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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
【公報種別】再公表特許(A1)
(11)【国際公開番号】WO/0
(43)【国際公開日】2018年8月23日
【発行日】2019年12月12日
(54)【発明の名称】情報処理システム及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
   G06Q 30/02 20120101AFI20191115BHJP
【FI】
   G06Q30/02 470
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
【全頁数】21
【出願番号】特願2018-568051(P2018-568051)
(21)【国際出願番号】PCT/0/0
(22)【国際出願日】2018年1月18日
(31)【優先権主張番号】特願2017-24784(P2017-24784)
(32)【優先日】2017年2月14日
(33)【優先権主張国】JP
(81)【指定国】 AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GB,GR,HR,HU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,MK,MT,NL,NO,PL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CO,CR,CU,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EE,EG,ES,FI,GB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,ID,IL,IN,IR,IS,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KR,KW,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】川地 章夫
(72)【発明者】
【氏名】山崎 大
【テーマコード(参考)】
5L049
【Fターム(参考)】
5L049BB08
(57)【要約】
本発明にかかる情報処理システム(100)は、購入商品、購入商品に対するレコメンド商品、及びレコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブル(11)と、顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブル(12)と、顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブル(13)と、購入済み商品対象テーブル(12)及びレコメンドテーブル(11)を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、レコメンドテーブル(11)及び除外エリア対象テーブル(13)を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出部(14)と、を備える。これにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブルと、
レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルと、
前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルと、
前記購入済み商品対象テーブル及び前記レコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンドテーブル及び前記除外エリア対象テーブルを参照して、前記除外エリアに一致する前記商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出手段と、を備える、
情報処理システム。
【請求項2】
配信対象商品テーブルをさらに備え、
前記抽出手段は、抽出された前記配信用レコメンド商品を前記配信対象商品テーブルへ格納する、
請求項1に記載の情報処理システム。
【請求項3】
商品に関する商品情報を格納する商品情報マスタテーブルと、
配信手段と、をさらに備え、
前記配信対象商品テーブルには、前記配信用レコメンド商品及びそれぞれの前記配信用レコメンド商品の優先度が格納され、
前記配信手段は、前記配信対象商品テーブルから前記配信用レコメンド商品を前記優先度が高い順に所定の件数分抽出し、抽出された前記所定の件数分の配信用レコメンド商品に関する商品情報を前記商品情報マスタテーブルから抽出して配信情報を生成し、前記配信情報を配信先へ配信する、
請求項2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
各決済における商品を含む決済情報を格納する購入履歴テーブルと、
レコメンド生成手段と、をさらに備え、
前記レコメンド生成手段は、前記購入履歴テーブルに含まれる商品の組み合わせごとに優先度を算出し、前記商品の組み合わせを前記購入商品及び前記購入商品に対するレコメンド商品として前記レコメンドテーブルへ格納し、前記購入商品及び前記購入商品に対するレコメンド商品の組み合わせについての前記優先度を前記レコメンドテーブルへ格納し、前記レコメンド商品が属する商品エリアを前記レコメンドテーブルへ格納する、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
顧客の動線日時、顧客識別番号、及び商品エリアを動線履歴として格納する動線履歴テーブルと、
顧客結合手段と、をさらに備え、
前記購入履歴テーブルには、各決済における決済日時、決済番号、及び決済レジが前記決済情報としてさらに格納され、
前記顧客結合手段は、前記購入履歴テーブル及び前記動線履歴テーブルを参照して、決済日時に決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定し、特定された顧客識別番号の顧客を前記レコメンド対象の顧客に決定し、前記レコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を1組抽出する、
請求項4に記載の情報処理システム。
【請求項6】
除外エリア抽出手段をさらに備え、
前記除外エリア抽出手段は、前記レコメンド対象の顧客の顧客識別番号に対応する前記動線履歴を前記動線履歴テーブルから抽出し、抽出された前記動線履歴における商品エリアのうち前記レコメンド対象の顧客が前記所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして前記除外エリア対象テーブルへ格納する、
請求項5に記載の情報処理システム。
【請求項7】
商品抽出手段をさらに備え、
前記商品抽出手段は、前記レコメンド対象の顧客の決済番号に対応する前記決済情報を前記購入履歴テーブルから抽出し、抽出された前記決済情報を前記購入済み商品対象テーブルへ格納する、
請求項5又は6に記載の情報処理システム。
【請求項8】
POS(Point Of Sales)端末と、
動線生成端末と、をさらに備え、
前記POS端末は、商品が購入された際に前記決済情報を前記購入履歴テーブルへ格納し、
前記動線生成端末は、顧客の前記動線履歴を生成して前記動線履歴テーブルへ格納する、
請求項5乃至7のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項9】
カート情報抽出手段と、
ログ抽出手段と、をさらに備え、
前記カート情報抽出手段は、EC(Electronic Commerce)サイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出し、抽出された前記ショッピングカート情報を前記決済情報として前記購入履歴テーブルへ格納し、
前記ログ抽出手段は、閲覧ページのアクセスログを抽出し、抽出された前記閲覧ページのアクセスログを前記動線履歴として前記動線履歴テーブルへ格納する、
請求項5乃至7のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項10】
レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルから前記購入済み商品を抽出し、
購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアの組み合わせを格納するレコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出し、
前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルから前記除外エリアを抽出し、
前記レコメンドテーブルを参照して、前記除外エリアに一致する商品エリアを抽出し、
前記除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関し、特に、顧客に対して商品のレコメンドを行うための情報処理システム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
店舗において、顧客に対して商品のレコメンドを行うための技術が知られている。特許文献1には、顧客の購買データを作成し、顧客の動線を作成し、動線から移動データを得て、過去の移動データから分析される行動パターンデータ及び過去の購買データから分析される購買力を含む購買データ等を店員の携帯端末に送る技術が開示されている。特許文献1に開示の技術を用いることにより、店員は、受信されたデータから顧客にレコメンドする商品を選択することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2003−263641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、特許文献1には、行動パターンデータ及び購買データからレコメンドする商品をどのように選択するかについての具体的手法は開示されていない。このため、特許文献1に開示の技術では、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することはできないという問題があった。
【0005】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる情報処理システム及び情報処理方法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】
【0006】
本発明の第1の態様にかかる情報処理システムは、購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアを格納するレコメンドテーブルと、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルと、前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルと、前記購入済み商品対象テーブル及び前記レコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンドテーブル及び前記除外エリア対象テーブルを参照して、前記除外エリアに一致する前記商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する抽出手段と、を備えるものである。
【0007】
本発明の第2の態様にかかる情報処理方法は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納する購入済み商品対象テーブルから前記購入済み商品を抽出し、購入商品、前記購入商品に対するレコメンド商品、及び前記レコメンド商品が属する商品エリアの組み合わせを格納するレコメンドテーブルを参照して、前記購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出し、前記レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納する除外エリア対象テーブルから前記除外エリアを抽出し、前記レコメンドテーブルを参照して、前記除外エリアに一致する商品エリアを抽出し、前記除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を前記顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出するものである。
【発明の効果】
【0008】
本発明により、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる情報処理システム及び情報処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
図1】本発明の実施の形態1にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
図2】本発明の実施の形態1にかかる情報処理システムの処理例を示すフローチャートである。
図3】本発明の実施の形態2にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
図4】本発明の実施の形態2にかかる購入履歴テーブルの具体例を示す図である。
図5】本発明の実施の形態2にかかるレコメンドテーブルの具体例を示す図である。
図6】本発明の実施の形態2にかかる動線履歴テーブルの具体例を示す図である。
図7】本発明の実施の形態2にかかる除外エリア対象テーブルの具体例を示す図である。
図8】本発明の実施の形態2にかかる購入済み商品対象テーブルの具体例を示す図である。
図9】本発明の実施の形態2にかかる配信対象商品テーブルの具体例を示す図である。
図10】本発明の実施の形態2にかかる商品情報マスタテーブルの具体例を示す図である。
図11】本発明の実施の形態2にかかる配信先へ配信される配信情報の具体例を示す図である。
図12】本発明の実施の形態2にかかる情報処理システムのレコメンドテーブル生成処理の例を示すフローチャートである。
図13】本発明の実施の形態2にかかる情報処理システムのレコメンド商品配信処理の例を示すフローチャートである。
図14】本発明の実施の形態3にかかる情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【0011】
実施の形態1
まず、図1のブロック図を用いて、本発明の実施の形態1にかかる情報処理システム100の構成例について説明する。本実施の形態1にかかる情報処理システム100は、レコメンドテーブル11と、購入済み商品対象テーブル12と、除外エリア対象テーブル13と、抽出部14と、を備えている。
【0012】
レコメンドテーブル11は、購入商品、当該購入商品に対するレコメンド商品、及びレコメンド商品が属する商品エリアを格納するテーブルである。
【0013】
ここで、レコメンド商品とは、購入商品を購入した顧客により購入されやすい商品である。なお、レコメンドテーブル11における購入商品は、レコメンド商品の前提となる購入商品であるため、前提購入商品と呼んでもよい。前提購入商品とレコメンド商品との組み合わせは、例えば、購入履歴データに基づいて生成される。すなわち、レコメンドテーブル11は、購入履歴データに基づいて作成することができる。
【0014】
商品エリアとは、店舗内におけるその商品が配置されているエリアを示す。例えば、商品が食パンであれば商品エリアはパンエリアであり、商品がたばこであれば商品エリアはレジ前エリアである。
【0015】
購入済み商品対象テーブル12は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を格納するテーブルである。
【0016】
除外エリア対象テーブル13は、レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして格納するテーブルである。ここで、所定の滞留時間は、設定可能であり、例えば5秒等に設定される。除外エリアは、レコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアであるため、レコメンド対象の顧客により決済日当日に既に検討された商品エリアであるとみなせる。
【0017】
抽出部14は、購入済み商品対象テーブル12及びレコメンドテーブル11を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出する。具体的には、抽出部14は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を購入済み商品対象テーブル12から抽出する。次に、抽出部14は、レコメンドテーブル11を参照して、抽出された購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出する。ここで、顧客用レコメンド商品は、購入済み商品を購入した顧客により購入されやすい商品である。
【0018】
また、抽出部14は、レコメンドテーブル11及び除外エリア対象テーブル13を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する。具体的には、抽出部14は、除外エリア対象テーブル13から除外エリアを抽出する。また、抽出部14は、レコメンドテーブル11を参照して、抽出された除外エリアに一致する商品エリアを抽出する。次に、抽出部14は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより、配信用レコメンド商品を抽出する。
【0019】
除外エリアに一致する商品エリアには、顧客は所定の滞留時間を超えて滞在している。このため、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品は、購入するか否かを顧客により既に検討された商品であると推定することができる。
【0020】
また、配信用レコメンド商品は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外したものである。このため、配信用レコメンド商品は、顧客により既に検討された商品を顧客用レコメンド商品から除外したレコメンド商品とみなせる。すなわち、配信用レコメンド商品は、顧客用レコメンド商品のうち、レコメンド対象の顧客が決済日当日に、素通りした、未通過であった等の滞留しなかったエリアの商品を抽出したものと言える。
【0021】
続いて、図2のフローチャートを用いて、情報処理システム100の処理例について説明する。
【0022】
まず、抽出部14は、レコメンド対象の顧客により購入された購入済み商品を購入済み商品対象テーブル12から抽出する(ステップS101)。
【0023】
次に、抽出部14は、レコメンドテーブル11を参照して、抽出された購入済み商品に対するレコメンド商品を、顧客用レコメンド商品として抽出する(ステップS102)。
【0024】
次に、抽出部14は、除外エリア対象テーブル13から除外エリアを抽出する(ステップS103)。
【0025】
次に、抽出部14は、レコメンドテーブル11を参照して、抽出された除外エリアに一致する商品エリアを抽出する(ステップS104)。
【0026】
次に、抽出部14は、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより、配信用レコメンド商品を抽出する(ステップS105)。
【0027】
以上のように、本発明の実施の形態1にかかる情報処理システム100では、抽出部14が、購入済み商品対象テーブル12及びレコメンドテーブル11を参照して、購入済み商品に対するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品として抽出する構成としている。また、情報処理システム100では、抽出部14が、レコメンドテーブル11及び除外エリア対象テーブル13を参照して、除外エリアに一致する商品エリアに属するレコメンド商品を顧客用レコメンド商品から除外することにより配信用レコメンド商品を抽出する構成としている。これにより、情報処理システム100では、顧客用レコメンド商品のうち、レコメンド対象の顧客が決済日当日に滞留しなかったエリアの商品を配信用レコメンド商品として抽出することができる。すなわち、情報処理システム100では、抽出された配信用レコメンド商品を用いることにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる。
【0028】
実施の形態2
続いて、図3のブロック図を用いて、本発明の実施の形態2にかかる情報処理システム100Aの構成例について説明する。本発明の実施の形態2にかかる情報処理システム100Aは、実施の形態1にかかる情報処理システム100の具体例である。本実施の形態2にかかる情報処理システム100Aは、POS(Point Of Sales)端末1と、購入履歴テーブル2と、レコメンド生成部3と、動線生成端末4と、動線履歴テーブル5と、顧客結合部6と、除外エリア抽出部7と、商品抽出部8と、レコメンドテーブル11Aと、購入済み商品対象テーブル12Aと、除外エリア対象テーブル13Aと、抽出部14Aと、配信対象商品テーブル15と、商品情報マスタテーブル16と、配信部17と、を備えている。
【0029】
POS端末1は、商品が購入された際に決済情報を登録する決済端末である。POS端末1は、スキャンした決済情報を購入履歴テーブル2へ格納する。
【0030】
ここで、図4を用いて、購入履歴テーブル2の具体例について説明する。図4の例では、購入履歴テーブル2には、決済日時、決済番号、明細、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、商品エリア、売価、及び数量が格納されている。
【0031】
購入履歴テーブル2には、2016年12月1日11時1分0秒に、決済番号P0001の決済として、会員番号がC001である顧客に対する決済がR1レジにて登録されたことが格納されている。P0001では、明細01として、入口前の商品エリアに属し、商品番号がM00001である牛乳の明細が登録されている。なお、牛乳の売価¥100と数量1も併せて登録されている。また、P0001の明細02として、生鮮の商品エリアに属し、商品番号がM00002である秋刀魚の明細が登録されている。なお、秋刀魚の売価¥150と数量2も併せて登録されている。
【0032】
また、購入履歴テーブル2には、2016年12月1日11時5分0秒に、決済番号P0002の決済として、会員番号がC010である顧客に対する決済がR2レジにて登録されたことが格納されている。P0002では、明細01として、レジ前の商品エリアに属し、商品番号がM00003であるたばこの明細が登録されている。なお、たばこの売価¥800と数量1も併せて登録されている。また、P0002の明細02として、飲料の商品エリアに属し、商品番号がM00004であるビールの明細が登録されている。なお、ビールの売価¥900と数量5も併せて登録されている。
【0033】
さらに、購入履歴テーブル2には、2016年12月1日12時30分0秒に、決済番号P0013の決済として、会員番号がNULLである顧客に対する決済がR2レジにて登録されたことが格納されている。なお、会員番号がNULLである顧客は、会員番号を有していない顧客を示す。P0013では、明細01として、パンの商品エリアに属し、商品番号がM00010である食パンの明細が登録されている。なお、食パンの売価¥200と数量1も併せて登録されている。また、P0013の明細02として、レジ前の商品エリアに属し、商品番号がM00020である乾電池の明細が登録されている。なお、乾電池の売価¥100と数量3も併せて登録されている。
【0034】
図3に戻り説明を続ける。レコメンド生成部3は、購入履歴テーブル2に含まれる商品の組み合わせごとに、レコメンドの優先度を算出する。また、レコメンド生成部3は、商品の組み合わせを前提購入商品及び前提購入商品に対するレコメンド商品としてレコメンドテーブル11Aへ格納する。また、前提購入商品及び前提購入商品に対するレコメンド商品についての優先度をレコメンドテーブル11Aへ格納する。さらに、レコメンド生成部3は、レコメンド商品が属する商品エリアをレコメンドテーブル11Aへ格納する。
【0035】
ここで、図5を用いて、レコメンドテーブル11Aの具体例について説明する。図5の例では、レコメンドテーブル11Aには、前提購入商品名、前提購入商品番号、前提購入商品エリア、レコメンド商品名、レコメンド商品番号、レコメンド商品エリア、通常レコメンド商品購入確率、併買時レコメンド商品購入確率、及びリフト値が格納されている。なお、リフト値は、優先度の一例である。
【0036】
通常レコメンド商品購入確率とは、購入履歴テーブル2においてそのレコメンド商品が存在する決済数を購入履歴テーブル2の全決済数で除算したものである。
【0037】
併買時レコメンド商品購入確率とは、前提購入商品及びレコメンド商品の両方が存在する決済数を前提購入商品が存在する決済数で除算したものである。
【0038】
リフト値とは、併買時レコメンド商品購入確率を通常レコメンド商品購入確率で除算したものである。
【0039】
レコメンドテーブル11Aに格納されている情報について、前提購入商品が牛乳である情報について説明する。レコメンドテーブル11Aには、前提購入商品の牛乳に対するレコメンド商品として、食パン、乾電池、及びビールが格納されている。食パンの通常レコメンド商品購入確率は1%である。また、乾電池の通常レコメンド商品購入確率は2%である。さらに、ビールの通常レコメンド商品購入確率は0.5%である。
【0040】
レコメンドテーブル11Aには、食パンの牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として10%が格納されている。また、レコメンドテーブル11Aには、乾電池の牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として14%が格納されている。さらに、レコメンドテーブル11Aには、ビールの牛乳との併買時レコメンド商品購入確率として1%が格納されている。
【0041】
レコメンドテーブル11Aには、牛乳に対する食パンのリフト値として10.0が格納され、牛乳に対する乾電池のリフト値として7.0が格納され、牛乳に対するビールのリフト値として2.0が格納されている。なお、図5の例のように、レコメンドテーブル11Aは、リフト値の降順にソートされてもよい。レコメンドテーブル11Aにてリフト値の降順にソートすることにより、リアルタイム処理に適したテーブルとすることができる。
【0042】
なお、図5の例では、レコメンドテーブル11Aは、優先度としてリフト値を算出しているが、優先度として、例えば、売上金額ランキング、販売数量ランキング、恣意的なキャンペーンルール等の他のレコメンドルールを算出するようにしてもよい。
【0043】
図3に戻り説明を続ける。動線生成端末4は、顧客の動線履歴を生成する端末である。動線生成端末4は、例えば、店舗内の複数個所に配置されたカメラや、顧客が所持する携帯端末から足跡情報を収集する端末等である。動線生成端末4は、顧客の動線履歴を動線履歴テーブル5へ格納する。
【0044】
ここで、図6を用いて、動線履歴テーブル5の具体例について説明する。図6の例では、動線履歴テーブル5には、動線日時、動線番号、顧客識別番号、及び商品エリアが、動線履歴として格納されている。
【0045】
動線履歴テーブル5には、顧客識別番号がCL001である顧客の動線履歴として、2016年12月1日11時0分0秒に入口前エリア、11時0分10秒に野菜エリア、11時0分11秒にパンエリア、11時1分0秒にR1レジが格納されている。すなわち、動線履歴テーブル5を参照すると、CL001の顧客が、入口前エリアに10秒間滞在し、野菜エリアに1秒間滞在し、パンエリアに49秒間滞在したことを算出することができる。
【0046】
同様に、動線履歴テーブル5を参照すると、CL010の顧客が、入口前エリアに10秒間滞在し、お菓子エリアに20秒間滞在したことを算出することができる。
【0047】
図3に戻り説明を続ける。顧客結合部6は、購入履歴テーブル2における顧客と動線履歴テーブル5における顧客とを、レジエリアの滞在時刻に基づいて結合する機能部である。顧客結合部6は、購入履歴テーブル2及び動線履歴テーブル5を参照して、決済日時に該当の決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定し、当該顧客識別番号の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する。また、顧客結合部6は、レコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を1組抽出する。
【0048】
具体的には、顧客結合部6は、購入履歴テーブル2を参照して、2016年12月1日11時1分0秒に決済番号P0001にて会員番号C001がR1レジにて決済されたことを識別する。次に、顧客結合部6は、動線履歴テーブル5を参照して、商品エリアがR1レジであり、且つ動線日時が2016年12月1日11時1分0秒以前である最近のレコードであるという条件に該当する顧客識別番号を特定する。図6の例では、この条件に該当する顧客識別番号CL001が特定される。また、顧客結合部6は、顧客識別番号CL001の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する。そして、顧客結合部6は、決済番号P0001及び顧客識別番号CL001をレコメンド対象の顧客の顧客情報として抽出する。なお、ここでは、会員番号を有していない顧客を考慮し、会員番号ではなく決済番号を使用している。
【0049】
顧客結合部6は、抽出された顧客情報のうち、顧客識別番号を除外エリア抽出部7へ出力し、決済番号を商品抽出部8へ出力する。すなわち、図6の例では、顧客結合部6は、顧客識別番号CL001を除外エリア抽出部7へ出力し、決済番号P0001を商品抽出部8へ出力する。
【0050】
除外エリア抽出部7は、受け取った顧客識別番号に対応する商品エリアを動線履歴テーブル5から抽出する。また、除外エリア抽出部7は、抽出された商品エリアのうち当該顧客識別番号の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル13Aへ格納する。
【0051】
具体的には、除外エリア抽出部7は、顧客識別番号CL001に対応する動線履歴を動線履歴テーブル5から抽出する。図6の例では、動線番号L0001〜L0004の動線履歴が抽出される。次に、除外エリア抽出部7は、連続するデータ間の秒数を算出する。すなわち、除外エリア抽出部7は、CL001の顧客が、入口前エリアに10秒間滞在し、野菜エリアに1秒間滞在し、パンエリアに49秒間滞在したことを算出する。次に、除外エリア抽出部7は、算出された秒数により、所定の滞留時間を超えているエリアを抽出し、除外エリアとして特定する。ここでは、所定の滞留時間は5秒に設定されているものとして説明する。図6の例では、入口前エリアとパンエリアが除外エリアとして特定される。そして、除外エリア抽出部7は、入口前エリアとパンエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル13Aへ格納する。
【0052】
ここで、図7を用いて、除外エリア対象テーブル13Aの具体例について説明する。除外エリア対象テーブル13Aには、除外エリアとともに、除外エリアに対応する決済情報も格納されている。図7の例では、除外エリア対象テーブル13Aには、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、及び除外エリアが格納されている。なお、決済日時、決済番号、会員番号、及び決済レジのデータは、購入履歴テーブル2から抽出され、除外エリア対象テーブル13Aへ格納される。
【0053】
図3に戻り説明を続ける。商品抽出部8は、受け取った決済番号に対応する決済情報を購入履歴テーブル2から抽出する。また、商品抽出部8は、抽出された決済情報を購入済み商品対象テーブル12Aへ格納する。
【0054】
具体的には、商品抽出部8は、決済番号P0001の決済情報を購入履歴テーブル2から抽出する。図4の例では、決済番号P0001の明細01及び02の決済情報が抽出される。次に、商品抽出部8は、抽出された決済番号P0001の明細01及び02の決済情報を購入済み商品対象テーブル12Aへ格納する。
【0055】
ここで、図8を用いて、購入済み商品対象テーブル12Aの具体例について説明する。図8の例では、購入済み商品対象テーブル12Aには、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、及び商品エリアが格納されている。なお、決済日時、決済番号、会員番号、決済レジ、商品名、商品番号、及び商品エリアのデータは、購入履歴テーブル2から抽出され、購入済み商品対象テーブル12Aへ格納される。
【0056】
図3に戻り説明を続ける。抽出部14Aは、購入済み商品対象テーブル12Aに格納されている商品に合致するデータをレコメンドテーブル11Aから抽出する。また、抽出部14Aは、レコメンドテーブル11Aから抽出されたデータのうち、除外エリア対象テーブル13Aに格納されている除外エリアにレコメンド商品エリアが一致するデータを除外する。すなわち、抽出部14Aは、レコメンドテーブル11Aから抽出されたデータのうち、除外エリア対象テーブル13Aに格納されている除外エリアにレコメンド商品エリアが一致しないデータを抽出する。そして、抽出部14Aは、除外エリアにレコメンド商品エリアが一致しないデータを配信対象商品テーブル15へ格納する。
【0057】
具体的には、抽出部14Aは、購入済み商品対象テーブル12Aに格納されている牛乳及び秋刀魚に合致するデータをレコメンドテーブル11Aから抽出する。図5の例では、前提購入商品:牛乳に対するレコメンド商品である食パン、乾電池、及びビールのデータと、前提購入商品:秋刀魚に対するレコメンド商品であるたばこのデータが抽出される。すなわち、レコメンド商品番号M00010、M00020、M00003、及びM00004のデータが抽出される。次に、抽出部14Aは、牛乳に合致するデータ及び秋刀魚に合致するデータのうち、レコメンド商品エリアがパンエリア及び入口前エリアに一致しないデータを抽出する。図5の例では、レコメンド商品番号M00020、M00003、及びM00004のデータが抽出される。そして、抽出部14Aは、レコメンド商品番号M00020、M00003、及びM00004のデータを配信対象商品テーブル15へ格納する。
【0058】
ここで、図9を用いて、配信対象商品テーブル15の具体例について説明する。図9の例では、配信対象商品テーブル15には、レコメンドテーブル11Aと同様に、前提購入商品名、前提購入商品番号、前提購入商品エリア、レコメンド商品名、レコメンド商品番号、レコメンド商品エリア、通常レコメンド商品購入確率、併買時レコメンド商品購入確率、及びリフト値が格納されている。また、配信対象商品テーブル15には、レコメンドテーブル11Aに格納されているデータのうち、レコメンド商品番号M00020、M00003、及びM00004のデータが格納されている。すなわち、配信対象商品テーブル15には、レコメンド商品名が乾電池、たばこ、及びビールであるデータが格納されている。
【0059】
続いて、図10を用いて、商品情報マスタテーブル16の具体例について説明する。商品情報マスタテーブル16には、商品に関する商品情報が格納されている。商品情報マスタテーブル16に格納されている情報は、配信先への配信の際に用いられる。図10の例では、商品情報マスタテーブル16には、商品名、商品番号、商品エリア、定価、売価、値引率、商品画像、商品説明文、及び更新日が格納されている。
【0060】
図3に戻り説明を続ける。配信部17は、配信対象商品テーブル15からレコメンドする所定の件数分のデータをリフト値等の優先度の高い順に抽出する。なお、レコメンドする所定の件数は、設定可能であり、例えば3件等に設定される。また、配信部17は、抽出されたデータに関して、配信に必要な商品情報を商品情報マスタテーブル16から抽出する。さらに、配信部17は、商品情報マスタテーブル16から抽出された商品情報から配信情報を生成する。そして、配信部17は、配信情報を配信先へ配信する。
【0061】
具体的には、配信部17は、配信対象商品テーブル15からレコメンド商品番号M00020、M00003、及びM00004の3件分のデータをこの順番にて抽出する。なお、レコメンドする所定の件数は、3件に設定されているものとする。次に、配信部17は、商品番号M00020、M00003、及びM00004に関して、配信に必要な商品情報を商品情報マスタテーブル16から抽出する。例えば、配信部17は、商品番号M00020、M00003、及びM00004に関する商品情報として、商品名、定価、売価、値引率、商品画像、及び商品エリアを抽出する。次に、配信部17は、抽出された商品情報から配信情報を生成する。そして、配信部17は、配信情報を配信先へ配信する。ここで、配信先とは、デジタルサイネージ、POSレジ、メール、アプリ等である。なお、メール及びアプリへは、会員の顧客に対してのみ配信される。
【0062】
続いて、図11を用いて、配信先へ配信される配信情報の具体例について説明する。配信部17は、例えば図11に示す画面イメージを生成して配信先へ配信する。図11の例では、レコメンド商品番号M00020の商品である乾電池をオススメAとして表示している。また、乾電池の商品画像、定価200円、売価100円、及び値引率−50%も併せて表示している。
【0063】
また、レコメンド商品番号M00003の商品であるたばこをオススメBとして表示している。また、たばこの商品画像、定価1000円、売価800円、及び値引率−20%も併せて表示している。
【0064】
また、レコメンド商品番号M00004の商品であるビールをオススメCとして表示している。また、ビールの商品画像、定価1000円、売価900円、及び値引率−10%も併せて表示している。
【0065】
また、図11の例では、「買い忘れた商品はございませんか?」という文字を表示している。また、各々の商品の商品画像とともに、各商品の商品エリアの位置も表示している。さらに、レコメンド商品が1画面に表示できない場合には、「<」又は「>」をクリックすることにより、他のレコメンド商品の表示へ切り替えることができる。
【0066】
続いて、図12のフローチャートを用いて、情報処理システム100Aのレコメンドテーブル生成処理について説明する。なお、レコメンドテーブル生成処理は、定期的なタイミングにてバッチ処理により行われる。なお、定期的なタイミングの単位は、年、月、週、日、時のいずれであってもよい。
【0067】
情報処理システム100Aは、レコメンド生成処理を行う(ステップS201)。具体的には、情報処理システム100Aは、レコメンド生成処理として、上述したレコメンド生成部3により行われる処理を行う。
【0068】
続いて、図13のフローチャートを用いて、情報処理システム100Aのレコメンド商品配信処理について説明する。なお、レコメンド商品配信処理は、POS端末による決済時にリアルタイム処理により行われる。
【0069】
まず、情報処理システム100Aは、顧客結合処理を行う(ステップS301)。具体的には、情報処理システム100Aは、顧客結合処理として、上述した顧客結合部6により行われる処理を行う。
【0070】
次に、情報処理システム100Aは、除外エリア抽出処理を行う(ステップS302)。具体的には、情報処理システム100Aは、除外エリア抽出処理として、上述した除外エリア抽出部7により行われる処理を行う。
【0071】
次に、情報処理システム100Aは、商品抽出処理を行う(ステップS303)。具体的には、情報処理システム100Aは、商品抽出処理として、上述した商品抽出部8により行われる処理を行う。
【0072】
次に、情報処理システム100Aは、配信対象抽出処理を行う(ステップS304)。具体的には、情報処理システム100Aは、配信対象抽出処理として、上述した抽出部14Aにより行われる処理を行う。
【0073】
次に、情報処理システム100Aは、配信処理を行う(ステップS305)。具体的には、情報処理システム100Aは、配信処理として、上述した配信部17により行われる処理を行う。
【0074】
以上のように、本発明の実施の形態2にかかる情報処理システム100Aでは、抽出部14Aが、配信用レコメンド商品を配信対象商品テーブル15へ格納する構成としている。このため、情報処理システム100Aでは、配信対象商品テーブル15に格納されている配信用レコメンド商品を用いることにより、顧客が決済時に気づいていないレコメンド商品のみを、決済後に顧客へ通知することができる。
【0075】
また、情報処理システム100Aでは、配信部17が、配信対象商品テーブル15から配信用レコメンド商品を優先度が高い順に所定の件数分抽出する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、配信部17が、抽出された所定の件数分の配信用レコメンド商品に関する商品情報を商品情報マスタテーブル16から抽出して配信情報を生成する構成としている。さらに、情報処理システム100Aでは、配信部17が、生成された配信情報を配信先へ配信する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、優先度が高い順に所定の件数分の配信用レコメンド商品を、商品情報とともに配信先へ配信することができる。
【0076】
また、情報処理システム100Aでは、レコメンド生成部3が、購入履歴テーブル2に含まれる商品の組み合わせごとに、優先度を算出する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、レコメンド生成部3が、商品の組み合わせを購入商品及び購入商品に対するレコメンド商品としてレコメンドテーブル11Aへ格納する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、レコメンド生成部3が、購入商品及び購入商品に対するレコメンド商品の組み合わせについての優先度をレコメンドテーブル11Aへ格納する構成としている。さらに、情報処理システム100Aでは、レコメンド生成部3が、レコメンド商品が属する商品エリアをレコメンドテーブル11Aへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、購入商品、購入商品に対するレコメンド商品、レコメンド商品が属する商品エリア、及び優先度が格納されたレコメンドテーブル11Aを生成することができる。
【0077】
また、情報処理システム100Aでは、顧客結合部6が、購入履歴テーブル2及び動線履歴テーブル5を参照して、決済日時に決済レジに居た顧客の顧客識別番号を特定する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、顧客結合部6が、特定された顧客識別番号の顧客をレコメンド対象の顧客に決定する構成としている。さらに、情報処理システム100Aでは、顧客結合部6が、決定されたレコメンド対象の顧客の顧客情報として決済番号及び顧客識別番号を1組抽出する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、購入履歴及び動線履歴に基づくレコメンド対象の顧客を決定することができる。また、情報処理システム100Aでは、レコメンド対象の顧客情報を抽出することができる。
【0078】
また、情報処理システム100Aでは、除外エリア抽出部7が、レコメンド対象の顧客の顧客識別番号に対応する動線履歴を動線履歴テーブル5から抽出する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、除外エリア抽出部7が、抽出された動線履歴における商品エリアのうちレコメンド対象の顧客が所定の滞留時間を超えて滞在したエリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル13Aへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、顧客により既に検討された商品エリアを除外エリアとして除外エリア対象テーブル13Aへ格納することができる。
【0079】
また、情報処理システム100Aでは、商品抽出部8が、レコメンド対象の顧客の決済番号に対応する決済情報を購入履歴テーブル2から抽出する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、商品抽出部8が、抽出された決済情報を購入済み商品対象テーブル12Aへ格納する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、レコメンド対象の顧客の決済情報を購入済み商品対象テーブル12Aへ格納することができる。
【0080】
また、情報処理システム100Aでは、POS端末1が、商品が購入された際に決済情報を購入履歴テーブル2へ格納する構成としている。また、情報処理システム100Aでは、動線生成端末4が、顧客の動線履歴を生成して動線履歴テーブル5へ格納する構成としている。これにより、情報処理システム100Aでは、実店舗における未検討商品エリアの商品レコメンドを行うことができる。
【0081】
実施の形態3
続いて、図14のブロック図を用いて、本発明の実施の形態3にかかる情報処理システム100Bの構成例について説明する。本発明の実施の形態3にかかる情報処理システム100Bは、実施の形態2にかかる情報処理システム100Aの変形例である。情報処理システム100Bは、カート情報抽出部21と、購入履歴テーブル2と、レコメンド生成部3と、ログ抽出部22と、動線履歴テーブル5と、顧客結合部6と、除外エリア抽出部7と、商品抽出部8と、レコメンドテーブル11Aと、購入済み商品対象テーブル12Aと、除外エリア対象テーブル13Aと、抽出部14Aと、配信対象商品テーブル15と、商品情報マスタテーブル16と、配信部17と、を備えている。
【0082】
カート情報抽出部21は、EC(Electronic Commerce)サイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出する。また、カート情報抽出部21は、抽出されたショッピングカート情報を決済情報として購入履歴テーブル2へ格納する。ここで、情報処理システム100Bの購入履歴テーブル2へ格納される商品エリアは、購入された商品のカテゴリであるものとする。同様に、情報処理システム100Bのレコメンドテーブル11A、購入済み商品対象テーブル12A、配信対象商品テーブル15、及び商品情報マスタテーブル16へ格納される商品エリアは、商品のカテゴリである。
【0083】
ログ抽出部22は、閲覧ページのアクセスログを抽出する。また、ログ抽出部22は、抽出された閲覧ページのアクセスログを動線履歴として動線履歴テーブル5へ格納する。ここで、情報処理システム100Bの動線履歴テーブル5へ格納される商品エリアは、閲覧ページの商品カテゴリである。同様に、情報処理システム100Bの除外エリア対象テーブル13Aへ格納される商品エリアは、閲覧ページの商品カテゴリである。
【0084】
以上のように、本発明の実施の形態3にかかる情報処理システム100Bでは、カート情報抽出部21が、ECサイトにおける商品購入のショッピングカート情報を抽出する構成としている。また、情報処理システム100Bでは、カート情報抽出部21が、抽出されたショッピングカート情報を決済情報として購入履歴テーブル2へ格納する構成としている。また、情報処理システム100Bでは、ログ抽出部22が、閲覧ページのアクセスログを抽出する構成としている。さらに、情報処理システム100Bでは、ログ抽出部22が、抽出された閲覧ページのアクセスログを動線履歴として動線履歴テーブル5へ格納する構成としている。これにより、情報処理システム100Bでは、ECサイトにおける未検討商品エリアの商品レコメンドを行うことができる。
【0085】
上述した実施の形態1〜3で述べた情報処理システムにより行われる処理は、情報処理システムが備えるASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP(Digital Signal Processor)、MPU(Micro Processing Unit)若しくはCPU(Central Processing Unit)又はこれらの組み合わせを含むコンピュータ・システムを用いて実現することができる。具体的には、ブロック図又はフローチャートを用いて説明した情報処理システムにおける各機能部の処理に関する命令群を含むプログラムをコンピュータ・システムに実行させればよい。
【0086】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)、CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0087】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0088】
この出願は、2017年2月14日に出願された日本出願特願2017−24784を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【0089】
1 POS端末
2 購入履歴テーブル
3 レコメンド生成部
4 動線生成端末
5 動線履歴テーブル
6 顧客結合部
7 除外エリア抽出部
8 商品抽出部
11、11A レコメンドテーブル
12、12A 購入済み商品対象テーブル
13、13A 除外エリア対象テーブル
14、14A 抽出部
15 配信対象商品テーブル
16 商品情報マスタテーブル
17 配信部
21 カート情報抽出部
22 ログ抽出部
100、100A、100B 情報処理システム
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
【国際調査報告】