JP3240982U - 顧客購買意向と推薦分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】自動ラベリング、および、パーソナライズされた販売促進メッセージ、商品のマーケティングの自動化、および、パーソナライズされた商品推薦機能を有する顧客購買意向と推薦分析システムを提供する。【解決手段】顧客購買意向と推薦分析システムは、消費者行動情報サーバを有し、消費者行動情報サーバは、データクリーニング装置、情報分析装置、および、推薦装置を有する。データクリーニング装置は、消費者の消費者行動情報を受信して、消費者行動情報に、データクリーニングを実行して、観察リストデータを取得する。情報分析装置は、レコメンデーションアルゴリズムにより、観察リストデータを分析して、推薦目標を決定する。推薦装置は、推薦目標に対応する販売促進メッセージを送信する。【選択図】図１

Description

本考案は、分析システムに関するものであって、特に、消費行為を分析するのに適する顧客購買意向（CUSTOMER SHOPPING INTENTION）と推薦分析システム（RECOMMENDATION ANALYSIS SYSTEM）に関するものである。

従来の消費者の購物行為としては、一般的に、最初に、商品情報を求めることで、消費者が商品を知る媒体としては、たとえば、ネット広告、テレビコマーシャル、屋外の広告（たとえば、掲示板）、口コミ、チラシ等がある。消費者は商品情報を得た後、店舗に赴いて商品を購入する。

しかし、これらの媒体は、商品を、ターゲットとなる顧客に精確に推薦することができないので、どのように、商品を適当な顧客に精確に推薦するかが、本考案が改善したい問題の一つである。

上述の問題を解決するため、本考案は、消費者行動情報サーバを有する顧客購買意向と推薦分析システムを提供することを目的とする。

本考案による消費者行動情報サーバを有する顧客購買意向と推薦分析システムは、消費者行動情報サーバを有し、消費者行動情報サーバは、データクリーニング装置、情報分析装置、および、推薦装置を有する。データクリーニング装置は、消費者の消費者行動情報を受信し、消費者行動情報に、データクリーニングを実行して、観察リストデータを取得する。情報分析装置は、レコメンデーションアルゴリズム（recommendation algorithm）により、観察リストデータを分析して、推薦目標を決定する。推薦装置は、推薦目標に対応する販売促進メッセージを送信する。

本考案による顧客購買意向と推薦分析システムは、単一の多属性のアプリケーションプログラムインターフェースを構築することにより、多種のデータソースを収集して、オンラインとオフラインデータを整合し、会員システムを結合し、人工知能モジュールを構築して、データ分析を実行し、自動ラベリング、および、パーソナライズの販売促進メッセージ、商品のマーケティングの自動化、および、パーソナライズされた商品推薦機能の提供を達成する。

本考案の一実施形態による顧客購買意向と推薦分析システムのブロック図である。 本考案の一実施形態によるクーポンを示す図である。 本考案の一実施形態による広告イメージを示す図である。 本考案の一実施形態による推薦商品をパーソナライズする方法を示す図である。 本考案の一実施形態によるショッピングガイド工程を示す図である。 本考案の一実施形態による精算工程を示す図である。

以下の説明は、考案の好ましい実現方式を完成させるためのものであり、その目的は、本考案の基本精神を描写することにあり、本考案を限定するものではない。実際の考案内容は、後述の請求項範囲を参考すべきである。

理解すべきことは、明細書中で使用される「有する」、「含む」等の用語は、特定の技術特徴、数値、方法工程、作業処理、素子、および／または、部材の存在を表示するのに用いられているが、さらに多くの技術特徴、数値、方法工程、作業処理、素子、および／または、部材、あるいは、上記の任意の組み合わせが加えられることを除外しない。

請求項の範囲中で構成要素を修飾する、たとえば、「第一」、「第二」、「第三」等の序数用語は、それ自身は何ら優先度、優先順位、または、各構成要素間の順序、または、方法が実行される運転の時間的な順序を暗示するものではなく、同じ名称を有する他の構成要素と区分している。

図１を参照する。図１は、本考案の一実施形態による顧客購買意向と推薦分析システム１００のブロック図である。図１に示されるように、顧客購買意向と推薦分析システム１００は、消費者行動情報サーバ１０を有する。消費者行動情報サーバ１０は、データクリーニング装置１１、情報分析装置１２、推薦装置１３、および、端末設備管理装置１４を有する。

一実施形態において、消費者行動情報サーバ１０は、各種様々なコンピュータシステム、たとえば、ノートパソコン、タブレット、クラウドコンピューティングシステム、あるいは、分散コンピューティングシステムにより実施されるが、本考案はこの限りではない。

一実施形態において、データクリーニング装置１１、情報分析装置１２、推薦装置１３、および、端末設備管理装置１４は、必ずしも、消費者行動情報サーバ１０の内部に位置する必要はなく、消費者行動情報サーバ１０の外部に位置することができ、各自、消費者行動情報サーバ１０と結合される。

一実施形態において、データクリーニング装置１１、情報分析装置１２、推薦装置１３、および、端末設備管理装置１４は、それぞれ、あるいは、一緒に、集積回路、たとえば、プロセッサ、マイクロコントローラー（microcontroller）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、デジタル信号プロセッサ（digital signal processor）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、あるいは、ロジック回路により実施される。つまり、データクリーニング装置１１、情報分析装置１２、推薦装置１３、および、端末設備管理装置１４、および、その任意の組み合わせは、同一電子設備により実施されてもよいし、異なる電子設備により実施されてもよく、本考案はこの限りではない。

一実施形態において、情報分析装置１２とデータクリーニング装置１１は結合され、推薦装置１３と情報分析装置１２は結合され、端末設備管理装置１４と推薦装置１３は結合される。

一実施形態において、データクリーニング装置１１は、消費者の消費者行動情報を受信し、消費者行動情報に、データクリーニングを実行して、観察リストデータを取得する。情報分析装置１２は、レコメンデーションアルゴリズムにより、観察リストデータを分析して、推薦目標を決定する。推薦装置１３は、推薦目標に対応する販売促進メッセージを送信する。

データクリーニング装置１１が受信した消費者行動情報は、多種の方式により取得することができ、消費者行動情報は、異なる方式やプラットフォームからのものであるので、データクリーニング装置１１は、消費者行動情報を受信後、消費者行動情報に、データクリーニングを実行して、観察リストデータを取得する必要がある。

一実施形態において、消費者行動情報に、データクリーニングを実行する操作は、異なる方式やプラットフォームからの消費者行動情報中のデータフォーマット統一（たとえば、商品コードフォーマット、日時フォーマット、および／または、時間フォーマットの統一）を有する。たとえば、インスタントラーメンアイテムの商品コード（あるいは、商品番号）を、一律、「Ａ１２３４」に変更し、財布アイテムのコードを、一律、「Ａ５６７８」に変更する；日時「２０２２．１２．０１」、「Ｄｅｃ １^st，２０２２」、および、「２０２２１２０１」を、「２０２２．１２．０１」に統一する。

一実施形態において、消費者行動情報に、データクリーニングを実行する操作は、更に、異なるソースのデータに対し、有効なデータの選択を実行して、避免無効のデータが、後続の分析結果に対して、誤差を生成するのを防止する工程を有する。

一実施形態において、観察リストデータは、消費者の特徴属性データ、および、視線ホットゾーンデータを有する。特徴属性データは、これに限定されないが、性別、および／または、年齢等、顔認証技術により、取得された特徴属性値を有する。視線ホットゾーンデータは、検出番号、検出時間、検出設備番号、視線ホットゾーン等のフィールドを有するが、本考案はこれに制限されない。

一実施形態において、視線ホットゾーンデータは、オフライン注目情報サーバ３２から、眼球追跡技術により収集した消費者行動情報（たとえば、消費者の、ある時間の、あるディスプレイ、あるいは、ある棚上の、あるブロックに対する視線が停留する行為）であり、後に、これに対して詳述する。

一実施形態において、情報分析装置１２は、更に、視線ホットゾーンデータ（たとえば、年齢、および、性別の組み合わせ）が対応する所定タイプを判断し、この所定タイプは、複数の選択可能な目的に対応する。続いて、情報分析装置１２は、更に、特徴属性データ決定が採用するレコメンデーションアルゴリズムに基づいて、および、レコメンデーションアルゴリズムにより、これらの選択可能な目的中から、一者を推薦目標として選択する。

一実施形態において、所定タイプは、業種であり、選択可能な目的は、複数の選択可能な業種である。たとえば、視線ホットゾーンが対応する業種が「化粧品」である場合、選択可能なブランドは、ランコム（Lancome）（登録商標）、ビオテルム（Biotherm）（登録商標）、イブサンローラン（YSL）、ジョルジオアルマーニ（Giorgio Armani）、シュウウエムラ（Shu Uemura）等のブランドを有する。視線ホットゾーンが対応する業種が「運動用品」である場合、選択可能なブランドは、ナイキ（Nike）（登録商標）、アディダス（Adidas）（登録商標）、エアジョーダン（Air Jordan、Golf）、スターター（Team Starter）等のブランドを有する。

一実施形態において、所定タイプは、商品アイテムであり、選択可能な目的は、複数の選択可能な商品である。たとえば、視線ホットゾーンが対応する商品アイテムが「シャツ」である場合、選択可能な商品は、様々なシャツ商品を有する。これらの選択可能な商品（たとえば、シャツ商品）は、同じブランドや店からのものでもよいし、異なるブランドや店からのものでもよく、本考案はこの限りではない。

一実施形態において、情報分析装置１２はさらに、選択可能な目的（たとえば、選択可能な業種あるいは、選択可能な商品）の数量が十分であるか否か（たとえば、指定スレショルドより大きいか否か）を判断する。選択可能な目的の数量が十分であることに対応して、情報分析装置１２は、分類演算法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。分類演算法は、任意の一種の機器学習分野の分類子（classifier）、たとえば、決定木（decision tree）、ロジスティク回帰（logistic regression）、単純ベイズ（naive Bayes）、ランダムフォレスト（random forest）、サポートベクターマシン（Support Vector Machine；ＳＶＭ）、あるいは、フルコネクションニューラルネットワーク（full-connected neural network）等である。好ましい実施形態において、情報分析装置１２は、ＸＧＢ分類器を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。

前述を受けて、選択可能な目的（たとえば、選択可能なブランド、あるいは、選択可能な商品）の数量が不足であることに対応して、情報分析装置１２は、更に、特徴属性データが対応する消費履歴が十分であるか否か判断する（たとえば、指定スレショルドより大きいか否か）。消費履歴が十分であることに対応して、情報分析装置１２は、ポピュラリティーベースの推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。具体的には、情報分析装置１２は、消費金額、あるいは、消費取引回数が高い選択可能な目的を、推薦目標として選択する。消費履歴が不足であることに対応して、情報分析装置１２は、ランダム推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。

一実施形態において、観察リストデータは、消費者の会員データを有する。会員データは、これに限定されないが、基本データ、登録日時、登録ソース、興味のタイプ、車両ナンバー、バイクナンバー、会員カード情報、会員レベル、メッセージ通知チャネル、取引金額、取引回数、最近の消費日時、ポイント残高等のデータフィールドを有する。

一実施形態において、情報分析装置１２は、更に、会員データに基づいて、採用するレコメンデーションアルゴリズムを決定し、および、レコメンデーションアルゴリズムにより、複数の選択肢から、一者を選んで推薦目標とする。

一実施形態において、会員データは、更に、消費記録を有し、情報分析装置１２は、更に、消費記録の取引回数が十分であるか否か（たとえば、指定スレショルドより大きいか否か）判断する。消費記録の取引回数が十分であることに対応して、情報分析装置１２は、アイテムベース（item-based）推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。アイテムベース推薦法は、協調フィルタリング（collaborative filtering）推薦法であるか、あるいは、Apriori関連規則推薦法である。

前述を受けて、消費記録の取引回数の不足に対応して、情報分析装置１２は、ユーザーベース（user-based）推薦法、あるいは、メモリベース（memory-based）推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。

一実施形態において、会員データは、さらに、オンライン閲覧履歴を有し、情報分析装置１２は、更に、オンライン閲覧履歴が十分であるか否か判断する。オンライン閲覧履歴は、これに限定されないが、ソース番号（あるいは、識別コード）、アプリケーションプログラムタイプ（たとえば、web、app）、イベント番号、イベント開始時間、イベント終了時間、ファンクションコード、商品番号（店内コード）等のデータフィールドを有する。

前述を受けて、オンライン閲覧履歴が十分である（たとえば、記録された閲覧イベント回数が、指定スレショルドより多い）ことに対応して、情報分析装置１２は、リンク予想（link prediction）推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用する。オンライン閲覧履歴の不足に対応して、情報分析装置１２は、消費記録に基づいて、採用するレコメンデーションアルゴリズムを決定する。たとえば、オンライン閲覧履歴が不足である場合、消費記録の取引回数が十分であるか否かに基づいて、アイテムベース（item-based）推薦法、ユーザーベース（user-based）推薦法、あるいは、メモリベース（memory-based）推薦法を、レコメンデーションアルゴリズムとして採用することを決定する。

データクリーニング装置１１が受信した消費者行動情報は、オンライン、および、オフラインの消費者行動情報を有し、以下の方式により取得することができる。

一実施形態において、オンラインコミュニティサーバ２１は、アプリケーションプログラム（たとえば、フェースブック（facebook）（商標登録）、ＬＩＮＥ（商標登録））により、オンラインコミュニティ情報を収集する；オンラインコミュニティサーバ２１は、アプリケーションプログラムインターフェース（Application Programming Interface，ＡＰＩ）により、オンラインコミュニティ情報２１を、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、オンラインコミュニティ情報を、消費者行動情報に提供する。これにより、オンライン消費者注目商品の情報を獲得することができる。

一実施形態において、オンラインコミュニティサーバ２１は、ＬＩＮＥ＠（商標登録）会員クリック行動の情報、フェースブックファングループのクリック行動の情報、アプリケーションプログラム、あるいは、オンラインショッピングモールの閲覧記録とリダイレクト歴程を記録することができるとともに、これらの情報を、アプリケーションプログラムインターフェースにより、消費者行動情報サーバ１０に送信する。

一実施形態において、オンライン会員サーバ２２は、会員が、アプリケーションプログラム、ブラウザ、あるいは、通信ソフトウェアにより閲覧した、あるいは、検索した閲覧情報を記録する；オンライン会員サーバ２２は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、閲覧情報を、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、会員情報を、消費者行動情報に提供する。これにより、オンライン消費者注目商品の情報を獲得することができる。

この例において、会員とは、特定のアプリケーションプログラム、あるいは、ウェブに登録済みの使用者のことであり、アプリケーションプログラム、あるいは、ウェブは、たとえば：新光三越のアプリケーションプログラム、あるいは、ウェブ、三井アウトレットパークのアプリケーションプログラム、あるいは、ウェブ、Ｈｉ－Ｌｉｆｅ ＶＩＰのアプリケーションプログラム、あるいは、ウェブ等である。これにより、消費者行動情報サーバ１０は、特定ネットショップの特定会員に対する閲覧情報を取得することができる。

一実施形態において、消費者行動情報サーバ１０は、オンライン会員注文情報、クーポン使用率、ポイント獲得と使用履歴を記録するとともに、これらの情報を、アプリケーションプログラムインターフェースにより、消費者行動情報サーバ１０に送信する。

一実施形態において、オンラインショッピング情報サーバ２３は、客が注文成立工程をトリガーした時点、購買商品名称、購買周期、あるいは、好みのタイプを記録する；オンラインショッピング情報サーバ２３は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、注文成立工程の時点、購買商品名称、購買周期、あるいは、好みのタイプを、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、注文成立工程の時点、購買商品名称、購買周期、あるいは、好みのタイプを、入消費者行動情報に提供する。たとえば、オンラインショッピング情報サーバ２３は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、甲さんが、正午１２時に、タピオカミルクティー１杯を購入する、平均すると、二日に一回、正午に購入する、砂糖半分のドリンクを好む、等の情報を、消費者行動情報サーバ１０に送信する。又、たとえば、オンラインショッピング情報サーバ２３は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、乙さんが、母の日に財布を購入する、二年毎に一度購入する、ルイヴィトン（LOUIS VUITTON，ＬＶ）のブランドを好む、等の情報を、消費者行動情報サーバ１０に送信する。これにより、オンライン消費者購買商品の相関情報を獲得することができる。

上述のオンラインコミュニティサーバ２１、オンライン会員サーバ２２、および、オンラインショッピング情報サーバ２３は、巣ごもり需要媒体２０であるとみなされ、家やオフィスで、使用者の電子裝置（たとえば、インターネットが使用できるスマホ、ノートパソコン、デスクトップパソコン、タブレット等）により、これらのサーバに連結して、商品を閲覧したり、購買したりすることができることを意味する。このほか、消費者行動情報サーバは、巣ごもり需要媒体２０により、オンラインの消費者行動情報を収集することができる。

一実施形態において、オフラインショッピング情報サーバ３１は、店舗販売時点情報管理（point of sale，ＰＯＳ）により、オフラインショッピング情報を取得する；オフラインショッピング情報サーバ３１は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、オフラインショッピング情報を、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、オフラインショッピング情報を、消費者行動情報に提供する。

上述から分かるように、消費者行動情報は、オフラインショッピング情報、注文成立工程の時点、購買商品名称、購買周期、あるいは、好みのタイプ、会員情報、および／または、オンラインコミュニティ情報を有することができる。

一実施形態において、オフライン注目情報サーバ３２は、眼球追跡技術により、ディスプレイ（たとえば、デジタル広告看板、マルチメディア広告機、あるいは、インタラクティブキオスクのディスプレイ）、あるいは、棚上の複数の視線ホットゾーンを記録する；客が、ディスプレイや棚上のブロックを見るのが、時間スレショルドを超過するとき、このブロックを、これらの視線ホットゾーンの一つに提供する；オフライン注目情報サーバ３２は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、これらの視線ホットゾーンを、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、これらの視線ホットゾーンを、消費者行動情報に提供する。

一実施形態において、オフラインショッピング情報収集サーバ３３は、客の複数の顔特徴を捕捉することにより、保存装置中から、これらの顔の特徴に対応する会員情報を検索し、複数の撮影機により、客が選んだ、あるいは、会計したアイテムを記録するとともに、このアイテムを、この会員情報中に記録して、この会員情報を更新する；オフラインショッピング情報収集サーバ３３は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、更新された会員情報を、消費者行動情報サーバ１０に送信し、データクリーニング装置１１は、会員情報を、観察リストデータベース１５に保存する。一実施形態において、会員情報は、顧客の名前、お客様番号、購買履歴情報、購物嗜好等の情報を有する。

一実施形態において、観察リストデータベース１５は、保存装置中に保存され、この保存装置は、消費者行動情報サーバ１０に結合される。保存装置は、リードオンリメモリ、フラッシュメモリ、ソフトディスク、ハードデイスク、光学ディスク、ＵＳＢ、磁気テープ、ネットワークによりアクセス可能なデータベース、あるいは、当業者なら思いつく、および、相同の機能を有するストレージ媒体として実施される。

上述のオフラインショッピング情報サーバ３１、オフライン注目情報サーバ３２、および、オフラインショッピング情報収集サーバ３３は、実体経済媒体３０であるとみなされ、人が、実際に、店舗に赴く、あるいは、購入することを意味し、実体経済媒体３０により、オフライン消費者の注文情報、たとえば、購入金額、購入アイテム、購入の種類、購入スケジュール、ポイント獲得と利用等を知ることができる。このほか、消費者行動情報サーバは、実体経済媒体３０により、オフラインの消費者行動情報を収集することができる。

このほか、実体経済媒体３０中、顔認証技術により、消費者が実店舗でショッピングする過程を知ることもでき、オブジェクト認証技術により、消費者が実店舗で興味のあるアイテムを知ることができ（たとえば、使用者が、一個の商品、たとえば、杯子を持ち上げて、観察する行為を記録することができる）、眼球追跡技術により、消費者が、実店舗で気になるアイテムを理解することができる。これにより、人々のオフライン消費行為を収集する。

以上の会員情報サーバ１０、オンラインコミュニティサーバ２１、オンライン会員サーバ２２、オンラインショッピング情報サーバ２３、オフラインショッピング情報サーバ３１、オフライン注目情報サーバ３２、オフラインショッピング情報収集サーバ３３、および、その任意の組み合わせは、同一の電子設備により実施されてもよいし、異なる電子設備により実施されてもよく、本考案はこの限りではない。

一実施形態において、データクリーニング装置１１は、更に、この消費者行動情報を、各自の商品コードにマップする。

一実施形態において、情報分析装置１２は、データクリーニング装置１１に結合され、情報分析装置１２は、人工知能モデルにより、各商品コードが対応する商品情報を分析し、これらの商品情報は、各自、顧客ラベルを有する。さらなる実施形態において、情報分析装置１２は、更に、分析された商品情報を、観察リストデータベース１５中に保存する。

一実施形態において、情報分析装置１２は、データクリーニング装置１１により、統一規格化されたデータを得た後、以下の工程を実行する：使用者行為分析、非管理学習、グループラベル設定、管理学習、および、パーソナライズラベリングは、これらの工程により、統一規格化されたデータから、それがどの商品を含むのかを分析するとともに、各商品の顧客ラベルを生成して、パーソナライズ自動ラベリングを完成する。一実施形態において、各工程が完成する出力データは、次の工程の入力データとなることができる。

一実施形態において、使用者行為分析は、現有のモデル、たとえば、ＮＥＳ（New Customer、Existing Customer、Sleeping Customer）ラベリングモデル、ＲＦＭ（recency、frequency、monetary）モデルを採用することができる。ＮＥＳラベリングモデルは、新規顧客、既存客、および、休眠顧客であり、ＲＦＭモデルは、最近消費、消費頻度、および、消費金額を分析することができる。

一実施形態において、非管理学習は、現有のモデル、たとえば、ｋ－平均クラスタ演算法を採用することができる。

一実施形態において、グループラベル設定工程は、自己定義されたラベリング命名を結合して、グループラベルを完成することができる。

一実施形態において、管理学習は、現有のモデル、たとえば、ＫＮＮ（k-th nearest neighbor）分類、決定木を採用し、自己定義されたラベリング命名、たとえば、一般金額の顧客、潜在顧客、即ち、商品に対応する顧客ラベルを結合して、パーソナライズ自動ラベリングを完成することができる。

よって、情報分析装置１２は、人工知能モデルにより、各商品コードが対応する商品情報を分析し、且つ、これらの商品情報は、各自、少なくとも一つの顧客ラベルを有する。

一実施形態において、推薦装置１３は、情報分析装置１２に結合され、推薦装置１３は、各自、これらの顧客ラベルに対応する販売促進メッセージを送信する。

一実施形態において、ホームアド媒体４０中に、オンラインコミュニティメッセージ広告装置４１（たとえば、配信情報を発信するサーバ）、オンラインクーポン配信装置４２（たとえば、配信情報に対応するクーポンを発信するサーバ）、電子メール、あるいは、テキストメッセージ装置４３（たとえば、配信情報を発信するサーバ、スマホ、タブレット、あるいは、その他のネットワーク通信機能を有する装置）を有する。

一実施形態において、推薦装置１３は、各自、これらの顧客ラベルに対応する販売促進メッセージを、オンラインコミュニティメッセージ広告装置４１（たとえば、オンラインコミュニティメッセージ広告装置４１は、販売促進メッセージを、フェースブック（登録商標）やオフィシャルＬＩＮＥ（登録商標）グループ）、オンラインクーポン配信装置４２（たとえば、オンラインクーポン配信装置４２は、アプリケーションプログラムにより、クーポン的メッセージを、使用者の電子裝置に発信する）、電子装置４３（電子メールを送信、あるいは、テキストメッセージを送信するのに用いられる）に送信することができる。

一実施形態において、実体広告媒体５０中に、広告スクリーン自動再生装置５１、および、クーポンプリンター５２を有する。一実施形態において、図２、および、図３を参照すると、図２は、本考案の一実施形態によるクーポン２００を示す図である。図３は、本考案の一実施形態による広告イメージ３００を示す図である。端末設備管理装置１４は、推薦装置１３に結合され、端末設備管理装置１４は、これらの販売促進メッセージを受信するとともに、広告スクリーン自動再生装置５１上で、各自、これらの販売促進メッセージに対応する広告イメージ３００を再生したり、クーポンプリンター５２に、各自、これらの販売促進メッセージに対応するクーポン２００の印刷を促す。

一実施形態において、端末設備管理装置１４は、これらの販売促進メッセージを受信後、販売促進メッセージに基づいて、クーポンプリンター５２に、クーポン２００の印刷を促す。

たとえば、端末設備管理装置１４が受信した販売促進メッセージは、オフライン顧客の甲さんが、平日に、よく、あるレストランのビールを購買しており、甲さんが、再び、このレストランに来た時、端末設備管理装置１４が受信した販売促進メッセージの内容は：このレストランの「クリスマスキャンペーン、ビール一本買うと二本目は無料」のキャンペーンを宣伝し、よって、端末設備管理装置１４は、クーポンプリンター５２に、クーポン２００の印刷を促す。

一実施形態において、端末設備管理装置１４は、クーポンプリンター５２に明細の印刷を促し、この明細内容は：クーポン２００（広告プロモーション用途）、購買情報（たとえば、明細）、会員情報（たとえば、会員名や番号）、レシート情報、金額情報（たとえば、消費金額）を有する。

よって、顧客購買意向と推薦分析システム１００は、顧客の甲さんに、パーソナライズされた販売促進方案を提供することができる。

一実施形態において、端末設備管理装置１４とセルフレジ装置５３は、通信可能な方式で接続され、消費者が、購入したい商品を手に取った後、自身で、セルフレジ装置５３により、バーコードを読み取って、支払いを完了する。

一実施形態において、端末設備管理装置１４は、これらの販売促進メッセージを受信し、これらの販売促進メッセージを、広告スクリーン自動再生装置５１に送信し、広告スクリーン自動再生装置５１は、各自、これらの販売促進メッセージに対応する広告イメージ３００を再生する。広告スクリーン自動再生装置５１は、たとえば、デジタル広告看板、マルチメディア広告機、あるいは、インタラクティブキオスクである。

たとえば、端末設備管理装置１４が受信した販売促進メッセージは、コンビニで、インスタントラーメンの会計をしている客に、インスタントラーメンと一緒に、ドリンクを購入することをお薦めするもので、端末設備管理装置１４は、広告スクリーン自動再生装置５１に、ドリンクのお得情報「二杯目は半額」の広告イメージ３００を表示させる。一実施形態において、ホームアド媒体４０中に、オンラインコミュニティメッセージ広告装置４１（たとえば、配信情報を送信するサーバ）、オンラインクーポン配信装置４２（たとえば、配信情報に対応するクーポンを送信するサーバ）、電子メール、あるいは、テキストメッセージ装置４３（たとえば、配信情報を送信するサーバ、スマホ、タブレット、あるいは、その他のネットワーク通信機能を有する装置）を有する。

上述の顧客購買意向と推薦分析システム１００により、消費者の消費習慣を分析、整理して、パーソナライズされた推薦商品機能を自動生成することができる。一実施形態において、図４を参照すると、図４は、本考案の一実施形態による推薦商品をパーソナライズする方法を示す図である。

図４から分かるように、顧客購買意向と推薦分析システム１００により、多くの方面から情報を得て、パーソナライズされた推薦商品を得ることができる。たとえば、マーケット需要を探索、あるいは、刺激するとき、多くの方面は、検索、オンラインビデオ、ポップアップ広告、ＫＯＬ（キーオピオニオンリーダー）、コミュニティを有する。製品やブランドを評価するとき、多くの方面は、検索、友人の口伝え、イベントのショートメッセージ、オフィシャルウェブサイトを有する。確認、あるいは、購買時、多くの方面は、実店舗体験、生配信、コミュニティ、リサーチ等を有する。

図５、および、図６を参照すると、図５は、本考案の一実施形態によるショッピングガイド工程を示す図である。図６は、本考案の一実施形態による精算工程を示す図である。

図５において、ＡＩ（Artifical Intelligence、即ち、人工知能）による消費行動認識、たとえば、人工知能モデルにより、消費者の消費行為を構築して、さらに、ラベルグループ化で、目標使用者を識別し、たとえば、使用者行為分析、非管理学習、グループラベル設定、管理学習、および、パーソナライズラベリングにより、これらの工程は、統一規格化されたデータを、それがどの商品を含むのかを分析するとともに、各商品の顧客ラベルを生成して、パーソナライズ自動ラベリングを完成し、その後、推薦装置１３にしたがって、各自、これらの顧客ラベルに対応する販売促進メッセージを、使用者の携帯装置に送信する（販売促進メッセージは、たとえば、テキストメッセージ、あるいは、アプリケーションプッシュ通知の方式で、使用者の携帯装置で示される。販売促進の内容は、たとえば：三井アウトレットパークの２００元値引きクーポン、および、電子クーポンのＱＲコード（登録商標））であり、これにより、精確な販売促進とショッピングガイドの効果を達成する。

図６において、精算時、使用者がすでに、この商店の会員である場合、並びに、オフラインショッピング情報収集サーバ３３が、客の顔の多くの特徴を捕捉することにより、保存装置中から、これらの顔の特徴に対応する会員情報を検索し、複数の撮影機により、会員の選択、あるいは、会計した一アイテムを記録するとともに、このアイテムをこの会員情報中に記録して、この会員情報を更新し、人工知能会計機能を達成し、迅速に、会員を識別することにより、観察リストデータベースに達して、会員の好みを追加、あるいは、確認し、これにより、使用者の好みを理解することができる。

一実施形態において、ディスプレイ（たとえば、広告スクリーン自動再生装置５１）上で、広告イメージ３００を再生するとともに、眼球追跡技術を応用して、ディスプレイ上の複数の視線ホットゾーンを記録して、会員が興味のある広告項目を収集し、各コミュニティとウェブ上の閲覧記録を結合後、会員の特徴、および、消費行為を分析することができる（この会員のラベルとすることができ、たとえば、２５歳から３５歳の、独立した経済能力を持った女性、ホワイトカラー層、アウトドア用品）。

このほか、ラベルを用いたマーケティング方法により、商店は、直接、現場で、タイムサービスを与えることができる（即ち、精確なマーケティング、たとえば、追加購入優待商品）。たとえば、会計時、店舗販売時点情報管理により、クーポンを取得した追加購入優待商品を表示する；又、たとえば、会計時、推薦装置１３に基づいて、各自、これらの顧客ラベルに対応する販売促進メッセージを、使用者の携帯装置に送信し、販売促進メッセージは、たとえば、テキストメッセージやアプリケーションプログラム配信の方式で、使用者の携帯装置で表示される。よって、顧客購買意向と推薦分析システムは、消費者の消費を刺激し、面積当たりの営業額を増加させ、客単価を増加させ、運営効率を向上させることができる。

本考案による顧客購買意向と推薦分析システムは、単一の多属性のアプリケーションプログラムインターフェースを構築することにより、多種のデータソースを収集して、オンラインとオフラインデータを整合し、会員システムを結合し、人工知能モジュールを構築して、データ分析を実行し、自動ラベリング、および、パーソナライズの販売促進メッセージ、商品のマーケティングの自動化、および、パーソナライズされた商品推薦機能の提供を達成する。

１００ 顧客購買意向と推薦分析システム
１０ 消費者行動情報サーバ
１１ データクリーニング装置
１２ 情報分析装置
１３ 推薦装置
１４ 端末設備管理裝置
１５ 観察リストデータベース
２０ 巣ごもり需要媒体
２１ オンラインコミュニティサーバ
２２ オンライン会員サーバ
２３ オンラインショッピング情報サーバ
３０ 実体経済媒体
３１ オフラインショッピング情報サーバ
３２ オフライン注目情報サーバ
３３ オフラインショッピング情報収集サーバ
４０ ホームアド媒体
４１ オンラインコミュニティメッセージ広告裝置
４２ オンラインクーポン配信装置
４３ 電子メール或テキストメッセージ裝置
５０ 実体広告媒体
５１ 広告スクリーン自動再生装置
５２ クーポンプリンター
５３ セルフレジ装置
２００ クーポン
３００ 広告イメージ

Claims (18)

1. 顧客購買意向と推薦分析システムであって、
   消費者行動情報サーバが、
   消費者の消費者行動情報を受信して、前記消費者行動情報に対して、データクリーニングを実行して、観察リストデータを取得するデータクリーニング装置、
   前記データクリーニング装置に結合され、レコメンデーションアルゴリズムにより、前記観察リストデータを分析して、推薦目標を決定する情報分析装置、および、
   前記情報分析装置に結合され、前記推薦目標が対応する販売促進メッセージを送信する推薦装置、
   を有する顧客購買意向と推薦分析システム。
2. 前記観察リストデータは、前記消費者の特徴属性データ、および、視線ホットゾーンデータを有し、
   前記情報分析装置は、更に、前記視線ホットゾーンデータが対応する所定タイプを判断し、前記所定タイプは、複数の選択可能な目的に対応し、
   前記情報分析装置は、更に、前記特徴属性データに基づいて、採用する前記レコメンデーションアルゴリズムを決定し、および、前記レコメンデーションアルゴリズムにより、前記の選択可能な目的中から、一者を前記推薦目標として選択することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
3. 前記情報分析装置は、更に、前記選択可能な目的の数量が十分であるか否か判断し、
   前記選択可能な目的の数量が十分であることに対応して、前記情報分析装置は、分類演算法を前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用し、
   前記選択可能な目的の数量が不足であることに対応して、前記情報分析装置は、更に、前記特徴属性データが対応する消費履歴が十分であるか否か判断し、
   前記消費履歴が十分であることに対応して、前記情報分析装置は、ポピュラリティーベースの推薦法を、前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用し、および、
   前記消費履歴が不足であることに対応して、前記情報分析装置は、ランダム推薦法を、前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用することを特徴とする請求項２に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
4. 前記所定タイプは、業種であり、前記の選択可能な目的は、複数の選択可能なブランドであることを特徴とする請求項２に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
5. 前記所定タイプは、商品アイテムであり、前記の選択可能な目的は、複数の選択可能な商品であることを特徴とする請求項２に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
6. 前記観察リストデータは、前記消費者の会員データを有し、
   前記情報分析装置は、更に、前記会員データに基づいて、採用する前記レコメンデーションアルゴリズムを決定し、および、前記レコメンデーションアルゴリズムにより、複数の選択可能な目的中から、一者を、前記推薦目標として選択することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
7. 前記会員データは、消費記録を有し、前記情報分析装置は、更に、前記消費記録の取引回数が十分であるか否か判断し、
   前記消費記録の取引回数が十分であることに対応して、前記情報分析装置は、アイテムベース（item-based）推薦法を、前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用し、
   前記消費記録の取引回数が不足であることに対応して、前記情報分析装置は、ユーザーベース（user-based）推薦法、あるいは、メモリベース（memory-based）推薦法を、前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用することを特徴とする請求項６に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
8. 前記会員データは、オンライン閲覧履歴を有し、前記情報分析装置は、更に、前記オンライン閲覧履歴が十分であるか否か判断し、
   前記オンライン閲覧履歴が十分であることに対応して、前記情報分析装置は、リンク予想（link prediction）推薦法を、前記レコメンデーションアルゴリズムとして採用し、および、
   前記オンライン閲覧履歴が不足であることに対応して、前記情報分析装置は、前記消費記録に基づいて、採用する前記レコメンデーションアルゴリズムを決定することを特徴とする請求項６に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
9. 前記の選択可能な目的は、複数の選択可能なブランド、あるいは、複数の選択可能な商品であることを特徴とする請求項６に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
10. 更に、
    前記推薦装置に結合され、前記の販売促進メッセージを受信するとともに、広告スクリーン自動再生装置上で、各自、前記の販売促進メッセージに対応する広告イメージを再生する、あるいは、クーポンプリンターに、各自、前記の販売促進メッセージに対応するクーポンの印刷を促す端末設備管理裝置を有することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
11. 前記データクリーニング装置は、更に、前記消費者行動情報を、各自の商品コードにマップし、
    前記情報分析装置は、更に、人工知能モデルにより、各商品コードが対応する商品情報を分析し、
    前記の商品情報は、各自、顧客ラベルを有し、および、
    前記推薦装置は、更に、各自、前記の顧客ラベルに対応する前記販売促進メッセージを送信することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
12. 更に、
    アプリケーションプログラムにより、オンラインコミュニティ情報を収集するオンラインコミュニティサーバを有し、
    前記オンラインコミュニティサーバは、アプリケーションプログラムインターフェース（Application Programming Interface，ＡＰＩ）により、前記オンラインコミュニティ情報を、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記オンラインコミュニティ情報を、前記消費者行動情報に提供することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
13. 更に、
    会員が、アプリケーションプログラム、ブラウザ、あるいは、通信ソフトウェアにより閲覧済みの閲覧情報を記録するオンライン会員サーバを有し、
    前記オンライン会員サーバは、アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記閲覧情報を、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記閲覧情報を、前記消費者行動情報に提供することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
14. 更に、
    客が注文成立工程をトリガーした時点、購買商品名称、購買周期、あるいは、好みのタイプを記録するオンラインショッピング情報サーバを有し、
    前記オンラインショッピング情報サーバは、アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記注文成立工程の時点、前記購買商品名称、前記購買周期、あるいは、前記好みのタイプを、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記注文成立工程の時点、前記購買商品名称、前記購買周期、あるいは、前記好みのタイプを、前記消費者行動情報に提供することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
15. 更に、
    店舗販売時点情報管理（point of sale，ＰＯＳ）により、オフラインショッピング情報を取得するオフラインショッピング情報サーバを有し、
    前記オフラインショッピング情報サーバは、アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記オフラインショッピング情報を、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記オフラインショッピング情報を、前記消費者行動情報に提供することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
16. 更に、
    眼球追跡技術により、ディスプレイ、あるいは、棚上の複数の視線ホットゾーンを記録するオフライン注目情報サーバを有し、客が、前記ディスプレイ、あるいは、前記棚のブロックを見るのが、時間スレショルドを超過するとき、前記ブロックを、前記視線ホットゾーンの一つに提供し、
    前記オフライン注目情報サーバは、アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記視線ホットゾーンを、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記の視線ホットゾーンを、前記消費者行動情報に提供することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
17. 更に、
    客の複数の顔の特徴を捕捉することにより、保存装置中から、前記の顔の特徴に対応する会員情報を検索し、複数の撮影機により、前記客の選択した、あるいは、会計したアイテムを記録するとともに、前記アイテムを、前記会員情報中に記録して、前記会員情報を更新するオフラインショッピング情報収集サーバを有し、
    前記オフラインショッピング情報収集サーバは、アプリケーションプログラムインターフェースにより、更新された前記会員情報を、前記消費者行動情報サーバに送信し、前記データクリーニング装置は、前記会員情報を、観察リストデータベースに保存し、および、
    前記観察リストデータベースは、保存装置に保存され、前記消費者行動情報サーバは、前記保存装置に結合されることを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。
18. 前記推薦装置は、更に、前記販売促進メッセージを、オンラインコミュニティメッセージ広告裝置、オンラインクーポン配信装置、および、電子メール、あるいは、テキストメッセージ裝置に送信することを特徴とする請求項１に記載の顧客購買意向と推薦分析システム。

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