JP2013246747A - プログラム及びキャンペーン管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】キャンペーンを実施する施設だけでなく、それに競合する施設に対する顧客の挙動も考慮に入れて、各顧客をタイプ分けする。
【解決手段】各顧客の携帯端末１０の位置通知処理部１４は、ＧＰＳ等から求めた当該携帯端末１０の位置をＳＮＳサイト２０に通知する。通知された位置情報は、顧客位置記録部２４に記録される。キャンペーン管理装置５０の顧客位置分析部５２は、顧客位置記録部２４に記録された顧客の位置と、店舗位置ＤＢ５１に登録されたキャンペーン実施店舗及び競合店舗の位置とを比較することで、その顧客が実施店舗、競合店舗に来店したかどうかを判定する。そして、顧客が実施店舗に来店した回数と競合店舗に来店した回数とに基づき、顧客タイプ判定部５６は、その顧客の、実施店舗に対するローヤルティ（忠実度）に関するタイプ分けを行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、プログラム及びキャンペーン管理装置に関する。

特許文献１には、顧客の個人属性情報と購入履歴に基づく顧客ランクとに基づいて、顧客毎にメッセージ内容を変えた販促情報（電子メール等）を提供するマーケティングシステムが開示されている。このシステムでは、販促情報の記録と購入履歴とを照合して販促効果を測定する仕組みも開示されている。

特許文献２には、飲食店舗等において、コンピュータ端末を用いて、店舗利用者の個人情報を登録し、これらの情報をホストコンピュータで一元管理する顧客管理システムが開示されている。このシステムでは、顧客の利用回数や利用料金に基づき、顧客をランク付けしている（例えば同文献の段落０００５）。

特許文献３には、購買金額に応じて付与されるポイントを溜めることができ、当該ポイントが所定数溜まれば個人情報を記入するようにしてあるポイントカードと、上記ポイントカードを使用した客の購買履歴情報を収集するための購買履歴情報収集手段と、上記購買履歴情報収集手段に収集された情報と上記ポイントカードに記入された個人情報とを照合して、特定の客の購買履歴情報を得る手段と、を含む履歴情報収集システムが開示されている（例えば同文献の段落００１０）。

特許文献４には、ＩＣカードの決済履歴やオンラインショッピングにおける決済履歴等、ユーザの取引情報を決済履歴として収集、蓄積する履歴解析手段と、決済履歴の属性を示す決済属性データと、決済履歴と決済属性データから、ユーザの嗜好データを類推、蓄積する嗜好類推手段と、店舗やブランド、商品の宣伝、広告情報等を蓄積する加盟店舗データと、決済履歴、決済属性データ、嗜好データを参照に、加盟店舗データの中から、ユーザの利用したお店のデータをＤＭ（ＤｉｒｅｃｔＭａｉｌ）データとして抽出、蓄積するＤＭデータ蓄積手段と、ＤＭデータの中から、嗜好データに合致するデータを取捨選択するフィルタ手段及び出力手段とを備えた電子広告システムが開示されている（例えば同文献の段落０００５）。

特許文献５には、登録者の住所、年齢、性別、趣味、アクセス履歴、商品・サービスの購入履歴等の属性データを蓄積する顧客データベースと、前記属性データの相互関連性や分布等を解析して商品・サービスの販売傾向をモデル化する分析手段と、未登録者のアクセス情報と前記モデル化された販売傾向との一致・不一致を判断して、未登録者の分類を行う見込客分類手段と、前記見込客分類手段による分類に応じて広告方法を選択する選択手段とを有するＷｅｂマーケティングシステムが開示されている（例えば同文献の段落０００７）。

特許文献６には、チェーン店において個々の顧客の来店回数及び購入金額を認識及び記録し、その記録に基づいて各顧客をランク付けし、ランクに応じて顧客に特典を付与するシステムが開示されている（例えば同文献の段落０００７）。

特開２０１１−１０８０６４号公報 特開２００２−０５６１７３号公報 特開２００２−３４２８１４号公報 特開２００１−１３４６４４号公報 特開２００１−２８２９８２号公報 特開２００３−０７７０６７号公報

本発明は、キャンペーンを実施する施設だけでなく、それに競合する施設に対する顧客の挙動も考慮に入れて、各顧客をタイプ分けできるようにすることを目的とする。

請求項１に係る発明は、コンピュータを、キャンペーンを実施する実施施設と、当該実施施設に競合する競合施設と、の各々の所在位置を含む情報を記憶する施設記憶手段、キャンペーン対象の顧客の携帯端末から当該顧客の所在位置の通知を受け付けて記録する顧客位置記録手段、前記顧客位置記録手段に記録された前記顧客の所在位置の情報に基づき、前記施設記憶手段に記憶された前記実施施設及び前記競合施設の各々に対する前記顧客の来訪の回数を求め、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係に基づいて、前記顧客が複数のタイプのうちのいずれに該当するかを判定する顧客タイプ判定手段、として機能させるためのプログラムである。

請求項２に係る発明は、前記コンピュータを、前記顧客が前記実施施設又は前記競合施設で商品又はサービスを購入したかどうかを判定する購入判定手段、として更に機能させると共に、前記顧客タイプ判定手段は、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係と、前記購入判定手段の判定結果とに基づいて、前記顧客のタイプを判定する、ことを特徴とする請求項１に記載のプログラムである。

請求項３に係る発明は、前記購入判定手段は、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）に対して前記顧客が投稿した情報から、前記実施施設又は前記競合施設における商品又はサービスの購入を示唆する記述を検索し、検索の結果に基づき前記顧客が前記商品又はサービスを購入したか否かを判定する、ことを特徴とする請求項２に記載のプログラムである。

請求項４に係る発明は、前記顧客位置記録手段が前記顧客の所在位置の通知を受け付けたときに、受け付けた前記所在位置が前記実施施設の近傍である場合には、前記キャンペーンに関する補助情報を前記顧客の前記携帯端末に対して送信するための処理を行う補助情報送信手段、として前記コンピュータを更に機能させることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載のプログラムである。

請求項５に係る発明は、前記顧客位置記録手段が前記顧客の所在位置の通知を受け付けたときに、受け付けた前記所在位置が前記競合施設の近傍である場合には、前記顧客の前記携帯端末に対して前記キャンペーンに関する第２の補助情報を送信するための処理を行う第２の補助情報送信手段、として前記コンピュータを更に機能させることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載のプログラムである。

請求項６に係る発明は、前記顧客タイプ判定手段は、前記実施施設及び前記競合施設のそれぞれに対する前記顧客の来訪回数の時系列的な推移に基づき、当該顧客のタイプを判定する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のプログラムである。

請求項７に係る発明は、キャンペーンを実施する実施施設と、当該実施施設に競合する競合施設と、の各々の所在位置を含む情報を記憶する施設記憶手段と、キャンペーン対象の顧客の携帯端末から当該顧客の所在位置の通知を受け付けて記録する顧客位置記録手段と、前記顧客位置記録手段に記録された前記顧客の所在位置の情報に基づき、前記施設記憶手段に記憶された前記実施施設及び前記競合施設の各々に対する前記顧客の来訪の回数を求め、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係に基づいて、前記顧客が複数のタイプのうちのいずれに該当するかを判定する顧客タイプ判定手段と、を備えるキャンペーン管理装置である。

請求項１又は７に係る発明によれば、キャンペーンを実施する実施施設だけでなく、それに競合する施設に対する顧客の来訪も考慮に入れて、各顧客のタイプを判定できる。

請求項２に係る発明によれば、更に顧客によるキャンペーン対象の商品又はサービスの購入も考慮に入れて、各顧客のタイプを判定できる。

請求項３に係る発明によれば、施設に設置されたシステムから商品等の購入の有無が判定できない場合でも、顧客自身がＳＮＳに投稿した情報から商品等の購入があったか否かを推定し、顧客のタイプ判定に利用することができる。

請求項４に係る発明によれば、実施施設の近傍に来た顧客に対し、キャンペーンを補助するための情報をリアルタイムで提供することができる。

請求項５に係る発明によれば、競合施設の近傍に来た顧客に対し、キャンペーンを補助するための情報をリアルタイムで提供することができる。

請求項６に係る発明によれば、実施施設、競合施設に対する顧客の来訪回数の時間的変化をタイプ分けに反映することができる。

実施形態のシステム構成の一例を示す図である。 顧客位置記録部の記録内容の一例を示す図である。 店舗位置ＤＢのデータ内容の一例を示す図である。 位置情報のみからタイプ分類を行う例の全体的な作業手順の例を示す図である。 顧客位置分析部の処理手順の例を示す図である。 顧客位置分析部の分析により求められた各店舗への来訪回数の情報の例を示す図である。 顧客位置と購入情報の分析結果の組合せから顧客タイプを判定するためのルールの一例を示す図である。 顧客タイプ毎のインセンティブの例を示す図である。 購入情報も考慮する例における全体的な作業手順の例を示す図である。 購入情報の分析処理の例を示す図である。 顧客位置の分析結果から顧客タイプを判定するためのルールの一例を示す図である。 リアルタイムでのフォロー処理の手順の一例を示す図である。 実施店舗及び競合店舗に対する来店回数の時系列的な変化の例を示す図である。

図１に、本実施形態のシステム構成の一例を示す。このシステムは、顧客が有する携帯端末からの位置通知を用いて、キャンペーンを実施する店舗（以下「実施店舗」と呼ぶ））、及びその実施店舗と競合する競合店舗に対する顧客の来訪を検知し、その検知結果に基づいて、顧客のタイプ分類を行う。

このシステムでは、顧客は携帯端末１０（例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、ノート型パーソナルコンピュータ）を携帯していることを想定する。携帯端末１０は、位置検出部１２及び位置通知処理部１４を有する。

位置検出部１２は、携帯端末１０（すなわち顧客）の現在位置を検出又は推定する装置である。この現在位置の検出又は推定は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）を用いる方式、携帯電話の基地局情報を用いる方式、ＷｉＦｉ（wireless fidelity）等の無線ＬＡＮのアクセスポイント情報を用いる方式等、従来知られている、又はこれから開発される様々な方式のいずれを用いるものであってもよい。なお、位置検出部１２は、屋内測位技術（例えば無線ＬＡＮのアクセスポイントを利用するもの）を用いて、建物の中での顧客の現在位置を検出又は推定してもよい。

位置通知処理部１４は、位置検出部１２が検出又は推定した現在位置の情報をＳＮＳサイト２０に通知するための処理を行う。ＳＮＳサイト２０への現在位置情報の通知は、ユーザの明示的な指示に基づいて行うものであってもよいし、自動的に（例えば定期的に）行うものであってもよい。

ユーザの明示的指示に基づく通知としては、例えば、いわゆる「チェックイン」機能が知られている。「チェックイン」とは、ユーザが自分の現在位置を（例えば知人へ知らせるために何らかのシステムに）登録する操作のことである。すなわち、この実施形態における現在位置の「通知」の概念には、ユーザの明示的な指示に基づく現在位置の登録処理が含まれる。

自動的な現在位置通知は、例えば定期的に実行されるものであってもよい。

通知（又は登録）される現在位置の表現形式は、座標（例えば緯度・経度）形式、住所表記形式、又はその現在位置近傍のスポット（店舗その他の施設）の識別情報等の様々な位置表現形式のいずれであってもよく、またそれら複数の形式の組合せであってもよい。

ＳＮＳサイト２０は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下「ＳＮＳサービス」と呼ぶ）を提供するサービスシステムである。図１の例では、ＳＮＳサイト２０は位置情報サービス（ジオメディアとも呼ばれる）に対応しており、携帯端末１０から通知（又は登録）された現在位置に応じたＳＮＳサービスを提供する。ＳＮＳサイト２０が提供するＳＮＳサービスの種類には特に限定はなく、既存の、又はこれから提案されるどのようなサービスであってもよい。例えば、顧客の現在位置やその近傍にある店舗その他の施設群を表示した地図やそれら施設群のリストを提供したり、それら表示された施設に対するユーザのチェックイン操作を受け付けたりするサービスがある。また、顧客のチェックインに応じて、チェックイン先の施設やチェックイン時刻を記録したり、チェックイン先の施設にあらかじめ関連づけられたインセンティブ（例えばクーポン等の優待情報）をその顧客に提供したり、その顧客のある施設にチェックインしたことをあらかじめ指定された範囲内の知人又は無制限に公開（又はプッシュ方式で通知）したりするサービス等もある。また携帯端末１０にて知人等に宛てたメッセージや顧客自身のためのメモ等の入力を受け付け、チェックインに関連づけて記録及び公開（又は通知）するサービスも知られている。またチェックインを利用したゲーム等のサービスもある。また、以上に例示した各種のサービスを、携帯端末１０からの現在位置の自動的な通知に応じて提供することも考えられる。

図示例では、ＳＮＳサイト２０は、メッセージ記録部２２及び顧客位置記録部２４を有している。メッセージ記録部２２は、顧客が登録したメッセージやメモ等のデータを記録する。顧客位置記録部２４は、携帯端末１０から通知された顧客の現在位置を、現在時刻（現在の日時）と対応づけて記録する。なお、メッセージ記録部２２に記録されるメッセージ等は、顧客位置記録部２４に記録される顧客位置（及びその時刻）のデータと関連づけてもよい（例えばメッセージ登録時の顧客の現在位置及び時刻をメッセージと関連づけて記録するなど）。ここで、メッセージや位置情報（及び時刻情報）等の情報は、顧客の識別情報（「顧客ＩＤ」と呼ぶ）に対応づけて記録される。なお、顧客ＩＤは、携帯端末１０からＳＮＳサイト２０に対してログインする際のユーザ認証により特定される。メッセージ記録部２２及び顧客位置記録部２４に記録された情報は、あらかじめその顧客が指定した範囲の知人に（またはその顧客が制限をしなければすべての人に）公開される。なお、ＳＮＳサイト２０は、これらの他に、提供するＳＮＳサービスに応じた情報提供や情報記録のための手段を備えていてもよい。

図２に顧客位置記録部２４に記録されたデータの一例を示す。このように顧客位置記録部２４には、顧客ＩＤに対応づけて、当該顧客の携帯端末１０から通知された顧客の所在位置の座標（この例では緯度と経度の組合せ）と、その通知の時点を示す日時（現在時刻）の情報が記録されている。また、図２の例では、通知された位置にある店舗等の施設に対してチェックインしたか否かを示すフラグ（図示例ではチェックインした場合が「１」、そうでない場合が「０」）も記録されている。なお、チェックインの場合、携帯端末１０からＳＮＳサイト２０に、チェックイン先の施設（例えば店舗）の識別情報も送られるので、そのチェックイン先の施設の識別情報を顧客位置記録部２４に記録するようにしてもよい。

ＳＮＳサイト２０としては、例えばＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）やＦｏｕｒｓｑｕａｒｅ（登録商標）等のような既存のサービスを用いてもよい。また、ＳＮＳサイト２０とキャンペーン管理装置５０の運営者は同一であってもよいし、異なっていてもよい。ＳＮＳサイト２０とキャンペーン管理装置５０の運営者が異なる場合、例えば顧客が、ＳＮＳサイト２０に対し、位置情報や投稿メッセージの公開先にキャンペーン管理装置５０が含まれるような設定を行っておけばよい。

ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システム３０は、キャンペーンを実施する実施店舗に設置されており、商品やサービスを販売するごとにその商品又はサービス（以下「商品等」と総称）の販売情報を記録する。ＰＯＳシステム３０は、インターネット等のデータ通信ネットワークを介してキャンペーン管理装置５０と通信可能となっている。例えば、キャンペーン管理装置５０は、実施店舗のＰＯＳシステム３０から、キャンペーン対象の顧客が商品等を購入した購入履歴の情報を取得する。例えば、代金支払い時に、割引等のインセンティブと引換に顧客にＩＤの登録を促すことで、ＰＯＳシステム３０にて、商品等を購入した顧客のＩＤを取得してもよい。ＰＯＳシステム３０での顧客ＩＤの取得は、例えばキャンペーンのために送付した文書（例えばダイレクトメールや電子メール）にバーコード等の形で埋め込まれた顧客ＩＤの情報をＰＯＳシステム３０の読取装置にて読み取ることにより行えばよい。

キャンペーン管理装置５０は、実施店舗におけるキャンペーンのための情報処理を行う装置であり、店舗位置ＤＢ（データベース）５１、顧客位置分析部５２、メッセージ分析部５４、顧客タイプ判定部５６、顧客ＤＢ５８及びキャンペーン文書作成部５９を有する。

店舗位置ＤＢ５１は、キャンペーンを実施する実施店舗及び競合店舗の位置情報を保持するデータベースである。図３に、店舗位置ＤＢ５１のデータ内容の一例を示す。この例では、実施店舗及び競合店舗の識別情報（店舗ＩＤ）に対応づけて、それら各店舗の所在位置を示す緯度と経度の組合せが登録されている。また、それら各店舗に顧客が来訪したと判定する場合の位置の許容誤差も登録されている。図示例では、実施店舗及び競合店舗について許容誤差が０．０１ｋｍ（＝１０ｍ）と設定されている。この例では、例えば、顧客の携帯端末１０から通知された位置が実施店舗の位置から１０ｍ以内であれば、顧客位置分析部５２により顧客が実施店舗に来店したと判定される。

顧客位置分析部５２は、ＳＮＳサイト２０の顧客位置記録部２４に記録された各顧客の位置情報と、店舗位置ＤＢ５１に記憶された実施店舗及び競合店舗の位置情報とを比較して、各顧客が実施店舗又は競合店舗に来店したか否かを分析する。

メッセージ分析部５４は、メッセージ記録部２２に記録された各顧客のメッセージを分析することで、それら顧客が商品等（例えばキャンペーン対象の商品等）を購入したか否かの推定を行う。

ここで、ＳＮＳサイト２０では、キャンペーン対象の候補としてキャンペーン管理装置５０に登録されている各顧客の投稿情報（位置情報及びメッセージ等）をキャンペーン管理装置５０に開示する設定がなされている（例えばその顧客自身により）。このため、顧客位置分析部５２及びメッセージ分析部５４は、ＳＮＳサイト２０に記録されたそれら顧客の位置情報及びメッセージを取得することができる。

顧客タイプ判定部５６は、顧客のタイプを判定する。ここでの顧客の「タイプ」は、キャンペーン実施店舗に対するローヤルティ（忠誠度、「ひいき」度）に関するタイプである。１つの例では、顧客タイプ判定部５６は、顧客位置分析部５２の分析結果に基づいて顧客のタイプ判定を行う。別の例では、顧客タイプ判定部５６は、顧客位置分析部５２とメッセージ分析部５４との両方の分析結果に基づいて顧客のタイプ判定を行う。

顧客ＤＢ５８は、キャンペーン管理装置５０に登録された各顧客の情報を記憶したデータベースである。例えば、顧客ＤＢ５８には、顧客ＩＤに対応づけて、その顧客の氏名、電話番号、郵便番号、住所、電子メールアドレス、年収、年齢、職業、趣味、及びＲＦＭ分析に用いるＲ（最新購買日）、Ｆ（累計購買回数）、Ｍ（累計購買金額）の値、等の各種属性項目が登録されている。ただし、これらの属性項目はあくまで一例に過ぎない。また、顧客ＤＢ５８には、顧客の属性の一つとして、顧客タイプ判定部５６で判定されたタイプが登録される。

なお、キャンペーン管理装置５０が用いる顧客ＩＤは、ＳＮＳサイト２０が用いる顧客ＩＤと同じでなくてもよい。ただし、その場合には、顧客ＤＢ５８に対し、キャンペーン管理装置５０での顧客ＩＤに対応づけてＳＮＳサイト２０での顧客ＩＤを登録しておく等により、前者と後者を対応づけられるようにしておく。

キャンペーン文書作成部５９は、キャンペーン対象の各顧客に向けたキャンペーン文書の文書データを作成する。作成されるキャンペーン文書には、例えば、キャンペーン内容を表すコンテンツ（例えばキャンペーン対象の商品等の説明）等の１以上のコンテンツが含まれる。キャンペーン文書作成部５９は、顧客宛のキャンペーン文書に組み込むコンテンツの一部又は全部を、顧客ＤＢ５８に記憶されたその顧客の属性情報に応じてカスタマイズする。例えば、顧客の氏名を含んだメッセージや、顧客のタイプに応じたキャンペーン特典の表示等がその一例である。

キャンペーン文書作成部５９が作成した文書データは、例えば紙に印刷され、ダイレクトメール等の物理的な書簡の形で顧客に送られる。別の例ではキャンペーン文書のデータが電子メール等の電子データの形で顧客に送信される。顧客の属性（例えば年齢等）に応じてキャンペーン文書の形式を切り換えてもよい。

図４を参照して、本実施形態のシステムを用いたキャンペーンの実施手順の一例を説明する。この例は、顧客位置記録部２４に記録された顧客の位置情報に基づいて顧客のタイプ分けを行う場合の手順である。

この手順では、まず実施店舗の関係者が、キャンペーンのテーマを決定する（Ｓ１００）。キャンペーンのテーマは、どのようなキャンペーンを実施するか、例えばキャンペーンの対象とする商品等又はそのカテゴリや、キャンペーンの対象とする顧客層等を規定する。

この例では、決定したキャンペーンテーマに従って、例えば定期的にキャンペーンを繰り返す。例えば、「一週間の間にウェブページへのアクセスや来店等といったコンタクトのあった顧客のうち特定の属性を持つ人に対して、販促情報を送付することで購入を促す」という活動を毎週繰り返すなどといった反復継続的なキャンペーン活動がその一例である。

キャンペーンのテーマが決定されると、そのテーマに従い、キャンペーンの対象となる顧客（「対象顧客」と呼ぶ）の絞り込み条件（例えば年齢や年収に関する条件）が決まる。この絞り込み条件を入力すると、キャンペーン管理装置５０が顧客ＤＢ５８の中からこの絞り込み条件を満たす顧客を対象顧客として選定する（Ｓ１０２）。

対象顧客が選定されると、顧客位置分析部５２が、それら対象顧客の各々について、ＳＮＳサイト２０の顧客位置記録部２４から、記録された当該対象顧客の位置情報を取得する（Ｓ１０４）。このステップでは、位置情報に対応づけて記録された日時の情報を参照することで、例えば「直近の１週間」や「前回のキャンペーンの実施期間」等のように、あらかじめ定められた分析対象期間内の位置情報を取得する。

なお、Ｓ１０４では顧客位置記録部２４に記録されている分析対象期間内の位置情報を一括して取得するとしたが、これは一例に過ぎない。この代わりに、各対象顧客の携帯端末１０が随時通知する位置情報を、キャンペーン管理装置５０がＳＮＳサイト２０から随時取得して当該装置内に蓄積し、Ｓ１０４ではこの蓄積情報を参照して分析処理を行ってもよい。

次に顧客位置分析部５２が、対象顧客ごとに、それら取得したその対象顧客の位置情報を分析することで、当該対象顧客がその分析対象期間内に実施店舗及び競合店舗に来店した回数を求める（Ｓ１０６）。この顧客位置分析部５２の処理手順については後で具体例を挙げて説明する。

次に、顧客タイプ判定部５６が、顧客位置分析部５２の分析結果を用いて、各対象顧客がいずれのタイプに該当するかを判定する（Ｓ１０８）。これら各対象顧客についてのタイプ判定結果が、顧客ＤＢ５８内のそれら各対象顧客のタイプ情報に書き込まれる。

このタイプ判定処理の後、キャンペーン文書作成部５９が、各対象顧客のタイプに応じてカスタマイズしたキャンペーン文書を作成し、それら各対象顧客宛に送付又は送信するための処理を行う（Ｓ１１０）。

このようにして１回目のキャンペーン文書の送付が終わると、実施店舗にてそのキャンペーン文書に関連するキャンペーンが実施される。このキャンペーンの実施期間中、キャンペーン文書を受け取った対象顧客は、各々、様々な行動をとる。例えば、その文書を読む者もいれば読まない者もいるであろう。また読んだ者の中には、興味を引かれて実施店舗に足を運ぶ者もいれば、そこまでの興味をかき立てられない者もいるであろう。また、実施店舗のみならず競合店舗にまで足をのばす者もいるであろうし、競合店舗のみに行く者もいるかもしれない。キャンペーン期間中にそれら個々の対象顧客が来訪した位置の情報は、それら個々の顧客の携帯端末１０からＳＮＳサイト２０の顧客位置記録部２４に通知され記録される。これら今回のキャンペーン実施期間中の各対象顧客の位置情報の記録が、同じキャンペーンテーマに沿った次回のキャンペーンにフィードバックされる。

次回のキャンペーンの時期が到来すると、キャンペーン管理装置５０は、図２の処理をＳ１０２から繰り返す。この処理では、その新たなキャンペーンのために対象顧客の再選定を行ってもよい（Ｓ１０２）。この再選定では、例えば、前回のキャンペーンの際のフローのＳ１０８で新規登録又は更新された顧客タイプを考慮してもよい（対象顧客の絞り込み条件に顧客タイプを加える等）。また、前回のキャンペーンの期間における各対象顧客の来訪位置が既に記録されているので、その記録を対象にＳ１０４〜Ｓ１０８と同様の顧客タイプ分けの処理を実行し、これにより求められた各顧客の最新の顧客タイプを考慮して、対象顧客の再選定を行ってもよい。なお、このように対象顧客の選定（Ｓ１０２）の際にＳ１０４〜Ｓ１０８の処理を行った場合は、その後のＳ１０４〜Ｓ１０８は省略する。Ｓ１０２〜Ｓ１０８の後、Ｓ１１０にて各対象顧客へのキャンペーン文書が作成され、各対象顧客宛に送付される。

なお、２回目以降のキャンペーン文書の作成でのＳ１０４における、ＳＮＳサイト２０から取得する位置情報等の期間（すなわち分析対象期間）として前回のキャンペーンの実施期間を用いてもよい（例えば２回目以降は分析対象期間を自動的に前回のキャンペーン実施期間に設定する等）。この場合、前回のキャンペーン実施期間中に各対象顧客が実施店舗と競合店舗のどちらに訪れたか（或いはどちらにより多く訪れたか）が分かり、これに基づく顧客タイプの判定結果が、個々の対象顧客に対する前回のキャンペーンの効果を示すものとして求められる。なお、分析対象期間を前回のキャンペーン実施期間とするのはあくまで一例に過ぎない。例えば、前回のキャンペーン実施期間を包含したより長い期間を分析対象期間とすれば、前回のキャンペーンに対する反応も含めたより長期的な各対象顧客の挙動を反映して、各対象顧客の顧客タイプが求められることになる。

以上のようにして、同じテーマについて繰り返し実施されるキャンペーンについて、各対象顧客のタイプが判定され、そのタイプに応じてカスタマイズしたキャンペーン文書が各対象顧客に提供される。

次に、図５を参照して、顧客位置分析部５２の処理（Ｓ１０６）の手順の一例を説明する。この手順は、対象顧客毎に実行される。

この手順では、処理対象の対象顧客について、顧客位置記録部２４に記録された当該対象顧客の位置情報の中から、「日時」の値が分析対象期間内のものを１つ取り出す（Ｓ１２０）。次に、その位置情報の中に「チェックイン」の記録があるかどうかを判定し（Ｓ１２２）、あれば、そのチェックインの記録に含まれるチェックイン先の識別情報から、そのチェックイン先が対象店舗、競合店舗、又はそれ以外、のいずれであるかを判定する（Ｓ１２４）。そして、チェックイン先が実施店舗であれば、その対象顧客の実施店舗への来訪回数カウンタの値を１だけ増加させ、競合店舗であれば、その対象顧客の競合店舗への来訪回数カウンタの値を１だけ増加させる。また、それらのどちらでもなければ、集計対象外としてカウントしない。

Ｓ１２２でチェックインの記録がないと判定した場合は、Ｓ１２０で取り出した対象顧客の位置情報の座標値が、店舗位置ＤＢ５１内の実施店舗の位置座標から許容誤差範囲内であるかどうかを判定する（Ｓ１２６）。許容誤差範囲内であれば、その対象顧客の実施店舗への来訪回数カウンタの値を１だけ増加させる（Ｓ１２８）。

対象顧客の位置が実施店舗の位置の許容誤差範囲外である場合には、その顧客の位置を店舗位置ＤＢ５１内の競合店舗の位置座標から許容誤差範囲内であるかどうかを判定する（Ｓ１３０）。許容誤差範囲内であれば、その対象顧客の競合店舗への来訪回数カウンタの値を１だけ増加させる（Ｓ１３２）。

対象顧客の位置が競合店舗の位置の許容誤差範囲内にもない場合には、その位置情報は集計対象外とする（Ｓ１３４）。

以上に説明したＳ１２０〜Ｓ１３４の処理を、分析対象期間内の当該処理対象の顧客のすべての位置情報について繰り返す（Ｓ１３６）。これにより、処理対象の顧客について、その対象顧客が分析対象期間内に対象店舗及び競合店舗にそれぞれ何回ずつ来店したかの集計結果（例えば図６に一例を示す）が得られる。このような処理を各対象顧客についてそれぞれ実行することで、対象顧客毎に、その対象顧客の実施店舗、競合店舗への来店回数の集計結果が求められる。

次に、図７を参照して、顧客タイプ判定部５６におけるタイプ分類の一例を説明する。図７の例は、顧客の位置情報のみに基づいてタイプ分類を行う場合の例である。

図７の例では、顧客をＡ〜Ｆの６タイプに分類する。タイプＡは、実施店舗にのみ位置登録がなされ、競合店舗には位置登録がない者であり、実施店舗が「囲い込めている」顧客である。例えば、顧客位置分析部５２による分析・集計の結果で、実施店舗への来店数が０でなく、かつ、競合店舗の来店数が０であれば、その顧客はこのタイプに分類される。タイプＢは、実施店舗と競合店舗の来店数が同等な者であり、両店舗間に優劣がないので、例えば「この分野に興味のある」顧客という位置づけになる。なお、来店数が同等というのは、来店数が完全一致する場合に限らなくてよい。両店舗に対する来店数同士の差があらかじめ設定した許容範囲内であれば、「同等」と判定してよい。タイプＣ及びＤは、実施店舗と競合店舗の来店数に「同等」の許容範囲を超える差がある場合であり、タイプＣは（実施店舗が）「競合店舗より優位」、タイプＤはその逆に（実施店舗が）「競合店舗より不利」な顧客である。タイプＥは、競合店舗にのみ来店がある者であり、「競合に囲い込まれている」タイプである。タイプＦは、分析対象期間中に実施店舗及び競合店舗のどちらにも来店がなかった者であり、例えば「この分野（キャンペーン対象の商品等の分野）に興味のない」顧客と捉えられる。

なお、図７に例示したタイプ分類はあくまで一例に過ぎない。実施店舗と競合店舗の来店数同士の関係に関する他のタイプ分けを用いてももちろんよい。実施店舗と競合店舗の来店数同士の関係をどのようなタイプに分類するか、及びその関係の分類タイプをどのような顧客タイプとして定義するかは、顧客タイプ分けの目的等に応じて適宜定めればよい。

このように、この例では、顧客タイプ判定部５６は、各対象顧客の分析対象期間中の来店数の分析結果に図７に例示した判定基準を適用することで、各対象顧客のタイプを判定する。この判定結果は、顧客ＤＢ５８内の各対象顧客のタイプ情報に反映される。

キャンペーン文書作成部５９は、このタイプ判定結果を参照して、各対象顧客宛のキャンペーン文書の内容をそれぞれ当該顧客のタイプに応じてカスタマイズする。一例として、図８に示すように、キャンペーン文書に記載するインセンティブ（販促のために提供する特典）の内容をタイプに応じて切り換えてもよい。もちろん、インセンティブの説明以外の文書内容をタイプに応じて切り換えるようにしてもよい。

次に、顧客の位置情報に加えて、顧客がキャンペーン対象の商品等を購入したか否かの判定結果も考慮して顧客をタイプ分けする例について説明する。この例における処理の流れの一例を図９に示す。図９に示すステップのうち、図４に示したステップと同様のステップには、同一符号を付して説明を省略する。

この処理の流れでは、Ｓ１０４ａにおいて、キャンペーンの対象顧客の位置情報だけでなく、それら対象顧客によるキャンペーン対象の商品等の購入を示す購入情報を収集する。ここでいう購入情報には、実施店舗内のＰＯＳシステム３０から収集される情報と、ＳＮＳサイト２０のメッセージ記録部２２から収集される情報とが含まれる。

一般的なＰＯＳシステムはどの商品（商品ＩＤ）をいつ販売（販売日時）したか等を示す販売情報として記録している。本実施形態のＰＯＳシステム３０は、購入者の情報が取得できる場合（例えば支払い時等に顧客から顧客ＩＤが埋め込まれたキャンペーン文書やＩＤカードが提示された場合）には、そのような一般的な情報に加え、誰に販売したか（顧客ＩＤ）も販売情報に含めて記録する。Ｓ１０４ａでは、キャンペーン管理装置５０は、このようにＰＯＳシステム３０が記録している販売情報のうち、顧客ＩＤが各対象顧客のＩＤに一致し、かつ販売日時が分析対象期間内であり、かつキャンペーン対象の商品等の販売を示すものを、分析対象の購入情報として取得する。なお、販売情報そのものをＰＯＳシステム３０からキャンペーン管理装置５０に提供することにセキュリティ上の問題等がある場合には、次のような方式を採用してもよい。すなわち、この方式では、キャンペーン管理装置５０が、対象顧客のＩＤと分析対象期間とキャンペーン対象の商品等のＩＤとを含む購入有無の問合せをＰＯＳシステム３０に送る。すると、ＰＯＳシステム３０がその対象顧客がその分析対象期間内にその商品等を購入したか否か又は購入の回数を自分の記録情報に基づき判定し、その判定結果のみをキャンペーン管理装置５０に返す。

また、メッセージ記録部２２から収集する購入情報は、分析対象期間内に対象顧客が投稿したメッセージのうち、キャンペーン対象の商品等を購入したことを示唆する内容を含んだメッセージである。このようなメッセージは、例えば、キャンペーン対象の商品等の名称と購入を示唆する言葉（例えば「買った」、「安かった」まど）とを含んだメッセージをテキスト検索にて検索することにより求めればよい。より高度な自然言語解析技術を用いて、キャンペーン対象の商品等の購入を示唆する意味内容を持つメッセージを特定するようにしてもよい。また、キャンペーン対象の商品等を「実施店舗で」購入したことを示唆するメッセージのみに限定して収集してもよい。また、「実施店舗で」購入したことを示唆するメッセージと、「競合店舗で」購入したことを示唆するメッセージとを区別して収集してもよい。

分析対象期間内の各対象顧客の位置情報及び購入情報の収集（Ｓ１０４ａ）が完了すると、前述の位置情報の分析に加え、キャンペーン管理装置５０は各対象顧客の購入情報の分析を行う（Ｓ１０６ａ）。単純な例では、購入情報の分析では、対象顧客毎に、当該対象顧客が分析対象期間内にキャンペーン対象の商品等を購入したか否かを判定する。すなわち、Ｓ１０４ａで、当該対象顧客の購入情報が１以上取得できた場合は、当該対象顧客は分析対象期間内に商品等を購入したと判定される。また、更に詳細に、取得した対象顧客の購入情報の数等から対象顧客がキャンペーン対象の商品等を何個（或いは何回）購入したかを求めてもよい。

図１０に、Ｓ１０４ａ及びＳ１０６ａのより詳細な手順の例を示す。図１０に示す手順は、分析対象期間内の実施店舗でのキャンペーン対象の商品の購入の有無を判定する例についてのものであり、対象顧客毎に実行される。この手順では、キャンペーン管理装置５０が、実施店舗のＰＯＳシステム３０の記録している販売情報を分析し（Ｓ１４０）、その中に当該対象顧客が分析対象期間内にキャンペーン対象の商品等を購入したことを示す情報があるかどうかを判定する（Ｓ１４２）。そのような情報が見つかれば、「購入あり」と判定する（Ｓ１５０）。Ｓ１４２の判定結果がＮｏの場合（ＰＯＳシステム３０の記録では購入の旨が特定できなかった場合）は、メッセージ分析部５４が、ＳＮＳサイト２０内のメッセージ記録部２２内当該対象顧客の分析対象期間内のメッセージを分析する（Ｓ１４４）。この分析では、それらメッセージの中から、当該対象顧客が実施店舗でキャンペーン対象の商品等を購入したことを示唆する内容のメッセージを、テキスト検索や自然言語解析技術を用いて探す（Ｓ１４６）。そのような内容を持つメッセージが見つかれば、「購入あり」と判定する（Ｓ１５０）。そのようなメッセージが見つからなければ、「購入なし」と判定する。

図９の説明に戻ると、各対象顧客の位置情報及び購入情報の分析（Ｓ１０６ａ）が終わると、顧客タイプ判定部５６が、それら分析の結果に基づいて、各対象顧客のタイプを判定する（Ｓ１０８ａ）。

図１１に、位置情報及び購入情報の分析に基づくタイプ分類ルールの一例を示す。この例は、図７と同様の位置情報の分析結果と、実施店舗での購入の有無との組合せで、顧客タイプを規定している。例えば、「実施店舗しか来店がない」かつ「（実施店舗で）購入あり」ならば、「囲い込めている顧客」を示すタイプＡ−１に分類される。また、「実施店舗しか来店がない」かつ「（実施店舗で）購入なし」ならば、「ＤＭ（ダイレクトメール）がヒット（奏功）していない顧客」を示すタイプＡ−２に分類される。また例えば、「実施店舗、競合店舗の来店数が同等」かつ「（実施店舗での）購入なし」の場合、競合店舗で購入された可能性があるので、「競合より顧客の印象は悪印象」であることを示すタイプＢ−２に分類される。また例えば「競合店舗にしか来店がない」かつ「（実施店舗で）購入あり」であれば「位置登録していない顧客」を示すタイプＥ−１に分類される。これは、例えば、当該顧客が実施店舗でのチェックイン操作を忘れたり、携帯端末１０におけるＳＮＳサイト２０への位置通知機能をオフにしていたりする場合に該当する。タイプＦ−１も同様である。顧客タイプ判定部５６は、例えばこの図１１のルールに従って各対象顧客のタイプを判定する。

なお、図１１の例はあくまで例示的なものに過ぎず、他のタイプ分類ルールを用いてもよい。例えば、図１１の例では、購入情報の分析結果として実施店舗での購入の有無のみを考慮したが、更に競合店舗での購入の有無を考慮してもよい。例えば、分析対象期間内の対象顧客の購入行動を、「実施店舗で購入あり」、「競合店舗で購入あり」、「実施店舗でも競合店舗でも購入あり」、及び「（どちらの店舗でも）購入なし」の４種類に分類を行い、この購入行動の分類結果と位置情報の分析結果の組合せに応じて顧客をタイプ分けする等である。なお、キャンペーン管理装置５０が競合店舗のＰＯＳシステムの販売情報を分析するのは一般に不可能（ただし競合店舗が販売情報の分析を認めている場合は可能）なので、競合店舗での購入の有無は、ＳＮＳサイト２０に記録された各対象顧客のメッセージから判定する。例えば、対象顧客の分析対象期間内の投稿メッセージの中に、競合店舗の名称、キャンペーン対象の商品等の名称、及び購入を示唆する言葉を含んだ文があれば、対象顧客が競合店舗で購入したと推定する等である。

以上、いくつかの例を示したが、位置情報に関するタイプ分類の仕方、購入情報に関するタイプ分類の仕方、及びそれら両者の組合せをどのような顧客タイプとして定義するかは、顧客タイプ分けの目的等に応じて適宜定めればよい。

図１０の処理手順の例では、ＳＮＳサイト２０に投稿されたメッセージの分析において、対象顧客がキャンペーン対象の商品等を購入したことを示唆するメッセージを求めたが、より詳細な分析を行ってもよい。例えば、メッセージが購入を示唆する内容を含んでいるかだけでなく、キャンペーンに対する言及を含んでいるかを更に判定してもよい。この場合、メッセージの分析結果は、キャンペーンに対する興味の有無についての分類情報をもたらす。例えば、ある対象顧客の分析対象期間内のメッセージの中に、購入を示唆する記載内容を含んだものはないが、キャンペーンに対する言及を含んだものはある場合、メッセージ分析により、その顧客は「キャンペーンに興味あり（ただし購入はなし）」というタイプに分類される。また、購入を示唆するメッセージもキャンペーンに対する言及を含んだメッセージもない顧客は「キャンペーンに興味なし」というタイプに分類される。このようなメッセージ分析に基づきタイプ分類と、位置情報分析に基づくタイプ分類との組合せが、顧客タイプに関連づけられる。

次に、携帯端末１０からの顧客位置通知を利用したリアルタイムでのキャンペーン補助（フォロー）処理の例について説明する。この例では、キャンペーン管理装置５０は、携帯端末１０からＳＮＳサイト２０に通知され記録され（キャンペーン管理装置５０を含むあらかじめ設定された範囲に）公開される対象顧客の位置情報をリアルタイムで監視する。そして、このリアルタイムの監視により対象顧客が実施店舗または競合店舗に近づいたことが分かると、対象顧客にキャンペーンを知らせる補助情報を提供するための処理を行う。

この処理の手順の一例を図１２に示す。図１２の例では、キャンペーン管理装置５０は、各対象顧客の位置登録の情報がＳＮＳサイト２０で公開されるのを監視している（Ｓ１６０）。すなわち、顧客のチェックイン操作または自動的な通知により携帯端末１０からＳＮＳサイト２０にその顧客の位置情報が通知され顧客位置記録部２４に登録されると、その位置情報（顧客ＩＤ、位置座標又はチェックイン先の識別情報又はその両方、並びに日時の情報を含む）は、位置情報の公開先の設定内容に従い、キャンペーン管理装置５０にも公開される。キャンペーン管理装置５０は、各対象顧客について、このような位置情報の公開を監視する。

この監視によりいずれかの対象顧客の位置情報が新たに公開されたことが分かると、キャンペーン管理装置５０は、その顧客の位置と実施店舗及び競合店舗の位置とを比較し、その顧客が実施店舗の近傍にいるか（Ｓ１６２）、及び競合店舗の近傍にいるか（Ｓ１６６）を判定する。ここでは、顧客が店舗に来店したかどうかではなく、その近くまで来ているかどうかを判定するので、判定の閾値となる店舗座標からの距離は、来店したか否かの判定閾値である許容誤差よりも大きい。

これらの判定により、例えば対象顧客が実施店舗又は競合店舗の近傍に来ていることが分かった場合、キャンペーン管理装置５０は、キャンペーンのフォロー通知のための処理を実行する（Ｓ１６４又はＳ１６８）。フォロー通知は、実施店舗で行っているキャンペーンの補助情報を、電子メールや電話などのリアルタイムな通信手段で知らせる処理である。電話を用いる場合には、例えば電話オペレータ（人間）のＰＣ（パーソナルコンピュータ）に対して、対象顧客の電話番号（顧客ＤＢ５８に登録されている）へ電話を掛けるＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）や、オペレータが対象顧客に伝えるキャンペーン内容のメモ等の情報を表示させる等すればよい。

フォロー通知において対象顧客に伝える補助情報は、例えばキャンペーンの説明である。また、リアルタイムのフォロー通知のための特別のインセンティブ（例えば、キャンペーン文書に記載されている特典よりも更に価値の高い特典の提供）の情報を補助情報に含めてもよい。

対象顧客が実施店舗の近傍にいる場合と、競合店舗の近傍にいる場合とで、フォロー通知における補助情報を異ならせてもよい。図１２はその一例である。具体的には、例えば、競合店舗の近傍にいる場合の方が、より価値の高いインセンティブをフォロー通知で提供することで、当該顧客を実施店舗に誘導する等が考えられる。

このような補助情報は、電子メールへの組み込み、電話による口頭での伝達等の手段により、対象顧客宛に送られる。

なお、対象顧客に対してこのようなリアルタイムでのフォロー通知を行った場合、その旨（例えば誰に、いつフォロー通知を行ったかを示す情報）をキャンペーン管理装置５０が記録するようにしてもよい。フォロー通知により対象顧客に対してキャンペーン文書に記載されたよりも価値の高いインセンティブを提供した場合、キャンペーン管理装置５０は、そのことを実施店舗が認識できるようにするための処理を行う（例えば当該対象顧客宛のキャンペーン文書に表示した画像コードを、その新たなインセンティブの内容に関連づける等）。また、このフォロー通知の記録を、顧客タイプの判定に反映させてもよい。例えば、前述した位置情報に関するタイプ分類と購入情報に関するタイプ分類に、フォロー通知のあり、なしの分類を加え、それら３種類の分類の組合せ毎に顧客タイプを対応づける等である。

次に、顧客の来店状況の時系列的な変化を顧客のタイプ分類に反映させる例を説明する。この例では、顧客位置記録部２４の情報に基づき、対象顧客毎に、一定期間毎に、実施店舗及び競合店舗への来店回数を求め、それら一定期間毎の来店回数の時系列的な変化を示す情報を作成する。例えば図１３には、ある対象顧客の実施店舗、対象店舗への来店回数の月次の変化を示す情報の例を示す。

この例では、顧客タイプ判定部５６は、このような実施店舗、対象店舗への来店回数の時系列変化を考慮して、対象顧客のタイプ分類を行う。例えば、キャンペーン前に（少なくともある一定期間は）実施店舗に来店のなかった顧客が、キャンペーンにより来店するようになったり、キャンペーンを繰り返すことで来店回数が増加傾向になってきたりした場合、キャンペーンの効果があったと判断でき、そのような顧客は伸び盛りの顧客（というタイプ）と判定してもよい。そして、実施店舗と競合店舗に対する来店数の大小関係のタイプ（例えば図７参照）が同一であれば、「伸び盛りの顧客」に対しては、伸び盛りでない（すなわちキャンペーンを行っても実施店舗への来店数が増加していない）顧客よりも有利なインセンティブを提供するようにしてもよい。

また、別の例として、キャンペーン前に（少なくともある一定期間は）実施店舗に来店のなかった顧客に対し、キャンペーンを実施しても実施店舗への来店がない状況がある程度以上の長さ続くと、そのキャンペーンはその顧客には効果がないと判断できる。この場合、その顧客を「キャンペーンに興味のない」タイプに分類し、キャンペーンの対象から外したり、キャンペーンの方式を変更（例えば、電子メールからダイレクトメールに切り替える等）したりするなどの対策をとるようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明した。以上に説明した実施形態では、携帯端末１０から通知される顧客の位置情報をＳＮＳサイト２０で記録したが、これは一例に過ぎない。携帯端末１０から通知される位置情報を記録するシステムを、ＳＮＳサイト２０とは別にインターネット上に設置してもよい。また、上記実施形態ではＳＮＳサイト２０は１つしか示さなかったが、キャンペーン管理装置５０は、複数のＳＮＳサイト２０に対する顧客の投稿メッセージや位置情報を収集してもよい。

また、上記実施形態では、説明を簡潔にするために、実施店舗に対する競合店舗が１つの場合の例を示したが、実施店舗に対する競合店舗が複数ある場合も、同様の処理が可能であることは明らかであろう。

また、上記実施形態では、キャンペーン管理装置５０は１つの実施店舗（チェーン店形式を含む）のキャンペーンを管理したが、これに限らず、キャンペーン管理装置５０が異なる複数の実施店舗に対してそれぞれ上述のようなキャンペーン管理のサービスを提供してもよい。

以上に例示したキャンペーン管理装置は、例えば、汎用のコンピュータに上述の各機能モジュールの処理を表すプログラムを実行させることにより実現される。ここで、コンピュータは、例えば、ハードウエアとして、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）およびリードオンリメモリ（ＲＯＭ）等のメモリ（一次記憶）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）を制御するＨＤＤコントローラ、各種Ｉ／Ｏ（入出力）インタフェース、ローカルエリアネットワークなどのネットワークとの接続のための制御を行うネットワークインタフェース等が、たとえばバスを介して接続された回路構成を有する。また、そのバスに対し、例えばＩ／Ｏインタフェース経由で、ＣＤやＤＶＤなどの可搬型ディスク記録媒体に対する読み取り及び／又は書き込みのためのディスクドライブ、フラッシュメモリなどの各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体に対する読み取り及び／又は書き込みのためのメモリリーダライタ、などが接続されてもよい。上に例示した各機能モジュールの処理内容が記述されたプログラムがＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又はネットワーク等の通信手段経由で、ハードディスクドライブ等の固定記憶装置に保存され、コンピュータにインストールされる。固定記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭに読み出されＣＰＵ等のマイクロプロセッサにより実行されることにより、上に例示した機能モジュール群が実現される。また、以上に例示したキャンペーン管理装置の構成要素群を、ネットワークを介して相互に通信可能な複数のコンピュータに分散して実装し、それら分散された構成要素群がネットワークを介して相互に通信することで、上述したキャンペーン管理装置の機能を実現するようにしてもよい。

１０ 携帯端末、１２ 位置検出部、１４ 位置通知処理部、２０ ＳＮＳサイト、２２ メッセージ記録部、２４ 顧客位置記録部、３０ ＰＯＳシステム、５０ キャンペーン管理装置、５２ 顧客位置分析部、５４ メッセージ分析部、５６ 顧客タイプ判定部、５９ キャンペーン文書作成部。

Claims (7)

1. コンピュータを、
   キャンペーンを実施する実施施設と、当該実施施設に競合する競合施設と、の各々の所在位置を含む情報を記憶する施設記憶手段、
   キャンペーン対象の顧客の携帯端末から当該顧客の所在位置の通知を受け付けて記録する顧客位置記録手段、
   前記顧客位置記録手段に記録された前記顧客の所在位置の情報に基づき、前記施設記憶手段に記憶された前記実施施設及び前記競合施設の各々に対する前記顧客の来訪の回数を求め、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係に基づいて、前記顧客が複数のタイプのうちのいずれに該当するかを判定する顧客タイプ判定手段、
   として機能させるためのプログラム。
2. 前記コンピュータを、前記顧客が前記実施施設又は前記競合施設で商品又はサービスを購入したかどうかを判定する購入判定手段、として更に機能させると共に、
   前記顧客タイプ判定手段は、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係と、前記購入判定手段の判定結果とに基づいて、前記顧客のタイプを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
3. 前記購入判定手段は、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）に対して前記顧客が投稿した情報から、前記実施施設又は前記競合施設における商品又はサービスの購入を示唆する記述を検索し、検索の結果に基づき前記顧客が前記商品又はサービスを購入したか否かを判定する、ことを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
4. 前記顧客位置記録手段が前記顧客の所在位置の通知を受け付けたときに、受け付けた前記所在位置が前記実施施設の近傍である場合には、前記キャンペーンに関する補助情報を前記顧客の前記携帯端末に対して送信するための処理を行う補助情報送信手段、として前記コンピュータを更に機能させることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載のプログラム。
5. 前記顧客位置記録手段が前記顧客の所在位置の通知を受け付けたときに、受け付けた前記所在位置が前記競合施設の近傍である場合には、前記顧客の前記携帯端末に対して前記キャンペーンに関する第２の補助情報を送信するための処理を行う第２の補助情報送信手段、として前記コンピュータを更に機能させることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載のプログラム。
6. 前記顧客タイプ判定手段は、前記実施施設及び前記競合施設のそれぞれに対する前記顧客の来訪回数の時系列的な推移に基づき、当該顧客のタイプを判定する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のプログラム。
7. キャンペーンを実施する実施施設と、当該実施施設に競合する競合施設と、の各々の所在位置を含む情報を記憶する施設記憶手段と、
   キャンペーン対象の顧客の携帯端末から当該顧客の所在位置の通知を受け付けて記録する顧客位置記録手段と、
   前記顧客位置記録手段に記録された前記顧客の所在位置の情報に基づき、前記施設記憶手段に記憶された前記実施施設及び前記競合施設の各々に対する前記顧客の来訪の回数を求め、前記実施施設及び前記競合施設に対する来訪の回数同士の関係に基づいて、前記顧客が複数のタイプのうちのいずれに該当するかを判定する顧客タイプ判定手段と、
   を備えるキャンペーン管理装置。

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