WO2014050837A1 - 判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2014050837A1
WO2014050837A1 PCT/JP2013/075784 JP2013075784W WO2014050837A1 WO 2014050837 A1 WO2014050837 A1 WO 2014050837A1 JP 2013075784 W JP2013075784 W JP 2013075784W WO 2014050837 A1 WO2014050837 A1 WO 2014050837A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
product
specific
follower
user
purchase
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2013/075784
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
加藤大志
大賀暁
注連隆夫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to US14/429,422 priority Critical patent/US20150242866A1/en
Priority to JP2014538504A priority patent/JPWO2014050837A1/ja
Publication of WO2014050837A1 publication Critical patent/WO2014050837A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0204—Market segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • the present invention relates to a determination apparatus and a determination method for determining the influence of a user who is a lead user, and further relates to a computer-readable recording medium in which a program for realizing these is recorded.
  • the lead user is a user who satisfies his / her needs by modifying himself / herself in order to obtain a product that meets his / her needs.
  • the lead user may have a user who tries to imitate the action, a so-called follower, and the action by the lead user is widely spread by this follower. For this reason, it is considered that it is extremely useful in the development of a new product and the development of a new market to find a lead user and accurately determine its influence in a company.
  • the person in charge finds a user with a specific behavior as a lead user from an article described in a blog or the like, and interviews the found lead user. Then, the person in charge determines the influence of the lead user from the result of the interview.
  • An example of the object of the present invention is to provide a determination device, a determination method, and a computer-readable recording medium that can solve the above-described problems and can objectively determine the influence of a lead user without manual intervention. is there.
  • a determination apparatus includes: A product identification unit for identifying a specific action executed by the user for a specific product from a document published on the Internet, and identifying another product other than the specific product, which is used for the specific behavior found; A follower identifying unit that identifies, as a follower, a user who has purchased the specific product and the another product based on sales results on the Internet; A behavior analysis unit that analyzes purchase results of the specific product and the other product in the follower; An influence calculating unit that calculates the influence of the specific action by the user using the analysis result of the purchase record; It is characterized by having.
  • a determination method includes: (A) From a document published on the Internet, a specific action executed by the user for the specific product is found, and another product other than the specific product used for the specific action found is specified; and , (B) identifying, as a follower, a user who has purchased the specific product and the other product based on sales results on the Internet; (C) analyzing a purchase record of the specific product and the other product in the follower; (D) calculating the influence of the specific action by the user using the analysis result of the purchase record; It is characterized by having.
  • a computer-readable recording medium is provided in a computer.
  • A From a document published on the Internet, a specific action executed by the user for the specific product is found, and another product other than the specific product used for the specific action found is specified; and , (B) identifying, as a follower, a user who has purchased the specific product and the other product based on sales results on the Internet; (C) analyzing a purchase record of the specific product and the other product in the follower; (D) calculating the influence of the specific action by the user using the analysis result of the purchase record; A program including an instruction for executing is recorded.
  • the influence of the lead user can be objectively determined without manual intervention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a determination apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the determination apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a specific example of the specific product and specific action used in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the determination apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a determination apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the determination device 10 in the present embodiment shown in FIG. 1 is a device for determining the influence of a user who is a lead user using information published on the Internet. As illustrated in FIG. 1, the determination device 10 includes a product identification unit 11, a follower identification unit 12, a behavior analysis unit 13, and an influence calculation unit 14.
  • the product specifying unit 11 finds a specific action executed by the user for the specific product from a document published on the Internet, and specifies another product other than the specific product used for the found specific action. To do.
  • the follower specifying unit 12 specifies a user who has purchased a specific product and another product as a follower based on the sales performance on the Internet. Furthermore, the behavior analysis unit 13 analyzes purchase results of the specific product and another product in the follower. And the influence calculation part 14 calculates the influence of the specific action by a user using the analysis result of purchase results.
  • the determination apparatus 10 uses information on the Internet without being affected by human subjectivity, and identifies a specific action performed by a user who may be a lead user, and further identifies the specific action. Identify followers for actions. And the determination apparatus 10 calculates
  • the determination device 10 includes a text data collection unit 15 in addition to the product identification unit 11, the follower identification unit 12, the behavior analysis unit 13, and the influence calculation unit 14. And a purchase record collection unit 16.
  • the text data collection unit 15 collects text data published on the Internet and browsing records thereof from the Web server group 20 existing on the Internet.
  • Specific collection destinations include blogs, mini-blogs represented by Twitter, SNS (Social Networking Service) walls, and the like.
  • the text data collection unit 15 can also collect text data and browsing records based on conditions specified by the administrator of the determination apparatus 10.
  • the conditions include a keyword (name of a specific product, etc.), a creation period, a name of a server, a name of a service (SNS (Social Networking Service), etc.), and the like.
  • the purchase record collection unit 16 collects information on product sales performed on the Internet (hereinafter referred to as “sales information”) for a specific product and another product. For example, if access to the database of the shopping site 30 is permitted, the purchase record collection unit 16 accesses this database and uses the purchaser, the number, the purchase time as the sales information of the specific product and another product. Gather information that identifies etc. When access to the database is permitted, if the company that manages the determination device 10 and the company that manages the shopping site 30 are the same, there are certain capital relationships, contract relationships, etc. between them. There are cases where there is a relationship.
  • the purchase record collection unit 16 may perform collection by receiving sales information from the purchaser himself.
  • the mechanism for receiving the sales information from the purchaser is not particularly limited.
  • the product specifying unit 11 finds a specific action performed by the user (hereinafter referred to as “lead user candidate”) on the specific product from the text data collected by the text data collecting unit 15. .
  • the product identification unit 11 identifies, from the collected text data, an article about an improvement act performed on the specific product by the lead user candidate using a product different from the specific product. To find a specific action.
  • “another product” is referred to as an “improvement product”.
  • An example of a technique for finding an improvement act from a blog is a template matching technique.
  • template matching technology for example, “There was a problem of ⁇ , so it worked well when combined with ⁇ ”, “Templates of ⁇ didn't work, so I changed it to ⁇ ”, and blogs etc. The text data is compared. Then, a case that matches the improvement act is found from the comparison result.
  • the match does not need to be a perfect match, and may be determined in a state of ambiguity. Also, the match determination may be performed based on the analysis result after execution of morphological analysis and syntax analysis.
  • an improvement act by searching text data such as a blog using a keyword used for the improvement action set for each field. For example, in the automotive field, improving is sometimes referred to as “tune-up” or “customization”. Therefore, it is thought that the improvement action regarding a car can be found if these keywords are used. It is also considered that the improvement act can be found by setting a list of product names used for the improvement action in advance and performing a search using the set list.
  • the follower specifying unit 12 is a user who has purchased a specific product and an improvement product from the sales information collected by the purchase record collecting unit 16, that is, a user who may become a follower (Hereinafter referred to as “follower candidates”). Then, the follower specifying unit 12 determines whether or not the specified follower candidate is browsing the article of the improvement act specified by the product specifying unit 11. When the follower candidate is browsing, the follower candidate is determined to be a follower. As specified.
  • the determination whether the identified follower candidate is browsing the article of the improvement act is, for example, an identifier that can identify the identified follower candidate in the browsing record collected by the text data collection unit 15, for example, a user address, This can be done by checking whether an IP address or the like is included.
  • the behavior analysis unit 13 analyzes the purchase record of the specific product and the improvement product in the follower. By analyzing the purchase record, the purchase of the specific product and the improvement product is performed. Identify changes in frequency and purchase frequency.
  • the influence calculation unit 14 first determines whether or not the specified purchase frequency and the change satisfy the setting criteria. If the determination criterion is satisfied as a result of the determination, the influence calculation unit 14 sets the target lead user candidate as the lead user, and determines the purchase price of the improvement product purchased by the follower. The influence of the specific action by the lead user is calculated using the total.
  • the influence calculation unit 14 divides the total purchase price of the improvement products by the follower by the number of members (community size) in the community of the SNS to which the identified follower belongs, for example. Can be used as an influence. Since the influence obtained in this way is normalized so as not to be constrained by the community size, it can be determined that the higher the value, the higher the influence of the lead user. In addition, normalization by the community size in this way is particularly effective in obtaining the influence of the lead user in the community.
  • the community size may be published by the community operator, but it may not. In the latter case, the size of the community can be estimated by random sampling. Specifically, the community size can be estimated by selecting an arbitrary person and specifying whether or not he / she belongs to the community through a preliminary interview or the like.
  • the influence of the specific action by the lead user may be calculated by a method other than the method described above.
  • the influence calculating unit 14 analyzes the purchase results such as the number of followers, the total amount of followers or the amount of money consumed per follower, the time from when the follower sees the article of the specific action until the purchase of the specific product or the improved product, etc. Based on the above, the influence may be calculated.
  • the influence of the lead user calculated by the influence calculating unit 14 is not limited to “the influence of the lead user in the community”, but may be “the influence of the lead user in the whole society”. .
  • the purchase record collection unit 16 described above can also collect user reviews about purchased products as sales information.
  • the influence calculation unit 14 may determine whether or not a positive comment regarding the improvement action by the follower exists in the collected reviews, and the determination result may be added to the calculation of the influence. it can. For example, the influence calculation unit 14 increases the calculated influence value when the number of positive comments is greater than or equal to a set value, and calculates when the number of positive comments is less than the set value. Decrease the influence value.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the determination apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a specific example of the specific product and specific action used in the embodiment of the present invention. In the following description, FIG. 1 is taken into consideration as appropriate. Further, in the present embodiment, the determination method is implemented by operating the determination device 10. Therefore, the description of the determination method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the determination apparatus 10.
  • the text data collection unit 15 collects the text data published on the Internet and the browsing records thereof from the Web server group 20 (step A1).
  • step A1 the name of the specific product and the creation period are input by the administrator of the determination apparatus 10, and collection is performed based on these. For example, when a specific product name “yoyo” and a creation period “past 1 month” are input, as shown in FIG. 3, a blog article describing a yoyo by a lead user candidate and its browsing record are collected. Is done.
  • the product specifying unit 11 finds the specific action executed by the lead user candidate for the specific product from the text data collected in step A1, and further specifies the improvement product used for the found specific action. (Step A2).
  • step A2 the product identification unit 11 first performs a lead user candidate on a yo-yo from a blog article using an improvement product different from the yo-yo. Identify articles about improved actions. Then, the product identification unit 11 identifies “adhesive plaster” used in the identified article as a product for improvement.
  • the purchase record collection unit 16 collects information (sales information) related to product sales performed on the Internet for the specific product and the improvement product (step A3). Specifically, in step A3, the purchase record collection unit 16 accesses, for example, the database of the shopping site 30 to which access is permitted, and then purchasers, the number, and purchase time of “yoyo” and “adhesive plaster”. Gather information that identifies etc.
  • the follower identifying unit 12 identifies a follower candidate who purchased the specific product and the improvement product from the sales information collected in Step A3 (Step A4). Specifically, in step A4, the follower identifying unit 12 identifies a purchaser who has purchased “yoyo” and “adhesive plaster” together from the sales record, and designates this purchaser as a follower candidate. Note that the purchase of “yoyo” and “adhesive plaster” in this case is not limited to the case where they are performed simultaneously, and there may be a time difference between the purchases of both. The degree of the time difference is not particularly limited, and examples thereof include within one week.
  • the follower specifying unit 12 determines whether the follower candidate specified in step A4 is browsing the article of the specific action (improvement act) specified in step A2 based on the browsing record collected in step A1. Determine (step A5). Specifically, in step A5, the follower identifying unit 12 determines whether the browsing record collected in step A1 includes the identifier of the follower candidate identified in step A4 (user ID, IP address, etc.). judge.
  • step A5 If the result of determination in step A5 is that the follower candidate is not browsing the article, the follower identifying unit 12 executes step A4 again. On the other hand, as a result of the determination in step A5, when the follower candidate is browsing the article, the follower identifying unit 12 identifies the follower candidate identified in step A4 as a follower (step A6).
  • the behavior analysis unit 13 analyzes the purchase record of the specified product “yoyo” and the improvement product “sticking plaster” of the specified follower using the sales information collected in step A3. Then, both the purchase frequency and the change in the purchase frequency are specified (step A7).
  • the influence calculation unit 14 determines whether or not the purchase frequency specified in step A7 and the change thereof satisfy the setting criteria (step A8). If the setting criterion is not satisfied as a result of the determination in step A8, the influence calculation unit 14 ends the process. On the other hand, if the setting criterion is satisfied as a result of the determination in step A8, the influence calculating unit 14 calculates the influence of the specific action by the user using the result in step A7 (step A9).
  • the influence calculation unit 14 specifies, for example, the SNS community to which the follower specified in step A6 belongs, and further determines the number of members of the specified community (community size). Obtain or estimate. Then, the influence calculation unit 14 divides the total purchase amount of “adhesive plaster” by the follower by the specified number of affiliations, and uses the obtained value as the influence.
  • steps A1 to A9 are executed, the processing in the determination apparatus 10 is temporarily terminated. Thereafter, when the administrator of the determination apparatus 10 newly inputs the name and creation period of the specific product, steps A1 to A9 are executed again.
  • the follower identification unit 12 identifies the purchaser of the product for improvement from the sales information collected in step A3, and identifies the purchaser using the browsing record collected in step A1. Determine if you are viewing an action article. And when determining with browsing, the follower specific
  • the improvement action and the improvement product for the specific product are specified from the data on the Internet without depending on human subjectivity, and the follower is also specified based on these.
  • a numerical value representing the influence of the lead user is calculated from the purchase record of the improvement product by the follower. That is, according to the present embodiment, it is possible to objectively determine the influence of the lead user without manual intervention.
  • the program in the embodiment of the present invention may be a program that causes a computer to execute steps A1 to A9 shown in FIG.
  • the CPU Central Processing Unit
  • the CPU functions as a product identification unit 11, a follower identification unit 12, a behavior analysis unit 13, an influence calculation unit 14, a text data collection unit 15, and a purchase record collection unit 16. Perform processing.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the determination apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. These units are connected to each other via a bus 121 so that data communication is possible.
  • the CPU 111 performs various operations by developing the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 113 in the main memory 112 and executing them in a predetermined order.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120. Note that the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls display on the display device 119.
  • the data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, and reads a program from the recording medium 120 and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic storage media such as a flexible disk, or CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • magnetic storage media such as a flexible disk
  • CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • a behavior analysis unit that analyzes purchase results of the specific product and the other product in the follower;
  • An influence calculating unit that calculates the influence of the specific action by the user using the analysis result of the purchase record;
  • the determination apparatus characterized by comprising.
  • the product specifying unit finds the specific action by specifying an article about an improvement act performed on the specific product by the user using the other product on the Internet.
  • the determination apparatus according to attachment 1.
  • the follower identifying unit further identifies the follower on the condition that the article is being browsed.
  • the determination apparatus according to attachment 2.
  • the behavior analysis unit identifies the purchase frequency of the specific product and the other product, and the change in the purchase frequency by analyzing the purchase record,
  • the influence calculation unit uses the total purchase price of the another product purchased by the follower when the specified purchase frequency and its change satisfy a setting criterion, and Calculating influence,
  • the determination apparatus according to attachment 3.
  • step (a) the specific action is found by specifying an article about an improvement act performed on the specific product by the user using the other product on the Internet.
  • step (b) the follower is further specified on the condition that the article is being browsed.
  • step (c) by analyzing the purchase record, the purchase frequency of the specific product and the other product, and the change in the purchase frequency are specified, In the step (d), when the purchase frequency specified and the change thereof satisfy the setting criteria, the specific action by the user is performed using the total purchase price of the other product purchased by the follower. Calculating the influence of The determination method according to attachment 7.
  • step (a) the specific action is found by specifying an article about an improvement act performed on the specific product by the user using the other product on the Internet.
  • step (c) by analyzing the purchase record, the purchase frequency of the specific product and the other product and the change in the purchase frequency are specified, In the step (d), when the purchase frequency specified and the change thereof satisfy the setting criteria, the specific action by the user is performed using the total purchase price of the other product purchased by the follower. Calculate the influence of The computer-readable recording medium according to attachment 11.
  • the influence of the lead user can be objectively determined without manual intervention.
  • the present invention is particularly useful in the marketing field.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、リードユーザとなるユーザの影響力を判定するための、判定装置、及び判定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　近年、ユーザ嗜好の多様化により、様々な分野において商品も多様化しているが、それでもなお、既存の商品では満足できないユーザが存在する。そして、このようなユーザの中には、「リードユーザ」と呼ばれる人たちが存在する（例えば、特許文献１参照）。リードユーザは、自身のニーズに合致した商品を得るため、既存の商品に対して自ら改造を加える等して、自らのニーズを充足させるユーザである。
　また、リードユーザには、行動を真似ようとするユーザ、いわゆるフォロワーがつくことがあり、このフォロワーによって、リードユーザによる行動は広く広まっていく。このため、企業において、リードユーザを発見し、その影響力を正確に判定することは、新製品の開発及び新市場の開発において極めて有用であると考えられる。
　また、従来において、リードユーザの発見及びその影響力の判定は、もっぱら人手によって行なわれている。例えば、担当者は、ブログ等に記載された記事から、行動が特異なユーザをリードユーザとして見つけ出し、見つけ出したリードユーザに対してインタビューを行う。そして、担当者は、インタビューの結果から、そのリードユーザの影響力を判定する。
特開２０１０－０９７５７６号公報（第２頁）
　しかしながら、インタビューの結果に基づいて判定を行なった場合、インタビュアーの主観に依拠しやすくなり、リードユーザの影響力を客観的且つ正確に判定することは困難となる。
　本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、人手によることなく、リードユーザの影響力を客観的に判定し得る、判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における判定装置は、
　インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、商品特定部と、
　インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、フォロワー特定部と、
　前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、行動分析部と、
　前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、影響力算出部と、
を備えていることを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における判定方法は、
（ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
（ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
（ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
を有することを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、
（ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
（ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
（ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように、本発明によれば、人手によることなく、リードユーザの影響力を客観的に判断することができる。
図１は、本発明の実施の形態における判定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態における判定装置の動作を示すフロー図である。 図３は、本発明の実施の形態で用いられる特定商品及び特定行動の具体例を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態における判定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態における、判定装置、判定方法、及びプログラムについて、図１～図４を参照しながら説明する。
［装置構成］
　最初に、本発明の実施の形態における判定装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における判定装置の構成を示すブロック図である。
　図１に示す本実施の形態における判定装置１０は、インターネット上に公開された情報を用いて、リードユーザとなるユーザの影響力を判定するための装置である。図１に示すように、判定装置１０は、商品特定部１１と、フォロワー特定部１２と、行動分析部１３と、影響力算出部１４とを備えている。
　このうち、商品特定部１１は、インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した特定行動に用いられた、特定商品以外の別の商品を特定する。
　また、フォロワー特定部１２は、インターネット上での販売実績に基づいて、特定商品と別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する。更に、行動分析部１３は、フォロワーにおける特定商品と別の商品との購入実績を分析する。そして、影響力算出部１４は、購入実績の分析結果を用いて、ユーザによる特定行動の影響力を算出する。
　このように、判定装置１０は、人の主観の影響を受けることなく、インターネット上の情報を用いて、リードユーザとなる可能生があるユーザによって実行された特定行動を特定し、更に、その特定行動に対するフォロワーを特定する。そして、判定装置１０は、この特定したフォロワーの購入実績から、特定行動による影響力を、計算によって求める。つまり、判定装置１０によれば、人手によることなく、リードユーザの影響力を客観的に判定することができる。
　ここで、本実施の形態における判定装置１０の構成について更に具体的に説明する。まず、図１に示すように、本実施の形態では、判定装置１０は、商品特定部１１、フォロワー特定部１２、行動分析部１３、及び影響力算出部１４に加えて、テキストデータ収集部１５と、購入実績収集部１６とを備えている。
　テキストデータ収集部１５は、インターネット上に存在するＷｅｂサーバ群２０から、インターネット上で公開されているテキストデータと、これらの閲覧記録とを収集する。
具体的な収集先としては、ブログ、Ｔｗｉｔｔｅｒに代表されるミニブログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）におけるウォール、等が挙げられる。
　但し、インターネット上で公開されているテキストデータの量は膨大であり、全てのテキストデータとその閲覧記録とを収集することは困難である。このため、本実施の形態では、テキストデータ収集部１５は、判定装置１０の管理者によって指定された条件に基づいて、テキストデータ及び閲覧記録を収集することもできる。条件としては、キーワード（特定商品の名称等）、作成期間、サーバの名称、サービス（ＳＮＳ（Social Networking Service）等）の名称、等が挙げられる。
　購入実績収集部１６は、特定商品及び別の商品について、インターネット上で行なわれた商品販売に関する情報（以下「販売情報」と表記する。）を収集する。例えば、購入実績収集部１６は、ショッピングサイト３０のデータベースへのアクセスが許可されている場合は、このデータベースにアクセスして、特定商品及び別の商品の販売情報として、購入者、個数、購入時期等を特定する情報を収集する。データベースへのアクセスが許可されている場合としては、判定装置１０を管理する企業と、ショッピングサイト３０を管理する企業とが同一である場合、両者の間に、資本関係、契約関係等の一定の関係がある場合が挙げられる。
　また、購入実績収集部１６は、購入者自身から販売情報の提供を受けることによって、収集を行なっても良い。なお、本実施の形態において、購入者自身から販売情報の提供を受ける仕組みは、特に限定されるものではない。
　商品特定部１１は、本実施の形態では、テキストデータ収集部１５によって収集されたテキストデータから、ユーザ（以下「リードユーザ候補」と表記する。）が特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出す。具体的には、商品特定部１１は、収集されたテキストデータから、リードユーザ候補が、特定商品とは別の商品を用いて、特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、特定行動を見つけ出す。なお、以下においては、「別の商品」を「改良用商品」と表記する。
　改良行為をブログ等から見つけ出すための技術の一例としては、テンプレートマッチング技術が挙げられる。テンプレートマッチング技術では、例えば、「～に～という問題があったので、～と組み合わせたらうまくいった」、「～の～がうまくいかないので、～に変更したら直った」などのテンプレートと、ブログ等のテキストデータとが比較される。そして、比較の結果から、改良行為に合致するケースが見つけ出される。
　また、合致するケースの特定において、合致は完全一致である必要はなく、あいまい性が持たされた状態で判断されていても良い。また、合致の判断は、形態素解析及び構文解析の実行後、解析結果に基づいて行なわれても良い。
　また、分野毎に設定された改良行為に使われるキーワードを用いて、ブログ等のテキストデータを検索することによっても、改良行為を見つけ出すことは可能である。例えば、自動車の分野においては、改良することは、「チューンアップ」、又は「カスタマイズ」と呼ばれたりする。従って、これらのキーワードを用いれば、自動車に関する改良行為を見つけ出すことができると考えられる。また、改良行為に用いられる商品名のリストを予め設定しておき、設定されたリストを用いて検索を行なうことによっても、改良行為を見つけ出すことができると考えられる。
　また、フォロワー特定部１２は、本実施の形態では、購入実績収集部１６によって収集された販売情報から、特定商品と改良用商品とを購入したユーザ、即ち、フォロワーとなる可能生があるユーザ（以下「フォロワー候補」と表記する。）を特定する。そして、フォロワー特定部１２は、この特定したフォロワー候補が、商品特定部１１によって特定された改良行為の記事を、閲覧しているかどうかを判定し、閲覧している場合に、このフォロワー候補をフォロワーとして特定する。
　なお、特定したフォロワー候補が改良行為の記事を閲覧しているかどうかの判定は、例えば、テキストデータ収集部１５によって収集された閲覧記録に、特定したフォロワー候補を特定できる識別子、例えば、ユーザアドレス、ＩＰアドレス等が含まれているかどうかを確認することによって行なうことができる。
　行動分析部１３は、本実施の形態では、上述したように、フォロワーにおける特定商品と改良用商品との購入実績を分析するが、この購入実績の分析によって、特定商品と改良用商品との購入頻度、及び購入頻度の変化を特定する。
　影響力算出部１４は、本実施の形態では、まず、特定された購入頻度及びその変化が設定基準を満たしているかどうかを判定する。そして、判定の結果、設定基準が満たされている場合は、影響力算出部１４は、対象となっているリードユーザ候補をリードユーザに設定し、フォロワーによって購入された改良用商品の購入金額の合計を用いて、このリードユーザによる特定行動の影響力を算出する。
　具体的には、上述の設定基準としては、例えば、「１ヶ月の間、毎週、特定商品の購入者２人以上が改良用商品を購入していた。」、「最初の１ヶ月の間、毎週、特定商品の購入者５人以上が改良用商品を購入しており、その後、６ヶ月の間、毎週、特定商品の購入者３人以上が改良用商品を購入していた。」等が挙げられる。
　また、影響力算出部１４は、例えば、特定されたフォロワーが属しているＳＮＳのコミュニティにおける所属人数（コミュニティのサイズ）で、フォロワーによる改良用商品の購入金額の合計を除算し、得られた値を、影響力としても良い。このようにして得られた影響力は、コミュニティサイズに拘束されないよう正規化されるため、値が高い程、リードユーザの影響力は高いと判断することができる。また、このようにコミュニティのサイズで正規化することは、特に、コミュニティにおけるリードユーザの影響力を求める場合に有効である。
　なお、コミュニティのサイズは、コミュニティの運営者によって公開されている場合もあるが、そうでない場合もある。後者の場合は、コミュニティのサイズは、ランダムサンプリングによって推定することができる。具体的には、任意の人を選択し、コミュニティへの所属の有無を事前インタビュー等によって特定することで、コミュニティサイズを推定することができる。
　また、本実施の形態において、リードユーザによる特定行動の影響力の算出は、上述した方法以外の方法によって行なわれていても良い。影響力算出部１４は、フォロワーの人数、フォロワー全体又はフォロワー１人当たりの消費金額、フォロワーが特定行動の記事を見てから特定商品又は改良商品を購入するまでの時間等といった、購入実績の分析結果に基づいて、影響力を算出すれば良い。
　また、影響力算出部１４によって算出されるリードユーザの影響力は、「コミュニティにおけるリードユーザの影響力」に限定されることはなく、「社会全体におけるリードユーザの影響力」であっても良い。
　更に、上述した購入実績収集部１６は、販売情報として、購入商品についてのユーザーレビューを収集することもできる。この場合、影響力算出部１４は、収集されたレビューの中に、フォロワーによる改良行為についての肯定的なコメントが存在しているかどうかを判定し、影響力の算出に判定結果を加味することができる。例えば、影響力算出部１４は、肯定的なコメントの数が設定値以上である場合に、算出した影響力の値を増加させ、肯定的なコメントの数が設定値未満である場合に、算出した影響力の値を減少させる。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態における判定装置１０の動作について図２及び図３を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態における判定装置の動作を示すフロー図である。図３は、本発明の実施の形態で用いられる特定商品及び特定行動の具体例を示す図である。また、以下の説明においては、適宜図１を参酌する。更に、本実施の形態では、判定装置１０を動作させることによって、判定方法が実施される。よって、本実施の形態における判定方法の説明は、以下の判定装置１０の動作説明に代える。
　図２に示すように、最初に、テキストデータ収集部１５が、Ｗｅｂサーバ群２０から、インターネット上で公開されているテキストデータと、これらの閲覧記録とを収集する（ステップＡ１）。
　具体的には、ステップＡ１では、判定装置１０の管理者によって、特定商品の名称と作成期間とが入力され、これらに基づいて収集が行なわれる。例えば、特定商品の名称「ヨーヨー」と、作成期間「過去１ヶ月間」とが入力されると、図３に示すように、リードユーザ候補がヨーヨーについて記載したブログ記事とその閲覧記録とが収集される。
　次に、商品特定部１１が、ステップＡ１で収集されたテキストデータから、リードユーザ候補が特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、更に、見つけ出した特定行動に用いられた改良用商品を特定する（ステップＡ２）。
　具体的には、ステップＡ２では、図３に示すように、商品特定部１１は、まず、ブログ記事から、リードユーザ候補が、ヨーヨーとは別の改良用商品を用いて、ヨーヨーに対して行なった改良行為についての記事を特定する。そして、商品特定部１１は、特定した記事のなかで用いられている「絆創膏」を、改良用商品として特定する。
　次に、購入実績収集部１６が、特定商品及び改良用商品について、インターネット上で行なわれた商品販売に関する情報（販売情報）を収集する（ステップＡ３）。具体的には、ステップＡ３では、購入実績収集部１６は、例えば、アクセスが許可されているショッピングサイト３０のデータベースにアクセスし、それから、「ヨーヨー」及び「絆創膏」の購入者、個数、購入時期等を特定する情報を収集する。
　次に、フォロワー特定部１２は、ステップＡ３で収集された販売情報から、特定商品と改良用商品とを購入したフォロワー候補を特定する（ステップＡ４）。具体的には、ステップＡ４では、フォロワー特定部１２は、販売実績から、「ヨーヨー」と「絆創膏」とを一緒に購入した購入者を特定し、この購入者をフォロワー候補とする。なお、この場合の「ヨーヨー」と「絆創膏」との購入は、同時に行なわれている場合に限定されず、両者の購入に時間差が生じていても良い。時間差の程度は特に限定されないが、例えば、１週間以内等が挙げられる。
　次に、フォロワー特定部１２は、ステップＡ１で収集された閲覧記録に基づいて、ステップＡ４で特定したフォロワー候補が、ステップＡ２で特定した特定行動（改良行為）の記事を閲覧しているかどうかを判定する（ステップＡ５）。具体的には、ステップＡ５では、フォロワー特定部１２は、ステップＡ１で収集された閲覧記録に、ステップＡ４で特定したフォロワー候補の識別子、（ユーザＩＤ、ＩＰアドレス等）が含まれているかどうかを判定する。
　ステップＡ５の判定の結果、フォロワー候補が記事を閲覧していない場合は、フォロワー特定部１２は、再度ステップＡ４を実行する。一方、ステップＡ５の判定の結果、フォロワー候補が記事を閲覧している場合は、フォロワー特定部１２は、ステップＡ４で特定したフォロワー候補をフォロワーとして特定する（ステップＡ６）。
　次に、行動分析部１３は、フォロワーが特定されると、ステップＡ３で収集された販売情報を用いて、特定したフォロワーの特定商品「ヨーヨー」と改良用商品「絆創膏」との購入実績を分析し、両者の購入頻度、及び購入頻度の変化を特定する（ステップＡ７）。
　次に、影響力算出部１４は、ステップＡ７で特定された購入頻度及びその変化が設定基準を満たしているかどうかを判定する（ステップＡ８）。ステップＡ８の判定の結果、設定基準が満たされていない場合は、影響力算出部１４は、処理を終了する。一方、ステップＡ８の判定の結果、設定基準が満たされている場合は、影響力算出部１４は、ステップＡ７での結果を用いて、ユーザによる特定行動の影響力を算出する（ステップＡ９）。
　具体的には、ステップＡ９では、影響力算出部１４は、例えば、ステップＡ６で特定されたフォロワーが属しているＳＮＳのコミュニティを特定し、更に、特定したコミュニティの所属人数（コミュニティのサイズ）を取得もしくは推定する。そして、影響力算出部１４は、特定した所属人数で、フォロワーによる「絆創膏」の購入金額の合計を除算し、得られた値を、影響力とする。
　以上のステップＡ１～Ａ９が実行されると、判定装置１０における処理は一旦終了する。その後、判定装置１０の管理者が、新たに、特定商品の名称と作成期間とを入力すると、再度、ステップＡ１～Ａ９が実行される。
　また、本実施の形態では、ステップＡ４～Ａ６の代わりに、次のステップが実行されていても良い。まず、ステップＡ３の実行後、フォロワー特定部１２は、ステップＡ３で収集された販売情報から改良用商品の購入者を特定し、ステップＡ１で収集された閲覧記録を用いて、この購入者が特定行動の記事を閲覧しているかどうかを判定する。そして、閲覧していると判定する場合は、フォロワー特定部１２は、この購入者が閲覧した日時と改良商品を購入した日時との差が設定期間内であるかどうかを判定し、設定期間内である場合は、この購入者をフォロワーとして特定する。
　以上のように、本実施の形態では、人の主観に依拠することなく、インターネット上のデータから、特定商品についての改良行為と改良用商品とが特定され、これらに基づいてフォロワーも特定される。また、フォロワーによる改良用商品の購入実績から、リードユーザの影響力を表わす数値が算出される。つまり、本実施の形態によれば、人手によることなく、リードユーザの影響力を客観的に判定することができる。
［プログラム］
　本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１～Ａ９を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における判定装置１０と判定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、商品特定部１１、フォロワー特定部１２、行動分析部１３、影響力算出部１４、テキストデータ収集部１５、及び購入実績収集部１６として機能し、処理を行なう。
　ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、判定装置１０を実現するコンピュータについて図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における判定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　図４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、商品特定部と、
　インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、フォロワー特定部と、
　前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、行動分析部と、
　前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、影響力算出部と、
を備えていることを特徴とする判定装置。
（付記２）
　前記商品特定部が、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
付記１に記載の判定装置。
（付記３）
　前記フォロワー特定部が、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
付記２に記載の判定装置。
（付記４）
　前記行動分析部が、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
　前記影響力算出部が、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
付記３に記載の判定装置。
（付記５）
（ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
（ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
（ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
を有することを特徴とする判定方法。
（付記６）
　前記（ａ）のステップで、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
付記５に記載の判定方法。
（付記７）
　前記（ｂ）のステップで、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
付記６に記載の判定方法。
（付記８）
　前記（ｃ）のステップで、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
　前記（ｄ）のステップで、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
付記７に記載の判定方法。
（付記９）
　コンピュータに、
（ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
（ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
（ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
（ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１０）
　前記（ａ）のステップで、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１１）
　前記（ｂ）のステップで、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
付記１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）
　前記（ｃ）のステップで、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
　前記（ｄ）のステップで、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１２年９月２７日に出願された日本出願特願２０１２－２１４２１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上のように、本発明によれば、人手によることなく、リードユーザの影響力を客観的に判断することができる。本発明は、マーケティング分野において、特に有用である。
　１０　判定装置
　１１　商品特定部
　１２　フォロワー特定部
　１３　行動分析部
　１４　影響力算出部
　１５　テキストデータ収集部
　１６　購入実績収集部
　２０　Ｗｅｂサーバ群
　３０　ショッピングサイト
　１１０　コンピュータ
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス
 

Claims (12)

  1. 　インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、商品特定部と、
    　インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、フォロワー特定部と、
    　前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、行動分析部と、
    　前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、影響力算出部と、
    を備えていることを特徴とする判定装置。
  2. 　前記商品特定部が、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
    請求項１に記載の判定装置。
  3. 　前記フォロワー特定部が、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
    請求項２に記載の判定装置。
  4. 　前記行動分析部が、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
    　前記影響力算出部が、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
    請求項１～３のいずれかに記載の判定装置。
  5. （ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
    （ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
    （ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
    （ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
    を有することを特徴とする判定方法。
  6. 　前記（ａ）のステップで、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
    請求項５に記載の判定方法。
  7. 　前記（ｂ）のステップで、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
    請求項６に記載の判定方法。
  8. 　前記（ｃ）のステップで、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
    　前記（ｄ）のステップで、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
    請求項５～７のいずれかに記載の判定方法。
  9. 　コンピュータに、
    （ａ）インターネット上に公開された文書から、ユーザが特定商品に対して実行した特定行動を見つけ出し、見つけ出した前記特定行動に用いられた、前記特定商品以外の別の商品を特定する、ステップと、
    （ｂ）インターネット上での販売実績に基づいて、前記特定商品と前記別の商品とを購入したユーザを、フォロワーとして特定する、ステップと、
    （ｃ）前記フォロワーにおける前記特定商品と前記別の商品との購入実績を分析する、ステップと、
    （ｄ）前記購入実績の分析結果を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、ステップと、
    を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  10. 　前記（ａ）のステップで、インターネット上で、前記ユーザが前記別の商品を用いて前記特定商品に対して行なった改良行為についての記事を特定することによって、前記特定行動を見つけ出す、
    請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  11. 　前記（ｂ）のステップで、更に、前記記事を閲覧していることを条件に、前記フォロワーを特定する、
    請求項１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  12. 　前記（ｃ）のステップで、前記購入実績の分析によって、前記特定商品と前記別の商品との購入頻度、及び前記購入頻度の変化を特定し、
    　前記（ｄ）のステップで、特定された前記購入頻度及びその変化が設定基準を満たす場合に、前記フォロワーによって購入された前記別の商品の購入金額の合計を用いて、前記ユーザによる前記特定行動の影響力を算出する、
    請求項９～１１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
     
PCT/JP2013/075784 2012-09-27 2013-09-25 判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Ceased WO2014050837A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/429,422 US20150242866A1 (en) 2012-09-27 2013-09-25 Determination device, determination method, and computer-readable recording medium
JP2014538504A JPWO2014050837A1 (ja) 2012-09-27 2013-09-25 判定装置、判定方法、及びプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012-214218 2012-09-27
JP2012214218 2012-09-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014050837A1 true WO2014050837A1 (ja) 2014-04-03

Family

ID=50388234

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2013/075784 Ceased WO2014050837A1 (ja) 2012-09-27 2013-09-25 判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20150242866A1 (ja)
JP (1) JPWO2014050837A1 (ja)
WO (1) WO2014050837A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150348216A1 (en) * 2014-05-29 2015-12-03 General Electric Company Influencer analyzer platform for social and traditional media document authors
CN106846019A (zh) * 2015-12-04 2017-06-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息投放用户的筛选方法和设备
TWI726981B (zh) * 2017-01-23 2021-05-11 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 資訊投放用戶的篩選方法和設備
CN110991767B (zh) * 2019-12-20 2022-06-10 浙江大学 领先用户识别、预测方法以及技术趋势预测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003167990A (ja) * 2001-11-30 2003-06-13 Fujitsu Ltd 商品情報収集システム及び方法
JP2010097576A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Ageha Corp マスコラボレーション型商品提案システム
JP2010218475A (ja) * 2009-03-19 2010-09-30 Nifty Corp ブログ分析方法及び装置
JP2011107826A (ja) * 2009-11-13 2011-06-02 Intec Systems Institute Inc 行動情報抽出システム及び抽出方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110307397A1 (en) * 2010-06-09 2011-12-15 Akram Benmbarek Systems and methods for applying social influence
US20110320373A1 (en) * 2010-06-25 2011-12-29 Microsoft Corporation Product conversations among social groups

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003167990A (ja) * 2001-11-30 2003-06-13 Fujitsu Ltd 商品情報収集システム及び方法
JP2010097576A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Ageha Corp マスコラボレーション型商品提案システム
JP2010218475A (ja) * 2009-03-19 2010-09-30 Nifty Corp ブログ分析方法及び装置
JP2011107826A (ja) * 2009-11-13 2011-06-02 Intec Systems Institute Inc 行動情報抽出システム及び抽出方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20150242866A1 (en) 2015-08-27
JPWO2014050837A1 (ja) 2016-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11921737B2 (en) ETL workflow recommendation device, ETL workflow recommendation method and ETL workflow recommendation system
CN105678587B (zh) 一种推荐特征确定方法、信息推荐方法及装置
CN105247552B (zh) 数字收据经济
US10122811B2 (en) Method for determining identities between users
TW201937429A (zh) 一種判定行銷方案的方法、裝置及電子設備
US9646081B1 (en) System and method to present a summarized task view in a case management system
US10789079B2 (en) Triggering user aid based on user actions at independent locations
CN107451832A (zh) 推送信息的方法和装置
US20240202205A1 (en) Library information management system
CN107808346A (zh) 一种潜在目标对象的评估方法及评估装置
WO2020006834A1 (zh) 金融机构推荐方法、设备、存储介质及装置
WO2014050837A1 (ja) 判定装置、判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20140108439A1 (en) Interest Expansion Using A Taxonomy
WO2017203672A1 (ja) アイテム推奨方法、アイテム推奨プログラムおよびアイテム推奨装置
CN111191142B (zh) 一种电子资源推荐方法、装置和可读介质
CN110427545B (zh) 一种信息推送方法及系统
US20130318104A1 (en) Method and system for analyzing data in artifacts and creating a modifiable data network
US9799079B2 (en) Generating a multi-dimensional social network identifier
CN118378625A (zh) 消费需求洞察词库构建、消费人群的画像构建方法及设备
JP6540286B2 (ja) 業務分析プログラム、装置および方法
JP6249500B2 (ja) マッチングシステム、マッチング方法及びプログラム
JP5774535B2 (ja) コンテンツ推薦プログラム、コンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法
Pushak et al. Empirical scaling analyzer: An automated system for empirical analysis of performance scaling
US20140067848A1 (en) Estimation of effects of process customization
KR102912016B1 (ko) 개인 맞춤형 피부 분석 및 화장품 추천을 수행하는 서버

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13841841

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014538504

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14429422

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13841841

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1