JP7144788B2 - データ分析装置、データ分析システム、データ分析方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、データ分析装置、データ分析システム、データ分析方法およびプログラムに関する。

近年、店舗等に顧客を誘導するための方法として、チラシ、キャンペーン、新聞・雑誌等への広告、インターネット上のＷｅｂページやバナー広告など、様々な販売促進のための施策（販促施策）が活用されており、その販促施策効果を正確に評価することが求められている。例えば、特許文献１には、ユーザの携帯電話に対して広告を配信し、これに応じて当該広告が告知した場所（店舗）に来たユーザを検知して、来店ユーザ数の割合を解析するシステムが開示されている。

特開２０１５－２１６４８０号公報

しかしながら、特許文献１に記載されたシステムのように、店舗近辺で検知されたユーザを、実際に来店したユーザとしてカウントする場合、店舗近辺に存在する駅や他の場所を訪れる目的のユーザまでも来店したユーザとしてカウントしてしまう。このため、そのようなユーザを含む来店ユーザ数について広告配信ユーザ数に対する来店率を算出したとしても、広告効果が正確に評価されない虞がある。

そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、ユーザに対して行った販促施策の効果を精度よく評価することができるデータ分析装置、データ分析システム、データ分析方法およびプログラムを提供することである。

上記目的を達成するため、本開示の第１の観点に係るデータ分析装置は、販促施策の効果を評価する装置であって、端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報を取得した端末について、販促施策の対象であったかを判別する販促施策対象判別部と、所定期間において、位置情報に基づいて、販促施策の場所を含む第１領域に存在した端末の数を示す第１端末数を算出する第１端末算出部と、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第１領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出する第１対象端末算出部と、所定期間において、位置情報に基づいて、第１領域の周辺領域である第２領域に存在した端末の数を示す第２端末数を算出する第２端末算出部と、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第２領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出する第２対象端末算出部と、第１端末数、第２端末数、第１対象端末数、および第２対象端末数に基づいて、販売施策の効果を評価する評価部と、を備える。

また、上記目的を達成するため、本開示の第２の観点に係るデータ分析システムは、販売施策の効果を評価するシステムであって、端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報を取得した端末について、販促施策の対象であったかを判別する販促施策対象判別部と、所定期間において、位置情報に基づいて、販促施策の場所を含む第１領域に存在した端末の数を示す第１端末数を算出する第１端末算出部と、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第１領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出する第１対象端末算出部と、所定期間において、位置情報に基づいて、第１領域の周辺領域である第２領域に存在した端末の数を示す第２端末数を算出する第２端末算出部と、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第２領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出する第２対象端末算出部と、第１端末数、第２端末数、第１対象端末数、および第２対象端末数に基づいて、販促施策の効果を評価する評価部と、を備える。

また、上記目的を達成するため、本開示の第３の観点に係るデータ分析方法は、販促施策の効果を評価する方法であって、端末の位置情報を取得するステップと、位置情報を取得した端末について、販促施策の対象であるかを判別するステップと、所定期間において、位置情報に基づいて、販促施策の場所を含む第１領域に存在した端末の数を示す第１端末数を算出するステップと、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第１領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出するステップと、所定期間において、位置情報に基づいて、第１領域の周辺領域である第２領域に存在した端末の数を示す第２端末数を算出するステップと、所定期間において、位置情報および判別結果に基づいて、第２領域に存在した、販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出するステップと、第１端末数、第２端末数、第１閲覧端末数、および第２対象端末数に基づいて、販促施策の効果を評価するステップと、を備える。

また、上記目的を達成するため、本開示の第４の観点に係るプログラムは、上述のデータ分析方法をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、ユーザに対して行った販促施策の効果を精度よく評価することができる。

本実施形態に係るデータ分析システム１の構成図である。 ユーザ端末１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 ユーザ端末１００に表示される広告の一例を示す図である。 分析サーバ３００の機能構成の一例を示すブロック図である。 位置情報３２１の一例を示す図である。 閲覧情報３２２の一例を示す図である。 分析サーバ３００の処理の流れを示すフローチャートである。 第１領域および第２領域の例を示す図である。 第１端末数と第２端末数を比較した図である。 第１閲覧端末数と第２閲覧端末数とを比較した図である。 分析サーバ３００のハードウェア構成を示すブロック図である。 所定期間に取得された位置情報のプロット図である。 １日ごとの店舗Ｓ０の来客数を示す図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。

＜実施形態＞
（実施形態の概要）
本実施形態に係るデータ分析システムは、販促施策の効果を評価するためのシステムである。販促施策とは、顧客となるユーザに対する販売促進のための施策であって、例えば、携帯情報端末（スマートフォンなど）のアプリ広告や、チラシ、看板広告、テレビＣＭなどのメディア広告、電車の車内広告、デジタルサイネージ、特売やポイントアップのキャンペーンなどである。以下、本実施形態では、販促施策としてアプリ広告を例に説明する。

本実施形態のデータ分析システムは、リフト指標に基づいて広告の効果を評価する。リフト指標とは、広告効果を評価するために一般的に用いられる指標であり、具体的には、広告のターゲットとなるユーザを、広告を表示したグループと、表示していないグループとに分け、各グループについて、広告が目的とする行動を測定して評価する指標である。広告が目的とする行動とは、例えば、広告対象の商品を購入することや、Ｗｅｂサイトや店舗を訪問すること、イベントに参加すること等である。本実施形態では、広告が目的とする行動を、広告対象の場所（店舗等の販促施策の場所）を訪問することとする。この場合、例えば、各グループについて、店舗の訪問者数の増加率等の差がリフト指標の尺度となる。

ここで、リフト指標に基づく広告効果の評価に関して、従来技術における課題を詳述する。リフト指標を算出するために店舗の訪問者数をカウントする場合、例えば、ユーザが保有する端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末等）のＧＰＳ機能を利用して取得した位置情報を利用する方法がある。しかしながら、当該方法には、以下のような問題が存在する。すなわち、ＧＰＳ機能によって取得した位置情報には信号の受信環境等に影響される測位誤差が含まれるため、店舗周辺を示す位置情報の中には、実際に店舗を訪問する目的ではないユーザの端末から受信した位置情報も含まれてしまう。図１２および図１３を参照して、具体例を説明する。

図１２は、ある地図上のエリアにおいて所定期間に取得された位置情報のプロット図である。駅Ｐ１および駅Ｐ２は、駅のホームを示しており、駅Ｐ１およびＰ２の周辺には、商業施設、複合ビルなどが存在している。店舗Ｓ０は、駅Ｐ１周辺のビル内に入居するテナントである。領域Ｃ０は、店舗Ｓ０が入居するビルを囲う領域である。駅は毎日多くの人が利用しており、図１２が示すように、駅（ホーム）周辺において位置情報が多く取得されている。

図１３は、１日ごとの店舗Ｓ０の来客数を示す図である。グラフＬ１は店舗Ｓ０の広告を端末に表示していないユーザの来客者数を示し、グラフＬ２は店舗Ｓ０の広告を端末に表示したユーザの来客数を示している。店舗Ｓ０の来店者数は、例えば、店舗Ｓ０が入居するビルを囲う領域である領域Ｃ０で取得された位置情報のプロット数とする。また、広告は、ユーザが保有する端末にインストールされたアプリを介して配信され、例えば、アプリの使用履歴等に基づいて広告表示が判断される。

グラフＬ１では、来客数は日々激しく変化している一方で、グラフＬ２は、日によって特に来客数の変化は見られない。これは、店舗Ｓ０は駅Ｐ１に近接しているため、測位誤差等により、駅Ｐ１の利用者を店舗Ｓ０の来客としてカウントしていることが原因と考えられる。すなわち、グラフＬ１は、店舗Ｓ０を訪問する目的ではない、駅の利用者数が影響している可能性が高い。

また、ユーザへの広告表示に関する情報は、上述したように、端末にインストールされたアプリの使用履歴などに基づいて判断することができるが、当該アプリをインストールするユーザ層の偏りや使用頻度の差によって出不精バイアスがかかる虞がある。すなわち、広告表示がされたユーザとは、当該アプリをよく使用するユーザであって、広告表示に関する情報が正確に把握できていない可能性がある。

このように、広告のターゲットとなるユーザを、広告を表示したグループと表示していないグループとに分け、各グループについて、広告対象の店舗に来店したかをユーザ端末の位置情報により判断し、リフト指標を算出する場合、適切なケースコントロールがされていないと、グラフＬ１およびＬ２で示されるように、その広告効果を確認することは容易ではない。

そこで、本実施形態に係るデータ分析システムは、広告の対象となる店舗領域と、さらに当該店舗領域の周辺領域と、についての来店者数をリフト指標の算出に用いる。２つの領域における来店者数をリフト指標の算出に用いることにより、絶対値での比較ではなく、周辺値との比較を行うため、土日やイベントなどの影響による来店者数の変化を相殺することができ、また、上述のような出不精バイアスを無視することができる。従って、ユーザに対して行った広告の効果を精度よく評価することができる。
（データ分析システムの構成）

図１は、本実施形態に係るデータ分析システム１の構成図である。図１を参照して、データ分析システム１の構成およびその概要について説明する。

図１において、データ分析システム１は、広告の効果を評価するためのシステムであって、複数のユーザ端末１００と、情報処理端末２００と、分析サーバ３００と、広告サーバ４００と、を備える。分析サーバ３００及び広告サーバ４００は、ネットワークＮＷを介して、複数のユーザ端末１００及び情報処理端末２００と通信可能に接続される。ネットワークＮＷは、例えばＷＡＮ（Wide Area Network）である。

ユーザ端末１００は、広告の対象となるユーザが保有する情報処理端末であって、ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等によって実現される。なお、本実施形態では、ユーザとは、データ分析システム１において利用する位置情報を分析サーバ３００に取得させるプログラム（例えば、スマートフォン専用のアプリ）をインストールした情報処理端末を保有する者のことをいうが、これに限られず、分析サーバ３００が端末自体の位置情報を取得できるのであれば、どのような形態であってもよい。

ユーザ端末１００は、ユーザ端末１００にインストールされたプログラム（例えば、スマートフォン専用のアプリ）を介して、位置情報を取得する。例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して、自装置が存在する位置を示す情報である位置情報を検知する。そして、ユーザ端末１００は、例えば、分析サーバ３００の要求に従い、検知した位置情報を分析サーバ３００に送信する。なお、位置情報は、継続的に取得・送信されてもよいし、所定回数だけ取得・送信されるようにしてもよい。

情報処理端末２００は、広告効果を評価するユーザによって利用される情報処理端末であって、例えば、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（Personal Computer）等によって実現される。情報処理端末２００は、広告効果を評価するユーザの操作を受けて、例えば、ブラウザのアプリケーションプログラムを起動し、当該ユーザにより設定される、評価対象の広告を示す情報を、分析サーバ３００に送信する。なお、情報処理端末２００は、図１に図示した数に限られず、複数台であってもよい。

分析サーバ３００は、広告の効果を評価するデータ分析装置に相当するサーバ装置である。分析サーバ３００は、情報処理端末２００から、評価対象の広告を示す情報を取得する。そして、位置情報を取得したユーザ端末１００のうち、当該広告の閲覧情報に基づいて、当該広告を閲覧した（広告が端末に表示された）ユーザ（販促施策の対象であったユーザ）と、当該広告を閲覧していないユーザ（販促施策の対象でなかったユーザ）とについて、広告の場所（店舗等）、及び当該場所の周辺領域を訪問したユーザをカウントする。分析サーバ３００は、このようにカウントした端末数に基づいて、上述のリフト指標を算出し、広告効果を評価する。リフト指標算出の詳細については後述する。

なお、分析サーバ３００は、位置情報を取得したユーザ端末１００が、販促施策の対象であったか否かを、上述のように広告の閲覧情報に基づく代わりに、以下の方法により判別してもよい。すなわち、販促施策を実施した期間（販促施策を行う以前の期間、販促施策を行っている期間、販促施策を行った以降の期間）に基づいて、位置情報を取得したユーザ端末１００が販促施策の対象であったか否かを判別してもよい。例えば、位置情報を取得した日時が販促施策を行う以前の期間であった場合は、当該取得した位置情報の端末を保有するユーザは、販促施策の対象ではなかったと判別できる。

また、位置情報を取得したユーザ端末１００を保有するユーザの居住地や勤務地に基づいて、ユーザ端末１００を保有するユーザが販促施策の対象であったかを判別してもよい。例えば、位置情報を取得した端末のユーザの居住地で販促施策が行われていなければ、当該ユーザは、販促施策の対象ではなかったと判別できる。

広告サーバ４００は、広告を配信するサーバ装置である。広告サーバ４００は、例えば、ユーザ端末１００の待ち受け画面やアプリケーション上の広告スペースに広告を配信する。また、例えば、Ｗｅｂページ上の広告スペースに広告を配信したり、メールやメッセージ上の広告スペースに広告を配信したりしてもよいが、この形態にのみ限定されるものではない。なお、広告は、例えば、動画または静止画や、スピーカから出力される音声であってもよい。ユーザによる広告の閲覧とは、ユーザが広告に接触したことを示し、例えば、ユーザ端末に広告が表示されること、ユーザによって広告のリンクが選択されること、広告の音声が出力されることなどを含んでもよい。なお、本実施形態の広告サーバ４００は、広告配信を行う一般的なサーバ装置の構成であり、広告サーバ４００の詳細な機能構成については説明を省略する。

広告がユーザに閲覧されたか否かは、例えば、当該アプリの使用履歴等によって判断することができる。具体的には、メディアサーバ（不図示）から提供される企業や個人の開設しているホームページやブログなどのＷｅｂページに、広告サーバ４００から配信される広告を掲載する。そして、例えば、ユーザ端末１００におけるＷｅｂページの閲覧履歴等を含むアプリの使用履歴からユーザの広告閲覧を判断してもよい。また、バナー広告等のリンクによって広告を掲載し、ユーザがリンクを選択すると、分析サーバ３００に対し広告の閲覧情報及びユーザ端末１００を識別する端末ＩＤを送信するようにしてもよい。

図２は、ユーザ端末１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図２を参照して、ユーザ端末１００の機能構成について説明する。なお、本実施形態のユーザ端末１００は、図２の構成要素（各部）の一部を省略した構成としてもよい。また、本実施形態の情報処理端末２００を、ユーザ端末１００と同様の機能構成としてもよく、情報処理端末２００の機能構成については説明を省略する。

ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンを含む携帯電話機や、タブレット端末や、ノート型ＰＣや、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯端末である。また、ユーザ端末１００には、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）も含まれる。さらに、ユーザ端末１００には、位置情報を取得するための情報処理機能を有する種々のスマート機器が含まれてもよい。例えば、ユーザ端末１００には、自動車などのスマートビークル（Smart vehicle）などが含まれてもよい。

図２において、ユーザ端末１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、検知部１４０と、制御部１５０と、記憶部１６０と、を有する。

通信部１１０は、分析サーバ３００及び広告サーバ４００等と、ネットワークＮＷを介した通信を行うための各種制御を行うものであり、その機能は、各種プロセッサ又は通信用ＡＳＩＣなどのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。例えば、通信部１１０は、分析サーバ３００に対して位置情報や広告の閲覧情報を送信する。

入力部１２０は、ユーザから各種操作を受け付ける入力インターフェイスである。例えば、入力部１２０は、ユーザ端末１００に備えられた操作キーやボタン、タッチパネル、音声入力のためのマイク等によって実現される。

表示部１３０は、各種情報を表示するための表示装置であって、例えば、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、ユーザ端末１００にタッチパネルが採用される場合には、入力部１２０の一部と表示部１３０とは一体化される。例えば、広告サーバ４００から配信された広告は、表示部１３０に表示される。また、広告は、スピーカ（不図示）を介して音声出力されてもよい。

検知部１４０は、ユーザ端末１００に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４０は、ユーザ端末１００の物理的な状態を検知する。図２に示した例では、検知部１４０は、位置検知部１４１を有する。

位置検知部１４１は、ユーザ端末１００の現在位置を検知する。具体的には、位置検知部１４１は、衛星測位システムから送出される電波を受信し、受信した電波に基づいてユーザ端末１００の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を検知する。なお、位置検知部１４１は、異なる手法により位置情報を取得してもよい。例えば、ユーザ端末１００が駅改札や商店等で使用される非接触型ＩＣカードと同等の機能を備えている場合（もしくは、ユーザ端末１００が非接触型ＩＣカードの履歴を読み取る機能を備えている場合）、ユーザ端末１００によって駅での乗車料金の決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。位置検知部１４１は、この情報を検知し、位置情報として取得する。また、位置検知部１４１は、ユーザ端末１００が特定のアクセスポイントと通信を行う際に、アクセスポイントから取得可能な位置情報を検知してもよい。また、位置検知部１４１は、ユーザ端末１００がインターネットに接続された際の識別情報（ＩＰアドレス等）に基づいて、ユーザ端末１００が所在すると推定される位置を検知してもよい。

なお、検知部１４０は、位置検知部１４１に限られず、ユーザ端末１００の種々の状態を検知する各種機器を有してもよい。例えば、検知部１４０は、ユーザ端末１００の周囲の音を収集するマイクロフォンや、ユーザ端末１００の周囲の照度を検知する照度センサや、ユーザ端末１００の物理的な動きを検知する加速度センサ（又は、ジャイロセンサなど）や、ユーザ端末１００の周囲の湿度を検知する湿度センサや、ユーザ端末１００の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を有してもよい。

制御部１５０は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、ユーザ端末１００内部の記憶部１６０に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)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１５０は、コントローラであり、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。

制御部１５０は、分析サーバ３００にユーザ端末１００の位置情報を提供する処理を制御する。例えば、制御部１５０は、ユーザ端末１００の位置情報の提供処理を実現するためのプログラム（例えば、スマートフォン専用アプリ）を実行制御する。プログラムは、予めユーザ端末１００にインストールされていてもよいし、ユーザ端末１００を保有する顧客による操作に従って分析サーバ３００（または、各種プログラムを提供する外部サーバ）からダウンロードされ、ユーザ端末１００にインストールされてもよい。

制御部１５０は、以下に説明する情報処理の機能や作用を、ＲＡＭを作業領域として上述したプログラムを実行することにより、実現または実行する。

制御部１５０は、検知部１４０を制御することにより、検知部１４０によって検知される各種情報を位置情報として取得する。例えば、制御部１５０は、位置検知部１４１を制御することにより、位置情報として、ユーザ端末１００の位置情報と、位置情報が検知された時間に対応する時間情報を取得する。

また、制御部１５０は、位置情報として、通信部１１０が行う通信の状況に関する情報を取得してもよい。例えば、制御部１５０は、ユーザ端末１００と所定のアクセスポイントにおける相互の通信状況を取得してもよい。また、制御部１５０は、ユーザ端末１００が通話機能を有する場合には、通話が行われた時間や、通話先や、通話時間などの情報を取得してもよい。また、制御部１５０は、ユーザ端末１００が撮影機能を有する場合には、撮影が行われた時間や、撮影が行われた位置情報や、撮影時間などの情報を取得してもよい。そして、制御部１５０は、これらの情報に基づいて、ユーザ端末１００の位置情報を取得してもよい。

また、制御部１５０は、例えば、定期的（１分毎、３分毎、５分毎、１時間毎など）に位置情報を取得するようにしてもよい。また、制御部１５０が位置情報を取得するタイミングは、分析サーバ３００によって設定されてもよい。また、制御部１５０は、所定のイベントが発生するタイミングで位置情報を取得するようにしてもよい。例えば、制御部１５０は、所定のイベントとして、上述した非接触型ＩＣカード機能が利用されたときや、カメラ撮影が行われたときなどに応じて、位置情報を取得する。

また、制御部１５０は、通信部１１０に対し、取得した位置情報を分析サーバ３００に送信するよう制御する。例えば、通信部１１０は、制御部１５０の制御により、検知部１４０によって検知された位置情報と、かかる位置情報が検知された日時とを分析サーバ３００に送信する。この際、ユーザ端末１００を識別するための識別情報を分析サーバ３００に送信してもよい。また、制御部１５０は、位置情報を取得するたびに位置情報等を分析サーバ３００に送信してもよいし、所定の期間毎に位置情報等を分析サーバ３００に送信してもよい。例えば、制御部１５０は、通信部１１０に対し、定期的（１分毎、３分毎、５分毎、１時間毎など）に、位置情報を分析サーバ３００に送信するよう制御する。

また、制御部１５０は、広告サーバ４００から配信された広告の閲覧情報を、分析サーバ３００に提供する処理を制御する。例えば、制御部１５０は、ユーザ端末１００における広告の閲覧情報の提供処理を実現するためのプログラム（例えば、スマートフォン専用アプリ）を実行制御する。プログラムは、予めユーザ端末１００にインストールされていてもよいし、ユーザ端末１００を保有するユーザによる操作に従って分析サーバ３００（または、各種プログラムを提供する外部サーバ）からダウンロードされ、ユーザ端末１００にインストールされてもよい。

制御部１５０は、広告の閲覧有無を示す閲覧情報を、通信部１１０を介して分析サーバ３００に送信する。制御部１５０は、例えば、広告を表示するアプリの使用履歴に基づいて閲覧情報を取得するようしてよい。また、閲覧情報には、端末に表示された広告を識別する識別情報等を含めてもよい。なお、閲覧情報は、位置情報とともに送信するようにしてもよいし、別々のタイミングで送信されてもよい。この場合、閲覧情報および位置情報は、ユーザ端末１００を識別するための識別情報と関連付けて送信される。

記憶部１６０は、ＣＰＵやＭＰＵ等のコントローラによって実行される各種プログラムや、制御部１５０によって取得された位置情報や閲覧情報を記憶する。制御部１５０は、記憶された位置情報や閲覧情報を、所定のタイミングで分析サーバ３００に送信するようにしてもよい。

図３は、ユーザ端末１００に表示される広告の一例を示す図である。画面３１は、Ｗｅｂページの一例であり、例えば、レストランを紹介するＷｅｂページである。Ｗｅｂページ上の広告スペースに、配信された広告３２（〇〇レストランからのお得なお知らせ）が表示されている。また、ユーザの操作により、広告３２が選択されると、画面３３に表示が切り替わり、広告の詳細な内容が表示される。

ユーザ端末１００の制御部１５０は、ウェブブラウザ（アプリケーション）の閲覧履歴により広告の閲覧を判断してもよいし、広告の選択により広告の閲覧を判断してもよい。すなわち、画面３１の表示によって、○○レストランの広告を閲覧した（閲覧有）と判断してもよいし、広告３２の選択によって、○○レストランの広告を閲覧したと判断してもよい。また、ウェブブラウザ（アプリケーション）の使用履歴に基づいて、当該アプリケーションを使用していなければ、広告は閲覧していないと判断してもよい。

図３で示した画像は、広告表示の一例であって、広告は、端末のホーム画面や、メール、メッセージなどウェブブラウザ以外の他のアプリケーション、広告主の提供するアプリケーションにおいて表示されてもよい。

図４は、分析サーバ３００の機能構成の一例を示すブロック図である。図４を参照して、分析サーバ３００の機能構成について説明する。

分析サーバ３００は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを有する。なお、分析サーバ３００は、分析サーバ３００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

通信部３１０は、ネットワークＮＷに接続された端末等と通信を行うための各種制御を行うものであり、その機能は、各種プロセッサ又は通信用ＡＳＩＣなどのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。

記憶部３２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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。記憶部３２０は、位置情報３２１と、閲覧情報３２２と、分析設定情報３２３と、分析結果３２４と、を有する。

位置情報３２１は、通信部３１０を介してユーザ端末１００から取得した位置情報を記憶する。位置情報は、例えば、緯度及び経度と、位置が検知された日時とを含む。また、位置情報は、後述する閲覧情報と、端末識別子等により関連付けて記憶される。

閲覧情報３２２は、通信部３１０を介してユーザ端末１００から取得した閲覧情報を記憶する。閲覧情報は、ユーザ端末１００の制御部１５０が、例えば、広告を表示するアプリの使用履歴に基づいて広告閲覧の有無を判断した情報である。閲覧情報には、広告を閲覧した日時等の情報を含めてもよい。例えば、当該アプリの使用時間帯を、ユーザが広告を閲覧した日時としてもよい。また、ユーザ端末１００から当該アプリの使用履歴を取得して、分析サーバ３００において、広告の閲覧情報を生成するようにしてもよい。

ここで、図５および図６を参照して、上述した位置情報３２１および閲覧情報３２２の例について説明する。

図５は、位置情報３２１の一例を示す図である。位置情報３２１は、「端末ＩＤ」、「位置」、「時間」等の項目を有する。図５の例では、端末ＩＤ「１００－ａ」であるユーザ端末から、位置「Ａ１」および時間「Ａ２」が位置情報として取得されたことを示している。なお、位置は、「Ａ１」のような概念で示しているが、実際には、具体的な情報によって示される。例えば、緯度及び経度や、住所等によって示される。また、時間についても同様に、実際には、位置を取得した具体的な日時が示される。

図６は、閲覧情報３２２の一例を示す図である。閲覧情報３２２は、「端末ＩＤ」、「閲覧有無」、「閲覧日時」等の項目を有する。図６の例では、端末ＩＤ「１００－ａ」であるユーザ端末から、閲覧有無「Ｂ１」および閲覧日時「Ｂ２」が閲覧情報として取得されたことを示している。なお、閲覧有無は、「Ｂ１」のような概念で示しているが、実際には、具体的な情報によって示される。例えば、所定の広告に対する閲覧を、閲覧有、閲覧無等によって示す。また、閲覧日時についても同様に、実際には、広告を表示したアプリの使用日時等が示される。

図５および図６で示したように、位置情報と閲覧情報は、端末ＩＤにより関連付けられているため、位置情報を取得した端末のうち、広告を表示した端末と表示していない端末とを区別することができる。

図４に戻って、分析設定情報３２３は、情報処理端末２００から通信部３１０を介して受信したデータ分析者による設定情報を記憶する。設定情報には、例えば、広告効果を評価するために位置情報を取得する期間、広告対象となる場所（店舗の位置）等が含まれる。

分析結果３２４は、後述する評価部３３７により算出されたリフト指標等を記憶する。

次に、制御部３３０について説明する。制御部３３０は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、分析サーバ３００の記憶部３２０に記憶されている各種プログラム（分析プログラムに相当）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３３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

制御部３３０は、位置情報取得部３３１と、閲覧情報取得部３３２と、第１端末算出部３３３と、第１閲覧端末算出部３３４と、第２端末算出部３３５と、第２閲覧端末算出部３３６と、評価部３３７と、出力部３３８と、を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部３３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

位置情報取得部３３１は、記憶部３２０の位置情報３２１に記憶されている、端末の位置情報を取得する。この際、位置情報取得部３３１は、分析設定情報３２３に基づいて、データ分析者が指定した所定期間に検知された位置情報を取得する。

閲覧情報取得部３３２は、販促施策対象判別部に相当し、上述のように位置情報を取得した端末について、閲覧情報３２２から閲覧情報を取得する。例えば、上記図５および図６で示したように、端末ＩＤによって関連付けられた位置情報および閲覧情報から、位置情報を取得したユーザ端末１００について、広告の閲覧情報を取得する。すなわち、閲覧情報取得部３３２は、閲覧情報が示す広告（販促施策）の閲覧有無によって、位置情報を取得した端末が販促施策対象であるか否かを判別することができ、後述する各算出部は、閲覧情報を判別結果として用いることができる。

第１端末算出部３３３は、所定期間において取得した位置情報に基づいて、広告の対象を含む第１領域に存在したユーザ端末１００の数を示す第１端末数を算出する。例えば、位置情報取得部３３１が取得した位置情報のうち、ある特定の日または期間について広告の対象である店舗を含む第１領域内に存在した端末の数を第１端末数とする。また、本実施形態においては、第１領域内で同じ端末が複数回検出されていても、端末数を１としてカウントする。

第１領域は、広告の対象となる店舗を含む領域であるが、当該店舗に来店したことと同等に判断できる領域であれば、どのような領域であっても構わない。例えば、当該店舗が入居するビルのエントランス部分や当該ビル周辺領域であってもよい。

第１閲覧端末算出部３３４は、第１対象端末算出部に相当し、所定期間において取得した位置情報、および位置情報を取得した端末の閲覧情報に基づいて、第１領域に存在した、広告を閲覧したユーザの端末の数を示す第１閲覧端末数（第１対象端末数に相当）を算出する。

第２端末算出部３３５は、所定期間において取得した位置情報に基づいて、第１領域の周辺領域である第２領域に存在したユーザ端末１００の数を示す第２端末数を算出する。例えば、位置情報取得部３３１が取得した位置情報のうち、ある特定の日または期間について第２領域内に存在した端末の数を第２端末数とする。また、本実施形態においては、第２領域内で同じ端末が複数回検出されていても、端末数を１としてカウントする。

第２領域は、第１領域の周辺の領域であり、第１領域における端末数と相対的に比較するための領域である。例えば、第１領域を少なくとも一部含む領域であったり、第１領域を含む円形の領域や、広告の対象が存在する位置を中心とする、第１領域と同心円の領域であったりしてもよい。第１領域や第２領域は、矩形や円形の領域に限らず、また、その領域の大きさは、データ分析者の指定によって決定される。

第２閲覧端末算出部３３６は、第２対象端末算出部に相当し、所定期間において取得した位置情報、および位置情報を取得した端末の閲覧情報に基づいて、第２領域に存在した、広告を閲覧したユーザの端末の数を示す第２閲覧端末数（第２対象端末数に相当）を算出する。

評価部３３７は、上述の第１端末数、第２端末数、第１閲覧端末数、および第２閲覧端末数に基づいて、広告の効果を評価する。例えば、日ごとの第１端末数と第２端末数との比、および第１閲覧端末数と第２閲覧端末数との比を算出し、その値の変化に基づいて広告効果を評価する。なお、評価の方法はこれに限られず、第１領域において測定された広告の対象となる行動と、第２領域において測定された広告の対象となる行動とが比較できる方法であればよい。例えば、評価部３３７は、広告を行う以前と以降の所定期間それぞれにおいて、算出された第１端末数および第２端末数の比などに基づいて、広告の効果を評価してもよい。

出力部３３８は、評価部３３７が評価した結果を記憶部３２０の分析結果３２４に記憶させる。また、通信部３１０を介して、分析結果を情報処理端末２００に送信するようにしてもよい。

図７は、分析サーバ３００の処理の流れを示すフローチャートである。図７を参照して、分析サーバ３００における処理の流れを説明する。なお、図７で示す処理は、分析サーバ３００の処理の一例である。分析サーバ３００の処理として、この他にも、上述した分析サーバ３００の各機能構成の処理を組み合わせてもよい。

ステップＳ１０１において、位置情報取得部３３１は、記憶部３２０の位置情報３２１から、所定期間に検知された端末の位置情報を取得する。所定期間は、データ分析者によって指定されてもよい。

ステップＳ１０２において、閲覧情報取得部３３２は、記憶部３２０の閲覧情報３２２から、上記のように位置情報が取得された端末の広告の閲覧情報を取得する。

ステップＳ１０３において、第１端末算出部３３３は、位置情報に基づいて、第１領域において検知されたユーザ端末１００の数である第１端末数を算出する。また、第２端末算出部３３５は、位置情報に基づいて、第２領域において検知されたユーザ端末１００の数である第２端末数を算出する。

ステップＳ１０４において、第１閲覧端末算出部３３４は、閲覧情報に基づいて、第１領域において検知された、広告を閲覧した（広告表示がされた）ユーザ端末１００の数である第１閲覧端末数を算出する。また、第２閲覧端末算出部３３６は、閲覧情報に基づいて、第２領域において検知された、広告を閲覧した（広告表示がされた）ユーザ端末１００の数である第２閲覧端末数を算出する。

ステップＳ１０５において、評価部３３７は、上述の第１端末数、第２端末数、第１閲覧端末数、および第２閲覧端末数に基づいて、広告の効果を評価する。例えば、日ごとの第１端末数と第２端末数との比、および第１閲覧端末数と第２閲覧端末数との比を算出し、その値の変化に基づいて広告効果を評価する。評価結果は、例えば、出力部３３８によって分析結果３２４に記憶される。

図８～図１０は、広告評価の具体例を示す図である。図８は、第１領域および第２領域の例を示す図であり、ある地図上のエリアにおいて所定期間に取得された位置情報がプロットされている。店舗Ｓ１は、広告の対象となる店舗である。領域Ｃ１は、店舗Ｓ１を含む領域であり、第１領域に相当する。また、領域Ｃ２は、領域Ｃ１の周辺領域であり、第２領域に相当する。図８の例では、領域Ｃ１および領域Ｃ２は、店舗Ｓ１を中心とする同心円である。

第１端末数および第２端末数は、領域Ｃ１および領域Ｃ２において検知されたユーザ端末の数である。また、第１閲覧端末数および第２閲覧端末数は、領域Ｃ１および領域Ｃ２において検知された、広告を表示したユーザ端末の数である。

図９は、第１端末数と第２端末数を比較した図である。図１０は、第１閲覧端末数と第２閲覧端末数とを比較した図である。横軸は日付、縦軸は割合を示す。図９では、領域Ｃ１および領域Ｃ２において検知された端末数を１００として、第１端末数および第２端末数の割合を日ごとに示している。また、図１０では、領域Ｃ１および領域Ｃ２において検知された端末のうち、広告表示された端末数を１００として、第１閲覧端末数および第２閲覧端末数の割合を日ごとに示している。

図９と図１０を参照すると、広告表示を行った端末（図１０）は、広告表示を行っていない端末（図９）と比較して、領域Ｃ１に存在した端末数の割合が多いことが分かる。すなわち、広告表示を行った端末は、周辺領域（Ｃ２）より広告対象の存在する領域（Ｃ１）で多く検知されており、広告の効果があったと判断することができる。

（ハードウェア構成図）
図１１は、分析サーバ３００のハードウェア構成を示すブロック図である。分析サーバ３００は、コンピュータ５０１に実装される。コンピュータ５０１は、ＣＰＵ５０２と、主記憶装置５０３と、補助記憶装置５０４と、インターフェイス５０５と、を備える。

分析サーバ３００の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置５０４に記憶されている。ＣＰＵ５０２は、プログラムを補助記憶装置５０４から読み出して主記憶装置５０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ５０２は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置５０３に確保する。当該プログラムは、具体的には、コンピュータ５０１に、広告の効果を評価するデータ分析プログラムである。

なお、補助記憶装置５０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インターフェイス５０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ５０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ５０１が当該プログラムを主記憶装置５０３に展開し、処理を実行しても良い。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置５０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。なお、図１１に示したハードウェア構成は、ユーザ端末１００、および情報処理端末２００も同様の構成としてもよい。これらの装置における各構成要素の動作も、上述の分析サーバ３００と同様に、補助記憶装置に記憶されたプログラムに従ったＣＰＵにより実現する。

（効果の説明）
上述したように、本実施形態に係るデータ分析システムは、広告の対象となる店舗領域と、さらに当該店舗領域の周辺領域と、についての来店者数をリフト指標の算出に用いる。２つの領域における来店者数をリフト指標の算出に用いることにより、絶対値での比較ではなく、周辺値との比較を行うため、土日やイベントなどの影響による来店者数の変化を相殺することができ、また、上述のような出不精バイアスを無視することができる。従って、ユーザに対して行った広告の効果を精度よく評価することができる。

＜実施形態の変形例＞
閲覧情報を、ユーザ端末１００における広告表示に関する情報から取得するのではなく、次のような方法で取得してもよい。例えば、ユーザ端末から取得した位置情報に基づいて、所定の時間、所定の場所において検知された端末は、広告を閲覧した（広告に接触した）として判断する。位置情報に基づいて閲覧情報を判断することにより、所定の場所に設置された大型スクリーンに表示された広告や、紙媒体によって掲示、配布された広告、大型スピーカによって放送された広告などについても広告効果を評価することができる。また、広告宣伝車の運行ルートや運行時間に基づいて、広告の接触を判断してもよい。これにより、様々な種類の広告に対して、その効果を評価することができる。

本実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。

１ データ分析システム、１００ ユーザ端末、２００ 情報処理端末、１１０ 通信部、１２０ 入力部、１３０ 表示部、１４０ 検知部、１４１ 位置検知部、１５０ 制御部、１６０ 記憶部、３００ 分析サーバ、３１０ 通信部、３２０ 記憶部、３２１ 位置情報、３２２ 閲覧情報、３２３ 分析設定情報、３２４ 分析結果、３３０ 制御部、３３１ 位置情報取得部、３３２ 閲覧情報取得部、３３３ 第１端末算出部、３３４ 第１閲覧端末算出部、３３５ 第２端末算出部、３３６ 第２閲覧端末算出部、３３７ 評価部、３３８ 出力部、４００ 広告サーバ、５０１ コンピュータ、５０２ ＣＰＵ、５０３ 主記憶装置、５０４ 補助記憶装置、５０５ インターフェイス

Claims (12)

1. 販促施策の効果を評価するデータ分析装置であって、
   端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報を取得した端末について、前記販促施策の対象であったかを判別する販促施策対象判別部と、
   所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記販促施策の場所を含む第１領域に存在した前記端末の数を示す第１端末数を算出する第１端末算出部と、
   前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第１領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出する第１対象端末算出部と、
   前記所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記第１領域の周辺領域である第２領域に存在した前記端末の数を示す第２端末数を算出する第２端末算出部と、
   前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第２領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出する第２対象端末算出部と、
   前記第１端末数、前記第２端末数、前記第１対象端末数、および前記第２対象端末数に基づいて、前記販促施策の効果を評価する評価部と、
   を備えるデータ分析装置。
2. 前記販促施策対象判別部は、前記位置情報を取得した端末を保有するユーザが前記販促施策を閲覧したかを示す閲覧情報によって、前記判別を行う、請求項１に記載のデータ分析装置。
3. 前記販促施策対象判別部は、前記販促施策を実施した期間に基づいて、前記判別を行う、請求項１または請求項２に記載のデータ分析装置。
4. 前記販促施策対象判別部は、前記販促施策を行う以前の期間、前記販促施策を行っている期間、前記販促施策を行った以降の期間に基づいて、前記判別を行う、請求項３に記載のデータ分析装置。
5. 前記販促施策対象判別部は、前記位置情報を取得した端末を保有するユーザの居住地または勤務地に基づいて、前記判別を行う、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のデータ分析装置。
6. 前記評価部は、前記算出された前記第１端末数と前記第２端末数との比、および前記第１対象端末数と前記第２対象端末数との比に基づいて、前記販促施策の効果を評価する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のデータ分析装置。
7. 前記第２領域は、前記第１領域の少なくとも一部を含む、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のデータ分析装置。
8. 前記第２領域は、前記第１領域を含む円形である、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のデータ分析装置。
9. 前記第１領域および前記第２領域は、前記販促施策の対象が存在する位置を中心とする同心円である、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のデータ分析装置。
10. 販促施策の効果を評価するデータ分析システムであって、
    端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    前記位置情報を取得した端末について、前記販促施策の対象であるかを判別する販促施策対象判別部と、
    所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記販促施策の場所を含む第１領域に存在した前記端末の数を示す第１端末数を算出する第１端末算出部と、
    前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第１領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出する第１対象端末算出部と、
    前記所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記第１領域の周辺領域である第２領域に存在した前記端末の数を示す第２端末数を算出する第２端末算出部と、
    前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第２領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出する第２対象端末算出部と、
    前記第１端末数、前記第２端末数、前記第１対象端末数、および前記第２対象端末数に基づいて、前記販促施策の効果を評価する評価部と、
    を備えるデータ分析システム。
11. 販促施策の効果を評価するデータ分析方法であって、
    データ分析装置が、端末の位置情報を取得するステップと、
    データ分析装置が、前記位置情報を取得した端末について、前記販促施策の対象であるかを判別するステップと、
    データ分析装置が、所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記販促施策の場所を含む第１領域に存在した前記端末の数を示す第１端末数を算出するステップと、
    データ分析装置が、前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第１領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第１対象端末数を算出するステップと、
    データ分析装置が、前記所定期間において、前記位置情報に基づいて、前記第１領域の周辺領域である第２領域に存在した前記端末の数を示す第２端末数を算出するステップと、
    データ分析装置が、前記所定期間において、前記位置情報および前記判別結果に基づいて、前記第２領域に存在した、前記販促施策の対象であるユーザの端末の数を示す第２対象端末数を算出するステップと、
    データ分析装置が、前記第１端末数、前記第２端末数、前記第１対象端末数、および前記第２対象端末数に基づいて、前記販促施策の効果を評価するステップと、
    を備えるデータ分析方法。
12. 請求項１１に記載のデータ分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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