(57)【要約】【課題】イベントのチケット販売からイベント会場における消費者の行動を精度高く予測する。【解決手段】イベントチケット購入者の過去の行動履歴及び属性情報、また、イベントの属性情報とイベント会場内の販売店の属性情報を用いて、イベントチケット購入者群をセグメント化した上でそれらのセグメント化された会員群が特定のイベントでどのような購買行動を取るかを予測する。【選択図】  図１
2015138355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会員の会員属性情報と、
会員のイベントチケット購入履歴情報、会員のイベント会場での物販購入履歴情報、会員のイベント会場への来場履歴情報、の少なくともいずれか１を含む行動情報と、
を有するデータベース内のデータの処理を行う情報処理部、を有する情報処理装置であって、
前記情報処理部は、セグメントデータを作成するセグメントデータ作成部を有し、
前記セグメントデータ作成部は、
複数の会員属性の指定を受けて、前記会員属性情報を検索して、指定された会員属性を有する会員リストを作成する会員リスト作成部と、
複数の行動情報の指定を受けて、前記イベントチケット購入履歴情報と、前記物販購入履歴情報と、前記来場履歴情報と、の少なくともいずれか１つを参照して、前記会員リストを指定された前記行動情報により絞り込んだ絞り込み会員リストを作成する絞り込み会員リスト作成部と、
前記絞り込み会員リスト作成部により作成された絞り込み会員リストに基づいて、絞り込まれた会員群が共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを有するセグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを特定するためのセグメント名称とを有するセグメント情報と、前記セグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントに含まれる会員のＩＤとを含むセグメント化対象者情報と、を記憶部に記憶させる処理を行う記憶処理部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記データベースは、さらに、イベントのスケジュールを含むイベントの属性情報を有し、
前記情報処理部は、
前記セグメントデータに基づいて購買予測を行う購買予測部を有し、
前記購買予測部は、セグメント毎来場予想数算出部を有し、
前記セグメント毎来場予想数算出部は、
イベントの開催日の指定を受けて、前記開催日により特定されるイベントの前記イベントの属性情報を参照し、前記イベントの属性情報とマッチングする属性情報を共有する前記セグメント情報を検索し、
前記セグメント情報のセグメントＩＤをマッチングする限り求め、前記セグメントＩＤ毎に、前記セグメント化対象者情報に含まれる会員ＩＤを求め、前記イベントチケット購入履歴情報を参照して、前記会員ＩＤの中から過去に類似するイベントの属性を有する公演のチケットを購入した会員を特定することで、前記指定されたイベントへの来場者数を予測することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記購買予測部は、セグメント毎購買傾向算出部を有し、
前記セグメント毎購買傾向算出部は、
購買傾向を算出する対象となる前記来場予想数を求めたセグメント群のうちの１つのセグメントＩＤを取得するセグメントＩＤ取得部と、
取得した前記セグメントＩＤに含まれる会員ＩＤを、セグメント化対象者情報を参照しながら対象者ＩＤとして求めるセグメント毎会員ＩＤ取得部と、
前記物販購入履歴情報を参照して、前記会員ＩＤが購入した購入品を求め、前記会員ＩＤに依存しないセグメント毎の購入品の傾向を求めるセグメント毎購買傾向予測部と
を有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記セグメント毎の来場予想数と、前記セグメント毎の購買傾向とに基づいて、指定さ
れた開催日におけるイベントにおける購入品の売り上げ予測を行うセグメント毎購買予測部を有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
さらに、セグメント毎の購買予測部の予測をセグメント毎に繰り返す処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
セグメント化対象者の端末に、前記イベントのチケットに購入商品の推奨情報を添付して電子メールにより送信することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
会員の会員属性情報と、
会員のイベントチケット購入履歴情報、会員のイベント会場での物販購入履歴情報、会員のイベント会場への来場履歴情報の少なくともいずれか１を含む行動情報と、
を有するデータベース内のデータの処理を行う情報処理プログラムであって、
複数の会員属性の指定を受けて、前記会員属性情報を検索して、指定された会員属性を有する会員リストを作成する会員リスト作成処理と、
複数の行動情報の指定を受けて、前記イベントチケット購入履歴情報と、前記物販購入履歴情報と、前記来場履歴情報と、の少なくともいずれか１つを参照して、前記会員リストを指定された前記行動情報により絞り込んだ絞り込み会員リストを作成する絞り込み会員リスト作成処理と、
前記絞り込み会員リスト作成処理により作成された絞り込み会員リストに基づいて、絞り込まれた会員群が共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを有するセグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを特定するためのセグメント名称とを有するセグメント情報と、前記セグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントに含まれる会員のＩＤとを含むセグメント化対象者情報と、を記憶部に記憶させる処理を行う記憶処理と
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来において、顧客のステータス(加入期間、購入額)に変化が生じると、その変化に即したキャンペーンを行うＰＤＣＡサイクルに関する技術（下記特許文献１参照）や、消費者のセグメント区分(嗜好、購入場所、プロフィール等)と自動販売機のセグメント区分(
立地、商品別売上等)の組み合わせ毎の相関を算出し販売戦略を立案する技術（下記特許
文献２参照）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２４３３４２号公報
【特許文献２】特開２０１２−００３７２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記先行技術では販売対象物に対する販売促進戦略の立案までしかできない。
【０００５】
例えば、公演などのイベントに参加する参加者は、まず、公演のチケットを購入するが、公演チケット購入者はチケットの購入が目的ではなく、公演の観覧が目的であり公演会場へ足を運ぶことになる。その場合には、興行主としては、公演チケットの販売促進に加えて、公演会場における飲食・物販の販売促進により公演全体における売上向上を図りたいと希望するが、公演会場での消費者の行動を予測することは難しく、適切な販売戦略を立案することができなかった。
【０００６】
本発明は、イベント参加者の購買行動を分析し、販売戦略を立案するための情報処理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】
上記目的を達成するために、本発明は、公演チケット購入者の過去の行動履歴及び属性情報、また、公演の属性情報と公演会場内の販売店の属性情報を用いて、公演チケット購入者群をセグメント化した上でそれらのセグメント化された購入者群が特定の公演でどのような購買行動を取るかを予測し効果的な販売戦略を立てることを可能とする。
【０００８】
本発明の一観点によれば、会員の会員属性情報と、会員のイベントチケット購入履歴情報、会員のイベント会場での物販購入履歴情報、会員のイベント会場への来場履歴情報の少なくともいずれか１を含む行動情報と、を有するデータベース内のデータの処理を行う情報処理部と、を有する情報処理装置であって、前記情報処理部は、セグメントデータを作成するセグメントデータ作成部を有し、前記セグメントデータ作成部は、複数の会員属性の指定を受けて、前記会員属性情報を検索して、指定された会員属性を有する会員リストを作成する会員リスト作成部と、複数の行動情報の指定を受けて、前記イベントチケット購入履歴情報と、前記物販購入履歴情報と、前記来場履歴情報と、の少なくともいずれか１つを参照して、前記会員リストを指定された前記行動情報により絞り込んだ絞り込み会員リストを作成する絞り込み会員リスト作成部と、前記絞り込み会員リスト作成部により作成された絞り込み会員リストに基づいて、絞り込まれた会員群が共有する前記会員の
属性情報と前記行動情報とを有するセグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを特定するためのセグメント名称とを有するセグメント情報と、前記セグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントに含まれる会員のＩＤとを含むセグメント化対象者情報と、を記憶部に記憶させる処理を行う記憶処理部と、を有することを特徴とする情報処理装置が提供される。
【０００９】
前記データベースは、さらに、イベントのスケジュールを含むイベントの属性情報を有し、前記情報処理部は、前記セグメントデータに基づいて購買予測を行う購買予測部を有し、前記購買予測部は、セグメント毎来場予想数算出部を有し、前記セグメント毎来場予想数算出部は、イベントの開催日の指定を受けて、前記開催日により特定されるイベントの前記イベントの属性情報を参照し、前記イベントの属性情報とマッチングする属性情報を共有する前記セグメント情報を検索し、前記セグメント情報のセグメントＩＤをマッチングする限り求め、前記セグメントＩＤ毎に、前記セグメント化対象者情報に含まれる会員ＩＤを求め、前記イベントチケット購入履歴情報を参照して、前記会員ＩＤに中に過去に類似するイベントの属性を有するイベントのチケットを購入した会員を特定することで、前記指定されたイベントへの来場者数を予測することを特徴とする。
【００１０】
前記購買予測部は、セグメント毎購買傾向算出部を有し、前記セグメント毎購買傾向算出部は、購買傾向を算出する対象となる前記来場予想数を求めたセグメント群のうちの１つのセグメントＩＤを取得するセグメントＩＤ取得部と、取得した前記セグメントＩＤに含まれる会員ＩＤを、セグメント化対象者情報を参照しながら対象者ＩＤとして求めるセグメント毎会員ＩＤ取得部と、前記物販購入履歴情報を参照して、前記会員ＩＤが購入した購入品を求め、前記会員ＩＤに依存しないセグメント毎の購入品の傾向を求めるセグメント毎購買傾向予測部と、を有することを特徴とする。
【００１１】
前記セグメント毎の来場予想数と、前記セグメント毎の購買傾向とに基づいて、指定された開催日のイベントにおける購入品の売り上げ予測を行うセグメント毎購買予測部を有することを特徴とする。
【００１２】
さらに、セグメント毎の購買予測部の予測をセグメント毎に繰り返す処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明は、セグメント化対象者の端末に、前記イベントのチケットに購入商品の推奨情報を添付して電子メールにより送信することを特徴とする。
【００１４】
本発明の他の観点によれば、会員の会員属性情報と、会員のイベントチケット購入履歴情報、会員のイベント会場での物販購入履歴情報、会員のイベント会場への来場履歴情報の少なくともいずれか１を含む行動情報と、イベントのスケジュールを含むイベントの属性情報と、を有するデータベース内のデータの処理を行う情報処理プログラムであって、複数の会員属性の指定を受けて、前記会員属性情報を検索して、指定された会員属性を有する会員リストを作成する会員リスト作成処理と、複数の行動情報の指定を受けて、前記イベントチケット購入履歴情報と、前記物販購入履歴情報と、前記来場履歴情報と、の少なくともいずれか１つを参照して、前記会員リストを指定された前記行動情報により絞り込んだ絞り込み会員リストを作成する絞り込み会員リスト作成処理と、前記絞り込み会員リスト作成処理により作成された絞り込み会員リストに基づいて、絞り込まれた会員群が共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを有するセグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを特定するためのセグメント名称とを有するセグメント情報と、前記セグメントＩＤと、前記セグメントＩＤにより特定されるセグメントに含まれる会員のＩＤとを含むセグメント化対象者情報と、を記憶部に記憶させる処理を行う記憶処理と、をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、イベント参加者へのイベント会場での販売促進を行うための効果的なマーケティング分析等を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施の形態による情報処理を行う例として、イベント管理システムを含むシステム全体の構成例を示す図である。
【図２】公演チケット購入者端末等に対して識別子の付与を行う際の処理の様子を示すブロック図である。
【図３】公演チケット購入者端末等により、識別子を用いて公演チケットの購入する際の処理の様子を示すブロック図である。
【図４】公演チケット購入者端末等により、識別子を用いて公演会場外の物販管理システムにより購買を行う際の処理の様子を示すブロック図である。
【図５】公演チケット購入者端末等により、識別子を用いて公演会場内の物販管理システムにより購買を行う際の処理の様子を示すブロック図である。
【図６】公演チケット購入者端末等により、識別子を用いて公演会場への来場情報が記録される際の処理の様子を示すブロック図である。
【図７Ａ】セグメントデータ作成処理の流れを示すフローチャート図である。
【図７Ｂ】行動履歴・会員属性により絞り込んだ会員リストの一構成例を示す図である。
【図８Ａ】購買傾向予測処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８Ｂ】セグメント毎来場予想数算出部における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８Ｃ】販売傾向の算出処理の流れを示すフローチャート図である。
【図９】図２に示す処理により生成される、会員の属性情報を管理する会員属性情報テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図１０】公演の属性情報（図１０（ｂ））と、消費者の行動履歴を管理するデータ構造（図１０（ｃ）、図１０（ｄ））の例を示す図である。
【図１１】公演会場内外のおける公演と関係する販売店等の属性情報（店舗情報：  図１１（ｂ））と、図５の処理により取得される、会員（消費者）の物品等の行動履歴を管理するデータ構造（物販購入履歴情報：  図１１（ｃ））の例を示す図である。
【図１２】セグメント情報（図１２（ｂ））とセグメント化対象情報（図１２（ｃ））の一構成例を示す図である。
【図１３】分析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１４】セグメントデータ作成部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１５】購買予測部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１６】セグメント毎来場予想数算出部の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。
【図１７】セグメント購買傾向算出部の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態による情報処理技術について図面に参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
本実施の形態による情報処理は、例えば、公演などのイベントの主催者等がインターネットを介したチケット販売を行う場合などにおいて、セグメント化した消費者の情報を基に公演会場での物販売上向上を促進するためのＰＤＣＡサイクルを回す技術に関する。
【００１９】
以下においては、イベントについて、公演を例にして説明するが、イベントは、公演のみに限定されるものではなく、興業、カーニバル、祭りなど、ある目的で人が集まるような形態を全て含むものである。また、本明細書において、会員（消費者群）をセグメント分けすることをセグメント化と称する。
【００２０】
消費者に関して、以下では、システムに対して会員登録等を行っている場合を例にして説明するが、メールアドレス、氏名、ニックネーム等を利用した登録されていない消費者も利用することが可能である。また、ＩＤ等の提示は、例えば、会員がスマートフォンなどの携帯端末を利用して、有線又は無線通信（ＬＡＮ、ＷＡＮ、近距離通信などを含む）により行う場合の他に、端末への入力、バーコード入力、会員カードやクレジットカード等を利用した提示など、全てのケースを含んでも良い。すなわち、会員ＩＤ等の提示方法は任意である。
【００２１】
図１は、本発明の一実施の形態による情報処理を行う例として、イベントの管理を行うイベント管理システムを含むシステム全体の構成例を示す図である。
【００２２】
図１に示すシステムＡは、公演チケットを購入するために会員登録をするための処理を備えたイベント管理システム５と、公演チケット購入者の利用するクライアントPC(会員)１又はクライアント携帯端末２の少なくとも一方がインターネット３ａを介して接続されている。
【００２３】
イベント管理システム５は、管理者（興行主）が有するクライアントＰＣ（管理者）４と、インターネット３ｂ経由で接続されている。
【００２４】
また、イベント管理システム５は、例えば公演会場内に配置される、タブレット型端末等の公演への来場情報を登録する来場情報登録端末１５と、例えば公演会場内の売店等に設置されているPOSシステムなどの公演会場内の会場内販売管理システム１７と、インタ
ーネット３ａ経由で接続されている。さらに、イベント管理システム５は、公演会場外の外部販売管理システム１１ともインターネット３ａ経由で接続されている。
【００２５】
尚、ネットワーク構成は、図１に示すものに限定されず、接続形態や有線・無線・公衆回線などの接続媒体はどのような構成でも良い。また、公演会場内とは、公演会場に隣接等している場合も含む。
【００２６】
イベント管理システム５は、会員情報を管理する会員情報管理装置（サーバ）５−１と、チケットの販売を管理するチケット販売管理装置（サーバ）５−２と、来場情報登録端末１５、会場内販売管理システム１７又は外部販売管理システム１１とデータ連携を行うための外部データ連携装置（サーバ）５−３と、後述する種々のデータを格納するデータベース５−４と、データの分析等の情報処理を行う分析装置（サーバ）７と、を有する。
【００２７】
イベント管理システム５は、データベース５−４のデータに基づいて、種々の情報処理を行う情報処理部（ＣＰＵ）を含んでいる。データベース５−４は、イベント管理システム外に設けられていても良い。
【００２８】
外部データ連携装置（サーバ）５−３が、本システムにおいて公演チケット購入者の属性情報と行動履歴情報とを格納するための処理を行い、属性情報と行動履歴情報をデータベース５−４に格納する。
【００２９】
図１における分析装置７は、先に述べた属性情報と行動履歴情報とを格納したデータベ
ース５−４と接続し、インターネット３ｂを介して接続した、興行主の利用するクライアントＰＣ(管理者)４に対して分析結果を出力する。
【００３０】
図２は、公演チケット購入者がクライアントPC(会員)１もしくはクライアント携帯端末(会員)２を用い、インターネット３ａを介してイベント管理システム５に会員登録し、個人の属性情報を登録する処理を備えた会員情報管理装置（サーバ）５−１と接続して、会員の個人属性情報をデータベース５−４内の会員属性情報ＤＢ５−４ａ内に登録するとともに、イベント管理システム５から、個人を識別するためのＩＤ情報が付与される様子を示した図である。
【００３１】
図９は、図２に示す処理により生成される、会員の属性情報を管理する会員属性情報テーブルのデータ構造例を示す図であり（図９（ａ）、（ｂ））、図２に示す連携処理により属性情報が登録される。図９（ｂ）に示す会員属性情報テーブルは、会員を一意に識別する会員ＩＤと、例えば、氏名、性別、生年月日、会員種別コード（特典の有無等に依存する会員の種別）、入会日（会員登録日）、居住地（エリア）などの会員の属性情報項目と、を有している。
【００３２】
図３は、公演チケット購入者のクライアントＰＣ１又はクライアント携帯端末２が、図２の処理によって付与されたＩＤ情報を利用してチケット販売管理装置（サーバ）５−２と接続して公演チケットを購入すると、その公演チケットの購入行動履歴を、チケット販売管理装置（サーバ）５−２がチケット購入履歴情報データベース５−４ｂへ登録する様子を示した図である。
【００３３】
図４は、図２で付与されたＩＤ情報等を利用して、公演チケット購入者のクライアントＰＣ１又はクライアント携帯端末２が行った、インターネット上のＥＣサイトに代表されるような外部販売管理システム１１での購入履歴行動情報を、外部データ連携装置（サーバ）５−３が受信して物販購入履歴情報データベース５−４ｃへ登録する様子を示した図である。
【００３４】
外部販売管理システム１１は、その公演自体とは関係性のない、或いは関係性が薄い、例えばあるアイドルグループのファンクラブ等におけるグッズの販売等の管理を行うものである。会員ＩＤとしては、名前やメールアドレス等を用いても良い。この処理により、当該公演の属性には依存しない場合を含む、例えば地域が異なる会員の物品等の購入傾向を得ることができる。
【００３５】
図５は、公演会場内における販売店でのＰＯＳシステム等を利用した会場内販売管理システム１７を利用して取得した購入履歴情報を、イベント管理システム５内の外部データ連携サーバ５−３を経由して物販購入履歴情報データベース５−４ｃに登録する様子を示した図である。基本的には、公演会場に来場した公演チケット購入者の端末等による物品等の購入履歴を取得し、登録するものである。
【００３６】
会場内販売管理システム１７は、例えば、当該公演会場内での物品やパンフレット、グッズなどの販売の管理を行うものであり、当該公演の運営主体には依存しない（異なる）場合を含む。
【００３７】
図６は、公演会場に来場した公演チケット購入者が、付与されたＩＤ情報（会員ＩＤ）を利用して、来場情報登録端末１５を介して公演への来場履歴情報と公演情報とを外部データ連携装置（サーバ）５−３を経由して来場履歴情報、公演情報データベース５−４ｄへ登録する様子を示した図である。チケットが電子チケットであれば、クライアント携帯端末２によるチケット提示の情報を取得するようにすれば良い。
【００３８】
図１０は、公演の属性情報（図１０（ｂ））と、消費者の行動履歴を管理するデータ構造（図１０（ｃ）、図１０（ｄ））の例を示す図である。図３に示す処理を行うことにより得られる公演チケットの購入履歴情報（図１０（ｃ））、図６に示す処理を行うことにより得られる公演会場への来場履歴情報（図１０（ｄ））を有している。
【００３９】
図１０（ｂ）に示す公演の属性情報には、公演を一意に識別する公演ＩＤと、公演日時、会場ＩＤ、出演者ＩＤなどの属性情報の他に、天気予報などから取得した公演会場における公演日時の気候情報、公演に関して、開始前、公演中、公演終了などの公演ステータス情報を含んでいると良い。
【００４０】
図１０（ｃ）に示すように、公演チケット購入履歴情報は、チケットの購入者ＩＤと、公演ＩＤと、チケット種別（Ｓ席、Ａ席など）、購入金額、購入日時等の情報を含む。
【００４１】
図１０（ｄ）に示すように、公演来場情報は、公演ＩＤと、来場日時と、来場者ＩＤとを含んでいる。一般的には、購入者ＩＤが来場者ＩＤと一致するが、途中で転売等された場合には、一致しない場合がある。
【００４２】
図１１は、公演会場内外における公演と関係する販売店等の属性情報（店舗情報：  図１１（ｂ））と、図４、図５の処理により取得される、外部販売管理システム１１又は会場内販売管理システム１７による、会員（消費者）の物品等の行動履歴を管理するデータ構造（物販購入履歴情報：  図１１（ｃ））の例を示す図である。
【００４３】
図１１（ｂ）に示すように、店舗情報は、例えば、店舗コード（或いは店舗ＩＤ）と、販売品の種目や固定店舗か移動店舗かなどの店舗の種別を識別する店舗種別と、会場ＩＤと、位置コードと、カテゴリコードとを有する。
【００４４】
会場ＩＤは公演会場のＩＤであり、位置コードは、公演会場が設けられているエリア内での位置などであり、また、カテゴリコードは、グッズの販売、飲食物の販売等の販売する物品等により区別されるが、その他の区別、例えば、店舗名やブランド名などに依存する区別でも良い。尚、位置コードがない場合（なし）は、例えば、店舗種別が移動店舗であり、公演会場を販売員が巡回しながらアイスクリームなどを販売する、いわゆる移動販売等であるか、或いは、図４で示す処理により購入された物品等であることを示す。
【００４５】
図１１（ｃ）に示す物販購入履歴情報は、購入者ＩＤと、公演ＩＤと、購入店舗コードと、購入品コードと購入日時等により構成される。尚、公演ＩＤ「なし」は、図４のような購入形態であることを示すものでも良い。購入品コードは、例えば、アイドルＡなどのグッズであることを示す。
【００４６】
以下に、上記のようにして得られた情報に基づいて、販売戦略を立案するためのセグメントデータを作成するための構成とそのための情報処理例、次いで、それを利用した販売戦略を立案するためのデータ分析を行って購買予測をするための構成とそのための情報処理例について説明する。
【００４７】
図１３は、図１の分析装置（サーバ）７の一構成例を示す機能ブロック図である。分析装置７は、セグメントデータを作成するセグメントデータ作成部７−１と、セグメントデータに基づいて購買予測を行う購買予測部７−２と、を有している。
【００４８】
図１４は、セグメントデータ作成部７−１の一構成例を示す機能ブロック図である。図７Ａは、セグメントデータ作成処理の流れを示すフローチャート図である。また、図１２は、セグメント情報とセグメント化対象者情報とのデータ構成例を示す図である。適宜、
図９から図１１までのデータ構成例も参照する。
【００４９】
図１４に示すように、セグメントデータ作成部７−１は、会員属性受付部７−１−１と、指定会員属性保持・会員リスト取得（作成）部７−１−２と、行動情報受付部７−１−３と、履歴情報参照部７−１−４と、絞り込み会員リスト取得（作成）部７−１−５と、セグメント情報・セグメント化対象情報記録処理部７−１−６と、を有する。
【００５０】
まず、図７Ａにおいて、処理を開始すると（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１において、会員属性受付部７−１−１が、例えば、クライアント端末１・２からのセグメント絞り込み条件（会員属性）の複数項目の指定を受け付け、ステップＳ２において、指定会員属性保持・会員リスト取得（作成）部７−１−２が、図９に示す会員属性情報（テーブル）を参照して、該当する会員のリストを取得する。例えば、セグメント絞り込み条件が、「男性」、「東京都」、「年齢が３０才代」であれば、図９（ｃ）に示すように、３つの条件に合致する会員のリストのみが含まれる会員リストが作成（絞り込み）される。
【００５１】
次いで、ステップＳ３において、行動情報受付部７−１−３が、セグメント絞り込み条件（行動情報）の複数項目の指定を受け付けると、ステップＳ４において、履歴情報参照部７−１−４が、公演チケット購入履歴情報（図１０（ｃ））、公演来場情報（図１０（ｄ））、物販購入履歴情報（図１１（ｃ））の少なくともいずれかの情報（受付けに対応する情報）を参照し、ステップＳ５において、絞り込み会員リスト取得（作成）部７−１−５が、絞り込んだ会員のリストを作成して、例えば画面に表示させる。
【００５２】
ここで、ステップＳ３の絞り込み条件が、例えば、出演者ＩＤ＝１００（図１０（ｂ））と、購入品コード“１” （図１１（ｃ））であれば、図７Ｂの第１行目に示すような
、絞り込んだ会員のリストを作成することができる。
【００５３】
ここで、ステップＳ６で、ステップＳ５によるセグメント情報の保存処理が選択され、ステップＳ７でセグメント名称、概要の入力を受け付けると、ステップＳ８において、セグメント情報・セグメント化対象情報記録処理部７−１−６が、セグメント情報、セグメント化対象者情報に、絞り込んだ会員のリストを記録して、処理を終了する（Ｅｎｄ）。
【００５４】
図１２は、セグメント情報とセグメント化対象者情報の一構成例を示す図である。図１２（ｂ）に示すセグメント情報は、セグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、セグメントの特徴を表すセグメント名称と、作成日時と、概要とを有しており、図１２（ｃ）に示すセグメント化対象者情報は、セグメントＩＤと、当該セグメントに含まれる会員のＩＤである対象者ＩＤと、当該セグメントＩＤに対象者が追加された追加日とを有している。
【００５５】
必要に応じてセグメント化する対象会員群に共通の属性情報を複数指定して会員群の絞り込みを行い、会員属性情報テーブルを利用し、指定された属性情報を持つ会員のリストを作成し、必要に応じてセグメント化する対象会員群に共通の行動履歴情報を複数指定して会員群の絞り込みを実施することで、任意の所望のセグメントを作成することができる。セグメント情報は、セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する属性情報を特定するセグメント名称などを有しており、或いは、下記のような属性情報のテーブルと関連付けされていても良い。
【００５６】
より具体的には、セグメントＩＤ＝１で特定されるセグメントは、例えば、図７Ｂに示すように、公演チケット購入履歴情報に基づく出演者ＩＤ＝１００、会員属性情報に基づく３０才代、男性、東京、物販購入履歴情報に基づく購入品コード“１”の購入者という絞り込み条件に合致するグループである。これを、一般化すると、図１２に示すように、
セグメント情報は、ＸＸＸＸのファンであるＸＸＸＸグループと、ＹＹＹＹを嗜好するＹＹＹＹグループなどにセグメント化され、セグメント化対象者情報により、それぞれのセグメントのＩＤ毎に、対象となる会員のＩＤを特定することができる。
【００５７】
以上のように、絞り込み会員リスト取得部７−１−５により作成された絞り込み会員リストに基づいて、絞り込まれた会員群が共有する会員の属性情報と行動情報とを有するセグメントを一意に識別するセグメントＩＤと、セグメントＩＤにより特定されるセグメントが共有する前記会員の属性情報と前記行動情報とを特定するためのセグメント名称とを有するセグメント情報と、セグメントＩＤと、セグメントＩＤにより特定されるセグメントに含まれる会員のＩＤとを含むセグメント化対象者情報を、セグメント情報・セグメント化対象情報記録処理部７−１−６が記憶部に記憶させる処理を行う。
【００５８】
尚、図１２（ｂ）に示すセグメント情報には、概要欄に「ＸＸＸＸのファン」などのセグメントの特徴（代表属性名等）を表すデータを記載することで、当該セグメントがどのような特徴を有するセグメントであるかを一目で知ることが出来る。
【００５９】
図１２に示すセグメント情報とセグメント化対象者情報は、図７Ａに示すセグメント情報の作成処理によって更新される。
【００６０】
次に、セグメント情報に基づいて、販売戦略立案のための購買予測を行う購買予測部７−２の構成と処理の内容について説明する。
【００６１】
図１５は、購買予測部７−２の一構成例を示す機能ブロック図である。購買予測部７−２は、イベント日時指定受付部７−２−１と、セグメント毎来場予想数算出部７−２−２と、セグメント毎購買傾向算出部７−２−３と、売り上げ予想金額算出部７−２−４と、セグメント毎購買予測部７−２−５と、を有している。
【００６２】
図８Ａは、購買予測部７−２による購買予測処理の流れを示すフローチャート図である。まず、処理を開始すると（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１１において、イベント日時指定受付部７−２−１が、例えば、クライアント端末１・２からのイベント等の公演日の指定を受け付けると、ステップＳ１２において、セグメント毎来場予想数算出部７−２−２が、公演日の属性情報を利用してセグメント毎の来場予想数を算出する。
【００６３】
図１６は、セグメント毎来場予想数算出部７−２−２の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。セグメント毎来場予想数算出部７−２−２は、セグメントＩＤ取得部７−ａと、セグメント毎会員ＩＤ取得部７−ｂと、公演情報履歴参照部７−ｃと、チケット購入数算出部７−ｄと、指定イベント（公演）日時予測来場者数推定部７−ｅと、を有している。
【００６４】
図８Ｂは、セグメント毎来場予想数算出部７−２−２における処理の流れを示すフローチャート図である。ステップＳ１２において、まず、ステップＳ１２−１で、セグメントＩＤ取得部７−ａが、ステップＳ１１で指定された公演日により図１０（ｂ）の公演属性情報を参照して得られる公演の属性情報に基づいて図１２（ｂ）のセグメント情報のセグメントＩＤをマッチングする限り複数求める。
【００６５】
ステップＳ１２−１で取得したセグメントＩＤ毎に、ステップＳ１２−２において、セグメント毎会員ＩＤ取得部７−ｂが、図１２（ｃ）のセグメント化対象者情報に基づいて、セグメントに含まれる対象者ＩＤを検索する。ステップＳ１２−３において、公演情報履歴参照部７−ｃが公演チケット購入履歴情報（図１０（ｃ））を参照し、チケット購入数算出部７−ｄが、過去にチケットを購入した人を特定し、過去のチケット購入者数を算出する。ステップＳ１２−４において、指定イベント（公演）日時予測来場者数推定部７−ｅが、ステップＳ１２−３において求めた過去のチケット購入履歴と公演来場情報（図１０（ｄ））とに基づいて、ステップＳ１１で指定した公演日におけるセグメント毎の来場者数（予測値）を推定する。例えば、セグメントＩＤ＝１は、来場予想数が１００名、ＩＤ＝２は１０名、ＩＤ＝３は３００名などである。
【００６６】
次いで、ステップＳ１３において、来場予想数を画面に出力すれば、来場予想数をセグメント毎に知ることができる。ステップＳ１４とステップＳ１５の処理は、作成済みセグメント分だけ繰り返す。ステップＳ１４において、セグメント毎購買傾向算出部７−２−３が、保存されているセグメントに対し、セグメント内の会員の物販購入履歴情報を利用してセグメントに対する購買傾向を算出する。図１７は、セグメント毎購買傾向算出部７−２−３の一構成例を示す機能ブロック図である。セグメント毎購買傾向算出部７−２−３は、セグメントＩＤ取得部７−ｆと、セグメント毎会員ＩＤ取得部７−ｇと、物販購入履歴参照部７−ｈと、セグメント毎購買傾向予測部７−ｉと、を有する。図８Ｃは、処理の流れを示すフローチャート図である。
【００６７】
まず、ステップＳ１４−１において、セグメントＩＤ取得部７−ｆは、購買傾向を算出する対象となるステップＳ１２で来場予想数を求めたセグメント群のうちの１つのセグメントＩＤを取得し、次いで、セグメント毎会員ＩＤ取得部７−ｇが、ステップＳ１４−１で取得したセグメントＩＤに含まれる会員ＩＤをセグメント化対象者情報（図１２（ｃ））を参照しながら対象者ＩＤとして求める。
【００６８】
次いで、ステップＳ１４−２において、物販購入履歴参照部７−ｈが、物販購入履歴情報（図１１（ｃ））を参照して、購入品等（例えば購入品コード等）を求める。次いで、ステップＳ１４−３において、セグメント毎購買傾向予測部７−ｉが、会員ＩＤに依存しないセグメント毎の購入傾向を求める。
【００６９】
以上の処理により、例えば、セグメントＩＤ＝１における購買傾向は、商品コード１の商品が１０個、商品コード２の商品が３個などと予測できる。尚、この際の会員数を例えば会員ＩＤに基づいて５０名などと求めると、１名当たりの商品コード１の購買数は１０／５０＝１／５個である。
【００７０】
次いで、セグメント毎購買予測部７−２−５が、ステップＳ１５において、ステップＳ１２で求めたセグメント毎の来場予想数と、ステップＳ１４で求めたセグメント毎の購買傾向（商品等のそれぞれの購買予測数）とに基づいて、指定公演日における売り上げ予測を数（個数）・金額などで算出する。例えば、セグメントＩＤ＝１では、来場予想数が１００名、商品“１”の購買傾向が１／５個であれば、セグメントＩＤ＝１における商品“１”の売り上げ予測は２０個と求まる。これを、画面に出力しても良い。
【００７１】
以上の処理をセグメント分繰り返すと、指定公演日における商品等の売り上げ数やそれに単価を乗算した売り上げ金額の予測を行うことができるため、販売戦略を立案する際の役立てることができる。
【００７２】
このように、分析装置７では、保存されているセグメントに対し、セグメント内の会員の物販購入履歴情報を利用してセグメントに対する購買傾向を算出し、購買傾向とセグメント毎の来場予想数を利用して、セグメント毎の売上予想金額を算出の上で画面上に出力することができる。
【００７３】
データ分析担当者は、公演会場内での購買傾向を確認するために、詳細を確認するための座席位置を指定すると（ステップＳ１６）、ステップＳ１７において、分析装置７は、
会場内店舗（会場内販売管理システム１７を保持する場合を含む）における各セグメントの来場予想並びに購買対象商品を画面に出力することができ、出力された情報を確認の上で、当該公演における販売戦略を店舗毎に立案することができる。
【００７４】
また、セグメント毎の対象者端末に、公演チケットに購入商品の推奨情報を添付して電子メールにより送信することもできる。
【００７５】
以上のように、本実施の形態によれば、イベントのチケットを販売する興行主は、イベント会場での売上向上のためにイベント会場への来場者を様々なセグメントに分けてそれぞれのセグメントに属するイベントチケット購入者の行動を予測することが可能となり、イベント参加者のイベント会場における販売促進を行うための効果的なマーケティング分析等を行うことができる。
【００７６】
本明細書において、処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【００７７】
また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【００７８】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【００７９】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【符号の説明】
【００８０】
Ａ…システム、１…クライアントPC(会員)、２…クライアント携帯端末、３ａ，３ｂ…インターネット、４…クライアントＰＣ（管理者）、５…イベント管理システム、５−１…会員情報管理装置（サーバ）、５−２…チケット販売管理装置（サーバ）、５−３…外部データ連携装置（サーバ）、５−４…データベース、７…分析装置、１１…外部販売管理システム、１５…来場情報登録端末、１７…会場内販売管理システム。
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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