JP4478479B2 - 化粧品評価情報分析システム及び方法 - Google Patents
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Description
上記問題を解決するために、特許文献1に示すカウンセリングシステムが提言されているが、基礎データをもとに画一的なカウンセリングが行われるためユーザーの満足度は低く、また、他のユーザーの評価情報を見てユーザーが自ら化粧品を選択する楽しみもなかった。
上記問題を解決するために、特許文献2に示すオンラインマーケティング方法が提言されているが、自社の化粧品の販売状況を把握することはできるものの、他社の化粧品の販売状況の把握は困難であり、他社の同種の化粧品との比較においてユーザーの評価情報を把握することは更に困難であった。
また、ユーザーの欲しがる商品を揃えるために、市場動向を的確に把握し、商品の入荷管理を行いたいというニーズはあるが、化粧品メーカーからの商品情報を入手することは容易であるものの、各化粧品メーカーの商品を実際に使用したユーザーの評価情報については、正確に把握することは困難であった。
上記課題を解決するために、特許文献3に示す販売支援方法が提言されているが、メーカーから与えられた情報に基づく情報のカテゴライズに過ぎず、ユーザーからのリアルタイムな声(評価情報)に基づく付加サービスを提供できなかった。また、市場動向調査に至ってはインターネットやメール等により個別に情報収集を行うしかなかった。
本発明の化粧品評価情報分析システムは、クチコミ分析サービスを提供する。クチコミ分析サービスとは、ユーザーが投稿した化粧品の評価情報(以下、「クチコミ」という)を、商品やユーザーの属性や競合他社との比較などの条件で分析したクチコミ情報を提供するサービスである。
本発明の化粧品評価情報分析システムは、クチコミ協調フィルタリングサービス(ぴったりサーチ)を提供する。クチコミ協調フィルタリングサービスとは、ユーザーが投稿したクチコミを元に、利用者端末から入力した利用者情報(年齢や肌質、嗜好など)とデータベースに蓄積されたクチコミを比較計算し、利用者に最適な推奨商品をリアルタイムに検索可能とするサービスである。
(特徴1.リアルタイム性)
何らかの手法で収集したユーザーの声を分析したりフィルタリングしたりするサービスは従来から存在するが、ユーザーの声が発せられたと同時にそれを入手できる点が当サービスの特徴のひとつである。インターネットを介して、市場のユーザーに直接リアルタイムに接触しているといってもよく、市場ニーズをタイムラグなしに把握することができるとともに、余計な工数やコストを省くことができる。
データベースに蓄積されるデータは、ユーザーが商品に対してどのように評価しているかといった、メーカーにとってもユーザーにとっても貴重な情報である。しかしただの評価情報の集まりでは、サービス化することができない。次のような種類のデータを紐付けることにより、上記サービスの提供を可能にしている。
a.ユーザーデータ
ユーザーデータは、大きく分けて2種類の情報から構成される。
「個人識別情報」…名前、住所、メールアドレス、電話番号等のようにそれを元にして個人を識別することのできる情報
「個人属性情報」… 肌質、年齢、地域、お気に入りのブランド、化粧品嗜好性等のように個人の属性を表す情報
b.商品データ
本発明における商品データは、化粧品に関して、メーカー、ブランド、価格、容量、商品画像、発売日、販売チャネル等の商品データを、化粧品業界を横断した形で一元的に保持するものである。特定のメーカーや特定の小売店は、自社で取り扱う商品だけしか商品データを持っていないが、本発明はそれ業界横断型でほぼすべての商品データを保持していることが大きな特徴である。
c.クチコミ
クチコミとは、特定の化粧品対するユーザーの自主的な評価情報である。クチコミは「定量情報」と「非定量情報」の二つに別れ、前者の定量情報にはユーザーの当該化粧品に対する評価点(1点〜7点を採点)や、化粧品の効果(潤い、美白、アクネケア、低刺激等、既定の項目から選択)などが含まれる。後者の非定性情報には、「この○○商品には大満足!肌がすべすべになりました。他の××商品からこっちに乗り換えます。」などいった化粧品に対するユーザーの使用感(生の声)が含まれる。また、クチコミはユーザーの年齢や肌質、職業、嗜好性といった時系列で変化しうるユーザーのプロファイル情報を投稿時の時点情報として記録しているため、長期間継続して蓄積することにより、ユーザーの化粧品に対する評価をそのプロファイル情報と共に時系列で把握することが可能である。
また、クチコミはPOSデータなどの購買の結果蓄積される「結果データ」とは区別し、購買の原因となるユーザーニーズである「原因データ」として位置づけている。
a.ユーザーから直接収集されたデータである
従来、メーカーや小売店が市場を調査する際には、発注データのような卸情報やPOSデータのような購買情報を元に分析を行っていたが、当サービスは最終的に購買行動を行うユーザーから直接発せられたデータを提供できることが大きな特徴である。市場を調査したいメーカーや小売店にとって、従来にない高価値なデータであるといえる。
b.実際に商品を使用したデータである
もしPOSデータを購買者データと紐付けることができたとしても、購買した後のユーザーの行動を追うことはできない。当サービスは、ユーザーが購買した後に実際使ってみてどうだったのかという評価データを分析対象としているため、その商品がリピートされるのか、同じような条件の消費者に売れるのか等を予測することができる。
c.業界横断のデータである
上記サービスで提供するデータは、化粧品業界を横断していることも 非常に重要な点である。従来、メーカーや小売店は、自社が取り扱う商品・自社の顧客についてしか情報を得ることができないため、例えば競合他社との比較や、新規の見込顧客調査などには、コストと手間をかけて取り組むしかなかった。しかし本サービスのデータベースには、本システムを利用するユーザーが使用した商品がメーカーやブランドを問わず蓄積される。これはユーザーが購買のための商品比較のために、あらゆる商品に関するクチコミを交換しているためである。そして、業界横断的なデータを利用することにより、メーカーや小売店は競合他社の商品や顧客についても調査することができる。
(特徴4.データ収集のしくみ)
これまで各企業が高いコストをかけて収集してきたユーザーの声を、インターネットのコミュニティ上でユーザーの自発性により収集することで、コストや時間をかけず企業に還元することができる。ユーザーの自発性は、データ収集のしくみがコミュニティを利用したものであるからこそ生じる。クチコミの閲覧と投稿によってユーザー同士がコミュニケーションを図ることができるため、ユーザーにとってインターネット上の他のユーザーとのクチコミ交換の場を提供することが可能となり、クチコミを収集することにインセンティブを設ける必要がない。
すなわち、請求項1の発明は、複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけ利用者端末に送信することを特徴とする化粧品評価情報分析システムである。
また、自分と属性の類似するユーザーの化粧品評価情報に基づき、最適な商品を検索することが可能となる。
また、各化粧品メーカーの商品を実際に使用したユーザーの評価情報に基づいて、化粧品のカウンセリングを行うことが可能となる。
図1は、本発明に係る化粧品評価情報分析システムの構成図である。図1に示すように、本発明の化粧品評価情報分析システムは、投稿用サーバー1、分析サーバー5、データベースサーバー6、投稿者端末21〜2m(mは任意の自然数)及び利用者端末31〜3n(nは任意の自然数)から構成され、前記サーバー群と前記端末群は、TCP/IPにより通信できる通信ネットワーク4(有線・無線を問わない)を介して接続される。なお、各サーバーは物理的に別筐体とする必要性はなく、システム規模が小さい場合には同一物理筐体内で稼働していても良い。
なお、投稿者端末2mはWebブラウザを搭載しているものであれば、パソコンに限定される必要性はなく、携帯電話、PDA(Personal Digital Assistance)等の携帯端末でも何ら問題はない。
なお、利用者端末3nはWebブラウザを搭載しており、且つ分析サーバー5により認証済みのものであれば、パソコンに限定される必要性はない。例えば、タッチパネル画面を搭載した、専用端末を小売店等に設置する形態での利用が想定される。
図2ないし図4は、本発明の化粧品評価情報分析システムのシステム機能概念図である。本発明は、上述の通り、クチコミ分析サービス(図2及び図3参照)と協調フィルタリングサービス(図4参照)の2つのサービスを提供する。以下、これらのサービスの機能について説明する。
図2に示すとおり、クチコミ分析サービスは、入出力部、処理部及び格納部から構成される。入出力部はインターネットに接続され、化粧品ユーザーからの評価情報を入出力するための「ユーザー入出力部」と本発明に係る分析結果を利用するための「利用者入出力部」とから構成される。「ユーザー入出力部」は投稿者用サーバー1及び投稿者端末2mであり、「利用者入出力部」は分析サーバー5及び利用者端末3nである。処理部に示す各機能は、分析サーバー5の有する機能であり、本発明に係る分析結果としては図3に示す分析を利用することができる。格納部はデータベースサーバー6であり、本サービスを利用するために必要なデータベースが格納される。
本サービスで利用可能な分析は10パターンあり、次の通りである。
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、クチコミ件数とクチコミ評点を時系毎に集計し、任意の期間におけるクチコミ件数とクチコミ平均点の時間推移を動的に比較表示する。
分析方法として、「件数(クチコミ件数)推移」、「点数(クチコミ評点)推移」、「件数(クチコミ件数)伸率」、またはそれらの組み合わせを選択し、複数のメーカー・ブランドまたは商品のクチコミの時間推移を、棒グラフ、折れ線グラフ、又はこれらの組み合わせにより比較表示することができる。
また、分析条件を指定することにより、例えば「10代前半で乾燥肌のユーザーの件数推移」といったようなクチコミ投稿者の年齢や肌質を限定しながら、分析・比較することも可能である。
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、任意の2期間のクチコミ件数とクチコミ評点を集計し、各期間の集計値を2次元領域にプロットし、これらを矢印で結んだものを表示することにより比較を可能とする。更に、プロットにカーソルをあてると、データの詳細が表示される。
分析方法として、「伸び率分析」または「絶対値分析」が選択でき、複数のメーカー・ブランドまたは商品についてのクチコミ件数とクチコミ評点の差を2次元領域にプロットして比較表現することができ、これにより広告やプロモーションの効果測定等を行うことが可能である。
複数のブランドまたは商品について、そのクチコミ評点を縦または横軸に、クチコミ件数を縦または横軸にとり、該当するブランドまたは商品数の分布をマトリックス上に表示する。更に、マトリックスをクリックすると該当箇所のデータの詳細が表示される。
この分析により、特定ブランドが展開する商品すべてをクチコミ評点とクチコミ件数のマトリックスに分布させて、そのブランドの市場での評価を視覚的に表現することができる。また、肌質、年齢、職業等のユーザー属性情報を分析することにより、市場においてどのようなユーザークラスタに評価をされているかを視覚的に捉えることができる。
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点とクチコミ件数の差をマトリックス上のプロットで比較表示する。更に、マトリックスをクリックすると該当箇所のデータの詳細が表示される。
複数のブランドまたは商品を同時にマトリックス上にプロットすることにより、他ブランドとの競合分析を行うことができる。また、マップ分析と同様に、年齢、肌質、職業等を限定することにより、特定のユーザークラスタにおける競合ブランドとの比較を実現することも可能である。
選択した一つのメーカー、ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合の推移を時系列に積み上げ横棒グラフで比較表示する。
クチコミ評価点の割合が積み上げ横棒グラフで表示され、クチコミ評点の割合の時間推移と共に、各月、各季節の評価状況を表現することが可能である。
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合を積み上げ横棒グラフで比較表示する。この分析により、複数ブランド・複数商品のクチコミ評点の割合を同時に表示することにより、競合ブランド・商品との比較を実現することも可能である。
選択した1つのメーカー、ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合の内訳をユーザーの肌質別、年代別、職業等のユーザー属性情報別に積み上げ横棒グラフで比較表示する。
ユーザーの属性別にクチコミ評価点の割合を表現するため、各ユーザークラスタの評価状況をそのクラスタ間で比較表現することができる。
任意のメーカー、ブランドまたは商品についてクチコミ投稿したユーザーが、他のどのメーカー、ブランドまたは商品に投稿しているかを積み上げ横棒グラフで一覧表示する。
この分析により、例えば、「自ブランドの口紅を低く評価するユーザーがどのブランドの口紅を高く評価しているか」というような競合ブランドとの比較分析を行うことができる。また、商品カテゴリを跨った分析も可能であるため、例えば、「口紅とファンデーションの評価の組み合わせ」も表現することができる。
メーカー、ブランドまたは商品についてのクチコミ投稿ユーザーの属性情報別(肌質別、年齢層別、職業別等)を積み上げ横棒グラフで表示する。例えば、あるブランドについて、投稿したユーザーの年齢の分布を表示することが可能であり、それを他のブランドの年齢分布と比較表示することにより、ブランド間のユーザークラスタの属性構成を比較表現することが可能である。
複数のメーカー・ブランドまたは商品についてのクチコミ投稿ユーザーの嗜好性情報をレーダーチャートまたは棒グラフで表示することが可能である。ユーザーの嗜好性情報としては、例えば、「メイク大好き」、「スキンケアの鬼」、「ボディケア命」、「ネイル通」、「フレグランス好き」、「外資ブランド好き」、「国産ブランド好き」、「安くていい物好き」、「(ネット)通販好き」、「自然・低刺激派」、「カウンセリング派」、「セルフチョイス派」などがある。
図4に示すとおり、協調フィルタリングサービスは、入出力部、処理部及び格納部から構成される。入出力部はインターネットに接続され、化粧品ユーザーからの評価情報を入出力するための「ユーザー入出力部」と本発明に係る分析結果を利用するための「利用者入出力部」とから構成される。「ユーザー入出力部」は投稿者用サーバー1及び投稿者端末2mであり、「利用者入出力部」は分析サーバー5及び利用者端末3nである。処理部に示す各機能は、分析サーバー5の有する機能である。格納部はデータベースサーバー6であり、本サービスを利用するために必要なデータベースが格納される。
本サービスの処理機能は次の7つがある。
利用者がクチコミを投稿した商品と同じ商品にクチコミを投稿した他のユーザーをデータベースから抽出し、その商品に対するクチコミ評点の差を各ユーザーのクチコミ評点の標準偏差と平均点を基に集計する。
2)ブランド集計部
利用者がお気に入りのブランドとして登録した1以上のブランドと重複する1以上のブランドをお気に入りに登録した他のユーザーをデータベースから抽出し、その登録ブランド数をユーザー毎に集計する。
3)年齢集計部
利用者が登録する生年月日から計算される自分の年齢と、他のユーザーの登録する生年月日から計算される年齢との差をユーザー毎に集計する。
4)嗜好性集計部
利用者が登録した1以上の嗜好性と重複する1以上の嗜好性を登録した他のユーザーをデータベースから抽出し、その登録嗜好性の数を各ユーザー毎に集計する。
5)肌質集計部
利用者が登録した肌質情報と他のユーザーが登録した肌質との同一性をユーザー毎に集計する。
6)都道府県集計部
利用者が登録した居住地(都道府県)情報と他のユーザーの登録した居住地(都道府県)情報との同一性をユーザー毎に集計する。
7)職業集計部
利用者が登録した職業と他のユーザーの登録した職業との同一性をユーザー毎に集計する。
ユーザー認証データベース601は、化粧品ユーザー(投稿者)またはサービス利用者に関する認証情報を格納するものである。該データベースは、ユーザーID、メールアドレス、パスワード等の情報を管理する。
次に、本発明の化粧品評価情報分析システムの分析手順を説明する。以下の説明では、説明の便宜のため、1台の投稿者端末と1台の利用者端末とがネットワーク接続するものとして説明するが、複数端末が同時に接続された場合においても分析手順は何ら異なるものではない。
利用者が他の条件でのサーチ結果を欲する場合には、ステップ25ないし30の手順を繰り返すこととなる(ST31)。
ユーザーぴったり度は、式5に示すとおりの計算で算出される。すなわち、まず下記i)〜vii)に示す7種のぴったり度を算出し、算出された各種ぴったり度にユーザーが調整可能な可変値(Rv,Bv,Av,Fv,Sv,Pv,Jv)とシステムに予め設定された調整値(Ra,Ba,Aa,Fa,Sa,Pa,Ja)を乗算し、それらを合計することにより算出する。
i)クチコミぴったり度(Rp)
クチコミぴったり度は、ぴったりサーチ利用者が過去にクチコミした商品と同一商品にクチコミしたユーザーについてのみ、下記式6で算出する。式6において利用するクチコミ評点Wr及びWuの標準化は式7を用いて行う。
ii)ブランドぴったり度(Bp)
ユーザーと同じお気に入りブランドがあれば、重複数×1点を加点する。すなわち、ブランドぴったり度=利用者とユーザーの登録ブランド情報マッチ数となる。
iii)年齢ぴったり度(Ap)
年齢ぴったり度は、下記式8で算出する。すなわち、11歳以上年齢が離れたユーザーの年齢ぴったり度はマイナスとなる。
iv)お好み・タイプぴったり度(Fp)
ユーザーと同じ登録嗜好性情報があれば、重複数×1点を加点する。すなわち、お好み・タイプぴったり度=利用者とユーザーの登録嗜好性情報マッチ数となる。
v)肌質ぴったり度(Sp)
利用者とユーザーが同じ肌質であれば1点とし、一致しない場合は0点とする。
vi)都道府県ぴったり度(Pp)
利用者とユーザーが同じ都道府県であれば1点とし、一致しない場合は0点とする。
vii)職業ぴったり度(Jp)
利用者とユーザーが同じ職業であれば1点とし、一致しない場合は0点とする。
上記に示すとおり、ユーザーぴったり度は、算出した7種のぴったり度i)〜vii)から式5を用いて算出される。図8における7種のぴったり度の算出を利用者とぴったりさん1の例で説明する。
i)クチコミ(Rp)ぴったり度の算出
利用者とぴったりさん1の重複するクチコミ化粧品は、化粧品A及び化粧品Bである。ぴったりさん1は化粧品Eにもクチコミしているが、利用者は化粧品Eにはクチコミしていないので、化粧品Eへのクチコミ評点はユーザーぴったり度の算出には利用しない。
化粧品Aのクチコミぴったり度は、式6に示すとおり、ぴったりさん1のクチコミ評点5点を上記式7により標準化した点数−1.22点から、利用者のクチコミ評点をを標準化した点数0.6点を減算し、その絶対値を1.5から除算することにより得られる−0.3である。同様に算出した化粧品Bのクチコミぴったり度は、0.9となるから利用者とぴったりさん1のクチコミぴったり度は2.2点となる。
ii)ブランドぴったり度(Bp)の算出
利用者のお気に入りブランドは、「資生堂(登録商標)」と「花王(登録商標)」である。一方、ぴったりさん1のお気に入りブランドは、「資生堂(登録商標)」と「花王(登録商標)」と「アルビオン(登録商標)」である。両者の重複する登録情報は2点あるから、ブランドぴったり度は2点となる。
iii)年齢ぴったり度(Ap)の算出
利用者の年齢は29歳であり、ぴったりさん1の年齢は25歳であるから、上記式8にこれらの値を当てはめると、両者の年齢ぴったり度は6点となる。
iv)お好み・タイプぴったり度
利用者とぴったりさん1のお好み・タイプは、共に「メイク大好き」と「スキンケアの鬼」である。従って、両者の重複する登録情報は2点あるから、お好み・タイプぴったり度は2点となる。
v)肌質ぴったり度
利用者とぴったりさん1は、共に「普通肌」である。従って、肌質ぴったり度は1点となる。
vi)都道府県ぴったり度
利用者は「東京」在住であり、ぴったりさん1は「千葉」在住である。従って、都道府県ぴったり度は0点となる。
vii)職業ぴったり度
利用者の職業は「OL」であり、ぴったりさん1の職業は「公務員」である。従って、職業ぴったり度は0点となる。
ユーザーぴったり度は、下記式9に示すとおりの計算で算出される。すなわち、ユーザーぴったり度が0でないユーザー(クチコミ化粧品の重複があるユーザー)がしたクチコミ評点にユーザーぴったり度を乗算し、その合計値をユーザー数で除算することにより利用者が未使用の化粧品について商品ぴったり度を算出する。
図8のケースでは、化粧品Dの商品ぴったり度は化粧品Dについて投稿したぴったりさん2及びぴったりさん3のユーザーぴったり度から算出された81.7点であり、化粧品Eの商品ぴったり度が化粧品Eについて投稿したぴったりさん1及びぴったりさん2のユーザーぴったり度から算出された113.4点である。
本発明の詳細を実施例で説明する。以下説明する本実施例に係る化粧品評価情報分析システムは、図1ないし図7と全く同様の特徴を備えることを前提とする。なお、本発明はこれらの実施例によって何ら限定されることはない。
なお、図9はタッチパネル仕様の画面構成となっているが、他の仕様の画面構成においては、同時にテキスト入力を行うことも可能である。
本実施例に係るクチコミ分析サービスを利用するためには、まず、利用者は利用者端末から分析サーバーにアクセスし、利用者認証を行い、基本条件の設定を行う必要がある。図11は、本実施例に係る化粧品評価情報分析システムの基本条件設定画面である。図11に示すとおり、基本情報設定画面においては、年齢、肌質(普通肌、乾燥肌、脂性肌、混合肌、敏感肌、アトピー)、職業(会社員、調査・マスコミ関連企業、パート・フリーター等)、髪質(硬い、普通、柔らかい、未設定)、髪量(多い、普通、少ない、未設定)、結婚の有無、子供の有無、アイテム、クチコミ期間、発売日、発売チャネル(デパート、スーパー・ドラッグ、バラエティショップ等)、価格帯、商品種別を指定する必要がある。
基本条件を設定した後、分析対象となるブランド、メーカー、商品等を選択し、実行する分析条件を選択し、分析を実行することにより、各種分析結果が表示される。本実施例に係るクチコミ分析サービスの実行結果は次の15通りである。
1)クチコミ件数・点数推移分析(月毎件数推移、累積件数推移)(図12a)
2)クチコミ件数・点数推移分析(月毎点数推移、累積点数推移)(図12b)
3)クチコミ件数・点数推移分析(月毎件数伸率、累積件数伸率)(図12c)
4)クチコミ件数・点数推移分析(月毎点数・月毎件数推移、累積点数・累積件数推移)(図12d)
5)クチコミ件数・点数推移分析(月毎件数伸率・月毎件数推移、累積件数伸率・累積件数推移)(図12e)
6)クチコミ件数・点数2点比較分析(図13)
7)クチコミ評価マップ分析(図14)
8)クチコミ評価プロット分析(図15)
9)クチコミ評価割合推移分析(図16)
10)クチコミ評価割合比較分析(図17)
11)クチコミ評価割合詳細分析(図18)
12)クチコミ使用実績分析(図19)
13)ユーザー属性分析(図20)
14)ユーザー嗜好性分析(レーダーチャート)(図21a)
15)ユーザー嗜好性分析(棒グラフ)(図21b)
基本条件を設定した後、クチコミ協調フィルタリングサービス(ぴったりサーチ)を利用するためには、ぴったりサーチの対象アイテムを選択する必要がある。本実施例に係るぴったりサーチの対象アイテムは図23に示すとおりである。選択したアイテムに係るユーザーのユーザーぴったり度は上記式5により算出され、図24に示すとおり、ユーザーぴったり度順にぴったりさんランキングが表示される。本実施例の利用者は、画面に表示されたぴったりさんの属性情報(クチコミ重視、ブランド重視、年齢重視、お好み重視、肌質重視、都道府県重視、職業重視)のパラメータを、画面に表示されたつまみをプラス方向・マイナス方向へと調整することにより、ぴったりさんのランキングが動的に入れ替わり、ユーザー名をクリックするとユーザー属性情報、ユーザー評価情報を閲覧できるので、自分に最も合うぴったりさんを検索することが可能となる。また、この際、画面右上の円周上に表示されたぴったりさんイメージが、パラメータの変更することで同じく円周上に表示された利用者のユーザーイメージに近づいたり遠ざかったりするので、視覚的に自分に最も近いぴったりさんを探すことも可能であり、更に円周上のユーザーイメージをクリックすると当該ユーザーの属性情報やクチコミを見ることができる。ランキングの冒頭に利用者に最も近いぴったりさんが表示されるようにパラメータを調整した後、「ぴったりの商品を探す」をクリックすると、図25に示すとおり、利用者に最適な商品の一覧が商品ぴったり度と共に表示される。利用者は、一覧表に表示された商品について、商品の詳細情報を閲覧したり、クチコミを閲覧・投稿したりすることもできる。
Claims (10)
- 入力手段および表示手段を有する利用者端末と、利用者入力画面情報が記憶された記憶手段を有する分析サーバーと、化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および利用化粧品情報を含む化粧品ユーザー属性情報が記憶された記憶手段を有するデータベースサーバーを備え、
前記分析サーバーは、利用者が前記利用者端末から通信ネットワークを介してアクセスした際に、その記憶手段から利用者入力画面情報を読み出して利用者端末に送信する手段と、
利用者が前記利用者端末の表示手段に表示された利用者入力画面において入力手段より入力した利用化粧品情報を含む利用者情報及び化粧品分析条件を受信する手段と、
受信した利用者情報及び化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーの記憶手段から化粧品ユーザー属性情報を読み出して、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化する手段と、
分析図表上に表示された利用者イメージと化粧品ユーザーイメージとの距離が利用者近似度を意味する分析図表を作成し、当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末の表示手段に当該分析図表を表示させ、かつ、前記利用者端末の入力手段より前記利用者近似度算出パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザーイメージをリアルタイムで並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき推奨商品情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする分析画面情報を通信ネットワークを介して利用者端末に送信する手段を備えることを特徴とする化粧品評価情報分析システム。 - 入力手段および表示手段を有する利用者端末と、利用者入力画面情報が記憶された記憶手段を有する分析サーバーと、化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および利用化粧品情報を含む化粧品ユーザー属性情報が記憶された記憶手段を有するデータベースサーバーを備え、
前記分析サーバーは、利用者が前記利用者端末から通信ネットワークを介してアクセスした際に、その記憶手段から利用者入力画面情報を読み出して利用者端末に送信する手段と、
利用者が前記利用者端末の表示手段に表示された利用者入力画面において入力手段より入力した利用化粧品情報を含む利用者情報及び化粧品分析条件を受信する手段と、
受信した利用者情報及び化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーの記憶手段から化粧品ユーザー属性情報を読み出して、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化する手段と、
点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末の表示手段に表示させ、かつ、前記利用者端末の入力手段より前記利用者近似度算出パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧をリアルタイムで並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき推奨商品情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする分析画面情報を送信する手段を有することを特徴とする化粧品評価情報分析システム。 - 前記分析画面情報は、前記利用者端末の表示手段に表示された前記化粧品ユーザー一覧から利用者が前記利用者端末の入力手段より任意の化粧品ユーザーを選択すると、当該化粧品ユーザーの化粧品ユーザー属性情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする情報を含むことを特徴とする請求項2の化粧品評価情報分析システム。
- 前記分析画面情報は、前記利用者端末の表示手段に表示された前記推奨商品を利用者が前記利用者端末の入力手段より選択すると、推奨商品情報商品の詳細及び/又は推奨商品について化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報及び/又は化粧品評価非定量情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする情報を含むことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかの化粧品評価情報分析システム。
- 前記利用者近似度は、下記式1から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式2から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする請求項1ないし4のいずれかの化粧品評価情報分析システム。
- さらに、ユーザー入力画面情報が記憶された記憶手段を有する投稿用サーバーを備え、
当該投稿用サーバーは、
化粧品ユーザーが化粧品ユーザー端末から通信ネットワークを介してアクセスした際に、その記憶手段からユーザー入力画面情報を読み出して化粧品ユーザー端末に送信する手段と、
化粧品ユーザーが前記化粧品ユーザー端末の表示手段に表示されたユーザー入力画面において入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および利用化粧品情報を含む化粧品ユーザー属性情報を通信ネットワークを介して受信し、前記データベースサーバーの記憶手段に記憶する手段を有することを特徴とする請求項1ないし5のいずれかの化粧品評価情報分析システム。 - 入力手段および表示手段を有する利用者端末と、利用者入力画面情報が記憶された記憶手段を有する分析サーバーと、化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および利用化粧品情報を含む化粧品ユーザー属性情報が記憶された記憶手段を有するデータベースサーバーを備える化粧品評価情報分析システムによる化粧品評価情報分析方法であって、
前記分析サーバーが、利用者が前記利用者端末から通信ネットワークを介してアクセスした際に、その記憶手段から利用者入力画面情報を読み出して利用者端末に送信するステップと、
前記分析サーバーが、利用者が前記利用者端末の表示手段に表示された利用者入力画面において入力手段より入力した利用化粧品情報を含む利用者情報及び化粧品分析条件を受信するステップと、
受信した利用者情報及び化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーの記憶手段から化粧品ユーザー属性情報を読み出して利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化するステップと、
分析図表上に表示された利用者イメージと化粧品ユーザーイメージとの距離が利用者近似度を意味する分析図表を作成し、当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末の表示手段に当該分析図表を表示させ、かつ、前記利用者端末の入力手段より前記利用者近似度算出パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザーイメージをリアルタイムで並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき推奨商品情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする分析画面情報を通信ネットワークを介して利用者端末に送信するステップと、を実行することを特徴とする化粧品評価情報分析方法。 - 入力手段および表示手段を有する利用者端末と、利用者入力画面情報が記憶された記憶手段を有する分析サーバーと、化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および利用化粧品情報を含む化粧品ユーザー属性情報が記憶された記憶手段を有するデータベースサーバーを備える化粧品評価情報分析システムによる化粧品評価情報分析方法であって、
前記分析サーバーが、利用者が前記利用者端末から通信ネットワークを介してアクセスした際に、その記憶手段から利用者入力画面情報を読み出して利用者端末に送信するステップと、
利用者が前記利用者端末の表示手段に表示された利用者入力画面において入力手段より入力した利用化粧品情報を含む利用者情報及び化粧品分析条件を受信するステップと、
受信した利用者情報及び化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーの記憶手段から化粧品ユーザー属性情報を読み出して、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化するステップと、
点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末の表示手段に表示させ、かつ、前記利用者端末の入力手段より前記利用者近似度算出パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧をリアルタイムで並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき推奨商品情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする分析画面情報を送信するステップと、を実行することを特徴とする化粧品評価情報分析方法。 - 前記分析画面情報は、前記利用者端末の表示手段に表示された前記化粧品ユーザー一覧から利用者が前記利用者端末の入力手段より任意の化粧品ユーザーを選択すると、当該化粧品ユーザーの化粧品ユーザー属性情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする情報、並びに、前記利用者端末の表示手段に表示された前記推奨商品を利用者が前記利用者端末の入力手段より選択すると、推奨商品情報商品の詳細及び/又は推奨商品について化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報及び/又は化粧品評価非定量情報を前記利用者端末の表示手段に表示させることを可能とする情報を含むことを特徴とする請求項8の化粧品評価情報分析方法。
- 前記利用者近似度は、下記式3から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式4から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする請求項7ないし9のいずれかの化粧品評価情報分析方法。
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