WO2014147776A1 - 商品提示サーバおよび商品提示方法 - Google Patents

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WO2014147776A1
WO2014147776A1 PCT/JP2013/057949 JP2013057949W WO2014147776A1 WO 2014147776 A1 WO2014147776 A1 WO 2014147776A1 JP 2013057949 W JP2013057949 W JP 2013057949W WO 2014147776 A1 WO2014147776 A1 WO 2014147776A1
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WO
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product
user
purchase
management data
preference
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PCT/JP2013/057949
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English (en)
French (fr)
Inventor
崇 豊村
森　直樹
国雄 窪田
Original Assignee
日立コンシューマエレクトロニクス株式会社
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Publication date
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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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0254—Targeted advertisements based on statistics

Definitions

  • Patent Document 1 discloses a technology that supports searching for a specific product from a large number of products.
  • Patent Literature 1 discloses a product recommendation device that extracts a purchase tendency of a user for each category of products and recommends a product suitable for the user to the user.
  • Patent Document 1 it is disclosed that different user purchase tendencies are differentiated for each product category and an optimum product is recommended for each product category.
  • different user purchase tendencies are distinguished depending on the situation at the time of purchase. It is not disclosed to recommend products according to the criteria. Further, by completely distinguishing purchase tendencies, it has not been considered to make a broad and discoverable recommendation by using the purchase tendency appearing on the one hand for recommending the other product.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above-described problems.
  • communication for communicating data related to product purchase with a product browsing terminal used by a user via a network in a product presentation server.
  • purchase history management data preference extraction means for extracting the purchase tendency of the user for each user situation
  • preference storage data for each user situation extracted by the preference extraction means to synthesize data
  • a preference synthesis means for storing in the product management means, the communication means extracts a product that matches the preference management data from the product management data, And transmits data indicating the extracted product to the product viewing terminal.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a product presentation server according to the present embodiment.
  • the product presentation server 101 is a device managed by an operator of online mail order sales, and manages products sold through online mail order sales.
  • the product presentation server 101 includes a control unit 102 that controls operation of each unit 103 to 105, a memory 103 that temporarily stores processing data related to operation control performed by the control unit 102, and communication that transmits and receives data via a network.
  • the unit 104 includes a data storage unit 105 that holds various data, and each unit is connected by a common bus (including a data bus and an address bus).
  • the data storage unit 105 includes a plurality of programs 106 that perform processing according to the present embodiment, user management data 107 that manages users who use online mail order, and group management data that manages groups composed of a plurality of users. 108, product management data 109 for managing products to be sold, purchase history management data 110 for managing orders from users, product attribute management data 111 representing characteristics of each product, and preferences representing purchase trends of each user Management data 112 and recommended product management data 113 representing the user's preference and the degree of matching of each product are accumulated and stored.
  • the merchandise management data 109 and the merchandise attribute management data 111 are prepared in advance by an online mail order operator.
  • the control unit 102 reads the plurality of programs 106 from the data storage unit 105 before starting the processing according to the present embodiment, expands the programs 106 in the memory 103, and acquires the user situation by operating according to the plurality of programs 106.
  • each processing unit 114 to 118 in which the control unit 102 operates according to each program will be described as the operation of each processing unit, not the operation of the control unit 102. To do.
  • the processing units 114 to 118 are separated for convenience of explanation. In reality, one processing unit may perform a plurality of processings 114 to 118, or each processing unit 114 to 118 may be performed. A plurality of processing units may share the operation of each unit.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a connection configuration between the product presentation server 101 and the product browsing terminal 201 according to the present embodiment.
  • the product browsing terminal 201 is a device used by a user who uses online mail order, and is connected to the product presentation server 101 via a network such as the Internet.
  • the product browsing terminal 201 may be a generally used personal computer, a mobile terminal such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, or a PDA, or a dedicated terminal of this system.
  • a mobile terminal such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, or a PDA
  • the product browsing software is installed in the product browsing terminal 201.
  • a product list screen output by the product browsing software to the product browsing terminal 201 may be created. By comprising in this way, the communication amount of the goods browsing terminal 201 and the goods presentation server 101 can be reduced, and a more prompt screen display can be performed.
  • the user operates the product browsing terminal 201 to browse and order products.
  • the merchandise browsing terminal 201 communicates with the merchandise presentation server 101 to acquire merchandise information to be displayed on the screen, and issues an order based on a user instruction.
  • the products are put together in a plastic bag or the like for each user, and there is a risk that the products ordered by each other in the group may be known.
  • the same item may be ordered according to the surroundings, or a slightly higher-priced item may be ordered.
  • the purchase method may be changed from the case of purchasing alone, and different preferences are formed.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a procedure for shopping with the product presentation server 101 and the product browsing terminal 201 according to the present embodiment. This will be described from the stage of turning on the product browsing terminal 201 and starting shopping.
  • the merchandise browsing terminal 201 When the merchandise browsing terminal 201 receives an instruction to start shopping through a user operation, the merchandise browsing terminal 201 requests the merchandise presentation server 101 to log in (S301). For example, the URL (Uniform Resource Locator) of the online mail order page is directly entered on the Web browser installed in the product browsing terminal 201, or the link to the online mail order page is selected from the search result of the search page. Then, a Web page acquisition method based on HTTP (Hypertext Transfer Protocol) is transmitted to the product presentation server 101.
  • HTTP Hypertext Transfer Protocol
  • a login ID and a login password are transmitted from the product browsing terminal 201 to the product presentation server 101.
  • the product presentation server 101 that has received the login request collates the login ID and login password with the information managed in the user management data 107, and as a result of the verification, the received login ID and login password are registered in the user management data 107. If it is, the fact that login has been accepted as a user registered in the user management data 107 is transmitted to the product browsing terminal 201 (S302).
  • FIG. 4 shows a data configuration example of the user management data 107.
  • the user management data 107 is a table in which a user ID for uniquely identifying a user and information indicating user characteristics are combined. Based on the information input by the user at the time of member registration, the control unit 102 stores the name, gender, address, and the like.
  • the login ID and login password are used to authenticate individuals when confirming product purchases on the online mail order page and browsing the member registration information and purchase history of the user.
  • the login ID and login password may allow the user to select an arbitrary character string at the time of member registration, or may be automatically issued by the operator.
  • the delivery address and credit card number are information necessary for delivery and settlement of purchased products. Such information may be input by the user in advance at the time of member registration, or may be input every time purchase is made. When the record is created for the first time, the date is stored as the registration date. The user information can be arbitrarily updated by the user, and the date / time is overwritten on the update date / time.
  • the user After logging in, the user selects whether to purchase alone or as a group from the purchase method selection screen.
  • Fig. 5 shows an example of the purchase method selection screen.
  • the purchase method selected by the user is transmitted from the product browsing terminal 201 to the product presentation server 101 (S303).
  • the product presentation server 101 sends a response after collating with the group management data 108 (S304).
  • FIG. 6 shows a data configuration example of the group management data 108.
  • the group management data 108 is a table for managing combinations of group IDs for uniquely identifying groups and user IDs of members constituting the groups.
  • the control unit 102 registers one delivery address for each group based on the input from the user, and products purchased in the group are delivered to this address.
  • the date is stored as the registration date.
  • the member registration deletion can be arbitrarily updated by the user, and the date and time is overwritten on the update date and time.
  • a request for product information is issued from the product browsing terminal 201 (S305).
  • the product presentation server 101 acquires product information from the product management data 109 and transmits the product information to the product browsing terminal 201 (S306).
  • the product information received by the product browsing terminal 201 is displayed on the screen of the product browsing terminal 201, and the user browses it.
  • FIG. 7 shows a data configuration example of the product management data 109.
  • the product management data 109 is a table in which a product code for uniquely identifying a product and information describing the content of the product are combined.
  • the product category code and the product subcategory code are codes for identifying the category to which the product belongs.
  • the product category code stores a code indicating a category such as food or clothing
  • the product subcategory code includes vegetables, meat, etc. Stores a code that indicates a fine category of food.
  • the product image file name stores the file name of the actual product image or image image, and associates it with the product image to be read.
  • the image file name may include a full path or a relative path indicating the location where the product image is stored.
  • FIG. 8 shows an example of a screen for displaying product information on the product browsing terminal 201.
  • a display screen 801 is an area of a screen displayed by the product browsing terminal 201.
  • the contents of the product are displayed as a combination of a product image 803 and product details 804.
  • the merchandise details 804 is text information such as a merchandise name, place of production, content, and price extracted from the merchandise management data 109.
  • the user inputs the quantity of the product to be purchased in the quantity designation area 805 and selects the purchase decision button 806 to register the product as a purchase candidate.
  • the screen is switched to the next page to browse another product, or by selecting the payment screen transition button 807, the screen shifts to a screen for confirming the purchase candidate product and making a settlement. Can be.
  • order information is transmitted from the product browsing terminal 201 to the product presentation server 101 (S307).
  • the product presentation server 101 receives the order information and stores it as purchase history management data 110 by the order registration processing unit 115. Further, the product presentation server 101 notifies the product browsing terminal 201 that the order has been accepted (S308).
  • FIG. 9 shows a data configuration example of the purchase history management data 110.
  • the purchase history management data 110 is a table for managing products purchased by each user, and stores a user ID and a product code for uniquely identifying each user and product.
  • the product category code, the product subcategory code, the purchase price, and the expiration date are stored by referring to the product information from the product management data 109 at the timing of purchase by the user.
  • As the purchase quantity the purchase quantity transmitted from the product browsing terminal 201 to the product presentation server 101 in S307 is stored.
  • the delivery address, purchaser name, desired delivery date and time, etc. are information input by the user at the time of payment, and the payment information transmitted from the product browsing terminal 201 to the product presentation server 101 in S309 is stored. Information registered in advance as member registration information may be stored with reference to the user management data 107.
  • Delivery charges are calculated and stored by the operator in consideration of the total purchase quantity at the time of settlement.
  • the delivery fee is stored only in one of the records, and the delivery fee may be emptied for the other records.
  • the date is stored as the registration date.
  • the delivery status indicates the processing status of order and delivery such as preparation for delivery, delivery completion, cancellation, etc., and is updated at any time. Therefore, the date and time is overwritten on the update date and time.
  • the product to be ordered is registered in the product presentation server 101 by repeating the processing from S305 to S308 by the user's operation.
  • the product browsing terminal 201 instructs the product presentation server 101 to make a payment (S309).
  • the merchandise presentation server 101 compares the settlement information held in the user management data 107 and notifies the merchandise browsing apparatus 201 that the settlement has been completed (S310).
  • FIG. 10 is a flowchart of processing for extracting a purchase tendency of a specific user.
  • the purchase tendency is extracted separately for the user's purchase situation and the subcategory of the purchased product, and in this embodiment, there are cases where the user purchases alone or in groups.
  • the user's situation and product subcategory from which purchase tendency is extracted are selected (S1001 and S1002).
  • the user's situation and product subcategory from which purchase tendency is extracted are selected (S1001 and S1002).
  • the user's situation and product subcategory from which purchase tendency is extracted are selected (S1001 and S1002).
  • the explanation will be made on the assumption that the purchase tendency of meat when purchasing in a group is extracted.
  • purchased products that match the selected user's situation and product subcategory are extracted, and specific attribute values are acquired for each product (S1003).
  • the user status is data acquired by the user status acquisition processing unit 114 at the time of ordering and stored in the purchase history management data 110.
  • the result of selection by the user on the purchase method selection screen 501 is stored.
  • the product subcategory is data added to each purchased product in the purchase history management data 110.
  • the product attribute management data 111 stores a product code for uniquely identifying a product, and quantifies features for each product attribute.
  • An attribute defines information used as a judgment material when a user makes a purchase decision such as price, quality, and popularity. For example, in the case of a price, 10 levels are defined for the price distribution within the same product category or the same product sub-category, and the number obtained by counting the class to which the price of each product belongs from the lowest is used as the evaluation value.
  • price, quality, and popularity are described as attributes as an example. However, any data may be used as long as the data enables comparison of products.
  • information stored in the product management data 109 (sale price, information on sale period, production area information, manufacturer name, expiration date, etc.) is acquired using the product code as a key, or stored in the purchase history management data 110.
  • the information (delivery fee, desired delivery date, etc.) as an attribute, it is possible to analyze the purchase tendency of the user from various aspects.
  • the product attribute management data 111 is prepared in advance by an online mail order operator, but it is desirable to update it as needed when new products are added or existing products are updated.
  • an average value and a standard deviation are calculated for the attribute value of the price of each purchased product acquired in S1003 (S1004 and S1005).
  • the calculated average value and standard deviation are stored in the preference management data 112. It is convenient to generate the preference management data 112 as a separate table for each user situation and further for each product subcategory, but it may be generated as a single table.
  • FIG. 13 is a flowchart of processing for synthesizing purchase trends for each user situation and each product category extracted by the flow shown in FIG. 10 and quantifying whether or not each product matches the purchase trend. This process may be performed when the user performs shopping, or may be performed in advance after the execution of the flow shown in FIG.
  • the average value and standard deviation of specific attributes calculated in the flow shown in FIG. 10 are acquired from the preference management data 112 for the selected user situation and product subcategory (S1303). In this step, description will be made assuming that the average value and standard deviation of price attributes are acquired.
  • the average value and standard deviation of the same attribute when the product subcategory is the same but the user situation is different are acquired from the preference management data 112 (S1304). That is, in this step, an average value and a standard deviation are acquired for the price attribute of meat when purchased alone.
  • the purchase trends acquired in S1303 and S1304 are compared, and a new purchase trend is synthesized.
  • the price range is strong with the intention of adjusting to the surroundings.
  • the purchase tendency when purchasing alone is not combined with the purchase tendency when purchasing as a group. Thereby, it becomes possible to prevent presenting the goods contrary to the user's intention.
  • the difference between the average value of the price attribute synthesized in S 1305 and the value of the price attribute of each product whose product subcategory belongs to meat in the product attribute management data 111 is calculated and stored in the recommended product management data 113. If there are two types of average prices as a result of the synthesis in S1305, the smaller difference absolute value may be stored in the recommended product management data 113.
  • the difference is calculated for each attribute of quality and popularity, and the degree of fitness for the preference of the product is calculated from the difference of each attribute.
  • the fitness is defined as, for example, a numerical value normalized between 0 and 10 by summing up the differences of all attributes.
  • the calculated fitness is stored in the recommended product management data 113.
  • FIG. 14 is a data configuration example of the recommended product management data 113.
  • the recommended product management data 113 is a table in which a user ID for uniquely identifying a user and information indicating a product that matches the purchase tendency of the user are combined.
  • a reason suitable for determining that the product is a conforming product is stored. For example, if the difference between the price evaluation values is the smallest among the distances of all the attribute evaluation values, store the reason that "You buy cheap things, so this cheap product is recommended", or A plurality of patterns are created in advance as reasons for conformity, and identification IDs are assigned to the respective reasons for conformance, and the identification IDs are stored in the field of reason for conformance in the recommended product management data 113.
  • the recommended product management data 113 may be generated as a single table.
  • the product presentation server 101 searches the recommended product management data 113 for the product with the smallest fitness and transmits product information that particularly emphasizes the recommended product. For example, when the user selects group purchase and requests the display of meat, the record of group purchase and meat is extracted from the recommended product management data 113, and the product is visually emphasized using a frame or mark. The product information with such designation is transmitted.
  • FIG. 15 is an example of a screen that highlights and displays a recommended product using the product information received from the product presentation server 101 by the product browsing terminal 201. For example, the visibility is improved by displaying a mark 1502 next to the product image of the recommended product or surrounding the entire product information with a frame 1503.
  • the reason for conformity 1504 is displayed together with the product information, so that the user can be satisfied when the recommended product is viewed.
  • the product presentation server 101 records that the recommended product is presented to the user.
  • the initial presentation date and time is set only once at the timing when the recommended product is first presented.
  • the final presentation date and time and the number of presentations are updated every time after presentation.
  • the user situation may be differentiated between purchasing a product for family use and purchasing a product for use by one person. For example, when shopping is started, a purchase purpose selection screen as shown in FIG. 21 is displayed, and the user situation acquisition processing unit 114 acquires whether the situation is for the family or for yourself.
  • the acquired status is stored in the purchase history management data 110.
  • the acquired status is stored in the purchase history management data 110. For example, when user a purchases what he / she uses alone, he has a strong commitment to maker X's dry curry, while when purchasing a product for family use, he has a strong commitment to sweetness, but there is no particular commitment to the manufacturer. And In this case, it is desirable to synthesize the preference for recommending a curry of manufacturer X that user a likes, although it is sweet for those used by the family.
  • a case of purchasing for oneself and a case of purchasing for a present may be distinguished.
  • a purchase purpose selection screen as shown in FIG. 22 is displayed, and the user status acquisition processing unit 114 acquires whether the status is for present or for oneself.
  • the user status acquisition processing unit 114 may acquire that the delivery destination of the product has been changed for a present and determine whether the present is for the present or for the user.
  • the acquired status is stored in the purchase history management data 110.
  • the user a has a strong commitment to a low price for his / her own use, while he is not particularly concerned about the price for a present and has a good quality. In this case, it is desirable to synthesize the preference so as to recommend a cheap and profitable product with good quality for presents.
  • a user situation it may be distinguished between a case of purchasing for a normal family and a case of purchasing at a visitor. For example, the total amount or total quantity of purchased products may be acquired, and the user status acquisition processing unit 114 may determine whether the user is in a normal family situation or a visitor situation.
  • the acquired status is stored in the purchase history management data 110.
  • the user a has a strong commitment to a low price for everyday family use, and has no strong attention to popularity, but a strong commitment to a high price and popularity at the visitor.
  • the preference is synthesized according to the surroundings compared with the preference of the entire group. An example of synthesizing preferences after determining whether or not there will be described.
  • FIG. 16 is an example of a configuration diagram illustrating the product presentation server 1601 according to the second embodiment.
  • the description of the configuration having the same reference numerals as those in FIG.
  • the product presentation server 1601 accumulates and stores group-wide preference management data 1602 representing the purchase tendency of the entire group in the data storage unit 105. Further, the control unit 102 reads out a plurality of programs 106 from the data storage unit 105, develops them in the memory 103, and operates in accordance with the plurality of programs 106, whereby the processing units 114 to 118 described in the first embodiment and the entire group It operates as a group-wide preference extraction processing unit 1603 that analyzes the preferences of the group.
  • FIG. 17 is a flowchart of the process of extracting the purchase tendency of the entire group.
  • the purchase tendency is extracted separately for each group and product subcategory, and in this embodiment, the overall preferences of each of a plurality of groups are extracted.
  • the process shown in FIG. 17 is desirably performed after the flow shown in FIG.
  • the attribute value acquisition method may be performed in the same manner as S1103 in the first embodiment. In this step, description will be made on the assumption that the purchase tendency is extracted for the price attribute value.
  • an average value and a standard deviation are calculated for the attribute value of the price of each purchased product acquired in S1703 (S1704 and S1705).
  • the calculated average value and standard deviation are stored in the group preference management data 1602.
  • the group preference management data 1602 is conveniently generated as a separate table for each group, and further for each product subcategory, but may be generated as a single table.
  • the preferences of all registered groups can be extracted (S1706, S1707, S1708).
  • FIG. 19 synthesizes the purchase tendency for each user situation and product category extracted by the flow shown in FIG. 10 of the first embodiment based on the purchase tendency for each product category extracted by the flow shown in FIG.
  • FIG. 11 is a flowchart of a process of quantifying whether each product is suitable for the purchase tendency. This process may be performed when the user performs shopping, or may be performed in advance, for example, after the flow shown in FIGS. 10 and 17 is performed.
  • a target group and a product subcategory whose suitability is digitized for a user a are selected (S1901 and S1902).
  • description will be made assuming that the suitability of meats purchased in group A is quantified.
  • the average value and standard deviation of the specific attributes calculated in the flow shown in FIG. 10 are acquired from the preference management data 112 (S1903). In this step, description will be made assuming that the average value and standard deviation of price attributes are acquired.
  • the average value and standard deviation of the price attribute of the entire group are acquired from the group-wide preference management data 1602 (S1904).
  • an average value and a standard deviation are acquired from the preference management data 112 for the price attribute of meat when purchased alone (S1905).
  • the purchase tendency acquired in S1903 to S1905 is compared, and a new purchase tendency is synthesized.
  • the purchase tendency of meat when purchased alone is synthesized.
  • the purchase tendency is determined based on the fact that it is close to the surroundings even though the commitment is weak do not do. Thereby, it is possible to discriminate not only the strength of commitment but also whether or not it is really matched to the surroundings and present a product that is contrary to the user's intention.
  • each product of meat handled in the online mail order is suitable for the synthetic preference when the user a purchases meat in Group A (S1908).
  • the difference between the average value of the price attribute synthesized in S 1906 and the value of the price attribute of each product whose product subcategory belongs to meat in the product attribute management data 111 is calculated and stored in the recommended product management data 113. If there are two types of average prices as a result of the synthesis in S1906, the smaller difference absolute value may be stored in the recommended product management data 113.
  • the difference is calculated for each attribute of quality and popularity, and the degree of conformity to the taste of the product is calculated from the difference of each attribute.
  • the fitness is defined as, for example, a numerical value normalized between 0 and 10 by summing up the differences of all attributes.
  • the calculated fitness is stored in the recommended product management data 113.
  • FIG. 20 shows an example of a screen displayed on the product browsing terminal 201 using the recommended product management data 113 determined in the present embodiment.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD (Digital Versatile Disk). Can be put.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

Abstract

商品提示サーバにおいて、ネットワークを介して、ユーザが使用する商品閲覧端末と、商品の購入に関するデータを通信する通信手段と、商品に関する情報を格納する商品管理データと、ユーザが購入した商品の購入履歴を格納する購入履歴管理データとを蓄積するデータ蓄積手段と、商品の購入時のユーザのユーザ状況を取得するユーザ状況取得手段と、購入履歴管理データに基づき、ユーザ状況ごとにユーザの購入傾向を抽出する嗜好抽出手段と、嗜好抽出手段によって抽出されたユーザ状況ごとの嗜好管理データを合成してデータ蓄積手段に格納する嗜好合成手段と、を備え、通信手段は、嗜好管理データに適合する商品を商品管理データから抽出し、該抽出された商品を示すデータを商品閲覧端末に送信する。

Description

商品提示サーバおよび商品提示方法
　インターネットを利用した通信販売における商品購入に関する。
　近年、インターネットによる通信販売が活況となっている。インターネットの通信販売では実店舗のように商品を陳列することなく、ほぼ無制限に商品を提示することができる。
　しかし、利用者にとってみれば大量にある商品の中から自分の求める商品を探さねばならず、手間がかかる。したがって、大量の商品の中から特定の商品を効率よく探すことが求められる。
  そこで、大量の商品の中から特定の商品を探すことをサポートする技術が、特許文献１に示されている。特許文献１では、ユーザの購入傾向を商品のカテゴリごとに抽出し、ユーザに適合する商品をユーザに推薦する商品推薦装置が開示されている。
特開２０１２－２７７５７号公報
　上記特許文献１では、商品カテゴリごとに異なるユーザの購入傾向を区別して商品カテゴリごとに最適な商品を推薦することが開示されているが、購入時の状況によって異なるユーザの購入傾向を区別して状況に応じた商品を推薦することは開示されていない。また、購入傾向を完全に区別してしまうことで、一方で表れている購入傾向をもう一方の商品推薦に活用して、広がりがあり発見性のある推薦をすることについては考慮されていなかった。
　上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
　本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、商品提示サーバにおいて、ネットワークを介して、ユーザが使用する商品閲覧端末と、商品の購入に関するデータを通信する通信手段と、商品に関する情報を格納する商品管理データと、ユーザが購入した商品の購入履歴を格納する購入履歴管理データとを蓄積するデータ蓄積手段と、商品の購入時のユーザのユーザ状況を取得するユーザ状況取得手段と、購入履歴管理データに基づき、ユーザ状況ごとにユーザの購入傾向を抽出する嗜好抽出手段と、嗜好抽出手段によって抽出されたユーザ状況ごとの嗜好管理データを合成してデータ蓄積手段に格納する嗜好合成手段と、を備え、通信手段は、嗜好管理データに適合する商品を商品管理データから抽出し、該抽出された商品を示すデータを商品閲覧端末に送信することを特徴とする。
　ユーザの状況に応じて、発見性がありかつユーザに不快感を与えない商品推薦を行うことができる。
商品提示サーバの構成図の例である。 商品提示サーバと商品閲覧端末との接続構成の一例を示した図である。 商品提示装置および商品閲覧装置で買い物を行う手順の一例を示した図である。 ユーザの会員登録情報を管理するテーブルの一例を示した図である。 ユーザが購入方法を選択する画面の一例を示した図である。 複数のユーザから構成されるグループを管理するテーブルの一例を示した図である。 商品情報を管理するテーブルの一例を示した図である。 ユーザが商品の閲覧、選択を行う画面の一例を示した図である。 注文情報を管理するテーブルの一例を示した図である。 購入履歴からユーザの購入傾向を抽出する処理のフローチャートの一例を示した図である。 各商品の特性を表す商品属性を管理するテーブルの一例を示した図である。 各ユーザの購入傾向を管理するテーブルの一例を示した図である。 ユーザの状況ごとの購入傾向を合成し、各商品のその購入傾向に対する適合度合いを数値化する処理のフローチャートの一例を示した図である。 ユーザの購入傾向と各商品の属性値の適合度を管理するテーブルの一例を示した図である。 商品閲覧端末において、ある推薦商品を強調して表示する画面の一例を示した図である。 商品提示サーバの構成図の一例である。 グループ全体の購入傾向を抽出する処理のフローチャートの一例を示した図である。 グループ全体の購入傾向を管理するテーブルの一例を示した図である。 グループ全体の購入傾向を考慮してユーザの状況ごとの購入傾向を合成し、各商品のその購入傾向に対する適合度合いを数値化する処理のフローチャートの一例を示した図である。 商品閲覧端末において、ある推薦商品を強調して表示する画面の一例を示した図である。 ユーザが購入目的を選択する画面の一例を示した図である。 ユーザが購入目的を選択する画面の一例を示した図である。
　以下、実施例を図面を用いて説明する。
　本実施例では、ユーザの状況が異なる例として、個人で商品を購入した場合とグループで購入した場合の嗜好を組み合わせて商品を提示する例について説明する。
　図１は、本実施例にかかる商品提示サーバの構成の一例を示した図である。商品提示サーバ１０１はネット通信販売の運用者が管理する装置であって、ネット通信販売で販売する商品を管理する。
　商品提示サーバ１０１は、１０３から１０５の各部を動作制御する制御部１０２と、制御部１０２での動作制御に係る処理データを一時的に保持するメモリ１０３と、ネットワーク経由でデータの送受信を行う通信部１０４と、各種データを保持するデータ蓄積部１０５と、を備え、各部が共通バス（データバス、アドレスバスを含む）により接続されて構成されている。
　データ蓄積部１０５は、本実施例に係る処理を行う複数のプログラム１０６と、ネット通信販売を利用するユーザを管理するユーザ管理データ１０７と、複数のユーザから構成されるグループを管理するグループ管理データ１０８と、販売する商品を管理する商品管理データ１０９と、ユーザからの注文を管理する購入履歴管理データ１１０と、各商品の特性を表す商品属性管理データ１１１と、各ユーザの購入傾向を表す嗜好管理データ１１２と、ユーザの嗜好と各商品の適合度合いを表す推薦商品管理データ１１３を蓄積して保存する。商品管理データ１０９および商品属性管理データ１１１は、ネット通信販売の運用者によってあらかじめ準備されている。
　制御部１０２は、本実施例に係る処理を開始する前にデータ蓄積部１０５から複数のプログラム１０６を読み出してメモリ１０３に展開し、複数のプログラム１０６に従って動作することで、ユーザの状況を取得するユーザ状況取得処理部１１４と、ユーザからの注文を受け付ける注文登録処理部１１５と、ユーザの購入傾向を分析する嗜好抽出処理部１１６と、各状況におけるユーザ嗜好を組み合わせる嗜好合成処理部１１７と、ユーザに商品を提示する商品提示処理部１１８として動作する。
　以後では説明を簡単にするために、制御部１０２が各プログラムに従って動作する１１４から１１８の各処理部の動作を、制御部１０２の動作としてではなく、各処理部の動作として実施例の説明をする。また、１１４から１１８の各処理部は説明のために便宜的に分けたものであり、現実には１つの処理部が１１４から１１８の複数の処理を行ってよいし、１１４から１１８の各処理部の動作を複数の処理部が分担しても良い。
　図２は、本実施例にかかる商品提示サーバ１０１と商品閲覧端末２０１との接続構成の一例を示した図である。商品閲覧端末２０１は、ネット通信販売を利用するユーザが使用する装置であって、たとえばインターネットなど、ネットワークにより商品提示サーバ１０１と接続されている。
　商品閲覧端末２０１は、一般的に用いられるパーソナルコンピュータであってもよいし、スマートフォンや携帯電話、タブレット端末、ＰＤＡなどの携帯端末や本システムの専用端末であっても良い。また、以下では商品提示サーバ１０１が出力するＷｅｂページを商品閲覧端末２０１が備えるブラウザソフトを用いて閲覧していることを想定しているが、商品閲覧用のソフトウェアを商品閲覧端末２０１にインストールし、商品提示サーバ２０１から取得した商品情報等に基づき商品閲覧用ソフトウェアが商品閲覧端末２０１に出力する商品の一覧画面等を作成しても良い。このように構成することで商品閲覧端末２０１と商品提示サーバ１０１との通信量を低減し、より迅速な画面の表示ができる。
　ユーザは商品閲覧端末２０１を操作して商品を閲覧、注文する。商品閲覧端末２０１は商品提示サーバ１０１と通信を行って画面に表示する商品情報を取得したり、ユーザ指示にもとづいて注文を発行したりする。
　本実施例では、ユーザがネット通信販売を一人で利用する場合とグループで利用する場合を想定する。グループで利用する場合は、各ユーザが別々に商品を注文するが、商品は特定の一か所にまとめて配送される。配送箇所が一か所にまとまることで配送コストが低減され、ユーザにとっては配送料が安く済むというメリットがある。
　このとき、商品はユーザごとにまとめてビニール袋等に入れられており、グループ内で相互に注文した商品がわかってしまうリスクがある。他人に見られることが想定される場合、周りに合わせて同じものを注文したり、見栄をはって少し高い商品を注文したりすることがある。このようにグループで購入するという状況においては、一人で購入する場合とは買い方を変える可能性があり、それぞれ別の嗜好が形成される。
　図３は、本実施例にかかる商品提示サーバ１０１および商品閲覧端末２０１で買い物を行う手順を示した図である。商品閲覧端末２０１の電源を投入し、買い物を開始する段階から説明する。
　商品閲覧端末２０１はユーザ操作により買い物開始の指示を受け付けると、商品提示サーバ１０１に対してログインを要求する（Ｓ３０１）。例えば商品閲覧端末２０１に搭載されているＷｅｂブラウザ上でネット通信販売ページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｏｒ）を直接入力されたり、検索ページの検索結果からネット通信販売ページへのリンクを選択されたりすることで、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）によるＷｅｂページ取得メソッドを商品提示サーバ１０１に対して送信する。
　表示されたＷｅｂページ上に配置されたログインボタンをユーザが選択することにより、商品閲覧端末２０１から商品提示サーバ１０１に対してログインＩＤおよびログインパスワードが送信される。ログイン要求を受信した商品提示サーバ１０１は、ログインＩＤおよびログインパスワードをユーザ管理データ１０７で管理されている情報と照合し、照合の結果、受信したログインＩＤとログインパスワードがユーザ管理データ１０７に登録されている場合はユーザ管理データ１０７に登録されたユーザとしてログインを受け付けたことを商品閲覧端末２０１に送信する（Ｓ３０２）。
　図４に、ユーザ管理データ１０７のデータ構成例を示す。ユーザ管理データ１０７は、ユーザを一意に識別するためのユーザＩＤとユーザの特性を示す情報を組み合わせたテーブルである。ユーザが会員登録の際に入力した情報をもとに、制御部１０２は氏名や性別、住所などを格納する。
　ログインＩＤとログインパスワードは、ネット通信販売ページ上で商品購入を確定したり、当該ユーザの会員登録情報や購入履歴を閲覧したりする際に個人を認証するために使用する。ログインＩＤとログインパスワードは会員登録の際にユーザに任意の文字列を選択させてもよいし、運用者側で選択したものを自動的に発行してもよい。
　配送先住所やクレジットカード番号は、購入商品の配送や決済に必要な情報である。これらの情報は会員登録の際にあらかじめユーザに入力させてもよいし、購入時に毎回入力させてもよい。最初に当該レコードを作成したときには、その日時を登録日時として格納する。また、これらユーザ情報はユーザが任意に更新できるものであり、その日時を更新日時に上書きしていく。
　ログイン後、ユーザは購入方法選択画面から一人で購入するか、グループで購入するかを選択する。
　図５に購入方法選択画面の一例を示す。ユーザが選択した購入方法は商品閲覧端末２０１から商品提示サーバ１０１へ送信される（Ｓ３０３）。
　商品提示サーバ１０１はグループ管理データ１０８との照合を行った上で応答を送信する（Ｓ３０４）。
　図６に、グループ管理データ１０８のデータ構成例を示す。グループ管理データ１０８は、グループを一意に識別するためのグループＩＤと、グループを構成するメンバのユーザＩＤの組み合わせを管理するテーブルである。制御部１０２はユーザからの入力に基づきグループごとに一か所の配送先住所を登録し、グループで購入した商品はこの住所に配送される。最初に当該レコードを作成したときには、その日時を登録日時として格納する。また、メンバの登録削除はユーザが任意に更新できるものであり、その日時を更新日時に上書きしていく。
　ユーザが購入方法を選択したのち、商品閲覧端末２０１からは商品情報の要求が発行される（Ｓ３０５）。
　商品提示サーバ１０１は、商品管理データ１０９から商品情報を取得して商品閲覧端末２０１に送信する（Ｓ３０６）。商品閲覧端末２０１が受信した商品情報は、商品閲覧端末２０１の画面上に表示され、ユーザはそれを閲覧する。
　図７に、商品管理データ１０９のデータ構成例を示す。商品管理データ１０９は、商品を一意に識別する商品コードと商品の内容を説明する情報を組み合わせたテーブルである。商品カテゴリコードと商品サブカテゴリコードは当該商品が属するカテゴリを識別するためのコードであり、例えば商品カテゴリコードには食品や衣類などのカテゴリを示すコードを格納し、商品サブカテゴリコードには野菜や肉類など食品の中の細かいカテゴリを示すコードを格納する。
　そのほかに商品名や内容量、通常価格など商品の内容を説明する情報を格納する。商品画像ファイル名には、商品の実物画像またはイメージ画像のファイル名を格納しておき、読み出す商品画像との対応付けをとる。画像ファイル名には、商品画像が保存された場所を示すフルパスもしくは相対パスを含めても良い。最初に当該レコードを作成したときには、その日時を登録日時として格納する。また、これら商品情報は仕入れや販売状況によって随時更新されるものであり、その日時を更新日時に上書きしていく。
　図８に、商品閲覧端末２０１に商品情報を表示する画面の例を示す。表示画面８０１は、商品閲覧端末２０１が表示する画面の領域である。商品の内容は、商品画像８０３と、商品詳細８０４の組み合わせで表示する。商品詳細８０４は、商品管理データ１０９から取り出した商品名、産地、内容量、価格等のテキスト情報である。
　ユーザは数量指定領域８０５に購入する商品の数量を入力し、購入決定ボタン８０６を選択することで商品を購入候補として登録する。また、スクロールボタン８０２を選択することで画面を隣のページに切り替えて別の商品を閲覧したり、支払い画面遷移ボタン８０７を選択することで購入候補の商品を確定し決済をする画面に移行したりすることができる。
　ユーザが購入を希望する商品を選択した場合、注文情報が商品閲覧端末２０１から商品提示サーバ１０１に送信される（Ｓ３０７）。
　商品提示サーバ１０１は注文情報を受信し、注文登録処理部１１５により購入履歴管理データ１１０として蓄積する。また、商品提示サーバ１０１は注文を受け付けたことを商品閲覧端末２０１に通知する（Ｓ３０８）。
　図９に、購入履歴管理データ１１０のデータ構成例を示す。購入履歴管理データ１１０は、各ユーザが購入した商品を管理するためのテーブルであり、ユーザと商品をそれぞれ一意に識別するためのユーザＩＤと商品コードを格納する。商品カテゴリコードや商品サブカテゴリコード、購入価格、消費期限は、ユーザが購入したタイミングにおける商品管理データ１０９から当該商品の情報を参照して格納する。購入数量はＳ３０７において商品閲覧端末２０１が商品提示サーバ１０１へ送信した購入数量を格納しておく。
　配送先住所や購入者氏名、配送希望日時等は決済時にユーザが入力する情報であり、Ｓ３０９において商品閲覧端末２０１が商品提示サーバ１０１へ送信した決済情報を格納する。あらかじめ会員登録情報として登録している情報については、ユーザ管理データ１０７を参照して格納してもよい。
　配送料は、決済時に合計の購入数量等を考慮して運用者側で算出し、格納しておく。ユーザが複数商品を一度に購入した場合は、いずれか一つのレコードにのみ配送料を格納し、ほかのレコードについては配送料を空にしておけばよい。最初に当該レコードを作成したときには、その日時を登録日時として格納する。また、配送ステータスは配送準備中や配送完了、キャンセルなど注文および配送の処理状態を示すもので、随時更新されるため、その日時を更新日時に上書きしていく。
　ユーザの操作によりＳ３０５からＳ３０８の処理を繰り返すことで、注文する商品を商品提示サーバ１０１に登録していく。ユーザが支払い画面遷移ボタン８０７を選択し、決済情報を入力すると、商品閲覧端末２０１は商品提示サーバ１０１に対して決済を指示する（Ｓ３０９）。
　商品提示サーバ１０１はユーザ管理データ１０７に保持している決済情報と照合し、決済が完了したことを商品閲覧装置２０１に通知する（Ｓ３１０）。
　次に、ユーザの購入商品から購入傾向を抽出し、その購入傾向に適合する商品を選択する手順について説明する。
　図１０は、ある特定のユーザの購入傾向を抽出する処理のフローチャートである。購入傾向は、ユーザの購入時の状況および購入した商品のサブカテゴリごとに分けて抽出することとし、本実施例ではユーザの状況として一人で購入した場合とグループで購入した場合が存在するとする。
　最初に、購入傾向を抽出するユーザの状況および商品サブカテゴリを選択する（Ｓ１００１およびＳ１００２）。本実施例では、ユーザの状況として一人で購入した場合かグループで購入した場合のいずれかを、商品サブカテゴリとして食品の中から野菜類、肉類、乳製品などのいずれかを、選択することになる。本ステップでは、グループで購入した場合の肉類の購入傾向を抽出するものとして説明する。
　次に、選択したユーザの状況および商品サブカテゴリに合致する購入商品を抽出し、各商品について特定の属性の値を取得する（Ｓ１００３）。ユーザの状況は注文時にユーザ状況取得処理部１１４が取得して購入履歴管理データ１１０に格納するデータであり、本実施例では購入方法選択画面５０１でユーザが選択した結果が格納される。商品サブカテゴリは、購入履歴管理データ１１０の各購入商品に付加されているデータである。購入商品を抽出する場合は、例えばデータベースを利用して選択したユーザ状況および商品サブカテゴリの条件に合致するレコードを抽出して、その商品コードを取得すればよい。取得した商品コードをキーにして、商品属性管理データ１１１から例えば価格など特定の属性の値を取得する。本ステップでは、価格の属性値について購入傾向を抽出するものとして説明する
　図１１は、各商品の特性を表す商品属性管理データ１１１のデータ構成例である。商品属性管理データ１１１には、商品を一意に識別するための商品コードとともに、商品の属性ごとに特徴を数値化して格納する。属性とは、価格や品質、人気などユーザが購入意思決定をする際に判断材料となる情報を定義したものである。例えば価格であれば、同一商品カテゴリ内もしくは同一商品サブカテゴリ内の価格分布に対して１０段階の階級を定義し、各商品の価格が属する階級を安いほうから数えた番号を評価値とする。
　これにより、当該商品が同一商品カテゴリ内もしくは同一商品サブカテゴリ内でどの程度の価格帯に位置するのかを相対的に数値化することができる。本実施例では属性として価格、品質、人気を例として説明するが、商品の比較を可能にするデータであれば数値に限らずどのようなデータでもかまわない。
　例えば、商品コードをキーにして、商品管理データ１０９に格納された情報（セール価格、セール期間に関する情報、産地情報、メーカ名、消費期限など）を取得したり、購入履歴管理データ１１０に格納された情報（配送料、配送希望日時など）を属性として取得することにより、多面的にユーザの購入傾向を分析することが可能である。
　セール価格、セール期間に関する情報、産地情報、メーカ名、消費期限、配送料、配送希望日時からは、例えばそれぞれ、通常価格より３０％引きになっている商品の購入傾向が高い、セール期間に大量に商品を購入する、特定の産地の商品の購入傾向が高い、海外メーカの商品の購入傾向が高い、消費期限が長い商品の購入傾向が高い、配送料が安い商品の購入傾向が高い、すぐに配送される商品の購入傾向が高い、などの情報を購入傾向として抽出することができる。
　商品属性管理データ１１１はネット通信販売の運用者によってあらかじめ準備されているものであるが、新しい商品が追加されたり、既存の商品が更新されたりしたタイミングで随時更新することが望ましい。
　続いて、Ｓ１００３で取得した各購入商品の価格の属性値について平均値および標準偏差を算出する（Ｓ１００４およびＳ１００５）。平均値および標準偏差を算出することで、当該ユーザが当該状況、当該商品サブカテゴリにおいてどのような価格帯を好んで購入しているか、またどの程度の強さのこだわりをもっているかを定量的に表すことができる。
　算出した平均値と標準偏差は嗜好管理データ１１２に格納する。嗜好管理データ１１２はユーザ状況ごと、さらには商品サブカテゴリごとに別テーブルとして生成すると便利であるが、特に１つのテーブルとして生成してもかまわない。
　以上Ｓ１００１からＳ１００５の処理をすべての属性、商品サブカテゴリ、ユーザ状況について実施することで、当該ユーザの嗜好すべてを抽出することができる（Ｓ１００６、Ｓ１００７、Ｓ１００８）。
　図１３は、図１０に示すフローによって抽出したユーザ状況別、商品カテゴリ別の購入傾向を合成し、各商品がその購入傾向に適合するか否か数値化する処理のフローチャートである。この処理はユーザが買い物を行う際に実施してもよいし、例えば図１０に示すフローの実施後などにあらかじめ実施しておいてもよい。
　最初に、あるユーザについて適合性を数値化する対象のユーザ状況および商品サブカテゴリを選択する（Ｓ１３０１およびＳ１３０２）。本ステップでは、グループで購入した場合の肉類について適合性を数値化するものとして説明する。
　次に、選択したユーザの状況および商品サブカテゴリについて、図１０に示すフローで算出した特定の属性の平均値と標準偏差を嗜好管理データ１１２から取得する（Ｓ１３０３）。本ステップでは、価格属性の平均値と標準偏差を取得するものとして説明する。
　さらに、商品サブカテゴリは同じだがユーザ状況が異なる場合の同じ属性の平均値と標準偏差を嗜好管理データ１１２から取得する（Ｓ１３０４）。つまり、本ステップでは一人で購入した場合の肉類の価格属性について平均値と標準偏差を取得する。
　Ｓ１３０５では、Ｓ１３０３およびＳ１３０４で取得した購入傾向を比較し、新たな購入傾向を合成する。本ステップでは、グループで購入した場合の肉類の価格に関する買い方が、一人で購入する場合と異なるか否かを判別することになる。平均値および標準偏差のそれぞれの差異がある一定の範囲に収まる場合は、グループで購入した場合と一人で購入した場合とで同じ買い方をしていると判断でき、グループで購入した場合の購入傾向に一人で購入した場合の購入傾向を合成する必要はない。
　平均値または標準偏差の少なくとも一方の差異がある一定の範囲を超え、かつ、グループで購入した場合の標準偏差がある一定値より大きい場合は、特にこだわりがないと判断でき、グループで購入した場合の購入傾向に一人で購入した場合の購入傾向を合成する。例えばグループで購入した場合の肉類の平均価格が高い方にあり、一人で購入した場合の肉類の平均価格が安い方にある場合、グループで購入した場合の肉類に関する合成嗜好は平均価格が高い方の値と安い方の値の２種類を持つとする。このように合成した購入傾向に適合した商品を選択することで、グループで購入する際にはあまり購入しないような商品をユーザに提示することができ、ユーザに対して発見性がある推薦を行うことが可能になる。
　平均値または標準偏差の少なくとも一方の差異がある一定の範囲を超え、かつ、グループで購入した場合の標準偏差がある一定値より小さい場合は、周囲に合わせる等の意図があって強くその価格帯にこだわりがあると判断でき、グループで購入した場合の購入傾向に一人で購入した場合の購入傾向を合成することはしない。これにより、ユーザの意図に反した商品を提示してしまうことを防ぐことが可能になる。
　以上Ｓ１３０３からＳ１３０５の処理をすべての属性について実施することで、グループで購入した場合の肉類に関する嗜好を多面的に合成することができる（Ｓ１３０６）。
　続いて、肉類をグループで購入した場合の合成嗜好に対して、ネット通信販売で扱っている肉類の各商品が適合するか否かを判別する（Ｓ１３０７）。
　Ｓ１３０５で合成した価格属性の平均値と、商品属性管理データ１１１の中で商品サブカテゴリが肉類に属する各商品の価格属性の値とについて差分を算出し、推薦商品管理データ１１３に格納する。Ｓ１３０５の合成の結果、平均価格が２種類存在する場合は差分絶対値が小さい方を推薦商品管理データ１１３に格納すればよい。差分の算出を品質や人気の各属性に対しても実施し、各属性の差分から当該商品の嗜好への適合度を算出する。適合度は、例えば全属性の差分を合計して０から１０の間に正規化した数値として定義する。算出した適合度は、推薦商品管理データ１１３に格納する。
　図１４は、推薦商品管理データ１１３のデータ構成例である。推薦商品管理データ１１３は、ユーザを一意に識別するためのユーザＩＤと、そのユーザの購入傾向に適合する商品を示す情報を組み合わせたテーブルである。適合理由には、当該商品を適合商品と判断するに適した理由を格納しておく。例えばすべての属性評価値の距離の中で価格評価値の差分が最小であった場合は、「あなたは安いものをよく買っているので、この安い商品がおすすめです」という理由を格納する、もしくは、予め適合理由として複数のパターンを作成してそれぞれの適合理由に識別ＩＤを振り分けておき、推薦商品管理データ１１３の適合理由の欄には識別ＩＤを格納する。
　また、グループで購入した場合は価格が高いものを購入する傾向があるもののこだわりが強くなく、一人で購入した場合は価格が安いものを中心に購入する傾向にあった場合は、「グループ購入では特にこだわりがないので、一人で購入しているときのお買い得品もおすすめです」という理由を格納する。推薦商品管理データ１１３はユーザ状況ごとや商品サブカテゴリごとに別テーブルとして生成すると便利であるが、特に１つのテーブルとして生成してもかまわない。
　以上Ｓ１３０１からＳ１３０７の処理をすべての商品サブカテゴリ、ユーザ状況について実施することで、各商品が当該ユーザの嗜好に適合するか否かを数値化することができる（Ｓ１３０８およびＳ１３０９）。
　商品閲覧端末２０１から商品情報の要求を受け付けた場合、商品提示サーバ１０１は推薦商品管理データ１１３から適合度が最も小さい商品を検索し、その推薦商品を特に強調した商品情報を送信する。例えば、ユーザがグループ購入を選択し、肉類の表示を要求した場合は、推薦商品管理データ１１３からグループ購入かつ肉類に属するレコードを抽出し、枠やマークを使ってその商品を視覚的に強調するような指定を付加した商品情報を送信する。
　また、推薦商品管理データ１１３に格納されている適合理由を用いて、推薦商品と判断するに適した理由を表示する商品情報を送信してもよい。図１５は、商品閲覧端末２０１が商品提示サーバ１０１から受信した商品情報を用いてある推薦商品を強調して表示する画面の一例である。例えば当該推薦商品の商品画像の隣にマーク１５０２を表示したり、商品情報全体を枠１５０３で囲んだりすることで視認性を向上させる。また、商品情報に適合理由が含まれている場合は、商品情報とともに適合理由１５０４を表示することで、ユーザが推薦商品を見たときの納得感を向上させることができる。推薦商品を含む商品情報を生成した場合、商品提示サーバ１０１は推薦商品をユーザに対して提示したことを記録しておく。初回提示日時は最初に当該推薦商品を提示したタイミングでそのときの日時を一度だけ設定する。最終提示日時および提示回数はその後提示のたびに毎回更新する。
　また、ユーザ状況としては、家族で使うものを購入する場合と自分一人で使うもの購入する場合で区別してもよい。例えば、買い物を開始する際に図２１に示すような購入目的選択画面を表示して、ユーザ状況取得処理部１１４により家族用と自分用いずれの状況にあるかを取得する。
　取得した状況は購入履歴管理データ１１０に格納する。例えば、ユーザａが自分一人で使うものを購入する場合はメーカＸの辛口カレーに強いこだわりがあり、一方、家族で使うものを購入する場合は甘口に強いこだわりがあるが特にメーカにこだわりがないとする。この場合には、家族で使うもの向けに、甘口ではあるがユーザａが好きなメーカＸのカレーを推薦するように嗜好を合成することが望ましい。
　また、ユーザ状況としては、自分用に購入する場合とプレゼント用に購入する場合を区別してもよい。例えば、買い物を開始する際に図２２に示すような購入目的選択画面を表示して、ユーザ状況取得処理部１１４によりプレゼント用と自分用いずれの状況にあるかを取得する。また、プレゼント用に商品の配送先を変えたことをユーザ状況取得処理部１１４で取得してプレゼント用と自分用いずれの状況にあるかを判断してもよい。
　取得した状況は購入履歴管理データ１１０に格納する。例えば、ユーザａが自分用では価格が安いものに強いこだわりがあり、一方、プレゼント用ではあまり価格にはこだわりがなく、品質は良いものにこだわりがあるとする。この場合には、プレゼント向けに品質が良いものの安くてお得感のある商品を推薦するように嗜好を合成することが望ましい。
　また、ユーザ状況としては、普段の家族用に購入する場合と来客時に購入する場合とを区別してもよい。例えば、購入商品の合計金額や合計数量を取得して、ユーザ状況取得処理部１１４により普段の家族用と来客時用いずれの状況にあるかを判断してもよい。
　取得した状況は購入履歴管理データ１１０に格納する。例えば、ユーザａが普段の家族用には価格が安いものに強いこだわりがあり、人気についてはこだわりがない一方、来客時には価格が高く人気があるものに強いこだわりがあるとする。この場合には、普段の家族用に価格が安いながらも人気がある商品を推薦するように嗜好を合成することが望ましい。
　実施例１では一人で購入した場合とグループで購入した場合とでユーザの嗜好が異なるか否かを判別して嗜好を合成したが、本実施例ではグループ全体の嗜好と比較し周囲に合わせているか否かを判別した上で嗜好を合成する例を説明する。
　図１６は、実施例２における商品提示サーバ１６０１を示す構成図の例である。
  図１の商品提示サーバ１０１のうち、既に説明した図１に示された同一の符号を付された構成と、同一の符号を有する部分については説明が重複するため、説明を省略する。
　商品提示サーバ１６０１は、データ蓄積部１０５にグループ全体の購入傾向を表すグループ全体嗜好管理データ１６０２を蓄積して保存する。また、制御部１０２はデータ蓄積部１０５から複数のプログラム１０６を読み出してメモリ１０３に展開し、複数のプログラム１０６に従って動作することで、実施例１で説明した１１４から１１８の処理部と、グループ全体の嗜好を分析するグループ全体嗜好抽出処理部１６０３として動作する。
　図１７は、グループ全体の購入傾向を抽出する処理のフローチャートである。購入傾向はグループおよび商品サブカテゴリごとに分けて抽出することとし、本実施例では複数構成されているグループそれぞれの全体嗜好を抽出するとする。図１７に示す処理は実施例１の図１０に示すフローの後などに実施することが望ましい。
　最初に、購入傾向を抽出するグループおよび商品サブカテゴリを選択する（Ｓ１７０１およびＳ１７０２）。本ステップでは、あるグループＡの肉類の購入傾向を抽出するものとして説明する。
　次にグループＡに属する全メンバが購入した肉類を抽出し、各商品について特定の属性の値を取得する（Ｓ１７０３）。属性値の取得方法は、実施例１のＳ１１０３と同様に実施すればよい。本ステップでは、価格の属性値について購入傾向を抽出するものとして説明する。
　続いて、Ｓ１７０３で取得した各購入商品の価格の属性値について平均値および標準偏差を算出する（Ｓ１７０４およびＳ１７０５）。平均値および標準偏差を算出することで、当該グループのメンバが当該商品サブカテゴリにおいてどのような価格帯を好んで購入しているか、またどの程度の強さのこだわりをもっているかを定量的に表すことができる。
　算出した平均値と標準偏差はグループ嗜好管理データ１６０２に格納する。グループ嗜好管理データ１６０２はグループごと、さらには商品サブカテゴリごとに別テーブルとして生成すると便利であるが、１つのテーブルとして生成しても特にかまわない。
　以上Ｓ１７０１からＳ１７０５の処理をすべての属性、商品サブカテゴリ、グループについて実施することで、登録されているすべてのグループの嗜好を抽出することができる（Ｓ１７０６、Ｓ１７０７、Ｓ１７０８）。
　図１９は、図１７に示すフローによって抽出したグループ全体の商品カテゴリ別購入傾向をもとに、実施例１の図１０に示すフローによって抽出したユーザ状況別、商品カテゴリ別の購入傾向を合成し、各商品がその購入傾向に適合するか否か数値化する処理のフローチャートである。この処理はユーザが買い物を行う際に実施してもよいし、例えば図１０および図１７に示すフローの実施後などにあらかじめ実施しておいてもよい。
　最初に、あるユーザａについて適合性を数値化する対象のグループおよび商品サブカテゴリを選択する（Ｓ１９０１およびＳ１９０２）。本ステップでは、グループＡで購入した場合の肉類について適合性を数値化するものとして説明する。
　次に、選択したグループＡおよび肉類について、図１０に示すフローで算出した特定の属性の平均値と標準偏差を嗜好管理データ１１２から取得する（Ｓ１９０３）。本ステップでは、価格属性の平均値と標準偏差を取得するものとして説明する。
　また、グループＡについてグループ全体の価格属性の平均値と標準偏差をグループ全体嗜好管理データ１６０２から取得する（Ｓ１９０４）。
　さらに、一人で購入した場合の肉類の価格属性について平均値と標準偏差を嗜好管理データ１１２から取得する（Ｓ１９０５）。
　Ｓ１９０６では、Ｓ１９０３からＳ１９０５で取得した購入傾向を比較し、新たな購入傾向を合成する。実施例１のＳ１３０５ではグループで購入した場合の肉類の価格に強いこだわりがなければ一人で購入した場合の肉類の購入傾向を合成するとしたが、本実施例ではさらにグループ全体の購入傾向をユーザａがグループで購入した場合の購入傾向と比較し、平均値および標準偏差のそれぞれの際がある一定の範囲に収まる場合は、こだわりが弱いながらも周囲に合わせていると判断して購入傾向を合成しない。これにより、こだわりの強さだけではなく、本当に周囲に合わせているか否かを判別し、ユーザの意図に反した商品を提示することができる。
　例えば、ユーザａが一人で購入する場合は価格が高く品質が良いものに強いこだわりがあり、グループＡにおいては品質にこだわりがなく低価格品を中心に購入していたとする。このとき、グループＡ全体の嗜好としては価格が安く品質が良くないものを中心に購入していたとすると、ユーザａは本音として品質が良いものにこだわりがあるものの、周囲に合わせて低価格品を購入した結果、品質へのこだわりが弱く表れていると考えらえる。この場合、グループＡにおけるユーザａに対しては低価格品でありながらも品質がある程度良い商品を推薦するような合成嗜好が望ましい。
　以上Ｓ１９０３からＳ１９０６の処理をすべての属性について実施することで、ユーザａがグループＡで購入した場合の肉類に関する嗜好を多面的に合成することができる（Ｓ１９０７）。
　続いて、ユーザａが肉類をグループＡで購入した場合の合成嗜好に対して、ネット通信販売で扱っている肉類の各商品が適合するか否かを判別する（Ｓ１９０８）。Ｓ１９０６で合成した価格属性の平均値と、商品属性管理データ１１１の中で商品サブカテゴリが肉類に属する各商品の価格属性の値とについて差分を算出し、推薦商品管理データ１１３に格納する。Ｓ１９０６の合成の結果、平均価格が２種類存在する場合は差分絶対値が小さい方を推薦商品管理データ１１３に格納すればよい。
　差分の算出を品質や人気の各属性に対しても実施し、各属性の差分から当該商品の嗜好への適合度を算出する。適合度は、例えば全属性の差分を合計して０から１０の間に正規化した数値として定義する。算出した適合度は、推薦商品管理データ１１３に格納する。
　以上Ｓ１９０１からＳ１９０８の処理をすべての商品サブカテゴリについて実施することで、各商品がユーザａの嗜好に適合するか否かを数値化することができる（Ｓ１９０９）。
　本実施例で判別した推薦商品管理データ１１３を用いて商品閲覧端末２０１に表示する画面の一例を図２０に示す。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１０１　商品提示サーバ
１０２　制御部
１０３　メモリ
１０４　通信部
１０５　データ蓄積部
１０６　プログラム
１０７　ユーザ管理データ
１０８　グループ管理データ
１０９　商品管理データ
１１０　購入履歴管理データ
１１１　商品属性管理データ
１１２　嗜好管理データ
１１３　推薦商品管理データ
１１４　ユーザ状況取得処理部
１１５　注文登録処理部
１１６　嗜好抽出処理部
１１７　嗜好合成処理部
１１８　商品提示処理部

Claims (8)

  1. 　ネットワークを介して、ユーザが使用する商品閲覧端末と、商品の購入に関するデータを通信する通信手段と、
    　商品に関する情報を格納する商品管理データと、前記ユーザが購入した商品の購入履歴を格納する購入履歴管理データとを蓄積するデータ蓄積手段と、
    　商品の購入時の前記ユーザのユーザ状況を取得するユーザ状況取得手段と、
    　前記購入履歴管理データに基づき、前記ユーザ状況ごとに前記ユーザの購入傾向を抽出する嗜好抽出手段と、
    　前記嗜好抽出手段によって抽出された前記ユーザ状況ごとの嗜好管理データを合成して前記データ蓄積手段に格納する嗜好合成手段と、を備え、
    　前記通信手段は、前記嗜好管理データに適合する商品を前記商品管理データから抽出し、該抽出された商品を示すデータを前記商品閲覧端末に送信すること、
    　を特徴とする商品提示サーバ。
  2. 　前記ユーザ状況取得手段は、購入方法選択画面において前記ユーザにより選択された購入方法を前記ユーザ状況として取得することを特徴とする請求項１に記載の商品提示サーバ。
  3. 　前記ユーザ状況取得手段は、前記ユーザが一人で購入する場合と、他のユーザと共同でグループとして購入する場合とを区別することを特徴とする請求項１に記載の商品提示サーバ。
  4. 　前記通信手段は、前記嗜好抽出手段によって抽出された購入傾向の特徴を提示理由として前記商品閲覧端末に送信することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の商品提示サーバ。
  5. 　ネットワークを介して、ユーザが使用する商品閲覧端末と、商品の購入に関するデータを通信する商品提示サーバにおける商品提示方法であって、
    　商品の購入時の前記ユーザのユーザ状況を取得するユーザ状況取得ステップと、
    　前記ユーザが購入した商品の購入履歴を格納する購入履歴管理データに基づき、前記ユーザ状況ごとに前記ユーザの購入傾向を抽出する嗜好抽出ステップと、
    　前記嗜好抽出ステップによって抽出された前記ユーザ状況ごとの嗜好管理データを合成する嗜好合成ステップと、
    　前記嗜好管理データに適合する商品を商品に関する情報を格納する商品管理データから抽出し、該抽出された商品を示すデータを前記商品閲覧端末に送信する送信ステップと、
    　を有することを特徴とする商品提示方法。
  6. 　前記ユーザ状況取得ステップでは、購入方法選択画面において前記ユーザが選択した購入方法を前記ユーザ状況として取得することを特徴とする請求項５に記載の商品提示方法。
  7. 　前記ユーザ状況取得ステップは、前記ユーザが一人で購入する場合と、他のユーザと共同でグループとして購入する場合とを区別することを特徴とする請求項５に記載の商品提示方法。
  8. 　前記送信ステップでは、前記思考抽出ステップによって抽出された購入傾向の特徴を提示理由として前記商品閲覧端末に送信することを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の商品提示方法。
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