JP5002441B2 - マーケティングデータ分析方法、マーケティングデータ分析システム、データ分析サーバ装置およびプログラム - Google Patents

マーケティングデータ分析方法、マーケティングデータ分析システム、データ分析サーバ装置およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、顧客の客層を考慮したエリア分析を行うマーケティングデータ分析方法、マーケティングデータ分析システム、データ分析サーバ装置およびプログラムに関する。
商品を購買する顧客には、同じ銘柄の商品を継続して購買する固定客と、そのときの気分などによって色々な銘柄の商品を購買する流動客があるといわれている。また、固定客であっても、例えば、新商品が発売され、その新商品が気に入ったような場合には、その気に入った商品に乗り替えてみようとする顧客もいる。新商品の市場投入に際し、新商品を売り込むターゲットとなる顧客は、このような乗り替え候補客である。
ちなみに、乗り替え候補客が多い地域では、新商品の売れ行きは伸び、純粋な固定客が多い地域では、新商品の売れ行きは伸び悩むと考えられる。従って、乗り替え候補客が多い地域には、店頭に新商品を優先的に陳列するのがよい。このように、新商品などのマーケティングにおいては、顧客の購買特性、つまり、客層を考慮した商品販売戦略が非常に重要である。
顧客の購買特性を掴むために、従来、しばしば、商品の購買者に対して、アンケートが実施された。しかしながら、アンケートは、とくに地域特性などのデータを得ようとすると、広範囲に実施せざるを得ず、手数やコストが掛るといった問題があった。近年では、インターネットによりアンケートが実施されることもあるが、インターネットによるアンケートの場合には、店舗など顧客が商品を購買する現場で行うことができない、回答者がパソコンの所有者などに限定されるため、年令など回答者の属性を平均化しにくいなどの問題がある。
特許文献１には、購買者がショーウィンドウや陳列棚に陳列された商品を見ている視線を検出することにより、購買者がどんな商品に興味を持っているかを調査する市場調査用機器の例が開示されている。このような視線検出技術を応用した市場調査用機器を用いると、アンケートのように人手が掛ることもなく、回答者の属性が偏ることもなく、購買者が興味を持っている商品データなどを取得することができる。そして、何よりも、購買者が店頭で商品を見ている現場のデータを収集することができるという長所がある。
また、特許文献２には、カメラの映像中に捉えられた人物の顔および目の画像の特徴から、その人物の視線方向を計算する方法の例が示され、さらに、それを応用することによって、不審者を検出するシステムの例が開示されている。
特開２００６−２９３７８６号公報 特開２００７−６４２７号公報
しかしながら、特許文献１には、購買者が興味を持っている商品データを取得する手段については記載されているが、それによって取得したデータをどのように処理するかについての記載はされていない。そのため、特許文献１に開示された市場調査用機器では、取得したデータに基づき、購買者がいずれの客層（顧客属性）に属するかなどを判定したり、さらには、その客層のエリア分析データなどを取得したりすることはできない。
従って、従来技術では、客層などのエリア分析データを取得することができないために、商品の販売者は、新商品を投入するに当たって、新商品先行投入地域や販売促進強化地域を適正に選定することができない。そのため、客層や地域を考慮した適正なマーケティングを行うことはできない。
以上のような従来技術の問題点に鑑み、本発明の目的は、商品を購買する購買者の客層などについてのエリア分析データを取得できるようにし、さらには、新商品の先行投入地域や販売促進強化地域の適正な選定など、客層や地域を考慮したマーケティング戦略の立案を可能にするマーケティングデータ分析方法、マーケティングデータ分析システム、データ分析サーバ装置およびプログラムを提供することにある。
以上の従来技術の問題を解決するために、本発明では、そのマーケティングデータ分析システムを、商品およびその表示サンプルの少なくとも一方を陳列した商品棚と、顧客が購買する商品を指定する商品選択ボタンと、前記商品を購買する顧客を撮影するカメラと、第一のＣＰＵと、第一の記憶装置と、をそれぞれ備えた複数の商品販売装置と、その複数の商品販売装置が通信ネットワークを介して接続される、第二のＣＰＵと、第二の記憶装置と、表示装置と、を備えたデータ分析サーバ装置と、によって構成する。
そして、その商品販売装置に含まれる前記第一のＣＰＵは、前記カメラから取得される前記顧客の顔の映像を解析して前記顧客の視線を検出することにより、前記顧客が前記商品またはその表示サンプルが陳列された前記商品棚のいずれの領域を注視したかを検知する処理と、前記処理により、前記顧客が注視した領域を検知したときには、前記領域に対応付けられた前記商品の商品識別データである注視商品データと、前記顧客を識別する顧客識別データと、前記領域が注視されたときの注視日時と、を少なくとも対応付けて構成した注視履歴データを、前記第一の記憶装置に格納する処理と、前記映像から検出されていた前記顧客の顔が検出されなくなったときには、前記第一の記憶装置から前記顧客についての前記注視履歴データを抽出し、前記抽出した注視履歴データから前記注視商品データの時系列データを作成し、前記作成した時系列データに基づき、前記顧客がいつも同じ商品を購買する固定客、購買する商品を変えることを考えているコンバート客またはその両方を少なくとも含む複数の顧客属性のうち、いずれの顧客属性に属するかを判定する処理と、前記顧客の前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したときには、前記購買商品の商品識別データである購買商品識別データと、その日の年月日である購買年月日と、前記判定した前記顧客の顧客属性と、前記商品販売装置が設置された地点の地点識別データと、を少なくとも対応付けて構成した顧客購買データを前記第一の記憶装置に蓄積する処理と、を実行する。
また、データ分析サーバ装置に含まれる前記第二のＣＰＵは、前記複数の商品販売装置がそれぞれ設置された地点の地点識別データと前記地点が属する地域の地域識別データとを少なくとも対応付けて構成した地点固定データを、前記第二の記憶装置に蓄積しておく処理と、所定の期間ごとに、前記通信ネットワークを介して、前記複数の商品販売装置それぞれの前記第一の記憶装置に蓄積されている前記顧客購買データを収集する処理と、前記収集した顧客購買データを、前記地点識別データおよび前記購買年月日を分類キーとして分類し、前記分類した顧客購買データから各購買商品についての固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を算出して、前記算出した固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を、前記地点識別データ、前記購買年月日、前記購買商品識別データおよび前記購買商品の購買実績数に対応付けて構成した顧客属性分析データを作成し、前記第二の記憶装置に蓄積する処理と、前記地点固定データにより前記地点識別データに対応付けられた前記地域識別データを用いて、前記顧客属性分析データを前記地域識別データごとに分類し、前記分類した顧客属性分析データに基づき、前記地域識別データごとの前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出し、前記算出した前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を、前記地域識別データに対応付けて構成した地域分析データを作成し、前記表示装置に表示する処理と、を実行する。
本発明によれば、商品を購買する購買者の客層などのエリア分析データの取得が可能になり、さらには、新商品の先行投入地域や販売促進強化地域の適正な選定など、客層や地域を考慮したマーケティング戦略の立案が可能になる。
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。
＜１．マーケティングデータ分析システムの全体構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るマーケティングデータ分析システムの全体構成の例を示した図である。図１に示すように、マーケティングデータ分析システム１００は、例えば、日本国中の多数の地点に設置された商品販売装置１が、通信ネットワーク４を介してデータ分析サーバ装置５に接続されて構成される。
ここで、商品販売装置１は、例えば、自動販売機であり、その外観構成、内部の機能ブロック構成については、図２および図３を用いて説明し、その機能ブロックの機能の詳細については、図４〜図１２を用いて説明する。また、データ分析サーバ装置５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と記憶装置とを備えた汎用の情報処理装置、いわゆる、コンピュータによって構成される。データ分析サーバ装置５の内部の機能ブロック構成については、図３を用いて説明し、その機能ブロックの機能の詳細については、図１３〜図１６を用いて説明する。
図１において、通信ネットワーク４は、インターネット、公衆交換電話網、携帯電話通信網、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）などいずれの形態のネットワークであってもよく、さらには、それらを複数組み合わせた形態のネットワークであってもよい。
＜２．商品販売装置の外観および内部構成＞
図２は、本発明の実施形態に係る商品販売装置１の外観および内部構成の概略を示した図である。図２に示すように、商品販売装置１は、たばこや飲料などの小物商品を販売する自動販売機であり、その筐体の前面には、サンプル表示部２０、広告表示部４５、商品ボタン１２、入金口３０、取出口４０などが設けられ、また、その筐体の内部には、情報処理装置１０、カメラ１１、入金センサ１３、取出口センサ１４、距離センサ１５、人感センサ１６などが設けられている。さらに、温湿度センサ１７が、外気に直接触れることが可能な形態で、筐体の内部または表面部に設けられている。
図２において、サンプル表示部２０は、商品販売装置１の筐体の前面部に設けられ、商品販売装置１が販売中の商品の写真、絵、愛称などを表示した銘板などによって構成される。あるいは、サンプル表示部２０の部分に、商品販売装置１の筐体内部に外側から透視可能なボックスが設けられ、そのボックス内に商品を識別可能なサンプル、模型、包装空箱などが配置されていてもよい。
商品ボタン１２は、サンプル表示部２０と対にして設けられており、顧客は、商品ボタン１２を押すことによって、その商品ボタン１２の対となっているサンプル表示部２０に表示された商品の購買を指示する。商品販売装置１は、通常、複数の商品（本明細書では、同じ名称の商品でも銘柄や型式が異なる商品は異なる商品とみなす）を販売必要があるため、このようなサンプル表示部２０と商品ボタン１２の対は、商品販売装置１に複数対設けられている。従って、商品ボタン１２は、顧客が購買する商品の選択を検知する商品選択センサとして機能し、それが顧客により押されたときには、その押された検知信号を情報処理装置１０へ入力する。
なお、図２の例では、商品販売装置１の筐体の前面上に、サンプル表示部２０と商品ボタン１２との対が上下方向に３段、各段それぞれに４対ずつ配列されている。すなわち、サンプル表示部２０と商品ボタン１２との対が、商品販売装置１の筐体の前面上に縦３段×横４列のマトリックス状に配列されている。
顧客は、このような商品販売装置１が販売している商品を購買するとき、商品販売装置１の前に立って、サンプル表示部２０を見て、購買する商品を探し、その購買商品の対価に相当する貨幣を入金口３０から入れ、購買商品の商品ボタン１２を押す。そうすると、商品ボタン１２により選択された商品が取出口４０へ出てくるので、顧客はその商品を入手することができる。
カメラ１１は、商品販売装置１の筐体内部の、例えば、サンプル表示部２０がマトリックス状に配列された部分の中央あたりに設けられ、顧客の顔が含まれるように、顧客が商品を購買する様子を撮影する。なお、カメラ１１は、少なくとも１つあればよいが、図２の例のように、複数のカメラ１１（中央のカメラ１１ａ、左上のカメラ１１ｂ、および、左下のカメラ１１ｃ）が設けられていてもよい。このとき、カメラ１１は、顧客の顔が撮影可能であれば、どこに配置してもよい。
入金センサ１３は、所定の金額の貨幣が入金口３０から入金されたことを検出し、取出口センサ１４は、取出口４０から商品が取り出されたことを検出する。また、距離センサ１５は、商品販売装置１から顧客までの距離を計測し、人感センサ１６は、商品販売装置１の周りに顧客などがいるか否かを検知する。また、温湿度センサ１７は、商品販売装置１の周囲の気温および湿度を計測する。
広告表示部４５は、商品販売装置１の筐体の前面部に設けられ、その広告表示部４５には、新商品などを販売促進するための写真、キャッチコピー、ポスタなどを表示したシール、パネルなどが掲示される。
以上のような商品販売装置１において、情報処理装置１０は、カメラ１１を介して顧客の顔を含む映像を取得し、その映像に含まれる顧客の顔の方向や瞳の位置から顧客の視線を検出し、その視線に基づき、顧客が商品販売装置１の筐体の前面のどの領域を注視しているか、つまり、どの商品のサンプル表示部２０を注視しているかを検出する。さらに、情報処理装置１０は、その顧客が注視した商品の時系列データに基づき、その顧客の顧客属性を判定するとともに、その顧客属性をその顧客が購買した商品の情報などと併せて蓄積する。
＜３．商品販売装置およびデータ分析サーバ装置の機能ブロックの構成＞
図３は、本発明の実施形態に係る商品販売装置１およびデータ分析サーバ装置５の機能ブロックの構成の例を示した図である。
図３に示すように、商品販売装置１に収納されている情報処理装置１０には、カメラ１１が接続されるとともに、商品ボタン１２、入金センサ１３、取出口センサ１４、距離センサ１５、人感センサ１６、温湿度センサ１７などのセンサ類が接続される。そして、その情報処理装置１０は、映像取得部２１、注視判定部２２、センサデータ取得部２３、顧客購買データ取得部２４、地点流動データ取得部２５、データ送受信部２６などの処理機能ブロックと、映像データ記憶部３１、注視履歴データ記憶部３２、顧客購買データ記憶部３３、地点流動データ記憶部３４などの記憶機能ブロックとを含んで構成される。なお、図３では、カメラ１１や商品ボタン１２は、代表して１つだけを示している。
ここで、情報処理装置１０は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを少なくとも有する、いわゆる、コンピュータによって構成される。その場合、情報処理装置１０における各処理機能ブロックの機能は、前記ＣＰＵが前記記憶装置に格納されている所定のプログラムを実行することにより実現される。また、情報処理装置１０における各記憶機能ブロックは、前記記憶装置上に構成される。このとき、前記記憶装置は、半導体集積回路によるＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、あるいは、磁気記憶装置であるハードディスク装置などからなる。
また、図３に示すように、データ分析サーバ装置５は、汎用のコンピュータである情報処理装置５０に表示装置５１が接続されて構成される。また、情報処理装置５０は、顧客購買データ収集部６１、注視履歴分析データ作成部６２、顧客属性分析データ作成部６３、エリア分析データ作成部６４などの処理機能ブロックと、商品属性管理データ記憶部７１、注視履歴データ記憶部７２、顧客購買データ記憶部７３、地点流動データ記憶部７４、注視履歴分析データ記憶部７５、顧客属性分析データ記憶部７６、地点固定データ記憶部７７などの記憶機能ブロックとを含んで構成される。
ここで、情報処理装置５０は、図示しないＣＰＵと記憶装置とを少なくとも備え、情報処理装置５０における各処理機能ブロックの機能は、前記ＣＰＵが前記記憶装置に格納されている所定のプログラムを実行することにより実現される。また、情報処理装置５０における各記憶機能ブロックは、前記記憶装置上に構成される。このとき、前記記憶装置は、半導体集積回路によるＲＡＭ、フラッシュメモリ、あるいは、磁気記憶装置であるハードディスク装置などからなる。
なお、図３の構成において、情報処理装置１０における処理機能ブロックの一部または全部を、コンピュータではなく、半導体の集積回路などを用いた専用の処理回路によって構成してもよい。また、同様に、情報処理装置５０における処理機能ブロックの一部または全部を、コンピュータではなく、半導体の集積回路などを用いた専用の処理回路によって構成してもよい。
＜４．商品販売装置の機能の詳細＞
商品販売装置１の機能は、その内部に含まれる情報処理装置１０によって実現される。以下、情報処理装置１０を構成する機能ブロックの機能について、図３および図４を参照して説明する。ここで、図４は、情報処理装置１０の記憶装置に蓄積するデータのレコード構成の例を示した図である。
映像取得部２１は、カメラ１１から入力される動画像の映像データを１フレームごとに取得し、その１フレームごとの映像データに、時間情報などに基づく固有のフレームＩＤとカメラ番号などを付し（図４（ａ）参照）、映像データ記憶部３１に蓄積する。なお、映像取得部２１は、所定フレーム数の映像データバッファを有し、そのフレーム数分の映像データを一時記憶するとともに、その一時記憶している映像データを、適宜、注視判定部２２などへ提供する。
注視判定部２２は、その下位の機能ブロックとして図示しない移動体検知部、顔検知部、視線検出部、注視対象検出部などを含んで構成され、映像取得部２１によって取得される顧客の顔の映像データに基づき、顧客が注視した注視対象、つまり、顧客が商品販売装置１の筐体の前面に設けられた複数のサンプル表示部２０のうちのいずれのサンプル表示部２０、または、広告表示部４５を注視したかを判定する。なお、以下では、広告表示部４５もサンプル表示部２０の１つとして取り扱う。
このとき、移動体検知部は、映像取得部２１から供給される所定フレーム数の映像データを解析することにより、移動している物体を検知し、顧客が撮影対象領域に入ったことなどを検知する。また、顔検知部は、移動体検知部によって検知された移動体部分に顔、つまり、目、口、鼻などを有する円形状のものがあるか否かを検知する。
また、視線検出部は、顔検知部によって検知された顔の映像から、その顔の中心位置、顔が向いている方向、目の中における瞳の位置などを解析し、その解析結果に基づき、顧客の顔の視線方向を計算する。なお、具体的な視線方向の計算は、例えば、特許文献２に記載された既存の方法に従って行うものとし、その計算方法の詳細についての説明を省略する。
注視対象検出部は、視線検出部で求めた視線方向に基づき、その視線が指し示す商品販売装置１の筐体の前面上の位置（以下、視線位置という）を検出し、さらに、その視線が注視する領域に存在するサンプル表示部２０が表示する商品または広告表示部４５を識別する情報を取得する。ここで、注視とは、視線が所定の平面上（商品販売装置１の筐体の前面上）の所定の領域（例えば、ある商品のサンプル表示部２０）に所定の時間以上、例えば、０．３秒以上留まることをいう。
注視対象検出部は、また、以上のようにして求めたサンプル表示部２０が表示する商品の商品ＩＤを注視商品ＩＤとして注視履歴データのレコードに含め、注視履歴データ記憶部３２に蓄積する。なお、広告表示部４５に対しては、所定の商品ＩＤが付されているものとする。
ここで、注視履歴データのレコードは、図４（ｂ）に示すように、商品販売装置１を識別する販売装置ＩＤ、その商品販売装置１が設置された地点を識別する地点ＩＤ、顧客を識別する顧客識別キー、当該注視履歴データのレコードを識別する注視履歴識別キー、前回の注視（後記する購買の開始を含む）から当該注視に至るまでの注視検出時間、当該注視履歴データが取得された注視日時、サンプル表示部２０が表示する商品または広告表示部４５を識別する注視商品ＩＤなどにより構成されている。
なお、注視検出時間は、ここでは、購買の開始またはある商品のサンプル表示部２０の注視の終了から、次の商品のサンプル表示部２０の注視開始までの時間であるとしているが、ある商品のサンプル表示部２０を注視している時間としてもよい。あるいは、注視履歴データがその両方の時間を含むものとしてもよい。
また、注視履歴データと映像データとの対応付けを行うことが必要な場合には、注視履歴データのレコードにフレームＩＤのフィールドを設け、フレームＩＤのフィールドに注視履歴データが取得されたときの映像データのフレームＩＤを記憶するようにすればよい。
なお、顧客識別キーは、ここでは、商品販売装置１を利用する顧客をユニークに識別するものではなく、ある顧客の購買動作の開始から終了までの注視履歴データのレコードの同一性を識別できるものであればよい。従って、同じ顧客識別キーが付された一連の注視履歴データは、あるとき、ある顧客が商品販売装置１で商品を購買する場合に、その顧客について取得される注視データの履歴、つまり、注視データの時系列データであることを表す。
ただし、商品販売装置１を繰り返し利用する顧客の同一性を識別する場合には、例えば、顔検知部が顧客の顔を検知した後、公知の方法を用いて、その顧客の顔の映像データから、顔の特徴量を求めるようにする。そして、他方では、注視履歴データのレコードに顔特徴量のフィールドを設けておき、その顔特徴量のフィールドに顔検知部で求めた顔の特徴量を記憶するようにすればよい。
再び、図３を参照して、情報処理装置１０を構成する機能ブロックの機能の説明を続ける。図３において、センサデータ取得部２３は、商品ボタン１２、入金センサ１３、取出口センサ１４、距離センサ１５、人感センサ１６、温湿度センサ１７などのセンサ類から入力されるデータを取得する。
顧客購買データ取得部２４は、顧客の購買動作の開始と終了とを判定するとともに、購買動作終了時には、注視履歴データ記憶部３２に蓄積された当該顧客の一連の注視履歴データに基づき、当該顧客の顧客属性を判定し（顧客属性判定部２４１：別途、図５を用いて説明）、さらに、センサデータ取得部２３により取得された商品ボタン１２のデータに基づき、当該顧客が購買した購買商品（商品ＩＤ）を判定する。そして、その判定した顧客属性および購買商品ＩＤを顧客購買データ記憶部３３に蓄積する。
なお、本実施形態では、顧客購買データ取得部２４は、映像取得部２１で取得された映像中に所定の大きさより大きい顔が検出されるようになったときを、購買動作の開始と判定し、前記映像中から所定の大きさより大きい顔が検出されなくなったときを、購買動作の終了と判定する。
ただし、顧客の購買動作の開始と終了は、顔の大きさに基づき判定する方法に限定されるものではなく、他の情報に基づき判定してもよい。例えば、人感センサ１６や距離センサ１５などにより商品販売装置１の前面の所定の範囲内に顧客が検出されたときを購買動作の開始と判定し、その範囲内に顧客が検出されなくなったときを購買動作の終了と判定してもよい。また、商品ボタン１２が押されたとき、あるいは、取出口センサ１４が取出口４０の窓の開閉を検知したときを、購買動作の終了と判定してもよい。
ここで、顧客購買データのレコードは、図４（ｃ）に示すように、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、顧客識別キー、購買年月日、購買開始時刻、購買終了時刻、購買開始時注視履歴識別キー、購買終了時注視履歴識別キー、顧客属性、購買商品ＩＤなどにより構成されている。
このとき、販売装置ＩＤ、地点ＩＤおよび顧客識別キーは、注視履歴データと同じデータ、購買年月日は、顧客が当該商品を購買した年月日、購買開始時刻は、顧客購買データ取得部２４が顧客の購買動作の開始を判定した時刻、購買終了時刻は、顧客購買データ取得部２４が顧客の購買動作の終了を判定した時刻である。また、購買開始時注視履歴識別キーは、購買開始時刻以降最初に蓄積された注視履歴データのレコードを識別する情報、購買終了時注視履歴識別キーは、購買終了時刻以前最後に蓄積された注視履歴データのレコードを識別する情報である。また、顧客属性は、顧客属性判定部２４１により判定された顧客属性、購買商品ＩＤは、顧客購買データ取得部２４により取得された購買商品の商品ＩＤである。
なお、この顧客購買データは、顧客が商品販売装置１を利用して商品を購買するたびに作成され、顧客購買データ記憶部３３に蓄積される。
再び、図３を参照して、情報処理装置１０を構成する機能ブロックの機能の説明を続ける。地点流動データ取得部２５は、顧客の商品購買の終了を検知すると、温湿度センサ１７からそのときの気温および湿度などを取得し、また、通信ネットワーク４を介して気象情報センタ３などから当該商品販売装置１が設置された地点近隣における天候などのデータを取得し、取得した気温、湿度、天候などのデータを地点流動データとして、地点流動データ記憶部３４に蓄積する。なお、地点流動データは、顧客が商品の購買を終了したときに、顧客購買データの作成に併せて作成され、蓄積される。
データ送受信部２６は、所定の期間（例えば、１日、７日など）が経過するたびに、または、データ分析サーバ装置５から送信の指示を受信したときに、注視履歴データ記憶部３２、顧客購買データ記憶部３３および地点流動データ記憶部３４にそれぞれ蓄積された注視履歴データ、顧客購買データおよび地点流動データを、まとめて、データ分析サーバ装置５へ送信する。
ここで、地点流動データのレコードは、図４（ｄ）に示すように、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、顧客識別キー、購買年月日、購買時刻、購買曜日、気温、湿度、天候、季節などにより構成されている。
このとき、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、顧客識別キーおよび購買年月日は、顧客購買データと同じデータ、購買時刻は、顧客購買データの購買開始時刻、購買曜日は、購買年月日が対応する七曜の曜日である。また、気温および湿度は、購買年月日の購買時刻に温湿度センサ１７によって取得された気温および湿度、天候は、気象情報センタ３などから取得された当該商品販売装置１が設置された地点近隣における天候、季節は、購買年月日の属する季節である。
図５は、顧客の購買行動の類型に基づき分類した顧客属性の例を示した図である。図５の注視履歴の例において、（開始）および（終了）は、顧客による購買の開始および終了を意味し、アルファベットの記号は、顧客が注視した商品の商品ＩＤまたは商品名称（図４（ｂ）注視履歴データの注視商品ＩＤに対応）を意味する。また、矢印は、（開始）から注視、または、注視から注視に至るまでの経過時間を表し、複数の矢印が続いているのは、その経過時間が長いことを表している。なお、このとき、顧客が注視した商品の商品ＩＤの中に、広告表示部４５に対応する商品ＩＤが含まれていた場合には、その商品ＩＤは、除外するものとする。
長期固定客は、購買する商品がいつも同じで、また、その購買に利用する商品販売装置１もいつも同じで、サンプル表示部２０および商品ボタン１２の配置を熟知している顧客をいう。従って、長期固定顧客は、いつも購買する商品Ａをすぐに見つけて購買する。通常、わき目を振って他の商品を注視することはない。
固定客は、いつも同じ商品を購買するが、購買に利用する商品販売装置１がとくに固定していない顧客をいう。この場合、サンプル表示部２０および商品ボタン１２の配置が商品販売装置１によって異なっていることが多い。従って、固定客は、いつも購買する商品Ａを探すのにやや時間を要するが、その商品Ａを見つけるとすぐに購買する。固定客も、通常、わき目を振って他の商品を注視することはない。
これに対し、流動客は、購買する商品が定まっていない顧客をいう。従って、流動客は、購買する商品だけでなくいろいろな商品を注視する。
コンバート客は、固定客と流動客の中間層に位置する客であり、長期固定客または固定客といってもよいが、多少他の商品にも興味を持っている顧客をいう。従って、コンバート客は、いつも購買する商品Ａを注視する以外に、他の商品Ｂをも注視する。このような顧客は、いつも購買する商品Ａを、場合によっては、商品Ｂへ替える（コンバートする）こともある。
顧客属性判定部２４１は、それぞれの顧客について、注視履歴データ記憶部３２からその当該顧客の顧客識別キーが付された注視履歴データを取り出し、それを注視日時の時刻順にソートし、そのソートされた注視履歴データの注視商品ＩＤに基づき、注視商品ＩＤの時系列データ、すなわち、顧客が注視する商品の注視履歴を取得する。ここで、この時系列データは、図５の注視履歴の例の欄のアルファベットの記号に相当する。このとき、同じ注視履歴の例の欄の（開始）および（終了）の情報は、顧客購買データ記憶部３３からその顧客の顧客識別キーが付された顧客購買データを参照し、その購買開始時刻および購買終了時刻から取得し、また、矢印の情報は、注視履歴データの注視検出時間から取得する。
次に、顧客属性判定部２４１は、このようにして取得した注視商品ＩＤの時系列データを含む顧客の注視履歴が、図５に示した長期固定客、固定客、コンバート客および流動客のいずれの顧客属性に適合するかを判定する。
すなわち、顧客属性判定部２４１は、注視商品ＩＤの時系列データに基づき、顧客が購買した商品以外の商品を注視しなった場合には、長期固定客または固定客と判定し、顧客が購買した商品と異なる１つの商品に注視した場合には、コンバート客と判定し、顧客が購買した商品と異なる複数の商品に注視した場合には、流動客と判定する。なお、長期固定客と固定客とは、注視履歴データの注視検出時間を参照することにより識別する。
続いて、図６〜図１２を参照して、以上に説明した商品販売装置１の機能ブロックについて、その主要な機能を実現するためのＣＰＵの処理プログラムの処理フローの例について説明する。
図６は、顧客購買データ取得部２４における顧客購買動作判定処理の処理フロー例を示した図である。この顧客購買動作判定処理は、所定の時間ごとに、例えば、映像取得部２１により、カメラ１１から１フレームの映像が取得されるたびに実行される。
なお、図６において、販売中フラグは、商品販売装置１が商品を販売中、つまり、顧客が商品を購買中であることを示すフラグである。すなわち、販売中フラグは、初期状態でクリアされており、顧客が商品販売装置１の前に立って、その購買動作が開始したときセットされ、購買動作が終了したときクリアされる。
図６に示すように、情報処理装置１０の図示しないＣＰＵ（以下、単にＣＰＵという）は、映像取得部２１を介して、カメラ１１から１フレームの映像データを取得する（ステップＳ０１）。次に、ＣＰＵは、注視判定部２２の移動体検知処理で検知した移動体領域を除外して背景領域を検出する（ステップＳ０２）。次に、ＣＰＵは、販売中フラグがオンか否かを判定する（ステップＳ０３）。
その判定の結果、販売中フラグがオンでなかったときには（ステップＳ０３でＮｏ）、ＣＰＵは、ステップＳ０１で取得した映像データでその背景領域の面積が所定の閾値Ａより小さいか否かを判定する（ステップＳ０４）。そして、背景領域の面積が所定の閾値Ａより小さいときには（ステップＳ０４でＹｅｓ）、ＣＰＵは、注視判定部２２の顔検知処理の結果に基づき、前記取得した映像に顔を検知したか否かを判定する（ステップＳ０５）。
次に、ステップＳ０５の判定において、顔を検知したときには（ステップＳ０５でＹｅｓ）、ＣＰＵは、顧客が購買動作を開始したものと判断し、販売中フラグをセットして（ステップＳ０６）、当該１フレームの映像データについての顧客購買動作判定処理を終了する。
また、ステップＳ０４の判定で、背景領域の面積が所定の閾値Ａより小さくなかったとき（ステップＳ０４でＮｏ）、または、ステップＳ０５の判定で、顔を検知しなかったときには（ステップＳ０５でＮｏ）、ＣＰＵは、顧客が購買動作を未だ開始していないと判断して、当該１フレームの映像データについての顧客購買動作判定処理を終了する。
また、ステップＳ０３の判定で、販売中フラグがオンであったときには（ステップＳ０３でＹｅｓ）、ＣＰＵは、前記顔検知処理の結果に基づき、ステップＳ０１で取得した映像に顔を検知したか否かを判定する（ステップＳ０７）。その判定の結果、顔を検出しなかったときには（ステップＳ０７でＮｏ）、ＣＰＵは、前記取得した映像データでその背景領域の面積が所定の閾値Ｂより小さいか否かを判定する（ステップＳ０８）。
次に、ステップＳ０８の判定において、背景領域の面積が所定の閾値Ｂより小さくなかったときには（ステップＳ０８でＮｏ）、ＣＰＵは、顧客が購買動作を終了したものと判断して、販売中フラグをクリアし（ステップＳ０９）、顧客属性判定・顧客購買商品判定処理を実行し（ステップＳ１０）、当該１フレームの映像データについての顧客購買動作判定処理を終了する。
また、ステップＳ０７の判定で、顔を検知したとき（ステップＳ０７でＹｅｓ）、または、ステップＳ０８の判定で、背景領域の面積が所定の閾値Ｂより小さかったときには（ステップＳ０８でＹｅｓ）、ＣＰＵは、顧客が購買動作を未だ終了していないと判断して、当該１フレームの映像データについての顧客の購買動作判定処理を終了する。
なお、以上の処理において、閾値Ａは、閾値Ｂよりも小さく設定するものとする。そうしておけば、販売中フラグがいったんセットされると、顧客の動きによって背景領域の面積が多少変動しても、販売中フラグがすぐにクリアされるようなことはなくなる。
図７は、注視判定部２２における視線検出処理の処理フローの例を示した図である。図７に示すように、ＣＰＵは、顔検知処理により、まず、映像データの中に顔を検知する（ステップＳ１１）。次に、ＣＰＵは、その顔の中で瞳（黒目）を探し、瞳を検出したときには（ステップＳ１２でＹｅｓ）、さらに、目領域を探す。そして、目領域を検出したときには（ステップＳ１３でＹｅｓ）、ＣＰＵは、さらに、両目を探す。
次に、ＣＰＵは、両目を検出したときには（ステップＳ１４でＹｅｓ）、両目についてそれぞれの目の視線方向を計算する（ステップＳ１５）。このとき、その視線方向は、前記したように、例えば、特許文献２に記載されている方法に基づき計算する。両目の場合には、視線方向が２つ得られるので、ＣＰＵは、その両目の視線方向を加算して（ステップＳ１６）、１つの視線方向にまとめる。一方、両目を検出しなかったときには（ステップＳ１４でＮｏ）、検出した片目の視線方向を計算する（ステップＳ１７）。
なお、視線方向は、例えば、瞳の位置を始点とするベクトルとして表されるので、両目の場合、そのベクトル加算をすればよい。また、視線の始点の位置は、両目の平均の位置（中間の位置）に定める。その場合、ベクトル加算や始点の平均位置の計算に際しては、顔の向きや視線の方向に応じて、視線ベクトルの大きさなどに、適宜、加重を付してもよい。
以上のようにして、視線方向が得られると、ＣＰＵは、注視対象検出処理として、その視線方向の先にある視線位置を検出する（ステップＳ１８）。ここで、視線位置とは、商品販売装置１の筐体の前面上で当該視線が指している位置をいう。なお、視線位置の検出処理については、次に、図８および図９を用いて詳しく説明する。
また、ステップＳ１２で瞳を検出しなかったとき（ステップＳ１２でＮｏ）、または、ステップＳ１３で目領域を検出しなかったときには（ステップＳ１３でＮｏ）、ＣＰＵは、そのまま何もせずに処理を終了する。
なお、以上の視線検出処理は、少なくとも顔が検知された映像について、１フレームごとに行われる。
続いて、図８および図９を参照して、視線位置検出処理の詳細について説明する。ここで、図８は、注視判定部２２における視線位置を求める方法を説明するための図、図９は、注視判定部２２における視線位置検出処理の処理フローの例を示した図である。
図８には、顧客が商品販売装置１の前面側に立って、その筐体の前面を見ている様子がその上面図として示されている。ここで、商品販売装置１の筐体内部には、カメラ１１がその筐体の前面に垂直な方向を向いて設けられている。このとき、カメラ１１の方向（カメラ視線）をｘ軸とし、商品販売装置１の筐体の前面上でｘ軸に交わる水平方向の直線をｙ軸とし、垂直方向の直線をｚ軸とする。このとき、ｘ軸は、カメラ視線となるので、撮影された映像の中心になる。また、カメラ１１が撮影可能な角度の範囲を画角と呼び、これをθで表す。
そこで、図９に示すように、情報処理装置１０のＣＰＵは、距離センサ１５などを介して商品販売装置１の筐体の前面から顧客までの距離（ｄ）を取得する（ステップＳ２１）。次に、ＣＰＵは、カメラ１１から得られる映像に基づき、ｙ軸方向およびｚ軸方向それぞれについて、カメラ映像中心と顔中心位置との差分量（δｙ，δｚ）を計算する（ステップＳ２２）。
なお、ここでいう顔中心とは、顧客の視線の始点をいい、両目の場合には、両目（瞳）の位置の平均位置（適宜、加重平均でもよい）であり、片目の場合には、その目（瞳）の位置をいう。また、その差分量（δｙ，δｚ）の計算に際しては、画角（θ）および顧客までの距離（ｄ）を考慮するものとする。なお、商品販売装置１が一般的な自動販売機である場合には、顧客までの距離（ｄ）は、顧客によらず概ね一定なので、距離センサ１５から得られる値ではなく、所定の定数としてもよい。
次に、ＣＰＵは、視線検出処理（図７参照）で計算された視線方向、ステップＳ２１で取得された顧客までの距離（ｄ）、ステップＳ２２で計算された差分量（δｙ，δｚ）に基づき、視線位置を計算する（ステップＳ２３）。このとき、視線の始点位置は、座標点（ｄ，δｙ，δｚ）と表すことができるので、求める視線位置は、視線方向と同じ方向の直線で、座標位置（ｄ，δｙ，δｚ）を通る直線がｙｚ平面（ｘ＝０の平面）と交わる点として求めることができる。
図１０は、注視判定部２２における注視対象検出処理の処理フローの例を示した図である。この処理では、注視対象が何であったか、つまり、本実施形態に即していえば、顧客が商品販売装置１のどのサンプル表示部２０を注視していたかを検出する。
なお、この注視対象検出処理は、カメラ１１から得られる１フレームの映像ごとに行われる処理である。従って、注視したことは、顧客の視線方向が指し示す視線位置が、所定時間以上、つまり、所定フレーム数以上、特定のサンプル表示部２０に連続して滞在したことを判定することによって検出することができる。
情報処理装置１０のＣＰＵは、まず、図９に示した視線位置検出処理により、視線位置を検出すると（ステップＳ３１）、今回検出した視線位置が前回と同じサンプル表示部２０の領域に含まれるか否かを判定する（ステップＳ３２）。
なお、ここでいう今回とは、そのとき実行中の処理をいい、前回とは、今回の処理対象フレームの１つ前のフレームについて行った処理をいう。また、領域とは、商品販売装置１の筐体の前面においていずれかのサンプル表示部２０が占める領域部分を指す。また、図１０では、紛れない範囲で、視線位置を単に位置と記載している。
そこで、今回の視線位置が前回と同じ領域に含まれていた場合には（ステップＳ３２でＹｅｓ）、ＣＰＵは、視線位置がその領域に滞在する時間、つまり、注視時間をカウントアップして（ステップＳ３９）、当該フレームに対する処理を終了する。また、今回の視線位置が前回と同じ領域に含まれていなかった場合には（ステップＳ３２でＮｏ）、ＣＰＵは、さらに、前回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれかの領域に含まれているか否かを判定する（ステップＳ３３）。
そして、前回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれかの領域に含まれていた場合には（ステップＳ３３でＹｅｓ）、視線位置は、前回まで含まれていた領域の外に移動したことになるので、ＣＰＵは、そのとき示されている注視時間が所定の閾値時間、例えば、０．３秒以上であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。
そこで、その注視時間が所定の閾値時間以上であった場合には（ステップＳ３５でＹｅｓ）、ＣＰＵは、前回の注視位置が含まれる領域を顧客が注視したものと判定して、その前回の注視位置が含まれる領域に基づき、注視対象を取得する（ステップＳ３６）。なお、この場合の注視対象とは、その領域に対応付けられたサンプル表示部２０に表示または展示されている商品であり、ＣＰＵは、その商品を識別する商品番号を取得する。
次に、ＣＰＵは、図４（ｂ）に示した注視履歴データを作成し、その注視履歴データを注視履歴データ記憶部３２に蓄積する（ステップＳ３７）。続いて、ＣＰＵは、注視時間をクリアして（ステップＳ３８）、当該フレームに対する処理を終了する。また、注視時間が所定の閾値時間以上でなかった場合には（ステップＳ３５でＮｏ）、顧客がその領域を注視したことにはならないので、ＣＰＵは、注視時間をクリアして（ステップＳ３８）、当該フレームに対する処理を終了する。
一方、ステップＳ３３で、前回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれの領域にも含まれていなかった場合には（ステップＳ３３でＮｏ）、ＣＰＵは、さらに、今回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれかの領域に含まれているか否かを判定する（ステップＳ３４）。そして、今回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれかの領域に含まれていた場合には（ステップＳ３４でＹｅｓ）、注視時間をカウントアップして（ステップＳ３９）、当該フレームに対する処理を終了する。また、今回の視線位置がサンプル表示部２０のいずれの領域にも含まれていなかった場合には（ステップＳ３４でＮｏ）、そのまま当該フレームに対する処理を終了する。
以上のようにして、ＣＰＵは、顧客が注視する商品を知ることができる。ただし、以上の処理においては、各フレームの映像から得られる視線位置が、一瞬、他の位置にぶれる場合がある。そのようなことが頻繁に生じると、顧客が注視する商品を定めることができなくなる。
そこで、それを防止するには、例えば、視線位置として移動平均値を利用するとよい。すなわち、ステップＳ３１で得られる視線位置をそのまま使用せずに、過去数フレームの処理で取得した視線位置からその平均位置を計算し、ステップＳ３２以下では、その平均位置を視線位置として用いる。こうすることによって、視線位置が、一瞬、他の位置にぶれるようなことがあっても、顧客が注視する商品をうまく定めることができる。
図１１は、顧客購買データ取得部２４における顧客属性・顧客購買商品判定処理の処理フローの例を示した図である。顧客属性・顧客購買商品判定処理は、図６に示した顧客購買動作判定処理において顧客の購買動作が終了したときに実行される。
顧客の購買動作が終了したときには、当該顧客についての注視履歴データが注視履歴データ記憶部３２に蓄積されているので、ＣＰＵは、当該顧客の注視履歴データに基づき、顧客属性を判定する（ステップＳ４１）。ここでは、図５で説明したように、当該顧客の注視履歴データの注視商品ＩＤを参照して、その注視商品ＩＤに、顧客が購買する商品の商品ＩＤと異なるものがなかったときは、長期固定客または固定客と判定し、１つだけ異なるものがあったときには、コンバート客と判定し、複数異なるものがあったときには、流動客と判定する。なお、長期固定客と固定客とは、注視履歴データ（図４（ｂ）参照）の注視検出時間を参照することにより識別することができる。
次に、ＣＰＵは、センサデータ取得部２３を介して、複数設けられた商品ボタン１２のうち、いずれの商品ボタン１２が押されたかを示すデータを取得し、その押された商品ボタン１２に基づき、顧客が購買した商品を判定する（ステップＳ４２）。すなわち、情報処理装置１０の記憶装置には、それぞれの商品ボタン１２に商品ＩＤが対応付けられて記憶されているので、ＣＰＵは、その情報を参照することによって、顧客が押した商品ボタン１２に対応する商品ＩＤを取得することができる。
次に、ＣＰＵは、以上のようにして判定した顧客属性と、顧客が購買した商品のＩＤ（購買商品ＩＤ）と、を含む顧客購買データを作成し、その作成した顧客履歴データを顧客購買データ記憶部３３に蓄積する（ステップＳ４３）。
図１２は、地点流動データ取得部２５による地点流動データ取得処理の処理フローの例を示した図である。地点流動データ取得処理は、顧客の購買動作が終了したとき、顧客属性・顧客購買商品判定処理の実行に引き続いて実行される。
ＣＰＵは、センサデータ取得部２３を介して、温湿度センサ１７からそのときの気温および湿度のデータを取得し（ステップＳ５１）、さらに、データ送受信部２６を介して、気象情報センタ３から当該商品販売装置１が設置された地点近隣における天候のデータを取得する（ステップＳ５２）。次に、ＣＰＵは、情報処理装置１０が備えている時計およびカレンダに基づき、そのときの日時データから季節データを取得する（ステップＳ５３）。
次に、ＣＰＵは、顧客購買データに気温、湿度、天候、および季節のデータを付加し、地点流動データを作成し、作成した地点流動データを地点流動データ記憶部３４に蓄積する（ステップＳ５４）。なお、図４（ｃ）、（ｄ）に示したように、顧客購買データと地点流動データとは、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、顧客識別キー、購買年月日および購買開始時刻（購買時刻）のデータにより対応付けられる。
＜５．データ分析サーバ装置を構成する機能ブロックの機能＞
データ分析サーバ装置５の機能は、その内部に含まれる情報処理装置５０によって実現される。以下、情報処理装置５０を構成する機能ブロックの機能について、図３および図１３〜図１６を参照して説明する。ここで、図１３は、データ分析サーバ装置５の記憶装置に蓄積するデータのレコード構成の例を示した図である。
図３において、顧客購買データ収集部６１は、所定の期間ごと、例えば、１日や１週ごとに、通信ネットワーク４を介して接続されている商品販売装置１から、その期間に蓄積された注視履歴データ、顧客購買データおよび地点流動データを収集し、それぞれ、注視履歴データ記憶部７２、顧客購買データ記憶部７３および地点流動データ記憶部７４に蓄積する。
なお、データ分析サーバ装置５のそれぞれの記憶部に蓄積される注視履歴データ、顧客購買データおよび地点流動データのレコード構成は、商品販売装置１のそれぞれの記憶部に蓄積される注視履歴データ、顧客購買データおよび地点流動データのレコード構成（図４参照）と同じである。このとき、データ分析サーバ装置５の記憶部には、互いに異なる商品販売装置１から収集された注視履歴データ、顧客購買データおよび地点流動データが混在して蓄積されることになるが、それぞれのデータには、販売装置ＩＤが含まれているので、そのデータを提供した商品販売装置１を識別するには問題がない。
注視履歴分析データ作成部６２は、注視履歴データ記憶部７２に蓄積されている注視履歴データと、商品属性管理データ記憶部７１に蓄積されている商品属性管理データと、に基づき注視履歴分析データを作成し、作成した注視履歴分析データを注視履歴分析データ記憶部７５へ蓄積する。なお、商品属性管理データは、それぞれの商品販売装置１で販売する商品、および、広告表示部４５に表示する広告について、その属性をあらかじめ設定しておき、管理するためのデータである。
ここで、商品属性管理データのレコードは、図１３（ａ）に示すように、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、注視商品ＩＤ、商品属性区分、適用開始年月日、適用終了年月日などにより構成されている。このレコードは、商品販売装置１ごとにその商品販売装置１で販売する商品ごとに作成される。従って、このレコードは、商品販売装置１で販売される商品が設定または更新されるときには、その前に作成または更新される。
なお、ここでは、注視商品ＩＤは、注視の対象となる商品の商品ＩＤを意味し、具体的には、サンプル表示部２０（図２参照）により指定される商品の商品ＩＤ、つまり、当該商品販売装置１で販売されている商品の商品ＩＤをいう。本実施形態では、注視対象として広告表示部４５（図２参照）を含めるものとし、広告表示部４５にも所定の商品ＩＤが割り当てられているものとする。
また、商品属性区分は、当該注視商品ＩＤが広告表示部４５の広告に割り当てられたものであることを識別するための情報であり、例えば、商品属性区分が“１”の場合には、注視商品ＩＤの注視対象は商品であり、商品属性区分が“２”の場合には、注視商品ＩＤの注視対象は広告であるとする。
また、適用開始年月日は、当該注視商品ＩＤの商品を新商品として販売開始する年月日であり、適用終了年月日は、当該注視商品ＩＤの商品を販売終了する年月日である。
次に、注視履歴分析データのレコードは、図１３（ｂ）に示すように、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、顧客識別キー、注視履歴識別キー、注視検出時間、注視日時、注視商品ＩＤ、商品属性などにより構成されている。すなわち、注視履歴分析データのレコードは、注視履歴データのレコードに商品属性が追加された構成となっており、この商品属性は、注視履歴分析データ作成部６２の処理によって追加される。
ここで、商品属性には、例えば、次の６つの商品属性のいずれかを設定する。（１）新商品（適用開始日からＸ日未満の商品）、（２）準新商品（適用開始日からＸ日以上Ｙ日未満の商品）、（３）古商品（適用開始日からＹ日以上の商品）、（４）新広告（適用開始日からＡ日未満の広告）、（５）準新広告（適用開始日からＡ日以上Ｂ日未満の広告）、（６）古広告（適用開始日からＢ日以上の広告）。このとき、例えば、Ｘ日は３０日、Ｙ日は９０日、Ａ日は１５日、Ｂ日は４５日などのように定める。
図１４は、注視履歴分析データ作成部６２による注視履歴分析データ作成処理の処理フローの例を示した図である。注視履歴分析データ作成処理は、顧客購買データ収集部６１が収集し、注視履歴データ記憶部７２に蓄積した注視履歴データに、商品属性を追加する処理である。従って、その結果作成される注視履歴分析データは、分析されたデータというより、この後の分析に用いるためのデータである。
図１４に示すように、データ分析サーバ装置５の情報処理装置５０の図示しないＣＰＵ（以下、単にＣＰＵという）は、まず、注視履歴データ記憶部７２から、１レコードの注視履歴データを取得する（ステップＳ６１）。そして、その注視履歴データに含まれる販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、注視商品ＩＤをキーとして、商品属性管理データ記憶部７１に記憶されている商品属性管理データから商品属性区分および適用年月日を取得する（ステップＳ６２）。
次に、ＣＰＵは、ステップＳ６２で取得した商品属性区分が商品であるか否かを判定し（ステップＳ６３）、その商品属性区分が商品（“１”）であった場合には（ステップＳ６３でＹｅｓ）、ステップＳ６１で取得した注視履歴データが商品を注視したデータであることを意味するので、ＣＰＵは、さらに、商品属性管理データに含まれる適用開始年月日と注視履歴データに含まれる注視日時とを比較する（ステップＳ６４、Ｓ６６）。
その比較の結果、適用開始年月日と注視日時との差が所定のＸ日未満であった場合には（ステップＳ６４でＹｅｓ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“１”（新商品）を設定する（ステップＳ６５）。また、適用開始年月日と注視日時との差がＸ日以上で（ステップＳ６４でＮｏ）、かつ、所定のＹ日未満（ただし、Ｙ＞Ｘ）であった場合には（ステップＳ６６でＹｅｓ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“２”（準新商品）を設定する（ステップＳ６７）。また、適用開始年月日と注視日時との差がＹ日以上であった場合には（ステップＳ６６でＮｏ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“３”（古商品）を設定する（ステップＳ６８）。
一方、ステップＳ６３の判定で、商品属性区分が商品（“１”）でなかった場合、つまり、広告（“２”）であったには（ステップＳ６３でＮｏ）、ステップＳ６１で取得した注視履歴データは広告を注視したデータであることを意味するので、ＣＰＵは、さらに、商品属性管理データに含まれる適用開始年月日と注視履歴データに含まれる注視日時とを比較する（ステップＳ７０、Ｓ７２）。
その比較の結果、適用開始年月日と注視日時との差が所定のＡ日未満であった場合には（ステップＳ７０でＹｅｓ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“４”（新広告）を設定する（ステップＳ７１）。また、適用開始年月日と注視日時との差がＡ日以上で（ステップＳ７０でＮｏ）、かつ、所定のＢ日未満（ただし、Ｂ＞Ａ）であった場合には（ステップＳ７２でＹｅｓ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“５”（準新広告）を設定する（ステップＳ７３）。また、適用開始年月日と注視日時との差がＢ日以上であった場合には（ステップＳ７２でＮｏ）、ＣＰＵは、商品属性のデータとして“６”（古広告）を設定する（ステップＳ７４）。
次に、ＣＰＵは、以上のようにして設定した商品属性を、注視履歴データに付加することにより、注視履歴分析データを作成し、注視履歴分析データ記憶部７５に蓄積する（ステップＳ７５）。
再び、図３を参照する。図３において、顧客属性分析データ作成部６３は、顧客購買データ記憶部７３に蓄積されている顧客購買データに基づき、各々の商品販売装置１で販売される各々の商品について日ごとの顧客属性分析データを作成し、作成した顧客属性分析データを顧客属性分析データ記憶部７６に蓄積する。
ここで、顧客属性分析データのレコードは、図１３（ｃ）に示すように、販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、購買年月日、購買商品ＩＤ、購買実績数、固定客比率、コンバート客比率、効果区分などにより構成される。
このとき、購買実績数は、当該販売装置ＩＤを有する商品販売装置１において、当該購買年月日で指定される１日に当該購買商品ＩＤで指定される商品を、顧客が実際に購買した実績数を表す。従って、購買実績数は、顧客数（ただし、延人数）であるともいえる。また、固定客比率は、その商品を購買した全顧客数に対する長期固定客および固定客（図５参照）の比率、コンバート客比率は、同様にその全顧客数に対するコンバート客の比率を表す。
また、効果区分は、コンバート客の比率を目安に定めた新製品投入効果などを表す指標であり、例えば、コンバート客の比率が８％以上の場合、効果区分を“Ａ”、コンバート客の比率が４％以上の場合、効果区分を“Ｂ”、コンバート客の比率が４％未満の場合、効果区分を“Ｃ”などとする。
図１５は、顧客属性分析データ作成部６３による顧客属性分析データ作成処理の処理フローの例を示した図である。顧客属性分析データ作成処理は、顧客購買データ記憶部７３に蓄積されている顧客購買データに基づき、顧客属性分析データを作成し、作成した顧客属性分析データを顧客属性分析データ記憶部７６へ蓄積する処理である。
図１５に示すように、ＣＰＵは、まず、顧客購買データ記憶部７３から顧客購買データを取得する（ステップＳ８１）。次に、ＣＰＵは、その取得した顧客購買データを販売装置ＩＤ、地点ＩＤ、購買年月日、購買商品ＩＤをマージキーとしてマージし、マージした顧客購買データの顧客属性の比率である固定客比率およびコンバート客比率を算出し（ステップＳ８２）、さらに、その算出したコンバート客比率に基づき、効果区分を判定する（ステップＳ８３）。
次に、ＣＰＵは、以上のようにして求めた固定客比率およびコンバート客比率、効果区分に基づき、顧客属性分析データを作成し、作成した顧客属性分析データを顧客属性分析データ記憶部７６へ蓄積する（ステップＳ８４）。
再び、図３を参照する。図３において、エリア分析データ作成部６４は、注視履歴分析データ記憶部７５および顧客属性分析データ記憶部７６にそれぞれ蓄積された注視履歴分析データおよび顧客属性分析データのエリア分析を行い、様々なエリア分析データを作成し、その作成したエリア分析データを表示装置５１に表示する。そのエリア分析に際しては、地点流動データ記憶部７４および地点固定データ記憶部７７にそれぞれ蓄積された地点流動データおよび地点固定データが用いられる。
ここで、地点流動データのレコード構成は、図４（ｄ）に示した地点流動データのレコード構成と同じである。また、地点固定データのレコードは、図１３（ｄ）に示すように、地点ＩＤ、地点名、住所、地点属性、最寄駅１、最寄駅１までの徒歩時間、最寄駅２、最寄駅２までの徒歩時間、地点通行量などによって構成される。
このとき、地点ＩＤは、商品販売装置１を設置した地点をユニークに識別する情報である。また、地点名は、その地点ＩＤに対応する地点の名称である。あるいは、地点名は、その地点を含む地域名（エリア名）としてもよい。また、地点属性は、その地点の属性を表し、例えば、ビジネス街、商店街、住宅街、郊外などの街区情報、さらには、屋内（ビジネスビル内、地下街、店舗内、駅構内など）または屋外（道路脇、商店脇、駐車場脇など）を表す情報を含む。また、地点通行量は、商品販売装置１を設置した地点における人の通行量などを表し、出退勤時通行量、昼間通行量、夜間通行量などに分けられていてもよい。また、地点名が、地域名を表す場合には、その地域の地域人口や地価などを含んでもよい。
図１６は、エリア分析データを表示装置５１に表示した例を示した図である。図１６に示したエリア分析データの例は、ある商品について、都道府県別にコンバート客比率およびコンバート客数のエリア分析を行い、その上位５地域のデータを表示装置５１に表示したものである。ちなみに、このデータにより（ただし、説明用データであり、実データではない）、例えば、日本の南西地域の県でコンバート客比率が高く、人口の多い都府県でコンバート客数が多いことが分かる。
このようなコンバート客比率などのエリア分析データは、例えば、ＣＰＵが、顧客属性分析データのレコードに、その顧客属性分析データに含まれる地点ＩＤを有する地点固定データに含まれる住所を連結して、その連結したレコードを住所の都道府県によりソートすれば、そのソートした都道府県ごとの顧客属性分析データにより求めることができる。このとき、ＣＰＵは、住所の都道府県に代えて、地方（中部地方、関東地方など）でソートしたり、市町村でソートしたりしてもよい。
以上のように、本実施形態によれば、都道府県や市町村など、広い範囲でのコンバート客比率についてのエリア分析データを得ることができるが、顧客属性分析データのレコードに、さらに、地点固定データの地点属性などを連結した場合には、ＣＰＵは、例えば、ビジネス街、商店街、住宅街など街区の種別に依存するエリア分析データや、ビジネスビル内、地下街、店舗内、駅構内など設置場所の属性に依存するエリア分析データなど、１つの都市内などにおけるエリア分析データを取得することができる。
また、地点属性として、さらに詳細な位置の情報、例えば、ある店舗やビルなどの入口の外側、入口の内側、階段下、エレベータ傍、休憩所傍、フロア階数などのデータを付しておいた場合には、ＣＰＵは、１つの店舗やビル内など狭いエリアにおける各地点でのエリア分析データ（ただし、この場合は、地点分析データというほうが適切）を取得することができる。
さらに、同じ地点に複数の商品販売装置１が設置されている場合には、その相互の設置位置関係（例えば、右側、中央、左側、入口側、奥側など）を地点属性として付しておいた場合には、ＣＰＵは、その位置関係に応じて、個別の商品販売装置１ごとにコンバート客比率を取得することができる。
さらに、ＣＰＵは、顧客属性分析データ作成に際し、地点流動データの、例えば、購買曜日を利用して、平日・休日別の顧客属性分析データを作成しておけば、平日・休日別のコンバート客比率のエリア分析データなどを取得することができる。同様に、ＣＰＵは、気温、湿度、天候、季節などに依存するコンバート客比率のエリア分析データなどを取得することができる。
また、ＣＰＵは、注視履歴分析データのレコードに、その顧客属性分析データに含まれる地点ＩＤを有する地点固定データに含まれる住所を連結して、その連結したレコードを住所が属する地域によりソートすれば、そのソートしたデータにより、注視商品の注視頻度や広告表示部４５に表示された広告の注視度などについてのエリア分析データを取得することができる。
以上、本実施形態によれば、データ分析サーバ装置５は、様々な形で、コンバート客比率などのエリア分析データを取得することができる。このとき、コンバート客は、商品販売装置１が顧客の顔と目の動きにより、顧客が注視する、つまり、顧客が興味を持っている商品の時系列情報から、新商品の固定客になる可能性の大きい顧客であると判断された顧客の類型である。よって、新商品を投入したとき、コンバート客比率の大きい地域では新商品の売れ行きは伸びる可能性が大きいと予想される。
従って、データ分析サーバ装置５により得られるコンバート客比率のエリア分析データをはじめ様々なエリア分析データを用いれば、新商品の先行投入地域や販売促進強化地域の選定など、客層や地域を考慮したマーケティング戦略を、適正に立案することが可能になる。
＜６．実施形態の変形例＞
以上に説明した実施形態においては、商品販売装置１は、たばこや飲料などの自動販売機を想定しているが、商品販売装置１は、自動販売機に限定されることなく、商品販売装置１がスーパーやコンビニなどにおける立壁状の商品陳列棚や平面状の商品陳列ケースなどであってもよい。
ただし、その場合には、商品陳列棚や商品陳列ケースは、商品の陳列領域が商品ごとに定められ、商品販売装置１は、その領域情報を記憶装置に記憶しているものとする。これは、商品販売装置１において、サンプル表示部２０が所定の位置に定められているのに対応する。
また、商品販売装置１は、顧客が商品を購買したのかしなかったのか、あるいは、購買した場合、どの商品を購買したかを検知する手段が必要である。これは、商品ボタン１２に対応する。しかしながら、スーパーやコンビニでは、顧客は、通常、レジにて商品を受け取り、その代金を支払うので、その商品陳列棚や商品陳列ケースに、商品ボタン１２に厳密に対応する手段を設けることは困難である。
そこで、本実施形態の変形例では、商品陳列棚や商品陳列ケースにおいて販売する商品の領域ごとに、例えば、その領域に陳列された商品の総重量を計測する重量センサを設ける。そして、商品販売装置１は、その重量センサからその重量を取得し、その重量が減少した場合に、その領域に陳列された商品が顧客によって購買されたものと判断する。すなわち、このような手段により、商品ボタン１２の代用手段が実現されたことになる。
以上のような手段を講ずることにより、前に詳しく説明した実施形態が、本実施形態の変形例でも、そのまま適用可能となる。
本発明の実施形態に係るマーケティングデータ分析システムの全体構成の例を示した図。 本発明の実施形態に係る商品販売装置１の外観および内部構成の概略を示した図。 本発明の実施形態に係る商品販売装置およびデータ分析サーバ装置の機能ブロックの構成の例を示した図。 商品販売装置の記憶装置に蓄積するデータのレコード構成の例を示した図。 顧客の購買行動の類型に基づき分類した顧客属性の例を示した図。 顧客購買データ取得部における顧客購買動作判定処理の処理フロー例を示した図。 注視判定部における視線検出処理の処理フローの例を示した図。 注視判定部における視線位置を求める方法を説明するための図。 注視判定部における視線位置検出処理の処理フローの例を示した図。 注視判定部における注視対象検出処理の処理フローの例を示した図。 顧客購買データ取得部における顧客属性・顧客購買商品判定処理の処理フローの例を示した図。 地点流動データ取得部による地点流動データ取得処理の処理フローの例を示した図。 データ分析サーバ装置の記憶装置に蓄積するデータのレコード構成の例を示した図。 注視履歴分析データ作成部による注視履歴分析データ作成処理の処理フローの例を示した図。 顧客属性分析データ作成部による顧客属性分析データ作成処理の処理フローの例を示した図。 エリア分析データを表示装置に表示した例を示した図。
符号の説明
１ 商品販売装置
３ 気象情報センタ
４ 通信ネットワーク
５ データ分析サーバ装置
１０ 情報処理装置
１１ カメラ
１２ 商品ボタン
１３ 入金センサ
１４ 取出口センサ
１５ 距離センサ
１６ 人感センサ
１７ 温湿度センサ
２０ サンプル表示部
２１ 映像取得部
２２ 注視判定部
２３ センサデータ取得部
２４ 顧客購買データ取得部
２５ 地点流動データ取得部
２６ データ送受信部
３０ 入金口
３１ 映像データ記憶部
３２ 注視履歴データ記憶部
３３ 顧客購買データ記憶部
３４ 地点流動データ記憶部
４０ 取出口
４５ 広告表示部
５０ 情報処理装置
５１ 表示装置
６１ 顧客購買データ収集部
６２ 注視履歴分析データ作成部
６３ 顧客属性分析データ作成部
６４ エリア分析データ作成部
７１ 商品属性管理データ記憶部
７２ 注視履歴データ記憶部
７３ 顧客購買データ記憶部
７４ 地点流動データ記憶部
７５ 注視履歴分析データ記憶部
７６ 顧客属性分析データ記憶部
７７ 地点固定データ記憶部
１００ マーケティングデータ分析システム
２４１ 顧客属性判定部

Claims (12)

  1. 販売中の商品およびその表示サンプルの少なくとも一方を陳列した商品棚と、顧客が購買する商品を指定する商品選択ボタンと、前記商品を購買する顧客を撮影するカメラと、第一のＣＰＵと、第一の記憶装置と、をそれぞれ備えた複数の商品販売装置が、通信ネットワークを介して、第二のＣＰＵと、第二の記憶装置と、表示装置と、を備えたデータ分析サーバ装置に接続された構成で行われるマーケティングデータ分析方法であって、
    前記商品販売装置に含まれる前記第一のＣＰＵは、
    前記カメラから取得される前記顧客の顔の映像を解析して前記顧客の視線を検出することにより、前記顧客が前記商品またはその表示サンプルが陳列された前記商品棚のいずれの領域を注視したかを検知する処理と、
    前記処理により、前記顧客が注視した領域を検知したときには、前記領域に対応付けられた前記商品の商品識別データである注視商品データと、前記顧客を識別する顧客識別データと、前記領域が注視されたときの注視日時と、を少なくとも対応付けて構成した注視履歴データを、前記第一の記憶装置に格納する処理と、
    前記映像から検出されていた前記顧客の顔が検出されなくなったときには、前記第一の記憶装置から前記顧客についての前記注視履歴データを抽出し、前記抽出した注視履歴データから前記注視商品データの時系列データを作成し、前記作成した時系列データに基づき、前記顧客がいつも同じ商品を購買する固定客、購買する商品を変えることを考えているコンバート客またはその両方を少なくとも含む複数の顧客属性のうち、いずれの顧客属性に属するかを判定する処理と、
    前記顧客の前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したときには、前記購買商品の商品識別データである購買商品識別データと、その日の年月日である購買年月日と、前記判定した前記顧客の顧客属性と、前記商品販売装置が設置された地点の地点識別データと、を少なくとも対応付けて構成した顧客購買データを前記第一の記憶装置に蓄積する処理と、
    を実行し、
    前記データ分析サーバ装置に含まれる前記第二のＣＰＵは、
    前記複数の商品販売装置がそれぞれ設置された地点の地点識別データと前記地点が属する地域の地域識別データとを少なくとも対応付けて構成した地点固定データを、前記第二の記憶装置に蓄積しておく処理と、
    所定の期間ごとに、前記通信ネットワークを介して、前記複数の商品販売装置それぞれの前記第一の記憶装置に蓄積されている前記顧客購買データを収集する処理と、
    前記収集した顧客購買データを、前記地点識別データおよび前記購買年月日を分類キーとして分類し、前記分類した顧客購買データから各購買商品についての固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を算出して、前記算出した固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を、前記地点識別データ、前記購買年月日、前記購買商品識別データおよび前記購買商品の購買実績数に対応付けて構成した顧客属性分析データを作成し、前記第二の記憶装置に蓄積する処理と、
    前記地点固定データにより前記地点識別データに対応付けられた前記地域識別データを用いて、前記顧客属性分析データを前記地域識別データごとに分類し、前記分類した顧客属性分析データに基づき、前記地域識別データごとの前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出し、前記算出した前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を、前記地域識別データに対応付けて構成した地域分析データを作成し、前記表示装置に表示する処理と、
    を実行すること
    を特徴とするマーケティングデータ分析方法。
  2. 前記地点固定データには、さらに、前記商品販売装置の設置地点に係る地点属性データが含まれており、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点属性データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    を特徴とする請求項１に記載のマーケティングデータ分析方法。
  3. 前記第一のＣＰＵは、
    前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したとき、そのときの日時と前記商品販売装置の設置地点に依存する環境データを取得し、前記取得した環境データを前記顧客購買データに対応付けた地点流動データを作成し、前記第一の記憶装置に蓄積する処理をさらに実行し、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記顧客購買データを収集する処理では、前記顧客購買データを収集するとき、前記顧客購買データに対応付けられた前記地点流動データを併せて収集し、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点流動データに含まれる環境データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    を特徴とする請求項１に記載のマーケティングデータ分析方法。
  4. 販売中の商品およびその表示サンプルの少なくとも一方を陳列した商品棚と、顧客が購買する商品を指定する商品選択ボタンと、前記商品を購買する顧客を撮影するカメラと、第一のＣＰＵと、第一の記憶装置と、をそれぞれ備えた複数の商品販売装置が、通信ネットワークを介して、第二のＣＰＵと、第二の記憶装置と、表示装置と、を備えたデータ分析サーバ装置に接続された構成されたマーケティングデータ分析システムであって、
    前記商品販売装置に含まれる前記第一のＣＰＵは、
    前記カメラから取得される前記顧客の顔の映像を解析して前記顧客の視線を検出することにより、前記顧客が前記商品またはその表示サンプルが陳列された前記商品棚のいずれの領域を注視したかを検知する処理と、
    前記処理により、前記顧客が注視した領域を検知したときには、前記領域に対応付けられた前記商品の商品識別データである注視商品データと、前記顧客を識別する顧客識別データと、前記領域が注視されたときの注視日時と、を少なくとも対応付けて構成した注視履歴データを、前記第一の記憶装置に格納する処理と、
    前記映像から検出されていた前記顧客の顔が検出されなくなったときには、前記第一の記憶装置から前記顧客についての前記注視履歴データを抽出し、前記抽出した注視履歴データから前記注視商品データの時系列データを作成し、前記作成した時系列データに基づき、前記顧客がいつも同じ商品を購買する固定客、購買する商品を変えることを考えているコンバート客またはその両方を少なくとも含む複数の顧客属性のうち、いずれの顧客属性に属するかを判定する処理と、
    前記顧客の前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したときには、前記購買商品の商品識別データである購買商品識別データと、その日の年月日である購買年月日と、前記判定した前記顧客の顧客属性と、前記商品販売装置が設置された地点の地点識別データと、を少なくとも対応付けて構成した顧客購買データを前記第一の記憶装置に蓄積する処理と、
    を実行し、
    前記データ分析サーバ装置に含まれる前記第二のＣＰＵは、
    前記複数の商品販売装置がそれぞれ設置された地点の地点識別データと前記地点が属する地域の地域識別データとを少なくとも対応付けて構成した地点固定データを、前記第二の記憶装置に蓄積しておく処理と、
    所定の期間ごとに、前記通信ネットワークを介して、前記複数の商品販売装置それぞれの前記第一の記憶装置に蓄積されている前記顧客購買データを収集する処理と、
    前記収集した顧客購買データを、前記地点識別データおよび前記購買年月日を分類キーとして分類し、前記分類した顧客購買データから各購買商品についての固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を算出して、前記算出した固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を、前記地点識別データ、前記購買年月日、前記購買商品識別データおよび前記購買商品の購買実績数に対応付けて構成した顧客属性分析データを作成し、前記第二の記憶装置に蓄積する処理と、
    前記地点固定データにより前記地点識別データに対応付けられた前記地域識別データを用いて、前記顧客属性分析データを前記地域識別データごとに分類し、前記分類した顧客属性分析データに基づき、前記地域識別データごとの前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出し、前記算出した前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を、前記地域識別データに対応付けて構成した地域分析データを作成し、前記表示装置に表示する処理と、
    を実行すること
    を特徴とするマーケティングデータ分析システム。
  5. 前記地点固定データには、さらに、前記商品販売装置の設置地点に係る地点属性データが含まれており、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点属性データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    を特徴とする請求項４に記載のマーケティングデータ分析システム。
  6. 前記第一のＣＰＵは、
    前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したとき、そのときの日時と前記商品販売装置の設置地点に依存する環境データを取得し、前記取得した環境データを前記顧客購買データに対応付けた地点流動データを作成し、前記第一の記憶装置に蓄積する処理を実行し、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記顧客購買データを収集する処理では、前記顧客購買データを収集するとき、前記顧客購買データに対応付けられた前記地点流動データを併せて収集し、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点流動データに含まれる環境データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    を特徴とする請求項４に記載のマーケティングデータ分析システム。
  7. 販売中の商品およびその表示サンプルの少なくとも一方を陳列した商品棚と、顧客が購買する商品を指定する商品選択ボタンと、前記商品を購買する顧客を撮影するカメラと、第一のＣＰＵと、第一の記憶装置と、を備え、前記第一のＣＰＵが、前記カメラから取得される前記顧客の顔の映像を解析して前記顧客の視線を検出することにより、前記顧客が前記商品またはその表示サンプルが陳列された前記商品棚のいずれの領域を注視したかを検知する処理と、前記処理により、前記顧客が注視した領域を検知したときには、前記領域に対応付けられた前記商品の商品識別データである注視商品データと、前記顧客を識別する顧客識別データと、前記領域が注視されたときの注視日時と、を少なくとも対応付けて構成した注視履歴データを、前記第一の記憶装置に格納する処理と、前記映像から検出されていた前記顧客の顔が検出されなくなったときには、前記第一の記憶装置から前記顧客についての前記注視履歴データを抽出し、前記抽出した注視履歴データから前記注視商品データの時系列データを作成し、前記作成した時系列データに基づき、前記顧客がいつも同じ商品を購買する固定客、購買する商品を変えることを考えているコンバート客またはその両方を少なくとも含む複数の顧客属性のうち、いずれの顧客属性に属するかを判定する処理と、前記顧客の前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したときには、前記購買商品の商品識別データである購買商品識別データとその日の年月日である購買年月日と前記判定した前記顧客の顧客属性と前記商品販売装置が設置された地点の地点識別データとを少なくとも対応付けて構成した顧客購買データを前記第一の記憶装置に蓄積する処理と、を実行する複数の商品販売装置に、通信ネットワークを介して接続されるデータ分析サーバ装置であって、
    前記データ分析サーバ装置は、第二のＣＰＵと第二の記憶装置と表示装置とを備え、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記複数の商品販売装置がそれぞれ設置された地点の地点識別データと前記地点が属する地域の地域識別データとを少なくとも対応付けて構成した地点固定データを、前記第二の記憶装置に蓄積しておく処理と、
    所定の期間ごとに、前記通信ネットワークを介して、前記複数の商品販売装置それぞれの前記第一の記憶装置に蓄積されている前記顧客購買データを収集する処理と、
    前記収集した顧客購買データを、前記地点識別データおよび前記購買年月日を分類キーとして分類し、前記分類した顧客購買データから各購買商品についての固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を算出して、前記算出した固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を、前記地点識別データ、前記購買年月日、前記購買商品識別データおよび前記購買商品の購買実績数に対応付けて構成した顧客属性分析データを作成し、前記第二の記憶装置に蓄積する処理と、
    前記地点固定データにより前記地点識別データに対応付けられた前記地域識別データを用いて、前記顧客属性分析データを前記地域識別データごとに分類し、前記分類した顧客属性分析データに基づき、前記地域識別データごとの前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出し、前記算出した前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を、前記地域識別データに対応付けて構成した地域分析データを作成し、前記表示装置に表示する処理と、
    を実行すること
    特徴とするデータ分析サーバ装置。
  8. 前記地点固定データには、さらに、前記商品販売装置の設置地点に係る地点属性データが含まれており、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点属性データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    特徴とする請求項７に記載のデータ分析サーバ装置。
  9. 前記第一のＣＰＵは、
    前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したとき、そのときの日時と前記商品販売装置の設置地点に依存する環境データを取得し、前記取得した環境データを前記顧客購買データに対応付けた地点流動データを作成し、前記第一の記憶装置に蓄積する処理をさらに実行し、
    前記第二のＣＰＵは、
    前記顧客購買データを収集する処理では、前記顧客購買データを収集するとき、前記顧客購買データに対応付けられた前記地点流動データを併せて収集し、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点流動データに含まれる環境データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出すること
    特徴とする請求項７に記載のデータ分析サーバ装置。
  10. 販売中の商品およびその表示サンプルの少なくとも一方を陳列した商品棚と、顧客が購買する商品を指定する商品選択ボタンと、前記商品を購買する顧客を撮影するカメラと、第一のＣＰＵと、第一の記憶装置と、を備え、前記第一のＣＰＵが、前記カメラから取得される前記顧客の顔の映像を解析して前記顧客の視線を検出することにより、前記顧客が前記商品またはその表示サンプルが陳列された前記商品棚のいずれの領域を注視したかを検知する処理と、前記処理により、前記顧客が注視した領域を検知したときには、前記領域に対応付けられた前記商品の商品識別データである注視商品データと、前記顧客を識別する顧客識別データと、前記領域が注視されたときの注視日時と、を少なくとも対応付けて構成した注視履歴データを、前記第一の記憶装置に格納する処理と、前記映像から検出されていた前記顧客の顔が検出されなくなったときには、前記第一の記憶装置から前記顧客についての前記注視履歴データを抽出し、前記抽出した注視履歴データから前記注視商品データの時系列データを作成し、前記作成した時系列データに基づき、前記顧客がいつも同じ商品を購買する固定客、購買する商品を変えることを考えているコンバート客またはその両方を少なくとも含む複数の顧客属性のうち、いずれの顧客属性に属するかを判定する処理と、前記顧客の前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したときには、前記購買商品の商品識別データである購買商品識別データとその日の年月日である購買年月日と前記判定した前記顧客の顧客属性と前記商品販売装置が設置された地点の地点識別データとを少なくとも対応付けて構成した顧客購買データを前記第一の記憶装置に蓄積する処理と、を実行する複数の商品販売装置に、通信ネットワークを介して接続されるデータ分析サーバ装置のプログラムであって、
    前記データ分析サーバ装置は、第二のＣＰＵと第二の記憶装置と表示装置とを備え、
    前記プログラムは、前記第二のＣＰＵに、
    前記複数の商品販売装置がそれぞれ設置された地点の地点識別データと前記地点が属する地域の地域識別データとを少なくとも対応付けて構成した地点固定データを、前記第二の記憶装置に蓄積しておく処理と、
    所定の期間ごとに、前記通信ネットワークを介して、前記複数の商品販売装置それぞれの前記第一の記憶装置に蓄積されている前記顧客購買データを収集する処理と、
    前記収集した顧客購買データを、前記地点識別データおよび前記購買年月日を分類キーとして分類し、前記分類した顧客購買データから各購買商品についての固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を算出して、前記算出した固定客の比率、コンバート客の比率またはその両方を、前記地点識別データ、前記購買年月日、前記購買商品識別データおよび前記購買商品の購買実績数に対応付けて構成した顧客属性分析データを作成し、前記第二の記憶装置に蓄積する処理と、
    前記地点固定データにより前記地点識別データに対応付けられた前記地域識別データを用いて、前記顧客属性分析データを前記地域識別データごとに分類し、前記分類した顧客属性分析データに基づき、前記地域識別データごとの前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出し、前記算出した前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を、前記地域識別データに対応付けて構成した地域分析データを作成し、前記表示装置に表示する処理と、
    を実行させるためのプログラム。
  11. 前記地点固定データには、さらに、前記商品販売装置の設置地点に係る地点属性データが含まれており、
    前記プログラムは、前記第二のＣＰＵに、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点属性データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出させることを
    特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
  12. 前記第一のＣＰＵは、前記商品選択ボタンによる購買商品の選択を検知したとき、そのときの日時と前記商品販売装置の設置地点に依存する環境データを取得し、前記取得した環境データを前記顧客購買データに対応付けた地点流動データを作成し、前記第一の記憶装置に蓄積する処理をさらに実行するものであり、
    前記プログラムは、前記第二のＣＰＵに、
    前記顧客購買データを収集する処理では、前記顧客購買データを収集するとき、前記顧客購買データに対応付けられた前記地点流動データを併せて収集させ、
    前記地域分析データを作成する処理では、前記顧客属性分析データをさらに前記地点流動データに含まれる環境データごとに分類し、前記分類した前記顧客属性分析データに基づき、前記固定客の比率、前記コンバート客の比率またはその両方を算出させること
    特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
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