JP2017502401A5 - - Google Patents

Claims (30)

1. 小売施設内で消費者の移動する先である１つ以上の位置の予測を決定するコンピュータで実行される方法であって、前記方法は、実行されたときに前記方法を実行するコンピュータプログラム命令を用いるプログラムが組み込まれた１つ以上の物理プロセッサを有するコンピュータによって実行され、前記方法は、
   前記コンピュータにより、前記小売施設内で行われている現在買物移動中の前記消費者に関連する識別子をセルフスキャニングデバイスから取得することと、
   前記コンピュータにより、前記識別子に基づいて、前記消費者の第１の特性を少なくとも取得することと、
   前記コンピュータにより、前記セルフスキャニングデバイスからスキャン情報を取得することと、
   前記コンピュータにより、前記スキャン情報に基づいて前記消費者が現在買物移動中に移動した前記小売施設内の少なくとも１つの位置を識別することと、
   前記コンピュータにより、前記第１の特性と複数の位置との間の第１の相関関係を少なくとも取得することであって、前記第１の相関関係は、前記第１の特性に関連付けられた消費者の母集団が前記複数の位置を個別に訪問したことを示す情報に基づくことと、
   前記コンピュータにより、前記消費者が現在買物移動中に移動した前記少なくとも１つの位置が、前記消費者の母集団により個別に訪問された前記複数の位置の中にあると、判定することであって、前記消費者の母集団の少なくとも１つは、商品を含むバスケットサイズに関連付けられていることと、
   前記コンピュータにより、前記第１の相関関係と、前記少なくとも１つの位置が前記複数の位置の中にあるという前記判定と、前記バスケットサイズとに基づいて、前記少なくとも１つの位置とは異なる複数の位置のうち、前記消費者が１つ以上の位置に移動すると予測することと、
   前記コンピュータにより、前記１つ以上の位置に基づいて関連情報を識別することと、
   前記コンピュータにより、前記関連情報を前記消費者に提供することと、
   を含む、方法。
2. 前記方法は、現在買物移動中
   前記コンピュータにより、前記消費者とは異なる第１の消費者に関する第１の特性を少なくとも取得することと、
   前記コンピュータにより、以前の買物移動中に前記第１の消費者により訪問された前記小売施設内の第１の位置を取得することと、
   前記コンピュータにより、前記第１の位置と前記第１の特性とを相関させて、前記第１の相関関係を生成することと、
   前記コンピュータにより、前記第１の相関関係が選択可能なものになるように前記第１の相関関係を記憶するようにすることと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法は、
   前記コンピュータにより、前記消費者の以前の買物移動中に前記消費者により訪問された前記小売施設内の一連の以前の位置を取得することと、
   前記コンピュータにより、前記一連の以前の位置に基づいて前記以前の買物移動中に前記消費者が向かった移動方向を決定することであって、前記第１の特性が前記移動方向を含むことと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記方法は、
   前記コンピュータにより、前記消費者の以前の買物移動中にスキャンされた複数の商品に関連する情報を取得することと、
   前記コンピュータにより、前記複数の商品に基づいて前記消費者のバスケットサイズを決定することであって、前記第１の特性が前記消費者のバスケットサイズを有することと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記方法は、
   前記コンピュータにより、第１の以前の買物移動中に行われた前記消費者の第１の買物挙動を取得することと、
   前記コンピュータにより、第２の以前の買物移動中に行われた前記消費者の第２の買物挙動を取得することと、
   前記コンピュータにより、前記第１の買物挙動と前記第２の買物挙動との整合性のレベルを決定することであって、前記第１の特性が前記整合性のレベルを包含ことと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の買物挙動は、前記消費者が前記第１の以前の買物移動中に向かった第１の移動方向を含み、前記第２の買物挙動は、前記消費者が前記第２の以前の買物移動中に向かった第２の移動方向を含み、
   前記整合性のレベルを決定することは、前記第１の移動方向が前記第２の移動方向と同一であるか否かを判定することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の買物挙動は、前記第１の以前の買物移動の結果得られる第１のバスケットサイズを含み、前記第２の買物挙動が前記第２の以前の買物移動の結果得られる第２のバスケットサイズを含み、
   前記整合性のレベルを決定することは、前記第１のバスケットサイズが閾値の範囲内で前記第２のバスケットサイズと同程度であるか否かを判定することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記第１の買物挙動は、前記第１の以前の買物移動中に訪問した第１の位置を含み、前記第２の買物挙動は、前記第２の以前の買物移動中に訪問した第２の位置を含み、
   前記整合性のレベルを決定することは、前記第１の位置が前記第２の位置と同一であるか否かを判定することを含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記方法は、
   前記コンピュータにより、複数の消費者のうちの個々のものによって共有される前記第１の特性に基づいて前記複数の消費者を少なくとも第１のグループにセグメント化することであって、前記第１の特性と前記複数の位置との間の前記第１の相関関係が前記複数の位置を訪問した前記第１のグループに基づくことを更に含み、
   前記第１の相関関係を取得することは、前記第１のグループと共通する前記第１の相関関係を前記消費者が共有すると判定することを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの位置を識別することは、
    前記コンピュータにより、前記スキャン情報に基づいて現在買物移動中にスキャンされた商品の表示を取得することと、
    前記コンピュータにより、前記商品が前記小売施設において販売される位置を決定することであって、前記少なくとも１つの位置は、前記商品が販売される前記位置に基づいて識別されることと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記方法は、
    前記コンピュータにより、前記消費者の新しい位置を識別することと、
    前記コンピュータにより、第２の特性と第２の複数の位置との間の第２の相関関係を決定することであって、前記第２の複数の位置が前記新しい位置を含むことと、
    前記コンピュータにより、前記第１の相関関係を前記第２の相関関係で置き換えることと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記１つ以上の位置に前記消費者が移動すると予測することは、
    第１の時間間隔中に第１の位置に前記消費者が移動すると予測することと、
    第２の時間間隔中に第２の位置に前記消費者が移動すると予測することと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記第１の時間間隔及び前記第２の時間間隔は、前記消費者の以前の買物移動中のスキャン間の以前の時間に基づいて決定される、請求項１２に記載の方法。
14. 前記第１の時間間隔は、前記第１の位置と前記少なくとも１つの位置との間の距離に基づいて決定される、請求項１２に記載の方法。
15. 小売施設内で消費者の移動する先である一つ以上の位置の予測を決定するシステムであって、前記システムは、
    前記小売施設内で行われている現在買物移動中の前記消費者に関連する識別子をセルフスキャニングデバイスから取得することと、
    前記識別子に基づいて前記消費者の少なくとも第１の特性を取得することと、
    前記セルフスキャニングデバイスからスキャン情報を取得することと、
    前記スキャン情報に基づいて現在買物移動中に前記消費者が移動した前記小売施設内で少なくとも１つの位置を識別することと、
    前記第１の特性と複数の位置との間で少なくとも第１の相関関係を取得することであって、前記第１の相関関係は、前記第１の特性に関連付けられた消費者の母集団が前記複数の位置を個別に訪問したことを示す情報に基づくことと、
    前記現在買物移動中に前記消費者が移動した前記少なくとも１つの位置が、前記消費者の母集団により個別に訪問された前記複数の位置の中にあると、判定することであって、前記消費者の母集団の少なくとも１つは、商品を含むバスケットサイズに関連付けられていることと、
    前記第１の相関関係と、前記少なくとも１つの位置が前記複数の位置の中にあるという判定と、前記バスケットサイズとに基づいて、前記少なくとも１つの位置とは異なる複数の位置のうち、前記消費者が１つ以上の位置に移動すると予測することと、
    前記１つ以上の位置に基づいて関連情報を識別することと、
    前記関連情報を前記消費者に提供することと、
    を実行するようにコンピュータプログラム命令を用いたプログラムが組み込まれた１つ以上の物理プロセッサを有するコンピュータ
    を含む、システム。
16. 前記コンピュータは、
    前記消費者とは異なる少なくとも第１の消費者に関する第１の特性を取得することと、
    以前の買物移動中に前記第１の消費者が訪問した前記小売施設内の第１の位置を取得することと、
    前記第１の位置と前記第１の特性とを相関させて、前記第１の相関関係を生成することと、
    前記第１の相関関係が選択可能なものになるように前記第１の相関関係を記憶することと、
    を実行するように更にプログラムが組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記コンピュータは、
    前記消費者の以前の買物移動中に前記消費者が訪問した前記小売施設内の一連の以前の位置を取得することと、
    前記一連の以前の位置に基づいて前記以前の買物移動中に前記消費者が向かった移動方向を決定することであって、前記第１の特性が前記移動方向を含むことと、
    を実行するように更にプログラムが組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記コンピュータは、
    前記消費者の以前の買物移動中にスキャンされた複数の商品に関連する情報を取得することと、
    前記複数の商品に基づいて前記消費者のバスケットサイズを決定することであって、前記第１の特性が前記消費者のバスケットサイズを含むことと、
    を実行するように更にプログラムが組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記コンピュータは、
    第１の以前の買物移動中に行われた前記消費者の第１の買物挙動を取得することと、
    第２の以前の買物移動中に行われた前記消費者の第２の買物挙動を取得することと、
    前記第１の買物挙動と前記第２の買物挙動との整合性のレベルを決定することであって、前記第１の特性が前記整合性のレベルを含むことと、
    を実行するように更にプログラムが組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記第１の買物挙動は、前記消費者が前記第１の以前の買物移動中に向かった第１の移動方向を含み、前記第２の買物挙動は、前記消費者が前記第２の以前の買物移動中に向かった第２の移動方向を含み、
    前記整合性のレベルは、前記第１の移動方向が前記第２の移動方向と同一であるか否かに基づいて決定される、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記第１の買物挙動は、前記第１の以前の買物移動の結果得られる第１のバスケットサイズを含み、前記第２の買物挙動は、前記第２の以前の買物移動の結果得られる第２のバスケットサイズを含み、
    前記整合性のレベルは、前記第１のバスケットサイズが閾値の範囲内で前記第２のバスケットサイズと同程度のものであるか否かに基づいて決定される、請求項１９に記載のシステム。
22. 前記第１の買物挙動は、前記第１の以前の買物移動中に訪問した第１の位置を含み、前記第２の買物挙動は、前記第２の以前の買物移動中に訪問した第２の位置を含み、
    前記整合性のレベルは、前記第１の位置が前記第２の位置と同一であるか否かに基づいて決定される、請求項１９に記載のシステム。
23. 前記コンピュータは、
    複数の消費者のうちの個々のものによって共有される前記第１の特性に基づいて前記複数の消費者を少なくとも第１のグループにセグメント化することであって、前記第１の特性と前記複数の位置との間の前記第１の相関関係が前記複数の位置を訪問した前記第１のグループに基づくことを実行するようにプログラムが更に組み込まれ、
    前記第１の相関関係は、前記第１のグループと共通する前記第１の相関関係を前記消費者が共有するという判定に基づいて取得される、請求項１５に記載のシステム。
24. 前記コンピュータは、
    前記スキャン情報に基づいて前記現在買物移動中にスキャンされた商品の表示を取得することと、
    前記商品について前記小売施設で販売される位置を決定することであって、前記少なくとも１つの位置は、前記商品が販売される前記位置に基づいて識別されることと、
    を実行するようにプログラムが更に組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
25. 前記コンピュータは、
    前記消費者の新しい位置を識別することと、
    第２の特性と第２の複数の位置との間の第２の相関関係を決定することであって、前記第２の複数の位置が前記新しい位置を含むことと、
    前記第１の相関関係を前記第２の相関関係で置き換えることと、
    を実行するようにプログラムが更に組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
26. 前記複数の位置は、第１の位置と第２の位置とを含み、前記物理プロセッサは、
    第１の時間間隔中に前記第１の位置に前記消費者が移動すると予測することと、
    第２の時間間隔中に前記第２の位置に前記消費者が移動すると予測することと、
    を実行するようにプログラムが更に組み込まれる、請求項１５に記載のシステム。
27. 前記第１の時間間隔及び前記第２の時間間隔は、前記消費者の以前の買物移動中のスキャン間の以前の時間に基づいて決定される、請求項２６に記載のシステム。
28. 前記第１の時間間隔は、前記第１の位置と前記少なくとも１つの位置との距離に基づいて決定される、請求項２６に記載のシステム。
29. 前記関連情報は、インセンティブ、栄養情報、価格、又はレシピを含む、請求項１に記載の方法。
30. 前記関連情報は、インセンティブ、栄養情報、価格、又はレシピを含む、請求項１５に記載のシステム。