WO2017046883A1 - 販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラム - Google Patents

販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラム Download PDF

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WO2017046883A1
WO2017046883A1 PCT/JP2015/076238 JP2015076238W WO2017046883A1 WO 2017046883 A1 WO2017046883 A1 WO 2017046883A1 JP 2015076238 W JP2015076238 W JP 2015076238W WO 2017046883 A1 WO2017046883 A1 WO 2017046883A1
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PCT/JP2015/076238
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English (en)
French (fr)
Inventor
武田　隆
Original Assignee
クオン株式会社
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.)
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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

Definitions

  • the present invention relates to a sales promotion support system, a sales promotion support method, and a sales promotion support program, and is particularly suitable for use in a system for supporting sales promotion of a target product.
  • a web page is based on the user's personal attribute information, the user's behavior characteristic information obtained using the internet surfing access history, and the recommendation rule information.
  • the personal attribute information and the behavior characteristic information acquired with respect to the user who visited are satisfying the rule condition, the target product defined by the rule is recommended.
  • Patent Document 1 by recommending to the user a product extracted from a purchase history of another user who has a similar purchasing tendency to the user, rather than a product predetermined by the seller, It is possible to recommend products according to actual market trends. Further, it is possible to pick up and recommend only products of a genre that suits the user's preference from among products included in the purchase history of other users.
  • Patent Document 1 it is left to the market (purchase history) to recommend which product, and the target product determined by the seller as a sales strategy cannot be recommended.
  • a target product can be recommended by identifying a user who matches a sales strategy on the seller side based on personal attribute information and behavior characteristic information. .
  • the seller decides in advance and decides a rule that a user having a certain personal attribute and a certain behavior characteristic is likely to purchase the target product. ing.
  • this rule is not necessarily the correct one.
  • the seller decides in advance what kind of content is recommended for the target product. For this reason, there is a problem that even if a target product is recommended with a content determined for a user having ruled personal attributes and behavioral characteristics, the sales promotion effect does not increase more than expected.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to make it possible to further improve the sales promotion effect of the seller on the target product.
  • a change user who is a user who has changed an action is identified from among user users of the community site picked up with the seller's target product as a theme. Then, a general user having attribute information similar to the attribute information of the changed user is extracted as a target user, and the sales promotion process of the target product is executed for the extracted target user. In the sales promotion process, the comment information that the changing user has reacted as a comment responder on the community site is extracted, and the extracted comment information is provided to the target user.
  • a general user whose attributes are similar to those of a user whose behavior has been changed due to an influence is extracted as a target user in the community site picked up with the target product as a theme. Since the target user extracted here has an attribute similar to that of the changed user, the action is affected and the user is likely to purchase the target product as well as the changed user. For this reason, according to this invention, the sales promotion effect with respect to a target product can be improved more compared with the prior art in which a target user is extracted based on the rule which the seller of the target product decided arbitrarily.
  • the sales promotion effect with respect to a target product can be improved more compared with the prior art which recommends a target product according to the content which the seller of the target product decided arbitrarily.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a sales promotion support system according to the first embodiment.
  • the sales promotion support system includes a server device 10 and a plurality of user terminals 20 -1 to 20 -n (hereinafter referred to as “user terminals”) used by users who are participating in a specific community.
  • user terminals a plurality of user terminals 20 -1 to 20 -n
  • user terminal 30 a plurality of user terminals 30 -1 to 30 -m
  • specific user terminals used by general users who do not participate in a specific community. Is simply referred to as the user terminal 30).
  • the server apparatus 10 and the plurality of user terminals 20 are connected via the Internet 40 so that comment information can be exchanged between the plurality of user terminals 20 through a community site provided by the server apparatus 10. Has been made.
  • the server device 10 and the plurality of user terminals 30 are also connected via the Internet 40, and sales promotion information of a product or service (hereinafter simply referred to as a product) is provided from the server device 10 to the user terminal 30. It is like that.
  • This product X is a target product that the seller of the product X positions as a strategic product.
  • a community site that takes up the target product X as a theme is operated under the management of the server device 10.
  • the user's action (the action of purchasing the product X) Extract comment information that may have an impact. Further, a general user whose attribute is similar to that of the user who has actually changed the action under the influence of the comment information is specified as the target user, and the comment information extracted as described above is provided to the target user.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the server apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the server device 10 includes a posted information storage unit 100, a use user attribute information storage unit 200, and a general user attribute information storage unit 300 as a medium for storing information. ing.
  • the server device 10 includes, as its functional configuration, a comment information registration unit 101, a reaction information registration unit 102, an action information acquisition unit 103, a user identification unit 104, a comment information extraction unit 105, a target user extraction unit 106, and comment information provision Part 107 is provided.
  • the comment information extracting unit 105 and the comment information providing unit 107 are an example of a sales promotion processing unit that executes a sales promotion process for a target product for a target user.
  • Each of the functional blocks 101 to 107 can be configured by hardware, DSP (Digital Signal Processor), or software.
  • DSP Digital Signal Processor
  • each of the functional blocks 101 to 107 is actually configured with a CPU, RAM, ROM, etc. of a computer, and comments stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. This is realized by operating the analysis program.
  • the posted information storage unit 100 sequentially stores comment information input by a user on the community site, reaction information input by another user to the comment information, and the like.
  • the posting information storage unit 100 also stores action information indicating the action of the user using the community site.
  • the action information is purchase information indicating that the user has purchased the product X taken up as a specific theme on the community site, for example.
  • the use user attribute information storage unit 200 stores attribute information related to the use user of the community site.
  • the attribute information is information representing individual characteristics, and is, for example, at least one of a demographic attribute, a psychographic attribute, and a behavior attribute of the user.
  • Demographic attributes are information representing physical characteristics such as age and gender, and external characteristics such as residential areas and things held by individuals.
  • the psychographic attribute is an attribute that is collected mainly from questionnaire data and represents an internal feature such as what the individual is interested in.
  • the behavior attribute is an attribute that represents a feature related to an actual behavior of an individual.
  • the demographic attribute can be acquired as information necessary for registration in the community when the user starts using the community, for example.
  • the psychographic attribute and the behavioral attribute can be acquired as, for example, a questionnaire when the user starts using the community or at an arbitrary timing thereafter and the answer information.
  • General user attribute information storage unit 300 stores attribute information related to general users who can become buyers of the target product.
  • the attribute information related to the general user is also assumed to be at least one of a demographic attribute, a psychographic attribute, and a behavioral attribute, like the above-described attribute information of the user.
  • customer list information held by the seller of the target product can be used as the attribute information of the general user.
  • user list information held by a company or the like that has a business alliance with the seller of the target product.
  • the general user attribute information storage unit 300 can use any database as long as it is a database storing general user attribute information.
  • the general user attribute information storage unit 300 is not limited to the configuration provided in the server device 10, and an external database can be used.
  • the comment information registration unit 101 receives comment information input by the user on the community site, and stores the comment information in the posted information storage unit 100 in association with the speaker information indicating the comment speaker. That is, the comment information registration unit 101 receives comment information and speaker information for identifying a comment speaker who is a sender of the comment information from a plurality of user terminals 20 via the Internet 40, and mutually receives the comment information. Are stored in the posted information storage unit 100 in a state of being associated with each other.
  • the speaker information for example, it is possible to use a user ID given to a user who participates in the community. Or you may make it use the user name or nickname used in a community as speaker information. As another example, information (for example, IP address, MAC address, etc.) that can uniquely identify the user terminal 20 may be used as the speaker information.
  • information for example, IP address, MAC address, etc.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information stored in the posted information storage unit 100 by the comment information registration unit 101.
  • the comment information input by the user on the community site the comment ID for uniquely identifying each comment information, the user ID as the speaker information indicating the comment speaker, and the comment information
  • An example is shown in which time stamps representing the input date and time are stored in a state of being associated with each other.
  • the comment ID and time stamp are issued, for example, every time the comment information registration unit 101 receives comment information.
  • the reaction information registration unit 102 receives reaction information input by another user for the comment information on the community site, and posts the reaction information in association with the reacter information indicating the comment responder and the reacted comment information.
  • the data is stored in the storage unit 100.
  • the reaction information registration unit 102 uses intention information (for example, operation information of a so-called “like button” or “applause button”) for indicating the intention to support comment information for the comment information. Accept as reaction information.
  • the reaction information registration unit 102 receives the reaction information (hereinafter, referred to as applause information) from a plurality of user terminals 20 via the Internet 40 and a comment responder who is the sender of the applause information. Is received, and comment ID for identifying applause comment information is received, and these pieces of information are stored in the post information storage unit 100 in a state of being associated with each other.
  • applause information reaction information
  • comment ID for identifying applause comment information is received, and these pieces of information are stored in the post information storage unit 100 in a state of being associated with each other.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information that the reaction information registration unit 102 stores in the posted information storage unit 100.
  • applause information input by the user on the community site user ID as responder information indicating a comment responder, comment ID indicating which comment information is reacted, and applause information are input.
  • An example is shown in which time stamps representing date and time are stored in association with each other. In this example, the association between the applause information and the comment information is performed through the comment ID.
  • the action information acquisition unit 103 acquires action information indicating an action of a user using the community site.
  • the action information acquisition part 103 acquires the purchase information which shows that the utilization user purchased the goods X taken up as a specific theme in a community site as action information.
  • the purchase information is information that indicates who has purchased what and when.
  • the purchase information acquired by the action information acquisition unit 103 is also stored in the posted information storage unit 100, but may be stored in another database.
  • Purchase information is acquired by means other than the exchange of comment information and applause information on the community site.
  • a purchase information input button is provided on a screen used in a community site, and a purchase information input screen is displayed in response to a user operation of the purchase information input button so that a user can input a purchased product and a purchase date.
  • the action information acquisition part 103 acquires the purchase goods and purchase date input through this purchase information input screen as purchase information via the internet 40 with a user ID.
  • it is possible to make it unnecessary to input the purchased product by providing a rule so that the purchase information is input only when the user purchases the product X.
  • purchase information registered on an EC site different from the community site can be acquired.
  • purchase information indicating who and when purchased what is registered on the EC site.
  • the action information acquisition unit 103 acquires purchase information registered on the EC site. In this case, it is necessary to link the purchase information acquired by the action information acquisition unit 103 with the comment information and applause information registered in the posted information storage unit 100.
  • a user ID can be used as a key for the association.
  • the community site relates to a corporate community hosted by a company that sells the product X.
  • the present invention is not limited to this.
  • the user purchases the product X at the actual store, if the user registers the user for after-sales service or the like after purchase, it is the same as when the product X is purchased at the EC site.
  • Processing can be applied. That is, when the user registration is performed, the purchase product and the purchase date are registered, and if the same ID as the user ID on the community site is given to the registered purchase information, the action information acquisition unit It is possible to link the purchase information (user registration information) acquired by 103 with the comment information and applause information registered in the posted information storage unit 100.
  • the user specifying unit 104 specifies a user whose action indicated by the action information acquired by the action information acquiring unit 103 has changed from among the users participating in the talk on the community site.
  • the user specifying unit 104 specifies a user who is shown to have purchased the product X based on the purchase information acquired by the action information acquiring unit 103.
  • the user specifying unit 104 specifies a user on the community site to which the same user ID as the user ID included in the purchase information is assigned.
  • the comment information extraction unit 105 refers to the posted information storage unit 100 and uses the user who purchased the product X (the user whose behavior has changed).
  • this user is referred to as “change user”), and comment information in which the user has reacted as a comment responder is extracted.
  • the comment information extraction unit 105 first refers to the information of FIG. 4 registered in the posting information storage unit 100 and based on the user ID of the changed user specified by the user specifying unit 104. The comment ID of the comment information that the changing user has applauded is acquired. Next, the comment information extraction unit 105 refers to the information of FIG. 3 registered in the posted information storage unit 100, and acquires comment information associated with the comment ID acquired as described above.
  • the comment information extraction unit 105 is registered before the purchase date and time indicated by the purchase information acquired by the action information acquisition unit 103 among the comment information that the change user who purchased the product X applauded. It is preferable to extract the comment information. Alternatively, comment information applauded before the purchase date and time indicated by the purchase information acquired by the action information acquisition unit 103 may be extracted.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the outline of the processing by the user specifying unit 104 and the comment information extracting unit 105.
  • the horizontal axis is a time axis, and shows a state in which comment information 01 to comment information 07 posted by a plurality of users are sequentially registered in the posted information storage unit 100 by the comment information registration unit 101. Yes.
  • the user A applauds the comment information 01, 05, 07
  • the user C applauds the comment information 02
  • the user B uses the comment information 04. It shows the state of applause.
  • the user (change user) A has purchased the product X at the timing between the date and time when the comment information 06 is registered and the date and time when the comment information 07 is registered. . That the user A purchases the product X at this timing is indicated by purchase information acquired by the action information acquisition unit 103.
  • the user specifying unit 104 purchased the product X from the plurality of users participating in the talk on the community site using the purchase information acquired by the action information acquiring unit 103.
  • the comment information extraction part 105 is before the purchase date shown by the purchase information acquired by the action information acquisition part 103 among the comment information which the change user A who purchased the goods X is applauding.
  • the registered comment information 01 and 05 are extracted.
  • the comment information of other users who are applauding on the community site by the user who actually purchased the product X taken up as the theme on the community site is extracted. be able to. If the user is applauding the comment information, it can be said that the user is affected by the comment information. Moreover, it may be inferred that the fact that the user actually purchases the product X may have a causal relationship that the user X has purchased the product X under the influence of the applause comment information.
  • the target user extraction unit 106 includes attribute information stored in the use user attribute information storage unit 200 for the changed user specified by the user specification unit 104 and attribute information stored in the general user attribute information storage unit 300. Similarity is determined based on a predetermined determination criterion, and a general user determined to be similar is extracted from the general user attribute information storage unit 300 as a target user.
  • a predetermined determination criterion for determining similarity of attribute information For example, the following can be considered as criteria for determining the similarity regarding demographic attributes. That is, it is possible to classify individual attribute information by age and gender, such as “male in their 50s”, and make attribute information belonging to the same category similar and dissimilar attribute information belonging to different categories. is there. This is merely an example, and other criteria can be adopted.
  • the following can be considered as criteria for determining similarity with respect to psychographic attributes.
  • classification is given in advance according to the contents of interest / interest, and attribute information that shows interest / interest for contents belonging to the same classification is similar, attribute information that is not so It is possible to make them dissimilar. This is merely an example, and other criteria can be adopted.
  • the following can be considered as criteria for determining similarity with respect to behavioral attributes. That is, it is possible to perform morphological analysis on the answer sentence of the questionnaire and to make similar attribute information including the same word, synonym, and synonym other than the product name, and dissimilar attribute information that is not. This is merely an example, and other criteria can be adopted.
  • the similarity regarding each attribute information is determined individually, and at least one If it is determined that the attribute is similar, it is determined that the whole is similar. Alternatively, only when it is determined that all attributes are similar may be determined to be similar as a whole.
  • the comment information providing unit 107 applies the comment information extracted by the comment information extracting unit 105 to the target user extracted by the target user extracting unit 106 (the change user who purchased the target product supports the intention on the community site).
  • the comment information providing unit 107 provides the above comment information to the user terminal 30 used by the target user, that is, the comment information obtained by operating the “Like button” or the “Applause button”. To do.
  • the comment information providing unit 107 provides link information (URL) to a web page on which the comment information extracted by the comment information extracting unit 105 is posted to the target user.
  • the web page on which the comment information is posted can be, for example, a sales promotion page created by the seller of the target product.
  • the web page on which the comment information is posted may be a page with an advertising space posted on the Internet.
  • the comment information is displayed in the advertisement space in the web page.
  • the advertising space in which the comment information is posted is preferably matched with the attribute information of the target user specified by the user specifying unit 104.
  • the comment information is posted in the advertising space in the night time zone of the sports information site.
  • Demographic attribute male in his 50s
  • Psychographic attribute likes to watch sports Behavioral attribute: drinks beer after taking a bath
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a web page on which comment information is posted.
  • This web page is an example of a page created by the seller of the target product X for sales promotion.
  • the product name 61 and the catch phrase 62 of the target product X are displayed, and the comment information 63 extracted by the comment information extraction unit 105 is displayed as a customer's voice.
  • the comment information providing unit 107 provides the link information (URL) to the web page created as shown in FIG. 6 to the user terminal 30 of the target user by means such as e-mail.
  • the mail address information of the target user can use information stored in the customer list database or the user list database together with the general user attribute information.
  • the target user who has received this e-mail can access the web page illustrated in FIG. 6 and view the comment information 63 by clicking the link information.
  • the target user since the target user has an attribute similar to that of the changed user, the target user is a user who is likely to purchase the target product X under the influence of the comment information 63 like the changed user.
  • a general user having an attribute similar to that of the changing user is identified as the target user, and the changing user presents comment information that is actually influenced, thereby motivating the user to purchase the target product X. Can be given to the target user, and the sales promotion effect for the target product X can be further improved.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an operation example of the server apparatus 10 according to the first embodiment configured as described above.
  • a talk about the product X is performed on the community site at certain intervals.
  • the processing of the flowchart shown in FIG. 7 starts when the community site is opened and counting for a certain period is started.
  • the comment information registration unit 101 determines whether or not comment information input by a user on the community site has been received (step S1). When the comment information registration unit 101 accepts the comment information, the comment information registration unit 101 stores the comment information in the post information storage unit 100 in association with the comment ID, the user ID representing the comment speaker, and the time stamp representing the comment input date / time (step). S2).
  • the reaction information registration unit 102 determines whether or not the applause information input by the user for the comment information on the community site has been received (step S3).
  • the post information storage unit associates the applause information with the user ID representing the comment responder, the comment ID representing the reacted comment information, and the time stamp representing the applause input date and time. 100 (step S4).
  • the action information acquisition unit 103 determines whether or not purchase information indicating that the user has purchased the product X taken up as a specific theme on the community site has been acquired (step S5). When the purchase information is acquired, the action information acquisition unit 103 stores the purchase information in the posted information storage unit 100 (step S6).
  • the user identification unit 104 determines whether or not a certain period has elapsed (step S7). If the certain period has not yet elapsed, the process returns to step S1. On the other hand, when a certain period of time has elapsed, the user specifying unit 104 has purchased the product X using the purchase information acquired by the action information acquiring unit 103 from among the users participating in the talk at the community site. The change user who is the use user indicated by is specified (step S8). Here, if there are a plurality of changing users who have purchased the product X, the user specifying unit 104 specifies a plurality of changing users.
  • the comment information extraction unit 105 extracts the comment information registered before the purchase date and time indicated by the purchase information from the comment information that the change user specified by the user specification unit 104 applauded. (Step S9). Furthermore, the target user extraction unit 106 extracts a general user whose attribute information is similar to the changed user specified by the user specifying unit 104 from the general user attribute information storage unit 300 as a target user (step S10). Thereby, the process of the flowchart shown in FIG. 7 is completed.
  • the comment information providing unit 107 includes the target user extracted by the target user extraction unit 106.
  • the user terminal 30 is provided with link information to the created web page.
  • the seller of the target product creates a web page on which comment information is posted, but it is also possible for the sales promotion support system to automatically generate a web page.
  • a web page having an input field for comment information is created in advance as a template and registered in the system.
  • the comment information providing unit 107 completes the web page by inserting the comment information extracted by the comment information extracting unit 105 into the comment information input field of the template, and provides the URL to the user terminal 30 of the target user. .
  • the attribute is similar to that of the user who has been affected and changed the behavior (purchased the target product).
  • a user is extracted as a target user. Since the target user extracted here has an attribute similar to that of the changing user, the target user is affected by the same influence as the changing user and may purchase the target product. For this reason, according to the first embodiment, the sales promotion effect on the target product can be further improved as compared with the conventional technique in which the target user is extracted based on the rule determined by the seller of the target product on an arbitrary basis. it can.
  • the sales promotion effect with respect to a target product can be improved more compared with the prior art which recommends a target product according to the content which the seller of the target product decided arbitrarily.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the server apparatus 10 according to the second embodiment.
  • the same reference numerals as those shown in FIG. 2 have the same functions, and therefore redundant description is omitted here.
  • the server apparatus 10 includes an action information acquisition unit 103 ′ and a user specification unit 104 ′ instead of the action information acquisition unit 103 and the user specification unit 104 shown in FIG. I have.
  • the action information acquisition unit 103 ′ acquires, as action information, the content that the talk participant has answered about the approval or disapproval of the theme before and after the start of the talk that is performed on a specific theme at a certain period on the community site. For example, as in the first embodiment, when a talk is performed on the community site with the target product X as a theme, a questionnaire regarding the pros and cons (for example, whether to buy or not) of the target product X before and after the talk starts. Do. The action information acquisition unit 103 ′ acquires, as action information, the content that the talk participant has answered regarding the approval or disapproval of the target product X.
  • an answer button is provided on a screen used in a community site, and a questionnaire answer screen is displayed in response to a user operation of the answer button so that the user can input approval or disapproval of the target product X.
  • the action information acquisition unit 103 ′ acquires the response content input through the questionnaire response screen as action information representing the user's intention expression via the Internet 40.
  • the user specifying unit 104 specifies a changing user who is a user who has changed the content of the answer based on the action information acquired by the action information acquiring unit 103'. For example, the user specifying unit 104 'specifies a changing user who responded that he / she did not buy the target product X before the talk started but who bought the target product X after the talk ended.
  • the comment information extraction unit 105 extracts, from the posted information storage unit 100, comment information that has been applauded by the changed user specified by the user specifying unit 104 ′, that is, the user whose response content regarding the pros and cons of the target product X has improved. .
  • the comment information that may affect the purchase of the target product X can be obtained even if the user of the community site does not actually purchase the target product X. It can be extracted and used as sales promotion information for the target product X.
  • a talk is performed on a specific theme at a certain period on the community site, and a questionnaire regarding the approval or disapproval of the theme is performed before and after the start of the talk. .
  • the change user who is the user who has changed the answer content is specified, and the comment information that the specified change user is applauding is extracted from the posted information storage unit 100.
  • the method for specifying the changed user whose answer content has changed is different from the second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the server apparatus 10 according to the third embodiment. Note that in FIG. 9, those given the same reference numerals as those shown in FIG. 8 have the same functions, and therefore redundant description is omitted here.
  • the server device 10 according to the third embodiment further includes a pros and cons ratio calculation unit 108. Further, the server device 10 according to the third embodiment includes a user specifying unit 104 ′′ instead of the user specifying unit 104 ′ shown in FIG.
  • the approval / disapproval ratio calculation unit 108 groups the talk participants on the community site according to predetermined attributes, and the action information (specific identification) acquired by the action information acquisition unit 103 ′ before and after the start of the talk. The ratio of approval or disapproval is calculated for each group based on the answer contents regarding approval or disapproval of the theme.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an outline of processing by the approval / disapproval ratio calculation unit 108.
  • FIG. 10 shows an example in which the age is used as the predetermined attribute. That is, the talk participants on the community site are divided into five groups according to the age. Here, as an example, the talk participants are divided into five groups such as 10, 20, 30-40, 50-60, 60 or more.
  • the approval / disapproval ratio calculation unit 108 calculates the approval / disapproval ratio of a specific theme for each of the five groups based on the contents of the questionnaire responses acquired by the action information acquisition unit 103 'before and after the talk.
  • the calculated approval / disapproval ratio is shown in five stages. That is, the approval is shown in five stages: a rate of 0 to 20%, a rate of 20 to 40%, a rate of 40 to 60%, a rate of 60 to 80%, and a rate of 80 to 100%.
  • FIG. 10A shows the pros and cons ratios calculated for each group by the pros and cons ratio calculation unit 108 based on the contents of responses to the questionnaire conducted before the start of the talk.
  • FIG. 10B shows the pros and cons ratios calculated for each group by the pros and cons ratio calculation unit 108 based on the contents of responses to the questionnaire conducted after the talk ended.
  • the user identification unit 104 ′′ identifies a group in which the ratio calculated by the approval / disapproval ratio calculation unit 108 has changed by a predetermined value or more before and after the talk, and the content of the answer has changed among users who belong to the identified group.
  • the user specifying unit 104 ′′ specifies a group in which the percentage of approval has increased by two or more levels before and after the talk in the example of FIG. In the example of FIG. 10, this is a group of 50 to 60 vehicles.
  • the user specifying unit 104 ′′ specifies a user whose answer contents have actually changed among the user users belonging to the group of 50 to 60 units.
  • the user user whose answer contents have improved from negative to favor. Is identified as a changing user.
  • the comment information extraction unit 105 is a changed user specified by the user specifying unit 104 ′′, that is, a user who belongs to a group in which the proportion of approval or disapproval regarding a specific theme is greater than or equal to a predetermined value before and after the talk,
  • the comment information that the user who applauded the answer content regarding the pros and cons of the theme was applauding is extracted from the posted information storage unit 100.
  • the third embodiment configured as described above, it is possible to extract comment information that has a high possibility of affecting an action with respect to a user having a specific attribute and use it as sales promotion information of the target product. . Thereby, it is possible to analyze comment information that is effective for a user having a specific attribute.
  • the third embodiment can be applied as follows. That is, when there is statistical data for each attribute regarding the pros and cons of a specific theme, the talk participants are gathered so as to have the same distribution as the distribution of the pros and cons for each attribute indicated by the statistical data. That is, the talk participants are gathered so that the distribution of the pros and cons before the talk start shown in FIG. 10A is the same as the distribution of the statistical data. In other words, it is an image of making a micrograph of a predetermined number of people while keeping the market distribution as it is.
  • the pros and cons ratio calculation unit 108 calculates the ratio of pros and cons for each group. Then, the user identification unit 104 ′′ identifies a group in which the proportion of approval is greater than or equal to a predetermined value before and after the talk, and identifies a user whose answer has improved from among the users belonging to the identified group In this way, it is possible to analyze comment information that affects user actions based on a market model that is close to the actual situation indicated by statistical data.
  • the age is used as an example of the attribute, but the attribute to be used is not limited to this.
  • the said embodiment demonstrated the example which divides a user into five groups according to an attribute, this number of groups is only an example.
  • the said embodiment demonstrated the example which divides the calculated ratio of pros and cons into five steps, the number of the division
  • the numerical value of the calculated ratio may be used as it is, and a group in which the numerical value has changed by a predetermined value or more may be specified.
  • reaction information examples of using applause information for indicating an intention to support comment information have been described as an example of reaction information.
  • intention information for indicating intention to oppose comment information may be used as reaction information. In this case, it is possible to analyze comment information that should be used less frequently.
  • the comment information extraction unit 105 extracts other comment information similar to the comment information in addition to the comment information that the changing user has reacted as a comment responder. Also good. For example, it is possible to perform morphological analysis on comment information in which a changing user has reacted as a comment responder, and to extract comment information including the same word, synonym, and synonym other than the product name as similar comment information . Note that this is merely an example, and it is possible to make a similar determination by other methods.
  • two user information attribute storage units 200 and a general user attribute information storage unit 300 are provided as attribute information storage units for storing user attribute information. While an example in which a change user is extracted from the information storage unit 200 and a target user is extracted from the general user attribute information storage unit 300 has been described, the present invention is not limited to this.
  • the use user attribute information storage unit 200 is provided for each of a plurality of community sites, and the change user is extracted from the use users of any community site, while the target user is extracted from the use users of other community sites. It may be.
  • the attribute information related to the user using the community site from which the change user is extracted corresponds to the user attribute information storage unit of the present invention, and the attribute related to the user using the community site from which the target user is extracted.
  • the information stored therein corresponds to the general user attribute information storage unit of the present invention.
  • comment information (specifically, link information to a web page on which the comment information is posted) that the changing user has performed an applause operation on the community site is used as the target user.
  • information for guiding a new registration to the community may be provided as shown in FIG.
  • This guidance information may include link information to a new registration form for the community.
  • the comment information extracting unit 105 and the comment information providing unit 107 are examples of the target product sales promotion process executed for the target user extracted by the target user extracting unit 106.
  • the present invention is not limited to this.
  • a sales promotion processing unit 109 is provided instead of the comment information extracting unit 105 and the comment information providing unit 107, and an advertisement text created by the seller of the target product or a web page on which the advertisement text is posted is provided. You may make it provide to a target user. A configuration similar to this may be applied to the second or third embodiment.
  • providing the comment information that the changing user applauded wants to purchase the target product for the target user having an attribute similar to that of the changing user. It is preferable in that it can give such motivation strongly.
  • the target user extraction unit 106 ′ is provided instead of the target user extraction unit 106, and the target user extraction unit 106 ′ extracts the general user attribute information storage unit 300 from the general user attribute information storage unit 300 according to a certain rule. You may make it provide the comment information which the change user applauded etc. with respect to the user (all may be sufficient). A configuration similar to this may be applied to the second or third embodiment. However, as in the first to third embodiments, it is possible to provide motivation to extract target users who have similar attributes to change users and provide comment information. It is preferable at the point which can raise.
  • each of the first to third embodiments described above is merely an example of a specific example for carrying out the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed as being limited thereto. It will not be. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the gist or the main features thereof.

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Abstract

販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザの中から、行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部１０４と、変化ユーザがコミュニティサイト上でコメント反応者として反応したコメント情報を抽出するコメント情報抽出部１０５と、変化ユーザの属性情報と類似する属性情報を持った一般ユーザをターゲットユーザとして抽出するターゲットユーザ抽出部１０６と、当該抽出したターゲットユーザに対して、当該抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供するコメント情報提供部１０７とを備え、コメント情報の影響を受けて行為が変化した利用ユーザと属性が類似する一般ユーザをターゲットユーザとして抽出し、そのコメント情報をターゲットユーザに提供することにより、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができるようにする。

Description

販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラム
　本発明は、販売促進支援システム、販売促進支援方法および販売促進支援用プログラムに関し、特に、ターゲット商品の販売促進を支援するためのシステムに用いて好適なものである。
　従来、商品あるいはサービスの販売促進を行うための手段として、広告が広く用いられてきた。特に最近では、インターネット上に開設したウェブサイトを利用して行う広告が主流になっている。そして、より販売促進効果を高めるために、各人の個人属性、購買履歴、行動特性などの情報を利用して、対象者を絞って商品やサービスの広告を行うといった、いわゆるターゲティング広告の手法が広く用いられている（例えば、特許文献１，２参照）。
　特許文献１に記載の販売促進支援装置では、商品の購買履歴情報と、ネットサーフィンのアクセス履歴情報とに基づいて、商品の推薦を行う本ユーザ自身と購買傾向が似ている他ユーザを求め、その他ユーザの購買履歴の中から、アクセス履歴から求めた本ユーザが好きなジャンルの商品を抽出して推薦するようにしている。
　また、特許文献２に記載の販売促進支援装置では、ユーザの個人属性情報と、ネットサーフィンのアクセス履歴を利用して求められたユーザの行動特性情報と、推薦ルール情報とに基づいて、ウェブページに訪れたユーザに関して取得された個人属性情報および行動特性情報がルールの条件を満たす場合に、ルールにより定められたターゲット商品を推薦するようにしている。
特開２００１－２２９２８５号公報 特開２００１－２３６４０５号公報
　上記特許文献１に記載の技術によれば、販売者があらかじめ定めた商品ではなく、本ユーザと購買傾向が似ている他ユーザの購買履歴から抽出された商品を本ユーザに推薦することで、実際の市場の動向に応じた商品の推薦を行うことができる。また、他ユーザの購買履歴に含まれている商品の中から、本ユーザの好みに合ったジャンルの商品だけをピックアップして推薦することができる。
　しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、どの商品を推薦するかは市場（購買履歴）任せであり、販売者が販売戦略として定めるターゲット商品を推薦することができない。
　これに対して、上記特許文献２に記載の技術によれば、個人属性情報および行動特性情報に基づいて、売り手側の販売戦略に合ったユーザを特定してターゲット商品の推薦を行うことができる。
　上記特許文献２に記載の技術では、ある個人属性およびある行動特性を持ったユーザであれば、ターゲット商品を購入する可能性が高いだろうということを販売者が事前に独断で決めてルール化している。しかしながら、このルールが必ずしも的を射たものであるとは限らない。また、ターゲット商品をどのような内容の広告で推薦するかについても、販売者が事前に独断で決めたものである。そのため、ルール化された個人属性および行動特性を持ったユーザに対して決められた内容でターゲット商品を推薦しても、販売促進効果が思った以上に上がらないという問題があった。
　本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、販売者のターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができるようにすることを目的とする。
　上記した課題を解決するために、本発明では、販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザの中から、行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定する。そして、その変化ユーザの属性情報と類似する属性情報を持った一般ユーザをターゲットユーザとして抽出し、当該抽出したターゲットユーザに対して、ターゲット商品の販売促進処理を実行するようにしている。販促促進処理では、変化ユーザがコミュニティサイト上でコメント反応者として反応したコメント情報を抽出し、当該抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供する処理を行うようにしている。
　上記のように構成した本発明によれば、ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトにおいて、影響を受けて行為が変化した利用ユーザと属性が類似する一般ユーザが、ターゲットユーザとして抽出される。ここで抽出されるターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じく影響を受けて行為が変化し、ターゲット商品を購買する可能性があるユーザである。このため、本発明によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めたルールに基づいてターゲットユーザが抽出される従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。
　また、本発明によれば、ターゲットユーザに対するターゲット商品の販売促進処理として、変化ユーザがコミュニティサイト上で反応したコメント情報が抽出されてターゲットユーザに提供される。ここで、ターゲットユーザに提供されるコメント情報は、変化ユーザが実際に影響を受けて反応したコメント情報であるから、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対しても、そのコメント情報による影響を与えて、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けをすることができる。このため、本発明によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めた内容に従ってターゲット商品を推薦する従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。
本発明の一実施形態による販売促進支援システムの構成例を示す図である。 第１の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態のコメント情報登録部に記憶される情報の一例を示す図である。 本実施形態の反応情報登録部に記憶される情報の一例を示す図である。 第１の実施形態のユーザ特定部およびコメント情報抽出部による処理の概要を説明するための図である。 コメント情報が掲載されたウェブページの一例を示す図である。 第１の実施形態によるサーバ装置の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の賛否割合算出部による処理の概要を説明するための図である。 本発明の変形例に係る販売促進支援システムの構成例を示す図である。 本発明の変形例に係るサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本発明の変形例に係るサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。
（第１の実施形態）
　以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態による販売促進支援システムの構成例を示す図である。
　図１に示すように、第１の実施形態による販売促進支援システムは、サーバ装置１０と、特定のコミュニティに参加している利用ユーザが使用する複数のユーザ端末２０-1～２０-n（以下、特定のユーザ端末を示さない場合は単にユーザ端末２０と記す）と、特定のコミュニティに参加していない一般ユーザが使用する複数のユーザ端末３０-1～３０-m（以下、特定のユーザ端末を示さない場合は単にユーザ端末３０と記す）とを備えている。
　サーバ装置１０と複数のユーザ端末２０との間はインターネット４０を介して接続され、サーバ装置１０により提供されるコミュニティサイトを通じて、複数のユーザ端末２０間でコメント情報のやり取りを行うことができるようになされている。また、サーバ装置１０と複数のユーザ端末３０との間もインターネット４０を介して接続され、商品またはサービス（以下、単に商品と記す）の販売促進情報がサーバ装置１０からユーザ端末３０に提供されるようになっている。
　第１の実施形態では、ある商品Ｘの販売促進にコメント情報を活用することを考える。この商品Ｘは、当該商品Ｘの販売者が戦略商品と位置付けるターゲット商品であるものとする。このターゲット商品Ｘの販売促進を行うために、当該ターゲット商品Ｘをテーマとして取り上げたコミュニティサイトを、サーバ装置１０による管理のもと運営する。
　そして、このコミュニティサイト上で行われたトークを対象として、当該トークに参加している複数の利用ユーザから投稿されたコメント情報を分析することにより、ユーザの行為（商品Ｘの購買という行動）に影響を与える可能性のあるコメント情報を抽出する。また、そのコメント情報の影響を受けて実際に行為の変化が生じた利用ユーザと属性が類似する一般ユーザをターゲットユーザとして特定し、上記のように抽出したコメント情報をターゲットユーザに提供する。
　図２は、第１の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、第１の実施形態によるサーバ装置１０は、情報を記憶するための媒体として、投稿情報記憶部１００、利用ユーザ属性情報記憶部２００および一般ユーザ属性情報記憶部３００を備えている。また、サーバ装置１０は、その機能構成として、コメント情報登録部１０１、反応情報登録部１０２、行為情報取得部１０３、ユーザ特定部１０４、コメント情報抽出部１０５、ターゲットユーザ抽出部１０６およびコメント情報提供部１０７を備えている。なお、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザに対してターゲット商品の販売促進処理を実行する販促処理部の一例である。
　上記各機能ブロック１０１～１０７は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１０１～１０７は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたコメント分析用プログラムが動作することによって実現される。
　投稿情報記憶部１００は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報や、コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報などを逐次記憶するものである。また、投稿情報記憶部１００には、コミュニティサイトの利用ユーザの行為を示す行為情報も記憶される。行為情報は、例えば、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報である。
　利用ユーザ属性情報記憶部２００は、コミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する。属性情報は、個人の特徴を表す情報であり、例えば、利用ユーザのデモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の少なくとも１つであるものとする。
　デモグラフィック属性は、年齢、性別といった身体的な特徴や、居住地域、個人が保持している物といった外面的な特徴を表す情報である。サイコグラフィック属性は、主にアンケートデータ等から採取され、その個人がどんなことに興味・関心を持っているかといった内面的な特徴を表す属性である。ビヘイビアル属性は、個人の実際の行動に関する特徴を表す属性である。
　ここで、デモグラフィック属性は、例えば、ユーザがコミュニティの利用を開始するときに、コミュニティへの登録に必要な情報として取得することが可能である。また、サイコグラフィック属性およびビヘイビアル属性は、例えば、ユーザがコミュニティの利用を開始するときまたはその後の任意のタイミングでアンケートを実施し、その回答情報として取得することが可能である。
　一般ユーザ属性情報記憶部３００は、ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する。一般ユーザに関する属性情報も、上述した利用ユーザの属性情報と同様、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の少なくとも１つであるものとする。
　ここで、一般ユーザの属性情報としては、例えば、ターゲット商品の販売者が保有している顧客リスト情報を用いることが可能である。あるいは、ターゲット商品の販売者と業務提携している企業等が保有しているユーザリスト情報を用いることも可能である。要するに、一般ユーザ属性情報記憶部３００は、一般ユーザの属性情報を記憶したデータベースであれば、何れを使用することも可能である。また、一般ユーザ属性情報記憶部３００をサーバ装置１０が備える構成に限らず、外部にあるデータベースを利用することも可能である。
　コメント情報登録部１０１は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けてコメント情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる。すなわち、コメント情報登録部１０１は、複数のユーザ端末２０からインターネット４０を介して、コメント情報と、そのコメント情報の送信者であるコメント発言者を識別するための発言者情報とを受け付けて、互いを関連付けた状態で投稿情報記憶部１００に記憶させる。
　ここで、発言者情報としては、例えば、コミュニティに参加している利用ユーザに付与されたユーザＩＤを用いることが可能である。あるいは、コミュニティ内で使用されるユーザ名またはニックネームを発言者情報として用いるようにしてもよい。別の例として、ユーザ端末２０をユニークに識別可能な情報（例えば、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレスなど）を発言者情報として用いるようにしてもよい。
　図３は、コメント情報登録部１０１が投稿情報記憶部１００に記憶させる情報の一例を示す図である。図３では、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報と、個々のコメント情報をユニークに識別するためのコメントＩＤと、コメント発言者を示す発言者情報としてのユーザＩＤと、コメント情報を入力した日時を表すタイムスタンプとを互いに関連付けた状態で記憶する例を示している。コメントＩＤおよびタイムスタンプは、例えば、コメント情報登録部１０１がコメント情報を受け付けるたびに発行する。
　反応情報登録部１０２は、コミュニティサイト上でコメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて反応情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる。第１の実施形態では、反応情報登録部１０２は、コメント情報を支持する意思を示すための意思情報（例えば、いわゆる「いいね！ボタン」または「拍手ボタン」の操作情報）を、コメント情報に対する反応情報として受け付ける。
　具体的には、反応情報登録部１０２は、複数のユーザ端末２０からインターネット４０を介して、反応情報（以下、拍手情報と言い換えて説明する）と、その拍手情報の送信者であるコメント反応者を識別するための反応者情報と、拍手したコメント情報を識別するためのコメントＩＤとを受け付け、これらの情報を互いに関連付けた状態で投稿情報記憶部１００に記憶させる。
　図４は、反応情報登録部１０２が投稿情報記憶部１００に記憶させる情報の一例を示す図である。図４では、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力される拍手情報と、コメント反応者を示す反応者情報としてのユーザＩＤと、どのコメント情報に反応したかを示すコメントＩＤと、拍手情報を入力した日時を表すタイムスタンプとを互いに関連付けた状態で記憶する例を示している。この例では、拍手情報とコメント情報との関連付けは、コメントＩＤを通じて行っている。
　行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトの利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する。第１の実施形態では、行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報を行為情報として取得する。購買情報は、誰が、いつ、何を買ったかが分かる情報である。なお、本実施形態では、行為情報取得部１０３が取得した購買情報も投稿情報記憶部１００に記憶するが、他のデータベースに記憶するようにしてもよい。
　購買情報の取得は、コミュニティサイト上でのコメント情報や拍手情報のやり取りとは別の手段によって行う。例えば、コミュニティサイトで使用する画面上に購買情報入力ボタンを設け、当該購買情報入力ボタンのユーザ操作に応じて購買情報入力画面を表示して、購買商品および購買日を利用ユーザに入力させるようにする。行為情報取得部１０３は、この購買情報入力画面を通じて入力された購買商品および購買日を、ユーザＩＤと共に購買情報としてインターネット４０を介して取得する。なお、利用ユーザが商品Ｘを購買したときにのみ購買情報を入力するようにルール付けしておくことにより、購買商品の入力を不要とすることが可能である。
　別の例として、コミュニティサイトとは別のＥＣサイト上で登録された購買情報を取得するようにすることも可能である。利用ユーザがＥＣサイト上で商品Ｘを購買した場合、そのＥＣサイト上には、誰が、いつ、何を買ったかを示す購買情報が登録される。行為情報取得部１０３は、このＥＣサイト上で登録された購買情報を取得する。この場合、行為情報取得部１０３が取得した購買情報と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付ける必要がある。その紐付けのためのキーとして、ユーザＩＤを用いることが可能である。
　本実施形態では、コミュニティサイトが、商品Ｘを販売している企業が主催する企業コミュニティに関するものであるとしている。この場合、当該企業コミュニティに参加する利用ユーザに付与するユーザＩＤと、その企業が商品Ｘを販売するＥＣサイトで利用ユーザが商品を購買する際に用いるユーザＩＤとを共通化させることが可能である。この共通化させたユーザＩＤを用いれば、行為情報取得部１０３が取得した購買情報と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付けることが可能である。
　なお、ここではＥＣサイト上で利用ユーザが商品Ｘを購買する場合を例に挙げているが、これに限定されない。例えば、実店舗で利用ユーザが商品Ｘを購買した場合でも、購買後にアフターサービス等のために利用ユーザがユーザ登録をするようなケースであれば、ＥＣサイトで商品Ｘを購買する場合と同様の処理を適用することが可能である。すなわち、ユーザ登録をする際に、購買商品と購買日とを登録するようにし、登録された購買情報に対してコミュニティサイト上のユーザＩＤと同じＩＤを付与するようにすれば、行為情報取得部１０３が取得する購買情報（ユーザ登録情報）と、投稿情報記憶部１００に登録されたコメント情報や拍手情報とを紐付けることが可能である。
　ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザを特定する。第１の実施形態では、ユーザ特定部１０４は、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている利用ユーザを特定する。具体的には、ユーザ特定部１０４は、購買情報に含まれるユーザＩＤと同じユーザＩＤが付与されているコミュニティサイト上の利用ユーザを特定する。
　コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４により商品Ｘを購買した利用ユーザが特定された場合、投稿情報記憶部１００を参照して、商品Ｘを購買した利用ユーザ（行為が変化した利用ユーザ。以下、この利用ユーザを「変化ユーザ」という）がコメント反応者として反応したコメント情報を抽出する。
　具体的には、コメント情報抽出部１０５は、まず、投稿情報記憶部１００に登録されている図４の情報を参照して、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザのユーザＩＤをもとに、当該変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のコメントＩＤを取得する。次に、コメント情報抽出部１０５は、投稿情報記憶部１００に登録されている図３の情報を参照して、上記のように取得したコメントＩＤに関連付けられたコメント情報を取得する。
　ここで、コメント情報抽出部１０５は、商品Ｘを購買した変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のうち、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報を抽出するのが好ましい。あるいは、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に拍手したコメント情報を抽出するようにしてもよい。
　図５は、ユーザ特定部１０４およびコメント情報抽出部１０５による処理の概要を説明するための図である。図５において、横軸は時間軸であり、複数の利用ユーザによって投稿されたコメント情報０１からコメント情報０７までが、コメント情報登録部１０１によって順次投稿情報記憶部１００に登録された状態を示している。
　また、図５の例では、コメント情報０１，０５，０７に対して利用ユーザＡが拍手を行い、コメント情報０２に対して利用ユーザＣが拍手を行い、コメント情報０４に対して利用ユーザＢが拍手を行った状態を示している。さらに、図５の例では、コメント情報０６が登録された日時とコメント情報０７が登録された日時との間のタイミングで、利用ユーザ（変化ユーザ）Ａが商品Ｘを購買した状態を示している。このタイミングで利用ユーザＡが商品Ｘを購買したことは、行為情報取得部１０３が取得する購買情報により示されている。
　図５のような状態の場合、ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している複数の利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている変化ユーザＡを特定する。そして、コメント情報抽出部１０５は、商品Ｘを購買した変化ユーザＡが拍手をしているコメント情報のうち、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報０１，０５を抽出する。
　このように、第１の実施形態によれば、コミュニティサイト上でテーマとして取り上げた商品Ｘを実際に購買した利用ユーザがコミュニティサイト上で拍手をしていた他の利用ユーザのコメント情報を抽出することができる。利用ユーザがコメント情報に拍手をしているということは、当該利用ユーザはそのコメント情報から何らかの影響を受けていると言える。また、当該利用ユーザが実際に商品Ｘを購買しているということは、拍手をしたコメント情報からの影響を受けて商品Ｘを購買したという因果関係がある可能性も推認される。
　ターゲットユーザ抽出部１０６は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザについて利用ユーザ属性情報記憶部２００に記憶されている属性情報と、一般ユーザ属性情報記憶部３００に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして、一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出する。
　ここで、属性情報の類似性を判定する所定の判定基準は、任意のものを設定することが可能である。例えば、デモグラフィック属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、「５０代男性」のように、個人の属性情報を年代と性別とで分類し、同じ分類に属する属性情報どうしを類似、異なる分類に属する属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。
　また、サイコグラフィック属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、アンケートを実施する際に、興味・関心の内容に応じてあらかじめ分類を与えておき、同じ分類に属する内容に対して興味・関心が示されている属性情報どうしを類似、そうでない属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。
　また、ビヘイビアル属性に関する類似性の判定基準として、次のようなものが考えられる。すなわち、アンケートの回答文を形態素解析し、商品名以外で同じ単語、同義語、類義語が含まれている属性情報どうしを類似、そうでない属性情報どうしを非類似とすることが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の判定基準を採用することも可能である。
　デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、ビヘイビアル属性の中の何れか２つまたは全てを組み合わせて属性情報の類似性を判定する場合は、それぞれの属性情報に関する類似性を個別に判定し、少なくとも１つの属性で類似と判定された場合は全体としても類似と判定するようにする。あるいは、全ての属性で類似と判定された場合にのみ、全体として類似と判定するようにしてもよい。
　コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザに対して、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報（ターゲット商品を購買した変化ユーザがコミュニティサイト上で支持の意思を表明した（「いいね！ボタン」または「拍手ボタン」を操作したコメント情報）を提供する。すなわち、コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザが使用するユーザ端末３０に対して上記のコメント情報を提供する。
　コメント情報の提供方法としては、種々の方法を適用することが可能である。一例として、コメント情報提供部１０７は、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報（ＵＲＬ）をターゲットユーザに対して提供する。ここで、コメント情報を掲載したウェブページは、例えば、ターゲット商品の販売者が作成した販売促進用のページとすることが可能である。
　あるいは、コメント情報を掲載したウェブページは、インターネット上に掲載されている、広告枠付きのページとしてもよい。この場合、コメント情報は、ウェブページ内の広告枠に表示される。ここで、コメント情報を掲載する広告枠は、ユーザ特定部１０４により特定されたターゲットユーザの属性情報に合ったものであることが好ましい。
　例えば、ターゲットユーザの属性情報が以下のような内容の場合、スポーツ情報サイトの夜の時間帯の広告枠にコメント情報を掲載するといった具合である。
　デモグラフィック属性；５０代男性
　サイコグラフィック属性：スポーツ観戦を好む
　ビヘイビアル属性：お風呂上りにビールを飲む
　図６は、コメント情報が掲載されたウェブページの一例を示す図である。このウェブページは、ターゲット商品Ｘの販売者が販売促進用に作成したページの一例である。この図６の例では、ターゲット商品Ｘの商品名６１およびキャッチコピー６２が表示されるとともに、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報６３がお客様の声として表示されている。
　上述のように、コメント情報提供部１０７は、図６のように作成されたウェブページへのリンク情報（ＵＲＬ）を、例えば電子メール等の手段によってターゲットユーザのユーザ端末３０に対して提供する。なお、ターゲットユーザのメールアドレス情報は、一般ユーザの属性情報と共に顧客リストデータベースまたはユーザリストデータベース等に記憶されているものを利用することが可能である。
　この電子メールを受け取ったターゲットユーザは、リンク情報をクリックすることにより、図６に例示したウェブページにアクセスして、コメント情報６３を見ることができる。ここで、ターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じくコメント情報６３から影響を受けて、ターゲット商品Ｘを購買する可能性があるユーザである。このように、変化ユーザと類似の属性を有する一般ユーザをターゲットユーザとして特定し、変化ユーザが実際に影響を受けたコメント情報を提示することにより、ターゲット商品Ｘを購買したくなるような動機付けをターゲットユーザに与えることができ、ターゲット商品Ｘに対する販売促進効果をより向上させることができる。
　図７は、上記のように構成した第１の実施形態によるサーバ装置１０の動作例を示すフローチャートである。ここでは、一定の期間を区切ってコミュニティサイト上で商品Ｘに関するトークを行うものとする。この例において、図７に示すフローチャートの処理は、コミュニティサイトを開設して一定の期間のカウントを開始したときにスタートする。
　まず、コメント情報登録部１０１は、コミュニティサイト上で利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１）。コメント情報登録部１０１は、コメント情報を受け付けた場合、そのコメント情報を、コメントＩＤ、コメント発言者を表すユーザＩＤおよびコメント入力日時を表すタイムスタンプと関連付けて投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ２）。
　次に、反応情報登録部１０２は、コミュニティサイト上でコメント情報に対して利用ユーザによって入力される拍手情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３）。反応情報登録部１０２は、拍手情報を受け付けた場合、その拍手情報を、コメント反応者を表すユーザＩＤ、反応したコメント情報を表すコメントＩＤおよび拍手入力日時を表すタイムスタンプと関連付けて投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ４）。
　さらに、行為情報取得部１０３は、コミュニティサイトにおいて特定のテーマとして取り上げた商品Ｘを利用ユーザが購買したことを示す購買情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ５）。行為情報取得部１０３は、購買情報を取得した場合、その購買情報を投稿情報記憶部１００に記憶させる（ステップＳ６）。
　その後、ユーザ特定部１０４は、一定の期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ７）。一定の期間がまだ経過していない場合、処理はステップＳ１に戻る。一方、一定の期間が経過した場合、ユーザ特定部１０４は、コミュニティサイトでのトークに参加している利用ユーザの中から、行為情報取得部１０３により取得された購買情報により商品Ｘを購買したことが示されている利用ユーザである変化ユーザを特定する（ステップＳ８）。ここで、商品Ｘを購買した変化ユーザが複数いれば、ユーザ特定部１０４は複数の変化ユーザを特定する。
　次に、コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザが拍手を行ったコメント情報のうち、購買情報により示されている購買日時よりも前に登録されたコメント情報を抽出する（ステップＳ９）。さらに、ターゲットユーザ抽出部１０６は、ユーザ特定部１０４により特定された変化ユーザと属性情報が類似している一般ユーザを、ターゲットユーザとして一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出する（ステップＳ１０）。これにより、図７に示すフローチャートの処理は終了する。
　その後、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報を掲載するウェブページがターゲット商品Ｘの販売者により作成されると、コメント情報提供部１０７は、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザのユーザ端末３０に対して、作成されたウェブページへのリンク情報を提供する。
　なお、ここでは、コメント情報を掲載したウェブページをターゲット商品の販売者が作成することとしているが、販売促進支援システムが自動的に生成するようにすることも可能である。例えば、コメント情報の入力欄を備えたウェブページをテンプレートとしてあらかじめ作成してシステムに登録しておく。そして、コメント情報提供部１０７が、コメント情報抽出部１０５により抽出されたコメント情報をテンプレートのコメント情報入力欄に挿入することによってウェブページを完成させ、そのＵＲＬをターゲットユーザのユーザ端末３０に提供する。
　以上詳しく説明したように、第１の実施形態によれば、ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトにおいて、影響を受けて行為が変化した（ターゲット商品を購買した）利用ユーザと属性が類似する一般ユーザがターゲットユーザとして抽出される。ここで抽出されるターゲットユーザは、変化ユーザと類似の属性を有しているため、当該変化ユーザと同じく影響を受けて、ターゲット商品を購買する可能性があるユーザである。このため、第１の実施形態によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めたルールに基づいてターゲットユーザが抽出される従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。
　また、第１の実施形態によれば、ターゲットユーザに対するターゲット商品の販売促進処理として、変化ユーザがコミュニティサイト上で反応したコメント情報が抽出されてターゲットユーザに提供される。ここで、ターゲットユーザに提供されるコメント情報は、変化ユーザが実際に影響を受けて反応したコメント情報であるから、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対しても、そのコメント情報による影響を与えて、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けをすることができる。このため、第１の実施形態によれば、ターゲット商品の販売者が独断で決めた内容に従ってターゲット商品を推薦する従来技術と比べて、ターゲット商品に対する販売促進効果をより向上させることができる。
（第２の実施形態）
　次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。第２の実施形態による販売促進支援システムの構成は、図１と同様である。
　図８は、第２の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図８において、図２に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
　図８に示すように、第２の実施形態によるサーバ装置１０は、図２に示した行為情報取得部１０３およびユーザ特定部１０４に代えて、行為情報取得部１０３’およびユーザ特定部１０４’を備えている。
　行為情報取得部１０３’は、コミュニティサイトにおいて一定の期間を区切って特定のテーマについて実施されるトークの開始前および終了後に、テーマの賛否に関してトーク参加者が回答した内容を行為情報として取得する。例えば、第１の実施形態と同様に、ターゲット商品Ｘをテーマとしてコミュニティサイト上でトークを行う場合、トークの開始前および終了後にターゲット商品Ｘの賛否（例えば、買うか買わないか）に関するアンケートを行う。行為情報取得部１０３’は、ターゲット商品Ｘの賛否に関してトーク参加者が回答した内容を行為情報として取得する。
　例えば、コミュニティサイトで使用する画面上に回答ボタンを設け、当該回答ボタンのユーザ操作に応じてアンケート回答画面を表示して、ターゲット商品Ｘの賛否をユーザに入力させるようにする。行為情報取得部１０３’は、このアンケート回答画面を通じて入力された回答内容を、利用ユーザの意思表明を表す行為情報としてインターネット４０を介して取得する。
　ユーザ特定部１０４’は、行為情報取得部１０３’により取得された行為情報に基づいて、回答の内容が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定する。例えば、ユーザ特定部１０４’は、トーク開始前はターゲット商品Ｘを買わないと回答していたのに対し、トーク終了後はターゲット商品Ｘを買うと回答した変化ユーザを特定する。コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４’により特定された変化ユーザ、すなわち、ターゲット商品Ｘの賛否に関する回答内容が好転したユーザが拍手を行っていたコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。
　このように構成した第２の実施形態によれば、コミュニティサイトのユーザが実際にターゲット商品Ｘを購買したという実績がなくても、ターゲット商品Ｘの購買に影響を与える可能性のあるコメント情報を抽出し、ターゲット商品Ｘの販売促進情報として活用することができる。
（第３の実施形態）
　次に、本発明の第３の実施形態を図面に基づいて説明する。第３の実施形態による販売促進支援システムの構成は、図１と同様である。
　第３の実施形態においても第２の実施形態と同様に、コミュニティサイトにおいて一定の期間を区切って特定のテーマについてトークを実施し、そのトークの開始前および終了後に、テーマの賛否に関するアンケートを行う。そして、回答内容が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定し、当該特定した変化ユーザが拍手をしているコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。ただし、回答内容が変化した変化ユーザを特定する方法が第２の実施形態と異なる。
　図９は、第３の実施形態によるサーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図９において、図８に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
　図９に示すように、第３の実施形態によるサーバ装置１０は、賛否割合算出部１０８をさらに備えている。また、第３の実施形態によるサーバ装置１０は、図７に示したユーザ特定部１０４’に代えてユーザ特定部１０４”を備えている。
　賛否割合算出部１０８は、コミュニティサイト上のトーク参加者を所定の属性に応じてグループ分けし、トークの開始前および終了後のそれぞれにおいて、行為情報取得部１０３’により取得された行為情報（特定のテーマの賛否に関する回答内容）に基づいて、賛否の割合をグループ毎に算出する。
　図１０は、賛否割合算出部１０８による処理の概要を説明するための図である。図１０は、所定の属性として年代を用いた例を示している。すなわち、コミュニティサイト上のトーク参加者を年代に応じて５つのグループに分けた状態を示している。ここでは一例として、１０台、２０台、３０～４０台、５０～６０台、６０台以上のようにトーク参加者を５つのグループに分けている。
　賛否割合算出部１０８は、トークの実施前後に行為情報取得部１０３’が取得したアンケートの回答内容をもとに、特定のテーマの賛否の割合を５つのグループ毎に算出する。図１０の例では、算出した賛否の割合を５段階に分けた状態を示している。すなわち、賛成が０～２０％の割合、２０～４０％の割合、４０～６０％の割合、６０～８０％の割合、８０～１００％の割合の５段階に分けて示している。
　図１０（ａ）は、トークの開始前に行ったアンケートの回答内容をもとに賛否割合算出部１０８がグループ毎に算出した賛否の割合を示している。図１０（ｂ）は、トークの終了後に行ったアンケートの回答内容をもとに賛否割合算出部１０８がグループ毎に算出した賛否の割合を示している。図１０の例では、トークの実施前後で賛否の割合に変化が生じている。
　ユーザ特定部１０４”は、賛否割合算出部１０８により算出された割合がトークの実施前後で所定値以上変化したグループを特定し、当該特定したグループに属する利用ユーザのうち、回答の内容が変化した利用ユーザを特定する。例えば、ユーザ特定部１０４”は、図１０の例において、賛成の割合がトークの実施前後で２段階以上大きくなったグループを特定する。図１０の例では、５０～６０台のグループがこれに該当する。さらに、ユーザ特定部１０４”は、５０～６０台のグループに属する利用ユーザのうち、実際に回答の内容が変化した利用ユーザを特定する。ここでは、回答内容が否定から賛成に好転した利用ユーザを変化ユーザとして特定する。
　コメント情報抽出部１０５は、ユーザ特定部１０４”により特定された変化ユーザ、すなわち、特定のテーマに関する賛否の割合がトークの実施前後で所定値以上大きくなったグループに属するユーザで、かつ、特定のテーマの賛否に関する回答内容が好転した利用ユーザが拍手を行っていたコメント情報を投稿情報記憶部１００から抽出する。
　このように構成した第３の実施形態によれば、特定の属性を持った利用ユーザに関して行為に影響を与える可能性の大きいコメント情報を抽出し、ターゲット商品の販売促進情報として活用することができる。これにより、特定の属性を持った利用ユーザに対して有効なコメント情報の分析を行うことができる。
　また、第３の実施形態を次のように応用することも可能である。すなわち、特定のテーマの賛否に関する属性別の統計データが存在する場合に、その統計データで示される属性毎の賛否割合の分布と同じ分布となるようにトーク参加者を集める。すなわち、図１０（ａ）に示すトーク開始前の賛否割合の分布が統計データの分布と同じとなるようにトーク参加者を集める。つまり、市場の分布をそのままに、所定人数の縮図を作るイメージである。
　そして、このようにして集めたトーク参加者によって実施されたトークの終了後に、賛否割合算出部１０８が賛否の割合をグループ毎に算出する。そして、ユーザ特定部１０４”が、賛成の割合がトークの実施前後で所定値以上大きくなったグループを特定し、当該特定したグループに属する利用ユーザの中から回答の内容が好転した利用ユーザを特定する。このようにすれば、統計データで示される実態に近い市場モデルをベースとして、ユーザの行為に影響を与えるコメント情報の分析を行うことができる。
　なお、上記第３の実施形態では、属性の一例として年代を用いたが、用いる属性はこれに限定されない。また、上記実施形態では、属性に応じてユーザを５つのグループに分ける例について説明したが、このグループ数は一例に過ぎない。また、上記実施形態では、算出した賛否の割合を５段階に分ける例について説明したが、分ける段階の数はこれに限定されない。また、算出した割合の数値をそのまま用い、当該数値が所定値以上変化したグループを特定するようにしてもよい。
　また、上記第１～第３の実施形態では、反応情報の一例として、コメント情報を支持する意思を示すための拍手情報を用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。これとは逆に、コメント情報に反対する意思を示すための意思情報を反応情報として用いるようにしてもよい。この場合は、あまり使わない方がよいコメント情報の分析を行うことができる。
　また、上記第１～第３の実施形態において、コメント情報抽出部１０５は、変化ユーザがコメント反応者として反応したコメント情報に加え、当該コメント情報に類似する他のコメント情報を抽出するようにしてもよい。例えば、変化ユーザがコメント反応者として反応したコメント情報を形態素解析し、商品名以外で同じ単語、同義語、類義語が含まれているコメント情報を、類似のコメント情報として抽出することが可能である。なお、これは単なる一例であって、これ以外の方法で類似の判定を行うことも可能である。
　また、上記第１～第３の実施形態では、ユーザに関する属性情報を記憶する属性情報記憶部として、利用ユーザ属性情報記憶部２００および一般ユーザ属性情報記憶部３００の２つを設け、利用ユーザ属性情報記憶部２００から変化ユーザを抽出する一方、一般ユーザ属性情報記憶部３００からターゲットユーザを抽出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。
　例えば、複数のコミュニティサイトのそれぞれ毎に利用ユーザ属性情報記憶部２００を備え、何れかのコミュニティサイトの利用ユーザから変化ユーザを抽出する一方、他のコミュニティサイトの利用ユーザからターゲットユーザを抽出するようにしてもよい。この場合、変化ユーザが抽出されるコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報が記憶されているものが本発明の利用ユーザ属性情報記憶部に相当し、ターゲットユーザが抽出されるコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報が記憶されているものが本発明の一般ユーザ属性情報記憶部に相当する。
　また、上記第１～第３の実施形態では、変化ユーザがコミュニティサイト上で拍手等の操作をしたコメント情報（具体的には、当該コメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報）をターゲットユーザに対して提供する例について説明したが、図１１に示すように、コメント情報に加えて、コミュニティへの新規登録を誘導する情報を提供するようにしてもよい。この誘導情報は、コミュニティへの新規登録フォームへのリンク情報を含むものであってもよい。
　このようにした誘導情報を提供した場合、コメント情報を見てコミュニティに興味を持った一般ユーザは、コミュニティに登録し、ターゲット商品Ｘに関する様々なコメント情報を見ることができる。そして、その中の何れかのコメント情報に対して拍手等の操作をした後、実際にターゲット商品Ｘを購入すれば、この新規登録ユーザが起点となって、類似の属性を持った一般ユーザに対して、拍手をしたコメント情報を提供することができる。このように、ターゲット商品Ｘの購買に影響を与える様々なコメント情報を、その影響を受けやすいと考えられる多くのターゲットユーザに広く提供していく循環を構築することができる。
　また、上記第１～第３の実施形態では、ターゲットユーザ抽出部１０６により抽出されたターゲットユーザに対して実行するターゲット商品の販売促進処理の一例として、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７の処理例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、図１２に示すように、コメント情報抽出部１０５およびコメント情報提供部１０７に代えて販促処理部１０９を設け、ターゲット商品の販売者が作成した広告文または当該広告文を掲載したウェブページをターゲットユーザに提供するようにしてもよい。これと同様の構成を第２または第３の実施形態に適用してもよい。ただし、上記第１～第３の実施形態ように、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供した方が、当該変化ユーザと類似の属性を有するターゲットユーザに対し、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けを強く与えることができる点で好ましい。
　また、上記第１～第３の実施形態では、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供するターゲットユーザの一例として、変化ユーザと属性が類似するユーザを抽出する例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、図１３に示すように、ターゲットユーザ抽出部１０６に代えてターゲットユーザ抽出部１０６’を設け、当該ターゲットユーザ抽出部１０６’によってある一定のルールで一般ユーザ属性情報記憶部３００から抽出した一般ユーザ（全員でもよい）に対して、変化ユーザが拍手等をしたコメント情報を提供するようにしてもよい。これと同様の構成を第２または第３の実施形態に適用してもよい。ただし、上記第１～第３の実施形態ように、変化ユーザと属性が類似するターゲットユーザを抽出してコメント情報を提供した方が、ターゲット商品を購買したくなるような動機付けを与える可能性を高めることができる点で好ましい。
　その他、上記第１～第３の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
　１０　サーバ装置
　２０　コミュニティの利用ユーザが使用するユーザ端末
　３０　一般ユーザが使用するユーザ端末
　１００　投稿情報記憶部
　２００　利用ユーザ属性情報記憶部
　３００　一般ユーザ属性情報記憶部
　１０１　コメント情報登録部
　１０２　反応情報登録部
　１０３，１０３’　行為情報取得部
　１０４，１０４’，１０４”　ユーザ特定部
　１０５　コメント情報抽出部
　１０６，１０６’　ターゲットユーザ抽出部
　１０７　コメント情報提供部
　１０８　賛否割合算出部
　１０９　販促処理部

Claims (12)

  1. 　販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部と、
    　上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部と、
    　上記コミュニティサイト上で上記利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
    　上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
    　上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
    　上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて上記利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出部と、
    　上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。
  2. 　上記コメント情報抽出部は、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報に加え、当該コメント情報に類似する他のコメント情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  3. 　上記コメント情報提供部は、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を掲載したウェブページへのリンク情報を上記ターゲットユーザに対して提供することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  4. 　上記コメント情報提供部は、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報に加え、上記コミュニティへの新規登録を誘導する情報を提供することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  5. 　上記行為情報取得部は、上記ターゲット商品を上記利用ユーザが購買したことを示す購買情報を上記行為情報として取得し、
    　上記ユーザ特定部は、上記行為情報取得部により取得された上記行為情報により上記ターゲット商品を購買したことが示されている利用ユーザを特定することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  6. 　上記行為情報取得部は、上記コミュニティサイトにおいて上記ターゲット商品について実施されるトークの開始前および終了後に、上記ターゲット商品の賛否に関してトーク参加者が回答した内容を上記行為情報として取得し、
    　上記ユーザ特定部は、上記行為情報取得部により取得された上記行為情報に基づいて、回答の内容が変化した利用ユーザを特定することを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  7. 　上記反応情報登録部は、上記コメント情報を支持または反対する意思を示すための意思情報を上記反応情報として受け付けることを特徴とする請求項１に記載の販売促進支援システム。
  8. 　サーバ装置とユーザ端末とがネットワークを介して接続され、上記サーバ装置により提供されるコミュニティサイト上でのコメント情報のやり取りを利用して、販売者のターゲット商品の販売促進を支援する方法であって、
    　上記サーバ装置のコメント情報登録部が、上記ターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるステップと、
    　上記サーバ装置の反応情報登録部が、上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させるステップと、
    　上記サーバ装置の行為情報取得部が、上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得するステップと、
    　上記サーバ装置のユーザ特定部が、上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するステップと、
    　上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記サーバ装置のコメント情報抽出部が、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するステップと、
    　上記サーバ装置のターゲットユーザ抽出部が、上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて、上記利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するステップと、
    　上記サーバ装置のコメント情報提供部が、上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するステップとを有することを特徴とする販売促進支援方法。
  9. 　販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部手段、
    　上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録手段、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得手段、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得手段により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定手段、
    　上記ユーザ特定手段により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出手段、
    　上記ユーザ特定手段により特定された上記変化ユーザについて、上記利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出手段、および
    　上記ターゲットユーザ抽出手段により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出手段により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供手段
    としてコンピュータを機能させるための販売促進支援用プログラム。
  10. 　販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイトの利用ユーザに関する属性情報を記憶する利用ユーザ属性情報記憶部と、
    　上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに関する属性情報を記憶する一般ユーザ属性情報記憶部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
    　上記ユーザ特定部により特定された上記変化ユーザについて上記利用ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報と、上記一般ユーザ属性情報記憶部に記憶されている属性情報との類似性を所定の判定基準に基づいて判定し、類似と判定された一般ユーザをターゲットユーザとして上記一般ユーザ属性情報記憶部から抽出するターゲットユーザ抽出部と、
    　上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記ターゲット商品の販売促進処理を実行する販促処理部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。
  11. 　上記コミュニティサイト上で上記利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
    　上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部とを更に備え、
    　上記販促処理部は、
    　上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
    　上記ターゲットユーザ抽出部により抽出された上記ターゲットユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする請求項１０に記載の販売促進支援システム。
  12. 　販売者のターゲット商品をテーマとして取り上げたコミュニティサイト上で、当該コミュニティサイトの利用ユーザによって入力されるコメント情報を受け付け、コメント発言者を示す発言者情報と関連付けて上記コメント情報を投稿情報記憶部に記憶させるコメント情報登録部と、
    　上記コミュニティサイト上で上記コメント情報に対して別の利用ユーザによって入力される反応情報を受け付け、コメント反応者を示す反応者情報および反応したコメント情報と関連付けて上記反応情報を上記投稿情報記憶部に記憶させる反応情報登録部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの行為を示す行為情報を取得する行為情報取得部と、
    　上記コミュニティサイトの上記利用ユーザの中から、上記行為情報取得部により取得された行為情報により示される行為が変化した利用ユーザである変化ユーザを特定するユーザ特定部と、
    　上記ユーザ特定部により上記変化ユーザが特定された場合、上記投稿情報記憶部を参照して、上記変化ユーザが上記コメント反応者として反応した上記コメント情報を抽出するコメント情報抽出部と、
    　上記ターゲット商品の購買者となり得る一般ユーザに対して、上記コメント情報抽出部により抽出された上記コメント情報を提供するコメント情報提供部とを備えたことを特徴とする販売促進支援システム。
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