JP2015076028A - Ride sharer search system for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、第１の顧客が所定の施設に行く際に、同一の車両に乗車する第２の顧客を検索する相乗り者検索システムに関する。 The present invention relates to a passenger search system for searching for a second customer who gets on the same vehicle when the first customer goes to a predetermined facility.
従来において、同一の目的地（例えば、商業施設）に行くことを希望する複数の顧客がネットワークを介して希望を入力し、タクシーを手配して相乗りすることを奨励するシステムが提案されている（特許文献１参照）。 Conventionally, a system has been proposed that encourages multiple customers who wish to go to the same destination (for example, a commercial facility) to input their wishes via the network, arrange a taxi, and share the car ( Patent Document 1).
しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例は、同一の目的地へ行こうとする顧客を複数人集めて、タクシーに相乗りするという方式であり、相乗りする相手がどういう人であるかを考慮していない。つまり、男性であるか女性であるか、年齢が何歳くらいであるか、等の条件を考慮していない。従って、相乗りする相手に対する抵抗感があり、相乗りすることについて躊躇するという問題がある。
However, the above-described conventional example disclosed in
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、抵抗感の少ない相乗り者を検索することが可能な車両の相乗り者検索システムを提供することにある。 The present invention has been made to solve such a conventional problem, and an object of the present invention is to provide a vehicle rider search system capable of searching for a rider with less resistance. There is.
上記目的を達成するため、本願発明は、第１の顧客、及び第２の顧客による入力操作を受け付ける複数の顧客用端末と、各顧客用端末とネットワークを介して接続された顧客サーバとを備える。顧客サーバは、各顧客の基本属性に関するデータ、購買行動に関するデータ、及び地理条件に関するデータ、のうちの少なくとも一つを記憶するデータベースと、顧客用端末にて、第１の顧客が所定の施設を訪問することを示すデータが入力された際に、この第１の顧客の顧客データに基づき、データベースを参照してこの第１の顧客の顧客データと合致度が高い顧客データを有する少なくとも一人の第２の顧客を選出する顧客データ検索手段を有する。そして、選出した第２の顧客についての顧客データを第１の顧客の顧客用端末に送信する。 To achieve the above object, the present invention comprises a plurality of customer terminals that accept input operations by a first customer and a second customer, and a customer server connected to each customer terminal via a network. . The customer server includes a database that stores at least one of data relating to basic attributes of each customer, data relating to purchase behavior, and data relating to geographical conditions, and a customer terminal. When data indicating visit is input, at least one of the first customers having customer data that matches the customer data of the first customer with reference to the database based on the customer data of the first customer. A customer data search means for selecting two customers; Then, the customer data about the selected second customer is transmitted to the customer terminal of the first customer.
本発明に係る車両の相乗り者検索システムでは、相乗り者を選択する際に、自身と基本属性、購買行動、或いは地理条件の合致度が高い相乗り者が選出され、この中から実際に相乗りする相手を選択するので、抵抗感の少ない相乗り者を検索することが可能となる。 In the vehicle carpooler search system according to the present invention, when selecting a carpooler, a carpooler having a high degree of coincidence with the basic attribute, purchase behavior, or geographical condition is selected, and from this, the carpooler actually picks up This makes it possible to search for a car rider with less resistance.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。以下に示す第１実施形態では、ある顧客Ａが車両を運転して店舗（商業施設）に行く場合に、この店舗に行く顧客Ｂを募集し、条件の良い顧客Ｂを検索する処理を行う。つまり、顧客Ａが第１の顧客であり、顧客Ｂが第２の顧客である。また、第２実施形態では、車両を運転しない顧客Ｂが店舗に行くことを希望する場合に、車両を運転してこの店舗に行く予定のある顧客Ａを検索し、条件の良い顧客Ａを選択する。そして、顧客Ａからの承諾があった場合に、顧客Ｂは顧客Ａの車両に相乗り（乗車）させてもらい、店舗に来店する。つまり、顧客Ａが第２の顧客であり、顧客Ｂが第１の顧客である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the first embodiment described below, when a certain customer A drives a vehicle and goes to a store (commercial facility), a process for recruiting a customer B who goes to this store and searching for a customer B with good conditions is performed. That is, customer A is the first customer and customer B is the second customer. In the second embodiment, when a customer B who does not drive a vehicle desires to go to a store, the customer A who drives the vehicle and plans to go to the store is searched, and a customer A who is in good condition is selected. To do. When there is an approval from the customer A, the customer B causes the customer A's vehicle to ride (ride on) and visits the store. That is, customer A is the second customer and customer B is the first customer.
［第１実施形態の説明］
図１は、本発明の第１実施形態に係る相乗り者検索システムの構成を示すブロック図である。図１に示す相乗り者検索システム１００は、顧客サーバ１０と、複数の顧客用端末２１，２２（図では２つのみを記載）、及び、店舗用端末２３（商業施設用端末）を備え、これらはネットワーク２４を介して接続されている。ここで、上記の顧客Ａ（車両を運転する顧客）が操作する端末機を顧客用端末２１とし、顧客Ｂ（他者の車両に相乗り希望の顧客）が操作する端末機を顧客用端末２２とする。
[Description of First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a carpooler search system according to the first embodiment of the present invention. The
顧客用端末２１は、例えば、携帯電話機やスマートフォン、或いは自宅のパソコン等の通信機器であり、各種の顧客データの入力操作を受け付ける。顧客データの詳細については後述する。また、顧客Ａが車両を運転して店舗に行こうとする場合には、この旨のデータを入力する。
The
顧客用端末２２についても顧客用端末２１と同様に、例えば、携帯電話機やスマートフォン、或いは自宅のパソコン等の通信機器であり、各種の顧客データの入力操作を受け付ける。また、顧客Ａより、店舗に行こうとする旨のデータが入力された場合には、このデータを受信して所有者である顧客Ｂにこの内容を通知する。
Similarly to the
店舗用端末２３は、店舗に設けられる端末機であり、顧客の購買行動に関するデータ等の、店舗に関するデータを入力可能である。そして、各顧客の購買行動に関するデータを取得し、ネットワーク２４を経由して顧客サーバ１０に送信する。購買行動に関するデータとは、顧客が店舗に来店した曜日、来店時刻、滞在時間、購入品目、及び購入金額、等のデータである。来店時刻は、例えば、顧客のＩＤカードを店舗の出入り口に置かれたＩＤリーダに翳すことにより認識でき、滞在時間は、来店時にＩＤカードを読み取った時刻と出店時にＩＤカードを読み取った時刻に基づいて認識できる。また、購入品目及び購入金額は、店舗のレジスタで購入品のバーコードを読み取ることにより認識できる。
The
顧客サーバ１０は、顧客データ検索部１１（顧客データ検索手段）と、顧客データベース１３（データベース）と、該顧客データベース１３へのデータの書き込み、読み出しを行うデータベース制御部１２（データベース制御手段）と、を備えている。顧客データ検索部１１及びデータベース制御部１２は、例えば、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。
The
顧客データベース１３は、各顧客用端末２１，２２より入力された各種のデータ、及び上記の店舗用端末２３より送信される購買行動に関するデータを取得し、顧客データ（後述）として記憶する。
The
顧客データ検索部１１は、顧客Ａが顧客用端末２１より、店舗に行くことを示すデータを入力した場合に、この顧客Ａの顧客データに対して合致度の高い顧客データを持つ顧客Ｂを検索し、検索結果のデータを顧客用端末２１に送信する処理を行う。その一方で、顧客Ｂが顧客用端末２２より、店舗に行くことを希望するデータを入力した場合に、この顧客Ｂの顧客データと合致度の高い顧客データを持つ顧客Ａを検索し、検索結果のデータを顧客用端末２２に送信する処理を行う。
When the customer A inputs data indicating that the customer A goes to the store from the
即ち、顧客データ検索部１１は、第１の顧客が顧客用端末を操作して、所望の商業施設に行くことを示すデータを入力した際に、この第１の顧客の顧客データに基づき、該顧客データと合致度の高い他の顧客データを検索し、合致度の高い複数の顧客データを第２の顧客候補として抽出し、抽出した第２の顧客候補のデータを第１の顧客の顧客用端末に送信する処理を行う顧客データ検索手段としての機能を備える。
That is, when the first customer operates the customer terminal and inputs data indicating that he / she wants to go to the desired commercial facility, the customer
次に、顧客データの具体的な例について説明する。本実施形態で用いる顧客データは、顧客の基本属性に関するデータ、購買行動に関するデータ、及び地理条件に関するデータ、の３種類に分類することができる。そして、本実施形態では、上記の各顧客データを参照し、顧客Ａの顧客データとの間の合致度を点数で示し、点数の高い顧客Ｂを、相乗り者候補として認識する。そして、相乗り者候補のリストを顧客Ａの顧客用端末２１に送信する。以下、詳細に説明する。
Next, a specific example of customer data will be described. Customer data used in the present embodiment can be classified into three types: data relating to customer basic attributes, data relating to purchase behavior, and data relating to geographical conditions. In the present embodiment, each customer data is referred to, the degree of coincidence with the customer data of the customer A is indicated by a score, and the customer B having a high score is recognized as a carpooler candidate. Then, the carpooler candidate list is transmitted to the
（イ）基本属性に関するデータ
このデータには、性別、年齢、趣味、職業、家族構成のデータが含まれ、各顧客が顧客用端末２１，２２を用いて、予め入力したデータにより作成される。以下、図２〜図６を参照して具体的な例を説明する。図２は、性別に関する合致度を判断するための表である。図２に示すように、顧客Ａが男性の場合には、顧客Ｂが男性の場合に合致度が高く、女性の場合には合致度が低い。反対に、顧客Ａが女性の場合には、顧客Ｂが女性の場合は合致度が高く、男性の場合は合致度が低い。従って、顧客Ａ、Ｂが男性どうしの場合に「○」とする。
(A) Data on basic attributes This data includes data on gender, age, hobbies, occupations, and family structure, and is created from data input in advance by each customer using
また、図３は顧客Ａの年齢と顧客Ｂの年齢との合致度を判断するための表である。図３に示すように、顧客Ａと顧客Ｂの年代が同一である場合（例えば、３０歳代と３０歳代の場合）には、合致度は高いと判断し、「○」とする。また、年代が異なる場合には合致していないと判断する。 FIG. 3 is a table for determining the degree of coincidence between the age of customer A and the age of customer B. As shown in FIG. 3, when the customer A and the customer B have the same age (for example, in their 30s and 30s), it is determined that the degree of match is high, and “◯” is set. If the age is different, it is judged that they do not match.
図４は、顧客Ａの趣味と顧客Ｂの趣味との合致度を判断するための表である。図４に示すように、趣味の例として、読書、音楽鑑賞、楽器演奏、カラオケ、料理、ジョギング、ドライブ、散歩、キャンプ・アウトドア、写真、テニス、ゴルフ、釣り、バイク、自転車、その他のスポーツ、スポーツ観戦、ガーデニング、が挙げられている。そして、顧客Ａと顧客Ｂの趣味が一致する場合には、合致度が高く、「○」とする。それ以外は、合致していないと判断する。また、複数の趣味が登録可能であるので、複数の趣味で一致する場合には、その分合致度の項目が多くなる。図４に示す例では、１８項目の趣味が挙げられているので、最高の合致度は「１８」となる。 FIG. 4 is a table for determining the degree of coincidence between customer A's hobby and customer B's hobby. As shown in FIG. 4, examples of hobbies include reading, listening to music, playing musical instruments, karaoke, cooking, jogging, driving, walking, camping / outdoors, photography, tennis, golf, fishing, motorcycles, bicycles, other sports, Sports watching and gardening are listed. When the hobbies of the customer A and the customer B match, the matching degree is high and “◯” is set. Otherwise, it is determined that they do not match. In addition, since a plurality of hobbies can be registered, when there are a plurality of hobbies that match, the number of matching items increases accordingly. In the example shown in FIG. 4, there are 18 items of hobbies, so the highest match is “18”.
図５は、顧客Ａの職業と顧客Ｂの職業との合致度を判断するための表である。図５に示すように、職業として、会社員、公務員、自営業、パート、専業主婦（夫）、学生、無職、が挙げられている。そして、職業が一致する場合には、合致度が高く、「○」とする。また、職業が一致しない場合には合致していないと判断する。 FIG. 5 is a table for determining the degree of coincidence between the occupation of customer A and the occupation of customer B. As shown in FIG. 5, occupations include office workers, civil servants, self-employed, part-time, housewives (husbands), students, and unemployed. If the occupations match, the degree of match is high and “◯” is set. If the occupations do not match, it is determined that they do not match.
図６は、顧客Ａの家族構成と顧客Ｂとの合致度を判断するための表である。図６に示すように、家族構成として、単身、夫婦、夫婦＋子供、一人親＋子供、多世代、が挙げられている。そして、顧客Ａと顧客Ｂの家族構成が一致する場合には、合致度が高く、「○」とする。また、一致しない場合には合致していないと判断する。 FIG. 6 is a table for determining the degree of match between the family structure of customer A and customer B. As shown in FIG. 6, as a family structure, a single person, a couple, a couple + child, a single parent + child, and multiple generations are listed. When the family configurations of the customer A and the customer B match, the matching degree is high and “◯” is set. If they do not match, it is determined that they do not match.
そして、上述した、性別、年齢、趣味、職業、及び家族構成についての合致項目数の合計が求められる。つまり、合致項項目数が多いほど、相手側となる顧客との相性が良いものと判断される。 And the sum total of the number of matching items about gender, age, hobbies, occupations, and family structure mentioned above is calculated | required. In other words, it is determined that the greater the number of matching item items, the better the compatibility with the other customer.
（ロ）購買行動に関するデータ
このデータは、前述したように店舗用端末２３より送信されるデータに基づいて取得されるものであり、顧客が店舗に来店した曜日、来店時刻、滞在時間、購入品目、及び購入金額、のデータが含まれる。以下、図７〜図１０を参照して顧客Ａと顧客Ｂの合致度を示す点数の付与について説明する。
(B) Data related to purchase behavior This data is acquired based on the data transmitted from the
図７は、顧客Ａの来店時間帯と顧客Ｂの来店時間帯の合致度を店数化するための表である。図７に示すように、曜日及び時刻（来店時間帯）として、月曜の午前（ＡＭ）、月曜の午後（ＰＭ）、火曜の午前、・・・、日曜の午後、までの、１４通りに分類されている。そして、過去に顧客Ａが来店した時間帯、過去に顧客Ｂが来店した時間帯に基づいて、図７に示すように数値を設定し、この数値に基づいて合致度を店数化する。 FIG. 7 is a table for converting the degree of coincidence between the customer A visit time zone and the customer B visit time zone into the number of stores. As shown in FIG. 7, the day of the week and time (visit time) are classified into 14 types: Monday morning (AM), Monday afternoon (PM), Tuesday morning, ..., Sunday afternoon. Has been. Then, based on the time zone when customer A visited the store in the past and the time zone where customer B visited the store in the past, a numerical value is set as shown in FIG. 7, and the degree of matching is converted to the number of stores based on this numerical value.
例えば、顧客Ａがこの商業施設に来店した回数に対する、各時間帯に来店した全体の回数の比率を求める。その結果、「月曜の午後は３％」、「日曜の午前は５０％」といったデータが得られる。同様に、顧客Ｂがこの商業施設に来店した全体の回数に対する、各時間帯に来店した回数の比率を求める。その結果、「月曜の午後は１０％」、「日曜の午前は３０％」といったデータが得られる。そして、両者の比率が共に５０％以上の場合には「５」、共に４０％以上の場合には「４」、共に３０％以上の場合には「３」、共に１０％以下の場合には「１」、といったように数値化する。そして、顧客Ａが店舗に行こうとする時間帯に対応する点数を求める。図７に示す例は、顧客Ａ及び顧客Ｂが共に、土曜、日曜に頻繁に来店している場合を示しており、土曜、日曜における点数が大きくなっている。 For example, the ratio of the total number of times the customer A visited the commercial facility with respect to the number of times the customer A visited the commercial facility is obtained. As a result, data such as “3% on Monday afternoon” and “50% on Sunday morning” are obtained. Similarly, the ratio of the number of times that the customer B has visited the commercial facility to the number of times that the customer B has visited the commercial facility is obtained. As a result, data such as “10% on Monday afternoon” and “30% on Sunday morning” are obtained. If both ratios are 50% or more, “5”, if both are 40% or more, “4”, if both are 30% or more, “3”, if both are 10% or less, It is digitized like “1”. And the score corresponding to the time slot | zone when the customer A tries to go to a store is calculated | required. The example shown in FIG. 7 shows a case where both the customer A and the customer B frequently visit the store on Saturday and Sunday, and the points on Saturday and Sunday are large.
図８は、顧客Ａと顧客Ｂの平均滞在時間による合致度を１点〜５点に点数化するための表である。図８に示すように、平均滞在時間が「３０分以下」、「３０分〜１時間」、「１時間〜１．５時間」、「１．５時間〜２時間」、「２時間以上」の５段階に分類されている。そして、顧客Ａの平均滞在時間と顧客Ｂの平均滞在時間が近いほど、合致度が高くなるように設定されている。例えば、顧客Ａの平均滞在時間が「３０分〜１時間」であり、顧客Ｂの平均滞在時間も同様に「３０分〜１時間」である場合には、合致度は高く点数「５」とされている。また、顧客Ａの平均滞在時間が「２時間以上」であり、顧客Ｂの平均滞在時間が「３０分以下」である場合、即ち、平均滞在時間が大幅に相違する場合には、合致度は低く点数「１」とされている。 FIG. 8 is a table for scoring the degree of match based on the average stay time of customer A and customer B from 1 to 5 points. As shown in FIG. 8, the average stay time is “30 minutes or less”, “30 minutes to 1 hour”, “1 hour to 1.5 hours”, “1.5 hours to 2 hours”, “2 hours or more”. It is classified into five stages. Then, the closer the average stay time of the customer A and the average stay time of the customer B, the higher the matching degree is set. For example, when the average stay time of the customer A is “30 minutes to 1 hour” and the average stay time of the customer B is also “30 minutes to 1 hour”, the matching degree is high and the score is “5”. Has been. If the average stay time of customer A is “2 hours or more” and the average stay time of customer B is “30 minutes or less”, that is, if the average stay time is significantly different, The score is low, “1”.
図９は、顧客Ａと顧客Ｂの購買品目傾向の合致度を１点〜５点に点数化するための表である。図９に示すように、食品の購入金額と日用品の購入金額との比率で分類する。具体的には、食品と日用品の購入金額の比率が「１００：０」、「８０：２０」、「５０：５０」、「２０：８０」、「０：１００」の５段階に分類されている。そして、顧客Ａの比率と顧客Ｂの比率が近いほど、合致度が高くなるように設定されている。例えば、顧客Ａの比率「８０：２０」であり、顧客Ｂの比率も同様に「８０：２０」である場合には、合致度は高く、点数「５」とされている。また、顧客Ａの比率が「１００：０」であり、顧客Ｂの比率が「０：１００」である場合、即ち、購買品目傾向が大幅に相違する場合には、合致度は低く点数「１」とされている。 FIG. 9 is a table for scoring the degree of coincidence between the purchase item trends of customer A and customer B to 1 to 5 points. As shown in FIG. 9, the classification is based on the ratio between the purchase price of food and the purchase price of daily necessities. Specifically, the ratio of the purchase price of food and daily necessities is classified into five levels: “100: 0”, “80:20”, “50:50”, “20:80”, “0: 100”. Yes. Then, the closer the ratio of the customer A and the ratio of the customer B, the higher the matching degree. For example, when the ratio of customer A is “80:20” and the ratio of customer B is also “80:20”, the degree of match is high and the score is “5”. Further, when the ratio of the customer A is “100: 0” and the ratio of the customer B is “0: 100”, that is, when the purchase item tendency is significantly different, the degree of match is low and the score “1” It is said that.
図１０は、顧客Ａと顧客Ｂの平均購入金額による合致度を点数化するための表である。図１０に示すように、平均購入時間が「１０００円以下」、「１０００円〜３０００円」、「３０００円〜５０００円」、「５０００円〜７０００円」、「７０００円〜１万円」、「１万円〜１．５万円」、「１．５万円以上」の７段階に分類されている。そして、顧客Ａの平均購入金額と顧客Ｂの平均購入金額が近いほど、合致度が高くなるように設定されている。例えば、顧客Ａの平均購入金額が「３０００円〜５０００円」であり、顧客Ｂの平均購入金額も同様に「３０００円〜５０００円」である場合には、合致度は高く点数「７」とされている。また、顧客Ａの平均購入金額が「１．５万円以上」であり、顧客Ｂの平均購入金額が「１０００円以下」である場合、即ち、平均購入金額が大幅に相違する場合には、合致度は低く点数「１」とされている。 FIG. 10 is a table for scoring the degree of match based on the average purchase amount of customer A and customer B. As shown in FIG. 10, the average purchase time is “1000 yen or less”, “1000 yen to 3000 yen”, “3000 yen to 5000 yen”, “5000 yen to 7000 yen”, “7000 yen to 10,000 yen”, It is classified into 7 levels, “10,000 to 15,000 yen” and “15,000 yen or more”. Then, the closer the average purchase price of the customer A and the average purchase price of the customer B, the higher the matching degree is set. For example, when the average purchase amount of the customer A is “3000 yen to 5000 yen” and the average purchase amount of the customer B is also “3000 yen to 5000 yen”, the degree of match is high and the score is “7”. Has been. Further, when the average purchase amount of the customer A is “15,000 yen or more” and the average purchase amount of the customer B is “1000 yen or less”, that is, when the average purchase amount is significantly different, The degree of match is low and the score is “1”.
そして、上記の４項目、即ち、来店する時間帯、平均滞在時間、購買品目の傾向、及び平均購入金額について求められた点数を合計することにより、購買行動についての得点を求める。 And the score about purchasing behavior is calculated | required by totaling the score calculated | required about said 4 items, ie, the time slot | zone to visit, an average staying time, the tendency of a purchase item, and an average purchase amount.
（ハ）地理条件に関するデータ
図１１は、顧客Ａが顧客Ｂを乗せるために、店舗へ向かう最短のルートから余儀なく外れる距離を点数化するための表である。図１１に示すように、顧客Ａが店舗に行く際のルート上に顧客Ｂの家がある場合には点数は「５」とされ、ルートから外れる距離（余儀なく遠回りする距離）が５００ｍ未満の場合には「４」とされ、１Ｋｍ未満である場合には「３」とされ、２Ｋｍ未満である場合には「２」とされ、３Ｋｍ未満である場合には「１」とされる。これ以外は、「０」である。そして、この点数を地理条件に関する点数とする。
(C) Data on Geographical Conditions FIG. 11 is a table for scoring the distance that the customer A must deviate from the shortest route to the store in order to place the customer B. As shown in FIG. 11, when customer A's house is on the route when customer A goes to the store, the score is “5”, and the distance deviating from the route (the distance that is forced to go around) is less than 500 m. “4”, “3” when it is less than 1 km, “2” when it is less than 2 km, and “1” when it is less than 3 km. Other than this, it is “0”. And let this score be a score regarding a geographical condition.
［第１実施形態の動作説明］
次に、第１実施形態に係る相乗り相手検索システムの作用を、図１２〜図１４に示すフローチャート、及び図１７に示す表示例を参照して説明する。初めに、図１２を参照して、図１に示す顧客データベース１３を作成する処理について説明する。
[Description of Operation of First Embodiment]
Next, the operation of the carpool partner search system according to the first embodiment will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 12 to 14 and the display example shown in FIG. First, processing for creating the
ステップＳ１１において、顧客サーバ１０は、顧客によるデータの入力を受け付ける。そして、各顧客（顧客Ａ、顧客Ｂ）が有する顧客用端末２１，２２により、各種の顧客データが入力される。具体的には、図２〜図６に示した基本属性に関するデータが入力される。
In step S11, the
ステップＳ１２において、顧客サーバ１０は、店舗によるデータの入力を受け付ける。そして、店舗用端末２３により、各種の顧客データが入力される。具体的には、図７〜図１０に示した購買行動に関するデータが入力される。
In step S12, the
ステップＳ１３において、入力された各種のデータを顧客データベース１３に保存する。その結果、図２〜図１０に示したデータが顧客データベース１３に記憶される。また、各顧客の居住地のデータが記憶される。この居住地のデータに基づいて、図１１に示した地理条件に関するデータが生成される。
In step S <b> 13, various input data are stored in the
次に、図１３を参照して、車両を運転する顧客Ａが、相乗り者となる顧客Ｂを検索する際の処理手順について説明する。初めに、ステップＳ３１において、車両を運転する顧客Ａが、顧客用端末２１を操作して来店予定とする日時を登録する。この登録データは、ネットワーク２４を経由して顧客サーバ１０に送信される。
Next, with reference to FIG. 13, the processing procedure when the customer A who drives the vehicle searches for the customer B who becomes the carpooler will be described. First, in step S31, the customer A who drives the vehicle operates the
ステップＳ３２において、顧客データ検索部１１は、顧客データベース１３を参照して、この顧客Ａと相性の良い顧客Ｂを選出する。例えば、相性の良い順に１０人の顧客Ｂを選出する。以下、この選出処理の詳細について、図１４を参照して説明する。
In step S <b> 32, the customer
図１４のステップＳ５１において、顧客データ検索部１１は、登録を行った顧客Ａの居住地に対して、地理条件が適合する顧客Ｂを選出し、更に点数化する。ここでの処理では、図１１に示したように、顧客Ａが店舗に向かう際に走行するルートから３Ｋｍの範囲に居住地を有する顧客Ｂが選出される。
In step S51 of FIG. 14, the customer
ステップＳ５２において、顧客データ検索部１１は、ステップＳ５１の処理で選出された顧客Ｂのうち、半年（６ヶ月）以上前に顧客データベース１３に登録し、且つ、最近３ヶ月間で行き先となる店舗への来店頻度が減少傾向にある顧客を選出する。
In step S52, the customer
ステップＳ５３において、顧客データ検索部１１は、登録した顧客ＡとステップＳ５２で選出した各顧客Ｂとの間で、前述した「基本属性に関するデータ」及び「購買行動に関するデータ」について点数化し、合致度を判定する。
In step S53, the customer
ステップＳ５４において、顧客データ検索部１１は、合計点数の高い１０人の顧客Ｂを選出する。こうして、顧客Ｂの選出処理が終了する。
In step S54, the customer
次いで、図１３のステップＳ３３において、顧客データ検索部１１は、選出した１０人の顧客Ｂの顧客用端末２２に、顧客Ａの来店予定日についてのデータを送信する。即ち、この１０人の顧客Ｂに対して、車両を運転する顧客Ａが、既定の時刻に店舗に行くことが通知される。そして、このデータを認識した顧客Ｂは、顧客Ａと相乗りで店舗に行くことを希望するか否かの回答データを顧客用端末２２にて入力する。この回答データは、顧客Ａの顧客用端末２１に送信される。
Next, in step S33 of FIG. 13, the customer
ステップＳ３４において、顧客Ａの顧客用端末２１には、各顧客Ｂより送信される回答データが受信される。その結果、例えば、選出された１０人（所定数）の顧客Ｂのうち、５人から「相乗りしたい」という回答を得ることができる。更に、相乗りを希望する顧客Ｂに関する各種の顧客データが顧客用端末２１に送信される。その結果、図１７に示すように、顧客用端末２１の表示画面には、複数の相乗り希望者のデータが表示される。具体的には、基本属性データの合致項目数、及び購買行動に関するデータ及び地理条件に関するデータの合致度を示す合計点数が表示される。例えば、「ａさん」について合致項目数が「７」、合計点数が「４０点」と表示される。
In step S34, the
ステップＳ３５において、顧客Ａは、相乗りを希望する顧客Ｂが複数存在する場合には、各顧客Ｂの顧客データを参照して、唯一の相乗り相手を決定し、決定した顧客Ｂに対して承諾判断する。例えば、図１７に示す画面がスマートフォンに表示された場合には、このうち相乗りさせても良いと思う顧客Ｂをタッチすることにより、相乗り相手を決定する。 In step S35, when there are a plurality of customers B who wish to share, the customer A refers to the customer data of each customer B, determines a unique partner, and decides to accept the determined customer B. To do. For example, when the screen shown in FIG. 17 is displayed on the smartphone, the partner B is determined by touching the customer B who is considered to be allowed to share the vehicle.
そして、ステップＳ３６において、承諾が確認された場合には、承諾した顧客Ｂに対して、相乗り相手に決定されたことを示すデータを送信すると共に、ステップＳ３７にて、店舗が、車両を運転する顧客Ａに対して、この店舗のポイント（購買価値）を付与する。ポイントとは、例えば、その店舗での商品を購入することが可能な特典である。 If the approval is confirmed in step S36, data indicating that it has been determined to be a carpool partner is transmitted to the approved customer B, and the store drives the vehicle in step S37. The point (purchase value) of this store is given to the customer A. The point is, for example, a privilege that can purchase a product at the store.
その後、ステップＳ３８において、図１に示すデータベース制御部１２は、顧客Ａが承諾した顧客Ｂのデータを顧客データベース１３に保存する。承諾に関するデータを保存することにより、次回この顧客Ａが相乗り者を募集した場合に、顧客Ｂを選出する際の条件とすることができる。例えば、顧客Ａが相乗りする顧客Ｂを決める際に、趣味の一致度を重視する傾向がある場合には、次回以降は、趣味が一致する顧客Ｂを優先的に選出するようにすることができる。
Thereafter, in step S <b> 38, the
そして、ステップＳ３９において、顧客Ａは顧客Ｂと相乗りして店舗に来店する。こうして、顧客Ａが車両を運転して店舗に行く場合に、この顧客Ａと相性の良い顧客Ｂを選出し、この顧客Ｂと相乗りで店舗に行くことができることとなる。 In step S39, customer A rides with customer B and visits the store. Thus, when the customer A drives the vehicle and goes to the store, the customer B having a good compatibility with the customer A can be selected, and the customer B can go to the store together.
このようにして、本実施形態に係る車両の相乗り者検索システム１００では、顧客Ａが車両を運転して店舗（商業施設）に行く場合に、この顧客Ａが店舗に向かうルートに近い場所に居住地がある顧客Ｂを選出し、更に、顧客Ａと基本属性、及び購買傾向の合致度が高い顧客Ｂを優先的に選出する。従って、顧客Ａは、自分と相性が良いと思われる顧客Ｂを検索して相乗りすることができ、相乗り相手に対する不安を解消することができる。
Thus, in the vehicle
また、相乗りすることにより店舗のポイント（購買価値）を取得できるので、相乗りして顧客を店舗に来店させることに対する対価を得ることができる。 Moreover, since the point (purchase value) of a store can be acquired by carpooling, the compensation for carrying out carpooling and bringing a customer to the store can be obtained.
更に、顧客Ａが店舗に向かうルートから地理的に近い顧客Ｂを選出するので、顧客Ａは大幅に遠回りすることを強いられることはなく、顧客Ａの車両の運転に大きな影響を与えることはない。 Furthermore, since customer A selects customer B who is geographically close from the route to the store, customer A is not forced to make a detour and does not significantly affect the driving of customer A's vehicle. .
また、複数の顧客Ｂのうち、店舗への来店頻度が低下傾向にある顧客Ｂを優先的に選出するので、その店舗での買い物の関心が低くなっている顧客Ｂに対して、店舗での買い物についての関心を高めることができる。また、顧客Ａが店舗に来店することを通知して、相乗り者を募集するので、本来その店舗に来店する予定のない顧客Ｂに対して、来店を促すことができ、店舗への来店者を増やすことができる。 Moreover, since the customer B whose store visit frequency tends to decrease among a plurality of customers B is preferentially selected, the customer B who is less interested in shopping at the store is selected in the store. Increase interest in shopping. In addition, since the customer A is notified that the store will visit the store and recruits carpoolers, the customer B who does not intend to visit the store can be encouraged to visit the store. Can be increased.
更に、商用施設用端末にて各顧客の購買行動に関するデータが入力され、このデータが顧客データベース１３に記憶される。そして、購買行動に関するデータを用いて、顧客どうしの合致度を判断するので、その店舗での購買行動の合致度の高い顧客を相乗り者の候補として選出することができ、相乗り者に対する不安を解消することができる。
Further, data relating to the purchasing behavior of each customer is input at the commercial facility terminal, and this data is stored in the
また、顧客Ａに対して相性の良い順に顧客Ｂを複数人選出し、この複数人を相乗り者候補として顧客用端末２１に提示するので、顧客Ａは相性が良いと判断された複数人の顧客Ｂから相乗り者を選ぶことができるので、自身の好みに応じた相手、例えば、趣味が一致する相手を選択することができる。
Further, since a plurality of customers B are selected in order of good compatibility with customer A, and the plurality of customers B are presented to the
［第２実施形態の説明］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、車両を運転する顧客Ａが相乗り者を募集する場合について説明した。これに対して、第２実施形態では、車両を持たない顧客Ｂが店舗に行くことを希望する場合に、この店舗に車両を運転して行くことを予定している顧客Ａを検索する点で相違する。以下、詳細について説明する。
[Description of Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In 1st Embodiment mentioned above, the case where the customer A who drives a vehicle recruits carpoolers was demonstrated. On the other hand, in 2nd Embodiment, when the customer B who does not have a vehicle desires to go to a store, the point which searches the customer A who plans to drive a vehicle to this store is searched. Is different. Details will be described below.
システム構成は、図１と同様であり、また、顧客データベース１３に記憶される各種のデータについても、前述した図２〜図１１と同様であるので説明を省略する。以下、第２実施形態に係る車両の相乗り者検索システム１００の動作について、図１５，図１６，図１８を参照して説明する。
The system configuration is the same as that shown in FIG. 1, and various data stored in the
図１５は、第２実施形態に係る車両の相乗りシステムの動作を示すフローチャートである。初めに、ステップＳ７１において、車両を運転する顧客Ａが、顧客用端末２１を操作して来店予定とする日時を登録する。この登録データは、ネットワーク２４を経由して顧客サーバ１０に送信される。
FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the vehicle sharing system according to the second embodiment. First, in step S71, the customer A who drives the vehicle operates the
ステップＳ７２において、顧客Ｂが顧客用端末２２を操作して、店舗への来店予定のある顧客Ａを検索する。 In step S72, customer B operates customer terminal 22 to search for customer A who is scheduled to visit the store.
ステップＳ７３において、顧客データ検索部１１は、顧客データベース１３を参照して、この顧客Ｂと相性の良い顧客Ａを選出する。例えば、相性の良い順に１０人の顧客Ａを選出する。以下、この選出処理の詳細について、図１６を参照して説明する。
In step S <b> 73, the customer
図１６のステップＳ９１において、顧客データ検索部１１は、登録を行った顧客Ｂの居住地に対して、地理条件が適合する顧客Ａを選出し、更に点数化する。ここでの処理では、図１１に示したように、顧客Ａが顧客Ｂを同乗させるための遠回りする距離が３Ｋｍ未満となる条件の顧客Ａが選出される。
In step S91 in FIG. 16, the customer
ステップＳ９２において、顧客データ検索部１１は、登録した顧客ＢとステップＳ９１で選出した各顧客Ａとの間で、前述した基本属性に関するデータの合致度項目数、及び、購買行動に関するデータの点数に基づいて、合致度を判定する。
In step S92, the customer
ステップＳ９３において、顧客データ検索部１１は、合計の点数の高い１０人の顧客Ａを選出する。こうして、顧客Ａの選出処理が終了する。
In step S93, the customer
次いで、図１５のステップＳ７４において、顧客データ検索部１１は、選出した１０人の顧客Ａの顧客用端末２１に、顧客Ｂが来店を希望する予定日についてのデータを送信する。即ち、ステップＳ７５において、選出された１０人の顧客Ａに対して、相乗りを希望する顧客Ｂがいることが通知される。そして、このデータを認識した顧客Ａは、顧客Ｂと相乗りで店舗に行くことを希望するか否かのデータを入力する。このデータは、顧客Ｂの顧客用端末２１に送信される。
Next, in step S74 of FIG. 15, the customer
ステップＳ７６において、顧客Ｂの顧客用端末２２には、各顧客Ａより送信されるデータが受信される。その結果、例えば、選出された１０人の顧客Ａのうち、５人から「相乗りしても良い」という回答を得ることができる。更に、相乗りを希望する顧客Ａに関する各種の顧客データが顧客用端末２２に送信される。その結果、図１８に示すように、顧客用端末２２の表示画面には、複数の相乗り希望者のデータが表示される。具体的には、基本属性データの合致項目数、及び購買行動に関するデータ及び地理条件に関するデータの合致度を示す合計点数が表示される。例えば、「ａさん」について合致項目数が「７」、合計点数が「４０点」と表示される。そして、顧客Ｂは、５人の顧客Ａから自分と相性の良いと思われる顧客Ａを選択する。このデータは、選択された顧客Ａの顧客用端末２１に送信される。
In step S76, the customer terminal 22 of the customer B receives the data transmitted from each customer A. As a result, for example, five customers out of the ten selected customers A can obtain a reply “may be shared”. Further, various customer data related to customer A who wishes to share the vehicle is transmitted to the customer terminal 22. As a result, as shown in FIG. 18, data of a plurality of carpoolers is displayed on the display screen of the customer terminal 22. Specifically, the number of matching items of the basic attribute data, and the total score indicating the degree of matching of the data relating to purchase behavior and the data relating to geographical conditions are displayed. For example, the number of matching items for “Mr. a” is displayed as “7” and the total score is “40 points”. Then, the customer B selects the customer A who seems to be compatible with him from the five customers A. This data is transmitted to the
ステップＳ７７において、顧客Ｂにより選択された顧客Ａは、この顧客Ｂとの相乗りを承諾するか否かを判断し、承諾する場合には、承諾を示すデータを顧客Ｂに送信する。 In step S77, the customer A selected by the customer B determines whether or not to accept the sharing with the customer B, and if so, transmits data indicating the acceptance to the customer B.
そして、顧客Ａが承諾した場合には、ステップＳ７８において、顧客Ｂに対して相乗りが許可されたことを示すデータを送信すると共に、店舗が、車両を運転する顧客Ａに対して、この店舗のポイント（購買価値）を付与する。 If the customer A approves, in step S78, data indicating that the car sharing is permitted is transmitted to the customer B, and the store sends the data of the store to the customer A who drives the vehicle. Give points (purchase value).
その後、ステップＳ７９において、図１に示すデータベース制御部１２は、顧客Ｂが選択した顧客Ａのデータを顧客データベース１３に保存する。承諾に関するデータを保存することにより、次回この顧客Ｂが相乗り者を募集した場合に、顧客Ａを選出する際の条件とすることができる。
Thereafter, in step S <b> 79, the
そして、ステップＳ８０において、顧客Ｂは顧客Ａと相乗りして店舗に来店する。こうして、車両を持たない顧客Ｂが店舗に行きたい場合に、この顧客Ｂと相性の良い顧客Ａを選出し、この顧客Ａと相乗りで店舗に行くことができることとなる。 In step S80, customer B rides with customer A and visits the store. Thus, when the customer B who does not have a vehicle wants to go to the store, the customer A having a good compatibility with the customer B can be selected, and the customer A can go to the store together.
このようにして、第２実施形態に係る車両の相乗り者検索システムでは、車両を持たない顧客Ｂが店舗（商業施設）に行くことを希望する場合に、この顧客Ｂの居住地の近傍を通って店舗に行く予定のある顧客Ａを選出し、相乗りにより店舗に行くことができる。このため、バスやタクシー等の有料の交通手段を使用することなく、目的地となる店舗に行くことができる。 As described above, in the vehicle carpooler search system according to the second embodiment, when the customer B who does not have the vehicle desires to go to the store (commercial facility), the customer B passes through the vicinity of the residence of the customer B. The customer A who plans to go to the store can be selected and can go to the store by carpooling. For this reason, it is possible to go to the destination store without using paid transportation such as buses and taxis.
また、相乗り者となる顧客Ａを選出する際に、自身（顧客Ｂ）と基本属性、及び購買傾向の合致度が高い顧客Ａを優先的に選出する。従って、顧客Ｂは、自分と相性が良いと思われる顧客Ａを検索して相乗りすることができ、相乗り相手に対する不安を解消することができる。また、顧客Ｂが店舗に来店することに協力した顧客Ａに対しては、店舗のポイントが付与されるので、顧客Ａは金銭的な対価を得ることができる。 In addition, when selecting customer A to be a carpooler, customer A who has a high degree of matching with himself (customer B), basic attributes, and purchasing tendency is selected preferentially. Accordingly, the customer B can search for the customer A who seems to have good compatibility with the customer B, and can share the anxiety with the partner. Further, since the point of the store is given to the customer A who cooperates with the customer B visiting the store, the customer A can obtain a monetary consideration.
更に、顧客Ｂと地理的に近い顧客Ａを選出するので、顧客Ａは大幅に遠回りすることを強いられることはなく、顧客Ａの車両の運転に大きな影響を与えることはない。 Further, since customer A is selected geographically close to customer B, customer A is not forced to make a detour and does not greatly affect the driving of customer A's vehicle.
以上、本発明の車両の相乗り者検索システムを図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。 The vehicle passenger search system according to the present invention has been described based on the illustrated embodiment. However, the present invention is not limited to this, and the configuration of each part is of an arbitrary configuration having the same function. Can be replaced.
例えば、上述した実施形態では、各顧客について、基本属性に関するデータ、購買行動に関するデータ、及び、地理条件に関するデータを参照して相性の良い相乗り者を検索する例について説明したが、上記３つのデータのうちの少なくとも一つを用いて相乗り者を検索することも可能である。 For example, in the above-described embodiment, for each customer, an example of searching for a compatible carpooler by referring to data related to basic attributes, data related to purchase behavior, and data related to geographical conditions has been described, but the above three data It is also possible to search for a carpooler using at least one of them.
また、上述した実施形態では、購買価値の一例としてその店舗のポイントを付与する例について説明したが、例えば、商品券とすることも可能である。 Moreover, although embodiment mentioned above demonstrated the example which provides the point of the store as an example of purchase value, it can also be set as a gift certificate, for example.
１０ 顧客サーバ
１１ 顧客データ検索部
１２ データベース制御部
１３ 顧客データベース
２１ 顧客用端末
２２ 顧客用端末
２３ 店舗用端末
２４ ネットワーク
１００ 相乗り者検索システム
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記第１の顧客、及び第２の顧客を含む、各顧客による入力操作を受け付ける複数の顧客用端末と、
前記各顧客用端末とネットワークを介して接続された顧客サーバと、を備え、
前記顧客サーバは、
前記各顧客用端末より入力される各顧客の顧客データである、基本属性に関するデータ、購買行動に関するデータ、及び地理条件に関するデータ、のうちの少なくとも一つを記憶するデータベースと、
前記各顧客用端末より入力される顧客データの、前記データベースへの書き込み、読み出しを制御するデータベース制御手段と、
前記顧客用端末にて、前記第１の顧客が所定の施設へ訪問することを示すデータが入力された際に、この第１の顧客の顧客データに基づき、前記データベースを参照してこの第１の顧客の顧客データと合致度が高い顧客データを有する少なくとも一人の第２の顧客を選出し、選出した第２の顧客についての顧客データを前記第１の顧客の顧客用端末に送信する顧客データ検索手段と、
を備えることを特徴とする車両の相乗り者検索システム。 In a carpooler search system for searching for a second customer who gets on the same vehicle when the first customer goes to a predetermined facility,
A plurality of customer terminals that accept input operations by each customer, including the first customer and the second customer;
A customer server connected to each customer terminal via a network,
The customer server is
A database that stores at least one of data relating to basic attributes, data relating to purchase behavior, and data relating to geographical conditions, which are customer data of each customer input from each of the terminals for each customer;
Database control means for controlling writing and reading of the customer data input from each customer terminal to the database;
When data indicating that the first customer visits a predetermined facility is input at the customer terminal, the first reference is made to the database based on the customer data of the first customer. Customer data for selecting at least one second customer having customer data having a high degree of coincidence with customer data of the customer and transmitting the customer data about the selected second customer to the customer terminal of the first customer Search means;
A vehicle carpooler search system comprising:
前記データベース制御手段は、前記商業施設用端末より入力される各顧客についての購買行動に関するデータを取得して前記データベースに保存することを特徴とする請求項１に記載の車両の相乗り者検索システム。 The predetermined facility is a commercial facility, and further includes a commercial facility terminal connected to the network and capable of inputting data relating to the commercial facility,
2. The vehicle rider search system according to claim 1, wherein the database control unit acquires data relating to purchase behavior for each customer input from the commercial facility terminal and stores the data in the database.
前記顧客データ検索手段は、前記所定の施設に訪問する頻度が減少傾向にある第２の顧客を優先的に選出し、選出した第２の顧客についての顧客データを第１の顧客の顧客用端末に送信することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の車両の相乗り者検索システム。 The first customer is a customer who drives a vehicle and visits the predetermined facility, and the second customer is a customer who rides together with the first customer and visits the predetermined facility,
The customer data search means preferentially selects second customers whose frequency of visiting the predetermined facility tends to decrease, and uses the customer data of the selected second customers as a customer terminal for the first customer The vehicle carpooler search system according to any one of claims 1 to 4, wherein:
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