JP2020038519A - 商取引情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】商品供給量の過不足に由来する商取引機会の逸失または商品生産コストの増加を回避する観点から、当該商取引に関する状況の予測精度の向上を図り得るシステムを提供する。【解決手段】商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアント２を通じた所定行動の頻度に関する「第１情報」がネットワーク通信により取得される。第２消費者群による前記商品の購入実績に関する「第２情報」がネットワーク通信により取得される。商品のコストおよび第１情報により特定される第１指定期間における所定行動の頻度に基づいて定まる指標値と、第２情報により特定される第１指定期間よりも後の第２指定期間における商品の購入実績と、の相関関係が商品ごとに特定される。【選択図】 図１

Description

本発明は、商取引に関連した情報処理技術に関する。

商品の販売数の予測、または予測された販売数に基づいて生産数を予測する際、マーケットリサーチまたは過去の販売実績を利用することが考えられる（例えば、特許文献１〜５参照）。

特開２０００−１１３０５３号公報 特開２００７−１２２４１５号公報 特開２００８−３１０４７７号公報 特開２００２−１５７３９４号公報 特表２００７−５０３６５１号公報

しかし、商品の販売数または予測された販売数に基づいた生産数の予測精度は、商品の生産数の過多または過少、ひいては商品供給量の過不足に由来する、商取引機会の逸失または商品生産コストの増加を回避する観点から改善の余地がある。

そこで、本発明は、商品供給量の過不足に由来する商取引機会の逸失または商品生産コストの増加を回避する観点から、当該商取引に関する状況の予測精度の向上を図り得るシステムを提供することを解決課題とする。

本発明の商取引情報処理システムは、商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアントを通じた所定行動の頻度に関する第１情報をネットワーク通信により取得する第１情報取得要素と、第２消費者群による前記商品の購入実績に関する第２情報をネットワーク通信により取得する第２情報取得要素と、前記商品のコストおよび前記第１情報取得要素により取得された前記第１情報により特定される第１指定期間における前記所定行動の頻度に基づき、前記頻度の増加関数であり、かつ、前記コストの減少関数である所定の多変数関数にしたがって、指標値を商品ごとに決定する第１演算処理要素と、前記第１演算処理要素により決定された前記指標値と、前記第２情報取得要素により取得された前記第２情報により特定される前記第１指定期間よりも後の第２指定期間における前記商品の購入実績と、の相関関係を商品ごとに特定する第２演算処理要素と、を備えていることを特徴とする。

本発明者が得た知見によれば、図７に一点鎖線で表現されているように、コストが比較的高い商品に対する消費者の憧れは比較的強いので、ウェブサイトで検索したい気持ちが強い一方、コストの高さのために購入を躊躇する傾向がある。これとは反対に、図７に二点鎖線で表現されているように、コストが比較的低い商品に対する消費者の憧れは比較的弱いので、ウェブサイトで検索したい気持ちが弱い一方、コストの低さのために購入を積極的に検討する傾向がある。

すなわち、ウェブサイトで商品の検索頻度等が高いからといってその商品の購入実績が必ず上がるわけでもなく、ウェブサイトで商品の検索頻度等が低いからといってその商品の購入実績が必ず下がるわけでもない。このため、所定のウェブサイトにおけるクライアントを通じた消費者（第１消費者群）による所定行動の頻度の高低と当該商品のコストの高低とのバランスが勘案されて決定された指標値と、消費者（第２消費者群）による当該商品の購入実績と、の間に強い相関関係がみられる。

よって、当該構成の商取引情報処理システムによれば、当該知見に鑑みて特定された相関関係にしたがうことにより、商品の購入実績の予測精度の向上が図られる。

本発明の商取引情報処理システムにおいて、前記第１演算処理要素が、前記第１情報取得要素により取得された、前記第２演算処理要素により前記相関関係が決定された後における前記第１消費者群による前記クライアントを通じた前記所定行動の頻度を表わす前記第１情報に基づき、前記指標値を新たに決定し、前記商取引情報処理システムが、前記第１演算処理要素により新たに決定された前記指標値に基づき、前記相関関係にしたがって、前記商品の購入実績を予測する第３演算処理要素をさらに備えていることが好ましい。

当該構成の商取引情報処理システムによれば、前記のようにウェブサイトで商品の検索頻度等が高いからといってその商品の購入実績が必ず上がるわけでもなく、ウェブサイトで商品の検索頻度等が低いからといってその商品の購入実績が必ず下がるわけでもない、という知見に基づいて特定された相関関係にしたがうことにより、商品の購入実績の予測精度の向上が図られる。

本発明の商取引情報処理システムにおいて、前記第１情報取得要素が、前記所定行動の頻度として、前記所定のウェブサイトにおける、前記商品の広告に対するアクセス頻度、前記商品の案内冊子の送付依頼頻度、および、前記商品の購入費用の見積依頼頻度、のうち少なくとも１つに関する前記第１情報を取得することが好ましい。

当該構成の商取引情報処理システムによれば、ウェブサイトで商品の広告に対するアクセス頻度、商品の案内冊子の送付依頼頻度、および、商品の購入費用の見積依頼頻度のうち少なくとも１つが高いからといってその商品の購入実績が必ず上がるわけでもなく、当該頻度が低いからといってその商品の購入実績が必ず下がるわけでもない、という知見に基づいて特定された相関関係にしたがうことにより、商品の購入実績の予測精度の向上が図られる。

本発明の一実施形態としての商取引情報処理システムの構成説明図。 本発明の一実施形態としての商取引情報処理システムの機能に関する説明図。 ウェブサイトへの商品広告掲載および発売のスケジュールに関する説明図。 ウェブページに掲載された商品の先行広告に関する説明図。 ウェブページに掲載された商品のティザー広告に関する説明図。 商品の案内冊子送付依頼のためのウェブページに関する説明図。 商品の先行掲載広告の閲覧頻度および購入実績の相関関係に関する説明図。 商品のティザー広告の閲覧頻度および購入実績の相関関係に関する説明図。 商品の見積依頼件数および購入実績の相関関係に関する説明図。 予測販売実績に関する説明図。 消費者心理および商品コストの関係に関する説明図。

（構成）

図１に示されている本発明の一実施形態としての商取引情報処理システムは、ネットワークを介して複数のクライアント２のそれぞれと相互通信可能な一または複数のサーバにより構成されているサーバ１により構成されている。

サーバ１は、ウェブサイト提供要素１０１と、データベース１０２と、第１情報取得要素１１１と、第２情報取得要素１１２と、第１演算処理要素１２１と、第２演算処理要素１２２と、第３演算処理要素１２３と、を備えている。サーバ１は、スマートフォンまたはタブレットなどの携帯型の端末装置により構成されていてもよい。

ウェブサイト提供要素１０１は、商品の広告が掲載されているウェブサイトを提供する。このウェブサイトにおいて、商品の購入費用の見積依頼が可能であってもよい。ウェブサイト提供要素１０１は、サーバ１とは別個のウェブサイト運営サーバにより構成されていてもよい。

データベース１０２は、第１情報取得要素１１１により取得された第１情報、第２情報取得要素１１２により取得された第２情報、第１演算処理要素１２１により決定された指標値、第２演算処理要素１２２により特定された相関関係、ならびに、第３演算処理要素１２３により予測された商品の購入実績などの情報を記憶保持する。データベース１０２は、サーバ１とは別個のデータベースサーバにより構成されていてもよい。

第１情報取得要素１１１は、商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアント２を通じた所定行動の頻度に関する「第１情報」を、クライアント２または当該クライアント２にウェブサイトを提供したサーバとのネットワーク通信により取得する。

第２情報取得要素１１２は、第２消費者群による商品ごとの購入実績に関する「第２情報」を、商品の販売代理店の端末装置またはクライアント２を通じた商品購入が可能である場合は当該クライアント２とのネットワーク通信により取得する。

第１演算処理要素１２１、第２演算処理要素１２２および第３演算処理要素１２３のそれぞれは、必要なソフトウェアおよびデータをメモリから読み取り、当該データを対象として当該ソフトウェアにしたがった指定の演算処理（後述）を実行する一または複数のＣＰＵおよび必要に応じて通信機器、記憶装置（当該メモリ）等により構成されている。第１演算処理要素１２１および第２演算処理要素１２２のうち、少なくとも一方が、商品の製造業者または販売業者等の端末装置またはクライアント２の構成要素であってもよい。

クライアント２は、例えば、スマートフォンまたはタブレットなどの携帯型の端末装置により構成されている。「携帯型」とは、例えばそのサイズが人間の標準的な手の平程度であり、その重量が片手でまたは衣服のポケットなどに入れて簡単に持ち運びができる程度であることを意味する。クライアント２が、携帯型の機器よりも大型のかつ重量がある機器（たとえば車両４に組み付けられている機器）によって構成されていてもよい。
クライアント２は、記憶装置２０と、入力インターフェース２１と、出力インターフェース２２と、演算処理要素２４と、を備えている。

記憶装置２０は、演算処理要素２４による演算処理結果などを記憶保持するように構成されている。入力インターフェース２１は、操作ボタンおよびマイクロフォンなどにより構成され、ユーザの接触式操作または発話による非接触式操作を可能とする。出力インターフェース２２は、ディスプレイ装置および音響出力装置（スピーカ）により構成され、クライアントマップ情報等の画像コンテンツを表示または音響コンテンツを出力する。入力インターフェース２１および出力インターフェース２２は、タッチパネル式ディスプレイにより構成されていてもよい。

演算処理要素２４は、記憶装置２０を構成するメモリの指定領域からソフトウェアおよびデータを必要に応じて読み取った上で、当該データを対象として当該ソフトウェアにしたがった指定の演算処理を実行する情報処理部（ＣＰＵ）および必要に応じて通信機器、記憶装置（当該メモリ）等により構成されている。
（作用）

前記構成の商取引情報処理システムによれば、クライアント２における消費者による入力インターフェース２１を通じた所定の操作に応じて、消費者がクライアント２を通じて所定のウェブサイトに対してアクセスする（図２／ＳＴＥＰ２１１）。例えば、クライアント２にインストールされている所定のアプリケーションソフトウェアが、タップ等の操作に応じて起動されることにより、当該ウェブサイトへのアクセス状態が実現される。これにより、商品に関する情報が掲載されているウェブサイトのウェブページが出力インターフェース２２を構成するディスプレイ装置に表示される。

クライアント２において消費者により所定の行動のために入力インターフェース２１が操作される（図２／ＳＴＥＰ２１２）。所定の行動としては、ウェブサイトに掲載されている商品の広告の閲覧、商品の案内冊子の送付要求および商品の購入費用の見積依頼などがあげられる。
例えば、所定の行動が「商品の広告の閲覧」である場合、図４Ａに示されているような商品（乗用車）の広告が掲載されているウェブページ、または、図４Ｂに示されているような商品のティザー広告が掲載されているウェブページが出力インターフェース２２を構成するディスプレイ装置に表示される。「ティザー広告」とは、ある要素を顧客に明らかにしないことによって注意をひこうとする商業
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であり、例えばシルエットまたは遠景などを用いて商品の形容の全部を見せない広告がこれに該当する。

所定の行動が「商品の案内冊子の送付要求」である場合、図４Ｃに示されているような商品の案内冊子（パンフレット）の送付依頼のためのウェブページが出力インターフェース２２を構成するディスプレイ装置に表示される。所定の行動が「商品の案内冊子の送付要求」である場合、商品の購入費用の見積依頼のためのウェブページが出力インターフェース２２を構成するディスプレイ装置に表示される。

所定の行動の対象となる商品のバリエーションまたは種別が、ウェブサイトにおいて一または複数の項目が選択されることにより、消費者によって指定されてもよい。例えば、商品が乗用車である場合、「車種」、「ボディカラー」および種々の「オプション装備」が複数の項目に含まれる。複数の項目には、「車種」および「ボディカラー」など、複数の選択肢の中から１つが選択されることで内容が定まる項目と、「パドルシフト」および「ＬＥＤヘッドライト」など、車種の選択等に応じて予定されている標準装備からの変形（オプション装備）の有無が選択されることで内容が定まる項目と、が含まれている。

クライアント２から発信された当該所定の行動のための操作頻度に関する情報が、直接的または間接的にサーバ１に対して送信される（図２／矢印Ｘ１）。これに応じて、サーバ１において、第１情報取得要素１１１が、商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアント２を通じた所定の行動の頻度に関する第１情報を取得する（図２／ＳＴＥＰ１０２）。第１情報には、複数の項目の選択態様に応じた商品の種別のほか、所定の行動回数および行動期間に関する情報が含まれている。

第１演算処理要素１２１が、データベース１０２により記憶保持されている商品のコストおよび第１情報取得要素１１１により取得された第１情報により特定される第１指定期間における所定行動の頻度に基づき、指標値を商品ごとに決定する（図２／ＳＴＥＰ１０４）。

「商品のコスト」は、商品の購入コスト（初期コスト）のほか、商品購入後の一定期間（例えば５年、１０年、２０年など）にわたる当該商品の維持コストも含めた合計コストが含まれていてもよい。

「第１所定期間」は、例えばウェブサイトへの商品の広告の掲載開始時点、ウェブサイトにおける商品の案内冊子の送付依頼の受付開始時点または商品の購入費用の見積依頼の受付開始時点から「１日」、「１０日」または「１月」などの期間を意味する。例えば、図３に示されているように、時点ｔ＝ｔ₀においてウェブサイトへの広告の掲載が開始され、続いて時点ｔ＝ｔ₁においてウェブサイトへのティザー広告の掲載が開始され、その後の時点ｔ＝ｔ₂において商品の発売（または発表および発売）が開始された場合、時点ｔ＝ｔ₀から「１日」および時点ｔ＝ｔ₁から「１日」が第１指定期間とされてもよい。

所定の行動が商品の広告閲覧である場合、「所定行動の頻度」は、広告が掲載されているウェブサイトへのアクセス回数の累計のほか、広告掲載ウェブページが開かれている（クライアント２の出力インターフェース２２に出力されている）期間の累計を意味する。所定の行動が商品の案内冊子の送付依頼である場合、「所定行動の頻度」は、広告が掲載されているウェブサイトにおける送付依頼件数を意味する。所定の行動が商品の購入費用の見積依頼である場合、「所定行動の頻度」は、見積依頼回数のほか、見積依頼用のウェブサイトへのアクセス回数の累計、見積依頼用のウェブページが開かれている（クライアント２の出力インターフェース２２に出力されている）期間の累計を意味する。第１指定期間は、所定行動の頻度がピーク値を示す時点を包含するような期間（例えば２４時間）として設定されてもよい。

指標値Ｘは、商品のコストＰおよび第１指定期間にわたる第１消費者群の所定行動の頻度Ｑを主変数とする多変数関数ｆ（Ｐ，Ｑ）にしたがって決定される。多変数関数ｆは、商品のコストＰについては減少関数（∂ｆ／∂Ｐ＜０）であり、かつ、所定行動の頻度Ｑについては増加関数（∂ｆ／∂Ｑ＞０）である。多変数関数ｆは、例えば関係式（１）により定義されてもよい。
ｆ（Ｐ，Ｑ）＝Ｑ^a／Ｐ^b，（１≦ａ＜ｂ≦２）‥（１）。
関係式（１）において、ａ＝１、ｂ＝２の場合、多変数関数ｆは、関係式（２）により定義される。
ｆ（Ｐ，Ｑ）＝Ｑ／Ｐ² ‥（２）。

クライアント２における消費者による入力インターフェース２１を通じた所定の操作に応じて、消費者がクライアント２を通じて所定の商取引ウェブサイトに対してアクセスする（図２／ＳＴＥＰ２２１）。所定の行動時とは異なるウェブサイトであってもよい。クライアント２における消費者による入力インターフェース２１を通じた操作に応じて、所定のウェブサイトにおいて、複数の項目が選択され、かつ、当該複数の項目の選択態様に応じてバリエーションが定められた商品が購入または発注される（図２／ＳＴＥＰ２２２）。

クライアント２から発信された商品の購入実績に関する情報が、直接的または間接的にサーバ１に対して送信される（図２／矢印Ｘ２）。消費者が販売代理店に赴いて商品を購入した場合、販売代理店の端末装置またはクライアント２から商品の購入実績に関する情報が、サーバ１に対して送信されてもよい。

これに応じて、サーバ１において、第２情報取得要素１１２が、第２消費者群による商品ごとの購入実績に関する第２情報を取得する（図２／ＳＴＥＰ１０６）。第２情報には、複数の項目の選択態様のほか、購入時点、または、商品が消費者の手に渡った時点に関する情報が含まれている。所定の行動をとった消費者が商品を必ず購入するわけではないので、一般的に第１消費者群および第２消費者群は相違する。

第２演算処理要素１２２が、第１演算処理要素１２１により決定された指標値Ｘと、第２情報取得要素１１２により取得された第２情報により特定される第１指定期間よりも後の第２指定期間における商品の購入実績Ｙ（購入数量）と、の相関関係を商品ごとに特定する（図２／ＳＴＥＰ１０８）。

「第２所定期間」は、例えば商品の発売開始時点から「１０日」または「２月」などの期間を意味する。例えば、図３に示されているように、時点ｔ＝ｔ₂において商品の発売（または発表および発売）が開始された場合、時点ｔ＝ｔ₂から「２月」が第２指定期間とされてもよい。第２指定期間は第１指定期間よりも長くてもよいが、短くても同じでもよい。

図５Ａ〜図５Ｃのそれぞれには、所定の行動が「商品の先行掲載広告の閲覧」、「商品のティザー広告の閲覧」および「商品の購入費用（コスト）の見積依頼」のそれぞれである場合の、商品ごとの指標値Ｘおよび売上実績Ｙがプロットされた結果が示されている。第１指定期間は「１日」であり、第２指定期間は「２月」である。図５Ａ〜図５Ｃのそれぞれには、最小二乗法により求められた、ＸおよびＹの関係を表わす１次式および最小二乗和Ｒ²が示されている。

ある商品について、当該商品とスペックが近似する商品群（複数の項目のうち、一部の項目の選択態様が共通または類似する商品群）について、指標値Ｘと購入実績Ｙとの相関関係が特定されてもよい。

しかる後、クライアント２における消費者による入力インターフェース２１を通じた所定の操作に応じて、消費者がクライアント２を通じて所定のウェブサイトに対してアクセスする（図２／ＳＴＥＰ２３１）。クライアント２において消費者により所定の行動のために入力インターフェース２１が操作される（図２／ＳＴＥＰ２３２）。

クライアント２から発信された当該所定の行動のための操作頻度に関する情報が、直接的または間接的にサーバ１に対して送信される（図２／矢印Ｘ３）。これに応じて、サーバ１において、第１情報取得要素１１１が、商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアント２を通じた所定の行動の頻度に関する第１情報を取得する（図２／ＳＴＥＰ１１０）。

第１演算処理要素１２１が、データベース１０２により記憶保持されている商品のコストおよび第１情報取得要素１１１により取得された第１情報により特定される第１指定期間における所定行動の頻度に基づき、指標値Ｘを商品ごとに新たに決定する（図２／ＳＴＥＰ１１２）。

第３演算処理要素１２３が、第１演算処理要素１２１により新たに決定された指標値Ｘに基づき、第２演算処理要素１２２により特定された最新の相関関係にしたがって、商品の購入実績を予測する（図２／ＳＴＥＰ１１４）。

例えば、時点ｔ＝ｔ₀から始まる第１指定期間にわたる所定の行動頻度である「商品の先行掲載広告の閲覧」の頻度に応じた指標値Ｘが「０．０５」であると決定された場合、図５Ａに示されているＹ＝４７１５３Ｘという１次式にしたがって、Ｙ_est（ｔ₀）＝２３５７．７という予測結果が得られる（図６／二点鎖線参照）。これは、先行掲載広告の掲載開始後、１日間における先行掲載広告の閲覧頻度および商品コストに応じた指標値Ｘが「０．０５」であるような商品が、発売後２月間で購入実績が約２３６０（乗用車の場合は約２３６０台）に到達すると予測されることを意味する。

時点ｔ＝ｔ₁から始まる第１指定期間にわたる所定の行動頻度である「商品のティザー広告の閲覧」の頻度に応じた指標値Ｘが「０．７２」であると決定された場合、図５Ｂに示されているＹ＝３５５９．１Ｘという１次式にしたがって、Ｙ_est（ｔ₁）＝２５６２．６という予測結果が得られる（図６／一点鎖線参照）。これは、ティザー広告の掲載開始後、１日間におけるティザー広告閲覧頻度および商品コストに応じた指標値Ｘが「０．７２」であるような商品が、発売後２月間で購入実績が約２５６０に到達すると予測されることを意味する。

時点ｔ＝ｔ₂から始まる第１指定期間にわたる所定の行動頻度である「商品の購入費用の見積依頼」の頻度に応じた指標値Ｘが「０．０１９」であると決定された場合、図５Ｃに示されているＹ＝１４９７４３Ｘという１次式にしたがって、Ｙ_est（ｔ₂）＝２８４５．１という予測結果が得られる（図６／実線参照）。これは、ティザー広告の掲載開始後、１日間における購入費用の見積もり依頼頻度および商品コストに応じた指標値Ｘが「０．０１９」であるような商品が、発売後２月間で購入実績が約２８５０に到達すると予測されることを意味する。

複数の相関関係に基づく予測結果の重み付け和が最終的な予測購入実績として算定されてもよい。この場合、重み係数は、第１指定期間の始期が遅いほど大きくなるように設定されてもよい。

相関関係およびこれにしたがった商品の予測購入実績のうち少なくとも一部が、サーバ１から、商品の製造業者または販売業者などの端末装置またはクライアント２に対して送信されてもよい。
（効果）

本発明者が得た知見によれば、コストが比較的高い商品に対する消費者の憧れは比較的強いので、ウェブサイトで検索したい気持ちが強い一方、コストの高さのために購入を躊躇する傾向がある（図７／一点鎖線参照）。これとは反対に、コストが比較的低い商品に対する消費者の憧れは比較的弱いので、ウェブサイトで検索したい気持ちが弱い一方、コストの低さのために購入を積極的に検討する傾向がある（図７／二点鎖線参照）。

すなわち、ウェブサイトで商品の検索頻度等が高いからといってその商品の購入実績が必ず上がるわけでもなく、ウェブサイトで商品の検索頻度等が低いからといってその商品の購入実績が必ず下がるわけでもない。このため、所定のウェブサイトにおけるクライアントを通じた消費者（第１消費者群）による所定行動の頻度の高低と当該商品のコストの高低とのバランスが勘案されて決定された指標値と、消費者（第２消費者群）による当該商品の購入実績と、の間に強い相関関係がみられる。

よって、当該構成の商取引情報処理システムによれば、当該知見に鑑みて特定された相関関係（図５Ａ〜図５Ｃ参照）にしたがうことにより、商品の購入実績の予測精度の向上が図られる（図６参照）。

１‥サーバ、２‥クライアント、２０‥記憶装置、２１‥入力インターフェース、２２‥出力インターフェース、１０１‥ウェブサイト提供要素、１０２‥データベース、１１１‥第１情報取得要素、１１２‥第２情報取得要素、１２１‥第１演算処理要素、１２２‥第２演算処理要素、１２３‥第３演算処理要素。

Claims (4)

1. 商品に関する情報が掲載されている所定のウェブサイトにおける、第１消費者群によるクライアントを通じた所定行動の頻度に関する第１情報をネットワーク通信により取得する第１情報取得要素と、
   第２消費者群による前記商品の購入実績に関する第２情報をネットワーク通信により取得する第２情報取得要素と、
   前記商品のコストおよび前記第１情報取得要素により取得された前記第１情報により特定される第１指定期間における前記所定行動の頻度に基づき、前記頻度の増加関数であり、かつ、前記コストの減少関数である所定の多変数関数にしたがって、指標値を商品ごとに決定する第１演算処理要素と、
   前記第１演算処理要素により決定された前記指標値と、前記第２情報取得要素により取得された前記第２情報により特定される前記第１指定期間よりも後の第２指定期間における前記商品の購入実績と、の相関関係を商品ごとに特定する第２演算処理要素と、を備えていることを特徴とする商取引情報処理システム。
2. 請求項１記載の商取引情報処理システムにおいて、
   前記第１演算処理要素が、前記第１情報取得要素により取得された、前記第２演算処理要素により前記相関関係が決定された後における前記第１消費者群による前記クライアントを通じた前記所定行動の頻度を表わす前記第１情報に基づき、前記指標値を新たに決定し、
   前記商取引情報処理システムが、前記第１演算処理要素により新たに決定された前記指標値に基づき、前記相関関係にしたがって、前記商品の購入実績を予測する第３演算処理要素をさらに備えていることを特徴とする商取引情報処理システム。
3. 請求項１または２記載の商取引情報処理システムにおいて、
   前記第１情報取得要素が、前記所定行動の頻度として、前記所定のウェブサイトにおける、前記商品の広告に対するアクセス頻度、前記商品の案内冊子の送付依頼頻度、および、前記商品の購入費用の見積依頼頻度、のうち少なくとも１つに関する前記第１情報を取得することを特徴とする商取引情報処理システム。
4. 請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の商取引情報処理システムにおいて、
   前記第１演算処理要素が、前記コストＰおよび前記頻度Ｑに基づき、関係式ｆ（Ｐ，Ｑ）＝Ｑ^a／Ｐ^b，（１≦ａ＜ｂ≦２）により定義されている前記多変数関数ｆにしたがって前記指標値を決定することを特徴とする商取引情報処理システム。