KR101660445B1

KR101660445B1 - 시장조사 및 분석 시스템

Info

Publication number: KR101660445B1
Application number: KR1020147019843A
Authority: KR
Inventors: 코타로 케야무라
Original assignee: 컬처·컨비니언스·클럽 가부시키가이샤
Priority date: 2013-05-07
Filing date: 2014-01-28
Publication date: 2016-09-27
Also published as: CN104285233A; JP5693649B2; WO2014181557A1; TW201503022A; JP2014219785A; TWI619086B; KR20140142691A

Abstract

[과제] 정확도가 높은 시장조사 및 분석을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.
[해결 수단] 시장조사 및 분석 시스템(1)은 데이터베이스에 저장된 고객 데이터를 파형화하는 파형 생성 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 점 사이의 차분을 산출하는 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 선분 각도의 차분을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율과 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율로부터 적어도 2 이상의 파형의 근사도를 산출하는 수단을 갖는다.

Description

시장조사 및 분석 시스템{MARKET SURVEY AND ANALYSIS SYSTEM}

본 발명은, 시장조사 및 분석 시스템에 관한 것으로, 특히 고객의 취미, 지향에 입각한 광고를 제공하기 위한 데이터를 산출하기 위한 것이다.

포인트 카드, 크레딧 카드의 가입자, 세일즈 네트워크 가입자, 고객대장 등록자 등, 당해 고객의 정보의 취득과 고객에의 광고의 제공이 가능한 고객에 대하여 더한층의 상품 및 서비스의 구매 행동을 촉진시키기 위하여, POS 단말 등에 있어서의 쿠폰권의 발행, 광고를 내용으로 하는 전자 메일의 송신, 웹 사이트에서의 회원 로그인 화면 등에의 커스터마이즈 광고의 표시, 고객에의 다이렉트 메일의 우송 등, 고객 고유의 광고를 제시하는 소위 레코멘드 시스템(recommendation system)을 사용한 광고 선전이 행해지고 있다. 종래는, 고객에 대하여 모든 종류의 쿠폰권, 광고 등을 제공하고 있었지만, 광고 선전의 효율화나 가격 삭감의 관점에서, 특정한 광고에 적합한 취미, 지향을 갖는 고객에만 당해 광고를 제공하는 편이 광고 선전 효과가 커 효율적인 광고의 제공이 가능하므로, 특정 광고를 제공하는 대상 고객을 추출하기 위한 시장조사 및 분석 시스템이나 레코멘드 시스템이 개발되었다. 예를 들면, 고객의 속성과 구매 이력에 기초하여 제시하는 광고를 추출하는 레코멘드 시스템(특허문헌 1, 3, 4), 고객의 속성과 구매 이력 등에 기초하여 제시하는 서비스 쿠폰을 추출하는 서비스 쿠폰 발행 시스템(특허문헌 2) 등이 있다. 이들 시장조사 및 분석 시스템이나 레코멘드 시스템은 광고 추출을 위한 프로파일로서 회원고객의 속성 등과 구매 이력을 사용하고, 이것에, 예를 들면, 날씨나 교통 정보 등의 외적 요인을 조합하여 특정 광고에 대한 회원고객의 추출을 행하는 것이며, 또한 추출을 위한 기준은 고정적으로 설정되는 것이었다.

일본 특개 2010-211687호 공보 일본 특개 2009-163533호 공보 일본 특개 2012-247926호 공보 일본 특개 2004-70504호 공보 일본 특개 2012-190061호 공보

(발명의 개요)

(발명이 해결하고자 하는 과제)

상기 종래의 시장조사 및 분석 시스템이나 레코멘드 시스템에서도 고객의 취미, 지향을 예상하고, 나아가서는 고객의 취미, 지향에 입각한 광고의 제공이 가능했다. 그렇지만, 기업은 상품 개발, 신점포 개점 계획, 광고 기획, 광고의 제공 대상이나 광고 제공 방법의 선택 등 여러 기업 활동의 면에서 소비자의 취미, 지향이나, 점포, 상품, 서비스, 구역이 갖는 특성을 정확하게 분석하여, 기업활동에 도움이 되게 하고자 한다. 그래서, 본 발명은 확실한 시장조사와 분석을 가능하게 하고, 시장조사 및 분석 시스템의 이용자인 얼라이언스 기업에 시장조사 및 분석 결과를 이해하기 쉬운 형식으로 제공할 수 있는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 시장조사 및 분석 시스템은 데이터베이스에 저장된 고객 데이터를 파형화하는 파형 생성 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 점 사이의 차분을 산출하는 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 선분 각도의 차분을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 선분각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율과 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율로부터 적어도 2 이상의 파형의 근사도를 산출하는 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 형태에 의하면, 파형 생성 수단은 꺽은선 그래프를 생성하는 것을 특징으로 한다.

파형 생성 수단은 평균값화한 고객 데이터를 산출하는 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

1 이상의 발신처 데이터를 선택하는 수단과, 1 이상의 수신처 데이터를 선택하는 수단을 갖고, 파형 생성 수단은 발신처 데이터의 파형 및 수신처 데이터의 파형을 생성하고, 파형의 근사도를 산출하는 수단은 상기 발신처 데이터에 대한 상기 수신처 데이터의 파형의 근사도를 산출하는 것을 특징으로 한다.

발신처 데이터와 수신처 데이터의 근사도를 일람 표시하는 테이블 작성 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

발신처 데이터 및 수신처 데이터는 고객, 기업, 점포, 상품, 서비스, 구역 등의 적어도 어느 하나의 카테고리로부터 선택 가능한 것을 특징으로 한다.

데이터베이스에 저장된 실데이터를 기초로 예상 데이터를 산출하는 예상 처리 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

실데이터를 이산화 처리하고, 이산화 처리한 실데이터를 기초로 예상 처리 수단에 의해 예상 데이터를 산출하는 것을 특징으로 한다.

예상 처리 수단에 의해 산출된 예상 데이터를 고객 데이터로 하는 것을 특징으로 한다.

실데이터의 누락 항목을 예상 처리 수단에 의해 산출된 예상 데이터로 보완하여 고객 데이터를 작성하는 것을 특징으로 한다.

예상 데이터는 확률값 또는 확률값을 임계값 판정한 예상값으로 구성되는 것을 특징으로 한다.

고객 ID에 대하여 고객 데이터를 일람 표시하는 테이블 작성 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

임의의 고객 ID에 대하여, 임의의 근사도가 산출된 기업, 점포, 상품 및 서비스 또는 구역의 레코멘드 매체를 연결시키는 레코멘드 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

임의의 기업 ID, 점포 ID, 상품 및 서비스 ID 또는 구역 ID에 대응하는 레코멘드 매체에 대하여, 임의의 근사도가 산출된 고객 ID를 연결시키는 레코멘드 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

본부 단말은 발신처 데이터 및 수신처 데이터의 선택 수단과, 시장조사 및 분석 결과의 열람 수단을 갖는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 시장조사 및 분석 시스템에 의하면, 정확도가 높은 시장조사 및 분석이 가능하게 된다.

도 1은 본 발명의 시스템 개요도이다.
도 2은 본 발명의 시스템의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 시스템의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 시스템에서 작성되는 데이터 데이블의 예이다.
도 5는 본 발명의 시스템에서 작성되는 데이터 데이블의 예이다.
도 6은 본 발명의 시스템에서 작성되는 데이터 데이블의 예이다.
도 7은 본 발명의 시스템에서 작성되는 데이터 데이블의 예이다.
도 8은 본 발명의 시스템의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 시스템의 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 시스템에서 생성되는 그래프의 예이다.
도 11은 본 발명의 시스템에서 생성되는 그래프의 예이다.
도 12는 본 발명의 시스템에서 생성되는 그래프의 예이다.
도 13은 본 발명의 시스템에서 근사도의 산출 과정을 설명하는 도면이다.
도 14는 본 발명의 시스템에서 근사도의 산출 과정을 설명하는 도면이다.
도 15는 본 발명의 시스템에서의 근사도의 이용예를 나타내는 데이터 데이블의 예이다.
도 16은 본 발명의 시스템의 흐름도이다.

본 발명의 시장조사 및 분석 시스템(1)은, 도 1에 도시하는 바와 같이, 운용 회사의 관할하에 있는 서버와 데이터베이스 군으로 이루어지는 운용 회사 시스템(2), 운용 회사 시스템(2)과 정보 전달 가능하게 접속되어 이루어지고 기업점포에 설치되는 POS 단말 등의 점포 단말(3), 운용 회사 시스템(2)과 네트워크(4)를 통하여 정보전달 가능하게 접속되어 이루어지는 POS 단말 등의 점포 단말(3), 고객이 보유하는 휴대전화, 스마트폰 등의 고객 휴대 단말(5), 고객 컴퓨터 단말(6)(이하, 단지 고객 단말(5, 6)이라고 한다.), 기업에 설치되는 본부 단말(7) 등으로 구성된다.

도 2의 흐름도에 나타내는 바와 같이, 본 발명의 시장조사 및 분석 시스템(1)은 분석의 전단계로서 실데이터를 수집하는 실데이터 수집 및 저장 수단, 실데이터로부터 예상 데이터를 산출하는 예상 처리 수단, 실데이터 및/또는 예상 데이터로 이루어지는 고객 데이터로부터 파형을 생성하는 파형 생성 수단, 생성된 파형으로부터 근사도(이하, 싱크로율이라고 함.)를 산출하는 싱크로율 산정 수단, 필요에 따라 부가되는 레코멘드 수단 등으로 구성되어 있다.

(실데이터 수집 및 저장 수단)

도 1 및 도 4를 참조하여, 실데이터 수집 및 저장 수단에 대하여 설명한다. 이 수단은 시장조사 및 분석의 전단계로서 고객의 실데이터를 수집하고, 수집한 실데이터를 데이터베이스에 저장하는 수단이다.

본 발명의 시장조사 및 분석 시스템은 별개로 구축되거나 또는 본 발명의 시장조사 및 분석 시스템의 일부를 이루는 서비스 포인트 관리 시스템(도시하지 않음)에 구축되는 실데이터 수집 및 저장 수단은 고객이 시스템 이용 등록을 할 때에 고객에게 부여되는 식별자(이하, 고객 ID)마다 실데이터의 수집과 데이터베이스에의 저장을 행한다. 또한, 고객 ID는 고객마다 상이한 임의의 자리수의 숫자나 기호가 일반적이다. 일례로서, 고객 ID는 고객이 보유하는 서비스 포인트 카드에 기록되어 있고, 점포 단말(3)이나 고객 단말(5, 6)에서 고객 ID를 읽어내고, 입력할 수 있도록 되어 있다.

실데이터 수집의 예를 나타낸다. 고객이 시스템의 이용 등록을 할 때에, 점포 단말(3) 또는, 고객 단말(5, 6)보다 운용 회사 시스템(2)에 고객의 기본 속성 데이터가 정보 전달된다. 운용 회사 시스템(2)은 이것을 수신하고, 고객 ID마다 실데이터를 연결하여 기본 속성 데이터베이스에 저장한다. 기본 속성 데이터의 항목으로서는, 예를 들면, 성별, 연령, 주소, 거주지 특성, 통근 통학처 구역 특성 등을 들 수 있다.

또한 고객이 시장조사 및 분석 시스템(1)에 참가하는 얼라이언스 기업의 점포나 EC 사이트에서 쇼핑을 할 때마다, 점포 단말(3) 혹은 본부 단말(7)은 고객 ID와 함께 이력계 데이터를 운용 회사 시스템(2)에 정보 전달하고, 운용 회사 시스템(2)은 이것을 수신하여, 고객 ID마다 이력계 데이터의 각 항목에 관한 실데이터를 연결하여 이력계 데이터베이스에 저장한다. 이력계 데이터의 항목으로서는, 예를 들면, 이용 기업, 구입 상품 또는 구입 서비스, 내점 시간 또는 내점 시간대, 이용 점포 등을 들 수 있다.

또한 고객으로부터의 회답을 기초로 수집되는 리서치계 데이터가 수집가능하다. 고객은 고객 단말(5, 6)로부터, 고객 ID와 함께 리서치계 데이터를 운용 회사 시스템(2)의 서버에 정보 전달하고, 서버는 이것을 수신하여, 고객 ID에 리서치계 데이터의 각 항목에 관한 실데이터를 연결하여 리서치계 데이터베이스에 저장한다. 리서치계 데이터의 항목으로서는, 예를 들면, 회원 앙케이트 항목과 지향성 플래그를 들 수 있다. 회원 앙케이트 항목으로서는 시스템의 회원으로 되어 있는 고객이 앙케이트에 회답함으로써 수집되는 기혼 및 미혼별, 아이의 유무, 주거 형태, 연수입, 운전면허의 유무 등을 들 수 있다. 또한 지향성 플래그 항목으로서는 고객의 의식 정도를 구분하기 위한 전통 지향(전통적인 것을 좋아하는 지향성), 혁신 지향(혁신적인 것을 좋아하는 지향성), 고급 지향(고급인 것을 좋아하는 지향성) 등의 항목을 들 수 있고, 각 지향성의 정도의 고저에 따라 단계나눔의 플래그를 세우는 등의 예를 들 수 있다.

또한 부가할 수 있는 항목의 예로서는 고객의 인터넷 등 통신 네트워크에의 이용 행동 상태를 나타내는 넷 행동 데이터를 들 수 있다. 넷 행동 데이터의 항목으로서 통신 네트워크에의 액세스 시간, 이용 매체, 이용 사이트 등을 들 수 있다. 또한 부가할 수 있는 다른 항목의 예로서는 구매 금액에 따라 부여되는 서비스 포인트를 들 수 있다. 고객이 쇼핑을 할 때에 부여되는 서비스 포인트는 점포 단말(3) 혹은 본부 단말(7) 등으로부터, 운용 회사 시스템(2)에 전달되어 서버는 이것을 수신함과 아울러, 고객 ID에 연결하여 저장된 누적 서비스 포인트에 취득된 서비스 포인트를 가산하고, 서비스 포인트를 수시 서비스 포인트 데이터베이스에 저장한다. 또한, 상기의 항목은 일례이며, 수집 및 저장되는 실데이터는 이들 항목에 한정되는 것은 아니다.

(예상 처리 수단)

다음에 도 1 내지 도 7을 참조하여, 예상 처리 수단에 대하여 설명한다. 실데이터 수집 및 저장 수단에 의해, 기본 속성 데이터, 이력계 데이터, 리서치계 데이터, 넷 행동 데이터, 서비스 포인트 데이터 등 각종 실데이터가 기본 속성 데이터베이스, 이력계 데이터베이스, 리서치계 데이터베이스, 그밖의 데이터베이스에 저장되고, 또한 수시 갱신되고 있다. 그렇지만, 실데이터의 수집 및 저장은 모든 항목에 대하여 행해지는 것은 아니다. 예를 들면, 테이블 작성 수단에 의해 도 4에 나타내는 것과 같은 실적 데이터 데이블을 작성하면, 고객 ID에 연결한 상태로 실데이터가 표시되지만, 이 때, 입력되지 않은 기본 속성 데이터의 항목, 고객이 쇼핑을 하지 않은 점포의 이력계 데이터의 항목, 혹은 앙케이트에 대한 회답이 이루어지지 않은 리서치계 데이터의 항목 등, 몇개의 항목에 대해서는 여러 이유에 의해 실데이터가 누락된 상태로 되어 있다. 또한 몇개의 실데이터는 고객이나 점포의 입력 오류 등 어떠한 이유로 시장조사 및 분석의 기초로 하는데 적합하지 않은 돌출 데이터가 포함되어 있을 가능성이 있다. 따라서, 예상 처리에 있어서 실데이터로부터 예상 데이터를 산출하고, 고객 데이터 작성 처리에 의해 시장조사 및 분석의 기초로 하는 고객 데이터를 작성한다.

운용 회사 시스템(2)이 예상 처리 수단을 동작시키면, 예상 처리 수단은 확률 추론 알고리즘을 사용하여 기본 속성 데이터베이스, 리서치계 데이터베이스, 이력계 데이터베이스, 포인트 데이터베이스, 그 밖의 데이터베이스 등에 저장된 실데이터로부터 각 항목에 대한 예상 데이터를 예상하는 예상 처리를 행한다. 확률 추론 알고리즘의 예로서는 베이시안 네트워크(Bayesian network), 뉴럴 네트워크(neural network), 랜덤 포레스트(random forset) 등의 각종 방식을 들 수 있지만, 이것들에 한정되는 것은 아니다.

도 5를 참조하여 예상 처리의 제 1 실시형태를 나타낸다. 도 5에 도시하는 것은 예상 처리 수단이 확률 추론을 행하고, 추론 결과의 확률값을 임계값으로 판정한 예상값으로 이루어지는 예상 데이터를 산출한 컴플리트 테이블(complete table)이다. 운용 회사 시스템(2)의 서버는 기초로 하는 항목의 실데이터에서 예상 대상의 고객과 가까운 실데이터를 가지고 있는 다른 고객의 항목의 실데이터로부터 예상 대상의 고객의 항목마다의 데이터의 해당 확률을 확률 추론 알고리즘에 기초하여 예상 처리한다. 예를 들면, 고객 A(고객 ID 100001인 사람)의 기혼의 확률을 예상하는 경우, 운용 회사 시스템(2)의 서버는 다른 항목의 실데이터(예를 들면, 성별 데이터, 연령 데이터, 주소 데이터, 이력계 데이터 등)에서 고객 A와 가까운 실데이터를 가지고 있는 다른 고객의 「기혼 및 미혼별」의 항목의 실데이터로부터 고객 A의 기혼의 확률값(예를 들면, 기혼의 확률값 70%)을 산출한다. 마찬가지로, 고객 A(예를 들면, ID 100001인 사람)의 이력계 데이터에서의 A사의 상품 「반찬」을 구입할 확률을 예상하는 경우, 운용 회사 시스템(2)의 서버는 다른 항목의 실데이터(예를 들면, 성별 데이터, 연령 데이터, 주소 데이터, 이력계 데이터)에서 고객 A와 가까운 실데이터를 가지고 있는 다른 고객의 A사의 상품 「반찬」의 항목의 실데이터로부터 상품 「반찬」을 구입할 확률값(예를 들면, 상품 「반찬」을 구입할 확률 10%)을 산출한다. 또한, 항목의 성질상, 실데이터가 YES 또는 NO, 혹은 100% 또는 0%(예를 들면, 기혼 및 미혼별)로 표시되어야 할 항목에 관해서는, 확률값이 임계값 이상이면 YES, 임계값 이하이면 NO, 마찬가지로 임계값 이상이면 100%, 임계값 이하이면 0%의 예상값을 판정하는 예상 처리를 부가하도록 해도 된다. 또한, 이 임계값은 가변이다. 예를 들면, 고객 A의 기혼의 확률값(예를 들면, 기혼의 확률값 70%)의 추론 결과에 대하여, 임계값을 50%로 설정한 경우에는, 고객 A는 「기혼」의 예상값이 산출된다. 도 5에 나타내는 컴플리트 데이터 데이블의 예에서는 실데이터가 누락되어 있는 항목에 대해서만 예상 처리를 행하거나, 또는 모든 항목에 대하여 예상 처리를 행한 다음 실데이터가 누락되어 있는 항목에 대해서만 예상 데이터를 연결함으로써 실데이터와 예상값으로 이루어지는 예상 데이터를 고객 데이터로 하고 있는데, 모든 항목에 예상 처리를 행하여 모든 항목에 예상 데이터를 연결함으로써 예상 데이터만으로 이루어지는 고객 데이터를 산출하도록 해도 된다.

또한 실데이터를 수집 및 저장한 단계에서, 돌출한 데이터를 배제하기 위하여, 실데이터의 수치를 뭉치거나, 또는 정도를 나누는 등, 여러 방식에 의한 이산화 처리를 행하고, 이산화한 실데이터를 작성하고 나서, 이 이산화한 실데이터를 예상 처리하도록 해도 된다. 즉, 예상 처리의 기초로 하는 실데이터는 수집된 미처리 실데이터이어도 되고, 이산화한 실데이터이어도 된다.

도 6을 참조하여, 예상 처리의 제 2 실시형태를 나타낸다. 도 6에 나타내는 것은 예상 처리 수단이 확률 추론을 행하고, 추론 결과의 확률값을 그대로 예상 데이터로 하고, 실데이터의 누락 개소를 확률값으로 이루어지는 예상 데이터로 보완한 컴플리트 테이블이다. 이 경우, 실데이터와 확률값으로 이루어지는 예상 데이터로 구성된 고객 데이터가 산출된다.

도 7을 참조하여, 예상 처리의 제 3 실시형태를 나타낸다. 도 7에 나타내는 것은, 예상 처리 수단이 확률 추론을 행하고, 추론 결과의 확률값을 그대로 예상 데이터로서 산출하고, 모든 항목을 확률값으로 이루어지는 예상 데이터로 메운 컴플리트 테이블이다. 이 경우, 모든 항목이 확률값으로 이루어지는 예상 데이터로 구성된 고객 데이터가 산출된다.

또한 필요에 따라 설치되는 테이블 작성 수단은, 도 5 내지 도 7에 나타내는 바와 같이, 일람표의 각 항목에 대하여 고객 데이터를 연결한 상태로 표시한 컴플리트 테이블을 작성하도록 되어 있다. 이것에 의해 고객 데이터가 일람표에 연결된 공란이 없는 컴플리트 테이블을 가시적으로 제공할 수 있다.

(파형 생성 수단)

도 8 내지 도 12를 참조하여, 파형 생성 수단에 대하여 설명한다. 파형 생성 수단은 고객 데이터를 그래프 위에 플롯하고, 이것을 파형화하는 수단이다.

운용 회사 시스템(2)이 파형 생성 수단을 동작시키면, 파형 생성 수단은 세로축에 채용한 카테고리에 대응하는 각 항목의 고객 데이터를 플롯하는 플롯 처리를 행하고(S1), 꺽은선 그래프화하는 파형 생성 처리(S2)를 행한다. 예를 들면, 고객 A의 파형을 생성하는 경우에는, 도 10에 도시하는 바와 같이, 가로축을 항목, 세로축을 고객 데이터(%)로 하고, 고객 A의 각 항목(예를 들면, 연수입 레벨, 흡연율, 차보유율)에 대한 고객 데이터를 플롯하고, 이것을 파형화한다. 이것에 의해 고객 A의 성질이 파형에 의해 표시된다. 마찬가지로 고객 B의 파형도 나타낼 수 있다.

또한 다른 형태의 파형 생성 수단은 가로축을 항목, 세로축을 고객 데이터(%)로 하여, 각 항목의 고객 데이터의 평균값을 산출하고, 평균값화한 고객 데이터를 플롯하는 플롯 처리를 행하고, 꺽은선 그래프화하는 파형 생성 처리를 행한다. 예를 들면, 도 11에 도시하는 바와 같이, 상품(G)의 파형을 생성하는 경우에는, 가로축을 항목, 세로축을 고객 데이터(%)로 하여 상품(G)을 구입한 이력계 데이터를 갖는 고객들의 각 항목별의 고객 데이터의 평균값을 산출하고, 상품(G)의 각 항목(예를 들면, 연수입 레벨, 흡연율, 차보유율)에 대한 평균값화 한 고객 데이터를 플롯하고, 이것을 파형화한다. 예를 들면, 상품(G)의 항목 「흡연율」의 플롯 처리는 상품(G)의 전체 구입자 혹은 성별, 연대별 등 특정한 층에 속하는 특정 구입자의 고객 데이터의 흡연율의 평균값을 산출하고, 항목 「흡연율」에 대하여 이 평균값을 고객 데이터로서 플롯 한다. 이러한 처리를 모든 항목에 대하여 행한 뒤, 파형을 생성한다. 이것에 의해 상품(G)의 구입자층이 파형에 의해 표시된다. 도 12에 나타내는 바와 같이, 점포 A점, 점포 B점의 항목 「고급 지향」의 플롯 처리는 점포 A점의 전체 이용자 혹은 성별, 연대별 등 특정한 층에 속하는 특정 이용자의 고객 데이터의 고급 지향 정도의 평균값을 산출하고, 항목 「고급 지향」에 대하여 이 평균값을 고객 데이터로서 플롯 한다. 이러한 처리를 모든 항목에 대하여 행한 뒤, 파형을 생성한다. 또한, 이러한 파형 생성 처리는 고객, 상품, 점포는 물론 기업, 구역, 연대 등의 여러 카테고리의 분석 대상에 대하여 행할 수 있다. 도 10 내지 도 12에는 2개의 파형을 생성하는 예를 나타냈지만, 1개의 파형을 생성해도 되고, 3개 이상의 파형을 생성해도 된다. 또한, 꺽은선 그래프가 후술하는 싱크로율의 산출에는 적합하지만, 곡선 그래프, 함수 그래프, 산포도, 면 그래프, 레이더 차트와 같은 다른 타입의 그래프를 생성하는 것도 가능하다.

도 9에 도시하는 바와 같이, 복수의 데이터를 비교하기 위하여, 미리, 발신처 데이터와 수신처 데이터를 선택할 수 있다. 여기에서 발신처 데이터란 근사도 즉 싱크로율을 산출하기 위한 모델이 되는 속성, 지향성, 구매 경향 등으로 작성한 회원 고객군의 평균값을 말하며, 수신처 데이터란 발신처 데이터와의 싱크로율을 판정시키기 위한 대상자 또는 속성, 지향성, 구매 경향 등으로 작성한 대상자군의 평균값을 말한다. 예를 들면, 도 9, 도 10에 도시하는 바와 같이, 고객 A와 고객 B의 고객 데이터의 파형을 비교하기 위하여, 발신처 데이터에 고객 A(고객 ID), 수신처 데이터에 고객 B(고객 ID)를 선택 입력해 둠으로써(S1), 운용 회사 시스템(2)의 서버는 고객 A의 고객 ID, 고객 B의 고객 ID에 대응하는 고객 데이터를 추출하고(S2), 고객 A와 고객 B의 고객 데이터(예를 들면, 연수율 레벨률, 흡연율, 차보유율)를 플롯하는 플롯 처리(S3)를 행하고, 각 플롯을 꺽은선 그래프화하는 파형 생성 처리(S4)를 행한다.

또한 도 11에 도시하는 바와 같이, 발신처 데이터에 고객 A, 수신처 데이터에 상품(G)을 선택한 경우, 운용 회사 시스템(2)의 서버는 고객 A의 고객 데이터와, 상품(G)을 구입하고 있는 고객의 평균값화한 고객 데이터를 산출하고, 고객 A와 상품(G)의 파형을 생성한다.

또한 도 12에 도시하는 바와 같이, 발신처 데이터에 가게 A, 수신처 데이터에 가게 B를 선택한 경우, 운용 회사 시스템(2)의 서버는 가게 A의 내점 이력이 있는 고객의 평균값화한 고객 데이터와, 가게 B의 내점 이력이 있는 고객의 평균값화한 고객 데이터를 추출하고, 가게 A와 가게 B의 파형을 생성한다. 발신처 데이터, 수신처 데이터의 선택은 고객 대 고객, 기업 대 기업, 상품 대 상품, 구역 특성 대 구역 특성과 같이 동일 카테고리로부터 선택하거나, 고객 대 기업, 고객 대 상품, 점포 대 구역 특성과 같이 상이한 카테고리로부터 선택하는 것 어느 것이나 가능하며, 고객, 기업, 점포, 상품 및 서비스, 구역 특성 등의 여러 카테고리를 대상으로 행할 수 있고, 그 카테고리의 조합도 임의이다. 이와 같이 파형을 생성함으로써 비교 대상의 특징을 시각적으로 확인할 수 있다.

(싱크로율 산출 수단)

도 13, 도 14를 참조하여, 근사도를 산출하는 수단으로서의 싱크로율 산출 수단에 대하여 설명한다. 싱크로율이란 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 근사도를 말한다. 이 싱크로율은 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 점 사이의 차분을 산출하는 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형의 선분 각도의 차분을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율과 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율로부터 구해진다.

도 8, 도 9, 도 13, 도 14에 도시하는 바와 같이, 운용 회사 시스템(2)이 싱크로율 산출 수단을 동작시키면, 싱크로율 산출 수단은 상기의 파형 생성 수단에서 생성된 2 이상의 파형의 각 플롯의 점 사이의 거리의 차이(확률차분)를 산출한다(S4). 또한 싱크로율 산출 수단은 꺽은선 그래프의 각 선과 선의 각도의 차(선분 각도의 차분)를 산출한다(S5). 그리고, 산출된 확률차분과 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지의 임계값 판정을 하고(S6), 전체에 대한 임계값 내에 들어가 있는 변수의 비율, 즉 점의 일치율 및 파형의 일치율을 산출하고, 점의 일치율과 파형의 일치율을 가산한 결과를 2로 나누어 싱크로율을 산출한다(S7).

여기에서, 확률차분이란 대응하는 플롯된 점 사이의 거리를 세로축에 잡은 확률값의 차로 나타낸 값이며, 도 13을 참조하면, 예를 들면, 발신처 데이터(A)의 항목의 항목 X₁(예를 들면, 연수입 레벨)의 확률이 X₁A%(예를 들면, 75%), 수신처 데이터(B)의 항목의 항목 X₁(연수입 레벨)의 확률이 X₁B%(예를 들면, 73%)의 위치에 플롯되어 있는 경우, X₁A%(75%)－X₁B%(73%)＝확률차분 Y₁%(2%)의 연산을 행하고, 이 연산을 X₁∼X_n의 모든 항목에 대응하는 점에 대하여 반복해서 행하여 확률차분 Y₁∼Y_n을 산출한다. 다음에 당해 확률차분의 값이 임계값(예를 들면, ±5%)에 들어가는 경우에는 점의 일치로 판정하고, 임계값에 들어가지 않는 경우에는 점의 불일치라는 판정을 행한다. 또한, 모든 산출 결과에 대한 점의 일치율을 산출한다.

또한 선분 각도의 차분이란 꺽은선 그래프의 선의 각도의 차분이며, 도 13을 참조하면, 선분 각도의 차분 θ=θ₁-θ₂=tan^-1D/C-tan^-1D'/C의 연산을 행하고, 이 연산을 X₁∼X_n 사이의 모든 항목에 대응하는 선에 대하여 반복하여 행한다. 다음에 당해 선분 각도의 차분의 값이 임계값(예를 들면, ±3°)에 들어가는 경우에는 파형의 일치로 판정하고, 임계값에 들어가지 않는 경우에는 파형의 불일치라는 판정을 행한다. 또한, 모든 산출 결과에 대한 파형의 일치율을 산출한다.

그리고, 상기의 연산에 의해 얻어진 점의 일치율, 파형의 일치율로부터, 파형의 근사도인 싱크로율을 싱크로율=(점의 일치율+파형의 일치율)/2의 연산에 의해 산출한다. 또한, 상기한 임계값의 값은 가변 조건으로 할 수 있다.

또한 꺽은선 그래프 이외의 그래프, 예를 들면, 곡선 그래프나 함수 그래프에 대해서는, 곡선의 임의의 점 사이의 거리 혹은 접선의 임의의 점 사이의 거리, 접선의 각도로부터 확률차분과 선분 각도의 차분을 산출하는 것도 가능하고, 파형을 미분하여 확률차분과 선분 각도의 차분을 산출하는 것도 가능하다. 이와 같이, 확률차분과 선분 각도의 차분은 각 그래프에 대응하는 여러 산출 방법에 의해 얻어진다.

또한 도 15에 도시하는 바와 같이, 운용 회사 시스템(2)은 발신처 데이터 에 대한 수신처 데이터의 싱크로율의 일람표를 작성하는 수단을 부가해도 된다. 도 15에 도시하는 일람표의 예에서는, 발신처 데이터의 가게 A에 대하여, 수신처 데이터의 가게 B∼가게 L의 싱크로율을 나타내고 있다.

이와 같이, 예상 처리 수단, 파형 생성 수단, 싱크로율 산출 수단을 통하여, 고객 대 고객, 기업 대 기업, 점포 대 점포 등과 같은 동일 카테고리 사이의 싱크로율 즉 근사도 혹은 고객 대 기업, 고객 대 점포, 고객 대 상품, 고객 대 구역, 기업 대 상품, 점포 대 상품, 점포 대 구역 등과 같은 상이한 카테고리 사이의 싱크로율 즉 근사도를 구하고, 이 근사도를 시각화함으로써, 본 시스템을 고객에 대한 레코멘드 작업에 도움이 되게 할 수 있는 것은 물론, 본 시스템에서, 예를 들면, 기업이나 점포의 상품의 다양성의 분석, 신점포 개점 구역의 분석 등 여러 목적을 위한 조사 분석을 할 수 있다.

(레코멘드 수단)

본 발명의 시장조사 및 분석 시스템(1)에 부가적으로 설치할 수 있는 수단으로서의 레코멘드 수단에 대하여 설명한다. 레코멘드 수단은 시장조사 및 분석 시스템(1)에 등록하고 있는 고객에 대하여 레코멘드 매체를 제공하기 위한 수단이다. 레코멘드 매체에는, 점포 단말(3) 등으로부터 발권되는 쿠폰권, 본부 단말(7), 서버(2)로부터 고객 단말(5, 6)에 송신되는 광고를 내용으로 하는 전자 메일, 웹 사이트에서의 회원 로그인 화면 등에 표시되는 커스터마이즈 광고, 고객에 우송되는 다이렉트 메일 등을 일례로서 들 수 있다.

도 16에 도시하는 바와 같이, 운용 회사 시스템(2)의 서버가 레코멘드 수단을 동작시키면, 레코멘드 수단은 발신처 데이터(예를 들면, 가게 A)에 대하여, 임의의 싱크로율에 해당되는 고객의 고객 ID를 추출한다. 다음에 레코멘드 수단은 여러 출력 수단 등에 의해, 추출된 고객에 대하여, 발신처 데이터에 대응하는 가게 A의 레코멘드 매체를 제공한다. 레코멘드 매체의 출력 수단은 추출된 고객의 고객 ID에 대응하는 점포 단말(3) 등에 점포 A의 쿠폰권을 발권하거나, 추출된 고객의 고객 ID에 대응하는 전자 메일 어드레스에 점포 A의 광고를 내용으로 하는 전자 메일을 송신하거나, 추출된 고객의 고객 ID에 대응하는 회원 로그인 화면에 점포 A의 커스터마이즈 광고를 표시시키거나, 또는 추출된 고객의 고객 ID에 대응하는 주소를 점포 A의 다이렉트 메일에 수신인 이름을 인쇄하는 등 여러 출력 수단을 들 수 있다.

또한 레코멘드 수단의 다른 예로서는 운용 회사 시스템(2)이 선택한 발신처 데이터(예를 들면, 고객 A)에 대하여, 임의의 싱크로율에 해당되는 기업의 기업 ID, 임의의 싱크로율에 해당되는 점포의 점포 ID, 또는 임의의 싱크로율에 해당되는 상품 및 서비스 ID를 추출한다. 다음에 레코멘드 수단은 여러 출력 수단 등에 의해, 고객 A의 고객 ID에 대하여, 추출된 기업, 점포 혹은 상품 및 서비스에 대응하는 레코멘드 매체를 제공한다. 레코멘드 매체의 출력 수단은 고객 A의 고객 ID에 대응하는 점포 단말(3) 등에 추출된 기업, 점포 혹은 상품 및 서비스의 쿠폰권을 발권하거나, 고객 A의 고객 ID에 대응하는 전자 메일 어드레스에 추출된 기업, 점포 혹은 상품 및 서비스의 광고를 내용으로 하는 전자 메일을 송신하거나, 고객 A의 고객 ID에 대응하는 회원 로그인 화면에 추출된 기업, 점포 혹은 상품 및 서비스의 커스터마이즈 광고를 표시시키거나, 또는 고객 A의 고객 ID에 대응하는 주소를 추출된 기업, 점포 혹은 상품 및 서비스의 다이렉트 메일에 수신인 이름을 인쇄하는 등 여러 출력 수단을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 시장조사 및 분석 시스템을 이용하기 위하여 얼라이언스 기업에는 운용 회사 시스템(2)에 액세스 가능한 로그인 ID와 패스워드를 발행함과 아울러 시장조사 및 분석 결과를 표시시키기 위한 브라우저를 제공하고, 당해 시스템에 참가하는 기업의 본부 단말(7)로부터는 로그인 ID와 패스워드에 의해 운용 회사 시스템(2)의 서버에 액세스하여, 발신처, 수신처 데이터의 선택 입력을 가능하게 함과 아울러, 상기한 조사 및 분석 시스템(1)에서 얻어진 시장조사 및 분석 결과(고객 데이터 데이블, 파형 그래프, 싱크로율 일람표 등)를 열람할 수 있도록 해도 된다.

이와 같이, 시장조사 및 분석 시스템(1)에 의하면, 정확도가 높은 시장조사와 분석을 가능하게 하고, 시장조사 및 분석 시스템의 이용자인 얼라이언스 기업에 시장조사 분석 결과를 이해하기 쉬운 형식으로 제공할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.

1 시장조사 및 분석 시스템
2 서버
3 점포 단말
4 통신 네트워크
5, 6 고객 단말
7 본부 단말

Claims

데이터베이스에 저장된 고객 데이터를 파형화하는 파형 생성 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형간의 대응되는 점 사이의 차분을 산출하는 수단과, 상기 파형 생성 수단에 의해 생성된 적어도 2 이상의 파형간의 대응되는 선분 각도의 차분을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는지 아닌지를 판정하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율을 산출하는 수단과, 상기 점 사이의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율과 상기 선분 각도의 차분이 임계값 내에 들어가는 비율로부터 적어도 2 이상의 파형의 근사도를 산출하는 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항에 있어서, 파형 생성 수단은 꺽은선 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 파형 생성 수단은 고객들의 각 항목별의 평균값화한 고객 데이터를 산출하는 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 1 이상의 발신처 데이터를 선택하는 수단과, 1 이상의 수신처 데이터를 선택하는 수단을 갖고, 파형 생성 수단은 발신처 데이터의 파형 및 수신처 데이터의 파형을 생성하고, 파형의 근사도를 산출하는 수단은 상기 발신처 데이터에 대한 상기 수신처 데이터의 파형의 근사도를 산출하는 것 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 발신처 데이터와 수신처 데이터의 근사도를 일람 표시하는 테이블 작성 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 발신처 데이터 및 수신처 데이터는 고객, 기업, 점포, 상품, 서비스, 구역 등의 적어도 어느 하나의 카테고리로부터 선택 가능한 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 데이터베이스에 저장된 실데이터를 기초로 예상 데이터를 산출하는 예상 처리 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 실데이터를 이산화 처리하고, 이산화 처리한 실데이터를 기초로 예상 처리 수단에 의해 예상 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 예상 처리 수단에 의해 산출된 예상 데이터를 고객 데이터로 하는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 실데이터의 누락 항목을 예상 처리 수단에 의해 산출된 예상 데이터로 보완하여 고객 데이터를 작성하는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 7 항에 있어서, 예상 데이터는 확률값 또는 확률값을 임계값 판정한 예상값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 고객 ID에 대하여 고객 데이터를 일람 표시하는 테이블 작성 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 임의의 고객 ID에 대하여, 임의의 근사도가 산출된 기업, 점포, 상품 및 서비스 또는 구역의 레코멘드 매체를 연결하는 레코멘드 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 임의의 기업 ID, 점포 ID, 상품 및 서비스 ID 또는 구역 ID에 대응하는 레코멘드 매체에 대하여, 임의의 근사도가 산출된 고객 ID를 연결하는 레코멘드 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 본부 단말은 발신처 데이터 및 수신처 데이터의 선택 수단과, 시장조사 및 분석 결과의 열람 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 시장조사 및 분석 시스템.