(57)【要約】【課題】ユーザの購買動向に関する行動データをエントロピーとして定量的に算出し、その時間的な変化を計測することで対象となるユーザの長期的な変化を捉えて現在の状態を推定するマーケティング方法及びシステムを提供する。【解決手段】本発明の商品又はサービスの購買動向を購入者の行動データの情報エントロピーに基づき推定するマーケティング方法は、別の商品又はサービスを購入する確率として商品又はサービスに関する情報推移確率行列を生成する段階と、推移確率行列の不確定性としてエントロピー（平均情報量）を算出する段階と、所定の時期に達した時に同一の商品又はサービスを対象に再度エントロピーを算出してエントロピーの変化を判定する段階と、エントロピーの変化の判定を基に新たな商品又はサービスをデータベースから抽出する段階と、を有する。【選択図】図８
2016207020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品又はサービスの購買動向を購入者の行動データの情報エントロピーに基づき推定するマーケティング方法であって、
別の商品又はサービスを購入する確率として商品又はサービスに関する情報推移確率行列を生成する段階と、
前記推移確率行列の不確定性としてエントロピー（平均情報量）を算出する段階と、
所定の時期に達した時に同一の商品又はサービスを対象に再度エントロピーを算出してエントロピーの変化を判定する段階と、
前記エントロピーの変化の判定を基に新たな商品又はサービスを予め設定されたデータベースから抽出する段階と、を有することを特徴とするマーケティング方法。
【請求項２】
前記エントロピーの変化は、エントロピーの上昇、現状維持、及び下降を含むことを特徴とする請求項１に記載のマーケティング方法。
【請求項３】
前記商品又はサービスに関する情報は、商品又はサービスの購入店又はＷｅｂサイトにおける訪問回数、訪問頻度、滞在時間、新規訪問者数、再訪問者数、認知度、流入ページ数、アクセスログ、セッション数、クッキー情報、検索語、広告のリーセンシー、広告に対するフリクエンシー、Ｗｅｂサイトにおけるコンバージョン数又は率、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）におけるエンゲージメント数又は率、及びＳＮＳにおけるバイラル数又は率のうちのいずれか１つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載のマーケティング方法。
【請求項４】
商品又はサービスの購買動向を購入者の行動データの情報エントロピーに基づき推定する少なくともデータベースを含むマーケティングシステムであって、
通信ネットワークに接続された複数のＷｅｂサイトから商品又はサービスの購入に関する情報を収集するＷｅｂサーバと、
別の商品又はサービスを購入する確率として商品又はサービスに関する情報推移確率行列を生成する推移確率生成手段と、
前記推移確率行列の不確定性としてエントロピー（平均情報量）を求めるエントロピー算出手段と、
所定の時期に達した時に同一の商品又はサービスを対象に再度エントロピーを算出してエントロピーの変化を判定するエントロピー変化判定手段と、
前記エントロピーの変化の判定を基に新たな商品又はサービスを前記データベースから抽出する商品抽出手段と、を備えることを特徴とするマーケティングシステム。
【請求項５】
前記商品抽出手段で抽出された新たな商品又はサービスを前記Ｗｅｂサイトの閲覧ユーザ毎にパーソナライズして広告配信若しくはレコメンデーション又はマーケティングメール配信のいずれかを含むマーケティングアクションツールと連携するマーケティング連携手段を更に備えることを特徴とする請求項４に記載のマーケティングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動データの情報エントロピーに基づくマーケティング方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の商品又はサービスの購買動向をユーザの行動データに基づきマーケティングする手法では、直近のユーザの趣味趣向によりセグメンテーションしてユーザの属性を推定により分類し、パターン化された行動分析によって将来予測し、分類されたセグメンテーション毎にリコメンドやキャンペーン等のマーケティング施策を実施するが、このような手法では、ユーザの属性、特に趣味、趣向が常に変化し、単純に直近の行動データで推定しても正しい結果が得られず、推定ロジックの優劣によって結果が大きく変動し、必ずしも有効な結果が得られない。
【０００３】
ユーザが商品を購入する事前確率、以前に購入した商品が特定商品である推定確率、及びそれらを最大エントロピー原理により結合して重みを推定し、商品をリコメンドする構成が特許文献１に開示されているが、この場合も長期的な個人の購買動向を把握するものではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２８７５５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、ユーザの長期的な購買動向の変化を定量的に捉えるために、ユーザの購買動向に関する行動データを情報エントロピーとして算出し、その時間的な変化を計測することで対象となる現在の状態を推定し、それぞれの状態に適した施策を実施することが可能なマーケティング方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためになされた本発明の一特徴によるマーケティング方法は、商品又はサービスの購買動向を購入者の行動データの情報エントロピーに基づき推定するマーケティング方法であって、別の商品又はサービスを購入する確率として商品又はサービスに関する情報推移確率行列を生成する段階と、前記推移確率行列の不確定性としてエントロピー（平均情報量）を算出する段階と、所定の時期に達した時に同一の商品又はサービスを対象に再度エントロピーを算出してエントロピーの変化を判定する段階と、前記エントロピーの変化の判定を基に新たな商品又はサービスを予め設定されたデータベースから抽出する段階と、を有する。
【０００７】
前記エントロピーの変化は、エントロピーの上昇、現状維持、及び下降を含み得る。
前記商品又はサービスに関する情報は、商品又はサービスの購入店又はＷｅｂサイトにおける訪問回数、訪問頻度、滞在時間、新規訪問者数、再訪問者数、認知度、流入ページ数、アクセスログ、セッション数、クッキー情報、検索語、広告のリーセンシー、広告に対するフリクエンシー、Ｗｅｂサイトにおけるコンバージョン数又は率、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）におけるエンゲージメント数又は率、及びＳＮＳにおけるバイラル数又は率のうちのいずれか１つ以上を含み得る。
【０００８】
上記目的を達成するためになされた本発明の一特徴によるマーケティングシステムは、商品又はサービスの購買動向を購入者の行動データの情報エントロピーに基づき推定する少なくともデータベースを含むマーケティングシステムであって、通信ネットワークに接続された複数のＷｅｂサイトから商品又はサービスの購入に関する情報を収集するＷｅｂサーバと、別の商品又はサービスを購入する確率として商品又はサービスに関する情報推移確率行列を生成する推移確率行列生成手段と、前記推移確率行列の不確定性としてエントロピー（平均情報量）を求めるエントロピー算出手段と、所定の時期に達した時に同一の商品又はサービスを対象に再度エントロピーを算出してエントロピーの変化を判定するエントロピー変化判定手段と、前記エントロピーの変化の判定を基に新たな商品又はサービスを前記データベースから抽出する商品抽出手段と、を備える。
【０００９】
前記マーケティングシステムは、前記商品抽出手段で抽出された新たな商品又はサービスを前記Ｗｅｂサイトの閲覧ユーザ毎にパーソナライズして広告配信若しくはレコメンデーション又はマーケティングメール配信のいずれかを含むマーケティングアクションツールと連携するマーケティング連携手段を更に備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの長期的な変化を定量的に捉えるために、ビッグデータを活用して特定ユーザの行動データの情報エントロピーを算出し、その時間的変化を計測することで、対象となるユーザの現在の状態を推定し、情報エントロピーの上昇、現状維持、下降のそれぞれの状態に適した施策を実施することで、従来よりも効率的に施策を成功させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明によるマーケティング方法を説明するための概念図である。
【図２】情報エントロピーを説明するための一例による概念図である。
【図３】情報エントロピーの変化を説明するための一例による概念図である。
【図４】情報エントロピーの計算例を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態によるマーケティングシステムを示す概略構成図である。
【図６】図５に示す計算・分析サーバの概略構成図である。
【図７】本発明の一実施形態による情報エントロピー算出システムを示す概略構成図である。
【図８】本発明の一実施形態によるマーケティング方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
図１は、本発明によるマーケティング方法を説明するための概念図である。
【００１４】
図１を参照すると、ユーザが生涯に亘る商品又はサービスの購入動向の一例を模式化した図に示すように、例えば、就職後に、年収３００万の独身男性２０歳は、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーク）等に参加し、自動車（外車）をローン等により購入してＳＮＳ等で知り合った仲間と国内をドライブし、また海外の知り合いを頼って海外旅行をする。時を経て３０代に結婚をし、３５歳で夫婦のための住宅を借り、夫婦で旅行する。４０代になった男性は、自動車を国産車に替え、将来の貯蓄を考える。その後年収９００万になり、育児のためにローンを組んで土地及び１戸建て住宅を購入し、生命保険に加入する。
【００１５】
このように、ユーザは、人生の中で様々な影響を受けながら変化し、これに伴う商品やサービスの購買動向も変化を受ける。フェデレーテッドマーケティングサービスは、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）やネット販売等の複数のクラウドサービスを組み合わせて統合的に活用するマーケティングサービスを呼称し、購買履歴のみならず検索履歴を含む商品やサービスに関するそれぞれのクラウドのカスタマープロファイル値を活用する。カスタマープロファイルに基づくマーケティング活動は、ユーザの動向に基づくカスタマービヘイビアドリブンである。
【００１６】
本発明は、一人の顧客が所定の期間を通じて企業にもたらす利益、即ちＬＴＶ（顧客生涯価値）の長期的な変化を捉え、３ｒｄパーティを含むユーザのコミュニケーション活動等を行動データとして長期間保持し、その兆しを捉えることで、従来できなかったキャンペーン等を行い、結婚、家、車といった長期的な視野に基づくマーケティングに利用する。なお、長期間に亘るユーザの行動データは、ビッグデータを活用し、その中から、同一サイト内の会員ＩＤ等のユーザの特定が可能な何らかのキーを用いて結合する。ビッグデータからユーザを特定する手法については、発明の要旨から外れるためその具体的な構成及び説明を省略する。
【００１７】
人の趣味趣向は、一定期間でサイクルのように変化し、今は興味がなくとも何らかのきっかけで興味を持つ可能性を有するため、ロングスパンの行動データから趣味趣向の規則性を見出し、将来を予測してリコメンドする。例えば、ロングスパンの行動データから「趣味趣向の変化」が似ているユーザ同士をセグメンテーション化し、将来、どのような行動をするのかを予測する。一例として、標準型として家のサイトを見る→家電のサイトを見る→車のサイトを見る→赤ちゃんグッズ関連のサイトを見る、趣味追求型として旅行のサイトを見る→カメラ関連のサイトを見る→アパレル関連のサイトを見るなどである。
【００１８】
一方、エントロピーは、或る事象がどれだけ起こり難いかを表す尺度として据えることができ、コンシューマの購入行動において定期購入のような定常的に起こり得る状況ではエントロピーは下降して情報量も少ない安定状態と言える。不定期や突発的な購入行動などの要因により複数次元の要素によってエントロピーが上昇した場合、その特性から情報量も多く混沌とすることが想定される。本発明は、この混沌とする多くの情報量をエントロピーの高低による計算式を用いて数値化し、マーケティングに活用しようとするものである。
【００１９】
図２は、情報エントロピーを説明するための一例による概念図である。
【００２０】
図２を参照し、ユーザが飲料水を購入する場合を例示して情報エントロピーを説明すると、ユーザがお茶飲料水、ミネラルウォーター、及び炭酸飲料水の中から炭酸飲料水を選択し、炭酸飲料水の中のコーラ類、サイダー類、及びビール類の中から毎月常にコーラＡを購入していたと仮定し、或るきっかけでユーザがサイダーＢを購入しようとする態度変容の兆しを掴む要因として情報エントロピーを活用する。
【００２１】
個人の属性を推定により分類したセグメンテーション毎にマーケティング施策を実施する従来の場合、推定ロジックの優劣によって結果が大きく変動することから、本発明は、ユーザの購買動向に関する行動データを情報エントロピーとして定量的に算出し、その変化を計測することで対象となるユーザの現在の状態を推定し、情報エントロピーの「上昇」、「現状維持」、「下降」のそれぞれの状態に適した施策を実施することで従来よりも効率的にマーケティング施策の成功確率を上げる。
【００２２】
予め設定された標準型或いは趣味追求型などの複数の特定パターンの中から、「趣味趣向の変化」が似ているユーザ同志をセグメンテーション化したユーザグループが属する特定パターンの一つを選択し、予めデータベース化された対応する複数の商品又はサービスから別の商品又はサービスを購入する確率として情報推移確率行列を生成する。
【００２３】
次に、生成された情報推移確率行列の不確定性を表す指標として平均情報エントロピーを算出する。生起確率（発生確率）の事象が起きるときの情報量を確立の逆数の対数を求めることで事象の自己情報量が定義され、これを全ての事象について平均値を求めることで平均情報エントロピーが算出される。これは各事象の持つ自己情報量、即ち各確率変数が有する値にその発生確率を乗算して確率的事象を要素とする集合の平均値（期待値）を求めることになる。情報理論ではコンピュータ計算との整合性が高くなるように対数の底を２とすることで１シンボル当たりのビット数としてエントロピーが定義される。本明細書ではこれを情報エントロピーと称する。本発明は、この情報エントロピーを所定の時期毎に算出し、情報エントロピーの変化を、時間と共に変化する時系列データにより判定する。
【００２４】
図３は、情報エントロピーの変化を説明するための一例による概念図である。
【００２５】
図３を参照すると、月別に個別ユーザの情報エントロピーを計算して保持し、特定の月の計算結果を比較することでユーザが属するグループの情報エントロピーの変化を判定する。左上側がＮ月における各ユーザＡ〜Ｃによるそれぞれの商品Ａ〜Ｄの購入数を示し、左下側がＮ−１月における各ユーザＡ〜Ｃによるそれぞれの商品Ａ〜Ｄの購入数を示し、各ユーザが属するユーザグループの複数のユーザの情報エントロピーを平均化して求めた情報エントロピーの変化を右側に示す。状態判定は、上向き矢印「↑」が情報エントロピーの上昇、右向き矢印「→」が情報エントロピーの維持、下向き矢印「↓」が情報エントロピーの下降を示す。この判定に基づき適切なマーケティング施策を実施する。例えば、情報エントロピーが上昇中の場合、アクティブな状態なので、ユーザの趣味嗜好に合致する新たな提案を受け入れる可能性が高いと判断する。
【００２６】
情報エントロピーの算出に利用する行動データとしては、例えば商品又はサービスの購入店又はＷｅｂサイトにおける訪問回数、訪問頻度、滞在時間、新規訪問者数、再訪問者数、認知度、流入ページ数、アクセスログ、セッション数、クッキー情報、検索語、広告のリーセンシー、広告に対するフリクエンシー、Ｗｅｂサイトにおけるコンバージョン数又は率、ＳＮＳにおけるエンゲージメント数又は率、及びＳＮＳにおけるバイラル数又は率など、様々な情報を用いることが可能である。
【００２７】
図４は、情報エントロピーの計算例を説明するための図である。
【００２８】
図４を参照すると、ネット購入の例としてビールを購入する例を示す。ユーザＡの属性情報は、例えばネット販売サイトのアクセスログからデータを収集すると、３０代の女性であり、月の購入回数は５回である。個別ユーザの例としてユーザＡの３か月の購入履歴から態度の変容を調べる。１０、１１、１２月の各社毎の購入本数からどの銘柄のビールを購入したか（シェア）を求め、情報推移確率行列を生成してその情報量を基に情報エントロピーを算出する。１０月の情報エントロピーは２．０と高く、１１月は０．０で安定しており、１２月は１．７と高い値を示す。
【００２９】
情報エントロピーの算出は、複数のユーザに対して行われ、ユーザＡと同様にユーザＢの情報エントロピーを算出すると（図示せず）、例えば情報エントロピーが最小値を示したことからどれを買うか決めていると思われるユーザであり確定性が高く、どのメーカーも均一に購入したユーザＣの場合は（図示せず）、情報エントロピーが最大値を示したことからどれを買うか決めていないと思われるユーザであり不確定性が高いと判断される。このようにして選択肢が多い場合も、購買金額の大小に拘わらず、情報エントロピーの大小のみで、ユーザの動向を機械的に判断することが可能になる。
【００３０】
ロングスパン行動データによる予測として、月毎の情報エントロピーの結果から情報エントロピーの変化を判定する。図４の例では、ビールの銘柄別購買実績を数値化し、将来どれを買う心理状態であるかを推定する。例えば情報エントロピーの変化が大きいユーザは、ユーザＡが属するグループを統計的に調査した結果、情報エントロピーの属性として口コミに影響を受けやすいユーザが多いことが分かった。ユーザＡと同様に情報エントロピーの変化を判定すると、例えばユーザＢはユーザＡと同様にネット販売サイトの来訪者毎の情報エントロピー、例えば１０００名分の情報エントロピーを求めることで、それぞれのユーザの情報エントロピーの属性が決定付けられる。情報エントロピーの属性が決定付けられることで、属性毎にセグメント化してユーザ及びそのユーザグループを管理し、そのユーザグループに属する個別ユーザに対してマーケットに関する施策に利用することが可能になる。
【００３１】
従来の単にＷｅｂサイトのアクセスログの訪問回数のみでは「どれを選ぶか判らない」という状態を表現できないが、例えばＷｅｂサイトのアクセスログをカテゴリーに分類して特定のカテゴリーにのみ訪問している場合、情報エントロピーが下降していることが判り、情報エントロピーが上昇した場合にそのカテゴリーの興味がＭＡＸ状態であると判断してマーケティング施策を実施する。或は、結婚→車→家というように訪問先Ｗｅｂサイトのカテゴリーが変化した場合、従来のように単に直前の訪問先から予測するのではなく、情報エントロピーの変化からユーザの心理状態を含む購買動向が推定され、気まぐれに訪問したのではなく明確な意思に基づいて訪問しているのかが判断され、有効な施策を実施することができる。マーケティングに活用するためには、ユーザ動向から、例えば予め設定されたユーザグループに属するユーザの購入動向を基に、ＰＤＣＡ（ｐｌａｎ（計画）−ｄｏ（実行）−ｃｈｅｃｋ（評価）−ａｃｔ（改善））サイクルを廻す能力を有するマーケティング担当者等に情報を渡して商品又はサービスをリコメンドするなどの施策を実施することになるが、ここでは発明の要旨から外れるためマーケティング施策の詳細な説明を省略する。
【００３２】
図５は、本発明の一実施形態によるマーケティングシステムを示す概略構成図である。り、図６は、図５に示す計算・分析サーバの概略構成図である。
【００３３】
図５及び図６を参照すると、本実施形態による行動データの情報エントロピーに基づくマーケティングシステムは、複数のＷｅｂサイト１、Ｗｅｂサーバ２、データベース（ＤＢ）サーバ３、及び計測・分析サーバ４が通信ネットワーク５を介して接続されて構成される。
【００３４】
Ｗｅｂサイト１は、個別ユーザがネット購入等の際にアクセスするＷｅｂサイトであり、個別ユーザがアクセスする複数のＷｅｂサイトを含む複数のユーザによってアクセスされる複数のＷｅｂサイトである。
【００３５】
Ｗｅｂサーバ２は、複数のＷｅｂサイトからのアクセスログやクッキー等の情報を収集してユーザを紐づけて特定する。このとき、ユーザが直接商品やサービスをネット購入したＷｅｂサイトに限らず、ユーザが検索した情報やＳＮＳ等におけるエンゲージやバイラル（シェア数、コメント数、口コミ、拡散率、「いいね」数など）等もその内容を解析して利用する。
【００３６】
データベースサーバ３は、Ｗｅｂサーバ２等を介して収集されたユーザ情報を蓄積する。個々のユーザは、予め設定された複数の特定パターンの中から「趣味趣向の変化」が似ているユーザ毎にセグメンテーション化され、対応する特定のユーザグループに振り分けられる。
【００３７】
計算・分析サーバ４は、ＤＢサーバ３に蓄積された数多くの情報から、特定ユーザに対して趣味趣向の変化が似ているユーザ同士をセグメンテーション化して保存した情報を抽出し、商品又はサービスの購買動向を情報エントロピーにより定量的に算出して対象となるユーザの現在の状態を推定し、その変化を長期期間に亘って計測することでロングスパンの行動データを分析してそれぞれの変化に適したマーケティング施策を実施する。分析結果は、例えば、ユーザがアクセスするＷｅｂサイトの広告、ネット販売におけるレコメンデーション、電子メールによるパーソナライゼーション等の様々なマーケテイングアクションに反映される。
【００３８】
図６を参照すると、計算・分析サーバ４は、制御手段４１、記憶手段４２、入出力手段４３、通信手段４４、推移確率行列生成手段４５、エントロピー算出手段４６、エントロピー変化判定手段４７、商品抽出手段４８、及びマーケティング連携手段４９を含む。計算・分析サーバ４は、コンピュータシステムで構成され、ハードウエア及びソフトウエアと連携したアプリケーションを実装して各手段（４５〜４９）を具現する。
【００３９】
制御手段４１は、ＣＰＵ（中央処理装置）により計算・分析サーバ４の各種処理を司り、データベースサーバ３からの情報抽出、情報エントロピーによるユーザ動向の算出、ロングスパンの行動データ分析、マーケティング施策の実施等のアプリケーションを実行する。
【００４０】
記憶手段４２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等の記憶装置からなり、本実施形態で機能する各手段（４５〜４９）は、アプリケーションプログラムを実装することで、関連するハードウエアを利用したソフトウエア処理により具現される。
【００４１】
入出力手段４３は、一般的なキーボード及びマウス等のポインティングデバイスとモニター、或いはタッチパッド等の入力装置とＬＣＤディスプレイ等の表示装置とを組み合わせたタッチパネル等の入出力装置（図示せず）を含み、主に管理者又はオペレータ用途として利用される。
【００４２】
通信手段４４は、計算・分析サーバ４１を複数のＷｅｂサイト１、Ｗｅｂサーバ２、データベースサーバ３に通信ネットワーク５を介して接続し、各手段（４５〜４９）で利用される。通信ネットワーク５は、光ファイバーやメタル配線等の有線接続に限定されず、携帯電話通信網、ＬＴＥ通信網、無線ＬＡＮ等が含まれる。
【００４３】
推移確率行列生成手段４５は、データベースサーバ３を参照し、特定ユーザに対して、予め設定された標準型或いは趣味追求型などの複数の特定パターンの中から、例えば「趣味趣向の変化」が似ているユーザ同志をセグメンテーション化したユーザグループの特定パターンを選択し、予めデータベース化された対応する複数の商品又はサービスから別の商品又はサービスを購入する確率として情報推移確率行列を生成する。情報推移確率行列を生成するための行動データとしては、商品又はサービスの実購入店或いはネット販売サイトの訪問回数、訪問頻度、滞在時間、新規訪問者数、再訪問者数、認知度、ネット販売サイトの流入ページ数、アクセスログ、セッション数、クッキー情報、検索語、広告のリーセンシー、広告に対するフリクエンシー、Ｗｅｂサイトにおけるコンバージョン数又は率、ＳＮＳにおけるエンゲージメント数又は率、ＳＮＳにおけるバイラル数又は率などが利用できる。
【００４４】
エントロピー算出手段４６は、推移確率行列生成手段４５により生成された情報推移確率行列の不確定性を表す指標として情報エントロピー（平均情報量）を算出する。発生確率事象の全ての自己情報量について平均値（期待値）を求めることで算出される情報エントロピーにより、選択肢の多さや購買金額の大きさに拘わらず、人の判断を排除して算出された値のみでユーザ動向を判断することが可能になる。
【００４５】
エントロピー変化判定手段４７は、エントロピー算出手段４６で算出された情報エントロピーを所定の時間間隔、例えば月毎に比較し、時間と共に変化する情報エントロピーを時系列データにより判定する。情報エントロピーの変化の判定は、例えば「上昇」、「現状維持」「下降」に区分される。
【００４６】
商品抽出手段４８は、エントロピー変化判定手段４７で判定された情報エントロピーの「上昇」、「現状維持」、「下降」のそれぞれの変化状態に適した新たな商品又はサービスをデータベース３から抽出する。情報エントロピー変化の判定は多くのユーザに対して行われ、それぞれのユーザの情報エントロピーの属性が決定づけられる。情報エントロピーの属性が決定づけられることで、属性毎にセグメント化してユーザ及びそのユーザグループを管理し、そのユーザグループに属するユーザが購入した他の商品又はサービスを個別ユーザに対して抽出する。
【００４７】
マーケティング連携手段４９は、商品抽出手段４８で抽出された新たな商品又はサービスを、通信手段４４を介してＷｅｂサイト１の閲覧ユーザ毎にパーソナライズされた広告の配信、ネット販売サイトにおけるレコメンデーション、電子メールによるパーソナライゼーションメール配信等の様々なマーケティングアクションツールと連携して情報を提供する。
【００４８】
図７は、本発明の一実施形態による情報エントロピー算出システムを示す概略構成図である。
【００４９】
図７を参照すると、情報エントロピー算出システムは、図６に示した計算・分析サーバに実装されたアプリケーションの実行により具現される推移確率行列生成手段４５、エントロピー算出手段４６、エントロピー変化判定手段４７、商品抽出手段４８、及びマーケティング連携手段４９を含む。
【００５０】
情報エントロピー算出システムは、図４で説明したように、ユーザ毎のロングスパン行動履歴として、例えばネット販売で購入した商品又はサービスの月毎のデータ（１１ａ〜１１ｎ）を行動ログデータとして収集し、エントロピー算出パラメータ１２を基に情報推移確率行列を生成して購入量及びシェアをスコアリング（１３）すると共にその結果をデータベースサーバ３に保存する。エントロピー算出パラメータ１２には、上述したように、購入店或いはネット販売サイトの訪問回数、訪問頻度、滞在時間、新規訪問者数、再訪問者数、認知度、流入ページ数、アクセスログ、セッション数、クッキー情報、検索語、広告のリーセンシー、広告に対するフリクエンシー、Ｗｅｂサイトにおけるコンバージョン、ＳＮＳにおけるエンゲージメントやバイラルなどが利用される。
【００５１】
生成された情報推移確率行列を基に行動ログデータをスコアリング（１３）し、その情報量を基に情報エントロピーを算出（１４）して月毎の変化、例えば「上昇」、「現状維持」、「下降」を判定する。情報エントロピーの変化を計測することで対象となるユーザの現在の状態を推定し、情報エントロピーのそれぞれの状態に適する施策が実施される。情報エントロピーの算出は、複数のユーザに対して行われる。
【００５２】
マーケティングツール（１５）は、エントロピーの変化からエントロピーの属性を決定してデータベースサーバ３に保存された属性毎にセグメント化された同一ユーザグループの購入動向を参照し、例えば予め設定されたユーザグループに属するユーザの購入動向を基に新たな商品又はサービスを抽出し、マーケティング担当者等がＰＤＣＡサイクル等によりユーザ毎にパーソナライズした広告配信、ネット販売サイトにおけるレコメンデーション、電子メールによるメール配信等の様々なマーケティング施策を実施する。
【００５３】
図８は、本発明の一実施形態によるマーケティング方法を示すフローチャートである。
【００５４】
図８を参照すると、上述したユーザのロングスパンの行動データから情報エントロピーの変化を判定することで趣味趣向の規則性を見出し、将来を予測してマーケティング施策をリコメンドするまでの処理フローを示す。
【００５５】
計算・分析サーバ４に実装された情報エントロピー算出システムによるマーケティング方法は、ユーザが購入した商品又はサービスに対し、Ｗｅｂサーバ２等を介して通信ネットワーク５に接続された複数のＷｅｂサイト１のアクセスログやクッキー情報等を利用してユーザ毎の商品又はサービスの購入に関する情報を収集し、データベースサーバ３を参照して、予め設定された複数の特定パターンの中から購買動向が似ているユーザ同志がセグメンテーション化されたユーザグループに属する特定パターンの一つを選択すると共に該当するユーザグループの１つを選択する（Ｓ１０１段階）。
【００５６】
データベースサーバ３から選択されたユーザグループの特定パターンを基に行動データを抽出してエントロピー算出パラメータ１２を特定し、ユーザの月毎のロングスパン行動履歴から行動ログデータをスコアリングし、データベースに保存された対応する複数の商品又はサービスから別の商品又はサービスを購入する確率として情報推移確率行列を生成する（Ｓ１０２段階）。
【００５７】
生成された情報推移確率行列の不確定性を表す指標として、発生確率事象の全ての自己情報量について平均値（期待値）を求め、情報エントロピーを算出する（Ｓ１０３段階）。
【００５８】
算出された情報エントロピーを月毎に比較し、時間と共に変化する情報エントロピーを時系列データにより判定して「上昇」、「現状維持」「下降」に区分する（Ｓ１０４段階）。
【００５９】
判定された情報エントロピーのそれぞれの変化状態に応じてユーザの情報エントロピーの属性が決定づけられ、データベースサーバ３に保存された属性毎にセグメント化された同一ユーザグループの購入動向を参照して新たな商品又はサービスを抽出する（Ｓ１０５段階）。
【００６０】
マーケティング担当者は、抽出された新たな商品又はサービスをユーザ毎にパーソナライズし、例えば、Ｗｅｂサイト１の閲覧ユーザ毎にパーソナライズした広告の配信、ネット販売サイトにおけるレコメンデーション、電子メールによるパーソナライゼーション配信等の様々なマーケティングアクションツールと連携して情報を提供する（Ｓ１０６段階）。
【００６１】
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１    Ｗｅｂサイト
２    Ｗｅｂサーバ
３    データベース（ＤＢ）サーバ
４    計算・分析サーバ
５    通信ネットワーク
１１ａ〜１１ｎ    ロングスパン行動履歴
１２    エントロピー算出パラメータ
１３    行動ログデータスコアリング
１４    エントロピー算出
１５    マーケティングツール
４１    制御手段
４２    記憶手段
４３    入出力手段
４４    通信手段
４５    推移確率行列生成手段
４６    エントロピー算出手段
４７    エントロピー変化判定手段
４８    商品抽出手段
４９    マーケティング連携手段
【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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