JP2023044019A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
販売店の商品棚に並ぶ商品が表示され、その商品の中から消費者が所望の商品を画面上で選択して買い物を行う時に、指定した商品の名称・価格及び内容量を表示する技術が開示されている。 A technology that displays the name, price, and quantity of the specified product when the products lined up on the product shelf of the store are displayed and the consumer selects the desired product from among the products on the screen and makes a purchase. disclosed.
しかしながら、上記の従来技術では、商品の内容量が表示されることが前提となっている。実際には、商品購入において、店舗の人が商品の容量の情報を入力してくれない場合がある。このような場合でも、商品の容量を予測して提示することができる手段が求められている。 However, the above conventional technology is based on the premise that the content of the product is displayed. In practice, when purchasing a product, the person at the store may not input information about the volume of the product. Even in such a case, there is a demand for means capable of predicting and presenting the volume of products.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to predict the volume of products being sold from the purchase frequency of customers.
本願に係る情報処理装置は、商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集部と、前記商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes a collection unit that collects information regarding the frequency of user behavior regarding purchase of a product, and a collection unit that collects information related to the usage period of the product based on the frequency of user behavior regarding purchase of the product. and an estimation unit that estimates the index value.
実施形態の一態様によれば、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することができる。 According to one aspect of an embodiment, the volume of merchandise being sold can be predicted from customer purchase frequency.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
〔1.情報処理方法の概要〕
まず、図1を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図1では、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測する場合を例に挙げて説明する。
[1. Outline of information processing method]
First, an outline of an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. In FIG. 1, an example will be described in which the capacity of the product being sold is predicted from the customer's purchase frequency.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。端末装置10と情報提供装置100とは、それぞれネットワークN(図2参照)を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置10は、情報提供装置100と連携する。
As shown in FIG. 1 , the information processing system 1 includes a
端末装置10は、利用者U(ユーザ)により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、4G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Uから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置10は、スマートデバイスのみならず、デスクトップPC(Personal Computer)やノートPC等の情報処理装置であってもよい。
The
情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10と連携し、各利用者Uの端末装置10に対して、各種アプリケーション(以下、アプリ)等に対するAPI(Application Programming Interface)サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
The
また、情報提供装置100は、各利用者Uの端末装置10に対して、オンラインで何らかのWebサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置100は、Webサービスとして、インターネット接続、検索サービス、SNS(Social Networking Service)、電子商取引(EC:Electronic Commerce)、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置100は、上記のようなWebサービスを提供する各種サーバと連携し、Webサービスを仲介してもよいし、Webサービスの処理を担当してもよい。
Also, the
なお、情報提供装置100は、利用者Uに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの性別、年代、居住地域といった利用者Uの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置100は、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)とともに利用者Uの属性に関する情報を記憶して管理する。
Note that the
また、情報提供装置100は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を取得する。例えば、情報提供装置100は、利用者Uの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置10から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ(検索エンジン)から取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴(決済履歴)を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置100は、利用者Uのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置100は、利用者Uの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやSNSサーバから取得する。
Further, the
本実施形態では、情報提供装置100は、ユーザの履歴情報に基づいて、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定する。電子商取引や実店舗での商品購入において、店舗の人(出品者)が商品の容量や耐用期間等の情報を明示してくれないことがある。そこで、情報提供装置100は、ユーザが商品を購買してから次に同種の商品を購入するまでの期間(間隔)に応じて、商品の容量や耐用期間等を推定する。具体的には、情報提供装置100は、購買履歴と、商品購入の期間とに基づいて、相対的な容量や耐用期間等を推定する。
In the present embodiment, the
図1に示すように、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、各利用者Uの端末装置10から、商品の購入に関連する行動を受け付ける(ステップS1)。
As shown in FIG. 1, the
続いて、情報提供装置100は、商品の購入に関連する行動の頻度を特定する(ステップS2)。例えば、情報提供装置100は、以前に商品の購入に関連する行動をとった時から、次に商品の購入に関連する行動をとるまでの期間を特定する。
Subsequently, the
続いて、情報提供装置100は、商品の購入に関連する行動の頻度から、商品の容量を推定する(ステップS3)。
Subsequently, the
続いて、情報提供装置100は、ネットワークN(図2参照)を介して、以降、各利用者Uの端末装置10に、商品の容量に関する情報を提供する(ステップS4)。
Subsequently, the
例えば、同一目的に使用されるメーカー違い(別ブランド)の商品A、B、Cについて、ユーザが、商品A→(期間T)→商品B→(期間2T)→商品Cの順で商品購入した場合、情報提供装置100は、期間に応じて、商品Aより商品Bの容量が多いと判定する。ここでは、情報提供装置100は、商品Aの購入から商品Bの購入までのリードタイムは期間Tであり、商品Bの購入から商品Cの購入までのリードタイムは期間2Tであるため、商品Bの容量は商品Aの容量の2倍であると推定する。また、ユーザが、商品A→(期間T)→商品A→(期間T)→商品Aの順で商品購入した場合、情報提供装置100は、商品Aの容量を期間Tから算出又は推定してもよいし、期間Tを用いて表現してもよい。このようにして、情報提供装置100は、ショッピングサイト内で販売されている商品容量を顧客の購入頻度から予測する。
For example, the user purchases products A, B, and C from different manufacturers (different brands) that are used for the same purpose, in the order of product A → (period T) → product B → (
なお、ユーザによる商品購入の履歴は、電子商取引や店舗等における購買履歴に限らず、端末装置10を用いた電子決済用アプリの利用履歴(決済履歴)等から取得することもできる。電子商取引の例として、オンラインモール、オンラインショップ、オークション、フリマ等のECサイト/アプリ等がある。
It should be noted that the product purchase history by the user is not limited to the purchase history in electronic commerce, stores, etc., but can also be obtained from the usage history (payment history) of the electronic payment application using the
また、商品の購入に関連する行動は、実際の商品購入に限らず、商品の購入の前段階となる行動や商品の購入につながりそうな行動を含む。例えば、商品の購入に関連する行動は、商品の検索、商品ページや商品広告の閲覧、商品をカート(ショッピングカート)に入れる、普段商品を購入している店舗への入店、商品が置かれているフロア又は商品コーナー(陳列棚)への接近及び停止等であってもよい。 Actions related to product purchase are not limited to actual product purchases, and include actions that are a prelude to product purchases and actions that are likely to lead to product purchases. For example, actions related to purchasing products include searching for products, viewing product pages and product advertisements, placing products in carts (shopping carts), entering stores where products are usually purchased, It may be approaching or stopping at a floor or product corner (display shelf) where the product is located.
また、同種の商品とは、対象商品と同一の商品、又は対象商品の代替品(代用品)となり得る商品である。例えば、同種の商品は、例えばプリンタのインクカートリッジやタンクの純正品と非純正品等でもよい。同一の製品(プリンタ)に使うものであれば、容量を推定できる。 Further, the same type of product is a product that is the same as the target product or a product that can be a substitute (substitute) for the target product. For example, products of the same type may be genuine and non-genuine products such as printer ink cartridges and tanks. If it is used for the same product (printer), the capacity can be estimated.
例えば、プリンタのトナー(インク)は種類が豊富であり、インク単品での販売やパッケージ販売など、販売されているトナー(インク)の容量はバラバラである。販売されているトナーの容量を把握するために、複数商品の購入リードタイムを用いて、トナーの相対的な容量を推測する。例えば、あるユーザが、トナー1を購入し次にトナー2を購入その次にトナー3を購入した場合、トナー1~2を購入するまでのリードタイムTと、トナー2~3を購入するまでのリードタイム2Tの比を求めることでトナー1とトナー2の相対的な容量を知ることができる。リードタイムTが7日、リードタイム2Tが14日の場合、トナー2の容量はトナー1の2倍であると推測する。同様に、全商品で購入のリードタイムの比を求めることで、ショッピングサイト内で購買行動が行われているトナーの相対的な容量を全て把握することができる。
For example, there are many types of toner (ink) for printers, and the capacity of the toner (ink) sold varies, such as when ink is sold individually or when sold as a package. In order to grasp the volume of toner being sold, the purchase lead times of multiple products are used to estimate the relative volume of toner. For example, when a user purchases toner 1, then toner 2, and then toner 3, the lead time T to purchase toners 1 and 2 and the lead time T to purchase toners 2 and 3 are By obtaining the ratio of the
ここで、情報提供装置100は、プリンタのトナー(インク)の色ごとに、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的なインクの容量を推定する。例えば、プリンタのインクの6色パック(6色セット等)を購入した場合、それぞれの色ごとに商品を購入したものと判定する。インクの色によって消費量(減り具合)は異なるため、不足した色のインクを単品で購入することは一般的によくある。そこで、情報提供装置100は、プリンタのインクのセット=青、赤、黄等の各インク単品の同時購入と判定して、次に特定の色のインク単品を購入した場合、色ごとに前の購入(セット購入等)から次の購入までの期間を見てインクの容量を推定する。
Here, the
また、情報提供装置100は、ユーザの持ち物を推定して、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。例えば、情報提供装置100は、購入履歴のうち、ある持ち物(特定メーカーのプリンタ等)と対応する商品(インクカートリッジ等)の購入頻度を見て、相対的に商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。
Further, the
また、情報提供装置100は、対象商品の関連商品の購入量や購入頻度に応じて、ユーザが商品を購入する期間の重みづけを制御する。例えば、プリンタのトナー(インク)の関連商品として印刷用紙を多く買っていたら、1.5倍の期間にする。このとき、印刷用紙の量だけではなく、用紙の種別(普通紙、光沢紙等)やサイズ(A4、B5等)に応じて、ユーザが購入する期間の重みづけを制御してもよい。
In addition, the
また、情報提供装置100は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの属性ごとに、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定する。例えば、ユーザの家族に中学受験を控えた児童等がいる場合にはプリンタの使用頻度が増えるという経験則があるため、ユーザの家族構成に応じて、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。
In addition, based on user attribute information, the
また、情報提供装置100は、ユーザが家族5人暮らし等である場合、一人当たりの期間を考慮してもよい。また、情報提供装置100は、ユーザの家族に中高生や高齢者がいる、ユーザが定年退職している等、ユーザ属性に応じて期間を考慮してもよい。また、情報提供装置100は、ルールベースで、この属性のユーザは、他の属性のユーザよりも期間が長い短い等を考慮する。また、情報提供装置100は、商品の買い方によってユーザ属性を推定してもよい。
In addition, the
また、情報提供装置100は、ユーザの商品の購入が企業等の代表購入(組織・団体を代表して購入)である場合、商品の購入頻度から、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。
In addition, when the purchase of the product by the user is a representative purchase of a company or the like (purchase on behalf of an organization/organization), the
また、情報提供装置100は、同種の商品の購入から当該商品の利用頻度を推定し、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。また、情報提供装置100は、当該商品とともに購入される他の商品の購入から当該商品の利用頻度を推定し、相対的な商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。
Further, the
また、購入商品の合計金額が所定金額を超えると送料無料となるECサイト(オンラインモール等)等も多い。しかし、例えばインク単体で購入すると、商品の金額によっては所定金額を超えずに送料が有料となることもある。そのため、購入したい商品があっても、合計金額が所定金額を超えない場合には、他に購入したい商品ができるまで商品の購入を待つユーザもいる。そこで、情報提供装置100は、対象となるユーザが、送料無料になるまで商品の購入を待つユーザがどうかを考慮してもよい。例えば、情報提供装置100は、このユーザは購買傾向として送料無料まで待つ傾向にあるから、期間は短め(0.8×)にする等の処理を行うようにしてもよい。
In addition, there are many EC sites (online malls, etc.) that offer free shipping if the total amount of purchased products exceeds a predetermined amount. However, if the ink is purchased alone, for example, depending on the price of the product, the shipping fee may be charged without exceeding a predetermined amount. Therefore, even if there is an item that the user wants to purchase, if the total price does not exceed the predetermined amount, some users wait to purchase the item until another item they want to purchase is available. Therefore, the
また、情報提供装置100は、このユーザは購買傾向として以前に購入したオンラインショップとは別のオンラインショップで商品を購入する傾向にあるので、期間は短めにする等の処理を行うようにしてもよい。例えば、情報提供装置100は、ユーザがその都度異なるオンラインショップで商品を購入する場合、期間は短めにする等の処理を行うようにしてもよい。
In addition, the
また、情報提供装置100は、1人のユーザの商品購入までの期間に限らず、多数のユーザの商品購入までの期間の平均値や中央値を取って、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。例えば、複数のユーザの商品の購入から次の購入までの期間を多数収集して平均化してもよい。このとき、情報提供装置100は、ユーザの属性に応じて、多数のユーザをセグメント化し、セグメントごとに商品購入までの期間の平均値や中央値を取って、商品の容量や耐用期間等を推定してもよい。不特定多数のユーザのビッグデータを用いることで、より精度の高い推定が可能になる。
In addition, the
また、情報提供装置100は、期間に応じて、何ミリリットル等の容量を算出してもよい。このとき、情報提供装置100は、期間に応じて、1つの基準について容量を算出してもよい。
Also, the
また、情報提供装置100は、期間に対する商品の購入回数や購入数量が平均よりも多い場合は、同種の大容量の商品を提案するようにしてもよい。
In addition, the
このように、情報提供装置100は、商品の購入期間から容量の予測精度を向上させることができる。なお、ユーザが購入する商品が日常的に頻繁に使用する商品(日用品等)であるほど、容量の予測精度はより高くなるものと推測される。例えば、ハンドソープやシャンプー、リンス、ボディソープ、食器用洗剤や洗濯用洗剤、化粧品等であれば、日常的に決まった量が使用されることが多いため、プリンタのトナー(インク)よりも容量の予測精度は高くなるものと推測される。また、情報提供装置100は、推測された要領から、商品の残量が無くなりそうになったら商品購入をレコメンドするようにしてもよい。
In this way, the
なお、例えばシャンプーとリンスを購入する際、そろえて買いたいので、容量に差があっても一緒に購入(同時購入)してしまう場合がある。そこで、情報提供装置100は、ルールベースで、リンスの期間をシャンプーの期間で補正してもよい。すなわち、情報提供装置100は、同時購入される商品のうち、期間が短い(又は長い)商品に合わせて、同時購入される商品の購入までの期間を補正する。また、シャンプーとリンスに限らず、同時使用されるが容量が異なる商品に対して有効である。
It should be noted that, for example, when purchasing a shampoo and a conditioner, there is a case where they are purchased together (purchased at the same time) even if there is a difference in volume because they want to purchase them together. Therefore, the
なお、商品はレフィル(refill:詰め替え用品)であってもよい。また、商品が浄水器のカートリッジや空気清浄機のフィルター等のような交換部品であれば、容量の代わりに寿命(耐用期間)等を推測してもよい。 The product may be a refill (refill item). If the product is a replacement part such as a cartridge for a water purifier or a filter for an air purifier, the life (service life) or the like may be estimated instead of the capacity.
また、情報提供装置100は、ユーザごとに、期間に基づいて、丁度よい容量の商品を見つけて、消費しやすい容量の商品の提案に使用してもよい。
Further, the
また、情報提供装置100は、ユーザが同種の商品を同時に複数購入する場合、ユーザが購入した商品の数量と、ユーザの商品の購入に関連する行動の頻度とから、商品の容量や耐用期間等を推定する。
Further, when the user purchases a plurality of products of the same type at the same time, the
このように、情報提供装置100は、利用者が商品を購入してから次に購入するまでの期間に基づいて、どの程度の期間使えるかの指標値を相対的に推定する。すなわち、情報提供装置100は、商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値(容量等)を推定する。
In this way, the
商品の使用期間に関連する指標値は、例えば内容物を使用する商品の容量や、交換部品等の商品の耐用期間等であってもよいし、使用中の商品に故障や不具合が発生する時期や経過時間等であってもよいし、ユーザが自宅等にストックしている商品の在庫に欠品が発生する時期や経過時間等であってもよい。なお、商品は、消耗品や備品等であってもよい。 The index value related to the product usage period may be, for example, the capacity of the product that uses the contents, the service life of the product such as replacement parts, etc. , elapsed time, or the like, or the time or elapsed time, etc., when a product stocked by the user at home or the like is out of stock. Note that the product may be consumables, equipment, or the like.
本実施形態によるメリットとして、以下の点が挙げられる。
(1)商品情報の補強、商品ターゲティング精度の向上
商品の「容量」に関する特徴量を追加し、機械学習の予測精度の向上へ貢献することができる。
(2)消費量が多い顧客の発見
同じリードタイムで商品購入をしているユーザの中でも、商品の消費量の多いセグメントのユーザ(いわゆる大量消費者、ヘビーユーザ)を抽出可能である。同様に、商品ターゲティングなどに応用可能である。また、リードタイムに基づくサブスクリプションのサービスの提案や提供、及びサービスの効率化・最適化も可能である。
Advantages of the present embodiment include the following points.
(1) Reinforcing product information and improving product targeting accuracy By adding feature values related to product volume, it is possible to contribute to improving the prediction accuracy of machine learning.
(2) Discovery of customers with large consumption amount Among the users who purchase products in the same lead time, it is possible to extract users in segments with large consumption of products (so-called mass consumers, heavy users). Similarly, it can be applied to product targeting and the like. It is also possible to propose and provide subscription services based on lead times, and to streamline and optimize services.
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10と情報提供装置100とを含む。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネット等のWAN(Wide Area Network)である。
[2. Configuration example of information processing system]
Next, the configuration of the information processing system 1 including the
また、図2に示す情報処理システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図2では、図示の簡略化のため、端末装置10を1台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、2台以上であってもよい。
Also, the number of devices included in the information processing system 1 shown in FIG. 2 is not limited to the illustrated one. For example, only one
端末装置10は、利用者Uによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置10は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、通信機能を備えたゲーム機やAV機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス(Wearable Device)、スマートグラス等である。
The
また、かかる端末装置10は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)等の無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LAN(Local Area Network)等の近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報提供装置100と通信することができる。
In addition, the
情報提供装置100は、例えばPCやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置100は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
The
〔3.端末装置の構成例〕
次に、図3を用いて、端末装置10の構成について説明する。図3は、端末装置10の構成例を示す図である。図3に示すように、端末装置10は、通信部11と、表示部12と、入力部13と、測位部14と、センサ部20と、制御部30(コントローラ)と、記憶部40とを備える。
[3. Configuration example of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報提供装置100との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部11は、NIC(Network Interface Card)やアンテナ等によって実現される。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(表示部12)
表示部12は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部12は、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)や有機ELディスプレイ(Organic Electro-Luminescent Display)である。また、表示部12は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
(Display unit 12)
The
(入力部13)
入力部13は、利用者Uから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。また、表示部12がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部12の一部が入力部13として機能する。また、入力部13は、利用者Uから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
(Input unit 13)
The
(測位部14)
測位部14は、GPS(Global Positioning System)の衛星から送出される信号(電波)を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置10の現在位置を示す位置情報(例えば、緯度及び経度)を取得する。すなわち、測位部14は、端末装置10の位置を測位する。なお、GPSは、GNSS(Global Navigation Satellite System)の一例に過ぎない。
(Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives signals (radio waves) transmitted from GPS (Global Positioning System) satellites, and based on the received signals, position information (for example, latitude and longitude). That is, the positioning unit 14 positions the position of the
また、測位部14は、GPS以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部14は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置10の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
Also, the positioning unit 14 can measure the position by various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may measure the position using various communication functions of the
(Wi-Fi測位)
例えば、測位部14は、端末装置10のWi-Fi(登録商標)通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置10の位置を測位する。具体的には、測位部14は、Wi-Fi通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置10の位置を測位する。
(Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 measures the position of the
(ビーコン測位)
また、測位部14は、端末装置10のBluetooth(登録商標)機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部14は、Bluetooth(登録商標)機能によって接続されるビーコン(beacon)発信機と接続することにより、端末装置10の位置を測位する。
(beacon positioning)
The positioning unit 14 may also use the Bluetooth (registered trademark) function of the
(地磁気測位)
また、測位部14は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置10が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置10の位置を測位する。
(geomagnetic positioning)
Further, the positioning unit 14 positions the position of the
(RFID測位)
また、例えば、端末装置10が駅改札や店舗等で使用される非接触型ICカードと同等のRFID(Radio Frequency Identification)タグの機能を備えている場合、もしくはRFIDタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置10によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部14は、かかる情報を取得することで、端末装置10の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置10が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
(RFID positioning)
Further, for example, if the
測位部14は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置10の位置を測位してもよい。
The positioning unit 14 may measure the position of the
(センサ部20)
センサ部20は、端末装置10に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置10以外の検知装置であってもよい。図3に示す例では、センサ部20は、加速度センサ21と、ジャイロセンサ22と、気圧センサ23と、気温センサ24と、音センサ25と、光センサ26と、磁気センサ27と、画像センサ(カメラ)28とを備える。
(Sensor unit 20)
The sensor unit 20 includes various sensors mounted on or connected to the
なお、上記した各センサ21~28は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部20は、各センサ21~28のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ21~28に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。 The sensors 21 to 28 described above are only examples and are not limited. That is, the sensor unit 20 may be configured to include a part of the sensors 21 to 28, or may include other sensors such as a humidity sensor in addition to or instead of the sensors 21 to 28. .
加速度センサ21は、例えば、3軸加速度センサであり、端末装置10の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置10の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ22は、端末装置10の角速度等に基づいて3軸方向の傾き等の端末装置10の物理的な動きを検知する。気圧センサ23は、例えば端末装置10の周囲の気圧を検知する。
The acceleration sensor 21 is, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects physical movements of the
端末装置10は、上記した加速度センサ21やジャイロセンサ22、気圧センサ23等を備えることから、これらの各センサ21~23等を利用した歩行者自律航法(PDR:Pedestrian Dead-Reckoning)等の技術を用いて端末装置10の位置を測位することが可能になる。これにより、GPS等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
Since the
例えば、加速度センサ21を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ22を利用して、利用者Uの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ23で検知した気圧から、利用者Uの端末装置10が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
For example, a pedometer using the acceleration sensor 21 can calculate the number of steps, walking speed, and distance walked. Further, by using the gyro sensor 22, it is possible to know the traveling direction, the direction of the line of sight, and the inclination of the body of the user U. Also, from the atmospheric pressure detected by the
気温センサ24は、例えば端末装置10の周囲の気温を検知する。音センサ25は、例えば端末装置10の周囲の音を検知する。光センサ26は、端末装置10の周囲の照度を検知する。磁気センサ27は、例えば端末装置10の周囲の地磁気を検知する。画像センサ28は、端末装置10の周囲の画像を撮像する。
The temperature sensor 24 detects the temperature around the
上記した気圧センサ23、気温センサ24、音センサ25、光センサ26及び画像センサ28は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置10の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置10の周囲の環境や状況等から、端末装置10の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
The
(制御部30)
制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部30は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部30は、送信部31と、受信部32と、処理部33とを備える。
(control unit 30)
The control unit 30 includes, for example, a microcomputer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM, an input/output port, and various circuits. Also, the control unit 30 may be configured by hardware such as an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 30 includes a transmission unit 31 , a reception unit 32 and a
(送信部31)
送信部31は、例えば入力部13を用いて利用者Uにより入力された各種情報や、端末装置10に搭載又は接続された各センサ21~28によって検知された各種情報、測位部14によって測位された端末装置10の位置情報等を、通信部11を介して情報提供装置100へ送信することができる。
(Sending unit 31)
The transmission unit 31 receives, for example, various information input by the user U using the
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、情報提供装置100から提供される各種情報や、情報提供装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
(Receiver 32)
The receiving unit 32 can receive various information provided by the
(処理部33)
処理部33は、表示部12等を含め、端末装置10全体を制御する。例えば、処理部33は、送信部31によって送信される各種情報や、受信部32によって受信された情報提供装置100からの各種情報を表示部12へ出力して表示させることができる。
(Processing unit 33)
The
(記憶部40)
記憶部40は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部40には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
(storage unit 40)
The
〔4.情報提供装置の構成例〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報提供装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報提供装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報提供装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[4. Configuration example of information providing device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークN(図2参照)と有線又は無線で接続される。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Also, the communication unit 110 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly.
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、又は、HDD、SSD、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図4に示すように、記憶部120は、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、商品情報データベース123とを有する。
(storage unit 120)
The
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ID」は、利用者Uの連絡先(電話番号、メールアドレス等)であってもよいし、利用者Uの端末装置10を識別するための識別情報であってもよい。
“User ID” indicates identification information for identifying the user U. The “user ID” may be the user U's contact information (telephone number, e-mail address, etc.), or may be identification information for identifying the user U's
また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者Uの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Uの具体的な年齢(例えば35歳など)を示す情報であってもよいし、利用者Uの年代(例えば30代など)を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Uの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Uの世代(例えば80年代生まれなど)を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者Uの性別を示す。 "Age" indicates the age of the user U identified by the user ID. Note that the "age" may be information indicating a specific age of the user U (for example, 35 years old) or information indicating the age of the user U (for example, 30's). . Alternatively, the "age" may be information indicating the date of birth of the user U, or information indicating the generation of the user U (for example, born in the 80's). "Gender" indicates the gender of the user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者Uの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 "Home" indicates location information of the home of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "home" is represented by an abstract code such as "LC11", but may be latitude/longitude information or the like. Also, for example, "home" may be an area name or an address.
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者Uの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 "Place of work" indicates location information of the place of work (school in the case of a student) of the user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, the "place of work" is illustrated as an abstract code such as "LC12", but may be latitude/longitude information or the like. Also, for example, the "place of work" may be an area name or an address.
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Uが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図5に示す例では、「興味」は、各利用者Uに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 "Interest" indicates the interest of the user U identified by the user ID. That is, "interest" indicates an object in which the user U identified by the user ID is highly interested. For example, the "interest" may be a search query (keyword) that the user U has entered into a search engine and searched for. In the example shown in FIG. 5, one "interest" is shown for each user U, but a plurality of "interests" may be shown.
例えば、図5に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 5, the age of the user U identified by the user ID "U1" is "twenties" and the gender is "male". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the home is "LC11". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that the place of work is "LC12". Also, for example, the user U identified by the user ID "U1" indicates that he is interested in "sports".
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 Here, in the example shown in FIG. 5 , abstract values such as “U1”, “LC11” and “LC12” are used, but “U1”, “LC11” and “LC12” have specific values. It is assumed that information such as character strings and numerical values is stored. Hereinafter, abstract values may also be illustrated in diagrams relating to other information.
なお、利用者情報データベース121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの端末装置10に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース121は、利用者Uのデモグラフィック(人口統計学的属性)、サイコグラフィック(心理学的属性)、ジオグラフィック(地理学的属性)、ベヘイビオラル(行動学的属性)等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間(駅、路線等)、利用頻度の高い駅(自宅・勤務地の最寄駅以外)、習い事(場所、時間帯等)、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
The
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Uの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Uが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Uが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Uによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Uによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Uの所有物に関する質問を含んでいてもよい。 “User ID” indicates identification information for identifying the user U. "Position history" indicates a position history, which is a history of the user's U position and movement. Also, "search history" indicates a search history that is a history of search queries input by the user U. FIG. "Browsing history" indicates a browsing history that is a history of contents browsed by the user U. FIG. "Purchase history" indicates the purchase history of the user U's purchases. In addition, “posting history” indicates a posting history that is a history of posts by the user U. FIG. In addition, the “posting history” may include questions about user U's property.
例えば、図6に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「位置履歴#1」の通りに移動し、「検索履歴#1」の通りに検索し、「閲覧履歴#1」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴#1」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, the user U identified by the user ID "U1" moves along the "location history #1", searches along the "search history #1", It indicates that the content was browsed according to the "Purchase history #1", the predetermined product etc. was purchased at the predetermined store etc. according to the "Purchase history #1", and the content was posted according to the "Posting history".
ここで、図6に示す例では、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購買履歴#1」及び「投稿履歴#1」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。 Here, in the example shown in FIG. 6, abstract history such as "U1", "location history #1", "search history #1", "browsing history #1", "purchase history #1", and "posting history #1" "U1", "location history #1", "search history #1", "browsing history #1", "purchase history #1" and "posting history #1" , information such as specific character strings and numerical values are stored.
なお、履歴情報データベース122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース122は、利用者Uの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。
Note that the
(商品情報データベース123)
商品情報データベース123は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図7は、商品情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、商品情報データベース123は、「利用者ID」、「カテゴリ」、「商品ID」、「購入日時」、「期間」といった項目を有する。
(Product information database 123)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、商品が属するカテゴリを示す。ここでは、カテゴリは、商品の使用目的や、商品が消耗品として使用される製品等を示す。例えば、商品としてのインクカートリッジが使用されるプリンタのブランド名、機種名及び/又は型番等を示す。また、「商品ID」は、商品を識別するための識別情報を示す。例えば、商品IDは、商品名や商品コード(JANコード等)等を示す。また、「購入日時」は、利用者Uが商品を購入した日時を示す。なお、実際には、利用者Uが購入自体を行った日時に限らず、利用者Uが購入に関連する行動をとった日時であってもよい。また、「期間」は、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying the user U. "Category" indicates the category to which the product belongs. Here, the category indicates the purpose of use of the product, products for which the product is used as consumables, and the like. For example, it indicates the brand name, model name and/or model number of the printer in which the commercial ink cartridge is used. "Product ID" indicates identification information for identifying the product. For example, the product ID indicates the product name, product code (JAN code, etc.), and the like. "Purchase date and time" indicates the date and time when the user U purchased the product. It should be noted that, in fact, it is not limited to the date and time when the user U made the purchase itself, but may be the date and time when the user U took an action related to the purchase. "Period" indicates the period from when the user U purchases a product to when he or she next purchases the same type of product.
例えば、図7に示す例において、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「カテゴリ#1」に属する商品1「商品#1A」を「購入日時#1A」に購入し、同じ「カテゴリ#1」に属する商品2「商品#2A」を「購入日時#2A」に購入したため、「商品#1A」を購入してから「商品#2A」を購入するまでの期間は「期間#1A」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 7, a user U identified by a user ID "U1" purchased a product 1 "product #1A" belonging to "category #1" on "purchase date and time #1A". Since product 2 "product #2A" belonging to "category #1" was purchased on "purchase date #2A", the period from purchasing "product #1A" to purchasing "product #2A" is "period # 1A”.
ここで、図7に示す例では、「U1」、「カテゴリ#1」、「商品#1A」、「購入日時#1A」、「期間#1A」、「商品#2A」、「購入日時#2A」及び「期間#2A」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「カテゴリ#1」、「商品#1A」、「購入日時#1A」、「期間#1A」、「商品#2A」、「購入日時#2A」及び「期間#2A」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。 Here, in the example shown in FIG. 7, "U1", "category #1", "product #1A", "purchase date and time #1A", "period #1A", "product #2A", "purchase date and time #2A" ” and “Period #2A”. #2A”, “date and time of purchase #2A”, and “period #2A” store information such as specific character strings and numerical values.
なお、商品情報データベース123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、商品情報データベース123は、商品の使用期間に関連する指標値(容量、耐用期間等)に関する情報等を記憶してもよい。また、商品情報データベース123は、利用者Uが商品を購入した場所(サイト、アプリ、実店舗等)に関する情報等を記憶してもよい。
It should be noted that the
(制御部130)
図4に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報提供装置100の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図4に示す例では、制御部130は、収集部131と、特定部132と、推定部133と、提供部134とを有する。
(control unit 130)
Returning to FIG. 4, the description is continued. The control unit 130 is a controller, and for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like controls the
(収集部131)
収集部131は、利用者Uにより入力された検索クエリを収集する。例えば、収集部131は、利用者Uが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部110を介して、当該検索クエリを収集する。すなわち、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを収集する。
(Collection unit 131)
The
また、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uに関する利用者情報を収集する。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、利用者Uを示す識別情報(利用者ID等)や、利用者Uの位置情報、利用者Uの属性情報等を収集する。また、収集部131は、利用者Uのユーザ登録時に、利用者Uを示す識別情報や、利用者Uの属性情報等を収集してもよい。そして、収集部131は、利用者情報を、記憶部120の利用者情報データベース121に登録する。
Also, the
また、収集部131は、通信部110を介して、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報(ログデータ)を収集する。例えば、収集部131は、利用者Uの端末装置10から、あるいは利用者ID等に基づいて各種サーバ等から、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報を収集する。そして、収集部131は、各種の履歴情報を、記憶部120の履歴情報データベース122に登録する。
The
本実施形態では、収集部131は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10から、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度に関する情報を収集する。
In this embodiment, the
例えば、収集部131は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を収集する。
For example, the
また、収集部131は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を収集する。
In addition, the
また、収集部131は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を収集する。
In addition, the
また、収集部131は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を収集する。
In addition, the
また、収集部131は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第1の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第2の期間とに関する情報を収集する。
In addition, the
(特定部132)
特定部132は、利用者Uの行動を示す各種の履歴情報の中から、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度に関する情報を特定する。
(Specifying unit 132)
The identifying unit 132 identifies, from among various types of history information indicating user U's behavior, information about the frequency of user U's behavior regarding product purchases.
例えば、特定部132は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を特定する。 For example, the identifying unit 132 identifies information about the period from when the user U purchases a product to when he/she next purchases the same type of product as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product.
また、特定部132は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を特定する。 The specifying unit 132 also specifies information about the period from when the user U purchases a product to when the next search for the same type of product is performed, as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product.
また、特定部132は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を特定する。 In addition, the identifying unit 132 identifies information about the period from when the user U purchases the product to when the next product page or advertisement for the same type of product is browsed, as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product. do.
また、特定部132は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を特定する。 The specifying unit 132 also specifies information about the period from when the user U purchases a product to when the user U next puts the same type of product in the cart as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product.
また、特定部132は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第1の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第2の期間とに関する情報を特定する。 In addition, the identification unit 132 determines, as the frequency of behavior of the user U regarding product purchase, a first period from when the user U purchases the product to the next purchase of the same type of product, and the same type of product. A second period from the purchase to the next purchase of another product of the same kind is specified.
(推定部133)
推定部133は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値を推定する。
(Estimation unit 133)
The estimating unit 133 estimates an index value related to the usage period of the product based on the frequency of actions of the user U regarding the purchase of the product.
例えば、推定部133は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の容量又は商品の耐用期間を推定する。 For example, the estimating unit 133 estimates the capacity of the product or the service life of the product as an index value related to the usage period of the product.
また、推定部133は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第1の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第2の期間とに基づいて、商品に対する同種の商品の相対的な指標値を推定する。 In addition, the estimation unit 133 determines the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product, the first period from the purchase of the product by the user U to the next purchase of the same product, and the frequency of the same product. A relative index value of the product of the same type to the product is estimated based on the second period from the purchase to the next purchase of another product of the same type.
(提供部134)
提供部134は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10に、商品の使用期間に関連する指標値に関する情報を提供する。例えば、提供部134は、商品の使用期間に関連する指標値に関する情報として、商品の容量又は商品の耐用期間に関する情報を提供する。また、提供部134は、商品の使用期間に関連する指標値に基づいて、各利用者Uに商品購入をレコメンドしてもよい。
(Providing unit 134)
The providing
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係る情報提供装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
[5. Processing procedure]
Next, a processing procedure performed by the
図8に示すように、情報提供装置100の収集部131は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10から、商品の購入に関する利用者Uの行動に関する情報を収集する(ステップS101)。例えば、収集部131は、各利用者Uの端末装置10から、商品の購入の要求を受け付けて、商品の購入に関する処理を行い、各利用者Uの履歴情報(購買履歴、決済履歴等)に記憶する。
As shown in FIG. 8, the
続いて、情報提供装置100の特定部132は、各利用者Uの履歴情報から、第1商品の購入日時を特定する(ステップS102)。
Subsequently, the specifying unit 132 of the
続いて、情報提供装置100の特定部132は、各利用者Uの履歴情報から、第2商品の購入日時を特定する(ステップS103)。なお、第2商品は、第1商品と同じ目的/対象に使用される同種の商品である。
Subsequently, the specifying unit 132 of the
続いて、情報提供装置100の特定部132は、各利用者Uの履歴情報から、第3商品の購入日時を特定する(ステップS104)。なお、第3商品は、第1商品及び第2商品と同じ目的/対象に使用される同種の商品である。
Subsequently, the specifying unit 132 of the
続いて、情報提供装置100の推定部133は、各利用者Uが第1商品を購入してから第2商品を購入するまでの第1期間を推定する(ステップS105)。
Subsequently, the estimating unit 133 of the
続いて、情報提供装置100の推定部133は、各利用者Uが第2商品を購入してから第3商品を購入するまでの第2期間を推定する(ステップS106)。
Subsequently, the estimation unit 133 of the
続いて、情報提供装置100の推定部133は、第1期間と第2期間とに基づいて、第1商品に対する第2商品の相対的な容量を推定する(ステップS107)。このとき、推定部133は、第1期間に基づいて第1商品の容量を推定し、第2期間に基づいて第2商品の容量(予測量)を推定してもよい。
Subsequently, the estimation unit 133 of the
続いて、情報提供装置100の提供部134は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10に、第1商品に対する第2期間の相対的な容量に関する情報を提供する(ステップS108)。このとき、提供部134は、通信部110を介して、各利用者Uの端末装置10に、第1商品の容量及び第2商品の容量(予測量)に関する情報を提供してもよい。
Subsequently, the providing
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及び情報提供装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
[6. Modification]
The
上記の実施形態において、情報提供装置100が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置10が実行してもよい。例えば、スタンドアローン(Stand-alone)で(端末装置10単体で)処理が完結してもよい。この場合、端末装置10に、上記の実施形態における情報提供装置100の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置10は情報提供装置100と連携しているため、利用者Uから見れば、情報提供装置100の処理も端末装置10が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置10は、情報提供装置100を備えているともいえる。
In the above embodiment, part or all of the processing executed by the
また、上記の実施形態において、商品に限らず、サービス(役務)等を対象としてもよい。すなわち、情報提供装置100は、商品の使用期間に関連する指標値(容量等)に限らず、サービスの利用期間に関連する指標値を推定してもよい。例えば、情報提供装置100は、ユーザが消耗品や備品等を補充/交換するサービスを利用する頻度に基づいて、当該サービスの利用期間に関連する指標値を推定してもよい。当該サービスの利用期間に関連する指標値は、例えば消耗品や備品等の容量や耐用期間等であってもよいし、消耗品や備品等に欠品が発生する時期や経過時間等であってもよい。
In addition, in the above embodiment, not only products but also services may be targeted. That is, the
〔7.効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置(端末装置10及び情報提供装置100)は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度に関する情報を収集する収集部と、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度に基づいて、商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定部と、を備える。
[7. effect〕
As described above, the information processing device (the
また、収集部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの期間に関する情報を収集する。 In addition, the collecting unit collects information on the period from when the user U purchases a product to when he/she next purchases the same type of product as the frequency of behavior of the user U regarding the purchase of the product.
また、収集部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を検索するまでの期間に関する情報を収集する。 In addition, the collecting unit collects information on the period from when the user U purchases a product to when the next search for similar products is performed, as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product.
また、収集部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品に関する商品ページ又は広告を閲覧するまでの期間に関する情報を収集する。 In addition, the collection unit collects information on the period from when the user U purchases a product to when the user U browses the product page or advertisement for the same type of product next time, as the frequency of the behavior of the user U regarding the purchase of the product. .
また、収集部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品をカートに入れるまでの期間に関する情報を収集する。 In addition, the collection unit collects information on the period from when the user U purchases a product to when he or she next puts the same type of product in the cart as the frequency of the user U's behavior regarding the purchase of the product.
また、推定部は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の容量を推定する。 Also, the estimation unit estimates the capacity of the product as an index value related to the usage period of the product.
また、推定部は、商品の使用期間に関連する指標値として、商品の耐用期間を推定する。 Also, the estimation unit estimates the service life of the product as an index value related to the usage period of the product.
また、収集部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、利用者Uが商品を購入してから次に同種の商品を購入するまでの第1の期間と、同種の商品を購入してから次に他の同種の商品を購入するまでの第2の期間とに関する情報を収集する。推定部は、商品の購買に関する利用者Uの行動の頻度として、第1の期間と第2の期間とに基づいて、商品に対する同種の商品の相対的な指標値を推定する。 In addition, the collection unit sets the frequency of the behavior of the user U regarding product purchases to the first period from when the user U purchases the product to the next purchase of the same type of product, and the frequency of the purchase of the same type product. and a second period until the next purchase of another product of the same type. The estimating unit estimates, as the frequency of behavior of the user U regarding purchase of the product, a relative index value of the same type of product with respect to the product based on the first period and the second period.
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、販売されている商品の容量を顧客の購入頻度から予測することができる。 By any one or a combination of the above processes, the information processing apparatus according to the present application can predict the capacity of the product being sold from the customer's purchase frequency.
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置10や情報提供装置100は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報提供装置100を例に挙げて説明する。図9は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[8. Hardware configuration]
Also, the
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。
The
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USB(Universal Serial Bus)メモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。
The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data used for various calculations by the
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、USB等により実現される。
The output I/
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。
Also, the output I/
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。
Also, the output device 1010 and the
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
Note that the
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
Network I/
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
For example, when the computer 1000 functions as the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[9. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited by the contents of these embodiments. In addition, the components described above include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those within the so-called equivalent range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, replacements, or modifications of components can be made without departing from the gist of the above-described embodiments.
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
例えば、上述した情報提供装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、収集部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the collection unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報提供装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 商品情報データベース
130 制御部
131 収集部
132 特定部
133 推定部
134 提供部
1
Claims (10)
前記商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 a collection unit that collects information about the frequency of user behavior regarding product purchases;
an estimating unit for estimating an index value related to the usage period of the product based on the frequency of behavior of the user regarding purchase of the product;
An information processing device comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 wherein the collection unit collects information on a period from when the user purchases the product to when the user next purchases the same type of product as the frequency of behavior of the user regarding the purchase of the product. Item 1. The information processing apparatus according to item 1.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The collecting unit collects information on a period from when the user purchases the product to when the user next searches for similar products, as the frequency of behavior of the user regarding the purchase of the product. Item 3. The information processing device according to Item 1 or 2.
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The collection unit collects information on the period from when the user purchases the product to when the user next browses the product page or advertisement for the same type of product, as the frequency of behavior of the user regarding the purchase of the product. 4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, characterized by:
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The collection unit collects, as the frequency of behavior of the user regarding the purchase of the product, information related to the period from when the user purchases the product to when the same type of product is added to the cart next time. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the estimation unit estimates the volume of the product as an index value related to the period of use of the product.
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the estimating unit estimates the service life of the product as an index value related to the usage period of the product.
前記推定部は、前記商品の購買に関する利用者の行動の頻度として、前記第1の期間と前記第2の期間とに基づいて、前記商品に対する前記同種の商品の相対的な前記指標値を推定する
ことを特徴とする請求項1~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The collection unit determines a first period from when the user purchases the product to the next purchase of the same type of product, and the number of times the user purchases the same type of product, as the behavior frequency of the user regarding the purchase of the product. a second time period between the purchase of another product of the same kind, and
The estimating unit estimates the relative index value of the similar product to the product based on the first period and the second period as the frequency of behavior of the user regarding the purchase of the product. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, characterized in that:
商品の購買に関する利用者の行動の頻度に関する情報を収集する収集工程と、
前記商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device,
a collection step of collecting information about the frequency of user behavior regarding product purchases;
an estimation step of estimating an index value related to the period of use of the product based on the frequency of behavior of the user regarding purchase of the product;
An information processing method comprising:
前記商品の購買に関する利用者の行動の頻度に基づいて、前記商品の使用期間に関連する指標値を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 a collection procedure for collecting information about the frequency of user behavior regarding product purchases;
an estimation procedure for estimating an index value related to the usage period of the product based on the frequency of behavior of the user regarding purchase of the product;
An information processing program for executing a computer.
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002245322A (en) * | 2001-02-19 | 2002-08-30 | E Verii Business Kikaku Kk | Method and device for setting commodity price corresponding to purchase result |
JP2010198506A (en) * | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Yahoo Japan Corp | Network shopping management device |
JP2011048738A (en) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Activecore Inc | Recommend device, recommend method, and recommend program |
JP2011113323A (en) * | 2009-11-26 | 2011-06-09 | Seikatsu Kyodo Kumiai Coop Sapporo | Server and program for managing customer information |
JP2013073534A (en) * | 2011-09-29 | 2013-04-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Customer survival rate estimation system, customer survival rate estimation method, customer survival rate estimation processing server and program for customer survival rate estimation processing server |
JP2013210994A (en) * | 2012-02-27 | 2013-10-10 | Rakuten Inc | Gift commodity selection support system, server for gift commodity selection support system, gift commodity selection support method, and program |
JP2018032272A (en) * | 2016-08-25 | 2018-03-01 | ヤフー株式会社 | Determination device, determination method, and determination program |
CN109961351A (en) * | 2019-02-13 | 2019-07-02 | 平安科技(深圳)有限公司 | Information recommendation method, device, storage medium and computer equipment |
JP2019197472A (en) * | 2018-05-11 | 2019-11-14 | 株式会社日本総合研究所 | Replacement time notification device, replacement time notification method, and program |
-
2021
- 2021-09-17 JP JP2021151833A patent/JP7388793B2/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002245322A (en) * | 2001-02-19 | 2002-08-30 | E Verii Business Kikaku Kk | Method and device for setting commodity price corresponding to purchase result |
JP2010198506A (en) * | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Yahoo Japan Corp | Network shopping management device |
JP2011048738A (en) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Activecore Inc | Recommend device, recommend method, and recommend program |
JP2011113323A (en) * | 2009-11-26 | 2011-06-09 | Seikatsu Kyodo Kumiai Coop Sapporo | Server and program for managing customer information |
JP2013073534A (en) * | 2011-09-29 | 2013-04-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Customer survival rate estimation system, customer survival rate estimation method, customer survival rate estimation processing server and program for customer survival rate estimation processing server |
JP2013210994A (en) * | 2012-02-27 | 2013-10-10 | Rakuten Inc | Gift commodity selection support system, server for gift commodity selection support system, gift commodity selection support method, and program |
JP2018032272A (en) * | 2016-08-25 | 2018-03-01 | ヤフー株式会社 | Determination device, determination method, and determination program |
JP2019197472A (en) * | 2018-05-11 | 2019-11-14 | 株式会社日本総合研究所 | Replacement time notification device, replacement time notification method, and program |
CN109961351A (en) * | 2019-02-13 | 2019-07-02 | 平安科技(深圳)有限公司 | Information recommendation method, device, storage medium and computer equipment |
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Publication number | Publication date |
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