WO2016166784A1 - 顧客行動分析装置および顧客行動分析システム - Google Patents

顧客行動分析装置および顧客行動分析システム Download PDF

Info

Publication number
WO2016166784A1
WO2016166784A1 PCT/JP2015/005655 JP2015005655W WO2016166784A1 WO 2016166784 A1 WO2016166784 A1 WO 2016166784A1 JP 2015005655 W JP2015005655 W JP 2015005655W WO 2016166784 A1 WO2016166784 A1 WO 2016166784A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
customer
information
time
store
purchase
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/005655
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
邦雄 平川
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 filed Critical パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority to US15/564,571 priority Critical patent/US20180075461A1/en
Publication of WO2016166784A1 publication Critical patent/WO2016166784A1/ja

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • 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
    • 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
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0204—Market segmentation
    • 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
    • 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
    • G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
    • 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
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • 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
    • G06Q30/01—Customer relationship services
    • G06Q30/015—Providing customer assistance, e.g. assisting a customer within a business location or via helpdesk
    • G06Q30/016—After-sales
    • 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
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
    • 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
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • 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
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the present invention relates to a customer behavior analysis device and a customer behavior analysis system that analyze the relationship between customer behavior in a store and the state of product purchase based on video taken inside the store.
  • opportunity loss that is, loss (loss of profit) caused by loss of customer's opportunity to purchase goods due to store circumstances. Because it has a great impact, it is necessary to take measures to reduce opportunity loss. In considering such improvement measures related to opportunity loss, it is desirable to analyze the behavior of customers in the store regarding product purchases, and based on the results of this analysis, to grasp the situation of opportunity loss at the store. It is.
  • the location and time of stay in the customer's store are analyzed by analyzing images taken with multiple cameras installed in the store.
  • a technique for acquiring the customer's face orientation and acquiring information related to the product that the customer pays attention to, the degree of interest of the customer with respect to the specific product, and the like based on such information see Patent Document 1 ).
  • a camera is provided for photographing customers who enter from the store entrance, customers who move into the store, and customers who pay for the purchase of goods in the accounting area. Based on the images taken by each camera, There is known a technique for acquiring information related to the behavior of customers in the company (see Patent Document 2).
  • a customer behavior analysis device is a customer behavior analysis device that analyzes a relationship between a customer behavior in a store and a product purchase status based on a video taken inside the store, and stores a processor and instructions. And the processor executes the following as instructions stored in the memory. The first customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the store is acquired, the second customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the accounting area is acquired, and the purchase product is accounted for.
  • Acquire third customer image information related to a customer's photographed image at any point in time from the start of work until leaving the accounting area acquire purchase information related to the customer's product purchase status, Based on the customer image information of 2, the migration time for each customer is measured, and the migration time and purchase information are associated with each customer based on the third customer image information.
  • the analysis information obtained by collecting the information is generated, and the analysis information is presented to the user.
  • the customer behavior analysis system of the present invention is a customer behavior analysis system that analyzes the relationship between customer behavior in a store and the state of product purchase based on video taken inside the store. And a plurality of information processing apparatuses including a processor and a memory for storing instructions, and any one of the plurality of information processing apparatuses executes the following as instructions stored in the memory by the processor.
  • the first customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the store is acquired, the second customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the accounting area is acquired, and the purchase product is accounted for.
  • Acquire third customer image information related to a customer's photographed image at any point in time from the start of work until leaving the accounting area acquire purchase information related to the customer's product purchase status, Based on the customer image information of 2, the migration time for each customer is measured, and the migration time and purchase information are associated with each customer based on the third customer image information.
  • the analysis information obtained by collecting the information is generated, and the analysis information is presented to the user.
  • the travel time for each customer is measured based on the video taken inside the store, and the travel time and purchase information are associated with each customer. Can obtain analysis information that can be accurately grasped.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a customer behavior analysis system according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a plan view of the store explaining the store layout and the installation status of the cameras 1a to 1c.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing the photographing situation of the customer by the first and second cashier cameras 1b and 1c.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining an outline of processing performed by the cameras 1a to 1c and the PC 3.
  • FIG. 5 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the PC 3.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of processing related to time measurement performed by the PC 3.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a person verification screen displayed on the monitor 7.
  • FIG. 8A is an explanatory diagram showing a form representing analysis information output by the printer 8.
  • FIG. 8B is an explanatory diagram showing a form representing analysis information output by the printer 8.
  • An object of the present invention is to provide a customer behavior analysis device and a customer behavior analysis system configured to obtain analysis information that can be accurately grasped.
  • formed in order to solve the said subject is a customer action analysis apparatus which analyzes the relationship between the action of the customer in a store, and the product purchase situation based on the image
  • the first customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the store is acquired, the second customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the accounting area is acquired, and the purchase product is accounted for.
  • Acquire third customer image information related to a customer's photographed image at any point in time from the start of work until leaving the accounting area acquire purchase information related to the customer's product purchase status, Based on the customer image information of 2, the migration time for each customer is measured, and the migration time and purchase information are associated with each customer based on the third customer image information.
  • the analysis information obtained by collecting the information is generated, and the analysis information is presented to the user.
  • the migration time for each customer is measured, and this migration time and purchase information are associated with each customer. Analysis information that can be grasped well can be obtained.
  • the second invention is configured to acquire purchase information for each customer as purchase information, and to generate analysis information by associating the migration time and purchase price for each customer.
  • the analysis information is generated by associating the migration time and the purchase amount for each customer, the user can accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store.
  • the third invention acquires the number of purchased products for each customer as purchase information, measures the accounting waiting time for each customer based on the second and third customer image information, and calculates the accounting waiting time.
  • the analysis information is generated by associating the number of purchased products with each customer.
  • the user can accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store.
  • the first customer image information is migrated based on the latest first customer image information. The time is measured.
  • the fifth aspect of the invention totals the migration time and the purchase amount for each customer for each predetermined unit period, and calculates the average migration time for each unit period and the customer unit price that is the average purchase amount for each unit period.
  • the display information that is calculated and displayed as the analysis information so that the average transition time and the temporal transition state of the customer unit price can be compared is generated.
  • the sixth aspect of the invention totals the accounting waiting time and the number of purchased products for each customer for each predetermined unit period, and calculates the average accounting waiting time for each unit period and the average number of purchased products for each unit period.
  • the display information that is calculated and displayed as the analysis information so as to be able to compare the temporal transition state of the average accounting waiting time and the average number of purchased products is generated.
  • the seventh invention is a customer behavior analysis system for analyzing the relationship between customer behavior in a store and the state of product purchase based on a video taken inside the store, and a camera for photographing the inside of the store,
  • a plurality of information processing apparatuses each including a processor and a memory for storing instructions, and any one of the plurality of information processing apparatuses executes the following as instructions stored in the memory by the processor.
  • the first customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the store is acquired, the second customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the accounting area is acquired, and the purchase product is accounted for.
  • Acquire third customer image information related to a customer's photographed image at any point in time from the start of work until leaving the accounting area acquire purchase information related to the customer's product purchase status, Based on the customer image information of 2, the migration time for each customer is measured, and the migration time and purchase information are associated with each customer based on the third customer image information.
  • the analysis information obtained by collecting the information is generated, and the analysis information is presented to the user.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a customer behavior analysis system according to the present embodiment.
  • This customer behavior analysis system is constructed for a store such as a supermarket, and includes cameras 1a to 1c, a recorder (video storage device) 2, and a PC (customer behavior analysis device) 3. Yes.
  • the cameras 1a to 1c are installed at appropriate positions in the store, the inside of the store is photographed by the cameras 1a to 1c, and the images in the store photographed by the camera 1 are accumulated in the recorder 2.
  • the PC 3 is connected with an input device 6 such as a mouse for a user such as a store manager to perform various input operations, a monitor (display device) 7 for displaying a monitoring screen, and a printer 8.
  • the PC 3 is installed at a proper place in the store, and the user can view the images in the store taken by the cameras 1a to 1c in real time on the monitor screen displayed on the monitor 7, and the recorder 2 It is possible to browse past videos recorded in the store.
  • the cameras 1a to 1c, the recorder 2 and the PC 3 are installed in each of a plurality of stores, and a PC 11 is installed in the headquarters that generalizes the plurality of stores.
  • the cameras 1a to 1c are used for photographing. Can be viewed in real time, and can be viewed in the past store images recorded in the recorder 2, it is possible to check the situation in the store at the headquarters .
  • the PC 3 installed in the store is configured as a customer behavior analysis device that analyzes the behavior of customers who have visited the store, and the analysis information generated by the PC 3 can be viewed by the PC 3 itself, and further installed in the headquarters. Transmitted to the PC 11 and can be browsed by the PC 11, and the PCs 3 and 11 are configured as browsing devices for browsing the analysis information.
  • the PCs 3 and 11 have a processor (CPU) and a program memory.
  • the CPU of the PC 3 is realized by executing a monitoring program (instruction).
  • These programs are installed in advance on the PC 3 as an information processing device and configured as a dedicated device, or are recorded on an appropriate program recording medium as an application program that runs on a general-purpose OS, and also via a network May be provided.
  • FIG. 2 is a plan view of the store explaining the store layout and the installation status of the cameras 1a to 1c.
  • the store has an entrance, a product display area and a cashier counter.
  • the customer enters the store from the entrance, searches for the desired product, travels around the sales floor in the store, and when the product to be purchased is decided, heads to the cashier counter with the product and pays for the payment at the cashier counter. After finishing, exit from the entrance.
  • the customer enters the accounting area set around the cashier counter from the merchandise display area side and exits from the accounting area when the accounting is completed.
  • a plurality of cameras 1a to 1c for photographing customers who have visited the store are installed.
  • the cameras 1a to 1c are installed at appropriate positions on the ceiling in the store.
  • an entrance camera 1a for photographing a customer entering from a store entrance a first register camera 1b for photographing a customer entering the accounting area, and a second for photographing a customer leaving the accounting area.
  • a cash register camera 1c is installed. These cameras 1a to 1c are installed so as to photograph a customer's face almost from the front, whereby a person can be detected from a captured image of the camera 1.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing the photographing situation of the customer by the first and second cashier cameras 1b and 1c.
  • an accounting area is set in a range where a customer who makes a payment at the cashier counter and a customer who waits for a cashier at the cashier counter stay, and a customer who enters the accounting area by the first cashier camera 1b. A customer who is photographed and leaves the accounting area is photographed by the second cash register camera 1c.
  • the shooting area of the first cashier camera 1b is set so that the customer who goes to the cashier counter is always shot by the first cashier camera 1b even when there is no line.
  • a shooting area is set so that a customer who mainly pays with a cashier counter is shot.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining an outline of processing performed by the cameras 1a to 1c and the PC 3.
  • the customer is photographed by the entrance camera 1a.
  • the customer who entered the store searches for a desired product and travels around the sales floor.
  • the customer goes to the cashier counter with the product.
  • the customer entering the accounting area is photographed by the first cashier camera 1b.
  • a customer who has finished accounting at the checkout counter goes to the doorway to leave the store.
  • the customer leaving the accounting area is photographed by the second cash register camera 1c.
  • a person is detected from the photographed image of the entrance camera 1a, it is detected that the customer has entered the store, and the person is registered as a customer staying in the store.
  • a face image image of the face area
  • the person feature information extracted from the face image specifically, the feature amount (unique value) of the face image
  • the photograph First customer image information including the store entry time T1 acquired from the image shooting time is stored as customer information.
  • a face image is acquired from the photographed image, the person feature information extracted from the face image, and the person features of each customer already registered. Person collation for comparing and collating information is performed. When the person collation is successful, it is detected that the customer who entered the store has entered the accounting area, and the registered information of the customer is updated. At this time, second customer image information including the face image, the person feature information extracted from the face image, and the transaction waiting start time T2 acquired from the photographing time of the photographed image is accumulated as customer information.
  • a face image is acquired from the photographed image, the person feature information extracted from the face image, and the person features of each customer already registered.
  • the person collation for comparing and collating the information is performed.
  • the person collation it is detected that the customer who has entered the accounting area after entering the store has left the accounting area, and the registration information of the customer is updated.
  • third customer image information including the face image, the person feature information extracted from the face image, and the transaction waiting end time T3 acquired from the photographing time of the photographed image is accumulated as customer information.
  • the customer who has entered the accounting area is continuously photographed.
  • the customer enters the photographing area of the first cash register camera 1b and the photographed image of the first cash register camera 1b.
  • the photographing time of the photographed image when the customer is first detected may be set as the transaction waiting start time T2.
  • the second cashier camera 1c the customer is continuously photographed until the user leaves the accounting area.
  • the customer leaves the photographing area of the second cashier camera 1c and the second cashier camera 1c takes a picture. What is necessary is just to let the imaging
  • This accounting waiting time includes not only queue waiting time in the accounting area, accounting work time, That is, it includes time for the store clerk to input the price and quantity of the product to the POS terminal and receive the purchase price of the product from the customer.
  • accounting work time is not included in the accounting waiting time, that is, it is possible to set the accounting waiting time as the waiting time until the store clerk starts accounting work after lining up in the checkout counter matrix.
  • the shooting area of the second registration camera 1c may be set so as to enter the shooting area of the second registration camera 1c.
  • the timing when the person enters the shooting area of the second cashier camera 1c and the customer is first detected in the shot image of the second cashier camera 1c is the transaction waiting end time T3.
  • FIG. 5 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the PC 3.
  • the PC 3 includes a first image information acquisition unit 21, a second image information acquisition unit 22, a third image information acquisition unit 23, a purchase information acquisition unit 24, a customer analysis unit 25, and a display information generation unit. (Analysis information presentation unit) 26.
  • the first image information acquisition unit 21 acquires first customer image information related to a customer's photographed image at the time of entering the store.
  • a customer entering from a store entrance is photographed by the entrance camera 1a, and the first image information acquisition unit 21 detects a person from a photographed image input from the entrance camera 1a;
  • a face image cutout process for cutting out a person's face image from a photographed image and a feature extraction process for analyzing the person's face image to acquire person feature information are performed, and the face image, the person feature information, and the photographing time are the first.
  • Output as customer image information.
  • the second image information acquisition unit 22 acquires second customer image information related to the customer's photographed image at the time of entering the accounting area.
  • a customer who enters the accounting area is photographed by the first registration camera 1b, and the second image information acquisition unit 22 detects a person from the photographed image input from the first registration camera 1b.
  • a detection process, a face image cutout process for cutting out a person's face image from a photographed image, and a feature extraction process for analyzing the person's face image to obtain person feature information are performed. Is output as second customer image information.
  • the third image information acquisition unit 23 acquires third customer image information related to the photographed image of the customer at any point in time from when the store clerk starts to account for the purchased product until the customer leaves the accounting area. To do.
  • the customer leaving the accounting area is photographed by the second register camera 1c, and the third image information acquisition unit 23 detects a person from the photographed image input from the second register camera 1c.
  • a detection process, a face image cutout process for cutting out a person's face image from a photographed image, and a feature extraction process for analyzing the person's face image to obtain person feature information are performed. Is output as third customer image information.
  • the purchase information acquisition unit 24 acquires purchase information from the purchase information management device 15 that manages purchase information related to the product purchase status for each customer.
  • the purchase amount for each customer, the number of purchased products, and the accounting time are acquired from the purchase information management device 15 as purchase information.
  • the purchase information management device 15 is a so-called POS server constituting a POS (point of sale) system (sales information management system), and is installed in the headquarters. At the store, the store clerk operates the POS terminal installed at the checkout counter, and the product is accounted for. The purchase information for each customer is transmitted from the POS terminal to the purchase information management device 15, and the purchase information management device 15 Stores and manages purchase information acquired from the POS terminal at each store.
  • the purchase information acquisition unit 24 can also acquire purchase information directly from a POS terminal installed in the store.
  • the customer analysis unit 25 includes a customer registration unit 31, a person collation unit 32, a customer information storage unit 33, a time measurement unit 34, and an analysis information generation unit 35.
  • the customer registration unit 31 acquires the first customer image information (person characteristic information and photographing time) from the first image information acquisition unit 21, a process of registering the person as a customer visiting the store is performed. At this time, the customer registration unit 31 stores the serial number assigned to the customer in the order of entering the store and the store entry time acquired from the shooting time of the first customer image information in the customer information storage unit 33 as customer information. . When it is detected by the person verification unit 32 described later that the customer has left the accounting area, the customer registration unit 31 performs a process of deleting the registration information of the customer.
  • the first customer image information is acquired from the first image information acquisition unit 21, the first customer image information is stored in the customer information storage unit 33 before.
  • a person collation is performed as to whether or not the image information is the same person. If the person is the same person, the registration information related to the first customer image information stored previously is deleted, and the latest first customer image is deleted. The information is used to register as a new customer, and the store entry time is acquired based on the latest first customer image information.
  • the first customer image information previously stored in the customer information storage unit 33 is deleted every business day of the store, or the elapsed time since registration in the customer information storage unit 33 is a predetermined time (for example, The first customer image information that has reached (3 hours) may be deleted.
  • the store clerk is registered in advance using the store clerk image information obtained by photographing the store clerk, and the person who entered the store by the person comparison between the first customer image information and the store clerk image information is the store clerk. In the case where the person who entered the store is not a store clerk, the person may be registered as a customer.
  • the person collation unit 32 acquires the second customer image information (person feature information and shooting time) from the second image information acquisition unit 22
  • the second customer image information and the first person related to the registered person are obtained.
  • the person verification is performed with the customer image information, and the person verification is successful, it is detected that the customer who entered the store has entered the accounting area, and waiting for the accounting acquired from the shooting time of the second customer image information.
  • the start time is stored in the customer information storage unit 33 as customer information.
  • the person collation unit 32 acquires the third customer image information and the registered third person information.
  • person verification is performed between the first customer image information or the second customer image information and the person verification succeeds, it is detected that a customer who has entered the accounting area after entering the store has left the accounting area.
  • the transaction waiting end time acquired from the shooting time of the third customer image information is stored in the customer information storage unit 33 as customer information.
  • Each of the first, second, and third image information acquisition units 21 to 23 acquires a face image of the person every time a person is detected from the photographed image by person tracking, and enters the accounting area, And when leaving the accounting area, a plurality of face images related to one person are acquired. Then, the person verification unit 32 calculates the similarity between the plurality of face images when entering the store and the plurality of face images when entering the accounting area. The face image is determined to be the same person, and the similarity is calculated between a plurality of face images when entering the store or entering the accounting area and a plurality of face images when leaving the accounting area. When the threshold value is exceeded, two face images are determined to be the same person. In this way, by performing person matching using a plurality of face images, errors in person matching can be suppressed.
  • the time measuring unit 34 obtains the store entry time, the accounting waiting start time, and the accounting waiting end time for each customer from the customer information storage unit 33, calculates the transit time from the entrance time and the accounting waiting start time, The accounting waiting time is calculated from the accounting waiting start time and accounting waiting end time.
  • the migration time and the accounting waiting time for each customer acquired by the time measurement unit 34 are the same as the purchase amount and the number of purchased products (purchase information) for each customer acquired by the purchase information acquisition unit 24.
  • a process of associating persons is performed. This association processing is performed based on the third customer image information. Specifically, the purchase waiting time acquired from the photographing time of the third customer image information is acquired by the purchase information acquisition unit 24. Compared with the accounting time, the customers who are close to each other are determined to be the same person.
  • the analysis information generation unit 35 totals the migration time and accounting waiting time for each customer for each unit time (for example, 1 hour), and obtains the average migration time and average accounting waiting time for each unit time. Is done. Further, a totaling process is performed in which the purchase price and the number of purchased products for each customer are totaled for each unit time (for example, 1 hour), and the average purchase price and the average number of purchased products for each unit time are acquired.
  • the display information generation unit 26 generates display information related to the analysis information generated by the analysis information generation unit 35 and outputs the display information to the monitor 7 or the printer 8.
  • display information for causing the printer 8 to output a form representing analysis information is generated.
  • display information for causing the monitor 7 to display a screen for displaying the analysis information is generated.
  • Each part of the PC 3 shown in FIG. 3 is realized by causing the processor (CPU) of the PC 3 to execute a customer behavior analysis program (instruction) stored in a memory such as an HDD.
  • These programs are pre-installed in the PC 3 as an information processing device and configured as a dedicated device, or recorded in an appropriate program recording medium as an application program that operates on a predetermined OS, and via a network, It may be provided to the user.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of processing related to time measurement performed by the PC 3.
  • the first image information acquisition unit 21 acquires a captured image from the entrance camera 1a (ST101), then acquires a customer's face image from the captured image (ST102), and then analyzes the face image.
  • the unique value U1 is acquired (ST103).
  • the customer registration unit 31 acquires the unique value U1 from the first image information acquisition unit 21, it detects that the customer has entered the store (ST104). Then, the customer's store entry time T1 is acquired from the face image shooting time, and the store entrance time T1 and the unique value U1 are stored in the customer information storage unit 33 (ST105).
  • the second image information acquisition unit 22 acquires a captured image from the first registration camera 1b (ST106), then acquires a customer's face image from the captured image (ST107), and then the face image. To obtain a unique value U2 (ST108).
  • the unique value U2 is acquired from the second image information acquisition unit 22 in the person verification unit 32, the unique value U2 is compared with the unique value U1 of each registered customer, and the customer who entered the store checks the account. It is detected that the vehicle has entered the area (ST109). Then, the customer's transaction waiting start time T2 is acquired from the face image shooting time, and the transaction waiting start time T2 and the unique value U2 are stored in the customer information storage unit 33 (ST110).
  • the third image information acquisition unit 23 acquires a captured image from the second registration camera 1c (ST111), then acquires a customer face image from the captured image (ST112), and then the face image. To obtain a unique value U3 (ST113).
  • the person verification unit 32 acquires the unique value U3 from the third image information acquisition unit 23, after comparing the unique value U3 with the unique values U1 and U2 of each registered customer, It is detected that a customer who has entered the accounting area has left the accounting area (ST114). Then, the customer's transaction waiting end time T3 is acquired from the photographing time of the face image, and the transaction waiting end time T3 and the unique value U3 are stored in the customer information storage unit 33 (ST115).
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a person verification screen displayed on the monitor 7.
  • This person collation screen includes first, second, and third photographed image display sections 41 to 43, and a collation result list display section 44.
  • the first photographed image display unit 41 displays a photographed image at the time of entering the store, in which a customer entering from the store entrance is photographed by the entrance camera 1a.
  • the second photographed image display section 42 a photographed image at the start of waiting for a billing photographed by the first register camera 1b of a customer entering the billing area is displayed.
  • the third photographed image display section 43 a photographed image at the end of the transaction waiting, in which the customer leaving the transaction area is photographed by the second register camera 1c, is displayed.
  • the first, second and third photographed image display units 41 to 43 may display the photographed images as moving images.
  • buttons such as playback, reverse playback, stop, fast forward, and rewind, the person verification status can be efficiently confirmed.
  • the collation result list display unit 44 displays the result of the person collation processing performed by the person collation unit 32 for each person determined to be the same person by the person collation.
  • the first, second, and third items are displayed.
  • Face image display units 45 to 47 and a collation result display unit 48 are provided.
  • first, second, and third face image display units 45 to 47 at the time of entering the store, extracted from the captured images respectively displayed on the first, second, and third captured image display units 41 to 43.
  • the customer's face image, the customer's face image at the start of the transaction waiting, and the customer's face image at the end of the transaction waiting are respectively displayed.
  • the matching result display unit 48 includes, as matching result information, person identification information (an ID assigned to each person), a person's similarity (Score1) between each face image at the time of entering the store and when waiting for payment, Person similarity (Score2) between each face image at the time of entering the store (or at the start of payment waiting) and at the end of the payment waiting time (Score2), and the time to enter the accounting area after entering the store (Score2) Time 1) and the accounting waiting time, that is, the time from entering the accounting area until leaving the accounting area (Time 2) is displayed.
  • This person collation screen allows the user to confirm the situation of person collation performed by the person collation unit 32, that is, whether or not person collation has been appropriately performed.
  • 8A and 8B are explanatory diagrams showing a form representing analysis information output by the printer 8.
  • FIG. 8A and 8B are explanatory diagrams showing a form representing analysis information output by the printer 8.
  • the analysis information generation unit 35 totals the migration time for each customer for each time zone (1 hour), obtains the average migration time for each time zone, and calculates the purchase amount for each customer as time.
  • the total purchase amount (customer unit price) for each time zone is acquired for each time zone (1 hour), whereby the graph shown in FIG. 8A is generated in the display information generation unit 26 and output by the printer 8.
  • the analysis information generation unit 35 extracts the customers who have made the accounting in each time zone based on the accounting time for each customer, and averages the excursion time and the purchase amount for each customer, thereby What is necessary is just to obtain the average excursion time and the average purchase price.
  • This graph makes it possible to grasp the temporal transition status of the average excursion time and average purchase amount (customer unit price) for each time zone. And the situation of the opportunity loss in a store can be grasped
  • the analysis information generation unit 35 totals the accounting waiting time for each customer for each time zone (1 hour), obtains the average accounting waiting time for each time zone, The number of purchased products is totaled for each time zone (1 hour), and the average number of purchased products for each time zone is acquired. Thereby, the graph shown in FIG. 8B is generated in the display information generation unit 26 and output by the printer 8. The At this time, the analysis information generation unit 35 extracts the customers who have been accounted for in each time zone based on the accounting time for each customer, and averages the accounting waiting time and the number of purchased products for each customer to What is necessary is just to obtain
  • This graph makes it possible to grasp the time-dependent transition of the average accounting waiting time and the average number of purchased products for each time period. And the situation of an opportunity loss can be grasped
  • the number of purchased products is large and the accounting wait time is long. This is because many customers tried to purchase a large number of products, and it took a long time for accounting work. It is assumed that the accounting wait time is getting longer.
  • the waiting time for accounting is long. This is because there are many customers waiting for accounting, and it is assumed that the customer has refrained from buying. Since it is considered that a loss has occurred, it is necessary to consider improving the staffing to reduce the waiting time for accounting.
  • the counting unit period is a time zone (one hour), but the counting unit period may be one day, one week, and January.
  • the form representing the analysis information is output by the printer 8, but a screen representing the analysis information may be displayed on the monitor 7.
  • the first image information acquisition unit 21 acquires the first customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the store
  • the second image information acquisition unit 22 the second customer image information related to the photographed image of the customer at the time of entering the accounting area is acquired
  • the third image information acquisition unit 23 starts the accounting work for the product to be purchased and then sets the accounting area.
  • the third customer image information related to the photographed image of the customer at any point in time until leaving is acquired
  • the purchase information acquisition unit 24 acquires purchase information related to the customer's product purchase status
  • the customer analysis unit 25 Based on the first and second customer image information, the migration time for each customer is measured, and on the basis of the third customer image information, the migration time and the purchase information are associated with each customer.
  • the display information generating unit (analysis information presentation unit) 26 was assumed to present the analysis information generated by the customer analysis section 25 to the user. According to this, based on the video taken inside the store, the migration time for each customer is measured, and this migration time and purchase information are associated with each customer. Analysis information that can be grasped well can be obtained.
  • the purchase information acquisition unit 24 acquires the purchase amount for each customer as purchase information
  • the customer analysis unit 25 associates the migration time and the purchase amount for each customer to generate analysis information. To do. According to this, since the analysis information is generated by associating the migration time and the purchase price for each customer, the user can accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store.
  • the purchase information acquisition unit 24 acquires the number of purchased products for each customer as purchase information
  • the customer analysis unit 25 acquires for each customer based on the second and third customer image information.
  • the accounting waiting time is measured, and the accounting waiting time and the number of purchased products are associated with each customer to generate analysis information. According to this, since analysis waiting time and the number of purchased goods are matched for every customer and analysis information is generated, the user can grasp the situation of opportunity loss in a store with high accuracy.
  • the migratory time is measured based on the latest first customer image information. According to this, it is possible to avoid erroneous measurement of the migration time based on the first customer image information acquired in the past.
  • the customer analysis unit 25 totals the migration time and purchase amount for each customer for each predetermined unit period, and calculates the average migration time for each unit period and the average purchase amount for each unit period.
  • a certain customer unit price is calculated, and display information is generated as analysis information so that the average transit time and the temporal transition state of the customer unit price can be compared with each other. According to this, since the average transition time and the temporal transition state of the customer unit price are displayed in a comparable manner, the user can accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store.
  • the customer analysis unit 25 totals the accounting waiting time and the number of purchased products for each customer for each predetermined unit period, and calculates the average accounting waiting time for each unit period and the average for each unit period.
  • the customer unit price which is the number of purchased products, is calculated, and display information that displays the average accounting waiting time and the temporal transition status of the average number of purchased products as comparison information is generated. According to this, since the temporal transition state of the average accounting waiting time and the average number of purchased products is displayed in a comparable manner, the user can accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store.
  • the camera 1 is a box-type camera with a limited viewing angle.
  • the present invention is not limited to this, and an omnidirectional camera capable of photographing a wide range may be used. it can.
  • the first to third image information acquisition units 21 to 23 detect a person from a photographed image of the cameras 1a to 1c, and a face image that cuts out a person's face image from the photographed image.
  • the cutout process and the feature extraction process for analyzing the person's face image and obtaining the person feature information (unique value) are performed.
  • the person detection process, the face image cutout process, and the feature extraction process are all or A part of them may be performed by the cameras 1a to 1c. Further, all or part of the person detection processing, face image cut-out processing, and feature extraction processing may be performed by a dedicated device other than the PC 3 and the cameras 1a to 1c. In this case, the first to third image information acquisition units 21 to 23 of the PC 3 acquire the first to third customer image information output from the cameras 1a to 1c and the dedicated device.
  • the third image information acquisition unit 23 acquires the third customer image information related to the photographed image of the customer at the time of leaving the accounting area.
  • the information may be related to a photographed image of the customer at any point in time from when the clerk starts the accounting work for the purchased product to when the customer leaves the accounting area. If such third customer image information is acquired, it can be determined whether or not the customer has completed the accounting.
  • the shooting time of the third customer image information is regarded as the accounting time, and the migration time and purchase. Association with information can be performed.
  • processing necessary for customer behavior analysis is performed by an apparatus installed in the store.
  • these necessary processing is provided in the headquarters as shown in FIG.
  • the PC 11 or the cloud computer 12 constituting the cloud computing system may perform the process.
  • the necessary processing is shared by a plurality of information processing apparatuses, and information is transferred between the plurality of information processing apparatuses via a communication medium such as an IP network or a LAN, or a storage medium such as a hard disk or a memory card. It may be.
  • a customer behavior analysis system is configured by a plurality of information processing apparatuses that share necessary processing.
  • a portable terminal such as a smartphone 13 or a tablet terminal 14 connected to the cloud computer 12 via a network. It is preferable that the information can be displayed, so that the analysis information can be browsed at any place such as a place to go besides the store or the headquarters.
  • the recorder 2 that stores the video of the camera 1 is installed in the store.
  • the PC 11 or the cloud computer 12 installed in the headquarters performs processing necessary for customer behavior analysis.
  • the video of the camera 1 may be transmitted to the headquarters or the operating facility of the cloud computing system, and the video of the camera 91 may be stored in a device installed there.
  • the customer behavior analysis device and the customer behavior analysis system according to the present invention have an effect that the user can obtain analysis information that allows the user to accurately grasp the situation of the opportunity loss at the store based on the video taken inside the store. Therefore, the present invention is useful as a customer behavior analysis device and a customer behavior analysis system that analyze the relationship between customer behavior in a store and the state of product purchase based on video taken inside the store.
  • Entrance camera 1b 1st registration camera 1c 2nd registration camera 3
  • PC customer behavior analysis device
  • Printer 11 PC 12 cloud computer 13 smartphone 14 tablet terminal 15
  • purchase information management device 21 first image information acquisition unit 22
  • second image information acquisition unit 23 third image information acquisition unit 24
  • purchase information acquisition unit 25 customer analysis unit 26 display information generation Department (Analysis Information Presentation Department)

Abstract

店舗に入店する顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、会計エリアを退出する顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、顧客ごとの購入情報を取得し、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、これらの情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示する。

Description

顧客行動分析装置および顧客行動分析システム
　本発明は、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析装置および顧客行動分析システムに関するものである。
　スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの店舗においては、機会損失、すなわち、店舗側の事情により顧客が商品を購入する機会を喪失することで生じる損失（逸失利益）が問題となり、この機会損失は店舗の売上げに大きな影響を及ぼすことから、機会損失を低減する改善策を講じる必要がある。このような機会損失に関する改善策を検討するにあたっては、店舗内での顧客の商品購入に係る行動を分析して、この分析結果に基づいて、店舗での機会損失の状況を把握することが望まれる。
　このような店舗内での顧客の行動に関する分析に関連するものとして、従来、店舗内に設置された複数のカメラで撮影された画像を解析して、顧客の店舗内での滞在場所、滞在時間、および顧客の顔向きを取得して、これらの情報に基づいて、顧客が注目する商品や、特定の商品に対する顧客の関心度などに関する情報を取得する技術が知られている（特許文献１参照）。また、店舗の入口から入店する顧客、店舗内に移動する顧客、および会計エリアで商品の購入代金の支払いを行う顧客をそれぞれ撮影するカメラを設けて、各カメラの撮影画像に基づいて、店舗内での顧客の行動状況に関する情報を取得する技術が知られている（特許文献２参照）。
特許第４１２５６３４号公報 特開２０１０－１１３６９２号公報
　本発明の顧客行動分析装置は、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析装置であって、プロセッサと、インストラクションを格納するメモリと、を有し、プロセッサが、メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する。店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、購入商品の会計作業に着手してから会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの回遊時間および購入情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示する構成とする。
　また、本発明の顧客行動分析システムは、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析システムであって、店舗内を撮影するカメラと、プロセッサとインストラクションを格納するメモリとを備える複数の情報処理装置と、を有し、複数の情報処理装置のいずれかが、プロセッサにより、メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する。店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、購入商品の会計作業に着手してから会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの回遊時間および購入情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示する構成とする。
　本発明によれば、店舗内を撮影した映像に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測して、この回遊時間と購入情報とを顧客ごとに対応づけるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができる。
図１は、本実施形態に係る顧客行動分析システムの全体構成図である。 図２は、店舗のレイアウトおよびカメラ１ａ～１ｃの設置状況を説明する店舗の平面図である。 図３は、第１，第２のレジカメラ１ｂ，１ｃによる顧客の撮影状況を示す説明図である。 図４は、カメラ１ａ～１ｃおよびＰＣ３で行われる処理の概要を説明する説明図である。 図５は、ＰＣ３の概略構成を示す機能ブロック図である。 図６は、ＰＣ３で行われる時間計測に係る処理の手順を示すフロー図である。 図７は、モニタ７に表示される人物照合画面を示す説明図である。 図８Ａは、プリンタ８で出力される分析情報を表す帳票を示す説明図である。 図８Ｂは、プリンタ８で出力される分析情報を表す帳票を示す説明図である。
　本発明の実施の形態の説明に先立ち、従来技術における問題点を簡単に説明する。店舗での機会損失の状況を把握するには、店舗内での顧客の商品購入に係る行動と、店舗における顧客の商品購入状況、具体的には、顧客ごとの購入金額（客単価）や購入商品数などの購入情報とを対比して、両者の関係を分析することが有効である。このとき、特に、顧客の行動に関する情報として、顧客が店舗に入店してから購入する商品を選択するまでに要した時間（会計待ち時間などを含まない）、すなわち、顧客が店舗に入店した後に所望の商品を探して店舗内の売場を回遊していた時間（回遊時間）が重要となる。
　しかしながら、前記の従来の技術では、このような顧客の行動に関する時間としては、店舗内の特定のエリアに滞留する滞留時間を考慮しているだけであり、顧客の回遊時間に関する考慮は何らなく、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができないという問題があった。
　本発明は、このような従来技術の問題点を解消するべく案出されたものであり、その主な目的は、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができるように構成された顧客行動分析装置および顧客行動分析システムを提供することにある。
　前記課題を解決するためになされた第１の発明は、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析装置であって、プロセッサと、インストラクションを格納するメモリと、を有し、プロセッサが、メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する。店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、購入商品の会計作業に着手してから会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの回遊時間および購入情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示する構成とする。
　これによると、店舗内を撮影した映像に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測して、この回遊時間と購入情報とを顧客ごとに対応づけるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができる。
　また、第２の発明は、購入情報として、顧客ごとの購入金額を取得し、回遊時間および購入金額を顧客ごとに対応づけて、分析情報を生成する構成とする。
　これによると、回遊時間および購入金額を顧客ごとに対応づけて分析情報を生成するため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、第３の発明は、購入情報として、顧客ごとの購入商品数を取得し、第２、第３の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの会計待ち時間を計測して、この会計待ち時間および購入商品数を顧客ごとに対応づけて、分析情報を生成する構成とする。
　これによると、会計待ち時間および購入商品数を顧客ごとに対応づけて分析情報を生成するため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、第４の発明は、新たに取得した第１の顧客画像情報が、過去に取得した第１の顧客画像情報と同一人物である場合に、最新の第１の顧客画像情報に基づいて回遊時間を計測する構成とする。
　これによると、過去に取得した第１の顧客画像情報に基づいて回遊時間が誤計測されることを避けることができる。
　また、第５の発明は、顧客ごとの回遊時間および購入金額をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均回遊時間と、単位期間ごとの平均購入金額である客単価とを算出して、分析情報として、平均回遊時間および客単価の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成する構成とする。
　これによると、平均回遊時間および客単価の時間的な推移状況が対比可能に表示されるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、第６の発明は、顧客ごとの会計待ち時間および購入商品数をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均会計待ち時間と、単位期間ごとの平均購入商品数とを算出して、分析情報として、平均会計待ち時間および平均購入商品数の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成する構成とする。
　これによると、平均会計待ち時間および平均購入商品数の時間的な推移状況が対比可能に表示されるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、第７の発明は、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析システムであって、店舗内を撮影するカメラと、プロセッサとインストラクションを格納するメモリとを備える複数の情報処理装置と、を有し、複数の情報処理装置のいずれかが、プロセッサにより、メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する。店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、購入商品の会計作業に着手してから会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの回遊時間および購入情報を集計した分析情報を生成し、分析情報をユーザに提示する構成とする。
　これによると、第１の発明と同様に、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができる。
　以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
　図１は、本実施形態に係る顧客行動分析システムの全体構成図である。この顧客行動分析システムは、スーパーマーケットなどの店舗を対象にして構築されるものであり、カメラ１ａ～１ｃと、レコーダ（映像蓄積装置）２と、ＰＣ（顧客行動分析装置）３と、を備えている。
　カメラ１ａ～１ｃは店舗内の適所に設置され、カメラ１ａ～１ｃにより店舗内が撮影され、このカメラ１で撮影された店舗内の映像がレコーダ２に蓄積される。
　ＰＣ３には、店長などのユーザが種々の入力操作を行うマウスなどの入力デバイス６と、監視画面を表示するモニタ（表示装置）７と、プリンタ８とが接続されている。このＰＣ３は、店舗内の適所に設置され、ユーザが、モニタ７に表示される監視画面により、カメラ１ａ～１ｃで撮影された店舗内の映像をリアルタイムで閲覧することができ、また、レコーダ２に録画された過去の店舗内の映像を閲覧することができる。
　また、カメラ１ａ～１ｃ、レコーダ２およびＰＣ３は、複数の店舗の各々に設置されており、複数の店舗を総括する本部にはＰＣ１１が設置されており、このＰＣ１１では、カメラ１ａ～１ｃで撮影された店舗内の画像をリアルタイムで閲覧することができ、また、レコーダ２に録画された過去の店舗内の画像を閲覧することができ、これにより本部で店舗内の状況を確認することができる。
　店舗に設置されたＰＣ３は、店舗に来店した顧客の行動を分析する顧客行動分析装置として構成され、このＰＣ３で生成した分析情報は、ＰＣ３自身で閲覧することができ、さらに、本部に設置されたＰＣ１１に送信されて、このＰＣ１１でも閲覧することができ、ＰＣ３，１１が分析情報を閲覧する閲覧装置として構成される。ＰＣ３，１１は、プロセッサ（ＣＰＵ）およびプログラムメモリを有する。ＰＣ３のＣＰＵは、モニタリング用のプログラム（インストラクション）を実行させることで実現される。これらのプログラムは、情報処理装置としてのＰＣ３に予め導入して専用の装置として構成する他、汎用ＯＳ上で動作するアプリケーションプログラムとして適宜なプログラム記録媒体に記録して、またネットワークを介して、ユーザに提供されるようにしてもよい。
　次に、図１に示した店舗のレイアウトおよびカメラ１ａ～１ｃの設置状況について説明する。図２は、店舗のレイアウトおよびカメラ１ａ～１ｃの設置状況を説明する店舗の平面図である。
　店舗には、出入口、商品陳列エリアおよびレジカウンタなどが設けられている。顧客は、出入口から入店し、所望の商品を探して店舗内の売場を回遊し、購入する商品が決まると、その商品を持ってレジカウンタに向かい、レジカウンタで会計（代金の支払い）を済ませた後に、出入口から退店する。顧客がレジカウンタで会計を行う際には、顧客は、レジカウンタの周辺に設定された会計エリアに商品陳列エリア側から進入し、会計が終わると会計エリアから退出する。
　また、店舗には、来店した顧客を撮影する複数のカメラ１ａ～１ｃが設置されている。このカメラ１ａ～１ｃは、店舗内の天井の適宜な位置に設置されている。本実施形態では、店舗の出入口から入店する顧客を撮影する入口カメラ１ａと、会計エリアに進入する顧客を撮影する第１のレジカメラ１ｂと、会計エリアから退出する顧客を撮影する第２のレジカメラ１ｃと、が設置されている。これらのカメラ１ａ～１ｃは、顧客の顔を概ね正面から撮影するように設置されており、これによりカメラ１の撮像画像から人物検出を行うことができる。
　次に、図２に示した第１，第２のレジカメラ１ｂ，１ｃによる顧客の撮影状況について説明する。図３は、第１，第２のレジカメラ１ｂ，１ｃによる顧客の撮影状況を示す説明図である。
　本実施形態では、レジカウンタで会計を行う顧客、およびレジカウンタでの会計を待つ顧客が滞在する範囲に会計エリアが設定されており、第１のレジカメラ１ｂにより、会計エリアに進入する顧客が撮影され、第２のレジカメラ１ｃにより、会計エリアから退出する顧客が撮影される。
　ここで、レジカウンタで会計を待つ顧客が多くなると、レジカウンタで会計を行う顧客を先頭にして行列ができ、この行列の最後尾に位置する顧客が、第１のレジカメラ１ｂにより撮影され、かつ、行列ができていない状態でもレジカウンタに向かう顧客が必ず第１のレジカメラ１ｂにより撮影されるように、第１のレジカメラ１ｂの撮影エリアが設定される。また、第２のレジカメラ１ｃは、主にレジカウンタで会計を行う顧客が撮影されるように撮影エリアが設定される。
　次に、図１に示したカメラ１ａ～１ｃおよびＰＣ３で行われる処理の概要について説明する。図４は、カメラ１ａ～１ｃおよびＰＣ３で行われる処理の概要を説明する説明図である。
　まず、顧客が出入口から入店すると、その顧客が入口カメラ１ａで撮影される。次に、入店した顧客は、所望の商品を探して売場内を回遊し、所望の商品が見つかると、その商品を持ってレジカウンタに向かう。このとき、会計エリアに進入する顧客が第１のレジカメラ１ｂで撮影される。レジカウンタで会計を済ませた顧客は、退店するために出入口に向かう。このとき、会計エリアから退出する顧客が第２のレジカメラ１ｃで撮影される。
　ＰＣ３では、入口カメラ１ａ、第１のレジカメラ１ｂ、および第２のレジカメラ１ｃの各撮影画像から人物を検出する人物検出と、各撮影画像から検出された人物を照合する人物照合とが行われ、この人物照合の結果に応じて、店舗内での顧客の行動を検知する。
　まず、入口カメラ１ａの撮影画像から人物を検出すると、顧客が入店したことを検知して、その人物を店舗内に滞在する顧客として登録する。このとき、撮影画像から顔画像（顔領域の画像）を取得して、その顔画像と、顔画像から抽出された人物特徴情報、具体的には顔画像の特徴量（ユニーク値）と、撮影画像の撮影時刻から取得した入店時刻Ｔ１とを含む第１の顧客画像情報を、顧客情報として蓄積する。
　次に、第１のレジカメラ１ｂの撮影画像から人物を検出すると、その撮影画像から顔画像を取得して、その顔画像から抽出された人物特徴情報と、既に登録された各顧客の人物特徴情報とを比較照合する人物照合を行い、人物照合が成功すると、入店した顧客が会計エリアに進入したことを検知して、その顧客の登録情報を更新する。このとき、顔画像と、顔画像から抽出された人物特徴情報と、撮影画像の撮影時刻から取得した会計待ち開始時刻Ｔ２とを含む第２の顧客画像情報を、顧客情報として蓄積する。
　次に、第２のレジカメラ１ｃの撮影画像から人物を検出すると、その撮影画像から顔画像を取得して、その顔画像から抽出された人物特徴情報と、既に登録された各顧客の人物特徴情報とを比較照合する人物照合を行い、人物照合が成功すると、入店した後に会計エリアに進入した顧客が会計エリアから退出したことを検知して、その顧客の登録情報を更新する。このとき、顔画像と、顔画像から抽出された人物特徴情報と、撮影画像の撮影時刻から取得した会計待ち終了時刻Ｔ３とを含む第３の顧客画像情報を、顧客情報として蓄積する。
　次に、ＰＣ３では、入店時刻Ｔ１および会計待ち開始時刻Ｔ２から回遊時間（＝Ｔ２－Ｔ１）を算出する。また、会計待ち開始時刻Ｔ２および会計待ち終了時刻Ｔ３から会計待ち時間（＝Ｔ３－Ｔ２）を算出する。
　ここで、第１のレジカメラ１ｂでは、会計エリアに進入した顧客が継続して撮影されるが、第１のレジカメラ１ｂの撮影エリアに顧客が進入して第１のレジカメラ１ｂの撮影画像で顧客が最初に検出されたときの撮影画像の撮影時刻を、会計待ち開始時刻Ｔ２とすればよい。また、第２のレジカメラ１ｃでは、会計エリアから退出するまでの顧客が継続して撮影されるが、第２のレジカメラ１ｃの撮影エリアから顧客が退出して第２のレジカメラ１ｃの撮影画像で顧客が消失する直前の撮影画像の撮影時刻を、会計待ち終了時刻Ｔ３とすればよい。
　また、会計待ち開始時刻Ｔ２および会計待ち終了時刻Ｔ３から会計待ち時間（＝Ｔ３－Ｔ２）が算出されるが、この会計待ち時間には、会計エリアでの行列待ち時間のほか、会計作業時間、すなわち、店員が商品の金額および個数をＰＯＳ端末に入力して、顧客から商品の購入代金を受け取る作業を行う時間が含まれる。
　なお、会計待ち時間に会計作業時間を含めない、すなわち、会計待ち時間を、レジカウンタの行列に並んでから、店員が会計作業に着手するまでの待ち時間とすることも可能であり、この場合、レジカウンタを挟んで会計作業を行う店員と向かい合う位置に顧客が来たところで、第２のレジカメラ１ｃの撮影エリアに進入するように、第２のレジカメラ１ｃの撮影エリアを設定すればよく、第２のレジカメラ１ｃの撮影エリアに人物が進入して、第２のレジカメラ１ｃの撮影画像で顧客が最初に検出されたタイミングが会計待ち終了時刻Ｔ３となる。
　次に、図１に示したＰＣ３の概略構成について詳しく説明する。図５は、ＰＣ３の概略構成を示す機能ブロック図である。
　ＰＣ３は、第１の画像情報取得部２１と、第２の画像情報取得部２２と、第３の画像情報取得部２３と、購入情報取得部２４と、顧客分析部２５と、表示情報生成部（分析情報提示部）２６と、を備えている。
　第１の画像情報取得部２１では、店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得する。本実施形態では、店舗の出入口から入店する顧客が入口カメラ１ａにより撮影され、第１の画像情報取得部２１では、入口カメラ１ａから入力された撮影画像から人物を検出する人物検出処理と、人物の顔画像を撮影画像から切り出す顔画像切り出し処理と、人物の顔画像を解析して人物特徴情報を取得する特徴抽出処理とが行われ、顔画像、人物特徴情報および撮影時刻が第１の顧客画像情報として出力される。
　第２の画像情報取得部２２では、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得する。本実施形態では、会計エリアに進入する顧客が第１のレジカメラ１ｂにより撮影され、第２の画像情報取得部２２では、第１のレジカメラ１ｂから入力された撮影画像から人物を検出する人物検出処理と、人物の顔画像を撮影画像から切り出す顔画像切り出し処理と、人物の顔画像を解析して人物特徴情報を取得する特徴抽出処理とが行われ、顔画像、人物特徴情報および撮影時刻が第２の顧客画像情報として出力される。
　第３の画像情報取得部２３では、購入商品の会計作業に店員が着手してから顧客が会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得する。本実施形態では、会計エリアを退出する顧客が第２のレジカメラ１ｃにより撮影され、第３の画像情報取得部２３では、第２のレジカメラ１ｃから入力された撮影画像から人物を検出する人物検出処理と、人物の顔画像を撮影画像から切り出す顔画像切り出し処理と、人物の顔画像を解析して人物特徴情報を取得する特徴抽出処理とが行われ、顔画像、人物特徴情報および撮影時刻が第３の顧客画像情報として出力される。
　購入情報取得部２４では、顧客ごとの商品購入状況に関する購入情報を管理する購入情報管理装置１５から購入情報を取得する。本実施形態では、購入情報として、顧客ごとの購入金額、購入商品数、および会計時刻を購入情報管理装置１５から取得する。
　購入情報管理装置１５は、ＰＯＳ（point of sale）システム（販売情報管理システム）を構成する、いわゆるＰＯＳサーバであり、本部に設置されている。店舗では、レジカウンタに設置されたＰＯＳ端末を店員が操作して商品の会計作業が行われ、ＰＯＳ端末から顧客ごとの購入情報が購入情報管理装置１５に送信され、購入情報管理装置１５では、各店舗のＰＯＳ端末から取得した購入情報を蓄積・管理する。なお、購入情報取得部２４が、店舗に設置されたＰＯＳ端末から直接、購入情報を取得することも可能である。
　顧客分析部２５は、顧客登録部３１と、人物照合部３２と、顧客情報蓄積部３３と、時間計測部３４と、分析情報生成部３５と、を備えている。
　顧客登録部３１では、第１の画像情報取得部２１から第１の顧客画像情報（人物特徴情報および撮影時刻）を取得すると、その人物を来店中の顧客として登録する処理が行われる。このとき、顧客登録部３１では、入店の順番にしたがって顧客に付与した通し番号、および第１の顧客画像情報の撮影時刻から取得した入店時刻を、顧客情報として顧客情報蓄積部３３に蓄積する。なお、後述する人物照合部３２において顧客が会計エリアから退出したことが検知されると、その顧客の登録情報を抹消する処理が顧客登録部３１で行われる。
　ここで、店舗に来店した顧客の中には、商品を購入せずに退店する顧客がおり、この顧客の登録情報は抹消されずに残る。そこで、本実施形態では、第１の画像情報取得部２１から第１の顧客画像情報を取得すると、その第１の顧客画像情報が、顧客情報蓄積部３３に以前に蓄積された第１の顧客画像情報と同一人物であるか否かの人物照合を行い、同一人物である場合には、以前に蓄積された第１の顧客画像情報に関する登録情報を抹消して、最新の第１の顧客画像情報を用いて新規の顧客として登録を行い、最新の第１の顧客画像情報に基づいて入店時刻を取得する。あるいは、店舗の営業日ごとに顧客情報蓄積部３３に以前に蓄積された第１の顧客画像情報を抹消したり、あるいは、顧客情報蓄積部３３へ登録されてからの経過時間が所定時間（例えば３時間）に達した第１の顧客画像情報を抹消したりするようにしてもよい。
　なお、顧客登録部３１では、店員が顧客として登録されることを避けるため、店員を排除する処理を行うようにするとよい。この場合、店員を撮影して得られた店員画像情報を用いて店員を予め登録しておき、第１の顧客画像情報と店員画像情報との間での人物照合により、入店した人物が店員であるか否かの判別を行って、入店した人物が店員でない場合にその人物を顧客として登録するようにすればよい。
　人物照合部３２では、第２の画像情報取得部２２から第２の顧客画像情報（人物特徴情報および撮影時刻）を取得すると、その第２の顧客画像情報と、登録された人物に関する第１の顧客画像情報との間で、人物照合が行われ、人物照合が成功すると、入店した顧客が会計エリアに進入したことを検知して、第２の顧客画像情報の撮影時刻から取得した会計待ち開始時刻を、顧客情報として顧客情報蓄積部３３に蓄積する。
　また、人物照合部３２では、第３の画像情報取得部２３から第３の顧客画像情報（人物特徴情報および撮影時刻）を取得すると、その第３の顧客画像情報と、登録された人物に関する第１の顧客画像情報または第２の顧客画像情報との間で、人物照合が行われ、人物照合が成功すると、入店した後に会計エリアに進入した顧客が会計エリアから退出したことを検知して、第３の顧客画像情報の撮影時刻から取得した会計待ち終了時刻を、顧客情報として顧客情報蓄積部３３に蓄積する。
　なお、第１，第２，第３の画像情報取得部２１～２３では、人物追跡により撮影画像から人物が検出されるたびにその人物の顔画像を取得し、入店時、会計エリア進入時、および会計エリア退出時でそれぞれ１人の人物に関する複数の顔画像を取得する。そして、人物照合部３２では、入店時の複数の顔画像と会計エリア進入時の複数の顔画像との間で類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上となると、２つの顔画像を同一人物と判断し、また、入店時または会計エリア進入時の複数の顔画像と会計エリア退出時の複数の顔画像との間で類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上となると、２つの顔画像を同一人物と判断する。このように、複数の顔画像を用いて人物照合を行うことで、人物照合の誤りを抑えることができる。
　時間計測部３４では、顧客情報蓄積部３３から顧客ごとの入店時刻、会計待ち開始時刻および会計待ち終了時刻を取得して、入店時刻および会計待ち開始時刻から回遊時間を算出し、また、会計待ち開始時刻および会計待ち終了時刻から会計待ち時間を算出する。
　分析情報生成部３５では、時間計測部３４により取得した顧客ごとの回遊時間および会計待ち時間と、購入情報取得部２４により取得した顧客ごとの購入金額および購入商品数（購入情報）とを、同一人物同士で対応づける処理が行われる。この対応づけの処理は、第３の顧客画像情報に基づいて行われ、具体的には、第３の顧客画像情報の撮影時刻から取得した会計待ち終了時刻を、購入情報取得部２４により取得した会計時刻と比較して、両者が近接する顧客を同一人物と判断する。
　また、分析情報生成部３５では、顧客ごとの回遊時間および会計待ち時間をそれぞれ単位時間（例えば１時間）ごとに集計して、単位時間ごとの平均回遊時間および平均会計待ち時間を取得する集計処理が行われる。また、顧客ごとの購入金額および購入商品数をそれぞれ単位時間（例えば１時間）ごとに集計して、単位時間ごとの平均購入金額および平均購入商品数を取得する集計処理が行われる。
　表示情報生成部２６では、分析情報生成部３５で生成した分析情報に関する表示情報を生成してモニタ７やプリンタ８に出力する処理が行われる。本実施形態では、分析情報を表す帳票をプリンタ８に出力させるための表示情報を生成する。また、分析情報を表示する画面をモニタ７に表示させるための表示情報を生成する。
　なお、図３に示したＰＣ３の各部は、ＰＣ３のプロセッサ（ＣＰＵ）にＨＤＤ等のメモリに保存した顧客行動分析用のプログラム（インストラクション）を実行させることで実現される。これらのプログラムは、情報処理装置としてのＰＣ３に予め導入して専用の装置として構成する他、所定のＯＳ上で動作するアプリケーションプログラムとして適宜なプログラム記録媒体に記録して、またネットワークを介して、ユーザに提供されるようにしてもよい。
　次に、図１に示したＰＣ３で行われる時間計測に係る処理について説明する。図６は、ＰＣ３で行われる時間計測に係る処理の手順を示すフロー図である。
　まず、第１の画像情報取得部２１において、入口カメラ１ａから撮影画像を取得し（ＳＴ１０１）、ついで、その撮影画像から顧客の顔画像を取得し（ＳＴ１０２）、ついで、顔画像を解析してユニーク値Ｕ１を取得する（ＳＴ１０３）。
　次に、顧客登録部３１において、ユニーク値Ｕ１を第１の画像情報取得部２１から取得すると、顧客が入店したことを検知する（ＳＴ１０４）。そして、顔画像の撮影時刻から顧客の入店時刻Ｔ１を取得し、入店時刻Ｔ１およびユニーク値Ｕ１を顧客情報蓄積部３３に蓄積する（ＳＴ１０５）。
　次に、第２の画像情報取得部２２において、第１のレジカメラ１ｂから撮影画像を取得し（ＳＴ１０６）、ついで、その撮影画像から顧客の顔画像を取得し（ＳＴ１０７）、ついで、顔画像を解析してユニーク値Ｕ２を取得する（ＳＴ１０８）。
　次に、人物照合部３２において、ユニーク値Ｕ２を第２の画像情報取得部２２から取得すると、ユニーク値Ｕ２と登録済みの各顧客のユニーク値Ｕ１とを比較して、入店した顧客が会計エリアに進入したことを検知する（ＳＴ１０９）。そして、顔画像の撮影時刻から顧客の会計待ち開始時刻Ｔ２を取得し、会計待ち開始時刻Ｔ２およびユニーク値Ｕ２を顧客情報蓄積部３３に蓄積する（ＳＴ１１０）。
　次に、第３の画像情報取得部２３において、第２のレジカメラ１ｃから撮影画像を取得し（ＳＴ１１１）、ついで、その撮影画像から顧客の顔画像を取得し（ＳＴ１１２）、ついで、顔画像を解析してユニーク値Ｕ３を取得する（ＳＴ１１３）。
　次に、人物照合部３２において、ユニーク値Ｕ３を第３の画像情報取得部２３から取得すると、ユニーク値Ｕ３と登録済みの各顧客のユニーク値Ｕ１，Ｕ２とを比較して、入店した後に会計エリアに進入した顧客が会計エリアから退出したことを検知する（ＳＴ１１４）。そして、顔画像の撮影時刻から顧客の会計待ち終了時刻Ｔ３を取得し、会計待ち終了時刻Ｔ３およびユニーク値Ｕ３を顧客情報蓄積部３３に蓄積する（ＳＴ１１５）。
　次に、時間計測部３４において、入店時刻Ｔ１および会計待ち開始時刻Ｔ２から回遊時間（＝Ｔ２－Ｔ１）を算出し、また、会計待ち開始時刻Ｔ２および会計待ち終了時刻Ｔ３から会計待ち時間（＝Ｔ３－Ｔ２）を算出する（ＳＴ１１６）。
　次に、図５に示した人物照合部３２で行われる人物照合処理の状況を表示する人物照合画面について説明する。図７は、モニタ７に表示される人物照合画面を示す説明図である。
　この人物照合画面は、第１，第２，第３の撮影画像表示部４１～４３と、照合結果一覧表示部４４と、を備えている。
　第１の撮影画像表示部４１には、店舗の出入口から入店する顧客を入口カメラ１ａで撮影した入店時の撮影画像が表示される。第２の撮影画像表示部４２には、会計エリアに進入する顧客を第１のレジカメラ１ｂで撮影した会計待ち開始時の撮影画像が表示される。第３の撮影画像表示部４３には、会計エリアから退出する顧客を第２のレジカメラ１ｃで撮影した会計待ち終了時の撮影画像が表示される。
　なお、第１，第２，第３の撮影画像表示部４１～４３では、撮影画像を動画で表示するようにしてもよい。この場合、再生、逆再生、停止、早送り、および巻き戻しなどの操作ボタンを設けるようにすると、人物照合状況を効率よく確認することができる。
　照合結果一覧表示部４４は、人物照合部３２で行われた人物照合処理の結果を、人物照合で同一人物と判定された人物ごとに表示するものであり、第１，第２，第３の顔画像表示部４５～４７と、照合結果表示部４８と、を備えている。
　第１，第２，第３の顔画像表示部４５～４７には、第１，第２，第３の撮影画像表示部４１～４３にそれぞれ表示される撮影画像から抽出された入店時の顧客の顔画像、会計待ち開始時の顧客の顔画像、および会計待ち終了時の顧客の顔画像がそれぞれ表示される。
　照合結果表示部４８には、照合結果情報として、人物識別情報（各人に割り振られるＩＤ）と、入店時および会計待ち開始時の各顔画像間での人物の類似度（Score1）と、入店時（または会計待ち開始時）および会計待ち終了時の各顔画像間での人物の類似度（Score2）と、回遊時間、すなわち、入店してから会計エリアに進入するまでの時間（Time1）と、会計待ち時間、すなわち、会計エリアに進入してから会計エリアから退出するまでの時間（Time2）と、が表示される。
　この人物照合画面により、人物照合部３２で行われる人物照合の状況、すなわち人物照合が適切に実施されたか否かをユーザが確認することができる。
　次に、図５に示した分析情報生成部３５で生成される分析情報について説明する。図８Ａ及び図８Ｂは、プリンタ８で出力される分析情報を表す帳票を示す説明図である。
　本実施形態では、分析情報生成部３５において、顧客ごとの回遊時間を時間帯（１時間）ごとに集計して、時間帯ごとの平均回遊時間を取得し、また、顧客ごとの購入金額を時間帯（１時間）ごとに集計して、時間帯ごとの平均購入金額（客単価）を取得し、これにより図８Ａに示すグラフが表示情報生成部２６において生成されてプリンタ８で出力される。このとき、分析情報生成部３５では、顧客ごとの会計時刻に基づいて、各時間帯で会計を行った顧客を抽出し、その顧客ごとの回遊時間および購入金額を平均することで、時間帯ごとの平均回遊時間および平均購入金額を求めればよい。
　このグラフにより、時間帯ごとの平均回遊時間および平均購入金額（客単価）の時間的な推移状況を把握することができる。そして、平均回遊時間と平均購入金額とを時間帯ごとに比較することで、店舗での機会損失の状況を把握することができる。
　例えば、１２時の時間帯では、回遊時間が短く、かつ客単価が高いことから、顧客が望む商品がすぐに見つかったことが想定され、望ましい状態である。一方、１８時の時間帯では、回遊時間が長く、かつ客単価が低いことから、顧客が望む商品が店舗にないため、顧客が商品の選択に悩んでいたことが想定され、機会損失が発生していることが考えられるため、品揃えの見直しや、不足している商品を迅速に補充する品だし作業の改善を検討する必要がある。
　また、本実施形態では、分析情報生成部３５において、顧客ごとの会計待ち時間を時間帯（１時間）ごとに集計して、時間帯ごとの平均会計待ち時間を取得し、また、顧客ごとの購入商品数を時間帯（１時間）ごとに集計して、時間帯ごとの平均購入商品数を取得し、これにより図８Ｂに示すグラフが表示情報生成部２６において生成されてプリンタ８で出力される。このとき、分析情報生成部３５では、顧客ごとの会計時刻に基づいて、各時間帯で会計を行った顧客を抽出し、その顧客ごとの会計待ち時間および購入商品数を平均することで、時間帯ごとの平均会計待ち時間および平均購入商品数を求めればよい。
　このグラフにより、時間帯ごとの平均会計待ち時間および平均購入商品数の時間的な推移状況を把握することができる。そして、平均会計待ち時間と平均購入商品数とを時間帯ごとに比較することで、機会損失の状況を把握することができる。
　例えば、８時の時間帯では、購入商品数が多く、かつ会計待ち時間が長くなっているが、これは、多くの顧客が多数の商品を購入しようとしたため、会計作業に時間がかかった結果、会計待ち時間が長くなっているものと想定される。一方、１２時の時間帯では、購入商品数が少ないにも拘わらず、会計待ち時間が長くなっており、これは、会計待ちの顧客が多いため、顧客が買い控えをしたことが想定され、機会損失が発生していることが考えられるため、会計待ち時間を減らすために人員配置の改善を検討する必要がある。
　なお、図８Ａ及び図８Ｂに示した例では、集計単位期間を時間帯（１時間）としたが、集計単位期間を１日、１週間、および１月などとしてもよい。また、ここでは、分析情報を表す帳票をプリンタ８で出力するものとしたが、分析情報を表す画面をモニタ７に表示させるようにしてもよい。
　また、時間帯ごとの集計値を取得することのみを考えると、顧客ごとの回遊時間および会計待ち時間と、顧客ごとの購入金額および購入商品数とを、同一人物同士で対応づける処理は特に必要ではない。すなわち、顧客ごとの回遊時間および会計待ち時間と、顧客ごとの購入金額および購入商品数とを別々に時間帯ごとに集計すれば、時間帯ごとの平均回遊時間、平均会計待ち時間、平均購入金額および平均購入商品数を取得することができる。ただし、会計待ち時間が長くなると、時間的なずれが大きくなるため、時間帯ごとの集計を精度よく行うには、顧客ごとの対応づけが必要である。
　以上のように、本実施形態では、第１の画像情報取得部２１において、店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、第２の画像情報取得部２２において、会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、第３の画像情報取得部２３において、購入する商品の会計作業に着手してから会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、購入情報取得部２４において、顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、顧客分析部２５において、第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測して、第３の顧客画像情報に基づいて、回遊時間および購入情報を顧客ごとに対応づけて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を表す分析情報を生成し、表示情報生成部（分析情報提示部）２６において、顧客分析部２５で生成した分析情報をユーザに提示するものとした。これによると、店舗内を撮影した映像に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測して、この回遊時間と購入情報とを顧客ごとに対応づけるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができる。
　また、本実施形態では、購入情報取得部２４において、購入情報として、顧客ごとの購入金額を取得し、顧客分析部２５において、回遊時間および購入金額を顧客ごとに対応づけて、分析情報を生成するものとした。これによると、回遊時間および購入金額を顧客ごとに対応づけて分析情報を生成するため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、本実施形態では、購入情報取得部２４において、購入情報として、顧客ごとの購入商品数を取得し、顧客分析部２５において、第２、第３の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの会計待ち時間を計測して、この会計待ち時間および購入商品数を顧客ごとに対応づけて、分析情報を生成するものとした。これによると、会計待ち時間および購入商品数を顧客ごとに対応づけて分析情報を生成するため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、本実施形態では、顧客分析部２５において、第１の画像情報取得部２１で新たに取得した第１の顧客画像情報が、過去に取得した第１の顧客画像情報と同一人物である場合に、最新の第１の顧客画像情報に基づいて回遊時間を計測するものとした。これによると、過去に取得した第１の顧客画像情報に基づいて回遊時間が誤計測されることを避けることができる。
　また、本実施形態では、顧客分析部２５において、顧客ごとの回遊時間および購入金額をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均回遊時間と、単位期間ごとの平均購入金額である客単価とを算出して、分析情報として、平均回遊時間および客単価の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成するものとした。これによると、平均回遊時間および客単価の時間的な推移状況が対比可能に表示されるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　また、本実施形態では、顧客分析部２５において、顧客ごとの会計待ち時間および購入商品数をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均会計待ち時間と、単位期間ごとの平均購入商品数である客単価とを算出して、分析情報として、平均会計待ち時間および平均購入商品数の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成するものとした。これによると、平均会計待ち時間および平均購入商品数の時間的な推移状況が対比可能に表示されるため、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握することができる。
　以上、本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。また、上記実施形態に示した本発明に係る顧客行動分析装置、顧客行動分析システム及び顧客行動分析方法の各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本発明の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。
　例えば、本実施形態では、図２に示したように、カメラ１を、視野角の限定される箱型カメラとしたが、これに限らず、広範囲の撮影が可能な全方位カメラを用いることもできる。
　また、本実施形態では、第１～第３の画像情報取得部２１～２３において、カメラ１ａ～１ｃの撮影画像から人物を検出する人物検出処理と、人物の顔画像を撮影画像から切り出す顔画像切り出し処理と、人物の顔画像を解析して人物特徴情報（ユニーク値）を取得する特徴抽出処理とが行われるようにしたが、この人物検出処理、顔画像切り出し処理および特徴抽出処理の全部または一部をカメラ１ａ～１ｃに行わせるようにしてもよい。また、人物検出処理、顔画像切り出し処理および特徴抽出処理の全部または一部を、ＰＣ３やカメラ１ａ～１ｃとは別の専用の装置に行わせるようにしてもよい。この場合、ＰＣ３の第１～第３の画像情報取得部２１～２３では、カメラ１ａ～１ｃや専用の装置から出力される第１～第３の顧客画像情報を取得する。
　また、本実施形態では、第３の画像情報取得部２３において、会計エリアを退出する時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得するようにしたが、この第３の顧客画像情報は、購入商品の会計作業に店員が着手してから顧客が会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関するものであればよい。このような第３の顧客画像情報を取得すれば、顧客が会計を済ませたか否かを判断することができ、この第３の顧客画像情報の撮影時刻を会計時刻とみなして、回遊時間と購入情報との対応付けを行うことができる。
　また、本実施形態では、顧客行動分析に必要な処理を、店舗内に設置された装置に行わせるようにしたが、これらの必要な処理を、図１に示したように、本部に設けられたＰＣ１１や、クラウドコンピューティングシステムを構成するクラウドコンピュータ１２に行わせるようにしてもよい。また、必要な処理を複数の情報処理装置で分担し、ＩＰネットワークやＬＡＮなどの通信媒体、またはハードディスクやメモリカードなどの記憶媒体を介して、複数の情報処理装置の間で情報を受け渡すようにしてもよい。この場合、必要な処理を分担する複数の情報処理装置で顧客行動分析システムが構成される。
　特に、クラウドコンピュータ１２を含むシステム構成では、店舗や本部に設けられたＰＣ３，１１の他に、クラウドコンピュータ１２にネットワーク接続されたスマートフォン１３やタブレット端末１４などの携帯型端末で、必要な情報を表示させることができるようにするとよく、これにより店舗や本部の他に外出先などの任意の場所で分析情報を閲覧することができる。
　また、前記の実施形態では、カメラ１の映像を蓄積するレコーダ２を店舗に設置するようにしたが、顧客行動分析に必要な処理を、本部に設置されたＰＣ１１やクラウドコンピュータ１２に行わせる場合には、カメラ１の映像を、本部や、クラウドコンピューティングシステムの運営施設などに送信して、そこに設置された装置にカメラ9１の映像を蓄積するようにしてもよい。
　本発明に係る顧客行動分析装置および顧客行動分析システムは、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗での機会損失の状況をユーザが精度よく把握可能な分析情報を得ることができる効果を有し、店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析装置および顧客行動分析システムなどとして有用である。
１ａ　入口カメラ
１ｂ　第１のレジカメラ
１ｃ　第２のレジカメラ
３　ＰＣ（顧客行動分析装置）
７　モニタ（表示装置）
８　プリンタ
１１　ＰＣ
１２　クラウドコンピュータ
１３　スマートフォン
１４　タブレット端末
１５　購入情報管理装置
２１　第１の画像情報取得部
２２　第２の画像情報取得部
２３　第３の画像情報取得部
２４　購入情報取得部
２５　顧客分析部
２６　表示情報生成部（分析情報提示部）

Claims (7)

  1. 　店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析装置であって、
    　プロセッサと、
    　インストラクションを格納するメモリと、を有し、
    　前記プロセッサが、前記メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する、
    　店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、
    　会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、
    　購入商品の会計作業に着手してから前記会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、
    　顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、
    　前記第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、前記第３の顧客画像情報に基づいて、前記回遊時間および前記購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの前記回遊時間および前記購入情報を集計した分析情報を生成し、
    前記分析情報をユーザに提示することを特徴とする顧客行動分析装置。
  2. 　前記購入情報として、顧客ごとの購入金額を取得し、
    　前記回遊時間および前記購入金額を顧客ごとに対応づけて、前記分析情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の顧客行動分析装置。
  3. 　前記購入情報として、顧客ごとの購入商品数を取得し、
    　前記第２、第３の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの会計待ち時間を計測して、この会計待ち時間および前記購入商品数を顧客ごとに対応づけて、前記分析情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の顧客行動分析装置。
  4. 　新たに取得した前記第１の顧客画像情報が、過去に取得した前記第１の顧客画像情報と同一人物である場合に、最新の前記第１の顧客画像情報に基づいて前記回遊時間を計測することを特徴とする請求項１に記載の顧客行動分析装置。
  5. 　顧客ごとの前記回遊時間および前記購入金額をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均回遊時間と、単位期間ごとの平均購入金額である客単価とを算出して、前記分析情報として、前記平均回遊時間および前記客単価の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の顧客行動分析装置。
  6. 　顧客ごとの前記会計待ち時間および前記購入商品数をそれぞれ所定の単位期間ごとに集計して、単位期間ごとの平均会計待ち時間と、単位期間ごとの平均購入商品数とを算出して、前記分析情報として、前記平均会計待ち時間および前記平均購入商品数の時間的な推移状況を対比可能に表示した表示情報を生成することを特徴とする請求項３に記載の顧客行動分析装置。
  7. 　店舗内を撮影した映像に基づいて、店舗内での顧客の行動と商品購入状況との関係を分析する顧客行動分析システムであって、
    　前記店舗内を撮影するカメラと、
    　　プロセッサとインストラクションを格納するメモリとを備える複数の情報処理装置と、
    を有し、
    　前記複数の情報処理装置のいずれかが、前記プロセッサにより、前記メモリに格納したインストラクションとして以下を実行する、
    　店舗に入店する時点での顧客の撮影画像に関する第１の顧客画像情報を取得し、
    　会計エリアに進入する時点での顧客の撮影画像に関する第２の顧客画像情報を取得し、
    　購入商品の会計作業に着手してから前記会計エリアを退出するまでのいずれかの時点での顧客の撮影画像に関する第３の顧客画像情報を取得し、
    　顧客の商品購入状況に関する購入情報を取得し、
    　前記第１、第２の顧客画像情報に基づいて、顧客ごとの回遊時間を計測するとともに、前記第３の顧客画像情報に基づいて、前記回遊時間および前記購入情報を顧客ごとに対応づけて、この顧客ごとの前記回遊時間および前記購入情報を集計した分析情報を生成し、
    前記分析情報をユーザに提示することを特徴とする顧客行動分析システム。
PCT/JP2015/005655 2015-04-17 2015-11-12 顧客行動分析装置および顧客行動分析システム WO2016166784A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/564,571 US20180075461A1 (en) 2015-04-17 2015-11-12 Customer behavior analysis device and customer behavior analysis system

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015-085044 2015-04-17
JP2015085044A JP5906558B1 (ja) 2015-04-17 2015-04-17 顧客行動分析装置、顧客行動分析システム及び顧客行動分析方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016166784A1 true WO2016166784A1 (ja) 2016-10-20

Family

ID=55755988

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/005655 WO2016166784A1 (ja) 2015-04-17 2015-11-12 顧客行動分析装置および顧客行動分析システム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180075461A1 (ja)
JP (1) JP5906558B1 (ja)
WO (1) WO2016166784A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169796A (zh) * 2017-05-12 2017-09-15 深圳市浩天投资有限公司 一种用户行为数据的分析方法、系统及计算机可读存储介质
WO2019124176A1 (ja) * 2017-12-20 2019-06-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 販売分析装置、販売管理システム、販売分析方法、及びプログラム記録媒体

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017174343A (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 富士ゼロックス株式会社 入店者属性抽出装置及び入店者属性抽出プログラム
JP6469139B2 (ja) * 2017-01-17 2019-02-13 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
WO2018132923A1 (en) * 2017-01-20 2018-07-26 Robert Johnsen System and method for assessing customer service times
US11023850B2 (en) 2017-08-07 2021-06-01 Standard Cognition, Corp. Realtime inventory location management using deep learning
US10853965B2 (en) 2017-08-07 2020-12-01 Standard Cognition, Corp Directional impression analysis using deep learning
US11250376B2 (en) 2017-08-07 2022-02-15 Standard Cognition, Corp Product correlation analysis using deep learning
US11200692B2 (en) 2017-08-07 2021-12-14 Standard Cognition, Corp Systems and methods to check-in shoppers in a cashier-less store
US11232687B2 (en) 2017-08-07 2022-01-25 Standard Cognition, Corp Deep learning-based shopper statuses in a cashier-less store
US10650545B2 (en) 2017-08-07 2020-05-12 Standard Cognition, Corp. Systems and methods to check-in shoppers in a cashier-less store
US10474991B2 (en) 2017-08-07 2019-11-12 Standard Cognition, Corp. Deep learning-based store realograms
US10474988B2 (en) 2017-08-07 2019-11-12 Standard Cognition, Corp. Predicting inventory events using foreground/background processing
JP6904874B2 (ja) * 2017-10-11 2021-07-21 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
JP6912791B2 (ja) * 2017-12-20 2021-08-04 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 販売分析装置、販売管理システム、販売分析方法、及びプログラム
WO2020023799A1 (en) * 2018-07-26 2020-01-30 Standard Cognition, Corp. Product correlation analysis using deep learning
US11232575B2 (en) 2019-04-18 2022-01-25 Standard Cognition, Corp Systems and methods for deep learning-based subject persistence
CN110533451A (zh) * 2019-07-18 2019-12-03 浙江省北大信息技术高等研究院 智能视觉计价系统
US20230139355A1 (en) * 2020-03-30 2023-05-04 Nec Corporation Advertisement evaluation device, system, method, and non-transitory computer-readable medium storing program
US11303853B2 (en) 2020-06-26 2022-04-12 Standard Cognition, Corp. Systems and methods for automated design of camera placement and cameras arrangements for autonomous checkout
US11361468B2 (en) 2020-06-26 2022-06-14 Standard Cognition, Corp. Systems and methods for automated recalibration of sensors for autonomous checkout
KR102320716B1 (ko) * 2020-10-27 2021-11-02 주식회사 페이히어 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템
CN114708004A (zh) * 2022-05-17 2022-07-05 北京正汇才科技有限公司 一种客户关系管理系统及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005056173A (ja) * 2003-08-05 2005-03-03 Hitachi Kiden Kogyo Ltd 売り場情報の管理システム
WO2010053194A1 (ja) * 2008-11-10 2010-05-14 日本電気株式会社 顧客行動記録装置及び顧客行動記録方法並びに記録媒体
JP2012073915A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Dainippon Printing Co Ltd 移動管理システム、情報処理装置、移動管理方法、プログラム
JP2014531066A (ja) * 2011-07-29 2014-11-20 パナソニック株式会社 現場異常記録及び通知のためのシステム及び方法
JP2015011656A (ja) * 2013-07-02 2015-01-19 株式会社リコー 画像処理システム及びプログラム
JP2015090579A (ja) * 2013-11-06 2015-05-11 株式会社日立ソリューションズ 行動分析システム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060095317A1 (en) * 2004-11-03 2006-05-04 Target Brands, Inc. System and method for monitoring retail store performance
US7652687B2 (en) * 2006-04-18 2010-01-26 Sorensen Associates Inc. Still image queue analysis system and method
US20100185487A1 (en) * 2009-01-21 2010-07-22 Sergio Borger Automatic collection and correlation of retail metrics
US20160239794A9 (en) * 2009-09-21 2016-08-18 Checkpoint Systems, Inc. Retail product tracking system, method, and apparatus
US20120092492A1 (en) * 2010-10-19 2012-04-19 International Business Machines Corporation Monitoring traffic flow within a customer service area to improve customer experience
US10592944B2 (en) * 2011-06-06 2020-03-17 Ncr Corporation Notification system and methods for use in retail environments
US20130110666A1 (en) * 2011-10-28 2013-05-02 Adidas Ag Interactive retail system
US9602778B2 (en) * 2012-12-12 2017-03-21 Sensormatic Electronics, LLC Security video system using customer regions for monitoring point of sale areas
US9245276B2 (en) * 2012-12-12 2016-01-26 Verint Systems Ltd. Time-in-store estimation using facial recognition
US20140172553A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 Wal-Mart Stores Inc. Techniques for using a heat map of a retail location to promote the sale of products
US20140278688A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Disney Enterprises, Inc. Guest movement and behavior prediction within a venue
US20140365334A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Retail customer service interaction system and method
US10438157B2 (en) * 2013-06-26 2019-10-08 Verint Americas Inc. System and method of customer interaction monitoring
EP3022652A2 (en) * 2013-07-19 2016-05-25 eyeQ Insights System for monitoring and analyzing behavior and uses thereof
US20150058049A1 (en) * 2013-08-20 2015-02-26 RetailNext, Inc. Systems and methods for identifying and analyzing a customer queue
US20150363735A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Vivint, Inc. Tracking customer interactions for a business
US9875481B2 (en) * 2014-12-09 2018-01-23 Verizon Patent And Licensing Inc. Capture of retail store data and aggregated metrics

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005056173A (ja) * 2003-08-05 2005-03-03 Hitachi Kiden Kogyo Ltd 売り場情報の管理システム
WO2010053194A1 (ja) * 2008-11-10 2010-05-14 日本電気株式会社 顧客行動記録装置及び顧客行動記録方法並びに記録媒体
JP2012073915A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Dainippon Printing Co Ltd 移動管理システム、情報処理装置、移動管理方法、プログラム
JP2014531066A (ja) * 2011-07-29 2014-11-20 パナソニック株式会社 現場異常記録及び通知のためのシステム及び方法
JP2015011656A (ja) * 2013-07-02 2015-01-19 株式会社リコー 画像処理システム及びプログラム
JP2015090579A (ja) * 2013-11-06 2015-05-11 株式会社日立ソリューションズ 行動分析システム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169796A (zh) * 2017-05-12 2017-09-15 深圳市浩天投资有限公司 一种用户行为数据的分析方法、系统及计算机可读存储介质
WO2019124176A1 (ja) * 2017-12-20 2019-06-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 販売分析装置、販売管理システム、販売分析方法、及びプログラム記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016206782A (ja) 2016-12-08
JP5906558B1 (ja) 2016-04-20
US20180075461A1 (en) 2018-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5906558B1 (ja) 顧客行動分析装置、顧客行動分析システム及び顧客行動分析方法
JP6730079B2 (ja) 監視装置及びプログラム
US20110199486A1 (en) Customer behavior recording device, customer behavior recording method, and recording medium
US7652687B2 (en) Still image queue analysis system and method
JP5796228B2 (ja) 会計業務支援装置、会計業務支援システムおよび会計業務支援方法
JP5866522B2 (ja) 施設管理支援装置、施設管理支援システムおよび施設管理支援方法
JP5728871B2 (ja) 移動管理システム、情報処理装置、移動管理方法、プログラム
JP6314987B2 (ja) 店舗内顧客行動分析システム、店舗内顧客行動分析方法および店舗内顧客行動分析プログラム
JP5731766B2 (ja) 販売機会損失の分析システム及び分析方法
US10474972B2 (en) Facility management assistance device, facility management assistance system, and facility management assistance method for performance analysis based on review of captured images
JP6098981B2 (ja) 会計業務支援装置、会計業務支援システムおよび会計業務支援方法
JP2012208854A (ja) 行動履歴管理システムおよび行動履歴管理方法
JP2008257488A (ja) 顔認証応用インストアマーケティング分析システム
JP2013196043A (ja) 特定人物監視システム
JP2016146026A (ja) 顧客分析方法及び分析装置
JP2015090579A (ja) 行動分析システム
JP2011108169A (ja) 店舗管理システム
JP6557702B2 (ja) 顧客分析システム
JP2003016243A (ja) 顧客の購買行動分析システム
JP2023162229A (ja) 監視装置及びプログラム
JP2016219065A (ja) 滞留分析システム及び方法
JP2015133131A (ja) 販売機会損失分析用データ出力システム及び方法
JP6161011B2 (ja) 施設管理支援装置、施設管理支援システムおよび施設管理支援方法
JP7010030B2 (ja) 店内監視装置、店内監視方法、および店内監視プログラム
JP2016024601A (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、商品推薦方法、およびプログラム

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: 15889122

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15564571

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: 15889122

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1