WO2012147405A1 - 購入管理装置、購入管理方法、購入管理プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

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WO2012147405A1
WO2012147405A1 PCT/JP2012/054806 JP2012054806W WO2012147405A1 WO 2012147405 A1 WO2012147405 A1 WO 2012147405A1 JP 2012054806 W JP2012054806 W JP 2012054806W WO 2012147405 A1 WO2012147405 A1 WO 2012147405A1
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purchase
product
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category
interval
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PCT/JP2012/054806
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卓志 梅田
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楽天株式会社
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • Various aspects and embodiments of the present invention relate to a purchase management apparatus, a purchase management method, a purchase management program, and a storage medium.
  • Non-Patent Document 1 calculates the purchase interval of the same product purchased multiple times by the user based on the purchase history information of the user, and the current date is equal to or greater than the purchase interval of the product from the latest purchase date. In such a case, the user is notified of the purchase of the product.
  • a purchase management apparatus In this technical field, a purchase management apparatus, a purchase management method, a purchase management program, and a purchase management program that can notify a user who has purchased a new product to purchase the same product at an appropriate time are stored.
  • a storage medium is desired.
  • a purchase management apparatus is a purchase management apparatus that notifies a user to purchase a product, and includes user identification information for identifying the user and a product for identifying the product purchased by the user.
  • the purchase history storage unit in which the identification information and the purchase history including the purchase date are stored in association with each other, and the product identification information and the category identification information for identifying the category to which the product identified by the product identification information belongs are associated with each other.
  • the user identification of the target user who is the user who has purchased the first product which is the first purchase among the products with reference to the purchase history storage unit.
  • the target user identification information acquisition unit for acquiring information, the purchase history storage unit, and the product storage unit are referred to, and the previous user identification information is associated with the product identification information of the first product.
  • Purchase interval calculation for calculating a purchase interval of the product belonging to the category based on the purchase history determined using the target user identification information among the purchase history of the product belonging to the category determined using category identification information
  • the purchase interval estimation unit for estimating the purchase interval of the initial product, the purchase date of the initial product and the purchase interval estimation unit
  • a notification unit configured to notify the target user of the next purchase of the first product based on a purchase interval.
  • the target user identification information acquisition unit acquires the user identification information of the target user who is the user who purchased the initial product
  • the purchase interval calculation unit acquires the product of the initial product.
  • the purchase interval of the product belonging to the category is calculated based on the purchase history determined using the target user identification information among the purchase history of the product belonging to the category determined using the category identification information associated with the identification information, and the purchase interval is estimated
  • the purchase interval of the initial product is estimated based on the calculated purchase interval, and the next purchase of the initial product is made to the target user based on the purchase date of the initial product and the estimated purchase interval by the notification unit. Notification is made to urge you.
  • the purchase interval can be estimated based on the known purchase history. Therefore, it is possible to notify a user who has purchased a new product to urge purchase of the same product at an appropriate time.
  • the purchase management device includes the category identification information and the product that is consumed and used in association with the product identified by the product identification information associated with the category identification information.
  • the category identification information of the correlation category that is a category is configured to be able to further refer to the correlation storage unit stored in association therewith, and the purchase interval calculation unit further refers to the correlation storage unit,
  • the category identification information associated with the product identification information of the initial product is used to obtain the category identification information of the correlation category, refer to the purchase history storage unit and the product storage unit, and the category of the correlation category Purchase associated with the target user identification information in the purchase history of the product identification information associated with the identification information It may calculate the purchase interval based on the gravel.
  • the purchase interval of the first product can be estimated using the purchase history of the target user of the product belonging to the correlation category correlated with the category of the first product. For this reason, it is possible to accurately estimate the unknown purchase interval based on the known purchase interval.
  • the purchase interval calculation unit is the target user identification information in the purchase history of the product belonging to the category identified by the category identification information associated with the product identification information of the initial product.
  • the purchase interval may be calculated based on the purchase history associated with different user identification information.
  • the purchase interval calculation unit may calculate the purchase interval using the purchase history of a predetermined period in the past including the same timing as the purchase timing of the initial product. With this configuration, it is possible to calculate a purchase interval that appropriately reflects seasonal factors.
  • the purchase history storage unit includes the purchase quantity of the product per purchase as the purchase history
  • the purchase interval estimation unit uses the purchase interval calculated by the purchase interval calculation unit as the purchase history. You may estimate the purchase interval of the said initial goods by adjusting short or long based on quantity. By comprising in this way, an unknown purchase interval can be estimated still more accurately based on a known purchase interval.
  • the purchase management method is a purchase management method in which user identification information for identifying a user, product identification information for identifying a product purchased by the user, and a purchase history including a purchase date are stored in association with each other.
  • Purchasing management configured to be able to refer to a history storage unit and a product storage unit in which the product identification information and category identification information for identifying a category to which the product identified by the product identification information belongs are stored in association with each other
  • a purchase management method executed by a device which refers to the purchase history storage unit, and obtains the user identification information of a target user who is the user who has purchased the first product of the first purchase among the products.
  • the category associated with the product identification information of the initial product with reference to the user identification information acquisition step, the purchase history storage unit and the product storage unit A purchase interval calculating step of calculating a purchase interval of the product belonging to the category based on the purchase history determined using the target user identification information among the purchase history of the product belonging to the category determined using identification information. And, based on the purchase interval calculated in the purchase interval calculation step, the purchase interval estimation step for estimating the purchase interval of the initial product, the purchase date of the initial product and the purchase interval estimation step A notification step of notifying the target user of the next purchase of the initial product based on the purchase interval.
  • a purchase management program is a purchase history storage in which user identification information for identifying a user, product identification information for identifying a product purchased by the user, and a purchase history including a purchase date are stored in association with each other.
  • a purchase management apparatus configured to be able to refer to a product storage unit in which the product identification information and the category identification information for identifying the category to which the product identified by the product identification information belongs are stored in association with each other
  • the target user identification information acquisition unit to be acquired, the purchase history storage unit, and the product storage unit are referred to and associated with the product identification information of the initial product.
  • the purchase for calculating the purchase interval of the product belonging to the category based on the purchase history determined using the target user identification information among the purchase history of the product belonging to the category determined using the category identification information
  • the purchase management program is configured to operate as a notification unit that notifies the target user of the next purchase of the first product based on the purchase interval.
  • a storage medium is a purchase history storage unit in which user identification information for identifying a user, product identification information for identifying a product purchased by the user, and a purchase history including a purchase date are stored in association with each other.
  • a product storage unit that stores the product identification information and the category identification information that identifies the category to which the product identified by the product identification information belongs, and operates the purchase management apparatus configured to be able to refer to
  • the purchase management program refers to the purchase management apparatus, refers to the purchase history storage unit, and acquires the user identification information of a target user who is the user who has purchased the first product that is the first purchase among the products.
  • the purchase history of the product belonging to the category determined using the category identification information associated with the product identification information of the initial product Based on the purchase history determined using the target user identification information, a purchase interval calculation unit that calculates a purchase interval of the product belonging to the category, based on the purchase interval calculated by the purchase interval calculation unit, The purchase interval estimation unit for estimating the purchase interval of the first product, and the purchase date of the first product and the purchase interval estimation unit estimated by the purchase interval Based on the input interval, to operate as a notification unit that performs a notification prompting the next purchase of the first item to the target user.
  • a user who has purchased a new product can be notified of prompting the purchase of the same product at an appropriate time.
  • 1 is a schematic configuration diagram of a product sales system including a purchase management apparatus according to an embodiment. It is a hardware block diagram of the apparatus contained in the purchase management apparatus which concerns on embodiment. It is a functional block diagram of the purchase management apparatus concerning a 1st embodiment. It is an example of the table which the database server which concerns on embodiment has. It is a flowchart which shows operation
  • the shopping server (purchase management device) is a notification that prompts the user to purchase a product once purchased, and is suitably employed in a product sales system using the Internet, for example. It is. Below, the case where the shopping server which concerns on this embodiment is employ
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a product sales system including a shopping server according to this embodiment.
  • the product sales system 40 includes a shopping server 1, a database server 2, and a user terminal.
  • a user terminal there may be one user terminal or a plurality of user terminals.
  • a total of three user terminals 3A to 3C are shown. Since all the functions of the user terminal 3A to the user terminal 3C are the same, the user terminal 3A will be described below as an example.
  • the shopping server 1 and the user terminal 3A are each connected to the Internet and configured to be able to communicate with each other.
  • the shopping server 1 is configured to be able to refer to and update the database server 2.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the shopping server 1, the database server 2, and the user terminal 3A.
  • the shopping server 1, the database server 2 and the user terminal 3A are physically composed of a CPU (Central Processing Unit) 100, a ROM (Read Only Memory) 101, a RAM (Random Access Memory) 102, and the like. It is configured as a normal computer system including a main storage device, an input device 103 such as a camera or a keyboard, an output device 104 such as a display, an auxiliary storage device 105 such as a hard disk, a communication device 106 and the like.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • Each function of the shopping server 1, the database server 2, and the user terminal 3A, which will be described later, has an input device 103 and an output under the control of the CPU 100 by reading predetermined computer software on hardware such as the CPU 100, the ROM 101, and the RAM 102. This is realized by operating the device 104 and reading and writing data in the main storage device and the auxiliary storage device 105.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the shopping server 1 and the database server 2.
  • the database server 2 includes a purchase history DB (purchase history storage unit) 20, a product DB (product storage unit) 21, and a correlation DB (correlation storage unit) 22.
  • the purchase history DB 20 stores a user and the purchase history of the user in association with each other.
  • the purchase history includes a product purchased by the user, a purchase date, and a purchase quantity per purchase.
  • the purchase history DB 20 includes a table in which a user ID (user identification information) for identifying a user, a purchase date, a product ID for identifying a product, and a purchase quantity are associated.
  • the product DB 21 stores a product ID (product identification information) for identifying a product and a category ID (category identification information) for identifying a category to which the product belongs in association with each other.
  • a product ID product identification information
  • a category ID category identification information
  • the category is set in advance to classify features common to products, and for example, product names, brand names, common names of products, and the like are used. As the category, a category that is classified in detail until the number of products is limited to one may be used, or a category that is classified by a superordinate concept so that many products belong.
  • the category may be a category to which only “ink 1” belongs as “red ink for printer A and having a standard capacity”, or “red ink for printer A”. “Ink 1” and “Ink 2” may belong to the category, and “Ink for printer” may include the category to which all of “Ink 1” to “Ink 4” belong. May be.
  • the correlation DB 22 a category ID for identifying a category and a correlation category ID for identifying a correlation category having a correlation with the category are stored in association with each other.
  • the correlation DB 22 has a table in which a category ID, a correlation category ID for identifying a correlation category, and a correlation are associated.
  • the correlation category is a category to which a product that is consumed at the same time as a product belonging to a correlated category and used in association with the product belongs. For example, shoe ink and shoes, bread and butter, ink and paper, notebook and pencil, sprinkle and rice, equipment and consumables (for example, a filter used in a humidifier and a humidifier), sake and beer.
  • the correlation category is assumed to belong to a product that the target user has purchased a certain number of times or more (at least twice) in the past. Further, the correlation indicates an influence on consumption of a product belonging to a correlation category when a correlation category having a correlation with a certain category exists and a product belonging to a certain category is consumed. For example, when the correlation is “positive”, it means that as a product belonging to a certain category is purchased (consumed), a product belonging to the correlation category of the category is also purchased (consumed) in direct proportion. . On the other hand, when the correlation is “negative”, it means that as the product belonging to a certain category is purchased (consumed), the product belonging to the correlation category of the category is purchased (consumed) in inverse proportion. .
  • the specific proportionality constant of the correlation is different for each correlation. For example, if there is a relationship of purchasing one ink for purchasing three printer sheets, the proportionality constant is 3. In this case, if the printer paper purchase interval is 1 month, the printer ink purchase interval is 3 months obtained by multiplying the printer paper purchase interval 1 month by the proportional coefficient 3.
  • the proportionality constant of the correlation may be set in advance. For example, a table in which a category ID, a correlation category ID, and a proportional constant of a predetermined correlation are associated may be included. Alternatively, a value calculated at a predetermined timing using the purchase history DB 20, the product DB 21, and the correlation DB 23 may be used.
  • a product ID purchased by the same user from the purchase history DB 20 is acquired for each user, a category ID is acquired from the product DB 21 using the acquired product ID, and correlation is performed using the acquired category ID.
  • the correlation category ID is acquired from the relationship DB 23 and acquiring the product ID (correlation product ID) correlated from the product DB 21 using the correlation category ID
  • the purchased product ID and the purchased correlated product ID are purchased for each user. Get from history.
  • the proportionality constant of correlation can be calculated
  • the average value of the proportional constants of all users may be used as the proportional constant of the correlation.
  • the shopping server 1 includes a target user ID acquisition unit (target user identification information acquisition unit) 10, a purchase interval calculation unit 11, a purchase interval estimation unit 12, and a notification unit 13.
  • the target user ID acquisition unit 10 has a function of acquiring a user who is a target for a notification that prompts the next purchase for a product once purchased.
  • the target user ID acquisition unit 10 refers to the purchase history DB 20 in which the user purchase history is stored, and acquires the notification target user ID.
  • the target user ID acquisition unit 10 sets the target user as the user who purchased the first product to be purchased for the first time among the users to be notified of the next purchase for the product that has been purchased once,
  • the user ID (target user identification information) of the target user is acquired.
  • the process of acquiring the target user ID is performed to distinguish a user who has purchased the same product a plurality of times from among users to be notified and a user who has purchased the first product, and to estimate the purchase interval using different methods. Is called.
  • the purchase interval of the goods is based on the purchase history of the goods of the user stored in purchase history DB20 as usual.
  • the notification timing is calculated from the latest purchase date and the purchase interval of the product.
  • the purchase interval calculation unit 11 has a function of calculating a purchase interval based on a purchase history determined using a target user ID among purchase histories belonging to a category determined based on a product ID of the initial product. For example, the purchase interval calculation unit 11 acquires a category ID from the product DB 21 using the product ID of the target user's initial product, and acquires a correlation category ID from the correlation DB 22 using the acquired category ID. Then, the correlation product ID is acquired from the product DB 21 using the acquired correlation category ID, and the purchase history related to the correlation product of the target user ID is acquired from the purchase history DB 20 using the acquired correlation product ID. Then, the purchase interval of the correlated product is calculated. Then, the average value of the purchase intervals of all correlated products belonging to the correlation category is set as the purchase interval in the correlation category.
  • the purchase interval calculation unit 11 may calculate the purchase interval using the purchase history for a specific period instead of calculating the purchase interval using the past purchase history. For example, the purchase interval calculation unit 11 may calculate the purchase interval using a purchase history in the past predetermined period including the same timing as the purchase timing of the initial product. For example, if the purchase timing of the first product is in May, the purchase interval calculation unit 11 calculates the purchase interval using the purchase history in May last year. The purchase interval calculation unit 11 outputs the calculated purchase interval in the correlation category to the purchase interval estimation unit 12.
  • the purchase interval estimation unit 12 has a function of estimating the purchase interval of the first product based on the purchase interval in the category. For example, the purchase interval estimation unit 12 may estimate that the purchase interval of the initial product matches the purchase interval in the correlation category. Further, the purchase interval estimation unit 12 may estimate the purchase interval of the first product by adjusting the purchase interval in the correlation category to be longer or shorter based on the purchase interval and purchase history in the correlation category. As the purchase history, a purchase interval or a purchase quantity at a specific time is used.
  • the specific time is a predetermined period in the past including the same time as the purchase timing of the initial product. For example, if the purchase timing of the initial product is in July, the specific time is July of last year.
  • the purchase interval estimation unit 12 adjusts the purchase interval in the correlation category to be shorter when the purchase interval in the correlation category of the same target period (specific time) in the past is shorter than the average purchase interval in the entire period for the same target user. Estimate the interval as the purchase interval for the first product.
  • the purchase interval estimation unit 12 sets the purchase interval adjusted to be longer in the correlation category. Estimated to be the purchase interval of the first product. The adjustment is performed, for example, by multiplying the purchase interval in the correlation category by a variable that depends on the purchase interval. In this way, the purchase interval of the first product is estimated in consideration of seasonal factors.
  • the purchase interval estimation unit 12 estimates that the purchase interval obtained by adjusting the purchase interval in the correlation category to be shorter as the purchase quantity of correlated products having a positive correlation increases in the same target user is the purchase interval of the initial product. For example, when printer paper (correlation category) and ink (category to which the first product belongs) have a positive correlation, when the purchase amount of printer paper increases, the printer paper purchase interval is shortened. The adjusted purchase interval is estimated to be the purchase interval of the first product. The same applies to notebooks and pencils, sprinkles and rice.
  • the purchase interval estimation unit 12 estimates that the purchase interval in which the purchase interval in the correlation category is adjusted longer as the purchase quantity of the correlated product having a negative correlation in the same target user is the purchase interval of the initial product.
  • the shoe ink correlation category
  • shoes categories to which the first product belongs
  • the shoe purchase interval is set to Estimate that the purchase interval adjusted long is the purchase interval of the first product.
  • the adjustment is performed, for example, by multiplying the purchase interval in the correlation category by a variable depending on the purchase quantity and the correlation.
  • the purchase interval estimation unit 12 outputs the estimated purchase interval of the initial product to the notification unit 13.
  • the notification method is not particularly limited, and may be anything such as e-mail or display on a web browser.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the shopping server 1 according to this embodiment.
  • the shopping server 1 starts from the acquisition process of the target user ID (S10: target user identification information acquisition step).
  • the target user ID acquisition unit 10 refers to the purchase history DB 20 and acquires the target user ID that purchased the initial product.
  • the user with the user ID “U1” has purchased “ink 2” for the first time in the purchase history table shown in FIG. That is, it is assumed that the initial product of the user U1 is “ink 2” and the user U1 is the target user (hereinafter referred to as the target user U1).
  • the process of S10 ends, the process proceeds to the category acquisition process for the first product (S12).
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product DB 21, and acquires the category to which the initial product acquired in the process of S10 belongs.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product table shown in FIG. 4B and acquires the category ID “ink” corresponding to the initial product “ink 2”.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the correlation DB 22, and acquires a category correlated with the category acquired in the process of S12.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the correlation table shown in FIG. 4C and acquires the correlation category ID “paper” corresponding to the category ID “ink”.
  • S16 purchase interval calculation step
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product DB 21 and the purchase history DB 20, and calculates the purchase interval in the correlation category acquired in the process of S14.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product table shown in FIG. 4B and acquires the product “paper 1” belonging to the correlation category ID “paper”.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the purchase history table shown in FIG. 4A and acquires the purchase history of the product “paper 1” of the target user U1.
  • the purchase interval calculation unit 11 acquires “2010/6/25” as the first purchase date and “2010/7/10” as the second purchase date, and purchase interval “8” of the product “paper 1”. Get "day”.
  • the purchase interval is acquired for all products belonging to the category ID “paper” for the target user U1. Then, an average value of all the acquired purchase intervals is calculated and set as the purchase interval of the correlation category ID “paper”. Here, it is assumed that the average value is calculated as “15 days”.
  • the purchase interval estimation unit 12 refers to the purchase history DB 20, and determines the purchase interval of the initial product “ink 2” of the target user U1 based on the purchase interval in the correlation category calculated in the process of S16. calculate.
  • the average purchase interval “15 days” of the correlation category ID “paper” is directly calculated as the purchase interval of the initial product “ink 2” of the target user U1.
  • the notification unit 13 refers to the purchase history DB 20 to identify the transmission date and records it in the notification list.
  • the notification unit 13 refers to the purchase history table illustrated in FIG. 4A, acquires the purchase date “2010/6/15” of the initial product “ink 2” of the target user U1 acquired in the process of S10, “15 days” calculated in the process of S18 is added to the purchase date “2010/6/15” of the first product “ink 2”, and “2010/6/30” is recorded in the notification list as the notification date.
  • the control process shown in FIG. 5 ends.
  • the average purchase interval of the correlation category is calculated as it is as the purchase interval of the initial product of the target user, but the average purchase interval of the correlation category is lengthened or shortened according to the purchase interval and purchase quantity at a specific time. It may be estimated.
  • these examples will be described.
  • the average purchase interval of the correlation category ID “paper” in a predetermined period is calculated in the process of S16. For example, the average purchase interval of the correlation category in June. Similarly, the average purchase interval for the same month of the previous year is calculated. Further, the average purchase interval of the correlation category ID “paper” over the entire period is calculated. Next, in the process of S18, if the average purchase interval of the correlation category ID “paper” in June last year is shorter than the average purchase interval of the correlation category ID “paper” in the entire period, the target for this June The initial product “ink 2” of the user U1 is estimated to be short.
  • the ratio is calculated by dividing the average purchase interval of the correlation category ID “paper” in the same month of the previous year by the average purchase interval of the correlation category ID “paper” over the entire period, and the calculated ratio is calculated as the correlation category ID “paper”.
  • the initial product “ink 2” of the target user U1 in this June is briefly estimated.
  • the purchase interval estimation unit 12 refers to the purchase history DB 20 and acquires increase / decrease in purchase quantity in the correlation category.
  • the purchase interval estimation unit 12 refers to the purchase history table shown in FIG. 4A and acquires the purchase quantity of the product “paper 1” of the target user U1. Then, the purchase interval estimation unit 12 acquires “3” as the first purchase quantity and “30” as the second purchase quantity.
  • the purchase interval estimation unit 12 determines that the purchase amount increases or decreases when the range of increase or decrease in purchase quantity exceeds the threshold. For example, if the threshold is “5”, the difference between the first time and the second time is “27”, so the purchase interval estimation unit 12 determines that the purchase quantity of the correlation category ID “paper” has increased.
  • the purchase interval estimation unit 12 refers to the correlation table shown in FIG. 4C and acquires “correct” as the correlation between the category ID “ink” and the correlation category ID “paper”.
  • the initial product “ink 2” of the target user U1 is estimated shortly.
  • the ratio is calculated by dividing the usage amount of the category ID “ink” by the usage amount of the correlation category ID “paper”, and the calculated ratio is recorded in advance as a table in association with the category ID. Note that the ratio may be calculated sequentially from the purchase history with reference to the purchase history DB 20.
  • the increase in the usage amount of the category ID “ink” can be obtained by multiplying the increase in the purchase quantity of “paper” by the ratio obtained by referring to the table or by the sequential calculation. By using this increase in usage, it can be estimated shortly from the average purchase interval of the correlation category. On the other hand, when the correlation is “negative”, the same processing is performed, and the increase in the usage amount can be used to estimate from the average purchase interval of the correlation category for a long time.
  • the purchase management program includes a main module, an input module, and an arithmetic processing module.
  • the main module is a part that comprehensively controls arithmetic processing.
  • the input module operates the shopping server 1 so as to acquire information from the user terminal 3 ⁇ / b> A and the database server 2.
  • the arithmetic processing module includes an image acquisition module and an advertisement information generation module.
  • the functions realized by executing the main module, the input module, and the arithmetic processing module are the functions of the target user ID acquisition unit 10, the purchase interval calculation unit 11, the purchase interval estimation unit 12, and the notification unit 13 of the shopping server 1 described above. And the same for each.
  • the purchase management program is provided by a storage medium such as a ROM or a semiconductor memory, for example.
  • the purchase management program may be provided as a data signal via a network.
  • the target user who is the user who purchased the first product is acquired by the target user ID acquisition unit 10, and the product ID of the first product is acquired by the purchase interval calculation unit 11.
  • the purchase interval is calculated based on the purchase history determined using the target user ID among the purchase histories belonging to the category determined using the associated category ID, and the purchase interval estimation unit 12 determines the calculated purchase interval.
  • the notification unit 13 notifies the target user of the next purchase of the first product based on the purchase date of the first product and the estimated purchase interval.
  • the purchase interval can be estimated based on the known purchase history. Therefore, it is possible to notify a user who has purchased a new product to urge purchase of the same product at an appropriate time. Therefore, a non-repeater can be converted into a repeater for the product.
  • the purchase interval of the initial product can be estimated using the purchase history of the target user of the product belonging to the correlation category correlated with the category of the initial product. For this reason, it is possible to accurately estimate the unknown purchase interval based on the known purchase interval.
  • the purchase interval calculation part 11 calculates a purchase interval using the purchase history of the past predetermined period including the time same as the purchase timing of the first goods.
  • the purchase interval that appropriately reflects the seasonal factors can be calculated.
  • the purchase interval estimation unit 12 purchases the first product by adjusting the purchase interval calculated by the purchase interval calculation unit 11 to be shorter or longer based on the purchase quantity.
  • the unknown purchase interval can be estimated with higher accuracy based on the known purchase interval.
  • the shopping server 1 according to the second embodiment is configured in substantially the same manner as the shopping server 1 according to the first embodiment, and the method for estimating the purchase interval is different. Below, it demonstrates focusing on the point which is different from the shopping server 1 which concerns on 1st Embodiment, and abbreviate
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing configurations of the shopping server 1 and the database server 2 according to the second embodiment.
  • the database server 2 includes a purchase history DB 20 and a product DB 21 and does not include a correlation DB 22.
  • the shopping server 1 is substantially the same as the shopping server 1 according to the first embodiment, and some functions of the purchase interval calculation unit 11 and the purchase interval estimation unit 12 are different.
  • the purchase interval calculation unit 11 has a function of calculating a purchase interval based on a purchase history determined using a target user ID among purchase histories belonging to a category determined based on a product ID of the initial product. For example, the purchase interval calculation unit 11 acquires a category ID from the product DB 21 using the product ID of the first product, acquires a product ID belonging to the same category from the product DB 21 using the acquired category ID, and is acquired. A purchase history of another user ID different from the target user ID is acquired from the purchase history DB 20 using the product ID. Then, based on the acquired purchase history, the purchase interval of the product by another user is calculated. And let the average value of all the purchase intervals be the purchase interval in the said category.
  • the purchase interval calculation unit 11 may calculate the purchase interval using the purchase history for a specific period instead of calculating the purchase interval using the past purchase history. For example, the purchase interval calculation unit 11 may calculate the purchase interval using a purchase history in the past predetermined period including the same timing as the purchase timing of the initial product. For example, if the purchase timing of the first product is in May, the purchase interval calculation unit 11 calculates the purchase interval using the purchase history in May last year. The purchase interval calculation unit 11 outputs the calculated purchase interval in the correlation category to the purchase interval estimation unit 12. The purchase interval calculation unit 11 outputs the calculated purchase interval in the category to the purchase interval estimation unit 12.
  • the purchase interval estimation unit 12 has a function of estimating the purchase interval of the first product based on the purchase interval in the category. For example, the purchase interval estimation unit 12 may estimate that the purchase interval of the initial product matches the purchase interval in the category. Further, the purchase interval estimation unit 12 may estimate the purchase interval of the initial product by adjusting the purchase interval in the category to be longer or shorter based on the purchase interval and purchase history in the category. As the purchase history, a purchase interval or a purchase quantity at a specific time is used.
  • the specific time is a predetermined period in the past including the same time as the purchase timing of the initial product. For example, if the purchase timing of the initial product is in July, the specific time is July of last year.
  • the purchase interval estimation unit 12 sets the purchase interval in the category to the first time. Estimated to be the purchase interval of the product.
  • the purchase interval estimation unit 12 sets the purchase interval adjusted to be longer in the category for the initial product. Estimated to be a purchase interval. The adjustment is performed, for example, by multiplying the purchase interval in the category by a variable that depends on the purchase interval. In this way, the purchase interval of the first product is estimated in consideration of seasonal factors.
  • the purchase interval estimation unit 12 adjusts the purchase interval in the category to be short and adjusts the purchase interval when the purchase quantity in the category of the same period (specific period) in the past is larger than the average purchase quantity in all months for all users. Estimated to be the purchase interval. On the other hand, the purchase interval estimation unit 12 adjusts the purchase interval in the category longer and purchases the initial product when the purchase amount in the category at the same time in the past is less than the average purchase amount in the entire period for all users. It is estimated that. The adjustment is performed, for example, by multiplying the purchase interval in the category by a variable depending on the purchase quantity. In this way, the purchase interval of the first product is estimated in consideration of seasonal factors.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the shopping server 1 according to this embodiment.
  • the shopping server 1 starts from the acquisition process of the target user ID (S30). This process is the same as the process of S10 in FIG. Note that, similarly to the first embodiment, the target user U1 and the initial product “ink 2” will be described.
  • the process of S30 ends, the process proceeds to the first product category acquisition process (S32).
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product DB 21, and acquires the category to which the initial product acquired in the process of S30 belongs. This process is the same as the process of S12 of FIG. When the processing of S32 ends, the process proceeds to category acquisition processing (S34).
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product DB 21 and the purchase history DB 20, and calculates the purchase interval in the category acquired in the process of S32.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the product table shown in FIG. 4B and acquires products “ink 1” and “ink 2” belonging to the category ID “ink”.
  • the purchase interval calculation unit 11 refers to the purchase history table shown in FIG. 4A and acquires the purchase history of the products “ink 1” and “ink 2” purchased by users other than the user U1.
  • FIG. 4A in addition to the user U1, products “ink 1” and “ink 2” have been purchased, and there are users who have purchased these products several times. Shall.
  • the purchase interval of each product is calculated from the purchase history of the products “ink 1” and “ink 2” of users other than the user U1, the average value of the calculated purchase intervals is calculated, and the category ID “ink” is calculated. "Is the purchase interval. Here, it is assumed that the average value is calculated as “15 days”.
  • the purchase interval estimation unit 12 refers to the purchase history DB 20, and calculates the purchase interval of the initial product “ink 2” of the target user U1 based on the purchase interval in the category calculated in the process of S34. To do. The average purchase interval “15 days” of the category ID “ink” is directly calculated as the purchase interval of the initial product “ink 2” of the target user U1.
  • S38 a notification list recording process
  • the notification unit 13 refers to the purchase history DB 20 to identify the transmission date and records it in the notification list. This process is the same as the process of S20 of FIG. When the process of S38 ends, the control process shown in FIG. 7 ends.
  • the average purchase interval of the category is calculated as it is as the purchase interval of the initial product of the target user, but the average purchase interval of the category is estimated to be longer or shorter depending on the purchase interval and purchase quantity at a specific time. May be.
  • these examples will be described.
  • the average purchase interval of the category ID “ink” in a predetermined period is calculated in the process of S34. For example, the average purchase interval for the category in June. Similarly, the average purchase interval for the same month of the previous year is calculated. Furthermore, the average purchase interval of the category ID “ink” over the entire period is calculated.
  • the process of S36 if the average purchase interval of the category ID “ink” in June last year is shorter than the average purchase interval of the category ID “ink” in the entire period, the target user U1 in this June is displayed. The first product “ink 2” is estimated briefly.
  • the ratio is calculated by dividing the average purchase interval of the category ID “ink” in the same month of the previous year by the average purchase interval of the category ID “ink” over the entire period, and the calculated ratio is calculated as the average purchase of the category ID “ink”.
  • the initial product “ink 2” of the target user U1 in this June is briefly estimated.
  • the purchase interval estimation unit 12 calculates the purchase quantity of the category ID “ink” in a predetermined period. For example, the purchase quantity in the June category. Similarly, the purchase quantity for the same month of the previous year is calculated. Further, the average purchase quantity of the category ID “ink” over the entire period is calculated. Next, in the process of S36, if the purchase quantity of the category ID “ink” in June of last year is larger than the average purchase quantity of the category ID “ink” in the entire period, the target user U1 of this June is selected. The initial product “ink 2” is estimated to be short.
  • the ratio is calculated by dividing the purchase quantity of the category ID “ink” in the same month of the previous year by the average purchase quantity of the category ID “ink” over the entire period, and the calculated ratio is the average purchase interval of the category ID “ink”.
  • the initial product “ink 2” of the target user U1 in this June is briefly estimated.
  • the purchase interval of the first product can be estimated using the purchase history of the user different from the user.
  • Each embodiment described above shows an example of a purchase management apparatus, a purchase management method, a purchase management program, and a storage medium according to the present invention, and the system, apparatus, method, program, and storage medium according to each embodiment are described. It is not limited, and may be modified or applied to others.
  • the shopping server 1 and the database server 2 have been described as different servers, but may be realized by one server.
  • SYMBOLS 1 ... Shopping server (purchase management apparatus), 2 ... Database server, 3A, 3B, 3C ... User terminal, 10 ... Target user ID acquisition part, 11 ... Purchase interval calculation part, 12 ... Purchase interval estimation part, 13 ... Notification part 20 ... purchase history DB (purchase history storage unit), 21 ... product DB (product storage unit), 22 ... correlation DB (correlation storage unit).

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Abstract

　初回商品を購入した対象ユーザに次回の購入時期を通知する購入管理装置１である。装置１は、ユーザＩＤ及び購入履歴が関連付けされた購入履歴ＤＢ２０と、商品ＩＤ及びカテゴリＩＤとが関連付けされた商品ＤＢ２１とを参照可能である。装置１は、購入履歴ＤＢ２０から対象ユーザのユーザＩＤを取得する。そして、初回商品が属するカテゴリのカテゴリＩＤを用いてカテゴリを定め、当該カテゴリに属する商品の購入履歴のうち対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて当該カテゴリに属する商品の購入間隔を算出する。そして、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する。購入履歴がない初回商品であっても既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定できる。

Description

購入管理装置、購入管理方法、購入管理プログラム及び記憶媒体
　本発明の種々の側面及び実施形態は、購入管理装置、購入管理方法、購入管理プログラム及び記憶媒体に関するものである。
　従来、購入管理装置として、商品の購入を促す通知を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。非特許文献１記載の装置は、ユーザの購入履歴情報に基づいて、該ユーザにより複数回購入された同一商品の購入間隔を算出し、現在の日付が最新の購入日から該商品の購入間隔以上となる場合には、該ユーザに対して該商品の購入を促す通知を行う。
特開平９－１６０９９１号公報
　しかしながら、特許文献１記載の装置にあっては、ユーザが一度しか購入していない商品に関しては、購入を促す通知を適切な時期に行うことができない。
　当技術分野においては、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことができる購入管理装置、購入管理方法、購入管理プログラム及び購入管理プログラムを記憶した記憶媒体が望まれている。
　本発明の一側面に係る購入管理装置は、ユーザに対して商品の購入を促す通知を行う購入管理装置であって、前記ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成されており、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部と、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部と、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部と、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部と、を備えて構成される。
　本発明の一側面に係る購入管理装置によれば、対象ユーザ識別情報取得部により、初回商品を購入したユーザである対象ユーザのユーザ識別情報が取得され、購入間隔算出部により、初回商品の商品識別情報に関連付けされたカテゴリ識別情報を用いて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザ識別情報を用いて定まる購入履歴に基づいてカテゴリに属する商品の購入間隔が算出され、購入間隔推定部により、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔が推定され、通知部により、初回商品の購入日及び推定された購入間隔に基づいて、対象ユーザに対して初回商品の次回の購入を促す通知が行われる。このように、購入間隔を取得することができない初回商品であっても、既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定することができる。よって、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことが可能となる。
　一実施形態では、購入管理装置が、前記カテゴリ識別情報と、当該カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報により識別される前記商品と同時に消費され又関連して利用される前記商品が属する前記カテゴリである相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報と、が関連付けて記憶された相関関係記憶部をさらに参照可能に構成されており、前記購入間隔算出部は、前記相関関係記憶部をさらに参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報を取得し、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報に関連付けされた購入履歴に基づいて購入間隔を算出してもよい。
　このように構成することで、初回商品のカテゴリと相関のある相関カテゴリに属する商品の対象ユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。
　一実施形態では、前記購入間隔算出部は、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報により識別される前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報に関連付けされた前記購入履歴に基づいて購入間隔を算出してもよい。このように構成することで、初回商品と同一のカテゴリに属する商品の購入履歴であって、対象ユーザとは異なるユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、簡易な構成で、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。
　一実施形態では、前記購入間隔算出部は、前記初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の前記購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。このように構成することで、季節要因を適切に反映させた購入間隔を算出することができる。
　一実施形態では、前記購入履歴記憶部は、前記購入履歴として購入１回あたりの前記商品の購入数量を含み、前記購入間隔推定部は、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔を前記購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより前記初回商品の購入間隔を推定してもよい。このように構成することで、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔をより一層精度よく推定することができる。
　また、本発明の他の側面に係る購入管理方法は、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置により実行される購入管理方法であって、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得ステップと、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出ステップと、前記購入間隔算出ステップにて算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定ステップと、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定ステップにより推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知ステップと、を備えて構成される。
　本発明の他の側面に係る購入管理プログラムは、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムであって、前記購入管理装置を、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる購入管理プログラムとして構成される。
　本発明の他の側面に係る記憶媒体は、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムを記憶した記憶媒体である。該購入管理プログラムは、前記購入管理装置を、前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部、前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる。
　上述した購入管理方法、購入管理プログラム及び記憶媒体によれば、上述した購入管理装置と同様の効果を奏する。
　以上説明したように、本発明の種々の側面及び実施形態によれば、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことができる。
実施形態に係る購入管理装置を含む商品販売システムの構成概要図である。 実施形態に係る購入管理装置に含まれる装置のハードウェア構成図である。 第１実施形態に係る購入管理装置の機能ブロック図である。 実施形態に係るデータベースサーバが有するテーブルの一例である。 第１実施形態に係る購入管理装置の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る購入管理装置の機能ブロック図である。 第２実施形態に係る購入管理装置の動作を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
（第１実施形態）
　本実施形態に係るショッピングサーバ（購入管理装置）は、ユーザに対して一度購入した商品の次回の購入を促す通知を行うものであり、例えばインターネットを利用した商品販売システムに好適に採用されるものである。以下では、本実施形態に係るショッピングサーバがインターネットを利用した商品販売システムに採用される場合を例に説明する。
　図１は、本実施形態に係るショッピングサーバを含む商品販売システムの構成概要図である。図１に示すように、商品販売システム４０は、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末を備えている。なお、ユーザ端末は１台であってもよいし複数台であってもよい。ここでは便宜上、ユーザ端末３Ａ～ユーザ端末３Ｃの計３台を図示している。ユーザ端末３Ａ～ユーザ端末３Ｃの機能は全て同一であるので、以下ではユーザ端末３Ａを例にして説明する。ショッピングサーバ１及びユーザ端末３Ａはそれぞれインターネットに接続されており、互いに通信可能に構成されている。また、ショッピングサーバ１は、データベースサーバ２を参照及び更新可能に構成されている。
　図２は、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａのハードウェア構成図である。図２に示すように、ショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａは、物理的には、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１００、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１０１及びＲＡＭ（Random　Access　Memory）１０２等の主記憶装置、カメラ又はキーボード等の入力デバイス１０３、ディスプレイ等の出力デバイス１０４、ハードディスク等の補助記憶装置１０５、通信デバイス１０６などを含む通常のコンピュータシステムとして構成される。後述するショッピングサーバ１、データベースサーバ２及びユーザ端末３Ａの各機能は、ＣＰＵ１００、ＲＯＭ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御の元で入力デバイス１０３及び出力デバイス１０４を動作させるとともに、主記憶装置や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
　図３は、ショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２の機能ブロック図である。図３に示すように、データベースサーバ２は、購入履歴ＤＢ（購入履歴記憶部）２０、商品ＤＢ（商品記憶部）２１及び相関関係ＤＢ（相関関係記憶部）２２を備えている。
　購入履歴ＤＢ２０には、ユーザと、当該ユーザの購入履歴とが関連付けて記憶されている。購入履歴には、当該ユーザが購入した商品、購入日付及び購入１回あたりの購入数量が含まれる。例えば、図４の（Ａ）に示すように、購入履歴ＤＢ２０は、ユーザを識別するユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、購入日付、商品を識別する商品ＩＤ及び購入数量が関連付けされたテーブルを有する。
　商品ＤＢ２１には、商品を識別する商品ＩＤ（商品識別情報）と当該商品が属するカテゴリを識別するカテゴリＩＤ（カテゴリ識別情報）とが関連付けされて記憶されている。例えば、図４の（Ｂ）に示すように、商品ＤＢ２１は、商品ＩＤとカテゴリを識別するカテゴリＩＤとが関連付けされたテーブルを有する。なお、カテゴリとは、商品に共通する特徴を分類するために予め設定されるものであり、例えば、商品名、ブランド名、商品の普通名称等が用いられる。カテゴリとしては、商品が１つに限定されるまで詳細に分類されたカテゴリを用いてもよいし、多くの商品が属するように上位概念で分類されたカテゴリを用いてもよい。例えば、プリンタＡ用の赤のインクであってインク容量が標準の「インク１」、プリンタＡ用の赤のインクであって容量２倍の「インク２」、プリンタＡ用の青の「インク３」、プリンタＢ用の赤の「インク４」があるとする。この場合、カテゴリとしては、「プリンタＡ用の赤のインクであって容量が標準のインク」として、「インク１」のみが属するカテゴリを採用してもよいし、「プリンタＡ用の赤のインク」として、「インク１」，「インク２」が属するカテゴリを採用してもよいし、「プリンタ用のインク」として、「インク１」～「インク４」の全てのインクが属するカテゴリを採用してもよい。
　相関関係ＤＢ２２には、カテゴリを識別するカテゴリＩＤと当該カテゴリと相関のある相関カテゴリを識別する相関カテゴリＩＤとが関連付けされて記憶されている。相関関係ＤＢ２２は、例えば図４の（Ｃ）に示すように、カテゴリＩＤ、相関カテゴリを識別する相関カテゴリＩＤ及び相関関係が関連付けされたテーブルを有する。相関カテゴリとは、相関関係にあるカテゴリに属する商品と同時に消費され又関連して利用される商品が属するカテゴリである。例えば、靴墨と靴、パンとバター、インクと用紙、ノートと鉛筆、ふりかけとお米、装置と消耗品（例えば加湿器と加湿器に用いられるフィルタ）、日本酒とビール等である。なお、相関カテゴリは、対象ユーザが過去に一定回数以上（少なくとも２回）購入した商品が属しているものとする。また、相関関係とは、あるカテゴリと相関関係のある相関カテゴリが存在する場合、あるカテゴリに属する商品が消費された場合に相関カテゴリに属する商品の消費に与える影響を示すものである。例えば、相関関係が「正」である場合には、あるカテゴリに属する商品が購入（消費）されるほど、当該カテゴリの相関カテゴリに属する商品も正比例して購入（消費）されることを意味する。他方、相関関係が「負」である場合には、あるカテゴリに属する商品が購入（消費）されるほど、当該カテゴリの相関カテゴリに属する商品が反比例して購入（消費）されることを意味する。相関関係の具体的な比例定数は、それぞれの相関関係ごとに異なる。例えば、プリンタ用紙３つ購入に対してインク１つ購入という関係がある場合には、比例定数は３となる。この場合、プリンタ用紙の購入間隔が１ヶ月とすると、プリンタ用紙の購入間隔１ヶ月に比例係数３を乗算して得られた３ヶ月が、プリンタインクの購入間隔となる。また、相関関係の比例定数は、予め設定されていてもよい。例えば、カテゴリＩＤ、相関カテゴリＩＤ及び予め定められた相関関係の比例定数が関連付けされたテーブルを有してもよい。あるいは、購入履歴ＤＢ２０、商品ＤＢ２１及び相関関係ＤＢ２３を用いて所定のタイミングで算出した値を用いてもよい。具体的には、購入履歴ＤＢ２０から同一ユーザにおいて購入された商品ＩＤをユーザごとに取得し、取得された商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて相関関係ＤＢ２３から相関カテゴリＩＤを取得し、相関カテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から相関する商品ＩＤ（相関商品ＩＤ）を取得することで、ユーザごとに購入した商品ＩＤと購入した相関商品ＩＤとを購入履歴から取得する。これにより、ユーザごとに相関関係の比例定数を求めることができる。そして、全ユーザの比例定数の平均値を当該相関関係の比例定数としてもよい。
　ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤ取得部（対象ユーザ識別情報取得部）１０、購入間隔算出部１１、購入間隔推定部１２及び通知部１３を備えている。対象ユーザＩＤ取得部１０は、一度購入した商品について次回の購入を促す通知を行う対象となるユーザを取得する機能を有している。例えば、対象ユーザＩＤ取得部１０は、ユーザの購入履歴が格納された購入履歴ＤＢ２０を参照して通知対象のユーザＩＤを取得する。ここで、対象ユーザＩＤ取得部１０は、一度購入した商品について次回の購入を促す通知を行う対象となるユーザのうち、商品のうち初回の購入となる初回商品を購入したユーザを対象ユーザとし、当該対象ユーザのユーザＩＤ（対象ユーザ識別情報）を取得する。すなわち、過去において購入履歴がない商品が当該購入履歴のユーザにとっての初回商品である。このため、同一商品であってもユーザによっては初回商品とはならない場合もある。対象ユーザＩＤを取得する処理は、通知対象となるユーザのうち同一商品を複数回購入しているユーザと初回商品を購入したユーザとを区別し、それぞれ異なる手法で購入間隔を推定するために行われる。なお、通知対象となるユーザのうち同一商品を複数回購入しているユーザについては、従来の通り、購入履歴ＤＢ２０に格納された当該ユーザの当該商品の購入履歴に基づいて当該商品の購入間隔を取得し、当該商品について最も新しい購入日と当該商品の購入間隔から通知タイミングを算出する。以降では、説明理解の容易性を考慮して、従来の処理については省略し、対象ユーザに関する処理を中心に説明する。なお、対象ユーザＩＤ取得部１０は、取得した対象ユーザＩＤを購入間隔算出部１１へ出力する。
　購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤに基づいて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔を算出する機能を有している。例えば、購入間隔算出部１１は、対象ユーザの初回商品の商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて相関関係ＤＢ２２から相関カテゴリＩＤを取得する。そして、取得された相関カテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から相関商品ＩＤを取得し、取得された相関商品ＩＤを用いて購入履歴ＤＢ２０から当該対象ユーザＩＤの相関商品に関する購入履歴を取得する。そして、相関商品の購入間隔を算出する。そして、相関カテゴリに属する全ての相関商品の購入間隔の平均値を当該相関カテゴリにおける購入間隔とする。
　また、購入間隔算出部１１は、過去の購入履歴を用いて購入間隔を算出するのではなく、特定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間における購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、初回商品の購入タイミングが５月中であれば、購入間隔算出部１１は、昨年の５月における購入履歴を用いて購入間隔を算出する。購入間隔算出部１１は、算出した相関カテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。
　購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する機能を有している。例えば、購入間隔推定部１２は、初回商品の購入間隔が相関カテゴリにおける購入間隔と一致すると推定してもよい。また、購入間隔推定部１２は、相関カテゴリにおける購入間隔及び購入履歴に基づいて、相関カテゴリにおける購入間隔を長く又は短く調整することで初回商品の購入間隔を推定してもよい。購入履歴としては、特定時期の購入間隔又は購入数量が用いられる。
　購入履歴として相関カテゴリの特定時期における購入間隔を用いる場合を説明する。特定時期とは、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間であり、例えば、初回商品の購入タイミングが７月中であれば特定時期は昨年の７月となる。購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）の相関カテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて短い場合には、相関カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて過去の同一時期の相関カテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて長い場合には、相関カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入間隔に依存する変数を相関カテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。
　次に、購入履歴として相関カテゴリにおける購入数量を用いて購入間隔を調整する場合を説明する。購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて正の相関のある相関商品の購入数量が多くなるほど相関カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を、初回商品の購入間隔であると推定する。例えば、プリンタ用紙（相関カテゴリ）とインク（初回商品の属するカテゴリ）とが正の相関を有している場合において、プリンタ用紙の購入量が多くなった場合には、プリンタ用紙の購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。また、ノートと鉛筆、ふりかけとお米等についても同様である。他方、購入間隔推定部１２は、同一対象ユーザにおいて負の相関のある相関商品の購入数量が多くなるほど相関カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を、初回商品の購入間隔であると推定する。このように、例えば、靴墨（相関カテゴリ）と靴（初回商品の属するカテゴリ）とが負の相関を有している場合において、靴墨の購入量が多くなった場合には、靴の購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。また、加湿フィルタと加湿器、日本酒とビール等についても同様である。調整は、例えば購入数量及び相関関係に依存する変数を相関カテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。購入間隔推定部１２は、推定した初回商品の購入間隔を通知部１３へ出力する。
　通知部１３は、初回商品の購入間隔に基づいて、初回商品の次回の購入を促す通知を送信する機能を有している。例えば、以下の式に基づいて通知する時期を算出する。（対象ユーザの次回購入時期）＝（対象ユーザの今回購入時期）＋（推定した初回商品の購入間隔）通知部１３は、対象ユーザの次回購入時期を通知リストに記録する。そして、通知部１３は、所定のタイミングで通信リストに基づいて初回商品の次回の購入を促す通知をユーザ端末３Ａへ送信する。なお、通知する方法は、特に限定されず、電子メール、ウェブブラウザへの表示等、何でもよい。
　次に、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作について説明する。図５は、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作を示すフローチャートである。
　図５に示すように、ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤの取得処理から開始する（Ｓ１０：対象ユーザ識別情報取得ステップ）。Ｓ１０の処理では、対象ユーザＩＤ取得部１０が、購入履歴ＤＢ２０を参照し、初回商品を購入した対象ユーザＩＤを取得する。なお、以下では、図４の（Ａ）に示す購入履歴のテーブルにおいて、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザが「インク２」を初めて購入したものとする。すなわち、ユーザＵ１の初回商品が「インク２」であり、ユーザＵ１が対象ユーザである（以下、対象ユーザＵ１とする。）として説明する。Ｓ１０の処理が終了すると、初回商品のカテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ１２）。
　Ｓ１２の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１を参照して、Ｓ１０の処理で取得された初回商品が属するカテゴリを取得する。購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、初回商品「インク２」に対応するカテゴリＩＤ「インク」を取得する。Ｓ１２の処理が終了すると、相関カテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ１４）。
　Ｓ１４の処理では、購入間隔算出部１１が、相関関係ＤＢ２２を参照して、Ｓ１２の処理で取得されたカテゴリと相関関係のあるカテゴリを取得する。購入間隔算出部１１は、図４の（Ｃ）に示す相関テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」に対応する相関カテゴリＩＤ「用紙」を取得する。Ｓ１４の処理が終了すると、購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ１６：購入間隔算出ステップ）。
　Ｓ１６の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１及び購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ１４の処理で取得された相関カテゴリにおける購入間隔を算出する。まず、購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、相関カテゴリＩＤ「用紙」に属する商品「用紙１」を取得する。次に、購入間隔算出部１１は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、対象ユーザＵ１の商品「用紙１」の購入履歴を取得する。そして、購入間隔算出部１１は、１回目の購入日付として「２０１０／６／２５」、２回目の購入日付として「２０１０／７／１０」を取得し、商品「用紙１」の購入間隔「８日」を取得する。同様の要領で、対象ユーザＵ１に関して、カテゴリＩＤ「用紙」に属する商品全てについて購入間隔を取得する。そして、取得した全ての購入間隔の平均値を算出し、相関カテゴリＩＤ「用紙」の購入間隔とする。ここでは平均値が「１５日」として算出されたものとする。Ｓ１６の処理が終了すると、対象ユーザの購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ１８：購入間隔推定ステップ）。
　Ｓ１８の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ１６の処理で算出された相関カテゴリにおける購入間隔に基づいて、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔を算出する。相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔「１５日」をそのまま対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔として算出する。Ｓ１８の処理が終了すると、通知リスト記録処理へ移行する（Ｓ２０）。
　Ｓ２０の処理では、通知部１３が、購入履歴ＤＢ２０を参照して送信日を特定し、通知リストへ記録する。通知部１３は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、Ｓ１０の処理で取得した対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入日付「２０１０／６／１５」を取得し、初回商品「インク２」の購入日付「２０１０／６／１５」にＳ１８の処理で算出した「１５日」を加算して、「２０１０／６／３０」を通知の日として通知リストへ記録する。Ｓ２０の処理が終了すると、図５に示す制御処理を終了する。
　以上で図５に示す制御処理を終了する。図５に示す制御処理を実行することにより、一度しか購入されていない商品の購入間隔が、相関するカテゴリにおける購入間隔に基づいて適切に推定される。そして、通知リストに基づいて適宜好適なタイミングで通知される（通知ステップ）。
　なお、上記処理では、相関カテゴリの平均購入間隔をそのまま対象ユーザの初回商品の購入間隔として算出しているが、特定時期の購入間隔や購入数量に応じて相関カテゴリの平均購入間隔を長く又は短く推定してもよい。以下では、これらの例について説明する。
　特定時期の購入間隔を用いる場合、Ｓ１６の処理では、所定期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を算出する。例えば、６月の相関カテゴリの平均購入間隔である。同様に、前年同月の平均購入間隔を算出する。さらに、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を算出する。次に、Ｓ１８の処理では、昨年６月の相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔が、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔よりも短い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月の相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔を、全体期間における相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔で除算して比を算出し、算出した比を、相関カテゴリＩＤ「用紙」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。
　購入数量を用いる場合、Ｓ１８の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、相関カテゴリにおける購入数量の増減を取得する。購入間隔推定部１２は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、対象ユーザＵ１の商品「用紙１」の購入数量を取得する。そして、購入間隔推定部１２は、１回目の購入数量として「３」、２回目の購入数量として「３０」を取得する。購入間隔推定部１２は、購入数量の増減の幅が閾値を超えると増加又は減少と判定する。例えば、閾値を「５」とすると、１回目と２回目の差分は「２７」であるので、購入間隔推定部１２は、相関カテゴリＩＤ「用紙」の購入数量が増加していると判定する。そして、購入間隔推定部１２は、図４の（Ｃ）に示す相関テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」と相関カテゴリＩＤ「用紙」との相関関係を「正」と取得する。すなわち、用紙の購入数量が増加した場合にはインクの使用量も増加するという関係である。このため、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、カテゴリＩＤ「インク」の使用量を相関カテゴリＩＤ「用紙」の使用量で除算して比を算出し、算出した比を予めテーブルとしてカテゴリＩＤと関連付けて記録しておく。なお、購入履歴ＤＢ２０を参照して、購入履歴から上記比を逐次算出してもよい。次に、テーブルを参照して又は逐次演算により得られた比を、「用紙」の購入数量の増加分に乗算することで、カテゴリＩＤ「インク」の使用量の増加分を求めることができる。この使用量の増加分を用いて、相関カテゴリの平均購入間隔から短く推定することができる。一方、相関関係が「負」の場合も同様の処理となり、この使用量の増加分を用いて、相関カテゴリの平均購入間隔から長く推定することができる。
　次に、ショッピングサーバ１を購入管理装置として機能させるための購入管理プログラムを説明する。
　購入管理プログラムは、メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを備えている。メインモジュールは、演算処理を統括的に制御する部分である。入力モジュールは、ユーザ端末３Ａ及びデータベースサーバ２から情報を取得するようにショッピングサーバ１を動作させる。演算処理モジュールは、画像取得モジュール及び広告情報生成モジュールを備えている。メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを実行させることにより実現される機能は、上述したショッピングサーバ１の対象ユーザＩＤ取得部１０、購入間隔算出部１１、購入間隔推定部１２及び通知部１３の機能とそれぞれ同様である。
　購入管理プログラムは、例えば、ＲＯＭ等の記憶媒体または半導体メモリによって提供される。また、購入管理プログラムは、データ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。
　以上、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、対象ユーザＩＤ取得部１０により、初回商品を購入したユーザである対象ユーザが取得され、購入間隔算出部１１により、初回商品の商品ＩＤに関連付けされたカテゴリＩＤを用いて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔が算出され、購入間隔推定部１２により、算出された購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔が推定され、通知部１３により、初回商品の購入日及び推定された購入間隔に基づいて、対象ユーザに対して初回商品の次回の購入を促す通知が行われる。このように、購入間隔を取得することができない初回商品であっても、既知の購入履歴に基づいて購入間隔を推定することができる。よって、新たな商品を購入したユーザに対して適切な時期に同一商品の購入を促す通知を行うことが可能となる。よって、非リピータをその商品のリピータに転換させることができる。
　また、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、初回商品のカテゴリと相関のある相関カテゴリに属する商品の対象ユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。このため、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔を精度よく推定することが可能となる。
　また、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、購入間隔算出部１１が、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出することで、季節要因を適切に反映させた購入間隔を算出することができる。
　さらに、第１実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、購入間隔推定部１２が、購入間隔算出部１１により算出された購入間隔を購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより初回商品の購入間隔を推定することで、既知の購入間隔に基づいて未知の購入間隔をより一層精度よく推定することができる。
（第２実施形態）
　第２実施形態に係るショッピングサーバ１は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１とほぼ同様に構成され、購入間隔を推定する手法が相違する。以下では、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と相違する点を中心に説明し、重複する部分の説明は省略する。
　図６は、第２実施形態に係るショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２の構成を示す概要図である。図６に示すように、データベースサーバ２は、購入履歴ＤＢ２０及び商品ＤＢ２１を備え、相関関係ＤＢ２２を備えていない。ショッピングサーバ１は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１とほぼ同様であり、購入間隔算出部１１及び購入間隔推定部１２の一部機能が相違する。
　購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤに基づいて定まるカテゴリに属する商品の購入履歴のうち、対象ユーザＩＤを用いて定まる購入履歴に基づいて購入間隔を算出する機能を有している。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の商品ＩＤを用いて商品ＤＢ２１からカテゴリＩＤを取得し、取得されたカテゴリＩＤを用いて商品ＤＢ２１から同一カテゴリに属する商品ＩＤを取得し、取得された商品ＩＤを用いて購入履歴ＤＢ２０から対象ユーザＩＤとは異なる他のユーザＩＤの購入履歴を取得する。そして、取得された購入履歴に基づいて他のユーザによる当該商品の購入間隔を算出する。そして、全ての購入間隔の平均値を当該カテゴリにおける購入間隔とする。
　また、購入間隔算出部１１は、過去の購入履歴を用いて購入間隔を算出するのではなく、特定期間の購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、購入間隔算出部１１は、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間における購入履歴を用いて購入間隔を算出してもよい。例えば、初回商品の購入タイミングが５月中であれば、購入間隔算出部１１は、昨年の５月における購入履歴を用いて購入間隔を算出する。購入間隔算出部１１は、算出した相関カテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。購入間隔算出部１１は、算出したカテゴリにおける購入間隔を購入間隔推定部１２へ出力する。
　購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔に基づいて初回商品の購入間隔を推定する機能を有している。例えば、購入間隔推定部１２は、初回商品の購入間隔がカテゴリにおける購入間隔と一致すると推定してもよい。また、購入間隔推定部１２は、カテゴリにおける購入間隔及び購入履歴に基づいて、カテゴリにおける購入間隔を長く又は短く調整することで初回商品の購入間隔を推定してもよい。購入履歴としては、特定時期の購入間隔又は購入数量が用いられる。
　購入履歴としてカテゴリの特定時期の購入間隔を用いる場合を説明する。特定時期とは、初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間であり、例えば、初回商品の購入タイミングが７月中であれば特定時期は昨年の７月となる。購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）のカテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて短い場合には、カテゴリにおける購入間隔を短く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期のカテゴリにおける購入間隔が全期間の平均購入間隔に比べて長い場合には、カテゴリにおける購入間隔を長く調整した購入間隔を初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入間隔に依存する変数をカテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。
　次に、購入履歴としてカテゴリにおける購入数量を用いて購入間隔を調整する場合を説明する。購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期（特定時期）のカテゴリにおける購入数量が、全月の平均購入数量に比べて多い場合には、カテゴリにおける購入間隔を短く調整して初回商品の購入間隔であると推定する。他方、購入間隔推定部１２は、全ユーザにおいて過去の同一時期のカテゴリにおける購入数量が全期間の平均購入数量に比べて少ない場合には、カテゴリにおける購入間隔を長く調整して初回商品の購入間隔であると推定する。調整は、例えば購入数量に依存する変数をカテゴリにおける購入間隔に乗算することで行われる。このように、季節要因を考慮して初回商品の購入間隔が推定される。
　第２実施形態に係るショッピングサーバ１のその他の構成は、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と同様である。
　次に、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作について説明する。図７は、本実施形態に係るショッピングサーバ１の動作を示すフローチャートである。
　図７に示すように、ショッピングサーバ１は、対象ユーザＩＤの取得処理から開始する（Ｓ３０）。この処理は図５のＳ１０の処理と同一である。なお、第１実施形態と同様に、対象ユーザＵ１、初回商品「インク２」として説明する。Ｓ３０の処理が終了すると、初回商品のカテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ３２）。
　Ｓ３２の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１を参照して、Ｓ３０の処理で取得された初回商品が属するカテゴリを取得する。この処理は図５のＳ１２の処理と同一である。Ｓ３２の処理が終了すると、カテゴリ取得処理へ移行する（Ｓ３４）。
　Ｓ３４の処理では、購入間隔算出部１１が、商品ＤＢ２１及び購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ３２の処理で取得されたカテゴリにおける購入間隔を算出する。まず、購入間隔算出部１１は、図４の（Ｂ）に示す商品テーブルを参照し、カテゴリＩＤ「インク」に属する商品「インク１」「インク２」を取得する。次に、購入間隔算出部１１は、図４の（Ａ）に示す購入履歴テーブルを参照し、ユーザＵ１以外のユーザにより購入された商品「インク１」「インク２」の購入履歴を取得する。なお、図４の（Ａ）には示されていないが、ユーザＵ１以外にも商品「インク１」「インク２」を購入しており、これらの商品に関して複数回購入しているユーザが存在するものとする。上記条件のもと、ユーザＵ１以外のユーザの商品「インク１」「インク２」の購入履歴から各商品の購入間隔を算出し、算出された購入間隔の平均値を算出し、カテゴリＩＤ「インク」の購入間隔とする。ここでは平均値が「１５日」として算出されたものとする。Ｓ３４の処理が終了すると、対象ユーザの購入間隔算出処理へ移行する（Ｓ３６）。
　Ｓ３６の処理では、購入間隔推定部１２が、購入履歴ＤＢ２０を参照して、Ｓ３４の処理で算出されたカテゴリにおける購入間隔に基づいて、対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔を算出する。カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔「１５日」をそのまま対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」の購入間隔として算出する。Ｓ３６の処理が終了すると、通知リスト記録処理へ移行する（Ｓ３８）。
　Ｓ３８の処理では、通知部１３が、購入履歴ＤＢ２０を参照して送信日を特定し、通知リストへ記録する。この処理は図５のＳ２０の処理と同一である。Ｓ３８の処理が終了すると、図７に示す制御処理を終了する。
　以上で図７に示す制御処理を終了する。図７に示す制御処理を実行することにより、一度しか購入されていない商品の購入間隔が、カテゴリにおける購入間隔に基づいて適切に推定される。
　なお、上記処理では、カテゴリの平均購入間隔をそのまま対象ユーザの初回商品の購入間隔として算出しているが、特定時期の購入間隔や購入数量に応じてカテゴリの平均購入間隔を長く又は短く推定してもよい。以下では、これらの例について説明する。
　特定時期の購入間隔を用いる場合、Ｓ３４の処理では、所定期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を算出する。例えば、６月のカテゴリの平均購入間隔である。同様に、前年同月の平均購入間隔を算出する。さらに、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を算出する。次に、Ｓ３６の処理では、昨年６月のカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔が、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔よりも短い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月のカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔を、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔で除算して比を算出し、算出した比を、カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。
　購入数量を用いる場合、Ｓ３６の処理では、購入間隔推定部１２が、所定期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の購入数量を算出する。例えば、６月のカテゴリにおける購入数量である。同様に、前年同月の購入数量を算出する。さらに、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量を算出する。次に、Ｓ３６の処理では、昨年６月のカテゴリＩＤ「インク」の購入数量が、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量よりも多い場合には、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。例えば、前年同月のカテゴリＩＤ「インク」の購入数量を、全体期間におけるカテゴリＩＤ「インク」の平均購入数量で除算して比を算出し、算出した比を、カテゴリＩＤ「インク」の平均購入間隔に乗算することにより、今回の６月の対象ユーザＵ１の初回商品「インク２」については、短く推定する。
　以上、第２実施形態に係るショッピングサーバ１によれば、第１実施形態に係るショッピングサーバ１と同様の作用効果を奏するとともに、初回商品と同一のカテゴリに属する商品の購入履歴であって、対象ユーザとは異なるユーザの購入履歴を用いて、初回商品の購入間隔を推定することができる。
　なお、上述した各実施形態は本発明に係る購入管理装置、購入管理方法、購入管理プログラム及び記憶媒体の一例を示すものであり、各実施形態に係るシステム、装置、方法、プログラム及び記憶媒体に限られるものではなく、変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
　例えば、上述した実施形態では、ショッピングサーバ１及びデータベースサーバ２を異なるサーバとして説明したが、１つのサーバで実現されていてもよい。
　１…ショッピングサーバ（購入管理装置）、２…データベースサーバ、３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…ユーザ端末、１０…対象ユーザＩＤ取得部、１１…購入間隔算出部、１２…購入間隔推定部、１３…通知部、２０…購入履歴ＤＢ（購入履歴記憶部）、２１…商品ＤＢ（商品記憶部）、２２…相関関係ＤＢ（相関関係記憶部）。

Claims (8)

  1. 　ユーザに対して商品の購入を促す通知を行う購入管理装置であって、
    　前記ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、
    　前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成されており、
    　前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部と、
    　前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部と、
    　前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部と、
    　前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部と、を備える購入管理装置。
  2. 　前記カテゴリ識別情報と、当該カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報により識別される前記商品と同時に消費され又関連して利用される前記商品が属する前記カテゴリである相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報と、が関連付けて記憶された相関関係記憶部をさらに参照可能に構成されており、
    　前記購入間隔算出部は、
    　前記相関関係記憶部をさらに参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報を取得し、
    　前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記相関カテゴリの前記カテゴリ識別情報に関連付けされた前記商品識別情報の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報に関連付けされた購入履歴に基づいて購入間隔を算出する請求項１に記載の購入管理装置。
  3. 　前記購入間隔算出部は、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報により識別される前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報に関連付けされた前記購入履歴に基づいて購入間隔を算出する請求項１に記載の購入管理装置。
  4. 　前記購入間隔算出部は、前記初回商品の購入タイミングと同一の時期を含む過去の所定期間の前記購入履歴を用いて購入間隔を算出する請求項１～３の何れか一項に記載の購入管理装置。
  5. 　前記購入履歴記憶部は、前記購入履歴として購入１回あたりの前記商品の購入数量を含み、
    　前記購入間隔推定部は、前記購入間隔算出部により算出された購入間隔を前記購入数量に基づいて短く又は長く調整することにより前記初回商品の購入間隔を推定する請求項１～４の何れか一項に記載の購入管理装置。
  6. 　ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置により実行される購入管理方法であって、
    　前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得ステップと、
    　前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出ステップと、
    　前記購入間隔算出ステップにて算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定ステップと、
    　前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定ステップにより推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知ステップと、を備える購入管理方法。
  7. 　ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムであって、
    　前記購入管理装置を、
    　前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部、
    　前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、
    　前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、
    　前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる購入管理プログラム。
  8. 　ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザの購入した商品を識別する商品識別情報及び購入日付を含む購入履歴とが関連付けて記憶された購入履歴記憶部と、前記商品識別情報と当該商品識別情報により識別される前記商品が属するカテゴリを識別するカテゴリ識別情報とが関連付けて記憶された商品記憶部と、を参照可能に構成された購入管理装置を動作させる購入管理プログラムを記憶した記憶媒体であって、
    　前記購入管理装置を、
    　前記購入履歴記憶部を参照し、前記商品のうち初回の購入となる初回商品を購入した前記ユーザである対象ユーザの前記ユーザ識別情報を取得する対象ユーザ識別情報取得部、
    　前記購入履歴記憶部及び前記商品記憶部を参照し、前記初回商品の商品識別情報に関連付けされた前記カテゴリ識別情報を用いて定まる前記カテゴリに属する前記商品の前記購入履歴のうち前記対象ユーザ識別情報を用いて定まる前記購入履歴に基づいて、前記カテゴリに属する前記商品の購入間隔を算出する購入間隔算出部、
    　前記購入間隔算出部により算出された購入間隔に基づいて、前記初回商品の購入間隔を推定する購入間隔推定部、及び、
    　前記初回商品の購入日及び前記購入間隔推定部により推定された前記購入間隔に基づいて、前記対象ユーザに対して前記初回商品の次回の購入を促す通知を行う通知部として動作させる前記購入管理プログラムを記憶した記憶媒体。
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