JP6469194B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】情報処理装置は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部と、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部と、今回の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報に基づいて判定する判定部と、前記判定部によりイレギュラーな行為であると判定された場合に前記購入対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示部と、を備えるものとした。
【選択図】図3
Description
このような場合に、ユーザがそれ以上の不利益を被らないような情報提供を行うことが望ましい。
判定部は、購入間隔情報から今回の購入行為が普段の購入間隔と異なるものであるか否かを判定する。普段の購入間隔よりも異なるタイミングで今回の購入行為が行われた場合、今回の購入行為がイレギュラーなものである可能性がある。そして、イレギュラーな購入行為に対しては、次回の購入行為がイレギュラーなものとならないように補助商品の提示を行うことが可能となる。
ユーザは一度購入した商品を紛失してしまった場合や壊してしまった場合に再度全く同じ商品を購入するとは限らない。例えば、複数のカラーバリエーションから商品を選択可能である場合には、異なる色の商品を選択する可能性もある。また、同様の機能を持つ異なるメーカーの商品を購入することも考えられる。判定部は、異なる色の商品や同様の機能を持つ商品を類似商品として扱うことにより、想定よりも短期間で行われた購入行為に対してイレギュラーな購入行為か否かを適切に判定する。
購入間隔が短くなった場合、その購入行為はイレギュラーな行為である可能性が高い。本構成によれば、このような購入行為がイレギュラーな行為であると判定される。
ユーザが短期間に同じ商品や類似の商品を購入した場合に、それらの購入行為が必ずしも商品の紛失や故障や破損に基づくものとは限らない。判定部は、イレギュラーな購入行為がユーザの不本意な行為であるか否かを判定する追加判定を行うことにより、ユーザに補助商品の提示を行うか否かを判定する。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入が贈答用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入がまとめ買い用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。
例えばユーザが一つの商品を購入した後、想定よりも短期間で更に二つ以上の複数の同一商品を購入した場合には、一つ目の商品の紛失や故障に応じて再度購入した可能性よりも、一つ目の商品が気に入ったため自分用や知人用に追加で購入した可能性が高い。このようなケースをまとめ買い用の行為として判定する。
商品の購入間隔はユーザ毎に異なる可能性が高い。即ち、一般的なユーザにとっては1年に1回程度購入する商品であってもあるユーザにとっては1ヶ月に1回程度購入する商品である可能性がある。本構成によれば、ユーザごとの購入者情報に基づいて判定を行う。
ユーザ毎に異なる商品の購入間隔について、具体的にユーザの前々回の購入行為から前回の購入行為までの期間長を用いて、今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定する。
ユーザがイレギュラーな購入行為を行った場合に該ユーザに対して保険商品が補助商品として提示される。例えば、商品の盗難保険や、保証期間延長のための商品や、購入商品の破損や破壊などに対応した保険商品などが補助商品として提示される。
ユーザのイレギュラーな購入が例えば盗難などによって起きた場合のために、補助商品として盗難を防止するための商品を提示される。
この情報処理方法により、ユーザに適切な情報提供を行うことができる。
本発明に係るプログラムは、上記各ステップに相当する手順を情報処理装置に実行させるプログラムである。本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムを記憶したものである。これらにより上述の情報処理装置の処理を実現する。
<1.システム構成>
<2.コンピュータ装置のハードウェア構成>
<3.推奨サーバの機能構成及びDB>
<4.各処理例>
<4−1.購入間隔情報記憶処理>
<4−2.補助商品提示処理>
<5.変形例>
<6.まとめ>
<7.プログラム及び記憶媒体>
本実施の形態としてのネットワークシステム全体の構成について、図1を用いて説明する。
ネットワークシステム1は、EC(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1は、例えばインターネット等の通信ネットワーク2を介して、ショッピングサイト運営システム3、複数のユーザ端末4、複数の店舗端末5が互いに通信可能に構成されている。
また、通信ネットワーク2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、電話線などの有線でも、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、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。
ショッピングサイト運営システム3を構成する各装置間の通信を可能とするためのネットワークは、通信ネットワーク2と同様に特に限定されるものではない。
ウェブページデータは、例えば、HTML(Hyper Text Markup Language)やXHTML(Extensible HyperText Markup Language)などの構造化文書ファイルである。構造化文書ファイルには、商品の名称や説明文などのテキストデータや商品に関する画像などの画像データと、それらの配置や表示態様(文字色やフォントや大きさや装飾など)が記述されている。
ウェブページとしては、例えば、ユーザにログイン情報を入力させるためのログインページや、商品の検索を行うための検索ページや、商品の詳細情報を表示するための商品詳細ページなどである。
これによりユーザ端末4では検索結果として自身の指定した検索クエリに基づく各種の商品ページを閲覧することが可能である。
補助商品については、具体的な例を挙げて後述するが、購入商品に関しての保険商品などである。
なお、ユーザ端末4や店舗端末5は、利用する人物が商品を購入する立場にいる人物なのか、または、商品を販売する立場にいる人物なのかによって便宜上名前を使い分けているだけであり、実質的に端末の構成などは同じである。
ショッピングサーバ6や推奨サーバ7をはじめとした各装置(会員DB50、商品DB51、店舗DB52、履歴DB53、推奨DB54、ユーザ端末4、及び店舗端末5)を構成するコンピュータ装置のハードウェア構成を図2に示す。各コンピュータ装置のCPU(Central Processing Unit)101は、ROM( Read Only Memory)102に記憶されているプログラム、または記憶部108からRAM( Random Access Memory )103にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM103にはまた、CPU101が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
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、入出力インタフェース105も接続されている。
入出力インタフェース105には、入力部106、出力部107、記憶部108、通信部109が接続されている。
入力部106はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部107は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、並びにスピーカなどにより構成される。
記憶部108はHDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部109はネットワーク2を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース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、ショッピングサーバ6や推奨サーバ7をなどの各装置(会員DB50、商品DB51、店舗DB52、履歴DB53、推奨DB54、ユーザ端末4、及び店舗端末5)としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ショッピングサーバ6や推奨サーバ7などの各装置(会員DB50、商品DB51、店舗DB52、履歴DB53、推奨DB54、ユーザ端末4、及び店舗端末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。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群(クラウド)としての情報処理装置が含まれてもよい。
また各機能をソフトウェ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。一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、一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。
また各機能は複数の情報処理装置に分散されていてもよい。更に機能の一つが、複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
図3に1又は複数の情報処理装置で構成される推奨サーバ7としての機能構成および各種のDBを示す。
推奨サーバ7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ェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウェ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。
記憶部7aは、ユーザの商品購入に応じて、当該商品に関する購買情報を記憶する。購買情報とは、例えば、購入の対象となった商品をそのユーザがどの程度の間隔(期間)で購入しているかなどの購入間隔情報などを含む。購入間隔情報は、ユーザごと商品ごとに記憶される。なお、商品ごととは、純粋に単一の商品ごととされてもよいし、類似商品(或いは同一ジャンルに属する商品)を同一商品としてみなした上での商品ごととされてもよい。
以降の説明においては、ユーザがこれまでにどの程度の間隔をあけて商品を購入しているかの情報を「標準購入間隔情報」と記載する。
例えば、標準購入間隔情報と今回購入間隔からユーザの今回の購入行為がイレギュラーなものと判定した場合であっても、その購入が不本意でない可能性がある。購入した商品が気に入ったため追加購入する場合や、消耗品であるためにいずれ再購入する予定でいた購入対象商品が安売りされたために早めに購入してストックしておく場合などは、不本意な購入行為ではないと判定する。
なお、本実施の形態においては、商品ごと(或いは商品ジャンルごと)の標準購入間隔情報がユーザIDに紐付けられて記憶されていてもよい。
商品画像の情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報(URL情報など)でもよい。
また、商品DB51には、上記以外にも、生産地や商品のスペック(色、大きさ、性能情報)などが記憶されてもよい。
なお、商品DB51には、商品ページなどのウェブページデータも記憶されている。
また、類似している他商品についての情報が記憶されていてもよい。例えば、ある程度細分化された商品ジャンル情報が同じ商品は、代替可能な類似商品とみなす事ができる。そのような商品同士が類似商品としてDBに記憶される。これらの類似商品の情報は、購入間隔を算出する処理などで用いられる。
例えば、それぞれの店舗を一意に識別可能な店舗IDに対して、ログインパスワード、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ID(ショッピングサイト運営システム3が商品ごとに付与する商品固有のコード情報)、商品ページURL、商品ごとの価格、店舗ページのURL、連絡先(電話番号やメールアドレスなど)などの各情報が紐付けられて記憶される。
商品ページURLは商品ページごとに付されるURLであり、同一商品であっても販売店舗が異なる場合には、異なる商品ページURLが付される。
店舗ロゴの情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報(URL情報)などでもよい。
これらの情報は、ショッピングサイト運営システム3におけるオペレータや店舗の従業員等により登録される。
なお、商品ごとではなく商品ジャンルごとに補助商品が紐付けられていてもよい。
推奨サーバ7が実行する処理について、添付図を参照しながら説明する。
<4−1.標準購入間隔情報記憶処理>
商品の標準購入間隔に関する情報を生成して記憶する処理について説明する。
この処理は、例えばバッチ処理などにより定期的に行う。標準購入間隔情報を用いた演算や判定を行う前に標準購入間隔情報の生成及び記憶処理を行っておくことで、取得時の処理負担を軽減し、速やかに情報取得を行うことができる。
或いは、ユーザが商品を購入するたびにこの処理を行い、該購入商品に関する標準購入間隔情報を更新してもよい。
具体的な一例について、図4を参照して説明する。
また、対象ユーザが対象商品を3回以上購入している場合に、各購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報としてもよい。
他にも、新しい方から所定回数の購入行為の購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報としてもよい。例えば、対象ユーザが対象商品を10回購入している場合に、直近の3回の購入行為から購入間隔の平均値を算出して標準購入間隔情報とする。
更に、直近の購入間隔に重みを付けて複数の購入間隔から算出し、標準購入間隔情報としてもよい。
なお、ユーザが商品を購入するたびに図4の処理を行う場合には、少なくともステップS106の処理は不要となる。また、ユーザが購入した商品が1種類である場合には、ステップS105の処理も不要となる。
他の対象商品がある場合、推奨サーバ7はステップS102乃至S104の各処理を実行する。
他の対象商品がない場合、推奨サーバ7はステップS106へと進む。
処理対象のユーザに関してステップS101乃至S105の各処理が終了している場合には、推奨サーバ7は図4に示す一連の処理を終了する。
ユーザが商品を購入した際に行う補助商品の提示処理について、図5を参照して説明する。
なお、図5に示す各処理を行うタイミングについては各種考えられる。例えば、ユーザが仮想の買い物かごに商品を投入した段階で行ってもよいし、決済処理に進んだ段階で行ってもよい。また、決済後に提示するサンクスページで補助商品を提示してもよい。
イレギュラー判定処理について具体的に図6を参照して説明する。
推奨サーバ7は、ステップS301でユーザの今回の購入行為の対象となった商品や商品ジャンルを特定する。そして、推奨サーバ7はステップS302で、購入対象となった商品や商品ジャンル(以降まとめて「購入対象商品」という)に関する標準購入間隔情報を会員DB50から取得する。即ち今回の購入行為を行ったユーザに関する標準購入間隔情報を取得する。
推奨サーバ7はステップS305において、算出した差分時間と会員DB50から取得した標準購入間隔情報を比較して、イレギュラーな購入行為か否かを判定する。
なお、ステップS302で取得した標準購入間隔情報は、ユーザに応じたものとしているが、そうでなくても構わない。例えば、今回の購入行為を行ったユーザによらない一般的なユーザの標準購入間隔情報を取得してもよい。この場合は、ユーザ毎に標準購入間隔情報を保持しなくてよいため、標準購入間隔情報が記憶されるデータベースの記憶容量の削減を図ることができる。
今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定した推奨サーバ7は、続くステップS203でイレギュラーフラグがONであるか否かを確認する。
イレギュラーフラグがOFFである場合、推奨サーバ7は図5に示す一連の処理を終了する。即ち、今回の購入行為に際して補助商品の提示は行わない。
不本意行為判定処理について、具体的に図7を参照して説明する。
推奨サーバ7は先ずステップS401で、今回の購入行為が贈答用の行為であるか否かを判定する。例えば、購入時のオプションとしてラッピングを選択していた場合などは、贈答用の購入行為と判定する。また、同時購入された商品にラッピング用の商品が含まれていた場合に該購入行為を贈答用の購入行為と判定してもよい。他にも、商品の送付先が通常の送付先や前回の送付先と異なる場合なども、贈答用の購入行為とみなす事が可能である。
今回の購入行為が贈答用の行為である場合、不本意行為ではないと判定する。
購入個数が所定数以上である場合、購入商品を気に入ったために更にまとめ買いをした可能性が高いため、不本意行為ではないと判定する。
なお、所定数とは、例えば前回の購入時の購入個数などである。前回の購入行為で商品を1個購入したが当該購入商品が紛失してしまった場合には、再度同一の商品を購入する場合には1個購入することが考えられる。前回の購入個数が1個であるにも関わらず今回の購入個数が2個や3個等である場合には、まとめ買いの可能性が高いと判定する。
今回の購入価格が所定価格未満でないと判定した場合、即ち、安かったため買う予定になかった商品を購入した場合ではないため、推奨サーバ7はステップS404で不本意フラグをONにする。即ち、今回の購入行為が贈答用の行為ではなく、購入個数が所定数以上でもなく、購入価格が所定価格未満でない場合には、今回の購入は不本意な購入行為であると判定し、不本意フラグをONにする。
不本意行為判定処理を終えた推奨サーバ7は、続くステップS205で不本意フラグがONであるか否かを確認する。
不本意フラグがOFFである場合、推奨サーバ7は図5に示す一連の処理を終了する。即ち、今回の購入行為に際して補助商品の提示は行わない。
一方、推奨情報の抽出ができた場合、推奨サーバ7はステップS208で当該推奨情報をユーザに提示する提示処理を実行する。提示処理では、例えば、ユーザの閲覧中のウェブページに推奨情報として補助商品の購入を推薦する表示を行う。
図5に示す補助商品提示処理は、購入対象商品に応じて実行するか否かを判定してもよい。例えば、購入対象商品が日用品であり、頻繁に購入するもので有る場合には、算出する標準購入間隔情報がある程度ばらつくことが予想される。そのような標準購入間隔情報に基づいて補助商品提示処理を行うと、ユーザに対して提示される補助商品が適切なものでなくなる可能性が高まってしまう。従って、日用品や食料品など頻繁に購入される商品は対象外としてもよい。
推奨サーバ7はステップS201で購入行為を検出した後、購入した商品が補助商品提示処理の対象外の商品であるか否かを判定する処理をステップS209で実行する。
対象外である場合は、ユーザに補助商品の提示を行うことなく図8に示す一連の処理を終了する。一方、購入商品が対象外でない場合、推奨サーバ7はステップS202乃至ステップS208を実行する。ステップS202乃至ステップS208の各処理は、図5と同様の処理となるため、説明を省く。
図8に示す各処理を行うことにより、購入間隔が短いような商品を省き、適度に長い購入間隔となる商品に対して、適切に補助商品の提示の可否を判定することができる。即ち、ユーザにとって適切な情報提供がなされ、ユーザの利便性の向上を図ることができる。
例えば、図9に示すように、推奨サーバ7はステップS201でユーザの購入行為を検出した後、ステップS202及びステップS203の処理を実行することにより、当該購入行為がイレギュラーなものであるか否かを判定する。
イレギュラーなものであると判定した場合、推奨サーバ7はステップS206で推奨情報抽出処理を実行した後、抽出できた場合には(ステップS207)、ステップS208で提示処理を行う。
このような処理を実行することによっても、イレギュラーな購入行為を行ったユーザに対して補助商品の提示を行うことができる。また、不本意行為判定処理及びそれに係る処理を実行しないことにより、推奨サーバ7の処理負担を軽減することができ、処理時間の短縮も図ることができる。
上記の各例で説明したように、推奨サーバ7は、商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部7aと、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部7bと、対象商品の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを今回購入間隔と標準購入間隔情報に基づいて判定する判定部7cと、判定部7cによりイレギュラーな行為であると判定された場合に対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示部7dと、を備えている。
判定部7cは、標準購入間隔情報から今回の購入行為が普段の購入間隔と異なるものであるか否かを判定する。普段の購入間隔よりも異なるタイミングで今回の購入行為が行われた場合、今回の購入行為がイレギュラーなものである可能性がある。そして、イレギュラーな購入行為に対しては、次回の購入行為がイレギュラーなものとならないように補助商品の提示を行うことが可能となる。
例えば、ユーザが商品を買った直後に紛失してしまった場合には、再度同じ商品を購入することが考えられる。しかも、そのような購入行為は普段の購入間隔とは異なる購入間隔で行われることが考えられる。そのような場合には、ユーザが再びそのようなイレギュラーな購入行為をしなくて済むように、紛失を防止するような商品を合わせて購入するように推奨することが望ましい。
本構成によれば、このような一度ひどい体験をしたユーザに対して再度同様の事態を招いてしまうことを防止するような商品購入を推奨することができるため、高い訴求力を備えた情報提供を行うことが可能となる。
また、適切な補助商品の情報を提示することにより、ユーザが改めて検索等の操作を行う必要がなく、情報処理装置の処理負担軽減を図ることができる。
ユーザは一度購入した商品を紛失してしまった場合や壊してしまった場合に再度全く同じ商品を購入するとは限らない。例えば、複数のカラーバリエーションから商品を選択可能である場合には、異なる色の商品を選択する可能性もある。また、同様の機能を持つ異なるメーカーの商品を購入することも考えられる。即ち、購入した商品と商品ジャンルが同一となる商品は類似商品であり、同一商品として扱ってもよい。
従って、判定部7cは、異なる色の商品や同様の機能を持つ商品を類似商品として扱うことにより、想定よりも短期間で行われた購入行為に対してイレギュラーな購入行為か否かを適切に判定することができる。そのため、再度イレギュラーな購入行為が行われてしまうことを防止するための補助商品の推奨を適切に行うことができる。
購入間隔が短くなった場合、その購入行為はイレギュラーな行為である可能性が高い。本構成によれば、このような購入行為がイレギュラーな行為であると判定され、適切な情報提供がなされる可能性を高めることができる。
ユーザが短期間に同じ商品や類似の商品を購入した場合に、それらの購入行為が必ずしも商品の紛失や故障や破損に基づくものとは限らない。例えば、購入商品を気に入り同じ商品をプレゼント用に再度購入する場合などが考えられる。また、購入した商品が生産中止となるために予備用を再度購入した可能性もある。判定部7cは、イレギュラーな購入行為がユーザの不本意な行為であるか否かを判定する追加判定を行うことにより、ユーザに補助商品の提示を行うか否かを適切に判定することができる。
従って、ユーザにとって余計な推奨情報の提示がされないため、煩わしさを感じさせずに済む。
余分な情報提示がされないため、ユーザが補助商品の購入を行うか否か迷う必要がなく、購入行為をスムーズに行うことができる。
また、ユーザにとって不要な情報提示を行わなくて済むため、ユーザ端末や推奨サーバなどの情報処理装置の処理負担軽減を図ることができる。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入が贈答用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。
従って、ユーザにとって不要な情報提供を回避することができ、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。
ユーザが短期間に同じ商品や類似商品を購入したとしても、その購入がまとめ買い用であった場合には、ユーザが最初に購入した商品に紛失や故障があったわけではないため、不本意な行為ではないと判定する。例えば、ユーザが購入して気に入った商品の割引セールがあり、これを機会にストック用の商品を複数購入した場合などが該当する。
このような場合には不本意な行為でないとして、ユーザに補助商品についての情報を提供しないため、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。
例えばユーザが一つの商品を購入した後、想定よりも短期間で更に二つ以上の複数の同一商品を購入した場合には、一つ目の商品の紛失や故障に応じて再度購入した可能性よりも、一つ目の商品が気に入ったため自分用や知人用に追加で購入した可能性が高い。このようなケースをまとめ買い用の行為として判定することにより、追加の購入行為が不本意な行為ではないと判定されるため、ユーザにとって不要な補助商品についての情報を提供せずに済み、ユーザに煩わしさを感じさせずに済む。
商品の購入間隔はユーザ毎に異なる可能性が高い。即ち、一般的なユーザにとっては1年に1回程度購入する商品であってもあるユーザにとっては1ヶ月に1回程度購入する商品である可能性がある。本構成によれば、ユーザごとの購入者情報に基づいて今回の購入行為がイレギュラーな購入行為であるのか否かを判定することが可能となる。
従って、ユーザにとっては通常の購入行為がイレギュラーな購入行為と判定される可能性を低減させることができるため、補助商品の情報提供を適切に行うことができる。
ユーザ毎に異なる商品の購入間隔について、具体的にユーザの前々回の購入行為から前回の購入行為までの期間長を用いて、今回の購入行為がイレギュラーなものか否かを判定する。これにより、ユーザごとの適切な判定処理を具体的に実現することができる。
ユーザがイレギュラーな購入行為を行った場合に該ユーザに対して保険商品が補助商品として提示される。例えば、商品の盗難保険や、保証期間延長のための商品や、購入商品の破損や破壊などに対応した保険商品などが補助商品として提示される。
これにより、次回同様のイレギュラーな購入が起きたとしてもユーザの負担が軽減されるため、利便性の高い情報提供を行うことができる。
ユーザのイレギュラーな購入が例えば盗難などによって起きた場合のために、補助商品として盗難を防止するための商品を提示される。
これにより、これ以上のイレギュラーな購入が起き難くされるため、ユーザにとって利便性の高い情報提供を行うことができる。
実施の形態のプログラムは、推奨サーバ7の演算処理装置(CPU等)に各種の処理を実行させるプログラムである。
また、今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能を演算処理装置に実行させる。
更に、今回の購入行為がイレギュラーな行為であるか否かを前記今回購入間隔と前記標準購入間隔情報に基づいて判定する判定機能を演算処理装置に実行させる。
そして、前記判定機能によりイレギュラーな行為であると判定された場合に前記購入対象商品の補助商品の提示を行う推奨情報提示機能を演算処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、情報処理装置の演算処理装置に対して図4乃至図7に示す各処理を実行させるプログラムである。
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 (11)
- 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶部と、
今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出部と、
前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第1判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第2判定処理を行う判定部と、
前記判定部により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示部と、を備えた
情報処理装置。 - 前記標準購入間隔の算出及び前記今回購入間隔の算出において、類似商品についても同一商品として扱う
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、前記第2判定処理において、今回の購入行為の購入対象にラッピング商品が含まれていると判定した場合、または、購入対象商品をラッピングするように指定された場合に、今回の購入行為は買い直し行為でないと判定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、前記第2判定処理において、今回の購入行為は購入対象商品の価格が安価であることに基づいて行われたと判定した場合に今回の購入行為は買い直し行為でないと判定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記今回の購入対象商品についての不利益は、盗難による紛失または破損とされ、
前記補助商品は購入対象商品に係る保険商品とされた
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記今回の購入対象商品についての不利益は、盗難による紛失とされ、
前記補助商品は盗難防止商品とされた
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、今回の購入行為を行う購入者情報を用いて前記第1判定処理及び前記第2判定処理を行う
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、前記購入者情報として購入対象商品についての前回の購入行為と前々回の購入行為の購入間隔を用いる
請求項7に記載の情報処理装置。 - 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶ステップと、
今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出ステップと、
前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第1判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第2判定処理を行う判定ステップと、
前記判定ステップにより今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示ステップと、を
情報処理装置が実行する情報処理方法。 - 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶機能と、
今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能と、
前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第1判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第2判定処理を行う判定機能と、
前記判定機能により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示機能と、を
コンピュータに実行させるプログラム。 - 商品ごとの同一ユーザの購入間隔を用いて算出した標準購入間隔情報を記憶させる記憶機能と、
今回の購入行為でユーザが購入対象とした購入対象商品における該ユーザの今回の購入行為と前回の購入行為の購入間隔を今回購入間隔として算出する算出機能と、
前記今回購入間隔が前記標準購入間隔情報に対して短期間と判定した場合に今回の購入行為がイレギュラーな行為であると判定する第1判定処理と、今回の購入行為がイレギュラーな行為と判定した場合に、今回の購入行為が前回の購入対象商品についての不利益が発生したことによる買い直し行為であるか否かを更に判定する第2判定処理を行う判定機能と、
前記判定機能により今回の購入行為が買い直し行為であると判定された場合に今回の購入対象商品についての不利益を回避するための補助商品の提示を行う推奨情報提示機能と、を
コンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
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