JP2001229268A - オンラインショッピングシステム及び商品提案方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 オンラインショッピングシステムにおいて、
顧客に提案する商品を決定するときに適用する規則を設
定するに当り、人手の介入をなくし蓄積した情報から自
動的に規則を生成する。 【解決手段】 サーバ３の規則情報生成部３６は、顧客
属性情報ＤＢ３２の顧客属性に基づいてメモリ上に複数
の顧客属性値の組み合わせをエントリとする属性グルー
プ別集計表を展開し、特定の商品について購入履歴情報
ＤＢ３３及び顧客属性情報ＤＢ３２を参照して購入のあ
った顧客の属性値の組み合わせに該当する集計表のエン
トリの顧客頻度を計数し、顧客頻度の顕著な属性値の組
み合わせを抽出し、抽出した属性値の組み合わせと当該
商品の識別子とから規則情報を生成し、規則情報ＤＢ３
９に格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子商取引に係わ
り、特に顧客に対して商品を提案するオンラインショッ
ピングシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】インターネットの普及に伴い、インター
ネット上のＷＷＷ技術を用いて顧客に対して商品情報を
提供し、商品を提案し、商品の注文を受け付けるオンラ
インショッピングが実現し、ビジネスとしても注目され
ている。例えば特開平１１−８５８４６号公報に記載さ
れた技術などがある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】オンラインショッピン
グシステムにおいて、顧客に商品を提案する場合に顧客
の属性情報についてあらかじめ設定された規則を適用し
てその顧客に提案する商品を決定している。従来技術に
よればこの規則を設定するとき、顧客属性情報、購入履
歴情報、システムへのアクセス情報などを分析ツールに
入力し、得られた分析結果から人の判断によって手作業
で規則情報を作成していた。従ってそこには担当者の主
観が入り込む恐れがあった。

【０００４】本発明の目的は、上記のような情報に基づ
いて自動的に規則情報を生成し、その規則情報に基づい
て顧客に商品を提案するショッピングシステム及び商品
の提案方法を実現することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の顧客属
性値の組み合わせをエントリとする属性グループ別集計
表を記憶装置上に展開し、特定の商品について過去に購
入のあった顧客の属性値の組み合わせに該当するエント
リの顧客頻度を計数し、顧客頻度の顕著な属性値の組み
合わせを抽出し、抽出した属性値の組み合わせを成立条
件となし当該商品を結論とする規則情報を生成し、アク
セスのあった顧客の属性値の組み合わせと規則情報の成
立条件とを照合し、条件が成立する商品を提案商品とし
てアクセスのあった顧客にその商品情報を提供する商品
提案方法及びオンラインショッピングシステムを特徴と
する。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を用いて説明する。

【０００７】図１は、電子的に商品情報を提供するオン
ラインショッピングシステムの構成図である。図示する
ようにシステムは、顧客側の計算機であるクライアント
１、商品情報を提供する販売者側の計算機であるサーバ
３およびクライアント１とサーバ３を接続するネットワ
ーク２から構成される。サーバ３の記憶装置は、顧客属
性情報ＤＢ（データベース）３２、購入履歴情報ＤＢ３
３、商品情報ＤＢ３８及び規則情報ＤＢ３９を格納す
る。サーバ３のメモリは、要求受付部３５、商品情報生
成部４０及び規則情報生成部３６の各プログラムを格納
する。

【０００８】要求受付部３５は、クライアント１からの
要求を受け付け、顧客の本人認証を行う。商品情報生成
部４０は、顧客属性情報ＤＢ３２から得られた顧客属性
情報と規則情報ＤＢ３９に格納された規則情報から当該
顧客に適合すると予想される商品を決定し、商品情報Ｄ
Ｂ３８からその商品についての情報を取り出し、商品情
報提供ページを生成してクライアント１へ送信する。商
品が購入されると、その購入履歴を購入履歴情報ＤＢ３
３に記録する。規則情報生成部３６は、顧客属性情報Ｄ
Ｂ３２、購入履歴情報ＤＢ３３及び商品情報ＤＢ３８を
参照して顧客の属性による購入傾向から規則情報を生成
し、規則情報ＤＢ３９に格納する。

【０００９】なおショッピングシステムの対象とする電
子店舗は１店舗であってもよいし、複数の電子店舗がシ
ョッピングモールを構成していてもよい。

【００１０】図２は、顧客属性情報ＤＢ３２のデータ構
成を示す図である。顧客属性情報ＤＢ３２の各レコード
は、各会員について会員ＩＤ、氏名、地域、性別、誕生
日、職業、趣味、購入回数などの情報を格納する。

【００１１】図３は、購入履歴情報ＤＢ３３のデータ構
成を示す図である。購入履歴情報ＤＢ３３は、商品の購
入履歴であり、その各レコードは、会員による商品の購
入ごとにセッションＩＤ、会員ＩＤ、受注日時、購入者
住所、購入店名、商品ＩＤ、購入数量、購入金額などの
情報を記録する。セッションＩＤは、クライアント１と
の間のセッションごとに採番される識別子である。

【００１２】図４は、商品情報ＤＢ３８のデータ構成を
示す図である。商品情報ＤＢ３８の各レコードは、各商
品について商品ＩＤ、店名、カテゴリ、商品名、提供価
格、特別価格、説明文などの情報を格納する。「特別価
格」は、購入回数や購入金額の多い会員向けの価格であ
る。また「説明文」は商品情報を提供するページに載せ
る商品の説明文である。

【００１３】図５は、規則情報ＤＢ３９のデータ構成を
示す図である。規則情報ＤＢ３９は、複数の規則情報か
ら成り、各規則情報４１は規則成立条件４２と結論４３
から成る。規則成立条件４２は商品情報を提供する条件
である。結論４３は条件が成立した場合に情報提供する
対象の商品を示す。

【００１４】図６Ａ及び図６Ｂは、定期的に実施される
規則情報生成部３６の処理の流れを示すフローチャート
である。規則情報生成部３６は、商品情報ＤＢ３８から
１つの商品ＩＤを入力し（ステップ５１）、メモリなど
の記憶装置上に属性グループ別集計表を展開する（ステ
ップ５２）。

【００１５】図７は、属性グループ別集計表の例を示す
図である。顧客属性情報ＤＢ３２の各レコードは顧客に
関する複数の属性を含んでおり、これらの属性から２つ
以上の属性を選択して属性グループを作成する。顧客属
性には自然的属性（年齢、性別など）と社会的属性（地
域、職業、趣味など）があるが、属性グループは自然的
属性を基本属性としてこれに１〜２の社会的属性を加え
るような属性の組み合わせが適当である。属性グループ
別集計表の各エントリはその属性グループの各属性値の
組み合わせによって特徴づけられる。各属性グループ別
集計表のエントリ数は各属性値のすべての組み合わせの
数となる。「カウント」はそのエントリに該当する顧客
の頻度であり、初期値０である。ｎは属性グループ別集
計表のカウントの合計数である。

【００１６】購入履歴情報ＤＢ３３の検索中にその終端
に達していなければ（ステップ５３ＮＯ）、入力された
商品ＩＤによって購入履歴情報ＤＢ３３を検索し、該当
するレコードに含まれる会員ＩＤを１つ抽出する（ステ
ップ５４）。次に抽出された会員ＩＤによって顧客属性
情報ＤＢ３２を検索し、該当するレコードを読み取る
（ステップ５５）。次に読み取ったレコードの属性値に
基づいて各属性グループ別集計表の該当するエントリの
「カウント」に１を加え（ステップ５６）、ステップ５
３に戻る。

【００１７】このようにしてステップ５３〜５６を繰り
返し、購入履歴情報ＤＢ３３の終端に達したとき（ステ
ップ５３ＹＥＳ）、図６Ｂに移り、各属性グループ別集
計表のカウントを合計して合計サンプル数ｎを算出する
（ステップ５７）。ｎが所定数以上でなければ（ステッ
プ５８ＮＯ）、サンプル数が不充分とみなして当該商品
ＩＤについての処理を終了する。ｎが所定数以上であれ
ば（ステップ５８ＹＥＳ）、各属性グループ別集計表の
エントリをカウントの大きい順にソートする（ステップ
５９）。次にすべての属性グループ別集計表を対象にし
て、カウントが大きいものから順に所定数以上又はｎの
所定％以上のエントリ、すなわち顕著な属性値グループ
（属性値の組み合わせ）を抽出する（ステップ６０）。
次に抽出した属性値グループの属性値を論理結合して規
則情報を生成する（ステップ６１）。すなわち１つの属
性値グループは、その要素の属性値をＡＮＤで結合した
ものとして表現される。また複数の属性値グループが抽
出された場合には、各属性値グループをＯＲで結合する
ことによって規則が生成される。次に生成した規則情報
を規則情報ＤＢ３９に格納し（ステップ６２）、当該商
品ＩＤについての処理を終了する。このようにして商品
情報ＤＢ３８上の各商品について上記処理を行い、規則
情報ＤＢ３９を構築する。なおステップ５８による所定
数以上の判定をバイパスし、ステップ６０でカウントが
所定数以上の属性値グループがあれば抽出するようにし
てもよい。

【００１８】季節性のある商品については、商品ＩＤの
入力時（ステップ５１）に購入履歴情報の抽出期間（現
在月、現在日から一定期間など）を入力する。入力方法
はキーボードを介して入力するか又は商品情報ＤＢ３８
のレコードに設定したデータ項目として入力してもよ
い。そして購入履歴情報ＤＢ３３を検索するときに、昨
年の「受注日時」がこの抽出期間に該当しかつ該当する
商品ＩＤをもつレコードを検索対象とする。また規則情
報を生成するときに抽出した属性値グループに抽出期間
の条件をＡＮＤ結合して加える。

【００１９】図８は、クライアント１及びサーバ３の要
求受付部３５と商品情報生成部４０の処理の流れを示す
フローチャートである。クライアント１は、ネットワー
ク２を介してサーバ３へログインページを要求し、ログ
インページを受信したときこれを表示する（ステップ７
１）。要求受付部３５は、クライアント１から要求を受
信し、ログインページをクライアント１へ送信する（ス
テップ７２）。クライアント１は、入力された会員ＩＤ
などの顧客情報をサーバ３へ送信する（ステップ７
３）。要求受付部３５は、この顧客情報を受信し、会員
ＩＤによって顧客属性情報ＤＢ３２を検索し、該当する
顧客属性情報を取得し（ステップ７４）、顧客の本人認
証を行う（ステップ７５）。なお顧客が会員として登録
されていない場合には、クライアント１はサーバ３との
間で会員登録手続きを行い、サーバ３は受信した顧客属
性情報を顧客属性情報ＤＢ３２に登録する。

【００２０】次に商品情報生成部４０は、規則情報ＤＢ
３９から規則情報を読み込み（ステップ７６）、取得し
た顧客属性情報と各規則情報の規則成立条件４２とを照
合し、両者が一致する場合にその結論４３によって提案
する商品を決定する（ステップ７７）。次に決定した商
品の商品ＩＤによって商品情報ＤＢ３８を検索し、該当
する商品情報を読み込む（ステップ７８）。次に商品情
報生成部４０は、読み込んだ商品情報から商品情報提供
ページを作成してクライアント１へ送信する（ステップ
７９）。クライアント１は、この商品情報提供ページを
受信し、表示装置上に表示する（ステップ８０）。図９
に商品情報提供ページの一例を示す。発注情報が入力さ
れ、発注指示がなされると、クライアント１はこの発注
情報をサーバ３へ送信する（ステップ８１）。サーバ３
は、この発注情報を受信し、必要な発注処理を行い、購
入履歴情報を購入履歴情報ＤＢ３３に記録する（ステッ
プ８２）。

【００２１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、顧
客属性情報及び購入履歴情報に基づいて自動的に規則情
報を作成するので、担当者の手間を軽減し、担当者の主
観による規則作成を排除することができる。またそれに
よって顧客によく適合する商品情報を提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態のオンラインショッピングシステムの
構成図である。

【図２】実施形態の顧客属性情報ＤＢ３２のデータ構成
を示す図である。

【図３】実施形態の購入履歴情報ＤＢ３３のデータ構成
を示す図である。

【図４】実施形態の商品情報ＤＢ３８のデータ構成を示
す図である。

【図５】実施形態の規則情報ＤＢ３９のデータ構成を示
す図である。

【図６Ａ】実施形態の規則情報生成部３６の処理の流れ
を示すフローチャートである。

【図６Ｂ】実施形態の規則情報生成部３６の処理の流れ
を示すフローチャート（続き）である。

【図７】属性グループ別集計表の例を示す図である。

【図８】実施形態のクライアント１、要求受付部３５及
び商品情報生成部４０の処理の流れを示すフローチャー
トである。

【図９】商品情報提供ページの表示例を示す図である。

【符号の説明】

１：クライアント、３：サーバ、３２：顧客属性情報Ｄ
Ｂ、３３：購入履歴情報ＤＢ、３５：要求受付部、３
６：規則情報生成部、３８：商品情報ＤＢ、３９：規則
情報ＤＢ、４０：商品情報生成部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B049 AA06 BB11 CC03 CC08 CC31 EE02 EE05 EE23 FF01 FF07 GG02 GG04 5B075 KK07 KK13 KK33 KK39 KK43 ND07 ND23 ND34 NK02 NK12 NK24 NK42 PP02 PP12 PP28 PQ02 PQ12 PQ46 UU38

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】オンラインショッピングシステムの商品提
   案方法において、複数の顧客属性値の組み合わせをエン
   トリとする属性グループ別集計表を記憶装置上に展開
   し、特定の商品について過去に購入のあった顧客の属性
   値の組み合わせに該当する前記エントリの顧客頻度を計
   数し、前記顧客頻度の顕著な属性値の組み合わせを抽出
   し、抽出した属性値の組み合わせを成立条件となし当該
   商品を結論とする規則情報を生成し、アクセスのあった
   顧客の属性値の組み合わせと前記規則情報の成立条件と
   を照合し、条件が成立する商品を提案商品としてアクセ
   スのあった前記顧客にその商品情報を提供することを特
   徴とする商品提案方法。
2. 【請求項２】顧客側計算機と販売者側計算機とがネット
   ワークを介して接続されるオンラインショッピングシス
   テムにおいて、前記販売者側計算機は、複数の顧客属性
   値の組み合わせをエントリとする属性グループ別集計表
   を記憶装置上に展開する手段と、特定の商品について過
   去に購入のあった顧客の属性値の組み合わせに該当する
   前記エントリの顧客頻度を計数し、前記顧客頻度の顕著
   な属性値の組み合わせを抽出する手段と、抽出した属性
   値の組み合わせを成立条件となし当該商品を結論とする
   規則情報を生成する手段と、前記顧客側計算機からのア
   クセスに応答して当該顧客の属性値の組み合わせと前記
   規則情報の成立条件とを照合し、条件が成立する商品を
   提案商品として前記顧客側計算機へその商品情報を送信
   する手段とを有することを特徴とするオンラインショッ
   ピングシステム。
3. 【請求項３】各顧客について複数の属性値を格納する顧
   客属性情報データベースと、過去に商品の購入のあった
   顧客について顧客の識別子と商品の識別子との対応を格
   納する購入履歴情報データベースと、複数の顧客属性値
   の組み合わせをエントリとする属性グループ別集計表を
   記憶装置上に展開する手段と、特定の商品について前記
   購入履歴情報データベースを検索して当該商品を購入し
   た顧客の識別子を取得する手段と、取得した顧客の識別
   子によって前記顧客属性情報データベースを検索して該
   当する顧客属性値を取得する手段と、取得した顧客属性
   値の組み合わせに対応して前記属性グループ別集計表の
   エントリの顧客頻度を計数する手段と、前記属性グルー
   プ別集計表の顧客頻度の合計が所定数以上であれば、前
   記顧客頻度の顕著な属性値の組み合わせを抽出する手段
   と、抽出した属性値の組み合わせに含まれる属性値を論
   理結合して成立条件となし当該商品の識別子を結論とす
   る規則情報を生成する手段とを有することを特徴とする
   販売者側計算機。
4. 【請求項４】特定の顧客について前記顧客属性情報デー
   タベースを検索して当該顧客の属性値を取得する手段
   と、取得した属性値の組み合わせと前記規則情報の成立
   条件とを照合し条件が成立する商品の識別子を取得する
   手段と、取得した商品に関する商品情報を作成する手段
   と、作成した商品情報を当該顧客に提供する手段とを有
   することを特徴とする請求項３記載の販売者側計算機。