JP2002157407A - 顧客選別方法及び顧客選別装置 - Google Patents

顧客選別方法及び顧客選別装置

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JP2002157407A
JP2002157407A JP2000353169A JP2000353169A JP2002157407A JP 2002157407 A JP2002157407 A JP 2002157407A JP 2000353169 A JP2000353169 A JP 2000353169A JP 2000353169 A JP2000353169 A JP 2000353169A JP 2002157407 A JP2002157407 A JP 2002157407A
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Yuichiro Oshikawa
祐一郎 押川
Motoi Sato
基 佐藤
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定の商品やサービスを購入する可能性が高
い潜在顧客を高速に選別する。 【解決手段】 複数の顧客の中から特定アイテムを購入
した特定アイテム購入者を抽出し、特定アイテム購入者
が購入した、特定アイテム以外の購入者関連アイテムを
抽出し、購入者関連アイテムを購入した特定アイテム購
入者の人数を購入者関連アイテム毎に数え、この人数が
所定の範囲内である購入者関連アイテムを潜在顧客を選
別するための顧客選別アイテムとして抽出し、複数の顧
客の中から顧客選別アイテムを購入し、かつ特定アイテ
ムを購入していない顧客選別アイテム購入者を抽出し、
顧客選別アイテム購入者の中から所定の条件に基づいて
潜在顧客を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば商品やサー
ビスの販売促進のための広告配信を効果的に行うこと等
を目的として、販売促進の対象となる顧客の母集団の中
から、特定の商品やサービスを実際に購入する可能性が
高いと考えられる潜在顧客を選別する顧客選別方法及び
顧客選別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、複数の顧客の中から特定の商品や
サービスを購入する可能性が高い潜在顧客を選別する手
法としては、各顧客の過去の購入履歴を、回帰分析法
（単回帰分析法、重回帰分析法、多項式回帰法、曲線回
帰法、ステップワイズ法）、多変量解析法（主成分分析
法、因子分析法、正準相関分析法、判別分析法、クラス
ター分析法、コンジョイント分析法、多次元尺度構成
法、数量化Ｉ類法、数量化ＩＩ類法、数量化ＩＩＩ類法
など）、分散分析法（１元配置法、多元配置法）、デー
タマイニング法等を用いて統計処理して、販売を促進し
たい商品やサービス群を購入する確率が高い潜在顧客の
特徴を求めて潜在顧客を抽出する方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
統計的な手法では、膨大な顧客（例えば１００万人を超
える顧客）を扱う際には、専門家による抽出、前処理及
びデータの削減手法の適用が必要となり、前検討、前処
理に１ヶ月程度の時間を要することがあるという問題点
があった。また、演算時間が数日にわたることも少なく
なく、処理結果を分析して再度パラメータを調整し、再
演算を行う等の煩雑な処理を行うため、結果を出すまで
に数ヶ月程度の時間を要するという問題点があった。本
発明は、上記課題を解決するためになされたもので、特
定の商品やサービスを購入する可能性が高い潜在顧客を
高速に選別することができる顧客選別方法及び顧客選別
装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、複数の顧客の
中から１つ又は複数の特定アイテムを購入する可能性が
高い潜在顧客をコンピュータを用いて選別する顧客選別
方法であって、データベースに顧客と各顧客が購入した
アイテムとを関連付けて記録した顧客情報に基づいて、
前記複数の顧客の中から前記特定アイテムを購入した特
定アイテム購入者を抽出し、記憶手段に記憶させる特定
アイテム購入者抽出手順と、前記顧客情報に基づいて、
前記特定アイテム購入者が購入した、前記特定アイテム
以外の購入者関連アイテムを抽出し、記憶手段に記憶さ
せる購入者関連アイテム抽出手順と、前記購入者関連ア
イテムを購入した前記特定アイテム購入者の人数を前記
購入者関連アイテム毎に数え、この計算した人数が所定
の範囲内である前記購入者関連アイテムを前記潜在顧客
を選別するための顧客選別アイテムとして抽出し、記憶
手段に記憶させる顧客選別アイテム抽出手順と、前記顧
客情報に基づいて、前記複数の顧客の中から前記顧客選
別アイテムを購入し、かつ前記特定アイテムを購入して
いない顧客選別アイテム購入者を抽出し、記憶手段に記
憶させる顧客選別アイテム購入者抽出手順と、前記顧客
選別アイテム購入者の中から所定の条件に基づいて前記
潜在顧客を抽出する潜在顧客抽出手順とを有するもので
ある。図１に示すように、本発明は、特定アイテム購入
者が購入している、特定アイテム以外の購入者関連アイ
テムを抽出し、この購入者関連アイテムを適当な個数に
する絞り込みを行って顧客選別アイテムを抽出し、この
顧客選別アイテムを購入している顧客選別アイテム購入
者の中から所定の条件に基づいて潜在顧客を抽出してい
る。ここで、所定の条件としては、例えば顧客選別アイ
テム購入者が購入したアイテムの数、購入金額、購入年
月日、顧客選別アイテム購入者の年齢などがある。ま
た、本発明の顧客選別方法の１構成例は、前記顧客選別
アイテム抽出手順において、前記所定の範囲を指定する
しきい値を用いて、前記潜在顧客の選別に適した特徴を
有する前記顧客選別アイテムを抽出するようにしたもの
である。
【０００５】また、本発明の顧客選別装置は、データベ
ースに顧客と各顧客が購入したアイテムとを関連付けて
記録した顧客情報に基づいて、複数の顧客の中から特定
アイテムを購入した特定アイテム購入者を抽出する特定
アイテム購入者抽出手段（２１）と、前記顧客情報に基
づいて、前記特定アイテム購入者が購入した、前記特定
アイテム以外の購入者関連アイテムを抽出する購入者関
連アイテム抽出手段（２２）と、前記購入者関連アイテ
ムを購入した前記特定アイテム購入者の人数を前記購入
者関連アイテム毎に数え、この計算した人数が所定の範
囲内である前記購入者関連アイテムを前記潜在顧客を選
別するための顧客選別アイテムとして抽出する顧客選別
アイテム抽出手段（２３）と、前記顧客情報に基づい
て、前記複数の顧客の中から前記顧客選別アイテムを購
入し、かつ前記特定アイテムを購入していない顧客選別
アイテム購入者を抽出する顧客選別アイテム購入者抽出
手段（３１）と、前記顧客選別アイテム購入者の中から
所定の条件に基づいて前記潜在顧客を抽出する潜在顧客
抽出手段（３２）とを有するものである。また、本発明
の顧客選別装置の１構成例において、前記顧客選別アイ
テム抽出手段は、前記所定の範囲を指定するしきい値を
用いて、前記潜在顧客の選別に適した特徴を有する前記
顧客選別アイテムを抽出するものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図２は本発明の実施
の形態となる顧客選別装置の構成を示すブロック図であ
る。図２の顧客選別装置は、記憶装置１と、顧客選別ア
イテム抽出装置２と、顧客抽出装置３とを有している。
この顧客選別装置は、演算装置、記憶装置及びインタフ
ェース装置を備えたコンピュータとこれらのハードウェ
ア資源を制御するプログラムによって実現することがで
きる。
【０００７】記憶装置１は、顧客情報を記憶する顧客デ
ータベース１１と、顧客データベース１１に登録された
顧客の過去の購入履歴に基づいて作成された購入履歴デ
ータベース１２とを蓄積している。購入履歴データベー
ス１２は、顧客が過去に購入した商品やサービス（以
下、アイテムと呼ぶ）を顧客毎に記憶するアイテムリス
ト１３と、アイテムを購入した顧客をアイテム毎に記憶
する顧客リスト１４とからなる。
【０００８】顧客データベース１１に登録される顧客情
報としては、顧客の識別子、顧客が購入したアイテムを
示すアイテム識別子、顧客が購入したアイテム毎の購入
金額（あるいは購入した全アイテムの購入金額の合
計）、顧客が購入したアイテム毎の購入年月日（あるい
は全アイテムの購入年月日のうちの最新の購入月日）、
顧客の年齢などがあり、これらの情報が顧客毎に登録さ
れている。このような顧客情報は、顧客選別装置の利用
者（例えばアイテムの販売者）から渡される。なお、顧
客識別子が顧客に付与された固有の識別子であり、アイ
テム識別子がアイテムに付与された固有の識別子である
ことは言うまでもない。
【０００９】顧客選別アイテム抽出装置２は、特定アイ
テム購入者抽出手段２１、購入者関連アイテム抽出手段
２２及び顧客選別アイテム抽出手段２３から構成され
る。そして、顧客抽出装置３は、顧客選別アイテム購入
者抽出手段３１及び潜在顧客抽出手段３２から構成され
る。顧客選別アイテム抽出装置２及び顧客抽出装置３の
各種手段は、顧客選別装置を構成する演算装置や記憶装
置等のハードウェア資源とこれらを制御するプログラム
とが協動することにより実現されている。
【００１０】次に、以上のような顧客選別装置の動作を
説明する。まず、顧客選別の事前処理として、顧客選別
装置の運営者は、顧客データベース１１に記憶された顧
客情報に基づいて、図３（ａ）に示すようなアイテムリ
スト１３と図３（ｂ）に示すような顧客リスト１４とを
作成する。なお、利用者がアイテムリスト１３と顧客リ
スト１４とを作成して運営者に渡し、運営者がアイテム
リスト１３と顧客リスト１４とを記憶装置１に書き込む
ようにしてもよいし、利用者がアイテムリスト１３と顧
客リスト１４とを記憶装置１に書き込むようにしてもよ
い。
【００１１】次に、顧客選別時の動作について説明す
る。図４は顧客選別装置の顧客選別時の動作を示すフロ
ーチャート図である。まず、特定のアイテムの販売促進
情報を顧客に配信する等の理由により、前記特定アイテ
ムと関連が深いと考えられる顧客（潜在顧客）の選別を
顧客選別装置に依頼する利用者は、前記特定アイテムの
識別子を顧客選別装置に入力する。このときの入力は、
利用者の端末装置（不図示）からネットワークを介して
顧客選別装置に入力してもよいし、利用者が顧客選別装
置に直接入力してもよいし、顧客選別装置の運営者に入
力を依頼してもよい。
【００１２】顧客選別アイテム抽出装置２の特定アイテ
ム購入者抽出手段２１は、特定アイテムの識別子が入力
されると（図４ステップ１０１においてＹＥＳ）、この
特定アイテム識別子に基づいて購入履歴データベース１
２の顧客リスト１４を検索して、特定アイテムを過去に
購入したことがある顧客（特定アイテム購入者）を抽出
する（ステップ１０２）。特定アイテム購入者抽出手段
２１は、顧客リスト１４から取得した特定アイテム購入
者の識別子を出力する。出力された特定アイテム購入者
の識別子は、記憶装置１又は顧客選別アイテム抽出装置
２の図示しない記憶装置にいったん記憶される。このと
き、例えば顧客選別アイテム抽出装置２は、特定アイテ
ム購入者の識別子を含むファイル（特定アイテム購入者
ファイル）を生成してもよい。
【００１３】続いて、購入者関連アイテム抽出手段２２
は、特定アイテム購入者抽出手段２１から出力され記憶
装置に記憶された特定アイテム購入者識別子に基づいて
購入履歴データベース１２のアイテムリスト１３を検索
して、特定アイテム購入者が過去に購入したアイテム
（購入者関連アイテム）を特定アイテム購入者毎に抽出
する（ステップ１０３）。購入者関連アイテム抽出手段
２２は、特定アイテム購入者識別子とこれに対応する購
入者関連アイテムの識別子とを出力する。これら特定ア
イテム購入者識別子と購入者関連アイテムの識別子と
は、記憶装置にいったん記憶される。なお、購入者関連
アイテムには、前記特定アイテムは含まれない。
【００１４】顧客選別アイテム抽出手段２３は、購入者
関連アイテム抽出手段２２から出力され記憶装置に記憶
された特定アイテム購入者識別子と購入者関連アイテム
識別子とに基づいて、購入者関連アイテムを過去に購入
したことがある特定アイテム購入者の人数を購入者関連
アイテム毎に数える（ステップ１０４）。
【００１５】そして、顧客選別アイテム抽出手段２３
は、計算した購入者関連アイテム毎の特定アイテム購入
者の人数と、顧客選別装置の運営者によって予め設定さ
れたしきい値ＴＨ１，ＴＨ２とに基づいて、潜在顧客を
選別するためのアイテム（顧客選別アイテム）を抽出す
る（ステップ１０５）。
【００１６】しきい値ＴＨ１，ＴＨ２は、潜在顧客の選
別に適した特徴を有する顧客選別アイテムを抽出するた
めに、それぞれ特定アイテム購入者の人数の下限、上限
を指定して人数の範囲を指定するものである。つまり、
顧客選別アイテム抽出手段２３は、購入者の人数がしき
い値ＴＨ１以上、しきい値ＴＨ２以下の購入者関連アイ
テムを抽出して、この抽出したアイテムを顧客選別アイ
テムとし、この顧客選別アイテムの識別子を出力し、記
憶装置にいったん記憶させる。このとき、例えば顧客選
別アイテムの識別子を含む顧客選別アイテムファイルを
生成するようにしてもよい。
【００１７】しきい値ＴＨ２（ＴＨ２は１以上の整数
で、例えばＴＨ２＝１０００）は、人気の高いアイテム
群を顧客選別アイテムから除くためのしきい値であり、
人気の高いアイテム群を除く理由は、一般的な人気を博
するアイテムを除外して、より特徴的なアイテムを抽出
するためである。
【００１８】また、しきい値ＴＨ１は、顧客選別アイテ
ムを適切な個数に調整するためのしきい値である。この
ような調整を行う理由は、顧客選別アイテムの個数が増
えると、後述する顧客抽出装置３の処理負荷が重くなる
ためである。したがって、しきい値ＴＨ１は、０以上Ｔ
Ｈ２未満の整数であればよい。以上で、顧客選別アイテ
ム抽出装置２の処理が終了する。
【００１９】次に、顧客抽出装置３の顧客選別アイテム
購入者抽出手段３１は、顧客選別アイテムファイルと特
定アイテム購入者ファイルを参照し、顧客選別アイテム
抽出装置２から出力された顧客選別アイテム識別子と特
定アイテム購入者識別子とに基づいて、購入履歴データ
ベース１２の顧客リスト１４とアイテムリスト１３とを
検索して、顧客選別アイテムを購入し、かつ特定アイテ
ムを購入していない顧客（顧客選別アイテム購入者）を
抽出する（ステップ１０６）。そして、顧客選別アイテ
ム購入者抽出手段３１は、抽出した顧客選別アイテム購
入者の識別子を出力し、記憶装置に記憶させる。
【００２０】潜在顧客抽出手段３２は、顧客選別アイテ
ム購入者抽出手段３１から出力され記憶装置に記憶され
た顧客選別アイテム購入者識別子に基づいて購入履歴デ
ータベース１２のアイテムリスト１３を検索して、顧客
選別アイテム購入者が過去に購入したアイテムの個数を
顧客選別アイテム購入者毎に数え、購入アイテム数が多
い順に顧客選別アイテム購入者を並べたリストを作成す
る（ステップ１０７）。
【００２１】そして、潜在顧客抽出手段３２は、作成し
たリスト中から購入アイテム数が多い顧客選別アイテム
購入者を潜在顧客として抽出し、抽出した潜在顧客の識
別子を利用者に対して出力する（ステップ１０８）。こ
のときの出力は、顧客選別装置からネットワークを介し
て利用者の端末装置（不図示）に出力してもよいし、顧
客選別装置を操作している利用者に直接提示してもよい
し、電子ファイル又はプリントアウトして顧客選別装置
の運営者を介して利用者に渡すようにしてもよい。購入
アイテム数が多い顧客選別アイテム購入者を潜在顧客と
して抽出するのは、購入アイテム数が多い顧客の方が特
定アイテムとの関連性が高い（すなわち、特定アイテム
を購入する可能性が高い）と考えられるからである。
【００２２】以上のようにして、利用者は、顧客選別装
置によって選別された例えば５０００人分の潜在顧客識
別子を得ることができ、自身が有する顧客の住所や電話
番号、ＦＡＸ番号、電子メールアドレスなどを基にし
て、潜在顧客に郵便、電話、ファクシミリ、電子メール
などの手段で情報（例えば、特定アイテムの販売促進情
報）を配信することができる。
【００２３】なお、本実施の形態では、潜在顧客識別子
を利用者に渡すようにしているが、識別子の代わりに、
選別した潜在顧客の氏名や住所等を渡すようにしてもよ
い。この場合には、顧客データベース１１に、顧客の識
別子と共に、顧客の氏名や住所等を登録しておけばよ
い。
【００２４】また、本実施の形態では、顧客選別アイテ
ム購入者の中から潜在顧客を抽出する条件として購入ア
イテム数を用いているが、購入金額を用いてもよい。こ
の場合には、購入履歴データベース１２に顧客選別アイ
テム購入者が購入したアイテムの購入金額を記録してお
き、その合計を顧客選別アイテム購入者毎に計算し、購
入金額が多い順に顧客選別アイテム購入者を並べたリス
トを作成し（ステップ１０７）、作成したリスト中から
購入金額が多い顧客選別アイテム購入者を潜在顧客とし
て抽出すればよい（ステップ１０８）。顧客選別アイテ
ム購入者の購入金額は顧客データベース１１を参照する
ことで取得できる。
【００２５】また、購入履歴データベース１２に顧客選
別アイテム購入者が購入したアイテムの購入年月日を記
録しておき、そのうち最新の購入年月日を顧客選別アイ
テム購入者毎に抽出し、購入年月日が新しい順に顧客選
別アイテム購入者を並べたリストを作成し（ステップ１
０７）、作成したリスト中から購入年月日が新しい顧客
選別アイテム購入者を潜在顧客として抽出してもよい
（ステップ１０８）。顧客選別アイテム購入者の購入年
月日は顧客データベース１１を参照することで取得でき
る。
【００２６】なお、潜在顧客を抽出する際には、リスト
中の全ての顧客選別アイテム購入者を潜在顧客としても
よいが、購入アイテム数もしくは購入金額が多い順、ま
たは購入年月日が新しい順に、所定の人数の顧客選別ア
イテム購入者を潜在顧客としてもよい。このときの人数
としては、予め顧客選別装置に設定された値を使っても
よいし、利用者から指定された値を使ってもよい。
【００２７】また、年齢順に顧客選別アイテム購入者を
並べたリストを作成し（ステップ１０７）、作成したリ
スト中から所定の年齢層の顧客選別アイテム購入者を潜
在顧客として抽出してもよい（ステップ１０８）。顧客
選別アイテム購入者の年齢は顧客データベース１１を参
照することで取得できる。このときの年齢層としては、
予め顧客選別装置に設定された値を使ってもよいし、利
用者から指定された値を使ってもよい。
【００２８】
【発明の効果】本発明によれば、特定アイテム購入者抽
出手順、購入者関連アイテム抽出手順、顧客選別アイテ
ム抽出手順、顧客選別アイテム購入者抽出手順および潜
在顧客抽出手順を実施することにより、データベースに
顧客と各顧客が購入したアイテムとを関連付けて記録し
た顧客情報に基づいて単純な処理を行うだけで複数の顧
客の中から潜在顧客を選別することができるので、マー
ケット分析・データマイニングの手法を用いる従来手法
のような煩雑な処理を行う必要がなく、従来手法よりも
高速に潜在顧客を選別することができる。また、顧客選
別に要する処理時間が短いことから、顧客情報が頻繁に
更新・増大していくようなシステムであっても、潜在顧
客を容易に選別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の顧客選別方法の概念を示す説明図で
ある。
【図２】 本発明の実施の形態となる顧客選別装置の構
成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の実施の形態におけるアイテムリスト
及び顧客リストを示す図である。
【図４】 図１の顧客選別装置の動作を示すフローチャ
ート図である。
【符号の説明】
１…記憶装置、２…顧客選別アイテム抽出装置、３…顧
客抽出装置、１１…顧客データベース、１２…購入履歴
データベース、１３…アイテムリスト、１４…顧客リス
ト、２１…特定アイテム購入者抽出手段、２２…購入者
関連アイテム抽出手段、２３…顧客選別アイテム抽出手
段、３１…顧客選別アイテム購入者抽出手段、３２…潜
在顧客抽出手段。

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の顧客の中から１つ又は複数の特定
    アイテムを購入する可能性が高い潜在顧客をコンピュー
    タを用いて選別する顧客選別方法であって、 データベースに顧客と各顧客が購入したアイテムとを関
    連付けて記録した顧客情報に基づいて、前記複数の顧客
    の中から前記特定アイテムを購入した特定アイテム購入
    者を抽出し、記憶手段に記憶させる特定アイテム購入者
    抽出手順と、 前記顧客情報に基づいて、前記特定アイテム購入者が購
    入した、前記特定アイテム以外の購入者関連アイテムを
    抽出し、記憶手段に記憶させる購入者関連アイテム抽出
    手順と、 前記購入者関連アイテムを購入した前記特定アイテム購
    入者の人数を前記購入者関連アイテム毎に数え、この計
    算した人数が所定の範囲内である前記購入者関連アイテ
    ムを前記潜在顧客を選別するための顧客選別アイテムと
    して抽出し、記憶手段に記憶させる顧客選別アイテム抽
    出手順と、 前記顧客情報に基づいて、前記複数の顧客の中から前記
    顧客選別アイテムを購入し、かつ前記特定アイテムを購
    入していない顧客選別アイテム購入者を抽出し、記憶手
    段に記憶させる顧客選別アイテム購入者抽出手順と、 前記顧客選別アイテム購入者の中から所定の条件に基づ
    いて前記潜在顧客を抽出する潜在顧客抽出手順とを有す
    ることを特徴とする顧客選別方法。
  2. 【請求項２】 前記顧客選別アイテム抽出手順におい
    て、前記所定の範囲を指定するしきい値を用いて、前記
    潜在顧客の選別に適した特徴を有する前記顧客選別アイ
    テムを抽出することを特徴とする請求項１記載の顧客選
    別方法。
  3. 【請求項３】 複数の顧客の中から１つ又は複数の特定
    アイテムを購入する可能性が高い潜在顧客を選別する顧
    客選別装置であって、 データベースに顧客と各顧客が購入したアイテムとを関
    連付けて記録した顧客情報に基づいて、前記複数の顧客
    の中から前記特定アイテムを購入した特定アイテム購入
    者を抽出する特定アイテム購入者抽出手段と、 前記顧客情報に基づいて、前記特定アイテム購入者が購
    入した、前記特定アイテム以外の購入者関連アイテムを
    抽出する購入者関連アイテム抽出手段と、 前記購入者関連アイテムを購入した前記特定アイテム購
    入者の人数を前記購入者関連アイテム毎に数え、この計
    算した人数が所定の範囲内である前記購入者関連アイテ
    ムを前記潜在顧客を選別するための顧客選別アイテムと
    して抽出する顧客選別アイテム抽出手段と、 前記顧客情報に基づいて、前記複数の顧客の中から前記
    顧客選別アイテムを購入し、かつ前記特定アイテムを購
    入していない顧客選別アイテム購入者を抽出する顧客選
    別アイテム購入者抽出手段と、 前記顧客選別アイテム購入者の中から所定の条件に基づ
    いて前記潜在顧客を抽出する潜在顧客抽出手段とを有す
    ることを特徴とする顧客選別装置。
  4. 【請求項４】 前記顧客選別アイテム抽出手段は、前記
    所定の範囲を指定するしきい値を用いて、前記潜在顧客
    の選別に適した特徴を有する前記顧客選別アイテムを抽
    出することを特徴とする請求項３記載の顧客選別装置。
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