JP2007102340A - マーケティング情報生成システム、このシステムで用いるデータマッチング装置、データマイニング装置、及びマーケティング情報生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】店舗に設置された決済端末による決済情報を利用して、特定地域における消費動向の分析を行なう。
【解決手段】店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末１１により生成される決済情報１２を利用して消費動向を分析する際、消費者が金融機関２０より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に決済端末１１で生成される決済情報データ１２と、金融機関２０で管理されている消費者の属性情報データ２１とを対照し、消費者の属性情報と、決済情報１２とを対応づけて消費者の決済履歴データとして決済履歴データベース２３に蓄積する。そして、決済履歴データベース２３から消費者の決済履歴データを取り出し、この決済履歴データと、決済端末１１の識別情報を用いて、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、店舗から決済情報を受信してマーケティング情報（消費動向を分析した情報）を生成するマーケティング情報生成システム、このシステムに用いられるデータマッチング装置、データマイニング装置、及びマーケティング情報生成方法に関する。

従来、携帯端末を持つ移動利用者に対し、その利用者の購買履歴に基づき店舗の特売情報等の購買情報を効果的に、かつエリア依存の購買傾向を考慮し的確に提供するモバイルユーザ向け情報提供システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−２４８７７６号公報

ところで、特許文献１に記載のものは、携帯端末を持つ移動利用者の現在位置（場所）を把握し、各携帯端末利用者にその場所での嗜好に即した情報を提供するものである。つまり、ワントゥーワンマーケティング（One to One marketing）のみである。

一方、例えば同じ企業系列の店舗においては、各店舗で得られる利用者の決済情報を管理センターに送り、管理センター内のホストコンピュータにより決済情報を管理、分析してマーケティングを行なう手法がとられている。しかし、企業系列の違う、あるいは業務上関係しない店舗間などでは、決済情報が共有化されないため、その店舗が含まれる地域（エリア）でどのような商品が売れ筋であるかといったような、特定地域の消費動向の分析（エリアマーケティング）を行なうことができなかった。

さらに、同一地域の同業種の店舗であっても売れ筋商品が異なっていたり、あるいは同じ商品であっても店舗形態や業種によって購買状況が異なる場合が多々ある。したがって、店舗形態や業種などに関係なく、消費者を中心にして特定地域における消費動向を包括的に分析できる方法が望まれていた。

本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、店舗形態や業種などに関係なく、消費者を中心にして特定地域における消費動向を包括的に分析できるようすることを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析する際、データマッチング装置により、消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に決済端末で生成される消費者の決済情報データと、金融機関で管理されている消費者の属性情報データとを対照し、消費者の属性情報と、消費者の決済情報とを対応づけて消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積する。そして、データマイニング装置により、決済履歴データベースから消費者の決済履歴データを取り出し、この決済履歴データと、決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成する。

ここでデータマイニング処理とは、決済履歴データベースに蓄積されたデータに店舗所在地（位置情報）等の情報を付加して解析し、その中に潜む各情報間の相関関係やパターンなどを探し出す処理のことである。

上記構成によれば、各消費者が店舗に設置されている決済端末で決済処理するごとに金融機関へ必ず送られる決済情報と金融機関で保有している各消費者の属性情報を組み合わせて、消費者の決済履歴データを作成し、さらに識別情報が付与された決済端末の位置（住所）情報と実際の決済情報を対照させることにより、消費者の属性情報が含まれる決済履歴データへ位置情報を付与する。したがって、店舗に設置された決済端末で生成される決済情報と各消費者の属性情報とを利用して、消費者が利用した決済端末を含む地域における消費動向ないし経済活動を分析することができる。

また上述の発明において、上記データマイニング装置は、上記決済履歴データ及び上記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、データマイニング処理を行なうことを特徴とする。

上記構成によれば、時間情報を利用することにより、上記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を、時間軸と対照してさらに詳細に分析することができる。

また上述の発明において、上記データマイニング装置は、更に、上記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、上記決済履歴データ及び決済端末の識別情報と合わせてデータマイニング処理を行なうことを特徴とする。

上記構成によれば、上記データマイニング処理に個々の商品の販売データを付加することにより、上記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を個々の商品ごとにさらに詳細に分析することができる。

また上述の発明において、上記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、さらに上記マーケティング情報は未入金リスクを含むことを特徴とする。

上記構成によれば、各未入金者がどこの決済端末で決済を行ったかを把握することができ、多くの未入金者がよく利用する決済端末（店舗）又は地域を特定することができる。

本発明によれば、店舗形態や業種、企業系列などの異なる店舗においても、決済処理を行った消費者の属性情報を利用して特定地域の消費動向を分析することができる。さらに、特定店舗を含む地域に集まる消費者の嗜好や傾向を分析し、その店舗に対して効果的な広告内容や広告手法を推奨することで、広告価値を向上させることができる。

以下本発明を実施するための最良の形態の例を、図を用いて詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成システムの概略構成を示す図である。図１のマーケティング情報生成システムは大きく分けて、決済端末１１、データマッチング装置２２、決済履歴データベース２３、データマイニング装置３１から構成される。本例では、データマッチング装置２２と決済履歴データベース２３を金融機関２０に、データマイニング装置３１をデータマイニングセンタ３０に設置している。

本例において、決済端末１１とデータマッチング装置２２並びにデータマイニング装置３１、データマッチング装置２２（決済履歴データベース２３）とデータマイニング装置３１、データマイニング装置３１と決済端末１１並びに企業４０内の図示しないマーケティング情報管理装置が、それぞれインターネット等の電気通信回線により通信可能に接続されている。

決済端末１１は店舗１０に設置されており、この決済端末１１に対して他の決済端末と識別するために固有の決済端末コード（識別情報）が付与される。この決済端末コードは、決済端末１１が設置されている店舗の所在地（位置情報）と対応づけられている。決済端末１１の例としては、クレジットカード読み取り機、ＩＣカードのリーダ／ライタ、レジスター等が挙げられる。

決済端末１１は、消費者が、金融機関が提供する決済手段を利用して商品を購入した際に決済処理を行なうものである。決済手段としては、例えばクレジットカードや、携帯端末に搭載された非接触ＩＣカード機能による電子マネーで実現されるクレジット決済などがある。決済端末１１は、決済処理が行われると決済に必要な決済データ１２を金融機関２０に送信する。決済データ１２には、例えばクレジットカード番号、ＩＤ、氏名、金額、利用店舗名、利用サービス内容（購入品目）、購入（利用）日時などの情報が含まれる。

なお、金融機関とは、消費者と店舗との金融取引を仲介する機関であれば、その業種あるいは業務形態は問わない。また上記利用サービスとしては、例えばホテル宿泊代金の支払い、英会話学校の支払いなど、物品購入を伴わないサービスも含む。

データマッチング装置２２は、店舗１０から送られる決済データ１２と金融機関２０で管理しているクレジットカード等の決済手段加入者の属性情報データ２１とを対照（マッチング）させて、消費者の属性と決済情報とを対応づけた決済履歴データを生成する。

加入者の属性情報データとしては、例えば、クレジットカード番号、ＩＤ、氏名、性別、年齢、職業、住所、世帯構成、居住形態、年収など、種々の情報が管理されている。

決済履歴データベース２３は、データマッチング装置２２で生成された決済履歴データを保存、蓄積する。データベースには、例えばリレーショナル型データベースが用いられる。決済履歴データベース２３に保存されているデータは、データマイニングセンタ３０のデータマイニング装置３１へ送られる。なお、決済履歴データは、金融機関２０の外部に送信されるデータであるため、例えば住所であれば市町村の丁目までを使用するなど個人が特定されない情報として構成することが好ましい。

また、上記データマッチング装置２２、決済履歴データベース２３、及び消費者の属性情報データ２１は、サーバ等一つの装置内に格納してもよい。

データマイニング装置３１は、サーバなどで形成され、上記決済履歴データベース２３から消費者の決済履歴データを取り出し、その決済履歴データと決済端末情報３２を対照させて、マーケティングに必要なデータを抽出するデータマイニング処理を行なう。決済端末情報３２には、各店舗に設置された決済端末１１が有する、決済端末１１が設置された店舗１０の位置情報（住所情報）と対応づけられた決済端末コード含まれている。

このデータマイニング装置３１は、データマイニング処理により、決済履歴データと決済端末情報に含まれる決済端末１１の位置（住所）情報を組み合わせて、決済端末１１が設置されている店舗を含む地域のマーケティング情報（エリアマーケティング情報）３３を生成する。そして、インターネット等の電気通信回線を使用して、マーケティング情報提供サービスの契約者が所有する端末へ生成したマーケティング情報３３を提供する。

エリアマーケティング情報を生成する方法の一例として、例えば国土地理院が発行する数値地図を利用する方法がある。数値地図上において、決済端末コードと対応づけられた位置（住所）に、決済履歴データの情報を反映していく。この作業を各決済端末に対して行い、ターゲットエリアのマーケティング情報を作成する。

なお、データマイニング装置３１は、必要に応じて決済端末１１から、購入品目、数量、金額などの販売時における個々の商品の販売情報を持つＰＯＳ（Point Of Sales）データ１３を取得し、このＰＯＳデータ１３を決済履歴データに加えてマイニング処理に利用することもできる。ＰＯＳデータは、流通業界で利用されているいわゆるＰＯＳシステムにより管理される商品販売時点情報である。ＰＯＳデータ１３と決済履歴データの整合は、例えば時間情報を用いて行なう。決済履歴データにＰＯＳデータを加味してマイニング処理を実施することにより、消費者の属性情報に商品購入や利用サービス内容などの具体的活動を反映したより詳細なマーケティング分析が行える。

次に、図２を参照して、上記マーケティング情報生成システムによるマーケティング情報の生成処理について説明する。

まず、消費者が店舗１０で商品を購入し、所有するクレジットカードを用いて決済を行なう。決済端末１１は、クレジットカードからの決済依頼を受けて（Ｓ１）、決済データ１２を金融機関２０のデータマッチング装置２２へ、クレジットカード番号、ＩＤ（Identification）、氏名、金額、利用店舗名、利用サービス内容、購入日時などの決済データ１２を送信する（Ｓ２）。

データマッチング装置２２は、店舗１０の決済端末１１から送られる決済データ１２を受信し、決済データ１２に含まれるＩＤと属性情報データ２１に含まれるＩＤを比較して、消費者を特定する。そして、その消費者の年齢などの属性情報と決済データ１２が送られてきた決済端末コードとを対応づけて、決済履歴データとして決済履歴データベースに保存、蓄積する（Ｓ３）。

データマイニングセンタ３０のデータマイニング装置３１は、金融機関２０の決済履歴データベース２３から決済履歴データを受信し（Ｓ４）、受信した決済履歴データと決済端末情報３２をマッチングさせる。このとき、決済データとしてＰＯＳデータ１３を利用してもよい（Ｓ５）。この場合には、より詳細な購入品目が分かるので、個々の商品の販売情報を取得することができる。決済端末情報３２内のユニークなコードが付与された決済端末１１の位置（住所情報）と実際の決済データ（及びＰＯＳデータ）をマッチングさせることにより、決済履歴データへ位置情報を付与する。

データマイニング装置３１は、決済履歴データと決済端末１１の位置（住所）情報を組み合わせて、決済端末１１が設置されている店舗周辺地域をターゲットとするマーケティング情報（エリアマーケティング情報）３３を生成し、インターネット等を通じて、マーケティング情報提供サービスの契約者が所有する端末へマーケティング情報３３を提供する。例えば決済端末１１が設置された店舗１０の経営者がサービス契約者であれば、決済端末１１へマーケティング情報３３を送信する（Ｓ６）。また、商品を製造する企業４０がサービス契約者であれば、同様に、企業４０内のマーケティング情報管理装置へマーケティング情報３３を送信する（Ｓ７）。

店舗１０では、マーケティング情報３３を受け取り、商圏分析、販売戦略、販売促進などに利用することができる。例えば、ある地域で売れ筋の商品を分析したり、あるいはその商品を購入した消費者の属性を把握することができる。

また、企業４０では、マーケティング情報３３を新商品の開発などに利用することができる。例えば、特定地域の消費動向を分析して、その地域に特化した商品を開発するなどが考えられる。

さらに、決済が行われた際の日時情報を利用することで、同一地域で異なる時間帯での消費動向を把握することができる。例えば同一地域における昼と夜の購買状況の変化を比較することができる。また、例えば、同一地域で一定期間毎（３ヶ月後、６ヶ月毎など）の購買状況の変化を比較することができる。さらには、時間帯や曜日等の時間軸の違いによる消費者の性別、年齢構成、居住形態、収入などの構成の変化を地域ごとに分析することができる。

上述した本発明によれば、ターゲットエリアの消費動向を分析することができる。
さらに、特定店舗あるいは複数の店舗を含む地域に集まる消費者の属性ごとの嗜好や傾向などを分析し、上記特定店舗あるいはその地域内の複数の店舗に対して、ユーザの嗜好や傾向及び要求に基づく、販売戦略を教示することができる。また、これらの分析に基づいて効果的な広告内容や広告手法を考案することで、広告価値を向上させることができる。また、この広告内容や広告手法を店舗側に推奨することで、店舗側では効率の良い広告展開が行える。これにより、店舗側では最小限の投資で最大の利益を上げることが期待できる。

ところで、上記エリアマーケティングの技術を応用して、特定地域における未入金リスクの管理を行なうことができる。例えばクレジットカードで決済した商品の代金が引き落とし日になっても入金されないクレジットカード加入者（以下、「未入金者」という。）については、金融機関で把握可能であるが、その消費動向を詳細に把握することはできない。そこで、例えば、各決済端末の位置（住所）情報を、データマイニングセンタ３０から金融機関２０に提供することにより、各未入金者がどこの決済端末で決済処理を行ったかを把握することができ、多くの未入金者がよく利用する決済端末（店舗）又は地域が特定される。それにより、ある店舗又は地域については未入金者がよく利用するから未入金リスク（滞納率）が高いと判断して、その店舗もしくはその地域においてはクレジットカードサービスの提供を控える、などの経営戦略を立てることができる。

なお、上述した実施の形態例において、データマイニング装置３１は、データマイニングセンタ３０でなく、金融機関２０に設けてもよい。

本発明は、上述した各実施の形態例に限定されるものではなく、その他本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の変形、変更が可能であることは勿論である。

本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成システムの概略構成を示す図である。 本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成処理を示すシーケンス図である。

符号の説明

１０…店舗、１１…決済端末、１２…決済データ（決済情報）、１３…ＰＯＳデータ（決済情報）、２０…金融機関、２１…属性情報データ、１２…データマッチング装置、１３…決済履歴データベース、３０…データマイニングセンタ、３１…データマイニング装置、３２…決済端末情報、４０…企業

Claims (10)

1. 店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムであって、
   消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積するデータマッチング装置と、
   前記決済履歴データベースに蓄積された前記決済履歴データと、前記決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成するデータマイニング装置
   から構成されてなるマーケティング情報生成システム。
2. 前記データマイニング装置は、前記決済履歴データ及び前記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、前記消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、データマイニング処理を行なう
   請求項１に記載のマーケティング情報生成システム。
3. 前記データマイニング装置は、更に、前記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、前記決済履歴データ及び前記決済端末の識別情報と合わせてデータマイニング処理を行なう
   請求項１または２に記載のマーケティング情報生成システム。
4. 前記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、
   前記マーケティング情報は未入金リスクを含む
   請求項１〜３のいずれかに記載のマーケティング情報生成システム。
5. 店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムにおけるデータマッチング装置であって、
   消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積する
   データマッチング装置。
6. 店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムにおけるデータマイニング装置であって、
   前記消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけた決済履歴データと、前記決済端末の識別情報とを用いてデータマイニング処理を行い、前記決済端末の店舗所在地が含まれる地域のマーケティング情報を生成する
   データマイニング装置。
7. 店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成方法であって、
   消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積するデータマッチング処理と、
   前記決済履歴データベースに蓄積された前記決済履歴データと、前記決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成するデータマイニング処理
   からなるマーケティング情報生成方法。
8. 前記データマイニング処理は、前記決済履歴データ及び前記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、前記消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、マーケティング情報を生成する
   請求項７に記載のマーケティング情報生成方法。
9. 前記データマイニング処理は、更に、前記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、前記決済履歴データ及び前記決済端末の識別情報と合わせてマーケティング情報を生成する
   請求項７または８に記載のマーケティング情報生成方法。
10. 前記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、
    前記マーケティング情報は未入金リスクを含む
    請求項７〜９のいずれかに記載のマーケティング情報生成方法。