(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、顧客数が膨大になっても高速な名寄せを実現し、さらに、多数の顧客情報DBを名寄せする場合においても、効率的に名寄せをする方法を実現することにある。【解決手段】企業が顧客に対して提供したサービスの提供情報をサービスの提供時刻とともに蓄積し、顧客がサービスを享受することに対する対価を支払う決済情報を決済時刻とともに蓄積し、サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合し、サービスを提供した顧客情報と決済手段として使用したクレジットカード番号とを関連付け、複数企業が管理する顧客情報に対して上記クレジットカード番号と顧客識別番号を関連付けることにより、複数企業が独自に管理する顧客識別番号間を関連付ける。【選択図】図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる企業が管理する顧客情報の名寄せを行う、コンピュータによる名寄せ方法において、
前記コンピュータの処理装置が、企業が顧客に対して提供したサービスの提供情報をサービスの提供時刻とともに前記コンピュータの記憶装置に蓄積するステップと、
前記処理装置が、顧客がサービスを享受することに対する対価を支払う決済情報を決済時刻とともに前記記憶装置に蓄積するステップと、
前記処理装置が、サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合するステップと、
前記処理装置が、サービスを提供した顧客情報と決済手段として使用したクレジットカード番号とを関連付けるステップと、
前記処理装置が、前記異なる企業が管理する顧客情報に対して上記クレジットカード番号と顧客識別番号を関連付けることにより、前記異なる企業が管理する顧客識別番号間を関連付けるステップを有することを特徴とする名寄せ方法。
【請求項２】
請求項1に記載の名寄せ方法において、
前記サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合するステップは、前記処理装置が、前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の照合開示時刻と照合終了時刻を定め、さらに照合開始時刻から照合終了時刻までを複数の時間帯に区切り、個々の時間帯毎に前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の特徴量を設定するステップと、前記処理装置が、時間帯の推移に対する特徴量の推移パターンを比較することで前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の同一性を判断するステップを有することを特徴とする名寄せ方法。
【請求項３】
請求項2に記載の名寄せ方法において、
前記個々の時間帯毎に前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の特徴量を設定するステップは、前記処理装置が、前記サービスを提供した履歴情報の特徴量としてサービス提供場所、サービス提供価格、サービス提供内容のいずれか１つまたは複数の値を設定するステップを有することを特徴とする名寄せ方法。
【請求項４】
異なる企業が管理する顧客情報の名寄せを行う名寄せシステムにおいて、  
企業が顧客に対して提供したサービスの提供情報をサービスの提供時刻とともに記憶装置に蓄積する手段と、
顧客がサービスを享受することに対する対価を支払う決済情報を決済時刻とともに前記記憶装置に蓄積する手段と、
サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合する手段と、
サービスを提供した顧客情報と決済手段として使用したクレジットカード番号とを関連付ける手段と、
前記異なる企業が管理する顧客情報に対して上記クレジットカード番号と顧客識別番号を関連付けることにより、前記異なる企業が管理する顧客識別番号間を関連付ける手段を有することを特徴とする名寄せシステム。
【請求項５】
請求項4に記載の名寄せシステムにおいて、
前記サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合する手段は、前記処理装置が、前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の照合開示時刻と照合終了時刻を定め、さらに照合開始時刻から照合終了時刻までを複数の時間帯に区切り、個々の時間帯毎に前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の特徴量を設定する手段と、時間帯の推移に対する特徴量の推移パターンを比較することで前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の同一性を判断する手段を有することを特徴とする名寄せシステム。
【請求項６】
請求項5に記載の名寄せシステムにおいて、
前記個々の時間帯毎に前記サービスを提供した履歴情報と前記決済を行った履歴情報の特徴量を設定する手段は、前記サービスを提供した履歴情報の特徴量としてサービス提供場所、サービス提供価格、サービス提供内容のいずれか１つまたは複数の値を設定する手段を有することを特徴とする名寄せシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客を特定する情報を使用せずに、顧客の取引履歴から同一顧客であるか否かを判断して名寄せを行う名寄せ方法およびそのシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、企業の顧客情報管理においては、顧客を特定する氏名、年齢、住所、電話番号等の情報を照合することにより顧客情報の同一性を判断し名寄せを実施していた。また、同一性の判断においては、完全一致とするか、あるいは許容誤差をあらかじめ設定しておき、許容誤差範囲内であれば同一であると判定していた。しかしながら、このような従来方式では、完全一致を同一性の判定条件とすると、計算機で自動的に名寄せできる顧客レコードが極端に限定されてしまい、手作業による名寄せ作業が増大してしまう問題が生じる。そのため、自動的に名寄せできる顧客レコードを増やすために、許容誤差を設定する必要が生じるが、許容誤差を大きくすると名寄せ精度が悪化するし、逆に許容誤差を小さくすると自動化範囲が限定されるため、許容誤差を適切に設定するのは困難であり、試行錯誤が必要であった。
【０００３】
このような課題に対し、顧客を特定する顧客特定情報を含まない複数の顧客情報レコードの一致を判断する名寄せシステムが特許文献1に記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開2003-044667号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の方式では、顧客情報を名寄せする場合に、複数の顧客情報レコードのそれぞれについて全ての顧客情報と照合する必要があり、登録される顧客情報が膨大になると、計算量が膨大になってしまう。さらに、複数の分散管理される顧客DBに同一人物であれば同一の情報が確実に設定されている有効な顧客情報レコードが存在していることが前提条件であり、複数の異なる企業が独自に管理している顧客DB間の名寄せには適用困難であった。
【０００６】
本発明の第一の目的は、顧客数が膨大になっても高速な名寄せ実現する方法およびシステムを提供することにある。
【０００７】
本発明の第二の目的は、多数の顧客情報DBを名寄せする場合においても、効率的に名寄せをする方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明においては、企業が顧客に対して提供したサービスの提供情報をサービスの提供時刻とともに蓄積する手段を有する。また、顧客がサービスを享受することに対する対価を支払う決済情報を決済時刻とともに蓄積する手段を有する。また、サービスを提供した履歴情報と決済を行った履歴情報を照合する手段を有する。また、サービスを提供した顧客情報と決済手段として使用したクレジットカード番号とを関連付ける手段を有する。さらに、複数企業が管理する顧客情報に対して上記クレジットカード番号と顧客識別番号を関連付けることにより、複数企業が独自に管理する顧客識別番号間を関連付ける手段を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、守秘義務の関係から顧客を特定しない顧客情報を管理又は企業の合併等によって顧客情報の構成が統一されていないデータベースが構築された場合においても、区分毎のデータの一致判断となるため、計算処理回数を大幅に削減することができる。
【００１０】
また、本発明によれば、許容範囲を利用し、データ入力が各項で統一さていない場合においても、顧客情報の名寄せを効果的に実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図1〜図22を用いて本発明の内容を説明する。
【００１２】
まず、図1にて全体構成を説明し、図2から図11を用いて名寄せの処理を行うための準備手順について説明する。続いて、図12から図22を用いて名寄せ処理の手順について説明する。
【００１３】
図1は、名寄せシステムとその関連システムの全体構成である。本発明を説明する実施形態においては、複数企業が独自に管理する顧客情報を効率的に名寄せする場合を想定する。名寄せシステム100は、複数企業が共同運営する共同センタに位置付けられ、複数企業のサービス提供システム300および決済情報管理システム400と双方向通信を行う。
【００１４】
また、複数企業は、代理店や直営店を通じて消費者に対して様々なサービスを提供している。なお、複数企業は、それぞれ独自に会員カード700を交付しており、サービス提供情報をサービス提供端末500を介して、会員カード毎の取引履歴としてサービス提供システムに蓄積・管理する。
【００１５】
一方、複数企業は、サービス提供の対価を、クレジットカード800や現金等の様々な方法で回収する。その際、全てのクレジットカードによる取引情報については、決済端末600を介してクレジットカード種別に対応する複数信販会社200へ清算請求するとともに、クレジットカードによる取引履歴を決済情報管理システム400に蓄積・管理する。
【００１６】
各システムおよび各端末は、プログラムやデータ（データベースを含む）を記憶する記憶装置と、プログラムに従って記憶装置にデータを書き込み読み出すことにより所定の処理および機能を実行する処理装置と、外部ネットワークと通信するための通信装置を備える。各システムおよび各端末は、入力装置や表示装置を備えていてもよい。
【００１７】
図2は、サービス提供システムの構成である。サービス提供システム300は、サービス提供端末および名寄せシステムとの通信を制御する通信制御部310およびサービス提供情報管理部320から構成される。サービス提供管理部は、交付した会員カード毎の属性値を管理する会員カードDB321、会員カードを貸与した顧客毎の個人情報を管理する顧客情報管理DB322、顧客毎のサービス提供履歴を管理するサービス提供履歴DB323、およびこれらのDBと連携して顧客へ様々なサービスを提供するサービス提供プログラム324から構成される。
【００１８】
図3は、サービス提供処理シーケンスである。サービス提供処理シーケンスは代理店や直営店で取り扱うサービス内容や顧客接点のデザインによって様々なバリエーションが考えられるが、ここでは実店舗のレジにおける商品の購買シーンを例にサービス提供シーケンスを説明する。
【００１９】
消費者は、購入したい商品をサービス提供端末500（例えば、レジ）にもって行き、ステップ1010にて会員カードをレジの従業員に提示する。
【００２０】
図4は、会員カード700の構成である。会員カード700は演算装置710、記憶装置720、通信装置730から構成され、記憶装置720には、会員カードID721、会員カード有効期限722、現在ポイント723等の情報が格納される。ポイントは、消費者が商品またはサービスを受けた対価を支払った際に付与されるものである。なお、会員カードの情報および入会時に顧客が登録した個人情報は、サービス提供システム内の会員カードDBと顧客情報管理DBにてそれぞれ管理される。
【００２１】
図5は、会員カードDBの構成である。会員カードDBは会員カードの運用状態を管理するDBであり、会員カードID毎に、本カードを貸与している顧客の顧客ID、カードの発効日、会員カードの有効期限、ポイントサービスの現在ポイント、前回ポイントの付与日等の情報が管理される。
【００２２】
図6は、顧客情報管理DBの構成である。顧客情報管理DBは、個人情報の登録と引き換えに会員カードを貸与した顧客の個人情報等を管理するDBであり、顧客ID毎に、貸与している会員カードID、氏名、住所、年齢、性別等の顧客属性情報が管理される。
【００２３】
代理店（直営店）のサービス提供端末500では、ステップ1020にてバーコードリーダ等の会員ID読み取り装置を用いて会員カードから会員IDを読み込むとともに、ステップ1030にて代理店（直営店）はサービス提供を行い、ステップ1040にて消費者はサービスを享受する。次にステップ1050では、サービス提供端末500は、サービス提供の日時、店舗コード等のサービス提供場所、商品コード等のサービス提供内容、サービス提供価格を含むサービス提供情報をサービス提供システム300へ送信する。サービス提供システム300では、ステップ1060でサービス提供情報を受信し、ステップ1070でサービス提供情報をサービス提供履歴DBに格納して更新する。サービス提供システム300は、ステップ1080で更新完了をサービス提供端末500へ送信する。サービス提供システム300は、ステップ1090で更新完了を受信し、表示する。表示を見た従業員は、ステップ1100で会員カードを消費者へ返却する。消費者は、ステップ1110で会員カードを受け取り、サービス提供処理シーケンスを終了する。
【００２４】
図7は、サービス提供履歴DBの構成である。サービス提供履歴DBは、顧客毎にサービス提供を行った一定期間の履歴情報を管理するDBであり、顧客ID毎にサービス提供単位としてサービスIDが管理され、サービスID毎にサービス提供日時、サービス提供店舗、サービス提供内容、サービス提供価格が格納される。
【００２５】
図8は、決済情報管理システムの構成である。決済情報管理システム400は、決済端末および名寄せシステムとの通信を制御する通信制御部410および決済情報管理部420から構成される。決済情報管理部は、クレジットカードによる決済毎の決済履歴を管理する決済履歴DB421、決済履歴DBへクレジットカードによる決済情報を蓄積・管理する決済情報管理プログラム422から構成される。
【００２６】
図9は、決済処理シーケンスである。ここではサービス提供処理シーケンスと同様に、実店舗のレジにおける商品の購買シーンを例に決済処理シーケンスを説明する。
【００２７】
消費者は、購入したい商品をレジにもって行き、ステップ2010にてクレジットカードをレジの従業員に提示して、決済を要求する。
【００２８】
代理店（直営店）では、ステップ2020にて決済端末600（例えば、ICチップリーダ等のクレジットカード情報の読み取り装置）が、クレジットカード情報を読み込むとともに、信販会社システム200に対して与信要求を送信する
図10は、クレジットカードの構成である。クレジットカード800は演算装置810、記憶装置820、通信装置830から構成され、記憶装置820には、クレジットカードID821、クレジットカード有効期限822等の情報が格納される。
【００２９】
信販会社システム200では、ステップ2030で与信要求を受信すると、ステップ2040で外部システムにアクセスする等してその顧客がそのクレジットカードを用いてその金額の決済が可能か否かの与信判定を行い、判定結果を決済端末に送信する。
【００３０】
決済端末600ではステップ2050にて与信判定結果を受信し、判定がOK（決済可能）であればステップ2060にて決済処理を実行する。その段階で同時に消費者はステップ2070にて決済内容の確認と本人確認のためのサインや暗証番号の入力を行う。
【００３１】
次に、決済端末600は、ステップ2080にて決済日時、決済場所、決済内容、決済価格等の決済情報を決済情報管理システム400へ送信する。決済情報管理システム400では、ステップ2090で決済情報を受信し、ステップ2100で決済情報を決済履歴DBに格納して更新する。
【００３２】
図11は、決済履歴DBの構成である。決済履歴DBは、クレジットカードを含む様々な方法でサービス提供に対する対価を享受した履歴情報を管理するDBであり、決済毎にインクリメントされる決済ID毎に決済日時、決済店舗、決済品目、決済方法等が設定され、決済方法として現金払い、クレジットカード払い等の支払い方法、クレジットカードID、クレジットカード有効期限、分割払い回数等の情報が管理される。
【００３３】
続いて、図12から図21を用いて名寄せの処理手順について説明する。
【００３４】
図12は、名寄せシステムの構成である。名寄せシステム100は、複数企業のサービス提供システム300および決済情報管理システム400と通信制御部110を介して通常はオフライン接続されており、夜間バッチ処理時に接続され、名寄せ処理部120において複数企業の顧客情報を名寄せ処理を実施する。
【００３５】
名寄せ処理部は、複数の名寄せ対象企業が管理するサービス提供履歴をもとに、顧客毎にサービス提供履歴の特徴量を複数の観点で算出するサービス提供履歴特徴量算出プログラム122と算出した特徴量を格納するサービス提供履歴特徴量DB121、
複数の名寄せ対象企業が管理するクレジットカードによる決済履歴をもとに、クレジットカード毎に決済履歴の特徴量を複数の観点で算出する決済履歴特徴量算出プログラム124、およびクレジットカード毎の複数特徴量の算出結果を格納する決済履歴特徴量DB123、
サービス提供履歴の特徴量と決済履歴の特徴量を名寄せ条件テーブル125に設定された条件のもとで照合し、サービス提供履歴の顧客IDと決済履歴のクレジットカードIDを同一履歴と判定した場合に紐付けを行ない、個々のクレジットカードIDに複数企業の顧客IDが紐付けされることによって、複数企業の顧客IDを名寄せする名寄せプログラム127と、名寄せ結果を格納する名寄せ結果テーブル126から構成される。
【００３６】
図13は、サービス提供履歴の特徴量算出処理シーケンスである。本処理は、名寄せシステムが名寄せを実施する複数対象企業がそれぞれ管理するサービス提供履歴DBを匿名化した上で参照し、匿名ID毎にサービス提供履歴の特徴量を算出するものである。本実施例では、１つの企業を対象とした処理シーケンスを説明するが、実際の名寄においては、図13の処理シーケンスを複数の名寄せ対象企業に対してそれぞれ実施する必要がある。
【００３７】
名寄せシステム100は、ステップ3010で、名寄せ対象企業のサービス提供システム300に対してサービス提供履歴の参照要求を送信する。サービス提供システム300では、ステップ3020で要求を受信するとステップ3030でサービス提供履歴DBの顧客IDを企業内で独自に設定したID変換規則により別IDに変換することにより匿名化を行う。なお、本ステップは省略しても良い。次に、サービス提供システム300はステップ3040で名寄せシステム100に対してサービス提供履歴を送信するか、あるいは、サービス提供履歴DBへのアクセスを許可する。本実施例では、サービス提供履歴を送信する場合で説明する。続いて、名寄せシステムは、ステップ3050でサービス提供履歴を受信すると、ステップ3060で特徴量を計算する対象となる匿名IDを設定し、ステップ3070で対象匿名IDのサービス提供履歴から複数の特徴量を算出する。本実施例では、特徴量の算出例として、サービス提供価格の時間軸に対する推移パターンを元に、特徴量を算出する例を説明するが、同様に、サービス提供店舗やサービス提供内容の時間軸に対する推移パターン等が特徴量として算出できる。
【００３８】
図14は、サービス提供価格の推移パターンから特徴量を算出する例を説明するためのグラフである。グラフのX軸はサービス提供時刻、Y軸はサービス提供価格を表す。名寄せ判定において、サービス提供履歴と決済履歴の照合を行う比較開始時刻をts、比較終了時刻をteとする。また、比較開始時刻tsから比較終了時刻teをあらかじめ定められた複数の時間帯に分割しておく。本実施例では、tsからteを4つの時間帯tz1〜tz4に分割している。
【００３９】
本グラフは、ある匿名IDで特定される顧客のサービス提供履歴からサービス提供時刻がtsからteに含まれるものを抽出し、サービス提供時刻をX軸、サービス提供価格をY軸として折れ線グラフで表示したものである。その際、１つの時間帯に複数のサービス提供履歴が含まれる場合には、例えば、複数のサービス提供価格を合計することによって個々の時間帯におけるY軸の値は単一とする。一方、１つの時間帯にサービス提供履歴が１つも含まれない場合には、サービス提供価格を0として、該当する時間帯のY軸の値に0を補完する。本実施例においては、tz3にサービス提供履歴が存在しなかった例を示している。
【００４０】
このように、全ての時間帯においてY軸の値が決定すると、この顧客のサービス提供価格の時間帯毎の推移パターン（特徴量）は、サービス提供価格の4次元ベクトル（s1,s2,s3,s4）で表現できる。なお、本実施例においては、Y軸をサービス提供価格としたが、サービス提供価格を複数のサービス提供価格帯に応じたレベル値としてもよい。
【００４１】
図13に戻り、続いてステップ3080にて、ステップ3080で算出した特徴量をサービス提供特徴量DBに設定する。
【００４２】
図15は、サービス提供履歴特徴量DBの構成である。サービス提供履歴特徴量DBは、複数の名寄せ対象企業を識別する名寄せ対象企業IDによって管理される。個々の名寄せ対象企業が独自に管理する顧客IDを名寄せ対象企業がID変換処理等により匿名化した匿名顧客ID毎に、先に説明した特徴量のバリエーション数に応じて複数の特徴量a1〜aNが設定される。クラスタIDの設定についてはステップ3100で説明する。続いて、ステップ3090において全ての匿名IDについて特徴量の算出が完了しているか否か判定し、完了していない場合はステップ3060にて次の匿名IDを設定する。一方、全ての匿名IDについて特徴量の算出が完了している場合には、ステップ3100にて特徴量のクラスタリングを行う。特徴量のクラスタリングは、全ての匿名ID毎の特徴量a1〜aNの集合を、その類似度に応じてあらかじめ定めたM個のクラスタに分類する処理である。
【００４３】
図16は、決済履歴の特徴量算出処理シーケンスである。本処理は、名寄せシステムが名寄せを実施する複数対象企業がそれぞれ管理する決済履歴DBを参照し、クレジットカードID毎に決済履歴の特徴量を算出するものである。本実施例では、１つの企業を対象とした処理シーケンスを説明するが、実際の名寄においては、図16の処理シーケンスを複数の名寄せ対象企業に対してそれぞれ実施する必要がある。
【００４４】
名寄せシステム100は、ステップ4010で、名寄せ対象企業の決済情報管理システムに対して決済履歴の参照要求を送信する。決済情報管理システム400では、ステップ4020で要求を受信するとステップ4030で名寄せシステム100に対して決済履歴を送信するか、あるいは、決済履歴DBへのアクセスを許可する。本実施例では、決済履歴を送信する場合で説明する。続いて、名寄せシステムは、ステップ4040で決済履歴を受信すると、ステップ4050で特徴量を計算する対象となるクレジットカードIDを設定し、ステップ4060で対象クレジットカードIDの決済履歴から複数の特徴量を算出する。本実施例では、特徴量の算出例として、決済額の時間軸に対する推移パターンを元に、特徴量を算出する例を説明するが、同様に、決済店舗や決済品目の時間軸に対する推移パターン等が特徴量として算出できる。
【００４５】
図17は、決済額の推移パターンから特徴量を算出する例を説明するためのグラフである。グラフのX軸は決済時刻、Y軸は決済額を表す。名寄せ判定において、サービス提供履歴と決済履歴の照合を行う比較開始時刻をts、比較終了時刻をteとし、この時刻は、サービス提供履歴の特徴量を抽出する際に設定した値と同一にする。さらに、比較開始時刻tsから比較終了時刻teをサービス提供履歴と同じ数の複数時間帯に分割する。
本グラフは、あるクレジットカードIDによる決済履歴から決済時刻がtsからteに含まれるものを抽出し、決済時刻をX軸、決済額をY軸として折れ線グラフで表示したものである。その際、１つの時間帯に複数の決済履歴が含まれる場合には、例えば、決済額を合計することによって個々の時間帯におけるY軸の値は単一とする。一方、１つの時間帯に決済履歴が１つも含まれない場合には、決済額を0として、該当する時間帯のY軸の値に0を補完する。本実施例においては、tz3に決済履歴が存在しなかった例を示している。
【００４６】
このように、全ての時間帯においてY軸の値が決定すると、このクレジットカードによる決済額の時間帯毎の推移パターン（特徴量）は、決済額の4次元ベクトル（k1,k2,k3,k4）で表現できる。なお、本実施例においては、Y軸を決済額としたが、決済額を複数の決済価格帯に応じたレベル値としてもよい。決済額の推移パターンから特徴量を算出するためのルールは、サービス提供価格の推移パターンから特徴量を算出するためのルールに揃えるのが好ましい。
【００４７】
図16に戻り、続いてステップ4070にて、ステップ4060で算出した特徴量を決済履歴特徴量DBに設定する。
【００４８】
図18は、決済履歴特徴量DBの構成である。決済履歴特徴量DBは、複数の名寄せ対象企業を識別する名寄せ対象企業IDによって管理され、レジットカードID毎に、先に説明した特徴量のバリエーション数に応じて複数の特徴量b1〜bNが設定される。クラスタIDの設定についてはステップ4090で説明する。続いて、ステップ4080において全てのクレジットカードIDについて特徴量の算出が完了しているか否か判定し、完了していない場合はステップ4050にて次のクレジットカードIDを設定する。一方、全てのクレジットカードIDについて特徴量の算出が完了している場合には、ステップ4090にて特徴量のクラスタリングを行う。特徴量のクラスタリングは、全てのクレジットカードID毎の特徴量b1〜bNの集合を、その類似度に応じてあらかじめ定めたM個のクラスタに分類する処理である。
【００４９】
図19は、名寄せ処理の全体シーケンスである。まずステップ5010にて、名寄せ対象企業IDを設定する。本実施例では、企業IDが0201と0251の2つの企業の顧客情報を名寄せする場合で処理シーケンスを説明するが、ステップ5010から5060の処理を名寄せ対象企業毎に反復することにより、任意数の企業の顧客情報を名寄せすることができる。
【００５０】
次に、ステップ5020にて名寄せ条件を参照する。図21は、名寄せ条件テーブル125の構成である。名寄せ条件テーブルは、サービス提供履歴と決済履歴からそれぞれ算出した複数の特徴量の中から、比較対象とするものを設定した比較項目、複数の比較項目について、特徴量が同一であると判断するための特徴量の一致条件、サービス提供履歴と決済履歴が同一であると判断するための履歴の一致条件から構成される。本実施例では、サービス提供履歴の特徴量a1と決済履歴の特徴量b1ならびにサービス提供履歴の特徴量a2と決済履歴の特徴量b2が比較項目であり、それぞれの許容誤差がαおよびβで定義される。そこで、これら２つの比較項目についていずれも特徴量が同一であると判断される場合に、サービス提供履歴と決済履歴が同一のものであると判断する。
【００５１】
続いて、ステップ5030にて決済履歴特徴量DBの対応する企業IDのレコードを参照してクレジットカードIDを設定する。次にステップ5040にて、設定したクレジットカードIDに該当するクラスタIDを読み込む。次に、ステップ5050にて、設定したクレジットカードIDの決済履歴と合致するサービス提供履歴を探索する。
【００５２】
図20は、ステップ5050を詳細化したものであり、サービス提供履歴と決済履歴の照合処理フローである。ステップ5051にてサービス提供履歴特徴量DBの対応する企業IDのレコードからステップ5040で読み込んだクラスタIDと同一のクラスタIDに分類された複数の匿名IDから1つの匿名IDを設定する。続いて、ステップ5020にて名寄せ条件に従ってサービス提供履歴の特徴量a1，a2および決済履歴の特徴量b1,b2をそれぞれ比較し、ステップ5030でそれらが同一の取引に起因する履歴であるか否かを判定する。例えば、一致点と相違点を求め、一致点の割合が、一致点と相違点の合計に対して所定の割合以上である場合に、同一と判定し、所定の割合より小さい場合に、同一でないと判定する。ここで同一の履歴ではないと判断した場合にはステップ5054に至り、全ての匿名IDについて処理が完了したか否か判断し、完了していなければステップ5051に戻り次の匿名IDを設定する。一方、同一の履歴であると判断された場合には、ステップ5055にて、該当するクレジットカードIDに関連付けて匿名顧客IDを設定することにより名寄せ判定結果DBを更新する。
【００５３】
図22は、名寄せ判定結果DBの構成である。名寄せ判定結果DBは、クレジットカードID毎に複数の名寄せ対象企業の匿名化された顧客IDが関連付けられる。
【００５４】
図19の処理フローに戻り、続いてステップ5060では、全てのクレジットカードIDについて一連の処理が完了したか否か判断し、完了していなければステップ5030に戻り次のクレジットカードIDを設定する。一方、全てのクレジットカードIDについて処理が完了している場合には、ステップ5070に至り全ての名寄せ対象企業IDについて一連の処理が完了しているか否か判断し、完了していなければステップ5010に戻り、名寄せ対象企業IDを設定する。一方、全ての名寄せ対象企業IDについて処理が完了している場合には、名寄せ処理を終了する。
【００５５】
図22は名寄せ処理が完了した際の名寄せ判定結果DBの構成を示している。一つのクレジットカードIDに対して複数の名寄せ対象企業の匿名IDが関連付けられた場合に、それらの複数の匿名IDは同一の人物であると判断され名寄せが実行される。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、複数企業が独自に管理する顧客情報の名寄せ作業を効率化する計算機システムに適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】名寄せシステムとその関連システムの全体構成である。
【図２】サービス提供システムの構成である。
【図３】サービス提供処理シーケンスである。
【図４】会員カードの構成である。
【図５】会員カードDBの構成である。
【図６】顧客情報管理DBの構成である。
【図７】サービス提供履歴DBの構成である。
【図８】決済情報管理システムの構成である。
【図９】決済処理シーケンスである。
【図１０】クレジットカードの構成である。
【図１１】決済履歴DBの構成である。
【図１２】名寄せシステムの構成である。
【図１３】サービス提供履歴の特徴量算出処理シーケンスである。
【図１４】サービス提供履歴の特徴量の算出イメージである。
【図１５】サービス提供履歴特徴量DBの構成である。
【図１６】決済履歴の特徴量算出処理シーケンスである。
【図１７】決済履歴の特徴量の算出イメージである。
【図１８】決済履歴特徴量DBの構成である。
【図１９】名寄せ処理の全体シーケンスである。
【図２０】サービス提供履歴と決済履歴の照合シーケンスである。
【図２１】名寄せ条件テーブルの構成である。
【図２２】名寄せ判定結果DBの構成である。
【符号の説明】
【００５８】
100…名寄せシステム、200…信販会社システム、300…サービス提供システム、400…決済情報管理システム、500…サービス提供端末、600…決済端末、700…会員カード、800…クレジットカード
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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