JP7008246B2 - 情報提示システム - Google Patents

情報提示システム Download PDF

Info

Publication number
JP7008246B2
JP7008246B2 JP2017193437A JP2017193437A JP7008246B2 JP 7008246 B2 JP7008246 B2 JP 7008246B2 JP 2017193437 A JP2017193437 A JP 2017193437A JP 2017193437 A JP2017193437 A JP 2017193437A JP 7008246 B2 JP7008246 B2 JP 7008246B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
time
store
data
information
settlement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017193437A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019067233A (ja
Inventor
貴大 杉本
將高 江島
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority to JP2017193437A priority Critical patent/JP7008246B2/ja
Publication of JP2019067233A publication Critical patent/JP2019067233A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7008246B2 publication Critical patent/JP7008246B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、小売の実店舗の顧客の状況に基づく情報を当該実店舗の運営者に提示する技術に関する。
スーパーマーケット等の小売の実店舗で買物をする顧客の行動の情報であって、順序又は時刻に沿う時系列的な情報を利用する技術が提案されている(特許文献1参照)。
特許第4620807号公報
そのような情報の特許文献1に開示される情報は、売場における顧客の購買意欲の向上又は効率よく買物できる店舗づくりに利用されることで、集客力の高い売場づくりにつながる可能性はある。しかしながら、集客力が高い店舗ならではの顧客の快適性の維持若しくは向上、又はストレス軽減に利用することはできない。
そこで本発明は、店舗の運営者に、集客力が高い店舗でも顧客が快適に買物することができる売場作りに利用可能な情報を提示する情報提示システムを提供する。
本発明の一態様に係る情報提示システムは、実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データと、前記顧客が保持している商品の精算が前記実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データと、を取得するデータ取得部と、前記時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動から前記精算開始データが示す精算の開始までの時間間隔である第2時間間隔に基づいて、前記実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する情報生成部と、前記店舗分析情報を出力するデータ出力部とを備える。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
本発明の情報提示システムは、店舗の状況を売場に反映することを可能にする情報を提示することができる。
図1は、実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。 図2Aは、実施の形態における、読取機を備える商品保持器の一例を示す図である。 図2Bは、実施の形態における、読取機を備える商品保持器の他の例を示す図である。 図2Cは、実施の形態における読取機の例を示す図である。 図3は、上記の情報提示システムにおける商品特定情報の読み取りから時系列買物データの取得までの概念を説明するための図である。 図4は、上記の情報提示システムにおいて取得される精算開始データの概念を説明するための図である。 図5は、最後の商品の保持から精算の開始までの時間間隔と実際に発生した精算待ちの時間との関係の例を説明するための図である。 図6は、上記の情報提示システムが備える情報生成部の動作の手順を説明するためのフローチャートである。
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した情報の利用に関し、上述のような問題が生じることを見出した。
このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る情報提示システムは、実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データを取得するデータ取得部と、取得された時系列買物データに基づいて、実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する情報生成部と、生成された店舗分析情報を、前記実店舗の運営者が利用可能なデータとして出力するデータ出力部とを備える。
これにより、店舗の混雑する状況であっても顧客が快適に利用できる店舗づくりのために情報が店舗の運営者にとって利用可能になる。
このような情報を利用して作られた店舗は、顧客には混雑によるストレスの小さい快適な買物ができる店舗と認知されて繰り返し利用され、店舗の運営者には売上の向上をもたらし得る。
例えば情報生成部は、時系列買物データが示す、複数の商品の保持に関する行動の時間間隔である第1時間間隔に基づいて、実店舗の混雑状況として実店舗の売場の混雑状況を示す前記店舗分析情報を生成してもよい。
このような情報を得た店舗の運営者は、混雑度の高い売場を拡張、同時間帯に混雑しやすい売場の配置、又は通路の拡張等の対策を講じることで、より買物のしやすい売場を顧客に提供することができる。また、混雑による顧客の買物意欲の減退を防ぐことで、売上の向上をもたらし得る。
例えばデータ取得部は、顧客が保持している商品の精算が実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データをさらに取得し、情報生成部は、時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動から、精算開始データが示す精算の開始までの時間間隔である第2時間間隔に基づいて、実店舗の混雑状況として前記精算所の混雑状況を示す前記店舗分析情報を生成してもよい。また例えば、情報生成部は、上記の第2時間間隔と、実店舗が混雑していないときの買物についてさらに取得した第2時間間隔との差分に基づいて推定精算待ち時間を前記店舗分析情報として取得してもよい。
これにより店舗の運営者は、目視で確認できる精算待ちの行列の人数のみならず、精算を待ちながら売場を回遊するような人の存在を把握して開けるカウンターを増やすことができる。また、店舗の運営者は、このような情報を精算担当の人員の確保及びスケジューリングにも役立てることができる。一方、顧客にとっては、このような店舗では、欲しいものをひととおり確保すれば速やかに買物を終えることができる。したがって、店舗で待たされることによるストレスが小さく、利便性の高い店舗として再度の利用が促される。その結果として、店舗の運営者には売上の向上をもたらし得る。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。以下の実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
(実施の形態)
[1.構成例]
図1から図2Cを用いて実施の形態における情報提示システムを説明する。
図1は、実施の形態における情報提示システムの構成を示すブロック図である。
実施の形態における情報提示システム10は、スーパーマーケットやコンビニエンスストア等の小売業におけるセルフサービス方式の実店舗(以下、単に店舗ともいう)において、買物中のある顧客の行動に関する情報に基づいて、例えば当該店舗の運営者に、店舗状況を反映した売場作りに利用が可能な情報を提示する。
ここでのセルフサービス方式とは、上記のような小売業の店舗で広く採用されているものであって、基本的には次のような条件を満たすものと理解されたい。ひとつは、各商品の値段を、値札又は全品均一等の所定の価格設定によって顧客が知ることができることである。またひとつは、陳列されている商品の中から購入する商品を顧客が自由に選択することができ、選択した商品を店舗が貸し出すかご、カート、又はトレイ等に載置して保持したり、売場に戻して選択をキャンセルしたりできることである。さらにひとつは、購入する商品の精算は、保持した商品を顧客が出口付近等にあるキャッシュレジスターを備える精算所に持ち込んで行われることである。
ただし、これらの条件が厳密には満たされない店舗であっても本発明の思想は適用することができる。これらの条件を示したのは、本発明の情報提示システムが用いられる状況の具体例を提示する目的であり、本発明を限定する趣旨ではない。例えば、購入する商品の保持は顧客が持ち込むバッグ等を用いて行われてもよいし、単に手で保持されてもよい。また、精算はキャッシュレジスターを備える精算所を用いない手法で行われてもよい。また、上記のいずれの条件についても、店舗の店員による補助又は管理が介在する場合も、本開示におけるセルフサービス方式の概念に含まれる。
情報提示システム10は、読取機100及び店舗分析サーバ200を備える。
読取機100は、買物中に顧客が保持する商品を示す商品特定情報を取得する。
読取機100は、センサ110及び送信部120を備える。
センサ110は、店舗内で買物中の顧客が保持する商品から、当該商品を示す商品特定情報を取得する。
送信部120は、読取機100が取得した商品特定情報を、後述する店舗分析サーバ200に送信する。
このような読取機100は、例えば買物中の顧客によって携帯又は着用されて顧客と共に店舗内を移動する。より具体的には、図2Aに示されるような店内用の買物かご若しくは図2Bに示されるようなカート等の、顧客が商品を載置して保持するための器具(以下、商品保持器という)に備えられる機器として、又は図2Cに示されるような顧客が手に持って使うスマートフォン又はタブレット型コンピュータ等の情報端末上で実現される。ただし、図2Bでは、カートの下方のフレームの一部及び車輪を含む部分の図示が省略されている。商品保持器の例としては、他にトレイが挙げられる。
読取機100は、商品保持器に備えられることで、買物中の顧客にとってより自然に、且つ、より高い確実性で商品を識別するための情報を取得することができる。
図2Aに示される買物かごに備えられる読取機100は、センサ110の例としてセンサ111を備える。図2Bに示されるカートに備えられる読取機100は、センサ110の例として、商品を載置する場所に向けられたセンサ112を備える。図2Cに示される情報端末上で実現される読取機100は、センサ110の例として、内蔵カメラを構成するセンサ(イメージセンサ)113を備える。
センサ110は、例えば商品に付されたバーコードを読み取るための光学センサである。またはセンサ110は、例えば商品に付されたRF(Radio Frequency)タグからRFID(Radio Frequency IDentiifcation)を読み取るためのRFリーダであってもよい。バーコード又はRFIDは、例えばJAN(Japan Article Number)コード等の商品識別コードを示す。またはセンサ110は、商品の外観画像を取得するためのイメージセンサであってもよい。バーコード又はRFIDが示す情報、及び商品の外観画像が示す情報は、それぞれ本実施の形態における、商品特定情報の例である。
例えば顧客は、売場で商品を選び取る度に商品に付されたバーコードをセンサ110に向けて読取機100に読み取らせてから、買物かごの中に載置する(商品の保持の開始)。つまり、読取機100は、顧客が保持する商品を示す商品特定情報を、顧客の操作に応じて逐次読み取る。
また、顧客はいったん買物かごに入れた商品を売場に戻すときも、バーコードを読取機100に読み取らせる。この場合、顧客は返却する商品のバーコードを読み取らせることを読取機100に認識させるための操作、例えば読取機100のボタン(図示なし)を押す等してから、バーコードを読取機100に読み取らせる。
読取機100のセンサ110がRFリーダであれば、商品保持器に載置された商品を周期的にスキャンして、直前のスキャンによって得られた結果との比較で商品の保持と返却が認識されてもよい。
このように読取機100が読み取った商品特定情報は、商品代金の精算にも用いられ得る。例えば店舗内の精算所で読取機100から商品特定情報がキャッシュレジスターに送信され、キャッシュレジスターはこの商品特定情報が示す商品の合計金額を顧客に提示する。
取得された商品特定情報は、商品保持器が備える、図2Aから図2Cには図示されない送信部120によって店舗分析サーバ200に向けて無線で送信される。
このような商品特定情報の読み取りから送信までの一連の処理は、読取機100が備えるプロセッサ(図示なし)が、記憶装置(図示なし)に保存されている所定のプログラムを読み出して実行することで行われる。図2Cに示される情報端末がユーザの所有物である場合、商品特定情報を店舗分析サーバ200に送信させるために店舗から提供されるプログラム(アプリ)をユーザが情報端末にインストールし、起動して店舗内で利用してもよい。
上記のような読取機100は、商品保持器又は情報端末のように、買物の行動を通して各々の顧客が使用するものによって実現され、読取機100が送信する商品特定情報は、各顧客の商品の保持に関する時系列的な情報を示すものである。
店舗分析サーバ200は、読取機100から取得した商品特定情報に基づいて、顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列データを取得する。このような情報の処理を行う店舗分析サーバ200の実現は、例えば、店舗内に設置されるサーバコンピュータ、店舗外のクラウドサーバ、若しくは店舗がチェーンストアの1つである場合には当該チェーンストアの本部が利用するホストコンピュータ、又はこれらの組み合わせ(以下、サーバコンピュータ等という)を用いてなされる。
店舗分析サーバ200は、上記のサーバコンピュータ等でプロセッサが記憶装置からプログラムを読み出し実行することで実現される機能的な構成要素として、受信部210、データ取得部220、情報生成部230、店舗マスタ240、及びデータ出力部250を備える。
店舗分析サーバ200は、読取機100から送信される商品特定情報を、受信部210を介して取得する。
データ取得部220は、店舗分析サーバ200がその外部から取得した情報に基づいて店舗の運営に利用可能なデータ又はそのデータの元になるデータを取得する。以下、その詳細について説明する。
データ取得部220は、受信部210を介して取得された商品特定情報に基づくデータを取得する。上述のとおり、商品特定情報は各顧客の商品の保持に関する情報を時系列で示すものであり、商品の保持に関するデータは、各顧客の時系列的な商品の保持に関するデータである。
図3は、情報提示システム10における商品特定情報の読み取りから時系列買物データの取得までの概念を説明するための図である。
読取機100が取得した商品特定情報は、店舗分析サーバ200に向けて送信される。図3で左の吹き出しにある文字列は、読取機100が取得して送信する一連の商品特定情報を含むログデータを示す。データ取得部220は、取得した商品特定情報に示される、顧客が保持を開始又は返却した商品を時系列順に示す、図3の右の吹き出しに例示されるような時系列買物データを取得する。
この例における時系列買物データには、商品特定情報に含まれていた各商品の商品識別コード、データ取得部220が当該商品識別コードをデータベース(後述する店舗マスタ240に含まれる商品マスタ)で照合して取得した商品名、各商品の状態及びその状態の発生の時間差が相互に関連付けられたレコードとして含まれる。
なお、商品特定情報が商品の外観画像である場合、例えばデータ取得部220はこの画像に対して文字認識を実行して、または機械学習によって得たモデルを用いて画像認識を実行して商品名を取得してもよい。
また、時系列買物データ中の各商品の状態とは、顧客によって各レコードの商品の保持が開始されたのか解除されたのかを示す。この例では、「保持」が保持の開始を示し、「返却」が保持の解除を示す。
時間差は、例えば売場で顧客が最初にいずれかの商品の保持を開始した時刻からその後に各商品の保持を開始又は解除するまでに経過した時間を示す。この時間の計算は、例えば商品特定情報に基づいて行われる。例えば読取機100では、店舗分析サーバ200に送信する商品特定情報に、当該商品特定情報を読み取った時刻のタイムスタンプを付する。受信部210を介して商品特定情報を受け取ったデータ取得部220は、このタイムスタンプに基づいてこの時間差を取得する。この時間差が、商品の保持に関するデータの時系列的な情報として時系列買物データの「時系列」の項目に含められる。
なお、時系列的な情報の形式は、図示のような時間差に限定されない。例えば時間差の起点は直前のレコードで示される商品の保持の開始又は解除の時刻からの時間差であってもよいし、商品の保持の開始又は解除(返却)が発生した実際の時刻であってもよい。また、時間差の場合には、顧客が最初にいずれかの商品を手にするよりも早い時間、例えば商品保持具の保持の開始の時点又は読取機100の起動の時点であってもよい。この場合、読取機100には、このような時点を時間差の起点に使うためのスイッチ又はセンサが設けられる。また、商品保持器とは別体の情報端末が読取機100として用いられる場合には、情報端末を読取機100として機能させるアプリの起動の時点、又はユーザがこのアプリでする店舗へのチェックインのタイミング等が時間差の起点であってもよい。
このようにして取得された時系列買物データは、次に情報生成部230による処理の対象となる。
また、データ取得部220はさらに、顧客が保持している商品の精算が実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データを取得する。
このような精算開始データの取得の方法については種々のバリエーションが考えられる。例えば、読取機100には、精算の開始時に顧客又は店員等の実店舗の運営者によって押されるボタン(図示なし)があり、このボタンが押されると、読取機100から精算の開始及びその時刻を示す情報が店舗分析サーバ200に送信されてもよい。ボタンに代えて、精算の開示時にキャッシュレジスターが備えるスキャナ又はセンサで読み取られるバーコード又はRFタグなどが商品保持具に備えられてもよい。受信部210を介してこの情報を取得したデータ取得部220は、当該読取機100からそれまでに送信された商品特定情報に基づいて取得した時系列買物データに示される商品の精算が開始されたと判断し、取得した情報から精算開始データを生成すると情報生成部230に渡す。
図4は、データ取得部220がこのように取得する精算開始データの概念を説明するための図である。図4に示される状況は、図3で示される時系列買物データ取得までの後に続くものと想定して以下に説明する。
読取機100から一連の商品特定情報が店舗分析サーバ200に向けて送信された後に、精算の開始時に押される所定のボタンが押された読取機100からは、精算の開始及びその時刻を示す情報が店舗分析サーバ200に送信される。図4で左の吹き出しの文字列の末尾の部分は、このボタンが押されたことで読取機100から送信される精算の開始及びその時刻の情報のデータに相当する。
データ取得部220は、受信した精算の開始及びその時刻の情報に基づく精算開始データを生成して取得する。図4の例では、データ取得部220は、このように取得した精算開始データを、当該読取機100からそれまでに送信された商品特定情報に基づく時系列買物データと合わせている。図4の右の吹き出しでは、時系列買物データのリストの最後にある、状態の項目が「精算」と入力された行のデータがこの精算開始データに当たる。コード、商品名、及び時間差の項目の内容は、すでに取得していた時系列買物データと、受信した精算の開始の時刻の情報から取得して入力されたものである。このリストに示されるデータが、データ取得部220から情報生成部230に送られる。
上述の精算開始データの取得の手法及びデータ形式は一例に過ぎず、保持されている商品の精算の開始時刻又はこれに相当する情報がデータ取得部220によって取得されればよい。他の例としては、情報提示システム10が、精算所でキャッシュレジスターが商品代金の計算のために読取機100と通信する精算システムと連携が可能な場合、この通信の開始時刻を含む情報が、精算開始の時刻の情報として読取機100又は当該精算システムから情報提示システム10に提供されてもよい。情報提示システム10の店舗分析サーバ200では、例えばこの開始時刻とともに送られた精算内容の情報、又は顧客の特定のために利用可能な情報を用いて時系列買物情報と精算開始の時刻の情報とがデータ取得部220によって関連付けられて、情報生成部230に送られる。
情報生成部230は、時系列買物データ及び精算開始データに基づいて、実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する。より詳細には、情報生成部230は、時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動と、精算開始データが示す精算の開始との時間間隔に基づいて、実店舗の混雑状況として、当該店舗の精算所の混雑状況を示す情報を生成する。この時間間隔は、本実施の形態における第2時間間隔の例である。
実店舗での買物において、最後の商品の保持の開始又は返却(以下、商品の保持に関する行動ともいう)から精算の開始までの時間間隔と、精算所の混雑の度合いとの間に強い相関があることは、経験則からも把握される。
なお、小売の実店舗では従来、精算所で開けるカウンターの数は、過去の統計又は経験から曜日又は時間帯でおおよその数があらかじめ決められる。
ただし実際は、店舗内での人員配置の効率を考慮して、いったんはその数の範囲で少なめ又はそれ未満の人数でカウンターが開けられる店舗もある。そのような場合も、精算を待つ人である程度の長さの行列ができると、例えばこの行列に気付いたカウンターに居る店員の要請に応じてさらにカウンターが開けられる。これにより、顧客が精算を待つ時間の短縮が図られる。顧客が精算を待つ時間がより短いことを望むのは、例えば複数台のカウンターが開いている場合に、顧客は長さをひとつの目安に並ぶ行列を選んでいることからも把握される。
しかしながら、行列の長さだけが精算を待つ顧客の存在を示すわけではない。例えば、すぐ精算ができない状況では、行列に並ぶ代わりに店内をさらに回遊する顧客もいる。店舗にとっては、この追加的な回遊で伸びる売上もあるが、待たされたことによるストレス等の心理状況は、顧客の買物経験のクオリティを落とすものであり、顧客の流出につながることもある。
上記のような時間間隔は、行列で待つ顕在的な精算待ちの顧客に加えて、潜在的な精算待ちの顧客の存在を示す。このような情報を用いることで、店舗の運営者は、精算待ちの顧客が増えつつある状況を、リアルタイムでより敏感に把握してカウンターを開けることができる、これにより、顧客の待ち時間を減らして買物経験のクオリティの向上を図ることができる。
また、この時間間隔は、行列をなす人数よりも容易に取得できる数値であるため、統計的な分析及び情報として利用しやすい。例えば過去のある程度の期間にわたって取得されたこのような時間間隔の情報を、精算担当の人員数の適正化に役立てることができる。
このように、情報生成部230は、データ取得部220が取得する時系列買物データ及び精算開始データから、顧客の買物における最後に発生した商品の保持に関する行動から、精算の開始までの時間間隔を取得する。そして、この時間間隔に基づいて、店舗の混雑状況として精算所の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する。
例えば情報生成部230が生成する店舗分析情報の内容は、上記の時間間隔そのもの、又はその分布若しくは平均等の統計量である。
また、取得された時間間隔に対する補正がなされてもよい。例えば、情報生成部230は、時系列買物データ及び精算開始データをデータ取得部220から受け取ると、店舗マスタ240の売場マスタを参照して、時系列買物データに示される最後に保持が開始された商品の売場から精算所までの経路長に基づいて時間間隔を正規化してもよい。
なお、店舗マスタ240とは、情報提示システム10を利用する実店舗に関する基本的な情報の集合であり、情報提示システム10を実現するサーバコンピュータ等が備える記憶装置に保存され、店舗マスタ240は商品マスタ及び売場マスタを含む。
商品マスタは実店舗で取り扱われる商品の情報の集合であり、例えば各商品の商品コード、商品名、及び部門(カテゴリ)等がその情報に含まれる。売場マスタは、例えば実店舗の商品配置、棚割等の情報を含む。
店舗マスタ240は、情報提示システム10においてプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現するデータ取得部220及び情報生成部230によって参照され、情報の取得及び生成に用いられる。なお、店舗マスタ240は、発注システム、在庫管理システム、売上管理システム等の小売の店舗に導入されている他のシステムでも利用されるものでよい。
また、情報生成部230が生成する店舗分析情報の内容は、上記の時間間隔に基づいて統計的に推定可能な、顧客が精算のために待つ、より実質的な時間(以下、推定精算待ち時間ともいう)であってもよい。推定精算待ち時間は、情報生成部230によって例えば以下のように算出される。
まず、早朝又は深夜などの、精算を待つ顧客の行列が発生していない時間に情報提示システム10で取得された、各顧客の買物における最後の商品の保持に関する行動から、精算の開始までの時間間隔の所定の統計量、例えば中央値を取得する。
次に、推定精算待ち時間を取得したい時間、例えば現在から遡って所定の人数の各顧客の買物における最後の商品の保持に関する行動から、精算の開始までの時間間隔を取得し、その所定の統計量を算出する。例えば、直近発生した10件の精算に関するこの時間間隔を取得し、その10件の時間間隔の中央値を取得する。
最後に、2つの統計量の差分を算出して推定精算待ち時間とする。上記の例に拠る現在の推定精算待ち時間は下記の式で表される。
推定精算待ち時間=(直近10件の精算に関する「最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔」の中央値)-(早朝にあった10件の精算に関する「最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔」の中央値)…(式1)
このように、情報生成部230は、ある時間における最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔と、店舗が混雑していないときに行われた買物について取得した最後の商品の保持に関する行動から精算の開始まで時間間隔との差分に基づいて推定精算待ち時間を算出することで、店舗の精算所の混雑状況を示す店舗分析情報を取得する。
なお、上記の中央値は、利用可能な統計量の一例であり、例えば平均値、又はある時間長の単位で丸めた上での最頻値が用いられてもよい。
また、推定精算待ち時間は、上記の時間間隔と、実際に発生した精算待ちの時間との関係に関する調査の結果に基づいて算出されてもよい。図5は、実店舗でこのようにして取得された、最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔と実際に発生した精算待ちの時間との関係の例を説明するための図である。
図5のグラフにおいて、横軸は最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔、縦軸は、実際に精算のために顧客が行列に並んで待った時間である。各買物におけるこれらの時間がプロットされている(図中のひし形)。例えばグラフエリアの左下隅には、縦軸の値がゼロ、つまり行列に並んで待つことがなく精算が開始された買物のケースに対応する。また、このように取得されたデータにフィッティングする関数が太い破線で示される。このようにして得た関数が推定精算待ち時間に用いられてもよい。このグラフによれば、この店舗においては、推定精算待ち時間が次式、
(最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔-P(秒))×Q…(式2)
で算出されてもよい。
なお、P及びQは、各店舗で得られるデータによって取り得る値が変わる変数である。
情報生成部230が生成した店舗分析情報は、データ出力部250によって、店舗の運営者が利用可能なデータとして出力される。店舗の運営者が利用可能なデータとは、例えば精算所の現在又は時間帯毎の混雑状況を示すデータであり、店舗の運営者は混雑状況に応じたカウンターの開け閉め、カウンターのレイアウト変更又は増減、精算担当の人員のスケジューリング、及びこれらの施策の効果測定に利用することができる。
なお、出力されるデータの表現形式は限定されず、データテーブル、リスト、グラフ、マップ等各種の形式が利用可能であり、情報提示システム10に接続されるモニタ又は携帯端末での表示、また、必要に応じて印刷が可能なデータファイルとして出力される。このデータファイルは、例えば情報提示システム10を実現するサーバコンピュータ等が備える記憶装置に保存される。店舗の運営者は随時そのデータファイルにアクセスして利用することができる。
また、リアルタイムでの混雑状況は、混雑の発生の有無を示す情報として店舗の運営者に提示されてもよい。例えば情報生成部230は、最後の商品の保持に関する行動から精算の開始までの時間間隔、又は推定精算待ち時間が所定の閾値より大きい場合に、店舗の運営者に混雑の発生を報知するためのデータを出力してもよい。
ここまで説明した情報提示システム10の構成は、本開示に係る情報提示システムの行構成の一例であってこれに限定するものではない。
例えば、読取機100は、情報提示システムの一部として提供されるものではなくてもよい。
また、読取機100は上述のように各顧客が個別に携帯して使用する機器ではなく、店舗内の壁、天井、又は什器などに設置される、顧客の買物の一連の行動を感知することができる装置群であってもよい。具体的には、店舗内の複数個所に設置されたカメラであってもよい。
この場合、商品の保持に関する顧客の行動は、これらのカメラによって撮影される、商品及び顧客が写る映像の映像認識によって行われる。
または、この装置群には、商品又は顧客を識別するための情報を取得するためのRFリーダ等の、カメラが備えるイメージセンサ以外のセンサ類がさらに含まれてもよい。つまり各顧客の買物行動を個別に扱って時系列で捉えることができるよう、読取機100は各顧客を識別するための情報をさらに取得する。この情報を受信する店舗分析サーバ200は、この情報を用いて各顧客の識別を実行するための顧客識別部をさらに備える。
店舗分析サーバ200では、識別した各顧客、各顧客の商品の保持の開始又は返却の行動、及び各顧客が保持を開始又は解除した商品を互いに関連付けた図3又は図4に示されるような時系列買物データが取得される。
[2.動作]
以下では、上記の構成を有する情報提示システム10の動作について、例を用いて説明する。図6は、情報提示システム10の動作の手順を説明するためのフローチャートである。以下では、この動作の開始の時点で、読取機100が、実店舗において買物中の顧客が保持を開始又は解除(返却)する商品から、当該商品を示す商品特定情報をセンサで逐次読み取って送信しているというケースを例に、情報提示システム10の動作を説明する。
情報提示システム10においては、読取機100から送信され受信部210で受信された商品特定情報を、データ取得部220が取得する(ステップS61)。データ取得部220は、この商品特定情報に基づいて、顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データを取得する(ステップS62)。
また、データ取得部220は、顧客が保持している商品の精算が前記実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データをさらに取得する(ステップS63)。
この精算開始データは、上述のように例えば読取機100又は店舗内の精算システムなどから取得され得る。また、読取機100又は精算システムは、精算開始データに含めるこの時刻の情報を、例えば顧客又は店員の操作に応じて、又はスキャナ若しくはセンサで読取機100又は商品保持具を識別する所定の情報を取得したことに応じて取得してもよい。
データ取得部220は、取得した時系列買物データ及び精算開始データを情報生成部230に渡す。
情報生成部230は、時系列買物データ及び精算開始データから、顧客が買物行動中で最後にした商品の保持に関する行動、つまり商品の保持の開始又は解除(返却)から、この買物で保持された商品の精算の開始までの時間間隔を取得する(ステップS64)。
次に、情報生成部230は、この時間間隔に基づいて推定精算待ち時間を取得する(ステップS65)。
推定精算待ち時間は、例えば上述のように精算所が混在していない時との差に基づいて、又は調査の結果に基づいて得られた数式を用いて算出して取得される。
情報生成部230によって取得された推定精算待ち時間は、売場分析情報としてデータ出力部250に渡される。売場分析情報は、データ出力部250によって、上述のような店舗の運営者が利用可能なデータとして出力される(ステップS66)。
なお、ステップS64で取得された時間間隔が、そのまま売場分析情報としてデータ出力部250に渡されてもよい。
(変形例)
上記実施の形態では、情報提示システム10によって、小売の実店舗の精算所の混雑状況に関する情報が店舗の運営者に提供される。店舗の運営者は、この情報を利用して顧客の買物経験のクオリティ向上を図ることができる。
本変形例に係る情報提示システム10は、精算所ではなく売場の混雑についての情報を店舗の運営者に提供することができる。
例えば、売場内の通路で他の顧客と接触しそうな混雑の混雑もまた、顧客にとっては、ストレスの原因となり得る。また、混雑している場所では商品の検討を早々に切り上げて購入をあきらめて他の場所へ移動したり、入ろうとした通路が混雑しているのに気付くとその通路に入るのをあきらめたり、後回しにして結局戻らなかったりする場合もある。つまりは、売場の混雑もまた、顧客にとっては快適な買物を妨げる、買物経験のクオリティを下げる要因となり得る。したがって、店舗の運営者にとって、売場の混雑もまた解消すべき問題のひとつであり、これを解消することで売上の向上も図ることができる。
混雑する売場を示す情報の提示を受けた店舗の運営者は、例えば当該売場の拡大、同時間帯に混みやすい売場の分散、又は通路の拡大のための売場の改装等の策を講じてこの問題の解消を図ることができる。
売場の混雑についての情報は、情報生成部230によって、時系列買物データに基づいて取得される。より具体的には、情報生成部230は、時系列買物データが示す各商品の保持に関する行動の時間間隔が用いられる。例えば情報生成部230は、時系列買物データから取得される2種類の商品に関して発生した保持に関する行動の時間間隔を、ある時間帯と、早朝又は深夜など客数が少ない時間帯とで比較する。このような複数の商品の保持に関する行動の時間間隔は、本変形例における第1時間間隔の一例である。
情報生成部230は、このような時間間隔に関する情報を集めて統計的に分析し、時間帯による差が大きい、つまり、客数が少ない時間帯に比べてそれ以外のある時間帯ではこの時間間隔が長い場合に、この時間帯での混雑が発生しているとして、この混雑に関する情報を生成する。この情報には、例えば混雑が発生している売場と時間帯とが含まれる。または、さらに混雑の程度を示す情報として、この時間帯での時間間隔の、客数が少ない時間帯での時間間隔に対する比率、1日の平均に対する偏差等が含まれてもよい。
また別の例として、各顧客の時系列買物データの中での複数の商品の保持に関する行動の時間間隔が用いられてもよい。例えば情報生成部230は、A、B、Cの三種類の商品について、Aの売場とBの売場との経路長、Bの売場とCの売場との経路長とはほぼ等しいにも拘わらず、ある時間帯において、各商品についての保持に関する行動の発生の時間間隔には大きな差があるという傾向が、複数の顧客の時系列買物データの統計的な分析結果に見られる場合、情報生成部230は、この時間帯での混雑が発生しているとして、この混雑に関する情報を生成する。なお、売場間の経路長は、例えば店舗マスタ240に含まれる売場マスタに含まれていてもよい。情報生成部230は、この分析をするにあたり、売場マスタを参照して売場間の経路長を取得する。
上記の商品A、B、Cの場合を例に取ると、AとBとの保持に関する行動の時間間隔が、BとCとの保持に関する行動の時間間隔に比べて長いという傾向が時系列買物データの分析結果から得られた場合、AとBとの間にある売場のどこかで混雑が発生しているという情報が取得される。この例の場合、店舗の混雑状況を示す店舗分析情報は、混雑が発生している時間帯、及び混雑が発生している可能性のある売場を示す。
なお、上記の例では経路長の等しい売場間で商品の保持に関する行動の時間間隔が比較されたが、時間間隔の差が経路長の異なる売場間でも比率に応じた差であるかに基づいて、同様に傾向の有無の判断がされてもよい。
また、情報生成部230は、ある時間帯における特定の売場を挟む複数の売場で発生した商品の保持に関する行動の時間間隔を、同じ時間帯の他の組み合わせの売場で発生した商品の保持に関する行動の時間間隔と比較することで、この特定の売場に混雑が発生しているか否かという判断をしてもよい。
売場の混雑が発生している時間帯には、店舗の運営者も接客又は品出し等に回り売場の詳細な状況が把握できないこともある。本変形例によれば、任意の時間帯における任意の売場の混雑状況を示す情報を事後的に取得して店舗の運営者に提供することができる。また、本変形例における情報提示システム10では、このような情報が、店内カメラの映像の確認による集計よりも短時間に提供可能である。また、調査員等による定点観測よりも低コストで、時間及び場所の自由度が高い。
(小括)
以上述べたように、本発明の実施の形態又はその変形例における情報提示システム10は、実店舗の売場で顧客が保持を開始又は返却した商品特定情報に基づいて時系列買物データを取得するデータ取得部220と、この時系列買物データに基づいて実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する情報生成部230と、この店舗分析情報を実店舗の運営者が利用可能なデータとして出力するデータ出力部250とを備える。
顧客の実際の行動を時系列的に示す情報に基づくこのような店舗分析情報を利用できることで、店舗の運営者は、より正確に、又はより迅速に、店舗の混雑状況を把握することができ、必要に応じた対策を講じることができる。これにより顧客の買物体験のクオリティを向上させて顧客の再来店の促進及び流出の抑制を図り、売上の向上につなげることができる。
例えば情報生成部230は、時系列買物データが示す、複数の商品の保持に関する行動の時間間隔である第1時間間隔に基づいて、実店舗の売場の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する。この店舗分析情報の提示を受けた店舗の運営者は、より低コストで、より時間帯及び場所の自由度が高く正確な売場の混雑状況を把握することができる。
また、情報生成部230は、時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動から、さらに取得する精算開始データが示す精算所の精算の開始まで時間間隔である第2時間間隔に基づいて、精算所の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する。この店舗分析情報の提示を受けた店舗の運営者は、顧客が精算待ちのために行列に並ぶ状況の発生の解消、又は行列に並ぶ時間の短縮を図ることができる。
このような精算所の混雑状況を示す店舗分析情報は、例えばある時間帯について取得された第2時間間隔そのものであってもよいし、ある時間帯について取得された第2時間間隔と、実店舗が混雑していないときの買物についてさらに取得された第2時間間隔との差分に基づく推定精算待ち時間であってもよい。
(その他)
本発明は、上記実施の形態において、プロセッサ等のプログラム実行部がソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現される各構成要素が実施する処理の手順を構成要素とする方法として実現されてもよい。
また本発明は、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録され、コンピュータのプログラム実行部によって読み出されることで、上記の方法を当該コンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。ここで、上記実施の形態の商品推奨サーバを実現するソフトウェアプログラムは、次のようなプログラムである。
すなわち、このプログラムはコンピュータに、実店舗において買物中の顧客が保持する商品から当該商品を示す商品特定情報をセンサで逐次読み取る読取機からこの商品特定情報を取得させ、商品特定情報に基づいて、当該顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データを取得させ、この時系列買物データに基づいて、上記の実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成させ、この店舗分析情報を、実店舗の運営者が利用可能なデータとして出力させる。
以上、一つ又は複数の態様に係る情報提示システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものも、本発明の範囲内に含まれてもよい。
本発明は、店舗において買物中の顧客が商品を保持したり返却したりする行動に基づく情報をこの店舗の運営者に提供するシステムに利用可能である。
10 情報提示システム
100 読取機
110、111、112、113 センサ
120 送信部
200 店舗分析サーバ
210 受信部
220 データ取得部
230 情報生成部
240 店舗マスタ
250 データ出力部

Claims (6)

  1. 実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データと、前記顧客が保持している商品の精算が前記実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データと、を取得するデータ取得部と、
    前記時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動から前記精算開始データが示す精算の開始までの時間間隔である第2時間間隔に基づいて、前記実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する情報生成部と、
    前記店舗分析情報を出力するデータ出力部とを備える
    情報提示システム。
  2. 実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データを取得するデータ取得部と、
    前記時系列買物データから前記顧客が複数の商品の保持に関する行動の時間間隔である第1時間間隔を算出し、前記第1時間間隔に基づいて、前記実店舗の売場の混雑状況を示す店舗分析情報を生成する情報生成部と、
    前記店舗分析情報を出力するデータ出力部とを備える
    情報提示システム。
  3. 前記情報生成部は、前記第2時間間隔と、前記実店舗が混雑していないときの買物についてさらに取得した第2時間間隔との差分に基づいて推定精算待ち時間を前記店舗分析情報として取得する
    請求項に記載の情報提示システム。
  4. 前記情報生成部は、ある時間帯における特定の売場を挟む複数の売場で発生した商品の保持に関する行動の前記第1時間間隔と、同じ時間帯の他の組み合わせの売場で発生した商品の保持に関する行動の第1時間間隔とに基づいて、混雑状況を示す前記店舗分析情報を生成する、
    請求項2に記載の情報提示システム。
  5. 情報提示システムが、
    実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データと、顧客が保持している商品の精算が実店舗の精算所で開始された時刻を示す精算開始データと、を取得し、
    前記時系列買物データが示す最後の商品の保持に関する行動から前記精算開始データが示す精算の開始までの時間間隔である第2時間間隔に基づいて、前記実店舗の混雑状況を示す店舗分析情報を生成し、
    前記店舗分析情報を出力する
    情報提示方法。
  6. 情報提示システムが、
    実店舗における買物中の顧客による時系列的な商品の保持に関するデータである時系列買物データを取得し、
    前記時系列買物データから、前記顧客が複数の商品の保持に関する行動の時間間隔である第1時間間隔を算出し、
    前記第1時間間隔に基づいて、前記実店舗の売場の混雑状況を示す店舗分析情報を生成し、
    前記店舗分析情報を出力する、
    情報提示方法。
JP2017193437A 2017-10-03 2017-10-03 情報提示システム Active JP7008246B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017193437A JP7008246B2 (ja) 2017-10-03 2017-10-03 情報提示システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017193437A JP7008246B2 (ja) 2017-10-03 2017-10-03 情報提示システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019067233A JP2019067233A (ja) 2019-04-25
JP7008246B2 true JP7008246B2 (ja) 2022-01-25

Family

ID=66337923

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017193437A Active JP7008246B2 (ja) 2017-10-03 2017-10-03 情報提示システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7008246B2 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7495307B2 (ja) 2020-09-14 2024-06-04 東芝テック株式会社 情報処理装置およびプログラム

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016143312A (ja) 2015-02-04 2016-08-08 沖電気工業株式会社 予測システム、予測方法およびプログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002041761A (ja) * 2000-07-28 2002-02-08 Toshiba Corp 商品情報管理装置、商品情報入出力装置、および商品情報管理方法
JP2006039716A (ja) * 2004-07-23 2006-02-09 Nec Corp 精算台稼働管理システム、方法、および装置
JP6036000B2 (ja) * 2012-08-20 2016-11-30 日本電気株式会社 計算機、行列防止システム、行列防止方法
JP2015035075A (ja) * 2013-08-08 2015-02-19 株式会社寺岡精工 オーダリングシステム
JP6243187B2 (ja) * 2013-10-23 2017-12-06 東芝テック株式会社 チェックアウトゾーン最適化装置およびプログラム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016143312A (ja) 2015-02-04 2016-08-08 沖電気工業株式会社 予測システム、予測方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019067233A (ja) 2019-04-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210400195A1 (en) Using a dynamic number of power sources for a camera mountable on retail shelving unit
JP5356615B1 (ja) 顧客行動分析装置、顧客行動分析システムおよび顧客行動分析方法
US20150363798A1 (en) Method, computer system and computer program for estimating purchase behavior of customer in store or across stores
US20160042315A1 (en) System and methods for order fulfillment, inventory management, and providing personalized services to customers
JP5238933B2 (ja) 客層付販売情報生成システム
JP2019109751A (ja) 情報処理装置、システム、情報処理装置の制御方法、及び、プログラム
JP2014232495A (ja) 客層分析装置、客層分析システムおよび客層分析方法
CN102187355A (zh) 信息提供装置、信息提供方法和记录介质
JP7384516B2 (ja) 情報処理装置、商品推薦方法、プログラム、及びシステム
JP2010140287A (ja) 購買行動分析装置、方法及びコンピュータプログラム
JP7565023B2 (ja) 無人店舗の商品を管理する管理サーバ及び管理方法
JP2013210953A (ja) 情報端末及びプログラム
CN112990956B (zh) 促销系统
JP5509354B1 (ja) 商品状況分析装置、商品状況分析システムおよび商品状況分析方法
JP2023175005A (ja) 情報提示システム、情報提示方法、およびプログラム
JP7008246B2 (ja) 情報提示システム
US20180075462A1 (en) Systems and methods for analyzing remotely located facilities
JP7134273B2 (ja) 商品情報連携システム
EP2701114A1 (en) System and method for electronic correlated sales and advertising
US20220164832A1 (en) Sales management server, sales management system, and sales management method
JP2005202713A (ja) 来客管理システムおよびその方法
JP2018025882A (ja) 情報処理装置及びその制御方法、表示装置、コンピュータプログラム
JP2020077161A (ja) 情報提供装置及びその制御プログラム
KR102387081B1 (ko) 임직원 복지 제공 시스템 및 이를 이용한 복지 제공 방법
US20240221008A1 (en) Processing apparatus, processing method, and non-transitory storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200928

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210728

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210907

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211108

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20211214

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20211221

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7008246

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151