(57)【要約】【課題】効率的かつ正確に、店舗等の評価情報を作成するための方法、及びそのような評価情報を用いて顧客と店舗等のマッチングを実施する。【解決手段】顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置において、顧客を各顧客の特性・属性に応じてグループに分類した場合の、各顧客の属するクラスタを示すデータを記憶する顧客クラスタデータ記憶手段と、店舗等のマッチングの対象と各クラスタとの関連性の程度を示すデータを記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段と顧客クラスタデータ記憶手段に記憶されたデータと、店舗・イベント評価データ記憶手段に記憶されたデータとを比較し、顧客と店舗・イベントとの適した組み合わせを決定するマッチング手段とを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マッチング対象と顧客のクラスタとの関連性の程度を示すデータを生成する方法において、
因子毎に、回答結果の条件に応じて、クラスタごとの係数を定めるマッチング・マトリクスを生成するステップと、
マッチング・マトリクスにより定められた係数に基づいて、各因子毎に評価点を算出するステップと、
を有することを特徴とする、マッチング対象と顧客のクラスタとの関連性の程度を示すデータを生成する方法。
【請求項２】
顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置において、
顧客を各顧客の特性・属性に応じてグループに分類した場合の、各顧客の属するクラスタを示すデータを記憶する顧客クラスタデータ記憶手段と、
店舗等のマッチングの対象と各クラスタとの関連性の程度を示すデータを記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段と
顧客クラスタデータ記憶手段に記憶されたデータと、店舗・イベント評価データ記憶手段に記憶されたデータとを比較し、顧客と店舗・イベントとの適した組み合わせを決定するマッチング手段と
を有することを特徴とする、顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置。
【請求項３】
顧客クラスタデータを記憶する顧客クラスタデータ記憶手段と、
店舗・イベント評価データを記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段と、前記顧客クラスタデータと店舗・イベント評価データとを比較し、該店舗・イベントに適した顧客を選択するマッチング手段と、
各顧客の情報送信宛先を記憶する宛先データ記憶手段と、
店舗・イベントの内容など顧客に送付するための情報を記憶している送信・送付内容データ記憶手段と、
選択された顧客に対して合致した店舗・イベントに対応する情報を送信・送付内容データ記憶手段から取得し、これを送信・送付する送信・送付処理手段とを有していることを特徴とする、顧客別情報配信装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、店舗やイベントなどと顧客との適切な組み合わせをなすための店舗・イベント評価データの作成方法、およびこの店舗・イベント評価データを用いた店舗・イベントと顧客とのマッチング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、百貨店等の小売店やカード会社等が行う顧客情報の分析手法の一つとして、会員となっている顧客、或いは新規に顧客になるときに各種のアンケートを実施し、その回答結果から、顧客毎に趣味、好み、興味ある分野等を導き出すことが行われている。
【０００３】
この顧客毎の趣味、好み、興味事項の分析結果を基にして、顧客各人に適した店舗、施設、場所、イベント、サービスなど（以下、「店舗等」と略す）を電子メールやＤＭ（ダイレクトメール）等を用いて紹介すること（ターゲティング配信）により、効率的な購買促進及び顧客満足度の向上を図ることがおこなわれるようになってきた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
顧客側の趣味施行が多様化するにつれて、店舗・イベントについても多様化、個性化が図られてきている。そのため、同じ店舗等であっても、ある顧客層には高い評価を受け、顧客の満足度は高いが、他の顧客層においては評価されないということも少なくない。従って、それぞれの顧客の特徴・個性にマッチ（ｍａｔｃｈ）する特徴・個性を有する店舗等を選択・決定することが、効率的な購買促進及び顧客満足度のさらなる向上について不可欠となってきている。そのためには、店舗等の特徴・個性（以下、「属性」という）を客観的且つ的確に把握し、データベース化することが必要となる。
【０００５】
この発明は、上記した問題に着目して成されたものであり、効率的かつ正確に、店舗等の評価情報を作成するための方法、及びそのような評価情報を用いて顧客と店舗等のマッチングを実施する装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記した課題を解決するために、本発明は以下のような特徴を有している。
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、マッチング対象（店舗・イベントなど）と顧客のクラスタとの関連性の程度を示すデータを生成する方法において、因子毎に、回答結果の条件に応じて、クラスタごとの係数を定めるマッチング・マトリクスを生成するステップと、マッチング・マトリクスにより定められた係数に基づいて、各因子毎に評価点（マッチング得点）を算出するステップと、を有することを特徴としているマッチング対象と顧客のクラスタとの関連性の程度を示すデータを生成する方法が提案される。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置において、顧客を各顧客の特性・属性に応じてグループに分類した場合の、各顧客の属するクラスタを示すデータ（顧客クラスタデータ）を記憶する顧客クラスタデータ記憶手段と、店舗等のマッチングの対象と各クラスタとの関連性の程度を示すデータ（店舗・イベント評価データ）を記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段と、顧客クラスタデータ記憶手段に記憶されたデータと、店舗・イベント評価データ記憶手段に記憶されたデータとを比較し、顧客と店舗・イベントとの適した組み合わせを決定するマッチング手段とを有することを特徴とする、顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置が提案される。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、顧客クラスタデータを記憶する顧客クラスタデータ記憶手段と、店舗・イベント評価データを記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段と、前記顧客クラスタデータと店舗・イベント評価データとを比較し、該店舗・イベントに適した顧客を選択するマッチング手段と、各顧客の情報送信宛先を記憶する宛先データ記憶手段と、店舗・イベントの内容など顧客に送付するための情報を記憶している送信・送付内容データ記憶手段と、選択された顧客に対して合致した店舗・イベントに対応する情報を送信・送付内容データ記憶手段から取得し、これを送信・送付する送信・送付処理手段とを有していることを特徴とする、顧客別情報配信装置が提案される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
図１は、顧客クラスタデータおよび店舗・イベント評価データを用いて顧客と店舗等とのマッチングを行うための装置の構成例を概略化したブロック図である。
【００１２】
本装置１は、マッチング手段１０と、このマッチング手段１０に接続された顧客クラスタデータ記憶手段２０と、マッチング手段１０に接続された店舗・イベント評価データ記憶手段３０とを有している。
【００１３】
以下に、本装置１のそれぞれの構成要素について説明する。
【００１４】
［マッチング手段］
マッチング手段１０は、顧客クラスタデータ記憶手段２０に記憶された顧客クラスタデータと、店舗・イベント評価データ記憶手段３０に記憶された店舗・イベント評価データとを比較し、顧客と店舗・イベントとの適した組み合わせを決定する機能を有し、たとえば、中央演算装置（ＣＰＵ）などで構成される。
【００１５】
［顧客クラスタデータ記憶手段］
顧客クラスタデータ記憶手段２０は、顧客クラスタデータを記憶する機能を有する手段であって、たとえば半導体メモリ装置、ハードディスク装置などの記憶装置である。
顧客クラスタデータとは、分類対象（メンバ）である顧客を各顧客の特性・属性に応じてグループに分類した場合の、各顧客の属するクラスタを示すデータをいう。
【００１６】
図２（Ａ）は、顧客クラスタデータ記憶手段２０に記憶される顧客クラスタデータ２００のデータ構成例を示す図である。図２（Ａ）に示す顧客クラスタデータ２００は、一の顧客について一のレコードＲ２０１，Ｒ２０２、…が作成されることにより構成される。各レコードは、顧客識別子フィールド２０１と、クラスタフィールド２０２とを有している。顧客識別子フィールド２０１は、顧客を特定可能な情報、たとえば顧客に一意に割り当てられる顧客ＩＤ番号（顧客識別子）などを格納するフィールドである。また、クラスタフィールド２０２は、その顧客識別子によって特定される顧客が属するクラスタを示す情報（たとえばクラスタ番号）を格納するフィールドである。図２（Ａ）に示す例では、顧客識別番号「１２３４５６７８」が付与された顧客がクラスタ「ＣＬ１１」に属すること（レコードＲ２０１）、及び顧客識別番号「１２３４５６７９」が付与された顧客がクラスタ「ＣＬ３４」に属すること（レコードＲ２０２）が記憶されている状態が例示されている。
【００１７】
図２（Ｂ）は、図２（Ａ）とは別の、顧客クラスタデータ２０３のデータ構成例を示す図である。図２（Ａ）に示す顧客クラスタデータ２０３は、一の顧客について一のレコードが作成されることにより構成される。各レコードは、顧客識別子フィールド２０４と、それぞれのクラスタに関する評価点フィールド２０５，２０６，…、２０７、２０８とを有している。顧客識別子フィールド２０４は、図２（Ａ）の例と同様に、顧客を特定可能な情報、たとえば顧客に一意に割り当てられる顧客ＩＤ番号（顧客識別子）などを格納するフィールドである。評価点フィールド２０５，２０６，…、２０７、２０８は、その顧客識別子によって特定される顧客について対応するクラスタに属する度合いをを示す情報（評価点）を格納するフィールドである。
【００１８】
たとえば、図２（Ｂ）に示す例は、レコードＲ２０３は、顧客識別番号「１２３４５６７８」が付与された顧客がクラスタ「ＣＬ１１」に付いての評価点が「１２」、クラスタ「ＣＬ１２」に付いての評価点が「１」、…クラスタ「ＣＬ３４」に付いての評価点が「３」、クラスタ「ＣＬ３５」に付いての評価点が「４」であることを示している。評価点は、そのクラスタに属する強度を示し、この例では、顧客識別番号「１２３４５６７８」が付与された顧客は最大の評価点「１２」を有するクラスタ「ＣＬ１１」に属することとなる。
【００１９】
上記顧客クラスタデータ２００、２０３は、アンケートや、特願２００２−００４９７０号に開示された顧客の評価情報生成方法などによって得た顧客の評価情報からクラスタ分析法によって得ることができる。クラスタ分析法は、データ解析の一つであって、データの集まりをいくつかのグループ（クラスタ）に分類する方法である。クラスタ分析法の具体的な手法は、たとえば「クラスタ分析入門」（宮本定明、森北出版）などに開示されている。
【００２０】
［店舗・イベント評価データ記憶手段３０］
次に、店舗・イベント評価データ記憶手段３０について説明する。店舗・イベント評価データ記憶手段３０は、店舗・イベント評価データを記憶する機能を有する手段であって、たとえば半導体メモリ装置、ハードディスク装置などの記憶装置である。
店舗・イベント評価データとは、顧客とのマッチングの対象に関して、当該マッチングの対象と各クラスタとの関連性の程度を示すデータをいう。なお、本明細書では、顧客とのマッチングの対象として、代表的に「店舗・イベント」を扱うため店舗・イベント評価データと称するが、本発明が扱える顧客とのマッチングの対象は「店舗・イベント」に限られるものではなく、「店舗・イベント」以外のどのような対象（たとえば物品、商品、旅行、人など）も店舗・イベント評価データとして扱うことが可能である。
【００２１】
図３は、店舗・イベント評価データ記憶手段３０に記憶される店舗・イベント評価データ３００のデータ構成例を示す図である。
【００２２】
図３に示す店舗・イベント評価データ３００は、一の顧客について一のレコードＲ３０１，Ｒ３０２、…が作成されることにより構成される。各レコードは、店舗・イベント識別子フィールド３０１と、それぞれのクラスタＣＬ１１，ＣＬ１２，…ＣＬ３４，ＣＬ３５に関する評価点フィールド３０２，３０３，…、３０４、３０５とを有している。顧客識別子フィールド３０１は、店舗・イベントなどのマッチングの対象を特定可能な情報、たとえば店舗・イベントに一意に割り当てられるＩＤ番号を格納するフィールドである。評価点フィールド３０２，３０３，…、３０４、３０５は、その識別子によって特定される店舗・イベントについて対応するクラスタに属する度合いを示す情報（評価点）を格納するフィールドである。
【００２３】
たとえば、図３に示す例は、レコードＲ３０１は、店舗識別番号「Ｔ０００２９３６」が付与された店舗がクラスタ「ＣＬ１１」に付いての評価点が「２６」、クラスタ「ＣＬ１２」に付いての評価点が「５５」、…クラスタ「ＣＬ３４」に付いての評価点が「１６」、クラスタ「ＣＬ３５」に付いての評価点が「４４」であることを示している。評価点は、そのクラスタに属する強度を示し、この例では、店舗識別番号「Ｔ０００２９３６」が付与された店舗はこれらクラスタの中で最大の評価点「５５」を有するクラスタ「ＣＬ１２」に属することとなる。
【００２４】
［店舗・イベント評価データの作成方法］
次に、店舗・イベント評価データ３００の作成方法の例について説明する。図４は、店舗・イベント評価データ３００の作成方法の例を示すフロー図である。
【００２５】
店舗・イベント評価データ３００の作成においては、まず店舗因子定義書の作成をおこなう（ステップＳ４０１）。図５は、店舗因子定義書の例を示す図である。店舗因子定義書５００は、個々の因子を標記する因子名５０１と、その因子の定義が記述された因子定義５０２と、因子定義をより具体的な言葉にした、キーワード５０３とを有している。また、この例では、複数の因子の上位概念となる因子分類５０４を有している。「因子」とは、ある対象の個性・特徴・特性を記述するための要素である。
【００２６】
次に、上記店舗因子定義書５００に基づいて、店舗因子評価項目の決定を行う（ステップＳ４０２）。店舗因子評価項目とは、ある店舗が、ある因子を有するか否かを判定するための質問を意味する。図６は、店舗因子定義書５００に基づいて決定された店舗因子評価項目を含む店舗因子評価項目表を示す例を示す図である。店舗因子評価項目表６００は、各因子について、因子名６０１、因子定義６０２、店舗因子評価項目６０３、評価項目根拠６０４とを記述した表である。因子名６０１、因子定義６０２は因子名５０１、因子定義５０２をそのまま移したものである。店舗因子評価項目表作成者は、因子定義６０２を参照しながらこの因子の有無を測定するための質問を作成し、店舗因子評価項目６０３として記述する。また、この因子の有無を測定可能なキーワードを評価項目根拠６０４として記述する。このような店舗因子評価項目６０３および評価項目根拠６０４の記述をすべての因子について行うことにより店舗因子評価項目表６００が完成する。
【００２７】
店舗因子評価項目表６００の作成につづき、アンケート表の作成を行う（ステップＳ４０３）。図７、図８はアンケート表の例を示す図である。アンケート内の質問は、前記店舗因子評価項目６０３および評価項目根拠６０４を用いて作成されている。そのため、質問とこれに対応する因子は、店舗因子評価項目表６００を参照することにより明らかとなる。このようなアンケート表に適当な者に回答して貰い、回答結果から各因子の有無を決定する。
【００２８】
次に、因子対応表の作成を行う（ステップＳ４０４）。因子対応表は、前記アンケート表の回答結果から因子の有無を測定するためのものである。図９は、因子対応表の例を示す図である。この因子対応表９００は、質問に対する回答毎に対応する因子を記号「○」を用いて定めている。たとえば、問１について、「１．仕事帰りや、接待利用などのビジネスマンが中心」という回答がなされている場合は、記号「○」が付されている因子「５．お酒」を有すると処理する。同様に、各回答について、その回答がなされた場合どの因子を有りとするかが因子対応表９００に記述されている。
【００２９】
次に、マッチング・マトリクスの作成を行う（ステップＳ４０５）。マッチング・マトリクスは、因子毎に、回答結果の条件に応じて、クラスタごとの係数を定める機能を有する。図１０は、マッチング・マトリクスの例を示す図である。マッチング・マトリクス１０００は、因子名１００１と、条件１００２と、因子毎の係数１００３とを記述している。
【００３０】
この図に示す例では、因子「店舗の雰囲気が気軽に楽しい」がアンケートの回答中「３つ以上」ある場合には、クラスタＣＬ１５に係数「１」およびクラスタＣＬ１５に係数「１」となり、他のクラスタには係数「０」（図中では空欄として表示）とする旨が記述されている。同様に、各因子について、条件に応じた各クラスタの係数が定められている。
【００３１】
上記の係数の決定は、以下のように行われる。
まず、店舗因子とクラスタとの関連性の程度を検証するためのアンケートを行う。このアンケートの結果から上記「係数」を決定する。この係数の値が大きいほど、対応するクラスタとその因子との関連性が強いことを示す。
係数の値の決定は、たとえば、次のようにする。回答がマルチアンサー形式の質問において、あるクラスタに属する回答者の選択率がＸ％以上のものについては対応する因子に値「１」を加算し、選択率がＹ％以上のものについては同因子に「２」を加算する（Ｘ＜Ｙ）。また、回答が択一式の場合は、そのクラスタに属する回答者の選択率がＭ％以上のものについては対応する因子に値「１」を加算し、選択率がＮ％以上のものについては同因子に値「２」を加算する（Ｍ＜Ｎ）。
【００３２】
このような加算がすべての因子について行われた結果得られた値を「係数」としてマッチング・マトリクスに記述することになる。
【００３３】
［マッチング得点の算出］
図４に戻り説明を続ける。マッチング・マトリクスの作成後、マッチング得点の算出を行う（ステップＳ４０６）。マッチング得点は、アンケート結果に応じた係数の合計である。たとえば、図１０に示すマッチング・マトリクスを用いる場合、アンケート結果から因子「７  素材へのこだわり」が１以上であり、かつ因子「１４  リーズナブル」について０（「上記条件以外」）である場合は、クラスタＣＬ１４のマッチング得点は「２＋０＝２」となる。同様にしてすべてのクラスタについてマッチング得点が算出される。
【００３４】
このマッチング得点は、店舗・イベント評価データ３００の対応するクラスタの評価点として用いられ、店舗・イベント評価データ３００が生成されることとなる。
【００３５】
［マッチング手段の動作例］
次に、マッチング手段１０の動作例について説明する。
まず、ターゲットとなる顧客のクラスタが先に決定しており、このクラスタにはどのような対象が適しているかを決定する場合には、マッチング手段１０は、店舗・イベント評価データ３００の対応するクラスタの評価点を参照することで、当該クラスタの顧客に適した対象（店舗・イベントなど）を抽出する。たとえば、評価点が高い順に１０番目までの店舗・イベントを当該クラスタの顧客に適した対象として選択する方法が考えられ、また評価点がＰ点以上である店舗・イベントをすべて当該クラスタの顧客に適した対象として選択する方法も行うことができる。
【００３６】
一方、マッチング手段１０は、情報提供する店舗・イベントが先に決定しており、この店舗・イベントに関する情報をどのクラスタの顧客に提供するかを決定するように動作する。
【００３７】
この場合、マッチング手段１０は、各クラスタの最大値でマッチング得点を割った値を比較することにより、対象となる店舗・イベントがどのクラスタによりマッチしているかを判定する。たとえば、図１０に示すマッチング・マトリクスにより決定された店舗・イベント評価データである場合、ある店舗についてアンケートの結果得られたクラスタＣＬ１４の評価点（マッチング得点）が「２」、クラスタＣＬ１５の評価点「３」である場合、それぞれのクラスタの最大値は「３」「６」であるので、各クラスタの最大値でマッチング得点を割った値はそれぞれ「０．６６６」「０．５」となる。マッチング手段１０は「０．６６６」「０．５」を比較し、より大きな値である「０．６６６」となるクラスタＣＬ１４をクラスタＣＬ１５より適していると判定するように動作する。同様にすべてのクラスタについてそのクラスタの最大値でマッチング得点を割った値を用いて最も適するクラスタを決定する。
【００３８】
最も適したクラスタ（最適クラスタ）が決定されれば、マッチング手段１０は、顧客クラスタデータを参照することにより、最適クラスタに属する顧客を特定することができるようになる。
【００３９】
［顧客に応じた情報の送信・配信］
本実施の形態によれば、顧客クラスタデータおよび店舗・イベント評価データを用いて顧客に応じた情報の送信・配信を行うことが可能である。図１１は、顧客クラスタデータ、店舗・イベント評価データを用いて、顧客に応じた情報の送信・配信を行うための顧客別情報配信装置の構成例を概略化したブロック図である。
【００４０】
該装置１１００は、上述した顧客クラスタデータを記憶する顧客クラスタデータ記憶手段１１０１と、上述の店舗・イベント評価データを記憶する店舗・イベント評価データ記憶手段１１０２と、前記顧客クラスタデータと店舗・イベント評価データとを比較し、該店舗・イベントに合致した顧客を選択するマッチング手段１１０３と、各顧客の情報送信宛先（メールアドレス、郵便住所など）を記憶する宛先データ記憶手段１１０４と、店舗・イベントの内容など顧客に送付するための情報を記憶している送信・送付内容データ記憶手段１１０５と、マッチング手段１００３によって選択された顧客に対して合致した店舗・イベント情報を送信・送付する送信・送付処理手段１１０６とを有している。
【００４１】
顧客別情報配信装置１１００は、マッチング手段１１０３により、顧客クラスタデータ記憶手段１１０１から顧客クラスタデータを抽出すると共に、店舗・イベント評価データ記憶手段１１０２から店舗・イベント評価データを抽出し、顧客毎に、対応する最適な店舗・イベント情報をマッチングさせ、あるいは店舗・イベントに適したクラスタに属する顧客を選択する。そして、この店舗・イベント情報を、マッチングした顧客に対して、メール、ＤＭ、電話等、各種の提供手段によって提供するように動作する。
【００４２】
具体的には、顧客に対し、上記したように生成された顧客の評価データを格納したデータベースを構築しておき、他方で、店舗、イベント等の情報を格納したデータベースを構築しておく。そして、顧客ごとに、最適な情報をマッチング手段１００３によって抽出し、送信、送付手段（メール、ＤＭ、ＴＥＬ等）を介して顧客毎に提供する。
【００４３】
実際の情報の提供手順としては、送信・送付内容データ記憶手段１１０５に格納された店舗・イベント情報を送信・送付処理手段１１０６に出力し、その情報を提供する顧客の宛先を宛先データ記憶手段１１０４から送信・送付処理手段１１０６に出力し、送信・送付処理手段１１０６が、店舗・イベント情報を対応する顧客に送信・送付する。すなわち、顧客の評価情報と、予め取得した店舗・イベント評価情報とのマッチングの結果に基づいて、顧客に適した店舗・イベント情報を正確にその顧客に配信する。
【００４４】
なお、各顧客に情報を提供する媒体等を選択するに際しては、得られたデータを参照することが好ましい。すなわち、顧客毎に、最も好ましい情報の入手方法が分析可能であることから、顧客毎に最適な情報伝達手段を選択して利用するようにしても良い。たとえば、複数種類の情報伝達手段（たとえば、ＤＭ（ダイレクトメール）による案内、電話オペレータによる案内、電子メールによる案内など）を実施するための装置（たとえば、宛名ラベルを印刷するためのプリンタ、電話オペレータに電話番号を含む顧客リストを表示するための端末装置、電子メールを送信するためのコンピュータなど）を選択可能な顧客別情報配信装置に接続し、顧客の情報態度に関するデータに応じて、これら情報伝達手段の中から当該顧客にもっとも適した情報選択手段を選択して、案内情報を提供する。このようにすれば、さらに顧客満足度の向上が図れるようになる。
【００４５】
以上のように、本発明においては、多数の顧客情報を有している場合において、効率的かつ正確に、各顧客の評価情報を得ることができ、顧客毎に異なる適切情報の提供が可能になる。
【００４６】
本実施形態では、顧客クラスタデータに基づいて、顧客に対して店舗・イベントをマッチングさせるマッチング・システムについて述べたが、顧客とマッチング可能な対象は、店舗・イベントに限られるものではない。本発明にかかる店舗・イベント評価データを用いることにより、すべての商品・サービス、人、物、企業、団体などあらゆる対象と顧客のマッチングを行うことが可能である。
【００４７】
【発明の効果】
それぞれの顧客の特徴・個性にマッチ（ｍａｔｃｈ）する特徴・個性を有する店舗等を選択・決定することが可能な、店舗等の評価情報を作成するための方法、及びそのような評価情報を用いて顧客と店舗等のマッチングを実施する装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】顧客と店舗等とのマッチングを行うための装置の構成例を概略化したブロック図である。
【図２】（Ａ）は、顧客クラスタデータのデータ構成例を示す図であり、（Ｂ）は、顧客クラスタデータの別のデータ構成例を示す図である。
【図３】店舗・イベント評価データのデータ構成例を示す図である。
【図４】店舗・イベント評価データの作成方法の例を示すフロー図である。
【図５】店舗因子定義書の例を示す図である。
【図６】店舗因子評価項目表を示す例である。
【図７】アンケート表の例を示す図である。
【図８】アンケート表の例を示す図である。
【図９】因子対応表の例を示す図である。
【図１０】マッチング・マトリクスの例を示す図である。
【図１１】顧客別情報配信装置の構成例を概略化したブロック図である。
【符号の説明】
１…顧客と店舗・イベントなどの対象とをマッチングするための装置
１０…マッチング手段
２０…顧客クラスタデータ記憶手段
３０…店舗・イベント評価データ記憶手段
２００、２０３…顧客クラスタデータ
３００…店舗・イベント評価データ
１１００…顧客別情報配信装置
１１０１…顧客クラスタデータ記憶手段
１１０２…店舗・イベント評価データ記憶手段
１１０３…マッチング手段、
１１０４…宛先データ記憶手段
１１０５…送信・送付内容データ記憶手段
１１０６…送信・送付処理手段
【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】
2004272383.tif 000009
【図８】
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【図９】
2004272383.tif 000011
【図１０】
2004272383.tif 000012
【図１１】
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