(57)【要約】【課題】複数の電子メールサービス又はＳＮＳサービスから取得したオンラインストア又はオンラインサービスにおける取引データを横断的に分析することが可能な取引リコメンドシステムを提供することにより、商品やサービスの購入や予約等に関するリコメンドを最適化する。【解決手段】本発明による取引リコメンドシステム１は、複数の外部サービスから取引データを取得する取引データ取得部１０と、取引データ取得部１０で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部２０と、取引データ記憶部２０に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末５０に表示するリコメンド生成部３０と、ユーザ端末５０からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部４０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引リコメンドシステムであって、
複数の外部サービスから取引データを取得する取引データ取得部と、
前記取引データ取得部で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部と、
前記取引データ記憶部に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末に表示するリコメンド生成部と、
前記ユーザ端末からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部と、
を備える、前記取引リコメンドシステム。
【請求項２】
前記取引データ取得部は、前記外部サービスにおいてやり取りされるメッセージをフィルタリングし、少なくとも商品又はサービスの購入又は予約の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項１に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項３】
前記取引データ取得部は更に、前記商品又はサービスの購入又は予約についてのキャンセル若しくはサービスからの退会の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項２に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項４】
前記メッセージは、電子メールのメッセージ、クラウド上に記憶されたメッセージ又はＳＮＳでやり取りされるメッセージであることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項５】
前記リコメンド生成部は、前記取引データを解析し、商品又はサービスの購入又は予約に関するリコメンドを生成することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項６】
前記フィードバック処理部は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、前記ユーザ端末にアンケートを自動的に送信することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項７】
前記フィードバック処理部は、前記ユーザ端末から前記アンケートに対する回答を取得し、前記リコメンド生成部に送信することを特徴とする、請求項６に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項８】
前記リコメンド生成部は、前記フィードバック処理部から取得した前記アンケートに対する回答を前記取引データに加えて解析し、前記リコメンドを生成することを特徴とする、請求項７に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項９】
前記アンケートは、商品又はサービスに関するユーザの評価又はコメントを含むことを特徴とする、請求項６〜８のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最適化された取引リコメンドシステムに関し、特に、商品やサービス等の購入メール又は予約メールを解析することにより最適化された取引リコメンドシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オンラインストアやオンラインサービスの数は急激な増加傾向にあり、オンライン上での商品やサービスの購入や予約のシェアが増加している。経済産業省の統計によれば、２０２０年には全世帯の全消費の２０％がオンラインショッピングによるものになると予想されている。
【０００３】
オンラインストア等の電子商取引の運営事業者は、自社の運営するオンラインストア等で販売される商品やサービス等に関する購買履歴を解析することにより、ユーザに対して類似の商品やサービスを提示して購入をサポートする等のリコメンドを行っている。リコメンドを行うことにより、ユーザは、多数の商品やサービスの中から自身の嗜好や必要性に応じた商品やサービスを容易に見つけ出すことができる。
【０００４】
しかしながら、オンラインストア等のユーザは、１つのオンラインストアだけでなく複数のオンラインストアやオンラインサービスを利用することも多い。そのような状況において、十分にユーザの購入傾向を把握してより適切なリコメンドを行うためには、１つの運営事業者が運営するオンラインストア等の購買履歴のみを分析したのでは足りず、複数の運営事業者間を横断して購買履歴を分析することが可能な取引リコメンドシステムが求められる。
【０００５】
オンラインストアにおいてリコメンドを行うシステムとして、特許文献１は、ユーザが興味を持つと思われる推薦情報をユーザに提供する情報提供サーバにおいて、第一のサイトに対する第一の履歴情報の関連情報に対する第二の履歴情報が取得され、第二のサイトに対する第三の履歴情報が取得されて、これらの履歴情報に基づいて、関連情報に対する評価値が算出されることにより、第一のサイトと第二のサイトといった異なるサイトに跨った端末における履歴に基づいて、関連情報が端末に送信されることを開示している。
【０００６】
また、特許文献２は、それぞれ商品を販売する複数の店舗サイトから店舗サイト上でのユーザの行動に基づいて商品を関連付け、ユーザに対して関連した商品のレコメンドを行うシステムにおいて、ユーザが他の店舗サイトへ移動した際に、他の店舗サイトへの移動を発生させた移動元の店舗サイトで販売される商品を特定し、特定された商品を推薦商品として移動先の店舗サイトにおいて推薦商品へのリンクを提示させることを開示している。
【０００７】
また、特許文献３は、ＥＣサイトを利用して複数のユーザが購入した商品の購入履歴情報に基づいて、ＥＣサイトにアクセスしたユーザに推薦する商品に関するレコメンド情報を提供する情報提供方法において、商品Ｘを購入した履歴のある他のユーザが商品Ｘを購入した後に購入した購入後商品Ｙの集合である購入後商品群Ｙｓを購入履歴情報から抽出し、購入後商品群の中から商品Ｘに対し最も相関がある購入後商品Ｙを推薦商品として選択することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−２５０７５３号公報
【特許文献２】特開２０１４−４８９９８号公報
【特許文献３】特開２０１８−１６９９８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１は、音楽ストアサイトや動画ストアサイト等、互いに異なるジャンルのサイト間でのユーザの行動履歴に基づいて、更なる行動を起こさせるための気づきとなる関連情報をユーザに与えることを可能にするものである。
【００１０】
また、特許文献２は、複数の店舗サイト間をユーザが移動する際に、移動先の店舗サイトにおいて推薦商品へのリンクを提示することにより、異なる店舗サイトの商品をレコメンドすることでユーザが自店舗の店舗サイトから離脱してしまうことを防ぎ、各店舗サイトが互いに推薦商品をレコメンドするレコメンドシステムへの参加インセンティブを向上させるものである。
【００１１】
また、特許文献３は、他のユーザがある商品Ｘを購入した後に購入した商品Ｙのうち商品Ｘに対し最も相関がある購入後商品Ｙを推薦商品として選択することで、ユーザのニーズに合致しない商品の情報提供を排除し、ユーザに潜在的に存在するニーズにも合致した商品を含むより適格なレコメンド情報をユーザに提供しようとするものである。
【００１２】
しかしながら、特許文献１〜３はそれぞれ異なるジャンル間、異なる店舗サイト間、異なるユーザ間における行動履歴に基づいてリコメンドを提示することを試みているものの、１つの運営事業者内を想定した分析に留まっており、それぞれに多数の店舗サイトが所属する異なる運営事業者間を広く横断的に分析してリコメンドを最適化することを想定して具体的な解決策を開示するものではない。
【００１３】
そこで、本発明は、上記課題を解決し、それぞれに多数の店舗サイトが所属する異なる運営事業者間を広く横断的に分析してリコメンドを最適化する取引リコメンドシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明では、複数の外部サービスから取得した取引データを解析し、取引に関するリコメンドを生成してユーザ端末に表示し、ユーザ端末からのフィードバックを加味してリコメンドを生成する取引リコメンドシステムを提供する。本発明では、特に、取引データとして、複数のオンサインストアやオンラインサービスを運営する複数の運営事業者とユーザとの間でやり取りされる電子メール等のメッセージを解析し、取引に関するリコメンドを生成することを特徴としている。
【００１５】
本発明による取引リコメンドシステムは、複数の外部サービスから取引データを取得する取引データ取得部と、取引データ取得部で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部と、取引データ記憶部に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末に表示するリコメンド生成部と、ユーザ端末からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部とを備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、取引データ取得部は、外部サービスにおいてやり取りされるメッセージをフィルタリングし、少なくとも商品又はサービスの購入又は予約の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする。
【００１７】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、取引データ取得部は更に、商品又はサービスの購入又は予約についてのキャンセル若しくはサービスからの退会の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする。
【００１８】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、メッセージは、電子メールのメッセージ、クラウド上に記憶されたメッセージ又はＳＮＳでやり取りされるメッセージであることを特徴とする。
【００１９】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、リコメンド生成部は、取引データを解析し、商品又はサービスの購入又は予約に関するリコメンドを生成することを特徴とする。
【００２０】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、フィードバック処理部は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、ユーザ端末にアンケートを自動的に送信することを特徴とする。
【００２１】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、フィードバック処理部は、ユーザ端末からアンケートに対する回答を取得し、リコメンド生成部に送信することを特徴とする。
【００２２】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、リコメンド生成部は、フィードバック処理部から取得したアンケートに対する回答を取引データに加えて解析し、リコメンドを生成することを特徴とする。
【００２３】
本発明による取引リコメンドシステムにおいて、アンケートは、商品又はサービスに関するユーザの評価又はコメントを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、複数の外部サービスから取得した取引データを解析し、取引に関するリコメンドを生成してユーザ端末に表示し、ユーザ端末からのフィードバックを加味してリコメンドを生成する取引リコメンドシステムを提供することにより、ユーザに対して取引に関する最適なリコメンドを提供し、リコメンドの効率化及びユーザの満足度の向上を実現することができる。
【００２５】
また、他の態様による本発明によれば、購入や予約に関する取引データだけでなく、購入や予約のキャンセル、退会に関する取引データやユーザからのフィードバックを加味した取引データを分析することにより、より最適化されたリコメンドを提供することが可能である。
本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、本発明による取引リコメンドシステム全体を示す概念図である。
【図２】図２は、本発明による取引リコメンドシステムの取引データ取得部の処理を示す図である。
【図３】図３は、本発明による取引リコメンドシステムの取引データ記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明による取引リコメンドシステムのリコメンド生成部の処理を示す図である。
【図５】図５は、本発明による取引リコメンドシステムのフィードバック処理部の処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００２７】
図１は、本発明によるリコメンドシステム全体を示す概念図である。
本発明による取引リコメンドシステム１は、複数の外部サービス２から取引データを取得する取引データ取得部１０と、取引データ取得部１０で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部２０と、取引データ記憶部２０に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末５０に表示するリコメンド生成部３０と、ユーザ端末５０からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部４０とを備える。
【００２８】
ここで、外部サービス２とは、例えば、電子メールサービス、クラウドサービス、ＳＮＳサービス、カレンダーサービス等のメッセージの送受信が可能な各種サービスを指す。外部サービス２には、既に市場で展開されている複数の外部サービスが含まれるだけでなく、将来追加される各種のメッセージの送受信が可能なサービスも含み得る。
【００２９】
これらの外部サービス２は、オンラインストア、オンラインストアを利用するユーザ、及びオンラインストア等の電子商取引の運営事業者等の間で利用される。例えば、商品の購入や予約に関する電子メールのやり取りやＳＮＳ等のメッセージのやり取りが外部サービス２を介して行われる。
【００３０】
取引データ取得部１０は、外部サービス２においてやり取りされる電子メール等のメッセージをフィルタリングし、少なくとも商品又はサービスの購入又は予約の際に送信されるメッセージを取引データとして取得する。外部サービス２においてやり取りされる電子メールやＳＮＳのメッセージには、商品やサービスの購入や予約等の取引に関係しないものが含まれるが、取引データ取得部１０は、フィルタリングによりその中から商品やサービスの購入や予約等の取引に関係するものを抽出する。
【００３１】
取引データ取得部１０は、商品やサービスの購入や予約に関する電子メール又はＳＮＳのメッセージの他、商品又はサービスの購入又は予約についてのキャンセル、若しくはサービスからの退会の際に送信されるメッセージを取引データとして取得する。
【００３２】
ここで、メッセージとは、電子メールのメッセージ、クラウド上に記憶されたメッセージ又はＳＮＳでやり取りされるメッセージである。例えば、複数の電子メールサービス３においてやり取りされる電子メールのメッセージがクラウドサービス４上に集約され、集約された電子メールのメッセージが取引データ取得部１０によって取得される。電子メールのメッセージ等をクラウドサービス４上に集約する際には、予めユーザからの同意を得て行われる。電子メールのメッセージは、取引データ取得部１０により電子メールサービス３から直接取得されるようにしてもよい。
【００３３】
取引データ記憶部２０は、取引データ取得部１０で取得した取引データを記憶する。取得された取引データは、データベース又はテーブルの形式で記憶される。例えば、電子メールの送信者、受信者、送信日時、受信日時、タイトル、本文等が取引データ記憶部２０に記憶される。取引データ取得部１０及び取引データ記憶部２０は、クラウド上に構築するようにしてもよい。また、取引データ取得部１０と取引データ記憶部２０とを合わせて１つのサーバとして構築するようにしてもよい。
【００３４】
リコメンド生成部３０は、取引データを解析し、商品又はサービスの購入又は予約に関するリコメンドを生成する。ここで、リコメンドとは、商品又はサービスの購入又は予約に関してユーザに対して提案されるものを指す。
【００３５】
リコメンドは、例えば、ユーザが次に購入する可能性の高い商品又は次に予約する可能性の高いサービスをリコメンドすることや、ユーザが次に購入すべき商品又は次に予約すべきサービスをリコメンドすることや、消耗品についてユーザが所有する家庭内や事業所内の在庫を予測し、不足していると予測された場合にその商品をリコメンドすること等が含まれる。
【００３６】
フィードバック処理部４０は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、ユーザ端末にアンケートを自動的に送信する。
【００３７】
フィードバック処理部４０は、ユーザ端末からアンケートに対する回答を取得し、リコメンド生成部に送信する。
【００３８】
リコメンド生成部３０は、フィードバック処理部４０から取得したアンケートに対する回答を取引データに加えて解析し、リコメンドを生成する。
【００３９】
ここで、アンケートは、商品又はサービスに関するユーザの評価又はコメントを含む。
【００４０】
ユーザ端末５０は、例えば、好ましくはスマートフォンであるが、タブレット、ラップトップ又はスタンドアロン型のコンピュータ等、ユーザ側で使用するあらゆる任意の端末であってもよい。
【００４１】
図２は、本発明による取引リコメンドシステム１の取引データ取得部１０の処理を示す図である。
取引データ取得部１０は、外部サービス２から商品又はサービスの取引に関するメッセージを取引データとして取得する。取引データ取得部１０において取得される取引データには、例えば、オンラインストアの商品の購入メールや商品又はサービスの予約メール等が含まれる。取引データには、例えば、オンラインストアＡで商品Ｐを購入した、オンラインサービスＢで、サービスＱの予約をした等の情報が含まれ、これらの情報は外部サービス２から取得された電子メール等のメッセージの内容から抽出される。
【００４２】
ここで、オンラインストアの購入メールとは、例えば、オンラインストアで商品の購入が成立した際に、商品を購入したユーザに対して購入手続が完了したことを通知するメールである。予約メールとは、例えば、オンラインストアで商品又はサービスの予約が成立した際に、商品又はサービスを予約したユーザに対して予約手続が完了したことを通知するメールである。購入メールや予約メールは、例えば、オンラインストアで商品を購入後、オンラインストアから自動的に配信される電子メールやＳＮＳ等のメッセージである。  
【００４３】
取引データ取得部１０は、外部サービス２においてやり取りされる電子メール等のメッセージをフィルタリングする。取引データ取得部１０は、フィルタリングによりその中から商品の購入や予約等の取引に関係するもののみを抽出する。取引データ取得部１０は、フィルタリングにより抽出した商品又はサービスの取引に関するメッセージを取引データとして取引データ記憶部２０に記憶する。
【００４４】
図３は、本発明による取引リコメンドシステム１の取引データ記憶部２０に記憶されるデータの一例を示す図である。
図３の例では、項目として「ＩＤ」、「購入／予約日時」、「商品名／サービス名」、「場所」、「開始」、「終了」、「退会」、「カテゴリ」、「ストア」を有する。項目「ＩＤ」にはデータの通し番号が格納される。項目「購入／予約日時」には、商品の購入日時又はサービスの予約日時が格納される。項目「商品名／サービス名」には、ユーザが購入した商品名又はユーザが予約をしたサービス名が格納される。項目「場所」には、商品又はサービスに関連する場所が格納される。例えば、航空機のチケットの予約の場合、場所として空港名を格納してもよい。項目「開始」には、サービスの開始日時が格納される。項目「終了」には、サービスの終了日時が格納される。例えば、航空機のチケットの予約の場合、項目「開始」にフライトの出発日時を格納し、項目「終了」にフライトの到着日時を格納してもよい。項目「退会」には、例えば、サービスの退会がされた場合に「１」というフラグを格納してもよい。項目「カテゴリ」には、商品又はサービスのカテゴリが格納される。例えば、「物販」、「フライト」、「動画サブスクリプション」等のカテゴリが格納される。項目「ストア」には、オンラインストアの名称が格納される。なお、図３の項目名及び項目の種類は例示であり、これらに限定されるものではない。
【００４５】
取引データ記憶部２０に記憶されるデータは、取引データ取得部１０にて、複数の外部サービス２から取得し、フィルタリングされた取引データ、即ち、例えば、購入メール、予約メール、キャンセルメール、退会メール等の電子メールのメッセージ、ＳＮＳのメッセージ、又はその他のクラウドに集約されたメッセージから抽出される。
【００４６】
図４は、本発明による取引リコメンドシステム１のリコメンド生成部３０の処理を示す図である。
リコメンド生成部３０は、取引データ記憶部２０に記憶された取引データを解析する。リコメンド生成部３０は、好ましくは解析結果をリコメンドとして、ユーザ端末５０に送るとともに、取引データ記憶部２０に記憶する。解析結果は、過去の取引データとして取引データ記憶部２０に蓄積される。取引データ記憶部２０に蓄積された過去の取引データは、リコメンド生成部３０での解析のための学習データとして用いることもできる。
【００４７】
リコメンド生成部３０は、複数の条件の掛け合わせにより、ユーザが次に購入又は予約する確率が高い商品又はサービスを抽出する。様々な商品やサービスが混在する中では、リコメンドの動機や条件も様々に異なる。しかしながら、本願発明のリコメンド生成部３０によれば、様々な商品やサービスが混在する中で、一括して共通の仕組み又はプラットフォームにより、ユーザが次に購入又は予約する確率が高い商品又はサービスを抽出する。リコメンド生成部３０は、好ましくはオンラインストア、商品名、商品カテゴリ、サービス名、サービスカテゴリ、日時、場所等の掛け合わせにより、ユーザが次に何を購入しがちかを統計的に検知・解析する。
【００４８】
掛け合わせに用いる複数の条件は、例えば、購入日時、予約日時、商品名、サービス名、商品のカテゴリ、サービスのカテゴリ、商品の産地や生産地、サービスの提供場所、サービスの開始日時、サービスの終了日時、サービスからの退会等、商品又はサービスに関する複数の任意の属性であってよい。
【００４９】
様々なジャンルの商品やサービスが混在する中で、リコメンドすべき商品又はサービスを一括して評価するために、様々な商品やサービスに共通の共通評価値を用いて、リコメンドの度合いを点数化又はランク付けをすることができる。共通評価値が高いものは、リコメンドの度合いが高くなり、リコメンド生成部３０により、リコメンドの対象としてユーザ端末５０に提示される。
【００５０】
また、リコメンド生成部３０は、ユーザが次に購入する可能性の高い商品又は次に予約する可能性の高いサービスをリコメンドすることができる。ユーザが次に購入する可能性の高い商品又は次に予約する可能性の高いサービスは、例えば、そのユーザの過去の購入履歴に記憶された商品又はサービスのそれぞれについて、その商品又はサービスが次に購入又は予約される確率を算出することにより抽出される。
【００５１】
リコメンド生成部３０は、取引データ記憶部２０に記憶されたユーザの過去の購入履歴又は予約履歴から、購入頻度の高い商品又は利用頻度の高いサービスを抽出する。共通評価値を用いる場合には、購入頻度の高い商品又は利用頻度の高いサービスの共通評価値に対して加点を行う。リコメンド生成部３０で算出された各商品又はサービスの共通評価値は、取引データ記憶部２０に記憶される。
【００５２】
リコメンド生成部３０は、過去の購入履歴又は予約履歴はそのユーザの過去の購入履歴又は予約履歴だけでなく、そのユーザに類似する他のユーザの過去の購入履歴又は予約履歴を参照するようにしてもよい。即ち、そのユーザに類似する他のユーザの過去の購入履歴又は予約履歴から、購入頻度の高い商品又は利用頻度の高いサービスを抽出する。共通評価値を用いる場合には、そのユーザに類似する他のユーザの購入頻度が高い商品又は利用頻度が高いサービスの共通評価値に対して加点を行う。
【００５３】
また、リコメンド生成部３０は、ユーザが次に購入すべき商品又は次に予約すべきサービスをリコメンドすることができる。例えば、ユーザが、乾電池が付属していないおもちゃを購入し、その乾電池が単４乾電池４本で動く場合、４本以上がセットになった単４乾電池のパックを次に購入すべき商品としてリコメンドする。また、他の例では、ユーザが航空機のチケットを予約したが、未だ宿の予約をしていない場合、その航空機の行き先に応じた宿の予約をリコメンドする。
【００５４】
このように、ある商品を使用する際に同時に又は時間的に連続して使用する商品、又はあるサービスを利用する際に同時に又は時間的に連続して利用するサービスについては、リコメンドの度合いが高くなる。共通評価値を用いる場合には、ある商品を使用する際に同時に又は時間的に連続して使用する商品、又はあるサービスを利用する際に同時に又は時間的に連続して利用するサービスの共通評価値に対して加点を行う。
【００５５】
また、リコメンド生成部３０は、ユーザの嗜好を反映したリコメンドをすることができる。例えば、ユーザの商品の購入履歴又は予約履歴を分析し、購入頻度又は予約頻度の高い商品又はサービスのジャンルを抽出し、リコメンドに反映することができる。また、例えば、音楽や動画、書籍等のコンテンツである場合には、ユーザの好みのアーティストや作者、著者等の人物を抽出し、リコメンドに反映することができる。また、ユーザにアンケートを送付し、アンケートの回答結果を分析し、ユーザの嗜好に合った商品やサービスをリコメンドすることができる。
【００５６】
このように、購入頻度の高いジャンルの商品又は予約頻度の高いジャンルのサービスについては、リコメンドの度合いが高くなる。また、ユーザの好みのアーティストや作者、著者等の人物に関連する商品やサービスについては、リコメンドの度合いが高くなる。また、ユーザからのアンケートの回答において評価が高い商品又はサービスについては、リコメンドの度合いが高くなる。共通評価値を用いる場合には、購入頻度の高いジャンルの商品又は予約頻度の高いジャンルのサービスの共通評価値に対して加点を行う。また、ユーザの好みの人物に関連する商品やサービスの共通評価値に対して加点を行う。また、ユーザからのアンケートの回答において評価が高い商品又はサービスの共通評価値に対して加点を行う。
【００５７】
また、リコメンド生成部３０は、商品の購入又はサービスの予約のキャンセルやサービスからの退会を行ったことをリコメンドの生成に反映することができる。例えば、ユーザがキャンセルや退会を行った商品やサービスは、ユーザの関心や必要性が低くなったものと考えられるため、リコメンドとして挙げる際の優先度が低くなるようにする。
【００５８】
即ち、ユーザがキャンセル又は退会を行った商品又はサービスについては、リコメンドの度合いが低くなる。共通評価値を用いる場合には、ユーザがキャンセル又は退会を行った商品又はサービスの共通評価値に対して減点を行う。
【００５９】
また、リコメンド生成部３０は、消耗品についてユーザが所有する家庭内や事業所内の在庫を予測し、不足していると予測された場合にその商品をリコメンドすることができる。即ち、ユーザがある商品（主に消耗品）を繰り返し購入している場合、その商品（主に消耗品）の消費ペースを予測し、前回のその商品の購入時期と予測した消費ペースから現在のその商品の家庭内や事業所内での在庫を予測し、在庫が不足していると予測された場合に、その商品のリコメンドをする。例えば、ユーザが、繰り返し２リットルの水のペットボトルを１ダース購入している場合、そのユーザの水の消費ペースを予測し、前回の水のペットボトルの購入時期と予測した消費ペースから現在の水のペットボトルの在庫を予測し、在庫が不足していると予測された場合に、水のペットボトルの購入をリコメンドする。
【００６０】
このように、家庭内や事業所内で在庫が不足していると予測された商品については、リコメンドの度合いが高くなる。共通評価値を用いる場合には、家庭内や事業所内で在庫が不足していると予測された商品の共通評価値に対して加点を行う。
【００６１】
また、リコメンド生成部３０は、ユーザがあるサービスを繰り返し利用している場合、そのサービスの利用ペースを予測し、前回のそのサービスの利用時期から、ユーザがそのサービスを再度利用したいという欲求又はニーズの高まりを予測し、そのサービスに対する利用のニーズが高くなっていると予測された場合に、そのサービスのリコメンドをする。例えば、ユーザが健康や美容のメンテナンスのため、通院、歯科治療、ジムやスポーツ施設、マッサージ店、美容院等を繰り返し利用している場合に、前回のそのサービスの利用から一定期間が経過している場合に、そのサービスに対する利用のニーズが高くなっていると予測し、そのサービスをリコメンドする。
【００６２】
特に、そのサービスの利用ペースから次回の利用日を予測し、次回の利用をしないままで予測された利用日が近づくほど、そのサービスに対する利用のニーズが高くなると判断する。また、予測された利用日を過ぎ、次回の利用をしないままで期間が経過するほど、そのサービスに対する利用のニーズが高くなると判断する。例えば、２ヶ月に１回のペースで美容院を利用するユーザが、３ヶ月間美容院の予約をしていない場合、美容院の利用のニーズが高まっていると予測し、美容院の予約をリコメンドする。
【００６３】
このように、そのサービスに対する利用のニーズが高くなっているとサービスについては、リコメンドの度合いが高くなる。共通評価値を用いる場合には、そのサービスに対する利用のニーズが高くなっているとサービスの共通評価値に対して加点を行う。
【００６４】
また、リコメンド生成部３０は、旅程に沿ったサービスの予約のリコメンドすることができる。即ち、ユーザが旅行や出張の最中である場合、ユーザの次の行動を予測してその行動に必要なサービスの予約をリコメンドすることができる。例えば、ユーザが、新幹線の予約を行い、出発時刻から判断してユーザがその新幹線に乗車中であると判断できる場合に、その新幹線の到着時刻が近づくと、到着駅へのタクシーの配車の予約をリコメンドする。この場合、タクシーの配車の予約に限らず、在来線の特急券の予約や、バスのチケットの予約、レンタカーやレンタサイクルの予約等、可能性のある交通手段についてリコメンドをすることができる。
【００６５】
このように、ユーザの次の行動を予測してその行動に必要なサービスであると予測されたサービスは、リコメンドの度合いが高くなる。共通評価値を用いる場合には、ユーザの次の行動を予測してその行動に必要なサービスであると予測されたサービスの共通評価値に対して加点を行う。
【００６６】
上述のように、いくつかのリコメンドの生成の例を挙げたが、これらに限られず、上記に挙げたような任意の１つ又は複数のリコメンドの生成の例を組み合わせて、リコメンドを生成できる。共通評価値を用いる場合には、上記に挙げたような１つ又は複数のリコメンドの生成方法における加点又は減点を合計して共通評価値を算出する。
【００６７】
リコメンド生成部３０は、ユーザ端末５０にリコメンドを表示する。例えば、リコメンド生成部３０は、ユーザ端末５０の表示画面に、ユーザが次に購入する可能性の高い複数の商品の商品名や画像、商品説明、ユーザが次に予約する可能性の高い複数のサービスのサービス名や画像、サービスの説明等をリスト又はサムネイル形式等で表示する。リコメンドとして表示される商品又はサービスは、カテゴリに応じてラベル又はマークを付与されたり、色分けをされたりして表示するようにしてもよい。また、リコメンドとして表示される商品又はサービスは、おすすめ順やカテゴリ別等の任意の順序にソートされて表示するようにしてもよい。
【００６８】
また、リコメンド生成部３０は、ユーザ端末５０にリコメンドを表示する際に、リコメンドの理由を文字やアイコン、色分け等で表示するようにしてもよい。例えば、購入頻度や予約頻度が高いためにリコメンドを行った商品又はサービスについては「いつもの」と表示し、家庭内や事業所内で在庫が不足していると予測された商品や、そのサービスに対する利用のニーズが高くなっているとサービスや、ユーザの次の行動を予測してその行動に必要なサービスであると予測されたサービス等については「必要かも」と表示するようにしてもよい。これにより、様々な商品やサービスが混在する中で、リコメンドされた理由を容易に認識することが可能となる。また、ユーザの選択等により、特定のリコメンドの理由が付与されたもののみを抽出して表示したり、理由ごとにソートして表示したりするようにしてもよい。
【００６９】
図５は、本発明による取引リコメンドシステム１のフィードバック処理部４０の処理を示す図である。
フィードバック処理部４０は、ユーザ端末５０にアンケートを送付し、ユーザ端末５０からアンケートの回答を取得する。フィードバック処理部４０は、ユーザ端末５０から取得したアンケートの回答をリコメンド生成部３０に送信する。
【００７０】
フィードバック処理部４０は、ユーザ端末５０にアンケートを自動的に送付する。アンケートは、商品の購入後やサービスの予約後に、その商品やサービスに対するユーザの評価を取得し、ユーザの興味関心や嗜好を分析するために行われる。リコメンド生成部３０にて新たなリコメンドを生成する際にアンケートの回答を加味できるよう、フィードバック処理部４０は、アンケートの回答をリコメンド生成部３０に送信する。リコメンド生成部３０は、過去のアンケートの分析結果を用いて新たなリコメンドを生成する。アンケートは、好ましくはユーザ端末５０に電子的に表示可能な入力フォームを送信することによりユーザ端末５０に送付される。他の例では、アンケートは、電子メール又はＳＮＳサービスのメッセージの本文にアンケート内容を記載してユーザ端末５０に送信し、ユーザ端末５０からの回答も、電子メール又はＳＮＳサービスのメッセージの形式で返信されるようにしてもよい。
【００７１】
フィードバック処理部４０は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、ユーザ端末５０にアンケートを自動的に送信する。所定の期間とは、例えば１週間や１０日等、商品又はサービスの内容を確認し、商品を実際に使用したこと又はサービスを実際に利用したことが予測される期間とすることが好ましい。また、所定の期間は、商品又はサービスの内容に応じて自動的に変更されるようにしてもよい。
【００７２】
アンケートの内容は、例えば、「また購入したい」、「また利用したい」、「二度と購入したくない」、「二度と利用したくない」等の直接的に次の購買行動の予測に繋がる選択肢や、「良い」、「普通」、「悪い」等の商品に対する評価を示す選択肢を選択させるものであってもよい。また、商品又はサービスに対する評価やコメントを記入するための自由回答欄を設けてもよい。
【００７３】
また、アンケートの内容は、商品やサービスの内容に応じて自動的に変更されるようにしてもよい。例えば、旅行の予約に対するアンケートの場合、「また購入したい」という選択肢を「また行きたい」という選択肢に変更するようにしてもよい。その場合、「また購入したい」と「また行きたい」とは表現は異なるものの、次回の購買行動を予測する観点からは実質的に同じ評価であるといえる。そこで、表現が異なる場合であっても実質的に同じ評価とすべき選択肢が同じ評価となるように、回答結果を符号化又は点数化するようにしてもよい。これにより、ジャンルの異なる商品やサービスであっても、同じ指標で評価することが可能となる。
【００７４】
フィードバック処理部４０は、ユーザがアンケートに回答するメリットを高めるため、ユーザからアンケートの回答を得た場合に、ユーザに対しポイントを付与する。
【００７５】
本発明による取引リコメンドシステム１は、オンラインストアの運営業者やリサーチ事業者、広告代理店、ポイントシステム提供者へ提供されるシステムとして利用できる。また、本発明による取引リコメンドシステムの一部を匿名化したデータ連携エンジンやリコメンドエンジンとして利用できる。
【００７６】
なお、本発明が対象とする商品又はサービスは、上記で例示されたものに限られず、あらゆるジャンル及び形態の商品又はサービスに利用できる。商品の物販だけでなく、配達、フライト、電車、バス、船舶、レンタカー、タクシーの配車、宿泊、レストラン等の予約、デリバリー、美容／エステ、通院・治療の予約、コンサート、ライブ、スポーツ観戦、展示会、お祭り等のイベントチケット等、あらゆる種類の商品又はサービスのリコメンドに適用可能である。
上記記載は実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の原理及び添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正をすることができることは当業者に明らかである。
【符号の説明】
【００７７】
１  取引リコメンドシステム
２  外部サービス
１０  取引データ取得部
２０  取引データ記憶部
３０  リコメンド生成部
４０  フィードバック処理部
５０  ユーザ端末
【図１】
2020177541.tif 000003
【図２】
2020177541.tif 000004
【図３】
2020177541.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020177541.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月27日(2019.5.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引リコメンドシステムであって、
複数の外部サービスから取引データを取得する取引データ取得部と、
前記取引データ取得部で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部と、
前記取引データ記憶部に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末に表示するリコメンド生成部と、
前記ユーザ端末からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部と、
を備え、
前記フィードバック処理部は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、前記ユーザ端末にアンケートを自動的に送信し、
前記フィードバック処理部は、商品又はサービスの内容に応じて前記所定の期間を自動的に変更して、前記アンケートを送信することを特徴とする前記取引リコメンドシステム。
【請求項２】
前記取引データ取得部は、前記外部サービスにおいてやり取りされるメッセージをフィルタリングし、少なくとも商品又はサービスの購入又は予約の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項１に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項３】
前記取引データ取得部は更に、前記商品又はサービスの購入又は予約についてのキャンセル若しくはサービスからの退会の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項２に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項４】
前記メッセージは、電子メールのメッセージ、クラウド上に記憶されたメッセージ又はＳＮＳでやり取りされるメッセージであることを特徴とする、請求項２又は３に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項５】
前記リコメンド生成部は、前記取引データを解析し、商品又はサービスの購入又は予約に関するリコメンドを生成することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項６】
前記フィードバック処理部は、商品若しくはサービスの内容が確認され、商品が実際に使用され、又はサービスが実際に利用されるのに必要な期間を予測し、前記所定の期間を決定することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項７】
前記フィードバック処理部は、前記ユーザ端末から前記アンケートに対する回答を取得し、前記リコメンド生成部に送信することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項８】
前記リコメンド生成部は、前記フィードバック処理部から取得した前記アンケートに対する回答を前記取引データに加えて解析し、前記リコメンドを生成することを特徴とする、請求項７に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項９】
前記アンケートは、商品又はサービスに関するユーザの評価又はコメントを含むことを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【手続補正書】
【提出日】令和1年9月5日(2019.9.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引リコメンドシステムであって、
複数の外部サービスから取引データを取得する取引データ取得部と、
前記取引データ取得部で取得した取引データを記憶する取引データ記憶部と、
前記取引データ記憶部に記憶された取引データを解析してリコメンドを生成しユーザ端末に表示するリコメンド生成部と、
前記ユーザ端末からのフィードバックを受け付けるフィードバック処理部と、
を備え、
前記フィードバック処理部は、商品又はサービスの購入時に又は購入時から所定の期間の経過後に、前記ユーザ端末にアンケートを自動的に送信し、
前記フィードバック処理部は、商品又はサービスの内容に応じて前記所定の期間を自動的に変更して、前記アンケートを送信し、
前記リコメンド生成部は、異なる商品又は異なるサービスに共通する共通評価値を用いてリコメンドの度合いを点数化し、ある商品を使用する際に同時に若しくは時間的に連続して使用される商品、又はあるサービスを利用する際に同時に若しくは時間的に連続して利用されるサービスの前記共通評価値に対して加点を行うことを特徴とする前記取引リコメンドシステム。
【請求項２】
前記取引データ取得部は、前記外部サービスにおいてやり取りされるメッセージをフィルタリングし、少なくとも商品又はサービスの購入又は予約の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項１に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項３】
前記取引データ取得部は更に、前記商品又はサービスの購入又は予約についてのキャンセル若しくはサービスからの退会の際に送信されるメッセージを取引データとして取得することを特徴とする、請求項２に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項４】
前記メッセージは、電子メールのメッセージ、クラウド上に記憶されたメッセージ又はＳＮＳでやり取りされるメッセージであることを特徴とする、請求項２又は３に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項５】
前記リコメンド生成部は、前記取引データを解析し、商品又はサービスの購入又は予約に関するリコメンドを生成することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項６】
前記フィードバック処理部は、商品若しくはサービスの内容が確認され、商品が実際に使用され、又はサービスが実際に利用されるのに必要な期間を予測し、前記所定の期間を決定することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項７】
前記フィードバック処理部は、前記ユーザ端末から前記アンケートに対する回答を取得し、前記リコメンド生成部に送信することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項８】
前記リコメンド生成部は、前記フィードバック処理部から取得した前記アンケートに対する回答を前記取引データに加えて解析し、前記リコメンドを生成することを特徴とする、請求項７に記載の取引リコメンドシステム。
【請求項９】
前記アンケートは、商品又はサービスに関するユーザの評価又はコメントを含むことを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の取引リコメンドシステム。