JP7333442B1 - データ処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多様な受給者に対応したプロモーションの立案を支援するデータ処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】プロモーション支援サーバ３０は、プロモーションの企画内容が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化し、複数の受給者から収集された当該受給者の属性及び行動履歴に基づき、受給者の属性毎の特性を示した受給者情報を生成する加工部３１２と、汎化された要素に基づいて、受給者像を表した第１ターゲットモデルと、受給者情報に基づいて、受給者像を表した第２ターゲットモデルを属性毎に導出する分析部３１３と、第１ターゲットモデルと第２ターゲットモデルとに基づいて、プロモーションの対象とするターゲットモデルを決定するターゲットモデル決定部３１４１と、を備える。分析部３１３は、一のモジュールを形成し、導出方法の異なる他のモジュールと切り替え可能に構成される。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、データ処理装置及びプログラムに関する。

製造メーカや広告会社、小売店等の供給者は、種々のプロモーションを企画、実施することで、商品等の販促を行っている。また、従来、アライアンス企業における顧客の明細データを分析し、分析結果から作成したプロモーションを顧客に供給する技術が提案されている。

ところで、現在行われているプロモーションは、供給者が考えたシナリオに沿ってターゲットとなる受給者に仕掛ける形態が主流である。例えば、従来では、店舗を利用する顧客を受給者としたシナリオに沿って、当該店舗で展開するプロモーションを計画することが行われている。

しかしながら、近年では、ＳＮＳ等の普及により受給者像が多様化している。そのため、従来の手法では、供給者が想定する受給者像と実際の受給者像との間にズレが生じる可能性があり、更なる改善の余地がある。

本発明が解決しようとする課題は、多様な受給者に対応したプロモーションの立案を支援することが可能なデータ処理装置及びプログラムを提供することである。

実施形態のデータ処理装置は、汎化手段と、生成手段と、第１導出手段と、第２導出手段と、第１決定手段とを備える。汎化手段は、プロモーションの企画内容が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化する。生成手段は、複数の受給者から収集された当該受給者の属性及び行動履歴に基づき、前記受給者の属性毎の特性を示した受給者情報を生成する。第１導出手段は、前記汎化手段により汎化された要素に基づいて、受給者像を表した第１ターゲットモデルを導出する。第２導出手段は、前記受給者情報に基づいて、受給者像を表した第２ターゲットモデルを前記属性毎に導出する。第１決定手段は、前記第１ターゲットモデルと前記第２ターゲットモデルとに基づいて、前記プロモーションの対象とするターゲットモデルを決定する。また、第１導出手段及び第２導出手段は一のモジュールを形成し、導出方法の異なる他のモジュールと切り替え可能に構成される。

図１は、実施形態に係るプロモーション支援システムの構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るプロモーション支援サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係るプロモーション支援サーバの機能構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る分析部の構成の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るプロモーション支援サーバの動作を説明するための図である。 図６は、実施形態のプロモーション支援サーバが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、変形例１に係るデータ処理サーバの機能構成の一例を示す図である。 図８は、変形例１に係る分析部の構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、実施形態に係るプロモーション支援システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、プロモーション支援システム１は、供給者装置１０と、受給者装置２０と、プロモーション支援サーバ３０とを有する。供給者装置１０及び受給者装置２０は、インターネット等のネットワークＮを介して、プロモーション支援サーバ３０と通信可能に接続される。なお、ネットワークＮに接続される供給者装置１０、受給者装置２０の台数が特に問わないものとする。

供給者装置１０は、プロモーションを企画する供給者によって操作される情報処理装置である。供給者は、例えば、商品を製造・販売する製造メーカ、広告等を制作する広告代理店、小売店等が挙げられる。供給者装置１０は、供給者からの指示に応じて、販促等の企画内容が記述されたプロモーション情報をプロモーション支援サーバ３０に送信する。

プロモーション情報は、例えば「ターゲット」、「時間」、「価値」及び「通知」の４つの要素で構成される。「ターゲット」は、プロモーションの供給対象となる受給者を特定するための要素である。「時間」は、プロモーションを実施する時期や有効期限等を示す要素である。「価値」は、プロモーションによって受給者に供給する情報やサービスを示す要素である。「通知」は、プロモーションの供給方法を示す要素である。プロモーション情報に含まれる要素は、供給者が想定するシナリオに則ったものとなる。なお、プロモーション情報には、上述した４つの要素の全てが含まれてもよいし、一部の要素が含まれてもよい。後者の場合、プロモーション情報は、少なくとも「価値」に係る要素を含むものとする。

受給者装置２０は、プロモーションの受給者となり得るユーザ（以下、受給者ともいう）によって操作される情報処理装置である。本実施形態では、受給者は不特定多数の一般消費者を想定しているが、これに限らず、例えば予め会員登録を行った会員等を対象としてもよい。受給者装置２０は、例えばＰＣ（Personal Computer）等の据置型の端末装置や、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等である。また、受給者装置２０は、小売店や飲食店等に設置される受給者が操作可能な端末装置等であってもよい。

受給者装置２０は、自装置を操作する受給者の氏名、年齢、性別、趣味・嗜好等が記載されたプロフィール情報を記憶する。また、受給者装置２０は、受給者が行った行動の履歴を行動履歴として逐次記録する。

なお、行動履歴の取得方法は特に問わず、種々の方法を採用することが可能である。例えば、受給者装置２０は、自装置に対する操作の履歴や、自装置を介して利用した外部サービスの利用内容を行動履歴として記憶してもよい。一例として、受給者装置２０は、自装置を介してＳＮＳ（Social Networking Service）に投稿した投稿内容を行動履歴として記録する。また、受給者装置２０は、小売店等で利用した電子決済サービスの利用履歴を行動履歴として記録する。また、受給者装置２０は、ネット通販サービスでの購入履歴を行動履歴として記録する。

また、受給者装置２０は、プロフィール情報と行動履歴とをプロモーション支援サーバ３０に送信する。ここで、受給者装置２０は、プロフィール情報と行動履歴とは同時に送信してもよいし、異なるタイミングで送信してもよい。但し、同一の受給者に係るプロフィール情報及び行動履歴であることが識別できるよう、ユーザＩＤ等の識別情報が両データに付されるものとする。

プロモーション支援サーバ３０は、データ処理装置の一例である。プロモーション支援サーバ３０は、供給者装置１０及び受給者装置２０から送信されるデータを分析し、プロモーションの供給先となる受給者やプロモーションの供給方法を決定する。

なお、本実施形態では、プロモーション支援サーバ３０が単体のサーバ装置によって実現される例を説明するが、これに限らず、例えばクラウド・コンピューティング等の技術により、複数台のサーバ装置によって実現されてもよい。

次に、上述したプロモーション支援サーバ３０の構成について説明する。図２は、プロモーション支援サーバ３０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、プロモーション支援サーバ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、及びＲＡＭ（Random Access Memory）３３等のコンピュータ構成を備える。

ＣＰＵ３１は、プロセッサの一例であり、プロモーション支援サーバ３０の各部を統括的に制御する。ＲＯＭ３２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、プログラムや各種データを展開するワークスペースである。

また、プロモーション支援サーバ３０は、記憶部３４と、表示部３５と、操作部３６と、通信部３７とを備える。

記憶部３４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶媒体で構成されており、電源を遮断しても記憶内容を維持する。記憶部３４は、ＣＰＵ３１が実行することが可能なプログラムや各種の設定情報を記憶する。また、記憶部３４は、供給者装置１０及び受給者装置２０等の外部装置から送信された各種のデータを記憶するための記憶領域や、処理結果を記憶するための記憶領域として機能する。

表示部３５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスで構成される。表示部３５は、ＣＰＵ３１の制御の下、各種の情報を表示する。操作部３６は、キーボード、ポインティングデバイス等を有する。操作部３６は、操作者から受け付けた操作内容をＣＰＵ３１に出力する。なお、操作部３６は、表示部３５の表示画面に設けられるタッチパネルであってもよい。

通信部３７は、ネットワークＮに接続可能な通信インタフェースである。通信部３７は、ネットワークＮを介して供給者装置１０及び受給者装置２０等の外部装置と通信を行う。

次に、図３を参照して、プロモーション支援サーバ３０の機能構成について説明する。図３は、プロモーション支援サーバ３０の機能構成の一例を示す図である。

図３に示すように、プロモーション支援サーバ３０は、取得部３１１と、加工部３１２と、分析部３１３と、計画部３１４と、配信部３１５とを機能構成として備える。

プロモーション支援サーバ３０が備える機能構成の一部又は全ては、プロモーション支援サーバ３０のプロセッサ（例えばＣＰＵ３１）とメモリ（例えばＲＯＭ３２、記憶部３４）に記憶されたプログラムとの協働により実現されるソフトウェア構成であってもよい。また、プロモーション支援サーバ３０が備える機能構成の一部又は全ては、プロモーション支援サーバ３０に搭載された専用回路等で実現されるハードウェア構成であってもよい。

取得部３１１は、第１取得手段及び第２取得手段の一例である。取得部３１１は、通信部３７を介して、供給者装置１０及び受給者装置２０等の外部装置から送信される各種のデータを取得（又は収集）する。具体的には、取得部３１１は、供給者装置１０の各々から送信されるプロモーション情報を取得する。また、取得部３１１は、受給者装置２０の各々から送信されるプロフィール情報や行動履歴を取得する。取得部３１１が取得したデータは、記憶部３４に記憶される。

加工部３１２は、汎化手段及び生成手段の一例である。加工部３１２は、取得部３１１が取得したデータを加工する。加工部３１２は、プロモーション情報と、プロフィール情報と、行動履歴とで異なる処理を施す。以下、加工部３１２が各データに施す処理について説明する。

加工部３１２は、プロモーションの企画内容が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化する処理を施す。具体的には、加工部３１２は、プロモーション情報に記述された要素を単語や文節等の言語レベルで解析することで、プロモーション情報の企画が意味（又は意図）する内容を汎化する。

例えば、加工部３１２は、プロモーション情報に記述された一の要素を、当該要素が意味する内容又は他の要素との関係に基づいて汎化する。また、例えば、加工部３１２は、プロモーション情報に記述された既存の要素から、当該プロモーション情報に記述されていなかった要素を汎化によって導出してもよい。一例として、加工部３１２は、「価値」の要素に対応する記載「ビールの値引きクーポン」から、「ターゲット」の要素に対応する「２０代以上」、「ビール好き」及び「節約家」等の要素を導出してもよい。なお、プロモーション情報の汎化に係る技術は特に問わないものとする。例えば、構文解析や自然言語処理に係る技術等を用いてもよい。

加工部３１２は、プロモーション情報に記述された要素を汎化した結果を、汎化プロモーション情報として生成し、出力する。そして、加工部３１２は、生成したプロモーション情報を、元となったプロモーション情報等と関連付けて記憶部３４に記憶する。

また、加工部３１２は、プロフィール情報の各々に対し、当該プロフィール情報に含まれた個人情報を匿名化する処理を施す。具体的には、加工部３１２は、プロフィール情報に含まれた個人情報を匿名化し、性別や年代等の属性毎にカテゴライズする。なお、カテゴライズする属性の粒度は特に問わないものとする。

さらに、加工部３１２は、行動履歴の各々に対し、当該行動履歴に記述された行動の傾向や特性を、該当する受給者の属性毎に分類する処理を施す。具体的には、加工部３１２は、行動履歴の各々から、行動の傾向や特性（以下、総称して受給者特性ともいう）を属性毎に抽出する。

そして、加工部３１２は、匿名化及びカテゴライズした受給者の属性と、当該属性に属する受給者の受給者特性とを関連付け、受給者情報として記憶部３４に記憶する。受給者情報は、後述する受給者ターゲットモデルの導出に利用される。

なお、プロモーション情報、プロフィール情報、及び行動履歴の各々に実施する処理のタイミングは特に問わないものとする。例えば、加工部３１２は、取得部３１１がプロモーション情報を取得したタイミングで、汎化プロモーション情報を生成してもよい。また、例えば、取得部３１１が取得したプロフィール情報と行動履歴とを記憶部３４に保存しておくことで、加工部３１２は、所定期間に取得されたプロフィール情報と行動履歴とに対し、上記した処理を施してもよい。

分析部３１３は、制御手段の一例である。分析部３１３は、加工部３１２で処理されたデータを分析することで、供給者及び受給者の観点から、プロモーションの対象となるターゲットモデルを導出する。ここで、ターゲットモデルは、上述した「ターゲット」の要素に対応するものであり、プロモーションの供給対象とする人物像、つまり受給者の属性や条件を規定するものである。

図４は、分析部３１３の構成の一例を示す図である。図４に示すように、分析部３１３は、分析部３１３が行う処理の主体となるターゲット分析エンジン３１３０を有する。

ターゲット分析エンジン３１３０は、第１分析部３１３１と、第１ターゲットモデルカタログ３１３２と、第２分析部３１３３と、第２ターゲットモデルカタログ３１３４とを有する。

第１分析部３１３１は、第１導出手段の一例である。第１分析部３１３１は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を用いて、汎化プロモーション情報を分析することで、供給者観点での受給者像を表したターゲットモデル(以下、供給者ターゲットモデルともいう)を導出する。ここで、供給者ターゲットモデルは、第１ターゲットモデルの一例である。

第１ターゲットモデルカタログ３１３２は、汎化プロモーション情報に含まれる各種の要素から、当該要素に関係する供給者ターゲットモデルを導出することが可能な学習済モデルや辞書データ、ルールセット等である。第１分析部３１３１は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を用いて汎化プロモーション情報を分析することで、汎化プロモーション情報に定義された要素に対応する供給者ターゲットモデルを導出する。

具体的には、第１分析部３１３１は、汎化プロモーション情報に「ターゲット」に係る要素が存在するか否かに応じて、供給者ターゲットモデルの導出方法を変更する。

第１分析部３１３１は、汎化プロモーション情報に「ターゲット」に係る要素が存在する場合、第１ターゲットモデルカタログ３１３２に基づき、「ターゲット」に係る要素を組み合わせて拡張することで、一又は複数の供給者ターゲットモデルを導出する。

例えば、汎化プロモーション情報に含まれた「ターゲット」に係る要素が「２０代以上」、「アルコール好き」の場合、第１分析部３１３１は、これらの要素から「２０代以上でアルコール飲料を定期的に購入」を供給者ターゲットモデルとして導出する。

また、第１分析部３１３１は、汎化プロモーション情報に「ターゲット」に係る要素が含まれない場合、第１ターゲットモデルカタログ３１３２に基づき、当該汎化プロモーション情報に含まれた他の要素から、一又は複数の供給者ターゲットモデルを推定によって導出する。

第１分析部３１３１によって導出された供給者ターゲットモデルは、例えば、対応するプロモーション情報及び汎用プロモーション情報等と関連付けて記憶部３４に記憶される。なお、第１分析部３１３１は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を一体的に具備する構成としてもよい。

第２分析部３１３３は、第２導出手段の一例である。第２分析部３１３３は、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を用いて、受給者情報を分析することで、受給者観点での受給者像を表したターゲットモデル(以下、受給者ターゲットモデルともいう)を属性毎に導出する。換言すると、受給者ターゲットモデルは、受給者の実情を反映したターゲットモデルである。ここで、受給者ターゲットモデルは、第２ターゲットモデルの一例である。

第２ターゲットモデルカタログ３１３４は、例えば、各種の受給者特性の条件から当該条件に対応する受給者ターゲットモデルを導出することが可能な学習済モデルや辞書データ、ルールセット等である。第２分析部３１３３は、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を用いることで、受給者情報に定義された受給者特性の条件に対応する受給者ターゲットモデルを推定によって導出する。具体的には、第２分析部３１３３は、受給者の属性毎に一又は複数の受給者ターゲットモデルを導出する。

第２分析部３１３３によって導出された受給者ターゲットモデルは、例えば、受給者情報の各属性と関連付けて記憶部３４に記憶される。なお、第２分析部３１３３は、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を一体的に具備する構成としてもよい。

また、上述した構成のターゲット分析エンジン３１３０は一のモジュールを形成し、導出方法の異なる他のターゲット分析エンジン３１３０と切り替え可能に構成されている。具体的には、分析部３１３は、導出に係るパラメータやアルゴリズム等の導出方法が異なるターゲット分析エンジン３１３０を複数保持し、ターゲット分析エンジン３１３０を切り替えて使用する。

例えば、ターゲット分析エンジン３１３０は、供給者の業種や供給者の特性、プロモーションの企画に合わせたものが用意されてもよい。分析部３１３は、ターゲット分析エンジン３１３０を切り替えることで、使用するターゲット分析エンジン３１３０に応じた導出結果を得ることができる。

なお、ターゲット分析エンジン３１３０の切り替えは手動で行われてもよいし、自動で行われてもよい。後者の場合、分析部３１３は、プロモーションに係る条件に基づいて、供給者ターゲットモデル及び受給者ターゲットモデルの導出に使用するターゲット分析エンジン３１３０を切り替える。

例えば、分析部３１３は、プロモーションを企画した供給者や当該供給者の業種に応じて、使用するターゲット分析エンジン３１３０を切り替えてもよい。また、例えば、分析部３１３は、プロモーション情報を送信した供給者装置１０に応じて、使用するターゲット分析エンジン３１３０を切り替えてもよい。また、例えば、分析部３１３は、加工部３１２等と協働することで、プロモーション情報の記載内容（例えばターゲット等の要素）に応じて、使用するターゲット分析エンジン３１３０を切り替えてもよい。

一例として、プロモーションを企画した企業が女性用のアパレルメーカの場合、分析部３１３は、当該企業用に用意された、主に女性を供給者ターゲットモデルや受給者ターゲットモデルとして導出可能なターゲット分析エンジン３１３０に切り替える。これにより、分析部３１３は、供給者装置１０の企業に適したターゲットモデルを選定することができる。

図３に戻り、計画部３１４は、分析部３１３の分析結果に基づいて、プロモーションを計画する。具体的には、計画部３１４は、ターゲットモデル決定部３１４１と、タイムテーブル決定部３１４２とを有する。

ターゲットモデル決定部３１４１は、第１決定手段の一例である。ターゲットモデル決定部３１４１は、分析部３１３で導出された供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとに基づき、プロモーションの対象となるターゲットモデルを決定する。

具体的には、ターゲットモデル決定部３１４１は、供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとをマッチングし、供給者ターゲットモデルの該当する受給者ターゲットモデルをターゲットモデルに決定する。マッチング方法は特に問わず、種々の方法を採用することが可能である。

例えば、ターゲットモデル決定部３１４１は、受給者ターゲットモデルの中から、供給者ターゲットモデルの条件、つまり供給者ターゲットモデルを規定する語句（類似する語句も含む）の一部又は全部が合致するものを特定する。また、例えば、ターゲットモデル決定部３１４１は、受給者ターゲットモデルの中から、供給者ターゲットモデルを規定する語句との一致率が所定値以上となったものを特定する。そして、ターゲットモデル決定部３１４１は、特定した受給者ターゲットモデルをターゲットモデルとして決定する。

タイムテーブル決定部３１４２は、第２決定手段の一例である。タイムテーブル決定部３１４２は、プロモーションを行う時期及び方法を規定するタイムテーブルを決定する。ここで、タイムテーブルは、上述した４つの要素のうち、「時間」、「価値」及び「通知」に対応するものである。

ここで、タイムテーブルの決定方法は特に問わず、種々の方法を採用することが可能である。例えば、タイムテーブル決定部３１４２は、ターゲットモデル決定部３１４１で決定されたターゲットモデルの特性、に基づいてタイムテーブルを決定してもよい。具体的には、ターゲットモデルを規定する「時間」、「価値」及び「通知」に係る条件に基づき、タイムテーブルを決定してもよい。また、例えば、タイムテーブル決定部３１４２は、プロモーション情報に含まれる「時間」、「価値」及び「通知」等の要素に基づき、タイムテーブルを決定してもよい。

なお、タイムテーブル決定部３１４２は、一のプロモーション情報について決定したプロモーションが、他のプロモーション情報のプロモーションに影響しないよう、プロモーションを実施する時期が重複しないよう、時期をずらす等の調整を行うことが好ましい。

配信部３１５は、計画部３１４が計画したプロモーションの配信を行う。具体的には、配信部３１５は、計画部３１４が決定したタイムテーブルに基づき、計画部３１４が決定したターゲットモデルに対するプロモーションを実行する。

例えば、配信部３１５は、プロモーションの配信等のプロモーション活動を行う外部装置や外部組織に対し、計画部３１４が決定したターゲットモデル及びタイムテーブルを通知することで、計画部３１４が計画したプロモーションを実行させる。

次に、図５を参照して、上述した取得部３１１、加工部３１２、分析部３１３、計画部３１４及び配信部３１５の動作例について説明する。ここで、図５は、プロモーション支援サーバ３０の動作を説明するための図である。なお、図５において、「供給者」の列は供給者装置１０由来のデータに係る処理例を示している。また、「受給者」の列は受給者装置２０由来のデータに係る処理例を示している。

まず、取得部３１１は、供給者装置１０からプロモーション情報を取得する。また、取得部３１１は、受給者装置２０からプロフィール情報と行動履歴とを取得する。

プロモーション情報には、例えば図５に示すように、「全員にビールの値引きクーポンを発行」等のプロモーションの企画内容が記述される。この場合、「全員」は、「ターゲット」の要素に係るものとなる。また、「ビールの値引きクーポンを発行」は、「価値」の要素に係るものとなる。なお、「全員」は不特定多数を指すものであるため、「ターゲット」の要素が規定されていないと見なしてもよい。

続いて、加工部３１２は、取得部３１１が取得したプロモーション情報を汎化して、汎化プロモーション情報を生成する。例えば、加工部３１２は、上述したプロモーション情報を汎化することで、「２０代以上」、「ビール好き」、「アルコール好き」、「節約家」、「店舗で嗜好品を購入する」、「家で飲酒する」等の要素を含んだ汎化プロモーション情報を生成する。

ここで、「２０代以上」、「ビール好き」及び「アルコール好き」は、プロモーション情報に記載の「全員」、「ビール」を汎化して得られた要素である。また、「節約家」、「店舗で嗜好品を購入する」、「家で飲酒する」は、プロモーション情報に記載の「ビール」、「値引きクーポン」を汎化して得られた要素である。なお、上述した汎化プロモーション情報の各要素は、何れも「ターゲット」の要素に係るものとなるが、汎化の対象はこの要素に限らないものとする。

また、加工部３１２は、取得部３１１が取得したプロフィール情報及び行動履歴の匿名化と、属性毎のカテゴライズとを行う。具体的には、加工部３１２は、匿名化したプロフィール情報を属性毎にカテゴライズするとともに、各属性の行動履歴から受給者特性を抽出し、属性と受給者特性とを関連付けた受給者情報を生成する。

例えば、加工部３１２は、匿名化したプロフィール情報を、年代及び性別毎にカテゴライズする。また、加工部３１２は、カテゴライズした属性の行動履歴から、その属性に属する受給者の受給者特性を抽出する。図５では、３０代の男性について、「定期的にビールを購入」、「１７時まで仕事」、「仕事の後によく飲酒する」、「安いものをよく買う」等の受給者特性を抽出する。

続いて、分析部３１３（第１分析部３１３１）は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を用いることで、汎化プロモーション情報から供給者ターゲットモデルを導出する。ここで、汎化プロモーション情報に「ターゲット」に係る要素が規定されている場合、第１分析部３１３１は、当該要素に基づき、供給者ターゲットモデルを導出する。例えば、第１分析部３１３１は、図５に示した汎化プロモーション情報の要素を組み合わせることで、「２０代以上でアルコール飲料が好き」、「家で飲酒する節約家」、「店舗でビールを購入する」等を、供給者ターゲットモデルとして導出する。

また、分析部３１３（第２分析部３１３３）は、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を用いることで、受給者情報から受給者ターゲットモデルを導出する。具体的には、受給者情報に含まれた属性毎の受給者特徴を組み合わせる等することで、受給者ターゲットモデルを属性毎に導出する。例えば、分析部３１３は、図５に示すように、３０代の男性について、「仕事帰りにビールを定期的に購入する」、「帰宅時間は１７時くらい」、「値引率が高い商品をよく購入する」等を、受給者ターゲットモデルとして導出する。

続いて、計画部３１４は、ターゲットモデルとタイムテーブルを決定する。具体的には、ターゲットモデル決定部３１４１は、供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとをマッチングすることで、プロモーションの対象となるターゲットモデルを決定する。例えば、図５の場合、ターゲットモデル決定部３１４１は、供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとをマッチングすることで、「仕事帰りの３０代男性」をターゲットモデルに決定する。

また、タイムテーブル決定部３１４２は、プロモーション情報や、ターゲットモデル決定部３１４１が決定したターゲットモデルに係る受給者特徴等に基づき、タイムテーブルを決定する。例えば、図５では、タイムテーブル決定部３１４２は、「仕事が終わる時間にＣＭを流す」、「来店時にビールの値引きクーポンを発行する」等をタイムテーブルとして決定する。

続いて、配信部３１５は、計画部３１４が計画したターゲットモデル及びタイムテーブルに基づき、プロモーションの配信を行う。例えば、配信部３１５は、動画配信サイト等を介して、３０代男性が使用するユーザの受給者装置２０（例えばスマートフォン等）に、１７：００からビールのＣＭを配信するための制御を行う。また例えば、配信部３１５は、店舗に配置されるサイネージ端末等を介して、１８時以降に店舗に来店した３０代の男性にビールの値引きクーポンを発行するための制御を行う。

上述のようにプロモーション支援サーバ３０は、供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとをマッチングし、プロモーションの対象となるターゲットモデルを決定する。これにより、プロモーション支援サーバ３０は、供給者が企画したプロモーションのターゲットモデルを、様々な受給者の実情に基づき導出した受給者ターゲットモデルに基づき決定することができるため、多様な受給者に対応するプロモーションの立案を効率的に行うことができる。

以下、本実施形態のプロモーション支援サーバ３０が実行する処理の一例について説明する。

図６は、プロモーション支援サーバ３０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、本処理の前提として、受給者装置２０の各々から取得したプロフィール情報及び行動履歴に基づき、受給者情報の導出が完了しているものとする。

まず、取得部３１１は、供給者装置１０からプロモーション情報を取得する（ステップＳ１１）。次いで、加工部３１２は、ステップＳ１１で取得されたプロモーション情報に記述された要素を汎化し、汎化プロモーション情報を生成する（ステップＳ１２）。

続いて、分析部３１３は、プロモーション情報を送信した供給者等に応じて、使用するターゲット分析エンジン３１３０を選定する（ステップＳ１３）。また、分析部３１３は、選定したターゲット分析エンジン３１３０によりステップＳ１４、Ｓ１５の処理を実行させる。

具体的には、第１分析部３１３１は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を用いることで、汎化プロモーション情報に基づき供給者ターゲットモデルを導出する（ステップＳ１４）。また、第２分析部３１３３は、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を用いることで、受給者情報に基づき受給者ターゲットモデルを導出する（ステップＳ１５）。

続いて、ターゲットモデル決定部３１４１は、ステップＳ１４で導出された供給者ターゲットモデルと、ステップＳ１５で導出された受給者ターゲットモデルとをマッチングし、ターゲットモデルを決定する（ステップＳ１６）。また、また、タイムテーブル決定部３１４２は、プロモーション情報及びステップＳ１６で決定されたターゲットモデルの特性等に基づき、タイムテーブルを決定する（ステップＳ１７）。

そして、配信部３１５は、ステップＳ１６及びステップＳ１７で決定されたターゲットモデル及びタイムテーブルに基づいてプロモーションを配信し（ステップＳ１８）、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態のプロモーション支援サーバ３０は、プロモーションの企画が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化する。プロモーション支援サーバ３０は、汎化した要素に基づいて、供給者観点でのターゲット像を表した提供者ターゲットモデルを導出する。また、プロモーション支援サーバ３０は、複数の受給者から収集された当該受給者の属性及び行動履歴に基づき、前記受給者の属性毎の特性を示した受給者情報を生成し、受給者情報に基づいて、受給者観点でのターゲット像を表した受給者ターゲットモデルを属性毎に導出する。そして、プロモーション支援サーバ３０は、導出した供給者ターゲットモデルと受給者ターゲットモデルとに基づいて、プロモーションの対象とするターゲットモデルを決定する。

これにより、プロモーション支援サーバ３０は、プロモーションの意図に基づき導出した供給者ターゲットモデルと、多様の受給者の実情に基づき導出した受給者ターゲットモデルとから、プロモーションの対象となるターゲットモデルを決定することができる。したがって、プロモーション支援サーバ３０は、多様な受給者に対応したプロモーションの立案を支援することができる。

また、プロモーション支援サーバ３０は、供給者等の条件に応じて使用するターゲット分析エンジン３１３０を切り変えることで、供給者ターゲットモデル及び受給者ターゲットモデルの導出方法を変更する。これにより、供給者等の条件毎に当該条件に適したターゲット分析エンジン３１３０を用意することで、プロモーション支援サーバ３０は、各条件に適した供給者ターゲットモデル及び受給者ターゲットモデルを導出することができる。したがって、プロモーション支援サーバ３０は、多様な供給者及び受給者に対応したプロモーションの立案を支援することができる。

また、プロモーション支援サーバ３０は、決定したターゲットモデルの特性に基づいて、プロモーションを供給する時期や方法を決定する。これにより、プロモーション支援サーバ３０は、ターゲットモデルの特性に適した時期や方法でプロモーションを展開させることができるため、効果的なプロモーションの立案を支援することができる。

なお、上述した実施形態は、上述した各装置が有する構成又は機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に係るいくつかの変形例を他の実施形態として説明する。なお、以下では、上述した実施形態と異なる点を主に説明することとし、既に説明した内容と共通する点については詳細な説明を省略する。また、以下で説明する変形例は、個別に実施されてもよいし、適宜組み合わせて実施されてもよい。

（変形例１）
上述の実施形態では、分析部３１３は、汎化プロモーション情報及び受給者情報を分析し、供給者ターゲットモデル及び受給者ターゲットモデルを分析結果として出力する例を説明した。しかしながら、分析部３１３の分析対象は、上述の実施形態に限定されない、例えば、分析部３１３は、プロモーションの実施結果を分析してもよい。以下、図７及び図８を参照して、本変形例に係るプロモーション支援サーバ３０の構成について説明する。

図７は、変形例１に係るプロモーション支援サーバ３０の機能構成の一例を示す図である。同図において、取得部３１１は、通信部３７を介して、供給者装置１０及び受給者装置２０から送信されるデータを取得するとともに、調査機関装置４０から送信されるプロモーション実施結果を取得する。

調査機関装置４０は、プロモーションの実施結果を収集する調査機関によって操作される情報処理装置である。調査機関は、例えば、商品を製造・販売する製造メーカ、広告等を制作する広告代理店、小売店等が挙げられる。

プロモーション実施結果は、実施されたプロモーションと、当該プロモーションで販促対象となった商品の販売実績との関係を特定可能な情報を含む。例えば、プロモーション実施結果は、プロモーションの実施期間を包含する所定期間での、販促対象商品の販売数の推移や、商品購入者の属性毎の販売数の推移等を含むものであってもよい。また、プロモーション実施結果は、各ユーザ（受給者）が商品を購入した際に発行された電子レシート等の購買情報であってもよい。この場合、購買情報は、ユーザが商品を購入した店舗、購入した商品、購入が行われた日時等を含む。

なお、プロモーション実施結果の採取方法については特に問わず、公知・公用の技術を用いることが可能である。

取得部３１１は、調査機関装置４０からプロモーション実施結果を取得すると、当該プロモーション実施結果を分析部３１３に出力する。

ここで、プロモーション実施結果にユーザＩＤ等の個人を特定可能な情報が含まれる場合、取得部３１１は、プロモーション実施結果を加工部３１２に出力することで、加工部３１２で匿名化及び属性毎のカテゴライズを行わせてもよい。この場合、例えば、加工部３１２は、ユーザＩＤ等の識別子と、当該識別子に対応するユーザのプロフィール情報とを関連付けた会員マスタ等を参照し、プロモーション実施結果の匿名化と、属性毎のカテゴライズを行えばよい。そして、加工部３１２は、処理を施したプロモーション実施結果を分析部３１３に出力する。

分析部３１３は、入力されたプロモーション実施結果を分析し、その分析結果を出力する。図８は、本変形例に係る分析部３１３の構成の一例を示す図である。図８に示すように、分析部３１３は、図４で説明した構成に加え、実施結果分析エンジン３１３５を有する。

実施結果分析エンジン３１３５は、第３分析部３１３６を有する。第３分析部３１３６は、プロモーション実施結果を分析することで、プロモーションの効果を示す指標値等を分析結果として出力する。なお、プロモーション実施結果の分析方法は特に問わず、公知のマーケティング分析方法等を用いてもよい。

例えば、第３分析部３１３６は、販促対象となった商品の、ターゲットモデルと当該ターゲットモデル以外での購入率の差や、プロモーション期間と当該プロモーション期間以外での購入率の差等を分析結果として出力する。

第３分析部３１３６の分析結果は、記憶部３４に記憶されてもよいし、配信部３１５を介して、供給者装置１０等に提供されてもよい。また、第３分析部３１３６の分析結果は、第１ターゲットモデルカタログ３１３２又は第２ターゲットモデルカタログ３１３４の導出精度を向上させるためのデータとして用いてもよい。例えば、第１ターゲットモデルカタログ３１３２又は第２ターゲットモデルカタログ３１３４が学習済モデルで構成される場合、第３分析部３１３６の分析結果を学習用データとして用いてもよい。

また、実施結果分析エンジン３１３５は、ターゲット分析エンジン３１３０と同様にモジュール構成とすることで、分析方法の異なる他の実施結果分析エンジン３１３５と切り替え可能な構成としてもよい。この場合、分析部３１３は、分析に係るパラメータやアルゴリズム等の分析方法が異なる実施結果分析エンジン３１３５を複数保持し、実施結果分析エンジン３１３５を切り替えて使用する。

例えば、実施結果分析エンジン３１３５は、供給者の業種や供給者の特性、プロモーションの企画に合わせたものが用意されてもよい。分析部３１３は、実施結果分析エンジン３１３５を切り替えることで、使用する実施結果分析エンジン３１３５に応じた分析結果を得ることができる。

なお、実施結果分析エンジン３１３５の切り替えは、ターゲット分析エンジン３１３０と同様に手動で行われてもよいし、自動で行われてもよい。後者の場合、例えば、分析部３１３は、実施されたプロモーションの内容や当該プロモーションを企画した供給者に応じて、使用する実施結果分析エンジン３１３５を切り替えてもよい。

これにより、本変形例に係るプロモーション支援サーバ３０は、プロモーションの立案及び実施から、実施結果の分析までの一連する処理を行うことができるため、供給者が企画したプロモーションの支援をより効率的に行うことができる。

（変形例２）
上述の実施形態では、ターゲット分析エンジン３１３０全体を切り替え可能な構成としたが、これに限らず、ターゲット分析エンジン３１３０の一部を切り替え可能な構成としてもよい。

例えば、ターゲット分析エンジン３１３０が有する構成のうち、第１ターゲットモデルカタログ３１３２を、導出方法が異なる他の第１ターゲットモデルカタログ３１３２と切り替え可能な構成としてもよい。また、同様に、ターゲット分析エンジン３１３０が有する構成のうち、第２ターゲットモデルカタログ３１３４を、導出方法が異なる他の第２ターゲットモデルカタログ３１３４と切り替え可能な構成としてもよい。

なお、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭや記憶部等に予め組み込まれた状態で提供される。上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの新規な実施形態やその変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ プロモーション支援システム
１０ 供給者装置
２０ 受給者装置
３０ データ処理サーバ
４０ 調査機関装置
３１１ 取得部
３１２ 加工部
３１３ 分析部
３１３０ ターゲット分析エンジン
３１３１ 第１分析部
３１３２ 第１ターゲットモデルカタログ
３１３３ 第２分析部
３１３４ 第２ターゲットモデルカタログ
３１３５ 実施結果分析エンジン
３１３６ 第３分析部
３１４ 計画部
３１５ 配信部

特開２０１５－７９３３１号公報

Claims (6)

1. プロモーションの企画内容が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化する汎化手段と、
   複数の受給者から収集された当該受給者の属性及び行動履歴に基づき、前記受給者の属性毎の特性を示した受給者情報を生成する生成手段と、
   前記汎化手段により汎化された要素に基づいて、受給者像を表した第１ターゲットモデルを導出する第１導出手段と、
   前記受給者情報に基づいて、受給者像を表した第２ターゲットモデルを前記属性毎に導出する第２導出手段と、
   前記第１ターゲットモデルと前記第２ターゲットモデルとに基づいて、前記プロモーションの対象とするターゲットモデルを決定する第１決定手段と、
   を備え、
   前記第１導出手段及び前記第２導出手段は一のモジュールを形成し、導出方法の異なる他のモジュールと切り替え可能に構成される、データ処理装置。
2. 前記モジュールの切り替えを制御する制御手段を更に備え、
   前記制御手段は、前記プロモーションに係る条件に基づいて、前記第１ターゲットモデル及び前記第２ターゲットモデルの導出に使用する前記モジュールを切り替える、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記第１決定手段が決定した前記ターゲットモデルの特性に基づいて、前記プロモーションを供給する時期又は方法を決定する第２決定手段を更に備える、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 外部の供給者装置から前記プロモーション情報を取得する第１取得手段を更に備え、
   前記汎化手段は、前記第１取得手段が取得した前記プロモーション情報を汎化する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 前記受給者の各々が使用する受給者装置から前記受給者の属性と行動履歴とを取得する第２取得手段を更に備え、
   前記生成手段は、前記第２取得手段が取得した情報を匿名化して、前記受給者情報を生成する、
   請求項１に記載のデータ処理装置。
6. データ処理装置のコンピュータを、
   プロモーションの企画内容が記述されたプロモーション情報を解析し、当該プロモーション情報に記述された要素を汎化する汎化手段と、
   複数の受給者から収集された当該受給者の属性及び行動履歴に基づき、前記受給者の属性毎の特性を示した受給者情報を生成する生成手段と、
   前記汎化手段により汎化された要素に基づいて、受給者像を表した第１ターゲットモデルを導出する第１導出手段と、
   前記受給者情報に基づいて、受給者像を表した第２ターゲットモデルを前記属性毎に導出する第２導出手段と、
   前記第１ターゲットモデルと前記第２ターゲットモデルとに基づいて、前記プロモーションの対象とするターゲットモデルを決定する第１決定手段と、
   して機能させ、
   前記第１導出手段及び前記第２導出手段は一のモジュールを形成し、導出方法の異なる他のモジュールと切り替え可能に構成される、プログラム。

Images