JP5038519B1 - 購入管理装置、購入管理方法及び購入管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことができる購入管理装置を提供する。
【解決手段】初回商品を購入した対象ユーザに次回の購入時期を通知する購入管理装置１である。装置１は、ユーザＩＤ及び購入履歴が関連付けされた購入履歴ＤＢ２０と、商品ＩＤ及びカテゴリＩＤとが関連付けされた商品ＤＢ２１とを参照可能である。装置１は、購入履歴ＤＢ２０から対象ユーザのユーザＩＤを取得する。そして、初回商品が属するカテゴリのカテゴリＩＤを用いてカテゴリを定め、当該カテゴリに属する商品の購入履歴のうち対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて当該カテゴリに属する商品の購入間隔を算出する。そして、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する。購入履歴がない初回商品であっても既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定できる。
【選択図】図３

Description

本発明は、購入管理装置、購入管理方法及び購入管理プログラムに関するものである。

従来、購入管理装置として、商品の購入を促す通知を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。非特許文献１記載の装置は、ユーザの購入履歴情報に基づいて、該ユーザにより複数回購入された同一商品の購入間隔を算出し、現在の日付が最新の購入日から該商品の購入間隔以上となる場合には、該ユーザに対して該商品の購入を促す通知を行う。

特開平９−１６０９９１号公報

しかしながら、特許文献１記載の装置にあっては、ユーザが一度しか購入していない商品に関しては、購入を促す通知を適切な時期に行うことができない。

そこで、本発明は、このような技術課題を解決するためになされたものであって、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことができる購入管理装置、購入管理方法及び購入管理プログラムを提供することを目的とする。

すなわち本発明に係る購入管理装置は、ユーザに対して商品の購入を促す通知を行う購入管理装置であって、前記ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成されており、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得部と、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部と、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部と、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部と、を備えて構成される。

本発明に係る購入管理装置によれば、対象ユーザ識別情報取得部により、初回商品を購入したユーザである対象ユーザのユーザ識別情報が取得され、購入間隔算出部により、初回商品の商品識別情報に関連付けされたカテゴリ識別情報を用いて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザ識別情報を用いて定まる購入履歴に基づいてカテゴリに属する商品の購入間隔が算出され、購入間隔推定部により、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔が推定され、通知部により、初回商品の購入日及び推定された購入間隔に基づいて、対象ユーザに対して初回商品の次回の購入を促す通知が行われる。このように、購入間隔を取得することができない初回商品であっても、既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定することができる。よって、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことが可能となる。

ここで、前記カテゴリ識別情報と、当該カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報により識別される前記商品と同時に消費され又は関連して利用される前記商品が属する前記カテゴリである相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報と、が関連付けて記憶された相関関係記憶部をさらに参照可能に構成されており、前記購入間隔算出部は、前記相関関係記憶部をさらに参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報を取得し、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報に関連付けされた購入履歴に基づいて購入間隔を算出してもよい。

このように構成することで、初回商品のカテゴリと相関のある相関カテゴリに属する商品の対象ユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。

また、前記購入間隔算出部は、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報により識別される前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報に関連付けされた前記購入履歴に基づいて購入間隔を算出してもよい。このように構成することで、初回商品と同一のカテゴリに属する商品の購入履歴であって、対象ユーザとは異なるユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、簡易な構成で、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。

また、前記購入間隔算出部は、前記初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の前記購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。このように構成することで、季節要因を適切に反映させた購入間隔を算出することができる。

さらに、前記購入履歴記憶部は、前記購入履歴として購入１回あたりの前記商品の購入数量を含み、前記購入間隔推定部は、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔を前記購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより前記初回商品の購入間隔を推定してもよい。このように構成することで、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔をより一層精度よく推定することができる。

また、本発明に係る購入管理方法は、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置により実行される購入管理方法であって、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得ステップと、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出ステップと、前記購入間隔算出ステップにて算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定ステップと、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定ステップにより推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知ステップと、を備えて構成される。

さらに、本発明に係る購入管理プログラムは、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムであって、前記購入管理装置を、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得部、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる購入管理プログラムとして構成される。

本発明に係る購入管理方法及び購入管理プログラムによれば、上述した本発明に係る購入管理装置と同様の効果を奏する。

本発明によれば、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことができる。

実施形態に係る購入管理装置を含む商品販売システムの構成概要図である。 実施形態に係る購入管理装置に含まれる装置のハードウェア構成図である。 第１実施形態に係る購入管理装置の機能ブロック図である。 実施形態に係るデータベースサーバが有するテーブルの一例である。 第１実施形態に係る購入管理装置の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る購入管理装置の機能ブロック図である。 第２実施形態に係る購入管理装置の動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
本実施形態に係るショッピングサーバ（購入管理装置）は、ユーザに対して一度購入した商品の次回の購入を促す通知を行うものであり、例えばインターネットを利用した商品販売システムに好適に採用されるものである。以下では、本実施形態に係るショッピングサーバがインターネットを利用した商品販売システムに採用される場合を例に説明する。

図１は、本実施形態に係るショッピングサーバを含む商品販売システムの構成概要図である。図１に示すように、商品販売システム４０は、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末を備えている。なお、ユーザ端末は１台であってもよいし複数台であってもよい。ここでは便宜上、ユーザ端末３Ａ〜ユーザ端末３Ｃの計３台を図示している。ユーザ端末３Ａ〜ユーザ端末３Ｃの機能は全て同一であるので、以下ではユーザ端末３Ａを例にして説明する。ショッピングサーバ１及びユーザ端末３Ａはそれぞれインターネットに接続されており、互いに通信可能に構成されている。また、ショッピングサーバ１は、データベースサーバ２を参照及び更新可能に構成されている。

図２は、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａのハードウェア構成図である。図２に示すように、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａは、物理的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０２等の主記憶装置、カメラ又はキーボード等の入力デバイス１０３、ディスプレイ等の出力デバイス１０４、ハードディスク等の補助記憶装置１０５、通信デバイス１０６などを含む通常のコンピュータシステムとして構成される。後述するショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａの各機能は、ＣＰＵ１００、ＲＯＭ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御の元で入力デバイス１０３及び出力デバイス１０４を動作させるとともに、主記憶装置や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

図３は、ショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２の機能ブロック図である。図３に示すように、データベースサーバ２は、購入履歴ＤＢ（購入履歴記憶部）２０、商品ＤＢ（商品記憶部）２１及び相関関係ＤＢ（相関関係記憶部）２２を備えている。

購入履歴ＤＢ２０には、ユーザと、当該ユーザの購入履歴とが関連付けて記憶されている。購入履歴には、当該ユーザが購入した商品、購入日付及び購入１回あたりの購入数量が含まれる。例えば、図４の（Ａ）に示すように、購入履歴ＤＢ２０は、ユーザを識別するユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、購入日付、商品を識別する商品ＩＤ及び購入数量が関連付けされたテーブルを有する。

商品ＤＢ２１には、商品を識別する商品ＩＤ（商品識別情報）と当該商品が属するカテゴリを識別するカテゴリＩＤ（カテゴリ識別情報）とが関連付けされて記憶されている。例えば、図４の（Ｂ）に示すように、商品ＤＢ２１は、商品ＩＤとカテゴリを識別するカテゴリＩＤとが関連付けされたテーブルを有する。なお、カテゴリとは、商品に共通する特徴を分類するために予め設定されるものであり、例えば、商品名、ブランド名、商品の普通名称等が用いられる。カテゴリとしては、商品が１つに限定されるまで詳細に分類されたカテゴリを用いてもよいし、多くの商品が属するように上位概念で分類されたカテゴリを用いてもよい。例えば、プリンタＡ用の赤のインクであってインク容量が標準の「インク１」、プリンタＡ用の赤のインクであって容量２倍の「インク２」、プリンタＡ用の青の「インク３」、プリンタＢ用の赤の「インク４」があるとする。この場合、カテゴリとしては、「プリンタＡ用の赤のインクであって容量が標準のインク」として、「インク１」のみが属するカテゴリを採用してもよいし、「プリンタＡ用の赤のインク」として、「インク１」，「インク２」が属するカテゴリを採用してもよいし、「プリンタ用のインク」として、「インク１」〜「インク４」の全てのインクが属するカテゴリを採用してもよい。

相関関係ＤＢ２２には、カテゴリを識別するカテゴリＩＤと当該カテゴリと相関のある相関カテゴリを識別する相関カテゴリＩＤとが関連付けされて記憶されている。相関関係ＤＢ２２は、例えば図４の（Ｃ）に示すように、カテゴリＩＤ、相関カテゴリを識別する相関カテゴリＩＤ及び相関関係が関連付けされたテーブルを有する。相関カテゴリとは、相関関係にあるカテゴリに属する商品と同時に消費され又は関連して利用される商品が属するカテゴリである。例えば、靴墨と靴、パンとバター、インクと用紙、ノートと鉛筆、ふりかけとお米、装置と消耗品（例えば加湿器と加湿器に用いられるフィルタ）、日本酒とビール等である。なお、相関カテゴリは、対象ユーザが過去に一定回数以上（少なくとも２回）購入した商品が属しているものとする。また、相関関係とは、あるカテゴリと相関関係のある相関カテゴリが存在する場合、あるカテゴリに属する商品が消費された場合に相関カテゴリに属する商品の消費に与える影響を示すものである。例えば、相関関係が「正」である場合には、あるカテゴリに属する商品が購入（消費）されるほど、当該カテゴリの相関カテゴリに属する商品も正比例して購入（消費）されることを意味する。他方、相関関係が「負」である場合には、あるカテゴリに属する商品が購入（消費）されるほど、当該カテゴリの相関カテゴリに属する商品が反比例して購入（消費）されることを意味する。相関関係の具体的な比例定数は、それぞれの相関関係ごとに異なる。例えば、プリンタ用紙３つ購入に対してインク１つ購入という関係がある場合には、比例定数は３となる。この場合、プリンタ用紙の購入間隔が１ヶ月とすると、プリンタ用紙の購入間隔１ヶ月に比例係数３を乗算して得られた３ヶ月が、プリンタインクの購入間隔となる。また、相関関係の比例定数は、予め設定されていてもよい。例えば、カテゴリＩＤ、相関カテゴリＩＤ及び予め定められた相関関係の比例定数が関連付けされたテーブルを有してもよい。あるいは、購入履歴ＤＢ２０、商品ＤＢ２１及び相関関係ＤＢ２３を用いて所定のタイミングで算出した値を用いてもよい。具体的には、購入履歴ＤＢ２０から同一ユーザにおいて購入された商品ＩＤをユーザごとに取得し、取得された商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて相関関係ＤＢ２３から相関カテゴリＩＤを取得し、相関カテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から相関する商品ＩＤ（相関商品ＩＤ）を取得することで、ユーザごとに購入した商品ＩＤと購入した相関商品ＩＤとを購入履歴から取得する。これにより、ユーザごとに相関関係の比例定数を求めることができる。そして、全ユーザの比例定数の平均値を当該相関関係の比例定数としてもよい。

ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤ取得部（対象ユーザ識別情報取得部）１０、購入間隔算出部１１、購入間隔推定部１２及び通知部１３を備えている。対象ユーザＩＤ取得部１０は、一度購入した商品について次回の購入を促す通知を行う対象となるユーザを取得する機能を有している。例えば、対象ユーザＩＤ取得部１０は、ユーザの購入履歴が格納された購入履歴ＤＢ２０を参照して通知対象のユーザＩＤを取得する。ここで、対象ユーザＩＤ取得部１０は、一度購入した商品について次回の購入を促す通知を行う対象となるユーザのうち、商品のうち初回の購入となる初回商品を購入したユーザを対象ユーザとし、当該対象ユーザのユーザＩＤ（対象ユーザ識別情報）を取得する。すなわち、過去において購入履歴がない商品が当該購入履歴のユーザにとっての初回商品である。このため、同一商品であってもユーザによっては初回商品とはならない場合もある。対象ユーザＩＤを取得する処理は、通知対象となるユーザのうち同一商品を複数回購入しているユーザと初回商品を購入したユーザとを区別し、それぞれ異なる手法で購入間隔を推定するために行われる。なお、通知対象となるユーザのうち同一商品を複数回購入しているユーザについては、従来の通り、購入履歴ＤＢ２０に格納された当該ユーザの当該商品の購入履歴に基づいて当該商品の購入間隔を取得し、当該商品について最も新しい購入日と当該商品の購入間隔から通知タイミングを算出する。以降では、説明理解の容易性を考慮して、従来の処理については省略し、対象ユーザに関する処理を中心に説明する。なお、対象ユーザＩＤ取得部１０は、取得した対象ユーザＩＤを購入間隔算出部１１へ出力する。

購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤに基づいて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔を算出する機能を有している。例えば、購入間隔算出部１１は、対象ユーザの初回商品の商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて相関関係ＤＢ２２から相関カテゴリＩＤを取得する。そして、取得された相関カテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から相関商品ＩＤを取得し、取得された相関商品ＩＤを用いて購入履歴ＤＢ２０から当該対象ユーザＩＤの相関商品に関する購入履歴を取得する。そして、相関商品の購入間隔を算出する。そして、相関カテゴリに属する全ての相関商品の購入間隔の平均値を当該相関カテゴリにおける購入間隔とする。

また、購入間隔算出部１１は、過去の購入履歴を用いて購入間隔を算出するのではなく、特定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間における購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、初回商品の購入タイミングが５月中であれば、購入間隔算出部１１は、昨年の５月における購入履歴を用いて購入間隔を算出する。購入間隔算出部１１は、算出した相関カテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。

購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する機能を有している。例えば、購入間隔推定部１２は、初回商品の購入間隔が相関カテゴリにおける購入間隔と一致すると推定してもよい。また、購入間隔推定部１２は、相関カテゴリにおける購入間隔及び購入履歴に基づいて、相関カテゴリにおける購入間隔を長く又は短く調整することで初回商品の購入間隔を推定してもよい。購入履歴としては、特定時期の購入間隔又は購入数量が用いられる。

購入履歴として相関カテゴリの特定時期における購入間隔を用いる場合を説明する。特定時期とは、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間であり、例えば、初回商品の購入タイミングが７月中であれば特定時期は昨年の７月となる。購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）の相関カテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて短い場合には、相関カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて過去の同一時期の相関カテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて長い場合には、相関カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入間隔に依存する変数を相関カテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。

次に、購入履歴として相関カテゴリにおける購入数量を用いて購入間隔を調整する場合を説明する。購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて正の相関のある相関商品の購入数量が多くなるほど相関カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を、初回商品の購入間隔であると推定する。例えば、プリンタ用紙（相関カテゴリ）とインク（初回商品の属するカテゴリ）とが正の相関を有している場合において、プリンタ用紙の購入量が多くなった場合には、プリンタ用紙の購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。また、ノートと鉛筆、ふりかけとお米等についても同様である。他方、購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて負の相関のある相関商品の購入数量が多くなるほど相関カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を、初回商品の購入間隔であると推定する。このように、例えば、靴墨（相関カテゴリ）と靴（初回商品の属するカテゴリ）とが負の相関を有している場合において、靴墨の購入量が多くなった場合には、靴の購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。また、加湿フィルタと加湿器、日本酒とビール等についても同様である。調整は、例えば購入数量及び相関関係に依存する変数を相関カテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。購入間隔推定部１２は、推定した初回商品の購入間隔を通知部１３へ出力する。

通知部１３は、初回商品の購入間隔に基づいて、初回商品の次回の購入を促す通知を送信する機能を有している。例えば、以下の式に基づいて通知する時期を算出する。
（対象ユーザの次回購入時期）＝（対象ユーザの今回購入時期）＋（推定した初回商品の購入間隔）
通知部１３は、対象ユーザの次回購入時期を通知リストに記録する。そして、通知部１３は、所定のタイミングで通信リストに基づいて初回商品の次回の購入を促す通知をユーザ端末３Ａへ送信する。なお、通知する方法は、特に限定されず、電子メール、ウェブブラウザへの表示等、何でもよい。

次に、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作について説明する。図５は、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作を示すフローチャートである。

図５に示すように、ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤの取得処理から開始する（Ｓ１０：対象ユーザ識別情報取得ステップ）。Ｓ１０の処理では、対象ユーザＩＤ取得部１０が、購入履歴ＤＢ２０を参照し、初回商品を購入した対象ユーザＩＤを取得する。なお、以下では、図４の（Ａ）に示す購入履歴のテーブルにおいて、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザが「インク２」を初めて購入したものとする。すなわち、ユーザＵ１の初回商品が「インク２」であり、ユーザＵ１が対象ユーザである（以下、対象ユーザＵ１とする。）として説明する。Ｓ１０の処理が終了すると、初回商品のカテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ１２）。

Ｓ１２の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１を参照して、Ｓ１０の処理で取得された初回商品が属するカテゴリを取得する。購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、初回商品「インク２」に対応するカテゴリＩＤ「インク」を取得する。Ｓ１２の処理が終了すると、相関カテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ１４）。

Ｓ１４の処理では、購入間隔算出部１１が、相関関係ＤＢ２２を参照して、Ｓ１２の処理で取得されたカテゴリと相関関係のあるカテゴリを取得する。購入間隔算出部１１は、図４の（Ｃ）に示す相関テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」に対応する相関カテゴリＩＤ「用紙」を取得する。Ｓ１４の処理が終了すると、購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ１６：購入間隔算出ステップ）。

Ｓ１６の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１及び購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ１４の処理で取得された相関カテゴリにおける購入間隔を算出する。まず、購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、相関カテゴリＩＤ「用紙」に属する商品「用紙１」を取得する。次に、購入間隔算出部１１は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、対象ユーザＵ１の商品「用紙１」の購入履歴を取得する。そして、購入間隔算出部１１は、１回目の購入日付として「２０１０／６／２５」、２回目の購入日付として「２０１０／７／１０」を取得し、商品「用紙１」の購入間隔「８日」を取得する。同様の要領で、対象ユーザＵ１に関して、カテゴリＩＤ「用紙」に属する商品全てについて購入間隔を取得する。そして、取得した全ての購入間隔の平均値を算出し、相関カテゴリＩＤ「用紙」の購入間隔とする。ここでは平均値が「１５日」として算出されたものとする。Ｓ１６の処理が終了すると、対象ユーザの購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ１８：購入間隔推定ステップ）。

Ｓ１８の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ１６の処理で算出された相関カテゴリにおける購入間隔に基づいて、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔を算出する。相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔「１５日」をそのまま対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔として算出する。Ｓ１８の処理が終了すると、通知リスト記録処理へ移行する（Ｓ２０）。

Ｓ２０の処理では、通知部１３が、購入履歴ＤＢ２０を参照して送信日を特定し、通知リストへ記録する。通知部１３は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、Ｓ１０の処理で取得した対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入日付「２０１０／６／１５」を取得し、初回商品「インク２」の購入日付「２０１０／６／１５」にＳ１８の処理で算出した「１５日」を加算して、「２０１０／６／３０」を通知の日として通知リストへ記録する。Ｓ２０の処理が終了すると、図５に示す制御処理を終了する。

以上で図５に示す制御処理を終了する。図５に示す制御処理を実行することにより、一度しか購入されていない商品の購入間隔が、相関するカテゴリにおける購入間隔に基づいて適切に推定される。そして、通知リストに基づいて適宜好適なタイミングで通知される（通知ステップ）。

なお、上記処理では、相関カテゴリの平均購入間隔をそのまま対象ユーザの初回商品の購入間隔として算出しているが、特定時期の購入間隔や購入数量に応じて相関カテゴリの平均購入間隔を長く又は短く推定してもよい。以下では、これらの例について説明する。

特定時期の購入間隔を用いる場合、Ｓ１６の処理では、所定期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を算出する。例えば、６月の相関カテゴリの平均購入間隔である。同様に、前年同月の平均購入間隔を算出する。さらに、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を算出する。次に、Ｓ１８の処理では、昨年６月の相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔が、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔よりも短い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月の相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔で除算して比を算出し、算出した比を、相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。

購入数量を用いる場合、Ｓ１８の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、相関カテゴリにおける購入数量の増減を取得する。購入間隔推定部１２は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、対象ユーザＵ１の商品「用紙１」の購入数量を取得する。そして、購入間隔推定部１２は、１回目の購入数量として「３」、２回目の購入数量として「３０」を取得する。購入間隔推定部１２は、購入数量の増減の幅が閾値を超えると増加又は減少と判定する。例えば、閾値を「５」とすると、１回目と２回目の差分は「２７」であるので、購入間隔推定部１２は、相関カテゴリＩＤ「用紙」の購入数量が増加していると判定する。そして、購入間隔推定部１２は、図４の（Ｃ）に示す相関テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」と相関カテゴリＩＤ「用紙」との相関関係を「正」と取得する。すなわち、用紙の購入数量が増加した場合にはインクの使用量も増加するという関係である。このため、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、カテゴリＩＤ「インク」の使用量を相関カテゴリＩＤ「用紙」の使用量で除算して比を算出し、算出した比を予めテーブルとしてカテゴリＩＤと関連付けて記録しておく。なお、購入履歴ＤＢ２０を参照して、購入履歴から上記比を逐次算出してもよい。次に、テーブルを参照して又は逐次演算により得られた比を、「用紙」の購入数量の増加分に乗算することで、カテゴリＩＤ「インク」の使用量の増加分を求めることができる。この使用量の増加分を用いて、相関カテゴリの平均購入間隔から短く推定することができる。一方、相関関係が「負」の場合も同様の処理となり、この使用量の増加分を用いて、相関カテゴリの平均購入間隔から長く推定することができる。

次に、ショッピングサーバ１を購入管理装置として機能させるための購入管理プログラムを説明する。

購入管理プログラムは、メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを備えている。メインモジュールは、演算処理を統括的に制御する部分である。入力モジュールは、ユーザ端末３Ａ及びデータベースサーバ２から情報を取得するようにショッピングサーバ１を動作させる。演算処理モジュールは、画像取得モジュール及び広告情報生成モジュールを備えている。メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを実行させることにより実現される機能は、上述したショッピングサーバ１の対象ユーザＩＤ取得部１０、購入間隔算出部１１、購入間隔推定部１２及び通知部１３の機能とそれぞれ同様である。

購入管理プログラムは、例えば、ＲＯＭ等の記憶媒体または半導体メモリによって提供される。また、購入管理プログラムは、データ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。

以上、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、対象ユーザＩＤ取得部１０により、初回商品を購入したユーザである対象ユーザが取得され、購入間隔算出部１１により、初回商品の商品ＩＤに関連付けされたカテゴリＩＤを用いて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔が算出され、購入間隔推定部１２により、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔が推定され、通知部１３により、初回商品の購入日及び推定された購入間隔に基づいて、対象ユーザに対して初回商品の次回の購入を促す通知が行われる。このように、購入間隔を取得することができない初回商品であっても、既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定することができる。よって、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことが可能となる。よって、非リピータをその商品のリピータに転換させることができる。

また、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、初回商品のカテゴリと相関のある相関カテゴリに属する商品の対象ユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。

また、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、購入間隔算出部１１が、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出することで、季節要因を適切に反映させた購入間隔を算出することができる。

さらに、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、購入間隔推定部１２が、購入間隔算出部１１により算出された購入間隔を購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより初回商品の購入間隔を推定することで、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔をより一層精度よく推定することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係るショッピングサーバ１は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１とほぼ同様に構成され、購入間隔を推定する手法が相違する。以下では、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と相違する点を中心に説明し、重複する部分の説明は省略する。

図６は、第２実施形態に係るショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２の構成を示す概要図である。図６に示すように、データベースサーバ２は、購入履歴ＤＢ２０及び商品ＤＢ２１を備え、相関関係ＤＢ２２を備えていない。ショッピングサーバ１は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１とほぼ同様であり、購入間隔算出部１１及び購入間隔推定部１２の一部機能が相違する。

購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤに基づいて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔を算出する機能を有している。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から同一カテゴリに属する商品ＩＤを取得し、取得された商品ＩＤを用いて購入履歴ＤＢ２０から対象ユーザＩＤとは異なる他のユーザＩＤの購入履歴を取得する。そして、取得された購入履歴に基づいて他のユーザによる当該商品の購入間隔を算出する。そして、全ての購入間隔の平均値を当該カテゴリにおける購入間隔とする。

また、購入間隔算出部１１は、過去の購入履歴を用いて購入間隔を算出するのではなく、特定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間における購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、初回商品の購入タイミングが５月中であれば、購入間隔算出部１１は、昨年の５月における購入履歴を用いて購入間隔を算出する。購入間隔算出部１１は、算出した相関カテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。購入間隔算出部１１は、算出したカテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。

購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する機能を有している。例えば、購入間隔推定部１２は、初回商品の購入間隔がカテゴリにおける購入間隔と一致すると推定してもよい。また、購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔及び購入履歴に基づいて、カテゴリにおける購入間隔を長く又は短く調整することで初回商品の購入間隔を推定してもよい。購入履歴としては、特定時期の購入間隔又は購入数量が用いられる。

購入履歴としてカテゴリの特定時期の購入間隔を用いる場合を説明する。特定時期とは、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間であり、例えば、初回商品の購入タイミングが７月中であれば特定時期は昨年の７月となる。購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）のカテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて短い場合には、カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期のカテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて長い場合には、カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入間隔に依存する変数をカテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。

次に、購入履歴としてカテゴリにおける購入数量を用いて購入間隔を調整する場合を説明する。購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）のカテゴリにおける購入数量が、全月の平均購入数量に比べて多い場合には、カテゴリにおける購入間隔を短く調整して初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期のカテゴリにおける購入数量が全期間の平均購入数量に比べて少ない場合には、カテゴリにおける購入間隔を長く調整して初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入数量に依存する変数をカテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。

第２実施形態に係るショッピングサーバ１のその他の構成は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と同様である。

次に、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作について説明する。図７は、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作を示すフローチャートである。

図７に示すように、ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤの取得処理から開始する（Ｓ３０）。この処理は図５のＳ１０の処理と同一である。なお、第１実施形態と同様に、対象ユーザＵ１、初回商品「インク２」として説明する。Ｓ３０の処理が終了すると、初回商品のカテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ３２）。

Ｓ３２の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１を参照して、Ｓ３０の処理で取得された初回商品が属するカテゴリを取得する。この処理は図５のＳ１２の処理と同一である。Ｓ３２の処理が終了すると、カテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ３４）。

Ｓ３４の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１及び購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ３２の処理で取得されたカテゴリにおける購入間隔を算出する。まず、購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」に属する商品「インク１」「インク２」を取得する。次に、購入間隔算出部１１は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、ユーザＵ１以外のユーザにより購入された商品「インク１」「インク２」の購入履歴を取得する。なお、図４の（Ａ）には示されていないが、ユーザＵ１以外にも商品「インク１」「インク２」を購入しており、これらの商品に関して複数回購入しているユーザが存在するものとする。上記条件のもと、ユーザＵ１以外のユーザの商品「インク１」「インク２」の購入履歴から各商品の購入間隔を算出し、算出された購入間隔の平均値を算出し、カテゴリＩＤ「インク」の購入間隔とする。ここでは平均値が「１５日」として算出されたものとする。Ｓ３４の処理が終了すると、対象ユーザの購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ３６）。

Ｓ３６の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ３４の処理で算出されたカテゴリにおける購入間隔に基づいて、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔を算出する。カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔「１５日」をそのまま対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔として算出する。Ｓ３６の処理が終了すると、通知リスト記録処理へ移行する（Ｓ３８）。

Ｓ３８の処理では、通知部１３が、購入履歴ＤＢ２０を参照して送信日を特定し、通知リストへ記録する。この処理は図５のＳ２０の処理と同一である。Ｓ３８の処理が終了すると、図７に示す制御処理を終了する。

以上で図７に示す制御処理を終了する。図７に示す制御処理を実行することにより、一度しか購入されていない商品の購入間隔が、カテゴリにおける購入間隔に基づいて適切に推定される。

なお、上記処理では、カテゴリの平均購入間隔をそのまま対象ユーザの初回商品の購入間隔として算出しているが、特定時期の購入間隔や購入数量に応じてカテゴリの平均購入間隔を長く又は短く推定してもよい。以下では、これらの例について説明する。

特定時期の購入間隔を用いる場合、Ｓ３４の処理では、所定期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を算出する。例えば、６月のカテゴリの平均購入間隔である。同様に、前年同月の平均購入間隔を算出する。さらに、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を算出する。次に、Ｓ３６の処理では、昨年６月のカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔が、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔よりも短い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月のカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔で除算して比を算出し、算出した比を、カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。

購入数量を用いる場合、Ｓ３６の処理では、購入間隔推定部１２が、所定期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の購入数量を算出する。例えば、６月のカテゴリにおける購入数量である。同様に、前年同月の購入数量を算出する。さらに、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量を算出する。次に、Ｓ３６の処理では、昨年６月のカテゴリＩＤ「インク」の購入数量が、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量よりも多い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月のカテゴリＩＤ「インク」の購入数量を、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量で除算して比を算出し、算出した比を、カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。

以上、第２実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と同様の作用効果を奏するとともに、初回商品と同一のカテゴリに属する商品の購入履歴であって、対象ユーザとは異なるユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。

なお、上述した実施形態は本発明に係る購入管理装置、購入管理方法及び購入管理プログラムの一例を示すものであり、実施形態に係るシステム、装置、方法、プログラム及び記録媒体に限られるものではなく、変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。

例えば、上述した実施形態では、ショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２を異なるサーバとして説明したが、１つのサーバで実現されていてもよい。

１…ショッピングサーバ（購入管理装置）、２…データベースサーバ、３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…ユーザ端末、１０…対象ユーザＩＤ取得部、１１…購入間隔算出部、１２…購入間隔推定部、１３…通知部、２０…購入履歴ＤＢ（購入履歴記憶部）、２１…商品ＤＢ（商品記憶部）、２２…相関関係ＤＢ（相関関係記憶部）。

Claims (7)

1. ユーザに対して商品の購入を促す通知を行う購入管理装置であって、
   前記ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、
   前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成されており、
   前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得部と、
   前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部と、
   前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部と、
   前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部と、を備える購入管理装置。
2. 前記カテゴリ識別情報と、当該カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報により識別される前記商品と同時に消費され又は関連して利用される前記商品が属する前記カテゴリである相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報と、が関連付けて記憶された相関関係記憶部をさらに参照可能に構成されており、
   前記購入間隔算出部は、
   前記相関関係記憶部をさらに参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報を取得し、
   前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報に関連付けされた購入履歴に基づいて購入間隔を算出する請求項１に記載の購入管理装置。
3. 前記購入間隔算出部は、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報により識別される前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報に関連付けされた前記購入履歴に基づいて購入間隔を算出する請求項１に記載の購入管理装置。
4. 前記購入間隔算出部は、前記初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の前記購入履歴を用いて購入間隔を算出する請求項１〜３の何れか一項に記載の購入管理装置。
5. 前記購入履歴記憶部は、前記購入履歴として購入１回あたりの前記商品の購入数量を含み、
   前記購入間隔推定部は、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔を前記購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより前記初回商品の購入間隔を推定する請求項１〜４の何れか一項に記載の購入管理装置。
6. ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置により実行される購入管理方法であって、
   前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得ステップと、
   前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出ステップと、
   前記購入間隔算出ステップにて算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定ステップと、
   前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定ステップにより推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知ステップと、を備える購入管理方法。
7. ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムであって、
   前記購入管理装置を、
   前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を、対象ユーザ識別情報として取得する対象ユーザ識別情報取得部、
   前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、
   前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、
   前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる購入管理プログラム。

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