JP7231467B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

近年、ＥＣ（electronic commerce）サイトの普及に伴い、ネットワークを介した商品の購入がユーザに浸透しつつある。ＥＣサイトにおいては、商品の種類が膨大なため、ユーザが購入対象の商品を探すことが困難な場合がある。これに関連し、特許文献１に記載の技術では、ＥＣサイトにおいて、ユーザが商品を購入する際、ユーザの商品の購買履歴に基づいてユーザの趣向を推定し、商品と合わせて購入されやすい他の商品を選択してユーザに推奨する。

特許第６４６９１９４号公報

しかしながら、従来の技術では、ＥＣサイトにおけるユーザの趣向推定に限定されており、ユーザの購買意欲を高めることができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザの購買意欲を高めることができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知する実店舗訪問認識部と、実店舗に付与された第１カテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与された第２カテゴリとの対応関係を示す対応情報を参照して、前記実店舗訪問認識部により訪問が推定または検知された実店舗の第１カテゴリに対応する第２カテゴリを取得し、前記実店舗訪問認識部により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、前記取得した第２カテゴリの商品を前記ユーザに対してレコメンドすることを決定するレコメンド制御部と、を備える、情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザの購買意欲を高めることができる。

情報処理装置１００の構成と使用環境の一例を示す図である。 ユーザデータ７０の内容の一例を示す図である。 検索入力画面ＩＭ１の一例を示す図である。 検索結果表示画面ＩＭ２の一例を示す図である。 商品販売画面ＩＭ３の一例を示す図である。 商品データ７２の内容の一例を示す図である。 ログデータ７４の内容の一例を示す図である。 位置データ２１０の内容の一例を示す図である。 実店舗データ３１０の内容の一例を示す図である。 対応情報１５０の内容の一例を示す図である。 情報処理装置１００による処理の概要の一例を示す図である。 情報処理装置１００による処理の概要の一例を示す図である。 情報処理装置１００による処理の概要の一例を示す図である。 時間差データ１５２の内容の一例を示す図である。 情報処理装置１００による処理の概要の一例を示す図である。 時間差データ１５２の分布の一例を示す図である。 時間差データ１５２の代表値に対するオフセット量とコンバージョン率との対応関係の一例を示す図である。 情報処理装置１００の動作を説明するための図である。

［概要］
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、例えば、電子商取引に係るショッピング（ネットショッピング）、オークションまたはフリーマーケット、ゴルフコースの運営、英会話レッスンなど、種々のサービスをユーザに提供する主体を支援する装置である。以下の説明では、サービスは電子商取引に係るショッピングであるものとする。

ショッピングに適用される情報処理装置は、ショッピングサイトを管理するショッピングサーバなどに包含される装置であってもよい。すなわち、情報処理装置は、仮想的な装置であってもよい。また、情報処理装置は、ショッピングサーバそのものであってもよい。以下では、情報処理装置がショッピングサーバとは別体の装置であるものとして説明する。ショッピングサーバは、ブラウザからのリクエストに応じてショッピングサイトを提供するものであってもよいし、スマートフォンなどにインストールされたアプリケーションプログラムからのリクエストに応じてショッピングサイトと同様のコンテンツを提供するものであってもよい。以下の説明では、ショッピングサイトは前者であるものとする。

［全体構成］
図１は、情報処理装置１００の構成と使用環境の一例を示す図である。情報処理装置１００は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０、ショッピングサーバ５０、位置情報サーバ２００、および実店舗情報サーバ３００と通信する。ショッピングサーバ５０は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０と通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線基地局、プロバイダ端末、専用回線などを含む。

端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末などである。これらにおいて、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）２０が起動する。ＵＡ２０は、ショッピングサーバ５０から提供された販売画面を表示すると共に、端末装置１０のユーザによってなされた入力操作に応じたリクエストをショッピングサーバ５０に送信する。

［ショッピングサーバ］
ショッピングサーバ５０は、例えば、サイト提供部５２と、ログ収集部５４と、ランキング処理部５６とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの一以上のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

また、ショッピングサーバ５０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置に、ユーザデータ７０、商品データ７２、ログデータ７４などのデータを格納している。この記憶装置は、ショッピングサーバ５０に付随するものであってもよいし、ショッピングサーバ５０がネットワークＮＷを介してアクセス可能なＮＡＳ（Network Attached Storage）であってもよい。

サイト提供部５２は、ユーザデータ７０を参照しつつ、以下に説明する各種処理を行う。図２は、ユーザデータ７０の内容の一例を示す図である。ユーザデータ７０は、例えば、氏名、性別、年齢、職業などの情報が、ユーザＩＤに対応付けられたデータである。

サイト提供部５２は、ショッピングサイトとしての各種画面を端末装置１０に提供する。図３は、検索入力画面ＩＭ１の一例を示す図である。検索入力画面ＩＭ１には、商品を検索するためのクエリを入力するためのクエリ入力欄Ａ１、および、入力されたクエリで検索を実行させるための検索ボタンＢ１が設けられている。クエリ入力欄Ａ１にクエリが入力され、検索ボタンＢ１が操作されると、検索結果表示画面ＩＭ２に遷移する。このとき、サイト提供部５２は、クエリをランキング処理部５６に出力してランキング処理を依頼する。なお、クエリではなくカテゴリが選択された場合も、同様に検索結果表示画面ＩＭ２に遷移する。

図４は、検索結果表示画面ＩＭ２の一例を示す図である。検索結果表示画面ＩＭ２には、検索結果表示欄Ａ２が含まれる。検索結果表示欄Ａ２には、ランキング処理部５６によって決定されたランキング順に、スクロールすることで視認可能な数の商品の画像や説明が、ポジション順に並べて表示される。検索結果表示画面ＩＭ２において一つの商品の画像や説明が操作（選択）されると、商品販売画面ＩＭ３に遷移する。

図５は、商品販売画面ＩＭ３の一例を示す図である。商品販売画面ＩＭ３には、商品画像表示欄Ａ３－１、タイトル欄Ａ３－２、詳細説明欄Ａ３－３などが含まれる。タイトル欄Ａ３－２や詳細説明欄Ａ３－３には、選択された商品（選択商品）の製造元、商品の素材、使用、その他の内容がテキストとして掲載される。商品販売画面ＩＭ３に対する操作によって、購入者により商品が購入される。

各種画面に埋め込まれる情報は、商品データ７２から取得される。図６は、商品データ７２の内容の一例を示す図である。商品データ７２は、例えば、商品の識別情報である商品ＩＤに対して、カテゴリＩＤ、商品のカテゴリ（第２カテゴリ）、商品画像、タイトル、詳細説明、価格、その他のデータが対応付けられたものである。これらのうち、商品ＩＤは、不図示の出品受付部により付番された情報であり、その他の情報は、販売者により入力されたものである。カテゴリは、例えば階層的に設定される。図示の例では、例えば、階層がハイフンによって示されており、「３」が「飲食品」、「３５」が「飲食品」の下位階層の「お酒」を示している。また、図示の例では、例えば「２」が「スポーツ用品」、「２３」が「スポーツ用品」の下位階層の「ゴルフ用品」を示している。商品データ７２のタイトルは、タイトル欄Ａ３－２に表示され、商品データ７２の詳細説明は、詳細説明欄Ａ３－３に表示される。

ログ収集部５４は、ユーザごとのショッピングサイトの利用履歴を収集し、ログデータ７４に登録する。図７は、ログデータ７４の内容の一例を示す図である。ログデータ７４は、例えば、閲覧ページの識別情報（例えばＵＲＬ：Uniform Resource Locator）に対して、閲覧時刻、検索結果表示画面であれば紹介商品の商品ＩＤ、商品販売画面であれば購入情報などが対応付けられたデータである。購入情報には、購入された商品の商品ＩＤなどが含まれる。

ランキング処理部５６は、サイト提供部５２から渡されたクエリに基づいて、商品を順位付けして選択し、サイト提供部５２に渡す。例えば、ランキング処理部５６は、まずクエリを用いて商品データ７２を検索し、タイトルまたは商品詳細の中にクエリが含まれる商品を抽出する。そして、ランキング処理部５６は、抽出した商品の特徴量（ＰＶ数、クエリとのマッチ度合い、価格など）をランキング用モデルに入力することで商品ごとのスコアを導出し、スコアが高い商品から順に選択してサイト提供部５２に渡す。なお、ランキング処理については本発明の中核をなすものではないため、詳細な説明を省略する。

［情報処理装置］
図１に戻り、情報処理装置１００は、例えば、データ取得部１０２と、認識部１０４と、レコメンド制御部１０６と、結果出力部１０８と、解析処理部１１０とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。なお、解析処理部１１０と、その他の構成要素とは、別体の情報処理装置に実装されてもよい。

データ取得部１０２は、位置情報サーバ２００、実店舗情報サーバ３００、およびショッピングサーバ５０から、処理に必要なデータを取得する。

図８は、位置情報サーバ２００が管理する位置データ２１０の内容の一例を示す図である。位置情報サーバ２００は、ユーザの端末装置１０がＧＰＳ衛星から受信したＧＰＳ信号に基づいて特定したユーザの位置座標を、端末装置１０からネットワークＮＷを通じて所定の時間間隔で取得する。また、位置情報サーバ２００は、端末装置１０から取得したユーザの位置座標を、端末装置１０に登録されているユーザＩＤ、および、ユーザの位置座標を取得した時刻に関連付けて位置データ２１０として登録する。

図９は、実店舗情報サーバ３００が管理する実店舗データ３１０の内容の一例を示す図である。この例では、実店舗データ３１０には、実店舗の識別情報である実店舗ＩＤに対し、実店舗の名称、カテゴリＩＤ、実店舗のカテゴリ（第１カテゴリ）、実店舗の位置座標が関連付けられている。実店舗のカテゴリは、例えば階層的に設定される。図示の例では、例えば、階層がハイフンによって示されており、「１」が「レジャー施設」、「１１」が「レジャー施設」の下位階層の「ゴルフ場」、「１２」が「レジャー施設」の下位階層の「屋外プール」を示している。

認識部１０４は、位置情報サーバ２００が管理する位置データ２１０からユーザの位置座標を、データ取得部１０２を通じて取得する。また、認識部１０４は、位置情報サーバ２００から取得したユーザの位置座標に基づき、実店舗情報サーバ３００が管理する実店舗データ３１０を参照して、ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知する。認識部１０４は、「実店舗訪問認識部」の一例である。この場合、認識部１０４は、例えば、位置情報サーバ２００から取得したユーザの位置座標と、地図データに登録されている実店舗の位置座標とを照合し、照合が成立した場合に、ユーザが実店舗を訪問したことを検知する。また、認識部１０４は、例えば、位置情報サーバ２００からユーザの位置情報のログデータを所定の時間間隔で取得し、実店舗の位置座標に対応するログデータのデータ数が所定の閾値以上である場合に、ユーザが実店舗を訪問したことを推定してもよい。

レコメンド制御部１０６は、実店舗に付与されたカテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与されたカテゴリとの対応関係を示す対応情報１５０を参照して、認識部１０４によりユーザの訪問が推定または検知された実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリを取得する。レコメンド制御部１０６は、取得したカテゴリの商品をレコメンドすることを決定する。この場合、レコメンド制御部１０６は、例えば、取得したカテゴリの商品の購入を促す通知を、結果出力部１０８からネットワークＮＷを通じてユーザの端末装置１０に出力する。なお、商品の購入を促す通知は、例えば、プッシュ通知でもよいし、検索結果表示画面ＩＭ２内での商品の画像表示でもよい。

図１０は、情報処理装置１００が管理する対応情報１５０のデータの一例を示す図である。この例では、対応情報１５０は、実店舗に付与されたカテゴリ、および、電子商取引で扱われる商品に付与されたカテゴリのそれぞれは、階層的に設定されている。図示の例では、実店舗に対する上位のカテゴリの一例として「スポーツ施設」が付与されており、「スポーツ施設」の下位のカテゴリとして「ゴルフ場」、「テニスコート」を含む複数のカテゴリが付与されている。また、図示の例では、商品に対する上位のカテゴリの一例として「スポーツ用品」がスポーツの種別ごとに付与されており、「スポーツ用品」の下位のカテゴリとして、ゴルフに関連するカテゴリ、テニスに関連するカテゴリを含むスポーツの種別ごとのカテゴリが付与されている。ゴルフに関連する下位のカテゴリは、「ゴルフクラブ」、「ゴルフシューズ」などを含み、テニスに関連する下位のカテゴリは、「テニスラケット」、「テニスウェア」などを含む。そして、図示の例では、実店舗に付与された上位のカテゴリの一例である「スポーツ施設」に対し、上位のカテゴリおよび下位のカテゴリを含め、スポーツに関連する商品のカテゴリが対応付けられている。また、図示の例では、実店舗に付与された下位のカテゴリの一例である「ゴルフ場」に対し、上位のカテゴリおよび下位のカテゴリを含め、ゴルフに関連する商品のカテゴリが対応付けられている。

図１１は、情報処理装置１００が商品のレコメンドを実行する場合の処理の一例を説明するための図である。図示の例では、まず、認識部１０４は、ユーザの訪問先の実店舗を推定または検知する。そして、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗に対応する実店舗ＩＤをキーとして、実店舗データ３１０を参照して、実店舗のカテゴリを取得する。次に、レコメンド制御部１０６は、対応情報１５０を参照して、実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリを取得する。また、レコメンド制御部１０６は、ショッピングサーバ５０が管理する商品データ７２を参照して、商品のカテゴリに対応する商品のデータを取得する。そして、レコメンド制御部１０６は、取得した商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する。

図１２は、情報処理装置１００が商品のレコメンドを実行する場合の処理の他の一例を説明するための図である。図示の例では、まず、認識部１０４は、ユーザの訪問先の実店舗を推定または検知する。そして、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗に対応する実店舗ＩＤをキーとして、対応情報１５０を参照して、実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリを取得する。この場合、レコメンド制御部１０６は、対応情報１５０に加えて、ユーザによる商品の検索履歴に基づき、実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリの中から商品を絞り込む。図示の例では、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗が「ゴルフ場」であるため、「ゴルフ場」という実店舗のカテゴリに対応する、ゴルフに関連する商品のカテゴリを選択する。また、レコメンド制御部１０６は、ゴルフに関連する商品のカテゴリの中から、ユーザによる商品の検索対象である「スポーツ用品」という商品のカテゴリに対応する商品を絞り込む。なお、この例では、商品の検索対象のキーワードと、絞り込みの対象となる商品のカテゴリとが一致する場合を例に挙げて説明した。ただし、商品の検索対象のキーワードと、絞り込みの対象となる商品のカテゴリとが必ずしも一致する必要はなく、これらの間である程度の相関関係を有していればよい。そして、レコメンド制御部１０６は、絞り込んだ商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する。

図１３は、情報処理装置１００が商品のレコメンドを実行する場合の処理の他の一例を説明するための図である。図示の例では、まず、認識部１０４は、ユーザの訪問先の実店舗を推定または検知する。そして、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗に対応する実店舗ＩＤをキーとして、対応情報１５０を参照して、実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリを取得する。この場合、レコメンド制御部１０６は、対応情報１５０に加えて、ショッピングサーバ５０が管理するユーザデータ（ユーザの個人情報）に基づき、実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリの中から商品を絞り込む。図示の例では、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗が「ゴルフ場」であるため、「ゴルフ場」という実店舗のカテゴリに対応する、ゴルフに関連する商品のカテゴリを選択する。図示の例では、レコメンド制御部１０６は、ユーザの訪問先の実店舗が「ゴルフ場」であるため、「ゴルフ場」という実店舗のカテゴリに対応する、ゴルフに関連する商品のカテゴリを選択する。また、レコメンド制御部１０６は、ユーザが「女性」であることから、「スポーツ用品」というカテゴリの商品の中から、「女性」による購入が想定される商品を絞り込む。なお、「女性」による購入が想定される商品は、女性向けの商品に加え、ユーザの性別に関係なく使用される商品を含む。そして、レコメンド制御部１０６は、絞り込んだ商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する。

レコメンド制御部１０６は、認識部１０４により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングと現在時刻とを比較することで所定時間を計測する。レコメンド制御部１０６は、認識部１０４により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、取得したカテゴリの商品をレコメンドすることを決定する。所定時間は、認識部１０４により推定または検知された実店舗の訪問の履歴と電子商取引または実店舗における商品の購入の履歴とに基づく解析処理によって得られた時間である。なお、レコメンド制御部１０６は、認識部１０４により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングを認識部１０４により推定または検知した時点でタイマーのカウントを開始し、タイマーのカウント値に基づき、所定時間を計測してもよい。

解析処理部１１０は、認識部１０４により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングと、電子商取引または実店舗でのユーザによる商品の購入タイミングとの時間差を時間差データ１５２として登録する。そして、解析処理部１１０は、時間差データ１５２に基づき、所定時間を算出する。

図１４は、時間差データ１５２の内容の一例を示す図である。図示の例では、時間差データ１５２は、同一のユーザが実店舗を訪問した後に商品を購入した場合、実店舗の訪問日、電子商取引または実店舗での商品の購入日、および訪問日と購入日との時間差が互いに対応付けられている。この例では、時間差データ１５２には、ユーザごとに区別することなく、実店舗の訪問日、商品の購入日、および訪問日と購入日との時間差が互いに対応付けられて管理されている。なお、時間差データ１５２は、ユーザＩＤをキーとして、実店舗の訪問日、商品の購入日、および訪問日と購入日との時間差が互いに対応付けられてユーザごとに管理されてもよい。

図１５は、情報処理装置１００が時間差データ１５２を登録する場合の処理の一例を説明するための図である。図示の例では、まず、解析処理部１１０は、実店舗を訪問したと認識されたユーザの端末装置１０からネットワークＮＷを通じて当該ユーザのユーザＩＤおよび認識部１０４により認識された訪問日を取得する。

次に、解析処理部１１０は、電子商取引または実店舗で商品が購入された場合、当該商品を購入したユーザの端末装置１０またはショッピングサーバ５０からネットワークＮＷを通じて当該商品を購入したユーザのユーザＩＤおよび購入日を取得する。解析処理部１１０は、ショッピングサーバ５０から取得した情報に基づいて、ユーザが電子商取引により商品を購入したことを検知する。また、解析処理部１１０は、ユーザの端末装置１０から取得した情報に基づいて、ユーザが実店舗で商品を購入したことを検知する。ユーザの端末装置１０から取得する情報は、例えば、クレジットカードの決済情報などを含む。なお、解析処理部１１０は、例えば、クレジットカードの決済情報を管理する決済情報サーバから取得した情報に基づいて、ユーザが電子商取引または実店舗において商品を購入したことを検知してもよい。

次に、解析処理部１１０は、実店舗を訪問したユーザに対応するユーザＩＤと、電子商取引または実店舗で商品を購入したユーザに対応するユーザＩＤとが一致するか否かを判定する。解析処理部１１０は、ユーザＩＤが一致すると判定した場合、実店舗の訪問日と、電子商取引または実店舗での商品の購入日との時間差を算出する。また、解析処理部１１０は、算出した時間差を、実店舗の訪問日、および、電子商取引または実店舗での商品の購入日と対応付けて時間差データ１５２に登録する。

図１６は、時間差データ１５２に含まれる時間差の分布の一例を示す図である。図１６に示すグラフの縦軸は、時間差のデータが取得された頻度を示し、横軸は、実店舗の訪問日と電子商取引または実店舗での商品の購入日との時間差を示す。実店舗の訪問日と、電子商取引または実店舗での商品の購入日との時間差は、訪問先の実店舗と商品の購入先となる店舗との組み合わせ、または、ユーザの趣向などに応じて変化する。この場合、商品の購入先となる店舗は、実店舗だけでなく、電子商取引に用いる仮想店舗を含む。一般には、訪問先の実店舗と商品の購入先となる実店舗との距離が長い場合、訪問先の実店舗と商品の購入先となる実店舗との距離が短い場合と比較して、実店舗の訪問日と電子商取引または実店舗での商品の購入日との時間差が大きくなる。また、ショッピングの頻度が相対的に少ないユーザは、ショッピングの頻度が相対的に多いユーザと比較して、実店舗の訪問日と電子商取引または実店舗での商品の購入日との時間差が大きくなる。そのため、図示の例のように、時間差データ１５２に含まれる時間差の分布はある程度のばらつきを有する。

解析処理部１１０は、例えば、時間差データ１５２に含まれる時間差の分布に対して解析処理を行う。本実施形態では、解析処理部１１０は、解析処理の一例として、時間差の分布に対して統計処理を行い、時間差の代表値を時間差の解析結果として算出する。時間差の代表値は、例えば、時間差の平均値、中央値、中間度などを含む。また、解析処理部１１０は、算出した時間差の代表値からオフセット量を差し引いた時間を所定時間として設定する。所定時間は、解析処理によって得られた解析結果よりも短い時間である。

図１７は、解析処理部１１０がオフセット量を最適化する場合の処理の一例を示す図である。図１７に示すグラフの縦軸は、ユーザに対して商品がレコメンドされた場合のコンバージョン率を示し、横軸は、時間差の代表値と所定時間との差分に相当するオフセット量を示す。図示の例では、解析処理部１１０は、オフセット量を段階的に変化させた場合のコンバージョン率を評価している。コンバージョン率は、商品のレコメンドが通知されたユーザのうち、実際に商品を購入したユーザの比率を示している。オフセット量が変化した場合、ユーザが実店舗を訪問したタイミングから、ユーザに対して商品がレコメンドされるタイミングまでの期間の長さが変化する。これにより、商品のレコメンドの通知によりユーザの購買意欲に与える影響の度合いが変化する。この例では、解析処理部１１０は、オフセット量を段階的に変化させ、オフセット量の変化量ごとに算出されるコンバージョン率を比較する。そして、解析処理部１１０は、コンバージョン率が最大となった場合、ユーザの購買意欲が最も高まったものとして処理し、そのときのオフセット量を最適値として算出する。

図１８は、実施形態に係る情報処理装置１００が、商品のレコメンドの通知タイミングを制御する場合の動作を説明するための図である。

まず、ユーザが実店舗を訪問した後に、ユーザが実店舗で商品を購入する前のタイミングで、商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する場合の情報処理装置１００の動作について説明する。この場合、ユーザの訪問先となる実店舗と商品の購入先となる実店舗とは、共通の実店舗でもよいし、互いに異なる実店舗でもよい。この例では、解析処理部１１０は、まず、認識部１０４によりユーザが実店舗を訪問したことが推定または検知された場合、時間差データ１５２に含まれる時間差の分布を参照して、時間差の代表値を算出する。この場合、解析処理部１１０は、時間差データ１５２に登録されている時間差のうち、ユーザが実店舗を訪問した後にユーザが実店舗で商品を購入した場合に取得された時間差に基づき、実店舗用のオフセット量を事前に算出しておく。そして、解析処理部１１０は、時間差の代表値から実店舗用のオフセット量を差し引いた値を所定時間として算出する。時間差の代表値は、ユーザが実店舗を訪問したタイミングから、ユーザが実店舗で商品を購入するタイミングまでの時間差に相当し、この時間差よりも短い時間として所定時間が設定されている。また、レコメンド制御部１０６は、認識部１０４によりユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知されたタイミングから、解析処理部１１０により算出された所定時間が経過したタイミングで、商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する。

次に、ユーザが実店舗を訪問した後に、ユーザが電子商取引により商品を購入する前のタイミングで、商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する場合の情報処理装置１００の動作について説明する。この例では、解析処理部１１０は、まず、認識部１０４によりユーザが実店舗を訪問したことが推定または検知された場合、時間差データ１５２に含まれる時間差の分布を参照して、時間差の代表値を算出する。この場合、解析処理部１１０は、時間差データ１５２に登録されている時間差のうち、ユーザが実店舗を訪問した後にユーザが電子商取引で商品を購入した場合に取得された時間差に基づき、電子商取引用のオフセット量を事前に算出しておく。そして、解析処理部１１０は、時間差の代表値から電子商取引用のオフセット量を差し引いた値を所定時間として算出する。時間差の代表値は、ユーザが実店舗を訪問したタイミングから、ユーザが電子商取引で商品を購入するタイミングまでの時間差に相当し、この時間差よりも短い時間として所定時間が設定されている。そして、レコメンド制御部１０６は、認識部１０４によりユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知されたタイミングから、解析処理部１１０により算出された所定時間が経過したタイミングで、商品のレコメンドをユーザの端末装置１０に通知する。

以上説明した実施形態によれば、ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知する認識部１０４と、実店舗に付与されたカテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与されたカテゴリとの対応関係を示す対応情報１５０を参照して、認識部１０４により訪問が推定または検知された実店舗のカテゴリに対応する商品のカテゴリを取得し、認識部１０４により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、取得したカテゴリの商品をユーザに対してレコメンドすることを決定するレコメンド制御部１０６とを備えることにより、適切なタイミングにおいてユーザにレコメンドすることができ、ユーザの購買意欲を高めることができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０ 端末装置
５０ ショッピングサーバ
１００ 情報処理装置
１０２ データ取得部
１０４ 認識部
１０６ レコメンド制御部
１０８ 結果出力部
１１０ 解析処理部
１５０ 対応情報
１５２ 時間差データ

Claims (7)

1. ユーザの端末装置から取得される前記ユーザの位置座標と地図データに登録されている実店舗の位置座標とを照合することで、或いは前記位置座標のログデータと前記実店舗の位置座標とが対応する頻度に基づいて、前記ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知する実店舗訪問認識部と、
   実店舗に付与された第１カテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与された第２カテゴリとの対応関係を示す対応情報を参照して、前記実店舗訪問認識部により訪問が推定または検知された実店舗の第１カテゴリに対応する第２カテゴリを取得し、前記実店舗訪問認識部により推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、前記取得した第２カテゴリの商品を前記ユーザに対してレコメンドすることを決定するレコメンド制御部と、
   を備える、
   情報処理装置。
2. 前記所定時間は、前記実店舗訪問認識部により推定または検知された実店舗への訪問タイミングと、前記実店舗に訪問したユーザと同じユーザによる電子商取引または実店舗における商品の購入タイミングとの時間差を解析する解析処理によって得られた時間に基づき算出される時間である、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記所定時間は、前記解析処理によって得られた実店舗の訪問タイミングと商品の購入タイミングとの時間差よりも短い時間である、
   請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記実店舗訪問認識部により推定または検知された実店舗への訪問タイミングと、前記実店舗に訪問したユーザと同じユーザによる電子商取引または実店舗における商品の購入タイミングとの時間差を解析する解析処理により、前記所定時間を算出する解析処理部をさらに備える、
   請求項２または３記載の情報処理装置。
5. 前記レコメンド制御部は、更にユーザによる商品の検索履歴に基づき、前記第１カテゴリに対応する前記第２カテゴリの商品を取得する、
   請求項１から４のうちいずれか１項記載の情報処理装置。
6. コンピュータが、
   ユーザの端末装置から取得される前記ユーザの位置座標と地図データに登録されている実店舗の位置座標とを照合することで、或いは前記位置座標のログデータと前記実店舗の位置座標とが対応する頻度に基づいて、前記ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知し、
   実店舗に付与された第１カテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与された第２カテゴリとの対応関係を示す対応情報を参照して、訪問が推定または検知された実店舗の第１カテゴリに対応する第２カテゴリを取得し、前記推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、前記取得した第２カテゴリの商品を前記ユーザに対してレコメンドすることを決定する、
   情報処理方法。
7. コンピュータに、
   ユーザの端末装置から取得される前記ユーザの位置座標と地図データに登録されている実店舗の位置座標とを照合することで、或いは前記位置座標のログデータと前記実店舗の位置座標とが対応する頻度に基づいて、前記ユーザが実店舗を訪問したことを推定または検知する処理と、
   実店舗に付与された第１カテゴリと、電子商取引で扱われる商品に付与された第２カテゴリとの対応関係を示す対応情報を参照して、訪問が推定または検知された実店舗の第１カテゴリに対応する第２カテゴリを取得し、前記推定または検知されたユーザの実店舗への訪問タイミングから所定時間が経過したタイミングで、前記取得した第２カテゴリの商品を前記ユーザに対してレコメンドすることを決定する処理と、
   を実行させるプログラム。

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