JP2004240522A - ポストペイ料金プラン立案方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】交通事業者がポストペイサービスを導入しても、従来と同じ定期券や回数券割引だけを提供していたのでは、利用者の行動パターンに影響を与え、新しい輸送需要を開拓することは難しい。
【解決手段】ポストペイサービスの各種料金プランの企画・立案を支援するために、（１）改札機を介して収集した顧客毎の交通機関の利用履歴、（２）ポストペイサービスを申し込む際に利用者が登録する顧客情報、（３）交通事業者が設定した複数料金プランの選択率を顧客毎に予測する料金プラン選択ルールを用いて、新しい料金プランの出現により輸送需要や関連サービスの需要がどのように変化するか予測する。この予測結果にもとづいて、新しい料金プランの導入効果を評価し、この評価結果を人間が判断することにより、交通事業者が企画した料金プランの修正を行う。
【選択図】 図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、クレジットカード、キャッシュカード、あるいは交通乗車券等のように、ＩＣカードの利用者に様々なサービスを提供するＩＣカードシステムに関わり、特に交通機関の利用料金を後払い請求する後払い運賃計算における様々な料金プランの立案を支援する方法に関わる。
【０００２】
【従来の技術】
鉄道、バス等の公共交通機関の運賃支払方法としては、定期券や回数券等、プリペイド方式（料金前払い）が主流であったが、プリペイド方式は、利用者から見れば、定期的に券売機でプリペイドカードや定期券を購入する必要ある等、利便性の点で問題があった。一方、事業者から見れば、定期券を他人に貸与するといった不正利用による損失が発生するといった問題があった。
【０００３】
この問題に対し、毎月の交通機関の利用実績に応じて月末に利用額を算出し、金融機関から利用料金を自動引き落としする方式として、特開平９−１１５０１７号公報に記載のようなポストペイ方式（料金後払い）が公知となっている。ところが、この発明では、従来の定期券割引と回数券割引をポストペイにおいて実現する方法について説明しているが、ポストペイサービスの利用促進とサービス向上に必要な料金プランの立案については考慮されていなかった。
【０００４】
【特許文献１】
特開平９−１１５０１７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
交通事業者がポストペイサービスを導入しても、従来と同じ定期券や回数券割引だけを提供していたのでは、利用者の行動パターンに影響を与え、新しい輸送需要を開拓することは難しい。
【０００６】
本発明の第一の目的は、ポストペイサービスにおける各種の料金割引サービスの企画・立案を支援する手段を提供することにより、交通機関の事業者による新たな輸送需要の開拓を可能とすることにある。
【０００７】
本発明の第二の目的は、様々な利用者に対応したポストペイ料金割引サービスの実現を促進し、交通利用者にとって利用価値の高い輸送サービスを実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
ポストペイサービスの各種料金プランの企画・立案を支援するために、（１）改札機を介して収集した顧客毎の交通機関の利用履歴、（２）ポストペイサービスを申し込む際に利用者が登録する顧客情報、（３）交通事業者が設定した複数料金プランの選択率を顧客毎に予測する料金プラン選択ルールを用いて、新しい料金プランの出現により輸送需要や関連サービスの需要がどのように変化するか予測する。この予測結果にもとづいて、新しい料金プランの導入効果を評価し、この評価結果を人間が判断することにより、交通事業者が企画した料金プランの修正を行う。これらの手順を繰り返すことにより、ポストペイサービスにおける新しい料金プランの企画・立案を効率的に支援することが可能になる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、鉄道の利用運賃を月々の利用実績に応じて後払い請求するポストペイサービスにおける各種の料金プランの立案方法を例に、図１〜図１６を用いて本発明の内容を説明する。図１は、料金プラン立案システムの全体構成である。料金プラン立案システム１０１０は、ＬＡＮ等のネットワーク機器１０４０を介して、自動改札機や券売機等の複数の駅務機器と接続される。各々の駅務機器は、鉄道利用客が所持する電子乗車券１０７０と通信を行い、出改札、決済等の各種業務を遂行する。図２は、電子乗車券の内部構造である。電子乗車券の内部メモリには、カードＩＤ２０１０、入場駅コード２０２０、入場日時２０３０、中継駅コード２０４０、中継駅通過日時２０５０、出場駅コード２０６０、出場日時２０７０が格納される。
【００１０】
料金プラン立案システムは、利用履歴管理部１０１１、料金プラン選択ルール管理部１０１２、顧客情報管理部１０１３、料金プラン選択率予測部１０１４、料金プラン評価部１０１５、料金プラン管理部１０１６から構成される。また、料金プラン立案システムは、ディスプレイ等の出力装置１０２０とマウスやキーボード等の入力装置１０３０と接続され、これによりオペレータによる出力画面の確認、ならびにデータやコマンド等の入力を受け付ける。
【００１１】
図３は、料金プラン評価システムの全体処理フローである。以下、図３の全体処理フローに従って、本発明の実現方式について説明する。
【００１２】
利用履歴管理部３０１０では、ポストペイサービスの利用者改札機を通過する際に、改札機が電子乗車券を読み込むことにより収集可能なデータ（カードＩＤ 、入場駅コード、乗り継ぎ駅コード、出場駅コード等）を利用履歴データベース３０１２に蓄積・管理する。一方、図４は、利用履歴データベースの構成である。利用履歴データベースは、各カードＩＤ毎に、乗車日４０１０、乗車時刻４０２０、乗車区間４０３０、経由駅４０４０が時系列に管理される。
【００１３】
料金プラン選択ルール管理部３０２０では、新しい料金プランを立案した際に、その料金プランがどのくらいの利用者に受け入れられるか、つまり、従来利用していた料金プランから新しい料金プランへ移行する際の基準をルールベースで管理する。図５は、料金プラン選択ルールの構成である。料金プラン選択ルールは、性別・年齢別に定義された複数ルールから構成される。本実施例においては、男女別に３つの年齢層においてルール群を定義している。ルールの記述例として、２０才以下の男性に適用されるルール群ＡのルールＡ−００１を例に説明する。ルールＡ−００１は、現在利用している料金プランがプランＢであり、かつ、先月の乗車回数が４０回以上ならば、今月プランＡへ移行する確率は３０％あるということを示している。なお、料金プラン選択ルール調整３０２１の処理フローは後述する。
【００１４】
顧客情報管理部３０３０では、利用者がポストペイサービスを申し込む際に登録する個人情報および個人毎のポストペイサービスの利用情報を管理する。図６は、顧客情報データベースの構成である。顧客情報データベースは、顧客を識別する顧客ＩＤ毎に管理され、カードＩＤ ６０１０、個人プロファイル６０２０、料金プラン選択履歴６０３０、サービス利用履歴６０４０、請求額履歴６０５０等から構成される。
【００１５】
料金プラン選択予測部３０４０では、これまでに述べた、利用履歴データベース３０１２、料金プラン選択ルール３０２２、顧客情報データベース３０３２を入力データとして、ステップ３０４１において料金プラン選択予測を行い、その結果を料金プラン選択予測結果３０４２に格納する。
【００１６】
図７は、料金プラン選択率予測フローである。料金プラン選択率予測処理は、例えば、新しいポストペイの料金プラン（プランＢ）を提供開始した際に、現在、利用客が選択している料金プランの選択状況がどのように変化するか予測する。まず、ステップ７０１０において、顧客情報データベースを参照し、予測対象とする顧客ＩＤを１つ設定する。次に、ステップ７０２０において、顧客情報データベースを参照し、該当する顧客ＩＤに対応する顧客情報（カードＩＤ、個人プロファイル、料金プラン選択履歴、サービス利用履歴、請求額履歴、等）を取得する。次に、ステップ７０３０において、顧客ＩＤを検索キーとして利用履歴データベースを参照し、当該顧客の鉄道利用状況を取得する。次に、ステップ７０４０において、ステップ７０２０で取得した当該顧客の個人プロファイルにもとづいて、当該顧客に対応する料金プラン選択ルール群を選択する。ここで、例えばステップ７０５０のルール群Ａが選択されたと仮定すると、当該ルール群に登録されている料金プラン選択ルールの条件部と、ステップ７０２０およびステップ７０３０で取得した当該顧客の顧客情報および利用履歴のマッチングをとることにより、当該顧客が新しい料金プランを含む各種の料金プランの選択比率を設定し、その際に適用したルールＩＤと共に料金プラン選択率予測結果２０４２に格納する。次に、ステップ７０７０において料金プラン選択率予測処理の終了判定を行い、未処理の顧客ＩＤが存在する場合はステップ７０１０に至り、全顧客ＩＤの処理が終了している場合は、料金プラン選択率予測処理を終了する。図８は、料金プラン選択率予測結果のデータ構成である。料金プラン選択率予測結果は、各顧客ＩＤ毎に、現行の料金プラン８０１０、新しい料金プランを含む各種料金プランの選択確率８０２０、選択確率を設定する際に適用されたルール８０３０から構成される。例えば、顧客ＩＤが００００１のユーザは、現行の料金プランがプリペイドであり、新しい料金プランの出現により、プリペイドからポストペイ（プランＡ）およびポストペイ（プランＢ）に移行する確率がそれぞれ２０％と１０％であることを示しており、この根拠として適用されたルールがＡ−００１とＡ−００７であることを示している。
【００１７】
次に、料金プラン評価部において、利用履歴データベース３０１２、料金プラン選択率予測結果、顧客情報、および料金プランを参照して料金プラン評価処理３０５２を行い、新しく企画した料金プランの有効性を評価する。図９は、料金プラン評価処理フローである。
【００１８】
新しい料金プランの評価は、料金プランの選択率の変化による運賃収入への影響と、駅売店の売上等、輸送需要の変動にともなう運賃収入以外への影響を総合判断することにより実施する。まず、ステップ９０１０において、顧客情報データベースを参照し、予測対象とする顧客ＩＤを１つ設定する。次に、ステップ９０２０において、当該顧客ＩＤを検索キーとして顧客情報データベースを参照し、該当する顧客ＩＤに対応する顧客情報（カードＩＤ、個人プロファイル、料金プラン選択履歴、サービス利用履歴、請求額履歴、等）を取得する。次に、ステップ９０３０において、顧客ＩＤを検索キーとして料金プラン選択率予測結果を参照し、当該顧客の来月の料金プランの選択予測結果を取得する。次に、ステップ９０４０において、顧客ＩＤを検索キーとして利用履歴データベースを参照し、当該顧客の鉄道利用状況を取得する。次に、ステップ９０５０において、当該顧客の今月分の鉄道利用履歴データと料金プランデータベース３０５１ならびに料金プランの選択率予測結果に基づいて、当該顧客の鉄道利用額の期待値をシミュレーションにより試算する。
【００１９】
図１０は、料金プランデータベースの構成である。料金プランデータベースは、各料金プラン１００１０と、その料金プランを提供するために必要となる課金規則テーブル１００２０から構成される。料金プランは、一般的に広く普及しているプリペイドプラン１００１１、月々の乗車距離に応じて課金するポストペイ（プランＡ）１００１２、月々の利用駅数に応じて課金するポストペイ（プランＢ）１００１３等を提供している。一方、課金規則テーブルは、プリペイドプランに必要な、駅間毎運賃テーブル１００２１、駅間毎回数運賃テーブル１００２２、駅間毎定期運賃テーブル１００２３、およびポストペイ（プランＡ）に必要な、乗車距離毎定期運賃テーブル１００２４、ポストペイ（プランＢ）に必要な、利用駅毎定期運賃テーブル１００２５から構成される。
【００２０】
次に、ステップ９０６０において、当該顧客の今月分の鉄道利用運賃とシミュレーションにて試算した運賃の差分を計算し、従来プランによる運賃、新規プランによる試算運賃、それらの差額を料金プラン評価結果に格納する。
【００２１】
次に、ステップ９０７０において、ステップ９０２０で取得した当該顧客の個人プロファイルにもとづいて、当該顧客に対応する需要変動予測ルール群を選択する。
【００２２】
図１１は、需要変動予測ルールの構成である。需要変動予測ルールは、性別・年齢別に定義された複数ルールから構成される。本実施例においては、男女別に３つの年齢層においてルール群を定義している。ルールの記述例として、２０才以下の男性に適用されるルール群ＧのルールＧ−００１を例に説明する。ルールＧ−００１は、現在利用している料金プランがプランＡであり、かつ、先月の利用駅種別が５駅以上ならば、輸送需要の増率は１０％見込めることを示している。例えばステップ９０８０のようにルール群Ｇが選択されたと仮定すると、当該ルール群に登録されている需要変動予測ルールの条件部と、ステップ９０２０およびステップ９０４０で取得した当該顧客の顧客情報および利用履歴のマッチングをとることにより、適用されるルールが決定され、ステップ９０９０において当該顧客が新しい料金プランを選択することにより、当該顧客の鉄道需要およびその他のサービス需要に対してどの程度の増加が見込めるかを設定し、料金プラン評価結果３０５３に格納する。
【００２３】
次に、ステップ９１００において料金プラン選択率予測処理の終了判定を行い、未処理の顧客ＩＤが存在する場合はステップ９０１０に至り、全顧客ＩＤの処理が終了している場合は、料金プラン評価処理を終了する。
【００２４】
図１２は、料金プラン評価結果のデータの構成である。料金プラン評価結果は、顧客ＩＤ毎に、運賃収入評価１２０１０、需要開拓評価１２０２０、これらをトータルした総合評価１２０３０から構成される。顧客ＩＤが０００１のユーザを例に表の内容を説明する。運賃収入評価１２０１０に関しては、当該顧客からの今月の運賃収入を示す実績収入１２０１１が８５１０円である。また、新しい料金プランによる料金プランの選択率の変化を考慮した運賃の試算収入１２０１２が８３５０円であり、それらの差分１２０１３が−１６０円であることを示している。一方、需要開拓評価では、新しい料金プランの出現が、鉄道輸送需要やその他のサービス需要にもたらす副次的な効果を評価する。輸送需要１２０２１は、当該顧客が新しい料金プランを選択することにより期待できる新たな輸送需要を運賃収入で評価したものである。また他サービス需要１２０２２は、同様に他サービスに期待できる新たな需要をサービス売上高で評価したものである。また、合計１２０２３にこれらの新規需要の期待値を合計している。総合評価１２０３０は、この合計１２０２３に運賃収入の差分１２０１３を加算した値である。この結果を全ユーザで加算することにより、新しい料金プランにより運賃収入や新規需要の開拓による効果の評価が定量的に行うことができる。
【００２５】
次に、料金プラン管理部３０６０では、ステップ３０６１において料金プラン評価結果をディスプレイ等に表示する。これをオペレータが判断して、ステップ３０６２にてマウス等のポインティングデバイスを用いて料金プランを調整する。図１３および図１４は、料金プラン調整用マンマシンインタフェイスの構成である。図１３は、ポストペイ（プランＡ：乗車距離に応じた課金サービス）に用いる乗車距離毎定期運賃テーブルの調整用インタフェイスである。オペレータは、マウス等のポインティングデバイスが示すアイコン１３０１０で線グラフ１３０２０やテキストボックス１３０３０の数値を変更することにより、乗車距離の区分や各乗車距離に応じた定額運賃を設定可能である。一方、図１４は、ポストペイ（プランＢ：利用駅数に応じた課金サービス）に用いる利用駅数毎定期運賃テーブルの調整用インタフェイスである。オペレータは、マウス等のポインティングデバイスが示すアイコン１４０１０で棒グラフ１４０２０やテキストボックス１４０３０の数値を変更することにより、利用駅数に応じた定額運賃を設定可能である。
【００２６】
最後に、説明を保留していた図３の料金プラン選択ルール管理部３０２０における、料金プラン選択ルール調整処理３０２１について説明する。図１５は、料金プラン選択ルール調整処理フローである。まず、ステップ１５０１０において、顧客情報データベースを参照し、誤差分析の対象となる顧客ＩＤを１つ設定する。次に、ステップ１５０２０において、当該顧客ＩＤを検索キーとして顧客情報データベースを参照し、当該顧客ＩＤに対応する顧客情報（カードＩＤ、個人プロファイル、料金プラン選択履歴、サービス利用履歴、請求額履歴、等）を取得する。次に、ステップ１５０３０において、当該顧客ＩＤに対応する料金プラン選択率予測結果および適用ルールを取得する。次に、ステップ１５０４０にて予測した料金プランの選択率と実際に選択している料金プランを比較する。ここで一定以上の誤差（例えば、プランＡ選択確率がＸ％以上という予測に対して、他のプランを選択している場合等）があると判断した場合にはステップ１５０５０に進む。また、それ以外の場合は許容誤差と判断してステップ１５０１０に進み、他の顧客ＩＤに対して誤差分析を開始する。次に、ステップ１５０５０では、当該顧客ＩＤに対応する料金プラン評価結果を読み込み、当該顧客の運賃収入予測値と他サービスの収入予測値を取得する。次に、ステップ１５０６０において、ステップ１５０５０で取得した予測値と、ステップ１５０２０で取得したサービス利用履歴および請求額履歴を参照し、運賃収益とその他のサービスの収益それぞれに対して予測値と実績値の差分を計算する。次に、ステップ１５０７０において全顧客ＩＤに対する処理が終了しているか判定する。ここで未処理の顧客ＩＤが存在する場合はステップ１５０１０に至り、全顧客ＩＤの処理が終了している場合は、ステップ１５０８０に進む。ステップ１５０８０では、ステップ１５０１０からステップ１５０６０で取得した各データを、誤差が大きい順に並び替えディスプレイ等の表示装置に出力する。また、適用ルールの頻度をカウントし、一定以上の頻度で適用されたルールを誤差原因の有力候補として調整対象ルールに登録する。図１６は、ステップ１５０８０において出力される誤差要因分析表である。誤差要因分析表は、運賃収入または他サービス収入の予測誤差が大きい順にソートして表示することが可能であり、データ項目は、顧客ＩＤ １６０１０、最も選択確率が高いと予測した予測プラン１６０２０、実績プラン１６０３０、運賃収入に関する実績と予測の誤差を示す運賃収入予測誤差１６０４０、他サービス収入に関する実績と予測の誤差を示す他サービス収入予測誤差１６０５０、予測時に適用されたルールを示す適用ルール１６０６０、および誤差要因の有力候補と判断された調整対象ルール１６０７０から構成される。次に、ステップ１５０９０において、誤差要因分析表を参照しつつ、オペレータは手動で料金プラン選択ルールを調整する。
【００２７】
【発明の効果】
本発明によれば、ポストペイ方式の各種料金割引サービスの立案が効率的に行えるようになり、交通機関の事業者による新たな輸送需要の開拓を支援することができる。また、様々な利用者に対応した柔軟なポストペイ料金割引サービスの普及を促進し、事業者と利用者の相方にとってメリットのある旅客輸送サービスの実現に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】料金プラン立案システムの全体構成である。
【図２】電子乗車券の内部データ構成である。
【図３】料金プラン立案システムの全体処理フローである。
【図４】乗降履歴データベースの構成である。
【図５】料金プラン選択ルールの構成である。
【図６】顧客情報データベースの構成である。
【図７】料金プラン選択予測処理フローである。
【図８】料金プラン選択予測結果である。
【図９】料金プラン評価処理フローである。
【図１０】料金プランデータベースの構成である。
【図１１】需要変動予測ルールの構成である。
【図１２】料金プラン評価結果のデータの構成である。
【図１３】料金プラン調整用マンマシンインタフェイスの構成（その１）である。
【図１４】料金プラン調整用マンマシンインタフェイスの構成（その２）である。
【図１５】料金プラン選択ルール調整処理フローである。
【図１６】誤差要因分析表である。
【符号の説明】
１０１０…料金プラン立案システム、１０１１利用履歴管理部、１０１２料金プラン選択ルール管理部、１０１３顧客情報管理部、１０１４料金プラン選択率予測部、１０１５料金プラン評価部、１０１６料金プラン管理部、１０２０…出力装置、１０３０…入力装置、１０４０…ネットワーク機器、１０５０…駅務機器、１０７０…電子乗車券。

Claims (7)

1. 交通機関を利用する際に、利用者が複数の料金プランから特定の料金プランを選択しておき、各々の利用者の交通機関の利用実績と選択済みの料金プランに応じて、交通事業者が利用料金を後払い請求する乗車券システムにおいて、交通事業者が交通機関の利用データを収集するステップと、料金プランを新規に導入したり、既存の料金プランを変更した際に、当該料金プランの導入効果を予測するステップと、料金プランを評価するステップと、料金プランを調整するステップを有することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
2. 上記請求項１項の、交通事業者が料金プランの導入効果を予測するステップにおいて、個々の利用客の利用履歴と、顧客情報と、料金プラン選択ルールにもとづいて、個人毎の料金プランの選択動向を予測することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
3. 上記請求項１項の、交通事業者が料金プランの導入効果を予測するステップにおいて、料金プラン選択ルールは、複数のルール群から構成され、利用客のプロファイルに応じて適用するルール群を決定することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
4. 上記請求項１項、２項の、交通事業者が料金プランの導入効果を予測するステップにおいて、予測結果と実績値を比較し、その誤差要因となったルールを特定することにより料金プラン選択ルールの中で調整すべきルールを決定することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
5. 上記請求項１項の、交通事業者が料金プランを評価するステップにおいて、新しい料金プランの導入や料金プランの変更による輸送需要の増減率を設定し、個々人の料金プラン選択予測結果と、設定した輸送需要の増減率によって、輸送収益を予測することにより料金プランの導入効果を評価することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
6. 上記請求項１項の、交通事業者が料金プランを評価するステップにおいて、新しい料金プランの導入や料金プランの変更による、輸送収益以外の付帯収益の増減率を設定し、設定した付帯収益の増減率によって、付帯収益を予測することにより料金プランの導入効果を評価することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。
7. 上記請求項１項の、交通事業者が料金プランを調整するステップにおいて、ディスプレイ等の表示装置に料金プランをグラフ表示し、オペレータがマウス等のポインティングデバイスを用いて当該グラフを操作することによって料金プランを修正することを特徴とするポストペイ料金プラン立案方法およびシステム。

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