JP2000132618A - 顧客選好推定支援方法およびシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】電子取引システムにおいて、顧客の商品選択履
歴情報を収集して、顧客の選好を推定するのに好適な方
法を提供する。 【解決手段】電子取引のサービスを利用するクライアン
トと、電子取引のサービスを提供するサーバとを通信ネ
ットワークで接続した電子取引システムにおいて、サー
バは、クライアントからの、ある期間の問い合わせ要
求、または注文要求のあった商品の種類と要求内容と
を、商品選択履歴情報として収集し、収集した商品選択
履歴情報に基づき、商品の物理的あるいは機能的特徴で
ある商品属性と、商品属性に対する顧客の好みの度合い
を示す選好度、との関係式を推定し、推定した商品属性
と選好度との関係式に基づき、商品属性からなる商品に
対する選好度を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子取引システム
において収集した製品の選択履歴情報を用いた、顧客選
好推定支援方法およびシステムに関わる。

【０００２】

【従来の技術】企業の商品戦略に対して市場がどのよう
に反応するかは、その市場を構成している顧客がどのよ
うな行動をとるかという問題を抜きに議論することはで
きない。そのため顧客のニーズを分析して、ニーズに応
じた商品戦略をとることが重要とされている。

【０００３】近年、家庭や街頭で、パソコンなどの計算
機を用いて、商品の情報を画面で確認したり、注文情報
を計算機に入力して注文する、電子取引システムが普及
してきている。この電子取引システムの双方向性を活用
して、顧客の嗜好などに関わる情報を収集分析し、顧客
に応じたマーケティング活動を実施するためのサービス
が提供されている。例えば、Firefly Network社の提供
する「Fireflyツール」は、インターネット上で収集し
た顧客の商品に対する評価情報から、顧客が好むと予想
される商品の情報を提供するソフトウェアである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記Fireflyツールに
よれば、顧客の嗜好を把握するために、顧客に対してア
ンケート形式で商品に対する評価情報を入力させ、これ
を他の顧客分と比較し、同じ評価傾向をもつ他の顧客で
評価の高い商品を推奨している。

【０００５】しかし、顧客にとっては、アンケートに入
力する作業が必要である。また、顧客が商品の各特徴に
対してどの程度評価しているかについての関係が明らか
にならないため、別の特徴をもつ商品に対する嗜好を推
定することはできない。つまり商品設計や価格設計に活
用することは難しい。

【０００６】本発明の目的は、かかる問題を解決し、電
子取引システムにおける、顧客の商品問い合わせ要求ま
たは注文要求に関する商品選択履歴情報を収集して、顧
客の選好を推定する、顧客選好推定支援方法およびシス
テムを提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を解決するため
に、本発明の顧客選好推定支援方法は、電子取引のサー
ビスを利用するクライアントと、電子取引のサービスを
提供するサーバとを通信ネットワークで接続した電子取
引システムにおいて、サーバは、クライアントからの、
ある期間の問い合わせ要求、または注文要求のあった商
品の種類と要求内容とを、商品選択履歴情報として収集
し、収集した商品選択履歴情報に基づき、商品の物理的
あるいは機能的特徴である商品属性と、商品属性に対す
る顧客の好みの度合いを示す選好度、との関係式を推定
し、推定した商品属性と選好度との関係式に基づき、商
品属性からなる商品に対する選好度を推定する。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。

【０００９】図１は、本実施形態の処理フローを、図2
は、本実施形態のシステムの全体構成図を表している。

【００１０】まず、図２に示す電子取引システムの全体
構成図について説明する。本実施形態の電子取引システ
ムは、サーバ２１０とクライアント２３０と、が通信ネ
ットワーク２２０で接続されたシステムである。

【００１１】（１）サーバ２１０の装置構成 サーバ２１０は、計算機２０１に、入力装置２０２、出
力装置２０３、記憶装置２０４を接続したものである。
本発明を実施する装置構成は、一般に計算機システムと
呼ばれるものであればよいが、サーバ２１０は、同時に
多数のクライアントに対して電子取引サービスを提供す
るため、高速かつ大容量の計算機システムであるほうが
よい。

【００１２】（２）通信ネットワーク２２０の装置構成 通信ネットワーク２２０は、インターネット、パソコン
通信、そのほかの有線又は無線を使ったネットワークで
構成される。

【００１３】（３）クライアント２３０の装置構成 クライアント２３０は、一般にパーソナルコンピュータ
などと呼ばれ、入出力装置をもつ計算機システムであれ
ばよい。

【００１４】以下、本発明の実施形態の処理フローを、
図１を用いて説明する。

【００１５】本実施例は、インターネットを用いたパー
ソナルコンピュータ（以下、ＰＣと記す）の電子取引サ
ービスに関わるもので、商品属性として、ＣＰＵやハー
ドディスク容量などの仕様を持つＰＣの価格問い合わせ
や注文のサービスを提供するものである。

【００１６】＜ステップ１０１＞商品選択履歴情報の収
集 サーバ２１０は、通信ネットワーク２２０を介して、ク
ライアント２３０からの問い合わせまたは注文要求のあ
った商品の種類と要求内容とを、顧客別に商品選択履歴
情報６００として収集する。

【００１７】ステップ１０１の詳細を、図３の処理フロ
ーを用いて以下説明する。

【００１８】＜ステップ３０１＞サーバからの電子取引
サービスの提供 サーバ２１０が、クライアント２２０へ商品の問い合わ
せ、または注文のサービスに関する情報を送信する。図
４に、サーバ２１０から送信された情報に基づき、クラ
イアント２２０で表示される電子取引サービス画面例４
００を示す。電子取引サービス画面４００は、現在選択
されている商品の仕様を示すとともに、選択可能な商品
仕様一覧を提供する商品仕様部４０１と、選択されてい
る商品の価格を示す商品価格部４０２と、選択されてい
る商品仕様を持つ商品の価格問い合わせ要求を入力する
価格問い合わせボタン４０３と、選択されている商品の
注文要求を入力する注文ボタン４０４とからなる。商品
の仕様とは、ＰＣの場合、ＣＰＵやハードディスク容
量、メモリ容量などのことであり、仕様内容は、ＣＰＵ
であれば、１３３ＭＨｚ、１６６ＭＨｚ、２００ＭＨｚ
などを示す。

【００１９】クライアント２３０は、商品仕様部４０１
で所望の商品仕様を選択し、価格問い合わせボタン４０
３もしくは、注文ボタン４０４を選択入力することで、
価格問い合わせまたは、注文の意思を入力する。

【００２０】＜ステップ３０２＞クライアントからの要
求受信 サーバ２１０は、通信ネットワーク２２０を介して、ク
ライアント２３０からの商品の価格問い合わせ要求また
は、注文要求を受信する。

【００２１】＜ステップ３０３＞問い合わせ要求または
注文要求の分岐処理 ステップ３０２で受信したクライアント２３０からの要
求が、問い合わせ要求であった場合には、ステップ３０
４へ分岐する。注文要求であった場合にはステップ３０
５へ分岐する。

【００２２】＜ステップ３０４＞問い合わせ商品の価格
算出 ステップ３０２で受信したクライアント２３０からの要
求が、問い合わせ要求であった場合には、問い合わせ要
求された商品の価格情報を、商品価格情報５００を用い
て算出する。

【００２３】図５に、商品価格情報５００のファイル構
成例を示す。商品価格情報５００は、該商品の基準価格
情報５０１と、該製品の仕様名称を格納する仕様フィー
ルド５０２、各仕様の価格情報を格納する価格フィール
ド５０３とからなる。ここで価格情報は、基準価格と比
べての価格の増減値を格納するものとし、価格増は、プ
ラスの値で示し、価格減はマイナスの値で示す。

【００２４】商品の価格算出は、問い合わせ要求された
商品の仕様に該当する商品価格情報５００の価格情報
を、商品基準価格情報に増減することで算出する。

【００２５】＜ステップ３０５＞問い合わせ商品の価格
情報の送信 ステップ３０４で算出した商品の価格情報を、通信ネッ
トワーク２２０を介して、クライアント２３０へ送信す
る。

【００２６】＜ステップ３０６＞問い合わせ又は注文要
求情報の商品選択履歴情報としての格納 問い合わせまたは注文要求のあった商品仕様と、問い合
わせまたは注文であることを示す情報とを記憶装置２０
４内の顧客別の商品選択履歴情報６００に追加格納す
る。

【００２７】図６に、商品選択履歴情報６００のファイ
ル構成例を示す。商品選択履歴情報６００は、問い合わ
せや注文の要求元顧客の識別子である顧客番号フィール
ド６０１と、要求のあった日時を示す日時フィールド６
０２、要求内容を示す要求フィールド６０３と、要求さ
れた商品仕様を示す仕様フィールド６０４とからなる。
ただし、仕様が、複数からなる場合は、６０４は複数の
フィールドから構成される。本実施例でのＰＣの仕様と
は、ＣＰＵ、ハードディスク容量、メモリ容量、価格で
ある。

【００２８】また、ステップ３０４で算出した価格情報
も商品の仕様の一つとして、商品選択履歴情報６００に
格納する。

【００２９】また、ステップ３０２で受信したクライア
ント２３０からの要求が、注文要求であった場合には、
サーバ２１０は注文処理を実行し、必要に応じて注文処
理に必要な情報を、通信ネットワーク２２０を介してク
ライアント２３０へ送信する。注文処理の詳細は、本発
明と直接関連しないため、説明を省略する。

【００３０】＜ステップ１０２＞商品属性と選好度との
関係式の推定 ステップ１０１で収集した商品選択履歴情報６００に基
づき、前記商品の物理的あるいは機能的特徴である商品
属性に対する、顧客の好みの度合いを示す選好度、との
関係式９００をを推定する。

【００３１】ステップ１０２との詳細を、図７の処理フ
ローを用いて以下説明する。

【００３２】＜ステップ７０１＞選好度の得点付け 商品選択履歴情報６００について、選択した商品に対す
る注文の有無、問い合わせの有無に応じて、得点設定基
準情報８００を用いて、選択した商品の選好度を得点付
けする。

【００３３】得点設定基準情報８００は、ユーザの設定
に依存するが、一般的に、注文された商品が最も選好度
が高いため、最も高い得点を設定する。その他は、注文
以外の商品の選好度は、ユーザの設定基準に依存し、例
えば、注文以外の商品の選好度は全く同じ得点としても
よい。あるいは、同一顧客の一連の選択された商品群の
うち、最後に選択された商品が最終的に顧客の興味のあ
る商品に最も近いと見なして、最後に選択された商品に
高い得点を与えてもよい。また、同一顧客で複数回選択
された商品が顧客の最も興味のある商品と見なして複数
回選択された商品に高い得点を与えてもよい。

【００３４】図８に、ユーザの得点付けの設定基準を示
す得点設定基準情報８００のファイル構成例を示す。

【００３５】得点設定基準ファイル８００は、選択され
た商品の要求内容や選択状況を格納する選択内容フィー
ルド８０１と、各選択内容に対応し、設定した得点を格
納する基準得点フィールド８０２とからなる。得点設定
基準ファイル８００の基準得点は、ユーザが変更しても
よい。

【００３６】商品選択履歴情報６００の各レコードを、
得点設定基準ファイル８００に従い、選択した商品の選
好度を得点付けし、商品選択履歴得点情報９００に格納
する。図９に、商品選択履歴得点情報９００のファイル
構成例を示す。

【００３７】商品選択履歴得点情報９００は、商品選択
履歴情報６００と同じ、顧客番号フィールド６０１と、
要求のあった日時を示す日時フィールド６０２とからな
り、更に選好度得点を格納する選好度フィールド９０
１、商品仕様に関する情報を格納する仕様フィールド９
０２とからなる。

【００３８】例えば、図８に示すように得点設定基準フ
ァイル８００が、注文された商品の選好度が２点、最後
に選択された商品が１点、その他の選択された商品が０
点であった場合、商品選択履歴情報６００の各レコード
を参照し、要求内容フィールド６０３が「注文」であれ
ば「2点」を、「問い合わせ」であり、なおかつ同一顧
客の最後のレコードであれば「１点」を、それ以外であ
れば、「０点」を選好度フィールド９０１に格納する。

【００３９】＜ステップ７０２＞商品属性に関する値設
定 次に、商品選択履歴情報６００について、選択した商品
の、商品仕様に関する値を設定し、商品選択履歴得点情
報９００の仕様フィールド９０２に値を設定する。仕様
フィールドは、ＣＰＵやハードディスク、メモリ、価格
の各仕様内容のフィールドからなり、ＣＰＵの種類など
質的な値をとるものに対しては、該当するか否かを示す
１または０の値を設定し、価格など量的な値をとるもの
に対しては、その値を設定する。

【００４０】＜ステップ７０３＞関係式の推定 ステップ７０１、７０２で作成した商品選択履歴得点情
報９００を用いて、商品の選好度と、商品仕様との関係
式を推定する。

【００４１】関係式の推定には、多変量解析手法の一つ
である数量化１類が利用可能である。数量化1類は、回
帰分析において説明変数が定性的な形で与えられた場合
に相当し、その関係式は（数１）で表わされる。

【００４２】

【数１】

【００４３】数１に、商品選択履歴得点情報９００を当
てはめて、商品の仕様に関わる係数を算出する。係数の
算出の仕方は、いわゆる最小2乗法という手法で算出す
ることが可能である。ここで係数値が、仕様の選好度を
示している。

【００４４】図１０に、推定した関係式の出力画面１１
００の例を示す。

【００４５】関係式の出力画面１１００は、各仕様の選
好度の数値をグラフ化したものである。もちろんここ
で、関係式を直接テキストで表示するしてもよい。

【００４６】また、ステップ７０３で商品選択履歴得点
情報９００を用いて関係式を推定したが、推定に利用す
る情報は、商品選択履歴得点情報９００の全てであって
もよいし、その一部であってもよい。

【００４７】一部の場合には、似通った商品仕様の選択
特徴を持つ顧客グループに関する商品選択履歴得点情報
９００を利用することが考えられる。このグルーピング
は、商品選択履歴得点情報９００をもとに、選択した商
品仕様データを用いることで可能である。

【００４８】これにより、商品の購入顧客全体が同じよ
うな好みを持たず、いくつかの好みの傾向にわかれる場
合に、同じ好みを持つ顧客グループの選好度を適切に推
定できる。

【００４９】＜ステップ１０３＞商品の選好度の推定 推定した商品属性と選好度との関係式９００に基づき、
商品に対する選好度を推定する。

【００５０】ステップ１０３の詳細を、図１１の処理フ
ローに従い説明する。

【００５１】＜ステップ１２０１＞対象商品の仕様の入
力 選好度を推定する対象商品の仕様を入力する。図１２
は、サーバ２１０の出力装置２０３に表示された、仕様
の入力画面１３００の例である。仕様の入力画面１３０
０は、商品仕様を一覧から選択入力するための商品仕様
表示部１３０１と、入力した仕様に従い、選好度の推定
処理を実行するための実行ボタン１３０２とからなる。
また、図１２に示す例のように、複数パターンの商品仕
様を入力できるようになっていてもよい。

【００５２】入力装置２０２を用いて、商品仕様表示部
１３０１から、推定対象とする商品の仕様を選択入力
し、実行ボタン１３０２を選択入力する。

【００５３】＜ステップ１２０２＞関係式に基づく、対
象商品の選好度の推定 ステップ１２０１で入力された商品仕様に従い、ステッ
プ７０３で推定した商品の選好度と商品属性との関係式
に、対象商品の商品属性の有無に関する値を代入して、
商品の選好度を推定する。

【００５４】なお、入力された商品仕様から、対象商品
の商品属性の有無に関する値への変換は、ステップ７０
２の商品属性に関する値設定におけるそれを同じであ
る。

【００５５】また、ステップ１２０１で入力された商品
仕様の組み合わせが複数ある場合には、各組み合わせに
対して関係式に基づき、選好度を算出する。

【００５６】＜ステップ１２０３＞対象商品の選好度の
出力 ステップ１２０２で算出した選好度を、出力装置２０３
を用いて出力する。

【００５７】図１３は、選好度の推定結果画面１４００
の例である。本例は、選好度と商品仕様の一つである価
格を、縦軸横軸にとり、選好度の推定結果をマッピング
したものである。

【００５８】これにより、対象商品の選好度を推定する
ことで、複数商品間での選好度を比較して推奨商品を決
定したり、あるいは価格を変更した際の選好度を比較し
て商品の価格設定の参考とすることが可能となる。

【００５９】以上、本実施例では、ＰＣの電子取引サー
ビスを例として、顧客選好推定支援方法について述べた
が、当然のことながら、商品はＰＣ以外のものであって
もよい。また、問い合わせ内容は価格としたが、それ以
外の仕様であってもよい。

【００６０】このようにして、本実施例によれば、顧客
にアンケート情報の入力などの負荷をかけることなく、
顧客の注文情報や問い合わせ情報などを活用して、商品
に対する選好度を推定することが可能となり、選好度を
参考にして、推奨商品仕様の決定や価格の決定に活用す
ることができる。

【００６１】次に、図２に示したシステム構成図におい
て、サーバ２１０の計算機２０１上で必要となる機能構
成について図１４を用いて説明する。

【００６２】サーバ２１０の計算機２０１上で必要とな
る機能構成は、クライアント２３０からサーバ２１０へ
の商品選択情報の入力に対し、記憶装置２０４に商品選
択履歴情報６００として格納する格納プログラム手段１
５０１と、格納した商品選択履歴情報６００に基づき、
商品仕様と選好度との関係式を推定する推定プログラム
手段１５０２と、推定した関連に基づき商品の選好度を
推定する推定プログラム手段１５０３である。

【００６３】これらのプログラム手段は、フロッピーデ
ィスク、半導体メモリのような記憶媒体にアプリケーシ
ョンプログラムとして格納できる。格納されたプログラ
ムは、サーバ２１０のワークメモリにインストールさ
れ、ＣＰＵによって実行することにより上記の構成のも
とに、上述したような顧客選好推定の支援が実現され
る。

【００６４】

【発明の効果】以上詳細に述べたように、本発明によれ
ば、商品に対する顧客の選好度を推定でき、これを用い
て商品設計や価格設計を支援することが可能となるとい
う効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態における顧客選好推定支援方
法の全体処理フローである。

【図２】本発明の実施形態を示すシステム構成である。

【図３】本発明の実施形態における顧客の商品選択履歴
情報の収集フローである。

【図４】本発明の実施形態における商品の電子取引サー
ビス画面である。

【図５】本発明の実施形態における商品仕様情報であ
る。

【図６】本発明の実施形態における商品選択履歴情報の
ファイル構成例である。

【図７】本発明の実施形態における商品仕様と選好度と
の関係式推定処理フローである。

【図８】本発明の実施形態における商品選択履歴情報に
対する得点基準設定画面である。

【図９】本発明の実施形態における商品選択履歴得点情
報のファイル構成例である。

【図１０】本発明の実施形態における商品仕様と選好度
との関係式の出力画面例である。

【図１１】本発明の実施形態における商品に対する選好
度の推定処理フローである。

【図１２】本発明の実施形態における選好度を推定する
商品の仕様入力画面例である。

【図１３】本発明の実施形態における商品に対する選好
度の推定結果の出力画面例である。

【図１４】本発明の実施形態における顧客選好推定支援
システムの全体構成である。

【符号の説明】

１０１…顧客の商品選択履歴の収集処理、１０２…商品
属性と顧客選好との関係式推定処理、１０３…商品の選
好推定処理、２３０…クライアント、５００…商品選択
履歴情報、９００…商品属性と顧客選好との関係式情
報。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】電子取引のサービスを利用するクライアン
   トと、電子取引のサービスを提供するサーバとを通信ネ
   ットワークで接続した電子取引システムにおいて、 前記サーバは、 前記クライアントからの、ある期間の問い合わせ要求、
   または注文要求のあった商品の種類と要求内容とを、商
   品選択履歴情報として収集し、 前記収集した商品選択履歴情報に基づき、前記商品の物
   理的あるいは機能的特徴である商品属性と、前記商品属
   性に対する顧客の好みの度合いを示す選好度との、関係
   式を推定し、 前記推定した商品属性と選好度との関係式に基づき、前
   記商品属性からなる商品に対する選好度を推定する、こ
   とを特徴とする顧客選好推定支援方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の顧客選好推定支援方法に
   おいて、 前記クライアントからの商品選択履歴情報の収集は、 前記サーバが、前記クライアントに商品の問い合わせ、
   または注文のサービス情報を送信し、 前記クライアントからの商品の問い合わせ要求または、
   注文要求を受信し、 前記クライアントからの要求が問い合わせ要求であった
   場合には、問い合わせのあった商品の種類と問い合わせ
   であることを示す識別子とを顧客別の要求履歴情報に追
   加格納し、 前記問い合わせ要求された商品に関する情報をクライア
   ントへ送信し、 前記クライアントからの要求が商品に関する注文要求で
   あった場合には、前記注文のあった商品の属性情報と注
   文であることを示す識別子とを顧客別の要求履歴情報に
   追加格納することを特徴とする顧客選好推定支援方法。
3. 【請求項３】請求項１に記載の顧客選好推定支援方法に
   おいて、 前記商品に関する問い合わせ要求の内容は、商品の価格
   情報である、ことを特徴とする顧客選好推定支援方法。
4. 【請求項４】請求項１に記載の顧客選好推定支援方法に
   おいて、 商品属性と選好度との関係式の推定と前記商品属性から
   なる商品に対する選好度の推定は、 前記商品選択履歴情報について、前記選択した商品に対
   する注文の有無、問い合わせの有無に応じて、前記選択
   した商品の選好度を得点付けし、 前記選択した商品の商品属性の有無に応じて商品属性別
   に得点付けし、 前記得点付けした情報を用いて、前記商品の選好度の得
   点と、前記商品属性の有無との関係式を回帰的に推定し 前記推定した、前記商品の選好度の得点と前記商品属性
   の有無との関係式に、前記対象商品の商品属性の有無に
   関する得点を代入して、商品の選好度の得点を算出する
   ことを特徴とする顧客選好推定支援方法。
5. 【請求項５】請求項１に記載の顧客選好推定支援方法に
   おいて、 前記商品属性と選好度との関係式の推定に用いる、前記
   商品選択履歴情報は、 前記商品選択履歴情報を似通った商品属性の商品選択グ
   ループに分割し、 前記分割したうちの一つのグループに属する商品選択履
   歴情報であることを特徴とする顧客選好推定支援方法。