JP2009529719A - 顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明に係る顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システムは、検索エンジンデータベース；各商品に対し所定の個数の関連検索語情報を格納する商品データベース；検索語と商品選択又は注文情報の入力を受け、検索結果を出力する入/出力部；上記検索語から上記検索エンジンデータベースと、商品データベースの検索結果を生成する検索部；及び上記商品選択又は注文情報に伴い上記商品データベースの関連検索語情報をアップデートする関連検索語情報アップデート部を含む。

Description

本発明は、顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法及びシステムに関し、特に電子商取引サービスを提供するサイトで用いる検索エンジンに顧客が入力したキーワードと選択した商品との間の関連性に対する情報を追加し、顧客により正確で且つ知能化された商品検索を提供する顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法及びシステムに関するものである。

従来、電子商取引サービスを提供するサイト(例えば、インターネットショッピングモールなど)では、検索エンジンが、商品名、ブランド名、商品説明本文、製造会社名、販売者名を有するデータベースにアクセスし、自然語/形態素の分析、類義語/同意語の辞書分析等を介し、上記各項目の加重値別に分類された検索結果を提供した。

しかし、従来の方法は、正確な自然語/形態素の分析アルゴリズムと類義語/同意語の辞書に既登録された情報に依存するので、標準単語と異なる新しい製品名やモデル名を検索して商品を探すのは脆弱であった。

このような商品を探すためには、これと関連する新しい検索語や情報に対する持続的なアップデートが求められる。
従って、このアップデートが提供されないと、不正確な情報や無意味な検索結果を出力してしまうという問題点があった。

本発明の種々の実施例は、顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システムの提供に向けられたものである。前記システムは、検索エンジンデータベース；各商品に対し所定の個数の関連検索語情報を格納する商品データベース；検索語と商品選択又は注文情報の入力を受け、検索結果を出力する入/出力部；上記検索語から上記検索エンジンデータベースと、商品データベースの検索結果を生成する検索部；及び上記商品選択又は注文情報に伴い、上記商品データベースの関連検索語情報をアップデートする関連検索語情報アップデート部を含む。

さらに、本発明の種々の実施例は、顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法の提供に向けられたものである。前記方法は、顧客から検索語の入力を受けるステップ；上記検索語に対する検索エンジンデータベースの検索結果と、商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索結果を、検索結果整列アルゴリズムに従い整列した検索結果を出力するステップ；顧客が商品を選択した場合は検索語別クリックデータを、顧客が商品を注文した場合は検索語別注文データをアップデートするステップ；及び各商品に対する上記検索語別クリックデータと、上記検索語別注文データから優先順位値の計算アルゴリズムに従い優先順位値を計算し、上記商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報をアップデートするステップを含む。

以下では、本発明を添付の図を参照して説明する。

図１は、本発明の実施例に係る商品検索システムを示すブロック図である。

図１に示されているように、商品検索システムは商品データベース10、検索エンジンデータベース20、入/出力部30、検索部40、関連検索語情報アップデート部50で構成される。

商品データベース10は、各商品に対し、一連番号、所属分類、商品名、ブランド名、製造会社名、販売者名、商号名、商品の詳細説明、商品の属性、価格、在庫数量、配送方法、プロモーション情報などを格納する。

さらに、商品データベース10は、各商品に対し関連検索語リストを格納する。関連検索語リストは、所定の個数の関連検索語を含み、各関連検索語に対し顧客のクリック回数であるクリックデータを格納する。

例えば、表1及び表2は、商品C、Dに対する関連検索語リストを表わす。

検索エンジンデータベース20は、自然語/形態素の分析、類義語/同意語の辞書分析、マーケティング情報に基づく検索に必要な情報を格納し、商品データベース10にアクセスすることができる。

入/出力部30は、検索語と商品選択又は注文情報の入力を受け、検索結果を出力する。

検索部40は、上記検索語から検索エンジンデータベース20と商品データベース10の検索結果を整列した検索結果を生成する。

検索部40は、上記検索語に基づき、検索エンジンデータベース20を自然語/形態素の分析、類義語/同意語の辞書分析、マーケティング情報に基づく検索などで検索し、優先順位値の高い商品から所定の個数の商品リストを得る。

また、検索部40は上記検索語に基づき、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報を検索し、優先順位値の高い商品から所定の個数の商品リストを得る。

表1、表2を参照すると、検索語がKW2の場合、商品C、商品Dとともに関連検索語にKW2を含む商品等が検索される。

検索部40は、検索エンジンデータベース20の検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値、及び商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値に、各々加重値をかけて合算した値が大きい順に、商品の検索結果を整列することができる。

上記加重値は、検索エンジンデータベース20の検索と、商品データベース10の関連検索語情報を利用した検索中、何れに比重を置くのかに従い設定することができる。

さらに、商品データベース10の各関連検索語に対する顧客のクリック回数であるクリックデータと、顧客の注文回数である注文データが蓄積されるほど、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語リストの優先順位値が大きくなるので、このような影響を考慮して加重値を設定しなければならない。

検索エンジンデータベース20の検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値をS1とし、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値をS2としよう。また、検索エンジンデータベース20の検索による加重値をP1とし、関連検索語情報に伴う検索による加重値をP2としよう。そうすると、検索された各商品の優先順位値はS1*P1 + S2*P2 (数式1)から得ることができる。

例えば、検索語がKW2のとき、検索エンジンデータベース20の検索で商品A、B、C、Dが検索され、関連検索語情報に伴う検索で商品C、D、Eが検索されたと仮定しよう。 検索エンジンデータベース20の検索による加重値P1を0.4とし、関連検索語情報に伴う検索による加重値P2を0.6とすれば、検索された各商品の優先順位値は数式1から求めることができる。計算された優先順位値は、表3から分かる。

関連検索語情報アップデート部50は、上記商品選択又は注文情報に伴い商品データベース10の関連検索語情報をアップデートする。

例えば、商品Dをクリックして選択した後、商品Dに対し注文、決済したと仮定しよう。そうすると、表２の商品Dのクリックデータを6から7にアップデートし、商品Dの注文データを2から3にアップデートする。

関連検索語情報アップデート部50は、上記商品選択又は注文情報に伴いアップデートされた上記検索語別クリックデータと、上記検索語別注文データに各々加重値をかけて優先順位値を計算することができる。

上記加重値は、上記検索語別クリックデータと上記検索語別注文データの何れに比重を置くのかに従い設定することができる。

上記検索語別クリックデータをT1とし、上記検索語別注文データをT2としよう。また、上記検索語別クリックデータに対する加重値をQ1とし、上記検索語別注文データに対する加重値をQ2としよう。そうすると、商品データベース10に格納された商品のアップデートされる関連検索語情報の優先順位値は、T1*Q1 + T2*Q2 (数式2)から得ることができる。

例えば、検索語がKW2のとき、商品Dをクリックして選択した後、商品Dに対し注文、決済して、表2の商品Dのクリックデータが6から7にアップデートされ、商品Dの注文データが2から3にアップデートされたと仮定しよう。そして、検索語別クリックデータに対する加重値Q1を0.03、検索語別注文データに対する加重値Q2を0.07に仮定しよう。そうすると、優先順位値は数式2から計算され、0.32から0.42にアップデートされる。

商品データベース10は、各商品のそれぞれの関連検索語に対する最近アップデート回数情報をさらに含むことができる。

関連検索語情報アップデート部50は各商品に対し、優先順位値と最近アップデート回数の少ない関連検索語を削除することができる。

さらに、関連検索語情報アップデート部50は、商品データベース10の関連検索語情報から検索することができない新しい検索語を関連検索語リストに追加することができる。

図２は、本発明の実施例に係る商品検索方法を示すフローチャートである。

図２に示されているように、顧客から特定検索語の入力を受ける(S100)。

上記検索語に基づき、検索エンジンデータベース20を自然語/形態素の分析、類義語/同意語の辞書分析、マーケティング情報に基づく検索で検索し、優先順位値の高い商品から所定の個数の商品リストを得る(S110)。

また、上記検索語に基づき、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報を検索し、優先順位値の高い商品から所定の個数の商品リストを得る(S120)。

表1、表2を参照すると、検索語がKW2の場合、商品C、商品Dとともに、関連検索語にKW2を含む商品等が検索される。

上記検索語による検索エンジンデータベース20の検索結果と、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索結果を、検索結果整列アルゴリズムに従い整列する(S130)。

上記検索結果整列アルゴリズムは、検索エンジンデータベース20の検索で得られる商品リストの各商品の優先順位値、及び商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値に、各々加重値をかけて合算した値が大きい順に、商品の検索結果を整列することができる。

上記整列された検索結果を出力する(S140)。

上記検索結果に対し顧客が商品を選択した場合、検索語別クリックデータをアップデートする。顧客が商品を注文した場合、検索語別注文データをアップデートする(S150)。

各商品に対する上記検索語別クリックデータと、上記検索語別注文データから優先順位値の計算アルゴリズムに従い優先順位値を計算し、商品データベース10に格納された各商品の関連検索語情報をアップデートする(S160)。

上記優先順位値の計算アルゴリズムは、上記検索語別クリックデータと上記検索語別注文データに各々加重値をかけて優先順位値を計算することができる。

各商品に対し、優先順位値と最近アップデート回数の少ない関連検索語を削除することができる。

さらに、商品データベース10の関連検索語情報から検索することができない新しい検索語を関連検索語リストに追加することができる。

本発明による顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法及びシステムは、電子商取引サービスを提供するサイトで用いる検索エンジンに、顧客が入力したキーワードと選択した商品との間の関連性に対する情報を追加し、顧客の購買行動を分析することにより顧客により正確で且つ知能化された商品検索を提供することができる。

併せて、本発明の好ましい実施例は例示の目的のためのもので、当業者であれば添付された特許請求範囲の技術的な思想と範囲を介し、多様な修正、変更、代替及び付加が可能なはずであり、このような修正変更等は以下の特許請求範囲に属するものと見なければならないはずである。

本発明の実施例に係る商品検索システムを示すブロック図である。 本発明の実施例に係る商品検索方法を示すフローチャートである。

符号の説明

10 商品データベース 20 検索エンジンデータベース
30 入/出力部 40 検索部
50 関連検索語情報アップデート部

Claims (14)

1. 検索エンジンデータベース；
   各商品に対し所定の個数の関連検索語情報を格納する商品データベース；
   検索語と商品選択又は注文情報の入力を受け、検索結果を出力する入/出力部；
   上記検索語から上記検索エンジンデータベースと商品データベースの検索結果を生成する検索部；及び
   上記商品選択又は注文情報に伴い上記商品データベースの関連検索語情報をアップデートする関連検索語情報アップデート部を含むことを特徴とする顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
2. 上記商品データベースの関連検索語情報は、各関連検索語に対するクリックデータ、注文データ及び優先順位値を含むことを特徴とする請求項１に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
3. 上記検索部は、上記検索エンジンデータベースの検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値、及び上記商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値に、各々加重値をかけて合算した値が大きい順に、商品の検索結果を整列することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
4. 上記関連検索語情報アップデート部は、上記商品選択又は注文情報に伴いアップデートされた上記検索語別クリックデータと、上記検索語別注文データに各々加重値をかけて優先順位値を計算することを特徴とする請求項２に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
5. 上記商品データベースの関連検索語情報は、各関連検索語に対する最近アップデート回数情報をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
6. 上記関連検索語情報アップデート部は、各商品に対し、優先順位値と最近アップデート回数の少ない関連検索語を削除することを特徴とする請求項５に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
7. 上記関連検索語情報アップデート部は、上記商品データベースの関連検索語情報から検索することができない新しい検索語を追加することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索システム。
8. 顧客から検索語の入力を受けるステップ；
   上記検索語に対する検索エンジンデータベースの検索結果と、商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索結果を、検索結果整列アルゴリズムに従い整列した検索結果を出力するステップ；
   顧客が商品を選択した場合は検索語別クリックデータを、顧客が商品を注文した場合は検索語別注文データをアップデートするステップ；及び
   各商品に対する上記検索語別クリックデータと上記検索語別注文データから優先順位値の計算アルゴリズムに従い優先順位値を計算し、上記商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報をアップデートするステップを含むことを特徴とする顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
9. 上記商品データベースは、各商品に対し所定の個数の関連検索語リストを格納し、上記関連検索語リストの各関連検索語に対しクリックデータ、注文データ及び優先順位値を格納することを特徴とする請求項８に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
10. 上記検索結果整列アルゴリズムは、検索エンジンデータベースの検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値、及び上記商品データベースに格納された各商品の関連検索語情報に伴う検索で得られた商品リストの各商品の優先順位値に、各々加重値をかけてその結果値が大きい順に、商品の検索結果を整列することを特徴とする請求項８に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
11. 上記優先順位値の計算アルゴリズムは、上記検索語別クリックデータと上記検索語別注文データに各々加重値をかけて優先順位値を計算することを特徴とする請求項８に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
12. 上記商品データベースは、各商品のそれぞれの関連検索語に対する最近アップデート回数情報をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
13. 上記各商品に対し、優先順位値と最近アップデート回数の少ない関連検索語を削除するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。
14. 上記商品データベースの関連検索語情報から検索することのできない新しい検索語を関連検索語リストに追加するステップをさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の顧客購買行動分析に基づく知能化された商品検索方法。