JP2021508875A - 情報システム、電子デバイス、コンピュータ可読媒体及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

本開示の実施形態は、店舗消費者の買物情報を生成するための情報システム、方法及び非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。本情報システムは、命令の組を格納するメモリと、少なくとも１つのプロセッサとを含み、少なくとも１つのプロセッサは、本システムに、店舗消費者の第１の人間生理学的特性を取得すること、第１の人間生理学的特徴に基づいて、店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて消費者の要求嗜好を生成することを行わせるために命令の組を実行するように構成される。

Description

関連出願の相互参照
[001] 本開示は、参照によりその全体が本明細書に援用される２０１７年１２月２８日出願の中国特許出願公開第２０１７１１４５７２５５．０号に対する優先権の利益を主張する。

背景
[002] 顧客関係管理（ＣＲＭ）は、情報技術及びインターネット技術が、供給者を改善すべくマーケティング及びサービス中に供給者と消費者（例えば、顧客）との間の相互作用を連携させるために使用される管理様式を指す。この意図は、革新的且つ個人化された双方向サービスを消費者に提供することである。ＣＲＭは、コンピュータ自動化による市場、消費者、サービス及びアプリケーションサポートを解析するソフトウェアシステムにより具現化される。目標は、新しい消費者を魅了し、常連の消費者を保持し、既存の消費者を忠実消費者に変換するだけでなく、拡張に必要な新しい市場チャネルを探し、消費者の価値、満足度及び忠実度を改善することである。

[003] モバイルネットワーク技術の継続的発展と共に、ＣＲＭは、モバイル時代に入った。例えば、消費者資源管理、消費者サービス管理及び日常業務管理などの機能は、モバイル端末に移動され、これによりモバイル端末へのＣＲＭの移動を実現し、ＣＲＭアプリケーションの範囲を著しく拡大する。しかし、ビジネスの観点から、消費者に対して行われる管理の洗練度は、消費者資源管理及び消費者サービス管理の処理中に依然として比較的粗い。特に、正確な消費者識別に基づく消費者管理の欠如がある。

開示の概要
[004] 本出願は、正確な消費者識別に基づく消費者管理の欠如があるという従来技術の欠陥に対処するための情報システムを提供する。

[005] 本出願は、同時に、電子デバイス、コンピュータ可読媒体及び情報処理方法に関する。

[006] 本開示の実施形態は、情報システムを提供する。本情報システムは、命令の組を格納するメモリと、少なくとも１つのプロセッサとを含み、少なくとも１つのプロセッサは、本システムに、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、第１の人間生理学的特徴に基づいて、店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて消費者の要求嗜好を生成することを行わせるために命令の組を実行するように構成される。

[007] 本開示のいくつかの実施形態は、店舗消費者の情報を生成する方法をさらに提供する。本方法は、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、第１の人間生理学的特徴に基づいて、店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて消費者の要求嗜好を生成することを含み得る。

[008] 本開示の実施形態は、コンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令の組であって、コンピュータシステムに、店舗消費者の情報を生成する方法を行わせるための命令の組を格納する非一時的コンピュータ可読媒体も提供する。本方法は、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、第１の人間生理学的特徴に基づいて、店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて消費者の要求嗜好を生成することを含み得る。

図面の簡単な説明
[009]本開示の実施形態による情報システムの概略図である。 [010]本開示の実施形態による実施シナリオの概略図である。 [011]本開示の実施形態による別の実施シナリオの概略図である。 [012]本開示の実施形態による電子デバイスの概略図である。 [013]本開示の実施形態による、消費者情報を生成する方法を示す。 [014]本開示の実施形態による、消費者情報をさらに生成する方法を示す。

詳細な説明
[015] 多くの特定の詳細が本出願の詳細な理解を容易にするために以下に説明される。しかし、本出願は、本明細書における説明と異なる多くの他の方法で実施され得、当業者は、本出願の本質から逸脱することなく同様の変形形態をなし得る。したがって、本出願は、以下に開示される特定の実装形態によって限定されない。

[016] 本開示は、本開示において提供される実施形態の添付図面を参照して１つずつ以下に詳述される情報システム、電子デバイス、コンピュータ可読媒体及び情報処理方法を提供する。本情報システムは、第１の特徴取得モジュールを介して消費者の第１の人間生理学的特徴を取得し、消費者識別モジュールを介して、第１の人間生理学的特徴に従って消費者に対する正確な識別を行い、供給者がベンチマーク識別に基づいて消費者に適切なサービスを提供することを促進し得、これにより供給者の消費者サービスレベルを改善すると共に、高品質なサービス体験を消費者に提供する。

[017] 本開示の実施形態による情報システムが提供される。

[018] 本情報システムは、店舗のサービス品質を改善すると共に、オフライン店舗のサービスの消費者体験を改善するように、消費者管理及び維持においてオフライン店舗を支援するために使用され得る。図１は、本開示の実施形態による情報システム１００の概略図である。情報システム１００は、第１の特徴取得モジュール１０１及び消費者識別モジュール１０２を含み得る。

[019] 第１の特徴取得モジュール１０１は、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すると共に、第１の人間生理学的特徴を消費者識別モジュール１０２にアップロードするように構成され得る。第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び体格特徴（例えば、体重、身長、プロポーション等）の少なくとも１つを含み得る。さらに、第１の人間生理学的特徴は、上記人間生理学的特徴からの複数の人間生理学的特徴の組み合わせ、又は、消費者（例えば、顧客）を区別するために使用され得る他の人間生理学的特徴でもあり得る。

[020] オフライン店舗は、その戸口に及び店舗内部に少なくとも１つのカメラを設け得る。しかし、ほとんどのカメラは、セキュリティ目的のために設けられる。本実施形態における第１の特徴取得モジュール１０１は、店舗により設けられるカメラに基づいて具現化され得る。当該消費者が店舗の過去の消費者であるかどうかを迅速に識別するために、当該消費者が店舗の第１のカメラの画像収集範囲に入ると、当該消費者の第１の人間生理学的特徴（例えば、顔画像）が収集され得る。カメラは、店舗戸口に設けられるものに限定されず、第１の人間生理学的特徴（例えば、顔画像）は、当該消費者が店舗に入った後、店舗内部に設けられたカメラによっても収集され得る。

[021] 消費者識別モジュール１０２は、当該消費者に対応する過去の消費者を第１の人間生理学的特徴に従って識別すると共に、過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するように構成され得る。消費者識別モジュール１０２は、第１の識別ユニット及び要求嗜好生成ユニットを含み得る。第１の識別ユニットは、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断するように構成され得る。店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性を有する過去の消費者を有する場合、第１の識別ユニットは、当該消費者を過去の消費者とし、要求嗜好生成ユニットを実行し得る。要求嗜好生成ユニットは、過去の消費者の過去データを取得すると共に、この過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するように構成され得る。

[022] 過去データは、店舗における当該消費者の消費者データを含み得ることが理解される。例えば、現在の店舗における当該消費者の消費者データは、当該消費者の基本的情報及び消費情報を含み得る。基本的情報は、当該消費者の年令情報及び学歴情報を含み得、消費情報は、消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを含み得る。さらに、過去データは、店舗が情報をやりとりするデータソースからの消費者データをさらに含み得る。例えば、現在の店舗は、オフライン店舗であり、オフライン店舗又はオンライン店舗の消費者データも店舗の過去データとして使用され得る。代替的に、現在の店舗がスキャンツーペイをサポートする場合、第三者決済ソフトウェアを介して消費者による決済操作から累算された消費者決済データも現在の店舗の過去データとして使用され得る。別の例では、第三者決済ソフトウェアを使用して現在の店舗のオンライン店舗が決済操作を行う場合、第三者決済ソフトウェアにより累算されたオンライン店舗の消費者決済データも現在の店舗の過去データとして使用され得る。

[023] 消費者識別モジュール１０２により判断される消費者は、実際の消費者であり得るか、又は実際の消費者に類似する顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び／又は体格特徴などの外部生理的特徴を有する類似する消費者であり得ることが理解される。したがって、消費者識別モジュール１０２により判断される消費者は、実際の消費者又は類似する消費者であり得る関連消費者と呼ばれ得る。関連消費者が実際の消費者であるか、又は類似する外部生理的特徴を有する類似する消費者であるかをさらに判断するために、オフライン店舗内のサービス要員が、関連消費者が実際の消費者であるかどうかを能動的問いかけ又は観察により判断するようにオフライン検証がさらに提供され得る。

[024] 加えて、識別作業は、関連消費者が実際の消費者であるかどうかを判断するためにさらに行われる。いくつかの実施形態では、情報システムは、当該消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すると共に、第２の人間生理学的特徴を消費者識別モジュール１０２にアップロードするように構成される第２の特徴取得モジュール１０３をさらに含み得る。第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴及び指紋特徴の少なくとも１つを含み得る。さらに、第２の人間生理学的特徴は、上記人間生理学的特徴からの複数の人間生理学的特徴の組み合わせ、又は、消費者を区別するために使用され得る他の人間生理学的特徴でもあり得る。店舗に入った後、消費者は、店舗内のサービス要員（例えば、サービスエージェント）に話しかけ得、したがって、当該消費者の第２の人間生理学的特徴は、店舗内のサービスエージェントによって携帯される端末装置により収集され得る。例えば、当該消費者の声紋情報は、サービスエージェントによって携帯される携帯電話により収集され得る。さらに、当該消費者の第２の人間生理学的特徴は、店舗により提供される第２の人間生理学的特徴を収集するためのセンサによっても収集され得る。

[025] したがって、消費者識別モジュール１０２は、第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する過去の消費者をさらに識別し得、店舗における過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成し得る。例えば、消費者識別モジュール１０２は、第１の識別ユニット１０２１、第２の識別ユニット１０２２及び要求嗜好生成ユニット１０２３を含み得る。

[026] 第１の識別ユニット１０２１は、店舗が、第１の人間生理学的特徴との第１の類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断するように構成され得る。店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有する場合、第１の識別ユニット１０２１は、第２の識別ユニット１０２２を実行し得る。

[027] 第２の識別ユニット１０２２は、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が第２の類似性閾値を満たすかどうかを判断するように構成され得る。当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が第２の類似性閾値を満たす場合、第２の識別ユニット１０２２は、当該消費者を、店舗における当該消費者に対応する過去の消費者とし、要求嗜好生成ユニット１０２３を実行し得る。

[028] 要求嗜好生成ユニット１０２３は、店舗における過去の消費者の過去データを取得すると共に、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するように構成され得る。

[029] 第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴の上記検証を通して、消費者識別モジュール１０２は、関連消費者が実際の消費者であるかどうかを判断し得る。当該消費者に対応する唯一の判断された関連消費者が存在する場合、関連消費者は、当該消費者であると判断され得る。より正確には、関連消費者が当該消費者であるかどうかを能動的問いかけ又は観察を介してオフライン店舗内のサービス要員が判断するようにオフライン検証工程がさらに追加され得る。当該消費者に対応する複数の判断された関連消費者が存在する場合、検証は、オフライン店舗内のサービス要員が能動的問いかけ又は観察を通して複数の関連消費者のいずれが当該消費者であるかを判断するように、オフライン検証工程を介してさらに行われ得る。いくつかの実施形態では、複数の関連消費者のそれぞれは、当該消費者との類似性を有し、１人の関連消費者は、最も高い類似性を有し得る。例えば、消費者Ａに対応する関連消費者の１人は、９５％より高い類似性を有する一方、他の関連消費者の類似性は、１０％未満である。最も高い類似性を有する関連消費者が当該消費者であると判断され得る。

[030] さらに、情報システムは、当該消費者の第１の人間生理学的特徴、第２の人間生理学的特徴及び過去の消費者の過去データを格納するように構成される消費者データベース１０４をさらに含み得る。したがって、要求嗜好生成ユニットは、店舗における過去の消費者の過去データを消費者データベース１０４から取得し得る。いくつかの実施形態では、消費者データベース１０４は、実際の必要性に従って柔軟に構成され得る。例えば、比較的少ない数の消費者を有する店舗に関して、消費者データベースは、それぞれの消費者データを維持するために店舗毎に局所的に生成され得る。比較的多くの消費者を有する店舗又は消費者データを互いに共有する店舗に関して、オンライン共有消費者データベースは、すべての店舗のための消費者データのオンライン保守を提供するために生成され得、各店舗は、オンライン共有消費者データベースにより提供されるデータインターフェースを介して消費者データを提出し、且つ消費者データにアクセスし得る。消費者データは、遠隔クラウドストレージ内にも格納され得る。大量消費者データを有するビジネスに関して、この方法は、消費者データを格納する観点又は消費者データに対する以降の処理及び計算の観点のいずれかから著しい利点を有する。

[031] いくつかの実施形態では、関連消費者は、第１の人間生理学的特徴及び／又は第２の人間生理学的特徴に従って判断される過去の消費者を含み得る。関連消費者は、当該消費者を判断することに基づいて、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者にさらに関連付けられ得る。例えば、現在の消費者と類似する年令又は同一の学歴を有する消費者は、現在の消費者の関連消費者として処理され、現在の消費者と類似する消費記録、消費能力又は消費者関連ビッグデータ特徴（例えば、Taoqi値）を有する消費者などの、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者は、現在の消費者の関連消費者として処理される。これらの関連消費者は、当該消費者とある次元の類似性を有するため、これらの関連消費者の過去データは、当該消費者に対してなされる推奨の基準として使用され得、その結果、推奨は、より包括的且つより個人化された要求嗜好に従って当該消費者に対してなされ得るようになる。

[032] 上記で説明した実施様式に加えて、店舗の消費者は、他の方法でも識別され得る。いくつかの実施形態では、消費者は、店舗の消費者によって携帯される端末デバイスを検出することによって識別され得る。例えば、端末デバイス検出モジュールは、店舗の消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出し取得すると共に、デバイス識別子を消費者識別モジュール１０２にアップロードするように情報システム内で構成され得る。消費者識別モジュール１０２へのアップロード後、消費者識別モジュールは、消費者識別モジュール１０２内に設けられる端末デバイス識別ユニットを介して、店舗の消費者によって携帯される端末デバイスを識別し得る。識別結果が、端末デバイスが過去に記録されているというものである場合、記録された端末デバイスを携帯する消費者は、過去の消費者と判断され得、第２の識別ユニットは、過去の消費者に対して正確な識別をさらに行い得る。

[033] 店舗を訪れたすべての消費者が過去の消費者であるとは限らないことが理解され、店舗に来る一部の新しい消費者が存在することは避けられない。このようなシナリオでは、情報システムは、新しい消費者の消費者データを消費者データベース１０４内に入力するように構成される新消費者入力モジュール１０５をさらに含み得る。例えば、新消費者入力モジュール１０５は、消費者の第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴を消費者データベース１０４内に格納し得る。

[034] いくつかの実施形態では、消費者が店舗に入ると、上記第１の識別ユニットは、店舗が、当該消費者との関係で第１の人間生理学的特徴が第１の類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断する。店舗がこのような過去の消費者を有しない場合、これは、当該消費者が新しい消費者であることを示す。新消費者入力モジュール１０５は、当該消費者のデータを消費者データベース１０４内に入力し得る。店舗が過去の消費者を有する場合、当該消費者が過去に店舗を訪れたことがあると判断され得、第２の識別ユニットは、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が第２の類似性閾値を満たすかどうかをさらに判断し得る。第２の人間生理学的特徴の類似性が第２の類似性閾値を満たす場合、これは、当該消費者が店舗の過去の消費者であり、過去に店舗を訪れたことを示す。次に、要求嗜好生成ユニットは、消費者データベース１０４から店舗における当該消費者の過去データを取得し、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成し得る。店舗を訪れる際の当該消費者の要求は、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するために解析及び予測される。第２の人間生理学的特徴の類似性が第２の類似性閾値を満たさない場合、これは、当該消費者が新しい消費者であり、店舗を訪れたことがないことを示す。新消費者入力モジュール１０５は、当該消費者のデータを消費者データベース１０４内に入力し得る。

[035] さらに、過去データがない新しい消費者に関して、これらの新しい消費者との対応関係を有する関連消費者は、新しい消費者の収集されたデータに基づいて判断され得る。例えば、新しい消費者のものと類似する人間生理学的特徴（性別、外観、体重、年令、プロポーションなど）を有する関連消費者、新しい消費者と類似する服飾スタイルを有する関連消費者などが判断され得る。これらの関連消費者は、消費者とある次元の類似性を有するため、これらの関連消費者の過去データは、新しい消費者に対して行われる推奨の基準として使用され得、その結果、過去データがない場合、個人化された推奨が最初に行われ得るようになる。消費者の満足度が改善され得る。

[036] さらに、店舗への注意喚起は、店舗に関する当該消費者の要求嗜好に基づいてさらになされ得る。いくつかの実施形態では、情報システム内に設けられる注意喚起モジュール１０６がこの注意喚起を生成し得る。注意喚起モジュール１０６は、消費者識別モジュール１０２により提供される店舗に関する当該消費者の要求嗜好を受信し得、この要求嗜好に基づいて注意喚起を送信する。例えば、注意喚起モジュール１０６は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて具現化され得、注意喚起モジュール１０６は、サービス要員によって携帯される音声再生デバイスに基づいても具現化され得る。例えば、店舗内の現在の消費者に対応しているサービスエージェントのスマートフォンがテキスト、音声、画像又は映像注意喚起情報をサービスエージェントに送り、その結果、現在の消費者に対応しているサービスエージェントは、店舗に関する現在の消費者の要求情報に気付かされ、サービスエージェントが現在のサービスエージェントにより良いサービスを提供することを可能にする。

[037] さらに、情報システムは、店舗に関する当該消費者の消費者データを取得すると共に、消費者データを消費者データベース１０４内に格納し、且つ消費者データを当該消費者の過去データの一部として処理するように構成されるデータ入力モジュール１０７をさらに含み得る。いくつかの実施形態では、データ入力モジュールは、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて具現化され得、及び／又はデータ入力モジュールは、サービス要員によって携帯される音声収集デバイスに基づいて具現化され得る。例えば、店舗のサービスエージェントは、サービスエージェントによって携帯される携帯電話を介して消費者の関連情報を入力するか、又はサービスエージェントは、サービスエージェントによって携帯される音声収集装置を介して消費者の声紋情報を記録する。

[038] いくつかの実施形態では、店舗は、それぞれの消費者関係管理（ＣＲＭ）システムを設置し得、店舗のすべての消費者データは、ＣＲＭシステムにより維持及び管理され得る。したがって、本開示による情報システムを、店舗に設置される情報システム（例えば、ＣＲＭシステム）に適合させるために、情報システムのためのデータインターフェースモジュールが設けられ得る。データインターフェースモジュールは、店舗に現在設置されたＣＲＭシステムと接続すると共に、ＣＲＭシステムから店舗の過去の消費者の過去データを取得するように構成され得る。例えば、現在の消費者の過去データを取得する場合、上記要求嗜好生成ユニットは、データインターフェースモジュールを介してＣＲＭシステムから店舗における現在の消費者の過去データを取得する。加えて、情報システム及びＣＲＭシステムは、一体化されたシステムが情報システム及びＣＲＭシステムと均等な効果を達成し得る限り、一体化され得る。

[039] いくつかの実施形態では、消費者識別モジュール１０２は、クラウドコンピュータ環境内に配置され得る。例えば、消費者識別モジュール１０２の機能は、消費者識別のためのクラウドサービス（消費者識別クラウドサービス）としてパッケージ化される。オフライン店舗は、当該消費者の第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴を消費者識別クラウドサービスにアップロードする必要があり得る。例えば、オフライン店舗の情報システムは、第１の人間生理学的特徴を消費者識別クラウドサービスにアップロードするための第１の特徴取得モジュール１０１の第１のアップロード経路と、第２の人間生理学的特徴を消費者識別クラウドサービスにアップロードするための第２の特徴取得モジュール１０３の第２のアップロード経路とを構成し得る。情報システムは、消費者識別クラウドサービスによって消費者識別処理及び計算をさらに行い、識別結果を取得し得る。オフライン店舗は、アクセスアドレスを介して消費者識別クラウドサービスにアクセスすることにより、消費者識別の識別結果を取得し得る。

[040] 消費者識別クラウドサービスの上記方法により、小型店舗は、専用収集装置を設けなくてもよいが、店舗内の既存カメラを使用して第１の人間生理学的特徴を収集し、店舗の販売員によって携帯される端末デバイスを使用して第２の人間生理学的特徴を収集し得る。一方、店舗は、消費者識別処理及び計算に必要なデバイスをローカルに設けなくてもよい。オフライン小型店舗（例えば、チェーンストア）に関して、消費者識別クラウドサービスを介したこれらの店舗のデータ共有が実現され得、データの共有のために店舗がデータを互いに送信することを不要にする。一方、パーソナライズされた消費者識別クラウドサービスは、実際のビジネスニーズに従って特注され得、より豊かな機能をもたらす。

[041] 消費者識別クラウドサービスを使用する消費者識別モジュール１０２の上記実施形態に加えて、消費者識別モジュール１０２は、アプリケーションプログラムによっても具現化され得る。例えば、消費者識別モジュール１０２は、端末デバイス上で実行されるアプリケーション（ＡＰＰ）にパッケージ化され得る。第１の特徴取得モジュール１０１が当該消費者の第１の人間生理学的特徴を収集し、第２の特徴取得モジュール１０３が当該消費者の第２の人間生理学的特徴を収集した後、消費者識別が端末デバイスの計算資源に基づいて行われる。同様に、上記新消費者入力モジュール１０５、注意喚起モジュール１０６及びデータ入力モジュール１０７を実現するための機能モジュールがＡＰＰ内にそれに応じて追加され得る。別の例では、ＡＰＰは、店舗の販売員によって携帯される端末デバイス上に設置され、店舗の販売員は、対応する権限を有し得る。例えば、正規サービスエージェントがＡＰＰを介して店舗の新しい消費者の関連情報を入力し得、マネージャレベルサービスエージェントは、サービスを提供するために、正規サービスエージェントを、店舗に入る消費者に割り当て得る。このような実施様式では、ＡＰＰを端末デバイス上に設置することのみが必要とされ、単純且つ好都合な実装形態となる。

[042] 本開示の実施形態による方法により実現される技術的効果は、消費者が店舗に入る際に自らの要求を積極的に説明することなく、消費者の潜在的期待を予測すること、販売員が、対応する推奨を消費者に提供することを支援するためにプロンプト情報を販売員のデバイスに送信することなどを含み得る。販売員と消費者との間の相互作用効率が改善され得、通信時間が低減され得、サービス効率が改善され得る。

[043] 情報システムは、２つのシナリオを参照して以下にさらに説明される。

[044] 第１のシナリオでは、消費者Ａは、最近家を装飾しており、建設資材の市場から床、床下暖房機、浴室器具及び台所器具などの好適な装飾材料を選択する必要がある。したがって、消費者Ａは、必要とされる装飾材料を比較するために毎週末に建設資材の市場内の建設資材の店舗に行くであろう。インテリジェントトイレを一例として、消費者Ａは、所望のブランドを長時間何度も繰り返し比較し得る。消費者Ａは、インテリジェントトイレを購入するために、トイレを販売する店舗で最終的に決心する前にその店舗に一回だけでなく何度も行く。これは、装飾材料を選び出すために消費者が通常従うおおまかな流れである。

[045] 図２に示すように、消費者Ａが建設資材の店舗に入ると、消費者Ａの第１の人間生理学的特徴（例えば、顔画像）が第１の特徴取得モジュール１０１（例えば、建設資材の店舗の戸口に設置されたカメラ）により捕捉され得、消費者Ａの顔画像がバックエンド（例えば、消費者識別モジュール１０３内）にアップロードされ得る。消費者Ａの顔画像を受信すると、バックエンドは、消費者Ａの顔画像と、建設資材の店舗の過去の消費者の顔画像とを比較し、両者間の類似性を判断する。過去の消費者の顔画像と消費者Ａの顔画像との間の類似性が閾値（例えば、８０％など）を満たす場合（例えば、それより大きい場合）、消費者Ａと過去の消費者とが同じ消費者であるかどうかを判断し得る。

[046] 消費者Ａが建設資材の店舗に入った後、建設資材の店舗のサービスエージェント１は、消費者Ａの買い物案内を提供し得る。買い物案内中、消費者Ａの声紋情報は、サービスエージェント１によって携帯される携帯電話を使用して（例えば、第１の特徴取得モジュール１０１を使用して）収集され得、収集された声紋情報は、バックエンドにアップロードされ得る。バックエンドは、消費者Ａの声紋情報と、上記顔画像識別に従って判断された過去の消費者の声紋情報とを比較する。２つの間の声紋情報の類似性が閾値（例えば、９０％など）を満たす場合（例えば、それより大きい場合）、消費者Ａが建設資材の現在の店舗の過去の消費者であることが判断される。換言すれば、消費者Ａは、建設資材の現在の店舗を以前に訪れたと判断される。

[047] その後、バックエンドは、建設資材の店舗における消費者Ａの過去データを、音声プロンプトを介してサービスエージェント１に通知する。サービスエージェント１は、建設資材の店舗における消費者Ａの過去データ（消費者Ａの名前及び最後の訪問の重要な要求を含む）の音声プロンプトを、ヘッドセットを介して受信し得る。音声プロンプトを受信した後、サービスエージェント１は、所望のインテリジェントトイレを消費者Ａに推奨し得る。例えば、サービスエージェント１は、「ｘ様、前回考慮したこのインテリジェントトイレはいかがでしょうか？これは、前回７，２３５ユアンでしたが、最近、当店では販売促進をしております。今日これを買えばこの値引きが得られます。」と消費者Ａに告げ得る。消費者Ａは、サービスエージェント１の正確且つ多大な記憶によって確実に印象付けられ、より良い買い物体験するであろう。

[048] さらに、消費者Ａが建設資材の店舗の過去の消費者であることをバックエンドにおける識別結果が示すと、バックエンドは、建設資材の店舗における消費者Ａの要求嗜好を生成するために、建設資材の店舗における消費者Ａの過去データを解析し得る。消費者Ａの過去データが、建設資材の店舗において前回消費者Ａにより選択されたインテリジェントトイレのブランド、モデル及び価格を含む場合、消費者Ａの要求嗜好が過去データに基づいて生成され、要求嗜好は、前回消費者Ａにより選択されたインテリジェントトイレ、同じブランドで且つ類似する価格レベルのインテリジェントトイレ及び異なるブランドで且つ同じ値段レベルのインテリジェントトイレを含み得る。要求嗜好が生成された後、サービスエージェント１は、ヘッドセットを介して消費者Ａの要求嗜好について注意喚起される。さらに、サービスエージェント１の携帯電話は、バックエンドによりプッシュされた消費者Ａの要求嗜好を受信し得、これによりサービスエージェント１がより良い買い物体験を消費者Ａに提供することを容易にする。

[049] 消費者Ａが建設資材の店舗の過去の消費者ではないことをバックエンドにおける識別結果が示す場合、対応する過去データ記録が新しい消費者Ａのために生成されることになり、カメラにより収集された消費者Ａの顔画像と、サービスエージェント１の携帯電話により収集された消費者Ａの声紋情報とが過去データとして保存され得、その間、消費者Ａのより正確な情報が、建設資材の店舗内に配置された記録デバイスにより収集され得るか、又は消費者Ａによるインテリジェントトイレの選択に関する情報がサービスエージェント１により入力され得、収集された情報は、消費者Ａが建設資材の店舗を次回訪れた際、要求嗜好を生成するための基準として使用される消費者Ａの過去データとして保存され得る。

[050] 第２のシナリオでは、図３に示すように、消費者Ｂがレストランで食事する場合、消費者Ｂがレストランのドアまで歩く場合に２つの状況が存在し得る。１つの状況では、消費者Ｂによって携帯されるスマートフォンが、レストランに設置されたブルートゥース（登録商標）デバイス又はＷｉＦｉデバイスに接続され、このことは、消費者Ｂによって携帯される当該スマートフォンが、レストランに既設のブルートゥースデバイス又はＷｉＦｉデバイスに以前に接続されたことを示し、したがって、消費者Ｂがレストランの過去の消費者であるかどうかがさらに判断され得る。別の状況では、消費者Ｂによって携帯されるスマートフォンは、レストランに設置されたブルートゥースデバイス又はＷｉＦｉのデバイスとペアリングされる。ペアリングが成功する場合、スマートフォンのブルートゥースアドレス又はデバイスアドレス（デバイス識別子）が取得され、取得されたブルートゥースアドレス又はデバイスアドレスは、バックエンドにアップロードされる。レストランの過去データに含まれる過去の消費者のデバイス識別子に従って、バックエンドは、消費者Ｂによって携帯されるスマートフォンのブルートゥースアドレス又はデバイスアドレスが過去データ内に存在するかどうかを判断する。消費者Ｂによって携帯されるスマートフォンが過去データ内に存在する場合、これは、このスマートフォンがレストランを訪れたことを少なくとも示し、次に、レストランを訪れた過去の消費者が消費者Ｂであるかどうかがさらに判断される。

[051] 消費者Ｂがレストランに入った後、レストランのＣＲＭシステムは、サービスを消費者Ｂに提供するために給仕２を割り当てる。その後、バックエンドは、ＣＲＭシステムから、スマートフォンに対応する過去の消費者の過去データ（過去の消費者の消費者写真を含む）を取得する。次に、バックエンドは、過去の消費者の消費者写真を、給仕２によって携帯される携帯電話に提供する。給仕２は、携帯電話上に表示される過去の消費者の消費者写真と、消費者Ｂとが同じ消費者であるかどうかを判断する。消費者写真が消費者Ｂに対応する場合（例えば、消費者写真が消費者Ｂである場合）、消費者Ｂは、レストランの過去の消費者であると判断され、消費者Ｂが過去の消費者であることを確認する命令が携帯電話を介して提出される。消費者写真が消費者Ｂに対応しない場合、消費者Ｂは、新しい消費者であると判断される。今回のレストラン内の新しい消費者Ｂの食事に関係するデータが収集され、収集されたデータは、レストランで次回食事する場合に、消費者Ｂのための高品質サービスを提供する基準として使用される過去データとして保存される。

[052] これに基づいて、消費者Ｂがレストランの過去の消費者であることが判断される場合、レストランにおける消費者Ｂの過去データがＣＲＭシステムから取得され得る。例えば、過去データは、消費者Ｂの好みの料理タイプ、好みの座席、前回オーダした料理、好みのシェフ及び他の情報を含む。レストランにおける消費者Ｂの過去データが取得されると、消費者Ｂの過去データは、給仕２の携帯電話に提供され得、消費者Ｂの過去データに関係する最終的な注意喚起情報が給仕２上のヘッドセット（ヘッドセットは、携帯電話に接続される）を介して再生される。消費者Ｂの過去データを学習すると、給仕２は、消費者Ｂを、消費者Ｂが過去に座ることを好んだ座席に案内し、好みの料理タイプ、前回オーダした料理及び消費者Ｂの好みのシェフに従って、新しい料理を適切な方法で消費者Ｂに推奨し得る。消費者Ｂの観点から、このレストランにおける食事体験は、ゆったりとくつろいだものである。

[053] 要約すると、本情報システムでは、第１の特徴取得モジュール１０１は、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得し、第２の特徴取得モジュールは、店舗消費者の第２の人間生理学的特徴を取得する。次に、消費者識別モジュール１０２は、第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って、当該消費者に対する正確な識別を行い、店舗がベンチマーク識別に基づいて適切なサービスを当該消費者に提供することを促進し、店舗の消費者サービスレベルを改善すると共に、高品質サービス体験を店舗消費者に提示する。一方、情報システムの実施様式は、単純である。

[054] 本開示の実施形態による電子デバイスは、次のように説明される。図４は、本開示の実施形態による電子デバイス４００の概略図である。

[055] 電子デバイス４００は、メモリ４０１及びプロセッサ４０２を含み得る。

[056] メモリ４０１は、コンピュータ実行可能命令の組を格納するように構成され得、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、図５に示すような方法を行わせるコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成され得る。図５は、本開示の実施形態による、消費者情報を生成する方法５００を示す。方法５００は、工程５０１〜５０３を含み得る。したがって、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること（５０１）、第１の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する関連消費者を識別すること（５０２）、及び関連消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること（５０３）を行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成され得る。

[057] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、図６に示すような方法をさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。図６は、本開示の実施形態による消費者情報をさらに生成する方法６００を示す。方法６００は、工程６０１〜６０２を含み得る。したがって、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、当該消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すること（６０１）と、第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って、当該消費者に対応する関連消費者を識別すること（６０２）とを行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成され得る。プロセッサ４０２は、方法５００及び６００の両方を行い得ることが理解される。

[058] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、以下のことをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される：店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断し、有する場合、次の工程に進むこと、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断し、満たす場合、過去の消費者を、店舗における当該消費者に対応する過去の消費者とし、店舗における過去の消費者の過去データを取得し、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること。

[059] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出することをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。

[060] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、以下のことをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される：デバイス識別子に対応する店舗の過去の消費者によって携帯される端末デバイスを識別し、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断し、満たす場合、過去の消費者を、店舗における当該消費者に対応する過去の消費者とし、店舗における過去の消費者の過去データを取得し、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること。

[061] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、消費者識別モジュールにより生成される店舗に関する当該消費者の要求嗜好に従って、要求嗜好に整合する新しい製品サービスを消費者に推奨すること、及び／又は店舗における関連消費者の過去データに含まれる過去の商品サービスに従って、要求嗜好に整合する過去の製品サービスを消費者に推奨することをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。

[062] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、推奨ユニットにより判断される新しい製品サービス及び／又は過去の製品サービスに従って当該消費者への注意喚起情報を生成することや、消費者識別モジュールにより提供される店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成することを、さらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。推奨ユニットにより判断される新しい製品サービス及び／又は推奨ユニットに従って当該消費者への注意喚起情報を生成することや、消費者識別モジュールにより提供される店舗に関する消費者の要求嗜好を生成するためのコンピュータ実行可能命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行され、及び／又はサービス要員によって携帯される音声再生デバイスに基づいて実行される。

[063] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、当該消費者の第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴や、過去の消費者の過去データを格納することをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。

[064] いくつかの実施形態では、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断するための命令を実行した結果が、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有さないというものである場合、消費者の第１の人間生理学的特徴及び／又は第２の人間生理学的特徴は、消費者データベース内に格納され、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断するための命令を実行した結果が、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有さないというものである場合、当該消費者の第１の人間生理学的特徴及び／又は第２の人間生理学的特徴は、消費者データベース内に格納される。

[065] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、店舗に関する当該消費者の消費者データを取得すること、消費者データを消費者データベース内に格納すること、及び消費者データを当該消費者の過去データの一部として処理することをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。店舗に関する当該消費者の消費者データを取得し、消費者データを消費者データベース内に格納するための命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行され、及び／又は店舗に関する当該消費者の消費者データを取得し、消費者データを消費者データベース内に格納するための命令は、サービス要員によって携帯される音声収集デバイスに基づいて実行される。

[066] いくつかの実施形態では、プロセッサ４０２は、電子デバイス４００に、店舗の消費者関係管理システムと接続すること、及び消費者関係管理システムから店舗における当該消費者に対応する過去の消費者の過去データを取得することをさらに行わせるためにコンピュータ実行可能命令の組を実行するように構成される。

[067] いくつかの実施形態では、関連消費者は、当該消費者との関係で第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者、当該消費者との関係で第１の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者、及び当該消費者との関係で第２の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者の少なくとも１人を含む。

[068] いくつかの実施形態では、第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する過去の消費者を識別し、店舗における過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するための命令は、店舗内に配置された消費者関係管理システムに基づいて実行され、及び／又は第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する過去の消費者を識別し、店舗における過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するための命令は、クラウドコンピュータ環境内で実行される。

[069] いくつかの実施形態では、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得するための命令は、店舗により配置された画像収集装置に基づいて実行され、及び／又は当該消費者の第２の人間生理学的特徴を取得するための命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行される。

[070] いくつかの実施形態では、第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び体格特徴の少なくとも１つを含む。

[071] いくつかの実施形態では、第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴及び指紋特徴の少なくとも１つを含む。

[072] 本開示の実施形態による非一時的コンピュータ可読媒体が提供され得る。このコンピュータ可読媒体は、コンピュータシステムに上記方法を行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令の組を格納する。

[073] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、及び第１の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する関連消費者を識別し、関連消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること。

[074] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：当該消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すること、及びそれに応じて第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する関連消費者を識別すること。

[075] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断し、有する場合、次の工程に進むこと、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断し、満たす場合、過去の消費者を、店舗における当該消費者に対応する過去の消費者とし、店舗における過去の消費者の過去データを取得し、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること。

[076] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに、当該消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出することをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である。

[077] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：デバイス識別子に対応する店舗の過去の消費者によって携帯される端末デバイスを識別し、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断し、満たす場合、過去の消費者を、店舗における当該消費者に対応する過去の消費者とし、店舗における過去の消費者の過去データを取得し、過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成すること。

[078] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：消費者識別モジュールにより生成される店舗に関する当該消費者の要求嗜好に従って、要求嗜好に整合する新しい製品サービスを当該消費者に推奨すること、及び／又は店舗における関連消費者の過去データに含まれる過去の商品サービスに従って、要求嗜好に整合する過去の製品サービスを当該消費者に推奨すること。

[079] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに以下のことをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である：推奨ユニットにより判断される新しい製品サービス及び／又は過去の製品サービスに従って当該消費者への注意喚起情報を生成することや、消費者識別モジュールにより提供される店舗に関する当該消費者の要求嗜好も生成すること。推奨ユニットにより判断される新しい製品サービス及び／又は過去の製品サービスに従って当該消費者への注意喚起情報を生成することや、消費者識別モジュールにより提供される店舗に関する当該消費者の要求嗜好も生成するためのコンピュータ実行可能命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行され、及び／又はサービス要員によって携帯される音声再生デバイスに基づいて実行される。

[080] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに、当該消費者の第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴や、過去の消費者の過去データを格納することをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である。

[081] いくつかの実施形態では、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断するための命令を実行した結果が、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有さないというものである場合、当該消費者の第１の人間生理学的特徴及び／又は第２の人間生理学的特徴は、消費者データベース内に格納され、当該消費者と過去の消費者との間の第２の人間生理学的特徴の類似性が類似性閾値を満たすかどうかを判断するための命令を実行した結果が、店舗が、第１の人間生理学的特徴との類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者を有さないというものである場合、消費者の第１の人間生理学的特徴及び／又は第２の人間生理学的特徴は、消費者データベース内に格納される。

[082] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに、店舗に関する消費者の消費者データを取得し、消費者データを消費者データベース内に格納し、消費者データを当該消費者の過去データの一部として処理することをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、店舗に関する当該消費者の消費者データを取得し、消費者データを消費者データベース内に格納するための命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行され、及び／又は店舗に関する当該消費者の消費者データを取得し、消費者データを消費者データベース内に格納するための命令は、サービス要員によって携帯される音声収集デバイスに基づいて実行される。

[083] いくつかの実施形態では、命令の組は、コンピュータシステムに、店舗の消費者関係管理システムと接続し、消費者関係管理システムから店舗における当該消費者に対応する過去の消費者の過去データを取得することをさらに行わせるためにコンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である。

[084] いくつかの実施形態では、関連消費者は、当該消費者との関係で第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者、当該消費者の過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者、当該消費者との関係で第１の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者、及び当該消費者との関係で第２の人間生理学的特徴が類似性閾値を満たす類似性を有する過去の消費者の少なくとも１人を含む。

[085] いくつかの実施形態では、第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する過去の消費者を識別し、店舗における過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するための命令は、店舗内に配置された消費者関係管理システムに基づいて実行され、及び／又は第１の人間生理学的特徴及び第２の人間生理学的特徴に従って当該消費者に対応する過去の消費者を識別し、店舗における過去の消費者の過去データに基づいて、店舗に関する当該消費者の要求嗜好を生成するための命令は、クラウドコンピュータ環境内で実行される。

[086] いくつかの実施形態では、店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得するための命令は、店舗により配置された画像収集装置に基づいて実行され、及び／又は当該消費者の第２の人間生理学的特徴を取得するための命令は、当該消費者に割り当てられたサービス要員によって携帯される端末デバイスに基づいて実行される。

[087] いくつかの実施形態では、第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び体格特徴の少なくとも１つを含む。

[088] いくつかの実施形態では、第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴及び指紋特徴の少なくとも１つを含む。

[089] 本出願は、上述の好ましい実施形態を介して開示されたが、本出願を限定するように使用されない。当業者は、本出願の趣旨及び範囲から逸脱することなく変形形態及び修正形態を可能にし得る。したがって、本出願の範囲は、本出願の特許請求の範囲により定義される範囲に従うものとする。

[090] 典型的構成では、計算デバイスは、１つ又は複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インターフェース、ネットワークインターフェース及びメモリを含む。

[091] メモリは、揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は不揮発性メモリ（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはflash（登録商標）ＲＡＭ）などのコンピュータ可読媒体を含み得る。メモリは、コンピュータ可読媒体の例である。

[092] コンピュータ可読媒体は、任意の方法又は技術を介して情報格納を実現し得る恒久的、揮発性、モバイル及び非モバイル媒体を含む。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータであり得る。コンピュータのストレージ媒体の例は、限定しないが、相転移ＲＡＭ（ＰＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光メモリ、カセット、カセット及びディスクメモリ若しくは他の磁気メモリデバイス又は計算デバイスにアクセス可能な情報を格納するために使用され得る任意の他の非伝送媒体を含む。本明細書における定義によると、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号及び搬送波などの一時的媒体を含まない。

[093] 当業者は、本開示の実施形態が方法、システム又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解すべきである。したがって、本開示の実施形態は、完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態又はソフトウェアとハードウェアとを組み合わせる実施形態として実現され得る。さらに、本出願は、コンピュータ使用可能プログラムコードを含む１つ又は複数のコンピュータ使用可能記憶媒体（限定しないが、磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含む）上に実装されるコンピュータプログラム製品の形式であり得る。

Claims (30)

1. 命令の組を格納するメモリと、
   少なくとも１つのプロセッサと
   を含む情報システムであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、
   前記第１の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び
   前記少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて前記消費者の要求嗜好を生成すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するように構成される、情報システム。
2. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   前記店舗消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すること、及び
   前記第１の人間生理学的特徴及び前記第２の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する関連消費者を生成すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項１に記載の情報システム。
3. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   店舗が、前記第１の人間生理学的特徴との第１の類似性閾値を満たす第１の類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断すること、
   前記第１の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記過去の消費者が、前記第２の人間生理学的特徴との第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有するかどうかを判断すること、
   前記第２の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記過去の消費者を前記関連消費者として判断すること、
   前記過去の消費者の過去データを取得すること、及び
   前記過去データに基づいて前記店舗消費者の前記要求嗜好を生成すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項２に記載の情報システム。
4. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   前記店舗消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出すること、及び
   前記デバイス識別子に基づいて前記端末デバイスを識別すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報システム。
5. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   前記関連消費者の前記要求嗜好に従って新しい製品サービスを推奨すること、又は
   前記関連消費者の過去データに従って過去の製品サービスを推奨すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報システム。
6. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   前記新しい製品サービス又は前記過去の製品サービスに従って前記店舗消費者のための注意喚起情報を生成すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項５に記載の情報システム。
7. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
   前記第１の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記第１の人間生理学的特徴を消費者データベース内に格納すること、及び
   前記第２の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記第２の人間生理学的特徴を前記消費者データベース内に格納すること
   を行わせるために前記命令の組を実行するようにさらに構成される、請求項３に記載の情報システム。
8. 前記店舗消費者の消費者データを取得し、前記消費者データを前記消費者データベース内に前記店舗消費者の前記過去データとして格納するように構成されるデータ入力モジュールをさらに含む、請求項７に記載の情報システム。
9. 前記少なくとも１人の関連消費者は、
   前記第１の類似性閾値を満たす第１の類似性又は前記第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有する過去の消費者、
   前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者、又は
   前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者
   の少なくとも１人を含む、請求項２に記載の情報システム。
10. 前記第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴又は体格特徴の少なくとも１つを含み、及び
    前記第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴又は指紋特徴の少なくとも１つを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の情報システム。
11. 店舗消費者の情報を生成する方法であって、
    前記店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、
    前記第１の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び
    前記少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて前記消費者の要求嗜好を生成すること
    を含む方法。
12. 前記店舗消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すること、及び
    前記第１の人間生理学的特徴及び前記第２の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する関連消費者を生成すること
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記少なくとも１人の関連消費者の前記過去データに基づいて前記消費者の前記要求嗜好を生成することは、
    店舗が、前記第１の人間生理学的特徴との第１の類似性閾値を満たす第１の類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断すること、
    前記第１の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記過去の消費者が、前記第２の人間生理学的特徴との第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有するかどうかを判断すること、
    前記第２の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記過去の消費者を前記関連消費者として判断すること、
    前記過去の消費者の過去データを取得すること、及び
    前記過去データに基づいて前記店舗消費者の前記要求嗜好を生成すること
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記店舗消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出すること、及び
    前記デバイス識別子に基づいて前記端末デバイスを識別すること
    をさらに含む、請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記関連消費者の前記要求嗜好に従って新しい製品サービスを推奨すること、又は
    前記関連消費者の過去データに従って過去の製品サービスを推奨すること
    をさらに含む、請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記新しい製品サービス又は前記過去の製品サービスに従って前記店舗消費者のための注意喚起情報を生成することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記第１の類似性が前記第１の類似性閾値を満たしているという前記判断に応答して、前記第１の人間生理学的特徴を消費者データベース内に格納すること、及び
    前記第２の類似性閾値が満たされているという前記判断に応答して、前記第２の人間生理学的特徴を前記消費者データベース内に格納すること
    をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
18. 前記店舗消費者の消費者データを取得すること、及び
    前記消費者データを前記消費者データベース内に前記店舗消費者の前記過去データとして格納すること
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記少なくとも１人の関連消費者は、
    前記第１の類似性閾値を満たす第１の類似性又は前記第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有する過去の消費者、
    前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者、及び
    前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者
    の少なくとも１人を含む、請求項１２に記載の方法。
20. 前記第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び体格特徴の少なくとも１つを含み、及び
    前記第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴及び指紋特徴の少なくとも１つを含む、請求項１１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. コンピュータシステムの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令の組であって、前記コンピュータシステムに、店舗消費者の情報を生成する方法を行わせるための命令の組を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
    前記店舗消費者の第１の人間生理学的特徴を取得すること、
    前記第１の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する少なくとも１人の関連消費者を生成すること、及び
    前記少なくとも１人の関連消費者の過去データに基づいて前記消費者の要求嗜好を生成すること
    を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
22. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記店舗消費者の第２の人間生理学的特徴を取得すること、及び
    前記第１の人間生理学的特徴及び前記第２の人間生理学的特徴に基づいて、前記店舗消費者に対応する関連消費者を生成すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
23. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    店舗が、前記第１の人間生理学的特徴との第１の類似性閾値を満たす第１の類似性を有する過去の消費者を有するかどうかを判断すること、
    前記第１の類似性が前記第１の類似性閾値を満たしているという前記判断に応答して、前記過去の消費者が、前記第２の人間生理学的特徴との第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有するかどうかを判断すること、
    前記第２の類似性が前記第２の類似性閾値を満たしているという前記判断に応答して、前記過去の消費者を前記関連消費者として判断すること、
    前記過去の消費者の過去データを取得すること、及び
    前記過去データに基づいて前記店舗消費者の前記要求嗜好を生成すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
24. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記店舗消費者によって携帯される端末デバイスのデバイス識別子を検出すること、及び
    前記デバイス識別子に基づいて前記端末デバイスを識別すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２１〜２３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
25. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記関連消費者の前記要求嗜好に従って新しい製品サービスを推奨すること、又は
    前記関連消費者の過去データに従って過去の製品サービスを推奨すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２１〜２４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
26. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記新しい製品サービス又は前記過去の製品サービスに従って前記店舗消費者のための注意喚起情報を生成すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
27. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記第１の類似性が前記第１の類似性閾値を満たしているという前記判断に応答して、前記第１の人間生理学的特徴を消費者データベース内に格納すること、及び
    前記第２の類似性が前記第２の類似性閾値を満たしているという前記判断に応答して、前記第２の人間生理学的特徴を前記消費者データベース内に格納すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
28. 前記命令の組は、前記コンピュータシステムに、
    前記店舗消費者の消費者データを取得すること、及び
    前記消費者データを前記消費者データベース内に前記店舗消費者の前記過去データとして格納すること
    をさらに行わせるために前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項２７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
29. 前記少なくとも１人の関連消費者は、
    前記第１の類似性閾値を満たす第１の類似性又は前記第２の類似性閾値を満たす第２の類似性を有する過去の消費者、
    前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する年令情報及び学歴情報を有する過去の消費者、及び
    前記消費者の前記過去データに含まれるものに類似する消費タイプ、消費に関する信用、消費ポイント及び消費者消費格付けを有する過去の消費者
    の少なくとも１人を含む、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
30. 前記第１の人間生理学的特徴は、顔特徴、声紋特徴、歩行特徴、指紋特徴及び体格特徴の少なくとも１つを含み、及び
    前記第２の人間生理学的特徴は、声紋特徴、虹彩特徴及び指紋特徴の少なくとも１つを含む、請求項２１〜２９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Images