以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。以下に説明する実施形態は、取引対象に関するお得な情報をユーザに提供し、その取引対象を実店舗で購入したユーザに対して特典を付与する情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。お得情報は、取引対象を購入したユーザに対してポイントが付与されることを示す情報である。取引対象の例として、商品及びサービスが挙げられる。付与される特典は、取引対象を購入する際に、その取引対象との交換価値があるものである。すなわち、付与される特典は、金銭的又は貨幣的な性質を有する。特典の例として、ポイント、キャッシュバック、商品券等が挙げられる。特典の価額は、ポイント数、キャッシュバックされる金額、商品券で購入可能な商品の価格等である。以下に説明する実施形態においては、取引対象は商品であり、特典はポイントである。
[1.情報提供システムの構成]
先ず、本実施形態に係る情報提供システムSの構成及び機能概要について、図1を用いて説明する。図1は、本実施形態に係る情報提供システムSの概要構成の一例を示す図である。
図1に示すように、情報提供システムSは、情報提供サーバ1と、オンラインショッピングサーバ2と、複数のユーザ端末3とを備える。情報提供サーバ1〜ユーザ端末3は、ネットワークNWを介して互いに接続される。ネットワークNWは、例えばインターネット、専用通信回線(例えば、CATV(Community Antenna Television)回線)、移動体通信網(基地局等を含む)、及びゲートウェイ等により構築されている。
情報提供サーバ1は、商品のお得情報をユーザに提供するとともに、その商品を実店舗で購入してその際に発行されたレシートを提示したユーザに対してポイントを付与するサーバ装置である。お得情報は、その商品を示す商品特定情報と、付与されるポイント数とを関連付けた情報である。ユーザは、実店舗で受け取ったレシートを撮影して、その画像を情報提供サーバ1へ送信する。これにより、ユーザに対してポイントが付与される。
情報提供サーバ1は、お得情報として表示されたポイント数と、その後のユーザの商品の購入状況とを関連付けた購入状況ログを蓄積する。そして、情報提供サーバ1は、ポイント数と購入状況との関係の傾向を、機械学習により又は統計的に特定して、適切なポイント数を設定する。すなわち、提示されたポイント数に対するユーザの反応(購入した又は購入しなかった)の傾向から、ポイント数が設定される。これにより、ポイントの原資を提供することによる費用対効果を高めることができる。お得情報が表示された商品をユーザが購入するか否かは、例えばその商品を購入した場合に付与されるポイント数と、その商品自体に対するユーザの評価等とが影響する。そのため、同一のポイント数が付与される同一価格の商品の中においても、ユーザが購入する商品と購入しない商品とに分かれる場合がある。従って、商品ごとにポイント数が設定されることが望まれる。適切なポイント数とは、例えばユーザに商品を購入させるために必要で十分なポイント数である。お得情報の提供及びポイント数の設定の対象となる商品の例として、日用品、消耗品、食料品、飲料等が挙げられる。これらの商品は、ユーザの日常の生活において衝動的に購入する動機が生じやすく、付与される特典の価額に対する感応度に応じて購入行動や購入度合いが左右されやすい。また、これらの商品については、継続的に生じる必要性から同種の商品が購入される傾向がある。そのため、お得情報の提供及びポイント数の設定による効果が大きい。しかしながら、本発明が適用される商品は、これらの商品に限定されるものではない。
オンラインショッピングサーバ2は、電子商取引が行われるオンラインショッピングサイトを管理するサーバ装置である。オンラインショッピングサイトにおいて商品を購入するとき、ユーザは、情報提供サーバ1から付与されたポイントを、購入代金の一部又は全部に充てることができる。オンラインショッピングサーバ2は、オンライン購入履歴DB21を備える。「DB」は、データベースの略語である。
オンライン購入履歴DB21には、オンラインショッピングサイトにおける購入履歴が記憶される。例えば、オンライン購入履歴DB21には、ユーザID、商品ID、購入日時等が関連付けて記憶される。ユーザIDは、商品を購入したユーザを示す。商品IDは、購入された商品を示す。
ユーザ端末3は、情報提供システムSを利用するユーザにより利用される携帯用の端末装置である。ユーザ端末3には、ウェブブラウザ等のプログラムが記憶される。ユーザ端末3の例として、スマートフォン、タブレット式コンピュータ等の携帯情報端末、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等が挙げられる。
[2.情報提供サーバの構成]
次に、情報提供サーバ1の構成について、図2及び図3を用いて説明する。図2は、本実施形態に係る情報提供サーバ1の概要構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、情報提供サーバ1は、システム制御部11と、システムバス12と、入出力インターフェース13と、記憶部14と、通信部15と、を備えている。システム制御部11と入出力インターフェース13とは、システムバス12を介して接続されている。
システム制御部11は、CPU(Central Processing Unit)11a、ROM(Read Only Memory)11b、RAM(Random Access Memory)11c等により構成されている。
入出力インターフェース13は、記憶部14及び通信部15とシステム制御部11との間のインターフェース処理を行う。
記憶部14は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されている。この記憶部14には、会員DB14a、商品DB14b、ポイント付与商品DB14c、表示履歴DB14d、ユーザお得情報DB14e、実店舗購入履歴DB14f、アンケート結果DB14g、付与ポイント数DB14h、定着化購入回数DB14i等のデータベースが記憶されている。
図3は、データベースに記憶される内容の一例を示す図である。会員DB14aには、情報提供システムSのユーザに関する会員情報がユーザごとに記憶されている。具体的に、会員DB14aには、会員情報として、ユーザID、氏名、性別、生年月日、住所、保有ポイント数等の情報が関連付けて記憶される。ユーザIDは、ユーザを識別するための識別情報である。保有ポイント数は、ユーザが現在保有しているポイントの数である。
商品DB14bには、実店舗で販売される様々な商品に関する商品情報が商品ごとに記憶されている。具体的に、商品DB14bには、商品情報として、商品ID、カテゴリーID、商品名、商品の画像、価格等が関連付けて記憶される。商品IDは、商品を識別するための識別情報である。カテゴリーIDは、商品が属するカテゴリーを識別するための識別情報である。例えば、商品の種類によってカテゴリー分類が行われる。
ポイント付与商品DB14cには、お得情報を表示させる対象となる商品に関する情報が記憶されている。お得情報が表示される商品は、ユーザに対してポイントが付与される対象となる商品でもある。すなわち、或る商品のお得情報を見たユーザが、その商品を実店舗で購入してレシートを提示した場合、そのユーザに対してポイントが付与される。具体的に、ポイント付与商品DB14cには、商品ID、最大ポイント数、1又は複数のユーザ属性情報等が関連付けて記憶される。商品IDは、お得情報が表示される商品を示す。最大ポイント数は、その商品のレシートを提示したユーザに対して付与されるポイント数の最大値である。ユーザ属性情報は、如何なる属性のユーザに対してポイントを付与するかを示す。具体的に、ユーザ属性情報は、1の属性又は複数の属性の組み合わせを示す。ユーザの属性の例として、性別、年齢、年代、住所地(例えば都道府県等)等が挙げられる。また、実店舗やオンラインショッピングサイトでの購入履歴、アンケートの結果、その他情報提供システムS等の利用により特定されるユーザの行動から推定されるユーザの傾向が、属性として用いられてもよい。全ユーザに対してポイントを付与する場合、ユーザ属性情報は、全ユーザを示してもよい。同一の属性を有するユーザのグループを、ユーザセグメントという。ポイントが付与される対象となる商品、ポイントを付与するユーザセグメント、最大ポイント数等は、例えばポイントの原資の提供者である、商品の広告主又は製造者等により決定される。
表示履歴DB14dには、ユーザ端末3におけるお得情報の表示ログが記憶される。具体的に、表示履歴DB14dには、表示ログとして、ユーザID、商品ID、表示日時、ポイント数等が、表示されたお得情報ごとに関連付けて記憶される。ユーザIDは、お得情報が表示されたユーザ端末3のユーザを示す。商品IDは、お得情報が表示された商品を示す。表示日時は、お得情報が表示された日時を示す。ポイント数は、お得情報として表示されたポイント数を示す。
ユーザお得情報DB14eには、ユーザお得情報に関する情報が記憶される。或るユーザに対してお得情報が表示された全ての商品について、そのユーザはポイントの獲得が可能であってもよい。しかしながら、お得情報が表示された商品のうち、ポイントの獲得が可能な商品としてユーザが選択した商品についてのみ、そのユーザはポイントの獲得が可能であってもよい。ポイントの獲得が可能な商品としてユーザにより登録された商品のお得情報を、ユーザお得情報という。ユーザお得情報の登録は、その商品のお得情報をユーザが実際に獲得したことを意味する。具体的に、ユーザお得情報DB14eには、ユーザID、商品ID、ポイント数、登録日時、獲得期限、環境情報等が関連付けて記憶される。ユーザIDは、表示されたお得情報をユーザお得情報として登録したユーザを示す。商品IDは、ユーザお得情報が登録された商品を示す。ポイント数は、ユーザお得情報としてそのユーザが獲得可能なポイント数を示す。すなわち、このポイント数は、そのユーザに対してお得情報として表示されたポイント数である。登録日時は、ユーザお得情報が登録された日時を示す。獲得期限は、ユーザがポイントを獲得可能な期限を示す。ユーザお得情報が登録されてから所定期間内に対象の商品のレシートを提示した場合に限り、ユーザはポイントを獲得することができる。例えば、ユーザお得情報の登録日から所定日数後の23時59分が獲得期限であってもよい。環境情報は、ユーザお得情報を登録したときにユーザが置かれていた環境を示す。ユーザが置かれた環境の例として、天候、気温、地域、時間帯、曜日等が挙げられる。
実店舗購入履歴DB14fには、実店舗におけるユーザによる商品の購入状況に関する複数の購入状況ログが、購入履歴として記憶される。具体的に、実店舗購入履歴DB14fには、購入状況ログとして、ユーザID、商品ID、ポイント数、購入状況、判定日時、購入日時、環境情報、アンケートの回答等が関連付けて記憶される。ユーザID及び商品IDは、如何なるユーザによる如何なる商品の購入状況が記録されたかを示す。ポイント数は、対象のユーザに対して対象の商品についてお得情報として表示されたポイント数である。購入状況は、例えば「購入」又は「非購入」の何れかに設定される。「購入」は、ポイントの獲得期限までにユーザが商品を購入したことを示す。「非購入」は、ポイントの獲得期限までにユーザが商品を購入しなかったことを示す。判定日時は、ユーザが商品を購入したか否かが判定された日時である。購入日時は、ユーザが商品を購入した場合において、購入が行われた日時を示す。環境情報は、ユーザが購入した商品についてユーザお得情報を登録したときにそのユーザが置かれていた環境を示す。なお、ポイント設定のための機械学習又は統計処理(以下、機械学習等という。)に、環境情報が用いられない場合、環境情報は記憶されなくてもよい。
アンケート結果DB14gには、商品に関連したアンケートの実施結果が記憶される。具体的に、アンケート結果DB14gには、アンケートID、商品ID、ユーザID、及びアンケートに対する回答が関連付けて記憶される。アンケートIDは、実施されたアンケートを識別する識別情報である。商品IDは、アンケート対象の商品を示す。ユーザIDは、アンケートに回答したユーザを示す。選択式の場合、回答は、複数の選択肢から選択されたものであり、自由回答式である場合、回答は、入力された文である。
付与ポイント数DB14hには、商品を実店舗で購入した際に発行されるレシートを提示したユーザに対して付与されるものとして設定されたポイント数が記憶される。基本的に、付与ポイント数DB14hに記憶されたポイント数が、お得情報として表示される。付与ポイント数DB14hには、例えば商品ID、ユーザ属性情報、環境情報、アンケートの回答、購入回数、ポイント数、学習フラグ等が、ポイントが付与される対象となる商品、ポイントが付与されるユーザの属性、そのユーザが置かれた環境、そのユーザに対するアンケートの結果、及び商品の購入回数の組み合わせごとに記憶される。商品IDは、設定されたポイント数が付与される商品を示す。ユーザ属性情報は、設定されたポイント数が付与されるユーザの属性を示す。付与ポイント数DB14hに記憶されるユーザ属性情報が示す属性は、ポイント付与商品DB14cに記憶されるユーザ属性情報が示す属性を細分化したものであってもよい。例えば、或る商品について、東京都に住む10代のユーザにポイントを付与するように、ポイント付与商品DB14cにユーザ属性情報が記憶されているとする。この場合において、付与ポイント数DB14hにおいては、例えば東京都に住む10代の男性を示すユーザ属性情報に関連付けられたポイント数と、東京都に住む10代の女性を示すユーザ属性情報に関連付けられたポイント数とが記憶されてもよい。環境情報は、如何なる環境に置かれたユーザに対して付与するポイント数が設定されたかを示す。アンケートの回答は、対象の商品に関連して実施されたアンケートに対して如何なる回答を行ったユーザに対して付与するポイント数が設定されたかを示す。自由回答式のアンケートの場合、ユーザが入力した文を所定の分類器によって分類したクラスが回答として記憶されてもよい。購入回数は、対象の商品を何回購入したユーザに対して付与するポイント数が設定されたかを示す。なお、ポイント設定のための機械学習等に、環境情報、アンケートの回答、購入回数が用いられない場合、これらの情報は不要である。学習フラグは、購入状況ログを用いた機械学習等によりポイント数が設定されたか否かを示す。或る商品が、ポイントの付与対象の商品として初めて登録された場合、ポイント数の初期値は、例えば予め設定されたポイント付与率に応じて設定されてもよいし、同一カテゴリーの他の商品について機械学習等により決定されたポイント数に基づいて設定されてもよい。ポイント付与率は、商品の価格に対して付与されるポイント数に相当する価額の割合である。例えば、1ポイントが1円に相当する。
定着化購入回数DB14iには、商品の購入が定着化する購入回数が記憶される。商品の購入が定着化するとは、基本的にはポイントが付与されなくてもユーザが継続してその商品を購入する状態に入ったことをいう。具体的に、定着化購入回数DB14iには、商品ID、ユーザ属性情報、環境情報、アンケートの回答、及び定着化購入回数が、ポイントが付与される対象となる商品、ポイントが付与されるユーザの属性、そのユーザが置かれた環境、そのユーザに対するアンケートの結果の組み合わせごとに記憶される。定着化購入回数は、対象の商品をその購入回数購入したユーザのうち相当程度のユーザについて、その商品の購入が定着化したと推定される購入回数を示す。すなわち、定着化購入回数以上その商品を購入したユーザの大多数は、今後もその商品を継続して購入するものと推定される。なお、機械学習等に、環境情報、アンケートの回答が用いられない場合、これらの情報は不要である。
記憶部14には、更に、オペレーティングシステム、DBMS(Database Management System)、サーバプログラム等の各種プログラムが記憶されている。サーバプログラムは、情報提供システムSに関する各種処理をシステム制御部11に実行させるプログラムである。特に、サーバプログラムは、商品のレシートを提示したユーザに対して付与されるポイント数を設定するためのプログラムである。サーバプログラムは、例えば、他の装置からインターネットNWを介して取得されるようにしてもよいし、磁気テープ、光ディスク、メモリカード等の記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
通信部15は、ネットワークNWを介してオンラインショッピングサーバ2やユーザ端末3と接続し、これらの装置との通信状態を制御する。
[3.システム制御部の機能概要]
次に、図4乃至図8を用いて、情報提供サーバ1のシステム制御部11の機能概要について説明する。図4は、本実施形態に係る情報提供サーバ1のシステム制御部11の機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部11は、CPU11aが、サーバプログラムに含まれる各種プログラムコードを読み出し実行することにより、図4に示すように、お得情報表示制御部111、ユーザお得情報登録受付部112、レシート撮像画像取得部113、購入状況判定部114、ポイント付与部115、購入状況ログ蓄積部116、アンケート実行部117、ポイント数設定部118等として機能する。
お得情報表示制御部111は、ユーザに付与されるポイント数が付与ポイント数DB14hに記憶された複数の商品のうち、少なくとも一の商品について、ポイント数と商品特定情報とをお得情報として、互いに関連付けた状態でユーザ端末3に表示させる。表示されるポイント数は、付与ポイント数DB14hに記憶されたポイント数である。互いに関連付けられた状態の例として、同一枠又は同一行内に、ポイント数と商品特定情報とが表示されていること等が挙げられる。お得情報の表示先のユーザを、対象ユーザという。対象ユーザに対してお得情報が表示される商品を、表示対象商品という。お得情報の表示により、対象ユーザは、どのような商品を購入すると、どれだけのポイントを獲得することができるかを認識することができる。適切なポイント数を設定するためには、ユーザの購入状況が、ポイント数を見た上での反応であることが担保されることが重要である。
お得情報表示制御部111は、例えばウェブページの形態でお得情報をユーザ端末3に送信することにより、お得情報を表示させてもよい。図5(a)は、お得情報一覧ページ200の表示例を示す図である。お得情報一覧ページ200は、1又は複数のお得情報201を含むウェブページである。お得情報201は、表示対象商品を示す商品特定情報202及びその表示対象商品を実店舗で購入した場合に発行されたレシートをユーザが提示した場合に付与されるポイント数203を少なくとも含む。商品特定情報202は、例えば商品名及び商品の画像の少なくとも1つを含む。商品特定情報202は、更に商品の価格、仕様、説明、キャッチコピー等を含んでもよい。ユーザ端末3にお得情報用のアプリケーションがインストールされるシステムの場合、お得情報表示制御部111は、お得情報をユーザ端末3へ送信することにより、そのアプリケーションによりお得情報を表示させてもよい。
お得情報表示制御部111は、ポイントの付与対象となる商品のうち、対象ユーザの属性が、ポイントの付与対象となるユーザの属性に合致する商品のみを、お得情報を表示させる表示対象商品としてもよい。また、お得情報表示制御部111は、表示対象商品について付与ポイント数DB14hに記憶されたポイント数のうち、対象ユーザの属性に合致するユーザ属性情報に対応するポイント数を表示させてもよい。
また、お得情報表示制御部111は、購入状況ログに基づいて、対象ユーザによる表示対象商品のこれまでの購入回数を特定し、付与ポイント数DB14hにおいて、特定した購入回数に対応するポイント数を表示させてもよい。この場合において、お得情報表示制御部111は、オンライン購入履歴DB21に記憶された購入履歴から、電子商取引での対象ユーザによる表示対象商品の購入回数を取得し、実店舗における購入回数と電子商取引による購入回数との合計を取得してもよい。そして、お得情報表示制御部111は、購入回数の合計に対応するポイント数を表示させてもよい。これにより、ユーザによる商品の実質的な購入回数に応じた適切な数のポイントを付与することができる。
また、お得情報表示制御部111は、対象ユーザが置かれた環境を特定し、付与ポイント数DB14hにおいて、特定した環境に合致する環境情報に対応するポイント数を表示させてもよい。ユーザが置かれた環境の特定例を説明する。例えば、お得情報表示制御部111は、対象ユーザのユーザ端末3から、そのユーザ端末3の位置情報取得し、この位置情報に基づいて、ユーザがいる地域を特定してもよい。また、お得情報表示制御部111は、天気予報や現在の天気の情報等を記憶するサーバ装置又はデータベースから、ユーザがいる地域における天気や気温を取得してもよい。また、お得情報表示制御部111は、お得情報一覧ページを送信する時点等の日時に基づいて、時間帯、曜日等を特定しもよい。
また、お得情報表示制御部111は、対象ユーザが表示対象商品に関連したアンケートに回答している場合、付与ポイント数DB14hにおいて、対象ユーザの回答に対応するポイント数を表示させてもよい。
お得情報表示制御部111は、対象ユーザに対してお得情報を表示可能な商品のうち少なくとも1つについてお得情報を表示させればよい。例えば、お得情報表示制御部111は、対象ユーザの購入状況ログから、ユーザが購入する傾向がある商品のカテゴリーを特定してもよい。お得情報表示制御部111は、特定したカテゴリーについては、優先的にお得情報を表示させ、又は他のカテゴリーよりも多くの商品のお得情報を表示させてもよい。
また、お得情報表示制御部111、対象ユーザによりユーザお得情報が登録されている商品については、お得情報を表示させなくてもよい。
また、お得情報表示制御部111は、対象ユーザに対するアンケートの結果に基づいて、お得情報を表示させる商品を決定してもよい。例えば、お得情報表示制御部111は、特定のカテゴリーの商品又は特定の商品について肯定的な回答(例えば、興味がある等)が得られている場合、そのカテゴリーの商品又はその特定の商品のお得情報を表示させてもよい。また、例えば、これまでお得情報が表示されている商品のカテゴリーについてのアンケートに対して、ユーザが飽きているという回答が得られている場合、お得情報表示制御部111は、そのカテゴリーに属する別の商品のお得情報を表示させてもよい。
お得情報表示制御部111は、カテゴリーごとに、対象ユーザがユーザお得情報を登録する回数、割合又は頻度を特定し、その特定された情報に基づいて、お得情報の表示を制御してもよい。例えば、お得情報表示制御部111は、ユーザお得情報を登録する回数、割合又は頻度が相対的に大きいカテゴリーについて相対的に多くの商品のお得情報を表示させてもよい。また例えば、お得情報表示制御部111は、ユーザお得情報を登録する回数、割合又は頻度が所定値未満であるカテゴリーについては、お得情報を表示させなくてもよい。
また、お得情報表示制御部111は、対象ユーザの属性に対応してお得情報が表示されることがポイント付与商品DB14cに定められている商品以外の商品についても、お得情報を表示させてもよい。例えば、お得情報が表示されることが定められている商品とカテゴリーが同一である商品について、お得情報を表示させてもよい。この場合、お得情報表示制御部111は、その商品については、付与するポイント数を、付与ポイント数DB14hに記憶されているポイント数よりも多くしてもよい。
お得情報表示制御部111は、お得情報の表示ログを表示履歴DB14dに記憶させる。例えば、ユーザ端末3は、お得情報一覧ページ200を表示しているとき、実際にお得情報201が表示された商品を特定する。ユーザ端末3は、対象ユーザのユーザID、特定した商品の商品ID、ポイント数等を情報提供サーバ1へ送信する。お得情報表示制御部111は、ユーザ端末3から受信した情報を含む表示ログを生成する。
ユーザお得情報登録受付部112は、お得情報が表示された表示対象商品の中から、ポイントを獲得可能な特定商品の選択を、ユーザから受け付ける。お得情報が表示されたのみでは、商品特定情報とポイント数とをユーザが実際には見ていない可能性が残る。特定商品をユーザに選択させることによって、これらの情報をユーザが見たことが担保される。また、詳細は後述するが、ポイントを獲得可能な商品を、ユーザが選択した商品に限定することにより、レシートの撮像画像からの商品名の認識精度を向上させることができる。
例えば、図5(a)に示すお得情報一覧ページ200からユーザが何れかのお得情報201を選択すると、ユーザお得情報登録受付部112は、図5(b)に示すように、登録確認ウインドウ210をユーザ端末3に表示させる。登録確認ウインドウ210は、選択された商品特定情報、ポイント数、登録ボタン211等を含む。ユーザが登録ボタン211を押下すると、ユーザお得情報登録受付部112は、選択された商品についてのユーザお得情報をユーザお得情報DB14eに記憶させる。なお、お得情報が表示された全ての商品についてポイントを獲得可能とする場合、ユーザお得情報登録受付部112は不要である。
レシート撮像画像取得部113は、実店舗で発行されたレシートの撮像画像をユーザ端末3から取得する。例えば、図5(c)に示すように、レシート撮像画像取得部113は、ユーザ端末3からの要求に応じて、ユーザお得情報一覧ページ220をユーザ端末3に表示させる。ユーザお得情報一覧ページ220は、1又は複数のユーザお得情報221、及び交換ボタン222を含む。ユーザお得情報221は、例えばユーザに登録された商品の商品特定情報及びポイント数を含む。ユーザは、ユーザお得情報一覧ページ220から1又は複数のユーザお得情報221を選択して交換ボタン222を押下する。すると、ユーザ端末3のカメラが起動するので、ユーザは、実店舗で受け取ったレシートを撮影して、その画像をユーザ端末3から情報提供サーバ1へ送信させる。
購入状況判定部114は、レシート撮像画像取得部113によるレシートの撮像画像の取得状況に応じて、お得情報が表示された商品の購入状況を判定する。例えば、購入状況判定部114は、お得情報が表示された商品の購入を示すレシートの撮像画像が、ポイントの獲得期限までにユーザ端末3から取得された場合、その商品が購入されたと判定する。例えば、購入状況判定部114は、撮像画像から、購入された商品の商品名を光学式文字認識(OCR)により特定する。購入状況判定部114は、特定した商品名が、お得情報が表示された商品の商品名と一致する場合、その商品が購入されたと判定してもよい。一方、購入状況判定部114は、そのようなレシートの撮像画像が獲得期限までに取得されなかった場合、その商品が購入されなかったと判定してもよい。
本実施形態においては、ユーザお気に入り情報が登録された商品のみ、又はユーザお気に入り情報が登録された商品の中からユーザが選択した商品についてのみ、購入状況判定部114は、レシートの撮像画像に基づいてその商品が購入されたか否かを判定すればよい。そのため、撮像画像の解像度が低かったり、撮像画像が不鮮明であったりすることにより、文字の認識精度が低かったとしても、商品が購入されたかの判定精度を高めることができる。これによって、実際にはユーザは対象の商品を購入したのにもかかわらず、購入していないと判定される事態の発生を低減させることができる。例えば、購入状況判定部114は、対象の商品について商品DB14bから取得された商品名と、撮像画像から認識された商品名との間で、所定割合以上の連続する文字が一致した場合、対象の商品が購入されたと判定してもよい。例えば、対象の商品の商品名が「プレミアムコーヒー」であり、撮像画像から認識された商品名が「レミアムコーヒー」であるとする。例えば、前述の割合を50%に設定した場合、購入状況判定部114は、「プレミアムコーヒー」を購入したと判定してもよい。また例えば、撮像画像から認識された商品名中の各文字を、その文字に類似する別の文字に置換して複数の商品名を生成してもよい。そして、購入状況判定部114は、対象の商品の商品名と、生成された複数の商品名のうち何れかの商品名との間で、所定割合以上の連続する文字が一致した場合、対象の商品が購入されたと判定してもよい。例えば、対象の商品の商品名が「ペットボトル」であり、撮像画像から認識された商品名が「ヘッドホ」であるとする。「ヘ」は「ぺ」、「べ」等に置換可能である。「ド」は、「ト」等に置換可能である。「ホ」は、「ボ」、「ポ」等に置換可能である。従って、商品名の1つとして「ペットボ」を生成可能である。この商品名と、対象の商品の商品名とで50%以上の文字が一致するので、購入状況判定部114は、「ペットボトル」が購入されたと判定してもよい。「ヘッドホ」は、「ヘッドホン」の一部でもある、しかしながら、ユーザが選択した商品は「ペットボトル」であり、「ヘッドホン」は選択されていない。従って、「ヘッドホン」が購入されたとは判定されない。また例えば、購入状況判定部114は、形態素解析により、撮像画像から認識された商品名を複数の商品名に分割してもよい。そして、購入状況判定部114は、分割により得られた複数の商品名それぞれについて、対象の商品の商品名と比較してもよい。例えば、対象の商品の商品名は、「ウドン」及び「ソバ」であり、撮像画像から認識された商品名は「ウドンソバ」であるとする。この場合、購入状況判定部114は、「ウドンソバ」を、「ウドン」及び「ソバ」に分割して比較を行うことにより、「ウドン」及び「ソバ」が購入されたと判定してもよい。
購入状況判定部114は、購入状況を判定する商品を、お得情報が表示された商品のうちユーザお得情報が登録された商品に限定してもよい。更に購入状況判定部114は、購入状況を判定する商品を、ユーザお得情報が登録された商品のうち、ユーザお得情報一覧ページ220から選択された商品に限定してもよい。購入状況を判定する商品が限定されるので、撮像画像の解像度や鮮明度が低かったとしても、照合パターンを複数予測することにより、レシートに印字されている情報の検出精度を確保することができる。
購入状況判定部114は、レシートの撮像画像に基づいて、お得情報が表示された商品とは異なる他の商品が購入されたか否かを判定してもよい。購入状況判定部114は、この判定結果に基づいて、お得情報が表示された商品以外で購入される傾向にある商品を特定してもよい。そして、購入状況判定部114は、お得情報表示制御部111により、購入される傾向にある商品についてお得情報を更に表示させてもよい。本来はポイントの付与対象ではなかった商品であっても、購入される傾向にある商品についてお得情報が表示されることで、例えば、それまでその商品を知らなかったユーザに対してその存在を知らしめることができる。そのため、商品を知ったユーザがその商品を購入する蓋然性があるので、商品の購入を促進することができる。購入状況判定部114は、例えばポイント付与商品DB14cにその商品の情報を登録することで、お得情報を表示させてもよい。購入される傾向にある商品は、例えば、購入するユーザの割合が所定割合以上である商品であってもよい。購入状況判定部114は、お得情報が表示された商品以外の商品について、購入する傾向があるユーザの属性を特定してもよい。そして、購入状況判定部114は、特定された属性を有するユーザに対して、購入する傾向がある商品のお得情報を、お得情報表示制御部111により表示させてもよい。なお、お得情報表示制御部111は、その商品を既に購入したことがレシートの撮像画像から判明しているユーザに対しては、お得情報を表示させなくてもよい。
ポイント付与部115は、購入状況判定部114により、お得情報が表示された商品が購入されたと判定された場合、レシートの撮像画像の取得元のユーザに対して、ポイント設定部118により設定されたポイント数分のポイントを付与する処理を実行する。ポイント付与部115は、実際には、お得情報として表示されたポイント数分のポイントを付与する。
ポイント付与部115は、商品の購入日時が、その商品のお得情報の表示日時よりも新しい場合にのみ、ポイントを付与してもよい。これにより、ユーザがポイント数を見た上で商品を購入した場合にのみ、ポイントを付与することができる。この場合、購入状況判定部114は、レシートの撮像画像から、商品の購入日時を文字認識により特定する。ポイントを獲得可能な商品を、ユーザお得情報が登録された商品に限定する場合、ポイント付与部115は、商品の購入日時が、その商品のユーザお得情報の登録日時よりも新しい場合にのみ、ポイントを付与してもよい。
購入状況ログ蓄積部116は、お得情報表示制御部111によりお得情報として表示されたポイント数と、購入状況判定部114により判定された購入状況との組でそれぞれ構成される複数の購入状況ログを購入履歴として実店舗購入履歴DB14fに蓄積する。購入状況ログ蓄積部116は、ユーザ属性情報、環境情報等を更に購入状況ログに含めて蓄積してもよい。
購入状況ログ蓄積部116は、商品の購入日時が、その商品のお得情報の表示日時よりも新しい場合のみについての購入状況ログを蓄積してもよい。これにより、購入状況ログが、お得情報として表示されたポイント数に対するユーザの反応を示すことが担保される。ポイントを獲得可能な商品を、ユーザお得情報が登録された商品に限定する場合、購入状況ログ蓄積部116は、商品の購入日時が、その商品のユーザお得情報の登録日時よりも新しい場合のみについての購入状況ログを蓄積してもよい。
アンケート実行部117は、実店舗で販売される商品に関連するアンケートを実施する。例えば、アンケートに答えることをユーザが選択すると、アンケート実行部117は、所定の商品又はランダムに決定された商品に関するアンケートの一覧をユーザ端末3に表示させてもよい。アンケート実行部117は、一覧の中からユーザにより選択されたアンケートを実施してもよい。また例えば、アンケート実行部117は、ユーザがレシートの撮像画像を送信することにより購入状況判定部114により購入されたと判定された商品に関連するアンケートを実施してもよい。購入されたと商品に関連するアンケートは、購入された商品自体に関するアンケートであってもよいし、購入された商品のカテゴリーに関するアンケートであってもよいし、購入された商品に関連する別の商品に関するアンケートであってもよい。購入された商品に関連する別の商品は、例えば購入された商品とカテゴリーが同一である商品や、購入された商品と同時に用いられる商品等であってもよい。アンケートの内容は、例えばその商品の購入の動機、購入の位置づけ、感想、評価、意見、対象の商品又はそのカテゴリーの商品の購入頻度、ユーザが優先する価値、関心度等を問い合わせるものであってもよい。
ポイント数設定部118は、購入状況ログ蓄積部116により蓄積された複数の購入状況ログにより特定される、お得情報として表示されたポイント数と購入状況との関係の傾向に応じて、お得情報が表示された商品についてポイント数を設定する。設定されたポイント数が、お得情報として表示されて、その後商品を購入してレシートを提示したユーザに対して、そのポイント数分のポイントが付与される。ポイント数設定部118は、ポイント数と購入状況との関係の傾向を、例えば機械学習等により特定する。ポイント数設定部118は、この傾向に基づいて、設定するポイント数として適切なポイント数を決定する。
一の商品について当初は十分な購入状況ログが蓄積されていないため、機械学習等による適切なポイント数の設定は困難である。先ず、ポイント数設定部118は、ユーザによる購入状況に応じてポイント数を変化させる。例えば、ポイント数設定部118は、或るユーザに対してお得情報を表示した後でそのユーザがその商品を購入した場合、そのユーザに対しては、前回お得情報として表示されポイント数よりも少ないポイント数を設定する。ユーザがその商品を購入するには、お得情報として表示されたポイント数で十分であるので、ポイント数を下げる余地がある。一方、ポイント数設定部118は、そのユーザがその商品を購入しなかった場合、そのユーザに対しては、前回表示されたポイント数よりも多いポイント数を設定する。ユーザがその商品を購入するには、更なるポイント数が必要であるので、ポイント数を上げる価値がある。ポイント数の変化幅又は変化率は予め設定されていてもよい。
例えば、図6に示すように、或るユーザAに対して、商品Xについて付与されるポイント数が10であるお得情報201−1が表示された。その後ユーザAは商品Xを購入した。すると、次にユーザA対して商品Xについて表示されるお得情報201−2においては、付与されるポイント数が5に減少する。また、別のユーザBに対して、商品Xについて付与されるポイント数が10であるお得情報201−3が表示された。その後ユーザBは商品Xを購入しなかった。すると、次にユーザB対して商品Xについて表示されるお得情報201−4においては、付与されるポイント数が15に増加する。
上述の方法により様々なポイント数での購入状況ログが蓄積される。ポイント数設定部118は、互いに異なる複数段階のポイント数について購入状況ログが蓄積された後に、機械学習等により、表示されたポイント数と購入状況との関係の傾向を特定して、付与するポイント数を設定する。購入状況ログがどの程度蓄積されたら学習を開始するかは、例えば予め設定されていてもよい。例えば、何段階以上のポイント数について購入状況ログが蓄積され、且つ各ポイント数について何個以上の購入状況ログが蓄積されたら、機械学習等を開始するかが設定されてもよい。
ポイント数設定部118は、例えば対象の商品のお得情報として表示されたポイント数と、購入度合いとの関係を、線形解析等の回帰分析によりモデル化又は数式化してもよい。ここで、ポイント数は説明変数であり、購入度合いは目的変数である。購入度合いは、対象商品についてお得情報が表示されたユーザのうち、どの程度のユーザがその対象商品を購入したか示す。ユーザお得情報を登録した場合にのみポイントの獲得を可能とする場合、購入度合いは、対象商品についてユーザお得情報を登録したユーザのうち、どの程度のユーザが対象商品を購入したかを示す。購入度合いは、例えば購入確率であってもよい。購入確率は、対象商品を購入したユーザの割合である。ポイント数設定部118は、表示されたポイント数の変化に対する購入度合いの変化の傾向に基づいて、ポイント数を設定してもよい。例えば、ポイント数設定部118は、ポイント数の変化に対する購入度合いの変化が所定値となるポイント数を決定してもよい。
図7は、表示されたポイント数と購入確率との関係の一例を示すグラフである。図7においてプロットされている各点は、ポイント数に対する実際の購入確率を示す。ポイント数が増加するほど購入確率も増大する。ポイント数設定部118は、購入状況ログを用いて、ポイント数と購入確率との関係の傾向を示すグラフ300の式を求める。グラフ300に示すように、一般的には、ポイント数が増加するほど、1ポイントの変化当たりにおける購入確率の変化幅=Δy/Δxは小さくなる傾向にある。この購入確率の変化幅は、ポイント数の変化に対するユーザの反応度合いに相当する。購入確率の変化幅が大きいほどユーザの反応度合いが高い。この場合、ユーザはポイント数が増加したことに反応して商品を購入し、又はポイント数が減少したことに反応して商品を購入しなかった傾向がある。そのため、ポイント数を更に増加させることで商品を購入するユーザが大幅に増加することが見込まれ、費用対効果が高い。一方、購入確率の変化幅が小さいほどユーザの反応度合いが低い。この場合、ポイント数を更に増加させても商品を購入するユーザの増加は小幅であることが想定され、費用対効果は低い。そこで、例えば適切とされる購入確率の変化幅Kが予め設定され、グラフ300において、購入確率の変化幅がKとなるポイント数が、適切なポイント数として設定されてもよい。
購入度合いは、例えばユーザ1人当たりの購入金額の期待値であってもよい。購入金額の期待値は、購入確率に対象商品の価格を乗算して求められる。例えば、1ポイントの変化に対する購入金額の期待値の変化が所定値(例えば、1ポイントに相当する1円等)となるポイント数が、適切なポイント数として設定されてもよい。
一の商品について、全ユーザに対して同一のポイント数が設定されてもよい。しかしながら、ユーザの属性ごとに、すなわちユーザセグメントごとにポイント数を設定することが望ましい。ユーザの属性によって、商品に関する嗜好や、獲得することができるポイント数に対する反応が異なる可能性がある。ユーザの属性ごとにポイント数を設定することによって、ユーザの属性に応じた適切なポイント数を付与することができる。ポイント数設定部118は、例えばユーザの属性ごとに線形解析を行って、適切なポイントを決定してもよい。ユーザの属性が数値で表現可能である場合、ポイント数設定部118は、ユーザの属性も説明変数に加えて線形解析を行ってもよい。
ポイント数設定部118は、ユーザ単位での対象商品の購入回数と、お得情報として表示されたポイント数と、購入状況との関係の傾向を特定してもよい。そして、ポイント数設定部118は、購入回数ごとに、ポイント数を設定してもよい。ユーザに付与するポイント数として適切なポイント数は、購入回数によっても変化し得る。
図8は、購入回数と適切なポイント数との関係の一例を示すグラフである。図8においてプロットされている各点は、購入回数ごとに、表示されたポイント数と購入度合いとの関係を示すモデルから推定された適切なポイント数である。ユーザが或る商品を初めて購入するか否かは、その商品に対する興味や評判等に加えて、付与されるポイント数によっても大きく影響される。その一方で、その商品の購入を重ねていくほど、次のその商品を購入するか否かは、付与されるポイント数よりも、使用感といったユーザによるその商品自体に対する評価等の方が大きく影響する。従って、購入回数が増加するほど、その商品をユーザに購入させるために必要なポイント数は減少する傾向にある。
当初は購入回数が多い場合について十分な購入状況ログが蓄積されていない。従ってポイント数設定部118は、先ずは十分な購入状況ログが蓄積されている購入回数ごとに、表示されたポイント数と購入度合いとの関係の傾向を示すモデルを決定し、このモデルを用いて、適切なポイント数を設定してもよい。お得情報表示制御部111は、購入状況ログが十分に蓄積されていない購入回数のユーザに対してお得情報を表示させる場合、1回少ない購入回数に対して設定されたポイント数又はこのポイント数よりも所定数少ないポイント数を表示させてもよい。十分な購入状況ログが蓄積されていない購入回数については、例えば上述したように、ユーザの購入状況に応じてポイント数を増減させることで、購入状況ログが蓄積される。
その後、例えば所定の購入回数以上について購入状況ログが所定程度以上蓄積されたら、ポイント数設定部118は、購入回数及びポイント数を説明変数とし、購入度合いを目的変数として、これらの関係を示すモデルを線形解析により決定してもよい。ポイント数設定部118は、このモデルを用いて購入回数ごとのポイント数を設定してもよい。図8に示すグラフ400は、このようなモデルから特定される、購入回数と適切なポイント数との関係を示す。
一般的に、或る商品について、購入回数が増加するに従って、その商品を購入する度合いの変化は小さくなっていく傾向にある。購入度合いは、例えば初回購入度合いと、再購入度合いとを含む。初回購入度合いは、一度も購入したことがない商品のお得情報を見たユーザ又はその商品のユーザお得情報を登録したユーザが、その商品を購入する度合いである。再購入度合いとは、或る商品を購入した後でその商品のお得情報を見たユーザ又はその商品のユーザお得情報を登録したユーザが、再度その商品を購入する度合いである。再購入度合いは、例えば再購入人数であってもよい。再購入人数は、商品を購入した後でお得情報を見たユーザ又はユーザお得情報を登録したユーザのうち、再度その商品を購入するユーザの人数である。
図9は、購入回数と購入人数(購入回数が1以上の場合は再購入人数)との関係の一例を示すグラフである。図9においてプロットされている各点は、実際の購入人数を示す。購入回数が増加するに従って、再購入人数は減少するとともに、購入回数の1増加当たりの再購入人数の減少幅は小さくなっていく傾向にある。
或いは、再購入度合いは、再購入確率であってもよい。再購入確率は、商品を購入した後でお得情報を見たユーザ又はユーザお得情報を登録したユーザのうち、再度その商品を購入するユーザの割合である。購入回数が増加するに従って、再購入率は上昇するとともに、購入回数の1増加当たりの再購入率の上昇幅は小さくなっていく傾向にある。
前述したように、購入回数が増加するほど、ユーザに付与されるポイント数として設定されるポイント数は減少する。ポイント数が減少するにもかかわらず、再購入人数の減少幅が低下すること、又は再購入確率が上昇することは、その商品の購入の定着化が次第に進んできていることを示している。そして、購入回数の1増加当たりの再購入度合いの変化が低下することは、その定着化の進展度が高くなっている(すなわち、商品の購入が定着化するユーザが今以上に増加する可能性が低くなる)ことを示している。そして、一般的には、購入回数が増加するに従って、再購入度合いは或る度合い(すなわち、極限値)に収束する傾向が見られる。すなわち、再購入度合いは極限値に次第に近付いていく。
このような傾向がある場合において、ポイント数設定部118は、再購入度合いの収束度に基づいて、お得情報としてポイント数が表示された商品の購入が定着化する購入回数を推定してもよい。例えば、ポイント数設定部118は、再購入度合いの収束度が所定程度を超える購入回数を、購入が定着化する購入回数として特定してもよい。ポイント数設定部118は、例えば、購入回数を説明変数とし、購入度合いを目的変数として線形解析により、購入回数と購入度合いとの関係を示すモデルを決定してもよい。図9に示すグラフ500は、このようなモデルから特定される購入回数と購入度合いとの関係を示す。このモデルに基づいて、ポイント数設定部118は、例えば再購入度合いと極限値との差が所定値未満となる場合、収束度が所定程度を超えたと判定してもよい。図9において、購入回数が11になったとき、購入人数と極限値y1との差が初めて所定値D未満となった。そのため、購入回数として11が、購入が定着化した購入回数として推定される。或いは、ポイント数設定部118は、購入回数の1増加当たりの再購入度合いの変化幅が所定値未満となった場合、収束度が所定程度を超えたと判定してもよい。
ポイント数設定部118は、商品の購入が定着化した購入回数以上の購入回数については、所定の最低限度のポイント数を設定してもよい。これにより、ポイントの原資の提供者による金銭的負担を抑えながら、商品の購入を促進することができる。前述したように、商品の購入が定着化したユーザは、ポイントを獲得することができなくても、その商品を継続して購入するものと推定される。しかしながら、そのようなユーザに対してであっても、ポイントを獲得することが可能であることを示すお得情報を表示してユーザにアピールすることで、商品の売れ行きよくなる蓋然性がある。所定の最低限度のポイント数は、例えば最少のポイント数である1ポイントであってもよい。なお、お得情報表示制御部111は、商品の購入が定着化した購入回数に達しているユーザに対しては、その商品のお得情報を表示させなくてもよい。この場合、ポイント数設定部118は、購入が定着化した購入回数以上の購入回数については、ポイント数を設定せず、又は0ポイントを設定してもよい。
ポイント数設定部118は、ユーザが置かれた環境を示す環境情報を含む購入状況ログに基づいて、環境ごとにポイント数を設定してもよい。ユーザが置かれた環境と商品との組み合わせによって、そのユーザがその商品を欲する程度や、ポイント数に対するユーザの反応が異なる場合がある。環境ごとにポイント数を設定することにより、ユーザが置かれた環境に応じて適切な数のポイントを付与することができる。当初は様々な環境について十分な購入状況ログが蓄積されていない。従って、ポイント数設定部118は、前述したように、ユーザによる購入状況に応じてポイント数を変化させてもよい。或いは、環境によってユーザの購入行動の傾向が予め判明している場合、ポイント数設定部118は、ユーザが置かれた環境に応じてポイント数を変化させてもよい。具体的に、ポイント数設定部118は、特定の商品を購入しやすい環境であるほど、ポイント数を少なくしてもよい。例えば、或るアイスクリームについてポイントを設定する場合、ポイント数設定部118は、気温が高いほどポイント数を少なくし、気温が低いほどポイント数を多くする。購入状況ログが所定程度蓄積された後、ポイント数設定部118は、例えば環境ごとに線形解析を行って、適切なポイントを決定してもよい。環境が数値で表現可能である場合、ポイント数設定部118は、環境を示す数値も説明変数に加えて線形解析を行ってもよい。本実施形態においては、ユーザがユーザお得情報を登録した時点にそのユーザが置かれた環境に基づいて、機械学習等が行われてポイント数が設定される。しかしながら、例えばお得情報が表示された時点でユーザが置かれた環境に基づいて、ポイント数が設定されてもよい。
ポイント数設定部118は、商品に関連するアンケートの結果を含む購入状況ログに基づいて、アンケートの結果ごとにポイント数を設定してもよい。アンケートに対する回答から、対象の商品に対するユーザの購入傾向や、ポイント数に対するユーザの反応傾向を特定することができる場合がある。対象の商品に関連するアンケートが十分に蓄積されていない場合、前述したように、ユーザによる購入状況に応じてポイント数を変化させてもよい。対象のユーザがアンケートに回答している場合、ポイント数設定部118は、その回答に応じてポイント数を増減させてもよい。例えば、ポイント数設定部118は、対象の商品について肯定的な回答が得られている場合、付与ポイント数DB14hに記憶されている通常のポイント数よりも少ないポイント数を設定し、否定的な回答が得られている場合、通常のポイント数よりも多いポイント数を設定してもよい。また例えば、ポイント数設定部118は、ポイント数が今よりも多かったらその商品を購入するといった回答が得られている場合、現在のポイント数よりも多いポイント数を設定してもよい。
最終的には、例えば商品、ユーザの属性、購入回数、ユーザが置かれた環境、及びアンケートの回答の組み合わせごとにポイント数を設定するとしても、当初は十分な購入状況ログが蓄積されていない。そのため、ポイント数設定部118は、当初は例えば一の商品に対して共通のポイント数を設定する。或いは、ポイント数設定部118は、カテゴリーごとに機械学習等によりポイント数又はポイント付与率を設定してもよい。学習方法及びポイント数の設定方法については、商品の場合と基本的に同様である。そして、その後、所定程度以上購入状況ログが蓄積された商品から、機械学習等によりポイントが設定される。そして、購入状況ログが蓄積されていくに従って、属性、購入回数、環境、アンケートの回答といった項目によって次第に細分化してポイント数が設定される。ポイント数設定部118は、例えば機械学習等されていない商品について、付与するポイント数を初期設定するとき、その商品が属するカテゴリーについて機械学習等により設定されたポイント数又はポイント付与率を用いて初期設定してもよい。
ポイント数設定部118は、ポイント付与商品DB14cに記憶された最大ポイント数以下の範囲内で、ポイント数を設定してもよい。ここで、或る表示対象商品について機械学習等により設定されたポイント数でお得情報が表示されたものの、対象ユーザがその表示対象商品を購入しなかった場合、お得情報表示制御部111は、その対象ユーザに対してその表示対象商品についてのお得情報は表示させなくてもよい。或いは、対象ユーザがその表示対象商品を購入しなかった都度、ポイント数設定部118は、付与するポイント数を増加させてもよい。この場合、最大ポイント数になるまでポイント数が増加してもよい。付与するポイント数が最大ポイント数に達した後も、一定期間対象ユーザがその表示対象商品を購入しなかった場合、お得情報表示制御部111は、その対象ユーザに対してその表示対象商品のお得情報は表示させなくてもよい。
[4.情報提供システムの動作]
次に、情報提供システムSの動作について、図10乃至図14を用いて説明する。図10は、情報提供サーバ1のシステム制御部11によるお得情報提供処理の一例を示すフローチャートである。お得情報提供処理は、例えばユーザ端末3からお得情報一覧ページのリクエストを情報提供サーバ1が受信したときに実行される。このリクエストは、例えばリクエストを送信したユーザ端末3を利用する対象ユーザのユーザIDを含む。
図10に示すように、お得情報表示制御部111は、例えばユーザIDに対応する対象ユーザの会員情報に基づいて、ポイント付与商品DB14cから、ユーザ属性情報がユーザの属性に合致する商品を、表示対象商品として特定する(ステップS1)。このとき、お得情報表示制御部111は、ユーザお得情報DB14eを参照し、現在ユーザお得情報が登録されている商品を、表示対象商品から除外する。
次いで、お得情報表示制御部111は、表示対象商品のインデックスiを1に設定する(ステップS2)。次いで、お得情報表示制御部111は、付与ポイント数DB14hから、商品iの商品ID、対象ユーザの属性に合致するユーザ属性情報、対象ユーザが置かれた環境に対応する環境情報、商品iに関連したアンケートに対する対象ユーザの回答、及び対象ユーザの商品iの購入回数の組み合わせに対応するポイント数及び学習フラグを取得する(ステップS3)。商品iは、特定された表示対象商品のうちi番目の商品である。お得情報表示制御部111は、アンケート結果DB14gから回答を取得する。対象ユーザがアンケートに回答していない場合、アンケートの回答は、上述した組み合わせから除外される。また、お得情報表示制御部111は、実店舗購入履歴DB14fにおいて、対象ユーザの商品iについての購入状況が「購入」である購入状況ログの総数を、購入回数としてカウントする。このとき、お得情報表示制御部111は、オンライン購入履歴DB21から、対象ユーザの商品iの購入履歴を検索し、その購入履歴の総数をカウントしてもよい。そして、お得情報表示制御部111は、購入状況が「購入」である購入状況ログの数と購入履歴との数の合計を、購入回数として取得してもよい。商品i、ユーザ属性情報、環境情報、アンケートの回答及び購入回数の全ての情報の組み合わせに対応したポイント数が未だ付与ポイント数DB14hに記憶されていない場合、お得情報表示制御部111は、これらの情報のうち最大限の情報の組み合わせに対応するポイント数及び学習フラグを取得する。
次いで、お得情報表示制御部111は、取得された学習フラグがTRUEに設定されているか否かを判定する。お得情報表示制御部111は、学習フラグがTRUEに設定されていないと判定した場合(ステップS4:NO)、処理をステップS5に進める。ステップS5において、お得情報表示制御部111は、対象ユーザの商品iについての購入状況ログがあるか否かを判定する。お得情報表示制御部111は、購入状況ログがないと判定した場合には(ステップS5:NO)、処理をステップS6に進める。ステップS6において、ポイント数設定部118は、お得情報として表示するポイント数を、付与ポイント数DB14hから取得したポイント数に設定して、処理をステップS14に進める。一方、お得情報表示制御部111は、購入状況ログがあると判定した場合には(ステップS5:YES)、処理をステップS7に進める。ステップS7において、お得情報表示制御部111は、対象ユーザの商品iについての購入状況ログのうち判定日時が最新である購入状況ログの購入状況が「購入」であるか否かを判定する。すなわち、お得情報表示制御部111は、対象ユーザが前回商品iを購入したか否かを判定する。お得情報表示制御部111は、購入状況が「購入」であると判定した場合には(ステップS7:YES)、処理をステップS8に進める。ステップS8において、ポイント数設定部118は、最新の購入状況ログにおけるポイント数から所定値を減算して、お得情報として表示するポイント数を計算する。一方、お得情報表示制御部111は、購入状況が「購入」ではないと判定した場合には(ステップS7:NO)、処理をステップS9に進める。ステップS9において、ポイント数設定部118は、最新の購入状況ログにおけるポイント数に所定値を加算して、お得情報として表示するポイント数を計算する。ステップS8又はS9を終えると、お得情報表示制御部111は、処理をステップS14に進める。
ステップS4において、お得情報表示制御部111は、学習フラグがTRUEに設定されていると判定した場合(ステップS4:YES)、処理をステップS10に進める。ステップS10において、お得情報表示制御部111は、定着化購入回数DB14iから、商品iの商品ID、対象ユーザの属性に合致するユーザ属性情報、対象ユーザが置かれた環境に対応する環境情報、及び商品iに関連したアンケートに対する対象ユーザの回答の組み合わせに対応する定着化購入回数を取得する。ステップS3の場合と同様に、商品i、ユーザ属性情報、環境情報及びアンケートの回答の全ての情報の組み合わせに対応したポイント数が未だ付与ポイント数DB14hに記憶されていない場合、お得情報表示制御部111は、これらの情報のうち最大限の情報の組み合わせに対応するポイント数及び学習フラグを取得する。
次いで、お得情報表示制御部111は、対象ユーザの商品iの購入回数が、取得された定着化購入回数未満であるか否かを判定する(ステップS11)。お得情報表示制御部111は、購入回数が定着化購入回数未満であると判定した場合には(ステップS11:YES)、処理をステップS12に進める。ステップS12において、ポイント数設定部118は、お得情報として表示するポイント数を、付与ポイント数DB14hから取得したポイント数に設定する。なお、商品iに対応する定着化購入回数が未だ定着化購入回数DB14iに記憶されていない場合も、ポイント数設定部118はステップS12を実行する。一方、ポイント数設定部118は、購入回数が定着化購入回数未満ではないと判定した場合には(ステップS11:NO)、処理をステップS13に進める。ステップS13において、ポイント数設定部118は、お得情報として表示するポイント数を1に設定する。ステップS12又はS13を終えると、お得情報表示制御部111は、処理をステップS14に進める。
ステップS14において、お得情報表示制御部111は、インデックスiが表示対象商品の数よりも小さいか否かを判定する。お得情報表示制御部111は、インデックスiが表示対象商品の数よりも小さいと判定した場合には(ステップS14:YES)、処理をステップS15に進める。ステップS15において、お得情報表示制御部111は、インデックスiを1増加させて、処理をステップS3に進める。一方、お得情報表示制御部111は、インデックスiが表示対象商品の数よりも小さくはないと判定した場合には(ステップS14:NO)、処理をステップS16に進める。
ステップS16において、お得情報表示制御部111は、お得情報一覧ページを生成すする。お得情報表示制御部111は、表示対象商品ごとに、その商品の商品特定情報と設定されたポイント数とを含むお得情報を生成する。お得情報表示制御部111は、各商品のお得情報が埋め込まれたお得情報一覧ページを生成して、ユーザ端末3へ送信する。ステップS16を終えると、お得情報表示制御部111は、お得情報提供処理を終了させる。
図11は、情報提供サーバ1のシステム制御部11によるユーザお得情報登録処理の一例を示すフローチャートである。ユーザ端末3に表示されているお得情報一覧ページにおいて、ユーザが何れかのお得情報を選択して、登録確認ウインドウにおいて登録操作を行う。すると、ユーザ端末3は、ユーザお得情報の登録リクエストを情報提供サーバ1へ送信する。ユーザお得情報登録処理は、情報提供サーバ1が登録リクエスト受信したときに実行される。登録リクエストは、例えば登録リクエストを送信したユーザ端末3を利用するユーザのユーザID、及びユーザお得情報が登録される商品の商品IDを含む。
図11に示すように、ユーザお得情報登録受付部112は、表示履歴DB14dから、受信されたユーザID及び商品IDに対応する表示ログのうち、表示日時が最新である表示ログを取得する。ユーザお得情報登録受付部112は、取得された表示ログからポイント数を取得する(ステップS21)。次いで、ユーザお得情報登録受付部112は、登録リクエストを送信したユーザ端末3を利用するユーザが現時点で置かれた環境を特定する(ステップS22)。次いで、ユーザお得情報登録受付部112は、現在日時を登録日時として決定し、例えば今日の日付から所定日数後の23時59分を獲得期限に決定する(ステップS23)。次いで、ユーザお得情報登録受付部112は、取得されたポイント数、特定された環境を示す環境情報、登録日時、獲得期限を含むユーザお得情報を、受信されたユーザID及び商品IDに関連付けてユーザお得情報DB14eに記憶させて(ステップS24)、ユーザお得情報登録処理を終了させる。
図12は、情報提供サーバ1のシステム制御部11によるレシート撮像画像受信処理の一例を示すフローチャートである。ユーザ端末3に表示されているユーザお得情報一覧ページにおいて、ユーザが何れかのユーザお得情報を選択してポイントへの交換を選択する。そして、ユーザは、レシートの画像を撮影する。すると、ユーザ端末3は、ポイントの交換リクエストを情報提供サーバ1へ送信する。レシート撮像画像受信処理は、情報提供サーバ1が交換リクエスト受信したときに実行される。交換リクエストは、例えばレシートの撮像画像、交換リクエストを送信したユーザ端末3を利用するユーザのユーザID、及び選択された商品の商品IDを含む。
図12に示すように、レシート撮像画像取得部113は、交換リクエストから撮像画像を取得する(ステップS31)。次いで、購入状況判定部114は、撮像画像から、レシートに印字された商品名及び購入日時を認識する(ステップS32)。次いで、購入状況判定部114は、認識された商品名の何れかが、選択された商品の商品名に一致するか否かを判定する(ステップS33)。購入状況判定部114は、認識された商品名の何れかが、選択された商品の商品名に一致すると判定した場合には(ステップS33:YES)、処理をステップS34に進める。ステップS34において、購入状況判定部114は、ユーザお得情報DB14eから、レシートの撮像画像を送信してきたユーザのユーザIDと選択された商品IDとの組み合わせに対応するユーザお得情報を取得する。購入状況判定部114は、認識された購入日時が、取得されたユーザお得情報に含まれる登録日時よりも新しいか否かを判定する。購入状況判定部114は、購入日時が登録日時よりも新しいと判定した場合には(ステップS34:YES)、処理をステップS35に進める。
ステップS35において、ポイント付与部115は、レシートの撮像画像を送信してきたユーザのユーザIDに関連付けて会員DB14aに記憶されている保有ポイント数に、取得されたユーザお得情報に含まれるポイント数を加算して、保有ポイント数を更新する。
次いで、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況ログを生成する(ステップS36)。例えば、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況を「購入」に設定する。また、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況ログのポイント数及び環境情報を、ユーザお得情報に含まれるポイント数及び環境情報に設定する。また、購入状況ログ蓄積部116は、現在日時を、判定日時に決定する。また、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況ログの購入日時を、認識された購入日時に設定する。購入状況ログ蓄積部116は、生成された購入状況ログを、レシートの撮像画像を送信してきたユーザのユーザIDと選択された商品IDとに関連付けて、実店舗購入履歴DB14fに記憶させる(ステップS37)。
次いで、アンケート実行部117は、選択された商品に関連するアンケートがあるか否かを判定する(ステップS38)。例えば、アンケート実行部117は、所定のデータベースに、選択された商品に関連するアンケートの情報が記憶されているか否かを判定する。アンケート実行部117は、アンケートがないと判定した場合には(ステップS38:NO)、処理をステップS39に進める。ステップS39において、ポイント付与部115は、ユーザがポイントを獲得したことを示すメッセージを含むポイント獲得ページをユーザ端末3へ送信して、レシート撮像画像受信処理を終了させる。一方、アンケート実行部117は、アンケートがあると判定した場合には(ステップS38:YES)、処理をステップS40に進める。ステップS40において、アンケート実行部117は、アンケートの質問を含むポイント獲得ページをユーザ端末3へ送信する。ユーザは、ユーザ端末3により表示されたポイント獲得ページに含まれる質問に対する回答を入力する。すると、ユーザ端末3は、入力された回答を情報提供サーバ1へ送信する。アンケート実行部117は、送信されてきた回答を受信して、アンケート結果DB14gに記憶させる(ステップS41)。この処理を終えると、アンケート実行部117は、レシート撮像画像受信処理を終了させる。
ステップS33において、認識された商品名の何れも、選択された商品の商品名に一致しないと判定された場合(ステップS33:NO)、又はステップS34において、購入日時が登録日時よりも古いと判定された場合には(ステップS34:NO)、処理がステップS42に進む。ステップS42において、ポイント付与部115は、ユーザがポイントを獲得することができなかったことを示すメッセージを含むポイント非獲得ページをユーザ端末3へ送信して、レシート撮像画像受信処理を終了させる。
図13は、情報提供サーバ1のシステム制御部11によるユーザお得情報期限切れ処理の一例を示すフローチャートである。ユーザお得情報期限切れ処理は、所定のタイミングごとに(例えば毎日0時0分等)実行される。
図13に示すように、購入状況判定部114は、ユーザお得情報のインデックスをiを1に設定する(ステップS51)。次いで、購入状況判定部114は、ユーザお得情報iを選択する(ステップS52)。ユーザお得情報iは、ユーザお得情報DB14eに記憶されているユーザお得情報のうち、i番目のユーザお得情報である。次いで、購入状況判定部114は、ユーザお得情報iの獲得期限が切れたか否かを判定する(ステップS53)。購入状況判定部114は、獲得期限が切れていないと判定した場合には(ステップS53:NO)、処理をステップS57に進める。一方、購入状況判定部114は、獲得期限が切れたと判定した場合には(ステップS53:YES)、処理をステップS54に進める。ステップS54において、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況ログを生成する。例えば、購入状況ログ蓄積部116は、購入状況を「非購入」に設定する。購入状況ログ蓄積部116は、購入状況ログのポイント数及び環境情報を、ユーザお得情報iに含まれるポイント数及び環境情報に設定する。また、購入状況ログ蓄積部116は、現在日時を、判定日時に決定する。購入状況ログ蓄積部116は、生成された購入状況ログを、ユーザお得情報iに含まれるユーザID及び商品IDに関連付けて、実店舗購入履歴DB14fに記憶させる(ステップS55)。次いで、購入状況判定部114は、ユーザお得情報iをユーザお得情報DB14eから削除して(ステップS56)、処理をステップS57に進める。
ステップS57において、購入状況判定部114は、インデックスiが、ユーザお得情報DB14eに記憶されているユーザお得情報の数未満であるか否かを判定する。購入状況判定部114は、インデックスiが、ユーザお得情報DB14eに記憶されているユーザお得情報の数未満であると判定した場合には(ステップS57:YES)、処理をステップS58に進める。ステップS58において、購入状況判定部114は、インデックスiを1増加させて、処理をステップS52に進める。一方、購入状況判定部114は、インデックスiが、ユーザお得情報DB14eに記憶されているユーザお得情報の数未満ではないと判定した場合には(ステップS57:NO)、ユーザお得情報期限切れ処を終了させる。
図14は、情報提供サーバ1のシステム制御部11による学習処理の一例を示すフローチャートである。学習処理は、例えば商品ごとに実行される。また、学習処理は、所定のタイミングごとに(例えば1日1回等)実行される。
図14に示すように、ポイント数設定部118は、実店舗購入履歴DB14fから、対象の商品の商品IDに関連付けられた購入状況ログを取得する(ステップS61)。
次いで、ポイント数設定部118は、対象の商品について、互いに異なるポイント数について購入状況ログが蓄積されているか否かを判定する(ステップS62)。ポイント数設定部118は、購入状況ログが蓄積されていないと判定した場合には(ステップS62:NO)、学習処理を終了させる。一方、ポイント数設定部118は、購入状況ログが蓄積されていると判定した場合には(ステップS62:YES)、処理をステップS63に進める。
ステップS63において、ポイント数設定部118は、購入状況ログに含まれる購入状況に基づいて購入度合いを計算する。ポイント数設定部118は、購入状況ログに含まれるポイント数を説明変数とし、購入度合いを目的変数として、線形解析により、ポイント数と購入度合いとの関係の傾向を示すモデルを決定する。ここで、ポイント数設定部118は、或るユーザ属性情報、購入回数、環境情報、又はアンケートの回答について、対象の商品の購入状況ログが所定程度以上蓄積さているか否か、又はこれらの情報のうち少なくとも2情報の組み合わせについて、対象の商品の購入状況ログが所定程度以上蓄積さているか否かを判定する。購入状況ログに含まれるユーザIDに対応する会員情報に基づいて、その購入状況ログが対応するユーザの属性を特定可能である。同一のユーザIDが設定されている購入状況ログを判定日時順に並べた状態において、購入状況が「購入」に設定されている購入状況ログをカウントすることで、そのユーザIDが設定された各購入状況ログが対応する購入回数を取得可能である。また、購入状況に含まれるユーザIDと対象の商品の商品IDとの組み合わせに対応するアンケートの回答を、アンケート結果DB14gから取得可能である。ポイント数設定部118は、所定程度以上の購入状況ログが蓄積さている情報ごとに又は情報の組み合わせごとに、線形解析によりモデルを決定してもよい。ポイント数設定部118は、ユーザ属性情報、購入回数、環境情報、及びアンケートの回答のうち、所定程度以上の購入状況ログが蓄積さている情報について、数値表現が可能である場合には、その情報を説明変数に追加して、線形解析を行う。
次いで、ポイント数設定部118は、決定されたモデルを用いて、1ポイントの変化当たりの購入度合いの変化幅が所定値となるポイント数を特定する(ステップS64)。ここで、ポイント数設定部118は、可能な範囲において、ユーザ属性情報ごと、購入回数ごと、環境情報ごと、及びアンケートの回答ごとに、変化幅が所定値となるポイント数を特定し、又はこれらの情報のうち少なくとも2情報の組み合わせごとに、ポイント数を特定する。
次いで、ポイント数設定部118は、対象の商品について付与されるポイント数を、特定されたポイント数に設定する(ステップS65)。具体的に、ポイント数設定部118は、特定されたポイント数を、対象の商品の商品IDに関連付けて付与ポイント数DB14hに記憶させる。ここで、ポイント数設定部118は、ユーザ属性情報、購入回数、環境情報、及びアンケートの回答の少なくとも何れか1つの情報に対応してポイント数を特定した場合、その情報に関連付けてポイント数を記憶させる。付与ポイント数DB14hに既にこれまでのポイント数が記憶されている場合、ポイント数設定部118は、古いポイント数を新しいポイント数で上書きする。
次いで、ポイント数設定部118は、所定回数以上の購入回数について対象の商品の購入状況ログが蓄積されているか否かを判定する(ステップS66)。ポイント数設定部118は、購入状況ログが蓄積されていないと判定した場合には(ステップS66:NO)、学習処理を終了させる。一方、ポイント数設定部118は、購入状況ログが蓄積されていると判定した場合には(ステップS66:NO)、処理をステップS67に進める。
ステップS67において、ポイント数設定部118は、購入回数を説明変数とし、商品の購入度合いを目的変数として、線形解析により、購入回数と購入度合いとの関係の傾向を示すモデルを決定する。次いで、ポイント数設定部118は、決定されたモデルを用いて、購入回数1増加当たりの再購入度合いの収束度が所定程度を超える購入回数を、定着化購入回数として特定する(ステップS68)。次いで、ポイント数設定部118は、特定された定着化購入回数を、対象の商品の商品IDに関連付けて定着化購入回数DB14iに記憶させる(ステップS69)。ステップS67〜S69において、ポイント数設定部118は、ステップS63〜S65と同様に、ユーザ属性情報ごと、購入回数ごと、環境情報ごと、及びアンケートの回答ごとに、定着化購入回数を特定して記憶させ、又はこれらの情報のうち少なくとも2情報の組み合わせごとに、定着化購入回数を特定して記憶させる。ステップS69を終えると、ポイント数設定部118は、学習処理を終了させる。
以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部11が、商品を実店舗で購入した際に発行されるレシートを提示したユーザに付与されるポイント数が付与ポイント数DB14hに記憶された複数の商品のうち、少なくとも一の商品について、ポイント数と商品を示す商品特定情報とをお得情報として、互いに関連付けた状態で表示させる。また、システム制御部11が、実店舗で発行されたレシートの撮像画像を取得する。また、システム制御部11が、撮像画像の取得状況に応じて、お得情報が表示された商品の購入状況を判定する。またシステム制御部11が、表示されたポイント数と、判定された購入状況と、の組でそれぞれ構成される複数の購入状況ログを履歴として蓄積する。また、システム制御部11が、蓄積された複数の購入状況ログにより特定される、表示されたポイント数と購入状況との関係の傾向に応じて、お得情報が表示された商品についてのポイント数を設定する。従って、ポイント数を提示されたユーザの実店舗における行動反応を取得して、ポイント数を適切に設定することができる。
また、システム制御部11が、お得情報が表示された商品の中から、ポイントを獲得可能な商品の選択を受け付けてもよい。また、システム制御部11が、選択された商品について購入状況を判定してもよい。この場合、撮像画像から、限定された商品の名称を認識すればよいので、名称の認識精度を向上させることができる。また、ポイントを獲得可能な商品をユーザに選択させることで、ユーザがその商品についてのポイント数を実際に見たことを確実にすることができる。
また、付与ポイント数DB14hには、ユーザの属性ごとにポイント数が記憶されてもよい。またシステム制御部11が、お得情報の表示先のユーザの属性に対応するポイント数を表示させてもよい。また、システム制御部11が、属性ごとに、ポイント数を設定してもよい。この場合、ユーザの属性によって行動反応が相違する場合に、ポイント数を適切に設定することができる。
また、システム制御部11が、レシートの撮像画像から、お得情報が表示された商品の購入日時を特定してもよい。また、システム制御部11が、お得情報が表示された商品が購入されたことを示すレシートの撮像画像のうち、お得情報が表示された日時よりも購入日時が新しい撮像画像についてのみ、購入状況ログを蓄積してもよい。この場合、商品の購入が、ポイント数を見た上でのユーザの行動反応であることを確実に示す購入状況ログに基づいて、ポイント数を設定することができる。
また、システム制御部11が、お得情報が表示された商品が購入された場合、ポイント数を、表示されたポイント数よりも低いポイント数に設定し、お得情報が表示された商品が購入されなかった場合、ポイント数を、表示されたポイント数よりも高いポイント数に設定してもよい。また、システム制御部11が、互いに異なるポイント数について購入状況ログが蓄積された後に、ポイント数と購入状況との関係の傾向を特定してもよい。この場合、購入状況ログが十分蓄積されていない時点において、適切なポイント数の設定が可能となる。また、様々なポイント数に対するユーザの行動反応を蓄積することができる。
また、システム制御部11が、表示されたポイント数の変化に対する商品の購入度合いの変化の傾向に基づいて、ポイント数を設定してもよい。この場合、商品を購入した場合に獲得することができるポイント数の変化に対するユーザの感度に基づいて、適切なポイント数を設定することができる。
また、付与ポイント数DB14hには、ユーザ単位での商品の購入回数それぞれに関連付けて、ポイント数が記憶されてもよい。また、システム制御部11が、お得情報の表示先のユーザによる、そのお得情報が表示された商品の購入回数に関連付けられたポイント数を表示させてもよい。また、システム制御部11が、購入回数と、ポイント数と、購入状況との関係に応じて、購入回数ごとにポイント数を設定してもよい。この場合、購入回数が増加するに従って、商品を購入するか否かの判断基準が、獲得することができるポイント数から商品自体の方へ移行していく傾向があるので、購入回数に応じた適切なポイント数を設定することができる。
また、システム制御部11が、購入回数の増加に従って、お得情報が表示された商品の購入度合いが収束する傾向が特定される場合におけるその購入度合いの収束度に基づいて、お得情報が表示された商品の購入が定着化する購入回数を推定してもよい。この場合、購入度合いの収束度に基づいて、商品を何回購入すると、商品の購入が定着化する傾向があるかを特定することができる。
また、システム制御部11が、お得情報が表示される商品の購入回数が、購入が定着化する購入回数に達しているユーザに対して、予め設定された最低限度のポイント数を表示させてもよい。この場合、ポイントの原資の提供者の負担を削減しつつ、商品が購入される可能性を高めることができる。
また、システム制御部11が、お得情報の表示先のユーザによる実店舗での商品の購入回数と、ポイント数の表示先のユーザによる電子商取引での商品の購入回数と、の合計に関連付けられたポイント数を表示させてもよい。この場合、実店舗からの購入と電子商取引による購入とを考慮した実質的な購入回数に応じた適切なポイント数を表示することができる。
また、付与ポイント数DB14hには、ユーザが置かれる環境ごとに関連付けて、ポイント数が記憶されてもよい。また、システム制御部11が、ポイント数の表示先のユーザが置かれた環境を特定してもよい。また、システム制御部11が、特定された環境に関連付けられたポイント数を表示させてもよい。また、システム制御部11が、特定された環境を更に示す購入状況ログを蓄積してもよい。また、システム制御部11が、環境ごとに、ポイント数を設定してもよい。この場合、環境によって行動反応が相違する場合に、ポイント数を適切に設定することができる。
また、付与ポイント数DB14hには、商品に関連するアンケートの結果ごとに関連付けて、その商品についてのポイント数が記憶されてもよい。また、システム制御部11が、お得情報の表示先のユーザに対するアンケートの結果に関連付けられたポイント数を表示させてもよい。また、システム制御部11が、レシートの撮像画像が取得された場合、撮像画像の取得元のユーザに対してお得情報が表示された商品に関連するアンケートを実施してもよい。また、システム制御部11が、アンケートの結果ごとに、ポイント数を設定してもよい。この場合、商品に関連したユーザの考えに応じて、ポイント数を適切に設定することができる。
また、システム制御部11が、レシートの撮像画像に基づいて、複数の商品のうち、お得情報が表示された商品と異なる他の商品が購入されたか否かを判定してもよい。また、システム制御部11が、この判定結果に基づいて、お得情報が表示された商品以外で購入される傾向がある商品を特定してもよい。また、システム制御部11が、特定された商品のお得情報を更に表示させてもよい。この場合、本来はポイントの付与対象ではなかった商品についてポイントの付与対象とすることで、その商品が購入される可能性を高めることができる。