JP2003223548A

JP2003223548A - 顧客行動解析方法および解析プログラム

Info

Publication number: JP2003223548A
Application number: JP2002022104A
Authority: JP
Inventors: Masaya Mori; 雅也森
Original assignee: Japan Research Institute Ltd
Current assignee: Japan Research Institute Ltd
Priority date: 2002-01-30
Filing date: 2002-01-30
Publication date: 2003-08-08

Abstract

(57)【要約】【課題】店舗の売上等に影響を与えると考えられる事
項を提示する。【解決手段】データ解析システム１４は、一定領域に
おける顧客のそれぞれの行動を、領域中の所定の位置に
配置された通過点を通過した日時を用いて表した一連の
顧客行動データに基づき、顧客の行動を解析する。デー
タ解析システム１４のブーメランレート解析部３６は、
一連の顧客行動データにおいて、時系列に連なる通過点
中、同一の通過点の間に単数の他の通過点が存在する際
の他の通過点をブーメランポイントと決定し、所定期間
における顧客行動データ中、通過点のそれぞれが、ブー
メランポイントとなった回数であるブーメランポイント
回数を算出し、一定領域を模式的に示す画像において、
通過点を含む所定の領域を、ブーメランポイント回数に
したがった表示態様にて表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、店舗などの領域に
おける顧客の歩行ルートおよび購買行動を解析するシス
テムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、店舗内の顧客の行動をテレビカメ
ラにて撮影し、或いは、かごやカートなどに送信機を取
り付け、店内の種々の位置に配置された受信機が送信機
からの信号を受理することにより、顧客の位置を把握す
るシステムが実用化されていた。たとえば、特開平８−
１３７９１６号公報には、送信機および受信機を利用し
て、顧客の店舗内の移動状況を収集する装置が開示され
ている。

【０００３】このようにして収集した移動状況は、たと
えば、特開平１１−１７５５９７号公報に示すように、
商品に取り付けられた受発信装置から取得した商品移動
情報とともに、処理が施され、各顧客が購入した商品の
情報を得るために利用される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、単に顧
客の移動状況および購入履歴だけでは、店舗内の各棚に
配置される商品の種別、商品の配置や棚の配置（つまり
店舗内の環境）などの何れが、商品の購入率の多寡に影
響を与えるかを適切に知ることができないという問題点
があった。また、顧客が店舗内を円滑に回遊し、快適に
ショッピングすることができているか否かを知ること
は、店舗にとっても望ましい。

【０００５】本発明は、店舗内の顧客の移動状況を把握
し、これに基づき、種々の解析を実行することにより、
店舗の売上等に影響を与えると考えられる事項を提示す
るシステムを提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の目的は、一定領
域における顧客のそれぞれの行動を、領域中の所定の位
置に配置された通過点を通過した日時を用いて表した一
連の顧客行動データに基づき、顧客の行動を解析する方
法であって、前記一連の顧客行動データにおいて、時系
列に連なる通過点中、同一の通過点の間に単数の他の通
過点が存在する際の他の通過点をブーメランポイントと
決定し、所定期間における顧客行動データ中、通過点の
それぞれが、ブーメランポイントとなった回数であるブ
ーメランポイント回数を算出するステップと、前記一定
領域を模式的に示す画像において、前記通過点を含む所
定の領域を、前記ブーメランポイント回数にしたがった
表示態様にて表示するステップとを備えたことを特徴と
する顧客行動解析方法により達成される。

【０００７】本発明によれば、たとえば店舗内で、顧客
が引き返してしまった位置に対応するブーメランポイン
トの位置および顧客が引き返した回数を把握することが
可能となる。これにより、ブーメランポイントの先に位
置する領域、つまり、顧客が本来であれば進んでいた可
能性がある領域に、何らかの問題が生じていることを知
ることが可能となる。

【０００８】本発明の好ましい実施態様においては、さ
らに、前記一連の顧客行動データにおいて、顧客により
少なくとも一回以上通過した通過点をカウントすること
により、所定期間における顧客行動データ中、通過点の
それぞれに、顧客が訪れたことを示すポイント訪問回数
を算出するステップと、前記ポイント訪問回数と、所定
期間におけるのべ顧客数とに基づき、通過点のそれぞれ
の訪問率を算出するステップと、前記一定領域を模式的
に示す画像において、前記訪問率が所定値より低い通過
点を含む所定の領域を、特殊な態様にて表示するステッ
プとを備えている。より好ましい実施態様においては、
さらに、前記ポイント訪問回数と、定められた訪問回数
の標準値とを比較するステップと、前記一定領域を模式
的に示す画像において、前記ポイント訪問回数が標準値
より小さい通過点を含む所定の領域を、特殊な態様にて
表示するステップとを備えている。これら実施態様によ
れば、訪問回数や訪問率に問題が生じていると考えられ
る領域を、上記ブーメランポイントとともに表示するこ
とで、より適切に、店舗内の状況を把握することが可能
となる。

【０００９】別の好ましい実施態様においては、さら
に、前記一連の顧客行動データにおいて、ある通過点お
よびこれに後続して隣接する通過点の、それぞれを通過
した日時の差を算出して、当該差をある通過点の滞留時
間と決定し、所定期間における顧客行動データ中、通過
点のそれぞれの滞留時間の総和を算出するステップと、
前記通過点のそれぞれの滞留時間の総和と、所定期間に
おける、通過点のそれぞれを通過したのべ顧客数とに基
づき、通過点のそれぞれの滞留時間を算出するステップ
と、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記滞
留時間が、所定の値より大きな通過点を含む所定の領域
を、特殊な態様にて表示するステップとを備えている。
ここでは、通過点の滞留時間に着目することで、棚配置
による通過の困難さや、商品の見つけにくさなどの問題
点を把握することが可能となる。

【００１０】より好ましくは、さらに、前記通過点付近
の商品の購買率を算出するステップと、前記一定領域を
模式的に示す画像において、前記滞留時間が所定の値よ
り大きく、かつ、前記購買率が所定の基準値より低い通
過点を含む所定の領域を、特殊な態様にて表示するステ
ップとを備えている。

【００１１】さらに、前記購入率の前記訪問率に対する
比率を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示
す画像において、前記比率が所定値より小さい通過点を
含む所定の領域を、特殊な態様で表示するステップとを
備えているのが望ましい。

【００１２】また、本発明の目的は、一定領域における
顧客のそれぞれの行動を、領域中の所定の位置に配置さ
れた通過点を通過した日時を用いて表した一連の顧客行
動データに基づき、顧客の行動を解析するためにコンピ
ュータを作動させるプログラムであって、前記一連の顧
客行動データにおいて、時系列に連なる通過点中、同一
の通過点の間に単数の他の通過点が存在する際の他の通
過点をブーメランポイントと決定し、所定期間における
顧客行動データ中、通過点のそれぞれが、ブーメランポ
イントとなった回数であるブーメランポイント回数を算
出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像に
おいて、前記通過点を含む所定の領域を、前記ブーメラ
ンポイント回数にしたがった表示態様にて表示するステ
ップとを、前記コンピュータに実行させることを特徴と
するプログラムによっても達成される。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の実施の形態につき説明を加える。図１は、本発明の実
施の形態にかかるシステム全体の構成を概略的に示すブ
ロックダイヤグラムである。図１に示すように、本実施
の形態においては、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮな
どのネットワーク１２に、一以上の店舗１０−１、１０
−２、１０−３、・・・（以下、場合によってある単一
の店舗について、「店舗１０」とも表記する。）中の種
々の機材が接続されるようになっている。また、ネット
ワーク１２には、各店舗１０における顧客行動に基づく
解析処理を実行するデータ解析システム１４と、各店舗
１０の後述するＰＯＳ端末２６から顧客ごとの商品購買
にかかるデータを受理して、これに処理を施すＰＯＳシ
ステム１６とが接続されている。

【００１４】本実施の形態において店舗１０において
は、スーパーマーケット、ドラッグストア、コンビニエ
ンスストアのように、顧客が店内を回遊して所望の商品
を、かごやカート中に投入するような販売形態となって
いる。図１に示すように、店舗１０内のシステム（店舗
内システム）は、商品を陳列している棚に沿って所定の
位置に配置された複数の受信機１１−１、・・・、１１
−ｘ（場合によって、ある一つの受信機について、「受
信機１１」とも表記する。）と、購入した商品を精算す
るために配置された一以上のＰＯＳ端末２６と、当該店
舗１０での各顧客の行動の軌跡を一連の行動データとし
て取得して記憶する顧客行動把握システム２７とを有し
ている。本実施の形態においては、かごやカートに、各
々が店舗内にて固有のＩＤが付与された送信機２２が取
り付けられている。したがって、顧客がかごやカートを
持って店内を回遊すると、送信機２２と、ある受信機１
１との間で通信が確立される。これにより、ある時刻に
おける送信機２２、つまり、顧客の位置を検出すること
ができる。たとえば、送信機２２および受信機１１とし
て、ブルートゥース(blue tooth：登録商標)を使用する
ことができる。

【００１５】なお、本実施の形態において、顧客行動把
握システム２７は、各店舗１０に配置されているがこれ
に限定されるものではなく、単一の顧客行動把握システ
ムが、データ解析システム１４内或いはこれにＬＡＮな
どを介して接続され、各店舗の受信機１１からのデータ
に基づいて、ある店舗の顧客の行動データが生成され、
記憶されるように構成されても良い。データ解析システ
ム１４にはデータベース２８が設けられ、顧客行動デー
タに基づく種々の解析結果が蓄積できるようになってい
る。また、ＰＯＳシステム１６には商品情報データベー
ス３０が接続され、ＰＯＳシステム１６にて処理される
商品購買に関するデータが蓄積できるようになってい
る。

【００１６】このように構成されたシステムにおける、
データ解析システム１４につき説明を加える。図２は、
本実施の形態にかかるデータ解析システム１４の構成を
示すブロックダイヤグラムである。図２に示すように、
データ解析システム１４は、ネットワークを介した他の
装置との通信を制御する通信制御部３２と、顧客行動把
握システム２７やＰＯＳシステム１６から必要なデータ
を取得し、かつ、取得したデータに必要な処理を施し
て、データベース（ＤＢ）２８に記憶するための処理を
実行するデータ取得処理部３４と、ＤＢ２８に記憶され
たデータなどに基づき、後述するブーメランレートを考
慮した解析を実行するブーメランレート解析部３６と、
後述する通過点に着目した商品の購買率を解析する通過
点購買率解析部３８と、店舗内のある通過点或いは棚の
付近における顧客の滞留時間に着目した解析を実行する
棚別滞留時間解析部４０と、各解析部３６、３８、４０
における解析結果に基づく画像を生成する結果画像生成
部４２と、データ解析システム１４のオペレータとの間
の情報の授受を制御するユーザインタフェース４４と、
キーボードやマウスなどの入力装置４６と、表示装置４
８と、データ解析システム１４全体を制御する制御部５
０とを有している。

【００１７】本実施の形態においては、データ解析シス
テム１４のオペレータが入力装置４６を操作して、各解
析部３６、３８、４０を動作させて、解析結果を示す画
像を、表示装置４８の画面上に表示することができる。
さらに、他のシステムからの要求に応答して、上記解析
部が動作し、解析結果をネットワーク１２を介して他の
システムに伝達することも可能である。

【００１８】まず、店舗１０内における顧客の位置検出
に関する処理について説明を加える。図３は、本実施の
形態における移動を伴う送信機２２の位置検出に関する
処理を示すフローチャートである。かごやカートに取り
付けられた送信機２２から発せられる信号は、当該送信
機２２の近傍に位置する受信機により受信される（ステ
ップ３０１）。たとえば、受信機「Ａ」に送信機２２か
らの信号が受信されると、受信機「Ａ」はこれに応答し
て、受信日時、受理した信号に含まれる送信機ＩＤおよ
び自身の受信機ＩＤを、ネットワーク１２を介して、顧
客行動把握システム２７に伝達する（ステップ３０
２）。顧客行動把握システム２７は、日時、送信機ＩＤ
および受信機ＩＤを記憶する（ステップ３０３）。この
ような処理が、送信機２２が取り付けられたかごやカー
トが移動するのにしたがって、他の受信機「Ｂ」や、精
算カウンタの付近に配置された受信機「ｘ」についても
実行される（ステップ３０４〜ステップ３０９参照）。
精算カウンタにおいては、送信機２２、つまり、かごや
カートの位置の検出とともに、ＰＯＳ端末による会計処
理が実行される（ステップ３１０）。会計処理により、
ＰＯＳ端末のＰＯＳＩＤ、精算日時、顧客が購入した商
品に関する購入情報が、ネットワーク１２を介してＰＯ
Ｓシステム１６に伝達される（ステップ３１１）。

【００１９】顧客行動把握システム２７は、受信機から
受理した各種情報に基づき、ある顧客の行動にしたがっ
て一連の信号機が信号を受理した日時からなる一連の行
動データを生成することができる。また、ＰＯＳシステ
ムから、ＰＯＳＩＤ、精算日時および購入情報を取得す
ることにより（ステップ３１２）、前記行動データとリ
ンクした顧客購入データを得ることができる。本実施の
形態においては、店舗１０内において、各ＰＯＳ端末の
近傍に受信機が配置されている。したがって、ＰＯＳ端
末のＰＯＳＩＤ、近傍に配置された受信機の受信機Ｉ
Ｄ、受信機による信号受信の日時および精算日時から、
ある顧客の行動とリンクした、顧客購入データを取得す
ることができる（ステップ３１３）。

【００２０】図４は、本実施の形態にかかる顧客行動デ
ータおよび顧客購入データの例を示す図である。図４
（ａ）に示すように、顧客行動データ４００において
は、送信機ＩＤごとに、当該ＩＤをもつ送信機から各受
信機が受理した信号およびその日時が対応つけられてい
る。ここで、時刻ｔ_ｉ（符号４０２参照）において、受
信機ＩＤは「ｘ」（符号４０１参照）であるため、ここ
では精算が行なわれていることがわかる。図４（ｂ）に
示すように、時刻ｔ_ｉ（符号４１２参照）における対応
するＰＯＳＩＤが「ｘ」（符号４１１参照）であるＰＯ
Ｓ端末の顧客購入データ（符号４１０参照）が、当該顧
客が購入した商品に関するものとなる（符号４２１参
照）。同様に、時刻ｔ_ｍ（符号４０４参照）において、
受信機ＩＤは「ｘ」（符号４０３参照）であるため、図
４（ｂ）における、ＰＯＳＩＤが「ｘ」（符号４１３参
照）かつ時刻ｔｍ（符号４１４参照）での顧客購入デー
タが、上記顧客の購入に関するものとなる（符号４２２
参照）。本実施の形態において、このように顧客行動デ
ータと顧客購入データとを関連付けておくことで、後に
種々のデータ解析が実現できる。

【００２１】顧客行動把握システム２７にて収集された
顧客行動データおよび顧客購入データは、必要に応じて
データ解析システム１４により読み出され、種々の解析
処理が実行される。まず、ブーメランポイント解析につ
き説明を加える。図５は、データ解析システム１４にて
実行される、ブーメランポイントの検出処理を示すフロ
ーチャートである。本実施の形態において、ブーメラン
ポイントとは、店舗１０内において、ある第１の位置か
ら隣接する第２の位置に移動した後、さらに進むことな
く第１の位置に引き返した場合における第２の位置を意
味する。

【００２２】この処理において、データ解析システムの
ブーメランレート解析部３６は、顧客行動データを記憶
したテーブル（顧客行動テーブル）から、ある顧客の一
回の買い物に関する一連の顧客行動データを収集する
（ステップ５０１）。次いで、データ中の一連の通過点
から、一つおきの二つの通過点、たとえば、初期的には
第１の通過点および第３の通過点が取得される（ステッ
プ５０２）。次いで、これら通過点が同一であるか否か
が判断され（ステップ５０３）、同一であれば（ステッ
プ５０３でイエス(Yes)）、ブーメランレート解析部３
６は、当該二つの通過点の間に位置する通過点をブーメ
ランポイントと決定し（ステップ５０４）、当該間に位
置する通過点（中間通過点）に関するブーメランポイン
ト回数をインクリメントする（ステップ５０５）。この
ような処理を一連の顧客行動データにおいて末尾の通過
点にいたるまで繰り返す（ステップ５０６）。ステップ
５０１〜５０６の処理は、顧客行動テーブル中の所定の
顧客行動データ全てに対して実行される（ステップ５０
７）。これにより、たとえば、図６（ａ）に示すよう
に、時間帯ごとに、どの通過点がどれだけブーメランポ
イントとなったかを把握することが可能となる。

【００２３】図６（ａ）の表６００においては、一時間
ごと（符号６０１〜６０３参照）の店舗１０内の通過点
に関するブーメランポイント回数が表されている。ま
た、本実施の形態においては、ブーメランポイント回数
の他、通過点ごとに、顧客が一回の買い物において通過
点に対応する領域を通過したことを示すポイント訪問回
数が算出される（図６（ｂ）参照）。たとえば、図６
（ｂ）に示す表６１０においては、時間ごとに（符号６
１１〜６１３参照）、顧客が、通過点に対応する領域を
通過した場合に１ポイントが加えられ、通過していない
場合には０ポイントが加えられる（つまり何も加えられ
ない）ようになっている。上記ポイント訪問回数に基づ
き、顧客ごとの棚の訪問率、つまり、ある顧客が一回の
買い物にて通過点に対応する棚の付近を通過したか否か
を示す割合を算出することができる。このポイント訪問
回数および棚訪問率（或いは、場合によって「棚通過
率」とも称する。）の詳細な算出手法は、図１１および
図１２を参照して後述する。

【００２４】図７は、本実施の形態にかかる、ブーメラ
ンポイント回数、ポイント訪問回数などを利用したブー
メランレート解析処理を示すフローチャートである。図
７に示すように、ブーメランレート解析部３６は、各通
過点のブーメランポイント回数を参照して、用意された
店舗１０の平面図上の各通過点に対応する棚の領域に所
定の色を割り付ける（ステップ７０１）。図８は、本実
施の形態にかかる店舗１０を模式的に示した平面図の一
例を示す図である。図８に示す平面図８００において
は、店舗内に配置された棚に対応する図形（たとえば、
符号８０１、８０２参照）、ＰＯＳ端末が配置された精
算カウンタに対応する図形（符号８０３−１、８０３−
２参照）、かごやカートが集積されるカウンタに対応す
る図形（符号８０４参照）などが模式化されている。本
実施の形態においては、棚８０１の付近に、単一の受信
機（受信機「Ａ」）、残りの棚（たとえば、棚８０２）
には、その両端付近に二つの受信機（棚８０２に関して
は、受信機「ｂ」８１１および受信機「ｃ」８１２）が
配置されている。したがって、通過点とは、上記受信機
は配置された位置およびその近傍を意味する。図８にお
いては、棚を示す図形の前に位置する店舗のフロアの位
置に、ブーメランポイント回数の値の範囲にしたがっ
て、ハッチングが施されている。図８の例では、ブーメ
ランポイントが第１の値より小さければ、なにも表示せ
ず、第１の値と、それより大きな第２の値との間であれ
ば、破線のハッチング（たとえば、符号８２２、８２４
参照）、第２の値とそれより大きな第３の値との間であ
れば、実線のハッチング、第３の値より大きければ、交
差線によるハッチングが施されている。

【００２５】次いで、ブーメランレート解析部３６は、
通過点の近傍に位置する棚のそれぞれの訪問率を算出
し、当該訪問率が所定値以下であるような棚の領域を、
特殊な態様で表示する（ステップ７０２）。図８の例に
おいては、特殊な態様として、棚の領域の前に位置する
店舗のフロアの位置に、ハッチングが施された丸印を配
置している。たとえば、訪問率が、最も低い第１の値以
下であれば、丸印内部に交差線によるハッチングを施し
たもの（符号８３１）、第１の値とそれより大きな第２
の値との間であれば、実線によるハッチングを施したも
の（符号８３２、８３３参照）などが配置される。ま
た、ブーメランレート解析部３６は、ポイント訪問回数
を所定の標準値と比較し、ポイント訪問回数が、標準値
よりも所定値以上少ない場合には、当該通過点に対応す
る棚付近に、特殊な態様で表示する（ステップ７０
３）。

【００２６】さらに、訪問率が所定値以下であって、か
つ、訪問回数が所定値以下であるような棚の領域を見出
して、これが、特殊態様（たとえば、星印：符号８４
１、８４２参照）にて表示される（ステップ７０４）。
これにより、ブーメランポイントの存在により顧客の訪
問ルートから逸脱していると思われること（原因）と、
実際の訪問率が悪いこと（結果）との双方において問題
が生じている領域が顕在化される。このように、本実施
の形態にかかるブーメランレート解析部３６によれば、
ブーメランポイント、顧客の訪問回数や訪問率に基づ
き、店舗１０を模式化した地図上に種々の解析結果を表
示し、これを観察者に提示することが可能となる。観察
者（たとえばオペレータ）は、これにしたがって、問題
のある棚や当該棚の商品の配置を再検討することが可能
となる。

【００２７】次に、棚別滞留時間解析部４０による処理
につき説明を加える。図９は、棚別滞留時間解析部４０
における滞留時間算出処理を示すフローチャートであ
る。データ解析システム１４の棚別滞留時間解析部４０
は、顧客行動データを記憶したテーブル（顧客行動テー
ブル）から、ある顧客の一回の買い物に関する一連の顧
客行動データを収集する（ステップ９０１）。

【００２８】次いで、ある通過点を通った日時と後続す
る通過点を通った日時とが取得され（ステップ９０
２）、これらの間の時間差が算出される（ステップ９０
３）。その後、棚別滞留時間解析部４０は、滞留時間算
出用のテーブルにおいて、処理対象となった、ある通過
点に関する顧客数をインクリメントする（ステップ９０
４）とともに、当該通過点に関する総時間に、算出され
た時間差を加算する（ステップ９０５）。これら処理
を、一連の行動データに含まれる全ての通過点について
実行する（ステップ９０６）。さらに、ステップ９０１
〜９０６の処理を、所定の全ての顧客行動データに関し
て実行される（ステップ９０７参照）。

【００２９】このようにして取得された通過点ごと（つ
まり、通過点付近の棚の領域ごと）の滞留時間に基づ
き、図１０に示すような棚別滞留時間解析が実行され
る。より詳細には、棚別滞留時間解析部４０は、通過点
を特定すると（ステップ１００１）、滞留時間算出用の
テーブルから、当該通過点に関する総時間および顧客数
を取得し（ステップ１００２）、総時間を顧客数で除す
ることにより、当該通過点に関する平均滞留時間を算出
する（ステップ１００３）。滞留時間が所定値以上であ
る場合には（ステップ１００４でイエス(Yes)）、通過
点付近の棚の領域に配置された商品の購買率が取得され
る（ステップ１００５）。商品の購買率の算出について
は、図１１および図１２を参照してより詳細に説明す
る。ここにいう商品の購買率とは、顧客が一回の買い物
において、棚の領域に配置された一以上買っているか、
或いは、何も買っていないかを表す割合となる。

【００３０】購買率が所定値以下である場合には（ステ
ップ１００６でイエス(Yes)）、処理対象となった通過
点を商品の配置、フロアの設計等を再検討すべき対象と
して特定する（ステップ１００７）。このような通過点
に対応する領域は、図８に示す地図８００上で、たとえ
ば、内部に文字「Ｗ」が記された丸印を表示することに
より、観察者に知らしめることができる。当該通過点に
関しては、顧客がある程度長時間、付近に滞留していた
にもかかわらず、商品があまり購入されていないことを
意味している。これは、商品配置がよくない（たとえ
ば、配置された商品が見えにくい）ことや、フロア自体
が通りにくいことなど、設計上の問題があると考えら得
る。そこで、このような通過点を記憶しておき、これを
観察者に提示することで、フロア設計等の再検討を促す
ことが可能となる。ステップ１００１〜１００８の処理
は、所定の全ての通過点に関して実行される。これによ
り、店舗内のほぼ全ての領域について、滞留時間に基づ
く解析を実現することが可能となる。

【００３１】次に、通過点購買率解析部３８における処
理につき説明を加える。ここで算出する棚通過率（棚訪
問率）および商品購買率は、ブーメランレート解析部３
６および棚別滞留時間解析部４０における処理において
も利用され得る。通過点購買率解析部３８は、顧客行動
テーブルから、ある顧客の一回の買い物に関する一連の
顧客行動データを収集する（ステップ１１０１）。次い
で、通過点が走査され（ステップ１１０２）、通過点が
見出されると、通過点購買率解析用のテーブルにおい
て、顧客行動データに現れる当該通過点に関する第１の
ポイントがインクリメントされる（ステップ１１０
３）。なお、この顧客行動データにおいて、同一の通過
点が複数表れても、第1のポイントは「１」だけ増分さ
れる。

【００３２】次いで、通過点購買率解析部３８は、顧客
行動データに対応する顧客購入データを取得し、（ステ
ップ１１０４）。各通過点に対応する棚の領域に配置さ
れた商品の購入の有無を走査する（ステップ１１０
５）。各通過点に関して、当該通過点に対応する棚の領
域に配置された商品が少なくとも一以上購入されていれ
ば、上記テーブルにおいて、当該通過点に関する第２の
ポイントがインクリメントされる（ステップ１１０
６）。次いで、テーブルにおいて延べ顧客数がインクリ
メントされる（ステップ１１０７）。上記ステップ１１
０１〜１１０７の処理が、所定の全ての顧客行動データ
に関して実行される（ステップ１１０８参照）。

【００３３】次に、通過点購買率解析部３８は、図１２
に示す処理手順にて、上記テーブル中の値を用いて、通
過点ごとの棚通過率および商品購買率を算出する。より
詳細には、ある通過点が特定され（ステップ１２０
１）、当該通過点に関して、第１のポイントを、延べ顧
客数で除することにより、棚通過率が算出され（ステッ
プ１２０２）、第２のポイントを、述べ顧客数で除する
ことにより、商品購買率が算出される（ステップ１２０
３）。さらに、通過点購買率解析部３８は、棚通過率に
対する商品購買率の比（つまり商品購買率／棚通過率）
を算出する（ステップ１２０４）。比が所定値以下であ
る場合には（ステップ１２０５でイエス(Yes)）、当該
通過点が、商品配置等を再検討する対象とされる（ステ
ップ１２０６）。

【００３４】上記ステップ１２０１〜１２０６の処理
が、全ての通過点に関して実行される（ステップ１２０
７参照）。上記ステップ１２０６にて特定される通過点
は、棚の前を顧客が通過するにもかかわらず、当該棚の
商品が購入されていない通過点であり、魅力のない（商
品力の小さい）商品が配置されている場合や、商品の配
置自体がよくないことを意味している。したがって、こ
れを観察者に提示することにより、棚に配置する商品の
内容、或いは、商品の配置を再検討することを促すこと
が可能となる。

【００３５】本実施の形態によれば、ブーメランレート
解析による棚訪問率、訪問回数、滞留時間解析による、
滞留時間と比較した商品購買率、通過点購買率解析によ
る、棚通過率に対応する商品購買率に基づき、所定の通
過点に対応する棚の領域を観察者に提示することができ
る。また、解析結果を、その提示態様を種々変更して提
示することにより、観察者が容易に識別することが可能
となる。本発明は、以上の実施の形態に限定されること
なく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種
々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含
されるものであることは言うまでもない。

【００３６】たとえば、前記実施の形態において、複数
の店舗１０がネットワーク１２に接続され、当該ネット
ワーク１２に接続されたデータ解析システムにおいて、
各店舗１０に関して、種々の解析が実行されるようにな
っている。しかしながら、このような構成に限定される
ものではなく、単一の店舗１０において、顧客行動シス
テムおよびデータ解析システムなどにより、顧客行動デ
ータの生成、および、これに基づく解析が実行されるよ
うな構成をとっても良い。また、前述のように、顧客行
動把握システムが、店舗１０ごとに配置されているので
はなく、単一の顧客行動解析システムが、複数の店舗１
０−１、１０−２、・・・それぞれの顧客行動データ等
を取得できるような構成をとっても良い。

【００３７】さらに、観察者は、データ解析システム１
４のオペレータや管理者などであっても良いし、各店舗
内のシステム（たとえば、顧客行動把握システムや他の
システム）を操作するオペレータや管理者であっても良
い。後者の場合においては、データ解析システム１４の
結果画像生成部４２にて生成された、解析結果を示す画
像が、ネットワークを介して、所定の店舗内のシステム
に伝達される。

【００３８】また、前記実施の形態において、たとえ
ば、ブルートゥース（登録商標）を採用した送受信機を
利用しているが、これに限定されるものではなく、ＧＰ
Ｓなど位置情報を検出可能な他の手法を利用しても良
い。さらに、前記本発明は、店舗内に限定されず、商店
街、街区など一定の領域の顧客行動を解析するためにも
適用することが可能である。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば、店舗内の顧客の移動状
況を把握し、これに基づき、種々の解析を実行すること
により、店舗の売上等に影響を与えると考えられる事項
を提示するシステムを提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかるシステ
ム全体の構成を概略的に示すブロックダイヤグラムであ
る。

【図２】図２は、本実施の形態にかかるデータ解析シ
ステムの構成を示すブロックダイヤグラムである。

【図３】図３は、本実施の形態における移動を伴う送
信機の位置検出に関する処理を示すフローチャートであ
る。

【図４】図４は、本実施の形態にかかる顧客行動デー
タおよび顧客購入データの例を示す図である。

【図５】図５は、データ解析システムにて実行され
る、ブーメランポイントの検出処理を示すフローチャー
トである。

【図６】図６は、本実施の形態にかかるブーメランポ
イント回数およびポイント訪問回数の例を示す図であ
る。

【図７】図７は、本実施の形態にかかるブーメランレ
ート解析処理を示すフローチャートである。

【図８】図８は、本実施の形態にかかる店舗１０を模
式的に示した平面図の一例を示す図である。

【図９】図９は、本実施の形態にかかる棚別滞留時間
解析部における滞留時間算出処理を示すフローチャート
である。

【図１０】図１０は、本実施の形態にかかる棚別滞留
時間解析部における滞留時間解析処理を示すフローチャ
ートである。

【図１１】図１１は、本実施の形態にかかる通過点購
買率解析部にて実行される処理を示すフローチャートで
ある。

【図１２】図１２は、本実施の形態にかかる通過点購
買率解析部にて実行される処理を示すフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１２ネットワーク１１受信機１４データ解析システム１６ＰＯＳシステム２２送信機２６ＰＯＳ端末２７顧客行動把握システム３４データ取得処理部３６ブーメランレート解析部３８通過点購買率解析部４０棚別滞留時間解析部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一定領域における顧客のそれぞれの行動
を、領域中の所定の位置に配置された通過点を通過した
日時を用いて表した一連の顧客行動データに基づき、顧
客の行動を解析する方法であって、前記一連の顧客行動データにおいて、時系列に連なる通
過点中、同一の通過点の間に単数の他の通過点が存在す
る際の他の通過点をブーメランポイントと決定し、所定
期間における顧客行動データ中、通過点のそれぞれが、
ブーメランポイントとなった回数であるブーメランポイ
ント回数を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記通過点
を含む所定の領域を、前記ブーメランポイント回数にし
たがった表示態様にて表示するステップとを備えたこと
を特徴とする顧客行動解析方法。
【請求項２】さらに、前記一連の顧客行動データにお
いて、顧客により少なくとも一回以上通過した通過点を
カウントすることにより、所定期間における顧客行動デ
ータ中、通過点のそれぞれに、顧客が訪れたことを示す
ポイント訪問回数を算出するステップと、前記ポイント訪問回数と、所定期間におけるのべ顧客数
とに基づき、通過点のそれぞれの訪問率を算出するステ
ップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記訪問率
が所定値より低い通過点を含む所定の領域を、特殊な態
様にて表示するステップとを備えたことを特徴とする請
求項１に記載の方法。
【請求項３】さらに、前記ポイント訪問回数と、定め
られた訪問回数の標準値とを比較するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記ポイン
ト訪問回数が標準値より小さい通過点を含む所定の領域
を、特殊な態様にて表示するステップとを備えたことを
特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】さらに、前記一連の顧客行動データにお
いて、ある通過点およびこれに後続して隣接する通過点
の、それぞれを通過した日時の差を算出して、当該差を
ある通過点の滞留時間と決定し、所定期間における顧客
行動データ中、通過点のそれぞれの滞留時間の総和を算
出するステップと、前記通過点のそれぞれの滞留時間の総和と、所定期間に
おける、通過点のそれぞれを通過したのべ顧客数とに基
づき、通過点のそれぞれの滞留時間を算出するステップ
と、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記滞留時
間が、所定の値より大きな通過点を含む所定の領域を、
特殊な態様にて表示するステップとを備えたことを特徴
とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】さらに、前記通過点付近の商品の購買率
を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記滞留時
間が所定の値より大きく、かつ、前記購買率が所定の基
準値より低い通過点を含む所定の領域を、特殊な態様に
て表示するステップとを備えたことを特徴とする請求項
４に記載の方法。
【請求項６】さらに、前記購入率の前記訪問率に対す
る比率を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記比率が
所定値より小さい通過点を含む所定の領域を、特殊な態
様で表示するステップとを備えたことを特徴とする請求
項５に記載の方法。
【請求項７】一定領域における顧客のそれぞれの行動
を、領域中の所定の位置に配置された通過点を通過した
日時を用いて表した一連の顧客行動データに基づき、顧
客の行動を解析するためにコンピュータを作動させるプ
ログラムであって、前記一連の顧客行動データにおいて、時系列に連なる通
過点中、同一の通過点の間に単数の他の通過点が存在す
る際の他の通過点をブーメランポイントと決定し、所定
期間における顧客行動データ中、通過点のそれぞれが、
ブーメランポイントとなった回数であるブーメランポイ
ント回数を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記通過点
を含む所定の領域を、前記ブーメランポイント回数にし
たがった表示態様にて表示するステップとを、前記コン
ピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】さらに、前記一連の顧客行動データにお
いて、顧客により少なくとも一回以上通過した通過点を
カウントすることにより、所定期間における顧客行動デ
ータ中、通過点のそれぞれに、顧客が訪れたことを示す
ポイント訪問回数を算出するステップと、前記ポイント訪問回数と、所定期間におけるのべ顧客数
とに基づき、通過点のそれぞれの訪問率を算出するステ
ップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記訪問率
が所定値より低い通過点を含む所定の領域を、特殊な態
様にて表示するステップとを、前記コンピュータに実行
させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】さらに、前記ポイント訪問回数と、定め
られた訪問回数の標準値とを比較するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記ポイン
ト訪問回数が標準値より小さい通過点を含む所定の領域
を、特殊な態様にて表示するステップとを、前記コンピ
ュータに実行させることを特徴とする請求項８に記載の
プログラム。
【請求項１０】さらに、前記一連の顧客行動データに
おいて、ある通過点およびこれに後続して隣接する通過
点の、それぞれを通過した日時の差を算出して、当該差
をある通過点の滞留時間と決定し、所定期間における顧
客行動データ中、通過点のそれぞれの滞留時間の総和を
算出するステップと、前記通過点のそれぞれの滞留時間の総和と、所定期間に
おける、通過点のそれぞれを通過したのべ顧客数とに基
づき、通過点のそれぞれの滞留時間を算出するステップ
と、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記滞留時
間が、所定の値より大きな通過点を含む所定の領域を、
特殊な態様にて表示するステップとを、前記コンピュー
タに実行させることを特徴とする請求項７ないし９の何
れか一項に記載のプログラム。
【請求項１１】さらに、前記通過点付近の商品の購買
率を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記滞留時
間が所定の値より大きく、かつ、前記購買率が所定の基
準値より低い通過点を含む所定の領域を、特殊な態様に
て表示するステップとを、前記コンピュータに実行させ
ることを特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】さらに、前記購入率の前記訪問率に対
する比率を算出するステップと、前記一定領域を模式的に示す画像において、前記比率が
所定値より小さい通過点を含む所定の領域を、特殊な態
様で表示するステップとを、前記コンピュータに実行さ
せることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。