JP2023121720A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】事業者にとっての利便性を高めつつ、個々の利用者の属性を考慮した割引クーポンを提供すること。【解決手段】実店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額を前記実店舗の店舗端末から受け付ける受付部と、前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定する推定部と、受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンを生成する生成部と、生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に提供する提供部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来、電子決済サービスの決済に用いられる割引クーポンを生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、割引クーポンの発行要求の数に応じて、当該割引クーポンに設定される支払い料金の割引率を変動させることが記載されている。

特開２００８－２５７３３４号公報

特許文献１に記載の技術は、割引クーポンの発行要求の数、すなわち、割引クーポンへの需要の大きさに応じて、割引率を設定するものである。すなわち、従来技術は、割引クーポンを利用する個々の利用者の属性を考慮せず、個々の利用者に応じて、最適な割引率を設定することができない場合があった。さらに、従来の技術では、割引クーポンを発行するために、電子決済サービスに登録する事業者は、割引クーポンの発行に係る様々な項目（画像、テキスト、予算など）を指定する必要があり、事業者にとっての利便性が低い場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、事業者にとっての利便性を高めつつ、個々の利用者の属性を考慮した割引クーポンを提供することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額を前記実店舗の店舗端末から受け付ける受付部と、前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定する推定部と、受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンを生成する生成部と、生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に提供する提供部と、を備える情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、個々の利用者の属性を考慮した割引クーポンを提供することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することができる。

電子決済サービスが実現されるための構成の一例を示す図である。 電子決済の大まかな流れを例示した図である。 電子決済において用いられる割引クーポンの使用の大まかな流れを例示した図である。 決済サーバ１００の構成図である。 利用者情報１７４の内容の一例を示す図である。 店舗情報１７６の内容の一例を示す図である。 外部サービス利用情報１７８の内容の一例を示す図である。 外部配信情報１８０の内容の一例を示す図である。 利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の一例を示す図である。 利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。 利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。 利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。 利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者傾向情報１８２の一例を示す図である。 店舗端末装置５０に表示される割引クーポン設定画面の一例を示す図である。 利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの一例を示す図である。 利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。 利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。 利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。 機械学習による割引クーポンの生成方法を説明するための図である。 サービスサーバ７０が提供するショッピングサイトにおいて提供される割引クーポンの一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムについて説明する。情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、電子決済サービスを提供するとともに、かつ電子決済サービスの決済に用いられる割引クーポンを生成し、生成した割引クーポンを、電子決済サービスの利用者が使用する利用者端末装置１０に提供する装置である。以下の説明では、便宜上、このような情報処理装置を単一の「決済サーバ」と称して説明するが、電子決済サービスを提供するサーバと、割引クーポンを生成する処理を実行するサーバとは、別体であってもよい。電子決済サービスは、店舗における商品やサービスの購買に係る決済をサポートするサービスである。店舗とは、例えば、現実空間に存在する物理的な店舗（実店舗）である。

［電子決済サービス］
図１は、電子決済サービスが実現されるための構成の一例を示す図である。電子決済サービスは、決済サーバ１００を中心として実現される。決済サーバ１００は、例えば、一以上の利用者端末装置１０、および一以上の店舗端末装置５０のそれぞれとネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線基地局、プロバイダ装置などを含む。

利用者端末装置１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の可搬型端末装置である。利用者端末装置１０は、少なくとも、光学読取機能、通信機能、表示機能、入力受付機能、プログラム実行機能を有するコンピュータ装置である。以下の説明では、これらの機能を実現するための構成をそれぞれカメラ、通信装置、タッチパネル、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等と称する。利用者端末装置１０では、ＣＰＵ等のプロセッサにより決済アプリ２０が実行されることで、決済サーバ１００と連携して電子決済サービスを利用者に提供するように動作する。決済アプリ２０は、カメラ、通信装置、タッチパネルなどを制御する。利用者端末装置１０では、さらに、ＣＰＵ等のプロセッサによりサービスアプリ２２が実行されることで、サービスサーバ７０と連携して電子決済サービスとは異なるサービスを利用者に提供するように動作する。

店舗端末装置５０は、例えば、店舗に設置される。店舗端末装置５０は、少なくとも、商品価格取得機能、光学読取機能、プログラム実行機能、通信機能を有するコンピュータ装置である。店舗端末装置５０は、いわゆるＰＯＳ（Point of Sale）装置を含み、ＰＯＳ装置によって商品価格取得機能や光学読取機能を実現してもよい。店舗コード画像６０は、店舗に置かれ、ＱＲコード（登録商標）等のコード画像が紙やプラスチックの媒体に印刷されたものである。なお、店舗コード画像６０は、店舗に置かれたディスプレイによって表示されてもよい。

サービスサーバ７０は、利用者端末装置１０のサービスアプリ２２と協働して、利用者にサービスを提供する装置である。サービスサーバ７０は、例えば、オンラインショッピングサイト上で販売者の出品する商品を電子商取引の形態で利用者に販売するショッピングサーバ、利用者が指定した検索クエリに応じてネットワーク上で公開されている情報を検索する検索エンジンサーバ、メールサーバ、ニュース配信サーバ、ネットワーク上で複数人の間での情報共有を可能にするＳＮＳサーバ、スケジュール管理を行うサーバ等として機能し、利用者に種々のサービスを提供する。以下の説明では、一例として、サービスサーバ７０は、ショッピングサーバとして機能するものとする。

決済サーバ１００は、利用者端末装置１０または店舗端末装置５０から受信した決済情報に基づいて電子決済を実現する。決済サーバ１００は、例えば、利用者ＩＤに対応付けて管理しているチャージ残高を増減させる（換言すると、電子マネーを入出金する）ことで、電子決済を行う。電子決済は、リボ払いやクレジット払い等の方法によって、購買時点のチャージ残高よりも多額の購買を可能にするものが含まれてよい。決済サーバ１００は、さらに、後述する通り、電子決済サービスの決済に用いられる割引クーポンの設定を受け付け、割引クーポンを生成し、生成した割引クーポンを、利用者端末装置１０に提供する。

図２は、電子決済の大まかな流れを例示した図である。電子決済には、パターン１とパターン２の二つが存在してよい。パターン１の場合、まず利用者端末装置１０において決済アプリ２０が起動し、ＱＲコードやバーコード等のコード画像を表示する。利用者は利用者端末装置１０の表示面を店舗端末装置５０に翳す（提示する）。店舗端末装置５０は、光学読取機能によってコード画像をデコードし、アカウントＩＤ等の情報を取得する。そして、店舗端末装置５０は、アカウントＩＤ、決済金額、店舗ＩＤ等を含む決済情報を生成し、決済サーバ１００に送信する。決済金額の情報は、予めバーコード読み取りや手入力等によって取得されている。決済サーバ１００は、受信した情報に基づいて、利用者の電子決済口座から店舗の電子決済口座に決済金額を移動させて決済処理を完了させる。

パターン２の場合、決済アプリ２０が起動した状態の利用者端末装置１０が、光学読取機能によって店舗コード画像６０をデコードする。店舗コード画像６０には、店舗名等の情報が含まれている。利用者は、店舗名等が表示された画面において、決済金額を利用者端末装置１０に入力する。そして、利用者端末装置１０は、アカウントＩＤ、決済金額、店舗ＩＤ等を含む決済情報を生成し、決済サーバ１００に送信する。決済サーバ１００は、受信した情報に基づいて決済処理を行う。なお、上記のいずれかのパターンでのみ電子決済が行われてもよい。また、図２で説明する「アカウントＩＤ」は、利用者の識別情報として用いられ得る他の情報（例えば電話番号）であってもよい。

図３は、電子決済において用いられる割引クーポンの使用の大まかな流れを例示した図である。図３の左部は、利用者端末装置１０に表示される電子決済サービスの割引クーポン専用ページを表し、図３の右部は、店舗専用ページを表す。図３において、符号Ａ１は、利用者ごとにおすすめされる割引クーポンの一覧を示し、符号Ａ２は、利用者が獲得した獲得済みの割引クーポンの一覧を示し、符号Ａ３は、店舗の概要情報を示し、符号Ａ４は、タブによって切り替え可能な店舗の詳細情報を示し、符号Ａ５は、利用者に提供可能な割引クーポンの一覧を示す。

まず、利用者が、割引クーポン専用ページにおけるおすすめ割引クーポンのうちの１つをタップすると、割引クーポン専用ページは、図３の右部に示す店舗専用ページに遷移する。次に、利用者が、店舗専用ページにおいて表示された割引クーポンの獲得ボタンをタップすると、タップされた割引クーポンが獲得済み割引クーポンとして決済アプリ２０に保存され、領域Ａ２に一覧として表示される。獲得された割引クーポンは、当該割引クーポンを発行した店舗で電子決済を行う際に、自動的に適用され、店舗での請求金額から割引クーポンに対応する割引金額を引いた金額が決済金額として決済される。割引クーポンには、使用期限（特定の日時や、獲得後からの期間など）が設定されてもよく、獲得された割引クーポンが使用されることなく使用期限を過ぎた場合には、当該割引クーポンは、獲得済み割引クーポンの一覧から削除されてもよい。

なお、図３の例では、利用者が、店舗専用ページに遷移した後に表示された割引クーポンをタップすることによって、当該割引クーポンを獲得する例について説明しているが、本発明はそのような構成に限定されない。例えば、割引クーポン専用ページに各店舗の割引クーポンを表示させ、利用者は、店舗専用ページに遷移することなく、表示された割引クーポンをタップすることによって獲得可能であってもよい。また、例えば、割引クーポン専用ページには、割引クーポンを検索するための検索ボックスが設置され、キーワード検索を行うことによって、店舗専用ページ又は店舗専用ページにおいて提供される割引クーポンを検索可能であってもよい。

［決済サーバ］
図４は、決済サーバ１００の構成図である。決済サーバ１００は、例えば、通信部１１０と、決済コンテンツ提供部１２０と、決済処理部１２２と、クーポン設定受付部１２６と、利用者傾向推定部１２４と、クーポン生成部１２８と、クーポン提供部１３０と、記憶部１７０とを備える。通信部１１０および記憶部１７０以外の構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部１７０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などである。記憶部１７０は、決済サーバ１００がネットワークを介してアクセス可能なＮＡＳ（Network Attached Storage）装置であってもよい。記憶部１７０には、決済コンテンツ情報１７２、利用者情報１７４、店舗情報１７６、外部サービス利用情報１７８、外部配信情報１８０、利用者傾向情報１８２、クーポン情報１８４などの情報が格納される。

通信部１１０は、ネットワークＮＷに接続するための通信インターフェースである。通信部１１０は、例えばネットワークインターフェースカードである。

決済コンテンツ提供部１２０は、例えば、Ｗｅｂサーバの機能を有し、電子決済サービスの各種画面を表示するための情報（コンテンツ）を利用者端末装置１０に提供する。決済コンテンツ提供部１２０は、決済コンテンツ情報１７２から適宜、必要なコンテンツを読み出して利用者端末装置１０に提供する。利用者端末装置１０は、決済アプリ２０によってコンテンツが再生された状態で利用者による各種入力を受け付け、前述した決済情報などを決済サーバ１００に送信する。

決済処理部１２２は、利用者端末装置１０または店舗端末装置５０により送信された決済情報に基づいて、決済処理を行う。決済処理部１２２は、利用者情報１７４を参照しながら決済処理を行う。

図５は、利用者情報１７４の内容の一例を示す図である。利用者情報１７４は、例えば、ユーザＩＤに対して、残高情報、メールアドレス、電話番号、クーポン付与情報、クーポン有効期間、ログイン履歴、決済履歴、クーポン使用履歴などの情報が対応付けられたものである。残高情報は、ユーザが予め銀行預金等から電子決済サービスに送金することで設定された電子マネーの残高を示す情報である。なお、残高情報は決済処理に伴うオートチャージによって自動的に加算される場合もある。メールアドレスは、ユーザが電子決済サービスに加入する際に入力されたメールアドレス情報である。電話番号は、ユーザが電子決済サービスに加入する際に入力されたメールアドレス情報である。クーポン付与情報は、ユーザが獲得し、付与されている割引クーポンの内容を示す情報である。クーポン有効期間は、クーポン付与情報によって示される割引クーポンが時限付クーポンである場合に、当該時限付クーポンの有効期間を示す情報である。割引クーポンに有効期間が設定されていない場合、クーポン有効期間はブランクに設定される。

ログイン履歴は、ユーザが決済アプリ２０にログインした（又は、決済アプリ２０を起動させた）時点を示す情報である。図４では、一例として、ログイン（起動）した時点のみがログイン履歴として記録されているが、ログアウト時点や、ログイン後、決済アプリ２０が操作させることなく所定期間（例えば、５分）が経過した時点も、ログイン履歴として記録されてもよい。決済履歴情報は、ユーザが行った電子決済の内訳（時点、購買行動が行われた店舗の店舗ＩＤ、決済金額等）を、決済ごとに示す情報である。クーポン使用履歴は、ユーザが電子決済を行った際に使用されたクーポンの内訳（時点、購買行動が行われた店舗の店舗ＩＤ、使用されたクーポンの割引率等）を、決済ごとに示す情報である。

店舗に関する情報は、店舗情報１７６として管理されている。図６は、店舗情報１７６の内容の一例を示す図である。店舗情報１７６は、例えば、店舗ＩＤに対して、店舗カテゴリ、所在地、決済パターン、営業時間等の情報が対応付けられたものである。店舗カテゴリは、一階層の情報であってもよいし、二階層以上の階層構造を有する情報であってもよい。例えば、図示する「寿司」の上位概念として「和食」や「食事処」、「飲食店」といった情報が付与されてもよい。所在地は、ＪＩＳコードなどの階層化されたコード情報で表されてもよい。決済パターンは、前述したパターン１とパターン２のどちらで決済可能かを示す情報である。営業時間は、店舗の営業開始から営業終了までの時間帯を示す情報である。店舗が、一週間のうち特定の曜日のみ営業している場合、営業時間は、合わせて曜日情報を含んでも良い。

決済サーバ１００は、通信部１１０を用いてサービスサーバ７０と通信を行い、利用者によるサービスサーバ７０が提供するサービスの利用履歴情報を取得する。決済サーバ１００は、取得した利用履歴情報を外部サービス利用情報１７８として記憶部１７０に記憶する。

図７は、外部サービス利用情報１７８の内容の一例を示す図である。上述した通り、本実施形態において、サービスサーバ７０は、ショッピングサーバとして機能する。そのため、外部サービス利用情報１７８は、例えば、オンラインショッピングサイトのユーザごとに、日時、カテゴリ、購入商品、購入金額、クーポン使用履歴等の情報が対応付けられたものである。クーポン使用履歴は、電子決済サービスの割引クーポンとは異なる、オンラインショッピングサイトにおいて使用可能な割引クーポンの使用履歴を意味する。

図８は、外部配信情報１８０の内容の一例を示す図である。外部配信情報１８０は、例えば、日時、天気、平均気温、休祝日、イベント、交通状況などの情報が対応付けられたものである。決済サーバ１００は、例えば、天気情報や交通情報を配信する公的機関が提供するＡＰＩ（application programming interface）を介して、これらの情報を取得し、外部配信情報１８０として記憶部１７０に記憶する。なお、図８では、説明の便宜上、日ごとの天気、平均気温、および交通状況が格納されているが、実際には、例えば、各日の時間帯毎および地域ごとの天気、平均気温、および交通状況が格納されてもよい。また、外部配信情報１８０は、過去の記録情報に限定されず、現在のリアルタイム情報が記憶されても良い。

利用者傾向推定部１２４は、利用者情報１７４、外部サービス利用情報１７８、および外部配信情報１８０に基づいて、電子決済サービスにおける利用者の決済傾向を推定する。図９は、利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の一例を示す図である。図９は、利用者傾向推定部１２４が、利用者情報１７４に記録されている決済履歴情報に基づいて、利用者の決済時間帯の傾向を推定する例について示している。

図９に示す通り、利用者傾向推定部１２４は、例えば、利用者情報１７４に記録されている、所定期間（例えば、１ヶ月）における決済履歴情報を集計し、利用者によって電子決済が実行される頻度が高い決済時間帯を推定する。例えば、利用者傾向推定部１２４は、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザについて、９：００から１０：００の時間帯に最も頻繁に電子決済を行うと推定し、推定された決済時間帯傾向を利用者傾向情報１８２に記録する。このとき、利用者傾向推定部１２４は、推定された決済時間帯傾向を、電子決済が実行された店舗又はカテゴリごとに、利用者傾向情報１８２に記録してもよい。例えば、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザについて、当該ユーザが、９：００から１０：００の時間帯に「ＸＸ珈琲店」で最も頻繁に電子決済を行うことが推定された場合、利用者傾向推定部１２４は、当該時間帯に、店舗「ＸＸ珈琲店」又はカテゴリ「喫茶店」を紐づけて利用者傾向情報１８２に記録してもよい。さらに、利用者傾向推定部１２４は、同様の方法によって、利用者が決済アプリ２０にログインする頻度が高いログイン時間帯傾向を推定することもできる。

図１０は、利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。図１０は、利用者傾向推定部１２４が、利用者情報１７４に記録されている決済履歴情報に基づいて、利用者の決済地域の傾向を推定する例について示している。

図１０に示す通り、利用者傾向推定部１２４は、例えば、利用者情報１７４に記録されている、所定期間（例えば、１ヶ月）における決済履歴情報を集計し、利用者によって電子決済が実行される頻度が高い決済地域を推定する。より具体的には、利用者傾向推定部１２４は、決済履歴情報に記憶されている店舗ＩＤ情報をキーにして、店舗情報１７６を参照し、店舗情報１７６の所在地を抽出する。利用者傾向推定部１２４は、抽出された所在地を、所定期間にわたって集計し、電子決済が実行される頻度が高い決済地域を推定する。図１０は、一例として、利用者傾向推定部１２４が、抽出した所在地をヒートマップとして集計する例を表している。

利用者傾向推定部１２４は、推定された決済地域傾向を利用者傾向情報１８２に記録する。このとき、利用者傾向推定部１２４は、決済地域傾向を、電子決済が実行された店舗又はカテゴリごとに、利用者傾向情報１８２に記録してもよい。例えば、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザについて、当該ユーザが、千代田区丸の内の「ＸＸ珈琲店」で最も頻繁に電子決済を行うことが推定された場合、利用者傾向推定部１２４は、決済地域傾向である「千代田区丸の内」に、店舗「ＸＸ珈琲店」又はカテゴリ「喫茶店」を紐づけて利用者傾向情報１８２に記録してもよい。

図１１は、利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。図１１は、利用者傾向推定部１２４が、利用者情報１７４に記録されている決済履歴情報に基づいて、利用者の決済店舗の傾向を推定する例について示している。図１１の左部に示す通り、利用者傾向推定部１２４は、まず、各ユーザの利用者ＩＤごとに、店舗ＩＤによって特定される店舗における電子決済の頻度（例えば、１ヶ月などの所定期間ごとに計測される）のデータを対応付けてテーブルとして生成する。

利用者傾向推定部１２４は、図１１の左部に示される生成されたテーブルに基づいて、例えば、行列分解（ＭＦ：ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）の手法を用いて、利用者の各店舗に関する嗜好スコアを算出することができる。行列分解とは、行列を構成する各ユーザに関する各店舗の利用頻度の値を対象にして、値が存在する要素（すなわち、図１１では正の要素）だけを行列分解することにより、値が欠損している部分の値を予測する手法である。行列分解に当たっては、特異値分解（ＳＶＤ：Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖａｌｕｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）などの任意の手法を用いることができる。利用者傾向推定部１２４は、例えば、各店舗について算出された嗜好スコアが閾値以上である店舗を決済店舗傾向として推定し、利用者傾向情報１８２に格納する。同時に、利用者傾向推定部１２４は、決済店舗傾向として推定された店舗が属するカテゴリを、決済カテゴリ傾向として利用者傾向情報１８２に格納する。

図１２は、利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者の決済傾向の別の例を示す図である。図１２は、利用者傾向推定部１２４が、利用者情報１７４に記録されているクーポン使用履歴情報に基づいて、利用者のクーポン使用傾向を推定する例について示している。

図１２に示す通り、利用者傾向推定部１２４は、例えば、利用者情報１７４に記録されている、所定期間（例えば、１ヶ月）における決済履歴情報を集計し、利用者によって割引クーポンが用いられる頻度が高い割引率を推定する。一般的には、割引率が高ければ高いほど、割引クーポンはより頻繁に用いられる。そのため、利用者傾向推定部１２４は、例えば、割引クーポンの使用率に関する閾値（５０％など）を設定し、当該閾値を超える最小の割引率をクーポン使用傾向として、利用者傾向情報１８２に格納する。このとき、利用者傾向推定部１２４は、クーポン使用傾向を、電子決済が実行された店舗又はカテゴリごとに、利用者傾向情報１８２に記録してもよい。例えば、ユーザＩＤ「ＡＡＡ」のユーザについて、当該ユーザが、「ＸＸ珈琲店」の割引クーポンを、割引率が１５％以上のときに５０％以上の確率で使用していた場合、「ＸＸ珈琲店」に紐づけて「１５％以上」をクーポン使用傾向として利用者傾向情報１８２に記録してもよい。

なお、上記のクーポン使用傾向の推定において、「割引クーポンの使用率」は、複数の計測方法によって算出され得る。例えば、利用者傾向推定部１２４は、図３に示される獲得済み割引クーポンとして保存された割引クーポンのうち、実際の電子決済で使用された割引クーポンの使用率を算出してもよいし、獲得前の割引クーポンも含めて、決済アプリ２０におすすめクーポンとして表示された割引クーポンのうち、実際の電子決済で使用された割引クーポンの使用率を算出してもよい。

さらに、上記のクーポン使用傾向の推定において、利用者傾向推定部１２４は、利用者情報１７４に記録されているクーポン使用履歴を用いて、クーポン使用傾向を推定している。しかし、利用者傾向推定部１２４は、さらに、外部サービス利用情報１７８に記録されているクーポン使用履歴を用いて、クーポン使用傾向を推定してもよい。例えば、利用者傾向推定部１２４は、利用者が、サービスサーバ７０が提供するショッピングサイトにおいて、カテゴリ「ファッション」に属する商品を購入する際に割引クーポンを使用し、かつ電子決済サービスにおいてカテゴリ「ファッション」に属する商品を購入する際に割引クーポンを使用した場合、これらの情報は、カテゴリ「ファッション」に属する商品に対する利用者のクーポン使用傾向を推定するために集約的に用いられる。これにより、より多くのデータに基づいて、ユーザのクーポン使用傾向を推定することができる。

利用者傾向推定部１２４は、さらに、利用者情報１７４に記録されている決済履歴情報と、外部配信情報１８０とを照合し、利用者が電子決済を行った時点における天気、平均気温、休祝日の有無、イベント、交通状況に関する傾向を推定する。利用者傾向推定部１２４は、例えば、所定期間（例えば、１ヶ月）における決済履歴情報と、電子決済を行った時点における外部配信情報１８０とを集約し、利用者による電子決済の頻度が高い天気、平均気温、休祝日の有無、イベント、交通状況に関する傾向を推定する。利用者傾向推定部１２４は、推定した決済天気傾向、決済日傾向、決済イベント傾向、決済交通状況傾向を利用者傾向情報１８２に格納する。

図１３は、利用者傾向推定部１２４によって推定される利用者傾向情報１８２の一例を示す図である。利用者傾向推定部１２４は、上述の方法によって、決済時間帯傾向、決済地域傾向、決済店舗傾向、決済カテゴリ傾向、クーポン使用傾向、決済天気傾向、決済日傾向、決済イベント傾向、決済交通状況傾向を推定すると、各ユーザＩＤに紐づけて、推定したこれらの傾向情報を利用者傾向情報１８２に格納する。

図１４は、店舗端末装置５０に表示される割引クーポン設定画面の一例を示す図である。図１４において、符号Ａ６は、割引クーポンを発行するための広告予算を設定するための領域を示す。すなわち、例えば、ある利用者の電子決済において１０％の割引クーポンが使用された場合、１０％の割引額に相当する金額が広告予算から減算される。減算された結果、広告予算の残高が所定値（例えば、割引クーポンの最小割引額）を下回った場合、割引クーポンの発行が停止される。なお、割引額に加えて、割引クーポンを発行する事業者が電子決済サービスの運営者に支払う手数料が予算金額から合わせて減算されてもよい。

符号Ａ７は、利用者に提供される割引クーポンの最大割引率を設定するための領域を示す。すなわち、クーポン生成部１２８は、領域Ａ７に設定された最大割引率以下の割引率が設定された割引クーポンを生成する。符号Ａ８は、利用者に提供される割引クーポンの最大割引金額を設定するための領域を示す。すなわち、クーポン生成部１２８は、領域Ａ７に設定された最大割引金額以下の割引金額が設定された割引クーポンを生成する。符号Ａ９は、利用者に提供される割引クーポンの有効期間を設定するための領域を示す。すなわち、クーポン生成部１２８は、領域Ａ９に設定された期間内において使用可能な割引クーポンを生成する。符号Ａ１０は、割引クーポンを提供する対象となる利用者による割引クーポンの最低使用率（「閾値」の一例である）を示す。すなわち、クーポン生成部１２８は、領域Ａ１０に設定された最低使用率以上の使用率で割引クーポンを使用する利用者に対して、割引クーポンを生成する。なお、この場合の「使用率」とは、割引クーポンを提供する事業者が運営する店舗における割引クーポンの使用率であっても良いし、割引クーポンを提供する事業者が運営する店舗が属するカテゴリにおける割引クーポンの使用率であっても良いし、電子決済サービス全体における割引クーポンの使用率であっても良い。符号Ａ１１は、利用者に提供される割引クーポンの画像を設定するための領域である。領域Ａ１１において、事業者が「テンプレートを使用する」を選択した場合、電子決済サービスの運営者によって事前に用意された画像が割引クーポンに設定される。一方、事業者が「アップロード」を選択した場合、事業者は、独自に用意した画像を割引クーポンに設定することができる。事業者が、割引クーポン設定画面において、設定項目を入力し、クーポン生成ボタンＢ１を押下すると、クーポン生成部１２８は、設定内容にしたがって、割引クーポンを生成する。

例えば、割引クーポン設定画面において、必須項目である広告予算のみが設定された場合、クーポン生成部１２８は、設定された広告予算と、利用者傾向情報１８２とに基づいて、利用者ごとに割引クーポンを生成し、クーポン提供部１３０は、生成した割引クーポンを当該利用者の利用者端末装置１０に提供する。特に、このとき、クーポン提供部１３０は、図１２を参照して説明した通り、利用者傾向情報１８２のクーポン使用傾向に基づいて、利用者ごとに、閾値以上の使用率（コンバージョン率）を達成する最小の割引率が設定された割引クーポンを提供する。すなわち、事業者は、割引クーポンを生成するために細かい設定を行う必要なく、電子決済サービスを通じて費用対効果の高い割引クーポンを発行することができる。

図１５は、利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの一例を示す図である。図１５は、一例として、店舗ＩＤ「００１」の「ＸＸ珈琲店」が、割引クーポンの広告予算のみを設定し、クーポン生成部１２８が、利用者ＩＤ「ＡＡＡ」の利用者に提供する「ＸＸ珈琲店」の割引クーポンを生成した例を表している。クーポン生成部１２８は、割引クーポンを生成するに当たって利用者傾向情報１８２を参照し、利用者ＩＤ「ＡＡＡ」の利用者の「決済店舗傾向」が「ＸＸ珈琲店」を含み、「決済時間帯傾向」が「９：００－１０：００」であり、かつ「クーポン使用傾向」が「１５％以上」であることを特定する。そのため、クーポン生成部１２８は、図１５に示す通り、利用者ＩＤ「ＡＡＡ」の利用者の利用者端末装置１０に対して、９：００から１０：００の間に有効であり、かつ１５％の割引率が設定された割引クーポンを提供する。このように、割引クーポンを提供する事業者は、割引クーポン設定画面において単に広告予算を設定することのみが求められ、細かい設定を行う必要がなく、クーポン生成部１２８は、利用者傾向情報１８２に基づいて、各利用者の決済傾向に最適化された割引クーポンを生成する。すなわち、事業者にとっての利便性を高めつつ、個々の利用者の属性を考慮した割引クーポンを提供することができる。

なお、クーポン生成部１２８は、「決済店舗傾向」が割引クーポンを提供する事業者を含まない場合であっても、例えば、当該事業者が属するカテゴリを「決済カテゴリ傾向」として含む利用者に対して、割引クーポンを生成しても良い。例えば、「ＸＸ珈琲店」の場合、「決済店舗傾向」が「ＸＸ珈琲店」を含まない場合であっても、「決済カテゴリ」が「喫茶店」を含む利用者に対して、割引クーポンを生成しても良いし、「決済カテゴリ」が「喫茶店」を含み、かつ「決済地域傾向」が「千代田区丸の内」（すなわち、「ＸＸ珈琲店」の所在地）を含む利用者に対して、割引クーポンを生成しても良い。

クーポン生成部１２８は、さらに、割引クーポンを提供するタイミングとして、利用者の決済天気傾向、決済日傾向、決済イベント傾向、決済交通状況傾向を考慮して、設定してもよい。例えば、図１３に示す通り、利用者ＩＤ「ＡＡＡ」の利用者の「決済天気傾向」は「晴れ」であり、「決済気温傾向」は「２０－２５度」であり、「決済日傾向」は「土日」であり、「決済交通状況傾向」は「通常」である。そのため、クーポン生成部１２８は、これらの情報と、外部配信情報１８０とを照合し、天気が晴れており、気温２０度から２５度の範囲内であり、日付が土日であり、交通状況が混雑してないタイミングで割引クーポンが提供されるように、提供タイミングを設定してもよい。また、例えば、ある利用者について、決済日傾向が土日（すなわち、週末）であり、決済カテゴリ傾向が日用品である場合、クーポン生成部１２８は、当該利用者に、週末のタイミングで、日用品の購入に使用可能な割引クーポンを提供してもよい。こうした提供タイミングに関する設定は、必ずしも、全ての条件が一致する必要はなく、少なくとも、割引クーポンを提供するためのオプション条件として参考にされれば良い。また、代替的に、クーポン生成部１２８は、利用者傾向推定部１２４によって推定されたログイン時間帯傾向に対応する時間帯に割引クーポンが提供されるように、提供タイミングを設定してもよい。

また、例えば、クーポン生成部１２８は、店舗情報１７６に記憶された情報と外部配信情報１８０に記憶された情報との組み合わせに基づいて、利用者に提供する割引クーポンの内容を決定してもよい。具体的には、クーポン生成部１２８は、複数の利用者の決済履歴情報を、外部配信情報１８０に記憶された日時情報および休祝日情報と紐づけ、店舗情報１７６に記憶された営業時間のうち、当該店舗の繁忙時間帯および閑散時間帯を特定する。ここで、繁忙時間帯は、営業時間のうち、例えば、最も来店者数が多いか、又は決済金額を多い時間帯を意味する。閑散時間帯は、営業時間のうち、例えば、最も来店者数が少ないか、又は決済金額を小さい時間帯を意味する。

図１６は、利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。図１５の割引クーポンとは異なり、図１６の割引クーポンは、使用可能な曜日が限定されている。クーポン生成部１２８は、例えば、店舗ＩＤ「００１」の「ＸＸ珈琲店」について、店舗情報１７６に記憶された営業時間「９：００－２２：００」のうち、外部配信情報１８０に記憶された土日の「１０：００－１１：００」が閑散時間帯であることを特定する。そのため、クーポン生成部１２８は、店舗の閑散時間帯により多くの利用者の来店を促すために、土日の「１０：００－１１：００」に使用可能な割引クーポンを提供する。このとき、クーポン生成部１２８は、閑散時間帯に使用可能な割引クーポンの割引率をより高く設定してもよい。これとは逆に、クーポン生成部１２８は、店舗情報１７６と外部配信情報１８０とに基づいて店舗の繁忙時間帯を特定した場合、繁忙時間帯に来店する利用者の数を抑制するために、繁忙時間帯に利用可能な割引クーポンを提供しなかったり、又は、繁忙時間帯に使用可能な割引クーポンの割引率をより低く設定してもよい。

さらに、クーポン生成部１２８は、利用者傾向情報１８２の決済日傾向も合わせて参照し、閑散時間帯と決済日傾向が一致する利用者に対して、割引クーポンを提供してもよい。これにより、一般的には来店の見込みが薄い閑散時間帯への来店および割引クーポンの使用をより強く促進することができる。

図１７は、利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。クーポン生成部１２８は、利用者の決済履歴情報と、利用者傾向情報１８２の決済気温傾向とに基づいて、例えば、ある利用者が所定気温以上（又は所定気温以下）で、同一の商品（又は同一のカテゴリに属する複数の商品）を購入している傾向を把握し、その後、外部配信情報１８０に基づいて、現在の気温が所定気温に達した場合、当該商品に対する割引クーポンを生成してもよい。このとき、クーポン生成部１２８は、例えば、利用者傾向情報１８２の決済時間帯傾向に基づいて、当該決済時間帯傾向の所定期間前（例えば、１時間前）に割引クーポンを発行し、利用者が当該割引クーポンを利用するように誘引しても良い。図１７は、あるユーザが、所定気温（例えば、３０度）以上でアイスを購入する傾向に基づいて、クーポン生成部１２８が、決済時間帯傾向の１時間前に割引クーポンを発行している例を表している。また、例えば、クーポン生成部１２８は、利用者傾向情報１８２の決済日傾向又は決済イベント傾向に基づいて、ある利用者が休日、祝日、特定イベント（花火大会など）などに多くの決済を実行していることが判定された場合、決済時間帯傾向の所定期間前に、外出に関連する割引クーポン、具体的には、例えば、ガソリンスタンドやコンビニエンスストアなどで利用可能なクーポンを利用者に提供しても良い。このように、事業者は、割引クーポンを生成するために細かい設定を行う必要なく、費用対効果の高い割引クーポンを発行することができる。

図１８は、利用者端末装置１０に提供される割引クーポンの別の例を示す図である。図１８は、割引クーポンを発行した特定の事業者の店舗においてのみ使用可能な割引クーポンを提供する図１５から図１７の場合とは異なり、同一の店舗カテゴリに属する複数の事業者の店舗において使用可能な割引クーポンを提供している例を表している。クーポン生成部１２８は、同一の店舗カテゴリに属する複数の事業者が広告予算を設定している場合、これら複数の事業者の店舗で共通して使用可能な割引クーポン（以下、「カテゴリクーポン」と称する場合がある）を生成し、クーポン提供部１３０は、生成されたカテゴリクーポンを、各利用者の利用者端末装置１０に提供する。

クーポン生成部１２８は、利用者傾向情報１８２を参照して、例えば、「決済カテゴリ傾向」が複数の事業者が属する店舗カテゴリと一致する利用者のみに対して、カテゴリクーポンを生成する。カテゴリクーポンの有効期間や割引率については、統一されていてもよいし、各利用者の傾向情報に合わせて、設定が変更されてもよい。さらに、クーポン生成部１２８は、カテゴリクーポンを提供するタイミングとして、各利用者の決済天気傾向、決済日傾向、決済イベント傾向、決済交通状況傾向を考慮して、設定を変更してもよい。このように、割引クーポンを提供する事業者は、細かい設定を行う必要なく広告予算のみを設定することによって、個々の利用者の属性を考慮したカテゴリクーポンを提供することができる。

上記の説明において、クーポン生成部１２８は、電子決済サービスの管理者によって設定された規則に基づいて、ルールベースで割引クーポンを生成している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されず、例えば、教師データに基づいて学習された機械学習モデルを用いて、割引クーポンを生成することができる。

図１９は、機械学習による割引クーポンの生成方法を説明するための図である。図１９は、機械学習モデルを生成するための教師データとして、入力データが利用者データ（利用者情報１７４の項目の少なくとも一部を含む）と、店舗データ（店舗情報１７６の項目の少なくとも一部を含む）と、外部配信データ（外部配信情報１８０の項目の少なくとも一部を含む）とを含み、出力データが、割引率と、広告文と、クーポン種類（特定店舗のクーポン又はカテゴリクーポン）と、対象店舗（クーポン種類が特定店舗クーポンの場合は店舗ＩＤ／クーポン種類がカテゴリクーポンの場合はカテゴリ名）と、クーポン期限とを含む例を表している。

電子決済サービスの管理者は、過去に発行した割引クーポンのうち、費用対効果（コンバージョン率）が基準以上となった割引クーポンの割引率と、広告文と、クーポン種類と、対象店舗と、クーポン期限との組み合わせを正解データ（出力データ）として用意し、かつ当該割引クーポンの費用対効果が基準以上となった時点の利用者データと、店舗データと、外部配信データとの組み合わせを入力データとして、任意の機械学習モデルに学習させることによって、学習済みモデルを得る。次に、クーポン生成部１２８は、最新時点での利用者データと、店舗データと、外部配信データとの組み合わせを学習済みモデルに入力することによって、割引率と、広告文と、クーポン種類と、対象店舗と、クーポン期限との組み合わせを、新たに生成する割引クーポンの候補として得る。

なお、図１９の機械学習モデルの教師データに含まれる利用者データは、利用者ごとの利用者データであってもよいし、電子決済サービスの利用者全体の利用者データであってもよい。教師データに含まれる利用者データが、利用者ごとの利用者データである場合、学習済みモデルは利用者の人数分、生成される。

一方、教師データに含まれる利用者データが電子決済サービスの利用者全体の利用者データである場合、生成される機械学習モデルは一つとなる。その場合、クーポン生成部１２８は、単一の学習済みモデルによって出力された割引クーポンの候補に対して、利用者傾向情報１８２に更に基づいて、ルールベースで補正を行っても良い。例えば、出力された割引クーポンの候補に設定されたクーポン期限が、割引クーポンを発行する対象となる利用者の決済時間帯傾向と大きく乖離していた場合、設定されたクーポン期限を利用者の決済時間帯傾向に近くなるように補正してもよい。

このように、機械学習モデルを用いて割引クーポンを生成することにより、事業者は、割引クーポンを生成するために細かい設定を行う必要なく、個々の利用者ごとに費用対効果の高い割引クーポンを発行することができる。

決済サーバ１００は、利用者ごとに生成された割引クーポンを、サービスサーバ７０を介して提供することによって、割引クーポンの認知を高めてもよい。図２０は、サービスサーバ７０が提供するショッピングサイトにおいて提供される割引クーポンの一例を示す図である。決済サーバ１００は、ある利用者に対して割引クーポンが生成されると、生成された割引クーポンに関する情報と、決済サーバ１００に登録された利用者ＩＤと、サービスサーバ７０に登録された利用者ＩＤとを紐づけて、サービスサーバ７０に提供する。サービスサーバ７０は、その後、当該利用者の利用者端末装置１０からのアクセスを受け付けると、ショッピングサイトの画面に、提供された割引クーポンを表示させてもよい。図１７は、割引クーポンをディスプレイ広告としてショッピングサイトの画面に表示させている例を表している。他の態様として、サービスサーバ７０が、例えば、検索エンジンサービスを提供する検索エンジンサーバである場合には、利用者がキーワード検索を行った検索結果に含めて、割引クーポンを表示させてもよい。

サービスサーバ７０は、さらに、割引クーポンの表示回数に対する実際のクリック率や獲得率を計測して、計測した情報を決済サーバ１００にフィードバックしてもよい。フィードバックされた情報は、例えば、利用者傾向情報１８２におけるクーポン使用傾向の推定に用いられる。これにより、電子決済サービスの決済履歴のみに基づいて利用者の傾向を推定する場合に比して、利用者の傾向をより高精度に推定することができる。

以上の通り説明した本実施形態によれば、電子決済サービスに登録する事業者は、割引クーポンを提供するに当たって、少なくとも広告予算を設定し、クーポン生成部は、電子決済サービスの決済履歴に少なくとも基づいて推定された利用者の傾向情報から、各利用者に応じた割引クーポンを生成し、生成された割引クーポンを、設定された広告予算の範囲内で提供する。これにより、事業者にとっての利便性を高めつつ、個々の利用者の属性を考慮した割引クーポンを提供することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０ 利用者端末装置
２０ 決済アプリ
２２ サービスアプリ
５０ 店舗端末装置
６０ 店舗コード画像
７０ サービスサーバ
１００ 決済サーバ
１１０ 通信部
１２０ 決済コンテンツ提供部
１２２ 決済処理部
１２４ 利用者傾向推定部
１２６ クーポン設定受付部
１２８ クーポン生成部
１３０ クーポン提供部
１７０ 記憶部
１７２ 決済コンテンツ情報
１７４ 利用者情報
１７６ 店舗情報
１７８ 外部サービス利用情報
１８０ 外部配信情報
１８２ 利用者傾向情報
１８４ クーポン情報

Claims (11)

1. 実店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額のみを前記実店舗の店舗端末から受け付ける受付部と、
   前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定する推定部と、
   受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンの割引率と、有効期間と、使用可能な実店舗とを設定し、前記割引率と、前記有効期間と、前記使用可能な実店舗とのうち少なくとも二つが設定された前記割引クーポンを生成する生成部と、
   生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に提供する提供部と、を備える、
   情報処理装置。
2. 実店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額を前記実店舗の店舗端末から受け付ける受付部と、
   前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定する推定部と、
   受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンを生成する生成部と、
   生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に前記決済傾向に応じたタイミングで提供する提供部と、を備える、
   情報処理装置。
3. 前記推定部は、前記利用者情報に基づいて、前記決済傾向として、前記利用者が前記電子決済サービスを利用する頻度が高い実店舗を推定し、
   前記生成部は、前記実店舗において使用可能な前記割引クーポンを生成する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記利用者情報に基づいて、前記決済傾向として、前記利用者が前記電子決済サービスを利用する頻度が高い時間帯又は日付を推定し、
   前記生成部は、前記時間帯又は日付において使用可能な前記割引クーポンを生成する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、前記利用者情報に基づいて、前記決済傾向として、前記利用者が前記電子決済サービスを利用する頻度が高い気象条件を推定し、
   前記生成部は、前記気象条件において使用可能な前記割引クーポンを生成する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、前記利用者情報に基づいて、前記決済傾向として、前記利用者が嗜好する前記実店舗のカテゴリを推定し、
   前記生成部は、前記カテゴリに属し、かつ前記予算金額を設定した複数の実店舗において使用可能な割引クーポンを生成する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記利用者情報は、前記利用者が前記電子決済サービスを利用した日時、店舗、金額、ロケーション、前記割引クーポンの利用履歴のうちの少なくとも一つを含む、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記生成部は、前記利用者が登録する、前記電子決済サービスとは異なるサービスに関する利用情報にさらに基づいて、前記割引クーポンを生成する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記生成部は、前記利用者が前記電子決済サービスを利用した際の天候情報、休祝日情報、イベント情報、又は交通状況情報を含む外部配信情報にさらに基づいて、前記割引クーポンを生成する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. コンピュータが、
    実店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額を前記実店舗の店舗端末から受け付け、
    前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定し、
    受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンを生成し、
    生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に前記決済傾向に応じたタイミングで提供する、
    情報処理方法。
11. コンピュータに、
    実店舗での購買に係る決済を処理する電子決済サービスにおいて使用可能な割引クーポンを発行するための予算金額を前記実店舗の店舗端末から受け付けさせ、
    前記電子決済サービスを利用する利用者に関する利用者情報に基づいて、前記電子決済サービスにおける前記利用者の決済傾向を推定させ、
    受け付けられた前記予算金額と、推定された前記決済傾向に基づいて、前記利用者に提供する割引クーポンを生成させ、
    生成された前記割引クーポンを、前記利用者が使用する利用者端末装置に前記決済傾向に応じたタイミングで提供させる、
    プログラム。

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