JP2016207059A - Behavior analysis system and behavior analysis method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide useful information for examining measures for store improvement.SOLUTION: This behavior analysis system has a behavior visualization unit that can access traffic line information that includes a history of human movements measured by a position measurement device, transaction information that includes information on settlements of commodity transactions, passage area information that includes a condition for determining stoppage in a prescribed area, and shelving allocation information in which commodities displayed in each compartment defined for a store shelf are recorded. The behavior visualization unit analyzes the traffic line information referring to the passage area information, determines stoppage for each area in the store, totalizes the number or the amount of purchased commodities for each compartment of the store shelf referring to the transaction information and the shelving allocation information, and outputs screen data for schematically displaying the number of stoppages per area and the totalized number of amount of purchased commodities on top of a store layout.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、動線情報を分析して、人の行動を可視化する行動分析システムに関する。   The present invention relates to a behavior analysis system that analyzes flow line information and visualizes human behavior.

近年、様々なセンサの低価格化やネットワークの進化に伴い、店舗内にカメラや位置測定装置を設置して、店舗の売上向上やコスト削減の施策を講じるため、店舗内で回遊する顧客の情報を分析している。   In recent years, with the price reduction of various sensors and the evolution of networks, information on customers traveling around the store has been installed in order to take measures to increase store sales and reduce costs by installing cameras and position measurement devices in the store. Analyzing.

従来、店舗内に設置された測域センサから照射されるレーザ光を用いて人の動きを追跡する方法が知られている。これにより、レーザ光が当たっている人の動き(動線)を得ることができる。一方、店舗ではレジ等での顧客の取引情報をデータベースに蓄積している。前述した動線情報と取引情報とを関連付けることによって、どのような顧客が店舗内をどのように回遊して、どのような商品を購入したかという情報を得ることができる。さらに、店舗内に設置したカメラ等を用いて、カメラの前を通過した顧客の顔映像を用いて、当該顧客の属性(年齢や性別)を推定する技術が知られている。この属性情報と動線情報とを対応付けることによって、どの属性を持った顧客がどのように店舗を回遊し、どのような商品を購入したか又は何も購入しなかったかなどが分析できる。   2. Description of the Related Art Conventionally, a method for tracking a person's movement using a laser beam emitted from a range sensor installed in a store is known. Thereby, it is possible to obtain the movement (flow line) of the person hitting the laser beam. On the other hand, in a store, customer transaction information at a cash register or the like is stored in a database. By associating the above-described flow line information and transaction information, it is possible to obtain information on what kind of customers have made a round trip in the store and what kind of products have been purchased. Furthermore, there is known a technique for estimating an attribute (age and gender) of a customer using a face image of the customer who passed in front of the camera using a camera or the like installed in the store. By associating the attribute information with the flow line information, it is possible to analyze how a customer with which attribute has visited the store, what product has been purchased, what has not been purchased, or the like.

本技術の背景技術として、特開2009−134688号公報(特許文献1)がある。特許文献1は、動線情報から店舗内の停留状態を算出し、停留状態のヒートマップを作成して表示装置に表示する技術を開示している。   As a background art of this technique, there is JP 2009-134688 A (Patent Document 1). Patent Document 1 discloses a technique for calculating a stop state in a store from flow line information, creating a stop state heat map, and displaying the heat map on a display device.

特開2009−134688号公報JP 2009-134688 A

「複数のレーザレンジスキャナを用いた歩行者トラッキングとその信頼性評」、中村克行他、電子情報通信学会論文誌 D−II VOL.J88−D−II、pp1143−1152、2005年7月1日"Pedestrian tracking using multiple laser range scanners and its reliability evaluation", Katsuyuki Nakamura et al., IEICE Transactions D-II VOL. J88-D-II, pp1143-1152, July 1, 2005

しかしながら、動線情報はデータ量が多く、個々の動線情報から店舗運営の示唆を得ることは困難である。また、特許文献1に記載された技術では、店舗の販売情報とヒートマップとが対応しておらず、画面を見ただけでは、例えば店舗レイアウトの改善点などの示唆を得ることができない。   However, the flow line information has a large amount of data, and it is difficult to obtain an indication of store operation from the individual flow line information. Further, in the technique described in Patent Document 1, store sales information does not correspond to a heat map, and it is impossible to obtain suggestions such as improvement points of a store layout, for example, only by looking at the screen.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、動線情報を加工して得られる情報と販売情報等などを組み合せて画面に表示することによって、店舗改善のための施策の検討に有用な情報を提供する行動可視化装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and examines measures for store improvement by combining information obtained by processing flow line information with sales information and the like and displaying them on a screen. An object is to provide an action visualization device that provides useful information.

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プロセッサとメモリを有する計算機で構成される行動分析システムであって、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報とにアクセス可能であり、前記動線情報から人の行動を可視化した情報を生成する行動可視化部を有し、前記行動可視化部は、前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、前記エリア毎の停留数及び前記集計された前記購入数又は前記購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力する。   A typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, a behavior analysis system comprising a computer having a processor and a memory, flow line information including a history of movement of a person measured by a position measuring device, and transaction information including information on settlement of a product transaction The passage area information including a condition for determining a stop in a predetermined area and the shelf allocation information in which products displayed for each section defined in the product shelf are recorded, and the flow line information A behavior visualization unit that generates information visualizing human behavior from the behavior visualization unit, analyzing the flow line information with reference to the passage area information, and determining a stop for each area in the store Then, referring to the transaction information and the shelf allocation information, the number of purchases or purchase price of the product is totaled for each section of the product shelf, and the number of stops for each area and the total number of purchases or the purchase price And it outputs the screen data to graphically superimposed and displayed on the store layout.

本発明の代表的な実施の形態によれば、動線情報から得られた情報と取引情報とを関連付けて見ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。   According to a typical embodiment of the present invention, information obtained from flow line information and transaction information can be viewed in association with each other. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the description of the following embodiments.

本実施形態の行動可視化装置の論理的な構成を示す図である。It is a figure which shows the logical structure of the action visualization apparatus of this embodiment. 本実施形態の行動可視化装置の物理的な構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the physical structure of the action visualization apparatus of this embodiment. 本実施形態の動線情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the flow line information of this embodiment. 本実施形態の店舗レイアウト情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the store layout information of this embodiment. 本実施形態の取引情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the transaction information of this embodiment. 本実施形態の通路エリア情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the passage area information of this embodiment. 本実施形態の棚割情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the shelf allocation information of this embodiment. 本実施形態の在庫情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the inventory information of this embodiment. 第1実施例の行動可視化装置が生成する画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen which the action visualization apparatus of 1st Example produces | generates. 第1実施例の画面生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of the screen generation process of 1st Example. 第2実施例の行動可視化装置が生成する画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen which the action visualization apparatus of 2nd Example produces | generates. 第2実施例の画面生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of the screen generation process of 2nd Example.

図1は、本発明の実施形態の行動可視化装置101の論理的な構成を示す図である。   FIG. 1 is a diagram illustrating a logical configuration of the behavior visualization apparatus 101 according to the embodiment of this invention.

行動可視化装置101は、表示装置102と、行動可視化部103と、指示装置104と、ネットワーク接続部105と、記憶部106とを有する。   The behavior visualization device 101 includes a display device 102, a behavior visualization unit 103, an instruction device 104, a network connection unit 105, and a storage unit 106.

記憶部106は、動線情報107、店舗レイアウト情報108、取引情報109、通路エリア情報110、棚割情報111及び在庫情報112などを格納する。   The storage unit 106 stores flow line information 107, store layout information 108, transaction information 109, passage area information 110, shelf allocation information 111, inventory information 112, and the like.

本実施例の行動可視化装置101は、スマートフォン、タブレット型端末、業務用端末、PC、仮想マシンなどの計算機で構成することができる。また、図1は行動可視化装置101の構成を示すが、各構成要素は異なる行動可視化装置101に実装されてもよい。例えば、タブレット型端末の場合、必要な情報をネットワーク接続部105を介して受け取り、表示装置102(例えば、タブレット型端末の画面)に表示してもよい。   The behavior visualization apparatus 101 according to the present embodiment can be configured by a computer such as a smartphone, a tablet terminal, a business terminal, a PC, or a virtual machine. Further, FIG. 1 shows the configuration of the behavior visualization device 101, but each component may be mounted on a different behavior visualization device 101. For example, in the case of a tablet terminal, necessary information may be received via the network connection unit 105 and displayed on the display device 102 (for example, the screen of the tablet terminal).

図2は、行動可視化装置101の物理的な構成を示すブロック図である。   FIG. 2 is a block diagram illustrating a physical configuration of the behavior visualization apparatus 101.

本実施形態の行動可視化装置101は、プロセッサ(CPU)1、メモリ2、補助記憶装置3及び通信インターフェース4を有する計算機によって構成される。   The behavior visualization device 101 of this embodiment is configured by a computer having a processor (CPU) 1, a memory 2, an auxiliary storage device 3, and a communication interface 4.

プロセッサ1は、メモリ2に格納されたプログラムを実行する。メモリ2は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。   The processor 1 executes a program stored in the memory 2. The memory 2 includes a ROM that is a nonvolatile storage element and a RAM that is a volatile storage element. The ROM stores an immutable program (for example, BIOS). The RAM is a high-speed and volatile storage element such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and temporarily stores a program executed by the processor 1 and data used when the program is executed.

補助記憶装置3は、記憶部106を構成し、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置3から読み出されて、メモリ2にロードされて、プロセッサ1によって実行される。   The auxiliary storage device 3 constitutes the storage unit 106 and is, for example, a large-capacity and nonvolatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD). The program executed by the processor 1 and execution of the program Stores data used at times. That is, the program is read from the auxiliary storage device 3, loaded into the memory 2, and executed by the processor 1.

通信インターフェース4は、ネットワーク接続部105を構成し、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。   The communication interface 4 is a network interface device that constitutes the network connection unit 105 and controls communication with other devices according to a predetermined protocol.

行動可視化装置101は、入力インターフェース5及び出力インターフェース8を有する。入力インターフェース5は、指示装置104を構成し、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。具体的には、入力インターフェース5は、マウス、キーボード、タッチパネル、ペン、加速度センサ、マイクなどである。加速度センサは、例えば、行動可視化装置101がスマートフォンである場合に、スマートフォンを特定パターンで振動させることなどによって情報を入力できる。また、マイクは、利用者の声などに応じて情報を入力できる。出力インターフェース8は、ディスプレイ装置9やプリンタなどであり、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。   The behavior visualization apparatus 101 includes an input interface 5 and an output interface 8. The input interface 5 constitutes the pointing device 104 and is an interface that receives input from an operator. Specifically, the input interface 5 is a mouse, a keyboard, a touch panel, a pen, an acceleration sensor, a microphone, or the like. For example, when the behavior visualization device 101 is a smartphone, the acceleration sensor can input information by vibrating the smartphone in a specific pattern. The microphone can input information according to the voice of the user. The output interface 8 is a display device 9 or a printer, and is an interface that outputs the execution result of the program in a format that can be visually recognized by the operator.

プロセッサ1が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD−ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介して行動可視化装置101に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置3に格納される。このため、行動可視化装置101は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。   A program executed by the processor 1 is provided to the behavior visualization device 101 via a removable medium (CD-ROM, flash memory, etc.) or a network, and is stored in the nonvolatile auxiliary storage device 3 which is a non-temporary storage medium. . For this reason, the behavior visualization apparatus 101 may have an interface for reading data from a removable medium.

行動可視化装置101は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、行動可視化装置101の各機能部は異なる計算機上で実現されてもよい。   The behavior visualization apparatus 101 is a computer system configured on a single physical computer or a plurality of logically or physically configured computers, and operates in a separate thread on the same computer. It may be possible to operate on a virtual machine constructed on a plurality of physical computer resources. Moreover, each function part of the behavior visualization apparatus 101 may be implement | achieved on a different computer.

<動線情報の構成例>
図3は、動線情報107の構成例を示す図である。
<Configuration example of flow line information>
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the flow line information 107.

図3に示す動線情報107は、例えば非特許文献1に開示されている技術を用いて得ることができる。図3に示す例では、動線情報107は、顧客を一意に識別するための顧客ID201と、顧客の位置が測定された時刻202と、顧客の店舗内における二次元的な位置(x座標203、y座標204)とが、例えば時系列で記憶されている。   The flow line information 107 shown in FIG. 3 can be obtained by using the technique disclosed in Non-Patent Document 1, for example. In the example shown in FIG. 3, the flow line information 107 includes a customer ID 201 for uniquely identifying a customer, a time 202 when the customer's position is measured, and a two-dimensional position (x coordinate 203 in the customer's store). , Y-coordinates 204) are stored, for example, in time series.

従って、動線情報107から、同じ顧客ID201のデータを選択して、時系列に並べることによって、一人の顧客が、どの時刻に店舗内のどの位置に存在したかに関する一連の情報、すなわち動線情報が得られる。   Therefore, by selecting the data of the same customer ID 201 from the flow line information 107 and arranging them in time series, a series of information relating to which position in the store at which time one customer existed, that is, the flow line Information is obtained.

なお、図示は省略したが、動線情報107は、顧客の属性(例えば、性別、年令)を含んでもよい。例えば、顧客の属性は、店舗の入口で撮影した顔画像を解析して性別、年令を得ることができる。又は、店舗の会員カードに登録した性別、年令を利用することもできる。   Although illustration is omitted, the flow line information 107 may include customer attributes (for example, gender, age). For example, the attribute of a customer can obtain a gender and age by analyzing a face image taken at the entrance of a store. Alternatively, the gender and age registered on the store membership card can be used.

<店舗レイアウト情報の構成例>
図4は、店舗レイアウト情報108の構成例を示す図である。
<Configuration example of store layout information>
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the store layout information 108.

店舗レイアウト情報108は、店舗の出入口302、通路301、商品棚304、レジ303などの場所が記録された情報であり、例えば画像ファイルの形式である。   The store layout information 108 is information in which locations such as the store entrance / exit 302, the passage 301, the product shelf 304, and the cash register 303 are recorded, and is in the form of an image file, for example.

<取引情報の構成例>
図5は、取引情報109の構成例を示す図である。
<Configuration example of transaction information>
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the transaction information 109.

取引情報109は、顧客がレジ等で商品を購入した場合に作成される取引の内容を記録する。取引情報109は、レコード毎に、取引日時401、取引番号402、レジ番号403及び合計金額404を含む。また、一つのレコード内に、一つ以上の購入商品のデータ、すなわち、商品ID405、商品名406、商品分類ID407、商品分類名408、数量409及び単価410を含む。   The transaction information 109 records the content of a transaction created when a customer purchases a product at a cash register or the like. The transaction information 109 includes a transaction date and time 401, a transaction number 402, a cash register number 403, and a total amount 404 for each record. One record includes data of one or more purchased products, that is, product ID 405, product name 406, product classification ID 407, product classification name 408, quantity 409, and unit price 410.

取引日時401は、レジ等で取り引きを行った日付及び時刻が記録される。図示した例では、2015年2月10日11時22分であり、時刻が分単位で記録されている。これは、レジによっては取引日時を分単位までしか記録しない場合があるので、取引情報は、レジの記録単位に合わせて時刻を記録するとよい。なお、時刻の記録単位は、分ではなく、秒以下の時刻を記録してもよい。   The transaction date 401 records the date and time when the transaction was made at a cash register or the like. In the illustrated example, it is 11:22 on February 10, 2015, and the time is recorded in units of minutes. This is because, depending on the cash register, the transaction date and time may be recorded only up to the minute unit, so the transaction information may be recorded in time according to the cash register recording unit. Note that the time recording unit may be not a minute but a time of seconds or less.

取引番号402は、複数の取引を区別するための番号であり、図示した例では、1234である。取引番号402は、例えば、1から始めて取り引きごとに1ずつ加算するとよいが、これ以外のルールで取引番号402を定めてもよい。   The transaction number 402 is a number for distinguishing a plurality of transactions, and is 1234 in the illustrated example. For example, the transaction number 402 may be incremented by 1 for each transaction starting from 1, but the transaction number 402 may be determined by other rules.

レジ番号403は、レジを識別するための識別子である。図示した例では、1である。   The cash register number 403 is an identifier for identifying the cash register. In the illustrated example, it is 1.

合計金額404は、購入した商品の価格の合計である。   The total amount 404 is the total price of purchased products.

商品ID405は、購入した商品を識別するための識別子である。図示した例では、P0001、P0002、P0003と、購入した商品毎に記録される。   The product ID 405 is an identifier for identifying the purchased product. In the illustrated example, P0001, P0002, and P0003 are recorded for each purchased product.

商品名406は、購入した商品の名称である。図示した例では、おにぎりA、お茶、おにぎりBである。   The product name 406 is the name of the purchased product. In the illustrated example, rice balls A, tea, and rice balls B are used.

商品分類ID407は、商品の特徴により商品を分類するための識別子である。図示した例では、「おにぎりA」と「おにぎりB」は「米飯」に分類できるため、両者は同じ商品分類ID407「C00A」である。   The product classification ID 407 is an identifier for classifying products according to the characteristics of the products. In the illustrated example, “rice ball A” and “rice ball B” can be classified as “rice cooked rice”, and therefore both have the same product classification ID 407 “C00A”.

商品分類名408は、商品分類の名称である。図示した例では、米飯、飲料である。   The product category name 408 is the name of the product category. In the illustrated example, it is cooked rice and beverages.

数量409は、各商品を購入した数である。単価410は、商品1個あたりの価格である。   The quantity 409 is the number of items purchased. The unit price 410 is a price per product.

図示は省略したが、取引情報109は、顧客の会員番号を含んでもよい。例えば、レジで会員カード(例えば、ポイントカード)を提示した顧客は、その属性(例えば、性別、年令、居住地)を知ることができる。   Although not shown, the transaction information 109 may include a customer membership number. For example, a customer who presents a membership card (for example, a point card) at a cash register can know its attributes (for example, gender, age, place of residence).

<通路エリア情報の構成例>
図6は、通路エリア情報110の構成例を示す図である。
<Configuration example of passage area information>
FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the passage area information 110.

通路エリア情報110は、通路の場所情報及び当該通路に停留したか判定する情報で構成され、通路エリア名称501、通路エリア領域502及び停留判定条件503を含む。   The passage area information 110 includes passage location information and information for determining whether the vehicle has stopped in the passage, and includes a passage area name 501, a passage area area 502, and a stop determination condition 503.

通路エリア名称501は、通路エリアの名称である。通路エリア領域502は、停留を判定する領域である。停留判定条件503は、通路エリア領域502内に存在する動線について、停留したかを判定するための条件である。   The passage area name 501 is a name of the passage area. The passage area area 502 is an area for determining stoppage. The stop determination condition 503 is a condition for determining whether the flow line existing in the passage area 502 is stopped.

図6の1行目のデータを例にして具体的に説明する。通路エリア名称501が「エリア1」であり、通路エリア領域502は、「エリア1」を示す矩形の領域(X1,Y1)−(X2,Y2)である。なお、通路エリア領域502は矩形ではなく、任意の形状でもよい。また、停留と判断するための停留判定条件503は「エリア1内に5秒以上滞在」と定義されている。   A specific description will be given by taking the data in the first row of FIG. 6 as an example. The passage area name 501 is “area 1”, and the passage area area 502 is a rectangular area (X1, Y1) − (X2, Y2) indicating “area 1”. The passage area region 502 is not rectangular and may have any shape. Also, a stop determination condition 503 for determining a stop is defined as “stay in area 1 for 5 seconds or longer”.

通路エリア情報110は、図示したものの他、エリア内の最低速度で停留を判定する条件を含んでもよい。また、商品棚に設けたセンサが取得した情報を併用して、顧客が棚の方を向いていることを停留の判定条件に利用してもよい。   The passage area information 110 may include a condition for determining a stop at the lowest speed in the area in addition to the illustrated information. Moreover, you may use the information which the sensor provided in the merchandise shelf acquired together, and that the customer is facing the shelf may be used for the determination criterion of a stop.

<棚割情報の構成例>
図7は、棚割情報111の構成例を示す図である。
<Configuration example of shelf allocation information>
FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of the shelf allocation information 111.

棚割情報111は、店舗内の商品棚における区画の位置と、各商品区画に陳列される商品の商品分類ID407とを対応付ける情報であり、商品区画名称601、商品分類602及び商品区画領域603を含む。   The shelf allocation information 111 is information for associating the position of the section on the product shelf in the store with the product classification ID 407 of the product displayed in each product section, and stores the product section name 601, the product classification 602, and the product section area 603. Including.

商品区画名称601は、商品区画の名称である。商品分類602は、当該商品区画に陳列される商品の商品分類ID407であり、複数の商品分類ID407を含んでもよい。商品区画領域603は、店舗内の商品区画の位置を示す。なお、商品区画領域603は矩形でなく、任意の形状でもよい。   The product section name 601 is the name of the product section. The product category 602 is a product category ID 407 of a product displayed in the product section, and may include a plurality of product category IDs 407. The product division area 603 indicates the position of the product division in the store. Note that the product partition area 603 is not rectangular and may have any shape.

<在庫情報の構成例>
図8は、在庫情報112の構成例を示す図である。
<Example configuration of inventory information>
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the inventory information 112.

在庫情報112は、商品ごとに各時刻に商品の在庫数を記録した情報であり、商品ID405、日付1001及び時刻別在庫数1002を含む。   The stock information 112 is information in which the number of products in stock is recorded at each time for each product, and includes a product ID 405, a date 1001, and a stock quantity by time 1002.

日付1001は、在庫数を記録した日付である。時刻別在庫数1002は、商品ID405で指定される商品の、各時刻における在庫数を示す。例えば、商品ID405が「P0001」の商品の在庫は、0時に1個、1時に5個である。1個から5個に在庫が増えたのは、0時から1時の間に商品が納品され在庫が増えたことを表している。   A date 1001 is a date when the inventory quantity is recorded. The stock quantity by time 1002 indicates the stock quantity at each time of the product specified by the product ID 405. For example, the stock of the product whose product ID 405 is “P0001” is 1 at 0 and 5 at 1 o'clock. The increase in inventory from 1 to 5 indicates that the product has been delivered from 0 to 1 and the inventory has increased.

<第1の実施例>
以下に、本発明の第1の実施例について説明する。
<First embodiment>
The first embodiment of the present invention will be described below.

<行動可視化装置101の動作の説明>
ユーザが、アプリケーションやウェブブラウザ等から行動可視化部103の処理を開始させる。
<Description of Operation of Behavior Visualization Device 101>
The user starts processing of the behavior visualization unit 103 from an application, a web browser, or the like.

図10のフローチャートを用いて、行動可視化部103の処理を説明する。本明細書で説明する画面の表示は一例であり、図示したものに限定されない。必要に応じて、既存の画面に重なるように表示してもよい。例えば、スマートフォンは画面の解像度が低いため、複数の画面を横に並べて表示することが困難な場合がある。このため、前述したように複数の画面を重なるように表示してもよい。   The process of the behavior visualization unit 103 will be described using the flowchart of FIG. The display of the screen described in this specification is an example, and is not limited to the illustrated one. You may display so that it may overlap with the existing screen as needed. For example, since a smartphone has a low screen resolution, it may be difficult to display a plurality of screens side by side. For this reason, as described above, a plurality of screens may be displayed so as to overlap each other.

図9は、行動可視化部103が生成する画面の一例を示す図である。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a screen generated by the behavior visualization unit 103.

図9に示す画面例は、性別選択領域701、年代選択領域702、滞在時間選択領域703、店舗レイアウト情報表示領域704、男女比率グラフ709、平均統計情報710及び停留人数・購入率グラフ711を含む。店舗レイアウト情報表示領域704には、合計数量又は合計金額を用いたヒートマップ705、停留人数を用いたヒートマップ706、アラートアイコン707及びアラート内容708が表示される。なお、男女比率グラフ709、平均統計情報710及び停留人数・購入率グラフ711は、全てが表示されなくても、少なくとも一つが示されればよい。   The screen example shown in FIG. 9 includes a gender selection area 701, an age selection area 702, a stay time selection area 703, a store layout information display area 704, a male / female ratio graph 709, average statistical information 710, and a stopped person / purchase rate graph 711. . In the store layout information display area 704, a heat map 705 using the total quantity or total amount, a heat map 706 using the number of people staying, an alert icon 707, and alert contents 708 are displayed. It should be noted that at least one of the gender ratio graph 709, the average statistical information 710, and the number of stopped persons / purchase rate graph 711 may be displayed even if not all are displayed.

性別選択領域701は、性別、すなわち、男性か女性かを選択するための領域である。性別選択領域701の選択結果に従って、動線情報107のうち指定された性別と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、性別を選択する際の指標になれば、「男性」「女性」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。   The gender selection area 701 is an area for selecting gender, that is, male or female. According to the selection result of the gender selection area 701, only information that matches the specified gender in the flow line information 107 is filtered. In addition, as an index for selecting a gender, options may be identified by an image or the like instead of characters such as “male” and “female”.

年代選択領域702は、年令の範囲、すなわち、「10代」「20代」「30代」「40代」「50代」「60以上」を選択するための領域である。年代選択領域702の選択結果に従って、動線情報107のうち指定された範囲の年令と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、年令の範囲を選択する際の指標になれば、「10代」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。また、年代の区分は図示のもの以外に任意に変更できてもよい。例えば、「20歳未満」「20歳以上40歳未満」「40歳以上」でもよい。   The age selection area 702 is an area for selecting an age range, that is, “10s”, “20s”, “30s”, “40s”, “50s”, and “60 or more”. According to the selection result of the age selection area 702, only information that matches the age of the specified range in the flow line information 107 is filtered. In addition, as an index for selecting the age range, options may be identified by an image or the like instead of characters such as “teens”. Further, the age group may be arbitrarily changed other than that shown in the figure. For example, “under 20 years old”, “20 years old and under 40 years old”, and “40 years old and over” may be used.

滞在時間選択領域703は、店内の滞在時間、すなわち、「1分未満」「5分未満」「5分以上」店内に滞在した顧客を選択するための領域である。滞在時間選択領域703の選択結果によって、動線情報107のうち指定された範囲の滞在時間と一致する情報のみにフィルタリングする。なお、滞在時間を選択する際の指標になれば、「1分未満」のような文字ではなく、画像等によって選択肢を識別させてもよい。また、滞在時間の区分は図示のもの以外に任意に変更できてもよい。例えば、「3分未満」「3分以上」の区分でもよい。   The stay time selection area 703 is an area for selecting a stay time in the store, that is, a customer who stayed in the store “less than 1 minute”, “less than 5 minutes”, and “5 minutes or more”. Based on the selection result of the stay time selection area 703, only information that matches the stay time in the specified range in the flow line information 107 is filtered. In addition, as an index for selecting the stay time, the option may be identified by an image or the like instead of characters such as “less than 1 minute”. Further, the stay time category may be arbitrarily changed from those shown in the figure. For example, “less than 3 minutes” or “more than 3 minutes” may be used.

図10は、行動可視化部103が図9の画面を生成する処理のフローチャートである。なお、ユーザは、性別選択領域701、年代選択領域702、滞在時間選択領域703、アラートアイコン707などをいつでも選択可能であり、選択されたタイミングで適切な箇所から処理を実行する。   FIG. 10 is a flowchart of processing in which the behavior visualization unit 103 generates the screen in FIG. Note that the user can select the gender selection area 701, the age selection area 702, the stay time selection area 703, the alert icon 707, etc. at any time, and executes processing from an appropriate location at the selected timing.

ステップS901では、通路エリア情報110及び動線情報107を用いて、通路エリア領域502毎に、停留した顧客の人数を算出し、店舗レイアウト情報表示領域704に重畳して表示する。このとき、性別選択領域701、年代選択領域702及び滞在時間選択領域703で設定された条件に従って停留した顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみをヒートマップ706に表示する。具体的には、性別及び年代については、不図示だが動線情報107に含まれる性別及び年代(又は、年令)と、性別選択領域701で指定された性別及び/又は年代選択領域702で指定された年代とを比較し、一致する行のみを抽出する。また、滞在時間については、動線情報107から顧客ID201ごとのデータを抽出し、各顧客ID201について、データの出現する時刻が最も遅いものと最も早いものの差を滞在時間として、滞在時間選択領域703で指定された滞在時間と比較し、条件に合致する顧客ID201のデータのみを抽出する。   In step S <b> 901, the number of customers who have stopped is calculated for each passage area area 502 using the passage area information 110 and the flow line information 107, and displayed superimposed on the store layout information display area 704. At this time, customers who have stopped in accordance with the conditions set in the gender selection area 701, the age selection area 702, and the stay time selection area 703 are filtered, and only those who meet the conditions are displayed on the heat map 706. Specifically, the gender and age are not shown, but are specified in the gender and / or age (or age) included in the flow line information 107 and the gender and / or age selection area 702 specified in the gender selection area 701. Compare the generated ages and extract only the matching lines. As for the stay time, data for each customer ID 201 is extracted from the flow line information 107, and for each customer ID 201, the difference between the latest time and the earliest time of data appears as the stay time selection area 703. Compared with the staying time specified in step (1), only the data of the customer ID 201 that matches the conditions is extracted.

ステップS902では、取引情報109及び棚割情報111を用いて、商品区画領域603ごとに、当該商品区画領域603に陳列されている商品が取り引きされた合計数量及び合計金額を算出し、店舗レイアウト情報表示領域704に重畳して表示する。表示は、合計数量と合計金額の両方、又は、どちらか一方でもよい。このとき、性別選択領域701、年代選択領域702及び滞在時間選択領域703で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみをヒートマップ705に表示する。フィルタリングの方法はステップS901で説明した処理と同じでよい。   In step S902, using the transaction information 109 and the shelf allocation information 111, the total quantity and the total amount of the products displayed in the product section area 603 are calculated for each product section area 603, and the store layout information It is displayed superimposed on the display area 704. The display may be both the total quantity and the total amount, or one of them. At this time, customers are filtered according to the conditions set in the gender selection area 701, the age selection area 702, and the stay time selection area 703, and only those who meet the conditions are displayed on the heat map 705. The filtering method may be the same as the processing described in step S901.

ステップS903では、ステップS901及びステップS902で算出した情報に基づいて、ヒートマップを作成する。ステップS903では、合計数量又は合計金額を用いたヒートマップ705及び停留人数を用いたヒートマップ706の二つを作成する。なお、図示したように、作成した二つのヒートマップを重畳して表示してもよいし、切り替えて表示してもよい。   In step S903, a heat map is created based on the information calculated in steps S901 and S902. In step S903, a heat map 705 using the total quantity or total amount and a heat map 706 using the number of people staying are created. As shown in the figure, the two created heat maps may be displayed in a superimposed manner, or may be switched and displayed.

以下、停留人数のヒートマップを表示する例を説明する。   Hereinafter, an example of displaying a heat map of the number of people who are stopped will be described.

通路エリア領域502毎に、停留人数に応じて表示態様(例えば、色、明るさ、模様など)を変えて表示する。例えば、停留人数が多い程、色を黒くし、少ないほど白に近づけることができる。また、予め定めた階調によって様々な色を用いてもよい。   For each aisle area 502, the display mode (for example, color, brightness, pattern, etc.) is changed according to the number of parked people. For example, the larger the number of stops, the blacker the color, and the smaller the number, the closer to white. Various colors may be used depending on a predetermined gradation.

商品区画領域603毎のヒートマップも、合計数量又は合計金額を用いて、前述と同様に生成できる。   The heat map for each product partition area 603 can also be generated in the same manner as described above using the total quantity or the total amount.

ステップS904では、商品区画領域603毎に、動線情報107及び取引情報109から指標を算出し、算出された指標が予め定めた閾値を超える場合に、停留人数が多く、商品購入者が少ないと判定し、オペレータに注意を促すためのアラートを表示する。以下に指標の例を示す。
購入率=商品の前の通路に設定された通路エリア領域502内の停留人数のうち、当該商品を購入した人数の割合
In step S904, an index is calculated from the flow line information 107 and the transaction information 109 for each product segment area 603, and when the calculated index exceeds a predetermined threshold, the number of parked people is large and the number of product purchasers is small. Judgment is made and an alert for alerting the operator is displayed. Examples of indicators are shown below.
Purchase rate =% of the number of people who purchased the product out of the number of people in the stop area 502 set in the passage in front of the product

例えば、アラートは、閾値を超えた商品の陳列位置に対応した店舗レイアウト情報表示領域704上の位置に重畳してアラートアイコン707を表示する。   For example, the alert displays an alert icon 707 superimposed on a position on the store layout information display area 704 corresponding to the display position of the product exceeding the threshold.

ステップS905は、ユーザがアラートアイコン707を選択した場合に実行され、アラート内容708を表示する。アラート内容708は、アラートの表示対象となった商品、当該商品の前の通路エリアの停留人数、当該商品の購入率を表示するとよい。   Step S905 is executed when the user selects the alert icon 707, and displays the alert content 708. The alert content 708 may display the product for which the alert is displayed, the number of people in the passage area in front of the product, and the purchase rate of the product.

ステップS906では、男女比率グラフ709を表示する。男女比率グラフ709は、取引情報109に基づいて、アラート表示対象となった商品を購入した顧客の男女構成比を示すグラフである。図9では、円グラフによって表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。このとき、性別選択領域701、年代選択領域702及び滞在時間選択領域703で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみを男女比率グラフ709に表示する。フィルタリングの方法はステップS901で説明した処理と同じでよい。   In step S906, a gender ratio graph 709 is displayed. The gender ratio graph 709 is a graph showing the gender composition ratio of customers who have purchased products for which alerts are to be displayed based on the transaction information 109. In FIG. 9, it is represented by a pie chart, but it may be displayed by a graph or a numerical value in another format. At this time, customers are filtered according to the conditions set in the gender selection area 701, the age selection area 702, and the stay time selection area 703, and only those who meet the conditions are displayed in the gender ratio graph 709. The filtering method may be the same as the processing described in step S901.

ステップS907では、平均統計情報710を表示する。平均統計情報710は、予め定めた期間におけるアラート表示対象となった商品の平均購入金額、平均購入点数、当該商品の前の通路エリアの平均停留数、平均購入率など、当該商品の過去の購入データの統計値である。このとき、性別選択領域701、年代選択領域702及び滞在時間選択領域703で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人の購入データのみを平均統計情報710に表示する。フィルタリングの方法はステップS901で説明した処理と同じでよい。   In step S907, the average statistical information 710 is displayed. The average statistical information 710 indicates the past purchase of the product, such as the average purchase price, average purchase points, average number of stops in the passage area in front of the product, average purchase rate, etc. It is a statistical value of data. At this time, customers are filtered according to the conditions set in the gender selection area 701, the age selection area 702, and the stay time selection area 703, and only the purchase data of people who meet the conditions are displayed in the average statistical information 710. The filtering method may be the same as the processing described in step S901.

ステップS908では、停留人数・購入率グラフ711を表示する。停留人数・購入率グラフ711は、予め定めた期間において、アラート表示対象となった商品の日別に購入率、及び当該商品の商品棚の前の通路エリアの停留数を示すグラフである。図9では、棒グラフ及び折れ線グラフで表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。このとき、性別選択領域701、年代選択領域702及び滞在時間選択領域703で設定された条件に従って顧客をフィルタリングして、条件に合致した人のみを停留人数・購入率グラフ711に表示する。フィルタリングの方法はステップS901で説明した処理と同じでよい。   In step S908, a stop number / purchase rate graph 711 is displayed. The number of stops / purchase rate graph 711 is a graph showing the purchase rate for each day of the product for which the alert is displayed and the number of stops in the passage area in front of the product shelf of the product during a predetermined period. In FIG. 9, the bar graph and the line graph are shown, but other types of graphs and numerical values may be displayed. At this time, the customers are filtered according to the conditions set in the gender selection area 701, the age selection area 702, and the stay time selection area 703, and only those who meet the conditions are displayed in the stopped person / purchase rate graph 711. The filtering method may be the same as the processing described in step S901.

<第2の実施例>
以下に、本発明の第2の実施例について説明する。第2の実施例では、前述した第1の実施例と異なる構成及び処理のみを説明し、第1の実施例と同じ構成及び処理の説明は省略する。
<Second embodiment>
The second embodiment of the present invention will be described below. In the second embodiment, only configurations and processes different from those of the first embodiment described above will be described, and descriptions of the same configurations and processes as those of the first embodiment will be omitted.

<行動可視化装置101の動作の説明>
まず、ユーザが、アプリケーションやウェブブラウザ等から行動可視化部103の処理を開始する。
<Description of Operation of Behavior Visualization Device 101>
First, the user starts processing of the behavior visualization unit 103 from an application, a web browser, or the like.

図12のフローチャートを用いて、行動可視化部103の処理を説明する。本明細書で説明する画面の表示は一例であり、図示したものに限定されない。必要に応じて、既存の画面に重なるように表示してもよい。例えば、スマートフォンは画面の解像度が低いため、複数の画面を横に並べて表示することが困難な場合がある。このため、前述したように複数の画面を重なるように表示してもよい。   The process of the behavior visualization unit 103 will be described using the flowchart of FIG. The display of the screen described in this specification is an example, and is not limited to the illustrated one. You may display so that it may overlap with the existing screen as needed. For example, since a smartphone has a low screen resolution, it may be difficult to display a plurality of screens side by side. For this reason, as described above, a plurality of screens may be displayed so as to overlap each other.

図11は、行動可視化部103が生成する画像の一例を示す図である。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an image generated by the behavior visualization unit 103.

図11に示す画面例は、性別選択領域701、年代選択領域702、店舗レイアウト情報表示領域704を含む。店舗レイアウト情報表示領域704には、即退店者動線801、アラートアイコン707、時間帯ごとの即退店者数・在庫量グラフ802が表示される。即退店者動線801及び即退店者数・在庫量グラフ802は、全てが表示されなくても、少なくとも一つが示されればよい。   The screen example shown in FIG. 11 includes a gender selection area 701, an age selection area 702, and a store layout information display area 704. In the store layout information display area 704, an immediately leaving store flow line 801, an alert icon 707, and an immediately leaving store number / inventory amount graph 802 for each time zone are displayed. The immediate exit store flow line 801 and the immediately exit store number / inventory amount graph 802 may be displayed at least one, even if not all are displayed.

即退店者とは、特定の商品棚に立ち寄ったが、商品を購買せず、且つ店内を回遊せずに退店した顧客である。回遊したと判断するかは、店舗特性に応じて予め定義しておく。即退店動線801A、801Bは、即退店した顧客の店内の動線である。   Immediately leaving the store is a customer who has stopped by a specific product shelf but has not purchased the product and has not gone around the store. Whether it is determined that the circuit has been migrated is defined in advance according to store characteristics. Immediately leaving store flow lines 801A and 801B are flow lines in the store of the customer who has immediately left the store.

図10は、行動可視化部103が図9の画面を生成する処理のフローチャートである。なお、ユーザは、性別選択領域701、年代選択領域702、アラートアイコン707などをいつでも選択可能であり、選択されたタイミングで適切な箇所から処理を実行する。   FIG. 10 is a flowchart of processing in which the behavior visualization unit 103 generates the screen in FIG. Note that the user can select the gender selection area 701, the age selection area 702, the alert icon 707, etc. at any time, and executes processing from an appropriate location at the selected timing.

ステップS1101では、商品区画毎に動線情報107から算出された指標に基づいて、即退店者を探索する。例えば、動線情報107の顧客ID201毎に次の指標を算出し、算出された各指標を予め定めた閾値と比較することによって、即退店か否かを判断することができる。このとき、性別選択領域701及び年代選択領域702で設定された条件に従って停留した動線情報をフィルタリングして、条件に合致した動線のみを抽出する。具体的には、性別及び年代については、不図示だが動線情報107に含まれる性別及び年代(又は、年令)と、性別選択領域701で指定された性別及び/又は年代選択領域702で指定された年代とを比較し、一致する行のみを抽出する。
(1)入店から退店までの時間
(2)動線の長さ
(3)停留したエリアの数
(4)特定商品棚の前でUターンしているか
例えば、入店から退店までの時間が1分以内、動線の長さが30メートル以下など、店舗内での滞在が短く、特定商品が陳列されているエリアのみに停留し、出口に戻ったことが分かれば、特定商品目当てで来店したものの、該当商品を購入せずに退店したと判断できる。
In step S1101, a store clerk is searched for based on the index calculated from the flow line information 107 for each product section. For example, by calculating the next index for each customer ID 201 of the flow line information 107 and comparing each calculated index with a predetermined threshold, it is possible to determine whether or not the store is immediately closed. At this time, the flow line information stopped according to the conditions set in the gender selection area 701 and the age selection area 702 is filtered to extract only the flow lines that match the conditions. Specifically, the gender and age are not shown, but are specified in the gender and / or age (or age) included in the flow line information 107 and the gender and / or age selection area 702 specified in the gender selection area 701. Compare the generated ages and extract only the matching lines.
(1) Time from entry to exit (2) Length of flow line (3) Number of parked areas (4) Is U-turn in front of a specific product shelf For example, from entry to exit If you know that the stay in the store is short, such as the time is less than 1 minute, the length of the flow line is 30 meters or less, and only stops in the area where the specific product is displayed, then return to the exit It can be determined that the customer has left the store without purchasing the product.

ステップS1102では、商品区画領域603毎に在庫量を算出し、在庫量と当該商品区画領域603における即退店者数とを比較して所定の指標を算出し、算出された指標と予め定めた閾値との比較結果に基づいて、店舗レイアウト情報表示領域704にオペレータに注意を促すためのアラートアイコン707を重畳して表示する。例えば、指標を即退店者数÷在庫量とすれば、即退店者が多く、商品棚に陳列された商品が少ない場合に指標が大きくなる。よって、指標が予め定めた閾値を超える場合に、アラートアイコン707を表示する。なお、在庫量が予め定めた閾値より小さく、即退店者数が予め定めた閾値を超える場合に、アラートアイコン707を表示してもよい。   In step S1102, a stock quantity is calculated for each product section area 603, a predetermined index is calculated by comparing the stock quantity and the number of shoppers in the product section area 603, and the calculated index is determined in advance. Based on the comparison result with the threshold value, an alert icon 707 for alerting the operator to the store layout information display area 704 is superimposed and displayed. For example, if the index is the number of immediately leaving stores ÷ the amount of inventory, the index increases when there are many immediately leaving stores and there are few products displayed on the product shelf. Therefore, the alert icon 707 is displayed when the index exceeds a predetermined threshold. Note that the alert icon 707 may be displayed when the inventory quantity is smaller than a predetermined threshold and the number of shoppers immediately exceeds a predetermined threshold.

在庫量は、当該商品区画領域603における在庫情報112に基づいて、各時刻ごとに当該商品区画領域603内の合計在庫数を求め、1日のうちで最も合計在庫数が多い時刻を100%とした各時刻の合計在庫数の割合で定義するとよい。但し、前述した在庫量の定義は一例であり、他の定義を用いてもよい。例えば、商品棚の複数の列に同一商品が陳列されている場合、当該商品の陳列面積を考慮して、重み付きで在庫数を加算してもよい。   The stock quantity is calculated based on the stock information 112 in the product partition area 603, and the total number of stocks in the product partition area 603 is obtained for each time. It is good to define it by the ratio of the total number of inventory at each time. However, the definition of the inventory quantity described above is an example, and other definitions may be used. For example, when the same product is displayed in a plurality of columns of the product shelf, the inventory quantity may be added with a weight in consideration of the display area of the product.

ステップS1103では、ユーザがアラートアイコン707を選択した場合に実行され、当該商品区画領域603における即退店者の代表的ないくつかの(又は、一つの)動線を表示する。代表的な即退店者の動線は、例えば、全ての即退店者の動線のうち類似点が多い動線(主動線)を抽出して表示すればよいが、他の方法で代表的な動線を定めてもよい。   In step S <b> 1103, the process is executed when the user selects the alert icon 707, and some (or one) flow lines representative of the immediately leaving store in the product partition area 603 are displayed. For example, it is only necessary to extract and display a flow line (main flow line) having a lot of similarities among the flow lines of all immediately leaving stores. A typical flow line may be defined.

ステップS1104では、時間帯ごとの即退店者数・在庫量グラフ802を店舗レイアウト情報表示領域704に重畳して表示する。このとき、性別選択領域701及び年代選択領域702で設定された条件に従って動線情報をフィルタリングして、条件に合致した人のみを即退店者数・在庫量グラフ802に表示する。フィルタリングの方法はステップS1101で説明した処理と同じでよい。ステップS1101及びS1102で算出した当該商品区画領域603における即退店者数及び在庫量を時間帯別を横軸としたグラフに表示する。図11では、折れ線グラフによって表したが、他の形式のグラフや数値で表示してもよい。   In step S <b> 1104, the immediately leaving store number / inventory amount graph 802 for each time period is displayed superimposed on the store layout information display area 704. At this time, the flow line information is filtered in accordance with the conditions set in the gender selection area 701 and the age selection area 702, and only those who satisfy the conditions are displayed in the immediately-leaved shop number / inventory quantity graph 802. The filtering method may be the same as the processing described in step S1101. The number of immediately leaving stores and the stock quantity in the product section area 603 calculated in steps S1101 and S1102 are displayed on a graph with the time axis as the horizontal axis. In FIG. 11, it is represented by a line graph, but it may be displayed by other types of graphs or numerical values.

以上に説明したように、図9及び図11で示された画面をユーザが操作することによって、どの商品で機会ロスが発生しているか定量的に把握することが可能となる。更に、即退店者の経路が分かることによって、特定の商品の在庫が切れている場合に、代替商品を探すことなく退店している等の、退店理由に関する示唆を得ることができる。この場合、例えば、発注量を適切に調節して、在庫切れを生じさせないことによって、機会ロスを回避するなどの施策をとることが可能となる。   As described above, when the user operates the screens shown in FIG. 9 and FIG. 11, it is possible to quantitatively grasp which product has an opportunity loss. Further, by knowing the route of the store clerk immediately, it is possible to obtain an indication regarding the reason for leaving the store, such as when the store of a specific product is out of stock without searching for alternative products. In this case, for example, it is possible to take measures such as avoiding opportunity loss by appropriately adjusting the order quantity so as not to cause out of stock.

具体的には、本発明の実施例によると、行動可視化部103は、通路エリア情報110を参照して動線情報107を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、取引情報109及び棚割情報111を参照して、商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、エリア毎の停留数及び集計された商品の購入数又は購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するので(図9)、動線情報から得られた情報と取引情報とを関連付けて見ることができる。そして、店舗改善の施策を検討することができる。具体的には、以下のビジネス価値が生まれる。(1)発注の最適化による廃棄コストの削減、(2)店舗内で顧客が寄り付かない場所へ顧客を誘導することによる売上の向上、(3)死に筋商品の入れ替えによる売上の向上、(4)欠品状態を回避することによる機会損失の減少、(5)顧客の店舗内の回遊量を最適化することによる売上の向上、(6)店舗レイアウトの改善。   Specifically, according to the embodiment of the present invention, the behavior visualization unit 103 analyzes the flow line information 107 with reference to the passage area information 110, determines a stop for each area in the store, Referring to the shelf allocation information 111, the number of purchases or purchase price of each product shelf is totaled, and the number of stops for each area and the total number of purchases or purchase price of the product are superimposed on the store layout. Therefore, the information obtained from the flow line information and the transaction information can be viewed in association with each other. And measures for store improvement can be examined. Specifically, the following business value is born. (1) Reduce disposal costs by optimizing orders, (2) Increase sales by directing customers to places where customers can't get close to the store, (3) Increase sales by replacing dead products, ( 4) Reduced opportunity loss by avoiding out-of-stock conditions, (5) Increased sales by optimizing the amount of customers in the store, and (6) Improved store layout.

また、当該動線情報を発生させる行動をした人の性別、年令及び店舗滞在時間の少なくとも一つのフィルタリング条件(701、702、703)を受け付けると、行動可視化部103は、受け付けたフィルタリング条件に合致する停留数、及び商品の購入数又は購入金額を表示するので(図9)、ターゲット層を絞って顧客動向を分析することができる。   Further, when receiving at least one filtering condition (701, 702, 703) of the gender, age, and store stay time of the person who has acted to generate the flow line information, the behavior visualization unit 103 sets the received filtering condition to the received filtering condition. Since the number of stops that match and the number of purchases or purchase price of the merchandise are displayed (FIG. 9), it is possible to analyze customer trends by narrowing down the target layer.

また、行動可視化部103は、商品棚の区画の前の停留数が多く、当該商品棚の区画の商品に陳列されている購入数又は購入金額が少ない場合、アラートアイコン707を店舗レイアウトに重畳して表示する(図9)。すなわち、購入率(販売数÷停留数、販売金額÷停留数)が所定の閾値を超えた場合、停留が多いが販売数や販売金額が少ないと判定するので、店舗内で問題のある箇所を発見することができる。   Further, the behavior visualization unit 103 superimposes the alert icon 707 on the store layout when the number of stops before the product shelf section is large and the number of purchases or purchase price displayed on the product in the product shelf section is small. Are displayed (FIG. 9). In other words, if the purchase rate (number of sales divided by number of stops, amount of sales divided by number of stops) exceeds a certain threshold, it is determined that there are many stops but the number of sales and the amount of sales is small. Can be found.

また、行動可視化部103は、アラートアイコンが操作されると、当該商品の統計情報を表示する(図9)。すなわち、当該商品の購入者の男女比709、当該商品の過去の購入データの統計値710及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフ711の少なくとも一つを表示するので、ターゲットとする商品の詳細な情報を得ることができる。   Further, when the alert icon is operated, the behavior visualization unit 103 displays the statistical information of the product (FIG. 9). That is, at least one of the ratio 709 of the purchaser of the product, the statistical value 710 of the past purchase data of the product, and the relationship between the number of purchases of the product and the number of stops before the product shelf of the product. Since the information is displayed, it is possible to obtain detailed information on the target product.

また、行動可視化部103は、動線情報107から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、抽出された即退店者の動線801A、801Bを表示する(図11)。すなわち、顧客の入店から退店までの滞在時間、動線の長さ、停留したエリアの数、及び特定の商品棚でUターンしているかなどの組み合わせによって即退店者を判定するので、売り上げに繋がらない即退店者の情報を得ることができる。   In addition, the behavior visualization unit 103 extracts the immediately leaving store that matches the predetermined condition from the flow line information 107, and displays the extracted flow lines 801A and 801B of the immediately leaving store (FIG. 11). In other words, because the store's stay time from entering the store to leaving the store, the length of the flow line, the number of parked areas, and the combination of whether or not a specific product shelf is making a U-turn, the store exit is immediately determined. Information on shopkeepers who do not lead to sales can be obtained immediately.

また、行動可視化部103は、在庫情報112を参照して、即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び在庫情報112が所定の条件を満たす場合、アラートアイコン707を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示する(図11)。すなわち、商品の在庫量を定量化し、在庫量と即退店者数とを比較してアラートを表示するので、欠品状態を回避することによる機会損失を減少することができる。   Further, the behavior visualization unit 103 refers to the inventory information 112 and, for each product shelf targeted by the immediately leaving store, the alert icon 707 when the number of immediately leaving stores and the inventory information 112 satisfy predetermined conditions. Is superimposed on the position of the product shelf in the store layout (FIG. 11). That is, since the inventory amount of the product is quantified and the alert is displayed by comparing the inventory amount with the number of shoppers immediately leaving, it is possible to reduce the opportunity loss due to avoiding the shortage condition.

また、行動可視化部103は、前記所定の表示が操作されると、前記即退店者の動線、該商品の過去の購入データの統計値、及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフの少なくとも一つを表示するので(図11)、即退店者が関係する商品の詳細な情報を得ることができる。   In addition, when the predetermined display is operated, the behavior visualization unit 103 operates the flow line of the immediately leaving store, the statistical value of past purchase data of the product, the number of purchases of the product and the product shelf of the product. Since at least one of the graphs showing the relationship with the number of stops before is displayed (FIG. 11), it is possible to obtain detailed information on the products related to the shopkeeper immediately.

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Moreover, you may add the structure of another Example to the structure of a certain Example. In addition, for a part of the configuration of each embodiment, another configuration may be added, deleted, or replaced.

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。   In addition, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。   Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。   Further, the control lines and the information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and the information lines that are necessary for the mounting are shown. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

101 行動可視化装置
102 表示装置
103 行動可視化部
104 指示装置
105 ネットワーク接続部
106 記憶部
107 動線情報
108 店舗レイアウト情報
109 取引情報
110 通路エリア情報
111 棚割情報
112 在庫情報
101 behavior visualization device 102 display device 103 behavior visualization unit 104 instruction device 105 network connection unit 106 storage unit 107 flow line information 108 store layout information 109 transaction information 110 aisle area information 111 shelf allocation information 112 inventory information

Claims (9)

プロセッサとメモリを有する計算機で構成される行動分析システムであって、
位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報とにアクセス可能であり、
前記動線情報から人の行動を可視化した情報を生成する行動可視化部を有し、
前記行動可視化部は、
前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、
前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、
前記エリア毎の停留数及び前記集計された前記購入数又は前記購入金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
A behavior analysis system comprising a computer having a processor and a memory,
Flow line information including a history of movement of a person measured by the position measuring device, transaction information including information on settlement of merchandise transactions, passage area information including conditions for determining stopping in a predetermined area, Access to shelf allocation information in which products displayed for each section defined on the product shelf are recorded,
An action visualization unit for generating information that visualizes a person's action from the flow line information;
The behavior visualization unit
Analyzing the flow line information with reference to the passage area information, determining a stop for each area in the store,
Referring to the transaction information and the shelf allocation information, the number of purchases or the purchase price of the product is totaled for each section of the product shelf,
A behavior analysis system for outputting screen data for graphically displaying the number of stops for each area and the total number of purchases or the purchase price superimposed on a store layout.
請求項1に記載の行動分析システムであって、
当該動線情報を発生させる行動をした人の性別、年令及び店舗滞在時間の少なくとも一つのフィルタリング条件を受け付け、
前記行動可視化部は、前記フィルタリング条件に合致する停留数、及び商品の購入数又は購入金額を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 1,
Accept at least one filtering condition of gender, age and store stay time of the person who has acted to generate the flow line information,
The behavior visualization system outputs the screen data for displaying the number of stops that match the filtering condition and the number of purchases or the purchase price of the product.
請求項1又は2に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記商品棚の区画の前の停留数が多く、当該商品棚の区画に陳列されている商品の購入数又は購入金額が少ない場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトに重畳して表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 1 or 2,
The behavior visualization unit has a predetermined display for alerting an operator when the number of stops in front of the compartment of the product shelf is large and the number of purchases or the purchase price of the product displayed in the compartment of the product shelf is small. A behavior analysis system characterized by outputting screen data for displaying the image superimposed on the store layout.
請求項3に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記所定の表示が操作されると、当該商品の統計情報を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 3,
When the predetermined display is operated, the behavior visualization unit outputs screen data for displaying statistical information of the product.
請求項1に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記動線情報から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、前記抽出された即退店者の動線を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 1,
The behavior visualization unit extracts an immediately leaving store that matches a predetermined condition from the flow line information, and outputs screen data for displaying the extracted flow line of the immediately leaving store. Behavior analysis system.
請求項5に記載の行動分析システムであって、
商品の在庫数を時系列に記録する在庫情報にアクセス可能であり、
前記行動可視化部は、前記在庫情報を参照して、前記即退店者が目的とした商品棚毎に、即退店者の数及び前記在庫情報が所定の条件を満たす場合、オペレータに注意を促すための所定の表示を店舗レイアウトの当該商品棚の位置に重畳して表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 5,
Access to inventory information that records the number of items in stock over time,
The behavior visualization unit refers to the inventory information, and for each product shelf intended by the immediately leaving store, if the number of immediately leaving stores and the inventory information satisfy a predetermined condition, pay attention to the operator. A behavior analysis system characterized by outputting screen data for displaying a predetermined display for prompting superimposed on a position of the product shelf in the store layout.
請求項6に記載の行動分析システムであって、
前記行動可視化部は、前記所定の表示が操作されると、前記即退店者の動線、該商品の過去の購入データの統計値、及び当該商品の購入数と当該商品の商品棚の前の停留数との関係を示すグラフの少なくとも一つを表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分析システム。
The behavior analysis system according to claim 6,
When the predetermined display is operated, the behavior visualization unit is configured to display the flow line of the immediately leaving store, the statistical value of past purchase data of the product, and the number of purchases of the product and the product shelf of the product. A behavior analysis system characterized by outputting screen data for displaying at least one of graphs showing a relationship with the number of stops.
プロセッサとメモリを有する計算機で実行される行動分析方法であって、
前記計算機は、位置測定装置によって測定された人の移動の履歴を含む動線情報と、商品の取り引きの決済の情報を含む取引情報と、所定の領域における停留を判定するための条件を含む通路エリア情報と、商品棚に定められた区画毎に陳列された商品が記録された棚割情報とにアクセス可能であり、
前記方法は、
前記プロセッサが、前記通路エリア情報を参照して前記動線情報を分析し、店舗内のエリア毎に停留を判定し、前記判定の結果を前記メモリに格納する手順と、
前記プロセッサが、前記取引情報及び前記棚割情報を参照して、前記商品棚の区画毎に商品の購入数又は購入金額を集計し、前記集計の結果を前記メモリに格納する手順と、
前記プロセッサが、前記エリア毎の停留数及び前記集計された数又は金額を店舗レイアウトに重畳して図式的に表示するための画面データを出力する手順とを含むことを特徴とする行動分析方法。
A behavior analysis method executed by a computer having a processor and a memory,
The computer includes a flow path information including a history of movement of a person measured by the position measuring device, transaction information including settlement information of a commodity transaction, and a path including a condition for determining a stop in a predetermined area. Access to area information and shelf allocation information in which products displayed for each section defined on the product shelf are recorded;
The method
The processor analyzes the flow line information with reference to the passage area information, determines stopping for each area in the store, and stores the result of the determination in the memory;
The processor refers to the transaction information and the shelf allocation information, totals the number of purchased products or the purchase price for each section of the product shelf, and stores the result of the aggregation in the memory;
The processor includes a procedure for outputting screen data for graphically displaying the number of stops for each area and the aggregated number or amount on a store layout.
請求項8に記載の行動分析方法であって、
前記プロセッサが、前記動線情報から所定の条件に一致する即退店者を抽出し、前記抽出された即退店者の情報を前記メモリに格納する手順と、
前記プロセッサが、前記抽出された即退店者の動線を表示するための画面データを出力する手順とを含むことを特徴とする行動分析方法。
The behavior analysis method according to claim 8,
The processor extracts from the flow line information an immediately leaving store that matches a predetermined condition, and stores the extracted immediately leaving store information in the memory;
The processor includes a procedure of outputting screen data for displaying the extracted flow line of the immediately leaving store.
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