JP6009126B1 - 販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラム - Google Patents

Abstract

販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザの中から、行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部１０４と、変化ユーザがコミュニティサイト上でコメント反応者として反応したコメント情報を抽出するコメント情報抽出部１０５と、変化ユーザの属性情報と類似する属性情報を持った一般ユーザをターゲットユーザとして抽出するターゲットユーザ抽出部１０６と、当該抽出したターゲットユーザに対して、当該抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供するコメント情報提供部１０７とを備え、コメント情報の影響を受けて行為が変化した利用ユーザと属性が類似する一般ユーザをターゲットユーザとして抽出し、そのコメント情報をターゲットユーザに提供することにより、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができるようにする。

Description

本発明は、販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラムに関し、特に、ターゲット商品の販売促進を支援するためのシステムに用いて好適なものである。

従来、商品あるいはサービスの販売促進を行うための手段として、広告が広く用いられてきた。特に最近では、インターネット上に開設したウェブサイトを利用して行う広告が主流になっている。そして、より販売促進効果を高めるために、各人の個人属性、購買履歴、行動特性などの情報を利用して、対象者を絞って商品やサービスの広告を行うといった、いわゆるターゲティング広告の手法が広く用いられている（例えば、特許文献１，２参照）。

特許文献１に記載の販売促進支援装置では、商品の購買履歴情報と、ネットサーフィンのアクセス履歴情報とに基づいて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、その他ユーザの購買履歴の中から、アクセス履歴から求めた本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して推薦するようにしている。

また、特許文献２に記載の販売促進支援装置では、ユーザの個人属性情報と、ネットサーフィンのアクセス履歴を利用して求められたユーザの行動特性情報と、推薦ルール情報とに基づいて、ウェブページに訪れたユーザに関して取得された個人属性情報および行動特性情報がルールの条件を満たす場合に、ルールにより定められたターゲット商品を推薦するようにしている。

特開２００１−２２９２８５号公報 特開２００１−２３６４０５号公報

上記特許文献１に記載の技術によれば、販売者があらかじめ定めた商品ではなく、本ユーザと購買傾向が似ている他ユーザの購買履歴から抽出された商品を本ユーザに推薦することで、実際の市場の動向に応じた商品の推薦を行うことができる。また、他ユーザの購買履歴に含まれている商品の中から、本ユーザの好みに合ったジャンルの商品だけをピックアップして推薦することができる。

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、どの商品を推薦するかは市場（購買履歴）任せであり、販売者が販売戦略として定めるターゲット商品を推薦することができない。

これに対して、上記特許文献２に記載の技術によれば、個人属性情報および行動特性情報に基づいて、売り手側の販売戦略に合ったユーザを特定してターゲット商品の推薦を行うことができる。

上記特許文献２に記載の技術では、ある個人属性およびある行動特性を持ったユーザであれば、ターゲット商品を購入する可能性が高いだろうということを販売者が事前に独断で決めてルール化している。しかしながら、このルールが必ずしも的を射たものであるとは限らない。また、ターゲット商品をどのような内容の広告で推薦するかについても、販売者が事前に独断で決めたものである。そのため、ルール化された個人属性および行動特性を持ったユーザに対して決められた内容でターゲット商品を推薦しても、販売促進効果が思った以上に上がらないという問題があった。

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、販売者のターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができるようにすることを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明では、販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザの中から、行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定する。そして、その変化ユーザの属性情報と類似する属性情報を持った一般ユーザをターゲットユーザとして抽出し、当該抽出したターゲットユーザに対して、ターゲット商品の販売促進処理を実行するようにしている。販促促進処理では、変化ユーザがコミュニティサイト上でコメント反応者として反応したコメント情報を抽出し、当該抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供する処理を行うようにしている。

上記のように構成した本発明によれば、ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトにおいて、影響を受けて行為が変化した利用ユーザと属性が類似する一般ユーザが、ターゲットユーザとして抽出される。ここで抽出されるターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じく影響を受けて行為が変化し、ターゲット商品を購買する可能性があるユーザである。このため、本発明によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めたルールに基づいてターゲットユーザが抽出される従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。

また、本発明によれば、ターゲットユーザに対するターゲット商品の販売促進処理として、変化ユーザがコミュニティサイト上で反応したコメント情報が抽出されてターゲットユーザに提供される。ここで、ターゲットユーザに提供されるコメント情報は、変化ユーザが実際に影響を受けて反応したコメント情報であるから、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対しても、そのコメント情報による影響を与えて、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けをすることができる。このため、本発明によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めた内容に従ってターゲット商品を推薦する従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。

本発明の一実施形態による販売促進支援システムの構成例を示す図である。 第１の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態のコメント情報登録部に記憶される情報の一例を示す図である。 本実施形態の反応情報登録部に記憶される情報の一例を示す図である。 第１の実施形態のユーザ特定部およびコメント情報抽出部による処理の概要を説明するための図である。 コメント情報が掲載されたウェブページの一例を示す図である。 第１の実施形態によるサーバ装置の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の賛否割合算出部による処理の概要を説明するための図である。 本発明の変形例に係る販売促進支援システムの構成例を示す図である。 本発明の変形例に係るサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本発明の変形例に係るサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態による販売促進支援システムの構成例を示す図である。

図１に示すように、第１の実施形態による販売促進支援システムは、サーバ装置１０と、特定のコミュニティに参加している利用ユーザが使用する複数のユーザ端末２０_-1〜２０_-n（以下、特定のユーザ端末を示さない場合は単にユーザ端末２０と記す）と、特定のコミュニティに参加していない一般ユーザが使用する複数のユーザ端末３０_-1〜３０_-m（以下、特定のユーザ端末を示さない場合は単にユーザ端末３０と記す）とを備えている。

サーバ装置１０と複数のユーザ端末２０との間はインターネット４０を介して接続され、サーバ装置１０により提供されるコミュニティサイトを通じて、複数のユーザ端末２０間でコメント情報のやり取りを行うことができるようになされている。また、サーバ装置１０と複数のユーザ端末３０との間もインターネット４０を介して接続され、商品またはサービス（以下、単に商品と記す）の販売促進情報がサーバ装置１０からユーザ端末３０に提供されるようになっている。

第１の実施形態では、ある商品Ｘの販売促進にコメント情報を活用することを考える。この商品Ｘは、当該商品Ｘの販売者が戦略商品と位置付けるターゲット商品であるものとする。このターゲット商品Ｘの販売促進を行うために、当該ターゲット商品Ｘをテーマとして取り上げたコミュニティサイトを、サーバ装置１０による管理のもと運営する。

そして、このコミュニティサイト上で行われたトークを対象として、当該トークに参加している複数の利用ユーザから投稿されたコメント情報を分析することにより、ユーザの行為（商品Ｘの購買という行動）に影響を与える可能性のあるコメント情報を抽出する。また、そのコメント情報の影響を受けて実際に行為の変化が生じた利用ユーザと属性が類似する一般ユーザをターゲットユーザとして特定し、上記のように抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供する。

図２は、第１の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、第１の実施形態によるサーバ装置１０は、情報を記憶するための媒体として、投稿情報記憶部１００、利用ユーザ属性情報記憶部２００および一般ユーザ属性情報記憶部３００を備えている。また、サーバ装置１０は、その機能構成として、コメント情報登録部１０１、反応情報登録部１０２、行為情報取得部１０３、ユーザ特定部１０４、コメント情報抽出部１０５、ターゲットユーザ抽出部１０６およびコメント情報提供部１０７を備えている。なお、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザに対してターゲット商品の販売促進処理を実行する販促処理部の一例である。

上記各機能ブロック１０１〜１０７は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１０１〜１０７は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたコメント分析用プログラムが動作することによって実現される。

投稿情報記憶部１００は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報や、コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報などを逐次記憶するものである。また、投稿情報記憶部１００には、コミュニティサイトの利用ユーザの行為を示す行為情報も記憶される。行為情報は、例えば、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報である。

利用ユーザ属性情報記憶部２００は、コミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する。属性情報は、個人の特徴を表す情報であり、例えば、利用ユーザのデモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の少なくとも１つであるものとする。

デモグラフィック属性は、年齢、性別といった身体的な特徴や、居住地域、個人が保持している物といった外面的な特徴を表す情報である。サイコグラフィック属性は、主にアンケートデータ等から採取され、その個人がどんなことに興味・関心を持っているかといった内面的な特徴を表す属性である。ビヘイビアル属性は、個人の実際の行動に関する特徴を表す属性である。

ここで、デモグラフィック属性は、例えば、ユーザがコミュニティの利用を開始するときに、コミュニティへの登録に必要な情報として取得することが可能である。また、サイコグラフィック属性およびビヘイビアル属性は、例えば、ユーザがコミュニティの利用を開始するときまたはその後の任意のタイミングでアンケートを実施し、その回答情報として取得することが可能である。

一般ユーザ属性情報記憶部３００は、ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する。一般ユーザに関する属性情報も、上述した利用ユーザの属性情報と同様、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の少なくとも１つであるものとする。

ここで、一般ユーザの属性情報としては、例えば、ターゲット商品の販売者が保有している顧客リスト情報を用いることが可能である。あるいは、ターゲット商品の販売者と業務提携している企業等が保有しているユーザリスト情報を用いることも可能である。要するに、一般ユーザ属性情報記憶部３００は、一般ユーザの属性情報を記憶したデータベースであれば、何れを使用することも可能である。また、一般ユーザ属性情報記憶部３００をサーバ装置１０が備える構成に限らず、外部にあるデータベースを利用することも可能である。

コメント情報登録部１０１は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けてコメント情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる。すなわち、コメント情報登録部１０１は、複数のユーザ端末２０からインターネット４０を介して、コメント情報と、そのコメント情報の送信者であるコメント発言者を識別するための発言者情報とを受け付けて、互いを関連付けた状態で投稿情報記憶部１００に記憶させる。

ここで、発言者情報としては、例えば、コミュニティに参加している利用ユーザに付与されたユーザＩＤを用いることが可能である。あるいは、コミュニティ内で使用されるユーザ名またはニックネームを発言者情報として用いるようにしてもよい。別の例として、ユーザ端末２０をユニークに識別可能な情報（例えば、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレスなど）を発言者情報として用いるようにしてもよい。

図３は、コメント情報登録部１０１が投稿情報記憶部１００に記憶させる情報の一例を示す図である。図３では、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報と、個々のコメント情報をユニークに識別するためのコメントＩＤと、コメント発言者を示す発言者情報としてのユーザＩＤと、コメント情報を入力した日時を表すタイムスタンプとを互いに関連付けた状態で記憶する例を示している。コメントＩＤおよびタイムスタンプは、例えば、コメント情報登録部１０１がコメント情報を受け付けるたびに発行する。

反応情報登録部１０２は、コミュニティサイト上でコメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて反応情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる。第１の実施形態では、反応情報登録部１０２は、コメント情報を支持する意思を示すための意思情報（例えば、いわゆる「いいね！ボタン」または「拍手ボタン」の操作情報）を、コメント情報に対する反応情報として受け付ける。

具体的には、反応情報登録部１０２は、複数のユーザ端末２０からインターネット４０を介して、反応情報（以下、拍手情報と言い換えて説明する）と、その拍手情報の送信者であるコメント反応者を識別するための反応者情報と、拍手したコメント情報を識別するためのコメントＩＤとを受け付け、これらの情報を互いに関連付けた状態で投稿情報記憶部１００に記憶させる。

図４は、反応情報登録部１０２が投稿情報記憶部１００に記憶させる情報の一例を示す図である。図４では、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力される拍手情報と、コメント反応者を示す反応者情報としてのユーザＩＤと、どのコメント情報に反応したかを示すコメントＩＤと、拍手情報を入力した日時を表すタイムスタンプとを互いに関連付けた状態で記憶する例を示している。この例では、拍手情報とコメント情報との関連付けは、コメントＩＤを通じて行っている。

行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトの利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する。第１の実施形態では、行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報を行為情報として取得する。購買情報は、誰が、いつ、何を買ったかが分かる情報である。なお、本実施形態では、行為情報取得部１０３が取得した購買情報も投稿情報記憶部１００に記憶するが、他のデータベースに記憶するようにしてもよい。

購買情報の取得は、コミュニティサイト上でのコメント情報や拍手情報のやり取りとは別の手段によって行う。例えば、コミュニティサイトで使用する画面上に購買情報入力ボタンを設け、当該購買情報入力ボタンのユーザ操作に応じて購買情報入力画面を表示して、購買商品および購買日を利用ユーザに入力させるようにする。行為情報取得部１０３は、この購買情報入力画面を通じて入力された購買商品および購買日を、ユーザＩＤと共に購買情報としてインターネット４０を介して取得する。なお、利用ユーザが商品Ｘを購買したときにのみ購買情報を入力するようにルール付けしておくことにより、購買商品の入力を不要とすることが可能である。

別の例として、コミュニティサイトとは別のＥＣサイト上で登録された購買情報を取得するようにすることも可能である。利用ユーザがＥＣサイト上で商品Ｘを購買した場合、そのＥＣサイト上には、誰が、いつ、何を買ったかを示す購買情報が登録される。行為情報取得部１０３は、このＥＣサイト上で登録された購買情報を取得する。この場合、行為情報取得部１０３が取得した購買情報と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付ける必要がある。その紐付けのためのキーとして、ユーザＩＤを用いることが可能である。

本実施形態では、コミュニティサイトが、商品Ｘを販売している企業が主催する企業コミュニティに関するものであるとしている。この場合、当該企業コミュニティに参加する利用ユーザに付与するユーザＩＤと、その企業が商品Ｘを販売するＥＣサイトで利用ユーザが商品を購買する際に用いるユーザＩＤとを共通化させることが可能である。この共通化させたユーザＩＤを用いれば、行為情報取得部１０３が取得した購買情報と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付けることが可能である。

なお、ここではＥＣサイト上で利用ユーザが商品Ｘを購買する場合を例に挙げているが、これに限定されない。例えば、実店舗で利用ユーザが商品Ｘを購買した場合でも、購買後にアフターサービス等のために利用ユーザがユーザ登録をするようなケースであれば、ＥＣサイトで商品Ｘを購買する場合と同様の処理を適用することが可能である。すなわち、ユーザ登録をする際に、購買商品と購買日とを登録するようにし、登録された購買情報に対してコミュニティサイト上のユーザＩＤと同じＩＤを付与するようにすれば、行為情報取得部１０３が取得する購買情報（ユーザ登録情報）と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付けることが可能である。

ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザを特定する。第１の実施形態では、ユーザ特定部１０４は、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている利用ユーザを特定する。具体的には、ユーザ特定部１０４は、購買情報に含まれるユーザＩＤと同じユーザＩＤが付与されているコミュニティサイト上の利用ユーザを特定する。

コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４により商品Ｘを購買した利用ユーザが特定された場合、投稿情報記憶部１００を参照して、商品Ｘを購買した利用ユーザ（行為が変化した利用ユーザ。以下、この利用ユーザを「変化ユーザ」という）がコメント反応者として反応したコメント情報を抽出する。

具体的には、コメント情報抽出部１０５は、まず、投稿情報記憶部１００に登録されている図４の情報を参照して、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザのユーザＩＤをもとに、当該変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のコメントＩＤを取得する。次に、コメント情報抽出部１０５は、投稿情報記憶部１００に登録されている図３の情報を参照して、上記のように取得したコメントＩＤに関連付けられたコメント情報を取得する。

ここで、コメント情報抽出部１０５は、商品Ｘを購買した変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のうち、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報を抽出するのが好ましい。あるいは、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に拍手したコメント情報を抽出するようにしてもよい。

図５は、ユーザ特定部１０４およびコメント情報抽出部１０５による処理の概要を説明するための図である。図５において、横軸は時間軸であり、複数の利用ユーザによって投稿されたコメント情報０１からコメント情報０７までが、コメント情報登録部１０１によって順次投稿情報記憶部１００に登録された状態を示している。

また、図５の例では、コメント情報０１，０５，０７に対して利用ユーザＡが拍手を行い、コメント情報０２に対して利用ユーザＣが拍手を行い、コメント情報０４に対して利用ユーザＢが拍手を行った状態を示している。さらに、図５の例では、コメント情報０６が登録された日時とコメント情報０７が登録された日時との間のタイミングで、利用ユーザ（変化ユーザ）Ａが商品Ｘを購買した状態を示している。このタイミングで利用ユーザＡが商品Ｘを購買したことは、行為情報取得部１０３が取得する購買情報により示されている。

図５のような状態の場合、ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している複数の利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている変化ユーザＡを特定する。そして、コメント情報抽出部１０５は、商品Ｘを購買した変化ユーザＡが拍手をしているコメント情報のうち、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報０１，０５を抽出する。

このように、第１の実施形態によれば、コミュニティサイト上でテーマとして取り上げた商品Ｘを実際に購買した利用ユーザがコミュニティサイト上で拍手をしていた他の利用ユーザのコメント情報を抽出することができる。利用ユーザがコメント情報に拍手をしているということは、当該利用ユーザはそのコメント情報から何らかの影響を受けていると言える。また、当該利用ユーザが実際に商品Ｘを購買しているということは、拍手をしたコメント情報からの影響を受けて商品Ｘを購買したという因果関係がある可能性も推認される。

ターゲットユーザ抽出部１０６は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザについて利用ユーザ属性情報記憶部２００に記憶されている属性情報と、一般ユーザ属性情報記憶部３００に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして、一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出する。

ここで、属性情報の類似性を判定する所定の判定基準は、任意のものを設定することが可能である。例えば、デモグラフィック属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、「５０代男性」のように、個人の属性情報を年代と性別とで分類し、同じ分類に属する属性情報どうしを類似、異なる分類に属する属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。

また、サイコグラフィック属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、アンケートを実施する際に、興味・関心の内容に応じてあらかじめ分類を与えておき、同じ分類に属する内容に対して興味・関心が示されている属性情報どうしを類似、そうでない属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。

また、ビヘイビアル属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、アンケートの回答文を形態素解析し、商品名以外で同じ単語、同義語、類義語が含まれている属性情報どうしを類似、そうでない属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。

デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の中の何れか２つまたは全てを組み合わせて属性情報の類似性を判定する場合は、それぞれの属性情報に関する類似性を個別に判定し、少なくとも１つの属性で類似と判定された場合は全体としても類似と判定するようにする。あるいは、全ての属性で類似と判定された場合にのみ、全体として類似と判定するようにしてもよい。

コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザに対して、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報（ターゲット商品を購買した変化ユーザがコミュニティサイト上で支持の意思を表明した（「いいね！ボタン」または「拍手ボタン」を操作したコメント情報）を提供する。すなわち、コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザが使用するユーザ端末３０に対して上記のコメント情報を提供する。

コメント情報の提供方法としては、種々の方法を適用することが可能である。一例として、コメント情報提供部１０７は、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報（ＵＲＬ）をターゲットユーザに対して提供する。ここで、コメント情報を掲載したウェブページは、例えば、ターゲット商品の販売者が作成した販売促進用のページとすることが可能である。

あるいは、コメント情報を掲載したウェブページは、インターネット上に掲載されている、広告枠付きのページとしてもよい。この場合、コメント情報は、ウェブページ内の広告枠に表示される。ここで、コメント情報を掲載する広告枠は、ユーザ特定部１０４により特定されたターゲットユーザの属性情報に合ったものであることが好ましい。

例えば、ターゲットユーザの属性情報が以下のような内容の場合、スポーツ情報サイトの夜の時間帯の広告枠にコメント情報を掲載するといった具合である。
デモグラフィック属性；５０代男性
サイコグラフィック属性：スポーツ観戦を好む
ビヘイビアル属性：お風呂上りにビールを飲む

図６は、コメント情報が掲載されたウェブページの一例を示す図である。このウェブページは、ターゲット商品Ｘの販売者が販売促進用に作成したページの一例である。この図６の例では、ターゲット商品Ｘの商品名６１およびキャッチコピー６２が表示されるとともに、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報６３がお客様の声として表示されている。

上述のように、コメント情報提供部１０７は、図６のように作成されたウェブページへのリンク情報（ＵＲＬ）を、例えば電子メール等の手段によってターゲットユーザのユーザ端末３０に対して提供する。なお、ターゲットユーザのメールアドレス情報は、一般ユーザの属性情報と共に顧客リストデータベースまたはユーザリストデータベース等に記憶されているものを利用することが可能である。

この電子メールを受け取ったターゲットユーザは、リンク情報をクリックすることにより、図６に例示したウェブページにアクセスして、コメント情報６３を見ることができる。ここで、ターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じくコメント情報６３から影響を受けて、ターゲット商品Ｘを購買する可能性があるユーザである。このように、変化ユーザと類似の属性を有する一般ユーザをターゲットユーザとして特定し、変化ユーザが実際に影響を受けたコメント情報を提示することにより、ターゲット商品Ｘを購買したくなるような動機付けをターゲットユーザに与えることができ、ターゲット商品Ｘに対する販売促進効果をより向上させることができる。

図７は、上記のように構成した第１の実施形態によるサーバ装置１０の動作例を示すフローチャートである。ここでは、一定の期間を区切ってコミュニティサイト上で商品Ｘに関するトークを行うものとする。この例において、図７に示すフローチャートの処理は、コミュニティサイトを開設して一定の期間のカウントを開始したときにスタートする。

まず、コメント情報登録部１０１は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１）。コメント情報登録部１０１は、コメント情報を受け付けた場合、そのコメント情報を、コメントＩＤ、コメント発言者を表すユーザＩＤおよびコメント入力日時を表すタイムスタンプと関連付けて投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ２）。

次に、反応情報登録部１０２は、コミュニティサイト上でコメント情報に対して利用ユーザによって入力される拍手情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３）。反応情報登録部１０２は、拍手情報を受け付けた場合、その拍手情報を、コメント反応者を表すユーザＩＤ、反応したコメント情報を表すコメントＩＤおよび拍手入力日時を表すタイムスタンプと関連付けて投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ４）。

さらに、行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ５）。行為情報取得部１０３は、購買情報を取得した場合、その購買情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ６）。

その後、ユーザ特定部１０４は、一定の期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ７）。一定の期間がまだ経過していない場合、処理はステップＳ１に戻る。一方、一定の期間が経過した場合、ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている利用ユーザである変化ユーザを特定する（ステップＳ８）。ここで、商品Ｘを購買した変化ユーザが複数いれば、ユーザ特定部１０４は複数の変化ユーザを特定する。

次に、コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のうち、購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報を抽出する（ステップＳ９）。さらに、ターゲットユーザ抽出部１０６は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザと属性情報が類似している一般ユーザを、ターゲットユーザとして一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出する（ステップＳ１０）。これにより、図７に示すフローチャートの処理は終了する。

その後、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報を掲載するウェブページがターゲット商品Ｘの販売者により作成されると、コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザのユーザ端末３０に対して、作成されたウェブページへのリンク情報を提供する。

なお、ここでは、コメント情報を掲載したウェブページをターゲット商品の販売者が作成することとしているが、販売促進支援システムが自動的に生成するようにすることも可能である。例えば、コメント情報の入力欄を備えたウェブページをテンプレートとしてあらかじめ作成してシステムに登録しておく。そして、コメント情報提供部１０７が、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報をテンプレートのコメント情報入力欄に挿入することによってウェブページを完成させ、そのＵＲＬをターゲットユーザのユーザ端末３０に提供する。

以上詳しく説明したように、第１の実施形態によれば、ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトにおいて、影響を受けて行為が変化した（ターゲット商品を購買した）利用ユーザと属性が類似する一般ユーザがターゲットユーザとして抽出される。ここで抽出されるターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じく影響を受けて、ターゲット商品を購買する可能性があるユーザである。このため、第１の実施形態によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めたルールに基づいてターゲットユーザが抽出される従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。

また、第１の実施形態によれば、ターゲットユーザに対するターゲット商品の販売促進処理として、変化ユーザがコミュニティサイト上で反応したコメント情報が抽出されてターゲットユーザに提供される。ここで、ターゲットユーザに提供されるコメント情報は、変化ユーザが実際に影響を受けて反応したコメント情報であるから、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対しても、そのコメント情報による影響を与えて、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けをすることができる。このため、第１の実施形態によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めた内容に従ってターゲット商品を推薦する従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。第２の実施形態による販売促進支援システムの構成は、図１と同様である。

図８は、第２の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図８において、図２に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。

図８に示すように、第２の実施形態によるサーバ装置１０は、図２に示した行為情報取得部１０３およびユーザ特定部１０４に代えて、行為情報取得部１０３’およびユーザ特定部１０４’を備えている。

行為情報取得部１０３’は、コミュニティサイトにおいて一定の期間を区切って特定のテーマについて実施されるトークの開始前および終了後に、テーマの賛否に関してトーク参加者が回答した内容を行為情報として取得する。例えば、第１の実施形態と同様に、ターゲット商品Ｘをテーマとしてコミュニティサイト上でトークを行う場合、トークの開始前および終了後にターゲット商品Ｘの賛否（例えば、買うか買わないか）に関するアンケートを行う。行為情報取得部１０３’は、ターゲット商品Ｘの賛否に関してトーク参加者が回答した内容を行為情報として取得する。

例えば、コミュニティサイトで使用する画面上に回答ボタンを設け、当該回答ボタンのユーザ操作に応じてアンケート回答画面を表示して、ターゲット商品Ｘの賛否をユーザに入力させるようにする。行為情報取得部１０３’は、このアンケート回答画面を通じて入力された回答内容を、利用ユーザの意思表明を表す行為情報としてインターネット４０を介して取得する。

ユーザ特定部１０４’は、行為情報取得部１０３’により取得された行為情報に基づいて、回答の内容が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定する。例えば、ユーザ特定部１０４’は、トーク開始前はターゲット商品Ｘを買わないと回答していたのに対し、トーク終了後はターゲット商品Ｘを買うと回答した変化ユーザを特定する。コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４’により特定された変化ユーザ、すなわち、ターゲット商品Ｘの賛否に関する回答内容が好転したユーザが拍手を行っていたコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。

このように構成した第２の実施形態によれば、コミュニティサイトのユーザが実際にターゲット商品Ｘを購買したという実績がなくても、ターゲット商品Ｘの購買に影響を与える可能性のあるコメント情報を抽出し、ターゲット商品Ｘの販売促進情報として活用することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を図面に基づいて説明する。第３の実施形態による販売促進支援システムの構成は、図１と同様である。

第３の実施形態においても第２の実施形態と同様に、コミュニティサイトにおいて一定の期間を区切って特定のテーマについてトークを実施し、そのトークの開始前および終了後に、テーマの賛否に関するアンケートを行う。そして、回答内容が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定し、当該特定した変化ユーザが拍手をしているコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。ただし、回答内容が変化した変化ユーザを特定する方法が第２の実施形態と異なる。

図９は、第３の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図９において、図８に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。

図９に示すように、第３の実施形態によるサーバ装置１０は、賛否割合算出部１０８をさらに備えている。また、第３の実施形態によるサーバ装置１０は、図７に示したユーザ特定部１０４’に代えてユーザ特定部１０４”を備えている。

賛否割合算出部１０８は、コミュニティサイト上のトーク参加者を所定の属性に応じてグループ分けし、トークの開始前および終了後のそれぞれにおいて、行為情報取得部１０３’により取得された行為情報（特定のテーマの賛否に関する回答内容）に基づいて、賛否の割合をグループ毎に算出する。

図１０は、賛否割合算出部１０８による処理の概要を説明するための図である。図１０は、所定の属性として年代を用いた例を示している。すなわち、コミュニティサイト上のトーク参加者を年代に応じて５つのグループに分けた状態を示している。ここでは一例として、１０台、２０台、３０〜４０台、５０〜６０台、６０台以上のようにトーク参加者を５つのグループに分けている。

賛否割合算出部１０８は、トークの実施前後に行為情報取得部１０３’が取得したアンケートの回答内容をもとに、特定のテーマの賛否の割合を５つのグループ毎に算出する。図１０の例では、算出した賛否の割合を５段階に分けた状態を示している。すなわち、賛成が０〜２０％の割合、２０〜４０％の割合、４０〜６０％の割合、６０〜８０％の割合、８０〜１００％の割合の５段階に分けて示している。

図１０（ａ）は、トークの開始前に行ったアンケートの回答内容をもとに賛否割合算出部１０８がグループ毎に算出した賛否の割合を示している。図１０（ｂ）は、トークの終了後に行ったアンケートの回答内容をもとに賛否割合算出部１０８がグループ毎に算出した賛否の割合を示している。図１０の例では、トークの実施前後で賛否の割合に変化が生じている。

ユーザ特定部１０４”は、賛否割合算出部１０８により算出された割合がトークの実施前後で所定値以上変化したグループを特定し、当該特定したグループに属する利用ユーザのうち、回答の内容が変化した利用ユーザを特定する。例えば、ユーザ特定部１０４”は、図１０の例において、賛成の割合がトークの実施前後で２段階以上大きくなったグループを特定する。図１０の例では、５０〜６０台のグループがこれに該当する。さらに、ユーザ特定部１０４”は、５０〜６０台のグループに属する利用ユーザのうち、実際に回答の内容が変化した利用ユーザを特定する。ここでは、回答内容が否定から賛成に好転した利用ユーザを変化ユーザとして特定する。

コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４”により特定された変化ユーザ、すなわち、特定のテーマに関する賛否の割合がトークの実施前後で所定値以上大きくなったグループに属するユーザで、かつ、特定のテーマの賛否に関する回答内容が好転した利用ユーザが拍手を行っていたコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。

このように構成した第３の実施形態によれば、特定の属性を持った利用ユーザに関して行為に影響を与える可能性の大きいコメント情報を抽出し、ターゲット商品の販売促進情報として活用することができる。これにより、特定の属性を持った利用ユーザに対して有効なコメント情報の分析を行うことができる。

また、第３の実施形態を次のように応用することも可能である。すなわち、特定のテーマの賛否に関する属性別の統計データが存在する場合に、その統計データで示される属性毎の賛否割合の分布と同じ分布となるようにトーク参加者を集める。すなわち、図１０（ａ）に示すトーク開始前の賛否割合の分布が統計データの分布と同じとなるようにトーク参加者を集める。つまり、市場の分布をそのままに、所定人数の縮図を作るイメージである。

そして、このようにして集めたトーク参加者によって実施されたトークの終了後に、賛否割合算出部１０８が賛否の割合をグループ毎に算出する。そして、ユーザ特定部１０４”が、賛成の割合がトークの実施前後で所定値以上大きくなったグループを特定し、当該特定したグループに属する利用ユーザの中から回答の内容が好転した利用ユーザを特定する。このようにすれば、統計データで示される実態に近い市場モデルをベースとして、ユーザの行為に影響を与えるコメント情報の分析を行うことができる。

なお、上記第３の実施形態では、属性の一例として年代を用いたが、用いる属性はこれに限定されない。また、上記実施形態では、属性に応じてユーザを５つのグループに分ける例について説明したが、このグループ数は一例に過ぎない。また、上記実施形態では、算出した賛否の割合を５段階に分ける例について説明したが、分ける段階の数はこれに限定されない。また、算出した割合の数値をそのまま用い、当該数値が所定値以上変化したグループを特定するようにしてもよい。

また、上記第１〜第３の実施形態では、反応情報の一例として、コメント情報を支持する意思を示すための拍手情報を用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。これとは逆に、コメント情報に反対する意思を示すための意思情報を反応情報として用いるようにしてもよい。この場合は、あまり使わない方がよいコメント情報の分析を行うことができる。

また、上記第１〜第３の実施形態において、コメント情報抽出部１０５は、変化ユーザがコメント反応者として反応したコメント情報に加え、当該コメント情報に類似する他のコメント情報を抽出するようにしてもよい。例えば、変化ユーザがコメント反応者として反応したコメント情報を形態素解析し、商品名以外で同じ単語、同義語、類義語が含まれているコメント情報を、類似のコメント情報として抽出することが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の方法で類似の判定を行うことも可能である。

また、上記第１〜第３の実施形態では、ユーザに関する属性情報を記憶する属性情報記憶部として、利用ユーザ属性情報記憶部２００および一般ユーザ属性情報記憶部３００の２つを設け、利用ユーザ属性情報記憶部２００から変化ユーザを抽出する一方、一般ユーザ属性情報記憶部３００からターゲットユーザを抽出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。

例えば、複数のコミュニティサイトのそれぞれ毎に利用ユーザ属性情報記憶部２００を備え、何れかのコミュニティサイトの利用ユーザから変化ユーザを抽出する一方、他のコミュニティサイトの利用ユーザからターゲットユーザを抽出するようにしてもよい。この場合、変化ユーザが抽出されるコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報が記憶されているものが本発明の利用ユーザ属性情報記憶部に相当し、ターゲットユーザが抽出されるコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報が記憶されているものが本発明の一般ユーザ属性情報記憶部に相当する。

また、上記第１〜第３の実施形態では、変化ユーザがコミュニティサイト上で拍手等の操作をしたコメント情報（具体的には、当該コメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報）をターゲットユーザに対して提供する例について説明したが、図１１に示すように、コメント情報に加えて、コミュニティへの新規登録を誘導する情報を提供するようにしてもよい。この誘導情報は、コミュニティへの新規登録フォームへのリンク情報を含むものであってもよい。

このようにした誘導情報を提供した場合、コメント情報を見てコミュニティに興味を持った一般ユーザは、コミュニティに登録し、ターゲット商品Ｘに関する様々なコメント情報を見ることができる。そして、その中の何れかのコメント情報に対して拍手等の操作をした後、実際にターゲット商品Ｘを購入すれば、この新規登録ユーザが起点となって、類似の属性を持った一般ユーザに対して、拍手をしたコメント情報を提供することができる。このように、ターゲット商品Ｘの購買に影響を与える様々なコメント情報を、その影響を受けやすいと考えられる多くのターゲットユーザに広く提供していく循環を構築することができる。

また、上記第１〜第３の実施形態では、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザに対して実行するターゲット商品の販売促進処理の一例として、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７の処理例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、図１２に示すように、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７に代えて販促処理部１０９を設け、ターゲット商品の販売者が作成した広告文または当該広告文を掲載したウェブページをターゲットユーザに提供するようにしてもよい。これと同様の構成を第２または第３の実施形態に適用してもよい。ただし、上記第１〜第３の実施形態ように、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供した方が、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対し、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けを強く与えることができる点で好ましい。

また、上記第１〜第３の実施形態では、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供するターゲットユーザの一例として、変化ユーザと属性が類似するユーザを抽出する例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、図１３に示すように、ターゲットユーザ抽出部１０６に代えてターゲットユーザ抽出部１０６’を設け、当該ターゲットユーザ抽出部１０６’によってある一定のルールで一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出した一般ユーザ（全員でもよい）に対して、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供するようにしてもよい。これと同様の構成を第２または第３の実施形態に適用してもよい。ただし、上記第１〜第３の実施形態ように、変化ユーザと属性が類似するターゲットユーザを抽出してコメント情報を提供した方が、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けを与える可能性を高めることができる点で好ましい。

その他、上記第１〜第３の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０ サーバ装置
２０ コミュニティの利用ユーザが使用するユーザ端末
３０ 一般ユーザが使用するユーザ端末
１００ 投稿情報記憶部
２００ 利用ユーザ属性情報記憶部
３００ 一般ユーザ属性情報記憶部
１０１ コメント情報登録部
１０２ 反応情報登録部
１０３，１０３’ 行為情報取得部
１０４，１０４’，１０４” ユーザ特定部
１０５ コメント情報抽出部
１０６，１０６’ ターゲットユーザ抽出部
１０７ コメント情報提供部
１０８ 賛否割合算出部
１０９ 販促処理部

Claims (11)

1. 販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部と、
   上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部と、
   上記コミュニティサイト上で上記利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
   上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部と、
   上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
   上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
   上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
   上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて上記利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出部と、
   上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。
2. 上記コメント情報抽出部は、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報に加え、当該コメント情報に類似する他のコメント情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
3. 上記コメント情報提供部は、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報を上記ターゲットユーザに対して提供することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
4. 上記コメント情報提供部は、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報に加え、コミュニティへの新規登録を誘導する情報を提供することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
5. 上記行為情報取得部は、上記ターゲット商品を上記利用ユーザが購買したことを示す購買情報を上記行為情報として取得し、
   上記ユーザ特定部は、上記行為情報取得部により取得された上記行為情報により上記ターゲット商品を購買したことが示されている利用ユーザを特定することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
6. 上記行為情報取得部は、上記コミュニティサイトにおいて上記ターゲット商品について実施されるトークの開始前および終了後に、上記ターゲット商品の賛否に関してトーク参加者が回答した内容を上記行為情報として取得し、
   上記ユーザ特定部は、上記行為情報取得部により取得された上記行為情報に基づいて、回答の内容が変化した利用ユーザを特定することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
7. 上記反応情報登録部は、上記コメント情報を支持または反対する意思を示すための意思情報を上記反応情報として受け付けることを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
8. サーバ装置とユーザ端末とがネットワークを介して接続され、上記サーバ装置により提供されるコミュニティサイト上でのコメント情報のやり取りを利用して、販売者のターゲット商品の販売促進を支援する方法であって、
   上記サーバ装置のコメント情報登録部が、上記ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるステップと、
   上記サーバ装置の反応情報登録部が、上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させるステップと、
   上記サーバ装置の行為情報取得部が、上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得するステップと、
   上記サーバ装置のユーザ特定部が、上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するステップと、
   上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記サーバ装置のコメント情報抽出部が、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するステップと、
   上記サーバ装置のターゲットユーザ抽出部が、上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて、上記利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するステップと、
   上記サーバ装置のコメント情報提供部が、上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するステップとを有することを特徴とする販売促進支援方法。
9. 販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部手段、
   上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録手段、
   上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得手段、
   上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得手段により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定手段、
   上記ユーザ特定手段により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出手段、
   上記ユーザ特定手段により特定された上記変化ユーザについて、上記利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出手段、および
   上記ターゲットユーザ抽出手段により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出手段により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供手段
   としてコンピュータを機能させるための販売促進支援用プログラム。
10. 販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部と、
    上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部と、
    上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
    上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
    上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて上記利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出部と、
    上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記ターゲット商品の販売促進処理を実行する販促処理部と、
    上記コミュニティサイト上で上記利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
    上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部とを備え、
    上記販促処理部は、
    上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
    上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。
11. 販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で、当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
    上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部と、
    上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
    上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
    上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
    上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。