(57)【要約】【課題】  顧客特性、店舗内顧客行動状況、及び顧客購買情報などを包括的に、かつ自動的に収集することができ、またそれらの情報を分析し、顧客購買行動の詳細までを把握するシステムを提供することを目的とする。【解決手段】  非接触型ICタグを買い物カートやかごに付け、ICタグ読取装置を店舗内フロアに等間隔に配置し、複数のICタグ読取装置からのICタグ受信情報と受信レベルの時間的推移を測定するシステムにより、顧客の移動方向・移動速度を含めた詳細な購買行動を把握する。また、顧客の年代・性別などの顧客特性情報を自動的に取得し、その顧客が利用したカートやかごのICタグ情報と関連づける。これにより、ターゲットとする顧客層毎の購買行動の把握・表示、商品嗜好傾向の把握等、高度な分析を可能とする。【選択図】  図１
2006309280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗内での顧客の購買行動を分析する顧客購買行動分析システムであって、
顧客が店舗内で買い物をする際に利用するカートまたはかごに付し、当該ICタグを特定する識別子であるICタグIDを記憶した非接触型のICタグと、
顧客が前記カートまたはかごを利用して買い物を開始する際に、当該顧客が利用するカートまたはかごに付されたICタグのICタグIDを読取るとともに、当該顧客の特徴を示す顧客特性情報を自動的に取得する顧客情報読取手段と、
前記顧客情報読取手段により取得した顧客特性情報と当該顧客が利用する前記カートまたはかごに付されたICタグのICタグIDとを対応させて記憶する手段と、
店舗内のフロアーに一定間隔で配置された複数のICタグ読取手段と、
前記顧客が前記カートまたはかごを利用して買い物を行う際、そのカートまたはかごに付されたICタグのICタグIDを前記複数のICタグ読取手段により読取り、その受信電波強度レベルを取得して分析することにより当該ICタグに一番近接するICタグ読取手段のIDを求め、読取ったICタグIDと前記ICタグ読取手段のIDとその時点の時間とを記憶する処理を、所定の時間間隔で繰り返し実行する手段と、
前記顧客が買い物の精算を行うレジコーナーに入ったことを検出する手段と、
前記顧客が購入した商品の情報を、その顧客が利用するカートまたはかごに付されたICタグのICタグIDと対応させて、記憶する手段と
を備えることを特徴とする顧客購買行動分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の顧客購買行動分析システムにおいて、さらに、
前記所定の時間間隔で記憶したICタグIDとICタグ読取手段のIDと時間の情報を分析し、その顧客の店舗内での前記時間間隔毎の位置、移動方向、及び移動速度を求める手段を備えることを特徴とする顧客購買行動分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の顧客購買行動分析システムにおいて、さらに、
各顧客について求めた位置、移動方向、及び移動速度の情報と前記顧客が購入した商品の情報から、指定された条件を満たす顧客についての情報を取出し、当該顧客層の顧客について、滞在時間が所定値より多かった店舗内エリア、購買量が所定値より多かった商品のある陳列棚、及び興味を持たれたが購買には結びつかなかった商品のある陳列棚などについて分析し、その結果を店舗マップ上に視覚的に表示する手段を備えることを特徴とする顧客購買行動分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載の顧客購買行動分析システムにおいて、さらに、
前記顧客がレジコーナーに入ったことを検出する前に、不審な行動と認められるICタグの位置情報が検出されたら、警報情報を発生する手段を備えることを特徴とする顧客購買行動分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗内の顧客購買行動分析を行うための、分析データの取得及び分析データの管理・活用の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客購買行動データを顧客購買行動分析処理装置に登録し管理・活用する技術として、例えば、下記特許文献１及び特許文献２に記載のものが知られている。
【０００３】
下記特許文献１に記載のものは、顧客が商品購買の際に利用するカートにICタグ読取装置を取り付け、店舗内の商品陳列棚に複数のICタグを取り付けることにより、近傍にあるICタグの発信情報をカートのICタグ読取装置で読取って収集し、解析手段によりこれを解析し、購買者の辿った軌跡など、顧客の購買行動の把握をシステム的に行う技術である。また、受信したデータを受信後ただちに解析手段に送信することで、受信した時刻にどこに購買者がいたかを把握し、各ICタグ近傍での購買者の滞留時間を算出する。これにより、動線把握と、購買者の移動状況を把握することができる。
【０００４】
また、下記特許文献２に記載のものは、顧客がICカードを携帯し、店舗内の複数の受信装置及び入場口・退場口に設置された受信装置により当該ICカードのIDを受信することで、顧客の店舗内の移動経路・店舗内の滞留時間・購買履歴などの購買行動に関する情報の把握を行う技術である。
【特許文献１】特開２０００−３５７１７７号公報
【特許文献２】特開２００３−１６２４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来、顧客の購買行動を把握する作業は人手で行うのが普通であった。例えば、入店してきた顧客の後を観察者が追尾し、その顧客の移動経路、購入した商品、購入はしなかったが興味をもったと思われる商品などを随時手作業で記録しておくことで、顧客の購買行動を把握していた。また、店舗内の各所に監視ビデオカメラを配置し、これにより店舗内を撮影して録画しておき、撮影後、担当者がこの録画映像を見ながら顧客の移動経路をチェックすることにより、顧客行動を分析していた。しかしながら、これらの方法では、人手を使って、顧客ひとりひとりの購買行動を個々に観察の上、主観的に判断しなければならず、多大な労力・時間を要するとともに、判断にあいまいさがあるという欠点があった。
【０００６】
これを解決するために、情報収集・情報分析の自動化を図ったのが、例えば、上記特許文献１や特許文献２に記載の技術である。しかしながら、上記特許文献１や特許文献２に記載の技術では、顧客の詳細な行動の把握までは不可能である。例えば、ある顧客が店内の所定の範囲を通過したときに、その経路・通過時間は把握できても、その顧客がどのくらいのスピードで、左右どちらの陳列棚を見ながら通過したのかまでは把握できないという問題がある。
【０００７】
また、顧客の購買行動を分析する上で、年齢・性別など、その顧客の特性と関連づけることが重要であるが、上記特許文献１のように、ICタグ読取装置をカートに取り付けるだけでは、顧客特性が把握できない。また、上記特許文献２のように、顧客自身にICカードを持たせる方法では、ICカードの携帯忘れによる漏れがあると同時に、顧客にとって、常に観察されているという抵抗感を植えつける可能性もあることが問題である。
【０００８】
さらに、上記特許文献１及び特許文献２においては、分析技術において、特定顧客の購買行動に焦点をあてているが、例えば、３０代の男性の嗜好はどうかなどの、ある特定条件を満たす顧客の集合の全体としての分析までは、言及されていない。
【０００９】
本発明の目的は、顧客特性、店舗内顧客行動状況、及び顧客購買情報などを包括的に、かつ自動的に収集することができ、またそれらの情報を分析し、顧客購買行動の詳細までを把握する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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明は、カートやかごにICタグを装着し、店舗内のフロアにはICタグ読取装置を一定間隔に設置し、そのICタグのIDをICタグ読取装置で読取り、その際の電波強度を分析することにより、そのICタグの位置を求め、時系列で得られたICタグの位置情報から、顧客の移動する経路、顧客の移動速度、顧客の向いている方角などを測定することを特徴とする。特に、顧客情報読取手段を使用することで、年代・性別などの顧客特性情報を自動的に収集し、該当するICタグと関連づけて記憶する。さらに、分析装置において、ある特定の条件のもとで分析結果を再集計し、表示することで、ある顧客層において、店舗内のどのエリアが人気があるのか、どの商品が購買には結びつかないものの興味をもたれたか、どの商品がよく売れているのか、何時頃の店舗来訪が多いのか、特売コーナーの集客状況はどれくらいなのか、などの高度な分析機能を提供する。
【００１１】
さらに、POSデータベースに在庫状況を持たせ、購買時にPOSデータベースの在庫数を自動更新することで、在庫推移を分析サーバーで行うことが可能であり、これにより、商品の追加入庫の指示、または在庫の減り具合が遅いときなどは、商品自体の撤廃・入れ替えの検討に利用できる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、分析装置により得られた顧客購買行動分析結果の表示状況を検討することにより、顧客ひとりひとりの購買行動をリアルタイムに把握することが可能となり、従来の人手による購買行動の把握に比較して、圧倒的に労力・コストの軽減が図ることができる。また、同時に、顧客の不審な行動を監視することもでき、防犯的な用途にも応用可能である。
【００１３】
さらに、分析装置により得られた顧客購買行動の高度な分析機能により、一定顧客層の購買行動の把握が可能となり、例えば、商品陳列棚の配置見直し計画や、特売コーナーの配置計画など、店舗の売上増大に向けた計画立案の客観的材料として利用可能となる。特に、大型スーパーやディスカウントストアなどでは、顧客ひとりひとりの購買行動の人的把握が難しい場合に多く、このようなシステムが最大限の効果を発揮すると思われる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施する場合の一形態を図面を参照して具体的に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態である顧客購買行動分析システムの構成を示す概略図である。同図において、１０１は買物カート、１０２は買物カート１０１に設置されたICタグ、１０４は店内のフロア、１０３はフロア１０４に等間隔に設置されたICタグ読取装置、１０５はキャッシャーコーナー、１０６はキャッシャーコーナー１０５に設置されているレジスター、１０７は分析サーバー、１０８はICタグ読取装置１０３からの情報を無線で受信するICタグ情報受信アンテナ、１０９はVPNインターネット回線、１１０は分析系クライアントPCである。
【００１６】
分析サーバー１０７は、顧客購買行動分析システム１１１、商品位置DB（データベース）１１２、分析DB１１３、及びPOS DB１１４を備える。商品位置DB１１２は、各商品とそれが陳列されている商品陳列棚との位置関係をひも付けるDBである。分析DB１１３は、ICタグ読取装置１０３からの情報などを格納するDBである。POS DB１１４は、商品情報、商品価格、商品在庫状況などのPOSデータを格納するDBである。分析系クライアントPC１１０は、分析サーバー１０７にて分析した顧客購買行動分析結果を視覚的に表示するために使用することを目的としたPCである。分析系クライアントPC１１０と顧客購買行動分析システム１１１とは、例えばVPNインターネット回線１０９により接続される。これにより、分析系クライアントPC１１０は、遠隔地にも配置可能である。なお、ICタグ情報受信アンテナ１０８は、複数のICタグ読取装置１０３の全てから確実に受信するため、複数配置するようにしてもよい。
【００１７】
図２は、フロア１０４へのICタグ読取装置１０３の配置例を示す。２０１〜２０７は、それぞれ、図１のICタグ読取装置１０３に相当する。ICタグ読取装置２０１〜２０７は、互いに隣接するICタグ読取装置と等間隔（１ｍ）に配置されるよう六角形の蜂の巣構造を形成している。ここで、任意のICタグ情報（図１の１０２）は、例えば最も近傍にあるICタグ読取装置２０１にて受信されると同時に、それに隣接するICタグ読取装置２０２〜２０７でも同時に受信される。それらの受信情報の電波強度レベルも同時に測定することにより、ICタグ１０２を付与されたカート１０１のある時点での正確な位置情報を把握できると同時に、その移動速度・移動方向も測定可能となる。
【００１８】
図３−１は、店舗内の顧客の購買行動把握マップの概念図を示したものである。カート置場３０３に、カート３０１が置かれている。顧客は、出入口３０８から入ってカート３０１を取り買物を開始する。３０１’は顧客が買物に使用しているカートを示す。カート３０１’には、ICタグ３１０が設けられている。顧客がカート３０１’を取って買物を開始するとき、顧客情報読取用カメラシステム３０２が当該顧客を撮影し、その画像から当該顧客の顧客情報（年代、性別、家族連れ／単独など）を取得し、分析サーバー１０７に送信する。３０４に示す矩形（及び売場内の同様の矩形）は商品陳列棚を示す。また、３０５に示す斜線入りの矩形（及び売場内の同様の矩形）は、フロアに設置されたICタグ読取装置を示す。カート３０１’の顧客はこの売場内を任意に動いて買物を行うが、その際、ICタグ３１０のIDをカート３０１’の近傍のICタグ読取装置３０５で順次受信し、これを解析することにより当該顧客の購買行動線３１１が取得できる。３０６はレジコーナー、３０７はレジ、３０９は非常口である。
【００１９】
図３−２は、分析系クライアントPC１１０に表示される分析イメージの一例を示したものである。図に示すように、特定の条件を指定すると、その条件に合致する顧客の集合に関して、それらの顧客が興味を持ったと思われる商品棚、通過にかかる時間（滞留時間）の多かったエリアなどが表示可能である。ここでは、顧客の性別が男、年代が30代、時間帯が16〜20時という条件を指定したときの分析イメージを示している。３２１，３２２はこの条件を満たす顧客が通過するのにかかる時間が多かったエリアを示す。これにより商品陳列棚３２３〜３２６は、上記条件を満たす顧客にとって興味を持たれた商品が置いてあったと判断できる。一方、３２７，３２８は、上記条件を満たす顧客が通過にかかる時間の少なかったエリアを示す。これにより、３２９〜３３４の商品棚は、興味を持たれなかった商品棚であることが判断できる。この他にも、POS DB１１４や商品位置DB１１２との連携により、実際に購買量の多かった商品の配置場所の特定なども、指定して表示させることが可能である。
【００２０】
次に、各ファイルの構成について説明する。
【００２１】
図４は、図１のカート１０１に設置されたICタグ１０２の持つデータ内容例を示したものである。ICタグ１０２は、各ICタグを一意に特定する識別子であるICタグID４０１を格納している。ICタグID４０１は、そのカートで買物をする顧客を特定するため、その顧客の顧客特性情報、購買商品情報などとの関連付けを、分析サーバー１０７にて行うために利用される。
【００２２】
図５は、フロア１０４に配置された各ICタグ読取装置１０３（図２の２０１〜２０７）の持つデータ内容例を示したものである。読取装置ID５０１は、各ICタグ読取装置を一意に特定する識別子であり、予め設定されている。受信したICタグID５０２と受信した電波強度５０３は、当該ICタグ読取装置で何れかのICタグ１０２を読み取ったとき、その読み取ったICタグIDと受信電波強度を格納する領域である。受信したICタグのID５０２と、受信レベル５０３を持つことで、分析サーバー１０７にてICタグの正確な位置測定が可能となる。また、時系列でこれらのデータを更新・取得することで、ICタグの移動速度と、移動方向の測定が可能となる。
【００２３】
図６は、POS DB１１４のファイル構造の例を示す。POS DB１１４は、各商品に関する商品ID６０１、商品名６０２、価格６０３、仕入値６０４、仕入先コード６０５、及び在庫数６０６などの情報を格納している。商品ID６０１と、ICタグID４０１との関連付けは、後述するように、特定のICタグ読取装置１０３でICタグID４０１を受信した際に、分析サーバー１０７側で自動的に行うため、ここでICタグIDは必要とならないのが特徴である。また、価格６０３は、その商品の売値であり、特価セールなどを行う際には、この価格情報を更新することで、特価フラグを立てることが可能となる。在庫数６０６は、店舗に存在する商品の残数を示したもので、その商品の減り具合を分析サーバー１０７にて測定することで、追加入庫指示をしたり、次期商品入れ替えを検討したりする際に用いることができるのが特徴である。
【００２４】
図７は、分析DB１１３のファイル構造の例を示す。分析DB１１３は、２つのDBを備える。
【００２５】
図７（ａ）に示す第１のDBは、ICタグID７０１、読取装置ID１ ７０２〜読取装置IDｎ ７０３、及び時間７０４を格納する。なお、読取装置ID１ ７０２と読取装置IDｎ ７０３との間には、読取装置ID2〜読取装置ID6の５つの格納領域が存在するものである。このDBは、所定の基準値以上の電波強度レベルで受信したICタグIDについて、どの読取装置IDの読取装置で受信したのかを格納する。そのICタグID７０１をその時点で最も大きい電波強度で受信した読取装置のIDを読取装置ID1に格納し（図２の２０１に対応し、現在この位置に当該ICタグのカートが位置していると見なせる）、その周囲の６つの読取装置のIDを読取装置ID2〜読取装置ID7に格納する（図２の２０２〜２０７）。時間７０４は、そのICタグIDを受信した時間である。フロア内の各読取装置でのICタグIDの受信は、所定の時間間隔で繰り返し行われ、その中から所定の基準値以上の電波強度で受信したICタグIDについて、図５に示したデータが各読取装置から分析サーバー１０７に送信されてくるので、分析サーバー１０７は、送られてきた情報を解析して、その時点で当該ICタグID７０１のカートが位置するところの読取装置IDとそれに隣接する読取装置IDとを特定し、それらの情報を時間とともに本DBに格納するものである。
【００２６】
図７（ｂ）に示す第２のDBは、ICタグID７０１、商品ID１ ７０５〜商品IDｎ ７０６、顧客性別７０７、顧客年代７０８、及びアラートフラグ７０９を格納する。このDBは、ICタグID７０１で特定されるカートを使用した顧客が実際に購入した商品のIDを商品ID１ ７０５〜商品IDｎ ７０６に格納するとともに、その顧客の顧客特性情報である顧客性別７０７や顧客年代７０８を格納するものである。購入した商品の数に応じて、商品ID１ ７０５と商品IDｎ ７０６との間には商品IDを格納する領域が設けられる。また、顧客情報は、性別と年代に限らない。アラートフラグ７０９は、通常は０（オフ）であり、顧客の店舗内行動において、不正と思われる終了を検知したときに、１（オン）に自動更新するフラグである。このようなアラートのシステムは他の通報システムと連携しており、アラートフラグ７０９がオンされると、例えば店内のパトランプ・ブザーを鳴らすなどしてアラートが発行されるものである。
【００２７】
以上の図７のDBにより、ICタグID、読取装置ID、及び商品IDを持つことで、これら別々に分析サーバー１０７に送信された情報を、分析DB１１３にて関連付ける。
【００２８】
図８は、商品位置DB１１２のファイル構造の例を示す。商品位置DB１１２は、商品ID８０１、陳列棚ID８０２、及び段８０３を格納する。このDBは、特定の商品IDと陳列棚IDとを関連付けることで、どの商品が、店舗内のどの陳列棚の何段目に存在するのかを特定することが目的で、これにより、分析時のマップ上での商品の特定が可能となる。
【００２９】
次に、本実施形態のシステムの特徴的な動作・処理について説明する。
【００３０】
図９は、顧客が買物を開始してから、支払いを済ませて帰るまでの一連の流れにおいて、本システムにて行う処理のブロック図を示したものである。一部に人間の動作を含んでいるが、以下では人間の動作と本システムの動作とを区別して記述する。
【００３１】
図９において、まずある顧客が出入口３０８より店内に入る（ステップ９０１）。次に、顧客が買物のためにカート３０１を取る（ステップ９０２）。なお、本実施形態ではカートにICタグを設置したものを例として説明しているが、カートの代わりに、買い物を行う際に使用するかごを用いてもよい。ステップ９０１，９０２は、人間の動作である。
【００３２】
次に、当該顧客が、カート置場３０３から店内に入る地点に設置された顧客情報読取用カメラシステム３０２の箇所を通過するとき、該顧客情報読取用カメラシステム３０２で当該顧客を撮影し、得られた画像データから自動的に当該顧客の年代・性別などの特性を判断し、顧客情報データとして取得する（ステップ９０３）。取得した顧客情報データは分析サーバー１０７に送信される（ステップ９０４）。ステップ９０３，９０４は本システムの動作である。なお、図１では顧客情報読取用カメラシステムを図示していないが、図３で説明したように、買い物を開始する際に通過する入り口付近に顧客情報読取用カメラシステム３０２が設けられており、有線あるいは無線の通信手段で分析サーバー１０７と接続されているものである。
【００３３】
顧客は入店後、買い物のために店内を移動する（ステップ９０５）。これは人間の動作である。本システムでは、ある一定の時間間隔毎に、カート３０１’のICタグ３１０の情報を店舗内フロア１０４に等間隔に複数設置されたICタグ読取装置１０３（図２の２０１〜２０７、図３の３０５）にて読取り、その受信データ（図５のデータ）をリアルタイムに分析サーバー１０７に送信する（ステップ９０６）。分析サーバー１０７は、受信したデータを用いて図７（ａ）で説明した分析DBへ格納するデータを生成して格納する（ステップ９０６）。次に、当該顧客がレジコーナー３０６に到着したかを判定する（ステップ９０７）。この判定は、当該顧客のカートが、レジコーナー３０６のフロア部分に設置されているICタグ読取装置で検出されたかを判定するものである。未だレジコーナー３０６に到着していないときは、当該顧客の不正行動を検知し、不正行動がなければ、ステップ９０５に戻る。ステップ９０６，９０７，９０９は本システムの動作である。ステップ９０５，９０６，９０７，９０９のループは、顧客が店舗内で買物を続ける限り、エンドレスで行われる。ステップ９０９は、例えば、カートがある地点に一定時間以上滞留した場合や、カートがレジを通らず出入口や非常口から外に出た場合など、あらかじめ指定された条件に基づいて不正行動を検知する処理である。不正行動が検知されたら、分析サーバー１０７はアラート情報を発行する（ステップ９１０）。このアラート情報は、直ちに通報され、店舗内の非常灯の点灯などの他のシステムと連動し、警報を発信する。顧客がレジコーナー３０６に到着したことを、特定ICタグ読取装置からのICタグ受信により検知したら（ステップ９０７）、レジによる購買情報をPOSデータとして分析サーバー１０７に送信する（ステップ９０９）。分析サーバー１０７は、当該顧客が購入した商品に関する情報を、図７（ｂ）の分析DBに格納する。この時点で、顧客の購買行動の一連の流れが終了する。
【００３４】
図１０は、顧客情報データを分析サーバー１０７に自動送信する処理（図９のステップ９０４）のフローチャートである。同図において、まず、顧客情報読取用カメラシステム３０２により、顧客の通過を自動検知し（ステップ１００１）、その時点で近傍に設置されているICタグ読取装置で読取ったICタグIDを分析サーバー１０７に送信する（ステップ１００２）。これにより、分析サーバー１０７は、特定のICタグIDと、顧客情報読取用カメラシステム３０２により以降読取られる情報の関連付けを行うことが可能となる。次に、顧客情報読取用カメラシステム３０２で、撮影した当該顧客の画像データから当該顧客の年代・性別などを自動判断し、判断結果を顧客情報データとして分析サーバー１０７に送信する（ステップ１００３）。なお、顧客情報読取用カメラシステム３０２の内部仕様については、公知の技術を用いるものとし、詳細の説明は省略する。分析サーバー１０７は、送信されてきたICタグIDをICタグID７０１として、図７（ｂ）の分析DBのエントリを作成する。商品ID７０５，７０６の欄は空欄としておく。さらに、当該ICタグID７０１に対応する顧客性別７０７及び顧客年代７０８に、受信した顧客情報データを設定する（ステップ１００４）。
【００３５】
図１１は、分析サーバー１０７で、顧客（ICタグ）の移動方向・移動速度、及び位置を計測する際のサブルーチン処理（図９のステップ９０６）のフローチャートである。同図において、まず、ある時点での店舗内の全てのICタグ読取装置からの受信情報及び受信電波レベル（すなわち図５のデータ）を分析サーバー１０７にてリアルタイムに受信する（ステップ１１０１）。このとき、あらかじめ設定された基準値を下回る電波強度レベルの場合はそのレベルが０として検知しないことで、分析サーバー１０７において必要な記憶装置の必要容量を軽減するものとする。次に、受信したデータの中から、ある特定のICタグIDについて、最も高い電波強度レベルを受信した読取装置ID（図２の２０１）を特定する（ステップ１１０２）。さらに、その特定のICタグIDについて、上記読取装置に隣接する６つの読取装置（図２の２０２〜２０７）より電波強度レベルを受信し、得られた７つの読取装置IDからの電波強度レベルを用いて、その時点での当該ICタグの正確な所在位置を測定する（ステップ１１０３）。ステップ１１０２，１１０３で得られた７つの読取装置IDは、図７（ａ）の当該ICタグID７０１に対応する読取装置ID1 ７０２〜読取装置ID7 ７０３の欄に格納し、その時点の時間を時間７０４に格納しておく。次に、分析サーバー１０７に蓄積されている１単位時間前（さらに複数単位を遡っても良い）の位置情報及び読取装置IDの受信レベルと、上記ステップ１１０３での測定結果を比較することで、ICタグの移動速度・移動方向を測定する（ステップ１１０４）。そして、時間カウンターを１単位時間進め（ステップ１１０５）、ステップ１１０１に戻って、以上の処理を繰り返す。この繰り返し処理は、図９のメインのフローでICタグがレジ位置に到着するまで、またはアラート情報を検知するまで繰り返される。
【００３６】
なお、通常はフロア内で複数のカートが買い物中であると考えられるから、ステップ１１０１では、通常は複数のICタグIDが受信される。従って、ステップ１１０２〜１１０４の各処理はそれらのICタグIDのそれぞれについて行うものとする。これにより、フロア内に存在する各ICタグ（顧客）の位置、移動方向、及び移動速度が取得できる。
【００３７】
また、ステップ１１０４では顧客の移動方向と移動速度を求めているが、ここで求めた各顧客の移動方向と移動速度は、分析サーバー１０７内の不図示のDBに格納しておくものとする。なお、顧客の移動方向と移動速度については、後で顧客購買行動の分析のときに求めてもよいので、図１１ではステップ１１０４を実行せず、後で必要に応じて図７（ａ）の分析DBのデータから移動方向と移動速度を求めてもよい。図７（ａ）の分析DBではICタグの位置に対して最も近傍にある読取装置ID1とその周囲の６つの読取装置ID2〜ID7を所定の単位時間ごとに格納しているので、これらのデータから移動方向と移動速度を算出することができる。この場合、読取装置ID1〜ID7だけでなく、それらの読取装置で受信した電波強度を蓄積しておけば、さらに細かい位置を算出することもできる。
【００３８】
次に、分析系クライアントPC１１０からの要求に応じて、分析サーバー１０７にて、顧客購買行動を分析しその分析結果を表示する例について説明する。
【００３９】
図１２は、ある特定の顧客層を指定し、その購買行動を分析し、その結果を画面上に表示する処理のフローチャートである。まず、分析系クライアントPC１１０から、分析の条件を指定し、その条件に基づいた分析を分析サーバー１０７にリクエストする（ステップ１２０１）。ここでは、３０代の男性で利用時間１６〜２０時という条件を指定したとする。
【００４０】
図１４に、ステップ１２０１で利用する、クライアントPC１１０における分析条件の指定画面の例を示す。分析対象の性別、年代、及び分析期間を指定できるようになっている。これらの条件を指定して、分析開始ボタンをオン（クリック）することにより、ステップ１２０１のリクエストが発行される。
【００４１】
該リクエストを受信した分析サーバー１０７は、分析DB１１３（図７）から、指定された条件にあったデータを抽出し、特定の顧客層の行動パターンを分析して求める（ステップ１２０２）。ここで、行動パターンの例としては、図３−２で説明したような、興味を持たれた商品棚、通過にかかる時間（滞留時間）の多かったエリアなどがある。さらに、それらの他、POS  DB１１４及び商品位置DB１１２との連携により、実際に購買量の多かった商品の配置場所の特定などについても、指定することにより分析して取得できる。以上の計算結果（分析結果）は、VPNインターネット回線１０９を通して、分析サーバー１０７から分析系クライアントPC１１０に送信される（ステップ１２０３）。そして、分析系クライアントPC１１０にて、分析結果を画面上に色分け表示する（ステップ１２０４）ことで、視覚的に分析結果の把握が可能となる。表示画面の一例は、図３−２に示すような形態である。
【００４２】
図１３は、図１２に示した分析結果の活用事例として、顧客購買行動の分析結果をもとに、店舗内商品配置の再配置の計画・立案する際の処理手順を示すフローチャートである。ステップ１３０１及びステップ１３０２は、図１２のステップ１２０１〜１２０４と同様の処理であり、指定した顧客層の行動パターンを表示する処理である。
【００４３】
その後、その顧客層が頻繁に通る店舗内動線上に、売上高の高い商品があるか否か判定する（ステップ１３０３）。この処理は、その顧客層に属する顧客の店舗内動線を全て重ね合わせ、所定数以上の顧客が通っている箇所を抽出し、その箇所に売上高の高い商品があるか（商品位置と売上高情報を参照して）判定する処理である。売上高の高い商品があれば、店舗全体への顧客誘導を図るため、その売上高の多い商品を、当該顧客層のあまり通らない店舗内スペースに再配置することを指示するメッセージを表示する（ステップ１３０４）。当該顧客層のあまり通らない店舗内スペースは、その顧客層に属する顧客の店舗内動線を全て重ね合わせ、所定数以下の顧客しか通っていない箇所を抽出することで求めることができる。当該メッセージに従い再配置を行うことで、店舗全体の売上増大を図ることが可能となる。
【００４４】
ステップ１３０３でその顧客層が頻繁に通る店舗内動線上に売上高の高い商品が無い場合は、その顧客層の頻繁に通る店舗内動線上に、特定顧客層向けの特売コーナーや興味を持たれた商品の陳列棚があるか否か判定する。あれば処理を終了し、無ければ、その特売コーナーや興味を持たれたが購買までには結びつかなかった陳列棚を、その顧客層が頻繁に通る店舗内動線上に配置することを指示するメッセージを表示する（ステップ１３０６）。このような配置替えを行うことで、逆に特定顧客層をターゲットとした店舗内での特定商品層の売上増大を図ることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施形態のシステム概略図
【図２】フロアを上から見た時のICタグ読取装置の配置図
【図３−１】顧客の購買行動把握マップの概念図
【図３−２】分析イメージの概念図
【図４】ICタグの内容例を示す図
【図５】ICタグ読取装置の内容例を示す図
【図６】POSデータベースの内容例を示す図
【図７】分析データベースの内容例を示す図
【図８】商品位置データベースの内容例を示す図
【図９】顧客が買物を開始してから支払を済ませて帰るまでの流れを示すフローチャート図
【図１０】顧客情報データを分析サーバーに自動送信する処理のフローチャート図
【図１１】ICタグ読取装置でカートのICタグ情報を読取ることで顧客の移動方向・移動速度を自動計測する処理のフローチャート図
【図１２】分析サーバー、分析系クライアントで顧客購買行動の分析結果を表示する処理のフローチャート図
【図１３】顧客購買行動の分析結果をもとに、店舗内商品配置の再配置を計画・立案する処理のフローチャート図
【図１４】分析系クライアントPCにおける分析条件指定の画面例を示す図
【符号の説明】
【００４６】
１０１…買物カート、１０２…ICタグ、１０３…ICタグ読取装置、１０４…フロア、１０５…キャッシャー、１０６…レジスター、１０７…分析サーバー、１０８…ICタグ情報受信アンテナ、１０９…VPNインターネット回線、１１０…分析系クライアントPC、１１１…顧客購買行動分析システム、１１２…商品位置DB、１１３…分析DB、１１４…POS  DB、２０１−２０７…ICタグ読取装置、３０１，３０１’…カート、３０２…顧客情報読取用カメラシステム装置、３０３…カート置場、３０４…商品陳列棚、３０５…ICタグ読取装置、３０６…レジコーナー、３０７…レジスター、３０８…出入口、３０９…非常口、３１０…ICタグ。
【図１】
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【図２】
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【図３−１】
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【図３−２】
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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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