(57)【要約】【課題】電子商店における個々の顧客の購買行動の時間的な変化を監視・分析し、個々の顧客に対して個別の販促活動を適切なタイミングで実施できるようにする。【解決手段】購買記録を定期的に集計し、顧客ごとに直近の所定期間における購買金額と購買回数と最終購買日を含んだ顧客別集計データを求める。定期的に、顧客別集計データに基づいて顧客の優良度をランキングする処理を実行する。ランキングする処理は、購買金額が大きいことをランクアップ要素とし、購買回数が多いことをランクアップ要素とし、最終購買日から当日までの日数が少ないことをランクアップ要素とするアルゴリズムにより、顧客ＩＤに対応づけしたランクを決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
つぎの事項（１）〜（５）により特定される方法。
（１）電子商取引サイトのコンピューティングシステムにおいて実施するコンピューティングの方法であること
（２）本システムは、顧客が電子商店で買い物をするごとに生成される、顧客ＩＤと購買金額と購買日を少なくとも含む購買記録を保存すること
（３）本システムは、保存された購買記録を定期的に集計し、顧客ごとに直近の所定期間における購買金額と購買回数と最終購買日を含んだ顧客別集計データを求めること
（４）本システムは、定期的に、顧客別集計データに基づいて顧客の優良度をランキングする処理を実行すること
（５）ランキングする処理は、購買金額が大きいことをランクアップ要素とし、購買回数が多いことをランクアップ要素とし、最終購買日から当日までの日数が少ないことをランクアップ要素とするアルゴリズムにより、顧客ＩＤに対応づけしたランクを決定すること
【請求項２】
つぎの事項（６）により特定される請求項１に記載の方法。
（６）本システムは、顧客別のランクを出力する際、顧客ごとに、今回のランクと前回のランクを比較し、基準を超えてランクダウンした顧客を抽出してアラート出力すること
【請求項３】
つぎの事項（７）により特定される請求項１または２に記載の方法。
（７）本システムは、顧客別のランクを出力する際、顧客ごとに、今回のランクと前回のランクを比較し、基準を超えてランクアップした顧客を抽出してアラート出力すること
【請求項４】
つぎの事項（８）により特定される請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
（８）本システムは、顧客別のランクを出力するのに伴って、ランク別の顧客数を出力すること
【請求項５】
つぎの事項（９）（10）により特定される請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
（９）本システムは、所定の属性に着目して顧客を複数のクラスタに分類すること
（10）本システムは、顧客別のランクを出力するのに伴って、ランク別かつクラスタ別の顧客数を出力すること
【請求項６】
つぎの事項（11）（12）により特定される請求項５に記載の方法。
（11）本システムは、基準を超えてランクアップまたはランクダウンした顧客に対して実施する販促施策をクラスタ別に事前設定可能であること
（12）本システムは、基準を超えてランクアップまたはランクダウンした顧客を抽出した際、事前設定されている前記クラスタ別の販促施策を自動実施すること
【請求項７】
つぎの事項（13）〜（15）により特定される請求項５に記載の方法。
（13）本システムは、期間売上目標を設定し、期中の進捗率を監視すること
（14）本システムは、基準を超えてランクダウンした顧客に対して実施する販促施策をランク別かつクラスタ別に事前設定可能であること
（15）本システムは、前記監視する期中の進捗率が基準に達していない場合、基準を超えてランクダウンした顧客に対し、事前設定されているランク別かつクラスタ別の販促施策を自動実施すること
【請求項８】
つぎの事項（16）（17）により特定される請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
（16）本システムは、前記所定期間において購買記録が存在しない顧客をランク喪失顧客として管理するとともにランク喪失からの経過期間によって分類して出力すること
（17）本システムは、所定の条件に該当するランク喪失顧客に対し、事前設定されている販促施策を自動実施すること
【請求項９】
つぎの事項（21）〜（23）により特定される方法。
（21）電子商店街のコンピューティングシステムにおいて実施されるコンピューティングの方法であること
（22）本システムは、顧客が電子商店街の小売店で買い物をするごとに、顧客ＩＤと小売店ＩＤと購買金額と購買日を少なくとも含む購買記録を生成し、生成した購買記録をモール統括モジュールに集約するとともに、生成した購買記録の小売店ＩＤに該当する小売店モジュールに当該購買記録を送信すること
（23）各小売店の小売店モジュールは、受信した自店の購買記録について、請求項１〜８のいずれかに記載のコンピューティングの方法を実施すること
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、インターネットを通じて顧客にさまざまな商品（物品やサービスや不動産など）を販売する電子商取引サイト（電子商店と記すことがある）において顧客の購買行動を分析するコンピューティング技術に関し、とくに、各顧客ごとの購買行動の時系列の変化に着目した分析手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、多くの小売事業者は、コンピューティングシステムを用いて顧客の属性や接触履歴を記録・管理し、それぞれの顧客に応じたきめ細かい対応を行うことで長期的な良好な関係を築き、顧客満足度を向上させるための取り組みを行っている。こうした取り組みはＣＲＭ(Customer Relationship Management)と呼ばれている。
【０００３】
よく知られたＣＲＭにおいては、たとえば、データベースなどを用いて各顧客の詳細な属性情報や購買履歴、問い合わせやクレームの内容などを記録・管理し、問い合わせに速やかに適切に対応したり、その顧客に合った商品を紹介したりといった活動が中心となっている。個々の顧客と良好な関係を継続することで、次回の買い替えや追加購入、別の商品の購入などで他社よりも優先的に検討してもらうことが期待でき、また、顧客の周囲の人々や各種の調査などで自社（製品）の評価やイメージの向上を図ることを目的としてＣＲＭが実施されている。
【発明の概要】
【０００４】
＝＝＝発明の目的＝＝＝
この発明の目的は、電子商店における個々の顧客の購買行動の時間的な変化を監視・分析し、個々の顧客に対して個別の販促活動を適切なタイミングで実施できるようにすることにある。
【０００５】
＝＝＝発明の核心となす技術事項＝＝＝
上記目的を達成するために創作された本発明は、基本的に、つぎの事項（１）〜（５）により特定される方法として把握することができる（これを発明１とする）。
（１）電子商取引サイトのコンピューティングシステムにおいて実施するコンピューティングの方法であること
（２）本システムは、顧客が電子商店で買い物をするごとに生成される、顧客ＩＤと購買金額と購買日を少なくとも含む購買記録を保存すること
（３）本システムは、保存された購買記録を定期的に集計し、顧客ごとに直近の所定期間における購買金額と購買回数と最終購買日を含んだ顧客別集計データを求めること
（４）本システムは、定期的に、顧客別集計データに基づいて顧客の優良度をランキングする処理を実行すること
（５）ランキングする処理は、購買金額が大きいことをランクアップ要素とし、購買回数が多いことをランクアップ要素とし、最終購買日から当日までの日数が少ないことをランクアップ要素とするアルゴリズムにより、顧客ＩＤに対応づけしたランクを決定すること
【０００６】
また発明２は、発明１を前提として、つぎの事項（６）により特定される方法である。
（６）本システムは、顧客別のランクを出力する際、顧客ごとに、今回のランクと前回のランクを比較し、基準を超えてランクダウンした顧客を抽出してアラート出力すること
【０００７】
また発明３は、発明１または２を前提として、つぎの事項（７）により特定される方法である。
（７）本システムは、顧客別のランクを出力する際、顧客ごとに、今回のランクと前回のランクを比較し、基準を超えてランクアップした顧客を抽出してアラート出力すること
【０００８】
また発明４は、発明１〜３のいずれかを前提として、つぎの事項（８）により特定される方法である。
（８）本システムは、顧客別のランクを出力するのに伴って、ランク別の顧客数を出力すること
【０００９】
また発明５は、発明１〜４のいずれかを前提として、つぎの事項（９）（10）により特定される方法である。
（９）本システムは、所定の属性に着目して顧客を複数のクラスタに分類すること
（10）本システムは、顧客別のランクを出力するのに伴って、ランク別かつクラスタ別の顧客数を出力すること
【００１０】
また発明６は、発明５を前提として、つぎの事項（11）（12）により特定される方法である。
（11）本システムは、基準を超えてランクアップまたはランクダウンした顧客に対して実施する販促施策をクラスタ別に事前設定可能であること
（12）本システムは、基準を超えてランクアップまたはランクダウンした顧客を抽出した際、事前設定されている前記クラスタ別の販促施策を自動実施すること
【００１１】
また発明７は、発明５を前提として、つぎの事項（13）〜（15）により特定される方法である。
（13）本システムは、期間売上目標を設定し、期中の進捗率を監視すること
（14）本システムは、基準を超えてランクダウンした顧客に対して実施する販促施策をランク別かつクラスタ別に事前設定可能であること
（15）本システムは、前記監視する期中の進捗率が基準に達していない場合、基準を超えてランクダウンした顧客に対し、事前設定されているランク別かつクラスタ別の販促施策を自動実施すること
【００１２】
また発明８は、つぎの事項（21）〜（23）により特定される方法。
（21）電子商店街のコンピューティングシステムにおいて実施されるコンピューティングの方法であること
（22）本システムは、顧客が電子商店街の小売店で買い物をするごとに、顧客ＩＤと小売店ＩＤと購買金額と購買日を少なくとも含む購買記録を生成し、生成した購買記録をモール統括モジュールに集約するとともに、生成した購買記録の小売店ＩＤに該当する小売店モジュールに当該購買記録を送信すること
（23）各小売店の小売店モジュールは、受信した自店の購買記録について、発明１〜７のいずれかに記載のコンピューティングの方法を実施すること
【００１３】
＝＝＝発明の効果＝＝＝
この発明によれば、電子商店における個々の顧客の購買行動の時間的な変化をランキングという分かりやすい形式で理解することができ、これにより個々の顧客に対する個別の販促活動を適切なタイミングで容易に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例における顧客のセグメント分類の説明図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＝＝＝顧客ごとの購買記録を定期的に集計してランキングする＝＝＝
周知のとおり、電子商店においては、顧客が何らかの商品を購買するごとに、その購買内容の詳細情報が顧客ＩＤに対応づけされて記録される。これは購買行動単位の購買記録である。電子商店コンピューティングシステムには本発明に係るＣＲＭシステムが含まれている。ＣＲＭシステムは以下に詳しく説明するように購買記録を顧客別に集計する。
【００１６】
一実施例においては、毎月１回集計処理を実施し、顧客ごとに、直近の１年間の購買記録に基づいて、顧客ＩＤに対応づけしたつぎの３項目からなる顧客別集計データを求める。
● 購買金額（過去１年間の合計金額）
● 購買回数（過去１年間の合計回数）
● 最終購買日（過去１年間での最近の購買日）
【００１７】
一実施例の集計処理においては、上記の顧客別集計データに基づいて、つぎに説明するアルゴリズムで顧客の優良度をランキングする。ランキング処理は、まず、購買金額、購買回数、最終購買日をそれぞれ以下のように得点化する。
【００１８】
《購買金額の得点化》
１０万円以上・・・・・１００点
５〜１０万円・・・・・・８０点
３〜５万円・・・・・・・６０点
３万円未満・・・・・・・４０点
【００１９】
《購買回数の点数化》
１０回以上・・・・・・・７０点
５〜９回・・・・・・・・５０点
２〜４回・・・・・・・・３０点
１回・・・・・・・・・・１０点
【００２０】
《最終購買日の点数化》
１ヶ月以内・・・・・・・４０点
２〜３ヶ月前・・・・・・３０点
４〜６ヶ月前・・・・・・２０点
７ヶ月以上前・・・・・・１０点
【００２１】
上記の３項目の得点を合計し、その合計点により以下のように４段階のランクＡ〜Ｄにランキングする。
１５０点以上・・・・・・ランクＡ
１００〜１４０点・・・・ランクＢ
６０〜９０点・・・・・・ランクＣ
５０点以下・・・・・・・ランクＤ
【００２２】
＝＝＝ランク変動を検出する＝＝＝
ＣＲＭシステムは、毎月の集計ランキング処理を実施して顧客ごとにランクを決定してそのリストを出力する。また、顧客ごとに、最新のランクと前月の集計ランキング処理により付与されたランクと比較し、以下のようにランク変動を検出する。
《ランクダウン》
Ａ→Ｂ    Ａ→Ｃ    Ａ→Ｄ
Ｂ→Ｃ    Ｂ→Ｄ
Ｃ→Ｄ
《ランクアップ》
Ｄ→Ｃ    Ｄ→Ｂ    Ｄ→Ａ
Ｃ→Ｂ    Ｃ→Ａ
Ｂ→Ａ
【００２３】
ＣＲＭシステムは、上記のランク変動の類型ごとの顧客数を出力する。さらに、上記１２種類のランク変動の類型のいくつかを着目類型として設定しておき、たとえば、ランクダウン類型（Ａ→Ｃ）と（Ａ→Ｄ）にそれぞれに該当する顧客の情報を顧客データベースから抽出してアラート出力する。どの類型の該当顧客をアラート出力の対象とするのかは事前に自由に設定しておくことができる。
【００２４】
ＣＲＭシステムにおいて以上のように毎月の集計処理を実施することで、月々の集計結果の変化から電子商店の活況・不況の度合いを一目瞭然に理解することができる。電子商店運営者が行った広告宣伝や割引キャンペーンなどの販促活動との関係性や効果の度合いも端的に理解することができる。この理解に基づいてつぎの販促活動を適時・適切に企画することができる。また、顧客のひとり一人の購買行動に応じたパーソナルな販促施策を容易に実施することができる。
【００２５】
＝＝＝顧客の属性や嗜好によるクラスタ分類＝＝＝
ＣＲＭ活動として一般に行われているように、顧客の年齢・性別・職業・住所・年収などの個人属性や、電子商店における購買履歴や商品閲覧履歴といった行動履歴などから推定した嗜好情報などによって、多数の顧客をいくつかの類型集合（クラスタ）に分類し、そのクラスタ別に内容の異なるＣＲＭ活動を行うことが望ましい。
【００２６】
この発明に係る前述した顧客別集計データに基づくランキング処理、ランキング変化検出、アラート出力の実施においても、顧客の属性や嗜好に基づくクラスタ分類を適用することが望ましい。一実施例においては、図１に示すように、個人属性や嗜好に基づいて顧客を４つのクラスタ１〜４に分類し、各クラスタ１〜４ごとに、顧客の優良度を４段階を表す前述のランクＡ〜Ｄにより分類する。これにより図１に示すように、顧客はＡ１〜Ａ４、Ｂ１〜Ｂ４、Ｃ１〜Ｃ４、Ｄ１〜Ｄ４の１６種類のセグメントに分類して把握することとした。このセグメント分類が、前述したランク別かつクラスタ別の分類である。
【００２７】
ＣＲＭシステムは、前述した毎月の集計ランキング処理により、図１に示す１６種類のセグメントごとに該当人数を出力する。また、ＣＲＭシステムにおいて、たとえば「セグメントＡ３からセグメントＣ３にランクダウンした顧客を抽出してアラート出力する」というように事前設定（プログラム）しておけば、毎月の集計ランキング処理によって該当する顧客についてアラート出力が生成される。
【００２８】
＝＝＝ランキングに基づく販促施策の自動実施＝＝＝
多くのＣＲＭシステムに見られるように、あらかじめ設定した条件に該当する顧客に対してあらかじめ用意された内容の電子メールを送信するというような販促施策の自動実施システムを本発明にも組み入れることができる。
【００２９】
たとえば、「ＡからＢにランクダウンした顧客にメールＸを送信する」というようにプログラムしたり、「セグメントＣ２からセグメントＡ２にランクアップした顧客にアイテムＹをプレゼントする」というようにプログラムすることができる。このプログラムがランキング処理の結果に基づいて自動実施されるようにＣＲＭシステムを構成する。
【００３０】
また、販促施策の自動実施の条件に売上目標とその進捗率を加えることができる。多くの小売事業者が行っているように、電子商店の期間売上目標を設定しておき、期首からの売上金額と目標とを逐次比較して進捗率を監視する。そして、ＣＲＭシステムは、進捗率があらかじめ定めた基準を下回っている場合に、あらかじめプログラムされた販促施策を起動して自動的に実施する。たとえば、「セグメントＡ１からセグメントＢ１にランクダウンした顧客にメールＺを送信する」というプログラムを実行する。
【００３１】
以上詳しく説明した実施例においては、ある顧客Ｍが１年間以上買物をしないと、この顧客Ｍは本発明に係るランキング分析の対象から外れることになる。こうした事象をランク喪失といい、顧客Ｍをランク喪失顧客という。当然ながら、望ましいＣＲＭ活動としては、ランク喪失顧客に対しては別途に販促施策を講じることになる。そのためには、ランク喪失顧客をリストアップするとともに、ランク喪失してからの経過期間によりランク喪失顧客を分類し、適宜にアラート出力を生成したり、適宜にプログラムしておいたランク喪失顧客用の販促施策を自動的に実施するように構成しておく。その際、クラスタ別に販促施策をプログラムしたり、過去のランク別にプログラムしたり、ランク喪失期間別にプログラムすることが望ましい。つまり、前述の発明１〜７を前提としてつぎの事項（16）と（17）により特定される発明としてもよい。
（16）本システムは、前記所定期間において購買記録が存在しない顧客をランク喪失顧客として管理するとともにランク喪失からの経過期間によって分類して出力すること
（17）本システムは、所定の条件に該当するランク喪失顧客に対し、事前設定されている販促施策を自動実施すること
【００３２】
なお、自動実施可能な販促施策としては、メール以外にも、リターゲティング広告、広告主アプリへのPUSH配信、広告主サイト閲覧時のPOPUP、広告主サイト閲覧時の当該ユーザ向けの指定された施策を含む最適化表示などを適宜に採用することができる。
【００３３】
＝＝＝電子商店街における本発明の適用＝＝＝
よく知られているように、電子商店街においては、大家に相当する事業者が運営するコンピューティングシステム上でテナントである小売事業者の小売店モジュールが稼働している。各小売店の小売店モジュールには、電子商店街のコンピューティングシステムから当該小売店の購買記録が逐一送達されるので、各小売店モジュールにおいて上述した本発明のコンピューティング方法を実施することができる。
【図１】
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