JP2015005287A - 買物客ヘルパー - Google Patents

Abstract

【課題】消費者が欲しい物をできるだけ速く小売業者から見つけることを可能とすること。
【解決手段】一実施形態においては、方法は、個々の、または、ある消費者のアクションをモニタするステップと、前記消費者個人用のメモリに記憶されたデータベースを保守するステップと、を含む。該データベースは、前記消費者のプリファレンスを示すものと、前記個々の消費者の購入履歴とを有することができる。前記データベースは、前記消費者の前記モニタされたアクションに基づいてよい。前記方法は、前記保守されたデータベースに基づいて、前記消費者に提案製品を提供するステップをさらに含むことができる。
【選択図】図１

Description

（関連出願）
この出願は、Ｊｅａｎ Ｊａｃｑｕｅｓ Ｇｒｉｍａｕｄによる米国特許出願番号１３／４９４，２２３「Ｓｙｍｂｉｏｔｉｃ Ｈｅｌｐｅｒ」、代理人整理番号４１４８．１０３７−０００に関し、その全体を援用により本明細書に組み込む。

一般に、小売業者は、小売業者が提供する製品とサービスに関して、製品情報および仕様を、製造業者やサプライヤからのデータを用いて管理する。小売業者は、また、二つの方法のどちらかで顧客データを取得、使用する。第１の従来の方法では、小売業者は、セグメントの形に集約された、１つまたは複数のビッグデータソースからのデータを取得することができる。小売業者は、製品またはサービスのクラスタまたはセグメントを作成するために取得したデータを使用し、作成したクラスタまたはセグメントを分析して、消費者セグメントの将来の購入を予測することができる。取得したデータは、ソーシャルネットワーキングサイトもしくは他の個人データソースからの消費者の個人データ、もしくは、購入データ、および／または、ロケーションベースの記録（例えば、セルラーネットワーク、サーチエンジン、および／または、地図作成または地理位置情報サービスを提供する会社による）を含んでよい。それらのうち任意のデータまたは全てのデータは、法律で義務付けられる場合、ソースで集約される。

第２の方法において、小売業者は、Ｅｎｌｉｋｅｎ、Ｉｎｔｅｌｉｕｓ、Ｓｐｏｋｅｏなどのアグリゲータから個人データを取得することもでき、該個人データを使用して、将来の購入または要望を予測する。小売業者は、また、個人データ（例えば、住所、年齢など）、取引データ、および／または、欲しい物リストを含む、顧客から自身で収集した個人データを、それだけで、または、他の取得データと組み合わせて使ってよい。

買物体験を提供する従来の方法は、店舗およびオンラインのどちらでも、消費者に店舗またはウェブサイトにできるだけ長い時間とどまらせることである。買い物客が買物体験に長い時間を費やすことが、その消費者が買い物に追加の時間を費やした結果として販売を増やす唯一の方法であると、多くの小売業者は信じている。

今日、入手可能なビッグデータの品質は、ビッグデータの使用から受ける恩恵が、小売業者が該データを取得、記憶、処理する費用に勝ることを保証するほど十分ではない。所与のセグメントにおいて購買行動との相関関係を確立することができるが、因果関係は明らかとは言い難く、その結果を適切に使用できるかは疑わしい。さらに、消費者は、購入に必要な情報以外の個人データまたは識別データを小売業者と共有することに、ますます敏感になっている。消費者が、将来の小売業者からの連絡をわずらわしい、または、押しつけがましいと思う場合、偽のデータを入力して、小売業者からの将来の連絡を防ぐ場合もある。

政府または関係機構も、個人を識別できる情報および財務情報のデータ漏えいが時々起ることから、消費者データの取得および保存の規制により関わるようになってきており、小売業者や他のオンラインエンティティにプライバシー規則の実施の強制を検討している。さらに、スマートフォンやモバイルデバイスでローカルに個人データを管理し、取引時に必要に応じてデータを使用する消費者の数が、ますます増え、結果として、小売業者が入手可能なデータが減少している。消費者に関する入手可能なデータが減少すると、小売業者は、消費者に的確な製品を推奨するのが困難になることがある。小売業者は、大量のデータ処理をしながら、買物客サービスのために、小売業者の資産を再編成する場合もある。

従って、本発明の一実施形態においては、購入ヘルパー（または買物ヘルパー）によって、消費者は、自分が欲しい物をできるだけ速く小売業者から見つけることができ、所望の製品の短いリストに、より速く戻ることが可能になる。購入ヘルパーは、買物セッションをより有効で消費者が満足する購入に至る可能性が高くなるようにすることで、買物セッションを短縮する。

一実施形態においては、本発明は、小売業者が知的提案によって買物客を支援することができるコンピュータプログラムまたはシステムに関する。「購入ヘルパー」または「買物ヘルパー」は、スタンドアロンコンピュータプログラム、ウエアラブルコンピュータ、ネットワークに接続されたコンピュータプログラム、および、オンラインショッピングウェブサイト、および／または、モバイルアプリケーションとして、実現してよい。

三種類のデータによって、消費者の将来の購入を示すことができる。第１の種類のデータは、使用目的、内容および環境のデータである。このデータは、製品が消費者の具体的な目的を達成するために使われる、目的、場所、方法、および、時間長を定義する。消費者が自分の製品に対するニーズに気付いていない場合があるので、消費者の具体的な目的、および、その目的に到達するための要件は完全には定義できない場合がある。消費者は、製品または製品の仮想表示と対話すると、ショッピングの前またはショッピング中に、自分のニーズに気付くことができる。

消費者は、この第１の種類のデータを購入ヘルパーに提供する。購入ヘルパーは、消費者に適合した質問を行って、購入予定の製品の用途、内容および環境を理解するように構成される。該質問は、製品の上位カテゴリおよび製品カテゴリに応じて変わる。購入ヘルパーは、消費者に関するデータを取得していくにつれて、質問の頻度および性質を、（例えば、購入ヘルパーが消費者のことを知れば知るほど減少していくなど）、調整または自動的に調整することができる。

第２の種類のデータは、製品の仕様である。製品の仕様は、製品の寸法、物理的属性、感情的属性、および、機能を含む。

第３の種類のデータは、製品の取引属性である。取引属性は、価格、単位あたりの価格、支払方法、配送方法、配送期間、利便さなどを含む。小売業者は、典型的に、製品の仕様、および、製品の取引属性を買物ヘルパーに提供するが、インターネット／クラウド（例えば、検索または内容集約システム）も、仕様および取引属性を提供することができる。しかしながら、消費者が製品の仕様または取引属性を提供できる場合もある。取引属性は、製品の仕様、または、例えば、製品がセットで販売されている場合、複数の製品の構成に左右される場合もある。

他の製品推奨システムは、消費者が購入を行う助けになるような質問を消費者にせず、むしろ、ユーザのアクションを検討して、該アクションを推奨製品にマッピングしようとする。例えば、小売業者は、最近、本を購入したユーザに、本を勧める。別の例では、小売業者は、最近、歌を購入したユーザに歌を勧める。小売業者は、小売業者のネットワークのインターネット／クラウド側にこれらの推奨システムを配置する。小売業者は、製品を購入する消費者ではなく、各推奨システムを管理する。

製品推奨システムは、ユーザの大集団からのデータに基づいて、例えば、ウェブサイトに関して収入の増加を測定する測定基準を用いて、製品を勧める。製品推奨システムは、さらに、ウェブサイトを訪れる全てのユーザに対して１つのモデルを採用する。または、複数のモデルを用いる場合は、前記集団の大きいデモグラフィックスの部分に基づいて、モデルを定義する。しかしながら、製品推奨システムは、各個人ユーザに適合させたモデルを採用しない。

教育環境においては、ユーザ適合モデルは、生徒の学習を促進し、生徒に与えられるテストの内容を改善する。学習エンジンは、ユーザのアクションに基づいて自動的にユーザモデルを適合させる。しかしながら、これらの学習エンジンは偽の肯定を作成することがあり、偽の肯定は生徒を学習マップの間違った学習パスに導く。

購入ヘルパーは、消費者に異なる解決法を提供する。購入ヘルパーのユーザモデルは、各消費者に固有となる。消費者は、自分のためだけに買い物をする場合もあり、例えば、同じ世帯の他の消費者など、複数の消費者のために買い物をする場合もある。

消費者の購入は、セットで購入されるアクセサリー、陶磁器などの購入を除いて、一般的に、互いに独立している。典型的に、消費者は、一年あたり、１５０から２００の異なる製品を購入し、そのほとんどは、互いに無関係である。一方、教育コースは、知識の「れんが」を寄せ集めたものであり、その「れんが」の各々は、次のコースレベルに進むために前の「れんが」の理解を必要とする。典型的な推奨システムは、１つまたは複数の製品の所与のカテゴリに関連付けられる傾向があり、個人に適合させるのではなく、大きい集団に対して推奨するように設計される。

購入ヘルパーは、個々の消費者の購入に対する要件をよりよく理解するために、質問、特に、購入の使用目的、内容、および、環境に関連する質問を消費者にすることができる。現行の推奨システムは、消費者に購入しようとするものに関する質問をせず、製品仕様および取引属性に関心がある。

消費者は、一般的に、自分で購入するものを複数の製品から選ぶ。これらの製品には、消費者が見つける製品もあり、購入ヘルパーが見つける製品もある。消費者は、製品を購入するか否か、どの品目を購入するかを決定する。購入ヘルパーと教育適合モデルとを対比すると、多肢選択式試験のために勉強する生徒は、生徒に提示された限られた数の多肢選択肢から正しい答えを選ばなければならない。生徒は、提示された多肢選択肢以外に追加の答えを自分で探し出したり入力したりすることはできない。対照的に、購入ヘルパーの消費者は、小売業者が提示した最初の製品以外の追加の製品を探し出すことができる。

典型的な小売業者のウェブサイトやウェブサイトアプリケーションは、複数のページにわたって製品群を表示する。各ページは、製品リストの中の製品を示す。典型的には、小売業者ウェブサイトは、ページごとに決まった数の製品を二次元表示するだけである。複数のページに製品を表示することは、製品群の、同じページのトップと下部の製品、または、異なるページの製品を比較、選択するのを困難にする。

製品群は、仮想店舗で表示することもできる。仮想店舗は、実際の店舗を描写する店舗の３Ｄ表示で、製品群の製品のほとんどに関して、同じ製品の複数の例を有する。これらの仮想店舗表示は、さらに家具を表示する。家具は、製品群を見るにあたって視覚的な障害物になり、ユーザが製品群から製品を選択する助けにはならず、単に、ユーザに仮想環境を物理的環境に関連付けさせる働きをする。

一実施形態においては、購入ヘルパーは、ある製品群の各製品を三次元（３Ｄ）で提示する。該製品群は、家具や備品なしに、１つの平面に表示することができる。ユーザインタフェースは、ズームコマンド、パンコマンド、ピッチコマンドに応答することができ、製品群の製品を連続的に均一に見せることができる。ユーザは、一部の製品に印をつけることによって、または、基準（例えば、属性）を用いて製品をフィルタリングすることによって、これらの製品のサブセットを選択することができる。各製品は、選択、操作、および、該製品の３つの自由軸に沿って回転させて、製品の外部、または、製品内部の断面を見ることができる。各製品は、ちょうつがい、引出、ツイストノブ（ｔｗｉｓｔｉｎｇ ｋｎｏｂ）などの製品の特徴部分を操作することによって、操作することもできる。購入ヘルパーは、音声を再生し、アラームを設定し、音声認識、音声合成、および自然言語理解を行うこともできる。

一実施形態においては、方法は、消費者のアクションをモニタするステップと、前記消費者個人用のメモリに記憶されたデータベースを保守するステップと、を含む。前記データベースは、前記消費者のプリファレンスを示すものと前記消費者の購入履歴とを有することができる。前記データベースは、前記消費者の前記モニタされたアクションに基づいてよい。前記方法は、前記保守されたデータベースに基づいて前記消費者に提案製品を提供するステップをさらに含むことができる。

別の実施形態においては、前記方法は、前記消費者が前記データベースの少なくとも一部を選択できるようにするステップと、さらに、前記消費者が前記データベースの前記少なくとも一部を第三者と共有できるようにするステップと、を含むことができる。

さらなる実施形態においては、前記方法は、（例えば、世帯内の）前記消費者の識別子、複数の入手可能な製品、および／または、前記購入履歴に基づいて、前記複数の入手可能な製品のそれぞれの製品カテゴリに関してツリーを構築することによって、前記データベースを初期化するステップを含むことができる。

更に別の実施形態においては、前記方法は、製品のカテゴリの少なくとも１つの属性の選択を有効にするステップを含むことができる。前記データベースを保守するステップは、前記消費者が選択した前記少なくとも１つの属性の順番に基づいて前記ツリーを修正することによって、前記データベースを保守するステップを含むことができる。

別の実施形態においては、前記方法は、複数の製品をランク付けするステップを含むことができる。各製品は、仕様と取引属性に関連付けることができる。前記ランク付けは、前記消費者の過去の観察されたアクション、各製品の仕様、前記消費者が示したニーズ、および／または、各製品の取引属性に基づいていてよい。前記消費者が示した前記ニーズは、製品の用途、使用内容、および、使用環境で表されてよい。前記方法は、ユーザ選択に応じて、前記消費者が選んだ製品に基づいて、前記データベースを調整するステップをさらに含むことができる。前記取引属性は、前記製品の価格、前記製品の単位当たりの価格、前記製品の支払い方法、前記製品の配送方法、前記製品の配送期間、および／または、前記製品の配送業者を含むことができる。

さらに別の実施形態においては、前記方法は、仮想店舗の一部として、１つの平面に三次元で製品群の表示を提示するステップをさらに含むことができる。前記方法は前記製品群の前記表示のズーム、パン、ピッチ操作の少なくとも１つを有効にするステップをさらに含むことができる。前記方法は前記製品群の各製品の選択、平行移動、回転、および、特徴部分の操作の少なくとも１つを有効にするステップをさらに含むことができる。前記表示を提示するステップは、頭部装着型コンピュータで前記表示を提示することを含むことができる。

別の実施形態においては、前記データベースを保守するステップは、１つまたは複数の第三者と前記消費者のアクティビティをモニタするバックグラウンドプロセスによって行うことができる。

さらなる実施形態においては、前記方法は、前記消費者に前記消費者のニーズを決定するための質問を出力するステップを含むことができる。前記方法は、前記質問に応答して、前記消費者の前記ニーズを示す回答を受信するステップをさらに含むことができる。前記提案製品を提供するステップは、前記回答、前記提案製品の仕様、および／または、前記提案製品の取引属性に基づいてよい。

別の実施形態においては、システムは、前記消費者個人用のメモリを含む。前記システムは、前記消費者のアクションをモニタするように構成されたユーザインタフェースモジュールをさらに含むことができる。前記システムは、前記消費者個人用の前記メモリに記憶されたデータベースを保守するように構成された保守モジュールをさらに含むことができる。前記データベースは、前記消費者のプリファレンスを示すものと、前記消費者の購入履歴とを有することができる。前記データベースは、前記消費者の前記モニタされたアクションに基づいてよい。前記システムは、前記保守されたデータベースに基づいて、前記消費者に提案製品を提供するように構成された製品提案モジュールをさらに含むことができる。

添付の図面で示された本発明の実施形態例のさらに詳細な下記の記載から、前述の記載は明らかになろう。図中、類似の参照番号は、異なる図面の同じ部分を指す。図面は、必ずしも実際の縮尺ではなく、本発明の実施形態を示すことに重点を置いている。
小売業者がユーザデバイスとインタフェースをとる実施形態の例を示すブロック図である。 ユーザがユーザデバイスを使用して複数の小売業者とインタフェースをとる実施形態の例を示すブロック図である。 本発明の実施形態の例を示す図である。 本発明によって採用される購入ヘルパーの実施形態の例を示すブロック図である。 本発明の実施形態に従った、消費者意思決定ツリーの実施形態の例を示す図である。 消費者意思決定ツリーのサブセットの図である。 本発明の実施形態の例によって採用されるプロセスを示すフロー図である。 本発明によって採用されるプロセスの実施形態の例を示すフロー図である。 本発明の実施形態を実施可能なコンピュータネットワークまたは類似のデジタル処理環境を示す。 図９のコンピュータシステムのコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／デバイスまたはサーバコンピュータ）の内部構造の例を示す図である。

本発明の実施形態の例を次に記載する。

一実施形態においては、購入ヘルパー（例えば、「購入ヘルパー」または「買物ヘルパー」）は、消費者の習慣の変化に適合する非同期型の消費者モデルである。購入ヘルパーは、オンライン（またはオフラインの）小売業者情報、店内情報、および、追加のオンライン情報（例えば、消費者情報）に基づいて、消費者に製品を勧める。購入ヘルパーは、ＱＲコード（登録商標）、ＲＦＩＤ、音声認識、音声合成、Ｇｏｏｇｌｅ^ＴＭ Ｇｌａｓｓ（グーグルグラス）のようなウエアラブルコンピュータデバイス等の他のハードウェア駆動の技術など、様々な技術を採用して、ユーザインタフェースを提供し、データを集める。

購入ヘルパーは、カテゴリおよび／またはアクティビティ、購入意図、他の価値（例えば、製品の生産場所）、または、他のカテゴリ基準に従って、消費者の興味を追跡することができる。品物またはサービスのカテゴリに関する情報または購入意図に合致など、他の外部刺激を用いて、消費者を助けてもよい。

購入ヘルパーは、優先度、選択、機会、購入計画、時間管理、リスクまたは安全要因、および／または、警戒感などの、多くの項目のうちのいずれかに基づいて、消費者が、製品／サービスを発見、および／または、製品／サービスを選択するのを支援することができる。

購入ヘルパーは、（１）小売業者を通して消費者の購入履歴にアクセスし、（２）内容を購入履歴に提供し、（３）製品のカテゴリおよび上位カテゴリを自動入力することによって、初期化される。消費者が製品を購入するにつれて、購入ヘルパーは、記憶された情報を調整していく。しかしながら、購入ヘルパーは、消費者が購入しなかったときも、記憶された情報を調整する。すなわち、購入ヘルパーは、ユーザが特定の製品を購入しない時でも、ユーザがその特定の製品を検討して、買わない選択をしたことを示すように、記憶された情報を調整する。購入ヘルパーの初期化は、小売業者が提供または販売する製品／サービスのリストを、長期にわたってデジタル形式で記憶することを含む。購入ヘルパーは、購入された製品／サービスの名前と３Ｄ表示（適切な場合）を、上位カテゴリごとに、および、上位カテゴリ内で、カテゴリごとに、リストする。上位カテゴリは、記述子によってグループ分けされた製品のセットである。記述子は、「本」または「ホーム＆ガーデン」のような店の部門など、広いカテゴリであってよい。上位カテゴリは、カテゴリまたはサブカテゴリも含むことができる。カテゴリも、記述子によってグループ分けされた製品である。カテゴリの記述子は、上位カテゴリの記述子より狭くてよい。例えば、上位カテゴリが「本」の場合、該上位カテゴリ内のカテゴリは、「ノンフィクション」、「フィクション」、「歴史」、「伝記」、「サイエンスフィクション」、「ファンタジー」および「歴史小説」を含んでよい。

購入ヘルパーは、また、製品／サービスの示された一人または複数の受領対象者（例えば、消費者自身、消費者の家族、子供、または、友人など）に基づいて、表示される製品／サービスを特定の消費者向けに編成してよい。購入ヘルパーは、また、特定の履歴期間中に行われた購入の各上位カテゴリまたはカテゴリに関して、消費者意思決定ツリーを記憶する。消費者が行った各購入に関して、購入ヘルパーは、対応する消費者意思決定ツリーを逆にたどって詳細に分析する。この分析中、購入ヘルパーは、各購入中に消費者が行った選択を判断し、該選択を履歴の正規化された分布と比較する。購入ヘルパーは、また、小売業者が販売を中止した製品／サービスを決定し、既に購入された、または、購入可能な代用製品を決定し、該製品／サービスに置き換える試みを行う。

購入ヘルパーは、データベースを用いて、（１）統一商品コード（ＵＰＣ）および、欧州商品コード（ＥＡＮ）または国際商品番号（ＥＡＮ）などの他の製品識別子（２）製品／サービスの名称（３）ブランド名（４）サプライヤ情報（５）製品／サービスの説明（６）製品の種類（品揃え）情報（７）製品のより細かい種類（品揃え）情報（８）消費者意思決定ツリー情報（９）製品寸法（１０）製品重量（１１）製品／サービスの性質（１２）提示情報（１３）製品の色（１４）製品サイズ（１５）製品／サービス推奨価格（１６）製品／サービスのカテゴリを含む、小売業者からの製品ごとのデータを記憶する。

購入ヘルパーは、また、製品の３Ｄモデル表示を消費者に提示して、（１）製品の包装の知ること、または確認すること（２）製品の内容 （例えば、材料、部品、組立指示、配送情報、組立後の画像）の決定（３）種類、および消費者意思決定ツリーの記載、および／または、（４）買物リストにある製品の記載、を容易にする。購入ヘルパーは、また、３Ｄモデルを用いて、衣料品、装飾品（例えば、ランプ、ブラインド、または、他のインテリアもしくはエクステリア装飾品）、および／または、車などの製品のオーダーメイドを容易にしてよい。購入ヘルパーは、また、３Ｄモデルを３Ｄ印刷装置に供給して、３Ｄモデルが表す製品を物理的に具現したものを作成してよい。

購入ヘルパーは、また、製品／サービスの説明から製品／サービスの仕様を作成して、より良い買物体験を促進する。例えば、製品／サービスの仕様が入手できない場合、購入ヘルパーは、該説明をキーワードでテキストマイニングして、製品の仕様を作成することができる。

一実施形態においては、購入ヘルパーのデータは自動作成される。これによって、消費者意思決定ツリーおよび／または小売業者が提供する購入履歴を用いた購入履歴分析の自動化が容易になる。該データは、消費者の個人的なものであってもよく、より一般的なものであってもよいことは明らかである。購入ヘルパーは、また、オンラインデータベースから等の、ＵＰＣコードに基づいた製品の３Ｄ表示を追加してよい。さらに、購入ヘルパーは、消費者の小売業者に対する印象を決定、記憶してよい。小売業者に対する印象は、小売業者の製品の価格、種類（品揃え）の豊富さ、製品の品質、返品または交換ポリシー、期限内配送率、信用度、提供される情報の妥当性（例えば、スパムメールがないこと）、企業責任、および／または、環境への配慮もしくは持続可能性に関連してよい。

購入ヘルパーが用いる追加のデータは、内容ごとの基準、または、部門などの上位カテゴリを含む。上位カテゴリの例は、本、映画、音楽とゲーム、電子機器＆コンピュータ、ホーム＆ガーデン、家の修繕と道具、ヘルス＆ビューティケア、おもちゃ、キッズ＆ベイビー、衣類、靴とアクセサリー、スポーツ＆アウトドア、車、収集品と美術品、および、工業製品と科学製品を含むことができる。しかしながら、他の上位カテゴリ（または、部門）も、小売業者によって提供されてよい。

購入ヘルパーは、また、各製品／サービスの、サムネイルまたは受領者識別子を消費者の買物リストに示すことができる。消費者は、必要に応じて、該識別子を変更することができる。

購入ヘルパーによって、消費者は配送方法を設定することもできる。例えば、消費者は、購入した製品／サービスを店で受け取ってもよいし、配送を依頼してもよい。

購入ヘルパーのオンラインおよび／または店内での使用は、使用する製品／サービスの映像、匂いなど、他の刺激によって強化することができる。購入ヘルパーは、製品を、ユーザのニーズと該製品の３Ｄモデルの入手可能性に基づいて、２Ｄまたは３Ｄで表示することができる。

インターネットはウェブページを採用しているが、ウェブページは大規模な製品群から製品を比較して選ぶのに最適の手段でないことが多い。例えば、ユーザは、ページのトップにある製品と、そのページの下部にある製品を比較するのが困難なことがある、また、別々のページに表示された製品を比較するのはより困難である。名詞と形容詞を使って製品検索を絞り込むと、ページのフィルタリングを助けることができる。しかしながら、消費者は、所望の製品候補を過剰にフィルタリングしてしまうことを避けるために、正確な追加の検索語を選ぶ必要がある。

３Ｄストアは、完全なＣＡＤ製品と、該ＣＡＤに結び付けられたサブアセンブリの３Ｄ表示を、回転テーブルを用いて、該サブアセンブリ配置することによって表示することができる。このような回転テーブルは、アセンブリを視覚的に表示することができるが、品目の向きは常にユーザの方を向いている必要があるので、品目を適切に表示することができない。この方法は、「レイジ―スーザン（回転台）」方式と言うことができる。回転テーブルは、店舗で行われているような「消費者への提示」という概念を持たない。さらに、大規模な製品群が含む品目は、回転テーブルに対して多すぎる。

店舗は、製品用の物理的な棚スペースと床スペースを有する。これらの概念はユーザになじみ深い物なので、購入ヘルパーはこれらの概念を保持する必要がある。購入ヘルパーは、製品の分類に、これらの概念を用いる。目に見える「消費者意思決定ツリー」は、適切な追加の検索語を選択する複雑さを取り除く。床の上、または、線形のゴンドラに沿ったナビゲートは、消費者にとって簡単である。購入ヘルパーは、ゴンドラの表示の上に製品の２Ｄ画像を提示する場合もあってよいが、購入ヘルパーは、一般に、可能な限り３Ｄナビゲーションの概念を用いる。

図１は、小売業者１１０がユーザデバイス１０４とインタフェースをとる実施形態の例を示すブロック図１００である。ユーザデバイス１０４は、パーソナルコンピュータ、または、タブレットやスマートフォンなどのモバイルデバイスであってよい。ユーザデバイス１０４は、例えば、ＷｉＦｉ、４Ｇ、イーサネット（登録商標）、または他のネットワークプロトコルによって、ネットワーク１０８に接続される。ユーザ１０２は、ユーザデバイス１０４を用いて、小売業者１１０のウェブサイトにアクセスする。ユーザデバイス１０４は、ユーザ１０２との対話に応答して、ネットワーク１０８を介してウェブサイトナビゲーションデータ１０６を小売業者１１０に転送する。小売業者１１０は、ウェブサイトナビゲーションデータ１０６に基づいて、小売業者固有のユーザアカウントデータファイル１１８を更新する。小売業者１１０は、小売業者固有のユーザアカウントデータファイル１１８を用いて、ユーザ１０２との今後の対話をパーソナライズする。小売業者１１０は、さらに、ビッグデータ１１２を用いて、集約消費者データ１１４を受信する。集約消費者データ１１４は、ユーザ１０２に固有の情報を含まない。しかしながら、小売業者１１０は、ユーザ１０２のアクションを一般集団に由来する集約消費者データ１１４と比較することにより、該アクションを解釈することができる。そして、小売業者１１０は、ＨＴＭＬウェブサイトデータ１１６をユーザデバイス１０４に返信する。

図２は、ユーザ２０２がユーザデバイス２０４を用いて複数の小売業者２１０ａ〜２１０ｃとインタフェースをとる実施形態の例を示すブロック図２００である。ユーザデバイス２０４は、消費者情報モデル２２２に基づいて、仮想店舗２２０を表示する。ユーザデバイス２０４は、プライバシー情報に基づいて、個人データ２２４ａ〜２２４ｃを、ネットワーク２０８を介して各小売業者２１０ａ〜２１０ｃに転送するように構成される。プライバシー情報は、各小売業者２１０ａ〜２１０ｃと共有してよいとユーザ２０２が示す、選択されたデータである。

この方法で、第１の個人データセット２２４ａは、小売業者＃１、２１０ａに送信でき、第２の個人データセット２２４ｂは、小売業者＃２、２１０ｂに送信でき、第３の個人データセット２２４ｃは、小売業者＃３、２１０Ｃに送信することができる。個人データセット２２４ａ〜２２４ｃに応答して、各小売業者は、製品データ２２６ａ〜２２６ｃをユーザデバイス２０４に返信する。ユーザデバイス２０４は、小売業者＃１〜３、２１０ａ〜２１０ｃで入手可能な関連する製品を、仮想店舗２２０でユーザ２０２に提示することができる。仮想店舗２２０が製品データ２２６ａ〜２２６ｃをユーザに提示することに応答して、ユーザ２０２は、提案された製品の１つを選択、購入することができる、または、購入のために異なる製品にナビゲートすることもできる。ユーザ２０２による購入に基づいて、ユーザデバイス２０４は、消費者情報モデル２２２を更新することができる。これによって、小売業者に送信された個人データセット２２４は更新されて、仮想店舗２２０での体験をさらにユーザ２０２に合わせて調整する。

図３は、本発明の実施形態の例を示す図３００である。図２のユーザ２０２などの消費者３０２が、購入ヘルパー３０４を採用する。消費者３０２は、消費者の状態３１４を購入ヘルパー３０４に入力する。消費者の状態３１４は、消費者３０２の製品へのニーズ、消費者３０２の予算、または、消費者３０２の購入に影響を与え得る任意の要因を含む。消費者３０２は、キーボード、マウスまたはタッチスクリーンへの手入力、音声入力、音声合成、自然言語理解、または、画像分析などの様々な技術によって、消費者の状態３１４を入力することができる。一方、購入ヘルパー３０４は、センサを通して、および、消費者１０４の他のアプリケーションの使用を通して、例えば、買物ヘルパーアプリケーションの外部のどのＵＲＬを訪問したかをチェックすることによって、消費者３０２のアクティビティをモニタする。購入ヘルパー３０４は、また、他のソースからの他の刺激３１２を受信することができる。購入ヘルパー３０４は、次に、共有情報３０６を小売業者に送信することによって、図２の小売業者２１０ａ〜２１０ｃなどの小売業者３１０とインタフェースをとる。共有情報３０６は、購入ヘルパー３０４の消費者情報モデルからの情報であってよい。それに応じて、小売業者３１０は、小売業者３１０の製品に関する共有情報３０８を購入ヘルパー３０４に返信することができる。購入ヘルパー３０４は、次に、消費者３０２に対する製品の提案を提示し、製品リストにランク付けすることができる。購入ヘルパー３０４は、製品の提案とランク付けされた製品リストを、提供される支援３１６として消費者に送信する。

図４は、本発明によって採用される購入ヘルパーの実施形態の例を示すブロック図４００である。初期化モジュール４０２は、１つまたは複数の消費者ＩＤ４０４、アクティビティリスト４０６、および、購入履歴４０８を受信するように構成される。アクティビティリスト４０６は、製品４１０の上位カテゴリおよび／またはカテゴリのリストを含む。消費者調査モジュール４１６は、ユーザ入力４１８に基づいて、消費者調査情報４１４を生成する。初期化モジュール４０２は、また、消費者調査情報４１４を受信し、消費者ＩＤ４０４の各消費者に関して、複数の消費者意思決定ツリー４１２を生成する。消費者ＩＤ４０４の各消費者に関して、購入ヘルパーは、製品４１０のリストされたカテゴリの各上位カテゴリについて１つずつ、複数の消費者意思決定ツリーを作成する。

消費者ＩＤ４０４の各消費者と各消費者の各上位カテゴリに対して個々の消費者意思決定ツリー４１２を有することによって、購入ヘルパーは、消費者のどの決定が各カテゴリの各購入につながったのかを詳細に判断することができる。これは、消費者の買物体験のパーソナライズ化を大幅に向上させる。さらに、消費者意思決定ツリーの個別化によって、世帯を代表して一人の消費者が選択を行う場合の全体としての世帯を含む、世帯内の各消費者に対して、購入ヘルパーを構成することが可能になる。例えば、複数の人および／または子供からなる世帯は、各消費者に関して、異なる製品購入決定プロセスを有する可能性がある。個別化され、分類された消費者意思決定ツリーによって、購入を行う各消費者に対して製品の推薦を別々にし、結果として、将来の推薦がより正確になる。

買物体験を始めるために、消費者は、製品の一般名、製品のブランド名、または製品のカテゴリを入力または選択することによって、買物リストを作成する。例えば、消費者は、所望の製品のブランド名を入力してよい。購入ヘルパーは、オートコンプリート方法を採用して、入力途中の製品情報に基づいて、名前または製品の一致候補を提案してよい。消費者が以前、特定のブランドを購入したことがある場合、購入ヘルパーは、そのブランドに関連する以前購入した製品／サービスを、全ての製品／サービスの名前、および／または、入手可能または適用可能な場合、対応する３Ｄ表示で、表示することができる。そして、消費者は、所望の製品／サービスを選択することができる。消費者が、表示された製品／サービスのいずれも欲しくない場合、購入ヘルパーは、該ブランドに関連付けられた全ての製品／サービスと、その３Ｄ表示を表示する。最終的に製品が選択されるまで、消費者が各ステップを確認または訂正する間、購入ヘルパーは、消費者意思決定ツリーに沿って進む。購入ヘルパーはカテゴリ検索に対しても同様の方法を行う。

消費者意思決定ツリー４１２が初期化モジュール４０２によって作成されると、保守モジュール４２０が消費者意思決定ツリー４１２を継続的に更新する。保守モジュール４２０は、また、消費者調査モジュール４１６から消費者調査情報４１２を受信する。一実施形態においては、購入ヘルパーを続けて使用すると、消費者に尋ねるべき残りの質問が少なくなっていくので、消費者調査モジュール４１６の使用頻度は少なくなる。該保守モジュールは、また、進行中の購入アクティビティ４２２を受信する。消費者調査情報４１４と進行中の購入アクティビティ４２２との両方に基づいて、保守モジュール４２０は、消費者意思決定ツリー４１２を更新して、更新した消費者意思決定ツリー４２４を作成する。

図５は、本発明の実施形態に従った、消費者意思決定ツリー５０２の実施形態の例を示す図５００である。消費者意思決定ツリー５０２は、上位カテゴリノードレベル５０４、カテゴリノードレベル５０６、属性レベル５０８、および、製品ノードレベル５１０を含む。上位カテゴリノードレベル５０４は、広義のレベルのカテゴリで、カテゴリノードレベル５０６は、該上位カテゴリ内の製品を記載するレベルである。属性レベル５０８は、ブランド、サイズ、重量または価格などの製品の属性を含む。製品ノードレベル５１０は、製品自体を含む。

ユーザが製品を選択すると、該製品は、消費者意思決定ツリー５０２の中の選択製品５１２となる。購入ヘルパーは、次に、選択製品５１２から上位カテゴリノード５０４にリバースツリーウォーク５１４を実行する。リバースツリーウォーク５１４は、選択製品５１２にナビゲートするユーザの決定プロセスを示す。このリバースツリーウォークは、選択製品５１２に到達するためにユーザが選んだ属性およびカテゴリを示す。これによって、購入ヘルパーは、選択製品５１２の選択にあたって、ユーザにとってどの属性およびカテゴリが重要であるかを決定することができる。ユーザにとって重要な属性を知ることによって、購入ヘルパーは、この特定の購入でユーザが選んだ属性に基づいて、製品を推薦することができる。

図６は、消費者意思決定ツリー６０２のサブセットを示す図６００である。消費者意思決定ツリー６０２のサブセットは、属性レベル内の様々な属性を示す。消費者意思決定ツリーの属性レベルは、複数の階層レベルであってよい。例えば、該属性レベルは、性能レベル６０４、ブランドレベル６０６、色レベル６０８、および、サイズレベル６１０を含むことができる。該意思決定ツリーは、また、一部の実施形態においては、同じ階層レベルに複数の異なる属性を有することができる。消費者意思決定ツリー６０２のサブセットは、さらに、製品レベル６１２を含む。

図７は、本発明の実施形態の例によって採用されるプロセスを示すフロー図７００である。購入ヘルパーは、最初に、消費者ＩＤをロードする（７０２）。各消費者ＩＤに関して、購入ヘルパーは、上位カテゴリごとに消費者意思決定ツリーを生成する（７０４）。購入ヘルパーは、次に、初期化すべき消費者ＩＤがまだ存在するか否かを決定する（７０６）。消費者ＩＤがまだある場合、購入ヘルパーは、次の消費者ＩＤをロードして（７０８）、該次の消費者ＩＤの各上位カテゴリについて消費者意思決定ツリーを生成する（７０４）。初期化すべき消費者ＩＤがもうない場合、購入ヘルパーは、任意で、購入の内容を消費者に尋ねてもよい（７１０）。購入の内容は、ユーザのニーズ、製品の使用目的、価格パラメータ、サイズパラメータ、または、潜在的購買に関する他の情報などの、情報を含む。

購入ヘルパーは、次に、消費者が製品の属性を選択できるようにする（７１２）。購入ヘルパーは、次に、消費者に提案製品を提示する（７１４）。提案製品は、購入ヘルパーによって引き出された消費者の内容と、過去の購入履歴と、購入ヘルパーが生成した消費者意思決定ツリーとに基づいている。次に、購入ヘルパーは、購入予定の選択製品を消費者から受信する（７１６）。購入ヘルパーは、選択製品と、任意で、前記調査への回答に基づいて、消費者意思決定ツリーを修正する（７１８）。

図８は、本発明によって採用されるプロセスの実施形態の例を示すフロー図８００である。購入ヘルパーは、製品カテゴリと消費者のニーズを受信する（８０２）。次に、購入ヘルパーは、消費者意思決定ツリー、消費者のニーズ、および、消費者が選択した製品に基づいて、製品リストをランク付けする（８０４）。購入ヘルパーは、次に、ランク付けされた順で、消費者に製品を（任意で３Ｄで）提示する（８０６）。購入ヘルパーは、次に、選択製品をユーザから受信する（８０８）。購入ヘルパーは、選択製品が、ランク付けされた順で提示された製品の最上位の製品であるか否かを決定する（８１０）。選択製品が最上位の製品である場合（８１０）、購入ヘルパーは、その購入を完了する（８１４）。最上位の製品でない場合、購入ヘルパーは、消費者意思決定ツリーを調整して、選択製品が最上位となり、選択製品より上位の製品全てが選択製品より下位となるべきであるという事実を反映する（８１２）。そしてに、購入ヘルパーは、その購入を完了する（８１４）。一実施形態においては、購入ヘルパーは、例えば、ブランドは機能より先に来て、色はブランドより先に来るなど、異なる順で属性を選択することによって、消費者が自分の消費者意思決定ツリーを構築することを可能にするユーザインタフェースを提示することができる。この場合、消費者が構築または修正した消費者意思決定ツリーの構造が、進行中のツリー構造となり、以前の購入および、購入を伴わない製品の評価は、該新しいツリー構造で再構成される。

図９は、本発明の実施形態を実施可能なコンピュータネットワークまたは類似のデジタル処理環境を示す。

１つまたは複数のクライアントコンピュータ／デバイス５０と１つまたは複数のサーバコンピュータ６０は、アプリケーションプログラムなどを実行するための、処理、記憶、入出力装置を提供する。１つまたは複数のクライアントコンピュータ／デバイス５０は、また、通信ネットワーク７０を介して、他のクライアントデバイス／プロセッサ５０と、１つまたは複数のサーバコンピュータ６０とを含む、他のコンピュータデバイスとリンクさせることができる。通信ネットワーク７０は、現在は各プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）を用いて互いに通信する、リモートアクセスネットワーク、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、世界規模のコンピュータ群（ａ ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ）、ローカルエリアもしくは広域ネットワーク、ゲートウェイの一部であってよい。他の電子デバイス／コンピュータのネットワークアーキテクチャも適合する。

図１０は、図９のコンピュータシステム内のコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／デバイス５０またはサーバコンピュータ６０）の内部構造の例を示す図である。各コンピュータ５０、６０は、システムバス７９を含む。ここで、バスは、コンピュータまたは処理システムのコンポーネント間でのデータ転送に用いられるハードウェアの線のセットである。システムバス７９は、基本的に、コンピュータシステムの異なる要素（例えば、プロセッサ、ディスク記憶装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークポートなど）を接続する共有の導管で、該要素間の情報の転送を可能にする。システムバス７９に取り付けられるのは、様々な入力装置および出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、センサなど）をコンピュータ５０、６０に接続するＩ／Ｏ装置インタフェース８２である。ネットワークインタフェース８６によって、コンピュータはネットワーク（例えば、図９のネットワーク７０）に取り付けられた様々な他の装置に接続することができる。メモリ９０は、本発明の実施形態を実施するのに使われるコンピュータソフトウェア命令９２とデータ９４（例えば、上記に詳しく記載した、構造生成モジュール、計算モジュール、組み合わせモジュールのコード）のための揮発性記憶装置を提供する。ディスク記憶装置９５は、本発明の実施形態を実施するのに使われるコンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４のための不揮発性記憶装置を提供する。中央処理装置８４もシステムバス７９に取り付けられ、コンピュータ命令を実行する。

一実施形態においては、プロセッサルーチン９２およびデータ９４は、本発明のシステムのためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、１つまたは複数のＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ディスケット、テープなどの、取り外し可能な記憶媒体）を含むコンピュータプログラム製品（一般に９２と参照する）である。コンピュータプログラム製品９２は、当業者は周知のように、任意の適切なソフトウエアインストール手順で、インストールすることができる。別の実施形態においては、ソフトウェア命令の少なくとも一部は、有線通信および／または無線接続を介してダウンロードしてもよい。他の実施形態においては、本発明のプログラムは、伝播媒体（例えば、電波、赤外線波、レーザー波、音波、または、インターネットまたは他のネットワークなどのグローバルネットワークを介して伝播される電波）で伝播される信号として具現されるコンピュータプログラム伝播信号製品である。このような搬送媒体または信号を用いて、本発明のルーチン／プログラム９２のためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供してよい。

代替実施形態においては、伝播される信号は、アナログの搬送波、または、伝播媒体に搬送されるデジタル信号である。例えば、伝播される信号は、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、電気通信網、または、他のネットワークを介して伝播されるデジタル化された信号であってよい。一実施形態においては、伝播される信号は、一定の期間にわたって伝播媒体を介して送信される信号、例えば、ミリ秒、秒、分、または、より長い時間にわたって、ネットワークを介してパケットの形で送信されるソフトウェアアプリケーションのための命令など、である。

本明細書に引用された、全ての特許、公開出願および参考文献の教えは、援用により、その全体を本明細書に組み込む。

実施形態例に関して本発明を詳細に示し、記載したが、請求項に包含される本発明の範囲を逸脱することなく、形態および詳細に関する様々な変更を行ってよいことを当業者は理解されよう。

Claims (20)

1. 消費者のアクションをモニタするステップと、
   前記消費者個人用のメモリに記憶されたデータベースを保守するステップであって、前記データベースは、前記消費者のプリファレンスを示すものと前記消費者の購入履歴とを有し、前記データベースは、前記消費者のモニタされたアクションに基づく、ステップと、
   前記保守されたデータベースに基づいて、前記消費者に提案製品を提供するステップと、
   を含む方法。
2. 前記データベースの少なくとも一部を前記消費者が選択できるようにするステップと、
   前記データベースの前記一部を前記消費者が第三者と共有できるようにするステップと、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 前記消費者の識別子、複数の入手可能な製品、および、前記購入履歴のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の入手可能な製品のそれぞれの製品カテゴリに関してツリーを構築することによって、前記データベースを初期化するステップをさらに含む請求項１に記載の方法
4. 製品のカテゴリの少なくとも１つの属性の選択を可能にするステップをさらに含み、
   前記データベースを保守するステップは、前記消費者によって選択された前記少なくとも１つの属性の順番に基づいて前記ツリーを修正することによって、前記データベースを保守するステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
5. 各製品が仕様および取引属性に関連付けられた複数の製品をランク付けするステップであって、前記ランク付けは、前記消費者の過去に観察されたアクション、各製品の仕様、前記消費者の示したニーズ、および、各製品の取引属性のうちの少なくとも１つに基づく、ステップと、
   ユーザ選択に応答して、前記消費者によって選択された製品に基づいて、前記データベースを調整するステップと、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
6. 前記取引属性は、前記製品の価格、前記製品の単位当たりの価格、前記製品の支払方法、前記製品の配送方法、前記製品の配送期間、および、前記製品の配送業者のうちの少なくとも１つを含む請求項４に記載の方法。
7. 仮想店舗の一部として、１つの平面に三次元で製品群の表示を提示するステップと、
   前記製品群の前記表示のズーム、パン、およびピッチ操作のうちの少なくとも１つを有効にするステップと、
   前記製品群の各製品の選択、平行移動、回転、および特徴部分の操作のうちの少なくとも１つを有効にするステップと、
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
8. 前記表示を提示するステップは、頭部装着型コンピュータで前記表示を提示するステップを含む請求項７に記載の方法。
9. 前記データベースを保守するステップは、前記消費者のアクティビティを１つまたは複数の第三者と共にモニタするバックグラウンドプロセスによって行われる請求項１に記載の方法。
10. 前記消費者に、前記消費者のニーズを決定するための質問を出力するステップと、
    前記質問に応答して、前記消費者の前記ニーズを示す回答を受信するステップと、をさらに含み、
    前記提案製品を提供するステップは、前記回答、前記提案製品の仕様、および、前記提案製品の取引属性のうちの少なくとも１つに基づく、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記消費者個人用のメモリと、
    前記消費者のアクションをモニタするように構成されたユーザインタフェースモジュールと、
    前記消費者個人用の前記メモリに記憶されたデータベースを保守するように構成された保守モジュールであって、前記データベースは、前記消費者のプリファレンスを示すものと前記消費者の購入履歴とを有し、前記データベースは、前記消費者の前記モニタされたアクションに基づく、保守モジュールと、
    前記保守されたデータベースに基づいて、前記消費者に提案製品を提供するように構成された製品提案モジュールと、
    を含むシステム。
12. 前記消費者が前記データベースの少なくとも一部を選択できるように構成され、かつ、前記消費者が前記データベースの前記一部を第三者と共有できるようにさらに構成されたユーザインタフェースモジュールをさらに備える請求項１１に記載のシステム。
13. 前記消費者の識別子、複数の入手可能な製品、および、前記購入履歴のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の入手可能な製品のそれぞれの製品カテゴリに関してツリーを構築することによって、前記データベースを初期化するように構成された初期化モジュールをさらに備える請求項１１に記載のシステム。
14. 製品のカテゴリの少なくとも１つの属性の選択を可能にするように構成されたユーザインタフェースモジュールをさらに含み、
    前記保守モジュールは、前記消費者によって選択された前記少なくとも１つの属性の順番に基づいて前記ツリーを修正するようにさらに構成された請求項１１に記載のシステム。
15. 各製品が仕様および取引属性と関連付けられた複数の製品をランク付けするように構成されたランク付けモジュールであって、前記ランク付けは、前記消費者の過去に観察されたアクション、各製品の仕様、および、各製品の取引属性のうちの少なくとも１つに基づく、ランク付けモジュールと、
    前記保守モジュールは、ユーザ選択に応答して、前記消費者によって選択された製品に基づいて、前記データベースを調整するようにさらに構成された請求項１１に記載のシステム。
16. 前記取引属性は、前記製品の価格、前記製品の単位当たりの価格、前記製品の支払方法、前記製品の配送方法、前記製品の配送期間、および、前記製品の配送業者のうちの少なくとも１つを含む請求項１４に記載のシステム。
17. 仮想店舗の一部として、１つの平面に三次元で製品群の表示を提示し、前記製品群の前記表示のズーム、パン、およびピッチ操作のうちの少なくとも１つを有効にし、かつ、前記製品群の各製品の選択、平行移動、回転、および特徴部分の操作のうちの少なくとも１つを有効にするように構成されたユーザインタフェースモジュールをさらに備える請求項１１に記載のシステム。
18. 前記ユーザインタフェースモジュールは、頭部装着型コンピュータにおいて前記表示を提示するようにさらに構成された請求項１７に記載のシステム。
19. 前記保守モジュールは、前記消費者のアクティビティを１つまたは複数の第三者とモニタするバックグラウンドプロセスを採用することによって、前記データベースを保守するようにさらに構成された請求項１１に記載のシステム。
20. 前記消費者に、前記消費者のニーズを決定するための質問を出力し、かつ、前記質問に応答して、前記消費者の前記ニーズを示す回答を受信するように構成された知的エージェントモジュールをさらに備え、
    前記製品提案モジュールは、前記回答、前記提案製品の仕様、および、前記提案製品の取引属性のうちの少なくとも１つに基づいて、前記提案製品を提供するようにさらに構成された請求項１１に記載のシステム。

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