JP2002117292A

JP2002117292A - 販売促進方法及びシステム

Info

Publication number: JP2002117292A
Application number: JP2001236981A
Authority: JP
Inventors: Hisashi Takayama; 久高山; Shohei Karayumi; 昇平唐弓
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2000-08-03
Filing date: 2001-08-03
Publication date: 2002-04-19

Abstract

(57)【要約】【課題】商品購入に結びつく可能性を向上させ、ま
た、総合的なレコメンデーション・サービスを実現す
る。【解決手段】音楽ソフト配信ショップＡのサーバに対
して、ユーザが携帯電話機２によりネット接続サービス
を介してアクセスして音楽ソフトを例えば購入すると、
ショップＡのサーバはその購入情報をセンタ１に送信
し、センタはその歌手によるコンサート情報をレコメン
ドルール１ａから検索してそのレコメンデーションをネ
ット接続サービスを介して携帯電話に送信する。チケッ
ト販売ショップＢのサーバに対して、ユーザが携帯電話
によりコンサートチケットを購入すると、ショップＢの
サーバはその購入情報をセンタに送信し、センタは、こ
の購入情報のコンサートの開催日における飛行機などの
予約状況をレコメンドルールから検索してそのレコメン
デーションを携帯電話に送信する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、商品及び／又はサ
ービスの販売促進方法及びシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の販売促進方法としては、例えばダ
イレクトメール（ＤＭ）を用いた方法が知られている。
ＤＭによる方法では、図１５に示すように商品の販売者
が「（これから）販売したい商品１０」の購入者を選択
するための抽出ルール（検索条件：年代、男女別、家族
構成、年収など）を決定し（ステップＳ１）、あらかじ
め登録されている顧客プロフィール（年代、男女別、家
族構成、年収など）１１ａと今までの同業種、異業種の
商品などの購入履歴１１ｂなどの顧客データベース１１
から、この抽出ルールに基づいて顧客候補を検索して抽
出し（ステップＳ２）、この抽出した顧客候補に対して
ＤＭ（やＥメール）を発送する（ステップＳ３）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ＤＭによる方法は、始めに「（これから）販売したい商
品（又はサービス）１０」があり、次いでこの商品１０
の顧客を検索するので、顧客にとってタイムリーな情報
とは限らず、必ずしも、販売に結びつかない（ヒット率
が低い）という問題点がある。特に、携帯電話の場合に
は、顧客がＥメールの通信料金を負担するケースがあ
り、そのＤＭが顧客のニーズに合わない場合には、かえ
って顧客に不快感を与えてしまう可能性がある。

【０００４】本発明は上記従来例の問題点に鑑み、商品
購入に結びつく可能性を向上させることができ、また、
異なる種類の商品やサービス、及び、事業形態の異なる
バーチャルショップとリアルショップを対象とする総合
的なレコメンデーション・サービスを実現することがで
きる販売促進方法及びシステムを提供することを目的と
する。なお、本明細書で単に「商品」というとき、有形
の物体である商品に限らず、無形な様々なサービスをも
含むものとする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の販売促進方法は
上記目的を達成するために、複数の商品を特定するデー
タと、複数の顧客を特定するデータと、前記複数の顧客
のそれぞれについてあらかじめ作成された属性であっ
て、前記顧客中のある顧客が前記複数の商品中のある商
品にアクセスした場合、同一の前記顧客が次にアクセス
する可能性が高い商品を前記複数の商品を特定するデー
タから自動的に選択するための前記顧客の属性とを含む
データベースをあらかじめ用意しておき、前記複数の顧
客中のある顧客が前記複数の商品中の第１の商品にアク
セスしたとき、前記データベースを用いて、当該顧客が
次に連鎖的にアクセスする可能性の高い第２の商品を決
定するステップと、前記第２の商品のレコメンデーショ
ンをネット接続サービスを介して前記顧客のユーザ端末
に送信するステップと、前記顧客が前記第２の商品につ
いてアクセスした場合に、前記第２の商品を前記第１の
商品として次の第２の商品を決定して、これを繰り返す
ステップとを、有する構成とした（請求項１）。

【０００６】上記構成により、同じ顧客が複数の商品を
連鎖的に購入すると思われるルールに基づいて、次の商
品のレコメンデーションがネット接続サービスを介して
同じ顧客のユーザ端末に連鎖的に送信されるので、商品
購入に結びつく可能性を向上させることができ、また、
総合的なレコメンデーション・サービスを実現すること
ができる。

【０００７】また、本発明の販売促進システムは、同じ
顧客が複数の商品を連鎖的に購入すると思われるルール
が複数の商品を特定するデータと、複数の顧客を特定す
るデータと共にあらかじめ登録されたセンタを有し、顧
客が第１の商品について第１のショップに対してアクセ
スした場合に前記第１のショップから前記第１の商品の
アクセス情報を前記センタに送信し、前記センタが前記
ルールに基づいて前記第１の商品から次の第２の商品を
決定してそのレコメンデーションをネット接続サービス
を介して前記顧客のユーザ端末に送信し、前記顧客が前
記第２の商品について第２のショップに対してアクセス
した場合に前記第２のショップから前記第２の商品のア
クセス情報を前記センタに送信して、前記第２の商品を
前記第１の商品として次の第２の商品を決定して、これ
を繰り返すように構成した（請求項４）。

【０００８】上記構成により、同じ顧客が複数の商品を
連鎖的に購入すると思われるルールに基づいて、センタ
から次の商品のレコメンデーションがネット接続サービ
スを介して同じ顧客のユーザ端末に連鎖的に送信される
ので、商品購入に結びつく可能性を向上させることがで
き、また、総合的なレコメンデーション・サービスを実
現することができる。

【０００９】また、本発明の販売促進システムは、同じ
顧客が複数の商品を連鎖的に購入すると思われるルール
が複数の商品を特定するデータと、複数の顧客を特定す
るデータと共にあらかじめ複数のショップの各々のサー
バに登録され、顧客が第１の商品について第１のショッ
プに対してアクセスした場合に前記第１のショップが前
記ルールに基づいて前記第１の商品からの第２の商品を
決定してそのレコメンデーションをネット接続サービス
を介して前記顧客のユーザ端末に送信し、前記顧客が前
記第２の商品について第２のショップに対してアクセス
した場合に前記第２のショップが前記ルールに基づいて
前記第２の商品を前記第１の商品として次の第２の商品
を決定して、これを繰り返すように構成した（請求項
５）。上記構成により、同じ顧客が複数の商品を連鎖的
に購入すると思われるルールに基づいて、商品にアクセ
スしたショップのサーバから次の商品のレコメンデーシ
ョンがネット接続サービスを介して同じ顧客のユーザ端
末に連鎖的に送信されるので、商品購入に結びつく可能
性を向上させることができ、また、総合的なレコメンデ
ーション・サービスを実現することができる。

【００１０】また、本発明の販売促進システムは、同じ
顧客が複数の商品を連鎖的に購入すると思われるルール
が複数の商品を特定するデータと、複数の顧客を特定す
るデータと共にあらかじめショップのサーバに登録さ
れ、顧客が第１の商品について前記ショップに対してア
クセスした場合に前記ショップが前記ルールに基づいて
前記第１の商品からの第２の商品を決定してそのレコメ
ンデーションをネット接続サービスを介して前記顧客の
ユーザ端末に送信し、前記顧客が前記第２の商品につい
て前記ショップに対してアクセスした場合に前記ショッ
プが前記ルールに基づいて前記第２の商品を前記第１の
商品として次の第２の商品を決定して、これを繰り返す
ように構成した（請求項６）。上記構成により、同じ顧
客が複数の商品を連鎖的に購入すると思われるルールに
基づいて、商品にアクセスしたショップのサーバから次
の商品のレコメンデーションがネット接続サービスを介
して同じ顧客のユーザ端末に連鎖的に送信されるので、
商品購入に結びつく可能性を向上させることができ、シ
ョップの販売を促進させることができる。

【００１１】また、第２の商品を決定するに際し、過去
に送信したレコメンデーションに対し顧客からアクセス
があったことを検出し、顧客からのアクセス数をも考慮
してレコメンドする商品を決定するよう構成すること
は、本発明の好ましい態様である。さらに、顧客からの
アクセス数に応じてレコメンドする商品を決定するレコ
メンドルールを変更するよう構成することは、本発明の
好ましい態様である。

【００１２】このように、過去のレコメンデーションに
対するアクセスをモニターリングして次にレコメンドす
る商品を決定したり、そのためのレコメンドルールを変
更（更新）することにより、より顧客のニーズに適合す
る可能性の高い第２の商品のレコメンデーションを行う
ことが可能となり、更なる販売促進につながる。

【００１３】

【発明の実施の形態】＜第１の実施の形態＞以下、図面
を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１
は本発明に係る販売促進システムの第１の実施の形態に
おけるサービスフロー示す図、図２は、本発明に係る販
売促進システムの第１の実施の形態のシステム構成を示
す模式図、図３、図４はレコメンデーション例を示す説
明図である。

【００１４】図１に示すセンタ１には、顧客に送信する
レコメンデーションの種類を決定するレコメンドルール
１ａが登録されている。レコメンドルール１ａには、顧
客が、ある一つの商品又はサービスに対して、連鎖的に
購入（又はアクセス）することが期待される商品又はサ
ービスが関連付けられており、レコメンデーションは、
顧客による一つの商品の購入、又は、商品情報へのアク
セスきっかけとして、顧客に送信される。例えば、この
場合には、ショップＡの音楽ソフトとショップＢのコン
サートチケットを関連付ける第１のレコメンドルール
と、ショップＢのコンサートチケットとショップＣの旅
行予約サービスを関連付ける第２のレコメンドルール
と、ショップＣの旅行予約サービスとショップＤ（図に
は記載されていない）の現地レストラン情報を関連付け
る第３のレコメンドルールが登録されている。このレコ
メンドルール１ａは、新曲の音楽ソフトの発売、最新の
コンサートチケット情報及び旅行予約情報に応じて適宜
更新される。センタ１は、加盟店に対しレコメンデーシ
ョン・サービスを提供するサービス事業者によって管理
され、サービス事業者は、加盟店の顧客に対して、レコ
メンデーションを送信する。例えばこの場合の加盟店
は、音楽ソフトを配信するショップＡと、コンサートチ
ケットなどのチケットを販売するショップＢと、旅行代
理店であるショップＣと現地レストランである不図示の
ショップＤである。

【００１５】そして、音楽ソフトを配信するショップ
Ａのサーバに対して、ユーザが携帯電話２によりネット
接続サービスを介してアクセスして音楽ソフトを例えば
購入すると、ショップＡのサーバはその購入情報（商
品名（楽曲名）、購入者のＥメールアドレスなど）をセ
ンタ１に送信する。なお、ショップＡは顧客が音楽ソフ
トを実際に購入した場合のみならず、ホームページの音
楽ソフト一覧を検索、閲覧した程度のアクセスを行った
場合にもそのアクセス情報をセンタ１に送信するように
してもよい。

【００１６】センタ１は、この購入（アクセス）情報
の商品名（楽曲名）に基づいてその歌手、アーチストに
よるコンサートをレコメンドルール１ａから検索し、そ
のコンサート情報（コンサートチケット販売を行うショ
ップＢ、開催日、価格など）のレコメンデーションをネ
ット接続サービスを介して携帯電話２に送信する。

【００１７】図２に示すように、図１のセンタ１はレコ
メンドルール１ａと、レコメンデーションを発行するレ
コメンデーション発行手段２０ａと、顧客プロファイル
（プロフィールともいう）２０ｂ１や顧客の購入履歴２
０ｂ２を管理する顧客データベース２０ｂと、顧客が利
用（アクセス）したレコメンデーションに対する処理を
行うレコメンデーション処理手段２０ｃを有するセンタ
サーバ２０を有している。携帯電話２は、受信したレコ
メンデーションを管理するレコメンデーション管理手段
２ａを有しており、本実施の形態では、メールアプリケ
ーションとして実現される。ショップＡ、ショップＢ、
ショップＣは、それぞれマーチャントサーバ３Ａ、３
Ｂ、３Ｃを有しいる。センタサーバ２０，マーチャント
サーバ３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、携帯電話２は、インターネッ
ト５０を介して相互に通信可能である。

【００１８】このレコメンデーションの形態としては、
リンク付きメールや、リンク及び割引電子クーポン付き
メールを用いることができる。図３はリンク付きメール
の一例として、ショップＢがバーチャルショップの場合
のリンク付きメールの画面を示し、リンク（Ｇｏ）が選
択されると、ショップＢのコンサートチケット購入画面
に移行する。この場合、実際には、いったん、センタサ
ーバ２０のレコメンデーション処理手段２０ｃのＣＧＩ
（Common Gateway Interface）を介して、マーチャント
サーバ３Ｂにリダイレクトされる。具体的には、このリ
ンク（Ｇｏ）には、センタサーバ２０のレコメンデーシ
ョン処理手段２０ｃのＣＧＩプログラムのＵＲＬ（Unif
orm Resource Locator）と、パラメータとしてレコメン
デーション識別情報とユーザＩＤとショップＡのマーチ
ャントＩＤとが指定されており、このリンクの選択によ
って、このＣＧＩプログラムが実行され、マーチャント
サーバ３Ｂ（ショップＢ）上のコンサートチケット購入
画面コンテンツを表示するようにリダイレクトされる。
このとき、レコメンデーション処理手段２０ｃのＣＧＩ
プログラムは、送信したレコメンデーションに対し、顧
客からアクセスがあったことから、そのレコメンデーシ
ョンに関し、レコメンドルールの一つの要素として管理
しているレコメンデーションのヒット数を１インクリメ
ントする。このようにして、レコメンデーション処理手
段２０ｃは、送信したレコメンデーションに対し、顧客
からアクセスがあったレコメンデーションを検出するこ
とができる。

【００１９】また、ショップＢがリアルショップの場合
にはショップＢの店舗情報ページ（名称、電話番号、住
所、地図など）に移行する。この場合も同様に、センタ
サーバ２０のレコメンデーション処理手段２０ｃ介し
て、ショップＢの店舗情報コンテンツを表示するように
リダイレクトされる。また、図４はリンク及び割引電子
クーポン付きメールの一例を示し、ショップＢへのリン
クの他に、さらにコンサートチケットの割引電子クーポ
ンへのリンクが表示される。割引電子クーポンへのリン
ク（Ｇｏ）を選択すると、センタサーバ２０から携帯電
話２に割引電子クーポンがダウンロードされる。

【００２０】そして、ショップＢのサーバに対して、
ユーザが携帯電話２によりネット接続サービスを介して
アクセスしてコンサートチケットを購入すると、ショ
ップＢのサーバはその購入情報（商品名（コンサートチ
ケットの名称）、購入者のＥメールアドレスなど）をセ
ンタ１に送信する。センタ１は、この購入情報と顧客
プロファイル（住所）に基づいて、レコメンドルール１
ａから旅行代理店のオンライン予約サービスを検索し、
旅行代理店であるショップＣへのレコメンデーションを
ネット接続サービスを介して携帯電話２に送信する。

【００２１】そして、ショップＣのサーバに対して、
ユーザが携帯電話２によりネット接続サービスを介して
アクセスして飛行機、ホテルなどを手配（購入）する
と、ショップＣのサーバはその購入情報をセンタ１に
送信する。センタ１は、この購入情報に基づいて、次
の商品として現地レストラン情報をレコメンドルール１
ａから検索し、そのレコメンデーションをネット接続サ
ービスを介して携帯電話２に送信する。

【００２２】＜第２の実施の形態＞ここで、上記の第１
の実施の形態は、センタ１を頂点とするセンタ型のシス
テムであるため、同一のシステムに同じ業種のショップ
が複数参加するのは難しい場合がある。図５は第２の実
施の形態としてセンタ１を省略し、ショップＡ〜Ｃ間で
レコメンデーション・サービスを提携する分散型システ
ムにおけるサービスフロー示しており、図６は、第２の
実施の形態のシステム構成を示す模式図を示している。
このため、ショップＡにはショップＡの音楽ソフトとシ
ョップＢのコンサートチケットを関連付ける第１のレコ
メンドルール１Ａが登録され、ショップＢにはショップ
ＢのコンサートチケットとショップＣの旅行予約サービ
スを関連付ける第２のレコメンドルール１Ｂが登録さ
れ、ショップＣにはショップＣの旅行予約サービスとシ
ョップＤ（図には記載されていない）の現地レストラン
情報を関連付ける第３のレコメンドルール１Ｃが登録さ
れている。

【００２３】そして、音楽ソフトを配信するショップ
Ａのサーバに対して、ユーザが携帯電話２によりネット
接続サービスを介してアクセスして音楽ソフトを例えば
購入すると、ショップＡのサーバはその購入情報（商
品名（楽曲名）、購入者のＥメールアドレスなど）に基
づいてその歌手によるコンサートをレコメンドルール１
Ａから検索し、そのコンサート情報（コンサートチケッ
ト販売を行うショップＢ、開催日、価格など）のレコメ
ンデーションをネット接続サービス携帯電話２に送信す
る。

【００２４】そして、ショップＢのサーバに対して、
ユーザが携帯電話２によりネット接続サービスを介して
アクセスしてコンサートチケットを購入すると、ショ
ップＢのサーバはその購入情報（商品名（コンサートチ
ケットの名称）、購入者のＥメールアドレスなど）に基
づいて、レコメンドルール１Ｂから旅行代理店のオンラ
イン予約サービスを検索し、その旅行代理店であるショ
ップＣのレコメンデーションをネット接続サービスを介
して携帯電話２に送信する。

【００２５】そして、ショップＣのサーバに対して、
ユーザが携帯電話２によりネット接続サービスを介して
アクセスして飛行機、ホテルなどを手配（購入）する
と、ショップＣのサーバは、この購入情報に基づい
て、次の商品をレコメンドルール１Ｃから検索し、その
レコメンデーションをネット接続サービスを介して携帯
電話２に送信する。

【００２６】図６に示すように、携帯電話２は、受信し
たレコメンデーションを管理するレコメンデーション管
理手段２ａを有しており、本実施の形態では、メールア
プリケーション又は電子領収書管理アプリケーションと
して実現される。ショップＡ、ショップＢ、ショップＣ
は、それぞれマーチャントサーバ３Ａ、３Ｂ、３Ｃを有
している。各マーチャントサーバ３Ａ、３Ｂ、３Ｃは、
レコメンドルール、レコメンデーションを発行するレコ
メンデーション発行手段３Ａａ、３Ｂａ、３Ｃａと顧客
データベース３Ａｂ、３Ｂｂ、３Ｃｂと、顧客が利用
（アクセス）したレコメンデーションに対する処理を行
うレコメンデーション処理手段３Ａｃ、３Ｂｃ、３Ｃｃ
を有している。マーチャントサーバ３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、
携帯電話２は、インターネット５０を介して相互に通信
可能である。

【００２７】この第２の実施の形態によれば、ショップ
Ａ〜Ｃ側が直接、レコメンデーションを携帯電話２に送
信するので、レコメンデーションの形態は、図３に示し
たリンク付きメールや図４に示したリンク及び割引電子
クーポン付きメールの他に、リンク付き電子領収書、リ
ンク及び割引電子クーポン付き電子領収書を用いること
ができる。この場合、割引クーポンは、ショップ間の契
約に基づいて発行される。図７はリンク付き電子領収書
の一例を示し、音楽ソフトの領収書の他に、コンサート
チケットのレコメンデーションが表示される。リンク
（Ｇｏ）が選択されると、ショップＢのコンサートチケ
ット購入画面に移行する。この場合、実際には、いった
ん、マーチャントサーバ３Ａのレコメンデーション処理
手段３ＡｃのＣＧＩ（Common Gateway Interface）を介
して、マーチャントサーバ３Ｂにリダイレクトされる。
具体的には、このリンク（Ｇｏ）には、マーチャントサ
ーバ３Ａのレコメンデーション処理手段３ＡｃのＣＧＩ
プログラムのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）と、
パラメータとしてレコメンデーション識別情報とユーザ
ＩＤとショップＡのマーチャントＩＤとが指定されてお
り、このリンクの選択によって、このＣＧＩプログラム
が実行され、マーチャントサーバ３Ｂ（ショップＢ）上
のコンサートチケット購入画面コンテンツを表示するよ
うにリダイレクトされる。このとき、レコメンデーショ
ン処理手段３ＡｃのＣＧＩプログラムは、送信したレコ
メンデーションに対し、顧客からアクセスがあったこと
から、そのレコメンデーションに関し、レコメンドルー
ルの一つの要素として管理しているレコメンデーション
のヒット数を１インクリメントする。このようにして、
レコメンデーション処理手段３Ａｃは、送信したレコメ
ンデーションに対し、顧客からアクセスがあったレコメ
ンデーションを検出することができる。

【００２８】また、ショップＢがリアルショップの場合
にはショップＢの店舗情報ページ（名称、電話番号、住
所、地図など）に移行する。この場合も同様に、マーチ
ャントサーバ３Ａのレコメンデーション処理手段３Ａｃ
を介して、ショップＢの店舗情報コンテンツを表示する
ようにリダイレクトされる。また、図８はリンク及び割
引電子クーポン付き電子領収書の一例を示し、音楽ソフ
トの領収書とショップＢへのリンクの他に、さらにコン
サートチケットの割引電子クーポンへのリンクが表示さ
れる。割引電子クーポンへのリンク（Ｇｏ）を選択する
と、携帯電話２に割引電子クーポンがダウンロードされ
る。

【００２９】次に上記実施の形態１又は２においてレコ
メンデーション発行手段におけるレコメンデーション発
行について説明する。図９は、レコメンデーション発行
の手順を示すフローチャートである。図９のフローチャ
ートにおいて、第１の商品（又は第１のサービス）への
アクセス情報（第１の商品の購入、又は、第１の商品の
商品情報へのアクセス）をステップＳ２１で取得する
と、ステップＳ２２で第１の商品に対応するレコメンド
ルールを選択し、次いでステップＳ２３で顧客データベ
ースから購入履歴と顧客プロフィールを取得する。ステ
ップＳ２４では、レコメンドルールと購入履歴と顧客プ
ロフィールに基づき、お勧めする第２の商品（又は第２
のサービス）を決定する。ステップＳ２５では、第２の
商品（又は第２のサービス）のレコメンデーションを生
成し、次にステップＳ２６で第２の商品（又は第２のサ
ービス）のレコメンデーションを携帯電話２に送信す
る。

【００３０】図１０は、第１又は第２の実施の形態にお
けるレコメンドルールと商品の関係を示すテーブルの一
例である。この場合、第１の商品として、商品Ａ、Ｂ、
Ｃ、Ｄ、Ｅ・・・があるとき、これらに対応してレコメ
ンドルール０１、０２，０３のいずれかが割り当てられ
ている。つまり、各商品又はサービスには、レコメンド
ルールが対応づけられている。図１０のテーブルの例で
は、商品Ａ、Ｂには同一のレコメンドルール０１が、商
品Ｃ、Ｄには同一のレコメンドルール０２が、商品Ｅに
はレコメンドルール０３が対応している。レコメンドル
ールの内容については、図１１，図１２により詳述す
る。

【００３１】図１１は、第１又は第２の実施の形態にお
ける一つのレコメンドルールの例を示すテーブルであ
り、この例では、音楽配信曲Ａに対応するレコンメンド
ルールが示されている。このテーブルは、レコメンデー
ション識別情報２２、レコメンドする第２の商品又はサ
ービスの候補２４と、検索キー２６と、ヒット数２７
と、レコメンデーションのテンプレート２８からなる。
ここで、ヒット数２７とは、発行したレコメンデーショ
ンに対して、顧客から反応があった数を示し、顧客から
のアクセスに応じて更新される。すなわち、レコメンド
ルールは、レコメンドする第２の商品又はサービスの候
補２４に対して、レコメンドする商品又はサービスを決
定する検索キー２６とヒット数２７、そのレコメンデー
ションのテンプレート２８から構成されている。第２の
商品（サービス）を決定するには、顧客の購入履歴と、
顧客プロフィール（年齢や住所又は居住地、割引クーポ
ンの有無の希望など）と、検索キー２６とを照合し、検
索キーのヒット率が高い商品（サービス）のレコメンデ
ーションが選択される。また、ヒット率が同じ場合は、
ヒット数２７が多いレコメンデーションが選択される。
次に、選択された商品（サービス）について、レコメン
デーションのテンプレート２８からレコメンデーション
が生成される。なお、検索キーのヒット率、及び、ヒッ
ト数２７が同じ場合は、複数のレコメンデーションを発
行することもできる。このように、送信するレコメンデ
ーションを決定する際に、検索キーの照合だけでなく、
顧客からのアクセスに応じて更新されるレコメンデーシ
ョンのヒット数２７を用いることにより、より、顧客の
ニーズに合う可能性が高いレコメンデーションをするこ
とができる。

【００３２】図１２は、第１又は第２の実施の形態にお
けるレコメンドルールの他の例を示すテーブルであり、
この例では、コンサートチケットに対応するレコンメン
ドルールが示されている。この場合も、図１１のレコメ
ンドルールと同じようにして、顧客の購入履歴及び顧客
プロフィールと、検索キー２６とのヒット率、及び、レ
コメンデーションのヒット数２７とによって発行するレ
コメンデーションが選択される。

【００３３】図１３は、第１又は第２の実施の形態にお
けるレコメンデーションのデータ構造を模式的に示す図
である。図１３に示すように、レコメンデーションデー
タには、レコメンデーション内容記述情報３２と、レコ
メンデーション識別情報２２Ａと、ユーザ識別情報３４
と、きっかけとなったショップの識別情報３６が含まれ
る。レコメンデーションデータは、携帯電話２のレコメ
ンデーション管理手段２aが解釈可能なＭＬ（マークア
ップランゲージ）で記述されている。レコメンデーショ
ン内容記述情報３２、レコメンデーション識別情報２２
Ａ、ユーザ識別情報３４、きっかけとなったショップの
識別情報３６は、必ずしも、タグによって個々の情報が
分離された形式で記述されるわけではなく、各情報が混
在した形式で記述されていてもよい。例えば、この場合
には、レコメンデーション識別情報２２Ａ、ユーザ識別
情報３４、きっかけとなったショップの識別情報３６
は、レコメンデーション内容記述情報３２の中のリンク
記述の中のパラメータとして設定される。

【００３４】レコメンデーションのテンプレートは、こ
のようなＭＬ（マークアップランゲージ）記述のテンプ
レートになっており、例えば、図１１の例で、レコメン
デーション識別情報がＡＡＡＡ０００２のレコメンデー
ションが選択された場合、レコメンデーションデータ
は、ＭＬ記述された関連書籍のレコメンデーションのテ
ンプレートをもとに生成される。レコメンデーションの
テンプレートには、レコメンデーション内容記述情報３
２が予め設定されており、例えば、この場合には、「○
○○の書き下ろし新刊△△△をお勧めします。お申し込
みは□□□まで。」といった案内が、レコメンデーショ
ン内容記述情報３２として設定されている。さらに、
「□□□」の部分には、その書籍の購入画面へのリンク
が設定されている。レコメンデーションの生成（図９の
ステップＳ２５の処理）においては、このリンクにパラ
メータとして、レコメンデーション識別情報２２Ａとユ
ーザ識別情報３４ときっかけとなったショップの識別情
報３６とが設定される。この場合、レコメンデーション
識別情報２２Ａとしては、ＡＡＡＡ０００２が設定さ
れ、ユーザ識別情報３４として、ユーザＩＤが、きっか
けとなったショップの識別情報として、曲Ａの配信を受
けたサイトのマーチャントＩＤがそれぞれ設定される。

【００３５】ここで、第１の実施の形態のセンタ型と第
２の実施の形態の分散型のメリット、デメリットについ
て比較する。センタ型では顧客情報（購入履歴、顧客プ
ロフィール）を顧客データベース２０ｂで集中管理する
ので確度の高いレコメンデーションが可能であり、ま
た、加盟店（ショップ）自体は大規模な販売推進システ
ムを持つ必要がなく、さらに他店を紹介することにより
還元（コミッション収入）が期待できるというメリット
がある。逆に、競争関係にある同じ業種のショップは参
加しにくいというデメリットがある。分散型では個々の
ショップ間の契約だけで成立するシステムであるので参
加しやすく、また、仮想的に同業種の複数のショップが
参加する大規模なレコメンデーションが構築可能である
というメリットがある。逆に、個々のショップが販売推
進システムを持つ必要があるというデメリットがある。

【００３６】このような第１、第２の実施の形態のシス
テムによれば、最初の商品購入などの顧客からのアクセ
スにより特に異業種間であっても連鎖的なレコメンデー
ションをネット接続サービスを携帯電話２に送信するこ
とができる。なお、ユーザ端末は携帯電話２に限定され
ず、パーソナルコンピュータでもよい。また、ショップ
Ａ〜Ｃはバーチャル店舗（サーバ）に限定されず、ネッ
ト接続サービスを介さないリアル店舗の他、自動販売機
でもよく、さらにバーチャル店舗と、リアル店舗と自動
販売機が混在していてもよい。なお、リアル店舗や自動
販売機の場合については、携帯電話２とリアル店舗のＰ
ＯＳ端末、自動販売機の間で赤外線やブルーツース（Bl
uetooth）などのローカルワイヤレス無線通信により実
現することができる。

【００３７】図１４は本発明による販売促進システムを
図１５に示す従来例のＤＭ法と比較して示している。Ｄ
Ｍ法では、始めに「（これから）販売したい商品１０」
があり、次いでこの商品１０の購入者を選択するための
抽出ルールを決定し（ステップＳ１）、次いで顧客デー
タベース１１からこの抽出ルールに基づいて顧客候補を
検索して抽出する（ステップＳ２）。これに対し、本発
明では、始めに「販売した商品１４」があり、その顧客
がこの商品１４に引き続いて購入する可能性が高い商品
のレコメンデーションををレコメンドルール１ａ、１
Ａ、１Ｂ、１Ｃと顧客プロフィール２０ｂ１及び購入履
歴２０ｂ２に基づいて決定する（ステップＳ２４）。

【００３８】そして、レコメンデーションを生成し（ス
テップＳ２５）、生成したレコメンデーションを顧客に
送信する（ステップＳ２６）。さらに、送信したレコメ
ンデーションに基づいて商品が販売されると、今度は、
その商品が「販売した商品１４」となり、同様にして次
のレコメンデーションが発行される。本発明によれば、
顧客からアクセスがあったレコメンデーション、つま
り、効果があったレコメンデーションを検出することが
でき、また、これに基づいて、レコメンデーションのヒ
ット数を更新することにより、より、顧客のニーズに合
う可能性が高いレコメンデーションが発行されるように
レコメンドルールを更新することができる。

【００３９】さらに、第１の実施の形態のセンタ型で
は、ショップからセンタ１に送信される販売情報の中
に、「ユーザ識別情報」、「販売のきっかけとなったレ
コメンデーションの識別情報」、「そのレコメンデーシ
ョンを発行するきっかけとなったショップの識別情
報」、さらに割引電子クーポンが使用された場合には、
その「電子割引クーポンの識別情報」を含ませることに
より、レコメンデーションをきっかけとして成立した売
買をセンタ１で集中管理することができる。この場合、
センタ１がショップ毎に送信したレコメンデーションの
数（さらには売買が成立した金額）を管理して、発行さ
れたレコメンデーションの数や金額に応じてそのショッ
プに還元するといったことも可能である。

【００４０】＜第３の実施の形態＞上記の第２の実施の
形態では、自分の商品を購入などされたショップが他の
ショップの商品のレコメンデーションを発行するように
しているが、自分の商品のレコメンデーションを発行す
るようにしてもよい。例えば旅行代理店であるショップ
Ｃが飛行機を頻繁に利用する顧客に対して、過去の渡航
履歴に基づいて次回の渡航を推測してそのチケットのレ
コメンデーションを発行するようにしてもよい。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、あ
る一つの商品又はサービスに対して、それを購入（又は
アクセス）した顧客が、連鎖的に購入（又はアクセス）
することが期待される商品又はサービスを決定するレコ
メンドルールに基づいて、次の商品またサービスのレコ
メンデーションがネット接続サービスを介して顧客のユ
ーザ端末に、連鎖的に（前の商品又はサービスの購入の
直後の、次の購入に結びつく可能性が高いタイミング
で）送信されるので、商品購入に結びつく可能性を向上
させることができる。また、送信するレコメンデーショ
ンを決定する際に、検索キーの照合だけでなく、顧客か
らのアクセスに応じて更新されるレコメンデーションの
ヒット数を用いることにより、より、顧客のニーズに合
う可能性が高いレコメンデーションをすることができ
る。

【００４２】顧客からアクセスがあったレコメンデーシ
ョン、つまり、効果があったレコメンデーションを検出
することができ、また、これに基づいて、レコメンデー
ションのヒット数を更新することにより、より、顧客の
ニーズに合う可能性が高いレコメンデーションが発行さ
れるようにレコメンドルールを更新することができる。
また、異なる種類の商品やサービス、及び、事業形態の
異なるバーチャルショップとリアルショップを対象とす
る総合的なレコメンデーション・サービスを実現するこ
とができる。

【００４３】また、本発明のセンタ型システムによれ
ば、顧客情報（購入履歴、顧客プロフィール）を集中管
理するので確度の高いレコメンデーションが可能であ
り、また、加盟店（ショップ）自体は大規模な販売推進
システムを持つ必要がなく、さらに他店を紹介すること
により還元（コミッション収入）が期待できるという効
果がある。また、本発明の分散型システムによれば、個
々のショップ間の契約だけ成立するシステムであるので
参加しやすく、また、仮想的に同業種の複数のショップ
が参加する大規模なレコメンデーションが構築可能であ
るという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る販売促進システムの第１の実施の
形態サービスフローを示す図

【図２】本発明に係る販売促進システムの第１の実施の
形態のシステム構成を示す模式図

【図３】第１の実施の形態においてレコメンデーション
としてリンク付きメールを示す説明図

【図４】第１の実施の形態においてレコメンデーション
としてリンク及び割引電子クーポン付きメールを示す説
明図

【図５】本発明に係る販売促進システムの第２の実施の
形態のサービスフローを示す図

【図６】本発明に係る販売システムの第２の実施の形態
のシステム構成を示す模式図

【図７】レコメンデーションとしてリンク付き電子領収
書を示す説明図

【図８】レコメンデーションとしてリンク及び割引電子
クーポン付き電子領収書を示す説明図

【図９】本発明に係る販売システムの第１及び第２の実
施の形態におけるレコメンデーション発行手順を示すフ
ローチャート

【図１０】本発明に係る販売促進システムの第１及び第
２の実施の形態におけるレコメンドルールと商品の関係
を示すテーブル

【図１１】本発明に係る販売促進システムの第１及び第
２の実施の形態におけるレコメンドルールの例を示すテ
ーブル

【図１２】本発明に係る販売促進システムの第１及び第
２の実施の形態におけるレコメンドルールの他の例を示
すテーブル

【図１３】本発明に係る販売促進システムの第１及び第
２の実施の形態におけるレコメンドルールのデータ構造
を模式的に示す図

【図１４】本発明による販売促進システムを従来例のＤ
Ｍ法と比較して示す説明図

【図１５】従来例としてＤＭ法を示す説明図

【符号の説明】

１センタ１ａ，１Ａ〜１Ｃレコメンドルール２携帯電話Ａ〜Ｃショップ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｆ 17/60 ＺＥＣＧ０６Ｆ 17/60 ＺＥＣ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の商品を特定するデータと、複数の
顧客を特定するデータと、前記複数の顧客のそれぞれに
ついてあらかじめ作成された属性であって、前記顧客中
のある顧客が前記複数の商品中のある商品にアクセスし
た場合、同一の前記顧客が次にアクセスする可能性が高
い商品を前記複数の商品を特定するデータから自動的に
選択するための前記顧客の属性とを含むデータベースを
あらかじめ用意しておき、前記複数の顧客中のある顧客が前記複数の商品中の第１
の商品にアクセスしたとき、前記データベースを用い
て、当該顧客が次に連鎖的にアクセスする可能性の高い
第２の商品を決定するステップと、前記第２の商品のレコメンデーションをネット接続サー
ビスを介して前記顧客のユーザ端末に送信するステップ
と、前記顧客が前記第２の商品についてアクセスした場合
に、前記第２の商品を前記第１の商品として次の第２の
商品を決定して、これを繰り返すステップとを、有する
販売促進方法。
【請求項２】前記第２の商品を決定するステップが、
過去に送信したレコメンデーションに対し顧客からアク
セスがあったことを検出し、前記顧客からのアクセス数
をも考慮してレコメンドする商品を決定するものである
請求項１に記載の販売促進方法。
【請求項３】前記顧客からのアクセス数に応じて前記
レコメンドする商品を決定するレコメンドルールを変更
するステップをさらに有する請求項２に記載の販売促進
方法。
【請求項４】同じ顧客が複数の商品を連鎖的に購入す
ると思われるルールが複数の商品を特定するデータと、
複数の顧客を特定するデータと共にあらかじめ登録され
たセンタを有し、顧客が第１の商品について第１のショップに対してアク
セスした場合に前記第１のショップから前記第１の商品
のアクセス情報を前記センタに送信し、前記センタが前記ルールに基づいて前記第１の商品から
次の第２の商品を決定してそのレコメンデーションをネ
ット接続サービスを介して前記顧客のユーザ端末に送信
し、前記顧客が前記第２の商品について第２のショップに対
してアクセスした場合に前記第２のショップから前記第
２の商品のアクセス情報を前記センタに送信して、前記
第２の商品を前記第１の商品として次の第２の商品を決
定して、これを繰り返すようにした販売促進システム。
【請求項５】同じ顧客が複数の商品を連鎖的に購入す
ると思われるルールが複数の商品を特定するデータと、
複数の顧客を特定するデータと共にあらかじめ複数のシ
ョップの各々のサーバに登録され、顧客が第１の商品について第１のショップに対してアク
セスした場合に前記第１のショップが前記ルールに基づ
いて前記第１の商品からの第２の商品を決定してそのレ
コメンデーションをネット接続サービスを介して前記顧
客のユーザ端末に送信し、前記顧客が前記第２の商品について第２のショップに対
してアクセスした場合に前記第２のショップが前記ルー
ルに基づいて前記第２の商品を前記第１の商品として次
の第２の商品を決定して、これを繰り返すようにした販
売促進システム。
【請求項６】同じ顧客が複数の商品を連鎖的に購入す
ると思われるルールが複数の商品を特定するデータと、
複数の顧客を特定するデータと共にあらかじめショップ
のサーバに登録され、顧客が第１の商品について前記ショップに対してアクセ
スした場合に前記ショップが前記ルールに基づいて前記
第１の商品からの第２の商品を決定してそのレコメンデ
ーションをネット接続サービスを介して前記顧客のユー
ザ端末に送信し、前記顧客が前記第２の商品について前記ショップに対し
てアクセスした場合に前記ショップが前記ルールに基づ
いて前記第２の商品を前記第１の商品として次の第２の
商品を決定して、これを繰り返すようにした販売促進シ
ステム。
【請求項７】前記レコメンデーションは、リンク付き
メール又はリンク及び第２の商品の割引電子クーポン付
きメールであって、顧客がユーザ端末を用いて受信した
前記レコメンデーションの中のリンクを選択する操作を
行うと、前記ユーザ端末に第２の商品の購入画面又は第
２の商品を購入するための案内情報が表示されることを
特徴とする請求項４から６のいずれか１つに記載の販売
促進システム。
【請求項８】前記レコメンデーションはさらに、リン
ク付き電子領収書又はリンク及び第２の商品の割引電子
クーポン付き電子領収書であって、顧客がユーザ端末を
用いて受信した前記レコメンデーションの中のリンクを
選択する操作を行うと、前記ユーザ端末に第２の商品の
購入画面又は第２の商品を購入するための案内情報が表
示されることを特徴とする請求項５又は６に記載の販売
促進システム。
【請求項９】前記ユーザ端末は、携帯電話であること
を特徴とする請求項４から８のいずれか１つに記載の販
売促進システム。
【請求項１０】前記ショップは、ネット上のバーチャ
ル店舗又はリアル店舗であることを特徴とする請求項４
から９のいずれか１つに記載の販売促進システム。
【請求項１１】前記ルールは、顧客が商品を購入又は
検索した場合の顧客プロフィール情報とその商品情報の
両方又は一方を含むことを特徴とする請求項４から１０
のいずれか１つに記載の販売促進システム。
【請求項１２】前記第２の商品を決定するに際し、過
去に送信したレコメンデーションに対し顧客からアクセ
スがあったことを検出し、前記顧客からのアクセス数を
も考慮してレコメンドする商品を決定するよう構成され
た請求項４から１１のいずれか１つに記載の販売促進方
システム。
【請求項１３】前記顧客からのアクセス数に応じて前
記レコメンドする商品を決定するレコメンドルールを変
更するよう構成された請求項１２に記載の販売促進シス
テム。
【請求項１４】前記レコメンデーションの中のリンク
は、送信したレコメンデーションに基づく顧客からのア
クセスを検出するレコメンデーション処理手段へのリン
クであり、前記顧客がユーザ端末を用いて受信した前記
レコメンデーションの中のリンクを選択する操作を行う
と、前記レコメンデーション処理手段が、顧客からのア
クセスがあったレコメンデーションを検出して前記レコ
メンドルールを更新し、さらに、第２の商品の購入画面
又は第２の商品を購入するための案内情報が表示される
ように前記ユーザ端末をリダイレクトするように構成し
たことを特徴とする請求項１２に記載の販売促進システ
ム。