(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段と、
前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別手段と、
前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知手段と、
を備え、
前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とする顧客行動管理装置。
【請求項２】
前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客の最新の位置情報と、当該顧客の立寄箇所情報および前記仕上品の有無に基づく前記店舗への来店への遷移確率とから、前記来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の顧客行動管理装置。
【請求項３】
前記顧客の立寄箇所情報は、改札の通過情報を含む、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の顧客行動管理装置。
【請求項４】
前記顧客の立寄箇所情報は、自動販売機の使用情報を含む、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の顧客行動管理装置。
【請求項５】
顧客行動管理装置が実行する顧客行動管理方法であって、
店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測ステップと、
前記顧客行動予測ステップにより予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別ステップと、
前記来店状況判別ステップにより前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知ステップと、
を含み、
前記顧客行動予測ステップは、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とする顧客行動管理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段、
前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別手段、
前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知手段、
として機能させ、
前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客行動管理装置、顧客行動管理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
クリーニング店舗とは、洋服などの衣類、毛布などの寝具類、帽子、カーテン、絨毯などを預かり品として、これにクリーニング加工を施す店舗のことをいう。クリーニング店舗では、顧客から預かり品のクリーニング依頼を受けると、この預かり品を記録して伝票を発行して代金を受領し、工場に発送してクリーニング加工したのち、顧客に引き渡す。
【０００３】
このクリーニング店には、繁忙日や繁忙時間が存在し、また閑散日や閑散時間が存在する。クリーニング店は、例えば土日が繁忙日であり、定時後や昼の休憩時間などが平日の繁忙時間であることが多い。これに対してクリーニング店の閑散時間は、平日昼間であることが多い。
【０００４】
繁忙時間には顧客の待ち時間が長くなり、よって顧客離れにつながるおそれがある。閑散時間には、クリーニング店の人的資源や物的資源が有効に使われないおそれがある。また、繁忙と閑散との波は、クリーニング店の人的資源や物的資源を無駄に消費することになり、望ましくない。
【０００５】
また、複数の店舗を有するクリーニング業者にとっても、傘下の店舗により、繁忙店と閑散店とが存在する。このような店舗による繁忙と閑散との差は、クリーニング業者の人的資源や物的資源を無駄に消費することになり、望ましくない。
【０００６】
従来、このような繁忙と閑散とを平準化するには、閑散期や閑散店に来店するための動機付けを行うことが多かった。例えば特許文献１の要約書の課題には、「ユーザに対して、飲食店の店舗への来店を促すプロモーションの情報を適切に提供する情報処理装置を提供する。」と記載され、解決手段には、「１以上のユーザによる飲食店の利用に関する情報である利用情報が格納される利用情報格納部１１と、利用情報を受け付け、利用情報格納部１１に蓄積する利用情報受付部１２と、飲食店の利用を促す情報であるプロモーション情報が格納されるプロモーション情報格納部１３と、利用情報格納部１１に格納されている利用情報に応じたプロモーション情報を、プロモーション情報格納部１３から取得するプロモーション情報取得部１４と、ユーザに対応した連絡先を示す情報である１以上の連絡先情報が格納される連絡先情報格納部１５と、プロモーション情報取得部１４が取得したプロモーション情報を、連絡先情報格納部１５に格納されている１以上の連絡先情報が示す連絡先に送信する送信部１６とを備えた。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−５９７８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このような動機付けは、顧客へのポイントの提供やディスカウントなどによって行われる。つまりクリーニング店としての収益の一部を顧客に提供することになる。よって、顧客全てに対して動機付けを行うと、店舗の収益を圧迫する恐れがある。
【０００９】
そこで、本発明は、来店可能性のある顧客に限り動機付けを行う顧客行動管理装置、顧客行動管理方法およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係る顧客行動管理装置は、店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段と、前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別手段と、前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知手段と、を備え、前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る顧客行動管理方法は、顧客行動管理装置が実行する顧客行動管理方法であって、店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測ステップと、前記顧客行動予測ステップにより予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別ステップと、前記来店状況判別ステップにより前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知ステップと、を含み、前記顧客行動予測ステップは、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、ことを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段、前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別手段、前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知手段、として機能させ、前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、来店可能性のある顧客に限り動機付けを行う顧客行動管理装置、顧客行動管理方法およびプログラムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態における顧客行動管理サーバを含むクリーニングシステムの概略を示す構成図である。
【図２】顧客行動履歴データベースの一例を示す図である。
【図３】顧客データベースの一例を示す図である。
【図４】預かり品管理データベースの一例を示す図である。
【図５】仕上品が店舗に在るときの一個人の状態遷移図である。
【図６】仕上品が店舗に在り、かつ国分寺駅下車時の状態遷移を示す図である。
【図７】仕上品が店舗に在り、かつ位置情報なし（自宅）の状態遷移を示す図である。
【図８】仕上品が店舗に無いときの一個人の状態遷移図である。
【図９】仕上品が店舗に無く、かつ位置情報なし（自宅）の状態遷移を示す図である。
【図１０】第１の実施形態における通知処理のフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態における顧客行動管理サーバを含むクリーニングシステムの概略を示す構成図である。
【図１２】国分寺店の来店者数の推定を示す構成図である。
【図１３】羽村店の来店者数の推定を示す構成図である。
【図１４】位置情報データベースの一例を示す図である。
【図１５】店舗データベースの一例を示す図である。
【図１６】第２の実施形態における通知処理のフローチャートである。
【図１７】第２の実施形態における立寄可能店予測処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
《第１の実施形態》
第１の実施形態では、顧客の来店履歴に基づいて顧客の来店日時を予測し、予測した来店日時が店舗の繁忙時間に当たる場合は、別の日時に来店することを促すメールを顧客に送信し、顧客の来店日時を平準化する。以下、図１から図１０により、その構成と動作とを説明する。
【００１４】
図１は、第１の実施形態における顧客行動管理サーバ２を含むクリーニングシステム１の概略を示す構成図である。
顧客行動管理サーバ２は、顧客の行動履歴に基づいて顧客の行動を管理する顧客行動管理装置であり、ネットワーク９を介して各駅の改札４や、各場所に設置された自動販売機５や、店舗端末６と通信可能に接続される。更に顧客行動管理サーバ２は、ネットワーク９を介してスマートフォン７にメールを送信可能である。この顧客行動管理サーバ２は、顧客行動予測部２１と、繁忙時間推定部２２と、来店状況判別部２３と、代替日時通知部２４と、メール送信部２８と、近距離無線通知部２９とを備え、顧客行動履歴データベース３１、顧客データベース３２、預かり品管理データベース３３を参照しつつ、顧客の行動を管理する。なお、図面ではデータベースを単に「ＤＢ」と省略して記載している。
【００１５】
改札４は、各駅に設置された自動改札装置であり、例えばＮＦＣ（Near field communication）通信を行う近距離無線通信部４１により電子マネーカードや電子マネー端末と相互に通信可能である。ここで近距離無線通信部４１は、例えばスマートフォン７の近距離無線通信部７１と通信して、鉄道の運賃を決済可能である。
自動販売機５は、各場所に設置されており、ＮＦＣ通信を行う近距離無線通信部５１により電子マネーカードや電子マネー端末と相互に通信可能である。ここで近距離無線通信部５１は、例えばスマートフォン７の近距離無線通信部７１と通信して販売品を決済可能である。
【００１６】
スマートフォン７は、例えばタッチ式ディスプレイを備え，電子マネーの決済機能を有する携帯電話端末であり、近距離無線通信部７１と、無線通信部７２と、報知部７３と、ＩＤ格納部７４とを備えている。
近距離無線通信部７１は、例えば電子マネーの決済のために、改札４や自動販売機５との間でＮＦＣ通信を行う。近距離無線通信部７１は、後記するＩＤ格納部７４に格納された識別情報を通信先に送信する。
無線通信部７２は、無線通信路を介してネットワーク９にアクセスし、他局に発呼し、または他端末との間でメールを送受信するためのものである。
報知部７３は、例えばディスプレイであり、顧客にメールを報知する。
ＩＤ格納部７４は、このスマートフォン７の固有の識別番号を格納する部位である。
【００１７】
この顧客行動管理サーバ２は、不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）とＲＡＭ（Random Access Memory）と記憶部とを備え、ＣＰＵが記憶部に格納された顧客行動管理プログラムを実行することで、各処理部を具現化する。顧客行動管理サーバ２は、改札４の近距離無線通信部４１や自動販売機５の近距離無線通信部５１を介して各顧客のスマートフォン７の使用履歴を収集し、顧客行動履歴データベース３１に格納する。これにより顧客行動履歴データベース３１には、顧客の立寄箇所情報が記録される。
顧客行動管理サーバ２は更に、店舗端末６から、各顧客の来店履歴を収集して顧客行動履歴データベース３１に格納する。これにより顧客行動履歴データベース３１には、各顧客の各店舗への来店履歴が記録される。
【００１８】
顧客行動予測部２１は、店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、この顧客の来店日時を予測する。各顧客の店舗への来店履歴および立寄箇所情報は、顧客行動履歴データベース３１に格納されている。
繁忙時間推定部２２は、店舗の繁忙時間を推定する。
来店状況判別部２３は、顧客行動予測部２１により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する。
代替日時通知部２４は、来店状況判別部２３により、この顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を、この顧客に通知する。
メール送信部２８は、顧客か所有するスマートフォン７に対して、有用なメッセージをメール送信する。近距離無線通知部２９は、顧客か所有するスマートフォン７の近距離無線通信部７１を介して、改札４や自動販売機５から顧客に有用なメッセージを通知する。ここで有用なメッセージとは、例えば、「ｘ時以降に受け取りに来るとポイント１０倍」、「ｙ月ｚ日に受取りに来るとポイント１０倍」など、顧客に対して別の日時に来店を促すものである。
【００１９】
顧客行動履歴データベース３１は、顧客と、その顧客の店舗への来店履歴および立寄箇所情報とが蓄積されたデータベースであり、後記する図２で説明する。
顧客データベース３２は、顧客の識別情報と、顧客に係る各種情報とが紐付けられたデータベースであり、後記する図３で説明する。
預かり品管理データベース３３は、クリーニング店舗が顧客から預かった預かり品を管理するデータベースであり、後記する図４で説明する。
【００２０】
図２は、顧客行動履歴データベース３１の一例を示す図である。
顧客行動履歴データベース３１は、顧客の行動履歴を格納しており、スマートフォンＩＤ欄３１ａと、仕上品欄３１ｂと、日時欄３１ｃと、場所欄３１ｄと、行動欄３１ｅとを含んで構成される。この顧客行動履歴データベース３１は、顧客が所定の行動をする度に、顧客行動管理サーバ２により新たなレコードが追加される。顧客行動履歴データベース３１には、改札４の通過情報である乗車・下車と、自動販売機５の使用情報である購入とが含まれる。
スマートフォンＩＤ欄３１ａは、この行動履歴に係る顧客のスマートフォン７の識別情報を格納する欄である。
【００２１】
仕上品欄３１ｂは、この行動履歴の時点で、この顧客に係るクリーニングの仕上品が、いずれかの店舗に存在するかを示す欄である。顧客の行動はクリーニングの仕上品の在り無しによって変化する。例えば、仕上品が在る場合の方が、仕上品が無い場合よりも店舗への来訪確率が高い。よって仕上品欄３１ｂを設けて、仕上品が在り、よって店舗への来訪確率が高い顧客を判断している。仕上品欄３１ｂは、後記する預かり品管理データベース３３を参照することによって設定される。
日時欄３１ｃは、この行動履歴が記録された日時を格納する欄である。
場所欄３１ｄは、この行動履歴が記録された場所を格納する欄である。
行動欄３１ｅは、この行動履歴に係る顧客の行動を格納する欄である。
【００２２】
図３は、顧客データベース３２の一例を示す図である。
顧客データベース３２は、スマートフォンＩＤ欄３２ａと、顧客ＩＤ欄３２ｂと、氏名欄３２ｃと、自宅住所欄３２ｄと、緯度欄３２ｅおよび経度欄３２ｆとを含んで構成される。この顧客データベース３２は、店舗が新たな顧客を登録する度に、店舗端末６により新たなレコードが追加される。
スマートフォンＩＤ欄３２ａは、顧客が所有するスマートフォン７の識別情報を格納する欄である。店員は、新たな顧客の登録にあたり、店舗端末６にてこの顧客のスマートフォン７の識別情報を読み取る。
顧客ＩＤ欄３２ｂは、この顧客の識別情報を格納する欄である。
氏名欄３２ｃは、この顧客の氏名を格納する欄である。
自宅住所欄３２ｄは、この顧客の自宅住所を格納する欄である。
緯度欄３２ｅは顧客の自宅住所の緯度情報を格納し、経度欄３２ｆは顧客の自宅住所の経度情報を格納する。
【００２３】
図４は、預かり品管理データベース３３の一例を示す図である。
預かり品管理データベース３３は、顧客ＩＤ欄３３ａと、預かり品ＩＤ欄３３ｂと、品名欄３３ｃと、受付日欄３３ｄと、仕上日欄３３ｅと、引渡日欄３３ｆと、店舗欄３３ｇとを含んで構成される。この預かり品管理データベース３３は、顧客がクリーニング店に衣服等を預ける度に、店舗端末６により新たなレコードが追加される。
顧客ＩＤ欄３３ａは、この預かり品を所有する顧客の識別情報を格納する欄である。
預かり品ＩＤ欄３３ｂは、この預かり品の識別情報を格納する欄であり、例えば預かり品に付与したクリーニングタグのバーコード情報が格納される。
品名欄３３ｃは、この預かり品の品名を格納する欄である。預かり品の品名は、店舗端末６にて店員が入力する。
受付日欄３３ｄは、この預かり品を顧客から受け付けた日時が格納される。
仕上日欄３３ｅは、この預かり品が仕上がる予定日が格納される。
引渡日欄３３ｆは、仕上がった預かり品を顧客に引き渡した日時が格納される。
店舗欄３３ｇは、この預かり品を受け付けた店舗の名称が格納される。
なお、仕上品が店舗に在る場合は、現在の日時が仕上日以降であり、かつ引渡日が設定されていない場合である。
【００２４】
図５は、クリーニングの仕上品が在るときの一個人の状態遷移図である。なお、この状態遷移図は、過去３６５日を集計しており、そのうち１０４日がクリーニングの仕上品が店舗に在る状態である。この状態遷移図は、例えば顧客行動管理サーバ２が顧客行動履歴データベース３１を分析することによって作成可能である。
【００２５】
最初、１日が開始した状態Ｍ１０から、顧客の位置情報が無い状態Ｍ１１に遷移する。この遷移回数は１０４回（１０４日分）である。
顧客の位置情報が無い状態Ｍ１１から、国分寺店来店の状態Ｍ１９に遷移するのは５回であり、国分寺駅乗車の状態Ｍ１２に遷移するのは９９回である。
国分寺駅乗車の状態Ｍ１２から、羽村駅下車の状態Ｍ１３に遷移するのは９８回であり、その遷移時間は平均４０分である。これは、自宅最寄り駅から職場最寄り駅への通勤を示している。
【００２６】
羽村駅下車の状態Ｍ１３から羽村駅乗車の状態Ｍ１４にも９８回遷移し、その遷移時間は平均９時間である。これは、職場での勤務時間に相当する。
羽村駅乗車の状態Ｍ１４から国分寺駅下車の状態Ｍ１８には９０回遷移し、その遷移時間は平均４０分である。これは、職場最寄り駅から自宅最寄り駅への通勤を示している。
【００２７】
また羽村駅乗車の状態Ｍ１４から羽村駅構内の自動販売機５を利用した状態Ｍ１５には８回遷移し、遷移時間は平均１０分である。羽村駅構内の自動販売機５を利用した状態Ｍ１５から国分寺駅下車の状態Ｍ１８には８回遷移し、遷移時間は平均４０分である。これは、帰宅途中に羽村駅構内の自動販売機５を利用したことを示している。
【００２８】
国分寺駅乗車の状態Ｍ１２から新宿駅下車の状態Ｍ１６には１回遷移し、遷移時間は３０分である。新宿駅下車の状態Ｍ１６から新宿駅乗車の状態Ｍ１７には１回遷移し、遷移時間は３時間である。新宿駅乗車の状態Ｍ１７から国分寺駅下車の状態Ｍ１８には１回遷移し、遷移時間は３０分である。これは、私用などで国分寺から新宿に移動して３時間を過ごし、再び新宿から国分寺に戻ってきたことを示している。
【００２９】
国分寺駅下車の状態Ｍ１８から国分寺店来店の状態Ｍ１９には４７回遷移し、遷移時間は１５分である。また、国分寺駅下車の状態Ｍ１８から一日の終了の状態Ｍ２０には５２回遷移する。
国分寺店来店の状態Ｍ１９から一日の終了の状態Ｍ２０には５２回遷移する。これは、この顧客が国分寺店（クリーニング店）にてクリーニング品の引き渡しを受けたのち、自宅に帰ったことを示している。
【００３０】
この状態遷移図より、この顧客がクリーニングの仕上品があるときに国分寺店（クリーニング店）に来店するのは、国分寺駅を下車した状態Ｍ１８と、１日が開始して位置情報が不定である状態Ｍ１１に限られる。この顧客が国分寺駅を下車した状態Ｍ１８から、顧客は平均１５分で国分寺店（クリーニング店）に来店する。
【００３１】
図６は、仕上品が店舗に在り、かつ国分寺駅下車時の状態遷移の頻度を示すグラフである。グラフの縦軸は遷移回数を示し、ハッチング部分は来店回数を示し、白抜き部分は来店以外の遷移回数を示し、横軸は時間帯を示している。つまり図６は、前記した図５の状態Ｍ１８からの遷移と曜日との関係を示している。棒グラフ全体に占めるハッチング部分は、来店頻度を示している。
ここでは、土曜日に国分寺駅を下車したときには、全て国分寺店に来店している。
このように、状態遷移と時間情報（曜日情報）を掛け合わせることで、更に正確に来店確率を算出することができる。
【００３２】
図７は、仕上品が店舗に在り、かつ位置情報なし（自宅）の状態遷移を示すグラフである。グラフの縦軸は遷移回数を示し、ハッチング部分は来店回数を示し、白抜き部分は来店以外の遷移回数を示し、横軸は時間帯を示している。つまり図７は、前記した図５の状態Ｍ１１からの遷移と曜日との関係を示している。棒グラフ全体に占めるハッチング部分は、来店頻度を示している。
このグラフによれば、土曜日には、自宅から高い確率で国分寺店に来店している。このように、状態遷移と時間情報（曜日情報）を掛け合わせることで、更に正確に来店確率を算出することができる。
【００３３】
図８は、仕上品が無いときの一個人の状態遷移図である。なお、この状態遷移図は過去３６５日を集計しており、そのうち２６１日がクリーニングの仕上品が店舗に無い状態である。この状態遷移図は、例えば顧客行動管理サーバ２が顧客行動履歴データベース３１を分析することによって作成可能である。
【００３４】
最初、１日が開始した状態Ｍ３０から、顧客の位置情報が無い状態Ｍ３１に遷移する。この遷移回数は２６１回（２６１日分）である。
顧客の位置情報が無い状態Ｍ３１から国分寺店来店の状態Ｍ３９に遷移するのは４２回であり、国分寺駅乗車の状態Ｍ３２に遷移するのは１４６回であり、そのまま１日が終了するのは７３回である。
国分寺店来店の状態Ｍ３９から一日の終了の状態Ｍ４０には、４２回遷移する。これは、この顧客は自宅からクリーニング品を国分寺店（クリーニング店）に預けたのち自宅に帰り、そのまま一日が終了したことを示している。
【００３５】
国分寺駅乗車の状態Ｍ３２から、羽村駅下車の状態Ｍ３３に遷移するのは１３４回であり、遷移時間は平均４０分である。これは、自宅最寄り駅から職場最寄り駅への通勤を示している。
【００３６】
羽村駅下車の状態Ｍ３３から羽村駅乗車の状態Ｍ３４にも１３４回遷移し、その遷移時間は平均９時間である。これは、職場での勤務時間に相当する。
羽村駅乗車の状態Ｍ３４から国分寺駅下車の状態Ｍ３８には１２１回遷移し、その遷移時間は平均４０分である。これは、職場最寄り駅から自宅最寄り駅への通勤を示している。
【００３７】
また羽村駅乗車の状態Ｍ３４から羽村駅構内の自動販売機５を利用した状態Ｍ３５には１３回遷移し、遷移時間は平均１０分である。羽村駅構内の自動販売機５を利用した状態Ｍ３５から国分寺駅下車の状態Ｍ３８には１３回遷移し、遷移時間は平均４０分である。これは、帰宅途中に羽村駅構内の自動販売機５を利用したことを示している。
【００３８】
国分寺駅乗車の状態Ｍ３２から新宿駅下車の状態Ｍ３６には１２回遷移し、遷移時間は３０分である。新宿駅下車の状態Ｍ３６から新宿駅乗車の状態Ｍ３７には１２回遷移し、遷移時間は３時間である。新宿駅乗車の状態Ｍ３７から国分寺駅下車の状態Ｍ３８には１２回遷移し、遷移時間は３０分である。これは、私用などで国分寺から新宿に移動して３時間を過ごし、再び新宿から国分寺に戻ってきたことを示している。
【００３９】
国分寺駅下車の状態Ｍ３８から一日の終了の状態Ｍ４０には１４６回遷移する。また国分寺駅下車の状態Ｍ３８から国分寺店来店の状態Ｍ３９には遷移していない。
【００４０】
この状態遷移図より、この顧客がクリーニングの仕上品がないときに国分寺店（クリーニング店）に来店するのは、１日が開始して位置情報が不定である状態Ｍ３１に限られることがわかる。
【００４１】
図９は、仕上品が店舗に無く、かつ位置情報なし（自宅）の状態遷移を示す図である。グラフの縦軸は遷移回数を示し、横軸は時間帯を示している。つまり図９は、前記した図５の状態Ｍ３１からの遷移と曜日との関係を示している。棒グラフ全体に占めるハッチング部分は、来店頻度を示している。
これにより、この顧客が国分寺店に来店するのは、土日に限られることが示されている。このように、状態遷移と時間情報（曜日情報）を掛け合わせることで、更に正確に来店確率を算出することができる。
【００４２】
図１０は、第１の実施形態における通知処理のフローチャートである。
顧客行動管理サーバ２は、例えば顧客の行動履歴を受信する度に、この通知処理を実行する。
最初、繁忙時間推定部２２は、この店舗の繁忙時間を特定する（ステップＳ１０）。繁忙時間は、預かり品管理データベース３３に基づいて特定するが、これに限られず、予め手作業で入力されていてもよい。
この店舗に繁忙時間が存在すると判断したならば（ステップＳ１１→Ｙｅｓ）、顧客行動予測部２１は、この店舗の各顧客についてステップＳ１２〜Ｓ２１の処理を繰り返す。
顧客行動予測部２１は先ず、この顧客に係る仕上品が店舗内に在るか否かを判断する（ステップＳ１３）。
【００４３】
仕上品が店舗内に在るならば（ステップＳ１３→Ｙｅｓ）、顧客行動予測部２１は、顧客行動履歴データベース３１に基づき、仕上品在りの場合の状態遷移を算出し（ステップＳ１４）、この状態遷移における各遷移確率を算出し（ステップＳ１５）、ステップＳ１８の処理に進む。
仕上品が店舗内に無いならば（ステップＳ１３→Ｎｏ）、顧客行動予測部２１は、顧客行動履歴データベース３１に基づき、仕上品無しの場合の状態遷移を算出し（ステップＳ１６）、この状態遷移における各遷移確率を算出し（ステップＳ１７）、ステップＳ１８の処理に進む。
【００４４】
ステップＳ１８にて、顧客行動予測部２１は、顧客の現在の状態と状態遷移から来店確率と来店時刻を予測する。つまり、顧客行動予測部２１は、顧客の現在の状態が状態遷移のうち来店する前の状態であるか否かを判断し、来店するならば来店までの平均時間を取得して予測来店時刻とする。このように顧客行動予測部２１は、この顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別結果に応じて来店確率を算出し、併せてこの顧客の来店日時を予測している。これは、顧客の行動は仕上品の有無によって変化することによるものである。
来店状況判別部２３は、この来店時刻と店舗の繁忙時間とから、この顧客が繁忙時間に来店すると判断したならば（ステップＳ１９→Ｙｅｓ）、代替日時通知部２４により、この顧客に対して別の日時の来店を促すメールを送信する（ステップＳ２０）。なお、代替日時通知部２４は、この顧客が改札４や自動販売機５をスマートフォン７でタッチしたときに、このスマートフォン７に対して別の日時の来店を促すメッセージを送信してもよい。代替日時通知部２４は、近距離無線通知部２９により、ネットワーク９と改札４または自動販売機５を介してスマートフォン７にメッセージを送信する。
ステップＳ２１にて、顧客行動予測部２１は、この店舗の各顧客について処理が終了したならば、この通知処理を終了する。
【００４５】
本実施形態の顧客行動管理サーバ２は、現時点の客の改札情報と仕上品の情報と、過去の履歴情報から本日受け取りに来るか、来るなら何時くらいかを予測する。この予測時間が店舗の繁忙時間に当たる場合、この顧客に対して別の日時の来店を促すメッセージを通知する。
このようにすることで、顧客行動管理サーバ２は、繁忙時間に来店する蓋然性の高い顧客に、代替時間を示し、この代替時間に来店する動機付けを与えている。これにより、顧客の来店日時を平準化することができる。また、全ての顧客に、平準化の動機付けを与える必要がないため、店舗の収益への影響を抑えることができる。
【００４６】
《第２の実施形態》
第２の実施形態では、顧客の現在の位置情報と、複数の店舗の位置情報と、顧客の自宅の位置情報とに基づいて、顧客が立ち寄る可能性のある店舗を予測し、予測した店舗に来店することを促すメッセージを顧客に通知し、各店舗への来客を平準化する。以下、図１１から図１７により、その構成と動作とを説明する。
【００４７】
図１１は、第２の実施形態における顧客行動管理サーバ２Ａを含むクリーニングシステム１Ａの概略を示す構成図である。図１に示す第１の実施形態と同一の要素には同一の符号を付与している。
第２の実施形態の顧客行動管理サーバ２Ａは、第１の実施形態とは異なる顧客行動予測部２１Ａと繁忙日推定部２２Ａとを備え、更に立寄可能店予測部２５と、閑散店推定部２６と、代替店舗通知部２７と、位置情報データベース３４と、店舗データベース３５とを備えている。
顧客行動予測部２１Ａは、第１の実施形態の顧客行動予測部２１とは異なり、店舗への顧客の来店履歴に基づいて、各顧客の来店日時を予測する。
繁忙日推定部２２Ａは、第１の実施形態の繁忙時間推定部２２とは異なり、各店舗の繁忙日を推定する。
立寄可能店予測部２５は、店舗データベース３５と顧客行動履歴データベース３１と、および顧客の自宅の位置情報に基づいて、各顧客が立寄可能な店舗を予測する。
閑散店推定部２６は、立寄可能店予測部２５が予測した立寄可能な店舗のうち、閑散店を推定する。
代替店舗通知部２７は、閑散店への来店を促す情報を顧客に通知する。
位置情報データベース３４は、例えば各改札４や自動販売機５の位置情報を与えるデータベースであり、後記する図１４で説明する。
店舗データベース３５は、各店舗の位置情報を与えるデータベースであり、後記する図１５で説明する。
【００４８】
図１２は、国分寺店の来店者数の推定を示す構成図である。グラフの縦軸は推定来店者数を示し、横軸は年月日を示している。つまり図１２は、顧客の来店数と年月日との関係を示している。
ここでは全ての日が繁忙閾値を超えており、繁忙店であることを示している。
【００４９】
図１３は、羽村店の来店者数の推定を示す構成図である。図１２と同様にグラフの縦軸は推定来店者数を示し、横軸は年月日を示している。
ここでは全ての日が繁忙閾値を超えておらず、閑散店であることを示している。つまり、図１２に示した国分寺店の顧客を羽村店に誘導することにより、傘下店全体として客の来店を平準化を行うことができる。
【００５０】
図１４は、位置情報データベース３４の一例を示す図である。
位置情報データベース３４は、名称欄３４ａと、住所欄３４ｂと、緯度欄３４ｃと、経度欄３４ｄとを含んで構成される。
名称欄３４ａは、顧客が利用する改札４や自動販売機５などを区別する名称を格納する欄である。住所欄３４ｂは、顧客が利用する改札４や自動販売機５などの住所を格納する欄である。
緯度欄３４ｃは、顧客が利用する改札４や自動販売機５などの緯度を格納し、経度欄３４ｄには経度を格納する。これら緯度・経度情報により顧客の位置を知り、かつ店舗との距離を容易に算出することができる。
【００５１】
図１５は、店舗データベース３５の一例を示す図である。
店舗データベース３５は、場所欄３５ａと、住所欄３５ｂと、繁忙閾値欄３５ｃと、繁忙日欄３５ｄと、緯度欄３５ｅと、経度欄３５ｆとを含んで構成される。
場所欄３５ａは、各店舗の場所（名称）を格納する欄である。住所欄３５ｂは、各店舗の住所を格納する欄である。
繁忙閾値欄３５ｃは、この店舗の繁忙閾値を格納する欄である。繁忙日欄３５ｄは、この店舗の繁忙日を格納する欄である。
緯度欄３５ｅは、この店舗の緯度を格納し、経度欄３５ｆは経度を格納する。これら緯度・経度情報とヒュベニの公式により、店舗の位置を知り、かつ顧客の自宅や通勤経路の各駅との距離を容易に算出することができる。
【００５２】
図１６は、第２の実施形態における通知処理のフローチャートである。
顧客行動管理サーバ２Ａは、例えば顧客の行動履歴を受信する度に、この通知処理を実行する。
最初、繁忙日推定部２２Ａは、この店舗の繁忙日を特定する（ステップＳ３０）。繁忙日は、預かり品管理データベース３３に基づいて特定するが、これに限られず、予め手作業で入力されていてもよい。
この店舗に繁忙日が存在すると判断したならば（ステップＳ３１→Ｙｅｓ）、顧客行動予測部２１Ａは、この店舗の各顧客についてステップＳ３２〜Ｓ４０の処理を繰り返す。
顧客行動予測部２１Ａは先ず、この顧客に係る仕上品が店舗内に在るか否かを判断する（ステップＳ３３）。仕上品が店舗内に無いならば（ステップＳ３３→Ｎｏ）、ステップＳ４０の処理に進み、次の顧客の処理を繰り返す。このように仕上品が店舗内に無い場合には顧客の来店確率は極めて低くなるため、この顧客はメッセージ送信対象から除外している。
仕上品が店舗内に在るならば（ステップＳ３３→Ｙｅｓ）、顧客行動予測部２１Ａは、顧客行動履歴データベース３１に基づき、仕上日後の経過日時に対する来店分布を算出し（ステップＳ３４）、経過日時から来店確率と来店日時とを予測する（ステップＳ３５）。
来店状況判別部２３が、この来店日時と店舗の繁忙日とから、この顧客が繁忙日に来店すると判断したならば（ステップＳ３６→Ｙｅｓ）、立寄可能店予測部２５が立寄可能店舗予測処理（図１７参照）を実行する（ステップＳ３７）。更に閑散店推定部２６が、これら立寄可能店舗のうち閑散店を特定し（ステップＳ３８）、代替店舗通知部２７が、この顧客に対して閑散店への来店を促すメールを送信する（ステップＳ３９）。この顧客が閑散店への来店を承諾すると、この店舗は仕上品を閑散店に移送する。
なお、代替店舗通知部２７は、この顧客が改札４や自動販売機５をスマートフォン７でタッチしたときに、このスマートフォン７に対して閑散店への来店を促すメッセージを送信してもよい。
ステップＳ４０にて、顧客行動予測部２１Ａは、この店舗の各顧客について処理が終了したならば、この通知処理を終了する。
【００５３】
図１７は、第２の実施形態における立寄可能店予測処理のフローチャートである。図１６のステップＳ３７を処理するとき、この立寄可能店予測処理が呼び出される。
立寄可能店予測部２５は、顧客行動履歴データベース３１に基づき、この顧客の通勤通学経路を予測し（ステップＳ５０）、予測した通勤通学経路の各駅から所定距離以内の店舗を特定する（ステップＳ５１）。立寄可能店予測部２５は更に、ステップＳ５２にて、特定した立ち寄り可能な店舗を顧客データベース３２の不図示の欄などに登録し、図１６の通知処理に戻り、ステップＳ３８の処理を実行する。
【００５４】
第２の実施形態では、顧客の来店履歴から受け取り来る日を予測し、顧客の行動履歴と客の自宅位置情報と店舗の位置情報とから、この顧客が立ち寄れそうな他店を予測している。顧客が受け取りに来る予測日が、この店舗の繁忙日の場合は、この顧客に対して代替店での受け取りを促している。これにより、傘下店全体として客の来店を平準化することができる。
【００５５】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）〜（ｆ）のようなものがある。
（ａ）  顧客行動管理サーバは、顧客を他の店舗へ誘導する場合、緯度と経度からなる店舗のＧＰＳ（Global Positioning System）位置情報を顧客に通知してもよい。これにより、顧客はスマートフォン７のＧＰＳナビゲーション・アプリケーションにより、この顧客にとって新しい店舗に行きやすくなる。
（ｂ）  上記第１の実施形態において、来店確率の計算は、仕上日からの経過日数と来店確率との関係によって計算してもよい。
（ｃ）  上記第２の実施形態において、顧客の来店確率は、仕上日からの経過日数に基づく計算に限られず、曜日と来店確率との関係から計算してもよい。
（ｄ）  来店確率の計算は、上記に限られず、例えはクリーニング品の種別と来店確率との関係、例えば「スキー手袋は受け取りが遅い」「シャツは受け取りが早い」などの要素を加えて計算してもよい。
（ｅ）  上記第２の実施形態にて顧客の来店確率は、個々の顧客ごとの過去の行動履歴から算出してもよく、顧客を各集団にカテゴライズして、これら集団の過去の行動履歴から算出してもよい。ここで顧客のカテゴライズは、例えば性別・年齢層・通勤通学の有無などである。これによりサンプル数が統計処理可能な個数となるため、短期間の行動履歴から有意な遷移確率を算出することができる。
（ｆ）  本発明で顧客管理する店舗の業態は、クリーニング店に限られず、仕立て屋、ＤＰＥ（Development Printing Enlargement）店などのように注文と受取りの２回の来店を要するものが好適であるが、これに限られず１度の来店でよい業態でもよい。
【００５６】
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段と、
前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別手段と、
前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知手段と、
を備えることを特徴とする顧客行動管理装置。
＜請求項２＞
前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客にかかる仕上品の有無を判別し、判別した前記仕上品の有無に応じて来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の顧客行動管理装置。
＜請求項３＞
前記顧客行動予測手段は、前記顧客の来店日時の予測にあたり、当該顧客の最新の位置情報と、当該顧客の立寄箇所情報および前記仕上品の有無に基づく前記店舗への来店への遷移確率とから、前記来店確率を算出し、併せて当該顧客の来店日時を予測する、
ことを特徴とする請求項２に記載の顧客行動管理装置。
＜請求項４＞
店舗への顧客の来店履歴に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測手段と、
前記顧客行動予測手段により予測した来店日時が、前記店舗の繁忙日に当たるか否かを判別する来店状況判別手段と、
複数の店舗の位置情報、前記顧客の立寄箇所情報、および前記顧客の自宅の位置情報に基づいて、前記顧客が立寄可能な店舗を予測する立寄可能店舗予測手段と、
前記立寄可能店舗予測手段が予測した立寄可能な店舗のうち、閑散店を推定する閑散店推定手段と、
前記来店状況判別手段により前記顧客の来店日時が繁忙日に当たると判別した場合は、前記閑散店推定手段が推定した前記閑散店への来店を促す情報を前記顧客に通知する代替店舗通知手段と、
を備えることを特徴とする顧客行動管理装置。
＜請求項５＞
前記顧客の立寄箇所情報は、改札の通過情報を含む、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の顧客行動管理装置。
＜請求項６＞
前記顧客の立寄箇所情報は、自動販売機の使用情報を含む、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の顧客行動管理装置。
＜請求項７＞
店舗への顧客の来店履歴および当該顧客の立寄箇所情報に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測ステップと、
前記顧客行動予測ステップにより予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別ステップと、
前記来店状況判別ステップにより前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、別の日時の来店を促す情報を前記顧客に通知する代替日時通知ステップと、
を含むことを特徴とする顧客行動管理装置の顧客行動管理方法。
＜請求項８＞
店舗への顧客の来店履歴に基づいて、当該顧客の来店日時を予測する顧客行動予測ステップと、
前記顧客行動予測ステップにより予測した来店日時が、前記店舗の繁忙時間に当たるか否かを判別する来店状況判別ステップと、
複数の店舗の位置情報、前記顧客の立寄箇所情報、および前記顧客の自宅の位置情報に基づいて、前記顧客が立寄可能な店舗を予測する立寄可能店舗予測ステップと、
前記立寄可能店舗予測ステップが予測した立寄可能な店舗のうち、閑散店を推定する閑散店推定ステップと、
前記来店状況判別ステップにより前記顧客の来店日時が繁忙時間に当たると判別した場合は、前記閑散店推定ステップにより推定した前記閑散店への来店を促す情報を前記顧客に通知する代替店舗通知ステップと、
を含むことを特徴とする顧客行動管理装置の顧客行動管理方法。
【符号の説明】
【００５７】
１，１Ａ  クリーニングシステム
２，２Ａ  顧客行動管理サーバ  （顧客行動管理装置）
２１，２１Ａ  顧客行動予測部
２２  繁忙時間推定部
２３  来店状況判別部
２４  代替日時通知部
２５  立寄可能店予測部
２６  閑散店推定部
２７  代替店舗通知部
２８  メール送信部
２９  近距離無線通知部
３１  顧客行動履歴データベース
３２  顧客データベース
３３  預かり品管理データベース
３４  位置情報データベース
３５  店舗データベース
４  改札
４１  近距離無線通信部
５  自動販売機
５１  近距離無線通信部
６  店舗端末
７  スマートフォン
７１  近距離無線通信部
７２  無線通信部
７３  報知部
７４  ＩＤ格納部
９  ネットワーク
【図１】
0006458572.tif 000002
【図２】
0006458572.tif 000003
【図３】
0006458572.tif 000004
【図４】
0006458572.tif 000005
【図５】
0006458572.tif 000006
【図６】
0006458572.tif 000007
【図７】
0006458572.tif 000008
【図８】
0006458572.tif 000009
【図９】
0006458572.tif 000010
【図１０】
0006458572.tif 000011
【図１１】
0006458572.tif 000012
【図１２】
0006458572.tif 000013
【図１３】
0006458572.tif 000014
【図１４】
0006458572.tif 000015
【図１５】
0006458572.tif 000016
【図１６】
0006458572.tif 000017
【図１７】
0006458572.tif 000018