(57)【要約】【課題】顧客の過去のただ一度の購入経歴を調べるだけで、顧客の趣向にあった別商品を推薦する装置を提供することを課題とする。【解決手段】それぞれの商品やサービスは「酸味」、「色」「効能」といった客観的表現や「イメージカラー」や「女性的、男性的」という感覚的表現で記述できる。これら情報を商品やサービス毎に付随させてレコード化したデータベースを利用する。【選択図】    図１
2004185471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれの商品やサービスが有する多様な性格をキーワード化し、それをデータベースとして記憶装置に格納し、ある特定の個人又は団体、或いは不特定の個人又は団体が任意に選んだ一つ或いは複数の商品やサービスが持つ性格との共通性又は対称性から、その人物や団体の趣向にあった別商品及びサービスを推測する装置。
【請求項２】
商品やサービスの項目を縦軸と横軸の両方にとり、請求項１の装置が推薦した商品が実際に購入されたかどうかの結果を各項目が交差する枠に記録し、その結果に基づいて請求項１の装置の推測履歴を自己検証させることで推測精度を段階的に上げていく装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は情報技術におけるデータベースの取り扱いに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、商品やサービスを提供する店舗等は、顧客の購買データを利用して販売促進の手段としてきたが、それらは「いつ誰が何をどれだけ購入した」という単純なデータを直接利用するにすぎず、例えば「この客は去年りんごを購入したから、今年はダイレクトメールで再度りんごの購入を促してみよう」という直線的な利用でしかなかった。また、これら顧客の趣向を把握する為にアンケート調査方法を採用してきたが、重要なのは、人々の殆どは、かしこまったアンケート回答を嫌うことであり、仮にアンケートに回答する事で得点を与えたとしても、顧客は必ずしも真剣に答えているとは限らないものである。
【０００３】
【発明が解決する課題】
従来の技術では、個人の一時の購入データを直線的に利用するに過ぎず、顧客の購入データとしての運用価値は低いものであり、例えばＡという商品を購入した人ならば分野は異なるが、色や触感という類似点においてＢという商品は好きであろうという発展にまで至るものではなかった。逆にＡという商品が持つ性格に相反する性格を持つＣという製品は好まれないだろうという判定についても同様である。
【０００４】
また、従来の直線的な販売促進手段における同じ商品の度重なる広告は押し付けがましさや閉塞感を感じさせるものであり逆効果でさえあった。また、入手した顧客の単なる住所情報を利用して出すダイレクトメールには、何の思慮もなく掲載された商品やサービスが顧客にとって生理的に嫌いなものである可能性が残されていた。
【０００５】
また、顧客の趣向はアンケートなどによっても一応の把握は出来たが、実際には、それらの回答に真剣になる人の絶対数は非常に少なく、借りにアンケートに答えてくれる顧客にポイントを与えるなどしても、顧客はポイント欲しさの通り一遍の回答しかせず、信頼性が高いものとは言えない。また、実名でのアンケート調査という手法は顧客にしてみれば公然とした個人情報の提供であり、ここに閉塞感や束縛感が生じる。さらに「はい、いいえ」式のアンケート調査では顧客が自分では気付いていない趣向までを導くまでには至らない。アナログ的な意見が欲しくて「ご意見をお書き下さい」という項目を設けても、これに自分の意見を書くという人は殆どいない。自分の意見を文章化するのはかなり手間の要る作業である。
【０００６】
この発明においては、商品やサービスを購入する特定の人物の趣向を一つ或いは複数の購入履歴から、その人物の趣向を、分野に拘らずに推測し、それらを出力することが出来る効果的な販売促進手段を提供することを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
膨大な商品やサービスにおいて、それら一つ一つをデータベースにおけるレコードとし、それら個々の商品やサービスに対応したレコードには「酸味」「糖度」「苦味」「色」「食感」「季節」「性別」という、それら商品やサービスの性質を記述できるカテゴリー別の情報を持たせて記録し、これを参照用データベースとする。尚、このカテゴリーは数量的なものだけでなく感覚的なものも含める。
【０００８】
次に顧客が過去に購入、或いはこれから購入しようとしている一つ或いは複数の商品を検索キーとして、前記参照用データベースに照会し、性質的に類似の商品を選別する。尚、ここで選別される商品は必ずしも同じ分類の商品やサービスでなくとも良い。つまり過去に購入した自動車が緑色であれば、緑色をブランドカラーとする家具商品が選別されても良いわけである。
【０００９】
ここで選別された商品やサービスを出力し、これを、顧客の趣向に沿った商品やサービスリストとして顧客を抱える店舗等が利用する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
ここに本発明の実施例として、この趣向分析出力装置を、多種多様な商品を集めてインターネットウェブページで通信販売を行う業者で利用されるものとして説明する。ここで扱われる商品は住宅や自動車から食品まで多岐に渡る。また海外旅行や各種保険などのサービスも商品として扱っていると仮定する。
【００１１】
上記業者はそれら商品やサービスの一つ一つをデータベースのレコードとして作成する。これら個々の商品一つ一つ、即ち個々のレコードはその商品名以外にも例えばそれは食品といった大分類から、更に果物といった中分類、更に柑橘類といった小分類という分類は勿論のこと、更に、色、酸味、糖度、主な利用用途、主な購入年齢層、効能といった数量的に性質を描写できる分類から、イメージカラー、食感や触感またそれが女性的か男性的かというような性質を感覚的に表現できる分類にまで至る情報を連ねている。例えば「レモン」であれば食品であり果物であり柑橘類である。また、色は黄であり酸味は強く糖度は低く、紅茶のアクセントに用いられ、女性が購入し、美肌効果があるというデータを入れておく。
【００１２】
ところで、商品によっては、これら分類が該当しない項目もあるが、そういった部分には「該当せず」という文字データを入れておけば良い。例えばＡ社ブランドの家具というような商品の場合、例えば物理的な色は多岐にわたるので「該当なし」としながらもイメージカラーとして緑を入力し、当然、酸味や糖度などは「該当なし」とし、利用用途は家庭内小規模オフィス、主な購入層は女性としたりすることが出来る。ここまでが基本となるデータベースでありこの分類の項目作成及び分類のデータ入力は個人の主観に基づくもので良く、又は複数人で話し合いながら決定しても良い。この点においてはそのデータベースを利用するエンドユーザーの目的によっても異なるであろう。この実施例では商品の販売が主な目的であるからラテン名称等と言うような学術的な分類は必要ない。
【００１３】
さて、この基本となるデータベース作成が完了したら、次はこのデータベースを利用する段階である。あるＡという過去に緑色の自動車をこの店舗から購入した顧客がいるとする。多くの人々は自動車の色を選ぶときには大抵自分の好みの色で選ぶ。つまりＡという人物は緑色が好きな傾向にあると推測できる。ここで、このＡという人物に何かを販売したい時に、先のデータベースに照会をかけて緑色の商品をリストアップしてくるという利用法が基本的なシステムであるが、だからといって、ピーマンや苦うりのように緑色であれば何でも好まれるというものではない。ここでは更にタイミングが重要になる。このＡという人物が今見に来ているこの業者のインターネット上の販売ページ上で、「家具」というキーワードで検索をかけてきた場合に、先のデータベースに「家具」というキーで照合して多様な家具分類の中から選定し、緑色がブランドイメージの家具商品を大きな見出しで紹介したり紹介リストのトップに挙げたりしておくのである。通常こういった商品紹介のページでは「今売れている商品ベスト３」という見出しを掲載しているが、この手法を用いれば個人の趣向により近いものを提供できることになる。当然、この顧客の趣向の判定は顧客の購入履歴が増えるほど複数の条件で商品を絞り込めるがゆえ正確に且つ気の利いたものになっていく。例えば顧客が過去に「うこん茶」と「ビタミンＢの錠剤」を購入していたとしたら、この顧客は健康に関心があるという表面的な趣向把握だけでなく、それらに共通する「効能」という分類における「悪酔、二日酔い防止」という点を見ることで「この顧客は恐らく仕事上の酒づきあいが多いのだろう。」と推測でき、例えばより二日酔防止効果の高いシステイン錠剤を薦めたりすることが出来るのである。
【００１４】
また、上記の方法において、何を検索キーにするかは顧客が入力するキーワードに依存しており、顧客が何か特定の分野で欲しいものがあると始めから分かっている場合にのみ有効であるが、この推測を利用して得られた実際の結果を残すこと、即ち請求項１の装置が推測して顧客に薦めた商品を、実際にその顧客が購入したかどうかという結果を残すことで、「甲が好きな顧客は乙が好きである」という実績に基づいた判断を行えるようになる。（本実施例では推薦した頻度を前に記述し、実際に購入された件数を後ろに記し、「５−３」という具合に記入している。）別の表現を用いれば、請求項１の装置の推測は一方的なものであるが、請求項２の装置を組み合わせることで請求項１の推測システムに自己調整機能を与えることになる。例えば「緑の自動車を購入した人ならば緑の家具を購入するだろう」という一方的な演繹手段から、「いや、しかし、そう薦めた顧客の１割しか興味を示さなかった。故に先の推論は誤っている。」という帰納手段を取り入れて推測の精度を高めていくことが出来るのである。更に、これは推測の精度を高めるだけでなく、顧客に特に欲しいものが何も無い状態、つまり「何か面白いものは無いかな」という心理状態の時に有効であり、例えば顧客がまだインターネットショッピングサイトのトップページにいる時、即ちまだ分野が絞り込まれていない心理状態時に、「こういう面白い商品がありますよ」と見出しに出すことで顧客の潜在的な物欲に火をつける事が出来るのである。
【００１５】
この趣向分析装置を利用するにおいて注意したいのは、購入する顧客が実際の利用者とは限らないという点であるが、この点について「ご利用になるのはお客様ご自身ですか」というような質問事項を設けておいても良いが、人によってはこの種の質問を生理的に嫌うので、あえて聞く必要はないであろう。本発明において重要なのは、データベースから導かれる推測は絶対的なものである必要は無いという事である。おおよその確立で的中しさえすれば、顧客にとっては自分に合わせてエスコートされているような感覚を得られるのである。
【００１６】
さて上記実施例ではインターネット技術を用いたが、本発明は、これら技術を用いていない分野においても利用できる。例えば商品を紙のカタログで顧客に提供し、顧客がカタログから選択して注文し、業者が小包で配送しているような形態では、カタログを開いたら自分の好みのものが見出しに出ているというような演出は出来ないが、顧客の趣向の把握は過去の購入履歴から分析可能であるので、その好みに沿った商品のチラシだけを別に入れたり、また、顧客の趣向に近い商品を優先的に扱ったダイレクトメール等を出したりすることも出来る。
【００１７】
他の利用方法として挙げられるのは、顧客の氏名等の個人情報は一切取らずに商品を陳列して直接販売を行っているような店舗での利用方法である。こういった店では例えばＰＯＳ等を利用して、売れた商品と個数の記録だけを残しておけば、顧客全体としての趣向を把握することが出来、その土地、その店を訪れる顧客の趣向に適した商品を重点的に陳列することで売上げの増大を図ることが出来るのである。尚、顧客にポイントカード等を持たせて、これをＰＯＳと連携させて顧客のお得意様度を分析してお得意様に得点を出しているところが既にあるが、こういったサービスを施す店舗が有利かどうかは疑問である。何故ならば、こういったお得意様は顧客のごく一部でしかなく、全体としての収益に結びつかないからである。その得点が高価なものであれば店の経営を圧迫し、逆につまらないものであれば、お得意様をつなぎとめる手段には成り得ないだろう。それよりもむしろ、本発明の装置を利用して、より一般的な多くの既存客やまだ訪れぬ客に「気の利いた商品を揃えている店だな」と感じてもらえた方が得策である。
【００１８】
【発明の効果】
アンケート調査を行わなくても顧客の趣向を把握することができる。また、アンケート方式では得られない「顧客自信が気付いていない趣向」もある程度推測することが出来る。
【００１９】
アンケート調査ではどうしても個人情報を提供しているという閉塞感を顧客に対して抱かせるが、本発明においては顧客は一切それを意識することはない。
【００２０】
ここで得られる趣向の把握は特定の個人のものだけに限らず、全体として統計データを取ることで、マーケットの潜在的なニーズを読むことも出来る。
【００２１】
尚、ここで選定された商品やサービスが顧客の趣向に合致しているかどうかは確率的なものでしかないが、少なくとも無思慮に出す広告よりは遥かに効果的である。
【００２２】
従来のＰＯＳによる在庫管理や商品仕入れは、あくまで「今在る物」での中で運用しているに過ぎないが、本発明を利用することで、これまで仕入れることすら無かった商品の新規開拓が行えて、品揃えにおいて業界横並び的な状態から脱却できる。
【００２３】
本発明における装置は、誰かが定めた唯一の商品データベースを利用するものではなく、その商品を分類する人によって大きく異なるがゆえ、その作成者の能力や個性に応じて多様化される。つまり優秀な人さえ居れば、小さな店舗においても大店舗に負けることはないのである。
【００２４】
顧客の全体としての趣向を捉えることが出来るため、マーケティングリサーチに頼らなくても新商品の開発に役立てることが出来る。
【００２５】
「ある商品に興味を示した人は、ある商品に興味を示す」という推論が自動で行えるため、顧客のウェブページ内での動きに合わせて、顧客毎に異なるページを表示でき、顧客誘導型のページを作ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】データベースの内部構造を示した説明図である。
【符号の説明】
１  個々の商品やサービスの性質を記録したデータベース
２  推薦した商品が実際に購入された結果を記録したデータベース
３  顧客の購入履歴データベース
【図１】
2004185471.tif 000003