JP2012003728A - 消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自動販売機の商品販売戦略情報の提供
【解決手段】消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報を格納した消費者分類テーブル部１２１と、自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報を格納した自動販売機分類テーブルを格納した自動販売機分類テーブル部１２４とを備え、情報関連付けサーバ１１０が、分類処理マスタテーブル部１２２の手順を参照して消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、この算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する消費者属性情報取得システム。
【選択図】図１

Description

本発明は、消費者からのアンケートやインターネットのウェブ上の公開情報から得られた消費者属性情報を自動販売機の販売情報に関連付け、高精度なマーケティング施策を実現する消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得に関する。

一般に自動販売機の商品販売においては、その商品を購入する消費者の性別、年代、購入時間帯等の消費者プロフィール及び消費者の嗜好や商品購入の動機付け事項を含む消費者属性情報を入手し、これら消費者属性情報を基にした販売商品の選択、商品数量、商品の補充サイクル、宣伝対象商品を選択した高精度なマーケティング施策を実現することが望まれている。このため、従来技術においては、様々な分析手法を用いたマーケティング活動が広く行われ、例えば、データマイニングにより消費者アンケートを分析して消費者を類似したセグメントに分類することが行われている。この類似したセグメントとは、消費者セグメンテーションの場合、例えば、「俳優Ａが好き」「朝に缶コーヒを飲む」「お茶をペットボトルで良く買う」「青色が好き」「映画を良く観る」「テレビを良く観る」「趣味」「好みの色」「好みの香り」「購入動機」「よく購入する場所」「好きなブランド」などであり、これらのセグメント分析によって「俳優Ａを起用したテレビコマーシャルを放送する」「早朝に缶コーヒのコマーシャルを多く流す」というような施策を講ずることが行われている。

一方、従来技術においては、自動販売機の売上情報を分析し、自動販売機を類似のセグメントに分類し、例えば自動販売機セグメンテーションの場合、「朝に缶コーヒーが良く売れる」「お茶のペットボトルが休日に良く売れる」などに分類し、これらのセグメント分析によって「朝によく缶コーヒが売れる自動販売機ならば前夜までに充分な数の缶コーヒを補充して販売機会損失を防ぐ」などの施策を講ずることが行われている。

しかしながら、従来技術においては、消費者アンケートの処理から得られる結果（消費者セグメンテーション）と、自動販売機の売上情報から得られる結果（自動販売機セグメンテーション）とを比較し、自動販売機からだけでは、得られない消費者属性情報を得ることができるシステムは、考慮されていない。

なお、自動販売機に消費者のアンケート集計手段を設け、景品を用いて集計したアンケート結果に応じて消費者の嗜好に応じた商品販売を行う自動販売機運営システムが、下記の特許文献１に記載されている。

特開２００２−２５１６６６号公報

前述の特許文献１記載の技術は、自動販売機に取り付けたタッチパネルを用いて消費者の嗜好を集計し、この集計結果に応じた商品を提供することができるものの、消費者が商品購入時に各種アンケートに答える必要があり、更に、アンケートを収集するためのアンケート収集手段や消費者に対する景品を用意する必要があるという課題があった。

また、近年、各種統計手法を実装したマーケティング支援用のソフトウェアが販売され、例えば、消費者アンケートを実施して、このアンケート結果を前記マーケティング支援用のソフトウェアを使用して分析し、商品の販売戦略に生かすことや、売上実績情報を大規模なデータウェアハウスとして構築し、これを分析して販売戦略などに生かすという使い方がされている。しかしながら、消費者アンケートの処理から得られる結果と、自動販売機の売上情報から得られる結果とを結びつけることができなという課題があった。これら課題は、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ ）システムが導入されていない小規模店舗においても同様である。特にＩＣカードやポイントカードなどの属性付きＰＯＳシステムを導入できない店舗においてはこの課題を有している。

本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決することであり、消費者属性のない販売データしか取れない小規模店舗や自動販売機であってもアンケートなどの他の方法から得られた消費者属性を関連付けることによって、店舗や自動販売機の自動販売機戦略情報を管理者に提供することができる消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法を提供することである。

前記目的を達成するために請求項１記載の本発明は、消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と、自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバ及び情報関連付けデータベースを備える消費者属性情報取得システムであって、
前記情報関連付けデータベースが、
消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部と、
自動販売機からの商品別売上実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するため手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部と、
前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、
前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部と
前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部と、
前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部と、
前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部とを有し、
前記情報関連付けサーバが、前記分類処理マスタテーブル部に格納した手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力することを第１の特徴とする。

請求項２記載の発明は、前記特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記消費者属性情報が、インターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部が、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含むことを特徴とする。

請求項３記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好情報の特徴情報を含み、前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力することを特徴とする。

請求項４記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶することを特徴とする。

請求項５記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得システムにおいて、前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機販売情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバに、前記消費者属性情報の購入タイミング情報と前記自動販売機販売情報の時間帯情報とをセグメント区分の組み合わせを選定することを特徴とする。

請求項６記載の発明は、消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバと、消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部、自動販売機からの商品別売実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するため手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部、前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部、前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部、前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部、前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部を有する情報関連付けデータベースとを備える消費者属性情報取得システムの消費者属性情報取得方法であって、
前記情報関連付けサーバに、前記分類処理マスタテーブル部の手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出する工程と、前記工程により算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する工程とを実行させることを特徴とする。

請求項６記載の発明は、前記特徴の消費者属性情報取得方法において、前記消費者属性情報がインターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部に、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含む工程を実行させることを特徴とする。

請求項７記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好タレントの特徴情報を含み、前記情報関連付けデータベースに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力する工程を実行させることを特徴とする。

請求項８記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記情報関連付けサーバに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶させる工程を実行することを特徴とする。

請求項１０記載の発明は、前記何れかの特徴の消費者属性情報取得方法において、前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機販売情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバに、前記消費者属性情報の購入タイミング情報と前記自動販売機販売情報の時間帯情報とをセグメント区分の組み合わせとする工程を実行させることを特徴とする。

本発明による消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法は、情報関連付けデータベースが、分類処理マスタテーブル部の手順を参照して消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、この算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力することによって、自動販売機の管理者が自動販売機と相関係数が大きい消費者の属性情報を基にした自動販売機の販売戦略を容易に構築することができる。

本発明の実施形態による消費者属性情報取得システムの構成を示す図。 本発明の実施形態による消費者属性情報分類全体処理を示す図 本発明の実施形態による消費者分類テーブル部１２１を示す図 本発明の実施形態によるアンケートによる消費者情報収集処理を示す図 本発明の実施形態による分類処理マスタテーブル部１２２を示す図 本発明の実施形態による消費者分類手順リポジトリ部１２３を示す図 本発明の実施形態による消費者分類アンケート処理を示す図 本発明の実施形態による消費者分類手順処理を示す図 本発明の実施形態による自動販売機属性情報分類全体処理を示す図 本発明の実施形態による自動販売機分類テーブル部１２４を示す図 本発明の実施形態による自動販売機分類手順リポジトリ部１２６を示す図 本発明の実施形態による自動販売機分類処理を示す図 本発明の実施形態による自動販売機分類手順処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間の相関係数計算処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間の紐付け処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間相関係数結果格納部１２７の一例を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間の相関係数計算手順リポジトリ部１２８を示す図 本発明の実施形態による紐付け処理組み合わせ選択処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間相関係数計算処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント区分紐付け処理を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間相関係数結果格納部１２７の他の例を示す図 本発明の実施形態による相関係数保存手順リポジトリ部１２９を示す図 本発明の実施形態によるセグメント間相関係数計算の選択処理を示す図 本発明の実施形態による消費者属性情報取得処理のフローを示す図 本発明の実施形態による自動販売機戦略情報を示す図

以下、本発明による消費者属性情報取得システム及び消費者属性情報取得方法を詳細に説明するが、まず、本発明の原理について説明する。
［原理］
まず、従来技術においては、自動販売機において商品が販売された場合、販売商品の数量や日付時刻や設置場所等の販売情報を取得することができるものの、この商品を購入した消費者の性別、年代、趣味嗜好等の消費者の消費者属性情報を得ることができず、自動販売機に投入する商品の選択や商品数量や時間帯等のマーケティング活動を行うことが困難であった。他方、消費者アンケート情報や近年のインターネット上のウェブサイト（ブログ）から得られる公開情報や商品陳列棚等に設置された人体センサから得られるシステムログ情報からは消費者の性別、年代、趣味嗜好他の消費者属性情報が得られることが知られている。

本発明は、前述の自動販売機からの販売情報とアンケート等からの消費者属性情報に着目し、これら販売情報と消費者属性情報を複数の観点（飲料の場合、例えば、「飲むタイミング」「誰と飲むか」等の観点であって、本出願では、この観点をセグメントと記載する。）を基に、消費者を同様なニーズや嗜好を持つ固まりである複数のセグメントに区分するセグメンテーション処理を行う工程と、どのセグメントを選択することがマーケティグ戦略上重要かを判定するために、前記販売情報による販売情報セグメントと前記消費者属性情報による消費者属性情報セグメントとを比較して両セグメント間の相関係数を算出する工程と、相関係数の大きいセグメント間の組み合わせが良いかを管理者に自動販売機戦略情報として提供する工程とを行うことによって、その自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することを基本原理とする。

前記の消費者セグメンテーション処理及び自動販売機セグメンテーション処理において、セグメンテーションの方法は、幾つかのパタン（区分）を想定することができ、例えば自動販売機のセグメンテーション処理においては、「コーヒ」と「果汁」などといった「飲料の種類」で分類（セグメンテーション）することや、「５００ｍｌペットボトル」と「３５０ｍｌ缶」などといった「容器の種類」で分類（セグメンテーション）することや、「コーラ」や「緑茶」といった「通称名」で分類（セグメンテーション）することが考えられ、同様に消費者セグメンテーション処理においても、「通勤前」と「食後」など「飲むタイミング」で分類（セグメンテーション）する場合や、「皆で飲む」「一人で飲む」など「誰と飲むか？」の区分によって分類（セグメンテーション）することが考えられる。

本発明においては、自動販売機戦略情報として、例えば、消費者セグメンテーションのセグメント区分「購入タイミング」の「食後に一杯型」と任意の自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」間の相関係数が他の区分間より大きい場合、前記任意の自動販売機の消費者の多くが「食後に一杯型」の消費者であると想定することができ、この「食後に一杯型」の消費者セグメント区分消費者の特徴として「女優Ａが好み」「コーヒＣ（ブラック）」が好み等の消費者属性情報が登録されている場合、前記任意の自動販売機に「女優Ａのポスタを多用」「コーヒＣ（ブラック）」の数量を多めに設定する等の自動販売機戦略情報を管理者に提供することができる。なお、前記システムログ情報とは、人体センサや商品に貼り付けたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグ等の電子機器によって消費者の商品購入時の動向等の情報をいう。

具体的には、消費者アンケートからお茶のペットボトルＡ商品を買う消費者が「女性の会社員であり、朝出勤前に購入して一日を過ごす」可能性が大きいことが判明した場合、朝出勤時間帯に良く売れる自動販売機セグメントに属する自動販売機のうち「駅やオフィスビルの近くの自動販売機に商品Ａをより多く配置する」などの施策を講ずることができ、例えば、お茶のペットボトルＢ商品を購入する消費者人は「俳優Ｄが好き」な傾向が強いことがわかったならば、商品Ｂがよく売れる自動販売機セグメントに属する自動販売機に「俳優Ｄのポスタを多用して更なる売上向上を狙う」という施策を講ずることができる。以下、本発明の実施形態の詳細を説明する。

［構成］
本実施形態による消費者属性情報取得システムの全体構成は、図１に示す如く、消費者から収集したアンケート情報１０１とインターネットのウェブ上に公開された公開情報１０２と人体センサ等により収集したシステムログ情報１０３とを入力とし、前記自動販売機からの販売情報とアンケート等からの消費者属性情報との相関関係を相関係数として算出し、自動販売機戦略情報を管理者に提供する制御部を有する情報関連付けサーバ１１０と、前記自動販売機戦略情報を提供するための各種情報を格納する情報関連付けデータベース１２０とを備え、この情報関連付けデータベース１２０は、購買行動が似通っている消費者層の集団を区分した消費者セグメント区分の内容に対応した嗜好商品や購入場所等の情報を格納した消費者分類テーブル部１２１と、消費者からのアンケート情報他を基に後記するセグメント区分内容の組み合わせ毎に消費者を分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部１２３と、自動販売機による消費者の商品購入パターン（コーヒ中心型、果実中心型、容量型、朝型、夜型他の購入パターン）に対応した自動販売機セグメント区分内容に対応した売上げランキング及び立地ランキング他の情報を格納した自動販売機分類テーブル部１２４と、自動販売機による売上情報を基に後記するセグメント区分毎に分類するための手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部１２６と、消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容の組み合わせに対する相関係数の算出結果を格納するセグメント間相関係数結果格納部１２７と、前記セグメント区分内容間の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部１２８と、セグメント区分内容間の相関係数を保存するための手順を格納した相関係数保存手順リポジトリ部１２９と、前記各テーブル部の情報を参照して相関関係を算出して自動販売機戦略情報を管理者に提供するための手順情報を格納する分類処理マスタテーブル部１２２とを備える。なお、本実施形態においては情報関連付けサーバ１１０及び情報関連付けデータベース１２０の前記構成は、コンピュータのメモリ等のハードウェア及び所定の処理を実行するソフトウェアによって構成される。

また、本出願で記載するセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）とは、市場の中で共通のニーズを持ち、商品に対する認識の仕方、価値づけ、購買に至るプロセス等の購買行動において似通っている消費者層の集団のことをいい、セグメンテーション（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）とは、マーケティング環境分析の結果を踏まえて、不特定多数の人々を同じニーズや性質を持つ固まり（セグメント）に分けることをいう。

前記消費者分類テーブル部１２１は、マーケティング環境分析の結果に基づき、複数の消費者セグメンテーション名に対するセグメント区分と、嗜好商品ランキングと、購入場所ランキングと、特徴とを対応させた消費者属性情報を格納したものであって、図３に示す如く、消費者セグメンテーション名「通勤前に購入型」に対して、セグメント区分が「購入タイミング」、嗜好商品ランキングが「１位 茶Ａ」「２位 コーヒＢ」・・、購入場所ランキングが「１位 駅前」「２位 ビル内」・・、特徴が「１ 女性」「２ 若い」・・等の情報を格納している。具体的に説明すると、この消費者分類テーブル部１２１は、マーケティング環境分析の結果に基づき、例えば、「通勤前に購入型」の消費者の場合、商品「茶Ａ」を場所「駅前」で購入する「若い」「女性」が多い等の消費者属性情報を格納している。

前記消費者分類手順リポジトリ部１２３は、消費者からのアンケートからの情報を基に消費者をセグメント区分毎に分類するための手順を格納したものであって、図６に示す如く、「アンケート一覧」を入力データ、パラメータを「Ｐａｒａ１．ｔｘｔ」として処理「１」を実行し、「アンケート集計．ｔｘｔ」を出力データとする手順「１」と、「アンケート集計．ｔｘｔ」を入力データ、パラメータを「Ｐａｒａ２．ｔｘｔ」として処理「２」を実行し、「消費者セグメント．ｄｂ」を出力データとする手順「２」を順次実行する等の処理手順を格納している。

前記自動販売機分類テーブル部１２４は、自動販売機の売上実績の分析の結果に基づき、複数の自動販売機セグメンテーション名に対するセグメント区分と、売上実績（商品）ランキングと、立地ランキングと、特徴との対応情報を格納したものであって、図１０に示す如く、自動販売機セグメンテーション名「コーヒ中心型」に対して、セグメント区分が「１ 種類」、売上実績ランキングが「１位 コーヒＢ」「２位 コーヒＣ」・・、立地ランキングが「１位 駅前」「２位 ビル内」等の対応情報を格納している。具体的に説明すると、この自動販売機分類テーブル部１２４は、自動販売機による販売実績結果に基づき、例えば、「コーヒ中心型」の自動販売機の場合、商品「コーヒＢ」が立地「駅前」で販売される数量が多く、「果汁中心型」の自動販売機の場合、商品「レモンＭ」が立地「ビル内」で販売される数量が多い等の販売情報を格納している。

前記自動販売機分類手順リポジトリ部１２６は、自動販売機からの販売情報を基に自動販売機をセグメント毎に分類するための手順を格納したものであって、図１１に示す如く、「ＰＯＳ」「自動販売機情報」を入力データ、パラメータを「Ｐａｒａ３．ｔｘｔ」として処理「１」を実行し、「ＰＯＳ集計．ｔｘｔ」を出力データとする手順「１」と、「ＰＯＳ集計．ｔｘｔ」を入力データ、パラメータを「Ｐａｒａ４．ｔｘｔ」として処理「２」を実行し、「自動販売機セグメント．ｄｂ」を出力データとする手順「２」を順次実行する他の手順を格納している。

前記セグメント間相関係数計算結果格納部１２７は、特定の消費者セグメンテーションに対する複数の自動販売機セグメンテーションのセグメント区分間における全ての組み合わせに対する相関係数を格納するものであって、例えば、図１６に示す如く、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対し、自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」間の相関係数を格納し、本例では、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対して自動販売機セグメント区分が「朝型」及び「昼型」の相関係数が高いことを表しており、前記消費者セグメント区分と自動販売機セグメント区分間の全ての組み合わせに対する相関係数は、図２１に示す如く、消費者セグメント区分「購入タイミング」に対し、自動販売機セグメンテーションの複数のセグメント区分の相関係数を格納している。なお、前記複数の手順リポジドリ部の手順情報は、１つの手順リポジドリ部に格納しても良い。

［動作］
［全体動作］
次に本実施形態による消費者属性情報取得システムの全体動作を説明する。本実施形態による消費者属性情報取得システムは、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、図２４に示す如く、自動販売機情報（販売情報）を取得するステップＳ５０１と、この自動販売機情報のセグメンテーション処理を行うステップＳ５０２と、このステップＳ５０２によってセグメンテーション処理した自動販売機セグメンテーション情報を販売情報として自動販売機分類テーブル部１２４（図１０）に集計して格納するステップＳ５０３と、消費者からのアンケート他の消費者情報を取得するステップＳ５０４と、この消費者情報のセグメンテーション処理を行うステップＳ５０５と、このステップＳ５０５によってセグメンテーション処理した消費者セグメンテーション情報を消費者属性情報として消費者分類テーブル部１２１（図２）に集計して格納するステップＳ５０６と、前記集計した自動販売機セグメントと消費者セグメントとの相関係数を算出するステップＳ５０７と、このステップＳ５０７によって算出した相関係数を基に相関係数が所定値より大きい自動販売機と消費者セグメント区分を紐付けるための組み合わせを選定するステップＳ５０８と、自動販売機分類テーブル部１２４へ割り当てられた自動販売機セグメントと消費者セグメントを比較し選択するステップＳ５０９と、消費者分類テーブル部１２１へ割り当てられた消費者特性や特徴を参照して抽出するステップＳ５１０と、この抽出した自動販売機別の消費者特徴を自動販売機別の商品販売戦略情報（図２５）として出力するステップＳ５１１とを実行することによって、自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することができる。次に前記したステップの詳細について説明する。

［消費者セグメンテーション処理］
前記ステップＳ５０５による消費者セグメンテーション処理は、図２に示す如く、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、アンケート情報１０１と公開情報１０２とシステムログ情報１０３とを情報開示データベース１２０に格納するステップ０１４と、クラスタ分析（分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割すること）等の手法によってセグメンテーション処理を行うステップ０１５とを実行することによって、消費者セグメンテーションを複数の消費者セグメント区分０１６から０１８に区分し、消費者属性情報として消費者分類テーブル部１２１に格納することによって行われる。

前記ステップ０１５による消費者セグメンテーション処理の具体例は、図７に示す如く、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、分類処理マスタテーブル部１２２に登録した処理手順に従って消費者からのアンケート情報６０１を消費者分類手順リポジトリ部１２３（図６）に格納した手順に従って入力し、この入力情報をクラスタ分析等の手法によって分類し、この分類した情報を消費者セグメント．ｄｂとして出力させることによって、行われる。

なお、前記消費者分類テーブル部１２１に格納する消費者の属性情報は、図４に示す如く、アンケートなどの消費者情報を収集するステップＳ３０１と、この収集した消費者情報を前記のセグメンテーション処理を行うステップＳ３０２と、このセグメンテーション処理を行った情報を消費者分類テーブル部１２１に対して更新するステップＳ３０３によって行われ、この処理手順は、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、図５に示した分類処理マスタテーブル部１２２に登録された手順に沿って消費者分類手順リポジトリ部１２３に登録した「順序」「入力データ」「処理（図５の処理番号）」「出力データ」「処理パラメータ」を参照しながら行われる。

［自動販売機セグメンテーション処理］
前記ステップＳ５０２による自動販売機セグメンテーション処理は、図９に示す如く、自動販売機立地情報０８１と自動販売機属性情報０８２と自動販売機売上情報０８３とを情報関連付けデータベース１２０に格納するステップ０８４と、クラスタ分析（分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割すること）等の手法によってセグメンテーション処理を行うステップ０８５とを実行することによって、自動販売機セグメンテーションを複数の消費者セグメント区分０８６から０８８に区分し、自動販売機分類テーブル部１２４に格納することによって、行われる。前記ステップ０８５における自動販売機セグメンテーションとは、例えば、自動販売機をいくつかの類似したセグメント、具体的例として飲料の種類で区分した「コーヒ中心型」「果実中心型」などのような類似したセグメントに分類することであり、この分類した自動販売機のセグメンテーション情報は、図１０に示した自動販売機分類テーブル部１２４に格納される。

この自動販売機セグメンテーション処理の具体例は、図１２に示す如く、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、分類処理マスタテーブル部１２２に登録した処理手順に従って自動販売機情報１２を自動販売機分類手順リポジトリ部１２５に格納した手順に従って入力し、この入力情報をクラスタ分析等の手法によって分類し、この分類した情報を１２６（図１１）で自動販売機セグメント．ｄｂとして出力させる。

［セグメンテーション情報の比較］
ここで、以降の処理を説明するための前提として、前記した消費者セグメンテーション情報（図３）と自動販売機セグメンテーション情報（図１０）におけるセグメント区分とを比較例を説明する。例えば、自動販売機セグメンテーション情報のセグメント区分「朝型」に販売数量が多い「茶Ａ」が消費者セグメンテーション情報におけるセグメント区分「通勤前に購入型」における嗜好商品であり、これらセグメント間が似通った傾向をもつセグメント区分である場合、この自動販売機の特徴として客層が「女性」、「若い」、嗜好情報として好みの芸能人が「俳優Ａ」である傾向が大きいことが分かる。本実施形態においては、前記した似通った傾向をもつ消費者と自動販売機のセグメント区分とを比較して紐付け、自動販売機の販売戦略を管理者に提供するものであり、この紐付け対象となるセグメント区分の組み合わせの選択手法として、複数のセグメント区分間の相関係数を算出するものである。この相関係数の算出処理を次に説明する。

［相関係数算出処理］
まず、任意の消費者セグメント区分と自動販売機セグメント区分の組み合わせによる相関係数算出処理を図１４を参照して説明する。この相関係数の算出処理は、例として、消費者セグメント区分「購入タイミング」１３１と自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」１３２の組み合わせの場合、消費者セグメント区分「購入タイミング」１３１の内容に「通勤前に購入型」「食後に一杯型」他の内容があり、自動販売機セグメント区分「売れる時間帯」１３２の内容に「朝型」「昼型」他があるため、これら内容の全ての組み合わせについて相関係数の算出を行う。この相関係数の算出処理は、代表的な計算手法として類似相関などがある。ここでは相関係数の計算の一例を示す。「通勤前に購入型」と「朝型」の場合、「茶Ａ」が売上１位、「駅前」「ビル内」が立地１位と２位で同じのため、点数として（１＋１＋１）／４＝０．７５点を相関係数として算出し、「通勤前に購入型」と「昼型」の場合、「コーヒＢ」が１位と２位で近く、「ビル内」が１位と２位で近く、点数として（０．５＋０．５）／４＝０．２５点を相関係数として算出し、「食後に一杯型」と「朝型」の場合、「ビル内」と「駅前」が１位と２位で近く、点数として（０．５＋０．５）／４＝０．２５点を相関係数として算出し、「食後に一杯型」と「昼型」の場合、「ビル内」が１位で同一のため点数として１／４＝０．２５点を相関係数として算出し、消費者セグメント区分内容の「食後に一杯型」と自動販売機セグメント区分内容の「昼型」の複数の組み合わせによる相関係数を算出することができる。

この相関係数の算出は、前記ステップＳ５０７において、消費者セグメント区分内容と自動販売機区分内容の組み合わせに対して行われ、例えば、図１９に示す如く、消費者セグメンテーション区分の複数のセグメント区分１８１と自動販売機セグメンテーション区分の複数のセグメント区分１８２の内容間の相関係数計算１８３を行い、この計算結果を図２２に示した相関係数保存手順リポジトリ部１２９の保存手順に沿ってセグメント間相関係数計算結果格納部１２７に格納する更新１８４を行うことによって、行われる。

これら消費者と自動販売機のセグメント区分内容間の相関係数算出処理は、図１５に示す如く、情報関連付けサーバ１１０の制御部が、前記セグメント間相関係数算出結果格納部１２７に格納した相関係数を参照し、分類処理マスタテーブル部１２２に分類処理手順を入力するステップＳ１５１と、自動販売機分類テーブル部１２４と消費者分類テーブル部１２１に登録した情報を入力データとして設定するステップＳ１５２と、分類処理マスタテーブル部１２２から分類処理手順処理を選定するステップＳ１５３と、計算した相関係数の情報を登録するメタ出力先（セグメント間相関係数計算結果格納部１２７）を指定するステップＳ１５４と、手順リポジトリに従って消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容間の相関係数を計算するステップＳ１５５とを実行することによって行われる。

このように、消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容間において相関の強いセグメンテーションが紐付けられると、ある自動販売機セグメンテーションにおいて関連のある消費者セグメンテーションが同定され、その消費者セグメンテーションの特徴（その自動販売機セグメンテーションに関連する消費者の特徴及びプロフィール、例えば、その自動販売機における商品販売に効率的と思われる消費者の「性別」「年齢」「好きなタレント［嗜好情報］」等の情報）を抽出することができる。

［選定処理−自動販売機別戦略情報の出力処理］
前記ステップＳ５０８（図２４）における紐付けるセグメント区分内容の組み合わせを選定する処理は、前記セグメント間相関係数計算結果格納部１２７（図１６）に格納したセグメント区分内容毎の組み合わせに対する相関係数を抽出し、この抽出した相関係数が所定値（例えば、「０．８」）以上のセグメント区分内容毎の組み合わせを判定し、この判定した組み合わせが判るように管理者に提示することによって、その自動販売機における商品販売の戦略情報を提示することができる。なお、前記セグメント区分内容の組み合わせの選定は、管理者が自動販売機における具体的な設置地域や交通量や駅等の設置周辺情報を参酌して判定しても良い。また、前記消費者セグメント区分内容と自動販売機セグメント区分内容の組み合わせを記憶しておき、この組み合わせを、以降の選定処理に優先して処理することや、他のシステムにおいて利用することもできる。

この自動販売機別の商品販売戦略情報は、図２５に示す如く、自動販売機番号毎に、その自動販売機のセグメンテーション名と人気商品と消費者セグメンテーション名と消費者の特徴と戦略情報とを含むものであって、例えば、番号「１」の自動販売機が、「朝型」のセグメンテーション、「茶Ａ」が人気商品、「通勤前」の消費者セグメンテーションであり、この自動販売機で商品を購入する消費者の特徴が性別「女性」、年代「若い」、趣向が「俳優Ａ」であり、戦略情報として「俳優Ａのポスタを多用 茶Ａを多めに補充」との情報である。

このように、本実施形態による消費者属性情報取得システム及び同方法は、消費者からのアンケート等によって得られる消費者属性情報と自動販売機から得られる商品販売情報とのセグメント区分内容毎の相関関係を係数として算出し、その相関係数が高いセグメント区分内容の組み合わせを基に、自動販売機別の商品販売戦略情報を管理者に提示することによって、その自動販売機に有効な自動販売機戦略を支援することができる。

１１０ 情報関連付けサーバ、 １２０ 情報関連付けデータベース、
１２１ 消費者分類テーブル部、 １２２ 分類処理マスタテーブル部、
１２３ 消費者分類手順リポジトリ部、１２４ 自動販売機分類テーブル部、
１２６ 自動販売機分類手順リポジトリ部、
１２７ セグメント間相関係数計算結果格納部、
１２７ セグメント間相関係数結果格納部、
１２７ セグメント間相関係数算出結果格納部、
１２８ 係数計算手順リポジトリ部、 １２８ 相関係数計算手順リポジトリ部、
１２９ 相関係数保存手順リポジトリ部

Claims (10)

1. 消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と、自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバ及び情報関連付けデータベースを備える消費者属性情報取得システムであって、前記情報関連付けデータベースが、消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部と、自動販売機からの商品別売実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するため手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部と、前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部と、前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部と、前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部と、前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部とを有し、前記情報関連付けサーバが、前記分類処理マスタテーブル部に格納した手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出し、算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する消費者属性情報取得システム。
2. 前記消費者属性情報が、インターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部が、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含む請求項１記載の消費者属性情報取得システム。
3. 前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好情報との特徴情報を含み、前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力する請求項１又は２記載の消費者属性情報取得システム。
4. 前記情報関連付けサーバが、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶する請求項１から３何れかに記載の消費者属性情報取得システム。
5. 前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機販売情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバに、前記消費者属性情報の購入タイミング情報と前記自動販売機販売情報の時間帯情報とをセグメント区分の組み合わせを選定する請求項１から４何れかに記載の消費者属性情報取得システム。
6. 消費者の嗜好商品ランキングと購入場所ランキングと消費者プロフィールを含む消費者属性情報と自動販売機の商品別売上げランキングと立地ランキングの情報を含む自動販売機売上情報とを基に、特定の自動販売機における商品の販売戦略情報を出力する情報関連付けサーバと、消費者からのアンケート情報を基に前記消費者の嗜好商品ランキング及び購入場所ランキングを組み合わせた前記消費者属性情報を消費者セグメント区分毎に分類するための手順を格納した消費者分類手順リポジトリ部、自動販売機からの商品別売実績及び立地情報を基に前記自動販売機の商品別売上げランキング及び立地ランキングを組み合わせた前記自動販売機売上情報を自動販売機セグメント区分毎に分類するための手順を格納した自動販売機分類手順リポジトリ部、前記消費者属性情報を格納する消費者分類テーブル部と、前記自動販売機売上情報を格納する自動販売機分類テーブル部、前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出するための手順を格納した係数計算手順リポジトリ部、前記係数計算手順リポジトリ部が算出した前記セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を格納するセグメント間相関係数結果格納部、前記セグメント間相関係数結果格納部に格納した前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力するための手順を格納する分類処理マスタテーブル部を有する情報関連付けデータベースを備える消費者属性情報取得システムの消費者属性情報取得方法であって、前記情報関連付けサーバに、前記分類処理マスタテーブル部の手順を参照して前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせ毎の相関係数を算出する工程と、前記工程により算出したセグメント区分の組み合わせ間の自動販売機毎の相関係数を含む自動販売機戦略情報を出力する工程とを実行させる消費者属性情報取得方法。
7. 前記消費者属性情報がインターネットのウェブ上に公開された公開情報及び消費者の商品購入時の動向を記録したシステムログ情報を含み、前記消費者分類手順リポジトリ部に、前記消費者からのアンケート情報と前記公開情報と前記システムログ情報を基にした消費者属性情報を消費者分類テーブル部に格納する手順を含む工程を実行させる請求項６記載の消費者属性情報取得方法。
8. 前記アンケート情報及び公開情報が消費者の性別と年代と嗜好情報との特徴情報を含み、前記情報関連付けデータベースに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数及び前記特徴情報を含む自動販売機戦略情報を出力する工程を実行させる請求項６又は７記載の消費者属性情報取得方法。
9. 前記情報関連付けサーバに、算出したセグメント区分の組み合わせ間の相関係数が所定の値と比べて大きい前記消費者セグメント区分及び自動販売機セグメント区分の組み合わせを記憶させる工程を実行する請求項６から８何れかに記載の消費者属性情報取得方法。
10. 前記消費者属性情報が消費者の商品を購入する購入タイミング情報を含み、前記自動販売機販売情報が自動販売機の商品が販売された時間帯情報を含み、前記情報関連付けサーバに、前記消費者属性情報の購入タイミング情報と前記自動販売機販売情報の時間帯情報とをセグメント区分の組み合わせとする工程を実行させる請求項６から９何れかに記載の消費者属性情報取得システム。

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