特開 2024-59038 商品等提案システム

(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】P2024059038

(43)【公開日】2024-04-30

(54)【発明の名称】商品等提案システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0601 20230101AFI20240422BHJP

   G06Q 30/015 20230101ALI20240422BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/06 330

G06Q30/02 470

【審査請求】有

【請求項の数】2

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022166535

(22)【出願日】2022-10-17

(71)【出願人】

【識別番号】520445141

【氏名又は名称】ラブストック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003650

【氏名又は名称】弁理士法人ブランシェ国際知的財産事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100132621

【弁理士】

【氏名又は名称】高松 孝行

(74)【代理人】

【識別番号】100123364

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 徳子

(72)【発明者】

【氏名】海南 真太郎

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L030BB22

5L049BB08

5L049BB22

(57)【要約】

【課題】
本発明は上述した事情に鑑み、商品やサービスを紹介する商品等紹介者ごとに、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品やサービスを提案できる商品等提案システムを提供する。
【解決手段】
他の商品等紹介者ごとに、商品等紹介者と他の商品等紹介者との販売等数量データに関する販売等数量相関係数を算出する相関係数算出部と、販売等数量相関係数が所定の値より高い他の商品等紹介者を、対象商品等紹介者として、他の商品等紹介者から選択する対象商品等紹介者選択部と、未紹介商品等ごとの予測販売等数量データを算出する予測販売等数量算出部と、未紹介商品等に関する商品等データを販売等数量データベースから抽出する未取扱商品等抽出部とを有する。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

商品やサービスの紹介を行う複数の商品等紹介者に対し、当該商品等紹介者が過去に紹介していない未紹介商品等のうち、当該商品等紹介者が紹介することによって、多くの顧客に販売または提供できる可能性が高い前記未紹介商品等を提案する商品等提案システムであって、
前記商品や前記サービスに関する商品等データと、前記商品等紹介者が過去に紹介した前記商品または前記サービスごとの前記商品の販売数または前記サービスの提供数を示す販売等数量データと、を格納する販売等数量データベースと、
前記商品等紹介者の前記販売等数量データと、当該商品等紹介者以外の他の商品等紹介者の前記販売等数量データとに基づいて、前記他の商品等紹介者ごとに、前記商品等紹介者と前記他の商品等紹介者との販売等数量データに関する販売等数量相関係数を算出する相関係数算出部と、
前記販売等数量相関係数が所定の値より高い前記他の商品等紹介者を、対象商品等紹介者として、前記他の商品等紹介者から選択する対象商品等紹介者選択部と、
前記対象商品等紹介者の前記販売等数量データと、前記商品等紹介者に対する前記対象商品等紹介者の販売等数量相関係数とに基づいて、前記未紹介商品等ごとの予測販売等数量データを算出する予測販売等数量算出部と、
前記未紹介商品等の予測販売等数量データのうち、最も高い予測販売等数量データから順に、所定の数の当該予測販売等数量データに関連する前記未紹介商品等を選択し、当該未紹介商品等に関する前記商品等データを前記販売等数量データベースから抽出する未取扱商品等抽出部と、
を有することを特徴とする商品等提案システム。

【請求項2】

前記販売等数量相関係数が、ピアソンの積率相関係数であることを特徴とする請求項１に記載の商品等提案システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、商品やサービスを紹介する商品等紹介者ごとに、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品やサービスをそれぞれ提案できる商品等提案システムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、インターネットを介して、様々な商品が販売されている。そして、各顧客への販売額の向上を目的に、各顧客の属性に応じて、その顧客に合った商品を提案する商品提案システムが提案されている。

【0003】

例えば、特許文献１には、個々の顧客の具備する属性に応じて適正な商品を提案する商品提案システムであって、個々の商品と１以上の属性との間における相関関係を記憶した商品データベースを参照して、前記顧客が具備する属性と相関関係を有する商品を複数選択する商品選択手段と、前記商品選択手段によって選択された複数の商品からなる商品群について、相関関係を有する属性のうち前記顧客が具備する属性と一致する属性の個数が多い商品を優先的に表示するよう表示態様を定める表示態様選択手段と、前記表示態様選択手段が定めた表示態様によって表示された個々の商品について、当該商品の表示領域に対する前記顧客の操作の時間、回数及び内容のうち１以上の要素に基づき、当該商品に対する前記顧客の関心度を判定する関心度判定手段と、を備え、前記表示態様選択手段は、前記関心度判定手段による関心度の判定後に関心度の高い商品が優先的に表示されるよう表示態様を改めることを特徴とし、個々の顧客の具備する属性に応じて適正な商品を提案できるものが開示されている。

【0004】

一方、インフルエンサーと呼ばれ、消費者に対して大きな影響力を有する者が、インターネット上で商品の宣伝を行うインフルエンサーマーケティング（ソーシャルネットワークマーケティング）が行われている。インフルエンサーマーケティングでは、インフルエンサーが商品やサービスを紹介することによって、消費者に対し、商品やサービスの認知度を向上させたり、商品やサービスの購買行為を促すことができると言われている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２２－６４０３５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、インフルエンサーマーケティングにおいて、消費者に対し、各インフルエンサーがどのような商品やサービスを紹介すれば、その商品やサービスの認知度をより向上させたり、その商品の購買行動やサービスの提供を受ける行為をより促すことができるか分からないという問題点があった。

【0007】

そして、このような問題は、上述したような従来の商品提案システムでは解決することができない。

【0008】

本発明は上述した事情に鑑み、商品やサービスを紹介する商品等紹介者ごとに、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品やサービスを提案できる商品等提案システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の発明者は、上述した問題点に関して鋭意研究を続けた結果、以下のような画期的な商品等提案システムを見出した。

【0010】

上記課題を解決するための本発明の第１の態様は、商品やサービスの紹介を行う複数の商品等紹介者に対し、商品等紹介者が過去に紹介していない未紹介商品等のうち、商品等紹介者が紹介することによって、多くの顧客に販売または提供できる可能性が高い未紹介商品等を提案する商品等提案システムであって、商品やサービスに関する商品等データと、商品等紹介者が過去に紹介した商品またはサービスごとの商品の販売数またはサービスの提供数を示す販売等数量データと、を格納する販売等数量データベースと、商品等紹介者の販売等数量データと、商品等紹介者以外の他の商品等紹介者の販売等数量データとに基づいて、他の商品等紹介者ごとに、商品等紹介者と他の商品等紹介者との販売等数量データに関する販売等数量相関係数を算出する相関係数算出部と、販売等数量相関係数が所定の値より高い他の商品等紹介者を、対象商品等紹介者として、他の商品等紹介者から選択する対象商品等紹介者選択部と、対象商品等紹介者の販売等数量データと、商品等紹介者に対する対象商品等紹介者の販売等数量相関係数とに基づいて、未紹介商品等ごとの予測販売等数量データを算出する予測販売等数量算出部と、未紹介商品等の予測販売等数量データのうち、最も高い予測販売等数量データから順に、所定の数の予測販売等数量データに関連する未紹介商品等を選択し、未紹介商品等に関する商品等データを販売等数量データベースから抽出する未取扱商品等抽出部と、を有することを特徴とする商品等提案システムにある。

【0011】

かかる第１の態様によれば、商品やサービスを紹介する商品等紹介者ごとに、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品やサービスを提案できる商品等提案システムを提供することができる。

【0012】

本発明の第２の態様は、販売等数量相関係数が、ピアソンの積率相関係数であることを特徴とする第１の態様に記載の商品等提案システムにある。

【0013】

かかる第２の態様によれば、販売等数量相関係数を容易に算出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】図１は実施形態１に係る商品等提案システムの概略概念図である。

【図2】図２は実施形態１に係る情報端末の概略図である。

【図3】図３は実施形態１に係る商品等提案サーバの概略概念図である。

【図4】図４は実施形態１に係る販売等数量データの一例を示す表である。

【図5】図５は実施形態１に係るピアソンの積率相関係数の算出例を示す表である。

【図6】図６は実施形態１に係るインフルエンサー１の予測販売等数量データを示す表である。

【図7】図７は実施形態１に係る商品等提案システムの動作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】

【0015】

以下に添付図面を参照して、本発明に係る商品等提案システムの実施形態を説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではない。
（実施形態１）

【0016】

以下に説明する実施形態では、商品等紹介者に対し、今まで紹介したことがない商品のうち、より多くの顧客に販売できる可能性が高い商品を提案できる商品等提案システムについて説明する。

【0017】

図１は、本実施形態に係る商品等提案システムの概略概念図である。この図に示すように、商品等提案システム１は、複数の情報端末１０と、ネットワーク３０を介して接続される商品等提案サーバ２０とで構成されている。なお、本実施形態では、複数の情報端末１０と、１つの商品等提案サーバとで商品等提案システム１を構成したが、複数の情報端末と、複数の商品等提案サーバとで商品等提案システムを構成してもよいのは言うまでもない。

【0018】

まず、情報端末１０について説明する。図２に示すように、情報端末１０は、商品やサービス（役務）を顧客に紹介する商品等紹介者が使用するものであり、後述するように商品等紹介者（自己）の情報を入力するための入力部１１と、商品に関する商品等データ２１１を表示する表示部１２とを有するものであれば特に限定されない。

【0019】

ここで、商品等データ２１１とは、対象となる商品に関する情報であれば特に限定されない。商品等データとしては、例えば、商品の概要、販売（提供）価格等が挙げられる。

【0020】

入力部１１は、商品等紹介者に関する情報を入力することができるものであれば特に限定されず、例えば、キーボード、音声入力システム、タッチパネル等が挙げられる。また、表示部１２も、後述する商品等データ２１１を表示することができるものであれば特に限定されず、例えば、液晶パネル、有機ＥＬパネル等が挙げられる。なお、情報端末１０としては、例えば、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等が挙げられる。

【0021】

ここで、「顧客」とは、商品を購入する者または商品を購入しようと考えている者であれば特に限定されない。また、「商品等紹介者」も特に限定されないが、顧客に対して、商品を購入するか否かの判断に、大きな影響を与える者が好ましい。

【0022】

次に、商品等提案サーバ２０について説明する。商品等提案サーバ２０は、図３に示すように、販売等数量データベース（販売等数量ＤＢ）２１と、相関係数算出部２２と、対象商品等紹介者選択部２３と、予測販売等数量算出部２４と、未取扱商品等抽出部２５と、データ送信部２６とを有している。

【0023】

販売等数量ＤＢ２１は、商品等データ２１１と、販売等数量データ２１２とを格納することができるものであれば特に限定されない。販売等数量ＤＢ２１としては、例えば、市販のリレーショナルデータベースソフトウェア等が挙げられる。

【0024】

ここで、販売等数量データ２１２とは、商品等紹介者が過去に紹介した商品の販売数を示す情報であれば特に限定されない。販売等数量データ２１２としては、例えば、図４に示すようなデータ等が挙げられる。なお、この図において、例えば商品等紹介者である「インフルエンサー１」の「商品Ａ」の欄に記載されている数字「５」は、インフルエンサー１が商品Ａを紹介することで売れた商品Ａの販売数を示す。また、「インフルエンサー１」の「商品Ｅ」および「商品Ｆ」の欄に記載されている文字「ｎｕｌｌ」は、インフルエンサー１が未だ紹介していない商品である未紹介商品等であることを示す。すなわち、インフルエンサー１にとって、「商品Ｅ」および「商品Ｆ」は未紹介商品等になる。

【0025】

相関係数算出部２２は、商品等紹介者の販売等数量データ２１２と、その商品等紹介者以外の他の商品等紹介者の販売等数量データ２１２とに基づいて、他の商品等紹介者ごとに、商品等紹介者と他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２に関する販売等数量相関係数を算出することができるものであれば特に限定されない。

【0026】

ここで、販売等数量相関係数とは、商品等紹介者の販売等数量データ２１２と他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２との間の相関係数であれば特に限定されない。販売等数量相関係数としては、例えば、ピアソンの積率相関係数、スピアマンの順位相関係数およびケンドールの順位相関係数等が挙げられるが、次式で示されるピアソンの積率相関係数が容易に算出できるので好ましい。

【0027】

【数1】

この式中、ρ_ａｚは商品紹介者ａと商品紹介者ｚとの間のピアソンの積率相関係数を示し、ｒ_ａｙは商品等紹介者ａが紹介した商品の販売等数量を示し、Ｙ_ａｚは商品等紹介者ａと商品等紹介者ｚとが共に紹介済みの商品からなる集合を示す。

【0028】

相関係数算出部２２としては、例えば、次のような動作をするプログラム等が挙げられる。まず図４において、商品等紹介者をインフルエンサー１、他の商品等紹介者をインフルエンサー２～５とする。このような場合には、インフルエンサー１の販売等数量データ２１２と、各インフルエンサー２～５の販売等数量データ２１２を上式（１）および（２）にそれぞれ代入することによって、図５に示すように、インフルエンサー１に対する各インフルエンサー２～５のピアソンの積率相関係数をそれぞれ算出することができる。なお、インフルエンサー１に対するインフルエンサー１のピアソンの積率相関係数は、自分自身に対する相関係数なので、当然１となる。そして、この計算を各インフルエンサー２～５ごとにそれぞれ行う。このようにして、商品等紹介者と他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２に関する販売等数量相関係数（ピアソンの積率相関係数）を算出することができる。なお、特定の商品等紹介者のみに対して、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品を提案する場合には、その商品等紹介者と、他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２に関する販売等数量相関係数を算出するだけでよいのは言うまでもない。

【0029】

対象商品等紹介者選択部２３は、販売等数量相関係数が所定の値より高い他の商品等紹介者を、対象商品等紹介者として、他の商品等紹介者から選択（抽出）できるものであれば特に限定されない。

【0030】

ここで「所定の値」は、任意に設定することができる。販売等数量相関係数としてピアソンの積率相関係数を用いる場合には、所定の値としては、例えば「０」、「０．３」、「０．５」等が挙げられる。そして、例えば、商品等紹介者がインフルエンサー１であり、所定の値を「０」とした場合には、図４において、インフルエンサー１に対するインフルエンサー２、４および５のピアソンの積率相関係数は、それぞれ０よりも大きいので、インフルエンサー２、４および５が対象商品等紹介者として選択されることになる。

【0031】

一方、インフルエンサー１に対するインフルエンサー３のピアソンの積率相関係数は０以下なので、インフルエンサー３が対象商品等紹介者として選択されることはない。なお、選択される対象商品等紹介者は単独でもよいし、複数であってもよいのは言うまでもない。対象商品等紹介者選択部２３としては、例えば、このような機能を有するプログラム等が挙げられる。

【0032】

予測販売等数量算出部２４は、対象商品等紹介者の販売等数量データ２１２と、商品等紹介者に対する対象商品等紹介者の販売等数量相関係数とに基づいて、未紹介商品等ごとの予測販売等数量データを算出することができるものであれば特に限定されない。

【0033】

ここで、予測販売等数量とは、商品等紹介者が紹介した場合に、販売することができると予測（想定）される販売量をいう。

【0034】

予測販売等数量算出部２４としては、例えば、相関係数算出部２２により算出されたピアソンの積率相関係数等を次式に代入することによって、未紹介商品等ａの予測販売等数量データｒ’_ａｙを算出することができる。

【0035】

【数2】

【0036】

具体的には、例えば、上述したように、図１のインフルエンサー１にとって商品Ｅおよび商品Ｆは未紹介商品等である。そこで、インフルエンサー１の商品Ｅおよび商品Ｆについて、図４および図５に示すデータを上式（３）に代入してそれぞれ計算すると、図６に示すように、インフルエンサー１にとって未紹介商品等である商品Ｅおよび商品Ｆの予測販売等数量データをそれぞれ算出することができる。

【0037】

なお、予測販売等数量算出部２４としては、例えば、上述した式を用いて予測販売等数量データを算出することができるプログラム等が挙げられる。

【0038】

未取扱商品等抽出部２５は、未紹介商品等の予測販売等数量データのうち、最も高い数値の予測販売等数量データから順に、所定の数の未紹介商品等を選択し、その未紹介商品等に関する商品等データ２１１を販売等数量データベース２１から抽出することができるものであれば特に限定されない。

【0039】

具体的には、所定の数が「１」の場合には、図６に示されるに未紹介商品等のうち、予測販売等数量データの数値が最も大きい「商品Ｆ」に関する商品等データ２１１のみが抽出され、所定の数が「２」の場合には図６に示されるに未紹介商品等のうち、予測販売等数量データの数値が最も大きい「商品Ｆ」および予測販売等数量データの数値が次に大きな「商品Ｅ」に関する商品等データ２１１が販売等数量データベース２１から抽出されることになる。

【0040】

ここで、「所定の数」は特に限定されず、例えば、「３」「５」「１０」等が挙げられる。なお、未取扱商品等抽出部２５としては、例えば、このような機能を有するプログラム等が挙げられる。

【0041】

データ送信部２６は、未取扱商品等抽出部２５によって抽出された、未紹介商品等の商品等データ２１１を情報端末１０に送信することができるものであれば特に限定されない。

【0042】

具体的には、例えば、所定の数が「１」で、未取扱商品等抽出部２５によって図６に示す「商品Ｅ」の商品等データ２１１が抽出された場合には、データ送信部２６は「商品Ｅ」に関する商品等データ２１１を情報端末１０に送信することになる。なお、データ送信部２６としては、例えば、このような機能を有するプログラム等が挙げられる。

【0043】

次に、商品等提案システム１の動作について説明する。図７は、商品等提案システムの動作を示すフローチャートである。この図に示すように、商品等提案システム１が稼動すると（Ｓ１）、情報端末１０から、商品等紹介者の情報が入力される（例えばインフルエンサー１の氏名等が指定される）（Ｓ２）。すると、相関係数算出部２２により、各商品等紹介者ごとに、商品等紹介者と他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２に関する販売等数量相関係数が算出される（Ｓ３）。そして、この計算が、全ての販売等数量相関係数が算出されるまで繰り返される（Ｓ４）。ここで、上述したように、特定の商品等紹介者のみに対して、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品を提案する場合には、その商品等紹介者と、他の商品等紹介者との販売等数量データ２１２に関する販売等数量相関係数を算出するだけでよい。

【0044】

次に、対象商品等紹介者選択部２３により、販売等数量相関係数が所定の値より高い他の商品等紹介者が、対象商品等紹介者として選択される（Ｓ５）。その後、予測販売等数量算出部２４により、未紹介商品等ごとの予測販売等数量データが算出される（Ｓ６）。

【0045】

そして、未取扱商品等抽出部２５により、最も高い数値の予測販売等数量データから順に、その予測販売等数量データに関連する未紹介商品等が所定の数選択されると共に、その未紹介商品等に関する商品等データ２１１が販売等数量データベース２１から抽出される（Ｓ７）。そして、それらの未紹介商品等に関する商品等データ２１１は、データ送信部２６により、情報端末１０に送信される。そして、その商品等データ２１１は、情報端末１０の表示部１２に表示され（Ｓ８）、商品等提案システム１の動作が終了する（Ｓ９）。

【0046】

このように、商品等提案システム１によれば、商品やサービスを紹介する商品等紹介者ごとに、より多くの顧客に販売（提供）できる可能性が高い商品やサービスを提案することができる。

【0047】

（他の態様）
上述した実施形態では、商品等紹介者に対し、今まで紹介したことがない商品のうち、より多くの顧客に販売できる可能性が高い商品を提案できる商品等提案システムについて説明したが、本発明はこれに限定されない。

【0048】

例えば、商品等紹介者に対し、今まで紹介したことがないサービスのうち、より多くの顧客が提供を受ける可能性が高いサービスを提案できるように、商品等提案システムを構成してもよい。このような商品等提案システムは、実施形態１に係るものと同様に構成することができる。

【符号の説明】

【0049】

１ 商品等提案システム
１０ 情報端末
１１ 入力部
１２ 表示部
２０ 商品等提案サーバ
２１ 販売等数量データベース
２１１ 商品等データ
２１２ 販売等数量データ
２２ 相関係数算出部
２３ 対象商品等紹介者選択部
２４ 予測販売等数量算出部
２５ 未取扱商品等抽出部
２６ データ送信部
３０ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】