JP6910516B1 - 分析装置、分析方法および分析プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
〔1−1.利用者端末を用いた決済について〕
まず、利用者端末を用いた決済(電子決済)の一例について説明する。なお、以下の説明では、店舗に配置された2次元コード(QRコード(登録商標))であって、店舗を識別する店舗識別情報を示す2次元コードを用いて、利用者Uが利用者端末を用いた決済を行う例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。以下に説明する決済の一例は、任意の利用者が任意の利用者端末を用いて、任意の店舗にて決済を行う場合においても適用可能である。また、店舗識別情報C1は、QRコード(登録商標)のみならず、バーコードや所定のマーク、番号等であってもよい。
次に、図1および図2を用いて、実施形態に係る分析装置の概要について説明する。図1および図2は、実施形態に係る分析装置が実行する分類処理の一例を示す図である。実施形態において、利用する店舗の傾向が似ているユーザーは、地域、デモクラ、生活習慣、趣味趣向などの潜在的な傾向が似ていると考えられる。そこで、図1に示すように、実施形態に係る分析装置10は、スマートフォンを用いた決済の履歴データを用いて、利用する店舗の傾向が似ているユーザー群(以下、ユーザークラスタと記す)に分類する。同様に、分析装置10は、利用ユーザーの傾向が似ている店舗群(以下、店舗クラスタと記す)に分類する。
なお、上述した分析装置10による分析処理は、決済の履歴データを用いたユーザーまたは店舗の分類に限定されない。例えば、Eコマースの決済の履歴データを用いて、商品とユーザーとを分類することにより、定番商品の購入より、趣味や生活習慣を反映した定番以外の商品を購入するユーザーに対して、オーディエンス拡張が可能となる。
次に、図3を用いて、上記の分析装置10について説明する。図3は、実施形態に係る分析装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、分析装置10は、通信部11と、制御部12と、記憶部13とを備える。
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等で実現され、ネットワークNと有線または無線で接続され、決済サーバ30や解析装置20等との間で情報の送受信を行う。
記憶部43は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態の記憶部13は、ユーザーデータベース13a、支払い履歴データベース13bおよび店舗データベース13cを記憶する。
図4は、実施形態に係るユーザーデータベース13aの一例を示す図である。図4に示すように、ユーザーデータベース13aには、「ユーザーID」および「属性情報」等が互いに対応付けられた情報である。なお、ユーザーデータベース13aには、図4に示した情報以外にも、例えば、投稿情報等のユーザーに関する任意の情報が登録されていてもよい。
図5は、実施形態に係る支払い履歴データベース13bの一例を示す図である。図5に示すように、支払い履歴データベース13bは、「ユーザーID」、「店舗ID」、金額、「商品ID」および「日時」等が互いに対応付けられた情報である。なお、支払い履歴データベース13bには、図5に示した情報以外にも、例えば、商品の特徴等、支払い履歴に関する任意の情報が登録されていてもよい。
図6は、実施形態に係る店舗データベース13cの一例を示す図である。図6に示すように、店舗データベース13cは、「店舗ID」および「属性情報」等が互いに対応付けられた情報である。なお、店舗データベース13cには、図6に示した情報以外にも、例えば、口込み情報等の店舗に関する任意の情報が登録されていてもよい。
図3の説明に戻る。制御部12は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、分析装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部12は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部12aは、ユーザーによる所定の対象の利用履歴を取得する。ここで、対象とは、店舗、商品、サービスあるいはコンテンツ等である。つまり、取得部12aは、所定の対象として、店舗、商品、サービスまたは番組コンテンツのいずれか1つの利用履歴を取得する。
分類部12bは、各ユーザーによる利用履歴に基づいて、ユーザーと、当該ユーザーが利用した対象との組に対応する履歴の出現頻度と、全ユーザーが利用した対象の出現頻度の逆数とに基づいて、相互に類似するユーザー群もしくは対象群に分類する。
特定部12cは、各ユーザーが利用した対象の履歴に基づいて、利用する対象の傾向が類似する複数のユーザー、もしくは、利用するユーザーの傾向が類似する複数の対象を特定する。すなわち、特定部12cは、分類部12bが分類したユーザー群の各ユーザーまたは対象群を構成する各対象を特定する。
次に、図7を用いて、実施形態に係る分析装置10が実行する処理手順について説明する。図7は、実施形態に係る分析装置10が実行する処理手順を示すシーケンス図である。
上述してきたように、実施形態に係る分類装置10は、取得部12aと、分類部12bとを備える。取得部12aは、ユーザーによる所定の対象の利用履歴を取得する。分類部12bは、各ユーザーによる利用履歴に基づいて、ユーザーと、当該ユーザーが利用した対象との組に対応する履歴の出現頻度と、全ユーザーが利用した対象の出現頻度の逆数とを用いて、相互に類似するユーザー群もしくは対象群に分類する。
また、上述してきた実施形態に係る分析装置10は、例えば図8に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図8は、実施形態に係る分析装置10の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
11 通信部
12 制御部
12a 取得部
12b 分類部
12c 特定部
13 記憶部
13a ユーザーデータベース
13b 支払い履歴データベース
13c 店舗データベース
20 解析装置
Claims (7)
- ユーザーによる店舗の利用履歴を取得する取得部と、
各ユーザーによる店舗の利用履歴に基づいて、分類対象のユーザーの履歴に含まれる店舗の出現頻度と、各店舗の全ユーザー数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準ユーザーと類似するユーザーを分類する分類部と、
を有することを特徴とする分析装置。 - ユーザーによる店舗の利用履歴を取得する取得部と、
各ユーザーが利用した店舗の履歴に基づいて、分類対象の店舗の履歴に含まれるユーザーの出現頻度と、各ユーザーの全利用店舗数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準店舗と類似する店舗を分類する分類部と、
を有することを特徴とする分析装置。 - 各ユーザーが利用した店舗の履歴に基づいて、利用する店舗の傾向が類似する複数のユーザー、もしくは、利用するユーザーの傾向が類似する複数の店舗を特定する特定部を、
さらに有することを特徴とする請求項1または2に記載の分析装置。 - コンピュータが実行する分析方法であって、
ユーザーによる店舗の利用履歴を取得する取得工程と、
各ユーザーによる利用履歴に基づいて、分類対象のユーザーの履歴に含まれる店舗の出現頻度と、各店舗の全ユーザー数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準ユーザーと類似するユーザーを分類する分類工程と、
を含むことを特徴とする分析方法。 - コンピュータが実行する分析方法であって、
ユーザーが利用した対象としての店舗の利用履歴を取得する取得工程と、
各ユーザーが利用した店舗の履歴に基づいて、分類対象の店舗の履歴に含まれるユーザーの出現頻度と、各ユーザーの全利用店舗数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準店舗と類似する店舗を分類する分類工程と、
を含むことを特徴とする分析方法。 - ユーザーによる店舗の利用履歴を取得する取得手順と、
各ユーザーが利用した対象としての店舗の履歴に基づいて、分類対象のユーザーの履歴に含まれる店舗の出現頻度と、各店舗の全ユーザー数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準ユーザーと類似するユーザーを分類する分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする分析プログラム。 - ユーザーが利用した対象としての店舗の利用履歴を取得する取得手順と、
各ユーザーが利用した店舗の履歴に基づいて、分類対象の店舗の履歴に含まれるユーザーの出現頻度と、各ユーザーの全利用店舗数の逆数とを用いて算出したスコアに基づいて、基準店舗と類似する店舗を分類する分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする分析プログラム。
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