JP2005309951A - 販売促進支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 商品のレイアウトをどのように実行すれば良いか等、小売店側の処置に起因する販売促進項目の詳細なデータを有効に取得すること。
【解決手段】 スーパーマーケットやコンビニエンスストア等の小売り店に於けるＰＯＳ端末装置２３を用いた販売促進支援システムに於いて、個人特定エージェント２０は、商品販売領域内の所定の領域における顧客（Ａ、Ｂ）の特定動線と該顧客の購買情報を取得し、解析エージェント３０は、上記顧客（Ａ、Ｂ）の特定動線に基づいて該顧客（Ａ、Ｂ）の購買情報を分析する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、商品販売領域内に於ける顧客の移動軌跡（動線）と商品取引との相互関係を分析し、販売促進に役立てる販売促進支援システムに関するものである。

近年、スーパー店舗やコンビニエンスストアなど、大部分の小売店では、商品管理の一貫としてＰＯＳシステムを導入している。このＰＯＳシステムを販売促進に役立てるべく、商品管理のみならず顧客の個人情報までをも管理し、特定のサービスを実行する技術等が公開されている（例えば特許文献１参照）。この技術では、顧客の買い上げ実績などと共に、顧客の個人情報を会員カードに基づいて管理し、販売促進に役立てている。

しかし、大部分の小売店では、全顧客における会員カード所持者の占める割合は、それ程大きくはない。従って、会員カードに基づいて、顧客の買い上げ実績を分析しても、特定の顧客の趣向を取得するのみであって、顧客の総意を取得することには成らない。
又、例えば、商品を陳列する商品棚の配置や、その商品棚内における商品の陳列位置や、売れ筋商品とその関連商品との有効な陳列位置関係等、小売店側の処置に起因する販売促進データの取得には、あまり有効に寄与しない。
特開２００３−１９６７４６号公報

解決しようとする問題点は、従来の技術が、不特定多数の顧客を対象としていないことと、商品のレイアウトをどのように実行すれば良いか等、小売店側の処置に因る販売促進項目の認識に対して、あまり有効に寄与していない点である。

本発明では、商品販売領域内の所定の領域における顧客の移動軌跡（動線）を取得し、その移動軌跡に対応して該顧客の購買情報を取得する個人特定装置と、上記顧客の移動軌跡（動線）に基づいて顧客の購買した商品（購買商品情報）を分析する購買動線解析装置とを備えることによって、顧客の移動軌跡と、顧客が購入した商品の陳列されていた位置との関連を、視覚的に確認することを最も主要な特徴とする。

顧客が商品販売領域内を移動した軌跡と、顧客が購入した商品の陳列されていた位置との関連を視覚的に確認することが可能になるので、商品のレイアウトをどのように実行すれば販売促進出来るか等、小売店側の処置に起因する販売促進項目の詳細なデータを有効に取得出来るという効果を得る。

本発明による販売促進システムにＰＯＳシステムを活用することによって、システムの構成価格を最低限度に抑制することが出来た。

図１は、実施例１による販売促進支援システムの全体構成図である。
図に示すように、小売店内の内部には、商品が展示される商品棚（Ａ、Ｂ）とレジ通路Ｃが配置されている。顧客（Ａ、Ｂ）は、商品棚（Ａ、Ｂ）の周辺を移動しながら購買商品を選択し、レジ通路Ｃに移動して店員（Ａ、Ｂ）に対して購入商品の精算を行う。

商品棚（Ａ、Ｂ）の近傍には、顧客（Ａ、Ｂ）の動きを観察し、商品棚（Ａ、Ｂ）近傍における顧客（Ａ、Ｂ）の移動軌跡（以後任意動線と記す）を取得する、Ａ、Ｂ２個（一例）の動線抽出エージェント１０が配置されている。又、レジ通路Ｃの近傍には、顧客（Ａ、Ｂ）の移動軌跡（以後特定動線と記す）を取得する、個人特定エージェント２０が配置されている。この内部には、レジ通路Ｃと一体化されたＰＯＳ端末装置２３が含まれている。

更に、動線抽出エージェント１０から顧客の任意動線を、個人特定エージェント２０から顧客の特定動線と顧客の購買商品情報とを受け入れて、顧客の任意動線を特定動線に統合し、この特定動線と顧客の購買商品情報との関連について解析し、一例としてモニター表示する解析エージェント３０が配置されている。
本実施例による販売促進支援システムは、以上説明した動線抽出エージェント１０と、個人特定エージェント２０と、解析エージェント３０とを含んでいる。

尚、上記のように、以後、顧客の動線を任意動線と、特定動線とに分けて記載するのは以下の理由による。顧客（Ａ、Ｂ）が商品棚（Ａ、Ｂ）近傍を移動している間は、未だ、レジ通路Ｃを通過していないので顧客（Ａ、Ｂ）は特定されていない。更に、顧客（Ａ、Ｂ）は、何も購入せずに店外に立ち去る可能性すらある。従って、以後特定されるかどうか不明なので任意動線と記す。
一方、顧客（Ａ、Ｂ）が、レジ通路Ｃを通過することによって顧客の購買商品情報が得られ、顧客（Ａ、Ｂ）が特定されるので、以後特定動線と記す。又、上記解析エージェント３０によって任意動線が特定動線と接続された場合には、この任意動線は、特定動線に統合されたものとする。

図２は、実施例１による販売促進支援システムのブロック図である。
図に従って、動線抽出エージェント１０、個人特定エージェント２０、解析エージェント３０、の順に各エージェントそれぞれの構成について詳細に説明する。
動線抽出エージェント１０は、カメラ１１と、動線抽出装置１２とを備える。更に動線抽出装置１２は、カメラ１１から取り込む入力映像を時系列で多数枚保存する任意映像蓄積部１３と、多数枚の映像から映像処理により来店者の任意動線を抽出する任意動線抽出部１４とを有する。

個人特定エージェント２０は、カメラ１１と、精算（金銭支払い）時に顧客の購入商品情報を出力するＰＯＳ端末装置２３と、個人特定装置２２とを備える。
個人特定装置２２は、カメラ１１から取り込む入力映像を時系列で複数枚保存する特定映像蓄積部２４と、映像中から映像処理により来店者の特定動線を抽出する特定動線抽出部２５と、特定動線抽出部２５から得られる特定動線と、ＰＯＳ端末装置２３から得られる顧客毎の購入商品情報とを対応付ける購買動線対応付け部２６とを有する。

解析エージェント３０は、購買動線解析装置３３と、表示内容を指定する際に用いる入力デバイス３１と、解析結果を表示する表示モニタ３２を有する。更に、購買動線解析装置３３は、ＰＯＳ端末装置２３から得られる顧客毎の購入商品情報を蓄積する購買データ蓄積部３７と、動線抽出エージェント１０から得られる任意動線データと、個人特定エージェント２０から得られる特定動線データ及び特定動線に対応付けられた顧客毎の購入商品情報を蓄積する動線情報蓄積部３４と、動線情報蓄積部３４に蓄積されている単数又は複数の任意動線と特定動線とを接続し、任意動線を特定顧客の特定動線に統合する動線統合部３５と、動線統合部３５により統合された全域での特定動線データ、及び、特定動線データと購入商品情報との対応表を保存する購買動線蓄積部３６と、商品ＩＤと商品名の対応表や販売商品がどの場所に陳列されているかを記録する商品情報蓄積部４０と、表示内容指定部３８で指定された情報の統計データを算出する統計処理部３９とを有する。

実施例１の動作について説明する。
図３は、実施例１の位置座標変換の説明図である。
（ａ）は、顧客Ａを三次元世界座標系（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）で表している。（ｂ）は、この顧客を所定の方向からカメラ１１で撮影した場合における、撮影画面上における二次元座標系（Ｘ、Ｙ）を表している。

本実施例によって直接取得出来る座標値は、（ｂ）に示す二次元座標系（Ｘ、Ｙ）に対応する（ａ、ｂ）である。この（ａ、ｂ）を（ａ）に示す三次元世界座標系（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）に対応する（ｌ、ｍ、ｎ）に変換する必要がある。この変換は、所定身長の顧客を（ａ）に示す三次元世界座標系（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）（店内床上）に立たせ、このときの二次元座標系（Ｘ、Ｙ）に対応する（ａ、ｂ）を求める。この操作を複数の所定位置で両座標値をキャリブレーションすることによって実行される。一例として店内床上に参照点を４点設定し、この４点でキャリブレーションすることによって両座標系間での変換行列を求めることが出来る。この変換行列を用いることによって座標値（ａ、ｂ）から座標値（ｌ、ｍ、ｎ）への変換は容易に実行される。ここで、顧客の足元が棚等に隠れている場合には、顧客の身長を仮定し、領域の外戚矩形から下方に仮定分を追加した位置を足元の座標とする。参考文献として、「Cue-based camera calibration with its practical application to
digital image production 」Yugi Nakazawa 他、信学技報IE96-63等がある

図４は、動線と動線データとの関連説明図である。
（ａ）は、店内を所定の位置から撮影したカメラ１１（図２）の入力映像である。この映像には、顧客Ａと顧客Ｂとが撮影されている。（ｂ）は、カメラによって取得された二次元座標系（Ｘ、Ｙ）に対応する座標値（ａ、ｂ）（図３（ｂ））から三次元世界座標系（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）に対応する座標値（ｌ、ｍ、ｎ）（図３（ｂ））へ変換し、その移動軌跡を黒線で表した図である。（ｃ）は、（ｂ）に基づいて動線Ｌ１に対応する人物#１（顧客Ａ）の位置と動線Ｌ２に対応する人物#２（顧客Ｂ）の位置とを時系列で表した動線データである。

このようにして、顧客（Ａ、Ｂ）（図１）が商品棚（Ａ、Ｂ）の周辺、又はレジ通路Ｃを移動中に入力映像（ａ）がカメラ１１（図２）によって取得される。取得された映像は、任意映像蓄積部１３又は特定映像蓄積部（図２）に蓄積される。蓄積された映像から任意動線抽出部１４又は特定動線抽出部２５（図２）によって、任意動線又は特定動線が抽出されることになる。かかる動線抽出法としては、例えば、オプティカルフローを用いて過分割領域を抽出し、グループ化の概念を用いることにより人物毎の動線を抽出する方法などが効果的に用いられる。参考文献として、「動画像中における複数歩行者の追跡技術の開発」山下正人他、画像電子学会研究会２００１−０７等がある。

又、（ｃ）に示す動線データは、動線に対応するそれぞれの人物ＩＤが、映像（ｂ）上で時刻毎（一例としてフレーム毎）に移動する座標値（ｘ、ｙ）を取得することによって容易に得られる。

顧客（Ａ、Ｂ）（図１）がレジ通路Ｃ（図１）に入って購入商品の精算を済ませるとＰＯＳ端末装置２３（図２）は、顧客毎の購入商品情報（購買データ）を出力する。
図５は、購買データの説明図である。
購買データ（購入商品情報）は、一例として図に示すフォーマットを採用し、ＰＯＳ端末ＩＤ、購買データＩＤ、時刻、合計金額、各購買商品の商品ＩＤ、購買個数、単価が出力される。ここでＰＯＳ端末ＩＤは、対象店舗内にＰＯＳ端末装置２３（図２）が複数台配置されている場合に於ける識別番号であり、商品ＩＤは、そのＰＯＳ端末装置２３（図２）によって精算された商品の識別番号である。この商品ＩＤに対応する商品名との対応表は予め解析エージェント３０（図１）内の所定のメモリに格納されている。

購買動線対応付け部２６によって特定動線抽出部２５（図２）から得られる顧客の特定動線と特定の人物とが関連付けられる。更に、この特定動線とＰＯＳ端末装置２３（図２）から得られる購入商品情報（購買データ）とが関連付けられる。図を用いて詳細に説明する。

図６は、購買動線対応付け説明図である。
（ａ）は、カメラ１１（図２）による入力映像を表し、（ｂ）は、図面上動線重畳映像を表し、（ｃ）は、購買動線対応表を表している。
（ａ）は、人物#１がＰＯＳ端末装置２３（#１）に於いて精算しており、人物#２と、人物#３とが後に続いている状態を表している。

その時の３人の動線（Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３）が（ｂ）上にそれぞれ表示されている。人物#１が現在精算中であることから人物#１と特定動線Ｌ１１とが対応付けられる。又、現在ＰＯＳ端末装置２３（#１）が出力中の購入商品情報（購買データ）も、人物#１に対応付けられる。その結果（ｃ）に示すように、特定動線Ｌ１１と、人物#１１（顧客Ａ）と、ＰＯＳ端末ＩＤ#１の購買データＩＤ#３とが対応付けられる。以下、後に続く、人物#２と、人物#３も同様にして対応付けられることになる。

購買データ蓄積部３７（図２）には、ＰＯＳ端末装置２３から送られてくる人物（顧客）の購入商品情報（購買データ）が蓄積される。
動線情報蓄積部３４（図２）には、任意動線抽出部１４（図２）から送られてくる各人物毎の任意動線と、購買動線対応付け部２６（図２）から送られてくる、各人物毎の特定動線及び図６（ｃ）で説明した購買動線対応表が蓄積される。

動線統合部３５（図２）は、動線情報蓄積部３４（図２）から各人物毎の任意動線を受け入れて、購買動線対応付け部２６（図２）から送られてくる各人物毎の特定動線に統合する。図を用いて詳細に説明する。
図７は、動線統合の説明図である。
（ａ）は、統合される前の状態を表し、（ｂ）は、統合された後の状態を表している。

（ａ）において、動線Ｌ２２は、ＰＯＳ端末装置２３（#１）の前まで延びている。従って、この人物は、精算中又は精算直後であり、特定されるので動線Ｌ２２は特定動線であることがわかる。又、動線抽出エージェントＡから延びているＬ２３は、任意動線であることがわかる。更にＬ２１は、動線抽出エージェントＣから動線抽出エージェントＢまで延びているので任意動線であることが分かる。

動線統合部３５（図２）は、各エージェント毎の動線に対して、異なるエージェント間での人物同定を行う。この手法としては、例えば、参考文献として「複数視点映像による歩行者観測」馬原徳行他、第８回画像センシングシンポジューム等がある。この手法では、各カメラ毎に検出された各人物の足元座標（世界座標系）同士の距離を算出し、当該距離が同時刻に最小となる組合せを同一人物として対応づけることになる。このようにして特定動線Ｌ２２に任意動線Ｌ２３及びＬ２１は、（ｂ）のように統合され一本の特定動線Ｌ２２となる。

購買動線蓄積部３６（図２）は、任意動線を特定動線に統合し、その特定動線に対応する顧客の購入商品情報（購買データ）を関連づけて購買動線蓄積部３６（図２）へ蓄積する。
図８は、特定動線データの変更説明図である。
図に示すように任意動線を特定動線に統合した全域人物を人物ＩＤによって特定し、その人物の各時刻に於ける位置を記録し購買動線蓄積部３６（図２）へ蓄積することになる。即ち、上記動線情報蓄積部３４（図２）には、各エージェント毎に各人物毎のデータが蓄積されていたが、購買動線蓄積部３６（図２）は、各エージェントをまとめたシステム全体（ここでは同一店内）の各人物毎のデータが蓄積されることになる。

商品情報蓄積部４０（図２）は、商品ＩＤと商品名の対応表や販売商品がどの場所に陳列されているかの情報を保持しているので、かかる情報を統計処理部３９の求めに応じて提供する。
表示内容指定部３８（図２）では、本システムの利用者によって入力デバイス３１（図２）から入力された内容を統計処理部３９へ送出する。例えば、特定商品を購入した人物の動線と相関性のある商品の確認や、時間帯別の人物の動線と売り上げが高い商品の位置関係を求める内容など等を送出する。

統計処理部３９（図２）は、表示内容指定部３８によって指定された内容に対する統計値を算出し、処理結果を加工して表示モニタ３２へ表示する。例えば、人物が陳列された商品の前を通過する割合の違いや、歩行速度の違いで線の太さや色を変化させて表現した映像や、比率の数値を重畳させた映像を表示する。その一例について以下に示す。

図９は、動線加工の説明図である。
（ａ）は、相関データを表し、（ｂ）は、図面上動線重畳画面を表している。
（ａ）より、一例として、商品ＩＤ#１を購入した顧客が２００人おり、相関性が一番高い商品は、商品ＩＤ#３１であり、２００人中の５０％にあたる１００人が購入している。次に相関性が高い商品は、商品ＩＤ#４１であり、２００人中の２０％にあたる４０人が購入していることが分かる。

（ｂ）より、商品ＩＤ#１、商品ＩＤ#３１、商品ＩＤ#４１が、それぞれ商品棚Ａの右側、商品棚Ｃの右側、商品棚Ｂの右側に置かれている。又動線の統計データとしては、商品ＩＤ#１を購入した顧客２００人中、商品ＩＤ#３１の前を通過した顧客は、７０％の１４０人である。又、商品ＩＤ#４１の前を通過した顧客は３０％の６０人であることが確認される。本システムの利用者は、これらの結果を確認し、例えば、商品ＩＤ#１、の購入顧客のうち、商品ＩＤ#４１の前を通過する顧客の比率は少ないが、商品ＩＤ#１との相関性が高いので、顧客が通過する比率が高い場所に陳列位置を変更することによって売り上げの向上を期待しても良い。

以上の説明では、本システムを同一店舗内に配置した場合に限定して説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、ショッピングモール等、複数の店舗が隣接している場合には、複数の店舗に跨って配置することも可能である。この場合には、個人特定エージェントを各店舗毎に配置して、店舗毎の統計データと複数の店舗全体に跨る統計データとを取得して販売促進に役立てることが可能になる。

又、本実施例による販売促進システムによって、顧客が商品販売領域内を移動した軌跡と、顧客が購入した商品の陳列されていた位置との関連を、視覚的に確認することが可能になるので、商品のレイアウトをどのように実行すれば販売促進に効果的か等、小売店側の処置に起因する販売促進項目の詳細なデータを有効に取得出来るという効果を得る。

本実施例では、実施例１の購買動線解析装置に、更に、問題抽出部を備え、陳列商品の価格や、品質が顧客の要求に合っていない、等の問題点を検出することを可能にする。
図１０は、実施例２による販売促進支援システムのブロック図である。
図に従って、実施例１との相違部分のみについて詳細に説明する。実施例１と同様の部分には同一の符号が付されている。

解析エージェント５０は、購買動線解析装置５１と、表示内容を指定する際に用いる入力デバイス３１と、解析結果を表示する表示モニタ３２とを有する。更に、購買動線解析装置５１は、実施例１の購買動線解析装置３３（図２）に、新たに問題抽出部５２を備える。

問題抽出部５２は、動線データ、及び購買データを解析し、現状の販売の問題点抽出を可能とする部分である。例えば、動線データを参照し、歩行速度が遅くなった地点を注目地点として検出し、注目地点付近に顧客が興味を持ったが何らかの理由により購入しなかった商品があると推定し、問題点を抽出する場合について説明する。

図１１は、注目地点、及び問題地点の説明図である。
（ａ）は、図面上動線重畳映像を表し、（ｂ）は、購買動線対応表を表し、（ｃ）は、購買データを表している。

（ａ）、及び、実施例１で説明した動線データ（例えば図４の（ｃ））に基づいて特定動線Ｌ２に対応する人物#２は、注目地点#１、注目地点#２、及び注目地点#３に於いて、歩行速度が遅くなったことを検出する。この人物の購買データは、購買動線対応表（ｂ）からＰＯＳ端末ＩＤ#１の購買データＩＤ#５に該当することが分かる。この購買データ（ｃ）から、この顧客が購入した商品は、商品ＩＤ#２と商品ＩＤ#３２であることが分かる。

商品情報蓄積部４０（図１０）に蓄積されている商品の陳列位置情報から、商品ＩＤ#２と商品ＩＤ#３２は、それぞれ商品棚Ａ（図１０）と商品棚Ｃの右側に陳列されていることが確認される。注目地点#１と注目地点#３では、それぞれ商品ＩＤ#２と商品ＩＤ#３２が購入されているが、注目地点#２の近傍では、何も購入されていないので、この注目地点#２が問題地点として抽出される。このような処理を各人物の動線データ、及び、購買データに付し、抽出された問題地点の統計をとり、結果を表示する。

図１２は、問題地点の統計処理結果の説明図である。
（ａ）は、問題地点重畳映像を表し、（ｂ）は、問題地点統計を表している。
（ａ）は一例であるが、店舗内全域の平面図をメッシュ状に区切り、カウントされた問題地点の数（顧客数）に応じて、各地点毎の色彩や輝度を変えたり、人数を重畳したりすることによって表示することが出来る。また、そのときの統計データを（ｂ）問題地点統計として表示しても良い。

これらのデータから、例えば、商品棚Ｂの中央右側に陳列している商品には、顧客ニーズはあるが、価格や、品質が顧客の要求に合わないために購入されていない、等の推定が成立する。この推定に基づいて、価格や、品質を変更することによって今後の販売促進に繋がることになる。

以上説明したように、実施例１の販売促進支援システムに、問題抽出部５２を更に備えることによって、陳列商品の価格や、品質が顧客の要求に合っていない、等の問題点を推定することが可能になり、実施例１の販売促進支援システムによる販売促進効果をより一層拡大することが可能になる。

本実施例では、実施例２の購買動線解析装置に、更に、問題映像作成部と問題映像蓄積部とを備え、問題地点に於ける顧客のそのときの動作を表示モニタで確認することを可能にする。こうすることによって問題点の推定をより正確なものにすることが出来る。
図１３は、実施例３による販売促進支援システムのブロック図である。
図に従って、実施例２との相違部分のみについて詳細に説明する。実施例２と同様の部分には同一の符号が付されている。

解析エージェント６０は、購買動線解析装置６１と、表示内容を指定する際に用いる入力デバイス３１と、解析結果を表示する表示モニタ３２を有する。更に、購買動線解析装置６１は、実施例２の購買動線解析装置５１（図１０）に、問題映像作成部６２と、問題映像蓄積部６３とを備える。

問題映像作成部６２は、問題抽出部５２によって抽出された問題地点について、問題地点データとして、人物ＩＤと、時刻、その際の人物の位置を集計し、該当する人物の問題地点における該当時刻前後の断片的な映像を作成する部分である。
図１４は、問題地点データ説明図である。
この図は、問題映像作成部６２が集計する問題地点データの一例である。ここで人物ＩＤと、問題地点の位置と、そのときの時刻とが対応付けられている。又、問題地点は、例えば、図１２に示すメッシュで表されている。

図１３に戻って、問題映像蓄積部６３は、問題映像作成部６２によって作成された該当する人物の問題地点における該当時刻前後の断片的な映像を蓄積する部分である。

本実施例では、問題抽出部５２が問題地点を集計すると、問題映像作成部６２が問題地点データ（図１４）を集計し、問題地点データ（図１４）に抽出されている人物ＩＤ毎に、該当する時刻の前後数秒間に於ける、該当する人物の映像を任意映像蓄積部１３（図１３）から抽出して断片的な映像を作成する。この断片的な映像は、問題映像蓄積部６３に格納される。

その結果、システム利用者は、問題地点に於ける、顧客の実際の行動を問題映像蓄積部６３に蓄積されている映像を表示モニタ３２に表示して確認することが可能に成る。その結果、問題地点に於いて、顧客が陳列されている商品に興味を示したのか、ただ止まっていただけだったのか等を効果的に確認することが可能になる。

以上説明したように、実施例２の販売システムに、問題映像作成部６２と問題映像蓄積部６３とを更に備えることによって、該当する人物のそのときの動作を表示モニタで確認出来るので、実施例２の販売促進支援システムによる推定情報を正確なものとし、販売促進効果をより一層拡大することが可能になる。

以上の説明では、本発明を一販売店の内部に配置した場合の例について、主に説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、スーパーマーケットやコンビニエンスストア等の小売り店が隣接するショッピングモール等に配置することも可能である。

実施例１による販売促進支援システムの全体構成図である。 実施例１による販売促進支援システムのブロック図である。 実施例１の位置座標変換の説明図である。 動線と動線データとの関連説明図である。 購買データの説明図である。 購買動線対応付け説明図である。 動線統合の説明図である。 特定動線データの変更説明図である。 動線加工の説明図である。 実施例２による販売促進支援システムのブロック図である。 注目地点、及び問題地点の説明図である。 問題地点の統計処理結果の説明図である。 実施例３による販売促進支援システムのブロック図である。 問題地点データ説明図である。

符号の説明

１０ 動線抽出エージェントＡ、動線抽出エージェントＢ
１１ カメラ
１２ 動線抽出装置
２０ 個人特定エージェント
２２ 個人特定装置
２３ ＰＯＳ端末装置
３０ 解析エージェント
３１ 入力デバイス
３２ 表示モニタ
３３ 購買動線解析装置

Claims (7)

1. 店舗内の特定の領域に於いて、所定の時間毎に取得される断片映像から顧客の特定動線を取得し、該特定動線に対応する前記顧客の購買情報を取得する個人特定装置と、
   前記顧客の特定動線の形態に基づいて前記顧客の購買情報を分析する購買動線解析装置とを備えることを特徴とする販売促進支援システム。
2. 請求項１に記載の販売促進支援システムに於いて、
   前記店舗内の任意の領域に於いて、所定の時間毎に取得される断片映像から顧客の任意動線を取得する任意動線抽出装置と、
   前記顧客の任意動線を前記顧客の特定動線に統合する動線統合部とを更に備えることを特徴とする販売促進支援システム。
3. 請求項１又は請求項２に記載の販売促進支援システムに於いて、
   前記個人特定装置は、
   前記店舗内の特定の領域に於いて、所定の時間毎に取得される前記断片映像を蓄積する特定映像蓄積部と
   該蓄積された断片映像に基づいて前記顧客の特定動線を抽出する特定動線抽出部と、
   前記顧客の特定動線に対応する購買情報を取得する購買動線対応付け部とを含むことを特徴とする販売促進支援システム。
4. 請求項１又は請求項２に記載の販売促進支援システムに於いて、
   前記購買動線解析装置は、
   前記動線抽出装置から任意動線を、前記個人特定装置から前記顧客の特定動線に対応する購買情報を、それぞれ受け入れる動線情報蓄積部と、
   前記顧客の任意動線を前記顧客の特定動線に統合する動線統合部と、
   該動線統合部の統合結果を蓄積する購買動線蓄積部と、
   前記顧客の購買情報と、前記統合された特定動線とを受け入れて統計処理を実行する統計処理部とを含むことを特徴とする販売促進支援システム。
5. 請求項４に記載の販売促進支援システムに於いて、
   商品の陳列位置を格納する商品情報蓄積部と、
   前記統計処理の内容を受け入れる表示内容指定部とを更に含み、
   前記統計処理部は、前記商品の陳列位置と、前記統計処理の内容とを受け入れて前記統計処理を実行することを特徴とする販売促進支援システム。
6. 請求項１から請求項５までの何れか一項に記載の販売促進支援システムに於いて、
   前記特定動線の形態に基づいて前記顧客の停滞位置を検出する問題抽出部を更に備えることを特徴とする販売促進支援システム。
7. 請求項６に記載の販売促進支援システムに於いて、
   前記店舗内の任意の領域に於いて、所定の時間毎に取得される断片映像を蓄積する任意映像蓄積部と、
   前記問題抽出部が前記顧客の停滞位置を検出すると、該顧客が停滞した時刻を検出し、該時刻前後に於ける前記顧客の映像を前記任意映像蓄積部より取得する問題映像作成部と、
   該問題映像作成部によって作成された映像を格納する問題映像蓄積部とを更に備えることを特徴とする販売促進支援システム。
   

Images