JP2020024496A - User analyzer and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザ分析装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a user analysis device and a program.
通勤や通学等に応じた顧客の移動経路を顧客管理サーバに予め登録し、顧客管理サーバは、指定された位置情報に対応する移動経路の顧客を検索し、情報配信サーバが、検索された顧客の端末装置に対して配信すべき情報を含む電子メールを送信する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。 The customer's travel route corresponding to commuting or attending school is registered in the customer management server in advance, and the customer management server searches for a customer on the travel route corresponding to the designated location information. A technique for transmitting an e-mail including information to be distributed to a terminal device is known (for example, see Patent Document 1).
例えば、ユーザに向けて広告等の情報を提供するにあたって、ユーザの消費行動の地理的範囲（消費行動圏）を把握し、把握された消費行動圏に合わせて情報を提供することが有効となる場合がある。
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術のもとで把握されるのは、ユーザの通勤や通学等に対応する日常的な移動経路である。このような移動経路は、あくまでも日常生活における行動圏となるものであって、ユーザの消費行動圏として扱うことは適切でない。また、特許文献１に記載の技術のもとでは、ユーザに移動経路を事前に登録しておいてもらう必要があることから、ユーザが登録を怠った場合には、移動経路を把握することもできなくなる。
For example, when providing information such as advertisements to users, it is effective to grasp the geographical range of the user's consumption behavior (consumption zone) and to provide information in accordance with the identified consumption zone. There are cases.
However, what is grasped based on the technology described in
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、ユーザにより消費行動に関する地理的な情報が事前に登録されなくとも、ユーザの消費行動圏が適切に得られるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and it is an object of the present invention to appropriately obtain a user's consumption sphere even if geographical information on consumption behavior is not registered in advance by a user. I do.
上述した課題を解決するための本発明の一態様は、店舗に関連する内容を有する店舗関連コンテンツをユーザが閲覧した履歴を示す閲覧履歴情報に基づいて、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置について重み付けを行い、重み付けされた店舗位置に基づいて、ユーザの消費行動に対応する地域範囲である消費行動圏の基準位置を算出し、算出された基準位置を基準とする前記消費行動圏を、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置の分布に基づいて導出する消費行動圏導出部を備えるユーザ分析装置である。 One embodiment of the present invention for solving the above-described problem is based on browsing history information indicating a history of a user browsing store-related content having content related to a store, for each store where the store-related content has been browsed. Weighted for the store position, and based on the weighted store position, calculate a reference position of a consumption zone, which is an area range corresponding to the user's consumption behavior, and use the calculated reference position as a reference. A user analysis device including a consumption activity area deriving unit that derives an area based on a distribution of store positions for each store where the store-related content has been browsed.
また、本発明の一態様は、コンピュータを、ユーザがユーザ端末装置を利用して店舗に関連する内容を有する店舗関連コンテンツを閲覧した履歴を示す閲覧履歴情報に基づいて、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置について重み付けを行い、重み付けされた店舗位置に基づいて、ユーザの消費行動に対応する地域範囲である消費行動圏の基準位置を算出し、算出された基準位置を基準とする前記消費行動圏を、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置の分布に基づいて導出する消費行動圏導出部として機能させるためのプログラムである。 Further, according to one aspect of the present invention, the store-related content is browsed based on browsing history information indicating a history in which a user browsed store-related content having content related to the store using a user terminal device. Weighted for the store position for each of the stores, based on the weighted store position, to calculate a reference position of a consumption range that is an area range corresponding to the user's consumption behavior, and the calculated reference position as a reference The program is for causing the consumer sphere to be derived to function as a consumer sphere deriving unit that derives the consumer sphere based on the distribution of store locations for each store where the store-related content has been browsed.
以上説明したように、本発明によれば、ユーザにより消費行動に関する地理的な情報が事前に登録されなくとも、ユーザの消費行動圏が適切に得られるようになるという効果が得られる。 As described above, according to the present invention, it is possible to obtain an effect that a user's consumption activity zone can be appropriately obtained even if geographical information regarding consumption behavior is not registered in advance by the user.
以下、本発明の一実施形態としてのユーザ分析システムについて図面を参照して説明する。 Hereinafter, a user analysis system as one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態におけるユーザ分析システムの全体構成例を示す図である。同図のユーザ分析システムは、店舗関連コンテンツサーバ１００、ユーザ端末装置２００、ユーザ分析サーバ３００（ユーザ分析装置の一例）、ユーザ分析情報利用端末４００、及び情報提供サーバ５００を備える。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an overall configuration of a user analysis system according to the present embodiment. The user analysis system shown in the figure includes a store-
店舗関連コンテンツサーバ１００とユーザ端末装置２００とは例えばインターネットなどのネットワークを介して通信可能に接続される。また、店舗関連コンテンツサーバ１００とユーザ分析サーバ３００はネットワークを介して通信可能に接続される。また、ユーザ分析サーバ３００とユーザ分析情報利用端末４００はネットワークを介して通信可能に接続される。また、ユーザ分析情報利用端末４００と情報提供サーバ５００はネットワークを介して通信可能に接続される。ユーザ端末装置２００と情報提供サーバ５００は値とワークを介して通信可能に接続される。
The store-
店舗関連コンテンツサーバ１００は、店舗関連コンテンツの配信者が運用するサーバである。店舗関連コンテンツは、店舗に関連するコンテンツである。具体的に、店舗関連コンテンツは、１つには店舗に対応する広告主から投稿された電子チラシである。電子チラシとは、例えば新聞などの折り込み広告などに相当するチラシを電子化したコンテンツである。店舗関連コンテンツサーバ１００は、ユーザへの電子チラシの配信に関連するサービスを提供する。
The store-
また、店舗関連コンテンツサーバ１００がユーザに向けて提供する店舗関連コンテンツは、店舗の端末からの広告記事の投稿をユーザの端末装置にプッシュ通知により提供するようなものあってもよい。また、店舗関連コンテンツサーバ１００がユーザに向けて提供する店舗関連コンテンツは、クーポン、求人の記事や広告等であってもよい。
例えば、電子チラシの閲覧履歴に加えて、上記のような店舗関連コンテンツについての閲覧履歴も利用することで本実施形態のユーザ解析結果の精度を高めることが可能になる。
なお、以降においては説明を簡単にするため、店舗関連コンテンツが電子チラシである場合を例に挙げる。
The store-related content provided by the store-
For example, the accuracy of the user analysis result of the present embodiment can be improved by using the browsing history of the store-related content as described above in addition to the browsing history of the electronic flyer.
In the following, for simplicity of description, a case where the store-related content is an electronic flyer will be described as an example.
ユーザ端末装置２００は、ユーザが使用する端末装置である。ユーザ端末装置２００は、例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのように、ネットワーク通信機能を有する端末装置である。
The
ユーザ端末装置２００には閲覧アプリケーションをインストールすることができる。閲覧アプリケーションは、店舗関連コンテンツサーバ１００から送信された電子チラシを閲覧するためのアプリケーションである。
ユーザ端末装置２００にインストールされた閲覧アプリケーションは、起動に応じて店舗関連コンテンツサーバ１００にアクセスする。店舗関連コンテンツサーバ１００にアクセスした閲覧アプリケーションは、ユーザの操作によって指定された電子チラシを店舗関連コンテンツサーバ１００から取得し、取得された電子チラシを表示する。ユーザが表示された電子チラシを見ることにより、電子チラシの閲覧が行われる。
A browsing application can be installed in the
The browsing application installed in the
また、ユーザ端末装置２００には、ウェブブラウザをインストールすることができる。ウェブブラウザがユーザ端末装置２００にインストールされている場合、ユーザは、ユーザ端末装置２００上で動作するウェブブラウザに対する操作により電子チラシサービスウェブサイトにアクセスさせることができる。電子チラシサービスウェブサイトは、店舗関連コンテンツサーバ１００が電子チラシの配信に関連するサービスの提供のためにインターネット上で提供するウェブサイトである。
ユーザ端末装置２００が電子チラシサービスウェブサイトにアクセスしている状態のもと、ユーザが電子チラシサービスウェブサイト内の電子チラシのウェブページへのリンクを指定する操作を行うと、指定されたウェブページがウェブブラウザ上で表示される。このように表示される電子チラシをユーザが見ることで、電子チラシの閲覧が行われる。
In addition, a web browser can be installed in the
In a state where the
店舗関連コンテンツサーバ１００は、上記のようにユーザにより行われる電子チラシの閲覧に関する履歴（閲覧履歴）を示す閲覧履歴情報を記憶する。閲覧履歴情報は、ユーザごとに対応付けられて管理される。つまり、本実施形態における閲覧履歴情報は、ユーザを一意に示すユーザＩＤごとに対応のユーザの閲覧履歴が対応付けられた構造である。
ユーザＩＤは、閲覧アプリケーションによるアクセスに対応しては、閲覧アプリケーションごとに一意となるように付与された識別子（アプリケーションＩＤ）を利用することができる。
また、ユーザＩＤは、ウェブブラウザによるアクセスに対応しては、アクセスに際して店舗関連コンテンツサーバ１００から付与されるセッションＩＤを利用することができる。
また、ユーザＩＤは、ユーザアカウント認証によってログインしたうえで閲覧アプリケーションまたはウェブブラウザにより店舗関連コンテンツサーバ１００にアクセスしている場合にはユーザアカウントと対応付けられたユーザの識別情報を利用することができる。
The store-
As the user ID, an identifier (application ID) assigned so as to be unique for each browsing application can be used in response to access by the browsing application.
Further, as the user ID, in response to access by a web browser, a session ID given from the store-
When the user ID is used to access the store-
また、本実施形態においては、例えば、ユーザ端末装置２００からのリクエストに応じて店舗関連コンテンツサーバ１００が電子チラシを送信したことを以て、１つの電子チラシについて１回の閲覧が行われたものして扱うことができる。なお、店舗関連コンテンツサーバ１００は、例えば所定時間内に同じ電子チラシがリクエストされた場合には、１つの電子チラシについて１回の閲覧が行われたものとして扱ってよい。
In the present embodiment, for example, one browsing operation is performed for one electronic flyer because the store-
ユーザ分析サーバ３００は、店舗関連コンテンツサーバ１００が記憶する閲覧履歴情報を利用して、ユーザ端末装置２００により店舗関連コンテンツを閲覧したユーザについての分析（ユーザ分析）を行う。本実施形態においては、ユーザ分析として、ユーザの消費行動圏を特定することが行われる。本実施形態における消費行動圏は、ユーザが日常において買い物やサービスの享受などに応じた消費行動を行う対象となる地理的な範囲である。
The
ユーザ分析情報利用端末４００は、ユーザ分析サーバ３００のユーザ分析結果に基づく情報を出力する端末である。ユーザ分析情報利用端末４００はオペレータが操作することができる。
ユーザ分析サーバ３００は、ユーザ分析情報利用端末４００からの要求に応じて、店舗関連コンテンツを閲覧したユーザのうちから、上記の要求において指定された対象地域範囲に消費行動圏が該当するユーザを抽出することができる。ユーザ分析情報利用端末４００は、ユーザ分析サーバ３００によりユーザの抽出結果を、例えば表示等によって出力することができる。対象地域範囲は、ユーザ分析情報利用端末４００に対するオペレータの操作に応じて設定されてよい。この場合、オペレータは、例えば地図上で、中心位置と半径とを指定する操作を行うようにされてよい。指定された中心位置を中心とする半径による円に含まれる地域が対象地域範囲である。
The user analysis
In response to the request from the user analysis
情報提供サーバ５００は、ユーザ分析情報利用端末４００により出力された情報に基づいて対象として選択したユーザのユーザ端末装置２００に対して広告等の情報を提供するサーバである。一例として、ユーザ分析情報利用端末４００は、例えば情報提供サーバ５００から指定された対象地域範囲に消費行動圏が該当するユーザを抽出し、抽出されたユーザのユーザＩＤを抽出結果として情報提供サーバ５００に送信する。情報提供サーバ５００は、抽出結果として送信されたユーザＩＤが対応するユーザ端末装置２００に対して、対象地域範囲に対応して提供すべき情報を送信する。このような情報の送信の態様は、特定に限定されないが、例えばプッシュ通知、ウェブページにて挿入される広告（例えば、バナー広告、リスティング広告、動画プラットフォーム上での動画広告等）を挙げることができる。
なお、ユーザ分析情報利用端末４００により出力された情報に基づくユーザ端末装置２００への情報の提供は、店舗関連コンテンツサーバ１００も行うようにされてよい。
The
The provision of the information to the
図２を参照して、店舗関連コンテンツサーバ１００の構成例について説明する。同図の店舗関連コンテンツサーバ１００は、通信部１０１、制御部１０２、記憶部１０３を備える。
通信部１０１は、ネットワーク経由で通信を実行する。
A configuration example of the store-related
The
制御部１０２は、店舗関連コンテンツサーバ１００における各種制御を実行する。制御部１０２としての機能は、店舗関連コンテンツサーバ１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）がプログラムを実行することにより実現される。
The
記憶部１０３は、店舗関連コンテンツサーバ１００に対応する各種の情報を記憶する。同図の記憶部１０３は、店舗関連コンテンツ情報記憶部１３１、閲覧履歴情報記憶部１３２、店舗情報記憶部１３３、及びユーザ情報記憶部１３４を備える。
The
店舗関連コンテンツ情報記憶部１３１は、店舗関連コンテンツ情報を記憶する。
図３は、店舗関連コンテンツ情報記憶部１３１が記憶する店舗関連コンテンツ情報の一例を示している。同図における１レコード（１行）が１つの店舗関連コンテンツに対応する店舗関連コンテンツ情報である。１つの店舗関連コンテンツ情報は、コンテンツＩＤ、メタデータ、店舗ＩＤ、コンテンツデータの領域を含む。
コンテンツＩＤの領域は、対応の店舗関連コンテンツ（電子チラシ）を示す識別子であるコンテンツＩＤを格納する。
メタデータの領域は、対応の店舗関連コンテンツのメタデータを格納する。メタデータには、例えば対応の店舗関連コンテンツの有効期間が含まれる。また、店舗関連コンテンツ情報記憶部１３１において、電子チラシ以外の店舗関連コンテンツの種別の店舗関連コンテンツ情報も記憶される場合には、対応の店舗関連コンテンツの種別を示す情報等が含まれてよい。
店舗ＩＤの領域は、対応の店舗関連コンテンツを投稿した店舗を示す識別子である店舗ＩＤを格納する。
コンテンツデータの領域は、対応の店舗関連コンテンツとしてのデータ（コンテンツデータ）を格納する。店舗関連コンテンツが電子チラシである場合のコンテンツデータは、電子チラシとしての画像データを含む。
The store-related content
FIG. 3 shows an example of store-related content information stored in the store-related content
The content ID area stores a content ID that is an identifier indicating the corresponding store-related content (electronic flyer).
The metadata area stores metadata of the corresponding store-related content. The metadata includes, for example, the validity period of the corresponding store-related content. When the store-related content
The store ID area stores a store ID that is an identifier indicating the store that posted the corresponding store-related content.
The content data area stores data (content data) as corresponding store-related content. The content data when the store-related content is an electronic flyer includes image data as an electronic flyer.
説明を図２に戻す。閲覧履歴情報記憶部１３２は、閲覧履歴情報を記憶する。図示は省略するが、閲覧履歴情報記憶部１３２は、ユーザＩＤごとに対応付けられた閲覧履歴情報を記憶する。つまり、閲覧履歴情報記憶部１３２は、店舗関連コンテンツを閲覧したことのあるユーザごとに対応付けて閲覧履歴情報を記憶する。１ユーザに対応付けられた閲覧履歴情報は、対応のユーザが閲覧した店舗関連コンテンツごとに、店舗関連コンテンツを示すコンテンツＩＤ、閲覧時刻等を含む。なお、閲覧履歴情報には、コンテンツＩＤが示すコンテンツを投稿した店舗の店舗ＩＤも含まれてよい。
The description returns to FIG. The browsing history
店舗情報記憶部１３３は、店舗関連コンテンツを投稿した店舗ごとの店舗情報を記憶する。
図４は、店舗情報記憶部１３３が記憶する店舗情報の一例を示している。同図における１レコード（１行）が１つの店舗に対応する店舗情報である。１つの店舗に対応する店舗情報には店舗ＩＤが対応付けられている。
１つの店舗情報は、例えば店舗名、住所、店舗位置等の領域を含む。店舗名の領域は、対応の店舗の名称（店舗名）を格納する。住所の領域は、対応の店舗の住所を格納する。店舗位置の領域は、対応の店舗位置を格納する。本実施形態において、店舗位置は、緯度及び経度によって表される。
The store
FIG. 4 shows an example of store information stored in the store
One store information includes regions such as a store name, an address, and a store position. The store name area stores the name of the corresponding store (store name). The address area stores the address of the corresponding store. The store position area stores the corresponding store position. In the present embodiment, the store position is represented by latitude and longitude.
説明を図２に戻す。ユーザ情報記憶部１３４は、ユーザごとに関連するユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１３４は、ユーザごとに、ユーザＩＤとユーザ情報とを対応付けて記憶する。１ユーザに対応するユーザ情報には、ユーザ名、ユーザの各種属性（性別、年齢層等）を示すユーザ属性情報が含まれてよい。このようなユーザ情報は、例えば閲覧アプリケーションにおけるユーザプロフィールの入力画面に対するユーザの入力操作に応じて得られるようにされてよい。あるいは、ユーザ情報は、ユーザ端末装置２００にて表示させたユーザプロフィール登録用のウェブページに対する操作に応じて得られるようにされてよい。
The description returns to FIG. The user
図５を参照して、ユーザ分析サーバ３００の構成例について説明する。同図のユーザ分析サーバ３００は、通信部３０１、制御部３０２、及び記憶部３０３を備える。
通信部３０１は、ネットワーク経由で通信を実行する。
A configuration example of the
The
制御部３０２は、ユーザ分析サーバ３００における各種制御を実行する。制御部３０２としての機能は、ユーザ分析サーバ３００が備えるＣＰＵがプログラムを実行することによって実現される。
制御部３０２は、消費行動圏導出部３２１と、ユーザ抽出部３２２とを備える。消費行動圏導出部３２１は、消費行動圏を導出する。ユーザ抽出部３２２は、消費行動圏が導出されたユーザのうちから、抽出対象エリアとして指定された地域範囲に該当する消費行動圏に対応するユーザを抽出する。
The
The
記憶部３０３は、ユーザ分析サーバ３００に対応する各種の情報を記憶する。同図の記憶部３０３は、消費行動圏情報記憶部３３１を記憶する。消費行動圏情報は、ユーザごとに導出された消費行動圏に関する情報である。
図６は、消費行動圏情報記憶部３３１が記憶する消費行動圏情報の一例を示している。同図における１レコード（１行）が１のユーザに対応する消費行動圏情報である。１のユーザに対応する消費行動圏情報は、ユーザＩＤ、消費行動圏、閲覧履歴情報、ユーザ属性情報の領域を含む。
ユーザＩＤの領域は、対応のユーザを示すユーザＩＤを格納する。
消費行動圏の領域は、対応のユーザについて導出された消費行動圏を示す情報が格納される。同図の例では、消費行動圏は、基準位置と圏半径との組み合わせによって表される。つまり、同図の例における消費行動圏は、基準位置を中心として圏半径を有する円の地域範囲として表される。また、同図では、基準位置は、緯度及び経度によって示される例を挙げている。
The
FIG. 6 illustrates an example of consumption behavior zone information stored in the consumption behavior zone
The user ID area stores a user ID indicating a corresponding user.
In the area of the consumption home zone, information indicating the consumption home zone derived for the corresponding user is stored. In the example of FIG. 6, the consumption behavior area is represented by a combination of the reference position and the radius of the area. That is, the consumption behavior zone in the example of FIG. 7 is represented as a region of a circle having a radius of the circle around the reference position. Further, FIG. 2 shows an example in which the reference position is indicated by latitude and longitude.
また、同図では、ユーザＩＤ「ＳＴ０００００１」に対応して複数（この場合は２つ）の消費行動圏の情報が格納されている。即ち、本実施形態においては、後述するように、ユーザの現実の消費行動圏が複数の異なる地域範囲に分散している場合、これに対応して、複数の消費行動圏が導出される。 Also, in the figure, information on a plurality of (two in this case) consumption behavior zones is stored in correspondence with the user ID “ST000001”. That is, in the present embodiment, as will be described later, when the actual consumption home ranges of the user are dispersed in a plurality of different area ranges, a plurality of consumption home zones are derived in response to this.
閲覧履歴情報の領域は、対応のユーザの閲覧履歴情報を格納する。閲覧履歴情報の領域に格納される閲覧履歴情報は、店舗関連コンテンツサーバ１００の閲覧履歴情報記憶部１３２に記憶される閲覧履歴情報から取得される。
ユーザ属性情報の領域は、対応のユーザについての属性を示すユーザ属性情報を格納する。ユーザ属性情報の領域に格納されるユーザ属性情報は、店舗関連コンテンツサーバ１００のユーザ情報に記憶されるユーザ属性情報から取得される。
The browsing history information area stores browsing history information of the corresponding user. The browsing history information stored in the browsing history information area is acquired from the browsing history information stored in the browsing history
The user attribute information area stores user attribute information indicating an attribute of a corresponding user. The user attribute information stored in the user attribute information area is obtained from the user attribute information stored in the user information of the store-related
なお、閲覧履歴情報とユーザ属性情報については、消費行動圏情報から省略されてよい。しかしながら、同図のように消費行動圏情報に閲覧履歴情報とユーザ属性情報とを含めておくことで、閲覧履歴情報やユーザ属性情報に基づくユーザに関する情報をユーザ分析情報利用端末４００に送信するにあたり、ユーザ分析サーバ３００が、逐一、店舗関連コンテンツサーバ１００から対象ユーザの閲覧履歴情報やユーザ属性情報を取得する処理を行う必要がない。
Note that the browsing history information and the user attribute information may be omitted from the consumption activity area information. However, by including the browsing history information and the user attribute information in the consumption activity zone information as shown in the figure, it is possible to transmit information about the user based on the browsing history information and the user attribute information to the user analysis
図７を参照して、本実施形態のユーザ分析サーバ３００による、１ユーザに対応する消費行動圏の導出手法例について説明する。
図７（Ａ）には、１のユーザの閲覧履歴に対応する店舗が地図ＭＰ上に反映されている。つまり、同図においては、地図ＭＰ上にて、ユーザが過去の一定期間において閲覧した電子チラシが対応する店舗の位置（店舗位置）が展開されている。同図には、地図ＭＰ上において１２個の店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２が配置された例が示されている。以下の説明において店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２について特に区別しない場合には、店舗位置ＰＳと記載する。
With reference to FIG. 7, an example of a method of deriving a consumption activity zone corresponding to one user by the
In FIG. 7A, a store corresponding to the browsing history of one user is reflected on the map MP. That is, in FIG. 5, the position (store position) of the store corresponding to the electronic flyer browsed by the user during a certain period in the past is developed on the map MP. The figure shows an example in which twelve store positions PS-1 to PS-12 are arranged on a map MP. In the following description, the store positions PS-1 to PS-12 are described as store positions PS unless otherwise distinguished.
ユーザ分析サーバ３００において、消費行動圏導出部３２１は、１ユーザの消費行動圏の導出にあたり、同図に示されるように、ユーザが過去の或る一定期間において閲覧した電子チラシが対応する店舗ごとの店舗位置を取得する。このため、消費行動圏導出部３２１は、対応のユーザについての過去の一定期間の閲覧履歴情報を、店舗関連コンテンツサーバ１００から取得する。消費行動圏導出部３２１は、取得された閲覧履歴情報を利用して、ユーザが閲覧した電子チラシに対応する店舗の店舗ＩＤを抽出する。そのうえで、消費行動圏導出部３２１は、抽出した店舗ＩＤごとの店舗位置を、店舗関連コンテンツサーバ１００の店舗情報記憶部１３３が記憶する店舗情報から取得する。このような処理の結果、同図に示されるように、消費行動圏導出部３２１は、ユーザが過去の一定期間において閲覧した電子チラシが対応する店舗の位置（店舗位置）を取得することができる。
In the
ここで、上記のように取得された店舗位置のうちには、例えばユーザが、たまたま何らかの事情で閲覧してしまった、ユーザの日常生活の行動範囲から大きく離れている店舗の電子チラシを閲覧したことにより得られたノイズ的なものも含まれている可能性がある。このようなノイズ的な店舗位置が得られる状況としては、例えば、ユーザが旅行などで滞在している場所に対応する電子チラシを適当に閲覧したような場合を挙げることができる。このようなノイズ的な店舗位置が消費行動圏の導出に用いられると、導出される消費行動圏の精度が低くなる。 Here, among the store locations acquired as described above, for example, the user browsed an electronic flyer of a store that was accidentally browsed for some reason and is far from the activity range of the user's daily life. There is a possibility that noise-like items obtained by the above are also included. As a situation where such a noise-like shop position can be obtained, for example, a case where the user appropriately browses an electronic flyer corresponding to a place where the user is staying on a trip or the like can be cited. When such a noisy store location is used for deriving the consumption home range, the accuracy of the derived consumption home zone decreases.
そこで、消費行動圏導出部３２１は、取得された店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２のうちでノイズとして除外すべき店舗位置ＰＳとしての条件（除外条件）を満たす店舗位置ＰＳを、消費行動圏の導出に用いる店舗位置ＰＳから除外する処理（除外処理）を実行する。同図においては、除外処理の結果、２つの店舗位置ＰＳ−１１、ＰＳ−１２が除外された例が示される。
除外条件としては特に限定されない。一例として、除外条件は、最も距離が近い他の店舗位置ＰＳとの距離が一定以上であり、かつ対応の電子チラシの閲覧頻度が一定以下である、としてよい。
Therefore, the consumption behavior
The exclusion condition is not particularly limited. As an example, the exclusion condition may be that the distance from the closest store location PS is equal to or greater than a certain value and the viewing frequency of the corresponding electronic flyer is equal to or less than a certain value.
この場合、消費行動圏の導出に利用する店舗位置ＰＳは、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０となる。同図では、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０を全て含む最小の円を消費行動圏ＲＧとして導出した例が示されている。
しかしながら、ユーザとしては、日常生活において、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０のそれぞれに対応する店舗を均等に利用しているとは限らず、特定の店舗のロイヤルティ（例えば、利用頻度、依存度、愛着度、信頼度等）が高い場合も多い。このような観点からすると、同図のように設定される消費行動圏ＲＧでは、単にユーザが日常生活において利用する可能性のある店舗を含む地域を示すに留まり、ユーザの店舗に対するロイヤルティは反映されない。消費行動圏ＲＧについてユーザの店舗へのロイヤルティが反映されるものとなれば、消費行動圏ＲＧを用いたユーザの消費活動に対する施策を図るにあたり、消費行動圏ＲＧがより有用なものとなって好ましい。
In this case, the store positions PS used for deriving the consumption behavior zone are the store positions PS-1 to PS-10. In the same figure, an example is shown in which the smallest circle including all of the store locations PS-1 to PS-10 is derived as the consumption zone RG.
However, the user does not necessarily use the stores corresponding to each of the use store positions PS-1 to PS-10 equally in daily life, and may use the royalties of specific stores (for example, usage frequency, Dependency, attachment, reliability, etc.) in many cases. From this point of view, in the consumption range RG set as shown in the figure, only the area including the store that the user may use in daily life is indicated, and the loyalty of the user to the store is reflected. Not done. If the loyalty to the user's store is reflected in the consumption range RG, the consumption range RG becomes more useful in taking measures for the user's consumption activities using the consumption range RG. preferable.
そこで、本実施形態の消費行動圏導出部３２１は、以下に説明するように消費行動圏ＲＧを導出する。
図７（Ｂ）には、図７（Ａ）と同様の店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２が地図ＭＰ上に展開されている。本実施形態においても、消費行動圏導出部３２１は、図７（Ａ）にて説明したのと同様の除外処理によって、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２のうち、２つの店舗位置ＰＳ−１１、ＰＳ−１２を利用店舗位置ＰＳから除外し、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０を得る。
Therefore, the consumption
In FIG. 7B, store positions PS-1 to PS-12 similar to those in FIG. 7A are developed on a map MP. Also in the present embodiment, the consumption behavior
そのうえで、本実施形態の消費行動圏導出部３２１は、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０に対応する店舗ごとの電子チラシの閲覧回数を取得する。消費行動圏導出部３２１は、店舗ごとの電子チラシの閲覧回数について、対応のユーザの閲覧履歴情報を参照することで取得できる。
In addition, the consumption behavior
消費行動圏導出部３２１は、取得した店舗ごとの電子チラシの閲覧回数を利用して、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０のそれぞれに重み付け値を付与する。消費行動圏導出部３２１は、付与された重み付け値に基づいて基準位置ＰＲを算出する。このために、消費行動圏導出部３２１は、例えば、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０の重心を算出してよい。重心の算出にあたり、消費行動圏導出部３２１は、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０ごとの重み付け値を利用する。消費行動圏導出部３２１は、このように算出された重心を基準位置ＰＲとしてよい。本実施形態において、基準位置ＰＲは、緯度及び経度によって表される。
上記のように算出される基準位置ＰＲは、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０ごとに対応する店舗のうちで、ユーザのロイヤルティの高い店舗に近い位置に存在している可能性が高い。
The consumption behavior
The reference position PR calculated as described above is highly likely to exist at a position close to a store with high user loyalty among stores corresponding to the store positions PS-1 to PS-10.
消費行動圏導出部３２１は、上記のように算出した基準位置ＰＲを中心として、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０を含む最小の円（基準位置ＰＲから最も遠い利用店舗位置ＰＳ−３までの距離を半径とする円）を導出する。このように導出される円が本実施形態の消費行動圏ＲＧである。消費行動圏ＲＧは、基準位置ＰＲを中心とし、基準位置ＰＲから最も遠い距離の店舗位置ＰＳまでの半径として表すことができる。
このように導出された消費行動圏ＲＧは、中心である基準位置ＰＲに近いほど、消費行動においてユーザにとっての価値が高くなることを表すものとして捉えることができる。
The consumption
The consumption behavior zone RG derived in this manner can be regarded as indicating that the closer to the reference position PR which is the center, the higher the value for the user in the consumption behavior is.
また、ユーザによっては、例えば自宅周辺及び勤務地周辺とのそれぞれで日常の消費活動を行うような場合もある。つまり、１のユーザが複数の消費行動圏を持つような場合がある。本実施形態においては、このような場合に対応して、１のユーザについて複数の消費行動圏を導出することができる。そこで、図８を参照して、複数の消費行動圏の導出手法例について説明する。 Further, depending on the user, for example, daily consumption activities may be performed around the home and around the work place. That is, there is a case where one user has a plurality of consumption behavior zones. In the present embodiment, in response to such a case, a plurality of consumption home ranges can be derived for one user. Therefore, an example of a method of deriving a plurality of consumption behavior zones will be described with reference to FIG.
同図においては、地図ＭＰ上にて２６個の店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２、ＰＳ−２１〜ＰＳ−３４が展開されている。店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−３４は、１のユーザが過去の一定期間において閲覧した電子チラシに対応する店舗ごとの位置である。また、同図では、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２については、図７と同様のものを示している。即ち、同図では、図７に示される店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２に、さらに店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３４が追加された例を示している。
同図の例では、消費行動圏導出部３２１は、まず、除外処理によって、店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１２、ＰＳ−２１〜ＰＳ−３４のうちから、店舗位置ＰＳ−１１、ＰＳ−１２、ＰＳ−３１〜ＰＳ−３４を利用店舗位置ＰＳから除外する。この結果、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０、ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０が得られる。
In the figure, 26 store positions PS-1 to PS-12 and PS-21 to PS-34 are developed on the map MP. The store positions PS-1 to PS-34 are positions for each store corresponding to the electronic flyer viewed by one user during a certain period in the past. Also, in FIG. 7, store positions PS-1 to PS-12 are the same as those in FIG. That is, FIG. 7 shows an example in which store positions PS-21 to PS-34 are further added to the store positions PS-1 to PS-12 shown in FIG.
In the example shown in the drawing, the consumption behavior
消費行動圏導出部３２１は、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０、ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０の地図ＭＰ上での分布に基づいて、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０、ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０の集合を、２つの利用店舗位置の集合に分割するようにグループ化を行う。利用店舗位置のグループ化にあたっては、例えば相互の距離が一定以下の利用店舗位置ＰＳを１つの集合に属させていくように処理を行うようにされればよい。この場合、相互の距離が一定以上となる利用店舗位置ＰＳについてはそれぞれが異なる集合に属するようにされ、結果的に、同図のように複数の利用店舗位置ＰＳの集合が得られる。
同図では、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０が属する集合と、利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０が属する集合との２つの集合が得られた例が示される。
The consumption activity
In the figure, an example is shown in which two sets, a set to which the store locations PS-1 to PS-10 belong and a set to which the store locations PS-21 to PS-30 belong, are obtained.
このように利用店舗位置ＰＳが複数の集合に分割された場合、消費行動圏導出部３２１は、複数の集合ごとに対応する消費行動圏ＲＧを導出する。つまり、同図の場合、消費行動圏導出部３２１は、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０の集合に対応する消費行動圏ＲＧ−１と、利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０の集合に対応する消費行動圏ＲＧ−２とを導出する。
この場合、消費行動圏導出部３２１は、消費行動圏ＲＧ−１の導出のために、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０ごとに対応する店舗の電子チラシの閲覧回数に基づいて、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０ごとに重み付け値を設定する。消費行動圏導出部３２１は、設定された重み付け値を利用して利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０に対応する基準位置ＰＲ−１を算出する。消費行動圏導出部３２１は、算出された基準位置ＰＲ−１を中心として、利用店舗位置ＰＳ−１〜ＰＳ−１０を含む最小の円を、消費行動圏ＲＧ−１として導出する。
また、消費行動圏導出部３２１は、消費行動圏ＲＧ−２の導出のために、利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０ごとに対応する店舗の電子チラシの閲覧回数に基づいて、利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０ごとに重み付け値を設定する。消費行動圏導出部３２１は、設定された重み付け値を利用して利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０に対応する基準位置ＰＲ−２を算出する。消費行動圏導出部３２１は、算出された基準位置ＰＲ−２を中心として、利用店舗位置ＰＳ−２１〜ＰＳ−３０を含む最小の円（基準位置ＰＲ−２から最も遠い利用店舗位置ＰＳ−２９までの距離を半径とする円）を、消費行動圏ＲＧ−２として導出する。
When the used store position PS is divided into a plurality of sets in this way, the consumption
In this case, the consumption home
In addition, the consumption home
消費行動圏導出部３２１は、上記のように導出された消費行動圏の情報を、消費行動圏情報記憶部３３１に記憶させる。また、消費行動圏導出部３２１は、ユーザごとの消費行動圏の情報を例えば１日程度の周期で更新する。ユーザが消費の対象とする商品、サービスは、常に同じではなく、例えばこれまで欲しかったものを購入したり、インターネット、マスメディア、知人等から情報を得たりするなどのきっかけで、比較的短い周期で変化し得る。そこで、上記のように消費行動圏の情報が定期的に更新されるようにすることで、ユーザの消費に関する関心等の変化に追従して適切な消費行動圏を得ることができる。
The consumption home
図９のフローチャートを参照して、本実施形態のユーザ分析サーバ３００が消費行動圏の導出に関連して実行する処理手順例について説明する。説明を簡単にすることの便宜上同図では、１のユーザの消費行動圏を導出する処理について説明する。
With reference to the flowchart of FIG. 9, an example of a processing procedure executed by the
ステップＳ１０１：ユーザ分析サーバ３００において消費行動圏導出部３２１は、消費行動圏の更新タイミングに至るのを待機する。消費行動圏の更新タイミングは、一定期間ごととなるように定められている。
Step S101: In the
ステップＳ１０２：更新タイミングに至ったことが判定された場合、消費行動圏導出部３２１は、対象のユーザについての過去の一定期間における閲覧履歴情報を、店舗関連コンテンツサーバ１００から取得する。
この場合、消費行動圏導出部３２１は、ユーザＩＤを指定した情報を含む閲覧履歴情報要求を店舗関連コンテンツサーバ１００に送信する。店舗関連コンテンツサーバ１００の制御部１０２は、受信された閲覧履歴情報要求において指定されるユーザＩＤに対応付けられている閲覧履歴情報を閲覧履歴情報記憶部１３２から読み出し、読み出した閲覧履歴情報をユーザ分析サーバ３００に送信する。消費行動圏導出部３２１は、このように店舗関連コンテンツサーバ１００から送信された閲覧履歴情報を取得する。
Step S102: When it is determined that the update timing has come, the consumption home
In this case, the consumption home
ステップＳ１０３：消費行動圏導出部３２１は、ステップＳ１０２により取得された閲覧履歴情報より閲覧されたことが示される電子チラシに対応する店舗の店舗位置を取得する。
このため、消費行動圏導出部３２１は、閲覧履歴情報において閲覧したことが示される電子チラシのコンテンツＩＤを含む店舗位置要求を店舗関連コンテンツサーバ１００に送信する。
店舗関連コンテンツサーバ１００の制御部１０２は、受信された店舗位置要求に含まれるコンテンツＩＤに対応する店舗ＩＤを、店舗関連コンテンツ情報記憶部１３１から取得する。制御部１０２は、取得した店舗ＩＤごとに対応する店舗位置を、店舗情報記憶部１３３から取得する。制御部１０２は、取得した店舗位置をユーザ分析サーバ３００に送信する。消費行動圏導出部３２１は、このように店舗関連コンテンツサーバ１００から送信された店舗位置を取得する。
Step S103: The consumption activity
For this reason, the consumption home
The
ステップＳ１０４：消費行動圏導出部３２１は、ステップＳ１０３により取得された店舗位置のうちから、消費行動圏の導出の利用対象外となる店舗位置を、除外処理によって除外する。これにより、ステップＳ１０３により取得された店舗位置のうちから、利用店舗位置が特定される。
Step S104: The consumption home
ステップＳ１０５：消費行動圏導出部３２１は、利用店舗位置について１以上の集合に属させるようにグループ化の処理を実行する。
ステップＳ１０６：消費行動圏導出部３２１は、ステップＳ１０５により得られた店舗位置の集合ごとに基準位置を算出する。
ステップＳ１０７：消費行動圏導出部３２１は、算出された基準位置ごとに対応する消費行動圏を導出する。前述のように、消費行動圏導出部３２１は、基準位置を中心とし、集合において基準位置から最も遠い距離の店舗位置までを半径とする範囲を消費行動圏とする。
Step S105: The consumption behavior
Step S106: The consumption home
Step S107: The consumption
ステップＳ１０８：消費行動圏導出部３２１は、ステップＳ１０７により導出された消費行動圏により、消費行動圏情報記憶部３３１に記憶される対象のユーザの消費行動圏情報の内容を更新する。
この際、消費行動圏導出部３２１は、対象のユーザの消費行動圏情報における領域のうち、消費行動圏の基準位置と圏半径の情報を更新する。また、消費行動圏導出部３２１は、ステップＳ１０８での消費行動圏情報の更新にあたり、消費行動圏情報における領域の情報に加えて、閲覧履歴情報の領域の情報についても、ステップＳ１０２により取得した閲覧履歴情報の内容が反映されるように更新してよい。
なお、消費行動圏情報におけるユーザ属性情報については、店舗関連コンテンツサーバ１００が記憶するユーザ属性情報が更新されたタイミングに同期して更新されればよい。
Step S108: The consumption home
At this time, the consumption
Note that the user attribute information in the consumption activity zone information may be updated in synchronization with the timing at which the user attribute information stored in the store-related
また、例えば１回の更新タイミングに対応して複数のユーザの消費行動圏情報を更新する場合には、消費行動圏導出部３２１は、同図のステップＳ１０１の処理の後において、対象のユーザごとに、ステップＳ１０２〜Ｓ１０８の処理を実行すればよい。
Further, for example, when the consumption home range information of a plurality of users is updated in response to one update timing, the consumption home
ユーザ分析情報利用端末４００のオペレータは、ユーザ分析情報利用端末４００をユーザ分析サーバ３００にアクセスさせ、ユーザ分析サーバ３００のユーザ分析結果を利用して得られた情報をユーザ分析情報利用端末４００にて出力させることができる。
具体的に、オペレータは、ユーザ分析情報利用端末４００を操作して抽出対象エリアとしての地域範囲を指定することができる。抽出対象エリアは、ユーザの抽出範囲として定められる地域範囲であり、例えば、ユーザに向けて提供する広告の対象となる地域範囲に応じて定められてよい。
ユーザ分析サーバ３００は、指定された抽出対象エリアに消費行動圏が該当するユーザを抽出する処理（ユーザ抽出処理）を実行する。ユーザ分析サーバ３００は、ユーザ抽出処理によるユーザ抽出結果をユーザ分析情報利用端末４００に送信する。ユーザ分析情報利用端末４００は、受信されたユーザ抽出結果を、表示、印刷等により出力することができる。
The operator of the user analysis
Specifically, the operator can operate the user analysis
The
そこで、図１０のフローチャートを参照して、ユーザ分析サーバ３００がユーザ抽出処理に関連して実行する処理手順例について説明する。
ステップＳ２０１：ユーザ分析情報利用端末４００のオペレータは、ユーザ分析サーバ３００が提供するユーザ抽出処理に対応するウェブページ（ユーザ抽出ウェブページ）にアクセスするためのログインの操作を行う。ログインの操作に応じて、ユーザ分析情報利用端末４００からはログイン要求が送信される。ユーザ分析サーバ３００のユーザ抽出部３２２は、受信されたログイン要求に応じた認証処理を実行する。
ステップＳ２０２：認証処理によって認証が成立すると、ユーザ抽出部３２２は、ユーザ抽出ウェブページをユーザ分析情報利用端末４００に送信する。ユーザ分析情報利用端末４００は、送信されたユーザ抽出ウェブページを表示部にて表示させる。表示されたユーザ抽出ウェブページは、オペレータがユーザ抽出に関連する操作を行う操作画面となる。
Accordingly, an example of a processing procedure executed by the
Step S201: The operator of the user analysis
Step S202: When the authentication is established by the authentication process, the
ステップＳ２０３：ユーザ分析情報利用端末４００のオペレータは、表示されたユーザ抽出ウェブページに対して、抽出対象エリアを指定する操作（抽出対象エリア指定操作）を行うことができる。抽出対象エリア指定操作は、例えばユーザ抽出ウェブページの画面にて表示された地図上で抽出対象エリアの中心位置を指定する操作と、抽出対象エリアの半径を指定する操作とを含む。
Step S203: The operator of the user analysis
また、ユーザ抽出ウェブページは、抽出基準を指定（選択）する操作が可能とされている。抽出基準として、１つは、抽出対象エリアに消費行動圏の少なくとも一部が重複するユーザを抽出対象ユーザとする、というように消費行動圏を基準とするものである（第１抽出基準）。抽出基準として、もう１つは、抽出対象エリアに消費行動圏に基準位置が含まれるユーザを抽出対象ユーザとする、というように基準位置を基準とするものである（第２抽出基準）。オペレータは、操作により第１抽出基準と第２抽出基準とのいずれかを指定することができる。
なお、抽出基準としてはさらに多くの選択肢があってよい。例えば、抽出対象エリアと重複する消費行動圏の面積比率が所定の閾値以上であることが抽出基準の選択肢に含まれてよい。この場合において、異なる閾値ごとに対応する抽出基準が選択肢に含まれてよい。
The user-extracted web page can be operated to specify (select) an extraction criterion. As the extraction criterion, one is based on the consumption sphere such that a user whose consumption sphere at least partially overlaps the extraction target area is set as the extraction target user (first extraction criterion). The other extraction criterion is based on a reference position such that a user whose extraction target area includes a reference position in the consumption home zone is an extraction target user (second extraction criterion). The operator can designate either the first extraction criterion or the second extraction criterion by an operation.
It should be noted that there may be more options as extraction criteria. For example, the extraction criterion option may include that the area ratio of the consumption home zone overlapping the extraction target area is equal to or greater than a predetermined threshold. In this case, the extraction criterion corresponding to each of the different thresholds may be included in the options.
また、ユーザ抽出ウェブページは、上記の抽出基準（第１抽出基準及び第２抽出基準）に加えて、さらに抽出するユーザについての絞り込み条件として、１以上のユーザ属性等を指定する操作が行えるようにされてよい。 In addition, in addition to the above-described extraction criteria (the first extraction criteria and the second extraction criteria), the user-extracted web page can be operated to specify one or more user attributes or the like as a narrowing-down condition for a user to be further extracted. May be.
オペレータは、抽出対象エリアの指定、抽出基準の指定、絞り込み条件の指定等を行ったうえで、例えばユーザ抽出処理の実行を指示する操作（実行指示操作）を行う。
実行指示操作が行われたことに応じて、ユーザ分析情報利用端末４００は、ユーザ抽出要求を、ユーザ分析サーバ３００に送信する。ユーザ抽出要求には、指定された抽出対象エリアと抽出基準とを示す情報が含まれる。
ユーザ抽出ウェブページの送信後において、ユーザ抽出部３２２は、ユーザ抽出要求が受信されるのを待機する。
The operator designates an extraction target area, designates an extraction criterion, designates a narrowing condition, etc., and then performs, for example, an operation to instruct execution of a user extraction process (execution instruction operation).
In response to the execution instruction operation being performed, the user analysis
After transmitting the user extraction web page, the
ステップＳ２０４：ユーザ抽出要求が受信されると、ユーザ抽出部３２２は、受信されたユーザ抽出要求に含まれる抽出対象エリアの情報を利用して、ユーザ抽出処理に用いる抽出対象エリアを設定する。
ステップＳ２０５：また、ユーザ抽出部３２２は、受信されたユーザ抽出要求に含まれる抽出基準が第１抽出基準と第２抽出基準とのいずれを示しているのかについて判定する。
Step S204: When the user extraction request is received, the
Step S205: The
ステップＳ２０６：ステップＳ２０５にて第１抽出基準が指定されていると判定された場合、ユーザ抽出部３２２は、ステップＳ２０４にて設定された抽出対象エリアに対して、消費行動圏の少なくとも一部が重複するユーザを抽出する。
この際、ユーザ抽出部３２２は、消費行動圏情報記憶部３３１が記憶する消費行動圏のうちで、設定された抽出対象エリアに含まれる位置（緯度、経度）のいずれかに一致する位置を含む消費行動圏を特定する。ユーザ抽出部３２２は、消費行動圏情報において、特定された消費行動圏に対応付けられたユーザＩＤを特定する。このように特定されたユーザＩＤが、ステップＳ２０６におけるユーザの抽出結果として得られる。
Step S206: If it is determined in step S205 that the first extraction criterion is specified, the
At this time, the
ステップＳ２０７：一方、ステップＳ２０５にて第２抽出基準が指定されていると判定された場合、ユーザ抽出部３２２は、ステップＳ２０４にて設定された抽出対象エリアに対して、基準位置が含まれるユーザを抽出する。
この際、ユーザ抽出部３２２は、消費行動圏情報記憶部３３１が記憶する基準位置のうちで、設定された抽出対象エリアに含まれる位置（緯度、経度）のいずれかと一致するものを特定する。ユーザ抽出部３２２は、消費行動圏情報において、特定された基準位置に対応付けられたユーザＩＤを特定する。このように特定されたユーザＩＤが、ステップＳ２０７におけるユーザの抽出結果として得られる。
Step S207: On the other hand, when it is determined in step S205 that the second extraction criterion has been designated, the
At this time, the
ステップＳ２０８：ユーザ抽出部３２２は、ステップＳ２０６またはステップＳ２０７により得られたユーザ抽出結果を示す情報（抽出結果情報）を、ユーザ分析情報利用端末４００に送信する。抽出結果情報は、ステップＳ２０６またはステップＳ２０７により特定されたユーザＩＤのリストを含む。また、抽出結果情報には、例えば特定されたユーザＩＤに対応付けられたユーザ属性情報等も含まれてよい。
なお、個人情報保護等の観点から、抽出されたユーザ数が一定以下であるような場合には、抽出結果情報として、ユーザ数が一定以下であることによりエラーとなったことを示す情報を送信するようにしてよい。
Step S208: The
If the number of extracted users is less than a certain value from the viewpoint of personal information protection, etc., information indicating that an error has occurred because the number of users is less than a certain value is transmitted as extraction result information. You may do it.
ユーザ分析情報利用端末４００は、受信された抽出結果情報を利用して、ユーザ抽出ウェブページにて、ユーザの抽出結果を示す画面（ユーザ抽出結果画面）情報が所定の態様で表示されるように出力する。
ユーザ抽出結果画面においては、例えば抽出されたユーザの数を示す情報が提示されてよい。また、抽出結果画面において、地図上に抽出対象エリアを配置したうえで、抽出されたユーザの消費行動圏を示す円や基準位置を示すマーク等を配置するようにしてもよい。ユーザ抽出結果画面においては、抽出されたユーザがいずれのユーザ属性に属しているのかを示す情報が提示されてもよい。例えば、ユーザ属性ごとに属するユーザの人数が提示されるようにしてよい、この際、例えば抽出されたユーザ全員に対して各ユーザ属性に属するユーザの人数の比率が提示されるようにしてよい。このようなユーザの人数の比率を提示するにあたっては、円グラフ、棒グラフ等のグラフを用いることができる。
The user analysis
On the user extraction result screen, for example, information indicating the number of extracted users may be presented. In addition, on the extraction result screen, after arranging the extraction target area on the map, a circle indicating the extracted consumption sphere of consumption of the user, a mark indicating the reference position, or the like may be arranged. On the user extraction result screen, information indicating which user attribute the extracted user belongs to may be presented. For example, the number of users belonging to each user attribute may be presented. At this time, for example, a ratio of the number of users belonging to each user attribute to all extracted users may be presented. In presenting such a ratio of the number of users, a graph such as a pie chart or a bar graph can be used.
ステップＳ２０９：ステップＳ２０８の処理の後、あるいはステップＳ２０３にてユーザ抽出要求が受信されないことが判定された場合、ユーザ抽出部３２２は、ユーザ分析情報利用端末４００がログアウトしたか否かについて判定する。
ユーザ分析情報利用端末４００がログアウトしていないと判定された場合にはステップＳ２０３に処理が戻される。一方、ユーザ分析情報利用端末４００がログアウトしたことが判定された場合には同図の処理を終了する。
Step S209: After the process of step S208, or when it is determined in step S203 that the user extraction request has not been received, the
If it is determined that the user analysis
情報提供サーバ５００は、ユーザ分析情報利用端末４００により上記のように出力されたユーザの抽出結果に基づいて、特定のユーザに向けて情報提供をすることができる。具体的に、情報提供サーバ５００は、ユーザ分析情報利用端末４００により出力されたユーザの抽出結果が示すユーザのユーザＩＤに対応するユーザ端末装置２００に対して、抽出対象エリアに該当する店舗の広告等の情報を提供（送信）する。情報提供サーバ５００による情報の提供の態様は、例えば閲覧アプリケーションへのプッシュ通知であってもよいし、情報提供サーバ５００が提供するウェブページに所定の態様で挿入される広告であってもよい。
The
これまでの説明から理解されるように、本実施形態において導出される消費行動圏は、ユーザが閲覧した電子チラシの閲覧履歴に基づいている。電子チラシは、これから購入しようとする商品やサービスに関心のあるユーザにより閲覧されるものであり、逆に既に購入してしまった商品やサービスに対応する電子チラシをユーザが閲覧することは期待できない。このような点から、消費行動圏は、ユーザについての現時点以降において予測されるユーザの消費行動の地域的範囲であるということができる。このため、本実施形態の消費行動圏に基づいてユーザに広告等の情報提供を行うことは、例えば、ユーザの消費行動の結果としての購買履歴等に基づく場合よりも高い効果を期待できる。
また、本実施形態の消費行動圏の導出にあたっては、ユーザが閲覧した電子チラシに対応する店舗の位置が利用される。即ち、本実施形態においては、ユーザが事前に消費行動に関する地理的な情報を提供していなくとも、ユーザの消費行動圏を適切に導出することができる。
As understood from the above description, the consumption home range derived in the present embodiment is based on the browsing history of the electronic flyer viewed by the user. The electronic flyer is browsed by a user who is interested in a product or service to be purchased from now on, and conversely, the user cannot expect to browse an electronic flyer corresponding to a product or service that has already been purchased. . From such a point, it can be said that the consumption range is the regional range of the user's consumption behavior predicted from the current time onward for the user. For this reason, providing information such as advertisements to the user based on the consumption behavior zone of the present embodiment can be expected to have a higher effect than, for example, a case based on a purchase history or the like as a result of the user's consumption behavior.
Further, in deriving the consumption home range according to the present embodiment, the position of the store corresponding to the electronic flyer viewed by the user is used. That is, in the present embodiment, it is possible to appropriately derive the user's consumption activity range even if the user has not provided geographical information regarding the consumption behavior in advance.
なお、上記の説明では、消費行動圏導出部３２１は、消費行動圏の基準位置の算出にあたり、店舗単位に応じた電子チラシの閲覧回数に基づいて設定した重み付け値を店舗位置に付与するようにされていた。
重み付け値の設定にあたっては、さらに電子チラシの閲覧回数（閲覧履歴）以外の要素が利用されてよい。例えば、消費行動圏導出部３２１は、閲覧履歴に加えて、さらに店舗に関する属性（店舗属性）のうちの所定の店舗属性を利用してよい。具体例として、消費行動圏導出部３２１は、店舗規模を示す店舗属性をさらに利用して店舗位置の重み付け値を設定することで、店舗単位の電子チラシの閲覧回数に加えて店舗規模も加味された消費行動圏を導出することができる。
このように店舗属性を利用して店舗位置の重み付け値を設定する場合、例えば店舗関連コンテンツサーバ１００の店舗情報記憶部１３３に、店舗ごとに対応させて、重み付け値の設定に利用される店舗属性の情報を記憶させておいてよい。そのうえで、消費行動圏導出部３２１は、店舗位置の重み付け値を設定するにあたり、閲覧履歴情報により閲覧されたことが示される電子チラシに対応する店舗ごとに、店舗位置とともに店舗属性の情報も店舗情報記憶１３３から取得してよい。
また、消費行動圏導出部３２１は、店舗属性を利用して店舗位置の重み付け値を設定するにあたり、店舗属性に基づいて、一定の条件に該当する（あるいは該当しない）店舗位置の重み付け値をゼロとしてもよい。これにより、電子チラシが閲覧された店舗であっても、一定の条件に該当する（あるいは該当しない）特定の店舗が消費行動圏の導出に影響を及ぼさないようにしたり、所定の属性に該当する店舗に限定した店舗位置による消費行動圏を導出することができる。
なお、消費行動圏算出部３２１は、例えば所定の店舗属性と所定のユーザ属性との組み合わせに応じた優先度を重み付け値に反映させてもよい。一例として、性別のユーザ属性が女性であるユーザについては、店舗の属性として店舗種別や販売商品種別が女性向きとされる店舗（例えば、化粧品販売店、女性会員限定のフィットネスクラブ等）の店舗位置に高い優先度を設定し、設定される重み付け値が高くなるようにしてよい。
なお、消費行動圏導出部３２１は、電子チラシの閲覧回数を利用せずに、店舗属性を利用して消費行動圏の基準位置を算出してもよい。
In the above description, the consumption
In setting the weight value, an element other than the number of browsing times (browsing history) of the electronic flyer may be used. For example, the consumption behavior
When setting the weight value of the store position using the store attribute as described above, for example, the store attribute used for setting the weight value in the store
In addition, when setting the weight value of the store position using the store attribute, the consumption behavior
Note that the consumption behavior
Note that the consumption home
なお、上記の説明では、消費行動圏は、基準位置を中心とする円である例を説明した。しかしながら、消費行動圏は、円以外の形状であってよい。例えば、基準位置は、利用店舗位置ごとの重み付けに応じて定まることから、利用店舗位置の位置関係によっては、導出される消費行動圏において店舗位置が存在しない範囲が多く含まれる結果となる可能性がある。このような場合に対応して、例えば消費行動圏については店舗位置が存在しない範囲を縮小するように楕円等の形状とするようにしてよい。
また、例えば川幅の広い河川などがあって、地元の住民に関してその河川を渡って消費行動をとることがないような知見が得られているような場合がある。そこで、ユーザ分析サーバ３００の消費行動圏導出部３２１は、このような知見に基づくデータを利用して消費行動圏を導出してもよい。つまり、消費行動圏導出部３２１は、基準位置と基準位置を中心とする半径による円の消費行動圏を導出したうえで、地図と照合させる。照合の結果、消費行動圏が上記の河川のような消費行動の分断要素によって分断される場合には、河川により分断される消費行動圏部分のうちの一方を削除するようにして消費行動圏を補正してもよい。削除にあたっては、例えば分断される消費行動圏部分ごとに、店舗位置の数や、店舗ごとの電子チラシの閲覧履歴等に基づいて重要度を求め、重要度の低い消費行動圏部分を削除してよい。
In the above description, the example in which the consumption activity zone is a circle centered on the reference position has been described. However, the consumption zone may have a shape other than a circle. For example, since the reference position is determined according to the weighting of each used store position, depending on the positional relationship of the used store positions, there is a possibility that the derived consumption behavior zone includes a large range in which the store position does not exist. There is. In response to such a case, for example, the consumption activity zone may be formed into an elliptical shape or the like so as to reduce the range where the store position does not exist.
Further, for example, there is a case where there is a wide river or the like, and knowledge that local residents do not take consumption behavior across the river is obtained. Therefore, the consumption home
図９のフローチャートの処理では、消費行動圏導出部３２１は、電子チラシが閲覧された店舗に対応する店舗位置のうちから、消費行動圏に含めるべきでない店舗位置を除外し、この後に、除外されずに残った店舗位置を利用して消費行動圏を導出していた。
しかしながら、店舗位置の除外と消費行動圏の導出の手順は、同時的に行われてもよい。例えば、消費行動圏に含めることのできる店舗位置を所定の条件に従って特定していった結果、条件に該当せずに残った店舗位置が消費行動圏に含めるべきでないものとして特定されるようにしてよい。
また、消費行動圏導出部３２１としての処理は、学習処理やＡＩ（Artificial Intelligence）処理が用いられてよい。
In the process of the flowchart in FIG. 9, the consumption home
However, the procedure of excluding the store location and deriving the consumption behavior zone may be performed simultaneously. For example, as a result of specifying a store position that can be included in the consumption range according to a predetermined condition, the remaining store position that does not correspond to the condition is specified as not to be included in the consumption range. Good.
In addition, the processing as the consumption home
なお、上述の店舗関連コンテンツサーバ１００、ユーザ端末装置２００、ユーザ分析サーバ３００、ユーザ分析情報利用端末４００、情報提供サーバ５００等としての機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述の店舗関連コンテンツサーバ１００、ユーザ端末装置２００、ユーザ分析サーバ３００、ユーザ分析情報利用端末４００、情報提供サーバ５００等としての処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部または外部に設けられた記録媒体も含まれる。配信サーバの記録媒体に記憶されるプログラムのコードは、端末装置で実行可能な形式のプログラムのコードと異なるものでもよい。すなわち、配信サーバからダウンロードされて端末装置で実行可能な形でインストールができるものであれば、配信サーバで記憶される形式は問わない。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に端末装置で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
Note that a program for realizing the functions as the store-related
１００ 店舗関連コンテンツサーバ、１０１ 通信部、１０２ 制御部、１０３ 記憶部、１３１ 店舗関連コンテンツ情報記憶部、１３２ 閲覧履歴情報記憶部、１３３ 店舗情報記憶部、１３４ ユーザ情報記憶部、２００ ユーザ端末装置、３００ ユーザ分析サーバ、３０１ 通信部、３０２ 制御部、３０３ 記憶部、３２１ 消費行動圏導出部、３２２ ユーザ抽出部、３３１ 消費行動圏情報記憶部、４００ ユーザ分析情報利用端末、５００ 情報提供サーバ 100 store-related content server, 101 communication unit, 102 control unit, 103 storage unit, 131 store-related content information storage unit, 132 browsing history information storage unit, 133 store information storage unit, 134 user information storage unit, 200 user terminal device, 300 user analysis server, 301 communication unit, 302 control unit, 303 storage unit, 321 consumption home range derivation unit, 322 user extraction unit, 331 consumption home range information storage unit, 400 user analysis information use terminal, 500 information providing server
Claims (9)
を備えるユーザ分析装置。 Based on the browsing history information indicating the history of the user browsing the store-related content having the content related to the store, the store-related content is weighted for each store position where the store is browsed, and based on the weighted store position. Calculating a reference position of a consumption zone that is an area range corresponding to the user's consumption behavior, and determining the consumption zone based on the calculated reference position as a store for each store where the store-related content is viewed. A user analysis device including a consumption activity area deriving unit that derives based on a distribution of positions.
前記閲覧履歴情報に基づいて取得される、店舗ごとの前記店舗関連コンテンツが閲覧された回数に基づいて、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置について重み付けを行う
請求項１に記載のユーザ分析装置。 The consumption home range derivation unit,
The store position of each store where the store-related content has been browsed is weighted based on the number of times the store-related content has been browsed, which is acquired based on the browse history information. User analysis device.
前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとについての所定の属性をさらに利用して、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置について重み付けを行う
請求項１または２に記載のユーザ分析装置。 The consumption home range derivation unit,
3. The user analysis device according to claim 1, wherein a weight is assigned to a store position of each store where the store-related content has been viewed, further using a predetermined attribute of each store where the store-related content has been viewed. 4.
１のユーザにより前記店舗関連コンテンツが閲覧された複数の店舗の店舗位置の分布の状態に応じて前記複数の店舗の店舗位置を複数の集合に分割し、分割された集合ごとに前記基準位置を算出し、
前記１のユーザに対応して、前記分割された集合ごとに対応して算出された複数の基準位置をそれぞれ基準とする複数の消費行動圏を導出する
請求項１から３のいずれか一項に記載のユーザ分析装置。 The consumption home range derivation unit,
The store position of the plurality of stores is divided into a plurality of sets in accordance with the state of distribution of the store positions of the plurality of stores where the store-related content has been viewed by one user, and the reference position is determined for each of the divided sets. Calculate,
4. A plurality of consumption home ranges, each of which is based on a plurality of reference positions calculated corresponding to each of the divided sets, corresponding to the one user, are derived. 5. User analysis device as described.
前記店舗関連コンテンツが閲覧された複数の店舗の店舗位置のうちで、所定の除外条件を満たす店舗位置を除外した店舗位置の分布に基づいて消費行動圏を導出する
請求項１から４のいずれか一項に記載のユーザ分析装置。 The consumption home range derivation unit,
The consumption activity zone is derived based on a distribution of store positions excluding store positions satisfying a predetermined exclusion condition among store positions of a plurality of stores from which the store-related content has been browsed. The user analysis device according to claim 1.
予め定められた期間ごとに、ユーザごとの消費行動圏の基準位置を算出し、算出された基準位置を基準とする消費行動圏を導出する
請求項１から５のいずれか一項に記載のユーザ分析装置。 The consumption home range derivation unit,
The user according to any one of claims 1 to 5, wherein a reference position of the consumption home range for each user is calculated for each predetermined period, and a consumption home range based on the calculated reference position is derived. Analysis equipment.
請求項１から６のいずれか一項に記載のユーザ分析装置。 The user according to any one of claims 1 to 6, further comprising: a user extraction unit that extracts a user corresponding to a consumption home zone corresponding to a designated area range from among the users whose consumption home zones have been derived. Analysis equipment.
指定された地域範囲に該当する消費行動圏に対応するユーザを抽出するにあたり、指定された地域範囲と重複する消費行動圏に対応するユーザの抽出と、指定された地域範囲に基準位置が含まれるユーザの抽出とのいずれかを実行する
請求項７に記載のユーザ分析装置。 The user extraction unit,
In extracting the user corresponding to the consumption area corresponding to the specified area range, extracting the user corresponding to the consumption area overlapping with the specified area range, and the reference position is included in the specified area range. The user analysis device according to claim 7, wherein the user analysis device performs one of extraction of a user.
ユーザがユーザ端末装置を利用して店舗に関連する内容を有する店舗関連コンテンツを閲覧した履歴を示す閲覧履歴情報に基づいて、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置について重み付けを行い、重み付けされた店舗位置に基づいて、ユーザの消費行動に対応する地域範囲である消費行動圏の基準位置を算出し、算出された基準位置を基準とする前記消費行動圏を、前記店舗関連コンテンツが閲覧された店舗ごとの店舗位置の分布に基づいて導出する消費行動圏導出部
として機能させるためのプログラム。 Computer
Based on the browsing history information indicating the history of browsing the store-related content having the content related to the store using the user terminal device, weighting the store position for each store where the store-related content was browsed, Based on the weighted store position, a reference position of a consumption range that is an area range corresponding to the user's consumption behavior is calculated, and the consumption range based on the calculated reference position is determined by the store-related content. A program that functions as a consumer behavior zone derivation unit that derives based on the distribution of store locations for each store that has been browsed.
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