JP7685982B2 - 購買支援装置及び購買支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、購買支援装置及び購買支援方法に関するものである。

従来から、ＭＡ（Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）やＣＲＭ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）といった、顧客や市場の動向を種々のツールにて観察・分析し、その結果に基づいて顧客や市場への商品提案や関係構築・維持等を行うことが行われてきた。
また、近年のオンラインショップの隆盛に伴い、そうした技術が、オンライン上での各顧客の挙動履歴を個別に踏まえた、高精度な商品提案、購買行動の示唆を行うものへと進化している。

上述のように顧客に対する商品提案等を可能とする従来技術としては、例えば、店舗を利用している客が必要とする商品の品揃えを推奨する技術（特許文献１参照）などが提案されている。

この技術は、対象店舗に来店した客の識別子、他の店舗で商品を購入した客の識別子、及び、該商品の識別子を取得する取得手段と、前記対象店舗に来店した客が前記他の店舗において購入した商品の前記他の店舗における購入履歴に基づき、前記対象店舗における発注推奨商品を決定する決定手段と、を備えた品揃推奨装置にかかるものである。

また、顧客によって把持の対象となった商品又はその商品に類似する商品と組み合わせる第２の商品を提示する技術（特許文献２参照）などが提案されている。

この技術は、客を撮影した画像から、該顧客が商品を把持した行動を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された把持の対象となった商品を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された商品又は該商品に類似する商品と組み合わせる第２の商品を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段によって抽出された第２の商品を提示する提示手段を具備することを特徴とする情報処理装置にかかるものである。

また、適切なタイミングで顧客に対する情報提供を行なう技術（特許文献３参照）などが提案されている。

この技術は、店舗に設置した什器に対応して設けた什器カメラを含むセンサから顧客の行動属性情報を取得し、前記行動属性情報に基づいて、複数のカテゴリに分類されたプロモーションコンテンツを選択し、選択した前記プロモーションコンテンツを、前記什器に対応して設けた第１表示部を含む出力装置から出力する処理をコンピュータに実行させる情報処理方法にかかるものである。

特開２０２０－１５４５１０号公報 特開２０１６－６２３７２号公報 特開２０２２－７２３３７号公報

確かに、オンラインショップにおける購買機会は激増し、現物を実際に目にせずとも、ＷＥＢ画面上の画像や情報にのみ基づいて商品購入に至るケースは日常的となっている。
一方で、商品の細かな形状や微妙な色使い、大きさに加えて、手触り、香り、質感など実物故に感知できる要素が依然として大切で、さらにはそれらの複合的なバランスも重要視される、といった商品も数多く存在する。

そうした商品に興味を抱く顧客としては、ネット上で得られる情報のみに基づき当該商品の購入を決断することは、やはり難しいと言える。

上述のことは、オンラインショップ等での挙動にのみ基づいて、顧客への商品やサービスの提案を行う従来手法の限界を示唆している。よって発明者は、真に顧客の望む好適な商品提案等を行うためには、商品の実物に対峙した顧客の挙動も考慮に含める必要があるとの課題に着目した。

そこで本発明の目的は、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、的確な購買支援情報を効率的に提供可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の購買支援装置は、実店舗及びオンライン店舗における顧客の挙動情報を保持する記憶装置と、前記挙動情報のうち、前記実店舗及び前記オンライン店舗の両方において特定商品に関して観察された特定顧客の挙動情報を抽出する処理と、当該挙動情報が示す、前記特定商品に関する前記特定顧客による挙動について、前記実店舗と前記オンライン店舗とでの差異を特定する処理と、前記特定商品に関して所定の挙動を示している顧客を前記挙動情報に基づき特定し、当該顧客の端末に向けて前記差異の情報を通知する処理を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。
また、本発明の購買支援方法は、情報処理装置が、実店舗及びオンライン店舗における顧客の挙動情報を保持する記憶装置を備えて、前記挙動情報のうち、前記実店舗及び前記オンライン店舗の両方において特定商品に関して観察された特定顧客の挙動情報を抽出する処理と、当該挙動情報が示す、前記特定商品に関する前記特定顧客による挙動について、前記実店舗と前記オンライン店舗とでの差異を特定する処理と、前記特定商品に関して所定の挙動を示している顧客を前記挙動情報に基づき特定し、当該顧客の端末に向けて前記差異の情報を通知する処理を、実行することを特徴とする。

本発明によれば、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

本実施形態の購買支援装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態における購買支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態におけるオンライン店舗サーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における実店舗システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における個人行動履歴ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における商品興味購買変化ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における商品コメントＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における商品ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における購買支援方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における挙動変遷例を示す図である。 本実施形態における出力例を示す図である。 本実施形態における出力例を示す図である。

＜ネットワーク構成＞
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の購買支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す購買支援装置１００は、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、的確な購買支援情報を効率的に提供可能とするコンピュータである。

本実施形態の購買支援装置１００は、図１で示すように、ネットワーク１を介して、ユーザ端末２００、オンライン店舗サーバ３００、実店舗システム４００、及び事業者システム５００と通信可能に接続されている。よって、これらを総称して購買支援システム１０としてもよい。

本実施形態の購買支援装置１００は、オンライン店舗サーバ３００や実店舗システム４００などが観測し管理している、オンライン店舗や実店舗における各顧客の挙動情報を取得し、これに基づいて顧客や所定の事業者に向けた情報配信を行うサービス提供装置と言える。

勿論、オンライン店舗サーバ３００、実店舗システム４００、及び事業者システム５００の少なくともいずれかが購買支援装置１００として稼働するとしてもよい。

上述のうちユーザ端末２００は、オンライン店舗や実店舗を訪れて商品購入を行う顧客の端末である。具体的には、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどを想定できる。

また、オンライン店舗サーバ３００は、インターネット上においてオンライン店舗を公開し、ユーザ端末２００からの各種要求（例：商品情報の閲覧要求や、当該商品の購入要求）に応じた情報配信や決済処理等を実行するサーバ装置である。

このオンライン店舗サーバ３００は、オンライン店舗における各顧客の挙動を観測し、その観測結果を適宜な記憶装置にて保持している。この場合の挙動の観測は、各商品ページへのアクセス回数や閲覧時間、購入頻度といった事象に関するデータを、各顧客に関するアクセスログから抽出するもので、一般的なＷＥＢマーケティング技術によるものを想定
オンライン店舗サーバ３００は、一定時間ごとに、又は購買支援装置１００からの要求に応じて、上述の観測結果たる各顧客の挙動に関するデータを、ネットワーク１を介して購買支援装置１００に配信可能である。

また、実店舗システム４００は、リアル店舗に備わる店舗管理システムであって、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）ユニット４３０と観測センサ４５０を備えている。このうちＰＯＳユニット４３０は、顧客がレジに持ち込んだ商品の登録と精算の各処理を
実行するユニットであり、ここでの精算対象となった商品の情報は、当該顧客による商品の購入情報として管理され、購買支援装置１００に配信される。

また、観測センサ４５０は、例えば、実店舗内の所定の商品棚の前まで移動した顧客が所望の商品に手を伸ばす動作や実際に持ち上げる動作、すなわち顧客がどの商品に対して興味行動を起こしたか感知するセンサユニットである。この観測センサ４５０は、手や腕などの位置を観測する赤外線レーザーや、動作対象となった商品の画像認識用のカメラ、所定棚での特定商品の持ち上げ動作を感知する重量センサなど、既に同目的に採用されているユニットを適宜採用すればよい。ここでの感知対象となった顧客の動作や対象商品の情報は、当該顧客による興味行動の情報として実店舗システム４００にて管理され、購買支援装置１００に配信される。

また、事業者システム５００は、オンライン店舗や実店舗の運営者や、或いは当該店舗らで販売される商品のメーカーが運用するシステムである。この事業者システム５００は、購買支援装置１００から、オンライン店舗や実店舗での商品の売れ方や、各顧客における興味行動や購入行動の傾向に関する情報を取得し、店舗運営や製品開発、マーケティング戦略といった業務に利活用することとなる。
＜ハードウェア構成＞
また、本実施形態の購買支援装置１００のハードウェア構成は、図２に以下の如くとなる。

すなわち購買支援装置１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４、および通信装置１０５、を備える。

このうち記憶装置１０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ１０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）など揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置１０４は、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置１０５は、ネットワーク１と接続して、ユーザ端末２００、オンライン店舗サーバ３００、実店舗システム４００、及び事業者システム５００などとの通信処理を担うネットワークインターフェイスカード等を想定する。

また、記憶装置１０１内には、本実施形態の購買支援装置１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、個人行動履歴ＤＢ１２５、商品興味購買変化ＤＢ１２６、商品コメントＤＢ１２７、及び商品ＤＢ１２８が少なくとも記憶されている。ただし、これらデータベースについての詳細は後述する。

続いて図３に、本実施形態におけるオンライン店舗サーバ３００のハードウェア構成例を示す。本実施形態におけるオンライン店舗サーバ３００は、記憶装置３０１、メモリ３０３、演算装置３０４、および通信装置３０５、を備える。

このうち記憶装置３０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ３０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）など揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置３０４は、記憶装置３０１に保持されるプログラム３０２をメモリ３０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置３０５は、ネットワーク１と接続して、購買支援装置１００などとの通信処理を担うネットワークインターフェイスカード等を想定する。

また、記憶装置３０１内には、本実施形態のオンライン店舗サーバ３００として必要な機能を実装する為のプログラム３０２に加えて、オンライン挙動情報３２５が少なくとも記憶されている。このオンライン挙動情報３２５は、当該オンライン店舗における各顧客の挙動の観測結果であって、各商品ページへのアクセス回数や閲覧時間、購入履歴といったデータに該当する。

なお、オンライン店舗サーバ３００は、ユーザ端末２００を介した顧客からのログオン動作を受けて顧客認証を実行する。オンライン店舗サーバ３００は、当該顧客による興味行動や購入行動といった各種挙動に関する情報には、当該顧客の識別情報（例：会員ＩＤなど）を紐付けて管理するものとする。

また図４に、本実施形態における実店舗システム４００のハードウェア構成例を示す。本実施形態における実店舗システム４００は、記憶装置４０１、メモリ４０３、演算装置４０４、通信装置４０５、ＰＯＳユニット４３０、及び観測センサ４５０を備える。

このうち記憶装置４０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ４０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）など揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置４０４は、記憶装置４０１に保持されるプログラム４０２をメモリ４０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。

また、通信装置４０５は、ネットワーク１と接続して、購買支援装置１００などとの通信処理を担うネットワークインターフェイスカード等を想定する。

また、ＰＯＳユニット４３０は、顧客がレジに持ち込んだ商品の登録と精算の各処理を実行するユニットであり、ここでの精算対象となった商品の情報は、当該顧客による商品の購入情報すなわち実店舗挙動情報４２５の１つとして管理される。

また、観測センサ４５０は、例えば、実店舗内の所定の商品棚の前まで移動した顧客が所望の商品に手を伸ばす動作や実際に持ち上げる動作、すなわち顧客がどの商品に対して興味行動を起こしたか感知するセンサユニットである。

この観測センサ４５０は、手や腕などの位置を観測する赤外線レーザーや、動作対象となった商品の画像認識用のカメラ、所定棚での特定商品の持ち上げ動作を感知する重量センサなど、既に同目的に採用されているユニットを適宜採用すればよい。

ここでの感知対象となった顧客の動作や対象商品の情報は、当該顧客による興味行動の情報すなわち実店舗挙動情報４２５の１つとして管理される。

なお、実店舗システム４００は、所定の店舗内端末やユーザ端末２００を介した顧客からのログオン動作を受けて顧客認証を実行する。したがって実店舗システム４００は、当該顧客による興味行動や購入行動といった各種挙動に関する情報には、当該顧客の識別情報（例：会員ＩＤなど）を紐付けて管理するものとする。

また、記憶装置４０１内には、本実施形態の実店舗システム４００として必要な機能を実装する為のプログラム４０２に加えて、実店舗挙動情報４２５が少なくとも記憶されている。この実店舗挙動情報４２５は、当該実店舗における各顧客の挙動の観測結果であって、上述のＰＯＳユニット４３０や観測センサ４５０から得られる情報により構成されるものとなる。
＜データ構造例＞
続いて、本実施形態の購買支援装置１００が用いる各種情報について説明する。図５に、本実施形態における個人行動履歴ＤＢ１２５の一例を示す。

本実施形態の個人行動履歴ＤＢ１２５は、上述のオンライン店舗サーバ３００及び実店舗システム４００から、例えば、一定時間ごとに取得した挙動情報を格納したデータベースである。

この個人行動履歴ＤＢ１２５は、例えば、顧客を一意に示す個人ＩＤをキーとして、当該顧客が訪れた店舗（オンラインまたは実店舗）の識別情報（予め付与した店番など）やその日時、興味行動や購入行動の対象となった商品のＩＤ、挙動の種類（購入か購入せず（興味のみ）） といったデータを紐付けレコードの集合体となっている。

また図６に、本実施形態における商品興味購買変化ＤＢ１２６の構成例を示す。本実施形態の商品興味購買変化ＤＢ１２６は、個人行動履歴ＤＢ１２５の各レコードを所定の条件（興味行動や購入行動に関する時間的遷移すなわち変化の有無）について特定、加工し格納したデータベースとなる。

この商品興味購買変化ＤＢ１２６は、上述の特定、加工を経て挙動情報が格納された商品の商品ＩＤをキーとして、当該商品に関する挙動情報の格納日稚樹、興味行動や購入行動の「変化の種類」、及び当該種類が「スイッチ」すなわち商品変更であった場合の変更後商品のＩＤ（スイッチ先商品）、といったデータを紐付けたレコードの集合体となっている。

なお、上述のレコード特定の条件としては、以下の通りである。
＜条件１：Add01（一目ぼれ）＞
「実店舗及びオンライン店舗の両方で、一定期間（例：過去1年間）購入履歴がない商品
」、かつ、「上記一定期間の後、実店舗で購入履歴発生」。なお、この条件１の概念を図７にて例示する。
＜条件２：Add02（迷っていたけど実物見て即購入）＞
「一定期間（例：過去1年間）購入履歴がない商品」で、「当該一定期間中、オンライン
店舗で閲覧履歴はある商品」かつ、「上記一定期間の経過後、実店舗で購入履歴発生」。なお、この条件２の概念を図８Ａにて例示する。
＜条件３：Add03（迷っていたけど実物見て後に購入）＞
「一定期間（例：過去1年間）購入履歴がない商品」で、「当該一定期間中、オンライン
店舗で閲覧履歴はある＝興味行動はあるも未購入」かつ、「当該一定期間の後、実店舗またはオンライン店舗で購入履歴発生」。なお、この条件３の概念を図８Ｂにて例示する。
＜条件４：Switch01（一目ぼれ）＞
「定期的（例：3か月に1回）に購入履歴が発生している商品Ａ」と、「一定期間（例：過去１年間）、購入履歴も閲覧履歴もない商品Ｃ」が存在する状況下で、「当該一定期間後、実店舗での商品Ｃの購入履歴発生」し、かつ「その購入履歴発生後、一定期間以上、商品Ａの購入履歴発生なし」。なお、この条件４の概念を図９にて例示する。
＜条件５：Switch02（迷っていたけど実物見て即購入）＞
「定期的（例：3か月に1回）に購入されている商品Ａ」と、「一定期間（例：過去１年間）、購入履歴は無いがオンライン店舗での閲覧履歴が存在する商品Ｃ」が存在する状況下で、「実店舗での商品Ｃの購入履歴発生」し、かつ「その購入履歴発生後、一定期間以上、商品Ａの購入履歴発生なし」。なお、この条件５の概念を図１０にて例示する。
＜条件６：Switch03（迷っていたけど実物見て後に購入）＞
「定期的（例：3か月に1回）に購入されている商品Ａ」と、「一定期間（例：過去１年間）、購入履歴は無いがオンライン店舗での閲覧履歴が存在する商品Ｃ」が存在する状況下で、「上述のオンライン店舗での商品ＢＣの閲覧履歴が発生以降、実店舗でも閲覧履歴が発生し、当該閲覧以後、一定期間の経過後、オンライン店舗または実店舗での商品Ｂの購入履歴発生」し、かつ「その購入履歴発生後、一定期間以上、商品Ａの購入履歴発生なし」。なお、この条件６の概念を図１１にて例示する。
＜条件７：Loss01（迷っていたけど実物見て興味喪失）＞
「一定期間（例：過去１年間）、購入履歴は無いがオンライン店舗での閲覧履歴が存在する商品」であって、「上述のオンライン店舗での閲覧履歴が発生以降、実店舗でも閲覧履歴が発生」し、「当該閲覧以後、一定期間以上、実店舗でもオンライン店舗でも当該商品の購入履歴発生なし」。なお、この条件７の概念を図１２にて例示する。

また図１３に、本実施形態における商品コメントＤＢ１２７の構成例を示す。本実施形態の商品コメントＤＢ１２７は、上述の商品興味購買変化ＤＢ１２６におけるレコードの内容に基づいて購買支援装置１００が生成したコメントを格納したデータベースである。

具体的には、コメント対象の商品を一意に示す商品ＩＤをキーとして、当該商品に関するコメントの格納日時、及び当該コメントといったデータを紐付けたレコードの集合体となっている。

なお、コメントの生成手法としては、商品興味購買変化ＤＢ１２６におけるレコードが含む、「商品ＩＤ」、興味行動や購入行動の「変化の種類」、及び「スイッチ」の各値に基づく手法であって、例えば、「変化の種類」が「Ｓｗｉｔｃｈ」であった場合、購買支援装置１００は、当該レコードにおける「商品ＩＤ」及び「スイッチ」の各項目の値を抽出し、予め用意してあるひな型文に当該各項目の値をセットしてコメントを完成させる。

ただし、１レコードの存在のみで当該コメントを生成するよりも、一定数以上のレコード、すなわち予め想定した相応の人数の顧客が同様の挙動を示している場合、コメント生成を行うとすれば好適である。

より具体的には、上述のひな型文が「多くの人が実物を見ると、“ｆｒｏｍ”から“ｔｏ”にスイッチしていますよ！」である時、購買支援装置１００は、“ｆｒｏｍ”に、抽出した「商品ＩＤ」に対応する商品名を、また、“ｔｏ”に、抽出した「スイッチ」の商品ＩＤに対応する商品名を設定して、例えば、「多くの人が実物を見ると、商品Ａから商品Ｂにスイッチしていますよ！」といったコメントを生成する。

また、例えば、「変化の種類」が「Ａｄｄ」であった場合、購買支援装置１００は、当該レコードにおける「商品ＩＤ」の項目の値を抽出し、予め用意してあるひな型文に当該各項目の値をセットしてコメントを完成させる。

より具体的には、上述のひな型文が「多くの人が実物を見ると、“Ａｄｄ”を購入していますよ！」である時、購買支援装置１００は、“Ａｄｄ”に、抽出した「商品ＩＤ」に対応する商品名を設定して、例えば、「多くの人が実物を見ると、商品Ｃを購入していますよ！」といったコメントを生成する。

また図１４に、本実施形態における商品ＤＢ１２８の構成例を示す。本実施形態の商品ＤＢ１２８は、例えば、オンライン店舗や実店舗で販売する商品のメーカー等が運用する事業者システム５００から、当該商品の情報配信を受けて生成・管理するデータベースである。

この商品ＤＢ１２８は、商品を一意に示す商品ＩＤをキーとして、当該商品の商品大分類、商品小分類、商品カテゴリ、及び商品名称、といったデータを紐付けたレコードの集合体となっている。
＜フロー例＞
以下、本実施形態における購買支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する購買支援方法に対応する各種動作は、購買支援装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図１５は、本実施形態における購買支援方法のフロー例を示す図である。この場合、購買支援装置１００は、記憶装置１０１の個人行動履歴ＤＢ１２５から、既に述べた条件１～条件７（図７～図１２に例示）に合致するレコードを抽出する（ｓ１０）。

また、購買支援装置１００は、ｓ１０で抽出したレコードが示す、特定商品に関する顧客による挙動について、実店舗とオンライン店舗とでの差異を特定する（ｓ１１）。この差異の特定に関して、ｓ１０における条件１～条件７に合致するレコードの抽出で前準備が完了しており、ここでは、ｓ１０で抽出したレコードのうち、「特定商品」の顧客に関するものを選択する処理となる。

「特定」の商品の意味するところは、一定数以上（例：全レコード数のうち一定割合以上、など）のレコードが抽出された、すなわち挙動情報に関して一定程度の普遍性があるもの、というものである。したがって、ｓ１０において、条件１～条件７のいずれかに合致するとしてレコードが抽出されたとしても、例えば、当該「商品」に関して１レコードしか抽出されていないのであれば、普遍性はない、と判断できる。

そのため、同一商品（例：商品Ａ）或いは同一ジャンル（例：化粧品、口紅）の商品に関するレコードであって、同じ条件（例：条件１）に合致したもの、の数が一定基準以上で、かつ、それらレコードが一定数以上の顧客（すなわち一人の顧客のみのレコードではないとの意）に関して格納されたものである時、「特定商品」に関する顧客に関する「差異」を特定したこととなる。

なお、上述の「差異」としては、既に条件１～条件７にて示すとおりであり、当該差異は、例えば、オンライン店舗と実店舗の訪問順（例：オンライン店舗→実店舗の順）に沿った購入行動の変化（例：オンライン店舗で購入を継続していた商品を、訪れた実店舗で確認したことで購入停止や他商品への切り替え、など）、オンライン店舗での興味行動及び購入行動が無い状態から、実店舗の訪問時に興味行動または購入行動が生じた変化、オンライン店舗と実店舗の訪問順（例：オンライン店舗→実店舗の順）に沿った興味行動の変化（例：オンライン店舗で興味行動を継続していた商品を、訪れた実店舗で確認したことで興味行動停止や他商品への興味切り替え、など）、などが該当する。

続いて、購買支援装置１００は、ｓ１１で特定した差異、すなわち条件１～条件７のいずれかに合致するレコードが含む値を、所定のひな型文に適用してコメントを生成する（ｓ１２）。こうしたコメントの生成手法については、既に述べたが、当該レコードにおける、「変化の種類」に応じてひな型文を選択し、当該ひな型文における値の設定欄に、上述のレコードにおける「商品ＩＤ」の項目の値に対応した商品名（商品ＩＤに基づき商品ＤＢ１２８で特定）をセットしてコメントを完成させる。

具体的には、上述のひな型文が「多くの人が実物を見ると、“Ａｄｄ”を購入していますよ！」である時、購買支援装置１００は、“Ａｄｄ”に、抽出した「商品ＩＤ」に対応する商品名（例：商品Ｃ）を設定して、例えば、「多くの人が実物を見ると、商品Ｃを購入していますよ！」といったコメントを生成する。

また、購買支援装置１００は、上述の特定商品に関して所定の挙動（例：興味行動または購買行動）を示している顧客を個人行動履歴ＤＢ１２５に基づき特定する（ｓ１３）。

続いて、購買支援装置１００は、ｓ１３で特定した顧客のユーザ端末２００に向けて、ｓ１２で生成したコメント（図１６～図１８参照）を通知し（ｓ１４）、処理を終了する。

なお、上述のｓ１１において、差異を特定できない場合、すなわち条件１～条件７のいずれかに合致するレコードらを特定できなかった場合、購買支援装置１００は、その旨をユーザ端末２００に向けて通知するものとする。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の購買支援装置において、前記演算装置は、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った購入行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、としてもよい。

これによれば、例えば、顧客が実店舗を訪れるまではオンライン店舗で購入を続けていた商品について、実店舗で実物を手にした場合、購入をやめてしまう、又は別商品にスイッチする、或いは追加で別商品をさらに購入するに至った、といった変化を特定し、当該商品に関してオンライン店舗で何度も購入ないし閲覧している顧客らに対し、実店舗で実際に商品を確かめる場合の購入挙動の変化（例：購入をやめるか又は別商品にスイッチするか、或いは追加で別商品も購入する）について通知するといった情報提示も可能となる。

つまり、オンライン店舗だけでなく実店舗を訪れて実際の商品を確認してみると、当該顧客にとって購入回避や購入対象変更、或いは追加購入した方が良い商品の示唆を効率的に出力可能となる。ひいては、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、より的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

また、本実施形態の購買支援装置において、前記演算装置は、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗での興味行動及び購入行動が無い状態から、前記実店舗の訪問時
に興味行動または購入行動が生じた変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、としてもよい。

これによれば、オンライン店舗においてですら商品の確認等をしていない顧客が、実店舗にて当該商品を実際に確認した場合、そのまま即購入に至るケースが多い事態に対応し、当該事態に関する情報を、上述の即購入に至った顧客と同一又は類似の属性を持つ他顧客らに提案可能となる。ひいては、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、より的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

また、本実施形態の購買支援装置において、前記演算装置は、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った興味行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、としてもよい。

これによれば、例えば、一定数以上の顧客がオンライン店舗では閲覧しただけであった商品について実店舗で実物を手にした場合、興味も失ってしまう、又はそのまま当該実店舗で購入に至る、或いは次に訪れたオンライン店舗で購入に至る、といった変化を特定し、当該商品に関してオンライン店舗で何度も閲覧するなど一定の興味を示している顧客らに対し、「実店舗で実際に商品を確かめると購入することになるケースが多い」などといった情報提示が可能となる。つまり、オンライン店舗だけでなく実店舗を訪れて実際の商品を確認してみると、当該顧客にとっても良い購入体験につながる可能性となる示唆や、或いは興味喪失となる可能性の示唆を、効率的に出力可能となる。ひいては、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、より的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

また、本実施形態の購買支援装置において、前記演算装置は、前記差異を特定できない場合、その旨を前記端末に向けて通知するものである、としてもよい。

これによれば、実店舗で実際に商品を確認した場合でも、オンライン店舗で商品情報を閲覧した場合でも、当該商品に関する興味行動や購入行動に差異が見られないといった事象について顧客側に提示可能となる。ひいては、オンライン及びリアル双方の店舗における顧客の購買行動を踏まえた、より的確な購買支援情報を効率的に提供可能となる。

また、本実施形態の購買支援方法において、前記情報処理装置が、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った購入行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、としてもよい。

また、本実施形態の購買支援方法において、前記情報処理装置が、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗での興味行動及び購入行動が無い状態から、前記実店舗の訪問時に興味行動または購入行動が生じた変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、としてもよい。

また、本実施形態の購買支援方法において、前記情報処理装置が、前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った興味行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、としてもよい。

また、本実施形態の購買支援方法において、前記情報処理装置が、前記差異を特定できない場合、その旨を前記端末に向けて通知する、としてもよい。

１ ネットワーク
１０ 購買支援システム
１００ 購買支援装置
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 通信装置
１２５ 個人行動履歴ＤＢ
１２６ 商品興味購買変化ＤＢ
１２７ 商品コメントＤＢ
１２８ 商品ＤＢ
２００ ユーザ端末
３００ オンライン店舗サーバ
３０１ 記憶装置
３０２ プログラム
３０３ メモリ
３０４ 演算装置
３０５ 通信装置
３２５ オンライン挙動情報
４００ 実店舗システム
４０１ 記憶装置
４０２ プログラム
４０３ メモリ
４０４ 演算装置
４０５ 通信装置
４２５ 実店舗挙動情報
４３０ ＰＯＳユニット
４５０ 観測センサ
５００ 事業者システム

Claims (10)

1. 実店舗及びオンライン店舗における顧客の挙動情報を保持する記憶装置と、
   前記挙動情報のうち、前記実店舗及び前記オンライン店舗の両方において特定商品に関して観察された特定顧客の挙動情報を抽出する処理と、当該挙動情報が示す、前記特定商品に関する前記特定顧客による挙動について、前記実店舗と前記オンライン店舗とでの差異を特定する処理と、前記特定商品に関して所定の挙動を示している顧客を前記挙動情報に基づき特定し、当該顧客の端末に向けて前記差異の情報を通知する処理を実行する演算装置と、
   を備えることを特徴とする購買支援装置。
2. 前記演算装置は、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った購入行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買支援装置。
3. 前記演算装置は、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗での興味行動及び購入行動が無い状態から、前記実店舗の訪問時に興味行動または購入行動が生じた変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の購買支援装置。
4. 前記演算装置は、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った興味行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買支援装置。
5. 前記演算装置は、
   前記差異を特定できない場合、その旨を前記端末に向けて通知するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買支援装置。
6. 情報処理装置が、
   実店舗及びオンライン店舗における顧客の挙動情報を保持する記憶装置を備えて、
   前記挙動情報のうち、前記実店舗及び前記オンライン店舗の両方において特定商品に関して観察された特定顧客の挙動情報を抽出する処理と、当該挙動情報が示す、前記特定商品に関する前記特定顧客による挙動について、前記実店舗と前記オンライン店舗とでの差異を特定する処理と、前記特定商品に関して所定の挙動を示している顧客を前記挙動情報に基づき特定し、当該顧客の端末に向けて前記差異の情報を通知する処理を、
   実行することを特徴とする購買支援方法。
7. 前記情報処理装置が、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った購入行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の購買支援方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗での興味行動及び購入行動が無い状態から、前記実店舗の訪問時に興味行動または購入行動が生じた変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の購買支援方法。
9. 前記情報処理装置が、
   前記差異を特定するに際し、前記オンライン店舗と前記実店舗の訪問順に沿った興味行動の変化を特定し、当該変化の情報を前記端末に向けて通知する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の購買支援方法。
10. 前記情報処理装置が、
    前記差異を特定できない場合、その旨を前記端末に向けて通知する、
    ことを特徴とする請求項６に記載の購買支援方法。

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