JP7337017B2 - Return value setting system and return value setting method - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザの決済サービスの利用に対する還元に係る値である還元値を設定する還元値設定システム及び還元値設定方法に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a return value setting system and a return value setting method for setting a return value that is a value related to a user's use of a settlement service.
従来から、電子決済又はクレジットカード等の決済サービスにおいて、ユーザの決済額に対して所定の還元率でポイント等を還元することが行われている。この際の還元率をユーザの属性に応じて設定することが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, in payment services such as electronic payment or credit card, points or the like are returned at a predetermined return rate to the user's payment amount. It has been proposed to set the return rate at this time according to the attributes of the user (see Patent Document 1, for example).
しかしながら、単にユーザの属性に応じて還元率を設定するだけでは、決済サービスの運営側にとって有効な還元率となっていないおそれがある。例えば、そのような還元率の設定では、ユーザの決済サービスの利用に係る利益の向上を十分に図れていないおそれがある。 However, simply setting the return rate according to the attributes of the user may not provide an effective return rate for the operator of the payment service. For example, setting such a return rate may not sufficiently improve the profit associated with the user's use of the settlement service.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ユーザの決済サービスの利用に対する還元に係る値である還元値を適切に設定することができる還元値設定システム及び還元値設定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and provides a return value setting system and a return value setting method that can appropriately set a return value that is a value related to a user's use of a settlement service. With the goal.
上記の目的を達成するために、本発明に係る還元値設定システムは、ユーザの決済サービスの利用に対する還元に係る値である還元値を設定する還元値設定システムであって、ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示す反応情報を取得する反応情報取得部と、還元値の設定対象のユーザの属性を示す属性情報を取得して、取得した属性情報及び反応情報取得部によって取得された反応情報に基づいて還元値を設定する還元値設定部と、を備え、反応情報は、属性情報、設定される還元値、及び設定される還元値よりも過去の還元値を入力とし、当該属性情報及び還元値に応じたユーザの反応を出力とする推定モデルである。 In order to achieve the above object, a return value setting system according to the present invention is a return value setting system for setting a return value, which is a value related to a user's use of a settlement service, and In addition, a reaction information acquisition unit that acquires reaction information indicating the user's reaction to the set return value in using the payment service, and attribute information that indicates the attribute of the user for whom the return value is set are acquired and acquired. a return value setting unit that sets a return value based on the attribute information and the reaction information acquired by the reaction information acquisition unit , wherein the reaction information is obtained from the attribute information, the set return value, and the set return value. is an estimation model in which past return values are input and user reactions corresponding to the attribute information and return values are output .
本発明に係る還元値設定システムでは、反応情報に基づいて還元値が決定されるため、ユーザが還元値に対してどのような反応を示すかを考慮して還元値を設定することができる。従って、本発明に係る還元値設定システムによれば、ユーザの決済サービスの利用に対する還元値を適切に設定することができる。 In the reward value setting system according to the present invention, since the reward value is determined based on the reaction information, the reward value can be set in consideration of how the user reacts to the reward value. Therefore, according to the return value setting system of the present invention, it is possible to appropriately set the return value for the user's use of the settlement service.
ところで、本発明は、上記のように還元値設定システムの発明として記述できる他に、以下のように還元値設定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。 By the way, the present invention can be described as an invention of a return value setting system as described above, and can also be described as an invention of a return value setting method as follows. These are substantially the same inventions with only different categories, and have similar actions and effects.
即ち、本発明に係る還元値設定方法は、ユーザの決済サービスの利用に対する還元に係る値である還元値を設定する還元値設定システムの動作方法である還元値設定方法であって、ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示す反応情報を取得する反応情報取得ステップと、還元値の設定対象のユーザの属性を示す属性情報を取得して、取得した属性情報及び反応情報取得ステップにおいて取得された反応情報に基づいて還元値を設定する還元値設定ステップと、を含み、反応情報は、属性情報、設定される還元値、及び設定される還元値よりも過去の還元値を入力とし、当該属性情報及び還元値に応じたユーザの反応を出力とする推定モデルである。 That is, the return value setting method according to the present invention is a return value setting method that is a method of operating a return value setting system that sets a return value that is a value related to a return for a user's use of a payment service, and is a method for setting a return value that is based on user attributes. a reaction information acquiring step of acquiring reaction information indicating a user's reaction in using the payment service to the set return value according to the set return value; a return value setting step of setting a return value based on the acquired attribute information and the reaction information acquired in the reaction information acquisition step, wherein the reaction information comprises the attribute information, the set return value, and the set It is an estimation model that takes a past return value as an input rather than a return value, and outputs the user's reaction according to the attribute information and the return value.
本発明によれば、ユーザの決済サービスの利用に対する還元値を適切に設定することができる。 According to the present invention, it is possible to appropriately set the return value for the user's use of the settlement service.
以下、図面と共に本発明に係る還元値設定システム及び還元値設定方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 An embodiment of a return value setting system and a return value setting method according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
図1に本実施形態に係る還元値設定システム10を示す。還元値設定システム10は、ユーザの決済サービスの利用に対する還元に係る値である還元値を設定(調節)するシステム(装置)である。本実施形態では、還元値設定システム10は、還元値として還元率を設定する。決済サービスは、例えば、電子決済又はクレジットカード等といった、ユーザが商品等を購入する際の決済(支払い)に用いられるサービスである。ユーザは、決済サービスの事業者と契約することで決済サービスを利用することができる。本実施形態に係る決済サービスでは、ユーザの決済額(決済金額)に対して所定の還元率でユーザにポイントが還元される。還元されるポイントは、例えば、決済に用いられたり、商品等に交換されたりすることができる。なお、ユーザに還元されるものは、返金(キャッシュバック)又は次回以降の決済の減額等といったポイント以外ものであってもよい。
FIG. 1 shows a return
還元値設定システム10は、例えば、決済サービスの事業者によって用いられる。還元値設定システム10は、当該事業者の決済サービスについての還元率を設定する。還元率は、ユーザ毎に設定されてもよいし、ユーザにかかわらず一律の値に設定されてもよい。還元値設定システム10は、後述するようにユーザの決済サービスの利用に係る決済サービスの事業者の利益が大きくなるように還元率を設定する。
The return
還元値設定システム10は、例えば、決済サービスのキャンペーンの期間の還元率を設定する。キャンペーンは、例えば、決済サービスの事業者が、ユーザの決済サービスの利用を増加させたい、あるいは、決済サービスのユーザを増加させたい際等に行われる。この場合、キャンペーンの期間の前後の期間の還元率は、通常の還元率として予め設定されている。なお、通常の還元率は、キャンペーンの前後の期間で異なっていてもよい。キャンペーンの期間の還元率は、通常の還元率よりも高い値が設定される。還元値設定システム10は、キャンペーンの期間及びキャンペーンの期間後に、ユーザの決済サービスの利用に係る決済サービスの事業者の利益が大きくなるように還元率を設定する。但し、還元値設定システム10による還元率設定の対象となる期間は、必ずしも上記のキャンペーンの期間である必要はなく、任意の期間であってもよい。
The return
なお、本実施形態では、還元値設定システム10は、還元値として還元率を設定するものであるとした。しかしながら、決済サービスにおいて設定される還元値が還元率ではなく、還元額である場合には、還元値設定システム10は、還元額を設定するものであってもよい。この場合、例えば、ユーザが決済サービスを利用すると、設定された還元額のポイントがユーザに還元される。還元額を設定する場合も、本実施形態と同様に設定することができる。
In this embodiment, the return
還元値設定システム10は、例えば、サーバ装置等のコンピュータによって実現される。また、還元値設定システム10は、複数のサーバ装置、即ち、コンピュータシステムによって実現されてもよい。また、還元値設定システム10は、必要に応じて、通信機能を有し他の装置との間で情報の送受信を行えるようになっていてもよい。
The return
引き続いて、本実施形態に係る還元値設定システム10の機能を説明する。図1に示すように還元値設定システム10は、データベース11と、反応情報取得部12と、還元値設定部13とを備えて構成される。
Next, functions of the return
データベース11は、還元率の設定に必要な情報を記憶する機能部である。データベース11は、契約者データを記憶する。契約者データは、還元率の設定対象となる決済サービスの契約者であるユーザに係る情報であり、ユーザ単位のデータである。契約者データは、ユーザを特定する情報であるユーザ識別子に当該ユーザの年齢、性別及び居住地といった基本的なユーザの属性を対応付けた情報を含む。
The
また、契約者データは、ユーザ識別子に対応付けられた、それ以外のユーザの属性の情報を含んでいてもよい。例えば、契約者データは、ユーザの属性の情報として、ユーザが利用(契約)しているサービスを特定する情報を含んでいてもよい。当該情報は、例えば、還元率の設定対象となる決済サービス以外の、ユーザが利用している決済サービスを特定する情報であってもよい。また、当該情報は、ユーザが利用している移動体通信のサービス、EC(電子商取引)のサービス及び動画視聴のサービス等の決済サービス以外のサービスを特定する情報であってもよい。また、当該情報は、ユーザが利用している各サービスの内容(例えば、利用しているプラン又はオプション)を示す情報を含んでいてもよい。また、当該情報は、ユーザの各サービスの利用状況(例えば、月毎の利用回数)を示す情報であってもよい。契約者データは、予めデータベース11へ入力されている。データベース11への情報の入力は、決済サービスの事業者等によって行われる(以下の情報についても特段の説明がない場合、同様である)。なお、本実施形態におけるユーザの属性は、上記のように、ユーザそのものに備わっている固有の性質・特徴としての静的な属性であってもよいし、時間又は状況等によって変動し得る動的な属性であってもよい。また、本実施形態におけるユーザの属性は、統計学的属性、心理学的属性及び行動学的属性を含んでいてもよい。
In addition, the contractor data may include other user attribute information associated with the user identifier. For example, the contractor data may include, as user attribute information, information specifying a service that the user is using (contracting). The information may be, for example, information specifying a payment service used by the user other than the payment service for which the return rate is set. In addition, the information may be information specifying a service other than the settlement service, such as a mobile communication service, an EC (electronic commerce) service, and a video viewing service, used by the user. The information may also include information indicating the content of each service used by the user (for example, the plan or option used). Further, the information may be information indicating the user's usage status of each service (for example, the number of usages per month). Contractor data is input to the
データベース11は、決済データを記憶する。決済データは、還元率の設定対象となる決済サービスにおける過去の決済に係る情報であり、決済単位のデータである。決済データは、ユーザ識別子、決済額、決済時刻、決済された店舗、決済された際の還元率の各情報が対応付けられた情報を含む。即ち、決済データは、過去の還元率に応じたユーザの決済サービスの利用履歴を示す履歴情報となっている。決済データは、例えば、決済サービスのシステムから取得されてデータベース11に格納される。
The
反応情報取得部12は、ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応(感応)を示す反応情報を取得する機能部である。反応情報取得部12は、利用している決済サービスの種別をユーザの属性とした反応情報を取得してもよい。反応情報取得部12は、過去の還元値にも応じた反応情報を取得してもよい。反応情報取得部12は、過去の還元値に応じたユーザの決済サービスの利用履歴を示す履歴情報を取得して、取得した履歴情報に基づいて反応情報を生成して取得してもよい。具体的には、反応情報取得部12は、以下のように反応情報を取得する。
The reaction
反応情報取得部12は、設定される還元率に対して、当該還元率が設定される対象期間においてユーザが決済サービスを利用する確率P(A)及びユーザが決済サービスを利用する場合の見込決済額Mを推定(予測)する推定モデル(予測モデル)を生成して取得する。上記の確率P(A)及び決済額Mの推定に用いる情報、即ち、推定モデルへの入力とする説明変数として、対象期間の還元率R1、対象期間の直前の期間の還元率R2及びユーザの属性を示す情報Xが用いられる。推定モデルにおける対象期間及び直前の期間は、例えば、還元率が設定される単位期間であり、1か月とする。
The reaction
ユーザの属性を示す情報Xは、データベース11に記憶されるユーザの属性を示す情報に対応する。ユーザの属性のうち、数値化されているものについてはその値が説明変数の値として用いられる。ユーザの属性のうち、数値化されていないものについては、例えば、0-1変数(バイナリ変数、対応する条件に合致していれば1、合致していなければ0となる変数)によって数値化されてもよい。あるいは、各変数は、ユーザの属性を示す情報から決定木に基づいて生成されたものであってもよい。また、各情報の変数化(数値化)は、上記以外の従来の任意の方法を用いてもよい。
Information X indicating user attributes corresponds to information indicating user attributes stored in the
反応情報取得部12は、還元率の設定を行う前にデータベース11に格納されている過去のデータ(過去の実績)をもとに上記の2つの推定モデルを学習して生成(導出)する。推定モデルの生成には、例えば、機械学習の手法を用いてもよい。推定モデルの形式は、従来の機械学習で用いられる任意の形式をとってもよく、式又は表の形式を取ってもよい。機械学習を行う際の目的変数の値は、決済データのユーザ識別子、決済額及び決済時刻の各情報に基づいて設定される。例えば、確率P(A)を推定する推定モデルでは、目的変数の値を対象期間にユーザが決済サービスを利用していれば1、利用していなければ0とされる。決済額Mを推定する推定モデルでは、対象期間における決済額が0より大きいユーザの当該決済額の合計とされる。
The reaction
説明変数の値は、決済データのユーザ識別子、決済時刻及び還元率の各情報、並びに契約者データに基づいて設定される。決済データのユーザ識別子、決済時刻及び還元率の各情報によって、対象期間の還元率R1及び対象期間の直前の期間の還元率R2が設定される。契約者データに基づいて、ユーザの属性を示す情報Xが設定される。 The value of the explanatory variable is set based on the user identifier of the payment data, information on payment time and return rate, and contractor data. The return rate R1 for the target period and the return rate R2 for the period immediately preceding the target period are set based on the user identifier, settlement time, and return rate information of the payment data. Information X indicating user attributes is set based on the contractor data.
なお、上記以外の方法によって推定モデルが生成されてもよい。なお、上記の推定モデルへの入力とする情報(説明変数)は、必ずしも上記である必要はなく、少なくとも設定される対象期間の還元率及びユーザの属性を示す情報を含むものであればよい。 Note that the estimation model may be generated by a method other than the above. Note that the information (explanatory variables) to be input to the above estimation model does not necessarily have to be the above, and may include at least information indicating the return rate and user attributes for the set target period.
上述したように確率P(A)及び決済額Mは、対象期間の還元率R1、対象期間の直前の期間の還元率R2及びユーザの属性を示す情報Xに応じた値(還元率R1,R2、ユーザの属性Xの関数)となるので、それぞれP(A|R2,R1,X)及びM(R2,R1,X)と表すことができる。あるユーザの対象期間での見込取扱高(決済サービスでの決済額の合計)は、以下のように推定される。
V(R2,R1,X)=P(A|R2,R1,X)・M(R2,R1,X)
反応情報取得部12は、反応情報として上記の推定モデルV(R2,R1,X)を還元値設定部13に出力する。なお、後述するように見込取扱高Vは、キャンペーンの期間におけるものと、キャンペーンの直後の期間におけるものとについて推定される。この場合、V(R2,R1,X)におけるユーザの属性Xは、それぞれの期間に応じたもの、例えば、対象となる期間の1期前のものとする必要がある。その場合、キャンペーンの直後の期間における推定に用いられるユーザの属性Xは、推定の時点で取得できないものとなる。そのため、ここで用いられるユーザの属性Xは、キャンペーンの期間に変化が起こらないと想定されるものとされる必要がある。即ち、推定に用いるユーザの属性Xに制限を設ける必要がある。
As described above, the probability P(A) and the settlement amount M are values (return rates R1, R2 , a function of user attributes X), which can be expressed as P(A|R2, R1, X) and M(R2, R1, X), respectively. A user's expected transaction volume (total payment amount for the payment service) during the target period is estimated as follows.
V(R2, R1, X)=P(A|R2, R1, X) M(R2, R1, X)
The reaction
なお、上記では、利用確率と見込取扱高とについて2つの推定モデルを生成して取得する例を示したが、利用確率と見込決済回数と1決済あたりの決済額とに分けて3つの推定モデルを用いたり、見込取扱高を直接推定する1つの推定モデルを用いたりしてもよい。また、反応情報は、必ずしも上記のような推定モデルである必要はなく、ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示すものであればよい。 In the above, an example of generating and acquiring two estimation models for usage probability and expected transaction volume was shown, but three estimation models are divided for usage probability, expected number of settlements, and settlement amount per settlement. or a single estimation model that directly estimates the potential turnover. Also, the reaction information does not necessarily have to be an estimation model as described above, as long as it indicates the user's reaction to the set return value in accordance with the user's attributes in using the payment service.
還元値設定部13は、還元値の設定対象のユーザの属性を示す属性情報を取得して、取得した属性情報及び反応情報取得部12によって取得された反応情報に基づいて還元値を設定する機能部である。還元値設定部13は、反応情報に基づくユーザの決済サービスの利用による決済サービスの事業者の期待利益(見込利益)に基づいて還元値を設定してもよい。具体的には、還元値設定部13は、以下のように還元値を設定する。
The return
例えば、還元値設定部13は、ユーザ毎にキャンペーンの期間の還元率Rcを設定する。キャンペーンの直前の期間の還元率Rb及びキャンペーンの直後の期間の還元率Rdは予め設定されて還元値設定システム10(還元値設定部13)に入力されている。また、決済サービスのユーザの取扱高に対する決済サービスの利益率Rpが予め設定されて還元値設定システム10(還元値設定部13)に入力されている。また、還元値設定部13は、反応情報取得部12から見込取扱高の推定モデルV(R2,R1,X)を入力する。還元値設定部13は、データベース11に記憶される、還元率Rcの算出対象のユーザの属性を示す情報Xを取得する。
For example, the return
キャンペーンの期間におけるユーザの見込取扱高V(Rb,Rc,X)と、キャンペーンの直後の期間におけるユーザの見込取扱高V(Rc,Rd,X)とから、キャンペーンの期間の還元率Rcによる決済サービスの事業者の期待利益Profit(Rc)は、以下のように表される。
Profit(Rc)=(V(Rb,Rc,X)+V(Rc,Rd,X))・Rp-(V(Rb,Rc,X)・Rc+V(Rc,Rd,X)・Rd)
期待利益Profit(Rc)は、キャンペーンの期間及びキャンペーンの直後の期間における期待利益である。上記の式の右辺の第1項((V(Rb,Rc,X)+V(Rc,Rd,X))・Rp)は、ユーザの決済サービスの見込取扱高に対する利益である。上記の式の右辺の第2項((V(Rb,Rc,X)・Rc+V(Rc,Rd,X)・Rd))は、ユーザに還元されるコスト分(還元コスト)であり、第1項の利益から引かれる値である。Profit(Rc)の上記の式においてRc以外の値は全て既知であるので、Profit(Rc)はRcに応じた値、即ち、Rcを変数とした関数となる。
Based on the user's expected transaction volume V (Rb, Rc, X) during the campaign period and the user's expected transaction volume V (Rc, Rd, X) during the period immediately after the campaign, settlement is made at the return rate Rc during the campaign period. The service provider's expected profit Profit (Rc) is expressed as follows.
Profit (Rc) = (V (Rb, Rc, X) + V (Rc, Rd, X)) Rp - (V (Rb, Rc, X) Rc + V (Rc, Rd, X) Rd)
Expected profit Profit (Rc) is the expected profit during the period of the campaign and the period immediately after the campaign. The first term ((V(Rb, Rc, X)+V(Rc, Rd, X))·Rp) on the right side of the above equation is the profit on the expected transaction volume of the user's payment service. The second term ((V (Rb, Rc, X) · Rc + V (Rc, Rd, X) · Rd)) on the right side of the above equation is the cost (return cost) returned to the user. It is the value subtracted from the profit of the term. In the above formula of Profit(Rc), all values other than Rc are known, so Profit(Rc) is a value corresponding to Rc, that is, a function with Rc as a variable.
還元値設定部13は、期待利益Profit(Rc)を最大化するキャンペーンの期間の還元率Rc*を以下のように求める。
Rc*=argmax{Profit(Rc)}
キャンペーンの期間の還元率Rc*を求める際には、必要に応じてRcの上限値を制約条件として与えてもよい。還元値設定部13は、例えば、従来の数理最適化の手法によってキャンペーン期間の還元率Rc*を算出する。還元値設定部13は、データベース11に契約者データが記憶されている全てのユーザについて還元率Rc*を算出してもよいし、予め設定された一部のユーザについて還元率Rc*を算出してもよい。
The return
Rc * =argmax{Profit(Rc)}
When calculating the return rate Rc * for the period of the campaign, the upper limit of Rc may be given as a constraint as necessary. The return
また、還元値設定部13は、キャンペーンの期間でユーザに還元される額ΣU{V(Rb,Rc,X)・Rc}(キャンペーン費用)が、予め設定された予算額以下となるような制約条件を設けた上で、期待利益Profit(Rc)の全ユーザの合計ΣUProfit(Rc)を最大化するユーザ毎の還元率Rc*を求めてもよい。この算出は、例えば、従来の組み合わせ最適化によって行うことができる。また、還元値設定部13は、キャンペーンの期間の還元率Rcの算出対象となる全てのユーザに一律の還元率Rcを算出してもよい。その場合、還元値設定部13は、当該ユーザ全体の期待利益Profit(Rc)の合計ΣUProfit(Rc)を最大化する1つの還元率Rc*を求める。
In addition, the return
また、キャンペーンの期間の還元率Rc*の算出に用いるProfit(Rc)のキャンペーンの直後の期間における見込取扱高V(Rc,Rd,X)を、当該見込取扱高V(Rc,Rd,X)に、キャンペーンの直後の期待利益を考慮する期間の長さを乗じた値に置き換えてキャンペーンの期間の還元率Rc*を算出してもよい。例えば、見込取扱高V(R2,R1,X)を推定する推定モデルにおける還元率R1,R2に対応する単位期間が1か月であり、キャンペーンの直後の期待利益を考慮する期間の長さが3か月であれば、Profit(Rc)のV(Rc,Rd,X)を、3V(Rc,Rd,X)としてキャンペーンの期間の還元率Rc*を算出してもよい。通常、キャンペーンの期間よりもキャンペーン後の通常の還元率Rdが設定される期間の方が長く、キャンペーンの期間の還元率Rc*の算出において、通常の還元率Rdが設定される期間をより長く考慮することが妥当であると考えられるためである。 In addition, the expected transaction amount V (Rc, Rd, X) in the period immediately after the campaign of Profit (Rc) used to calculate the return rate Rc * during the campaign period is may be multiplied by the length of the period in which the expected profit immediately after the campaign is considered to calculate the return rate Rc * for the campaign period. For example, the unit period corresponding to the return rates R1 and R2 in the estimation model for estimating the expected transaction volume V (R2, R1, X) is one month, and the length of the period considering the expected profit immediately after the campaign is In the case of three months, V (Rc, Rd, X) of Profit (Rc) may be set to 3V (Rc, Rd, X) to calculate the return rate Rc * for the campaign period. Normally, the period during which the normal return rate Rd is set after the campaign is longer than the period of the campaign, and in calculating the return rate Rc * during the campaign period, the period during which the normal return rate Rd is set is set longer. This is because it is considered appropriate to consider it.
還元値設定部13は、上記のように設定した還元率を示す情報を予め設定された方法で出力する。例えば、還元値設定部13は、ユーザ単位に設定した還元率を示す情報を還元率データとしてデータベース11に格納して、参照できるようにしてもよい。あるいは、還元値設定部13は、還元値設定システム10が備える表示装置で当該情報を表示して、当該情報を決済サービスの事業者等が参照できるようにしてもよい。情報を決済サービスの事業者等が当該情報を参照することで、例えば、その還元率でのキャンペーンが実施される。また、還元値設定部13によって設定された還元率を示す情報の出力は、上記以外の方法で行われてもよい。例えば、還元値設定部13は、設定した還元率を示す情報を別の装置又はモジュール等に送信してもよい。以上が、本実施形態に係る還元値設定システム10の機能である。
The return
引き続いて、図2のフローチャートを用いて、本実施形態に係る還元値設定システム10で実行される処理(還元値設定システム10の動作方法)である還元値設定方法を説明する。本処理は、還元率が設定されるタイミングで行われる。例えば、本処理は、決済サービスの事業者等による操作をトリガとして行われてもよい。
Subsequently, the return value setting method, which is the processing (operation method of the return value setting system 10) executed by the return
本処理では、まず、反応情報取得部12によって、ユーザの属性に応じた、設定される還元率に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示す反応情報が取得される(S01、反応情報取得ステップ)。続いて、還元値設定部13によって、還元率の設定対象のユーザの属性を示す属性情報が取得され、取得された属性情報及び反応情報取得部12によって取得された反応情報に基づいて還元率が設定される(S02、還元値設定ステップ)。続いて、還元値設定部13によって、設定された還元率を示す情報が出力される(S03)。以上が、本実施形態に係る還元値設定システム10で実行される処理である。
In this process, first, the reaction
引き続いて、本実施形態に係る変形例を説明する。上述した実施形態では、反応情報として用いる推定モデルを期間に応じて異なるものとはしていなかったが、期間に応じて異なる推定モデルを用いてもよい。例えば、キャンペーンの期間における見込取扱高を推定する推定モデルと、当該推定モデルとは異なるキャンペーンの直後の期間における見込取扱高を推定する推定モデルとを用いてもよい。それぞれの推定モデルは、過去にキャンペーンが行われた際のデータベース11の各データから生成することができる。なお、この場合、ユーザの属性Xに係る時期は推定モデル毎とすることができるため、上述したユーザの属性Xの制限を設ける必要がない。
Subsequently, a modified example according to this embodiment will be described. In the above-described embodiment, the estimation model used as the reaction information was not changed according to the period, but different estimation models may be used according to the period. For example, an estimation model for estimating the expected transaction volume in the period of the campaign and an estimation model for estimating the expected transaction volume in the period immediately after the campaign different from the estimation model may be used. Each estimation model can be generated from each data of the
また、還元率の設定は、ユーザ単位ではなく、ユーザをグループ化したユーザセグメント毎に行われてもよい。この場合、例えば、ユーザセグメント単位で上記の一律の還元率を算出する方法を適用することができる。また、その場合、反応情報として用いる推定モデルをユーザセグメント毎の推定モデルとしてもよい。また、ユーザセグメントとして、活動ユーザ(アクティブユーザ)と休眠ユーザ(非アクティブユーザ)とに分けることとしてもよい。活動ユーザは、過去の一定期間(例えば、過去1か月)で決済サービスを利用しているユーザであり、休眠ユーザは、当該過去の一定期間で決済サービスを利用していないユーザである。 Also, the return rate may be set for each user segment, which is a group of users, rather than for each user. In this case, for example, a method of calculating the uniform return rate for each user segment can be applied. In that case, the estimation model used as reaction information may be an estimation model for each user segment. Also, the user segments may be divided into active users (active users) and dormant users (inactive users). An active user is a user who has used the payment service for a certain period of time in the past (for example, the past one month), and a dormant user is a user who has not used the payment service for the certain period of time in the past.
また、異なる還元率に対する取扱高のデータ、即ち、データベース11の決済データが、精度よい推定モデルを生成するのに十分に蓄積されていない場合、還元値設定部13は、バンディットアルゴリズムによる方法で還元率を設定してもよい。即ち、還元値設定部13は、見込取扱高が不明瞭な還元率の反応を調べる“探索”と、利益が見込める還元率を設定する“活用”とのバランスを取る還元率を設定してもよい。具体的には、ユーザの属性情報を“文脈”、選択する還元率を“行動”、期待利益を“報酬”とする「文脈付きバンディットアルゴリズム」を実行することで、ユーザ単位で“探索”と“活用”とのバランスを精緻に取りつつ還元率を更新してもよい。
In addition, if the transaction amount data for different return rates, that is, the payment data in the
本実施形態では、反応情報である、還元率及びユーザの属性に応じたユーザの見込取扱高に基づいて還元率が決定される。そのため、ユーザが還元率に対してどのような反応を示すか(具体的には、設定される還元率に対してユーザがどの程度決済サービスを利用するか)を考慮して、決済サービスの事業者の利益が大きくなるように還元率を設定することができる。即ち、本実施形態によれば、ユーザの決済サービスの利用に対する還元率を適切に設定することができる。 In the present embodiment, the return rate is determined based on the expected transaction amount of the user according to the return rate and the user's attributes, which are reaction information. Therefore, considering how users react to the return rate (specifically, how much users will use the payment service for the set return rate), You can set the return rate so that the person's profit increases. That is, according to this embodiment, it is possible to appropriately set the return rate for the user's use of the settlement service.
また、上述した実施形態のように反応情報は、利用している決済サービスの種別をユーザの属性としたものであってもよい。この構成によれば、利用している決済サービスの種別に応じたユーザの反応を考慮して適切に還元率を設定することができる。なお、反応情報に係るユーザの属性としては、上述した実施形態のものを必ず用いる必要はなく、ユーザの任意の属性を用いてもよい。 Further, as in the above-described embodiment, the reaction information may be the type of payment service being used as an attribute of the user. According to this configuration, it is possible to appropriately set the return rate in consideration of the user's reaction according to the type of payment service being used. Note that it is not always necessary to use the attributes of the above-described embodiment as the attributes of the user related to the reaction information, and arbitrary attributes of the user may be used.
また、上述した実施形態のように反応情報に係る還元率は、還元率の設定対象の期間の還元率R1だけではなく、対象期間の直前の期間の還元率R2、即ち、過去の還元率にも応じたものとしてもよい。この構成によれば、還元率の遷移等に応じたユーザの反応を考慮して適切に還元率を設定することができる。但し、反応情報に係る還元率は、複数の期間の異なる還元率とする必要はなく、還元率の設定対象の期間の還元率のみであってもよい。 Further, as in the above-described embodiment, the return rate related to the reaction information is not only the return rate R1 of the period for which the return rate is set, but also the return rate R2 of the period immediately before the target period, that is, the past return rate. may also be in accordance with According to this configuration, it is possible to appropriately set the return rate in consideration of the user's reaction according to the transition of the return rate. However, the return rate related to the reaction information does not need to be a different return rate for a plurality of periods, and may be only the return rate for the period for which the return rate is set.
また、上述した実施形態のように過去の還元値に応じたユーザの決済サービスの利用履歴に基づいて反応情報を生成して取得してもよい。この構成によれば、確実かつ適切に反応情報を取得することができ、確実かつ適切に還元率を設定することができる。但し、必ずしも利用履歴に基づいて反応情報を生成する必要はなく、予め用意された反応情報を取得してもよい。 Further, as in the above-described embodiment, reaction information may be generated and acquired based on the user's payment service usage history corresponding to past return values. According to this configuration, the reaction information can be obtained reliably and appropriately, and the return rate can be set reliably and appropriately. However, it is not always necessary to generate reaction information based on the usage history, and reaction information prepared in advance may be acquired.
また、上述した実施形態のように還元率の設定は、反応情報に基づくユーザの決済サービスの利用による決済サービスの事業者の期待利益に基づいて行われてもよい。この構成によれば、決済サービスの事業者の利益という観点から還元率を適切に設定することができる。但し、還元率の設定は、上記以外の設定基準に基づいて行われてもよい。 Also, as in the above-described embodiment, the return rate may be set based on the expected profit of the payment service provider through the use of the payment service by the user based on the reaction information. According to this configuration, it is possible to appropriately set the return rate from the viewpoint of the profit of the payment service provider. However, the setting of the return rate may be performed based on setting criteria other than the above.
また、上述した実施形態のように還元率の設定は、バンディットアルゴリズムによる方法で行われてもよい。この構成によれば、異なる還元率に対する取扱高のデータが十分に蓄積されていない場合であっても、推定モデルを生成するのに適切な取扱高のデータの蓄積と利益の向上とをバランスを取って実現することができる還元率を設定することができる。但し、必ずしもバンディットアルゴリズムによる方法が用いられる必要はない。 Moreover, the setting of the return rate may be performed by a method using a bandit algorithm as in the above-described embodiment. According to this configuration, even if sufficient transaction volume data for different return rates is not accumulated, a balance is achieved between accumulating transaction volume data suitable for generating an estimation model and improving profits. You can set the redemption rate that can be taken and realized. However, it is not always necessary to use the bandit algorithm method.
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 It should be noted that the block diagrams used in the description of the above embodiments show blocks in units of functions. These functional blocks (components) are implemented by any combination of at least one of hardware and software. Also, the method of realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be implemented using one device physically or logically coupled, or directly or indirectly using two or more physically or logically separated devices (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be implemented using these multiple devices. A functional block may be implemented by combining software in the one device or the plurality of devices.
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judging, determining, determining, calculating, calculating, processing, deriving, examining, searching, checking, receiving, transmitting, outputting, accessing, resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, assuming, expecting, assuming, Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc. can't For example, a functional block (component) that makes transmission work is called a transmitting unit or a transmitter. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.
例えば、本開示の一実施の形態における還元値設定システム10は、本開示の情報処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図3は、本開示の一実施の形態に係る還元値設定システム10のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の還元値設定システム10は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
For example, the return
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。還元値設定システム10のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
Note that in the following description, the term "apparatus" can be read as a circuit, device, unit, or the like. The hardware configuration of the return
還元値設定システム10における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
Each function of the return
プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述の還元値設定システム10における各機能は、プロセッサ1001によって実現されてもよい。
The
また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、還元値設定システム10における各機能は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
The
メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る情報処理を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
The
ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。還元値設定システム10が備える記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
The
通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
The
入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。
The
また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
Devices such as the
また、還元値設定システム10は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。
Further, the return
本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described in this disclosure may be rearranged as long as there is no contradiction. For example, the methods described in this disclosure present elements of the various steps using a sample order, and are not limited to the specific order presented.
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 Input/output information and the like may be stored in a specific location (for example, memory), or may be managed using a management table. Input/output information and the like can be overwritten, updated, or appended. The output information and the like may be deleted. The entered information and the like may be transmitted to another device.
判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by one bit (0 or 1), by a true/false value (Boolean: true or false), or by numerical comparison (for example, a predetermined value).
本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect/embodiment described in the present disclosure may be used alone, may be used in combination, or may be used by switching according to execution. In addition, the notification of predetermined information (for example, notification of “being X”) is not limited to being performed explicitly, but may be performed implicitly (for example, not notifying the predetermined information). good too.
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it should be apparent to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described in this disclosure. The present disclosure can be practiced with modifications and variations without departing from the spirit and scope of the present disclosure as defined by the claims. Accordingly, the description of the present disclosure is for illustrative purposes and is not meant to be limiting in any way.
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language or otherwise, includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, and software modules. , applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, functions, and the like.
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Software, instructions, information, etc. may also be sent and received over a transmission medium. For example, the software uses wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and/or wireless technology (infrared, microwave, etc.) to create websites, Wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission medium when sent from a server or other remote source.
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 As used in this disclosure, the terms "system" and "network" are used interchangeably.
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。 In addition, the information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, may be expressed using relative values from a predetermined value, or may be expressed using other corresponding information. may be represented.
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 As used in this disclosure, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of actions. "Judgement", "determining" are, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (eg, lookup in a table, database, or other data structure); Also, "judgment" and "determination" are used for receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., transmitting information), input, output, access (accessing) (for example, accessing data in memory) may include deeming that a "judgment" or "decision" has been made. In addition, "judgment" and "decision" are considered to be "judgment" and "decision" by resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. can contain. In other words, "judgment" and "decision" may include considering that some action is "judgment" and "decision". Also, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering", or the like.
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, It can include the presence of one or more intermediate elements between two elements being "connected" or "coupled." Couplings or connections between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be read as "access". As used in this disclosure, two elements are defined using at least one of one or more wires, cables, and printed electrical connections and, as some non-limiting and non-exhaustive examples, in the radio frequency domain. , electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and optical (both visible and invisible) regions, and the like.
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 As used in this disclosure, the phrase "based on" does not mean "based only on," unless expressly specified otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least on."
本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 Any reference to elements using the "first," "second," etc. designations used in this disclosure does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements can be employed or that the first element must precede the second element in any way.
本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 Where "include," "including," and variations thereof are used in this disclosure, these terms are inclusive, as is the term "comprising." is intended. Furthermore, the term "or" as used in this disclosure is not intended to be an exclusive OR.
本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In this disclosure, where articles have been added by translation, such as a, an, and the in English, the disclosure may include the plural nouns following these articles.
本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other." The term may also mean that "A and B are different from C". Terms such as "separate," "coupled," etc. may also be interpreted in the same manner as "different."
10…還元値設定システム、11…データベース、12…反応情報取得部、13…還元値設定部、1001…プロセッサ、1002…メモリ、1003…ストレージ、1004…通信装置、1005…入力装置、1006…出力装置、1007…バス。
DESCRIPTION OF
Claims (6)
ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示す反応情報を取得する反応情報取得部と、
還元値の設定対象のユーザの属性を示す属性情報を取得して、取得した属性情報及び前記反応情報取得部によって取得された反応情報に基づいて還元値を設定する還元値設定部と、
を備え、
前記反応情報は、属性情報、設定される還元値、及び設定される還元値よりも過去の還元値を入力とし、当該属性情報及び還元値に応じたユーザの反応を出力とする推定モデルである還元値設定システム。 A return value setting system for setting a return value that is a value related to a return for a user's use of a payment service,
a reaction information acquisition unit that acquires reaction information indicating the user's reaction to the use of the payment service with respect to the set return value according to the user's attribute;
a return value setting unit that acquires attribute information indicating an attribute of a user for whom a return value is to be set, and sets a return value based on the acquired attribute information and the reaction information acquired by the reaction information acquisition unit;
with
The reaction information is an estimation model in which attribute information, a set return value, and a return value past the set return value are input, and the user's reaction according to the attribute information and the return value is output. Return value setting system.
ユーザの属性に応じた、設定される還元値に対する、決済サービスの利用におけるユーザの反応を示す反応情報を取得する反応情報取得ステップと、
還元値の設定対象のユーザの属性を示す属性情報を取得して、取得した属性情報及び前記反応情報取得ステップにおいて取得された反応情報に基づいて還元値を設定する還元値設定ステップと、
を含み、
前記反応情報は、属性情報、設定される還元値、及び設定される還元値よりも過去の還元値を入力とし、当該属性情報及び還元値に応じたユーザの反応を出力とする推定モデルである還元値設定方法。 A return value setting method, which is a method of operating a return value setting system for setting a return value that is a value related to a user's use of a settlement service, comprising:
a reaction information acquiring step of acquiring reaction information indicating the reaction of the user in using the payment service to the set return value according to the user's attribute;
a return value setting step of acquiring attribute information indicating an attribute of a user for whom a return value is to be set, and setting a return value based on the acquired attribute information and the reaction information acquired in the reaction information acquiring step;
including
The reaction information is an estimation model in which attribute information, a set return value, and a return value past the set return value are input, and the user's reaction according to the attribute information and the return value is output. How to set the return value.
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---|---|---|---|---|
JP2006513462A (en) | 2002-03-20 | 2006-04-20 | カタリナ マーケティング インターナショナル,インク. | Target incentives based on predicted behavior |
JP2014137811A (en) | 2013-01-17 | 2014-07-28 | Point 228 Co Ltd | Point service device, point service system and point service method |
JP2018073350A (en) | 2016-11-04 | 2018-05-10 | ヤフー株式会社 | Information analysis device, information analysis method, and information analysis program |
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