JP6069599B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
取引される各種の商品の中には、特定の時期に売上が伸びるような季節性のあるものが存在する。このため店舗側にとっては、各種の商品について売れる時期を判定し、時期に合わせたマーケティング戦略を立てることが重要とされる。
上記特許文献1には、時期毎にまとめられた項目と数値の表から全体としての時間的な変化の度合いを直感的に把握し得るマクロトレンド計算手法が開示されている。例えばこの手法等を用いることで商品の購買履歴から、その商品が売れた時期を分析することもできる。
そこで本発明では、実際に売れている時期以外の特定の時期に売れそうな時期があると推定できる商品を容易に判定できるようにすることを目的とする。
売上増加時期を複数有する商品を比較商品としたときに、売上増加時期の一部が比較商品と一致している商品は、比較商品との売上要因の類似性を有すると推定できる。そのため比較商品の売上増加時期であって、かつ推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期は、推奨商品の売上増加が期待できる時期と推定できる。このように、商品の売上増加時期の比較により、簡易に、或る商品についての、現在売れている時期以外の特定の時期での販売促進可能性を推定できる。
即ち比較商品と売上増加時期が一部一致するだけでなく、関連性条件も付加して推奨商品を抽出することで、推奨時期設定部が設定する推奨時期の信頼性を高める。
即ち商品について推奨する時期として相応しくない時期を非推奨時期として設定しておく。そして非推奨時期については、推奨時期とは設定しないようにする。
即ち推奨商品を、推奨時期に売れそうな商品と推定されるものとして店舗に通知することで販売準備の機会を提供する。
即ち、推奨商品に関する販売提案情報を、その推奨商品に無関係な店舗、つまり取り扱うことがない店舗に提供しないようにすることで、店舗側に無駄と認識される通知を避ける。逆に送信対象店舗は、その推奨商品に関係がある店舗となることで、販売提案情報が有効な情報となる。
推奨商品と、対応する比較商品が関連性を有する商品であれば、比較商品を扱う店舗にも、推奨商品に関する販売提案情報は有効な情報となる。
即ち店舗側で売上増加時期に合わせて商品販売準備を整えることができるように適切なタイミングで販売提案情報を送信する。
推奨商品は、比較商品との売上増加時期の比較に基づいて、これまで特に顕著な売上がなかった時期(推奨時期)に売れる可能性があると推定された商品である。そこで、売れる可能性の或る推奨時期において、その商品がユーザ端末で紹介されるようにする。
或る比較商品を対象として商品ウェブページ閲覧等の特定のユーザアクションを行ったユーザは、或る目的でその比較商品の購入を考えているユーザであると推定できる。すると、比較商品に対応する推奨商品にも興味を持つユーザとも推定できる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品と推定される推奨商品を推奨時期に提示する。
或る比較商品を購入したユーザは、比較商品に対応する推奨商品にも興味を持つユーザとも推定できる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品と推定される推奨商品を、推奨時期に提示する。
この情報処理方法により、或る商品についての、現在売れている時期以外の特定の時期での販売促進可能性を推定できる。
本発明に係るプログラムは、上記の各情報処理方法としての各ステップの処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
<1.電子商取引システム構成>
<2.ECサーバの機能構成及びデータベース>
<3.推奨商品及び推奨時期の設定>
<4.店舗への販売提案>
<5.ユーザへの商品紹介>
<6.まとめ及び変形例>
<7.プログラム及び記憶媒体>
また実施の形態で用いる主な語句については、以下の意味となる。
・ユーザ:電子商取引システムを利用して商品の閲覧、購入等を行うユーザ
・商品:電子商取引システム上で商取引の対象とされている商品である。物理的な品物としての商品だけでなく各種サービスとしての商品も含む
・店舗:電子商取引システムに出店された店舗
・ユーザアクション:ユーザ端末を用いてユーザが行う行動の総称であり、例えばリンク画像のクリック操作、検索ワード入力、検索実行操作、お気に入り登録操作、購入操作、ログイン操作などが例となる。
図1に複数の店舗が出店する仮想的な商店街を実現するEC(electronic commerce:電子商取引)システムとして機能するネットワークシステムの構成例を示している。図1における電子商取引サーバ(以下「ECサーバ」という)2が本発明請求項の情報処理装置の実施の形態に相当する。
なお、以下では「データベース」を「DB」と表記する。
またネットワーク1の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばIEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)1394、USB(Universal Serial Bus)、電力線搬送、電話線等の有線でも、IrDA(Infrared Data Association)のような赤外線、ブルートゥース(登録商標)、802.11無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。
ECサーバ2はこのような動作によりユーザ端末5に仮想商店街としてのウェブページを提供し、またユーザ端末5からの要求に応じた商品検索、商品提示、広告提示、決済処理等を行う。またECサーバ2は店舗端末4に対しても同様の動作で、商品登録ページの提供や、店舗端末4からの要求に応じた商品登録などを行う。
商品DB6cには、仮想商店街で取り扱っている商品に関するデータが登録される。例えば商品テーブル6bには、各商品(サービスも含む)について、商品識別情報としての商品ID、当該商品を販売する店舗の店舗ID、商品のカテゴリー、名称、価格、在庫、商品に関するウェブページ(商品ページ)へのリンク情報(URL)などが登録される。
なお商品IDとしては、品物の型番等に対応した1つの製品を識別するIDや、各店舗の商品を識別するID(つまり同じ商品であっても各店舗で異なるID)が用いられる場合があるが、本実施の形態でいう商品IDは前者の例を想定して説明する。但し後者の例であっても実施の形態と同様の処理は可能である。
ECサーバ2は、広告DB6eから選択した広告画像やテキストを各種ウェブページ上で表示させることができる。
本実施の形態では、ECサーバ2はこのような電子商取引DB6にアクセスして各種処理に必要な情報を取得する。
なお電子商取引DB6は、ECサーバ2とは別のサーバコンピュータ内に構築されていてもよいし、ECサーバ2内に構築されていてもよい。
また図示及び説明の便宜上、電子商取引DB6として示したが、ユーザDB6a、店舗DB6b、商品DB6c、広告DB6d、購買履歴DB6e、時期管理DB6fの各DBは、ECサーバ2がアクセス可能とされていればどのような形態で実現されていてもよい。例えばECサーバ2と同一システム内の記憶部に各DBのすべてが形成されていてもよいし、各DBの一部又は全部が別体、遠隔地等のコンピュータシステムに設けられていてもよい。もちろん各DBが一つの装置(例えば一つのHDD等)内に形成されている必要はない。また各DBのそれぞれが、それぞれ1つのDBとして構成される必要もない。例えばユーザDB6aとして記憶される情報が、複数のユーザDB(例えばログイン用のユーザDBと取引用のユーザDBなど)により記憶管理されてもよい。実施の形態で説明する上記各DBは、実施の形態の処理に関連する情報の記憶部を、それぞれ1つのDBの形態で例示したものに過ぎない。
CPU101、ROM102、およびRAM103は、バス104を介して相互に接続されている。このバス104には、入出力インターフェース105も接続されている。
入出力インターフェース105には、キーボード、マウス、タッチパネルなどよりなる入力部106、LCD(Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)、有機EL(Electroluminescence)パネルなどよりなるディスプレイやスピーカなどよりなる出力部107、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ装置などより構成される記憶部108、ネットワーク1を介しての通信処理や機器間通信を行う通信部109が接続されている。
入出力インターフェース105にはまた、必要に応じてメディアドライブ110が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア111が適宜装着され、リムーバブルメディア111に対する情報の書込や読出が行われる。
CPU101が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、ECサーバ2、店舗端末4、ユーザ端末5としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ECサーバ2、店舗端末4、ユーザ端末5を構成する情報処理装置は、図2のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、LAN等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したVPN等により遠隔地に配置されたものでもよい。
図3に1又は複数の情報処理装置で構成されるECサーバ2としての機能構成を示す。
ECサーバ2としての各機能は、情報処理装置においてCPU101でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウエアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウエアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。1つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、1つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
管理部23は、ユーザ登録、店舗登録、商品登録、ユーザ端末5や店舗端末4からのログイン処理、広告登録、決済処理等、電子商取引システムで必要な処理を行う。またこれらの処理に応じて、ユーザDB6a、店舗DB6b、商品DB6c、広告DB6d、購買履歴DB6eの情報の登録・更新等の管理も行う。
検索部24は、商品DB6cを用いた商品検索や、店舗DB6bを用いた商品検索、広告DB6eを用いた広告検索等を行い、ウェブページに提示させる商品、店舗、広告等の情報を取得する。これらの情報は例えばウェブサーバ22に受け渡され、ウェブページの生成に用いられる。
図4Aは、「バーベキュー用品」と「虫除けスプレー」という2つの商品の月毎の売上数を例示している。例えば仮想商店街全体でのこれらの商品の売上数であるとする。図4Bは、図4Aをグラフ化したものである。実線は虫除けスプレー、破線はバーベキュー用品を示す。
この例の場合、バーベキュー用品は、5月と8月に、他の月に比べて売上が顕著に増加している。一方、虫除けスプレーは8月に、他の月に比べて売上が顕著に増加している。
この場合のバーベキュー用品に関しては、5月、8月が売上増加時期となり、虫除けスプレーに関しては、8月が売上増加時期となる。売上増加時期特定部25は、このように各商品について、各月の売上数に基づいて売上増加時期を特定する。
もちろん実施の形態の処理において、売上増加時期としての「時期」とは月単位に限られない。例えば週単位、日単位、時間単位でもよく、またその期間としては、任意設定した期間、シーズン(春期間、夏期間、秋期間、冬期間)、夏休み時期(7月及び8月)、正月期間(1月1日〜1月5日)、盆期間(例えば8月5日〜8月15日)、クリスマス期間(例えば12月15日〜12月25日)、特に一般的理由が不明な期間(例えば6月5日〜6月7日)なども想定される。いずれにしても、或る商品が、或る期間に売上が顕著に増加している場合、それがその商品の売上増加時期となる。
例えば図4Aの例の場合、バーベキュー用品は売上増加時期が5月と8月の2つある。従って、バーベキュー用品を比較商品に設定する。そして、バーベキュー用品の売上増加時期と他の各商品の売上増加時期とを比較し、一部が一致する商品を推奨商品とする。例えば虫除けスプレーは5月がバーベキュー用品と一致するため、推奨商品とする。
図4Cには商品M10,M20の月毎の売上数を示しているが、この場合、商品M10は3月、6月が売上増加時期となっており、商品M20は6月、9月が売上増加時期となっている。いずれも売上増加時期が複数あるため、比較商品とされうる。
商品M10が比較商品と選択された場合、売上増加時期として6月が一致しているため、商品M20が推奨商品となる。また商品M20が比較商品と選択された場合、売上増加時期として6月が一致しているため、商品M10が推奨商品となる。
なお、推奨商品抽出部26が推奨商品とするのは、売上増加時期が比較商品と一部一致している商品である。全部一致の商品は推奨商品とはしない。例えば図4Aのバーベキュー用品が比較用品として選択されている場合に、或る商品の売上増加時期が5月と8月であった場合、その商品は推奨商品とはしない。
対応する比較商品とは、その推奨商品が推奨される理由となった、売上増加時期の一部が一致する比較商品である。例えば図4Aの「虫除けスプレー」が推奨商品とされた場合、対応する比較商品は「バーベキュー用品」である。そして比較商品(バーベキュー用品)の売上増加時期(5月、8月)であって当該推奨商品(虫除けスプレー)の売上増加時期(8月)とはなっていない時期を、当該推奨商品(虫除けスプレー)の推奨時期とするため、推奨時期は5月となる。
実際に、同時期に売れる商品同士には売れる理由となる何らかの関連性を有することが多い。本実施の形態では、その点に着目することで、或る商品について売れていない時期のうちで売れそうな時期を判定し、推奨時期とする。例えば虫除けスプレーは野外バーベキューではよく用いられる商品であり、実際には5月ころにも必要になることは多いが、人々の意識で、5月の時点(あまり虫を気にしていない時期)ではバーベキューの準備の際に虫除けスプレーに思い至らない場合が多い。つまり虫除けスプレーは、現状、5月に売上が伸びてはいないが、バーベキュー用品とともに5月にも売れる要因を備えた商品といえる。
つまり販売提案情報提供部28は、ある特定の時期に売れそうな商品を店舗に提案する処理を行う。
つまり商品紹介制御部29は、特定の時期に売れそうな商品を、その特定の時期においてユーザに紹介する処理を行う。特に推奨商品は、それまで当該特定の時期(推奨時期)に売れていたものではないため、商品紹介制御部29の処理は、その時期にユーザにとって適切な商品を新たに紹介するという意味を持つ処理ともなり得る。
時期管理DB6fは、各種商品が商品ID(M1,M2・・・)により登録されるとともに、各商品について、売上増加時期、推奨フラグ、推奨時期、非推奨時期、比較商品を登録するDBである。
この時期管理DB6fにエントリされる商品は、売上増加時期を有する商品である。つまり売上増加時期特定部25によって、或る時期が売上増加時期とされた商品が、時期管理DB6fに登録される。
なお、エントリされる商品の商品ID(M1,M2・・・等)は、商品DB6cと共通の商品IDにより登録されることで、商品DB6cの内容を参照する場合に都合がよい。
推奨フラグは、推奨商品抽出部26の処理により推奨商品とされたことを示すフラグである。ここでは“1”が推奨商品、“0”が推奨商品とはされていないことを示すものとしている。
推奨時期は、その商品(推奨商品)について推奨時期設定部27が設定した推奨時期(例えば月)が登録される。
非推奨時期は、各商品について、推奨時期とすることは相応しくない時期(例えば月)が予め登録されている。例えば商品M3が冬期商品である場合、7月、8月、9月は非推奨時期として登録されるなどである。
比較商品としては、その商品が推奨商品とされた際の比較商品を示す情報(例えば商品ID)が登録される。ここでは最低限、時期管理DB6fに登録されている比較商品を示すことができればよいため、時期管理DB6f内のアドレス(或いはアドレスオフセット)などで比較商品を指す情報としてもよい。
また以上の時期管理DB6fは、例えば商品DB6cの一部として構成してもよい。つまり商品DBにおいて、売上増加時期が存在する一部の商品について、売上増加時期、推奨フラグ、推奨時期、非推奨時期、比較商品が登録される形態でもよい。
なお購買履歴DB6eは、例えば購買履歴ログ情報のような形式で、商品IDと購買日時が時間軸に沿って並べられるものでもよい。いずれにしても、購買履歴DB6eは、各商品について、購買が発生した日時が検出できるものであれば良い。
以下、ECサーバ2が実行する推奨商品の抽出及び推奨時期の設定処理を説明する。これは推奨商品を抽出し、また推奨時期を設定して、上記の推奨商品DB6gへ登録する処理である。大きく分けて、売上増加時期特定部25の機能による各商品についての売上増加時期特定処理と、推奨商品抽出部26及び推奨時期設定部27の機能による推奨商品抽出/推奨時期設定の処理が、ECサーバ2で行われる。
ECサーバ2は、図6に示す売上増加時期特定処理を行う。これは、各商品の売上増加時期を調査し、売上増加時期が存在する商品について、例えば商品IDと売上増加時期を時期管理DB6fに登録する処理となる。
各種の商品のうちには、特定の時期に売上が伸びるものがある。今、時期を月単位とする例で説明すると、例えば図7に示すように、各種の商品は、その性質によって月ごとに売上が変動する(又は変動しない)。
図7において商品m1、m3は、12月、1月、2月が売上増加時期となる。
商品m2は、7月、8月、9月が売上増加時期となる。
商品m4は、特に売上増加時期はなく、年間でまんべんなく売上がある商品である。
ECサーバ2は、電子商店街で取り扱われる全商品又は一部の商品について、商品毎にそれぞれ図6の処理を行う。
ステップS102でECサーバ2は、その特定した商品についての購買履歴の情報を購買履歴DB6eから取得する。つまり特定の商品IDについての購買があった日時情報を取得する。
ステップS103でECサーバ2は、当該処理対象の商品についての時期毎の売上数(販売された個数)を計算する。例えば各月の購買数を算出する。なお、例えば各商品について、時期毎の売上数が管理されているDBが存在するのであれば、そのDBから時期毎の売上数の情報を取得するのみでよい。
例えば各月毎の売上数について、標準偏差や分散の値を求め、その値が所定値以上であれば、つまり時期による売上数の変動が認められる値であれば、時期的変動がある商品とし、標準偏差や分散の値が所定値未満であれば、時期的変動がない商品と判定することが考えられる。
時期的変動がない商品の場合は、ステップS105から、その商品についての図6の処理を終える。例えば図7の商品m4のような場合である。つまり時期的変動がない商品は時期管理DB6fには登録しない。
例えば月単位での売上数の平均値に或る加算値を加えた値を判定基準とする。図7には、各商品m1、m2、m3について設定した判定基準rf1,rf2,rf3の例を示している。例えば判定基準rf1は、商品m1の月ごとの売上数の平均値に、加算値を加算した値とする。
平均値に加算値を加えるのは、顕著に売上が増加している時期を判定するためである。
そしてステップS108でその商品の売上増加時期の情報を保存する。
即ち、その商品の商品IDを新たなエントリとして時期管理DB6fに登録するとともに売上増加時期の情報を登録する。
この時点で、時期管理DB6fには売上増加時期を有する商品が登録されていることになる。
なおステップS106で判定基準を商品毎に設定しているのは、平均的な売上数は商品毎に異なることを考慮して、それぞれの商品に適した判定基準で売上増加時期の特定ができるようにするためである。その意味で、加算値も商品毎に設定するとよい。例えば平均値の20%を加算値とするなどである。
ECサーバ2は、時期管理DB6fに登録された商品について、図8に示す処理により、推奨商品を抽出し、それらの推奨時期を設定する。
図8の処理は、例えば先の図6の処理で時期管理DB6fに登録された商品のうちで、複数の売上増加時期を有する商品をそれぞれ順次、比較商品に選択して行う。
そしてステップS202でECサーバ2は、変数Nに商品数、変数n=1とセットする。変数Nに代入する商品数とは、時期管理DB6fに登録された商品の数である。
即ちECサーバ2はまずステップS203で、時期管理DB6fに登録されているうちの第(n)の商品を選択する。もし第(n)の商品が、ステップS201で選択した比較商品である場合は、ステップS204からS209に進む。
ECサーバ2は、ステップS209では、変数nが変数N(全商品数)に達したか否かを判定する。全商品についてステップS203以降の処理が終了していれば処理を終える。終了していなければ、ステップS210で変数nをインクリメントしてステップS203に戻る。つまり次の商品の処理に進む。
そしてステップS206でECサーバ2は、比較商品と、第(n)の商品の売上増加時期を比較し、一部が一致しているか否かを判定する。
一致する時期がない場合、或いは全てが一致している場合は、ステップS209→S210→S203と進み、次の商品の処理に進む。
推奨時期は、対応する比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品(第(n)の商品)の売上増加時期とはなっていない時期である。そこでECサーバ2は図9AのステップS250で、比較商品の売上増加時期のうちで、推奨商品の売上増加時期に含まれていない時期を、非一致時期として判定する。
そしてステップS251でECサーバ2は、ステップS250で判定した非一致時期を、そのまま推奨時期とし、その推奨時期の情報を第(n)の商品について登録する。
例えば比較商品が図5における商品M1、第(n)の商品が商品M2の例でいうと、5月が推奨時期に該当する。そこで商品M2の推奨時期の情報として、図示のように5月と登録する。
この時点で、或る1つの商品を比較商品として、売上増加時期の一部が共通する推奨商品と推奨時期が登録されたことになる。
続いて、例えば他の商品を比較商品とした状態で、同様に図8の処理を行う。このような処理により、時期管理DB6fにおいて、推奨商品と推奨時期が管理される状態となる。
例えば、まだ一般に認知度が低い商品であったり、或いは知られている商品であっても例えば上述の5月における「虫除けスプレー」などのように、購入するユーザ側が、ある時期において購入に思い至らない商品などが想定される。
この第2例は、図8のステップS204,S205の間に、ステップS220,S221を加えた例である。
ECサーバ2はステップS220では、比較商品と第(n)の商品について関連性判定を行う。
そして関連性有りと判定した場合、ステップS221からS205に進み、売上増加時期の一部一致判定を行う。関連性無しと判定した場合は、ステップS221→S209→S210→S203と進んで次の商品の処理に移る。
ステップS220での関連性判定としては、例えば次のような手法が考えられる。
・ユーザDB6aにおける履歴情報や、購買履歴DB6eの情報を参照して、同時に購入されたことがあるか(或いは所定回数以上、同時購入が行われているか)を確認し、同時購入の実績があれば関連性有りとする。
・商品DB6c等でユーザレビューを参照し、第(n)の商品や比較商品のレビューに他方の商品名が出現しているか(或いは出現が所定回数以上発見されたか)を確認し、出現実績があれば関連性有りとする。例えば「虫除けスプレー」のレビューに「バーベキューで使用します」等の文言があれば、関連性ありとする。
・第(n)の商品と比較商品の商品ジャンルの一致又は近似により関連性を判断する。
・各商品についての商品関連性を示すDBを用意しておき、当該DBを参照して関連性を判断する。
例えばこのような手法で関連性を判断し、比較商品との関連性が有ることを推奨商品の1つとすることで、全く無関係な商品との比較により、推奨商品とされることを回避する。
そこで図9Bにより、非推奨時期の情報を用いる例を述べる。
図9Bは、図8又は図10におけるステップS208の推奨時期設定処理の一例である。
次にステップS255でECサーバ2は、第(n)の商品の非推奨時期の情報を時期管理DB6fから取得する。
ステップS256でECサーバ2は、ステップS250で判定した非一致時期と、ステップS255で取得した非推奨時期を比較し、非一致時期の全てが非推奨時期に該当するか否かを確認する。
そして非一致時期の全てが非推奨時期に該当するのでなければ、ECサーバ2はステップS257に進み、非推奨時期に該当しない非一致時期を推奨時期とし、その推奨時期の情報を第(n)の商品について登録する。
例えば比較商品が図5における商品M3で、第(n)の商品が商品M4の例でいうと、商品M4について比較商品(M3)との非一致時期は、1月、12月となる。ところが12月は商品M4について非推奨時期に設定されている。そこで商品M4の推奨時期の情報としては、12月を除き、図示のように1月のみ登録する。
続いて推奨商品/推奨時期の情報の利用について説明する。まずここでは店舗への販売提案について述べる。推奨商品は推奨時期に売れそうな商品と推定されるものであるため、この情報を店舗に提供することで、店舗の販売促進機会を創出する。
ECサーバ2は図11のステップS401で、本日の年月日を確認し、本日+αで推奨時期となる推奨商品を時期管理DB6fから抽出する。ここで“α”とは、推奨商品の販売準備を考慮した日数であり、例えば店舗での販売企画、仕入れなどを考慮した日数であればよい。例えばα=30日、45日、60日などの固定値でもよいし、商品のジャンル、種別毎に設定した値などとしてもよい。
本日+αで推奨時期となる推奨商品とは、例えば時期管理DB6fにおいて推奨フラグがオン(“1”)となっている商品であって、登録されている推奨時期からα日の前が本日となる商品である。例えばα=60日とした場合、本日が10月2日であれば、推奨時期の先頭が12月とされている推奨商品を抽出する。
ECサーバ2はステップS403で変数Z=0であるか否かを確認する。変数Z=0とは、本日処理を行う推奨商品が存在しないか、或いはステップS401で抽出した各推奨商品についての処理を終えた場合である。
ステップS405でECサーバ2は、選択した推奨商品の商品情報を、商品IDを用いて例えば商品DB6cから取得する。例えば商品名、ジャンル情報、製品コード、製品画像等を取得する。
そこで、当該推奨商品を取り扱っている店舗、もしくは取り扱う可能性のある店舗を選択する。例えば店舗DB6bや商品DBの情報を用いて、各店舗の取り扱い商品を確認し、当該推奨商品を既に扱っている店舗を検索する。また、現在は取り扱っていないが、当該推奨商品と同ジャンルの商品を扱っている店舗を取扱い可能性のある店舗として抽出してもよい。
推奨商品は対応する比較商品との売上時期の相関性が想定されるものであるため、関連用品であり、同じ店舗で扱われる可能性が高いと推定されるためである。
また上述の図10のように関連性条件が満たされた場合に推奨商品と設定される場合は特に、比較商品を扱う店舗では推奨商品を扱うことが推定されるためでもある。
商品名、製品コードにより、商品を特定する。商品画像は必ずしも必要ではないが、店舗スタッフに推奨商品を伝える場合に有用である。
推奨理由としては、その推奨商品に対応する比較商品の情報を用いれば良い。例えば「虫除けスプレー」に関して「バーベキュー用品とともに売れる可能性がある」というような情報である。このような推奨理由を含むことで、店舗スタッフが、どうしてこの商品が販売提案されたかを理解しやすくできる。
推奨時期は、その推奨商品について時期管理DB6fに登録されている推奨時期の情報をそのまま用いる。
ECサーバ2は、以上で1つの推奨商品についての販売提案情報の送信処理を終えたことに応じて、ステップS409で変数ZをデクリメントしてステップS403に戻る。
ステップS403で変数Z=0となっていれば、図11の処理を終える。変数Z=0でなければ、ステップS401で抽出した他の推奨商品についてのステップS404〜S409の処理を同様に行う。
次にユーザに対する推奨商品の紹介について第1例〜第3例を説明する。
ECサーバ2が時期管理DB6fにおいて推奨フラグを立てた推奨商品は、或る対応する比較商品との相関性に基づいて推奨時期に売れそうな商品と推定されたものである。そこで推奨商品の情報を適切にユーザに提示すれば、ある理由で商品を探しているユーザにとって購入に適した商品を紹介できることになる。
ECサーバ2は図13のステップS501で、特定のユーザアクションを監視している。
ユーザアクションとは、ユーザ端末を用いてユーザが行う各種の行動であるが、例えばその中で、商品検索操作、購入手続操作(購入手続へ移行する操作や、その過程の操作)などを特定のユーザアクションとする。
或るユーザ端末5において、特定のユーザアクションが行われたことを検知したら、ECサーバ2はステップS502に進み、そのユーザアクションの対象となっている商品を特定する。例えば商品検索操作の場合、検索ワードに基づいて検索される商品を対象商品として特定する。購入手続操作の場合、購入対象の商品を対象商品とする。
ステップS504でECサーバ2は、ステップS503で抽出した推奨商品の数を変数Wに代入する。この時点で変数W=0、つまり推奨商品が抽出されなかった場合は、今回検知した特定のユーザアクションに対応しては特に商品紹介は行わずに処理を終える。
ステップS507でECサーバ2は、処理対象の推奨商品について時期管理DB6fに登録されている推奨時期を確認し、現在が、その推奨時期にあたるか否かを確認する。
現在がその推奨商品の推奨時期内であれば、ECサーバ2はステップS508に進み、選択した推奨商品の商品情報を、商品IDを用いて例えば商品DB6cや広告DB6dから取得する。例えば商品名、ジャンル情報、製品コード、製品画像、価格情報、その商品の広告情報等を取得する。
例えば検索操作の場合、ユーザ端末5で図14のような表示が行われるようにする。
図14は検索結果画面51を例示している。この検索結果画面51には、ECサーバ2が検索部24の機能により検索した商品の一覧を提示する。
ここではユーザがバーベキュー用品を検索した場合の検索結果画面51の例として、検索結果領域53にはバーベキュー用品としての各種の商品が提示されている状態を示している。この検索結果画面51において紹介領域52を設定し、ここに対象の推奨商品の情報が提示されるようにする。
ユーザ端末5においてバーベキュー用品についての検索操作が行われたことを、ECサーバ2はステップS501で特定のユーザアクションとして検知する。ECサーバ2はステップS502でバーベキュー用品を対象商品として特定する。そしてステップS503で時期管理DB6fを参照し、バーベキュー用品が比較商品として登録されている推奨商品として「虫除けスプレー」を抽出する。ECサーバ2は、ステップS506で「虫除けスプレー」を処理対象とする。そして現在が「虫除けスプレー」の推奨時期として登録された5月であったため、ステップS508に進んだとする。ECサーバ2は、ステップS508で「虫除けスプレー」の商品情報、広告情報、共通要素情報等のうちの必要な情報を取得し、ステップS509で商品紹介情報を生成する。例えば「虫除けスプレー」の広告情報と共通要素情報を用いて、「虫除けスプレー」を紹介する情報を生成する。この商品紹介情報は、バーベキュー用品の検索結果情報ともにウェブサーバ22の機能によりページデータに合成された後、ユーザ端末5に送信され、図14のように表示される。
図15Aはユーザが、「バーベキュー用品」を買い物かごに入れ、購入手続を開始しようとする場合の例である。この場合、買い物かごの商品を提示するカート商品領域55とともに紹介領域56を設定し、ここに対象の推奨商品の情報が提示されるようにする。
この場合の処理は次のようになる。ユーザ端末5において「バーベキュー用品」が買い物かごに入れられて購入手続に移行したことを、ECサーバ2はステップS501で特定のユーザアクションとして検知する。そしてこの場合、上記同様に「バーベキュー用品」を対象商品とし、ステップS503で「バーベキュー用品」が比較商品とされた推奨商品として「虫除けスプレー」を抽出する。そしてステップS508、S509でECサーバ2は、「虫除けスプレー」の商品紹介情報を生成する。この商品紹介情報は、ウェブサーバ22の機能により購入手続のページデータに合成された後、ユーザ端末5に送信され、図15Aのような表示が実行される。
この場合の処理としては、ユーザ端末5において「バーベキュー用品」の購入手続が完了に達したことを、ECサーバ2はステップS501で特定のユーザアクションとして検知する。そしてステップS502以降で同様の処理が行われ、「虫除けスプレー」の商品紹介情報が生成され、商品紹介情報がウェブサーバ22の機能により購入完了のページデータに合成された後、ユーザ端末5に送信され、図15Bのような表示が実行される。
ECサーバ2はステップS511で変数WをデクリメントしてステップS505に戻る。
ステップS505で変数W=0となっていれば、図13の処理を終える。変数W=0でなければ、ステップS503で抽出した他の推奨商品についてのステップS506〜S511の処理を同様に行う。
なお、複数の推奨商品について商品紹介情報が生成された場合、最終的なユーザ端末への送信は、各推奨商品の商品紹介情報が生成された後において行われるようにするとよい。例えば複数の推奨商品の商品紹介情報をそれぞれページデータとして合成した後に、ユーザ端末への送信が行われるとよい。
例えば或る商品(比較商品)についてのお気に入り登録操作を特定のユーザアクションとしてもよい。その場合、お気に入り登録後の画面、例えばお気に入り登録一覧画面で、推奨商品の紹介が行われれば良い。或いはお気に入り登録後に、各種ページ上での広告と同様の態様で推奨商品の紹介が行われるようにしてもよい。
また。或る商品(比較商品)についての検索結果画面のクリックや、広告のクリックなどを特定のユーザアクションとし、これらの場合に遷移するページ、例えば商品詳細ページや店舗ページなどにおいて、推奨商品の紹介情報が提示されてもよい。
もちろん他のユーザアクションも考えられる。いずれの場合も図13と同様の処理が行われれば良い。
いずれにしても、比較商品を対象とする特定のユーザアクションは、そのユーザが比較商品に興味を持った場合に行うものであるため、その後の画面、例えば検索結果ページ、購入手続ページ、商品詳細ページ、お気に入り登録ページなどで推奨商品を提示することでユーザに的確な商品紹介ができる。
図16は、図13のステップS507とS508の間にステップS520の処理を加えた例である。
ステップS520でECサーバ2は、ユーザアクションの対象となった商品と同じ店舗で処理対象としている推奨商品が扱われているか否かを確認する処理を行う。
例えば図15A、図15Bの例のトリガとした購入関連操作が行われた場合に、その購入店舗で、推奨商品が販売されているか否かを店舗DB6b等の情報から確認する。そして取り扱われている場合のみ、ステップS508〜S510の処理を行う。
これにより、購入手続のページや、店舗ページ或いは商品詳細ページにおいて推奨商品の商品紹介情報を提示させるのは、その推奨商品が、その対象の店舗で取り扱われている場合のみとなる。従って商品紹介情報を、当該店舗での販売促進に適した情報とすることができる。
この例は、ユーザの購入履歴に応じて、推奨時期に推奨商品の紹介情報が提示されるようにする例である。
即ちECサーバ2は、時期管理DB6fにおいて推奨商品として登録されている商品についての比較商品の情報とユーザの購入履歴を比較して、そのユーザが購入したことのある商品が比較商品とされている推奨商品を抽出する。
そしてステップS504でECサーバ2は、ステップS503で抽出した推奨商品の数を変数Wに代入する。この時点で変数W=0、つまり推奨商品が抽出されなかった場合は特に商品紹介は行わずに処理を終える。変数W=0でなければ、抽出した推奨商品についてステップS506以降の処理を行う。
例えば、ユーザアクションに関わらず、また特定のユーザを対象とせずに、推奨商品の紹介情報が提示されるようにすることも考えられる。例えば現在が推奨時期となる推奨商品を選択し、任意の時点でユーザ端末5に送信する例である。
或いはまた、現在が推奨時期となっている推奨商品の広告を表示させるという処理も考えられる。
以上、実施の形態について説明してきたが、本実施の形態によれば、以下のような効果が得られる。
実施の形態のECサーバ2(情報処理装置)は、商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴DB6eの情報を用いて各商品の売上増加時期を特定する売上増加時期特定部25を有する。またECサーバ2は、売上増加時期特定部25が特定した売上増加時期を複数有する商品を比較商品とし、該比較商品に対して、売上増加時期の一部が一致する商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部26を有する。またECサーバ2は、推奨商品抽出部26が抽出した推奨商品について、対応する比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期を、当該推奨商品の推奨時期と設定する推奨時期設定部27を有する。
売上増加時期を複数有する商品を比較商品としたときに、売上増加時期の一部が比較商品と一致している商品は、比較商品との売上要因の類似性を有すると推定できる。そのため比較商品の売上増加時期であって、かつ推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期は、推奨商品の売上増加が期待できる時期と推定できる。
従って実施の形態のECサーバ2によれば、或る時期に顕著に売れているという実績のある商品であって、他の時期でも売れる可能性が或る商品及びその時期を容易に判定できるという効果がある。そしてこの情報を利用することで、推奨商品及び推奨時期を用いた効率的な情報の提供や市場運営が可能となる。
またこのように商品について売れそうな時期を簡易に推定することは、いわゆる協調フィルタリング等の手法では困難である。協調フィルタリングでは、例えば属性が共通するユーザ間での商品購入履歴の関連性を用いて、対象のユーザが興味を持つと推定される商品を判定するものであるが、売れそうな時期を簡易に判定することはできない。本実施の形態は、これを推奨商品の推奨時期として設定し、推奨商品の情報を適切なタイミングで用いることができるようにしている。
即ち比較商品と売上増加時期が一部一致するだけでなく、関連性条件も付加して推奨商品を抽出する。このようにすると、比較商品とのある程度の相関性があるものが推奨商品とされることになるため、設定する推奨時期の信頼性を高めることができる。
図5の時期管理DB6fにおける非推奨時期のように、予め商品について推奨する時期としては相応しくない時期を非推奨時期として設定しておく。すると、この非推奨時期の情報を参照して、不適切な推奨時期を設定することがないようにできる。例えば海水浴用品について1月、2月を推奨時期としてしまうことがない。これによってあまり適切とはいえない時期に販売提案や商品紹介を行うことを回避できる。
但し、推奨時期は、あくまで店舗への販売提案やユーザへの商品紹介の基準になるものであって、商品の販売時期ではない。このため推奨時期は非推奨時期を避けて設定するものとしなくても大きな問題は生じないが、非推奨時期を避けて設定することで販売提案や商品紹介の時期的な適切さを向上できるものである。
また例えば図13のステップS507でいう推奨時期を、推奨時期と登録されている時期のうちで非推奨時期を除いた時期とすればよい。
このようにすれば、非推奨時期に合わせた販売提案やユーザへの商品紹介が行われないようにすることができる。
これにより推奨商品を、推奨時期に売れそうな商品として店舗に通知することで販売準備の機会を提供する。また店舗が販売機会を逃さないことで、電子商取引を活性化することができる。
これにより、推奨商品に関する販売提案情報を、その推奨商品に無関係な店舗、つまり取り扱うことがない店舗に提供しないようにして、店舗側に無駄と認識される通知を避ける。逆に送信対象店舗は、その推奨商品に関係がある店舗となることで、販売提案情報が有効な情報となる。
推奨商品に対応する比較商品は、推奨商品との相関性がある商品であるため、比較商品を扱う店舗では、推奨商品を扱うことも想定される。従って、比較商品を扱う店舗にも、推奨商品に関する販売提案情報は有効な情報となる。
これにより、店舗側で売上増加時期に合わせて商品販売準備を整えることができる適切なタイミングで販売提案情報を送信できる。
推奨商品は、比較商品との売上増加時期の比較に基づいて、これまで特に顕著な売上がなかった時期(推奨時期)に売れる可能性があると推定された商品である。そこで、売れる可能性の或る推奨時期において、その商品がユーザ端末で紹介されるようにすることが好適な紹介タイミングとなる。また他の時期にむやみに紹介を行いすぎて、ユーザに煩わしく感じさせることも防止できる。
或る比較商品を対象として商品ウェブページ閲覧等の特定のユーザアクションを行ったユーザは、或る目的でその比較商品の購入を考えているユーザであると推定できる。すると、比較商品に対応する推奨商品にも興味を持つユーザとも推定できる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品と推定される推奨商品を推奨時期に提示することで、ユーザに的確な商品紹介ができる。
或る比較商品を購入したユーザは、比較商品に対応する推奨商品にも興味を持つユーザと推定できる。そこで商品紹介情報として、ユーザの目的に沿う商品と推定される推奨商品を、推奨時期に提示することでユーザに的確な商品紹介ができる。
推奨商品の抽出には、図8における売上増加時期の条件、或いは図10における売上増加時期の条件と関連性判定という条件に加えて、各種の条件設定を行ってもよい。
例えば推奨商品として価格上限や価格下限を設定し、あまり高価な商品や安価過ぎる商品は推奨商品とは設定しないということも考えられる。
また、推奨商品の条件として、仮想商店街全体での在庫数が所定数以上、取扱い店舗数が所定数以上などとしての条件を設定してもよい
また、比較商品と同価格帯の商品であるという条件を設定してもよい。
以上、本発明の情報処理装置の実施の形態としてのECサーバ2を説明してきたが、実施の形態のプログラムは、ECサーバ2における少なくとも売上増加時期特定部25、推奨商品抽出部26、推奨時期設定部27の処理を情報処理装置(CPU等)に実行させるプログラムである。
即ちこのプログラムは、情報処理装置に図6、図8(又は図10)及び図9で説明した処理を実行させるプログラムである。またさらに図11、図13(又は図16、図17)の処理を実行させるプログラムとしてもよい、
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記憶媒体としてのHDDや、CPUを有するマイクロコンピュータ内のROM等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的あるいは永続的に格納(記憶)しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、LAN、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
Claims (12)
- 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定する売上増加時期特定部と、
前記売上増加時期特定部が特定した売上増加時期を複数有する商品を比較商品とし、該比較商品に対して、売上増加時期の一部が一致する商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出部と、
前記推奨商品抽出部が抽出した推奨商品について、対応する前記比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期を、当該推奨商品の推奨時期と設定する推奨時期設定部と、を備えた
情報処理装置。 - 前記推奨商品抽出部は、前記比較商品に対して、売上増加時期の一部が一致する商品であって、かつ、前記比較商品との関連性判定により関連性があると判定した商品を、前記推奨商品とする
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推奨時期設定部は、前記推奨商品について、対応する前記比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期のうちで、当該推奨商品について設定された非推奨時期を除いた時期を、当該推奨商品の推奨時期と設定する
請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。 - 送信対象店舗に選択した店舗の端末装置に対して、前記推奨商品抽出部が抽出した推奨商品と、その推奨商品について前記推奨時期設定部が設定した推奨時期の情報を含む、販売提案情報の送信制御を行う販売提案情報提供部を備えた
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記販売提案情報提供部は、或る推奨商品の前記販売提案情報について、その推奨商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を前記送信対象店舗として選択する
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記販売提案情報提供部は、或る推奨商品の前記販売提案情報について、その推奨商品が対応する前記比較商品の取扱い店舗又は取扱い可能性を有する店舗を前記送信対象店舗として選択する
請求項4又は請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記販売提案情報提供部は、前記販売提案情報で通知する推奨時期の開始日から所定日時前の時点で、前記販売提案情報を前記送信対象店舗に対して送信する制御を行う
請求項4乃至請求項6のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記推奨商品抽出部が抽出した推奨商品についての商品紹介情報が、その推奨商品について前記推奨時期設定部が設定した推奨時期において、ユーザ端末に提示されるように制御する商品紹介制御部を備えた
請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記商品紹介制御部は、或る推奨商品の推奨時期に、その推奨商品が対応する前記比較商品を対象とする特定のユーザアクションが行われたユーザ端末において、当該推奨商品についての商品紹介情報が提示されるように制御する
請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記商品紹介制御部は、ユーザ端末を使用するユーザの購入履歴に含まれる商品が前記比較商品とされた推奨商品についての商品紹介情報が、当該推奨商品の推奨時期に、前記ユーザ端末において提示されるように制御する
請求項8又は請求項9に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法として、
商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定する売上増加時期特定ステップと、
前記売上増加時期特定ステップで特定した売上増加時期を複数有する商品を比較商品とし、該比較商品に対して、売上増加時期の一部が一致する商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出ステップと、
前記推奨商品抽出ステップで抽出した推奨商品について、対応する前記比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期を、当該推奨商品の推奨時期と設定する推奨時期設定ステップと、を備えた
情報処理方法。 - 商品毎の購買された日時が記憶された購買履歴情報を用いて各商品の売上増加時期を特定する売上増加時期特定手順と、
前記売上増加時期特定手順で特定した売上増加時期を複数有する商品を比較商品とし、該比較商品に対して、売上増加時期の一部が一致する商品を推奨商品として抽出する推奨商品抽出手順と、
前記推奨商品抽出手順で抽出した推奨商品について、対応する前記比較商品の売上増加時期であって、かつ当該推奨商品の売上増加時期とはなっていない時期を、当該推奨商品の推奨時期と設定する推奨時期設定手順と、
を情報処理装置に実行させるプログラム。
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