(57)【要約】  システムは消費者ディシジョンツリー（「ＣＤＴ」）を生成する。システムは、少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受ける。システムは、製品カテゴリにおける、複数の類似製品を購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別する。システムは、上記製品カテゴリをＣＤＴの現在のレベルに割当て、現在のレベルにおける、複数の属性のうちの最重要属性を決定する。システムは、最重要属性を、各々が最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、ＣＤＴの次のレベルを形成する。システムは次に、サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、最重要属性を決定することとＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返す。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
命令が格納されたコンピュータ読取可能な媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されると前記プロセッサに複数のノードを含む消費者ディシジョンツリー（ＣＤＴ）を生成させ、前記消費者ディシジョンツリーの前記生成は、
少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受けることと、
製品カテゴリにおける、複数の類似製品を前記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別することと、
前記製品カテゴリを前記ＣＤＴの現在のレベルに割当てることと、
前記現在のレベルにおける、複数の前記属性のうちの最重要属性を決定することと、
前記最重要属性を、各々が前記最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、前記ＣＤＴの次のレベルを形成することと、
前記サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、前記最重要属性を決定することと前記ＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返すこととを含む、コンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２】
前記顧客購入データは小売業者のロイヤルティプログラムによって生成される、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項３】
前記複数の類似製品を、複数の顧客を含む前記購入データから識別することは、
第１の製品と第２の製品とを含む製品の第１のペアが、第１の顧客の取引履歴の中で常に前記第１の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを類似するものとして指定することと、
前記製品の第１のペアが同一取引において第２の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを相違するものとして指定することと、
前記顧客毎に、前記第１の製品または前記第２の製品いずれかが購入されたすべての取引のうちの前記製品の第１のペアの取引の比率を含むファクタを生成することとを含む、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項４】
前記顧客購入データは企業資源計画システムによって生成される、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項５】
前記製品カテゴリにおける機能適合属性を識別することと、
前記機能適合属性を、前記製品カテゴリの直下の、前記ＣＤＴの第１のレベルに割当てることとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項６】
前記終端ノードは重要属性が識別されない場合に識別される、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項７】
前記終端ノードは、１つのノードの品目数が、前記製品カテゴリにおける品目総数の予め定められた百分率の割合未満の場合に、識別される、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項８】
前記終端ノードは、子ノードの平均相違度が、対応する親ノードよりも大きい場合に、識別される、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項９】
前記ＣＤＴのスコアを生成することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１０】
複数のノードを含む消費者ディシジョンツリー（ＣＤＴ）を生成するための、コンピュータによって実現される方法であって、前記方法は、
少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受けることと、
製品カテゴリにおける、複数の類似製品を前記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別することと、
前記製品カテゴリを前記ＣＤＴの現在のレベルに割当てることと、
前記現在のレベルにおける、複数の前記属性のうちの最重要属性を決定することと、
前記最重要属性を、各々が前記最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、前記ＣＤＴの次のレベルを形成することと、
前記サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、前記最重要属性を決定することと前記ＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返すこととを含む、方法。
【請求項１１】
前記複数の類似製品を、複数の顧客を含む前記購入データから識別することは、
第１の製品と第２の製品とを含む製品の第１のペアが、第１の顧客の取引履歴の中で常に前記第１の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを類似するものとして指定することと、
前記製品の第１のペアが同一取引において第２の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを相違するものとして指定することと、
前記顧客毎に、前記第１の製品または前記第２の製品いずれかが購入されたすべての取引のうちの前記製品の第１のペアの取引の比率を含むファクタを生成することとを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記終端ノードは重要属性が識別されない場合に識別される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記終端ノードは、１つのノードの品目数が、前記製品カテゴリにおける品目総数の予め定められた百分率の割合未満の場合に、識別される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記終端ノードは、子ノードの平均相違度が、対応する親ノードよりも大きい場合に、識別される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＣＤＴのスコアを生成することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
消費者ディシジョンツリー（ＣＤＴ）生成システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され命令を格納するメモリとを備え、前記命令は、前記プロセッサに、
少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受けることと、
製品カテゴリにおける、複数の類似製品を前記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別することと、
前記製品カテゴリを前記ＣＤＴの現在のレベルに割当てることと、
前記現在のレベルにおける、複数の前記属性のうちの最重要属性を決定することと、
前記最重要属性を、各々が前記最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、前記ＣＤＴの次のレベルを形成することと、
前記サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、前記最重要属性を決定することと前記ＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返すこととを実行させる、システム。
【請求項１７】
前記複数の類似製品を、複数の顧客を含む前記購入データから識別することは、
第１の製品と第２の製品とを含む製品の第１のペアが、第１の顧客の取引履歴の中で常に前記第１の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを類似するものとして指定することと、
前記製品の第１のペアが同一取引において第２の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを相違するものとして指定することと、
前記顧客毎に、前記第１の製品または前記第２の製品いずれかが購入されたすべての取引のうちの前記製品の第１のペアの取引の比率を含むファクタを生成することとを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記終端ノードは重要属性が識別されない場合に識別される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記終端ノードは、１つのノードの品目数が、前記製品カテゴリにおける品目総数の予め定められた百分率の割合未満の場合に、識別される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記終端ノードは、子ノードの平均相違度が、対応する親ノードよりも大きい場合に、識別される、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
分野
ある実施の形態は、概してコンピュータシステムに関し、具体的には消費者ディシジョンツリーを生成するコンピュータシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
背景情報
バイヤー決定プロセスは、可能性のある市場取引に関して、製品またはサービスの購入前、購入中、および購入後に消費者によって行なわれる意思決定プロセスである。より一般的には、意思決定は複数の選択肢の中から１つの行動方針を選択する認知プロセスである。よくある例には、買い物および何を食べるかを選択することが含まれる。
【０００３】
一般的に、消費者の購入決定を解析する方法として次の３つの方法がある。（１）経済的モデル−これらモデルは、主として定量的であり、合理性の仮定および完璧に近い知識の仮定に基づく。消費者はこれらの実利を最大化するように見える。（２）心理的モデル−これらモデルは、動機および必要性の認識等の心理的かつ認知的プロセスに注力する。これらは、定量的ではなく定性的であり、文化的影響および家族の影響のような社会的要素に基づく。（３）消費者行動モデル−これらは販売業者が使用する実用的なモデルである。これらは通常経済的モデルおよび心理的モデル双方を混合したものである。
【０００４】
消費者行動モデルの一種として「消費者ディシジョンツリー（consumer decision tree）」（「ＣＤＴ」）が知られている。ＣＤＴは、所与のカテゴリの商品の購入に関する顧客決定階層を、製品属性空間内において図形表現したものである。これは、顧客が、選択する商品に絞り込む前にカテゴリ内のさまざまな選択肢を（属性に基づいて）どのように考えるかをモデル化したものであり、顧客の購入決定を理解するのに役立つ。これは、「製品のセグメンテーションおよびカテゴリ構造」としても一般的に知られている。ＣＤＴは従来、調査とマーケットリサーチの他のツールとに基づいてブランド製造業者または第三者であるマーケットリサーチ会社によって作成される。しかしながら、これらの方法は、ブランド製造業者によって提供された偏りがあるデータに基づいている場合があるので、精度を欠きかつ信憑性に欠ける可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
概要
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ある実施の形態は、消費者ディシジョンツリー（「ＣＤＴ」）を生成するシステムである。システムは、少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受ける。システムは、製品カテゴリにおける、複数の類似製品を上記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別する。システムは、上記製品カテゴリをＣＤＴの現在のレベルに割当て、現在のレベルにおける、複数の属性のうちの最重要属性を決定する。システムは、最重要属性を、各々が最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、ＣＤＴの次のレベルを形成する。システムは次に、サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、最重要属性を決定することとＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返す。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態を実現可能なコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】ある実施の形態に従い小売業者の取引データに基づいて図１のシステムによって自動的に生成される、ヨーグルト製品カテゴリの代表的な消費者ディシジョンツリー（「ＣＤＴ」）である。
【図３】ある実施の形態に従いＣＤＴを生成するときの図１のＣＤＴ生成モジュールの機能のフロー図である。
【図４】ある実施の形態に従い類似度に基づいてＣＤＴを生成するときの図１のＣＤＴ生成モジュールの機能のフロー図である。
【図５】ある実施の形態に従い生成されたＣＤＴを示す。
【図６】図２のヨーグルトのＣＤＴに関する、製品ペアの数対ペアをなす製品の相違度のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
詳細な説明
ある実施の形態は、小売業者の取引データを用いて消費者ディシジョンツリー（「ＣＤＴ」）を自動的に生成するシステムである。システムは先ず、各製品および属性値ペアの類似度を算出する。システムは次に、類似度の値を用いてＣＤＴを生成する。ＣＤＴは、小売業者が自身のデータを用いて生成できるので、偏りがなく客観的に決定される。
【０００９】
ある実施の形態は、製品のカテゴリの管理における「顧客中心」の手法を小売業者に提供するためにＣＤＴを生成する。過去、小売業者は「製品中心」の手法に基づいて品揃えおよび販売促進を計画していた。製品中心の手法は、ベストセラーの製品には報酬を与え売上が最低の製品には罰を与える。通常は、過去の品揃えおよび販売促進の影響が大きい履歴販売データに基づいて推測が行なわれていた。小売業者は、製品中心の手法の欠点と、顧客を計画プロセスに含める必要があることとを、次第に理解するようになった。その結果、多くの小売業者がその戦略を製品中心の手法から顧客中心の手法にシフトすることになった。顧客中心の手法では、小売業者が、ターゲット顧客セグメントを識別し、その品揃えと販売促進をこれらセグメントに適用する。
【００１０】
顧客セグメントは、人口統計学的に類似しているかまたは購入行動が類似している顧客群である。製品属性種は、商品のブランド、サイズ、フレーバー等の、所与の製品の特徴の種類である。製品属性値は、「プレミアム」ブランド、「ラージ」サイズ、「ストロベリー」フレーバー等の、ある製品属性種に対応する実際の特徴である。
【００１１】
ＣＤＴを生成するための周知のソリューションは、製品を塊状に（すなわちボトムアップ式で）クラスタ化することを利用し、いずれの２つの製品間の距離も互いの相違度の値に相当する。この階層構造における各ノードおよび分割は、属性によって説明することができる。しかしながら、すべてのノードで一群の製品を属性に変換することは、非常に面倒なプロセスであり自動化するのが難しい。ツリーにおける分割を一つの属性で説明できない場合が頻繁に生じ得る。したがって、これら周知のソリューションは通常、人の介入に頼っている。さらに、周知のソリューションを用いて生成されたＣＤＴの精度の定量化に利用できるスコアリング方式はない。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態を実現可能なコンピュータシステム１００のブロック図である。１つのシステムとして示されているが、システム１００の機能は分散システムとして実現してもよい。システム１００は、情報を通信するためのバス１１０またはその他の通信機構と、バス１１０に結合され情報を処理するためのプロセッサ１２０とを含み得る。プロセッサ１２０は、任意の種類の汎用または特定目的用プロセッサであればよい。システム１００はさらに、情報とプロセッサ１２０によって実行される命令とを格納するためのメモリ１３０を含み得る。メモリ１３０は、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、読取専用メモリ（「ＲＯＭ」）、磁気もしくは光ディスク等の静的記憶装置、またはそれ以外の種類のコンピュータ読取可能な媒体の、任意の組合せからなるものであればよい。システム１００はさらに、ネットワークへのアクセスを提供するネットワークインターフェイスカード等の通信装置１４０を含み得る。したがって、ユーザは、直接、またはネットワークを通してもしくはその他の方法によって遠隔からシステム１００とのインターフェイスを構築すればよい。
【００１３】
コンピュータ読取可能な媒体は、プロセッサ１２０からアクセス可能な任意の利用可能な媒体であればよく、揮発性媒体および不揮発性媒体、取外し可能媒体および取外し不能媒体、ならびに通信媒体を含む。通信媒体は、コンピュータ読取可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波等の変調されたデータ信号におけるその他のデータ、またはその他の搬送機構を含み得るものであり、任意の情報配信媒体を含む。プロセッサ１２０はさらに、情報をユーザに対して表示するためのたとえば液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）等のディスプレイ１５０に、バス１１０を介して結合されてもよい。キーボード１６０およびたとえばコンピュータマウス等のカーソル制御装置１７０がさらにバス１１０に結合されていることによってユーザがシステム１００とのインターフェイスを構築できるようにしてもよい。
【００１４】
ある実施の形態において、メモリ１３０は、プロセッサ１２０によって実行されるときに機能を提供することができるソフトウェアモジュールを格納し得る。モジュールは、システム１００に対してＯＳ機能を提供することができるオペレーティングシステム（「ＯＳ」）１３２を含み得る。モジュールはさらに、以下でより詳細に開示するように、小売業者の消費者データからＣＤＴを自動的に生成する消費者ディシジョンツリー生成モジュール１３４を含み得る。システム１００は、小売管理システムまたは企業資源計画（enterprise resource planning）（「ＥＲＰ」）システム等のより大きなシステムの一部であってもよい。したがって、システム１００は、付加機能を含むために１つ以上の付加機能モジュール１３６を含み得る。ある実施の形態において、モジュール１３６は、オラクル社の「E-business Suite」ＥＲＰシステムである。データベース１８０は、バス１１０に結合されてモジュール１３４および１３６に対して集中記憶装置を提供し、モジュール１３４および１３６によって使用されるデータを格納する。ある実施の形態において、このデータは、顧客毎の購入製品の製品属性を含む、小売業者によって生成された顧客購入データを含む。このデータは、ＥＲＰシステムによって生成することができ、小売業者のロイヤルティプログラム、クレジットカード情報等から得ればよい。たとえば食品雑貨店は、各顧客によって購入された特定製品のロイヤルティカードプログラムを通してデータを生成する。データベース１８０上に格納されたデータは、製品属性種およびこれに対応する値を含む。
【００１５】
図２は、ある実施の形態に従い小売業者の取引データに基づいてシステム１００によって自動的に生成される、ヨーグルト製品カテゴリの代表的なＣＤＴ２００である。図２に示されるように、ヨーグルト製品カテゴリにおける製品属性は、サイズ、ブランド、フレーバー、製造方法等を含む。「サイズ」製品属性の属性値は、スモール、ミディアム、およびラージを含む。「ブランド」製品属性の属性値は、メインストリームブランドおよびニッチ（niche）ブランドを含む。「製造方法」製品属性の属性値は、有機および非有機を含む。「フレーバー」製品属性の属性値は、フレーバーなし、メインストリームフレーバー、およびスペシャルフレーバーを含む。
【００１６】
ＣＤＴ２００は、顧客がヨーグルトを購入するときの決定プロセスに関する見通しを、小売業者に提供する。たとえば、ＣＤＴ２００は、顧客の間では一般的に、ヨーグルト製品２０２のサイズ２０４〜２０６が意思決定プロセス中の最重要ファクタであることを示している。なぜなら、ヨーグルトというカテゴリの下においてサイズが第１レベルの属性値であるからである。次に、好みのサイズに応じて、ブランドまたは製造方法が二番目に重要なファクタとみなされる。たとえば、スモールサイズを好む人にとっては製造方法（たとえば有機２１０または非有機２１１）が二番目に重要なファクタである。しかしながら、ミディアムまたはラージサイズの商品を好む人にとっては、ブランドが二番目に重要なファクタであり、製造方法は意思決定プロセスに何の影響も与えない。また、ミディアムサイズまたはラージサイズのヨーグルト製品を好む人の間ではメインストリームブランドのフレーバーも考慮されるが、フレーバーはスモールサイズのヨーグルト製品を好む人の意志決定プロセスに何の影響も与えない。
【００１７】
図３は、ある実施の形態に従いＣＤＴを生成するときの図１のＣＤＴ生成モジュール１３４の機能のフロー図である。ある実施の形態において、図３（および以下の図４）のフロー図の機能は、メモリにまたはその他のコンピュータ読取可能なもしくは有形の媒体に格納されたソフトウェアによって実現され、プロセッサによって実行される。他の実施の形態において、この機能は、ハードウェアによって（たとえば特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、プログラマブルゲートアレイ（「ＰＧＡ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）等）またはハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって、実行されてもよい。
【００１８】
一般的に、個々の顧客用のＣＤＴは、スケーラビリティの問題があるので、実際的な用途に対して活用することができない。したがって、有意義な情報を小売業者に提供するために、ある実施の形態に従うＣＤＴは、「顧客セグメント」と呼ばれる、人口統計学的に類似しているかまたは購買行動が類似している一群の顧客を包含するように拡大される。したがって、ＣＤＴは顧客セグメントレベルで定義される。
【００１９】
図３の３１０で、モジュール１３４は、各製品ペアおよび各属性値ペア間の類似度を算出する。次に、３２０で、モジュール１３４は、３１０からの類似度に基づいてＣＤＴを生成する。この類似度から行列を生成することができる。ある実施の形態において、行列は正方形の行列であり各行および列は各製品または属性値に対応する。行列の各エントリは、対応する行製品（または属性値）と列製品（または属性値）の間の類似度値である。類似度値の決定について以下で説明する。
【００２０】
３１０で類似度を算出するとき、所与のカテゴリにおける各製品ペアおよび属性値ペア間の類似度を求める。一対の製品および所与の属性の一対の属性値間の類似度は、以下の考え方に基づいて定量化することができる。
【００２１】
１．任意の一対の製品が、顧客の取引履歴の中で常に同一顧客によって購入されていた場合、これら製品は類似しているとみなされる。このような顧客の数は類似度の値の大きさに加重することができる。
【００２２】
２．一対の製品が同一取引において購入されていた場合、顧客はおそらく多様性を求めて購入しているので、これらの製品は類似していない。
【００２３】
３．所与のどの属性についても上記１および２と同一のロジックを用いて一対の属性値間の類似度（たとえばチョコレートとバニラの間の類似度）を識別することができる。
【００２４】
製品Ａと製品Ｂの間の類似度を求めるための、ある周知の方式は次の通りである。
【００２５】
【数１】
2015524127.tif 000003
【００２６】
しかしながら、ある顧客が、製品ＡおよびＢを、一度一緒に購入したがそれ以外は常に別々の取引で購入したと仮定すると、上記周知の方式は製品の類似度に関してこの顧客をカウントしないので、不正確な結果につながる可能性がある。したがって、ある実施の形態は、顧客毎に、製品ＡまたはＢが購入されたすべての取引に対する製品ＡおよびＢが別々に購入された取引の比率に等しいファクタを含む。次に、顧客数を、すべての顧客についての上記ファクタの総和で置き換える。よって、ある実施の形態では、（図３の３１０で求められる）一対の製品または属性間の類似度は次の通りである。
【００２７】
【数２】
2015524127.tif 000004
【００２８】
式中、ＡおよびＢは、製品、または所与の属性に対応する属性値とすることができ、顧客がＡおよびＢ双方をこの顧客の取引履歴の中で少なくとも１回購入していれば「Ｆ」＝１であり、そうでなければＦ＝０である。
【００２９】
【数３】
2015524127.tif 000005
【００３０】
製品ペア間の相違度は次のようにして求めることができる。
相違度＝１−類似度
式中の類似度は常に０と１の間である。
【００３１】
図４は、ある実施の形態に従い類似度に基づいてＣＤＴを生成するとき（図３の３２０）の図１のＣＤＴ生成モジュール１３４の機能のフロー図である。４１０で、同一の製品カテゴリの製品に機能適合属性（functional-fit attribute）があるか否かが判断される。機能適合属性は、選択肢がない製品属性である。たとえば、ワイパーブレードを購入しようとしている顧客は、対応する車に適合するブレードを購入しなければならない。したがって、ワイパーブレード製品カテゴリでは、「サイズ」製品属性が機能適合属性であると判断される。「サイズ」製品属性は、たとえば、タイヤ、エアフィルタ、真空バッグ、プリンタカートリッジ等の他の製品カテゴリでも、機能適合属性となり得る。しかしながら、たとえば果物、ソフトドリンク等の他の製品カテゴリでは、この「サイズ」製品属性が機能適合属性とならない場合がある。一般的に、機能適合属性は通常、付属品等の食品雑貨類以外の商品に存在する。ある実施の形態における機能適合属性は、生成された顧客データから直接取得され、通常は算出する必要がない。たとえば、小売業者は通常、何が「機能適合」属性かを明確に識別し、たとえばワイパーブレードの場合はサイズが機能適合属性であると明確に表明する。
【００３２】
すべての機能適合属性が識別された後、機能適合属性は、製品カテゴリの真下の、ＣＤＴのトップレベルに自動的に配置される。図５は、ある実施の形態に従いモジュール１３４によって生成されたＣＤＴ５００を示す。ＣＤＴ５００は、製品カテゴリを識別するカテゴリレベル５１０を有する。ヨーグルト製品カテゴリの場合、図２に示されるように「ヨーグルト」がカテゴリレベル５１０に表示される。別の例として、「コーヒー」カテゴリの場合、「コーヒー」がカテゴリレベル５１０に表示される。次に、機能適合属性がＣＤＴ５００のトップレベル５２０に配置される。図５は２つの機能適合属性（ＦＡ１、ＦＡ２）５２２、５２４をトップレベル５２０に示している。しかしながら、ヨーグルトまたはコーヒーの場合、機能適合属性がない可能性がある。
【００３３】
次に図４の４２０で、最重要属性または分割属性が識別される。ある実施の形態において、最重要属性は、その相違度が、総合的な製品相違度に対して最大の影響を及ぼす製品属性である。たとえば、ある製品相違度と各製品属性に関する相違度の間の相関関係または関連性の度合いが算出される。次に、その相違度が、製品相違度に対して最も高い相関関係／関連性を有する製品属性が、最重要属性であると判断される。たとえば、「形状」がコーヒーの最重要属性であると想定すると、この属性を用いてさらに分割を行なう。最重要属性を識別する方法に関する追加の詳細事項は以下において開示される。
【００３４】
４３０で、品目はサブセクションに分割される。各サブセクションは、４２０で識別された属性の特定の属性値に対応する。たとえば、コーヒーの場合に４２０で「形状」製品属性が最重要属性であると判断された場合、「形状」製品属性は３つのサブセクションに分割され、これらサブセクションはそれぞれ、コーヒーの形状の特定値、すなわち、「豆」、「挽いたもの」、および「インスタント」に対応する。これらサブセクションは、図５のトップレベル５２０の下にある次のレベル５３０を形成する。たとえば、図５は、機能適合属性５２２から分岐した２つのサブセクション（Ａ１ａ、Ａ１ｂ）５３２、５３４をレベル５３０に示している。終端ノードに到達するまで各サブセクションについてステップ４２０および４３０を繰返してＣＤＴ５００を拡張する（４４０でＮＯ）。最後に各サブセクションについて終端ノードに到達する（４４０でＹＥＳ）と、プロセス４００は終了する。
【００３５】
開示されているように、このツリーは、終端ノードが識別されるまで拡張される。ある実施の形態において、あるノードを終端であると宣言する基準は次の通りである。
【００３６】
１．重要属性が識別されない（すなわち製品相違度と関連性がある属性相違度がない）。
【００３７】
２．あるノードの品目の数＜ある製品カテゴリの品目の総数のｘ％。ｘは、ツリーのサイズの上限を定める調整パラメータである。ある実施の形態において、ｘのデフォルト値は１０である。
【００３８】
３．子ノードの平均相違度（Average Dissimilarity）（「ＡＤ」）（すなわち、そのノードにおいて存在し得るすべての製品ペアの平均）がその親ノードよりも大きい。起こり得る２つのサブケースは次の通りである。
【００３９】
ａ．すべての子ノードそれぞれのＡＤ値が親ノードよりも大きい場合、親ノードが終端ノードであると宣言される。
【００４０】
ｂ．子ノードのうちいくつかのそれぞれのＡＤ値が親ノードよりも大きい場合、これら子ノードは終端とされ他の子ノードは通常のやり方で拡張される。
【００４１】
図４および図５に示されるようにしてＣＤＴが生成された後、ある実施の形態では生成されたＣＤＴを評価またはスコアリングすることができる。図３との関連で開示されているように、ＣＤＴの生成は、類似度を生成し、類似度を利用してＣＤＴを生成するという、二つのステップ／段階からなるプロセスである。ＣＤＴを評価するために、ある実施の形態では図３の２つの段階３１０および３２０を切離し、類似度値が完全であると想定する。
【００４２】
ＣＤＴ生成プロセスは、製品の制約付き分裂クラスタ化として特徴付けることができる。したがって、ある実施の形態において得られたＣＤＴのスコアは、論理的には、起こり得る最良クラスタ化ソリューションと最悪クラスタ化ソリューションとの比較である。ある実施の形態において、加重平均相違度（weighted average dissimilarity）（「ＷＡＤ」）を用いてクラスタ化ソリューションの質を評価することができる。ＷＡＤは、すべてのクラスタについての平均相違度の加重平均であり、重みは各クラスタにおける品目の数である。ＣＤＴの場合、終端ノードは一組のクラスタを構成する。ＷＡＤは次のようにして求めることができる。
【００４３】
【数４】
2015524127.tif 000006
【００４４】
式中、ＮｉおよびＡＤｉはそれぞれ、クラスタ「ｉ」における品目の数および平均相違度である。ＷＡＤの上界（upper bound）または「最悪」ソリューションは、１つのバケット内にすべての品目があること、すなわちクラスタ化がないことである。なぜなら、製品群全体が１つのクラスタとして表わされているからである。ＷＡＤの下界（lower bound）または「最良」もしくは最適ソリューションは、クラスタの数がツリー内の終端ノードの数に等しい、制約なしのクラスタ化である。
【００４５】
ある実施の形態において、ＣＤＴスコアは、実際のソリューションによって埋められる、最悪ソリューションと最良ソリューションとの間のギャップの、百分率で表される割合として定義される。この手法は、実際のソリューションと最良ソリューションとの間の絶対差を単に報告するよりも完全なイメージを提供する。したがって、ＣＤＴスコアは次のように公式化することができる。
【００４６】
【数５】
2015524127.tif 000007
【００４７】
図６は、図２のヨーグルトのＣＤＴに関する、製品ペアの数対ペアをなす製品の相違度のグラフ６００である。グラフ６００は、上に開示した図２のＣＤＴ２００をスコアリングした結果である。示されているように、ＷＡＤの上界は０．９９、ＷＡＤの下界は０．９７１、ＣＤＴによるＷＡＤは０．９７６である。したがって、上下間のギャップの７３．６８％が埋められる。ＣＤＴの目的は、１つのクラスタ内でペアをなす製品の相違度が比較的低いクラスタを得ることである。図６に示されるように、ＣＤＴ２００の加重平均相違度は、大多数の個々の製品ペア間の相違度の値よりも低い。したがって、ＣＤＴ２００は非常に効果的であると考えることができる。
【００４８】
ある実施の形態では、図４の４２０に関連して、最重要製品属性が識別される。典型的な製品カテゴリは、およそ５０ｋの製品ペアを含み得る。人はすべての製品ペア間の比較を無理なく格納することはできない。その代わりに、人は通常、属性空間に比較を格納する（すなわち人は製品を属性という観点のみから比較する）。したがって、製品の類似度は、その属性に関する類似度の関数であり製品ペア間の相違度は属性相違度の関数であると想定することができる。したがって次のように想定する。
【００４９】
Ｐ１→ｆ（Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３）
Ｐ２→ｆ（Ａ２１，Ａ２２，Ａ２３）
式中、Ｐｉはｉ番目の製品でありＡｉｊはｉ番目の製品のｊ番目の属性である。製品ペアおよび属性間の相違度（dissimilarity）は次のように示すことができる。
【００５０】
ΔＰ→ｄｉｓｓ（Ｐ１，Ｐ２）、ΔＡｉ＝ｄｉｓｓ（Ａ１ｉ，Ａ２ｉ）、ΔＰ→ｆ（ΔＡ１，ΔＡ２，ΔＡ３）
式中、ΔＡｉ＝属性「ｉ」に関する製品ペア間の相違度である。これは属性「ｉ」のペア相違度と呼ぶこともできる。
【００５１】
ある実施の形態における最重要属性は、その相違度が、総合的な製品相違度に対して最大の影響を及ぼす属性である。これを発見するために、製品相違度と各属性に関する相違度の間の相関関係または関連性メトリックが算出される。そうすると、その相違度が、製品相違度と最も高い相関関係／関連性を有する属性が、最重要属性である。
【００５２】
相関関係とは、２つの変数間の線形従属性である。「ピアソンの相関係数」は周知の相関メトリックである。「関連性」は、２つの変数間のいかなる形態の連関も包含する、遥かに広い用語である。「スピアマンの順位相関」は周知の関連性メトリックである。変数間の従属性を発見するためのその他の一般的なメトリックは、「エントロピー」および「コサイン」類似度を含む。本発明の実施の形態は、相関関係および関連性に対して任意の周知のまたはその他のメトリックを使用することができる。
【００５３】
これらメトリックを評価できるようになるには、その前に相関関係または関連性が実際に存在するのか否か検証する必要がある。ある実施の形態において、検証は、「相関関係なし」または「関連性なし」というゼロ仮説を設定することによって仮説検定を実行することを含む。仮説検定の詳細は次の通りである。
【００５４】
（１）ゼロ仮説、Ｈ０：製品相違度と所与の属性空間における相違度の間に相関関係はない。
【００５５】
【数６】
2015524127.tif 000008
【００５６】
この検定統計量は、自由度ｎ−２のｔ分布に従っており、ｎはデータポイントの数である。ゼロ仮説は有意水準、アルファ＝０．０５で拒絶することができる。
【００５７】
（２）ゼロ仮説、Ｈ０：製品相違度と所与の属性空間における相違度の間に関連性はない。
【００５８】
【数７】
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【００５９】
ゼロ仮説は有意水準、アルファ＝０．０５で拒絶することができる。
属性について共線性および関連性が（仮説検定によって）検証され、メトリックは次のようにして取得される。
【００６０】
【数８】
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【００６１】
実施の形態は、これらメトリックに基づいて属性を順位付けし、最も大きな値を有する属性が最重要属性である。属性が互いに独立していれば、ＣＤＴは対称形であろう。この場合、１ステップで、重要度による属性の順序付けを、したがってツリーを取得することは、比較的容易である。しかしながら実際のところ、属性は通常相互依存している。属性の組合せは既存の製品による制約を受け、属性の考え得る組合せすべてが可能であるとは限らない。したがって、属性が独立していると仮定すると、その結果は不正確になる可能性がある。たとえば、ヨーグルトのブランドの中にはフレーバーなしのものしかないブランドがあり、このことはフレーバーがブランドに強く依存することを示している。
【００６２】
属性の相互依存性に対処するために、ある実施の形態は「貪欲な（greedy）」手法に従う。各ノードで最重要属性が識別された後、識別された重要属性の属性値に対応する、次のレベルのノードが作成される。同様の解析を以降のノードで続けることによってツリーを成長させる。得られたツリーは不平衡であるかまたは非対称形である可能性がある。
【００６３】
開示されているように、実施の形態は、小売業者の取引データを用いて消費者ディシジョンツリーを自動的に生成する。システムは先ず各製品および属性値ペアについて類似度を算出し、次に類似度の値を用いてＣＤＴを生成する。
【００６４】
ＣＤＴを生成するための周知のソリューションは、製品を塊状に（すなわちボトムアップ式で）クラスタ化することを利用し、いずれの２つの製品間の距離も互いの相違度の値に相当する。これに対し、本発明の実施の形態では、階層構造における各ノードおよび分割を、属性によって説明することができる。実施の形態は、製品の制約付き分裂クラスタ化を含み、この場合の仕切り／分割は常に属性によって決定される。分割が属性に基づいているので、ノードは常に属性と関連付けることができ、そのため、実施の形態を完全自動化しコンピュータシステムによって実行することができる。さらに、実施の形態は、ＣＤＴをスコアリングすることによってＣＤＴの質を評価することもできる。実施の形態は、どの製品に対しても機能することができるが、より有効なのは、食品雑貨店のように顧客が頻繁に購入を行なう小売業者によって使用されて、ＣＤＴを生成するために使用されるデータが堅牢なものとなるようにできることである。
【００６５】
本明細書ではいくつかの実施の形態について具体的に示しおよび／または説明している。しかしながら、開示されている実施の形態の修正および変形は、上記教示によってカバーされ、本発明の精神および意図される範囲から外れることなく以下の請求項の範囲に含まれることが、理解されるであろう。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成27年2月23日(2015.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のノードを含む消費者ディシジョンツリー（ＣＤＴ）を生成するための、コンピュータによって実現されプロセッサによって実行される方法であって、前記方法は、
少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受けることと、
製品カテゴリにおける、複数の類似製品を前記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別することと、
前記製品カテゴリを前記ＣＤＴの現在のレベルに割当てることと、
前記現在のレベルにおける、複数の前記属性のうちの最重要属性を決定することと、
前記最重要属性を、各々が前記最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、前記ＣＤＴの次のレベルを形成することと、
前記サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、前記最重要属性を決定することと前記ＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返すこととを含む、方法。
【請求項２】
前記複数の類似製品を、複数の顧客を含む前記購入データから識別することは、
第１の製品と第２の製品とを含む製品の第１のペアが、第１の顧客の取引履歴の中で常に前記第１の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを類似するものとして指定することと、
前記製品の第１のペアが同一取引において第２の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを相違するものとして指定することと、
前記顧客毎に、前記第１の製品または前記第２の製品いずれかが購入されたすべての取引のうちの前記製品の第１のペアの取引の比率を含むファクタを生成することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記終端ノードは重要属性が識別されない場合に識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記終端ノードは、１つのノードの品目数が、前記製品カテゴリにおける品目総数の予め定められた百分率の割合未満の場合に、識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記終端ノードは、子ノードの平均相違度が、対応する親ノードよりも大きい場合に、識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ＣＤＴのスコアを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
消費者ディシジョンツリー（ＣＤＴ）生成システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され命令を格納するメモリとを備え、前記命令は、前記プロセッサに、
少なくとも１つの製品属性を各々が有する複数の製品の取引を含む顧客購入データを受けることと、
製品カテゴリにおける、複数の類似製品を前記購入データから識別し、かつ各類似製品に対応する１つ以上の属性を識別することと、
前記製品カテゴリを前記ＣＤＴの現在のレベルに割当てることと、
前記現在のレベルにおける、複数の前記属性のうちの最重要属性を決定することと、
前記最重要属性を、各々が前記最重要属性の属性値に対応する複数のサブセクションに分割することによって、前記ＣＤＴの次のレベルを形成することと、
前記サブセクション各々を現在のレベルに割当て、各サブセクションについて、前記最重要属性を決定することと前記ＣＤＴの次のレベルを形成することとを、終端ノードが識別されるまで繰返すこととを実行させる、システム。
【請求項８】
前記複数の類似製品を、複数の顧客を含む前記購入データから識別することは、
第１の製品と第２の製品とを含む製品の第１のペアが、第１の顧客の取引履歴の中で常に前記第１の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを類似するものとして指定することと、
前記製品の第１のペアが同一取引において第２の顧客によって購入された場合、前記第１のペアを相違するものとして指定することと、
前記顧客毎に、前記第１の製品または前記第２の製品いずれかが購入されたすべての取引のうちの前記製品の第１のペアの取引の比率を含むファクタを生成することとを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記終端ノードは重要属性が識別されない場合に識別される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記終端ノードは、１つのノードの品目数が、前記製品カテゴリにおける品目総数の予め定められた百分率の割合未満の場合に、識別される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記終端ノードは、子ノードの平均相違度が、対応する親ノードよりも大きい場合に、識別される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
請求項１〜６のうちいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
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