JP2001229285A - 販売促進支援装置および方法、記録媒体 - Google Patents
販売促進支援装置および方法、記録媒体Info
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- JP2001229285A JP2001229285A JP2000040872A JP2000040872A JP2001229285A JP 2001229285 A JP2001229285 A JP 2001229285A JP 2000040872 A JP2000040872 A JP 2000040872A JP 2000040872 A JP2000040872 A JP 2000040872A JP 2001229285 A JP2001229285 A JP 2001229285A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】ユーザの嗜好に合う適切な商品を推薦すること
により、より高い広告宣伝効果を達成できるようにす
る。 【解決手段】 商品の購買履歴情報を取得する購買履歴
取得部１５と、ネットサーフィンの履歴を取得するアク
セス履歴取得部１７とを設け、推薦エンジン１９におい
て、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似てい
る他ユーザを求め、その他ユーザの購買履歴の中から、
本ユーザが未購入の商品であって、かつ、アクセス履歴
から求めた本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して
推薦することにより、実際の市場の動向に応じた商品の
推薦を行えるようにするとともに、本ユーザの好みに合
ったジャンルの商品だけを抽出して推薦できるように
し、販売者からの一方通行的な広告に比べて宣伝効果を
格段に高められるようにする。
により、より高い広告宣伝効果を達成できるようにす
る。 【解決手段】 商品の購買履歴情報を取得する購買履歴
取得部１５と、ネットサーフィンの履歴を取得するアク
セス履歴取得部１７とを設け、推薦エンジン１９におい
て、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似てい
る他ユーザを求め、その他ユーザの購買履歴の中から、
本ユーザが未購入の商品であって、かつ、アクセス履歴
から求めた本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して
推薦することにより、実際の市場の動向に応じた商品の
推薦を行えるようにするとともに、本ユーザの好みに合
ったジャンルの商品だけを抽出して推薦できるように
し、販売者からの一方通行的な広告に比べて宣伝効果を
格段に高められるようにする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は販売促進支援装置お
よび方法、記録媒体に関し、特に、インターネット等の
ネットワーク上で個々のユーザの嗜好に合った商品やサ
ービスを推薦するための装置および方法に用いて好適な
ものである。
よび方法、記録媒体に関し、特に、インターネット等の
ネットワーク上で個々のユーザの嗜好に合った商品やサ
ービスを推薦するための装置および方法に用いて好適な
ものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、商品あるいはサービス等の販売促
進を行うための手段として、広告という手段が広く用い
られてきた。広告の手法としては、店頭や路上などで配
布されるチラシ、新聞や雑誌などの折り込み広告、テレ
ビやラジオなどのマスメディアを用いた宣伝、特定のユ
ーザにターゲットを絞って行うダイレクトメールなどが
ある。
進を行うための手段として、広告という手段が広く用い
られてきた。広告の手法としては、店頭や路上などで配
布されるチラシ、新聞や雑誌などの折り込み広告、テレ
ビやラジオなどのマスメディアを用いた宣伝、特定のユ
ーザにターゲットを絞って行うダイレクトメールなどが
ある。
【０００３】特に最近では、コンピュータの広範な普
及、ネットワーク技術の進展などを背景として、インタ
ーネット上に開設したウェブページを利用して様々な広
告が行われるようになってきている。また、広告だけに
とどまらず、ウェブページ上に公開された商品をネット
上で売買するオンラインショッピングあるいはネット販
売も盛んに行われるようになってきている。
及、ネットワーク技術の進展などを背景として、インタ
ーネット上に開設したウェブページを利用して様々な広
告が行われるようになってきている。また、広告だけに
とどまらず、ウェブページ上に公開された商品をネット
上で売買するオンラインショッピングあるいはネット販
売も盛んに行われるようになってきている。
【０００４】ところで、従来の広告は、売り手側から不
特定多数の人に対して発信するものがほとんどであっ
た。この場合は、その商品やサービスに興味がある人ば
かりに広告が行われる訳ではないので、無駄が多く、広
告宣伝効果は十分とは言えなかった。そこで、広告宣伝
効果を高めるために、各人の個人属性や過去の購買履歴
を蓄積し、その個人属性や購買履歴に応じた広告を個々
の人に対して行う手法が用いられるようになってきた。
特定多数の人に対して発信するものがほとんどであっ
た。この場合は、その商品やサービスに興味がある人ば
かりに広告が行われる訳ではないので、無駄が多く、広
告宣伝効果は十分とは言えなかった。そこで、広告宣伝
効果を高めるために、各人の個人属性や過去の購買履歴
を蓄積し、その個人属性や購買履歴に応じた広告を個々
の人に対して行う手法が用いられるようになってきた。
【０００５】このような購買履歴等を利用した広告は、
ウェブページ上で広告を行う最近のシステムにおいても
行われている。すなわち、ユーザがネット販売等のウェ
ブページに訪れて商品を購入したときに入手した個人属
性（氏名、性別、生年月日など）や購買履歴（購入商
品、購入時期、価格、個数など）をデータベースとして
蓄積し、この個人属性や購買履歴に応じた広告を行うよ
うにした手法も幾つか提案されている。
ウェブページ上で広告を行う最近のシステムにおいても
行われている。すなわち、ユーザがネット販売等のウェ
ブページに訪れて商品を購入したときに入手した個人属
性（氏名、性別、生年月日など）や購買履歴（購入商
品、購入時期、価格、個数など）をデータベースとして
蓄積し、この個人属性や購買履歴に応じた広告を行うよ
うにした手法も幾つか提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、インタ
ーネット上で行われる従来の広告システムでは、個人属
性や購買履歴を利用した広告であっても、提供する広告
の内容は売り手側（ネット販売等のウェブページの管理
者）の意図によってあらかじめ決められていた。
ーネット上で行われる従来の広告システムでは、個人属
性や購買履歴を利用した広告であっても、提供する広告
の内容は売り手側（ネット販売等のウェブページの管理
者）の意図によってあらかじめ決められていた。
【０００７】すなわち、個人属性を利用して広告を行う
場合においては、例えば、個々のユーザを年代別あるい
は性別などにクラス分けし、単純にユーザがどのクラス
に属するかによって、売り手が適当に決めた広告を選択
的に提供しているに過ぎなかった。また、購買履歴を利
用して広告を行う場合においても、例えば、購入された
商品に対してあらかじめ決められたバージョンアップ商
品や関連商品などの広告を提供しているに過ぎなかっ
た。
場合においては、例えば、個々のユーザを年代別あるい
は性別などにクラス分けし、単純にユーザがどのクラス
に属するかによって、売り手が適当に決めた広告を選択
的に提供しているに過ぎなかった。また、購買履歴を利
用して広告を行う場合においても、例えば、購入された
商品に対してあらかじめ決められたバージョンアップ商
品や関連商品などの広告を提供しているに過ぎなかっ
た。
【０００８】そのため、提供される広告は必ずしもその
ユーザの嗜好に合ったものとは限らず、広告宣伝効果が
思った以上に上がらないという問題があった。
ユーザの嗜好に合ったものとは限らず、広告宣伝効果が
思った以上に上がらないという問題があった。
【０００９】また、個人属性や購買履歴に応じて個別に
広告を行う従来の広告システムでは、個人属性や過去の
購買履歴の蓄積がない限り広告を行うことができず、ネ
ット販売等のウェブページに初めて訪れたユーザには適
切な広告を行うことができないという問題があった。
広告を行う従来の広告システムでは、個人属性や過去の
購買履歴の蓄積がない限り広告を行うことができず、ネ
ット販売等のウェブページに初めて訪れたユーザには適
切な広告を行うことができないという問題があった。
【００１０】本発明は、このような問題を解決するため
に成されたものであり、ユーザの嗜好に合った適切な商
品やサービスを推薦できるようにすることにより、より
高い広告宣伝効果を達成できるようにすることを目的と
している。また、本発明は、ネット販売等のウェブペー
ジに初めて訪れたユーザに対してもそのユーザの嗜好に
合った適切な商品やサービスを推薦できるようにするこ
とをも目的としている。
に成されたものであり、ユーザの嗜好に合った適切な商
品やサービスを推薦できるようにすることにより、より
高い広告宣伝効果を達成できるようにすることを目的と
している。また、本発明は、ネット販売等のウェブペー
ジに初めて訪れたユーザに対してもそのユーザの嗜好に
合った適切な商品やサービスを推薦できるようにするこ
とをも目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明の販売促進支援装
置は、ネットワーク上でユーザの嗜好に合った商品を推
薦するための販売促進支援装置であって、ユーザによる
商品の購買履歴に関する情報を取得する購買履歴取得手
段と、上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を
利用してそのユーザの行動特性として好みのジャンルを
求める行動特性取得手段と、上記購買履歴取得手段によ
り取得された購買履歴情報および上記行動特性取得手段
により取得された行動特性情報に基づいて、自他ユーザ
を含む購買履歴の中から特定のジャンルの商品を抽出し
て推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とする。
置は、ネットワーク上でユーザの嗜好に合った商品を推
薦するための販売促進支援装置であって、ユーザによる
商品の購買履歴に関する情報を取得する購買履歴取得手
段と、上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を
利用してそのユーザの行動特性として好みのジャンルを
求める行動特性取得手段と、上記購買履歴取得手段によ
り取得された購買履歴情報および上記行動特性取得手段
により取得された行動特性情報に基づいて、自他ユーザ
を含む購買履歴の中から特定のジャンルの商品を抽出し
て推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】ここで、上記推薦実行手段は、上記購買履
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記行動特性情報によって示される上記
本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して推薦するも
のであっても良い。
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記行動特性情報によって示される上記
本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して推薦するも
のであっても良い。
【００１３】本発明の他の態様では、ネットワーク上で
ユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促進支
援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関する
情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワーク
上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザの行
動特性として好みのメーカを求める行動特性取得手段
と、上記購買履歴取得手段により取得された購買履歴情
報および上記行動特性取得手段により取得された行動特
性情報に基づいて、自他ユーザを含む購買履歴の中から
特定のメーカの商品を抽出して推薦する推薦実行手段と
を備えることを特徴とする。
ユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促進支
援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関する
情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワーク
上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザの行
動特性として好みのメーカを求める行動特性取得手段
と、上記購買履歴取得手段により取得された購買履歴情
報および上記行動特性取得手段により取得された行動特
性情報に基づいて、自他ユーザを含む購買履歴の中から
特定のメーカの商品を抽出して推薦する推薦実行手段と
を備えることを特徴とする。
【００１４】ここで、上記推薦実行手段は、上記購買履
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記行動特性情報によって示される上記
本ユーザが好きなメーカの商品を抽出して推薦するもの
であっても良い。
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記行動特性情報によって示される上記
本ユーザが好きなメーカの商品を抽出して推薦するもの
であっても良い。
【００１５】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、販売者側の戦
略商品を登録する戦略商品登録手段と、上記購買履歴取
得手段により取得された購買履歴情報および上記戦略商
品登録手段により登録された戦略商品情報に基づいて、
自他ユーザを含む購買履歴の中から特定の戦略商品を抽
出して推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とす
る。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、販売者側の戦
略商品を登録する戦略商品登録手段と、上記購買履歴取
得手段により取得された購買履歴情報および上記戦略商
品登録手段により登録された戦略商品情報に基づいて、
自他ユーザを含む購買履歴の中から特定の戦略商品を抽
出して推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とす
る。
【００１６】ここで、上記推薦実行手段は、上記購買履
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記戦略商品情報によって示される商品
を抽出して推薦するものであっても良い。
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品で
あって、かつ、上記戦略商品情報によって示される商品
を抽出して推薦するものであっても良い。
【００１７】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、クロスセリングの対象とする商品
を登録するクロスセリング登録手段と、上記クロスセリ
ング登録手段により登録されたクロスセリング商品情報
に基づいて、購入希望として指定されたクロスセリング
の対象元商品に対して対象先商品を推薦する推薦実行手
段とを備えることを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、クロスセリングの対象とする商品
を登録するクロスセリング登録手段と、上記クロスセリ
ング登録手段により登録されたクロスセリング商品情報
に基づいて、購入希望として指定されたクロスセリング
の対象元商品に対して対象先商品を推薦する推薦実行手
段とを備えることを特徴とする。
【００１８】ここで、上記購入希望として指定される商
品は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に
指定された商品であっても良い。
品は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に
指定された商品であっても良い。
【００１９】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、ユーザが購入
希望として指定した商品に関する情報を取得する指定商
品取得手段と、上記指定商品取得手段により取得された
指定商品情報をそのユーザの購買履歴とみなし、上記購
買履歴取得手段により取得された購買履歴情報に基づい
て、他ユーザの購買履歴の中から関連する商品を抽出し
て推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、ユーザが購入
希望として指定した商品に関する情報を取得する指定商
品取得手段と、上記指定商品取得手段により取得された
指定商品情報をそのユーザの購買履歴とみなし、上記購
買履歴取得手段により取得された購買履歴情報に基づい
て、他ユーザの購買履歴の中から関連する商品を抽出し
て推薦する推薦実行手段とを備えることを特徴とする。
【００２０】ここで、上記推薦実行手段は、上記購買履
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から上記本ユーザがまだ購入していない商品を抽
出して推薦するものであっても良い。また、上記購入希
望として指定される商品は、最終的な商品購入の前に購
入候補として一時的に指定された商品であっても良い。
歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買
傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履
歴の中から上記本ユーザがまだ購入していない商品を抽
出して推薦するものであっても良い。また、上記購入希
望として指定される商品は、最終的な商品購入の前に購
入候補として一時的に指定された商品であっても良い。
【００２１】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワ
ーク上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザ
の行動特性として好みのジャンルを求める行動特性取得
手段と、ユーザが購入希望として指定した商品に関する
情報を取得する指定商品取得手段と、上記指定商品取得
手段により取得された指定商品情報の中から、上記行動
特性情報によって示されるユーザが好きなジャンルの商
品を抽出し、その抽出した商品をそのユーザの購買履歴
とみなして、上記購買履歴情報を用いて、商品の推薦を
行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から上記本ユーザがま
だ購入していない商品を抽出して推薦する推薦実行手段
とを備えることを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワ
ーク上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザ
の行動特性として好みのジャンルを求める行動特性取得
手段と、ユーザが購入希望として指定した商品に関する
情報を取得する指定商品取得手段と、上記指定商品取得
手段により取得された指定商品情報の中から、上記行動
特性情報によって示されるユーザが好きなジャンルの商
品を抽出し、その抽出した商品をそのユーザの購買履歴
とみなして、上記購買履歴情報を用いて、商品の推薦を
行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から上記本ユーザがま
だ購入していない商品を抽出して推薦する推薦実行手段
とを備えることを特徴とする。
【００２２】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワ
ーク上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザ
の行動特性として好みのメーカを求める行動特性取得手
段と、ユーザが購入希望として指定した商品に関する情
報を取得する指定商品取得手段と、上記指定商品取得手
段により取得された指定商品情報の中から、上記行動特
性情報情報によって示されるユーザが好きなメーカの商
品を抽出し、その抽出した商品をそのユーザの購買履歴
とみなして、上記購買履歴情報を用いて、商品の推薦を
行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から上記本ユーザがま
だ購入していない商品を抽出して推薦する推薦実行手段
とを備えることを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援装置であって、ユーザによる商品の購買履歴に関
する情報を取得する購買履歴取得手段と、上記ネットワ
ーク上でのユーザのアクセス履歴を利用してそのユーザ
の行動特性として好みのメーカを求める行動特性取得手
段と、ユーザが購入希望として指定した商品に関する情
報を取得する指定商品取得手段と、上記指定商品取得手
段により取得された指定商品情報の中から、上記行動特
性情報情報によって示されるユーザが好きなメーカの商
品を抽出し、その抽出した商品をそのユーザの購買履歴
とみなして、上記購買履歴情報を用いて、商品の推薦を
行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から上記本ユーザがま
だ購入していない商品を抽出して推薦する推薦実行手段
とを備えることを特徴とする。
【００２３】ここで、上記購入希望として指定される商
品は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に
指定された商品であっても良い。
品は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に
指定された商品であっても良い。
【００２４】また、本発明の販売促進支援方法は、ネッ
トワーク上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するため
の販売促進支援方法であって、ユーザによる商品の購買
履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購
買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買
履歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品
であって、かつ、上記本ユーザに関してネットワーク上
でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性情報に
よって示される上記本ユーザが好きなジャンルの商品を
抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
トワーク上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するため
の販売促進支援方法であって、ユーザによる商品の購買
履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購
買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買
履歴の中から、上記本ユーザがまだ購入していない商品
であって、かつ、上記本ユーザに関してネットワーク上
でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性情報に
よって示される上記本ユーザが好きなジャンルの商品を
抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
【００２５】本発明の他の態様では、ネットワーク上で
ユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促進支
援方法であって、ユーザによる商品の購買履歴情報を用
いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似て
いる他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中か
ら、上記本ユーザがまだ購入していない商品であって、
かつ、上記本ユーザに関してネットワーク上でのアクセ
ス履歴を利用して求められた行動特性情報によって示さ
れる上記本ユーザが好きなメーカの商品を抽出して推薦
するようにしたことを特徴とする。
ユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促進支
援方法であって、ユーザによる商品の購買履歴情報を用
いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似て
いる他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中か
ら、上記本ユーザがまだ購入していない商品であって、
かつ、上記本ユーザに関してネットワーク上でのアクセ
ス履歴を利用して求められた行動特性情報によって示さ
れる上記本ユーザが好きなメーカの商品を抽出して推薦
するようにしたことを特徴とする。
【００２６】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザによる商品の購買履歴情報
を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が
似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中
から、上記本ユーザがまだ購入していない商品であっ
て、かつ、あらかじめ登録された戦略商品を抽出して推
薦するようにしたことを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザによる商品の購買履歴情報
を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が
似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中
から、上記本ユーザがまだ購入していない商品であっ
て、かつ、あらかじめ登録された戦略商品を抽出して推
薦するようにしたことを特徴とする。
【００２７】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、あらかじめ登録されたクロスセリ
ング商品情報に基づいて、購入希望として指定されたク
ロスセリングの対象元商品に対して対象先商品を推薦す
るようにしたことを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、あらかじめ登録されたクロスセリ
ング商品情報に基づいて、購入希望として指定されたク
ロスセリングの対象元商品に対して対象先商品を推薦す
るようにしたことを特徴とする。
【００２８】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品をそのユーザの購
買履歴とみなし、あらかじめ蓄積された他ユーザによる
商品の購買履歴情報に基づいて、当該他ユーザの購買履
歴の中から上記購入候補の商品以外の商品を抽出して推
薦するようにしたことを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品をそのユーザの購
買履歴とみなし、あらかじめ蓄積された他ユーザによる
商品の購買履歴情報に基づいて、当該他ユーザの購買履
歴の中から上記購入候補の商品以外の商品を抽出して推
薦するようにしたことを特徴とする。
【００２９】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品の中から、上記ユ
ーザに関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用し
て求められた行動特性情報によって示される上記ユーザ
が好きなジャンルの商品を抽出し、その抽出した商品を
そのユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる商品
の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自
身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザ
の購買履歴の中から上記本ユーザがまだ購入していない
商品を抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品の中から、上記ユ
ーザに関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用し
て求められた行動特性情報によって示される上記ユーザ
が好きなジャンルの商品を抽出し、その抽出した商品を
そのユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる商品
の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自
身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザ
の購買履歴の中から上記本ユーザがまだ購入していない
商品を抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
【００３０】本発明のその他の態様では、ネットワーク
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品の中から、上記ユ
ーザに関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用し
て求められた行動特性情報によって示される上記ユーザ
が好きなメーカの商品を抽出し、その抽出した商品を当
該ユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる商品の
購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身
と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの
購買履歴の中で上記本ユーザがまだ購入していない商品
を抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
上でユーザの嗜好に合った商品を推薦するための販売促
進支援方法であって、ユーザが最終的な商品購入の前に
購入候補として一時的に指定した商品の中から、上記ユ
ーザに関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用し
て求められた行動特性情報によって示される上記ユーザ
が好きなメーカの商品を抽出し、その抽出した商品を当
該ユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる商品の
購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身
と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの
購買履歴の中で上記本ユーザがまだ購入していない商品
を抽出して推薦するようにしたことを特徴とする。
【００３１】また、本発明のコンピュータ読み取り可能
な記録媒体は、請求項１〜１４の何れか１項に記載の各
手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム
を記録したことを特徴とする。本発明の他の態様では、
請求項１５〜２１の何れか１項に記載の販売促進支援方
法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録したことを特徴とする。
な記録媒体は、請求項１〜１４の何れか１項に記載の各
手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム
を記録したことを特徴とする。本発明の他の態様では、
請求項１５〜２１の何れか１項に記載の販売促進支援方
法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録したことを特徴とする。
【００３２】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）まず、本発明
の第１の実施形態について説明する。図１は、本実施形
態による販売促進支援装置を適用したネットワークシス
テムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、
本実施形態のネットワークシステムでは、インターネッ
ト等のネットワーク３上に販売者端末１とユーザ端末２
-1，２-2，…とが接続されて構成されている。
の第１の実施形態について説明する。図１は、本実施形
態による販売促進支援装置を適用したネットワークシス
テムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、
本実施形態のネットワークシステムでは、インターネッ
ト等のネットワーク３上に販売者端末１とユーザ端末２
-1，２-2，…とが接続されて構成されている。
【００３３】販売者端末１は、ショッピングモールなど
のネット販売に関するウェブページを持ち、様々な商品
（本明細書では、商品という言葉はサービスも含むもの
とする）をネット販売している。また、ユーザ端末
２-1，２-2，…は、ネットワーク３を介して販売者端末
１のウェブページにアクセスし、所望の商品を購入する
ことができるようになっている。このとき、ユーザ端末
２-1，２-2，…では、必要に応じて販売者端末１からユ
ーザの嗜好に合った商品の推薦を受けることが可能であ
る。
のネット販売に関するウェブページを持ち、様々な商品
（本明細書では、商品という言葉はサービスも含むもの
とする）をネット販売している。また、ユーザ端末
２-1，２-2，…は、ネットワーク３を介して販売者端末
１のウェブページにアクセスし、所望の商品を購入する
ことができるようになっている。このとき、ユーザ端末
２-1，２-2，…では、必要に応じて販売者端末１からユ
ーザの嗜好に合った商品の推薦を受けることが可能であ
る。
【００３４】なお、この図１では販売者端末１を１つ、
ユーザ端末２-1，２-2，…を２つ示しているが、この数
には限定されない。また、この図１ではネットワーク３
上に販売者端末１およびユーザ端末２-1，２-2，…だけ
が接続されているが、本実施形態による販売促進支援装
置の機能を実行する専用の広告サーバ装置を販売者端末
１とは別に設けても良い。この場合、販売者端末１と広
告サーバ装置の主体は異なっていても良い。
ユーザ端末２-1，２-2，…を２つ示しているが、この数
には限定されない。また、この図１ではネットワーク３
上に販売者端末１およびユーザ端末２-1，２-2，…だけ
が接続されているが、本実施形態による販売促進支援装
置の機能を実行する専用の広告サーバ装置を販売者端末
１とは別に設けても良い。この場合、販売者端末１と広
告サーバ装置の主体は異なっていても良い。
【００３５】図２は、第１の実施形態による販売者端末
１の主要な機能構成を示すブロック図であり、ここに示
す各ブロックによって本実施形態の販売促進支援装置が
構成される。
１の主要な機能構成を示すブロック図であり、ここに示
す各ブロックによって本実施形態の販売促進支援装置が
構成される。
【００３６】図２において、商品情報記憶部１１は、販
売者端末１のウェブページ上に掲載される商品を含む様
々な商品に関する情報を記憶するものである。ここに記
憶される商品情報は、例えば図３に示されるような商品
マスタ情報である。この商品マスタ情報は、商品の分
類、ジャンル、メーカ（アーティスト名）、商品名など
を図３のように階層的に整理して記憶したものである。
本実施形態では更に、商品名とジャンルとの間のリンク
情報（item-genre）も記憶されている。
売者端末１のウェブページ上に掲載される商品を含む様
々な商品に関する情報を記憶するものである。ここに記
憶される商品情報は、例えば図３に示されるような商品
マスタ情報である。この商品マスタ情報は、商品の分
類、ジャンル、メーカ（アーティスト名）、商品名など
を図３のように階層的に整理して記憶したものである。
本実施形態では更に、商品名とジャンルとの間のリンク
情報（item-genre）も記憶されている。
【００３７】ＵＲＬ情報記憶部１２は、販売者端末１が
持つウェブページを含む様々なページのツリー構造に関
する情報を記憶するものである。ここに記憶されるＵＲ
Ｌ（Uniform Resource Locator）情報は、例えば図４に
示されるようなＵＲＬマスタ情報である。このＵＲＬマ
スタ情報は、ホームページを構成するトップページから
最下層のサブページまでのＵＲＬツリー構造および各ペ
ージに掲載される商品に関する画像情報やその他の関連
情報などを整理して記憶したものである。
持つウェブページを含む様々なページのツリー構造に関
する情報を記憶するものである。ここに記憶されるＵＲ
Ｌ（Uniform Resource Locator）情報は、例えば図４に
示されるようなＵＲＬマスタ情報である。このＵＲＬマ
スタ情報は、ホームページを構成するトップページから
最下層のサブページまでのＵＲＬツリー構造および各ペ
ージに掲載される商品に関する画像情報やその他の関連
情報などを整理して記憶したものである。
【００３８】リンク部１３は、上記ＵＲＬ情報記憶部１
２に記憶されているＵＲＬ情報の中から指定されたＵＲ
Ｌをトップとする配下の各ウェブページおよびそこに含
まれる画像情報等のリソースについて、上記商品情報記
憶部１１に記憶されている商品情報のジャンルと、後述
する推薦エンジン１９が管理している独自の商品カテゴ
リとの関連付けを行う。
２に記憶されているＵＲＬ情報の中から指定されたＵＲ
Ｌをトップとする配下の各ウェブページおよびそこに含
まれる画像情報等のリソースについて、上記商品情報記
憶部１１に記憶されている商品情報のジャンルと、後述
する推薦エンジン１９が管理している独自の商品カテゴ
リとの関連付けを行う。
【００３９】すなわち、推薦エンジン１９は、商品カテ
ゴリをフィルタとして用いることにより、推薦する商品
を選別する機能を持っている。リンク部１３では、商品
のジャンルをフィルタとして用いることを指定するため
に、ジャンル−カテゴリ間の関連をここで定義するよう
にしている。
ゴリをフィルタとして用いることにより、推薦する商品
を選別する機能を持っている。リンク部１３では、商品
のジャンルをフィルタとして用いることを指定するため
に、ジャンル−カテゴリ間の関連をここで定義するよう
にしている。
【００４０】このリンク部１３はまた、上記ＵＲＬ情報
記憶部１２に記憶されている各ＵＲＬと、上記商品情報
記憶部１１に記憶されている商品情報との関連付けも行
う。例えば、図４に示されるある商品を表した画像X.GI
FのＵＲＬ（www.ABC.co.jp/xxx/yyy/X.GIF）と、図３に
示される商品１との関連付けを行う。商品１にはリンク
情報（item-genre）によって対応するジャンル（ＪＡＺ
Ｚ）との関連が付けられているので、結果として、ＵＲ
Ｌとそれに対応する商品のジャンルとの関係が認識され
ることになる。なお、ＵＲＬとジャンルとの関連付けを
直接行うようにしても良い。要は、図４のようにツリー
構造で示される各ページのＵＲＬが、図３に示される商
品マスタ中のどのジャンルと関連するのかをリンク部１
３によって定義する。
記憶部１２に記憶されている各ＵＲＬと、上記商品情報
記憶部１１に記憶されている商品情報との関連付けも行
う。例えば、図４に示されるある商品を表した画像X.GI
FのＵＲＬ（www.ABC.co.jp/xxx/yyy/X.GIF）と、図３に
示される商品１との関連付けを行う。商品１にはリンク
情報（item-genre）によって対応するジャンル（ＪＡＺ
Ｚ）との関連が付けられているので、結果として、ＵＲ
Ｌとそれに対応する商品のジャンルとの関係が認識され
ることになる。なお、ＵＲＬとジャンルとの関連付けを
直接行うようにしても良い。要は、図４のようにツリー
構造で示される各ページのＵＲＬが、図３に示される商
品マスタ中のどのジャンルと関連するのかをリンク部１
３によって定義する。
【００４１】リンク部１３によって生成されたこれらの
ジャンル−カテゴリ間の関連付け情報およびＵＲＬ−商
品（ジャンル）間の関連付け情報は、関連データ記憶部
１４に記憶される。
ジャンル−カテゴリ間の関連付け情報およびＵＲＬ−商
品（ジャンル）間の関連付け情報は、関連データ記憶部
１４に記憶される。
【００４２】購買履歴取得部１５は、様々なユーザに関
する過去の購買履歴を取得し、これにより得た情報を購
買履歴情報記憶部１６にデータベースとして蓄積するも
のである。この購買履歴情報は、過去にどのユーザがど
の商品を購入したかの実績を表した情報である。
する過去の購買履歴を取得し、これにより得た情報を購
買履歴情報記憶部１６にデータベースとして蓄積するも
のである。この購買履歴情報は、過去にどのユーザがど
の商品を購入したかの実績を表した情報である。
【００４３】この購買履歴取得部１５は、例えば、ユー
ザが過去に販売者端末１のウェブページにアクセスして
何らかの商品を購入したときの情報を購買履歴として逐
次取得する。また、自己のウェブページ上での購買履歴
に限らず、他の販売者が開設するウェブページ上での購
買履歴や、実際の店舗や通信販売などによる購買履歴を
販売者端末１以外の場所で蓄積し、それを紙媒体やリム
ーバル記憶媒体、あるいはインターネット等のネットワ
ーク３を介して購買履歴取得部１５が取得することも可
能である。
ザが過去に販売者端末１のウェブページにアクセスして
何らかの商品を購入したときの情報を購買履歴として逐
次取得する。また、自己のウェブページ上での購買履歴
に限らず、他の販売者が開設するウェブページ上での購
買履歴や、実際の店舗や通信販売などによる購買履歴を
販売者端末１以外の場所で蓄積し、それを紙媒体やリム
ーバル記憶媒体、あるいはインターネット等のネットワ
ーク３を介して購買履歴取得部１５が取得することも可
能である。
【００４４】アクセス履歴取得部１７は、ユーザがウェ
ブページにアクセスしたときのＵＲＬの履歴、いわゆる
ネットサーフィンの履歴を取得するものである。このＵ
ＲＬ履歴情報は、どのユーザがどのＵＲＬにアクセスし
たのかを表した情報である。アクセス履歴取得部１７に
より取得されたＵＲＬ履歴情報は、アクセス履歴情報記
憶部１８に記憶される。
ブページにアクセスしたときのＵＲＬの履歴、いわゆる
ネットサーフィンの履歴を取得するものである。このＵ
ＲＬ履歴情報は、どのユーザがどのＵＲＬにアクセスし
たのかを表した情報である。アクセス履歴取得部１７に
より取得されたＵＲＬ履歴情報は、アクセス履歴情報記
憶部１８に記憶される。
【００４５】ここで取得するＵＲＬ履歴情報としては、
例えば、販売者端末１自身のウェブページに対するネッ
トサーフィンの履歴だけであっても良い。また、ネット
ワーク３上に存在する複数の既登録ウェブページに対す
るネットサーフィンの履歴を販売者端末１以外の場所で
蓄積し、それを紙媒体やリムーバル記憶媒体、あるいは
インターネット等のネットワーク３を介してアクセス履
歴取得部１７が取得するようにしても良い。
例えば、販売者端末１自身のウェブページに対するネッ
トサーフィンの履歴だけであっても良い。また、ネット
ワーク３上に存在する複数の既登録ウェブページに対す
るネットサーフィンの履歴を販売者端末１以外の場所で
蓄積し、それを紙媒体やリムーバル記憶媒体、あるいは
インターネット等のネットワーク３を介してアクセス履
歴取得部１７が取得するようにしても良い。
【００４６】推薦エンジン１９は、関連データ記憶部１
４に記憶された関連付け情報、購買履歴情報記憶部１６
に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報および
アクセス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情
報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推薦
を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に合った商品
を推薦する。
４に記憶された関連付け情報、購買履歴情報記憶部１６
に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報および
アクセス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情
報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推薦
を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に合った商品
を推薦する。
【００４７】すなわち、本実施形態の推薦エンジン１９
では、まず、行動特性取得部１９ａにより、関連データ
記憶部１４に記憶されたＵＲＬ−商品（ジャンル）間の
関連付け情報と、アクセス履歴情報記憶部１８に記憶さ
れたネットサーフィンのＵＲＬ履歴情報とを用いて、商
品の推薦を求めるユーザの好きなジャンルを求める。す
なわち、行動特性取得部１９ａは、アクセスの行われた
ウェブページに関連する商品のジャンルをそのユーザが
好きなジャンルとみなし、これをネットサーフィンの行
動特性情報として取得する。
では、まず、行動特性取得部１９ａにより、関連データ
記憶部１４に記憶されたＵＲＬ−商品（ジャンル）間の
関連付け情報と、アクセス履歴情報記憶部１８に記憶さ
れたネットサーフィンのＵＲＬ履歴情報とを用いて、商
品の推薦を求めるユーザの好きなジャンルを求める。す
なわち、行動特性取得部１９ａは、アクセスの行われた
ウェブページに関連する商品のジャンルをそのユーザが
好きなジャンルとみなし、これをネットサーフィンの行
動特性情報として取得する。
【００４８】なお、購買履歴情報記憶部１６内の購買履
歴情報を利用してユーザの好きなジャンルを求めること
も可能であるが、ネットサーフィンの履歴からユーザの
好きなジャンルを求めることにより、実際には購入が行
われていなくても、より多くのアクセスが行われている
ページやより長い時間アクセスされているページ等から
ユーザの好きなジャンルを推定することができる。
歴情報を利用してユーザの好きなジャンルを求めること
も可能であるが、ネットサーフィンの履歴からユーザの
好きなジャンルを求めることにより、実際には購入が行
われていなくても、より多くのアクセスが行われている
ページやより長い時間アクセスされているページ等から
ユーザの好きなジャンルを推定することができる。
【００４９】次に、隣人商品抽出部１９ｂは、購買履歴
情報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商
品の推薦を求めるユーザ自身（以下ではこれを「本人」
と言う）と購買傾向が似ている他のユーザ（以下ではこ
れを「隣人」と言う）を求め、その隣人の購買履歴の中
から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
情報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商
品の推薦を求めるユーザ自身（以下ではこれを「本人」
と言う）と購買傾向が似ている他のユーザ（以下ではこ
れを「隣人」と言う）を求め、その隣人の購買履歴の中
から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
【００５０】例えば、本人の購買履歴として商品Ａ，Ｂ
が登録されており、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの購買履歴を持
つ他のユーザが隣人として求められた場合には、隣人商
品抽出部１９ｂは、その隣人の購買履歴の中から本人が
まだ購入していない商品Ｃ，Ｄを抽出する。
が登録されており、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの購買履歴を持
つ他のユーザが隣人として求められた場合には、隣人商
品抽出部１９ｂは、その隣人の購買履歴の中から本人が
まだ購入していない商品Ｃ，Ｄを抽出する。
【００５１】ここで、隣人を求める際のルールは、任意
に設定することが可能である。例えば、本人の購買履歴
の中に含まれている商品と同じものを１個でも購入した
ことがあるユーザを全て隣人として求めるようにするこ
とが可能である。また、本人の購買履歴と他のユーザの
購買履歴とで重複する部分が多い方から所定数を隣人と
して求めるようにしても良い。
に設定することが可能である。例えば、本人の購買履歴
の中に含まれている商品と同じものを１個でも購入した
ことがあるユーザを全て隣人として求めるようにするこ
とが可能である。また、本人の購買履歴と他のユーザの
購買履歴とで重複する部分が多い方から所定数を隣人と
して求めるようにしても良い。
【００５２】次に、推薦部１９ｃは、隣人商品抽出部１
９ｂによって隣人の購買履歴より抽出された商品を対象
として、関連データ記憶部１４に記憶されたジャンル−
カテゴリ間の関連付け情報に基づきジャンルをフィルタ
とする商品の選別を行う。すなわち、隣人の購買履歴よ
り抽出された商品の中から、行動特性取得部１９ａによ
り求められた行動特性情報によって示される本人の好き
なジャンルに属する商品のみを抽出し、それを当該本人
に推薦する商品リストとして出力する。
９ｂによって隣人の購買履歴より抽出された商品を対象
として、関連データ記憶部１４に記憶されたジャンル−
カテゴリ間の関連付け情報に基づきジャンルをフィルタ
とする商品の選別を行う。すなわち、隣人の購買履歴よ
り抽出された商品の中から、行動特性取得部１９ａによ
り求められた行動特性情報によって示される本人の好き
なジャンルに属する商品のみを抽出し、それを当該本人
に推薦する商品リストとして出力する。
【００５３】例えば、上述ようにして隣人商品抽出部１
９ｂにより抽出された商品Ｃ，Ｄのジャンルがそれぞれ
ジャズ、ロックであった場合において、行動特性情報に
よって示される本人の好きなジャンルがロックであった
とすると、推薦部１９ｃは、このロックに属する商品Ｄ
のみを抽出し、それを当該本人に推薦する商品として出
力する。上述の隣人商品抽出部１９ｂおよび推薦部１９
ｃにより本発明の推薦実行手段が構成される。
９ｂにより抽出された商品Ｃ，Ｄのジャンルがそれぞれ
ジャズ、ロックであった場合において、行動特性情報に
よって示される本人の好きなジャンルがロックであった
とすると、推薦部１９ｃは、このロックに属する商品Ｄ
のみを抽出し、それを当該本人に推薦する商品として出
力する。上述の隣人商品抽出部１９ｂおよび推薦部１９
ｃにより本発明の推薦実行手段が構成される。
【００５４】この推薦エンジン１９は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
【００５５】なお、図２に示した商品情報記憶部１１、
ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部１４、購買履
歴情報記憶部１６およびアクセス履歴情報記憶部１８
は、例えばハードディスクなどの記憶装置により構成さ
れる。また、リンク部１３、購買履歴取得部１５、アク
セス履歴取得部１７および推薦エンジン１９は、例えば
ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュ
ータなどにより構成される。
ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部１４、購買履
歴情報記憶部１６およびアクセス履歴情報記憶部１８
は、例えばハードディスクなどの記憶装置により構成さ
れる。また、リンク部１３、購買履歴取得部１５、アク
セス履歴取得部１７および推薦エンジン１９は、例えば
ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュ
ータなどにより構成される。
【００５６】以上のように、本実施形態においては、売
り手があらかじめ定めた商品ではなく、本人の購買履歴
に応じて隣人の購買履歴の中から抽出した商品をユーザ
に推薦するようにしているので、実際の市場の動向に応
じた商品の推薦を行うことができる。しかも、この推薦
される商品の内容は固定されたものではなく、様々なユ
ーザの購買履歴に連動して動的に変化する。これによ
り、売り手の独自判断に基づく一方通行的な広告に比べ
て、広告宣伝効果を格段に高めることができる。
り手があらかじめ定めた商品ではなく、本人の購買履歴
に応じて隣人の購買履歴の中から抽出した商品をユーザ
に推薦するようにしているので、実際の市場の動向に応
じた商品の推薦を行うことができる。しかも、この推薦
される商品の内容は固定されたものではなく、様々なユ
ーザの購買履歴に連動して動的に変化する。これによ
り、売り手の独自判断に基づく一方通行的な広告に比べ
て、広告宣伝効果を格段に高めることができる。
【００５７】また、本実施形態では、単にユーザの購買
履歴から商品の推薦を行うのではなく、ネットサーフィ
ンのＵＲＬ履歴情報から求めたユーザの行動特性をも利
用して商品の推薦を行うようにしている。これにより、
隣人の購買履歴の中から抽出された商品の中でも、特に
そのユーザの好みに合ったジャンルの商品だけをピック
アップして推薦することができ、広告宣伝効果をより一
層高めることができる。
履歴から商品の推薦を行うのではなく、ネットサーフィ
ンのＵＲＬ履歴情報から求めたユーザの行動特性をも利
用して商品の推薦を行うようにしている。これにより、
隣人の購買履歴の中から抽出された商品の中でも、特に
そのユーザの好みに合ったジャンルの商品だけをピック
アップして推薦することができ、広告宣伝効果をより一
層高めることができる。
【００５８】（第２の実施形態）次に、本発明の第２の
実施形態について説明する。第２の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
実施形態について説明する。第２の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
【００５９】図５は、第２の実施形態による販売者端末
１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブロ
ックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成され
る。なお、図５において、図２に示した符号と同一の符
号を付したものは同一の機能を有するものであるので、
これについての詳細な説明は省略する。
１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブロ
ックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成され
る。なお、図５において、図２に示した符号と同一の符
号を付したものは同一の機能を有するものであるので、
これについての詳細な説明は省略する。
【００６０】図５において、商品情報記憶部２１は、販
売者端末１のウェブページ上に掲載される商品を含む様
々な商品に関する商品マスタ情報を記憶するものであ
る。この商品マスタ情報は、例えば図６に示すように、
商品の分類、ジャンル、メーカ（アーティスト名）、商
品名などを階層的に整理して記憶したものである。本実
施形態ではさらに、商品名とメーカとの間のリンク情報
（item-maker）も記憶されている。
売者端末１のウェブページ上に掲載される商品を含む様
々な商品に関する商品マスタ情報を記憶するものであ
る。この商品マスタ情報は、例えば図６に示すように、
商品の分類、ジャンル、メーカ（アーティスト名）、商
品名などを階層的に整理して記憶したものである。本実
施形態ではさらに、商品名とメーカとの間のリンク情報
（item-maker）も記憶されている。
【００６１】リンク部２２は、ＵＲＬ情報記憶部１２に
記憶されているＵＲＬ情報の中から指定されたＵＲＬを
トップとする配下の各ウェブページおよびそこに含まれ
る画像情報等のリソースについて、上記商品情報記憶部
２１に記憶されている商品情報のメーカと、推薦エンジ
ン２４が管理している独自の商品カテゴリとの関連付け
を行う。
記憶されているＵＲＬ情報の中から指定されたＵＲＬを
トップとする配下の各ウェブページおよびそこに含まれ
る画像情報等のリソースについて、上記商品情報記憶部
２１に記憶されている商品情報のメーカと、推薦エンジ
ン２４が管理している独自の商品カテゴリとの関連付け
を行う。
【００６２】すなわち、推薦エンジン２４が持つ商品カ
テゴリに基づく商品選別機能において商品のメーカをフ
ィルタとして用いることを指定するために、メーカ−カ
テゴリ間の関連をここで定義するようにしている。
テゴリに基づく商品選別機能において商品のメーカをフ
ィルタとして用いることを指定するために、メーカ−カ
テゴリ間の関連をここで定義するようにしている。
【００６３】このリンク部２２はまた、ＵＲＬ情報記憶
部１２に記憶されている各ＵＲＬと、商品情報記憶部２
１に記憶されている各商品との関連付けも行う。商品に
はリンク情報（item-maker）によって対応するメーカと
の関連が付けられているので、結果として、ＵＲＬとそ
れに対応する商品のメーカとの関係が認識されることに
なる。リンク部２２によって生成されたこれらのメーカ
−カテゴリ間の関連付け情報およびＵＲＬ−商品（メー
カ）間の関連付け情報は、関連データ記憶部２３に記憶
される。
部１２に記憶されている各ＵＲＬと、商品情報記憶部２
１に記憶されている各商品との関連付けも行う。商品に
はリンク情報（item-maker）によって対応するメーカと
の関連が付けられているので、結果として、ＵＲＬとそ
れに対応する商品のメーカとの関係が認識されることに
なる。リンク部２２によって生成されたこれらのメーカ
−カテゴリ間の関連付け情報およびＵＲＬ−商品（メー
カ）間の関連付け情報は、関連データ記憶部２３に記憶
される。
【００６４】推薦エンジン２４は、関連データ記憶部２
３に記憶された関連付け情報、購買履歴情報記憶部１６
に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報および
アクセス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情
報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推薦
を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に合った商品
を推薦する。
３に記憶された関連付け情報、購買履歴情報記憶部１６
に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報および
アクセス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情
報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推薦
を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に合った商品
を推薦する。
【００６５】本実施形態の推薦エンジン２４では、ま
ず、行動特性取得部２４ａにより、上記アクセス履歴情
報記憶部１８に記憶されたネットサーフィンのＵＲＬ履
歴情報と、関連データ記憶部２３に記憶されたＵＲＬ−
商品（メーカ）間の関連付け情報とを用いて、商品の推
薦を求めるユーザの好きなメーカを求める。すなわち、
行動特性取得部２４ａは、アクセスの行われたウェブペ
ージに関連する商品のメーカをそのユーザが好きなメー
カとみなし、これをネットサーフィンの行動特性情報と
して取得する。
ず、行動特性取得部２４ａにより、上記アクセス履歴情
報記憶部１８に記憶されたネットサーフィンのＵＲＬ履
歴情報と、関連データ記憶部２３に記憶されたＵＲＬ−
商品（メーカ）間の関連付け情報とを用いて、商品の推
薦を求めるユーザの好きなメーカを求める。すなわち、
行動特性取得部２４ａは、アクセスの行われたウェブペ
ージに関連する商品のメーカをそのユーザが好きなメー
カとみなし、これをネットサーフィンの行動特性情報と
して取得する。
【００６６】次に、隣人商品抽出部２４ｂは、購買履歴
情報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商
品の推薦を求めるユーザ自身（本人）と購買傾向が似て
いる他のユーザ（隣人）を求め、その隣人の購買履歴の
中から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
情報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商
品の推薦を求めるユーザ自身（本人）と購買傾向が似て
いる他のユーザ（隣人）を求め、その隣人の購買履歴の
中から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
【００６７】さらに、推薦部２４ｃは、隣人商品抽出部
２４ｂによって隣人の購買履歴より抽出された商品を対
象として、関連データ記憶部２３に記憶されたジャンル
−メーカ間の関連付け情報に基づきメーカをフィルタと
する商品の選別を行う。すなわち、隣人の購買履歴より
抽出された商品の中から、行動特性取得部２４ａにより
求められた行動特性情報によって示される本人の好きな
メーカに属する商品のみを抽出し、それを当該本人に推
薦する商品リストとして出力する。
２４ｂによって隣人の購買履歴より抽出された商品を対
象として、関連データ記憶部２３に記憶されたジャンル
−メーカ間の関連付け情報に基づきメーカをフィルタと
する商品の選別を行う。すなわち、隣人の購買履歴より
抽出された商品の中から、行動特性取得部２４ａにより
求められた行動特性情報によって示される本人の好きな
メーカに属する商品のみを抽出し、それを当該本人に推
薦する商品リストとして出力する。
【００６８】この推薦エンジン２４は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
【００６９】なお、図５に示した商品情報記憶部２１、
ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部２３、購買履
歴情報記憶部１６およびアクセス履歴情報記憶部１８
は、例えばハードディスクなどの記憶装置により構成さ
れる。また、リンク部２２、購買履歴取得部１５、アク
セス履歴取得部１７および推薦エンジン２４は、例えば
ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュ
ータなどにより構成される。
ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部２３、購買履
歴情報記憶部１６およびアクセス履歴情報記憶部１８
は、例えばハードディスクなどの記憶装置により構成さ
れる。また、リンク部２２、購買履歴取得部１５、アク
セス履歴取得部１７および推薦エンジン２４は、例えば
ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュ
ータなどにより構成される。
【００７０】以上のように、本実施形態によれば、第１
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、ユーザの行
動特性に基づきそのユーザの好みに合ったメーカの商品
だけをピックアップして推薦することができ、広告宣伝
効果を格段に高めることができる。
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、ユーザの行
動特性に基づきそのユーザの好みに合ったメーカの商品
だけをピックアップして推薦することができ、広告宣伝
効果を格段に高めることができる。
【００７１】（第３の実施形態）次に、本発明の第３の
実施形態について説明する。第３の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
実施形態について説明する。第３の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
【００７２】図７は、第３の実施形態による販売者端末
１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブロ
ックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成され
る。なお、図７において、図２に示した符号と同一の符
号を付したものは同一の機能を有するものであるので、
これについての詳細な説明は省略する。
１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブロ
ックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成され
る。なお、図７において、図２に示した符号と同一の符
号を付したものは同一の機能を有するものであるので、
これについての詳細な説明は省略する。
【００７３】図７において、戦略商品登録部３１は、売
り手側の販売戦略に応じて特に推薦したい商品を登録す
るものであり、キーボードやマウスなどの入力デバイス
を含む。例えば、余剰在庫を一掃するため、あるいは新
商品を広く販売するためなどに行うキャンペーン商品な
どを登録することが可能である。ここで登録された戦略
商品に関する情報は、戦略商品情報記憶部３２に記憶さ
れる。
り手側の販売戦略に応じて特に推薦したい商品を登録す
るものであり、キーボードやマウスなどの入力デバイス
を含む。例えば、余剰在庫を一掃するため、あるいは新
商品を広く販売するためなどに行うキャンペーン商品な
どを登録することが可能である。ここで登録された戦略
商品に関する情報は、戦略商品情報記憶部３２に記憶さ
れる。
【００７４】本実施形態の推薦エンジン３３は、購買履
歴情報記憶部１６に記憶された様々なユーザに関する購
買履歴情報および戦略商品情報記憶部３２に記憶された
戦略商品情報に基づいて所定の処理を行うことにより、
商品の推薦を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に
合った商品で、かつ、売り手側の販売戦略を反映した商
品を推薦する。
歴情報記憶部１６に記憶された様々なユーザに関する購
買履歴情報および戦略商品情報記憶部３２に記憶された
戦略商品情報に基づいて所定の処理を行うことにより、
商品の推薦を求めるユーザに対してそのユーザの嗜好に
合った商品で、かつ、売り手側の販売戦略を反映した商
品を推薦する。
【００７５】すなわち、本実施形態の推薦エンジン３３
では、まず、隣人商品抽出部３３ａにより、購買履歴情
報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商品
の推薦を求めるユーザ自身（本人）と購買傾向が似てい
る他のユーザ（隣人）を求め、その隣人の購買履歴の中
から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
では、まず、隣人商品抽出部３３ａにより、購買履歴情
報記憶部１６に記憶された購買履歴情報を用いて、商品
の推薦を求めるユーザ自身（本人）と購買傾向が似てい
る他のユーザ（隣人）を求め、その隣人の購買履歴の中
から本人がまだ購入していない商品を抽出する。
【００７６】次に、推薦部３３ｂは、戦略商品情報記憶
部３２に記憶された戦略商品情報に基づき戦略商品をフ
ィルタとする選別処理を行う。すなわち、推薦部３３ｂ
は、隣人商品抽出部３３ａによって隣人の購買履歴より
抽出された商品の中から戦略商品として登録されている
商品のみを抽出し、それを当該本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
部３２に記憶された戦略商品情報に基づき戦略商品をフ
ィルタとする選別処理を行う。すなわち、推薦部３３ｂ
は、隣人商品抽出部３３ａによって隣人の購買履歴より
抽出された商品の中から戦略商品として登録されている
商品のみを抽出し、それを当該本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
【００７７】この推薦エンジン３３は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスしたときに自動的に
起動するようにしても良い。
【００７８】なお、図７に示した購買履歴情報記憶部１
６および戦略商品情報記憶部３２は、例えばハードディ
スクなどの記憶装置により構成される。また、購買履歴
取得部１５、戦略商品登録部３１および推薦エンジン３
３は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイ
クロコンピュータなどにより構成される。
６および戦略商品情報記憶部３２は、例えばハードディ
スクなどの記憶装置により構成される。また、購買履歴
取得部１５、戦略商品登録部３１および推薦エンジン３
３は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイ
クロコンピュータなどにより構成される。
【００７９】以上のように、本実施形態によれば、第１
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、市場の動向
だけでなく売り手側の販売戦略も加味した商品をピック
アップして推薦することができる。よって、売り手側お
よび買い手側の双方に適した商品の推薦を行うことがで
きるようになる。
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、市場の動向
だけでなく売り手側の販売戦略も加味した商品をピック
アップして推薦することができる。よって、売り手側お
よび買い手側の双方に適した商品の推薦を行うことがで
きるようになる。
【００８０】（第４の実施形態）次に、本発明の第４の
実施形態について説明する。第４の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。また、図８は、
第４の実施形態による販売者端末１の構成例を示すブロ
ック図であり、ここに示す各ブロックによって本実施形
態の販売促進支援装置が構成される。
実施形態について説明する。第４の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。また、図８は、
第４の実施形態による販売者端末１の構成例を示すブロ
ック図であり、ここに示す各ブロックによって本実施形
態の販売促進支援装置が構成される。
【００８１】本実施形態は、販売者端末１のウェブペー
ジ上でユーザが商品を購入するときに、所望の商品を幾
つか指定することによってそれらを購入希望の商品とし
て仮に登録しておき、最終的にユーザがそれで良いと判
断したときに、仮登録しておいた商品を一括して購入で
きるようにしたシステムに適用したものである。すなわ
ち、この種のシステムでは、スーパーマーケットでの買
い物において複数の商品をショッピングカートに入れて
回り、最後にレジにて支払いを行うのと同様のイメージ
で商品の購入が行えるものである。
ジ上でユーザが商品を購入するときに、所望の商品を幾
つか指定することによってそれらを購入希望の商品とし
て仮に登録しておき、最終的にユーザがそれで良いと判
断したときに、仮登録しておいた商品を一括して購入で
きるようにしたシステムに適用したものである。すなわ
ち、この種のシステムでは、スーパーマーケットでの買
い物において複数の商品をショッピングカートに入れて
回り、最後にレジにて支払いを行うのと同様のイメージ
で商品の購入が行えるものである。
【００８２】図８において、指定商品取得部４１は、図
１のユーザ端末２-1，２-2，…からネットワーク３を介
して販売者端末１に送られてくる仮登録のための指定商
品情報を取得するものである。この指定商品情報は、ど
の商品を購入希望の商品として仮登録したのかを表す情
報である。
１のユーザ端末２-1，２-2，…からネットワーク３を介
して販売者端末１に送られてくる仮登録のための指定商
品情報を取得するものである。この指定商品情報は、ど
の商品を購入希望の商品として仮登録したのかを表す情
報である。
【００８３】この指定商品取得部４１により取得された
仮登録のための指定商品情報は、指定商品情報記憶部４
２に記憶される。なお、ユーザ端末２-1，２-2，…にお
いて仮登録の指定を取り消したときには、そのことが販
売者端末１に伝えられ、対応する指定商品情報が指定商
品情報記憶部４２から削除される。商品販売部４３は、
ユーザ端末２-1，２-2，…からの指示に応じて、指定商
品情報記憶部４２に仮登録のために一時的に記憶されて
いる指定商品の販売を行う。
仮登録のための指定商品情報は、指定商品情報記憶部４
２に記憶される。なお、ユーザ端末２-1，２-2，…にお
いて仮登録の指定を取り消したときには、そのことが販
売者端末１に伝えられ、対応する指定商品情報が指定商
品情報記憶部４２から削除される。商品販売部４３は、
ユーザ端末２-1，２-2，…からの指示に応じて、指定商
品情報記憶部４２に仮登録のために一時的に記憶されて
いる指定商品の販売を行う。
【００８４】クロスセリング商品登録部４４は、売り手
側の販売戦略などに基づいて、クロスセリングの対象と
する商品を登録するものであり、キーボードやマウスな
どの入力デバイスを含む。例えば、ある商品が購入され
る場合に必ず推薦する商品を登録する。ここでクロスセ
リングとして推薦する商品は、実際に購入される商品に
付随して購入される可能性の高いものを登録するのが好
ましい。例えば、購入される商品と同じジャンルあるい
は同じメーカの商品を幾つか登録しておくことが考えら
れる。
側の販売戦略などに基づいて、クロスセリングの対象と
する商品を登録するものであり、キーボードやマウスな
どの入力デバイスを含む。例えば、ある商品が購入され
る場合に必ず推薦する商品を登録する。ここでクロスセ
リングとして推薦する商品は、実際に購入される商品に
付随して購入される可能性の高いものを登録するのが好
ましい。例えば、購入される商品と同じジャンルあるい
は同じメーカの商品を幾つか登録しておくことが考えら
れる。
【００８５】図９は、このクロスセリング商品の登録例
を示す図である。図９において、対象元商品は購入され
る商品を表すものであり、対象先商品は当該対象元商品
が購入された場合に推薦する商品を表すものである。こ
の図９の例では、商品Ａが購入されるときには商品Ｂを
推薦し、商品Ｘが購入されるときには商品Ｙを推薦する
ということが登録されている。ここで登録されたクロス
セリング商品に関する情報は、クロスセリング情報記憶
部４５に記憶される。
を示す図である。図９において、対象元商品は購入され
る商品を表すものであり、対象先商品は当該対象元商品
が購入された場合に推薦する商品を表すものである。こ
の図９の例では、商品Ａが購入されるときには商品Ｂを
推薦し、商品Ｘが購入されるときには商品Ｙを推薦する
ということが登録されている。ここで登録されたクロス
セリング商品に関する情報は、クロスセリング情報記憶
部４５に記憶される。
【００８６】推薦エンジン４６は、指定商品情報記憶部
４２に記憶された仮登録の指定商品情報およびクロスセ
リング情報記憶部４５に記憶されたクロスセリング商品
情報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推
薦を求めるユーザに対して、あらかじめ登録されたクロ
スセリングの対象先商品を推薦する。
４２に記憶された仮登録の指定商品情報およびクロスセ
リング情報記憶部４５に記憶されたクロスセリング商品
情報に基づいて所定の処理を行うことにより、商品の推
薦を求めるユーザに対して、あらかじめ登録されたクロ
スセリングの対象先商品を推薦する。
【００８７】すなわち、本実施形態の推薦エンジン４６
では、まず、クロスセリング情報記憶部４５に記憶され
たクロスセリングの対象元商品が指定商品情報記憶部４
２に記憶されているかどうか、すなわち、当該対象元商
品がショッピングカート内に存在するかどうかを調べ
る。そして、クロスセリングの対象元商品がショッピン
グカート内に存在する場合には、登録されているクロス
セリング対象先商品をユーザに推薦する商品として出力
する。
では、まず、クロスセリング情報記憶部４５に記憶され
たクロスセリングの対象元商品が指定商品情報記憶部４
２に記憶されているかどうか、すなわち、当該対象元商
品がショッピングカート内に存在するかどうかを調べ
る。そして、クロスセリングの対象元商品がショッピン
グカート内に存在する場合には、登録されているクロス
セリング対象先商品をユーザに推薦する商品として出力
する。
【００８８】この推薦エンジン４６は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
【００８９】なお、図８に示した指定商品情報記憶部４
２およびクロスセリング情報記憶部４５は、例えばハー
ドディスクなどの記憶装置により構成される。また、指
定商品取得部４１、商品販売部４３、クロスセリング商
品登録部４４および推薦エンジン４６は、例えばＣＰ
Ｕ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュータ
などにより構成される。
２およびクロスセリング情報記憶部４５は、例えばハー
ドディスクなどの記憶装置により構成される。また、指
定商品取得部４１、商品販売部４３、クロスセリング商
品登録部４４および推薦エンジン４６は、例えばＣＰ
Ｕ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマイクロコンピュータ
などにより構成される。
【００９０】以上のように、本実施形態によれば、自他
ユーザに関する商品の購買履歴が全く存在しなくても、
ショッピングカート内に入れられた商品をキーとしてそ
れに関連する商品などの推薦を行うことができる。この
とき、クロスセリングの対象先商品として、対象元商品
と同じジャンルあるいは同じメーカの商品を登録してお
けば、ユーザの行動特性の蓄積がなくても、そのユーザ
の好きなジャンルあるいはメーカの商品を推薦すること
ができる。これにより、販売者端末１のウェブページに
初めて訪れたユーザに対してもそのユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦することができる。
ユーザに関する商品の購買履歴が全く存在しなくても、
ショッピングカート内に入れられた商品をキーとしてそ
れに関連する商品などの推薦を行うことができる。この
とき、クロスセリングの対象先商品として、対象元商品
と同じジャンルあるいは同じメーカの商品を登録してお
けば、ユーザの行動特性の蓄積がなくても、そのユーザ
の好きなジャンルあるいはメーカの商品を推薦すること
ができる。これにより、販売者端末１のウェブページに
初めて訪れたユーザに対してもそのユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦することができる。
【００９１】なお、この第４の実施形態では、ショッピ
ングカートを用いた商品の購入を可能とするシステムに
適用した場合について説明したが、これに限定されるも
のではない。例えば、ショッピングカートを用いずにダ
イレクトに購入商品を指定するシステムにも適用可能で
ある。この場合は、ショッピングカート中に存在する商
品をクロスセリング対象元商品とするのではなく、実際
に購入された商品をクロスセリング対象元商品として対
象先商品を推薦するようにすれば良い。
ングカートを用いた商品の購入を可能とするシステムに
適用した場合について説明したが、これに限定されるも
のではない。例えば、ショッピングカートを用いずにダ
イレクトに購入商品を指定するシステムにも適用可能で
ある。この場合は、ショッピングカート中に存在する商
品をクロスセリング対象元商品とするのではなく、実際
に購入された商品をクロスセリング対象元商品として対
象先商品を推薦するようにすれば良い。
【００９２】（第５の実施形態）次に、本発明の第５の
実施形態について説明する。第５の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
実施形態について説明する。第５の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
【００９３】図１０は、第５の実施形態による販売者端
末１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブ
ロックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成さ
れる。なお、図１０において、図２および図８に示した
符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するも
のであるので、これについての詳細な説明は省略する。
末１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブ
ロックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成さ
れる。なお、図１０において、図２および図８に示した
符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するも
のであるので、これについての詳細な説明は省略する。
【００９４】本実施形態も、上述の第４の実施形態と同
様に、販売者端末１のウェブページ上でユーザが商品を
購入するときに、所望の商品を幾つか指定することによ
ってそれらを購入希望の商品として仮に登録しておき、
最終的にユーザがそれで良いと判断したときに、仮登録
しておいた商品を一括して購入できるようにしたシステ
ムに適用したものである。
様に、販売者端末１のウェブページ上でユーザが商品を
購入するときに、所望の商品を幾つか指定することによ
ってそれらを購入希望の商品として仮に登録しておき、
最終的にユーザがそれで良いと判断したときに、仮登録
しておいた商品を一括して購入できるようにしたシステ
ムに適用したものである。
【００９５】図１０において、推薦エンジン５１は、指
定商品情報記憶部４２に記憶された仮登録の指定商品情
報および購買履歴情報記憶部１６に記憶された様々なユ
ーザに関する購買履歴情報に基づいて所定の処理を行う
ことにより、商品の推薦を求めるユーザに対してそのユ
ーザの嗜好に合った商品を推薦する。
定商品情報記憶部４２に記憶された仮登録の指定商品情
報および購買履歴情報記憶部１６に記憶された様々なユ
ーザに関する購買履歴情報に基づいて所定の処理を行う
ことにより、商品の推薦を求めるユーザに対してそのユ
ーザの嗜好に合った商品を推薦する。
【００９６】本実施形態の推薦エンジン５１では、ま
ず、指定商品情報記憶部４２に指定商品情報が記憶され
ているか否か、すなわち、ショッピングカートの中に何
らかの商品が存在するかどうかを調べる。ここで、ショ
ッピングカートの中に商品が存在する場合には、その商
品をそのユーザの購買履歴とみなす。そして、購買履歴
情報記憶部１６に記憶されている購買履歴情報を用い
て、そのみなされたユーザ自身（本人）の購買履歴と購
買傾向が似ている他のユーザ（隣人）を求め、その隣人
の購買履歴の中から指定商品情報記憶部４２に記憶され
ていない商品を抽出し、それを本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
ず、指定商品情報記憶部４２に指定商品情報が記憶され
ているか否か、すなわち、ショッピングカートの中に何
らかの商品が存在するかどうかを調べる。ここで、ショ
ッピングカートの中に商品が存在する場合には、その商
品をそのユーザの購買履歴とみなす。そして、購買履歴
情報記憶部１６に記憶されている購買履歴情報を用い
て、そのみなされたユーザ自身（本人）の購買履歴と購
買傾向が似ている他のユーザ（隣人）を求め、その隣人
の購買履歴の中から指定商品情報記憶部４２に記憶され
ていない商品を抽出し、それを本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
【００９７】この推薦エンジン５１は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
【００９８】なお、図１０に示した商品情報記憶部４２
および購買履歴情報記憶部１６は、例えばハードディス
クなどの記憶装置により構成される。また、購買履歴取
得部１５、指定商品取得部４１、商品販売部４３および
推薦エンジン５１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭな
どを備えたマイクロコンピュータなどにより構成され
る。
および購買履歴情報記憶部１６は、例えばハードディス
クなどの記憶装置により構成される。また、購買履歴取
得部１５、指定商品取得部４１、商品販売部４３および
推薦エンジン５１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭな
どを備えたマイクロコンピュータなどにより構成され
る。
【００９９】以上のように、本実施形態によれば、販売
者端末１のウェブページに訪れたユーザに過去の購買履
歴がなくても、ショッピングカートに入れた商品を利用
して他のユーザの購買履歴から適切な商品の推薦を行う
ことができる。これにより、販売者端末１のウェブペー
ジに初めて訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向
に応じて当該ユーザの嗜好に合った商品の推薦を動的に
行うことができる。
者端末１のウェブページに訪れたユーザに過去の購買履
歴がなくても、ショッピングカートに入れた商品を利用
して他のユーザの購買履歴から適切な商品の推薦を行う
ことができる。これにより、販売者端末１のウェブペー
ジに初めて訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向
に応じて当該ユーザの嗜好に合った商品の推薦を動的に
行うことができる。
【０１００】なお、この第５の実施形態においても、シ
ョッピングカートを用いた商品の購入を可能とするシス
テムに適用した場合について説明したが、これに限定さ
れるものではない。例えば、ショッピングカートを用い
ずにダイレクトに購入商品を指定するシステムにも適用
可能である。この場合は、ショッピングカート中に存在
する商品をそのユーザの購買履歴とみなすのではなく、
実際に購入された商品をそのユーザの購買履歴とみなし
て隣人の購買履歴から適当な商品を推薦するようにすれ
ば良い。
ョッピングカートを用いた商品の購入を可能とするシス
テムに適用した場合について説明したが、これに限定さ
れるものではない。例えば、ショッピングカートを用い
ずにダイレクトに購入商品を指定するシステムにも適用
可能である。この場合は、ショッピングカート中に存在
する商品をそのユーザの購買履歴とみなすのではなく、
実際に購入された商品をそのユーザの購買履歴とみなし
て隣人の購買履歴から適当な商品を推薦するようにすれ
ば良い。
【０１０１】（第６の実施形態）次に、本発明の第６の
実施形態について説明する。第６の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
実施形態について説明する。第６の実施形態による販売
促進支援装置を適用したネットワークシステムの全体構
成は、図１に示したものと同様である。
【０１０２】図１１は、第６の実施形態による販売者端
末１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブ
ロックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成さ
れる。なお、図１１において、図５および図８に示した
符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するも
のであるので、これについての詳細な説明は省略する。
末１の構成例を示すブロック図であり、ここに示す各ブ
ロックによって本実施形態の販売促進支援装置が構成さ
れる。なお、図１１において、図５および図８に示した
符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するも
のであるので、これについての詳細な説明は省略する。
【０１０３】本実施形態も、上述の第４の実施形態と同
様に、販売者端末１のウェブページ上でユーザが商品を
購入するときに、所望の商品を幾つか指定することによ
ってそれらを購入希望の商品として仮に登録しておき、
最終的にユーザがそれで良いと判断したときに、仮登録
しておいた商品を一括して購入できるようにしたシステ
ムに適用したものである。
様に、販売者端末１のウェブページ上でユーザが商品を
購入するときに、所望の商品を幾つか指定することによ
ってそれらを購入希望の商品として仮に登録しておき、
最終的にユーザがそれで良いと判断したときに、仮登録
しておいた商品を一括して購入できるようにしたシステ
ムに適用したものである。
【０１０４】推薦エンジン６１は、購買履歴情報記憶部
１６に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報、
関連データ記憶部２３に記憶された関連付け情報、アク
セス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情報お
よび指定商品情報記憶部４２に記憶された仮登録のため
の指定商品情報に基づいて所定の処理を行うことによ
り、商品の推薦を求めるユーザに対してそのユーザの嗜
好に合った商品を推薦する。
１６に記憶された様々なユーザに関する購買履歴情報、
関連データ記憶部２３に記憶された関連付け情報、アク
セス履歴情報記憶部１８に記憶されたＵＲＬ履歴情報お
よび指定商品情報記憶部４２に記憶された仮登録のため
の指定商品情報に基づいて所定の処理を行うことによ
り、商品の推薦を求めるユーザに対してそのユーザの嗜
好に合った商品を推薦する。
【０１０５】本実施形態の推薦エンジン６１では、ま
ず、行動特性取得部６１ａにより、アクセス履歴情報記
憶部１８に記憶されたネットサーフィンのＵＲＬ履歴情
報と、関連データ記憶部２３に記憶されたＵＲＬ−商品
（メーカ）間の関連付け情報とを用いて、商品の推薦を
求めるユーザの好きなメーカを求める。すなわち、行動
特性取得部６１ａは、アクセスの行われたウェブページ
に関連する商品のメーカをそのユーザが好きなメーカと
みなし、これをネットサーフィンの行動特性情報として
取得する。
ず、行動特性取得部６１ａにより、アクセス履歴情報記
憶部１８に記憶されたネットサーフィンのＵＲＬ履歴情
報と、関連データ記憶部２３に記憶されたＵＲＬ−商品
（メーカ）間の関連付け情報とを用いて、商品の推薦を
求めるユーザの好きなメーカを求める。すなわち、行動
特性取得部６１ａは、アクセスの行われたウェブページ
に関連する商品のメーカをそのユーザが好きなメーカと
みなし、これをネットサーフィンの行動特性情報として
取得する。
【０１０６】次に、商品抽出部６１ｂは、行動特性取得
部６１ａにより取得された行動特性情報によって示され
るユーザの好きなメーカに属する商品を、指定商品情報
記憶部４２（ショッピングカート）に記憶されている指
定商品情報の中から取得する。このとき、商品抽出部６
１ｂは、図６に示した商品名とメーカとのリンク情報
（item-maker）を利用して、ユーザが好きなメーカの商
品を求める。
部６１ａにより取得された行動特性情報によって示され
るユーザの好きなメーカに属する商品を、指定商品情報
記憶部４２（ショッピングカート）に記憶されている指
定商品情報の中から取得する。このとき、商品抽出部６
１ｂは、図６に示した商品名とメーカとのリンク情報
（item-maker）を利用して、ユーザが好きなメーカの商
品を求める。
【０１０７】次に、隣人商品抽出部６１ｃは、商品抽出
部６１ｂによって求められたユーザが好きなメーカの商
品をそのユーザの購買履歴とみなして、そのみなしたユ
ーザ自身（本人）の購買履歴と購買傾向が似ている他の
ユーザ（隣人）を、購買履歴情報記憶部１６に記憶され
ている購買履歴情報を用いて求める。そして、その隣人
の購買履歴の中から指定商品情報記憶部４２に記憶され
ていない商品を抽出し、それを本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
部６１ｂによって求められたユーザが好きなメーカの商
品をそのユーザの購買履歴とみなして、そのみなしたユ
ーザ自身（本人）の購買履歴と購買傾向が似ている他の
ユーザ（隣人）を、購買履歴情報記憶部１６に記憶され
ている購買履歴情報を用いて求める。そして、その隣人
の購買履歴の中から指定商品情報記憶部４２に記憶され
ていない商品を抽出し、それを本人に推薦する商品リス
トとして出力する。
【０１０８】この推薦エンジン６１は、販売者端末１の
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
ウェブページに訪れたユーザから商品の推薦を要求され
たときに起動するようにしても良いし、ユーザが販売者
端末１のウェブページ上にアクセスして何らかの商品を
ショッピングカートに入れたときに自動的に起動するよ
うにしても良い。
【０１０９】なお、図１１に示した商品情報記憶部２
１、ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部２３、購
買履歴情報記憶部１６、アクセス履歴情報記憶部１８お
よび指定商品情報記憶部４２は、例えばハードディスク
などの記憶装置により構成される。また、リンク部２
２、購買履歴取得部１５、アクセス履歴取得部１７、指
定商品取得部４１、商品販売部４３および推薦エンジン
６１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマ
イクロコンピュータなどにより構成される。
１、ＵＲＬ情報記憶部１２、関連データ記憶部２３、購
買履歴情報記憶部１６、アクセス履歴情報記憶部１８お
よび指定商品情報記憶部４２は、例えばハードディスク
などの記憶装置により構成される。また、リンク部２
２、購買履歴取得部１５、アクセス履歴取得部１７、指
定商品取得部４１、商品販売部４３および推薦エンジン
６１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えたマ
イクロコンピュータなどにより構成される。
【０１１０】以上のように、本実施形態によれば、第１
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、ユーザの好
みに合ったメーカの商品だけをピックアップして推薦す
ることができ、広告宣伝効果を格段に高めることができ
る。
の実施形態と同様に実際の市場の動向に応じた商品の推
薦を動的に行うことができることに加えて、ユーザの好
みに合ったメーカの商品だけをピックアップして推薦す
ることができ、広告宣伝効果を格段に高めることができ
る。
【０１１１】また、本実施形態によれば、販売者端末１
のウェブページに訪れたユーザに過去の購買履歴がなく
ても、ショッピングカートに入れた商品を利用して他の
ユーザの購買履歴から適切な商品の推薦を行うことがで
きる。これにより、販売者端末１のウェブページに初め
て訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向に応じて
当該ユーザの好みに合ったメーカの商品を推薦すること
ができる。
のウェブページに訪れたユーザに過去の購買履歴がなく
ても、ショッピングカートに入れた商品を利用して他の
ユーザの購買履歴から適切な商品の推薦を行うことがで
きる。これにより、販売者端末１のウェブページに初め
て訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向に応じて
当該ユーザの好みに合ったメーカの商品を推薦すること
ができる。
【０１１２】なお、この第６の実施形態では、ユーザが
好きなメーカの商品だけをショッピングカートの中から
抽出し、この商品を用いて隣人の購買履歴より適当な商
品を抽出しているが、この順番とは逆に、ショッピング
カート内の全商品を対象として隣人の購買履歴より適当
な商品を抽出した後で、ユーザが好きなメーカによって
フィルタをかけるようにしても良い。
好きなメーカの商品だけをショッピングカートの中から
抽出し、この商品を用いて隣人の購買履歴より適当な商
品を抽出しているが、この順番とは逆に、ショッピング
カート内の全商品を対象として隣人の購買履歴より適当
な商品を抽出した後で、ユーザが好きなメーカによって
フィルタをかけるようにしても良い。
【０１１３】また、ここではユーザが好きなメーカの商
品を求めるようにしているが、ユーザが好きなジャンル
の商品を求めるようにしても良い。
品を求めるようにしているが、ユーザが好きなジャンル
の商品を求めるようにしても良い。
【０１１４】また、この第６の実施形態においても、シ
ョッピングカートを用いた商品の購入を可能とするシス
テムに適用した場合について説明したが、これに限定さ
れるものではない。例えば、ショッピングカートを用い
ずにダイレクトに購入商品を指定するシステムにも適用
可能である。この場合は、ショッピングカート中に存在
する商品をそのユーザの購買履歴とみなすのではなく、
実際に購入された商品をそのユーザの購買履歴とみなし
て隣人の購買履歴から適当な商品を推薦するようにすれ
ば良い。
ョッピングカートを用いた商品の購入を可能とするシス
テムに適用した場合について説明したが、これに限定さ
れるものではない。例えば、ショッピングカートを用い
ずにダイレクトに購入商品を指定するシステムにも適用
可能である。この場合は、ショッピングカート中に存在
する商品をそのユーザの購買履歴とみなすのではなく、
実際に購入された商品をそのユーザの購買履歴とみなし
て隣人の購買履歴から適当な商品を推薦するようにすれ
ば良い。
【０１１５】（第７の実施形態）次に、本発明の第７の
実施形態について説明する。第７の実施形態による販売
促進支援装置については特に図示をしないが、本実施形
態は、上述した第１〜第６の実施形態を任意に組み合わ
せたものである。すなわち、上述の第１〜第６の実施形
態はそれぞれ単独で用いることも可能であるが、任意に
組み合わせて用いることも可能である。
実施形態について説明する。第７の実施形態による販売
促進支援装置については特に図示をしないが、本実施形
態は、上述した第１〜第６の実施形態を任意に組み合わ
せたものである。すなわち、上述の第１〜第６の実施形
態はそれぞれ単独で用いることも可能であるが、任意に
組み合わせて用いることも可能である。
【０１１６】この場合において、ユーザから商品の推薦
を求められたときなどに、第１〜第６の実施形態のどの
機能を用いて推薦を行うかについては、ユーザが所望の
機能を任意に選択できるようにしても良いし、売り手側
があらかじめ定めたルールに従って何れかの機能で選択
的に推薦を行うようにしても良い。
を求められたときなどに、第１〜第６の実施形態のどの
機能を用いて推薦を行うかについては、ユーザが所望の
機能を任意に選択できるようにしても良いし、売り手側
があらかじめ定めたルールに従って何れかの機能で選択
的に推薦を行うようにしても良い。
【０１１７】後者の場合のルールとしては、例えば、購
買履歴および行動特性に関する情報があるユーザから要
求があった場合には第１および第２の実施形態の複合型
で推薦を行い、それらの情報がないユーザから要求があ
った場合は、第５あるいは第６の実施形態に従って推薦
を行う。また、第３の実施形態よる戦略商品の推薦およ
び第４の実施形態によるクロスセリング商品の推薦は全
ユーザに対して行うといったルールが考えられる。もち
ろん、ルールはこれに限定されるものではない。
買履歴および行動特性に関する情報があるユーザから要
求があった場合には第１および第２の実施形態の複合型
で推薦を行い、それらの情報がないユーザから要求があ
った場合は、第５あるいは第６の実施形態に従って推薦
を行う。また、第３の実施形態よる戦略商品の推薦およ
び第４の実施形態によるクロスセリング商品の推薦は全
ユーザに対して行うといったルールが考えられる。もち
ろん、ルールはこれに限定されるものではない。
【０１１８】このように、第１〜第６の実施形態の機能
を任意に組み合わせた第７の実施形態によれば、様々な
観点からユーザの嗜好に合った商品を推薦することがで
き、広告宣伝効果を格段に高めることができる。また、
第１〜第６の実施形態のうちのある機能を用いた場合に
推薦される商品がないときでも、他の機能によって適当
な商品を推薦することができ、商品の推薦を確実に行う
ことができるというメリットも有する。
を任意に組み合わせた第７の実施形態によれば、様々な
観点からユーザの嗜好に合った商品を推薦することがで
き、広告宣伝効果を格段に高めることができる。また、
第１〜第６の実施形態のうちのある機能を用いた場合に
推薦される商品がないときでも、他の機能によって適当
な商品を推薦することができ、商品の推薦を確実に行う
ことができるというメリットも有する。
【０１１９】なお、以上に説明した本実施形態の販売促
進支援装置は、コンピュータのＣＰＵあるいはＭＰＵ、
ＲＡＭ、ＲＯＭなどで構成されるものであり、ＲＡＭや
ＲＯＭに記憶されたプログラムが動作することによって
実現できる。したがって、コンピュータが上記機能を果
たすように動作させるプログラムを、例えばＣＤ−ＲＯ
Ｍのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ま
せることによって実現できるものである。上記プログラ
ムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、
フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ、光
磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることが
できる。
進支援装置は、コンピュータのＣＰＵあるいはＭＰＵ、
ＲＡＭ、ＲＯＭなどで構成されるものであり、ＲＡＭや
ＲＯＭに記憶されたプログラムが動作することによって
実現できる。したがって、コンピュータが上記機能を果
たすように動作させるプログラムを、例えばＣＤ−ＲＯ
Ｍのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ま
せることによって実現できるものである。上記プログラ
ムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、
フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ、光
磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることが
できる。
【０１２０】また、コンピュータが供給されたプログラ
ムを実行することにより上述の実施形態の機能が実現さ
れるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにおい
て稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）ある
いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実
施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラ
ムの処理の全てあるいは一部がコンピュータの機能拡張
ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形
態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発
明の実施形態に含まれる。
ムを実行することにより上述の実施形態の機能が実現さ
れるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにおい
て稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）ある
いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実
施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラ
ムの処理の全てあるいは一部がコンピュータの機能拡張
ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形
態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発
明の実施形態に含まれる。
【０１２１】また、本発明をネットワーク環境で利用す
るべく、全部あるいは一部のプログラムが他のコンピュ
ータで実行されるようになっていても良い。
るべく、全部あるいは一部のプログラムが他のコンピュ
ータで実行されるようになっていても良い。
【０１２２】なお、上記に示した各実施形態は、何れも
本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したも
のに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定
的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発
明はその精神、またはその主要な特徴から逸脱すること
なく、様々な形で実施することができる。
本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したも
のに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定
的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発
明はその精神、またはその主要な特徴から逸脱すること
なく、様々な形で実施することができる。
【０１２３】
【発明の効果】本発明は上述したように、ユーザによる
商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユー
ザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユ
ーザの購買履歴の中から、本ユーザがまだ購入していな
い商品であって、かつ、本ユーザに関してネットワーク
上でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性情報
によって示される本ユーザが好きなジャンルあるいはメ
ーカの商品を抽出して推薦するようにしたので、販売者
があらかじめ定めた商品ではなく、他ユーザの購買履歴
から抽出された商品を本ユーザに推薦することで実際の
市場の動向に応じた商品の推薦を行うことができる。し
かも、この推薦される商品の内容を様々なユーザの購買
履歴に連動して動的に変化させることができる。これに
より、販売者の独自判断に基づく一方通行的な広告に比
べて、広告宣伝効果を格段に高めることができる。さら
に、本発明では、ユーザの行動特性をも利用して商品の
推薦を行うことで、そのユーザの好みに合ったジャンル
あるいはメーカの商品だけをピックアップして推薦する
ことができ、広告宣伝効果をより一層高めることができ
る。
商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユー
ザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユ
ーザの購買履歴の中から、本ユーザがまだ購入していな
い商品であって、かつ、本ユーザに関してネットワーク
上でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性情報
によって示される本ユーザが好きなジャンルあるいはメ
ーカの商品を抽出して推薦するようにしたので、販売者
があらかじめ定めた商品ではなく、他ユーザの購買履歴
から抽出された商品を本ユーザに推薦することで実際の
市場の動向に応じた商品の推薦を行うことができる。し
かも、この推薦される商品の内容を様々なユーザの購買
履歴に連動して動的に変化させることができる。これに
より、販売者の独自判断に基づく一方通行的な広告に比
べて、広告宣伝効果を格段に高めることができる。さら
に、本発明では、ユーザの行動特性をも利用して商品の
推薦を行うことで、そのユーザの好みに合ったジャンル
あるいはメーカの商品だけをピックアップして推薦する
ことができ、広告宣伝効果をより一層高めることができ
る。
【０１２４】また、本発明の他の特徴によれば、ユーザ
による商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う
本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当
該他ユーザの購買履歴の中から、本ユーザがまだ購入し
ていない商品であって、かつ、あらかじめ登録された戦
略商品を抽出して推薦するようにしたので、実際の市場
の動向に応じた商品の推薦を動的に行うことができるこ
とに加えて、市場の動向だけでなく販売者側の販売戦略
も加味した商品をピックアップして推薦することができ
る。よって、売り手側および買い手側の双方に適した商
品の推薦を行うことができるようになる。
による商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う
本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当
該他ユーザの購買履歴の中から、本ユーザがまだ購入し
ていない商品であって、かつ、あらかじめ登録された戦
略商品を抽出して推薦するようにしたので、実際の市場
の動向に応じた商品の推薦を動的に行うことができるこ
とに加えて、市場の動向だけでなく販売者側の販売戦略
も加味した商品をピックアップして推薦することができ
る。よって、売り手側および買い手側の双方に適した商
品の推薦を行うことができるようになる。
【０１２５】また、本発明の他の特徴によれば、あらか
じめ登録されたクロスセリング商品情報に基づいて、購
入希望として指定されたクロスセリングの対象元商品に
対して対象先商品を推薦するようにしたので、自他ユー
ザに関する商品の購買履歴が全く存在しなくても、購入
される商品に関連する商品（例えば、購入される商品と
同じジャンルあるいは同じメーカの商品）の推薦を行う
ことができ、初めて訪れたユーザに対してもそのユーザ
の嗜好に合った商品を推薦することができる。
じめ登録されたクロスセリング商品情報に基づいて、購
入希望として指定されたクロスセリングの対象元商品に
対して対象先商品を推薦するようにしたので、自他ユー
ザに関する商品の購買履歴が全く存在しなくても、購入
される商品に関連する商品（例えば、購入される商品と
同じジャンルあるいは同じメーカの商品）の推薦を行う
ことができ、初めて訪れたユーザに対してもそのユーザ
の嗜好に合った商品を推薦することができる。
【０１２６】また、本発明の他の特徴によれば、ユーザ
が購入希望として指定した商品をそのユーザの購買履歴
とみなし、あらかじめ蓄積された他ユーザによる商品の
購買履歴情報に基づいて、当該他ユーザの購買履歴の中
から購入希望商品以外の商品を抽出して推薦するように
したので、ユーザに過去の購買履歴がなくても、購入希
望として指定された商品を利用して他のユーザの購買履
歴から適切な商品の推薦を行うことができ、初めて訪れ
たユーザに対しても、実際の市場の動向に応じてユーザ
の嗜好に合った商品の推薦を動的に行うことができる。
が購入希望として指定した商品をそのユーザの購買履歴
とみなし、あらかじめ蓄積された他ユーザによる商品の
購買履歴情報に基づいて、当該他ユーザの購買履歴の中
から購入希望商品以外の商品を抽出して推薦するように
したので、ユーザに過去の購買履歴がなくても、購入希
望として指定された商品を利用して他のユーザの購買履
歴から適切な商品の推薦を行うことができ、初めて訪れ
たユーザに対しても、実際の市場の動向に応じてユーザ
の嗜好に合った商品の推薦を動的に行うことができる。
【０１２７】また、本発明の他の特徴によれば、ユーザ
が購入希望として指定した商品の中から、上記ユーザに
関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用して求め
られた行動特性情報によって示されるユーザが好きなジ
ャンルあるいはメーカの商品を抽出し、その抽出した商
品をそのユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる
商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユー
ザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユ
ーザの購買履歴の中から本ユーザがまだ購入していない
商品を抽出して推薦するようにしたので、実際の市場の
動向に応じた商品の推薦を動的に行うことができること
に加えて、ユーザの好みに合ったジャンルあるいはメー
カの商品だけをピックアップして推薦することができ、
広告宣伝効果を格段に高めることができる。しかも、本
発明によれば、初めて訪れたユーザに過去の購買履歴が
なくても、購入希望して指定された商品を利用して他ユ
ーザの購買履歴から商品の推薦を行うことができ、初め
て訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向に応じて
ユーザの好みに合ったジャンルあるいはメーカの商品を
推薦することができる。
が購入希望として指定した商品の中から、上記ユーザに
関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用して求め
られた行動特性情報によって示されるユーザが好きなジ
ャンルあるいはメーカの商品を抽出し、その抽出した商
品をそのユーザの購買履歴とみなして、他ユーザによる
商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦を行う本ユー
ザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、当該他ユ
ーザの購買履歴の中から本ユーザがまだ購入していない
商品を抽出して推薦するようにしたので、実際の市場の
動向に応じた商品の推薦を動的に行うことができること
に加えて、ユーザの好みに合ったジャンルあるいはメー
カの商品だけをピックアップして推薦することができ、
広告宣伝効果を格段に高めることができる。しかも、本
発明によれば、初めて訪れたユーザに過去の購買履歴が
なくても、購入希望して指定された商品を利用して他ユ
ーザの購買履歴から商品の推薦を行うことができ、初め
て訪れたユーザに対しても、実際の市場の動向に応じて
ユーザの好みに合ったジャンルあるいはメーカの商品を
推薦することができる。
【図１】本実施形態による販売促進支援装置を適用した
ネットワークシステムの全体構成例を示す図である。
ネットワークシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】第１の実施形態による販売者端末（販売促進支
援装置）の構成例を示すブロック図である。
援装置）の構成例を示すブロック図である。
【図３】商品マスタ情報の一例を示す図である。
【図４】ＵＲＬマスタ情報の一例を示す図である。
【図５】第２の実施形態による販売者端末（販売促進支
援装置）の構成例を示すブロック図である。
援装置）の構成例を示すブロック図である。
【図６】商品マスタ情報の他の例を示す図である。
【図７】第３の実施形態による販売者端末（販売促進支
援装置）の構成例を示すブロック図である。
援装置）の構成例を示すブロック図である。
【図８】第４の実施形態による販売者端末（販売促進支
援装置）の構成例を示すブロック図である。
援装置）の構成例を示すブロック図である。
【図９】クロスセリング情報の一例を示す図である。
【図１０】第５の実施形態による販売者端末（販売促進
支援装置）の構成例を示すブロック図である。
支援装置）の構成例を示すブロック図である。
【図１１】第６の実施形態による販売者端末（販売促進
支援装置）の構成例を示すブロック図である。
支援装置）の構成例を示すブロック図である。
１ 販売者端末 ２-1，２-2 ユーザ端末 ３ ネットワーク １１ 商品情報記憶部 １２ ＵＲＬ情報記憶部 １３ リンク部 １４ 関連データ記憶部 １５ 購買履歴取得部 １６ 購買履歴情報記憶部 １７ アクセス履歴取得部 １８ アクセス履歴情報記憶部 １９ 推薦エンジン １９ａ 行動特性取得部 １９ｂ 隣人商品抽出部 １９ｃ 推薦部 ２１ 商品情報記憶部 ２２ リンク部 ２３ 関連データ記憶部 ２４ 推薦エンジン ２４ａ 行動特性取得部 ２４ｂ 隣人商品抽出部 ２４ｃ 推薦部 ３１ 戦略商品登録部 ３２ 戦略商品情報記憶部 ３３ 推薦エンジン ３３ａ 隣人商品抽出部 ３３ｂ 推薦部 ４１ 指定商品取得部 ４２ 指定商品情報記憶部 ４３ 商品販売部 ４４ クロスセリング商品登録部 ４５ クロスセリング情報記憶部 ４６ 推薦エンジン ５１ 推薦エンジン ６１ 推薦エンジン ６１ａ 行動特性取得部 ６１ｂ 商品抽出部 ６１ｃ 隣人商品抽出部
Claims (23)
- 【請求項１】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合った
商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を利用し
てそのユーザの行動特性として好みのジャンルを求める
行動特性取得手段と、 上記購買履歴取得手段により取得された購買履歴情報お
よび上記行動特性取得手段により取得された行動特性情
報に基づいて、自他ユーザを含む購買履歴の中から特定
のジャンルの商品を抽出して推薦する推薦実行手段とを
備えることを特徴とする販売促進支援装置。 - 【請求項２】 上記推薦実行手段は、上記購買履歴情報
を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が
似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中
から、上記本ユーザがまだ購入していない商品であっ
て、かつ、上記行動特性情報によって示される上記本ユ
ーザが好きなジャンルの商品を抽出して推薦することを
特徴とする請求項１に記載の販売促進支援装置。 - 【請求項３】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合った
商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を利用し
てそのユーザの行動特性として好みのメーカを求める行
動特性取得手段と、 上記購買履歴取得手段により取得された購買履歴情報お
よび上記行動特性取得手段により取得された行動特性情
報に基づいて、自他ユーザを含む購買履歴の中から特定
のメーカの商品を抽出して推薦する推薦実行手段とを備
えることを特徴とする販売促進支援装置。 - 【請求項４】 上記推薦実行手段は、上記購買履歴情報
を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が
似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中
から、上記本ユーザがまだ購入していない商品であっ
て、かつ、上記行動特性情報によって示される上記本ユ
ーザが好きなメーカの商品を抽出して推薦することを特
徴とする請求項３に記載の販売促進支援装置。 - 【請求項５】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合った
商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 販売者側の戦略商品を登録する戦略商品登録手段と、 上記購買履歴取得手段により取得された購買履歴情報お
よび上記戦略商品登録手段により登録された戦略商品情
報に基づいて、自他ユーザを含む購買履歴の中から特定
の戦略商品を抽出して推薦する推薦実行手段とを備える
ことを特徴とする販売促進支援装置。 - 【請求項６】 上記推薦実行手段は、上記購買履歴情報
を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が
似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中
から、上記本ユーザがまだ購入していない商品であっ
て、かつ、上記戦略商品情報によって示される商品を抽
出して推薦することを特徴とする請求項５に記載の販売
促進支援装置。 - 【請求項７】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合った
商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 クロスセリングの対象とする商品を登録するクロスセリ
ング登録手段と、 上記クロスセリング登録手段により登録されたクロスセ
リング商品情報に基づいて、購入希望として指定された
クロスセリングの対象元商品に対して対象先商品を推薦
する推薦実行手段とを備えることを特徴とする販売促進
支援装置。 - 【請求項８】 上記購入希望として指定される商品は、
最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に指定さ
れた商品であることを特徴とする請求項７に記載の販売
促進支援装置。 - 【請求項９】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合った
商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 ユーザが購入希望として指定した商品に関する情報を取
得する指定商品取得手段と、 上記指定商品取得手段により取得された指定商品情報を
そのユーザの購買履歴とみなし、上記購買履歴取得手段
により取得された購買履歴情報に基づいて、他ユーザの
購買履歴の中から関連する商品を抽出して推薦する推薦
実行手段とを備えることを特徴とする販売促進支援装
置。 - 【請求項１０】 上記推薦実行手段は、上記購買履歴情
報を用いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向
が似ている他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の
中から上記本ユーザがまだ購入していない商品を抽出し
て推薦することを特徴とする請求項９に記載の販売促進
支援装置。 - 【請求項１１】 上記購入希望として指定される商品
は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に指
定された商品であることを特徴とする請求項９または１
０に記載の販売促進支援装置。 - 【請求項１２】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を利用し
てそのユーザの行動特性として好みのジャンルを求める
行動特性取得手段と、 ユーザが購入希望として指定した商品に関する情報を取
得する指定商品取得手段と、 上記指定商品取得手段により取得された指定商品情報の
中から、上記行動特性情報によって示されるユーザが好
きなジャンルの商品を抽出し、その抽出した商品をその
ユーザの購買履歴とみなして、上記購買履歴情報を用い
て、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似てい
る他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中から上
記本ユーザがまだ購入していない商品を抽出して推薦す
る推薦実行手段とを備えることを特徴とする販売促進支
援装置。 - 【請求項１３】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援装置であって、 ユーザによる商品の購買履歴に関する情報を取得する購
買履歴取得手段と、 上記ネットワーク上でのユーザのアクセス履歴を利用し
てそのユーザの行動特性として好みのメーカを求める行
動特性取得手段と、 ユーザが購入希望として指定した商品に関する情報を取
得する指定商品取得手段と、 上記指定商品取得手段により取得された指定商品情報の
中から、上記行動特性情報情報によって示されるユーザ
が好きなメーカの商品を抽出し、その抽出した商品をそ
のユーザの購買履歴とみなして、上記購買履歴情報を用
いて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似て
いる他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中から
上記本ユーザがまだ購入していない商品を抽出して推薦
する推薦実行手段とを備えることを特徴とする販売促進
支援装置。 - 【請求項１４】 上記購入希望として指定される商品
は、最終的な商品購入の前に購入候補として一時的に指
定された商品であることを特徴とする請求項１２または
１３に記載の販売促進支援装置。 - 【請求項１５】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザによる商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦
を行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から、上記本ユーザが
まだ購入していない商品であって、かつ、上記本ユーザ
に関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用して求
められた行動特性情報によって示される上記本ユーザが
好きなジャンルの商品を抽出して推薦するようにしたこ
とを特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項１６】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザによる商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦
を行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から、上記本ユーザが
まだ購入していない商品であって、かつ、上記本ユーザ
に関してネットワーク上でのアクセス履歴を利用して求
められた行動特性情報によって示される上記本ユーザが
好きなメーカの商品を抽出して推薦するようにしたこと
を特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項１７】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザによる商品の購買履歴情報を用いて、商品の推薦
を行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求
め、当該他ユーザの購買履歴の中から、上記本ユーザが
まだ購入していない商品であって、かつ、あらかじめ登
録された戦略商品を抽出して推薦するようにしたことを
特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項１８】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 あらかじめ登録されたクロスセリング商品情報に基づい
て、購入希望として指定されたクロスセリングの対象元
商品に対して対象先商品を推薦するようにしたことを特
徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項１９】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザが最終的な商品購入の前に購入候補として一時的
に指定した商品をそのユーザの購買履歴とみなし、あら
かじめ蓄積された他ユーザによる商品の購買履歴情報に
基づいて、当該他ユーザの購買履歴の中から上記購入候
補の商品以外の商品を抽出して推薦するようにしたこと
を特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項２０】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザが最終的な商品購入の前に購入候補として一時的
に指定した商品の中から、上記ユーザに関してネットワ
ーク上でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性
情報によって示される上記ユーザが好きなジャンルの商
品を抽出し、その抽出した商品をそのユーザの購買履歴
とみなして、他ユーザによる商品の購買履歴情報を用い
て、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似てい
る他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中から上
記本ユーザがまだ購入していない商品を抽出して推薦す
るようにしたことを特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項２１】 ネットワーク上でユーザの嗜好に合っ
た商品を推薦するための販売促進支援方法であって、 ユーザが最終的な商品購入の前に購入候補として一時的
に指定した商品の中から、上記ユーザに関してネットワ
ーク上でのアクセス履歴を利用して求められた行動特性
情報によって示される上記ユーザが好きなメーカの商品
を抽出し、その抽出した商品を当該ユーザの購買履歴と
みなして、他ユーザによる商品の購買履歴情報を用い
て、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似てい
る他ユーザを求め、当該他ユーザの購買履歴の中で上記
本ユーザがまだ購入していない商品を抽出して推薦する
ようにしたことを特徴とする販売促進支援方法。 - 【請求項２２】 請求項１〜１４の何れか１項に記載の
各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラ
ムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可
能な記録媒体。 - 【請求項２３】 請求項１５〜２１の何れか１項に記載
の販売促進支援方法の処理手順をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムを記録したことを特徴とするコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040872A JP2001229285A (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 販売促進支援装置および方法、記録媒体 |
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