CN111222905A - 信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序 - Google Patents

Abstract

信息处理装置，能定量示出投递至SNS的信息和国内销售设置规定限制的国外商品营业额间的关系。特征是，具备：获取部，访问提供销售规定商品的购物网站信息的网络服务器，获取第一期间的表示规定商品每单位期间的销售数量的销售数量信息；判断部，基于销售数量信息，判断第一期间是否有表示规定商品需求增加的规定倾向；确定部，判断部判断有规定倾向时，在早于规定倾向发生时间的第二期间，确定将与规定商品有关的信息投稿给规定SNS网站的用户；第一计算部，基于用户投稿的浏览数及出现次数，计算表示在规定区域内店铺销售中设有规定限制的规定区域外的商品即规定商品需求增加和用户之间关系的指标，购物网站以规定区域内使用者为对象。

Description

信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序

技术领域

本发明涉及一种信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序。

背景技术

作为互联网服务，具有多个用户能够共享各种信息的社交网络服务(SNS：SocialNetworking Service)(例如，专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2018-37076号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，例如，在诸如中国的国家，能够在EC(Electronic Commerce：电子商务)网站购买在国内店铺销售中设置规定限制的国外商品。并且，在这样的国家，出现在EC网站大量卖出在SNS网站介绍的国外商品的现象。但是，对于定量掌握投递到SNS网站的信息和大量卖出的国外商品之间的关系，存在困难。

本发明是鉴于上述现有的问题而提出的，提供一种信息处理装置，其能够定量示出投递至SNS网站的信息和在国内销售设置有规定限制的国外商品的营业额之间的关系。

用于解决问题的手段

用于解决上述问题的主要的本发明的信息处理装置的特征在于，具备：获取部，访问网络服务器，获取第一期间的销售数量信息，所述网络服务器提供销售规定商品的购物网站的信息，所述销售数量信息表示所述规定商品的每个单位期间的销售数量；判断部，基于所述销售数量信息，判断在所述第一期间是否有规定倾向，所述规定倾向表示所述规定商品的需求增加的情况；确定部，如果所述判断部判断为有所述规定倾向，则在早于所述规定倾向发生时间的第二期间，确定将与所述规定商品有关的信息投稿给规定的SNS网站的用户；第一计算部，基于所述用户的所述投稿的浏览数及出现次数，计算出指标，所述指标表示所述规定商品的需求的增加和所述用户之间的关系；所述规定商品，在规定区域内的店铺的销售中被设置有规定限制，并且是所述规定区域之外的商品；所述购物网站是以所述规定区域内的使用者为对象的网站。

发明效果

根据本发明，能够提供一种信息处理装置，其能够定量地示出投稿(投递)至SNS网站的信息和在国内销售中设置规定限制的国外制造商品的营业额之间的关系。

附图说明

图1是用于说明分析装置10的概要的图。

图2是示出在分析装置10中实现的功能模块的一例的图。

图3是示出投递到SNS网站W的消息的一例的图。

图4是示出在分析装置10中执行的处理的一例的流程图。

图5是示出商品X的营业额的变化的一例的图。

图6是用于说明指标Y的图。

具体实施方式

通过本说明书以及附图的记载，能够明确至少以下事项。

本实施方式

(分析装置10与网络服务器20等)

图1是用于说明分析装置10的概要的图，图1中描画有分析装置10、网络服务器20a-20c、SNS服务器21以及终端22。另外，本实施方式中，分析装置10、网络服务器20a-20c以及SNS服务器21例如配置在中国，终端22例如配置在日本。

分析装置10(信息处理装置)是如下所述的装置：分析经由中国的EC网站(购物网站)大量销售且在国内销售中设置规定限制的国外制造商品(例如，化妆品、食品、保健品)与投递到SNS网站的信息之间的关系。另外，后面将描述具体的分析装置10。

网络服务器20a是如下所述的服务器：其向使用者的终端例如提供平行进口商品的EC网站(以下，称作“EC网站Sa”)，该EC网站Sa能够销售在中国国内销售中设置规定限制的国外制造商品。

网络服务器20b、20c是将与网络服务器20a同样的平行进口商品的EC网站(以下，分别称作“EC网站Sb”、“EC网站Sc”)提供给使用者终端的服务器。另外，各网络服务器20a-20c提供的EC网站Sa-Sc是例如以中国的使用者为对象的淘宝、天猫国际、考拉等网站，但不限于此。

SNS服务器21是向用户提供例如在中国国内可以使用的SNS网站(以下称作“SNS网站”)的服务器。另外，在本实施方式中，作为SNS服务器21提供的社交联网服务，可以举出例如微博或微信，但不限于此。

终端22是例如日本的使用者进行操作的智能手机或平板电脑等计算机，接收经分析装置10分析并表示国外制造的商品与投递给SNS网站W的信息之间的关系的信息。并且，终端22在终端22的画面25显示所接收的信息，以便使用者掌握。

另外，例如，在中国，限制在店铺中销售国外制造的一部分“商品X”，而这些“商品X”能够在EC网站Sa-Sc购买。因此，在该情形下，“商品X”原则上会仅经由EC网站Sa-Sc销售，Ec网站Sa-Sc的销售数量与在中国国内的“商品X”的销售数量几乎持平。而且，在中国，SNS网站W被广泛普及。因此，本实施方式的分析装置10掌握“商品X”的需求与SNS网站W的信息之间的关系，并分析两者的关系。另外，在这里，作为在中国店铺中限制销售且在国外制造的“商品X”，例如可以举出化妆品、食品、保健品等商品，但不限于此。

(具体的分析装置)

分析装置10构成为，包括CPU(Central Processing Unit：中央处理器)30、存储器31、存储装置32、输入部33、屏幕34以及通信装置35。

CPU 30执行例如存储在存储器31或存储装置32的程序。

存储器31是例如RAM(Random Access Memory：随机访问存储器)等，用作程序或数据等的临时存储区域。

存储装置32是例如硬盘等的非易失性储存工具区域，存储程序或数据等各种信息。

输入部33是例如键盘或鼠标，输入分析装置10的使用者的操作结果。

屏幕34显示使用者的操作结果或各种信息，通信装置35与其他装置交换各种信息。

(在分析装置10实现的功能模块)

图2是示出在分析装置10实现的功能模块的一例的图。分析装置10执行存储在存储装置32中的用于进行分析处理(后述)的程序。其结果，在分析装置10中实现获取部50、计算部51、54、判断部52、确定部53以及发送部55。

获取部50仅获取存储在网络服务器20a-20c的存储部(未图示)中的例如过去两年间(第一期间)的销售数量信息I1和价格信息I2，所述销售数量信息I1表示规定的“商品X”的每个月销售数量，所述价格信息I2表示“商品X”的每个月价格。

而且，获取部50对应“商品X”的销售数量来获取“商品X”的价格，以便后述的计算部51能够计算“商品X”的营业额。具体而言，例如，获取EC网站Sa的“店铺T”销售的“商品X”的2018年5月的销售数量时，获取部50匹配“店铺T”销售的“商品X”的2018年5月的价格来获取。由此，获取部50能够获取经由EC网站Sa-Sc在过去两年间销售的“商品X”的销售数量信息I1和与销售数量信息I1对应的价格信息I2。

计算部51(第二计算部)基于销售数量信息I1和价格信息I2计算在EC网站Sa-Sc销售的“商品X”的营业额。例如，计算部51首先计算EC网站Sa的每个店铺中“商品X”的营业额(＝销售数量×价格)，并合计正在销售“商品X”的全部店铺的营业额。并且，计算部51对EC网站Sb、Sc执行同样的计算，最终计算出在全部的EC网站Sa-Sc销售的“商品X”的营业额。

判断部52根据过去两年间的“商品X”的营业额，判断有无“倾向F”，所述“倾向F”表示“商品X”的需求增加。具体而言，当连续两个月的“商品X”的营业额的比率达到例如10倍时，判断部52判断为有表示需求增加的“倾向F”。

当判断为有表示需求的增加的“倾向F”时，确定部53确定从“倾向F”起前五个月的期间(第二期间)，向SNS网站投递包含例如“商品X”的名称、“商品X”的品牌名称或昵称等的消息(有关商品的信息)的用户。

图3是示出用户A向SNS网站W的发出的投稿100的一例的图。投稿100是““商品X”很好呀，好歹使用看看！”的消息，投稿100中包含有叫做“商品X”的商品名称。因此，确定部53例如基于投稿100来确定用户A。

计算部54(第一计算部)基于确定部53确定的用户的投稿的浏览数以及出现次数，计算“指标Y”，所述“指标Y”表示“商品X”的需求的增加和用户之间的关系。在这里，以上述用户A的投稿100为例，对用户的“投稿的浏览数”以及“投稿的出现次数”进行说明。

例如，用户A的投稿100的浏览数，从投递(发布)了投稿100的时刻起，在规定时间(例如，10分钟)内被作为使用SNS网站W的用户A的粉丝(追随者)数来进行计数(统计)。另外，“粉丝”是指，在SNS网站W中具有在自身账户的SNS网站W显示用户投稿的关系(规定的关系)的其他用户。因此，一般而言，用户A的粉丝数量越多，用户A的投稿100的浏览数越多。

另外，例如投稿100被用户A的粉丝等引用(共享)到SNS网站W并附加评论。因此，在本实施方式中，用户A的投稿100的出现次数作为在SNS网站W中图3的投稿100被引用的次数。因此，例如用户A的粉丝将投稿100较多地引用到SNS网站W时，出现次数增加。

并且，一般而言，包含“商品X”的投稿100的浏览数以及出现次数越多，投稿100越有助于“商品X”的需求的增加。

因此，计算部54使用例如下面的式(1)计算基于投稿100的用户A的“指标Y”。

Y＝浏览数×α+出现次数×β···(1)

另外，在这里，各系数α、β是“商品X”的需求的增加和用户A浏览数、出现次数的加权系数，可以是α＝0.3、β＝0.7等的值。但是，这些值(0.3、0.7等)是一例，不限于此。

并且，本实施方式中，计算部54使用式(1)来计算“指标Y”，但不限于此，也可以是考虑其他要素的公式。具体而言，可以是含有表示其他用户评价投稿100的评价次数(例如，对投稿100点击“很好！”的次数)或投稿100的选择次数(被点击的次数)的公式。例如，“浏览数”、“出现次数”、“评价次数”以及“选择次数”也可以分别被加权相加。

发送部55将计算部54计算出的指标Y发送至终端22。其结果，终端22的使用者能够在屏幕25上确认用户的指标Y。

(分析处理的一例)

图4是示出分析装置10执行的分析处理的一例的流程图。本实施方式中，例如说明在2018年8月的时间点，分析“商品X”的需求与SNS网站W的信息之间的关系时的一例。

首先，获取部50访问网络服务器20a-20c，获取“商品X”销售数量信息I1以及价格信息I2(S10：获取处理)。具体而言，获取部50获取例如2016年7月-2018年7月的销售数量信息I1与价格信息I2，所述销售数量信息I1表示两年间“商品X”的每个月(每个单位期间)的销售数量，所述价格信息I2表示两年间的“商品X”的每个月的价格。

并且，计算部51根据在处理S10中获取的“商品X”的销售数量信息I1以及价格信息I2，计算“商品X”的营业额(S11)。具体而言，计算部51将“商品X”的每个月销售数量乘以对应的价格，将全部乘积相加来计算“商品X”的营业额。图5是示出例如2016年7月-2018年7月两年间的“商品X”的营业额的变化的一例。另外，假设，在两年间“商品X”的价格没有变化的情形下，图5的营业额与“商品X”的销售数量的变化一致。

图5中，“商品X”的营业额在2016年7月-12月大致恒定，在2016年12月-1月间急剧增加。并且，2017年1月以后的营业额以重复增减的方式增加。

并且，判断部52在过去两年间的“商品X”的营业额中，判断是否包含“倾向F”，即，判断连续两个月的“商品X”的营业额的比率是否达到10倍(S12：判断处理)。具体而言，判断部52计算“商品X”的营业额的斜率(营业额(n+1)/营业额(n))。在这里，营业额(n)是2016年7月-2018年6月的任意月份的营业额，营业额(n+1)是营业额(n)的下一个月的营业额。判断部52判断出在过去两年间的“商品X”的营业额中不包含“倾向F”时(S12：No)，一系列的处理结束。

另一方面，判断部52在过去两年间的“商品X”的营业额中，判断为包含“倾向F”时(S12：是)，执行处理S13。在这里，图5中例如2016年12月-2017年1月的营业额的比率超过了10倍，因此判断部52判断为包含“倾向F”。

然后，确定部53访问SNS服务器21，在从发生“倾向F”起前五个月期间(2016年7月-11月)内，确定向SNS网站W投递有关“商品X”的信息的用户(S13)。另外，确定部53区分“商品X”的消息的投递(例如，图3的投稿100)和投稿100等的引用(共享)，不确定引用投稿的用户。并且，本实施方式中，例如在2016年7月-11月，向SNS网站W投递有关“商品X”的消息的用户例如是用户A-J的10人。

计算部54例如使用式(1)来计算“指标Y”(S14)，所述“指标Y”表示“商品X”的需求的增加和各用户A-J之间的关系。图6是表示在处理S14中的计算结果中选择“指数Y”值高的用户即与“商品X”的需求的增加相关度高的用户的图。另外，在这里，为了便利，在10人的用户A-J中仅显示“指数Y”高的用户。如图6所示，例如用户C、A、E、D的各“指数Y”是“50”、“24”、“17”、“7”，因此推定10人的用户中，用户C是对“商品X”的需求的增加产生了最大影响的用户。

并且，发送部55将计算部54计算出的“指标Y”发送至终端22(S15)。其结果，终端22的使用者能够定量掌握对“商品X”的需求的增加产生影响的用户。另外，如果能够掌握对“商品X”的需求的增加产生影响的用户(例如，影响者)，则“商品X”的销售者等日后能够委托影响者经由SNS网站W介绍新商品。由此，能够有效率地进行新商品的广告、宣传。

(小结)

以上，对本实施方式的分析装置10进行了说明。本实施方式中，例如在过去两年间的“商品X”的营业额(或销售数量)的变化中，当有营业额(或销售数量)增加的“倾向F”的情形下，对投递“商品X”信息的SNS网站W的用户进行确定。并且，计算部54计算表示“商品X”的需求的增加和用户之间的关系的“指标Y”。如上所述，EC网站Sa-Sc的“商品X”的销售数量与在中国国内的“商品X”的销售数量几乎持平。在这情形下，互联网中的“商品X”的需求的增加和互联网的SNS网站W的用户的投稿之间的相关性进一步增强。因此，使用者通过参照“指标Y”，能够定量掌握“商品X”的需求的增加和用户之间的关系。

并且，在过去两年间的“商品X”的营业额(或销售数量)的变化中，是否有销售额(或销售数量)增加的“倾向F”，也可以例如基于营业额是否超越规定值(或销售数量超越规定值)来判断。但是，在该情形下，例如“商品X”的平时的销售数量非常多，有时难以掌握“倾向F”。本实施方式中，基于连续两个月的“商品X”的营业额的比率来判断是否有“倾向F”，因此依赖于平时销售数量的绝对值，就能够精准地判断“倾向F”的有无。

并且，本实施方式中，在过去两年间“商品X”的营业额(或销售数量)的变化中，在包含多个“倾向F”的情形下，至少将时间最早的“倾向F”作为需求增加的时间，由确定部53确定用户。因此，本实施方式中，能够确定最初对“商品X”的需求的增加做出贡献的用户。

并且，发送部55将计算部54计算出的“指标Y”发送至终端22。一般而言，向中国之外发送在EC网站Sa-Sc等获取的信息会受限。但是，“指标Y”能够向中国之外(例如，日本)发送，即便是住在日本的“商品X”的销售者，也能通过参照设置在日本的终端22的屏幕25来掌握对“商品X”的营业额造成影响的用户。

并且，本实施方式中，不是判断销售数量，而是能够判断是否有营业额增加的“倾向F”，因此能够准确地掌握“商品X”的营业额和SNS网站W的用户之间的关系。

并且，一般而言，从“商品X”被SNS网站介绍开始，到的EC网站Sa等中的需求实际增加，需要1-5个月左右。本实施方式中，在从“倾向F”的时间起前五个月期间内，确定向SNS网站W投递有关“商品X”的信息的用户。因此，分析装置10能够精准地分析“商品X”的需求的增加和用户之间的关系。

并且，一般而言，与互联网的模块相比，向SNS网站W的投递的投稿被浏览得较多。本实施方式中，采用了向SNS网站W投递的“商品X”的信息，因此能够精准地掌握与“商品X”的需求的增加有关的信息。

上述实施方式用于易于理解本发明，并非限制解释本发明。并且，本发明可在不脱离其主旨的情形下进行变更或改良，且本发明包括其等同物是不言而喻的。例如，可进行如下所述的变形。

例如，过去两年间的“商品X”的营业额(或销售数量)的变化中，在包含多个“倾向F”的情形下，确定部53也可以对全部的“倾向F”确定用户。在该情形下，能够确定全部对营业额的增加造成影响的用户。

并且，用于执行分析处理的程序存储在存储装置32中，但是例如也可以存储在存储数据的介质(DVD：Digital Versatile Disc：数字通用光盘)等中，由分析装置10的CPU30执行。

并且，本实施方式中，网络服务器20a-20c、SNS服务器21例如设置在中国，终端22设置在日本，但是不限于此。例如，全部的装置也可以设置在相同的国家(例如，日本)。即便是该情形下，通过SNS网站介绍的商品在EC网站销售的比例高于一般店铺时，通过采用本实施方式，也能掌握SNS网站的用户和营业额增加的商品之间的定量的相关性。

并且，使用存储有可执行程序的非暂时性计算机可读介质(non-transitorycomputer readable medium with an executable program thereon)能够向计算机提供程序。另外，非暂时性计算机可读介质的例子有磁存储介质(例如，软盘、磁带、硬盘驱动器)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)等。

附图标记说明

10 分析装置

20a-20c 网络服务器

21 SNS服务器

22 终端

25 屏幕

30 CPU

31 存储器

32 存储装置

33 输入部

34 屏幕

35 通信装置

50 获取部

51、54 计算部

52 判断部

53 确定部

55 发送部

Claims (9)

1.一种信息处理装置，其特征在于，具备：

获取部，访问网络服务器，获取第一期间的销售数量信息，所述网络服务器提供销售规定商品的购物网站的信息，所述销售数量信息表示所述规定商品的每个单位期间的销售数量，

判断部，基于所述销售数量信息，判断在所述第一期间是否有规定倾向，所述规定倾向表示所述规定商品的需求增加的情况，

确定部，如果所述判断部判断为有所述规定倾向，则在早于所述规定倾向发生时间的第二期间，确定将与所述规定商品有关的信息投稿给规定的SNS网站的用户，

第一计算部，基于所述用户的所述投稿的浏览数及出现次数，计算出指标，所述指标表示所述规定商品的需求的增加和所述用户之间的关系；

所述规定商品，在规定区域内的店铺的销售中被设置有规定限制，并且是所述规定区域之外的商品，

所述购物网站是以所述规定区域内的使用者为对象的网站。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，

所述判断部，在包含在所述第一期间内的多个单位期间内，如果连续两个期间的所述规定商品的销售数量的比率达到规定值，则判断为具有所述规定倾向。

3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其特征在于，

所述确定部，当所述判断部判断为在所述第一期间内具有多个所述规定倾向时，在所述多个所述规定倾向中，至少在时间上最早的早于所述规定倾向的所述第二期间内，确定进行了所述投稿的所述用户。

4.根据权利要求1至3中的任一项所述的信息处理装置，其特征在于，

还包括发送部，所述发送部将所述第一计算部的计算结果发送至设置在所述规定区域之外的终端。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的信息处理装置，其特征在于，

还包括第二计算部，所述第二计算部计算所述第一期间内的所述规定商品的营业额，

所述获取部访问所述网络服务器，获取价格信息，所述价格信息表示在所述第一期间所述规定商品的价格，

所述第二计算部基于所述销售数量信息以及所述价格信息，计算所述第一期间内所述规定商品的每个单位期间的营业额，

所述判断部基于由所述第二计算部计算出的所述营业额，判断所述第一期间中是否有所述规定倾向。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的信息处理装置，其特征在于，

所述第二期间是五个月以内的期间。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的信息处理装置，其特征在于，

与所述规定商品有关的信息是投稿至规定的社交联网服务的信息。

8.一种信息处理方法，其特征在于，具备如下步骤：

访问网络服务器，获取第一期间的销售数量信息，所述网络服务器提供销售规定商品的购物网站的信息，所述销售数量信息表示所述规定商品的每个单位期间的销售数量，

基于所述销售数量信息，判断在所述第一期间是否有规定倾向，所述规定倾向表示所述规定商品的需求增加的情况，

如果判断为有所述规定倾向，则在早于所述规定倾向发生时间的第二期间，确定将与所述规定商品有关的信息投稿给规定的SNS网站的用户，

基于所述用户的所述投稿的浏览数及出现次数，计算出指标，所述指标表示所述规定商品的需求的增加和所述用户之间的关系；

所述规定商品，在规定区域内的店铺的销售中被设置有规定限制，并且是所述规定区域之外的商品，

所述购物网站是以所述规定区域内的使用者为对象的网站。

9.一种信息处理程序，其特征在于，使计算机执行如下处理：

获取处理，访问网络服务器，获取第一期间的销售数量信息，所述网络服务器提供销售规定商品的购物网站的信息，所述销售数量信息表示所述规定商品的每个单位期间的销售数量，

判断处理，基于所述销售数量信息，判断在所述第一期间是否有规定倾向，所述规定倾向表示所述规定商品的需求增加的情况，

确定处理，如果判断为有所述规定倾向，则在早于所述规定倾向发生时间的第二期间，确定将与所述规定商品有关的信息投稿给规定的SNS网站的用户，

第一计算处理，基于所述用户的所述投稿的浏览数及出现次数，计算出指标，所述指标表示所述规定商品的需求的增加和所述用户之间的关系；

所述规定商品，在规定区域内的店铺的销售中被设置有规定限制，并且是所述规定区域之外的商品，

所述购物网站是以所述规定区域内的使用者为对象的网站。

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