JP6797781B2

JP6797781B2 - システム、方法及びプログラム

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Publication number: JP6797781B2
Application number: JP2017221150A
Authority: JP
Inventors: 豊和板倉; 善啓大盛
Original assignee: Toshiba Visual Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Visual Solutions Corp
Priority date: 2017-11-16
Filing date: 2017-11-16
Publication date: 2020-12-09
Anticipated expiration: 2037-11-16
Also published as: JP2019091356A

Description

本発明の実施形態はサービス提供事業におけるシステム、方法及びプログラムに関する。

スポーツクラブ等のサービス提供事業は、契約をした会員に対して、フィットネスマシン等の施設を提供することや各種スクールを開催することによりサービスを提供する。提供されるサービスには無料サービスも含まれることがあるが、事業者の収入は会員数に比例する。そのため、安定した経営を行うためには、会員数が多いことが重要であり、サービス利用契約状況の変更、例えば解約を防ぐことが必要である。

従来、顧客の将来の解約率を予測し、将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を支援する装置が開発されている。

国際公開第2016/194628号特開2002-366732号公報特開2016-4525号公報国際公開第2016/147654号国際公開第2016/017086号特開2015-14828号公報

従来の支援装置は将来に予測される解約率の高い特定の顧客に対する営業活動を支援するので、営業活動の対象となった顧客の解約を防ぐことができる可能性があるが、営業活動の対象ではない顧客の解約を防ぐことができない可能性がある。

本発明の目的はサービス提供事業におけるサービス利用契約状況変更の原因に関する情報を提供するシステム、方法及びプログラムを提供することである。

実施形態によれば、システムは入力部と処理部とを具備する。

前記入力部は、
第１期間の第１サービス編成に関する第１編成情報と、
前記第１期間の前記第１サービス編成に含まれる複数の第１サービスの利用実績に関する第１実績情報と、
前記第１期間のサービス利用契約の変更に関する第１指標と、
第２期間の第２サービス編成に関する第２編成情報と、
前記第２期間の前記第２サービス編成に含まれる複数の第２サービスの利用実績に関する第２実績情報と、
前記第２期間のサービス利用契約の変更に関する第２指標と、を入力する。

前記処理部は、
前記第１期間及び前記第２期間より最近の第３期間の第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に基づいて、前記第３期間より最近の第４期間のサービス利用契約の変更に関する第４指標を予測し、
前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似する場合であって、かつ前記第１期間の前記第１指標よりも前記第４期間の前記第４指標の方が悪い場合、前記第１期間の前記第１実績情報と前記第３期間の前記第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に関する第３実績情報との比較に関する情報を出力する。

第１実施形態のシステムの一例を示すブロック図である。図１に示すサーバの構成の一例を示すブロック図である。編成情報と実績情報の具体的な一例を説明する。第１実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。編成情報格納部、実績情報格納部、指標格納部に格納されている月毎の編成情報、実績情報、解約率の一例を示す。対策情報の一例を示す。第２実施形態のシステムの一例を示すブロック図である。図７に示すサーバの構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態における対策情報の一例を示す。

以下、実施の形態について図面を参照して説明する。なお、開示はあくまで一例にすぎず、以下の実施形態に記載した内容により発明が限定されるものではない。当業者が容易に想到し得る変形は、当然に開示の範囲に含まれる。説明をより明確にするため、図面において、各部分のサイズ、形状等を実際の実施態様に対して変更して模式的に表す場合もある。複数の図面において、対応する要素には同じ参照数字を付して、詳細な説明を省略する場合もある。

サービス提供事業の例は、スポーツクラブ（フィットネスクラブとも称する）、ビデオコンテンツ配信サービス、有料テレビ放送等がある。ビデオコンテンツ配信サービスはビデオオンデマンド以外にもＷｅｂ大学、Ｗｅｂ予備校、eラーニング、通信講座等の学習コンテンツ配信も含む。

第１実施形態ではサービス提供事業としてスポーツクラブを説明する。スポーツクラブは種々のフィットネスマシン、プール、スタジオ、テニスコート等の施設を有し、加入契約した会員に対してサービスを提供する。スポーツクラブはこれらの施設を会員に自由に利用させるのみならず、これらの施設を利用した各種スクールを開催する。多くの会員を獲得するためには、サービスの質が重要である。サービスの質は施設の数や種類又はスクールの数や種類等に関連する。例えば、フィットネスマシンに関しては、一般的には、旧型のマシンよりも新型のマシンの方がサービスの質が高い、数や種類が少ないよりも数や種類が多い方がサービスの質が高い又は旧いマシンよりも新しいマシンの方がサービスの質が高いと言える。スクールに関しては、一般的には、新人や人気のない講師よりもベテランや人気のある講師の方がサービスの質が高い又は利用し難い時間帯よりも利用し易い時間帯の方がサービスの質が高いと言える。会員契約は契約期間が定められており、契約期間、例えば一か月が経過すると契約更新の必要がある。しかし、サービスの質が低下すると、会員は契約を更新しないで、契約を解消、すなわち解約することがある。全会員数に対する解約者の数の比である解約率は一定期間毎に増減する。解約率が増加することはスポーツクラブ事業者にとって好ましくない。

第１実施形態は、会員制サービス提供事業においてサービス利用についての契約状況がより悪い状況に変化した場合、変化の原因を推定し、推定した原因に関する情報を出力することにより、スポーツクラブ事業者等が経営改善の参考になる情報を得ることができるシステムを提供する。例えば、解約率が増加した場合、マシンの種類や数を変更することや、マシンを新機種へ変更することにより解約率が下がる可能性がある。また、解約率が増加した場合、スクール等の時間帯を変更することや、魅力あるインストラクターや講師を変更することによっても解約率が減少する可能性がある。しかし、解約率の増加の原因が判らないと、提供するサービス内容をどのように変更したら良いか判断できない。

図１はスポーツクラブの契約状況変更の原因に関する情報を提供するシステムの一例を示すブロック図である。図２は図１に示すサーバの構成の一例を示すブロック図である。システムは端末装置１０とサーバ４０とからなる。端末装置１０は例えばスポーツクラブの店舗等に配置され、スポーツクラブが提供するサービスに関する情報を入力してサーバ４０に送信するとともにサーバ４０から送信される契約状況変更の原因に関する情報を受信して表示する。スポーツクラブの店舗数が複数である場合、単一の端末装置１０をいずれかの店舗に設置してもよいし、複数の店舗毎に複数の端末装置１０を設置してもよい。また、１店舗に多数の施設がある場合、施設毎に複数の端末装置１０を設置してもよい。なお、端末装置１０は施設に設置される据置機器ではなく、ノートブック型パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の携帯機器でもよい。端末装置１０は例えばインターネット、ＬＡＮ等のネットワーク４０を介してサーバ４０に接続される。サーバ４０は、端末装置１０で入力された情報を蓄積・分析する、契約状況の変更を検出する、変更の原因を推定し原因に関する情報を端末装置１０に送信する等を行う。なお、サーバ４０の機能の一部を端末装置１０に移してもよいし、反対に端末装置１０の機能の一部をサーバ４０に移してもよい。

図１に示すように、端末装置１０は編成情報入力部１２、実績情報入力部１４、指標入力部１６、表示部１８、通信装置２０、これらを統括的に制御するシステムコントローラ２２を含む。システムコントローラ２２はメモリ２６に格納されたプログラムを実行するＣＰＵ２４により制御される。システムコントローラ２２は編成情報入力部１２、実績情報入力部１４、指標入力部１６から入力された情報を通信装置２０に供給する。通信装置２０はこれらの情報をネットワーク３０を介してサーバ４０に送信する。ネットワーク３０を介してサーバ４０から送信された情報は通信装置２０で受信される。システムコントローラ２２は通信装置２０が受信した情報を表示部１８に供給し、表示部１８はこの情報を表示する。表示部１８の一例は液晶表示部である。

編成情報、実績情報及び指標は、ある任意の期間毎の情報である。期間の一例は一日、一週間等でもよいが、以下の説明では、会員の加入契約の期間、例えば一か月とする。

編成情報とはスポーツクラブが任意の期間、例えば一か月に提供するサービス内容に関する情報であり、前月までに決定され、会員に知らされる。編成情報は、例えばマシンの種類（ランニングマシン、エアロバイク（登録商標）、クロストレーナー等）、型（最新型、旧型）又は数、施設の種類又は数、レッスンやスクールのプログラム（種類、回数、トータル時間、時間帯又は講師）、付帯サービス（駐車場、託児所等）等の複数のサービスの種類、時間、回数等を含む。図示しないが、編成情報はスポーツクラブの別の端末で作成され、スポーツクラブのサーバに一旦格納され、サーバから本システムの端末装置１０に転送され、編成情報入力部１２により入力されてもよいし、編成情報の決定時又は決定後に編成情報入力部１２により入力されてもよい。

実績情報はスポーツクラブが任意の期間、例えば一か月に提供したサービス編成に含まれる複数のサービスの利用実績に関する情報である。実績情報は、例えばサービスがマシンであれば、稼働率や稼働時間、サービスが施設であれば利用率や利用時間、サービスがレッスンやスクールであれば、参加者数や参加率等を含む。さらに付帯サービスの場合は、駐車場、託児所等の利用時間、利用率等を含む。実績情報はマシンや施設に設置される入力端末から本システムの端末装置１０に転送され、リアルタイムで実績情報入力部１４から自動的に入力されてもよいし、スポーツクラブのスタッフにより集計された利用者の利用ログが実績情報入力部１４から入力されてもよい。

指標は契約状況の変更を示す情報である。指標の例は、
契約率、契約者の減少数若しくは減少率、
解約率、解約者の増加数若しくは増加率、
契約中断率、契約中断者の増加数若しくは増加率、
契約休止率、契約休止者の増加数若しくは増加率又は
より高額なサービス契約からより低額なサービス契約への変更者の増加率若しくは増加数等を含む。

以下の説明では、指標は解約率であるとする。指標が良いことは解約率が低いことに対応し、指標が悪いことは解約率が高いことに対応する。毎月、オペレータにより前月の解約率が指標入力部１６から入力されてもよいし、スポーツクラブのサーバで管理している解約率が端末装置１０に転送され、指標入力部１６から入力されてもよい。

このように編成情報入力部１２、実績情報入力部１４、指標入力部１６はそれぞれ別個のデータ受信装置でもよいし、オペレータが操作する入力装置、例えばキーボードでもよい。

通信装置２０は有線又は無線通信回線を介してネットワーク３０に接続される。

サーバ４０は、図２に示すように、指標予測部４２、類似編成検索部４４、指標変化判定部４６、対策情報生成部４８、通信装置５２、編成情報格納部５４、実績情報格納部５６、指標格納部５８、予測モデル格納部６０、対策情報格納部６２、これらを統括的に制御するシステムコントローラ６４を含む。システムコントローラ６４はメモリ６６に格納されたプログラムを実行するＣＰＵ６８により制御される。システムコントローラ６４は編成情報格納部５４、実績情報格納部５６、指標格納部５８、予測モデル格納部６０、対策情報格納部６２から情報を読み出し、読み出した情報を指標予測部４２、類似編成検索部４４、指標変化判定部４６、対策情報生成部４８、通信装置５２のいずれかに供給するとともに、指標予測部４２、類似編成検索部４４、指標変化判定部４６、対策情報生成部４８の処理結果を編成情報格納部５４、実績情報格納部５６、指標格納部５８、予測モデル格納部６０、対策情報格納部６２のいずれかに格納する。また、システムコントローラ２２は対策情報生成部４８により生成された対策情報を通信装置５２に供給し、通信装置５０はこれらの情報をネットワーク３０を介して端末装置１０に送信する。システムコントローラ２２は通信装置５２がネットワーク３０を介して端末装置１０から受信した情報を指標予測部４２、類似編成検索部４４、指標変化判定部４６、対策情報生成部４８のいずれかに供給する。

指標予測部４２は過去の実績情報を基に将来の解約率を予測する。解約率は会員のサービスの利用実績によって変化するため、将来の解約率は過去の実績情報と何らかの関係がある。過去のある期間又は時刻ｔａにおける実績情報をｘ_ｔａとし、将来のある期間又は時刻ｔｂにおける解約率をｙ_ｔｂとすると、解約率は予測モデルｆ（ｘ）を用いて次のように表される。

ｙ_ｔｂ＝ｆ（ｘ_ｔａ）
予測モデルｆ（ｘ）はサービスの利用実績と解約率との関係に基づき過去の実績情報から将来の解約率がどのようになるか傾向が分かるものであれば何でもよい。例えば、予測モデルｆ（ｘ）は先月ｔａの実績情報ｘから今月ｔｂの解約率ｙを求めるものでもよい。解約率が過去の単月の実績情報ではなく、過去の数か月の実績情報に基づく場合、上記モデルの数式における実績情報ｘ_ｔａは数か月の実績情報となる。予測モデルｆ（ｘ）は予測モデル格納部６０に格納されている。

類似編成検索部４４は編成情報格納部５４を検索し前月の編成情報に類似する編成情報を見つける。類似の判定の一例は、編成情報を、例えば図３に示す初級、クロール、バタフライ、アクアビクス等のプールに関するスクール回数、ヨガ、太極拳、ダンス、エアロビクス等のスタジオに関するスクール回数からなる特徴ベクトルとして表し、特徴ベクトル間のコサイン類似度を求めることにより行うことができる。前月の編成情報に類似する編成情報を有する月を類似月と称する。予測モデルが以前の数か月の実績情報に基づく場合は、例えば数か月の実績情報の平均に類似する編成情報を見つける。

指標変化判定部４６は類似月の解約率（指標格納部５８に格納されている実績値）に比べて今月の解約率(予測値)が悪くなっている、すなわち増加しているか否かを判定する。指標変化判定部４６が類似月の解約率に比べて今月の解約率が増加していると判定した場合、対策情報生成部４８は後述する対策情報を生成する。対策情報はスポーツクラブの事業者が解約率の増加を防ぐための対策を講じるのに役立つ可能性がある情報であれば、何でもよく、一例を図６に示す。対策情報は対策情報格納部６２に格納されてもよい。

通信装置５２は有線又は無線通信回線を介してネットワーク３０に接続される。

図３を参照して、編成情報と実績情報の具体的な一例を説明する。編成情報は前月までに決定される。例えば、2017年8月に提供されるサービスの集合であるサービス編成情報が2017年7月に決定される。１レッスンや１スクールの時間が決まっている場合、レッスンやスクールの回数が編成情報に含まれ得る。また、ジムにインストラクターが居る場合、インストラクター毎の指導時間も編成情報に含まれ得る。そのため、図３に示す例では、プールに関しては、初級スクール、クロールスクール、バタフライスクール、アクアビクススクール等の回数が編成情報として決定される。スタジオに関しては、ヨガスクール、太極拳スクール、ダンススクール、エアロビクススクール等の回数が編成情報として決定される。テニスに関しては、初級スクール、中級スクール等の回数が編成情報として決定される。ジムに関しては、インストラクターの担当時間が編成情報として決定される。

この編成情報に従ってスポーツクラブは2017年8月にサービスを提供する。2017年8月が終わった段階、最も早い時点は9月1日に、2017年8月の実績情報が得られる。実績情報は、サービス編成に含まれるサービス毎の利用実績である。図３に示す例では、実績の一例はレッスンやスクールの受講者数である。プールに関する初級スクール、クロールスクール、バタフライスクール、アクアビクススクール等の受講者数、スタジオに関するヨガスクール、太極拳スクール、ダンススクール、エアロビクススクール等の受講者数、テニスに関する初級スクール、中級スクール等の受講者数、インストラクター毎の受講者数等が実績情報として得られる。2017年8月が終わった段階で2017年8月の指標（解約率）も得られる。

2017年8月の実績情報が得られると、予測モデルを用いてこの実績情報から2017年9月の解約率が予測される。このように2017年8月が終わった段階で2017年9月の解約率の予測値が判る。

図４、図５を参照して、この予測値に基づいて契約状況変更の原因に関する情報を出力する動作の一例を説明する。図４は動作の一例を示すフローチャートである。図５は編成情報格納部５４、実績情報格納部５６、指標格納部５８に格納されている月別の編成情報、実績情報、解約率を示す。図４のフローチャートのスタート時期は何時でもよいが、例えば2017年7月とする。ステップ１０２で、図３に示したように2017年8月の編成情報が決定され、編成情報入力部１２は2017年8月の編成情報を入力する。入力された編成情報はサーバ４０に送信され、編成情報格納部５４に格納される。

2017年8月に、ステップ１０４で、スポーツクラブはこの編成情報に従ってサービスを提供する。

2017年9月1日以降に、ステップ１０６で、2017年8月の実績情報と指標が得られ、実績情報入力部１４と指標入力部１６はそれぞれ2017年8月の実績情報と指標を入力する。入力された実績情報と指標はサーバ４０に送信され、実績情報格納部５６、指標格納部５８にそれぞれ格納される。なお、実績情報は2017年8月中にリアルタイムで入力され、入力されつつ集計されてもよい。

ステップ１０８で、指標予測部４２は予測モデルを用いて2017年8月の実績情報から2017年9月の解約率を予測する。解約率は単月のデータであり、この数値の大小だけでは解約者数が増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかが判らない。解約者数の増減傾向は基準となる解約率との比較により判断することができる。

ステップ１１０で、類似編成検索部４４は編成情報格納部５４を検索し、実績が解約率の予測に使われた月、すなわち2017年8月の編成情報に類似する編成情報を見つける。ここでは、2016年8月の編成情報が2017年8月の編成情報に最も類似しているとする。2016年8月を類似月と称する。編成情報が類似していると解約率も類似すると推定されるので、類似月の解約率を基準解約率とする。

ステップ１１２で、指標変化判定部４６は2017年9月（今月）の解約率の予測値が類似月の基準解約率（指標格納部５８に格納されている実績値）より増加しているか否かを判定する。指標変化判定部４６が今月の解約率の予測値が類似月の基準解約率より増加していると判定した場合、利用契約の状況が悪化したと推定できるので、ステップ１１４で、対策情報生成部４８は対策情報を生成する。対策情報の一例は、類似月と2017年8月との実績情報の比較がある。類似月と2017年8月の編成情報は類似しているので、実績情報も類似することが想定される。実績情報が類似していれば、解約率もほぼ同じであることが想定される。そのため、編成情報が類似しているにも関わらず解約率が増加している場合、実績情報に差があり、その差が解約率の増加の原因であると推定し得る。対策情報生成部４８は類似月と2017年8月との実績情報を対比して示す対策情報を生成する。対策情報は通信装置５２からネットワーク３０を介して端末装置１０に送信される。その後、動作は終了する。なお、図４の動作は毎月繰り返されてもよい。

ステップ１１２で、今月の解約率の予測値が類似月の基準解約率より増加していないと判定した場合（判定結果がノーの場合）、ステップ１１４をスキップして、直ぐに動作は終了する。

なお、ステップ１１２でノーと判定された場合、直ぐに動作終了せずに、解約率を予測する月の編成情報に２番目に類似する編成情報であった月の解約率とさらに比較してもよい。２番目に類似する編成情報であった月の解約率より増加している場合、利用契約の状況が悪化したと推定し、ステップ１１４で、対策情報生成部４８が対策情報を生成してもよい。さらに、２番目に類似する編成情報であった月の解約率より増加していないと判定された場合、同様に第３番目（以下、同様に第４番目等）に類似する編成情報であった月の解約率と比較してもよい。すなわち、類似月を複数としてもよい。

あるいは、ステップ１１０で最も類似する単一の類似月を求めるのではなく、一定の類似度以上の類似度の複数の月（単数の場合もある）を求め、ステップ１１２でこれらの月の解約率と比較してもよい。これらの比較に基づいて総合的に利用契約の状況が悪化したか否かを判定してもよい。例えばこれらの月の解約率の単純な平均値との比較、又は類似度に応じてこれらの月の解約率を重み付け平均した値との比較等に基づいて判定してもよい。

図６は、対策情報の一例を示す。説明の便宜上、編成情報はヨガスクール回数、ダンススクール回数、テニススクール回数とする。2016年8月の編成情報と2017年8月の編成情報が類似し、2016年8月の基準解約率よりも2017年9月の解約率の予測値の方が高い場合、2016年8月と2017年8月とのヨガスクール、ダンススクール、テニススクールの実績情報の対比が端末装置１０の表示部１８で表示される。対比表示の一例は、それぞれの月の実績情報を棒グラフで並べて示すことがあるが、これに限定されない。

対比表示から、ダンススクールとテニススクールの受講者数（実績）は2016年8月と2017年8月とで大差ないが、2017年8月のヨガスクールの受講者数が2016年8月に比べて減少していることが認識される。その結果、スポーツクラブの事業者はヨガスクールの受講者数の減少が解約率の増加の原因であると推定でき、ヨガスクールの受講者数を増加する対策を講じることができる。

対策の例は、ヨガスクールの宣伝を増やす、受講者に特典を与える、会員に向けてメールマガジンを配信する等がある。ヨガスクールの受講者が増え、2017年9月のヨガスクールの受講者数が2016年8月の受講者数とほぼ等しくなると、2017年9月の解約率が2016年8月の解約率とほぼ等しくなることが想定される。さらに、2017年9月のサービス編成が変更可能であれば、サービス編成を変更して、ヨガスクールの回数を増やす、時間を増やす、講師を人気のある講師に変更する等も対策の例である。
指標を解約率とし、指標の値が増加することが指標が悪くなることに対応するとして説明したが、指標の良し悪しはこれに限らない。良し悪しはビジネス等の各種基準に基づいて判定されるものであればどのようなものであってもよい。例えば、指標が良いことの例は、
サービスの契約締結増加数が大きいこと、サービスの契約締結低減数が少ないこと、
「解約率、解約人数、サービスの中断率、中断人数、休止率、休止人数」が小さいこと、
「サービスの再開率、再開人数」が大きいこと、
「より低額な（スタンダード）有料サービスへの移行率、移行人数」が小さいこと、
「より高額な（プレミアム）有料サービスへの移行率、移行人数」が大きいこと、
「オプションサービスの解約率、解約人数等」が小さいこと又は
「オプションサービスの契約率、契約人数等」が大きいこと等を含む。

指標が悪いことは、上記の逆である。以上説明したように、実施形態によれば、スポーツクラブ等の会員制サービス提供事業において、サービス利用実績から将来のサービス利用契約の変更に関する指標が予測される。そして、指標がより悪い指標に変化される場合は、指標の変化の原因に関するサービス利用実績の変化に関する情報が出力されるので、サービスの質を向上する有効な対策を講じることが可能である。

会員制サービスの一例としてスポーツクラブを説明したが、実施形態の会員制サービスはスポーツクラブこれに限定されない。次に、第２実施形態としてビデオコンテンツ配信サービスの例を説明する。代表的なビデオコンテンツ配信サービスはビデオオンデマンドである。ビデオオンデマンドのサービス編成はコンテンツの総数、ジャンル毎のコンテンツの数、コンテンツの新しさ等である。利用実績は各コンテンツの視聴者数、視聴回数、視聴割合等である。

図７、図８は第２実施形態によるビデオオンデマンドシステムの一例を示す。図１、図２と同様な構成は同じ参照数字を付して詳細な説明は省略する。端末装置１０Ａはテレビジョン受像機又はパーソナルコンピュータを応用して構成することが可能である。システムコントローラ２２には、通信装置２０、ＣＰＵ２４、メモリ２６以外に、表示部１８、視聴ログ記憶部７２、リモートコントローラ７４からの光を受光する受光部７６が接続される。ビデオオンデマンドのメニューが表示部１８で表示され、ユーザはリモートコントローラ７４を使用してコンテンツを選択し、サーバ４０Ａにコンテンツの視聴要求を送信することができる。コンテンツの視聴ログ（例えば、誰が何時どのコンテンツを視聴したかを表す）は視聴ログ記憶部７２に一旦記憶される。適宜なタイミングで視聴ログ記憶部７２から視聴ログが読み出され、読み出された視聴ログは通信装置２０に供給され、通信装置２０からサーバ４０Ａに送信される。

サーバ４０Ａのシステムコントローラ６４には、指標予測部４２、類似編成検索部４４、指標変化判定部４６、対策情報生成部４８、通信装置５２、編成情報格納部５４、
指標格納部５８、予測モデル格納部６０、対策情報格納部６２以外に、コンテンツ格納部８２、視聴ログ格納部８４、出現率格納部５６Ａ、視聴ログ収集部８６、出現率計算部８８、指標生成部９０が接続される。コンテンツ格納部８２は会員に提供されるコンテンツを格納する。システムコントローラ６４は端末装置１０Ａから送信された視聴要求に関するコンテンツをコンテンツ格納部８２から読み出し、読み出したコンテンツを端末装置１０Ａに送信する。端末装置１０Ａから送信された視聴ログは視聴ログ収集部８６により収集され、収集された視聴ログが視聴ログ格納部８４に格納される。

第２実施形態ではサービス利用の実績は視聴ログから計算される「出現率」で定義される。出現率は映画、音楽、ドラマなどの番組ジャンルの番組を一定時間以上視聴した会員の割合である。そのため、出現率計算部８８は視聴ログ格納部８４から当該月の視聴ログを読み出し、出現率を計算する。計算された出現率は出現率格納部５６Ａに格納される。第１実施形態では、解約率は端末装置１０から入力可能であるが、第２実施形態では、解約率はサーバ４０Ａ側で求められる。端末装置１０Ａからの入会申し込みや解約申し込みが指標生成部９０に入力され、指標生成部９０が解約率を計算する。

第２実施形態の動作は図４に示したフローチャートと同様であるが、図４の「実績情報」が第２実施形態では「出現率」に変わり、図４では解約率が端末装置１０から入力されたが第２実施形態ではサーバ４０Ａの指標生成部９０が解約率を計算する点が異なる。

図８のサーバはコンテンツ提供者のサーバを想定しているが、このサーバとは別の分析サーバで出現率から解約率を予測し、解約率が増加傾向の場合、解約率の増加の原因に関する出現率の変化に関する情報を出力してもよい。この場合、コンテンツ格納部８２、視聴ログ収集部８６、視聴ログ格納部８４等をコンテンツ提供者のサーバに配置し、それ以外の構成を分析サーバに配置してもよい。

図９は、第２実施形態の対策情報の一例を示す。編成情報は提供可能な映画、音楽、ドラマのコンテンツ数とする。2016年8月の編成情報と2017年8月の編成情報が類似し、2016年8月の基準解約率よりも2017年9月の解約率の予測値の方が高い場合、2016年8月と2017年8月との映画、音楽、ドラマの出現率の比較が端末装置１０の表示部１８で表示される。

対比表示から、音楽とドラマの出現率は2016年8月と2017年8月とで大差ないが、2017年8月の映画の出現率が2016年8月に比べて減少していることが認識される。その結果、ビデオオンデマンドの事業者は映画の出現率の減少が解約率の増加の原因であると推定でき、映画の出現率を増加する対策を講じることができる。

対策の例は、映画の番組宣伝を増やす、映画の視聴者に特典を与える、会員に向けてお薦め映画を紹介するメールマガジンを配信する等がある。映画の出現率が増え、2017年9月の映画の出現率が2016年8月の出現率とほぼ等しくなると、2017年9月の解約率が2016年8月の解約率とほぼ等しくなることが想定される。さらに、2017年9月のサービス編成が変更可能であれば、映画の本数を増やす等も対策の例である。

第２実施形態は配信するコンテンツを教育用のコンテンツに変更すれば、Ｗｅｂ大学、Ｗｅｂ予備校、eラーニング、通信講座等のサービス提供事業にも応用可能である。教育事業の場合、サービス編成はクラスの種類や数、講師の質や数等を含み、サービス利用実績はクラスの受講生の数、割合、出席率、テストの成績等に関する内容を含む。
さらに、第２実施形態はコンテンツ配信に限らずテレビの有料放送にも応用可能である。テレビの有料放送のサービス編成は放送コンテンツの総数、ジャンル毎の放送コンテンツの数、放送コンテンツの新しさ等である。利用実績は各放送コンテンツの視聴者数、視聴回数、視聴割合等である。

第２実施形態によれば、会員制コンテンツ提供事業において、コンテンツの視聴実績から将来のサービス利用契約の変更に関する指標が予測される。そして、指標がより悪い指標に変化される場合は、指標の変化の原因に関するコンテンツの視聴実績の変化に関する情報が出力されるので、提供するサービスの質を向上する有効な対策を講じることが可能である。

本実施形態の処理はコンピュータプログラムによって実現することができるので、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１０…端末装置、１２…編成情報入力部、１４…実績情報入力部、１６…指標入力部、４０…サーバ、４２…指標予測部、４４…類似編成検索部、４６…指標変化判定部、４８…対策情報生成部。

Claims

入力部と処理部とを具備するシステムであって、
前記入力部は、
第１期間の第１サービス編成に関する第１編成情報と、
前記第１期間の前記第１サービス編成に含まれる複数の第１サービスの利用実績に関する第１実績情報と、
前記第１期間のサービス利用契約の変更に関する第１指標と、
第２期間の第２サービス編成に関する第２編成情報と、
前記第２期間の前記第２サービス編成に含まれる複数の第２サービスの利用実績に関する第２実績情報と、
前記第２期間のサービス利用契約の変更に関する第２指標と、を入力し、
前記処理部は、
前記第１期間及び前記第２期間より最近の第３期間の第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に基づいて、前記第３期間より最近の第４期間のサービス利用契約の変更に関する第４指標を予測し、
前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似する場合であって、かつ前記第１期間の前記第１指標よりも前記第４期間の前記第４指標の方が悪い場合、前記第１期間の前記第１実績情報と前記第３期間の前記第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に関する第３実績情報との比較に関する情報を出力するシステム。
前記処理部は、実績情報と指標との相関関係に基づく予測モデルを用いて、前記第３期間の前記第３サービスの利用実績から前記第４期間の前記第４指標を予測する請求項１記載のシステム。
前記処理部は、実績情報と指標との相関関係に基づく予測モデルを用いて、前記第３期間の前記第３サービスの利用実績及び前記第３期間より過去の実績情報から前記第４期間の前記第４指標を予測する請求項１記載のシステム。
前記処理部は、前記第３期間の前記第３サービス編成を示すベクトルと前記第１期間の前記第１サービス編成を示すベクトルとのコサイン類似度に基づいて、前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似することを判定する請求項１記載のシステム。
前記第１指標と前記第２指標と前記第４指標は契約者の減少に関するものである請求項１記載のシステム。
前記第１指標と前記第２指標と前記第４指標は、
契約率、契約者の減少数若しくは減少率、
解約率、解約者の増加数若しくは増加率、
契約中断率、契約中断者の増加数若しくは増加率、
契約休止率、契約休止者の増加数若しくは増加率又は
より高額なサービス契約からより低額なサービス契約への変更者の増加率若しくは増加を含む請求項１記載のシステム。
前記第１サービス編成と前記第２サービス編成と前記第３サービス編成は、
スポーツクラブの
マシンの種類、型若しくは数、
スクールの種類、回数、トータル時間、時間帯若しくは講師に関するものであり、
前記第１実績情報と前記第２実績情報と前記第３実績情報は、
スポーツクラブの
マシンの稼働率若しくは稼働時間、
施設の利用率若しくは利用時間又は
スクールの参加率若しくは参加者に関するものである請求項１記載のシステム。
前記第１サービス編成と前記第２サービス編成と前記第３サービス編成は、
ビデオオンデマンドで配信されるコンテンツの種類又は数に関するものであり、
前記第１実績情報と前記第２実績情報と前記第２実績情報は、
前記コンテンツの視聴時間に関するものである請求項１記載のシステム。
入力部と処理部とを具備するシステムにおける方法であって、
前記入力部により
第１期間の第１サービス編成に関する第１編成情報と、
前記第１期間の前記第１サービス編成に含まれる複数の第１サービスの利用実績に関する第１実績情報と、
前記第１期間のサービス利用契約の変更に関する第１指標と、
第２期間の第２サービス編成に関する第２編成情報と、
前記第２期間の前記第２サービス編成に含まれる複数の第２サービスの利用実績に関する第２実績情報と、
前記第２期間のサービス利用契約の変更に関する第２指標と、を入力することと、
前記処理部により前記第１期間及び前記第２期間より最近の第３期間の第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に基づいて、前記第３期間より最近の第４期間のサービス利用契約の変更に関する第４指標を予測することと、
前記処理部により前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似する場合であって、かつ前記第１期間の前記第１指標よりも前記第４期間の前記第４指標の方が悪い場合、前記第１期間の前記第１実績情報と前記第３期間の前記第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に関する第３実績情報との比較に関する情報を出力することと、を具備する方法。
前記処理部は、実績情報と指標との相関関係に基づく予測モデルを用いて、前記第３期間の前記第３サービスの利用実績から前記第４期間の前記第４指標を予測する請求項９記載の方法。
前記処理部は、実績情報と指標との相関関係に基づく予測モデルを用いて、前記第３期間の前記第３サービスの利用実績及び前記第３期間より過去の実績情報から前記第４期間の前記第４指標を予測する請求項９記載の方法。
前記処理部は、前記第３期間の前記第３サービス編成を示すベクトルと前記第１期間の前記第１サービス編成を示すベクトルとのコサイン類似度に基づいて、前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似することを判定する請求項９記載の方法。
前記第１指標と前記第２指標と前記第４指標は契約者の減少に関するものである請求項９記載の方法。
前記第１指標と前記第２指標と前記第４指標は、
契約率、契約者の減少数若しくは減少率、
解約率、解約者の増加数若しくは増加率、
契約中断率、契約中断者の増加数若しくは増加率、
契約休止率、契約休止者の増加数若しくは増加率又は
より高額なサービス契約からより低額なサービス契約への変更者の増加率若しくは増加数を含む請求項９記載の方法。
前記第１サービス編成と前記第２サービス編成と前記第３サービス編成は、
スポーツクラブの
マシンの種類、型若しくは数、
スクールの種類、回数、トータル時間、時間帯若しくは講師に関するものであり、
前記第１実績情報と前記第２実績情報と前記第３実績情報は、
スポーツクラブの
マシンの稼働率若しくは稼働時間、
施設の利用率若しくは利用時間又は
スクールの参加率若しくは参加者に関するものである請求項９記載の方法。
前記第１サービス編成と前記第２サービス編成と前記第３サービス編成は、
ビデオオンデマンドで配信されるコンテンツの種類又は数に関するものであり、
前記第１実績情報と前記第２実績情報と前記第２実績情報は、
前記コンテンツの視聴時間に関するものである請求項９記載の方法。
コンピュータにより実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
第１期間の第１サービス編成に関する第１編成情報と、
前記第１期間の前記第１サービス編成に含まれる複数の第１サービスの利用実績に関する第１実績情報と、
前記第１期間のサービス利用契約の変更に関する第１指標と、
第２期間の第２サービス編成に関する第２編成情報と、
前記第２期間の前記第２サービス編成に含まれる複数の第２サービスの利用実績に関する第２実績情報と、
前記第２期間のサービス利用契約の変更に関する第２指標と、を入力することと、
前記第１期間及び前記第２期間より最近の第３期間の第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に基づいて、前記第３期間より最近の第４期間のサービス利用契約の変更に関する第４指標を予測することと、
前記第３期間の前記第３サービス編成と前記第１期間の前記第１サービス編成とが類似する場合であって、かつ前記第１期間の前記第１指標よりも前記第４期間の前記第４指標の方が悪い場合、前記第１期間の前記第１実績情報と前記第３期間の前記第３サービス編成に含まれる複数の第３サービスの利用実績に関する第３実績情報との比較に関する情報を出力することと、を具備するプログラム。