(57)【要約】【課題】顧客が未購入のカテゴリの商品を効果的に案内する。【解決手段】販売支援システムは、所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定する購入順序決定手段と、対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定する顧客分類手段と、前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定する推奨カテゴリ決定手段と、前記推奨カテゴリに含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供する提供手段と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定する購入順序決定手段と、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定する顧客分類手段と、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定する推奨カテゴリ決定手段と、
前記推奨カテゴリに含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供する提供手段と、
を備える、販売支援システム。
【請求項２】
前記クラスタリング手段は、優良顧客についての、どのような順序で新規のカテゴリの商品を購入したかを表すカテゴリ購入順序を用いて、優良顧客を複数のクラスタに分類する、
請求項１に記載の販売支援システム。
【請求項３】
前記購入順序決定手段は、各クラスタに属する優良顧客のカテゴリ購入順序から各カテゴリの購入順序の平均を求め、当該平均に基づいて各クラスタの代表的なカテゴリ購入順序を決定する、
請求項１または２に記載の販売支援システム。
【請求項４】
前記推奨カテゴリに含まれる商品の中から、前記対象顧客に情報を提供する商品である推奨商品を、商品の購入率に基づいて決定する推奨商品決定手段を、さらに有する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の販売支援システム。
【請求項５】
コンピュータが行う販売支援方法であって、
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定するステップと、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定するステップと、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定するステップと、
前記推奨カテゴリの含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供するステップと、
を含む、販売支援方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売支援システム、販売支援方法および販売支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどを利用した電子商取引において、商品情報の提供を種々の手法によって行っている（特許文献１等）。例えば、ユーザの過去の購買履歴から、今後ユーザが購入すると予想される商品を案内する手法がある。また、ユーザが購入しようとしている商品と同時に購入されることが多い商品を案内する手法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−４５９０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の手法は、短期的な観点での購入点数および収益の増加を目的とした技術といえる。このような商品案内を採用しても、ユーザが今後も継続して同一のサイトで購入をしてくれるとは限らない。また、上記の手法では、ユーザの購入商品と同一あるいは類似するカテゴリの商品が案内されることが多いことから、その他のカテゴリの商品の購入に結びつかないという問題もある。
【０００５】
さらに、様々なオンラインショッピングサイトがあることを考慮すると、どのようなカテゴリの商品を購入する場合であっても利用してもらえるようなショッピングサイトになることが、長期的な収益増加につながる。
【０００６】
上記の事情を鑑み、本発明は、新規のカテゴリの商品を購入してもらえるような効果的な商品案内を行う販売支援技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、販売支援システムであって、
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定する購入順序決定手段と、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定する顧客分類手段と、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定する推奨カテゴリ決定手段と、
前記推奨カテゴリに含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
本態様において、前記クラスタリング手段は、優良顧客についての、どのような順序で新規のカテゴリの商品を購入したかを表すカテゴリ購入順序を用いて、優良顧客を複数のクラスタに分類してもよい。
【０００９】
本態様において、前記購入順序決定手段は、各クラスタに属する優良顧客のカテゴリ購入順序から各カテゴリの購入順序の平均を求め、当該平均に基づいて各クラスタの代表的なカテゴリ購入順序を決定してもよい。
【００１０】
本態様において、前記推奨カテゴリに含まれる商品の中から、前記対象顧客に情報を提供する商品である推奨商品を、商品の購入率に基づいて決定する推奨商品決定手段を、さらに有してもよい。ここで、商品の購入率は、全顧客を対象として算出される値であってもよいし、優良顧客を対象として算出される値であってもよいし、対象顧客と同じクラスタに属する優良顧客を対象として算出される値であってもよい。
【００１１】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む販売支援システムとして捉えることもできる。本発明は、コンピュータが実行する販売支援方法として捉えることもできる。また、本発明は、この方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム、あるいはこのコンピュータプログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【００１２】
たとえば、本発明の一態様に係る販売支援方法は、
コンピュータが行う販売支援方法であって、
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定するステップと、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定するステップと、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定するステップと、
前記推奨カテゴリの含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供するステップと、
を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の他の態様に係るプログラムは、上述の販売支援方法の各ステップ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】
【００１４】
本発明によれば、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を効果的に案内することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施形態に係る電子商取引システムの概略構成図である。
【図２】図２は、実施形態に係るレコメンドサーバのハードウェア構成を例示する図である。
【図３】図３は、レコメンドサーバの機能構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、レコメンドサーバに行う優良顧客のクラスタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は、レコメンドサーバが行う商品案内処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、購入履歴情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、優良顧客の各クラスタについての代表的カテゴリ購入順序の例を示す図である。
【図８】図８は、対象顧客が属するクラスタを決定する処理を模式的に説明する図である。
【図９】図９は、対象顧客に案内する商品のカテゴリを決定する処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明者らは、オンラインショッピングサイトにおけるユーザごとの購入情報を解析したところ、多くのカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上が、総売上の大部分を占めているという知見を得た。例えば、全部で約５００種類ある中カテゴリのうち、約５０以上のカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上がおおよそ半分を占め、約２０以上５０未満のカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上が残りの大半を占める。このように多くのカテゴリの商品を購入するユーザは、ほぼ全てのネット通販で一つのショッピングサイトを利用する優良顧客であるといえる。
【００１７】
ショッピングサイトの利用開始から優良顧客（例えば、中カテゴリで５０種類以上の商品を購入済みの顧客を優良顧客と定義する）になるまでには相当程度の時間がかかる。そこで、利用開始から優良顧客になるまでの時間を短縮して優良顧客化を促進することで、優良顧客の確保や売上の増大が達成できる。
【００１８】
本発明者らは、さらに、優良顧客の購入行動を分析して、優良顧客がどのような順序で新規のカテゴリの商品を購入したか（以下、カテゴリ購入順序とも称する）を求めたところ、カテゴリ購入順序はいくつかの少数のパターンに分類できることを見出した。すなわち、サービス利用開始から優良顧客に至るまでのカテゴリ購入順序はパターン化できる。そこで、優良以外の顧客がどのパターンに該当するかが判明すれば、該当パターンの購入順序に従った商品を案内することで、優良顧客化を促進可能であると考えられる。
【００１９】
本発明者らは、このような検討に基づいて、ユーザが未購入のカテゴリの商品のうち、購入に結びつく可能性が高い商品を案内することで、多種類のカテゴリの商品を購入する優良顧客化を促進できることに想到した。
【００２０】
以下、実施形態の詳細について、図面を参照しながら説明する。ただし、以下に説明する実施形態は一例にすぎず、本開示に係る販売支援システム、販売支援装置、販売支援方法および販売支援プログラムを以下に説明する具体的構成に限定するものではない。また、実施にあたっては、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用され、種々の改良や変形が行われてよい。
【００２１】
＜実施形態＞
［システム構成］
図１は、実施形態に係る電子商取引システムの概略構成図である。図１に示すように、電子商取引システム１は、ショッピングサーバ１００、データベース１０１、レコメンドサーバ２００を含む。電子商取引システム１は、ネットワークＮを介して電子商取引システム１を利用する端末１０２に接続される。図１は、３台の端末１０２に接続される例を示すが、接続される端末１０２の台数に制限はない。ネットワークＮは、例えば、インターネット等の世界規模の公衆パケット通信網であり、ＷＡＮ（Wide Area Network）やそ
の他の通信網が採用されてもよい。
【００２２】
ショッピングサーバ１００（以下単にサーバ１００とも称する）は、顧客に対し、電子商取引を実現するための商取引サイトを提供する。商取引サイトの基本機能として、商品情報の提供処理、商品の検索処理、および受注処理がある。商品情報の提供処理には、ユーザがリンクを辿ったり検索したりして所望の商品の情報を提供する形態と、レコメンドサーバ２００によって決定された商品の情報を提供する形態がある。
【００２３】
データベース１０１は、サーバ１００に接続される。データベース１０１は、本実施形態におけるサーバ１００と端末１０２との間で実行される電子商取引に使用される各種情報を格納する。データベース１０１は、例えば、顧客ごとの購入履歴の情報を格納する。また、データベース１０１は、商取引サイトにおいて商品を分類するカテゴリの情報等も格納する。なお、データベース１０１は、サーバ１００が備える補助記憶装置内に構築されてもよく、サーバ１００に接続される他のコンピュータに構築されてもよい。以下、データベース１０１は、サーバ１００が備える補助記憶装置内に構築されるものとして説明する。データベース１０１は、「記憶部」の一例である。
【００２４】
レコメンドサーバ２００は、顧客に対して案内する商品を決定する。レコメンドサーバ２００は、優良顧客をいくつかのクラスタに分類する機能と、クラスタごとに代表的なカテゴリ購入順序を決定する機能と、対象顧客がこれらクラスタのいずれに属するかを決定する機能と、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序と対象顧客の未購入のカテゴリとに基づいて推奨カテゴリを決定する機能と、推奨カテゴリの中からレコメンドする商品を決定する機能とを備える。レコメンドサーバ２００は、「販売支援システム」の一例である。
【００２５】
図１では、ショッピングサーバ１００とレコメンドサーバ２００とを異なるサーバとして実装する例を示しているが、これらのサーバが有する機能を１つのサーバで実現してもよい。逆に、ショッピングサーバ１００やレコメンドサーバ２００の機能を、複数のサーバで実現してもよい。
【００２６】
［構成］
図２は、実施形態に係るレコメンドサーバ２００のハードウェア構成を例示する図である。図２に示すように、サーバ２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２００ａ
、ＲＡＭ（Random Access Memory）２００ｂ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２００ｃ、Ｎ
ＩＣ（Network Interface Card）２００ｄを備える。
【００２７】
ＣＰＵ２００ａは、中央演算処理装置であり、ＲＡＭ２００ｂ等に展開された各種プログラムの命令およびデータを処理することで、ＲＡＭ２００ｂ、ＨＤＤ２００ｃ等を制御する。ＣＰＵ２００ａは、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のＣＰＵがマルチコア構成であってもよい。上記各部の少なくとも一部の処理がＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、数値演算プロセッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用プロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などによって提供されてもよい。また、上記各部の少なくとも一部が、ＦＰＧ
Ａ（Field-Programmable Gate Array）などの専用ＬＳＩ（Large Scale Integration）、その他のデジタル回路であってもよい。また、上記各部の少なくとも一部にアナログ回路が含まれてもよい。
【００２８】
ＲＡＭ２００ｂは、主記憶装置であり、ＣＰＵ２００ａによって制御され、各種命令やデータが書き込まれ、読み出される。ＨＤＤ２００ｃは、不揮発性の補助記憶装置であり、ＲＡＭ２００ｂにロードされる各種プログラム等、永続性が求められる情報が書き込まれ、読み出される。ＮＩＣ２００ｄは、ゲートウェイ等を介してインターネットに接続するためのインタフェースである。
【００２９】
図３は、実施形態に係るレコメンドサーバ２００の機能構成を示すブロック図である。レコメンドサーバ２００のＣＰＵ２００ａがＨＤＤ２００ｃに格納されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、図３に示す機能が実現される。すなわち、レ
コメンドサーバ２００は、購入履歴記憶部２０１、優良顧客抽出部２０２、クラスタリング部２０３、カテゴリ購入順序決定部２０４、クラスタ情報記憶部２０５、顧客分類部２０６、推奨カテゴリ決定部２０７、推奨商品決定部２０８、商品情報提供部２０９として機能する。これらの各機能部についての詳細は、処理内容を説明する際に詳しく説明する。なお、これらの機能部の一部又は全部は、ＣＰＵとプログラムによる実装に代わりに、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の専用の論理回路によって提供されても構わない。
【００３０】
ショッピングサーバ１００は、レコメンドサーバ２００と同様の構成を有するコンピュータであるため、説明は省略する。また、端末１０２は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）が想定されるが、スマートフォンやタブレット等の携帯端末、据置型の情報端末等
の各種端末装置が採用されてもよい。
【００３１】
［処理内容］
レコメンドサーバ２００が行う処理として、優良顧客をクラスタリングする処理と、非優良顧客に対して推奨商品を決定して商品案内をする処理とがある。以下、図面を参照して、それぞれ説明する。
【００３２】
（クラスタリング処理）
図４は、優良顧客をクラスタリングする処理のフローチャートである。このフローチャートにしたがって、クラスタリング処理を詳しく説明する。
【００３３】
ステップＳ１０１において、優良顧客抽出部２０２が、購入履歴記憶部２０１を参照して優良顧客の購入履歴情報を抽出する。
【００３４】
購入履歴記憶部２０１には、各顧客が過去に購入した商品に関する履歴情報が格納される。図６は、ある顧客についての購入履歴情報の一例を示す図である。購入履歴記憶部２０１は、図６に示すように、各顧客について、商品の購入日、購入商品の商品ＩＤ、商品カテゴリの大カテゴリ・中カテゴリ・小カテゴリ、商品名称などを記憶する。これらの情報以外に、購入金額や購入数量などを記憶してもよい。また、商品カテゴリなど商品に関する情報は、商品ＩＤと関連付けて商品マスタＤＢに格納しておき、商品マスタＤＢを参照する態様としても構わない。
【００３５】
優良顧客抽出部２０２は、購入履歴記憶部２０１を参照して、優良顧客を特定しその購入履歴情報を抽出する。本実施形態では、中カテゴリ単位で所定数種類以上の商品を購入済みの顧客を優良顧客とする。例えば、中カテゴリ総数が５００種類の場合に「所定数」は５０とするが、その具体的な数値はシステム要件に応じて適宜決定すればよい。ここでは、中カテゴリに着目しているが、大カテゴリや小カテゴリに着目してもよい。
【００３６】
ステップＳ１０２において、クラスタリング部２０３は、優良顧客についてのカテゴリ購入順序を決定する。本実施形態において、カテゴリ購入順序とは、商取引サイトの利用開始からどのような順序で新規のカテゴリ（ここでは中カテゴリ）の商品を購入したかを表す順序である。例えば、ある顧客の購入履歴が図６に示すものである場合、この顧客のカテゴリ購入順序は、「コピー用紙／プリンタ用紙」、「マーカー」、「収納用品」、「洗剤」という順序となる。クラスタリング部２０３は、全ての優良顧客についてカテゴリ購入順序を決定する。
【００３７】
ステップＳ１０３において、クラスタリング部２０３は、カテゴリ購入順序に基づいて、優良顧客をクラスタリングする。クラスタリングの手法は特に限定されず、任意の手法を採用してよい。クラスタリング部２０３は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法によってクラスタリングする。ｋ−ｍｅａｎｓ法ではクラスタ分割数ｋを与える必要があるが、この値
は適宜決定すればよい。本実施形態では、例えば、クラスタ分割数を５としてもよい。なお、ｋ−ｍｅａｎｓ法自体は公知の手法であるため、詳細な説明は省略する。
【００３８】
なお、クラスタリング部２０３は、ｋ−ｍｅａｎｓ法以外にも、最短距離法（Nearest neighbor法）、ｋ−ＮＮ法、最長距離法、ウォード法、群平均法などその他のクラスタリングアルゴリズムを採用してもよい。
【００３９】
ステップＳ１０４において、クラスタリング部２０３は、ステップＳ１０３で得られたそれぞれのクラスタの重心を算出する。クラスタ重心は、例えば、優良顧客のカテゴリ購入順序を特徴量空間内の点で表し、あるクラスタに属する特徴点の特徴量空間内での重心位置として求められる。
【００４０】
ステップＳ１０５において、カテゴリ購入順序決定部２０４は、各クラスタについての代表的なカテゴリ購入順序を求める。例えば、カテゴリ購入順序決定部２０４は、各クラスタについて、それぞれの中カテゴリの購入順序の平均値を求めて、この平均順序にしたがってクラスタについての代表的なクラスタ購入順序を決定する。
【００４１】
ステップＳ１０６において、ステップＳ１０４で求められたクラスタ重心と、ステップＳ１０５で求められた代表的なクラスタ購入順序が、クラスタ情報記憶部２０５に格納される。
【００４２】
図７は、クラスタリング処理の結果として得られる、各クラスタの代表的なカテゴリ購入順序を示す。クラスタリングの結果、似たような購入順序の傾向を有する優良顧客がまとめられ、その代表的なカテゴリ購入順序が求められる。
【００４３】
（商品案内処理）
図５は、非優良顧客に対して推奨する商品を決定し、当該商品を案内する商品案内処理のフローチャートである。このフローチャートにしたがって、商品案内処理について詳しく説明する。
【００４４】
なお、図５の処理の開始に先立って、商品案内をする対象の非優良顧客は既に決定されていることを前提とする。また、図５の処理が実行されるタイミングは特に限定されない。本実施形態では、ユーザがショッピングサーバ１００にアクセスした際に、当該ユーザが非優良顧客であれば、ショッピングサーバ１００からの指示に基づいてレコメンドサーバ２００が商品案内処理を実行する。
【００４５】
ステップＳ２０１において、顧客分類部２０６は、対象の非優良顧客（単に対象顧客と称する）の購入履歴を購入履歴記憶部２０１から取得する。ここで、対象顧客に購入実績が無い場合（Ｓ２０２−ＮＯ）は、対象顧客の分類が実行できないため、カテゴリ購入順序に基づく商品の案内処理は中止する。この場合、他の手法によって案内商品を決定してもよい。一方、対象顧客に購入実績がある場合（Ｓ２０２−ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２０３に進む。
【００４６】
ステップＳ２０３において、顧客分類部２０６は、対象顧客のカテゴリ購入順序を求め、このカテゴリ購入順序に基づいて、対象顧客がどのクラスタに属するかを決定する。顧客分類部２０６は、例えば図８に模式的に示すように、対象顧客のクラスタ購入順序の特徴量空間内での位置８１と最も近いクラスタ重心８２を有するクラスタ８３を、対象顧客が属するクラスタとして決定する。なお、対象顧客のカテゴリ購入順序と、クラスタのカテゴリ購入順序の類似度に基づいて分類を行えば、その他の手法で対象顧客が属するクラスタを決定してもよい。
【００４７】
ステップＳ２０４において、推奨カテゴリ決定部２０７は、対象顧客のカテゴリ購入順序と、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序に基づいて、対象顧客に案内する商品の中カテゴリを決定する。例えば、推奨カテゴリ決定部２０７は、対象顧客が未購入のカテゴリであって、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序が最も早いカテゴリを、推奨カテゴリとして決定してもよい。
【００４８】
たとえば、図９に示す例のように、対象顧客の属するクラスタの代表的な購入順序がリスト９１に示すようなものであり、対象顧客が「カテゴリＡ」「カテゴリＢ」「カテゴリＣ」のカテゴリの商品を購入済みの状況を考える。この場合、対象顧客が未購入であり、かつ、代表的購入リスト９１中で最も順序が早いカテゴリである「カテゴリＤ」が推奨カテゴリとして選択される。
【００４９】
なお、必ずしも購入順序が最も早いカテゴリを推奨カテゴリとする必要はなく、購入順序が早いほうから所定個（例えば、３個）以内のカテゴリの中から、適当な基準で選択したカテゴリを推奨カテゴリとしてもよい。ここでの選択基準の例として、同一クラスタ内の優良顧客の購入金額または購入回数が最も多いカテゴリを選択することが考えられる。あるいは、所定個のカテゴリの中からランダムに決定してもよい。
【００５０】
ステップＳ２０５において、推奨商品決定部２０８は、決定された推奨カテゴリ（中カテゴリ）に属する商品の中から、対象顧客に案内する商品を決定する。例えば、推奨商品決定部２０８は、推奨カテゴリの中から購入率の高い商品をランダムに１つまたは複数抽出して、推奨商品として決定することができる。ここでの購入率は、同一クラスタ内の優良顧客についての値であってもよいし、サイト内の全顧客についての値であってもよい。
【００５１】
ステップＳ２０６において、商品情報提供部２０９は、推奨商品に関する情報をデータベース１０１から取得して、サーバ１００に提供する。これにより、サーバ１００が商取引サイト上で、推奨商品に関する案内を対象顧客に提示できる。
【００５２】
［本実施形態の有利な効果］
本実施形態によれば、優良顧客をいくつかのクラスタに分類し、非優良顧客（対象顧客）の購入行動がどのクラスタに最も近いかを判断している。そして、最も近いクラスタのカテゴリ購入順序を参照して、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を推奨（案内）する。対象顧客は、類似するクラスタの優良顧客と同様の購入行動をすることが期待されるため、このようにして推奨される商品を対象顧客が購入する確率は比較的高いことが期待できる。このように、本実施形態によれば、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を、効果的に宣伝して、購入に結びつけることができる。
【００５３】
また、同一のショッピングサイトで多くのカテゴリを購入する顧客は、当該ショッピングサイトに対するロイヤルティーが高い顧客であり、今後も引き続き当該ショッピングサイトでの安定的に購入してくれることが期待できる。本実施形態のレコメンド機能により、顧客が優良顧客化するまでの時間を短縮でき、ショッピングサイトから見ると売上の増加が期待できる。
【００５４】
＜変形例＞
［優良顧客のクラスタリング処理の変形例］
上記の実施形態では、優良顧客のカテゴリ購入順序に基づいて、優良顧客のクラスタリングを行っているが、クラスタリング処理をする際にはその他の情報に着目してもよい。例えば、新規カテゴリを購入した際にサイト利用開始からの経過日時も考慮してクラスタリングをしてもよい。また、新規のカテゴリの購入順序に限定せず、重複も許して全ての
カテゴリの購入順序に基づいてクラスタリングをしてもよい。
【００５５】
さらには、カテゴリ購入順序以外の情報も考慮してクラスタリングをしてもよい。その他の情報として、例えば、顧客が企業の場合には業種・従業員数といった属性を考慮してもよい。
【００５６】
［対象顧客が属するクラスタの決定処理の変形例］
上記の実施形態では、優良顧客のクラスタリング処理と、対象顧客が属するクラスタの決定処理において、ともにカテゴリ購入順序に着目している。しかしながら、対象顧客がどのクラスタに属するかを決定する際に、優良顧客をクラスタリングする際に着目した情報とは異なる情報に基づいて処理を行ってもよい。
【００５７】
例えば、まず、カテゴリ購入順序に基づいて優良顧客をクラスタに分類する。そして、同一のクラスタ内の優良顧客についてカテゴリ購入順序以外の情報（特徴量）を取得して、特徴量空間内での重心を求め、対象顧客に関する同種の情報（特徴量）と最も近い重心を有するクラスタを、対象顧客が属するクラスタとして決定してもよい。カテゴリ購入順序以外に利用可能な情報としては、上記のクラスタリング処理の変形例に記載したものと同様の情報を利用可能である。
【００５８】
［商品案内処理の実行タイミングと案内方法の変形例］
上記の実施形態では、非優良顧客がショッピングサイトにアクセスした際に図５に示す商品案内処理が実行されて、ショッピングサイト上で商品が案内される例を説明した。しかしながら、図５に示す商品案内処理のうち、推奨商品の決定処理まではユーザがショッピングサイトにアクセスする前に実行しておいてもよい。例えば、定期的に全ての非優良顧客について推奨商品を決定して、記憶部に記憶しておいてもよい。
【００５９】
また、推奨商品に関する情報の提示は、必ずしもショッピングサイト上で行われなくてもよい。たとえば、電子メールによる案内広告などその他の手法によって行っても構わない。
【００６０】
［対象顧客の絞り込み］
上記の実施形態によって商品情報を提供する対象の顧客について、非優良顧客であるという条件以外の条件を課してもよい。例えば、購入済みの中カテゴリの数が閾値（例えば３）以上という条件を課してもよい。購入済みのカテゴリ数が多い場合には、対象顧客がどのクラスタに属するかの判断精度が高くなり、クラスタの代表的購入順序に基づく商品のレコメンドがより効果的になるためである。
【００６１】
また、非優良顧客の購入済みカテゴリ数が閾値以上ある場合であっても、当該非優良顧客がいずれのクラスタについても類似度が低い場合には、上記手法による商品情報提供の対象顧客としなくてもよい。例えば、非優良顧客の購入済みカテゴリが、いずれのクラスタについても代表的購入順序の上位に位置するカテゴリではない場合が該当する。このような場合、顧客が属するクラスタの判断精度が低下するため除外してもよい。
【００６２】
［コンピュータが読み取り可能な記録媒体］
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記サーバの設定を行うための管理ツール、ＯＳその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
【００６３】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報
を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリ等のメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。
【符号の説明】
【００６４】
１００：ショッピングサーバ    １０１：データベース    ２００：レコメンドサーバ
２０１：購入履歴記憶部    ２０２：優良顧客抽出部    ２０３：クラスタリング部
２０４：カテゴリ購入順序決定部    ２０５：クラスタ情報記憶部
２０６：顧客分類部    ２０７：推奨カテゴリ決定部    ２０８：推奨商品決定部
２０９：商品情報提供部
【図１】
2019212126.tif 000003
【図２】
2019212126.tif 000004
【図３】
2019212126.tif 000005
【図４】
2019212126.tif 000006
【図５】
2019212126.tif 000007
【図６】
2019212126.tif 000008
【図７】
2019212126.tif 000009
【図８】
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【図９】
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