JP5650499B2 - 商品に対する消費者の購買嗜好を収集するためのコンピュータにより実施される方法 - Google Patents

Description

本開示は、小売店舗における試着室システムに関し、より詳しくは、消費者の購買行動を特定する方法及び装置に関する。

衣服や宝飾品等の着用可能な商品の購買は、オンライン又は物理的店舗で行われることができる一般的な活動である。物理的店舗における一般的な行動は、関心のある商品を求めて商品棚を探索し、いくつかを比較のため選択し、そのうちのどれを購入するかを決定するために試着をするというものである。消費者は着用可能な商品を、それがどの程度身体に合うか、さらに、消費者自身の他者の目に映ってほしいイメージとどの程度合うかという点で評価する。即ち、消費者は衣服が自身の身体に合うかだけでなく、自身のスタイルに合うかどうかをチェックする。

小売業者は一般的に、販売時点（ＰＯＳ）データを用いて消費者の購買行動の情報を収集しようとする。具体的には、小売業者は消費者の購買選好を判断するために、消費者に購入された商品をモニタする。ＰＯＳデータは小売業者に、どの製品を消費者に販売すべきか、またどのようにより効率的に営業を行うかを判断できるようにする。

しかし、ＰＯＳデータは商品が消費者に購入された時点でしか、消費者の購買行動を補足することができない。これは、ＰＯＳデータでは消費者が商品を購入する前の購買行動については補足できないことを意味する。さらに、ＰＯＳデータでは、消費者にめったに購入されない商品については、消費者の購買行動を補足することがほとんどできない。

本発明は、商品を購入すべきか否かを検討中、即ち商品購入前の消費者から、消費者の購買嗜好に関する情報を収集する方法及び装置を提供することを目的とする。

本発明の一実施形態は、商品に関する消費者の購買嗜好に関する情報を収集するシステムを提供する。前記システムは動作中、画像センサの前で第一の着用可能な商品を着用中の消費者の１枚以上の連続画像を画像センサから収集する。次いで、システムは、該１枚以上の連続画像の中から消費者が着用中の第一の商品を識別する。そして、システムは、消費者と関連付けられた人口（購買）層を特定し、識別された商品に対する消費者の関心レベルを示す、消費者の行動パターンを検知する。次いで、システムは、識別された消費者人口層と識別された商品に対する関心レベルとの間の決定的、非決定的あるいは確率的なマッピングを決定し、該マッピングを符号化するモデルを生成する。

ある実施形態においては、システムは、第一の商品との組み合わせにおいて消費者が検討した１つ以上の追加の商品を識別するために１枚以上の連続画像を分析する。そして、システムは、第一の商品と追加の商品の間の１項目以上の整合（マッチング）する特性を決定し、少なくとも特定された整合する特性に基づいて、商品の組み合わせに対する消費者の嗜好を特定する。

ある実施形態においては、システムは、視線方向、目の動き、体の動き、表情、視線の方向に関連する時間及び消費者が商品を着用していた時間のうち１項目以上を検知することにより消費者の行動パターンを検知する。

ある実施形態においては、システムは、消費者が注視している商品の一部分を、消費者の視線方向に一部基づいて特定することにより、消費者の行動パターンを検知する。そして、システムは、その商品の一部分に対する消費者の関心レベルを決定する。

ある実施形態においては、システムは、消費者が同時に着用した２つの商品間の相関関係を決定することにより、消費者の行動パターンを検知する。

ある実施形態においては、システムは、無線ＩＣ（ＲＦＩＤ）タグの走査、バーコードの走査及び１枚以上の連続画像からの特性の抽出のうち１つ以上の動作を実行することにより、商品を識別する。

ある実施形態においては、システムは、年齢、性別、民族、外見、身体的特徴及び市場区分のうち１項目以上を特定することにより、消費者と関連付けられた人口層を特定する。

ある実施形態においては、システムは着用可能な様々な商品を着用中の消費者の第一の画像のセットを消費者に対して表示する。また、システムは、表示された該第一の画像のセットを閲覧している消費者の第二の画像のセットを分析することにより、消費者の購買嗜好を収集する。

ある実施形態においては、システムは、着用可能な様々な商品の第一の画像のセットを消費者の画像に重ね合わせて消費者に対して表示する。また、システムは、表示された該第一の画像のセットを閲覧している消費者の第二の画像のセットを分析することにより、消費者の購買嗜好を収集する。

一実施形態によるミラーシステムを示す図である。 一実施形態による、ディスプレイ上に提示された、複数の商品を着用中の消費者の画像を示す図である。 一実施形態による、ディスプレイ上に提示された、商品を着用中の消費者の２つの画像を示す図である。 一実施形態による、商品に対する消費者の関心レベルを決定するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、消費者の嗜好に適う商品特性を特定するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、消費者の嗜好に適う特性を有する商品を消費者に提示するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、２商品間の相関関係を決定するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、消費者が着用中の商品と相関関係を有する商品を消費者に提示するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、消費者が画像センサの前で前回着用していた商品に対する消費者の関心レベルを決定するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態による、消費者の画像に重ねてディスプレイ上に提示された商品に対する消費者の関心レベルを決定するプロセスを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、消費者の購買嗜好及び購買行動に関する情報の収集を容易にする例示的コンピュータシステムを示す図である。 本発明の一実施形態による、消費者の購買嗜好及び購買行動に関する情報の収集を容易にする例示的装置を示す図である。

図面中、同様の参照数字は同一の図面要素を示している。

本発明の諸実施形態は、商品を購入すべきか否かを検討中の消費者から、有用な消費者の購買嗜好に関する情報を収集する方法及び装置を含む、ミラーシステムを提供する。より詳しくは、該ミラーシステムは、消費者が商品を購入する前に、所与の商品又は商品の特性について消費者が有する関心レベルを判定することが可能である。更に、該ミラーシステムは、消費者が最終的に購入しない商品について消費者が有する関心レベルを判定することが可能である。

例えば、小売店舗で買い物をする消費者は、一組の衣料品、宝飾品又は他の着用可能な商品（眼鏡、サングラス、ハンドバッグなど）を繰り返し試着し、自らが着用した際にそれらの商品がどのように見えるかを判断することがある。複数の帽子又はイヤリングの対を比較しようとする場合、消費者は、ミラーシステムのミラーの前で各種の商品を様々な状態で掲げることがある。更に、消費者はどの商品が最も嗜好に適っているかを決定するために複数の商品を何度も試着し、商品に対する関心レベルを表情で示したり体の動きで示したりすることもある。

本発明の実施形態において、ミラーシステムは、消費者がミラーの前で商品を見ている際に、消費者の購買嗜好を特定するよう消費者の行動をモニタリングすることが可能である。例えば、システムは、消費者が服装と組み合わせる商品のセットを特定することが可能であり、また、消費者がある商品に対して他の商品よりも強い嗜好を有することを判断することが可能である。更に、システムは、消費者の表情、視線及び体の動きにある程度基づいて、消費者の嗜好に適う、あるいは嗜好に適っていない商品の特性を特定することが可能である。

図１は一実施形態によるミラーシステムを示している。具体的には、ミラーシステム１００は、ミラー１１０、計算装置１０４及び計算装置１０４に接続された画像センサ１０６を含む。ミラーシステムは、計算装置１０４に接続されたディスプレイ１０２及び入力装置１０８を更に含むことが可能である。ある実施形態においては、ミラーシステム１００は、更に無線ＩＣ（ＲＦＩＤ）スキャナ、バーコードスキャナ及びマイクロホンなどの、計算装置１０４に接続される１つ以上の他のセンサを含むことが可能である。ある実施形態においては、計算装置１０４は画像センサ１０６と一体化することが可能であり、あるいはディスプレイ１０２と一体化することが可能である。更に、画像センサ１０６は、ディスプレイ１０２に映っている自らを見ている消費者の画像を撮影するようミラー１１０の周辺部に機械的に接続されることが可能であり、ミラー１１０の表面と一体化されるか、あるいはミラー１１０の近傍に配置されることが可能である。

画像センサ１０６は、動作中、着用可能な各種商品をミラー１１０の前で試着している消費者の画像を撮影し、撮影画像を計算装置１０４に通信するよう構成される。次いで、計算装置１０４は、商品を識別すること及び撮影画像中の消費者の行動パターンを検出することにより、製品に対する消費者の関心に関するデータを自動的に抽出することが可能である。なお、計算装置１０４によって収集される情報には、消費者が最終的に商品を購入しない場合の店舗販売時点情報管理（ＰＯＳ）データ中に存在しない情報も含まれる。更に、商品を購入する際には表されない、消費者がミラー１１０の前で商品を試着する際の意思決定プロセスに関する情報が消費者により明らかにされることから、計算装置１０４によって収集される情報はＰＯＳデータにはない情報である。

諸実施形態において、ミラーシステム１００は、商品の識別情報（例えば、「ＡＧＢ袖なしベルト付きポンテシースドレス、サイズ２、ベルベットレッド」）、消費者が当該商品を試着していた時間、及び消費者の個人情報及び／又は消費者人口層など、消費者の購買行動及び嗜好に関する情報を収集できる。ミラーシステム１００により収集された情報は、「試着」から「購入」への変換、及び「試着」から「購入せず」への変換などの変換割合や、商品の平均試着回数などの他の統計を計算するために、ＰＯＳシステムからの販売情報と関連付けることが可能である。販売者は、製品に関するこれらの統計を利用して価格決定モデルを調整したり、あるいは商品に対する関心を示したものの当該商品を購入しなかった消費者に対し値引きを提示したりすることが可能である。更に、販売者は、これらの統計をサプライチェーンプロセスを調整する方法を決定することに利用できる。

例えば、販売者は、消費者が所与の商品を試着していた時間が閾値時間よりも短かった場合に、当該商品が消費者の嗜好に適っていないと判断することが可能である。更に、少なからぬ消費者がある商品を閾値時間よりも長い時間にわたって試着していながら購入に至らなかったと販売者が判断した場合に、販売者は当該商品の値引きを実施することを決定してもよい。

ある実施形態において、計算装置１０４は、商品を着用中の消費者の画像をディスプレイ１０２上に提示することが可能であり、消費者は入力装置１０８を使用して画像を繰り返し表示させることが可能である。これにより、使用者は、商品の購入を決定する際に、様々な商品を着用中の消費者の画像を再生することができる。更に、計算装置１０４は、消費者の興味を引く可能性のある様々な他の商品をディスプレイ１０２上に提示することが可能である。例えば、計算装置１０４は、消費者がスポーツ用衣料品を求めていると判断し、消費者が試着している商品との類似度が高いスポーツ用衣料品の広告画像を提示することが可能である。

ある実施形態において、ミラーシステム１００では、ミラー１１０をディスプレイ１０２で置き換え、画像センサ１０６によって撮影された画像を表示することでミラーの機能を果たすようディスプレイ１０２を構成してもよい。この構成では、画像センサ１０６は、ディスプレイ１０２上で自らを見ている消費者の画像を撮影するようディスプレイ１０２の周辺部に機械的に接続され、ディスプレイ１０２と一体化されるか、あるいはディスプレイ１０２の近傍に配置される。更に、ミラーを模倣するため、計算装置１０４は画像センサ１０６によって撮影された画像を反転させ、ディスプレイ１０２上に反転画像を表示することが可能である。

図２Ａは、一実施形態による、ディスプレイ上に提示された、複数の商品を着用中の消費者の画像を示している。具体的には、画像センサ２０６は、商品（例えば商品２１０と商品２１２）を組み合わせて着用中の消費者の画像を撮影することが可能であり、計算装置２０４は、撮影されているこれらの画像をディスプレイ２０２上で消費者に提示することが可能である。ある実施形態においては、計算装置２０４は、消費者が同時に着用している複数の商品を検知し識別することが可能である。更に、消費者は、試着を終えた後で商品を閲覧するために、入力装置２０８を使用して撮影画像のセットを繰り返し表示させることができる。

図２Ｂは、一実施形態による、ディスプレイ上に提示された、商品を着用中の消費者の２つの画像を示している。具体的には、画像センサ２２６は、経時的に異なる組み合わせの商品（例えば商品２３０と商品２３２）を着用中の消費者の画像を撮影することが可能であり、計算装置２２４は、これらの画像をディスプレイ２２２上で消費者に提示することが可能である。そして、消費者は、（例えば、商品の１つの組み合わせの試着を終えた後で）自らが着用した際に商品のそれぞれの組み合わせがどのように見えるかを比較するために入力装置２２８を使用して複数の撮影画像を同時に選択することができる。なお、以前に撮影された複数の画像をディスプレイ画面の一部（例えば、商品２３０を表示している、ディスプレイ２２２の左側）に表示するように消費者がディスプレイ２２２を構成できるものとしてもよい。更に、画像センサ２２６により撮影されるライブ画像をディスプレイ画面の残りの領域（例えば商品２３２を表示している、ディスプレイ２２２の右側）に表示するように消費者がディスプレイ２２２を構成できるものとしてもよい。

図３は、一実施形態による、商品に対する消費者の関心レベルを判定するプロセスを示すフローチャートである。このプロセスは、このプロセスを実施するための指示を記憶する記憶装置及び記憶された命令を実行する処理装置を含むコンピュータシステム上で実施することが可能である。

システムは、画像センサからの画像を収集し（動作３０２）、商品を識別するために画像を分析する（動作３０４）ことにより開始することができる。このシステムは、更に消費者と関連付けられた人口層を特定するために画像を分析することができ（動作３０６）、消費者の行動パターンを検知するために更に画像を分析する（動作３０８）ことができる。例えば、システムは、視線方向、目の動き、体の動き、表情、視線方向に関連する時間及び消費者が商品を着用していた時間などの、消費者の行動パターンを検知するために画像を分析することができる。次いで、システムは、識別された商品に対する消費者の関心レベルを、消費者の行動に一部（ある程度）基づいて決定する（動作３１０）ことができる。そして、システムは、識別された消費者の人口層と商品に対する関心レベルとの間のマッピングを決定し（動作３１２）、該マッピングを符号化するモデルを生成する（動作３１４）ことができる。

図４は、一実施形態による、消費者の嗜好に適う商品特性を特定するプロセスを示すフローチャートである。システムは、画像センサからの画像を収集し（動作４０２）、第一の商品を識別するために画像を分析する（動作４０４）ことにより開始することができる。システムは次いで、第二の商品を識別するために画像を分析し（動作４０６）、第一の商品と第二の商品と間の１項目以上の整合（マッチング）する特性を決定する（動作４０８）。そして、システムは、決定された整合する特性を含む商品に対する消費者の嗜好を特定する（動作４１０）。

図５は、一実施形態による、消費者の嗜好に適う特性を有する商品を消費者に提示するプロセスを示すフローチャートである。システムは、画像センサからの画像を収集し（動作５０２）、消費者が着用中の商品を識別するために画像を分析する（動作５０４）ことにより開始することができる。次いで、システムは、識別された商品の特性を識別し（動作５０６）、消費者が着用中の商品の識別された特性を含むと判断される第二の商品を識別する（動作５０８）。そして、システムはディスプレイ上で使用者に第二の商品を提示することが可能である（動作５１０）。例えば、消費者がミラーの前で数個の金の宝飾品を着用中であるとシステムが判断した場合、システムは消費者に対し周辺の画像ディスプレイ上で他の同様の金の宝飾品を提示することができる。

図６は、一実施形態による、２商品間の相関関係を決定するプロセスを示すフローチャートである。システムは、画像センサからの画像を収集し（動作６０２）、消費者が着用中の商品を識別するために画像を分析する（動作６０４）ことにより開始することができる。システムは、更に消費者が着用中の第二の商品を特定するために画像を分析し（動作６０６）、第一の商品と第二の商品との間の相関度を決定する（動作６０８）。

なお、消費者が２つの商品を同時に着用している場合、又は消費者がミラーの前で一度の試着セッションにおいて該２つの商品を別の時点で着用した場合、システムは２つの商品間の相関度を決定することができる。諸実施形態において、人口層と関連付けられた複数の消費者がミラーの前で共通の試着セッションにおいて２つの商品を試着した場合、システムは該２つの商品が所与の消費者人口層において相関関係を有していると判断することができる。例えば、システムは、所与の消費者人口層の所定の閾値の消費者が同一の試着セッションにおいて該２つの商品を試着するまでは、該２つの商品が相関関係を有することを認識しないものとしてもよい。そして、該人口層と関連付けられたより多くの消費者が該商品の組み合わせを選択するほど、システムは該２つの商品間の相関度を向上させることが可能である。

図７は、一実施形態による、消費者が着用中の商品と相関関係を有する商品を消費者に提示するプロセスを示すフローチャートである。システムは、画像センサからの画像を収集し（動作７０２）、消費者が着用中の商品を識別するために画像を分析する（動作７０４）ことにより開始することができる。次いで、システムは、第一の商品と関連を有すると判断された第二の商品を識別することができる（動作７０６）。そして、システムは、周囲のディスプレイ上で消費者に該第二の商品を提示することができる（動作７０８）。例えば、所与の人口層と関連付けられた消費者がカーキ色のズボンとポロシャツに対する嗜好を有するとシステムが判断した場合、消費者がミラーの前でカーキ色のズボンを着用した際に、システムは所与の人口層の消費者にポロシャツを提示することができる。

図８は、一実施形態による、消費者が画像センサの前で以前着用していた商品に対する消費者の関心レベルを決定するプロセスを示すフローチャートである。システムは、様々な商品を着用中の消費者を含む一セットの画像をディスプレイ上で消費者に提示する（動作８０２）ことにより開始することができる。システムは、更に該第一の画像のセットを閲覧している消費者の第二の画像のセットを画像センサから収集することができる（動作８０４）。システムは、該第一及び第二の画像のセットを分析して、消費者と関連付けられた人口層を特定し（動作８０６）、且つ消費者の行動パターンを検知する（動作８０８）ことができる。例えば、システムは、消費者が第一の画像のセットの各々を閲覧した順序及び回数を分析することができる。更に、システムは第二の画像のセットを分析して、視線方向、目の動き、体の動き、表情、視線方向に関連する時間及び消費者が商品画像を閲覧した時間などの消費者行動パターンを検知することができる。

次いで、システムは、検知された消費者の行動パターンに一部基づいて、消費者が繰り返し閲覧している商品を識別する（動作８１０）ことができ、また、識別された商品に対して消費者が有する関心レベルを、消費者行動に一部基づいて判断する（動作８１２）ことができる。そして、システムは、識別された消費者人口層と識別された商品に対する関心レベルとの間のマッピングを決定する（動作８１４）ことができる。

図９は、一実施形態による、消費者の画像に重ねてディスプレイ上に提示された商品に対する消費者の関心レベルを決定するプロセスを示すフローチャートである。システムは、消費者の画像と重ね合わされた様々な商品を含む一セットの画像をディスプレイ上で消費者に提示する（動作９０２）ことにより開始することができる。システムは、更に第一の画像のセットを閲覧中の消費者の第二の画像のセットを画像センサから収集する（動作９０４）ことができる。システムは、消費者と関連付けられた人口層を特定するために第二の画像のセットを分析する（動作９０６）ことが可能であり、消費者の行動パターンを検知するために第一の画像のセットと第二の画像のセットを分析する（動作９０８）ことが可能である。例えば、システムは、消費者が第一の画像のセットの各々を閲覧した順序及び回数を分析することが可能である。更に、システムは、第二の画像のセットを分析して、視線方向、目の動き、体の動き、表情、視線方向に関連する時間及び消費者が商品画像を閲覧した時間などの消費者行動パターンを検知することができる。

次いで、システムは、検知された消費者の行動パターンに一部基づいて、消費者が繰り返し閲覧している商品を識別する（動作９１０）ことができ、また、識別された商品に対して消費者が有する関心レベルを、消費者行動に一部基づいて判断する（動作９１２）ことができる。そして、システムは、識別された消費者人口層と識別された商品に対する関心レベルとの間のマッピングを決定する（動作９１４）ことができる。

図１０は、本発明の一実施形態による、消費者の購買嗜好及び購買行動の収集を容易にする例示的コンピュータシステムを示す図である。コンピュータシステム１００２はプロセッサ１００４、メモリ１００６及び記憶装置１００８を含む。更に、コンピュータシステム１００２は、ディスプレイデバイス１０１０、キーボード１０１１、ポインティングデバイス１０１２及び／又は画像センサ１０１３と接続されることができる。

記憶装置１００８は、オペレーティングシステム１０１４、購買分析システム１０１６、画像のセット１０２６、商品識別情報１０２８、行動パターン１０３０、消費者人口層１０３２及び関心レベル１０３４の少なくとも１つを記憶する。更に、購買分析システム１０１６は、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）１０１８、センサモジュール１０２０、分析モジュール１０２２及び推論モジュール１０２４を含むことができる。

動作すると、コンピュータシステム１００２は、記憶装置１００８から購買分析システム１０１６をメモリ１００６にロードし、プロセッサ１００４上で購買分析システム１０１６を実行する。センサモジュール１０２０は、画像センサ１０１３の前で商品を着用中の消費者の一連の１枚以上の画像１０２６を受け取ることができる。分析モジュール１０２２は、消費者が着用中の商品の商品識別情報１０２８（商品分類、製造業者、色など）を特定することができる。更に、分析モジュール１０２２は、画像１０２６に一部基づいて消費者の行動パターン１０３０及び消費者人口層１０３２を検知することができる。そして、推論モジュール１０２４は、消費者人口層１０３２の消費者が商品識別情報１０２８と関連付けられた商品に対して有する関心レベル１０３４を決定することができる。

ある実施形態においては、購買分析システム１０１６は、商品を着用中の消費者の画像をディスプレイ１０１０上で消費者に対して表示してもよい。他の諸実施形態において、購買分析システム１０１６は、消費者人口層１０３２の構成員の興味を引く他の商品を識別してもよく、識別された商品の広告をディスプレイ１０１０上に表示してもよい。

図１１は、本発明の一実施形態による、消費者の購買嗜好及び購買行動の収集を容易にする例示的装置を示す図である。装置１１００は、有線又は無線通信チャネルを介して相互に通信可能な複数の機構から構成されることができる。装置１１００は１つ以上の集積回路を使用して実施されてよく、コンピュータシステムと一体化されてもよく、あるいは他のコンピュータシステム及び／又はデバイスと通信可能な別体のデバイスとして実施されてもよい。具体的には、購買分析装置１１００は、センサ機構１１０２、分析機構１１０４、推論機構１１０６及び表示機構１１０８を含むことができる。センサ機構１１０２は、画像センサ、ＲＦＩＤ読取装置、バーコードスキャナ及びマイクロホンのうち１つ以上を含むことができる。

動作すると、センサ機構１１０２はセンサ出力１１１０（例えば、画像センサの前で商品を着用中の消費者の一連の１枚以上の画像）を生成することができる。センサ出力１１１０は、商品を着用中の消費者の画像、ＲＦＩＤタグの読み取り結果、バーコード走査結果、及び発話を含むことができる。

分析機構１１０４は、消費者が着用中の商品の商品識別情報１１１２（名前や色など）、行動パターン１１１４及び消費者人口層１１１６を、センサ出力１１１０に一部基づいて特定することができる。推論機構１１０６は、消費者人口層１１１６の消費者が、商品識別情報１１１２と関連付けられた商品に対して有する関心レベル１１１８を決定することができる。

ある実施形態においては、購買分析装置１１００は、商品を着用中の消費者の画像を消費者に対して表示機構１１０８上で表示してもよい。他の実施形態においては、購買分析装置１１００は、消費者人口層１１１６の構成員の興味を引く他の商品を識別してもよく、識別された商品の広告を表示機構１１０８上に表示してもよい。

Claims (4)

1. 商品に対する消費者の購買嗜好を収集するためのコンピュータにより実施される方法であって、
   前記コンピュータに接続された画像センサの前で、着用可能な第一の商品を試着中の消費者の１枚以上の連続画像を画像センサから収集し、前記第一の商品は前記消費者が最終的に購入しなかった商品であり、
   前記コンピュータの分析モジュールが、前記連続画像に基づいて、前記消費者が試着中の前記第一の商品を識別し、
   前記分析モジュールが、前記連続画像に基づいて、前記消費者と関連付けられた人口層を特定し、
   前記分析モジュールが、前記連続画像に基づいて、前記第一の商品に対する前記消費者の関心レベルを示す、前記消費者の行動パターンを検知し、
   前記コンピュータの推論モジュールが、前記消費者の人口層と前記第一の商品に対する前記消費者の関心レベルとの間のマッピングを決定し、
   前記推論モジュールが、前記マッピングを符号化するモデルを生成する
   ことを含み、
   前記行動パターンを検知することが、前記消費者が前記第一の商品を試着していた時間長を検知することである、方法。
2. 前記分析モジュールが、前記消費者が考慮した第二の商品を識別するために１枚以上の前記連続画像を分析し、
   前記コンピュータが、前記連続画像に基づいて、前記第一の商品と前記第二の商品との間の１項目以上の整合する特性を決定し、
   前記コンピュータが、前記決定された整合する特性に少なくとも基づいて、商品に対する前記消費者の嗜好を特定する
   ことを更に含む、請求項１記載の方法。
3. 前記分析モジュールが前記消費者の行動パターンを検知することが、視線方向、目の動き、体の動き、表情、視線の方向に関連する時間長のうち１項目以上を検知することを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記コンピュータが、前記コンピュータに接続されたディスプレイに、着用可能な様々な商品を試着中の前記消費者の第一の画像のセットを前記消費者に対して表示させ、
   前記分析モジュールが、表示された前記第一の画像のセットを閲覧中の前記消費者の第二の画像のセットを分析する
   ことを更に含む、請求項１に記載の方法。

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