JP2013239160A - 情報提供システム、情報提供方法、及び情報提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個別に適切な商品やサービス等を提供する。
【解決手段】通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、Ｗｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムであって、前記情報提供装置は、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合するデータベース統合手段と、複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行う分析手段と、分析結果に基づいて前記顧客に提供する商品又はサービスを決定する商品・サービス決定手段と、商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成する提供情報生成手段とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報提供システム、情報提供方法、及び情報提供プログラムに係り、特に多チャネルから情報を収集、分析することで個別に適切な商品やサービス等を提供するための情報提供システム、情報提供方法、及び情報提供プログラムに関する。

従来では、顧客に対して個別に情報を提供するための様々な手法が開示されている。例えば、従来では、直接店舗に足を運ぶことなく、美容アドバイスを得られるように、インターネットを利用した美容サービス提供方法が存在する（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に示す美容サービス提供方法は、例えば所定の美容コース毎に設定されたチェックシート画面に入力した後、チェック結果に基づいた美容方法等が提供される。

また、従来では、予め格納部に格納されたプロモーション原データから、購買データを含む履歴情報に基づいてプロモーション情報を抽出し、抽出されたプロモーション情報を表示部に表示する手法が存在する（例えば、特許文献２参照）。

また、従来では、アイテム（商品、コンテンツ、アプリケーション、サービス）の閲覧履歴又は購買（利用）履歴とアイテムの評価から、被推薦者以外の嗜好の似ている１人以上のユーザ又は推薦適性のある１人以上のユーザを特定し、そのユーザが満足しかつ被推薦者が閲覧又は購買（利用）していないアイテムを推薦する手法が存在する（例えば、特許文献３参照）。

特開２００２−１３３１３５号公報 特開２００６−０１１６７５号公報 特開２００７−１８３９８６号公報

しかしながら、上述した従来手法では、例えばＷｅｂ（ウェブ）上で取得した顧客に関する情報や、顧客に対して直接販売を行う店舗（以下、必要に応じて「リアル店舗」という）が取得した情報が一元管理されておらず、またそれらのチャネル（Ｗｅｂチャネル、店舗チャネル）で取得した情報を収集して統合し、統合した内容を分析して、Ｗｅｂとリアル店舗とが連動した顧客（会員）の獲得や、店舗誘導、電子商取引におけるプロモーション等の販促を効果的に実現したシステムは存在していなかった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、多チャネルから情報を収集、分析することで個別に適切な商品やサービス等を提供するための情報提供システム、情報提供方法、及び情報提供プログラムを提供することを目的とする。

上述の目的を達成するために、本発明は、通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムであって、前記情報提供装置は、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合するデータベース統合手段と、前記データベース統合手段により得られる複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行う分析手段と、前記分析手段により得られる分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定する商品・サービス決定手段と、前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成する提供情報生成手段とを有することを特徴とする。

また、本発明は、通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムによる情報提供方法において、前記情報提供装置により、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合し、統合した複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行い、得られた分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定し、決定した商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成することを特徴とする。

また、本発明は、通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムにおける情報提供プログラムにおいて、前記情報提供装置におけるコンピュータを、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合するデータベース統合手段、前記データベース統合手段により得られる複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行う分析手段、前記分析手段により得られる分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定する商品・サービス決定手段、及び、前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成する提供情報生成手段として機能させる。

なお、本発明の構成要素、表現又は構成要素の任意の組み合わせを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造等に適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明によれば、多チャネルから情報を収集、分析することで個別に適切な商品やサービス等を提供することができる。

情報提供システムの概略構成の一例を示す図である。 情報提供装置の機能構成の一例を示す図である。 本実施形態における情報提供処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態における統合ＤＢの概略例を示す図である。 本実施形態における分析ロジックの概略例を示す図である。 本実施形態におけるデータベースを用いた情報提供の一例を示す図である。 情報提供に用いられる多元的な情報の収集例を示している。 個店分析の活用例を説明するための図である。 分析結果を活用したメール活用例を示す図である。 価値観に基づく顧客のセグメント例を示す図である。 情報分析結果から得られた顧客の特定に基づく情報提供の一例を示す図である。 先行情報の有効性を説明するための図である。

＜本発明について＞
本発明は、例えばリアル店舗やＷｅｂサイト等の多チャネル（店舗チャネル、Ｗｅｂチャネル等）から得られる情報を収集して統合し、統合した情報を分析することで、顧客毎に適切な商品やサービス等を抽出し、個別に提供する。

なお、収集される情報は、顧客に対する情報等を取得したチャネル（アクセスポイント）等により得られる少なくとも３つの階層（又は群）を有するデータベースからなり、更に複数の階層（又は複数の群）から得られる情報を組み合わせて分析し、その分析結果に基づいて顧客に提供する商品やサービス等を決定する。例えば、本実施形態では、顧客の行動データや、顧客に対する問診（アンケート）結果等により得られるクラスター化された情報を組み合わせて商品レコメンドを行うことができる。具体的には、本実施形態では、例えば、顧客に対するアンケート結果から各国顧客の嗜好・価値観に基づくセグメンテーション（グローバルセグメンテーション）に近い内容で顧客のクラスター分析を行い、更に、商品検索結果から顧客をクラスター化する。この２つの顧客に対するクラスターを組み合わせて、商品購買の実績から最適なレコメンドを行う。

なお、上述したグローバルセグメンテーションとは、例えば化粧品や美容品等を例に挙げると、顧客は何を求めて（なぜ）スキンケアやメーキャップ等をするのかといった「動機（美容動機）」によるセグメンテーションを規定したものである。つまり、本実施形態では、グローバルセグメンテーションにより顧客をクラスター化し、その顧客の情報を用いることで、特定の国だけでなく各国共通で使用することができるブランドの開発や商品・サービスの提供を実現できる。

また、例えば化粧品の購買や使用という行動には、市場環境や流行等の外側からの作用と、顧客自身の価値観等に基づく内側からの作用がある。そのため、本実施形態では、上述した内側からの作用も考慮し、動機（価値観）に関する複数の設問を用いて各顧客にアンケートを行い、その回答に基づいて各顧客を分析してグローバルセグメンテーションによりクラスター化する。

なお、上述した「動機」は、化粧品等を購入する動機だけでなく、家電製品や洋服等の他の商品を購入する場合の動機や、旅行やエステ等のサービスを受ける場合等のあらゆるライフスタイルに対応した動機も含む。

また、上述した顧客に対するクラスター分析では、例えば「バイヤー（例えば、美と健康の商品・情報に触れて選択眼を磨く買い付け人）診断やビューティー成分チェッカー等によって顧客の方の価値観や嗜好をデータベース化したクラスター」や、「Ｗｅｂとリアル店舗からのデータ（商品検索結果、商品購買の実績）からのクラスター」、「リアル店舗から得られる肌データ、接客データ、購買データ等からのクラスター」、更には「上述した各クラスター化した内容を組み合わせる」等といった複数のクラスター分析により、例えば顧客のニーズに合った適切な商品・サービス等のレコメンド情報（アウトプット等）の提供、商品企画・開発に関する情報の提供、地域活性化、及び生産物流・在庫管理に関する情報の提供のうち、少なくとも１つを含む情報提供等を行う。

以下に、上述したような特徴を有する本発明における情報提供システム、情報提供方法、及び情報提供プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下の説明では、本発明に係るデータベース統合管理手法の一例として、美容に関する商品やサービス（例えば、Ｗｅｂカウンセリング、商品カタログ・オンラインショッピング、ポイント付与、掲示板、カウンセリング予約管理、分析レポート（例えば、店舗独自メール配信））等を行う例について説明するが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば顧客に提供される商品やサービスの提供や商品企画・開発、地域活性化、生産物流・在庫管理等に関する情報を提供する他分野にも広く適用することができる。

＜情報提供システムの概略構成例＞
図１は、情報提供システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示す情報提供システム１０は、情報提供装置１１と、１又は複数の顧客端末１２−１〜１２−ｎ（以下、必要に応じて「顧客端末１２」という）と、１又は複数の店舗端末１３−１〜１３−ｎ（以下、必要に応じて「店舗端末１３」という）と、１又は複数のＷｅｂサーバ１４−１〜１４−ｎ（以下、必要に応じて「Ｗｅｂサーバ１４」という）とを有し、これらの構成はインターネット等に代表される通信ネットワーク１５を介してデータの送受信が可能な状態で接続されている。

情報提供装置１１は、顧客端末１２、店舗端末１３、及びＷｅｂサーバ１４等の異なるアクセスポイントにより取得される多チャネルの情報を収集し、収集した情報を、例えば異なるチャネル（アクセスポイント）を基準として多元的な複数の層として統合し、統合データベース（以下、「統合ＤＢ」という）１６を構築する。

また、情報提供装置１１は、上述した統合ＤＢ１６を用いて顧客の分析や、商品・サービスの分析等の多元的な分析を行い、その分析結果の１つ又は複数を組み合わせて得られる情報を用いて顧客に対する情報の提供を行う。具体的には、例えば、所定の分析ロジック（分析手段）等に基づいて、顧客をタイプ分けし、各顧客タイプに合った販促戦略を実施して、顧客タイプにフィットした商品・サービスのレコメンドの提供等を行う。

顧客端末１２は、各顧客が利用する情報通信装置であり、通信ネットワーク１５を介してＷｅｂサーバ１４−１〜１４−ｎや、情報提供装置１１にアクセスして商品の購入（オンラインショッピング）やカウンセリング等を行ったり、情報提供装置１１やＷｅｂサーバ１４から送信される情報（例えば、メール等）を閲覧するためのものである。なお、顧客端末１２とは、例えば汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やノート型ＰＣだけでなく、スマートフォン、携帯電話、ゲーム機器等の携帯型の情報通信端末等も含む。

店舗端末１３は、顧客と対面しながら直接商品やサービス等の販売を行うリアル店舗等に設置された端末である。この店舗端末１３には、販売員等が操作を行い、顧客情報（例えば、名前、性別、年齢、住所や購入履歴等）や応対情報等を入力する。また、店舗端末１３には、顧客の雰囲気や服装、持ち物（バッグや時計、アクセサリ）の外見の嗜好性情報や、顧客と話をしたときの態度、性格等の顧客と対面しなければ分からない情報等も入力される。

また、店舗端末１３に顧客の肌分析等を行うアプリケーション等が導入されている場合には、店舗端末１３に顧客の分析された肌情報（肌画像、分析結果）等も入力される。なお、本実施形態における店舗端末１３には、顧客からの電話に応対するコールセンターに設置される端末も含まれる。コールセンターでは、顧客の声を直接聞き、対話することができるため、そこで得られた応対情報等をオペレータ等によって店舗端末１３に入力される。

Ｗｅｂサーバ１４は、通信ネットワーク１５にＷｅｂサイトを開設し、顧客端末１２を通じて商品やサービスを提供する装置である。具体的には、Ｗｅｂサーバ１４では、オンラインショッピングやオンラインカウンセリング等が提供されるが、これに限定されるものではなく、例えばＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等を用いた情報交換の場を提供するようなサイトの提供や、掲示板の提供、ブログの提供等であってもよい。Ｗｅｂサーバ１４では、顧客の趣味、嗜好や商品・サービスに対する意見等を広く収集することができる。

なお、Ｗｅｂサーバ１４は、例えばある企業により提供されるダイレクトマーケティング用のＷｅｂサーバや、所定の目的を共有する様々な企業の集合体等からなるプラットフォーム用のＷｅｂサーバ等を有する。上述した各Ｗｅｂサーバは、異なるチャネルとして異なる階層でデータベース化される。

本実施形態では、上述したシステム構成により、多元的な情報の収集・分析による効果的な販促活動を実現することができる。具体的には、例えば複数店舗での顧客購買履歴を収集したり、リアル店舗とＷｅｂサイトに跨る横断的な顧客行動履歴を分析したり、軽商品だけでなく周辺商品・サービスまで含めた顧客行動履歴を収集することができる。また、本実施形態では、収集した内容に基づいて、顧客タイプにフィットした商品・サービス等のレコメンドを行うことができる。これらのレコメンドは、顧客に対して直接行うだけでなく、Ｗｅｂサーバ１４や店舗端末１３に対して行うことで、販売員に対して、顧客対応に対する適切な指示を行い、より顧客に合ったサービスの提供を実現することができる。

なお、本実施形態における情報提供システム１０では、顧客が店舗端末１３やＷｅｂサーバ１４等で購入した商品やサービス等について、購入した回数や金額に応じてポイントを付することができ、情報提供装置１１でそれらのポイントを統合して管理することができる。したがって、統合したＷｅｂサーバ１４が運用するＷｅｂサイトで得たポイントを店舗にて使用することもできる。

また、上述した情報提供システム１０では、情報提供装置１１とＷｅｂサーバ１４とが別体の構成について説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、情報提供装置１１に上述したＷｅｂサーバ１４の機能を有していてもよく、Ｗｅｂサーバ１４に上述した情報提供装置１１の機能を有していてもよい。

＜情報提供装置１１：機能構成例＞
次に、上述した情報提供装置１１の機能構成について図を用いて説明する。図２は、情報提供装置の機能構成の一例を示す図である。

図２に示す情報提供装置１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、蓄積手段２３と、データベース統合手段２４と、分析手段２５と、商品・サービス決定手段２６と、提供情報生成手段２７と、画面生成手段２８と、送受信手段２９と、制御手段３０とを有する。

入力手段２１は、例えば情報提供装置１１を使用する管理者等からの本実施形態に係る情報提供処理に関する各種指示の開始／終了等の入力を受け付ける。なお、入力手段２１は、例えばＰＣ等の汎用のコンピュータであればキーボードやマウス等のポインティングデバイスからなる。

また、入力手段２１は、例えば顧客端末１２から得られる各顧客のアクセス情報（例えば、顧客ＩＤやパスワード等）や問診回答を受け取る機能や、店舗端末１３で取得した応対情報等を受け取る機能、Ｗｅｂサーバ１４で取得したオンラインショッピングやオンラインカウンセリング等により得られる情報を受け取る機能等を有する。入力手段２１は、上述した各情報を蓄積手段２３に蓄積する。

出力手段２２は、入力手段２１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。なお、出力手段２２は、例えばディスプレイやスピーカ等からなる。また、出力手段２２は、例えば画面生成手段２８により生成された画面内容を自らＷｅｂ上に公開したり、各顧客端末１２−１〜１２−ｎを使用する顧客に対応する情報（サービス）を提供する機能を有する。また、出力手段２２は、プリンタ等の印刷機能を有していてもよい。

蓄積手段２３は、本実施形態において必要となる各種情報を蓄積する。具体的には、本実施形態における情報提供処理を実行するための各種プログラムや各顧客情報（例えば、システムにアクセスするための顧客ＩＤ、パスワードだけでなく、氏名、性別、年齢、連絡先、メールアドレス等の個人情報やカウンセリング履歴情報、クラスター化された顧客タイプ等も含む）、画面生成結果等の情報を蓄積する。また、蓄積手段２３には、顧客に提供する各種商品やサービス等の情報や、提供した情報履歴等も蓄積する。

なお、蓄積手段２３は、上述した各種情報を必要に応じて所定のタイミングで書き込んだり、読み出したりすることができる。また、蓄積手段２３は、上述したような多種の情報の集合物であり、それらの情報を、例えばキーワード等を用いて検索し、抽出することができるように体系的に構成されているデータベースとしての機能も有していてもよい。更に、蓄積手段２３に蓄積される情報は、例えば通信ネットワーク１５を介して外部装置から取得してもよい。なお、上述した統合ＤＢ１６は、蓄積手段２３に含まれる。

データベース統合手段２４は、上述した各顧客端末１２−１〜１２−ｎや各店舗端末１３−１〜１３−ｎ、各Ｗｅｂサーバ１４−１〜１４−ｎから得られる顧客に関する情報を収集し、各アクセスポイントで収集したデータを複数の層として管理し、複数層のデータベースを統合する。なお、データベース統合手段２４は、統合されたデータベースを蓄積手段２３（統合ＤＢ１６）に蓄積する。

分析手段２５は、顧客から得られる情報に基づいて、各顧客に対する一般的なクラスター分析と、化粧等に特化したクラスター分析とを行い、それらのクラスター分析結果を組み合わせて顧客を所定のタイプにタイプ分け（セグメント化）する。なお、顧客から得られる情報としては、例えばＷｅｂサーバ１４等で顧客に対して行われる所定の問診（アンケート）に対する結果の情報等を含むがこれに限定されるものではない。

また、分析手段２５は、統合ＤＢ１６に含まれる顧客の購買行動等の情報から顧客分析を行ったり、Ｗｅｂサイトにアクセスした顧客の行動履歴や利用状況・コンテンツ間の動作を分析するサイトアクセス分析を行ったり、Ｗｅｂ広告の費用対効果を、媒体・クリエイティブ・商品毎に分析する広告分析等を行うことができる。

更に、分析手段２５は、所定の期間（例えば、１ヶ月）毎に、定点観測レポートを作成するための分析を行う。具体的には、店舗端末１３毎やＷｅｂサーバ１４毎に個店売上分析や、顧客継続分析、アクティブ率分析、購入美類分析、メールレスポンス分析等のうち、少なくとも１つを行うことができる。

なお、分析手段２５により分析は、例えば上述したグローバルセグメンテーションに基づく分析を行うが、分析手法はこれに限定されるものではない。分析手段２５は、様々な手法により得られる分析結果を蓄積手段２３に蓄積させる。

商品・サービス決定手段２６は、分析手段２５により得られる分析結果に基づいて、顧客に対して提供する商品やサービス等を決定する。なお、商品・サービス決定手段２６は、顧客に対してだけではなく、例えば店舗端末１３を操作する販売員やＷｅｂサーバ１４を管理する管理者等に対する商品やサービス等を決定することもできる。

提供情報生成手段２７は、例えば商品・サービス決定手段２６により得られる顧客に提供すべき商品やサービス等に基づいて、顧客へのレコメンド情報を生成する。提供情報生成手段２７は、提供情報として、顧客端末１２や店舗端末１３、Ｗｅｂサーバ１４に送信されるメールを生成してもよく、店舗端末１３の表示画面や、Ｗｅｂサーバ１４が開設したＷｅｂサイトのページに表示させる情報を生成することができる。

また、提供情報生成手段２７は、例えば分析手段２５により得られる分析結果等に基づいて、どのような商品やサービスが顧客に望まれているかといった傾向（未来のトレンド）等を取得することができる。これにより、本実施形態では、提供情報生成手段２７により得られた結果を商品企画・開発等に役立てることができる。

更に、情報提供生成手段２７は、例えば分析手段２５により得られる分析結果等に基づいて、例えばテストマーケティングの地域特性を定量的に評価した結果を提供することができる。例えば、情報提供生成手段２７は、新製品のテストマーケティング等を所定数の地域で実施した場合には、定量的に両地域が適正な特性を持つ地域であるか否かの判断結果の情報を提供したり、ある地域を活性化させるためのビジネスプラン等を提供することができる。

画面生成手段２８は、情報提供装置１１の管理者が所定の処理を実行するための画面の生成を行う。また、画面生成手段２８は、顧客端末１２や店舗端末１３、Ｗｅｂサーバ１４の画面に表示される内容を生成する。生成された画面は、内容に応じて出力手段２２の画面に表示されたり、送受信手段２９を介して顧客端末１２や店舗端末１３、Ｗｅｂサーバ１４等に送信される。

送受信手段２９は、例えば通信ネットワーク１５等を用いて接続可能な外部装置から本実施形態における各処理に必要な情報や、本実施形態における情報提供処理を実現するための実行プログラム等を送受信することが可能なインタフェースである。したがって、送受信手段２９は、例えば外部装置等から最新の商品情報を取得することができ、また情報提供装置１１で生成された各種情報を外部装置等に送信することができる。

制御手段３０は、情報提供装置１１の各構成全体の制御を行う。例えば、制御手段３０は、データベース統合や、情報分析、商品・サービス決定、提供情報生成、画面生成における処理等のうち少なくとも１つを制御する。また、制御手段３０は、顧客端末１２から得られるアクセス情報（例えば、顧客ＩＤ、パスワード等）に対して、蓄積手段２３に予め登録された顧客情報と比較し、その顧客がサービス提供可能な顧客であるか否かを判断し、サービス提供可能な顧客に対してのみ対応するサービスを提供するといった制御等も行うことができる。

＜情報提供装置１１：ハードウェア構成例＞
ここで、上述した情報提供装置１１の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（情報提供プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ、サーバ等にインストールすることにより、本実施形態における情報提供処理等を実現することができる。図３は、本実施形態における情報提供処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。

図３におけるコンピュータ本体は、入力装置４１と、出力装置４２と、ドライブ装置４３と、補助記憶装置４４と、メモリ装置４５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４６と、ネットワーク接続装置４７とを有するよう構成され、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置４１は、例えば情報提供装置の管理者等が操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイスを有しており、例えば管理者等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置４２は、本発明における処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ４６が実行する制御プログラムの実行経過や結果等を表示する。

ここで、本発明においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体４８等により提供される。記録媒体４８は、ドライブ装置４３にセット可能であり、記録媒体４８に含まれる実行プログラムが、記録媒体４８からドライブ装置４３を介して補助記憶装置４４にインストールされる。

補助記憶装置４４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムやコンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し、必要に応じて入出力を行う。

メモリ装置４５は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置４５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。

ＣＰＵ４６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置４５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御することで、情報提供における各処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置４４から取得し、実行結果等を格納してもよい。

ネットワーク接続装置４７は、通信ネットワーク１５等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワーク１５に接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供したりする。

上述したハードウェア構成により、本発明における情報提供処理を実行することが可能となる。また、実行プログラムをインストールすることにより、汎用のパーソナルコンピュータ等で本実施形態における情報提供処理を容易に実現することが可能となる。なお、本実施形態では、情報提供装置１１だけでなく、顧客端末１２、店舗端末１３、Ｗｅｂサーバ１４等がＰＣ等を用いる場合にも上述したハードウェア構成を用いることができる。

＜統合ＤＢ１６について＞
ここで、上述した統合ＤＢ１６について説明する。本実施形態で収集される統合ＤＢ１６では、上述したように、少なくとも３つの層構造からなるデータベースが構築されている。ここで、各層のデータは、それぞれ異なるチャネル（顧客とのアクセスポイント）から収集されているため、各層のデータ毎にデータの性質が異なっている。

例えば、第１層のデータベースでは、顧客は、販売員やカウンセラー等と直接対面しながら、商品やサービスの提供を受けるため、遠慮して自分の本当を出さず取り繕う場合がある。一方、第２層や第３層から得られるデータベースでは、顧客は、カウンセラー等と直接対面することないため、恥らうことなく自分の好きなようにＷｅｂサイトの内容（例えば、化粧シミュレーションや商品検索等）を実行することができる。また、もしＷｅｂサイト上でカウンセラー等と対面したとしても、あくまでも画面を通じての対面である、そのため、直接対面するよりも自分の気持ち等を遠慮せずにカウンセラー等に伝えることができる。また、ＳＮＳ等による顧客同士の会話等であれば、より気軽に情報の交換等が可能となる。

統合ＤＢ１６は、例えば上述したような顧客から得られるデータについて、各層で顧客の心理的な違いによる異なるデータを幅広く収集することができる。また、統合ＤＢ１６では、例えば第１層のデータベースとして、顧客と直接対面しなければ得られない販売員だけが知ることができる情報（例えば、外観情報）等も取得することができる。

本実施形態では、上述したように顧客の心理的な違い（マインドの違い）や性質の違うデータを扱ってクラスター等を用いた分析を行うことで、例えば、顧客本人でも気づかなかった価値観や嗜好を発見できたり、流行の兆しを早期に発見して、顧客に適切なレコメンド情報を提供したり、商品企画・開発や地域活性化、生産物流・在庫管理に貢献する情報を提供することができる。

なお、上述した統合ＤＢ１６の例では、階層化されたデータベースを示しているが、本実施形態においては、これに限定されるものではなく、上述したように異なるチャネル（顧客とのアクセスポイント）から収集される性質の異なるデータが区分けされたデータベースであればよい。したがって、統合ＤＢ１６は、階層化されたデータベースではなく、例えば少なくとも３つの群からなるデータベースであればよい。なお、群とは、ある纏まりを有するデータを意味し、階層化されたものではなく、各群が並列的な意味合いを持つ場合も含まれる。以下の説明では、引き続き「層」を有するデータベース例について説明するが、必要に応じて「層」は「群」に読み替えることができるものとする。

＜統合ＤＢ１６の概略例＞
次に、上述した統合ＤＢ１６の概略例について図を用いて説明する。図４は、本実施形態における統合ＤＢの概略例を示す図である。図４の例では、顧客が販売店に出向き、顧客と販売員とが直接対面しながら商品やサービスの提供を行うリアル店舗（店頭販売）から得られる各種情報を第１層（第１群）のデータベースとし、オンラインストアやオンラインカウンセリング、店舗ナビゲーション、美容コンテンツ等のインターネット等の通信ネットワーク１５を用いた顧客とのダイレクトマーケティングから得られる各種情報を第２層（第２群）のデータベースとし、更にその他の多様なコンテンツやショッピングモール（様々な企業のネット上の仮想店舗の集合体）等のビューティプラットフォームから得られる各種情報を第３層（第３群）のデータベースとしてデータベースを統合する。なお、層の順番については、これに限定されるものではなく任意に設定することができる。したがって、例えばビューティプラットフォームから得られる各種情報を第１層、ダイレクトマーケティングから得られる各種情報を第２層、リアル店舗（店頭販売）から得られる各種情報を第３層としてデータベースを構築してもよい。

ここで、ダイレクトマーケティングとは、例えばＷｅｂサイトやダイレクトメール、メールマガジン等を活用し、より直接的に顧客情報等を収集するマーケティング手法をいう。ダイレクトマーケティングを行うことで、より効果的に顧客ニーズを収集し、商品を訴求でき、更に多様化・細分化している顧客ニーズに対してインターネット等を活用してコストパフォーマンスの高いマーケティングを行うことができる。なお、図４に示すダイレクトマーケティングの例では、企業と顧客との間で「１対１」の情報提供を行うための場（フィールド）を示している。

また、プラットフォームとは、例えばある１つのＷｅｂサイト上に多様な業種の企業の商品やサービス等を集約して、顧客に対して様々な情報を提供、発信し、複数の企業と顧客との間で「ｎ対１」又は「ｎ対ｎ」の情報提供を行うための場（フィールド）等からなる。また、プラットフォームには、例えば上述したＳＮＳのように顧客同士が情報を共有し合えるような場（フィールド）も含む。なお、図４に示すプラットフォームの例では、ある１つの目的（例えば、美容）に対して複数の企業が様々なコンテンツを提供しているが、ビューティプラットフォームに限定されるものではなく、例えばある地域に限定した情報提供を行う地域プラットフォーム等であってもよい。

なお、各階層は、例えば情報を取得するチャネル（アクセスポイント）が異なる毎に階層化して管理されることが好ましい。つまり、本実施形態では、上述した３層を相互に連携させることで、相互発展させた情報提供を実現させる。なお、本実施形態における階層（群）構造は、例えば処理負荷等を考慮すると上述した３層構造であるのが好ましいが、これに限定されるものではなく、更に多い層（４層以上）でデータベースを統合してもよい。

＜分析ロジックについて＞
ここで、本実施形態における分析ロジック（分析手段）について図を用いて説明する。図５は、本実施形態における分析ロジックの概略例を示す図である。図５の例では、上述した図４に対応させて３層のデータベース例を示している。第１層（第１群）は、リアル店舗による商品やサービスの販売（店舗販売）を行う。第１層では、例えば、化粧品購買履歴や会員属性情報、カウンセリング情報等を有しているが、これに限定されるものではない。

また、第２層（第２群）は、Ｗｅｂサイトを介して提供される商品やサービスの販売を行う。第２層では、例えば化粧品購買履歴や、会員属性情報、Ｗｅｂカウンセリング情報、クチコミ情報等を有するが、これに限定されるものではない。

また、第３層（第３群）は、上述した図４に示すビューティプラットフォーム等の内容を示し、第３層では、例えば美と健康に関する閲覧（購買）履歴や、会員属性情報、化粧意識情報等を有するが、これに限定されるものではない。また、第１層から第３層までのデータベースは、それぞれ会員属性情報により関連付けられている。なお、会員属性情報とは、上述した顧客情報等を含む。

図５の例では、これらの各階層で得られる情報が統合ＤＢ１６により統合して管理されており、各階層から得られる情報を組み合わせることで、例えば、第３層から第２層に対して顧客誘導促進の分析ロジックを実施したり、第２層から１層に対して誘導獲得の分析ロジックを実施することができる。また、本実施形態では、図５に示すように、第１層から第２層に対して、会員にＷｅｂサイトを利用させるように会員引き上げ用の分析ロジックを実施することができる。また、例えば第２層については、化粧品購買履歴やＷｅｂカウンセリング情報を用いてＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）における販促用の分析ロジックを実施することができる。

＜クラスター分析について＞
ここで、本実施形態では、上述した分析手段２５において、所定のクラスター分析を行う。本実施形態では、予め設定された分析ロジックに基づいて、顧客をタイプ分けし、各タイプに基づいて顧客に合った商品やサービス等のレコメンドを行う。具体的には、例えば、顧客の会員登録時にバイヤー診断を行う。バイヤー診断とは、例えば、心理欲求が情報接触・消費行動への態度を決定付けていることに着目し、「欲求行動クラスター」を生成し、その欲求行動に対応するクラスターに基づいて、所定数のクラスターに類型化を行う。なお、類型化されたバイヤーの種類としては、例えば「豊かな社会生活派」、「堅実な日常派」、「自分の世界を満たす派」、「いまを生きる派」、「静かに過ごす派」、「全てをつかみたい派」等があるが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、数や種類にも限定されない。顧客は、例えば、会員登録時に、所定数の問診（質問）に回答することで、対応するバイヤータイプに分類される。

また、他のクラスター分析としては、例えば、ビューティー成分チェッカー（美容意識クラスター）として、例えばグローバルに顧客セグメンテーションを行うための診断コンテンツ等を実施し、所定数のクラスター・オリジナル名称で類型化（セグメント化）する。なお、クラスター・オリジナル名称としては、例えば「Ｂｒｉｇｈｔ」、「Ｇｏｒｇｅｏｕｓ」、「Ｓｗｅｅｔ」、「Ｍｉｌｄ」、「Ｎａｔｕｒａｌ」等があるが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、数や種類にも限定されない。なお、上述した「美容意識クラスター」については、例えば所定数の問診（質問）の回答結果や行動履歴等から対応するクラスタータイプに随時更新して分類される。

なお、本実施形態におけるクラスター分析は、上述したように、少なくとも顧客の欲求行動及び／又は美容意識等に基づいて行われるが、クラスター分析の種類については、これに限定されるものではなく、例えば、店舗端末１３毎やＷｅｂサーバ１４毎に個店売上分析や、顧客継続分析、アクティブ率分析、購入美類分析、メールレスポンス分析等のうち、少なくとも１つを行うことができる。例えば、分析手段２５は、過去に顧客が購買した商品の組み合わせからクラスターを作成し、次に購買する確率が高い商品等を抽出するような分析を行うことができる。例えば、分析手段２５は、化粧水、乳液を過去に購買している顧客がいる場合に、次に乳液を購入する可能性が高いと分析して乳液に関連する商品を抽出する。

また、分析手段２５は、その購買商品の組み合わせ別に顧客クラスターを購買している店舗別にクラスター化し、次回購買する商品の違いがあれば、購買している店舗別に適切な商品を案内することができる。例えば、分析手段２５は、百貨店等で、化粧水、乳液を過去に購買している顧客がいる場合に、次に乳液を購入する可能性が高いと分析することができる。また、分析手段２５は、化粧品専門店で、化粧水、乳液を過去に購買している顧客は、次回、洗顔剤を購入する可能性が高いと分析することができる。

これにより、これまでの様々な会員情報（顧客情報）は、年齢や性別等のデータや、購買行動・サイト閲覧履歴等が中心であったが、上述したようなバイヤー診断やビューティー成分チェッカー等によって顧客の方の価値観や嗜好をデータベースに蓄積することができ、更に顧客本人が気づかなかった新たな価値観や嗜好等を発見することができる。したがって、提供情報生成手段２７は、顧客毎に適切な商品やサービス等を提供したり、商品企画・開発に関する情報を提供したり、地域活性化に関する情報を提供したり、生産物流・在庫管理に関する情報等を提供することができる。

＜情報提供例＞
次に、上述した統合ＤＢ１６等を用いた情報提供例について図を用いて説明する。図６は、本実施形態におけるデータベースを用いた情報提供の一例を示す図である。図６の例では、上述したように、第１層（第１群）から第３層（第３群）までのデータベース構造を有している。本実施形態では、図６に示すように、統合ＤＢ１６内の情報を、「嗜好性」、「化粧ニーズと現状」、「化粧の試供・購買」、「美と健康の購買」、「化粧の利用」、「美と健康商品・化粧品の満足度」、「属性情報」等の所定の観点に基づいて、各データのうち、複数の階層（図６の例では、第１層〜第３層（第１群〜第３群））のデータを組み合わせて顧客に情報の提供を行う。なお、第１層のデータは、例えば店やコールセンターの端末（店舗端末）から得られる情報であり、第２層のデータは、例えばダイレクトマーケティング用のＷｅｂサイトＢ（Ｗｅｂサーバ）から得られる情報であり、第３層のデータは、例えばプラットフォーム用のＷｅｂサイトＡ（Ｗｅｂサーバ）から得られる情報である。

データの内容としては、例えば、図６に示すように、（１）内面の嗜好性、（２）外見の嗜好性、（３）化粧悩み・ニーズ、（４）肌状態、（５）非相対での購入（非相対的な購入情報）、（６）相対での購入（相対的な購入情報）、（７）美と健康の購買商品、（８）及び（９）顧客化粧利用に関する情報、（１０）及び（１１）試供・購入品満足度、（１２）〜（１４）顧客情報等が含まれるが、本実施形態においてはこれらに限定されるものではない。
（１）に示す内面の嗜好性では、例えば上述した分析手段２５により分析された上述した欲求行動クラスターや美容意識クラスター等のクラスター結果等の情報を含む。また、（２）に示す外見の嗜好性では、例えば服装・持ち物、色調、価格帯等の情報を含む。また、（３）に示す化粧悩み・ニーズでは、例えば肌悩み、好み、理想像、価格帯等の情報を含む。また、（４）に示す肌状態では、例えば肌画像・触診・問診等の情報を含む。また、（５）に示す非相対での購入では、Ｗｅｂ購入品等の情報を含む。また、（６）に示す相対での購入では、店頭購入品等の情報を含む。

また、（７）に示す美と健康の購買商品では、購買した・ポイント交換した商品・サービス等の情報を含む。また、（８）及び（９）に示す顧客化粧利用では、化粧頻度、時間帯、美類、利用品等の情報を含む。また、（１０）及び（１１）に示す試供・購入品満足度では、美と健康商品、化粧品の満足度等の情報を含む。また、（１２）に示す顧客情報では、メールアドレス・身体生理学的情報等の情報を含み、（１３）に示す顧客情報では、氏名・メールアドレス・連絡先・住所・年齢・性別等の情報を含み、（１４）に示す顧客情報では、氏名・連絡先・住所・年齢・性別等の情報を含む。なお、顧客情報は、これに限定されるものではなく、例えば各顧客が生活する地域情報等も含まれる。また、地域情報は、上述した顧客情報に含まれる住所に対応付けてもよく、勤務先や気になる地域等を各顧客が設定してもよい。

ここで、本実施形態では、上述したデータベースを用いて情報提供を行う場合、例えば、上述した（１）及び（２）の情報を組み合わせて、例えば内面と外見との違いを踏まえた商品の最適な提案方法を選択することができる。また、上述した（３）及び（４）の情報を組み合わせて、例えば化粧ニーズと現在の肌状態を掛け算し、最適な商品を提案することができる。また、上述した（５）及び（６）の情報を組み合わせて、例えば非相対での購入商品は秘密にしたい可能性があるので相対でお勧めしないようにすることができる。また、上述した（１）〜（４）のデータを組み合わせて最適な商品を最適な勧め方で提案することができる。

更に、本実施形態では、上述した（３）、（４）、及び（８）〜（１１）の情報を組み合わせて、例えば肌質・悩み・利用状況・満足度から、利用者の満足度が高い組み合わせを顧客に案内することができる。また、本実施形態では、上述した（３）〜（６）及び（８）〜（１１）の情報を組み合わせて、例えば肌質・悩み・利用状況・満足度から、販売量が多い一方で、利用者の満足度が低い組み合わせ見つけ、商品企画に反映することができる。また、本実施形態では、上述した（３）、（４）、（１０）、及び（１１）の情報を組み合わせて、例えば自分の肌質・悩み・理想と近い他の利用者が満足した商品を提案することができる。本実施形態では、上述した情報提供以外にも、図６に示すような各層で得られた各種情報を組み合わせて顧客に適切な情報の提供を実現することができる。

＜多元的な情報収集の一例＞
ここで、図７は、情報提供に用いられる多元的な情報の収集例を示している。図７に示すように、本実施形態では、店舗、Ｗｅｂ、他分野から得られる情報等を組み合わせて多元的な情報の収集・分析を実現する。

例えば、図７の例では、化粧品に含まれる化粧水及び乳液に対するブランド（例えば、化粧水ブランドＡ〜Ｃ、乳液ブランドａ，ｂ）に対して、ある顧客が、どの店（例えば、ア店、イ店、ウ店）でいつ（例えば、何ヶ月前）購入しているか等といった店買いまわり情報（情報Ａ）を収集する。収集した結果、図７の例では、この顧客はブランド・店の利用が流動的であり、乳液商品がホワイトスペース（まだ顧客に利用されていない領域）の可能性があることがわかる。

また、図７の例では、カウンセリング（例えば、オンラインフィッティング、Ｗｅｂビューティカウンセリング（ＷｅｂＢＣ））、サンプリング、美と健康コンテンツ（例えば、「花火×コスメ」、「水着」、「美容家電×コスメ」）等の情報について、ある顧客に対して、いつ（例えば、何ヶ月前又は何日前）推奨や相談、閲覧、請求等をしているかといったＷｅｂでの検索利用情報（情報Ｂ）を収集する。更に、図７の例では、その顧客が他分野の情報に対して閲覧や購入等を行った情報（情報Ｃ）を収集する。なお、図７の情報Ｃの例では、旅行、アパレル、美容家電が示されているが、本実施形態においてはこれに限定されるものでなく、例えば美容に関連する分野が好ましいが、美容と全く関係がない分野であってもよい。なお、収集した各情報は、例えば統合ＤＢ１６等に蓄積して管理される。

このように、本実施形態では、多元的な情報収集を行うことで、例えば単店毎の情報管理では把握できなかった顧客の買いまわり状況を把握したり、リアル店舗だけでは把握できなかった顧客の嗜好性、購買ニーズをＷｅｂで把握することができる。更に、化粧品だけでは把握できなかった顧客の美と健康領域の嗜好性、購買ニーズを把握することができる。なお、本実施形態では、顧客に直接情報提供を行うだけでなく、店舗端末１３やＷｅｂサーバ１４に対しても情報の提供を行うことができる。これにより、適切な商品企画・開発やサービスを向上させることができる。

更に、本実施形態では、地域のイベント（例えば、花火大会、お祭り等）や旬な特産物等の商品をＷｅｂ上で案内し、それを閲覧した顧客が、地域のイベントや商品に併せてどのような情報に興味を持っているか、又はどのような商品を購買しているかの情報（例えば、花火大会に着ていく浴衣や、浴衣にあう化粧等）を収集する。

これにより、本実施形態では、例えば花火大会がある地域の店舗に対して対応する化粧品等を展示させておくことにより、地域毎に適切な情報提供を実現し、地域の購買意欲を向上させ、地域活性化を図ることができる。

＜他の情報提供について＞
例えば、本実施形態では、店舗端末１３毎やＷｅｂサーバ１４毎に個店分析として、顧客情報検索や店舗独自メールの配信等を行うことができる。例えば、顧客づくりの進展状況を把握できるように、月に１回、個店毎に「定点観測レポート」を提供する。このレポートにより、課題の抽出を行い、顧客に対して様々な条件で絞り込み、Ｗｅｂサーバ１４や店舗端末１３から電子メール等を配信することができる。ここで、図８は、個店分析の活用例を説明するための図である。

図８において、まず、所定の期間（例えば、月１回等）に個店毎に所定数（図８の例では、５つ）の定点観測レポートを作成する（Ｓｔｅｐ １）。この処理では、上述した統合ＤＢ１６に蓄積されている情報を利用して、図８に示すように、全体像を把握するための「個店売上分析」や、再来店状況の検証を行うための「顧客継続分析」、来店期間を検証するための「アクティブ率分析」、美類併用状況を検証するための「購入美類分析」、メール有効率を検証するための「メールレスポンス分析」等を行う。

上述した「個店売上分析」では、分析結果として、例えば売上・客数・個数等、個店の基本的売上情報を表示する。また、「顧客継続分析」では、分析結果として、例えば新規会員獲得月を基点に３ヶ月以内での２回目購入状況が把握できる。また、「アクティブ率分析」では、分析結果として、例えば直近１２ヶ月で購入のあった顧客をベースに、直近３ヶ月以内に購入のあった顧客の割合（アクティブ率）が把握できる。

また、「購入美類分析」では、分析結果として、例えば顧客の購入美類達成状況を把握することができる。なお、美類とは、例えば所定の対象に関する化粧品等を意味し、例えば顔用化粧品であれば、「メーク落とし」や、「洗顔料」、「化粧水」、「乳液」、「クリーム」、「化粧下地」、「ファンデーション」等を含む。

また、「メールレスポンス分析」では、分析結果として、例えば顧客のメール開封率とクリック率等、送信したメールの有効性を把握することができる。なお、これらの分析は、主に統合ＤＢ１６に蓄積された情報に基づいて行われる。

次に、個店分析では、上述した５つの定点観測結果をもとに、課題の発見や解決策を導出する（Ｓｔｅｐ ２）。次に、美類・ブランド等で顧客を絞り込む「既存販売管理軸」での分析に加え、「最新購入日」、「累計購入回数」、「累計購入金額」の組み合わせで、より売上課題に直結した顧客を検索する（Ｓｔｅｐ ３）。ここで、顧客情報検索の仕組みとしては、例えば、ＲＦＭ検索と美類・ブランド検索とを組み合わせた情報の検索を行う。

ここで、ＲＦＭ検索とは、例えば最新購入日（Ｒｅｃｅｎｃｙ）、累計購入回数（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、累計購入金額（Ｍａｎｅｔａｒｙ）の組み合わせから条件検索を行い、アプローチすべき顧客を絞り込む検索をいう。ＲＦＭ検索では、例えば「最新購入日」をチェックすることで、顧客が離れていっていないかを確認することができる。また、美類・ブランド検索とは、従来の「美類・ブランド」といった販売管理軸で顧客を検索することをいう。

次に、個店分析では、顧客の課題に沿った独自の内容でメール配信を行う（Ｓｔｅｐ ４）。上述した個店分析を行うことにより、個店売上分析から店舗毎の売上状況を把握することができ、顧客継続率、アクティブ率分析で顧客の来店状況や購買状況から対処すべき課題を抽出することができる。また、上述した個店分析結果を用いて、対象となる顧客を検索してメール配信等により適切な情報を配信することができ、更にメールレスポンス分析で、メール施策の改善等に役立てることができる。なお、上述した分析については、上述した分析手段２５において行われる。また、メール配信については、上述した提供情報生成手段２７によりメールが生成され、送受信手段２９を介して送信される。

＜分析結果を活用したメール活用例＞
ここで、上述した分析結果を活用したメール活用例について、図を用いて説明する。図９は、分析結果を活用したメール活用例を示す図である。図９の例では、予め設定されたメール一覧の中から上述した分析結果に応じて選択されるメールの内容で顧客に対して情報提供を行う。

図９の例では、季節を切り口にした、店舗独自の施策を組み合わせて活用するメールを１２ヶ月分１２種類、店舗カウンセリング予約案内、ポイント還元率アップ案内、新会員２回目来店促進メール、美類拡大促進メール等が予め蓄積手段２３等に蓄積されているが、数や種類についてはこれに限定されるものではない。

ここで、分析結果に応じて例えば、図９に示すように季節を切り口としたメールやポイント還元率アップを告知するメールを選択し、そのメールにお店独自施策に対応する文章を付加して配信することができる。

具体的には、個店売上分析結果を活用したメール配信として、例えば先月に比べて顧客数は上回っているのに平均単価が５００円も下がっている場合には、美類拡大キャンペーン用のメールの配信を行う。このとき、顧客情報を検索して、特に現在、化粧水のみを購入している顧客に対して、化粧水と乳液をセットで使用すると、肌のうるおいがより保たれることをアピールしたり、キレイアップボーナスの特典が適用されること等を告知するメールを配信することで、来店を促進することができる。

また、本実施形態では、メールレスポンス分析を活用したメール施策改善として、例えば５月１日に配布した２回以上購入者の「ＵＶ（Ｕｌｔｒａ Ｖｉｏｌｅｔ）ケア無料カウンセリング」案内メールの開封率はよかったが、５月１５日に配信した１回購入の顧客に配信した同内容のメールの開封率は低調であった場合に、１回目購入者には、無料サンプルを強調したタイトルに変更し、直近３ヶ月以内の１回購入者を抽出し、その顧客に対してＵＶケアサンプル先着３０名プレゼントキャンペーンを告知することで、メールレスポンスを改善させる。なお、メールの内容については、これに限定されるものではなく、例えば、顧客のお気に入りのブランドに関する情報を案内するメールや、レコメンドメール、ポイント情報のお知らせメール等を配信することができる。

なお、上述の例では、統合ＤＢ１６から得られる各情報を分析した結果から得られる情報の活用例としてメール配信について説明したが、本実施形態においてはこれに限定されるものではない。例えば、顧客がＷｅｂサーバ１４等にアクセスしてきた場合に、マイページ等に上述したメール配信内容と同様に、その顧客に適したレコメンド情報を提示してもよく、更にその顧客が店舗に来店してきた場合に、店舗端末１３にその顧客レコメンド情報を表示させることで、販売員が顧客にあった適切な対話を実現することができる。

＜３層構造データを用いた情報提供例＞
また、本実施形態では、上述した分析手段２５や商品・サービス決定手段２６、情報提供生成手段２７等により、上述した３層以上の層で構造化されたデータベース等から得られるデータ（３層構造データ）を用いて、例えば顧客の「価値観」の分析結果を用いて適切な情報提供を行うことができる。

図１０は、価値観に基づく顧客のセグメント例を示す図である。図１０の例では、いわゆる自立学習型ＣＲＭ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）システムを示している。図１０の例では、特定商品の販促用途に加え、例えば広告媒体としても活用可能である。

図１０の例では、多様な観点からの顧客情報を基に、独自のロジックを用いて顧客をセグメントする。顧客セグメンテーションは、顧客の「価値観」に基づいて分類される。「価値観」の定義は、化粧品に関わる視点からはもとより、３層構造データから得られる化粧品以外の視点（例えば、旅行、習い事等）を用いて定義することができる。

また、３層構造データを用いた分析結果に対する情報提供としては、例えば顧客にはセグメント毎に最適化されたＣＲＭメール等を送付する。これにより、ユーザ毎の「価値観」を刺激して、商品購入のきっかけを提供することができる。

なお、メールの内容は、例えば顧客の価値観に応じてトピックやその表現を最適化する。また、メール送付は、顧客のステータス（例えば、情報の認知から購入の間の段階）に応じてタイミングを最適化する。

更に、ＣＲＭメールは、顧客情報の定期的なアップデートに応じて継続的かつ自動的に最適化が図られるのが好ましいが、これに限定されるものではない。なお、上述した顧客情報（例えば、価値観、商品購入実績）は、定期的にアップデートされる。アップデートは、予め設定されたロジック（要メンテナンス）に基づき自動的に最適化され続ける。

図１０の例では、３層構造データに基づく多様な観点からの顧客情報を抽出し、抽出した顧客情報に対して顧客をセグメント化する。図１０の例では、例えば「会員獲得ルート」、「グローバルセグメンテーション」、「信頼する肌診断情報の種類Ａ」、「信頼する肌診断情報の種類Ｂ」、「過去訪問サイト閲覧ページ」、「購入データ」等の情報を取得するが、これに限定されるものではない。

「会員獲得ルート」とは、顧客毎に、３層のうちのどの階層で獲得した会員であるかを識別するための情報である。図１０の例では、第１層、第２層、第３層でそれぞれ獲得した会員の情報を有する。「会員獲得ルート」に対する顧客の価値観の解釈としては、例えば第１層会員の場合には、ブランドに価値を見出し、第２層会員の場合には、自分の現状認識と商品の整合度（納得感）に価値を見出すものとして、会員獲得ルート毎に異なる価値観を解釈する。

「グローバルセグメンテーション」とは、上述したように、「動機（美容動機）」によるセグメンテーションを規定したものであり、例えばタイプＡ，Ｂ，Ｃ等のようなタイプにセグメント化される。「グローバルセグメンテーション」に対する顧客の価値観の解釈としては、例えばタイプＡの会員（顧客）の場合には、自分自身や持ち物を人に褒めてもらうことが大好きであるという価値を見出すものとして価値観を解釈する。したがって、本実施形態では、第３層に属する参加企業の商品に対する関心度合いを加味してセグメンテーションを行う場合、参加企業数（取扱商品数）が増えることで、より多様な観点からユーザの価値観を分析することができる。また、このような情報を用いることで、分析精度を向上させることができる。

「信頼する肌診断情報の種類Ａ」は、例えば、自己診断結果信用派の顧客や、客観（プロ）診断結果信用派の顧客の種類があるが、これに限定されるものではない。これにより、価値観の解釈として、例えば自身の肌に関する課題認識は、自分による診断結果を信用する人、又は、専門家による客観診断を信用する人等に分けることができる。

「信頼する肌診断情報の種類Ｂ」は、例えばデジタルデータベース派やアナログデータベース派等の種類があるが、これに限定されるものではない。これにより、価値観の解釈として、計測器を用いた数値による定量的な肌診断を求める人、又は、問診・触診を重視した定性的な肌診断を好む人に分かることができる。

「過去訪問サイト閲覧ページ」は、例えばメーカのブランドサイト、有名人のコメントサイト、ユーザの口コミサイト等の種類があるが、これに限定されるものではない。これにより、価値観の解釈として、例えばどのような情報ソースに基づいて商品選定・購入の意思決定を行うか等を見出すことができる。

「購入データ」は、例えば購入商品、購入単価・回数、購入タイミング等であるが、これに限定されるものではない。「購入データ」は、例えば化粧品、及び参加企業の商品に関するユーザ購入情報全般である。

上述した図１０の例において、「会員獲得ルート」及び「グローバルセグメンテーション」は、全般的な価値観である。また、「信頼する肌診断情報の種類Ａ」、「信頼する肌診断情報の種類Ｂ」、及び「過去訪問サイト閲覧ページ」は、商品選定や関心事に関わる価値観である。「購入データ」は、行動に基づく事実である。したがって、本実施形態では、これらの多様な観点から、顧客情報に基づいて、独自にロジックを用いて顧客をセグメントする。

ここで、図１１は、情報分析結果から得られた顧客の特定に基づく情報提供の一例を示す図である。図１１の例では、情報分析結果から得られた顧客の特定に基づいて、メールの文面と、送信時期を自動生成する例を示している。図１１の例では、「会員獲得ルート」が“第３層会員”の場合には、自己現況の性格な認識を支援した上で、商品選定を促すようなメール文面を生成する。また、「グローバルセグメンテーション」が“タイプＡ”の場合には、過去の購入物や性格診断結果の長所を褒めた文面を盛り込むようなメール文面を生成する。

また、「信頼する肌診断情報の種類Ａ」が“客観（プロ）診断結果信用派”である場合には、Ｗｅｂ又は店舗による直接的な肌診断の勧め・診断キャンペーン情報を提供するメール文面を生成する。また、「信頼する肌診断情報の種類Ｂ」が“アナログデータベース派”である場合には、問診や直接対話による診断ができる点を強調し、更に顧客の最寄店舗情報を提供するメール文面を生成する。

また、「過去訪問サイト閲覧ページ」が、“有名人のコメントサイト”である場合には、有名人による商品使用経験に関する特集情報を提供するメールを生成する。

また、「購入データ」において、購入商品（価格）が、“リゾート旅行（５０，０００円）”、“日焼け止め（２５００円）”で、購入日が“８月７日”である場合には、今後のアクション（例えば、日焼けした肌の美白化の努力等）を想定し、これに関わる製品・サービスをレコメンドするメールを生成する。

なお、上述した各項目のうち、少なくとも１つの顧客情報を用いてメールを生成する。また、顧客情報を組み合わせる場合には、項目毎に予め優先度や重み付けを設定しておき、その優先度や重み付けに基づいて所定数の項目を掛け合わせて適切なメール文面や送信時期を生成し、生成した内容で顧客毎に適切な情報提供を行ってもよい。

ここで、本実施形態における購買情報は、化粧品を含む多様な商品に関して更新結果を反映することができ、購買情報以外のデータを定期更新することで、情報提案を継続的に最適化することができる。

＜研究開発に対応する実施形態＞
また、本実施形態では、上述した分析手段２５や商品・サービス決定手段２６、情報提供生成手段２７等により、上述した３層構造データを用いることで、例えば第２層及び第３層の会員データを活用して購入顧客をセグメントし、アンケートを活用して評価ポイントと、会員に影響を与えた（響いた）情報と、伝達方法を把握することで、当初仮説とのずれを分析して商品の研究開発に繋げることができる。

例えば、自称敏感肌と判断される会員を対象に購入実態を分析し、敏感肌用のある商品Ａを購入していない会員の評価ポイントと、会員に影響を与えた情報や伝達方法をアンケート等で把握する。例えば、敏感肌、自称敏感肌の会員でも商品Ａ以外の商品を愛用している場合には、その商品や情報のどの部分を評価して、その商品を愛用しているのかをアンケートで把握する。また、予め設定された仮説と比較して改善することで、ターゲット顧客の見直しや、より訴求ポイントを引き立たせるシーズ開発、より影響を与える情報、その情報の伝達方法等の研究開発に役立てることができる。

また、本実施形態では、上述した３層構造データを用いて、リピート状況での購入顧客をセグメント化することができる。例えば、自称敏感肌の会員の中で、商品Ａの購入者とその他のブランド購入者の離脱率とを比較して、商品Ａの購入を継続していない会員の気に入らなかった部分をアンケート等で把握する。また、アンケート結果と予め設定された商品Ａに対する仮説と比較して改善することで、ターゲット顧客の見直しや、より訴求ポイントを引き立たせるシーズ開発、より影響を与える情報、その情報の伝達方法等の研究開発に役立てることができる。

また、本実施形態では、上述した３層構造データを用いて、購入期間・回数での購入顧客をセグメント化することができる。例えば、適正使用している顧客の評価ポイントと、顧客に影響を与えた情報、その情報の伝達方法等をアンケート等で把握する。

例えば、購入期間から０〜１２０日の期間で、「３回以上購入している場合」、「２回購入している場合」、「１回購入している場合」等のように、適正使用の購入期間でも購入回数が異なる会員が存在するため、各セグメントの会員が、商品や情報のどの部分を評価して商品を愛用しているかをアンケート等で把握し、その結果を当初仮説と比較して改善することで、ターゲット顧客の見直しや、より訴求ポイントを引き立たせるシーズ開発、より影響を与える情報、その情報の伝達方法等の研究開発に役立てることができる。

また、本実施形態では、上述した３層構造データを用いて、企業Ａの商品の購入顧客の化粧品以外の美と健康関連商品への興味・嗜好を把握し、当初仮説と比較することで、研究開発の改善に繋げていくことができる。

例えば、第１層や第２層での特定ブランドの購入情報と、第３層での各種登録・行動情報等を会員のメールアドレス等の顧客情報等に基づいて紐付けし、「購入ブランド×興味・嗜好」による分類・分析を行う。第１層や第２層での特定ブランドの購入情報とは、例えば、リアル店舗やＷｅｂ上で商品を購入したときの購入履歴等である。また、第３層での各種登録・行動情報等とは、例えばＷｅｂ上でのマイページに投稿や掲載されたお気に入りの商品・記事等の情報を収集することをいうが、これに限定されるものではない。

これにより、会員の嗜好・（購買）行動範囲の把握（年代別、ブランド別）、顧客の（購買）行動に影響を及ぼす情報の与え方・質の把握を行い、当初仮説と比較して改善することで、ターゲット顧客の見直しや、より影響を与える情報、その情報の伝達方法等の研究開発に役立てることができる。

＜生産物流・在庫管理に対応する実施形態＞
また、本実施形態では、上述した分析手段２５や商品・サービス決定手段２６、情報提供生成手段２７等により、上述した３層構造データを用いることで、生産物流・在庫管理に対応する情報を提供することで、各企業の生産効率の向上や在庫管理の費用削減等を行うことができる。

例えば、商品の品切れや返品を極小化していくためには、発売前や発売直後の販売予測精度の向上と店頭在庫に基づく仕入れ調整が課題となる。そこで、本実施形態では、上述した３層構造データを用いて、基本計画の立案から、発売前と発売直後に販売計画を修正し、精度を向上させる。

例えば、販売予測の精度向上に用いられる３層構造データとしては、例えば過去実績のない商品に関する先行販売データ等の先行情報や、顧客評価（反響情報）に関するデータ等を用いることができる。なお、顧客評価に関するデータは、例えば第２層における会員サポートセンター等から得られる情報やブランドサイト情報（例えば、アクセス数等）、第３層（プラットフォーム）におけるブログ情報や口コミ情報（ソーシャルリスニング）等の各種情報等であるが、これに限定されるものではない。

ここで、図１２は、先行情報の有効性を説明するための図である。図１２（Ａ）の例では、発売日前９０日から発売直後１０日における口紅商品Ａ、Ｂに関する会員サポートセンターへの問い合わせ情報（累積件数）が示されている。なお、商品Ａの初月売上は、５０万個であり、商品Ｂの初月売上は３０万個である。

つまり、図１２（Ａ）に示すように、顧客からの情報の件数と、初月売上数量は、一定の相関が見られることがわかる。商品の初月売上数量が多いほど、反響数が多く、一定の相関関係が見られる。したがって、この情報を活用して発売日前４０日や２０日の生産計画調整において、活用することができる。

また、同様の図１２（Ｂ）の例では、発売日前９０日から発売直後１０日におけるファンデーションの商品Ａ、Ｂ、Ｃに関するブログ情報（累積件数）が示されている。図１２（Ｂ）に示すように、ブログ件数と、初月売上数量（商品Ａ：３０万個、商品Ｂ：２５万個、商品Ｃ：１５万個）とは、一定の相関が見られる。

図１２（Ｂ）の例では、初月売上数量が多い商品Ａの方が、他の商品よりも反響数が多く、一定の相関関係が見られる。なお、図１２（Ｂ）の例では、発売日前（４０日前、２０日前）の反響数では、大きな差異が見られないが、発売直後の生産計画調整で利用することができる。

また、図１２（Ｃ）では、ソーシャルリスニングデータの活用例を示している。例えば、同一ブランド・美類内での実績データを蓄積したり、比較した後、ブログ件数を販売予測、生産計画に反映させるための判断基準を設定する。

図１２（Ｃ）において、横軸は、相対件数率を示し、縦軸は、高評価率を示している。相対件数率とは、（件数／商品グループ内の全件数）である。また、高評価率は、（高評価を受けた件数／（高評価を受けた件数＋低評価を受けた件数））である。なお、図１２（Ｃ）は、発売１０日後の内容を示している。

また、図１２（Ｃ）の例では、商品Ａ〜Ｅに関する評価結果と、各商品の初月販売数量（商品Ａ：３０万個、商品Ｂ：２８万個、商品Ｃ：２５万個、商品Ｄ：２３万個、商品Ｅ：１０万個）とが示されている。図１２（Ｃ）の結果によれば、商品Ａ，Ｃ，Ｄと、商品Ｂ，Ｅとが、それぞれ類似商品のグループである。図１２（Ｃ）に示すような結果を用いて、例えば商品Ａの場合は、過去商品の生産初月実績よりも上方修正され、商品Ｅの場合は、過去商品の生産初月実績よりも下方修正する。

このように、本実施形態では、例えば第３層からのブログ情報等による事前反響を定量化することにより、生産計画や在庫管理等の判断に用いることができる。

＜販売促進策の選定に対応する実施形態＞
また、本実施形態では、上述した分析手段２５や商品・サービス決定手段２６、情報提供生成手段２７等により、上述した３層構造データを用いることで、Ｗｅｂサイトとリアル店の販売促進活動と販売促進効果を記録、比較することで販売促進効果の高い販売促進策を選定することができる。

＜販売促進策選定に対する実施例１＞
例えば、ある事業会社が、販売促進施策の対象とする顧客を、顧客属性データ、顧客の過去の商品購買データ、顧客が事業会社のＷｅｂサイトで閲覧し興味を示した興味データから設定する。

なお、顧客属性データとは、第１〜第３層のそれぞれの会員登録データであり、例えば
氏名、年齢、住所、性別、肌状態データ等の情報を有する。また、肌状態データは、店頭では、肌の水分量やキメ等を画像計測機器で計測したデータを記録したものである。第２層のデータでは、会員がＷｅｂサイト上の問診に答えることで把握できる（自己診断の）肌状態データを記録する。

また、過去の商品購買データは、例えば第１層での購買、第２層でのＥＣ購買、第３層での美と健康カテゴリー等の商品の申込み、購買した化粧品の購買情報等の情報である。また、第３層では、美と健康カテゴリーの商品（例えば、旅行、美容家電、洋服、宝飾品）等の情報である。

また、興味データは、第２層のサイト閲覧情報と第３層のサイト閲覧情報から得られる。第２層では、例えば化粧品情報、化粧方法の紹介情報等を取得する。第３層では、例えば化粧をして出かける旅行紹介情報、レストラン紹介情報、新しい髪型やネイルの紹介情報を記録する。また、会員が第３層のＷｅｂページ（マイページ）等で興味をもった商品を、自分のために記録しておくクリップボード（Ｗｅｂ上で興味のある商品の画像情報を保存しておく）の情報も記録することができる。なお、本実施形態では、上述したデータの他に、例えば会員のアンケート調査データ等を用いてもよい。

上述した３層構造データを用いることで、例えばどの化粧品を使っている人は、どんな化粧方法に興味があるのかや、どんなレストランに行くのか、どんな洋服に興味があるのか等の情報を取得することができ、その結果から、商品販売の際に進め方の工夫（例えば、機能を薦めるのか、肌の健康の不安を解消する薦め方をすべきか等）を行う。

また、敏感肌向け化粧品の販売促進を行う場合、購買した日から商品を使い切るタイミングを把握し、使い切る事前に次回購買を促すことができる。また、その次回購買促進を図る前には、次回購買を促すにあたって、事前に会員にアンケート調査を行い、敏感肌向け商品を使ってみて、メーカ側が期待した効果を実感しているのかの確認を行い、期待効果を実感していれば、実感している状態を更に続けることで肌トラブルが解決することを案内することができ、実感していなければ、別の敏感肌向け商品を紹介することができる。

＜販売促進策選定に対する実施例２＞
例えば、第２層のＥＣサイト及び第１層のリアル店舗での購買データと、第３層のＷｅｂサイトの嗜好データとを結びつけることで、新商品の対象顧客の嗜好に合った商品を企画することができる。例えば、新商品を開発する際、既存の類似商品をＥＣサイト（第２層）、リアル店舗で購買した顧客を抽出し、上述のＥＣサイトと別に存在する「美と健康の情報」を発信する第３層のＷｅｂサイトで、顧客が閲覧したコンテンツデータや、利用したサービスデータを記録する。なお、第２層から得られるデータとしては、例えば顧客の肌状態や化粧品の使用後の肌実感をアンケート調査やＷｅｂ上での問診結果、店頭での応対から把握し、肌状態や実感にあった化粧品や、化粧品の使い方の情報等であるが、これに限定されるものではない。

また、第３層におけるから得られるデータとしては、例えば化粧品だけでなく、ファッション、旅行、ライフスタイル等の美と健康の情報であって、顧客が閲覧したり利用した情報等であるが、これに限定されるものではない。実施例２では、例えば会員が第３層のＷｅｂサイト上で興味をもった商品を、自分のために記録しておくクリップボード機能（例えば、Ｗｅｂ上で興味のある商品の画像情報等を保存しておく機能）の情報も記録しておき、この情報から、「どの化粧品を使っている人は、どんな化粧方法に興味があるのか？」、「どんなレストランに行くのか？」、「どんな洋服に興味があるのか？」等の情報を取得する。また、実施例２では、取得した情報から、商品販売の際に進め方の工夫（例えば、商品の機能を薦めるのか、肌の健康の不安を解消する薦め方をすべきか等）を決定することができる。

上述したように、本発明によれば、多チャネルから情報を収集、分析することで個別に適切な商品やサービス等を提供することができる。具体的には、例えばＷｅｂ（ウェブ）上で取得した顧客に関する情報や、リアル店舗が取得した情報を少なくとも３つの階層又は群（チャネル）からなるデータベースで統合して一元管理することで、統合した内容を分析して、Ｗｅｂとリアル店舗とが連動した会員（顧客）の獲得や、店舗誘導、電子商取引におけるプロモーション等の販促を効果的に実現することができる。また、本発明によれば、複数のチャネル（アクセスポイント）で取得したデータを統合し、その統合したデータを用いることで、例えばＷｅｂ上で先行して顧客の反応を確かめ、店舗での販売に活かしたり、Ｗｅｂサイトで疑似体験をして、リアル店舗の体験に誘導することができる。

また、本発明によれば、Ｗｅｂサイトとリアル店舗の購買前・購買・購買後の情報を組み合わせた商品・サービスをレコメンドすることができる。具体的には、Ｗｅｂ内の顧客の行動・購買・クチコミ情報、美と健康に対する価値観情報、Ｗｅｂサイトとリアル店舗で得た肌情報等から、顧客が求める商品の中で最適な商品、顧客が潜在的に求めている商品・サービスをレコメンドすることができる。また、本発明によれば、自分の価値観に近い人が購買した商品、自分の肌質に近い人が購入した商品、自分の今の肌状態に合った商品・サービスをレコメンドすることができる。

また、本発明によれば、例えば一般的なクラスター分析と、化粧に特化したクラスター分析を組み合わせて顧客をタイプ分けし、更に顧客タイプに購買情報を組み合わせることで、一人ひとりに最適な商品・サービスをレコメンドすることができる。

また、本発明によれば、行動パターンを先読みした商品レコメンドや、肌画像情報と関連情報とを組み合わせて商品・サービスをレコメンドすることができる。また、本発明によれば、Ｗｅｂサイトとリアル店舗のカウンセリング情報・購買情報を統合したサービス提供や、カテゴリーを横断したＷｅｂサイト、リアル店舗情報の組み合わせにより地域毎の活性化を図ることができる。具体的には、地域の中の複数のカテゴリー企業や行政をプラットフォームで束ねて組み合わせることで地域全体の活性化を図ることができる。

また、本発明によれば、例えば化粧品の顧客情報を、他の美と健康カテゴリーに活用することで、当社商品×他社商品の新しい価値を提供することができる。また、本発明によれば、ポイント利用情報を活用し潜在的なニーズに合った商品・サービスをレコメンドすることができる。更に、本発明によれば、顧客のＷｅｂサイト、リアル店舗情報を活用した商品企画に活用することができる。

なお、顧客によっては、レコメンドする商品自体が変わる場合と、レコメンドの仕方が変わる場合とがあるが、本発明によれば、所定の分析（クラスター）によって、同じ商品でも異なるレコメンドを行うことができる。例えば、男性もののジャケットで、素材の良さを薦めるのか、デザインを薦めるのかにより、顧客の反応は大きく異なる。また、そのレコメンドの順番をクラスターによって変えることが有効な場合もある。例えば、色が素材の良さより先に薦める場合等である。

また、本発明では、人のプロファイルがユニークであることに価値を見出し、例えば、その顧客が買っているもの、行動等から、人をプロファイリングすることにより、企業に販売できる価値を持つ情報を提供することができる。

また、本発明では、顧客がメーカに直接ニーズを伝え、商品が生まれる場を提供することができる。従来では、顧客がＷｅｂサイト等にニーズを出し、Ｗｅｂサイトがメーカに商品発注するものはあるが、顧客とメーカと直接引き合わせることにより、より迅速で的確に情報の双方向の伝達を実現することができる。

また、本発明では、営業のスタイルが購買データに基づく提案に進化することができる。つまり、これまでは、「商品を並べて、これ買ってください」という販売スタイルであったが、本発明によれば、購買データから関連商品やサービスをレコメンドすることもできる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。

１０ 情報提供システム
１１ 情報提供装置
１２ 顧客端末
１３ 店舗端末
１４ Ｗｅｂサーバ
１５ 通信ネットワーク
２１ 入力手段
２２ 出力手段
２３ 蓄積手段
２４ データベース統合手段
２５ 分析手段
２６ 商品・サービス決定手段
２７ 提供情報生成手段
２８ 画面生成手段
２９ 送受信手段
３０ 制御手段
４１ 入力装置
４２ 出力装置
４３ ドライブ装置
４４ 補助記憶装置
４５ メモリ装置
４６ ＣＰＵ
４７ ネットワーク接続装置
４８ 記録媒体

Claims (15)

1. 通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムであって、
   前記情報提供装置は、
   前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合するデータベース統合手段と、
   前記データベース統合手段により得られる複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行う分析手段と、
   前記分析手段により得られる分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定する商品・サービス決定手段と、
   前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成する提供情報生成手段とを有することを特徴とする情報提供システム。
2. 前記データベース統合手段は、
   前記店舗端末から得られる情報からなる第１層又は第１群のデータベースと、
   前記Ｗｅｂサーバのうち、ダイレクトマーケティング用のＷｅｂサーバから得られる情報からなる第２層又は第２群のデータベースと、
   前記Ｗｅｂサーバのうち、プラットフォーム用のＷｅｂサーバから得られる情報からなる第３層又は第３群のデータベースとを含むデータベースを構築することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記第１層又は第１群のデータベースは、外見の嗜好性、肌状態、相対的な購入情報、顧客化粧利用情報、試供・購入品満足度、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含み、
   前記第２層又は第２群のデータベースは、化粧悩み・ニーズ、非相対的な購入情報、顧客化粧利用情報、試供・購入品満足度、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含み、
   前記第３層又は第３群のデータベースは、内面の嗜好性、購買商品情報、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報提供システム。
4. 前記分析手段は、
   予め設定されたクラスター分析に基づいて前記顧客のタイプ分けを行い、タイプ分けされた内容に基づいて前記顧客に対する情報の提供を行うことを特徴とする請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報提供システム。
5. 前記顧客のタイプ分けは、少なくとも前記顧客の欲求行動及び／又は美容意識に基づいて行われることを特徴とする請求項４に記載の情報提供システム。
6. 前記提供情報生成手段は、
   前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスを提供する顧客を前記店舗毎に検索し、検索により得られた顧客に対して提供する商品又はサービスに関する店舗独自メールを生成することを特徴とする請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の情報提供システム。
7. 前記情報提供装置により提供される情報は、
   前記顧客に対する商品・サービスのレコメンド情報、商品企画・開発に関する情報、地域活性化、及び生産物流・在庫管理に関する情報のうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至６のうち何れか１項に記載の情報提供システム。
8. 通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムによる情報提供方法において、
   前記情報提供装置により、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合し、統合した複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行い、得られた分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定し、決定した商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成することを特徴とする情報提供方法。
9. 前記少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースは、
   前記店舗端末から得られる情報からなる第１層又は第１群のデータベースと、
   前記Ｗｅｂサーバのうち、ダイレクトマーケティング用のＷｅｂサーバから得られる情報からなる第２層又は第２群のデータベースと、
   前記Ｗｅｂサーバのうち、プラットフォーム用のＷｅｂサーバから得られる情報からなる第３層又は第３群のデータベースとを含むことを特徴とする請求項８に記載の情報提供方法。
10. 前記第１層又は第１群のデータベースは、外見の嗜好性、肌状態、相対的な購入情報、顧客化粧利用情報、試供・購入品満足度、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含み、
    前記第２層又は第２群のデータベースは、化粧悩み・ニーズ、非相対的な購入情報、顧客化粧利用情報、試供・購入品満足度、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含み、
    前記第３層又は第３群のデータベースは、内面の嗜好性、購買商品情報、及び顧客情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報提供方法。
11. 前記所定の分析は、
    予め設定されたクラスター分析に基づいて前記顧客のタイプ分けを行い、タイプ分けされた内容に基づいて前記顧客に対する情報の提供を行うことを特徴とする請求項８乃至１０のうち何れか１項に記載の情報提供方法。
12. 前記顧客のタイプ分けは、少なくとも前記顧客の欲求行動及び／又は美容意識に基づいて行われることを特徴とする請求項１１に記載の情報提供方法。
13. 前記提供する情報を生成する際、前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスを提供する顧客を前記店舗毎に検索し、検索により得られた顧客に対して提供する商品又はサービスに関する店舗独自メールを生成することを特徴とする請求項８乃至１２のうち何れか１項に記載の情報提供方法。
14. 前記情報提供装置により提供される情報は、
    前記顧客に対する商品・サービスのレコメンド情報、商品企画・開発に関する情報、地域活性化、及び生産物流・在庫管理に関する情報のうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８乃至１３のうち何れか１項に記載の情報提供方法。
15. 通信ネットワークに接続された、顧客に商品又はサービスを提供する店舗に設置された店舗端末と、前記通信ネットワークを介してＷｅｂ上で前記商品又はサービスを提供するＷｅｂサーバと、前記Ｗｅｂサーバにアクセスする顧客端末と、前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報に基づいて前記顧客に情報を提供する情報提供装置とを含む情報提供システムにおける情報提供プログラムにおいて、
    前記情報提供装置におけるコンピュータを、
    前記店舗端末及び前記Ｗｅｂサーバから得られる情報を、少なくとも３つの階層又は群からなるデータベースとして統合するデータベース統合手段、
    前記データベース統合手段により得られる複数層又は複数群のデータベースから得られる情報を組み合わせて所定の分析を行う分析手段、
    前記分析手段により得られる分析結果に基づいて、前記顧客に提供する商品又はサービスを決定する商品・サービス決定手段、及び、
    前記商品・サービス決定手段により得られる商品又はサービスに基づいて提供する情報を生成する提供情報生成手段として機能させるための情報提供プログラム。

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