JP2023100704A - 自動ショッピングアシスタントを使用したパーソナライズショッピングのためのシステム、プラットフォームおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】パーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム、プラットフォームおよび方法を提供する。【解決手段】パーソナライズ化ショッピングアシスタントシステムは、ユーザーの身体の少なくとも一部の捕捉に基づいて3Dユーザーショッピングプロファイルを生成するための、販売時点管理ベースの自動ショッピングアシスタント装置と、通信クラウドをベースにし、ショッピングアシスタントデータベースに接続され、ユーザーショッピングプロファイルがショッピングアシスタントデータベースにアップロードされるショッピングアシスタントサーバーと、ユーザーのモバイル装置を使用してユーザーショッピングプロファイルを店内で適用するためのモバイル装置アプリケーションおよび選択された製品を捕捉するためのショッピングアシスタントデータベース上に格納されるスキャン可能な製品データおよび複数の製品識別子を含む。【選択図】図10
Description
(関連出願の相互参照)
本出願は、2017年1月6日に出願された、「A SYSTEM,PLATFORM AND METHOD FOR PERSONALIZED SHOPPING USING AN AUTOMATED SHOPPING ASSISTANT」というタイトルの米国仮特許出願第62443275号からの優先権を主張し、それは参照により全体として本明細書に組み込まれる。
本出願は、2017年1月6日に出願された、「A SYSTEM,PLATFORM AND METHOD FOR PERSONALIZED SHOPPING USING AN AUTOMATED SHOPPING ASSISTANT」というタイトルの米国仮特許出願第62443275号からの優先権を主張し、それは参照により全体として本明細書に組み込まれる。
本発明は一般に、パーソナライズ製品ショッピングにおいて有用な方法、アプリケーションおよび装置に関する。
今日の靴のショッピングの大多数は依然として昔からの商店で行われている。ほとんどの顧客は、現状の店長および店員のような、従来のショッピングの制限に慣れ親しんでいる。一般に、顧客は、製品の方に案内されて、在庫製品の位置、製品の試し履きなどの手助けを店員に頼る。
さらに、典型的なショッピング経験では、実質的に顧客が同じか、または異なる商店への各訪問を繰り返す必要があり、大変な非効率でユーザーの不満となる。
高度に正確でユーザーフレンドリーな自動化または半自動化フィッティングソリューションを、オンラインおよび店内の両方で可能にできるシステムまたは方法を有することは高度に有利であろう。
本発明の一実施形態によれば、パーソナライズ化されたオンライン製品フィッティングをいくつかの実施形態に従って提供するための装置、システム、および方法が提供される。
パーソナライズショッピングのための方法は、自動ショッピングアシスタントシステムが製品データにアクセスし、マッチメイクシステムがユーザー履歴データにアクセスし、マッチメイクシステムがユーザー嗜好データにアクセスし、マッチメイクシステムが自動ショッピングアシスタント装置から取得したユーザー解剖学的データにアクセスして、自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー履歴、嗜好および解剖学的データを製品データとマッチングさせるステップを有して、パーソナライズ化マッチングシステムを生成する。
いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムはユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせて、パーソナライズ製品推奨を生成する。
いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムは、ユーザーがパーソナライズ製品を注文するのを可能にするために使用され得る。
いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムはユーザーの1つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを提供するために使用され得る。
一実施形態では、ユーザーおよび一人以上の第三者は、製品フィッティングフィードバックを提供し得、ユーザーおよび一人以上の第三者は、ソーシャルフィードバックを提供し得る。自動ショッピングアシスタントシステムは、製品フィードバックに基づいてパーソナライズ製品を調整し得る。本システムは、ユーザーに関する解剖学的データも提供し得、自動ショッピングアシスタントシステムは解剖学的データも考慮して、ユーザーの1つ以上の特性を含むユーザーショッピングアバターを生成する。
自動ショッピングアシスタントシステムは、仮想試着特徴を含み得る。一実施形態では、ユーザーがパーソナライズ製品を注文する前に、製品はアバターに基づいて生成される。ユーザー嗜好は、サイズ、色、素材およびタイプ嗜好から成る群から選択され得る。
いくつかの実施形態によれば、パーソナライズショッピングのためのプラットフォームが提供され、複数のユーザーに対してデジタルアバターを生成するためのプロファイルモジュール、複数の製品に対する製品データを統合するための製品モジュール、および製品推奨を生成するためにデジタルアバターデータと製品データをマッチングさせるコードを実行するように適合されたマッチメイクモジュールを含むクラウドベースのサーバー;クラウドベースのサーバーに通信可能に接続されて、画像補足要素を含む、エンドユーザーコンピューティング装置を含み、マッチメイクモジュールは、ソフトウェアアプリケーションを実行して、ユーザーに対するデジタルアバタープロファイルのための解剖学的データの生成で使用される、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいて、ユーザーモバイルショッピングアバターを生成する。
いくつかの実施形態では、プラットフォームは、ユーザーの1つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを生成および/または提示するように適合される。
いくつかの実施形態では、プラットフォームは、製品注文モジュール、製品カスタマイズ化モジュール、ソーシャルショッピングモジュール、および/または製品フィッティングモジュールなどを有し得る。
パーソナライズショッピングのためのハンドヘルドシステムは、ユーザーの入力を受信するように構成された画面、ユーザーの解剖学的構造の標準的な画像を捕捉するための装置カメラ、ならびに解剖学的データ、製品データ、ユーザー履歴データおよびユーザー嗜好データを分析するように適合されたレジスタを有するプロセッサを有し得、プロセッサはレジスタから情報を取得し、情報をレジスタに書き込み、ユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせるように構成されて、パーソナライズ化マッチングシステムを生成し、プロセッサは、ユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせて、パーソナライズ製品を生成するように構成され、ユーザーはユーザー入力を画面に提供することによりパーソナライズ製品を購入し得る。
一実施形態では、本システムは、センサーからの対象の距離を正確に判断するように構成された奥行きセンサーを有し、奥行きセンサー情報は、嗜好データを製品データとマッチングさせるために使用される。いくつかの実施形態では、奥行きセンサーは、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の3Dスキャンを提供するのを可能にして、身体のその部分の長さ、幅および奥行きを捕捉するのを可能にする。
いくつかの実施形態では、ハンドヘルドシステムは、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいてユーザーモバイルショッピングプロファイルのグラフィックシミュレーションを生成および提示するために、ハンドヘルドシステム上で実行するソフトウェアアプリケーションを含む。
ショッピングプロファイルを使用したショッピングのためのショッピングアシスタントシステムが提供され、ユーザーショッピングプロファイルを生成するためのPOSベースの自動ショッピングアシスタント装置;店内でユーザーショッピングプロファイルを適用するためのモバイル装置アプリ;通信クラウドをベースとする、ショッピングアシスタントデータベースに接続されたショッピングアシスタントサーバー;およびユーザーが選択した製品を捕捉するのを可能にするための、タグなどの、複数の製品認識装置を含む。
ショッピングアシスタント装置は、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部を捕捉して、身体のその部分の長さ、幅および奥行きを捕捉するのを可能にするための1つ以上の画像スキャナを含み得る。
ショッピングアシスタントは、複数の製品に対する製品データを統合するための製品モジュール、ならびにショッピングプロファイルおよび製品データを接続するコードを実行して、製品推奨を生成するように適合されたマッチメイクモジュールを含み得る。
ショッピングアシスタントは、ユーザーが注文タグを捕捉することによって注文するための、製品と関連付けられた注文タグを含み得る。
ショッピングアシスタントは、ショッピングアシスタント装置の周辺の選択された地理的領域にユーザーが入った場合にユーザーを識別するために、ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを含み得る。
ショッピングアシスタントは、ユーザーが近接センサーの近くに適切に位置している場合に認識およびスキャンの自動トリガーを可能にするために、ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを含み得る。
ショッピングアシスタントは、選択された製品をユーザーショッピングプロファイルにデジタル的に試着させるための、仮想試着モジュールを含み得る。
店内ショッピング強化のための方法が提供され:自動ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを使用して、ショッピングエリアに入っているユーザーを識別すること;そのユーザーを自動ショッピングアシスタントシステムに接続してユーザープロファイルを開くこと;1つ以上の画像センサーを使用して、自動ショッピングアシスタント装置により1つ以上の身体部分の捕捉を開始すること;そのユーザーのユーザー3Dショッピングプロファイルを生成すること;ユーザーのモバイルコンピューティング装置上への自動ショッピングアシスタントアプリケーションのダウンロードを開始すること;自動ショッピングアシスタント装置をユーザーモバイル装置に接続してユーザーショッピングプロファイル ユーザーモバイル装置を終了すること;ユーザーモバイル装置を使用して製品タブを捕捉することにより、ユーザーによって興味のある製品を選択すること;およびその選択された製品に対する製品関連情報をユーザーに提供することを含む。
本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、選択された製品を注文することをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、選択された製品をカスタマイズすることをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、カスタマイズした製品を注文することをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーに製品在庫情報を提供することをさらに含み得る。
本方法は、ユーザープロファイルアバターを生成することをさらに含み得る。本方法は、選択された製品をユーザーショッピングプロファイルアバターに試着させることをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーが接続された選択された仲間によって見るために、試着させたユーザープロファイルアバターをソーシャルメディアシステムに送信することをさらに含み得る。本方法は、ユーザー挙動に基づいてユーザーショッピングプロファイルを強化することをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーショッピングプロファイルおよび/またはユーザーショッピング挙動に基づいてショッピング推奨を提供することをさらに含み得る。
本方法は、オンラインストアでのショッピングのためにユーザーショッピングプロファイルを使用することをさらに含み得る。
本方法は、追加の撮像装置を使用してユーザーショッピングプロファイルを強化することをさらに含み得る。
本方法は、モバイル装置を使用して追加のユーザーショッピングプロファイルを生成することをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーのプロファイルデータを、ユーザーの承諾を得て、店内装置から、スマートフォンアプリケーションなどの、ユーザー装置に変換することをさらに含み得る。
ショッピングをパーソナライズするための方法が本明細書で提供され:自動ショッピングアシスタントシステムが製品データにアクセスすること;自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー履歴データにアクセスすること;自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー嗜好データにアクセスすること;自動ショッピングアシスタントシステムがユーザーに関する解剖学的データにアクセスし、マッチメイクシステムが、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいてユーザーモバイルショッピングアバターを生成するためにソフトウェアアプリケーションを実行すること;ならびに自動ショッ
ピングアシスタントシステムがユーザー履歴データ、嗜好データ、ショッピングアバターおよび製品データをマッチングさせてパーソナライズ化マッチングシステムを生成すること;を行うステップを含む。
ピングアシスタントシステムがユーザー履歴データ、嗜好データ、ショッピングアバターおよび製品データをマッチングさせてパーソナライズ化マッチングシステムを生成すること;を行うステップを含む。
本方法は、パーソナライズ製品推奨を生成するステップをさらに含み得る。
本方法は、パーソナライズ製品を注文するステップをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーおよび一人以上の第三者が製品フィードバックを提供するステップをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーおよび一人以上の第三者がソーシャルフィードバックを提供するステップをさらに含み得る。
本方法は、自動ショッピングアシスタントシステムが製品フィードバックに基づいてパーソナライズ製品を調整するステップをさらに含み得る。
本方法は、ユーザーの1つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを提供するステップをさらに含み得る。
本方法は、仮想試着特徴をさらに含み得る。
本方法は、パーソナライズ製品を注文することをさらに含み得、製品はユーザーショッピングアバターに基づいて生成される。
本方法は、サイズ、色、素材およびタイプ嗜好から成る群から製品タイプを選択することをさらに含み得る。
本発明に従ったシステム、装置、および方法の原理および動作は、図面、および以下の説明を参照してより良く理解され得、これらの図面は例示のみを目的として与えられており、制限することを意図していないことが理解される。
以下の説明は、当業者が本発明を特定の用途およびその要件の文脈で提供されるとおりに行って使用できるようにするために提示される。説明される実施形態に対する様々な修正は当業者には明らかであり、本明細書で定義される一般原理は他の実施形態に適用され得る。従って、本発明は、示して説明する特定の実施形態に制限されることは意図せず、本明細書で開示する原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲を認めるものとする。他の事例では、周知の方法、手順、および構成要素は、本発明を不明瞭にしないために、詳細には説明されていない。
用語「フィッティング(fitting)」は本明細書では、製品を試着すること、製品を試着したところを見ること、製品を特定の人の身体または他の身体的パラメータに対して修正することを指す。用語「アバター(avatar)」は、特に、画面上に人を表すための、特定の人を表す実施形態、擬人化、アイコン、モデルまたは像を指す。
比較的低率の履物購入オンラインショッピングは、各靴モデルに対する正確なサイズ推奨を、任意選択として、顧客の足のシミュレーションまたはアバターモデルに基づいて、顧客に提供することによって高まり、購入におけるより高い顧客信頼となり得る。
本発明の限定されない実施形態は、オンラインおよび/または店内にかかわらず、製品の効果的な試着を含め、高度なパーソナライズショッピングを容易にするためのシステム、プラットフォーム、および方法を含む。いくつかの実施形態では、製品のパーソナライズ製造を可能にするための、システム、プラットフォーム、および方法が提供される。
ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのシステム100を示す概略システム図である、図1Aを参照する。システム100は、自動ショッピングアシスタント装置によって生成された、高度に正確なユーザーショッピングプロファイルおよび/またはアバターを使用して、店内および/またはオンラインでのシームレスなショッピングを可能にする。いくつかの場合、データ処理は、クラウド上および/またはローカルの自動ショッピングアシスタント装置上で実行される。
図に示すように、パーソナライズショッピングシステム100は、パーソナライズショッピングプロファイル管理のためのプラットフォーム105を含み、それは、デジタルアバタープロファイルモジュール110、デジタル製品ファイルモジュール115、製品選択モジュール120、製品フィッティングモジュール125、ソーシャルショッピングモジュール130、製品注文モジュール135および製品カスタマイゼーションモジュール137を含み得る。
プラットフォーム105は、通信クラウド140と通信し、通信クラウド140は、スタートパッド、自動発売機(kiosk)、または自動ショッピングアシスタント装置185に通信可能に接続された、身体的プロファイルデータモジュール145を含み得、それは、さらにユーザー180に通信可能に接続されて、例えば、2Dおよび/もしくは3Dスキャンまたは他のデジタル測定源から身体的ユーザーデータを提供する。通信クラウド140は、自動ショッピングアシスタント装置185に、および/または180に通信可能に接続された、ユーザー嗜好データモジュール150をさらに含み得、ユーザー嗜好データを提供する。通信クラウド140は、製品データベース165に通信可能に接続された、製品ファイルデータモジュール160、および製品データベース175に通信可能に接続された、製品マッチングアルゴリズムを含む製品マッチングデータモジュール170をさらに含み得る。
一実施形態では、装置185は、可動または固定構成要素であり得る、2Dおよび/または3Dカメラなどの、1つ以上の撮像装置を含む。装置185は、1つ以上のセンサー、例えば、近接センサー、スキャナ、カメラ、圧力板および/または他のセンサー、をさらに含み得る。
図に示すように、デジタルアバタープロファイル110は、ユーザーから直接的または間接的にかかわらず、かつ身体的特徴および/または精神的、感情的、心理的特徴を表しているかどうかにかかわらず、様々なデータ源から高度にパーソナライズされて構築される。デジタルアバタープロファイル120は一般に、1つ以上のデータ源から高解像度ユーザープロファイルまたはアバターの生成を可能にするために命令が実行できるファイルまたはファイルのグループおよびデータ点を含む。さらに、製品選択モジュール120は一般に、オンラインまたはオフラインにかかわらず、パーソナライズアバタープロファイル110を選択されたデジタル製品とマッチさせる。マッチングアルゴリズムのための計算は、プロセッサにより、データの記憶、取得および処理を通して実行され得る。いくつかの実施形態では、1つ以上のデバイスレジスタが使用され得、レジスタ(複数可)は、コンピュータ命令、記憶アドレス、または任意の種類のデータを保持するための、コンピュータプロセッサの一部であるデータ保持場所の小さいセットの1つを指す。マッチングアルゴリズムは、いくつかの実施形態では、製品データベースによって提供される、製品タイプ、サイズ、スタイルなどと、ユーザーのプロファイルに関連するユーザーの身体の少なくとも一部のスキャンに基づく、ユーザーアバタープロファイルによって定義されているような身体的パラメータおよび/またはユーザー嗜好データとの間の完璧または完璧に近いマッチを提供するためのコードを実行することを含み得る。例えば、ユーザーAは、サイズ、幅、および奥行きによって定義される足プロファイルを有し得る。さらにそのユーザーのプロファイルは、好ましいスタイル、靴のタイプおよび色、例えば、青または灰色の運動靴など、の嗜好データを含み得る。製品データベースは、例えば、色が青、灰色および青灰色で、ユーザーのサイズ、幅および奥行きにぴったりか、またはほぼ十分な運動靴を含み得る。この場合、マッチングアルゴリズムはプロファイル定義を、ユーザープロファイルにマッチする製品データベースからの1つ以上の製品とマッチングする。
製品選択モジュール120は、製品フィッティングモジュール125を使用したシステムフィードバックおよび製品フィッティングデータ、ならびにソーシャルショッピングモジュール130からのソーシャルショッピングデータを提供することによってさらに改良され得る。製品フィッティングモジュールは、いくつかの実施形態では、買い物客と共にあるショッピングアシスタントまたはサポーターからのフィードバックのための手段を含む。他の実施形態では、製品フィッティングモジュールは、仮想ショッピングアシスタントまたはサポーター、例えば、通信可能に接続されたサポーター、製品と一緒にユーザーを表示する、デジタルもしくは仮想ミラーまたは画面、からのフィードバックのための手段を含む。さらに、製品カスタマイゼーションモジュール137は、デジタルアバターならびに製品フィッティングモジュール125および/またはソーシャルショッピングモジュール130に従い、取得が検討されている製品をさらにパーソナライズするのを支援するために、製品フィッティングモジュール125および/またはソーシャルショッピングモジュール130からデータを受信し得る。製品カスタマイゼーションモジュール137は、試着されているか、または試されている製品を、例えば、製品の色、形状、デザイン、サイズ、素材などを変更することにより、ユーザーが変更またはカスタマイズできるようにし得る。このようにして、注文される製品は、ユーザー固有またはカスタマイズされた要求に従って構築され得る。さらに、製品カスタマイゼーションモジュール137は、ユーザーによって選択または生成されたとおりにカスタマイズされた製品を製品選択モジュール120に送信し得、その後、製品選択モジュール120は、製品注文モジュール135を介して、カスタマイズ製品の注文を開始し得る。その上、製品選択モジュール120において行われたユーザーの変更で具現化されたユーザー更新が、デジタルアバタープロファイル110を更新するために使用され得、それによりユーザーアバタープロファイルを、例えば、ユーザーの身体変化、嗜好の変化などに対して、最新の状態に保つ。
製品選択モジュール120は、高解像度ユーザープロファイルまたはアバターを、各システムユーザーによって実行されているショッピングリサーチに高レベルで適合する製品とマッチングするのを可能にするためのコマンドを実行するために命令を実行できる、ファイルまたはファイルのグループおよびデータ点を含む。このモジュールは、それが提供する正確な製品推奨を絶えず改善するために、システムモジュールにおいて生成されるフィードバックをさらに統合し得る。長さ、幅、高さおよび追加の距離だけでなく、容量、断面積および外周も統合するなど、アバター上で実行される様々な技術手順を使用して、システムはアバターの数を表すアレイで表し得る。数のこのアレイは、いくつかの実施形態では、アバターの様々な要素を表して、アバターによって試着される製品の同様の要素との比較を可能にし得る。それに応じて、推奨アルゴリズムおよび機械学習技術などを使用して強化され得る、アバターデータが、製品ファイルからの製品データと比較される場合、これは、システムからの正確で、絶えず改善されている、パーソナライズ製品推奨を可能にし得る。
いくつかの実施形態によれば、デジタルアバタープロファイルは、3Dスキャナの比較的低レベル統合で生成できる。いくつかの例では、使用され得るセンサーまたはスキャナは、立体照明、time-of-light、写真測量、または任意の他のタイプの3Dおよび/もしくは2Dスキャニング技術を含み得る。かかる技術のサプライヤには、PrimeSense(商標)ベースのスキャナ、Occipital Structure Sensor、3D-Systems SenseおよびiSense(商標)センサー、Intel(商標)RealSenseセンサー(スタンドアロンまたはマシンに統合された)、iPad(登録商標)またはタブレットベースのScanning Platform、PC(統合されている、および外部)、Android+RealSense(次世代)装置、およびにGoogleプロジェクトTango装置などを含むが、それらに制限されない。
ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのプラットフォーム180を示す概略システム図である、図1Bを参照する。図に示すように、パーソナライズショッピングプラットフォーム180は、1つ以上のユーザーモバイル装置182、例えば、無制限に、カメラ、アプリケーションおよびデータ接続を含む、スマートフォンまたはタブレットなど;店舗または販売時点管理装置、自動発売機または自動ショッピングアシスタント装置184、典型的には店舗または店舗近くの、例えば、1つ以上のカメラ、センサーもしくはスキャニング装置、アプリケーション、およびデータ接続を備えた電子装置;を含み、モバイル装置(複数可)182およびまたは自動ショッピングアシスタント装置185は通信クラウド186に接続する。通信クラウド186は、複数の製品に対するデータを保持、統合および別の方法で管理するためのデジタル製品モジュール190;複数のユーザーに対するプロファイルデータを保持、統合、処理および別の方法で管理するためのデジタルアバタープロファイルモジュール188;ならびに製品推奨および他のマッチング機能を可能にする際に援助するための、製品およびアバタープロファイルデータをマッチングさせるための、マッチングモジュール192を含む。プラットフォーム180は、マッチングモジュール出力およびまたはユーザー選択に基づいてカスタマイズ製品の注文を可能にするための、製品カスタマイゼーションモジュール194;ならびにマッチングモジュール出力およびまたはユーザー選択に基づいて製品の注文を可能にするための、製品注文モジュール196をさらに含む。
ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインにかかわらず、パーソナライズショッピングを容易にするためのプロセスを示す流れ図である、図2を参照する。図に示すように、製品データベース200からの製品情報が、製品を発見、購入または製造するために使用され得る。ステップ205で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、以前のユーザー購入およびリサーチに基づいて、取得され得る。ステップ210で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ215で、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3D画像スキャニングから、またはPOS自動発売機もしくは自動ショッピングアシスタント装置などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。このグラフィックデータは、ユーザーの身体的特性に基づいてユーザーの身体的プロファイルを生成するために、パーソナライズショッピングシステムによって使用される。ステップ220で、多次元ユーザーショッピングプロファイル(以後、ユーザーショッピングアバターと呼ぶ)がステップ205、210および215からの様々な入力データを処理することによって開発され得、それによりユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含むユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。プロファイルまたはアバターは、ユーザーをアニメ化、反映または表すような方法で、任意選択として、ステップ205、210、および/もしくは215からのフィードバックならびに追加の入力を使用して、絶えず改善し得る動的な構造である。一実施態様では、ユーザーアバターは、例えば、オンラインおよび/もしくはオフラインストアもしくはプラットフォームのネットワークまたは提携において、チェーン店内の任意の小売店内、またはオンラインで、単一店舗内、および/または複数の店舗内の潜在的な製品をユーザーとマッチングさせるために使用され得る。
ステップ225で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース200からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。マッチングのステップは、前述のユーザープロファイルの製品に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得る。いくつかの実施形態では、生成されたユーザープロファイルと、生成されたプロファイルの1つ以上の要素と適合する複数の製品との間のマッチの生成が提供され、それにより、例えば、フィットおよびサイズ推奨ならびにプロファイルと製品(複数可)を接続する追加のデータを可能にする。
ステップ230で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理および3Dレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。いくつかの場合、本システムは、アニメ化アバターまたはキャラクタなどの静的または動的な高解像度視覚出力、任意選択としてアバターに試着させた、推奨のレンダリングされた画像および/または仮想表現を提供し得る。例えば、かかる描画は、試着している製品がアバター上に描写されるのをユーザーが見るのを可能にし得、それにより、カラーヒートマップ(color heat map)などに従い、フィット、窮屈さ、色、スタイル、素材などの詳細をユーザーが可視化するのを支援する。例えば、カラーヒートマップは、製品を身体と整合させた場合に、窮屈さ、引っ張り、擦れなどの領域を示すために使用され得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。ステップ235で、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークまたは直接第三者フィードバックから取得されて、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するのを支援し得る。
ステップ237で、製品カスタマイゼーションは、ステップ230での製品フィッティングフィードバックおよび/またはステップ235でのソーシャルフィードバックからのデータを統合して、デジタルアバターならびに製品フィッティングモジュール125および/またはソーシャルショッピングモジュール130に従い、取得を検討している製品をさらにパーソナライズするのを支援し得る。
ステップ240で、パーソナライズ製品が、実店舗内またはオンラインストアにかかわらず、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。カスタム製品は、例えば、素材タイプ、印刷サンプル、色、サイズ、量、アングル、モデルバリエーション、スタイル、個人仕立てを含む、様々なタイプのカスタマイゼーションを含み得る。
ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたオフライン(店内)ショッピング経験を容易にするための流れ図である、図3を参照する。図に示すように、バックエンドまたは実店舗をサポートするコンピューティングシステムにおいて、オンラインユーザーによって製品を発見、購入または製造するために、製品データベース300からの製品情報が使用され得る。いくつかの実施形態では、製品データベースは製品データ処理モジュールと関連付けられ、製品データ処理モジュールは、実施形態タイプおよび要件に応じて、ローカルのPOS装置上および/またはクラウド上で高負荷計算(high intensity calculation)を実行するように適合される。ステップ305で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、取得され得る。ステップ310で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ315で、フロントエンドまたはユーザー側で、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3D画像スキャニングから、またはPOS自動発売機もしくは装置などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。さらなる実施形態では、専用もしくは汎用カメラまたはスキャニング装置、自動発売機もしくはスタンディングステーション(可動または固定)がショッピングアシスタント、ヘルパー、販売員および/または仲間によって使用され得る。ステップ320で、この幾何学的データは、ステップ305および310からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。いくつかの場合、プロファイルは、例えば、エンドユーザー装置、ウェブサーバーなどによって起動され得る。
ステップ325で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース300からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされる。マッチングのステップは、前述のユーザープロファイルの製品に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。これは、同様の特徴を共有し得る他のアバターまたはユーザーに対して生成されたマッチングおよび推奨データから、任意選択として非特定化された方法で、ユーザーが恩恵を受けるのも可能にし、従って、より高性能で、より正確なマッチングおよび/または推奨を可能にする。
ステップ330で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。ステップ335で、フィードバックが、積極的および/または消極的なアプローチを使用して、ユーザーから取得され得る。例えば、システムがフィット(例えば、程度により良い/悪い/不満足)または他の側面に関する実際のフィードバックを、存在する人もしくは人々および/または遠く離れた人もしくは人々からにかかわらず、受信する場合フィードバックの積極的な入力が生じ得る。かかるフィードバックは、ユーザーが、例えば、選んだ選択肢を、例えば、選択したサイズ、タイプもしくは他の嗜好をユーザーが入力し得るボックスまたはテキスト入力要素によって、システムに入力できるようにし得る。システムが、販売情報、返品などから生じるか、またはあるタイプ、色、サイズなどを試着することによる、フィットまたは他の側面に関する実際のフィードバックを受信する場合、受動的なフィードバックが生じ得、システムがユーザーの過去の選択および挙動から学習するのを可能にして、パーソナルアバターならびに製品情報および他のユーザーに対するフィットをさらに改善する。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが試着するために高度なグラフィック処理および3Dレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。
ステップ340で、パーソナライズ製品は、ユーザーにより実店舗から、例えば、原則として入手可能であるが現在は店内にない製品に対して、またはその製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、注文され得る。
ステップ345で、ユーザーは、彼女/彼のために作製および/もしくは製造されるカスタム製品を購入するために、パーソナライズ製品を選択し、かつ/または、任意選択として彼女/彼が店内で見て、好んで選択した製品に基づいて、製品を変更もしくは設計できる。これらの変更は、名前入れ、色、素材、印刷などの視覚的変更、および靴のヒールの高さ、アイウェアのフレームの厚さなどの制御などの物理的特性を含み得る。ステップ340および345で、これらの特徴は店内の顧客が、典型的には電子商取引およびオンラインショッピングに限定されている特徴を享受するのを可能にし得る。
ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたオンラインショッピング経験を容易にするための流れ図である、図4を参照する。図に示すように、オンラインストアは、オンラインユーザーに提供すべき製品の選択のために、製品データベース400から製品情報を取得し得る。ステップ405で、オンラインユーザーに対する履歴データが、例えば、以前のユーザー購入およびリサーチに基づいて、取得され得る。ステップ410で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ415で、スキャンしたデータまたはグラフィックデータが、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3D画像スキャニングから、またはPOS自動発売機もしくは装置などを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。他の実施形態では、ウェブカメラ、3Dカメラ、ビデオレコーダーなどが、スキャンしたデータまたはグラフィックデータを取得するために使用され得る。ステップ420で、このグラフィックデータは、ステップ405、410および415からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。
ステップ425で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース400からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより、例えば、特定のユーザーに対して適切でない製品を除去するのを支援するための、製品マッチの高度な推奨、ならびに特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従った、適切な製品の高度なマッチを可能にする。
ステップ430で、例えば、スマートフォンまたはコンピュータを経由して接続された家族、友人またはショッピングアシスタントなどの、遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどに関連したデータを含むために、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。さらなる例では、製品カラー推奨、サイズまたはフィット推奨などを提供するためにコードが使用され得る。このフィードバックは、ユーザーから積極的に、または、例えば、購入情報、出荷および返品データなどに基づいて、静的に、収集され得る。ステップ435で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークから取得され得る。加えて、人間および/もしくはマシンベースのデジタル表現のスタイル専門家ならびに/または追加のガイド情報が、オンライン購入プロセスで買い物客に提供されるガイダンスおよびサポートを改善するために入力され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するのを可能にするために高度なグラフィック処理および3Dレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。これはリアルタイムシミュレーションを使用して行われ得、シミュレーションのアニメ化ビデオのライブストリームまたは高解像度画像などを可能にする。「デジタル試着」は、いくつかの実施形態では、動いているか、静止位置でのアバター上の要素の正確な位置調整を含むための物理的シミュレーションを含み得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。
ステップ440で、製品がオンラインストアからユーザーによって注文され得る。任意選択として、ステップ445で、パーソナライズ製品が、その製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、オンラインストアからユーザーによって生成され得る。ショッピングシステムは、カスタム製造出力の場合、必要に応じて、かかるパーソナライズ製品の製造を容易にするために、会社の製造ハードウェアおよびERPシステムに直接接続し得る。一例では、パーソナライズ製品は、STLモデルなどの3DプリンタファイルまたはDXFもしくはDWGファイルなどのデジタル切断装置で表現され得る。他の実施形態では、これは、カスタムルーティングカードまたは製造指図およびBOMファイルであり得る。追加の入力は、製品製造業者またはプリンタがカスタム製品を視覚的に設計するのを支援する視覚レンダー(visual render)を含み得る。
いくつかの実施形態では、製品データベース400からのデータが、ステップ420で導出された身体またはアバタープロファイルと一緒に、ステップ445でカスタマイズ製品を開発するために、任意選択としてステップ425での製品マッチメイクなしで、使用され得る。
ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたハイブリッドショッピング経験の例を示す流れ図である、図5を参照する。図で見られるように、バックエンドまたは実店舗および/もしくはオンラインストアをサポートするコンピューティングシステムにおいて、オンラインまたは店内のユーザーによって製品を発見、購入または製造するために、製品データベース500からの製品情報が使用され得る。ステップ505で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、オンラインおよび/または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ510で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ515で、フロントエンドまたはユーザー側で、ユーザーによってまたはショッピングアシスタントによって実行されるかどうかにかかわらず、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3Dスキャニングから、またはPOS自動発売機などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。さらなる実施形態では、専用もしくは汎用カメラまたはスキャニング装置がショッピングアシスタントによって使用され得、それには、可搬式または据置き型装置、自動発売機タイプまたはスタンドアロン装置を含み得る。ステップ520で、このグラフィックデータは、ステップ505、510および515からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。このシステムの1つの利点は、オンラインおよび/または店内シナリオにおいて絶えず更新されているパーソナルプロファイルを使用した、パーソナライズ化の恩恵を享受しながら、ユーザーがオンラインとオフラインショッピングとの間を移行できるシームレスな移行である。
いくつかの実施形態では、ステップ525で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが、任意選択として実店舗内に置かれたオンラインショッピングに対して、実行される。このステップで、製品データベース500からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび/または買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。
ステップ530で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。ステップ535で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークから取得され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理および3Dレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。
ステップ540で、製品が実店舗内でオンラインユーザーによって注文され得る。ステップ550で、パーソナライズ製品が、実店舗内でオンラインユーザーにより、例えば、原則として入手可能であるが現在は店内にない製品に対して、またはその製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、注文され得る。
いくつかの実施形態では、ステップ545で、実店舗内にいるユーザーに対して、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース500からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび/または買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。
ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされた靴ショッピングの例を示す流れ図である、図6を参照する。図に示すように、中敷き製品データベースからの中敷き情報が600で取得され得る。追加として、靴型製品データベースからの靴型情報が605で取得され得る。いくつかの実施形態では、中底データ、靴型データおよび/または靴モデルデータは、各製品の形状、容積、靴の素材、クロージャ(closure)タイプ、幅、長さ、高さ、厚さ、素材の弾力性、履き心地(comfort fit)などに関するデータを含み得る。いくつかの例では、メッシュ解析およびデジタル化が、例えば、各3D靴型のメッシュ解析を、2D DXFデータと組み合わせて実行して、靴型データベース605に追加されるために、提供され得る。加えて、靴を発見、購入または製造するための靴モデルデータが、靴モデルデータベース610から取得され得る。いくつかの場合、例えば、3D STLファイルが靴型のためにインポートされ得、2D DXFファイルが靴型底のためにインポートされ得る。
ステップ615で、スキャンしたデータまたは幾何学的データが、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3D画像スキャニングから、または自動ショッピングアシスタント装置などを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。このグラフィックデータは、ユーザーの身体的特性に基づいてユーザーの身体的プロファイルを生成するために、クラウドにわたって、または装置自体内で、パーソナライズショッピングシステムにより、620で処理され得る。プロファイルは、次の属性の全部または一部を含み得る:プロファイルの正確な幾何形状を含む3Dメッシュ、ユーザーの身体の1つ以上の部分の正確な幾何形状を含む3Dメッシュ、2D画像、特定の容積、断面測定、特定の距離および長さを含む、入力方法の1以上から計算された特性、ならびに嗜好などの非数値属性。例えば、床または別の他の表面上、基準物体上またはその近くなど、に立っている間に、ユーザーの片足または両足が一緒に、撮影またはスキャンされ得る。さらに、ユーザーの片足または両足は、足の異なるアングルをぐるりとスキャンしているカメラによって、または人がカメラの周りを動くことによって、スキャンされ得、それにより3Dモデル、動画、または一連の画像を基準として生成する。スキャンしたデータは典型的には、物体識別およびメッシュ生成、または他の適切な処理手段を可能にするために、任意選択として、補間および/もしくはクリーニングを含み、処理され得る。いくつかの場合、メッシュ化は、例えば、両足の各々の分離、識別および準備、床、ズボンもしくは他の余分な材料のスキャンからの除去など、を含め、余分な幾何形状の除去および/またはメッシュ誤りの修正をさらに可能にし得る。スキャンしたデータの処理は、いくつかの場合、両足の調整(feet alignment)を可能にし得、それは、全体的および領域固有の長さ、幅および高さを判断するための寸法解析、ならびに特定の断面における面積、外周、および他の寸法を判断するための断面解析を含め、両足の正確な測定を提供するために、両足の分離または個別化も支援する。スキャンしたデータの処理は、スキャンした足のエッジの平滑化、失われている容積の形成、足の裏の構築などを可能にし得る。いくつかの場合、完全な足の容積および/または領域固有の容積が、追加の情報としてモデルから抽出され得る。ステップ625で、処理されたユーザースキャンデータが、例えば、正確な長さ、幅、高さ、アーチ、ボール(ball)、断面、外周および容積寸法などを抽出するために、パラメータ化され得る。これらのパラメータは、特定のアルゴリズムを使用してクリーン3Dメッシュから計算され得る。例えば、立った状態でスキャンされたモデルの足のアーチ高の計算は複雑であり、足の中心での異なる断面にわたる様々な解剖的部位のXYZパラメータの比較に基づき得る。足の幅は、3Dメッシュおよび2D断面レベルの両方において計算された先芯の容積に基づいて計算され得る。足の長さは、全長および足の踵と第1中足骨との間の距離を表す「ボール長(ball length)」の組合せから計算され得る。加えて、痛み、感染症、損傷などの、ユーザー特有の状態も識別されて、ユーザーの靴ショッピングプロファイルに統合できる。このステップで、足の回内または回外状態も解析され得る。追加として、サポート中敷きまたは他の人工装具のフィッティングのために、足のアーチが識別されて測定され得る。
ステップ630で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、オンラインおよび/または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ635で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ640で、多次元ユーザー靴ショッピングプロファイル(以後、ユーザーショッピングアバターと呼ぶ)が、ステップ615、620、625、630および635からの様々な入力データを処理することによって、作成され得、それによりユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含むユーザー靴ショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、ユーザー靴ショッピングプロファイルは、ユーザーの両足を含み、それらは典型的には異なり、それらに対してパラメータが個別に判断され、それにより左および右足に対する個々のプロファイルから恩恵を受ける。
ステップ645で、ユーザー靴ショッピングプロファイルの、検討、リサーチまたは要求されている靴製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース600、605および610からの寸法を含む製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより、特定のユーザーに対して適切でない製品の高度な除去、ならびに特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従った、適切な製品の高度なマッチングを可能にする。マッチングのステップは、前述のプロファイルの靴に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得る。このステップは、足のモデルおよび靴のデジタルプロファイルを直接、ならびに/またはパラメータ化された数値モデルを使用し得る。
ステップ650で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが試着するために高度なグラフィック処理および3Dレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。ステップ655で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークからフィードバックが取得され得る。
ステップ660で、パーソナライズ靴が、実店舗またはオンラインストア内で、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。本発明に基づくカスタマイズ履物は、例えば、次の方法の1つ以上で、カスタマイズおよび/またはパーソナライズされ得る:形(例えば、サイズ、長さ、幾何形状、容積)、デザイン(例えば、色、パターン、印刷、素材)もしくは任意の他の仕様または前述の組み合わせ。
ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされたアイウェアショッピングおよび製造の例を示す流れ図である、図7を参照する。この実施形態は、サングラスおよび任意のタイプの光学眼鏡の両方を指す。図に示すように、眼鏡製品データベースからの眼鏡モデル情報が700で、様々なファイルタイプまたはデータ構造の眼鏡モデルまたは製品データベースから取得され得る。いくつかの実施形態によれば、例えば、入力する複数のタイプに対するモデルパラメータを生成することによって、パラメータモデルを準備し、解像度調整を処理して、自動着脱(rigging and skinning)を可能にし、モーションアニメーションの範囲および補正用形状キー(shape-key)などを統合することにより、眼鏡フレーム取得が可能にされ得る。
ステップ705で、例えば、顔面解剖学的ランドマークならびに、例えば、中間の一般的な距離、各眼の位置、頬、こめかみ、ならびに耳および鼻上の様々な点などの測定された距離を含む、ユーザーに対する履歴データが、使用され得る。各顔の一般的なパラメータも、任意選択として、容積、比率および標準的な形状を含み、ロードされ、例えば、店舗もしくはチェーン店での以前のユーザー検査および/または購入に基づいて、オンラインおよび/または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ710で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好、使用必要性などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。このデータは、例えば、購入情報、アンケート、フォームおよび/または任意の他のデータ取得方法を使用して、直接または間接的に取得され得る。
ステップ715で、スキャンしたデータまたはグラフィックデータが、例えば、標準的な写真、2Dおよび/もしくは3D画像スキャニングから、または自動ショッピングアシスタントを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。これは、前節で説明したような任意のタイプの3Dスキャン技術またはサイジング用の基準物体を使用することもあれば使用しないこともある代替2D方法を含む。典型的には、ユーザーの頭部および顔のスキャンデータがこの段階で取得され得る。いくつかの実施形態では、頭部および顔モデルの準備および解析は、平滑化およびクリーニングなどのモデル準備、リアルタイムでの最適な表示のための改善されたトポロジーおよび/もしくは最適化された詳細/重量比圧縮でのメッシュの再構築、ならびに/または配向および配置を含み得る。さらに、例えば、複数のアングル(例えば、3~15のアングル、標準、奥行き、色を判断するのを支援するため)からレンダリングされた顔面モデルを生成するために顔面特徴認識が使用され得る。その上、目、鼻、鼻梁、こめかみ、耳などを識別するために、コンピュータビジョンおよび/または機械学習アルゴリズムが適用され得る。スキャンしたデータの処理は、2Dランドマークの3Dモデルへの投影、および解剖学的ランドマークの検証をさらに含み得る。ランドマークがない場合、統計的または経験的結果に基づく評価がこれらのランドマークの置換に対して適用され得る。
ステップ720で、処理されたユーザースキャンデータは、例えば、正確な顔の長さ、幅、高さ、比率、鼻の幅および容積、耳のサイズ、耳の高さ、耳の位置、皮膚の色、ならびに/または他の関連する顔面特徴および寸法などを抽出するために、パラメータ化され得る。このデータは、725で、705からのユーザー履歴データおよび715でのユーザー嗜好データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって処理されて、ユーザーの顔プロファイルおよび他の身体的特性、ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データに基づいてユーザーの眼鏡ショッピングプロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、ユーザー眼鏡ショッピングプロファイルは、ユーザーの両目を含み、それらは典型的には異なり、それにより左および右目に対する個々のプロファイルから恩恵を受ける。いくつかの実施形態では、光学処方箋は、写真、電子フォーム、もしくはアプリケーション内部に埋め込まれた検査方法を使用して、またはいくつかの場合には外部の処方箋ファイルから収集されるであろう。いくつかの実施形態によれば、本システムは、顔の形、以前の購入および履歴に基づいて、ならびに任意選択として、類似のアバターとの比較(任意選択として、匿名)に基づいて、特定のモデルを推奨し得る。
ステップ730で、ユーザー眼鏡ショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース700からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチングさせるのを可能にする。
ステップ745で、各フレームが、フレームカスタマイゼーションを使用してユーザーの顔に試着され、フレームカスタマイゼーションは、例えば:対象者またはユーザーの顔に関して主要な測定を行うこと;フレームを顔に合わせるために反復比較アルゴリズムを適用すること;準備されたユーザー眼鏡ショッピングプロファイルまたはアバターのとおりに、対象者の顔に従って、フレームを対象者の顔の上にデジタル的に位置づけ、フレームを顔に対して適切に配向させて、鼻梁サイズ、幅および位置を拡大縮小し、アームの折り畳み、アーム長および広角的(pentoscopic)傾斜または角度を調整することなど、を含み得る。
ステップ735で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員もしくは検眼士からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズ、スタイル、タイプが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理が使用され得、それによりユーザーは、眼鏡をユーザーショッピングアバターの顔の上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その眼鏡をかけている自身を見得る。仮想的試着は、いくつかの実施形態では、眼鏡を正しいか、または適切な位置に配置し、これらを鼻に沿ってスライドできる物理的シミュレーションなどの特徴を含み得る。加えて、試着は、写真または3Dモデルを顔モデル/もしくは一連の写真または前述の任意の組合せの上に重ね合わせることを含み得る。カスタムフレームの場合にはカスタマイズ化アニメーション、または眼鏡間で交換するためのフライイン/フライアウトアニメーションなどの他のアニメーションを含む、眼鏡の異なる属性を強調するためにアニメ化効果が含まれ得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。いくつかの実施形態では、ユーザーは、意味深い視覚的フィードバックを提供するために、デジタル版の自分の顔の上でカスタマイズフレームを見得る。例えば、ユーザーの顔が3Dビューアに表示され得、1つ以上の3Dビュー操作(例えば、ズーム、回転)、および、例えば、呼吸をしている顔、笑顔、点滅もしくは他のアニメ化または静的視覚効果などの、ユーザー経験を補完するアニメ化効果を提供するように、外観が強化され得る。さらに、ユーザーはそれ故、コレクションから任意のフレームを選択すること、フレームおよびレンズの色をカスタマイズすること、自動推奨フィットをカスタマイズすること、ファイル(例えば、テキスト、処方箋など)のパーソナライズ化、ならびに異なるフレームの対照比較を可能にすることを含む、カスタマイズ選択肢が提供され得る。ステップ740で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークからフィードバックが取得され得る。言うまでもなく、入力データを処理するためにステップの組合せの他のステップが使用され得る。
ステップ750は、フレームをユーザーに適合させる自動化または半自動化パラメータ設計に基づいてシステムがカスタムアイウェアを製造できる実施形態を指す。ステップ750で、関連する眼鏡製造印刷および切断ファイルが、必要ならば、システムによって準備され得る。いくつかの実施形態では、標準フォームの3D印刷ファイル、例えば、STLまたはOBJ、およびDXFなどの2Dレンズ切断ファイルが準備され得る。いくつかの実施形態では、本システムは、フレーム設計の各々に対して2つ以上の対のモデルを作製する。これは、例えば、高解像度の特徴および、例えば、蝶番、溝、角度、つるなどの、詳細を含み得る、印刷ファイル準備のための高解像度モデルを維持しなが、例えば、アプリケーションのフロントエンドでの視覚化目的のために軽量モデルが使用されるのを可能にする。本明細書で説明する印刷モデルのアイウェアカスタム化は、自動および/または手動であり得る。さらに、3D印刷のためのファイル準備には、印刷適性問題を自動的に修復すること、標準、複写、穴および非多様体幾何形状などの生成を含み得る。いくつかの実施形態では、本システムは、例えば、製造および販売プロセス全体にわたってトレーサビリティを可能にするテキスト、QRまたはバーコードを含む、眼鏡またはアイウェア上の、カスタムタグ、ラベル、または他の製品識別もしくは認識技術もしくは装置を作製し得る。
ステップ755で、パーソナライズ眼鏡が、実店舗内またはオンラインストアにかかわらず、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、店舗から要求されるか、または製品がユーザーに対する1回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。
ある実施形態によれば、システムおよびプロセスは、デジタルミラーまたはパーソナライズ表示プロトコルを使用した自動パーソナライズ製品注文に対して説明される。この実施形態は、既存または設計した眼鏡などの、指定された装具を、画面、テーブル、スマートフォン、通信装置など上で操作、表示および/または試着するための仮想現実および/または拡張現実を統合して、カスタムまたは非カスタムのフレームをクライアントの顔の上に視覚表示するのを可能にする。
ある実施形態によれば、パーソナライズ製品の注文を可能にするように適合されたファイルフォーマットが提供される。このファイルフォーマットは、ユーザーを表して、ユーザーが、衣類、アイウェア、または他の身体関連製品に対してパーソナライズされたカスタムまたは非カスタムショッピングを実行するのを支援するために、身体的特性およびパーソナル嗜好を含む、関連情報の全てを組み込む。このアバター標準フォーマットは、オンラインまたは物理的な、実質的に任意のショッピングプラットフォームにプラグインして、顧客の身体的および美的ニーズおよび嗜好に適合するように店舗のカスタマイゼーションを可能にするために使用され得る。
ここで、いくつかの実施形態に従った、POS装置、スタートパッドまたは自動発売機の異なる表示を示す、図8A~図8Gを参照する。いくつかの実施形態では、ショッピングアシスタント装置は、3Dスキャン、1つ以上のカメラを使用した画像取得、圧力板を用いたユーザープロファイルの測定などの1つ以上に基づいて、ユーザーアバターを生成する。いくつかの実施形態では、身体スキャンを実行するためにユーザーが立つ位置決めパッドまたは基準として機能するスタンディングパッド(standing pad)が使用され得る。いくつかの場合、スタンディングプラットフォームは、スタンディングパッドの底部に照明を含み、影を最小限にするか、または除外して、黒/白周辺効果を引き起こすことにより、装置上のカメラまたはスキャナからの任意の色の正確な測定の取得をサポートし得る。いくつかの実施形態では、各足用の近接センサーがあり得-足が適所またはその近くにある場合に測定し、必要であればユーザーに動くように告げる。さらに、本装置は、ユーザーを装置に引き付けるために接近しているユーザーを認識する距離または近接センサー/ロボットを含み得、その場合、装置は、ユーザーが選択された地理的ゾーンに入ると、自動的に開始され得る。さらなる実施形態では、ユーザーの足の甲の高さを測定するために、センサーが使用され得-例えば、足の甲の容積を確立する。なおさらなる実施形態では、専門的なセンサー、例えば、糖尿病潰瘍などを測定するためのセンサーが使用され得る。カメラ、3Dセンサー、全周囲カメラ、およびまたは多眼カメラなどの、かかるセンサーが使用され得る。
図8Aは、いくつかの実施形態における、POS装置または自動発売装置の構成要素例の分解図である。図に示すように、自動発売装置800は、スタンディングベース805、任意選択としてスタンディングベースを照らすための光源、自動発売装置800によってスキャンすべき足の位置決めを識別するための、近接センサー(複数可)816、両足で立つためのスペースを備えた、スタンディングパッド815、およびその上に足が乗せられる、パッド層820を含み得る。いくつかの実施形態では、パッド層820は、足のアーチ寸法を判断するために、フラットベッドスキャナなどの圧力検出機構;ピンのプレート;圧力板;コンデンサおよび/または圧力センサー素子を備えたタッチスクリーンタイプの表面などを統合し得る。いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素(複数可)は、ユーザーに対して中底の必要性および/またはその寸法を判断するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素(複数可)はユーザーの足の甲プロファイルの必要性および/またはその寸法を判断するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素(複数可)はユーザーの(足の)ボールプロファイルの必要性および/またはその寸法を判断するために使用され得る。
他の実施形態では、足のアーチ、ボール、または甲の寸法を判断するために、1つ以上のレーザーまたは他の照明機構が使用され得る。一例では、足の上からのレーザーが使用されて、例えば、レーザーによって見られない「隠れた」領域のサイズを識別し、その「隠れた」スペースを使用して、足上の異なる点において、高さなどのパラメータを判断することにより、高さまたはアーチおよび足のブリッジのサイズも示し得る。さらなる例では、回折格子、プリズム、または複数の線を使用する他のフィルタで、足の最も高い点を識別するのを可能にする。
なおさらなる実施形態では、1つ以上の、任意選択として異なる色の、光が、別々におよび/または組み合わせて、靴下および/または足の色を無効にする(neutralize)ための画像処理と共に使用されて、足でないスペースを識別するのを支援し得る。他の実施形態では、例えば、背景除去技術を使用して、足のアーチと共に1つ以上が識別され得る。
さらに、自動発売装置800は、コンピュータ保持スタンド825、および1つ以上のカメラ要素835を保持するための、カメラ保持要素826、を含む本体822、パネル要素830、さらなるパネルまたはカバー要素845、コンピューティング画面、好ましくはタッチスクリーンPCまたはタブレット840を含み得、任意選択として、例えば、コンピューティング装置に近接しているユーザーを識別するための、近接センサー850をセットアップするための場所を有する。
図8Bは、POS装置または自動発売装置例の正面図である。
図8Cは、POS装置または自動発売装置例の等角図である。
図8Dは、POS装置または自動発売装置例の等角正面図である。
図8Eは、POS装置または自動発売装置例の等角背面図である。
図8Fは、POS装置または自動発売装置例の側面図である。
図8Gは、POS装置または自動発売装置例の上面図である。
図8Hは、POS装置または自動発売装置における1つ以上のセンサー例の図である。図に示すように、自動発売装置、複数のセンサーは、例えば1つ以上の近接センサーを構成し得、LEDフラットベッドは、スタンディング領域の下から光源を提供するために構成され得る。
ここで、図9を参照すると、自動ショッピングアシスタント装置906を含む、ショッピングアシスタントシステム900の概略図が示されており、自動ショッピングアシスタント装置906は、ショッピングアシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム915を実行するように適合されたコンピューティング構成要素を統合する。自動ショッピングアシスタント装置906は、クラウド上にある場合、ユーザーショッピングプロファイル925にアクセスするため、かつ/またはユーザーショッピングプロファイルをクラウドに送信するために、通信クラウド920などの、通信ネットワークに接続するように適合される。さらに、スマートフォン、タブレットまたは他のカメラをサポートするモバイル通信装置905、910などのリモートユーザーモバイル装置は、いくつかの実施形態に従って、ショッピングアシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム916を実行するように適合される。装置905および910は典型的には、1つ以上のカメラ910を含み、例えば、人の片足または両足に関する情報を、標準的な画像/スキャン、ビデオ、一連の画像またはIR/NIRもしくは可視光条件における立体照明、time-of-flightもしくはその他などの高度な検出構成要素を、任意選択として同時に使用して、捕捉するのを可能にする。装置905/910は典型的には、例えば、カメラが実質的に平らな場合にだけ画像が取得されるのを可能にするために、カメラ配向データを装置カメラに提供するためにジャイロメーターを含む。いくつかの実施形態では、補足データをシステムに供給するために、内部検出構成要素および/または追加のセンサーが通信装置905、910に取り付けられ得る。例えば、かかるセンサーは、測定の精度を改善するのを支援し、リアルタイムフィードバックと共にデータを捕捉し、かつ/または計算エンジンに入力を提供している間にユーザーを支援し得る。リモート装置905および910は、通信クラウド920と通信し得、具体的には、装置ユーザーのデジタルショッピングアバターまたはプロファイル925に接続され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーは、自動ショッピングアシスタント装置906に加えて、またはその代わりに、一人以上のユーザーに対して、モバイル装置905、910を使用して、ショッピングプロファイルを生成し得る。
ここで、ショッピングアシスタントシステム1000、および構成要素間のワークフローの概略図を示す、図10を参照する。図に示すように、スタートパッドまたはショッピングアシスタント装置1005が、ユーザーに対するショッピングプロファイルを生成するために、ユーザーをスキャンできる。生成されたプロファイルは、ユーザーのモバイル装置1010に送信され、その後、靴1015などの製品を、任意選択として、選択された製品を表している、QRコード1020などの、製品タグを用いて、スキャンするために使用できる。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザーは、モバイルアプリケーション1025を使用してショッピングプロファイルを構築し得る。いくつかの実施形態では、ユーザーショッピングプロファイルは、1030において、店内ショッピングを増強するために使用できる。いくつかの実施形態では、ユーザーショッピングプロファイルは、1040において、オンラインショッピングを増強するために使用できる。
ここで、店内またはPOS自動ショッピングアシスタント装置を、モバイルコンピューティング装置アプリケーションと組み合わせて使用した、商店内でのパーソナライズ履物ショッピングの例を示す流れ図である、図11Aを参照する。図に示すように、ステップ1100で、ユーザーは、ショッピングアシスタント装置の近接センサーによって識別され得、ステップ1105で、ユーザーは、印の付いたパッド上に立つように要求され得、任意選択として対話式のガイダンスを提供して、正確なスキャンを可能にするためにユーザーが正しい位置に立つことを確実にする。ステップ1110で、装置は身体または身体部分/要素をスキャンし、ステップ1115で、そのスキャンに基づいてショッピングプロファイルを生成する。ステップ1120で、装置は、ショッピングアバターをグラフィックフォーマットでユーザーに提示し得る。ステップ1125で、装置は、ショッピングアバターをユーザーのモバイル装置に送信し得る。ステップ1130で、ユーザーは、ショッピングおよび/またはリサーチを手助けするためにアプリケーションを使用し得る、ショッピングアプリケーションをオープンし得る。ステップ1135で、ユーザーは、買い物またはリサーチをするために、例えば、製品識別子または認識装置もしくは技術を使用した、例えば、コード化タグ、QRコード(登録商標)またはバーコードを使用して、選択された製品をスキャンすることにより、自分のモバイル装置上でアバターを使用し得る。一般に、スキャンした製品は、例えば、製品がアバターに合うか、ユーザーのプロファイルまたは嗜好などに適合するかどうかを判断するために、ユーザーアバターに関連する方法で処理され得る。いくつかの場合、アプリケーションは、選択された製品のグラフィックシミュレーションをアバター上に提供し得る。ステップ1140で、アプリケーションは通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、例えば、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどを判断するのを支援するために、選択された製品(複数可)を製品データと照合し得る。いくつかの場合、ステップ1145で、アプリケーションはユーザーに推奨、購入データなどを提示し得る。さらなるステップで、アプリケーションは、例えば、ショッピングアドバイス、オプション、ショートカット、追加のデータベースへのアクセスなどを提供することにより、店内ショッピング経験を増強し得る。
ここで、店内またはPOS自動ショッピングアシスタント装置を、モバイルコンピューティング装置アプリケーションと組み合わせて使用した、商店内でのパーソナライズ履物ショッピングの例を示す流れ図である、図11Bを参照する。図に示すように、ステップ1100で、新規または既知のユーザーは、例えば、生体識別子、エントリー画面などで、ショッピングアシスタント装置上に入ることができる。ステップ1105で、ユーザーは、印の付いたパッド上に立つように要求され得、任意選択として対話式のガイダンスを提供して、正確なスキャンを可能にするためにユーザーが正しい位置に立つことを確実にする。ステップ1110で、装置は身体または身体部分/要素をスキャンし、ステップ1115で、スキャンデータを処理し、そのスキャンに基づいてショッピングプロファイルを生成する。ステップ1120で、装置は、ショッピングプロファイルを、シミュレーション、ショッピングアバターまたは他の仮想アシスタントとして、グラフィックまたは他のフォーマットでユーザーに提示し得る。ステップ1125で、装置は、ショッピングアバターをユーザーのモバイル装置に、その装置のソフトウェア、コードまたはアプリケーション(複数可)によって使用可能なフォーマットまたは構成で、送信し得る。ステップ1130で、ユーザーは、ショッピングアバターをショッピングアシスタントアプリケーションで操作し得るショッピングアプリケーションまたは他のプログラムをオープンし得る。ステップ1135で、ユーザーは、買い物またはリサーチをするために、例えば、製品識別子、例えば、コード化タグ、QRコードまたはバーコードなど、を使用して、選択された製品をスキャンすることにより、自分のモバイル装置上でアバターを使用し得る。一般に、スキャンした製品は、例えば、製品がアバターに合うか、ユーザーのプロファイルまたは嗜好などに適合するかどうかを判断するために、生成されたショッピングアバターを組み込む方法で処理され得る。いくつかの場合、アプリケーションは、選択された製品のグラフィックシミュレーションをアバター上に提供し得る。ステップ1140で、アプリケーションは通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、例えば、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどを判断するのを支援するために、選択された製品(複数可)を高度な製品データと照合し得る。いくつかの場合、ステップ1145で、アプリケーションは、オンラインストアショッピング経験を増強するのを支援するために、ユーザーに推奨、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどを提示し得る。いくつかの場合、ステップ1150で、アプリケーションは、例えば、ショッピングアドバイス、オプション、ショートカット、追加のデータベースへのアクセスなどを提供することにより、店内ショッピング経験を増強するのを支援するために、ユーザーに推奨、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどを提示し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザーショッピング経験は、ショッピングアシスタントのユーザーと接続された追加のユーザーに対して実行され得る。かかる場合、ユーザーアプリケーションは複数のユーザーのショッピングプロファイルを含み、それによりモバイル装置のユーザーが、そのユーザーのショッピングプロファイルに従って複数のユーザーに対する買い物を実行するのを可能にし得る。
いくつかの実施形態によれば、モバイルおよび/またはユーザーアバターは、他のユーザーと共有され得る。例えば、ユーザーは、例えば、アバターまたはプロファイルのウォレットまたはホルダー内の、複数のユーザープロファイルに、ユーザーの承認を得て、アクセスするか、または複数のユーザープロファイルを管理し得る。かかる場合、管理するユーザーは、他のユーザーの代わりに買い物をし得る。例えば、親が自分の家族全員のプロファイルを保持して、親が、関連付けられた家族全員に対してオンラインおよび/またはオフラインで容易に買い物をするのを可能にし得る。
いくつかの実施形態によれば、アイコンまたは写真などの、追加のパーソナライズ化が、各ユーザーモバイルショッピングアバターまたはユーザーショッピングアバターに対して提供できる。かかるパーソナライズ化は、管理するユーザーが複数のユーザーまたはモバイルショッピングアバターを扱うために特に有用であり得る。任意の識別子と関連付けられたこの情報は、クラウドアバターデータベース上に保存されて、彼女/彼が使用する任意のプラットフォーム内のユーザーと関連付けられ得る。例えば、家族の1メンバーが、自分の家族のメンバーのプロファイルの1つ以上をスキャンして保存する場合、これらは、使用されている店内システムまたは電子商取引ウェブサイトに現在、それらをロードできる家族の別のメンバー(複数可)と共有され得、後にこのパーソナライズ化情報を使用し得る。ウェブサイトの場合、出力は、このパーソナライズ化データに従ってパーソナライズ化され得、他のユーザーの写真またはアバターまたは3Dモデルでさえ、提供される情報のすぐ隣に含み得、推奨は個人的なものであり、彼もしくは彼女のプロファイル、またはユーザーによって合法的に使用されている他のプロファイルに基づくというユーザーの信頼を再確認し得る。
いくつかの実施形態によれば、オンラインストアは、プロファイルプラグインまたは他のデジタルオブジェクトを使用して、適切な場合に、ユーザーに推奨、ガイドラインまたは他の援助を提供するために、実質的に任意のウェブページ上に(携帯電話、デスクトップ、ノートブック、タブレット、ウェアラブルなどに対して最適化されているかにかかわらず)出現し得る、ユーザーショッピング仮想アシスタントを含み得る。例えば、仮想ショッピングアシスタントは、使用されているユーザープロファイルに対して異なるフィットに関する情報を示すか、または別の方法でユーザーを援助し得る。例えば、足のサイズがヨーロッパ41のユーザーは、Nikeオンラインストア内で買い物またはブラウジングしている間、Nike靴においてユーザーの足プロファイルに相当するサイズはヨーロッパ42またはUSサイズ10.5であることが通知され得る。追加として、ユーザープロファイルが、好ましい色およびフィット感などの、嗜好データを含む場合、ショッピング仮想アシスタントは、ユーザー嗜好に基づいた提案またはガイドラインも提供し得る。例えば、Nike靴店では、ショッピングアシスタントは、10.5アメリカサイズの、青色または緑色のいずれかの、運動靴などの選択肢を探すようにユーザーに提案し得る。
いくつかの実施形態では、仮想アシスタントは、ユーザーショッピングプロファイルデータおよび嗜好に合うページまたは複数のページに直接、ユーザーを誘導し得る。一実施形態では、プロファイルは、ウェブサイトを、無関係のページを避けながら、特定のユーザーにとって興味があるか、または適切なセクションに移動させ得る。別の実施形態では、システムは、パーソナライズ情報を、単独で、または追加のユーザーと統合して使用して、ウェブサイトを再編成し、彼/彼女が最も興味があり得、彼または彼女に最も合うようなものを表し得るウェブサイトのパーソナライズ化バージョンを作成し得る。
いくつかの実施形態によれば、仮想ショッピングアシスタントは、表示されている製品の、および任意選択として、パーソナライズ製品の、3Dビューのレンダリングを可能にし得る。例えば、ユーザーのショッピングプロファイルに従って表示されているカスタム靴は、全ての側面および角度から3Dでレンダリングされて、ユーザーがその製品を多次元から見るのを支援し得る。
いくつかの実施形態によれば、仮想フィッティングモジュールは、ショッピングアバターが表示されている製品(複数可)を着るのを可能にするために、提供され得る。
いくつかの実施形態によれば、ユーザーショッピングアバターは、店舗用の1回だけのアバターであり得る。別の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、チェーン店に適用可能であり得る。他の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、例えば、全て親企業実体によって所有された、様々なブランドまたは店舗に適用可能であり得る。他の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、クラウド内のユニバーサルユーザープロファイルへの接続により、任意または全ての店舗に適用可能であり得る。
ここで、いくつかの実施形態に従い、印の付いたパッド上に足を置くようにユーザーを導くための、ショッピングアシスタント画面の対話式画面を示すスクリーンショットの例である、図12A~図12Bを参照する。
ここで、いくつかの実施形態に従って、ユーザーが自分のプロファイル、および連絡先情報を定義するのを支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上の対話式ガイドを示すスクリーンショットの例である、図13A~図13Bを参照する。
ここで、いくつかの実施形態に従い、スキャンされた一対の足および下腿のシミュレートされた描画を示す、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である、図14A~図14Bを参照する。
ここで、より良いユーザー関連出力を提供するために使用され得る、ユーザーが挙動関連情報を入力する際に支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面のスクリーンショットの例である、図15A~図15Bを参照する。
いくつかの実施形態では、ショッピングアシスタント装置は、自動ショッピングアシスタントが複数の店舗内で積極的なアップ販売(up sales)およびクロス販売(cross sales)などを行うのを可能にすることにより、チェーン店がロイヤルティ(loyalty)オンラインおよび/またはオフラインを生成するのを支援し得る。
本発明の一実施形態では、履物に対するユーザーショッピング経験は、次のステップを適用することにより、実質的に強化され得る:装置185上でユーザーの身体的プロファイルを測定して、ユーザーの標準サイズおよび異なる靴/ブランドに対する修正を提供すること;顧客のモバイルコンピューティングまたは通信装置に対する顧客のIDまたはショッピングプロファイルを得ること;装置185から通信クラウドへの顧客のIDまたはショッピングプロファイルを得ること。
本発明の第1のユーザー事例では、ユーザーは以前のユーザープロファイルを有しておらず、ショッピング支援プロセスが次のように実装され得る:ユーザーは通常、店舗の入り口またはショッピングエリアで、靴を脱いでスタートパッドまたはショッピングアシスタント装置の上に立つ。現在の例では、履物アプリケーションが説明される。装置は続いて、両足など、ユーザーの身体領域を測定/スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークは、ユーザーデータを処理して、ユーザーショッピングアバターを生成し得る。一旦、生成されると、アバターは、ショッピングアシスタントアプリケーションを実行している、ユーザーのモバイル装置に、例えば、メール、ビーコン、SMS、QRコード、IRビームなどを使用して、送信される。ユーザーは次いで、欲しい靴をスキャンし得、それにより装置は、欲しい靴をアバターに対してマッチングさせ、次いで試し履きさせて、最良適合を提供するように構成される。装置は、例えば、入手の可能性、色、サイズ、関連する靴、ランキングなどの、ユーザー関連製品情報も提供し得る。
本発明の第2のユーザー事例では、ユーザーは複数の装置を有し、ショッピング支援プロセスは、次のように実行され得る:ユーザーは通常、店舗の入り口またはショッピングエリアで、靴を脱いでスタートパッドまたはショッピングアシスタント装置の上に立つ。現在の例では、履物アプリケーションが説明される。装置は続いて、両足など、ユーザーの身体領域を測定/スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークは、ユーザーデータを処理して、ユーザーショッピングアバターを生成し得る。一旦、生成されると、アバターは、ショッピングアシスタントアプリケーションを実行している、ユーザーのモバイル装置に、例えば、メール、ビーコン、SMS、QRコード、IRビームなどを使用して、送信される。ユーザーは次いで、欲しい靴をスキャンし得、それにより装置は、欲しい靴をアバターに対してマッチングさせ、次いで試し履きさせて、最良適合を提供するように構成される。装置は、現在の実施形態では、ユーザーに専門家またはコンサルティング情報を提供し得、それにより少なくとも部分的に販売担当者として機能する。装置は、例えば、入手の可能性、色、サイズ、関連する靴、ランキングなどの、関連製品情報、および運動/スタイル/体重などを測定するオプションもユーザーに提供し得る。
本発明の第3のユーザー事例では、増強されたショッピング経験が届けられ、それにより自動ショッピング支援プロセスはローカルの靴スキャンを組み込み得る。いくつかの場合、ユーザーデータまたはアバターは、オンライン世界+ソーシャルフィードバック+ランキング、販売情報/履歴、推奨、アップ販売、クロス販売などから適切なレビュー/コメントを選別するために使用され得る。
本発明の実施形態の前述の説明は、例示および説明目的のために提示されている。包括的であることも、本発明を開示する正確な形に制限することも意図していない。多くの修正、変形、置換、変更、および同等物が、前述の教示に照らして可能であることが当業者によって理解されるはずである。従って、添付のクレームは、かかる修正の全てを包含し、変更は本発明の真の精神の範囲内に含まれることを意図することが理解される。
Claims (20)
- パーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステムであって、
ユーザーの足をキャプチャし、前記ユーザーの前記足をキャプチャすることに基づいてユーザー靴プロファイルを生成するように構成される、ショッピングアシスタント装置であって、前記ユーザーの前記足をキャプチャすることは、
前記足の配置を前記ユーザーに命令する1つ以上の対話式プロンプトに基づいて前記ユーザーの前記足の少なくとも1つの画像を取得することと、
前記画像に基づいて前記足のユーザー測定データを計算することと、
前記ユーザー測定データに基づいて前記足の3Dメッシュモデルを生成することと、を含み、
前記3Dメッシュモデルは、前記ユーザー測定データを含む、
ショッピングアシスタント装置と、
モバイル装置を使用して前記ユーザー靴プロファイルを靴モデルデータベースにおいて適用し、前記3Dメッシュモデルに基づいて1つ以上の製品を前記ユーザー靴プロファイルにマッチさせるように構成される、モバイル装置アプリケーションと、を含み、
前記ショッピングアシスタント装置は、前記ユーザー靴プロファイルを前記ユーザーの前記モバイル装置に送信し、前記ユーザー靴プロファイルにマッチされる1つ以上の製品からの製品のユーザー選択によって前記ユーザー靴プロファイル上での少なくとも1つの選択される製品のフィットを提供するように構成される
パーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。 - 前記ショッピングアシスタント装置は、ユーザーを誘導して適切に立たせて前記ユーザーの前記足の正確なスキャンを可能にするマーキングを含むスキャンマットを提供するようにさらに構成され、前記少なくとも1つの画像は、前記足が前記マーキング内にあるときにキャプチャされる、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記ユーザー靴プロファイルを生成することは、前記ユーザーの前記足をキャプチャすることに基づいてユーザーショッピングアバターを生成することを含み、前記ショッピングアシスタント装置は、前記ユーザーショッピングアバター上での前記少なくとも1つの選択される製品のフィットのデジタルシミュレーションを表示するように構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記靴モデルデータベースは、中敷き情報を含む中敷きモデルデータベースと、靴型情報を含む靴型データベースとを含み、前記ショッピングアシスタント装置は、少なくとも前記中敷きモデルデータベースおよび前記靴型データベースに基づいて前記ユーザーのための少なくとも1つのカスタム靴推奨を生成するように構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記靴モデルデータベースは、中底データ、靴型データ、および/または靴モデルデータを含み、前記靴モデルデータは、製品形状データ、容積データ、靴素材データ、クロージャタイプデータ、靴タイプデータ、幅、長さ、高さ、厚さ、素材弾性力データ、および/または履き心地パラメータを含む、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記ショッピングアシスタント装置は、前記ユーザーの前記足の奥行きをキャプチャするように構成される1つ以上のセンサーを含み、前記ショッピングアシスタント装置は、前記足の長さ、幅、高さ、または断面解析のうちの1つ以上を決定するために、寸法解析を行うようにさらに構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記ショッピングアシスタント装置は、スキャンされた画像データを処理して、前記ユーザーの前記足と関連する長さ、幅、高さ、アーチ、ボール、断面、外周および/または容積寸法のうちの1つ以上を抽出するようにさらに構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記3Dメッシュモデルを生成することは、前記足と関連する1つ以上のユーザー特有の状態を生成することを含み、該ユーザー特有の状態は、痛み、感染症、損傷領域、回内または回外状態、足アーチパラメータ、中敷き測定値、または人工装具測定値のうちの1つ以上を含む、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記ショッピングアシスタント装置は、別のユーザーとそれぞれ関連する1つ以上の遠隔コンピューティング装置を介して、前記ユーザー上での前記少なくとも1つの選択される製品の前記フィットに関するフィードバックを受信し、該フィードバックに基づいて修正された1つ以上のマッチした製品を提供するようにさらに構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- 前記ショッピングアシスタント装置は、前記製品のユーザー選択に基づいて並びに前記3Dメッシュモデルに基づいてカスタマイズされた履物注文を生成するようにさらに構成される、請求項1に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
- ユーザーと履物製品とをマッチさせる方法であって、
ショッピングアシスタント装置が、1つ以上の統合された撮像センサーを使用して、ユーザーの足のキャプチャを開始することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーを誘導して前記足の正確なスキャンを可能にするために前記足の配置を前記ユーザーに命令する1つ以上の対話式プロンプトを提供することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記1つ以上の統合された撮像センサーを使用して前記足の少なくとも1つの画像を取得することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記画像に基づいて、前記足のユーザー測定データを計算することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザー測定データに基づいて、前記足の3Dメッシュモデルを生成することであって、前記3Dメッシュモデルは、前記ユーザー測定データを含む、生成することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーのユーザー靴プロファイルを生成することであって、前記ユーザー靴プロファイルは、前記足の前記3Dメッシュモデルを含む、生成することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザー靴プロファイルをユーザーモバイル装置に送信することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記3Dメッシュモデルに基づいて1つ以上の履物製品を前記ユーザー靴プロファイルにマッチさせることに基づいて、前記1つ以上の履物製品のための自動化された製品マッチングを前記ユーザーに提供することと、
前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザー靴プロファイルにマッチした1つ以上の製品からの前記少なくとも1つの選択される製品のユーザー選択に基づいて、前記ユーザー靴プロファイル上での少なくとも1つの選択される製品のフィットを提供することと、を含む、
方法。 - 前記ユーザーを誘導して適切に立たせて前記ユーザーの前記足の正確なスキャンを可能にするマーキングを含むスキャンマットを提供することをさらに含み、前記少なくとも1つの画像は、前記足が前記マーキング内にあるときにキャプチャされる、請求項11に記載の方法。
- 前記ユーザー靴プロファイルを生成することは、前記ユーザーの前記足をキャプチャすることに基づいてユーザーショッピングアバターを生成することを含み、前記ショッピングアシスタント装置は、前記ユーザーショッピングアバター上での前記少なくとも1つの選択される製品のフィットのデジタルシミュレーションを表示するようにさらに構成される、請求項11に記載の方法。
- 前記3Dメッシュモデルに基づいて、1つ以上の製品を前記ユーザー靴プロファイルにマッチさせるために、前記ユーザー靴プロファイルを靴モデルデータベースにおいて適用することをさらに含み、前記靴モデルデータベースは、中敷き情報を含む中敷きモデルデータベースと、靴型情報を含む靴型データベースとを含み、当該方法は、少なくとも前記中敷きモデルデータベースおよび前記靴型データベースに基づいて前記ユーザーのための少なくとも1つのカスタム靴推奨を生成することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記靴モデルデータベースは、中底データ、靴型データ、および/または靴モデルデータを含み、前記靴モデルデータは、製品形状データ、容積データ、靴素材データ、クロージャタイプデータ、靴タイプデータ、幅、長さ、高さ、厚さ、素材弾性力データ、および/または履き心地パラメータを含む、請求項11に記載の方法。
- 1つ以上のセンサーを使用して、前記ユーザーの前記足の奥行きをキャプチャすることと、前記足の長さ、幅、高さ、または断面解析のうちの1つ以上を決定するために寸法解析を行うことと、をさらに含む、請求項11に記載の方法。
- スキャンされた画像データを処理して、前記ユーザーの前記足と関連する長さ、幅、高さ、アーチ、ボール、断面、外周および/または容積寸法のうちの1つ以上を抽出することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記3Dメッシュモデルを生成することは、前記足と関連する1つ以上のユーザー特有の状態を生成することを含み、該ユーザー特有の状態は、痛み、感染症、損傷領域、回内または回外状態、足アーチパラメータ、中敷き測定値、または人工装具測定値のうちの1つ以上を含む、請求項11に記載の方法。
- 別のユーザーとそれぞれ関連する1つ以上の遠隔コンピューティング装置を介して、前記ユーザー上での前記少なくとも1つの選択される製品の前記フィットに関するフィードバックを受信することと、該フィードバックに基づいて修正された1つ以上のマッチした製品を提供することと、さらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記製品のユーザー選択に基づいて並びに前記3Dメッシュモデルに基づいてカスタマイズされた履物注文を生成することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
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