(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
電子商取引における利用者の複数の操作からなる操作履歴について、当該複数の操作のうち一の操作を基準として前記操作履歴を分割し、当該分割して得られた操作履歴に含まれる複数の操作に基づいて当該一の操作における利用者の３段階以上の購買意欲度を算出する算出手段と、
前記電子商取引における利用者の前記３段階以上の購買意欲度の変化傾向を取得する取得手段と、
して機能させるための購買意欲推定プログラムであって、
前記算出手段が複数の技術、手法又は推定モデルにより算出した複数の購買意欲度を比較し、購買意欲度の変化が緩やかな算出結果である購買意欲度を補正済購買意欲度とする補正手段としてさらに機能させる購買意欲推定プログラム。
【請求項２】
前記算出手段は、前記操作履歴に含まれる複数の操作のそれぞれについて前記購買意欲度を算出し、
前記取得手段は、前記購買意欲度の時間変化から前記変化傾向を取得するものであり、
取得した前記変化傾向に基づいて販売促進を実施する販売促進手段としてさらに機能させる請求項１に記載の購買意欲推定プログラム。
【請求項３】
電子商取引における利用者の複数の操作からなる操作履歴について、当該複数の操作のうち一の操作を基準として前記操作履歴を分割し、当該分割して得られた操作履歴に含まれる複数の操作に基づいて当該一の操作における利用者の３段階以上の購買意欲度を算出する算出手段と、
前記電子商取引における利用者の前記３段階以上の購買意欲度の変化傾向を取得する取得手段と、
を有する情報処理装置であって、
前記算出手段が複数の技術、手法又は推定モデルにより算出した複数の購買意欲度を比較し、購買意欲度の変化が緩やかな算出結果である購買意欲度を補正済購買意欲度とする補正手段をさらに有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、購買意欲推定プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、利用者の商品に対する興味の有無を判定する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示された情報処理装置は、ネットワーク上で提供される情報へのアクセス状況の記録から利用者の商品に対する興味の有無を判定し、興味有りと判定された場合には商品に関する情報を利用者に提供する。なお、興味の有無を判定する際に、ネットワーク上で提供される情報へのアクセス回数を利用者毎にカウントし、アクセス回数が予め定めた回数以上である場合に商品に興味があると判定する。
【０００４】
上記した情報処理装置は、ネットワーク上で提供される情報へのアクセス状況の記録から利用者の商品に対する興味の有無を判定することはできるが、その商品に対する利用者の興味がどのように時間変化したかまではとらえることはできなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１１３０５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、電子商取引において利用者の購買意欲度の時間変化を推定する購買意欲推定プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の購買意欲推定プログラム及び情報処理装置を提供する。
【０００８】
［１］コンピュータを、
電子商取引における利用者の複数の操作からなる操作履歴について、当該複数の操作のうち一の操作を基準として前記操作履歴を分割し、当該分割して得られた操作履歴に含まれる複数の操作に基づいて当該一の操作における利用者の３段階以上の購買意欲度を算出する算出手段と、
前記電子商取引における利用者の前記３段階以上の購買意欲度の変化傾向を取得する取得手段と、
して機能させるための購買意欲推定プログラムであって、
前記算出手段が複数の技術、手法又は推定モデルにより算出した複数の購買意欲度を比較し、購買意欲度の変化が緩やかな算出結果である購買意欲度を補正済購買意欲度とする補正手段としてさらに機能させる購買意欲推定プログラム。
［２］前記算出手段は、前記操作履歴に含まれる複数の操作のそれぞれについて前記購買意欲度を算出し、
前記取得手段は、前記購買意欲度の時間変化から前記変化傾向を取得するものであり、
取得した前記変化傾向に基づいて販売促進を実施する販売促進手段としてさらに機能させる前記［１］に記載の購買意欲推定プログラム。
［３］電子商取引における利用者の複数の操作からなる操作履歴について、当該複数の操作のうち一の操作を基準として前記操作履歴を分割し、当該分割して得られた操作履歴に含まれる複数の操作に基づいて当該一の操作における利用者の３段階以上の購買意欲度を算出する算出手段と、
前記電子商取引における利用者の前記３段階以上の購買意欲度の変化傾向を取得する取得手段と、
を有する情報処理装置であって、
前記算出手段が複数の技術、手法又は推定モデルにより算出した複数の購買意欲度を比較し、購買意欲度の変化が緩やかな算出結果である購買意欲度を補正済購買意欲度とする補正手段をさらに有する情報処理装置。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１又は３に係る発明によれば、電子商取引において利用者の購買意欲度の時間変化を推定することができる。
請求項２に係る発明によれば、購買意欲度の時間変化から変化傾向を取得して、取得した変化傾向に基づいて販売促進を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、商品を閲覧・購入するためのウェブページの表示例を示す概略図である。
【図３】図３は、購買意欲度の算出動作を説明するためのグラフ図である。
【図４】図４は、購買意欲度を補正する動作の一例を示すグラフ図である。
【図５】図５は、購買意欲度を補正する動作の他の例を示すグラフ図である。
【図６】図６は、購買意欲度を補正する動作の他の例を示すグラフ図である。
【図７】図７は、情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１２】
情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部と通信する通信部１２とを備える。
【００１３】
制御部１０は、後述する購買意欲推定プログラム１１０を実行することで、操作履歴取得手段１００、利用者同一性判定手段１０１、操作履歴分割手段１０２、購買意欲度算出手段１０３、購買意欲度補正手段１０４、変化傾向取得手段１０５及び販売促進手段１０６等として機能する。
【００１４】
操作履歴取得手段１００は、一例として、コンピュータネットワーク上での電子的な情報通信によって商品やサービスを売買したり分配したりする電子商取引において、過去に利用者が商品を閲覧したり、商品を購入したりした際になされた操作の履歴である操作履歴情報１１１を電子商取引のサービスを提供するサービス提供元から取得する。なお、操作の履歴としては、電子商取引のサービスを提供するウェブページにおいて、当該ウェブページ内のリンク等をクリックした履歴を記録し、さらに当該ウェブページを閲覧している時間、閲覧しているページ数、ページ遷移の順序等の情報を記録してもよい。
【００１５】
利用者同一性判定手段１０１は、操作履歴情報１１１に含まれる複数の操作を実行した利用者の同一性を判定し、同一の利用者によってなされた操作の履歴をひとまとまりのものとして扱う。また、ひとまとまりの操作の履歴のうち、さらに時間的にまとまりのあるものを１つのセッションとして扱う。なお、「セッション」とは、利用者が電子商取引のサービスを利用する際の一連のやりとりを示すものであり、例えば、予め定めた時間やりとりがない場合にセッションを分割する等して定義する。
【００１６】
操作履歴分割手段１０２は、あるセッションに含まれる複数の操作からなる操作の履歴を、各操作を基準として複数の期間のそれぞれに含まれる操作の履歴に分割する。例えば、あるセッションの操作がクリック１−クリック８まで存在した場合に、クリック１を基準とした場合に操作開始からクリック１がなされた時点までの期間に含まれる操作（クリック１）、クリック２を基準とした場合に操作開始からクリック２がなされた時点までの期間に含まれる操作（クリック１、クリック２）、クリック３を基準とした場合に操作開始からクリック３がなされた時点までの期間に含まれる操作（クリック１、クリック２、クリック３）…、といったように複数の操作の履歴に分割する。
【００１７】
購買意欲度算出手段１０３は、操作履歴分割手段１０２が分割した各期間の操作の履歴に基づいて、各操作のそれぞれの時点における利用者の購買意欲度を算出し、購買意欲度情報１１２として記憶部１１に格納する。なお、購買意欲度は、任意の技術を用いることで算出でき、例えば、クリック系列が共通する部分をクラスタリングすることにより（Clickstream Clustering using Weighted Longest Common Subsequences, Arindam Banerjee and Joydeep Ghosh, SIAM, 2001）、また、ウェブページの滞在時間及び閲覧ページ数に基づいて購入の有無と購入数を予測する技術により算出できる（From Amazon to Apple-Modeling Online Retail Sales and Visit Behavior, Anastasios Panagiotelis, Michael S. Smith and Peter Danaher Journal of Business and Economic Statistics, 2013）。
【００１８】
購買意欲度補正手段１０４は、購買意欲度算出手段１０３が算出した購買意欲度情報１１２を予め定めた基準に従って補正し、補正済購買意欲度情報１１３として記憶部１１に格納する。補正は、例えば、機械学習やパターン認識により行う。補正の具体例については「（情報処理装置の動作）」において詳細に説明する。
【００１９】
変化傾向取得手段１０５は、購買意欲度の時間変化から、購買意欲が落ちているか、購買欲が向上しているか等の変化傾向を取得する。
【００２０】
販売促進手段１０６は、変化傾向取得手段１０５が取得した変化傾向に基づいて販売促進を実施する。例えば、購買意欲が落ちている場合は割引クーポンを提示し、購買意欲が向上している場合は広告表示を消す等の販売促進を実施する。
【００２１】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００−１０６として動作させる購買意欲推定プログラム１１０、操作履歴情報１１１、購買意欲度情報１１２及び補正済購買意欲度情報１１３等を記憶する。
【００２２】
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）基本動作、（２）購買意欲度算出動作、（３）販売促進動作に分けて説明する。
【００２３】
（１）基本動作
図２は、商品を閲覧・購入するためのウェブページの表示例を示す概略図である。
【００２４】
まず、利用者は、利用者が所持するＰＣ等の端末装置で電子商取引のサービス提供元のサーバが管理するウェブページにアクセスし、所望の商品を閲覧する。サーバから送信された情報を端末装置が処理することで、図２に示すように、ウェブページ表示画面２０が端末装置の表示部に表示される。
【００２５】
ウェブページ表示画面２０は、商品を検索する入力ボックスや商品カテゴリを選択する選択ボタン等を備えるメニュー表示２００と、商品の写真、名称、価格、購入用の各種ボタン等を備える商品情報表示２０１と、商品情報表示２０１に表示されている商品を閲覧している利用者の購買意欲度に基づき内容を変えて販売促進となる情報を表示する販売促進情報表示２０２とを有する。
【００２６】
販売促進情報表示２０２は、商品の価格を割引する割引クーポン２０２ａや商品に関連した内容であったり、利用者の趣向に合った内容を含む広告２０２ｂ等を表示する。
【００２７】
サービス提供元のサーバは、利用者がウェブページ表示画面２０に表示させた情報や、ウェブページ表示画面２０においてなされた操作を操作履歴情報として記録する。
【００２８】
また、サービス提供元のサーバは、販売促進情報表示２０２に表示するべき商品の情報を情報処理装置１に要求するため、操作履歴情報を情報処理装置１に送信する。
【００２９】
（２）購買意欲度算出動作
図７は、情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【００３０】
操作履歴取得手段１００は、サービス提供元から操作履歴情報を取得して記憶部１１に操作履歴情報１１１として格納する（Ｓ１）。
【００３１】
次に、利用者同一性判定手段１０１は、操作履歴情報１１１に含まれる複数の操作の履歴を実行した利用者の同一性を判定し、同一の利用者によってなされた操作の履歴をひとまとまりのものとして扱う。また、ひとまとまりの操作の履歴のうち、さらに時間的にまとまりのあるものを１つのセッションとして扱いセッション毎に分割する（Ｓ２）。
【００３２】
図３は、購買意欲度の算出動作を説明するためのグラフ図である。
【００３３】
次に、操作履歴分割手段１０２は、あるセッションに含まれる連続する操作の履歴を各操作を基準として分割する。例えば、図３に示すように、あるセッションの操作がクリック１−クリック８まで存在した場合に、クリック１を基準として操作開始からクリック１がなされた時点までの期間に含まれる操作（クリック１）、クリック２を基準として操作開始からクリック２がなされた時点までの期間に含まれる連続する操作（クリック１、クリック２）、クリック３を基準として操作開始からクリック３がなされた時点までの期間に含まれる連続する操作（クリック１、クリック２、クリック３）…、といったように複数の操作の履歴に分割する（Ｓ４）。
【００３４】
次に、購買意欲度算出手段１０３は、操作履歴分割手段１０２が分割した各期間の操作の履歴に基づいて、各操作のそれぞれの時点における利用者の購買意欲度１１２ａ１−１１２ａ８を算出し（Ｓ５）、購買意欲度情報１１２として記憶部１１に格納する。上記ステップＳ４及びＳ５は、各期間について行われる（Ｓ３、Ｓ６、Ｓ７）。つまり、購買意欲度１１２ａ１はクリック１に基づいて、購買意欲度１１２ａ２はクリック１及びクリック２に基づいて、購買意欲度１１２ａ３はクリック１、クリック２及びクリック３に基づいて…、といったように算出される。なお、必ずしも操作開始時からの全てのクリックを用いる必要はなく、予め定めた数の操作に基づいて購買意欲度を算出してもよい。例えば、予め定めた数が３つであった場合、購買意欲度１１２５はクリック３、クリック４、クリック５に基づいて算出されてもよい。また、必ずしも連続した操作に基づく必要はなく、購買意欲度１１２５はクリック１、クリック３、クリック５に基づいて算出されてもよい。
【００３５】
次に、購買意欲度補正手段１０４は、購買意欲度算出手段１０３が算出した購買意欲度情報１１２を、以下に示す購買意欲度補正動作１−３のように、予め定めた基準に従って補正し（Ｓ８）、補正済購買意欲度情報１１３として記憶部１１に格納する。
【００３６】
（２−１）購買意欲度補正動作１
図４は、購買意欲度を補正する動作の一例を示すグラフ図である。
【００３７】
購買意欲度補正手段１０４は、購買意欲度が時間に対し連続的に変化すると仮定して、スプラインや移動平均等の手法により平滑化し、図４の点線で示す補正済購買意欲度１１３ａとする。
【００３８】
（２−２）購買意欲度補正動作２
図５は、購買意欲度を補正する動作の他の例を示すグラフ図である。
【００３９】
また、購買意欲度補正手段１０４は、購買意欲度が傾向から大きく外れるもの、図５に示す異常値１０４ａ及び１０４ｂを除いて、残りの購買意欲度に基づいて平滑化し、点線で示す補正済購買意欲度１１３ｂとする。
【００４０】
（２−３）購買意欲度補正動作３
図６は、購買意欲度を補正する動作の他の例を示すグラフ図である。
【００４１】
また、購買意欲度補正手段１０４は、購買意欲度算出手段１０３に複数の技術、手法又は推定モデルにより購買意欲度を算出させ、図６に示すように、それぞれ得られた購買意欲度１１２ｂ及び１１２ｃを比較し、購買意欲度の変化が緩やかな算出結果である購買意欲度１１２ｂを補正済購買意欲度として採用する。
【００４２】
（３）販売促進動作
次に、変化傾向取得手段１０５は、購買意欲度の時間変化から、購買意欲が落ちているか、購買意欲が向上しているか等の変化傾向を取得する（Ｓ９）。例えば、図３に示す例では、クリック２からクリック５にかけての購買意欲度１１２ａ２−１１２ａ５で購買意欲が落ちており、クリック５からクリック８にかけての購買意欲度１１２ａ５−１１２ａ８で購買意欲が向上している、という変化傾向を取得する。
【００４３】
次に、販売促進手段１０６は、変化傾向取得手段１０５が取得した変化傾向に基づいて販売促進を実施する（Ｓ１０）。例えば、図３に示すクリック２からクリック５の間のように購買意欲が落ちている場合は、購買意欲を向上させるために、図２に示す販売促進情報表示２０２に閲覧中の商品に関連する割引クーポン２０２ａを提示する。また、クリック５からクリック８の間のように購買意欲が向上している場合は、閲覧中の商品に集中させるために、販売促進情報表示２０２に表示中の広告２０２ｂの表示を消す等の販売促進を実施する。
【００４４】
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によれば、購買意欲度の算出のために１つのセッションの操作履歴を各操作を基準として複数の期間に分割し、各期間に含まれる操作に基づいて各操作の時点における利用者の購買欲度を算出したため、セッション内での購買意欲度の時間変化を推定することができる。
【００４５】
また、セッション内での購買意欲の時間変化を推定し、当該変化の傾向を取得するようにしたため、セッション内の購買意欲の時間変化に対応した販売促進を行うことができる。
【００４６】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００４７】
上記実施の形態では制御部１０の各手段１００〜１０６の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
【符号の説明】
【００４８】
１     情報処理装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   通信部
２０   ウェブページ表示画面
１００ 操作履歴取得手段
１０１ 利用者同一性判定手段
１０２ 操作履歴分割手段
１０３ 購買意欲度算出手段
１０４ 購買意欲度補正手段
１０４ａ      異常値
１０５ 変化傾向取得手段
１０６ 販売促進手段
１１０ 購買意欲推定プログラム
１１１ 操作履歴情報
１１２ 購買意欲度情報
１１３ 補正済購買意欲度情報
２００ メニュー表示
２０１ 商品情報表示
２０２ 販売促進情報表示
２０２ａ      割引クーポン
２０２ｂ      広告
【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７】
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