(57)【要約】【課題】入店者が関心を示す対象についての顧客状態に応じて販売促進活動を支援することができる販売支援システムを提供する。【解決手段】位置特定部１８は、入店者９０の店ＡＳでの位置を特定し、店ＡＳ内の所定エリア、例えば第２ゲーム機器エリアＡｒ９に入店者９０が滞在している時間をカウントする。記憶部２１は、位置特定部１８が位置を特定している入店者９０の滞在時間を記憶する。動線解析部２３及び広告配信部２４は、位置特定部１８が位置を特定している入店者９０に対して、記憶部２１に記憶されている所定エリアでの滞在時間の長さに基づいて入店者９０の顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の販売促進情報である広告データを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の入店者の店内での位置を特定し、店内の所定エリアに前記入店者が滞在している時間をカウントする位置特定部（１８）と、
前記位置特定部が位置を特定している前記入店者が前記所定エリアに滞在している時間を記憶する記憶部（２１）と、
前記位置特定部が位置を特定している前記入店者に対して、前記記憶部に記憶されている前記所定エリアでの滞在時間の長さに基づいて前記入店者の顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の販売促進情報を生成する生成部（１８）と
を備える、販売支援システム。
【請求項２】
前記生成部は、前記所定エリアでの滞在時間の長さに応じて前記販売促進情報の内容を変更する、
請求項１に記載の販売支援システム。
【請求項３】
前記位置特定部は、前記入店者が携帯する携帯情報端末（１６）と通信可能に構成され、
前記生成部は、前記販売促進情報として、前記位置特定部を介して前記携帯情報端末に配信する広告データを前記所定エリアでの滞在時間の長さに応じて生成する、
請求項１又は請求項２に記載の販売支援システム。
【請求項４】
前記入店者の位置情報を前記位置特定部から受信するとともに前記生成部で生成される前記販売促進情報を受信し、前記販売促進情報とともに前記入店者を識別する識別情報を提示する店員用情報端末（１７）をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の販売支援システム。
【請求項５】
前記生成部は、前記入店者の顧客状態の推定に、前記所定エリアでの滞在時間の長さに加えて前記所定エリアでの前記入店者の移動速度及び停止回数のうちの少なくとも一方を用いる、
請求項１から４のいずれか一項に記載の販売支援システム。
【請求項６】
前記位置特定部は、前記所定エリアの周囲にある周囲エリアと前記所定エリアとの間を前記入店者が移動するエリア間移動を特定可能に構成され、
前記生成部は、前記入店者の顧客状態の推定に、前記所定エリアでの滞在時間の長さに加えて前記エリア間移動を用いる、
請求項１から５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、店内に入店した入店者に対する販売活動を支援する販売支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、百貨店、スーパーマーケット及び商店街などの商品やサービスを提供する店舗において、情報端末を設置して表示と通信にデジタル技術を活用し、広告映像と広告情報を顧客に提示する宣伝活動が行なわれている。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２０１２-２０３４７９号公報）には、商品又は商品の陳列棚に配置されている無線タグから売場内の顧客の無線通信装置により商品識別情報を読み出し、商品棚に立ち寄って購買した購買商品について優良会員が次に購入する後続購買商品を提示して優良会員と同じ動線に顧客を誘導して購買行動を促す販売支援システムが開示されている。
【０００４】
また、特許文献２（特開２００７−６６１０８号公報）には、カートにカート端末装置を設置して店舗内のカートの位置を把握し、カートの近傍にある売り場に陳列された商品に関連するコンテンツをリアルタイムに表示する販売支援システムが開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１に記載されているように過去の顧客に関するデータに基づいて商品広告を行なう場合、又は特許文献２に記載されているように商品との位置関係に基づいて商品広告を行なう場合には、購入を検討している最中の入店者が関心を示す対象及びその対象に対する顧客状態を推定することが難しく、入店者が関心を示す対象及びその対象に対する顧客状態に応じた販売促進活動が難しかった。
【０００６】
本発明の課題は、入店者が関心を示す対象についての顧客状態に応じて販売促進活動を支援することが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】
【０００７】
本発明の第１観点に係る販売支援システムは、特定の入店者の店内での位置を特定し、店内の所定エリアに入店者が滞在している時間をカウントする位置特定部と、位置特定部が位置を特定している入店者が所定エリアに滞在している時間を記憶する記憶部と、位置特定部が位置を特定している入店者に対して、記憶部に記憶されている所定エリアでの滞在時間の長さに基づいて入店者の顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の販売促進情報を生成する生成部とを備える。
【０００８】
第１観点に係る販売支援システムにおいては、所定エリアに滞在している滞在時間に応じて生成部が顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の販売促進情報を入店者のために生成するので、顧客状態にあわせて異なる内容の販売促進情報を使って販売促進活動を行なうことができる。
【０００９】
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において、生成部は、所定エリアでの滞在時間の長さに応じて販売促進情報の内容を変更する、ものである。
【００１０】
第２観点に係る販売支援システムにおいては、所定エリアでの滞在時間の長さに応じて内容が変更されることによって生成部では内容の異なる複数種類の販売促進情報が生成されるので、滞在時間の長さに応じて内容が異なる複数種類の販売促進情報を用いて、顧客状態に応じて異なる角度から入店者に向けて販売促進のアプローチができる。
【００１１】
本発明の第３観点に係る販売支援システムは、第１観点又は第２観点の販売支援システムにおいて、位置特定部は、入店者が携帯する携帯情報端末と通信可能に構成され、生成部は、販売促進情報として、位置特定部を介して携帯情報端末に配信する広告データを所定エリアでの滞在時間の長さに応じて生成する、ものである。
【００１２】
第３観点に係る販売支援システムにおいては、所定エリアの滞在時間の長さに応じて異なる広告データが生成部で生成され、入店者の携帯情報端末には位置特定部を介して所定エリアの滞在時間の長さに応じて異なる広告データが配信されるので、所定エリアの商品やサービスに対する入店者の欲求や嗜好に相応しい広告を入店者に見せることができる。
【００１３】
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において、入店者の位置情報を位置特定部から受信するとともに生成部で生成される販売促進情報を受信し、販売促進情報とともに入店者を識別する識別情報を提示する店員用情報端末をさらに備える、ものである。
【００１４】
第４観点に係る販売支援システムにおいては、店員用情報端末によって店員に販売促進情報とともに入店者の識別情報が提示されるので、店員用情報端末を用いて識別される入店者に対して店員が顧客状態に応じた販売促進情報に基づいた販売活動を行なうことができる。
【００１５】
本発明の第５観点に係る販売支援システムは、第１観点から第４観点のいずれかの販売支援システムにおいて、生成部は、入店者の顧客状態の推定に、所定エリアでの滞在時間の長さに加えて所定エリアでの入店者の移動速度及び停止回数のうちの少なくとも一方についての情報を用いる、ものである。
【００１６】
第５観点に係る販売支援システムにおいては、生成部における入店者の顧客状態の推定に入店者の移動速度及び／又は停止回数についての情報を加えることで、所定エリアでの滞在時間の長さのみで顧客状態を推定する場合に比べて顧客状態の推定精度が向上する。
【００１７】
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において、位置特定部は、所定エリアの周囲にある周囲エリアと所定エリアとの間を入店者が移動するエリア間移動を特定可能に構成され、生成部は、入店者の顧客状態の推定に、所定エリアでの滞在時間の長さに加えてエリア間移動についての情報を用いる、ものである。
【００１８】
第６観点に係る販売支援システムにおいては、生成部における入店者の顧客状態の推定に入店者のエリア間移動についての情報を加えることで、所定エリアでの滞在時間の長さのみで顧客状態を推定する場合に比べて顧客状態の推定精度が向上する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の第１観点に係る販売支援システムでは、入店者が関心を示す対象についての顧客状態に応じて販売促進活動を支援することができる。
【００２０】
本発明の第２観点に係る販売支援システムでは、顧客状態に応じて販売促進のアプローチの仕方を変えて入店者の購買意欲を刺激する効果を高めることができる。
【００２１】
本発明の第３観点に係る販売支援システムでは、所定エリアでの滞在時間の長さに応じて異なる広告を行うと、所定エリアでの滞在時間の長さに無関係に広告を行なう場合に比べて入店者の購買意欲を刺激する効果を高めることができる。
【００２２】
本発明の第４観点に係る販売支援システムでは、店員が店員用情報端末を用いて入店者の顧客状態に応じた販売活動を行うことができ、売り上げを向上させ易くなる。
【００２３】
本発明の第５観点に係る販売支援システムでは、顧客状態の推定精度の向上によって特定の入店者の欲求や嗜好に十分に合わせた販売促進活動を行なうことができる。
【００２４】
本発明の第６観点に係る販売支援システムでは、顧客状態の推定精度の向上によって特定の入店者の欲求や嗜好に十分に合わせた販売促進活動を行なうことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る販売支援システムの構成を示すブロック図。
【図２】店内スペースにおける販売支援の一例を説明するための概念図。
【図３】第１実施形態に係る販売支援システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図４】第１実施形態に係る販売支援システムの動作の一例を説明するための機能ブロック図。
【図５】第２実施形態に係る販売支援システムの動作の一例を示すフローチャート。
【図６】第２実施形態に係る販売支援システムの動作の一例を説明するための機能ブロック図。
【図７】第２実施形態に係る販売支援システムの動作の具体例を説明するためのタイムチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜第１実施形態＞
（１）全体構成
図１に示されているように、本発明の第１実施形態に係る販売支援システム１０が支援する店の店内スペースＳＳには、小売店売場スペースのように店内スペースＳＳに複数種類の販売エリアが存在する。販売支援システム１０が販売支援する店内スペースＳＳは、屋内に限られるものではなく、屋外であってもよい。また、店内スペースＳＳは、２次元平面に店が存在する場合だけでなく、大型ショッピングモールなどの建物の各階に多数の店が存在するような３次元空間であってもよい。しかし、以下では説明を分かり易くするために、店内スペースとして、図２に示されているような２次元平面の店内スペースＳＳに多数の販売エリアが存在する店を例に挙げている。ここで例に挙げている店は、家庭電化製品を販売する店ＡＳである。この店ＡＳの店内スペースＳＳは、この店ＡＳの商品が属する２つのカテゴリがそれぞれ展示されている家電エリアＡＲａと玩具エリアＡＲｂに別れている。
【００２７】
家電エリアＡＲａと玩具エリアＡＲｂは、それぞれ同じ商品グループに属する商品が展示されているグループエリアに分かれている。家電エリアＡＲａは、白物家電が展示されている白物家電グループエリアＧａ１と、趣味及び娯楽に供されるパーソナルコンピュータ関連機器（以下、ＰＣ機器という）、オーディオビジュアル機器（以下、ＡＶ機器という）及び情報機器（以下、ＡＯ機器という）が展示されている趣味グループエリアＧａ２と、携帯電話機が展示されている携帯電話機グループエリアＧａ３とに区画されている。玩具エリアＡＲｂは、ゲーム機器が展示されているゲーム機器グループエリアＧａ４と、プラスチック模型が展示されているプラスチック模型グループエリアＧａ５とに区画されている。
【００２８】
上述の白物家電グループエリアＧａ１などの各グループエリアは、商品グループがさらに細分類された特定の商品の展示される品種エリアに分かれている。白物家電グループエリアＧａ１は、エアーコンディショナー及び空気清浄機などの空調機器が展示されている空調機器エリアＡｒ１と、洗濯機が展示されている洗濯機エリアＡｒ２と、冷蔵庫が展示されている冷蔵庫エリアＡｒ３とに区画されている。趣味グループエリアＧａ２は、ＰＣ機器が展示されているＰＣ機器エリアＡｒ４と、ＡＶ機器が展示されているＡＶ機器エリアＡｒ５と、ＡＯ機器が展示されているＡＯ機器エリアＡｒ６とに区画されている。携帯電話機グループエリアＧａ３には、携帯電話機しか展示されておらず、携帯電話機グループエリアＧａ３が携帯電話機エリアＡｒ７でもある。ゲーム機器グループエリアＧａ４は、第１ゲーム機器メーカー、第２ゲーム機器メーカー及び第３ゲーム機器メーカーのゲーム機がそれぞれ展示されている第１ゲーム機器エリアＡｒ８、第２ゲーム機器エリアＡｒ９及び第３ゲーム機器エリアＡｒ１０に区画されている。また、プラスチック模型グループエリアＧａ５は、船舶のプラスチック模型が展示されている船舶模型エリアＡｒ１１と、飛行機のプラスチック模型が展示されている航空模型エリアＡｒ１２とに区画されている。
【００２９】
販売支援システム１０は、システム全体を管理・運営するためのセンター１１と、センター１１とシステム各部とを結ぶためのネットワーク１２と、ネットワーク１２に接続されている情報処理装置１３と、情報処理装置１３に接続されている空調室内機１４のネットワークと、空調室内機１４のネットワークに接続されている複数の無線アクセスポイント１５と、情報処理装置１３との間で双方向の通信が可能な携帯情報端末１６と、情報処理装置１３からデータを受信可能な店員用情報端末１７とを備えている。携帯情報端末１６の例としては、スマートフォン及びモバイルコンピュータなどの携帯情報端末が挙げられる。販売支援システム１０の情報処理装置１３は、入店者９０が持つ携帯情報端末１６の顧客識別情報(以下顧客ＩＤという)５０と、店内スペースＳＳ内における入店者９０の位置を示す顧客位置情報５１と、入店者９０の入店時間情報５２と、顧客に関するデータを格納している顧客情報データベース５３と、エリアの階層定義などの商品の配置情報に関するデータを格納しているエリア定義データベース５４と、店内スペースＳＳのレイアウトに関するレイアウトデータを格納しているレイアウトデータベース５５と、各店の広告に関するデータを格納している広告データベース５６とを使用することができる。顧客ＩＤ情報５０と顧客位置情報５１と入店時間情報５２と顧客情報データベース５３とエリア定義データベース５４とレイアウトデータベース５５と広告データベース５６は、情報処理装置１３の記憶部２１に記憶されている。
【００３０】
（２）詳細構成
（２−１）情報処理装置
情報処理装置１３は、上述の記憶部２１以外に、動線データ作成部２０と動線検出部２２と動線解析部２３と広告配信部２４とを備えている。また、動線データ作成部２０と携帯情報端末１６と無線アクセスポイント１５とは、互いに協働することにより、特定の入店者９０の店内スペースＳＳでの位置を特定する位置特定部１８を構成している。位置特定部１８は、特定の入店者９０が所持している携帯情報端末１６に対して顧客ＩＤを対応させて入店者９０を特定する機能、入店者９０の入店時間を計測する機能、及びエリア定義データベース５４とレイアウトデータベース５５とを用いて入店者９０の現在滞在している各階層のエリアを特定して各階層のエリアでの滞在時間をカウントする機能を備えている。以下の説明では、入店者９０が現時点で滞在しているエリアをカレントエリアと呼ぶことがある。位置特定部１８は、入店者９０が所持する携帯情報端末１６の近くに在る無線アクセスポイント１５の位置を特定することによって入店者９０の現在位置をリアルタイムに特定する機能を備えている。
【００３１】
位置特定部１８は、入店者９０の各エリアでの滞在時間を、各エリアに滞在したサンプリング回数を積算することによりカウントする。例えば、１０秒間隔でサンプリングしているとすると、家電エリアＡＲａで５回サンプリングされれば家電エリアＡＲａでの滞在時間が５０秒ということになる。
【００３２】
位置特定部１８は、店内スペースＳＳに多数設置されている無線アクセスポイント１５のうちの一つから近くに居る入店者９０が持つ携帯情報端末１６の識別情報を、空調室内機１４のネットワークを経由して入力することができるように構成されている。携帯情報端末１６は、個体を識別できるため、検知された携帯情報端末１６に顧客ＩＤを割り当てることで、携帯情報端末１６を用いて店内スペースＳＳを移動する入店者９０を特定する。そして、特定された入店者９０が近くに居る無線アクセスポイント１５の位置を顧客位置の検知データとして位置特定部１８が入力することで、さらに入店者９０の位置を特定することができる。
【００３３】
無線アクセスポイント１５が店ＡＳの入口附近にも配置されており、位置特定部１８は、当日始めて検知された携帯情報端末１６の検出時間を入店者９０の入店時間として記憶部２１に記憶させる。無線アクセスポイント１５がレジスター６０に続く出口附近にも配置されており、位置特定部１８は、入店者９０の退店を検知し、退店時間を記憶部２１に記憶させるように構成されている。
【００３４】
動線検出部２２は、エリア定義データベース５４及びレイアウトデータベース５５を用いて動線ＭＬを抽出する機能を備えている。
【００３５】
動線解析部２３は、エリア定義データベース５４及びレイアウトデータベース５５を用いて動線検出部２２が検出した動線ＭＬを解析して顧客状態を推定する機能を備えている。
【００３６】
広告配信部２４は、動線解析部２３の推定結果に応じた内容の広告を配信する機能を備えている。この広告配信部２４は、広告データを携帯情報端末１６に送信するように構成されている。また、広告配信部２４は、入店者９０に適した販売促進情報を生成して店員用情報端末１７に送信するように構成されている。
【００３７】
言い換えると、これら動線解析部２３と広告配信部２４は、位置特定部１８が位置を特定している入店者９０に対して、記憶部２１に記憶されている所定エリアでの滞在時間の長さに基づいて入店者９０の顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の販売促進情報を生成する生成部１９を構成しているということである。
【００３８】
（２−１−１）動線検出部
動線検出部２２は、記憶部２１に所定時間毎（例えば１０秒毎）に記憶されている入店者９０の位置情報を用い、時間経過によって変化する入店者９０の位置についてｊ番目のサンプリングの位置を始点としｊ＋１番目のサンプリング位置を終点として動線を抽出することによって図２に示されている動線ＭＬを得る。そして、動線検出部２２は、各階層について、動線ＭＬを最も多く含むエリアを現在滞在しているカレントエリアとしてそれぞれ特定する。
【００３９】
また、動線検出部２２は、各階層のカレントエリアについての過去の動線ＭＬも使って平均移動速度及び停止回数を計算する。さらに、動線検出部２２は、カレントエリアについての過去の動線ＭＬを使ってカレントエリアとその周囲にある周囲エリアの間を移動するエリア間移動を特定する。もし、過去の動線ＭＬの中にカレントエリアと周囲エリアとの間に掛かっている動線ＭＬがあれば、カレントエリアと周囲エリアとの間に掛かっている動線ＭＬの本数によりエリア間移動の回数を特定する。
【００４０】
（２−１−２）動線解析部
動線解析部２３は、エリアに滞在している時間が長いほど滞在しているエリアへの関心が高いと解析する。例えば、入店後、玩具エリアＡＲｂに第１閾値時間以上滞在していれば、動線解析部２３は、入店者９０が玩具に興味を持っていると解析する。例えば、玩具エリアＡＲｂに１０分以上滞在すれば、動線解析部２３は、玩具に関する広告を配信するように広告配信部２４にデータを出力する。具体的には、玩具のセール商品の広告を配信するためのデータを動線解析部２３が広告配信部２４に出力するなどである。同様に、玩具エリアＡＲｂの中でも、ゲーム機器グループエリアＧａ４に第２閾値時間以上滞在していれば、動線解析部２３は、入店者９０がゲーム機器に興味を持っていると解析する。例えば、ゲーム機器グループエリアＧａ４に８分以上滞在すれば、動線解析部２３は、ゲーム機器に関する広告を配信するように広告配信部２４にデータを出力する。具体的には、ゲーム機器のセール商品の広告を配信するためのデータを動線解析部２３が広告配信部２４に出力するなどである。上述の玩具エリアＡＲｂに１０分以上滞在したときの玩具に関する広告ではプラスチック模型とゲーム機器とのどちらに興味があるかの解析ができていないために、どちらか一方に決め打ちした広告ができない。しかし、ゲーム機器グループエリアＧａ４に８分以上滞在したときの広告ではゲーム機器に決め打ちした広告が行なえるため、広告による販売促進効果が増すと考えられる。
【００４１】
また、ゲーム機器グループエリアＧａ４の中でも、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に第３閾値時間以上滞在していれば、動線解析部２３は、入店者９０が第１ゲーム機器よりも第２ゲーム機器に興味を持っていると解析する。例えば、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に７分以上滞在すれば、動線解析部２３は、第２ゲーム機器に関する広告を配信するように広告配信部２４にデータを出力する。具体的には、第２ゲーム機器の１０％割引のクーポン券を配信するためのデータを動線解析部２３が広告配信部２４に出力するなどである。上述のゲーム機器グループエリアＧａ４に８分以上滞在したときのゲーム機器に関する広告ではどのような機種のゲーム機器に興味があるかの解析ができていないために、機種を決め打ちした広告ができない。しかし、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に７分以上滞在したときの広告では第２ゲーム機器に決め打ちした広告が行なえるため、広告による販売促進効果が増すと考えられる。
【００４２】
さらに、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に入店者９０が滞在して滞在時間がさらに長くなり第４閾値時間以上滞在したときに、動線解析部２３は、異なる内容の第２ゲーム機器に関する広告を行なう。例えば、第２ゲーム機器エリアＡｒ９にさらに７分以上滞在して合計で１４分以上滞在すれば、動線解析部２３は、第２ゲーム機器に関する他の広告を配信するように広告配信部２４にデータを出力する。例えば、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に７分以上滞在したときの広告の内容が第２ゲーム機器の１０％割引クーポン券の発行であるとすると、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に１４分以上滞在したときの広告の内容を第２ゲーム機器の２０％割引クーポン券の発行にするなどである。つまり、動線解析部２３は、所定エリアに滞在する時間の長さに応じて広告の内容を変えさせる機能を有している。この場合、滞在時間の長さで顧客状態のうちの商品に対する興味の高さという顧客状態を推定して、その推定結果に応じた内容の販売促進情報を生成していると言い換えることもできる。
【００４３】
動線解析部２３は、滞在時間の情報に平均移動速度の情報と停止回数の情報とを加えてさらに詳細な顧客状態の推定を行うように構成してもよい。動線解析部２３は、例えば現在位置までに入店者９０の位置を（ｎ+１）回以上特定したとすると、（ｎ＋１）回の位置特定から得られるｎ本の動線ＭＬの移動速度（動線ＭＬの長さ／サンプリング間隔）を平均して平均移動速度を計算する。例えば、平均移動速度が４ｋｍ／ｈ以上であれば顧客状態を「移動中」の状態と推定し、平均移動速度が２ｋｍ／ｈ以上であれば「関心持ち」の状態と推定し、平均移動速度が０．１ｋｍ／ｈ以下であれば「絞込み」の状態と推定する。あるいは、動線解析部２３は、例えば無線アクセスポイント１５で同じ位置と検知できる場所に２回続けて入店者９０が居れば、入店者９０が停止していると判断する。そして、例えば、停止回数が０回であれば顧客状態を「移動中」の状態と推定し、停止回数が１回以上であれば「関心持ち」のある状態と推定し、停止回数が３回以上であれば「絞込み」の状態と推定するように構成することもできる。
【００４４】
動線解析部２３は、顧客状態が「移動中」の状態のときには広告を配信しないように構成されてもよい。「移動中」であれば、入店者９０が広告に注意を払わないケースが多いからである。また、このような「移動中」に広告を配信すると、かえって入店者９０の購買意欲が減退する場合もある。例えば、動線解析部２３は、顧客状態が「移動中」のときに玩具エリアＡＲｂに１０分以上滞在しても広告を配信させずに顧客状態が「関心持ち」の状態に変わるのを待って広告を配信させる。
【００４５】
動線解析部２３は、顧客状態が「関心持ち」の状態のときには品種エリアよりもグループエリアに対する広告を優先するように構成されてもよい。「関心持ち」の状態のときには、未だ品種の絞込みが不十分の場合も多いことから、この販売支援システム１０では、グループエリアに引き止めることを優先してグループエリアに対する広告を優先している。具体的には、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に７分以上滞在して広告配信する状態になり、かつゲーム機器グループエリアＧａ４に８分以上滞在して広告配信する状態になった場合に、例えば、動線解析部２３は、第２ゲーム機器の１０％割引のクーポン券を配信する広告よりもゲーム機器のセール商品の広告を配信する広告を優先する。
【００４６】
動線解析部２３は、顧客状態が「絞込み」の状態のときには、入店者９０が絞込みを行なっている商品の購入意欲を刺激する内容の広告を配信させる。具体的には、例えば、その品種である第２ゲーム機器に関する一般的な商品セールの広告よりもクーポン券などのさらに購入意欲を刺激する内容に変更する。
【００４７】
さらに、動線解析部２３は、エリア間移動を顧客状態の推定に所定エリアでの滞在時間の長さに加えるように構成されてもよい。例えば、エリアの滞在時間Ｔの総計Ｔ１と、エリアの階層によって分類されるエリア間移動とを用いて、動線解析部２３は、「移動中」と「関心持ち」と「絞込み」の推定を行うことができる。エリア間移動のエリアの階層についてＲ３＜Ｒ２＜Ｒ１とすると、上述の場合には、エリア間移動Ｒ３が品種エリア間のエリア移動となり、エリア間移動Ｒ２がグループエリア間のエリア間移動となり、エリア間移動Ｒ１がカテゴリ別エリア間のエリア間移動となる。そして、各エリアの滞在時間Ｔの総計がそれぞれＴ１以上でかつエリア間移動Ｒ１があった場合には「移動中」と推定し、各エリアの滞在時間の総計がそれぞれＴ１以上でかつエリア間移動Ｒ２がなかった場合には「関心持ち」と推定し、各エリアの滞在時間Ｔの総計がそれぞれＴ１以上でかつエリア間移動Ｒ３がなかった場合には「絞込み」と推定するように動線解析部２３が構成されてもよい。
【００４８】
動線解析部２３による顧客状態の推定には、上述のように、エリアの滞在時間の長さに、平均移動速度と停止回数とエリア間移動とを個別に組み合わせるよう構成することもできるが、平均移動速度と停止回数とエリア間移動のうちの２つ以上を組み合わせるように構成することもできる。
【００４９】
例えば、平均移動速度ＰがＰ１以上、Ｐ２以下及びＰ３以下、ただしＰ１＞Ｐ２＞Ｐ３の場合を考え、停止回数ＱがＱ１未満、Ｑ１以上及びＱ２以上、ただしＱ１＜Ｑ２の場合を考え、エリア間移動の態様Ｒとして上述のＲ１，Ｒ２，Ｒ３を考えたときに、次のように推定する。なお、次のように推定する場合に顧客状態が「移動中」、「関心持ち」及び「絞込み」のいずれにも推定されない場合があってもかまわない。その場合には滞在時間の長さのみで広告の内容が判断される。動線解析部２３は、滞在時間がＴ１以上であっても平均移動速度ＰがＰ≧Ｐ１であるか又は停止回数ＱがＱ＜Ｑ１であるか又はエリア間移動Ｒ１があったときに「移動中」と推定する。動線解析部２３は、滞在時間がＴ１以上であっても平均移動速度ＰがＰ≦Ｐ２であるか又は停止回数ＱがＱ≧Ｑ１である状態で且つエリア間移動Ｒ２がなかったときに「関心持ち」と推定する。動線解析部２３は、滞在時間がＴ１以上であっても平均移動速度ＰがＰ≦Ｐ３であるか又は停止回数ＱがＱ≧Ｑ２である状態で且つエリア間移動Ｒ３がなかったときに「絞込み」と推定する。
【００５０】
さらに、動線解析部２３が、入店からの時間経過を上述の広告配信のための判断に加味するように構成されてもよい。例えば、入店からの経過時間に従って、平均移動速度と停止回数とエリア間移動のうちの少なくとも一つの閾値を変化させたり、広告配信までのエリアでの滞在時間の値を変化させたりするように構成することもできる。
【００５１】
（２−１−３）広告配信部
広告配信部２４は、入店者９０の居るエリアに合わせて、動線解析部２３が推定する顧客状態に応じて、エリア滞在時間によって異なる広告識別情報を持つ広告データを広告データベース５６から抽出して携帯情報端末１６に送信する。例えば、入店者９０が入店すると、動線検出部２２から動線解析部２３に入店者９０が入店した情報が渡され、動線解析部２３から送られてくるデータに基づいて広告配信部２４は、広告データベース５６からウェルカムメッセージに対応する広告データを携帯情報端末１６に送信する。その送信を受けて、携帯情報端末１６は、表示画面に、例えば、「いらっしゃいませ」というウェルカムメッセージを表示する。
【００５２】
広告配信部２４は、例えば一般的な商品セールの広告を携帯情報端末１６の表示画面に表示させるための広告データを送るような場合のように携帯情報端末１６のみに広告データを送る場合が主である。例えば、入店者９０の携帯情報端末１６に「第２ゲーム機器のソフトのセール実施中！」のような内容の広告を表示させる場合などである。しかし、広告配信部２４は、入店者９０と同時に店員９１やレジスター６０のレジ係にも情報を伝えた方がよい場合、例えばクーポン券の発行などの広告の場合には店員用情報端末１７やレジスター６０にもクーポン券の発行に関する広告データを送信するように構成されてもよい。
【００５３】
広告配信部２４は、店員用情報端末１７に、図２に示されているような店内スペースＳＳのレイアウトを表示させて、そのレイアウト上に例えば色付きの点で入店者９０を表示させる機能を備えている。例えば、店員用情報端末１７の表示画面において店内スペースＳＳのレイアウト上には、入店者９０が「移動中」のときは緑色の点が表示され、入店者９０が「関心持ち」のときは青色の点が表示され、入店者９０が「絞込み」のときは赤色の点が表示される。また、このように、店員用情報端末１７に入店者９０を特定して表示される販売促進情報の内容を、広告配信部２４は、滞在時間の長さによって変更する機能を備えている。例えば、広告データの内容にあわせて、接客の仕方を店員用情報端末１７の画面上に表示させる接客データを店員用情報端末１７に送信する。例えば、入店者９０の第２ゲーム機器エリアＡｒ９での滞在時間が長くなり、「第２ゲーム機器のソフトのセール実施中！」のような内容の広告を表示させる広告データを送信するタイミングでは、「第２ゲーム機器のソフトウエアのカタログを入店者に持って行くとよい。」などの接客の仕方を店員用情報端末１７の表示画面に表示させる。また、例えば、入店者９０の第２ゲーム機器エリアＡｒ９での滞在時間が長くなり、第２ゲーム機器の１０％割引のクーポンの広告データを入店者９０の携帯情報端末１６に送信するタイミングでは、「第２ゲーム機器の値段交渉に応じるために、入店者に声を掛けるとよい。」などの接客の仕方を店員用情報端末１７の表示画面に表示させる。
【００５４】
（３）販売支援システムの動作
販売支援システム１０の動作について、図３及び図４を用いて説明する。図３は販売支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。図４は販売支援システムの動作の一例を説明するための機能ブロック図である。
【００５５】
販売支援システム１０は、入店者９０が店内スペースＳＳに入ったときに、位置特定部１８によって入店者９０を特定して、入店者９０の入店を特定する。この位置特定部１８が携帯情報端末１６から得る顧客ＩＤを使って、動線解析部２３は、顧客情報データベース５３の顧客の入店履歴情報から入店者９０が過去に入店したことがあるか否かを検知する。また、入店者９０が会員顧客であるか否かを検知する。入店者９０が過去に入店した履歴がある場合又は会員顧客である場合には、例えば広告内容を入店履歴のあるもの又は会員顧客向けのものに変更する。
【００５６】
位置特定部１８は、入店時タイマー機能Ｆ１をスタートさせて（ステップＳＴ１）、入店者９０の入店時間を記録して入店時間情報５２を更新するとともに、動線データ作成機能Ｆ２を使って入店者９０の移動を追跡して現在位置を抽出する（ステップＳＴ２）。現在位置及び動線データＤｔ２は、例えば、図４に示されているように、レイアウトデータベース５５に格納されているレイアウトデータＲＤ１の座標（ｘ，ｙ）の形式で抽出され、時間データＤｔ１とともに記憶部２１に記憶される。
【００５７】
次に、動線検出部２２は、動線検出機能Ｆ３により動線ＭＬを抽出する（ステップＳＴ３）。入店時の動線ＭＬは、顧客情報を動線解析部２３に解析させるために特に重要であるので、入店動線として動線検出部２２から動線解析部２３に通知される。動線検出部２２は、エリア定義データベース５４とレイアウトデータベース５５とを用いて全階層のカレントエリアを特定する（ステップＳＴ４）。例えば、現時点で第２ゲーム機器エリアＡｒ９に滞在しているとすると、動線検出部２２は、カレントカテゴリ別エリアを玩具エリアＡＲｂと特定し、カレントグループエリアをゲーム機器グループエリアＧａ４と特定し、カレント品種エリアを第２ゲーム機器エリアＡｒ９と特定して、全階層のカレントエリアのデータを更新する。
【００５８】
カレントエリアが特定されると、動線検出部２２は、カレントエリアの過去の動線ＭＬに関するデータを抽出する（ステップＳＴ５）。例えば、現時点で第２ゲーム機器エリアＡｒ９に滞在しているとすると、動線検出部２２は、記憶部２１に記憶されている玩具エリアＡＲｂとゲーム機器グループエリアＧａ４と第２ゲーム機器エリアＡｒ９の過去の動線データを抽出する。抽出する過去の動線データとしては、例えば、その日に入店者９０がこれらのエリアを移動したもの、又は所定の時間だけ遡って所定期間内に入店者９０がこれらのエリアを移動したものなどが挙げられる。
【００５９】
動線検出部２２は、動線ＭＬに関するデータの抽出が終了すると（ステップＳＴ６）、動線ＭＬに関するデータを用いて平均移動速度、停止回数、エリア間移動及び滞在時間を算出する（ステップＳＴ７）。動線検出部２２は、例えば、現時点から過去に所定時間だけ遡って得られる動線ＭＬの速度を平均して平均移動速度を求める。例えば、５分間遡って４本の動線ＭＬが得られたとすると、それらの動線ＭＬの速度を平均して平均移動速度とする。また、動線検出部２２は、例えば、現時点から過去に所定時間だけ遡って得られる停止の回数をカウントして停止回数を求める。例えば、５分間遡ってその間に３回立ち止まっているとすると、停止回数は３になる。また、動線検出部２２は、その日に各階層のエリアに滞在した時間を階層別に総計して滞在時間を算出する。例えば、第２ゲーム機器エリアＡｒ９に滞在した後に第１ゲーム機器エリアＡｒ８に移動してしばらく滞在し、さらに第２ゲーム機器エリアＡｒ９に戻ってきて現在第２ゲーム機器エリアＡｒ９に滞在している場合には、第１ゲーム機器エリアＡｒ８に移動する前後の第２ゲーム機器エリアＡｒ９での滞在時間を合計してカレント品種エリアについての滞在時間を計算する。なお、カレントグループエリア及びカテゴリ別エリアの滞在時間の計算では、前述のように第１ゲーム機器エリアＡｒ８と第２ゲーム機器エリアＡｒ９との間を移動しても、カレントグループエリアについてのゲーム機器グループエリアＧａ４での滞在時間及びカテゴリ別エリアについての玩具エリアＡＲｂでの滞在時間には、第１ゲーム機器エリアＡｒ８と第２ゲーム機器エリアＡｒ９の両方の滞在時間が含まれることになる。図４に示されているように、動線検出機能Ｆ３によって、入店後経過時間に関するデータＤｔ３、カレントエリアに関するデータＤｔ４、平均移動速度に関するデータＤｔ５、停止回数に関するデータＤｔ６、エリア間移動に関するデータＤｔ７及びエリア滞在時間に関するデータＤｔ８が生成され、記憶部２１に記憶される。
【００６０】
次に、動線解析部２３は、顧客情報データベース５３とエリア定義データベース５４とレイアウトデータベース５５とを用いて動線解析機能Ｆ４より顧客状態を推定し、顧客状態に関するデータＤｔ９を生成して記憶部２１に記憶する（ステップＳＴ８）。そして、動線解析部２３は、推定した顧客状態に関するデータＤｔ９を使って配信する広告配信についての判断を行なう（ステップＳＴ９，ＳＴ１０）。上述したように、顧客状態としては滞在時間による興味の程度以外に、「移動中」、「関心持ち」及び「絞込み」の状態の推定結果が含まれる。ここで行なわれる広告配信についての判断には、広告配信を行なうか否かの判断と（ステップＳＴ１０）、広告する場合には、どの広告識別番号（以下広告ＩＤという）を使うかの選択（ステップＳＴ９）とが含まれる。例えば、第２ゲーム機器の１０％割引クーポン券の発行を行なう場合には、動線解析部２３は、広告ＩＤの「３号」を選択する。
【００６１】
広告を配信する場合には、動線解析部２３から広告配信部２４に顧客ＩＤとともに広告ＩＤが送信される。広告配信部２４は、広告データベース５６から広告ＩＤに対応する広告データを広告配信機能Ｆ５により抽出して顧客ＩＤに対応する携帯情報端末１６に配信する。
【００６２】
＜第２実施形態＞
（４）販売支援システムの概要
図１に示されているように、第１実施形態に係る販売支援システム１０と同様の構成を、第２実施形態に係る販売支援システム１０も有している。第２実施形態に係る販売支援システム１０は、図６に示されているように、動線検出部２２の動線検出機能Ｆ１３と動線解析部２３の動線解析機能Ｆ１４が第１実施形態に係る販売支援システム１０の動線検出部２２の動線検出機能Ｆ３と動線解析部２３の動線解析機能Ｆ４と異なっている。
【００６３】
動線解析機能Ｆ１４は、所定期間以上連続して滞在しているときに、「移動中」、「関心持ち」及び「絞込み」という顧客状態になっている時間がどのくらいの比率を占めるかという顧客状態比率に基づいて広告の内容を選択する機能である。例えば、現在居る品種エリア（例えば第２ゲーム機器エリアＡｒ９）に８分以上滞在し、その８分間の滞在時間のうちの６０％以上の時間に渡って顧客状態が「絞込み」であったというような条件を満たすか否かによって広告の内容を選択している。動線解析部２３は、顧客動態比率データＤｔ１１を用いて、このような条件を満たすときに、例えば広告ＩＤとして「３号」を動線解析機能Ｆ１４により選択する。
【００６４】
そのために、動線検出部２２は、連続してＮ回（Ｎは２以上の自然数）の動線検出を行なって、動線検出機能Ｆ１３によりＮ回分の動線ＭＬから、平均移動速度に関するデータＤｔ１５と停止回数に関するデータＤｔ１６とエリア間移動に関するデータＤｔ１７と全階層のエリアについての連続滞在時間に関するデータＤｔ１８とを生成している。平均移動速度に関するデータＤｔ１５と停止回数に関するデータＤｔ１６とエリア間移動に関するデータＤｔ１７は、Ｎ回分の動線ＭＬのサンプリングに必要な時間（動線データサンプリング間隔×Ｎ）の間、例えばサンプリング間隔を１０秒とすると、Ｎ×１０秒の間（単位時間）の平均移動速度と停止回数とエリア間移動に関するデータである。連続滞在時間に関するデータＤｔ１８は、各階層のカレントエリアについて連続して滞在している時間を過去に遡ってそれぞれ計算することによって得られる。
【００６５】
上述の動線検出部２２及び動線解析部２３の動作を、図５のフローチャートに沿って説明する。動線検出部２２が行なう動線ＭＬの抽出（ステップＳＴ３）の次に、抽出した動線ＭＬの終点が示すエリアをカレントエリアとして全階層に渡ってそれぞれ更新する（ステップＳＴ２４）。カレントエリアの更新を受けて、全階層に渡ってそれぞれ連続滞在エリアに関するデータを更新する（ステップＳＴ２５）。例えば、前回と同じカレントエリアに滞在していれば、連続滞在エリアでの滞在時間を１本の動線ＭＬのサンプリングに必要な時間だけ増加させる。
【００６６】
ステップＳ２６では、少なくとも一つの階層についてＮ回滞在していた場合には、次のステップＳＴ２７に進むが、Ｎ回に満たない場合にはステップＳＴ２に戻って、次の現在位置のサンプリングが終わるのを待つ。ただし、入店時動線又は退店時動線が検出された場合にはウェルカムメッセージ又はフェアウェルメッセージを配信させるためにステップＳＴ２９に進む。
【００６７】
次のステップＳＴ２７では、動線検出機能Ｆ１３により、平均移動速度に関するデータＤｔ１５と停止回数に関するデータＤｔ１６とエリア間移動に関するデータＤｔ１７と全階層のエリアについての連続滞在時間に関するデータＤｔ１８とが算出される。
【００６８】
ステップＳＴ２８で動線解析部２３が行なう顧客状態の推定は、用いるデータが異なるが第１実施形態で説明したように、滞在時間と平均移動速度と停止回数とを用いて行なわれる。なお、滞在時間は、ここでは単位時間（＝動線データサンプリング間隔×Ｎ）である。そして、ステップＳＴ２９及びステップＳ３０では、動線解析部２３は顧客状態比率を計算し、連続滞在時間及び顧客状態比率を使って動線解析機能Ｆ１４により広告の配信を行なうか否かの判断と連続滞在時間及び顧客状態比率に基づく広告内容の選択を行なう。顧客状態比率は、単位時間（動線データサンプリング間隔×Ｎ）当たりの顧客状態から計算される。まず、単位時間ごとに顧客状態が推定される。例えば、直近のＮ回の動線ＭＬから「関心持ち」という顧客状態が推定されればその直近の単位時間の顧客状態が「関心持ち」という推定結果になり、直近のＮ回より遡ることＮ回の動線ＭＬから「移動中」という顧客状態が推定されれば一つ前の単位時間の顧客状態が「移動中」という推定結果になり、直近の２単位時間の顧客常態比率は、「移動中」が５０％、「関心持ち」が５０％、「絞込み」が０％ということになる。
【００６９】
「移動中」、「関心持ち」及び「絞込み」は、動線解析機能Ｆ１４により例えば次のように推定される。「絞込み」の状態は、単位時間の平均移動速度が２ｋｍ/ｈ以下且つ又は単位時間当たりのグループエリア間移動が０回且つ単位時間当たりの停止回数が２回以上という条件を満足する状態である。「関心持ち」の状態は、単位時間の平均移動速度が２ｋｍ/ｈ以下又はグループエリア間移動が０回又は停止回数が２回以上という条件という条件を満足たし、且つ「絞込み」の状態の条件を満たさない状態である。「移動中」の状態は、単位時間の平均移動速度が２ｋｍ/ｈより速く且つ単位時間当たりのグループエリア間移動が１回以上且つ単位時間当たりの停止回数が１回以下という条件を満足する状態である。
【００７０】
（５）販売支援システムの動作
図７は販売支援システムの動作の具体例を説明するためのタイムチャートである。図７には、一人の入店者９０が入店してから、第２ゲーム機器を購入して退店するまでの状態が示されている。図７に示されている例では、単位時間が２分で設定されている。家庭電化製品を販売する店ＡＳに入店者９０が入店すると、位置特定部１８が入店者９０の入店を特定して動線検出部２２から動線解析部２３に入店動線の検出が通知される（ステップＳＴ２６，ＳＴ２９）。それにより、動線解析部２３では、広告ＩＤの「１号」の広告を行なうように広告配信部２４に通知される。その結果、広告配信部２４は、入店者９０の入店と同時に、携帯情報端末１６にウェルカムメッセージの広告データを配信するとともに、店員用情報端末１７を通じて店員９１に、入店者９０の識別情報とともにウェルカムメッセージを配信したことを伝達する。
【００７１】
動線解析部２３は、入店後経過時間が１６分に達した時点で、玩具エリアＡＲｂでの滞在時間が１０分以上になることから、カレントエリアである玩具エリアＡＲｂに関する１号広告の配信を選択する。そして、広告配信部２４は、「本日ゲーム周辺機器のセール」を行なっている旨の広告を携帯情報端末１６に送信するとともに、店員用情報端末１７に１号広告の配信を実行したことと携帯情報端末１６の位置情報を伝達する。
【００７２】
さらに入店後経過時間が２８分に達した時点で、入店者９０が第２ゲーム機器エリアＡｒ９での滞在時間が８分以上になり、「絞込み」の状態が６０％以上になるので、第２ゲーム機器について３号広告の配信を行なうように、動線解析部２３が広告配信部２４に通知する。また、店員９１に対して、入店者９０が第２ゲーム機器エリアＡｒ９で「絞込み」の状態を長く続けていることを店員用情報端末１７により伝達する。さらに、入店後経過時間が３４分を経過した時点で、入店者９０が第２ゲーム機器エリアＡｒ９での滞在時間が１４分以上になり、「絞込み」の状態が６０％以上になるので、第２ゲーム機器について４号広告の配信を行なうように、動線解析部２３が広告配信部２４に通知する。また、店員９１に対して、入店者９０が第２ゲーム機器エリアＡｒ９で「絞込み」の状態を長く続けていたためクーポン券を送信したことを店員用情報端末１７により伝達し、レジスター６０にも第２ゲーム機器について１０％割引のクーポン券を発行したことを通知する。そして、入店後経過時間が４４分で入店者９０が退店したときには、位置特定部１８が入店者９０の退店を特定して動線検出部２２から動線解析部２３に退店動線の検出が通知される（ステップＳＴ２６，ＳＴ２９）。それにより、動線解析部２３は、入店者９０に対してフェアウェルメッセージを配信するための広告ＩＤを広告配信部２４に通知する。
【００７３】
（６）特徴
（６−１）
上記各実施形態の販売支援システム１０においては、位置特定部１８が、携帯情報端末１６及び無線アクセスポイント１５を使って特定の入店者９０の店ＡＳの内部での位置を特定する。また、位置特定部１８は、家電エリアＡＲａ及び玩具エリアＡＲｂのカテゴリ別エリア（所定エリアの例）、白物家電グループエリアＧａ１、趣味グループエリアＧａ２、携帯電話機グループエリアＧａ３、ゲーム機器グループエリアＧａ４及びプラスチック模型グループエリアＧａ５のグループエリア（所定エリアの例）、あるいは空調機器エリアＡｒ１、洗濯機エリアＡｒ２、冷蔵庫エリアＡｒ３、ＰＣ機器エリアＡｒ４、ＡＶ機器エリアＡｒ５、ＡＯ機器エリアＡｒ６、携帯電話機エリアＡｒ７、第１ゲーム機器エリアＡｒ８、第２ゲーム機器エリアＡｒ９、第３ゲーム機器エリアＡｒ１０、船舶模型エリアＡｒ１１及び航空模型エリアＡｒ１２の品種エリア（所定エリアの例）に入店者９０が滞在している時間を、入店時タイマー機能Ｆ１を使ってカウントしている。そして、記憶部２１が、入店者９０が所定エリアに滞在している時間を記憶する。
【００７４】
動線解析部２３及び広告配信部２４（生成部１９）は、滞在時間に応じて顧客状態を推定し、推定結果に応じた内容の広告データ（販売促進情報の例）及び店員用情報端末１７に送信するデータ（販売促進情報の例）を生成する。
【００７５】
動線解析部２３及び広告配信部２４が顧客状態の推定結果に応じた内容の広告データを入店者９０のために生成するので、顧客状態にあわせて異なる内容の広告データ及び店員用情報端末１７に送信するデータを使って販売促進活動を行なうことができる。
【００７６】
その結果、入店者９０が関心を示す商品についての顧客状態に応じて販売促進活動を支援することができる。そして、特定の入店者９０の欲求や嗜好に合わせた販売促進活動を行なうことで売り上げを伸ばし易くなる。
【００７７】
（６−２）
動線解析部２３及び広告配信部２４（生成部１９）は、カテゴリ別エリア、グループエリア及び品種エリアでのそれぞれの滞在時間の長さに応じて販売促進情報の内容を変更する。滞在時間の長さに応じた内容に変更されることによって内容の異なる複数種類の広告データ及び店員用情報端末１７に送信する複数種類のデータが生成されるので、携帯情報端末１６及び店員用情報端末１７のうちの少なくとも一方を用い、顧客状態に応じて販売促進のアプローチの仕方を変えて顧客状態に応じて異なる角度から入店者９０に向けて販売促進のアプローチができ、入店者９０の購買意欲を刺激する効果を高めることができる。
【００７８】
（６−３）
上述のように位置特定部１８は入店者９０が携帯する携帯情報端末１６と通信可能に構成され、生成部は、販売促進情報として、位置特定部１８を介して携帯情報端末１６に広告データが配信されるので、カテゴリ別エリア、グループエリア及び品種エリアの少なくともいずれかに関連する商品やサービスに対する入店者９０の欲求や嗜好に相応しい広告を入店者９０に見せることができる。その結果、カテゴリ別エリア、グループエリア又は品種エリアでの滞在時間の長さに無関係に広告を行なう場合に比べて入店者９０の購買意欲を刺激する効果を高めることができる。
【００７９】
（６−４）
店員用情報端末１７は、入店者９０の位置情報を位置特定部１８から受信するとともに、動線解析部２３及び広告配信部２４（生成部１９）で生成される入店者９０についての顧客状態及び広告配信などの販売促進情報を受信し、販売促進情報とともに入店者９０を識別する識別情報を表示画面のレイアウト上に輝点などで表示する。店員用情報端末１７によって店員９１に販売促進情報とともに入店者９０の識別情報が提示されるので、店員用情報端末１７を用いて識別される入店者９０に対して店員９１が顧客状態に応じた販売促進情報に基づいた販売活動を行なうことができ、売り上げを向上させ易くなる。
【００８０】
（６−５）
動線解析部２３は、入店者９０の顧客状態の推定に、所定エリアでの滞在時間の長さに加えて所定エリアでの入店者９０の平均移動速度（移動速度の例）及び停止回数のうちの少なくとも一方についての情報を用いている。このように、入店者９０の顧客状態の推定に入店者９０の平均移動速度及び／又は停止回数についての情報を加えることで、所定エリアでの滞在時間の長さのみで顧客状態を推定する場合に比べて顧客状態の推定精度が向上し、入店者９０の欲求や嗜好に十分に合わせた販売促進活動を行なうことができる。
【００８１】
（６−５）
位置特定部１８は、所定エリアの周囲にある周囲エリアと所定エリアとの間を入店者が移動するエリア間移動を特定可能に構成されている。例えば、第１ゲーム機器エリアＡｒ８から第２ゲーム機器エリアＡｒ９に移動した時、位置特定部１８は品種エリア間での移動があったことを特定することができる。動線解析部２３は、入店者９０の顧客状態の推定に、所定エリアでの滞在時間の長さに加えてエリア間移動についての情報を用いている。入店者９０の顧客状態の推定に入店者９０のエリア間移動についての情報を加えることで、所定エリアでの滞在時間の長さのみで顧客状態を推定する場合に比べて顧客状態の推定精度が向上し、入店者９０の欲求や嗜好に十分に合わせた販売促進活動を行なうことができるようになる。
【００８２】
（７）変形例
（７−１）変形例Ａ
上記各実施形態では、入店者９０に近い無線アクセスポイント１５の位置を顧客位置としたが、顧客位置を検知する方法はこのような方法に限られるものではない。屋内用位置検知であれば、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）無線ＬＡＮ、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）又は非可聴音を使った他の方法を用いて構成することもできる。また、屋外用位置検知であれば、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）機能又は携帯電話機のアンテナを使った他の方法を用いて構成されてもよい。あるいは、携帯情報端末１６に出発地と目的地を例えば文字情報を使って入店者９０が直接入力するように構成することもできる。
【００８３】
（７−２）変形例Ｂ
上記各実施形態では、位置特定部１８に動線検出部２２が含まれない場合について説明したが、位置特定部１８が動線検出部２２を含むように構成してもよい。あるいは、、生成部１９に動線検出部２２が含まれない場合について説明したが、生成部１９が動線検出部２２を含むように構成してもよい。
【００８４】
（７−３）変形例Ｃ
上記実施形態では、例えばゲーム機器グループエリアＧａ４の中に、第１ゲーム機器エリアＡｒ８と第２ゲーム機器エリアＡｒ９と第３ゲーム機器エリアＡｒ１０のいずれでもない中立のエリアが設けられているが、ゲーム機器グループエリアＧａ４を隙間なく３つに分割して中立のエリアをなくしてもよい。なお、上記実施形態では、中立のエリアと品種エリアとの間の移動は、エリア間移動の回数にはカウントされていない。また、中立のエリアでの滞在時間は品種エリアでの滞在時間にはカウントされていないが、グループエリアでの滞在時間にはカウントされる。
【００８５】
（７−４）変形例Ｄ
上記各実施形態では、広告の内容として、ウェルカムメッセージ、フェアウェルメッセージ、商品セールの広告及びクーポン券などについて説明したが、広告内容はこれだけに限られるものではなく、ポイント付与、無料景品権、福引権、セット買いお得券などでもよく、また複数の広告ＩＤによって識別される広告内容を組み合わせるものであってもよい。
【００８６】
（７−５）変形例Ｅ
上記各実施形態では、顧客状態に、「移動中」の状態、「関心持ち」の状態及び「絞込み」の状態を例に挙げて説明したが、推定する顧客状態の数は、２つであってもよく、また４つ以上であってもよい。また、上記各実施形態では、顧客状態の推定に、主にエリア滞在時間、平均移動速度、停止回数及びエリア間移動を用いる場合について説明したが、これら以外の要素、例えば入店後経過時間を組み合わせてもよい。
【００８７】
（７−６）変形例Ｆ
上記各実施形態における顧客情報データベース５３の使い方として、入店者９０が過去に入店した履歴がある場合又は会員顧客である場合には、例えば広告内容を入店履歴のあるもの又は会員顧客向けのものに変更してもよいことを説明したが、顧客情報データベース５３の使い方はこれだけに限られるものではない。入店者９０の種類に応じて顧客状態の推定時に用いる条件のパラメータ及び／又は広告配信のタイミングを変更してもよい。例えば、過去の購買傾向に即したタイミングで広告を配信するなどである。
【符号の説明】
【００８８】
１０  販売支援システム
１１  センター
１２  ネットワーク
１３  情報処理装置
１５  無線アクセスポイント
１６  携帯情報端末
１７  店員用情報端末
１８  位置特定部
１９  生成部
２１  記憶部
２２  動線検出部
２３  動線解析部
２４  広告配信部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８９】
【特許文献１】特開２０１２-２０３４７９号公報
【特許文献２】特開２００７−６６１０８号公報
【図１】
2015197689.tif 000003
【図２】
2015197689.tif 000004
【図３】
2015197689.tif 000005
【図４】
2015197689.tif 000006
【図５】
2015197689.tif 000007
【図６】
2015197689.tif 000008
【図７】
2015197689.tif 000009