JP7054659B2 - Information processing equipment, information processing methods and information processing programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and an information processing program.
従来、旅館、ホテル、飲食店などの施設を利用しようとするユーザは、一般にインターネットや電話などを通じて施設を予約することができる。施設事業者は、予約を行ったユーザに対して規約として前受金や解約料を要求する場合もあるが、ユーザが前受金や解約料を支払わずにキャンセルすることも多く、施設事業者側に損害が発生することがある。 Conventionally, a user who intends to use a facility such as an inn, a hotel, or a restaurant can generally make a reservation for the facility via the Internet or a telephone. The facility operator may request an advance payment or cancellation fee from the user who made the reservation as a contract, but in many cases the user cancels without paying the advance payment or cancellation fee, causing damage to the facility operator. May occur.
そこで、特許文献1には、施設利用予約システムへユーザから施設の予約があったときは、ユーザから前受金をカードによって徴収し、予約がキャンセルされたときは前受金を施設事業者側に解約料として支払う技術が提案されている。かかる施設利用予約システムでは、ユーザから前受金を徴収することから、予約がキャンセルされた場合において損害の発生を防止することができる。
Therefore, in
しかしながら、キャンセル対策として、上記したように一律に前受金や解約料を要求すると、キャンセルを行わないようなユーザであっても上記施設利用予約システムを利用した予約を躊躇し予約を控えるといった事態が発生する可能性がある。このため、施設事業者にとって、ユーザに予約させることを促進しつつ、キャンセルに対する適切な対策をとることが望まれている。 However, as a cancellation measure, if the advance payment and cancellation fee are uniformly requested as described above, even a user who does not cancel may hesitate to make a reservation using the above facility use reservation system and refrain from making a reservation. there's a possibility that. For this reason, it is desired for facility operators to take appropriate measures against cancellation while encouraging users to make reservations.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、予約を促進させつつ、キャンセルに対する適切な対策を提案することができる情報処理装置、情報処理方法、およ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 thereof is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of proposing appropriate measures against cancellation while promoting reservation. do.
本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部と、提案部とを備える。前記取得部は、施設の予約を行ったユーザの行動に関する情報である行動情報を取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記行動情報に基づいて前記ユーザによる前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する。前記提案部は、前記推定部によって推定された前記リスクに基づいて、前記キャンセルに対する対策を前記施設の事業者へ提案する。 The information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit, an estimation unit, and a proposal unit. The acquisition unit acquires behavior information, which is information regarding the behavior of a user who has made a reservation for a facility. The estimation unit estimates the risk that the reservation will be canceled by the user based on the behavior information acquired by the acquisition unit. The proposal unit proposes measures against the cancellation to the operator of the facility based on the risk estimated by the estimation unit.
実施形態の一態様によれば、予約を促進させつつ、キャンセルに対する適切な対策を提案することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of proposing an appropriate countermeasure against cancellation while promoting reservation.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、およ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、および情報処理プログラムが限定されるものではない。 Hereinafter, the information processing apparatus, the information processing method, and the embodiment for implementing the information processing program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application.
図1を用いて、実施形態に係る情報処理について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の説明図である。図1では、予約サーバに対して予約を行ったユーザの行動情報に基づいて予約のキャンセルリスクを推定し、推定したキャンセルリスクに基づいてキャンセルに対する対策を施設の事業者へ提案する情報処理について説明する。 Information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram of information processing according to an embodiment. FIG. 1 describes information processing that estimates the cancellation risk of a reservation based on the behavior information of the user who made a reservation to the reservation server and proposes countermeasures against the cancellation to the facility operator based on the estimated cancellation risk. do.
まず、図1に示すように、ユーザが予約サーバに対し施設利用の予約を要求する予約要求を行うと(ステップS1)、予約サーバは、ユーザからの予約要求を受け付けて、予約要求に基づいて、予約要求にかかる予約を登録する(ステップS2)。また、予約サーバは、施設利用の予約に関する情報である予約情報を情報処理装置へ送信する(ステップS3)。 First, as shown in FIG. 1, when the user makes a reservation request for requesting a reservation for facility use from the reservation server (step S1), the reservation server receives the reservation request from the user and is based on the reservation request. , Register the reservation related to the reservation request (step S2). Further, the reservation server transmits the reservation information, which is the information regarding the reservation for using the facility, to the information processing apparatus (step S3).
情報処理装置は、予約サーバから予約情報を取得すると、予約を行ったユーザの行動に関する情報である行動情報を取得する(ステップS4)。行動情報とは、例えば、各種サイトでのユーザの行動履歴等を含む情報であるが、行動情報の詳細については後述する。なお、情報処理装置は、ユーザの端末装置から直接行動情報を取得してもよく、予約サーバを介して行動情報を取得してもよい。 When the information processing apparatus acquires the reservation information from the reservation server, the information processing apparatus acquires the behavior information which is the information about the behavior of the user who made the reservation (step S4). The behavior information is, for example, information including the behavior history of the user at various sites, and the details of the behavior information will be described later. The information processing device may acquire the action information directly from the user's terminal device, or may acquire the action information via the reservation server.
情報処理装置は、取得した予約情報および行動情報に基づいてユーザによる予約のキャンセルが発生するリスク(以下、キャンセルリスクと記載する)を推定するリスク推定処理を行う(ステップS5)。かかるリスク推定処理は、例えば、予約毎(ユーザ毎)に行われる。 The information processing apparatus performs a risk estimation process for estimating the risk of reservation cancellation by the user (hereinafter referred to as cancellation risk) based on the acquired reservation information and behavior information (step S5). Such risk estimation processing is performed for each reservation (for each user), for example.
例えば、情報処理装置は、キャンセルリスクを推定するためのリスク評価モデルを記憶している。情報処理装置は、かかるリスク評価モデルによってキャンセルリスクのスコア(以下、キャンセルスコアScと記載する)を演算することができる。かかるキャンセルスコアScがキャンセルリスクの推定値である。 For example, the information processing device stores a risk assessment model for estimating the cancellation risk. The information processing apparatus can calculate the cancellation risk score (hereinafter referred to as cancellation score Sc) by the risk assessment model. The cancellation score Sc is an estimated value of cancellation risk.
リスク評価モデルは、例えば、過去の予約情報およびユーザの行動情報を説明変数とし、過去のキャンセルの有無を教師データ(目的変数)として生成される。予約情報には、例えば、予約された施設の地域、予約された施設の利用期間、利用価格、利用される部屋の数や広さの情報が含まれており、これらの情報を説明変数としてリスク評価モデルを生成することができる。 In the risk assessment model, for example, past reservation information and user behavior information are used as explanatory variables, and the presence or absence of past cancellation is generated as teacher data (objective variable). Reservation information includes, for example, information on the area of the reserved facility, the period of use of the reserved facility, the usage price, the number and size of rooms used, and risk using these information as explanatory variables. An evaluation model can be generated.
また、行動情報には、例えば、ユーザの行動における信用度や、ユーザの決済に関する履歴、ユーザの検索履歴等の情報が含まれており、これらの情報を説明変数としてリスク評価モデルを生成することができる。 In addition, the behavior information includes, for example, information such as the creditworthiness of the user's behavior, the history of the user's payment, and the user's search history, and it is possible to generate a risk assessment model using these information as explanatory variables. can.
さらに、予約情報および行動情報に加え、予約したユーザの特徴に関する情報である特徴情報を説明変数としてリスク評価モデルを生成することができる。なお、予約情報には、ユーザの識別情報が含まれており、情報処理装置は、ユーザの識別情報に基づいて、ユーザの属性や行動履歴を含む行動情報を取得してもよい。なお、予約情報に含まれるユーザの情報に、ユーザの属性や行動履歴を含む行動情報が含まれていてもよい。 Further, in addition to the reservation information and the behavior information, the risk assessment model can be generated by using the feature information which is the information about the feature of the reserved user as an explanatory variable. The reservation information includes the user's identification information, and the information processing apparatus may acquire the action information including the user's attribute and the action history based on the user's identification information. The user information included in the reservation information may include action information including user attributes and action history.
情報処理装置は、ステップS5で推定したキャンセルリスクに基づいて、予約のキャンセルに対する対策を決定し(ステップS6)、予約サーバを介して施設を提供する事業者(以下、施設事業者と記載する)へ決定した対策を提案する(ステップS7)。 The information processing apparatus determines a countermeasure against the cancellation of the reservation based on the cancellation risk estimated in step S5 (step S6), and is a business operator who provides the facility via the reservation server (hereinafter referred to as a facility business operator). Propose the measures decided to (step S7).
かかる対策としては、例えば、キャンセルの発生を未然に防ぐための予防的な対策と、キャンセルが発生した場合の損害を抑えるための事後的な対策とがある。予防的な対策としては、例えば、クーポン発行や、施設のアップグレード等といった施設の優遇を行う対策である。また、事後的な対策としては、例えば、キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへ加入する対策である。具体的には、情報処理装置は、補償サービスについて、キャンセルが発生した場合に生じる損害の補填額および補填額に応じた補償料を決定する。なお、これら対策は、例えば、キャンセルリスクや、LTV(Life Time Value)を総合的に評価して決定するが、かかる対策の詳細な決定方法については後述する。 As such measures, for example, there are preventive measures for preventing the occurrence of cancellation and ex post facto measures for suppressing damage in the event of cancellation. As a preventive measure, for example, it is a measure to give preferential treatment to facilities such as issuing coupons and upgrading facilities. Further, as an ex post facto measure, for example, it is a measure to subscribe to a compensation service that compensates when a cancellation occurs. Specifically, the information processing apparatus determines the compensation amount for damages caused in the event of cancellation and the compensation fee according to the compensation amount for the compensation service. These measures are determined by comprehensively evaluating, for example, the cancellation risk and LTV (Life Time Value), and the detailed determination method of such measures will be described later.
情報処理装置は、例えば、発行すべきクーポンの内容や、予約した施設のアップグレードの内容等を含む対策の情報を施設事業者へ提案し、施設事業者は、かかる提案の情報に基づいて、最終的な対策内容を決定する。例えば、図1では、施設事業者は、ユーザに対してクーポン発行等の優遇を提供する(ステップS8-1)。これにより、クーポン発行やアップグレード等の優遇を受けたユーザが予約をキャンセルすることを踏みとどまらせることができる、すなわち、キャンセルの発生を抑えることができる。 The information processing device proposes to the facility operator information on measures including, for example, the contents of the coupon to be issued and the contents of the upgrade of the reserved facility, and the facility operator finally makes a final decision based on the information of the proposal. Determine the content of specific measures. For example, in FIG. 1, the facility operator provides preferential treatment such as coupon issuance to the user (step S8-1). As a result, the user who received preferential treatment such as coupon issuance or upgrade can stop canceling the reservation, that is, the occurrence of cancellation can be suppressed.
また、施設事業者は、情報処理装置によって決定された補填額および補償料による補償サービスへの加入申請を行う(ステップS8-2)。なお、施設事業者は、情報処理装置から提案された補填額および補償料を変更して加入申請を行ってもよい。 In addition, the facility operator applies for subscription to the compensation service based on the compensation amount and compensation fee determined by the information processing device (step S8-2). The facility operator may apply for membership by changing the compensation amount and compensation fee proposed by the information processing device.
情報処理装置は、補償サービスへの加入申請を受け付けると、ステップS1の予約要求に対する補償サービスへの施設事業者の加入処理を行う(ステップS9)。これにより、施設事業者は、補償料を支払った後、ユーザによって予約がキャンセルされた場合に、かかるキャンセルで発生した損害の補償を受けることができる。 When the information processing apparatus receives the application for subscription to the compensation service, the information processing apparatus performs the subscription processing of the facility operator to the compensation service in response to the reservation request in step S1 (step S9). As a result, the facility operator can receive compensation for damages caused by such cancellation when the reservation is canceled by the user after paying the compensation fee.
このように、実施形態に係る情報処理装置は、キャンセルリスクに基づいて、キャンセルに対する対策を提案することで、キャンセルの発生を抑える対策や、キャンセルが発生した場合の補償の対策等を行うことができる。 In this way, the information processing apparatus according to the embodiment can take measures for suppressing the occurrence of cancellation, measures for compensation when cancellation occurs, etc. by proposing measures for cancellation based on the cancellation risk. can.
すなわち、実施形態に係る情報処理装置は、キャンセルに対する対策を提案することで、従来のように施設事業者が前受金や解約料をユーザに要求する必要が無くなるため、ユーザが予約自体を控えることもない。従って、実施形態に係る情報処理装置によれば、予約を促進させつつ、キャンセルに対する適切な対策を施設事業者へ提案することができる。 That is, by proposing measures against cancellation, the information processing apparatus according to the embodiment eliminates the need for the facility operator to request the user for advance payment or cancellation fee as in the past, so that the user may refrain from making a reservation. not. Therefore, according to the information processing apparatus according to the embodiment, it is possible to propose an appropriate measure against cancellation to the facility operator while promoting the reservation.
図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報処理装置1と、複数の端末装置21~2n(nは2以上の整数)と、予約サーバ3と、複数の施設装置41~4m(mは2以上の整数)と、保険業者サーバ5とを備える。保険業者サーバ5は、保険業者の装置である。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing system according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the
これら情報処理装置1、複数の端末装置21~2n、予約サーバ3、複数の施設装置41~4m、および保険業者サーバ5は、ネットワーク6を介して有線または無線により互いに通信可能に接続される。ネットワーク6は、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)である。端末装置21~2nは、ユーザU1~Unによって操作される。
These
以下においては、端末装置21~2nの各々を区別せずに示す場合、端末装置2と記載する。また、施設装置41~4mの各々を区別せずに示す場合、施設装置4と記載し、ユーザU1~Unの各々を区別せずに示す場合、ユーザUと記載する。
In the following, when each of the
端末装置2は、ユーザUの端末装置であり、スマートフォン、タブレット型端末、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータなどのスマートデバイス(通信端末)である。端末装置2は、ブラウザ、施設予約アプリケーションなどの各種のアプリケーションが実行可能である。端末装置2は、ブラウザ、施設予約アプリケーションなどのアプリケーションから、予約サーバ3にネットワーク6を介してアクセスし、各施設事業者が提供する施設を予約することができる。
The
施設装置4は、施設事業者の装置であり、図2に示す例では、施設事業者毎に設けられる。施設事業者は、例えば、旅館、ホテル、ペンション、飲食店、マッサージ店、歯科医院、美容院などの施設を運営する事業者である。
The
図2に示すように、予約サーバ3は、通信部50と、記憶部51と、制御部52とを備える。通信部50は、ネットワーク6との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部52は、通信部50およびネットワーク6を介して、情報処理装置1、端末装置2、および施設装置4の各々との間で各種の情報を送受信することができる。
As shown in FIG. 2, the
記憶部51は、施設予約サービスに必要な各種の情報を記憶する。記憶部51は、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、HDD(Hard Disk Drive)、光ディスク等の記憶装置である。
The
制御部52は、施設装置4から施設情報を取得し、記憶部51に記憶する。施設装置4の施設情報には、予約可能な施設の情報が含まれる。予約可能な施設の情報は、例えば、施設が宿泊施設である場合、予約可能な部屋の数、各部屋の広さ、各部屋の利用可能人数、各部屋の利用価格などの情報が含まれる。
The
制御部52は、端末装置2からアクセスがあった場合、施設の予約をするための施設情報画面の情報を端末装置2へ提供する。端末装置2は、施設情報画面の情報を不図示の表示部に表示する。施設情報画面には、例えば、上述した予約可能な施設の情報が含まれる。ユーザUは、表示部に表示される施設情報画面を見ながら不図示の入力部への入力によって、施設の予約申請を予約サーバ3へ送信することができる。
When there is an access from the
制御部52は、予約申請があった場合、予約申請の対象となる施設の施設装置4へ予約申請の情報を送信する。施設装置4は、予約サーバ3から送信された予約申請の情報に基づいて、予約の可否を判定し、予約が可能であると判定した場合、予約が可能であることを示す情報を予約サーバ3へ送信する。制御部52は、施設装置4から予約が可能であることを示す情報を取得すると、予約を確定するか否かを問い合わせる情報を端末装置2へ送信する。これにより、端末装置2の表示部には、予約確定ボタンが表示される。
When the reservation application is made, the
端末装置2のユーザUが予約確定ボタンを操作すると、端末装置2から予約要求が予約サーバ3へ送信される。制御部52は、予約要求を受け付けると、施設装置4へ予約要求があったことを示す情報を送信する。施設装置4は、予約要求があったことを示す情報を予約サーバ3から取得すると、予約を確定する。
When the user U of the
また、制御部52は、予約要求を受け付けると、予約情報を情報処理装置1へ送信する。情報処理装置1へ送信される予約情報には、例えば、予約を行ったユーザUのユーザID(identifier)、予約ID、予約の受付日時、および予約内容の情報が含まれる。予約内容の情報には、例えば、利用期間、施設名、施設の地域、利用人数、利用価格、利用部屋数、および利用する部屋の広さなどの情報が含まれる。
Further, when the
また、制御部52は、情報処理装置1から補償情報を取得すると、取得した補償情報を施設装置4へ送信する。また、制御部52は、施設装置4から補償の申請があった場合に補償申請情報を情報処理装置1へ送信する。
Further, when the
また、制御部52は、端末装置2から予約のキャンセルがあった場合、キャンセル要求を施設装置4へ送信し、その後、予約がキャンセル済であることを示すキャンセル済情報を取得すると、情報処理装置1へキャンセル情報を送信する。
Further, when the
図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置1は、通信部10と、記憶部11と、制御部12(コントローラ)とを備える。以下、通信部10、記憶部11および制御部12を具体的に説明する。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing apparatus according to the embodiment. As shown in FIG. 3, the
通信部10は、ネットワーク6との間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部12は、通信部10およびネットワーク6を介して、端末装置2、予約サーバ3、および保険業者サーバ5の各々との間で各種の情報を送受信することができる。
The
記憶部11は、ユーザ情報DB20と、予約情報DB21と、補償情報DB22とを有する。記憶部11は、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、HDD、光ディスク等の記憶装置である。
The
ユーザ情報DB20は、ユーザUの情報であるユーザ情報を複数含むユーザ情報テーブルを有する。ユーザUは、情報処理装置1の運営および管理を行う事業者が提供するサービスのユーザである。かかる事業者が提供するサービスは、ユーザUに対してオンラインでサービスを提供するオンラインサービスであり、例えば、予約サーバ3の施設予約サイトで提供される施設予約サービス、電子商取引サイトで提供される電子商取引サービス、オークションサイトで提供されるオークションサービス、動画配信サイトで提供される動画配信サービス、ニュースサイトで提供されるニュース配信サービスなどが含まれる。
The
図4は、実施形態に係るユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図4に示すユーザ情報テーブル41は、「ユーザID」、「デモグラフィック属性」、「サイコグラフィック属性」、および「行動履歴」などの情報が互いに関連付けられた情報である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a user information table according to an embodiment. The user information table 41 shown in FIG. 4 is information in which information such as "user ID", "demographic attribute", "psychographic attribute", and "behavior history" are associated with each other.
「ユーザID」は、ユーザUの識別情報であり、図4に示す例では、ユーザU1、U2、U3のユーザIDとして「U1」、「U2」、「U3」が設定される。かかるユーザIDは、上述したオンラインサービスに対するユーザUのアカウントである。なお、ユーザIDは、ユーザUを識別する情報であればよく、ユーザUが使用する端末装置2の識別情報をユーザIDとしてもよい。例えば、ユーザIDは、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)クッキーで特定される識別情報であってもよい。
The "user ID" is the identification information of the user U , and in the example shown in FIG . 4 , "U1", "U2", and "U3" are set as the user IDs of the users U1, U2, and U3. Such a user ID is a user U's account for the above-mentioned online service. The user ID may be any information that identifies the user U, and the identification information of the
「デモグラフィック属性」は、ユーザUの人口統計学的な属性の情報である。かかる「デモグラフィック属性」は、例えば、ユーザUの「性別」、「年齢」などの情報である。「性別」には、ユーザUが女性である場合には「1」が設定され、ユーザUが男性である場合には「2」が設定される。また、「年齢」には、ユーザUの年齢が設定される。なお、「デモグラフィック属性」は、図4に示した属性の例に限られず、ユーザUの職業、家族構成、年収、住所、出身地、学歴など様々な属性を含んでいてもよい。 The "demographic attribute" is information on the demographic attribute of the user U. Such "demographic attribute" is, for example, information such as "gender" and "age" of the user U. The "gender" is set to "1" when the user U is female, and is set to "2" when the user U is male. Further, the age of the user U is set in the "age". The "demographic attribute" is not limited to the example of the attribute shown in FIG. 4, and may include various attributes such as the occupation, family structure, annual income, address, birthplace, and educational background of the user U.
「サイコグラフィック属性」は、ユーザUの心理学的な属性の情報であり、例えば、ユーザUの価値観、ライフスタイル、性格、嗜好などの情報である。図4に示す例では、属性要素毎に、ユーザUの嗜好が相対的に高い場合に「1」が設定され、それ以外の場合には「0」が設定される。また、「サイコグラフィック属性」は、図4に示した属性の例に限られず、経済、政治、野球、サッカー、その他スポーツ、スイーツ、パソコン、白物家電、家具など様々な属性を含んでいてもよい。なお、属性の情報は、0と1の2段階に限定されず、3段階以上の値であってもよい。 The "psychographic attribute" is information on the psychological attribute of the user U, for example, information on the user U's values, lifestyle, personality, preference, and the like. In the example shown in FIG. 4, "1" is set for each attribute element when the preference of the user U is relatively high, and "0" is set in other cases. In addition, the "psychographic attribute" is not limited to the example of the attribute shown in FIG. 4, and may include various attributes such as economy, politics, baseball, soccer, other sports, sweets, personal computers, white goods, and furniture. good. The attribute information is not limited to the two stages of 0 and 1, and may be a value of three or more stages.
「行動履歴」は、ユーザUの行動に関する行動情報であり、例えば、上述した各種サイトでのユーザUの行動履歴の情報である。「行動履歴」は、例えば、施設予約サイトでの施設の予約の履歴、電子商取引サイトやオークションサイトでの商品またはサービスの購入履歴、動画配信サイトでの動画の視聴履歴、ニュースサイトで閲覧したニュースの履歴などである。また、「行動履歴」には、各サイトで提供される広告に対するアクション(例えば、クリック)などの情報が含まれる。 The "behavior history" is behavior information related to the behavior of the user U, and is, for example, information on the behavior history of the user U at the various sites described above. "Behavior history" is, for example, the history of facility reservations on facility reservation sites, the history of purchasing products or services on e-commerce sites and auction sites, the history of watching videos on video distribution sites, and the news viewed on news sites. History etc. In addition, the "behavior history" includes information such as actions (for example, clicks) for advertisements provided on each site.
予約情報DB21は、施設事業者の施設の予約に関する情報である予約情報を複数含む予約情報テーブルを有する。図5は、実施形態に係る予約情報テーブルの一例を示す図である。図5に示す予約情報テーブル42は、「予約ID」、「ユーザID」、「受付日時」、「予約内容」、および「キャンセル情報」などの情報が互いに関連付けられた情報である。
The
「予約ID」は、予約毎に割り当てられる固有の識別情報である。「ユーザID」は、ユーザU毎に割り当てられる固有の識別情報である。「受付日時」は、予約サーバ3によってユーザUから予約を受け付けた日時を示す情報である。
The "reservation ID" is unique identification information assigned to each reservation. The "user ID" is unique identification information assigned to each user U. The "reception date and time" is information indicating the date and time when the reservation is received from the user U by the
「予約内容」は、予約サーバ3によってユーザUから受け付けられた予約の内容を示す情報である。「予約内容」には、利用期間、施設名、利用人数、施設の地域、利用価格、利用部屋数、利用する部屋の広さなどの情報が含まれる。
The "reservation content" is information indicating the content of the reservation received from the user U by the
利用期間は、ユーザUが施設を利用する期間である。施設名は、ユーザUが予約した施設の名称である。利用人数は、施設を利用する人数である。施設の地域は、ユーザUが予約した施設が位置する地域である。 The usage period is the period during which the user U uses the facility. The facility name is the name of the facility reserved by the user U. The number of users is the number of people who use the facility. The area of the facility is the area where the facility reserved by the user U is located.
利用価格は、予約内容に従って施設を利用した場合にユーザUが施設事業者に支払う額である。例えば、予約された施設が宿泊施設である場合、予約の内容に飲食やマッサージなどが含まれる場合には、利用価格には、宿泊料に加え、食事やマッサージなどの料金が含まれる。また、予約された施設が飲食店の場合、利用価格は、施設内での飲食に必要な価格である。 The usage price is the amount paid by the user U to the facility operator when the facility is used according to the reservation contents. For example, when the reserved facility is an accommodation facility and the reservation contents include eating and drinking and massage, the usage price includes the charges such as meal and massage in addition to the accommodation fee. If the reserved facility is a restaurant, the usage price is the price required for eating and drinking in the facility.
利用部屋数は、ユーザUが予約した部屋の数である。利用する部屋の広さは、ユーザUが予約した部屋の広さである。なお、予約された施設が飲食店の場合、利用部屋数に代えて、利用場所の種別(テーブル席、カウンター席、座敷など)の情報や、利用場所の広さなどが含まれる。 The number of rooms used is the number of rooms reserved by the user U. The size of the room to be used is the size of the room reserved by the user U. If the reserved facility is a restaurant, information on the type of place of use (table seats, counter seats, tatami mats, etc.) and the size of the place of use are included instead of the number of rooms used.
「キャンセル情報」は、予約のキャンセルに関する情報であり、予約のキャンセルの有無を示す情報、および予約のキャンセルが受け付けられた日時であるキャンセル日時の情報を含む。 The "cancellation information" is information regarding the cancellation of the reservation, and includes information indicating whether or not the reservation has been canceled and information on the cancellation date and time, which is the date and time when the cancellation of the reservation was accepted.
補償情報DB22は、予約に対する補償サービスに関する情報である補償関連情報を複数含む補償関連情報テーブルを有する。図6は、実施形態に係る補償関連情報テーブルの一例を示す図である。図6に示す補償関連情報テーブル43は、「予約ID」、「補償サービスの加入の有無」、「キャンセルスコア」、「補償料」、および「補填額」などの情報が互いに関連付けられた情報である。
The
「予約ID」は、予約毎に割り当てられる固有の識別情報である。「キャンセルスコア」は、制御部12によって演算されるキャンセルスコアScの情報である。図6に示す例では、キャンセルスコアScを便宜上「Sc1」、「Sc2」、「Sc3」などと表しているが、キャンセルスコアScは数値化されたスコアである。
The "reservation ID" is unique identification information assigned to each reservation. The "cancellation score" is information on the cancellation score Sc calculated by the
「LTV」は、施設における顧客としてのユーザUの価値、いわゆる顧客生涯価値(Life Time Value)に関する情報であり、制御部12によって演算される。図6に示す例では、「LTV」を便宜上「ltv1」、「ltv2」、「ltv3」などと表しているが、「LTV」は、施設にとっての利益率や、利益となる金額等の数値である。
The “LTV” is information regarding the value of the user U as a customer in the facility, that is, the so-called Life Time Value, and is calculated by the
「補償サービスの加入の有無」は、予約に対して施設事業者が補償サービスに加入しているか否かを示す情報である。図6に示す例では、予約ID「C1」の予約および予約ID「C3」の予約に対して各々施設事業者が補償サービスに加入しており、予約ID「C2」の予約に対して施設事業者が補償サービスに加入していないことを示している。「補償料」は、補償サービスの補償料の情報である。また、「補填額」は、補償サービスの補填額の情報である。 "Presence / absence of subscription to compensation service" is information indicating whether or not the facility operator has subscribed to the compensation service for the reservation. In the example shown in FIG. 6, the facility operator subscribes to the compensation service for the reservation of the reservation ID “C1” and the reservation of the reservation ID “C3”, respectively, and the facility business for the reservation of the reservation ID “C2”. Indicates that the person does not subscribe to the compensation service. "Compensation fee" is information on the compensation fee of the compensation service. The "compensation amount" is information on the compensation amount of the compensation service.
制御部12は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。
The
図3に示すように、制御部12は、取得部30と、生成部31と、推定部32と、提案部33と、受付部34と、提案部33と、補償処理部35とを備える。かかる取得部30、生成部31、推定部32、提案部33、受付部34、提案部33、および補償処理部35の機能は、例えば、制御部12のCPUが制御部12のRAM、ROM、または記憶部11に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。
As shown in FIG. 3, the
なお、取得部30、生成部31、推定部32、提案部33、受付部34および補償処理部35は、それぞれ一部または全部がASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成されてもよい。
A part or all of the
制御部12は、第1補償モードおよび第2補償モードのうち設定された補償モードで動作することができる。制御部12は、第1補償モードでは、情報処理装置1の運営者側によって補償を行う処理を行い、第2補償モードでは、保険業者の保険による補償を仲介する処理を行う。補償モードは、情報処理装置1の管理者によって設定されてもよく、また、施設事業者が予約サーバ3を介して情報処理装置1に施設事業者毎に設定してもよい。
The
取得部30は、予約サーバ3から予約情報、行動情報、補償申請情報、保険申請情報、およびキャンセル情報などを取得する。また、取得部30は、保険業者サーバ5から保険情報および保険金支払情報などを取得する。
The
取得部30は、予約サーバ3から予約情報を取得すると、取得した予約情報を予約情報テーブル42に追加する。予約情報には、予約ID、ユーザID、受付日時、および予約内容の情報が含まれており、これらの情報が予約情報テーブル42に追加される。
When the
また、取得部30は、予約サーバ3からキャンセル情報を取得すると、取得したキャンセル情報を予約情報テーブル42に追加する。キャンセル情報には、予約ID、およびキャンセル日時の情報が含まれており、これらの情報に基づいて、予約のキャンセルが有りを示す情報、およびキャンセル日時の情報が予約情報テーブル42に追加される。
Further, when the
また、取得部30は、不図示のサーバからユーザUの行動情報を含むユーザ情報を取得することができる。取得部30は、ユーザ情報を取得すると、取得したユーザ情報をユーザ情報テーブル41へ追加する。なお、取得部30は、端末装置2からユーザ情報を取得することもでき、この場合も、取得したユーザ情報をユーザ情報テーブル41へ追加することができる。
Further, the
生成部31は、記憶部11に記憶されたユーザ情報および予約情報を用いた機械学習を実行し、予約に対するキャンセルのリスクを評価する学習モデルであるリスク評価モデルを生成する。生成部31は、生成したリスク評価モデルの情報を記憶部11に記憶する。
The
例えば、生成部31は、予約に対するキャンセルの有無を目的変数(正解データ)とし、予約情報およびユーザ情報に基づく各特徴情報を説明変数(素性)とする回帰モデルを学習モデルとして求めることができる。予約情報から抽出される特徴情報には、例えば、施設の利用期間、施設名、施設の地域、利用人数、利用価格、利用部屋数、利用する部屋の広さなどがある。
For example, the
また、ユーザ情報から抽出される特徴情報には、例えば、予約者であるユーザUの各属性、予約者であるユーザUの行動情報などがある。ユーザUの属性は、上述したデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性である。ユーザUの行動情報は、サイトでの検索履歴や、サイトへのアクセス履歴、サイトでのサービスや商品の購入履歴などを含む行動履歴である。また、行動履歴には、例えば、予約を行った施設、かかる施設の周辺に所在する周辺施設および予約を行った施設と種別が類似する他の施設の少なくとも一つの施設に対する行動履歴を含む。なお、施設の種別とは、例えば施設の業態毎(例えば、取扱商品毎や、施設の延床面積毎、ターゲットとなる顧客層毎、産業毎、地域毎等)に分類された区分である。 Further, the feature information extracted from the user information includes, for example, each attribute of the user U who is the reservation person, the behavior information of the user U who is the reservation person, and the like. The attributes of the user U are the demographic attributes and the psychographic attributes described above. The behavior information of the user U is a behavior history including a search history on the site, an access history to the site, a purchase history of services and products on the site, and the like. In addition, the behavior history includes, for example, the behavior history of at least one facility of the facility for which the reservation was made, the peripheral facilities located around the facility, and other facilities of the same type as the facility for which the reservation was made. The type of facility is classified into, for example, by the type of business of the facility (for example, by the products handled, by the total floor area of the facility, by the target customer base, by industry, by region, etc.).
また、行動情報は、ユーザUの行動における信用度を含んでもよい。信用度とは、サイト上のおけるユーザUの行動の信用の度合いを示す指標である。信用度は、例えば、オークションサイトにおける出品者としての評価および落札者としての評価等のサイト上のおける行動の評価や、ショッピングサイトにおける決済状況等を元に算出される。 In addition, the behavior information may include the credit rating in the behavior of the user U. The credit rating is an index showing the credit rating of the user U's behavior on the site. The credit rating is calculated based on, for example, an evaluation of behavior on the site such as an evaluation as a seller and an evaluation as a successful bidder on an auction site, and a payment status on a shopping site.
また、生成部31は、記憶部11に記憶した予約情報に基づいて、ユーザUの予約履歴やユーザUの他の施設の予約状況を説明変数とすることもできる。例えば、ユーザUによる過去の施設予約のキャンセル率、ユーザUが同じ期間に複数の施設を重複予約しているか否かの情報などである。
Further, the
生成部31は、例えば、予約に対するキャンセルの有無を目的変数(正解データ)とし、予約情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報を説明変数(素性)とする回帰モデルをリスク評価モデルとして求める。例えば、生成部31は、下記式(1)に示すような回帰モデルをリスク評価モデルとして求める。
y=ω1・x1+ω2・x2+・・・+ωn・xn ・・・(1)
For example, the
y = ω 1・ x 1 + ω 2・ x 2 + ・ ・ ・ + ω n・ x n・ ・ ・ (1)
上記式(1)において、「x」は、予約情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報に対応する説明変数である。「y」は、予約に対するキャンセルの有無であり、予約に対するキャンセルがある場合には、「y」=「1」になり、予約に対するキャンセルがない場合には、「y」=「-1」または「0」になる。 In the above equation (1), "x" is an explanatory variable corresponding to each feature information extracted from the reservation information and the user information. "Y" indicates whether or not there is a cancellation for the reservation. If there is a cancellation for the reservation, "y" = "1", and if there is no cancellation for the reservation, "y" = "-1" or It becomes "0".
また、上記式(1)において、「ω」は、「x」の係数であり、所定の重み値を示す。具体的には、「ω1」は、「x1」の重み値であり、「ω2」は、「x2」の重み値であり、「ωn」は、「xn」の重み値である。このように、上記式(1)は、予約情報およびユーザ情報から抽出された特徴情報に対応する説明変数「x」と、所定の重み値「ω」とを含む変数(例えば、「ω1・x1」)を組合せることにより作成される。 Further, in the above equation (1), "ω" is a coefficient of "x" and indicates a predetermined weight value. Specifically, "ω 1 " is a weight value of "x 1 ", "ω 2 " is a weight value of "x 2 ", and "ω n " is a weight value of "x n ". Is. As described above, the above equation (1) is a variable including an explanatory variable “x” corresponding to the feature information extracted from the reservation information and the user information and a predetermined weight value “ω” (for example, “ω 1 . It is created by combining x1 " ).
なお、生成部31は、説明変数として扱う情報は、上述した例に限定されない。例えば、生成部31は、施設の利用日の予測される天候、および施設の利用日の曜日といった情報も説明変数として扱うことができる。例えば、施設の利用日で予測される天候が悪い(例えば、暴風、台風、寒波など)とキャンセルの可能性が高くなるため、施設の利用日で予測される天候を説明変数とすることで、キャンセルリスクの推定精度を高めることができる。
The information handled by the
また、生成部31は、受付日時と利用日時との差を説明変数とすることもできる。これは、受付日時と利用日時との差でキャンセルの確率が変わることがあるためである。例えば、受付日時が利用日時の直前である場合、受付日時が利用日時から離れている場合に比べて、予約がキャンセルされる可能性は低い。そのため、受付日時と利用日時との差を説明変数とすることで、キャンセルリスクの推定精度を高めることができる。
Further, the
また、生成部31は、周辺の施設の予約状況(例えば、予約率)、利用日時におけるイベント(音楽イベント、スポーツイベント、コミックマーケットなど)の種類毎の開催の有無などをそれぞれ説明変数とすることもできる。
In addition, the
なお、生成部31は、全ての施設に共通のリスク評価モデルを生成することもでき、n(nは自然数)以上の施設毎や施設の種別(例えば、ホテル、旅館、ペンションなどの宿泊施設の種別、中華、和食、イタリアンなどの飲食店の種別)毎にリスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、季節毎にリスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、ユーザ情報を用いずにリスク評価モデルを生成することもできる。
The
また、生成部31は、SVM(Support Vector Machine)やその他の機械学習法を用いて、リスク評価モデルを生成することもできる。また、生成部31は、深層学習(ディープラーニング)の技術を用いてリスク評価モデルを生成することもできる。例えば、生成部31は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いてリスク評価モデルを生成することができる。
Further, the
推定部32は、取得部30によって取得された予約情報およびユーザ情報に基づいて、キャンセルリスクを推定する。例えば、推定部32は、取得部30によって取得された予約情報に含まれるユーザIDに関連付けられたユーザUの属性情報や行動履歴等の行動情報を含むユーザ情報を記憶部11から抽出する。
The
そして、推定部32は、抽出したユーザ情報と取得部30によって取得された予約情報から抽出される複数の特徴情報を説明変数とする上記式(1)のリスク評価モデルを用いて、キャンセルスコアScを演算することができる。具体的には、推定部32は、下記式(2)の演算によって、キャンセルスコアScを演算することができる。推定部32は、演算した結果を補償関連情報テーブル43に追加する。
Sc=ω1・x1+ω2・x2+・・・+ωn・xn ・・・(2)
Then, the
Sc = ω 1・ x 1 + ω 2・ x 2 + ・ ・ ・ + ω n・ x n・ ・ ・ (2)
推定部32は、上記したキャンセルスコアScを、予約の受付時、または、施設の状況変化時のいずれかのタイミングで算出する。状況変化時とは、例えば、利用日時における施設周辺の予測される天候の変化や、利用日時における施設周辺でのイベントの開催の有無の変化や、イベント内容の変更等の外部要因の変化である。また、状況変化時として、例えば、予約した施設周辺にある他施設のユーザの予約状況の変化や、予約した人数の変化等、ユーザの行動による変化等を含んでもよい。
The
言い換えれば、状況変化時とは、上記したリスク評価モデルの説明変数の情報が変化する時であり、キャンセルリスクScが上昇したり、低下したりする時である。このように、推定部32は、状況変化があった毎にキャンセルリスクScを推定することで、後述の提案部33がより適切な対策を提案することができる。
In other words, the time when the situation changes is the time when the information of the explanatory variables of the risk assessment model described above changes, and the time when the cancellation risk Sc increases or decreases. In this way, the
また、推定部32は、取得部30によって取得された行動情報に基づいて施設における顧客としてのユーザUの価値を推定する。上記したように、ユーザUの価値の一例である顧客生涯価値とは、施設の顧客であるユーザが生涯にどの程度の利益を施設にもたらすかを示す指標である。顧客生涯価値は、例えば、施設の利用一回あたり(あるいは予約一回あたり)の利益と、生涯の期間もしくは顧客ライフサイクル内に想定される利用回数(予約回数)とを積算して得ることができる。なお、ユーザUの価値は、顧客生涯価値に限定されるものではなく、顧客獲得コスト(CAC:Customer Acquisition Cost)や、ROI(Return on Investment)等の指標をユーザUの価値としてもよい。
Further, the
また、推定部32は、上記により算出した生涯価値に、ユーザUの行動情報を含むユーザ情報を加味した生涯価値を算出してもよい。例えば、推定部32は、上記により算出した生涯価値に対して、行動情報に応じた係数を乗算して最終的な生涯価値を算出する。このように、ユーザUの行動情報を加味することで、算出される生涯価値の精度を高めることができる。
Further, the
提案部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクに基づいて、予約のキャンセルに対する対策を施設事業者へ提案する。例えば、提案部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクおよびユーザUの生涯価値に基づいて提案する対策を決定する。ここで、図7を用いて、提案部33による対策の具体的な決定方法について説明する。
The
図7は、提案部33による対策の決定処理を示す図である。図7では、横軸にキャンセルリスク、縦軸にLTV(生涯価値)とした2軸のグラフを示す。図7に示すように、提案部33は、LTVおよびキャンセルリスクScそれぞれを2段階(閾値以上か閾値未満か)に分け、それぞれの組み合わせからなる4種類の対策の中から一を選択する。
FIG. 7 is a diagram showing a process of determining countermeasures by the
例えば、提案部33は、LTVが高い、かつ、キャンセルリスクSCが高い場合、保険の加入およびクーポン発行を対策として提案する。なお、加入すべき保険の内容については後述する。クーポン発行とは、施設の優遇に関する優遇情報の一例であり、例えば、施設に付随する施設(ホテルのレストランなど)の利用割引クーポン等を利用日よりも前にユーザUへ提供することを指す。LTVおよびキャンセルリスクScがともに高いユーザUは、一見ではなく、施設を利用すれば常連となる可能性が高いユーザであるが、一方で、キャンセルをしやすいユーザでもある。つまり、提案部33は、このようなユーザUについては、利用日よりも前に予め優遇情報を提供することで、キャンセルさせにくくさせることができる。
For example, when the LTV is high and the cancellation risk SC is high, the
また、例えば、提案部33は、LTVが高い、かつ、キャンセルリスクScが低い場合、保険の加入およびアップグレードを対策として提案する。アップグレードとは、施設の優遇に関する優遇情報の一例であり、例えば、予約した施設を利用する際に施設の予約内容(部屋のグレード等)の質を上げることである。LTVが高く、キャンセルリスクScが低いユーザUは、一見ではなく、施設を利用すれば常連となる可能性が高いユーザであり、かつ、キャンセルをあまりしないユーザでもある。つまり、提案部33は、このようなユーザUについては、利用日の当日に施設を利用した際に優遇情報を提供することによって、ユーザUが施設を気に入って常連客になる可能性を高めることができる。なお、LTVが高い、かつ、キャンセルリスクScが低いユーザUについては、保険の加入の提案はせず、優遇情報のみの提案を行ってもよい。
Further, for example, when the LTV is high and the cancellation risk Sc is low, the
また、例えば、提案部33は、LTVが低い、かつ、キャンセルリスクScが高い場合と、LTVが低い、かつ、キャンセルリスクScが低い場合とについては、保険の加入のみを対策として提案する。このようなユーザUは、仮に、優遇情報を提供したとしても常連客となる可能性が低い、つまり、優遇情報の提供が効果的でないため、保険加入によりキャンセル発生時の損失のみに備える。これにより、施設事業者は、効果的でない優遇情報の提供を行わずに済むため、施設の利益が低下することを防止できる。なお、LTVが低い、かつ、キャンセルリスクScが低いユーザUについては、保険の加入の提案はせず、すなわち、対策の提案を行なわないようにしてもよい。
Further, for example, the
なお、図7では、LTVおよびキャンセルリスクScの2軸により提案する対策を決定したが、3軸以上であってもよい。また、図7では、各軸について、高・低の2段階に分けたが、高・中・低の3段階以上に分けてもよい。 In FIG. 7, the measures to be proposed are determined based on the two axes of LTV and cancellation risk Sc, but the measures may be three or more axes. Further, in FIG. 7, each axis is divided into two stages of high and low, but it may be divided into three or more stages of high, medium and low.
また、提案部33は、施設事業者に対して対策を提案したが、施設事業者に加えて、ユーザUに対して直接情報を提供してもよい。例えば、提案部33は、提案した対策を施設事業者が実行することを条件として、情報処理装置1から直接ユーザUに対してキャンセルの発生を抑えるための情報を提供してもよい。例えば、提案部33は、情報処理装置1が管理する他のサービスの優遇情報等をユーザUに対して直接提供する。これにより、キャンセルの発生を抑えることができるため、施設の利益を向上させることができる。
Further, although the
また、提案部33による上記した保険内容の決定については、補償モードに応じた処理が行われる。
Further, the determination of the insurance content described above by the
例えば、提案部33は、補償モードが第1補償モードに設定されている場合に、推定部32によって推定されたキャンセルスコアScに基づいて、予約のキャンセルに対する補填額および補償料を決定する。
For example, the
提案部33は、キャンセルスコアScと、補填額および補償料との関係を示す演算式またはテーブルを有しており、かかる演算式またはテーブルを用いて補償サービスにおける補填額および補償料を求めることができる。
The
なお、提案部33は、キャンセルスコアScと予約された施設の利用価格とに基づいて、補償サービスにおける補填額および補償料を求めることもできる。例えば、提案部33は、キャンセルスコアScと補償料との関係を示す演算式またはテーブルを有しており、かかる演算式またはテーブルを用いてキャンセルスコアScに対応する補償料を求める。そして、提案部33は、キャンセルスコアに対応する補償料に、予約された施設の利用価格を乗算することで、補償サービスにおける補償料を演算することができる。この場合、施設の利用価格が補填額となる。
The
また、施設事業者から補填額の指定がある場合、提案部33は、「予約された施設の利用価格」に代えて「指定された補填額」を用いることができる。この場合、提案部33は、キャンセルスコアScに対応する補償料に、指定された補填額を乗算することで、補償サービスにおける補償料を演算することができる。なお、補償サービスにおける補償料の演算は、上述した例に限定されず、キャンセルスコアScに基づいて算出される補償料であればよい。また、提案部33は、補償サービスにおける補償料のみを決定することもできる。
Further, when the facility operator specifies the compensation amount, the
また、提案部33は、利用日時が受付日時に近いほど補償料が高くなるように補償料を決定することができる。これは、利用日時が受付日時に近いほど予約がキャンセルされたことによる損害の発生確率が高くなるからである。この場合、提案部33は、上述のように演算した補償料を基本補償料として求め、基本補償料に利用日時が受付日時に近いほど大きくなる係数を乗算することで、補償サービスにおける補償料を求めることができる。
Further, the
また、提案部33は、一括補償サービスに加入している施設の予約のキャンセルに対する補償の補償料を低くすることができる。一括補償サービスとは、予約毎に補償サービスへの加入申請をすることなく、施設の予約のキャンセルに対する補償を行うサービスであり、施設事業者によって予約サーバ3を介して情報処理装置1へ事前に加入申請が行われる。
In addition, the
提案部33は、一括補償サービスに加入している施設の予約に対し、上述のように演算した補償料を基本補償料として求め、基本補償料に割引係数(1より小さい値)を乗算することで、補償サービスにおける補償料を求めることができる。
The
提案部33は、補償モードが第1補償モードに設定されている場合に、提案部33によって決定された補填額および補償料の情報である補償情報を予約サーバ3へ送信する。これにより、予約サーバ3から端末装置2へ補償情報が送信される。
When the compensation mode is set to the first compensation mode, the
また、提案部33は、補償モードが第2補償モードに設定されている場合、受付部34によって取得された保険申請情報を保険業者サーバ5へ送信することで、保険申請情報を保険業者に提供する。保険申請情報は、補償申請情報の一例である。
Further, when the compensation mode is set to the second compensation mode, the
また、提案部33は、補償モードが第2補償モードに設定されている場合、保険業者サーバ5から取得部30で取得された保険情報を予約サーバ3へ送信する。これにより、予約サーバ3から端末装置2へ補償情報が送信される。保険情報は、補償情報の一例であり、保険情報には、推定部32によって演算されたキャンセルスコアScに基づいて保険業者によって決定された保険額および保険料の情報が含まれる。保険額は、補償額の一例であり、保険料は、補償料の一例である。
Further, when the compensation mode is set to the second compensation mode, the
また、提案部33は、補償モードが第2補償モードに設定されている場合、推定部32によって演算されたキャンセルリスクの情報を含むリスク情報を保険業者サーバ5へ送信する。キャンセルリスクの情報は、例えば、キャンセルスコアScの情報である。なお、キャンセルリスクの情報には、予約情報に含まれる利用価格の情報を含んでいてもよい。
Further, when the compensation mode is set to the second compensation mode, the
上述したように、提案部33は、キャンセルに対する対策として、施設の優遇に関する優遇情報をユーザUに提供すること、および、キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへの加入のうち、少なくとも一方を施設事業者へ提案する。これにより、キャンセルの発生を抑えつつ、キャンセルの発生に対して補償を行うことができる。
As described above, as a measure against cancellation, the
受付部34は、予約毎に補償サービスへの加入申請を受け付ける。具体的には、受付部34は、予約サーバ3から送信される補償申請情報を取得し、補償関連情報テーブル43において、予約サーバ3から取得した補償申請情報に含まれる予約IDに関連付けられる「補償サービスの加入の有無」を「有」に設定する。これにより、補償サービスへの加入申請が受け付けられる。なお、補償モードが第2補償モードに設定されている場合、補償申請情報は、保険申請情報である。
The
補償処理部35は、取得部30によってキャンセル情報を取得した場合、キャンセルに対する補償を実行するための処理を行う。
When the cancellation information is acquired by the
例えば、補償処理部35は、補償モードが第1補償モードに設定されている場合、取得部30によって取得されたキャンセル情報に基づいて、補填額に対応する補償金を支払うか否かの判定を行う。補償処理部35は、予約に対するキャンセルが補償規約の条件を満たす場合に、補償金を支払うと判定し、予約に対するキャンセルが補償規約の条件を満たさない場合に、補償金を支払わないと判定する。
For example, when the compensation mode is set to the first compensation mode, the
補償処理部35は、例えば、補償料の支払いが予め設定された期間に行われていない場合や、予約に対するキャンセルによって損害が発生したことを証明することができない場合に、補償規約の条件を満たさないと判定する。なお、予約に対するキャンセルによって発生する損害は、例えば、予約に対するキャンセルが発生した場合に空き状態になった客室や席などが、キャンセルされた利用日時に利用されない場合に発生する。
The
補償処理部35は、補填額に対応する補償金を支払うと判定した場合、キャンセル情報に含まれる予約IDに基づいて、補償情報DB22に記憶された補填額の情報を取得する。補償処理部35は、取得した補填額の情報に基づいて、補填額の補償金を金融機関のサーバを介して施設事業者へ送金することができる。
When the
また、補償処理部35は、補償モードが第2補償モードに設定されている場合、取得部30によって取得されたキャンセル情報を保険業者サーバ5へ送信する。これにより、保険業者サーバ5によってキャンセルに対する補償処理が実行される。
Further, when the compensation mode is set to the second compensation mode, the
次に、図8を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
Next, the procedure of the process executed by the
図8に示すように、まず、取得部30は、予約サーバから予約情報を取得したか否かを判定する(ステップS101)。取得部30は、予約情報を取得した場合(ステップS101,Yes)、ユーザUの行動に関する情報である行動情報を取得する(ステップS102)。
As shown in FIG. 8, first, the
つづいて、推定部32は、取得部30が取得した行動情報に基づいてユーザUによる予約のキャンセルが発生するリスクを推定する(ステップS103)。つづいて、推定部32は、ユーザUの行動情報に基づいて施設に対するユーザUの生涯価値をさらに推定する(ステップ104)。
Subsequently, the
つづいて、提案部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクScおよび生涯価値に基づいてキャンセルに対する対策を提案し(ステップS105)、処理を終了する。
Subsequently, the
上述した情報処理システム100では、施設の予約が行われた後に、キャンセルリスクを演算し、演算したキャンセルリスクに基づく補償料(保険料を含む)や補填額(保険額を含む)を決定するが、かかる例に限定されない。
In the above-mentioned
例えば、情報処理装置1は、施設の予約が申請された場合に、キャンセルリスクを演算することができる。例えば、情報処理装置1の制御部12は、予約処理が完了する前の予約に関する情報を予約情報として予約サーバ3から取得することができる。この場合、情報処理装置1の制御部12は、予約処理が完了する前の予約に関する情報を予約情報としてキャンセルリスクを推定することができる。
For example, the
そして、情報処理装置1は、予約処理が完了する前の予約に基づき演算されたキャンセルリスクに基づいて対策を提案する。予約サーバは、情報処理装置1から提案された対策を施設事業者へ送信する。これにより、施設事業者は、提案された対策に基づいて、対策を実行するか否かに加え、予約を受け付けるかどうかも判断することができる。
Then, the
また、上述した情報処理システム100では、キャンセルリスクを補償サービスに用いるが、キャンセルリスクを補償サービス以外に用いることもできる。例えば、情報処理装置1の制御部12は、予約処理が完了する前の予約に関する情報を予約情報としてキャンセルリスクを推定する。情報処理装置1の制御部12は、推定したキャンセルリスクの情報を予約サーバ3へ送信する。なお、情報処理装置1の制御部12は、キャンセルリスクが所定値以上の場合に、キャンセルリスクの情報を予約サーバ3へ送信することもできる。
Further, in the above-mentioned
予約サーバ3の制御部52は、キャンセルリスクの情報を取得した場合、施設装置4へキャンセルリスクの情報を送信することができる。これにより、施設事業者は、キャンセルリスクの情報に基づいて、予約を受け付けるかどうかを判断することができる。なお、予約サーバ3の制御部52は、キャンセルリスクが所定値以上の場合、予約を受け付けないこともできる。
When the
また、予約サーバ3の制御部52または施設装置4は、キャンセルリスクの情報に基づいて、利用価格を変更することもできる。例えば、予約サーバ3の制御部52または施設装置4は、キャンセルリスクが低いほど利用価格を下げることができる。また、予約サーバ3の制御部52または施設装置4は、キャンセルリスクが高いほど利用価格を上げることができる。
Further, the
上述した実施形態における情報処理装置1は、それぞれ例えば図9に示すような構成のコンピュータ200がプログラムを実行することによって実現される。
The
図9は、実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ200は、CPU201、RAM202、ROM203、HDD204、通信インターフェイス(I/F)205、入出力インターフェイス(I/F)206、およびメディアインターフェイス(I/F)207を備える。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a computer that executes a program according to an embodiment. The
CPU201は、ROM203またはHDD204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。ROM203は、コンピュータ200の起動時にCPU201によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD204は、CPU201によって実行され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205は、通信部10に対応し、ネットワーク6を介して他の機器からデータを受信してCPU201へ送り、CPU201が生成したデータを、ネットワーク6を介して他の機器へ送信する。
The
CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU201は、生成したデータを、入出力インターフェイス206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207は、記録媒体208に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM202を介してCPU201に提供する。CPU201は、当該プログラムを、メディアインターフェイス207を介して記録媒体208からRAM202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208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
コンピュータ200のCPU201は、RAM202上にロードされたプログラムを実行することにより、上述した取得部30、生成部31、推定部32、提案部33、受付部34および補償処理部35の機能を実現することができる。また、かかる取得部30、生成部31、推定部32、提案部33、受付部34および補償処理部35は、それぞれ一部または全部がハードウェアのみで構成されてもよい。
The
コンピュータ200のCPU201は、プログラムを、記録媒体208から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク6を介してこれらのプログラムを取得してもよい。なお、HDD204は、記憶部11に対応し、記憶部11と同様のデータを記憶する。また、HDD204に代えて、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、光ディスク等の記憶装置を用いてもよい。
The
実施形態に係る情報処理装置1は、取得部30と、推定部32と、提案部33とを備える。取得部30は、施設の予約を行ったユーザUの行動に関する情報である行動情報を取得する。推定部32は、取得部30によって取得された行動情報に基づいて、ユーザUによる予約のキャンセルが発生するリスクであるキャンセルリスクを推定する。提案部33は、推定部32によって推定されたキャンセルリスクに基づいて、キャンセルに対する対策を施設事業者へ提案する。これにより、キャンセルの発生を抑える対策や、キャンセルが発生した場合の補償の対策等を行うことができる。また、キャンセルに対する対策を提案することで、従来のように施設事業者が前受金や解約料をユーザに要求する必要が無くなるため、ユーザが予約自体を控えることもない。従って、実施形態に係る情報処理装置によれば、予約を促進させつつ、キャンセルに対する適切な対策を施設事業者へ提案することができる。
The
また、推定部32は、行動情報に基づいて施設における顧客としてのユーザUの価値を推定する。提案部33は、LTVおよびキャンセルリスクに基づいて対策を提案する。このように、顧客としてのユーザUの価値およびキャンセルリスクを用いて対策を提案することで、より適切な対策を施設事業者へ提案することができる。
Further, the
また、推定部32は、ユーザUの価値として顧客生涯価値であるLTVを推定する。これにより、顧客としてのユーザUの価値を精度良く推定することができる。
Further, the
また、提案部33は、対策として、施設の優遇に関する優遇情報をユーザUに提供すること、および、キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへの加入のうち、少なくとも一方を施設事業者へ提案する。例えば、優遇情報を利用日時よりも前にユーザUに提供することで、キャンセルすることを踏みとどまらせることができ、利用日当日に優遇情報を提供することで、一見ではなく常連客になる可能性を高めることができる。また、例えば、補償サービスへの加入を提案することで、万が一にキャンセルが発生したとしても補償を受けることで、キャンセルに伴う損失を抑えることができる。
In addition, as a countermeasure, the
また、推定部32は、行動情報を入力することで、キャンセルリスクの度合いを示すキャンセルスコアScを出力するモデルであるリスク評価モデルを用いて、キャンセルリスクを推定する。このように、リスク評価モデルを用いてキャンセルスコアScを演算することで、キャンセルリスクを精度よく推定することができる。
Further, the
また、行動情報は、ユーザUの行動における信用度、および、ユーザUの行動履歴のうち少なくとも一つを含む。これにより、キャンセルリスクを精度よく推定することができる。 Further, the action information includes at least one of the credit rating in the action of the user U and the action history of the user U. This makes it possible to accurately estimate the cancellation risk.
また、ユーザUの行動履歴は、施設、施設の周辺施設および施設と種別が類似する他の施設の少なくとも一つの施設に対する行動履歴を含む。このように、予約した施設や、周辺施設、予約した施設と種別が類似する他の施設に対する行動履歴を用いることで、キャンセルリスクを精度よく推定することができる。 Further, the behavior history of the user U includes a behavior history for at least one facility of a facility, a facility surrounding the facility, and another facility having a type similar to the facility. In this way, the cancellation risk can be estimated accurately by using the behavior history for the reserved facility, the surrounding facility, and other facilities of the same type as the reserved facility.
また、推定部32は、予約の受付時、または、施設の状況変化時のいずれかのタイミングでキャンセルリスクを推定する。例えば、予約の受付時にキャンセルリスクを推定することで、施設事業者に対して早期にキャンセルの対策を提案できる。また、例えば、施設の状況変化時にキャンセルリスクを推定することで、例えば、天候悪化等によりキャンセルリスクが高まった場合等に、早急に対策を提案することができる。
Further, the
また、上述した情報処理装置1は、それぞれ複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
Further, the
また、上記してきた「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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
以上、上記実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the above embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or improvements can be made to the above embodiments. It is also clear from the description of the claims that the form with such changes or improvements may be included in the technical scope of the present invention.
1 情報処理装置
2,21~2n 端末装置
3 予約サーバ
4,41~4m 施設装置
5 保険業者サーバ
6 ネットワーク
10,50 通信部
11,51 記憶部
12,52 制御部
20 ユーザ情報DB
21 予約情報DB
22 補償情報DB
30 取得部
31 生成部
32 推定部
33 提案部
34 受付部
35 補償処理部
41 ユーザ情報テーブル
42 予約情報テーブル
43 補償関連情報テーブル
100 情報処理システム
1
21 Reservation information DB
22 Compensation information DB
30
Claims (10)
前記取得部が取得した前記行動情報に基づいて前記ユーザによる前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記リスクに基づいて、前記キャンセルに対する対策を前記施設の事業者へ提案する提案部と、
を備え、
前記提案部は、
前記対策として、前記キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへの加入を前記施設の事業者へ提案すること
を特徴とする情報処理装置。 The acquisition unit that acquires behavior information, which is information about the behavior of the user who made the reservation for the facility,
An estimation unit that estimates the risk of cancellation of the reservation by the user based on the behavior information acquired by the acquisition unit, and an estimation unit.
Based on the risk estimated by the estimation unit, the proposal unit that proposes measures against the cancellation to the operator of the facility, and the proposal unit.
Equipped with
The proposal section
As the countermeasure, propose to the operator of the facility to subscribe to a compensation service that compensates when the cancellation occurs.
An information processing device characterized by.
前記行動情報に基づいて前記施設における顧客としての前記ユーザの価値をさらに推定し、
前記提案部は、
前記価値および前記リスクに基づいて前記対策を提案すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit
Further estimating the value of the user as a customer in the facility based on the behavior information,
The proposal section
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the countermeasure is proposed based on the value and the risk.
前記価値として顧客生涯価値を推定すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 2, wherein the customer lifetime value is estimated as the value.
前記対策として、前記施設の優遇に関する優遇情報を前記ユーザに提供することを前記施設の事業者へ提案すること
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 proposal section
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein as the countermeasure, it is proposed to the business operator of the facility to provide preferential information regarding the preferential treatment of the facility to the user.
前記行動情報を入力することで、前記リスクの度合いを示すスコアを出力するモデルを用いて、前記リスクを推定すること
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 estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the risk is estimated by using a model that outputs a score indicating the degree of the risk by inputting the behavior information. ..
前記ユーザの行動における信用度、および、前記ユーザの行動履歴のうち少なくとも一つを含むこと
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 behavior information is
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the information processing apparatus includes at least one of the creditworthiness of the user's behavior and the behavior history of the user.
前記施設、前記施設の周辺施設および前記施設と種別が類似する他の施設の少なくとも一つの施設に対する行動履歴を含むこと
を特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The user's behavior history includes
The information processing apparatus according to claim 6, wherein the information processing apparatus includes an action history for at least one facility of the facility, a facility surrounding the facility, and another facility of a type similar to the facility.
前記予約の受付時、または、前記施設の状況変化時のいずれかのタイミングで前記リスクを推定すること
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 estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the risk is estimated at any timing of receiving the reservation or changing the situation of the facility.
施設の予約を行ったユーザの行動に関する情報である行動情報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前記行動情報に基づいて前記ユーザによる前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記リスクに基づいて、前記キャンセルに対する対策を前記施設の事業者へ提案する提案工程と、
を含み、
前記提案工程は、
前記対策として、前記キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへの加入を前記施設の事業者へ提案すること
を特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by a computer.
The acquisition process to acquire behavior information, which is information about the behavior of the user who made the reservation for the facility,
An estimation process for estimating the risk of cancellation of the reservation by the user based on the behavior information acquired by the acquisition process, and an estimation process.
Based on the risk estimated by the estimation process, a proposal process for proposing measures against the cancellation to the operator of the facility, and a proposal process .
Including
The proposed process is
As the countermeasure, propose to the operator of the facility to subscribe to a compensation service that provides compensation when the cancellation occurs.
An information processing method characterized by.
前記取得手順によって取得された前記行動情報に基づいて前記ユーザによる前記予約のキャンセルが発生するリスクを推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記リスクに基づいて、前記キャンセルに対する対策を前記施設の事業者へ提案する提案手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記提案手順は、
前記対策として、前記キャンセルが発生した際に補償を行う補償サービスへの加入を前記施設の事業者へ提案すること
を特徴とする情報処理プログラム。 The acquisition procedure to acquire the behavior information, which is the information about the behavior of the user who made the reservation of the facility,
An estimation procedure for estimating the risk of cancellation of the reservation by the user based on the behavior information acquired by the acquisition procedure, and an estimation procedure.
Based on the risk estimated by the estimation procedure, a proposal procedure for proposing measures against the cancellation to the operator of the facility, and a proposal procedure .
Let the computer run
The proposed procedure is
As the countermeasure, propose to the operator of the facility to subscribe to a compensation service that provides compensation when the cancellation occurs.
An information processing program featuring.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366732A (en) | 2001-06-11 | 2002-12-20 | Sas Institute Japan Ltd | Customer maintenance supporting system with respect to member customer |
| JP2004062822A (en) | 2002-07-31 | 2004-02-26 | Fujitsu Ltd | Reservation cancellation number determination method, calculation device and computer program |
| JP2004227072A (en) | 2003-01-20 | 2004-08-12 | Nec Corp | Portable reservation system having personal identification and method |
| JP2016024696A (en) | 2014-07-23 | 2016-02-08 | 株式会社日立製作所 | Reservation management system and reservation management method |
| JP2017224225A (en) | 2016-06-17 | 2017-12-21 | 株式会社デンソー | Car sharing service operation system |
Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
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-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002366732A (en) | 2001-06-11 | 2002-12-20 | Sas Institute Japan Ltd | Customer maintenance supporting system with respect to member customer |
| JP2004062822A (en) | 2002-07-31 | 2004-02-26 | Fujitsu Ltd | Reservation cancellation number determination method, calculation device and computer program |
| JP2004227072A (en) | 2003-01-20 | 2004-08-12 | Nec Corp | Portable reservation system having personal identification and method |
| JP2016024696A (en) | 2014-07-23 | 2016-02-08 | 株式会社日立製作所 | Reservation management system and reservation management method |
| JP2017224225A (en) | 2016-06-17 | 2017-12-21 | 株式会社デンソー | Car sharing service operation system |
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