WO2024201692A1 - 購買率算出装置、購買率算出方法、及びコンピュータ可読媒体 - Google Patents

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WO2024201692A1
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WO
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customers
customer
store
rate calculation
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PCT/JP2023/012420
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English (en)
French (fr)
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啓輔 近藤
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • the present disclosure relates to a purchase rate calculation device, a purchase rate calculation method, and a computer-readable medium.
  • Patent Document 1 discloses an assistance device that supports an increase in sales at a retail store.
  • the assistance device described in Patent Document 1 acquires video data from within the store from a camera installed in the retail store.
  • the assistance device also acquires POS (Point of Sales) data from a POS register.
  • the assistance device generates report information to support an increase in sales based on the video data from within the store and the POS data.
  • the report information includes visitor count information indicating the number of customers who visited the store during business hours for one day, and purchase count information indicating the number of customers who purchased products during business hours for one day.
  • the report information also includes purchase rate information indicating the proportion of customers who purchased products among customers who visited the store during business hours for one day.
  • the report information includes a purchase rate that indicates how many payments were made relative to the number of people entering the store.
  • the purchase rate can be used for product display and sales promotion planning.
  • customers who visit a store are not limited to individuals; there are also cases where several customers visit the store as a group, such as family, friends, or a partner. In such cases, one person in the group may make the payment on behalf of the group.
  • the purchase rate calculated in Patent Document 1 is 1/5.
  • the purchase rate calculated in Patent Document 1 is also 1/5.
  • the actual meaning of the purchase rate differs between when one of five separate people makes the payment and when one of five people makes the payment.
  • the present disclosure aims to provide a purchase rate calculation device, a purchase rate calculation method, and a computer-readable medium that can calculate the purchase rate on a group basis, even when customers visit a store in groups.
  • the present disclosure provides, as a first aspect, a purchase rate calculation device.
  • the purchase rate calculation device includes a grouping unit that groups a plurality of customers entering a store into a plurality of groups, each group including one or more customers, based on an image of the customers entering the store; a group identification unit that, when the customer makes a payment at a POS device in the store, identifies the group to which the customer belongs based on the image of the customer who made the payment and determines the identified group as a group that has made a purchase; and a purchase rate calculation unit that calculates the purchase rate of the group based on the number of groups that enter the store in a specified period and the number of groups determined to be groups that have made a purchase in the specified period.
  • the present disclosure provides, as a second aspect, a purchase rate calculation method.
  • the purchase rate calculation method includes grouping a plurality of customers entering a store into a plurality of groups each including one or more customers based on an image of the customers entering the store, identifying the group to which the customer belongs based on the image of the customer who made the payment when the customer makes a payment at a POS device in the store, determining the identified group as a group that has made a purchase, and calculating the group purchase rate based on the number of groups that enter the store in a specified period and the number of groups determined as groups that have made a purchase in the specified period.
  • the present disclosure provides a computer-readable medium as a third aspect.
  • the computer-readable medium stores a program for causing a computer to execute a process including grouping a plurality of customers entering a store into a plurality of groups, each group including one or more customers, based on an image of the customers entering the store, identifying the group to which the customer belongs when the customer makes a payment at a POS device in the store based on the image of the customer who made the payment, determining the identified group as a group that has made a purchase, and calculating a purchasing rate of the group based on the number of groups that enter the store in a specified period and the number of groups determined as groups that have made a purchase in the specified period.
  • the purchasing rate calculation device, purchasing rate calculation method, and computer-readable medium disclosed herein can calculate the purchasing rate on a group basis, even when customers visit a store in groups.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a schematic configuration of a purchase rate calculation device according to the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a purchase rate calculation device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram showing a specific example of customer information.
  • FIG. 11 is a diagram showing a specific example of group information.
  • 10 is a flowchart showing an operation procedure for determining the attributes of a group.
  • 11 is a flowchart showing an operation procedure for determining whether or not a purchase has been made.
  • 11 is a flowchart showing an operation procedure for calculating a group purchase rate.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a computer device.
  • FIG. 1 shows an example of a schematic configuration of a purchase rate calculation device according to the present disclosure.
  • the purchase rate calculation device 10 has a grouping unit 11, a group identification unit 12, and a purchase rate calculation unit 13.
  • the grouping unit 11 groups multiple customers who enter the store into multiple groups, each containing one or more customers, based on an image of the customers entering the store.
  • the group identification unit 12 identifies the group to which the customer belongs based on an image of the customer who made the payment.
  • the group identification unit 12 determines the identified group as one that has made a purchase.
  • the purchase rate calculation unit 13 calculates the group purchase rate based on the number of groups that entered the store in a specified period and the number of groups determined to have made a purchase in the specified period.
  • the grouping unit 11 groups customers who enter a store, and the group identification unit 12 determines the group to which a customer who has made a payment belongs as the group that has made a purchase.
  • the purchase rate calculation unit 13 calculates the group purchase rate based on the number of groups that entered the store and the number of groups that have made a purchase. In the present disclosure, for example, if five people enter a store as a group and one of the five people makes a payment, the group is determined to be the group that has made a purchase. Therefore, the purchase rate calculation device 10 according to the present disclosure can calculate the purchase rate on a group basis even when customers come to the store in groups.
  • FIG. 2 shows an example of the configuration of a purchasing rate calculation device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the purchasing rate calculation device 110 has an image acquisition unit 111, a POS data acquisition unit 112, a customer detection unit 113, a grouping unit 114, a group attribute determination unit 115, a purchasing group identification unit 116, a purchasing rate calculation unit 117, and an analysis unit 118.
  • the purchasing rate calculation device 110 can be physically configured as a device having one or more processors and one or more memories. For example, at least a part of the functions of each unit in the purchasing rate calculation device 110 can be realized by the processor executing processing in accordance with instructions read from the memory.
  • the purchasing rate calculation device 100 corresponds to the purchasing rate calculation device 10 shown in FIG. 1.
  • the purchase rate calculation device 110 is connected to multiple cameras 200 and one or more POS devices 210.
  • the multiple cameras 200 are placed in a store and capture images of a specific area within the store.
  • the multiple cameras 200 include a camera near the store entrance that captures images or videos of customers visiting the store.
  • the multiple cameras 200 also include a camera that captures images or videos of the area of the cash register counter where the POS device 210 is installed.
  • the multiple cameras 200 may include one or more cameras that capture images or videos of the aisle area within the store.
  • the multiple cameras 200 may also include a camera placed in a parking lot.
  • the camera 200 may be a camera that captures images or videos within a specific angle of view, or may be a spherical camera that can capture 360-degree images in all directions up, down, left, and right.
  • the POS device 210 is a device that performs sales processing and the like in a store.
  • the POS device 210 is also called a POS terminal or a cash register.
  • the POS device 210 may be a normal cash register where an employee registers purchased items and performs settlement.
  • the POS device 210 may be a semi-self-service cash register where an employee registers purchased items and the customer pays at a settlement machine.
  • the POS device 210 does not need to be a manned cash register that requires the involvement of an employee, and the POS device 210 may be an unmanned cash register or a self-service cash register where the customer performs everything from registering purchased items to settlement.
  • the video acquisition unit 111 acquires from the camera 200 the image or video acquired by the camera 200.
  • the video acquisition unit 111 may acquire the image or video acquired by the camera 200 in real time, or may acquire the image or video from a video storage device that stores the image or video acquired by the camera 200.
  • the camera 200 may include a microphone, and the video acquisition unit 111 may acquire audio in addition to the image or video.
  • the customer detection unit 113 detects customers from images of the inside of the store acquired by the video acquisition unit 111.
  • the customer detection unit 113 detects customers from images acquired by the camera 200 that captures the area at the entrance of the store, for example.
  • the customer detection unit 113 detects a person walking through the entrance of the store toward the inside of the store as a customer.
  • the customer detection unit 113 assigns a customer ID (identifier) to each customer detected at the entrance of the store.
  • the customer detection unit 113 may detect customers from images acquired by the camera 200 that captures an area of the store other than the entrance.
  • the customer detection unit 113 may estimate attributes of the detected customers based on the images of the customers.
  • the customer attributes include, for example, gender, age, and whether or not the customer is pregnant.
  • the customer detection unit 113 will not detect the person as a customer if the person is a store employee.
  • the customer detection unit 113 may detect a person entering or leaving an area where customers are not allowed, such as the area where the cash register is operated or the back room, as an employee rather than a customer.
  • the customer detection unit 113 may detect a person wearing a store uniform, a person wearing a store employee ID card, or a person wearing an intercom as an employee. If facial information of employees is registered, the customer detection unit 113 may detect a person as an employee if the face of the person detected in the image matches or is similar to the registered facial information.
  • the grouping unit 114 groups multiple customers detected by the customer detection unit 113 into multiple groups each including one or more customers based on the image acquired by the camera 200. For example, the grouping unit 114 groups customers entering the store based on the distance between customers detected by the customer detection unit 113 in the image acquired by the camera 200 capturing the area at the entrance to the store. The grouping unit 114 may also group customers entering the store based on the orientation of the customers detected by the customer detection unit 113 in the image acquired by the camera 200. When the grouping unit 114 can acquire images from a camera installed in the parking lot, it may group customers exiting the same car in the parking lot into the same group.
  • the grouping unit 114 groups customers whose distance between them is within a predetermined value into the same group.
  • the predetermined value that serves as the criterion for determining whether they are in the same group may be changed depending on the degree of congestion in the surrounding area, for example, the number of people per unit area.
  • the grouping unit 114 groups the customers who are holding hands into the same group.
  • the grouping unit 114 may measure the time that the customers face each other. When the measured time is equal to or longer than a certain time, the grouping unit 114 may group the customers into the same group. Note that when only one customer is detected from an image, the grouping unit 114 groups the customer into a group to which only that person belongs.
  • the grouping unit 114 may group the customers based on the presence or absence of conversation between the customers, in addition to the distance or direction. For example, when the distance between multiple customers is within a predetermined value and the customers who are within the predetermined value are talking to each other, the grouping unit 114 groups the customers into the same group. The grouping unit 114 may count the number of times that the customers have talked to each other, and group the customers into the same group if the customers have talked to each other two or more times. In that case, when a customer has only one conversation with an unknown person, such as when the customers bump into each other, it is possible to prevent the customer and the unknown person from being grouped into the same group. The grouping unit 114 may group the customers by applying the images acquired by the camera 200 and the voices of the customers to the trained model. The grouping unit 114 corresponds to the grouping unit 11 shown in FIG. 1.
  • the customer information storage unit 121 stores information about each customer detected by the customer detection unit 113.
  • the information stored in the customer information storage unit 121 is also called customer information.
  • Figure 3 shows a specific example of customer information stored in the customer information storage unit 121.
  • a customer ID indicates an identifier given to a customer.
  • the entry time indicates the time when the customer identified by the customer ID entered the store.
  • the customer attributes indicate the estimated attributes of the customer identified by the customer ID.
  • the group ID indicates the identifier of the group to which the customer identified by the customer ID belongs.
  • the customer detection unit 113 assigns a customer ID to the detected customer and records the assigned customer ID in the customer information.
  • the customer detection unit 113 also records the time the customer was detected at the store entrance in the customer information as the customer's entry time.
  • the customer detection unit 113 estimates the attributes of the customer and records the estimated customer attributes in the customer information.
  • the grouping unit 114 records the group ID of the group to which each customer belongs in the group ID.
  • the grouping unit 114 records the same group ID for customers belonging to the same group.
  • the grouping unit 114 may regroup depending on the customer's subsequent behavior. For example, the grouping unit 114 determines whether a customer to be added to a group is detected based on an image of the customer acquired at a location other than the store entrance. As one example, the grouping unit 114 tracks the movement of customers within the store using images from cameras installed at multiple locations within the store. The grouping unit 114 determines whether two or more customers who were grouped into separate groups when they entered the store are moving together within the store after entering. If the grouping unit 114 determines that they are moving together, it determines that a customer to be added to a group has been detected. In that case, if the grouping unit 114 determines that a customer to be added has been detected, it adds that customer to that group.
  • a customer with customer ID "001” is grouped into a group with group ID "Gr01" when entering the store, and a customer with customer ID "004" is grouped into a group with group ID "Gr04".
  • the grouping unit 114 may add the customer with customer ID "004" to the group with group ID "Gr01”.
  • the grouping unit 114 may add the customer with customer ID "004" to the group with group ID "Gr01” by changing the group ID of the customer with customer ID "004" from “Gr04" to "Gr01" in the customer information stored in the customer information storage unit 121.
  • the group attribute determination unit 115 determines or estimates the attributes of the group for each group.
  • Group attributes include, for example, family, couple, lover, and friend.
  • the group attribute determination unit 115 determines the attributes of the group based on, for example, at least one of the distance between customers included in an image of customers entering a store, the number of customers belonging to the group, and the attributes of each of the customers belonging to the group. Instead of or in addition to the distance, number of customers, and attributes, the group attribute determination unit 115 may determine the attributes of a group based on the presence or absence of conversation between customers belonging to the group and the content of such conversation.
  • the group attribute determination unit 115 may further determine or estimate the family structure of the group based on the attributes of each customer belonging to the group. For example, the group attribute determination unit 115 may determine the number of generations of a family. Specifically, the group attribute determination unit 115 may determine whether a family is made up of adults only, whether it includes adults and children, or whether it includes two generations of adults and children. The group attribute determination unit 115 may determine whether a pregnant customer is included in the group.
  • the POS data acquisition unit 112 acquires POS data from the POS device 210.
  • the POS data includes the time when the customer made the payment and information about the product purchased by the customer. If multiple POS devices 210 are installed in a store, the POS data includes information identifying the POS device 210 at which the customer made the payment.
  • the purchasing group identification unit 116 identifies the group to which the customer belongs based on an image of the customer who made the payment. For example, the purchasing group identification unit 116 detects the customer from an image acquired from the camera 200 that captures the area of the POS device 210, and identifies the detected customer. The purchasing group identification unit 116 refers to the customer information storage unit 121 and identifies the group to which the identified customer belongs. The purchasing group identification unit 116 determines that the identified group is a group in which a purchase has been made. If even one of multiple customers belonging to a group has made a payment, the purchasing group identification unit 116 determines that the group is a group in which a purchase has been made.
  • the purchasing group identification unit 116 may determine whether or not a customer has made a payment based on an image of the area of the POS device 210. For example, the purchasing group identification unit 116 may determine that a customer has made a payment when it is detected from the image that a receipt has been issued by the POS device 210 or that the customer has received a receipt. Alternatively, the purchasing group identification unit 116 may determine that a customer has made a payment when it is detected from the image that change or a card serving as a payment medium has been discharged from the POS device 210 or that the customer has received change or a card.
  • the purchasing group identification unit 116 may determine that a customer has made a payment when it is detected from the image that the customer has held a card or a terminal device over the POS device 210. If a customer is detected in the image of the area of the POS device 210 but a payment is not detected, the purchasing group identification unit 116 determines that the customer has not made a payment.
  • the purchasing group identification unit 116 may obtain the time of payment from an image acquired from the camera 200 capturing the area of the POS device 210. For example, the purchasing group identification unit 116 may obtain the time at which it is detected in the image that a receipt has been issued as the time of payment. Alternatively, the purchasing group identification unit 116 may obtain the time at which it is detected in the POS device 210 that change or the payment medium presented by the customer has been dispensed as the time of payment. Furthermore, the purchasing group identification unit 116 may obtain the time at which it is detected in the image that the customer has moved the payment medium to a specified position as the time of payment.
  • the purchasing group identification unit 116 may associate the group in which a purchase has been made with the POS data based on the time of the payment acquired above and the time of the payment included in the POS data acquired by the POS data acquisition unit 112. For example, the purchasing group identification unit 116 may associate, with the group in which a purchase has been made, the POS data acquired from the POS device 210 at which the customer has made a payment, which has the smallest difference between the time of the payment included in the POS data and the time of the payment acquired from the image. If one image contains multiple POS devices 210, the purchasing group identification unit 116 may determine at which of the multiple POS devices 210 the customer has made a payment, depending on the customer's position on the image. The purchasing group identification unit 116 corresponds to the group identification unit 12 shown in FIG. 1.
  • the group information storage unit 122 stores information about each group.
  • the information stored in the group information storage unit 122 is also called group information.
  • Figure 4 shows a specific example of group information stored in the group information storage unit 122.
  • group ID indicates an identifier for the group.
  • Group attributes indicate the attributes of the group identified by the group ID.
  • Family structure indicates the family structure of the group identified by the group ID.
  • Purchase indicates whether or not a purchase has been made in the group identified by the group ID.
  • Purchased items indicate items purchased by customers belonging to the group identified by the group ID.
  • the group attribute determination unit 115 records the determined or estimated attributes for the group in the group information. Furthermore, if the group attribute determination unit 115 determines or estimates the family structure, it records the estimated family structure in the group information.
  • the purchasing group identification unit 116 records "Yes" indicating that a purchase was made in the group information for groups that have made a purchase. For example, in the group information, the initial value of the information indicating whether or not a purchase was made for each group is "No" indicating that no purchase was made.
  • the purchasing group identification unit 116 changes the information indicating whether or not a purchase was made from “No" to "Yes" for groups that have made a purchase. If the purchasing group identification unit 116 associates POS data with a group that has made a purchase, it records the products purchased by the customers included in the POS data in the group information.
  • the purchasing rate calculation unit 117 calculates the group purchasing rate based on the number of groups that enter the store in a specified period and the number of groups that are determined to have made a purchase in the specified period.
  • the purchasing rate calculated by the purchasing rate calculation unit 117 is also called the group purchasing rate.
  • the purchasing rate calculation unit 117 refers to the customer information storage unit 121 and the group information storage unit 122, for example, to obtain the total number of groups that entered the store in a specified period and the number of groups that entered the store in a specified period and made a purchase.
  • the purchasing rate calculation unit 117 calculates the ratio of groups that made a purchase to the total number of groups that entered the store as the group purchasing rate.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may calculate a group purchasing rate for each group attribute.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may obtain, for a specific attribute, the total number of groups of the specific attribute that entered the store and the number of groups of the specific attribute that made a purchase.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may calculate the ratio of the number of groups of the specific attribute that made a purchase to the total number of groups of the specific attribute that entered the store as the group purchasing rate for that characteristic attribute.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may also calculate a group purchasing rate for one or more products selected from a plurality of products sold in the store.
  • the purchasing rate calculation unit 117 refers to the group information storage unit 122 and obtains the number of groups that have made a purchase and whose purchased products include the selected specific product.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may calculate the ratio of the number of groups whose purchased products include the specific product to the total number of groups that entered the store during a specified period as the group purchasing rate for the specific product.
  • the purchasing rate calculation unit 117 outputs the group purchasing rate to a person such as a store manager.
  • the purchasing rate calculation unit 117 displays the group purchasing rate on a display device, for example.
  • the store manager can use the group purchasing rate when displaying products and planning sales promotion measures.
  • the purchasing rate calculation unit 117 corresponds to the purchasing rate calculation unit 13 shown in FIG. 1.
  • the group attribute determination unit 115 may determine or estimate a resale group, which indicates a group of customers who are interested in reselling, as an attribute of the group.
  • the group attribute determination unit 115 acquires the voices of customers and determines whether customers belonging to the group are speaking a foreign language.
  • a foreign language may mean a language other than the official language of the country in which the store is located, or a language that is different from one or more languages used by residents of the area in which the store is located.
  • the group attribute determination unit 115 determines that customers belonging to a group are speaking a foreign language, it may determine or estimate that the group is a resale group.
  • the group attribute determination unit 115 may measure the stay time of customers belonging to a group and determine whether or not the group is a reselling group based on the stay time. For example, the group attribute determination unit 115 may determine that a group whose stay time is shorter than the expected stay time of a standard customer is a reselling group.
  • the group attribute determination unit 115 may determine whether or not a group is a resale group based on the number of products purchased in each group. For example, the group attribute determination unit 115 may determine whether or not customers belonging to a group have purchased a predetermined number or more of a specific product. When the group attribute determination unit 115 determines that customers belonging to a certain group have purchased a predetermined number or more of a specific product, it may determine or estimate that the group is a resale group.
  • the group attribute determination unit 115 may also determine whether or not a group is a resale group based on the type or category of purchased items. When the types or categories of purchased items in a certain group are biased toward a specific type or category, the group attribute determination unit 115 may determine or estimate that the group is a resale group.
  • the analysis unit 118 analyzes purchasing trends for each group attribute based on the group information stored in the group information storage unit 122 and the POS data associated with the group that made a purchase. For example, the analysis unit 118 analyzes the purchase amount, popular items, popular item categories, and store visit time for each group attribute. The analysis unit 118 outputs the results of the analysis to a person such as the store operations manager. The store operations manager can use the results of the analysis by the analysis unit 118 to consider, for example, which people to target with promotional measures. In addition, the store operations manager can recognize the appropriate stocking order and purchase quantity for a certain item from the results of the analysis by the analysis unit 118.
  • the operating procedure of the purchase rate calculation device 110 corresponds to the purchase rate calculation method.
  • the operating procedure of determining group attributes in the purchase rate calculation device 110 will be described.
  • Figure 5 shows the operating procedure of determining group attributes.
  • the video acquisition unit 111 acquires images and audio from the camera 200 at the store entrance and other locations (step A1).
  • the customer detection unit 113 detects customers from the images acquired in step A1 (step A2).
  • the customer detection unit 113 detects multiple customers from images acquired by the camera 200 capturing an image of the store entrance area, for example.
  • the grouping unit 114 calculates the distance between the multiple customers detected in step A2 (step A3). The grouping unit 114 determines whether the distance is within a predetermined value (step A4). If the grouping unit 114 determines in step A4 that the distance is within the predetermined value, it determines whether there is a conversation between the customers who are within the predetermined distance (step A5). If the grouping unit 114 determines in step A5 that there is a conversation, it groups the customers who are within the predetermined distance into the same group (step A6).
  • step A4 If it is determined in step A4 that the distance exceeds a predetermined value, or if it is determined in step A5 that there is no conversation, the grouping unit 114 groups the multiple customers into separate groups.
  • the group attribute determination unit 115 determines the group attributes for each group (step A7).
  • FIG. 6 shows the operational procedure for determining whether or not a purchase has been made.
  • the video acquisition unit 111 acquires, from the camera 200, an image of the area in the store where the POS device 210 is installed (step B1).
  • the purchasing group identification unit 116 detects people, i.e., customers, from the image acquired in step B1 (step B2).
  • the purchasing group identification unit 116 identifies the group to which the customer detected in step B2 belongs (step B3).
  • the purchasing group identification unit 116 acquires, for example, a group ID associated with the customer ID of the customer detected in step B2 from the customer information stored in the customer information storage unit 121.
  • the purchasing group identification unit 116 determines whether the customer has purchased a product (step B4). In other words, the purchasing group identification unit 116 determines whether the customer has made a payment at the POS device 210. If the purchasing group identification unit 116 determines in step B4 that the customer has purchased a product, it determines the group identified in step B3 as a group that has made a purchase. In that case, the purchasing group identification unit 116 records information indicating a purchase for the group identified in step B3 (step B5). If the purchasing group identification unit 116 determines in step B4 that the customer has not purchased a product, it does not record information indicating a purchase for the group identified in step B3 in the group information storage unit 122.
  • the purchase rate calculation unit 117 refers to the customer information storage unit 121 and the group information storage unit 122, and obtains the number of groups that entered the store during a specified period, i.e., the number of visiting groups (step C1). In addition, the purchase rate calculation unit 117 obtains the number of groups that made a purchase among the groups that entered the store during the specified period (step C2).
  • the purchasing rate calculation unit 117 calculates the group purchasing rate based on the number of visiting groups obtained in step C1 and the number of groups that made a purchase obtained in step C2 (step C3). In step C3, the purchasing rate calculation unit 117 calculates the group purchasing rate, for example, by dividing the number of groups that made a purchase by the number of visiting groups.
  • the purchasing rate calculation unit 117 may calculate the group purchasing rate in a specified time period, such as a time period outside the store's business hours. Alternatively, the purchasing rate calculation unit 117 may calculate the group purchasing rate each time a specified period of time has passed.
  • the grouping unit 114 groups customers who enter the store.
  • the purchasing group identification unit 116 determines that the group to which the customer who made the payment belongs is the group that made a purchase.
  • the purchasing rate calculation unit 117 calculates the group purchasing rate based on the number of groups that entered the store and the number of groups that made a purchase. In this embodiment, when many customers enter the store as one group, if one of the customers belonging to that group makes a payment, the group is determined to be a group that made a purchase. If the purchasing rate is calculated on an individual basis, the more customers belong to one group, the lower the purchasing rate is calculated.
  • the purchasing rate calculation device 110 can calculate the purchasing rate on a group basis even if customers come to the store in a group, and therefore, it is possible to prevent the purchasing rate from being calculated low relative to the number of customers.
  • the purchasing rate calculation device 110 according to this embodiment is particularly useful in stores where customers are expected to visit the store in groups rather than individually.
  • the purchasing rate calculation device 110 may be configured using a computer device or a server device.
  • FIG. 8 shows an example configuration of a computer device that may be used in the purchasing rate calculation device 110.
  • the computer device 500 has a control unit (CPU: Central Processing Unit) 510, a memory unit 520, a ROM (Read Only Memory) 530, a RAM (Random Access Memory) 540, a communication interface (IF: Interface) 550, and a user interface 560.
  • the communication interface 550 is an interface for connecting the computer device 500 to a communication network via a wired communication means or a wireless communication means.
  • the user interface 560 includes a display unit such as a display.
  • the user interface 560 also includes an input unit such as a keyboard, a mouse, and a touch panel.
  • the storage unit 520 is an auxiliary storage device that can hold various types of data.
  • the storage unit 520 does not necessarily have to be a part of the computer device 500, but may be an external storage device or cloud storage connected to the computer device 500 via a network.
  • ROM 530 is a non-volatile storage device.
  • a semiconductor storage device with a relatively small capacity, such as a flash memory is used for ROM 530.
  • the programs executed by CPU 510 can be stored in storage unit 520 or ROM 530.
  • Storage unit 520 or ROM 530 stores various programs for implementing the functions of each unit in purchase rate calculation device 110, for example.
  • the program includes instructions (or software code) that, when loaded into a computer, cause the computer to perform one or more functions described in the embodiments.
  • the program may be stored on a non-transitory computer-readable medium or a tangible storage medium.
  • computer-readable media or tangible storage media include RAM, ROM, flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, Compact Disc (CD), digital versatile disc (DVD), Blu-ray (registered trademark) disc or other optical disk storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium.
  • transitory computer-readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
  • RAM 540 is a volatile storage device. Various semiconductor memory devices such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory) are used for RAM 540. RAM 540 can be used as an internal buffer for temporarily storing data, etc.
  • CPU 510 deploys a program stored in storage unit 520 or ROM 530 into RAM 540 and executes it. By CPU 510 executing a program, the functions of each part in purchase rate calculation device 110 can be realized.
  • CPU 510 may have an internal buffer for temporarily storing data, etc.
  • the purchase rate calculation device 110 does not necessarily have to be configured as a single device.
  • the purchase rate calculation device 110 may be configured using multiple physically separated devices.
  • a grouping unit that groups a plurality of customers entering the store into a plurality of groups, each group including one or more customers, based on images of the customers entering the store; a group identification unit that, when the customer makes a payment at a Point of Sales (POS) device in the store, identifies a group to which the customer belongs based on an image of the customer who made the payment and determines the identified group as a group that has made a purchase;
  • a purchasing rate calculation device comprising: a purchasing rate calculation unit that calculates the purchasing rate of a group based on the number of groups that enter the store in a specified period and the number of groups that are determined to have made a purchase in the specified period.
  • Appendix 2 The purchasing rate calculation device described in Appendix 1, wherein the grouping unit groups the multiple customers into the multiple groups based on at least one of the distance between the customers and the orientation of the customers included in images of the customers entering the store.
  • Appendix 3 The purchasing rate calculation device described in Appendix 2, wherein the grouping unit groups the multiple customers into the multiple groups based on the presence or absence of conversation between the customers in addition to the distance.
  • Appendix 4 The purchasing rate calculation device described in any one of appendix 1 to 3, further comprising a group attribute determination unit that determines the attributes of the group based on at least one of the distance between customers included in images of customers entering the store, the number of customers belonging to the group, the attributes of each of the customers belonging to the group, and conversations between the customers belonging to the group.
  • the group attributes include family; The purchase rate calculation device described in Appendix 4, wherein the group attribute determination unit, when determining that the attribute of the group is family, further determines the family structure of the group based on the attributes of each of the customers belonging to the group.
  • Appendix 7 A purchasing rate calculation device described in any one of appendix 4 to 6, wherein the attributes of the group include a resale group indicating a group of customers who intend to resell.
  • Appendix 8 The purchasing rate calculation device described in Appendix 7, wherein the group attribute determination unit determines whether customers belonging to the group have purchased a specific product in a predetermined number or more, and if it is determined that customers belonging to the group have purchased a specific product in a predetermined number or more, determines the attribute of the group to be a resale group.
  • Appendix 9 The purchasing rate calculation device described in Appendix 7 or 8, wherein the group attribute determination unit acquires the voice of the customers, determines whether the customers belonging to the group are speaking in a foreign language, and if it is determined that the customers belonging to the group are speaking in a foreign language, determines the attribute of the group to be a resale group.
  • the grouping unit determines whether a customer to be added to the group has been detected based on an image of the customer acquired at a location other than the store entrance, and if it determines that a customer to be added has been detected, adds the customer to the group of customers.
  • a purchasing rate calculation device as described in any one of Appendices 1 to 9.
  • the method further includes a data acquisition unit that acquires POS data including a time when a payment is made at the POS device, A purchasing rate calculation device described in any one of Appendices 1 to 10, wherein the group identification unit associates the POS data with the identified group based on the time of payment obtained from an image of the customer who made the payment and the time of payment included in the POS data.
  • Appendix 12 The purchasing rate calculation device described in Appendix 11, wherein the group identification unit, based on the image of the customer who made the payment, identifies at least one of the time when a receipt was issued in the image, the time when change or payment medium was ejected from the POS device, or the time when the customer moved the payment medium to a specified position, and uses the identified time as the time of payment obtained from the image of the customer who made the payment.
  • POS Point of Sales
  • a group to which the customer belongs is identified based on an image of the customer who made the payment, and the identified group is determined to be a group that made a purchase;
  • a purchasing rate calculation method comprising: calculating a group purchasing rate based on the number of groups entering the store in a specified period and the number of groups determined to have made a purchase in the specified period.
  • POS Point of Sales
  • a group to which the customer belongs is identified based on an image of the customer who made the payment, and the identified group is determined to be a group that made a purchase;
  • a non-transitory computer-readable medium storing a program for causing a computer to execute a process including calculating a group purchasing rate based on the number of groups entering the store in a specified period and the number of groups determined to have made a purchase in the specified period.

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Abstract

客がグループで来店する場合でも、グループ単位で購買率を算出することを可能にする。グループ化部（１１）は、店舗に入店する客の画像に基づいて、店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化する。グループ識別部（１２）は、店舗において客がＰＯＳ装置において決済を行った場合、決済を行った客の画像に基づいてその客が所属するグループを識別する。購買率算出部（１３）は、所定期間において店舗に入店したグループの数と、所定期間において購買があったグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する。

Description

購買率算出装置、購買率算出方法、及びコンピュータ可読媒体
　本開示は、購買率算出装置、購買率算出方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。
　関連技術として、特許文献１は、小売店舗における売上増加を支援する支援装置を開示する。特許文献１に記載の支援装置は、小売店舗に設置されたカメラから、店舗内の動画データを取得する。また、支援装置は、ＰＯＳ（Point of Sales）レジスタからＰＯＳデータを取得する。支援装置は、店舗内の動画像データと、ＰＯＳデータに基づいて、売り上げ増加を支援するためのレポート情報を生成する。レポート情報は、１日の営業時間内に来店した客の数を示す来店人数情報と、１日の営業時間内に商品を購入した客の数を示す購買人数情報とを含む。また、レポート情報は、１日の営業時間内に来店した客のうち商品を購入した客の割合を示す購買率情報を含む。
特開２０１８－１２８８９５号公報
　特許文献１では、レポート情報は、入店人数に対して決済がどれくらい行われたかを示す購買率が含む。購買率は、商品の陳列や、販売促進施策の企画などに活用できる。しかしながら、来店する客は個人だけでなく、何人かの客が、家族、友人、又は恋人などのグループ単位で来店する場合がある。その場合、グループのうちの１人が代表して決済を行う場合がある。
　例えば、別々の５人が店舗に入り、そのうちの１人が決済を行った場合、特許文献１において計算される購買率は１／５である。また、一家５人で店舗に入り、そのうちの一人が決済を行う場合についても、特許文献１において計算される購買率は１／５となる。しかしながら、購買率は同じでも、別々の５人のうちの一人が決済を行う場合と、一家５人のうちの一人が決済を行う場合とで、購買率の実際の意味合いは異なる。
　本開示は、上記事情に鑑み、客がグループで来店する場合でも、グループ単位で購買率を算出できる購買率算出装置、購買率算出方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本開示は、第１の態様として、購買率算出装置を提供する。購買率算出装置は、店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗にする複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化するグループ化部と、前記店舗において前記客がＰＯＳ装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定するグループ識別部と、所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する購買率算出部とを含む。
　本開示は、第２の態様として、購買率算出方法を提供する。購買率算出方法は、店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、前記店舗において前記客がＰＯＳ装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを含む。
　本開示は、第３の態様として、コンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、前記店舗において前記客がＰＯＳ装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する。
　本開示に係る購買率算出装置、購買率算出方法、及びコンピュータ可読媒体は、客がグループで来店する場合でも、グループ単位で購買率を算出することができる。
本開示に係る購買率算出装置の概略的な構成の一例を示すブロック図。 本開示の一実施形態に係る購買率算出装置の構成例を示すブロック図。 客情報の具体例を示す図。 グループ情報の具体例を示す図。 グループの属性判定の動作手順を示すフローチャート。 購買の有無の判定の動作手順を示すフローチャート。 グループ購買率算出の動作手順を示すフローチャート。 コンピュータ装置の構成例を示すブロック図。
　本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示の概要を説明する。図１は、本開示に係る購買率算出装置の概略的な構成の一例を示す。購買率算出装置１０は、グループ化部１１、グループ識別部１２、及び購買率算出部１３を有する。
　グループ化部１１は、店舗に入店する客の画像に基づいて、店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化する。グループ識別部１２は、店舗において客がＰＯＳ装置において決済を行った場合、決済を行った客の画像に基づいてその客が所属するグループを識別する。グループ識別部１２は、識別したグループを購買があったグループとして判定する。購買率算出部１３は、所定期間において店舗に入店したグループの数と、所定期間において購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する。
　本開示において、グループ化部１１は入店する客をグループ化し、グループ識別部１２は、決済を行った客が所属するグループを、購買があったグループとして判定する。購買率算出部１３は、入店したグループの数と、購買があったグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する。本開示では、例えば５人が１つのグループとして入店し、それら５人のうちの１人が決済を行った場合、そのグループは購買があったグループと判定される。従って、本開示に係る購買率算出装置１０は、客がグループで来店する場合でも、グループ単位で購買率を算出することができる。
　以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素及び同様な要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略される。
　図２は、本開示の一実施形態に係る購買率算出装置の構成例を示す。購買率算出装置１１０は、映像取得部１１１、ＰＯＳデータ取得部１１２、客検知部１１３、グループ化部１１４、グループ属性判定部１１５、購買グループ識別部１１６、購買率算出部１１７、及び分析部１１８を有する。購買率算出装置１１０は、物理的には、１以上のプロセッサと、１以上のメモリとを有する装置として構成され得る。例えば、購買率算出装置１１０内の各部の機能の少なくとも一部は、プロセッサが、メモリから読み出した命令に従って処理を実行することで実現され得る。購買率算出装置１００は、図１に示される購買率算出装置１０に対応する。
　購買率算出装置１１０は、複数のカメラ２００、及び１以上のＰＯＳ装置２１０に接続される。複数のカメラ２００は、店舗に配置され、店舗内の所定の領域の画像を取得するカメラである。複数のカメラ２００は、店舗の入口付近において、来店する客の画像又は映像を取得するカメラを含む。また、複数のカメラ２００は、ＰＯＳ装置２１０が設置されるレジカウンタの領域の画像又は映像を取得するカメラを含む。複数のカメラ２００は、店舗内の通路の領域の画像又は映像を取得する１以上のカメラを含んでいてもよい。また、複数のカメラ２００は、駐車場に配置されるカメラを含んでいてもよい。カメラ２００は、所定の画角内の画像又は映像を取得するカメラであってもよいし、上下左右全方位の３６０度画像を取得できる全天球カメラであってもよい。
　ＰＯＳ装置２１０は、店舗において販売処理などを実施する装置である。ＰＯＳ装置２１０は、ＰＯＳ端末又はレジとも呼ばれる。ＰＯＳ装置２１０は、従業員が購入商品の登録、及び精算を実施する通常のレジであってもよい。あるいは、ＰＯＳ装置２１０は、従業員が購入商品の登録を行い、客が精算機で精算するセミセルフレジであってもよい。ＰＯＳ装置２１０は、従業員の関与が必要な有人レジである必要はなく、ＰＯＳ装置２１０は、客が購入商品の登録から精算までを実施する無人レジ、又はセルフレジであってもよい。
　映像取得部１１１は、カメラ２００から、カメラ２００で取得された画像又は映像を取得する。映像取得部１１１は、カメラ２００で取得された画像又は映像をリアルタイムで取得してもよいし、カメラ２００で取得された画像又は映像を記憶する映像記憶装置から、画像又は映像を取得してもよい。カメラ２００は、マイクを含んでいてもよく、映像取得部１１１は、画像又は映像に加えて、音声を取得してもよい。
　客検知部１１３は、映像取得部１１１が取得した店舗内の画像から、客を検知する。客検知部１１３は、例えば、店舗の入口の領域を撮影するカメラ２００で取得された画像から、客を検知する。例えば、客検知部１１３は、店舗の入口を通って店舗の内部に向かって歩く人物を、客として検知する。客検知部１１３は、店舗の入口において検知された客のそれぞれに客ＩＤ（Identifier）を付与する。客検知部１１３は、店舗内の、入口とは異なる領域を撮影するカメラ２００で取得された画像から客を検知してもよい。客検知部１１３は、客の画像に基づいて、検知された客の属性を推定してもよい。客の属性は、例えば性別、年代、及び妊娠の有無を含む。
　なお、客検知部１１３は、画像において人物が検知される場合でも、その人物が店舗の従業員である場合、その人物は客として検知しないものとする。例えば、客検知部１１３は、レジの操作側の場所、及びバックヤードなどの、客が立ち入らない場所を出入りする人物は、客ではなく従業員として検知してもよい。あるいは、客検知部１１３は、店舗の制服を着ている人物、店舗の社員証を付けている人物、及びインカムを付けている人物は、従業員として検知してもよい。従業員の顔情報が登録されている場合、客検知部１１３は、画像において検知される人物の顔が、登録された顔情報と一致するか、又は類似する場合、その人物を従業員として検知してもよい。
　グループ化部１１４は、カメラ２００で取得された画像に基づいて、客検知部１１３で検知された複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化する。グループ化部１１４は、例えば、店舗の入口の領域を撮影するカメラ２００で取得された画像における、客検知部１１３で検知された客の間の距離に基づいて、入店する客をグループ化する。グループ化部１１４は、カメラ２００で取得された画像における、客検知部１１３で検知された客の向きに基づいて、入店する客をグループ化してもよい。グループ化部１１４は、駐車場に設置されるカメラから画像を取得できる場合、駐車場において、同じ車から出てきた客を、同一グループにグループ化してもよい。
　グループ化部１１４は、例えば、客検知部１１３で複数の客が検知される場合、客間の距離が所定値以内の客を、同一グループにグループ化する。同一グループの判断の基準となる所定値は、周囲の混雑具合、例えば単位面積当たりの人数に応じて変更されてもよい。グループ化部１１４は、手をつないでいる客がある場合、それら手をつないでいる客は同一グループにグループ化する。グループ化部１１４は、複数の客が検知されている場合に、それら客が互いの方向を向いている時間を計測してもよい。グループ化部１１４は、計測した時間が一定時間以上の場合、それら客を同一グループにグループ化してもよい。なお、グループ化部１１４は、画像から検知される客が一人の場合、その客を、その人のみが所属するグループにグループ化するものとする。
　また、客の音声が取得される場合、グループ化部１１４は、距離又は向きに加えて、客の間の会話の有無に基づいて、客をグループ化してもよい。例えば、グループ化部１１４は、複数の客の間の距離が所定値以内であり、かつ所定値以内の距離にいる客同士が会話している場合、それら客を同一グループにグループ化する。グループ化部１１４は、客同士が会話した回数を数え、客同士で２回以上会話した場合、それら客を同一グループにグループ化してもよい。その場合、客同士がぶつかった場合などに、客が知らない人と１回だけ会話した場合に、その客とその知らない人とが同一グループにグループ化されることを抑制できる。グループ化部１１４は、学習済みモデルに対して、カメラ２００が取得した画像、及び客の音声を適用することで、客をグループ化してもよい。グループ化部１１４は、図１に示されるグループ化部１１に対応する。
　客情報記憶部１２１は、客検知部１１３で検知された客それぞれの情報を記憶する。客情報記憶部１２１に記憶される情報は、客情報とも呼ばれる。図３は、客情報記憶部１２１に記憶される客情報の具体例を示す。図３において、客ＩＤは、客に付与された識別子を示す。入店時刻は、客ＩＤで識別される客が店舗に入店した時刻を示す。客属性は、客ＩＤで識別される客の属性の推定結果を示す。グループＩＤは、客ＩＤで識別される客が所属するグループの識別子を示す。
　客検知部１１３は、検知された客に客ＩＤを付与し、付与した客ＩＤを客情報に記録する。また、客検知部１１３は、店舗の入口において客が検知された時刻を、その客の入店時刻として客情報に記録する。客検知部１１３は、客の属性を推定し、推定した客の属性を客情報に記録する。グループ化部１１４は、グループＩＤに、各客が所属するグループのグループＩＤを記録する。グループ化部１１４は、同じグループに所属する客には同一のグループＩＤを記録する。
　グループ化部１１４は、店舗の入口においてグループ化を実施した後、その後の客の行動に応じて、再グループ化を行ってもよい。例えば、グループ化部１１４は、店舗の入口とは異なる場所で取得される客の画像に基づいて、グループに追加する客が検出されるか否かを判断する。一例として、グループ化部１１４は、店舗内の複数の個所に設置されるカメラの画像を用いて、店舗内における客の動きを追跡する。グループ化部１１４は、入店時は別々のグループにグループ化された２以上の客が、入店後、店舗内において一緒に移動しているか否かを判断する。グループ化部１１４は、一緒に移動していると判断した場合、グループに追加する客が検出されたと判断する。その場合、グループ化部１１４は、追加する客が検出されたと判断した場合、そのグループにその客を追加する。
　例えば、例えば、入店時に客ＩＤ「００１」の客がグループＩＤ「Ｇｒ０１」のグループにグループ化され、客ＩＤ「００４」の客がグループＩＤ「Ｇｒ０４」のグループにグループ化されていたとする。その場合に、客ＩＤ「００４」の客が、客ＩＤ「００１」の客に合流し、客ＩＤ「００４」の客と客ＩＤ「００１」の客との距離が所定値以下となり、店舗内を一緒に移動したとする。その場合、グループ化部１１４は、グループＩＤ「Ｇｒ０１」のグループに、客ＩＤ「００４」の客を追加してもよい。具体的には、グループ化部１１４は、客情報記憶部１２１に記憶される客情報において、客ＩＤ「００４」の客のグループＩＤを「Ｇｒ０４」から「Ｇｒ０１」に変更することで、グループＩＤ「Ｇｒ０１」のグループに、客ＩＤ「００４」の客を追加してもよい。
　グループ属性判定部１１５は、グループごとに、グループの属性を判定又は推定する。グループの属性は、例えば、家族、夫婦、恋人、及び友人を含む。グループ属性判定部１１５は、例えば、店舗に入店する客の画像に含まれる客の間の距離、グループに所属する客の数、及びグループに所属する客それぞれの属性のうちの少なくとも１つに基づいてグループの属性を判定する。グループ属性判定部１１５は、上記距離、客の数、及び属性に代えて、又はこれら加えて、グループに所属する客の間の会話の有無又はその内容に基づいて、グループの属性を判定してもよい。
　グループ属性判定部１１５は、グループに所属する客それぞれの属性に基づいて、グループにおける家族構成を更に判定又は推定してもよい。例えば、グループ属性判定部１１５は、家族の世代数を判定してもよい。具体的には、グループ属性判定部１１５は、家族が大人のみの家族であるのか、大人と子供とを含む家族であるのか、大人２世代と子供とを含む家族であるかを判定してもよい。グループ属性判定部１１５は、グループ内に、妊娠している客が含まれるか否かを判定してもよい。
　ＰＯＳデータ取得部１１２は、ＰＯＳ装置２１０からＰＯＳデータを取得する。ＰＯＳデータは、客が決済を行った時刻、及び客が購入した商品の情報を含む。店舗に複数のＰＯＳ装置２１０が設置される場合、ＰＯＳデータは、客が決済を行ったＰＯＳ装置２１０を識別する情報を含む。
　購買グループ識別部１１６は、客がＰＯＳ装置２１０において決済を行った場合、決済を行った客の画像に基づいて、その客が所属するグループを識別する。購買グループ識別部１１６は、例えば、ＰＯＳ装置２１０の領域を撮影するカメラ２００から取得される画像から客を検出し、検出した客を識別する。購買グループ識別部１１６は、客情報記憶部１２１を参照し、識別した客が所属するグループを識別する。購買グループ識別部１１６は、識別したグループを、購買があったグループと判定する。購買グループ識別部１１６は、一のグループに所属する複数の客のうちの一人でも決済を行っていれば、そのグループは購買があったグループであると判定する。
　購買グループ識別部１１６は、ＰＯＳ装置２１０の領域の画像に基づいて、客が決済を行ったか否かを判断してもよい。購買グループ識別部１１６は、例えば、画像から、ＰＯＳ装置２１０においてレシートが発行されたことが検知された場合、又は客がレシートを受け取ったことが検知された場合、客は決済を行ったと判断してもよい。あるいは、購買グループ識別部１１６は、画像から、ＰＯＳ装置２１０において釣銭若しくは決済媒体であるカードが排出されたことが検知された場合、あるいは、客が釣銭若しくはカードを受け取ったことが検知された場合、客は決済を行ったと判断してもよい。購買グループ識別部１１６は、画像から、客がカード又は端末装置をＰＯＳ装置２１０にかざしたことが検知された場合、客は決済を行った判断してもよい。購買グループ識別部１１６は、ＰＯＳ装置２１０の領域の画像において客が検出された場合でも、決済を行ったことが検知されない場合、その客は決済を行っていないと判断する。
　購買グループ識別部１１６は、ＰＯＳ装置２１０の領域を撮影するカメラ２００から取得される画像から、決済の時刻を取得してもよい。購買グループ識別部１１６は、例えば、画像においてレシートが発行されたことが検知された時刻を、決済の時刻として取得してもよい。あるいは、購買グループ識別部１１６は、ＰＯＳ装置２１０において釣銭又は客が提示した決済媒体が排出されたことが検知された時刻を、決済の時刻として取得してもよい。さらに、購買グループ識別部１１６は、画像において客が決済媒体を所定の位置に動かしたことが検知される時刻を、決済の時刻として取得してもよい。
　購買グループ識別部１１６は、上記取得した決済の時刻と、ＰＯＳデータ取得部１１２が取得したＰＯＳデータに含まれる決済の時刻とに基づいて、購買があったグループと、ＰＯＳデータとを関連付けてもよい。例えば、購買グループ識別部１１６は、客が決済を行ったＰＯＳ装置２１０から取得されるＰＯＳデータのうち、ＰＯＳデータに含まれる決済の時刻と、画像から取得される決済の時刻との差が最も小さいＰＯＳデータを、購買があったグループに関連付ける。１つの画像に複数のＰＯＳ装置２１０が含まれる場合、購買グループ識別部１１６は、画像上での客の位置に応じて、複数のＰＯＳ装置２１０のうちのどのＰＯＳ装置２１０において客が決済を行ったかを判断してもよい。購買グループ識別部１１６は、図１に示されるグループ識別部１２に対応する。
　グループ情報記憶部１２２は、各グループの情報を記憶する。グループ情報記憶部１２２に記憶される情報は、グループ情報とも呼ばれる。図４は、グループ情報記憶部１２２に記憶されるグループ情報の具体例を示す。図４において、グループＩＤは、グループの識別子を示す。グループ属性は、グループＩＤで識別されるグループの属性を示す。家族構成は、グループＩＤで識別されるグループの家族構成を示す。購買は、グループＩＤで識別されるグループに購買があったか否かを示す。購入商品は、グループＩＤで識別されるグループに所属する客が購入した商品を示す。
　グループ属性判定部１１５は、グループについて判定又は推定した属性を、グループ情報に記録する。また、グループ属性判定部１１５は、家族構成を判定又は推定した場合、推定した家族構成をグループ情報に記録する。購買グループ識別部１１６は、購買があったグループについて、グループ情報に、購買があったことを示す「あり」を記録する。例えば、グループ情報において、各グループの購買の有無を示す情報の初期値は、購買がないことを示す「なし」であるとする。購買グループ識別部１１６は、購買があったグループについて、購買の有無を示す情報を、「なし」から「あり」に変更する。購買グループ識別部１１６は、購買があったグループにＰＯＳデータを関連付けた場合、そのＰＯＳデータに含まれる客が購入した商品を、グループ情報に記録する。
　購買率算出部１１７は、所定期間において店舗に入店するグループの数と、所定期間において購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する。購買率算出部１１７が算出する購買率は、グループ購買率とも呼ばれる。購買率算出部１１７は、例えば客情報記憶部１２１及びグループ情報記憶部１２２を参照し、所定期間に店舗に入店したグループの総数と、所定期間に店舗に入店したグループのうちで購買があったグループの数とを取得する。購買率算出部１１７は、入店したグループの総数に対する購買があったグループの割合を、グループ購買率として算出する。
　購買率算出部１１７は、グループの属性ごとに、グループ購買率を算出してもよい。その場合、購買率算出部１１７は、特定の属性について、入店した特定の属性のグループの総数と、購買があった特定の属性のグループの数とを取得してもよい。購買率算出部１１７は、入店した特定の属性のグループの総数に対する、購買があった特定の属性のグループの数の割合を、その特性の属性のグループ購買率として算出してもよい。
　また、購買率算出部１１７は、店舗で販売される複数の商品から選択される１以上の商品について、グループ購買率を算出してもよい。その場合、購買率算出部１１７は、グループ情報記憶部１２２を参照し、購買があったグループのうち、選択された特定の商品が購入商品に含まれるグループの数を取得する。購買率算出部１１７は、所定期間に入店したグループの総数に対する、特定の商品が購入商品に含まれるグループの数の割合を、特定の商品についてのグループ購買率として算出してもよい。
　購買率算出部１１７は、店舗の運営管理者などの人物にグループ購買率を出力する。購買率算出部１１７は、例えば、ディスプレイ装置に、グループ購買率を表示する。店舗の運営管理者は、商品の陳列や、販売促進施策の企画などにグループ購買率を活用することができる。購買率算出部１１７は、図１に示される購買率算出部１３に対応する。
　ここで、グループ属性判定部１１５は、転売を目的とした客のグループを示す転売グループを、グループの属性として判定又は推定してもよい。グループ属性判定部１１５は、例えば、客の音声を取得し、グループに所属する客が外国語で会話しているか否かを判断する。ここで、外国語とは、店舗がある国の公用語以外の言語、又は店舗がある地区においてその地区の住民が使用している１以上の言語とは異なる言語を意味し得る。グループ属性判定部１１５は、グループに所属する客が外国語で会話していると判断した場合、そのグループは転売グループであると判定又は推定してもよい。
　また、転売を目的に店舗に入店する客は、特定の商品を購入するために店舗に来るため、滞在時間が短いと考えられる。グループ属性判定部１１５は、グループに所属する客の滞在時間を計測し、滞在時間に基づいて、グループが転売グループであるか否かを判定してもよい。例えば、グループ属性判定部１１５は、標準的な客の滞在時間として想定される時間よりも滞在時間が短いグループを、転売グループと判定してもよい。
　グループ属性判定部１１５は、各グループにおける商品の購入数に基づいて、グループが転売グループであるか否かを判定してもよい。グループ属性判定部１１５は、例えば、グループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入しているか否かを判断する。グループ属性判定部１１５は、あるグループについて、そのグループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入していると判断した場合、そのグループを、転売グループと判定又は推定してもよい。
　また、グループ属性判定部１１５は、購入商品の種類、又はカテゴリに基づいて、グループが転売グループであるか否かを判定してもよい。グループ属性判定部１１５は、あるグループにおいて、購入商品の種類又はカテゴリが、特定の種類又はカテゴリに偏っている場合、そのグループを転売グループと判定又は推定してもよい。
　分析部１１８は、グループ情報記憶部１２２に記憶されるグループ情報、及び購買があったグループに関連付けられるＰＯＳデータに基づいて、グループの属性ごとに、購買の傾向を分析する。分析部１１８は、例えば、グループの属性ごとに、購買額、人気商品、人気商品カテゴリ、及び来店時間を分析する。分析部１１８は、分析の結果を、店舗の運営管理者などの人物に出力する。店舗の運営管理者は、分析部１１８の分析の結果を使用し、どのような人をターゲットに販促施策を実施するか、などを検討することができる。また、店舗の運営管理者は、分析部１１８の分析の結果から、ある商品について、適切な品出し順、及び仕入れ量を認識することができる。
　続いて、購買率算出装置１１０の動作手順を説明する。購買率算出装置１１０の動作手順は、購買率算出方法に対応する。まず、購買率算出装置１１０におけるグループの属性判定の動作手順を説明する。図５は、グループの属性判定の動作手順を示す。映像取得部１１１は、カメラ２００から、店舗の入口及び他の個所における画像及び音声を取得する（ステップＡ１）。客検知部１１３は、ステップＡ１で取得された画像から客を検知する（ステップＡ２）。客検知部１１３は、ステップＡ２では、例えば、店舗の入口の領域を撮影するカメラ２００で取得された画像から、複数の客を検知する。
　グループ化部１１４は、ステップＡ２で検知された複数の客の間の距離を算出する（ステップＡ３）。グループ化部１１４は、距離が所定値以内であるか否かを判断する（ステップＡ４）。グループ化部１１４は、ステップＡ４で距離が所定値以内であると判断された場合、距離が所定値以内の客の間で会話があるか否かを判断する（ステップＡ５）。グループ化部１１４は、ステップＡ５で会話があると判断した場合、距離が所定値以内の客を、同一のグループにグループ化する（ステップＡ６）。
　グループ化部１１４は、ステップＡ４で距離が所定値を超えていると判断された場合、又はステップＡ５で会話がないと判断された場合、複数の客を、別々のグループにグループ化する。グループ属性判定部１１５は、グループごとに、グループの属性を判定する（ステップＡ７）。
　次いで、購買率算出装置１１０における購買の有無の判定の動作手順を説明する。図６は、購買の有無の判定の動作手順を示す。映像取得部１１１は、カメラ２００から、店舗のＰＯＳ装置２１０が設置される領域の画像を取得する（ステップＢ１）。購買グループ識別部１１６は、ステップＢ１で取得された画像から人物、すなわち客を検知する（ステップＢ２）。購買グループ識別部１１６は、ステップＢ２で検知された客が所属するグループを識別する（ステップＢ３）。購買グループ識別部１１６は、ステップＢ３では、例えば、客情報記憶部１２１に記憶される客情報において、ステップＢ２で検知された客の客ＩＤに対応付けられているグループＩＤを取得する。
　購買グループ識別部１１６は、客が商品を購入したか否かを判断する（ステップＢ４）。別の言い方をすると、購買グループ識別部１１６は、客がＰＯＳ装置２１０において決済を行ったか否かを判断する。購買グループ識別部１１６は、ステップＢ４で客が商品を購入したと判断した場合、ステップＢ３で識別されたグループを、購買があったグループと判定する。その場合、購買グループ識別部１１６は、ステップＢ３で識別されたグループについて、購買ありを示す情報を記録する（ステップＢ５）。購買グループ識別部１１６は、ステップＢ４で客が商品を購入していないと判断した場合、グループ情報記憶部１２２に、ステップＢ３で識別されたグループについて、購買ありを示す情報を記録しない。
　続いて、購買率算出装置１１０におけるグループ購買率の算出の動作手順を説明する。図７は、グループ購買率算出の動作手順を示す。購買率算出部１１７は、客情報記憶部１２１及びグループ情報記憶部１２２を参照し、所定期間において店舗に入店したグループの数、すなわち来店グループ数を取得する（ステップＣ１）。また、購買率算出部１１７は、所定期間に入店したグループのうち、購買があったグループの数を取得する（ステップＣ２）。
　購買率算出部１１７は、ステップＣ１で取得した来店グループ数と、ステップＣ２で取得した購買があったグループの数とに基づいて、グループ購買率を算出する（ステップＣ３）。購買率算出部１１７は、ステップＣ３では、例えば、購買があったグループの数／来店グループ数により、グループ購買率を算出する。購買率算出部１１７は、例えば店舗の営業時間外の時間帯などの所定の時間帯において、グループ購買率を算出してもよい。あるいは、購買率算出部１１７は、所定期間が経過するごとに、グループ購買率を算出してもよい。
　本実施形態では、グループ化部１１４は、入店する客をグループ化する。購買グループ識別部１１６は、客が決済を行った場合、決済を行った客が所属するグループを、購買があったグループとして判定する。購買率算出部１１７は、入店したグループの数と購買があったグループの数とに基づいて、グループ購買率を算出する。本実施形態において、多数の客が１つのグループとして入店した場合、そのグループに所属する客のうちの１人が決済を行えば、そのグループは購買があったグループと判定される。仮に、個人単位で購買率が計算される場合、１つのグループに所属する客が多いほど、購買率が低く計算される。本実施形態において、購買率算出装置１１０は、客がグループで来店する場合でも、グループ単位で購買率を算出することができ、従って、来店者数に対して購買率が低く計算されることを抑制できる。本実施形態に係る購買率算出装置１１０は、特に、客が個人で来店するのではなく、客がグループで来店することが想定される店舗において有用である。
　本開示において、購買率算出装置１１０は、コンピュータ装置又はサーバ装置を用いて構成され得る。図８は、購買率算出装置１１０に用いられ得るコンピュータ装置の構成例を示す。コンピュータ装置５００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）５１０、記憶部５２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）５５０、及びユーザインタフェース５６０を有する。
　通信インタフェース５５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ装置５００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース５６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース５６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。
　記憶部５２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部５２０は、必ずしもコンピュータ装置５００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ装置５００に接続されたクラウドストレージであってもよい。
　ＲＯＭ５３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ５３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納され得る。記憶部５２０又はＲＯＭ５３０は、例えば購買率算出装置１１０内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。
　プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、Compact Disc (CD)、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、又はその他の形式の伝搬信号を含む。
　ＲＡＭ５４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ５４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ５４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。ＣＰＵ５１０は、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納されたプログラムをＲＡＭ５４０に展開し、実行する。ＣＰＵ５１０がプログラムを実行することで、購買率算出装置１１０内の各部の機能が実現され得る。ＣＰＵ５１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。
　なお、上記各実施形態において、購買率算出装置１１０は、必ずしも単一の装置として構成されている必要はない。購買率算出装置１１０は、物理的に分離された複数の装置を用いて構成されていてもよい。
　以上、本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に対して変更や修正を加えたものも、本開示に含まれる。
　例えば、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗にする複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化するグループ化部と、
　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定するグループ識別部と、
　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する購買率算出部とを備える購買率算出装置。
［付記２］
　前記グループ化部は、前記店舗に入店する客の画像に含まれる前記客の間の距離、及び前記客の向きの少なくとも一方に基づいて、前記複数の客を前記複数のグループにグループ化する、付記１に記載の購買率算出装置。
［付記３］
　前記グループ化部は、前記距離に加えて、前記客の間の会話の有無に基づいて、前記複数の客を前記複数のグループにグループ化する、付記２に記載の購買率算出装置。
［付記４］
　前記店舗に入店する客の画像に含まれる客の間の距離、前記グループに所属する前記客の数、前記グループに所属する前記客それぞれの属性、及び前記グループに所属する前記客の間の会話のうちの少なくとも１つに基づいて、前記グループの属性を判定するグループ属性判定部を更に有する、付記１から３何れか１項に記載の購買率算出装置。
［付記５］
　前記グループの属性は家族を含み、
　前記グループ属性判定部は、前記グループの属性が家族と判定した場合、前記グループに所属する前記客それぞれの属性に基づいて、前記グループにおける家族構成を更に判定する、付記４に記載の購買率算出装置。
［付記６］
　前記購買率算出部は、前記グループの属性ごとに、前記購買率を算出する、付記４又は５に記載の購買率算出装置。
［付記７］
　前記グループの属性は転売を目的とした客のグループを示す転売グループを含む、付記４から６何れか１項に記載の購買率算出装置。
［付記８］
　前記グループ属性判定部は、前記グループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入しているか否かを判断し、前記グループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入していると判断した場合、当該グループの属性を転売グループと判定する、付記７に記載の購買率算出装置。
［付記９］
　前記グループ属性判定部は、前記客の音声を取得し、前記グループに所属する客が外国語で会話しているか否かを判断し、前記グループに所属する客が外国語で会話していると判断した場合、当該グループの属性を転売グループと判定する、付記７又は８に記載の購買率算出装置。
［付記１０］
　前記グループ化部は、前記店舗の入口とは異なる場所で取得される前記客の画像に基づいて、前記グループに追加する客が検出されるか否かを判断し、追加する客が検出されたと判断した場合、前記客のグループに当該客を追加する、付記１から９何れか１項に記載の購買率算出装置。
［付記１１］
　前記ＰＯＳ装置において決済が行われた時刻を含むＰＯＳデータを取得するデータ取得部を更に有し、
　前記グループ識別部は、前記決済を行った客の画像から取得される決済の時刻と、前記ＰＯＳデータに含まれる決済が行われた時刻とに基づいて、前記ＰＯＳデータを、前記識別したグループに関連付ける、付記１から１０何れか１項に記載の購買率算出装置。
［付記１２］
　前記グループ識別部は、前記決済を行った客の画像に基づいて、該画像においてレシートが発行された時刻、前記ＰＯＳ装置において釣銭若しくは決済媒体が排出された時刻、又は前記客が決済媒体を所定の位置に動かした時刻の少なくとも１つを特定し、該特定した時刻を、前記決済を行った客の画像から取得される決済の時刻として使用する、付記１１に記載の購買率算出装置。
［付記１３］
　前記購買率算出部は、前記店舗で販売される複数の商品から選択される１以上の商品について、前記購買率を算出する、付記１から１２何れか１項に記載の購買率算出装置。
［付記１４］
　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、
　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、
　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを有する購買率算出方法。
［付記１５］
　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、
　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、
　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
１０：購買率算出装置
１１：グループ化部
１２：グループ識別部
１３：購買率算出部
１１０：購買率算出装置
１１１：映像取得部
１１２：ＰＯＳデータ取得部
１１３：客検知部
１１４：グループ化部
１１５：グループ属性判定部
１１６：購買グループ識別部
１１７：購買率算出部
１１８：分析部
１２１；客情報記憶部
１２２：グループ情報記憶部
２００：カメラ
２１０：ＰＯＳ装置
５００：コンピュータ装置
５１０：制御部
５２０：記憶部
５３０：ＲＯＭ
５４０：ＲＡＭ
５５０：通信ＩＦ
５６０：ユーザＩＦ

Claims (15)

  1. 　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗にする複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化するグループ化部と、
    　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定するグループ識別部と、
    　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出する購買率算出部とを備える購買率算出装置。
  2. 　前記グループ化部は、前記店舗に入店する客の画像に含まれる前記客の間の距離、及び前記客の向きの少なくとも一方に基づいて、前記複数の客を前記複数のグループにグループ化する、請求項１に記載の購買率算出装置。
  3. 　前記グループ化部は、前記距離に加えて、前記客の間の会話の有無に基づいて、前記複数の客を前記複数のグループにグループ化する、請求項２に記載の購買率算出装置。
  4. 　前記店舗に入店する客の画像に含まれる客の間の距離、前記グループに所属する前記客の数、前記グループに所属する前記客それぞれの属性、及び前記グループに所属する前記客の間の会話のうちの少なくとも１つに基づいて、前記グループの属性を判定するグループ属性判定部を更に有する、請求項１から３何れか１項に記載の購買率算出装置。
  5. 　前記グループの属性は家族を含み、
    　前記グループ属性判定部は、前記グループの属性が家族と判定した場合、前記グループに所属する前記客それぞれの属性に基づいて、前記グループにおける家族構成を更に判定する、請求項４に記載の購買率算出装置。
  6. 　前記購買率算出部は、前記グループの属性ごとに、前記購買率を算出する、請求項４又は５に記載の購買率算出装置。
  7. 　前記グループの属性は転売を目的とした客のグループを示す転売グループを含む、請求項４から６何れか１項に記載の購買率算出装置。
  8. 　前記グループ属性判定部は、前記グループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入しているか否かを判断し、前記グループに所属する客が特定の商品を所定数以上購入していると判断した場合、当該グループの属性を転売グループと判定する、請求項７に記載の購買率算出装置。
  9. 　前記グループ属性判定部は、前記客の音声を取得し、前記グループに所属する客が外国語で会話しているか否かを判断し、前記グループに所属する客が外国語で会話していると判断した場合、当該グループの属性を転売グループと判定する、請求項７又は８に記載の購買率算出装置。
  10. 　前記グループ化部は、前記店舗の入口とは異なる場所で取得される前記客の画像に基づいて、前記グループに追加する客が検出されるか否かを判断し、追加する客が検出されたと判断した場合、前記客のグループに当該客を追加する、請求項１から９何れか１項に記載の購買率算出装置。
  11. 　前記ＰＯＳ装置において決済が行われた時刻を含むＰＯＳデータを取得するデータ取得部を更に有し、
    　前記グループ識別部は、前記決済を行った客の画像から取得される決済の時刻と、前記ＰＯＳデータに含まれる決済が行われた時刻とに基づいて、前記ＰＯＳデータを、前記識別したグループに関連付ける、請求項１から１０何れか１項に記載の購買率算出装置。
  12. 　前記グループ識別部は、前記決済を行った客の画像に基づいて、該画像においてレシートが発行された時刻、前記ＰＯＳ装置において釣銭若しくは決済媒体が排出された時刻、又は前記客が決済媒体を所定の位置に動かした時刻の少なくとも１つを特定し、該特定した時刻を、前記決済を行った客の画像から取得される決済の時刻として使用する、請求項１１に記載の購買率算出装置。
  13. 　前記購買率算出部は、前記店舗で販売される複数の商品から選択される１以上の商品について、前記購買率を算出する、請求項１から１２何れか１項に記載の購買率算出装置。
  14. 　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、
    　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、
    　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを有する購買率算出方法。
  15. 　店舗に入店する客の画像に基づいて、前記店舗に入店する複数の客を、それぞれが１以上の客を含む複数のグループにグループ化し、
    　前記店舗において前記客がＰＯＳ（Point of Sales）装置において決済を行った場合、前記決済を行った客の画像に基づいて当該客が所属するグループを識別し、該識別したグループを購買があったグループとして判定し、
    　所定期間において前記店舗に入店するグループの数と、前記所定期間において前記購買があったグループとして判定されたグループの数とに基づいて、グループの購買率を算出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
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