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
オンラインショッピングシステム及び商品提案方法Info
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- JP2001229268A JP2001229268A JP2000041362A JP2000041362A JP2001229268A JP 2001229268 A JP2001229268 A JP 2001229268A JP 2000041362 A JP2000041362 A JP 2000041362A JP 2000041362 A JP2000041362 A JP 2000041362A JP 2001229268 A JP2001229268 A JP 2001229268A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 11
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 12
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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。
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
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000041362A JP2001229268A (ja) | 2000-02-15 | 2000-02-15 | オンラインショッピングシステム及び商品提案方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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Family Applications (1)
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