JP2022006979A - サーバシステム、その制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】客観的に広告配信の効果を把握することができるサーバシステム、制御方法および制御プログラムを提供する。【解決手段】小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶する情報処理サーバシステム１であって、クライアント端末からのリクエストに応じて、小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する広告情報設定処理部と、設定された広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する配信処理部と、購買情報に基づいて、広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成しクライアント端末へと提供する効果関連情報提供手段と、を備える。【選択図】図１０

Description

この発明は、商品の購買情報等を管理するサーバシステム等に関する。

小売店舗においては、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システムにより商品購買情報を管理することが普及している。ＰＯＳシステムによれば、いつどのような商品が幾らでどれくらい売れたかといった情報を管理することができる。

一方、近年、ＰＯＳシステムとの連携する様々なシステムが検討されている。例えば、特許文献１には、商品メーカのサーバからＰＯＳ端末へと、商品に付与する特典情報を通知するシステムが開示されている。

特開２０１６－５３９２１号公報

しかしながら、従前のシステムにおいては、特典を付与する等してもその効果、すなわち、広告効果を把握することは容易ではなかった。

例えば、従前の構成において広告効果を把握するためには、ＰＯＳシステムから対応する期間やカテゴリ等の購買情報を抽出し表計算ソフトを利用する等してデータをまとめ直して分析する必要があったが、この一連の作業の負荷は高く、多忙な小売店舗担当者等には行い難いものであった。その結果、広告効果の評価は、結局、担当者の主観に依ることとなり、不明瞭な広告効果の下に次の広告施策がなされることがあった。また、商品の広告や販売促進等のキャンペーンを行ったメーカ等の外部の立場においては、その小売店舗における広告効果を知ることは尚更困難であった。

本発明は、上述の技術的背景の下になされたものであり、その目的とすることころは、客観的に広告配信の効果を把握することができるサーバシステム等を提供することにある。

上述の技術的課題は、以下の構成を有するサーバシステム等により解決することができる。

すなわち、本発明に係るサーバシステムは、小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶する、サーバシステムであって、クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定部と、設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信部と、前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供部と、を備えている。

このような構成によれば、広告配信後に定量的かつ視覚的に広告効果に相当する情報が提示されることから、クライアント端末の利用者は、客観的かつ容易に広告効果を把握することができる。また、広告施策の評価を行うことができるので漸次的に広告施策を改善することができ、ひいては、小売店舗における売上向上を図ることができる。なお、ここで広告の語は、販売促進につながり得るあらゆる情報を含む広義の意味合いを有する。

前記クライアント端末は、小売店舗用クライアント端末とメーカ用クライアント端末を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、小売店舗にとっては、自ら行う広告配信を改善したり又はメーカにより設定される効果的な広告配信を行うことができるので、店舗における売上の向上を図ることができる。また、メーカにとっては、小売店舗の購買情報に基づく広告効果を確認しつつ、メーカから直接小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと広告配信を行うことができるので、定量的な分析を行いつつ自社商品の売上やブランド認知を向上させることができる。

前記リクエストは、前記メーカ用クライアント端末からのリクエストであり、前記配信部は、さらに、設定された前記広告情報を前記小売店舗用クライアント端末へと提供し、前記小売店舗用クライアント端末による前記広告情報の承認を可能とする、承認処理部を備え、承認された前記広告情報に基づく配信対象情報を前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、ものであってもよい。

このような構成によれば、小売店舗がメーカ端末により設定された広告情報を承認することができるので、メーカからの広告情報の内容を検討してより小売店舗にとって有益と考えられる広告情報を選別して提供することができる。また、複数のリクエストがある場合にはより良い広告情報を承認することができる。

前記広告情報は、広告の目標情報を含み、前記配信部は、前記目標情報に基づいて配信先となる前記広告媒体を特定し、前記配信先に応じて前記配信対象情報を前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、選択的配信部を備える、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告目標に応じて配信先が設定されるので、広告効果の高い顧客に対して選択的に広告配信を行うことができる。

前記サーバシステムは、さらに、機械学習により得られた学習済モデルに基づいて、前記広告情報から配信先となる広告媒体リストを生成する推論処理部を備え、前記配信部は、前記広告媒体リストに基づいて前記配信対象情報を配信する、ものであってもよい。

このような構成によれば、機械学習技術に基づいて広告効果の高いと推論される配信先へと配信を行うことができるので、広告効果を高めることができる。

前記購買情報は前記小売店舗システムにおいて利用される顧客ＩＤと関連付けて記憶されており、前記サーバシステムは、さらに、会員ＩＤを含む前記小売店舗の会員情報を取得する、会員情報取得部と、前記購買情報と前記会員情報とを照合することにより、前記顧客ＩＤと前記会員ＩＤとを関連付ける、関連付処理部と、を備えるものであってもよい。

このような構成によれば、顧客ＩＤと会員ＩＤとを、サーバ側で所定の情報を元に照合して関連付けることができるので、情報収集時の秘匿性・安全性を向上させることができると共に、サーバシステムにおいて顧客情報を購買情報と共に一元的に管理することが可能となる。

前記会員情報は、前記会員の利用する携帯端末の位置情報を含み、前記関連付処理部は、前記購買情報と前記位置情報とを照合することにより、前記顧客ＩＤと前記会員ＩＤとを関連付ける、ものであってもよい。

このような構成によれば、位置情報から顧客ＩＤと会員ＩＤとを精度良く関連付けることができる。

前記広告情報は、広告の目標情報を含み、前記効果関連情報は、前記広告の目標に対応する前記購買情報の分析結果を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告の目標に応じた分析結果が生成されるので、広告施策の妥当性をより迅速かつ的確に判断することができる。

前記効果関連情報は、前記目標情報に対応する分析結果の要点情報と、前記要点情報の根拠となる数量的情報を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、分析結果の要点とその根拠となる数量情報と共に一目で確認することができるので、容易かつ迅速に広告効果を把握することができる。

前記広告情報設定部において、前記広告情報は前記小売店舗の企画棚に関する情報を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告効果の高い企画棚に対して広告情報を設定することができる。これにより、メーカ担当者等は小売店舗に対して企画棚におけるキャンペーンの提案を行うことができ、また、その広告結果も直接、視覚的・定量的に得ることができる。

前記広告情報は、広告対象となる商品情報、期間及び予算を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告対象の商品、期間及び予算を具体的に提示して小売店舗用クライアント端末へと提示することができるので、小売店は広告の内容を吟味することができる。

前記広告情報は、ターゲット顧客に関する情報を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告のターゲット顧客を具体的に提示して小売店舗用クライアント端末へと提示することができるので、小売店は広告の内容を吟味して承認することができる。

前記広告情報は、前記小売店舗で販売される商品に関するクーポン情報を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、クーポンに関する情報を具体的に提示して小売店舗用クライアント端末へと提示することができるので、小売店は広告の内容を吟味して承認することができる。

前記広告情報は、前記配信対象情報に含まれる文章情報及び画像情報を含む、ものであってもよい。

このような構成によれば、クーポンに関する情報を具体的に提示して小売店舗用クライアント端末へと提示することができるので、小売店は広告の内容を吟味して承認することができる。

設定された前記広告情報と、前記広告情報に対応する広告の効果に関連する情報である効果関連情報を蓄積して記憶する、蓄積部を、さらに備える、ものであってもよい。

このような構成によれば、設定した広告情報とその広告効果に関連する情報が蓄積されていくので、将来の広告に関する改善等の基礎となるデータを提供することができる。

前記配信対象情報は、蓄積された前記効果関連情報に基づき生成される、ものであってもよい。

このような構成によれば、効果関連情報に基づき配信対象情報が生成されるので、例えば広告効果の高いと予測される配信対象情報を自動生成することができる。

蓄積された前記効果関連情報に基づいて、広告効果が大きくなるよう前記広告情報を設定する、効果基準広告情報設定部を、さらに備えるものであってもよい。

このような構成によれば、蓄積された情報に基づいて、容易に広告効果が大きくなるような広告情報を設定することができる。

前記広告情報は、広告の目標情報を含み、前記効果関連情報は、前記目標情報に応じて生成される、ものであってもよい。

このような構成によれば、広告の目標別に広告効果を設定することができるので、目標毎に最適な広告情報を設定することが可能となる。

前記広告媒体は、前記小売店舗の会員用のアプリケーションソフトウェアであってもよい。

このような構成によれば、小売店舗の会員に対して直接的に広告情報を提供することができる。

前記広告媒体は、前記小売店舗に配置される広告用ディスプレイであってもよい。

このような構成によれば、小売店舗を訪れる顧客に対して広告情報を提供することができる。

本願発明は方法としても観念することができる。すなわち、本願発明に係る方法は、小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶するサーバシステムの制御方法であって、クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定ステップと、設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信ステップと、前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供ステップと、を備えている。

本願発明はプログラムとしても観念することができる。すなわち、本願発明に係るプログラムは、小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶するサーバシステムの制御プログラムであって、クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定ステップと、設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信ステップと、前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供ステップと、を備えている。

本発明によれば、クライアント端末の利用者は、客観的かつ容易に広告効果を把握することができる。これにより、漸次的に広告施策を改善することができ、ひいては、小売店舗における売上向上を図ることができる。

本発明のさらに他の目的並びに作用効果については、明細書の以下の記述を参照することにより、当業者には容易に理解されるであろう。

図１は、購買情報提供システムの全体構成について示す説明図である。 図２は、購買情報の一例について示す表である。 図３は、顧客ＩＤと会員ＩＤとの照合処理について示すフローチャートである。 図４は、モード選択処理に関するフローチャートである。 図５は、購買情報分析モードを行う情報処理サーバシステムの機能ブロック図である。 図６は、買情報分析モードに関する詳細フローチャートである。 図７は、分析結果を表す画面図の表示例（その１）である。 図８は、分析結果を表す画面図の表示例（その２）である。 図９は、広告設定モード処理の詳細フローチャートである。 図１０は、広告情報設定処理を行う情報処理サーバシステムの機能ブロック図である。 図１１は、広告情報設定処理の詳細フローチャートである。 図１２は、広告情報設定画面の表示例である。 図１３は、配信見積もり画面の表示例である。 図１４は、配信リクエスト承認処理の詳細フローチャートである。 図１５は、配信処理の詳細フローチャートである。 図１６は、レポートの生成処理について示すフローチャートである。 図１７は、レポートに含まれる画面図例（その１）である。 図１８は、レポートに含まれる画面図例（その２）である。 図１９は、レポートに含まれる画面図例（その３）である。 図２０は、レポートに含まれる画面図例（その４）である。 図２１は、広告効果分析処理に関するフローチャートである。 図２２は、記憶される広告配信結果データの一例を示す説明図である。 図２３は、広告情報設定処理における情報処理装置の動作例について示すフローチャートである。 図２４は、変形例に係る広告情報設定画面の表示例である。

以下、本発明に係るサーバシステム等の実施の一形態を、添付の図面を参照しつつ、詳細に説明する。

（１．第１の実施形態）
（１．１ 構成）
図１は、購買情報提供システムの全体構成について示す説明図である。同図から明らかな通り、商品購買情報提供システムは、情報処理サーバシステム１、店舗システム３、小売店舗用クライアント端末７、メーカ用クライアント端末８、データ提供サーバ４、アプリケーションソフトウェア管理サーバ５、及びウェブ広告サーバ６がインターネットを介して互いに接続されることにより構成されている。

店舗システム３は、小売店舗に配置される情報処理システム（所謂ＩＤ－ＰＯＳシステム）であって、情報処理装置３１、レジ端末３２及び店舗データベース３４がローカルネットワークを介して互いに接続されることにより構成されている。なお、同店舗システム３には、さらに、広告用ディスプレイ３６が接続されている。

レジ端末３２は、小売りの際に店員等により入力される情報に基づき購買情報を生成する。生成された購買情報は、店舗データベース３４に記憶される。ここで、購買情報は、顧客を特定する顧客ＩＤ情報（年齢、性別等）、購入時間、価格、購入数量、商品識別情報（商品カテゴリ、ＪＡＮコード等）、店舗識別情報等を含む。また、店舗データベース３４は、他に顧客ＩＤと紐づけて小売店舗の会員情報等顧客情報を管理、記憶している。

情報処理装置３１は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、接続されるディスプレイを介して購買情報を閲覧したり店舗システム３に関する各種の設定・管理を行うことができる。

広告用ディスプレイ３６は、店舗内に配置されるディスプレイであり、情報処理装置３１等と連携して広告情報を提供する。この広告用ディスプレイ３６は店舗内の様々な場所に適宜に配置されてもよいし、特定の企画棚等に配置されてもよい。

情報処理サーバシステム１は、情報処理装置１１、データウェアハウス（ＤＷＨ）１２及び学習済モデル記憶部１４がローカルネットワークを介して互いに接続されることにより構成されている。

情報処理装置１１は、所定周期毎に各小売店舗の店舗システム３へと問い合わせを行い、データウェアハウス１２へと購買情報を集約して記憶する。また、情報処理装置１１は、購買情報に基づく各種の処理、例えば、後述の各種の分析処理等を行う。

データウェアハウス１２は、様々な情報を整理して記憶する大容量記憶装置であり、購買情報の他にも、分析結果や各種のレポート情報など後述の種々の情報を記憶している。

図２は、データウェアハウス１２にて記憶される購買情報の一例について示す表である。同図から明らかな通り、購買情報は、購買日時情報（同表の１、２）、顧客ＩＤ（３）、店舗ＩＤ（４）、領収書ＩＤ（５）、製品ＩＤ（６）、数量（７）、税込販売額（８）、税抜販売額（９）、税込コスト（１０）、税抜コスト（１１）、ＪＡＮコード（１２）、第１層カテゴリＩＤ（１３）、第２層カテゴリＩＤ（１４）、第３層カテゴリＩＤ（１５）、第４層カテゴリＩＤ（１６）、供給者ＩＤ（１７）、商品ブランドＩＤ（１８）、顧客年齢（１９）、顧客性別（２０）、及び商品がどの企画棚にあるか否かを示す棚ＩＤ（２１）を含んでいる。なお、購買情報はこのような例に限定されず、その一部を欠いていたり又はさらに追加的に情報を含んでもよい。

学習済モデル記憶部１４には、予め所定の機械学習により生成された学習済モデルが記憶されており、後述の様々な推論処理に利用される。

小売店舗用クライアント端末７は、小売店舗のバイヤー等の担当者等が利用するクライアント端末であり、後述するように、情報処理サーバシステム１との間で情報の送受信を行い様々な分析結果等を取得することができる。

メーカ用クライアント端末８は、小売店舗へと商品を納品するメーカの担当者等が利用するクライアント端末であり、後述するように、情報処理サーバシステム１との間で情報の送受信を行い様々な分析結果等を取得することができる。

なお、以下では、小売店舗用クライアント端末７とメーカ用クライアント端末８とを総称して単にクライアント端末と称することがある。

データ提供サーバ４は、情報処理サーバシステム１に対して、購買行動に影響し得る分析に利用可能なあらゆる情報を適時に提供するサーバ装置である。分析に利用可能な情報とは、例えば、気象情報、祝祭日情報その他の環境要因情報を含むものである。

アプリケーションソフトウェア管理サーバ５は、小売店の発行するアプリケーションソフトウェアと関連する会員ＩＤ、端末ＩＤ、購入商品情報、会員の個人情報を含む会員情報を管理するサーバであり、小売店の発行するアプリケーションソフトウェアをダウンロードした小売店の会員に対して、当該アプリケーションソフトウェアを介して後述の広告を含め種々の情報の配信を行う。また、アプリケーションソフトウェア管理サーバ５は、アプリケーションソフトウェアがダウンロードされた端末の位置情報を会員情報として記憶する。

ウェブ広告サーバ６は、ウェブ広告を配信するサーバである。ウェブ広告サーバ６は広告リクエスト情報を受信、管理し、特定の広告媒体に対して適宜にウェブ広告を配信する。

（１．２ 動作）
次に、本実施形態に係る購買情報提供システムの動作について説明する。

（１．２．１ 顧客ＩＤと会員ＩＤとの照合処理）
図３は、情報処理装置１１において行われる顧客ＩＤと会員ＩＤとの照合処理について示すフローチャートである。

同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１は、データウェアハウス１２から顧客ＩＤを含む購買情報を読み出す処理を行う（Ｓ１０１）。また、情報処理装置１１は、アプリケーションソフトウェア管理サーバ５に対して問い合わせを行い、会員ＩＤを含む会員情報を読み出す処理を行う（Ｓ１０２）。

購買情報と会員情報を読み出すと、情報処理装置１１は、それらの情報間の照合処理を行う。本実施形態においては、情報処理装置１１は、購買情報からいつ誰にどの店舗においてどのような商品が購入されたかという情報を特定すると共に、会員情報からもいつ誰にどの店舗においてどのような商品が購入されたかという情報を特定し、それらの情報間の一致度を判定する照合処理を行う（Ｓ１０４）。このとき、例えば、会員情報に含まれるＧＰＳ等により得られた会員の位置情報を利用して店舗への来訪有無等を判定しそれにより照合処理を行ってもよい。

この照合処理の結果、所定の一致度を超えた場合など所定条件を満たすと判断される場合には（Ｓ１０６ＹＥＳ）、顧客ＩＤと会員ＩＤとを紐づけてデータウェアハウス１２へと記憶する処理を行う（Ｓ１０８）。これにより、店舗システム３から提供される購買情報に個人情報等が含まれていなくとも、情報処理サーバシステム１は、購買情報と個人情報とを一元的に管理することができる。その後、処理は始めに戻り、再度一連の処理（Ｓ１０１～Ｓ１０６）が繰り返される。

一方、所定条件を満たさない場合には（Ｓ１０６ＮＯ）、何らの処理も行わず、再度一連の処理（Ｓ１０１～Ｓ１０６）を繰り返す。

このような構成によれば、顧客ＩＤと会員ＩＤとを、サーバシステムにおいて所定の情報を元に照合して関連付けることができるので、データ集約時に無用に個人情報等を送信する必要が無くなり情報収集時の安全性を向上させることができる。また、サーバシステムにおいて顧客情報、会員情報及び購買情報を一元的に管理することが可能となる。

また、位置情報を利用することで顧客ＩＤと会員ＩＤとを精度良く関連付けることができる。

（１．２．２ 各種のモード処理）
続いて、情報処理サーバシステム１により提供される各種のモードについて説明する。

図４は、クライアント端末と情報処理サーバシステム１との間で行われるモード選択処理に関するフローチャートである。

同図から明らかな通り、処理が開始すると、クライアント端末と情報処理装置１１との間で認証処理が行われる（Ｓ１）。より詳細には、認証処理においては、クライアント端末から情報処理装置１１へと利用者ＩＤとパスワードが提供され、情報処理装置１１は同情報に基づき予め登録された利用者情報と一致するか否かを判定することにより認証する。また、このとき、利用者であるか否かを判定すると共に、同利用者が小売店舗としての利用者であるかメーカとしての利用者であるかの判定処理も行う。

認証処理（Ｓ１）の結果、認証に失敗した場合には（Ｓ２ＮＯ）、再度認証処理を行う（Ｓ１）。このとき、複数回認証処理に失敗する場合には、ログインを凍結する等してもよい。

認証処理（Ｓ２）の結果、認証に成功した場合には（Ｓ２ＹＥＳ）、情報処理装置１１は、利用者の種別（小売店舗／メーカ）に応じてモード選択画面をクライアント端末へと提供する。クライアント端末は、提供されたモード選択画面を表示する処理を行う（Ｓ３）。その後、情報処理装置１１は所定の待機状態へと至る（Ｓ４ＮＯ）。

この状態において、クライアント端末から、いずれかのモードを選択する信号を受信すると（Ｓ４ＹＥＳ）、情報処理装置１１は、選択されたモードに応じて、購買情報分析モード処理（Ｓ６）又は広告設定モード処理（Ｓ７）のいずれかを開始する。

（購買情報分析モード処理）
以下、図５～図８を参照しつつ、購買情報分析モード処理（Ｓ６）について説明する。

図５は、購買情報分析モードを行う情報処理サーバシステム１の機能ブロック図である。同図から明らかな通り、情報処理装置１１は、クライアント端末を含む外部装置との間で情報の授受を行う通信部１６１と、通信部１６１を介して得られた要求等に応じてデータウェアハウス１２からデータの読み出しを行う情報読出部１６２と、読み出したデータの分析処理等を行う分析処理部１６３とが互いに接続されて構成されている。

また、分析処理部１６３は、学習済モデル記憶部１４から読み出された所定の学習済モデルに基づいて種々の推論処理結果を分析処理部１６３へと提供する推論処理部１６４とさらに接続されている。

図６は、購買情報分析モードに関する詳細フローチャートである。同図左側のフローチャートはクライアント端末の動作を表し、同図右側のフローチャートは情報処理装置１１の動作を表している。

処理が開始すると、情報処理装置１１において利用者が小売店舗としての利用者であるかメーカとしての利用者であるかを識別する処理を行う（Ｓ６０１）。その後、情報処理装置１１は、この識別処理（Ｓ６０１）の結果に応じて利用者の種別に応じた初期画面をクライアント端末へと提供する処理を行う（Ｓ６０２）。

初期画面を受信するまで所定の待機状態（Ｓ６０３ＮＯ）にあったクライアント端末は、初期画面を受信すると（Ｓ６０３ＹＥＳ）、初期画面を表示する処理を行う（Ｓ６０４）。

その後、クライアント端末を用いて分析対象を設定する処理が行われる（Ｓ６０６）。分析対象は、多岐にわたり、例えば、分析対象となる店舗、期間、商品又は商品カテゴリ等である。また、このとき、分析対象は過去のデータの分析のみならず、所定の条件に基づく将来の売上予測等も含まれる。分析対象が最終的に決定されると、クライアント端末は、分析リスエストを送信する処理を行う（Ｓ６０８）。

このリクエストを受信するまで所定の待機状態（Ｓ６１０ＮＯ）にあった情報処理装置１１は、リクエストを受信すると（Ｓ６１０ＹＥＳ）、情報読出部１６２を利用して分析に必要となる関連データをデータウェアハウス１２から読み出す処理を行う（Ｓ６１１）。また、このとき、データ提供サーバ４より、気象情報等の情報を同時に取得してもよい。

関連データを読み出した後、分析対象設定処理（Ｓ６０６）により設定された内容に応じて分析処理を行う（Ｓ６１３）。例えば、分析対象となる商品カテゴリ毎に売上額を加算する等の処理を行う。また、分析対象が将来の売上予測等であれば、推論処理部１６４が、学習済モデル記憶部１４に記憶されている種々の学習済モデルを読み出し推論処理を行う。具体的な分析例については後述する（図７及び図８参照）。

分析処理の後、分析処理により得られた情報を適宜に配置した表示画面を生成し、生成した表示画面を提供する処理が行われる（Ｓ６１５）。表示画面を受信するまで所定の待機状態（Ｓ６１７ＮＯ）にあったクライアント端末は、表示画面を受信すると（Ｓ６１７ＹＥＳ）、表示画面を表示することにより分析結果を提供する（Ｓ６０８）。

図７は、分析結果を表す画面図の表示例（その１）である。同図から明らかな通り、画面図の最上段には、データセットの選択を行うためのデータセット選択領域５０４と、ログアウトを行うためのログアウト表示領域５０５が配置されている。データセット選択領域５０４を選択することで候補となる小売店舗の名称がプルダウン表示され、いずれの店舗の購買情報を分析するかを決定することができる。また、ログアウト表示領域を選択することでログアウトすることができる。

画面図の左上部には、表示対象の切り替え領域が表示されており、左から順に「一覧」表示領域５０１、「購買サマリー」表示領域５０２、及び「購買セグメント」表示領域５０３が配置されている。「一覧」表示領域５０１を選択すると、分析対象情報が一覧表示される。同画面図では、この「一覧」が表示された状態である。「購買サマリー」表示領域５０２を選択すると購買情報を分析処理してその要点が表示される。「購買セグメント」表示領域５０３を選択すると、顧客等の種々のセグメント毎の購買情報が表示される。

表示対象の切り替え領域の直下には、フィルタ設定領域が表示され、左から順に、フィルタリング実行選択領域５０７、期間設定領域５０８及び店舗エリア設定領域５０９が配置されている。例えば、期間設定領域５０８において集計期間を設定し、店舗エリアを「関東」に設定し、最後にフィルタリング実行選択領域５０７を選択することで、設定した期間内に関東エリアで販売された商品を後述の表領域に選択的に表示するよう設定することができる。

フィルタ設定領域の直下には、フィルタリングされた購買情報を表示する表領域が配置される。表領域は、左から順に、カテゴリ表示列５１１、売上情報表示列５１２、売上シェア情報表示列５１３、粗利益情報表示列５１４、粗利益シェア情報表示列５１６が配置される。同図の例にあっては、各情報はそれぞれ前年比と共に表示されている。

また、同図の例にあっては、大、中、小のカテゴリーのうち最大カテゴリーである大カテゴリーを基準として売上等の情報が表示されている。しかしながら、同表の中央付近にあるように、ポインタ５１８を動かして各項目上に配置することで、ポインタ５１８付近に変更候補カテゴリ表示５１９を表示することができ、実際に同表示を選択することでカテゴリを変更することができる。

図８は、分析結果を表す画面図の表示例（その２）である。同図においても図７と同様に最上段には、フィルタ設定領域が表示され、左から順に、フィルタリング実行選択領域６０１、期間設定領域６０２及び店舗エリア設定領域６０３が配置されている。

フィルタ設定領域の直下には、売上実績を要素分解し、各要素を階層的に配置した階層的表示部６０５が配置されている。具体的には、売上実績の下位には購入人数と顧客単価が表示され、購入人数の下位には来店客数と買上率が表示されている。また、顧客単価の下位には、１回あたりの購入金額と購入頻度が表示され、購入金額の下位には１回あたりの購入点数と商品平均単価が表示されている。また、実績はそれぞれ前年比及び前年差と共に表示されている。

このような構成によれば、売上実績を各要素ごとに定量的に分析できると共に、各要素毎に前年との比較が表示されるので、例えば、いずれの要素の影響により売上が上下しているか等の要因分析を速やかに行うことができる。

また、階層的表示部６０５の下位には、さらに、ブランド情報表示部６０６が配置されている。ブランド情報表示部６０６の表には、左から順にブランド名表示列６０８、売上情報表示列６０９、買上率情報表示列６１０及び顧客単価表示列６１１が含まれている。各列中には、本年度実績、前年比及び年度差が表示されている。

このような構成によれば、ブランド毎に購買情報を分析することができる。

以上の構成によれば、分析対象を設定することで、対応する購買情報を定量的かつ視覚的に得ることができるので、的確に購買情報の分析を行うことができる。

なお、本実施形態においては、いずれのクライアント端末からも商品情報を無制限に分析できるような構成としたが、本発明はこのような構成に限定されない。従って、例えば、メーカ用クライアント端末８からのアクセスの場合には、分析対象となる商品の範囲を当該メーカの商品又はそのカテゴリに限定してもよい。

（広告設定モード処理）
続いて、図９～図２０を参照しつつ、広告設定モード処理（Ｓ７）の詳細について説明する。

図９は、情報処理装置１１における広告設定モード処理の詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１において利用者が小売店舗としての利用者であるかメーカとしての利用者であるかを識別する処理を行う（Ｓ７１）。同図の例あっては利用者がメーカの場合が示されている。その後、情報処理装置１１は、この識別処理（Ｓ７１）の結果に応じて利用者の種別に応じたモード選択画面をクライアント端末へと提供する処理を行う（Ｓ７２）。

その後、モード選択信号を受信するまで、待機状態（Ｓ７３）であった情報処理装置１１は、モード選択信号をクライアント端末から受信すると（Ｓ７３ＹＥＳ）、モード選択信号に応じて３つのモードを開始する処理を行う。具体的には、広告情報設定処理（Ｓ７６）、配信リクエスト確認処理（Ｓ７８）又はレポート確認処理（Ｓ７９）のいずれか１つを開始する処理を行う。

広告情報設定処理（Ｓ７６）において、利用者は配信対象となる広告情報を設定することにより配信リクエストを生成することができる。また、配信リクエスト確認処理（Ｓ７８）により、広告情報設定処理により生成された配信リクエストが対応する小売店舗としての利用者により承認されたか否かを確認することができる。さらに、レポート確認処理（Ｓ７９）により配信した広告の効果を表すレポートを確認することができる。

なお、同図の例にあっては利用者がメーカの場合の例が示されているため３つの処理が記載されているものの、利用者が小売店舗としての利用者の場合には、配信リクエストステータス確認処理に代えて、配信リクエスト承認処理が選択可能に構成される。

図１０は、広告情報設定処理を行う情報処理サーバシステム１の機能ブロック図である。同図から明らかな通り、情報処理装置１１は、クライアント端末を含む外部装置との間で情報の授受を行う通信部１７５と、通信部１７５を介して得られた要求等に応じてデータウェアハウス１２へと広告情報の設定を行う広告情報設定処理部１７２と、設定された広告情報に基づいて配信情報を生成して配信処理を行う配信処理部１７３とが互いに接続されて構成されている。

また、広告情報設定処理部１７２は、さらに、学習済モデル記憶部１４から読み出された所定の学習済モデルに基づいて配信リストを生成する配信リスト生成部１７１と接続されている。

図１１は、広告情報設定処理（Ｓ７６）の詳細フローチャートである。同図左側のフローチャートはクライアント端末の動作を表し、同図右側のフローチャートは情報処理装置１１の動作を表している。

同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１は、利用者が小売店舗としての利用者であるかメーカとしての利用者であるかを識別する処理を行う（Ｓ７６１）。その後、識別結果に応じた初期画面をクライアント端末へと提供する処理を行う（Ｓ７６２）。所定の待機状態（Ｓ７６３ＮＯ）にあったクライアント端末は、初期画面を受信すると（Ｓ７６３ＹＥＳ）、初期画面をクライアント端末において表示する処理を行う（Ｓ７６５）。その後、クライアント端末と情報処理装置１１との間で広告情報の設定処理が行われる（Ｓ７６６）。

図１２は、広告情報の設定処理の際にクライアント端末に表示される画面図の一例である。同図の最上段には、左から順に「ＳＴＥＰ１ キャンペーン作成」、「ＳＴＥＰ２ 配信見積もり作成」及び「ＳＴＥＰ３ 確認・申請」が表示され、同画面図においてはステップ１のキャンペーン作成に対応する画面が表示されている。

同画面図には、上から順に、目標設定領域７０１、キャンペーン情報設定領域７０２、配信ターゲット属性設定領域７０３、クーポン情報設定領域７０４、配信クリエイティブ設定領域７０５、及び、画面遷移決定ボタン７０６が配置されている。

目標設定領域７０１には、左から順に「未購入者拡大」、「フォローアップ」、「離脱防止」といった広告の目標候補が配置されており、同図の例にあっては未購入者拡大が選択されている。同領域は、広告配信乃至キャンペーンの目標を選択して設定する領域であり、後述するように、例えば、「未購入者拡大」を選択することにより、未だ所定の商品を購入したことのない顧客に対して訴求するような広告配信を、「フォローアップ」を選択することにより、購入経験者に対して次の購入を促すような広告配信を、さらに、「離脱防止」を選択することにより、特定のブランド購入者が他のブランドを購入することを防止するような広告配信を設定することができる。

キャンペーン情報設定領域７０２は、さらに、上から順に、キャンペーン名を入力するためのキャンペーン名入力領域７０２１、キャンペーン期間を設定するための対象期間入力領域７０２２、キャンペーン対象商品を特定するＪＡＮ（Ｊａｐａｎｅｓｅ Ａｒｔｉｃｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ）コードを入力するＪＡＮコード入力領域７０２３、キャンペーン予算を入力する予算入力領域７０２４を備えている。

配信ターゲット属性設定領域７０３には、さらに上から、配信ターゲットの性別を設定するための性別設定領域７０２８、ターゲットの年代を設定するための年代設定領域７０２９が配置されている。例えば、同図の例にあっては、２０代男性が配信ターゲットに設定されている。

クーポン情報設定領域７０４は、ポイント付与か又は価格の割引のいずれかであるクーポンの種類と、その数量を入力することが可能に構成されている。例えば、同図の例にあっては、クーポンの種類として「割引」が選択されておりその数量は１０％に設定されている。

配信クリエイティブ設定領域７０５には、上から、配信広告のタイトルを入力するためのタイトル入力領域７０５１、クーポン等の特典情報を説明するための文章を入力するための特定情報入力領域７０５２、及び、配信広告に含まれる画像を設定する画像設定部７０５３が配置されている。画像設定部７０５３においては、画像ファイルをアップロードすることにより配信画像を設定することができる。

以上の項目を入力又は設定し、画面遷移決定ボタン７０６を選択することにより、広告情報設定処理（Ｓ７６６）は完了する。

図１１に戻り、広告情報設定処理が完了すると、クライアント端末から配信見積リクエストが情報処理装置１１へと送信される（Ｓ７６７）。配信見積リクエストを受信するまで待機状態（Ｓ７６８ＮＯ）にあった情報処理装置１１は、配信見積リクエストを受信すると（Ｓ７６８ＹＥＳ）、配信リストを生成する処理を行う（Ｓ７７０）。

配信リスト生成処理（Ｓ７７０）において、配信リスト生成部１７１は、広告情報設定処理により設定された各項目に基づいて会員を配信リストに加える。例えば、未購入者拡大が目標に設定されている本実施形態においては、入力されたＪＡＮコードに対応する商品を未だ購入したことのない会員を特定して当該会員を配信リストに加える処理を行う。

また、配信リスト生成部１７１は、学習済モデル記憶部１４から学習済モデルを読み出す。このとき、学習済モデルは、予め、広告情報設定処理により設定される内容と、その時の広告効果が高い会員との関係を学習したモデルである。配信リスト生成部１７１は、当該学習済モデルへと広告情報設定処理により設定された各項目を入力して、広告効果が高いと推論される会員を出力して配信リストに加える。

このような構成によれば、広告目標に応じて配信先が設定されるので、広告効果の高い顧客に対して選択的に広告配信を行うことができる。

また、このような構成によれば、機械学習技術に基づいて広告効果の高いと推論される配信先へと配信を行うことができるので、広告効果を高めることができる。

配信リスト生成処理（Ｓ７７０）が完了すると、配信内容の設定処理が行われる（Ｓ７７１）。より詳細には、目標に応じて配信手段及び配信時期を含む配信シナリオを設定する。本実施形態において目標は未購入者拡大であるので、配信シナリオとして、キャンペーン開始日のプッシュ通知とクーポン配信、及び、アプリケーションプログラムにおける開封処理後所定日経過後の再度のプッシュ通知を設定する処理を行う。

この後、広告情報設定処理により設定された項目、配信リスト、及び配信シナリオに基づいて、クライアント端末に対して表示画面を生成し提供する処理を行う（Ｓ７７３）。

表示画面を受信するまで待機状態（Ｓ７７４ＮＯ）にあったクライアント端末は、表示画面を受信すると（Ｓ７７４ＹＥＳ）、クライアント端末において配信見積もり画面の表示処理を行う（Ｓ７７５）。

図１３は、配信見積もり画面の表示例である。同図から明らかな通り、同画面図においては、最上段において「ＳＴＥＰ２ 配信見積もり作成」がアクティブな状態となっており、上から順に、配信シナリオ表示領域７０７、配信内容表示領域７０９、全頁表示ボタン７１０及び配信申請ボタン７１１が配置されている。

配信シナリオ表示領域７０７は、広告情報設定処理における設定内容に基づいて生成された配信キャンペーン名、配信目的、対象商品、対象期間、対象ユーザ、配信タイミングを含んでいる。対象ユーザは、配信リストにおいて特定された配信対象者数である。また、同図の例にあっては、配信タイミングは、キャンペーン開始日とアプリケーションプログラムにおける開封処理後所定日数経過時である。

配信内容表示領域７０９は、広告配信が行われる会員の端末に表示される内容を確認するための領域である。同領域には、広告情報設定処理における設定内容に基づいて生成された、タイトル、特典情報、画像内容、キャンペーン期間、配信数、配信ターゲット属性が表示されている。また、スマートフォンの画像の画面領域に合わせて種々の内容を表示して実際の表示態様を模擬して表示する。

図１１に戻り、配信見積もり画面において配信ボタン７１１が選択されると、クライアント端末は、情報処理装置１１へと決定信号を送信する処理を行う（Ｓ７７７）。

決定信号を受信するまで待機状態（Ｓ７７９ＮＯ）にあった情報処理装置１１は、決定信号を受信すると（Ｓ７７９ＹＥＳ）、対応する小売店舗としての利用者に対して配信リクエストの申請処理を行う（Ｓ７８０）。その後処理は終了する。

なお、本実施形態においては、目標を未購入者拡大として、対象者を特定されたＪＡＮコードの商品をそれまで購入したことのない会員とし、配信シナリオとして、キャンペーン開始日のプッシュ通知とクーポン配信、及び、アプリケーションプログラムにおける開封後所定日経過後の再度のプッシュ通知としたが、本発明はこのような構成に限定されず様々な変形が可能である。

例えば、配信目的がフォローアップであれば、特定されたＪＡＮコードの商品をそれまでに購入した履歴のある会員とし、配信シナリオとして、前回の購入から所定時間経過後にプッシュ通知とクーポン配信を行い、来店予測日から所定時間以内にプッシュ通知を行うこと等としてもよい。或いは、配信目的が離脱防止であれば、最終来店日から所定時間経過後にプッシュ通知とクーポン配信を行う等としてもよい。

図１４は、小売店舗としての利用者により行われる配信リクエスト承認処理の詳細フローチャートである。同図左側のフローチャートはクライアント端末の動作を表し、同図右側のフローチャートは情報処理装置１１の動作を表している。

同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１は、広告情報設定処理（Ｓ７６）により生成された配信リクエストを読み出す処理を行う（Ｓ８０１）。その後、配信リクエスト一覧を含む初期画面を小売店舗利用者のクライアント端末へと提供する処理を行う（Ｓ８０２）。

所定の受信待機状態（Ｓ８０３ＮＯ）にあったクライアント端末は、初期画面情報を受信すると（Ｓ８０３ＹＥＳ）、配信リクエストをクライアント端末において表示する処理を行い（Ｓ８０４）、再び待機状態となる（Ｓ８０６ＮＯ）。

その後、小売店舗の担当者等により、配信リクエストのうちの１つの承認を検出すると（Ｓ８０７）、承認された配信リクエストに関する情報を情報処理装置１１へと送信する処理が行われる（Ｓ８０７）。

所定の待機状態（Ｓ８０８ＮＯ）にあった情報処理装置１１は、承認された配信リクエストを受信すると（Ｓ８０８ＹＥＳ）、承認された配信リクエストをデータウェアハウス１２へと配信登録する処理を行う（Ｓ８１０）。また、配信登録を完了したことを確認する信号をクライアント端末へと送信する（Ｓ８１１）。

完了確認信号を受信するまで待機状態（Ｓ８１２ＮＯ）にあったクライアント端末は、完了確認信号を受信すると（Ｓ８１２ＹＥＳ）、処理が完了したことを表示する処理を行い、終了する。

このような構成によれば、小売店舗がメーカ端末により設定された広告情報を承認することができるので、メーカからの広告情報の内容を検討してより小売店舗にとって有益と考えられる広告情報を選別して提供することができる。また、複数のリクエストがある場合にはより良い広告情報を承認することができる。

図１５は、情報処理装置１１において行われる配信処理の詳細フローチャートである。処理が開始すると、情報処理装置１１は、登録された配信リクエストを読み出す処理を行う（Ｓ８５０）。その後、登録された配信リクエストに紐づけられた配信シナリオに基づき、配信条件を満たすか否かの判定処理が行われる（Ｓ８５１）。配信条件とは、例えば、登録された配信日時である。情報処理装置１１は、配信条件を満たさない場合（Ｓ８５１ＮＯ）、配信条件を満たすまで待機状態となる。

一方、配信条件を満たした場合には（Ｓ８５１ＹＥＳ）、配信リストに基づいて会員の端末へとプッシュ配信する処理を行う（Ｓ８５２）。これにより、各会員の端末には、広告情報が表示されることとなる。

その後、他の配信条件が有るか否かの判定処理が行われ、他の配信条件が有る場合には（Ｓ８５４ＹＥＳ）、再び一連の処理（Ｓ８５１～Ｓ８５４）が行われる。具体的には、例えば、開封後から所定日数経過時に再度配信を行うといった条件である。

一方、すべての配信処理が完了し、他の配信条件が無い場合（Ｓ８５４）、配信リクエストについて配信完了フラグをオンにする処理を行い、再び一連の処理を行う（Ｓ８５０～Ｓ８５６）。

図１６は、レポート確認処理（Ｓ７９）により確認されるレポートの生成処理について示すフローチャートである。

同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１は、データウェアハウス１２から配信完了フラグがオンとなっている配信リクエストがあるか否かを検出する（Ｓ８８０）。配信完了フラグがオンとなっている配信リクエストがない場合（Ｓ８８０ＮＯ）、待機状態となる。

一方、配信完了フラグがオンとなっている配信リクエストがある場合（Ｓ８８０ＹＥＳ）、当該配信リクエストを読み出す処理が行われる（Ｓ８８１）。その後、読み出された配信リクエストから対象期間を特定する処理が行われる（Ｓ８８３）。

対象期間を特定した後、情報処理装置１１は、データウェアハウス１２から対象期間の対象店舗の購買情報を読み出し、定量的な分析処理を行う。分析内容は、広告目標に応じて決定してもよく、例えば、未購入者拡大が目標であれば、未購入者の購買状況について分析処理を行う。

分析処理が完了すると、分析結果に基づいてレポートを生成し、データウェアハウス１２へと記憶する処理が行われる（Ｓ８８７）。このレポートの生成・記憶が完了すると再び一連の処理が行われる（Ｓ８８０～Ｓ８８７）。なお、このレポートは、レポート確認処理（Ｓ７９）により確認可能となる。

図１７は、レポートに含まれる画面図例（その１）である。同図の例にあっては、広告の目標は新規顧客の獲得である。このとき、画面左上部の要点表示領域８０１には、新規顧客の獲得という目標に対応する分析結果の要点が端的に表示されている。同図の例にあっては、「クーポン配信により獲得した１５２人のうち８４％にあたる１２７人が新規顧客だった ブランド新規の流入元としては商品Ａが大半を占めた」との表示がなされている。

また、要点表示領域８０１の直下には、要点表示領域８０１の内容をサポートする関連情報を定量的に表示する関連情報表示領域８０２が配置されている。同図の例にあっては、関連情報表示領域８０２の左半分には、新規顧客の獲得人数の割合がカテゴリー新規とブランド新規に分けて棒グラフにより表示されている。同図からは、クーポン配信により獲得した１５２人のうち８４％にあたる１２７人が新規顧客だったことが視覚的・定量的に把握される。一方、右半分には、ブランド新規顧客の流入元情報が商品毎に同じく棒グラフにより表示されている。同図からは、ブランド新規の流入元としては商品Ａが大半を占めたことが視覚的・定量的に把握される。

図１８は、レポートに含まれる画面図例（その２）である。同図の例にあっては、広告の目標はフォローアップである。画面左上部の要点表示領域８０５には、直近の購入日に関する分析結果の要点が端的に表示されている。同図の例にあっては、「クーポンを配信した会員のうち、実際に利用した会員の９０％以上は過去１カ月のうちに購入経験がある会員であった。 このことから直近に購入した顧客にクーポンを配信することが効果的であると言える」との表示がなされている。

また、要点表示領域８０５の直下には、要点表示領域８０５の内容をサポートする関連情報を定量的に表示する関連情報表示領域８０６が配置されている。同図の例にあっては、関連情報表示領域８０６には、クーポン利用アプリ会員（上段）とクーポン非利用アプリ会員（下段）に分けて、直近の購入日の割合が示されている。同図より、クーポンを配信した会員のうち、実際に利用した会員の９０％以上は過去１カ月のうちに購入経験がある会員であったことが視覚的・定量的に把握される。

図１９は、レポートに含まれる画面図例（その３）である。画面左上部の要点表示領域８０８には、月間客単価に関する分析結果の要点が端的に表示されている。同図の例にあっては、「クーポンを利用し商品Ａを購入した顧客の月間客単価は購買頻度の向上により前月比で＋１，０８１円と拡大し薬局Ａ様の売上純増に寄与した」との表示がなされている。

また、要点表示領域８０８の直下には、要点表示領域８０８の内容をサポートする関連情報を定量的に表示する関連情報表示領域８００が配置されている。同図の例にあっては、関連情報表示領域８０６の左半分には、「商品Ａ購買顧客のうちクーポン利用者」、「商品Ａ購買顧客のうちクーポン非利用者」及び「その他全会員」に分けて、２０２０年１月のバスケットサイズと２０２０年２月のバスケットサイズを比較する棒グラフが表示されている。同図からは、クーポンを利用し商品Ａを購入した顧客の月間客単価が前月比で＋１，０８１円と拡大したことが視覚的・定量的に把握される。一方、右半分には、月額顧客単価、購買頻度、及びレシート単価の実績がそれぞれ前月比及び差分と共に表示されている。同図からは、月間客単価の拡大は購買頻度の向上によるものであることが視覚的・定量的に把握される。

図２０は、レポートに含まれる画面図例（その４）である。画面右下部の要点表示領域８１５には、アプリ（アプリケーションソフトウェア）に関する分析結果の要点が端的に表示されている。同図の例にあっては、「特にベビー用品を中心とした雑貨が高いが、来店頻度も高く全体的な買上率が高いため、すべてにおいて客単価が高い。」との表示がなされている。

要点表示領域８１５の直上には、要点表示領域８１５の内容をサポートする関連情報を表により定量的に表示する関連情報表示領域８１６が配置されている。同図の例にあっては、アプリ会員と非アプリ会員とに分けて、ヘルス領域、化粧品領域、ＢＴ（ビューティートイレタリー）領域、雑貨領域、食品領域の売上と、それに対応するアプリ会員の非アプリ会員に対する比率が表示されている。同図からは、アプリ会員の雑貨の売上が高く、また、全体的な買い上げ率が高いことが視覚的・定量的に把握される。

また、要点表示領域８１５の左には、要点表示領域８１５の内容をサポートする関連情報をレーダーチャートにより定量的に表示する関連情報表示領域８１７が配置されている。同図の例にあっては、ヘルス、化粧品、ＢＴ、雑貨、食品の各項目におけるアプリ会員の平均客単価と非アプリ会員の平均客単価が表示されている。同図からは、すべての商品カテゴリにおいて客単価が高く、特に雑貨において客単価が高いことが視覚的・定量的に把握される。

上述の構成によれば、広告配信後に定量的かつ視覚的に広告効果に相当する情報が提示されることから、クライアント端末の利用者は、客観的かつ容易に広告効果を把握することができる。また、広告施策の評価を行うことができるので漸次的に広告施策を改善することができる。

特に、画面上に要点表示領域とそれをサポートする定量的な情報を表示する領域が表示されているので、迅速かつ容易に広告効果を把握することができる。

また、上述の構成によれば、小売店舗にとっては、自ら行う広告配信を改善したり又はメーカにより設定される効果的な広告配信を行うことができるので、店舗における売上の向上を図ることができる。また、メーカにとっては、小売店舗の購買情報に基づく広告効果を確認しつつ、メーカから直接小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと広告配信を行うことができるので、定量的な分析を行いつつ自社商品の売上やブランド認知を向上させることができる。

（２．変形例）
上述の構成は様々に変形して実施することができる。

上述の実施形態においては、広告情報を毎回詳細に設定する処理（Ｓ７６）について説明したが、本発明はそのような構成に限定されない。従って、例えば、広告情報を設定した結果得られた過去の広告効果を蓄積・分析して、広告効果が大きくなる条件や配信内容を自動的に設定したり又は推薦する等してもよい。

図２１は、本変形例に係る広告効果分析処理に関するフローチャートである。この広告効果分析処理は情報処理装置１１において実行される。同図から明らかな通り、処理が開始すると、情報処理装置１１は、配信完了フラグがオン状態、すなわち配信が完了している配信リクエストを検索する処理が行われる（Ｓ８９０）。

この検索処理の結果、配信完了フラグがオン状態となっている配信リクエストが存在しなかった場合（Ｓ８９１ＮＯ）、再度検索処理（Ｓ８９０）が行われる。一方、配信完了フラグがオン状態となっている配信リクエストが存在する場合（Ｓ８９１ＹＥＳ）、当該配信配信リクエストに関する情報を読み出す処理が行われる（Ｓ８９２）。

その後、情報処理装置１１は、読み出した配信リクエストに関して設定された対象期間を特定する処理を行う（Ｓ８９４）。例えば、「２０２０年１月１日から２０２０年１月３１日」といった情報である。

特定処理の後、対象期間に該当する購入情報を読み出し、当該期間の購入情報に基づいて広告効果指標を算出する。広告効果指標は、本実施形態においては目標に対応して算出される。例えば、目標が「未購入者拡大」であれば、対象期間において対象となる商品を購入した顧客における新規顧客率である。また、例えば、目標が「フォローアップ」であれば、対象期間において対象となる商品を再購入した顧客の割合等である。

広告効果指標を算出した後、この広告効果指標を含む広告配信結果データを記憶して（Ｓ８９７）、再度一連の処理が繰り返される（Ｓ８９０～Ｓ８９７）。

図２２は、記憶される広告配信結果データの一例である。同図の例にあっては,「広告ＩＤ」、「目標」、「ＪＡＮコード」、「予算」、「ターゲット」、「期間」、「配信シナリオ」、「クーポン」等の項目が示され、それに対応する「効果指標」も示されている。なお、「ターゲット」の項目はサブ項目として「性別」、「年齢」を備え、「配信シナリオ」の項目はサブ項目として「配信タイミング」、「文章」、「画像」を備えている。

例えば、「広告ＩＤ」が１の場合にあっては、「目標」として未購入者拡大、「ＪＡＮコード」としてＡＢＣ、「予算」として１００,０００,０００円、「ターゲット」として、男性（Ｍ）、２０～２９歳、「期間」として２０２０年１月１日～２０２０年１月３１日、「配信シナリオ」として開封後３日、文章パターン１、画像Ａ、「クーポン」として１０％引きを広告情報として設定した結果、効果指標として新規率８４％アップが得られたことが記憶されている。

続いて、このような広告効果分析処理により得られた広告配信結果データを広告情報設定処理（Ｓ７６６）において利用する例について説明する。

図２３は、広告情報設定処理（Ｓ７６６）における情報処理装置１１の動作例である。同変形例開始時点においては、図２４に示す初期画面がクライアント端末上に表示されている（Ｓ７６５）。

図２４は、広告情報設定処理の際にクライアント端末に表示される画面図の一例、すなわち、変形例に係る広告情報設定画面の表示例である。同図においても、図１２と同様に、最上段には、左から順に「ＳＴＥＰ１ キャンペーン作成」、「ＳＴＥＰ２ 配信見積もり作成」及び「ＳＴＥＰ３ 確認・申請」が表示され、同画面図においてはステップ１のキャンペーン作成に対応する画面が表示されている。

同画面図には、上から順に、目標設定領域８２１、商品設定領域８２２、予算設定領域８２３、及び、画面遷移決定ボタン８２５が配置されている。

目標設定領域８２１には、図１２と同様に、左から順に「未購入者拡大」、「フォローアップ」、「離脱防止」といった広告の目標候補が配置されており、同図の例にあっては未購入者拡大が選択されている。同領域は、広告配信乃至キャンペーンの目標を選択して設定する領域であり、後述するように、例えば、「未購入者拡大」を選択することにより、未だ所定の商品を購入したことのない顧客に対して訴求するような広告配信を、「フォローアップ」を選択することにより、購入経験者に対して次の購入を促すような広告配信を、さらに、「離脱防止」を選択することにより、特定のブランド購入者が他のブランドを購入することを防止するような広告配信を設定することができる。

商品設定領域８２２は、商品に対応する識別子であるＪＡＮコードを入力可能に構成されている。また、欄外の「グループから提供」の項目を選択することによりＪＡＮコードのグループから商品群を特定することも可能に構成されている。なお、本実施形態においては、商品をＪＡＮコードにより設定することとしたが、他の方法により設定してもよく、例えば、商品名等で特定してもよい。

予算設定領域８２３は、広告又はキャンペーンに使用可能な予算額を設定することができるよう構成されている。

画面遷移決定ボタン８２５は、選択により配信見積リクエストを送信することができる。

図２３に戻り、広告情報設定処理（Ｓ７６６）が開始すると、情報処理装置１１は、クライアント端末において入力された情報を受け付ける処理を行う（Ｓ９０１）。具体的には、受付待機状態（Ｓ９０１ＮＯ）にある情報処理装置は、クライアント端末からの入力情報を受け付けると（Ｓ９０１ＹＥＳ）、入力検出処理を行う（Ｓ９０２）。この検出処理により、入力情報が目標、商品情報又は予算情報のいずれかであるかが検出される。

その後、所定項目、本変形例においては目標、商品情報又は予算情報のすべてが入力されたか否かが判定される（Ｓ９０４）。未だ一部の項目の入力に留まる場合には、再度入力受付処理がなされる（Ｓ９０１）。一方、すべての項目への入力が完了したと判定される場合には（Ｓ９０４ＹＥＳ）、所定の商品・予算において、目標に対応して効果指標が最大となる広告ＩＤを特定する処理が行われる（Ｓ９０５）。その後処理は終了する。

このような広告効果指標が最大となる広告ＩＤを特定する広告情報設定処理が行われた後、配信見積リクエストの送信処理が行われると（Ｓ７６７～Ｓ７６８）、情報処理装置１１は、特定された広告ＩＤに対応する配信リストの生成処理（Ｓ７７０）及び配信内容の設定処理（Ｓ７７１）を行う。すなわち、これにより、クライアント端末には、広告効果指標が最大となるときの各条件、すなわち、ターゲットの年齢・性別、配信期間、配信シナリオ、クーポン情報等が設定される（Ｓ７７３～Ｓ７７５）。

このような構成によれば、目標等といった一部の項目を入力するだけで、広告効果指標が最大となる条件又は配信内容が自動的に設定されるので、容易に効果的な広告を配信することができる。

なお、本変形例においては、設定条件又は配信情報を自動設定するような構成としたが、本発明はこのような構成に限定されない。従って、例えば、設定条件案や配信内容案を適宜提示して推薦する等してもよい。また、広告ＩＤは広告効果指標が最大となるもののみならず、広告効果が一定以上となる複数の設定条件案又は配信案を提示してもよい。

また、本変形例においては、単に広告指標を最大とする広告ＩＤを特定するような構成としたが、本発明はこのような構成に限定されない。従って、例えば、機械学習技術を利用して、入力された項目に基づき、所定の設定条件や配信案を推論により設定してもよい。

上述の実施形態においては、広告配信の対象をアプリケーションソフトウェアをダウンロードした会員としたが、本発明はこのような構成に限定されない。従って、例えば、情報処理装置１１のＣＲＭ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）ツール等と連携して店舗システム３の広告用ディスプレイ３６へと広告内容を表示してもよい。また、ウェブ広告を配信するウェブ広告サーバ６へと広告情報を提供して当該ウェブ広告サーバ６を介して配信してもよい。なお、このとき、ウェブ広告の範囲を店舗位置からの所定範囲内の端末とする等の形式で制限してもよい。

上述の実施形態において、広告情報設定処理（Ｓ７６６）は様々に変形可能である。例えば、キャンペーン情報の入力の際に、企画棚（又はエンド棚）に対するキャンペーンであるか否か、小売店舗内のどの企画棚（棚ＩＤ）に関するキャンペーンであるか等を指定するための入力項目を設けることも可能である。企画棚とは、商品等を人目につきやすい位置に配置する商品陳列棚でありブランド認知の向上等に特に有利である。

これにより、メーカ担当者等は小売店舗に対して企画棚におけるキャンペーンの提案を行うことができ、また、その広告結果も直接、視覚的・定量的に得ることができる。これにより広告効果を客観的に把握することができると共に漸次的な広告施策の改善や自社商品のブランド認知の向上を行うこともできる。また、小売店舗にとってもメーカからの提案に基づき売上増大を見込むことができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。また、上記の実施形態は、矛盾が生じない範囲で適宜組み合わせ可能である。

本開示は少なくとも小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶するサーバ装置を製造等する産業にて利用可能である。

１ 情報処理サーバシステム
１１ 情報処理装置
１２ データウェアハウス（ＤＷＨ）
１４ 学習済モデル記憶部
１６１ 通信部
１６２ 情報読出部
１６３ 分析処理部
１６４ 推論処理部
１７１ 配信リスト生成部
１７２ 広告情報設定処理部
１７３ 配信処理部
１７５ 通信部
３ 店舗システム
３１ 情報処理装置
３２ レジ端末
３４ 店舗データベース
３６ 広告用ディスプレイ
４ データ提供サーバ
５ アプリケーションソフトウェア管理サーバ
６ ウェブ広告サーバ
７ 小売店舗用クライアント端末
８ メーカ用クライアント端末

Claims (22)

1. 小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶する、サーバシステムであって、
   クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定部と、
   設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信部と、
   前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供部と、
   を備えるサーバシステム。
2. 前記クライアント端末は、小売店舗用クライアント端末とメーカ用クライアント端末を含む、請求項１に記載のサーバシステム。
3. 前記リクエストは、前記メーカ用クライアント端末からのリクエストであり、
   前記配信部は、さらに、
   設定された前記広告情報を前記小売店舗用クライアント端末へと提供し、前記小売店舗用クライアント端末による前記広告情報の承認を可能とする、承認処理部を備え、承認された前記広告情報に基づく配信対象情報を前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、請求項２に記載のサーバシステム。
4. 前記広告情報は、広告の目標情報を含み、
   前記配信部は、
   前記目標情報に基づいて配信先となる前記広告媒体を特定し、前記配信先に応じて前記配信対象情報を前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、選択的配信部を備える、請求項１～３に記載のサーバシステム。
5. 前記サーバシステムは、さらに、
   機械学習により得られた学習済モデルに基づいて、前記広告情報から配信先となる広告媒体リストを生成する推論処理部を備え、
   前記配信部は、前記広告媒体リストに基づいて前記配信対象情報を配信する、請求項１～４に記載のサーバシステム。
6. 前記購買情報は前記小売店舗システムにおいて利用される顧客ＩＤと関連付けて記憶されており、
   前記サーバシステムは、さらに、
   会員ＩＤを含む前記小売店舗の会員情報を取得する、会員情報取得部と、
   前記購買情報と前記会員情報とを照合することにより、前記顧客ＩＤと前記会員ＩＤとを関連付ける、関連付処理部と、を備える、請求項１～５に記載のサーバシステム。
7. 前記会員情報は、前記会員の利用する携帯端末の位置情報を含み、
   前記関連付処理部は、前記購買情報と前記位置情報とを照合することにより、前記顧客ＩＤと前記会員ＩＤとを関連付ける、請求項６に記載のサーバシステム。
8. 前記広告情報は、広告の目標情報を含み、
   前記効果関連情報は、前記広告の目標に対応する前記購買情報の分析結果を含む、請求項１に記載のサーバシステム。
9. 前記効果関連情報は、前記目標情報に対応する分析結果の要点情報と、前記要点情報の根拠となる数量的情報を含む、請求項８に記載のサーバシステム。
10. 前記広告情報設定部において、前記広告情報は前記小売店舗の企画棚に関する情報を含む、請求項１～９に記載のサーバシステム。
11. 前記広告情報は、広告対象となる商品情報、期間及び予算を含む、請求項３に記載のサーバシステム。
12. 前記広告情報は、ターゲット顧客に関する情報を含む、請求項１１に記載のサーバシステム。
13. 前記広告情報は、前記小売店舗で販売される商品に関するクーポン情報を含む、請求項１１又は１２のいずれか１つに記載のサーバシステム。
14. 前記広告情報は、前記配信対象情報に含まれる文章情報及び画像情報を含む、請求項１１～１３のいずれか１つに記載のサーバシステム。
15. 設定された前記広告情報と、前記広告情報に対応する広告の効果に関連する情報である効果関連情報を蓄積して記憶する、蓄積部を、さらに備える、請求項１に記載のサーバシステム。
16. 前記配信対象情報は、蓄積された前記効果関連情報に基づき生成される、請求項１５に記載のサーバシステム。
17. 蓄積された前記効果関連情報に基づいて、広告効果が大きくなるよう前記広告情報を設定する、効果基準広告情報設定部を、さらに備える請求項１５又は１６のいずれか１つに記載のサーバシステム。
18. 前記広告情報は、広告の目標情報を含み、
    前記効果関連情報は、前記目標情報に応じて生成される、請求項１５～１７のいずれか１つに記載のサーバシステム。
19. 前記広告媒体は、前記小売店舗の会員用のアプリケーションソフトウェアである、請求項６に記載のサーバシステム。
20. 前記広告媒体は、前記小売店舗に配置される広告用ディスプレイである、請求項１に記載のサーバシステム。
21. 小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶するサーバシステムの制御方法であって、
    クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定ステップと、
    設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信ステップと、
    前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供ステップと、
    を備える制御方法。
22. 小売店舗における商品の購買情報を収集して記憶するサーバシステムの制御プログラムであって、
    クライアント端末からのリクエストに応じて、前記小売店舗で販売される商品の広告に関する情報である広告情報を設定する、広告情報設定ステップと、
    設定された前記広告情報に基づいて配信対象情報を生成し、前記小売店舗の顧客と関連する広告媒体へと配信する、配信ステップと、
    前記購買情報に基づいて、前記広告の効果に関連する情報を定量的かつ視覚的に提示する効果関連情報を生成し前記クライアント端末へと提供する、効果関連情報提供ステップと、
    を備える制御プログラム。

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