(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め特定された評価項目毎に複数の関連項目を設定しておき、多数の顧客の内、一部の顧客に対して実施されたアンケートの回答結果に基づいて、前記一部の顧客毎に、前記複数の関連項目夫々に対して、前記アンケートの問いの結果の組み合わせ別に対応付けされた項目値を割り当て、これを前記一部の顧客の評価情報として記録されているサンプリング顧客評価データと；前記一部の顧客毎に記録されている顧客行動履歴データと；を用いて、前記アンケートを実施した顧客について、前記複数の関連項目毎に割り当てられた項目値に対応して、前記顧客行動履歴データから関連のある行動履歴対象項目を、行動履歴データに含まれる全行動履歴項目から一又は複数選択して絞り込むと共に、前記項目値を有する一部の顧客についてこの絞り込んだ行動履歴対象項目に関する出現比率を算出し、算出された出現比率のうち最も高いものを前記関連項目の項目値に対応させることで絞り込んだ行動履歴対象項目についての行動履歴の有無を記憶し、これらの操作を全関連項目について行うことで、前記一部の顧客について関連項目の項目値毎に類推パターンを生成する類推パターン生成手段と、
前記生成された類推パターンを記録する類推パターン記録手段と、
前記類推パターン記録手段に記録されている類推パターンの項目値に対応する行動履歴対象項目における行動履歴の有無を、アンケートを実施しなかった夫々の顧客の行動履歴情報の行動履歴と照合し、アンケートを実施しなかった夫々の顧客が同様な行動履歴を有する場合、前記類推パターンによって得られた複数の関連項目毎に割り当てられた項目値を付与することで、アンケートを実施しなかった夫々の顧客について、前記一部の顧客の評価情報と同様な評価情報を得る類推パターン適用手段と、
を具備することを特徴とする顧客の評価情報生成装置。
【請求項２】
前記行動履歴情報は、決済履歴データ、インターネットによるＷＥＢ履歴（アクセス履歴）、ポイント商品交換履歴、電話による応答履歴（音声応答履歴）、キャンペーンの参加履歴、サービスの利用履歴、および各店舗の来店履歴の内、少なくとも一つ以上から得られることを特徴とする請求項１に記載の顧客の評価情報生成装置。
【請求項３】
請求項１又は２のいずれかに記載された前記顧客の評価情報生成装置から得られる顧客評価データを記録する顧客評価データ記憶部と、
多数の店舗・イベント毎に、予め特定された評価項目毎に関連項目を設定しておき、前記多数の店舗・イベント毎に、前記関連項目に対して所定の項目値を割り当て、これを店舗・イベント評価データとして記録する店舗・イベント評価データ記憶部と、
前記顧客評価データと店舗・イベント評価データとを比較し、店舗・イベントに合致する顧客を選択するマッチング手段と、
前記マッチング手段の選択結果に基づいて、選択された顧客に対して適した店舗・イベント情報を当該顧客に配信する配信手段と、
を具備することを特徴とする情報配信装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、百貨店等の小売店、カード会社が所有している顧客情報に基づいて、各顧客の評価情報を生成するための方法、及び装置、並びにそのような情報を生成するのに利用されるプログラムに関する。
【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。そして、このような分析結果を基にして、顧客各人に最適な情報（商品情報やイベント情報等）をメールやＤＭ（ダイレクトメール）等により配信し、より効率的な購買を促がしたり、顧客満足度の向上を図っている。
【０００３】
また、顧客のデータベースから、性別、年齢、職業、既婚情報等の基本属性を取り出し、その基本属性に応じて、最適な情報を配信したり、或いは、そのようなデータベースを参照して、データマイニングを行い（例えば購買記録等から購買パターンを予測したり、購買パターンによって顧客をセグメント化する等）、将来の購買を予測することが行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前者の手法では、全ての顧客に同様なサービスを提供しようとすると、顧客全てに同様なアンケートを実施する必要があり、費用対効果等を考慮すると、常時実施するのは困難であると共に、アンケートを実施しなかった顧客については、適切な分析ができないことから、最適な情報を配信できない。また、時間が経過することで、生活パターンや環境が変化（結婚、出産等）してしまい、過去に行なったアンケート結果に基づく情報を配信し続けると、その人にとって、最早興味の無い情報になっていることがあり、現実に必要となる情報との間でズレが生じてしまう。
【０００５】
さらに、通常、時間が経過することで、消費環境が変化したり、商品変化等が生じ、これに伴って購買パターンや購買行動が変化することから、後者の分析手法では変化を前提とした予測が困難であり、分析に基づく予測と、実際の購買パターンや行動との間にズレが生じてしまう。
【０００６】
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、小売店、カード会社等、多数の顧客情報を有している場合において、永続的で効率的かつ正確に、各顧客の評価情報を得るための方法、及びそのような評価情報の生成装置、並びにそれに利用されるプログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【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、本発明に係る顧客の評価情報生成装置は、予め特定された評価項目毎に複数の関連項目を設定しておき、多数の顧客の内、一部の顧客に対して実施されたアンケートの回答結果に基づいて、前記一部の顧客毎に、前記複数の関連項目夫々に対して、前記アンケートの問いの結果の組み合わせ別に対応付けされた項目値を割り当て、これを前記一部の顧客の評価情報として記録されているサンプリング顧客評価データと；前記一部の顧客毎に記録されている顧客行動履歴データと；を用いて、前記アンケートを実施した顧客について、前記複数の関連項目毎に割り当てられた項目値に対応して、前記顧客行動履歴データから関連のある行動履歴対象項目を、行動履歴データに含まれる全行動履歴項目から一又は複数選択して絞り込むと共に、前記項目値を有する一部の顧客についてこの絞り込んだ行動履歴対象項目に関する出現比率を算出し、算出された出現比率のうち最も高いものを前記関連項目の項目値に対応させることで絞り込んだ行動履歴対象項目についての行動履歴の有無を記憶し、これらの操作を全関連項目について行うことで、前記一部の顧客について関連項目の項目値毎に類推パターンを生成する類推パターン生成手段と、前記生成された類推パターンを記録する類推パターン記録手段と、前記類推パターン記録手段に記録されている類推パターンの項目値に対応する行動履歴対象項目における行動履歴の有無を、アンケートを実施しなかった夫々の顧客の行動履歴情報の行動履歴と照合し、アンケートを実施しなかった夫々の顧客が同様な行動履歴を有する場合、前記類推パターンによって得られた複数の関連項目毎に割り当てられた項目値を付与することで、アンケートを実施しなかった夫々の顧客について、前記一部の顧客の評価情報と同様な評価情報を得る類推パターン適用手段と、を具備することを特徴とする。
【００１０】
上記した発明によれば、アンケートなどにより得られた顧客評価情報と行動履歴情報とを用いて、アンケート実施顧客の類推パターンをあらかじめ生成しておき、他方、行動履歴情報を有する多数の顧客に対して、この類推パターンを適用して顧客評価を行うので、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、顧客が欲する適切な情報を提供することができる。
【００１１】
【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。
【００１２】
図１は、本発明に係る顧客の評価情報を生成する装置（以下、「顧客評価情報生成装置」という）を示す概略ブロック図である。
【００１３】
顧客評価情報生成装置１００は、たとえばコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、ハードディスク装置等の記憶装置を具備している装置で構成されている。前記ＲＯＭ、もしくは記憶装置などには、当該情報処理装置を顧客評価情報生成装置１００として機能させるためのプログラム、もしくは顧客評価データ生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されており、該プログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することにより顧客評価情報生成装置が実現され、若しくは顧客評価情報生成方法が実行されるようになっている。また、上記プログラムは、からなずしも当該装置内の記憶装置に記憶されていなくとも良く、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Video Disc）などのコンピュータ読み取り可能なプロクラム記録媒体や、あるいは外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダのサーバなど）から提供され、これを主メモリに載せる構成であっても良い。
【００１４】
本装置は、類推パターン生成手段１０１と、類推パターン記録手段１０２と、類推パターン適用手段１０３とを備えている。類推パターン生成手段１０１、類推パターン記録手段１０２、および類推パターン適用手段１０３は、それぞれＣＰＵ、主メモリ、外部記憶装置および該主メモリに搭載されＣＰＵに所定の動作をさせるプログラムモジュールなどの協働により実現される手段であって、必ずしも物理的に存在している必要はなく、また、必ずしも物理的同一の情報処理装置によって実現される必要はなく、例えばネットワークによって接続された複数のコンピュータに実装された分散オブジェクトなどであっても良い。
【００１５】
類推パターン生成手段１０１は、母集団となる複数の顧客からランダムサンプリング等の方法で抽出した顧客（以下、「サンプリング顧客」という）それぞれについての顧客評価データ（以下、「サンプリング顧客評価データ」という）１０５と、該サンプリング顧客それぞれに関する顧客行動履歴データとを用いて、類推パターンデータを生成する機能を有する。なお、本実施の形態では、顧客行動履歴データとして、決済履歴データ、具体的には、その顧客の購買履歴に関するデータ（以下、「サンプリング顧客購買履歴データ」という）１０６を適用することにする。
【００１６】
該類推パターン記録手段１０２は、類推パターン生成手段１０１から類推パターンデータを受け取り、記録する機能を有する。
【００１７】
類推パターン適用手段１０３は、該類推パターン記録手段１０２に記録された類推パターンデータと、母集団となる複数の顧客のうちサンプリング顧客以外の顧客（以下、「全顧客」という）に関する購買履歴に関するデータ（「全顧客購買履歴データ」）１０７とを用いて、全顧客に関する顧客評価データ（「全顧客評価データ」という）１０８を生成する機能を有する。
【００１８】
上記した類推パターン適用手段１０３は、リアルタイム（例えば１ヶ月ごと）に上記の動作を実行することが好ましい。これにより、ある人のライフスタイルが変化したとしても、それに伴って必然的に購買履歴も変化することから、それに応じて類推パターン適用手段１０３において、顧客評価データを変化させることができ、後述する提供情報については、常に、その人にマッチしたものに合せることが可能となる。
【００１９】
なお、アンケート回答データ１０４、サンプリング顧客評価データ１０５、サンプリング顧客購買履歴データ１０６、全顧客購買履歴データ１０７、および全顧客評価データ１０８については、それぞれのデータをサーバで管理するようになっている。
【００２０】
次に、上記した装置構成において、本実施形態の動作手順について説明する。ここでは、様々な店舗を有する百貨店が発行しているクレジットカードに関して得られるデータを例にして、顧客評価データを生成するための手順について説明する。この場合、顧客（例えば１万人いると仮定する）は、購買履歴データ（何時、どの売り場で、値段がいくらで何を買ったか等）、及び、基本的な属性データ（性別、年齢、職業、住所等）を持っている。
【００２１】
また、本実施形態では、サンプリング側の顧客行動履歴データとして、上記したように購買履歴データを用いたことから、それ以外の全顧客についても、それに応じて全顧客購買履歴データ１０７を用いている。
【００２２】
［第１段階；サンプリング顧客評価データ取得］
総数１万人の顧客からランダムサンプリングにより抽出した一部の顧客（例えば５００人）に対して顧客評価データを測定するためのアンケートを行う。アンケートの項目は、図２に例示するようなものであり、各顧客の将来の消費傾向・消費行動などを分析できるような質問項目で構成されている。
【００２３】
図２に示すようなアンケートは、所定の間隔（例えば１年毎）で行うことが好ましい。これにより、時間が経過して消費環境が変化したり、商品変化等が生じても、それに対応した顧客評価データを作成することができ、購買パターンや購買行動の変化に対応することができる。
【００２４】
次に、サンプリング顧客評価データの構成例について、図３、図４を参照しながら説明する。
【００２５】
図３に示すように、サンプリング顧客評価データ２００は、一の顧客ごとに一のレコードＲ２０１，Ｒ２０２，…を有しており、一のレコードは、対応する顧客の評価情報を格納している。具体的には、後述するように、顧客評価データ２００は、サンプリングされた個々の顧客に対して、検討項目結果の組み合わせに対応したコード値を評価項目の関連項目ごとに対応づけたテーブルによって表現される。
【００２６】
評価情報は、少なくとも１つ以上の評価項目を有している。ここで、「評価項目」とは、顧客の将来の消費傾向や、消費行動などについて、多面的に予測、分析できるような項目を意味しており、本実施の形態では、図３に示すように、評価情報は３つの評価項目２０１α、２０１β、２０１γを有している。具体的には、図示するように、評価項目として、例えば、▲１▼生活価値観について（２０１α）、▲２▼情報態度について（２０１β）、▲３▼消費性向について（２０１γ）、…等が挙げられている。
【００２７】
評価項目２０１α、２０１β、２０１γは、夫々複数の関連項目α１〜α８、β１〜β４、γ１〜γ４に分類されている。ここで、「関連項目」とは、評価項目に関し、より予測、分析が行い易いような項目で分類したものであり、図３に示す例では、評価項目２０１αは８つの関連項目、評価項目２０１β、２０１γはそれぞれ４つの関連項目に分類されている。また、各関連項目内には、更に、相互に関連し、より具体化された複数の「検討項目」が定められている。
【００２８】
上記した評価項目２０１αにおける「生活価値観」とは、生活にかかわる事象に関して、自己が必要とする（備えている）か否か等を判断する尺度とされるものであり、ここで分類される関連項目α１〜α８は、例えば、α１．興味対象項目（検討項目は、例えばａ．恋愛に興味があるか無いか？、ｂ．スポーツに興味があるか無いか？、ｃ．ギャンブルに興味があるか無いか？、ｄ．ファッションに興味があるか無いか？…等）、α２．優先項目（検討項目は、例えばａ．感性、ｂ．ステータス性、ｃ．品のよさ…等）、α３．利用目的項目（検討項目は、例えばａ．話題の店、ｂ．デートに適した場所、ｃ．家族で行ける場所…等）、α４．…である。
【００２９】
また、上記した評価項目２０１βにおける「情報態度」とは、各種情報を受ける側か与える側か、各種メディアに対する接触頻度（チラシを良く読む、ＤＭを良く見る、家族の意見に左右され易い等）、各種情報についての感度（流行に詳しい、新しい情報を常に入手できている等）等を判断する尺度とされるものであり、ここで分類される関連項目β１〜β４は、例えば、β１．情報入手項目（検討項目は、例えばａ．雑誌、ｂ．ＤＭ、ｃ．テレビ、ラジオ、ｄ．インターネット…等）、β２．…である。
【００３０】
また、上記した評価項目２０１γにおける「消費性向」とは、消費に関する特徴、傾向等を判断する尺度とされるものであり、ここで分類される関連項目γ１〜γ４は、例えば、γ１．購買項目（検討項目は、例えばａ．流行に左右される、ｂ．堅実である…等）、γ２．…である。
【００３１】
もちろん、これらの評価項目２０１は、より多面的で正確な分析が行なえるように、水平的かつ階層的に分類したものに過ぎず、その内容や項目数、及び、各評価項目において分類される複数の関連項目、及び、各関連項目内における検討項目は任意であり適宜変形可能である。
【００３２】
そして、各関連項目α１〜α８、β１〜β４、γ１〜γ４には、夫々関連項目内における検討項目の結果に応じて、それに対応する項目値（コード値）が割り当てられるようになっている。図においては、そのようなコード値は、大文字のアルファベットで示してある。
【００３３】
ここで、図２に示すアンケートの結果から、図３に示すコード値を付与するに至るまでの手順について、生活価値観２０１αの関連項目α１を例示しながら説明する。
【００３４】
生活価値観２０１αの関連項目α１における検討項目は、図４に示すように、ａ．恋愛に興味があるか無いか？、ｂ．スポーツに興味があるか無いか？、ｃ．ギャンブルに興味があるか無いか？、ｄ．ファッションに興味があるか無いか？である。したがって、図２に示すアンケートの質問のうち、図４に示す検討項目ａ．〜ｄ．に関連する質問をあらかじめ抽出し、それぞれの検討項目ａ．〜ｄ．に関連づけを行なっておく。
【００３５】
そして、顧客のアンケート結果から各検討項目の検討を行う。例えば、図２に示すアンケートの問１、問４、…問ｎが検討項目ａ．に関連づけられているとすると、これらの問１、問４、…問ｎの結果の組み合わせごとに検討項目ａ．が○であるか×であるかを決めておく。これにより、図２に示すアンケートの結果から検討項目ａ．について○か×かを決定することができる。このようにして他の検討項目ｂ．〜ｄ．についても○か×かを決定する。
【００３６】
全ての検討項目ａ．〜ｄ．について○か×かが決定されると、図４に示すように、その組み合わせにより、関連項目α１について対応するコード値が付されることとなる。そして、同様にして、生活価値観２０１αにおける全ての関連項目ついてコード値が決定される。このような操作は、情報感度２０１βや消費性向２０１γ…についても行なわれ、これにより、図３に示すサンプリング顧客評価データが得られる。
【００３７】
なお、アンケートの質問内容は、検討項目の内容に関連しているので、顧客評価データを取得する際の検討項目に応じて適宜変更するようにすることが望ましい。また、どのアンケートの質問内容をどの検討項目に関連づけるかについては特に制限はなく、できるだけ詳細な顧客分析ができるように適宜決定することができる。もちろん、検討項目に関し、直接的にその回答結果が得られるように、アンケート質問事項を定めておいても良い。
【００３８】
［第２段階；サンプリング顧客購買履歴データ取得］
図５に、サンプリング顧客の購買履歴データ１０６のデータ構成例を示す。サンプリング顧客購買履歴データ１０６は、顧客毎に一のレコードＲ３０１，Ｒ３０２、…を有し、各レコードはある期間Ｔにおける該顧客が購買した対象を示す購買対象項目３０１１，３０１２，…、３０１３、３０１４、…、３０１５、３０１６、…、３０１７を有している。
【００３９】
図５に示す例では、レコードＲ３０１は、顧客ＩＤ「００００１」を持つ顧客であり、期間Ｔにおいて、スポーツショップ（３０１１）、カジュアル衣料（３０１３）を利用しているが、チケットセンター（３０１２）、フォーマル衣料（３０１４）、フランス料理（３０１５）、イタリア料理（３０１６）、酒類（３０１７）の利用はなかったことを示している。これにより、サンプリングした顧客の購買傾向を認識することができる。
【００４０】
［第３段階；類推パターンの生成］
次に、上述したサンプリング顧客評価データおよびサンプリング顧客購買履歴データを用いて、サンプリング顧客の購買パターンを類推する。ここで、類推パターン生成手段１０１の動作について、図１から図６を参照しながら説明する。なお、図６は、類推パターン生成手段１０１が実行する類推パターン生成方法を示すフローチャートである。
【００４１】
類推パターンは、それぞれの関連項目ごとに生成される。たとえば、図３に示すように評価項目の「生活価値観２０１α」には、８つの関連項目α１〜α８があり、各関連項目には、上述した手順によって項目値（コード値）が付与されている。この場合、生活価値観２０１αでは、８つの類推パターンが生成され、他の評価項目「生活価値観２０１β」、「２０１γ」については、夫々４つの類推パターンが生成される。
【００４２】
まず、類推パターン生成手段１０１は、類推パターンの対象となる関連項目を特定する（ステップＳ６０１）。例えば、最初の評価項目群「生活価値観」２０１αの中の関連項目α１を特定するものとする。
【００４３】
次に、類推パターン生成手段１０１は、サンプリング顧客評価データ１０５から、その特定した関連項目で、同一のコード値を有するレコードを抽出し、対応する顧客識別子を記憶する（ステップＳ６０２）。これにより、関連項目α１について同一の顧客評価である顧客をリストアップすることができる。
【００４４】
次に、類推パターン生成手段１０１は、サンプリング顧客購買履歴データ１０６から、ステップＳ６０２において記憶した顧客識別子を有する購買履歴レコードを取得する（ステップＳ６０３）。これにより、関連項目α１について同一の顧客評価である顧客の購買履歴を得ることができる。
【００４５】
次に、類推パターン生成手段１０１は、購買対象項目の絞り込みを行う（ステップＳ６０４）。購買対象項目の絞り込みは、購買履歴データに含まれる全購買履歴項目から、一又は複数の購買対象項目を選択することによって行われる。選択される購買対象項目は、評価項目ごと、関連項目ごと、あるいは、コード値ごとに独立して定めることができる。
【００４６】
例えば、評価項目２０１αにおいて、関連項目α１のコード値Ｉで購買対象項目を絞り込む場合、図４に示すように、「ｄ．ファッションに興味がある」のみが○であるので、これに関連するものとして、購買対象項目を、カジュアル衣料（３０１３）、フォーマル衣料（３０１４）の２つのみに絞り込むようにする。
【００４７】
また、評価項目２０１αにおいて、関連項目α１のコード値Ｊで購買対象項目を絞り込む場合、「ａ．恋愛に興味がある」、「ｄ．ファッションに興味がある」が○であるので、これに関連するものとして、購買対象項目を、チケットセンター（３０１２）、カジュアル衣料（３０１３）、フランス料理（３０１５）、イタリア料理（３０１６）の４つに絞り込むようにする。
【００４８】
このような絞り込みは、検討項目に従って、それに関連したり、利用するであろう店舗やイベント等を予測して行なうのであり、このような絞り込みは、それ以外にも、例えば、統計的な確率に基づいて推測する等、適宜定めることができる。また、場合によっては、全ての購買履歴を参照することにして、絞り込みを行なわなくても良い。
【００４９】
上記したような絞り込みを行なう手段としては、類推パターン生成手段１０１が、購買対象項目と関連項目（コードが付与された検討項目）とを関連づけて記憶した絞り込みテーブルを有し、これを参照して絞り込みを行う方法が考えられるが、その他の方法によって購買対象項目の絞り込みを行うようにしても良い。また、図４に示す各評価項目の各関連項目については、どの購買対象項目に絞り込むかをあらかじめ決めておく必要があるが、各関連項目と購買対象項目の関連づけについては適宜変更することができる。
【００５０】
次に、類推パターン生成手段１０１は、ステップＳ６０３において取得したレコードから購買履歴内容ごとの出現比率を算出する（ステップＳ６０５）。図７は、購買履歴内容ごとの出現比率の算出方法の例を説明するための図である。ここで、「購買履歴内容」とは、前記ステップＳ６０４の絞り込みにより選択された購買履歴項目についての結果（顧客の利用の有無）をいう。
【００５１】
上述したように、Ｓ６０２で抽出したコード値Ｊは、図４に示すように、ファッション及び恋愛に関する興味が高かったものであることから、購買履歴として衣料関係に絞り込みを行っており、具体的な購買履歴項目として「カジュアル衣料」「フォーマル衣料」の２項目のみに絞り込んでいる。
【００５２】
なお、購買履歴内容ごとの出現比率の算出においては、上記のように購買履歴項目の絞り込みを行わず、全ての購買履歴を参照しても良い。このようにすることで、より正確に購買履歴内容ごとの出現比率の算出を行うことができる。
【００５３】
ステップＳ６０３において取得したレコードのうち、カジュアル衣料、フォーマル衣料ともに購入していることを示すレコード数をＰ１、カジュアル衣料のみを購入していることを示すレコード数をＰ２、フォーマル衣料のみを購入していることを示すレコード数をＰ３、カジュアル衣料とフォーマル衣料とのいずれも購入していないことを示すレコード数をＰ４とする。
【００５４】
類推パターン生成手段１０１は、上記Ｐ１〜Ｐ４のパーセンテージを算出する（これら算出結果を出現比率と呼ぶ）。図７に示す例はＰ１＝２０％（領域Ｒ７０１）、Ｐ２＝７０％（領域Ｒ７０２）、Ｐ３＝７％（領域Ｒ７０３）、Ｐ４＝３％（領域Ｒ７０４）となった状態を示している。
【００５５】
次に、類推パターン生成手段１０１は、出現比率の算出結果から、もっとも出現比率が高いものを決定し（ステップＳ６０６）、この決定した出現比率に対応する購買対象項目およびその内容を記憶する（ステップＳ６０７）。図７に示す例では、最も高い出現比率は領域Ｒ７０２の「７０％」であり、これに対応する購買対象項目およびその内容は「カジュアル衣料○、フォーマル衣料無し」である。
【００５６】
次に、類推パターン生成手段１０１は、ステップＳ６０７において記憶した購買内容項目を当該コード値の類推パターンとして類推パターン記録手段１０２に書き込み、記憶させる。図７に示す例では、購買内容項目「カジュアル衣料○、フォーマル衣料無し」が、評価項目群「生活価値観」２０１αの関連項目α１のコード値「Ｊ」に対応する類推パターンとして記憶される。
【００５７】
そして、上記ステップＳ６０１からステップＳ６０７迄の処理を全てのコード値について行ったかどうかを判断し（ステップＳ６０８）、該関連項目のすべてのコード値について処理していれば、次の関連項目に移行し（ステップＳ６１０，Ｓ６１１）（これは、順次、α２、α３…と行われる）、一方終了していなければ次のコード値に移行して（ステップＳ６０９）、すべてのコード値について処理を行うようにする。
【００５８】
このようにして、各評価項目に含まれるすべての関連項目、コード値について類推パターンが生成され、記憶されることになる。
【００５９】
なお、類推パターンの生成において、サンプリング顧客に関して、顧客評価データの面からクラスタリングをし、かつ購買履歴データの面からクラスタリングをし、この２つのクラスター同士のマトリクスを作成し、それぞれの出現比率を算出することによって、類推パターンを生成するようにしても良い。
【００６０】
図８は、類推パターン生成手段１０１によって、顧客評価データに含まれうるすべての評価項目について類推パターンが生成された場合に、類推パターン記録手段１０２に記録される類推パターンデータの例を示している。ここでは、購買履歴があるものには「○」が、無いものは空欄が、そして、絞り込みされていない項目には「−」が付与されている。
【００６１】
［第４段階；類推パターンの適用］
次に、顧客評価情報生成装置１００は、上記の類推パターンデータを、アンケートに回答しなかった顧客（サンプリング顧客以外の顧客）に関し、夫々の購買履歴データを取り出し、上記第３段階で生成された類推パターンデータを適用する。
【００６２】
ここでは、上述したように絞り込まれた購買履歴と、対応する購買履歴を抽出し、これが一致する場合に同一のコード値を付与して行く。
【００６３】
図９は、類推パターン適用手段１０３によって実行される類推パターンデータを適用する方法の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
まず、類推パターン適用手段１０３は、類推パターン記録手段１０２に記録された類推パターンデータの、最初の関連項目のコード値のレコードにポインタを設定する（ステップＳ９０１）。
【００６５】
類推パターン適用手段１０３は、ポインタの設定されたレコードの、購買対象項目およびその内容を記憶する（ステップＳ９０２）。例えば、図８に示す類推パターンデータにおいて、ポインタが評価項目群の「生活価値観２０１α」の関連項目α１のコード値「Ｊ」を示すレコードにおかれている場合、類推パターン適用手段１０３は、購買対象項目「カジュアル衣料」が「○」で「フォーマル衣料」「無」であるデータを記憶する。
【００６６】
次に、類推パターン適用手段１０３は、全顧客購買履歴データ１０７の最初のレコードにポインタを設定する（ステップＳ９０３）。さらに、類推パターン適用手段１０３は、ステップＳ９０２において記憶した購買対象項目およびその内容と、ステップＳ９０３においてポインタを付した全顧客購買履歴データ１０７のレコードの内容が一致するか否かを判断する（ステップＳ９０４）。例えば、その全顧客購買履歴データ１０７のレコードの購買対象項目「カジュアル衣料」が「○」で「フォーマル衣料」が「無」となっているか否かを判断する。
【００６７】
両レコードの内容が一致する場合には、該レコードに対応する顧客の顧客評価データの関連項目に該コード値を書き込む（ステップＳ９０５）。例えば、当該顧客の評価項目群「生活価値観２０１α」の関連項目α１にコード値「Ｊ」を書き込む。一致しない場合には何も書き込まない。これを顧客購買履歴データの全レコード、すなわち全ての顧客について行う（ステップＳ９０６，Ｓ９０７）。そして、全ての顧客のレコードについて類推パターンの適用処理が終了したら次のコード値の処理へ進む（ステップＳ９０８）。例えば、当該顧客の評価項目群「生活価値観２０１α」の関連項目α１、コード値「Ｊ」について終了したら、同関連項目α１、コード値「Ｋ」に移行して以下コード値「Ｐ」に至るまで同様に類推パターンの適用処理を続ける。
【００６８】
次に、全ての関連項目の全てのコード値について処理が完了しているか否かを判断し（ステップＳ９０９）、完了している場合には顧客評価データの生成を終了する。まだ処理していない関連項目、コード値がある場合には、ステップＳ９０２からステップＳ９０８をさらに繰り返して実行する。
【００６９】
上記のようにして完成した顧客評価データは、類推パターン適用手段１０３によって全顧客評価データ１０８として出力される。この場合、全顧客評価データは、図３に示すデータと同様に構成されている。
【００７０】
これにより、一部の顧客を対象としたアンケート結果に基づいて、全ての顧客について顧客評価データが作成されることになる。なお、上述したように絞り込みを行ない、かつ出現比率を算出して、最も出現比率が高いものに合せて全顧客評価を行なう方式では、特定の項目に関し、コード値が付与されない自体が生じる。この場合、更に出現比率を１ランク下げる等して、全ての項目にコード値を付与するような処理を行っても良い。また、絞り込みの仕方によっては、複数のコード値が付与されることもあるが、この場合、複数のコード値をそのまま付与しておいても良い。
【００７１】
［第５段階；顧客に応じた情報の送信・配信］
上記のようにして作成した顧客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。図１０は、顧客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。
【００７２】
該装置１０００は、上述した顧客データ生成装置１００によって生成された顧客評価データを記憶する顧客評価データ記憶部１００１と、予め店舗・イベント等に関し、その評価を行い、顧客評価データと同様な評価情報を有する評価データを記憶する店舗・イベント評価データ記憶部１００２と、前記顧客評価データと店舗・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１００３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部１００４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部１００５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１００６とを有している。
【００７３】
なお、店舗・イベント評価データについては、例えば、各店舗やイベント会社等からデータを取得して評価データをあらかじめ用意しておけば良く、図１１に示すように、図３に示した顧客評価データと、同様な項目によって構成されている。
【００７４】
顧客別情報配信装置１０００は、顧客評価情報生成装置１００で生成された全顧客評価データを顧客評価データ記憶部１００１に記憶する。マッチング手段１００３は、顧客評価データ記憶部１００１から顧客評価データを抽出すると共に、店舗・イベント評価データ記憶部１００２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。
【００７５】
具体的には、全ての顧客に対し、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。
【００７６】
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部１００５に格納された店舗・イベント情報を送信・送付処理手段１００６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部１００４から送信・送付処理手段１００６に出力し、送信・送付処理手段１００６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。
【００７７】
なお、各顧客に情報を提供するに際しては、上述した評価項目における２０１βの「情報態度」で得られたデータを参照することが好ましい。すなわち、ここでの「情報態度」には、顧客毎に、最も好ましい情報の入手方法が分析されていることから、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。
【００７８】
以上のように、本発明においては、一部の顧客に対して行なったアンケートによって得られたサンプリング顧客評価データと購買履歴データとを用いて類推パターンを生成し、生成した類推パターンを、購買履歴データを有する多数の顧客に適用して、全ての顧客評価を行うので、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。
【００７９】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態においては、類推パターンを生成したり、生成された類推パターンを、別の顧客に適用するに際しては、購買履歴データ（決済履歴データ）を用いた場合について説明しているが、このような決済履歴データには、それ以外にも、例えば支払い履歴や借り入れ履歴等を参照することが可能である。また、顧客行動履歴として、購買履歴データを用いたが、本発明においては、そのような顧客行動履歴としては、それ以外にも、インターネットによるＷＥＢ履歴（アクセス履歴）、ポイント商品交換履歴、電話による応答履歴（音声応答履歴）、キャンペーンの参加履歴、サービス（各種保険制度、会員向割引制度、ローンの借り入れ制度等）の利用履歴、各店舗の来店履歴等を用いることもでき、これらのいくつかを組合わせて用いることもできる。
【００８０】
また、上述した実施の形態においては、百貨店における例について説明しているが、本発明は、各種の小売店、飲食店に代表される店舗、高速道路、金融、インターネットショッピング等の分野で用いられる各種のクレジットカードに応用することが可能である。
【００８１】
また、上述した実施の形態に、基本的な属性データ（性別、年齢、職業、住所等）や、各顧客の行動範囲（カード使用地域、使用日時等）を併せて適用することで、ある顧客にとっては、本質的に必要とされない情報を削減する等、より精度の高い情報提供が可能である。
【００８２】
さらに、本発明においては、顧客の評価情報の生成や、生成した顧客評価情報の配信については、ソフトウェア（プログラム）で構成しても良い。
【００８３】
［その他変形例など］
（１）  上記実施の形態においては、サンプリング顧客評価データは、サンプリングされた顧客に対して行うアンケートの回答に基づいて作成されるものとして説明したが、本発明はアンケートの回答以外の顧客に関する情報を用いてサンプリング顧客評価データを作成するようにしても良い。たとえば、アンケートの回答の代わりに適正診断テストの結果、性格診断テストの結果などを用いても良いし、あるいはその他の顧客の嗜好・性格・性向などの属性が反映されるいずれの情報を用いても良い。
【００８４】
（２）  上記実施の形態における類推パターンにおいては、各購買履歴項目に格納される情報が、当該購買履歴項目に対応する商品を購入したか否かという内容であったが、本発明かかる類推パターンはこのような情報に限られるものではない。たとえば、各購買履歴項目に格納される情報は、購入金額の累計がある閾値として設定される金額以内かそれを上回るか、という情報であっても良いし、あるいはまた購入回数であっても良いし、あるいはその他の顧客の関心度などを反映する情報を用いても良い。
【００８５】
（３）  本実施形態では、顧客評価情報に基づいて、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、顧客評価情報に基付いて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。本発明にかかる顧客評価情報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。
【００８６】
（４）  上記した実施の形態では、評価項目の関連項目について、図４に示すように、検討項目の○、×の組み合わせでコード値を付与し、図３に示すサンプリング顧客評価データを作成したが、顧客評価データ（サンプリング顧客評価データ、全顧客評価データの双方を含む）の構成については、種々変形することが可能である。
【００８７】
例えば、図１２に本発明に適用可能な顧客評価データの一構成例を示す。この例において、顧客評価データに含まれる評価項目は複数の検討項目により構成され、検討項目はそれぞれ、ある特性の強度、合致度等を表す複数の値をコード値として取りうるものとする。図１２は、検討項目「恋愛に興味があるか？」について、「興味はない」「あまり興味はない」「普通」「やや興味がある」「興味がある」という５つの特性を設定しておき、その顧客の特性に応じたコード値を当該検討項目に格納する様子を示している。その他の検討項目についても、対応する特性の強度、合致度等を表すコード値を格納するようになっている。
【００８８】
また、サンプリング顧客に対してアンケートを行う際に、各検討項目夫々について、複数の段階で評価できるようなアンケート項目にしておき、各検討項目を、強度をベースとした分析が行なえるような構成にしておいても良い。
【００８９】
図１３は、図１２に示すコード値を用いた場合の顧客評価データの構成例を示す。図に示すように、各顧客のレコードは、その顧客の特性の強度、合致度等を表すコード値の集合によって構成されるようになる。
【００９０】
図１４は、図１２に示すコード値を用いた場合の類推パターンデータの構成例を示す。この構成例は、基本的に図８に示す類推パターンデータの構成例と同様であり、各検討項目のコード値ごとに、各購買対象項目に対応する購買履歴があるものには「○」が、無いものは空欄が、そして、絞り込みされていない項目には「−」が付与されている。
【００９１】
図１５は、図１２に示すコード値を用いた場合の店舗・イベント評価データの構成例を示す。この店舗・イベント評価データは、図１３に示す顧客評価データに対応して、店舗やイベントの特性をある特性（検討項目）の強度、合致度等を表すコード値の集合となっている。
【００９２】
なお、顧客購買履歴データ１０６，１０７の構成、顧客評価情報生成装置１００の構成・動作、および顧客別情報配信装置１０００の構成・動作は先に述べた実施の形態と同様のものを適用できる。すなわち、顧客評価情報生成装置１００は図１に示す構成を有し、この顧客評価情報生成装置１００は図５に示すようなデータ構成を有する顧客購買履歴データ１０６と、図１２に示すようなデータ構成を有するサンプリング顧客評価データを用いて、図６に示す類推パターン生成動作を行い、図１４に示すような類推パターンデータを生成し、この類推パターンデータと全顧客購買履歴データ１０７とを比較して、図１３に示すような構成を有する全顧客評価データ１０８を生成することができる。
【００９３】
また、顧客別情報配信装置１０００は、図１３に示すような構成を有する全顧客評価データ１０８を顧客評価データ記憶部１００１に保持し、また図１５に示すようなデータ構成を有する店舗・イベント評価データを店舗・イベント評価データ記憶部１００２に蓄え、これらデータをマッチング手段１００３によって比較して、各顧客に適した店舗・イベントの選択を行うことができる。
【００９４】
かかる顧客の特性の強度、合致度等を表すコード値を用いる構成によれば、各検討項目ごとの強度をベースとした分析やマッチングを行うことが可能となる。
【００９５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、アンケートなどにより得られた顧客評価情報と購買履歴情報とを用いて顧客に対する類推パターンをあらかじめ生成し、購買履歴データを有する多数の顧客に対して、この類推パターンを適用して顧客評価を行うので、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、顧客が欲する適切な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る顧客の評価データ生成装置の構成を示す概略ブロック図。
【図２】サンプリング顧客評価データを生成するために、一部の顧客に対して行われるアンケートの項目を示す図。
【図３】サンプリング顧客評価データを示す図。
【図４】サンプリング顧客評価データを得るための評価項目の構成例を説明するための図。
【図５】サンプリング顧客の購買履歴データを示す図。
【図６】図１に示す類推パターン生成手段が実行する類推パターン生成方法を示すフローチャート。
【図７】購買履歴内容ごとの出現比率の算出方法の例を説明するための図。
【図８】図１に示す類推パターン記録手段に記録される類推パターンデータの例を示す図。
【図９】類推パターン適用手段によって実行される類推パターンデータを適用する方法の一例を示すフローチャート。
【図１０】顧客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示すブロック図。
【図１１】店舗・イベント評価データの一例を示す図。
【図１２】サンプリング顧客評価データを得るための評価項目の変形例を説明するための図。
【図１３】顧客評価データの別の構成例を示す図。
【図１４】類推パターンデータの別の構成例を示す図。
【図１５】店舗・イベント評価データの別の構成例を示す図。
【符号の説明】
１００…顧客評価情報生成装置
１０１…類推パターン生成手段
１０２…類推パターン記録手段
１０３…類推パターン適用手段
１０４…アンケート回答データ
１０５…サンプリング顧客評価データ
１０６…サンプリング顧客購買履歴データ
１０７…全顧客購買履歴データ
１０８…全顧客評価データ
１０００…顧客別情報配信装置
１００１…顧客評価データ記憶部
１００２…店舗・イベント評価データ記憶部
１００３…マッチング手段、
１００４…宛先データ記憶部
１００５…送信・送付内容データ記憶部
１００６…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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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