JP6865869B2

JP6865869B2 - Behavior log analysis system and its program

Info

Publication number: JP6865869B2
Application number: JP2020016269A
Authority: JP
Inventors: 芳典松本
Original assignee: 技研商事インターナショナル株式会社
Priority date: 2013-07-31
Filing date: 2020-02-03
Publication date: 2021-04-28
Anticipated expiration: 2034-07-03
Also published as: JP6655662B2; JP2020074219A; JP2018142383A; JP2015046152A; JP6359899B2

Description

本発明は、ユーザが利用するスマートフォン、タブレット等の位置情報を利用してユーザの行動ログを分析するシステムに係り、特に、ユーザの行動ログから行動パターンを分析し、店舗における商品の購買等の実績データと結び付ける行動ログ分析システム及びそのプログラムに関する。 The present invention relates to a system that analyzes a user's action log by using the position information of a smartphone, tablet, or the like used by the user. In particular, the present invention analyzes the action pattern from the user's action log and purchases a product in a store. Regarding the behavior log analysis system and its program linked with actual data.

［従来の技術］
従来の行動ログ分析システムには、ユーザの位置情報からユーザの移動履歴を蓄積し、分析するものがあった。 [Conventional technology]
Some conventional behavior log analysis systems accumulate and analyze the user's movement history from the user's location information.

［関連技術］
尚、関連する先行技術文献として、特開２００２−３２４０７９号公報「モバイルマーケティング方法、そのシステム、サーバ、ユーザ端末、解析端末及びプログラム」（日本電気株式会社）［特許文献１］、特開２００９−２３０２８６号公報「組織活動分析装置およびプログラム」（富士ゼロックス株式会社）［特許文献２］、特開２０１２−１８１６５９号公報「行動メッセージを生成して投稿する投稿装置及びその方法」（ヤフー株式会社）［特許文献３］がある。 [Related technology]
As related prior art documents, JP-A-2002-324079, "Mobile Marketing Method, Its System, Server, User Terminal, Analysis Terminal and Program" (NEC Corporation) [Patent Document 1], JP-A-2009-. 230286, "Organizational activity analyzer and program" (Fuji Xerox Co., Ltd.) [Patent Document 2], Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-181659 "Posting device for generating and posting action messages and its method" (Yahoo Japan Corporation) There is [Patent Document 3].

特許文献１には、モバイルマーケティングシステムにおいて、モバイルマーケティングサーバが、ユーザ端末の位置と時間を含む行動ログと、ユーザ属性とに基づいてコンテンツを生成して配信することが記載されている。 Patent Document 1 describes that in a mobile marketing system, a mobile marketing server generates and distributes content based on an action log including the position and time of a user terminal and user attributes.

また、特許文献２には、組織活動分析装置において、メンバーの行動ログを取得し、その行動ログとメンバーの属性情報を用いて活動を分析し、同時移動事象を抽出することが記載されている。
また、特許文献３には、投稿装置において、行動ログが行動種別とともにユーザＩＤと関連付けて記憶され、行動ログが変化したことを検出すると、その行動ログと行動種別に対応する行動ログメッセージを生成して投稿サーバに投稿することが記載されている。 Further, Patent Document 2 describes that an organization activity analyzer acquires a member's action log, analyzes the activity using the action log and the member's attribute information, and extracts a simultaneous movement event. ..
Further, in Patent Document 3, in the posting device, the action log is stored in association with the user ID together with the action type, and when it is detected that the action log has changed, the action log and the action log message corresponding to the action type are generated. It is stated that it will be posted to the posting server.

特開２００２−３２４０７９号公報JP-A-2002-324079 特開２００９−２３０２８６号公報JP-A-2009-230286 特開２０１２−１８１６５９号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-181659

しかしながら、上記従来の行動ログ分析システムでは、身元が判明したユーザの行動を分析するもので、氏名、住所、勤務先等が不明なユーザ（利用者）に対する行動ログを分析するものではなく、更に店舗における顧客と結び付けて分析するものではなく、分析をより有益なものとすることができないという問題点があった。 However, the above-mentioned conventional behavior log analysis system analyzes the behavior of a user whose identity has been identified, and does not analyze the behavior log for a user (user) whose name, address, work place, etc. are unknown. not to be analyzed in conjunction with the customers that put in the store, there is a problem that can not be made the analysis more useful to.

本発明は上記実状に鑑みて為されたもので、特定アプリの利用に氏名及び住所は登録されず、ユーザＩＤが登録された利用者に対して行動ログのパターンを分析し、更に店舗における顧客と特定アプリの利用者とを結び付けて行動ログを分析できる行動ログ分析システム及びそのプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above situation, and the pattern of the action log is analyzed for the user whose name and address are not registered and the user ID is registered when using the specific application, and further, the user is placed in the store. an object of the present invention is to provide an action log analysis system and the program can analyze the action log to tie the user of customers with specific application that.

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムであって、利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースとを備える行動ログ分析サーバと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備える店舗サーバとを有し、行動ログ分析サーバが、行動ログデータベースに記憶された行動ログデータに基づいてユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、店舗サーバに行動パターンの情報を送信し、店舗サーバが、行動ログ分析サーバから利用者の行動パターンの情報を受信し、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする。 The present invention for solving the problem of the above-mentioned conventional example is an action log analysis system that analyzes the action log of a user of a mobile terminal, and performs location information together with date and time information for each user ID of the user. and action log database for storing as includes information site area of the store, the behavior pattern condition database for storing condition information for analyzing patterns of behavior and action log analysis server comprising, storing sales record data store It has a store server having a sales record database and an action pattern database that stores information on user behavior patterns, and the behavior log analysis server has a user ID based on the behavior log data stored in the behavior log database. Whether or not the user with the user ID was in the site area of the store is determined from the location information and date and time information for each location by referring to the condition information in the behavior pattern condition database, and the behavior pattern of the visit status to the store is analyzed. Then, the behavior pattern information is generated, the behavior pattern information is transmitted to the store server, the store server receives the user behavior pattern information from the behavior log analysis server, stores it in the behavior pattern database, and the user. and the date and time that the ID of the user was in the site area of the store, to analyze the relationship between the user of the user ID and product sales performance data from the date and time of the obtained goods purchased with reference to the sales performance database It is a feature.

本発明は、携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムであって、利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備え、サーバが、ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする。 The present invention is an action log analysis system that analyzes the action log of a user of a mobile terminal, and has an action log database that stores location information as action log data together with date and time information for each user ID of the user, and a store site. A behavior pattern condition database that includes area information and stores condition information for analyzing behavior patterns, a sales performance database that stores store sales performance data, and a behavior pattern database that stores user behavior pattern information. The server determines whether or not the user of the user ID is in the site area of the store from the location information and the date and time information for each user ID by referring to the condition information of the behavior pattern condition database, and determines whether or not the user of the user ID is in the site area of the store. Analyzes the behavior pattern of the visit situation to the store, generates the behavior pattern information, stores it in the behavior pattern database, and obtains it by referring to the date and time when the user of the user ID was in the site area of the store and the sales record database. and characterized in that the analysis of the obtained relationship from the date and time of the goods purchased with the user and product sales performance data of a user ID.

本発明は、携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムで使用されるコンピュータプログラムであって、利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースとを備える行動ログ分析サーバで動作するプログラムと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備える店舗サーバで動作するプログラムとを有し、行動ログ分析サーバで動作するプログラムの処理によって、行動ログデータベースに記憶された行動ログデータに基づいてユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、店舗サーバに行動パターンの情報を送信し、店舗サーバで動作するプログラムの処理によって、行動ログ分析サーバから利用者の行動パターンの情報を受信し、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする。 The present invention is a computer program used in an action log analysis system that analyzes the action log of a user of a mobile terminal, and is an action log that stores location information together with date and time information as action log data for each user ID of the user. includes a database, the information of the site area of the store, the program operating in action log analysis server and a behavior pattern condition database for storing condition information for analyzing behavior patterns, stores the sales track record data of the store It has a program that runs on a store server that has a sales record database and a behavior pattern database that stores information on user behavior patterns, and is stored in the behavior log database by processing the program that runs on the behavior log analysis server. Based on the behavior log data, it is determined from the location information and date and time information for each user ID whether or not the user of the user ID is in the site area of the store by referring to the condition information of the behavior pattern condition database, and the store. The behavior pattern of the visit to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, the behavior pattern information is transmitted to the store server, and the behavior of the user is performed from the behavior log analysis server by processing the program running on the store server. receiving the pattern information of, stored in the behavior pattern database, the use of a user ID from the date and time the user of the user ID was in site area of the store, with the date and time of the obtained goods purchased with reference to the sales performance database It is characterized by analyzing the relationship between the person and the sales performance data of the product.

本発明は、携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムで使用されるコンピュータプログラムであって、利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備えるサーバで動作するプログラムであり、サーバで動作するプログラムの処理によって、ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする。 The present invention is a computer program used in an action log analysis system that analyzes a user's action log of a mobile terminal, and is an action log that stores location information for each user ID of the user as action log data together with date and time information. A database, a behavior pattern condition database that includes information on the site area of the store and stores condition information for analyzing behavior patterns, a sales performance database that stores sales performance data of the store , and information on user behavior patterns. It is a program that runs on a server that has an action pattern database that stores data, and by processing the program that runs on the server, was the user of the user ID in the site area of the store based on the location information and date and time information for each user ID? Whether or not it is judged by referring to the condition information of the behavior pattern condition database, the behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, stored in the behavior pattern database, and the user ID is used. who is characterized in that the analysis of the relationship between the date and time that was in the site area of the store, and users and product sales performance data of a user ID from the date and time of the obtained goods purchased with reference to the sales performance database ..

本発明によれば、行動ログ分析サーバが、行動ログデータベースに記憶された行動ログデータに基づいてユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、店舗サーバに行動パターンの情報を送信し、店舗サーバが、行動ログ分析サーバから利用者の行動パターンの情報を受信し、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析する行動ログ分析システムとしているので、ユーザＩＤの利用者における行動ログのパターンを分析し、利用者と商品の販売実績とを結び付けてマーケティング分析を行うことができる効果がある。 According to the present invention, the action log analysis server determines whether or not the user of the user ID is in the site area of the store based on the location information and the date and time information for each user ID based on the action log data stored in the action log database. It is determined by referring to the condition information of the behavior pattern condition database, the behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, the behavior pattern information is transmitted to the store server, and the store The server receives the information of the user's behavior pattern from the behavior log analysis server, stores it in the behavior pattern database, and obtains it by referring to the date and time when the user of the user ID was in the site area of the store and the sales record database. was so from the date and time of the goods purchased are the action log analysis system for analyzing the relationship between the user and product sales performance data of the user ID, to analyze the pattern of action log in the user's user ID, and user It has the effect of being able to perform marketing analysis by linking it with the sales performance of products.

本発明によれば、サーバが、ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいたか否かを、行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、行動パターンデータベースに記憶し、ユーザＩＤの利用者が店舗の敷地エリアにいた日時と、販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とからユーザＩＤの利用者と商品の販売実績データとの関係を分析する行動ログ分析システムとしているので、ユーザＩＤの利用者における行動ログのパターンを分析し、利用者と商品の販売実績とを結び付けてマーケティング分析を行うことができる効果がある。 According to the present invention, the server determines from the location information and the date and time information for each user ID whether or not the user of the user ID is in the site area of the store by referring to the condition information of the behavior pattern condition database. Analyzes the behavior pattern of the visit status to the store, generates the behavior pattern information, stores it in the behavior pattern database, and refers to the date and time when the user of the user ID was in the site area of the store and the sales record database. because it is an action log analysis system for analyzing the relationship between the user of the user ID and product sales performance data from the date and time of the obtained goods purchase Te, to analyze the pattern of action log in the user's user ID, It has the effect of being able to perform marketing analysis by linking users with product sales performance.

本発明の実施の形態に係る行動ログシステムの概略構成図である。It is a schematic block diagram of the action log system which concerns on embodiment of this invention. 行動ログＤＢの内容を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the content of the action log DB. 行動ログ分析モデル記憶部の内容を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the content of the action log analysis model storage part. 移動分析処理のフローチャートである。It is a flowchart of a movement analysis process. 来店状況分析処理のフローチャートである。It is a flowchart of a store visit situation analysis process. 顧客ＤＢのユーザと行動パターンＤＢのユーザのマッチング処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the matching process of the user of a customer DB and the user of an action pattern DB. 地域特性の情報生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of information generation processing of a region characteristic. 地域特性情報記憶部の内容を示す図である。It is a figure which shows the contents of the regional characteristic information storage part.

［実施形態の概要］
本発明の実施の形態に係る行動ログ分析システムは、特定アプリの利用にユーザＩＤが登録された利用者が当該アプリの利用によって利用者の位置情報を行動ログとして取得し、その行動ログのパターンから利用者の住所、勤務先の住所、店舗に対する来店状況、その他行動ログのパターンを分析して推定し、更に店舗における顧客と対応付けし、商品の購入実績（販売実績）と連動した行動ログのパターンを分析できるものである。 [Outline of Embodiment]
In the action log analysis system according to the embodiment of the present invention, a user whose user ID is registered for using a specific application acquires the user's position information as an action log by using the application, and the pattern of the action log. the user's address from, work address, visit to the store situation, estimated by analyzing the pattern of other action log, further association with the customers that put in the store, in conjunction with the purchase record of the goods (sales) It is possible to analyze the pattern of the action log.

［本システム：図１］
本発明の実施の形態に係る行動ログ分析システム（本システム）について、図1を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る行動ログシステムの概略構成図である。
本システムは、図１に示すように、行動ログ収集・分析サーバ１と、行動ログデータベース（ＤＢ）２ａと、行動パターン条件データベース（ＤＢ）２ｂと、行動ログ分析モデルデータベース（ＤＢ）２ｃと、インターネット３と、基地局４と、携帯端末５と、店舗サーバ６と、販売実績データベース（ＤＢ）７と、顧客データベース（ＤＢ）８と、行動パターンデータベース（ＤＢ）９とを基本的に有している。 [This system: Fig. 1]
The behavior log analysis system (this system) according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an action log system according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, this system includes an action log collection / analysis server 1, an action log database (DB) 2a, an action pattern condition database (DB) 2b, an action log analysis model database (DB) 2c, and the like. It basically has the Internet 3, the base station 4, the mobile terminal 5, the store server 6, the sales record database (DB) 7, the customer database (DB) 8, and the behavior pattern database (DB) 9. ing.

本システムでは、携帯端末５が基地局４を介してインターネット３に接続し、携帯端末５からのユーザＩＤと位置情報を行動ログ収集・分析サーバ１に送信され、行動ログＤＢ２ａに蓄積される。 In this system, the mobile terminal 5 connects to the Internet 3 via the base station 4, and the user ID and location information from the mobile terminal 5 are transmitted to the action log collection / analysis server 1 and stored in the action log DB 2a.

行動ログ収集・分析サーバ１は、行動パターン条件ＤＢ２ｂを参照して行動パターンの条件を読み込み、当該条件に従って行動ログＤＢ２ａに記憶されたユーザＩＤ毎の位置情報を分析して行動パターンの情報を生成し、店舗サーバ６に関連するユーザＩＤの行動パターンの情報を送信する。 The action log collection / analysis server 1 reads the action pattern condition with reference to the action pattern condition DB 2b, analyzes the position information for each user ID stored in the action log DB 2a according to the condition, and generates the action pattern information. Then, the information of the behavior pattern of the user ID related to the store server 6 is transmitted.

店舗サーバ６は、店舗における売上等のＰＯＳ（Point Of Sales）等の販売実績データを販売実績ＤＢ７に記憶すると共に顧客ＤＢ８に顧客データを記憶する。
また、店舗サーバ６は、行動ログ収集・分析サーバ１から送信されたユーザＩＤの行動パターンを受信して行動パターンＤＢ９に記憶し、顧客ＤＢ８の顧客データとマッチングを行う。
そして、店舗サーバ６は、販売実績ＤＢ７、顧客ＤＢ８、行動パターンＤＢ９からデータを取得して統計解析等を行ってマーケティング分析処理を行う。 The store server 6 stores sales record data such as POS (Point Of Sales) such as sales in the store in the sales record DB 7, and stores customer data in the customer DB 8.
Further, the store server 6 receives the action pattern of the user ID transmitted from the action log collection / analysis server 1, stores it in the action pattern DB 9, and matches it with the customer data of the customer DB 8.
Then, the store server 6 acquires data from the sales record DB7, the customer DB8, and the behavior pattern DB9, performs statistical analysis and the like, and performs marketing analysis processing.

［本システムの各部］
［行動ログ収集・分析サーバ１］
行動ログ収集・分析サーバ１は、図１に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、インタフェース部１３とを備えたコンピュータ装置であり、記憶部１２に記憶されたコンピュータプログラムを制御部１１が読み込んで、行動ログの収集・分析等の処理を実行する。
インタフェース部１３は、インターネット３や外部の行動ログＤＢ２ａ、行動パターン条件ＤＢ２ｂ、行動ログ分析モデルＤＢ２ｃに接続するためのインタフェースである。 [Each part of this system]
[Behavior log collection / analysis server 1]
As shown in FIG. 1, the action log collection / analysis server 1 is a computer device including a control unit 11, a storage unit 12, and an interface unit 13, and controls a computer program stored in the storage unit 12. 11 reads and executes processing such as collection / analysis of action logs.
The interface unit 13 is an interface for connecting to the Internet 3, an external action log DB2a, an action pattern condition DB2b, and an action log analysis model DB2c.

行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１は、インターネット３を介して携帯端末５から送信されるユーザＩＤ（識別子）と位置情報（座標データ）を受信し、行動ログＤＢ２ａにユーザＩＤ、座標データ、日時のデータを記憶する（行動ログの収集）。
そして、行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１は、行動ログＤＢ２のユーザの行動ログについて行動パターン条件ＤＢ２ｂを参照して行動パターンの条件に従い、行動ログ分析モデルＤＢ２ｃの行動ログ分析ロジックのプログラムを読み込んで、特定期間内で分析を行い、行動パターンの情報を生成して記憶部１２に記憶し、店舗サーバ６に送信する。 The control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 receives the user ID (identifier) and the position information (coordinate data) transmitted from the mobile terminal 5 via the Internet 3, and the user ID and coordinate data are stored in the action log DB 2a. , Store date and time data (collection of action logs).
Then, the control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 refers to the action pattern condition DB2b for the user's action log of the action log DB2, and follows the action pattern condition, and programs the action log analysis logic of the action log analysis model DB2c. Is read, analyzed within a specific period, information on behavior patterns is generated, stored in the storage unit 12, and transmitted to the store server 6.

行動ログ収集・分析サーバ１における行動ログ分析処理は、店舗サーバ６からの要求に基づいて開始するが、行動パターン条件ＤＢ２ｂ内に行動ログ分析処理の開始条件が設定されていれば、その開始条件に従って開始してもよい。
店舗サーバ６からの分析要求には、様々な条件が付加されることがある。例えば、店舗の座標データを指定して、ユーザＩＤと店舗との関係を分析するような要求がある。 The action log analysis process in the action log collection / analysis server 1 is started based on the request from the store server 6, but if the start condition of the action log analysis process is set in the action pattern condition DB 2b, the start condition is started. You may start according to.
Various conditions may be added to the analysis request from the store server 6. For example, there is a request to specify the coordinate data of the store and analyze the relationship between the user ID and the store.

生成した行動パターンの情報を記憶部１２内に行動パターン情報記憶部を設けて記憶してもよい。
また、制御部１１は、後述するように行動ログ分析モデルＤＢ２ｃに記憶された既存の行動ログ分析ロジックのプログラムをアップグレードしたり、新規の行動ログ分析ロジックのプログラムを追加するようにしてもよい。
尚、行動ログ収集・分析サーバ１は、インターネット３に接続するクラウドサービスについて説明したが、専用のネットワークに接続し、企業内に設置されるオンプレミス形式であってもよい。 The generated behavior pattern information may be stored by providing the behavior pattern information storage unit in the storage unit 12.
Further, the control unit 11 may upgrade the existing action log analysis logic program stored in the action log analysis model DB 2c or add a new action log analysis logic program as described later.
Although the action log collection / analysis server 1 has described the cloud service that connects to the Internet 3, it may be an on-premises format that is connected to a dedicated network and installed in the company.

［行動ログＤＢ２ａ：図２］
図２は、行動ログＤＢの内容を示す概略図である。
行動ログＤＢ２ａは、図２に示すように、ユーザＩＤ、座標データ、日時のデータを時系列に記憶するデータベースである。 [Action log DB2a: Fig. 2]
FIG. 2 is a schematic diagram showing the contents of the action log DB.
As shown in FIG. 2, the action log DB 2a is a database that stores user ID, coordinate data, and date and time data in chronological order.

［行動パターン条件ＤＢ２ｂ］
行動パターン条件ＤＢ２ｂは、行動ログを分析するための条件のデータを記憶するデータベースである。条件は、店舗サーバ６から設定できるものであり、店舗サーバ６がマーケティング分析処理を行うための条件となる。
例えば、行動パターンにおける「店舗との位置関係」の場合の店舗（自社店舗又は競合店舗）の位置情報を条件として記憶しておく。 [Behavior pattern condition DB2b]
The behavior pattern condition DB2b is a database that stores condition data for analyzing the behavior log. The conditions can be set from the store server 6, and are the conditions for the store server 6 to perform the marketing analysis process.
For example, the location information of the store (own store or competing store) in the case of "positional relationship with the store" in the behavior pattern is stored as a condition.

また、店舗の位置情報は、チェーン店等を想定して複数登録可能であり、更に、店舗の位置情報として敷地エリアと周辺エリアを座標データで保持させることも可能である。
具体的には、複数の店舗を対象とする場合には、店舗データとして、店舗のグループ毎に店舗グループ番号、グループ内の個々の店舗番号や名称、座標データ、住所データ、敷地の形状のデータを行動パターン条件ＤＢ２ｂに記憶することになる。
そして、店舗サーバ６は、自社や競合の店舗グループ番号や店舗自体の店舗番号を指定することでリクエストしたユーザＩＤが指定の店舗とどのように関わるかを分析する。
尚、ユーザＩＤと指定した店舗との関係では、店舗の座標からの半径や店舗の敷地の形状に入るか否かなどが判断される。 In addition, a plurality of store location information can be registered assuming a chain store or the like, and it is also possible to hold the site area and the surrounding area as coordinate data as store location information.
Specifically, when targeting multiple stores, as store data, store group number, individual store number and name in the group, coordinate data, address data, site shape data for each store group. Will be stored in the behavior pattern condition DB2b.
Then, the store server 6 analyzes how the requested user ID is related to the designated store by designating the store group number of the company or a competitor or the store number of the store itself.
In the relationship between the user ID and the designated store, it is determined whether or not the radius from the coordinates of the store and the shape of the site of the store are included.

［行動ログ分析モデルＤＢ２ｃの内容］
行動ログ分析モデルＤＢ２ｃは、行動ログ分析ロジックのプログラムを複数記憶しており、行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１が必要な行動ログ分析ロジックのプログラムを読み込んで使用するようになっている。
行動ログ分析ロジックとしては、「居住地を分析するロジック」や「アクティブ性を分析するロジック」等があり、これらロジックのプログラムは必要に応じて外部からアップグレードされ、また、新規にロジックのプログラムが追加されるものである。 [Contents of behavior log analysis model DB2c]
The action log analysis model DB2c stores a plurality of action log analysis logic programs, and the control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 reads and uses the necessary action log analysis logic program. ..
The action log analysis logic includes "logic to analyze the place of residence" and "logic to analyze the activity", and the programs of these logics are upgraded from the outside as needed, and new logic programs are added. It will be added.

［行動パターン情報記憶部の内容：図３］
図３は、行動パターン情報記憶部の内容を示す概略図である。
行動パターン情報記憶部は、図３に示すように、行動ログ分析の結果である行動パターンの情報が記憶される。
具体的には、ユーザについて、ユーザＩＤ、居住地、平日／休日パターン、アクティブ性、通勤通学地、移動手段、沿線、店舗との位置関係、来店状況、職種等が記憶される。
行動ログ分析の具体的処理内容は、後述する。 [Contents of behavior pattern information storage unit: Fig. 3]
FIG. 3 is a schematic diagram showing the contents of the behavior pattern information storage unit.
As shown in FIG. 3, the behavior pattern information storage unit stores the behavior pattern information that is the result of the behavior log analysis.
Specifically, for the user, the user ID, place of residence, weekday / holiday pattern, activity, commuting place, means of transportation, along the railway line, positional relationship with the store, store visit status, occupation, etc. are stored.
The specific processing content of the action log analysis will be described later.

［インターネット３］
各装置を接続するネットワークとしてインターネット３を用いている。
尚、本システムを特定のエリア内で用いる場合には、ネットワークを専用のネットワークとすることも考えられる。 [Internet 3]
The Internet 3 is used as a network for connecting each device.
When using this system in a specific area, it is conceivable to make the network a dedicated network.

［基地局４］
基地局４は、インターネット３に接続する無線ＬＡＮ（Local Area Network）の基地局、更に公衆回線網の基地局も含む。公衆回線網の基地局は、公衆回線網に接続し、当該公衆回線網のキャリアのサーバを介してインターネット３に接続することになる。 [Base station 4]
The base station 4 includes a base station of a wireless LAN (Local Area Network) connected to the Internet 3 and a base station of a public network. The base station of the public network connects to the public network and connects to the Internet 3 via the server of the carrier of the public network.

［携帯端末５］
携帯端末５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能を備え、位置情報として座標データを送信するスマートフォン、タブレット端末等である。
携帯端末５は、店舗が提供するアプリケーション（アプリ）をダウンロードしてインストールし、ユーザＩＤ等を設定して利用可能とし、当該アプリが起動すると、携帯端末５の位置情報を定期的にユーザＩＤと共に行動ログ収集・分析サーバ１に送信する。
アプリは、販促用のアプリで、店舗におけるクーポン、割引券、サービス券等をオンラインで提供するものである。 [Mobile terminal 5]
The mobile terminal 5 is a smartphone, tablet terminal, or the like that has a GPS (Global Positioning System) function and transmits coordinate data as position information.
The mobile terminal 5 downloads and installs an application (app) provided by the store, sets a user ID and the like so that it can be used, and when the application is started, the location information of the mobile terminal 5 is periodically combined with the user ID. Send to the action log collection / analysis server 1.
The app is a sales promotion app that provides in-store coupons, discount coupons, service coupons, and the like online.

また、アプリをダウンロードして利用する以外に、ブラウザーでＷｅｂサービスを利用する場合に、携帯端末５のユーザＩＤと位置情報を行動ログ収集・分析サーバ１に送信する。
携帯端末５から位置情報（座標）のログを取得するタイミングは、定期的な自動取得、チェックイン（ログイン）時の取得、特定のＷｅｂページ閲覧時の取得が想定される。
アプリやＷｅｂサービスの開発（組み込み）に対して、インタフェースの仕様であるＡＰＩ（Application Programming Interface）、ライブラリから得られる開発ツールのセットであるＳＤＫ（Software Development Kit）、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）タグを利用する。 In addition to downloading and using the application, when using the Web service with a browser, the user ID and location information of the mobile terminal 5 are transmitted to the action log collection / analysis server 1.
The timing of acquiring the location information (coordinates) log from the mobile terminal 5 is assumed to be periodic automatic acquisition, acquisition at check-in (login), and acquisition at the time of browsing a specific Web page.
For the development (embedding) of applications and Web services, API (Application Programming Interface), which is an interface specification, SDK (Software Development Kit), which is a set of development tools obtained from a library, and HTML (HyperText Markup Language) tags. Use.

［店舗サーバ６］
店舗サーバ６は、図１に示すように、制御部６１と、記憶部６２と、インタフェース部６３とを備えたコンピュータ装置であり、記憶部６２に記憶されたコンピュータプログラムを制御部６１が読み込んで、販売実績データ、顧客データ、行動パターンの情報を販売実績ＤＢ７、顧客ＤＢ８、行動パターンＤＢ９に記憶する。
インタフェース部６３は、インターネット３や外部の販売実績ＤＢ７、顧客ＤＢ８、行動パターンＤＢ９に接続するためのインタフェースである。 [Store server 6]
As shown in FIG. 1, the store server 6 is a computer device including a control unit 61, a storage unit 62, and an interface unit 63, and the control unit 61 reads a computer program stored in the storage unit 62. , Sales record data, customer data, and behavior pattern information are stored in the sales record DB7, customer DB8, and behavior pattern DB9.
The interface unit 63 is an interface for connecting to the Internet 3, an external sales record DB7, a customer DB8, and an action pattern DB9.

店舗サーバ６は、ＰＯＳシステムと連動して販売実績のデータを取得し、販売実績ＤＢ７に記憶する。販売実績ＤＢ７では、商品の販売データの他、顧客がポイントカードを利用して商品の購入を行った場合に、購入商品と顧客ＩＤとを関連付けて記憶する。
店舗サーバ６は、顧客がポイントカードの登録をした場合に、顧客ＩＤを付与し、顧客の氏名、住所、メールアドレス等の情報を顧客ＤＢ８に記憶する。 The store server 6 acquires sales record data in conjunction with the POS system and stores it in the sales record DB 7. In the sales record DB 7, in addition to the sales data of the product, when the customer purchases the product using the point card, the purchased product and the customer ID are stored in association with each other.
When the customer registers the point card, the store server 6 assigns a customer ID and stores information such as the customer's name, address, and e-mail address in the customer DB 8.

店舗サーバ６は、行動ログ収集・分析サーバ１に行動パターンの情報の送信を要求し、行動ログ収集・分析サーバ１からの行動パターンの情報を受信し、行動パターンＤＢ９に記憶する。
上記では行動パターンの送信要求を行ったが、店舗サーバ６から行動ログ収集・分析サーバ１に行動パターンの情報を送信開始するトリガー情報（送信開始の情報）を送信し、行動ログ収集・分析サーバ１が送信開始の情報を行動パターン条件ＤＢ２ｂに記憶し、その送信開始の情報に従って行動パターンの情報を行動ログ収集・分析サーバ１から店舗サーバ６に送信してもよい。送信開始の情報とは、毎月の特定日時、毎週の特定日時等がある。 The store server 6 requests the action log collection / analysis server 1 to transmit the action pattern information, receives the action pattern information from the action log collection / analysis server 1, and stores it in the action pattern DB 9.
In the above, the action pattern transmission request is made, but the action log collection / analysis server sends the trigger information (transmission start information) to start transmitting the action pattern information from the store server 6 to the action log collection / analysis server 1. 1 may store the transmission start information in the action pattern condition DB 2b, and transmit the action pattern information from the action log collection / analysis server 1 to the store server 6 according to the transmission start information. The transmission start information includes a specific date and time of each month, a specific date and time of each week, and the like.

また、行動パターンにおける特定の行動ログ分析モデル毎に条件を指定して、情報を取得するようにしてもよい。例えば、ユーザＩＤと「居住地」のみの項目を指定して、それらの情報を取得してもよい。
更に、店舗サーバ６から特定の店舗の座標データを指定して、行動ログ収集・分析サーバ１にユーザＩＤと特定の店舗との関係を分析させてもよい。若しくは、店舗サーバ６から特定の店舗の座標データと特定のユーザＩＤを指定して、行動ログ収集・分析サーバ１に当該ユーザＩＤと特定の店舗との関係を分析させてもよい。 In addition, information may be acquired by designating conditions for each specific behavior log analysis model in the behavior pattern. For example, you may specify the items of only the user ID and the "place of residence" and acquire the information.
Further, the coordinate data of a specific store may be specified from the store server 6, and the action log collection / analysis server 1 may be made to analyze the relationship between the user ID and the specific store. Alternatively, the store server 6 may specify the coordinate data of the specific store and the specific user ID, and cause the action log collection / analysis server 1 to analyze the relationship between the user ID and the specific store.

そして、店舗サーバ６は、行動パターンＤＢ９のユーザＩＤと顧客ＤＢ８の顧客ＩＤとのマッチング処理を行う。当該処理の詳細は後述する。
店舗サーバ６は、販売実績ＤＢ７、顧客ＤＢ８、行動パターンＤＢ９からデータを取得して、マッチング処理されたユーザに対する統計解析等を行ってマーケティング分析処理を行う。 Then, the store server 6 performs a matching process between the user ID of the action pattern DB 9 and the customer ID of the customer DB 8. The details of the process will be described later.
The store server 6 acquires data from the sales record DB7, the customer DB8, and the behavior pattern DB9, performs statistical analysis on the matched user, and performs marketing analysis processing.

［処理内容］
行動ログ収集・分析サーバ１は、行動ログＤＢ２ａに記憶したユーザＩＤの座標データを行動パターン条件ＤＢ２ｂの条件に従って分析して行動パターンの情報を生成し、記憶部１２の行動パターン情報記憶部に記憶する。
行動パターンの情報を構成する、居住地、平日／休日パターン、アクティブ性、通勤通学地、移動手段、沿線、店舗との位置関係、来店状況、職種について具体的に説明する。
尚、以下に示す行動パターンの情報を特定する方法は、一例であって下記以外の方法によって特定することも可能である。 [Processing content]
The action log collection / analysis server 1 analyzes the coordinate data of the user ID stored in the action log DB 2a according to the condition of the action pattern condition DB 2b, generates the action pattern information, and stores it in the action pattern information storage unit of the storage unit 12. To do.
The place of residence, weekday / holiday pattern, activity, commuting place, means of transportation, along the railway line, positional relationship with the store, store visit status, and occupation type, which compose the behavior pattern information, will be explained concretely.
The method for specifying the behavior pattern information shown below is an example and can be specified by a method other than the following.

［居住地］
ユーザＩＤに対する居住地を特定する処理は、行動ログＤＢ２ａから当該ユーザＩＤの行動ログ（座標データ、日時のデータ）を収集し、夜間の時間帯の座標データ、土日の座標データ等から居住地の座標データを特定し、当該座標データから住所データに変換して居住地の情報を求める。 [residence]
In the process of specifying the place of residence for the user ID, the action log (coordinate data, date and time data) of the user ID is collected from the action log DB2a, and the place of residence is obtained from the coordinate data of the night time zone, the coordinate data of Saturday and Sunday, and the like. The coordinate data is specified, and the coordinate data is converted into address data to obtain information on the place of residence.

［平日／休日パターン］
ユーザＩＤの行動ログから１週間の内で通常の日とは異なる行動をとる日（特別日）があるので、その特別日を休日と認定し、休日の行動パターンを座標データから求める。例えば、休日に長い時間滞在した座標データを住所に変換し、当該住所地の施設（ショッピングセンター）を特定して、「ショッピング」の行動パターンを導き出す。尚、休日に長い時間滞在した住所地の施設が映画館であれば、休日パターンは、「映画」となる。
また、平日に長い時間滞在した座標データを住所に変換して、その所在地から「会社」勤務の行動パターンを導き出す。 [Weekday / holiday pattern]
Since there is a day (special day) in which an action different from a normal day is taken within one week from the action log of the user ID, the special day is recognized as a holiday, and the action pattern of the holiday is obtained from the coordinate data. For example, the coordinate data of staying for a long time on a holiday is converted into an address, the facility (shopping center) at the address is specified, and the behavior pattern of "shopping" is derived. If the facility at the address where you stayed for a long time on a holiday is a movie theater, the holiday pattern will be "movie".
In addition, the coordinate data that stayed for a long time on weekdays is converted into an address, and the behavior pattern of "company" work is derived from the address.

［アクティブ性］
上記で認定された休日に、行動ログを解析し、行動エリアが基準値に対して広い場合には、アクティブ性「有」を行動エリアが基準値に対して狭い場合には、アクティブ性「無」を設定する。 [Activity]
On the holidays certified above, the action log is analyzed, and if the action area is wider than the reference value, the activity is "Yes", and if the action area is narrower than the reference value, the activity is "None". "Is set.

［通勤通学地］
通勤通学地は、平日の滞在時間が長い座標データを住所に変換して、通勤通学地を特定する。
尚、変換した住所が学校の住所であれば、生徒又は学校関係者であると認定することができる。 [Commuting school]
The commuting place is specified by converting the coordinate data having a long stay on weekdays into an address.
If the converted address is a school address, it can be recognized as a student or a school official.

［移動手段］
行動ログから時間経過に従って座標データが変化している場合には、移動状態にあるとして、移動中の座標データから電車の線路上を移動しているのか、道路を移動しているのかを判別する。
電車の線路上を移動しているのであれば、移動手段は「電車」と認定する。道路を移動しているのであれば、移動手段は「道路」と認定する。
また、移動の速度を演算し、「徒歩」「自転車」「自動車」を特定する。 [transportation]
If the coordinate data changes with the passage of time from the action log, it is assumed that the vehicle is in a moving state, and it is determined from the moving coordinate data whether the vehicle is moving on the train track or on the road. ..
If you are moving on a train track, the means of transportation is certified as a "train". If you are moving on the road, the means of transportation is recognized as a "road".
It also calculates the speed of movement and identifies "walking,""bicycle," and "car."

［沿線］
居住地の最寄り駅と通勤通学地の最寄り駅を行動ログの座標データから求め、更に利用している線路の沿線情報を特定する。 [Along the line]
The nearest station to the place of residence and the nearest station to the commuting place are obtained from the coordinate data of the action log, and the information along the railroad track being used is specified.

［店舗との位置関係］
店舗との位置関係は、店舗の座標データが行動パターン条件ＤＢ２ｂに予め登録してあり、ユーザＩＤの居住地又は通勤通学地と店舗との距離を求めるもので、居住地から「直線で５ｋｍ」などの情報が特定される。 [Position relationship with stores]
Regarding the positional relationship with the store, the coordinate data of the store is registered in advance in the behavior pattern condition DB2b, and the distance between the store and the place of residence or commuting school of the user ID is calculated. Information such as is specified.

［来店状況］
店舗の敷地エリアの位置情報と、更に外側のエリアの位置情報を予め行動パターン条件ＤＢ２ｂに登録しておき、敷地エリアにユーザが入れば来店とし、外側（周辺）のエリアに入っていれば、近所に来ていると認識して来店情報のレポートを生成する。
例えば、敷地エリアの位置情報は、店舗の座標データを中心として半径５ｍ以内を敷地エリア内とし、外側（周辺）のエリアの情報は、店舗の座標データを中心として半径３０ｍ以内で半径５ｍ以内を除くエリアを外側エリアとする。例えば、店舗の座標データを中心に半径５ｍ以内のエリア内の座標データにユーザの座標データが該当するようになると、敷地エリアへの来店となる。また、敷地エリアのデータとして、敷地の形状についての座標データを行動パターン条件ＤＢ２ｂに保持し、その敷地の形状の座標データに該当するか否かで、敷地エリアへの来店と判断してもよい。
ここでは、自社店舗の情報を設定したが、競合店舗の敷地エリア、外側エリアを設定すれば、競合店への来店情報を取得することができる。 [Visit status]
If the location information of the site area of the store and the location information of the outer area are registered in advance in the behavior pattern condition DB2b, if a user enters the site area, the store is visited, and if the user enters the outer (peripheral) area, the store is visited. Recognize that you are in the neighborhood and generate a report of store visit information.
For example, the location information of the site area is within a radius of 5 m centered on the store coordinate data, and the information of the outside (periphery) area is within a radius of 30 m and within a radius of 5 m centered on the store coordinate data. The area to be excluded is the outer area. For example, when the user's coordinate data corresponds to the coordinate data in the area within a radius of 5 m centered on the coordinate data of the store, the store is visited in the site area. Further, as the site area data, the coordinate data about the shape of the site may be held in the behavior pattern condition DB2b, and it may be determined that the store is visited to the site area depending on whether or not it corresponds to the coordinate data of the shape of the site. ..
Here, the information of the company's own store is set, but if the site area and the outside area of the competing store are set, the store visit information to the competing store can be acquired.

［職種］
勤務地における行動ログを分析し、外出が多い場合には「外勤」、多くない場合は「内勤」、または「出張が多い」と特定する。 [Occupation]
Analyze the behavior log at the place of work and identify "outside work" if there are many outings, "inside work" if there are not many outings, or "many business trips".

［本システムの処理］
［移動手段分析処理：図４］
次に、本システムの行動ログ収集・分析サーバ１における移動手段分析処理について図４を参照しながら説明する。図４は、移動分析処理のフローチャートである。
行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１は、記憶部１２に記憶された処理プログラムを読み込んで行動ログ分析モデルＤＢ２ｃから該当する行動ログ分析ロジックのプログラムを更に読み込んで、移動手段分析処理を実行する。 [Processing of this system]
[Transportation means analysis process: FIG. 4]
Next, the transportation means analysis process in the action log collection / analysis server 1 of this system will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart of the movement analysis process.
The control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 reads the processing program stored in the storage unit 12, further reads the corresponding action log analysis logic program from the action log analysis model DB 2c, and executes the moving means analysis process. To do.

具体的には、図４に示すように、行動ログＤＢ２ａから特定ユーザＩＤの特定期間の行動ログを収集し（Ｓ１１）、移動に相当する座標データ（変化した座標データ）を抽出する（Ｓ１２）。
そして、移動に相当する座標データから電車又は道路の利用を判別する（Ｓ１３）。座標データが特定の路線上であれば「電車」と判定し（Ｓ２０）、座標データが特定の道路上であれば「道路」と判定する。 Specifically, as shown in FIG. 4, the action log of the specific user ID for a specific period is collected from the action log DB2a (S11), and the coordinate data (changed coordinate data) corresponding to the movement is extracted (S12). ..
Then, the use of the train or the road is determined from the coordinate data corresponding to the movement (S13). If the coordinate data is on a specific route, it is determined to be a "train" (S20), and if the coordinate data is on a specific road, it is determined to be a "road".

更に、「道路」の場合は、移動に相当する座標データから移動距離と移動時間を演算し（Ｓ１４）、移動距離と移動時間から移動速度（＝移動距離／移動時間）を算出する（Ｓ１５）。
そして、移動速度を基準値（ａ＜ｂ＜ｃ）と比較して（Ｓ１６）、速度≦ａの場合、徒歩と判別し（Ｓ１７）、ａ＜速度≦ｂの場合、自転車と判別し（Ｓ１８）、ｂ＜速度の場合、自動車と判別する（Ｓ１９）。
以上のようにして、移動手段が分析されて、「徒歩」「自転車」「自動車」「電車」が特定されることになる。 Further, in the case of "road", the movement distance and the movement time are calculated from the coordinate data corresponding to the movement (S14), and the movement speed (= movement distance / movement time) is calculated from the movement distance and the movement time (S15). ..
Then, the moving speed is compared with the reference value (a <b <c) (S16), and when the speed ≤ a, it is determined to be walking (S17), and when a <speed ≤ b, it is determined to be a bicycle (S18). ), B <speed, it is determined to be an automobile (S19).
As described above, the means of transportation is analyzed, and "walking", "bicycle", "car", and "train" are identified.

［来店状況分析処理：図５］
次に、本システムの行動ログ収集・分析サーバ１における来店状況分析処理について図５を参照しながら説明する。図５は、来店状況分析処理のフローチャートである。
行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１は、記憶部１２に記憶された処理プログラムを読み込んで行動ログ分析モデルＤＢ２ｃから該当する行動ログ分析ロジックのプログラムを更に読み込んで、来店状況分析処理を実行する。 [Store visit status analysis process: Fig. 5]
Next, the store visit status analysis process in the action log collection / analysis server 1 of this system will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart of the store visit situation analysis process.
The control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 reads the processing program stored in the storage unit 12, further reads the corresponding action log analysis logic program from the action log analysis model DB 2c, and executes the store visit status analysis process. To do.

具体的には、図５に示すように、予め設定されている店舗の座標データを取得する（Ｓ２１）。ここで、店舗の座標データとは、店舗の敷地エリア内の座標データとその外側（周辺）エリアの座標データをいう。 Specifically, as shown in FIG. 5, the preset coordinate data of the store is acquired (S21). Here, the coordinate data of the store means the coordinate data in the site area of the store and the coordinate data of the outer (peripheral) area thereof.

次に、行動ログＤＢ２ａから特定ユーザＩＤの特定期間の行動ログを収集し（Ｓ２２）、行動パターン条件ＤＢ２ｂに示す店舗の座標データに相当する店舗の敷地エリア及び周辺エリアに特定のユーザＩＤの座標データがあるか否かを判定し（Ｓ２３）、つまり、店舗の敷地エリア又は周辺エリア（両エリアを合わせて「店舗のエリア」という）に特定ユーザＩＤの座標データが存在したか否かを判定する。 Next, the action log of the specific user ID for a specific period is collected from the action log DB2a (S22), and the coordinates of the specific user ID are in the store site area and the surrounding area corresponding to the store coordinate data shown in the action pattern condition DB2b. It is determined whether or not there is data (S23), that is, whether or not the coordinate data of the specific user ID exists in the site area or the surrounding area of the store (the two areas are collectively referred to as the "store area"). To do.

店舗のエリアに特定ユーザＩＤの座標データがある場合（Ｙｅｓの場合）、相当する特定ユーザＩＤの行動ログを収集し（Ｓ２４）、来店状況を判定し、来店の日時、滞在時間、近くを通った回数に対する入店回数等のレポートを出力する（Ｓ２５）。来店の日時は店舗の敷地エリアに入った日時であり、滞在時間は店舗の敷地エリアに滞在した時間であり、近くを通ったとは周辺エリアを通過して敷地エリアに入っていないケースをいう。 If there is coordinate data of a specific user ID in the store area (in the case of Yes), the action log of the corresponding specific user ID is collected (S24), the store visit status is determined, and the date and time of the store visit, staying time, and nearby passage. A report such as the number of times the store has been entered is output (S25). The date and time of visit is the date and time when the store entered the site area, the stay time is the time when the store stayed in the site area, and passing nearby means the case where the store passed through the surrounding area and did not enter the site area.

判定処理Ｓ２３で店舗のエリアに特定ユーザＩＤの座標データがない場合（Ｎｏの場合）、特定ユーザＩＤについて来店がないことをレポート出力する（Ｓ２６）。
以上のようにして、来店状況のレポートが生成される。
上記処理は、自社の店舗だけでなく、競合店舗（他店舗）における来店状況としてレポートを生成することも可能である。
また、店舗の座標データとして、自店舗と他店舗の両方を条件として行動パターン条件ＤＢ２ｂに記憶しておけば、自店舗及び他店舗の来店状況を得ることができ、その来店状況から自店舗の来店回数と他店舗の来店回数を求め、自店舗の来店回数と他店舗の来店回数の割合を演算できる。 When there is no coordinate data of the specific user ID in the area of the store in the determination process S23 (in the case of No), a report is output that there is no visit to the store for the specific user ID (S26).
As described above, the store visit status report is generated.
The above process can generate a report as the store visit status not only at the company's own store but also at competing stores (other stores).
In addition, if the coordinate data of the store is stored in the behavior pattern condition DB2b with both the own store and other stores as conditions, the visit status of the own store and other stores can be obtained, and the visit status of the own store can be obtained from the visit status of the own store. The number of visits to the store and the number of visits to other stores can be obtained, and the ratio of the number of visits to the own store to the number of visits to other stores can be calculated.

［顧客ＤＢのユーザと行動パターンＤＢのユーザのマッチング処理：図６］
次に、本システムの店舗サーバ６における顧客ＤＢ８のユーザと行動パターンＤＢ９のユーザのマッチング処理について図６を参照しながら説明する。図６は、顧客ＤＢのユーザと行動パターンＤＢのユーザのマッチング処理を示すフローチャートである。
店舗サーバ６の制御部６１は、記憶部６２に記憶された処理プログラムを読み込んで顧客ＤＢ８のユーザと行動パターンＤＢ９のユーザのマッチング処理を実行する。 [Matching process between the user of the customer DB and the user of the behavior pattern DB: FIG. 6]
Next, the matching process between the user of the customer DB 8 and the user of the behavior pattern DB 9 in the store server 6 of this system will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing a matching process between the user of the customer DB and the user of the behavior pattern DB.
The control unit 61 of the store server 6 reads the processing program stored in the storage unit 62 and executes the matching process between the user of the customer DB 8 and the user of the action pattern DB 9.

具体的には、図６に示すように、顧客ＤＢ８のユーザ（顧客ＩＤ）の住所情報を座標データに変換する（Ｓ３１）。そして、変換した座標データで行動パターンＤＢ９の居住地の座標データを検索する（Ｓ３２）。
変換した座標データに対して該当する居住地の座標データがあるか否かを判定し（Ｓ３３）、該当する居住地の座標データがあれば（Ｙｅｓの場合）、顧客ＤＢ８のユーザ（顧客ＩＤのユーザ）の購入実績を販売実績ＤＢ７から検索する（Ｓ３４）。 Specifically, as shown in FIG. 6, the address information of the user (customer ID) of the customer DB 8 is converted into coordinate data (S31). Then, the coordinate data of the place of residence of the action pattern DB 9 is searched with the converted coordinate data (S32).
It is determined whether or not there is the coordinate data of the corresponding place of residence with respect to the converted coordinate data (S33), and if there is the coordinate data of the corresponding place of residence (in the case of Yes), the user of the customer DB8 (customer ID). The purchase record of the user) is searched from the sales record DB 7 (S34).

そして、顧客ＩＤの購入の日時を特定し（Ｓ３５）、次に行動パターンＤＢ９を検索し、該当する居住地の座標データを有するユーザＩＤが当該購入の日時に店舗エリアにいたか否かを判定し（Ｓ３６）、店舗の敷地エリアにいた場合（Ｙｅｓの場合）、顧客ＤＢ８のユーザ（顧客ＩＤのユーザ）と上記ユーザＩＤのユーザが一致すると判定する（Ｓ３７）。 Then, the date and time of purchase of the customer ID is specified (S35), then the behavior pattern DB9 is searched, and it is determined whether or not the user ID having the coordinate data of the corresponding place of residence was in the store area on the date and time of the purchase. (S36), when the user is in the site area of the store (Yes), it is determined that the user of the customer DB 8 (user of the customer ID) and the user of the above user ID match (S37).

また、判定処理Ｓ３３で、該当する居住地の座標データがない場合（Ｎｏの場合）、判定処理Ｓ３６で、ユーザＩＤのユーザが購入の日時に店舗の敷地エリアにいなかった場合（Ｎｏの場合）、顧客ＤＢ８のユーザ（顧客ＩＤのユーザ）にマッチングするユーザＩＤはないと判定して（Ｓ３８）、処理を終了する。 Further, in the determination process S33, when there is no coordinate data of the corresponding place of residence (in the case of No), in the determination process S36, when the user with the user ID is not in the site area of the store on the date and time of purchase (in the case of No). ), It is determined that there is no user ID that matches the user of the customer DB8 (the user of the customer ID) (S38), and the process ends.

上記マッチング処理により、顧客ＤＢ８の顧客（ユーザ）と行動パターンＤＢ９のユーザを結び付けることができるので、店舗サーバ６は、顧客ＤＢ８の顧客について販売実績ＤＢ７の商品の購入データに加えて行動パターンＤＢ９におけるユーザの詳細な行動パターンの情報も利用して更なるマーケティング分析等を実行できる。 Since the customer (user) of the customer DB 8 and the user of the behavior pattern DB 9 can be linked by the above matching process, the store server 6 sets the behavior pattern DB 9 in addition to the purchase data of the product of the sales record DB 7 for the customer of the customer DB 8. Further marketing analysis and the like can be performed by using the information of the user's detailed behavior pattern.

例えば、行動パターンＤＢ９におけるユーザＩＤの来店状況から来店回数を求め、販売実績ＤＢ７における販売実績データから顧客の購入回数又は購入金額を求め、来店回数に対する購入回数又は購入金額を求め、来店回数に対する購入回数の割合を演算し、また１回の来店に対する平均的な購入金額（総購入金額／来店回数）を演算できる。 For example, the number of store visits is obtained from the visit status of the user ID in the behavior pattern DB9, the number of purchases or purchase amount of the customer is obtained from the sales record data in the sales record DB7, the number of purchases or purchase amount is calculated for the number of visits, and the purchase for the number of visits The ratio of the number of times can be calculated, and the average purchase amount (total purchase amount / number of visits) for one visit can be calculated.

［実施の形態の効果］
本システムによれば、行動ログ収集・分析サーバ１で、任意のユーザＩＤと座標データ、日時情報の行動ログから特定ユーザＩＤの行動ログを分析し、行動パターンの情報を生成して店舗サーバ６に送信し、店舗サーバ６では、顧客ＤＢ８の顧客と行動パターンの情報を記憶した行動パターンＤＢ９のユーザＩＤとを結び付けるマッチング処理を行い、店舗サーバ６は、顧客のマスタ情報、顧客の購入実績の情報、更に行動パターンの情報に基づいてマーケティング分析等を行うことができるので、精度の高いエリアマーケティングを実現できる効果がある。 [Effect of Embodiment]
According to this system, the action log collection / analysis server 1 analyzes the action log of a specific user ID from the action log of arbitrary user ID, coordinate data, and date / time information, generates action pattern information, and stores the store server 6. The store server 6 performs a matching process of associating the customer of the customer DB 8 with the user ID of the behavior pattern DB 9 that stores the information of the behavior pattern, and the store server 6 performs the master information of the customer and the purchase record of the customer. Since marketing analysis and the like can be performed based on information and information on behavior patterns, there is an effect that highly accurate area marketing can be realized.

例えば、来店した回数に対して商品を購入する割合を知ることができ、また、競合店舗に行く回数と自社店舗に来店する回数も知ることができ、更に、競合店舗と自社店舗のどちらを先に訪問するのかも知ることができる。 For example, it is possible to know the ratio of purchasing products to the number of visits, the number of visits to competing stores and the number of visits to own stores, and which of the competing stores and own stores comes first. You can also find out if you are visiting.

また、マーケティングの分析者は、行動ログの収集や分析部分を行動ログ収集・分析サーバ１の運用者にアウトソーシングできるので、座標情報の収集や高度な分析モデルを独自に手当てする必要がない。
また、マーケティングの分析者は、顧客の個人情報（プロフィール）を外部に提供しなくても、行動分析を踏まえた分析が自由に実施できる。
また、行動ログ収集・分析サーバ１の運用者は、ＳＤＫ（ライブラリ）、ＡＰＩ、ＨＴＭＬタグを組み込むことで、簡単に行動ログ分析の仕組みを構築できる。 In addition, since the marketing analyst can outsource the action log collection and analysis part to the operator of the action log collection / analysis server 1, there is no need to collect coordinate information or independently handle an advanced analysis model.
In addition, marketing analysts can freely perform analysis based on behavioral analysis without providing the customer's personal information (profile) to the outside.
In addition, the operator of the action log collection / analysis server 1 can easily construct a action log analysis mechanism by incorporating the SDK (library), API, and HTML tags.

［応用例１］
上記システムでは、一つの店舗若しくは一つの店舗のグループでの利用を想定したが、異なる業種の会社が乗り入れで利用できるアプリをユーザに提供し、ユーザの行動ログの分析結果を複数の会社で利用できるようにしてもよい。 [Application Example 1]
The above system is supposed to be used in one store or a group of one store, but it provides users with an application that can be used by companies in different industries, and uses the analysis results of user behavior logs in multiple companies. You may be able to do it.

［その他］
ユーザＩＤは、ソーシャルメディア（ＳＮＳ）のソーシャルＩＤでもよい。ソーシャルＩＤであれば、そのソーシャルメディアに行動ログ収集・分析サーバ１がアクセスして、ＳＮＳの情報を入手して分析し、ユーザ毎の行動パターンの情報を生成するのに利用する。
店舗サーバ６は、行動ログ収集・分析サーバ１から入力された行動パターンの情報（ＳＮＳ分析情報を含む）を活用してマーケティング分析に利用できる。また、店舗サーバ６は、ＳＮＳに直接アクセスしてＳＮＳの情報を入手して分析してもよい。
ＳＮＳの情報を利用する場合は、ＳＮＳのプロファイルやコメントの解析（テキストマイニング）によりプロファイル属性が付加できる。
尚、ソーシャルＩＤを利用してもらうには、ソーシャルメディアからアプリを提供するのが望ましい。 [Other]
The user ID may be a social ID of social media (SNS). If it is a social ID, the action log collection / analysis server 1 accesses the social media, obtains and analyzes the SNS information, and uses it to generate information on the action pattern for each user.
The store server 6 can be used for marketing analysis by utilizing the behavior pattern information (including SNS analysis information) input from the behavior log collection / analysis server 1. Further, the store server 6 may directly access the SNS to obtain and analyze the SNS information.
When using SNS information, profile attributes can be added by analyzing SNS profiles and comments (text mining).
In order to have the social ID used, it is desirable to provide the application from social media.

また、店舗側からアプリを提供する場合、例えば、顧客ＤＢ８の顧客のメールアドレスにアプリダウンロードのお知らせメール送信し、そのメールからアプリをダウンロードしてもらう際に、店舗側が指定したユーザＩＤを利用させるようにすることもできる。
この場合、店舗サーバ６としては、行動ログのユーザＩＤと顧客ＩＤとの関連付けを把握できることになり、マッチング処理は不要となるものである。 In addition, when the application is provided from the store side, for example, when an application download notification email is sent to the customer's email address in the customer DB8 and the application is downloaded from the email, the user ID specified by the store side is used. You can also do it.
In this case, the store server 6 can grasp the association between the user ID of the action log and the customer ID, and the matching process becomes unnecessary.

ユーザＩＤと顧客ＩＤの関連付けがなく、アプリを提供する場合には、マッチング処理における精度を高めるために、アプリの利用登録の際に、簡単なユーザのプロフィールを入力してもらう。例えば、男女の別、年齢層、居住地域、学生又は社会人の別等を登録してもらうことで、それらの簡易プロフィールを利用して上記行動パターンの情報生成の処理を補助的にサポートする。つまり、居住地を特定するのに、簡易プロフィールの「居住地域」の情報も利用する。具体的には、簡易プロフィールの「居住地域」に行動パターンの情報で得られた「居住地」が含まれている場合を、「居住地」とする。
簡易プロフィールの情報は、例えば、行動ログ収集・分析サーバ１の記憶部１２において、ユーザＩＤ毎に記憶される。 When the user ID and the customer ID are not associated and the application is provided, in order to improve the accuracy in the matching process, a simple user profile is input when registering the use of the application. For example, by having the gender, age group, residential area, student or adult student registered, etc., the processing of information generation of the above behavior pattern is assisted by using those simple profiles. That is, the information of the "residential area" of the simple profile is also used to identify the place of residence. Specifically, the case where the "residential area" of the simple profile includes the "residential area" obtained from the behavior pattern information is defined as the "residential area".
The information of the simple profile is stored for each user ID in the storage unit 12 of the action log collection / analysis server 1, for example.

道路や鉄道、広い施設の構内でも、ＧＰＳに代わる類似の座標データ等の位置情報を提供するサービスを利用して本発明の実施の形態に係る行動ログ分析システムを実現してもよい。
また、携帯端末５からのＧＰＳの座標データと上記ＧＰＳに代わる類似の座標データの両方を利用して本発明の実施の形態に係る行動ログ分析システムを実現してもよい。 The behavior log analysis system according to the embodiment of the present invention may be realized by using a service that provides position information such as similar coordinate data instead of GPS even on a road, a railroad, or a large facility.
Further, the action log analysis system according to the embodiment of the present invention may be realized by using both the GPS coordinate data from the mobile terminal 5 and the similar coordinate data instead of the GPS.

（９）［応用例２］
ユーザに対するアプリが複数提供され、それら複数のアプリに関する行動ログの収集・分析を行動ログ収集・分析サーバ１で行う場合に、同一のユーザが異なるユーザＩＤでログインしてアプリを利用することがある。しかしながら、上記システムでは、ユーザＩＤが異なるため、同一人であっても、異なるユーザの行動ログとして処理される。
このような場合に、行動ログ収集・分析サーバ１で異なるユーザＩＤが同一人か否かの判定処理を行い、同一人であれば、行動ログを統合するようにしてもよい。 (9) [Application Example 2]
When a plurality of applications are provided to a user and the action log collection / analysis server 1 collects / analyzes the action logs related to the plurality of apps, the same user may log in with a different user ID and use the application. .. However, in the above system, since the user IDs are different, even if they are the same person, they are processed as action logs of different users.
In such a case, the action log collection / analysis server 1 may perform a determination process of whether or not different user IDs are the same person, and if they are the same person, the action logs may be integrated.

具体的には、複数のアプリの利用によって取得された行動ログについて、例えば、ユーザＩＤ「ｘｘ０１」とユーザＩＤ「ｘｘ１２」がある場合に、図３に示した行動パターン情報の中で、「居住地」が同一であれば、同一人物の可能性があるが、家族の可能性も考えられるため、その他の行動パターン情報の類似度を判定して、同一人か否かを決定する。類似度は、行動パターン情報の項目毎に異なる基準値を設定して判定してもよい。 Specifically, regarding the action log acquired by using a plurality of applications, for example, when there is a user ID "xx01" and a user ID "xx12", in the action pattern information shown in FIG. 3, "resident" If the "ground" is the same, there is a possibility that the person is the same person, but there is also a possibility that the person is a family member. Therefore, the similarity of other behavior pattern information is judged to determine whether or not the person is the same person. The degree of similarity may be determined by setting a different reference value for each item of behavior pattern information.

尚、この同一人か否かの判定処理は、行動ログ収集・分析サーバ１で行ってもよいし、店舗サーバ６で行うようにしてもよい。
特に、店舗サーバ６では、顧客ＤＢ８のユーザと行動パターンＤＢ９のユーザのマッチング処理を行うものであるから、居住地の座標データが一致すれば、上記２つのユーザＩＤは、顧客ＤＢ８のユーザと紐付くことになる。その際に、居住地の座標データが一致するユーザＩＤについて行動パターン情報の類似度を判定して、同一人か否かを判定する。同一人であれば、行動ログの統合を行う。 The process of determining whether or not the person is the same person may be performed by the action log collection / analysis server 1 or the store server 6.
In particular, since the store server 6 performs matching processing between the user of the customer DB 8 and the user of the behavior pattern DB 9, if the coordinate data of the place of residence matches, the above two user IDs are linked to the user of the customer DB 8. It will be attached. At that time, the similarity of the behavior pattern information is determined for the user IDs whose coordinate data of the place of residence are the same, and it is determined whether or not they are the same person. If they are the same person, the action logs will be integrated.

このように、複数のアプリから提供される行動ログを利用可能となれば、幅広いユーザの行動ログを収集して分析でき、更に、異なるユーザＩＤについて同一人であるか否かの判定処理を行うことで、精度の高い行動ログを収集・分析できる効果がある。 In this way, if the action logs provided by a plurality of applications become available, the action logs of a wide range of users can be collected and analyzed, and further, it is determined whether or not different user IDs are the same person. This has the effect of collecting and analyzing highly accurate action logs.

［行動ログの地域特性］
本システムでは、行動ログについてユーザＩＤ毎に分析しているが、ユーザが居住する地域毎に行動パターンの特性（地域特性）を求めるようにしてもよい。地域の行動パターンの地域特性が判明すれば、当該地域を分析対象エリアとして地域の特性を理解してマーケティングに応用できる。例えば、店舗側として、その地域特性に応じたきめ細かいダイレクトメール（ＤＭ）を配布すること可能となる。地域特性の詳細については後述する。 [Regional characteristics of action logs]
In this system, the behavior log is analyzed for each user ID, but the behavior pattern characteristics (regional characteristics) may be obtained for each region where the user lives. Once the regional characteristics of the behavior pattern of the region are known, the characteristics of the region can be understood and applied to marketing by using the region as the analysis target area. For example, the store side can distribute detailed direct mail (DM) according to the regional characteristics. Details of regional characteristics will be described later.

［地域特性の情報生成処理：図７］
地域特性の情報生成処理について図７を参照しながら説明する。図７は、地域特性の情報生成処理のフローチャートである。
行動ログ収集・分析サーバ１は、図３に示したユーザＩＤ毎の行動パターン情報を生成して行動パターン情報記憶部に記憶している。
その状態で、行動ログ収集・分析サーバ１の制御部１１は、処理プログラムを読み込んで、記憶部１２の行動パターン情報記憶部にアクセスする（Ｓ４１）。尚、記憶部１２には、後述するように、生成した地域特性の情報を記憶する地域特性情報記憶部が設けられている。 [Information generation processing of regional characteristics: Fig. 7]
The information generation process of regional characteristics will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart of information generation processing of regional characteristics.
The action log collection / analysis server 1 generates the action pattern information for each user ID shown in FIG. 3 and stores it in the action pattern information storage unit.
In that state, the control unit 11 of the action log collection / analysis server 1 reads the processing program and accesses the action pattern information storage unit of the storage unit 12 (S41). As will be described later, the storage unit 12 is provided with a regional characteristic information storage unit that stores the generated regional characteristic information.

そして、最初のユーザＩＤについて居住地の情報を参照し（Ｓ４２）、居住地の情報が特定エリア内のものか否かを判定する（Ｓ４３）。ここで、特定エリアは地域特性を分析するための分析対象エリアである。
そのユーザＩＤの居住地が特定エリア内であれば（Ｙｅｓ）、特定エリアに対応付けてユーザＩＤの情報を記憶し（Ｓ４４）、処理Ｓ４５に移行する。
また、ユーザＩＤの居住地の情報が特定エリア内の居住地でなければ（Ｎｏの場合）、全てのユーザについて処理が終了したか判定する（Ｓ４５）。 Then, the residence information is referred to for the first user ID (S42), and it is determined whether or not the residence information is within the specific area (S43). Here, the specific area is an analysis target area for analyzing regional characteristics.
If the place of residence of the user ID is within the specific area (Yes), the information of the user ID is stored in association with the specific area (S44), and the process proceeds to S45.
Further, if the information on the place of residence of the user ID is not the place of residence in the specific area (in the case of No), it is determined whether or not the processing is completed for all the users (S45).

判定処理Ｓ４５で、全てのユーザについて処理が終了していなければ（Ｎｏの場合）、次のユーザＩＤについて居住地の情報を参照し（Ｓ４６）、処理Ｓ４３に移行する。
判定処理Ｓ４５で、全てのユーザについて処理が終了したならば（Ｙｅｓの場合）、特定エリア内のユーザＩＤについて、行動パターンの情報を収集し、地域特性の情報を生成し、記憶部１２の地域特性情報記憶部に記憶して（Ｓ４７）、処理を終了する。 If the process is not completed for all users in the determination process S45 (in the case of No), the information on the place of residence is referred to for the next user ID (S46), and the process proceeds to process S43.
When the processing is completed for all users in the determination process S45 (in the case of Yes), the behavior pattern information is collected for the user ID in the specific area, the area characteristic information is generated, and the area of the storage unit 12 is generated. It is stored in the characteristic information storage unit (S47), and the process ends.

［地域特性の情報生成の具体例：図８］
次に、地域特性の情報生成の具体例について図８を参照しながら説明する。図８は、地域特性情報記憶部の内容を示す図である。
図８では、図３に示したユーザＩＤ毎の行動パターン情報を特定エリアに居住するユーザのものについて集計し、統計的に利用するためのものである。特定エリアは分析対象エリアであり、例えば、ＤＭ配布対象のエリアを示している。具体的には、特定エリアを「Ａエリア（東京都２３区南西エリア）」とした場合には、居住地として世田谷区、目黒区、大田区の一部が含まれる。つまり、これらの居住地に該当するユーザＩＤの情報を抽出し、行動パターン情報の項目毎に集計処理を行ったものである。例えば、特定エリア内のユーザの「居住地」は「世田谷区６０％、目黒区３０％、・・・」の割合となる。
尚、図８においては、分析対象エリアを「東京都２３区南西エリア」としたが、郵便番号又は町丁目の単位、若しくは任意のメッシュ単位を分析対象エリアとしてもよく、その単位で集計処理を行う。 [Specific example of information generation of regional characteristics: Fig. 8]
Next, a specific example of information generation of regional characteristics will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram showing the contents of the regional characteristic information storage unit.
In FIG. 8, the behavior pattern information for each user ID shown in FIG. 3 is aggregated for those of users residing in a specific area and used statistically. The specific area is an analysis target area, and indicates, for example, a DM distribution target area. Specifically, when the specific area is "A area (southwest area of Tokyo's 23 wards)", a part of Setagaya ward, Meguro ward, and Ota ward is included as the place of residence. That is, the information of the user ID corresponding to these places of residence is extracted, and the aggregation process is performed for each item of the behavior pattern information. For example, the "residential place" of a user in a specific area is "Setagaya Ward 60%, Meguro Ward 30%, ...".
In FIG. 8, the analysis target area is set to the "southwest area of the 23 wards of Tokyo", but the unit of the zip code or the town chome, or any mesh unit may be the analysis target area, and the aggregation process is performed in that unit. Do.

その他の行動パターン情報の項目では、集計した結果が記憶されるようになっている。例えば、「平日／休日パターン」では「会社／ショッピング５０％，会社／映画２０％，・・・」、「店舗との位置関係」では「直線で平均７．２ｋｍ」、「来店状況」では「月平均１．４回」のようになる。 In other behavior pattern information items, the aggregated results are stored. For example, "Weekday / Holiday pattern" is "Company / Shopping 50%, Company / Movie 20%, ...", "Position relationship with store" is "Average of 7.2km in a straight line", and "Visit status" is "Store visit status". It becomes like "1.4 times a month on average".

地域特性の情報を行動ログ収集・分析サーバ１から受信した店舗サーバ６は、行動パターンＤＢ９に記憶する。
店舗サーバ６のインタフェース部６３に表示装置、入力装置、印刷装置を接続し、特定エリアを入力装置で指定して、地域特性の情報を表示装置に表示させ、印刷装置に印刷させるようにしてもよい。
表示装置に表示させる場合、または印刷装置に印刷させる場合に、店舗サーバ６の制御部６１は、図８の地域毎の行動パターンをグラフ化して表示又は印刷してもよい。
また、店舗サーバ６は、行動パターンＤＢ９に記憶した地域特性の情報を、更に別の条件で加工して表示、印刷するようにしてもよい。 The store server 6 that has received the information on the regional characteristics from the action log collection / analysis server 1 stores it in the action pattern DB 9.
Even if a display device, an input device, and a printing device are connected to the interface unit 63 of the store server 6, a specific area is designated by the input device, information on regional characteristics is displayed on the display device, and the printing device is printed. Good.
When displaying on the display device or printing on the printing device, the control unit 61 of the store server 6 may display or print the behavior pattern for each region of FIG. 8 in a graph.
Further, the store server 6 may process, display, and print the information of the regional characteristics stored in the behavior pattern DB 9 under further different conditions.

（１０）［応用例３］
本システムでは、店舗サーバ６が行動ログ収集・分析サーバ１から行動パターン情報又は地域特性の情報を受信して利用するようになっているが、インターネット３に接続する端末装置（店舗サーバ６のように各ＤＢを備えない、コンピュータ装置）から行動ログ収集・分析サーバ１にログインして、条件を付して行動パターン情報等の提供を要求し、行動ログ収集・分析サーバ１が条件に対応した行動パターン情報等を提供するものであってもよい。 (10) [Application Example 3]
In this system, the store server 6 receives and uses behavior pattern information or regional characteristic information from the behavior log collection / analysis server 1, but is a terminal device connected to the Internet 3 (like the store server 6). Log in to the action log collection / analysis server 1 from a computer device that does not have each DB), request the provision of action pattern information, etc. with conditions, and the action log collection / analysis server 1 responds to the conditions. It may provide behavior pattern information and the like.

本発明は、特定アプリの利用に氏名及び住所は登録されず、ユーザＩＤが登録された利用者に対して行動ログのパターンを分析し、更に店舗における顧客と特定アプリの利用者とを結び付けて行動ログを分析できる行動ログ分析システム及びそのプログラムに好適である。
ある。 The present invention, name and address to use for a particular application is not registered, to analyze the pattern of behavior log to the user that the user ID has been registered, with customers that put more stores and users of a particular application It is suitable for an action log analysis system and its program that can analyze action logs by linking.
is there.

１…行動ログ収集・分析サーバ、２ａ…行動ログデータベース（ＤＢ）、２ｂ…行動パターン条件データベース（ＤＢ）、２ｃ…行動ログ分析モデルデータベース（ＤＢ）、３…インターネット、４…基地局、５…携帯端末、６…店舗サーバ、７…販売実績データベース（ＤＢ）、８…顧客データベース（ＤＢ）、９…行動パターンデータベース（ＤＢ）、１１…制御部、１２…記憶部、１３…インタフェース部、６１…制御部、６２…記憶部、６３…インタフェース部 1 ... Action log collection / analysis server, 2a ... Action log database (DB), 2b ... Action pattern condition database (DB), 2c ... Action log analysis model database (DB), 3 ... Internet, 4 ... Base station, 5 ... Mobile terminal, 6 ... Store server, 7 ... Sales record database (DB), 8 ... Customer database (DB), 9 ... Behavior pattern database (DB), 11 ... Control unit, 12 ... Storage unit, 13 ... Interface unit, 61 … Control unit, 62… Storage unit, 63… Interface unit

Claims

携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムであって、
前記利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースとを備える行動ログ分析サーバと、
店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、前記利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備える店舗サーバとを有し、
前記行動ログ分析サーバは、前記行動ログデータベースに記憶された行動ログデータに基づいて前記ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいたか否かを、前記行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、前記店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、前記店舗サーバに前記行動パターンの情報を送信し、
前記店舗サーバは、前記行動ログ分析サーバから前記利用者の行動パターンの情報を受信し、前記行動パターンデータベースに記憶し、前記ユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいた日時と、前記販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とから前記ユーザＩＤの利用者と前記商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする行動ログ分析システム。 It is an action log analysis system that analyzes the action log of mobile terminal users.
An action log database that stores location information as action log data together with date and time information for each user ID of the user, and an action pattern condition database that stores condition information for analyzing behavior patterns, including information on the site area of the store. Behavior log analysis server with
Has a sales record database for storing sales record data store, and a store server and a behavior pattern database for storing information of the behavior pattern of the user,
The action log analysis server determines whether or not the user of the user ID is in the site area of the store from the location information and the date and time information for each user ID based on the action log data stored in the action log database. , The judgment is made with reference to the condition information of the behavior pattern condition database, the behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, and the behavior pattern information is transmitted to the store server. ,
The store server receives information on the behavior pattern of the user from the behavior log analysis server, stores it in the behavior pattern database, and sets the date and time when the user with the user ID was in the site area of the store and the sale. action log analysis system, characterized in that from the date and time of the obtained goods purchased with reference to the actual database to analyze the relationship between the sales data of the commodity and the user of the user ID.

携帯端末の利用者の行動ログを分析するサーバを有する行動ログ分析システムであって、
前記利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、前記利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備え、
前記サーバは、前記ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいたか否かを、前記行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、前記店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、前記行動パターンデータベースに記憶し、前記ユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいた日時と、前記販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とから前記ユーザＩＤの利用者と前記商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする行動ログ分析システム。 It is an action log analysis system that has a server that analyzes the action log of the user of the mobile terminal.
An action log database that stores location information as action log data together with date and time information for each user ID of the user, and an action pattern condition database that stores condition information for analyzing behavior patterns, including information on the site area of the store. A sales record database that stores store sales record data and an action pattern database that stores information on the user's behavior patterns are provided.
The server determines whether or not the user of the user ID is in the site area of the store from the location information and the date and time information for each user ID by referring to the condition information of the behavior pattern condition database. The behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, stored in the behavior pattern database, the date and time when the user of the user ID was in the site area of the store, and the sales record database. action log analysis system, characterized in that the analysis of the relationship between the sales data of the commodity and the user of the user ID from the reference to the date and time of the obtained goods purchase a.

携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムで使用されるコンピュータプログラムであって、
前記利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースとを備える行動ログ分析サーバで動作するプログラムと、
店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、前記利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備える店舗サーバで動作するプログラムとを有し、
前記行動ログ分析サーバで動作するプログラムの処理によって、前記行動ログデータベースに記憶された行動ログデータに基づいて前記ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいたか否かを、前記行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、前記店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、前記店舗サーバに前記行動パターンの情報を送信し、
前記店舗サーバで動作するプログラムの処理によって、前記行動ログ分析サーバから前記利用者の行動パターンの情報を受信し、前記行動パターンデータベースに記憶し、前記ユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいた日時と、前記販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とから前記ユーザＩＤの利用者と前記商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする行動ログ分析システムのプログラム。 A computer program used in an action log analysis system that analyzes the action log of mobile terminal users.
An action log database that stores location information for each user ID of the user as action log data together with date and time information, and an action pattern condition database that stores condition information for analyzing behavior patterns, including information on the site area of the store. A program that runs on an action log analysis server that has
Has a sales record database for storing sales record data store, and a program running on the shop server and a behavior pattern database for storing information of the behavior pattern of the user,
By processing the program running on the action log analysis server, the user of the user ID can use the location information and date and time information for each user ID based on the action log data stored in the action log database to determine the site area of the store. It is determined by referring to the condition information of the behavior pattern condition database, the behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, and the behavior is sent to the store server. Send pattern information,
By processing the program running on the store server, information on the behavior pattern of the user is received from the behavior log analysis server, stored in the behavior pattern database, and the user with the user ID is placed in the site area of the store. action log analysis system which is characterized and the date and time you were, to analyze the relationship between the sales data of the commodity and the user of the user ID from the date and time of the obtained goods purchased by referring to the sales performance database Program.

携帯端末の利用者の行動ログを分析する行動ログ分析システムで使用されるコンピュータプログラムであって、
前記利用者のユーザＩＤ毎に位置情報を日時情報と共に行動ログデータとして記憶する行動ログデータベースと、店舗の敷地エリアの情報を含み、行動パターンを分析するための条件情報を記憶する行動パターン条件データベースと、店舗の販売実績データを記憶する販売実績データベースと、前記利用者の行動パターンの情報を記憶する行動パターンデータベースとを備えるサーバで動作するプログラムであり、
前記サーバで動作するプログラムの処理によって、前記ユーザＩＤ毎の位置情報と日時情報とからユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいたか否かを、前記行動パターン条件データベースの条件情報を参照して判定し、前記店舗への来店状況の行動パターンを分析し、行動パターンの情報を生成して、前記行動パターンデータベースに記憶し、前記ユーザＩＤの利用者が前記店舗の敷地エリアにいた日時と、前記販売実績データベースを参照して得られた商品購入の日時とから前記ユーザＩＤの利用者と前記商品の販売実績データとの関係を分析することを特徴とする行動ログ分析システムのプログラム。 A computer program used in an action log analysis system that analyzes the action log of mobile terminal users.
An action log database that stores location information for each user ID of the user as action log data together with date and time information, and an action pattern condition database that stores condition information for analyzing behavior patterns, including information on the site area of the store. A program that operates on a server that includes a sales record database that stores store sales record data and an action pattern database that stores information on the user's behavior patterns.
By processing the program running on the server, the condition information of the behavior pattern condition database is referred to whether or not the user of the user ID was in the site area of the store from the location information and the date and time information for each user ID. The behavior pattern of the visit situation to the store is analyzed, the behavior pattern information is generated, stored in the behavior pattern database, and the date and time when the user of the user ID was in the site area of the store. If, action log analysis system of the program which is characterized by analyzing the relationship between the sales data of the commodity and the user of the user ID from the date and time of the obtained goods purchased by referring to the sales performance database ..