(57)【要約】【課題】容易かつ確実に初期購入者に該当する消費者を抽出する。【解決手段】複数の商品に対する複数の消費者の販売履歴情報を取得するステップＳ１００の手順と、販売履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの販売数の時間推移曲線に現れる流行ピーク位置Ｐを検出するステップＳ２００の手順と、検出した流行ピーク位置Ｐが時間的条件及び販売数に関する数量的条件を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定するステップＳ３００の手順と、購入履歴情報に基づき、処理対象商品として判定された商品を、市場投入時期から流行ピーク位置Ｐより早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を初期購入者に該当する消費者として抽出するステップＳ４００の手順とを有する。【選択図】図５
2011053855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
抽出者側の第１情報端末における操作入力情報に応じて、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースにアクセスし、複数の商品に対する複数の消費者の前記購入履歴情報を取得する第１手順と、
前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する第２手順と、
前記第２手順で取得された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する第３手順と、
前記第１手順で取得された前記購入履歴情報に基づき、前記第３手順で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する、第４手順と
を有することを特徴とする初期購入者抽出処理方法。
【請求項２】
前記第３手順は、
前記時間的条件として、前記市場投入時期から前記流行ピーク位置までの経過期間が、前記消費者データベースに蓄積された複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された基準期間よりも長く、かつ、前記数量的条件として、前記流行ピーク位置における購入者数あるいは販売数が、前記消費者データベースに蓄積された複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された第１基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する
ことを特徴とする請求項１記載の初期購入者抽出処理方法。
【請求項３】
前記第３手順は、
特定のジャンル又は特定の価格帯に属する特定の商品であるとともに、
当該特定の商品に対応した前記経過期間が、前記消費者データベースに蓄積された前記特定のジャンル又は前記特定の価格帯の複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された前記基準期間よりも長く、かつ、
当該特定の商品に対応した前記流行ピーク位置における購入者数あるいは販売数が、前記消費者データベースに蓄積された前記特定のジャンル又は前記特定の価格帯の複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された前記第１基準数量よりも多い場合に、当該特定の商品を処理対象商品と判定する
ことを特徴とする請求項２記載の初期購入者抽出処理方法。
【請求項４】
前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報を、当該商品の属するジャンル又は価格帯に対応付けて予め定められ、商品データベースに記憶された補正係数を用いて補正する、第５手順をさらに備え、
前記第２手順は、
前記第５手順で補正された前記購入履歴情報に基づき、前記少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する
ことを特徴とする請求項２又は請求項３記載の初期購入者抽出処理方法。
【請求項５】
前記第２手順により、複数の前記流行ピーク位置が検出された場合において、
前記第３手順は、
第１の前記流行ピーク位置が、前記時間的条件及び前記数量的条件の少なくともいずれかを満足せず、
第２の前記流行ピーク位置が、前記時間的条件及び前記数量的条件の両方を満足し、且つ、前記第１の流行ピーク位置と、前記第１の流行ピーク位置と前記第２の流行ピーク位置との間で前記購入者数あるいは販売数が最少となる衰退ピーク位置との前記購入者数あるいは販売数の差が、第２基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定し、
前記第４手順は、
前記衰退ピーク位置から、前記第２の流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の初期購入者抽出処理方法。
【請求項６】
前記第３手順は、
前記流行ピーク位置が、前記時間的条件を満足するが、前記数量的条件を満足しない場合において、前記市場投入時期から前記流行ピーク位置までの購入者数あるいは販売数の累積値が、第３基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の初期購入者抽出処理方法。
【請求項７】
抽出者側の第１情報端末における操作入力情報に応じて、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースにアクセスし、複数の商品に対する複数の消費者の前記購入履歴情報を取得する第１手順と、
前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する第２手順と、
前記第２手順で取得された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する第３手順と、
前記第１手順で取得された前記購入履歴情報に基づき、前記第３手順で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する、第４手順と、
前記第４手順で前記初期購入者に該当するとして抽出された特定の消費者側の第２情報端末に対し、所定の推奨時期において、所定の商品の推奨情報を出力する第６手順と
を有することを特徴とする初期購入者推奨方法。
【請求項８】
商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースと、
前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する流行ピーク位置検出手段と、
前記流行ピーク位置検出手段で検出された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する処理対象商品判定手段と、
前記購入履歴情報に基づき、前記処理対象商品判定手段で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する初期購入者抽出手段と
を有することを特徴とする初期購入者抽出システム。
【請求項９】
商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースと、
前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する流行ピーク位置検出手段と、
前記流行ピーク位置検出手段で検出された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する処理対象商品判定手段と、
前記購入履歴情報に基づき、前記処理対象商品判定手段で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する初期購入者抽出手段と、
前記初期購入者抽出手段で前記初期購入者に該当するとして抽出された特定の消費者側の第２情報端末に対し、所定の推奨時期において、所定の商品の推奨情報を出力する推奨情報出力手段と
を有することを特徴とする初期購入者推奨システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流行する商品を早期に購入する傾向のある初期購入者に該当する消費者を、複数の消費者から抽出する初期購入者抽出処理方法、当該方法により抽出した初期購入者に対し、特定の商品を推奨する初期購入者推奨方法、これらを実行する初期購入者抽出システム、初期購入者推奨システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、商品が市場に投入された直後から、購入者数が急激に増加して流行するまでの時期において購入行動を起こす初期購入者に該当する消費者層が知られている。この初期購入者は、各種メディアの広告等の外部的な影響を受けることなく、自らの意志で進んで新商品を購入する特性を有する。したがって、初期購入者に対し商品を推奨することにより、当該商品の市場投入直後の早い時期に購入者数を増加させることができる。その結果、初期購入者以降に商品を購入する消費者層の、他の人が購入し始めたら自らも購入するような購入意欲を刺激し、さらに購入者数を増大させることができる。
【０００３】
そこで従来より、複数の商品に対する複数の消費者の購入履歴情報に基づき、初期購入者に該当する消費者を抽出する技術が提唱されている。例えば特許文献１に記載の従来技術では、購入履歴情報に基づき購入者数等が予め設定された閾値以上である商品を流行商品と識別し、当該流行商品の購入者の中から一定の時期的条件を満たす消費者を初期購入者として抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９８１６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、購入者数等と閾値との比較のみにより商品が流行商品であるか否かを識別する。このため、商品の市場投入から購入者数等が閾値以上となるまでの期間に関わらず、購入者数等が閾値以上であれば流行商品として識別される。しかしながら、例えば上記期間が短い商品の場合、各種メディアの広告等の外部的要因に影響されて購入者数等が閾値以上となった可能性がある。このような場合、商品の購入者の中から早期に購入した者を抽出したとしても上述したように外部的影響を受けることなく新商品を購入する特性を有する初期購入者を確実に抽出できるとは言えなかった。
【０００６】
本発明の目的は、容易かつ確実に初期購入者に該当する消費者を抽出することができる初期購入者抽出処理方法、初期購入者推奨方法、初期購入者抽出システム、初期購入者推奨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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明は、抽出者側の第１情報端末における操作入力情報に応じて、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースにアクセスし、複数の商品に対する複数の消費者の前記購入履歴情報を取得する第１手順と、前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する第２手順と、前記第２手順で取得された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する第３手順と、前記第１手順で取得された前記購入履歴情報に基づき、前記第３手順で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する、第４手順とを有することを特徴とする。
【０００８】
本願第１発明においては、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向から初期購入者を抽出するにあたり、まず、初期購入者を抽出可能なデータを見つけ出す。すなわち、第１手順で消費者データベースから複数の消費者の購入履歴情報を取得したら、第２手順で、各商品ごとに、時間推移曲線の流行ピーク位置を検出する。前述のような初期購入者の購入行動の特性より、ある程度の多数の購入者数等を獲得し、ピークの購入者数等が比較的大きい商品のデータが好ましい。ピークの購入者数等が比較的小さいと、マニアによる購入行動と初期購入者や早期少数購入者による購入行動との区別がつきにくい。そこで、第３手順では、まず、流行ピーク位置が所定の数量的条件を満たすかどうかを判定する。また、商品の市場投入時期から比較的短期間しか経過していないうちにピークを迎えた場合には、上記初期購入者による購入行動と上記早期少数購入者による購入行動との区別が付きにくい。またこのような場合には、各種メディア広告等の外部的要因に影響された流行である可能性がある。したがって、第３手順では、流行ピーク位置が所定の時間的条件を満たすかどうかも併せて判定する。流行ピーク位置がこれら数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。
【０００９】
上記のように処理対象を絞り込んだら、第４手順で、市場投入時期から、流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に、当該商品を購入した消費者を、初期購入者として抽出する。
【００１０】
以上のようにして、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向の中から、容易かつ確実に広告等の外部的要因にかかわらず、将来的に流行が予想される新商品が市場に投入されてから、初期に購入する傾向がある初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。
【００１１】
第２発明の初期購入者抽出処理方法は、上記第１発明において、前記第３手順は、前記時間的条件として、前記市場投入時期から前記流行ピーク位置までの経過期間が、前記消費者データベースに蓄積された複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された基準期間よりも長く、かつ、前記数量的条件として、前記流行ピーク位置における購入者数あるいは販売数が、前記消費者データベースに蓄積された複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された第１基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定することを特徴とする。
【００１２】
市場投入時期から流行ピーク位置までの経過期間が基準期間より長いことを時間的条件とすることにより、初期購入者による購入行動と早期少数購入者による購入行動との区別が付きにくいデータを処理対象から排除することができる。流行ピーク位置における購入者数あるいは販売数が第１基準数量よりも多いことを数量的条件とすることにより、初期購入者による購入行動とマニアによる購入行動との区別が付きにくいデータを処理対象から排除することができる。
【００１３】
第３発明の初期購入者抽出処理方法は、上記第２発明において、前記第３手順は、特定のジャンル又は特定の価格帯に属する特定の商品であるとともに、当該特定の商品に対応した前記経過期間が、前記消費者データベースに蓄積された前記特定のジャンル又は前記特定の価格帯の複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された前記基準期間よりも長く、かつ、当該特定の商品に対応した前記流行ピーク位置における購入者数あるいは販売数が、前記消費者データベースに蓄積された前記特定のジャンル又は前記特定の価格帯の複数の商品に関する前記購入履歴情報を用いて予め算出された前記第１基準数量よりも多い場合に、当該特定の商品を処理対象商品と判定することを特徴とする。
【００１４】
一般に、同一ジャンルの複数の商品や、同一価格帯の複数の商品に対して、消費者は、比較的類似した共通の消費行動をとる場合が多い。そこで、本願第３発明においては、特定のジャンルや特定の価格帯に属する商品に対し上記判定を行うために、基準期間や第１基準数量の算出を行う際、同一である上記特定ジャンルや上記特定価格帯に属する複数の商品の購入履歴を用いて算出を行う。これにより、より高精度な初期購入者抽出処理を行うことができる。
【００１５】
第４発明の初期購入者抽出処理方法は、上記第２又は第３発明において、前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報を、当該商品の属するジャンル又は価格帯に対応付けて予め定められ、商品データベースに記憶された補正係数を用いて補正する、第５手順をさらに備え、前記第２手順は、前記第５手順で補正された前記購入履歴情報に基づき、前記少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出することを特徴とする。
【００１６】
消費者による商品の購入動向は、商品の属するジャンルや価格帯によって影響を受ける場合がある。本願第４発明においては、このような事情に鑑み、予め商品の属するジャンルや価格帯に対応付けて補正係数が定められている。第５手順においては、第１手順で取得した購入履歴情報を、上記の補正係数を用いて補正する。そして、その後の第２手順で、上記のようにして補正された購入履歴情報を用いて流行ピーク位置を検出する。これにより、より高精度な初期購入者抽出処理を行うことができる。
【００１７】
第５発明の初期購入者抽出処理方法は、上記第１乃至第４発明のいずれかにおいて、前記第２手順により、複数の前記流行ピーク位置が検出された場合において、前記第３手順は、第１の前記流行ピーク位置が、前記時間的条件及び前記数量的条件の少なくともいずれかを満足せず、第２の前記流行ピーク位置が、前記時間的条件及び前記数量的条件の両方を満足し、且つ、前記第１の流行ピーク位置と、前記第１の流行ピーク位置と前記第２の流行ピーク位置との間で前記購入者数あるいは販売数が最少となる衰退ピーク位置との前記購入者数あるいは販売数の差が、第２基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定し、前記第４手順は、前記衰退ピーク位置から、前記第２の流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出することを特徴とする。
【００１８】
商品によっては、市場投入後、各種メディアの広告等により早期に購入者数あるいは販売数が急激に増加し、その後減少して流行が終了した後に、流行に左右されない消費者層による購入が行われ、再び購入者数等が増加して第２のピークを迎えるものがある。このように２つの流行ピーク位置が形成される商品の場合、市場投入時期から第１の流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に当該商品を購入した消費者は早期少数購入者に該当し、第１の流行ピーク位置と第２の流行ピーク位置との間で購入者数等が最少となる衰退ピーク位置から、第２の流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に当該商品を購入した消費者が、初期購入者に該当する。
【００１９】
そこで本願第５発明では、上記衰退ピーク位置から第２の流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に当該商品を購入した消費者を抽出する。これにより、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向の中から、容易かつ確実に初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。また、第１の流行ピーク位置と衰退ピーク位置との購入者数等の差が、所定の第２基準数量よりも多い場合を処理対象とすることにより、単なる一時的な購入者数等の減少を処理対象外とし、メディア広告等の外部的影響による流行を終えて流行に左右されない消費者層による購入が行われた商品を確実に処理対象とすることができる。
【００２０】
第６発明の初期購入者抽出処理方法は、上記第１乃至第５発明のいずれかにおいて、前記第３手順は、前記流行ピーク位置が、前記時間的条件を満足するが、前記数量的条件を満足しない場合において、前記市場投入時期から前記流行ピーク位置までの購入者数あるいは販売数の累積値が、第３基準数量よりも多い場合に、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定することを特徴とする。
【００２１】
流行ピーク位置が数量的条件を満たしていない場合でも、購入者数あるいは販売数の累積値で見れば一定の流行度を有しており、時間的条件さえ満たせば処理対象商品とみなせる場合がある。
【００２２】
そこで本願第６発明では、流行ピーク位置が数量的条件を満足しない場合でも、市場投入時期から流行ピーク位置までの購入者数等の累積値が第３基準数量よりも多い場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する。これにより、数量的条件を緩和し、上記のような商品についても処理対象商品と判定することができる。
【００２３】
上記目的を達成するために、第７発明の初期購入者推奨方法は、抽出者側の第１情報端末における操作入力情報に応じて、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースにアクセスし、複数の商品に対する複数の消費者の前記購入履歴情報を取得する第１手順と、前記第１手順で取得された、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する第２手順と、前記第２手順で取得された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する第３手順と、前記第１手順で取得された前記購入履歴情報に基づき、前記第３手順で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する、第４手順と、前記第４手順で前記初期購入者に該当するとして抽出された特定の消費者側の第２情報端末に対し、所定の推奨時期において、所定の商品の推奨情報を出力する第６手順とを有することを特徴とする。
【００２４】
本願第７発明においては、初期購入者に位置づけられる消費者層に対し商品を推奨することにより、当該商品の市場投入直後の早い時期に購入者数あるいは販売数を増加させることができる。この結果、早期少数購入者以降に該当する消費者層の、他の人が購入し始めたら自らも購入するような購入意欲を刺激し、さらに購入者数等を増大させることができる。
【００２５】
上記目的を達成するために、第８発明の初期購入者抽出システムは、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースと、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する流行ピーク位置検出手段と、前記流行ピーク位置検出手段で検出された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する処理対象商品判定手段と、前記購入履歴情報に基づき、前記処理対象商品判定手段で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する初期購入者抽出手段とを有することを特徴とする。
【００２６】
本願第８発明においては、消費者データベースから複数の消費者の購入履歴情報を取得したら、流行ピーク位置検出手段で、各商品ごとに、時間推移曲線の流行ピーク位置を検出する。そして、処理対象商品判定手段で、流行ピーク位置が所定の数量的条件を満たすかどうかを判定するとともに、流行ピーク位置が所定の時間的条件を満たすかどうかも併せて判定する。流行ピーク位置がこれら数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。このようにして処理対象を絞り込んだら、初期購入者抽出手段で、市場投入時期から、流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に、当該商品を購入した消費者を、初期購入者として抽出する。
【００２７】
以上のようにして、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向の中から、容易かつ確実に広告等の外部的要因にかかわらず、将来的に流行が予想される新商品が市場に投入されてから、初期に購入する傾向がある初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。
【００２８】
上記目的を達成するために、第９発明の初期購入者推奨システムは、商品の識別情報と当該商品に対する複数の消費者の購入履歴とを対応付けた購入履歴情報を、各商品ごとに記憶した消費者データベースと、前記消費者データベースに蓄積された前記購入履歴情報に基づき、商品が市場に投入された市場投入時期からの購入者数あるいは販売数の時間推移曲線に現れる少なくとも１つの流行ピーク位置を、各商品ごとに検出する流行ピーク位置検出手段と、前記流行ピーク位置検出手段で検出された前記時間推移曲線の前記流行ピーク位置が、前記時間推移曲線における所定の時間的条件及び購入者数あるいは販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足した場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する処理対象商品判定手段と、前記購入履歴情報に基づき、前記処理対象商品判定手段で処理対象商品として判定された商品を、前記市場投入時期から、前記流行ピーク位置より早い所定の時間が経過するまでの間に購入した消費者を、初期購入者に該当する消費者として抽出する初期購入者抽出手段と、前記初期購入者抽出手段で前記初期購入者に該当するとして抽出された特定の消費者側の第２情報端末に対し、所定の推奨時期において、所定の商品の推奨情報を出力する推奨情報出力手段とを有することを特徴とする。
【００２９】
本願第９発明においては、初期購入者に位置づけられる消費者層に対し、推奨情報出力手段で商品を推奨することにより、当該商品の市場投入直後の早い時期に購入者数あるいは販売数を増加させることができる。この結果、早期少数購入者以降に該当する消費者層の、他の人が購入し始めたら自らも購入するような購入意欲を刺激し、さらに購入者数等を増大させることができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、容易かつ確実に、広告等の外部的要因にかかわらず、将来的に流行が予想される新商品が市場に投入されてから、初期に購入する傾向がある初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本実施形態の商品推奨システムの全体構成を概念的に表すシステム構成図である。
【図２】消費者データベースの記憶内容の一例を表す図である。
【図３】処理対象となる商品の検出手法を説明する図である。
【図４】イノベーター理論による分類を表す図である。
【図５】初期購入者の抽出処理を行う際に、サーバの制御部が実行する制御内容を表すフローチャートである。
【図６】ステップＳ１００の販売履歴情報取得処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図７】販売履歴情報取得処理によって行われた集計結果の一例を表す図である。
【図８】販売履歴情報取得処理によって行われた集計結果の一例を表す図である。
【図９】ステップＳ２００の流行時期決定処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１０】流行時期決定処理によって平滑化された期間データ及び販売数データの一例を表す図である。
【図１１】流行時期決定処理によって平滑化された期間データ及び販売数データの一例を表す図である。
【図１２】ステップＳ３００の処理対象商品判定処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１３】ステップＳ６００の処理対象商品指標算出処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１４】ステップＳ７００の処理販売履歴サンプル取得処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１５】ステップＳ４００の初期購入者抽出処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１６】流行ピーク位置が２つ形成される変形例における初期購入者を抽出する方法を説明するための図である。
【図１７】ステップＳ２００Ａの流行時期決定処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１８】ステップＳ３００Ａの処理対象商品判定処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図１９】ステップＳ４００Ａの初期購入者抽出処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図２０】数量的条件を緩和する手法を説明するための図である。
【図２１】ステップＳ３００Ｂの処理対象商品判定処理の詳細内容を表すフローチャートである。
【図２２】カラオケでの歌唱動向に基づいて初期購入者を抽出するシステムを実現する商品推奨システムの全体構成を概念的に表すシステム構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
【００３３】
図１を用いて、本実施形態の商品推奨システム１の全体構成を説明する。図１に示すように、商品推奨システム１は、クレジット会社１００と、サーバ２００と、基地局３００と、各消費者が携帯する携帯端末４００とを有している。第１情報端末であるサーバ２００は、インターネット等のネットワークＮＷを介しクレジット会社１００と接続されている。このサーバ２００には、ディスプレイ２２０、キーボード２２１、及びマウス２２２が接続されている。またサーバ２００は、サーバ２００全体の制御を行う制御部２０１と、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ（ＨＤＤ）等で構成された記憶部２１０と、通信制御部２０２と、出力制御部２０３と、入力制御部２０４とを有している。通信制御部２０２は、クレジット会社１００や基地局３００との間でネットワークＮＷを介して行われる情報通信の制御を行う。また出力制御部２０３は、上記ディスプレイ２２０への映像信号の出力に関する制御を行う。また入力制御部２０４は、上記キーボード２２１やマウス２２２を介した情報の入力に関する制御を行う。
【００３４】
なお、上記サーバ２００は、特許請求の範囲に記載の初期購入者抽出システム及び初期購入者推奨システムとして機能する。
【００３５】
記憶部２１０は、商品データベース２１２と、プログラム記憶エリア２１３と、消費者データベース２１４とを有している。商品データベース２１２には、種々の商品をそれぞれ推奨するための、例えば商品名、商品内容、価格、外観画像等の商品に関する情報である推奨情報が記憶されている。また消費者データベース２１４には、複数の商品に対する複数の消費者への販売履歴情報が記憶されている。またプログラム記憶エリア２１３には、詳細は後述するが、上記販売履歴情報に基づき処理対象商品として判定された商品を購入した消費者の中から、初期購入者に該当する消費者を抽出するための初期購入者抽出処理方法及び初期購入者推奨方法（後述の図５乃至図１５等参照）を制御部２０１に実行させるための初期購入者抽出処理プログラム等の各種プログラムが記憶されている。なお、ここでいう初期購入者とは、商品が市場に投入された直後から、購入者数あるいは販売数が急激に増加する直前までの時期において購入行動を起こす消費者層であり、新しい物を進んで採用し、テレビやＣＭ等、各種メディアの広告等による外部的な影響を受けない特質を有する。
【００３６】
制御部２０１はいわゆるマイクロコンピュータである。すなわち図示を省略するが、制御部２０１は、中央演算処理装置であるＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等から構成され、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、記憶部２１０の上記プログラム記憶エリア２１３に記憶された各種プログラムに従って信号処理を行う。
【００３７】
上記構成であるサーバ２００は、ネットワークＮＷを介して基地局３００に接続されている。これにより、サーバ２００の商品データベース２１２に記憶された特定の商品の推奨情報が、基地局３００を介し、抽出された初期購入者に該当する各消費者の携帯端末４００に対し無線通信により送信可能となっている。携帯端末４００としては、例えば携帯電話等が用いられる。その他にも、例えばＰｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ（ＰＤＡ）等の情報端末を用いてもよい。
【００３８】
第２情報端末である携帯端末４００は、各種表示を行う液晶ディスプレイ等の表示部４０１と、消費者が各種操作入力を行うための数字キー及び操作ボタンから構成される操作部４０２と、基地局３００と無線通信を介し情報送受信を行うためのアンテナ４１０とを有している。また携帯端末４００は、上記表示部４０１、操作部４０２、及びアンテナ４１０の他に、基地局３００との間で無線通信を介して行われる情報通信の制御を行う無線通信制御部４０３と、携帯端末４００全体の制御を行う制御部４０４とを有している。制御部４０４は、サーバ２００よりネットワークＮＷ及び基地局３００を介して特定商品の推奨情報を受信すると、当該推奨情報を表示部４０１に表示させる。
【００３９】
図２を用いて、上記消費者データベース２１４の記憶内容の一例を説明する。
【００４０】
この図２に示すように、消費者データベース２１４には、商品の識別情報である商品ＩＤと、当該商品の販売履歴とを対応付けた販売履歴情報あるいは購入履歴情報が、各商品ごとに記憶されている。上記販売履歴には、商品の販売日時と、当該商品を購入した消費者の識別情報であるユーザＩＤとが含まれている。サーバ２００の制御部２０１は、抽出者側のキーボード２２１やマウス２２２からの操作入力情報に応じて、消費者データベース２１４にアクセスし、上記販売履歴情報を取得する。なお、上記の販売履歴情報と購入履歴情報は、実質的に内容が同じ情報である。
【００４１】
上記構成である商品推奨システム１の最大の特徴は、サーバ２００において、販売履歴情報に基づき処理対象商品として判定された商品を購入した消費者の中から初期購入者に該当する消費者を抽出する方法にある。以下、この内容の詳細について説明する。
【００４２】
本実施形態においては、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向から初期購入者を抽出するにあたり、まず初期購入者を抽出可能な商品を見つけ出す。図３を用いてこの処理対象となる商品の検出手法を説明する。すなわち、制御部２０１は、消費者データベース２１４から複数の消費者の販売履歴情報を取得したら、各商品ごとに、商品の購入数あるいは販売数の時間的変化を表す時間推移曲線の流行ピーク位置Ｐを検出する。図３（ａ）に示す例では、商品Ａ〜Ｄ・・・に係る流行ピーク位置Ｐａ（Ｔａ，Ｎａ）〜Ｐｄ（Ｔｄ，Ｎｄ）・・・が検出されている。なお、この例では時間推移曲線の縦軸を販売数としているが、購入者数としてもよい。以後の説明においても同様である。
【００４３】
そして、検出した流行ピーク位置Ｐが所定の数量的条件を満たすかどうかを判定する。これは、初期購入者は流行する商品を早期に購入する傾向があり、言い換えると流行を自ら創り出す消費者層であるため、一定の販売数を獲得し、ピークの販売数が比較的大きい商品のデータでなければ消費者に初期購入者が含まれにくいと考えられるからである。またピークの販売数が比較的小さいと、マニアによる購入行動と初期購入者や早期少数購入者による購入行動との区別がつきにくいからである。本実施形態では数量的条件として、流行ピーク位置Ｐにおける販売数が、販売履歴情報に含まれる複数の商品に係るピーク販売数の平均である平均販売数Ｎａｖｇよりも多いことを条件とする。図３（ａ）に示す例では、平均販売数Ｎａｖｇは各商品Ａ〜Ｄ・・・の流行ピーク位置Ｐにおける販売数Ｎａ，Ｎｂ，Ｎｃ，Ｎｄ・・・の平均値（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｃ＋Ｎｄ＋・・・）／全商品数となっている。この平均販売数Ｎａｖｇは、消費者データベース２１４に蓄積された複数の商品に関する販売履歴情報を用いて予め算出されている。なお、当該平均販売数Ｎａｖｇが、特許請求の範囲に記載の第１基準数量に相当する。
【００４４】
さらに、流行ピーク位置Ｐが所定の時間的条件を満たすかどうかも併せて判定する。これは、商品の市場投入時期から比較的短期間しか経過していないうちにピークを迎えた場合には、初期購入者による購入行動と早期少数購入者による購入行動との区別が付きにくいからである。またこのような場合には、各種メディア広告等の外部的要因に影響された流行である可能性があるからである。なお、ここでいう早期少数購入者とは、初期購入者による購入行動後、購入者数等が急激に増加しはじめてしばらくの間に購入行動を起こす消費者層であり、流行に敏感でその後の消費者層への影響力が大きい特質を有する。本実施形態では、時間的条件として、市場投入時期から流行ピーク位置Ｐまでの経過期間が、販売履歴情報に含まれる複数の商品に係る経過期間の平均である平均期間Ｔａｖｇよりも長いことを条件とする。図３（ａ）に示す例では、平均期間Ｔａｖｇは各商品Ａ〜Ｄ・・・の経過期間Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃ，Ｔｄ・・・の平均値（Ｔａ＋Ｔｂ＋Ｔｃ＋Ｔｄ＋・・・）／全商品数となっている。この平均期間Ｔａｖｇは、消費者データベース２１４に蓄積された複数の商品に関する販売履歴情報を用いて予め算出されている。なお、当該平均期間Ｔａｖｇが、特許請求の範囲に記載の基準期間に相当する。
【００４５】
そして、検出した流行ピーク位置Ｐがこれら数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。すなわち、図３（ｂ）に示す例では、商品Ｘについては、流行ピーク位置Ｐｘが、平均販売数Ｎａｖｇよりも多く、且つ、平均期間Ｔａｖｇよりも長い領域である図中斜線で示す領域に入っていないため、処理対象商品とは判定されない。一方、商品Ｙについては、流行ピーク位置Ｐｙが、平均販売数Ｎａｖｇよりも多く、且つ、平均期間Ｔａｖｇよりも長い領域である図中斜線で示す領域に入っているため、処理対象商品と判定される。
【００４６】
以上のようにして処理対象となる商品を絞り込んだら、次に、市場投入時期から流行ピーク位置Ｐより早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を、初期購入者として抽出する。本実施形態では、当該所定人数の消費者として、イノベーター理論（Ｅｖｅｒｅｔｔ  Ｍ．  Ｒｏｇｅｒｓ，  １９６２）に基づき、全体の購入者の中で購入時期の早い２．５％の購入者を初期購入者として抽出する。
【００４７】
図４を用いて、上記イノベーター理論による分類を説明する。この図４に示すように、商品の消費者は、商品の購入の早い順に、イノベーター、アーリーアドプター、アーリーマジョリティー、レイトマジョリティー、及びラガード、のいずれかに分類される。本実施形態では、上記のように全体の購入者の中の購入時期の早い２．５％、すなわちイノベーターに該当する消費者を初期購入者として抽出する。
【００４８】
なお、上記のようにイノベーター理論に基づく抽出方法に限らず、購入の早い順から所定人数の消費者を抽出したり、市場投入時期から所定期間内に商品を購入した消費者を抽出するようにしてもよい。この場合の所定人数や所定期間は、例えば商品のジャンルや商品の価格帯等により予め定められ、商品データベース２１２に記憶される。
【００４９】
次に、上述したような初期購入者の抽出処理を行う際に、サーバ２００の制御部２０１が実行する制御内容を図５を用いて説明する。当該制御内容を表すフローチャートである。
【００５０】
ステップＳ１００では、制御部２０１は、消費者データベース２１４にアクセスし、複数の商品に対する複数の消費者の販売履歴情報を取得する販売履歴情報取得処理を実行する。この詳細内容については、後述の図６で説明する。
【００５１】
ステップＳ２００では、制御部２０１は、上記ステップＳ１００で取得した、消費者データベース２１４に蓄積された販売履歴情報に基づき、当該販売履歴情報に含まれる全商品について、商品が市場に投入された市場投入時期からの販売数の時間推移曲線に現れる流行ピーク位置Ｐを各商品ごとに検出する流行時期決定処理を実行する。この詳細内容については、後述の図９で説明する。
【００５２】
ステップＳ３００では、制御部２０１は、販売履歴情報に含まれる全商品について、上記ステップＳ２００で検出された時間推移曲線の流行ピーク位置Ｐが、時間推移曲線における所定の時間的条件及び販売数に関する所定の数量的条件の両方を満足するか否かにより、当該時間推移曲線に対応した商品が処理対象商品であるか否かを判定する処理対象商品判定処理を実行する。この詳細内容については、後述の図１２で説明する。
【００５３】
ステップＳ４００では、制御部２０１は、上記ステップＳ１００で取得された販売履歴情報に基づき、上記ステップＳ３００で処理対象商品として判定された商品を購入した消費者の中から初期購入者に該当する消費者を抽出する初期購入者抽出処理を実行する。この詳細内容については、後述の図１５で説明する。
【００５４】
ステップＳ５００では、制御部２０１は、商品データベース２１２にアクセスし、上記ステップＳ３００で処理対象と判定した商品に関する推奨情報を取得する。そして、所定の推奨時期において、上記ステップＳ４００で初期購入者に該当するとして抽出された特定の消費者側の携帯端末４００に対し、上記推奨情報を出力する。これにより、本フローチャートを終了する。
【００５５】
なお、上記において、ステップＳ１００は特許請求の範囲に記載の第１手順に相当し、ステップＳ２００は第２手順に相当すると共に流行ピーク位置検出手段として機能し、ステップＳ３００は第３手順に相当すると共に処理対象商品判定手段として機能し、ステップＳ４００は第４手順に相当すると共に初期購入者抽出手段として機能し、ステップＳ５００は第６手順に相当すると共に推奨情報出力手段として機能する。
【００５６】
図６を用いて、上記ステップＳ１００の販売履歴情報取得処理の詳細内容を説明する。
【００５７】
ステップＳ１１０では、制御部２０１は、消費者データベース２１４にアクセスし、データベースに記憶されている販売履歴情報に含まれる全ての商品ＩＤを取得し、ステップＳ１２０において、取得した商品ＩＤをキーとして当該商品ＩＤに関連付けられた全商品に関する販売履歴情報を取得する。
【００５８】
ステップＳ１３０では、制御部２０１は、上記ステップＳ１２０で取得した全商品に関する販売履歴情報を商品ＩＤごとに分類し、各商品ごとに、例えば１週間等の単位期間ごとの販売数を集計する。そして、この集計結果に関するデータを記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。以上により、本ルーチンを終了する。
【００５９】
なお、上記単位期間は、１週間に限らず、１日、２週間あるいは１月等でもよい。
【００６０】
図７及び図８に、上記販売履歴情報取得処理によって行われた集計結果の一例を示す。これら図７及び図８に示す例では、商品ＩＤが４６５９４である商品について、各販売週ごとの販売数が集計されている。
【００６１】
図９を用いて、上記ステップＳ２００の流行時期決定処理の詳細内容を説明する。
【００６２】
ステップＳ２１０では、制御部２０１は、記憶部２１０に記憶された上記販売履歴情報取得処理による全商品についての集計結果データの中から、１つの商品に関する期間データ及び販売数データを選択して読み出し、当該期間データ及び販売数データについての補正を行う。詳細には、制御部２０１は、商品データベース２１２にアクセスし、選択した商品の商品ＩＤに基づき、当該ＩＤに対応付けて予め定められ商品データベース２１２に記憶された当該商品の属するジャンル又は価格帯等に関する情報を取得する。そして、当該情報に対応付けて予め定められ商品データベース２１２に記憶された補正係数を読み出し、当該補正係数を用いて期間データ及び販売数データを補正する。具体的には、例えば商品が自動車である場合には価格帯が高額であるため販売数を１０倍し、商品が日用品である場合には価格帯が低額であるため販売数を０．５倍する等のデータ補正を行う。なお、補正の手法はこのように係数を乗算する場合に限らず、所定の補正値をデータに対し加算又は減算することにより行ってもよいし、ジャンルや価格帯ごとにデータの重み付けを変更する等により行ってもよい。
【００６３】
ステップＳ２２０では、制御部２０１は、上記ステップＳ２１０で補正した期間データ及び販売数データについて、移動平均等の時系列データを平滑化する公知の手法を用いて平滑化を行う。
【００６４】
ステップＳ２３０では、制御部２０１は、上記ステップＳ２２０で平滑化したデータに基づき、販売数が最大となる流行ピーク位置Ｐを検出し、当該流行ピーク位置Ｐに対応する最大販売数を商品流行指数に設定する。
【００６５】
ステップＳ２４０では、制御部２０１は、上記ステップＳ２３０で検出した流行ピーク位置Ｐに対応する時期を商品流行時期に設定する。以上により本ルーチンを終了する。なお、制御部２０１は、以上のステップＳ２００の流行時期決定処理において、上記ステップＳ２１０〜ステップＳ２４０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。このとき、各商品ごとに設定した上記商品流行指数データ及び商品流行時期データを、記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。
【００６６】
なお、上記ステップＳ２１０は、特許請求の範囲に記載の第５手順に相当する。
【００６７】
図１０及び図１１を用いて、上記流行時期決定処理によって平滑化された期間データ及び販売数データの一例を説明する。これら図１０及び図１１に示す例は、前述の図７及び図８に示した商品ＩＤが４６５９４である商品についての各販売週ごとの販売数を平滑化したものである。図１０及び図１１に示すように、この例では販売数が最大値「７９２．７１４３」、販売週が「３２」に該当するデータが流行ピーク位置Ｐとして検出され、当該流行ピーク位置Ｐに対応する最大販売数「７９２．７１４３」が商品ＩＤ４６５９４の商品流行指数に設定されると共に、対応する時期を表す販売週「３２」が商品ＩＤ４６５９４の商品流行時期に設定されている。
【００６８】
図１２を用いて、上記ステップＳ３００の処理対象商品判定処理の詳細内容を説明する。
【００６９】
ステップＳ６００では、制御部２０１は、販売履歴情報に含まれる全商品の中から１つの商品を選択し、当該商品が処理対象商品であるか否かを判定するための指標となる平均期間及び平均販売数を算出する処理対象商品指標算出処理を実行する。このとき制御部２０１は、算出した各商品ごとの上記平均期間データ及び平均販売数データを記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。この詳細内容については、後述の図１３で説明する。
【００７０】
ステップＳ３１０では、制御部２０１は、上記ステップＳ６００の処理対象商品指標算出処理で算出した平均期間データ及び平均販売数データを記憶部２１０から読み出し取得する。そして、当該選択した商品に対応する前述のステップＳ２３０で設定した商品流行指数が、上記取得した平均販売数よりも多いことを数量的条件として設定する。また、当該選択した商品の市場投入時期からステップＳ２４０で設定した商品流行時期までの経過期間が、上記取得した平均期間よりも長いことを時間的条件として設定する。
【００７１】
なお、上記ステップＳ３１０において、上記経過期間が上記平均期間よりも当該時系列データの標準偏差分だけ長いことを時間的条件として設定してもよい。また、平均販売数よりも時系列データの標準偏差分だけ長いことを数量的条件として設定してもよい。
【００７２】
ステップＳ３２０では、制御部２０１は、上記ステップＳ３１０で設定した数量的条件を満たすか否かを判定する。すなわち、制御部２０１は、当該選択した商品に対応する商品流行指数データを記憶部２１０より取得し、上記平均販売数データと比較する。商品流行指数が平均販売数以下である場合には、数量的条件を満たさないため判定が満たされず、本ルーチンを終了する。一方、当該商品の商品流行指数が平均販売数より多い場合には、数量的条件を満たすため判定が満たされて、ステップＳ３３０に移る。
【００７３】
ステップＳ３３０では、制御部２０１は、上記ステップＳ３１０で設定した時間的条件を満たすか否かを判定する。すなわち、制御部２０１は、当該選択した商品に対応する商品流行時期データを記憶部２１０より取得し、上記平均期間データと比較する。当該商品の市場投入時期から商品流行時期までの経過期間が平均期間より短い場合には、時間的条件を満たさないため判定が満たされず、本ルーチンを終了する。一方、上記経過期間が平均期間より長い場合には、時間的条件を満たすため判定が満たされて、ステップＳ３４０に移る。
【００７４】
ステップＳ３４０では、制御部２０１は、当該商品を処理対象商品であると判定し、当該商品に対応する処理対象商品フラグを処理対象商品であることを表す「ＴＲＵＥ」に設定する。制御部２０１は、当該フラグの情報を、該当する商品の期間データ及び販売数データに対応付けて、記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。以上により、本ルーチンを終了する。なお、制御部２０１は、以上のステップＳ３００の処理対象商品判定処理において、上記ステップＳ６００〜ステップＳ３４０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【００７５】
図１３を用いて、上記ステップＳ６００の処理対象商品指標算出処理の詳細内容を説明する。
【００７６】
ステップＳ７００では、制御部２０１は、販売履歴情報に含まれる全商品の中から１つの商品を選択し、当該商品と同一のジャンルに属する複数の商品に関わる商品流行指数データ及び商品流行時期データを、記憶部２１０より取得する商品販売履歴サンプル取得処理を実行する。この詳細内容については、後述の図１４で説明する。
【００７７】
ステップＳ６１０では、制御部２０１は、上記ステップＳ７００で取得した複数の商品に関わる商品流行時期データに基づき、それらの平均値である平均期間を算出し、平均期間データとして記憶部２１０に記憶する。
【００７８】
ステップＳ６２０では、制御部２０１は、上記ステップＳ７００で取得した複数の商品に関わる商品流行指数データに基づき、それらの平均値である平均販売数を算出し、平均販売数データとして記憶部２１０に記憶する。以上により本ルーチンを終了する。なお、制御部２０１は、ステップＳ６００の処理対象商品指標算出処理において、上記ステップＳ７００〜ステップＳ６２０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【００７９】
図１４を用いて、上記ステップＳ７００の処理販売履歴サンプル取得処理の詳細内容を説明する。
【００８０】
ステップＳ７１０では、制御部２０１は、商品データベース２１２にアクセスし、販売履歴情報に含まれる全商品の中から選択した商品の商品ＩＤに基づき、当該ＩＤに対応付けて予め定められ商品データベース２１２に記憶された当該商品の属するジャンルに関する情報を取得する。
【００８１】
ステップＳ７２０では、制御部２０１は、記憶部２１０に記憶された全商品に係る商品流行指数データ及び商品流行時期データの中から、上記ステップＳ７１０で取得した情報に係る商品ジャンルと同一のジャンルに属する複数の商品に係る商品流行指数データ及び商品流行時期データを抽出し、当該抽出した商品流行指数データ及び商品流行時期データを記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。以上により本ルーチンを終了する。なお、制御部２０１は、以上のステップＳ７００の商品販売履歴サンプル取得処理において、上記ステップＳ７１０及びステップＳ７２０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【００８２】
なお、上記では選択した商品と同一のジャンルの商品の商品流行指数データ及び商品流行時期データを指標サンプルとして抽出するようにしたが、商品ジャンルに限らず、常に全商品の商品流行指数データ及び商品流行時期データを指標サンプルとして用いるようにしてもよい。また、同一ジャンルではなく同一価格帯の商品を抽出するようにしてもよいし、例えば当該商品の需要者の性別や年齢層が同一である商品を抽出してもよい。また、例えば販売数ランキングで上位の商品やランキングが急上昇した商品、あるいはノンタイアップ商品等を抽出するようにしてもよい。
【００８３】
図１５を用いて、上記ステップＳ４００の初期購入者抽出処理の詳細内容を説明する。
【００８４】
ステップＳ４１０では、制御部２０１は、記憶部２１０に記憶された全商品についての集計結果データの中から１つの商品を選択して期間データ及び販売数データを読み出し、当該データに関連付けて記憶された処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」であるか否かを判定する。処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」でない場合には、判定が満たされずに本ルーチンを終了する。一方、処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」である場合には、判定が満たされてステップＳ４２０に移る。
【００８５】
ステップＳ４２０では、制御部２０１は、処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」である商品に係る期間データ及び販売数データを記憶部２１０より取得し、当該データに基づき、市場投入時期から流行ピーク位置Ｐより早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を初期購入者として抽出する。本実施形態では、前述したようにイノベーター理論に基づき、全体の購入者の中で購入時期の早い２．５％の購入者を初期購入者として抽出する。以上により、本ルーチンを終了する。
【００８６】
なお、制御部２０１は、以上のステップＳ４００の初期購入者抽出処理において、上記ステップＳ４１０及びステップＳ４２０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【００８７】
以上説明した実施形態によれば、以下の効果を得る。すなわち、一般に、新商品が市場に投入されると、時間の経過と共に当該商品の販売数がゆっくりと増加した後、ある時期に急激に増加し、その後のある時期に販売数はピークを迎える。このピークとなったときの販売数は、流行した商品ほど大きくなる。その後は当該商品の販売数は次第に減少し、ある時期以降はほとんどゼロに近づいていく。このように表される一般的な消費者購入特性において、消費者は、商品の購入の早い順に、初期購入者、早期少数購入者、早期多数購入者、後期多数購入者、及び終期購入者に分類される。これらはそれぞれ、図４に示すイノベーター理論に基づく分類における、イノベーター、アーリーアドプター、アーリーマジョリティー、レイトマジョリティー、及びラガードに相当する。
【００８８】
初期購入者に該当する消費者は、各種メディアの広告等の外部的な影響を受けることなく、自らの意志で進んで新商品を購入する特質を有する。したがって、初期購入者は、上記のように表される一般的な消費者購入特性において、商品が市場に投入された直後から、販売数が急激に増加する直前までの時期において、購入行動を起こす。その後、販売数が急激に増加しはじめてしばらくの間に早期少数購入者が購入行動を起こす。さらにその後販売数の増加がピークを迎えるまでの間に早期多数購入者が購入行動を起こす。
【００８９】
本実施形態においては、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向から初期購入者を抽出するにあたり、まず、初期購入者を抽出可能なデータを見つけ出す。すなわち、ステップＳ１００の販売履歴情報取得処理で消費者データベース２１４から複数の消費者の販売履歴情報を取得したら、ステップＳ２００の流行時期決定処理で、各商品ごとに、時間推移曲線の流行ピーク位置Ｐを検出する。このとき、処理対象とするデータは、前述のような初期購入者の購入行動の特性より、ある程度の多数の販売数を獲得し、ピークの販売数が比較的大きい商品のデータが好ましい。ピークの販売数が比較的小さいと、マニアによる購入行動と初期購入者や早期少数購入者による購入行動との区別がつきにくいからである。
【００９０】
そこで、ステップＳ３００の処理対象商品判定処理では、まず、流行ピーク位置Ｐが所定の数量的条件を満たすかどうかを判定する。また、商品の市場投入時期から比較的短期間しか経過していないうちにピークを迎えた場合には、上記初期購入者による購入行動と上記早期少数購入者による購入行動との区別が付きにくい。またこのような場合には、各種メディア広告等の外部的要因に影響された流行である可能性がある。したがって、処理対象商品判定処理では、流行ピーク位置Ｐが所定の時間的条件を満たすかどうかも併せて判定する。流行ピーク位置Ｐがこれら数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。
【００９１】
上記のように処理対象を絞り込んだら、ステップＳ４００の初期購入者抽出処理で、市場投入時期から、流行ピーク位置Ｐより早い所定の期間が経過するまでの間に、当該商品を購入した消費者を初期購入者として抽出する。以上のようにして、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向の中から、容易かつ確実に、広告等の外部的要因にかかわらず、将来的に流行が予想される新商品が市場に投入されてから、初期に購入する傾向がある初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。
【００９２】
また、本実施形態では特に、ステップＳ３００の処理対象商品判定処理において、市場投入時期から商品流行時期までの経過期間が平均期間よりも長いことを時間的条件とする。これにより、初期購入者による購入行動と早期少数購入者による購入行動との区別が付きにくいデータを処理対象から排除することができる。また、流行ピーク位置Ｐにおける商品流行指数が平均販売数よりも多いことを数量的条件とする。これにより、初期購入者による購入行動とマニアによる購入行動との区別が付きにくいデータを処理対象から排除することができる。
【００９３】
また、本実施形態では特に、特定の商品が処理対象商品であるか否かを判定する際、当該特定商品と同一のジャンルに属する複数の商品の購入履歴を用いて上記判定の指標となる平均期間や平均販売数を算出する。すなわち、一般に、同一ジャンルの複数の商品や、同一価格帯の複数の商品に対して、消費者は比較的類似した共通の消費行動をとる場合が多いことから、上記のようにして指標を算出することで、より高精度に初期購入者を抽出することができる。
【００９４】
また、本実施形態では特に、消費者による商品の購入動向は、商品の属するジャンルや価格帯によって影響を受ける場合がある事情に鑑み、予め商品の属するジャンルや価格帯に対応付けて補正係数が定められ、商品データベース２１２に記憶されている。ステップＳ２１０においては、ステップＳ１００の販売履歴情報取得処理による全商品についての集計結果データの中から、１つの商品に関する期間データ及び販売数データを選択し、当該データについて上記の補正係数を用いて補正する。そして、その後のステップＳ２３０で、上記のようにして補正された期間データ及び販売数データを用いて流行ピーク位置Ｐを検出する。これにより、より高精度に初期購入者を抽出することができる。
【００９５】
また、本実施形態では特に、抽出した初期購入者に位置づけられる消費者層に対し商品を推奨する。これにより、当該商品の市場投入直後の早い時期に販売数を増加させることができる。この結果、早期少数購入者以降に該当する消費者層の購入意欲を刺激し、さらに販売数を増大させることができる。
【００９６】
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を順を追って説明する。
【００９７】
（１）流行ピーク位置が２つ形成される場合
上記実施形態では、時間推移曲線に単一の流行ピーク位置Ｐが形成される商品の場合を例にとって説明したが、商品によっては、市場投入後、各種メディアの広告等により早期に購入者数あるいは販売数が急激に増加し、その後減少して一時的な流行が終了した後に、そのような流行に左右されない消費者層による購入が行われ、再び購入者数等が増加して第２のピークを迎えるものがある。本変形例はこのような時間推移曲線を有する商品の場合の例である。
【００９８】
図１６を用いて、本変形例における、販売履歴情報に基づき処理対象商品として判定された商品を購入した消費者の中から初期購入者に該当する消費者を抽出する方法を説明する。
【００９９】
本変形例においても、上記実施形態と同様に、まず初期購入者を抽出可能な商品を見つけ出す。すなわち、制御部２０１は、上記実施形態と同様にして、消費者データベース２１４から複数の消費者の販売履歴情報を取得し、各商品ごとに、商品の購入数あるいは販売数の時間的変化を表す時間推移曲線の流行ピーク位置Ｐを検出する。このとき、２つの流行ピーク位置が存在する場合には、両方の流行ピーク位置について検出する。図１６に示す例では、第１の流行ピーク位置Ｐ１（Ｔ１，Ｎ１）と、第２の流行ピーク位置Ｐ２（Ｔ２，Ｎ２）とが検出されている。
【０１００】
そして、各商品について第１の流行ピーク位置Ｐ１が数量的条件及び時間的条件を満たすか否かを判定する。第１の流行ピーク位置Ｐ１が数量的条件及び時間的条件の少なくともいずれかを満たさない場合には、第２の流行ピーク位置Ｐ２が数量的条件及び時間的条件を満たすかどうかを判定する。そして、第２の流行ピーク位置Ｐ２が数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、さらに、第１の流行ピーク位置Ｐ１と、第１の流行ピーク位置Ｐ１と第２の流行ピーク位置Ｐ２との間で販売数が最少となる衰退ピーク位置Ｐ３との販売数の差が、所定の基準数量よりも多いか否かを判定する。このような判定を行うことにより、単なる一時的な販売数の減少を処理対象外とし、メディア広告等の外部的影響による流行を終えて流行に左右されない消費者層による購入が行われた商品を確実に処理対象とすることができるからである。衰退ピーク位置Ｐ３が上記位置的条件を満たす場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。
【０１０１】
図１６に示す例では、第１の流行ピーク位置Ｐ１に対応する販売数Ｎ１が平均販売数Ｎａｖｇよりも多く、経過期間Ｔ１が平均期間Ｔａｖｇよりも短いため、第１の流行ピーク位置Ｐ１は数量的条件については満たすが時間的条件については満たしていない。したがって、第２の流行ピーク位置Ｐ２における販売数Ｎ２が平均販売数Ｎａｖｇよりも多いか否か、及び、第２の流行ピーク位置Ｐ２における経過期間Ｔ２が平均期間Ｔａｖｇよりも長いか否かを判定する。なお、本変形例における平均販売数Ｎａｖｇ及び平均期間Ｔａｖｇの算出方法は上記実施形態と同様である。また、ここでは第１の流行ピーク位置Ｐ１が数量的条件については満たすが時間的条件については満たさない場合を例としているが、反対に時間的条件については満たすが数量的条件を満たさない場合や、両条件を満たさない場合としてもよい。
【０１０２】
この例では、第２の流行ピーク位置Ｐ２が、平均販売数Ｎａｖｇよりも多く、且つ、平均期間Ｔａｖｇよりも長い領域である図中斜線で示す領域に入っているため、第２の流行ピーク位置Ｐ２は数量的条件及び時間的条件の両方を満たす。そして、第１の流行ピーク位置Ｐ１と、第１の流行ピーク位置Ｐ１と第２の流行ピーク位置Ｐ２との間で販売数が最少となる衰退ピーク位置Ｐ３との販売数の差Ｎｄｅｆが、図示しない所定の基準数量Ｎｏより多くなっており、衰退ピーク位置Ｐ３が当該位置的条件を満たす。したがって、当該図１６に示す時間推移曲線に対応した商品は二次流行商品と判定される。なお、上記基準数量Ｎｏが特許請求の範囲に記載の第２基準数量に相当する。
【０１０３】
以上のようにして処理対象となる商品を絞り込んだら、本変形例では、衰退ピーク位置Ｐ３から第２の流行ピーク位置Ｐ２より早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を、初期購入者として抽出する。本実施形態では、当該所定人数の消費者として、イノベーター理論に基づきイノベーターに分類される、第２の流行ピーク位置Ｐ２を頂点とする山部分の購入者の中で購入時期の早い２．５％の購入者を初期購入者として抽出する。
【０１０４】
次に、上述したような初期購入者の抽出処理を行う際に、本変形例のサーバ２００の制御部２０１が実行する制御内容を説明する。なお、ステップＳ１００の販売履歴情報取得処理及びステップＳ５００の推奨情報の出力手順等については前述の実施形態と同様であるため説明を省略し、上記実施形態と異なる、流行時期決定処理、処理対象商品判定処理、初期購入者抽出処理について説明する。
【０１０５】
図１７を用いて、本変形例におけるステップＳ２００Ａの流行時期決定処理の詳細内容を説明する。
【０１０６】
ステップＳ２１０〜ステップＳ２４０は前述の図９と同様であるので説明を省略する。
【０１０７】
ステップＳ２５０では、制御部２０１は、上記ステップＳ２１０で補正し、ステップＳ２２０で平滑化した期間データ及び販売数データに基づき、上記ステップＳ２３０で検出した第１の流行ピーク位置Ｐ１以降の所定の期間内に、第２の流行ピーク位置Ｐ２を検出したか否かを判定する。第２の流行ピーク位置Ｐ２を検出しなかった場合には、判定が満たされずに本ルーチンを終了する。一方、第２の流行ピーク位置Ｐ２を検出した場合には、判定が満たされてステップＳ２６０に移る。
【０１０８】
ステップＳ２６０では、制御部２０１は、検出した第２の流行ピーク位置Ｐ２に対応する販売数Ｎ２を第２商品流行指数に設定すると共に、対応する経過期間Ｔ２を第２商品流行時期に設定する。
【０１０９】
ステップＳ２７０では、制御部２０１は、期間データ及び販売数データに基づき、第１の流行ピーク位置Ｐ１と第２の流行ピーク位置Ｐ２との間で販売数が最少となる衰退ピーク位置Ｐ３を検出する。以上により本ルーチンを終了する。
【０１１０】
なお、制御部２０１は、以上のステップＳ２００Ａの流行時期決定処理において、上記ステップＳ２１０〜ステップＳ２７０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。このとき、各商品ごとに設定した上記第２商品流行指数データ、第２商品流行時期データ、及び検出した衰退ピーク位置Ｐ３に係る経過期間Ｔ３及び販売数Ｐ３のデータを、記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。
【０１１１】
図１８を用いて、本変形例におけるステップＳ３００Ａの処理対象商品判定処理の詳細内容を説明する。
【０１１２】
ステップＳ６００〜ステップＳ３４０は前述の図１２と同様であるので説明を省略する。一方、流行ピーク位置が数量的条件については満たすが時間的条件については満たさない商品である場合には、ステップＳ３３０の判定が満たされずにステップＳ３５０に移る。
【０１１３】
ステップＳ３５０では、制御部２０１は、第２の流行ピーク位置が上記ステップＳ３１０で設定した数量的条件を満たすか否かを判定する。すなわち、制御部２０１は、当該選択した商品の第２の流行ピーク位置に対応する第２商品流行指数データを記憶部２１０より取得し、上記平均販売数データと比較すると共に、第２商品流行時期データを記憶部２１０より取得し、上記平均期間データと比較する。第２商品流行指数が平均販売数より多く、且つ、市場投入時期から第２商品流行時期までの経過期間が平均期間より長い場合には、数量的条件及び時間的条件を満たすため判定が満たされて、ステップＳ３６０に移る。一方、いずれかの条件を満たさない場合には、判定が満たされずに本ルーチンを終了する。
【０１１４】
ステップＳ３６０では、制御部２０１は、前述のステップＳ２７０で検出した衰退ピーク位置に係るデータを記憶部２１０より取得し、第１の流行ピーク位置と衰退ピーク位置との販売数の差Ｎｄｅｆを算出し、当該販売数の差Ｎｄｅｆが所定の基準数量Ｎｏよりも多いか否かを判定する。衰退ピーク位置が当該位置的条件を満たす場合には、ステップＳ３７０に移る。一方、衰退ピーク位置が当該位置的条件を満たさない場合には、本ルーチンを終了する。
【０１１５】
ステップＳ３７０では、制御部２０１は、当該商品を二次流行商品であると判定し、当該商品に対応する第２次流行フラグを二次流行商品であることを表す「ＴＲＵＥ」に設定する。制御部２０１は、当該フラグの情報を、該当する商品の期間データ及び販売数データに対応付けて、記憶部２１０の適宜の領域に記憶する。その後、前述のステップＳ３４０に移り、当該商品に対応する処理対象商品フラグを処理対象商品であることを表す「ＴＲＵＥ」に設定して、本ルーチンを終了する。なお、制御部２０１は、以上のステップＳ３００Ａの処理対象商品判定処理において、上記ステップＳ６００〜ステップＳ３７０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【０１１６】
図１９を用いて、本変形例におけるステップＳ４００Ａの初期購入者抽出処理の詳細内容を説明する。
【０１１７】
ステップＳ４１０は前述の図１５と同様であり、制御部２０１は、記憶部２１０に記憶された全商品についての集計結果データの中から１つの商品を選択して期間データ及び販売数データを読み出し、当該データに関連付けて記憶された処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」であるか否かを判定する。処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」でない場合には、判定が満たされずに本ルーチンを終了する。一方、処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」である場合には、判定が満たされてステップＳ４１５に移る。
【０１１８】
ステップＳ４１５では、制御部２０１は、上記選択した１つの商品の期間データ及び販売数データに関連付けて記憶された第２次流行フラグが「ＴＲＵＥ」であるか否かを判定する。第２次流行フラグが「ＴＲＵＥ」でない場合には、判定が満たされずにステップＳ４２０に移り、前述の図１５と同様に、当該処理対象商品フラグが「ＴＲＵＥ」であり、第２次流行フラグが「ＴＲＵＥ」でない商品に係る期間データ及び販売数データを記憶部２１０より取得し、当該データに基づき、市場投入時期から流行ピーク位置より早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を初期購入者として抽出する。本実施形態では、前述したようにイノベーター理論に基づき、全体の購入者の中で購入時期の早い２．５％の購入者を初期購入者として抽出する。
【０１１９】
一方、第２次流行フラグが「ＴＲＵＥ」である場合には、判定が満たされてステップＳ４１７に移る。このステップＳ４１７では、制御部２０１は、当該処理対象商品フラグ及び第２次流行フラグが共に「ＴＲＵＥ」である商品に係る期間データ及び販売数データを記憶部２１０より取得し、当該データに基づき、衰退ピーク位置から第２の流行ピーク位置より早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を初期購入者として抽出する。この場合もイノベーター理論に基づき、第２の流行ピーク位置を頂点とする山部分の購入者の中で購入時期の早い２．５％の購入者を初期購入者として抽出する。以上により、本ルーチンを終了する。
【０１２０】
なお、制御部２０１は、以上のステップＳ４００Ａの初期購入者抽出処理において、上記ステップＳ４１０〜ステップＳ４２０の処理を、販売履歴情報に含まれる全商品について行う。
【０１２１】
以上において、ステップＳ２００Ａは特許請求の範囲に記載の第２手順に相当すると共に流行ピーク位置検出手段として機能し、ステップＳ３００Ａは第３手順に相当すると共に処理対象商品判定手段として機能し、ステップＳ４００Ａは第４手順に相当すると共に初期購入者抽出手段として機能する。
【０１２２】
以上説明した変形例においては、上記衰退ピーク位置から第２の流行ピーク位置より早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した消費者を抽出する。これにより、複数の商品に対する複数の消費者の購入動向の中から、容易かつ確実に初期購入者に該当する消費者を見つけ出すことができる。また、第１の流行ピーク位置と衰退ピーク位置との購入者数等の差が、所定の基準数量Ｎｏよりも多い場合を処理対象とすることにより、単なる一時的な購入者数等の減少を処理対象外とし、メディア広告等の外部的影響による流行を終えて流行に左右されない消費者層による購入が行われた商品を確実に処理対象とすることができる。
【０１２３】
（２）数量的条件を緩和する場合
流行ピーク位置Ｐが数量的条件を満たしていない場合でも、販売数の累積値で見れば一定の流行度を有しており、時間的条件さえ満たせば処理対象商品とみなせる場合がある。本変形例はこのような場合に対応し、数量的条件を緩和する変形例である。
【０１２４】
図２０を用いて、本変形例の数量的条件を緩和する手法を説明する。
【０１２５】
図２０（ａ）に示す例では、流行ピーク位置Ｐに対応する経過期間Ｔｐは平均期間Ｔａｖｇよりも長く、販売数Ｎｐは平均販売数Ｎａｖｇよりも少ないため、流行ピーク位置Ｐは時間的条件については満たすが数量的条件については満たしていない。したがって、このままでは当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとはみなされず、当該商品は処理対象商品とは判定されない。
【０１２６】
そこで本変形例では、図２０（ｂ）に示すように、当該選択した商品に係る販売履歴情報に基づき累積販売数Ｎ′を算出すると共に、消費者データベース２１４に蓄積された複数の商品に関する販売履歴情報を用いて予め算出され記憶された複数の商品の平均累積販売数Ｎ′ａｖｇを消費者データベース２１４から取得し、当該平均累積販売数Ｎ′ａｖｇと流行ピーク位置Ｐに対応する時期での累積販売数Ｎ′ｐとを比較する。そして、図２０（ｂ）に示すように累積販売数Ｎ′ｐが平均累積販売数Ｎ′ａｖｇより多い場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。このようにすることで、当初数量的条件を満たさないことから処理対象とできなかった商品データを処理対象とすることができるようになり、数量的条件を緩和することができる。
【０１２７】
なお、上記平均累積販売数Ｎ′ａｖｇは、消費者データベース２１４に蓄積された複数の商品に関する販売履歴情報の更新に伴い、定期的に算出され更新されている。また、平均累積販売数Ｎ′ａｖｇが特許請求の範囲に記載の第３基準数量に相当する。
【０１２８】
図２１を用いて、本変形例におけるステップＳ３００Ｂの処理対象商品判定処理の詳細内容を説明する。
【０１２９】
ステップＳ６００及びステップＳ３１０は前述の図１８と同様であるので説明を省略する。
【０１３０】
ステップＳ３２５では、制御部２０１は、上記ステップＳ３１０で設定した時間的条件を満たすか否かを判定する。すなわち、制御部２０１は、当該選択した商品に対応する商品流行時期データを記憶部２１０より取得し、上記平均期間データと比較する。市場投入時期から商品流行時期までの経過期間が平均期間より短い場合には、時間的条件を満たさないため判定が満たされず、本ルーチンを終了する。一方、上記経過期間が平均期間より長い場合には、時間的条件を満たすため判定が満たされて、ステップＳ３３５に移る。
【０１３１】
ステップＳ３３５では、制御部２０１は、上記ステップＳ３１０で設定した数量的条件を満たすか否かを判定する。すなわち、制御部２０１は、当該選択した商品に対応する商品流行指数データを記憶部２１０より取得し、上記平均販売数データと比較する。商品の商品流行指数が平均販売数より多い場合には、数量的条件を満たすため判定が満たされてステップＳ３４０に移り、前述の図１８と同様に、当該商品を処理対象商品であると判定し、当該商品に対応する処理対象商品フラグを処理対象商品であることを表す「ＴＲＵＥ」に設定する。そして、本ルーチンを終了する。一方、商品流行指数が平均販売数以下である場合には、数量的条件を満たさないため判定が満たされず、ステップＳ３８０に移る。
【０１３２】
ステップＳ３８０では、制御部２０１は、当該選択した商品に係る販売履歴情報に基づき累積販売数Ｎ′を算出する。
【０１３３】
ステップＳ３９０では、制御部２０１は、消費者データベース２１４に蓄積された複数の商品に関する販売履歴情報を用いて予め算出され記憶された複数の商品の平均累積販売数Ｎ′ａｖｇを消費者データベース２１４から取得し、当該平均累積販売数Ｎ′ａｖｇと、上記ステップＳ３８０で算出した流行ピーク位置Ｐに対応する時期での累積販売数Ｎ′ｐとを比較して、累積販売数Ｎ′ｐが平均累積販売数Ｎ′ａｖｇより大きいか否かを判定する。積販売数Ｎ′ｐが平均累積販売数Ｎ′ａｖｇよりも大きい場合には、前述のステップＳ３４０に移り、当該商品に対応する処理対象商品フラグを処理対象商品であることを表す「ＴＲＵＥ」に設定して、本ルーチンを終了する。一方、積販売数Ｎ′ｐが平均累積販売数Ｎ′ａｖｇ以下である場合には、判定が満たされずに本ルーチンを終了する。
【０１３４】
なお、制御部２０１は、以上のステップＳ３００Ｂ以外は上記実施形態と同様の制御内容を実行する。また、上記ステップＳ３００Ｂは特許請求の範囲に記載の第３手順に相当すると共に処理対象商品判定手段として機能する。
【０１３５】
以上説明した変形例においては、流行ピーク位置Ｐが数量的条件を満足しない場合でも、市場投入時期から流行ピーク位置Ｐまでの販売数の累積値Ｎ′ｐが平均累積販売数Ｎ′ａｖｇよりも多い場合には、当該時間推移曲線に対応した商品を処理対象商品と判定する。これにより、数量的条件を緩和し、上記のような商品についても処理対象商品と判定することができる。
【０１３６】
（３）カラオケでの歌唱動向に基づいて初期購入者を抽出する場合
上記実施形態では、商品の販売履歴情報に基づいて消費者を抽出する内容について説明したが、上記商品には、例えばカラオケにおいて消費者が歌唱する楽曲データも含まれる。すなわち、カラオケ利用者である消費者がカラオケルームで歌唱するに際し、楽曲配信会社がカラオケ装置に楽曲データを配信することは当該楽曲データの販売に相当し、消費者にとっては当該楽曲データの購入に相当する。したがって、このようなカラオケでの歌唱履歴に対応する楽曲データの販売履歴情報に基づき処理対象楽曲として判定された楽曲を購入した消費者の中から初期購入者に該当する消費者を抽出するようにしてもよい。
【０１３７】
図２２を用いて、このようなシステムを実現する商品推奨システム１′の全体構成を説明する。
【０１３８】
図２２において、商品推奨システム１′は、カラオケルームＫＲに設置されたカラオケ装置１００と、サーバ２００と、基地局３００と、各消費者が携帯する携帯端末４００と、ネットワークＮＷを介してカラオケ装置１００に楽曲データを配信する楽曲配信会社５００とを有している。サーバ２００、基地局３００、及び携帯端末４００の構成は前述の実施形態と同様である。
【０１３９】
カラオケ装置１００は、カラオケ装置本体１１０と、表示装置１２０と、マイク１１５とを有している。カラオケ装置本体１１０は、上記ネットワークＮＷを介し楽曲配信会社５００から配信される楽曲データを再生する。表示装置１２０は、楽曲データの再生時に歌唱に係る映像を表示する。またマイク１１５は、カラオケ装置本体１１０に接続され、消費者の歌唱の用に供する。カラオケ装置本体１１０とサーバ２００とは、ネットワークＮＷを介して互いに情報通信可能に接続されており、カラオケルームＫＲにおいて消費者が楽曲データを再生させると、楽曲データの販売履歴情報（購入履歴情報）が各楽曲データごとにサーバ２００の消費者データベース２１４に記憶される。
【０１４０】
この場合の消費者データベース２１４の記憶内容は、前述の図２に示すものと同様となる。すなわち、本変形例では、図２に示す商品ＩＤが楽曲データの識別情報に相当し、当該商品ＩＤごとに記憶された販売履歴に含まれる商品の販売日時は、楽曲データの配信日時に相当する。またユーザＩＤは、当該楽曲データを購入した消費者、すなわちカラオケ利用者の識別情報である。
【０１４１】
よって、本変形例における初期購入者の抽出方法は前述の実施形態と同様である。すなわち、制御部２０１は、消費者データベース２１４からカラオケでの歌唱履歴に相当する販売履歴情報を取得したら、各商品ごとに、楽曲データの配信数に相当する商品の販売数の時間的変化を表す時間推移曲線の流行ピーク位置Ｐを検出する。そして、検出した流行ピーク位置Ｐが所定の数量的条件及び時間的条件を満たすかどうかを判定する。流行ピーク位置Ｐがこれら数量的条件及び時間的条件の両方を満たした場合には、当該時間推移曲線は初期購入者を抽出可能なデータを表しているとみなし、その時間推移曲線に対応した対応商品を処理対象商品と判定する。このようにして処理対象となる商品を絞り込んだら、楽曲データの配信開始時期に相当する市場投入時期から流行ピーク位置Ｐより早い所定の期間が経過するまでの間に当該商品を購入した所定人数の消費者を、初期購入者として抽出する。
【０１４２】
以上説明した変形例によっても、前述した実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１４３】
なお、以上において、図１、図２２の各図中に示す矢印は信号の流れの一例を示すものであり、信号の流れ方向を限定するものではない。
【０１４４】
また、図５、図６、図９等に示すフローチャートは本発明を上記フローに示す手順に限定するものではなく、発明の趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で手順の追加・削除又は順番の変更等をしてもよい。
【０１４５】
また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。
【０１４６】
その他、一々例示はしないが、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。
【符号の説明】
【０１４７】
２００            サーバ（第１情報端末、初期購入者抽出システム、初期購入者推奨システム）
２１４            消費者データベース
４００            携帯端末（第２情報端末）
Ｎａｖｇ          平均販売数（第１基準数量）
Ｎ′ａｖｇ        平均累積販売数（第３基準数量）
Ｎｏ              基準数量（第２基準数量）
Ｎ′ｐ            累積販売数（累積値）
Ｐ１              第１の流行ピーク位置
Ｐ２              第２の流行ピーク位置
Ｐ３              衰退ピーク位置
Ｔａｖｇ          平均期間（基準期間）
【図１】
2011053855.tif 000003
【図２】
2011053855.tif 000004
【図３】
2011053855.tif 000005
【図４】
2011053855.tif 000006
【図５】
2011053855.tif 000007
【図６】
2011053855.tif 000008
【図７】
2011053855.tif 000009
【図８】
2011053855.tif 000010
【図９】
2011053855.tif 000011
【図１０】
2011053855.tif 000012
【図１１】
2011053855.tif 000013
【図１２】
2011053855.tif 000014
【図１３】
2011053855.tif 000015
【図１４】
2011053855.tif 000016
【図１５】
2011053855.tif 000017
【図１６】
2011053855.tif 000018
【図１７】
2011053855.tif 000019
【図１８】
2011053855.tif 000020
【図１９】
2011053855.tif 000021
【図２０】
2011053855.tif 000022
【図２１】
2011053855.tif 000023
【図２２】
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