JP2008511066A - Ｒｆｉｄ基盤のショッピングパターン分析システム及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、ＲＦＩＤを利用してストア内での顧客の位置を検出した後、ストア内の区域で消費したショッピング時間をチェックし、顧客の位置を追跡することによって顧客のショッピングの動線を分析し、これを利用して顧客のショッピングパターンを分析するシステムに関する。該システムは、ショッピング用カートに付着され顧客に対応した移動性を有するタグ；近距離通信によってタグの情報を読み取り、ネットワークを通じて伝送する多数のリーダー；リーダーが読み取ったタグの情報から顧客のショッピングパターンを分析する分析モジュール；タグの情報及び分析モジュールの分析データが貯蔵されるデータベース；リーダーとの通信を行うことによって分析モジュールによる分析データを管理して、分析モジュール及びデータベースを制御するシステムサーバー；及びシステムサーバーからショッピングパターンの分析結果の伝送を受けて表示するモニタリング端末を含む。

Description

本発明は、ショッピングパターン分析システムに係り、より詳しくは、ＲＦＩＤを利用してストア内での顧客の位置を検出した後、ストア内の区域で消費したショッピング時間をチェックし、顧客の位置を追跡することによって顧客のショッピングの動線を分析し、これを利用して顧客のショッピングパターンを分析するシステム及び方法に関する。

最近、ユビキタスネットワーキングとユビキタスコンピューターに関する研究が活発に行われており、無線で対象物の位置を自動的に認識して移動経路を把握する技術とそれを活用したシステムの開発がイッシュー化されている。

ユビキタス環境は、いつどこでも使用者が自分に必要なコンピューターサービスを受ける環境である。このようなユビキタス環境を具現するためには、仮想世界と現実世界を連結するリンク技術を必要とする。

仮想世界と現実世界をリンクするために、自動認識技術が活用されており、自動認識技術としては、バーコードシステム、光学文字認識システム、スマートカードシステム及びＲＦアイディー(Radio Frequency IDentification：以下、ＲＦＩＤと称する。)システムが議論されている。

前述した自動認識技術のうち、大きいストア等に最も現実的に適用可能性の高いのがＲＦＩＤシステムである。

ＲＦＩＤシステムは、ラジオ周波数を利用した無線識別技術を具現したものであって、ＲＦＩＤシステムは、リーダー(Reader)、一般的にタグ(Tag)と称されるトランスポンダー及びコンピューターまたはその他のデータを加工する装備を基本的構成要素とする。

ＲＦＩＤシステムは、移動可能な認識対象物に付着するタグがアンテナから受ける信号に対して回答信号としてタグの固有の情報を信号に 伝送し、この信号をリーダーがアンテナを通じて受信して、リーダーに連結された端末(サーバー)は、受信された情報を分析して認識対象物の位置を識別する。

タグは、多様な形で具現できて、小型化の趨勢に従ってプラスチックカードの内部や人の皮膚組織にも挿入できる等、多様に内臓及び付着させられ便利である。

また、タグは、能動型と受動型とに区分されて、能動型(Active tag)は、内部に自体電源装置を備え、読み書きができて、受動型(Passive tag)は、リーダーに連結されたアンテナからエネルギーの提供を受けて利用される。

前述したＲＦＩＤに基盤したアプリケーションは、既存の一般のアプリケーションとは異なる特性を有する。一般のアプリケーションは、プログラムの実行の流れが使用者の要求によって決定されるが、ＲＦＩＤに基盤したアプリケーションは、使用者の要求がプログラムの流れを決定することもできる。すなわち、リーダーでのタグの認識がリアルタイムにイベントを発生させて、このようなイベントによってプログラムが動作される。

従って、完全なユビキタスコンピューターを構成するためには、個別的な個体を認識して追跡するＲＦＩＤ技術が活用されることが望ましく、これを利用してストアの管理のためのシステムとして適用できるアプリケーションの開発が何より急を要する実情である。

特に、多数の人が利用する大きいストアの場合、前記ユビキタス環境下で商品の管理、顧客のショッピングパターン及び商品選好度等の分析と、分析された結果を活用するシステムの開発が要求されている。

本発明は、ＲＦＩＤを利用して大きいストアで顧客の現在位置及び現在位置でのショッピング時間を把握して顧客の動線を分析し、顧客のショッピングパターンを分析するシステム及び方法を提供することによって、最適のストアの管理及び効率的な顧客の管理ができるようにすることを目的とする。

前述したような目的を達成するための本発明のショッピングパターン分析システムは、ショッピング用カートに付着されショッピング顧客に対応した移動性を有するタグ；近距離通信によって前記タグの情報を読み取り、これをネットワークを通じて伝送する多数のリーダー；前記リーダーが読み取ったタグの情報から顧客のショッピングパターンを分析する分析モジュール；前記タグの情報及び前記分析モジュールの分析データが貯蔵されるデータベース；前記リーダーとの通信を行うことによって前記分析モジュールによる分析データを管理して、前記分析モジュール及び前記データベースを制御するシステムサーバー；及び前記システムサーバーからショッピングパターンの分析結果の伝送を受けて表示するモニタリング端末とを含むことを特徴とする。

一方、前述したような目的を達成するための本発明のショッピングパターン分析の方法は、リーダーに感知されたタグの信号によって前記タグに対応する顧客のストア内での位置が検出され前記顧客の位置情報がデータベースに貯蔵される段階；前記顧客の位置が検出された該当区域での停止ショッピング時間がチェックされ前記データベースに貯蔵される段階；前記顧客の位置情報と前記停止ショッピング時間が発生した区域を関連させ前記顧客のショッピング動線を追跡して、追跡したショッピング動線の情報が前記データベースに貯蔵される段階；前記データベースに貯蔵されたショッピング停止時間の情報及び商品の情報から前記顧客の区域選好度が分析され前記データベースに貯蔵される段階；前記データベースに貯蔵されたショッピング動線の情報、ショッピング停止時間の情報及び商品の情報から前記顧客のショッピングパターンが分析され、分析の結果が前記データベースに貯蔵される段階；及び前記顧客のショッピングプロファイルの情報が生成または更新され前記データベースに貯蔵される段階とを含むことを特徴とする。

また、前述したような目的を達成するための本発明の他の方法は、ストアに顧客が入場すると、顧客の情報がデータベースに登録される段階；リーダーに感知されたタグの信号によって前記タグに対応する顧客のストア内の位置が検出され、前記顧客の位置情報がデータベースに貯蔵される段階；前記顧客のストア内の特定区域での停止時間が所定の臨界値以上であるかを判断する段階；前記判断結果、前記停止時間が所定の臨界値以上である場合、前記データベースに貯蔵された前記顧客のショッピングプロファイルを検索する段階；前記顧客のショッピングプロファイルに現在の停止区域が含まれているかの可否を判断する段階；前記顧客のショッピングプロファイルに現在の停止区域を含むと判断された場合、前記顧客のショッピングプロファイルの情報から選好区域を選択する段階；前記選好区域に関する情報及び前記選好区域での関心商品の情報を顧客の端末に伝送する段階；及び前記データベースに貯蔵された顧客のショッピングプロファイルに該当移動区域の情報を追加する段階とを含むことを特徴とする。

以下、添付した図を参照して、本発明の望ましい実施例によるショッピングパターン分析システム及び方法を詳しく説明する。

本発明は、ストアでの顧客の位置をカート等に付着したＲＦＩＤタグを通じて把握し、顧客のショッピング位置、ショッピング時間、ショッピング動線を分析することによって、ストアで顧客のショッピングパターンを利用した最適のストア管理と個別の顧客に対するオーダーメードサービスを提供する。

特に、顧客のストアでの現在の位置によって個人化された商品の推薦及び推薦された商品位置の情報等を提供することによって便利なショッピングができる。
また、本発明は、管理者段階で、モニタリング端末を通じて視覚的または定量的に現況を分析するように各種の情報を提供することによってストアの管理の効率性を向上させる。

図１は、本発明の望ましい実施例によるショッピングパターン分析システムのブロック図である。

図１に示したように、本発明の望ましい実施例によるショッピングパターン分析システムは、ショッピング用カート１０等に付着するタグ１１、多数のリーダー２１、システムサーバー３０、分析モジュール４０、データベース５０、モニタリング端末６０、多数のＰＯＳ端末７１、有無線端末８０、顧客端末９０及びネットワーク１００を含んで構成される。

タグ１１は、ストアから提供するショッピング用カートまたは市場かご、その他顧客がショッピングした商品を入れる手段１０(以下、カート等と称する。)の適当な位置に付着して、顧客に対応した移動性を有する。従って、カート等１０の動線が顧客のショッピング動線として適用される。

リーダー２１は、ストア内の商品の陳列台や勘定台等の特定の固定位置に設置されて、タグ１１との近距離無線通信を通じてタグ１１の情報を読み取り、これをネットワーク１００を通じてシステムサーバー３０に伝送する。図１で、リーダー部２０は、リーダー２１のグループを表示する。

ＰＯＳ端末７１は、顧客がショッピングした商品の精算のためにストアの勘定台に設置されて、精算の際に得た顧客の情報と顧客がショッピングした商品の情報がネットワーク１００を通じてシステムサーバー３０に伝送される。図１で、ＰＯＳ端末部７０は、ＰＯＳ端末７１のグループを表示する。

有無線端末８０は、ストアの出入り地点に設置され、顧客がストアに入場する時、顧客の情報が記録されたカード(以下、顧客カードと称する。)を接触または非接触方式によって認識し、カードに記録された顧客の情報をネットワーク１００を通じてシステムサーバー３０に伝送する。

ここで、有無線端末８０が設置された位置にリーダー２１が設置されるのが望ましい。この場合、顧客がストアに入場する時に顧客カードを有無線端末８０に認識させて、認識された顧客の情報は、顧客が利用するカート等１０に付着したタグ１１の情報と組合され管理されることができる。

前述したように組合された情報は、顧客のショッピングプロファイルの情報を生成または更新して顧客がショッピングする間に必要とする情報を分析、推論して顧客が所持できる顧客端末９０を通じて提供するサービスを具現するのに利用される。

顧客が顧客カードがない、または顧客の選択的意志によって有無線端末８０を通じて顧客の情報が認識できない場合は、前述したように、精算の際にＰＯＳ端末７１によって得た顧客の情報とタグの情報を組合して管理することができる。この場合、顧客がショッピングする間に必要とする情報を顧客端末９０に伝送するサービスは具現されず、顧客のショッピングパターン分析及びショッピングプロファイルの生成または更新は可能である。

システムサーバー３０は、分析モジュール４０、モニタリング端末６０及び顧客端末９０と連動し、ネットワーク１００を通じてリーダー２１、ＰＯＳ端末７１及び有無線端末８０から受信した各種の情報をデータベース５０に貯蔵して、分析モジュール４０及びデータベース５０を制御する。

分析モジュール４０は、リーダー２１、ＰＯＳ端末７１及び有無線端末８０から得た各種の情報を利用して顧客のショッピングパターンを分析し、分析の結果をデータベース５０に貯蔵する。

データベース５０は、リーダー２１、ＰＯＳ端末７１及び有無線端末８０から得た各種の情報及び分析モジュール４０の分析データを貯蔵する。

顧客端末９０は、前述したように、顧客がショッピングする間に必要とする各種の情報をシステムサーバー３０から伝送を受けるためであって、望ましくは、携帯電話やＰＤＡ等のように顧客が所持できる携帯用通信装置で構成される。

図２は、本発明の望ましい実施例による分析モジュール４０の詳細構成図である。

図２に示したように、本発明の望ましい実施例による分析モジュール４０は、顧客位置検出部４１、ショッピング時間チェック部４２、ショッピング動線追跡部４３、選好区域分析部４４、ショッピングパターン分析部４５、ショッピングプロファイル分析部４６及び潜在的情報予測４７を含んで構成される。

顧客位置検出部４１は、リーダー２１に感知されたタグ１１の信号によってタグ１１の位置に対応する顧客のストア内の位置を検出し、検出された顧客の位置情報は、データベース５０に貯蔵する。

ショッピング時間チェック部４２は、検出されたストア内の位置で顧客が停止した時間をチェックし、所定の臨界値以上顧客が停止すると、該当区域の停止ショッピング時間と判断して、これをデータベース５０に貯蔵する。

該当区域の停止ショッピング時間は、リーダー２１から検出された顧客の現在の位置と以前の位置での時間差を利用して、次の式１のように計算される。

但し、停止ショッピング時間は、所定の臨界値α以上であって、顧客が該当区域でα以上の時間を停止した場合に有効な停止ショッピング時間と判断する。

臨界値αは、該当区域の許容可能な最小停止時間値であり、これは、各商品カテゴリー別に異に定義されて、次の式２のように計算される。

臨界値αは、該当区域の商品が実際にショッピングされた時、各区域で消費した停止ショッピング時間の最大値と最小値の間値に限定して、その値を補正する。

該当区域の平均移動時間は、売り台の長さ、商品群の配列の範囲、設置されたリーダーの数によってストアごと異なるように算出される。

ショッピング動線追跡部４３は、顧客の位置情報と停止ショッピング時間が発生した区域を関連させ、該当顧客のショッピング動線を追跡する。すなわち、ショッピング動線追跡部４３は、図３に示したように、顧客がストア内で通った位置を追跡し、これを連結することによって、それによるショッピング動線を追跡することができる。

図３で、顧客が経由したショッピング動線は、実線の矢印で表示しており、後述する推論の結果による予想ショッピング動線は、点線の矢印で表示した。

ショッピング動線追跡部４３は、個別顧客のショッピング動線及び顧客全体の時間別、日別、月別のショッピング動線を追跡して分析し、このように分析した結果は、図４及び図５に示したように、モニタリング端末６０を通じて画面に表示される。

また、ショッピング動線追跡部４３は、ショッピング動線の情報を利用してストア内の各区域のショッピングの混雑度を分析して、分析されたショッピングの混雑度は、図６に示したように、モニタリング端末６０を通じて画面に表示される。

さらに、ショッピング動線追跡部４３によって算出され分析されたデータは、図７に示したように、モニタリング端末６０を通じてグラフと定量的な実際のデータ値で表示される。

ショッピング動線追跡部４３は、分析されたショッピング商品の情報及び売上げの情報とショッピング動線の情報を関連させデータベース５０に貯蔵する。

一方、データベース５０に貯蔵されるショッピング動線関連情報は、顧客のプロファイル別に年齢別、性別等のようにグループ化され貯蔵されて、ショッピング商品の情報及び売上げの情報とショッピング動線の情報は、関連させデータベース５０に貯蔵されることが望ましい。

前述したように、顧客位置検出部４１、ショッピング時間チェック部４２及びショッピング動線追跡部４３によって顧客の位置、停止ショッピング時間及びショッピング動線に関する情報がデータベース５０に貯蔵される。このように貯蔵される各情報は、顧客のショッピングプロファイルと関連されデータベース５０に貯蔵されることが望ましい。

一方、後述する選好区域の分析やショッピングパターンの分析に使用されるショッピング動線追跡部４３によって提供される各種の情報は、データベース５０に登録された後で提供されたり、直接提供されたりする。

選好区域分析部４４は、顧客の区域別の停止ショッピング時間と該当区域の商品に対するショッピング情報を利用して該当区域の選好度を計算して、これをデータベース５０に貯蔵する。

区域選好度は、顧客がストア全体でどの区域にある商品に対してどの程度の関心があるかを計算するためであって、次の式３のように計算される。

式３でのように、区域選好度は、ショッピング商品の加重値とショッピング時間の加重値を利用してその値を補正する。

ショッピング商品の加重値は、選好区域でショッピングした商品に対する選好度を補正するための値であって、最近のショッピング期間の間に該当商品のショッピング率を計算し、該当商品に対する忠誠度を区域選好度に反映するためであって、次の式４のように計算される。

ショッピング時間の加重値は、顧客の区域選好度で、最近の該当区域のショッピング時間を計算して該当区域の選好度を補正するための値であって、イベント性の商品及び季節性の商品、個別顧客のショッピング周期によるショッピング時間の誤差を補正することによって該当区域のショッピング時間に対する客観性を付与するためであって、次の式５のように計算される。

ショッピングパターン分析部４５は、データベース５０に貯蔵された顧客のプログラムファイル、ショッピングプロファイル及びショッピング動線の情報を分析して顧客プロファイルの各項目別にショッピングパターンをグループ化した後、類似なプロファイルの情報を有する顧客に対するショッピングパターンを推論して、推論の結果をデータベース５０に貯蔵する。

ショッピングプロファイル分析部４６は、データベース５０に貯蔵された顧客の情報とショッピングの履歴及び顧客と関連する顧客グループのショッピングの履歴を参照して、顧客に対するショッピングプロファイルを生成または更新し、分析を通じてその結果をデータベース５０に貯蔵して潜在的情報予測部４７に提供したり、直接提供したりする。

潜在的情報予測部４７は、データベース５０に貯蔵された顧客の商品ショッピングの内訳、ショッピング動線の情報、ショッピングプロファイル及び区域選好度を参照して個別化された商品推薦の情報を顧客が所持可能な顧客端末９０に伝送して提供する。

図８は、本発明の一実施例によるショッピングパターンの分析方法を示したフローチャートである。

先ず、顧客がストアに入場してストア内に位置すると、顧客位置検出部４１がリーダー２１に感知されたタグ１１の信号によってタグ１１に対応する顧客の現在位置が検出される(Ｓ８０１)。検出された顧客の位置情報は、データベース５０に貯蔵される。
顧客の現在位置が検出されると、ショッピング時間チェック部４２が該当区域で顧客が停止した時間をチェックして(Ｓ８０３)、停止ショッピング時間であるかの可否を判断する。

該当区域で顧客が停止した時間が該当区域の最小停止ショッピング時間である所定の臨界値以上の場合、該当区域の停止ショッピング時間と判断される。

ショッピング動線追跡部４３が顧客の位置情報と停止ショッピング時間が発生した区域を関連させ、顧客がショッピングした商品に対する精算を終えてストアを退場するまで顧客のショッピング動線を追跡する(Ｓ８０５)。追跡されたショッピング動線の情報は、データベース５０に貯蔵される。

精算の際にＰＯＳ端末７１を通じて得た顧客の情報及び商品の情報は、データベース５０に貯蔵される。

選好区域分析部４４がデータベース５０に貯蔵された該当区域の停止ショッピング時間の情報及び商品ショッピングの情報を利用して、顧客の選好区域を分析する(Ｓ８０７)。分析された選好区域の情報は、データベース５０に貯蔵される。

ショッピングパターン分析部４５がデータベース５０に貯蔵されたショッピング動線の情報、停止ショッピング時間の情報及び商品の情報を利用して顧客のショッピングパターンを分析して(Ｓ８０９)、分析の結果をデータベース５０に貯蔵する。

ショッピングプロファイル分析部４６が顧客のショッピングプロファイルを生成または更新して(Ｓ８１１)、分析を通じてその結果をデータベース５０に貯蔵する。

図９は、本発明の他の実施例によるショッピングパターンの分析方法を示したフローチャートである。

顧客がストアに入場すると、顧客の情報がデータベース５０に登録される(Ｓ９０１)。

顧客の情報の登録は、ストアの出入りの地点に設置されて、顧客の情報が記録されたカードを接触または非接触方式によって認識する有無線端末８０によって行われる。

顧客位置検出部４１がリーダー２１に感知されたタグ１１の信号によってタグ１１に対応する顧客のストア内の現在の位置を検出する(Ｓ９０３)。検出された顧客の位置情報は、データベース５０に貯蔵される。

顧客の現在の位置が検出されると、ショッピング時間チェック部４２が該当区域で顧客が停止した時間をチェックして、所定の臨界値以上であるかの可否を判断する(Ｓ９０５)。

判断の結果、該当区域で顧客が停止した時間が所定の臨界値以上の場合、潜在的情報予測部４７がデータベース５０に貯蔵された顧客のショッピングプロファイルの情報を検索して(Ｓ９０７)、ショッピングプロファイルの情報に顧客が現在位置する区域が含まれているかの可否を判断する(Ｓ９０９)。

顧客のショッピングプロファイルの情報に現在位置する区域を含むと判断されると、ショッピングプロファイルの情報から最も多い訪問回数を有する選好区域を選択する(Ｓ９１１)。選択された選好区域は、顧客の移動予想区域と推論される。

潜在的情報予測部４７は、選択された選好区域に関する情報及び該当選好区域の関心商品の情報を顧客が所持可能な顧客端末９０に伝送して(Ｓ９１３)、顧客が移動した該当区域をショッピングプロファイルの情報に追加する(Ｓ９１５)。

本発明の実施例では、具体的な一実施例に関して説明したが、本発明の範囲を脱しない限度内で多様に変形可能である。従って、本発明の範囲は、説明された実施例に限られるのではなく、特許請求の範囲によって決定される。

本発明の望ましい実施例によるショッピングパターン分析システムのブロック図である。 本発明の望ましい実施例による分析モジュールの詳細構成図である。 本発明の望ましい実施例による顧客の動線追跡画面の例示図である。 本発明の望ましい実施例による個別顧客のショッピング動線に対する使用者のインタフェース画面の例示図である。 本発明の望ましい実施例による時間帯別の顧客全体のショッピング動線に対する使用者インタフェース画面の例示図である。 本発明の望ましい実施例によるストア内の各区域の顧客混雑度に対する使用者インタフェース画面の例示図である。 本発明の望ましい実施例による算出データに対する統計及び分析結果の使用者インタフェース画面の例示図である。 本発明の一実施例によるショッピングパターンの分析方法を示したフローチャートである。 本発明の他の実施例によるショッピングパターンの分析方法を示したフローチャートである。

Claims (24)

1. ショッピング用カートに付着されショッピング顧客に対応した移動性を有するタグ；
   近距離通信によって前記タグの情報を読み取り、これをネットワークを通じて伝送する多数のリーダー；
   前記リーダーが読み取ったタグの情報から顧客のショッピングパターンを分析する分析モジュール；
   前記タグの情報及び前記分析モジュールの分析データが貯蔵されるデータベース；
   前記リーダーとの通信を行うことによって前記分析モジュールによる分析データを管理して、前記分析モジュール及び前記データベースを制御するシステムサーバー；及び
   前記システムサーバーからショッピングパターンの分析結果の伝送を受けて表示するモニタリング端末とを含むことを特徴とするショッピングパターン分析システム。
2. ストアの出入り口に設置されて、顧客の情報が記録されたカードを認識する有無線端末をさらに含むことによって、前記顧客の情報と前記タグの情報を組合して、前記顧客のショッピングプロファイルを管理することを特徴とする請求項１に記載のショッピングパターン分析システム。
3. 前記分析モジュールによって分析された前記顧客のショッピング予想区域の情報と該当区域の関心商品の情報を受信する顧客端末をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載のショッピングパターン分析システム。
4. 前記顧客がショッピングした商品を精算するための多数のＰＯＳ端末をさらに含むことによって、精算に使用される顧客の情報と前記タグの情報を組合せて前記顧客のショッピングプロファイルを管理することを特徴とする請求項１に記載のショッピングパターン分析システム。
5. 前記分析モジュールは、前記リーダーに感知された前記タグの信号によって前記タグの位置に対応する前記顧客のストア内の位置を検出して、検出された顧客の位置情報を前記データベースに貯蔵する顧客位置検出部；
   前記検出されたストア内の位置で前記顧客が停止した時間をチェックし、所定の臨界値以上前記顧客が停止すると、該当区域の停止ショッピング時間と判断して、これを前記データベースに貯蔵するショッピング時間チェック部；及び
   前記顧客の位置情報と前記該当区域の停止ショッピング時間の情報を関連させ該当顧客のショッピング動線を追跡して、前記ショッピング動線の情報を前記データベースに貯蔵するショッピング動線追跡部を含むことを特徴とする請求項１に記載のショッピングパターン分析システム。
6. 前記分析モジュールは、前記顧客の区域別停止ショッピング時間と該当区域の商品に対するショッピングの情報を利用して該当区域の選好度を計算し、これを前記データベースに貯蔵する選好区域分析部；及び
   前記データベースに貯蔵された前記顧客のプロファイルの情報とショッピングの内訳及びショッピング動線の情報を分析して前記顧客プロファイルの各項目別にショッピングパターンをグループ化した後、類似なプロファイルの情報を有する顧客に対するショッピングパターンを推論して、推論の結果を前記データベースに貯蔵するショッピングパターン分析部をさらに含むことを特徴と請求項５に記載のショッピングパターン分析システム。
7. 前記分析モジュールは、前記データベースに貯蔵された顧客の情報とショッピングの履歴及び顧客と関連する顧客グループのショッピングの履歴を参照して、顧客に対するショッピングプロファイルを生成または更新し、分析を通じてその結果を前記データベースに貯蔵するショッピングプロファイル分析部；及び
   前記データベースに貯蔵された顧客の商品ショッピングの内訳、ショッピング動線の情報、ショッピングプロファイル及び区域選好度を参照して、個別化された商品推薦の情報を顧客が所持可能な前記顧客端末を通じて提供する潜在的情報予測部をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載のショッピングパターン分析システム。
8. 前記臨界値は、該当区域別の停止ショッピング時間の平均値から該当区域の移動時間の平均値を引くが、その値は、該当区域の商品が実際にショッピングされた時の各区域で消費した停止ショッピング時間の最大値と最小値の間値に限定することを特徴とする請求項５に記載のショッピングパターン分析システム。
9. 前記ショッピング動線の情報は、前記顧客のプロファイル別にグループ化され前記データベースに貯蔵されることを特徴とする請求項５に記載のショッピングパターン分析システム。
10. 前記該当区域の選好度は、前記顧客が特定区域でショッピングした商品の数とストア全体でショッピングした商品の数とストア全体でショッピングした商品の数の比は、顧客の区域別の停止ショッピング時間とショッピング時間全体の比の倍であって、ショッピング商品の加重値とショッピング時間の加重値を利用してその値が補正されることを特徴とする請求項６に記載のショッピングパターン分析システム。
11. 前記ショッピング商品の加重値は、ショッピングした経験のある商品に対して最終的にショッピングした時点を含む一定期間の間の該当区域の商品のショッピング数量と該当区域の商品のショッピング数量全体の比であることを特徴とする請求項１０に記載のショッピングパターン分析システム。
12. 前記ショッピング時間の加重値は、最終的にショッピングした時点をむ一定期間の間の該当区域の商品のショッピング時間と最終的にショッピングした時点を含む一定期間の間のストア全体の商品のショッピング時間の比であることを特徴とする請求項１０に記載のショッピングパターン分析システム。
13. 前記ショッピング動線追跡部によって追跡された前記個別顧客のショッピング動線及び顧客全体の時間帯別、日別、月別のショッピング動線を追跡、分析して、その結果を前記モニタリング端末を通じて画面に表示することを特徴とする請求項５ないし１２のいずれかに記載のショッピングパターン分析システム。
14. 前記ショッピング動線追跡部によって追跡されたストア全体内の特定区域別のショッピングの混雑度を前記モニタリング端末を通じて表示することを特徴とする請求項５ないし１２のいずれかに記載のショッピングパターン分析システム。
15. 前記顧客のショッピング動線及びショッピングパターンに関する情報を算出して分析した後、その結果をモニタリング端末を通じてグラフと定量的な実際のデータ値で表示することを特徴とする請求項５ないし１２のいずれかに記載のショッピングパターン分析システム。
16. リーダーに感知されたタグの信号によって前記タグに対応する顧客のストア内での位置が検出されて、前記顧客の位置情報がデータベースに貯蔵される段階；
    前記顧客の位置が検出された該当区域での停止ショッピング時間がチェックされ前記データベースに貯蔵される段階；
    前記顧客の位置情報と前記停止ショッピング時間が発生された区域を関連させ前記顧客のショッピング動線が追跡されて、追跡されたショッピング動線の情報が前記データベースに貯蔵される段階；
    前記データベースに貯蔵されたショッピング停止時間の情報及び商品の情報から前記顧客の区域選好度が分析され前記データベースに貯蔵される段階；
    前記データベースに貯蔵されたショッピング動線の情報、ショッピング停止時間の情報及び商品の情報から前記顧客のショッピングパターンが分析されて、分析の結果が前記データベースに貯蔵される段階；及び
    前記顧客のショッピングプロファイルの情報が生成または更新され前記データベースに貯蔵される段階とを含むことを特徴とするショッピングパターンの分析方法。
17. 前記停止ショッピング時間は、前記顧客がストア内の特定区域で停止した時間をチェックして、所定の臨界値以上の場合は、該当区域の停止ショッピング時間と判断されることを特徴とする請求項１６に記載のショッピングパターンの分析方法。
18. 前記臨界値は、該当区域別の停止ショッピング時間の平均値から該当区域の移動時間の平均値を引くが、その値は、該当区域の商品が実際にショッピングされた時、各区域で消費した停止ショッピング時間の最大値と最小値の間値に限定されることを特徴とする請求項１７に記載のショッピングパターンの分析方法。
19. 前記区域選好度は、前記顧客が特定区域でショッピングした商品の数とストア全体でショッピングした商品の数の比と、顧客の区域別の停止ショッピング時間とショッピング時間全体の比の倍であって、ショッピング商品の加重値とショッピング時間の加重値を利用してその値が補正されることを特徴とする請求項１６に記載のショッピングパターンの分析方法。
20. 前記ショッピング商品の加重値は、ショッピングした経験のある商品に対して最終的にショッピングした時点を含む一定期間の間の該当区域の商品のショッピング数量と該当区域の商品のショッピング数量全体の比であることを特徴とする請求項１９に記載のショッピングパターンの分析方法。
21. 前記ショッピング時間の加重値は、最終的にショッピングした時点を含む一定期間の間の該当区域の商品のショッピング時間と、最終的にショッピングした時点を含む一定期間の間のストア全体の商品のショッピング時間の比であることを特徴とする請求項１９に記載のショッピングパターンの分析方法。
22. ストアに顧客が入場すると、顧客の情報がデータベースに登録される段階；
    リーダーに感知されたタグの信号によって前記タグに対応する顧客のストア内の位置が検出され、前記顧客の位置情報がデータベースに貯蔵される段階；
    前記顧客のストア内の特定区域での停止時間が所定の臨界値以上であるかを判断する段階；
    前記判断結果、前記停止時間が所定の臨界値以上である場合、前記データベースに貯蔵された前記顧客のショッピングプロファイルを検索する段階；
    前記顧客のショッピングプロファイルに現在の停止区域が含まれているかの可否を判断する段階；
    前記顧客のショッピングプロファイルに現在の停止区域を含むと判断された場合、前記顧客のショッピングプロファイルの情報から選好区域を選択する段階；
    前記選好区域に関する情報及び前記選好区域での関心商品の情報を顧客の端末に伝送する段階；及び
    前記データベースに貯蔵された顧客のショッピングプロファイルに該当移動区域の情報を追加する段階とを含むことを特徴とするショッピングパターンの分析方法。
23. ストアの出入り地点に設置されて、顧客の情報が記録されたカードを接触または非接触方式によって認識する有無線端末によって行われることを特徴とする請求項２２に記載のショッピングパターンの分析方法。
24. 前記臨界値は、該当区域別の停止ショッピング時間の平均値から該当区域の移動時間の平均値を引くが、その値は、該当区域の商品が実際にショッピングされた時、各区域で消費した停止ショッピング時間の最大値と最小値の間値に限定されることを特徴とする請求項２２に記載のショッピングパターンの分析方法。

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