特開 2022-131781 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022131781

(43)【公開日】2022-09-07

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220831BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021030912

(22)【出願日】2021-02-26

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＴＨＵＮＤＥＲＢＯＬＴ

(71)【出願人】

【識別番号】518206930

【氏名又は名称】株式会社Ｓｐａｒｔｙ

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】深山 陽介

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB05

(57)【要約】      （修正有）

【課題】商品の定期購入をしている顧客の商品に対する感想や意見に基づいて、顧客の解約リスクを的確に検出することができる技術を提供する。
【解決手段】情報処理システムは、次の各ステップを実行するように構成される。管理ステップでは、定期購入サービスを利用するユーザのユーザ情報を管理する。受付ステップでは、ユーザからアンケートの回答を受け付ける。ユーザは、所定の商品の定期購入をしており、アンケートは、商品に関する質問を含む。予測ステップでは、アンケートの回答と、予め設定された第１の参照情報とに基づいて、ユーザが定期購入サービスを解約する解約可能性と、解約理由とを予測する。
【選択図】図１４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理システムであって、
次の各ステップを実行するように構成され、
管理ステップでは、定期購入サービスを利用するユーザのユーザ情報を管理し、
受付ステップでは、前記ユーザからアンケートの回答を受け付け、ここで、前記ユーザは、所定の商品の定期購入をしており、前記アンケートは、前記商品に関する質問を含み、
予測ステップでは、前記アンケートの回答と、予め設定された第１の参照情報とに基づいて、前記ユーザが前記定期購入サービスを解約する解約可能性と、解約理由とを予測する、
もの。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の参照情報は、前記定期購入サービスをすでに解約している解約者からの前記アンケートの回答と、前記解約者の解約理由とに基づき生成された情報である、
もの。

【請求項3】

請求項１または請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
前記予測ステップでは、前記ユーザ情報に含まれる前記ユーザの属性にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、
もの。

【請求項4】

請求項１～請求項３の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記予測ステップでは、前記商品の属性にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、
もの。

【請求項5】

請求項１～請求項４の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記予測ステップでは、前記ユーザが前記定期購入サービスを利用している期間にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、
もの。

【請求項6】

請求項１～請求項５の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記受付ステップでは、前記ユーザから前記アンケートの回答を所定の間隔で受け付け、前記アンケートは、前記所定の間隔で実施され、
前記予測ステップでは、前記ユーザから所定の期間に受け付けた全ての前記アンケートの回答と、前記第１の参照情報とに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、
もの。

【請求項7】

請求項１～請求項６の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
収集ステップをさらに実行するように構成され、
前記収集ステップでは、インターネット上の販売情報を収集するように構成され、ここで、前記販売情報は、前記商品と同じ種類に属する商品の販売状況に関する情報であり、
前記予測ステップでは、前記販売情報にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、
もの。

【請求項8】

請求項１～請求項７の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の参照情報は、機械学習により生成または更新される、
もの。

【請求項9】

請求項１～請求項８の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
第１の抽出ステップと、第１の生成ステップとをさらに実行するように構成され、
前記第１の抽出ステップでは、前記定期購入サービスを利用しているユーザの中から、前記解約可能性が所定の確率以上である第１の特定ユーザを抽出し、
前記第１の生成ステップでは、前記第１の特定ユーザの予測された前記解約理由と、予め設定された第２の参照情報とに基づいて、前記第１の特定ユーザに、所定の提案をするための表示情報を生成し、ここで、前記所定の提案は、前記定期購入サービスの利用継続を促すための提案である、
もの。

【請求項10】

請求項９に記載の情報処理システムおいて、
前記第２の参照情報は、解約の要因と、提案内容と、解約防止率とが対応付けられた情報である、
もの。

【請求項11】

請求項９または請求項１０に記載の情報処理システムにおいて、
前記提案には、前記商品を変更する提案が含まれる、
もの。

【請求項12】

請求項１１に記載の情報処理システムにおいて、
前記商品を変更する提案には、前記ユーザに推奨される商品のサンプルを送付する提案が含まれる、
もの。

【請求項13】

請求項９または請求項１０に記載の情報処理システムにおいて、
前記提案には、前記商品の数量または前記商品を届ける間隔を変更する提案が含まれる、
もの。

【請求項14】

請求項９～請求項１３の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
第２の参照情報は、機械学習により生成または更新される、
もの。

【請求項15】

請求項１～請求項１４の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
第２の抽出ステップと、第２の生成ステップとをさらに実行するように構成され、
前記第２の抽出ステップでは、前記定期購入サービスを利用しているユーザの中から、前記解約可能性が所定の確率以下である第２の特定ユーザを抽出し、
前記第２の生成ステップでは、前記第２の特定ユーザに、特典が付与されることを示すための表示情報を生成する、
もの。

【請求項16】

請求項１５に記載の情報処理システムにおいて、
前記特典には、ポイントに関する特典が含まれ、ここで、前記ポイントは、金銭的価値を有する、
もの。

【請求項17】

請求項１５または請求項１６に記載の情報処理システムにおいて、
前記第２の生成ステップでは、前記第２の特定ユーザに、前記商品の推奨を内容とする投稿をした場合に特典が付与されることを示すための表示情報を生成する、
もの。

【請求項18】

請求項１～請求項１７の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、
前記商品は、化粧品である、
もの。

【請求項19】

情報処理方法であって、
請求項１～請求項１８の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを備える、
方法。

【請求項20】

プログラムであって、
コンピュータに、請求項１～請求項１８の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、
もの。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、会員制顧客に対する顧客維持支援システムにより、会員制顧客の解約を予想する技術が開発されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００２－３６６７３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術では、サービスの利用料金や契約期間等に基づいて顧客の解約を予想しており、顧客がサービスに対して実際に抱いた感想や意見を反映した上で、解約を予想しているものではなかった。

【0005】

本発明では上記事情を鑑み、商品の定期購入をしている顧客の商品に対する感想や意見に基づいて、顧客の解約リスクを的確に検出することができる技術を提供することとした。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、次の各ステップを実行するように構成される。管理ステップでは、定期購入サービスを利用するユーザのユーザ情報を管理する。受付ステップでは、ユーザからアンケートの回答を受け付ける。ユーザは、所定の商品の定期購入をしており、アンケートは、商品に関する質問を含む。予測ステップでは、アンケートの回答と、予め設定された第１の参照情報とに基づいて、ユーザが定期購入サービスを解約する解約可能性と、解約理由とを予測する。

【0007】

本開示によれば、商品の定期購入をしている顧客の商品に対する感想や意見に基づいて、顧客の解約リスクを的確に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本実施形態に係る情報処理システム１を表す構成図である。

【図2】情報処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置３における制御部３３等によって実現される機能を示すブロック図である。

【図4】管理部３３２が管理する、ユーザ情報４の一例である。

【図5】管理部３３２が管理する、商品情報５の一例である。

【図6】ユーザ端末２に表示される画面であって、アンケート６の一例である。

【図7】管理部３３２が管理する、解約者情報７の一例である。

【図8】記憶部３２に予め記憶された第１の参照情報８の一例である。

【図9】記憶部３２に予め記憶された第１の参照情報８の一例である。

【図10】予測部３３４が予測した結果を示す、予測結果９の一例である。

【図11】記憶部３２に予め記憶された第２の参照情報１０の一例である。

【図12】第１の特定ユーザのユーザ端末２に表示される画面であって、所定の提案をするための表示情報の一例である提案画面１１である。

【図13】第２の特定ユーザのユーザ端末２に表示される画面であって、特典が付与されることを示すための表示情報の一例である特典案内画面１２である。

【図14】情報処理システム１によって実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

【0010】

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

【0011】

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現され得るソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含み得る。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０または１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、または量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行され得る。

【0012】

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、およびメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

【0013】

１．ハードウェア構成
本節では、第１の実施形態（以下、本実施形態と称する）のハードウェア構成について説明する。

【0014】

１．１ 情報処理システム１
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１は、ユーザ端末２と、情報処理装置３とを備え、これらがネットワークを通じて接続されている。これらの構成要素について、さらに説明する。ここで、情報処理システム１に例示されるシステムとは、１つまたはそれ以上の装置または構成要素からなるものである。したがって、情報処理装置３単体であっても、システムの一例となる。

【0015】

１．２ ユーザ端末２
ユーザ端末２は、通信部と、記憶部と、制御部と、表示部と、入力部とを有し、これらの構成要素がユーザ端末２の内部において通信バスを介して電気的に接続されている。通信部、記憶部および制御部の説明は、情報処理装置３における通信部３１、記憶部３２および制御部３３と略同様のため、省略する。なお、図１において、個々のユーザのユーザ端末２を、ｎを１以上の整数として「２－ｎ」で表している。

【0016】

表示部は、例えば、ユーザ端末２の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。このような表示部は、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイおよびプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、ユーザ端末２の種類に応じて使い分けて実施されることが好ましい。ここでは、表示部は、ユーザ端末２の筐体に含まれるものとして説明する。

【0017】

入力部は、ユーザ端末２の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部は、表示部と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴＹキーボード等を採用してもよい。すなわち、入力部が、ユーザによってなされた操作入力を受け付ける。当該入力が、命令信号として、通信バスを介して制御部に転送され、制御部が、必要に応じて、所定の制御や演算を実行し得る。

【0018】

１．３ 情報処理装置３
図２は、情報処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置３は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを備え、これらの構成要素が、情報処理装置３の内部において、通信バス３０を介して電気的に接続されている。各構成要素について、さらに説明する。

【0019】

通信部３１は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、３Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ等のモバイル通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、通信部３１は、これら複数の通信手段の集合として実施されることがより好ましい。すなわち、情報処理装置３は、通信部３１を介して、ユーザ端末２とネットワークを介して、種々の情報を通信する。

【0020】

記憶部３２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。記憶部３２は、例えば、制御部３３によって実行される情報処理装置３に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施され得る。また、記憶部３２は、これらの組み合わせであってもよい。特に、記憶部３２は、ユーザ情報４、商品情報５、アンケート６、解約者情報７、第１の参照情報８、第２の参照情報１０、または、これらを生成するためのプログラム等を記憶する。記憶部３２は、これ以外にも、制御部３３によって実行される情報処理装置３に係る種々のプログラム等を記憶している。

【0021】

制御部３３は、情報処理装置３に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部３３は、例えば、不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部３３は、記憶部３２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、情報処理装置３に係る種々の機能を実現する。すなわち、情報処理装置３に係る種々の機能は、記憶部３２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部３３によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部として実行され得る。各機能部については、次節において、更に詳述する。なお、制御部３３は、単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部３３を有するように実施されてもよい。また、制御部３３は、複数の制御部の組み合わせであってもよい。

【0022】

２．機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、情報処理装置３に係る種々の機能は、記憶部３２に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部３３によって具体的に実現されることで、制御部３３に含まれる各機能部として実行され得る。

【0023】

図３は、情報処理装置３における制御部３３等によって実現される機能を示すブロック図である。具体的には、情報処理システム１の一例である情報処理装置３は、受付部３３１と、管理部３３２と、収集部３３３と、予測部３３４と、抽出部３３５と、生成部３３６とを備える。

【0024】

受付部３３１は、種々の情報を受け付けるように構成される。例えば、受付部３３１は、ユーザ端末２から申し込みフォーム（不図示）へ入力された情報、ユーザ端末２から入力されたアンケート６の回答Ａ（図６参照）等を受け付けるように構成される。詳細については、後述する。

【0025】

管理部３３２は、種々の情報を管理するように構成される。例えば、管理部３３２は、ユーザ情報４（図４参照）、商品情報５（図５参照）、解約者情報７（図７参照）等を管理するように構成される。詳細については、後述する。

【0026】

収集部３３３は、種々の情報を収集するように構成される。例えば、収集部３３３は、インターネット上の販売情報等を収集するように構成される。詳細については、後述する。

【0027】

予測部３３４は、種々の事象を予測するように構成される。例えば、予測部３３４は、ユーザが定期購入サービスを解約する解約可能性ＴＰ、解約理由ＴＲ等を予測するように構成される。詳細については、後述する。

【0028】

抽出部３３５は、所定の条件に合致した情報を抽出するように構成される。第１の抽出部３３５の一例である抽出部３３５は、定期購入サービスを利用しているユーザの中から、解約可能性ＴＰが所定の確率以上である第１の特定ユーザを抽出するように構成される。第２の抽出部３３５の一例である抽出部３３５は、定期購入サービスを利用しているユーザの中から、解約可能性ＴＰが所定の確率以下である第２の特定ユーザを抽出するように構成される。詳細については、後述する。

【0029】

生成部３３６は、種々の情報を生成するように構成される。第１の生成部３３６の一例である生成部３３６は、第１の特定ユーザに、所定の提案をするための表示情報、例えば提案画面１１（図１２参照）を生成するように構成される。第２の生成部３３６の一例である生成部３３６は、第２の特定ユーザに、特典が付与されることを示すための表示情報、例えば特典案内画面１２（図１３参照）を生成するように構成される。ここで、表示情報とは、画面、画像、アイコン、メッセージ等といった、ユーザが視認可能な態様で生成された情報そのものでもよいし、例えば、ユーザ端末２の表示部に画面、画像、アイコン、メッセージ等を表示させるためのレンダリング情報であってもよい。詳細については、後述する。

【0030】

３．情報処理方法
３．１ 概要
本節では、前述した情報処理システム１の情報処理方法について説明する。

【0031】

また、本節で参照する各図は、以下の通りである。図４は、管理部３３２が管理する、ユーザ情報４の一例である。図５は、管理部３３２が管理する、商品情報５の一例である。図６は、ユーザ端末２に表示される画面であって、アンケート６の一例である。図７は、管理部３３２が管理する、解約者情報７の一例である。図８および図９は、記憶部３２に予め記憶された第１の参照情報８の一例である。図１０は、予測部３３４が予測した結果を示す、予測結果９の一例である。図１１は、記憶部３２に予め記憶された第２の参照情報１０の一例である。図１２は、第１の特定ユーザのユーザ端末２に表示される画面であって、所定の提案をするための表示情報の一例である提案画面１１である。図１３は、第２の特定ユーザのユーザ端末２に表示される画面であって、特典が付与されることを示すための表示情報の一例である特典案内画面１２である。図１４は、情報処理システム１によって実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0032】

ここで、商品ＡＣには、定期購入型で通信販売され得る、あらゆる物品が含まれるが、好ましくは、商品ＡＣは、化粧品である。また、化粧品として、例えば、洗顔料、化粧水、乳液、美容液、スキンケアオイル、フェイスクリーム等の基礎化粧品、シャンプー、コンディショナー、ヘアパック、ヘアトリートメント、ヘアスタイリング剤、ヘアカラー剤等のヘアケア化粧品、顔用およびボディ用の日焼け止め化粧品、アイブロウ、アイライナー、マスカラ、アイシャドウ、口紅、グロス、リップライナー、チーク、ネイル、ネイルケア剤などのメイクアップ化粧品、ファンデーション、化粧下地、コンシーラー、フェイスパウダー等のベースメイク化粧品、ボディソープ、ボディクリーム、ボディオイル等のボディケア化粧品が挙げられる。このような態様によれば、実店舗でも購入しやすく、顧客がシビアに評価する傾向にあるために、定期購入サービスが解約されるリスクが高い化粧品についても、解約リスクを回避することができる。

【0033】

また、ここで、ユーザとは、所定の商品ＡＣの定期購入を申し込んでいる一般消費者である。

【0034】

なお、商品ＡＣの通信販売には、カタログによる通信販売と、インターネットを利用した通信販売（以下、ネット通販と略称する）とが含まれる。顧客管理や営業管理の容易性等の観点から、ネット通販により商品ＡＣが販売されることが好ましい。

【0035】

これらの好ましい態様を踏まえ、以下の説明では、ユーザがネット通販で商品ＡＣの定期購入を申し込む場合を想定する。また、ユーザは既に定期購入サービスを利用している者であってもよいが、以下では、説明の都合上、ユーザが定期購入サービスを初めて申し込む場合を想定する。

【0036】

ここから、図１４のタイミングチャートに沿って、情報処理システム１によって実行される情報処理の流れを説明するものとする。

【0037】

まず、ユーザは、ユーザ端末２に表示された不図示の申し込みフォームにおいて、ユーザ端末２の入力部を介して、定期購入を希望する商品ＡＣと、購入数量ＱＡと、購入期間ＢＰと、定期購入に必要なユーザの属性Ｕとを指定または入力する。申し込みフォームに入力されたこれらの情報は、ネットワークを介して情報処理装置３に送信される。その後、情報処理装置３において、通信部３１が、ユーザ端末２から送信された、商品ＡＣと、購入数量ＱＡと、購入期間ＢＰと、ユーザの属性Ｕとを含む情報を受信し、受付部３３１が、これらの情報を受け付ける（ステップＳ００１）。

【0038】

次いで、管理部３３２は、図４に示されるように、商品ＡＣと、購入数量ＱＡと、購入期間ＢＰと、ユーザの属性Ｕ、例えば、氏名ＵＮ、メールアドレスＵＭ、住所ＵＬ、性別ＵＳ、年齢ＵＡおよび職業ＵＣとを対応付けて、定期購入サービスを利用するユーザのユーザ情報４として管理する。すなわち、ユーザの属性Ｕを含む情報がネットワークを介して情報処理装置３に送信され、情報処理装置３における記憶部３２が、商品ＡＣと、購入数量ＱＡと、購入期間ＢＰと、ユーザの属性Ｕとを対応付けて、ユーザ情報４（図４参照）として記憶する（ステップＳ００２）。

【0039】

情報処理装置３は、管理部３３２が管理するユーザ情報４に基づいて、商品ＡＣの初回配送を行うように、不図示の配送管理システムに要求を送信する。この要求を受信した配送管理システムは、所定の処理を実行し、ユーザに商品ＡＣを配送する（ステップＳ００３）。

【0040】

商品ＡＣの初回配送から所定の期間経過後に、情報処理装置３は、図６に示されるアンケート６を、ユーザ端末２に送信する。具体的には、情報処理装置３における制御部３３は、アンケート６を、通信部３１およびネットワークを介してユーザ端末２に送信する（ステップＳ００４）。ここで、アンケート６は、ワープロソフト等で生成された形式でもよいし、ｐｄｆファイルでもよいが、好ましくは、アンケート６を視認可能な態様でブラウザ上に表示させた画面である。ここでは、アンケート６が画面であるものとしてさらに説明をする。

【0041】

図６に示されているように、アンケート６は、商品ＡＣに関する質問Ｑを含む。図６のアンケート６には、商品ＡＣに関する質問Ｑとして、質問Ｑ１と、質問Ｑ２と、質問Ｑ３とが記載されており、これらの質問Ｑに対応する回答Ａの選択肢がラジオボタンとともに表示されている。ユーザは、アンケート６に答える意思がある場合には、質問Ｑに対し、適当な選択肢のラジオボタンを押下すればよい。回答Ａに対応するラジオボタンが押下されると、回答Ａは、ネットワークを介して情報処理装置３に送信される（ステップＳ００５）。

【0042】

アンケート６の回答Ａがネットワークを介して情報処理装置３に送信されると、受付部３３１は、ユーザからアンケート６の回答Ａを受け付ける。ここで好ましくは、管理部３３２は、ユーザ情報４とともに、アンケート６の回答Ａをユーザごとに管理する。すなわち、情報処理装置３における記憶部３２が、ユーザ情報４とともに、ユーザごとの回答Ａを記憶する（ステップＳ００５）。

【0043】

アンケート６の回答Ａが受付部３３１に受け付けられた後、予測部３３４は、アンケート６の回答Ａと、予め設定された第１の参照情報８（図８および図９参照）とに基づいて、ユーザが定期購入サービスを解約する解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測する（ステップＳ００６）。

【0044】

ここで、好ましくは、第１の参照情報８は、定期購入サービスをすでに解約している解約者からのアンケート６の回答ＴＡと、解約者の解約理由ＴＲとに基づき生成された情報である。このような態様によれば、実際に解約に至った事例を参考にすることにより、解約の予測精度を高めることができる。

【0045】

例えば、第１の参照情報８（図８および図９参照）は、管理部３３２が管理する解約者情報７（図７参照）に基づき生成された情報であることが好ましい。なお、解約者情報７（図７参照）は、ユーザ情報４（図４参照）として管理されていた情報から、解約したユーザに関する情報を抽出して作成された情報である。図７の解約者情報７は、解約者の属性として氏名ＴＮ、住所ＴＬ、性別ＴＳ、年齢ＴＯおよび職業ＴＣと、定期購入をしていた商品ＡＣと、購入数量ＱＡと、購入期間ＢＰと、解約理由ＴＲと、アンケート６の回答ＴＡと、アンケート６の回答ＴＡに基づいて算出されたスコアＴＸとが対応付けられた情報である。ここで、解約理由ＴＲは、情報処理システム１によって予測された解約理由ＴＲであってもよいし、解約時に解約するユーザにアンケート等を実施して直接的に調べた解約理由ＴＲであってもよい。

【0046】

次いで、予測部３３４により予測された解約可能性ＴＰおよび解約理由ＴＲは、予測結果９（図１０参照）として、情報処理装置３における記憶部３２に少なくとも一時的に記憶される。この予測結果９（図１０参照）に基づき、第２の抽出部３３５は、定期購入サービスを利用しているユーザの中から、解約可能性ＴＰが所定の確率以下である第２の特定ユーザを抽出する（ステップＳ００７）。ここで、所定の確率とは、例えば、０，５，１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０％であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。

【0047】

その後、第２の生成部３３６は、第２の特定ユーザに、特典が付与されることを示すための表示情報、例えば特典案内画面１２を生成する。このような態様によれば、定期購入サービスを継続する可能性が高い顧客を優良顧客として育成し、囲い込むことにより、売上の安定化を図ることができる（ステップＳ００８）。

【0048】

さらに、情報処理装置３における記憶部３２に少なくとも一時的に記憶される予測結果９（図１０参照）に基づいて、第１の抽出部３３５は、定期購入サービスを利用しているユーザの中から、解約可能性ＴＰが所定の確率以上である第１の特定ユーザを抽出する（ステップＳ００７）。ここで、所定の確率とは、例えば、５０，５５，６０，６５，７０，７５，８０，８５，９０，９５，１００％であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。

【0049】

その後、第１の生成部３３６は、第１の特定ユーザの予測された解約理由ＴＲと、予め設定された第２の参照情報１０（図１１参照）とに基づいて、第１の特定ユーザに、所定の提案をするための表示情報、例えば提案画面１１（図１２参照）を生成する。ここで、所定の提案は、定期購入サービスの利用継続を促すための提案である。このような態様によれば、予測された解約理由から顧客の真の要望を類推し、顧客が納得するサービスを提案することにより、顧客との信頼関係の構築を図り、サービスの継続利用から継続的な利益を得ることができる（ステップＳ００９）。

【0050】

なお、第２の参照情報１０（図１１参照）は、解約の要因ＴＦと、提案内容ＳＣと、解約防止率ＰＲとが対応付けられた情報であることが好ましい。このような態様によれば、解約の防止に確実に効果があるサービスを顧客に提案することができる。

【0051】

以上をまとめると、本実施形態の情報処理方法は、管理ステップと、受付ステップと、予測ステップとを備える。管理ステップでは、定期購入サービスを利用するユーザのユーザ情報４を管理する。受付ステップでは、ユーザからアンケート６の回答を受け付ける。ここで、ユーザは、所定の商品ＡＣの定期購入をしており、アンケート６は、商品ＡＣに関する質問Ｑを含む。予測ステップでは、アンケート６の回答Ａと、予め設定された第１の参照情報８とに基づいて、ユーザが定期購入サービスを解約する解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測する。

【0052】

本実施形態によれば、商品ＡＣの定期購入をしている顧客の商品ＡＣに対する感想や意見に基づいて、顧客の解約リスクを的確に検出することができる。

【0053】

３．２ 具体例
ここまで、図１４のフローチャートに沿って、情報処理システム１によって実行される情報処理の流れを説明してきたが、以下では、図面を参照しながら、具体例を挙げて、情報処理システム１によって実行される情報処理を説明することとする。

【0054】

ここで、説明の都合上、ユーザは、図４のユーザ情報４において氏名ＵＮが「ａａ ａａａ」として示されているユーザ（以下、ユーザａａと略称する）であるとし、上記で説明したステップＳ００１～ステップＳ００３を経て、ステップＳ００４において情報処理装置３からユーザａａのユーザ端末２にアンケート６が送信された場合を想定する。

【0055】

図６には、ユーザａａがアンケート６に対して入力した回答Ａが示されている。すなわち、ユーザａａは、商品ＡＣの価格に対する満足度を問う質問Ｑ１に対して「Ｅ：不満」という回答Ａ１、商品ＡＣの効果に対する満足度を問う質問Ｑ２に対して「Ｄ：やや不不満」という回答Ａ２、商品ＡＣの量に対する感想を問う質問Ｑ３に対して「Ｄ：やや不足」という回答Ａ３を選択している。

【0056】

これらの回答Ａは、受付部３３１が受け付けた後（ステップＳ００５）、予測部３３４により、予め設定された不図示の参照情報に基づいてスコア化される。ここで、スコア化とは、例えば、質問事項の重要度に基づいて各質問Ｑに重み付けをするとともに、各質問Ｑの各回答Ａに対して点数を割り当てることである。

【0057】

図６のアンケート６を用いて、スコア化の例を説明することとする。まず、定期購入サービスの利用継続および解約に影響を与える要因である商品ＡＣの価格、効果および量の重要度に基づいて、価格に関する質問Ｑ１に「１０」、効果に関する質問Ｑ２に「７」、量に関する質問Ｑ３に「３」という重み付けをする。また、質問Ｑ１の選択肢「Ａ」に５点、選択肢「Ｂ」に４点、選択肢「Ｃ」に３点、選択肢「Ｄ」に２点、選択肢「Ｅ」に１点、質問Ｑ２の選択肢「Ａ」に５点、選択肢「Ｂ」に４点、選択肢「Ｃ」に３点、選択肢「Ｄ」に２点、選択肢「Ｅ」に１点、質問Ｑ３の選択肢「Ａ」に２点、選択肢「Ｂ」に４点、選択肢「Ｃ」に５点、選択肢「Ｄ」に３点、選択肢「Ｅ」に１点を割り当てる。図６に示されるアンケート６の回答Ａに対して、このスコア化を適用することにより算出されるスコアは、質問Ｑ１のスコアが１０×１＝１０点、質問Ｑ２のスコアが７×２＝１４点、質問Ｑ３のスコアが３×３＝９点となり、合計で３３点となる。

【0058】

一方、このスコア化は、解約者のアンケート６の回答ＴＡについてもなされており、図７の解約者情報７にスコアＴＸが含まれている。そして、図７の解約者情報７から、スコアＴＸに対して解約者の割合ＴＹを求めることにより、図８の第１の参照情報８が得られる。さらに、図８の第１の参照情報８に最小二乗法を適用することにより、図９の回帰直線ＴＫが求められる。

【0059】

予測部３３４は、図９の回帰直線ＴＫの式に、ユーザａａのアンケート６の回答Ａを上述のようにスコア化して得られた値「３３」を代入することにより、解約可能性ＴＰが「９０％」であると予測する（図１０参照）（ステップＳ００６）。

【0060】

また、予測部３３４は、スコア化において重み付けを掛ける前の値が最も低いのは、１点の選択肢「Ｅ」が選ばれている質問Ｑ１であることから、ユーザａａの解約理由は、「価格」であると予測する（図１０参照）（ステップＳ００６）。

【0061】

ここで、第１の抽出部３３５は、解約可能性ＴＰが８０％以上である第１の特定ユーザを抽出すると想定すると、ユーザａａは解約可能性ＴＰが９０％であるため、第１の抽出部３３５は、ユーザａａを第１の特定ユーザとして抽出する（ステップＳ００７）。

【0062】

その後、第１の生成部３３６は、第１の特定ユーザであるユーザａａの予測された解約理由ＴＲと、第２の参照情報１０（図１１参照）とに基づいて、提案画面１１（図１２参照）を生成する。詳細には、ユーザａａが定期購入している商品ＡＣは「Ａ」であり、予測された解約理由ＴＲは「価格」であることから、図１１の第２の参照情報１０のうち第２行の情報に基づき、「Ｘへの変更を提案」するための表示情報として提案画面１１（図１２参照）が生成される（ステップＳ００９）。このように、提案には、商品ＡＣを変更する提案が含まれることが好ましい。このような態様によれば、顧客のニーズにより合致した的確な商品ＡＣを提案することにより、サービスの利用継続を促すことができる。

【0063】

ここで、図１２の提案画面１１は、好ましい提案画面１１の一例である。図１２の提案画面１１では、提案の概要１１１として、ユーザａａに推奨される商品ＡＣのサンプルを送付する提案であることを示す情報が記載されている。すなわち、商品ＡＣを変更する提案には、ユーザに推奨される商品ＡＣのサンプルを送付する提案が含まれることが好ましい。このような態様によれば、推奨される商品ＡＣを顧客に実際に使用させて、その商品ＡＣの魅力を伝えることにより、その商品ＡＣで定期購入サービスを継続して利用するように促すことができる。

【0064】

また、図１２の提案画面１１では、提案の詳細１１２として、推奨される商品名ＣＮが「Ｘ」の商品ＡＣに関する情報が記載されている。なお、提案の詳細１１２は、管理部３３２が管理する商品情報５（図５参照）に基づき生成された情報である。さらに、図１２の提案画面１１では、提案の詳細１１３として、商品ＡＣの使用法が記載された小冊子がサンプルとともに送付されることを示す情報が記載されている。このように、サンプル送付とともに、商品ＡＣの魅力を伝えるための付随的なサービスが提案されてもよい。

【0065】

さらに、図１２に示される提案画面１１では、提案されたサービスをユーザが申し込むことができるように、ボタン１１４が設けられている。すなわち、ユーザａａは、ボタン１１４を押下することにより、提案されたサービスの提供を受けるための手続きを進めることができる。このように、第１の生成部３３６が生成する表示情報の一例である提案画面１１は、提案されたサービスの申し込みを可能にするオブジェクトを含むことが好ましい。

【0066】

次に、ユーザは、図１０の予測結果９において氏名ＵＮが「ｄｄ ｄｄｄ」として示されているユーザ（以下、ユーザｄｄと略称する）であるとし、上記で説明したステップＳ００１～ステップＳ００５を経て、ステップＳ００６において、解約可能性ＴＰが「５％」と予測された場合について、具体的に説明することとする。

【0067】

まず、ステップＳ００７において、第２の抽出部３３５は、解約可能性ＴＰが２０％以下である第２の特定ユーザを抽出すると想定すると、ユーザｄｄは解約可能性ＴＰが５％であるため、第２の抽出部３３５は、ユーザｄｄを第２の特定ユーザとして抽出する（ステップＳ００７）。

【0068】

その後、第２の生成部３３６は、特典案内画面１２（図１３参照）を生成する。詳細には、商品ＡＣの推奨を内容とする投稿をした場合に特典が付与されることを示すための表示情報として特典案内画面１２（図１３参照）が生成される（ステップＳ００８）。このように、第２の生成部３３６は、第２の特定ユーザに、商品ＡＣの推奨を内容とする投稿をした場合に特典が付与されることを示すための表示情報、例えば特典案内画面１２を生成することが好ましい。このような態様によれば、定期購入サービスを継続する可能性が高い顧客に、クチコミやレビュー等を通じて商品ＡＣについての感想や意見を発信してもらうことにより、商品ＡＣの認知度、ひいては売上を向上させることができる。

【0069】

ここで、図１３の特典案内画面１２は、好ましい特典案内画面１２の一例である。図１３の特典案内画面１２では、特典概要１２１として、特典の付与には、商品ＡＣに対する感想の投稿が必要であることを示す情報が記載されている。さらに、図１３の特典案内画面１２では、特典の詳細１２２として、投稿によりユーザｄｄにポイントが付与されることを示す情報が記載されている。すなわち、特典には、ポイントに関する特典が含まれることが好ましい。ここで、ポイントは、金銭的価値を有するものである。このような態様によれば、ポイントという顧客が利用しやすい特典を付与することにより、サービスの継続利用により得られるメリットを顧客に明確に提示することができる。

【0070】

なお、金銭的価値を有するポイントＰＩは、例えば、複数の店舗間や異業種の店舗間で同じポイントを貯めることのできる共通ポイントであってもよいし、商品ＡＣの販売を行う事業者が運営する独自のポイントであってもよい。また、ポイントに関する特典には、ポイントの付与だけでなく、ポイント付与率の向上等も含まれる。

【0071】

さらに、図１３に示される特典案内画面１２では、投稿フォームに遷移できるように、ボタン１２３が設けられている。すなわち、ユーザｄｄは、ボタン１２３を押下することにより、ユーザ端末２に投稿フォームを表示させることができる。このように、第２の生成部３３６が生成する表示情報の一例である提案画面１１は、投稿フォームへの遷移を可能にするオブジェクトを含んでいてもよい。また、これに代わって、特典案内画面１２に投稿欄が設けられていてもよい。

【0072】

なお、投稿として、例えば、クチコミやレビューを専門に扱うウェブサイトへのコメントの投稿、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ等のソーシャルネットワーキングサービス（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＳＮＳ）への投稿、ホームページやブログへのコメントの投稿、クチコミを専門に扱うモバイルアプリケーションへの投稿、商品ＡＣの販売を行う事業者が運用するモバイルアプリケーションへの投稿が挙げられる。また、好ましい投稿先として複数が考えられる場合、特典案内画面１２は、複数の投稿先の中から、ユーザが自由に投稿先を選択できるように構成されていてもよい。

【0073】

続いて、予測部３３４により実行される予測ステップ（ステップＳ００６）の変形例について以下詳述することとする。

【0074】

予測部３３４は、ユーザ情報４に含まれるユーザの属性Ｕにさらに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測することが好ましい。ここで、ユーザの属性Ｕとは、図４に示されるように、例えば、氏名ＵＮ、メールアドレスＵＭ、住所ＵＬ、性別ＵＳ、年齢ＵＡおよび職業ＵＣである。また、図示はされていないが、ユーザの属性Ｕには、ライフスタイルに関する事項が含まれてもよい。このような態様によれば、購買行動に影響を与え得る個人的要因を考慮することにより、解約の予測精度をさらに高めることができる。

【0075】

予測部３３４は、商品の属性Ｃにさらに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測することが好ましい。ここで、商品の属性Ｃとは、例えば、管理部３３２が管理する商品情報５に含まれ、図５に示されるように、種類ＣＣ、商品名ＣＮ、特徴ＣＦ、量ＣＱおよび価格ＣＰである。このような態様によれば、顧客と商品との相性を考慮することにより、解約の予測精度をさらに高めることができる。

【0076】

予測部３３４は、ユーザが定期購入サービスを利用している期間、例えば購入期間ＢＰにさらに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測することが好ましい。ここで、購入期間ＢＰとは、例えば、図４に示されるように、ユーザ情報４の一部として、管理部３３２が管理する情報である。このような態様によれば、解約リスクと相関関係があると考えられる購入期間ＢＰを考慮することにより、解約の予測精度をさらに高めることができる。

【0077】

予測部３３４は、上記のユーザａａを例に挙げた具体的説明では、単回帰分析により回帰曲線ＴＫを求めて解約可能性ＴＰの予測を行っているが、１次関数である回帰曲線ＴＫが採用されたのは一例であり、ｎ次関数（ｎ≧２）、指数関数、対数関数、またはこれらの級数和等といった回帰曲線が採用されてもよい。また、アンケート６の回答Ａから算出されたスコアＴＸ以外の多数の項目、例えば、ユーザの属性Ｕ、商品の属性Ｃ、購入期間ＢＰ等を説明変数として設定する場合、重回帰分析により予測を行うことができる。しかしながら、重回帰分析は、利用できるデータの数が限られ、欠損データやばらつきが大きいデータの取り扱いには適さないため、機械学習による予測がより好ましい。すなわち、予測部３３４により実行される予測ステップ（ステップＳ００６）において、第１の参照情報８は、機械学習により生成または更新されることが好ましい。このような態様によれば、膨大なデータに基づく、より精度の高い予測を実現することができる。

【0078】

４．その他
情報処理システム１に関して、以下のような態様を採用してもよい。

【0079】

受付部３３１は、ユーザからアンケート６の回答Ａを所定の間隔で受け付けてもよい。ここで、アンケート６は、所定の間隔で実施される。本態様において、予測部３３４は、ユーザから所定の期間に受け付けた全てのアンケート６の回答Ａと、第１の参照情報８とに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測する。例えば、商品ＡＣの２回目以降の配送と同じタイミングで、毎回アンケート６を実施し、実施した全てのアンケート６の回答Ａに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測してもよい。このような態様によれば、顧客の商品ＡＣに対する感想や意見を累積的に評価することにより、顧客が将来的に解約する可能性を的確に把握することができる。

【0080】

情報処理システム１は、収集部３３３をさらに備えてもよい。収集部３３３は、インターネット上の販売情報を収集するように構成される。ここで、販売情報は、商品ＡＣと同じ種類ＣＣに属する商品の販売状況に関する情報である。本態様において、予測部３３４は、販売情報にさらに基づいて、解約可能性ＴＰと、解約理由ＴＲとを予測する。例えば、収集部３３３は、ウェブクローラー技術により、インターネット上の販売情報を収集するように構成されることが好ましい。このような態様によれば、競合他社のサービスの台頭により顧客離れが起きるリスクを的確に検出することができる。

【0081】

商品ＡＣの変更を提案するための提案画面１１において、推奨される商品ＡＣとして、複数の商品ＡＣが示されてもよい。また、これらの複数の商品ＡＣは、解約防止率ＰＲに基づいて推奨される順序が定められ、提案画面１１において、この順序に従って表示されることが好ましい。

【0082】

定期購入サービスの利用継続を促すための提案には、商品ＡＣの数量ＱＡまたは商品ＡＣを届ける間隔を変更する提案が含まれてもよい。このような態様によれば、定期的に届けられる商品ＡＣの数量ＱＡに不満がある顧客に対して、顧客の商品ＡＣの使用量や使用頻度に合ったサービスへの変更を提案することができる。

【0083】

第２の参照情報１０は、上記では、ルックアップテーブル等のデータベースであるものとして説明したが、あくまでも一例でありこの限りではない。さらに、第２の参照情報１０は、そもそもルックアップテーブル等のデータベースに限定されず、複数の情報を数学的に関係づけた数理モデルでもよい。第２の参照情報１０は、過去のサンプルデータ、またはサービス運営とともに新たに追加されるサンプルデータを教師データとした機械学習により生成または更新されることが、さらに好ましい。

【0084】

第２の特定ユーザに示される特典には、クーポン配信、商品ＡＣの割引価格の設定、新しい商品ＡＣの先行販売、新しい商品ＡＣの発表会やイベントへの招待、商品ＡＣや通販に関する問い合わせに応じるコンシェルジュサービスの提供、各種手数料の無料化、送料の無料化、当日発送、当日配送、商品ＡＣの生産工場等を訪れる体験ツアーへの招待、壁紙等のデジタルインセンティブの配布等、ユーザにとって得になるあらゆるサービスが含まれる。

【0085】

アンケート６は、紙のアンケート６であってもよい。紙のアンケート６として、例えば、封書、はがき、ファックス用紙等が用いられる。紙のアンケート６は、例えば、商品ＡＣを配送する際に同梱してもよいし、通販カタログ等に同封してもよい。

【0086】

アンケート６は、商品ＡＣの配送用の箱や説明書に設けられたＱＲコード（登録商標）等からアクセス可能に作製されていてもよい。

【0087】

ユーザ情報４として登録されているユーザのメールアドレスＵＭ宛にアンケート依頼メールを送信してもよい。この態様では、アンケート依頼メールに、アンケート６にアクセス可能なＵＲＬを記載することが好ましい。

【0088】

本実施形態の態様は、プログラムであってもよい。このプログラムは、コンピュータに、情報処理システム１の各ステップを実行させる。

【0089】

さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理システムにおいて、前記第１の参照情報は、前記定期購入サービスをすでに解約している解約者からの前記アンケートの回答と、前記解約者の解約理由とに基づき生成された情報である、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記予測ステップでは、前記ユーザ情報に含まれる前記ユーザの属性にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記予測ステップでは、前記商品の属性にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記予測ステップでは、前記ユーザが前記定期購入サービスを利用している期間にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記受付ステップでは、前記ユーザから前記アンケートの回答を所定の間隔で受け付け、前記アンケートは、前記所定の間隔で実施され、前記予測ステップでは、前記ユーザから所定の期間に受け付けた全ての前記アンケートの回答と、前記第１の参照情報とに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、もの。
前記情報処理システムにおいて、収集ステップをさらに実行するように構成され、前記収集ステップでは、インターネット上の販売情報を収集するように構成され、ここで、前記販売情報は、前記商品と同じ種類に属する商品の販売状況に関する情報であり、前記予測ステップでは、前記販売情報にさらに基づいて、前記解約可能性と、前記解約理由とを予測する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第１の参照情報は、機械学習により生成または更新される、もの。
前記情報処理システムにおいて、第１の抽出ステップと、第１の生成ステップとをさらに実行するように構成され、前記第１の抽出ステップでは、前記定期購入サービスを利用しているユーザの中から、前記解約可能性が所定の確率以上である第１の特定ユーザを抽出し、前記第１の生成ステップでは、前記第１の特定ユーザの予測された前記解約理由と、予め設定された第２の参照情報とに基づいて、前記第１の特定ユーザに、所定の提案をするための表示情報を生成し、ここで、前記所定の提案は、前記定期購入サービスの利用継続を促すための提案である、もの。
前記情報処理システムおいて、前記第２の参照情報は、解約の要因と、提案内容と、解約防止率とが対応付けられた情報である、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記提案には、前記商品を変更する提案が含まれる、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記商品を変更する提案には、前記ユーザに推奨される商品のサンプルを送付する提案が含まれる、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記提案には、前記商品の数量または前記商品を届ける間隔を変更する提案が含まれる、もの。
前記情報処理システムにおいて、第２の参照情報は、機械学習により生成または更新される、もの。
前記情報処理システムにおいて、第２の抽出ステップと、第２の生成ステップとをさらに実行するように構成され、前記第２の抽出ステップでは、前記定期購入サービスを利用しているユーザの中から、前記解約可能性が所定の確率以下である第２の特定ユーザを抽出し、前記第２の生成ステップでは、前記第２の特定ユーザに、特典が付与されることを示すための表示情報を生成する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記特典には、ポイントに関する特典が含まれ、ここで、前記ポイントは、金銭的価値を有する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記第２の生成ステップでは、前記第２の特定ユーザに、前記商品の推奨を内容とする投稿をした場合に特典が付与されることを示すための表示情報を生成する、もの。
前記情報処理システムにおいて、前記商品は、化粧品である、もの。
情報処理方法であって、前記情報処理システムの各ステップを備える、方法。
プログラムであって、コンピュータに、前記情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。
もちろん、この限りではない。

【0090】

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。当該新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。当該実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0091】

１ ：情報処理システム
２ ：ユーザ端末
３ ：情報処理装置
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：制御部
３３１ ：受付部
３３２ ：管理部
３３３ ：収集部
３３４ ：予測部
３３５ ：抽出部
３３６ ：生成部
４ ：ユーザ情報
５ ：商品情報
６ ：アンケート
７ ：解約者情報
８ ：第１の参照情報
９ ：予測結果
１０ ：第２の参照情報
１１ ：提案画面
１１１ ：概要
１１２ ：詳細
１１３ ：詳細
１１４ ：ボタン
１２ ：特典案内画面
１２１ ：特典概要
１２２ ：詳細
１２３ ：ボタン
Ａ ：回答
Ａ１ ：回答
Ａ２ ：回答
Ａ３ ：回答
ＡＣ ：商品
Ｂ ：選択肢
ＢＰ ：購入期間
Ｃ ：商品の属性
ＣＣ ：種類
ＣＦ ：特徴
ＣＮ ：商品名
ＣＰ ：価格
ＣＱ ：量
Ｄ ：選択肢
Ｅ ：選択肢
ＰＩ ：ポイント
ＰＲ ：解約防止率
Ｑ ：質問
Ｑ１ ：質問
Ｑ２ ：質問
Ｑ３ ：質問
ＱＡ ：購入数量
ＳＣ ：提案内容
ＴＡ ：回答
ＴＣ ：職業
ＴＦ ：解約の要因
ＴＫ ：回帰直線
ＴＬ ：住所
ＴＮ ：氏名
ＴＯ ：年齢
ＴＰ ：解約可能性
ＴＲ ：解約理由
ＴＳ ：性別
ＴＸ ：スコア
ＴＹ ：割合
Ｕ ：ユーザの属性
ＵＡ ：年齢
ＵＣ ：職業
ＵＬ ：住所
ＵＭ ：メールアドレス
ＵＮ ：氏名
ＵＳ ：性別

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】