtschaft, Bergbau), Transport, die Unterhaltungsbranche, die Restaurantbranche usw.

Claims (56)

  1. Computersystem zur Geschäftsentwicklungsvorhersage, welches Folgendes aufweist: (1) ein Speichergerät zum Speichern einer Geschäftsstammdatenbank (304), einer Wetterstammdatenbank (306) und einer Wettervorhersagedatenbank (312); (2) einen Analysator (106) zum Bestimmen, ob die vergangene Geschäftsentwicklung mehrerer Geschäftseinheiten an mehreren Standorten von Wettereinflüssen betroffen war, unter Benützung der Geschäftsstammdatenbank und der Wetterstammdatenbank, wobei der Analysator entsprechende Ergebnisse (310) ausgibt; (3) einen an den Analysator angeschlossenen Konfigurator (108) zum Abschätzen der erwarteten zukünftigen Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an den Standorten für mehrere zukünftige Zeiträume unter Benützung der Wettervorhersagedatenbank und der durch den Analysator erzeugten Ergebnisse (310); und (4) eine an den Analysator und den Konfigurator angeschlossene graphische Benutzerschnittstelle (110), um es Benutzern zu ermöglichen, durch den Analysator und den Konfigurator erzeugte Ergebnisse anzusehen und zu verarbeiten, und dadurch die zukünftige Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an den Standorten vorherzusagen; wobei das System durch Folgendes gekennzeichnet ist: (a) mehrere gespeicherte Wettermuster; und (b) der Analysator (106) ist so angeordnet, dass er: (i) ein Wettermuster aus den mehreren gespeicherten Wettermustern auswählt; (ii) einen ersten Testzeitraum (P1) aus einem ersten vorhergehenden Jahr und einen zweiten Testzeitraum (P2) aus einem zweiten vorhergehenden Jahr auswählt; und (iii) bestimmt, ob das Wettermuster in nur einem der Testzeiträume auftritt, und wenn dem so ist, die Geschäftsentwicklung des ersten und zweiten Testzeitraumes vergleicht und ein Ergebnis ausgibt, welches angibt, dass das ausgewählte Wettermuster die Geschäftsentwicklung beeinflusst hat, falls sich die Geschäftsentwicklung des ersten und zweiten Testzeitraumes unterscheiden.
  2. System nach Anspruch 1, wobei der Analysator ferner Mittel zum Speichern der Ergebnisse in einer Analysatorausgabedatenbank aufweist.
  3. System nach Anspruch 1, wobei der Konfigurator Folgendes aufweist: Mittel zum Auswählen einer Geschäftseinheit; Mittel zum Auswählen eines Standortes; Mittel zum Auswählen eines zukünftigen Zeitraumes in einem zukünftigen Zeitspanne; und Geschäftsentwicklungsabschätzungsmittel zum Abschätzen der Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort während des ausgewählten zukünftigen Zeitraumes in Übereinstimmung mit dem Wetter, welches während des zukünftigen Zeitraumes für den Standort vorhergesagt wird.
  4. System nach Anspruch 3, wobei das Geschäftsentwciklungsabschätzungsmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Identifizieren aller Wettermuster, welche an dem Standort während des zukünftigen Zeitraumes vorhergesagt werden; Mittel zum Bestimmen der vergangenen Geschäftsentwicklung zum Bestimmen der Art und Weise, in der die identifizierten Wettermuster die Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort zuvor beeinflusst haben; Bewertungsberechnungsmittel zum Berechnen einer Bewertung, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum in Übereinstimmung mit der Bestimmung des Mittels zum Bestimmen der vergangenen Geschäftsentwicklung angibt; und Mittel zum Speichern der Bewertung in einer Konfiguratorausgabedatenbank.
  5. System nach Anspruch 4, wobei das Mittel zum Bestimmen der vergangenen Geschäftsentwicklung Folgendes aufweist: Zählabrufmittel zum Abrufen eines positiven Zählergebnisses, eines negativen Zählergebnisses und eines unveränderten Zähergebnisses aus einer Analysatorausgabedatenbank, welche der ausgewählten Geschäftseinheit und dem ausgewählten Standort für jedes der identifizierten Wettermuster entsprechen; Mittel zum Summieren aller positiven Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines positiven Gesamtzählergebnisses; Mittel zum Summieren aller negativen Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines negativen Gesamtzählergebnisses; und Mittel zum Summieren aller unveränderten Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines unveränderten Gesamtzählergebnisses.
  6. System nach Anspruch 5, wobei das Bewertungsberechnungsmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Summieren des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses und des unveränderten Gesamtzählergebnisses zum Erzeugen eines sogenannten Gesamtzählergebnisses; Zählauswahlmittel zum Auswählen von entweder dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis, wobei das ausgewählte Zählergebnis Auswahlzählergebnis genannt wird; Mittel zum Berechnen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum nach einer Gleichung:
  7. System nach Anspruch 6, wobei das Bewertungsberechnungsmittel ferner Folgendes aufweist: Mittel zum Einstellen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum gleich Null, wenn das Gesamtzählergebnis gleich Null ist.
  8. System nach Anspruch 6, wobei das Bewertungsberechnungsmittel ferner Folgendes aufweist: Mittel zum Begrenzen der Bewertung auf Werte zwischen einem vorbestimmten Minimalwert und einem vorbestimmten Maximalwert.
  9. System nach Anspruch 6, wobei das Zählauswahlmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Auswählen des jeweils größeren aus dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis.
  10. System nach Anspruch 1, wobei die graphische Benutzerschnittstelle Folgendes aufweist: Administratorinstallationsmittel, um es einem Bediener zu ermöglichen, Parameter für eine kundenspezifische Ansicht zu spezifizieren; und Mittel zum Filtern der Geschäftsstammdatenbank, der Wetterstammdatenbank und der Wettervorhersagedatenbank in Übereinstimmung mit den spezifizierten Parametern zum Erzeugen der kundenspezifischen Ansicht.
  11. System nach Anspruch 10, wobei das Administratorinstallationsmittel Folgendes aufweist: Mittel, um es dem Bediener zu ermöglichen, einen Zeitrahmen für die Evaluierung, das erste vorhergehende Jahr und das zweite vorhergehende Jahr für die Evaluierung, Geschäftseinheiten für die Evaluierung, Standorte für die Evaluierung, Wettermuster für die Evaluierung oder Geschäftsentwicklungskriterien für die Evaluierung zu spezifizieren.
  12. System nach Anspruch 1, wobei die graphische Benutzerschnittstelle Folgendes aufweist: Wetterauswirkungsmittel, um Benutzern die Art und Weise anzuzeigen, in der sich in der Vergangenheit das Wetter auf die Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an ausgewählten Standorten ausgewirkt hat.
  13. System nach Anspruch 12, wobei das Wetterauswirkungsmittel Folgendes aufweist: Mittel, um es einem Benutzer zu ermöglichen, eine oder mehrere Geschäftseinheiten auszuwählen; Mittel, um es dem Benutzer zu ermöglichen, einen Standort auszuwählen; Aufzeichnungsabrufmittel zum Abrufen aller Aufzeichnungen aus einer Analysatorausgabedatenbank entsprechend der ausgewählten Geschäftseinheiten und des ausgewählten Standortes, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vergangene Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an den Standorten darstellen, wie sie vom Wetter betroffen war; Bewertungsberechnungsmittel zur Verwendung der abgerufenen Aufzeichnungen zum Berechnen einer Bewertung, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheiten an dem ausgewählten Standort angibt; und Mittel, um dem Benutzer die Bewertung anzuzeigen.
  14. System nach Anspruch 13, wobei jede der abgerufenen Aufzeichnungen ein positives Zählergebnis, ein negatives Zählergebnis und ein unverändertes Zählergebnis beinhaltet, wobei das Wetterauswirkungsmittel ferner Folgendes aufweist: Mittel zum Summieren aller positiven Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines positiven Gesamtzählergebnisses; Mittel zum Summieren aller negativen Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines negativen Gesamtzählergebnisses; Mittel zum Summieren aller unveränderten Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines unveränderten Gesamtzählergebnisses.
  15. System nach Anspruch 14, wobei das Bewertungsberechnungsmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Summieren des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses und des unveränderten Gesamtzählergebnisses zum Erzeugen eines sogenannten Gesamtzählergebnisses; Zählauswahlmittel zum Auswählen entweder des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses oder des unveränderten Gesamtzählergebnisses, wobei das ausgewählte Zählergebnis Auswahlzählergebnis genannt wird; Mittel zum Berechnen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum nach einer Gleichung:
    Figure 00470001
  16. System nach Anspruch 15, wobei das Bewertungsberechnungsmittel ferner Folgendes aufweist: Mittel zum Einstellen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum gleich Null, wenn der Gesamtzählergebnis gleich Null ist.
  17. System nach Anspruch 15, wobei das Bewertungsberechnungsmittel ferner Folgendes aufweist: Mittel zum Begrenzen der Bewertung auf Werte zwischen einem vorbestimmten Minimalwert und einem vorbestimmten Maximalwert.
  18. System nach Anspruch 15, wobei das Zählerauswahlmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Auswählen des jeweils größeren aus dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis.
  19. System nach Anspruch 12, wobei das Wetterauswirkungsmittel Folgendes aufweist: Detailmittel, um Benutzern die Art und Weise anzuzeigen, in der sich in der Vergangenheit das Wetter auf die Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an einem vom Benutzer ausgewählten Standort ausgewirkt hat.
  20. System nach Anspruch 19, wobei das Detailmittel Folgendes aufweist: Mittel zum Abrufen aller Aufzeichnungen aus einer Analysatorausgabedatenbank entsprechend der ausgewählten Geschäftseinheiten und des vom Benutzer ausgewählten Standortes, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vergangene Geschäftsentwicklungen der Geschäftseinheiten an dem vom Benutzer ausgewählten Standort darstellen, wie sie vom Wetter betroffen waren; Bewertungsberechnungsmittel zur Verwendung der abgerufenen Aufzeichnungen zum Berechnen einer Bewertung für jedes durch die abgerufenen Aufzeichnungen dargestellte Wettermuster, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheiten am ausgewählten Standort im Hinblick auf das jeweilige Wettermuster angibt; und Bewertungsanzeigemittel, um Benutzern eine Teilmenge an Bewertungen anzuzeigen, welche durch das Bewertungsberechnungsmittel berechnet wurden.
  21. System nach Anspruch 20, wobei das Bewertungsanzeigemittel Folgendes aufweist: Mittel zum Anzeigen der beiden höchsten Bewertungen und der beiden niedrigsten Bewertungen.
  22. System nach Anspruch 1, wobei die graphische Benutzerschnittstelle Folgendes aufweist: Wetteroptimierungsmittel, um Benutzern die vorhergesagte zukünftige Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an ausgewählten Standorten im Hinblick auf vorhergesagtes Wetter an den ausgewählten Standorten anzuzeigen.
  23. System nach Anspruch 22, wobei das Wetteroptimierungsmittel Folgendes aufweist: Mittel, welche es einem Benutzer ermöglichen, eine Geschäftseinheit zur Evaluierung auszuwählen; Mittel, welche es dem Benutzer ermöglichen, einen Standort zur Evaluierung auszuwählen; Mittel, um alle Aufzeichnungen aus einer Konfiguratorausgabedatenbank abzurufen, welche der ausgewählten Geschäftseinheit und dem ausgewählten Standort entsprechen, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vorhergesagte zukünftige Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort darstellen; und Anzeigemittel, um Benutzern in den abgerufenen Aufzeichnungen enthaltene Informationen anzuzeigen.
  24. System nach Anspruch 23, wobei das Anzeigemittel Folgendes aufweist: Tabellenanzeigemittel zum Anzeigen einer Tabelle mit mehreren Zeilen und mehreren Spalten, wobei jede Zeile einer Geschäftseinheit oder einem Standort entspricht, und jede Spalte entspricht einem zukünftigen Zeitraum; und Bewertungsanzeigemittel, um in einer Zeile, welche der ausgewählten Geschäftseinheit oder dem Standort entspricht, Bewertungen anzuzeigen, welche in den abgerufenen Aufzeichnungen enthalten sind, wobei jede Bewertung einem zukünftigen Zeitraum entspricht und in Verbindung mit dem zukünftigen Zeitraum in einer Spalte der Tabelle angezeigt wird.
  25. System nach Anspruch 1, wobei die graphische Benutzerschnittstelle Folgendes aufweist: Wettermustersuchmittel zum Identifizieren und Anzeigen sämtlicher zukünftiger Zeiträume, für die vom Benutzer spezifizierte Wettermuster vorhergesagt werden.
  26. System nach Anspruch 25, wobei das Wettermustersuchmittel Folgendes aufweist: Mittel, um es einem Benutzer zu ermöglichen, ein Wettermuster auszuwählen; Mittel, um es dem Benutzer zu ermöglichen, einen oder mehrere Standorte auszuwählen; Wettersuchmittel zum Durchsuchen der Wetterstammdatenbank oder der Wettervorhersagedatenbank, um Zeiträume herauszufinden, in denen das ausgewählte Wettermuster an den ausgewählten Standorten auftritt; und Wettermusteranzeigemittel zum Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels für den Benutzer.
  27. System nach Anspruch 26, wobei das Wettermusteranzeigemittel Folgendes aufweist: Tabellenanzeigemittel zum Anzeigen einer Tabelle mit mehreren Zeilen und mehreren Spalten, wobei jede Zeile einem Standort entspricht, und jede Spalte entspricht einem zukünftigen Zeitraum; und Mittel zum entsprechenden Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels in Zeilen entsprechend der ausgewählten Standorte.
  28. System nach Anspruch 1, wobei das Wetterabfragemittel Folgendes aufweist: Mittel, um es einem Benutzer zu ermöglichen, Wettersuchkriterien einzugeben; Mittel, um es dem Benutzer zu ermöglichen, einen oder mehrere Standorte einzugeben; Wettersuchmittel zum Durchsuchen der Wetterstammdatenbank oder der Wettervorhersagedatenbank, um Zeiträume herauszufinden, in denen die Wettersuchkriterien erfüllt werden; und Wetterabfrageanzeigemittel zum Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels für den Benutzer.
  29. Computer-implementiertes Verfahren zur Geschäftsentwicklungsvorhersage, welches die folgenden Schritte aufweist: (1) das Speichern einer Geschäftsstammdatenbank, einer Wetterstammdatenbank und einer Wettervorhersagedatenbank in einem Speichergerät; (2) das Bestimmen, ob die vergangene Geschäftsentwicklung mehrerer Geschäftseinheiten an mehreren Standorten von Wettereinflüssen betroffen war, wobei die Geschäftsstammdatenbank und die Wetterstammdatenbank verwendet und entsprechende Ergebnisse ausgegeben werden durch einen Analysator; (3) das Abschätzen der erwarteten zukünftigen Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an den Standorten für mehrere zukünftige Zeiträume mit Hilfe der Wettervorhersagedatenbank und der durch den Analysator erzeugten Ergebnisse durch einen Konfigurator; und (4) Benutzer in die Lage versetzen, durch den Analysator und den Konfigurator erzeugte Ergebnisse anzusehen und zu verarbeiten, und dadurch die zukünftige Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an den Standorten für die Zeiträume vorherzusagen; wobei das Verfahren durch Folgendes gekennzeichnet ist: (a) das Definieren und Speichern mehrerer Wettermuster; (b) und wobei Schritt (2) Folgendes aufweist: (i) das Auswählen eines Wettermusters aus den mehreren gespeicherten Wettermustern; (ii) das Auswählen eines ersten Testzeitraumes aus einem ersten vorhergehenden Jahr und eines zweiten Testzeitraumes aus einem zweiten vorhergehenden Jahr; und (iii) das Bestimmen, ob das Wettermuster in nur einem der Testzeiträume auftritt, und wenn dem so ist, das Vergleichen der Geschäftsentwicklungen des ersten und zweiten Testzeitraumes und die Ausgabe eines Ergebnisses, welches angibt, dass das ausgewählte Wettermuster die Geschäftsentwicklung beeinflusst hat, falls sich die Geschäftsentwicklungen des ersten und zweiten Testzeitraumes unterscheiden.
  30. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (2) ferner den Schritt des Speicherns der Ergebnisse in einer Analysatorausgabedatenbank aufweist.
  31. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (3) folgende Schritte umfasst: (a) das Auswählen einer Geschäftseinheit; (b) das Auswählen eines Standortes; (c) das Auswählen eines zukünftigen Zeitraumes in einer zukünftigen Zeitspanne; und (d) das Abschätzen der Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort während des ausgewählten zukünftigen Zeitraumes in Übereinstimmung mit dem Wetter, welches während des zukünftigen Zeitraumes für den Standort vorhergesagt wird.
  32. Verfahren nach Anspruch 31, wobei Schritt (d) folgende Schritte aufweist: (I) das Identifizieren aller Wettermuster, welche an dem Standort während des zukünftigen Zeitraumes vorhergesagt werden; (II) das Bestimmen der Art und Weise, in der die identifizierten Wettermuster die Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort zuvor beeinflusst haben; (III) das Berechnen einer Bewertung, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum in Übereinstimmung mit der Bestimmung des Mittels zum Bestimmen der vergangenen Geschäftsentwicklung angibt; und (IV) das Speichern der Bewertung in einer Konfiguratorausgabedatenbank.
  33. Verfahren nach Anspruch 32, wobei Schritt (II) folgende Schritte aufweist: (A) das Abrufen eines positiven Zählergebnisses, eines negativen Zählerergebnisses und eines unveränderten Zählergebnisses aus einer Analysatorausgabedatenbank, welche der ausgewählten Geschäftseinheit und dem ausgewählten Standort für jedes der identifizierten Wettermuster entsprechen; (B) das Summieren aller positiven Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines positiven Gesamtzählergebnisses; (C) das Summieren aller negativen Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines negativen Gesamtzählergebnisses; und (D) das Summieren aller unveränderten Zählergebnisse abgerufen durch das Zählabrufmittel zum Erzeugen eines unveränderten Gesamtzählergebnisses.
  34. Verfahren nach Anspruch 33, wobei Schritt (III) folgende Schritte aufweist: (I) das Summieren des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses und des unveränderten Gesamtzählergebnisses zum Erzeugen eines sogenannten Gesamtzählergebnisses; (II) das Auswählen von entweder dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis, wobei das ausgewählte Zählergebnis Auswahlzählergebnis genannt wird; (III) das Berechnen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum nach einer Gleichung:
    Figure 00520001
  35. Verfahren nach Anspruch 34, wobei Schritt (III) ferner folgenden Schritt aufweist: das Einstellen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum gleich Null, wenn das Gesamtzählergebnis gleich Null ist.
  36. Verfahren nach Anspruch 34, wobei Schritt (III) ferner folgenden Schritt aufweist: das Begrenzen der Bewertung auf Werte zwischen einem vorbestimmten Minimalwert und einem vorbestimmten Maximalwert.
  37. Verfahren nach Anspruch 34, wobei Schritt (II) folgenden Schritt aufweist: das Auswählen des jeweils größeren aus dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis.
  38. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (4) folgende Schritte aufweist: (a) es einem Bediener zu ermöglichen, Parameter für eine kundenspezifische Ansicht zu spezifizieren; und (b) das Filtern der Geschäftsstammdatenbank, der Wetterstammdatenbank und der Wettervorhersagedatenbank in Übereinstimmung mit den spezifizierten Parametern zum Erzeugen der kundenspezifischen Ansicht.
  39. Verfahren nach Anspruch 38, wobei Schritt (a) folgenden Schritt aufweist: es dem Bediener zu ermöglichen, jede beliebige Kombination eines Zeitrahmens für die Evaluierung, ein erstes vorhergehendes Jahr und ein zweites vorhergehende Jahr für die Evaluierung, Geschäftseinheiten für die Evaluierung, Standorte für die Evaluierung, Wettermuster für die Evaluierung oder Geschäftsentwicklungskriterien für die Evaluierung zu spezifizieren.
  40. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (4) folgenden Schritt aufweist: (a) das Anzeigen der Art und Weise für Benutzer, in der sich in der Vergangenheit das Wetter auf die Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an ausgewählten Standorten ausgewirkt hat.
  41. Verfahren nach Anspruch 40, wobei Schritt (a) folgenden Schritt aufweist: (I) es einem Benutzer zu ermöglichen, eine oder mehrere Geschäftseinheiten auszuwählen; (II) es dem Benutzer zu ermöglichen, einen Standort auszuwählen; (III) das Abrufen aller Aufzeichnungen aus einer Analysatorausgabedatenbank entsprechend der ausgewählten Geschäftseinheiten und des ausgewählten Standortes, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vergangene Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an dem Standort darstellen, wie sie vom Wetter betroffen waren; (IV) das Verwenden der abgerufenen Aufzeichnungen zum Berechnen einer Bewertung, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheiten am ausgewählten Standort angibt; und (V) das Anzeigen der Bewertung für den Benutzer.
  42. Verfahren nach Anspruch 41, wobei jede der abgerufenen Aufzeichnungen ein positives Zählergebnis, ein negatives Zählergebnis und ein unverändertes Zählergebnis beinhaltet, wobei Schritt (a) ferner folgende Schritte aufweist: (VI) das Summieren aller positiven Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines positiven Gesamtzählergebnisses; (VII) das Summieren aller negativen Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines negativen Gesamtzählergebnisses; und (VIII) das Summieren aller unveränderten Zählergebnisse in den abgerufenen Aufzeichnungen zum Erzeugen eines unveränderten Gesamtzählergebnisses.
  43. Verfahren nach Anspruch 42, wobei Schritt (IV) folgende Schritte aufweist: (A) das Summieren des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses und des unveränderten Gesamtzählergebnisses zum Erzeugen eines sogenannten Gesamtzählergebnisses; (B) das Auswählen entweder des positiven Gesamtzählergebnisses, des negativen Gesamtzählergebnisses oder des unveränderten Gesamtzählergebnisses, wobei das ausgewählte Zählergebnis Auswahlzählergebnis genannt wird; (C) das Berechnen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum nach einer Gleichung:
    Figure 00540001
  44. Verfahren nach Anspruch 43, wobei Schritt (IV) ferner folgenden Schritt aufweist: das Einstellen einer Bewertung für die ausgewählte Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten zukünftigen Zeitraum gleich Null, wenn das Gesamtzählergebnis gleich Null ist.
  45. Verfahren nach Anspruch 43, wobei Schritt (IV) ferner folgenden Schritt aufweist: das Begrenzen der Bewertung auf Werte zwischen einem vorbestimmten Minimalwert und einem vorbestimmten Maximalwert.
  46. Verfahren nach Anspruch 43, wobei Schritt (B) folgenden Schritt aufweist: das Auswählen des jeweils größeren aus dem positiven Gesamtzählergebnis, dem negativen Gesamtzählergebnis oder dem unveränderten Gesamtzählergebnis.
  47. Verfahren nach Anspruch 40, wobei Schritt (a) folgenden Schritt aufweist: das Anzeigen der Art und Weise für Benutzer, in der sich in der Vergangenheit das Wetter auf die Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an einem vom Benutzer ausgewählten Standort ausgewirkt hat.
  48. Verfahren nach Anspruch 47, wobei Schritt (I) folgenden Schritt aufweist: (A) das Abrufen aller Aufzeichnungen aus einer Analysatorausgabedatenbank entsprechend der ausgewählten Geschäftseinheiten und des vom Benutzer ausgewählten Standortes, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vergangene Geschäftsentwicklung der Geschäftseinheiten an dem vom Benutzer ausgewählten Standort darstellen, wie sie vom Wetter betroffen waren; (B) das Verwenden der abgerufenen Aufzeichnungen zum Berechnen einer Bewertung für jedes durch die abgerufenen Aufzeichnungen dargestellte Wettermuster, welche die vorhergesagte Geschäftsstärke der ausgewählten Geschäftseinheiten am ausgewählten Standort im Hinblick auf das jeweilige Wettermuster angibt; und (C) das Anzeigen einer Teilmenge an Bewertungen für Benutzer, welche durch das Bewertungsberechnungsmittel berechnet wurde.
  49. Verfahren nach Anspruch 48, wobei Schritt (C) folgenden Schritt aufweist: das Anzeigen der beiden höchsten Bewertungen und der beiden niedrigsten Bewertungen.
  50. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (4) folgenden Schritt aufweist: (a) das Anzeigen der vorhergesagten zukünftigen Geschäftsentwicklung ausgewählter Geschäftseinheiten an ausgewählten Standorten im Hinblick auf vorhergesagtes Wetter an den ausgewählten Standorten für Benutzer.
  51. Verfahren nach Anspruch 50, wobei Schritt (a) folgende Schritte aufweist: (I) es einem Benutzer ermöglichen, eine Geschäftseinheit zur Evaluierung auszuwählen; (II) es dem Nutzer ermöglichen, einen Standort und einen Zeitraum zur Evaluierung auszuwählen; (III) das Abrufen aller Aufzeichnungen aus einer Konfiguratorausgabedatenbank, welche der ausgewählten Geschäftseinheit und dem ausgewählten Standort entsprechen, wobei die abgerufenen Aufzeichnungen die vorhergesagte zukünftige Geschäftsentwicklung der ausgewählten Geschäftseinheit an dem ausgewählten Standort für den ausgewählten Zeitraum darstellen; und (IV) das Anzeigen von in den abgerufenen Aufzeichnungen enthaltene Informationen für Benutzer.
  52. Verfahren nach Anspruch 51, wobei Schritt (IV) folgende Schritte aufweist: das Anzeigen einer Tabelle mit mehreren Zeilen und mehreren Spalten, wobei jede Zeile einem Standort entspricht, und jede Spalte entspricht einem zukünftigen Zeitraum; und das Anzeigen von Bewertungen, welche in den abgerufenen Aufzeichnungen enthalten sind, in einer Zeile, welche dem ausgewählten Standort entspricht, wobei jede Bewertung einem zukünftigen Zeitraum entspricht und in Verbindung mit dem zukünftigen Zeitraum in einer Spalte der Tabelle angezeigt wird.
  53. Verfahren nach Anspruch 29, wobei Schritt (4) folgende Schritte aufweist: (a) das Identifizieren und Anzeigen sämtlicher zukünftiger Zeiträume, für die vom Benutzer spezifizierte Wettermuster vorhergesagt werden.
  54. Verfahren nach Anspruch 53, wobei Schritt (a) folgende Schritte aufweist: (I) es einem Benutzer zu ermöglichen, ein Wettermuster auszuwählen; (II) es dem Benutzer zu ermöglichen, einen oder mehrere Standorte auszuwählen; (III) das Durchsuchen der Wetterstammdatenbank oder der Wettervorhersagedatenbank, um Zeiträume herauszufinden, in denen das ausgewählte Wettermuster auftritt; und (IV) das Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels für den Benutzer.
  55. Verfahren nach Anspruch 54, wobei Schritt (IV) folgende Schritte aufweist: das Anzeigen einer Tabelle mit mehreren Zeilen und mehreren Spalten, wobei jede Zeile einem Standort entspricht, und jede Spalte einem zukünftigen Zeitraum entspricht; und das Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels in Zeilen entsprechend der ausgewählten Standorte.
  56. Verfahren nach Anspruch 29, wobei der Schritt des Herausfindens und Anzeigens jeglicher Abfolge von Zeiträumen folgende Schritte aufweist: es einem Benutzer zu ermöglichen, Wettersuchkriterien einzugeben; es dem Benutzer zu ermöglichen, einen oder mehrere Standorte einzugeben; das Durchsuchen der Wetterstammdatenbank oder der Wettervorhersagedatenbank, um Zeiträume herauszufinden, in denen die Wettersuchkriterien erfüllt werden; und das Anzeigen der Ergebnisse des Wettersuchmittels für den Benutzer.
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Families Citing this family (125)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7069232B1 (en) 1996-01-18 2006-06-27 Planalytics, Inc. System, method and computer program product for short-range weather adapted, business forecasting
US7844517B2 (en) 1996-01-18 2010-11-30 Planalytics, Inc. System, method, and computer program product for forecasting weather-based demand using proxy data
US7103560B1 (en) 1996-01-18 2006-09-05 Planalytics, Inc. System and method for weather adapted, business performance forecasting
US6023280A (en) * 1996-02-28 2000-02-08 Lucent Technologies Inc. Calculation and visualization of tabular data
US6298328B1 (en) * 1998-03-26 2001-10-02 Telecompetition, Inc. Apparatus, method, and system for sizing markets
US6418417B1 (en) * 1998-10-08 2002-07-09 Strategic Weather Services System, method, and computer program product for valuating weather-based financial instruments
WO2000057287A1 (en) * 1999-03-19 2000-09-28 Rct Systems, Inc. System for indexing pedestrian traffic
US7080018B1 (en) 1999-05-10 2006-07-18 Planalytics, Inc. Method for weather-based advertising
US6609104B1 (en) 1999-05-26 2003-08-19 Incentech, Inc. Method and system for accumulating marginal discounts and applying an associated incentive
US6754388B1 (en) * 1999-07-01 2004-06-22 Honeywell Inc. Content-based retrieval of series data
US6993498B1 (en) 1999-07-15 2006-01-31 Midnight Blue Remote Access, Llc Point-of-sale server and method
US6597379B1 (en) 1999-09-15 2003-07-22 International Business Machines Corporation Automated navigation to exceptional condition cells in a merchandise planning system
US7058197B1 (en) 1999-11-04 2006-06-06 Board Of Trustees Of The University Of Illinois Multi-variable model for identifying crop response zones in a field
US6397163B1 (en) 1999-12-02 2002-05-28 Eastman Kodak Company Method for determining thermal exposure of a product
US6985901B1 (en) 1999-12-23 2006-01-10 Accenture Llp Controlling data collection, manipulation and storage on a network with service assurance capabilities
JP3963204B2 (ja) * 2000-03-16 2007-08-22 富士通株式会社 取引予約受付方法、取引予約受付システム、取引予約受付装置及び記録媒体
JP2001357197A (ja) * 2000-04-11 2001-12-26 Sumitomo Heavy Ind Ltd ポジション表示システム及びコンピュータ可読媒体
US7031927B1 (en) 2000-04-12 2006-04-18 Strategic Weather Services System, method, and computer program product for weather and terrestrial vegetation-based water renovation and management forecasting
US8046288B1 (en) 2000-06-13 2011-10-25 Paymentech, Llc System and method for payment data processing
US7194434B2 (en) * 2000-06-15 2007-03-20 Sergio Piccioli Method for predictive determination of financial investment performance
US6976001B1 (en) * 2000-06-29 2005-12-13 International Business Machines Corporation Method and apparatus suitable for demand forecasting
JP3499808B2 (ja) * 2000-06-29 2004-02-23 本田技研工業株式会社 電子文書分類システム
US7640179B1 (en) * 2000-08-05 2009-12-29 Okraa, Llc User interface and method to facilitate analysis and/or planning of business operation
WO2002013103A1 (en) * 2000-08-05 2002-02-14 Okraa, Llc System and method for aligning data
US6963853B1 (en) * 2000-08-09 2005-11-08 User-Centric Enterprises, Inc. Method and apparatus for calculating a return on investment for weather-related risk management
US7162444B1 (en) 2000-08-18 2007-01-09 Planalytics, Inc. Method, system and computer program product for valuating natural gas contracts using weather-based metrics
US6405134B1 (en) 2000-08-30 2002-06-11 Weatherdata, Inc. Method and apparatus for predicting lightning threats based on radar and temperature data
GB0021416D0 (en) * 2000-08-31 2000-10-18 Benchmarking Uk Ltd Improvements relating to information processing
US7233920B1 (en) * 2000-09-07 2007-06-19 Paymentech, L.P. System and apparatus for credit transaction data transmission
US20020082899A1 (en) * 2000-09-29 2002-06-27 Aley Fredrick J. Methods and systems for integrating marketing, production, and finance
JP2002117180A (ja) * 2000-10-06 2002-04-19 Qb Net Kk 理容・美容店舗管理システム
US7689450B1 (en) * 2001-01-12 2010-03-30 Bluefire Systems, Inc. Multipurpose causal event calendar for integrated management decision support
US7523048B1 (en) * 2001-01-19 2009-04-21 Bluefire Systems, Inc. Multipurpose presentation demand calendar for integrated management decision support
US20080033595A1 (en) * 2000-11-16 2008-02-07 Packes John M Jr Method of outputting offers at a vending machine field
US6876992B1 (en) * 2000-11-28 2005-04-05 Willis North America Inc. Method and system for risk control optimization
US7657470B1 (en) 2000-12-20 2010-02-02 Demandtec, Inc. Financial model engine
US20100010870A1 (en) * 2000-12-20 2010-01-14 Karl Millar System and Method for Tuning Demand Coefficients
US7617119B1 (en) 2000-12-20 2009-11-10 Demandtec, Inc. Price optimization with rule relaxation
US9165270B2 (en) * 2000-12-20 2015-10-20 International Business Machines Corporation Predicting likelihood of customer attrition and retention measures
US9785953B2 (en) * 2000-12-20 2017-10-10 International Business Machines Corporation System and method for generating demand groups
US7523047B1 (en) 2000-12-20 2009-04-21 Demandtec, Inc. Price optimization system
US10496938B2 (en) 2000-12-20 2019-12-03 Acoustic, L.P. Generating product decisions
US7899691B1 (en) 2000-12-20 2011-03-01 Demandtec, Inc. Econometric engine
US7660734B1 (en) * 2000-12-20 2010-02-09 Demandtec, Inc. System for creating optimized promotion event calendar
US9773250B2 (en) * 2000-12-20 2017-09-26 International Business Machines Corporation Product role analysis
US7302410B1 (en) * 2000-12-22 2007-11-27 Demandtec, Inc. Econometric optimization engine
US10204349B2 (en) 2000-12-20 2019-02-12 International Business Machines Corporation Analyzing customer segments
US7877286B1 (en) 2000-12-20 2011-01-25 Demandtec, Inc. Subset optimization system
GB0102220D0 (en) * 2001-01-27 2001-03-14 Galleria Software Developement Databases
US6753784B1 (en) 2001-03-28 2004-06-22 Meteorlogix, Llc GIS-based automated weather alert notification system
US20040210541A1 (en) * 2001-05-04 2004-10-21 Jeremy Epstien User interface for a rules engine and methods therefor
US20020198761A1 (en) * 2001-06-11 2002-12-26 First Look Networks, L.L.C. System and method for identifying a market by projecting demand and identifying supply
US20030004780A1 (en) * 2001-06-19 2003-01-02 Smith Michael R. Method and system for integrating weather information with enterprise planning systems
JPWO2003027926A1 (ja) * 2001-09-20 2005-01-13 日本マクドナルド株式会社 商品販売数予測システム
US20030064350A1 (en) * 2001-10-01 2003-04-03 Gilles Rubinstenn Beauty advisory system and method
US7809581B1 (en) 2001-11-30 2010-10-05 Demandtec, Inc. Rule relaxation and subset optimization system
US7386519B1 (en) 2001-11-30 2008-06-10 Demandtec, Inc. Intelligent clustering system
US7324955B1 (en) * 2002-02-11 2008-01-29 I2 Technologies Us, Inc. Generating a sales volume forecast
US20040122764A1 (en) * 2002-03-27 2004-06-24 Bernie Bilski Capped bill systems, methods and products
US7634423B2 (en) * 2002-03-29 2009-12-15 Sas Institute Inc. Computer-implemented system and method for web activity assessment
CA2381689A1 (en) * 2002-04-12 2003-10-12 Algorithmics International Corp. System, method and framework for generating scenarios
US7548879B2 (en) * 2002-07-18 2009-06-16 Ncr Corporation Convenience store effectiveness model (CSEM)
US7236949B2 (en) * 2002-08-26 2007-06-26 Demantra Ltd Computer implemented system for estimating the demand dependent unit stockout cost of a consumer item at a location of a single peroid inventory system, stockout cost application therefor, and method therefor
US20040059659A1 (en) * 2002-09-13 2004-03-25 Aman Safaei Map based lottery ticket sales and marketing analysis system and method
US8504406B2 (en) * 2003-03-31 2013-08-06 Restaurant Services, Inc. Method of product ordering and inventory repositioning for a promotion
US20040215394A1 (en) * 2003-04-24 2004-10-28 Carpenter Richard Lee Method and apparatus for advanced prediction of changes in a global weather forecast
US20050027571A1 (en) * 2003-07-30 2005-02-03 International Business Machines Corporation Method and apparatus for risk assessment for a disaster recovery process
US7184965B2 (en) * 2003-10-29 2007-02-27 Planalytics, Inc. Systems and methods for recommending business decisions utilizing weather driven demand data and opportunity and confidence measures
US8108270B2 (en) 2004-03-08 2012-01-31 Sap Ag Method and system for product layout display using assortment groups
US7752067B2 (en) * 2004-03-08 2010-07-06 Sap Aktiengesellschaft System and method for assortment planning
US8639548B2 (en) 2004-03-08 2014-01-28 Sap Aktiengesellschaft System and method for assortment planning
US8370184B2 (en) 2004-03-08 2013-02-05 Sap Aktiengesellschaft System and method for assortment planning
US8285584B2 (en) * 2004-03-08 2012-10-09 Sap Ag System and method for performing assortment planning
US8392231B2 (en) * 2004-03-08 2013-03-05 Sap Aktiengesellschaft System and method for performing assortment definition
US8131702B1 (en) 2004-03-31 2012-03-06 Google Inc. Systems and methods for browsing historical content
US20050246219A1 (en) * 2004-04-29 2005-11-03 Brian Curtiss Sales forecast system and method
US7084775B1 (en) * 2004-07-12 2006-08-01 User-Centric Ip, L.P. Method and system for generating and sending user-centric weather alerts
FR2874096B1 (fr) 2004-08-03 2006-11-10 Climpact Soc Par Actions Simpl Systeme de previsions climatiques
US20060064740A1 (en) * 2004-09-22 2006-03-23 International Business Machines Corporation Network threat risk assessment tool
US7783544B2 (en) 2004-12-21 2010-08-24 Weather Risk Solutions, Llc Financial activity concerning tropical weather events
US8266042B2 (en) 2004-12-21 2012-09-11 Weather Risk Solutions, Llc Financial activity based on natural peril events
US7584134B2 (en) 2004-12-21 2009-09-01 Weather Risk Solutions, Llc Graphical user interface for financial activity concerning tropical weather events
US7783543B2 (en) 2004-12-21 2010-08-24 Weather Risk Solutions, Llc Financial activity based on natural peril events
US7584133B2 (en) 2004-12-21 2009-09-01 Weather Risk Solutions Llc Financial activity based on tropical weather events
US7783542B2 (en) 2004-12-21 2010-08-24 Weather Risk Solutions, Llc Financial activity with graphical user interface based on natural peril events
US7693766B2 (en) 2004-12-21 2010-04-06 Weather Risk Solutions Llc Financial activity based on natural events
US20060173668A1 (en) * 2005-01-10 2006-08-03 Honeywell International, Inc. Identifying data patterns
GB0502494D0 (en) * 2005-02-07 2005-03-16 British Telecomm Time series forecasting
US7562062B2 (en) * 2005-03-31 2009-07-14 British Telecommunications Plc Forecasting system tool
US20060293980A1 (en) * 2005-06-23 2006-12-28 Planalytics, Inc. Weather-based financial index
US7752106B1 (en) 2005-07-19 2010-07-06 Planalytics, Inc. System, method, and computer program product for predicting a weather-based financial index value
US8782201B2 (en) * 2005-10-28 2014-07-15 Bank Of America Corporation System and method for managing the configuration of resources in an enterprise
US20070112754A1 (en) * 2005-11-15 2007-05-17 Honeywell International Inc. Method and apparatus for identifying data of interest in a database
US20070112747A1 (en) * 2005-11-15 2007-05-17 Honeywell International Inc. Method and apparatus for identifying data of interest in a database
US20070203759A1 (en) * 2006-02-27 2007-08-30 Guy Carpenter & Company Portfolio management system with gradient display features
US9858579B1 (en) 2006-02-28 2018-01-02 International Business Machines Corporation Plan tuning engine
US9785951B1 (en) 2006-02-28 2017-10-10 International Business Machines Corporation Scalable tuning engine
US7949548B2 (en) * 2006-03-08 2011-05-24 Guy Carpenter & Company Spatial database system for generation of weather event and risk reports
US20080052145A1 (en) * 2006-08-10 2008-02-28 V2 Green, Inc. Power Aggregation System for Distributed Electric Resources
US8562422B2 (en) * 2006-09-28 2013-10-22 Cfph, Llc Products and processes for processing information related to weather and other events
US7987105B2 (en) * 2007-01-15 2011-07-26 Shoppertrak Rct Corporation Traffic based labor allocation method and system
US7752188B2 (en) * 2007-02-16 2010-07-06 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Weather information in a calendar
US20090018994A1 (en) * 2007-07-12 2009-01-15 Honeywell International, Inc. Time series data complex query visualization
JP2007265449A (ja) * 2007-07-17 2007-10-11 Fujitsu Ltd 広告対象決定方法、広告対象決定装置および広告対象決定プログラム
US8117060B2 (en) * 2007-12-20 2012-02-14 Ebay Inc. Geographic demand distribution and forecast
US20100070342A1 (en) * 2007-12-20 2010-03-18 Ebay Inc. Regional demand and supply comparison
JP4988687B2 (ja) * 2008-11-25 2012-08-01 株式会社野村総合研究所 商品需要予測システムおよび年末年始の商品需要予測システム
JP5031715B2 (ja) * 2008-11-25 2012-09-26 株式会社野村総合研究所 商品需要予測システム、商品の売上数調整システム
US20110004510A1 (en) * 2009-07-01 2011-01-06 Arash Bateni Causal product demand forecasting system and method using weather data as causal factors in retail demand forecasting
US9280777B2 (en) * 2009-09-08 2016-03-08 Target Brands, Inc. Operations dashboard
US20110225023A1 (en) * 2010-03-09 2011-09-15 Target Brands, Inc. Prioritized Product Distribution
US20120101880A1 (en) * 2010-10-05 2012-04-26 WeatherAlpha, LLC. Digital Communication Management System
US8799404B2 (en) * 2011-05-26 2014-08-05 Adobe Systems Incorporated Weather analytics systems and methods
US9224221B2 (en) * 2011-12-13 2015-12-29 Sap Se Arranged display of data associated with a set of time periods
US20140143025A1 (en) * 2012-02-21 2014-05-22 Maritz Holdings Inc. System and method for managing customer experience when purchasing a product or service
US20130282436A1 (en) * 2012-04-20 2013-10-24 Martin Quinn Methods and apparatus to manage marketing forecasting activity
US20140029483A1 (en) * 2012-07-30 2014-01-30 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for tdd virtual cell selection
US20140129662A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 Big Day Weather, LLC Systems and methods for facilitated transactions
US20140310072A1 (en) * 2013-04-16 2014-10-16 Gth Solutions Sp Zoo Optimization utilizing machine learning
WO2015017676A1 (en) * 2013-07-31 2015-02-05 Locator Ip, Lp System and method for gaming and hedging weather
US9195972B2 (en) 2013-09-30 2015-11-24 Globalfoundries Inc. Smart calendar
US10332130B2 (en) * 2013-10-31 2019-06-25 International Business Machines Corporation Development of dynamic business data for marketing to moving spatiotemporal phenomena and events
KR101764916B1 (ko) * 2015-05-27 2017-08-04 네이버 주식회사 항공권 검색시 정보 제공 방법, 사용자 단말，서버 및 프로그램
US20170109671A1 (en) * 2015-10-19 2017-04-20 Adapt Ready Inc. System and method to identify risks and provide strategies to overcome risks
JP7193873B2 (ja) * 2020-12-25 2022-12-21 株式会社興和 気象データ検索システム

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3808410A (en) * 1972-06-19 1974-04-30 R Schlesinger Method for providing representation for needed work force in a store
US4015366A (en) * 1975-04-11 1977-04-05 Advanced Decision Handling, Inc. Highly automated agricultural production system
US4218755A (en) * 1978-06-19 1980-08-19 Root Steven A Weather forecasting apparatus
US5309355A (en) * 1984-05-24 1994-05-03 Lockwood Lawrence B Automated sales system
US4766539A (en) * 1985-03-08 1988-08-23 Fox Henry L Method of determining the premium for and writing a policy insuring against specified weather conditions
US4784150A (en) * 1986-11-04 1988-11-15 Research Corporation Surgical retractor and blood flow monitor
US5208665A (en) * 1987-08-20 1993-05-04 Telaction Corporation Presentation player for an interactive digital communication system
JP2735213B2 (ja) * 1988-03-04 1998-04-02 株式会社日立製作所 自動発注システム
JPH01236396A (ja) * 1988-03-16 1989-09-21 Sharp Corp 販売管理システムのデータ収集方法
JPH01259488A (ja) * 1988-04-11 1989-10-17 Hitachi Ltd 商品販売数予測方式
US5130925A (en) * 1988-10-07 1992-07-14 Rutgers, The State University Apparatus and method for economical continuous, and predictable greenhouse crop production
US5237496A (en) * 1988-12-07 1993-08-17 Hitachi, Ltd. Inventory control method and system
JPH02155067A (ja) * 1988-12-07 1990-06-14 Hitachi Ltd 在庫警告方法及びこれを用いた在庫警告システム
JPH02268396A (ja) * 1989-04-11 1990-11-02 Omron Corp 商品発注量決定装置
JPH02299059A (ja) * 1989-05-15 1990-12-11 Hitachi Ltd 受注予測システム
US5128862A (en) * 1989-06-28 1992-07-07 Management Information Support, Inc. Customer operable system for a retail store or fast-food restaurant having plural ordering stations
US5189606A (en) * 1989-08-30 1993-02-23 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Totally integrated construction cost estimating, analysis, and reporting system
US5140523A (en) * 1989-09-05 1992-08-18 Ktaadn, Inc. Neural network for predicting lightning
US5283865A (en) * 1989-10-13 1994-02-01 Clear With Computers, Inc. Computer-assisted parts sales system
US5063506A (en) * 1989-10-23 1991-11-05 International Business Machines Corp. Cost optimization system for supplying parts
US5253165A (en) * 1989-12-18 1993-10-12 Eduardo Leiseca Computerized reservations and scheduling system
JPH0477896A (ja) * 1990-07-16 1992-03-11 Tokyo Electric Co Ltd 売上管理装置
JPH04135271A (ja) * 1990-09-27 1992-05-08 Nec Software Kansai Ltd 商品発注決定装置
JPH04353970A (ja) * 1991-05-30 1992-12-08 Fujitsu Ltd 最適仕入れ予測方式
US5295069A (en) * 1991-06-05 1994-03-15 International Business Machines Corporation Computer method for ranked hyphenation of multilingual text
US5250941A (en) * 1991-08-09 1993-10-05 Mcgregor Peter L Customer activity monitor
US5263167A (en) * 1991-11-22 1993-11-16 International Business Machines Corporation User interface for a relational database using a task object for defining search queries in response to a profile object which describes user proficiency
JPH05189406A (ja) * 1992-01-17 1993-07-30 Meidensha Corp ファジィ推論による客数・売上予測装置
JPH0676161A (ja) * 1992-08-25 1994-03-18 Tokyo Electric Co Ltd 商品販売データ処理装置
JPH06149833A (ja) * 1992-11-12 1994-05-31 Tokyo Electric Co Ltd 商品発注装置
US5521813A (en) * 1993-01-15 1996-05-28 Strategic Weather Services System and method for the advanced prediction of weather impact on managerial planning applications
US5444820A (en) * 1993-12-09 1995-08-22 Long Island Lighting Company Adaptive system and method for predicting response times in a service environment
US5491629A (en) * 1994-03-04 1996-02-13 Strategic Weather Services System and method for determining the impact of weather and other factors on managerial planning applications

Also Published As

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