JP4841979B2 - 手数料最適化方法および手数料最適化プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、顧客が商品を購入したときに、その商品を購入するきっかけとなった商品情報紹介者に支払う手数料を最適化する手数料最適化方法および手数料最適化プログラムに関するものである。
従来、Ｗｅｂ上で、自己のホームページに他人の書籍やＣＤなどの商品の紹介記事を掲載し、当該紹介記事のリンクを辿って商品を購入した場合、当該紹介者であるホームページ作成者に紹介手数料を支払う技術として、顧客が２回目以降の商品を購入した場合、紹介先のサイトによる任意の期間や額の設定に基づき、最初の紹介サイトに紹介報奨金を与えるという技術がある（例えば特許文献１）。
特開２００２−０２４６８７号公報
しかし、上述した公知技術によれば、２回目以降の商品を購入した場合、最初の紹介サイトに紹介報奨金を支払うがその期間や額は紹介先のサイトが決めるものであり、貢献度を考慮して自動的に紹介手数料を増減できないという問題があった。
本発明は、この問題を解決するため、顧客が商品を購入したときに、この顧客を識別する情報、購買日時、購買商品の情報に加えて、紹介者があれば紹介者に関する情報を購買履歴として記録しておき、紹介者による紹介以降の購買件数や購買間隔、被紹介者である顧客を紹介者とする購買履歴の有無などを考慮して紹介元に与える適切なインセンティブを算出するようにしている。
本発明は、上述の処理をコンピュータに実行させることにより、紹介に基づき商品を購入した顧客による、販売サイトからの商品購入回数の増加や、前回の購買からの時間経過に従い、販売サイト自体の魅力を評価して紹介者に与えるの貢献度評価（インセンティブ）を小さくし、一方、紹介した顧客の紹介により更に他の顧客による商品購入があった場合には、当該紹介サイトによる優良顧客紹介を評価して紹介者の貢献度評価（インセンティブ）を大きくすることが可能となる。
本発明は、顧客が商品を購入したときに、この顧客を識別する情報、購買日時、購買商品の情報に加えて、紹介者があれば紹介者に関する情報を購買履歴として記録しておき、紹介者による紹介以降の購買件数や購買間隔、被紹介者である顧客を紹介者とする購買履歴の有無などを考慮して紹介元に与える適切なインセンティブを算出することを実現した。
図１は、本発明のシステム構成図を示す。
図１において、端末１は、顧客の操作に基づきインターネットなどのネットワーク２を介してＷＥＢサーバ３のとの間で情報を送受信可能なブラウザ等のソフトウェアを実行するパーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。
ＷＥＢサーバ３は、ネットワーク２を介して端末１との間で情報を送受信可能なウェブサーバソフトウェアを実行するサーバコンピュータなどの情報処理装置である。
管理サーバ４は、ＷＥＢサーバ３から情報を受け取り、紹介サイトに紹介手数料の分配などを行う、購買履歴記録手段５、インセンティブ算出手段６、および記憶手段１０などから構成されるサーバコンピュータなどの情報処理装置である。
購買履歴記録手段５は、顧客がＷＥＢサーバ３上に設けた商品販売サイトで商品を購入した履歴を記録するものである。
インセンティブ算出手段６は、顧客が商品を購入した時に、紹介者に与えるインセンティブを算出するものである。
記憶手段１０は、図２を用いて後述する購買履歴テーブル１１、商品マスタテーブル１２、購入回数によるインセンティブテーブル１３、購買間隔によるインセンティブテーブル１４、二次紹介によるインセンティブテーブル１５等の各テーブルを記憶するものである。
次に、図２のインセンティブ算出処理フローチャートを用いて、図１に示す管理サーバ４の処理を中心に本発明のインセンティブ算出処理を説明する。
図１に示す管理サーバ４は、ウェブサーバ３による商品ｎの購入情報受信のイベント発生に基づき、図２に示す処理を開始するものであって、図２のＳ１では、購買履歴記録手段５が、記憶手段１０に記憶する、図３の（ａ）に示すような、購買顧客の顧客ＩＤ、購買商品の商品ＩＤ、購買日時、及び、紹介サイト経由の場合には紹介者ＩＤ及び適用したインセンティブ等を含む顧客購買履歴レコードからなる購買履歴テーブル１１に、顧客ＩＤ、商品ＩＤ、現在日時、及び、紹介サイト経由の場合には紹介者ＩＤを設定した購買履歴レコードを出力し、記憶手段１０に記録する。
Ｓ２では、インセンティブ算出手段６が、記憶手段１０に記憶する、図３の（ｂ）に示すような、商品ＩＤ、商品名、及び１以上のカテゴリＩＤを含む商品マスタレコードからなる商品マスタテーブル１２を参照して抽出した、Ｓ１で出力した購買履歴レコードに含まれる商品ＩＤと同一のカテゴリに属する商品ＩＤ、及び、Ｓ１で出力した購買履歴レコードに含まれる顧客ＩＤを検索キーとして購買履歴テーブル１６を検索し、該当する全てのレコードを抽出する。なお、ここでは、同一のカテゴリとしたが、これは一例に過ぎず、所定期間に該当する全件、及び、または、所定商品カテゴリ配下等、購買履歴テーブル１１に記録する情報を用いて様々な対象の条件設定と対象抽出が可能である。
Ｓ３では、インセンティブ算出手段６が、Ｓ２で抽出したレコードに紹介者ＩＤを含むものがあるか判別し、ある（Ｓ３でＹＥＳ）と判別するとＳ４に進み、ない（Ｓ３でＮＯ）と判別するとインセンティブ算出処理を終了する。
Ｓ４では、インセンティブ算出手段６が、Ｓ２で抽出したレコードの内、最新の紹介者ＩＤを含むレコード以降のレコード件数を計数する。
Ｓ５では、インセンティブ算出手段６が、記憶手段１０に記憶する、図３の（ｃ）に示すような、購買回数、適用するインセンティブ等を含む購買回数によるインセンティブレコードからなる購買回数によるインセンティブテーブル１３を参照し、Ｓ４で計数したレコード件数を購買回数として、対応するインセンティブを取得する。
Ｓ６では、インセンティブ算出手段６が、Ｓ２で抽出したレコードの最新の２レコードの購買日時の差を算出する。
Ｓ７では、インセンティブ算出手段６が、記憶手段１０に記憶する、図３の（ｄ）に示すような、間隔、インセンティブなどからなる購買間隔によるインセンティブテーブル１４を参照し、Ｓ６で算出した差に該当するインセンティブをＳ５で取得したインセンティブに加算する。なお、ここでは、最新の２レコードの購買日時の差を算出するものとしたが、これは一例に過ぎず、Ｓ２で抽出した複数のレコード間の購買日時の間隔等を付加するのも好ましい。
Ｓ８では、インセンティブ算出手段６が、記憶手段１０に記憶する購買履歴テーブル１１を参照し、Ｓ２で抽出したレコードの内、最新の紹介者ＩＤを含むレコードの購買日時以降の購買日時であって、且つ、Ｓ１で出力した購買履歴レコードに含まれる商品ＩＤと同一のカテゴリに属する商品ＩＤを商品ＩＤ、Ｓ１で出力した購買履歴レコードに含まれる顧客ＩＤを紹介者ＩＤとする購買履歴レコードを抽出する。
Ｓ９では、インセンティブ算出手段６が、Ｓ８で抽出できたレコードがあるか判別し、レコードがある（Ｓ９でＹＥＳ）と判別するとＳ１０に進み、レコードが無い（Ｓ９でＮＯ）と判別するとＳ１１に進む。
Ｓ１０では、インセンティブ算出手段６が、記憶手段１０に記憶する、図３の（ｅ）に示すような、件数、インセンティブを含む二次紹介によるインセンティブレコードからなる二次紹介によるインセンティブテーブル１５を参照し、Ｓ８で抽出したレコードの件数に対応するインセンティブを、Ｓ７で設定したインセンティブに更に加算する。
Ｓ１１では、インセンティブ算出手段６が、インセンティブとして算出した値が０以下か判別し、０以下である（Ｓ１１でＹＥＳ）と判別するとインセンティブ算出処理を終了し、０以下ではない（Ｓ１１でＮＯ）と判別すると、Ｓ１２に進む。
Ｓ１２では、購買履歴記録手段５が、Ｓ１で出力した購買履歴レコードに算出したインセンティブを追加して出力し、記憶手段１０に記憶する。
本発明のシステム構成図である。 本発明のインセンティブ算出処理フローチャートである。 本発明のテーブル例である。
符号の説明
１：端末
２：ネットワーク
３：ＷＥＢサーバ
４：管理サーバ
５：購買履歴記録手段
６：インセンティブ算出手段
１０：記憶手段
１１：購買履歴テーブル
１２：商品マスタテーブル
１３：購買回数によるインセンティブテーブル
１４：購買間隔によるインセンティブテーブル
１５：２次紹介によるインセンティブテーブル

Claims (4)

  1. 顧客が商品を購買したときに該商品の購買のきっかけとなった該商品の紹介者に与えるインセンティブを決定する手数料最適化方法であって、
    前記顧客による商品の購買日時、及び、前記商品の購買のきっかけとなった紹介者があれば当該紹介者を特定する紹介者情報を含む購買履歴が記憶された購買履歴テーブルを参照し、前記紹介者情報を含む最新の購買日時以降の購買日時の購買履歴の件数を計数する計数ステップと、
    購買回数と適用するインセンティブとが対応付けて記憶された第１のインセンティブテーブルを参照し、前記計数ステップで計数した件数を前記購買回数として対応するインセンティブを前記紹介者情報で特定される紹介者に与えるインセンティブとして決定するインセンティブ決定ステップと
    をコンピュータが実行することを特徴とする手数料最適化方法。
  2. 前記コンピュータは、
    前記計数ステップでは、商品識別情報とカテゴリ識別情報とが対応付けて記憶された商品マスタテーブルを参照し、前記顧客による購買対象商品の商品識別情報を更に含む前記購買履歴が記憶された前記購買履歴テーブルから、前記購買履歴テーブルに記憶された所定の購買履歴に含まれる購買対象商品の商品識別情報と同一カテゴリ識別情報に対応付けて前記商品マスタテーブルに記憶された商品識別情報を前記購買対象商品の商品識別情報として含む購買履歴を抽出し、該抽出した購買履歴を対象として、前記紹介者情報を含む最新の購買日時以降の購買日時の購買履歴の件数を計数する
    ことを特徴とする請求項１記載の手数料最適化方法。
  3. 前記コンピュータは、
    前記顧客を特定する顧客識別情報を更に含む前記購買履歴が記憶された前記購買履歴テーブルを参照して、前記所定の購買履歴に含まれる顧客識別情報を前記紹介者情報として含む購買履歴の件数を計数する第２の計数ステップ
    を更に実行し、
    前記インセンティブ決定ステップでは、件数と適用する第２のインセンティブステップとが対応付けて記憶された第２のインセンティブテーブルを参照し、前記第２の計数ステップで計数した件数に対応する第２のインセンティブを更に前記紹介者に与えるインセンティブとして決定する
    ことを特徴とする請求項２記載の手数料最適化方法。
  4. コンピュータに、
    購買された商品の購買日時、及び、前記商品の購買のきっかけとなった紹介者があれば当該紹介者を特定する紹介者情報を含む購買履歴が記憶された購買履歴テーブルを参照し、前記紹介者情報を含む最新の購買日時以降の購買日時の購買履歴の件数を計数し、
    購買回数と適用するインセンティブとが対応付けて記憶された第１のインセンティブテーブルを参照し、前記計数した件数を前記購買回数として対応するインセンティブを前記紹介者情報で特定される紹介者に与えるインセンティブとして決定する
    処理を実行させることを特徴とする手数料最適化プログラム。
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