JP2007140841A - Information processor and its control method - Google Patents
Information processor and its control method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007140841A JP2007140841A JP2005333012A JP2005333012A JP2007140841A JP 2007140841 A JP2007140841 A JP 2007140841A JP 2005333012 A JP2005333012 A JP 2005333012A JP 2005333012 A JP2005333012 A JP 2005333012A JP 2007140841 A JP2007140841 A JP 2007140841A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- qualitative
- quantitative
- processing apparatus
- question
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、アンケートの回答情報を解析する情報処理装置及びその制御方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus that analyzes questionnaire response information and a control method thereof.
今日、商品やサービスに対する顧客満足度(CS)、ブランド評価指標などのマーケティング情報を取得する手段の一つとして、インターネットを利用した調査方式(以下、「インターネット調査」と呼ぶ)がしばしば利用される。インターネット調査によると、回答者が手軽にアンケートに対して回答することができるため、迅速かつ低コストで大量の情報(回答)を集められるという利点がある。また、インターネット調査は、CS調査やブランド評価指標調査に限らず、広く市場調査全般に応用されうる。 Today, survey methods using the Internet (hereinafter referred to as “Internet surveys”) are often used as a means of obtaining marketing information such as customer satisfaction (CS) and brand evaluation indexes for products and services. . According to the Internet survey, respondents can easily respond to questionnaires, so that there is an advantage that a large amount of information (answers) can be collected quickly and at low cost. Further, the Internet survey is not limited to the CS survey and the brand evaluation index survey, and can be widely applied to general market surveys.
このようなインターネット調査に基づくアンケート回収手法では、大きく定性情報と定量情報との2種類の情報を取得することができる。ここで、定性情報とは、典型的には、自由記述型回答により得られる情報をいう。また、定量情報とは、典型的には、選択肢回答により得られる情報をいう。なお、回答として定性情報を求める質問を定性的質問と呼び、定量情報を求める質問を定量的質問と呼ぶ。 In such a questionnaire collection method based on the Internet survey, two types of information, that is, qualitative information and quantitative information can be acquired. Here, the qualitative information typically refers to information obtained by a free description type answer. The quantitative information typically means information obtained by answering options. In addition, a question for obtaining qualitative information as an answer is called a qualitative question, and a question for obtaining quantitative information is called a quantitative question.
また、特許文献1には、インターネットを介してアンケートの回答情報を収集し、サーバで回答情報を集計及び分析し、インターネットを介して依頼者に分析レポートを提示する方法が開示される。
このように従来は、インターネット調査において取得される定性情報と定量情報とが、それぞれ個別に取り扱われており、両者を容易に統合的に取り扱えない。そのため、より信頼性の高い、インターネット調査の解析レポート(CS情報等)を生成することができない。 Thus, conventionally, qualitative information and quantitative information acquired in Internet surveys are individually handled, and they cannot be easily and integratedly handled. Therefore, it is not possible to generate an Internet survey analysis report (CS information or the like) with higher reliability.
また、特許文献1に開示される方法は、インターネット調査の一種ではあるが、回答情報の分析において定性情報と定量情報をそれぞれどのように取り扱うかを考慮していない。
Moreover, although the method disclosed in
そこで、本発明は、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱うことにより、より信頼性の高い、インターネット調査の実施を可能とすることを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to enable more reliable Internet surveys by easily and integratively handling qualitative information and quantitative information.
上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置であって、前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第1の定性情報と第1の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得手段と、前記第1の定性情報を単語単位に分解して第2の定性情報を生成する分解手段と、前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第1の選択手段と、選択された前記定性的質問に対応する前記第2の定性情報のうち、所定の単語を第3の定性情報として選択する第2の選択手段と、前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第2の定量情報と、前記第3の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化手段と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, an information processing apparatus of the present invention is an information processing apparatus connected to a plurality of client terminals via the Internet, from a plurality of respondents who are users of the plurality of client terminals. Acquisition means for acquiring first qualitative information and first quantitative information via the plurality of client terminals as answer information to a qualitative question and a quantitative question, and the first qualitative information in units of words Decomposing means for decomposing and generating second qualitative information, first selecting means for selecting a predetermined question from the qualitative question and the quantitative question, and the first corresponding to the selected qualitative question A second selection means for selecting a predetermined word as the third qualitative information among the two qualitative information, the second quantitative information corresponding to the quantitative question selected from the quantitative information, Based of the and qualitative information, characterized in that it and a clustering means for classifying the plurality of respondents into a plurality of clusters.
また、本発明の情報処理装置の制御方法は、複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置の制御方法であって、前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第1の定性情報と第1の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、前記第1の定性情報を単語単位に分解して第2の定性情報を生成する分解工程と、前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第1の選択工程と、選択された前記定性的質問に対応する前記第2の定性情報のうち、所定の単語を第3の定性情報として選択する第2の選択工程と、前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第2の定量情報と、前記第3の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、を備えることを特徴とする。 The information processing apparatus control method according to the present invention is a method for controlling an information processing apparatus connected to a plurality of client terminals via the Internet, from a plurality of respondents who are users of the plurality of client terminals. As the answer information to the qualitative question and the quantitative question, an acquisition step of acquiring the first qualitative information and the first quantitative information via the plurality of client terminals, and the first qualitative information in units of words A decomposing step of decomposing to generate second qualitative information; a first selecting step of selecting a predetermined question from the qualitative question and the quantitative question; and the first corresponding to the selected qualitative question A second selection step of selecting a predetermined word as the third qualitative information among the two qualitative information, second quantitative information corresponding to the quantitative question selected from the quantitative information, and the first Based of the and qualitative information, characterized in that it and a clustering step for classifying the plurality of respondents into a plurality of clusters.
なお、その他の本発明の特徴は、添付図面及び以下の発明を実施するための最良の形態の記載によっていっそう明らかになるものである。 Other features of the present invention will become more apparent from the accompanying drawings and the following description of the best mode for carrying out the invention.
本発明によれば、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱えることとなり、より信頼性の高い、インターネット調査の実施が可能となる。 According to the present invention, qualitative information and quantitative information can be easily and integratedly handled, and a more reliable Internet survey can be performed.
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を説明する。 Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
<システム構成>
図1は、本実施形態のインターネット調査において使用されるシステムの構成の概要を示す図である。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the configuration of a system used in the Internet survey of this embodiment.
本実施形態では、インターネット100を介して、以下に説明する装置が相互に通信可能である。 In the present embodiment, devices described below can communicate with each other via the Internet 100.
携帯端末102は、インターネット調査における回答者の持つ端末であり、例えば、インターネット100にアクセスするためのインターネット通信機能を有する携帯電話、PDAなどがこれに該当する。なお、回答者はCS評価等の対象である店舗の顧客であることが好ましく、以下、回答者のことを顧客と呼ぶ場合もある。
The
PC(パーソナルコンピュータ)104は、回答者が利用してインターネット100にアクセス可能なPCである。回答者は、携帯端末102又はPC104を使用してインターネット100を介して後述する情報処理装置106に接続することにより、アンケートに回答することができる。
A PC (personal computer) 104 is a PC that can be used by respondents to access the Internet 100. The respondent can answer the questionnaire by connecting to the
情報処理装置106は、携帯端末102やPC104を利用してインターネット100を介してアクセスしてきた顧客に対し、アンケート回答用のウェブページ(アンケート回答フォーム)を提供すると共に、アンケート回答結果を収集する。また、収集したアンケート回答結果を解析し、発注者(インターネット調査の解析レポートを利用する者)に解析レポートを提供する。情報処理装置106はまた、POS端末110に、アンケート収集の方法を指示することもできる。情報処理装置106はこの他にも様々な機能を持つが、詳細は図5〜10を参照して後述する。なお、本実施形態に対応する情報処理装置106は、例えば、PCやワークステーション(WS)等で実現される。さらに、情報処理装置106は、単一の装置から構成されていてもよいし、複数の装置が連携して動作するように構成されていてもよい。
The
PC108は、発注者が利用可能なPCである。PC108は発注者の指示を受けて、インターネット100を介して情報処理装置106からアンケートの解析結果を受信することができる。PC108はまた、情報処理装置106を介して、POS端末110にアンケート収集の方法を指示することもできる。
The PC 108 is a PC that can be used by the orderer. The PC 108 can receive the analysis result of the questionnaire from the
POS端末110は、CS評価等の対象となる店舗(以下、「調査店舗」と呼ぶ)に設置されているPOS(point of sales)対応レジスタである。POS端末110は、情報処理装置106の指示に従い、所定の顧客にアンケートへの回答を依頼することができる。回答の依頼は、例えば、POS端末110がアンケート回答フォームのURL(以下、「アンケート依頼」と呼ぶ)の記載されたレシートを発行することなどにより実現できる。
The
なお、情報処理装置106をサーバ装置と見た場合、携帯端末102、PC104、PC108、POS端末110がクライアント端末に相当する。
When the
<情報処理装置106のハードウェア構成>
図2は、本実施形態に対応する情報処理装置106のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
<Hardware Configuration of
FIG. 2 is a functional block diagram showing a hardware configuration of the
CPU200は、後述するハードディスクドライブ(HDD)205に格納されているアプリケーションプログラム、オペレーティングシステム(OS)や制御プログラム等を実行することにより、情報処理装置106全体を制御する。
The
ROM201は、不揮発性メモリであり、基本I/Oプログラム等のプログラム、文書処理の際に使用するフォントデータ、テンプレート用データ等の各種データを記憶する。
A
RAM202は、各種データを一時記憶するための揮発性メモリであり、CPU200の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
A
外部記憶ドライブ203は、記録媒体(メディア)204へのアクセスを実現するためのものであり、メディア204に記憶されたプログラムやデータ等を情報処理装置106にロードすることができる。なお、メディア204には、例えば、フロッピィ(登録商標)ディスク、CD−ROM、CD−R、CD−RW、PCカード、DVD、ICメモリカード、MO等、任意のものを用いることができる。
The
HDD205には、本発明の実施形態に対応するアプリケーションプログラム、OS、制御プログラム、ユーザ辞書等が格納される。 The HDD 205 stores an application program, an OS, a control program, a user dictionary, and the like corresponding to the embodiment of the present invention.
ユーザ辞書とは、アンケート回答の解析時に、定性回答に含まれるどの単語を解析の対象とするかを決定するために用いられる辞書である。ユーザ辞書により、定性回答に含まれる「が」「は」などの助詞や、意味を持たない名詞などは、解析の対象から除外される。どの単語を解析の対象とするかは、調査分野により異なるため、調査分野(例えばコンビニエンスストアのCS調査とガソリンスタンドのCS調査)ごとに異なるユーザ辞書が格納される。なお、ユーザ辞書は、ヒューリスティクスに基づいて事前に生成される。具体的には、情報処理装置が次の(1)〜(4)の手順を実行することにより生成される。
(1)調査分野におけるアンケート回答を多数収集する。
(2)アンケート回答に含まれる定性回答を分かち書きし、得られた単語やキーワード(文節を含む)を抽出・合成・加工・編集する。
(3)どの語句がどのように定性回答の中で使われているかを、コンコーダンス機能により観察抽出する。
(4)分かち書きされた語句の頻度分布を観察しながら置換・削除等の加工を行う。
(5)上記の(2)〜(4)の抽出・合成・加工・編集・置換・削除加工の履歴を観察(比較)し、最終的に分析に使用するユーザ辞書として登録する。
The user dictionary is a dictionary used to determine which words included in the qualitative answer are to be analyzed when the questionnaire answer is analyzed. The user dictionary excludes particles such as “ga” and “ha” included in the qualitative answer, nouns having no meaning, and the like from the analysis target. Since which word is subject to analysis differs depending on the research field, a different user dictionary is stored for each research field (for example, a CS survey at a convenience store and a CS survey at a gas station). Note that the user dictionary is generated in advance based on heuristics. Specifically, the information processing device is generated by executing the following procedures (1) to (4).
(1) Collect many questionnaire responses in the survey field.
(2) The qualitative answers included in the questionnaire answers are shared and the obtained words and keywords (including phrases) are extracted, synthesized, processed, and edited.
(3) Observe and extract which words and phrases are used in qualitative answers using the concordance function.
(4) Perform processing such as replacement / deletion while observing the frequency distribution of the words / phrases that have been divided.
(5) Observe (compare) the history of extraction / composition / processing / editing / replacement / deletion processing in (2) to (4) above, and finally register it as a user dictionary used for analysis.
アプリケーションプログラムには、例えば以下に列挙するものがある。 Examples of application programs include those listed below.
1.POS端末110に、どの顧客のレシートにアンケート依頼を印刷するかという基準(以下、「サンプリング条件」と呼ぶ)を通知するもの。
1. Notifying the
2.POS端末110から実際に発行したアンケート依頼付きレシートの情報を受信し、例えばアンケートの回収率を計算するもの。
2. Receives information on a receipt with a questionnaire request actually issued from the
3.PC108からインターネット調査の依頼を受注するもの。インターネット調査の依頼には、アンケートの回答からどのようなレポートを生成するかに関する情報が含まれる。インターネット調査の依頼の詳細は、図7を参照して後述する。 3. An order for an Internet survey request from PC. The Internet survey request includes information on what kind of report is generated from the questionnaire response. Details of the Internet survey request will be described later with reference to FIG.
4.携帯端末102やPC104から受信したアンケートの回答が、二重回答などの不正回答でないかを確認するもの。
4). This is to check whether the answer to the questionnaire received from the
5.携帯端末102やPC104から受信したアンケートの回答を解析し、インターネット調査の依頼に基づいたレポートを生成するもの。
5. Analyzing questionnaire responses received from
なお、HDD205に格納される各プログラム、データ等は、メディア204に格納されてもよい。
Note that each program, data, and the like stored in the
指示入力装置206は、キーボードやポインティングデバイス(マウス等)等から構成される。指示入力装置206を用いて、情報処理装置106のオペレータは、情報処理装置106に対して、これを制御するコマンド等を入力することができる。
The
ディスプレイ207は、指示入力装置206から入力したコマンドや、それに対する情報処理装置106の応答出力等を表示したりするものである。
A
インタフェース(I/F)208は、ネットワークI/F等から構成され、これを介してインターネット100に接続し、PC108等とのデータのやり取りを行う。
The interface (I / F) 208 is configured by a network I / F or the like, and is connected to the
システムバス209は、情報処理装置106内のデータの流れを司るものである。
A
本実施形態では、説明の便宜のため、情報処理装置106を1つの装置で実現した構成について述べるが、複数の装置にリソースを分散した構成によって実現してもよい。例えば、記憶や演算のリソースを複数の装置に分散した形に構成してもよい。又は、情報処理装置106上で仮想的に実現される構成要素毎にリソースを分散し、並列処理を行うようにしてもよい。
In the present embodiment, for convenience of explanation, a configuration in which the
また、情報処理装置106は、ここで説明したすべての構成要素を備える必要はなく、例えば、メディア204からデータを入力する必要がない場合は外部記憶ドライブ203を省略することができる。
Further, the
<POS端末110のハードウェア構成>
図3は、本実施形態で使用されるPOS端末110のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
<Hardware configuration of POS terminal 110>
FIG. 3 is a functional block diagram showing a hardware configuration of the
CPU300は、SRAM303に格納されている制御プログラム(ファームウェア)等を実行することにより、POS端末110全体を制御する。
The
ROM301は不揮発性メモリであり、基本I/Oプログラム等のプログラム、レシート印刷の際に使用するフォントデータ等の各種データを記憶する。
A
RAM302は各種データを一時記憶するための揮発性メモリであり、CPU300の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
A
SRAM303は、POS端末110の制御プログラムや、売上データ等を記憶する不揮発性メモリである。SRAM303はまた、情報処理装置106から指示されたサンプリング条件を記憶し、制御プログラムは、この条件に従ってレシートにアンケート依頼を印刷するかどうかを決める。なお、SRAM303の代わりに、HDD等を用いて上記のプログラム、データ等を記憶してもよい。
The
印刷部304は、レシートを印刷するためのものである。
The
入力部305は、POS端末110にデータを入力するためのものであり、バーコードリーダーやキーボード等から構成される。
The
ディスプレイ306は、入力部305から入力されたデータの内容や、POS110の状態(「待機中」など)を表示するためのものである。
The
インタフェース(I/F)307は、ネットワークI/F等から構成され、これを介してインターネット100に接続し、情報処理装置106等とのデータのやり取りを行う。
An interface (I / F) 307 is configured by a network I / F or the like, and is connected to the
システムバス308は、POS端末110内のデータの流れを司るものである。
The
なお、POS端末110を複数の装置にリソースを分散した形に構成してもよいことなどは、情報処理装置106の場合と同様である。
Note that the
<アンケートの回答を収集する方法の概要>
図4及び図5を参照して、情報処理装置106が顧客からアンケート回答結果を収集する処理の概要を説明する。
<Overview of how to collect questionnaire responses>
With reference to FIG.4 and FIG.5, the outline | summary of the process which the
図4は、POS端末110の印刷部304が印刷したレシート400の一例を示す図である。図4(a)はレシート400の表面であり、一般的なレシートと変わらない。図4(b)はレシート400の裏面であり、ここにアンケート依頼が記載されている。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a
顧客が調査店舗で買い物をすると、POS端末110は、サンプリング条件に従ってレシート400の裏面にアンケート依頼を印刷するか否かを決定する。サンプリング条件には、例えば、「10人ごと」、「500円以上購入した場合」、「所定の商品を購入した場合」などが考えられる。もちろん、すべての顧客のレシート400にアンケート依頼を印刷してもよい。
When the customer makes a purchase at the survey store, the
したがって、サンプリング条件を満たす顧客のレシート400の裏面には図4(b)に示すアンケート依頼が印刷され、それ以外の顧客の場合、レシートの裏面は白紙(又は他の広告など)となる。
Therefore, the questionnaire request shown in FIG. 4B is printed on the back side of the
所定の条件はSRAM303に記憶されているが、発注者がPC108及び情報処理装置106を介して変更することもできる。
The predetermined condition is stored in the
図4(b)に示すように、アンケート依頼には少なくともURL401、電話番号402、二次元バーコード403のいずれかが記載されている。顧客はこれらの情報を元に、携帯端末102又はPC104を介してアンケートに回答することができる。
As shown in FIG. 4B, at least one of
レシート400の裏面にはまた、レシート番号404が記載されている。レシート番号404は、顧客の購入した商品や金額、来店時間、来店曜日等の情報(以下、「レシート情報」と呼ぶ)と関連付けられている。POS110は、アンケート依頼付きのレシート400を発行すると、レシート情報をレシート番号404と関連付けて情報処理装置106に送信し、情報処理装置106はそれをHDD205に記録する。なお、本実施形態では調査対象店舗は1つであるとして説明するが、実際には複数の店舗をまとめて調査対象店舗とすることができる。
A
図5は、顧客がPC104を用いてURL401にアクセスした場合に、PC104のディスプレイに表示される回答画面500の一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an
回答画面500は、選択肢(択一)形式の質問(501〜506及び510)と、自由記述形式の質問(507)、送信ボタン511及びキャンセルボタン512から構成される。選択肢形式の質問から定量回答が得られ、自由記述形式の質問からは定性回答が得られる。
The
顧客は、選択肢形式の質問に対して、ラジオボタンをチェックしたりプルダウンメニューから1つの候補を選択したりすることにより回答する。また、質問501及び510は顧客が任意の値を入力するものであるが、その範囲が限られているため、定量回答が得られる選択肢形式の質問と同列に扱う。顧客はまた、テキスト入力により、自由記述形式の質問に回答する。
The customer answers the question in the option format by checking a radio button or selecting one candidate from a pull-down menu. The
顧客がPC104のマウス等を用いて送信ボタン511をクリックすると、アンケートの回答情報(以下、単に「回答情報」と呼ぶ)が情報処理装置106に送信される。
When the customer clicks the
ここで、顧客の入力に関わらず、情報処理装置106は、質問501のレシート番号404と関連付けられたレシート情報から、質問502及び503の情報を知ることができる。そのため、質問502及び503の情報は、不正回答の検出などの目的に使用される。すなわち、情報処理装置106のアプリケーションプログラムは、レシート情報と回答情報を照合し、矛盾の度合いが所定の閾値を超えていればその回答を不正回答として扱い、以下の解析には使用しない。
Here, the
また、顧客が電話番号402に電話をかけた場合は、例えばオペレータが口頭で回答画面500の各質問と同じことを尋ねて不図示のPC上で回答を入力する。この回答を情報処理装置106に送信することにより、情報処理装置106は回答情報を収集することができる。もちろん、オペレータは情報処理装置106の指示入力装置206を使用して、回答情報を直接情報処理装置106に入力してもよい。
When the customer calls the
二次元バーコード403には、少なくともURL401又は電話番号402を示す情報が含まれる。
The two-
以上のようにして、情報処理装置106は、携帯端末102又はPC104から回答情報として定性情報及び定量情報を取得する。また、情報処理装置106は、携帯端末102又はPC104から取得したレシート番号404を利用して、POS端末110から定性情報及び定量情報を取得することもできる。
As described above, the
<エレメントテーブルの生成>
図6は、回答情報を元に情報処理装置106が生成する、エレメントテーブル600を示す図である。エレメントテーブル600は、情報処理装置106がインターネット調査の解析に基づくレポートを生成する際に使用される。情報処理装置106が生成したエレメントテーブル600は、例えばHDD205に記録される。
<Generation of element table>
FIG. 6 is a diagram showing an element table 600 generated by the
サンプル番号601は、各回答者に割り当てられた識別番号である。サンプル番号601は、回答者を特定できるものであればよいので、通し番号でもよいし、例えばレシート番号404をそのままサンプル番号601としてもよい。
The
エレメント602〜617は、図5の質問502〜510の回答に対応するものである。また、図示しないが、情報処理装置106がPOS端末110から取得する情報もエレメントテーブル600に含まれうる。つまり、「エレメント」とは、回答画面500を使用して回答者に直接尋ねる質問と、POS端末110を介して回答者に間接的に尋ねる質問(例えば「購入した商品は?」という質問)を含む概念である。したがって、例えばエレメント603の中に、具体的な回答である「土(曜)」「日(曜)」などが含まれる。これらは厳密には「エレメント603に含まれる回答情報」と呼ぶべきであるが、以下では、これらの回答情報もエレメントと呼び、厳密な区別をしない場合もある。
ここで、エレメント605〜613では、1が「非常に満足」、2が「やや満足」、3が「やや不満」、4が「非常に不満」を示す。エレメント615では、1が「週1回以上」、2が「月に2,3回」、3が「月に1回」、4が「それ以下」、5が「今回が初めて」を示す。
Here, in the
質問501(レシート番号404)が含まれていないのは、レシート番号404は前述のように不正回答の検出に用いるものであり、回答情報の解析には用いられないからである。もちろん、例えばレシート番号404の番号が小さいほど早く来店した顧客であることなどを利用して、レシート番号404を解析に利用する場合は、エレメントテーブル600に含めてもよい。
The reason why the question 501 (receipt number 404) is not included is that the
また、エレメントテーブル600は、図5のアンケートから得られる情報に限られず、レシート番号404から分かるレシート情報(例えば購入商品など)も含むものとしてよい。
Further, the element table 600 is not limited to the information obtained from the questionnaire in FIG. 5, and may include receipt information (for example, purchased products) that can be understood from the
なお、エレメント614には、質問507に対する自由回答のうち特定の語句のみを記載してあるが、実際には自由回答を分かち書きしたすべての単語が含まれる。例えば、サンプル001に対しては、「車」「の」「扱い」「が」「丁寧」「で」「作業」「が」「スピーディ」の9つの単語がエレメント614に含まれる。すなわち、情報処理装置106は、例えば自動分かち書き(automatic segmentation)などを使用して、自由回答を単語単位に分解することができる。
The
自動分かち書きとは、計算機による自然言語文の形態素処理において、目的とする処理の単位を文に分割することをいう。単語辞書の見出しと入力文との文字列照合を処理の基本とし、屈折処理や派生処理を利用して行う。日本語の分かち書きの手順には、最長一致方や、一文中の文節が最小となるように分割する文節数最小法がある(長尾真・石田晴久その他編,「岩波情報科学辞典」,1990,岩波書店)。 Automatic segmentation refers to dividing a target processing unit into sentences in a morphological process of a natural language sentence by a computer. Character string matching between the heading of the word dictionary and the input sentence is the basis of processing, and refraction processing and derivation processing are used. The Japanese splitting procedure includes the longest matching method and the minimum number of clauses that divides the sentence so that the number of phrases in the sentence is minimized (Masao Nagao, Haruhisa Ishida and others, “Iwanami Information Science Dictionary”, 1990, Iwanami Shoten).
なお、自動分かち書きの機能を備えるソフトウェアには、例えば、株式会社平和情報センターのHappiness/AiBASEがある。 An example of software having the function of automatic division writing is Happiness / AiBASE of Peace Information Center Co., Ltd., for example.
その上で、実際に解析作業を行う際に、ユーザ辞書(この例ではガソリンスタンドのCS調査用のもの)を用いて、「丁寧」「スピーディ」を選択し、これらの単語のみを使用することが決定される。 Then, when actually performing the analysis work, use the user dictionary (in this example, for the CS survey of the gas station) to select “Polite” and “Speedy” and use only these words. Is determined.
また、詳細は後述するが、回答情報の解析に際しては、エレメントテーブル600のすべてのエレメントを使用する必要はない。例えば、発注者が顧客の利用目的に興味がなければ、エレメント604は解析対象から除外してもよい。
Although details will be described later, it is not necessary to use all the elements of the element table 600 when analyzing the answer information. For example, if the orderer is not interested in the customer's purpose of use, the
なお、前述のように調査対象店舗は複数であってもよい。この場合、エレメントテーブル600には店舗番号や店舗特性(地域・規模・立地条件など)なども含まれうる。 As described above, there may be a plurality of investigation target stores. In this case, the element table 600 may include a store number, store characteristics (region, scale, location conditions, etc.), and the like.
<レポートの発注>
図7は、発注者がインターネット調査に基づくレポートを発注する際に使用する発注フォーム700を示す図である。発注フォーム700は、PC108のディスプレイに表示されて、インターネット100を介して情報処理装置106に送信されてもよいし、FAXなどを介して情報処理装置106の運営者に送信されてもよい。FAXを介する場合、情報処理装置106の運営者は、指示入力装置206を使用するなどして発注フォーム700に記載の事項を情報処理装置106に入力する。
<Order report>
FIG. 7 is a diagram showing an
項目701は、発注者が必要とするレポートタイプを選択するためのものである。ここには、タイプ702〜706があらかじめ規定されている。例えば、タイプ702が選択された場合、情報処理装置106は、サービスに対する性別ごとの満足度等を表すレポートを生成して、発注者に提供する。タイプ702では、定量情報のみが使用され、定性情報は使用されない。したがって、本発明の目的である、「定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱う」こととは無関係であるため、詳細な説明は省略する。タイプ703及び704も同様である。
An
タイプ705が選択された場合、情報処理装置106は、自由回答(エレメント614)を使用して、例えばサービスのスピードに対して肯定的な意見が何件、否定的な意見が何件あったかを示すレポートを生成する。タイプ705では定性情報が使用されるが、定量情報は使用されないため、タイプ702〜704と同様、本発明の目的と無関係であり、詳細な説明は省略する。
When the
タイプ706が選択された場合、情報処理装置106は、エレメントテーブル600の各エレメントのうち、少なくとも1つの定性的質問に対応するエレメントと少なくとも1つの定量的質問に対応するエレメントを使用してレポートを生成する。また、情報処理装置106は、回答画面500に直接表示される質問に限らず、POS端末110を関して間接的に尋ねる質問(例えば「購入した商品は?」)に対応するエレメントを使用してもよい。これにより、定性情報と定量情報の併用(ハイブリッド化)が行われる。レポート生成の詳細は後述する。
When the
なお、ここではタイプ702〜706の5タイプのレポートを規定したが、実際には任意の数でよい。ただし、タイプ706に規定されるタイプのレポートは1つだけであることが好ましい。
Although five types of reports of types 702 to 706 are defined here, any number may be used in practice. However, it is preferable that there is only one type of report defined in
項目707は、発注者が項目701で規定されるタイプ以外のエレメントを基準(ブレークダウン,BD)とするレポートを必要とするときに使用される。項目707も、本発明の目的とは無関係であるため、詳細な説明は省略する。
The
項目708は、項目701においてタイプ706が選択されたときに、解析に使用するエレメントを選択するために使用される。解析に使用するエレメントはエレメントテーブル600から選択され、少なくとも1つの定性情報(エレメント)と少なくとも1つの定量情報(エレメント)を含む。図7では、使用エレメントの記入欄を8つとしたが、任意の数とすることができる。実際には、エレメントテーブル600のすべてのエレメントを選択可能な数にすることが好ましい。ここで、定性情報であるエレメント614が選択された場合は、前述のように、ユーザ辞書を用いて、その中のどの単語を使用するかが選択される。
項目709は、レポートの納期を指示するために使用される。
項目710は、例えば、発注者が求める回答情報の数(回答者の数)など、発注者のその他の要望等を情報処理装置106の運営者に通知するために使用される。
The
<回答者のクラスタ化>
次に、エレメントテーブル600及び発注フォーム700を元に回答情報を解析し、回答者をクラスタ化する様子を説明する。
<Clustering respondents>
Next, the manner in which answer information is analyzed based on the element table 600 and the
解析には、統計学の分野で周知の対応分析法を使用する。簡単に説明すると、まず、項目708で選択されたすべてのエレメントを、多次元の空間に配置する。次元数には、経験に基づき、回答者を分類するのに十分な値が用いられる。
For the analysis, a corresponding analysis method well known in the field of statistics is used. Briefly, first, all the elements selected in the
図8は、クラスタを概念的に表現する、クラスタ布置図800を示す図である。図に示すように、本実施形態では、回答者は6つのクラスタ811〜816に分類される。クラスタ布置図800は実際には3次元以上であることが一般的であるが、図を簡略化するため、ここでは2次元としている。図8に例をとれば軸1(851)上位には「建物が新しい」「SS内が清潔」など「外観」に関係するエレメントがあり、下位には「出入りしやすい」「休憩室の居心地がよい」など具体的な施設の「使用感」に関係するエレメントがある。軸2(852)上位すなわち右寄りには「表示価格がわかりやすい」「価格が安い」など「価格要因」に関係するエレメントがあり、下位すなわち左寄りには「店員の対応」「サービスがスピーディ」など「人的サービス評価」に関係するエレメントがある。つまり、回答者によって評価するエレメントの傾向(方向)が異なり、あるいは同じ回答パターンを示すクラスタが存在することを検証することが可能となる。回答者のクラスタ化とは、多次元の成分スコア(軸)に似たような特性(似たような回答パターン)を持つ回答者をいくつかのグループ(クラスタ)に「統計的に分類」(クラスタ間の距離を有意検定)することである。すべての回答者は、いずれかの特定のクラスタに分類され、いずれのクラスタにも所属しない回答者は存在しないし、2つ以上のクラスタに所属する回答者も存在しない。また新たに発見されたクラスタ以外にも性別に「女性・30代」や「総合満足度・高」などの属性(すなわちクラスタ)指定をすればそこに所属する「回答者群」の観察も可能となる。
FIG. 8 is a diagram illustrating a
なお、回答者のクラスタ化は、発注フォーム700の項目701で、ハイブリッド形式のレポートタイプ(図7の例では、タイプ706)が選択されたときのみ行われる。
The clustering of respondents is performed only when a hybrid report type (
回答者のクラスタ化には、発注フォーム700の項目708で指定したエレメントを使用する。エレメント821〜832は、指定されたエレメントの一部を示すものであり、図示しないが、実際には指定されたすべてのエレメントがクラスタ布置図800上のいずれかの場所に配置される。なお、前述のように、エレメント821〜832は、厳密には「エレメントに含まれる回答情報」である。
The elements specified in the
また、クラスタ布置図800には、定性情報によるエレメントしか示していないが、実際には、例えば図5の質問505bに対する回答である図6のエレメント606のような、定量情報によるエレメントも配置される。質問505bに対する回答には1〜4、すなわち、「非常に満足」〜「非常に不満」までが存在しうるが、それぞれが所定の位置に配置される。
Further, although only the elements based on the qualitative information are shown in the cluster layout diagram 800, actually, elements based on quantitative information such as the
また、各クラスタは、そのクラスタが生成された基準(軸)を元に生成された特性情報を持つ。例えば、クラスタ811に分類される回答者は、概して、建物の新しさや清潔さに好意的な意見を持っているため、クラスタ811は特性情報として「建物の清潔感に満足」という特性情報を持つ。
Each cluster has characteristic information generated based on a reference (axis) on which the cluster is generated. For example, respondents classified into the
さらに、各クラスタは、そのクラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容を元に生成される、属性情報を持つ。例えば、クラスタ811に分類された回答者の多くが30代(エレメント617)、女性(エレメント616)であったとする。この場合、クラスタ811には30代女性以外、例えば40代男性も所属しうるが、大まかな傾向を示すものとして、クラスタ811は「30代女性」という属性情報を持つ。なお、属性情報の生成に使用されるエレメントは、クラスタ化に使用されたものであっても使用されなかったものであっても構わない。
Further, each cluster has attribute information that is generated based on the contents of elements that appear prominently for the respondents classified into the cluster. For example, it is assumed that most of the respondents classified in the
属性情報の生成は、対象となるクラスタに分類される回答者が持つ各エレメント(例えばエレメント616「性別」)の重心が、特定の内容(例えば「女性」)に近いか否かを判定することにより行われる。エレメント616「性別」の重心が「女性」に近ければ、そのクラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容は「女性」となる。同様のことを属性情報の生成に使用されるすべてのエレメントに対して行い、最終的に「30代、女性」などの属性情報が得られる。
The attribute information is generated by determining whether the center of gravity of each element (for example,
なお、すべてのクラスタが必ずしも顕著に表れるエレメントを持つとは限らないことに注意が必要である。 It should be noted that not all clusters necessarily have elements that appear prominently.
また、図8の例では、クラスタの数は6つであるが、実際には、調査分野(例えばガソリンスタンドにおけるCS調査か、コンビニエンスストアにおけるCS調査か)調査対象店舗数、回答者数などに応じて、有用な解析レポートを得るのに適していると経験的に認識されている数が用いられる。ただし、発注フォーム700において、明示的にクラスタ数を指定できるように情報処理装置106を構成してもよい。
In the example of FIG. 8, the number of clusters is six. However, in actuality, the number of stores to be surveyed, the number of respondents, etc. in the survey field (for example, a CS survey at a gas station or a CS survey at a convenience store) Accordingly, numbers that are empirically recognized as being suitable for obtaining useful analysis reports are used. However, the
<解析結果の提示>
図10は、エレメントテーブル600及び発注フォーム700を元に生成された情報(すなわち、クラスタ811〜816)を元に生成される、解析レポート1000を示す図である。解析レポート1000は、発注者に提示されるものであり、発注者はPC108を使用してこれを閲覧することができる。もちろん、解析レポート1000は紙に印刷されるなどして発注者に提示されてもよい。
<Presentation of analysis results>
FIG. 10 is a diagram showing an
解析レポート1000は、少なくとも2つのフィールド、特性情報フィールド1001と割合フィールド1002を含む。また、任意で、属性情報フィールド1003とアドバイスフィールド1004を含む。
The
特性情報フィールド1001は、図8を参照して説明したように、各クラスタが含むエレメントを元に生成された特性情報を示すフィールドである。
The
割合フィールド1002は、各クラスタに所属する回答者の割合を示すフィールドである。前述のように、すべての回答者は1つのクラスタに必ず分類されるため、割合フィールド中の割合の合計は100%となる。もちろん、割合を計算する際に割り切れず、四捨五入の結果100%より若干ずれる場合もあるが、以下では特に断らず、その場合も100%と見なす。
A
属性情報フィールド1003は、図8を参照して説明したように、各クラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容を元に生成された属性情報を示すフィールドである。前述のように、例えばクラスタ811に所属する回答者は、30代女性という内容が顕著に表れる。すなわち、属性の重心がクラスタの重心に近隣する。また、クラスタ814のように、顕著に表れるエレメントが存在せず、属性情報が空欄となるクラスタが存在してもよい。
As described with reference to FIG. 8, the
アドバイスフィールド1004は、発注者に対するアドバイスを示すフィールドである。アドバイスは、各クラスタの特性情報と、任意で割合や属性情報などを使用して生成されるものであり、CSを高めるために発注者が取るべき対策案を示す。例えば、クラスタ812では、早朝の20代男性がサービスのスピードに不満を持っており、早朝の出勤時間帯は特にサービスのスピードを向上させる必要があると考えられる。そこで、対応するアドバイスは、「早朝は特に素早くサービスを行うべきである」となる。なお、解析レポート1000では、何かに不満を持つクラスタに対してしかアドバイスを示していないが、一層のCS向上のため、何かに満足しているクラスタに対してもアドバイスを示すように情報処理装置106を構成してもよい。
The
情報処理装置106がアドバイスを生成する方法の一例をより詳細に説明する。情報処理装置106のHDD205は、特性情報、属性情報などに対応付けられたアドバイスを多数含むアドバイステーブルを保持する。図9は、アドバイステーブル900の一例を示す図である。情報処理装置106は、それぞれのクラスタについて特性情報等を調べ、それに対応するアドバイスをアドバイステーブルから選択する。例えば、クラスタ815は、「サービスに不満」という特性情報を持ち、「女性」という属性情報を持つため、エントリ903のアドバイスである「女性に対するサービスを全体的に改善する必要がある」が選択される。
An example of a method by which the
<処理の流れ>
図11は、本実施形態において情報処理装置106が行う処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップにおける処理は、図2のCPU200がHDD205に格納されているアプリケーションプログラムを実行することにより行われる。
<Process flow>
FIG. 11 is a flowchart showing a flow of processing performed by the
ステップS1101で、情報処理装置106は、PC108から発注情報を取得し、HDD205に格納する。詳述すると、情報処理装置106は、インターネット100を介してPC108からインターネット調査の依頼を受信すると、発注フォーム700をPC108に送信する。発注者はPC108上で発注フォーム700に必要事項を記入し、情報処理装置106に送信する。なお、本実施形態では、発注フォーム700の項目701で、タイプ706が選択されたものとして説明する。
In step S <b> 1101, the
なお、ステップS1101における処理は、インターネット100を介さずに、FAXや郵便などで行われてもよい。この場合、情報処理装置106のオペレータが指示入力装置206を使用して、発注情報を情報処理装置106に入力する。
Note that the processing in step S1101 may be performed by FAX, mail, or the like without using the
ステップS1102で、情報処理装置106は、調査店舗(本実施形態ではガソリンスタンドとする)のPOS端末110に、サンプリング条件を通知してSRAM303に設定する。サンプリング条件は、調査分野に応じたものがあらかじめHDD205に格納されている構成としてもよいし、発注フォーム700の項目710を使用して発注者が指定してもよい。
In step S1102, the
なお、POS端末110は一般的に発注者の所有するものであり、情報処理端末106のオペレータの管轄下にない可能性もある。この場合、情報処理端末106ではなく、PC108がサンプリング条件をPOS端末110に通知してSRAM303に設定してもよい。
The
ステップS1103で、情報処理装置106は、携帯端末102又はPC104から回答情報を収集する。詳述すると、情報処理装置106は、URL401などを使用したアクセス要求を受信すると、回答画面500を携帯端末102又はPC104に送信する。回答者は携帯端末102又はPC104を使用して回答画面500の各質問に対する回答情報を情報処理装置106に送信する。また、同時にPOS端末110からレシート情報を取得してもよい。以下では、特に断らなければ、「回答情報」は「レシート情報」を含んでもよい。
In step S <b> 1103, the
発注フォーム700の項目709で指定された納期まで余裕がある場合や、項目710で指示された必要な回答者数に満たない場合でも、情報処理装置106が所定数のアンケート回答情報を収集すると、ステップS1104に進む。この理由の詳細は後述するが、簡単に説明すると、回答情報のリアルタイムの解析を可能にするためである。したがって、リアルタイムの解析を必要としない場合は、情報処理装置106が必要とする回答情報をすべて収集してからステップS1104に進んでもよい。また、「所定数」とは、以下に説明する解析に最低限必要な数であることが好ましい。
Even when there is a margin until the delivery date specified in the
なお、回答者が電話番号402を使用してアンケートに回答しようとする場合、例えば、電話を受けたオペレータが不図示のPCを使用して回答内容を情報処理装置106に送信する。
When the respondent intends to answer the questionnaire using the
ステップS1104で、情報処理装置106は、ステップS1103で収集した回答情報を元に、エレメントテーブル600を生成する。なお、前述のように、この段階ではエレメント614には、質問507に対する回答文を自動分かち書きしたすべての単語が含まれる。
In step S1104, the
ステップS1105で、情報処理装置106は、エレメントテーブル600を元に回答者をクラスタ化する。クラスタ化の際に実際に使用するエレメントは、発注フォーム700の項目708で指定されており、ステップS1101で取得済みである。また、情報処理装置106は、HDD205に格納されているユーザ辞書のうち調査分野(ここではガソリンスタンドのCS調査)に対応するものを使用して、エレメント614に含まれる単語のうち、不要な単語を除外する。さらに、前述のように、情報処理装置106は対応分析法を用いて回答者のクラスタ化を行う。
In step S1105, the
ステップS1106で、情報処理装置106は、ステップS1105において生成されたクラスタを元に、解析レポート1000を生成する。なお、解析レポート1000が既に生成されている場合は、情報処理装置106は、解析レポート1000の内容を更新する。ただし、ステップS1103において新たなアンケート回答情報が収集されなかった場合は、ステップS1105において生成されるクラスタに変化が無いため、情報処理装置106は、解析レポート1000の内容を更新しない。
In step S1106, the
ステップS1107で、情報処理装置106は、発注者に解析レポート1000を提示する。具体的には、情報処理装置106がインターネットを介してPC108から解析レポート1000の提示要求を受信すると、情報処理装置106は解析レポート1000をPC108に送信する。或いは、提示要求を受信しなくても、電子メール等で定期的にPC108に解析レポート1000を送信するように情報処理装置106を構成してもよい。
In step S1107, the
なお、ステップS1107の処理は、ステップS1101の処理と同様、インターネット100を介さずに、FAXや郵便などで行われてもよい。
Note that the processing in step S1107 may be performed by FAX, mail, or the like without using the
ステップS1108で、情報処理装置106は、インターネット調査が所定の終了条件を満たすか否かを判定する。所定の条件とは、例えば、発注フォーム700で指定された、調査期間や収集すべきアンケート回答情報の数などに関する条件である。条件を満たす場合はインターネット調査を終了する。条件を満たさない場合はステップS1103に戻り、情報処理装置106はさらにアンケート収集を行い、ステップS1104〜S1107の処理により再度解析及び解析レポート1000の提示を行う。これにより、解析レポート1000はリアルタイム又は所定の周期で更新され、発注者は最新でより有用な解析レポートを取得することが可能となる。
In step S1108, the
<解析レポートの逐次提示>
図12を参照して、解析レポート1000が更新されたことを発注者に逐次(迅速に)通知する処理の流れを説明する。
<Sequential presentation of analysis reports>
With reference to FIG. 12, the flow of processing for sequentially (rapidly) notifying the orderer that the
ステップS1201で、情報処理装置106は、所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間とは、例えば「一日」、「一週間」、「一ヶ月」などの期間であり、発注フォーム700の項目710などを利用して発注者が指定できる。所定期間が経過している場合は、ステップS1202に進む。
In step S1201, the
ステップS1202で、情報処理装置106は、解析レポート1000が更新されたか否かを判定する。解析レポート1000の更新は、前述のように、図11のステップ1106において行われる。解析レポート1000が更新されている場合は、ステップS1203に進む。
In step S1202, the
ステップS1203で、情報処理装置106は、解析レポート1000が更新された旨の通知をPC108に送信する。この通知は、例えば電子メールなどを利用して、インターネット100を介して送信される。これにより、発注者は、解析レポート1000が更新されたことを迅速に知ることができるようになる。
In step S1203, the
なお、ステップS1202において解析レポート1000が更新されていないと判断された場合に、情報処理装置106は、解析レポート1000が更新されていない旨の通知をPC108に送信してもよい。これにより、解析レポート1000が更新されたか否かに関わらず、発注者は所定の期間ごとに最新の解析レポート1000の状態を知ることができるようになる。
When it is determined in step S1202 that the
<実施形態のまとめ>
以上説明したように、本実施形態によれば、情報処理装置106はアンケートにより得られた回答情報に含まれる定性情報と定量情報からエレメントテーブル600を生成する。その上で、情報処理装置106は、発注フォーム700の項目708により指定されたエレメントを使用して、回答者をクラスタ化する。次いで、情報処理装置106は、各クラスタの特性情報や割合に関する情報を含む解析レポート1000を発注者に提供する。
<Summary of Embodiment>
As described above, according to the present embodiment, the
これにより、情報処理装置106は、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱えることとなり、より信頼性の高い、インターネット調査の解析レポートを生成し、提供することができる。
As a result, the
Claims (11)
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第1の定性情報と第1の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得手段と、
前記第1の定性情報を単語単位に分解して第2の定性情報を生成する分解手段と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第1の選択手段と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第2の定性情報のうち、所定の単語を第3の定性情報として選択する第2の選択手段と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第2の定量情報と、前記第3の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An information processing apparatus connected to a plurality of client terminals via the Internet,
Obtaining first qualitative information and first quantitative information as answer information for qualitative questions and quantitative questions from a plurality of respondents who are users of the plurality of client terminals via the plurality of client terminals Acquisition means to
Decomposition means for decomposing the first qualitative information into words and generating second qualitative information;
First selection means for selecting a predetermined question from the qualitative question and the quantitative question;
A second selection means for selecting a predetermined word as the third qualitative information among the second qualitative information corresponding to the selected qualitative question;
Clustering means for classifying the plurality of respondents into a plurality of clusters based on the second quantitative information corresponding to the quantitative question selected from the quantitative information and the third qualitative information;
An information processing apparatus comprising:
前記解析レポートには前記属性情報が含まれることを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 A report generating means for generating an analysis report from a ratio of the respondents classified into each of the plurality of clusters to a total of the plurality of respondents;
The information processing apparatus according to claim 4, wherein the attribute information is included in the analysis report.
前記解析レポートには前記アドバイスが含まれることを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 Further, based on the second quantitative information and the third quantitative information, which are the criteria for classification by the clustering means, and the attribute information, advice information on how to deal with the respondent included in the cluster Advice information generating means for generating
The information processing apparatus according to claim 5, wherein the advice is included in the analysis report.
前記取得手段は、前記第2のクライアント端末からも前記第1の定性情報及び前記第1の定量情報のうち少なくとも一方を取得する
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus is further connected to a second client terminal other than the plurality of client terminals via the Internet,
The acquisition unit acquires at least one of the first qualitative information and the first quantitative information also from the second client terminal. Information processing device.
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第1の定性情報と第1の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、
前記第1の定性情報を単語単位に分解して第2の定性情報を生成する分解工程と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第1の選択工程と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第2の定性情報のうち、所定の単語を第3の定性情報として選択する第2の選択工程と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第2の定量情報と、前記第3の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、
を備えることを特徴とする制御方法。 A method for controlling an information processing apparatus connected to a plurality of client terminals via the Internet,
Obtaining first qualitative information and first quantitative information as answer information for qualitative questions and quantitative questions from a plurality of respondents who are users of the plurality of client terminals via the plurality of client terminals An acquisition process to
A decomposing step of decomposing the first qualitative information into words to generate second qualitative information;
A first selection step of selecting a predetermined question from the qualitative question and the quantitative question;
A second selection step of selecting a predetermined word as third qualitative information from among the second qualitative information corresponding to the selected qualitative question;
A clustering step of classifying the plurality of respondents into a plurality of clusters based on second quantitative information corresponding to the quantitative question selected from the quantitative information and the third qualitative information;
A control method comprising:
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第1の定性情報と第1の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、
前記第1の定性情報を単語単位に分解して第2の定性情報を生成する分解工程と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第1の選択工程と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第2の定性情報のうち、所定の単語を第3の定性情報として選択する第2の選択工程と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第2の定量情報と、前記第3の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、
を備えることを特徴とするプログラム。 A program for causing a computer to execute a control method for an information processing apparatus connected to a plurality of client terminals via the Internet, the control method comprising:
Obtaining first qualitative information and first quantitative information as answer information for qualitative questions and quantitative questions from a plurality of respondents who are users of the plurality of client terminals via the plurality of client terminals An acquisition process to
A decomposing step of decomposing the first qualitative information into words to generate second qualitative information;
A first selection step of selecting a predetermined question from the qualitative question and the quantitative question;
A second selection step of selecting a predetermined word as third qualitative information from among the second qualitative information corresponding to the selected qualitative question;
A clustering step of classifying the plurality of respondents into a plurality of clusters based on second quantitative information corresponding to the quantitative question selected from the quantitative information and the third qualitative information;
A program comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005333012A JP2007140841A (en) | 2005-11-17 | 2005-11-17 | Information processor and its control method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005333012A JP2007140841A (en) | 2005-11-17 | 2005-11-17 | Information processor and its control method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007140841A true JP2007140841A (en) | 2007-06-07 |
Family
ID=38203626
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005333012A Pending JP2007140841A (en) | 2005-11-17 | 2005-11-17 | Information processor and its control method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2007140841A (en) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009199014A (en) * | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Culture Convenience Club Co Ltd | Advertising system using receipt paper |
JP2011530110A (en) * | 2008-07-29 | 2011-12-15 | ブランド・アフィニティー・テクノロジーズ・インコーポレイテッド | Apparatus, system and method for brand affinity engine using positive and negative descriptions |
JP2014533418A (en) * | 2011-12-16 | 2014-12-11 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Personalized information transfer method and apparatus |
JP2014533404A (en) * | 2011-11-15 | 2014-12-11 | ティップタップ, インコーポレイテッドTipTap, Inc. | Method and system for determining acceptability by verifying unverified questionnaire items |
US9400995B2 (en) | 2011-08-16 | 2016-07-26 | Alibaba Group Holding Limited | Recommending content information based on user behavior |
US9886517B2 (en) | 2010-12-07 | 2018-02-06 | Alibaba Group Holding Limited | Ranking product information |
JP2020119341A (en) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | コクー株式会社 | Question survey apparatus |
-
2005
- 2005-11-17 JP JP2005333012A patent/JP2007140841A/en active Pending
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009199014A (en) * | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Culture Convenience Club Co Ltd | Advertising system using receipt paper |
JP2011530110A (en) * | 2008-07-29 | 2011-12-15 | ブランド・アフィニティー・テクノロジーズ・インコーポレイテッド | Apparatus, system and method for brand affinity engine using positive and negative descriptions |
US9886517B2 (en) | 2010-12-07 | 2018-02-06 | Alibaba Group Holding Limited | Ranking product information |
US9400995B2 (en) | 2011-08-16 | 2016-07-26 | Alibaba Group Holding Limited | Recommending content information based on user behavior |
JP2014533404A (en) * | 2011-11-15 | 2014-12-11 | ティップタップ, インコーポレイテッドTipTap, Inc. | Method and system for determining acceptability by verifying unverified questionnaire items |
JP2014533418A (en) * | 2011-12-16 | 2014-12-11 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Personalized information transfer method and apparatus |
US9208437B2 (en) | 2011-12-16 | 2015-12-08 | Alibaba Group Holding Limited | Personalized information pushing method and device |
JP2020119341A (en) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | コクー株式会社 | Question survey apparatus |
JP7197903B2 (en) | 2019-01-24 | 2022-12-28 | コクー株式会社 | Question survey device |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11435889B2 (en) | System and method for building and managing user experience for computer software interfaces | |
JP2004538535A (en) | Automatically generate survey questions based on analysis of answers to previous survey questions | |
JP4408303B2 (en) | Simulation device, effect measurement device, and sales promotion support system | |
JP2012089156A (en) | Advertising media determination device and advertising media determining method | |
CN101061498A (en) | Method for performing retail sales analysis | |
JP2013239160A (en) | Information providing system, information providing method and information providing program | |
JP2007140841A (en) | Information processor and its control method | |
US20220180379A1 (en) | Transaction-based information processing system, method, and article | |
JP4478479B2 (en) | Cosmetic evaluation information analysis system and method | |
CN113157752B (en) | Scientific and technological resource recommendation method and system based on user portrait and situation | |
KR20220117425A (en) | Marketability analysis and commercialization methodology analysis system using big data | |
Toubia | Conjoint analysis | |
JP2013109648A (en) | Commodity selection support system | |
Housden | CIM Coursebook 06/07 Marketing Research and Information | |
JP6031165B1 (en) | Promising customer prediction apparatus, promising customer prediction method, and promising customer prediction program | |
JP2003288469A (en) | Sales management method and graph plotting method | |
JP6320353B2 (en) | Digital marketing system | |
CN114519100A (en) | Catering data analysis method and device, electronic equipment and storage medium | |
JP2010055241A (en) | Support device for analysis of questionnaire result and method for the same | |
JPH0934873A (en) | Customer classification method and system | |
JP4928101B2 (en) | Media planning system | |
JP4288462B2 (en) | Customer information management system | |
JP7488622B1 (en) | Information processing device and computer program | |
WO2013119762A1 (en) | Tools and methods for determining semantic relationship indexes | |
Porst et al. | Computer-assisted interviewing in social and market research |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080709 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080711 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20081205 |