JP6665356B2 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、電子メールを管理するシステムに関する技術が知られている。例えば、電子メールサーバに対してユーザ端末から送信要求された電子メールの宛先(TOやCC)のアドレスが頻繁に一致する場合に、差出人名とともにメーリングリストを自動的に生成し、使用頻度が下がれば自動的に削除する技術が提案されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technology relating to a system for managing electronic mail has been known. For example, if the address (TO or CC) of the e-mail requested to be transmitted from the user terminal to the e-mail server frequently matches, a mailing list is automatically generated together with the sender name. There has been proposed a technology for automatic deletion.
しかしながら、上記の従来技術では、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、電子メールのアドレスの使用頻度に応じてメーリングリストを自動的に生成するにすぎず、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるとは限らない。 However, in the above-described conventional technology, it is not always possible to provide an e-mail with high appeal. Specifically, in the above-described conventional technology, a mailing list is only automatically generated in accordance with the frequency of use of an e-mail address, and it is not always possible to provide an e-mail with a high appealing power. .
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of providing an e-mail with high appeal.
本願に係る情報処理装置は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する生成部とを備えたことを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquiring unit that acquires mail information regarding an electronic mail to be transmitted, and display information displayed as a sender name of the electronic mail based on the mail information acquired by the acquiring unit. A generating unit that generates display information for displaying information other than the identification information for identifying the sender of the electronic mail.
実施形態の一態様によれば、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができるといった効果を奏する。 According to an aspect of the embodiment, there is an effect that an e-mail with high appealing power can be provided.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment (hereinafter, referred to as “embodiment”) for implementing an information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited by the embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and overlapping description will be omitted.
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る電子メールの一例について説明する。図1では、情報処理装置100が、電子メールの差出人であるSショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明する。図1は、実施形態に係る電子メールの一例を示す図である。図1は、電子メールを受信するユーザ端末10がスマートフォンである場合を示す。
[1. Example of information processing)
First, an example of an e-mail according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 illustrates an example in which the
図1の左側に示す図は、ユーザ端末10が受信した電子メールの一覧画面に対応する図である。図1の左側に示すように、スマートフォンにおいては、多くの機種のメール一覧画面で、差出人名が件名の上方に位置するように表示される。また、スマートフォンにおいては、多くの機種のメール一覧画面で、差出人名の文字の大きさが件名の文字の大きさよりも大きい文字で表示される。また、差出人名の文字の太さが件名の文字の太さよりも太字で表示される。そのため、メールの差出人として表示される表示情報は、電子メールを受信したユーザに対して視覚的に訴求力の高い情報である。
The diagram shown on the left side of FIG. 1 is a diagram corresponding to a list screen of e-mails received by the
また、一般的に、メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者が受信した電子メールの重要度を判断するうえで優先度が高い情報であると考えられる。例えば、仕事であれば、メールの差出人が取引先であるメールは、内容を確認し損ねることが取引機会の喪失や取引先からの信頼の喪失に直結するため、受信者にとって重要度が高いメールであると判断されやすいと考えられる。一方、メールの差出人が会社の同僚であるメールは、即返信しないことが即会社の不利益に直結するとは考えにくいため、取引先から送られてくるメールに比べると重要度が低いメールであると判断されやすいと考えられる。また、日常生活であれば、メールの差出人が自分の子どもであるメールは、内容を確認し損ねることが子どもの安全にかかわる可能性もあるため、受信者にとって重要度が高いメールであると判断されやすいと考えられる。一方、差出人が全く知らない人であるメールは、誤送信された可能性もあり、受信者との関係性が低いと考えられるため、自分の子どもから送られてくるメールに比べる重要度が低いメールであると判断されやすいと考えられる。このように、電子メールの受信者にとって、受信した電子メールの重要度は、電子メールの差出人が誰であるかによるところが大きいと考えられる。言い換えると、電子メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者にとってメールの内容を確認するうえで優先度が高い情報である。すなわち、電子メールの差出人名として表示される表示情報は、メールの受信者に対して訴求力の高い情報である。 In general, the display information displayed as the sender name of the mail is considered to be information having a higher priority in determining the importance of the electronic mail received by the receiver of the mail. For example, in the case of work, if the sender of the e-mail is a business partner, failure to confirm the content directly leads to loss of business opportunities and loss of trust from the business partner, so the mail is highly important to the recipient Is likely to be determined. On the other hand, an e-mail sent from a colleague of a company is less important than an e-mail sent from a business partner because it is unlikely that not responding immediately will directly lead to disadvantages of the company. It is thought that it is easy to be judged. Also, in everyday life, if the sender of the e-mail is your child, e-mail is judged to be highly important to the recipient because failure to check the contents may affect the safety of the child It is thought that it is easy to be done. On the other hand, an e-mail whose sender is unknown at all may be mis-sent and have a low relationship with the recipient, so it is less important than an e-mail sent from your child It is thought that it is easy to be judged that it is an email. As described above, it is considered that the importance of the received e-mail largely depends on the sender of the e-mail for the e-mail recipient. In other words, the display information displayed as the sender name of the e-mail is information with a high priority for the recipient of the e-mail when confirming the contents of the e-mail. That is, the display information displayed as the sender name of the e-mail is information with a high appeal to the recipient of the e-mail.
ここで、情報処理装置100は、送信対象である電子メールに関するメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成するサーバ装置である。情報処理装置100は、電子商店街に関するサービスを提供する事業者によって配信される電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する。本明細書中では、電子商店街に関するサービスを提供する事業者の名称を「Sショッピング」と記載する。図1に示す例では、Sショッピングが、ペット用品に関する販売を促進する販売促進企画の第1弾の通知に関する電子メールM1を送信する場合について説明する。情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、電子メールの差出人であるSショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画名が表示される表示情報を生成する。
Here, the
具体的には、情報処理装置100は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、Sショッピングによって企画された販売促進企画に関する企画情報を取得する。続いて、情報処理装置100は、取得した企画情報に基づいて、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。図1に示す例では、情報処理装置100は、企画情報として、Sショッピングによって企画された企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」を取得する。続いて、情報処理装置100は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。例えば、情報処理装置100は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」を「ペット特集」と「(第1弾)」とに分解する。ここで、差出人名は、件名に比べると、閲覧時の文字の大きさが大きい分、表示可能な文字数が少ないという制限がある。例えば、スマートフォンにおいては、電子メールを受信したときの件名の表示文字数は21文字程度であるのに対して、差出人名の表示文字数は14文字程度までである。そこで、情報処理装置100は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、情報処理装置100は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」から「(第1弾)」を除いた「ペット特集」の単語を抽出する。続いて、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、抽出した単語である「ペット特集」が表示される表示情報を生成する。
Specifically, the
また、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Sショッピング」が表示される表示情報を生成する。図1に示す例では、情報処理装置100は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、企画名である「ペット特集」と事業者名である「Sショッピング」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In addition, the
また、情報処理装置100は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、情報処理装置100は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧や隅付き括弧や二重山括弧等の特殊記号や顔文字等の絵文字を付加した表示情報を生成する。図1に示す例では、情報処理装置100は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に企画名を示す文字情報である「ペット特集」を表示する表示情報である「[ペット特集]Sショッピング」を生成する。なお、亀甲括弧でなくても隅付き括弧や二重山括弧であってもよい。
Further, the
また、情報処理装置100は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、情報処理装置100は、表示情報に企画名を含むことから、企画名以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。例えば、情報処理装置100は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画内容として文字情報である「犬用品特集(ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・)、猫用品特集(キャットフード、猫砂・トイレ・・・)、鳥用品特集(鳥かご・・・)」を取得する。続いて、情報処理装置100は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、情報処理装置100は、tf−idf(Term Frequency、Inverse Document Frequency)等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて企画内容の要約を生成する。例えば、情報処理装置100は、主要なキーワードとして「犬用品」や「猫用品」といった単語を抽出する。続いて、情報処理装置100は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「犬用品 猫用品 鳥用品 小動物用品 熱帯魚・アクアリウム用品」を件名情報として生成する。
Further, the
ユーザ端末10は、ユーザ端末10に搭載されているメーラーによって、ユーザ端末10が受信した電子メールの一覧画面に対応するコンテンツC11をユーザ端末10の画面に表示する。図1の左側に示す図では、ユーザ端末10は、コンテンツC11の一部として、部分コンテンツP11を表示する。部分コンテンツP11は、ユーザ端末10が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「鈴木一郎」と件名として表示される件名情報「インフルエンザ予防接種の件」とを含む情報である。
The
また、ユーザ端末10は、コンテンツC11の一部として、部分コンテンツP12を表示する。部分コンテンツP12は、ユーザ端末10が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「田中花子」と件名として表示される件名情報「明日のランチの件」とを含む情報である。
Further, the
また、ユーザ端末10は、コンテンツC11の一部として、部分コンテンツP13を表示する。部分コンテンツP13は、ユーザ端末10が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「[ペット特集]Sショッピング」と件名として表示される件名情報「犬用品 猫用品 鳥用品・・・」とを含む情報である。
Further, the
また、ユーザ端末10は、コンテンツC11の一部として、部分コンテンツP14を表示する。部分コンテンツP14は、ユーザ端末10が受信した電子メールの差出人名として表示される表示情報「佐藤二郎」と件名として表示される件名情報「打ち合わせの件」とを含む情報である。
Further, the
なお、図1には図示されていないが、ユーザ端末10は、コンテンツC11の一部として、他の部分コンテンツを表示してもよい。他の部分コンテンツは、ユーザ端末10が受信した他の電子メールの差出人名として表示される表示情報と件名として表示される件名情報とを含む情報である。図1の左側に示す図では、ユーザの操作に応じて、電子メールの一覧画面の中から、部分コンテンツP13に対応する電子メールが選択される。
Although not shown in FIG. 1, the
図1の右側に示す図は、ユーザによって選択された部分コンテンツP13に対応する電子メールの詳細画面に対応する図である。ユーザ端末10は、ユーザ端末10に搭載されているメーラーによって、ユーザによって選択された電子メールの詳細画面に対応するコンテンツC12をユーザ端末10の画面に表示する。
The diagram shown on the right side of FIG. 1 is a diagram corresponding to the detailed screen of the e-mail corresponding to the partial content P13 selected by the user. The
図1の右側に示す図は、ユーザ端末10は、コンテンツC12の一部として、部分コンテンツP21を表示する。部分コンテンツP21は、電子メールの差出人名として表示される表示情報である「[ペット特集]Sショッピング」と電子メールの宛先として表示される宛先情報である「ユーザU1様」とを含む情報である。
In the diagram shown on the right side of FIG. 1, the
また、ユーザ端末10は、コンテンツC12の一部として、部分コンテンツP22を表示する。部分コンテンツP22は、電子メールの件名として表示される件名情報である「犬用品 猫用品 鳥用品 小動物用品 熱帯魚・アクアリウム用品」と電子メールの受信日時を示す情報である「2018年7月1日17:00」とを含む情報である。
Further, the
また、ユーザ端末10は、コンテンツC12の一部として、部分コンテンツP23を表示する。部分コンテンツP23は、電子メールの本文の内容として表示される内容情報である。図1の右側に示す図では、ユーザによって選択された電子メールは、HTML(Hyper Text Markup Language)形式のメールである。また、電子メールの本文の内容として、ペット特集に関する画像等が表示される。なお、電子メールの本文の内容は、テキストメールであってもよい。
Further, the
上述したように、情報処理装置100は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。また、情報処理装置100は、取得したメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者にとって優先度が高い情報である差出人名として表示可能とする。言い換えると、情報処理装置100は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者に対して訴求力の高い情報として表示可能とする。したがって、情報処理装置100は、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
As described above, the
なお、情報処理装置100は、図1で生成した表示情報を教師データとして、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するモデルを学習してもよい。具体的には、情報処理装置100は、電子メールM1に対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。そして、情報処理装置100は、生成した表示情報と算出した反応指標とを教師データとして、表示情報に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。そして、情報処理装置100は、学習したモデルによって予測された反応指標に基づいて、表示情報を生成する。
The
より具体的には、情報処理装置100は、送信した電子メールM1に対するユーザのアクセス情報を取得する。そして、情報処理装置100は、取得したアクセス情報に基づいて、電子メールM1に対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。例えば、情報処理装置100は、反応指標として、電子メールM1が開封されるか否かを示すメールの開封率を算出する。例えば、情報処理装置100は、メールM1の送信先のユーザの数に対するメールM1を開封したユーザの数の割合をメールM1の開封率として算出する。また、情報処理装置100は、反応指標として、電子メールM1に含まれるコンテンツが選択されるか否かを示すクリック率を算出する。例えば、情報処理装置100は、メールM1の送信先のユーザの数に対する電子メールM1中のコンテンツを選択したユーザの数の割合をメールM1のクリック率として算出する。また、情報処理装置100は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示すコンバージョン率を算出する。例えば、情報処理装置100は、メールM1のクリック数に対するコンバージョン数の割合をメールM1のコンバージョン率として算出する。また、情報処理装置100は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を算出する。例えば、情報処理装置100は、メールM1の送信日とメールM1の開封日との差分の日数を開封期間として算出する。
More specifically,
続いて、情報処理装置100は、生成した表示情報と算出した反応指標とを教師データとして、表示情報に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、情報処理装置100は、メールの開封率を予測するモデルMD1を学習する。また、情報処理装置100は、反応指標として、メールのクリック率を予測するモデルMD2を学習する。また、情報処理装置100は、反応指標として、メールのコンバージョン率を予測するモデルMD3を学習する。また、情報処理装置100は、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を予測するモデルMD4を学習する。
Subsequently, the
続いて、情報処理装置100は、学習したモデルによって予測された反応指標に基づいて、表示情報を生成する。例えば、情報処理装置100は、同一のメールについて、複数の表示情報を生成する。続いて、情報処理装置100は、複数の表示情報の各々を学習したモデルの入力データとして、複数の表示情報の各々について反応指標を予測する。続いて、情報処理装置100は、複数の表示情報の中から、予測した反応指標のうち、例えば、メールの開封率が最も高い表示情報を送信対象のメールの表示情報として選択する。なお、情報処理装置100は、生成した表示情報の全体をモデルの入力データとして用いてもよいし、生成した表示情報の一部をモデルの入力データとして用いてもよい。具体的には、情報処理装置100は、生成した表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて反応指標を予測するモデルを学習する。
Subsequently, the
また、情報処理装置100は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習してもよい。そして、情報処理装置100は、学習したモデルによって予測される反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの属性として、20代の女性であるユーザのメールの開封率を予測するモデルMD11を学習する。例えば、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、20代の女性であるユーザの開封率を予測するモデルMD11を学習する。情報処理装置100は、20代の女性である新規ユーザに送信するメールM11について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードを抽出する。続いて、情報処理装置100は、学習したモデルMD11によって予測される開封率に基づいて、予測される開封率が最も高いキーワードを選択する。続いて、生成部132は、20代の女性である新規ユーザに送信するメールM11の表示情報として、予測される開封率が最も高いキーワードが含まれる表示情報を生成する。
Further, the
また、情報処理装置100は、ユーザの属性として、東京都在住の大学生であるユーザのメールのコンバージョン率を予測するモデルMD31を学習する。例えば、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、東京都在住の大学生であるユーザのコンバージョン率を予測するモデルMD31を学習する。情報処理装置100は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールM51について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードを抽出する。続いて、情報処理装置100は、情報処理装置100によって学習されたモデルMD31によって予測されるコンバージョン率に基づいて、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードを選択する。続いて、情報処理装置100は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールM51の表示情報として、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードが含まれる表示情報を生成する。
In addition, the
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る情報処理システム1には、ユーザ端末10と、電子商取引サーバ50と、情報処理装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図2に示した情報処理システム1には、任意の数のユーザ端末10と任意の数の電子商取引サーバ50と任意の数の情報処理装置100とが含まれていてもよい。
[2. Configuration of information processing system]
Next, the configuration of the
ユーザ端末10は、ユーザにより使用される情報処理装置である。ユーザ端末10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1は、ユーザ端末10がスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、ユーザ端末10をユーザと同一視する場合がある。すなわち、以下では、ユーザをユーザ端末10と読み替えることもできる。
The
また、以下では、ユーザID「U1」により特定されるユーザを「ユーザU1」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U*」により特定されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU2」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U2」により特定されるユーザである。 Hereinafter, the user specified by the user ID “U1” may be referred to as “user U1”. Thus, hereinafter, when "user U * (* is an arbitrary numerical value)" is described, it indicates that the user is a user specified by the user ID "U *". For example, when "user U2" is described, the user is a user specified by the user ID "U2".
また、以下では、ユーザ端末10を利用するユーザに応じて、ユーザ端末10をユーザ端末10−1、10−2として説明する。例えば、ユーザ端末10−1は、ユーザU1により使用されるユーザ端末10である。また、例えば、ユーザ端末10−2は、ユーザU2により使用されるユーザ端末10である。また、以下では、ユーザ端末10−1、10−2について、特に区別なく説明する場合には、ユーザ端末10と記載する。
Hereinafter, the
また、ユーザ端末10は、ユーザの操作に応じて、ユーザ端末10が受信した電子メールの一覧を含むコンテンツの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、配信要求を受信すると、ユーザ端末10が受信した電子メールの一覧画面に対応するコンテンツC11をユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は、コンテンツC11を受信すると、受信したコンテンツC11をユーザ端末10の画面に表示する。
In addition, the
また、ユーザ端末10は、ユーザの操作応じて、受信メールの一覧画面の中からユーザによって部分コンテンツP13に対応する電子メールが選択されると、選択された電子メールに対応するコンテンツの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、配信要求を受信すると、選択された電子メールに対応するコンテンツC12をユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は、コンテンツC12を受信すると、受信したコンテンツC12をユーザ端末10の画面に表示する。
In addition, when the user selects an e-mail corresponding to the partial content P13 from the received e-mail list screen according to the operation of the user, the
電子商取引サーバ50は、いわゆる電子商店街(あるいは電子モール)と称されるサービスを提供するサーバ装置である。具体的には、電子商取引サーバ50は、インターネットを介して商品を販売する複数の店舗の商品販売ページを一つのサービスにまとめて、様々な商品を販売するサービスを提供する。電子商取引サーバ50は、ユーザに対しては、電子商店街のサービスを提供する。また、電子商取引サーバ50は、電子商店街に出店している店舗に対しては、店舗を運営するための様々な運営ツールを提供する。 The electronic commerce server 50 is a server device that provides a service called a so-called online shopping mall (or electronic mall). More specifically, the e-commerce server 50 provides a service for selling various products by combining product sales pages of a plurality of stores that sell products via the Internet into one service. The e-commerce server 50 provides a user with a service of an e-commerce street. In addition, the e-commerce server 50 provides various operating tools for operating a store to a store opening in an online shopping mall.
電子商取引サーバ50は、電子商店街に関するサービスを提供する事業者によって管理される。図1に示す例では、電子商店街に関するサービスを提供する事業者の名称である事業者名を「Sショッピング」と称する。なお、以下では、事業者である「Sショッピング」によって提供される電子商店街に関するサービスの名称として「Sショッピング」を用いる場合がある。 The e-commerce server 50 is managed by a company that provides services related to the online shopping mall. In the example illustrated in FIG. 1, a business name that is a name of a business providing a service related to the online shopping mall is referred to as “S shopping”. In the following, “S shopping” may be used as the name of a service related to the online shopping mall provided by “S shopping” as a business operator.
事業者である「Sショッピング」は、ユーザに対して、電子商店街の利用を促すための様々な通知を行う。例えば、事業者である「Sショッピング」は、ユーザに対して、電子商店街での販売を促進するための販売促進企画に関する通知を行う。例えば、事業者である「Sショッピング」は、ユーザに対して、電子メールやプッシュ通知を用いた通知を行う。図1に示す例では、事業者である「Sショッピング」が、ユーザに対して、電子メールによって、ペット関連用品の販売を促進するための販売促進企画である「ペット特集」に関する通知を行う。 “S shopping”, which is a business operator, issues various notifications to the user to encourage the user to use the online shopping mall. For example, “S shopping”, which is a business operator, notifies the user of a sales promotion plan for promoting sales in the online shopping mall. For example, “S shopping”, which is a business operator, sends a notification to the user using an email or a push notification. In the example shown in FIG. 1, the business “S shopping” notifies the user by email about “pet specials”, which is a sales promotion plan for promoting sales of pet-related products.
情報処理装置100は、図1で説明した情報処理を行うサーバ装置である。情報処理装置100は、電子メールの差出人である「Sショッピング」によって企画された販売促進企画である「ペット特集」に関する企画情報を取得する。続いて、情報処理装置100は、取得した企画情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報として「[ペット特集]Sショッピング」を生成する。続いて、情報処理装置100は、生成した表示情報が電子メールの差出人名として表示される電子メールをユーザ端末10に送信する。より具体的には、情報処理装置100は、生成した表示情報「[ペット特集]Sショッピング」が電子メールの差出人名として表示される電子メールをユーザ端末10のメールサーバに転送する。ユーザ端末10は、メールサーバが受信した電子メールの配信要求をメールサーバに送信する。メールサーバは、ユーザ端末10から受け付けた配信要求に応じて、情報処理装置100から転送された電子メールをユーザ端末10に送信する。
The
なお、図2に示す例では、電子商取引サーバ50と情報処理装置100とが別装置である場合を示したが、電子商取引サーバ50と情報処理装置100とは一体であってもよい。例えば、情報処理装置100は、電子商取引サーバ50の機能を有し、電子商店街のサービスの提供、及び、表示情報の生成と電子メールの送信の両方を行ってもよい。
In the example illustrated in FIG. 2, the case where the electronic commerce server 50 and the
〔3.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[3. Configuration of information processing device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10と、電子商取引サーバ50との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits and receives information between the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、図3に示すように、企画情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、メール情報記憶部123と、モデル情報記憶部124とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 includes a plan
(企画情報記憶部121)
企画情報記憶部121は、事業者である「Sショッピング」によって企画された販売促進企画に関する各種の情報を記憶する。図4に、実施形態に係る企画情報記憶部の一例を示す。図4に示す例では、企画情報記憶部121は、「企画ID」、「企画日時」、「企画名」、「企画内容」といった項目を有する。
(Planning information storage unit 121)
The plan
「企画ID」は、事業者である「Sショッピング」によって企画された販売促進企画を識別するためのIDを示す。図4の1レコード目に示す例では、企画ID「E1」は、図1に示した電子メールに対応する企画である「ペット特集」を示す。 The “plan ID” indicates an ID for identifying a sales promotion plan planned by the business operator “S shopping”. In the example shown in the first record of FIG. 4, the plan ID “E1” indicates “pet special” which is a plan corresponding to the electronic mail shown in FIG.
「企画日時」は、販売促進企画の企画日時の情報を示す。図4の1レコード目に示す例では、企画日時「2018年7月1日〜2018年7月31日」は、企画ID「E1」で識別される企画(企画E1)が2018年7月1日から2018年7月31日の期間にわたって開催されることを示す。 The “plan date and time” indicates information on the plan date and time of the sales promotion plan. In the example shown in the first record of FIG. 4, the plan date and time “July 1, 2018 to July 31, 2018” indicates that the plan (plan E1) identified by the plan ID “E1” is July 1, 2018. It is shown that the event will be held from the date to the period of July 31, 2018.
「企画名」は、販売促進企画の企画名の情報を示す。図4の1レコード目に示す例では、企画名「ペット特集(第1弾)」は、企画ID「E1」で識別される企画(企画E1)の企画名を示す。 The “plan name” indicates information on the plan name of the sales promotion plan. In the example shown in the first record in FIG. 4, the plan name “pet special (first)” indicates the plan name of the plan (plan E1) identified by the plan ID “E1”.
「企画内容」は、販売促進企画の企画内容に関する情報を示す。図4の1レコード目に示す例では、企画内容「犬用品特集(ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・)、猫用品特集(キャットフード、猫砂・トイレ・・・)、鳥用品特集(鳥かご・・・)」は、企画ID「E1」で識別される企画(企画E1)の企画内容に関する情報を示す。図1で述べたとおり、「ペット特集」は、電子商店街におけるペット用品の販売促進を目的とした企画なので、企画内容は、ペットの種類に応じたペット用品毎に組まれた特集を集めたものである。 The “plan content” indicates information on the plan content of the sales promotion plan. In the example shown in the first record in FIG. 4, the contents of the plan are “dog specialty (dog food, kennel / cage ...), cat specialty (cat food, cat litter / toilet ...), bird specialty (bird cage / ..) ”indicates information on the plan contents of the plan (plan E1) identified by the plan ID“ E1 ”. As described with reference to FIG. 1, the "pet special feature" is a project aimed at promoting the sale of pet supplies in the online shopping mall, and the content of the plan is a collection of special features set for each pet accessory according to the type of pet. Things.
(ユーザ情報記憶部122)
ユーザ情報記憶部122は、事業者である「Sショッピング」によって提供される電子商店街を利用するユーザに関する各種の情報を記憶する。図5に、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す。図5に示す例では、ユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「会員情報」、「サービス利用履歴」といった項目を有する。
(User information storage unit 122)
The user
「ユーザID」は、電子商店街を利用するユーザを識別するためのIDを示す。図5の1レコード目に示す例では、ユーザID「U1」で識別されるユーザ(ユーザU1)は、図1に示した電子メールの宛先であるユーザを示す。 “User ID” indicates an ID for identifying a user who uses the online shopping mall. In the example shown in the first record in FIG. 5, the user (user U1) identified by the user ID “U1” indicates the user who is the destination of the e-mail shown in FIG.
「会員情報」は、電子商店街を利用するユーザに関する各種の情報を記憶する。「会員情報」は、さらに、「会員種別」、「属性情報」、「ポイント(pt)」、「有効期限」といった小項目を有する。 “Member information” stores various types of information on users who use the online shopping mall. The “member information” further includes small items such as “member type”, “attribute information”, “point (pt)”, and “expiration date”.
「会員種別」は、電子商店街を利用するユーザが「有料会員」又は「無料会員」のいずれであるかを示す情報である。「有料会員」とは、事業者である「Sショッピング」に対して、年会費や月会費等の追加料金を支払うことにより、無料会員よりも良いサービスや特典が得られる会員種別である。「無料会員」とは事業者である「Sショッピング」に対して、年会費や月会費等を支払うことなく、通常のサービスを利用できる会員種別である。図5の1レコード目に示す例では、会員種別「有料会員」は、ユーザU1の会員種別が「有料会員」であることを示す。 “Member type” is information indicating whether the user who uses the online shopping mall is a “paid member” or a “free member”. The “paid member” is a type of member who obtains better services and benefits than a free member by paying an additional fee such as an annual membership fee or a monthly fee to “S shopping” as a business. The “free member” is a member type that can use a normal service without paying an annual membership fee or a monthly membership fee for “S shopping”, which is a business entity. In the example shown in the first record of FIG. 5, the member type “paid member” indicates that the member type of the user U1 is “paid member”.
「属性情報」は、電子商店街を利用するユーザの属性情報を示す。図5の1レコード目に示す例では、属性情報「属性情報#1」は、ユーザU1の属性情報を示す。具体的には、属性情報「属性情報#1」は、ユーザU1の性別、年齢、生年月日、住所、職業、婚姻の有無、子どもの有無、等のデモグラフィック情報を示す。
“Attribute information” indicates attribute information of a user who uses the online shopping mall. In the example shown in the first record of FIG. 5, the attribute information “
「ポイント(pt)」は、電子商店街を利用するユーザが保有するポイント数を示す。図5の1レコード目に示す例では、ポイント(pt)「100」は、ユーザU1が保有しているポイント数が100ポイントであることを示す。 “Point (pt)” indicates the number of points held by the user using the online shopping mall. In the example shown in the first record of FIG. 5, the point (pt) “100” indicates that the number of points held by the user U1 is 100 points.
「有効期限」は、電子商店街を利用するユーザが保有するポイントの有効期限を示す。図5の1レコード目に示す例では、有効期限「2018/9/1 PM24:00」は、ユーザU1が保有しているポイントの有効期限が2018年9月1日のPM24:00までであることを示す。なお、ポイントの有効期限が過ぎると、ポイントは失効する。つまり、ポイントを利用できなくなる。 The “expiration date” indicates the expiration date of the points held by the user using the online shopping mall. In the example shown in the first record in FIG. 5, the expiration date “2018/9/1 PM 24:00” indicates that the expiration date of the points held by the user U1 is until 24:00 PM on September 1, 2018. Indicates that Note that the points expire after the expiration date of the points. In other words, points cannot be used.
「サービス利用履歴」は、電子商店街を利用するユーザのサービス利用履歴に関する各種の情報を記憶する。「サービス利用履歴」は、さらに、「購入履歴」、「買い物カート」、「好きな分野」といった小項目を有する。 The “service usage history” stores various types of information regarding the service usage history of the user who uses the online shopping mall. The “service use history” further has small items such as “purchase history”, “shopping cart”, and “favorite field”.
「購入履歴」は、電子商店街でユーザが買い物をした履歴に関するに関する各種の情報を示す。図5の1レコード目に示す例では、購入履歴「キャットフード」は、ユーザU1が最も直近に購入した商品が「キャットフード」であることを示す。なお、図5では簡単のため図示していないが、「購入履歴」として、ユーザが過去に電子商店街で購入した全商品の履歴や、各商品を購入した購入日時に関する情報や、購入金額に関する情報を記憶してもよい。 “Purchase history” indicates various types of information relating to the history of the user shopping at the online shopping mall. In the example shown in the first record of FIG. 5, the purchase history “cat food” indicates that the product purchased most recently by the user U1 is “cat food”. Although not shown in FIG. 5 for simplicity, the “purchase history” includes a history of all products purchased by the user in the online shopping mall, information on purchase date and time of purchase of each product, and a purchase price. Information may be stored.
「買い物カート」は、電子商店街でユーザが購入しようとして買い物カートに入れた商品に関する情報を示す。図5の1レコード目に示す例では、買い物カート「猫砂」は、ユーザU1が購入しようとして買い物カートに入れた商品を示す。なお、図5では簡単のため図示していないが、「サービス利用履歴」として、ユーザU1が「お気に入り」に入れた商品に関する情報を記憶してもよい。 “Shopping cart” indicates information on a product put into a shopping cart by a user to purchase in the online shopping mall. In the example shown in the first record of FIG. 5, the shopping cart "cat sand" indicates a product that the user U1 has put into the shopping cart to purchase. Although not shown in FIG. 5 for simplicity, information on a product put in “favorite” by the user U1 may be stored as “service usage history”.
「好きな分野」は、ユーザが好むと推定される分野に関する情報である。例えば、「好きな分野」は、ユーザが頻繁に商品を購入する商品カテゴリに関する情報である。図5の1レコード目に示す例では、好きな分野「猫」は、ユーザU1が好むと推定される分野が「猫」カテゴリであることを示す。 The “favorite field” is information on a field presumed to be preferred by the user. For example, “favorite field” is information on a product category in which a user frequently purchases a product. In the example shown in the first record of FIG. 5, the favorite field “cat” indicates that the field estimated to be preferred by the user U1 is the “cat” category.
(メール情報記憶部123)
メール情報記憶部123は、電子メールに関する各種の情報を記憶する。図6に、実施形態に係るメール情報記憶部の一例を示す。図6に示す例では、メール情報記憶部123は、「メールID」、「本文の内容」、「送信日時」、「送信先情報」、「差出人表示」、「件名表示」、「開封日時」、「コンバージョン日時」といった項目を有する。
(Email information storage unit 123)
The mail
「メールID」は、電子メールを識別するためのIDを示す。図6の1レコード目に示す例では、メールID「M1」で識別されるメール(メールM1)は、図1に示したペット特集に関する電子メールを示す。 “Mail ID” indicates an ID for identifying an electronic mail. In the example shown in the first record in FIG. 6, the mail (mail M1) identified by the mail ID “M1” indicates the electronic mail related to the pet special feature shown in FIG.
「本文の内容」は、電子メールの本文の内容を示す。「本文の内容」は、例えば、電子メールがテキストメールである場合は、本文に記載された文字情報である。「本文の内容」は、例えば、電子メールがHTML形式のメールである場合は、画像や動画の情報を含んでもよい。図6の1レコード目に示す例では、本文の内容「MC1」は、メールM1の本文の内容を示す。 “Contents of the body” indicates the contents of the body of the e-mail. The “contents of the text” is, for example, character information described in the text when the electronic mail is a text mail. The “contents of the text” may include information on an image or a moving image, for example, when the electronic mail is an HTML-formatted mail. In the example shown in the first record in FIG. 6, the content "MC1" of the text indicates the content of the text of the mail M1.
「送信日時」は、電子メールが送信された日時の情報を示す。「送信日時」は、電子メールを受信したユーザ端末にとっては、受信日時と同じ情報である。図6の1レコード目に示す例では、送信日時「2018年7月1日17:00」は、メールM1が送信された日時が2018年7月1日17:00であることを示す。 “Send date and time” indicates information on the date and time when the e-mail was sent. The “sending date and time” is the same information as the receiving date and time for the user terminal that has received the e-mail. In the example shown in the first record in FIG. 6, the transmission date and time “17:00 on July 1, 2018” indicates that the date and time when the mail M1 was transmitted is 17:00 on July 1, 2018.
「送信先情報」は、電子メールの送信先であるユーザに関する情報を示す。「送信先情報」は、さらに、「ユーザID」、「アドレス」、「閲覧環境」といった小項目を有する。「ユーザID」は、電子メールの送信先であるユーザを識別するためのIDを示す。図6の1レコード目に示す例では、ユーザID「U1」で識別されるユーザ(ユーザU1)は、図1に示した電子メールの宛先であるユーザを示す。「アドレス」は、電子メールの送信先であるユーザのメールアドレスを示す。図6の1レコード目に示す例では、アドレス「AD#1」は、ユーザU1のメールアドレスを示す。「閲覧環境」は、ユーザ端末に搭載されているメーラーの種類やユーザ端末の種類を示す。ユーザ端末の種類とは、スマートフォンの機種や、タブレット型端末や、ノート型PCや、携帯電話機や、PDA等のいずれであるかを示す。図6の1レコード目に示す例では、閲覧環境「EN#1」は、ユーザU1のユーザ端末10−1に搭載されているメーラーの種類やユーザ端末の種類がスマートフォンであることを示す。
“Destination information” indicates information about the user who is the destination of the e-mail. The “destination information” further has small items such as “user ID”, “address”, and “browsing environment”. “User ID” indicates an ID for identifying a user to which an electronic mail is transmitted. In the example shown in the first record of FIG. 6, the user (user U1) identified by the user ID “U1” indicates the user who is the destination of the e-mail shown in FIG. “Address” indicates the mail address of the user to whom the e-mail is sent. In the example shown in the first record of FIG. 6, the address “
「差出人表示」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報を示す。「差出人表示」は、さらに、「識別情報以外」と「識別情報」といった小項目を有する。「識別情報以外」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として表示される情報を示す。「識別情報」は、電子メールの差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報として表示される情報を示す。図6の1レコード目に示す例では、識別情報以外「[ペット特集]」は、メールM1の差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として表示される情報が「[ペット特集]」であることを示す。また、図6の1レコード目に示す例では、識別情報「Sショッピング」は、メールM1の差出人名として表示される表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報として表示される情報が「Sショッピング」であることを示す。 “Sender display” indicates display information displayed as the sender name of the e-mail. “Sender display” further has small items such as “other than identification information” and “identification information”. “Other than identification information” indicates information displayed as information other than the identification information for identifying the sender of the electronic mail among the display information displayed as the sender name of the electronic mail. “Identification information” indicates information displayed as identification information for identifying the sender of the e-mail among display information displayed as the sender name of the e-mail. In the example shown in the first record of FIG. 6, “[pet special feature]” other than the identification information is displayed as information other than the identification information for identifying the sender of the electronic mail among the display information displayed as the sender name of the mail M1. Indicates that the information to be displayed is “[Pet specials]”. In the example shown in the first record of FIG. 6, the identification information “S shopping” is the information displayed as the identification information for identifying the sender of the electronic mail among the display information displayed as the sender name of the mail M1. Indicates "S shopping".
「件名表示」は、電子メールの件名として表示される件名情報を示す。図6の1レコード目に示す例では、件名表示「犬用品 猫用品 鳥用品・・・」は、メールM1の件名として表示される件名情報が「犬用品 猫用品 鳥用品・・・」であることを示す。 "Subject display" indicates subject information displayed as the subject of the e-mail. In the example shown in the first record in FIG. 6, the subject information displayed as the subject of the mail M1 is “Dog supplies, cat supplies, bird supplies,. Indicates that
「開封日時」は、電子メールの送信先であるユーザによって電子メールが開封された日時の情報を示す。図6の1レコード目に示す例では、開封日時「2018年7月1日18:00」は、メールM1の送信先であるユーザU1によってメールM1が開封された日時が2018年7月1日18:00であることを示す。 “Open date and time” indicates information on the date and time when the e-mail was opened by the user who is the destination of the e-mail. In the example shown in the first record in FIG. 6, the opening date and time “18:00 on July 1, 2018” indicates that the date and time when the mail M1 was opened by the user U1 to which the mail M1 was sent is July 1, 2018. 18:00.
「コンバージョン日時」は、電子メールの送信先であるユーザが電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動を起こした日時の情報を示す。広告コンテンツの広告主とは、具体的には、事業者である「Sショッピング」が運営する電子商店街に出店している店舗を指す。図6に示す例では、電子メールの送信先であるユーザが電子メールに含まれる広告コンテンツに対応する商品を購入した日時の情報を示す。なお、コンバージョンは、商品購入以外の行動であっても、広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動であれば、何でもよい。例えば、コンバージョンは、広告コンテンツに対応する商品に関する問い合わせや資料請求、商品の購入の予約、店舗のWebサイトへのアクセスであってもよい。 The “conversion date and time” indicates information on the date and time when the user who is the destination of the e-mail has performed an action that is profitable for the advertiser of the advertising content included in the e-mail. Specifically, the advertiser of the advertising content refers to a store that has opened a store in an online shopping mall operated by “S shopping” as a business operator. In the example shown in FIG. 6, the information indicating the date and time when the user who is the transmission destination of the e-mail purchased the product corresponding to the advertising content included in the e-mail is shown. The conversion may be any action other than product purchase, as long as it is an action that is profitable for the advertiser of the advertising content. For example, the conversion may be an inquiry or a document request for a product corresponding to the advertising content, a reservation for purchase of the product, or an access to a Web site of a store.
(モデル情報記憶部124)
モデル情報記憶部124は、表示情報に基づいて、送信対象である電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するモデルに関する各種の情報を記憶する。図7に、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す。図7に示す例では、モデル情報記憶部124は、「モデルID」、「予測対象」、「モデルデータ」といった項目を有する。
(Model information storage unit 124)
The model
「モデルID」は、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを識別するためのIDを示す。「予測対象」は、モデルの予測対象である反応指標を示す。図7の1レコード目に示す予測対象「開封率」は、送信対象である電子メールが開封される確率を示す。図7の2レコード目に示す予測対象「クリック率」は、送信対象である電子メールに含まれるコンテンツが選択される確率を示す。図7の3レコード目に示す予測対象「コンバージョン率」は、送信対象である電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こる確率を示す。図7の4レコード目に示す予測対象「開封期間」は、送信対象である電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こる確率を示す。「モデルデータ」は、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルの具体的なモデルデータを示す。例えば、モデルデータとは、モデルの構造や接続係数を示す文字列や数値等を示す。図7の1レコード目に示す例では、モデルID「MD1」で識別されるモデル(モデルMD1)は、表示情報に基づいて、送信対象である電子メールの開封率を予測するモデルであることを示す。また、図7の1レコード目に示す例では、モデルデータ「MDT1」は、モデルMD1の具体的なモデルデータを示す。 “Model ID” indicates an ID for identifying a model that predicts a response index based on display information. The “prediction target” indicates a response index that is a prediction target of the model. The prediction target “opening rate” shown in the first record of FIG. 7 indicates a probability that the electronic mail to be transmitted is opened. The prediction target “click rate” shown in the second record in FIG. 7 indicates a probability that the content included in the electronic mail to be transmitted is selected. The prediction target “conversion rate” shown in the third record in FIG. 7 indicates a probability that an action that will be profitable for the advertiser of the advertising content included in the email to be transmitted occurs. The prediction target “opening period” shown in the fourth record in FIG. 7 indicates a probability that an action that will benefit the advertiser of the advertising content included in the electronic mail to be transmitted will occur. “Model data” indicates specific model data of a model that predicts a response index based on display information. For example, the model data indicates a character string or a numerical value indicating a model structure or a connection coefficient. In the example shown in the first record of FIG. 7, the model identified by the model ID “MD1” (model MD1) is a model that predicts the opening rate of the e-mail to be transmitted based on the display information. Show. In the example shown in the first record of FIG. 7, the model data “MDT1” indicates specific model data of the model MD1.
(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the
また、制御部130は、後述するモデルに従った情報処理により、入力層に入力された所定の表示情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第1要素として、第1要素と第1要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の表示情報が表示された電子メールがユーザによって開封されるか否か、および、ユーザによって電子メールが開封される行動に続いて商品等が購入されるか否かに関するスコアを出力層から出力するよう、コンピュータを機能させる。なお、モデルMD1等のモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。また、モデルMD1等のモデルは、プログラムであってもよい。 Further, the control unit 130 performs, based on information processing according to a model to be described later, for the predetermined display information input to the input layer, each element belonging to each layer other than the output layer as a first element, and By performing the calculation based on the weight of one element, whether or not the e-mail displaying the predetermined display information is opened by the user, and whether the product or the like follows the action of the e-mail being opened by the user. The computer is made to output a score regarding whether or not the purchase is made from the output layer. The model such as the model MD1 may be assumed to be used as a program module that is a part of the artificial intelligence software. Further, the model such as the model MD1 may be a program.
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部132と、送信部133と、算出部134と、学習部135とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As illustrated in FIG. 3, the control unit 130 includes an
(取得部131)
取得部131は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。取得部131は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得する。具体的には、取得部131は、メール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得する。例えば、取得部131は、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報として、企画日時や企画名や企画内容に関する情報を電子商取引サーバ50から取得する。続いて、取得部131は、企画情報を取得すると、取得した企画情報を企画情報記憶部121に格納する。なお、取得部131は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解し、分解した単語を企画情報記憶部121に格納してもよい。
(Acquisition unit 131)
The obtaining
(生成部132)
生成部132は、取得部131によって取得されたメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。生成部132は、取得部131によって取得されたメタ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部132は、取得部131によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部132は、企画情報記憶部121を参照して、企画情報として、企画名の項目に格納された企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」を取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。例えば、生成部132は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」を「ペット特集」と「(第1弾)」とに分解する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、企画情報として取得した企画名を示す語句である「ペット特集(第1弾)」から「(第1弾)」を除いた「ペット特集」の単語を抽出する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、抽出した単語である「ペット特集」が表示される表示情報を生成する。
(Generation unit 132)
The generating unit 132 is a display that displays, based on the mail information acquired by the acquiring
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Sショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である企画名「ペット特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である事業者名「Sショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。 Further, the generation unit 132 generates display information in which identification information for identifying the sender of the e-mail is displayed as the display information. For example, the generation unit 132 determines to display “S shopping”, which is character information indicating a business name, as identification information for identifying the sender of the e-mail. Subsequently, the generation unit 132 combines the project name “pet special feature”, which is information other than the identification information for identifying the sender of the e-mail, and the business name “S shopping”, which is the identification information for identifying the sender of the e-mail. Generate display information to be linked and displayed.
また、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。具体的には、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧や隅付き括弧や二重山括弧等の特殊記号や顔文字等の絵文字を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に企画名を示す文字情報である「ペット特集」を表示する表示情報である「[ペット特集]Sショッピング」を生成する。 The generation unit 132 generates display information to which additional information for enhancing a visual effect is added. More specifically, the generation unit 132 generates display information to which special symbols such as square brackets, corner brackets and double angle brackets, and pictograms such as emoticons are added as additional information for enhancing the visual effect. For example, the generation unit 132 is display information that adds a parenthesis as additional information for enhancing a visual effect, and displays “pet special feature” which is character information indicating a project name between the parenthesis. [Pet specials: S shopping] is generated.
また、生成部132は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部132は、取得部131によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部132は、件名情報として、企画内容の要約を表示することを決定する。続いて、生成部132は、企画情報記憶部121を参照して、企画内容の項目に格納された文字情報を抽出する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、抽出した語句の中から、tf−idf等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部132は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。なお、生成部132は、主要なキーワードをスペースで区切って表示する文字列に限らず、種々の態様によって表示される件名情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、主要なキーワードをスラッシュで区切って表示する文字列を件名情報として生成してもよい。
Further, the generating unit 132 generates subject information to be displayed as the subject of the e-mail based on the display information. Specifically, the generation unit 132 generates display information based on the plan information acquired by the
(送信部133)
送信部133は、ユーザ端末10に電子メールを送信する。具体的には、送信部133は、生成部132によって生成された表示情報が差出人名として表示される電子メールをユーザ端末10に送信する。例えば、送信部133は、Sショッピングに登録されているユーザのメールアドレスを電子商取引サーバ50から取得する。続いて、送信部133は、取得したメールアドレスを宛先に指定して電子メールを送信する。続いて、送信部133は、電子メールを送信すると、送信した電子メールに関するメール情報をメール情報記憶部123に格納する。
(Transmission unit 133)
The transmission unit 133 transmits an e-mail to the
また、送信部133は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報を取得する。具体的には、送信部133は、アクセス解析用のプログラムであるウェブビーコン(Web Beacon)をHTML形式の電子メールコンテンツに組み込んで送信する。例えば、送信部133は、電子メールコンテンツを形成するHTMLファイルにJava Script(登録商標)のタグを実装することにより、電子メールコンテンツにウェブビーコンを組み込む。ユーザ端末10は、ユーザの操作に従って、電子メールが開封されると、ウェブビーコンが組み込まれた電子メールコンテンツを画面に表示する。続いて、ユーザ端末10は、電子メールコンテンツがユーザ端末10の画面に表示されると、電子メールコンテンツに組み込まれたJava Script(登録商標)のコードが作動して、ユーザのアクセスデータをユーザ端末10から情報処理装置100に送信する。送信部133は、ユーザのアクセスデータを受信した日時に関する情報を電子メールに対するユーザのアクセス日時として取得する。
In addition, the transmission unit 133 acquires the user's access information to the transmitted e-mail. Specifically, the transmission unit 133 incorporates a web beacon (Web Beacon), which is a program for access analysis, into e-mail content in HTML format and transmits the content. For example, the transmitting unit 133 incorporates a web beacon into the e-mail content by mounting a JavaScript (registered trademark) tag in an HTML file forming the e-mail content. When the e-mail is opened according to the operation of the user, the
具体的には、送信部133は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、電子メールの開封日時に関する情報を取得する。例えば、送信部133は、最初にユーザのアクセスデータを受信した日時を開封日時として取得する。送信部133は、開封日時に関する情報を取得すると、取得した開封日時に関する情報をメール情報記憶部123に格納する。
Specifically, the transmission unit 133 acquires information on the opening date and time of the e-mail as user access information for the transmitted e-mail. For example, the transmission unit 133 acquires the date and time when the user's access data is first received as the opening date and time. Upon acquiring the information on the opening date and time, the transmitting unit 133 stores the acquired information on the opening date and time in the mail
また、送信部133は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、送信した電子メールに含まれるコンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。例えば、送信部133は、電子メールに含まれるコンテンツ毎にウェブビーコンを組み込むことにより、ユーザによって選択されたコンテンツとコンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。送信部133は、選択日時に関する情報を取得すると、取得した選択日時に関する情報をメール情報記憶部123に格納してもよい。
In addition, the transmission unit 133 acquires information regarding the selected date and time when the content included in the transmitted e-mail is selected, as the user's access information to the transmitted e-mail. For example, the transmission unit 133 acquires information on the content selected by the user and the date and time when the content was selected by incorporating a web beacon for each content included in the email. When acquiring the information on the selected date and time, the transmitting unit 133 may store the acquired information on the selected date and time in the mail
また、送信部133は、送信した電子メールに対するユーザのアクセス情報として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時に関する情報を取得する。具体的には、送信部133は、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時として、広告コンテンツに対応する商品が購入された購入日時に関する情報を取得する。例えば、送信部133は、メール情報記憶部123を参照して、送信した電子メールを開封したユーザを識別するユーザIDを取得する。また、送信部133は、電子メールに含まれる広告コンテンツ毎にウェブビーコンを組み込むことにより、ユーザによって選択された広告コンテンツと広告コンテンツが選択された選択日時に関する情報を取得する。なお、電子商取引サーバ50は、広告コンテンツに対応する商品の商品IDと広告コンテンツIDとを対応付けて記憶部に格納しているものとする。また、送信部133は、Sショッピングの購入履歴に関する情報を電子商取引サーバ50から取得する。そして、送信部133は、取得した購入履歴に関する情報に基づいて、取得したユーザIDに対応するユーザが選択した広告コンテンツに対応する商品を購入したか否かを判定する。送信部133は、取得したユーザIDに対応するユーザが選択した広告コンテンツに対応する商品を購入したと判定した場合、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こった日時に関する情報として、商品の購入日時を取得する。送信部133は、商品の購入日時を取得すると、取得した購入日時をメール情報記憶部123のコンバージョン日時の項目に格納する。
In addition, the transmission unit 133 acquires, as the user's access information to the transmitted e-mail, information on the date and time when an action that would benefit the advertiser of the advertising content included in the e-mail occurred. Specifically, the transmission unit 133 acquires information on the purchase date and time when the product corresponding to the advertisement content was purchased, as the date and time when an action that would be profitable for the advertiser of the advertisement content included in the email occurred. For example, the transmission unit 133 refers to the mail
(算出部134)
算出部134は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。具体的には、算出部134は、送信部133によって取得された電子メールに対するユーザのアクセス情報に基づいて、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。例えば、算出部134は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部134は、電子メールが開封されるか否かを示す指標値として、メールの開封率を算出する。例えば、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、メールM1の送信先のユーザの数を100と算出する。続いて、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、メールM1を開封したユーザの数を50と算出する。例えば、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、開封日時の項目に開封日時の情報が格納されているユーザの数を50と算出する。続いて、算出部134は、メールM1の送信先のユーザの数である100に対するメールM1を開封したユーザの数である50の割合である50%をメールM1の開封率として算出する。
(Calculation unit 134)
The
また、算出部134は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部134は、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値として、電子メールに含まれるコンテンツのクリック率を算出する。例えば、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、メールM1の送信先のユーザの数を100と算出する。続いて、算出部134は、メールM1に含まれるコンテンツを選択したユーザの数を30と算出する。例えば、算出部134は、メールM1に含まれるコンテンツであって、ウェブビーコンが組み込まれたコンテンツを選択したユーザの数を30と算出する。続いて、算出部134は、メールM1の送信先のユーザの数である100に対するコンテンツを選択したユーザの数である30の割合である30%をメールM1のクリック率として算出する。
Further, the
また、算出部134は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値を算出する。例えば、算出部134は、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値として、コンバージョン率を算出する。例えば、算出部134は、メールM1に含まれる広告コンテンツであって、ウェブビーコンが組み込まれた広告コンテンツを選択したユーザの数を30と算出する。続いて、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、メールM1に含まれる広告コンテンツに対応する商品を購入したユーザの数を3と算出する。例えば、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、コンバージョン日時の項目にコンバージョン日時の情報が格納されているユーザの数を3と算出する。続いて、算出部134は、メールM1のクリック数である30に対するコンバージョン数である3の割合である10%をメールM1のコンバージョン率として算出する。
In addition, the
また、算出部134は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報を算出する。例えば、算出部134は、メール情報記憶部123を参照して、電子メールの送信日と開封日との差分の日数を開封期間として算出する。図6の2レコード目に示す例では、ユーザU2に対してメールM1が送信された送信日時は「2018年7月1日17:00」である。また、ユーザU2によってメールM1が開封された開封日時は「2018年7月5日19:00」である。この場合、算出部134は、メールM1の送信日である「2018年7月1日」とメールM1の開封日である「2018年7月5日」との差分の日数が5日間であるので、開封期間を5日と算出する。
Further, the
(学習部135)
学習部135は、生成部132によって生成された表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。具体的には、学習部135は、生成部132によって生成された表示情報を入力データとして、算出部134によって算出された反応指標を出力するモデルを学習する。例えば、学習部135は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習する。
(Learning unit 135)
The
より具体的には、学習部135は、ユーザによって開封される確率が高く、かつ、ユーザが電子メールを開封する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率が高い表示情報ほど高いスコアが算出されるように学習されたモデルを生成する。例えば、学習部135は、ユーザによって電子メールが開封される確率である開封率が高い表示情報ほど高いスコアを算出するように学習されたモデルMD1を生成する。また、学習部135は、ユーザによって電子メールに含まれるコンテンツが選択される確率であるクリック率が高い表示情報ほど高いスコアを算出するように学習されたモデルMD2を生成する。また、学習部135は、ユーザが電子メールを開封する行動に続いて商品等を購入する行動を起こす確率であるコンバージョン率が高い表示情報ほど高いスコアを算出ように学習されたモデルMD3を生成する。また、学習部135は、ユーザによって電子メールが開封される期間である開封期間が短い表示情報ほど高いスコアを算出ように学習されたモデルMD4を生成する。
More specifically, the
また、学習部135は、生成した表示情報の全体をモデルの入力データとして用いてモデルを学習してもよいし、生成した表示情報の一部をモデルの入力データとして用いてモデルを学習してもよい。具体的には、学習部135は、生成した表示情報のうち、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分をモデルの入力データとして用いてもよい。例えば、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードをモデルの入力データとして用いてもよい。そして、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、反応指標を予測するモデルを学習してもよい。
The
なお、学習部135は、いかなる学習アルゴリズムを用いてモデルを生成してもよい。例えば、学習部135は、ニューラルネットワーク(neural network)、サポートベクターマシン(support vector machine)、クラスタリング、強化学習等の学習アルゴリズムを用いてモデルを生成する。一例として、学習部135がニューラルネットワークを用いてモデルを生成する場合、モデルは、一以上のニューロンを含む入力層と、一以上のニューロンを含む中間層と、一以上のニューロンを含む出力層とを有する。
Note that the
また、生成部132は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、学習部135は、ユーザの属性毎に反応指標を予測するモデルを学習する。そして、生成部132は、学習部135によってユーザ属性毎に学習されたモデルが予測した反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成する。例えば、学習部135は、ユーザの属性毎に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分の反応指標を予測するモデルを学習する。例えば、学習部135は、ユーザの属性毎に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。そして、生成部132は、学習したモデルによって予測される反応指標に基づいて、モデルに対応する属性に類似する属性を有する新規ユーザに送信するメールの表示情報を生成する。
In addition, the generation unit 132 generates display information based on a response index that is an index indicating a degree of a user's response to the electronic mail. Specifically, the
具体的には、生成部132は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部135は、ユーザの属性として、20代の女性であるユーザのメールの開封率を予測するモデルMD11を学習する。例えば、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、20代の女性であるユーザの開封率を予測するモデルMD11を学習する。生成部132は、20代の女性である新規ユーザに送信するメールM11について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードF11〜F15を抽出する。続いて、生成部132は、学習部135によって学習されたモデルMD11によって予測される開封率に基づいて、5つのキーワードF11〜F15の中から、予測される開封率が最も高いキーワードF11を選択する。続いて、生成部132は、20代の女性である新規ユーザに送信するメールM11の表示情報として、予測される開封率が最も高いキーワードF11が含まれる表示情報を生成する。
Specifically, the generating unit 132 generates display information based on an index value indicating whether or not the email is opened as a response index. For example, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。なお、電子メールに含まれるコンテンツは、例えば、商品に関する広告コンテンツである。あるいは、電子メールに含まれるコンテンツは、商品を扱う店舗のホームページであってもよい。例えば、学習部135は、ユーザの属性として、30代の男性であるユーザのメールのクリック率を予測するモデルMD21を学習する。例えば、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、30代の男性であるユーザのクリック率を予測するモデルMD21を学習する。生成部132は、30代の男性である新規ユーザに送信するメールM41について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードF41〜F45を抽出する。続いて、生成部132は、学習部135によって学習されたモデルMD21によって予測されるクリック率に基づいて、5つのキーワードF41〜F45の中から、予測されるクリック率が最も高いキーワードF41を選択する。続いて、生成部132は、30代の男性である新規ユーザに送信するメールM41の表示情報として、予測されるクリック率が最も高いキーワードF41が含まれる表示情報を生成する。
In addition, the generation unit 132 generates display information based on an index value indicating whether or not the content included in the email is selected as the response index. The content included in the e-mail is, for example, advertisement content related to a product. Alternatively, the content included in the e-mail may be a homepage of a store that handles products. For example, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部135は、ユーザの属性として、東京都在住の大学生であるユーザのメールのコンバージョン率を予測するモデルMD31を学習する。例えば、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、東京都在住の大学生であるユーザのコンバージョン率を予測するモデルMD31を学習する。生成部132は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールM51について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードF51〜F55を抽出する。続いて、生成部132は、学習部135によって学習されたモデルMD31によって予測されるコンバージョン率に基づいて、5つのキーワードF51〜F55の中から、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードF51を選択する。続いて、生成部132は、東京都在住の大学生である新規ユーザに送信するメールM51の表示情報として、予測されるコンバージョン率が最も高いキーワードF51が含まれる表示情報を生成する。
In addition, the generation unit 132 generates the display information as a response index based on an index value indicating whether an action that is profitable for the advertiser of the advertising content included in the email occurs. For example, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、学習部135は、ユーザの属性として、有料会員であるユーザのメールの開封期間を予測するモデルMD41を学習する。例えば、学習部135は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードに基づいて、有料会員であるユーザの開封期間を予測するモデルMD41を学習する。生成部132は、有料会員である新規ユーザに送信するメールM61について、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である部分に含まれるキーワードとして、キーワードF61〜F65を抽出する。続いて、生成部132は、学習部135によって学習されたモデルMD41によって予測される開封期間に基づいて、5つのキーワードF61〜F65の中から、予測される開封期間が最も短いキーワードF61を選択する。続いて、生成部132は、有料会員である新規ユーザに送信するメールM61の表示情報として、予測される開封期間が最も短いキーワードF61が含まれる表示情報を生成する。
In addition, the generation unit 132 generates display information based on opening period information regarding a period until the electronic mail is opened as a response index. For example, the
なお、生成部132は、複数の反応指標に基づいて、表示情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、メールM71について、異なる5つの表示情報であるF71〜F75を生成する。続いて、生成部132は、学習部135によって学習されたモデルMD1〜MD4によって予測される開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の4つの反応指標に基づいて、5つの表示情報であるF71〜F75の中から、予測される4つの反応指標の総合点を算出して、総合点が最も高い表示情報F71を選択してもよい。なお、生成部132は、開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の4つの反応指標のうち、指標に重みを付けて、反応指標の総合点を算出してもよい。例えば、生成部132は、開封率、クリック率、コンバージョン率、開封期間の4つの反応指標のうち、開封率の重みを3、クリック率の重みを4、コンバージョン率の重みを5、開封期間の重みを2として、反応指標の総合点を算出してもよい。
Note that the generating unit 132 may generate display information based on a plurality of response indices. For example, the generation unit 132 generates five different display information items F71 to F75 for the mail M71. Subsequently, the generation unit 132 generates five pieces of display information F71 based on four response indices of the opening rate, the click rate, the conversion rate, and the opening period predicted by the models MD1 to MD4 learned by the
また、生成部132は、件名と差出人名との関係性のログに基づいて、表示情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、件名と差出人名との関係性が相互に補完的であるか否かに基づいて、表示情報を生成する。例えば、送信部133は、件名と差出人名との相関性を調べるためのABテストをして、ログを収集する。例えば、生成部132は、同一の内容のメールM8について、主要なキーワードが差出人名だけに表示される表示情報と、主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示される表示情報とを生成する。続いて、送信部133は、主要なキーワードが差出人名だけに表示されるメールM81と主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示されるメールM82とを同時にランダムに送信する。続いて、算出部134は、送信部133によって取得されたメールM81とメールM82に対するユーザのアクセス情報に基づいて、メールM81とメールM82のそれぞれに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標を算出する。同様にして、送信部133は、複数のABテストを行って、件名と差出人名との関係性のログを収集する。また、算出部134は、複数のABテストの各々について、反応指標を算出する。その結果、主要なキーワードが件名だけに表示されるメールと、主要なキーワードが件名と差出人名の両方に表示されるメールとの間で、メールの開封率やコンバージョン率はほとんど変わらないことが分かったとする。この場合、生成部132は、主要なキーワードが差出人名だけに表示されるメールを生成してもよい。なお、学習部135は、算出部134によって算出された反応指標に基づいて、件名と差出人名との関係性を学習してもよい。
Further, the generation unit 132 may generate the display information based on the log of the relationship between the subject and the sender's name. For example, the generation unit 132 generates display information based on whether or not the relationship between the subject and the sender's name is mutually complementary. For example, the transmission unit 133 performs an AB test for checking the correlation between the subject and the sender's name, and collects logs. For example, the generation unit 132 generates display information in which the main keyword is displayed only in the sender name and display information in which the main keyword is displayed in both the subject and the sender name for the mail M8 having the same content. . Subsequently, the transmission unit 133 simultaneously and randomly transmits the mail M81 in which the main keyword is displayed only in the sender's name and the mail M82 in which the main keyword is displayed in both the subject and the sender's name. Subsequently, the calculating
〔4.情報処理のフロー〕
次に、図12を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図12は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。図12に示す例では、情報処理装置100は、送信対象である電子メールに関するメール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得したか否かを判定する(ステップS101)。情報処理装置100は、メール情報として、企画情報を取得していないと判定した場合(ステップS101;No)、処理を終了する。
[4. Information processing flow)
Next, a procedure of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart illustrating an information processing procedure according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 12, the
情報処理装置100は、メール情報として、企画情報を取得したと判定した場合(ステップS101;Yes)、メールの差出人名として表示される表示情報であって、差出人を識別する識別情報以外の情報として企画名が表示される表示情報を生成する(ステップS102)。
When the
続いて、情報処理装置100は、企画名が差出人名として表示される電子メールを送信する(ステップS103)。
Subsequently, the
〔5.算出処理のフロー〕
次に、図13を用いて、実施形態に係る算出処理の手順について説明する。図13は、実施形態に係る算出処理手順を示すフローチャートである。図13に示す例では、情報処理装置100は、送信したメールに対するユーザの反応を示す反応情報を取得したか否かを判定する(ステップS201)。情報処理装置100は、ユーザの反応情報を取得していないと判定した場合(ステップS201;No)、処理を終了する。
[5. Calculation process flow)
Next, the procedure of the calculation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart illustrating a calculation processing procedure according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 13, the
情報処理装置100は、ユーザの反応情報を取得したと判定した場合(ステップS201;Yes)、反応情報に基づいて、メールに対するユーザの反応の度合いを示す反応指標を算出する(ステップS202)。
When determining that the user's response information has been acquired (Step S201; Yes), the
〔6.学習処理のフロー〕
次に、図14を用いて、実施形態に係る学習処理の手順について説明する。図14は、実施形態に係る学習処理手順を示すフローチャートである。図14に示す例では、情報処理装置100は、電子メールの差出人名として表示される表示情報を取得する(ステップS301)。続いて、情報処理装置100は、表示情報に対応するメールの反応指標を取得する(ステップS302)。
[6. Learning process flow)
Next, the procedure of the learning process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart illustrating a learning processing procedure according to the embodiment. In the example illustrated in FIG. 14, the
続いて、情報処理装置100は、取得した表示情報と反応指標とのセットデータを学習データとして、表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する(ステップS303)。
Subsequently, the
〔7.変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム1は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム1の他の実施形態について説明する。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
[7. Modification)
The
〔7−1.ユーザ情報に基づく差出人表示〕
図8では、情報処理装置100が、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明する。図8は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図8では、Sショッピングが、「ペット特集(第1弾)」の通知に関する電子メールM1を開封したユーザに対して、「ペット特集(第2弾)」の通知に関する電子メールM2を送信する場合について説明する。
[7-1. Sender display based on user information)
FIG. 8 illustrates an example in which the
図8の上段に示す例では、ユーザ端末10−1は、図1に示した「ペット特集(第1弾)」に関するメールM1を情報処理装置100から受信する(ステップS1−1)。メールM1を受信したユーザU1は、メールM1を閲覧して、Sショッピングでキャットフードを購入する(ステップS2−1)。 In the example illustrated in the upper part of FIG. 8, the user terminal 10-1 receives the mail M1 related to “pet special feature (first)” illustrated in FIG. 1 from the information processing device 100 (step S1-1). The user U1 who has received the mail M1 browses the mail M1 and purchases cat food at S shopping (step S2-1).
図8の上段に示す例では、取得部131は、送信対象である電子メールM2に関するメール情報として、電子メールの宛先であるユーザU1に関するユーザ情報を取得する。具体的には、取得部131は、メール情報として、Sショッピングに登録されているユーザU1の会員情報やサービスの利用履歴に関する情報を電子商取引サーバ50から取得する。生成部132は、取得部131によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU1の購入履歴に含まれる商品名を示す名詞である「キャットフード」に基づいて、ユーザU1が猫を飼っていると推定する。続いて、取得部131は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画情報として企画名と企画内容とを取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、ユーザU1が猫を飼っていると推定したので、分解した単語の中から猫に関する単語を含む語句である「猫用品特集」を抽出する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、抽出した「猫用品特集」の語句から「用品」の単語を除いた「猫特集」の単語を抽出する。続いて、生成部132は、ユーザの視認性を考慮して、漢字である「猫」をひらがなである「ねこ」に変換する。このようにして、生成部132は、「ねこ特集」の単語を生成する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、生成した「ねこ特集」が表示される表示情報を生成する。
In the example illustrated in the upper part of FIG. 8, the
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Sショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である「ねこ特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である「Sショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。 Further, the generation unit 132 generates display information in which identification information for identifying the sender of the e-mail is displayed as the display information. For example, the generation unit 132 determines to display “S shopping”, which is character information indicating a business name, as identification information for identifying the sender of the e-mail. Subsequently, the generation unit 132 displays “cat special”, which is information other than the identification information for identifying the sender of the e-mail, and “S shopping”, which is the identification information for identifying the sender of the e-mail, in a linked manner. Generate display information.
また、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に文字情報である「ねこ特集」を表示する表示情報である「[ねこ特集]Sショッピング」を生成する。 The generation unit 132 generates display information to which additional information for enhancing a visual effect is added. For example, the generation unit 132 adds display brackets as additional information to enhance the visual effect, and displays information “[cat special]” that is character information between the parentheses. S shopping "is generated.
また、生成部132は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部132は、表示情報に「ねこ特集」を含むことから、「ねこ特集」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。続いて、生成部132は、ユーザU1が猫を飼っていると推定したので、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画内容から猫に関する文字情報である「キャットフード、猫砂・トイレ・・・」を抽出する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、抽出した語句の中から、tf−idf等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部132は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。例えば、生成部132は、主要なキーワードとして「キャットフード」や「猫砂・トイレ」といった単語を抽出する。続いて、生成部132は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「キャットフード 猫砂・トイレ・・・」を件名情報として生成する。送信部133は、生成部132によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部132によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールM2をユーザ端末10−1に送信する(ステップS3−1)。
Further, the generating unit 132 generates subject information to be displayed as the subject of the e-mail based on the display information. Specifically, since the display information includes the “cat special feature” in the display information, the generating unit 132 determines to generate the subject information based on the plan information other than the “cat special feature”. Subsequently, since the generation unit 132 has estimated that the user U1 has a cat, the generation unit 132 refers to the plan
一方、図8の下段に示す例では、ユーザ端末10−2は、図1に示した「ペット特集(第1弾)」に関するメールM1を情報処理装置100から受信する(ステップS1−2)。メールM1を受信したユーザU2は、メールM1を閲覧して、Sショッピングでドッグフードを購入する(ステップS2−2)。 On the other hand, in the example shown in the lower part of FIG. 8, the user terminal 10-2 receives the mail M1 related to “Pet special (first)” shown in FIG. 1 from the information processing device 100 (step S1-2). The user U2 that has received the mail M1 browses the mail M1 and purchases dog food at S shopping (step S2-2).
図8の下段に示す例では、取得部131は、送信対象である電子メールM2に関するメール情報として、電子メールの宛先であるユーザU2に関するユーザ情報を取得する。具体的には、取得部131は、メール情報として、Sショッピングに登録されているユーザU2の会員情報やサービスの利用履歴に関する情報を電子商取引サーバ50から取得する。生成部132は、取得部131によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU2の購入履歴に含まれる商品名「ドッグフード」に基づいて、ユーザU2が犬を飼っていると推定する。続いて、取得部131は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画情報として企画名と企画内容とを取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、ユーザU2が犬を飼っていると推定したので、分解した単語の中から犬に関する単語を含む語句である「犬用品特集」を抽出する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、抽出した「犬用品特集」の語句から「用品」の単語を除いた「犬特集」の単語を抽出する。続いて、生成部132は、ユーザの視認性を考慮して、漢字である「犬」をひらがなである「いぬ」に変換する。このようにして、生成部132は、「いぬ特集」の単語を生成する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、生成した「いぬ特集」が表示される表示情報を生成する。
In the example illustrated in the lower part of FIG. 8, the
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名を示す文字情報である「Sショッピング」を表示することを決定する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報である「いぬ特集」と、電子メールの差出人を識別する識別情報である「Sショッピング」とを連結して表示する表示情報を生成する。 Further, the generation unit 132 generates display information in which identification information for identifying the sender of the e-mail is displayed as the display information. For example, the generation unit 132 determines to display “S shopping”, which is character information indicating a business name, as identification information for identifying the sender of the e-mail. Subsequently, the generation unit 132 displays the “Inu Special”, which is information other than the identification information for identifying the sender of the e-mail, and “S shopping”, which is the identification information for identifying the sender of the e-mail. Generate display information.
また、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報を付加した表示情報を生成する。例えば、生成部132は、視覚的効果を高めるための付加情報として、亀甲括弧を付加して、亀甲括弧の間に文字情報である「いぬ特集」を表示する表示情報である「[いぬ特集]Sショッピング」を生成する。 The generation unit 132 generates display information to which additional information for enhancing a visual effect is added. For example, the generation unit 132 adds display brackets as additional information for enhancing the visual effect, and displays the character information “Inu Special” between the brackets “[Inu Special]”. S shopping "is generated.
また、生成部132は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部132は、表示情報に「いぬ特集」を含むことから、「いぬ特集」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。続いて、生成部132は、ユーザU2が犬を飼っていると推定したので、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画内容から犬に関する文字情報である「ドッグフード、犬小屋・ケージ・・・」を抽出する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、抽出した語句の中から、tf−idf等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出する。続いて、生成部132は、件名情報として、主要なキーワードをスペースで区切って表示した文字列を生成する。例えば、生成部132は、主要なキーワードとして「ドッグフード」や「犬小屋・ケージ」といった単語を抽出する。続いて、生成部132は、主要なキーワードとして抽出した単語に基づいて、主要なキーワードをスペースで区切って並べた文字列である「ドッグフード 犬小屋・ケージ・・・」を件名情報として生成する。送信部133は、生成部132によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部132によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールM2をユーザ端末10−2に送信する(ステップS3−2)。
Further, the generating unit 132 generates subject information to be displayed as the subject of the e-mail based on the display information. Specifically, since the display information includes the “inu special feature” in the display information, the generating unit 132 determines to generate the subject information based on the plan information other than the “inu special feature”. Subsequently, since the generation unit 132 has estimated that the user U2 has a dog, the generation unit 132 refers to the plan
なお、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、ユーザが購入予定の商品を登録する「買い物カート」やユーザが気に入っている商品を登録する「お気に入りリスト」に登録されている商品の商品名が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、ユーザが「買い物カート」に登録してから所定期間が経過している商品を対象にして、ユーザに対して「お買い忘れの商品はございませんか?」といった内容で買い物忘れを通知する電子メールを送信する場合がある。例えば、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU3が「買い物カート」に紳士用シャツといった商品を登録していることから、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として「買い物カート」に登録された商品名である「紳士用シャツ」が表示される表示情報を生成する。
The generation unit 132 registers, as information other than the identification information for identifying the sender of the e-mail, a “shopping cart” for registering a product to be purchased by the user and a “favorite list” for registering a product that the user likes. Display information for displaying the product name of the product being displayed may be generated. Specifically, for a product for which a predetermined period has elapsed since the user registered in the “shopping cart”, the user is notified of the shopping forgotten with a content such as “Is there a product you forgot to buy?” You may send an e-mail. For example, the generation unit 132 refers to the user
また、ユーザが「お気に入りリスト」に登録している商品が値引き対象となった場合に、ユーザに対して「お気に入りの商品がセール対象になりました。」といった内容で購入を勧める電子メールを送信する場合がある。例えば、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU3が「お気に入りリスト」に登録している商品である「ネクタイ」が値段の30%値引きされる対象となった場合に、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として「お気に入りリスト」に登録された商品名である「ネクタイ」と「30%OFF」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In addition, when a product registered in the “favorite list” is discounted, an e-mail is sent to the user recommending purchase with a message such as “My favorite product is now on sale”. May be. For example, the generation unit 132 refers to the user
〔7−2.ユーザの利益情報に基づく差出人表示〕
図9では、情報処理装置100が、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明する。図9は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図9では、Sショッピングが、ユーザU1に対して販売促進企画であるポイント10倍デーの通知に関する電子メールM3を送信する場合について説明する。
[7-2. Sender display based on user profit information)
In FIG. 9, an example in which the
図9に示す例では、取得部131は、送信対象である電子メールM3に関するメール情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報を取得する。具体的には、取得部131は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画情報として企画名と企画内容を取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得した企画情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、利益情報として、ユーザが利益を享受可能な期間を示す単語である「10日限定」とユーザが享受可能な利益の内容を示す単語である「ポイント10倍」とを抽出する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、形態素解析を用いて、抽出した「ポイント10倍」の単語を「ポイント」と「10倍」とに分解する。続いて、生成部132は、分解された「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、利益情報として抽出された文字情報である「10日限定」と略称として生成した「ポ」と分解された「10倍」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In the example illustrated in FIG. 9, the
また、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「S!」が表示される表示情報を生成する。図9に示す例では、生成部132は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、利益情報である「10日限定!ポ10倍」と事業者名の略称である「S!」とが連結して表示される表示情報である「[10日限定!ポ10倍]S!」を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information in which “S!”, Which is an abbreviation of a business name, is displayed as identification information for identifying the sender of the e-mail. In the example illustrated in FIG. 9, the generation unit 132 displays “10 days only! 10 times” as profit information and “S!” As an abbreviation of the business name as display information displayed as the sender name of the e-mail. And [[10 days limited! 10 times] S!], Which is display information displayed in conjunction with.
また、生成部132は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。具体的には、生成部132は、表示情報に利益情報として抽出された「10日限定」と「ポ10倍」とを含むことから、「10日限定」と「ポ10倍」以外の企画情報に基づいて件名情報を生成することを決定する。例えば、生成部132は、図4に示す企画情報記憶部121を参照して、企画情報から「有料会員はさらにポイント2倍」という文字情報を抽出する。続いて、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU1の会員種別が有料会員であるという会員情報を取得する。続いて、生成部132は、取得したユーザ情報と企画情報とに基づいて、ユーザU1は有料会員なので、ユーザU1がポイント2倍の対象者であると判定する。生成部132は、ユーザU1がポイント2倍の対象者であると判定したので、ユーザU1がポイント2倍の対象者であることを示す文字情報として「有料会員のあなたは」を生成する。続いて、生成部132は、取得した企画情報である「有料会員はさらにポイント2倍」と生成した「有料会員のあなたは」とに基づいて、件名情報として「有料会員のあなたはさらにポイント2倍!」という文字情報を生成する。送信部133は、生成部132によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部132によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールM3をユーザ端末10−1に送信する。
Further, the generating unit 132 generates subject information to be displayed as the subject of the e-mail based on the display information. Specifically, since the display information includes “10 days only” and “10 times” extracted as the profit information in the display information, the generation unit 132 selects a plan other than “10 days only” and “10 times”. It decides to generate subject information based on the information. For example, the generation unit 132 refers to the plan
なお、生成部132は、ユーザ情報に応じて異なる件名情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザU2の会員種別が無料会員であるという会員情報を取得する。生成部132は、ユーザU2は有料会員でないため、ユーザU2がポイント2倍の対象者であることを示す文字情報である「有料会員のあなたは」を生成しない。生成部132は、取得したユーザ情報と企画情報とに基づいて、企画情報から抽出した「有料会員はさらにポイント2倍」という文字情報と記号「!」とを連結した件名情報を生成する。送信部133は、生成部132によって生成された表示情報が差出人名として表示され、かつ、生成部132によって生成された件名情報が件名として表示される電子メールM3をユーザ端末10−2に送信する。
Note that the generation unit 132 may generate different subject information according to the user information. For example, the generation unit 132 acquires member information indicating that the member type of the user U2 is a free member with reference to the user
また、生成部132は、ユーザ情報に応じて異なる表示情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、ユーザの会員種別を取得する。続いて、生成部132は、ユーザの会員種別に基づいて、表示情報を生成する。例えば、生成部132は、ユーザU1が有料会員であると判定した場合、文字情報である「有料会員のあなたへ」や「有料会員限定」が表示される表示情報を生成する。
Further, the generation unit 132 may generate different display information according to the user information. For example, the generation unit 132 acquires the user's membership type with reference to the user
なお、上記では、情報処理装置100が、利益情報として、企画情報に基づいて、利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明したが、利益情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて利益情報が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部131は、電子メールM3の本文の内容に関する内容情報として、HTMLファイルに記載されている文字情報を取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、取得部131は、利益情報として、ユーザが利益を享受可能な期間を示す単語である「8/10限定」とユーザが享受可能な利益の内容を示す語句である「ポイント10倍」とを抽出する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、形態素解析を用いて、抽出した「ポイント10倍」の単語を「ポイント」と「10倍」とに分解する。続いて、生成部132は、分解された「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、利益情報として抽出された文字情報である「8/10限定」と略称として生成した「ポ」と分解された「10倍」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In the above description, an example has been described in which the
〔7−3.メールの本文の内容に基づく差出人表示〕
図10では、情報処理装置100が、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて、表示情報を生成する例について説明する。図10は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図10では、Sショッピングが、ユーザU1に対して商品の発送通知に関する電子メールM4を送信する場合について説明する。電子メールM4は、テキスト形式のメールである。
[7-3. Sender display based on the content of the email body)
FIG. 10 illustrates an example in which the
図10に示す例では、取得部131は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。具体的には、取得部131は、電子メールM4の本文の内容に関する内容情報として「Sショッピングよりお知らせいたします。ご注文いただいた商品を発送しました。商品コード:111111111、商品名:キャットフード、出荷数:1、発送日:2018年9月1日・・・」といったテキストを取得する。続いて、生成部132は、取得部131によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、生成部132は、形態素解析によって、抽出した文字情報に含まれる語句を単語に分解する。続いて、生成部132は、内容情報から商品名である「キャットフード」と動詞である「発送」とを抽出する。続いて、生成部132は、表示情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報が表示される表示情報を生成する。図10に示す例では、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、商品名として抽出された文字情報である「キャットフード」と動詞として抽出された文字情報である「発送」とが連結して表示される表示情報を生成する。なお、生成部132は、抽出した語句の中から、tf−idf等の重み値を利用して、各単語の重みに応じて、主要なキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて表示情報を生成してもよい。
In the example illustrated in FIG. 10, the acquiring
また、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「S!」が表示される表示情報を生成する。図10に示す例では、生成部132は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、抽出された商品名と動詞とが連結して表示される表示情報である「キャットフード発送」と事業者名の略称である「S!」とが連結して表示される表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information in which “S!”, Which is an abbreviation of a business name, is displayed as identification information for identifying the sender of the e-mail. In the example illustrated in FIG. 10, the generation unit 132 determines that the display information displayed as the sender name of the e-mail is “cat food dispatch”, which is display information in which the extracted product name and verb are displayed in connection with each other. It generates display information in which “S!”, Which is the abbreviation of the person's name, is displayed in combination.
〔7−4.ユーザの不利益情報に基づく差出人表示〕
図11では、情報処理装置100が、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明する。図11は、変形例に係る電子メールの一例を示す図である。図11では、Sショッピングが、ユーザU1に対してポイントの有効期限を知らせる通知に関する電子メールM5を送信する場合について説明する。
[7-4. Sender display based on user disadvantage information)
In FIG. 11, display information in which the
図11に示す例では、取得部131は、送信対象である電子メールM5に関するメール情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報を取得する。具体的には、取得部131は、不利益情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。続いて、生成部132は、取得部131によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。具体的には、取得部131は、電子メールM4の本文の内容に関する内容情報である「◆ポイント有効期限のお知らせ◆本日ユーザU1様のポイントが失効いたしますのでご連絡しました。・・・」といったテキストを取得する。続いて、生成部132は、形態素解析によって、取得したテキストに含まれる語句を単語に分解する。生成部132は、不利益情報として、ユーザが不利益を被る期間を示す名詞である「本日」と、ユーザが被る不利益の対象を示す名詞である「ポイント」とユーザが被る不利益の内容を示す動詞である「失効」とを抽出する。続いて、生成部132は、差出人名として表示可能な文字数である14文字程度に収まるように表示情報を生成する。例えば、生成部132は、抽出した「ポイント」の略称である「ポ」を生成する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、不利益情報として抽出された単語である「本日」と略称として生成した「ポ」と分解された「失効」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In the example illustrated in FIG. 11, the
また、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として、事業者名の略称である「S!」が表示される表示情報を生成する。図11に示す例では、生成部132は、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、不利益情報である「ポイント失効」と事業者名の略称である「S!」とが連結して表示される表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information in which “S!”, Which is an abbreviation of a business name, is displayed as identification information for identifying the sender of the e-mail. In the example illustrated in FIG. 11, the generating unit 132 connects the disadvantage information “point expiration” and the abbreviated name “S!” Of the business name as display information displayed as the sender name of the electronic mail. Generate display information to be displayed.
なお、上記では、情報処理装置100が、電子メールの本文の内容に関する内容情報である不利益情報に基づいて、不利益情報が表示される表示情報を生成する例について説明したが、ユーザ情報に基づいて不利益情報が表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部131は、図5に示すユーザ情報記憶部122を参照して、不利益情報として、毎日、本日がポイントの有効期限であるユーザのポイントに関する情報を取得する。例えば、本日が2018年9月1日であるとする。取得部131は、ユーザが不利益を被る有効期限が本日「2018年9月1日」であるユーザU1を抽出する。続いて、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、不利益情報として、ユーザが不利益を被る期限を示す単語である「本日」とユーザが被る不利益の内容を示す語句である「ポ失効」とが連結して表示される表示情報を生成する。
In the above description, an example has been described in which the
〔7−5.ユーザの端末情報に基づく差出人表示〕
図1では、情報処理装置100が、スマートフォンであるユーザ端末10に電子メールの差出人名として表示される表示情報を生成する例について説明したが、スマートフォン以外のユーザ端末10に差出人名として表示される表示情報を生成してもよい。具体的には、取得部131は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得する。続いて、生成部132は、取得部131によって取得された端末情報に基づいて、表示情報を生成する。
[7-5. Sender display based on user terminal information)
FIG. 1 illustrates an example in which the
より具体的には、取得部131は、端末情報として、ユーザの端末装置に搭載されているメーラーの種類に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、Sショッピングに対する問い合わせや注文といったユーザとのメールの送受信の履歴に基づいて、ユーザのメーラーの種類に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザから受信したメールのヘッダー情報に含まれる項目であって、差出人が使用したメールソフトが記載されている「X-Mailer」の項目からユーザが使用しているメーラーの種類を特定する。なお、取得部131は、他のサービスからユーザが使用しているメーラーの種類に関する情報を取得してもよい。また、取得部131は、端末情報として、ユーザの端末装置の種類に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザ端末の種類に関する情報として、スマートフォンの機種や、タブレット型端末や、ノート型PCや、携帯電話機や、PDA等のいずれであるかに関する情報を取得する。続いて、生成部132は、取得部131によって取得されたメーラーの種類と端末装置の種類とに基づいて、メーラーの種類とユーザ端末の種類とに応じて、差出人名として最適な文字数が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部132は、メーラーの種類とユーザ端末の種類とに応じて、差出人名が1行で表示される文字数で表示される表示情報を生成する。
More specifically, the
〔7−6.電子商店街に出店している店舗による差出人表示〕
図1では、情報処理装置100が、電子商店街に関するサービスを提供する事業者であるSショッピングによって配信される電子メールの表示情報を生成する例について説明したが、電子商店街に出店している店舗によって配信される電子メールの表示情報を生成してもよい。具体的には、Sショッピングは、ネットワークを介して、電子商店街に出店している店舗の管理者によって管理される端末である店舗端末に対して、店舗を運営するための運営ツールを提供する。Sショッピングは、運営ツールの一機能として、店舗に関する情報を配信するための電子メールの配信機能を提供する。取得部131は、運営ツールを介して、送信対象である電子メールに関するメール情報を店舗端末から取得する。例えば、取得部131は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を店舗端末から取得する。また、取得部131は、電子メールの差出人を識別する識別情報として店舗の名称を店舗端末から取得する。続いて、生成部132は、取得部131によって取得された内容情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。例えば、生成部132は、電子メールの差出人を識別する識別情報として店舗の名称が表示される表示情報を生成する。
[7-6. Sender display by stores opening in the online shopping mall)
FIG. 1 illustrates an example in which the
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と生成部132とを備える。取得部131は、送信対象である電子メールに関するメール情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得されたメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。
[8. effect〕
As described above, the
ここで、情報処理装置100は、送信対象である電子メールに関するメール情報に基づいて、電子メールの差出人名として表示される表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報が表示される表示情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者にとって優先度が高い情報である差出人名として表示可能とする。言い換えると、情報処理装置100は、差出人を識別する識別情報以外の情報を、受信者に対して訴求力の高い情報として表示可能とする。したがって、情報処理装置100は、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Here, the
また、取得部131は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得された内容情報に基づいて、表示情報を生成する。
Further, the obtaining
これにより、情報処理装置100は、電子メールの本文の内容に関する内容情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Thereby, the
また、取得部131は、メール情報として、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得されたメタ情報に基づいて、表示情報を生成する。
Further, the acquiring
これにより、情報処理装置100は、電子メールの本文の内容に関連するメタ情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Thereby, the
また、取得部131は、メール情報として、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得された企画情報に基づいて、表示情報を生成する。
Further, the
これにより、情報処理装置100は、電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Thereby, the
また、取得部131は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得されたユーザ情報に基づいて、表示情報を生成する。
Further, the obtaining
これにより、情報処理装置100は、電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Thereby, the
また、取得部131は、メール情報として、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得する。生成部132は、取得部131によって取得された端末情報に基づいて、表示情報を生成する。
In addition, the
これにより、情報処理装置100は、電子メールの宛先であるユーザの端末装置に搭載されたメーラーの種類や端末装置の種別(PCであるか、スマホであるか等)に基づいて、訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
As a result, the
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates, as display information, display information in which profit information relating to profits that can be enjoyed by the user who is the destination of the e-mail is displayed by using a service provided by the sender of the e-mail. .
一般的に、人は自己の損益(損失と利益)に関わる情報に訴求されやすい。そのため、情報処理装置100は、表示情報として、ユーザの利益に関わる利益情報を表示することにより、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
In general, people are more likely to be informed about information about their profits and losses (losses and profits). Therefore, the
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 displays, as the display information, the disadvantage information regarding the disadvantage that the user who is the destination of the e-mail may suffer by not using the service provided by the sender of the e-mail. Generate information.
一般的に、人は自己の損益(損失と利益)に関わる情報に訴求されやすい。そのため、情報処理装置100は、表示情報として、ユーザの損失に関わる不利益情報を表示することにより、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
In general, people are more likely to be informed about information about their profits and losses (losses and profits). Therefore, the
また、生成部132は、表示情報として、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する。 Further, the generation unit 132 generates display information in which identification information for identifying the sender of the e-mail is displayed as the display information.
これにより、情報処理装置100は、電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報に加えて、電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、生成部132は、表示情報に基づいて、電子メールの件名として表示される件名情報を生成する。 Further, the generating unit 132 generates subject information to be displayed as the subject of the e-mail based on the display information.
これにより、情報処理装置100は、電子メールの差出人名と電子メールの件名との関係に応じて、より訴求力の高い電子メールを提供可能とすることができる。
Thereby, the
また、生成部132は、電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information based on a response index that is an index indicating a degree of a user's response to the electronic mail.
これにより、情報処理装置100は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールに対するユーザの反応の度合いに基づいて、表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information as a response index based on an index value indicating whether or not the email is opened.
これにより、情報処理装置100は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールの開封率に基づいて、表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information based on an index value indicating whether or not the content included in the email is selected as the response index.
これにより、情報処理装置100は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、電子メールに含まれるコンテンツの選択率に基づいて、表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates the display information as a response index based on an index value indicating whether an action that is profitable for the advertiser of the advertising content included in the email occurs.
これにより、情報処理装置100は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、コンバージョン率に基づいて、表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、生成部132は、反応指標として、電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、表示情報を生成する。 In addition, the generation unit 132 generates display information based on opening period information regarding a period until the electronic mail is opened as a response index.
これにより、情報処理装置100は、電子メールに対する訴求力を測る指標として、メールが開封されるまでの開封期間に基づいて、表示情報を生成することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、学習部135をさらに備える。学習部135は、生成部132によって生成された表示情報に基づいて、反応指標を予測するモデルを学習する。
Further, the
これにより、情報処理装置100は、電子メールを送信する前に、生成した表示情報を学習したモデルに入力することにより、各表示情報に対応する反応指標を予測することができる。すなわち、情報処理装置100は、反応指標に基づいて、生成した表示情報を決定することができる。
Thereby, the
〔9.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図15に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図15は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を備える。
[9. Hardware configuration)
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムまたはデータを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, It is possible to implement the invention in other forms with improvements.
〔10.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[10. Others)
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being performed automatically can be manually performed, or described as being performed manually. All or a part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Each component of each device illustrated is a functional concept, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / arbitrarily divided into arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modified examples can be appropriately combined within a range that does not contradict processing contents.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、生成部は、生成手段や生成回路に読み替えることができる。 Further, the “section (section, module, unit)” described above can be read as “means”, “circuit”, or the like. For example, the generation unit can be replaced with a generation unit or a generation circuit.
1 情報処理システム
10 ユーザ端末
50 電子商取引サーバ
100 情報処理装置
121 企画情報記憶部
122 ユーザ情報記憶部
123 メール情報記憶部
124 モデル情報記憶部
131 取得部
132 生成部
133 送信部
134 算出部
135 学習部
Claims (18)
前記取得部によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An obtaining unit that obtains, as mail information regarding an electronic mail related to an electronic commerce service to be transmitted, usage information regarding a use history of the electronic commerce service of a user who is a destination of the electronic mail and attribute information regarding an attribute of the user ;
Based on the mail information obtained by the obtaining unit, the display information is displayed as the sender name of the electronic mail, and as information other than identification information for identifying the sender of the electronic mail, the destination of the electronic mail For each attribute of a user, display information in which information generated according to a certain user is displayed is generated, and a response index that is an index indicating a degree of response to the email is predicted based on the generated display information. The display information displayed in an e-mail transmitted to a new user having an attribute corresponding to the attribute of the user based on a response index predicted by a model corresponding to the attribute of the user among the models learned in An information processing apparatus, comprising: a generation unit configured to generate.
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関する内容情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された内容情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The acquisition unit,
As the mail information, obtain content information on the content of the body of the email,
The generation unit includes:
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the display information is generated based on the content information acquired by the acquisition unit.
前記メール情報として、前記電子メールの本文の内容に関連するメタ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたメタ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The acquisition unit,
As the mail information, obtain meta information related to the content of the body of the email,
The generation unit includes:
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the display information is generated based on meta information acquired by the acquisition unit.
前記メール情報として、前記電子メールの差出人によって企画された企画に関する企画情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された企画情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit,
As the mail information, obtain plan information on a plan planned by the sender of the e-mail,
The generation unit includes:
The information processing device according to claim 1, wherein the display information is generated based on the plan information acquired by the acquisition unit.
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに関するユーザ情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit,
As the mail information, obtain user information on a user who is a destination of the electronic mail,
The generation unit includes:
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the display information is generated based on the user information acquired by the acquisition unit.
前記メール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの端末装置に関する端末情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された端末情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit,
As the mail information, obtain terminal information on a terminal device of a user who is a destination of the electronic mail,
The generation unit includes:
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the display information is generated based on the terminal information acquired by the acquisition unit.
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用することにより、前記電子メールの宛先であるユーザが享受可能な利益に関する利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
By using a service provided by the sender of the e-mail as the display information, display information that displays profit information on profits that can be enjoyed by a user who is the destination of the e-mail is generated. The information processing apparatus according to claim 1.
前記表示情報として、前記電子メールの差出人によって提供されるサービスを利用しないことにより、前記電子メールの宛先であるユーザが被る可能性のある不利益に関する不利益情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
By not using a service provided by the sender of the electronic mail as the display information, generating display information in which disadvantage information regarding a disadvantage that may be incurred by a user who is a destination of the electronic mail is displayed. The information processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記表示情報として、前記電子メールの差出人を識別する識別情報が表示される表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing device according to any one of claims 1 to 8, wherein display information that displays identification information for identifying a sender of the e-mail is displayed as the display information.
前記表示情報に基づいて、前記電子メールの件名として表示される件名情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing apparatus according to claim 1, wherein subject information to be displayed as a subject of the electronic mail is generated based on the display information.
前記電子メールに対するユーザの反応の度合いを示す指標である反応指標に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein the display information is generated based on a response index that is an index indicating a degree of a user's response to the electronic mail.
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing apparatus according to claim 11, wherein the display information is generated based on an index value indicating whether or not the electronic mail is opened as the response index.
前記反応指標として、前記電子メールに含まれるコンテンツが選択されるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項11または12に記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing apparatus according to claim 11, wherein the display information is generated based on an index value indicating whether a content included in the email is selected as the response index.
前記反応指標として、前記電子メールに含まれる広告コンテンツの広告主にとって利益につながる行動が起こるか否かを示す指標値に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項11〜13のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The display information is generated as the response index based on an index value indicating whether or not an action that is profitable for an advertiser of the advertising content included in the email occurs. The information processing device according to any one of the above.
前記反応指標として、前記電子メールが開封されるまでの期間に関する開封期間情報に基づいて、前記表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項11〜14のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The generation unit includes:
The information processing apparatus according to any one of claims 11 to 14, wherein the display information is generated based on opening period information regarding a period until the electronic mail is opened as the response index. .
をさらに備えることを特徴とする請求項11〜15のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 11 to 15, further comprising: a learning unit configured to learn a model for predicting the response index based on the display information generated by the generation unit.
送信対象である電子商取引サービスに関する電子メールに関するメール情報として、前記電子メールの宛先であるユーザの前記電子商取引サービスの利用履歴に関する利用情報および前記ユーザの属性に関する属性情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by a computer,
Acquisition step of acquiring, as mail information relating to an e-mail relating to an e-commerce service to be transmitted, utilization information relating to a use history of the e-commerce service of a user who is a destination of the e-mail and attribute information relating to an attribute of the user ,
Based on the mail information obtained in the obtaining step, the display information displayed as the sender name of the electronic mail, as information other than identification information for identifying the sender of the electronic mail, the destination of the electronic mail For each attribute of a user, display information in which information generated according to a certain user is displayed is generated, and a response index that is an index indicating a degree of response to the email is predicted based on the generated display information. The display information displayed in an e-mail transmitted to a new user having an attribute corresponding to the attribute of the user based on a response index predicted by a model corresponding to the attribute of the user among the models learned in And a generating step of generating.
前記取得手順によって取得されたメール情報に基づいて、前記電子メールの差出人名として表示される表示情報であって、前記電子メールの差出人を識別する識別情報以外の情報として、前記電子メールの宛先であるユーザに応じて生成される情報が表示される表示情報を生成し、生成した前記表示情報に基づいて、前記電子メールに対する反応の度合いを示す指標である反応指標を予測するようユーザの属性毎に学習されたモデルのうち、前記ユーザの属性に対応するモデルによって予測された反応指標に基づいて、前記ユーザの属性に対応する属性を有する新規ユーザに送信する電子メールに表示される前記表示情報を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition step of acquiring, as mail information relating to an e-mail relating to an e-commerce service to be transmitted, utilization information relating to a use history of the e-commerce service of a user who is a destination of the e-mail and attribute information relating to an attribute of the user ;
Based on the mail information obtained by the obtaining procedure, based on the mail information, the display information is displayed as the sender name of the electronic mail, as information other than identification information for identifying the sender of the electronic mail, the destination of the electronic mail For each attribute of a user, display information in which information generated according to a certain user is displayed is generated, and a response index that is an index indicating a degree of response to the email is predicted based on the generated display information. The display information displayed in an e-mail transmitted to a new user having an attribute corresponding to the attribute of the user based on a response index predicted by a model corresponding to the attribute of the user among the models learned in An information processing program characterized by causing a computer to execute:
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