(57)【要約】【課題】顧客の未購入商品を特定し、顧客の満足度を向上させる。【解決手段】商品に付与されたＩＣチップを用いて、個々の商品について、顧客が手に取ったか否かの情報を取得し、コンビニエンスストアなどの店舗内の各顧客の移動経路に関する情報（位置情報）、および店舗内での所定の場所での滞留時間に関する情報を取得し、これらの情報と、商品陳列棚の商品配置情報を組み合わせることにより、顧客が購入しなかった商品を特定し、購入しなかった理由を分析する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析システムであって、
前記顧客の移動経路を検出する第１の検出手段と、
前記顧客が手に取った前記商品を検出する第２の検出手段と、
前記商品のうち、前記顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定手段と、
前記未購入商品に関する情報を記憶する記憶手段と、
前記未購入商品に関する前記情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする顧客購買行動分析システム。
【請求項２】
前記顧客が前記店舗内の各場所に滞留した滞留時間を各場所毎に測定する滞留時間測定手段と、
前記滞留時間が所定の基準値を越えたか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記滞留時間が前記基準値を越えたと判定されたとき、所定の警告を発する警告発生手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の顧客購買行動分析システム。
【請求項３】
前記基準値を、前記商品または前記商品のカテゴリ毎に個別に設定する設定手段
をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の顧客購買行動分析システム。
【請求項４】
前記商品が欠品しているか否かを示す欠品情報を記憶する欠品情報記憶手段と、
前記欠品情報と、前記顧客の前記移動経路と、前記滞留時間とに基づいて、前記顧客の購買行動を分析する分析手段と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の顧客購買行動分析システム。
【請求項５】
店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析方法であって、
前記顧客の移動経路を検出する第１の検出ステップと、
前記顧客が手に取った前記商品を検出する第２の検出ステップと、
前記商品のうち、前記顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定ステップと、
前記未購入商品に関する情報を記憶する記憶ステップと、
前記未購入商品に関する前記情報を出力する出力ステップと
を備えることを特徴とする顧客購買行動分析方法。
【請求項６】
店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析システムを制御する顧客購買行動分析プログラムであって、
前記顧客購買行動分析システムに、
前記顧客の移動経路を検出する第１の検出ステップと、
前記顧客が手に取った前記商品を検出する第２の検出ステップと、
前記商品のうち、前記顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定ステップと、
前記未購入商品に関する情報を記憶する記憶ステップと、
前記未購入商品に関する前記情報を出力する出力ステップと
を実行させることを特徴とする顧客購買行動分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顧客購買行動分析システムに関し、特に、店舗内での顧客の購買行動を分析する顧客購買行動分析システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、スーパーなどでは、客が店舗内においてどのような動きをして商品を購入するかという動線情報は非常に重要なものであり、これらをもとに商品の棚割などを考えている。この動線情報を得るために様々な先願がなされている。
例えば、店舗内に感知センサを、買物カートに受信機を備えることにより動線情報を入手するものがある（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３参照）。
また、買物カートに受信機を備えるのではなく、顧客が所持するＩＣカードによって動線情報を得ているものがある（例えば、特許文献４参照）。
さらに、フットプリントの圧力センサ、光学センサで足跡を感知することにより、動線情報を得るものもある（例えば、特許文献５参照）。
また、これら様々な手段により、客の店舗内の各地点における滞留時間や通過率などが算出され、さらには商品購入データ（ＰＯＳデータ）と連動させることで、客が商品の置かれた場所を通過していないから商品が売れていないのか、客が諸品の置かれた場所を通過しているにも拘わらず商品が売れていないのかといった情報を取得し、この情報を判断材料として活用するものもある（例えば、特許文献６参照）。
また、商品そのものに無線タグを備え、客が商品を手に取ったか手に取らなかったかといった情報の管理も行われている（例えば、特許文献７参照）。
このように、店舗側は客の行動に関する情報を客が意識しない状態で採取する方法について様々な手法を考え実践している。これは客の潜在的なニーズを知ることが商品販売に直結することであることを意味する。また、店舗側では、限られたスペースで如何に効率よく商品を陳列するかを考えた時、同じようなカテゴリの商品でもより売れる（ニーズのある）商品を陳列したい。
【０００３】
【特許文献１】
特開平０８−１３７９１６号公報
【特許文献２】
特開２００２−１０９１３５号公報
【特許文献３】
特開２００３−１６２４３号公報
【特許文献４】
特開２００３−１６２４３号公報
【特許文献５】
特開平２００１−２１６３３６号公報
【特許文献６】
特開平０８−１３７９１６号公報
【特許文献７】
特許第３３７２１６８
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば、客があるカテゴリの商品を購入しようとしたが、欲しい商品がなく購入しなかったとする。この場合、客がどのような商品が欲しかったを知るには究極的には実際に店に来る客に個別にヒアリングするより他に方法がない。ましてや購入しなかった理由が商品が品切れだったからなのか、目的の商品が置かれていなかったからなのかということについては予測すらできない。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、店舗で客が欲しかったが購入しなかった商品を、顧客の動線情報とＰＯＳデータを用いて推測することができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の顧客購買行動分析システムは、店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析システムであって、顧客の移動経路を検出する第１の検出手段と、顧客が手に取った商品を検出する第２の検出手段と、商品のうち、顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定手段と、未購入商品に関する情報を記憶する記憶手段と、未購入商品に関する情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
また、顧客が店舗内の各場所に滞留した滞留時間を各場所毎に測定する滞留時間測定手段と、滞留時間が所定の基準値を越えたか否かを判定する判定手段と、判定手段によって滞留時間が基準値を越えたと判定されたとき、所定の警告を発する警告発生手段とをさらに備えるようにすることができる。
また、基準値を、商品または商品のカテゴリ毎に個別に設定する設定手段をさらに備えるようにすることができる。
また、商品が欠品しているか否かを示す欠品情報を記憶する欠品情報記憶手段と、欠品情報と、顧客の移動経路と、滞留時間とに基づいて、顧客の購買行動を分析する分析手段とをさらに備えるようにすることができる。
請求項５に記載の顧客購買行動分析方法は、店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析方法であって、顧客の移動経路を検出する第１の検出ステップと、顧客が手に取った商品を検出する第２の検出ステップと、商品のうち、顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定ステップと、未購入商品に関する情報を記憶する記憶ステップと、未購入商品に関する情報を出力する出力ステップとを備えることを特徴とする。
請求項６に記載の顧客購買行動分析プログラムは、店舗内での顧客の移動状況および商品の購買状況を分析する顧客購買行動分析システムを制御する顧客購買行動分析プログラムであって、顧客購買行動分析システムに、顧客の移動経路を検出する第１の検出ステップと、顧客が手に取った商品を検出する第２の検出ステップと、商品のうち、顧客が購入しなかった未購入商品を特定する未購入商品特定ステップと、未購入商品に関する情報を記憶する記憶ステップと、未購入商品に関する情報を出力する出力ステップとを実行させることを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明は、商品に付与されたＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップを用いて、個々の商品について、顧客が手に取ったか否かの情報を取得し、また、既存の顧客の購買行動分析システムを用いて、コンビニエンスストアなどの店舗内の各顧客の移動経路に関する情報（位置情報）、および店舗内での所定の場所での滞留時間に関する情報を取得する。以上の情報と、商品陳列棚の商品配置情報を組み合わせることにより、顧客が購入しなかった商品を特定し、購入しなかった理由を分析するものである。
【０００８】
後述する図４乃至図８に示したように、顧客の店舗内での移動経路を示す位置情報、時刻、滞留時間を表すデータと、その顧客が購入した商品に関する購入商品データを蓄積する。図７に示したように、商品がどの位置に配置されているかという情報（商品名とその商品が置かれている棚番号とを対応付けた情報）（以下、陳列情報と呼ぶ）が格納されたデータベース（図示せず）を持ち、図４に示す顧客の線形動線情報（顧客毎に、移動した経路に近接して配置された各棚の棚番号と、各棚を通過した時刻と、各棚の前で滞留した時間とからなる情報）と、図５に示す購入データ（顧客毎の購入商品および購入金額とからなるデータ）より、図８に示したように、時間帯と商品毎に、顧客の商品購入の有無に応じた滞留時間の平均値が計算される。これらの情報を図２のコンピュータ３０上の図示せぬ表示装置の画面に表示する。
【０００９】
これらの情報と、隣接した商品の情報（購入された、触っただけで戻した、動きがないなどの情報）から、特定商品（欠品している商品など）の情報の分析を行うことができる。例えば、欠品商品前で停留していた場合、その商品があれば売上につながったはずであるという機会損失の特定も可能となる。
【００１０】
このとき、商品未購入の場合の滞留時間や件数があらかじめ決められた閾値を超えた場合に、コンピュータ３０にアラームを発生させる仕組みを持つ。これにより、欠品商品の発注の際に数量を増やすなどの対策を行うことができる。
【００１１】
また、欠品はないが、商品未購入であり、滞留時間が長い位置の棚に置かれた商品については、顧客が購入したい商品を見つけられなかった、または商品そのものが置かれていなかった、または類似した別の商品が欲しかったなどと予測することができる。このことから、商品の配置場所や品揃の見直しを行うという行動につながり、品揃を充実させるとともに、顧客の満足度を上昇させることができる。
【００１２】
図１は、本発明の顧客購買行動分析システムを設置した店舗内の概略図であり、精算機２１，２２と、端末機１１（図２）およびコンピュータ３０（図２）等が設置されている。図２は、この顧客購買行動分析システムの一実施の形態の全体の概略構成例を示すブロック図である。
【００１３】
同図に示すように、本実施の形態は、図示せぬＩＣチップが付けられた商品１４と、店舗内の複数箇所に配置された複数の端末機１１と、データ送信部１２と、精算機２１と、コンピュータ３０とから構成されている。また、図３は、各種情報を蓄積しておくためのデータベースの構成を表したものであり、図２のコンピュータ３０を構成する後述するデータ蓄積部３３に構築される。
【００１４】
顧客動線データベース（ＤＢ）４１は、各顧客が移動した経路９０を示す情報（移動した経路９０に対応する棚番号からなる情報）が格納される。ＰＯＳ情報ＤＢ４２には、ＰＯＳ情報が格納される。商品情報ＤＢ４３には、商品名等の商品に関する情報が格納される。棚位置情報ＤＢ４４には、棚位置に関する情報（棚番号など）が格納される。商品在庫情報ＤＢ４５には、商品毎の在庫数が格納される。未購入商品情報ＤＢ４６には、未購入商品に関する情報が格納される。
【００１５】
図１において、丸で囲んだ数字００１乃至０２８は、棚番号を表している。経路９０は、顧客が通った経路の一例を示している。図２は、コンピュータ３０の構成例を示しており、図２の端末機１１で受信された情報がデータ送信部１２から、データ受信部３１に送られ、データ分析処理部３５で処理され、データ蓄積部３３に蓄積される。
【００１６】
図５は、図２の精算機２１で得られた、顧客ごとの購入商品情報（購入商品名と購入金額からなる情報）の一例を示しており、この情報はデータ蓄積部３３に蓄積される。図６は、購入したか否かには関係なく、顧客が手にとった商品の情報（手に取った商品の商品名とその価格からなる接触商品情報）を表している。図７は、図１に示した棚００１乃至０２８のうちのどの位置の棚に、どの商品があるかを示す情報であり、商品名とその商品が置かれている棚の棚番号とが関連付けられている。これらの情報はデータ蓄積部３３に記憶されている。
【００１７】
これらの情報に基づいて、図２のデータ分析処理部３５により、図８に示したような分析結果データが作成される。この分析結果データは、商品毎の購入者の平均滞留時間（各購入者が各商品が置かれている棚の前に滞留した時間の平均値）と、購入者数（件数）と、購入しなかった人の平均滞留時間と、購入しなかった人の人数（件数）と、各商品が欠品であるか否かを示す欠品ｆｌｇの値とからなる。欠品ｆｌｇの値が０のときは欠品無しの状態を表し、欠品ｆｌｇの値が１のときは欠品有りの状態を表している。
【００１８】
図２に示したように、このシステムは、商品購入時に精算処理を行う精算機２１と、顧客の購買行動を取得するための端末機１１と、ＩＣチップが付けられた商品１４と、データの送信を行うデータ送信部１２と、データの受信、分析、および蓄積等の処理を行うコンピュータ３０とからなる。また、コンピュータ３０は、データを記憶するデータ蓄積部３３と、データの記憶処理を行う記憶処理部３２と、データの分析を行うデータ分析処理部３５と、データが所定の閾値を超えたか否かを検出し、アラームを発生させるデータチェック部３４等から構成されている。
【００１９】
精算機２１は、商品１４に付けられた図示せぬＩＣチップに記憶されている情報を読み取ったり、現在でも普及しているバーコードによって記録されている情報を読み取ることにより、商品１４の商品名や販売価格等の商品情報を取得する。端末機１１は、店舗内の複数の箇所に設置され、店舗内を移動する顧客が所持するＩＣカード１３の情報を例えば所定の時間間隔で適宜読み取ることにより、顧客情報（顧客のＩＤ情報、性別、氏名、住所、年齢等の情報）をはじめ、顧客が移動する度に無線によりＩＣカード１３を検出することによって顧客の位置を特定し、位置情報を出力する。
【００２０】
また、端末機１１は、商品１４に付けられたＩＣチップと通信を行い、ＩＣチップからの電波を受信し、その受信電波の強弱の変化等に基づいて、商品１４が顧客等によって動かされたことを検出することができるようになっている。ＩＣチップには、商品１４の商品名、販売価格等が記憶されており、端末機１１は、これらの情報を取得することができる。
【００２１】
即ち、端末機１１は、商品１４に付けられたＩＣチップにより、顧客が手にとった商品を判別することができるようになっている。精算機２１と端末機１１は、取得した情報をそれぞれデータ送信部１２を介してコンピュータ３０のデータ受信部３１に送信する。この情報は、コンピュータ３０のデータ受信部３１によって受信され、受信された情報はデータ分析処理部３５によって分析処理され、分析処理された後のデータは、記憶処理部３２に引き渡され、データ蓄積部３３に蓄積される。これにより、必要なときに随時、このデータを取り出し、画面に表示したり、紙に印刷して、その内容を見ることができる。
【００２２】
データチェック部３４は、あらかじめ決められた間隔でデータ蓄積部３３のデータを検査する。閾値を超えたデータが存在すれば、アラームを鳴らし、コンピュータ３０の図示せぬ表示部の画面に、閾値を超えたことを表す文章あるいは記号などを表示させる。この閾値は、あらかじめ、人間の手によってコンピュータ３０に入力され、データ蓄積部３３に記憶されているものとする。コンピュータ３０はこの入力のための手段（キーボード等）を有している。
【００２３】
顧客の購買行動分析において、顧客の動向を採取する方法としては、特開平０８−１３７９１８、特開２００２−１０９１３５、特開２００３−１６２４３などに記載されており、それらに限定されるものではないが、図１に示したように、商品陳列棚毎、および商品カテゴリ毎に受信できるような設定にすることが好ましい。
【００２４】
次に、顧客Ｙの動きと購入までの動作の具体例について説明する。顧客Ｙが店舗に入場してから退場するまでに、図１の経路９０を通ったとする。店舗内の複数箇所に設置された複数の端末機１１を用いて、顧客Ｙの動きを検出し、図４に示したようなデータとしてデータ蓄積部３３に保持される。即ち、顧客情報（この場合、Ｙ）と、経路９０に対応する棚の棚番号と、各棚番号の棚の前を通過したときの時刻、またはその棚の前で滞留を始めたときの時刻と、滞留時間とからなるデータが保持される。このとき、滞留か通過かは、あらかじめ滞留時間の基準値（閾値）を設定しておき、この基準値に基づいて判断される。
【００２５】
この例では、閾値を３０秒とする。このとき、顧客Ｙは棚番号００２にある「おにぎりＢ」を購入し、次に、棚番号０２１にある「牛乳」を購入する。棚番号００１，００３，００４，０２２，０２３，０１６，０１５，０１３については滞留時間がそれぞれ３０秒より少ないので、通過とみなされる。滞留と考えられるのは棚番号００２，０２１，０１４，０２４の４箇所ということが言える。
【００２６】
また、このとき、図５の購入商品情報、図６の接触商品情報から、棚番号００２，０２１においては、商品購入のために立ち止まったことが分かるが、棚番号０２４においては、商品を手に取ったが、商品を購入していないことがわかる。また、棚番号０１４においては、商品を購入していないし、手にとってもいないのに滞留していることが分かる。
【００２７】
このことから、棚番号０２４においては、アイスＡを購入しようとしたが、何らかの理由で購入を止めたことが分かる。このとき、図８より、アイスＢが品切であることが分かる。この顧客は、アイスＢを購入したかった可能性が推測でき、アイスＢがあれば、売上につながったかもしれないという推測が成り立つ。購入はされていないが、アイスＢを発注すれば売上につながる可能性がある。
【００２８】
棚番号０１４では、欠品が発生していないにもかかわらず、商品が購入されていない。この棚の商品に、顧客の欲しい商品が無い可能性が高く、商品の品揃の見直しを行ったり、セット販売などのキャンペーンを行うことにより、このカテゴリの売上を伸ばすなどの改善策を講じたほうがよいことが推測される。
【００２９】
以上、顧客Ｙの場合について見てきたが、他の全ての顧客に対して、同様にデータを蓄積していくことで、店舗における商品の動向を分析することができる。
【００３０】
図８はこの店舗における、９：００乃至１１：００の間の顧客動線情報とＰＯＳ情報を蓄積集計した情報である。ここで、商品未購入で平均滞留時間が長く、件数が多い棚番号０２４についてコンピュータ３０で警告音を発し、画面に注意情報を表示する。特に、０２４では欠品があることも同時に分かるため、店舗側は商品の在庫がある場合は、商品の補充を行わなければならないことが分かる。また、欠品が発生しないように発注する際に注意が必要な商品であることが分かる。また、欠品はないが、商品未購入で、かつ平均滞留時間が長いという状態が続く場合は、その商品カテゴリの商品を見直す必要があると判断することもできる。
【００３１】
図８において、商品未購入の平均滞留時間や件数の閾値については、商品毎、あるいは商品カテゴリ毎に設定が可能である。例えば、雑誌などは立ち読みする顧客もあるので、他の商品カテゴリに比べて警告を発する基準となる滞留時間を長く設定する必要がある。
【００３２】
また、店舗の出入口の近くの商品棚にある弁当の商品カテゴリと、店舗の中央通路や奥側に位置する日用品などの商品カテゴリでは設定を変える必要がある。出入口に近い為に顧客が通る可能性の高い弁当の場合、商品未購入でも滞留する可能性は高い。目的の品がなければ通過する可能性が高い位置に陳列されている日用品などは、滞留するならば商品を購入する確率が高いため、その閾値を食品カテゴリの閾値より下げておく必要がある。
【００３３】
以上説明したように、本実施の形態では、顧客が購入した商品だけでなく、購入しようとしたが購入しなかった商品を特定することができる。さらに、商品を購入しなかった理由を分析することができるため、従来のシステムに比べ、より売れる商品を推定し、発注、仕入を行うことができる。このことから、商品の品揃の充実、また、欠品商品の数を減らしたり、商品の欠品時間を短くしたりすることができる。
【００３４】
また、商品が、品切であったのか、また、欲しい商品だが、値段が高いなどの理由で購入をやめた、類似した別の商品を欲しがっている、などの推測が可能となり、より顧客の嗜好にあった品揃が実現できる。
【００３５】
なお、上記実施の形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することができることは言うまでもない。
【００３６】
【発明の効果】
以上の如く、本発明に係る顧客購買行動分析システムによれば、顧客が購入しようとしたが購入しなかった場合の原因を分析することができ、商品の品揃を充実させるとともに、顧客の満足度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】店舗内の棚の配列および顧客の経路を示す図である。
【図２】本発明の顧客購買行動分析システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図３】各データベースを示す図である。
【図４】顧客の動線情報を示す図である。
【図５】購入商品情報を示す図である。
【図６】接触商品情報を示す図である。
【図７】陳列情報を示す図である。
【図８】分析結果データを示す図である。
【符号の説明】
１１  端末機
１２  データ送信部
１３  ＩＣカード
１４  商品
２１  精算機
３０  コンピュータ
３１  データ受信部
３２  記憶処理部
３３  データ蓄積部
３４  データチェック部
３５  データ分析処理部
４１  顧客動線ＤＢ
４２  ＰＯＳ情報ＤＢ
４３  商品情報ＤＢ
４４  棚位置情報ＤＢ
４５  商品在庫情報ＤＢ
４６  未購入商品情報ＤＢ
【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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【図８】
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