JPWO2016136148A1 - グルーピングシステム、方法、およびプログラム - Google Patents

グルーピングシステム、方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

チャネルに応じた各顧客の行動の変化を考慮して顧客およびそれぞれのチャネルでの選択肢をグループ化できるグルーピングシステムを提供する。グルーピング手段３は、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第１のチャネルにおける活動の履歴と、顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第２のチャネルにおける活動の履歴とに基づいて算出される、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する。

Description

本発明は、顧客をグループ化するとともに、顧客の活動の選択肢をグループ化するグルーピングシステム、グルーピング方法およびグルーピングプログラム、並びに、商品の販売態様を決定する販売態様決定システム、販売態様決定方法および販売態様決定プログラム、並びに、催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定システム、催事勧誘態様決定方法および催事勧誘態様決定プログラムに関する。
顧客が活動の選択肢を選択する態様をチャネルと呼ぶ。活動の選択肢の代表的な例として、顧客の購買活動において顧客に選択される種々の商品が挙げられる。以下、活動の選択肢が、商品である場合を例にして説明するが、活動の選択肢は商品に限定されない。
チャネルの例として、例えば、「顧客がコンビニエンスストアで商品を選択して購買する。」、「顧客が百貨店で商品を選択して購買する。」、「顧客がスーパーマーケットで商品を選択して購買する。」、「顧客がオンラインストアで商品を選択して購買する。」等の種々のチャネルが挙げられる。これらの各チャネルは、店舗のタイプに依存したチャネルであると言える。
また、チャネルの他の例として、例えば、「商品案内をダイレクトメールで受けた顧客がその商品を購買する。」、「商品案内を電子メールで受けた顧客がその商品を購買する。」、「商品案内をＷｅｂページで閲覧した顧客がその商品を購買する。」等の種々のチャネルも挙げられる。これらの各チャネルは、選択肢の案内のタイプに依存したチャネルであると言える。なお、選択肢の案内のタイプに依存したチャネルでは、顧客の購買の事実がなければ、チャネルに該当しない。例えば、顧客が商品案内をダイレクトメールで受けたがその商品を購入しなかった場合、「商品案内をダイレクトメールで受けた顧客がその商品を購買する。」というチャネルには該当しない。
店舗のタイプに依存したチャネルであっても、選択肢の案内のタイプに依存したチャネルであっても、顧客が商品等の選択肢を選択する態様であると言える。１つの企業が、複数のチャネルによって販路を持つことをマルチチャネルまたはオムニチャネルと呼ぶ。
商品購買における嗜好分析のための一般的な技術の例として、行列分解に基づく協調フィルタリングが挙げられる。この技術は、顧客を行とし商品を列とする行列を、よりランクの低い行列に分解する手法である。分解後の行は顧客のグループに対応し、分解後の列は商品のグループに対応する。この結果得られる顧客のグループは、商品の購買に関して似た嗜好を持つ顧客のグループであると判断される。
また、特許文献１には、異なる小売業者から割り当てられた会員ＩＤを有する同一の人物がそれぞれの小売業者の店舗で商品を購買していると推測されることを利用して、１つの携帯端末の識別情報に対して、複数の会員ＩＤを対応付けることが記載されている。
また、特許文献２にはレコメンド装置が記載されている。特許文献２に記載のレコメンド装置は、顧客毎に、その顧客の嗜好性と一致する特徴を持つ商品を記憶し、同時に、顧客毎に、その顧客に似た人が購買した商品を記憶し、推薦商品の商品情報をレコメンド情報として送信する。
特開２０１４−４４５８３号公報 特開２０１２−２３４５０３号公報
複数のチャネルにおける個々の顧客が種々の商品を購買したという情報を用いて、上記の協調フィルタリングによって顧客および商品をグループ化することが考えられる。しかし、個々の顧客の商品選択行動は、チャネルに応じて変わる。例えば、コンビニエンスストアでは買い物をするが、百貨店では買い物をしないという顧客や、その逆の顧客もいる。このように、顧客の商品選択行動はチャネルに応じて変わるため、上記のように顧客や商品をグループ化したとしても、「百貨店を利用する顧客」、「コンビニエンスストアを利用する顧客」、「百貨店とコンビニエンスストアの両方を利用する顧客」、「百貨店で購買される商品」、「コンビニエンスストアで購買される商品」、「百貨店とコンビニエンスストアのどちらにおいても購買される商品」等のように、協調フィルタリングを用いなくても自明に得られるグループしか得られない。
また、同一の顧客でも、チャネルに応じて、同一の商品に対して異なる選択行動をとる場合がある。例えば、顧客は、品揃えの多いスーパーマーケットと、品揃えの少ないコンビニエンスストアでは、同一の商品であっても、購買傾向が異なる場合がある。
また、顧客のグループ分けや、各チャネルでの商品のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた販売態様を適切に定められることが好ましい。
同様に、顧客のグループ分けや、各チャネルでの催事のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた催事への勧誘態様を適切に定められることが好ましい。
そこで、本発明は、チャネルに応じた各顧客の行動の変化を考慮して顧客およびそれぞれのチャネルでの選択肢をグループ化できるようにするという技術課題を解決できるグルーピングシステム、グルーピング方法およびグルーピングプログラムを提供することを目的とする。
また、顧客のグループ分けや、各チャネルでの商品のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた販売態様を適切に定めることができるようにするという技術課題を解決できる販売態様決定システム、販売態様決定方法および販売態様決定プログラムを提供することを目的とする。
また、顧客のグループ分けや、各チャネルでの催事のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた催事への勧誘態様を適切に定めることができるようにするという技術課題を解決できる催事勧誘態様決定システム、催事勧誘態様決定方法および催事勧誘態様決定プログラムを提供することを目的とする。
本発明によるグルーピングシステムは、顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段と、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第１のチャネルにおける活動の履歴と、顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第２のチャネルにおける活動の履歴とに基づいて算出される、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明による販売態様決定システムは、顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、顧客が商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明による催事勧誘態様決定システムは、顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、顧客が催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明によるグルーピング方法は、顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、活動の履歴との組み合わせの入力を受け付け、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第１のチャネルにおける活動の履歴と、顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第２のチャネルにおける活動の履歴とに基づいて算出される、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定することを特徴とする。
また、本発明による販売態様決定方法は、顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、顧客が商品を購入した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定することを特徴とする。
また、本発明による催事勧誘態様決定方法は、顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、顧客が催事に参加した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定することを特徴とする。
また、本発明によるグルーピングプログラムは、顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、コンピュータに、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第１のチャネルにおける活動の履歴と、顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた活動の履歴の分布のパラメータと、第２のチャネルにおける活動の履歴とに基づいて算出される、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明による販売態様決定プログラムは、顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、顧客が商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明による催事勧誘態様決定プログラムは、顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、顧客が催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定処理を実行させることを特徴とする。
本発明の技術手段により、チャネルに応じた各顧客の行動の変化を考慮して顧客およびそれぞれのチャネルでの選択肢をグループ化できるという技術効果が得られる。
また、本発明の技術手段により、顧客のグループ分けや、各チャネルでの商品のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた販売態様を適切に定めることができるという技術効果が得られる。
また、本発明の技術手段により、顧客のグループ分けや、各チャネルでの催事のグループ分けを行って、顧客のグループに応じた催事への勧誘態様を適切に定めることができるという技術効果が得られる。
本発明の第１の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。 入力手段に入力される情報の例を示す説明図である。 グループ化前の顧客ＩＤと、第１のチャネルにおける商品ＩＤと、第２のチャネルにおける商品ＩＤを順番に並べた状態の例を示す模式図である。 グルーピング手段によって決定された顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループの例を模式的に示す説明図である。 パラメータθｃ，ｉｃｈ１を模式的に示す説明図である。 本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。 顧客Ａと顧客Ｂとが異なる顧客グループに分類された状況を示す模式図である。 本発明の第２の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。 販売態様決定手段が推奨商品を決定する状況を示す模式図である。 本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。 販売態様決定手段がチャネルを決定する状況を示す模式図である。 本発明の第２の実施形態の他の処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。 催事勧誘態様決定手段がチャネルを決定する状況を示す模式図である。 本発明の第３の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、顧客の活動の選択肢が、顧客の購買活動において顧客に選択される種々の商品である場合を例にして説明する。ただし、本発明において、顧客の活動の選択肢が商品でなくてもよい。例えば、活動の選択肢が、顧客の購買活動において顧客に選択される種々のサービスであってもよい。
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。第１の実施形態のグルーピングシステム１は、入力手段２と、グルーピング手段３とを備える。
入力手段２は、チャネル毎に得られる、顧客と、商品（顧客の購買活動の選択肢）と、活動（本実施形態では購買活動）の履歴との組み合わせが入力される入力デバイスである。
図２は、入力手段２に入力される情報の例を示す説明図である。図２（Ａ）では、第１のチャネルに関して得られた顧客、商品、購買数の関係を例示し、図２（Ｂ）では、第２のチャネルに関して得られた顧客、商品、購買数の関係を例示している。入力手段２には、図２に例示する情報が入力される。顧客の情報として示した番号は、顧客を識別するための識別情報（顧客ＩＤ）であり、商品の情報として示した番号は、商品を識別するための識別情報（商品ＩＤ）である。例えば、図２（Ａ）の１番目の情報は、顧客“３”が商品“５”を２個購買したことを意味している。
図２に示す購買数は、購買活動の履歴に該当する。購買活動の履歴を示す情報は、購買数に限定されず、例えば、購買金額や価格弾力性等であってもよい。価格弾力性のように、個々の購買事実から算出される情報も、購買活動の履歴を示す情報に該当するものとする。また、第１のチャネルと第２のチャネルとで、購買活動の履歴を示す情報が異なっていてもよい。例えば、第１のチャネルに関して、顧客、商品、購買数の対応関係を示す情報が入力され、第２のチャネルに関して、顧客、商品、購買金額の対応関係を示す情報が入力されてもよい。
図２では、「顧客」、「商品」、「購買数」という３つの属性の関係を示している。これらの属性の少なくとも１つの属性の情報は、いずれのチャネルにおいても、入力手段２に入力される。例えば、第２のチャネルに関して、「商品」、「購買数」の代わりに「サービス」、「購買金額」を示す情報が入力されるとしても、第１のチャネルに関して入力される「顧客」を示す情報が、第２のチャネルに関しても入力される。すなわち、「顧客」を示す情報は、いずれのチャネルにおいても入力される。この場合、入力手段２には、「顧客」に関する、第１のチャネルにおける関係を示す情報と、第２のチャネルにおける関係を示す情報とが入力されるので、「顧客」に関する多関係の情報が入力手段２に入力されると言うことができる。
また、第１のチャネルおよび第２のチャネルは、複数のチャネルによって販路を持つ１つの企業によって提供されるチャネルである。例えば、コンビニエンスストアとスーパーマーケットとを経営する企業によって、第１のチャネルおよび第２のチャネルが提供される。この場合、第１のチャネルが、「顧客がコンビニエンスストアで商品を選択して購買する。」というチャネルであり、第２のチャネルが、「顧客がスーパーマーケットで商品を選択して購買する。」というチャネルであってもよい。
以下の説明では、第１のチャネルが、「顧客がコンビニエンスストアで商品を選択して購買する。」というチャネルであり、第２のチャネルが、「顧客がスーパーマーケットで商品を選択して購買する。」というチャネルである場合を例にして説明する。ただし、第１のチャネルおよび第２のチャネルは、本例に限定されない。また、本例では、第１のチャネルおよび第２のチャネルがいずれも、店舗のタイプに依存したチャネルに該当するが、個々のチャネルは、それぞれ、店舗のタイプに依存したチャネルと、選択肢の案内のタイプに依存したチャネルのいずれであってもよい。例えば、第１のチャネルおよび第２のチャネルがいずれも選択肢の案内のタイプに依存したチャネルであってもよい。また、例えば、一方のチャネルが店舗のタイプに依存したチャネルであり、もう一方のチャネルが選択肢の案内のタイプに依存したチャネルであってもよい。
また、図２では、チャネルが２つである場合を示しているが、チャネルの数は３以上であってもよい。
また、同一顧客の顧客ＩＤが第１のチャネルと第２のチャネルとで異なっている場合には、本発明のグルーピングシステムの管理者（以下、単に管理者と記す。）は、顧客マスタに基づいて、１つのチャネルで用いられている顧客ＩＤを用いるように、他のチャネルで用いられている顧客ＩＤを置き換えてから、図２に例示する情報を入力手段２に入力すればよい。以下、この処理が行われ、同一顧客の顧客ＩＤが第１のチャネルと第２のチャネルとで共通になっているものとして説明する。なお、この処理を、グルーピング手段３が実行してもよい。この場合、管理者は、顧客マスタも入力手段２に入力すればよい。
また、同一商品の商品ＩＤは、第１のチャネルと第２のチャネルとで共通であっても、異なっていてもよい。グルーピング手段３は、グループ化された商品ＩＤを、具体的な商品（商品名）に置き換えてもよい。この場合、商品ＩＤを具体的な商品名に置き換えられるように、管理者は、商品マスタも入力手段２に入力すればよい。
グルーピング手段３は、入力手段２に入力された情報に基づいて、顧客のグループ、第１のチャネルにおける商品のグループ、および、第２のチャネルにおける商品のグループを決定する。
顧客ＩＤを符号ｃで表すこととする。また、第１のチャネルにおける商品ＩＤを符号ｉｃｈ１で表し、第２のチャネルにおける商品ＩＤを符号ｉｃｈ２で表すこととする。
また、顧客ＩＤ“ｃ”の顧客を、顧客“ｃ”と記す。商品ＩＤ“ｉｃｈ１”の商品を商品“ｉｃｈ１”と記し、商品ＩＤ“ｉｃｈ２”の商品を商品“ｉｃｈ２”と記す。
また、顧客“ｃ”および商品“ｉｃｈ１”に対応付けられた購買活動の履歴（図２に示す例では、購買数）をｘｃ，ｉｃｈ１と記す。例えば、図２（Ａ）の１番目の情報に関しては、ｘ３，５＝２である。同様に、顧客“ｃ”および商品“ｉｃｈ２” に対応付けられた購買活動の履歴（図２に示す例では、購買数）をｘｃ，ｉｃｈ２と記す。例えば、図２（Ｂ）の１番目の情報に関しては、ｘ３，７＝１である。以下、ｘｃ，ｉｃｈ１，ｘｃ，ｉｃｈ２が購買数である場合を例にして説明する。
以下、説明を簡単にするために、個々の顧客（換言すれば、個々の顧客ＩＤ）がそれぞれ１つのグループのみに属し、第１のチャネルにおける個々の商品（換言すれば、個々の商品ＩＤ）がそれぞれ１つのグループのみに属し、第２のチャネルにおける個々の商品（換言すれば、個々の商品ＩＤ）がそれぞれ１つのグループのみに属するように、グルーピング手段３がグループを決定する場合を例にして説明する。なお、このように１つの要素が１つのグループのみに属するようにグループを定めることをクラスタリングと呼ぶ。
グルーピング手段３は、顧客、第１のチャネルにおける商品、および第２のチャネルにおける商品を対象にして、同時にグループ化する。図３は、グループ化前の顧客ＩＤと、第１のチャネルにおける商品ＩＤと、第２のチャネルにおける商品ＩＤを順番に並べた状態を図示している。図３では、上半分で、顧客ＩＤと第１のチャネルにおける商品ＩＤとの関係を示し、下半分で、顧客ＩＤと第２のチャネルにおける商品ＩＤとの関係を示している。また、図３では、顧客ＩＤを横軸方向に順番に並べ、第１のチャネルにおける商品ＩＤおよび第２のチャネルにおける商品ＩＤをそれぞれ、縦軸方向に順番に並べた状態を示している。第１のチャネルにおける購買数ｘｃ，ｉｃｈ１はそれぞれ、１つの顧客ＩＤと第１のチャネルにおける１つの商品ＩＤとの組に対応している。例えば、図３の上側に示す購買数ｘ１，２は、顧客ＩＤ“１”と第１のチャネルにおける商品ＩＤ“２”との組に対応している。同様に、第２のチャネルにおける購買数ｘｃ，ｉｃｈ２はそれぞれ、１つの顧客ＩＤと第２のチャネルにおける１つの商品ＩＤとの組に対応している。例えば、図３の下側に示す購買数ｘ１，３は、顧客ＩＤ“１”と第２のチャネルにおける商品ＩＤ“３”との組に対応している。なお、ある顧客がある商品を購買したことがない場合、その顧客およびその商品に対応する履歴は存在しない。
図４は、グルーピング手段３によって決定された顧客グループ、第１のチャネルにおける商品のグループ（以下、第１商品グループと記す。）、および第２のチャネルにおける商品のグループ（以下、第２商品グループと記す。）の例を模式的に示す説明図である。顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループはそれぞれ複数決定される。ただし、図４では説明を簡単にするため、ＩＤ“９”の顧客グループのみを図示し、ＩＤ“４”の第１商品グループのみを図示し、ＩＤ“６”の第２商品グループのみを図示している。顧客グループの数、第１商品グループの数および第２商品グループの数はそれぞれ、固定の値に定めてもよく、あるいは、固定の値に限定されなくてもよい。顧客グループの数がＫｃ個であり、各顧客グループのＩＤは、１〜Ｋｃであるとする。同様に、第１商品グループの数がＫｉｃｈ１個であり、各第１商品グループのＩＤは、１〜Ｋｉｃｈ１であるとする。同様に、第２商品グループの数がＫｉｃｈ２個であり、各第２商品グループのＩＤは、１〜Ｋｉｃｈ２であるとする。また、顧客グループのＩＤが“ａ（ａは１〜Ｋｃのうちのいずれか）”である場合、その顧客グループを顧客グループ“ａ”と記す。第１商品グループおよび第２商品グループに関しても同様である。
また、図４では、グループに属する顧客ＩＤや商品ＩＤを括弧で示している。例えば、顧客グループ“９”には、顧客ＩＤ“１”，“３”等が属している。第１商品グループ“４”には、第１のチャネルにおける商品ＩＤ“２”，“５”等が属している。第２商品グループ“６”には、第２のチャネルにおける商品ＩＤ“３”，“７”等が属している。１つの顧客グループに属する要素（顧客ＩＤ）の数は、特に限定されない。この点は、第１商品グループおよび第２商品グループに関しても同様である。
１つの顧客グループおよび１つの第１商品グループの組み合わせには、その顧客グループに属する顧客ＩＤおよびその第１商品グループに属する商品ＩＤの組み合わせに応じた購買数ｘｃ，ｉｃｈ１が対応している。例えば、図４に示す例では、顧客グループ“９”および第１商品グループ“４”の組み合わせには、ｘ１，２，ｘ３，５等が対応している。同様に、１つの顧客グループおよび１つの第２商品グループの組み合わせには、その顧客グループに属する顧客ＩＤおよびその第２商品グループに属する商品ＩＤの組み合わせに応じた購買数ｘｃ，ｉｃｈ２が対応している。例えば、図４に示す例では、顧客グループ“９”および第２商品グループ“６”の組み合わせには、ｘ１，３，ｘ３，７等が対応している。
なお、図４は、同一の顧客グループに属する顧客ＩＤが連続して並び、かつ、同一の第１商品グループに属する第１のチャネルの商品ＩＤが連続して並び、かつ、同一の第２商品グループに属する第２のチャネルの商品ＩＤが連続して並ぶように、図３を変形した図であると言うことができる。
グルーピング手段３は、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループの尤度を用いて、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定する。
ここで、顧客グループおよび第１商品グループの組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ１の分布のパラメータ（θｃ，ｉｃｈ１と記す。）と、顧客グループおよび第２商品グループの組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ２の分布のパラメータ（θｃ，ｉｃｈ２と記す。）について説明する。各顧客グループおよび各第１商品グループの組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ１の分布のパラメータθｃ，ｉｃｈ１と、各顧客グループおよび各第２商品グループの組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ２の分布のパラメータθｃ，ｉｃｈ２は、予め定められている。以下、パラメータθｃ，ｉｃｈ１を例にして説明する。
図５は、パラメータθｃ，ｉｃｈ１を模式的に示す説明図である。図５では、説明を簡単にするため、顧客グループの数および第１商品グループの数がそれぞれ３である場合を例示している。１つの顧客グループと第１のチャネルの１つの商品グループとの組み合わせ毎に、予め、その組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ１の分布のパラメータが定められている。図５では、このパラメータをＡ〜Ｉとして図示している。例えば、顧客グループ“１”と第１商品グループ“３”との組み合わせに対応する分布のパラメータは“Ａ”である（図５参照）。このように予め定められた分布のパラメータＡ〜Ｉの集合が、θｃ，ｉｃｈ１である。各組み合わせにおける分布として、例えば、ガウス分布やポアソン分布等を適宜用いればよい。また、分布のパラメータとして、例えば、平均や分散等を適宜用いればよい。
例えば、ある顧客“ｃ”が顧客グループ“２”に属し、第１のチャネルにおけるある商品“ｉｃｈ１”が第１商品グループ“３”に属していると仮定する。すると、顧客グループ“２”と第１商品グループ“３”の組み合わせに対応する分布のパラメータ“Ｂ”をθｃ，ｉｃｈ１から得ることができる（図５参照）。このように、ある顧客がある顧客グループに属し、第１のチャネルにおけるある商品がある第１商品グループに属すると仮定した場合、その顧客グループと第１商品グループの組み合わせに対応する分布のパラメータをθｃ，ｉｃｈ１から得ることができる。
上記の点はθｃ，ｉｃｈ２についても同様である。すなわち、１つの顧客グループと第２のチャネルの１つの商品グループとの組み合わせ毎に、予め、その組み合わせに応じたｘｃ，ｉｃｈ２の分布のパラメータが定められている。この分布のパラメータの集合がθｃ，ｉｃｈ２である。ある顧客がある顧客グループに属し、第２のチャネルにおけるある商品がある第２商品グループに属すると仮定した場合、その顧客グループと第２商品グループの組み合わせに対応する分布のパラメータをθｃ，ｉｃｈ２から得ることができる。
前述の尤度は、以下に示す式（１）で表すことができる。
Figure 2016136148
式（１）において、Ｓｃは、顧客ＩＤの集合であり、Ｓ１は、第１のチャネルにおける商品ＩＤの集合であり、Ｓ２は、第２のチャネルにおける商品ＩＤの集合である。
また、ｚｃは、顧客ＩＤ“ｃ”が属する顧客グループを表す。ｚｉｃｈ１は、第１のチャネルにおける商品ＩＤ“ｉｃｈ１”が属する第１商品グループを表す。ｚｉｃｈ２は、第２のチャネルにおける商品ＩＤ“ｉｃｈ２”が属する第２商品グループを表す。
本例では、個々の顧客ＩＤがそれぞれ１つの顧客グループのみに属し、第１のチャネルにおける個々の商品ＩＤがそれぞれ１つの第１商品グループのみに属し、第２のチャネルにおける個々の商品ＩＤがそれぞれ１つの第２商品グループのみに属するように、グルーピング手段３がグループを決定する。この場合、ｚｃ＝２，ｚｉｃｈ１＝３，ｚｉｃｈ２＝４等のように、ｚｃが顧客グループのＩＤを表し、ｚｉｃｈ１が第１商品グループのＩＤを表し、ｚｉｃｈ２が第２商品グループのＩＤを表してもよい。このとき、ｚｃは、１〜Ｋｃのいずれかの値となる。同様に、ｚｉｃｈ１は、１〜Ｋｉｃｈ１のいずれかの値となり、ｚｉｃｈ２は、１〜Ｋｉｃｈ２のいずれかの値となる。
また、例えば、ｚｃを顧客グループのＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、顧客ＩＤ“４”が顧客グループ“２”に属する場合、２番目の要素のみを１とし、他の要素を全て０とするベクトルを用いて、ｚｃ＝（０，１，０，０，０，・・・）Ｔと表してもよい。なお、本例において、ｚｃにおける添え字ｃは、具体的には４である。
同様に、ｚｉｃｈ１を第１商品グループのＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。例えば、第１のチャネルにおける商品ＩＤ“７”が第１商品グループ“３”に属する場合、３番目の要素のみを１とし、他の要素を全て０とするベクトルを用いて、ｚｉｃｈ１＝（０，０，１，０，０，・・・）Ｔと表してもよい。なお、本例において、ｚｉｃｈ１における添え字ｉｃｈ１は、具体的には７である。同様に、ｚｉｃｈ２を第２商品グループのＩＤに対応する要素のみを１とし他の要素を０とするベクトルで表してもよい。
式（１）において、“θｃ，ｉｃｈ１，ｚｃ，ｚｉｃｈ１”は、ｚｃ，ｚｉｃｈ１の組み合わせに応じて、θｃ，ｉｃｈ１から得られる分布のパラメータである。さらに、ｐ（ｘｃ，ｉｃｈ１｜θｃ，ｉｃｈ１，ｚｃ，ｚｉｃｈ１）は、その分布のパラメータのもとでｘｃ，ｉｃｈ１が生じる確率である。
同様に、式（１）において、“θｃ，ｉｃｈ２，ｚｃ，ｚｉｃｈ２”は、ｚｃ，ｚｉｃｈ２の組み合わせに応じて、θｃ，ｉｃｈ２から得られる分布のパラメータである。さらに、ｐ（ｘｃ，ｉｃｈ２｜θｃ，ｉｃｈ２，ｚｃ，ｚｉｃｈ２）は、その分布のパラメータのもとでｘｃ，ｉｃｈ２が生じる確率である。
前述のように、ある顧客がある顧客グループに属し、第１のチャネルにおけるある商品がある第１商品グループに属すると仮定した場合、その顧客グループと第１商品グループの組み合わせに対応する分布のパラメータが得られる。また、その顧客とその商品の組み合わせに対応する購買数ｘｃ，ｉｃｈ１と、その分布のパラメータから、ｐ（ｘｃ，ｉｃｈ１｜θｃ，ｉｃｈ１，ｚｃ，ｚｉｃｈ１）が得られる。
同様に、ある顧客がある顧客グループに属し、第２のチャネルにおけるある商品がある第２商品グループに属すると仮定した場合、その顧客グループと第２商品グループの組み合わせに対応する分布のパラメータが得られる。その顧客とその商品の組み合わせに対応する購買数ｘｃ，ｉｃｈ２と、その分布のパラメータから、ｐ（ｘｃ，ｉｃｈ２｜θｃ，ｉｃｈ２，ｚｃ，ｚｉｃｈ２）が得られる。
従って、各顧客ＩＤが属する顧客グループ、第１のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第１商品グループ、および、第２のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第２商品グループを仮定することによって、グルーピング手段３は、式（１）で表される尤度を算出することができる。グルーピング手段３は、その尤度を用いて、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループをそれぞれ決定する。
例えば、グルーピング手段３は、式（１）の計算で得られる尤度が増加するように、各顧客ＩＤが属する顧客グループ、第１のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第１商品グループ、および、第２のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第２商品グループを更新していき、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループをそれぞれ確定すればよい。また、例えば、グルーピング手段３は、各顧客ＩＤが属する顧客グループ、第１のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第１商品グループ、および、第２のチャネルにおける各商品ＩＤが属する第２商品グループを更新していき、式（１）の計算で得られる尤度が最大になるように、各顧客グループ、各第１商品グループおよび各第２商品グループを決定してもよい。
顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを更新するときに、グルーピング手段３は、ＭＣＭＣ法（Markov Chain Monte Carlo algorithm）の１つであるＧｉｂｂｓサンプリング法を用いてもよい。ＭＣＭＣ法は、近似式を用いずサンプリングをベースとする手法である。また、グルーピング手段３は、ＭＣＭＣ法ではなく、近似式を用いるＥＭ（Expectation-Maximization）法、変分ベイズ法等を用いてもよい。尤度が最大になるように、各顧客グループ、各第１商品グループおよび各第２商品グループを決定する場合、グルーピング手段３は、ＥＭ法を用いればよい。
グルーピング手段３は、例えば、コンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図１において図示略）等のプログラム記録媒体からグルーピングプログラムを読み込み、そのグルーピングプログラムに従って、グルーピング手段３として動作すればよい。
また、グルーピングシステムは、２以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。この点は、後述する各実施形態においても同様である。
次に、処理経過について説明する。図６は、本発明の第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
チャネル毎に得られる、顧客と商品と、購買活動の履歴（本例では購買数）の組み合わせが、例えば、管理者によって入力手段２に入力される（ステップＳ１）。例えば、図２に例示する情報が入力手段２に入力される。
次に、グルーピング手段３は、式（１）の計算で算出される尤度を用いて、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定する（ステップＳ２）。このグルーピング手段３の動作については、既に説明したので、ここでは説明を省略する。
グルーピング手段３は、決定した各グループを、例えば、ディスプレイ装置（図１において図示略）に表示させてもよい。例えば、グルーピング手段３は、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループに関してそれぞれ、グループと、そのグループに属する要素（本実施形態では、顧客や商品）とを対応付けてディスプレイ装置に表示させてもよい。この点は、後述する他の実施形態でも同様である。
本実施形態によれば、グルーピング手段３が式（１）の計算で得られる尤度を用いて、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを同時に決定する。このような動作は、チャネルを区別しつつ、顧客という軸を共通にして、商品と顧客との関係に基づいて顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定する動作であると言える。従って、同一の顧客が、チャネルに応じて、同一の商品に対して異なる選択行動をとったとしても、そのようなチャネルによる購買傾向の変化を考慮した顧客および各チャネルにおける商品のグループ化を実現できる。
例えば、品揃えの多いスーパーマーケットでは野菜を購買するが、品揃えの少ないコンビニエンスストアではパックサラダを購買する顧客がいるとする。この顧客を顧客Ａとする。また、スーパーマーケットでもコンビニエンスストアでもパックサラダを購買する顧客がいるとする。この顧客を顧客Ｂとする。本発明によれば、顧客Ａと顧客Ｂとを異なる顧客グループに属するように、顧客グループを決定することができる。図７は、顧客Ａと顧客Ｂとが異なる顧客グループに分類された状況を示す模式図である。図７に示す顧客グループ“ａ”は、顧客Ａが属するグループであり、顧客グループ“ｂ”は、顧客Ｂが属するグループである。また、図７において、斜線で示した箇所は、購買数が多いことを表している。
この結果、本発明によれば、スーパーマーケットでは野菜を購買するがコンビニエンスストアではパックサラダを購買する顧客のグループと、スーパーマーケットでもコンビニエンスストアでもパックサラダを購買する顧客のグル―プとを別個のグループとして定めることができる。その結果、分析者は、それぞれの顧客グループの性格を把握し、今後の販売促進等に役立てることができる。例えば、分析者は、スーパーマーケットでは野菜を購買するがコンビニエンスストアではパックサラダを購買する顧客のグループに対して、「本格的健康志向」という性格付けを行ったり、スーパーマーケットでもコンビニエンスストアでもパックサラダを購買する顧客のグル―プに対して「お手軽健康志向」という性格付けを行ったりすることができる。
ここでは、野菜やパックサラダを購買する顧客を例に説明したが、グルーピング手段３は、第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している顧客のグループと、第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる顧客のグループとを互いに異なる顧客グループとして決定することができる。
このように、小売業やメーカの分析者は、グルーピング手段３によって決定された各グループを参照して、チャネル毎に異なる顧客の購買行動を的確に捉えることができる。その結果、小売業やメーカは、チャネルに応じて、商品を顧客に推薦したり、商品の広告を顧客に提示したりすることができる。また、小売業やメーカは、決定された顧客グループに属する顧客の年齢、性別、優良度等を参照して、チャネルに応じた商品販売戦略等のマーケッティング施策を立案することができる。
次に、本実施形態の変形例について説明する。第１の実施形態では、個々の顧客ＩＤがそれぞれ１つの顧客グループのみに属し、第１のチャネルにおける個々の商品ＩＤがそれぞれ１つの第１商品グループのみに属し、第２のチャネルにおける個々の商品ＩＤがそれぞれ１つの第２商品グループのみに属するように、グルーピング手段３がグループを決定する場合を説明した。グループの決定の仕方は上記のように限定されず、グルーピング手段３は、個々の顧客（換言すれば、個々の顧客ＩＤ）がそれぞれ１つ以上の顧客グループに属すること、第１のチャネルにおける個々の商品（換言すれば、個々の商品ＩＤ）がそれぞれ１つ以上の第１商品グループに属すること、および、第２のチャネルにおける個々の商品（換言すれば、個々の商品ＩＤ）がそれぞれ１つ以上の第２商品グループに属することを許容して、各顧客グループ、各第１商品グループおよび各第２商品グループを決定してもよい。この場合においても、グルーピング手段３は、式（１）の計算で得られる尤度を用いて、各顧客グループ、各第１商品グループおよび各第２商品グループを決定すればよい。グルーピング手段３は、尤度が増加するように、顧客グループ、第１商品グループ、第２商品グループを更新して、それらのグループを確定してもよい。あるいは、グルーピング手段３は、尤度が最大値になるように、各顧客グループ、各第１商品グループおよび各第２商品グループを決定してもよい。このとき、グルーピング手段３は、Ｇｉｂｂｓサンプリング法、ＥＭ法、あるいは変分ベイズ法等を用いればよい。
また、上記の第１の実施形態では、チャネルの数が２である場合を例にして説明したが、チャネルの数は、３以上であってもよい。上記の第１の実施形態では、第１のチャネルが、「顧客がコンビニエンスストアで商品を選択して購買する。」というチャネルであり、第２のチャネルが、「顧客がスーパーマーケットで商品を選択して購買する。」というチャネルである場合を例にして説明した。チャネルとして他に、「顧客が百貨店で商品を選択して購買する。」等の他のチャネルが存在していてもよい。その場合、そのチャネルにおける、顧客と商品と購買活動の履歴（例えば、購買数等）の組み合わせも入力手段２に入力されればよい。また、グルーピング手段３は、尤度の算出式として、３つ目以上のチャネルに対応する要素も含む式を用いればよい。この場合においても、グルーピング手段３は、顧客を共通軸にして、顧客グループ、およびチャネル毎の商品のグループをそれぞれ決定することができる。
実施形態２．
第２の実施形態のグルーピングシステムは、顧客のグループ、第１のチャネルにおける商品のグループ、および第２のチャネルにおける商品のグループをそれぞれ決定し、その決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた販売態様を決定する。具体的には、第２の実施形態のグルーピングシステムは、顧客に推奨する商品を決定したり、あるいは、指定された商品を顧客に販売する場合のチャネルを決定したりする。本実施形態のグルーピングシステムは、販売態様決定システムと称することもできる。
第２の実施形態では、いずれのチャネルも、店舗のタイプに依存したチャネルである。
図８は、本発明の第２の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。第２の実施形態のグルーピングシステム１１は、入力手段１２と、グルーピング手段１３と、販売態様決定手段１４とを備える。
入力手段１２は、チャネル毎に得られる、顧客と、商品と、その顧客がその商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力デバイスである。すなわち、入力手段１２には、例えば、図２に例示する情報が入力される。本実施形態では、第１のチャネルにおいても、第２のチャネルにおいても、購買活動の履歴を示す情報が購買数である場合を例にして説明する。ただし、第１の実施形態と同様に、購買活動の履歴を示す情報は、購買数に限定されず、購買金額や価格弾力性等であってもよい。価格弾力性のように、個々の購買事実から算出される情報も、購買活動の履歴を示す情報に該当するものとする。
また、第１の実施形態と同様に、第１のチャネルおよび第２のチャネルは、複数のチャネルによって販路を持つ１つの企業によって提供されるチャネルである。
以下の説明では、第１のチャネルが「顧客がコンビニエンスストアで商品を選択して購買する。」というチャネルであり、第２のチャネルが「顧客がスーパーマーケットで商品を選択して購買する。」というチャネルである場合を例にして説明する。
グルーピング手段１３は、入力手段１２に入力された各チャネルにおける顧客、商品および履歴の各組み合わせに基づいて、顧客グループと、第１商品グループ（第１のチャネルにおける商品のグループ）と、第２商品グループ（第２のチャネルにおける商品のグループ）とを決定する。
グルーピング手段１３は、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定してもよい。
あるいは、グルーピング手段１３は、第１の実施形態とは異なる方法で各グループを決定してもよい。例えば、グルーピング手段１３は、顧客を共通軸にしないで、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定してもよい。
以下の説明では、グルーピング手段１３が、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定する場合を例にして説明する。第１の実施形態と同様の動作で各グループを決定する場合、グルーピング手段１３は、第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している顧客のグループと、第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる顧客のグループとを互いに異なる顧客グループとして決定することになる。例えば、第１の実施形態で例示したように、グルーピング手段１３は、スーパーマーケットでは野菜を購買するがコンビニエンスストアではパックサラダを購買する顧客のグループと、スーパーマーケットでもコンビニエンスストアでもパックサラダを購買する顧客のグル―プとを別個の顧客グループとして定める。
販売態様決定手段１４は、グルーピング手段１３の決定結果に基づいて、顧客グループに応じた販売態様を決定する。以下に示す例では、販売態様決定手段１４は、顧客に推奨する商品を決定するものとする。
販売態様決定手段１４は、顧客ＩＤと、その顧客ＩＤが示す顧客が現時点で存在している店舗に対応するチャネルを、例えば、外部システム（図示略）から指定される。例えば、外部システムは、顧客の所持している携帯端末から顧客ＩＤおよび現在位置情報を取得し、その現在位置情報によって顧客が店舗に存在していると判定した場合、顧客ＩＤおよびその店舗に対応するチャネルを、販売態様決定手段１４に対して指定する。なお、この店舗は、第１のチャネルおよび第２のチャネルでそれぞれ販路を持つ１つの企業が経営するコンビニエンスストアまたはスーパーマーケットである。例えば、外部システムは、顧客がコンビニエンスストアに存在していると判定した場合、その顧客の顧客ＩＤおよび第１のチャネルを販売態様決定手段１４に指定する。また、例えば、外部システムは、顧客がスーパーマーケットに存在していると判定した場合、その顧客の顧客ＩＤおよび第２のチャネルを販売態様決定手段１４に指定する。また、外部システムは、顧客が店舗に存在していなくても、顧客の現在位置（携帯端末の現在位置）に最も近い店舗（前述の企業が経営するコンビニエンスストアまたはスーパーマーケット）を判断し、その顧客ＩＤおよびその店舗に応じたチャネルを販売態様決定手段１４に指定してもよい。
販売態様決定手段１４は、顧客ＩＤおよびチャネルを指定されると、その顧客が属する顧客グループと、そのチャネルの各商品グループとの組み合わせ毎に、その組み合わせに応じた履歴の統計値（例えば、平均値）を求め、その統計値に基づいて、最も顧客が購買しやすいと判定する商品グループを特定し、その商品グループ内の商品を推奨商品として決定する。
図９は、販売態様決定手段１４が推奨商品を決定する状況を示す模式図である。図９では、説明を簡単にするため、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループの数が、それぞれ３である場合を例示している。また、ここでは、第１のチャネルが指定されたものとする。また、購買活動の履歴として、購買数が入力手段１２に入力されているものとする。さらに、指定された顧客ＩＤは、顧客グループ“２”に属しているものとする。
販売態様決定手段１４は、指定された顧客ＩＤが属している顧客グループ“２”を特定する。第１のチャネルが指定されているので、販売態様決定手段１４は、顧客グループ“２”と第１商品グループ“１”〜“３”の組み合わせ毎に、履歴（購買数）ｘｃ，ｉｃｈ１の統計値（本例では、平均値とする。）を算出する。
図９に示す例では、顧客グループ“２”と第１商品グループ“１”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が１．２であり、顧客グループ“２”と第１商品グループ“２”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が２．０であり、顧客グループ“２”と第１商品グループ“３”のグループではｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が５．３である。購買数の平均値が大きいほど、顧客が商品を購買する確率が高いと言える。従って、本例では、販売態様決定手段１４は、顧客グループ“２”において、購買数ｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が最も大きい第１商品グループ“３”を特定する。本例において、第１商品グループ“３”は、推奨商品に最も適した商品を含む最適な商品グループであると言える。さらに、販売態様決定手段１４は、第１商品グループ“３”に属する商品を、指定された顧客ＩＤが示す顧客に対して推奨する商品として決定する。販売態様決定手段１４は、第１商品グループ“３”に属する全商品を推奨商品として決定してもよく、あるいは、その一部の商品を推奨商品として決定してもよい。販売態様決定手段１４は、第１商品グループ“３”に属する任意の商品を推奨商品として決定してよい。
さらに、販売態様決定手段１４は、その顧客の携帯端末に対して、推奨商品の広告を送信する。広告の形式は、例えば、クーポン等であってもよい。この場合、例えば、各顧客ＩＤに対応する携帯端末のアドレスを含む顧客マスタを、管理者が入力手段１２に入力しておき、販売態様決定手段１４が顧客ＩＤに対応する携帯端末のアドレスを参照できるようにしておけばよい。
グルーピング手段１３および販売態様決定手段１４は、例えば、コンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図８において図示略）等のプログラム記録媒体からグルーピングプログラムを読み込み、そのグルーピングプログラムに従って、グルーピング手段１３および販売態様決定手段１４として動作すればよい。また、グルーピング手段１３および販売態様決定手段１４が別個のハードウェアで実現されていてもよい。
次に、処理経過について説明する。図１０は、本発明の第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。
チャネル毎に得られる、顧客と、商品と、購買活動の履歴（本例では購買数）の組み合わせが、例えば、管理者によって入力手段１２に入力される（ステップＳ１１）。ステップＳ１１は、第１の実施形態におけるステップＳ１（図６参照）と同様である。
次に、グルーピング手段１３は、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループを決定する（ステップＳ１２）。グルーピング手段１３は、例えば、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、各グループを決定する。ただし、グルーピング手段１３は、他の方法で各グループを決定してもよい。
続いて、外部システムから顧客ＩＤおよびチャネルが指定されると、販売態様決定手段１４は、その顧客ＩＤが属する顧客グループと、そのチャネルにおける各商品グループとの組み合わせ毎に、履歴を参照し、最適な商品グループを特定する。さらに、販売態様決定手段１４は、その顧客ＩＤが示す顧客に推奨する商品を、その商品グループの中から決定する（ステップＳ１３）。さらに、販売態様決定手段１４は、その顧客の携帯端末に対して、推奨商品の広告を送信する。
ステップＳ１３における販売態様決定手段１４の動作は既に説明したので、ここでは詳細な説明を省略する。
以上のような動作により、顧客が購買する可能性が高い商品を精度よく決定することができる。その結果、商品の販売量の増加を期待することができる。
上記の例では、販売態様の決定動作の例として、販売態様決定手段１４が推奨商品を決定する場合を説明した。販売態様決定手段１４の販売態様の決定動作は、上記の例に限定されない。販売態様決定手段１４は、商品および顧客が指定された場合に、その商品をその顧客に販売する場合のチャネルを決定してもよい。以下、この場合の販売態様決定手段１４の動作について説明する。
例えば、管理者が、ある顧客にある商品を販売しようと決定したとすると、管理者は、販売態様決定手段１４に対して、その顧客の顧客ＩＤおよびその商品の商品ＩＤを指定する。販売態様決定手段１４は、その顧客ＩＤおよび商品ＩＤの指定を受け付ける。
すると、販売態様決定手段１４は、その顧客ＩＤが属している顧客グループを特定する。また、販売態様決定手段１４は、その商品ＩＤが属している第１商品グループおよび第２商品グループを特定する。
さらに、販売態様決定手段１４は、特定した顧客グループと第１商品グループとの組み合わせに応じた履歴の統計値（例えば、平均値）を求め、同様に、特定した顧客グループと第２商品グループとの組み合わせに応じた履歴の統計値も求める。販売態様決定手段１４は、その２つの統計値を比較することによって、指定された商品を指定された顧客に販売する際のチャネルを決定する。
図１１は、販売態様決定手段１４がチャネルを決定する状況を示す模式図である。図１１では、説明を簡単にするため、顧客グループ、第１商品グループおよび第２商品グループの数が、それぞれ３である場合を例示している。また、購買活動の履歴として、購買数が入力手段１２に入力されているものとする。また、指定された顧客ＩＤは、顧客グループ“２”に属しているものとする。指定された商品ＩＤは、第１商品グループの中では、第１商品グループ“２”に属し、第２商品グループの中では、第２商品グループ“３”に属しているものとする。
販売態様決定手段１４は、指定された顧客ＩＤが属している顧客グループ“２”を特定する。また、販売態様決定手段１４は、指定された商品ＩＤが属している第１商品グループ“２”と第２商品グル―プ“３”をそれぞれ特定する。
販売態様決定手段１４は、顧客グループ“２”と第１商品グループ“２”の組み合わせに対応する履歴（購買数）ｘｃ，ｉｃｈ１の統計値（本例では、平均値とする。）を算出し、同様に、顧客グループ“２”と第２商品グループ“３”の組み合わせに対応する履歴ｘｃ，ｉｃｈ２の統計値を算出する。
図１１に示す例では、顧客グループ“２”と第１商品グループ“２”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が２．０であり、顧客グループ“２”と第２商品グループ“３”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ２の平均値が６．２である。購買数の平均値が大きいほど、顧客が商品を購買する確率が高いと言える。従って、本例では、指定された商品を第１のチャネルで顧客に販売しようとするよりも、第２のチャネルで顧客に販売しようとした方が、顧客が商品を購買する確率が高いと言える。従って、販売態様決定手段１４は、指定された商品を指定された顧客に販売するチャネルとして、第２のチャネルを決定する。すなわち、販売態様決定手段１４は、指定された商品を指定された顧客に、スーパーマーケットで販売すると決定する。
なお、本実施形態では、チャネルは、店舗のタイプに依存したチャネルである。従って、チャネルを決定するということは、店舗のタイプを決定することを意味する。
販売態様決定手段１４は、指定された商品を、そのチャネルに対応するタイプの店舗（本例ではスーパーマーケット）で購買することを推奨する広告を、指定された顧客の携帯端末に送信する。例えば、その商品をスーパーマーケットで購買した場合には値引きすることを示したクーポン情報を、販売態様決定手段１４はその顧客の携帯端末に送信する。なお、既に説明したように、例えば、各顧客ＩＤに対応する携帯端末のアドレスを含む顧客マスタを、管理者が入力手段１２に入力しておき、販売態様決定手段１４が顧客ＩＤに対応する携帯端末のアドレスを参照できるようにしておけばよい。
図１２は、上記の動作に対応するフローチャートである。ステップＳ１１，Ｓ１２は、図１０に示すステップＳ１１，Ｓ１２と同様であり、説明を省略する。
ステップＳ１２の後、例えば、管理者から顧客ＩＤおよび商品ＩＤが指定されると、販売態様決定手段１４は、その顧客ＩＤが属する顧客グループ、並びに、その商品ＩＤが属する第１商品グループおよび第２商品グループを特定する。そして、販売態様決定手段１４は、その顧客グループとその第１商品グループの組み合わせに対応する履歴の統計値と、その顧客グループとその第２商品グループの組み合わせに対応する履歴の統計値とを比較することによって、チャネルを決定する（ステップＳ１４）。さらに、販売態様決定手段１４は、指定された商品をそのチャネルに対応するタイプの店舗で購買することを推奨する広告を、指定された顧客の携帯端末に送信する。
そのような動作により、指定された顧客が指定された商品を購買する確率が高いチャネル（換言すれば店舗のタイプ）を特定することができる。その結果、商品の販売量の増加を期待することができる。
第２の実施形態において、販売態様決定手段１４は、顧客ＩＤおよびチャネルが指定されたときに推奨商品を決定する動作と、顧客ＩＤおよび商品ＩＤが指定されたときにチャネルを決定する動作の両方を行ってもよい。
実施形態３．
第３の実施形態では、顧客の購買活動における選択肢は、催事である。催事の具体例として、例えば、フォーマルな洋服の販売会、カジュアルな洋服の販売会、装飾品の販売会、贈答品の販売会等が挙げられるが、これらに限定されない。
また、第３の実施形態では、いずれのチャネルも、選択肢（本実施形態では催事）の案内のタイプに依存したチャネルである。第３の実施形態におけるチャネルの例として、「催事の案内をダイレクトメールで受けた顧客がその催事に行き、その催事で買い物をする。」、「催事の案内を電子メールで受けた顧客がその催事に行き、その催事で買い物をする。」等が挙げられるが、第３の実施形態におけるチャネルは、これらに限定されない。
なお、各チャネルは、複数のチャネルによって販路を持つ１つの企業によって提供されるチャネルである。この点は、前述の各実施形態と同様である。
以下の説明では、第１のチャネルが「催事の案内をダイレクトメールで受けた顧客がその催事に行き、その催事で買い物をする。」というチャネルであり、第２のチャネルが「催事の案内を電子メールで受けた顧客がその催事に行き、その催事で買い物をする。」というチャネルである場合を例にして説明する。この場合、第１のチャネルにおける選択肢（催事）のグループは、ダイレクトメールによって顧客に知らされ、顧客が買い物を行った催事のグループである。同様に、第２のチャネルにおける選択肢（催事）のグループは、電子メールによって顧客に知らされ、顧客が買い物を行った催事のグループである。ただし、第１のチャネルおよび第２のチャネルは、上記の例に限定されない。
第３の実施形態のグルーピングシステムは、顧客のグループ、第１のチャネルにおける催事のグループ、および第２のチャネルにおける催事のグループをそれぞれ決定する。そして、グルーピングシステムは、その顧客のグループ、第１のチャネルにおける催事のグループ、および第２のチャネルにおける催事のグループに基づいて、顧客のグループに応じた催事勧誘態様を決定する。具体的には、グルーピングシステムは、新たに開催される催事の勧誘態様を、顧客のグループに応じて決定する。勧誘態様は、「ダイレクトメールで勧誘する。」、「電子メールで勧誘する。」等であり、チャネルに対応している。従って、グルーピングシステムは、チャネルを決定することで、催事勧誘態様を決定する。本実施形態のグルーピングシステムは、催事勧誘態様決定システムと称することもできる。
図１３は、本発明の第３の実施形態のグルーピングシステムの例を示すブロック図である。第３の実施形態のグルーピングシステム２１は、入力手段２２と、グルーピング手段２３と、催事勧誘態様決定手段２４とを備える。
入力手段２２は、チャネル毎に得られる、顧客と、催事と、その顧客がその催事に行った時の購買活動の履歴との組み合わせが入力される入力デバイスである。本実施形態では、説明を簡単にするために、第１のチャネルにおいても、第２のチャネルにおいても、購買活動の履歴が、催事での顧客の購買金額である場合を例にして説明する。ただし、購買活動の履歴は購買金額に限定されない。
グルーピング手段２３は、入力手段２２に入力された各チャネルにおける顧客、催事、および購入金額の各組み合わせに基づいて、顧客グループと、第１のチャネルにおける催事のグループ（以下、第１催事グループと記す。）と、第２のチャネルにおける催事のグループ（以下、第２催事グループと記す。）とを決定する。
グルーピング手段２３は、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループを決定してもよい。本実施形態では、顧客の購買活動の選択肢は催事であるが、グルーピング手段２３は、第１の実施形態と同様の動作によって、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループを決定できる。
あるいは、グルーピング手段２３は、第１の実施形態とは異なる方法で各グループを決定してもよい。例えば、グルーピング手段２３は、顧客を共通軸にしないで、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループを決定してもよい。
以下の説明では、グルーピング手段２３が、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループを決定する場合を例にして説明する。第１の実施形態と同様の動作で各グループを決定する場合、グルーピング手段２３は、第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している顧客のグループと、第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる顧客のグループとを互いに異なる顧客グループとして決定することになる。例えば、ダイレクトメールでフォーマルな洋服の販売会の案内を受けた場合であっても、電子メールでフォーマルな洋服の販売会の案内を受けた場合であっても、案内された販売会で買い物をする顧客のグループと、ダイレクトメールでフォーマルな洋服の販売会の案内を受けた場合にはその販売会で買い物をするが、電子メールでフォーマルな洋服の販売会の案内を受けた場合にはその販売会に参加しない顧客のグループとを別個の顧客グループとして定める。
催事勧誘態様決定手段２４は、グルーピング手段２３の決定結果に基づいて、顧客グループに応じた催事勧誘態様を決定する。
例えば、管理者が、新たに開催される催事を顧客に案内して、その顧客を催事に勧誘するとする。この場合、管理者は、その新たな催事が属するとみなす催事グループを、第１催事グループおよび第２催事グループからそれぞれ決定する。そして、管理者は、その新たな催事が属するとみなした第１催事グループおよび第２催事グループそれぞれのＩＤ、並びに、勧誘しようとする顧客の顧客ＩＤを、催事勧誘態様決定手段２４に対して指定する。催事勧誘態様決定手段２４は、新たな催事が属すると管理者によってみなされた第１催事グループおよび第２催事グループそれぞれのＩＤと、顧客ＩＤの指定を受け付ける。
催事勧誘態様決定手段２４は、指定された顧客ＩＤが属する顧客グループを特定する。なお、第１催事グループおよび第２催事グループは、ＩＤを用いて直接指定される。
さらに、催事勧誘態様決定手段２４は、特定した顧客グループと第１催事グループとの組み合わせに応じた履歴（購買金額）の統計値（例えば、平均値）を求め、同様に、特定した顧客グループと第２催事グループとの組み合わせに応じた履歴（購買金額）の統計値も求める。催事勧誘態様決定手段２４は、その２つの統計値を比較することによって、指定された顧客ＩＤが示す顧客を新たな催事に勧誘する際のチャネルを決定する。
図１４は、催事勧誘態様決定手段２４がチャネルを決定する状況を示す模式図である。図１４では、説明を簡単にするため、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループの数が、それぞれ３である場合を例示している。また、指定された顧客ＩＤは、顧客グループ“２”に属しているものとする。また、管理者によって新たな催事が属しているとみなされた第１催事グループのＩＤは“２”であり、管理者によって新たな催事が属しているとみなされた第２催事グループのＩＤは“３”であるとする。
催事勧誘態様決定手段２４は、指定された顧客ＩＤが属している顧客グループ“２”を特定する。
催事勧誘態様決定手段２４は、顧客グループ“２”と指定された第１催事グループ“２”との組み合わせに対応する購買金額ｘｃ，ｉｃｈ１の平均値を算出し、同様に、顧客グループ“２”と指定された第２催事グループ“３”との組み合わせに対応する購買金額ｘｃ，ｉｃｈ２の平均値を算出する。
図１４に示す例では、顧客グループ“２”と第１催事グループ“２”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ１の平均値が５０００であり、顧客グループ“２”と第２催事グループ“３”の組み合わせではｘｃ，ｉｃｈ２の平均値が１００００である。購買金額の平均値が大きいほど、顧客が催事に来て買い物をする確率が高いと言える。従って、本例では、顧客を新たな催事に勧誘して顧客に買い物を促す場合、第１のチャネルよりも第２のチャネルの方が、顧客が催事に来て買い物をする確率が高いと言える。従って、催事勧誘態様決定手段２４は、指定された顧客を新たな催事に勧誘して顧客に買い物を促す場合のチャネルとして、第２のチャネルを決定する。この決定内容は、電子メールで催事の案内を送るということであると言える。
グルーピング手段２３および催事勧誘態様決定手段２４は、例えば、コンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、コンピュータのプログラム記憶装置（図１３において図示略）等のプログラム記録媒体からグルーピングプログラムを読み込み、そのグルーピングプログラムに従って、グルーピング手段２３および催事勧誘態様決定手段２４として動作すればよい。また、グルーピング手段２３および催事勧誘態様決定手段２４が別個のハードウェアで実現されていてもよい。
図１５は、本発明の第３の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。
チャネル毎に得られる、顧客と、催事と、購買活動の履歴（本例では、その顧客がその催事で買い物をした時の購買金額）との組み合わせが、例えば、管理者によって入力手段２２に入力される（ステップＳ２１）。
次に、グルーピング手段２３は、顧客グループ、第１催事グループおよび第２催事グループを決定する（ステップＳ２２）。グルーピング手段２３は、例えば、第１の実施形態におけるグルーピング手段３と同様の動作で、各グループを決定する。ただし、グルーピング手段２３は、他の方法で各グループを決定してもよい。
続いて、新たに開催される催事が属すると管理者によってみなされた第１催事グループおよび第２催事グループがＩＤを用いて指定され、さらに顧客ＩＤが指定されると、催事勧誘態様決定手段２４は、その顧客ＩＤが属する顧客グループを特定する。そして、催事勧誘態様決定手段２４は、その顧客グループと指定された第１催事グループとの組み合わせに対応する履歴の統計値と、その顧客グループと指定された第２催事グループとの組み合わせに対応する履歴の統計値とを比較することによって、チャネルを決定する（ステップＳ２４）。チャネルは催事の勧誘態様に対応しているので、ステップＳ２４は、催事の勧誘態様を決定する動作であると言える。
このような動作により、指定された顧客が新たな催事に参加して買い物をする確率が高い催事勧誘態様を特定することができる。そして、その催事勧誘態様で顧客を催事に勧誘することで、催事での販売額の増加を期待することができる。
図１６は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力デバイス１００６とを備える。
各実施形態のグルーピングシステムは、コンピュータ１０００に実装される。グルーピングシステムの動作は、プログラム（グルーピングプログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の処理を実行する。
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
上記の各実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
（付記１）顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段と、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング手段とを備えることを特徴とするグルーピングシステム。
（付記２）グルーピング手段は、個々の顧客がそれぞれ１つのグループのみに属し、第１のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つのグループのみに属し、第２のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つのグループのみに属するように、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する付記１に記載のグルーピングシステム。
（付記３）グルーピング手段は、個々の顧客がそれぞれ１つ以上のグループに属すること、第１のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つ以上のグループに属すること、第２のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つ以上のグループに属することを許容して、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する付記１に記載のグルーピングシステム。
（付記４）活動の選択肢は、購買活動の選択肢である商品である付記１から付記３のうちのいずれかに記載のグルーピングシステム。
（付記５）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける商品のグループと、第２のチャネルにおける商品のグループとを決定するグルーピング手段と、前記グルーピング手段の決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた販売態様を決定する販売態様決定手段とを備えることを特徴とするグルーピングシステム。
（付記６）グルーピング手段は、第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している顧客のグループと、前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる顧客のグループとを互いに異なるグループとして決定する付記５に記載のグルーピングシステム。
（付記７）販売態様決定手段は、顧客およびチャネルが指定された場合、前記顧客が属する顧客のグループと、前記チャネルにおける各商品のグループとに基づいて、前記顧客に推奨する商品を決定する付記５または付記６に記載のグルーピングシステム。
（付記８）販売態様決定手段は、顧客および商品が指定された場合に、前記顧客が属する顧客のグループと、第１のチャネルで前記商品が属しているグループと、第２のチャネルで前記商品が属しているグループとに基づいて、前記商品を前記顧客に販売する場合のチャネルを決定する付記５から付記７のうちのいずれかに記載のグルーピングシステム。
（付記９）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける催事のグループと、第２のチャネルにおける催事のグループとを決定するグルーピング手段と、グルーピング手段の決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定手段とを備えることを特徴とするグルーピングシステム。
（付記１０）グルーピング手段は、第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している顧客のグループと、前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる顧客のグループとを互いに異なるグループとして決定する付記９に記載のグルーピングシステム。
（付記１１）催事勧誘態様決定手段は、新たに開催される催事が属すると管理者によってみなされた第１のチャネルにおける催事のグループおよび第２のチャネルにおける催事のグループ、並びに顧客が指定された場合に、前記顧客が属する顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける催事のグループ、および、前記第２のチャネルにおける催事のグループに基づいて、前記顧客に前記催事を勧誘する際のチャネルを決定する付記９または付記１０に記載のグルーピングシステム。
（付記１２）顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせの入力を受け付け、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定することを特徴とするグルーピング方法。
（付記１３）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける商品のグループと、第２のチャネルにおける商品のグループとを決定し、決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた販売態様を決定することを特徴とするグルーピング方法。
（付記１４）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける催事のグループと、第２のチャネルにおける催事のグループとを決定し、決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた催事勧誘態様を決定することを特徴とするグルーピング方法。
（付記１５）顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング処理を実行させるためのグルーピングプログラム。
（付記１６）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける商品のグループと、第２のチャネルにおける商品のグループとを決定するグルーピング処理、および、前記グルーピング処理の決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた販売態様を決定する販売態様決定処理を実行させるためのグルーピングプログラム。
（付記１７）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、顧客のグループと、第１のチャネルにおける催事のグループと、第２のチャネルにおける催事のグループとを決定するグルーピング処理、および、グルーピング処理の決定結果に基づいて、顧客のグループに応じた催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定処理を実行させるためのグルーピングプログラム。
（付記１８）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定手段とを備えることを特徴とする販売態様決定システム。
（付記１９）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定することを特徴とする販売態様決定方法。
（付記２０）顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定処理を実行させるための販売態様決定プログラム。
（付記２１）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定手段とを備えることを特徴とする催事勧誘態様決定システム。
（付記２２）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせの入力を受け付け、各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定することを特徴とする催事勧誘態様決定方法。
（付記２３）顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、前記コンピュータに、入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定処理を実行させるための催事勧誘態様決定プログラム。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１５年２月２３日に出願された日本特許出願２０１５−０３２８４１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
産業上の利用の可能性
本発明は、顧客をグループ化するとともに、顧客の活動の選択肢をグループ化するグルーピングシステムに好適に適用される。
１，１１，２１ グルーピングシステム
２，１２，２２ 入力手段
３，１３，２３ グルーピング手段
１４ 販売態様決定手段
２４ 催事勧誘態様決定手段

Claims (16)

  1. 顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段と、
    顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング手段とを備える
    ことを特徴とするグルーピングシステム。
  2. グルーピング手段は、個々の顧客がそれぞれ１つのグループのみに属し、第１のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つのグループのみに属し、第２のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つのグループのみに属するように、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する
    請求項１に記載のグルーピングシステム。
  3. グルーピング手段は、個々の顧客がそれぞれ１つ以上のグループに属すること、第１のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つ以上のグループに属すること、第２のチャネルにおける個々の選択肢がそれぞれ１つ以上のグループに属することを許容して、顧客のグループ、第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する
    請求項１に記載のグルーピングシステム。
  4. 活動の選択肢は、購買活動の選択肢である商品である
    請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のグルーピングシステム。
  5. 顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、
    入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定手段とを備える
    ことを特徴とする販売態様決定システム。
  6. 前記販売態様決定手段は、前記注目する商品グループに属する商品について、前記第１顧客グループに属する顧客に対して推奨する事項と、前記第２顧客グループに属する顧客に対して推奨する事項とで、それぞれ異なる内容の事項を推奨する
    請求項５に記載の販売態様決定システム。
  7. 前記販売態様決定手段は、顧客およびチャネルが指定された場合、前記顧客が属する顧客のグループと、前記チャネルにおける各商品のグループとに基づいて、前記顧客に推奨する商品を決定する
    請求項５または請求項６に記載の販売態様決定システム。
  8. 前記販売態様決定手段は、顧客および商品が指定された場合に、前記顧客が属する顧客のグループと、第１のチャネルで前記商品が属しているグループと、第２のチャネルで前記商品が属しているグループとに基づいて、前記商品を前記顧客に販売する場合のチャネルを決定する
    請求項５から請求項７のうちのいずれか１項に記載の販売態様決定システム。
  9. 顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段と、
    入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング手段と、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定手段とを備える
    ことを特徴とする催事勧誘態様決定システム。
  10. 催事勧誘態様決定手段は、新たに開催される催事が属すると管理者によってみなされた第１のチャネルにおける催事のグループおよび第２のチャネルにおける催事のグループ、並びに顧客が指定された場合に、前記顧客が属する顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける催事のグループ、および、前記第２のチャネルにおける催事のグループに基づいて、前記顧客に前記催事を勧誘する際のチャネルを決定する
    請求項９に記載の催事勧誘態様決定システム。
  11. 顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせの入力を受け付け、
    顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定する
    ことを特徴とするグルーピング方法。
  12. 顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせの入力を受け付け、
    各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する
    ことを特徴とする販売態様決定方法。
  13. 顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせの入力を受け付け、
    各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類し、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する
    ことを特徴とする催事勧誘態様決定方法。
  14. 顧客が活動の選択肢を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、活動の選択肢と、前記活動の履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    顧客のグループと第１のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第１のチャネルにおける前記活動の履歴と、前記顧客のグループと第２のチャネルにおける選択肢のグループとの組み合わせに応じた前記活動の履歴の分布のパラメータと、前記第２のチャネルにおける前記活動の履歴とに基づいて算出される、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループの尤度を用いて、前記顧客のグループ、前記第１のチャネルにおける選択肢のグループ、および、前記第２のチャネルにおける選択肢のグループを決定するグルーピング処理
    を実行させるためのグルーピングプログラム。
  15. 顧客が商品を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、商品と、前記顧客が前記商品を購入した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する商品グループについて第１のチャネルにおける商品購買傾向と第２のチャネルにおける商品購買傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する商品グループについて前記第１のチャネルにおける商品購買傾向と前記第２のチャネルにおける商品購買傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する販売態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する販売態様とで、それぞれ異なる販売態様を決定する販売態様決定処理
    を実行させるための販売態様決定プログラム。
  16. 顧客が催事を選択する態様であるチャネル毎に得られる、顧客と、催事と、前記顧客が前記催事に参加した履歴との組み合わせが入力される入力手段を備えるコンピュータに搭載されるグルーピングプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    入力手段に入力された各組み合わせに基づいて、注目する催事グループについて第１のチャネルにおける催事参加傾向と第２のチャネルにおける催事参加傾向とが類似している第１顧客グループと、前記注目する催事グループについて前記第１のチャネルにおける催事参加傾向と前記第２のチャネルにおける催事参加傾向とが異なる第２顧客グループと、を含む複数のグループに顧客を分類するグルーピング処理、および、
    前記第１顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様と、前記第２顧客グループに属する顧客に対する催事勧誘態様とで、それぞれ異なる催事勧誘態様を決定する催事勧誘態様決定処理
    を実行させるための催事勧誘態様決定プログラム。
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