JP2015106297A - 通知タイミング算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに応じて通知の送付タイミングを算出することで、可及的にユーザの来店率の向上を図る。【解決手段】通知タイミング算出装置１０は、車両１４のユーザ１２に対し、所定の期限を有するサービスを提供するために来店を促す来店案内通知１８を送付する際に用いられる。この通知タイミング算出装置１０は、ユーザ情報に記憶されている過去の来店案内通知１８に対するユーザ１２の車両点検履歴に基づいて、ユーザ１２に対する次回の来店案内通知１８の通知後期間を算出する通知制御部を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、来店を促す通知の送付タイミングを算出する通知タイミング算出装置に関する。

自動車等の車両の所有者は、安全確保のため、所有中に車両点検を定期的に行う必要がある。このことから、車両の販売店又はサービス店は、車両の所有者に対し所定の点検期限を設定し、この点検期限までに店舗に来店して点検を受けることを促す通知（ダイレクトメール、電子メール等）を送付している。

例えば、特許文献１には、前回の車両の点検整備時に車両情報（走行距離、部品交換履歴、実施日等）を取得し、この車両情報に基づき点検整備実施予定日を算出してユーザに通知を送付する車両点検情報提供システムが開示されている。

特開２００３−１８７０１１号公報

ところで、上述した来店を促す通知は、車両の販売店やサービス店等において、例えば点検期限に対し１ヶ月前に送付する等のように、送付タイミングが一律に決められて車両の所有者（ユーザ）に送付されることが多い。このため、せっかく来店を促す通知を送付したとしても、ユーザによっては忙しくて来店することができない、又は来店を忘れてしまう等の理由により、来店しないことがある。すなわち、従来は、車両（商品）を所有するユーザの傾向を反映せずに通知を送付していた。

本発明は、上記の実情に鑑みてなされたものであって、ユーザに来店を促す通知を送付する際に、ユーザに応じて通知の送付タイミングを算出することで、可及的にユーザの来店率の向上を図ることができる通知タイミング算出装置を提供することを目的とする。

前記の目的を達成するために、本発明に係る通知タイミング算出装置は、商品のユーザに対し、所定の期限を有するサービスを提供するために来店を促す通知を送付する場合に、過去の通知に対する前記ユーザのアクション情報に基づいて、前記ユーザに対する次の通知の送付タイミングを算出する算出手段を備えることを特徴とする。

上記によれば、通知タイミング算出装置は、過去の通知に対するユーザのアクション情報に基づいて、次の通知の送付タイミングを算出する算出手段を備えることで、ユーザが来店し易いタイミングで次の通知を送付することができる。例えば、過去の通知においてユーザの来店がなかった場合に、算出手段は、次の通知の送付タイミングを変動する。これにより、通知を受け取ったユーザの意識を変えさせて来店を促すことができる。すなわち、次の通知の送付タイミングがユーザに応じて設定されるので、ユーザ単位で来店可能性が高められ、来店率を可及的に向上することができる。

この場合、前記アクション情報として前記過去の通知の通知日から前記所定の期限までの通知後期間と、前記通知後期間において前記ユーザの来店又は来店予約があったか否かを示す来店有無情報と、を記憶したユーザデータベースを備え、前記算出手段は、前記ユーザデータベースに記憶されている前記通知後期間毎の前記来店有無情報に基づいて、前記次の通知の送付タイミングを算出することが好ましい。

このように、算出手段が通知後期間毎の来店有無情報に基づいて次の通知の送付タイミングを算出することで、来店がなかった通知後期間を避け、来店があった通知後期間に基づき次の通知を送付することができる。よって、ユーザの来店率を一層向上することができる。

また、前記ユーザデータベースは、前記アクション情報として前記過去の通知の通知日から前記ユーザが来店又は来店予約した日までの来店期間をさらに含み、前記算出手段は、前記ユーザデータベースに記憶されている前記来店期間に基づいて、前記次の通知の送付タイミングを算出することが好ましい。

このように、算出手段がユーザの来店期間に基づいて次の通知の送付タイミングを算出することで、ユーザにとって一層意識しやすいタイミングで次の通知を送付することができる。よって、ユーザの来店率の向上をより期待することができる。

さらに、複数のユーザの前記アクション情報を所定のカテゴリにより複数種類の区分に分類した統計データベースを備え、前記算出手段は、前記ユーザに対し最初の通知を送付する場合に、前記所定のカテゴリのうち前記ユーザが属する区分の統計情報に基づいて、前記最初の通知の送付タイミングを設定するとよい。

このように、通知タイミング算出装置は、統計データベースを備えることで、分類された区分のユーザの一般的な傾向を認識することができる。これにより、算出手段がユーザに対し最初の通知を送付する際に、所定のカテゴリのうちユーザが属する区分の統計情報に基づいて送付タイミングを設定することで、ユーザの最初の来店率を高めることができる。

本発明によれば、通知タイミング算出装置は、ユーザに来店を促す通知を送付する際に、ユーザに応じて通知の送付タイミングを算出することで、可及的にユーザの来店率の向上を図ることができる。

本発明の第１実施形態に係る通知タイミング算出装置の利用状態を概略的に示す説明図である。 図２Ａは、点検期限に対する来店案内通知の通知日及びユーザの来店日の一例を示す説明図であり、図２Ｂは、点検期限に対する来店案内通知の通知日とユーザが来店しなかった例を示す説明図である。 図１の通知タイミング算出装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３の顧客ＤＢに記憶されるユーザ情報の一例を示す説明図である。 来店案内通知の送付タイミングを１週間単位で変えたときの来店率の変動を示す折線グラフである。 図１の通知タイミング算出装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 図６の通知調整サブルーチンの処理フローの一例を示すフローチャートである。 図１の通知タイミング算出装置が最初の通知後期間を設定する場合の応用例を示す説明図である。 図９Ａは、第２実施形態に係る通知タイミング算出装置において通知後期間の設定処理を示す第１説明図であり、図９Ｂは、第２実施形態に係る通知タイミング算出装置において通知後期間の設定処理を示す第２説明図であり、図９Ｃは、第２実施形態に係る通知タイミング算出装置において通知後期間の設定処理を示す第３説明図である。 第３実施形態に係る通知タイミング算出装置において通知後期間の設定処理を説明するための説明図である。

以下、本発明に係る通知タイミング算出装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。

〔第１実施形態〕
通知タイミング算出装置１０は、商品を購入した（又は所有する）ユーザ１２に対し、商品に関連するアフターサービスを提供する際に用いられる。本明細書中においては、商品として自動車等の車両１４を取りあげて、車両１４のユーザ１２に対するサービスを詳述していくが、商品について特に限定されないことは勿論である。

特に、この通知タイミング算出装置１０は、車両点検、車両１４に関わるイベント、販売店１６のイベント等のように、販売店１６やサービス店（修理工場等）に来店が必要となるサービスに関わる。以下では、来店イベントとして、重要度が高い車両点検を促す旨の通知（以下、来店案内通知１８という）について代表的に述べるものとする。

具体的には、図１の左図に示すように、ユーザ１２が車両１４を購入した後のアフターサービスとして、販売店１６（又はサービス店）は、点検が必要となる点検期限毎にユーザ１２に来店案内通知１８を送付する。車両点検としては、車検、法定点検、或いはメーカが推奨するタイミングでの点検等が挙げられる。例えば、車種やメーカにもよるが、新車を購入した場合には、納車してから１ヶ月後、次に３ヶ月後、以降６ヶ月（半年）毎に定期的に車両点検が行われる。

ユーザ１２は、この来店案内通知１８を受け取ることで、自身の車両１４の点検期限を確認することが可能となる。そして、図１の右図に示すように、ユーザ１２は、点検期限に基づき販売店１６に赴く（来店する）ことにより、販売店１６にて充分な車両点検を行うことができる。

一方、販売店１６側は、ユーザ１２の車両１４の点検期限から逆算して上記の来店案内通知１８を送付する。この点検期限を知らせる来店案内通知１８も幾つかの通知手段が考えられ、例えば、ダイレクトメール１８ａをユーザ１２に発送する、ユーザ１２のメールアドレスに電子メール１８ｂを送信する等が挙げられる。電子メール１８ｂは、応答（メールでの返信又は専用ホームページにアクセス）可能な形態で送付し、ユーザ１２が来店予約を容易に行えるようにすることが好ましい。

そして、来店案内通知１８の送付タイミングを逆算する際に通知タイミング算出装置１０が用いられる。通知タイミング算出装置１０は、ユーザ１２に来店案内通知１８を送付する際に、ユーザ１２の来店率が向上するように送付タイミングを算出する機能を有する。特に、通知タイミング算出装置１０は、個々のユーザ１２の情報（以下、ユーザ情報ＵＩという）に基づき、ユーザ１２毎に来店案内通知１８の送付タイミングを算出することで、ユーザ１２に応じた適切なタイミングで来店を促す。

以下では、図２Ａ及び図２Ｂに示すグラフで表現した説明図に基づき、通知タイミング算出装置１０の期間設定について述べていく。

ここで、図２Ａ及び図２Ｂ中の「点検期限２０」とは、車両点検の期限日であり、すなわち商品のサービスを受けるために設定される所定の期限である。この点検期限２０は、例えば販売店１６等により設定されるが、法律により定められている期限日がある場合は、その期限日を点検期限２０としてよい。

「通知日２２」とは、ユーザ１２に車両点検を促す来店案内通知１８を送付した日、すなわち送付タイミングである。なお、通知日２２は、来店案内通知１８の送付日だけに限定されるものではなく、ユーザ１２が来店案内通知１８を受け取った日が確認可能であれば、受取日を通知日２２としてもよい。

「来店日２４」とは、来店案内通知１８の送付後にユーザ１２が販売店１６に来店した日である。なお「来店日２４」は、ユーザ１２が来店した日だけでなく、来店の予約をした日を含んでもよい。例えば、ユーザ１２が点検期限２０まで忙しいため、実際の来店日２４が点検期限２０を過ぎたとしても、先に来店予約がなされていれば来店とみなしてよい。

さらに、「通知後期間Ｔ」とは、来店案内通知１８の通知日２２から点検期限２０までの期間であり、「来店期間Ｔα」とは、通知日２２から来店日２４までの期間であり、「余裕期間Ｔβ」とは、来店日２４から点検期限２０までの期間である。また、以降の説明では、１週間（１Ｗ）、２週間（２Ｗ）、３週間（３Ｗ）…等の週単位で期間を述べることもあるが、通知タイミング算出装置１０内では週単位を日にち単位に換算して期間を管理してよい。

具体的に、図２Ａに示す説明図を参照すると、来店案内通知１８を点検期限２０の４週間前に送付し、ユーザ１２は、来店案内通知１８の通知日２２から３週間目に来店したと見ることができる。図２Ｂに示す説明図を参照すると、来店案内通知１８を点検期限２０の２週間前に送付し、点検期限２０までにユーザ１２が来店しなかったと見ることができる。

通知タイミング算出装置１０は、点検期限２０に対する通知日２２を通知後期間Ｔに基づき設定する。通知後期間Ｔは、通知タイミング算出装置１０がユーザ情報ＵＩをデータマイニングすること（ユーザ１２のアクション情報を抽出し推定すること）により算出される。以下、通知タイミング算出装置１０及びその周辺の構成について具体的に述べていく。

図１に示すように、通知タイミング算出装置１０は、販売店１６のクライアント端末３０にＬＡＮ等のネットワーク３２を介して接続され、複数のクライアント端末３０からアクセス可能なサーバとして構成されている。この通知タイミング算出装置１０は、演算処理部、記憶部、入出力部を有する公知のコンピュータを適用することができる。

来店案内通知１８の送付前（図１の左図参照）に、通知タイミング算出装置１０は、プログラムの動作により来店案内通知１８の通知日２２を管理し、クライアント端末３０に来店案内通知１８の作成又は送付を指示する。そして、来店案内通知１８の送付後（図１の右図参照）に、通知タイミング算出装置１０は、クライアント端末３０からの入力によりユーザ１２の来店の有無や来店日２４を記憶し、来店案内通知１８の次回の通知後期間Ｔ_n+1（図２参照）を算出する。

販売店１６は、通知タイミング算出装置１０に接続するクライアント端末３０を少なくとも１台備えていればよい。販売店１６の店員は、クライアント端末３０からユーザ情報ＵＩを入力して通知タイミング算出装置１０に登録及び更新する。また、通知タイミング算出装置１０から来店案内通知１８の送付を指示された場合に、店員は、ユーザ１２に送付するダイレクトメール１８ａや電子メール１８ｂの作成及び送付を行う。

なお、クライアント端末３０は、ユーザ１２に送付する来店案内通知１８を自動的に作成し、又は送付する機能を有していてもよい。例えば、クライアント端末３０内に、来店案内通知１８用のフォーマット情報を用意しておき、来店案内通知１８の指示があった場合にユーザ情報ＵＩをフォーマット情報に書き込むことでダイレクトメール１８ａや電子メール１８ｂを作成する。特に、電子メール１８ｂの場合は、作成後に、インターネット３４を介してユーザ１２のユーザ端末３６に自動送信を行ってもよい（図３参照）。

通知タイミング算出装置１０は、記憶部に記憶されたプログラムを演算処理部が実行することで、図３に示すように、ユーザ情報取得部４０、通知制御部４２（算出手段）、統計データ更新部４４が設けられる。また、通知タイミング算出装置１０は、複数のユーザ情報ＵＩをまとめて記憶及び管理する顧客ＤＢ４６（ユーザデータベース）と、複数のユーザ情報ＵＩから全体の統計データをとり記憶及び管理する統計ＤＢ４８（統計データベース）とを備える。

ユーザ情報取得部４０は、通知タイミング算出装置１０自体からの入力又はクライアント端末３０からの入力によりユーザ情報ＵＩを取得し、このユーザ情報ＵＩを顧客ＤＢ４６に記憶（登録又は更新）する。また、ユーザ情報取得部４０は、クライアント端末３０が通知タイミング算出装置１０にアクセスした際に、ユーザ情報ＵＩの書き込みを促す専用画面（ユーザ情報入力部５０）をクライアント端末３０に構築する。販売店１６の店員は、このユーザ情報入力部５０に基づきユーザ情報ＵＩを入力していくことで、顧客ＤＢ４６への登録又は更新作業を簡単に行うことができる。

通知制御部４２は、通知タイミング算出装置１０において、来店案内通知１８の送付タイミング（通知後期間Ｔ、通知日２２）を算出し設定する主要な機能部である。この通知制御部４２は、ユーザ情報ＵＩに基づき来店案内通知１８の通知後期間Ｔを設定する際（図１の右図参照）に主に機能する期間設定部５２と、来店案内通知１８の通知を行う際（図１の左図参照）に主に機能する通知指示部５４とを有する。

期間設定部５２は、統計ＤＢ４８で管理されている統計データを用いて来店案内通知１８の最初の通知後期間Ｔ₀（図２Ａ参照）を設定する。また、期間設定部５２は、顧客ＤＢ４６で管理されているユーザ１２毎のユーザ情報ＵＩを用いて第２回以降の来店案内通知１８の通知後期間Ｔを算出する。この通知後期間Ｔはユーザ１２の来店状況に基づき算出される。例えば、期間設定部５２は、来店案内通知１８における今回の通知後期間Ｔ_nと、期間変更変数ａとに基づき、来店案内通知１８の次回の通知後期間Ｔ_n+1を以下の式（１）で算出するとよい。なお、期間設定部５２及び通知制御部４２の処理については、後述する動作の説明時に詳述する。
Ｔ_n+1＝Ｔ_n−ａ …（１）

通知指示部５４は、通知制御部４２内で設定されたユーザ１２毎の通知日２２を監視し、その通知日２２に至る又は通知日２２に近づくと、クライアント端末３０に対し来店案内通知１８の送付の指示を自動的に行う。通知指示部５４による指示方法は、クライアント端末３０にメールを送る、ポップアップ又は専用画面を強制的に表示する等の種々の方法が挙げられる。

統計データ更新部４４は、顧客ＤＢ４６で管理されている全てのユーザ情報ＵＩを定期的に（又は管理者の操作により）読み出して、統計ＤＢ４８で管理されている統計データを更新する。

顧客ＤＢ４６は、車両１４のユーザ１２のユーザ情報ＵＩを複数まとめたファイルとして管理したものである。顧客ＤＢ４６は、図４に示すように１人のユーザ情報ＵＩとして、例えば、管理番号、氏名、性別、年齢、住所、電話番号、メールアドレス、購入車種、販売店、納車日、車両点検履歴（ユーザのアクション情報）等の項目を有する。

顧客ＤＢ４６の項目のうち「車両点検履歴ＡＲ」は、第１回点検ＡＲ１、第２回点検ＡＲ２、第３回点検ＡＲ３…等の車両点検毎に区分されている。そして、各区分に、点検期限ＡＲａ、通知後期間ＡＲｂ、通知日ＡＲｃ、来店日ＡＲｄ、走行距離ＡＲｅ、交換部品等ＡＲｆが記憶可能となっている。これらの項目のうち少なくとも「通知後期間ＡＲｂ」及び「通知日ＡＲｃ」は、通知制御部４２が書き込むように構成される。

また、ユーザ情報ＵＩの「来店日ＡＲｄ」には、車両点検においてユーザ１２が来店（又は来店予約）した日が入力され、点検期限２０を過ぎてもユーザ１２の来店がない場合に来店なしが自動入力される。従って、「来店日ＡＲｄ」の項目は、ユーザ１２の来店の有無を示す来店有無情報となる。通知タイミング算出装置１０は、この「来店日ＡＲｄ」を参照することによりユーザ１２の来店の有無を確認することができる。また、図４中では省略するが、ユーザ情報ＵＩには、通知後期間Ｔについて１週間、２週間…等の週間単位（又は日にち単位）の来店率、及び後述する延長フラグＦが記憶されることが好ましい。

販売店１６やサービス店の点検担当者は、ユーザ１２が来店し車両点検や車両１４の修理を行う際に、顧客ＤＢ４６にアクセスし車両点検履歴ＡＲを参照することで、車両１４の状態を把握することが可能である。

また、統計ＤＢ４８で管理される統計データとしては、例えば、性別、年齢、車種、地域、季節等のカテゴリに当てはまるユーザ１２の来店率（カテゴリの区分に属する全ユーザを分母とし、該当ユーザの来店有りを分子とする統計値）が挙げられる。以下、図５に示す性別及び年齢のカテゴリの来店率の統計データのグラフを一例に説明する。

図５は、来店案内通知１８の送付タイミングを１週間単位で変えたときの来店率の変動を示す折線グラフである。グラフにおいて、太い実線は男性・低年齢を区分とした場合の来店率であり、細い実線は女性・低年齢を区分とした場合の来店率であり、太い点線は男性・高年齢を区分とした場合の来店率であり、細い一点鎖線は女性・高年齢を区分とした場合の来店率である。なお、低年齢は４０歳よりも低い年齢であり、高年齢は４０歳以上の年齢である。勿論、カテゴリ（年齢）内における区分の境界は任意に設計し得る。

この統計データにより、女性・高年齢の区分に属する全ユーザの場合、最も来店率の高い通知後期間Ｔ（以下、ピーク通知後期間Ｔｐという）が４週間前であることが分かる。また、男性・高年齢の区分に属する全ユーザのピーク通知後期間Ｔｐが３週間前であることが分かる。さらに、低年齢（男性及び女性）の区分に属する全ユーザのピーク通知後期間Ｔｐが２週間前であることが分かる。

統計ＤＢ４８には、複数のカテゴリ毎の統計データ、又はカテゴリを組み合わせた統計データが記憶される。これにより通知制御部４２は、統計ＤＢ４８から使用する統計データを適宜読み出し、上記のカテゴリ毎のピーク通知後期間Ｔｐを抽出して、通知後期間Ｔを簡単に設定することができる。

第１実施形態に係る通知タイミング算出装置１０は、基本的には以上のように構成されるものであり、以下、通知タイミング算出装置１０の動作及び効果について具体的に説明していく。

販売店１６の店員は、車両１４を購入したユーザ１２のユーザ情報ＵＩ（図３参照）を登録するため、クライアント端末３０から通知タイミング算出装置１０にアクセスする。通知タイミング算出装置１０は、クライアント端末３０のアクセスに伴い通知制御部４２が動作し、ユーザ情報ＵＩを登録するための専用画面をクライアント端末３０に表示し、店員の登録支援を行う。つまり、通知制御部４２は、クライアント端末３０にユーザ情報入力部５０を構築し、店員が入力したユーザ情報ＵＩを顧客ＤＢ４６に登録する（ステップＳ１：図６参照）。

新規のユーザ情報ＵＩが顧客ＤＢ４６に登録されると、通知制御部４２の期間設定部５２は、統計ＤＢ４８の統計データに基づき来店案内通知１８を送付する最初の通知後期間Ｔ₀を設定し、ユーザ情報ＵＩに記録する（ステップＳ２）。すなわち、最初の来店案内通知１８の送付では、ユーザ１２個人の情報が充分ではないため、統計データに基づき週単位で最も来店率の高いピーク通知後期間Ｔｐを最初の通知後期間Ｔ₀に設定することが好ましい。

統計データとしては、例えば、上述した図５に示す性別及び年齢（高年齢、低年齢）に分類したものを用いる。そして例えば、ユーザ１２が女性・高年齢に分類される場合は、最も来店率が高いピーク通知後期間Ｔｐである４週間前を選択する。勿論、統計データとしては、他の分類を使用してよく、例えば、地域別、季節別等の分類を行い、通知後期間Ｔを適切に選択できるようにしてよい。

その後、通知制御部４２は、顧客ＤＢ４６に基づき、ユーザ１２毎に来店案内通知１８を送付するか否かを判別する（ステップＳ３）。そして、来店案内通知１８を送付するユーザ１２の場合はステップＳ４に進み、来店案内通知１８を送付しないユーザ１２の場合は処理を終了する。来店案内通知１８を送付しないとの判別は、例えば、ユーザ１２自身で点検する等の理由により送付不可が顧客ＤＢ４６に登録されている場合、又はアフターサービスの実施期間が過ぎた場合等が挙げられる。或いは、通知制御部４２が、ユーザ情報ＵＩの車両点検履歴ＡＲを参照し、来店案内通知１８を所定回数送付して一度も来店したことがない（又は来店率が所定率以下）のユーザ１２について自動的に送付を停止するように判別してもよい。

ステップＳ４において、通知制御部４２は、店員等によるユーザ情報ＵＩの入力に基づき、ユーザ１２の点検期限２０を設定する。或いは、通知タイミング算出装置１０が車両１４の納車日又は過去の点検日等に基づき点検期限２０を自動的に設定してもよい。点検期限２０が設定されると、通知制御部４２はユーザ情報ＵＩに記憶されている通知後期間Ｔに基づき通知日２２を算出し、ユーザ情報ＵＩに記憶する。

その後、通知制御部４２の通知指示部５４は、顧客ＤＢ４６を監視し、顧客ＤＢ４６に記憶されている通知日２２に至る（又は近づく）と、ユーザ１２が車両１４を購入した販売店１６に来店案内通知１８を送付するように指示する（ステップＳ５）。

販売店１６の店員は、通知タイミング算出装置１０の指示に基づき、ユーザ１２への来店案内通知１８を作成及び送付する。勿論、来店案内通知１８は、販売店１６からの発送に限定されず、通知タイミング算出装置１０を共有する任意の部署が行ってもよい。来店案内通知１８を発送すると、店員の入力により来店案内通知１８の通知日２２がユーザ情報ＵＩに記憶され、顧客ＤＢ４６上で通知日２２が管理される（ステップＳ６）。

そして、通知制御部４２は、来店案内通知１８の通知日２２から点検期限２０までの通知後期間Ｔにユーザ１２の来店（又は来店予約）があったか否かを判別する（ステップＳ７）。ユーザ１２の来店は、店員により入力される、予約メールの受け取りに伴い自動的に記録される、車両１４のナンバープレートをカメラで読み取る等により、その有無が適宜判別される。来店があった場合には、ステップＳ８に進み、ユーザ１２の来店がなかった場合には、ステップＳ１０に進む。

ステップＳ８において、通知制御部４２は、今回の通知後期間Ｔ_nでユーザ１２が来店したこと（来店の日にち）をユーザ情報ＵＩの来店日ＡＲｄに記憶すると共に、ユーザ情報ＵＩとして通知後期間Ｔ毎（例えば週単位）の来店率を算出し、その来店率も記憶する。その後、通知制御部４２は、来店案内通知１８の次回の通知後期間Ｔ_n+1を設定する（ステップＳ９）。

ステップＳ９において、通知制御部４２の期間設定部５２は、ユーザ情報ＵＩの通知後期間Ｔのうち来店率が最も高い通知後期間Ｔを、来店案内通知１８の次回の通知後期間Ｔ_n+1に設定する。例えば、最初の通知後期間Ｔ₀が４週間であり、この４週間の通知後期間Ｔ内にユーザ１２が来店した場合には、第２回目の通知後期間Ｔも４週間に設定する。

また例えば、あるユーザ１２について、今回の通知後期間Ｔ_nが点検期限２０の３週間前でありこれによりユーザ１２が来店したとしても、来店率が最も高い通知後期間Ｔが４週間である場合には、次回の通知後期間Ｔ_n+1を点検期限２０の４週間前に設定する。勿論、ステップＳ９では、今回の来店結果を反映して、次回の通知後期間Ｔ_n+1を今回の通知後期間Ｔ_nと同じにしてもよい。このステップＳ９の後、通知制御部４２は、ステップＳ３に戻り以下同様の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ７において、今回の通知後期間Ｔ_nにユーザ１２の来店がなかった場合に、通知制御部４２は、来店なしをユーザ情報ＵＩの来店日ＡＲｄに記憶し、またユーザ１２の来店率を更新して記憶する（ステップＳ１０）。そして、次回の車両点検について来店案内通知１８の送付タイミングの通知調整処理を実施する（ステップＳ１１）。すなわち、今回の通知後期間Ｔ_nでユーザ１２の来店がなかったことから、今回の通知後期間Ｔ_nがユーザ１２にとって有効でないと判断することができるため、期間設定部５２は次回の通知後期間Ｔ_n+1の短縮又は延長の処理を行う。

以下、図７の処理フローを参照して、来店案内通知１８の通知調整サブルーチンについて説明する。

期間設定部５２は、通知調整サブルーチンを開始すると、次回の通知後期間Ｔ_n+1の短縮又は延長を設定するため、ユーザ情報ＵＩに付随する延長フラグＦが０か１かを判別する（ステップＳ２０）。つまり、延長フラグＦが０の場合は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を短縮する処理フローを行い、延長フラグＦが１の場合は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を延長する処理フローを行う。

期間設定部５２は、延長フラグＦ＝０を判別すると、次に今回の来店案内通知１８の点検期限２０と通知日２２を確認し、今回の通知後期間Ｔ_nが短縮限界値ｂ（本実施形態ではｂ＝１２日間）以上か否かを判別する（ステップＳ２１）。この短縮限界値ｂは任意に設定してよい。そして、今回の通知後期間Ｔ_nが１２日以上の場合はステップＳ２２に進み、１２日間以下の場合はステップＳ２３に進む。

ステップＳ２２において、期間設定部５２は、今回の通知後期間Ｔ_nに対し１週間（７日間）短縮した期間を次回の通知後期間Ｔ_n+1に設定する。すなわち、期間設定部５２は、式（１）のＴ_n+1＝Ｔ_n−ａを用い、期間変更変数ａ＝７とする。例えば、今回の通知後期間Ｔ_nが４週間（２８日間）であった場合には、次回の通知後期間Ｔ_n+1が３週間（２１日間）になる。このステップＳ２２を終了すると、通知調整サブルーチンを終了し、図６のメイン処理フローに復帰する。

また、ステップＳ２１において今回の通知後期間Ｔ_nを１２日間以下と判別すると、延長フラグＦを０から１に変更し（ステップＳ２３）、ステップＳ２０に戻る処理を行う。ここで、今回の通知後期間Ｔ_nが１２日間以下の場合は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を７日間短縮すると、次回の来店案内通知１８を点検期限２０の５日前以降に送付することになり、ユーザ１２は来店案内通知１８が送られても対応が困難となる。そのため、それまで次回の通知後期間Ｔ_n+1を段々短縮してきた処理を逆転させ、次回の通知後期間Ｔ_n+1を延長する処理に切り換える。

一方、ステップＳ２０で延長フラグＦ＝１を判別すると、期間設定部５２は、次に今回の通知後期間Ｔ_nが１５日間未満か否かを判別する（ステップＳ２４）。そして、今回の通知後期間Ｔ_nが１５日間未満の場合はステップＳ２５に進み、１５日以上の場合はステップＳ２６に進む。

ステップＳ２５において、期間設定部５２は、今回の通知後期間Ｔ_nに対し１週間（７日間）延長した期間を次回の通知後期間Ｔ_n+1に設定する。すなわち、式（１）において期間変更変数ａ＝−７とする。例えば、今回の通知後期間Ｔ_nが２週間（１４日間）であった場合には、次回の通知後期間Ｔ_n+1が３週間（２１日間）になる。このステップＳ２５を終了すると、通知調整サブルーチンを終了し、図６のメイン処理フローに復帰する。

また、ステップＳ２４において今回の通知後期間Ｔ_nを１５日間以上と判別すると、期間設定部５２は今回の通知後期間Ｔ_nに対し３日間延長した期間を次回の通知後期間Ｔ_n+1に設定する（ステップＳ２６）。すなわち、式（１）において期間変更変数ａ＝−３とする。例えば、今回の通知後期間Ｔ_nが３週間（２１日間）であった場合には、次回の通知後期間Ｔ_n+1が２４日間になる。このステップＳ２６を終了すると、通知調整サブルーチンを終了し、図６のメイン処理フローに復帰する。

なお、通知調整サブルーチンの上記延長フラグＦは、ユーザ１２の来店があった場合、又は所定の通知後期間Ｔ（例えば、８週間）以上となった場合にリセット（Ｆ＝０）するとよい。

図６に示すように、通知制御部４２は、ステップＳ１１の通知調整サブルーチンが終了するとステップＳ３に戻り、以下同様の処理フローを繰り返す。

以上のとおり、通知タイミング算出装置１０の通知制御部４２は、過去の来店案内通知１８に対するユーザ１２の来店の有無（アクション情報）に基づいて、来店案内通知１８の次回の通知後期間Ｔ_n+1を算出する。つまり、今回の来店案内通知１８によりユーザ１２の来店がなかった場合に、通知制御部４２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を短縮又は延長することで、通知に対するユーザ１２の意識を変えさせることができる。換言すれば、次回の来店案内通知１８の送付タイミングがユーザ１２に応じて設定されるので、ユーザ１２単位で来店可能性が高められ、来店率を可及的に向上することができる。

この場合、通知制御部４２は、通知後期間Ｔ毎のユーザ１２の来店結果に基づいて次回の来店案内通知１８の通知後期間Ｔを算出するので、来店がなかった通知後期間Ｔを避け、来店があった通知後期間Ｔに基づき次の通知を送付することができる。よって、ユーザ１２の来店率を一層向上することができる。

また、通知タイミング算出装置１０は、統計ＤＢ４８を備えることで、所定のカテゴリ（例えば、性別と年齢）で分類された区分のユーザ１２の一般的な傾向を認識することができる。これにより、通知制御部４２は、ユーザ１２に対し最初の来店案内通知１８を送付する際に、所定のカテゴリのうちユーザ１２が属する区分の統計情報に基づいて送付タイミングを設定することで、ユーザ１２の最初の来店率を高めることができる。

なお、第１実施形態に係る通知タイミング算出装置１０は、上記の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形例や応用例、又は他の実施形態を採用し得る。例えば、車両１４（商品）のユーザに対して送付する来店案内通知１８は、車両点検に限定されず、商品に関連するセール又は販売店が催すキャンペーン等のイベントでもよい。このようなイベントは、ユーザにとって車両点検とは異なる関心事項にあたるので、車両点検の通知の送付タイミングとは別に管理及び制御を行うとよい。勿論、イベントと車両点検を同時に管理してもよい。同時に管理する場合はイベントと車両点検で重要度パラメータを設け、仮に重要度が低いイベントの通知でユーザが来店しなかったとしても、重要度が高い車両点検の通知の送付タイミングに反映しないよう処理するとよい。

以下、本発明に係る通知タイミング算出装置１０の応用例、第２及び第３実施形態について説明する。なお、以降の説明において、通知タイミング算出装置１０と同じ構成又は同様の機能を奏する構成については同じ符号を付し、その詳細な説明については省略する。

〔最初の通知後期間の設定の応用例〕
通知制御部４２は、図６のステップＳ２において、統計ＤＢ４８の所定のカテゴリ（例えば、性別及び年齢）の中で最も来店率が高い期間を最初の通知後期間Ｔ₀に設定した。通知制御部４２は、統計ＤＢ４８を用いて最初の通知後期間Ｔ₀を設定する場合の応用例として、デシジョンツリー（決定木）を利用して最初の通知後期間Ｔ₀を設定することができる。具体的には、カテゴリに優先順位を設定し、カテゴリのピーク通知後期間Ｔｐを順次比較して、ピーク通知後期間Ｔｐの来店率が、他の通知後期間Ｔの来店率よりも所定以上差があるときに、このピーク通知後期間Ｔｐを最初の通知後期間Ｔ₀に設定するとよい。

例えば、期間設定部５２は、最初の通知後期間Ｔ₀の設定時に、図８に示すように、最も高い優先順位のカテゴリ６０（節点）として性別を抽出し、ユーザ情報ＵＩの性別を当てはめる。仮にユーザ１２が女性であると、女性の区分を参照する。そして、期間設定部５２は、図８に示す女性のカテゴリを参照し、ピーク通知後期間Ｔｐが４週間の来店率９０％が、他の通知後期間Ｔの来店率と所定値（例えば１０％）離れていることを判別することで、最初の通知後期間Ｔ₀を４週間に設定する。

一方、仮にユーザ１２が男性であると、男性の区分を参照する。そして、図８に示す男性のカテゴリを参照することで、次のカテゴリ６２（節点）に移動する。つまり、男性の区分では、ピーク通知後期間Ｔｐが３週間の来店率が６５％で最も高いものの、通知後期間Ｔが４週間の来店率も６０％でピーク通知後期間Ｔｐに近い値（所定値以下）を示している。このように来店率が近い場合は、最初の通知後期間Ｔ₀を設定する充分な根拠とならないため、次の優先順位（節点）である年齢の判別に移行する。

年齢のカテゴリの判別において、仮にユーザ１２が高年齢であると、高年齢の区分を参照する。そして、図８に示す高年齢の区分では、ピーク通知後期間Ｔｐが４週間の来店率が７５％で他の通知後期間Ｔの来店率と所定値以上離れているため、最初の通知後期間Ｔ₀を４週間に設定する。

このように、期間設定部５２は、統計ＤＢ４８を用い、統計ＤＢ４８の分類カテゴリに優先順位を設けて最初の通知後期間Ｔ₀を設定することで、来店率の高い通知後期間Ｔを適宜選択することができる。また、２つめのカテゴリ６２でも最初の通知後期間Ｔ₀を設定できない場合は、さらに地域、季節等の節点を加味していけばよい。なお、所定の節点まで比較してもピーク通知後期間Ｔｐの来店率と他の通知後期間Ｔの来店率が近い場合は、所定の節点における来店率が最も高い期間を選択してよい。また、節点の優先順位は、店員、管理者又は通知タイミング算出装置１０により適宜設計可能なことは勿論である。さらに、統計ＤＢ４８の利用は、最初の通知後期間Ｔ₀に設定に限定されるものではなく、短縮限界値ｂの設定に利用してもよい。

〔第２実施形態〕
第２実施形態に係る通知タイミング算出装置１０Ａは、図３中に点線で示す変数設定部５６が通知制御部４２に設けられ、変数設定部５６により期間変更変数ａを適宜変更する構成となっている。上述したように、期間設定部５２は、ステップＳ９にて次回の通知後期間Ｔ_n+1を設定する際に、上述した式（１）を用いて通知後期間Ｔ_n+1を算出する。この際に、変数設定部５６は、図２に示す来店期間Ｔα及び余裕期間Ｔβに基づき期間変更変数ａを変更するように処理を行う。これにより、通知制御部４２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1をより詳細に設定することが可能となる。

以下、変数設定部５６の処理の一例について、図９Ａ〜図９Ｃを参照して具体的に説明していく。点検期限２０に対し所定の通知後期間Ｔで通知日２２を設定した場合にユーザ１２の来店がなされると、店員等の入力によりユーザ１２の来店日２４がユーザ情報ＵＩに記憶される。変数設定部５６は、このユーザ情報ＵＩに記憶された通知日２２と来店日２４に基づき来店期間Ｔαを算出すると共に、来店日２４と点検期限２０に基づき余裕期間Ｔβを算出する。

その後、変数設定部５６は、来店期間Ｔα又は余裕期間Ｔβの割合を比較判別する。例えば、図９Ａに示すように、来店期間Ｔαが充分に短い場合、ユーザ１２は来店案内通知１８を受け取って、その来店案内通知１８の影響を大きく受けたと想定することができる。つまり、来店案内通知１８の送付タイミングに拘らないユーザ１２と見ることができるので、通知後期間Ｔを特に変更しなくてもよいと言える。

よって、変数設定部５６は、今回の通知後期間Ｔ_nに対する来店期間Ｔαの比率が第１閾値以下であることを判別すると、期間変更変数ａを変更しない処理を実施するとよい。比率の第１閾値としては、例えば０〜４０％程度が挙げられる。これにより、期間設定部５２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を今回の通知後期間Ｔ_nと同じ設定にすることができ、ユーザ１２が今回と同様のアクションを行うことが期待できる。

一方、図９Ｂに示すように、ユーザ１２の来店日２４が今回の通知後期間Ｔ_nの中間付近である場合、ユーザ１２は来店案内通知１８を受け取って、その来店案内通知１８の影響をある程度受けたと想定することができる。つまり、来店案内通知１８により車両点検の意識付けがある程度なされるユーザ１２と見ることができ、次回の通知後期間Ｔ_n+1を多少変更して動向を探るのがよいと言える。

この場合、変数設定部５６は、今回の通知後期間Ｔ_nに対する来店期間Ｔαの比率が第１閾値以上且つ第２閾値以下であることを判別すると、統計ＤＢ４８の統計データに基づき期間変更変数ａを変更する処理を行うとよい。比率の第２閾値としては、例えば３０〜７０％程度が挙げられる。統計データに基づく期間変更変数ａの変更では、図５に示すような統計データを用い、ユーザ１２の区分（性別・年齢）の週間毎の通知後期間Ｔのうち最も来店率が高いピーク通知後期間Ｔｐを参照するとよい。

例えば、男性で高年齢のユーザ１２であるとすると、図５に示す男性・高年齢の通知後期間Ｔのうちピーク通知後期間Ｔｐは３週間（２１日）となっている。そのため、変数設定部５６は、このピーク通知後期間Ｔｐに近づくように期間変更変数ａを変更する処理を行う。例えば、今回の通知後期間Ｔ_nが２１日より多く２８日以下の場合は、期間変更変数ａを３とし、次回の通知後期間Ｔ_n+1を３日間短縮する。また、今回の通知後期間Ｔ_nが１４日より多く２１日以下の場合は、期間変更変数を０とし、次回の通知後期間Ｔ_n+1を今回の通知後期間Ｔ_nと同じにする。さらに、今回の通知後期間Ｔ_nが７日より多く１４日以下の場合は、期間変更変数ａを−３とし、次回の通知後期間Ｔ_n+1を３日間延長する。これにより、期間設定部５２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を統計データに沿うように変更することができ、ユーザ１２が来店し易いタイミングで来店案内通知１８を送付することが可能となる。

或いは、図９Ｃに示すように、余裕期間Ｔβが充分に短い（来店期間Ｔαが長い）場合、来店案内通知１８の影響をあまり受けないものの、点検期限２０を気にするユーザ１２と想定することができる。つまり、このユーザ１２には、点検期限２０を知らせることが重要になると言える。

よって、変数設定部５６は、今回の通知後期間Ｔ_nに対する来店期間Ｔαの比率が第２閾値以上であることを判別すると、期間変更変数ａを無視して、次回の通知後期間Ｔ_n+1を一義的に所定期間にする処理を実施するとよい。例えば、所定期間として１４日（２週間）を設定する。これにより、期間設定部５２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を点検期限２０の近くに設定することができ、点検期限２０の意識付けを高めることが可能となる。

このように、第２実施形態に係る通知タイミング算出装置１０Ａは、ユーザ１２の動向（来店期間Ｔαや余裕期間Ｔβ）に応じて来店案内通知１８を適宜送付する。すなわち、ユーザ１２にとって一層意識しやすいタイミングで次回の来店案内通知１８を送付することができるので、ユーザ１２の来店率の向上をより期待することができる。

〔第３実施形態〕
第３実施形態に係る通知タイミング算出装置１０Ｂは、図１０に示すように、期間設定部５２がユーザ１２の複数の来店結果を用いて、次回の通知後期間Ｔ_n+1を設定する構成となっている。例えば、期間設定部５２は、前回の通知後期間Ｔ_n-1の来店結果と、今回の通知後期間Ｔ_nの来店結果を論理演算することで、その処理動作を適切に変更する。

図１０を参照すると、前回と今回の車両点検の両方とも来店しなかった場合は、来店案内通知１８による来店促進が上手になされていないと見ることができる。このため、通知制御部４２は、クライアント端末３０（販売店１６）に来店案内通知１８の内容変更するように指示するとよい。この指示により、販売店１６の店員は点検の重要性を一層アピールした来店案内通知１８を作成するように行動することができる。

一方、前回の車両点検に来店せず、今回の車両点検に来店した場合は、ユーザ１２が今回の来店案内通知１８に影響を受けたと見ることができる。この場合、期間設定部５２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を微調整する処理を行うとよい。この処理内容としては、例えば図９Ｂを参照して説明した処理が挙げられる。

また、前回の車両点検に来店し、今回の車両点検に来店しなかった場合は、ユーザ１２の都合により来店しなかったとみることができる。この場合、期間設定部５２は、次回の通知後期間Ｔ_n+1を大幅に変更するとよい。特に、今回の通知後期間Ｔ_nが前回の通知後期間Ｔ_n-1に対し期間ｃだけ変更を行っている場合は、期間−ｃに変更する処理を行うことが好ましい。これによりユーザ１２の来店再開を期待することができる。

或いは、前回と今回の車両点検に共に来店した場合は、来店案内通知１８の影響をユーザ１２が充分に受けていると見ることができる。よって、期間設定部５２は、今回の通知後期間Ｔ_nをそのまま次回の通知後期間Ｔ_n+1に転用する処理を行うとよい。

このように、第３実施形態に係る通知タイミング算出装置１０Ｂによる来店案内通知１８の通知後期間Ｔの設定でも、通知タイミング算出装置１０、１０Ａと同様に、ユーザ１２の来店率の向上が期待できる通知を行うことができる。

上記において、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改変が可能なことは言うまでもない。

１０、１０Ａ、１０Ｂ…通知タイミング算出装置
１８…来店案内通知 ２０…点検期限
２２…通知日 ２４…来店日
３０…クライアント端末 ４２…通知制御部
４６…顧客ＤＢ ４８…統計ＤＢ
５６…変数設定部 ＡＲ…車両点検履歴
Ｔ…通知後期間 Ｔ₀…最初の通知後期間
Ｔ_n…今回の通知後期間 Ｔ_n+1…次回の通知後期間
Ｔα…来店期間 Ｔβ…余裕期間
ＵＩ…ユーザ情報

Claims (4)

1. 商品のユーザに対し、所定の期限を有するサービスを提供するために来店を促す通知を送付する場合に、
   過去の通知に対する前記ユーザのアクション情報に基づいて、前記ユーザに対する次の通知の送付タイミングを算出する算出手段を備える
   ことを特徴とする通知タイミング算出装置。
2. 請求項１記載の通知タイミング算出装置において、
   前記アクション情報として前記過去の通知の通知日から前記所定の期限までの通知後期間と、前記通知後期間において前記ユーザの来店又は来店予約があったか否かを示す来店有無情報と、を記憶したユーザデータベースを備え、
   前記算出手段は、前記ユーザデータベースに記憶されている前記通知後期間毎の前記来店有無情報に基づいて、前記次の通知の送付タイミングを算出する
   ことを特徴とする通知タイミング算出装置。
3. 請求項２記載の通知タイミング算出装置において、
   前記ユーザデータベースは、前記アクション情報として前記過去の通知の通知日から前記ユーザが来店又は来店予約した日までの来店期間をさらに含み、
   前記算出手段は、前記ユーザデータベースに記憶されている前記来店期間に基づいて、前記次の通知の送付タイミングを算出する
   ことを特徴とする通知タイミング算出装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の通知タイミング算出装置において、
   複数のユーザの前記アクション情報を所定のカテゴリにより複数種類の区分に分類した統計データベースを備え、
   前記算出手段は、前記ユーザに対し最初の通知を送付する場合に、前記所定のカテゴリのうち前記ユーザが属する区分の統計情報に基づいて、前記最初の通知の送付タイミングを設定する
   ことを特徴とする通知タイミング算出装置。

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