(57)【要約】【課題】あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができるようにする。【解決手段】表現分類部４２は、発信情報取得部３１により取得された発信情報を、サービス又は商品に対するユーザの心情を表す因子の種類毎に分類する。ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子度、行動因子度、スイッチング因子度から、表現分類部４２により分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する。そして、ロイヤリティ度合い算出部４６は、特定した因子同士の関係又は度合いから、サービス又は商品に対するユーザの信頼度又は愛着度を示すロイヤリティ情報を出力する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
あるサービス又は商品に対する顧客の発信情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された発信情報を、サービス又は商品に対する顧客の心情を表す因子の種類毎に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された因子同士の関係又は度合いから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する出力手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の因子が、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子、および他の商品又はサービスへの切り替えに関する切替因子のうちの少なくとも２種類以上を含む請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記態度因子が、商品又はサービスに対する顧客の思い入れ又は好き嫌いに関する愛着度に関する因子、顧客の感情を表す感情表現に関する因子、他の顧客に対してその商品又はサービスを推奨する意向である推奨意向に関する因子、及びその商品又はサービスに対する今後の購入又は利用意思である購買意向に関する因子のうちの少なくとも１つを含む請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定手段が、複数種類の因子に対して異なる重み付けを行って、複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する請求項１から３のいずれか記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記分類手段により分類された複数種類の因子のそれぞれに対して、顧客がそのような心情となった要因を特定する要因特定手段をさらに備えた請求項１から４のいずれか記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の因子が、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、および商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子を少なくとも含み、
前記出力手段は、前記態度因子と前記行動因子の関係又は度合いの組み合わせから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力手段が、前記態度因子と前記行動因子の度合いが共に高い場合、顧客の信頼度又は愛着度が真実のものである旨を出力し、前記行動因子の度合いは高いが前記態度因子の度合いが低い場合、顧客の信頼度又は愛着度が見せかけのものである旨を出力し、前記態度因子の度合いは高いが前記行動因子の度合いが低い場合、顧客の信頼度又は愛着度が潜在的なものである旨を出力する請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
あるサービス又は商品に対する顧客の発信情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された発信情報を、サービス又は商品に対する顧客の心情を表す因子の種類毎に分類する分類ステップと、
前記分類ステップにおいて分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する特定ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された因子同士の関係又は度合いから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、入力されたテキストデータから対象表現、属性表現および評価表現からなる評価情報を抽出して出力する評価情報抽出装置が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、商品の購入履歴からロイヤリティを求める既存モデルに対して、購入履歴以外の閲覧情報等の他の履歴情報からロイヤリティを求める代替モデルを複数生成しておくことにより、購入履歴の無いユーザのロイヤリティを計測可能にする方法が開示されている。
【０００４】
特許文献３には、ロイヤリティ、客観評価、主観評価、特徴性、イメージ、認知度等の２以上の指標毎に目標値を設定して、ブランディング活動の結果を示すデータを取得して、指標毎に取得されたデータに基づいて目標値に対してブランディング活動の進捗率を算出することによって、データの解析を行うブランド価値解析装置が開示されている。
【０００５】
特許文献４には、多数のソーシャルメディア情報から、教師あり機械学習によってニュース素材となり得るソーシャルメディア情報を自動的に抽出するニュース素材抽出装置が開示されている。
【０００６】
特許文献５には、メディアに対するアクセス状況から行動属性情報を生成し、この行動属性情報に基づいて反復的にアクセスする訪問者の分布を示す情報であるメディアロイヤリティ情報を生成して、記事の内容の解析結果から得られた記事の特性に基づいて興味嗜好情報を生成して、メディアロイヤリティ情報と興味嗜好性情報をオーディエンス情報として提供する情報生成装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１４０３５９号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４７８６０号公報
【特許文献３】特開２０１７−０４５３８０号公報
【特許文献４】特開２０１７−２０１４３７号公報
【特許文献５】特開２０１８−００５３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができる情報処理装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
［情報処理装置］
請求項１に係る本発明は、あるサービス又は商品に対する顧客の発信情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された発信情報を、サービス又は商品に対する顧客の心情を表す因子の種類毎に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された因子同士の関係又は度合いから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する出力手段とを備えた情報処理装置である。
【００１０】
請求項２に係る本発明は、前記複数の因子が、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子、および他の商品又はサービスへの切り替えに関する切替因子のうちの少なくとも２種類以上を含む請求項１記載の情報処理装置である。
【００１１】
請求項３に係る本発明は、前記態度因子が、商品又はサービスに対する顧客の思い入れ又は好き嫌いに関する愛着度に関する因子、顧客の感情を表す感情表現に関する因子、他の顧客に対してその商品又はサービスを推奨する意向である推奨意向に関する因子、及びその商品又はサービスに対する今後の購入又は利用意思である購買意向に関する因子のうちの少なくとも１つを含む請求項２記載の情報処理装置である。
【００１２】
請求項４に係る本発明は、前記特定手段が、複数種類の因子に対して異なる重み付けを行って、複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する請求項１から３のいずれか記載の情報処理装置である。
【００１３】
請求項５に係る本発明は、前記分類手段により分類された複数種類の因子のそれぞれに対して、顧客がそのような心情となった要因を特定する要因特定手段をさらに備えた請求項１から４のいずれか記載の情報処理装置である。
【００１４】
請求項６に係る本発明は、前記複数の因子が、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、および商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子を少なくとも含み、
前記出力手段は、前記態度因子と前記行動因子の関係又は度合いの組み合わせから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する請求項１記載の情報処理装置である。
【００１５】
請求項７に係る本発明は、前記出力手段が、前記態度因子と前記行動因子の度合いが共に高い場合、顧客の信頼度又は愛着度が真実のものである旨を出力し、前記行動因子の度合いは高いが前記態度因子の度合いが低い場合、顧客の信頼度又は愛着度が見せかけのものである旨を出力し、前記態度因子の度合いは高いが前記行動因子の度合いが低い場合、顧客の信頼度又は愛着度が潜在的なものである旨を出力する請求項６記載の情報処理装置である。
【００１６】
[プログラム]
請求項８に係る本発明は、あるサービス又は商品に対する顧客の発信情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された発信情報を、サービス又は商品に対する顧客の心情を表す因子の種類毎に分類する分類ステップと、
前記分類ステップにおいて分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する特定ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された因子同士の関係又は度合いから、前記サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る本発明によれば、あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００１８】
請求項２に係る本発明によれば、あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００１９】
請求項３に係る本発明によれば、あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００２０】
請求項４に係る本発明によれば、全ての因子を一律的に扱ってサービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する場合と比較して、より精度の高い情報を得ることができる情報処理装置を提供することができる。
【００２１】
請求項５に係る本発明によれば、顧客のサービス又は商品に対する心情が形成された要因を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００２２】
請求項６に係る本発明によれば、サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度の類型を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００２３】
請求項７に係る本発明によれば、サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度の類型を把握することができる情報処理装置を提供することができる。
【００２４】
請求項８に係る本発明によれば、あるサービス又は商品に対して、顧客が継続的に利用する可能性を把握することができるプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態のロイヤリティ分析システムのシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるサーバ装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態におけるサーバ装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示したロイヤリティ測定部３２の機能構成について図４を説明するための図である。
【図５】サービス又は商品に対するユーザの心情を表す因子の種類の分類例を示す図である。
【図６】ロイヤリティ度合い算出部４６により算出されるロイヤリティ情報の一例を説明するための図である。
【図７】発信情報取得部３１により取得された発信情報の一例（発信情報例１）を説明するための図である。
【図８】発信情報取得部３１により取得された発信情報の他の例（発信情報例２）を説明するための図である。
【図９】要因特定部３３により特定される要因の分類例を説明するための図である。
【図１０】行動因子度と態度因子度の組み合わせによるロイヤリティ情報の評価例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２７】
図１は本発明の一実施形態のサーバ装置１０を含むロイヤリティ分析システムのシステム構成を示す図である。
【００２８】
本発明の一実施形態のロイヤリティ分析システムは、図１に示されるように、インターネット等のネットワーク３０により接続された情報処理装置であるサーバ装置１０、サーバ装置２０および複数の端末装置４０により構成される。ここで、サーバ装置２０は、例えば、ツイッター（登録商標）、ブログ、各種電子掲示板、各種の商品やサービスへの評価等の口コミを書込む情報投稿サイトのようなＳＮＳ（Social Networking Service：社会的ネットワークサービス）を提供している事業者により運営されており、ネットワーク３０を介して数多くのユーザに対してＳＮＳサービスを提供している。
【００２９】
なお、本実施形態では、サーバ装置２０がＳＮＳサイトを運営している場合を用いて説明するが、各種の商品やサービスを提供している企業により運営されており、その商品やサービスの利用者（顧客）がコメントや評価を書込むことができるようなサイトを運営している場合でも本発明は同様に適用可能である。
【００３０】
このようなＳＮＳサイトや情報投稿サイト等には、顧客であるユーザにより発信されたその商品やサービスに関する情報である発信情報が数多く書き込まれている。
【００３１】
そして、ロイヤリティ分析装置であるサーバ装置１０は、このようなＳＮＳサイトや情報投稿サイト等に書き込まれた各種の発信情報を分析することにより商品やサービスに対する顧客のロイヤリティ（又はロイヤルティ）の分析を行っている。
【００３２】
ここで、ロイヤリティ（loyalty）とは、その商品又はサービスに対するユーザ（顧客）の信頼度又は愛着度のことを意味する。すなわち例えば、ある商品に対してロイヤリティが高い状態（信頼度又は愛着度が高い状態）であれば、他人にその商品を勧める可能性や、ロイヤリティが高いユーザがその商品を継続的に購入する可能性が高いということになる。また、ブランドロイヤリティと表現される場合には、ユーザがある特定の企業ブランドの商品やサービスに対して抱く信頼度や愛着度を意味している。
【００３３】
そして、このようなロイヤリティは、今後ユーザが商品又はサービスを購入又は利用し続けるか否かや、ユーザがその商品又はサービスを他人に勧めるか否かを予測するための指標として使用される。例えば、ある商品又はサービスに対するロイヤリティが高い状態（信頼度又は愛着度が高い状態）であれば、この商品又はサービスを今後とも購入又は利用し続ける可能性や、他人にその商品又はサービスを勧める可能性が高いものと判断することができる。逆に、ある商品又はサービスに対するロイヤリティが低い状態（信頼度又は愛着度が高い状態）であれば、この商品又はサービスを今後とも購入又は利用し続ける可能性や、他人にその商品又はサービスを勧める可能性が低いと判断され、別の言い方をすれば、ロイヤリティが低いユーザは、今後他の商品又はサービスを利用又は購入する可能性が高いものと判断することができる。
【００３４】
また、端末装置４０は、それぞれ、商品又はサービスを購入又は使用したユーザが、その商品又はサービスに対する評価やコメント等の発信情報を、サーバ装置２０により提供されるＳＮＳサイト等に書き込むためのパーソナルコンピュータ（以下パソコンと略す。）である。なお、図１では、端末装置４０がパソコンである場合を用いて示しているが、端末装置４０が携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末装置等の他の装置であっても良い。
【００３５】
次に、本実施形態のロイヤリティ分析システムにおいてロイヤリティ分析装置として機能するサーバ装置１０のハードウェア構成を図２に示す。
【００３６】
サーバ装置１０は、図２に示されるように、ＣＰＵ１１、メモリ１２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置１３、ネットワーク３０を介して外部の装置等との間でデータの送信及び受信を行う通信インタフェース（ＩＦ）１４、タッチパネル又は液晶ディスプレイ並びにキーボードを含むユーザインタフェース（ＵＩ）装置１５を有する。これらの構成要素は、制御バス１６を介して互いに接続されている。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２または記憶装置１３に格納された制御プログラムに基づいて所定の処理を実行して、サーバ装置１０の動作を制御する。なお、本実施形態では、ＣＰＵ１１は、メモリ１２または記憶装置１３内に格納された制御プログラムを読み出して実行するものとして説明したが、当該プログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してＣＰＵ１１に提供することも可能である。
【００３８】
図３は、上記の制御プログラムが実行されることにより実現されるサーバ装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００３９】
本実施形態のサーバ装置１０は、図３に示されるように、発信情報取得部３１と、ロイヤリティ測定部３２と、要因特定部３３と、ロイヤリティ情報記憶部３４と、要因情報記憶部３５と、統計処理部３６を備えている。
【００４０】
発信情報取得部３１は、あるサービス又は商品に対するユーザ（顧客）の発信情報を取得する。具体的には、発信情報取得部３１は、ＳＮＳや各種の情報投稿サイト等に投稿された投稿情報やサービスや商品の評判、コメント等の発信情報の中から、ロイヤリティを調査したい特定のサービス又は商品に関する発信情報を取得する。なお、発信情報取得部３２により取得される発信情報の中には、ツイッター（登録商標）において他人の投稿内容（ツイート）を引用するリツイートの情報も含まれる。
【００４１】
ロイヤリティ測定部３２は、発信情報取得部３１により取得された発信情報に基づいて、発信情報を取得したサービス又は商品に対するユーザの信頼度又は愛着度であるロイヤリティを測定し、この信頼度又は愛着度を示す情報としてロイヤリティ情報を生成している。
【００４２】
ロイヤリティ情報記憶部３４は、ロイヤリティ測定部３２により生成されたロイヤリティ情報を記憶する。
【００４３】
要因特定部３３は、発信情報取得部３１により取得された発信情報に含まれる各種表現に対して、顧客がそのような心情となった要因を特定し、その特定結果を要因情報として出力する。なお、この要因特定部３３の具体的な動作については後述する。
【００４４】
要因情報記憶部３５は、要因特定部３３により出力された要因情報を記憶する。
【００４５】
統計処理部３６は、ロイヤリティ情報記憶部３４に記憶されているロイヤリティ情報と、要因情報記憶部３５に記憶されている要因情報とを用いた統計処理を行う。
【００４６】
また、統計処理部３６は、商品又はサービス毎のロイヤリティ情報の集計やユーザ毎のロイヤリティ情報の集計を行って、その商品やサービスに対するユーザのロイヤリティの傾向や、なぜそのようなロイヤリティとなっているのか等の要因分析を行う。
【００４７】
さらに、統計処理部３６は、ロイヤリティ情報と要因情報を用いて、ロイヤリティ測定部３２におけるロイヤリティの基準を調整する。
【００４８】
具体的には、統計処理部３６は、あるユーザの複数の商品又はサービスに対するロイヤリティの度合い（信頼度又は愛着度の度合い）の平均値を算出して、その平均値が他のユーザよりも高いユーザについては、ロイヤリティの判定基準を高くするような調整を行う。逆に、統計処理部３６は、あるユーザの複数の商品又はサービスに対するロイヤリティの度合いの平均値が他のユーザよりも低いユーザについては、ロイヤリティの判定基準を低くするような調整を行う。
【００４９】
つまり、統計処理部３６は、商品又はサービスに対する評価基準が他のユーザよりも緩いユーザについては、商品又はサービスについて良いコメントや評価を発信する頻度が高いので、ロイヤリティの判定基準が少し高くなるように調整する。また、統計処理部３６は、商品又はサービスに対する評価基準が他のユーザよりも厳しいユーザについては、商品又はサービスについて悪いコメントや評価を発信する頻度が高いので、ロイヤリティの判定基準が少し低くなるよう調整する。
【００５０】
次に、図３に示したロイヤリティ測定部３２の機能構成について図４を参照して説明する。
【００５１】
ロイヤリティ測定部３２は、図４に示すように、ロイヤリティ表現抽出部４１と、表現分類部４２と、態度因子度算出部４３と、行動因子度算出部４４と、スイッチング因子度算出部４５と、ロイヤリティ度合い算出部４６とから構成されている。
【００５２】
ロイヤリティ表現抽出部４１は、発信情報取得部３１により取得された発信情報から、ユーザのサービス又は商品に対する信頼度又は愛情度に関する表現を抽出する。具体的には、ロイヤリティ表現抽出部４１は、発信情報におけるテキストの語彙的な特徴（単語列、形態素列等）、構造的特徴（部分的な構文木等）、意味的な特徴（単語の意味、評価表現等）を用いた教師あり学習法により機械学習を行って抽出モデルを生成する。そして、ロイヤリティ表現抽出部４１は、生成された抽出モデルを用いて、ユーザの発信情報の中からサービス又は商品に対する信頼度又は愛情度に関する表現（ロイヤリティ表現）を抽出する。
【００５３】
なお、ロイヤリティ表現抽出部４１は、教師なし学習法により機械学習を行って抽出モデルを生成するようにしてもよい。また、ロイヤリティ表現抽出部４１は、抽出モデルを使用せずに、例えばどのような表現がサービス又は商品に対する信頼度又は愛情度に関する表現であるかが予め設定された情報を用いて、ユーザの発信情報の中から、ロイヤリティ表現を抽出するようにすることも可能である。
【００５４】
表現分類部４２は、発信情報取得部３１により取得された発信情報を、サービス又は商品に対するユーザの心情を表す因子の種類毎に分類する。この因子の種類の分類例を図５に示す。
【００５５】
図５に示した例では、因子の大分類として、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子、および他の商品又はサービスへの切り替えに関するスイッチング因子（切替因子）の３種類の因子分類が示されている。
【００５６】
そして、態度因子の小分類として、商品又はサービスに対する顧客の思い入れ又は好き嫌いに関する愛着度に関する因子、顧客の感情を表す感情表現に関する因子、他の顧客に対してその商品又はサービスを推奨する意向である推奨意向に関する因子、及びその商品又はサービスに対する今後の購入又は利用意思である購買意向に関する因子という４種類の因子分類が示されている。
【００５７】
なお、態度因子に、この４種類の因子分類のうちの少なくとも１つが含まれるようにすることによりロイヤリティの分析を行うことは可能である。
【００５８】
また、行動因子の小分類として、商品又はサービスに対する現在の使用・利用状況、頻度等に関する使用状況の因子が示されている。
【００５９】
さらに、スイッチング因子の小分類として、他の商品又はサービスに切り替える困難さや切替える意向に関するスイッチングバリアの因子と、競合する他の商品又はサービスとの比較等の他の商品又はサービスに関する競合製品の因子が示されている。
【００６０】
なお、本実施形態では、因子の大分類として、態度因子、行動因子及びスイッチング因子という３種類の因子分類を用いて説明するが、この３種類の因子分類のうちの少なくとも２種類以上を用いればロイヤリティの分析を行うことは可能である。
【００６１】
なお、表現分類部４２は、どのような表現をどの因子に分類するかを判定するための分類モデルを、教師あり学習方法により機械学習することにより生成しておく。そして、表現分類部４２は、生成した分類モデルを用いて、ロイヤリティ表現抽出部４１により抽出された各種表現を、どの因子に分類すべきかを判定する。なお、表現分類部４２による表現の因子分類の具体的については後述する。
【００６２】
態度因子度算出部４３は、表現分類部４２により態度因子であると算出された表現に基づいて態度因子度を算出する。この態度因子度とは、態度因子であると分類された表現に基づく商品又はサービスに対するユーザの信頼度又は愛着度を意味する。
【００６３】
行動因子度算出部４４は、表現分類部４２により行動因子であると算出された表現に基づいて行動因子度を算出する。この行動因子度とは、行動因子であると分類された表現に基づく商品又はサービスに対するユーザの信頼度又は愛着度を意味する。
【００６４】
スイッチング因子度算出部４５は、表現分類部４２によりスイッチング因子であると算出された表現に基づいてスイッチング因子度を算出する。このスイッチング因子度とは、スイッチング因子であると分類された表現に基づく商品又はサービスに対するユーザの信頼度又は愛着度を意味する。
【００６５】
ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子度算出部４３、行動因子度算出部４４、スイッチング因子度算出部４５によりそれぞれ算出された、態度因子度、行動因子度、スイッチング因子度を用いて、サービス又は商品に対するユーザの総合的な信頼度又は愛着度を示すロイヤリティ情報を出力する。
【００６６】
具体的には、ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子度、行動因子度、スイッチング因子度から、表現分類部４２により分類された複数種類の因子同士の関係又は度合いを特定する。そして、ロイヤリティ度合い算出部４６は、特定した因子同士の関係又は度合いから、サービス又は商品に対するユーザの信頼度又は愛着度を示すロイヤリティ情報を出力する。
【００６７】
なお、ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子度、行動因子度、スイッチング因子度という３種類の因子度を同じ重み付けで合算してロイヤリティ情報を算出するのではなく、３種類の因子に対して異なる重み付けを行って、３種類の因子同士の関係又は度合いを特定するようにしても良い。
【００６８】
次に、ロイヤリティ度合い算出部４６により算出されるロイヤリティ情報の一例について図６を参照して説明する。
【００６９】
図６に示したロイヤリティ情報例では、ロイヤリティ度合い（サービス又は商品に対するユーザの信頼度又は愛着度の度合い）をロイヤリティレベルという数値情報で表した場合が示されている。例えば、ロイヤリティレベルを＋２〜−２まで５段階で設定して、ロイヤリティ度合い算出部４６は、判定対象の発信情報のロイヤリティがとても高い場合には＋２という値を出力するようにする。
【００７０】
次に、発信情報取得部３１により取得された発信情報からロイヤリティ測定部３２がロイヤリティの測定を行う具体的な例について、図７、図８を参照して説明する。
【００７１】
例えば、図７に示すような発信情報例１に基づいてロイヤリティの測定を行う場合、ロイヤリティ測定部２１では、ロイヤリティ表現抽出部４１により、この発信情報例１から態度因子、行動因子、スイッチング因子となる表現の単語、フレーズ、文章を抽出する。
【００７２】
そして、表現分類部４２は、抽出されたそれぞれの因子が態度因子、行動因子、スイッチング因子のいずれに属するのか、またさらにそれぞれの因子の大分類のうちのいずれの小分類に属性するのかを判定して分類する。
【００７３】
そして、態度因子度算出部４３、行動因子度算出部４４、スイッチング因子度算出部４５では、それぞれの因子毎に各因子度を算出する。
【００７４】
一例として、態度因子度算出部４３、行動因子度算出部４４、スイッチング因子度算出部４５では、肯定的な表現については１ポイントを加算し、否定的な表現については１ポイントを減算して、それぞれの因子の種類毎にポイントを合計することにより因子度を算出する。
【００７５】
例えば、態度因子度算出部４３は、発信情報から抽出された「年々スタッフのマナーと料金体系が最悪になっています。」という感情表現の否定的な態度因子に対して「−１」というポイントを付加する。そして、態度因子度算出部４３は、態度因子の他の表現に付加されたポイントと合算した合計値を態度因子度として算出する。
【００７６】
また、行動因子度算出部４４、スイッチング因子度算出部４５も同様に、行動因子、スイッチング因子として分類された表現に対して付加されたポイントを合算することにより行動因子度、スイッチング因子度を算出する。
【００７７】
なお、態度因子度算出部４３、行動因子度算出部４４、スイッチング因子度算出部４５により算出されるそれぞれの因子度には上限及び下限を設けて、分類された表現の数が多くても、例えば−３〜＋３の範囲を限度とするようにしてもよい。
【００７８】
なお、図７に示した発信情報例１では、態度因子、行動因子、スイッチング因子それぞれにおいて否定的な表現が多く含まれているため、ロイヤリティ度合い算出部４６により算出されるロイヤリティレベルは例えば−２というようにロイヤリティが低いことを示すような値となる。
【００７９】
また、発信情報取得部３１により取得された発信情報の他の例を図８に示す。
【００８０】
図８に示した発信情報例２に対しても、ロイヤリティ測定部２１では、ロイヤリティ表現抽出部４１により、この発信情報例１から態度因子、行動因子、スイッチング因子となる表現の単語、フレーズ、文章を抽出する。ただし、この発信情報例２では、スイッチング因子として分類される表現は存在しない。
【００８１】
そして、態度因子度算出部４３、行動因子度算出部４４では、分類されたそれぞれの表現について肯定的な表現なのか否定的な表現なのかを判定して、ポイントを付与して、付与したポイントを合計することにより因子度を算出する。
【００８２】
例えば、図８に示す例では、態度因子度算出部４３は、発信情報から抽出された「初めは片言のカタカナ英会話だったのに、半年もするとアクセントが自然になってきました。」という文書や、「通うのも楽しいようで」というフレーズに対してそれぞれ１ポイントが付与されている様子が示されている。
【００８３】
そして、態度因子度算出部４３や行動因子度算出部４４は、態度因子、行動因子毎の付加ポイントの合計値を態度因子度、行動因子度として算出する。そして、ロイヤリティ度合い算出部４６は、算出された態度因子度、行動因子度に基づいて、最終的なロイヤリティ度合いを算出する。
【００８４】
なお、図８に示した発信情報例２では、態度因子、行動因子それぞれにおいて肯定な表現が多く含まれているため、ロイヤリティ度合い算出部４６により算出されるロイヤリティレベルは例えば＋２というようにロイヤリティが高いことを示すような値となる。
【００８５】
次に、図３に示した要因特定部３３の動作について具体的に説明する。要因特定部３３は、ロイヤリティ測定部３２のロイヤリティ表現抽出部４１により抽出され表現分類部４２により分類された複数種類の因子のそれぞれに対して、顧客がそのような心情となった要因を特定する。
【００８６】
具体的には、要因特定部３３は、図９に示すような要因の分類例に基づいて、発信情報から抽出された各因子に対して、ユーザがそのような心情となった要因がいずれの分類に属するのかを特定する。
【００８７】
例えば、「もう利用しません。」という因子が発信情報から抽出された場合、要因特定部３３は、その因子の要因が「機能」に関するものであるのか、「品質」に関するものであるのか「価格」に関するものであるのか、それとも「利便性」、「スタッフ」等の他の内容に関するものであるのかを特定する。
【００８８】
その結果、統計処理部３６において、例えばある商品又はサービスに対する否定的な表現について、要因特定部３３により特定された要因毎にランキングすることにより、その商品又はサービスの評判を落としている項目を把握することができるようになる。
【００８９】
なお、上記で説明した実施形態では、ロイヤリティ測定部３２により出力されるロイヤリティ情報がロイヤリティの度合いを示すロイヤリティレベルの値であったが、ロイヤリティ情報はこのようなものに限定されない。
【００９０】
このようなロイヤリティ情報の評価方法の他の例について図１０を参照して説明する。
【００９１】
この図１０に示した評価例では、ロイヤリティ度合い算出部４６は、行動因子度と態度因子度の２種類の因子度の組み合わせにより、ロイヤリティを評価する。
【００９２】
つまり、記複数の因子には、商品又はサービスに対する顧客の態度に関する態度因子、および商品又はサービスに対する顧客の購入又は利用行動に関する行動因子が少なくとも含まれる必要がある。
【００９３】
そして、ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子と行動因子の関係又は度合いの組み合わせから、サービス又は商品に対する顧客の信頼度又は愛着度を示す情報を出力する。
【００９４】
具体的には、ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子と行動因子の度合いが共に高い場合、ユーザのロイヤリティが真実のものであることを示す真のロイヤリティである旨を出力する。また、ロイヤリティ度合い算出部４６は、行動因子の度合いは高いが態度因子の度合いが低い場合、ユーザのロイヤリティが見せかけのものであることを示す見せかけのロイヤリティである旨を出力する。さらに、ロイヤリティ度合い算出部４６は、態度因子の度合いは高いが行動因子の度合いが低い場合、ユーザのロイヤリティが潜在的なものであることを示す潜在的なロイヤリティである旨を出力する。なお、態度因子と行動因子の度合いが共に低い場合、ロイヤリティ度合い算出部４６は、ユーザのロイヤリティが低いことを示すロイヤリティ無しの旨を出力する。
【００９５】
このような行動因子度と態度因子度の組み合わせによりロイヤリティの評価を行うことにより、例えば、広告情報を配信するのであれば、潜在的なロイヤリティのユーザを対象として、効果的な新規顧客の獲得を行うことが可能となる。また、例えば商品又はサービスからの離反防止を行うのであれば、見せかけのロイヤリティのユーザを対象とすることにより、現在のユーザが離れてしまうことを効果的に防止するようなことも可能となる。
【符号の説明】
【００９６】
１０    サーバ装置
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    記憶装置
１４    通信インタフェース（ＩＦ）
１５    ユーザインタフェース（ＵＩ）装置
１６    制御バス
２０    サーバ装置
３０    ネットワーク
３１    発信情報取得部
３２    ロイヤリティ測定部
３３    要因特定部
３４    ロイヤリティ情報記憶部
３５    要因情報記憶部
３６    統計処理部
４０    端末装置
４１    ロイヤリティ表現抽出部
４２    表現分類部
４３    態度因子度算出部
４４    行動因子度算出部
４５    スイッチング因子度算出部
４６    ロイヤリティ度合い算出部
【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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