JP2019212126A - Sales support system, sales support method, and sales support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、販売支援システム、販売支援方法および販売支援プログラムに関する。 The present invention relates to a sales support system, a sales support method, and a sales support program.
近年、インターネットなどを利用した電子商取引において、商品情報の提供を種々の手法によって行っている(特許文献1等)。例えば、ユーザの過去の購買履歴から、今後ユーザが購入すると予想される商品を案内する手法がある。また、ユーザが購入しようとしている商品と同時に購入されることが多い商品を案内する手法もある。
In recent years, in electronic commerce using the Internet or the like, product information is provided by various methods (
上述の手法は、短期的な観点での購入点数および収益の増加を目的とした技術といえる。このような商品案内を採用しても、ユーザが今後も継続して同一のサイトで購入をしてくれるとは限らない。また、上記の手法では、ユーザの購入商品と同一あるいは類似するカテゴリの商品が案内されることが多いことから、その他のカテゴリの商品の購入に結びつかないという問題もある。 The above-described method can be said to be a technique aimed at increasing purchase points and profits from a short-term perspective. Even if such a product guide is adopted, the user does not always continue to purchase at the same site. In addition, the above-described method often introduces products in categories that are the same as or similar to the user's purchased products, and thus has a problem that it does not lead to the purchase of products in other categories.
さらに、様々なオンラインショッピングサイトがあることを考慮すると、どのようなカテゴリの商品を購入する場合であっても利用してもらえるようなショッピングサイトになることが、長期的な収益増加につながる。 Furthermore, considering that there are various online shopping sites, it becomes a long-term profit increase to become a shopping site that can be used regardless of the category of goods purchased.
上記の事情を鑑み、本発明は、新規のカテゴリの商品を購入してもらえるような効果的な商品案内を行う販売支援技術を提供することを目的とする。 In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a sales support technique for performing effective product guidance so that a new category of product can be purchased.
本発明の一態様は、販売支援システムであって、
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定する購入順序決定手段と、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定する顧客分類手段と、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定する推奨カテゴリ決定手段と、
前記推奨カテゴリに含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする。
One aspect of the present invention is a sales support system,
A clustering means for classifying high-quality customers who have purchased products of a predetermined number or more categories into a plurality of clusters,
A purchase order determining means for determining a representative category purchase order for the plurality of clusters;
Customer classification means for determining a cluster to which the target customer belongs from the plurality of clusters;
Recommended category determination means for determining, as a recommended category, one of a predetermined number of categories from the earlier order in the representative category purchase order of the cluster to which the target customer belongs among the categories to which the target customer has not been purchased;
Providing means for providing information related to products included in the recommended category to the target customer;
It is characterized by providing.
本態様において、前記クラスタリング手段は、優良顧客についての、どのような順序で新規のカテゴリの商品を購入したかを表すカテゴリ購入順序を用いて、優良顧客を複数のクラスタに分類してもよい。 In this aspect, the clustering means may classify the good customers into a plurality of clusters by using a category purchase order that indicates in what order the products of the new category have been purchased.
本態様において、前記購入順序決定手段は、各クラスタに属する優良顧客のカテゴリ購入順序から各カテゴリの購入順序の平均を求め、当該平均に基づいて各クラスタの代表的なカテゴリ購入順序を決定してもよい。 In this aspect, the purchase order determining means obtains an average of the purchase order of each category from the category purchase order of excellent customers belonging to each cluster, and determines a representative category purchase order of each cluster based on the average. Also good.
本態様において、前記推奨カテゴリに含まれる商品の中から、前記対象顧客に情報を提供する商品である推奨商品を、商品の購入率に基づいて決定する推奨商品決定手段を、さらに有してもよい。ここで、商品の購入率は、全顧客を対象として算出される値であってもよいし、優良顧客を対象として算出される値であってもよいし、対象顧客と同じクラスタに属する優良顧客を対象として算出される値であってもよい。 In this aspect, the apparatus may further include a recommended product determination unit that determines a recommended product that is a product that provides information to the target customer from products included in the recommended category based on a purchase rate of the product. Good. Here, the product purchase rate may be a value calculated for all customers, a value calculated for good customers, or a good customer belonging to the same cluster as the target customer. It may be a value calculated for.
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む販売支援システムとして捉えることもできる。本発明は、コンピュータが実行する販売支援方法として捉えることもできる。また、本発明は、この方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム、あるいはこのコンピュータプログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体として捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。 The present invention can also be understood as a sales support system including at least a part of the above means. The present invention can also be understood as a sales support method executed by a computer. The present invention can also be understood as a computer program for causing a computer to execute this method, or a computer-readable storage medium in which this computer program is stored non-temporarily. Each of the above means and processes can be combined with each other as much as possible to constitute the present invention.
たとえば、本発明の一態様に係る販売支援方法は、
コンピュータが行う販売支援方法であって、
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定するステップと、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定するステップと、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定するステップと、
前記推奨カテゴリの含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供するステップと、
を含むことを特徴とする。
For example, a sales support method according to an aspect of the present invention includes:
A sales support method performed by a computer,
Categorizing good customers who have purchased more than a predetermined number of categories into multiple clusters;
Determining a representative category purchase order for the plurality of clusters;
Determining a cluster to which the target customer belongs from among the plurality of clusters;
Determining, as a recommended category, one of a predetermined number of categories from the earlier order in the representative category purchase order of the cluster to which the target customer belongs among the categories to which the target customer has not been purchased;
Providing the target customer with information related to the product included in the recommended category;
It is characterized by including.
本発明の他の態様に係るプログラムは、上述の販売支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A program according to another aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute each step of the above-described sales support method.
本発明によれば、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を効果的に案内することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the object customer can guide effectively the goods of the category which has not been purchased.
本発明者らは、オンラインショッピングサイトにおけるユーザごとの購入情報を解析したところ、多くのカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上が、総売上の大部分を占めているという知見を得た。例えば、全部で約500種類ある中カテゴリのうち、約50以上のカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上がおおよそ半分を占め、約20以上50未満のカテゴリの商品を購入しているユーザによる売上が残りの大半を占める。このように多くのカテゴリの商品を購入するユーザは、ほぼ全てのネット通販で一つのショッピングサイトを利用する優良顧客であるといえる。 As a result of analyzing purchase information for each user on the online shopping site, the present inventors have found that sales by users who purchase products of many categories occupy most of the total sales. For example, out of about 500 types of medium categories, sales by users who purchase products of about 50 or more categories account for about half of sales, and users who purchase products of about 20 or more and less than 50 categories Sales account for the majority of the rest. Thus, it can be said that users who purchase products in many categories are excellent customers who use one shopping site for almost all online shopping.
ショッピングサイトの利用開始から優良顧客(例えば、中カテゴリで50種類以上の商品を購入済みの顧客を優良顧客と定義する)になるまでには相当程度の時間がかかる。そこで、利用開始から優良顧客になるまでの時間を短縮して優良顧客化を促進することで、優良顧客の確保や売上の増大が達成できる。 It takes a considerable amount of time from the start of use of the shopping site to becoming a good customer (for example, a customer who has purchased 50 or more types of products in the middle category is defined as a good customer). Therefore, by shortening the time from the start of use to becoming a good customer and promoting the creation of good customers, it is possible to secure good customers and increase sales.
本発明者らは、さらに、優良顧客の購入行動を分析して、優良顧客がどのような順序で新規のカテゴリの商品を購入したか(以下、カテゴリ購入順序とも称する)を求めたところ、カテゴリ購入順序はいくつかの少数のパターンに分類できることを見出した。すなわち、サービス利用開始から優良顧客に至るまでのカテゴリ購入順序はパターン化できる。そこで、優良以外の顧客がどのパターンに該当するかが判明すれば、該当パターンの購入順序に従った商品を案内することで、優良顧客化を促進可能であると考えられる。 The present inventors further analyzed the purchase behavior of a good customer and determined in what order the good customer purchased a product of a new category (hereinafter also referred to as a “category purchase order”). We found that the purchase order can be classified into a few patterns. That is, the category purchase order from the start of service use to the excellent customer can be patterned. Therefore, if it becomes clear which pattern a customer other than a good customer corresponds to, it can be considered that a good customer can be promoted by guiding products according to the purchase order of the relevant pattern.
本発明者らは、このような検討に基づいて、ユーザが未購入のカテゴリの商品のうち、購入に結びつく可能性が高い商品を案内することで、多種類のカテゴリの商品を購入する優良顧客化を促進できることに想到した。 Based on such a study, the present inventors guide excellent products that are likely to lead to purchase among products in categories that have not been purchased by the user. I thought that I could promote
以下、実施形態の詳細について、図面を参照しながら説明する。ただし、以下に説明する実施形態は一例にすぎず、本開示に係る販売支援システム、販売支援装置、販売支援方法および販売支援プログラムを以下に説明する具体的構成に限定するものではない。また、実施にあたっては、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用され、種々の改良や変形が行われてよい。 Hereinafter, details of the embodiment will be described with reference to the drawings. However, the embodiment described below is merely an example, and the sales support system, the sales support device, the sales support method, and the sales support program according to the present disclosure are not limited to the specific configurations described below. Moreover, in implementation, the specific structure according to embodiment is employ | adopted suitably and various improvement and deformation | transformation may be performed.
<実施形態>
[システム構成]
図1は、実施形態に係る電子商取引システムの概略構成図である。図1に示すように、電子商取引システム1は、ショッピングサーバ100、データベース101、レコメンドサーバ200を含む。電子商取引システム1は、ネットワークNを介して電子商取引システム1を利用する端末102に接続される。図1は、3台の端末102に接続される例を示すが、接続される端末102の台数に制限はない。ネットワークNは、例えば、インターネット等の世界規模の公衆パケット通信網であり、WAN(Wide Area Network)やそ
の他の通信網が採用されてもよい。
<Embodiment>
[System configuration]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an electronic commerce system according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the
ショッピングサーバ100(以下単にサーバ100とも称する)は、顧客に対し、電子商取引を実現するための商取引サイトを提供する。商取引サイトの基本機能として、商品情報の提供処理、商品の検索処理、および受注処理がある。商品情報の提供処理には、ユーザがリンクを辿ったり検索したりして所望の商品の情報を提供する形態と、レコメンドサーバ200によって決定された商品の情報を提供する形態がある。
Shopping server 100 (hereinafter also simply referred to as server 100) provides a customer with a commercial transaction site for realizing electronic commerce. As basic functions of the commercial transaction site, there are merchandise information provision processing, merchandise search processing, and order processing. The product information providing process includes a form in which a user provides information on a desired product by following a link or searching, and a form in which information on a product determined by the
データベース101は、サーバ100に接続される。データベース101は、本実施形態におけるサーバ100と端末102との間で実行される電子商取引に使用される各種情報を格納する。データベース101は、例えば、顧客ごとの購入履歴の情報を格納する。また、データベース101は、商取引サイトにおいて商品を分類するカテゴリの情報等も格納する。なお、データベース101は、サーバ100が備える補助記憶装置内に構築されてもよく、サーバ100に接続される他のコンピュータに構築されてもよい。以下、データベース101は、サーバ100が備える補助記憶装置内に構築されるものとして説明する。データベース101は、「記憶部」の一例である。
The
レコメンドサーバ200は、顧客に対して案内する商品を決定する。レコメンドサーバ200は、優良顧客をいくつかのクラスタに分類する機能と、クラスタごとに代表的なカテゴリ購入順序を決定する機能と、対象顧客がこれらクラスタのいずれに属するかを決定する機能と、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序と対象顧客の未購入のカテゴリとに基づいて推奨カテゴリを決定する機能と、推奨カテゴリの中からレコメンドする商品を決定する機能とを備える。レコメンドサーバ200は、「販売支援システム」の一例である。
The
図1では、ショッピングサーバ100とレコメンドサーバ200とを異なるサーバとして実装する例を示しているが、これらのサーバが有する機能を1つのサーバで実現してもよい。逆に、ショッピングサーバ100やレコメンドサーバ200の機能を、複数のサーバで実現してもよい。
Although FIG. 1 shows an example in which the
[構成]
図2は、実施形態に係るレコメンドサーバ200のハードウェア構成を例示する図である。図2に示すように、サーバ200は、CPU(Central Processing Unit)200a
、RAM(Random Access Memory)200b、HDD(Hard Disk Drive)200c、N
IC(Network Interface Card)200dを備える。
[Constitution]
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
RAM (Random Access Memory) 200b, HDD (Hard Disk Drive) 200c, N
An IC (Network Interface Card) 200d is provided.
CPU200aは、中央演算処理装置であり、RAM200b等に展開された各種プログラムの命令およびデータを処理することで、RAM200b、HDD200c等を制御する。CPU200aは、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のCPUがマルチコア構成であってもよい。上記各部の少なくとも一部の処理がDSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)、数値演算プロセッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用プロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などによって提供されてもよい。また、上記各部の少なくとも一部が、FPG
A(Field-Programmable Gate Array)などの専用LSI(Large Scale Integration)、その他のデジタル回路であってもよい。また、上記各部の少なくとも一部にアナログ回路が含まれてもよい。
The
A dedicated LSI (Large Scale Integration) such as A (Field-Programmable Gate Array) or other digital circuits may be used. In addition, an analog circuit may be included in at least a part of each of the above parts.
RAM200bは、主記憶装置であり、CPU200aによって制御され、各種命令やデータが書き込まれ、読み出される。HDD200cは、不揮発性の補助記憶装置であり、RAM200bにロードされる各種プログラム等、永続性が求められる情報が書き込まれ、読み出される。NIC200dは、ゲートウェイ等を介してインターネットに接続するためのインタフェースである。
The
図3は、実施形態に係るレコメンドサーバ200の機能構成を示すブロック図である。レコメンドサーバ200のCPU200aがHDD200cに格納されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、図3に示す機能が実現される。すなわち、レ
コメンドサーバ200は、購入履歴記憶部201、優良顧客抽出部202、クラスタリング部203、カテゴリ購入順序決定部204、クラスタ情報記憶部205、顧客分類部206、推奨カテゴリ決定部207、推奨商品決定部208、商品情報提供部209として機能する。これらの各機能部についての詳細は、処理内容を説明する際に詳しく説明する。なお、これらの機能部の一部又は全部は、CPUとプログラムによる実装に代わりに、ASICやFPGA等の専用の論理回路によって提供されても構わない。
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the
ショッピングサーバ100は、レコメンドサーバ200と同様の構成を有するコンピュータであるため、説明は省略する。また、端末102は、例えば、PC(Personal Computer)が想定されるが、スマートフォンやタブレット等の携帯端末、据置型の情報端末等
の各種端末装置が採用されてもよい。
Since the
[処理内容]
レコメンドサーバ200が行う処理として、優良顧客をクラスタリングする処理と、非優良顧客に対して推奨商品を決定して商品案内をする処理とがある。以下、図面を参照して、それぞれ説明する。
[Processing content]
The process performed by the
(クラスタリング処理)
図4は、優良顧客をクラスタリングする処理のフローチャートである。このフローチャートにしたがって、クラスタリング処理を詳しく説明する。
(Clustering process)
FIG. 4 is a flowchart of a process for clustering excellent customers. The clustering process will be described in detail according to this flowchart.
ステップS101において、優良顧客抽出部202が、購入履歴記憶部201を参照して優良顧客の購入履歴情報を抽出する。
In step S <b> 101, the good
購入履歴記憶部201には、各顧客が過去に購入した商品に関する履歴情報が格納される。図6は、ある顧客についての購入履歴情報の一例を示す図である。購入履歴記憶部201は、図6に示すように、各顧客について、商品の購入日、購入商品の商品ID、商品カテゴリの大カテゴリ・中カテゴリ・小カテゴリ、商品名称などを記憶する。これらの情報以外に、購入金額や購入数量などを記憶してもよい。また、商品カテゴリなど商品に関する情報は、商品IDと関連付けて商品マスタDBに格納しておき、商品マスタDBを参照する態様としても構わない。
The purchase
優良顧客抽出部202は、購入履歴記憶部201を参照して、優良顧客を特定しその購入履歴情報を抽出する。本実施形態では、中カテゴリ単位で所定数種類以上の商品を購入済みの顧客を優良顧客とする。例えば、中カテゴリ総数が500種類の場合に「所定数」は50とするが、その具体的な数値はシステム要件に応じて適宜決定すればよい。ここでは、中カテゴリに着目しているが、大カテゴリや小カテゴリに着目してもよい。
The good
ステップS102において、クラスタリング部203は、優良顧客についてのカテゴリ購入順序を決定する。本実施形態において、カテゴリ購入順序とは、商取引サイトの利用開始からどのような順序で新規のカテゴリ(ここでは中カテゴリ)の商品を購入したかを表す順序である。例えば、ある顧客の購入履歴が図6に示すものである場合、この顧客のカテゴリ購入順序は、「コピー用紙/プリンタ用紙」、「マーカー」、「収納用品」、「洗剤」という順序となる。クラスタリング部203は、全ての優良顧客についてカテゴリ購入順序を決定する。
In step S102, the
ステップS103において、クラスタリング部203は、カテゴリ購入順序に基づいて、優良顧客をクラスタリングする。クラスタリングの手法は特に限定されず、任意の手法を採用してよい。クラスタリング部203は、たとえば、k−means法によってクラスタリングする。k−means法ではクラスタ分割数kを与える必要があるが、この値
は適宜決定すればよい。本実施形態では、例えば、クラスタ分割数を5としてもよい。なお、k−means法自体は公知の手法であるため、詳細な説明は省略する。
In step S103, the
なお、クラスタリング部203は、k−means法以外にも、最短距離法(Nearest neighbor法)、k−NN法、最長距離法、ウォード法、群平均法などその他のクラスタリングアルゴリズムを採用してもよい。
In addition to the k-means method, the
ステップS104において、クラスタリング部203は、ステップS103で得られたそれぞれのクラスタの重心を算出する。クラスタ重心は、例えば、優良顧客のカテゴリ購入順序を特徴量空間内の点で表し、あるクラスタに属する特徴点の特徴量空間内での重心位置として求められる。
In step S104, the
ステップS105において、カテゴリ購入順序決定部204は、各クラスタについての代表的なカテゴリ購入順序を求める。例えば、カテゴリ購入順序決定部204は、各クラスタについて、それぞれの中カテゴリの購入順序の平均値を求めて、この平均順序にしたがってクラスタについての代表的なクラスタ購入順序を決定する。
In step S105, the category purchase
ステップS106において、ステップS104で求められたクラスタ重心と、ステップS105で求められた代表的なクラスタ購入順序が、クラスタ情報記憶部205に格納される。
In step S106, the cluster centroid obtained in step S104 and the representative cluster purchase order obtained in step S105 are stored in the cluster
図7は、クラスタリング処理の結果として得られる、各クラスタの代表的なカテゴリ購入順序を示す。クラスタリングの結果、似たような購入順序の傾向を有する優良顧客がまとめられ、その代表的なカテゴリ購入順序が求められる。 FIG. 7 shows a typical category purchase order of each cluster obtained as a result of the clustering process. As a result of clustering, high-quality customers having similar purchase order tendencies are collected, and a typical category purchase order is obtained.
(商品案内処理)
図5は、非優良顧客に対して推奨する商品を決定し、当該商品を案内する商品案内処理のフローチャートである。このフローチャートにしたがって、商品案内処理について詳しく説明する。
(Product information processing)
FIG. 5 is a flowchart of a product guidance process for determining a product recommended for a non-excellent customer and guiding the product. The product guidance process will be described in detail according to this flowchart.
なお、図5の処理の開始に先立って、商品案内をする対象の非優良顧客は既に決定されていることを前提とする。また、図5の処理が実行されるタイミングは特に限定されない。本実施形態では、ユーザがショッピングサーバ100にアクセスした際に、当該ユーザが非優良顧客であれば、ショッピングサーバ100からの指示に基づいてレコメンドサーバ200が商品案内処理を実行する。
Prior to the start of the process of FIG. 5, it is assumed that the non-excellent customer to whom product guidance is to be made has already been determined. Further, the timing at which the process of FIG. 5 is executed is not particularly limited. In this embodiment, when the user accesses the
ステップS201において、顧客分類部206は、対象の非優良顧客(単に対象顧客と称する)の購入履歴を購入履歴記憶部201から取得する。ここで、対象顧客に購入実績が無い場合(S202−NO)は、対象顧客の分類が実行できないため、カテゴリ購入順序に基づく商品の案内処理は中止する。この場合、他の手法によって案内商品を決定してもよい。一方、対象顧客に購入実績がある場合(S202−YES)には、処理はステップS203に進む。
In step S <b> 201, the
ステップS203において、顧客分類部206は、対象顧客のカテゴリ購入順序を求め、このカテゴリ購入順序に基づいて、対象顧客がどのクラスタに属するかを決定する。顧客分類部206は、例えば図8に模式的に示すように、対象顧客のクラスタ購入順序の特徴量空間内での位置81と最も近いクラスタ重心82を有するクラスタ83を、対象顧客が属するクラスタとして決定する。なお、対象顧客のカテゴリ購入順序と、クラスタのカテゴリ購入順序の類似度に基づいて分類を行えば、その他の手法で対象顧客が属するクラスタを決定してもよい。
In step S203, the
ステップS204において、推奨カテゴリ決定部207は、対象顧客のカテゴリ購入順序と、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序に基づいて、対象顧客に案内する商品の中カテゴリを決定する。例えば、推奨カテゴリ決定部207は、対象顧客が未購入のカテゴリであって、対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序が最も早いカテゴリを、推奨カテゴリとして決定してもよい。
In step S204, the recommended
たとえば、図9に示す例のように、対象顧客の属するクラスタの代表的な購入順序がリスト91に示すようなものであり、対象顧客が「カテゴリA」「カテゴリB」「カテゴリC」のカテゴリの商品を購入済みの状況を考える。この場合、対象顧客が未購入であり、かつ、代表的購入リスト91中で最も順序が早いカテゴリである「カテゴリD」が推奨カテゴリとして選択される。
For example, as in the example shown in FIG. 9, the typical purchase order of the cluster to which the target customer belongs is as shown in the
なお、必ずしも購入順序が最も早いカテゴリを推奨カテゴリとする必要はなく、購入順序が早いほうから所定個(例えば、3個)以内のカテゴリの中から、適当な基準で選択したカテゴリを推奨カテゴリとしてもよい。ここでの選択基準の例として、同一クラスタ内の優良顧客の購入金額または購入回数が最も多いカテゴリを選択することが考えられる。あるいは、所定個のカテゴリの中からランダムに決定してもよい。 Note that the category with the earliest purchase order does not necessarily have to be the recommended category, and the category selected on the basis of an appropriate criterion from the categories within the predetermined number (for example, three) from the earliest purchase order is the recommended category. Also good. As an example of the selection criterion here, it is conceivable to select a category having the highest purchase price or the number of purchases by excellent customers in the same cluster. Alternatively, it may be determined randomly from a predetermined number of categories.
ステップS205において、推奨商品決定部208は、決定された推奨カテゴリ(中カテゴリ)に属する商品の中から、対象顧客に案内する商品を決定する。例えば、推奨商品決定部208は、推奨カテゴリの中から購入率の高い商品をランダムに1つまたは複数抽出して、推奨商品として決定することができる。ここでの購入率は、同一クラスタ内の優良顧客についての値であってもよいし、サイト内の全顧客についての値であってもよい。
In step S205, the recommended
ステップS206において、商品情報提供部209は、推奨商品に関する情報をデータベース101から取得して、サーバ100に提供する。これにより、サーバ100が商取引サイト上で、推奨商品に関する案内を対象顧客に提示できる。
In step S <b> 206, the product
[本実施形態の有利な効果]
本実施形態によれば、優良顧客をいくつかのクラスタに分類し、非優良顧客(対象顧客)の購入行動がどのクラスタに最も近いかを判断している。そして、最も近いクラスタのカテゴリ購入順序を参照して、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を推奨(案内)する。対象顧客は、類似するクラスタの優良顧客と同様の購入行動をすることが期待されるため、このようにして推奨される商品を対象顧客が購入する確率は比較的高いことが期待できる。このように、本実施形態によれば、対象顧客が未購入のカテゴリの商品を、効果的に宣伝して、購入に結びつけることができる。
[Advantageous effects of this embodiment]
According to this embodiment, good customers are classified into several clusters, and it is determined which cluster the purchase behavior of a non-excellent customer (target customer) is closest to. Then, referring to the category purchase order of the nearest cluster, the target customer recommends (guides) a product in a category that has not been purchased. Since the target customer is expected to perform the same purchase behavior as a good customer of a similar cluster, it can be expected that the target customer has a relatively high probability of purchasing the recommended product. As described above, according to the present embodiment, it is possible to effectively advertise a product in a category that has not been purchased by the target customer and connect it to purchase.
また、同一のショッピングサイトで多くのカテゴリを購入する顧客は、当該ショッピングサイトに対するロイヤルティーが高い顧客であり、今後も引き続き当該ショッピングサイトでの安定的に購入してくれることが期待できる。本実施形態のレコメンド機能により、顧客が優良顧客化するまでの時間を短縮でき、ショッピングサイトから見ると売上の増加が期待できる。 Further, customers who purchase many categories at the same shopping site are customers with high loyalty to the shopping site, and it can be expected that they will continue to purchase stably at the shopping site in the future. With the recommendation function of the present embodiment, it is possible to shorten the time required for a customer to become an excellent customer, and an increase in sales can be expected when viewed from a shopping site.
<変形例>
[優良顧客のクラスタリング処理の変形例]
上記の実施形態では、優良顧客のカテゴリ購入順序に基づいて、優良顧客のクラスタリングを行っているが、クラスタリング処理をする際にはその他の情報に着目してもよい。例えば、新規カテゴリを購入した際にサイト利用開始からの経過日時も考慮してクラスタリングをしてもよい。また、新規のカテゴリの購入順序に限定せず、重複も許して全ての
カテゴリの購入順序に基づいてクラスタリングをしてもよい。
<Modification>
[Modified example of clustering process for excellent customers]
In the above embodiment, clustering of excellent customers is performed based on the category purchase order of excellent customers, but other information may be focused on when performing clustering processing. For example, when a new category is purchased, clustering may be performed in consideration of the date and time since the start of site use. Further, the present invention is not limited to the purchase order of new categories, and clustering may be performed based on the purchase order of all categories while allowing duplication.
さらには、カテゴリ購入順序以外の情報も考慮してクラスタリングをしてもよい。その他の情報として、例えば、顧客が企業の場合には業種・従業員数といった属性を考慮してもよい。 Further, clustering may be performed in consideration of information other than the category purchase order. As other information, for example, when the customer is a company, attributes such as the type of business and the number of employees may be considered.
[対象顧客が属するクラスタの決定処理の変形例]
上記の実施形態では、優良顧客のクラスタリング処理と、対象顧客が属するクラスタの決定処理において、ともにカテゴリ購入順序に着目している。しかしながら、対象顧客がどのクラスタに属するかを決定する際に、優良顧客をクラスタリングする際に着目した情報とは異なる情報に基づいて処理を行ってもよい。
[Variation of determining the cluster to which the target customer belongs]
In the above-described embodiment, the attention is paid to the category purchase order in both the clustering process for the excellent customer and the process for determining the cluster to which the target customer belongs. However, when determining which cluster the target customer belongs to, the processing may be performed based on information different from the information focused on clustering good customers.
例えば、まず、カテゴリ購入順序に基づいて優良顧客をクラスタに分類する。そして、同一のクラスタ内の優良顧客についてカテゴリ購入順序以外の情報(特徴量)を取得して、特徴量空間内での重心を求め、対象顧客に関する同種の情報(特徴量)と最も近い重心を有するクラスタを、対象顧客が属するクラスタとして決定してもよい。カテゴリ購入順序以外に利用可能な情報としては、上記のクラスタリング処理の変形例に記載したものと同様の情報を利用可能である。 For example, first, good customers are classified into clusters based on the category purchase order. Then, obtain information (features) other than the category purchase order for good customers in the same cluster, find the centroid in the feature space, and find the centroid closest to the same kind of information (feature) on the target customer. The cluster that the customer has may be determined as the cluster to which the target customer belongs. As information that can be used other than the category purchase order, information similar to that described in the above-described modification of the clustering process can be used.
[商品案内処理の実行タイミングと案内方法の変形例]
上記の実施形態では、非優良顧客がショッピングサイトにアクセスした際に図5に示す商品案内処理が実行されて、ショッピングサイト上で商品が案内される例を説明した。しかしながら、図5に示す商品案内処理のうち、推奨商品の決定処理まではユーザがショッピングサイトにアクセスする前に実行しておいてもよい。例えば、定期的に全ての非優良顧客について推奨商品を決定して、記憶部に記憶しておいてもよい。
[Modification of Product Guidance Process Execution Timing and Guidance Method]
In the above-described embodiment, an example has been described in which when a non-excellent customer accesses a shopping site, the product guidance process shown in FIG. 5 is executed, and the product is guided on the shopping site. However, among the product guidance processing shown in FIG. 5, the recommended product determination processing may be executed before the user accesses the shopping site. For example, the recommended products may be periodically determined for all non-excellent customers and stored in the storage unit.
また、推奨商品に関する情報の提示は、必ずしもショッピングサイト上で行われなくてもよい。たとえば、電子メールによる案内広告などその他の手法によって行っても構わない。 Also, presentation of information regarding recommended products is not necessarily performed on a shopping site. For example, you may perform by other methods, such as a guidance advertisement by electronic mail.
[対象顧客の絞り込み]
上記の実施形態によって商品情報を提供する対象の顧客について、非優良顧客であるという条件以外の条件を課してもよい。例えば、購入済みの中カテゴリの数が閾値(例えば3)以上という条件を課してもよい。購入済みのカテゴリ数が多い場合には、対象顧客がどのクラスタに属するかの判断精度が高くなり、クラスタの代表的購入順序に基づく商品のレコメンドがより効果的になるためである。
[Target customers]
A condition other than the condition of being a non-excellent customer may be imposed on a customer who provides product information according to the above embodiment. For example, a condition that the number of purchased middle categories is a threshold value (for example, 3) or more may be imposed. This is because, when the number of purchased categories is large, the determination accuracy of which cluster the target customer belongs to becomes high, and the recommendation of products based on the representative purchase order of the clusters becomes more effective.
また、非優良顧客の購入済みカテゴリ数が閾値以上ある場合であっても、当該非優良顧客がいずれのクラスタについても類似度が低い場合には、上記手法による商品情報提供の対象顧客としなくてもよい。例えば、非優良顧客の購入済みカテゴリが、いずれのクラスタについても代表的購入順序の上位に位置するカテゴリではない場合が該当する。このような場合、顧客が属するクラスタの判断精度が低下するため除外してもよい。 In addition, even if the number of purchased categories of non-excellent customers is greater than or equal to the threshold, if the non-excellent customer has a low degree of similarity in any cluster, it must be a target customer for providing product information by the above method Also good. For example, the case where the purchased category of a non-excellent customer is not a category that is positioned higher in the representative purchase order for any cluster is applicable. In such a case, the determination accuracy of the cluster to which the customer belongs may decrease, and may be excluded.
[コンピュータが読み取り可能な記録媒体]
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記サーバの設定を行うための管理ツール、OSその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
[Computer-readable recording medium]
A management tool for setting the server in a computer or other machine or device (hereinafter referred to as a computer or the like), a program for realizing an OS or the like can be recorded on a computer-readable recording medium. The function can be provided by causing a computer or the like to read and execute the program of the recording medium.
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報
を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R/W、DVD、ブルーレイディスク、DAT、8mmテープ、フラッシュメモリ等のメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやROM等がある。
Here, a computer-readable recording medium is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer or the like. Say. Examples of such a recording medium that can be removed from a computer or the like include a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R / W, a DVD, a Blu-ray disc, a DAT, an 8 mm tape, a flash memory, and the like. There are cards. Moreover, there are a hard disk, a ROM, and the like as a recording medium fixed to a computer or the like.
100:ショッピングサーバ 101:データベース 200:レコメンドサーバ
201:購入履歴記憶部 202:優良顧客抽出部 203:クラスタリング部
204:カテゴリ購入順序決定部 205:クラスタ情報記憶部
206:顧客分類部 207:推奨カテゴリ決定部 208:推奨商品決定部
209:商品情報提供部
100: Shopping server 101: Database 200: Recommendation server 201: Purchase history storage unit 202: Excellent customer extraction unit 203: Clustering unit 204: Category purchase order determination unit 205: Cluster information storage unit 206: Customer classification unit 207: Recommended category determination Part 208: Recommended Product Determination Unit 209: Product Information Providing Unit
Claims (6)
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定する購入順序決定手段と、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定する顧客分類手段と、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定する推奨カテゴリ決定手段と、
前記推奨カテゴリに含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供する提供手段と、
を備える、販売支援システム。 A clustering means for classifying high-quality customers who have purchased products of a predetermined number or more categories into a plurality of clusters,
A purchase order determining means for determining a representative category purchase order for the plurality of clusters;
Customer classification means for determining a cluster to which the target customer belongs from the plurality of clusters;
Recommended category determination means for determining, as a recommended category, one of a predetermined number of categories from the earlier order in the representative category purchase order of the cluster to which the target customer belongs among the categories to which the target customer has not been purchased;
Providing means for providing information related to products included in the recommended category to the target customer;
A sales support system.
請求項1に記載の販売支援システム。 The clustering means classifies the good customers into a plurality of clusters by using a category purchase order that indicates in what order the products of the new category are purchased for the good customers.
The sales support system according to claim 1.
請求項1または2に記載の販売支援システム。 The purchase order determining means obtains the average purchase order of each category from the category purchase order of excellent customers belonging to each cluster, and determines a representative category purchase order of each cluster based on the average.
The sales support system according to claim 1 or 2.
請求項1から3のいずれか1項に記載の販売支援システム。 A recommended product determination means for determining a recommended product that is a product that provides information to the target customer from among products included in the recommended category, based on a purchase rate of the product;
The sales support system according to any one of claims 1 to 3.
所定数以上のカテゴリの商品を購入済みである優良顧客を、複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタについて、代表的なカテゴリ購入順序を決定するステップと、
対象顧客が属するクラスタを、前記複数のクラスタのうちから決定するステップと、
前記対象顧客が未購入のカテゴリのうち、前記対象顧客が属するクラスタの代表的なカテゴリ購入順序における順序が早い方から所定個のカテゴリのいずれかを、推奨カテゴリとして決定するステップと、
前記推奨カテゴリの含まれる商品に関する情報を、前記対象顧客に提供するステップと、
を含む、販売支援方法。 A sales support method performed by a computer,
Categorizing good customers who have purchased more than a predetermined number of categories into multiple clusters;
Determining a representative category purchase order for the plurality of clusters;
Determining a cluster to which the target customer belongs from among the plurality of clusters;
Determining, as a recommended category, one of a predetermined number of categories from the earlier order in the representative category purchase order of the cluster to which the target customer belongs among the categories that the target customer has not purchased;
Providing the target customer with information related to the product included in the recommended category;
Including sales support methods.
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111563791A (en) * | 2020-03-31 | 2020-08-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN111563792A (en) * | 2020-03-31 | 2020-08-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN112184303A (en) * | 2020-09-25 | 2021-01-05 | 中国建设银行股份有限公司 | Target information pushing method and device based on clustering algorithm and storage medium |
JP2021135627A (en) * | 2020-02-26 | 2021-09-13 | 日本電気株式会社 | Business support device, method for supporting business, and program |
CN116205675A (en) * | 2023-04-28 | 2023-06-02 | 华南师范大学 | Data acquisition method and device based on thread division |
JP2023093285A (en) * | 2021-12-22 | 2023-07-04 | アウー インテリジェンス, インコーポレイテッド | System for stimulating consumption of consumer who does not purchase commodity and implementation method thereof |
WO2023162238A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | 日本電気株式会社 | Customer analysis device, customer analysis method, and recording medium |
CN118350855A (en) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 西安银信博锐信息科技有限公司 | User intelligent matching method and system based on user acquisition information |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002279279A (en) * | 2001-03-22 | 2002-09-27 | Just Syst Corp | Commodity recommendation system, commodity recommendation method and commodity recommendation program |
JP2008176398A (en) * | 2007-01-16 | 2008-07-31 | Sony Corp | Information processing apparatus and method, and program |
US20150356601A1 (en) * | 2014-06-10 | 2015-12-10 | Haiyun Lu | Recommendations based on purchase patterns |
JP6251465B1 (en) * | 2017-03-30 | 2017-12-20 | 株式会社 かます東京 | RECOMMENDED INFORMATION PROVIDING SYSTEM AND RECOMMENDED INFORMATION PROVIDING METHOD |
-
2018
- 2018-06-06 JP JP2018108940A patent/JP6977956B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002279279A (en) * | 2001-03-22 | 2002-09-27 | Just Syst Corp | Commodity recommendation system, commodity recommendation method and commodity recommendation program |
JP2008176398A (en) * | 2007-01-16 | 2008-07-31 | Sony Corp | Information processing apparatus and method, and program |
US20150356601A1 (en) * | 2014-06-10 | 2015-12-10 | Haiyun Lu | Recommendations based on purchase patterns |
JP6251465B1 (en) * | 2017-03-30 | 2017-12-20 | 株式会社 かます東京 | RECOMMENDED INFORMATION PROVIDING SYSTEM AND RECOMMENDED INFORMATION PROVIDING METHOD |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021135627A (en) * | 2020-02-26 | 2021-09-13 | 日本電気株式会社 | Business support device, method for supporting business, and program |
JP7459557B2 (en) | 2020-02-26 | 2024-04-02 | 日本電気株式会社 | Sales support equipment, sales support methods and programs |
CN111563791B (en) * | 2020-03-31 | 2023-12-26 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN111563792B (en) * | 2020-03-31 | 2023-10-31 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN111563791A (en) * | 2020-03-31 | 2020-08-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN111563792A (en) * | 2020-03-31 | 2020-08-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | Commodity dividing and recommending method and device, electronic equipment and storage medium |
CN112184303A (en) * | 2020-09-25 | 2021-01-05 | 中国建设银行股份有限公司 | Target information pushing method and device based on clustering algorithm and storage medium |
JP2023093285A (en) * | 2021-12-22 | 2023-07-04 | アウー インテリジェンス, インコーポレイテッド | System for stimulating consumption of consumer who does not purchase commodity and implementation method thereof |
JP7412791B2 (en) | 2021-12-22 | 2024-01-15 | アウー インテリジェンス, インコーポレイテッド | System and implementation method to stimulate consumption among consumers who have not purchased the product |
WO2023162238A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | 日本電気株式会社 | Customer analysis device, customer analysis method, and recording medium |
CN116205675A (en) * | 2023-04-28 | 2023-06-02 | 华南师范大学 | Data acquisition method and device based on thread division |
CN116205675B (en) * | 2023-04-28 | 2023-09-08 | 华南师范大学 | Data acquisition method and device based on thread division |
CN118350855A (en) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 西安银信博锐信息科技有限公司 | User intelligent matching method and system based on user acquisition information |
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Publication number | Publication date |
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