JP6251523B2 - 売り場行動評価システム、売り場行動評価プログラム及び売り場行動評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、売り場行動評価システム、売り場行動評価プログラム及び売り場行動評価方法に関する。

従来、店舗において、売上増加を目的とした商品レイアウト決めを支援すること等を目的として、店舗における顧客の行動を分析するシステムが知られている(例えば、特許文献１，２参照)。

特開２００５−３０９９５１号公報 特開２００９−４８２２９号公報

販売接客者が顧客と対話して商品を販売するような形態の店舗（デパートなど）では、商品レイアウトのほか、販売接客者の行動パターンも商品の売上に影響を与えると考えられる。しかしながら、上記特許文献１，２等においては、販売接客者の行動パターンの検討まではなされていなかった。

１つの側面では、本発明は、販売接客者の売り場内における行動パターンを適切に評価することが可能な売り場行動評価システム、売り場行動評価プログラム及び売り場行動評価方法を提供することを目的とする。

一つの態様では、売り場行動評価システムは、販売接客者の売り場内における位置を検出する販売接客者位置検出装置と；前記販売接客者位置検出装置から検出結果を取得する取得部と、前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出する抽出部と、予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、前記抽出部により抽出された前記行動パターンの情報を評価する評価部と、を有する処理装置と；を備えている。

一つの態様では、売り場行動評価プログラムは、販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得し、前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出し、予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

一つ態様では、売り場行動評価方法は、販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得する工程と、前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出し、予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する工程と、をコンピュータが実行する売り場行動評価方法である。

販売接客者の売り場内における行動パターンを適切に評価することができる。

一実施形態に係る売り場行動評価システムの構成を概略的に示す図である。 図２（ａ）は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、売り場内のブロックを説明するための図である。 情報処理装置の機能ブロック図である。 図４（ａ）は、売上実績テーブルのデータ構造を示す図であり、図４（ｂ）は、販売接客者移動軌跡テーブルのデータ構造を示す図であり、図４（ｃ）は、顧客移動軌跡テーブルのデータ構造を示す図である。 販売接客者の行動パターンを評価する処理を示すフローチャートである。 図６（ａ）〜図６（ｃ）は、一実施形態における販売接客者の行動パターンの評価点を示す表である。 評価点と売上との関係を示す図である。 ブロック毎の度数分布を示すグラフである。 図５のステップＳ２２（位置取り判定処理）を示すフローチャートである。 対象ブロック中心からの距離の推移の時系列データ（グラフ形式）を示す図である。 対象ブロック中心からの距離の推移の時系列データ（表形式）を示す図である。 図９の処理を説明するための図である。 位置取りテーブルの一例を示す図である。 販売接客者の実績算出処理を示すフローチャートである。 図１５（ａ）は、販売接客者・顧客間距離テーブルを示す図であり、図１５（ｂ）は、販売接客者・顧客間距離の時間変化を示すグラフである。 接客時系列テーブルのデータ構造を示す図である。 図１７(ａ)〜図１７（ｄ）は、ステップＳ１１２を説明するための図である。 出力部による出力例を示す図である。

以下、一実施形態にかかる売り場行動評価システムについて、図１〜図１８に基づいて詳細に説明する。図１には、一実施形態にかかる売り場行動評価システム１００の構成が概略的に示されている。なお、売り場行動評価システム１００は、デパートなどの店舗の売り場内における販売接客者及び顧客の位置を検出し、当該検出結果や商品の売上の情報などに基づいて、販売接客者の評価を行うシステムである。

売り場行動評価システム１００は、図１に示すように、販売接客者位置検出装置２０と、顧客位置検出装置３０と、レジ端末４０と、処理装置としての情報処理装置１０と、利用者端末５０と、管理端末６０とを備える。売り場行動評価システム１００の各部は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク８０に接続されている。

販売接客者位置検出装置２０は、売り場内における販売接客者の位置を検出する装置である。販売接客者位置検出装置２０は、一例として、売り場内に複数設けられたＷｉＦｉ基地局と、販売接客者それぞれが保持する端末と、を有し、ＷｉＦｉ基地局と端末との間の通信強度に基づいて、販売接客者の売り場内における位置を検出する。なお、販売接客者位置検出装置２０による検出結果は情報処理装置１０に送信される。

顧客位置検出装置３０は、売り場内における顧客の位置を検出する装置であり、一例として複数のレーザセンサを有するものとする。顧客位置検出装置３０は、ある顧客が売り場の領域に入ってから出るまでの位置の変化を追跡することができる。なお、顧客位置検出装置３０による検出結果は、情報処理装置１０に送信される。

なお、販売接客者位置検出装置２０及び顧客位置検出装置３０は、上記構成に限らず、その他の位置検出可能な装置（例えば、カメラを利用した装置など）を採用することとしてもよい。

レジ端末４０は、商品の売上に関するデータを蓄積し、情報処理装置１０に送信する。商品の売上に関するデータには、商品の情報（商品名や価格）の他、売上時刻や商品を販売した販売接客者の情報（氏名等）などが含まれる。

情報処理装置１０は、販売接客者位置検出装置２０、顧客位置検出装置３０及びレジ端末４０からデータを取得し、該データを処理して販売接客者の行動を評価するシステムである。

図２（ａ）には、情報処理装置１０のハードウェア構成が概略的に示されている。この図２（ａ）に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ９０、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えており、情報処理装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。情報処理装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（売り場行動評価プログラム）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（売り場行動評価プログラム）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３の各部の機能が実現される。

図３は、情報処理装置１０の機能ブロック図を示している。図３に示すように、情報処理装置１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、取得部としてのデータ収集部１２、行動解析部１４、及び出力部１６、としての機能が実現されている。なお、図３には、ＨＤＤ９６等に格納されている売上実績テーブル７２、販売接客者移動軌跡テーブル７４、顧客移動軌跡テーブル７６、接客時系列テーブル７８、位置取りテーブル８２も図示されている。

データ収集部１２は、販売接客者位置検出装置２０、顧客位置検出装置３０及びレジ端末４０からデータを収集し、売上実績テーブル７２、販売接客者移動軌跡テーブル７４、及び顧客移動軌跡テーブル７６に格納する。

ここで、売上実績テーブル７２は、図４（ａ）に示すような、データ構造を有している。具体的には、売上実績テーブル７２は、「領収書Ｎｏ．」、「レジＮｏ．」、「商品分類」、「商品コード」、「商品名」、「売上時刻」、「売上金額」、「売上者」の各フィールドを有する。「領収書Ｎｏ．」のフィールドには、領収書の識別番号（通し番号）が格納され、「レジＮｏ．」のフィールドには、レジの識別番号が格納される。「商品分類」のフィールドには、顧客が購入した商品の分類（Ｙシャツ、ネクタイなど）が格納され、「商品コード」のフィールドには、商品の識別コードが格納され、「商品名」のフィールドには、商品の名称が格納される。また、「売上時刻」のフィールドには、顧客が商品を購入した時刻（売上者が商品の情報を入力した時刻）が格納され、「売上金額」のフィールドには、売り上げた商品の金額が格納され、「売上者」のフィールドには、売り上げた販売接客者の氏名が格納される。

販売接客者移動軌跡テーブル７４は、図４（ｂ）に示すような、データ構造を有している。具体的には、図４（ｂ）に示すように、販売接客者移動軌跡テーブル７４は、「時刻」及び「位置」の各フィールドを有しており、各時刻における各販売接客者の位置（Ｘ，Ｙ座標で表される位置）を格納する。なお、販売接客者移動軌跡テーブル７４は、販売接客者ごとに用意されているものとする（図４（ｂ）は、販売接客者Ｐのテーブルを示している）。

顧客移動軌跡テーブル７６は、図４（ｃ）に示すような、データ構造を有している。具体的には、図４（ｃ）に示すように、顧客移動軌跡テーブル７６は、「時刻」及び「位置」の各フィールドを有しており、各時刻における各顧客の位置（Ｘ，Ｙ座標で表される位置）を格納する。なお、顧客移動軌跡テーブル７６は、販売接客者ごとに用意されているものとする（図４（ｃ）は、顧客Ｋのテーブルを示している）。

図３に戻り、行動解析部１４は、売上実績テーブル７２、販売接客者移動軌跡テーブル７４、及び顧客移動軌跡テーブル７６に格納されているデータを用いて、販売接客者の売り場内での行動を解析し、評価する。なお、行動解析部１４の具体的な処理については、後述する。

出力部１６は、行動解析部１４の解析結果（販売接客者の売り場内での行動の評価結果）を利用者端末５０に対して出力する。

利用者端末５０は、例えば、店舗において販売接客者の管理を行っている人が利用するＰＣ（Personal Computer）などの端末、あるいは販売接客者が利用する端末である。利用者端末５０は、行動解析部１４の解析結果を閲覧するために利用される。

管理端末６０は、売り場行動評価システム１００の管理者が利用する端末であり、行動解析部１４の処理において用いる各種閾値などを設定する端末である。

次に、本実施形態の売り場行動評価システム１００の処理について、図５〜図１８に基づいて説明する。

（販売接客者の行動パターン評価処理）
図５には、販売接客者の行動パターンを評価する処理がフローチャートにて示されている。図５の処理は、図２（ｂ）に示すように、店舗の売り場を複数のブロック（例えば、６ｍ×６ｍの矩形領域）に分割し、販売接客者が特定のブロックに位置取りしているか否か等に基づいて、販売接客者の行動パターンを解析し、評価する処理である。

具体的には、本実施形態では、図６（ａ）〜図６（ｃ）に示すような表に基づく評価を行う。本発明者は、販売接客者の行動パターンと売上との関係を分析した結果、売上の高い（優秀な）販売接客者は、特定のブロックに集中して位置していることが多く、売上の低い販売接客者は、特定のブロックに集中して位置せず、売り場内を移動し続けることが多いことを見出した。また、本発明者は、売上の高い（優秀な）販売接客者は、特定のブロックに位置取りした状態で、当該特定のブロックと周辺のブロックとの間を行き来していることが多いことを見出した。更に、本発明者は、売上の高い（優秀な）販売接客者は、時間帯ごとに特定のブロックを変更することが多いことを見出した。したがって、本実施形態では、これらの知見に基づいて、図６（ａ）〜図６（ｃ）のような評価点を用いて各販売接客者の行動パターンを評価することとしている。なお、実際に図６（ａ）〜図６（ｃ）の評価点を用いた評価を行った場合、図７に示すように、評価点が高いほど売上が高くなる傾向にあることが実証された。すなわち、本実施形態では、複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準である図６（ａ）〜図６（ｃ）の評価点を用いることで、各販売接客者の行動パターンを適切に評価できる。

なお、図５の処理は、例えば、店舗が閉店している夜間において、１日の間に取得された販売接客者の位置検出結果を用いて実行される処理である。また、図５の処理は、全ての販売接客者を対象として実行される処理である。

図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、行動解析部１４が、ブロック毎の度数分布のグラフを作成する。具体的には、行動解析部１４は、図４（ｂ）の販売接客者移動軌跡テーブル７４に基づいて、販売実績者が売り場内のどのブロックに位置している度合い（頻度）が高いかを示す度数分布のグラフを作成する。図８には、度数分布のグラフの一例が示されている。

次いで、ステップＳ１２では、行動解析部１４は、頻度が全体プロット数（検出された位置の数）の２０％を超えるブロックの数ＢＮを求める。ここで、図８において、一点鎖線で示すラインが全体プロット数の２０％であるとすると、ステップＳ１２では、ブロック数ＢＮとして、「２」が求められることになる。

次いで、ステップＳ１４では、行動解析部１４は、０＜ＢＮ＜閾値１であるか否かを判断する。ここで、閾値１は、例えば「４」であるとする。すなわち、ブロック数ＢＮが１、２，３のいずれかであれば、ステップＳ１４の判断は肯定される。なお、図８の例の場合には、ＢＮ＝２であるので、ここでの判断は肯定され、ステップＳ１６に移行する。ステップＳ１６に移行した場合には、行動解析部１４は、図６（ａ）の表の評価Ａに基づいて、評価点を２点加点し、ステップＳ２２に移行する。

一方、ステップＳ１４の判断が否定された場合、すなわち、ＢＮが０又は閾値１（＝４）以上である場合には、ステップＳ１８に移行し、行動解析部１４は、閾値１≦ＢＮ＜閾値２であるか否かを判断する。ここで、閾値２は、例えば「６」であるとする。すなわち、ＢＮが４，５であれば、ステップＳ１８の判断は肯定される。ステップＳ１８の判断が肯定された場合、ステップＳ２０に移行する。ステップＳ２０に移行した場合、集中ブロックが分散しているので、図６（ａ）の表の評価Ｂに基づいて、評価点を１点加点し、図５の全処理を終了する。一方、ステップＳ１８の判断が否定された場合、すなわちＢＮが０又は６以上であった場合には、行動解析部１４は、図６（ａ）の表の評価Ｃに基づいて、評価点に加点を行わずに、図５の全処理を終了する。なお、本実施形態の場合、ステップＳ１２において値２０％を用いているので、ＢＮが６以上になることはない。

ところで、ステップＳ１４の判断が肯定され、ステップＳ１６の処理が行われた後に行われるステップＳ２２では、行動解析部１４は、位置取り判定処理のサブルーチンを実行する。

図９には、位置取り判定処理の具体的処理がフローチャートにて示されている。図９の処理では、まず、ステップＳ５０において、行動解析部１４は、最初の対象ブロックの中心位置（図２（ｂ）参照）を取得する。図８の場合、最初の対象ブロックとして、ブロックＰ０１の中心位置（Ｘ座標、Ｙ座標）を取得する。

次いで、ステップＳ５２では、行動解析部１４は、対象ブロック中心からの距離の推移の時系列データを作成する。具体的には、行動解析部１４は、図１０に示すようなグラフ形式のデータ又は図１１に示すような表形式のデータを作成する。なお、以下においては、ステップＳ５２において、図１１のデータが作成されたものとして説明する。

次いで、ステップＳ５４では、行動解析部１４は、ブロック内外識別閾値をもとに対象ブロック内外滞在時間を算出する。なお、本実施形態では、ブロック内外識別閾値として、各ブロックの一辺の１／２の距離（本実施形態では３ｍ）を採用するものとする。本実施形態では、図１２に示すように、対象ブロック中心からの距離が３ｍ以内の場合に販売接客者が対象ブロック内に滞在しているとし（図１２の太線枠参照）、対象ブロック中心からの距離が３ｍを超えている場合に販売接客者が対象ブロック外に滞在しているとして、対象ブロック内外滞在時間を算出する。なお、対象ブロック内外滞在時間それぞれを以下においては、「要素」とも呼ぶものとする。

次いで、ステップＳ５６では、行動解析部１４は、「時間幅がＴ１以下の要素が連続した要素列データ」を取得する。ここで、一例として、Ｔ１が２０分であるとすると、図１２の場合には、経過時間０（分）から５２（分）までの間の要素列データが取得されることになる。

次いで、ステップＳ５８では、行動解析部１４は、当該要素列の全体時間長を算出する。図１２の場合、要素列データは、経過時間０（分）から５２（分）までのデータであるので、全体時間長は５２分となる。

次いで、ステップＳ６０では、行動解析部１４は、要素列全体時間長はＴ０以上か否かを判断する。ここで、一例として、Ｔ０が４０分であるとすると、図１２の場合（全体時間長＝５２分）、ステップＳ６０の判断は肯定され、ステップＳ６６に移行する。

ステップＳ６６に移行した場合、行動解析部１４は、対象ブロック（Ｐ０１）で位置取り有りと位置取りテーブル８２（図１３参照）に記録する。その後は、ステップＳ６８に移行する。

一方、ステップＳ６０の判断が否定された場合には、ステップＳ６２に移行し、行動解析部１４は、未だ「時間幅がＴ１以下の要素が連続した要素列データ」が有るか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ６４に移行し、行動解析部１４は、次の「時間幅がＴ１以下の要素が連続した要素列データ」を取得した後、ステップＳ５８に戻り、上述したのと同様の処理を実行する。これに対し、ステップＳ６２の判断が否定された場合には、ステップＳ６８に移行する。

ステップＳ６８に移行すると、行動解析部１４は、次の対象ブロックがあるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、すなわち、図８に示すように、次の対象ブロックＰ０２がある場合には、ステップＳ７０に移行する。ステップＳ７０に移行した場合、行動解析部１４は、次の対象ブロックの中心位置を取得した後、ステップＳ５２に戻る。そして、ステップＳ５２以降の処理を実行し、ステップＳ６８の判断が否定された段階、すなわち、対象ブロックが無くなった段階で、図９の全処理を終了し、図５のステップＳ２４に移行する。

なお、図１３の位置取りテーブル８２においては、図９の処理の結果、販売接客者Ｐが対象ブロック「Ｐ０１」において位置取りを行っていたとともに、対象ブロック「Ｐ０２」においても位置取りを行っていたことが記録されている。なお、図１３の位置取りテーブル８２からは、販売接客者Ｐが、時間帯で位置取り場所を変えていたということも読み取ることができる。

図５に戻り、ステップＳ２４では、行動解析部１４は、販売接客者が位置取りしていたか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合、すなわち、図１３の位置取りテーブル８２において位置取り有無が「有」の対象ブロックが無かった場合には、行動解析部１４は、図５の全処理を終了する。一方、ステップＳ２４の判断が肯定された場合には、図６（ｂ）の表に基づいて、行動解析部１４は、ステップＳ２６に移行し、評価点に２点を加点する。

次いで、ステップＳ２８では、行動解析部１４は、時間帯で位置取り場所を変えていたか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、行動解析部１４は、図５の全処理を終了するが、肯定された場合には、ステップＳ３０に移行する。なお、ステップＳ２８の判断が肯定される場合とは、図１３の位置取りテーブル８２のように、複数の対象ブロックにおいて位置決め有無が「有」となっている場合である。

ステップＳ２８の判断が肯定されて、ステップＳ３０に移行すると、行動解析部１４は、評価点に１点を加点し、図５の全処理を終了する。

以上のように、図５、図９の処理を実行することにより、１人の販売接客者の行動パターンの評価点が０〜５点の範囲内で定まることになる。なお、図５、図９の処理は、全販売接客者について繰り返し実行されるため、全販売接客者についての処理が終了した段階では、全販売接客者の行動パターンに関する評価点が定まることになる。

（販売接客者の実績算出処理）
次に、図１４のフローチャートに沿って、販売接客者の実績算出処理について詳細に説明する。なお、販売接客者の実績算出処理とは、販売接客者の行動パターンの評価値以外の評価項目を算出する処理である。なお、図１４の処理は、処理対象の販売接客者を異ならせながら、全販売接客者の処理が終わるまで繰り返し実行される処理である。

図１４の処理では、まず、ステップＳ１０２において、行動解析部１４は、処理対象の販売接客者の売場在留時間（＝「総作業時間」）を算出する。この場合、行動解析部１４は、販売接客者移動軌跡テーブル７４に処理対象の販売接客者の位置が記録されている間の時間を売場在留時間として算出する。

次いで、ステップＳ１０６では、行動解析部１４は、接客時系列テーブル７８を作成する。以下、接客時系列テーブル７８の作成方法について説明する。

行動解析部１４は、処理対象の販売接客者（Ｐ）と１人の顧客（Ｋ）に着目し、販売接客者移動軌跡テーブル７４及び顧客移動軌跡テーブル７６に基づいて、図１５（ａ）に示すような販売接客者・顧客間距離テーブルを作成する。そして、行動解析部１４は、図１５（ｂ）に示すように、販売接客者Ｐ・顧客Ｋ間距離の時間変化をグラフ化する。

この場合、販売接客者Ｐ・顧客Ｋ間距離が接客判定接近距離閾値よりも小さい時間が、接客判定時間閾値よりも長い場合に、販売接客者Ｐが顧客Ｋを接客していると考えられる。したがって、行動解析部１４は、図１５（ｂ）のグラフから販売接客者が接客している時間（接客時間）を抽出し、図１６に示す接客時系列テーブル７８に接客開始時刻、接客終了時刻、及び接客した顧客の情報を格納する。

なお、ステップＳ１０６では、上記処理を全顧客に対して実行し、図１６のような接客時系列テーブル７８を作成する。

次いで、ステップＳ１０８では、行動解析部１４は、接客時系列テーブル７８に情報が格納されている顧客のうち、最初の顧客を選択する。次いで、ステップＳ１１０では、行動解析部１４は、接客時系列テーブル７８より選択した顧客の接客時間（＝「販売時間」）を算出する。

次いで、ステップＳ１１２は、行動解析部１４は、「接客回数」を１カウントアップする。なお、本ステップＳ１１２では、１人の顧客に対する接客が２回以上あった場合でも、「接客回数」としては、１回とカウントする。図１７(ａ)〜図１７（ｄ）には、ステップＳ１１２を説明するための図が示されている。ステップＳ１１２では、図１７（ａ）に示すように、ある顧客（甲）に対して２回接客していても、図１７（ｄ）に示すように、１回のみカウントし、図１７（ｂ）に示すように、顧客（乙）に対しては接客を行っていないため、図１７（ｄ）に示すように接客回数のカウントアップをせず、図１７（ｃ）に示すように、ある顧客（丙）に対して１回接客をしているので、図１７（ｄ）に示すように、接客回数を１カウントアップするようになっている。

次いで、ステップＳ１１４では、行動解析部１４は、顧客は全て処理済か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１１６に移行し、行動解析部１４は、次の顧客を選択し、ステップＳ１１０に戻る。

一方、ステップＳ１１４の判断が肯定された場合には、ステップＳ１１８に移行し、行動解析部１４は、ステップＳ１１０で算出した販売時間の全てを合計して、「全販売時間」を算出する。また、行動解析部１４は、ともに、処理対象の販売接客者の「売上金額」を集計する。売上金額の集計は、図４（ａ）の売上実績テーブル４２から、処理対象の販売接客者がその日に売り上げた金額を集計することで行う。

次いで、ステップＳ１２０では、行動解析部１４は、処理対象の販売接客者の実績を以下の式（１）〜（３）に基づいて算出する。
時間生産性＝売上金額／全販売時間 …（１）
販売時間比率＝全販売時間／総作業時間 …（２）
１顧客当りの販売時間＝全販売時間／接客回数 …（３）

以上により、処理対象の販売接客者の実績算出処理が終了する。

本実施形態では、出力部１６は、図５及び図９の処理により得られた販売接客者の行動パターンの評価値、及び図１４の処理により得られた、時間生産性、販売時間比率、１顧客あたりの販売時間のそれぞれを、例えば、図１８に示すようなレーダチャートに表して、利用者端末５０に対して出力する。これにより、販売接客者は、利用者端末５０上からレーダチャートを参照することで、自己の販売行動の良い点、悪い点を客観的に判断することができる。また、図１８に示すように他の販売接客者（例えば売上の高い販売接客者）と比較できるようにレーダチャートを作成することで、自己の販売行動の良い点、悪い点を相対的に判断することも可能である。

これまでの説明から分かるように、本実施形態では、行動解析部１４によって、販売接客者移動軌跡テーブル７４の情報に基づいて、販売接客者の売り場内での行動パターンの情報を抽出する抽出部、及び複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準（図６（ａ）〜図６（ｃ））に基づいて、抽出部により抽出された行動パターンの情報を評価する評価部、としての機能が実現されている。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、情報処理装置１０は、販売接客者位置検出装置２０の検出結果を取得し、該検出結果に基づいて、販売接客者が売り場内での行動パターンの情報（集中ブロックの有無、位置取りの有無、時間帯で位置取り場所を変えているか否か）を特定し、複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準（図６（ａ）〜図６（ｃ））に基づいて、行動パターンの情報を評価する。これにより、本実施形態では、複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、各販売接客者の行動パターンの評価を適切に行うことができる。

また、本実施形態では、行動パターンの情報には、売り場内を区分けした複数のブロックのうち、販売接客者の滞在が集中しているブロックの個数の情報が含まれている。これにより、売上の多い販売接客者や売上の少ない販売接客者の存在位置の分布傾向を考慮した販売接客者の行動パターンの適切な評価が可能となる。

また、本実施形態では、行動パターンの情報には、売り場内を区分けした複数のブロックのうち販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報が含まれている。これにより、売上の多い販売接客者や売上の少ない販売接客者の位置取り傾向を考慮した販売接客者の行動パターンの適切な評価が可能となる。

また、本実施形態では、行動パターンの情報には、販売接客者の滞在が集中しているブロックの時間変化に関する情報（すなわち、時間帯で位置取り場所を変えているか否か）が含まれている。これにより、売上の多い販売接客者や売上の少ない販売接客者の位置取り傾向を考慮した販売接客者の行動パターンの適切な評価が可能となる。

また、本実施形態では、行動解析部１４は、顧客位置検出装置３０により検出された顧客の売り場内における位置と、販売接客者の前記売り場内における位置とに基づいて、販売接客者の接客に関する評価（時間生産性、販売時間比率、及び１顧客あたりの販売時間の算出）を行う。これにより、販売接客者は、様々な観点から、自己の売り場内での行動を省みることができる。

なお、上記実施形態では、出力部１６は、販売接客者の行動パターンの評価値や、時間生産性、販売時間比率、１顧客あたりの販売時間のそれぞれを、レーダチャート（図１８）上に表す場合について説明したが、これに限られるものではない。その他のグラフや表などを用いて、各値を表すこととしてもよい。

なお、上記実施形態で説明した評価点（図６(ａ)〜図６（ｃ））や、図１４のステップＳ１２０の各式は、一例である。すなわち、店舗の種別や売り場の態様などの種々の事情に応じて、評価点や各式を適宜変更してもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

なお、以上の一実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 販売接客者の売り場内における位置を検出する販売接客者位置検出装置と；
前記販売接客者位置検出装置から検出結果を取得する取得部と、
前記検出結果に基づいて、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出する抽出部と、
複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、前記抽出部により抽出された前記行動パターンの情報を評価する評価部と、を有する処理装置と；を備える売り場行動評価システム。
（付記２） 前記抽出部が抽出する行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの個数の情報が含まれることを特徴とする付記１に記載の売り場行動評価システム。
（付記３） 前記抽出部が抽出する行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報が含まれることを特徴とする付記１又は２に記載の売り場行動評価システム。
（付記４） 前記抽出部が抽出する行動パターンの情報には、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの時間変化に関する情報が含まれることを特徴とする付記１又は２に記載の売り場行動評価システム。
（付記５） 顧客の売り場内における位置を検出する顧客位置検出装置を更に備え、
前記評価部は、前記販売接客者の前記売り場内における位置と、前記顧客の前記売り場内における位置とに基づいて、前記販売接客者の接客に関する評価を更に実行することを特徴とする付記１〜４のいずれか一項に記載の売り場行動評価システム。
（付記６） 販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得し、
前記検出結果に基づいて、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出し、
複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する、
処理をコンピュータに実行させる売り場行動評価プログラム。
（付記７） 前記抽出する処理において抽出される行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの個数の情報が含まれることを特徴とする付記６に記載の売り場行動評価プログラム。
（付記８） 前記抽出する処理において抽出される行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報が含まれることを特徴とする付記６又は７に記載の売り場行動評価プログラム。
（付記９） 前記抽出する処理において抽出される行動パターンの情報には、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの時間変化に関する情報が含まれることを特徴とする付記６又は７に記載の売り場行動評価プログラム。
（付記１０） 顧客の売り場内における位置の検出結果を取得する処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記評価する処理では、前記販売接客者の前記売り場内における位置と、前記顧客の前記売り場内における位置とに基づいて、前記販売接客者の接客に関する評価を更に実行することを特徴とする付記６〜９のいずれか一項に記載の売り場行動評価プログラム。
（付記１１） 販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得する工程と、
前記検出結果に基づいて、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出する工程と、
複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する工程と、
をコンピュータが実行することを特徴とする売り場行動評価方法。
（付記１２） 前記抽出する工程において抽出される行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの個数の情報が含まれることを特徴とする付記１１に記載の売り場行動評価方法。
（付記１３） 前記抽出する工程において抽出される行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報が含まれることを特徴とする付記１１又は１２に記載の売り場行動評価方法。
（付記１４） 前記抽出する工程において抽出される行動パターンの情報には、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの時間変化に関する情報が含まれることを特徴とする付記１１又は１２に記載の売り場行動評価方法。
（付記１５） 顧客の売り場内における位置の検出結果を取得する工程を前記コンピュータが更に実行し、
前記評価する工程では、前記販売接客者の前記売り場内における位置と、前記顧客の前記売り場内における位置とに基づいて、前記販売接客者の接客に関する評価を更に実行することを特徴とする付記１１〜１４のいずれか一項に記載の売り場行動評価方法。

１０ 情報処理装置（処理装置）
１２ データ収集部（取得部）
１４ 行動解析部（抽出部、評価部）
２０ 販売接客者位置検出装置
３０ 顧客位置検出装置

Claims (6)

1. 販売接客者の売り場内における位置を検出する販売接客者位置検出装置と；
   前記販売接客者位置検出装置から検出結果を取得する取得部と、
   前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出する抽出部と、
   予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、前記抽出部により抽出された前記行動パターンの情報を評価する評価部と、を有する処理装置と；
   を備える売り場行動評価システム。
2. 前記抽出部が抽出する行動パターンの情報には、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち、前記販売接客者の滞在が集中しているブロックの個数の情報が含まれることを特徴とする請求項１に記載の売り場行動評価システム。
3. 前記行動パターン毎の評価基準は、複数の販売接客者の売上履歴と該複数の販売接客者の行動パターンとの関係から定められた評価基準であることを特徴とする請求項１又は２に記載の売り場行動評価システム。
4. 顧客の売り場内における位置を検出する顧客位置検出装置を更に備え、
   前記評価部は、前記販売接客者の前記売り場内における位置と、前記顧客の前記売り場内における位置とに基づいて、前記販売接客者の接客に関する評価を更に実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の売り場行動評価システム。
5. 販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得し、
   前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出し、
   予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する、
   処理をコンピュータに実行させる売り場行動評価プログラム。
6. 販売接客者の売り場内における位置の検出結果を取得する工程と、
   前記検出結果に基づいて、前記売り場内を区分けした複数のブロックのうち前記販売接客者の滞在が集中しているブロックを基準としたブロック間移動の頻度の情報を含む、前記販売接客者の前記売り場内での行動パターンの情報を抽出する工程と、
   予め定められた行動パターン毎の評価基準に基づいて、抽出された前記行動パターンの情報を評価する工程と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする売り場行動評価方法。

Images