(57)【要約】    【課題】  オンラインショッピングにおいて適用したリコメンド手法の効果を測定する。    【課題を解決するための手段】  オンラインショッピングサーバ１に接続されたリコメンド処理装置３は、顧客ＤＢ１２に記憶されている顧客情報に基づいて、所定の要件を満たす複数の基準顧客を抽出する基準顧客抽出部３１と、複数の基準顧客の中から、ランダムに第１及び第２の顧客グループを抽出するグルーピング処理部３２と、リコメンドの効果を測定する効果測定部３４とを有する。効果測定部３４は、第１の顧客グループの各顧客に対して第１リコメンド手法を適用したときの第１の結果情報と、第２の顧客グループの各顧客に対していかなるリコメンド手法をも適用しない場合、または第２のコメンド手法を適用したときの第２の行動結果を示す第２の結果情報を取得し、第１及び第２の結果情報を対比し、当該対比結果を出力する。    【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンラインショッピングサーバが顧客に対する勧誘を行うリコメンドの効果を測定するリコメンド効果の測定装置であって、
顧客情報を記憶した顧客情報記憶部と、
前記顧客情報記憶部に記憶されている顧客情報に基づいて、所定の要件を満たす複数の基準顧客を抽出する手段と、
前記複数の基準顧客の中から、ランダムに第１の顧客グループ及び第２の顧客グループを抽出する手段と、
第１の顧客グループの各顧客に対して第１の仮説に基づくリコメンド手法を適用したときの、第１の顧客グループの各顧客の前記オンラインショッピングサーバに対する行動結果を示す第１の結果情報を取得する手段と、
第２の顧客グループの各顧客に対していかなるリコメンド手法をも適用しない場合、または第２の仮説に基づくリコメンド手法を適用したときの、第２の顧客グループの各顧客の前記オンラインショッピングサーバに対する行動結果を示す第２の結果情報を取得する手段と、
前記第１及び第２の結果情報を対比し、当該対比結果を出力する手段と、を備えるリコメンド効果測定装置。
【請求項２】
前記第１及び第２の結果情報は、
前記オンラインショッピングサーバに対する各顧客のアクセス数または売り上げに関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載のリコメンド効果測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティング手法の効果を測定する技術に関し、特に商品などを顧客に勧めるリコメンド手法の効果を測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットなどを用いたオンラインショッピングを提供するサーバは、顧客満足度を向上し、売り上げを増大させるためにリコメンドという機能を有するものがある。リコメンドとは、顧客一人一人の嗜好にあった商品あるいはコンテンツをタイミングよく提示して、商品等の購入を勧誘するものである。
【０００３】
リコメンドの手法として、予め定められたIF-THENルールに従うもの、類似する顧客の行動パターンに従うもの（協調フィルタリング）、各顧客の趣味や嗜好に基づくもの（プロファイルマッチング）などがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、いずれのリコメンド手法を用いた場合でも、リコメンドの効果を測定することは困難である。リコメンドの効果が測定できないと、それ以降のマーケティング戦略が定まらない。
【０００５】
これは、リコメンドに限らず、マーケティング手法一般に共通することである。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、適用したマーケティング手法の効果を測定することである。
【０００７】
本発明の別の目的は、オンラインショッピングにおいて適用したリコメンド手法の効果を測定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施態様に従うリコメンド効果測定装置は、オンラインショッピングサーバが顧客に対する勧誘を行うリコメンドの効果を測定するリコメンド効果の測定装置である。そして、顧客情報を記憶した顧客情報記憶部と、前記顧客情報記憶部に記憶されている顧客情報に基づいて、所定の要件を満たす複数の基準顧客を抽出する手段と、前記複数の基準顧客の中から、ランダムに第１の顧客グループ及び第２の顧客グループを抽出する手段と、第１の顧客グループの各顧客に対して第１の仮説に基づくリコメンド手法を適用したときの、第１の顧客グループの各顧客の前記オンラインショッピングサーバに対する行動結果を示す第１の結果情報を取得する手段と、第２の顧客グループの各顧客に対していかなるリコメンド手法をも適用しない場合、または第２の仮説に基づくリコメンド手法を適用したときの、第２の顧客グループの各顧客の前記オンラインショッピングサーバに対する行動結果を示す第２の結果情報を取得する手段と、前記第１及び第２の結果情報を対比し、当該対比結果を出力する手段と、を備える。
【０００９】
好適な実施形態では、前記第１及び第２の結果情報は、前記オンラインショッピングサーバに対する各顧客のアクセス数または売り上げに関する情報を含んでいてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態に係るリコメンド機能を有するオンラインショッピングシステムについて、図面を参照して説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態にかかるシステムの全体構成図である。
【００１２】
本システムは、オンラインショッピングを提供するオンラインショッピングサーバ（以下、サーバという）１と、オンラインショッピングの顧客端末２とがネットワーク９を介して接続されている。また、サーバ１は、サーバ１に対してリコメンド手法を指示し、サーバ１が実行したリコメンド手法の効果測定を行うリコメンド処理装置３と接続されている。リコメンド処理装置３には、入力装置５及び表示装置６がさらに接続されている。
【００１３】
サーバ１、顧客端末２およびリコメンド処理装置３は、いずれも例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明するサーバ１、顧客端末２およびリコメンド処理装置３内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００１４】
サーバ１は、オンラインショッピングエンジン（以下、単にエンジンという）１１と、顧客情報を記憶した顧客ＤＢ１２とを有する。そして、エンジン１１は、顧客ＤＢ１２を参照しつつ、顧客端末２からのリクエストに基づいて、所定の商品あるいはコンテンツの販売及びサービスの提供などを行う。また、エンジン１１は、リコメンド処理装置３によって指定された顧客に対して指定されたリコメンド手法を適用して、商品等の購入を勧誘する。
【００１５】
リコメンド処理装置３は、基準顧客抽出部３１と、グルーピング処理部３２と、リコメンド手法決定部３３と、効果測定部３４とを有する。
【００１６】
基準顧客抽出部３１は、顧客ＤＢ１２に記憶されている顧客情報に基づいて、所定の要件を満たす複数の顧客を抽出する。例えば、基準顧客抽出部３１は、顧客の購買履歴を参照し、例えば昨年の夏に商品Ａを購入した、あるいは、３ヶ月以上商品を購入していない等の抽出条件を満たす顧客を抽出する。ここで、抽出条件は入力装置５からシステム管理者が入力してもよい。基準顧客抽出部３１は、抽出された顧客の顧客ＩＤをグルーピング処理部３２へ通知する。なお、抽出条件が設定されていない場合は、基準顧客抽出部３１は、全顧客を抽出するようにしてもよい。
【００１７】
なお、顧客ＤＢ１２は、必ずしもサーバ１にある必要はなく、リコメンド処理装置３または図示しない他の装置にあるものを用いてもよい。
【００１８】
グルーピング処理部３２は、基準顧客抽出部３１により抽出された顧客を複数のグループにグルーピングする。さらに、グルーピング処理部３２は、グルーピングされた顧客の顧客ＩＤをグループ別にリコメンド手法決定部３３へ通知する。ここで、グルーピング手法としては、例えば、乱数を用いるなどして複数のグループにランダムに分割する。
【００１９】
リコメンド手法決定部３３は、グルーピング処理部３２でグルーピングされた各グループの顧客に対して適用するリコメンド手法を決定する。そして、各グループに属する顧客の顧客ＩＤ及び各グループに対するリコメンド手法を、サーバ１のエンジン１１へ通知する。リコメンド手法決定部３３は、複数のグループのそれぞれへ、互いに異なる仮説に基づく、異なるリコメンド手法を割り当てる。いずれか一つのグループは、リコメンド対象外（リコメンド手法を適用しない）としてもよい。具体的なリコメンド手法としては、例えば、手法１では「全商品を推奨商品とする」、手法２では「レディースファッションとインナーを推奨商品とする」などの条件を定め、この条件に従ってＷｅｂ画面及び電子メールで顧客を勧誘する。リコメンド手法決定部３３は、入力装置５からの入力に基づいて、各グループに割り当てるリコメンド手法を決定する。
【００２０】
効果測定部３４は、サーバ１のエンジン１１から各グループ別に、それぞれのグループに属する各顧客のサーバ１に対する行動の結果を示す結果情報を取得する。例えば、各グループに属する顧客のサーバ１へのアクセス数、サーバ１内のアクセスログ、エンジン１１が提供する各画面に対するクリック率、売り上げログなど売り上げに関する情報等を取得する。
【００２１】
そして、効果測定部３４は、リコメンド手法の効果を検証するために、エンジン１１から取得した情報に基づいて、所定の処理を実行する。例えば、効果測定部３４は、グループごとに顧客のアクセス数を集計して対比したり、顧客一人あたりの売上金額を算出して対比したりする。さらに、この対比結果は、表示装置６または図示しないプリンタから出力される。
【００２２】
次に、図２に示すフローチャートを用いて、本システムの処理手順を説明する。
【００２３】
まず、リコメンドの適用対象となる基準顧客の顧客ＩＤを全顧客から抽出する（Ｓ１）。
【００２４】
次に、基準顧客を複数のグループにグルーピングする（Ｓ２）。このグルーピングは、ランダムに行う。
【００２５】
各グループに対して適用するリコメンド手法を定める（Ｓ３）。このとき、各グループには異なるリコメンド手法が割り当てられる。また、複数のグループのうちの一つは、リコメンド非適用としてもよい。
【００２６】
リコメンド手法及びそのリコメンド手法を適用する顧客の顧客ＩＤをサーバ１のエンジン１１へ通知し、一定期間、エンジン１１に定められたリコメンド手法を実行させる（Ｓ４）。
【００２７】
リコメンド適用期間が終了すると、リコメンド処理装置３は、その期間にリコメンドを適用した顧客の、サーバ１における行動結果情報を取得する（Ｓ５）。
【００２８】
サーバ１から取得した行動結果情報を、グループ別、すなわちリコメンド手法別に集計し、グループごとに対比して出力する（Ｓ６）。
【００２９】
これにより、各リコメンド手法を適用したときの顧客の行動を比較でき、各リコメンド手法の効果を測定できる。例えば、あるリコメンド手法を適用したグループといかなるリコメンドも適用していないグループとを対比することで、適用したリコメンド手法による効果を定量的に測定できる。さらに、異なるリコメンド手法を適用したグループ同士を比較したときは、それらのリコメンド手法による効果を相対的に比較可能である。
【００３０】
また、各リコメンド手法が所定の仮説に基づいているときは、本システムの出力結果を用いて、その仮説の検証を行うこともできる。すなわち、本システムは、それらの仮説検証を支援する。
【００３１】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００３２】
例えば、上記実施形態はリコメンド手法の効果測定について説明したが、本発明はリコメンド以外のマーケティング手法（顧客の購買頻度に応じて表示するリコメンド商品の数や場所を変更するなど）の効果測定に用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施形態に係るリコメンド機能を有するオンラインショッピングシステムの構成図である。
【図２】本システムの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３４】
１    オンラインショッピングサーバ
２    顧客端末
３    リコメンド処理装置
５    入力装置
６    表示装置
９    ネットワーク
１１    オンラインショッピングエンジン
１２    顧客ＤＢ
３１    基準顧客抽出部
３２    グルーピング処理部
３３    リコメンド手法決定部
３４    効果測定部Ａ    グループ
【図１】
2006260135.tif 000003
【図２】
2006260135.tif 000004