(57)【要約】【課題】対象店舗に来店した来場者の動線データを分析して対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示できる販売支援システムを提供する。【解決手段】動線検出部６５ａは、商業施設の複数の来場者の動線データをそれぞれ検出する。分析部６５ｂは、動線検出部６５ａが検出した動線データを受け取って動線データを分析し、複数のサービス提供エリアのうちの対象店舗に入った来場者である対象者が対象店舗に来る直前に入った少なくとも一つの第１サービス提供エリア及び／または、対象店舗から出て直後に入った少なくとも一つの第２サービス提供エリアを動線データから抽出し、分析結果として、第１サービス提供エリアに入った来場者に占める、第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者の比率及び／または、第２サービス提供エリアに入った来場者に占める、対象店舗から直接第２サービス提供エリアに来た対象者の比率を算出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の空気調和装置（５０）が設置され且つ複数のサービス提供エリアを施設内に有する商業施設への来場者に関する情報を提供するための処理部（６５）を有する管理コンピュータ（６０）と複数のアクセスポイント（７０）とを備え、前記管理コンピュータと前記複数のアクセスポイントとがデータ伝送ライン（５２）で接続されている販売支援システムであって、
前記複数のアクセスポイントは、前記データ伝送ラインを前記複数の空気調和装置と共通化しており、
前記処理部は、
前記商業施設の複数の来場者の動線データをそれぞれ検出する検出部（６５ａ）と、
前記検出部が検出した前記動線データを受け取って前記動線データを分析する分析部（６５ｂ）と
を有し、
前記分析部は、複数の前記サービス提供エリアのうちの対象店舗に入った来場者である対象者が前記対象店舗に来る直前に入った少なくとも一つの第１サービス提供エリア及び／または、前記対象店舗から出て直後に入った少なくとも一つの第２サービス提供エリアを前記動線データから抽出し、分析結果として、前記第１サービス提供エリアに入った来場者に占める、前記第１サービス提供エリアから直接前記対象店舗に来た前記対象者の比率及び／または、前記第２サービス提供エリアに入った来場者に占める、前記対象店舗から直接前記第２サービス提供エリアに来た前記対象者の比率を算出する、販売支援システム。
【請求項２】
前記処理部の前記分析結果を記憶する記憶部（６４）をさらに備える、
請求項１に記載の販売支援システム。
【請求項３】
前記処理部は、前記分析部の前記分析結果を提示する提示部（６５ｃ）をさらに有する、
請求項１または請求項２に記載の販売支援システム。
【請求項４】
前記分析部は、前記分析結果として、前記第１サービス提供エリアから直接前記対象店舗に来た前記対象者の人数及び／または、前記対象店舗から直接前記第２サービス提供エリアに来た前記対象者の人数を算出する、
請求項３に記載の販売支援システム。
【請求項５】
前記分析部は、前記対象者が前記対象店舗の直前に入った前記第１サービス提供エリアに来る直前に入った少なくとも一つの第３サービス提供エリアを前記動線データから抽出し、前記分析結果として、前記第３サービス提供エリアから直接前記第１サービス提供エリアに入った直後に前記第１サービス提供エリアから前記対象店舗に来た前記対象者に関する統計データを生成する、
請求項４に記載の販売支援システム。
【請求項６】
前記分析部は、設定される分類条件に従って前記分析結果の分類を行なう機能を持つ、
請求項３から５のいずれか一項に記載の販売支援システム。
【請求項７】
前記分類条件及び／又は提示条件を入力する入力部（６２）をさらに備え、
前記分析部及び／又は前記提示部は、前記入力部から入力される前記分類条件及び／又は前記提示条件に基づいて前記分析結果を生成して提示する、
請求項６に記載の販売支援システム。
【請求項８】
前記分析部は、前記商業施設の出入口エリアを前記第１サービス提供エリアとみなし、前記商業施設に入場後直接前記対象店舗に来た前記対象者に関する統計データを生成する
請求項１から７のいずれか一項に記載の販売支援システム。
【請求項９】
前記検出部は、来場者が持つ携帯無線端末の受信データを使って前記携帯無線端末の動線を検出することにより、前記商業施設の複数の来場者の前記動線データをそれぞれ検出する、
請求項１から８のいずれか一項に記載の販売支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のサービス提供エリアを施設内に有する商業施設への来場者に関する情報を提供する販売支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ショッピングモール、アウトレットモール、高層ビル内のデパート或いは地下街のように多数の店舗が入っている商業施設では、施設内に入った来場者の位置を携帯電話機などの無線発信機によって特定し、来場者の移動状況を情報として収集分析することが行われている。例えば特許文献１（特開２００２−２８８７９３号公報）に記載されている情報収集システムでは、位置検知データから顧客が通過した経路の経路データを算出する。この情報収集システムは、例えば顧客が通過した経路から競合店などに立ち寄ったなどの情報を得ることのできるシステムである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上述の特許文献１に記載されている情報収集システムが提供する情報以外にも、来場者の移動経路に関する情報つまり動線データを異なる角度から分析することによって効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提供することのできる余地が残されている。
【０００４】
本発明の課題は、対象店舗に来店した来場者の動線データを分析して対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示できる販売支援システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一観点に係る販売支援システムは、管理コンピュータと複数のアクセスポイントとを備えている。管理コンピュータは、複数の空気調和装置が設置され且つ複数のサービス提供エリアを施設内に有する商業施設への来場者に関する情報を提供するための処理部を有する。管理コンピュータと複数のアクセスポイントとがデータ伝送ラインで接続されている。複数のアクセスポイントは、データ伝送ラインを複数の空気調和装置と共通化している。
【０００６】
処理部は、商業施設の複数の来場者の動線データをそれぞれ検出する検出部と、検出部が検出した動線データを受け取って動線データを分析する分析部とを有する。
【０００７】
分析部は、複数のサービス提供エリアのうちの対象店舗に入った来場者である対象者が対象店舗に来る直前に入った少なくとも一つの第１サービス提供エリア及び／または、対象店舗から出て直後に入った少なくとも一つの第２サービス提供エリアを動線データから抽出し、分析結果として、第１サービス提供エリアに入った来場者に占める、第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者の比率及び／または、第２サービス提供エリアに入った来場者に占める、対象店舗から直接第２サービス提供エリアに来た対象者の比率を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】屋内空間の一例を説明するためのレイアウト図。
【図２】一実施形態に係る販売支援システム及び販売支援システムの構成の概要を説明するためのブロック図。
【図３】販売支援システム及び販売支援システムの構成の概要を説明するためのブロック図。
【図４】時系列位置データを説明するための概念図。
【図５】エリアＩＤとアクセスポイントＩＤとを紐付けするための紐付けデータを説明するための図。
【図６】滞在エリア順序データを説明するための概念図。
【図７】来場者の動線の一例を説明するためのレイアウト図。
【図８】分析部が統合したデータの一例を説明するための概念図。
【図９】分析部により分析された分析結果の一例を示す図。
【図１０】来店比率の順に並べて表示された分析結果の一例を示す図。
【図１１】来店者数の順に並べて表示された分析結果の一例を示す図。
【図１２】受信データから分析結果の報告データを作成するまでの手順の一例を示すフローチャート。
【図１３】時系列位置データから滞在エリア順序データを作成する手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】販売支援システムの活用の一例を説明するための概念図。
【図１５】２つ前に滞在したサービス提供エリアの来店比率の計算方法を説明するための概念図。
【図１６】２つ前に滞在したサービス提供エリアについての分析を説明するためのブロック図。
【図１７】２つ前に滞在したサービス提供エリアについての分析結果を説明するための図。
【図１８】直後に滞在したサービス提供エリアについての分析を説明するためのブロック図。
【図１９】直後に滞在したサービス提供エリアについての分析結果を説明するための図。
【図２０】変形例１Ｃを説明するための概念図。
【図２１】変形例１Ｄを説明するための概念図。
【図２２】変形例１Ｅを説明するための概念図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態に係る販売支援システムについて図面を用いて説明する。図１は、販売支援システムを使って情報を提供する商業施設の一例であるショッピングモールの１階の平面図である。ショッピングモール５００には、サービス提供エリアとして、複数の店舗５０１と、イベント会場５０２と、子供向けの遊び場５０３と、通路５０４と、出入口５０５とを備えている。一つの店舗５０１は、破線で仕切られた一つの区画である。通路５０４は、斜線で示された領域である。なお、トイレなどの他の領域は、この実施形態の説明には必要ないため記載を省いている。図１に示されているように、ショッピングモール５００には、複数の空調室内ユニット２０が施設の全体にわたって配置されている。
【００１０】
図２に示されている各アクセスポイント７０は、商業施設の天井に設けられている各空調室内ユニット２０に配置されている。１台の空調室内ユニット２０には、１台のアクセスポイント７０とともに１台の室内機３０が設置されている。
【００１１】
図２は、本発明の一実施形態に係る販売支援システムの構成の概要を説明するためのブロック図である。図２に示されている販売支援システム１０は、空気調和装置５０と兼用する部分を備えることで、低コストであるにもかかわらず高い性能を有している。そこで、以下の一実施形態の説明では、空気調和装置５０を簡単に説明した後に販売支援システムについて説明する。
【００１２】
（１）全体構成
図２に示されている販売支援システム１０は、ショッピングモール５００に設置されている空気調和装置５０を使って構成されている。複数台の室外機４０のそれぞれに複数台の室内機３０が接続されて、ショッピングモール５００内の空気調和を行うための空気調和装置５０が構成されている。図２の全ての室内機３０と全ての室外機４０は、空調制御装置５１によって制御されている。室内機３０と室外機４０はデータ伝送ライン５２で接続されている。また、空調制御装置５１と室外機４０及び室内機３０との間は、データ伝送ライン５２、ゲートウェイ５３及びネットワーク伝送ライン５４で繋がれている。また、室内機３０を含む各空調室内ユニット２０は、空調用電源線９０に接続されている。この空調室内ユニット２０のアクセスポイント７０も空調用電源線９０から電力を供給される。空気調和装置５０は、各室外機４０に複数台の室内機３０が並列に接続されているマルチタイプの空気調和装置である。
【００１３】
（２）販売支援システム１０の構成
図３に示されているように、販売支援システム１０は、データ伝送ライン５２で接続されている管理コンピュータ６０と複数台のアクセスポイント７０とで構成されている。管理コンピュータ６０と複数台のアクセスポイント７０とを接続するデータ伝送ライン５２は、空気調和装置５０のデータ伝送ライン５２と共通化されている。
【００１４】
（２−１）アクセスポイント７０
各アクセスポイント７０は、例えばＷｉ-Ｆｉなどの規格に準拠した無線ＬＡＮ（Local Area Network)又はBluetooth（登録商標）などの規格に準拠した無線ＰＡＮ（Personal Area Network）に用いられ、例えば無線通信機能を有する携帯電話やスマートフォンなどの携帯無線端末１００との間で通信を行なうことができる。そして、各アクセスポイント７０は、受信データに含まれる伝達内容の他に、受信データを受信した受信時刻、及び携帯無線端末１００を識別するための携帯ＩＤ（identification）を検知することができる。各アクセスポイント７０は、データ伝送ライン５２を通じて、内部に保持している自身のアクセスポイントＩＤとともに、伝達内容、受信時刻及び携帯ＩＤを管理コンピュータ６０の通信部６１に送信することができる。
【００１５】
（２−２）管理コンピュータ６０
管理コンピュータ６０は、データ伝送ライン５２を通じて、各アクセスポイント７０との間でデータの送受信を行なう通信部６１と、例えばキーボードの文字信号などの管理コンピュータ６０の内部で処理可能な入力信号を管理コンピュータ６０の外部から内部に入力するための入力部６２と、管理コンピュータ６０の外部に対して情報を出力するための出力部６３と、管理コンピュータ６０に対して例えばデータ伝送ライン５２及び入力部６２から与えられたデータ及び各種プログラムを記憶する記憶部６４と、例えばデータ伝送ライン５２及び入力部６２から与えられたデータ並びに記憶部６４に記憶されているデータを処理する処理部６５を備えている。
【００１６】
（２−２−１）記憶部６４
記憶部６４は、複数のアクセスポイント７０が配置されている屋内空間のマップデータを記憶するマップデータ記憶領域６４ａと、携帯無線端末１００の受信データを記憶するための受信データ記憶領域６４ｂと、検出された動線に関する動線データを記憶するための動線データ記憶領域６４ｃと、処理部６５における処理作業中の作業データを記憶するための作業データ記憶領域６４ｄと、分析結果を記憶する分析結果記憶領域６５ｅとを有する。
【００１７】
（２−２−２）処理部６５
処理部６５は、ＣＰＵを含んで構成されている。処理部６５のＣＰＵは、記憶部６４に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、動線検出部６５ａ、分析部６５ｂ及び提示部６５ｃとして機能する。
【００１８】
（２−２−２−１）動線検出部６５ａ
動線検出部６５ａは、複数のアクセスポイント７０で受信される各携帯無線端末１００の受信データ使って、携帯無線端末１００の動線を検出し、ショッピングモール５００の複数の来場者の動線データをそれぞれ取得する。具体的には、動線検出部６５ａは、例えば、受信データ記憶領域６４ｂに記憶されている１日分の受信データから、図４に示されているような時系列位置データを生成する。図４の「年月日」は、管理コンピュータ６０の記憶部６４に記憶されているカレンダーから付与される。受信時刻及びアクセスポイントＩＤ（図４にはＡＰ  ＩＤと記す）は、動線検出部６５ａによって、受信データ記憶領域６４ｂから読み出された同一の携帯ＩＤを含む受信データより抽出されたものである。図４には、アドレスＭＲＴ１〜ＭＲＴｎが付されたｎ台の携帯無線端末１００の時系列位置データが示されている。動線検出部６５ａは、抽出した同一の携帯ＩＤを含むデータを時系列に並べる。
【００１９】
図５には、サービス提供エリアを識別するためのエリアＩＤとアクセスポイントＩＤとを紐付けするための紐付けデータが示されている。この紐付けデータは、マップデータ記憶領域６４ａに記憶されているマップデータに含まれている。次に、動線検出部６５ａは、マップデータ記憶領域６４ａに記憶されている紐付けデータを参照して、図６に示されているように携帯ＩＤ毎に分類されている滞在エリア順序データを作成する。図６の滞在エリア順序データからは、アドレスＭＲＴ１が付された携帯無線端末１００を持っている来場者は、「東側出入口」（エリアＩＤ＝Ａｒ００１）から来場し、「映画館」（エリアＩＤ＝Ａｒ１０１）、「店Ａ」（エリアＩＤ＝Ａｒ１０４）、そして「Ｅ広場」（エリアＩＤ＝Ａｒ１３０）の順に滞在したことが読み取れる。この読み取れた経路を結ぶことによって、図６のアドレスＭＲＴ１の携帯無線端末１００を持っている来場者の動線が、図７に示されている動線ＭＬ１であることが分かる。図６に示されている滞在エリア順序データは、動線検出部６５ａが記憶部６４に命じて、動線データ記憶領域６４ｃに記憶される。
【００２０】
なお、図５に示されているように、基準となる基準滞在時間を予め設定しておくことができる。基準滞在時間を超えない場合には直前に居たとは判断しないようにして、サービス提供エリアでサービスを受けずに単に素通りした場合を直前の滞在エリアから除くように設定することができる。この基準滞在時間は、エリアごとに設定時間を異ならせることもできる。以下の説明では、基準滞在時間を満たした動線データの解析について説明する。
【００２１】
（２−２−２−２）分析部６５ｂ
分析部６５ｂは、動線検出部６５ａが検出した動線データを受け取って動線データを分析する。例えば、販売支援システム１０の操作者が入力部６２から年月、平日・休日、時間帯などの条件を入力すると、分析部６５ｂが、動線データ記憶領域６４ｃより読み出した滞在エリア順序データから入力された条件に合致するデータを抽出して統合する。このように、分析部６５ｂが統合したデータの一例が図８に示されている。図８に示されているデータを抽出するために入力された条件は、「７月」の「平日」であって、受信時刻が「１５：００から１６：００」にショッピングモール５００を利用したというものである。分析部６５ｂが統合したデータは、作業データ記憶領域６４ｄに記憶される。
【００２２】
さらに、分析部６５ｂには、前述の条件の下で、「店Ａ」について分析するように、入力部６２から分析対象の情報が入力される。その分析対象の情報を入力部６２から受け取った分析部６５ｂは、図８に示されているデータを作業データ記憶領域６４ｄから読み出し、「店Ａ」の直前の滞在エリアのエリアＩＤが同じ値を示す携帯無線端末１００の数をカウントする。図８に示されているアドレスＭＲＴ１の携帯無線端末１００を持った来場者は、「店Ａ」に入場する前に「映画館」（エリアＩＤがＡｒ１０１）に居た。この「店Ａ」に入場する前に「映画館」に居たという情報により、直前の滞在エリアが「映画館」というデータの滞在者の総数が１つ増加する。携帯ＩＤとエリアＩＤを使ってこのような計算を繰り返し、「７月」の「平日」の「１５：００から１６：００」に「店Ａ」の前に「映画館」を訪れた来場者の総数をカウントする。このとき、分析部６５ｂは、同じ携帯ＩＤとエリアＩＤを持つものが複数回認識されても、複数回をまとめて１回とカウントする。
【００２３】
また、分析部６５ｂは、「７月」の「平日」の「１５：００から１６：００」に「映画館」を訪れた来場者の直前滞在エリアの滞在者総数をカウントする。分析部６５ｂは、前述の「店Ａ」の前に「映画館」を訪れた来場者の総数を「映画館」の直前滞在エリアの滞在者総数で割って「店Ａ」に来店した来店比率を算出する。このようにして分析部６５ｂにより分析された分析結果の一例が図９に示されている。図９に示されているような分析結果は、分析部６５ｂが記憶部６４に命じて、分析結果記憶領域６４ｅに記憶される。
【００２４】
（２−２−２−３）提示部６５ｃ
提示部６５ｃは、図９に示されているような分析部６５ｂの分析結果を提示する。提示部６５ｃは、出力部６３に命じて、出力部６３の例えば表示画面に図９のデータを表の形式で表示させる。
【００２５】
表示方法は任意に設定できるが、例えば、図１０に示されているように、来店比率の順に並べて表示させる形式や、図１１に示されているように、「店Ａ」に来店した来店客数の従に並べて表示させる形式を設定することができる。
【００２６】
（３）販売支援システム１０の動作
（３−１）分析の手順
上述の販売支援システム１０の受信データ記憶領域６４ｂに記憶されている受信データから分析結果の報告データを作成するまでの手順の一例をまとめると図１２及び図１３のようになる。先ず、動線検出部６５ａが、受信データ記憶領域６４ｂに記憶されている受信データから、図４に示されているような時系列位置データを生成する（ステップＳ１）。次に、動線検出部６５ａが、時系列位置データから滞在エリア順序データを作成する（ステップＳ２）。
【００２７】
ステップＳ２の詳細な例が図１３に示されている。まず、ステップＳ1１で、滞在エリア順序データを作成するための携帯無線端末１００の時系列位置データ（図１３には「携帯データ」と記す）の有無を判断する。携帯無線端末１００の時系列位置データが残っていなければ、動線検出部６５ａは作業を終了する。時系列位置データが有れば、動線検出部６５ａは、一つの携帯無線端末１００に対応する時系列位置データを一つ抽出する（ステップＳ１２）．次のステップＳ１３では，滞在時間をカウントするためのパラメータ「滞在」に「未」という値を代入する。なお、このパラメータ「滞在」に代入される値は、「未」又は「中」である。
【００２８】
次にステップＳ１４に進み、動線検出部６５ａは、処理を行なっていない時系列位置データのうちの最も早い受信時刻のデータを一つ抽出する。そして、動線検出部６５ａは、アクセスポイントＩＤが記憶部６４（図１３にはＤＢと記す）に登録されているエリアＩＤがあるか否かを検索する（ステップＳ１５）。アクセスポイントＩＤに紐付けされているエリアＩＤがあれば、次のステップＳ１６に進み、動線検出部６５ａは、パラメータ「滞在」の値が「中」であるか否かを判断する。このステップＳ１６の判断に用いられるパラメータ「滞在」は、その値が「未」ならば、未だ何処にも滞在していないことを表し、その値が「中」ならば、いずれかのエリアに滞在中であることを表す。
【００２９】
ステップＳ１６でパラメータ「滞在」の値が「中」であれば、次のステップＳ１７に進み、動線検出部６５ａは、エリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと同じか否かを判断する。ステップＳ１７でエリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと同じと判断されるということは、依然として同じエリアに留まっているということである。そこで、動線検出部６５ａは、次のステップＳ１８に進み、そのエリアでの滞在時間を更新して次のステップＳ１９に進む。滞在時間の更新は、ステップＳ１８に進むまでのそのエリアの滞在時間に受信データの受信間隔ΔＴを加算することである。
【００３０】
ステップＳ１９では、動線検出部６５ａは、一つの携帯無線端末１００に対応する時系列位置データが全て終了したか否かを判断する。例えば、アドレスＭＲＴ１の携帯無線端末１００に対して、時系列位置データについての滞在エリア順序データの作成が終了したか否かのような判断をする。一つの携帯無線端末１００に対応する時系列位置データが全て終了すれば、ステップＳ１１に戻って、次の携帯無線端末１００に対応する時系列位置データの処理を開始するか否かを判断する。一つの携帯無線端末１００に対応する時系列位置データが全て終了しているのでなければ、ステップＳ１４に戻って、次の動線検出部６５ａは、処理を行なっていない時系列位置データのうちの最も早い受信時刻のデータ、つまり次の受信時刻のデータを一つ抽出して、上述の処理を継続する。
【００３１】
ところで、ステップＳ１５でアクセスポイントＩＤに対応するエリアＩＤが存在しなかったときは、ステップＳ２０に進み、動線検出部６５ａは、パラメータ「滞在」の値が「中」であるか否かを判断する。パラメータ「滞在」の値が「中」であれば、それまでにあるエリアに滞在していたと判断できるので、ステップＳ２１に進み、動線検出部６５ａは、例えば一つ前の受信時刻のエリアＩＤ、そのエリアＩＤが示すエリアでの滞在の開始時間と終了時間を書き出す。終了時間は、一つ前の受信時刻であり、開始時間は終了時間から滞在時間を差し引いて求められる。そして、動線検出部６５ａは、滞在時間をリセットし、パラメータ「滞在」の値を「未」に変更する。もし、ステップＳ２０でパラメータ「滞在」の値が「中」でないと判断されれば、動線検出部６５ａは、ステップＳ２２に進み、滞在時間をリセットして、パラメータ「滞在」の値を「未」に維持したまま次のステップに進む。ステップＳ２１でも、ステップＳ２２でも、いずれの場合も次に行われる処理は同じステップＳ１９の処理である。
【００３２】
また、ステップＳ１６でパラメータ「滞在」の値が「中」でないと判断されたときは、ステップＳ２３に進み、動線検出部６５ａは、エリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと同じか否かを判断する。ステップＳ２３でエリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと同じと判断されるということは、同じエリアに留まっているということである。そこで、動線検出部６５ａは、次のステップＳ２４に進み、そのエリアでの滞在時間を更新するとともにパラメータ「滞在」の値を「中」に変更して次のステップＳ１９に進む。もし、ステップＳ２３でエリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと異なると判断されれば、動線検出部６５ａは、ステップＳ２５に進み、滞在時間をリセットして、パラメータ「滞在」の値を「未」に維持したまま次のステップに進む。ステップＳ２４でも、ステップＳ２５でも、いずれの場合も次に行われる処理は同じステップＳ１９の処理である。
【００３３】
さらに、ステップＳ１７でエリアＩＤが一つ前の受信時刻のデータと同じでないと判断されれば、それはそのエリアから他のエリアに移動したということであるから、ステップＳ２６に進み、動線検出部６５ａは、例えば一つ前の受信時刻のエリアＩＤ、そのエリアＩＤが示すエリアでの滞在の開始時間と終了時間を書き出す。そして、動線検出部６５ａは、滞在時間をリセットし、パラメータ「滞在」の値を「未」に変更して、次のステップＳ１９に進む。
【００３４】
以上のようにして、図１２のステップＳ２を終了してステップＳ３に進むと、分析部６５ｂが、動線データ記憶領域６４ｃより読み出した滞在エリア順序データから入力された条件に合致するデータを抽出して統合する。また、分析部６５ｂは、入力部６２から入力されたエリアについて、その直前の各エリアＩＤを特定して、特定した各エリアＩＤを持つエリアの滞在者の総数を算出する（ステップＳ４）。さらに、分析部６５ｂは、入力部６２から入力されたエリアについて、入力されたエリアへその直前の各エリアＩＤから来店した来店比率を算出する（ステップＳ５）。来店比率は、直前のエリアからの来店者数を直前のエリアの滞在者総数で除して得られる。次のステップＳ６では、提示部６５ｃは、出力部６３に命じて、図９や図１０や図１１に示されているような分析部６５ｂの分析結果を提示する。
【００３５】
例えば、図１１の来店者数の順に並んだデータを見ると、来店者数が最も多いグルメモールにいる滞在者に集客のための宣伝や広告などを行うことをすぐに思いつくかもしれない。しかし、来店比率の順に並んだ図１０を見ると、玩具売場、喫茶店及び映画館に入場して滞在した後に「店Ａ」に来店する確率が高いことが分かるので、「店Ａ」の経営者は、玩具売場、喫茶店及び映画館に滞在している滞在者に対して宣伝や広告を行い、効率良く来店者を増やすことができる。
【００３６】
（４）販売支援システム１０の他の活用例
図１４は、販売支援システム１０の活用の一例を説明するための概念図である。図１４には、ショッピングモール５００以外の施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃが記載されている。そして、それぞれの施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃにも、ショッピングモール５００に設置された販売支援システム１０と同様の販売支援システム１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃが設けられている。例えばショッピングモール５００の販売支援システム１０の管理コンピュータ６０は、ルータ１３で接続している通信網１２を介してセンター１１の分析サーバに接続されている。同様に、各施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃの販売支援システム１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃも、各管理コンピュータ６０Ａ，６０Ｂ，６０Ｃがセンター１１の分析サーバに接続されている。センター１１の分析サーバは、ショッピングモール５００だけでなく、近隣の施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃのデータも入手できるように構成されている。例えば、「店Ａ」の経営者が近隣の施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃにも「店Ａ」と同種の店舗を所有していれば、「店Ａ」の経営者は、上述の販売支援システム１０を使った販売支援を近隣の施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃでも行い、全体のデータを統合して「店Ａ」の販売支援に活用することができる。
【００３７】
また、同じ系列のショッピングモールでも、レイアウトやテナントが違う場合もあり、異なる場所に立地している商業施設には地域性、顧客層等の差がある場合がある。このような場合には、データを統合せずに、差異が顕著化すると考えられる遠方にある施設５００Ａ，５００Ｂ，５００Ｃの傾向とショッピングモール５００の傾向とを比較評価することで、センター１１で収集される全体のデータを対象店舗「店Ａ」の販売支援に活用してもよい。
【００３８】
（５）変形例
（５−１）変形例１Ａ
上記実施形態では、分析部６５ｂが直前の滞在エリアから直接来店した来店者についての分析を行なう場合について説明したが、分析部６５ｂは、２つ前の滞在エリアから直前の滞在エリアを経由して直接来店した来店者についての分析を行なうように構成されてもよい。
【００３９】
図１５に示されているように、「Ａ店」に来店する直前に「Ｂ店」に滞在し、「Ｂ店」に来店する前に「Ｃ店」に滞在した場合の来店比率の計算方法について考える。この「Ｃ店」が２つ前の滞在エリアになる。このような場合、「Ｃ店」の滞在者が取り得るパターンは、次の５つのパターンになる。つまり、（ａ）「Ｃ店」から「Ｂ店」を経由して「Ａ店」に来店する場合（この人数をｎ１とする）、（ｂ）「Ｃ店」から「Ｂ店」を経由して「Ａ店以外のエリア」に行く場合（この人数をｎ２とする）、（ｃ）「Ｃ店」から「Ｂ店」に行くが、その後どのエリアにも寄らずにショッピングモール５００から退場する場合（この人数をｎ３とする）、（ｄ）「Ｃ店」から「Ｂ店以外のエリア」に行く場合（この人数をｎ４とする）、（ｅ）「Ｃ店」を出て、その後どのエリアにも寄らずにショッピングモール５００から退場する場合（この人数をｎ５とする）の５つのパターンが考えられる。このような場合には、来店比率は、ｎ１／（ｎ１＋ｎ２＋ｎ３＋ｎ４＋ｎ５）で与えられる。
【００４０】
分析部６５ｂは、上記実施形態で「店Ａ」の直前滞在エリアの分析を行なったときと同様に、「店Ａ」の替わりに図１６に示されている「グルメモール」の直前滞在エリアの分析を行なう。この場合には、「グルメモール」を経由して直接「店Ａ」に来店した５１人のデータが特定されているので、この５１人のデータを用いて店Ｘ、店Ｙ及び店Ｚから直接「グルメモール」に来た来店者数が算出される。また、図１７に示されている店Ｘ、店Ｙ及び店Ｚから直接「グルメモール」に来た後に「店Ａ」に来店した来店比率を求めるために、分析部６５ｂは、動線データ記憶領域６４ｃに記憶されている滞在エリア順序データを用いて、店Ｘ、店Ｙ及び店Ｚに滞在した直前滞在エリアの滞在者総数を算出する。例えば、限られた枚数のポスターで広告をする場合に「グルメモール」から店Ｘ、店Ｙ及び店Ｚに繋がる経路のうち、店Ｘに繋がる経路に広告をするのが効果的であることが分析できる。
【００４１】
なお、上述のように２つ前だけに限らずにたどれるだけ辿るように構成することも可能である。直前、２つ前に限らずに辿れるだけ辿ってデータを作成すれば、さらに来店可能性のある顧客の詳細な分析が可能になる。
【００４２】
（５−２）変形例１Ｂ
上記変形例１Ａでは、２つ前の滞在エリアから直前の滞在エリアを経由して直接来店した来店者についての分析を行ったが、来店直後の滞在店の来店者の分析を行ってもよい。図１８及び図１９に、「店Ａ」を出た直後に来店者の取った行動（行き先）が示されている。図１８及び図１９から分かるように、「店Ａ」に滞在した５１名のうち、６名が「店α」に直行し、２３名が「店β」に直行し、残りの２２名が帰宅した。このような分析は、上記実施形態の販売支援システム１０を使って行うことができ、例えば「グルメモール」（直前の滞在エリア）から「店Ａ」（対象店舗）への来店者の分析と同様の手法で、来店者５１名の動線を分析することにより、分析部６５ｂによって行える。そして、分析部６５ｂは、指定時間帯の「店α」の滞在客が２４人であったとすると、「店α」の滞在者に占める「店Ａ」から「店α」への来訪者の割合を、６人／２４人×１００＝２５％のように計算する。
【００４３】
例えば、販売支援システム１０からこのようなデータを提示された「店Ａ」の経営者は、「店α」においてリピーターを増やすための販売促進活動を行うことで、効率良く顧客の獲得ができる。また、「当店からの来訪者数」を見ると、来店者のうちの多くが「店β」に流れていることが分かるので、「店β」で販売促進活動を行うことが考えられる。さらには、「店Ａ」に立ち寄った直後に帰宅する者が多いことが分かれば、帰宅する来場者に対して販売促進活動を行うとも考えられる。
【００４４】
なお、上記変形例１Ａの場合に２つ前だけに限らずにたどれるだけ辿るように構成することも可能であったが、変形例１Ｂの場合には、直前、直後、２つ前に限らずに前後方向に辿れるだけ辿ってデータを作成すれば、さらに来店可能性のある顧客の詳細な分析が可能になる。
【００４５】
また、変形例１Ｂでは、直前、直後、２つ前の滞在エリアを分析したが、例えば「店Ａ」の直後の滞在エリアのみを分析することも可能である。
【００４６】
（５−３）変形例１Ｃ
例えば、図２０に示されているように、温度及び／又は湿度のように空調センサで記録可能なデータを紐付けして記録していてもよい。そして、上述のように、曜日や時間帯をキーとして分析部６５ｂに分析させるのに代えて、又は曜日や時間帯に加えて温度及び／又は湿度のような空調センサで記録可能なデータをキーとして分析部６５ｂに分析させるように構成することもできる。さらには、空調センサで記録可能なデータ以外に、例えば天気情報及びイベント・キャンペーン開催日を併せて記録しておくこともできる。
【００４７】
（５−４）変形例１Ｄ
サービス提供エリアの定義を、入力部６２からの入力によって変更できるように構成することもできる。例えば、図２１に示されているように、アクセスポイントＩＤがＰ４のサービス提供エリアをエリアＩＤがＡｒ１０２の「モール内店Ａ」、アクセスポイントＩＤがＰ５のサービス提供エリアをエリアＩＤがＡｒ１０３の「モール内店Ｂ」、そしてアクセスポイントＩＤがＰ５のサービス提供エリアをエリアＩＤがＡｒ１０３の「モール内店Ｃ」のように分類していたものを、アクセスポイントＩＤがＰ４，Ｐ５，Ｐ６のサービス提供エリアをひとまとめにしてエリアＩＤがＡｒ１０２の「グルメモール」というように変更でき、また逆の変更も可能に構成することもできる。
【００４８】
（５−５）変形例１Ｅ
上記実施形態では、アクセスポイント７０によって携帯無線端末１００の位置を特定したが、図２２に示されているように、３点測位によって携帯無線端末１００の位置を特定してもよい。図２２に示されている例では、ＸＹ座標のＸの範囲（Ｘmin〜Ｘmax）とＹの範囲（Ｙmin〜Ｙmax）でサービス提供エリアが区画されている。例えば、Ｎｏ．１０１〜１０６までのデータが映画館に滞在したことを示すデータとなっている。しかし、サービス提供英リアの区画の仕方はこのような方法に限られるものではなく、例えば多角形で区画されてもよい。
【００４９】
（６）特徴
（６−１）
以上説明したように、分析部６５ｂは、動線検出部６５ａ（検出部の例）が検出した動線データを受け取って、図１０に示されているように、例えば「玩具」、「喫茶店」及び「映画館」など（第１サービス提供エリアの例）から直接対象店舗である「店Ａ」に来た対象者の「玩具」、「喫茶店」及び「映画館」などに入った来場者に占める来店比率（比率の例）を算出している。このような来店比率より「玩具」、「喫茶店」及び「映画館」などの来場者から対象店舗への来店傾向を評価し易くなり、対象店舗である「店Ａ」に来店した来場者の動線データを分析して対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示でき、対象店舗の効率の良い販売促進活動の支援ができる。
【００５０】
また、分析部６５ｂは、動線検出部６５ａ（検出部の例）が検出した動線データを受け取って、図１９に示されているように、例えば対象店舗である「店Ａ」から直接「店α」及び「β店」（第２サービス提供エリアの例）に行った来訪者が「店α」及び「店β」の滞在者に占める割合（比率の例）を算出している。このような来訪者の割合より「店α」及び「店β」の来場者より対象店舗から後の顧客の流れを評価し易くなり、対象店舗である「店Ａ」に来店した来場者の動線データを分析して対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示でき、対象店舗の効率の良い販売促進活動の支援ができる。
【００５１】
（６−２）
図１１に示されているように、分析部６５ｂが直前滞在エリア（第１サービス提供エリアの例）から直接対象店舗である「店Ａ」に入った対象者の人数を算出し、その分析結果を提示部６５ｃが提示するので、直前滞在エリアが販売促進の対象として適切か否かを判断し易くなる。
【００５２】
また、図１９に示されているように、分析部６５ｂが対象店舗である「店Ａ」から直接直後滞在エリア（第２サービス提供エリアの例）に入った対象者の人数を算出し、その分析結果を提示部６５ｃが提示するので、直前滞在エリアが販売促進の対象として適切か否かを判断し易くなる。
【００５３】
（６−３）
分析部６５ｂが、図１６を用いて説明したように、２つ前のエリア（第３サービス提供エリアの例）から直前滞在エリア（第１サービス提供エリアの例）に直接来てさらに直前滞在エリアから直接対象店舗である「店Ａ」に来た対象者に関する統計データを生成するので、統計データとして例えば図１７に示されているような２つ前のエリアから直前滞在エリアを経由して直接対象店舗である「店Ａ」に来店した対象者の人数及び/又は対象者の比較データを提示部６５ｃによって対象店舗の関係者に提示できる。その結果、販売支援システム１０は、２つ前のエリアの情報を用いて、対象店舗である「店Ａ」の効率の良い販売促進活動が行えるように支援することができる。
【００５４】
（６−４）
分析部６５ｂが、設定された条件に従って分析結果を分類する機能を持つので、例えば月日、曜日、時間帯、天気、温湿度などの条件に従って分析結果を分類することで、提示部６５ｃにより条件別の分析結果を提示することができる。その結果、種々の条件に沿った分析結果が提出でき、対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示し易くなる。
【００５５】
（６−５）
上記実施形態では、入力部６２から分類条件及び／又は提示条件を入力することができるように構成されている。そして、分析部６５ｂ及び／又は提示部６５ｃは、入力部６２から入力される分類条件及び／又は提示条件に基づいて分析結果を生成して提示することができるように構成されている。その結果、入力部６２から入力する分類条件及び／又は提示条件によって分析結果を様々に提示することができ、販売支援システムの使用者の利便性が向上する。
【００５６】
（６−６）
分析部６５ｂは、ショッピングモール５００の出入口５０５（商業施設の出入口エリアの例）を直前滞在エリア（第１サービス提供エリアとみなす例）として、ショッピングモール５００に入場後直接対象店舗である「店Ａ」に来た対象者に関する統計データを生成することができるように構成されている。そのために、例えば、出入口５０５のように瞬間的に通り過ぎるエリアでは、基準滞在時間を極めて短く、あるいは基準滞在時間を０に設定してそのポイントを通り過ぎればよいように構成されている。このように、分析部６５ｂがショッピングモール５００に入場後直接対象店舗である「店Ａ」に来た対象者に関する統計データも生成できるので、対象店舗である「店Ａ」を第１目標に商業施設に来場する顧客のデータを得ることができ、販売促進の支援内容を拡張することができる。
【００５７】
このようにして得られる出入口５０５から直接対象店舗である「店Ａ」に来店する顧客についてのデータは、事前に実施した販売促進活動（例えば、広報活動した場所はショッピングモール５００の施設外(例えば、別施設、放送媒体を使ったコマーシャル、折込みチラシ、又は電子メール)であっても、施設内の別な場所でもあってもよい。）の宣伝効果を分析・検証することに用いることもできる。商業施設の出入口エリアから直接来店する顧客のデータを使って、事前に広告や宣伝をした時としなかった時の比較や、事前に実施した宣伝内容を変更した場合の来客数の増減変化等を比較評価することで、より有効な販促手段を評価・判断する支援につなげることができる。
【００５８】
（７）発明の他の観点
本発明の第１観点に係る販売支援システムは、複数のサービス提供エリアを施設内に有する商業施設への来場者に関する情報を提供する販売支援システムであって、商業施設の複数の来場者の動線データをそれぞれ検出する検出部と、検出部が検出した動線データを受け取って動線データを分析する分析部と、分析部の分析結果を提示する提示部とを備え、分析部は、複数のサービス提供エリアのうちの対象店舗に入った来場者である対象者が対象店舗に来る直前に入った少なくとも一つの第１サービス提供エリア及び／または、対象店舗から出て直後に入った少なくとも一つの第２サービス提供エリアを動線データから抽出し、分析結果として、第１サービス提供エリアに入った来場者に占める、第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者の比率及び／または、第２サービス提供エリアに入った来場者に占める、対象店舗から直接第２サービス提供エリアに来た対象者の比率を算出する。
【００５９】
第１観点の販売支援システムでは、分析部が第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者の第１サービス提供エリアに入った来場者に占める比率及び／または、第２サービス提供エリアに入った来場者に占める、対象店舗から直接第２サービス提供エリアに来た対象者の比率を算出するので、その比率から第１サービス提供エリアの来場者から対象店舗への来店傾向を評価し易くなり、あるいは対象店舗から第２サービス提供エリアへの来店傾向を評価し易くなり、対象店舗の効率の良い販売促進活動の支援ができる。
【００６０】
本発明の第２観点に係る販売支援システムは、第１観点の販売支援システムであって、分析部は、分析結果として、第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者の人数を算出する、ものである。
【００６１】
第２観点の販売支援システムでは、分析部が第１サービス提供エリアから直接対象店舗に入った対象者の人数及び／または、前記対象店舗から直接第２サービス提供エリアに来た対象者の人数を算出し、その分析結果を提示部が提示するので、第１サービス提供エリアや第２サービス提供エリアが販売促進の対象にとって適切か否かを判断し易くなる。
【００６２】
本発明の第３観点に係る販売支援システムは、第２観点の販売支援システムであって、分析部は、対象者が対象店舗の直前に入った第１サービス提供エリアに来る直前に入った少なくとも一つの第３サービス提供エリアを動線データから抽出し、分析結果として、第３サービス提供エリアから直接第１サービス提供エリアに入った直後に第１サービス提供エリアから対象店舗に来た対象者に関する統計データを生成する、ものである。
【００６３】
第３観点の販売支援システムでは、分析部が第３サービス提供エリアから直接第１サービス提供エリアに来てさらに第１サービス提供エリアから直接対象店舗に来た対象者に関する統計データを生成するので、統計データとして例えば第３サービス提供エリアから第１サービス提供エリアを経由して直接対象店舗に来店した対象者の人数及び/又は対象者の比較データを提示部によって対象店舗の関係者に提示でき、対象店舗の効率の良い販売促進活動を行えるように支援できる。
【００６４】
本発明の第４観点に係る販売支援システムは、第１観点から第３観点のいずれかの販売支援システムであって、分析部は、設定される分類条件に従って分析結果の分類を行なう機能を持つ、ものである。
【００６５】
第４観点の販売支援システムでは、分析部が、設定された条件に従って分析結果を分類する機能を持つので、例えば月日、曜日、時間帯、天気、温湿度などの条件に従って分析結果を分類することで、提示部により条件別の分析結果を提示することができる。
【００６６】
本発明の第５観点に係る販売支援システムは、第４観点の販売支援システムであって、分類条件及び／又は提示条件を入力する入力部をさらに備え、分析部及び／又は提示部は、入力部から入力される分類条件及び／又は提示条件に基づいて分析結果を生成して提示する、ものである。
【００６７】
第５観点の販売支援システムでは、入力部から入力する分類条件及び／又は提示条件によって分析結果を様々に提示することができ、販売支援システムの使用者の利便性が向上する。
【００６８】
本発明の第６観点に係る販売支援システムは、第１観点から第５観点のいずれかの販売支援システムであって、分析部は、商業施設の出入口エリアを第１サービス提供エリアとみなし、商業施設に入場後直接対象店舗に来た対象者に関する統計データを生成する、ものである。
【００６９】
第６観点の販売支援システムでは、分析部が商業施設に入場後直接対象店舗に来た対象者に関する統計データを生成するので、対象店舗を目的に商業施設に来場する顧客のデータを得ることができる。
【００７０】
本発明の第１観点に係る販売支援システムでは、対象店舗に来店した来場者の動線データを分析して対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示できる。
【００７１】
本発明の第２観点に係る販売支援システムでは、第１サービス提供エリアや第２サービス提供エリアの販売促進の対象としての適否が判断し易くなり、効率の良い販売促進活動ができる。
【００７２】
本発明の第３観点に係る販売支援システムでは、第３サービス提供エリアに関する情報を用いて対象店舗の効率の良い販売促進活動を行えるように支援できる。
【００７３】
本発明の第４観点に係る販売支援システムでは、対象店舗の効率の良い販売促進活動に役立つ情報を提示し易くなる。
【００７４】
本発明の第５観点に係る販売支援システムでは、販売支援システムの使用者の利便性が向上する。
【００７５】
本発明の第６観点に係る販売支援システムでは、販売促進の支援内容を拡張することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ    販売支援システム
６０，６０Ａ，６０Ｂ，６０Ｃ    管理コンピュータ
６５    処理部
６５ａ    動線検出部
６５ｂ    分析部
６５ｃ    提示部
７０    アクセスポイント
１００    携帯無線端末
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７７】
【特許文献１】特開２００２−２８８７９３号公報
【図１】
2019197573.tif 000003
【図２】
2019197573.tif 000004
【図３】
2019197573.tif 000005
【図４】
2019197573.tif 000006
【図５】
2019197573.tif 000007
【図６】
2019197573.tif 000008
【図７】
2019197573.tif 000009
【図８】
2019197573.tif 000010
【図９】
2019197573.tif 000011
【図１０】
2019197573.tif 000012
【図１１】
2019197573.tif 000013
【図１２】
2019197573.tif 000014
【図１３】
2019197573.tif 000015
【図１４】
2019197573.tif 000016
【図１５】
2019197573.tif 000017
【図１６】
2019197573.tif 000018
【図１７】
2019197573.tif 000019
【図１８】
2019197573.tif 000020
【図１９】
2019197573.tif 000021
【図２０】
2019197573.tif 000022
【図２１】
2019197573.tif 000023
【図２２】
2019197573.tif 000024