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WO2016125242A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDF

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Publication number
WO2016125242A1
WO2016125242A1 PCT/JP2015/052906 JP2015052906W WO2016125242A1 WO 2016125242 A1 WO2016125242 A1 WO 2016125242A1 JP 2015052906 W JP2015052906 W JP 2015052906W WO 2016125242 A1 WO2016125242 A1 WO 2016125242A1
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WO
WIPO (PCT)
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product
identification information
access
store
history
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/052906
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
以芳 王
Original Assignee
楽天株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 楽天株式会社 filed Critical 楽天株式会社
Priority to PCT/JP2015/052906 priority Critical patent/WO2016125242A1/ja
Priority to JP2016572969A priority patent/JP6442535B2/ja
Publication of WO2016125242A1 publication Critical patent/WO2016125242A1/ja

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present invention relates to a technical field such as an apparatus and method for analyzing a user's behavior history related to shopping.
  • Patent Document 1 discloses a method for performing customer segmentation using both purchase data and data only for browsing content that does not involve purchase.
  • member information from a credit company and sales information from a sales company are stored in association with a credit card member number, and member information and sales information are searched under a predetermined search condition.
  • a method of extracting a membership number and promoting sales based on the membership number is disclosed.
  • An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
  • the present invention provides an access history that is a history of access to a product web page in a predetermined online shopping mall, a purchase history that is a history of product purchase in the online shopping mall, and the access It is estimated that the accessor has purchased the product at a store other than the online shopping mall, using a usage history that is a usage history of a payment means used for payment in the online shopping mall.
  • the access history includes accessor identification information for identifying an accessor to the webpage, access date and time to the webpage, and access product information regarding a product (accessed product) on the webpage.
  • the purchase history includes purchase product information related to a purchase product in the online shopping mall, purchaser identification information for identifying a purchaser of the purchase product, and purchase date and time of the purchase product.
  • the use history includes use member identification information for identifying a member of the payment means using the payment means, use date and time of the payment means, and use store information regarding a store where the payment means is used.
  • the present invention further uses member identification information for identifying the accessor as a member of the settlement means used by the accessor for settlement in the online shopping mall, and provides access between the accessor in the access history and the settlement means in the use history. Associate with the user.
  • the present invention presumes that the accessor has purchased the product at a store other than the online shopping mall when the following first condition and second condition are satisfied.
  • the first condition is that purchaser identification information indicating the same purchaser as the accessor indicated by the accessor identification information, purchase date and time later than the access date and time, and access product indicated by the access product information are identical. That is, there is no purchase history including purchased product information indicating a purchased product that is equal to or higher than the standard.
  • the second condition is that the use member identification information that matches the member identification information, the use date and time that is later than the access date and time, and the use that indicates the use store whose affinity for the access product indicated by the access product information is equal to or higher than the standard
  • the usage history including store information exists.
  • the accessor by determining the first condition using the access history and the purchase history, the accessor has not purchased the access product in the online shopping mall after accessing the access product. Can be identified.
  • the access history is associated with the access history using the accessor's member identification information, and the accessor can access the access product by determining the affinity between the access product and the store. After the access, it can be estimated that the access product is settled by using the settlement means in a certain user shop. That is, it can be estimated that the accessor has purchased the access product at a store other than the online shopping mall after accessing the access product. Therefore, more appropriate marketing can be performed using this estimation result.
  • the affinity in the second condition means the probability that the access product is sold at the user store. For example, if the access product is a baseball bat and the user shop sells sporting goods, the affinity is high, and if the access product is a refrigerator and the user shop sells stationery, the affinity is low.
  • the first condition for identifying the identity of the access product and the purchased product, information for identifying the product category or the store category where the product is sold may be used. Further, in the second condition, the information for identifying the access product category or the user store category may be used to determine the affinity between the access product and the user store. At this time, information for associating information for identifying individual products or individual stores with information for identifying categories of products or stores may be further used.
  • accessor identification information for identifying a person who accesses a product web page in a predetermined online shopping mall, access date and time for accessing the web page, and access product identification information for identifying the product Including the access history, the category identification information for identifying either the category of the product or the category of the store that sells the product, and the accessor as a member of the settlement means used by the accessor for settlement in the online shopping mall And when the access history acquired by the acquiring unit satisfies the first condition and the second condition, the accessor is in a store other than the online shopping mall.
  • An information processing apparatus that estimates that a product has been purchased, wherein the first condition is a purchase merchant that identifies a purchased product in the online shopping mall.
  • An accessor indicated by the accessor identification information in purchase history storage means for storing a plurality of purchase histories including identification information, purchaser identification information for identifying a purchaser of the purchased product, and purchase date and time of the purchased product; Purchaser identification information indicating the same purchaser, purchase date and time later than the access date and time, and purchased product identification information for identifying a purchased product whose identity with the product indicated by the access product identification information is greater than or equal to a reference
  • the purchase condition is not stored, and the second condition is use member identification information for identifying a member of the settlement means using the settlement means, use date and time of the settlement means, and the settlement means
  • the use history storage means for storing a plurality of use histories including at least one of the use store category identification information for identifying the store category, the use member identification information matching the member identification information, and the access date
  • the information processing apparatus analyzes the access history of a predetermined online shopping mall, the purchase history of the electronic shopping mall, and the usage history of the settlement means.
  • the information processing apparatus has an access history to the web page of a certain product in the predetermined online shopping mall, but thereafter there is no purchase history of the product in the electronic shopping mall, It is possible to specify a usage history indicating that a product has been purchased at any store. Thereby, the reason why the accessor did not purchase the product for which the accessor accessed the web page in the online shopping mall was because the accessor purchased the product in a store other than the online shopping mall. Can be estimated. Therefore, more appropriate marketing can be performed using this analysis result.
  • the acquisition unit acquires product category identification information for identifying the category of the product as the category identification information
  • the second condition is
  • Use history storage means for storing a plurality of use histories including at least the use store classification identification information among the use store identification information and the use store classification identification information, and use member identification information that matches the member identification information;
  • a use history including a use date and time later than the access date and a use store category identification information that matches the product category identification information is stored.
  • the invention according to claim 3 is the information processing apparatus according to claim 1 or 2,
  • the second condition is that the usage history storage means for storing a plurality of usage histories further including the usage amount of the settlement means, the usage member identification information that matches the membership identification information, and the usage that is later than the access date and time.
  • the access product identification information includes at least one of the date and time, the user store identification information associated with the sales product category identification information that matches the category identification information, and the user store category identification information that matches the category identification information. It is characterized in that a usage history including a price of the indicated product and a usage amount having a predetermined relationship is stored.
  • the information processing apparatus can specify the usage history indicating that the settlement means has been used for the settlement of an amount having a predetermined relationship with the price of the product for which the web page is accessed. Therefore, estimation accuracy can be increased.
  • an accessor identification that identifies a certain accessor from an access history storage unit that stores a plurality of access histories.
  • Second acquisition means for acquiring a plurality of access histories including information and access product identification information for identifying a product whose identity with a product is equal to or greater than a reference, and the access history acquired by the second acquisition means
  • the acquisition means further includes a specifying means for specifying a transition of the number of accesses, wherein the acquisition means determines that the transition specified by the specifying means has an access count after a certain point in time before the certain point in time.
  • the access history acquired by the second acquisition means is an access date and time prior to the certain point in time, and And obtaining the access history including the nearest access date and time Kiaruru time.
  • the information processing apparatus when there is a plurality of access histories indicating access to a web page of a product whose identity by the same access person is equal to or higher than a reference, the information processing apparatus immediately before the point when the number of accesses rapidly decreases. Estimation is performed based on the access history including the access date and time. Before purchasing a product, users are likely to frequently access web pages of products whose identity is above the standard, but after purchasing a product, users often visit such web pages. There is a high probability of not accessing. Therefore, it is possible to reduce the processing load of the information processing apparatus while improving the estimation accuracy.
  • any product sold in the online shopping mall is converted to any user in the electronic shopping mall.
  • the information processing apparatus further includes providing means that does not provide information.
  • the information processing apparatus does not provide information for recommending to the user a product that the user presumes purchased at a store other than the online shopping mall. Therefore, it is possible to eliminate the annoyance that the user receives information recommending a product that has already been purchased.
  • the providing means is characterized in that a product estimated to have been purchased at a store other than the online shopping mall is repeatedly purchased by the same person.
  • the recommendation information is not provided for a predetermined period from the use date and time included in the use history that satisfies the second condition.
  • the information recommending the product after a predetermined period of time has passed. Can be provided. Therefore, when a user approaches the time for re-purchasing a product, information for recommending the product can be provided.
  • the acquisition unit is an access store identification that identifies a store that sells products for which the web page has been accessed.
  • the access history further including information is acquired, and when the estimation unit estimates that the product has been purchased at a store other than the electronic mall, the product has been purchased at a store other than the electronic mall.
  • the apparatus further comprises output means for outputting information notifying the store indicated by the access store identification information included in the access history acquired by the acquisition means.
  • a store that sells a product presumed to have been purchased at a store other than the online shopping mall is notified that the product has been purchased at a store other than the electronic shopping street. Therefore, the store that received the notification can take some means for promoting the sale of the product.
  • the invention according to claim 8 is an information processing method executed by a computer, accesser identification information for identifying an accessor to a product webpage in a predetermined online shopping mall, and access date and time to the webpage And an access history including access product identification information for identifying the product, category identification information for identifying either the category of the product and the category of the store that sells the product, and the accessor in the online shopping mall
  • purchase history storage means for storing a plurality of purchase histories including purchase product identification information for identifying purchase products in a shopping street, purchaser identification information for identifying purchasers of the purchase products, and purchase date and time of the purchase products, Purchase with identification of purchaser identification information indicating the same purchaser as the accessor indicated
  • the computer is used to identify accessor identification information for identifying a person who accesses a webpage of a product in a predetermined online shopping mall, an access date and time for accessing the webpage, and an access product for identifying the product.
  • an access history including identification information, classification identification information for identifying any of the classification of the product and the classification of the store that sells the product, and a member of the settlement means used by the accessor for settlement in the online shopping mall
  • the accessor is other than the online shopping mall.
  • the purchaser identification information indicating the same purchaser as the accessor indicated by the information, the purchase date and time later than the access date and time, and the purchase product whose identity with the product indicated by the access product identification information is equal to or higher than a reference is identified.
  • the purchase history including the purchased product identification information is not stored, and the second condition is the use member identification information for identifying the member of the payment means using the payment means, and the use of the payment means.
  • the member identification information is stored in a use history storage means for storing a plurality of use histories including at least one of the used shop identification information and the used shop category identification information for identifying the category of the store where the payment means is used.
  • Use member identification information that matches, use date and time later than the access date and time, use store identification information associated with the sales product category identification information that matches the category identification information, and a store that matches the category identification information
  • a usage history including at least one of the category identification information is stored.
  • the information processing apparatus analyzes the access history of a predetermined online shopping mall, the purchase history of the electronic shopping mall, and the usage history of the settlement means.
  • the information processing apparatus has an access history to the web page of a certain product in the predetermined online shopping mall, but thereafter there is no purchase history of the product in the electronic shopping mall, It is possible to specify a usage history indicating that a product has been purchased at any store. Thereby, the reason why the accessor did not purchase the product for which the accessor accessed the web page in the online shopping mall was because the accessor purchased the product in a store other than the online shopping mall. Can be estimated. Therefore, more appropriate marketing can be performed using this analysis result.
  • FIG. 1 It is a figure showing an example of outline composition of information processing system S concerning one embodiment. It is a block diagram which shows an example of schematic structure of the credit card server 2 which concerns on one Embodiment. It is a figure which shows an example of the content registered into the database constructed
  • FIG. It is a block diagram which shows an example of schematic structure of the online shopping mall server 1 which concerns on one Embodiment. It is a figure which shows an example of the functional block of the system control part 14 of the online shopping mall server 1 which concerns on one Embodiment. It is a figure which shows an example of the content registered into the database constructed
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of an information processing system S according to the present embodiment.
  • the information processing system S is configured to include an online shopping mall server 1, a credit card server 2, a plurality of store terminals 3, and a plurality of user terminals 4.
  • the online shopping mall server 1 and the credit card server 2 can exchange data with each other via the network NW, for example, using TCP / IP as a communication protocol.
  • the online shopping mall server 1, each store terminal 3, and each user terminal 4 can transmit and receive data via the network NW.
  • the network NW is constructed by, for example, the Internet, a dedicated communication line (for example, a CATV (CommunityCommunAntenna Television) line), a mobile communication network (including a base station, etc.), a gateway, and the like.
  • the online shopping mall server 1 is a server device that executes various processes related to a predetermined online shopping mall where products can be purchased.
  • the online shopping mall server 1 is an example of an information processing apparatus according to the present invention.
  • a plurality of stores sell products.
  • the user can purchase a desired product from a desired store in the online shopping mall.
  • the online shopping mall managed by the online shopping mall server 1 is referred to as a specific electronic shopping mall.
  • the online shopping mall server 1 transmits, for example, a web page of a specific online shopping mall, or performs processing related to product search, ordering, and the like.
  • the credit card server 2 is a server device that manages information related to credit card usage.
  • the credit card server 2 may be installed by a credit company, for example.
  • a plurality of credit card servers 2 may be installed.
  • the credit card server 2 may be installed for each credit company.
  • the credit card server 2 transmits information on the credit card usage history to the online shopping mall server 1.
  • the store terminal 3 is a terminal device used by employees of a store opening a store in a specific electronic shopping mall.
  • the store terminal 3 accesses a server device such as the online shopping mall server 1 based on an operation from an employee or the like. Thereby, store terminal 3 receives and displays a web page from a server device.
  • Software such as a browser and an e-mail client is incorporated in the store terminal 3.
  • the employee registers, for example, information on products to be sold in a specific electronic shopping mall and confirms the order contents of the products.
  • a personal computer, a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile information terminal such as a smartphone, a mobile phone, or the like is used as the store terminal 3.
  • the user terminal 4 is a terminal device of a user who purchases a product from a specific electronic shopping mall.
  • the user terminal 4 receives the web page from the online shopping mall server 1 and displays it by accessing the online shopping mall server 1 based on an operation from the user.
  • Software such as a browser and an e-mail client is incorporated in the user terminal 4.
  • the user terminal 4 accesses a web page of a specific electronic shopping mall, searches for a product, or orders a desired product.
  • a personal computer, a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile information terminal such as a smartphone, a mobile phone, or the like is used.
  • FIG. 2A is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of the credit card server 2 according to the present embodiment.
  • the credit card server 2 includes a communication unit 21, a storage unit 22, an input / output interface 23, and a system control unit 24.
  • the system control unit 24 and the input / output interface 23 are connected via a system bus 25.
  • the communication unit 21 is connected to the network NW and controls the communication state with the online shopping mall server 1 and the like.
  • the storage unit 22 is configured by a hard disk drive, for example.
  • the storage unit 22 stores various programs and data.
  • databases such as a member store DB 22a and a card use history DB 22b are constructed.
  • DB is an abbreviation for database.
  • FIG. 2B is a diagram showing an example of contents registered in the database constructed in the storage unit 22 of the credit card server 2.
  • the member store DB 22a information on member stores of the payment service by credit card is registered for each member store.
  • Credit card member stores may include, for example, stores that open in specific electronic shopping malls and stores that do not open in specific electronic shopping areas.
  • screen store attributes such as a member store ID, a member store category code, a member store name, an address, a telephone number, and an e-mail address are registered in association with each other.
  • the member store ID is identification information for identifying the member store.
  • the member store category code is identification information for identifying the category to which the member store belongs. For example, the category to which the member store belongs may be determined according to the products / services handled by the member store, the type of business, the business format, and the like.
  • a specific example is a merchant category code (MCC).
  • MCC merchant category code
  • the credit card usage history is registered in the card usage history DB 22b.
  • the card usage history may be registered every time a purchase price of a product is settled using, for example, a credit card.
  • the card usage history DB 22b is registered as a card usage history in association with a card number, card usage date / time, card usage member store ID, card usage amount, and the like.
  • the card number is the number of the credit card used.
  • the card use date is the date when the credit card was used.
  • the card use member store ID is the store ID of the member store where the credit card is used.
  • the card use member store ID is an example of use store identification information in the present invention. Further, the card use member store ID is an example of use store information related to the store where the settlement means is used.
  • the card usage amount is the amount settled with a credit card.
  • the input / output interface 23 performs interface processing between the communication unit 21, the storage unit 22, and the system control unit 24.
  • the system control unit 24 includes a CPU (Central Processing Unit) 24a, a ROM (Read Only Memory) 24b, a RAM (Random Access Memory) 24c, and the like.
  • the CPU 24a reads out and executes each program stored in the storage unit 22, thereby executing various processes.
  • the system control unit 24 executes a card usage history transmission process.
  • a card usage history transmission process may be executed in response to a request from the online shopping mall server 1.
  • the card use history transmission process may be executed at a predetermined cycle. This period may be, for example, a predetermined time, one day, one week, or the like.
  • the system control unit 24 acquires, from the card usage history DB 22b, a card usage history whose card usage date and time is later than the previous execution date and time of the card usage history transmission process.
  • the system control unit 24 acquires a member store category code corresponding to the card use member store ID included in the acquired card use history from the member store DB 22a.
  • the system control unit 24 adds the acquired member store category code as a card use member store category code to the card use history.
  • the system control unit 24 transmits the card use history to the online shopping mall server 1.
  • FIG. 3A is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the online shopping mall server 1 includes a communication unit 11, a storage unit 12, an input / output interface 13, and a system control unit 14.
  • the system control unit 14 and the input / output interface 13 are connected via a system bus 15.
  • the communication unit 11 is connected to the network NW and controls the communication state with the credit card server 2, the store terminal 3, the user terminal 4, and the like.
  • the storage unit 12 is composed of, for example, a hard disk drive.
  • the storage unit 12 is an example of each of a purchase history storage unit, a usage history storage unit, and an access history storage unit in the present invention.
  • databases such as a member DB 12a, a product DB 12b, a store DB 12c, a store product DB 12d, an access history DB 12e, a purchase history DB 12f, an analysis card history DB 12g, and a recommendation excluded product DB 12h are constructed. Details of each database will be described below.
  • the database items may be appropriately normalized or made redundant according to various requirements such as performance and operability of the online shopping mall server 1.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of contents registered in the database constructed in the storage unit 12 of the online shopping mall server 1.
  • member information related to users who are registered as members in the specific online shopping mall is registered for each user.
  • the member DB 12a is associated with user attributes such as a member ID, password, nickname, name, date of birth, gender, postal code, address, telephone number, e-mail address, card number, and the like. Registered as information.
  • the member ID is identification information for identifying a member.
  • the card number registered in the member DB 12a is a credit card number registered by the user in the specific electronic shopping mall. With the credit card registered in the specific electronic shopping street, the user can settle the purchase price of the product in the specific electronic shopping street.
  • the card number registered in the member DB 12a is an example of member identification information in the present invention.
  • product information related to products is registered for each product.
  • product attributes such as a product code, a product category code, a product name, a repeat flag, a repeat cycle, and a similar product list are registered in the product DB 12b as product information.
  • the product code is code information for identifying a product.
  • As the product code for example, an EAN (European Article Number Code) code, a JAN (Japanese Article Number Code) code, a UPC (Universal Product Code) code, or the like may be registered.
  • the product code is an example of each of the product category identification information and the category identification information of the present invention.
  • the product category code is identification information for identifying the category to which the product belongs.
  • the product category code assigning system and the member store category code assigning system may be the same or different. If the product category code assignment system and merchant category code assignment system are the same, for example, only the product category code that matches the member store category code that indicates the category of the member store that can identify the product category is defined. May be. Examples of the category of the member store for which the category of the product cannot be specified include a convenience store, a discount store, a supermarket, a department store, and the like.
  • the product category code is an example of each of the product category identification information and the category identification information of the present invention.
  • the repeat flag indicates whether or not the product has a property of being repeatedly purchased by the same user. A product having the property of being repeatedly purchased is called a repeat product.
  • the repeat product may be, for example, a food product, a consumable product, or a daily necessities.
  • the repeat flag When the repeat flag is TRUE, it indicates that the product is a repeat product, and when the repeat flag is FALSE, it indicates that the product is not a repeat product.
  • the repeat cycle indicates a cycle in which the product is purchased when the product is a repeat product.
  • the similar product list is a list of other products similar to the product. This product is called a similar product. For example, a product code of a similar product is registered in the similar product list.
  • Store information related to stores in the specific electronic shopping mall is registered in the store DB 12c for each store. Specifically, store attributes such as store ID, store name, postal code, address, telephone number, and mail address are associated with the store DB 12c and registered as store information.
  • the store ID is identification information for identifying the store.
  • the store ID assignment system for the specific online shopping mall and the credit card member store ID assignment system may be the same or different.
  • Store product information related to products sold by stores in the specific electronic shopping mall is registered for each product in the store product DB 12d.
  • product attributes such as product ID, store ID, product code, price effective start date, price effective end date, price, and advertising content are associated and registered as store product information.
  • the product ID is identification information given by the store to identify the product to be sold.
  • the store ID is identification information that identifies a store that sells a product.
  • the product code is code information for identifying a product sold by the store.
  • the price valid start date and the price valid end date indicate a period during which the price registered in the store product information is valid. A plurality of combinations of price effective start date, price effective end date, and price may be registered.
  • the advertisement content is data for displaying an advertisement for a product.
  • the advertising content may be image data, moving image data, text data, RIA (Rich Internet Application), or the like. Further, the advertising content may include a plurality of types of data.
  • the access history DB 12e the access history for the product page in the specific electronic shopping mall is registered for each access.
  • the product page is a web page on which detailed information regarding the product sold by the store is displayed. For example, the product name, product ID, product image, price, product description, etc. are displayed.
  • the product page also includes a button for putting the product into the shopping cart. By selecting this button, the user can put the product into the shopping cart and then perform a purchase procedure for the product in the shopping cart.
  • an access member ID is a member ID indicating a user who has accessed the product page, that is, a user who has viewed the product page. A user who accesses the product page is called an access member.
  • the access member ID is an example of accessor identification information of the present invention.
  • the access date and time is the date and time when the product page is accessed.
  • the access store ID is a store ID of a store that sells products corresponding to the accessed product page. A store corresponding to the accessed product page is called an access store.
  • the access store ID is an example of access store identification information in the present invention.
  • the access product ID is a product ID of a product corresponding to the accessed product page.
  • the access product ID is an example of access product information related to the access product. In the specific online shopping mall, the product page and the product ID correspond one-to-one.
  • a product corresponding to the accessed product page is referred to as an access product.
  • the access product ID is an example of access product identification information of the present invention.
  • a product code may be registered in the access history DB 12e instead of the access product ID.
  • the accessed product page can be specified by a combination of the product code and the store ID.
  • the product code is an example of access product identification information of the present invention.
  • the system control unit 14 When the system control unit 14 receives the request for the product page from the user terminal 4, the system control unit 14 transmits the product page corresponding to the URL included in the request to the user terminal 4. At this time, the system control unit 14 acquires the access product ID and the access store ID based on the URL included in the request. Further, the system control unit 14 acquires the access member ID based on, for example, session information or a cookie transmitted from the user terminal 4 together with the request. In addition, the system control unit 14 acquires the current date and time as the access date and time. Then, the system control unit 14 registers an access history including the access member ID, access date / time, access store ID, access product ID, and the like in the access history DB 12e.
  • the purchase history of products in the specific electronic shopping mall is registered for each purchase.
  • the purchase history DB 12f is registered as a purchase history in association with a purchase member ID, purchase date and time, purchase store ID, purchase product ID, purchase price, and the like.
  • the purchased member ID is the member ID of the user who purchased the product.
  • the purchase member ID is an example of purchaser identification information of the present invention.
  • the purchase date and time is the date and time when the product is purchased.
  • Purchase store ID is store ID of the store which sells the purchased goods.
  • the purchased product ID is the product ID of the purchased product.
  • the purchased product ID is an example of purchased product identification information of the present invention.
  • the purchased product ID is an example of purchased product information regarding the purchased product.
  • a product code may be registered in the access history DB 12e instead of the access product ID. In this case, the product code is an example of the purchased product identification information of the present invention.
  • the card use history transmitted from the credit card server 2 is registered in the analysis card history DB 12g. That is, in the analysis card history DB 12g, a card number, a card use date and time, a card use member store category code, a card use member store ID, a card use amount, etc. are associated and stored as card use history information.
  • the card number, card use date, card use member store category code, and card use amount registered in the analysis card history DB 12g are the use member identification information, use date, use store category identification information, and use amount in the present invention, respectively. It is an example.
  • the card use member store ID and the card use member store category code are an example of use store information relating to a store where the settlement means is used.
  • the card use member store category code is a member store category code of the member store DB 22a corresponding to the card use member store ID of the card use history DB 22b.
  • recommendation excluded product information related to products excluded from products recommended for the user is registered for each combination of the target user and the target product.
  • Recommending a product to the user may be, for example, displaying an advertisement for the product in a web page, or sending an email recommending the purchase of the product to the user.
  • the member ID, the product code, the exclusion start date, the exclusion end date, and the like are associated with the recommendation excluded product DB 12h and registered as recommendation excluded product information.
  • the member ID indicates a user whose product is not recommended.
  • the product code indicates a product not recommended by the user.
  • the exclusion start date and the exclusion end date indicate a period in which the product is not recommended for the user. The exclusion start date may not be registered.
  • the storage unit 12 stores various data for displaying a web page, for example, an HTML (HyperText Markup Language) document, an XML (Extensible Markup Language) document, image data, text data, an electronic document, and the like.
  • the storage unit 12 stores various setting values.
  • the storage unit 12 stores various programs such as an operating system, a WWW (World Wide Web) server program, a DBMS (Database Management System), and an electronic commerce control program.
  • the electronic commerce control program is a program for performing processing related to electronic commerce in an electronic shopping mall.
  • the electronic commerce control program is an example of an information processing program of the present invention.
  • the various programs may be acquired from, for example, another server device or the like via the network NW, or may be recorded on a recording medium such as a magnetic tape, an optical disk, or a memory card and read via the drive device. You may be made to do.
  • the electronic commerce control program or the like may be a program product.
  • the input / output interface 13 performs interface processing between the communication unit 11 and the storage unit 12 and the system control unit 14.
  • the system control unit 14 includes a CPU 14a, a ROM 14b, a RAM 14c, and the like.
  • the CPU 14a is an example of a processor.
  • the present invention can also be applied to various processors different from the CPU.
  • Each of the storage unit 12, the ROM 14b, and the RAM 14c is an example of a memory.
  • the present invention can also be applied to various memories different from the hard disk, ROM, and RAM.
  • the online shopping mall server 1 may be composed of a plurality of server devices.
  • a server device that performs processing such as ordering products in a specific electronic shopping mall
  • a server device that estimates whether or not a product has been purchased at a store other than the online shopping mall, a server device that manages a database, and the like may be connected to each other via a LAN or the like. Therefore, the information processing apparatus according to the present invention may be implemented in one server apparatus or may be implemented by a process in which a plurality of server apparatuses are linked.
  • FIG. 3B is a diagram illustrating an example of functional blocks of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the system control unit 14 functions as an estimation unit 141, a recommendation unit 142, a notification unit 143, and the like as illustrated in FIG. 3B when the CPU 14a reads and executes a program such as an electronic commerce control program.
  • the estimation unit 141 is an example of an acquisition unit, an estimation unit, and a specification unit in the present invention.
  • the recommendation unit 142 is an example of providing means in the present invention.
  • the notification unit 143 is an example of output means in the present invention.
  • the estimation unit 141 analyzes the access history, purchase history, card usage history, and the like. Then, the estimation unit 141 estimates whether or not the user has purchased a product corresponding to the product page at a store other than the specific electronic shopping mall, although the user has accessed the product page of the specific electronic shopping mall based on this analysis. To do.
  • the fact that the user has purchased the product at a store other than the specific electronic shopping mall may have an important meaning in marketing. For example, even if a user purchases a product purchased at a store other than the specific electronic shopping mall from the specific electronic shopping mall, the user is unlikely to purchase the product at the specific electronic shopping mall. Therefore, in the online shopping mall server 1, the efficiency of processing for recommending a product is lowered.
  • Stores other than the specific electronic shopping mall may include, for example, stores in the real world and stores in a virtual space.
  • the store on the virtual space may include, for example, an electronic commerce site.
  • the electronic commerce site may include an electronic shopping mall different from the specific electronic shopping mall, for example.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a process in which it is estimated that a user of a specific electronic shopping mall has purchased a product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the estimation unit 141 acquires an access history from the access history DB 12e.
  • the estimation unit 141 may acquire an access history whose access date and time is within a predetermined setting period.
  • the first day of the set period may be, for example, a predetermined number of days before, a week before, a month before, or the like.
  • the last day of the set period may be, for example, today or may be a past day.
  • the estimation unit 141 may perform estimation for each access history.
  • the estimation unit 141 determines whether the acquired access history satisfies two conditions. As two conditions, there are a purchase history condition and a card use history condition.
  • the purchase history condition is that the access member who has accessed the product page does not purchase a product whose identity with the access product corresponding to the product page is equal to or higher than a predetermined standard in the specific online shopping mall.
  • the product whose identity is equal to or higher than a predetermined standard may be the same product as the access product, for example.
  • the same product as the access product is a product provided with the same product code as the product code of the access product.
  • the product whose identity is equal to or greater than a predetermined reference may be, for example, the same product as the access product or a product similar to the access product.
  • a product whose identity is greater than or equal to a predetermined standard may be a product that belongs to the same category as the category of the access product.
  • the reason why similar products or products of the same category are included is that an access member may stop purchasing access products and purchase similar products or products of the same category.
  • a purchase history satisfying the following three conditions is not stored in the purchase history DB 12f in relation to the access history.
  • Condition 1-2 Access date / time ⁇ Purchase date / time
  • Condition 1-1 indicates that the access member and the purchasing member are the same.
  • Condition 1-2 indicates that the access member purchased the product after viewing the product page.
  • Condition 1-3 indicates that the identity of the access product and the purchased product is equal to or higher than the standard. Here, it is indicated that the purchased product is the same product as the access product or a product similar to the access product.
  • the estimation unit 141 acquires store product information including a product ID that matches the access product ID from the store product DB 12d.
  • the estimation unit 141 acquires product information including a product code that matches the product code included in the acquired store product information from the product DB 12b.
  • the estimation unit 141 can acquire a similar product list indicating a list of products similar to the access product from the acquired product information.
  • the identity criterion in Condition 1-3 may be a product whose purchased product belongs to the same category as the category of the access product. In this case, whether or not the condition 1-3 is satisfied is determined by the method described below.
  • the estimation unit 141 acquires a product code corresponding to the purchased product ID and a product code corresponding to the access product ID from the store product DB 12d.
  • the estimation unit 141 acquires a product category code corresponding to each acquired product code from the product DB 12b.
  • the estimation unit 141 may determine whether or not the acquired product category codes are the same.
  • the product code and product category code corresponding to the access product are examples of access product information related to the access product.
  • the product code or product category code corresponding to the purchased product is an example of purchased product information regarding the purchased product.
  • the card usage history condition is that the access member subsequently settled the purchase price of a product belonging to the same category as the access product category using a credit card registered in the specific electronic shopping mall. That is, the card use history condition is that a card use history satisfying the following three conditions is stored in the card history DB 12f.
  • Condition 2-3: Access product category code card usage merchant category code
  • Condition 2-1 indicates that an access member who is a user of a specific electronic shopping mall has used a credit card.
  • Condition 2-2 indicates that the access member has used a credit card after viewing the product page.
  • Condition 2-3 indicates that a product belonging to the same category as the category of the access product is purchased with a credit card. The reason is that the card-use member store category code that matches the product category code is estimated to indicate the category of the member store that sells the product in the category indicated by the product category code.
  • the estimation unit 141 uses the access product indicated by the access product ID included in the access history and the member store or the card use member store of the category indicated by the card use member store category included in the card use history.
  • the estimation unit 141 acquires a card number corresponding to the access member ID included in the access history from the member DB 12a. Further, in order to determine the condition 2-3, the estimation unit 141 acquires a product code corresponding to the access product ID included in the access history from the store product DB 12d, and acquires a product category code corresponding to the product code from the product DB 12b. To do.
  • the product category code corresponding to the access product ID is an example of access product information related to the access product.
  • the product category code assignment system may differ from the credit card member store category code assignment system.
  • the estimation unit 141 may convert the card use member store category code into the product category code of the access product.
  • the storage unit 12 may further store a conversion table in which a member store category code and a product category code representing a category of a product sold by a store of the category indicated by the member store category code are associated with each other. Then, the estimation unit 141 may acquire a product category code corresponding to the card use member store category code from this table, and add the product category code to the card use history.
  • the estimation unit 141 may acquire a product category code based on the card use member store ID.
  • the storage unit 12 may further store a conversion table in which the member store ID is associated with a product category code representing a category of products sold by the store indicated by the member store ID. Then, the estimation unit 141 may acquire a product category code corresponding to the card use member store ID from this table and add the product category code to the card use history.
  • the condition 2-3 when the product category code is registered in the card usage history may be as follows.
  • the product category code of the card usage history is an example of the user store category identification information of the present invention.
  • the estimation unit 141 may use a condition different from the above as the condition 2-3.
  • a sales store category code may be registered in the product DB 12b in association with the product code.
  • the sales store category code is identification information for identifying a category to which a store that sells the access product indicated by the access product ID belongs.
  • the access store category code assignment system may be the same as the member store category code assignment system.
  • the sales store category code is an example of the category identification information in the present invention.
  • the estimation unit 141 acquires a product code corresponding to the access product ID included in the access history from the store product DB 12d. And the estimation part 141 acquires the sales store category code corresponding to the acquired goods code from goods DB12b.
  • Condition 2-3 in this case may be as follows.
  • Sales store category code card use member store category code
  • the sales store category code corresponding to the access product is an example of access product information related to the access product.
  • the storage unit 12 may store a conversion table in which the card use member store ID and the sale product category code of the product sold by the store indicated by the card use member store ID are associated with each other.
  • the sales product category code is a product category code of a product sold by the member store indicated by the card-use member store ID.
  • the estimation unit 141 may acquire a sales product category code corresponding to the card use member store ID from this table.
  • Condition 2-3 in this case may be as follows.
  • the condition 2-3 in this case is that the card use history includes the card use member store ID associated with the sale product category code that matches the product category code of the access product.
  • the sales merchandise category code corresponding to the card-use member store ID is an example of the sales merchandise category identification information in the present invention, and the sales merchandise category code is used shop information relating to the shop where the settlement means is used. It is an example.
  • the estimation unit 141 may estimate that the access member has purchased the access product at a store other than the specific online shopping mall.
  • a credit card usage history does not include information for identifying a product for which the purchase price has been settled, such as a product code.
  • the estimation unit 141 can perform the above estimation.
  • the card usage history condition may include that a card usage history including a card usage amount having a predetermined relationship with the price of the access product is stored in the card history DB 12f.
  • a card usage history including a card usage amount having a predetermined relationship with the price of the access product is stored in the card history DB 12f.
  • the price of the access product in this case is the price set by the access store for the access product.
  • the predetermined relationship may be, for example, that the difference between the price of the access product and the card usage amount is equal to or less than a preset reference difference.
  • the reference difference is set to any value of 0 or more, for example.
  • the reference difference may be a uniform fixed value, may be a fixed value for each price range of the access product or the amount of money for one card use, or the access product or 1 It may be a value (for example, 5% of the price of the access product) calculated by a predetermined calculation method according to the card usage amount of time.
  • the predetermined relationship may be that the difference between the card usage amount and the multiple of the access product price that is the smallest difference with the card usage amount is equal to or less than the reference difference.
  • An access member may purchase multiple access products, for example.
  • the relationship using multiples can correspond to multiple purchases of access products.
  • the predetermined relationship may be, for example, that the fractional part of the ratio between the card usage amount and the access product amount is within a predetermined range (for example, 0.9 or more or 0.1 or less). Assuming that the quotient and surplus when the card usage amount is divided by the price of the access product are Qu and Su, respectively, in this embodiment, the predetermined relationship may be as shown below.
  • Condition 2-4 (when Qu ⁇ 1): min (Su, price of access product ⁇ Su) ⁇ reference difference
  • Min () is a function indicating the minimum value.
  • the estimation unit 141 acquires store product information including a product ID that matches the access product ID in the access history.
  • the estimation unit 141 acquires, as the price of the access product, the price whose access date / time is included between the price effective start date and the price effective end date among the prices included in the acquired store product information.
  • the card usage history condition is that, in addition to the conditions 2-1 to 2-3 or the conditions 2-2 to 1-4, the card usage history satisfying the following conditions is stored in the card history DB 12f. May be.
  • This condition indicates that the access product was purchased at a store different from the access store.
  • the store ID assignment system of the specific electronic shopping mall is different from the credit card member store ID assignment system.
  • the estimation unit 141 when the estimation unit 141 receives a card usage history from the credit card server 2 and registers the card usage history in the card history DB 12f, the estimation unit 141 associates the card usage member store ID with the store ID (for example, stores the card usage in the store DB 12c).
  • the member-used store ID may be converted into a store ID using a member store ID may be added).
  • the estimation part 141 may add store ID to a card
  • Condition 2-5 when the store ID is registered in the card use history may be as follows.
  • the estimation unit 141 may estimate whether or not an access member has purchased an access product at a store other than the specific electronic shopping mall for each of all access histories within the set period. Or the estimation part 141 may further limit the access log
  • the estimation unit 141 may obtain a product page by the access member.
  • the transition of the number of accesses to may be specified.
  • the product whose identity is equal to or higher than a predetermined standard may be the same product as the access product, for example.
  • the same product as the access product is a product provided with the same product code as the product code of the access product.
  • the product whose identity is equal to or greater than a predetermined reference may be, for example, the same product as the access product or a product similar to the access product.
  • a product whose identity is greater than or equal to a predetermined standard may be a product that belongs to the same category as the category of the access product.
  • This identity criterion and the identity criterion of purchase history condition condition 1-3 may be the same or different.
  • the transition of the number of accesses may be, for example, the number of accesses for each predetermined unit period within the set period.
  • the length of the unit period may be, for example, one day, one week, a predetermined time, or the like.
  • the estimation unit 141 may determine whether or not the number of accesses after a certain point of time is lower than a preset number or more from the number of accesses before a certain point based on the transition of the number of accesses. .
  • the day when the number of accesses decreases more than a preset level is called a predetermined decrease day.
  • the preset level may be, for example, a value using a ratio of the number of accesses or a value using a difference in the number of accesses.
  • the user may frequently browse the product page of the product. For example, when a plurality of stores in a specific electronic shopping mall sell the same product, the user may browse product pages of the plurality of stores. In addition, for example, the user may consider which store to purchase the product from among stores in the specific electronic shopping mall and stores other than the specific electronic shopping mall. In addition, the user may view the same product page many times in order to check the information on the product or to check whether the price of the same product in a certain store has changed. Therefore, when the user is considering purchasing a product, the number of accesses to the product page of the product is a certain number.
  • the estimation unit 141 may acquire an access history including an access date and time immediately before the predetermined decrease date from a plurality of access histories. And the estimation part 141 may estimate whether the access member has purchased the access goods in stores other than a specific electronic shopping mall using the acquired access history. As a result, the number of access histories to be estimated can be reduced.
  • the access history including the previous access date / time is an access history including the access date / time closest to the predetermined decrease date among the access histories including the access date / time prior to the predetermined decrease date. For the reason described above, it is estimated that the access member purchased the access product at a store other than the specific electronic shopping mall after the access date and time immediately before the predetermined decrease date.
  • the card usage history before the access date and time immediately before the predetermined decrease date is excluded from the card usage history satisfying the card usage history condition. Therefore, the estimation accuracy and processing efficiency of the estimation unit 141 can be increased, and the processing load on the estimation unit 141 can be reduced.
  • FIG. 6 is a graph showing changes in the number of accesses per day for a product page of a product by a user. As shown in FIG. 6, a certain number of accesses is seen between January 1 and January 5. On January 6, the number of accesses has dropped dramatically. After that, the number of accesses remains lowered. In this case, the estimation unit 141 determines, for example, that January 6 is a predetermined decrease date. Dates T1 to T13 indicate the access date and time for the product page by the user. In this case, for example, the estimation unit 141 specifies the date and time T11 closest to midnight among the access dates and times T1 to T11 before midnight on January 6, for example. Then, the estimation unit 141 uses the access history of the access date / time T11 for estimation.
  • the estimation unit 141 may estimate that the access member has not purchased the access product at a store other than the specific online shopping mall. If the number of access to the product page has not drastically decreased, it is likely that the access member is still considering whether or not to purchase the product. That is, there is a high probability that the access member has not purchased the access product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the recommendation unit 142 may perform recommendation exclusion registration when the estimation unit 141 estimates that the access member has purchased the access product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the recommended exclusion registration means that the estimated access product is excluded from the products recommended for the access member, the access member is excluded from users recommended for the access product, or the access product for the access member. To stop or ban the recommendation.
  • the recommendation unit 142 registers the recommendation excluded product information including the member ID of the access member and the product code of the access product in the recommendation excluded product DB 12h.
  • the recommendation unit 142 may or may not register the exclusion start date and the exclusion end date.
  • the access product may be excluded from the product recommended for the access member indefinitely.
  • the exclusion start date and the exclusion end date are registered, the access product is excluded from the period indicated by the exclusion start date and the exclusion end date, for example, the product recommended for the access member. This period is called the recommendation exclusion period.
  • the exclusion start date may be a card use date, for example.
  • the length of the recommendation exclusion period may be set in advance for all commodities. Alternatively, for example, the length of the recommendation exclusion period may be set for each product.
  • the length of the recommendation exclusion period may be the number of days corresponding to the repeat cycle.
  • the recommendation unit 142 may calculate the length of the recommendation exclusion period by subtracting the number of grace days from the repeat cycle.
  • the grace period is the number of days set for the recommendation unit 142 to provide information recommending the access product before the access member purchases the access product again.
  • the grace period may be set in advance for all products, or may be set for each product.
  • the length of the recommendation exclusion period may be set in advance. In this case, the length of the recommendation exclusion period is significantly longer than the repeat cycle of the repeat product.
  • the recommendation part 142 does not need to register an exclusion start date and an exclusion end date, for example.
  • the item of recommendation exclusion period may be provided in goods DB12b instead of a repeat period.
  • the exclusion end date may be a date obtained by adding the recommendation exclusion period of the product DB 12b from the exclusion start date.
  • the recommendation unit 142 provides the user terminal 4 with information for recommending products sold in the specific online shopping mall to users of the specific electronic shopping mall. For example, when the recommendation unit 142 transmits a web page in response to a request from the user terminal 4, the recommendation unit 142 may transmit a web page including an advertisement for a product. Or the recommendation part 142 may transmit the email which described the advertisement of goods to the user of a specific online shopping mall.
  • the recommendation unit 142 may determine at least one of the recommended user and the recommended product based on at least one of the access history, the purchase history, and the analysis card history. Good. A user whose product is recommended is referred to as a recommended user. Recommended products are referred to as recommended products.
  • the recommended user is a user who uses the user terminal 4 that transmitted the request.
  • the recommendation unit 142 may determine both the recommended user and the recommended product based on the history.
  • the recommendation unit 142 may determine one of the recommended user and the recommended product based on a predetermined criterion first, and may determine the other of the determined recommended user and the recommended product based on the history and the other.
  • a method for determining recommended users and recommended products a method using collaborative filtering that is determined based on the similarity between users or products calculated from the above history, simultaneous use between products or specific cross-selling sales
  • a known method such as a method using a rule set in advance based on a campaign or the like can be used.
  • the recommendation unit 142 may be a product corresponding to a product page that the user has accessed, a product similar to the product, a product that has the same category as the product, or that the user has accessed.
  • a product sold by a store corresponding to a certain product page may be determined as a recommended product.
  • the recommendation unit 142 may purchase a product corresponding to a product page that the user has purchased, a product similar to the product, a product that has the same category as the product, or a user purchase based on the purchase history.
  • a product sold by a store that sells a certain product may be determined as a recommended product.
  • the recommendation unit 142 may determine, as a recommended product, a product that belongs to the category of the product for which the user has settled the purchase price based on the card usage history.
  • the recommendation unit 142 may not provide information that recommends, for example, an estimated product purchased by the estimation unit 141 at a store other than the specific electronic shopping mall to a user who is estimated to have purchased the product. Thereby, since the user does not receive information on a product that is likely to be purchased by the user, the troublesomeness of receiving unnecessary information can be eliminated. In addition, since the number of products that can be recommended products is reduced, the processing load on the recommendation unit 142 may be reduced. For example, consider a case where the lower limit of the number of advertisements displayed on a web page or the number of advertisements included in an e-mail is not predetermined.
  • the recommendation unit 142 determines one or more recommended products
  • the recommended product 142 can exclude the products estimated to have been purchased at a store other than the specific online shopping mall from the recommended products. Further, for example, consider a case where an e-mail including an advertisement for a certain product is transmitted to a plurality of users determined based on a predetermined condition. In this case, the recommendation unit 142 may not send an e-mail to a user who is estimated to have purchased the product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the recommendation unit 142 has registered in the recommendation excluded product DB 12h information that specifically recommends the product indicated by the product code registered in the recommended exclusion product DB 12h to the user indicated by the member ID registered in the recommended exclusion product DB 12h.
  • the period indicated by the exclusion start date and the exclusion end date will not be provided. Thereby, the information which recommends goods for the period set for every predetermined period or goods is not provided. If the exclusion start date and the exclusion end date are not registered, the recommendation unit 142 may not provide information recommending a product indefinitely, for example.
  • the recommendation part 142 does not need to provide the information which recommends the goods similar to the goods estimated to be purchased in stores other than a specific electronic shopping mall. This is because after a user purchases a certain product, the user may not purchase a similar product.
  • the recommendation unit 142 may register the recommendation excluded product information of similar products in the recommendation excluded product DB 12h.
  • the recommendation unit 142 excludes the product from the recommended product. May be.
  • the recommendation unit 142 may delete, for example, the recommendation excluded product information for which the exclusion end date has elapsed from the recommendation excluded product DB 12h.
  • the recommendation part 142 may perform the process which deletes the recommendation exclusion product information which the exclusion end date passed for every predetermined period.
  • the notification unit 143 indicates that the access product has been purchased at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • Other store purchase notification information for notifying stores that sell access products is output.
  • the store can know that the product sold by the store has been purchased at a store other than the specific electronic mall even though the product page of the store has been accessed. Then, the store can consider some means for marketing based on the other store purchase notification information.
  • the other store purchase notification information includes, for example, at least one of a product ID, a product code, and a product name of the access product. Further, the other store purchase notification information may include a message such as “AAA may have been purchased at a store other than the specific electronic shopping mall”. “AAA” is a product name. Further, the other store purchase notification information may include, for example, at least one of an estimated purchase date, an estimated purchase price, and the like. The estimated purchase date is a credit card usage date. The estimated purchase amount is a credit card usage amount.
  • the notification unit 143 may transmit, for example, an e-mail addressed to a store as other store purchase notification information.
  • the notification unit 143 may add other store purchase notification information to the web page.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of another store purchase estimation process of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the other store purchase estimation process is a process for estimating that a user of the specific electronic shopping mall has purchased a product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the system control unit 14 executes another store purchase estimation process, for example, at a predetermined cycle. For example, the system control unit 14 may execute another store purchase estimation process once a day, may execute another store purchase estimation process every predetermined time, or may be triggered by access from the user. Store purchase estimation processing may be executed.
  • the estimation unit 141 searches the access history DB 12e for an access history including the access date and time within the set period. Then, the estimation unit 141 generates a history list including the access history found by the search (Step S11). Next, the estimation unit 141 acquires a product code corresponding to the access product ID included in the access history from the store product DB 12d for each access history registered in the history list. Then, the estimation unit 141 adds the acquired product code to the corresponding access history (step S12). Next, the estimating unit 141 selects one access history from the history list (step S13). Next, the estimation unit 141 executes an access number analysis process (step S14).
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the access number analysis process of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the estimation unit 141 acquires a product code from the selected access history (step S31).
  • the estimating unit 141 acquires an access member ID and a product code from the selected access history.
  • the estimating unit 141 extracts all access histories including the acquired access member ID and product code from the history list (step S32).
  • the estimating unit 141 deletes the extracted access history from the history list (step S33).
  • the estimation unit 141 calculates the number of accesses for each day within the set period based on the access date and time included in the extracted access history (step S34).
  • the estimating unit 141 sets the target date as the second day of the set period (step S35).
  • the estimating unit 141 calculates the reference access number by dividing the access number on the day before the target date by the reference decrease degree (step S36).
  • the reference lowering degree is a reference value or threshold value that reduces the number of accesses.
  • the reference reduction degree is set to a value larger than 1, for example, and is stored in the storage unit 12.
  • the estimation unit 141 compares the number of accesses on each day after the target date with the reference number of accesses.
  • step S37 determines whether the access number of all the days after a target day is less than a reference
  • step S38 the estimation unit 141 sets the analysis result to “with drastic decrease”.
  • the estimating unit 141 determines, as the target access history, the access history whose access date and time is immediately before the target date among the extracted access histories (step S39). That is, the estimation unit 141 determines, as the target access history, the access history including the access date and time closest to midnight on the target day among the access histories including the access date and time before midnight on the target date. Then, the estimation unit 141 ends the access number analysis process.
  • step S40 the estimation unit 141 determines whether the target date is the end date of the set period. At this time, if the estimation unit 141 determines that the target date is not the end date of the set period (step S40: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S41. Then, the estimating unit 141 sets a new target date to the next day of the current target date (step S41), and proceeds to step S36. On the other hand, when the estimation unit 141 determines that the target date is the end date of the set period (step S40: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S42. Then, the estimation unit 141 sets the analysis result to “no drastic decrease” and ends the access number analysis process.
  • the estimation unit 141 determines whether or not the analysis result is “with drastic decrease” as shown in FIG. 7 (step S15). At this time, if the estimation unit 141 determines that the analysis result is not “absolute decrease” (step S15: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S22. On the other hand, when the estimation unit 141 determines that the analysis result is “has drastically decreased” (step S15: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S16. And the estimation part 141 performs a purchase history determination process (step S16).
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of purchase history determination processing of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the estimation unit 141 acquires an access member ID, an access date and time, and a product code from the target access history. Then, the estimation unit 141 searches the purchase history DB 12f for a purchase history including the access member ID of the target access history as the purchased member ID (step S51). Next, the estimating unit 141 determines whether or not at least one purchase history is found as a result of the search in step S51 (step S52). At this time, when it is determined that the purchase history has not been found (step S52: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S59.
  • step S59 the estimation unit 141 sets the determination result to “no purchase history” (step S59), and ends the purchase history determination process.
  • step S52 the estimation unit 141 proceeds to step S53.
  • step S53 the estimation unit 141 searches the purchase history including the purchase date and time later than the access date and time of the target access history from the purchase history found by the search in step S51.
  • step S54 determines whether or not at least one purchase history is found as a result of the search in step S53 (step S54). At this time, when it is determined that the purchase history has not been found (step S54: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S59. On the other hand, if the estimation unit 141 determines that a purchase history has been found (step S54: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S55.
  • step S55 the estimation unit 141 acquires, for each purchase history found by the search in step S51, a product code corresponding to the purchased product ID included in the purchase history from the store product DB 12d.
  • step S56 the estimation unit 141 acquires a similar product list corresponding to the product code of the target access history from the product DB 12b (step S56).
  • step S57 the estimation unit 141 includes a purchase history corresponding to a product code that matches either the product code of the target access history or the product code registered in the similar product list in the purchase history found by the search in step S53. It is determined whether or not there is (step S57).
  • step S57: NO if the estimation unit 141 determines that there is no purchase history corresponding to the product code that matches any of the product codes (step S57: NO), the process proceeds to step S59. On the other hand, if the estimating unit 141 determines that there is a purchase history corresponding to the product code that matches any of the product codes (step S57: YES), the estimating unit 141 proceeds to step S58. Then, the estimation unit 141 sets the determination result to “with purchase history” (step S58), and ends the purchase history determination process.
  • the estimation unit 141 determines whether or not the determination result is “no purchase history” as shown in FIG. 7 (step S17). At this time, if the estimation unit 141 determines that the determination result is not “no purchase history” (step S17: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S22. On the other hand, when the estimation unit 141 determines that the determination result is “no purchase history” (step S17: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S18. And the estimation part 141 performs a card utilization log
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of card use history determination processing of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the estimation unit 141 acquires a card number corresponding to the access member ID of the target access history from the member DB 12a (step S61).
  • the estimating unit 141 searches the card use history including the acquired card number from the analysis card history DB 12g (step S62).
  • the estimating unit 141 determines whether or not at least one card use history is found as a result of the search in step S62 (step S63). At this time, when it is determined that the card usage history has not been found (step S63: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S72.
  • step S72 the estimation unit 141 sets the determination result to “no usage history” (step S72), and ends the card usage history determination processing.
  • step S63 the estimation unit 141 determines that a card usage history has been found (step S63: YES)
  • the estimation unit 141 proceeds to step S64.
  • step S64 the estimating unit 141 searches the card usage history including the card usage date later than the access date and time of the target access history from the card usage history found by the search in step S62.
  • step S65 determines whether or not at least one card use history is found as a result of the search in step S64 (step S65).
  • step S65: NO the estimation unit 141 proceeds to step S72.
  • step S65: YES the estimation unit 141 proceeds to step S66.
  • step S66 the estimation unit 141 acquires a product category code corresponding to the product code of the target access history from the product DB 12b.
  • the estimation unit 141 searches the card usage history including the card usage member store category code that matches the product category code of the target access history from the card usage history found by the search in step S64 (step S67).
  • step S68 determines whether or not at least one card use history is found as a result of the search in step S67 (step S68). At this time, when it is determined that the card usage history is not found (step S68: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S72. On the other hand, when it is determined that the card use history has been found (step S68: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S69.
  • step S69 the estimation unit 141 acquires a price corresponding to the product ID included in the target access history from the store product DB 12d. At this time, the estimation unit 141 acquires, for example, a price whose price effective start date is before the access date / time of the target access history and whose price effective end date is after the access date / time of the target access history.
  • the estimation unit 141 calculates, for each card usage history found by the search in step S67, the difference between the card usage amount and the multiple that minimizes the difference from the card usage amount among the multiples of the price of the acquired access product. To do. (Step S70). Specifically, the estimation unit calculates the quotient and the remainder by dividing the card usage amount by the acquired price.
  • the estimation unit 141 calculates the difference by subtracting the usage amount from the price. On the other hand, when the quotient is 1 or more, the estimation unit 141 determines the smaller value of the calculated remainder and the value calculated by subtracting the remainder from the price as the difference. Next, the estimation unit 141 determines whether or not the found card usage history includes a card usage history in which the calculated difference is equal to or less than the reference difference stored in the storage unit 12 (step S71). At this time, when the estimation unit 141 determines that there is no card usage history whose difference is equal to or less than the reference difference (step S71: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S72.
  • step S71 determines that there is a card usage history whose difference is equal to or less than the reference difference (step S71: YES)
  • step S73 the estimation unit 141 sets the determination result to “use history” (step S73), and ends the card use history determination process.
  • the estimation unit 141 determines whether or not the determination result is “with usage history” as shown in FIG. 7 (step S19). At this time, when the estimation unit 141 determines that the determination result is not “use history” (step S19: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S22. On the other hand, when the estimation unit 141 determines that the determination result is “use history” (step S19: YES), the estimation unit 141 proceeds to step S20. And the estimation part 141 performs a recommendation exclusion registration process (step S20).
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the recommendation exclusion registration process of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the recommendation unit 142 selects one of the product code of the target access history and the product code registered in the similar product list acquired in the purchase history determination process (step S81).
  • the recommendation unit 142 acquires a repeat flag corresponding to the selected product code from the product DB 12b.
  • the recommendation part 142 determines whether a repeat flag is TRUE (step S82).
  • the recommendation unit 142 determines that the repeat flag is TRUE (step S82: YES)
  • the recommendation unit 142 proceeds to step S83.
  • step S83 the recommendation unit 142 acquires a repeat cycle corresponding to the selected product code from the product DB 12b.
  • the recommendation unit 142 calculates the recommendation exclusion days by subtracting the grace days stored in the storage unit 12 from the repeat cycle. Then, the recommendation unit 142 proceeds to step S85.
  • the recommendation unit 142 determines that the repeat flag is not TRUE (step S82: NO)
  • the recommendation unit 142 proceeds to step S84.
  • the recommendation part 142 sets a recommendation exclusion day to the predetermined value memorize
  • step S85 the recommendation unit 142 acquires the card use date from the card use history whose difference is equal to or less than the reference difference in the card use history determination process. Then, the recommendation unit 142 sets the exclusion start date as the card use date. In addition, the recommendation unit 142 sets the exclusion end date to the date after the recommendation exclusion date from the card use date. Next, the recommendation unit 142 associates the access user ID of the target access history, the selected product code, the exclusion start date, and the exclusion end date, and registers them in the recommendation exclusion product DB 12h (step S86).
  • the recommendation unit 142 determines whether or not all the product codes in the target access history and the product codes registered in the similar product list have been selected (step S87). At this time, when the recommendation unit 142 determines that there is at least one product code that has not yet been selected (step S87: NO), the recommendation unit 142 proceeds to step S88. And the recommendation part 142 selects one from the merchandise code which has not been acquired yet (step S88), and progresses to step S82. On the other hand, when it is determined that the product code of the target access history and all of the product codes registered in the similar product list have been selected (step S87: YES), the recommendation unit 142 ends the recommendation exclusion registration process. .
  • the notification unit 143 transmits an e-mail including other store purchase notification information (step S21).
  • the notification unit 143 acquires the access product ID from the target access history, and acquires the product name corresponding to the product code corresponding to the access product ID from the product DB 12b.
  • the notification part 143 produces
  • the recommendation part 142 acquires the mail address corresponding to access store ID contained in object access history from store DB12c. Then, the notification unit 143 sets the destination address of the email as the acquired email address, and transmits the email.
  • the notification unit 143 may acquire the access product ID and the access store ID from each of the access histories extracted in step S32 of the access number analysis process. And the notification part 143 may transmit the email containing other store purchase notification information for every combination of access goods ID and access store ID.
  • step S21 the estimation unit 141 determines whether or not the history list is empty (step S22). At this time, when the estimation unit 141 determines that the history list is not empty (step S22: NO), the estimation unit 141 proceeds to step S14. On the other hand, when it is determined that the history list is empty (step S22: YES), the estimation unit 141 ends the other store purchase estimation process.
  • the purchase history determination process is executed first, and then the card usage history determination process is executed.
  • the estimation unit 141 may execute the card usage history determination process first, and then execute the purchase history determination process.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a web page transmission process for transmitting a web page including an advertisement for a recommended product to the user of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the system control unit 14 executes web page transmission processing.
  • the recommendation unit 142 acquires an HTML document corresponding to the URL included in the request from the storage unit 12. And the recommendation part 142 determines whether the requested
  • the advertisement area is an area in which one or a plurality of advertisement contents are displayed.
  • the recommendation unit 142 proceeds to step S94.
  • the recommendation part 142 progresses to step S92, when it determines with a web page including an advertisement area
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of recommended product determination processing of the system control unit 14 of the online shopping mall server 1 according to the present embodiment.
  • the recommendation unit 142 acquires the member ID of the user who uses the user terminal 4 that has transmitted the request as the member ID of the recommended user based on a cookie or the like included in the received request.
  • the recommendation unit 142 acquires at least one of the card use history, the purchase history, and the access history including the acquired member ID from at least one of the card history DB 12g, the purchase history DB 12f, and the access history DB 12e.
  • the recommendation unit 142 determines one or more candidate product IDs for the recommended product based on the acquired history (step S101).
  • the recommendation unit 142 selects one of the product IDs determined as candidates (step S102).
  • the recommendation unit 142 acquires a product code corresponding to the determined product ID from the product DB 12b (step S103).
  • the recommendation unit 142 searches the recommendation exclusion product DB 12h for recommendation exclusion product information including the combination of the acquired product code and the member ID of the recommendation user (step S104).
  • the recommendation unit 142 determines whether or not recommendation excluded product information is found as a result of the search in step S104 (step S105). At this time, when the recommendation unit 142 determines that the recommendation excluded product information has not been found (step S105: NO), the recommendation unit 142 proceeds to step S106.
  • the recommendation unit 142 determines the selected product ID as the product ID of the recommended product (step S106), and proceeds to step S108.
  • the recommendation part 142 progresses to step S107, when it determines with recommendation exclusion merchandise information having been found (step S105: YES).
  • step S107 the recommendation unit 142 acquires the exclusion end date corresponding to the found combination from the recommendation exclusion product DB 12h. And the recommendation part 142 determines whether the exclusion end date passed. At this time, when the recommendation unit 142 determines that the exclusion end date has passed (step S107: YES), the recommendation unit 142 proceeds to step S106. On the other hand, if the recommendation unit 142 determines that the exclusion end date has not elapsed (step S107: NO), the recommendation unit 142 proceeds to step S108. Note that the recommendation unit 142 may determine whether or not the current date is before the exclusion start date of the recommendation excluded product DB 12h in step S107. In this case, when the current date is before the exclusion start date or after the exclusion end date, the recommendation unit 142 proceeds to step S106.
  • step S108 the recommendation unit 142 determines whether all candidate product IDs for the recommended product have been selected. If the recommendation unit 142 determines that there is at least one candidate that has not been selected (step S108: NO), the process proceeds to step S109. And the recommendation part 142 selects one from the candidates which have not been selected yet (step S109), and progresses to step S103. On the other hand, when it is determined that all candidates have been selected (step S108: YES), the recommendation unit 142 ends the recommended product determination process.
  • the recommendation unit 142 adds, to the HTML document, information for displaying the advertising content corresponding to the product ID on the web page for each product ID of the determined recommended product (step S93). . And the recommendation part 142 transmits an HTML document to the user terminal 4 (step S94), and complete
  • the system control unit 14 determines the access history, the product category code of the product indicated by the product ID included in the access history, and the store category code of the store that sells the product. Any one and the card number corresponding to the access member ID included in the access history are acquired. Further, when the access history satisfies the purchase history condition and the card use history condition, the system control unit 14 estimates that the accessor has purchased the access product at a store other than the specific electronic shopping mall.
  • the purchase history condition identifies a purchase product whose purchase member ID that matches the access member ID, a purchase date and time later than the access date and time, and a product indicated by the access product ID is equal to or greater than a reference in the purchase history DB 12f.
  • the purchase history including the purchased product ID is not stored.
  • the card usage history condition includes, in the analysis card usage history DB 12g, a card number that matches the accessor's card number, a usage date and time that is later than the access date and time, a card usage member store category code that matches the product category code, It may be that the card usage history including is stored.
  • the card usage history condition corresponds to, for example, the card usage history DB 12g for analysis, the card number that matches the card number of the accessor, the usage date and time that is later than the access date and time, and the sales product category code that matches the product category code.
  • a card use history including the attached card use store ID may be stored.
  • the card usage history condition is set in the analysis card usage history DB 12g by using a card number that matches the card number of the accessor, a usage date and time later than the access date and time, and a card usage member store category that matches the store category code.
  • the card use history including the code may be stored. Accordingly, the system control unit 14 has an access history to the web page of a certain product in the specific electronic shopping mall, but thereafter there is no purchase history of the product in the specific electronic shopping street, and the same classification It is possible to specify a card usage history indicating that a product has been purchased at any store.
  • the system control unit 14 explained that the access member purchased the product at a store other than the specific electronic shopping mall because the access member did not purchase the product for which the access member accessed the product page at the specific electronic shopping mall. It can be estimated that Therefore, more appropriate marketing can be performed using this analysis result.
  • the card usage history condition includes the analysis card usage history DB 12g, a card number that matches the access member's card number, a usage date and time that is later than the access date and time, a card usage member store category code that matches the product category code, and
  • the card usage history including the price of the product indicated by the access product ID and the card usage amount having a predetermined relationship may be stored. In this case, the estimation accuracy can be increased.
  • system control unit 14 obtains an access history including an access member ID for identifying a certain access member and an access product ID for identifying a product whose identity with a certain product is equal to or greater than a reference from the access history DB 12e. You may acquire more than one. Further, the system control unit 14 may specify the transition of the number of accesses based on the acquired access history.
  • the acquired access history when the system control unit 14 indicates that the number of accesses after a certain point in time indicates that the number of accesses after a certain point of time has decreased by a predetermined amount or more from the number of accesses before a certain point in time, the acquired access history Among them, an access history including an access date and time that is earlier than a certain point in time and that is closest to a certain point in time may be acquired. Then, the system control unit 14 may determine whether or not the acquired access history satisfies the purchase history condition and the card use history condition. In this case, it is possible to reduce the processing load of the information processing apparatus while improving the estimation accuracy.
  • system control unit 14 may not provide recommendation information for recommending a product estimated to be purchased at a store other than the specific electronic shopping mall to a user who is estimated to have purchased the product. In this case, it is possible to eliminate the annoyance that the user receives information recommending a product that has already been purchased.
  • the system control unit 14 recommends for a predetermined period from the card use date and time included in the card use history that satisfies the card use history condition. It is not necessary to provide information. In this case, when an access member approaches the time to purchase an access product, information recommending the product can be provided.
  • the system control unit 14 may output other store purchase notification information.
  • the store that received the notification can take some means for promoting the sale of the product.
  • the present invention may be applied to a payment means different from a credit card.
  • the identification information for identifying the member using the determination means, the use date and time of the payment means, and the identification information for identifying the category of the product sold by the store where the payment means is used can be acquired as a history.
  • the present invention can be applied to such determination means. Examples of such settlement means include electronic money, electronic coins, debit cards, point cards and the like.
  • the information processing apparatus of the present invention is applied to the server apparatus.
  • the present invention may be applied to a device different from the server device.
  • the present invention may be applied to a predetermined terminal device.
  • the information processing apparatus of the present invention is applied to the online shopping mall server 1 that operates the online shopping mall.
  • the present invention is applied to a data analysis server apparatus (data analysis server). You may apply.
  • each database may be constructed on a data analysis server, and data of each database may be transferred from the online shopping mall server 1 or the credit card server 2 at a predetermined timing.

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Abstract

 情報処理装置は、所定の電子商店街のアクセス履歴と、商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、決済手段の会員識別情報とを取得する。情報処理装置は、アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、アクセス者が所定の電子商店街以外の店で商品を購入したと推定する。アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、アクセス日時よりも遅い購入日時と、アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことである。第2条件は、会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、アクセス日時よりも遅い利用日時と、区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることである。

Description

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
 本発明は、買い物に関するユーザの行動の履歴を分析する装置及び方法等の技術分野に関する。
 従来、電子商店街等の電子商取引サイトにおけるユーザの行動の履歴や、クレジットカード等の決済手段の利用履歴等を分析する方法が知られている。例えば、特許文献1には、購買のデータと、購買を伴わないコンテンツの閲覧のみのデータの両方を利用して、顧客のセグメンテーションを行う方法が開示されている。また、特許文献2には、クレジット会社からの会員情報と、販売会社からの売上情報とをクレジットカードの会員番号で対応付けて記憶し、所定の検索条件で会員情報と売上情報を検索して会員番号を抽出し、会員番号に基づき販売促進を行う方法が開示されている。
特開2002-92284号公報 特開2003-132270号公報
 しかしながら、上述した従来技術においては、分析結果を利用する販売者の店又はその販売者が出店する電子商取引サイト内での商品の購入の有無に注目した分析が行われており、その店又は電子商取引サイトの利用者が商品を購入しなかった理由までは分析されていなかった。利用者は、別の場所で同一又は類似する商品を購入したのかもしれない。このような情報は、適切なマーケティングに資するものと考えられる。
 本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、電子商店街の利用者がその電子商店街で商品を購入しなかったという行動の理由を、より適切なマーケティングが行えるように分析することを可能とする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
 上記課題を解決するために、本発明は、所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセスの履歴であるアクセス履歴と、前記電子商店街における商品購入の履歴である購入履歴と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の利用の履歴である利用履歴とを用いて、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する。
 ここで、アクセス履歴は、前記ウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記ウェブページの商品(アクセス商品)に関するアクセス商品情報を含む。
 購入履歴は、前記電子商店街における購入商品に関する購入商品情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む。
 利用履歴は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店に関する利用店情報とを含む。
 また、本発明は、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報を更に用いて、アクセス履歴におけるアクセス者と利用履歴における決済手段の利用者との対応付けを行う。
 本発明は、以下の第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する。
 第1条件は、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品情報が示すアクセス商品との同一性が基準以上である購入商品を示す購入商品情報とを含む購入履歴が存在しないことである。
 第2条件は、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記アクセス商品情報が示すアクセス商品との親和性が基準以上である利用店を示す利用店情報とを含む利用履歴が存在することである。
 この発明によれば、アクセス履歴と購入履歴とを用いて、第1条件を判定することによって、アクセス者が、アクセス商品へのアクセスより後に、電子商店街においてアクセス商品を購入していないことを特定することができる。それに加えて、第2条件において、アクセス履歴と利用履歴とをアクセス者の会員識別情報を用いて対応付け、アクセス商品と利用店との親和性を判定することによって、アクセス者が、アクセス商品へのアクセスより後に、或る利用店において決済手段を用いてアクセス商品の決済を行っていることを推定することができる。すなわち、アクセス者が、アクセス商品へのアクセスより後に、電子商店街以外の利用店においてアクセス商品を購入したと推定することができる。従って、この推定結果を用いてより適切なマーケティングを行うことができる。
 なお、第2条件における親和性とは、アクセス商品が利用店で販売されている蓋然性を意味する。例えば、アクセス商品が野球のバットで、利用店がスポーツ用品を販売する店の場合、親和性は高く、アクセス商品が冷蔵庫で、利用店が文房具を販売する店の場合、親和性は低い。
 第1条件において、アクセス商品と購入商品との同一性の判定には、商品の区分あるいは商品を販売する店の区分を識別する情報を用いてもよい。また、第2条件において、アクセス商品と利用店との親和性の判定には、アクセス商品の区分あるいは利用店の区分を識別する情報を用いてもよい。その際、個々の商品あるいは個々の店舗を識別する情報と、商品あるいは店の区分を識別する情報を対応付ける情報を更に用いてもよい。
 請求項1に記載の発明は、所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定手段と、を備えた情報処理装置であって、前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、該利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び該利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする。
 この発明によれば、情報処理装置が、所定の電子商店街のアクセス履歴、その電子商店街の購入履歴及び決済手段の利用履歴を分析する。これにより、情報処理装置は、所定の電子商店街内の或る商品のウェブページへのアクセス履歴は存在するものの、その後、電子商店街内でその商品の購入履歴は存在せず、同一区分の商品が何れかの店で購入されたことを示す利用履歴を特定することができる。これにより、情報処理装置は、アクセス者がウェブページをアクセスした商品をアクセス者が電子商店街では購入しなかった理由が、アクセス者が電子商店街以外の店でその商品を購入したからであると推定することができる。従って、この分析結果を用いてより適切なマーケティングを行うことができる。
 請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、前記商品の区分を識別する商品区分識別情報を前記区分識別情報として取得し、前記第2条件は、前記利用店識別情報及び前記利用店区分識別情報のうち少なくとも前記利用店区分識別情報を含む前記利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記商品区分識別情報と一致する利用店区分識別情報とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする。
 請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の情報処理装置において、
 前記第2条件は、前記決済手段の利用金額を更に含む利用履歴を複数記憶する前記利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する前記利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い前記利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方と、前記アクセス商品識別情報が示す商品の価格と所定の関係がある利用金額とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする。
 この発明によれば、情報処理装置は、ウェブページがアクセスされた商品の価格と所定の関係にある金額の決済に決済手段が利用されたことを示す利用履歴を特定することができる。そのため、推定精度を高めることができる。
 請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置において、複数のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段から、或るアクセス者を識別するアクセス者識別情報と、或る商品との同一性が基準以上である商品を識別するアクセス商品識別情報とを含むアクセス履歴を複数取得する第2取得手段と、前記第2取得手段により取得された前記アクセス履歴に基づいて、アクセス数の推移を特定する特定手段を更に備え、前記取得手段は、前記特定手段により特定された推移が、或る時点以降のアクセス数が、前記或る時点よりも前のアクセス数から所定程度以上低下していることを示す場合、前記第2取得手段により取得された前記アクセス履歴のうち、前記或る時点よりも前のアクセス日時であって、且つ前記或る時点に最も近いアクセス日時を含むアクセス履歴を取得することを特徴とする。
 この発明によれば、同一アクセス者による同一性が基準以上である商品のウェブページへのアクセスを示す複数のアクセス履歴がある場合、情報処理装置は、アクセス数が急激に低下した時点の直前のアクセス日時を含むアクセス履歴に基づいて、推定を行う。商品を購入する前までは、利用者はその商品と同一性が基準以上である商品のウェブページへ頻繁にアクセスする蓋然性が高いが、商品を購入した後は、利用者はそうしたウェブページへさほどアクセスしない蓋然性が高い。そのため、推定精度を高めつつ、情報処理装置の処理負荷を軽減させることができる。
 請求項5に記載の発明は、請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置において、前記電子商店街で販売される何れかの商品を前記電子商店街の何れかの利用者に推薦する推薦情報を提供する提供手段であって、前記推定手段により前記電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品を、該商品を購入したと推定された利用者に推薦する推薦情報を提供しない提供手段を更に備えることを特徴とする。
 この発明によれば、情報処理装置は、利用者が電子商店街以外の店で購入したと推定した商品をその利用者に推薦する情報を提供しない。そのため、既に購入した商品を推薦する情報を利用者が受けるという煩わしさを解消することができる。
 請求項6に記載の発明は、請求項5に記載の情報処理装置において、前記提供手段は、前記電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品が、同一人により繰り返し購入される性質を有する場合、前記第2条件を満たす利用履歴に含まれる利用日時から所定期間、前記推薦情報を提供しないことを特徴とする。
 この発明によれば、利用者が電子商店街以外の店で購入したと推定した商品が、同一人により繰り返し購入される商品である場合、所定期間が経過した後は、その商品を推薦する情報の提供が可能となる。従って、利用者が商品を再購入する時期に近付いたときに、その商品を推薦する情報を提供することができる。
 請求項7に記載の発明は、請求項1乃至6の何れか1項に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、前記ウェブページがアクセスされた商品を販売する店を識別するアクセス店識別情報を更に含む前記アクセス履歴を取得し、前記推定手段により前記電子商店街以外の店で前記商品が購入されたと推定された場合、前記電子商店街以外の店で前記商品が購入されたことを、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴に含まれる前記アクセス店識別情報が示す店に通知する情報を出力する出力手段を更に備えることを特徴とする。
 この発明によれば、電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品を販売する店に、その商品が電子商店街以外の店で購入されたことが通知される。そのため、通知を受けた店は、その商品の販売促進のための何らかの手段を講じることができる。
 請求項8に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定ステップと、を含み、前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、前記決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記決済手段が利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする。
 請求項9に記載の発明は、コンピュータを、所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定手段と、として機能させるプログラムであって、前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、前記決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記決済手段が利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする。
 本発明によれば、情報処理装置が、所定の電子商店街のアクセス履歴、その電子商店街の購入履歴及び決済手段の利用履歴を分析する。これにより、情報処理装置は、所定の電子商店街内の或る商品のウェブページへのアクセス履歴は存在するものの、その後、電子商店街内でその商品の購入履歴は存在せず、同一区分の商品が何れかの店で購入されたことを示す利用履歴を特定することができる。これにより、情報処理装置は、アクセス者がウェブページをアクセスした商品をアクセス者が電子商店街では購入しなかった理由が、アクセス者が電子商店街以外の店でその商品を購入したからであると推定することができる。従って、この分析結果を用いてより適切なマーケティングを行うことができる。
一実施形態に係る情報処理システムSの概要構成の一例を示す図である。 一実施形態に係るクレジットカードサーバ2の概要構成の一例を示すブロック図である。 クレジットカードサーバ2の記憶部22に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1の概要構成の一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の機能ブロックの一例を示す図である。 電子商店街サーバ1の記憶部12に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。 特定電子商店街のユーザが特定電子商店街以外の店で商品を購入したことが推定される過程の一例を示す図である。 或るユーザによる或る商品の商品ページに対する1日あたりのアクセス数の推移を示すグラフである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の他店購入推定処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のアクセス数分析処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の購入履歴判定処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のカード利用履歴判定処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のリコメンド除外登録処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のウェブページ送信処理の一例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のリコメンド商品決定処理の一例を示すフローチャートである。
 以下、図面を参照して本発明の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の形態は、本発明の決済手段としてクレジットカードを用いた場合の実施形態である。しかしながら、本発明は、後述するように、クレジットカードと異なる決済手段に適用されてもよい。
[1.情報処理システムの構成及び機能概要]
 先ず、本実施形態に係る情報処理システムSの構成及び機能概要について、図1を用いて説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理システムSの概要構成の一例を示す図である。
 図1に示すように、情報処理システムSは、電子商店街サーバ1と、クレジットカードサーバ2と、複数の店舗端末3と、複数のユーザ端末4と、を含んで構成されている。電子商店街サーバ1とクレジットカードサーバ2とはネットワークNWを介して、例えば、通信プロトコルにTCP/IP等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。また、電子商店街サーバ1と各店舗端末3及び各ユーザ端末4とは、ネットワークNWを介してデータの送受信が可能になっている。なお、ネットワークNWは、例えば、インターネット、専用通信回線(例えば、CATV(Community Antenna Television)回線)、移動体通信網(基地局等を含む)、及びゲートウェイ等により構築されている。
 電子商店街サーバ1は、商品の購入が可能な所定の電子商店街に関する各種処理を実行するサーバ装置である。電子商店街サーバ1は、本発明における情報処理装置の一例である。電子商店街では、複数の店舗がそれぞれ商品を販売する。ユーザは、電子商店街において所望の店舗から所望の商品を購入することができる。電子商店街サーバ1が管理する電子商店街を、特定電子商店街と称する。電子商店街サーバ1は、店舗端末3やユーザ端末4からの要求に応じて、例えば特定電子商店街のウェブページを送信したり、商品の検索や注文等に関する処理を行ったりする。
 クレジットカードサーバ2は、クレジットカードの利用に関する情報を管理するサーバ装置である。クレジットカードサーバ2は、例えばクレジット会社により設置されてもよい。また、複数のクレジットカードサーバ2が設置されてもよい。例えば、クレジット会社ごとにクレジットカードサーバ2が設置されてもよい。クレジットカードサーバ2は、クレジットカードの利用履歴の情報を電子商店街サーバ1へ送信する。
 店舗端末3は、特定電子商店街に出店している店舗の従業員等により利用される端末装置である。店舗端末3は、従業員等からの操作に基づいて電子商店街サーバ1等のサーバ装置にアクセスする。これにより、店舗端末3は、サーバ装置からウェブページを受信して表示する。店舗端末3には、ブラウザや電子メールクライアント等のソフトウェアが組み込まれている。従業員は、店舗端末3を利用することにより、例えば、販売する商品の情報を特定電子商店街に登録したり、商品の注文内容を確認したりする。店舗端末3としては、例えば、パーソナルコンピュータ、PDA(Personal Digital Assistant)、スマートフォン等の携帯情報端末、携帯電話機等が用いられる。
 ユーザ端末4は、特定電子商店街から商品を購入するユーザの端末装置である。ユーザ端末4は、ユーザからの操作に基づいて電子商店街サーバ1にアクセスすることにより、電子商店街サーバ1からウェブページを受信して表示する。ユーザ端末4には、ブラウザや電子メールクライアント等のソフトウェアが組み込まれている。ユーザは、ユーザ端末4を利用することにより、例えば、特定電子商店街のウェブページにアクセスし、商品の検索を行ったり、所望の商品の注文を行ったりする。ユーザ端末4としては、例えば、パーソナルコンピュータ、PDA(Personal Digital Assistant)、スマートフォン等の携帯情報端末、携帯電話機等が用いられる。
[2.クレジットカードサーバの構成]
 次に、クレジットカードサーバ2の構成について、図2A及び図2Bを用いて説明する。図2Aは、本実施形態に係るクレジットカードサーバ2の概要構成の一例を示すブロック図である。図2Aに示すように、クレジットカードサーバ2は、通信部21と、記憶部22と、入出力インターフェース23と、システム制御部24と、を備えている。そして、システム制御部24と入出力インターフェース23とは、システムバス25を介して接続されている。
 通信部21は、ネットワークNWに接続して、電子商店街サーバ1等との通信状態を制御するようになっている。
 記憶部22は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されている。記憶部22には、各種プログラム及びデータが記憶されている。また、記憶部22には、加盟店DB22a、カード利用履歴DB22b等のデータベースが構築されている。「DB」は、データベースの略語である。
 図2Bは、クレジットカードサーバ2の記憶部22に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。加盟店DB22aには、クレジットカードによる決済サービスの加盟店に関する情報が加盟店ごとに登録される。クレジットカードの加盟店は、例えば、特定電子商店街に出店する店舗、及び特定電子商店街に出店していない店舗を含んでもよい。加盟店DB22aには、加盟店ID、加盟店カテゴリーコード、加盟店名、住所、電話番号、メールアドレス等の画面店の属性が対応付けて登録される。加盟店IDは、加盟店を識別する識別情報である。加盟店カテゴリーコードは、加盟店が属するカテゴリーを識別する識別情報である。例えば、加盟店が取り扱う商品・サービス、業種、業態等に応じて、加盟店が属するカテゴリーが決定されてもよい。具体例としては、加盟店業種コード(Merchant category code; MCC)が挙げられる。
 カード利用履歴DB22bには、クレジットカードの利用履歴が登録される。カード利用履歴は、例えばクレジットカードが利用されて、商品の購入金額が決済されるごとに登録されてもよい。具体的に、カード利用履歴DB22bには、カード番号、カード利用日時、カード利用加盟店ID、カード利用金額等が対応付けられて、カード利用履歴として登録される。カード番号は、利用されたクレジットカードの番号である。カード利用日時は、クレジットカードが利用された日時である。カード利用加盟店IDは、クレジットカードが利用された加盟店の店舗IDである。カード利用加盟店IDは、本発明における利用店識別情報の一例である。また、カード利用加盟店IDは、決済手段が利用された店に関する利用店情報の一例である。カード利用金額は、クレジットカードで決済された金額である。
 入出力インターフェース23は、通信部21及び記憶部22とシステム制御部24との間のインターフェース処理を行うようになっている。
 システム制御部24は、CPU(Central Processing Unit)24a、ROM(Read Only Memory)24b、RAM(Random Access Memory)24c等により構成されている。システム制御部24は、CPU24aが、記憶部22に記憶された各プログラムを読み出し実行することにより、各種の処理を実行する。
 例えば、システム制御部24は、カード利用履歴送信処理を実行する。例えば、電子商店街サーバ1からの要求に応じてカード利用履歴送信処理が実行されてもよい。また例えば、所定の周期でカード利用履歴送信処理が実行されてもよい。この周期は、例えば、所定時間、1日、1週間等であってもよい。カード利用履歴送信処理において、システム制御部24は、例えば、カード利用日時が、前回のカード利用履歴送信処理の実行日時よりも後であるカード利用履歴をカード利用履歴DB22bから取得する。システム制御部24は、取得したカード利用履歴に含まれるカード利用加盟店IDに対応する加盟店カテゴリーコードを加盟店DB22aから取得する。システム制御部24は、取得した加盟店カテゴリーコードを、カード利用加盟店カテゴリーコードとしてカード利用履歴に追加する。そして、システム制御部24は、カード利用履歴を電子商店街サーバ1へ送信する。
[3.電子商店街サーバの構成]
 次に、電子商店街サーバ1の構成について、図3A及び図4を用いて説明する。図3Aは、本実施形態に係る電子商店街サーバ1の概要構成の一例を示すブロック図である。図3Aに示すように、電子商店街サーバ1は、通信部11と、記憶部12と、入出力インターフェース13と、システム制御部14と、を備えている。そして、システム制御部14と入出力インターフェース13とは、システムバス15を介して接続されている。
 通信部11は、ネットワークNWに接続して、クレジットカードサーバ2、店舗端末3、ユーザ端末4等との通信状態を制御するようになっている。
 記憶部12は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されている。記憶部12は、本発明における購入履歴記憶手段、利用履歴記憶手段、アクセス履歴記憶手段のそれぞれの一例である。記憶部12には、会員DB12a、商品DB12b、店舗DB12c、店舗商品DB12d、アクセス履歴DB12e、購入履歴DB12f、分析用カード履歴DB12g、リコメンド除外商品DB12h等のデータベースが構築されている。以下、各データベースの詳細について説明する。データベースの項目は、電子商店街サーバ1の性能や運用性等の諸要件に応じて、適宜、正規化あるいは冗長化した構成としてもよい。
 図4は、電子商店街サーバ1の記憶部12に構築されたデータベースに登録される内容の一例を示す図である。会員DB12aには、特定電子商店街に会員登録しているユーザに関する会員情報が、ユーザごとに登録される。具体的に、会員DB12aには、会員ID、パスワード、ニックネーム、氏名、生年月日、性別、郵便番号、住所、電話番号、電子メールアドレス、カード番号等のユーザの属性が対応付けられて、会員情報として登録される。会員IDは、会員を識別する識別情報である。会員DB12aに登録されるカード番号は、ユーザが特定電子商店街に登録したクレジットカードの番号である。特定電子商店街に登録したクレジットカードで、ユーザは、特定電子商店街での商品の購入代金を決済することができる。会員DB12aに登録されるカード番号は、本発明における会員識別情報の一例である。
 商品DB12bには、商品に関する商品情報が商品ごとに登録される。具体的に、商品DB12bには、商品コード、商品カテゴリーコード、商品名、リピートフラグ、リピート周期、類似商品リスト等の商品の属性が、商品情報として登録される。商品コードは、商品を識別するコード情報である。商品コードとして、例えば、EAN(European Article Number)コード、JAN(Japanese Article Number Code)コード、UPC(Universal Product Code)コード等が登録されてもよい。商品コードは、本発明の商品区分識別情報及び区分識別情報のそれぞれの一例である。商品カテゴリーコードは、商品が属するカテゴリーを識別する識別情報である。例えば商品カテゴリーコードの付与体系と加盟店カテゴリーコードの付与体系は同一であってもよいし、異なってもよい。商品カテゴリーコードの付与体系と加盟店カテゴリーコードの付与体系が同一である場合、例えば商品のカテゴリーを特定することが可能な加盟店のカテゴリーを示す加盟店カテゴリーコードと一致する商品カテゴリーコードのみが定義されてもよい。商品のカテゴリーを特定することができない加盟店のカテゴリーの例として、コンビニエンスストア、ディスカウントストア、スーパーマーケット、百貨店等が挙げられる。商品カテゴリーコードは、本発明の商品区分識別情報及び区分識別情報のそれぞれの一例である。リピートフラグは、商品が、同一のユーザによって繰り返し購入される性質を有するか否かを示す。繰り返し購入される性質を有する商品を、リピート商品という。リピート商品は、例えば、食料品、消耗品、日用品等であってもよい。リピートフラグがTRUEである場合、商品がリピート商品であることを示し、リピートフラグがFALSEである場合、商品がリピート商品ではないことを示す。リピート周期は、商品がリピート商品である場合、その商品が購入される周期を示す。類似商品リストは、商品に類似する他の商品のリストである。この商品を類似商品という。例えば、類似商品リストには、類似商品の商品コードが登録される。
 店舗DB12cには、特定電子商店街の店舗に関する店舗情報が店舗ごとに登録される。具体的に、店舗DB12cには、店舗ID、店舗名、郵便番号、住所、電話番号、メールアドレス等の店舗の属性が対応付けられて、店舗情報として登録される。店舗IDは、店舗を識別する識別情報である。特定電子商店街の店舗IDの付与体系とクレジットカードの加盟店IDの付与体系とは同一であってもよいし異なっていてもよい。
 店舗商品DB12dには、特定電子商店街の店舗により販売される商品に関する店舗商品情報が商品ごとに登録される。具体的に、店舗商品DB12dには、商品ID、店舗ID、商品コード、価格有効開始日、価格有効終了日、価格、広告コンテンツ等の商品の属性が対応付けられて、店舗商品情報として登録される。商品IDは、販売される商品を識別するために店舗により付与された識別情報である。店舗IDは、商品を販売する店舗を識別する識別情報である。商品コードは、店舗が販売する商品を識別するコード情報である。価格有効開始日及び価格有効終了日は、店舗商品情報に登録された価格が有効である期間を示す。価格有効開始日、価格有効終了日及び価格の組み合わせは、複数登録されてもよい。すなわち、商品コードが同一である商品であっても店舗によって価格が異なる可能性があるので、本実施形態では、商品コードが同一で店舗IDが異なる複数件の店舗商品情報の登録が可能となっている。或る店舗で販売されている或る商品コードの商品は、商品IDによって識別可能である。なお、価格有効開始日及び価格有効終了日の項目を店舗商品DB12dに設けなくてもよい。この場合、店舗商品情報には、例えば最新の価格のみが登録される。広告コンテンツは、商品の広告を表示するためのデータである。例えば、広告コンテンツは、画像データ、動画データ、テキストデータ、RIA(Rich Internet Application)等であってもよい。また、広告コンテンツは、複数種類のデータを含んでもよい。
 アクセス履歴DB12eは、特定電子商店街における商品ページに対するアクセスの履歴がアクセスごとに登録される。商品ページは、店舗が販売する商品に関する詳細な情報が表示されるウェブページである。例えば、商品名、商品ID、商品の画像、価格、商品の説明等が表示される。また、商品ページは、商品を買い物かごに入れるためのボタンを含む。ユーザはこのボタンを選択することにより、商品を買い物かごに入れて、その後で買い物かご内の商品の購入手続きを行うことができる。
 アクセス履歴DB12eは、具体的に、アクセス会員ID、アクセス日時、アクセス店舗ID、アクセス商品ID等が対応付けられて、アクセス履歴として登録される。アクセス会員IDは、商品ページにアクセスしたユーザ、すなわち商品ページを閲覧したユーザを示す会員IDである。商品ページにアクセスしたユーザを、アクセス会員という。アクセス会員IDは、本発明のアクセス者識別情報の一例である。アクセス日時は、商品ページがアクセスされた日時である。アクセス店舗IDは、アクセスされた商品ページに対応する商品を販売する店舗の店舗IDである。アクセスされた商品ページに対応する店舗を、アクセス店舗という。アクセス店舗IDは、本発明におけるアクセス店識別情報の一例である。アクセス商品IDは、アクセスされた商品ページに対応する商品の商品IDである。アクセス商品IDは、アクセス商品に関するアクセス商品情報の一例である。特定電子商店街において、商品ページと商品IDとは1対1で対応する。アクセスされた商品ページに対応する商品を、アクセス商品という。アクセス商品IDは、本発明のアクセス商品識別情報の一例である。なお、アクセス商品IDの代わりに商品コードがアクセス履歴DB12eに登録されてもよい。この場合、商品コードと店舗IDの組み合わせにより、アクセスされた商品ページを特定することが可能である。この場合、商品コードが、本発明のアクセス商品識別情報の一例である。
 システム制御部14は、ユーザ端末4から商品ページの要求を受信すると、要求に含まれるURLに対応する商品ページをユーザ端末4へ送信する。このとき、システム制御部14は、要求に含まれるURLに基づいて、アクセス商品ID及びアクセス店舗IDを取得する。また、システム制御部14は、例えばセッション情報、又は要求とともにユーザ端末4から送信されてきたクッキーに基づいて、アクセス会員IDを取得する。また、システム制御部14は、現在日時をアクセス日時として取得する。そして、システム制御部14は、アクセス会員ID、アクセス日時、アクセス店舗ID、アクセス商品ID等を含むアクセス履歴を、アクセス履歴DB12eに登録する。
 購入履歴DB12fには、特定電子商店街における商品の購入の履歴が、購入ごとに登録される。具体的に、購入履歴DB12fには、購入会員ID、購入日時、購入店舗ID、購入商品ID、購入金額等が対応付けられて、購入履歴として登録される。購入会員IDは、商品を購入したユーザの会員IDである。購入会員IDは、本発明の購入者識別情報の一例である。購入日時は、商品が購入された日時である。購入店舗IDは、購入された商品を販売する店舗の店舗IDである。購入商品IDは、購入された商品の商品IDである。購入商品IDは、本発明の購入商品識別情報の一例である。購入商品IDは、購入された商品に関する購入商品情報の一例である。なお、アクセス商品IDの代わりに商品コードがアクセス履歴DB12eに登録されてもよい。この場合、商品コードが、本発明の購入商品識別情報の一例である。
 分析用カード履歴DB12gには、クレジットカードサーバ2から送信されてきたカード利用履歴が登録される。すなわち、分析用カード履歴DB12gには、カード番号、カード利用日時、カード利用加盟店カテゴリーコード、カード利用加盟店ID、カード利用金額等が対応付けられて、カード利用履歴情報として記憶される。分析用カード履歴DB12gに登録されるカード番号、カード利用日時、カード利用加盟店カテゴリーコード、及びカード利用金額は、それぞれ本発明における利用会員識別情報、利用日時、利用店区分識別情報、及び利用金額の一例である。また、カード利用加盟店ID、カード利用加盟店カテゴリーコードは、決済手段が利用された店に関する利用店情報の一例である。なお、カード利用加盟店カテゴリーコードは、カード利用履歴DB22bのカード利用加盟店IDに対応する、加盟店DB22aの加盟店カテゴリーコードである。
 リコメンド除外商品DB12hには、ユーザに推薦する商品からは除外された商品に関するリコメンド除外商品情報が、対象のユーザと対象の商品の組み合わせごとに登録される。ユーザに商品を推薦することは、例えば、ウェブページ内に商品の広告を表示することであってもよいし、ユーザ宛てに、商品の購入を推薦する電子メールを送信することであってもよい。リコメンド除外商品DB12hには、具体的に、会員ID、商品コード、除外開始日、除外終了日等が対応付けられて、リコメンド除外商品情報として登録される。会員IDは、商品が推薦されないユーザを示す。商品コードは、ユーザに推薦されない商品を示す。除外開始日及び除外終了日は、ユーザに商品が推薦されない期間を示す。なお、除外開始日は登録されなくてもよい。
 次に、記憶部12に記憶されるその他の情報について説明する。記憶部12には、ウェブページを表示するための各種データ、例えばHTML(HyperText Markup Language)文書、XML(Extensible Markup Language)文書、画像データ、テキストデータ、電子文書等が記憶されている。また、記憶部12には、各種の設定値が記憶されている。
 また、記憶部12には、オペレーティングシステム、WWW(World Wide Web)サーバプログラム、DBMS(Database Management System)、電子商取引制御プログラム等の各種プログラムが記憶されている。電子商取引制御プログラムは、電子商店街における電子商取引に関する処理を行うためのプログラムである。電子商取引制御プログラムは、本発明の情報処理プログラムの一例である。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークNWを介して取得されるようにしてもよいし、磁気テープ、光ディスク、メモリカード等の記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。また、電子商取引制御プログラム等は、プログラム製品であってもよい。
 入出力インターフェース13は、通信部11及び記憶部12とシステム制御部14との間のインターフェース処理を行うようになっている。
 システム制御部14は、CPU14a、ROM14b、RAM14c等により構成されている。CPU14aは、プロセッサの一例である。なお、本発明は、CPUと異なる様々なプロセッサに対しても適用可能である。記憶部12、ROM14b及びRAM14cは、それぞれメモリの一例である。なお、本発明は、ハードディスク、ROM及びRAMと異なる様々なメモリに対しても適用可能である。
 なお、電子商店街サーバ1が、複数のサーバ装置で構成されてもよい。例えば、特定電子商店街において商品の注文等の処理を行うサーバ装置、店舗端末3やユーザ端末4からの要求に応じてウェブページを送信するサーバ装置、電子メールを送信するサーバ装置、ユーザが特定電子商店街以外の店で商品を購入したか否かを推定するサーバ装置、及びデータベースを管理するサーバ装置等が、互いにLAN等で接続されてもよい。従って、本発明における情報処理装置は、1つのサーバ装置に実装されてもよいし、複数のサーバ装置の連携した処理によって実装されてもよい。
[4.システム制御部の機能概要]
 次に、図3B、図5及び図6を用いて、システム制御部14の機能のうち、主に本発明の情報処理装置に関連する部分について説明する。図3Bは、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部14は、CPU14aが、電子商取引制御プログラム等のプログラムを読み出し実行することにより、図3Bに示すように、推定部141、リコメンド部142、通知部143等として機能する。推定部141は、本発明における取得手段、推定手段、特定手段の一例である。リコメンド部142は、本発明における提供手段の一例である。通知部143は、本発明における出力手段の一例である。
 推定部141は、アクセス履歴、購入履歴、及びカード利用履歴等を分析する。そして、推定部141は、この分析により、ユーザが特定電子商店街の商品ページにアクセスしたものの、その商品ページに対応する商品をユーザが特定電子商店街以外の店で購入したか否かを推定する。ユーザが特定電子商店街以外の店で商品を購入したか否かという事実は、マーケティングにおいて重要な意義を有する場合がある。例えば、ユーザが特定電子商店街以外の店で購入した商品を特定電子商店街から推薦されたとしても、そのユーザは特定電子商店街でその商品を購入する蓋然性は低い。従って、電子商店街サーバ1において、商品を推薦する処理の効率が低下する。また、ユーザが購入する蓋然性が低い商品の情報の提供は、そのユーザにとっては煩わしい場合がある。特定電子商店街以外の店は、例えば現実世界の店、及び仮想空間上の店を含んでもよい。仮想空間上の店は、例えば電子商取引サイト等を含んでもよい。電子商取引サイトは、例えば特定電子商店街と異なる電子商店街を含んでもよい。
 図5は、特定電子商店街のユーザが特定電子商店街以外の店で商品を購入したことが推定される過程の一例を示す図である。先ず、推定部141は、アクセス履歴DB12eから、アクセス履歴を取得する。例えば、推定部141は、アクセス日時が、予め定められた設定期間内であるアクセス履歴を取得してもよい。設定期間の初日は、例えば、予め定められた日数前、週数前、月数前等であってもよい。設定期間の末日は、例えば今日であってもよいし、過去の日であってもよい。推定部141は、例えば、アクセス履歴ごとに推定を行ってもよい。
 推定部141は、取得したアクセス履歴が2つの条件を満たすか否かを判定する。2つの条件として、購入履歴条件とカード利用履歴条件とがある。購入履歴条件は、商品ページにアクセスしたアクセス会員が、その後、その商品ページに対応するアクセス商品との同一性が所定の基準以上である商品を特定電子商店街で購入していないことである。同一性が所定の基準以上である商品は、例えば、アクセス商品と同一の商品であってもよい。アクセス商品と同一の商品とは、アクセス商品の商品コードと同一の商品コードが付与された商品である。或いは、同一性が所定の基準以上である商品は、例えばアクセス商品と同一の商品であるか、又はアクセス商品と類似する商品であってもよい。或いは、同一性が所定の基準以上である商品は、アクセス商品のカテゴリーと同一のカテゴリーに属する商品であってもよい。類似する商品又は同一カテゴリーの商品が含まれる理由は、アクセス会員はアクセス商品を購入するのを止めて、類似する商品又は同一カテゴリーの商品を購入する場合があるからである。本実施形態において、購入履歴条件は、アクセス履歴との関連において、以下に示す3つの条件を満たす購入履歴が購入履歴DB12fに記憶されていないこととする。
 条件1-1:アクセス会員ID=購入会員ID
 条件1-2:アクセス日時<購入日時
 条件1-3:アクセス商品及び類似商品の何れかの商品コード=購入商品コード
 条件1-1は、アクセス会員と購入会員が同一であることを示す。条件1-2は、アクセス会員が商品ページを見た後に、商品を購入したことを示す。条件1-3は、アクセス商品と購入商品との同一性が基準以上であることを示す。ここでは、購入商品がアクセス商品と同一の商品であるか、又はアクセス商品と類似する商品であることを示す。推定部141は、アクセス商品IDと一致する商品IDを含む店舗商品情報を店舗商品DB12dから取得する。推定部141は、取得した店舗商品情報に含まれる商品コードと一致する商品コードを含む商品情報を商品DB12bから取得する。推定部141は、取得した商品情報から、アクセス商品と類似する商品の一覧を示す類似商品リストを取得することができる。なお、条件1-3における同一性の基準を、購入商品がアクセス商品のカテゴリーと同一のカテゴリーに属する商品としてもよい。この場合は、次に述べる方法で条件1-3が満たされるか否かが判定される。推定部141は、購入商品IDに対応する商品コード及びアクセス商品IDに対応する商品コードを店舗商品DB12dからそれぞれ取得する。推定部141は、取得した各商品コードに対応する商品カテゴリーコードを商品DB12bからそれぞれ取得する。推定部141は、取得した商品カテゴリーコードが同一であるか否かを判定すればよい。なお、この場合において、アクセス商品に対応する商品コードや商品カテゴリーコードは、アクセス商品に関するアクセス商品情報の一例である。また、購入商品に対応する商品コードや商品カテゴリーコードは、購入商品に関する購入商品情報の一例である。
 カード利用履歴条件は、アクセス会員が、その後、特定電子商店街に登録されているクレジットカードを利用して、アクセス商品のカテゴリーと同一のカテゴリーに属する商品の購入代金を決済したことである。すなわち、カード利用履歴条件は、以下に示す3つの条件を満たすカード利用履歴がカード履歴DB12fに記憶されていることである。
 条件2-1:アクセス会員のカード番号=カード利用履歴のカード番号
 条件2-2:アクセス日時<カード利用日時
 条件2-3:アクセス商品の商品カテゴリーコード=カード利用加盟店カテゴリーコード
 条件2-1は、特定電子商店街のユーザであるアクセス会員がクレジットカードを利用したことを示す。条件2-2は、アクセス会員が商品ページを見た後に、クレジットカードを利用したことを示す。条件2-3は、アクセス商品のカテゴリーと同一のカテゴリーに属する商品がクレジットカードで購入されたことを示す。その理由は、商品カテゴリーコードと一致するカード利用加盟店カテゴリーコードは、その商品カテゴリーコードが示すカテゴリーの商品を販売する加盟店のカテゴリーを示すと推定されるからである。条件2-3が満たされる場合、推定部141は、アクセス履歴に含まれるアクセス商品IDが示すアクセス商品と、カード利用履歴に含まれるカード利用加盟店カテゴリーが示すカテゴリーの加盟店又はカード利用加盟店IDが示す、クレジットカードが利用された加盟店との親和性が基準以上であると判定する。アクセス商品と加盟店との親和性が基準以上であるとは、例えばクレジットカードが利用されたその加盟店がアクセス商品を販売している蓋然性が高いこと、又はその蓋然性が基準以上であることであってもよい。条件2-1を判定するため、推定部141は、アクセス履歴に含まれるアクセス会員IDに対応するカード番号を会員DB12aから取得する。また、条件2-3を判定するため、推定部141は、アクセス履歴に含まれるアクセス商品IDに対応する商品コードを店舗商品DB12dから取得し、商品コードに対応する商品カテゴリーコードを商品DB12bから取得する。なお、この場合において、アクセス商品IDに対応する商品カテゴリーコードは、アクセス商品に関するアクセス商品情報の一例である。
 なお、商品カテゴリーコードの付与体系とクレジットカードの加盟店カテゴリーコードの付与体系とが異なる場合があるかもしれない。この場合、推定部141は、例えばクレジットカードサーバ2からカード利用履歴を受信してカード履歴DB12fに登録するとき、カード利用加盟店カテゴリーコードをアクセス商品の商品カテゴリーコードに変換してもよい。例えば、記憶部12に、加盟店カテゴリーコードと、加盟店カテゴリーコードが示すカテゴリーの店が販売する商品のカテゴリーを表す商品カテゴリーコードとを対応付けた変換テーブルを更に記憶しておいてもよい。そして、推定部141は、このテーブルから、カード利用加盟店カテゴリーコードに対応する商品カテゴリーコードを取得し、商品カテゴリーコードをカード利用履歴に追加してもよい。或いは、推定部141は、カード利用加盟店IDに基づいて商品カテゴリーコードを取得してもよい。例えば、記憶部12に、加盟店IDと、加盟店IDが示す店が販売する商品のカテゴリーを表す商品カテゴリーコードとを対応付けた変換テーブルを更に記憶しておいてもよい。そして、推定部141は、このテーブルから、カード利用加盟店IDに対応する商品カテゴリーコードを取得し、商品カテゴリーコードをカード利用履歴に追加してもよい。カード利用履歴に商品カテゴリーコードが登録されている場合の条件2-3は、以下の通りであってもよい。
 条件2-3:アクセス商品の商品カテゴリーコード=カード利用履歴の商品カテゴリーコード
 この場合、カード利用履歴の商品カテゴリーコードが、本発明の利用店区分識別情報の一例である。
 なお、推定部141は、上記とは異なる条件を条件2-3として用いてもよい。例えば、商品DB12bには、商品コードに対応付けられて販売店舗カテゴリーコードが登録されてもよい。販売店舗カテゴリーコードは、アクセス商品IDが示すアクセス商品を販売する店が属するカテゴリーを識別する識別情報である。例えば、アクセス店舗カテゴリーコードの付与体系は加盟店カテゴリーコードの付与体系と同一であってもよい。販売店舗カテゴリーコードは、本発明における区分識別情報の一例である。推定部141は、アクセス履歴に含まれるアクセス商品IDに対応する商品コードを店舗商品DB12dから取得する。そして、推定部141は、取得した商品コードに対応する販売店舗カテゴリーコードを商品DB12bから取得する。この場合の条件2-3は、以下の通りであってもよい。
 条件2-3:販売店舗カテゴリーコード=カード利用加盟店カテゴリーコード
 この場合、アクセス商品に対応する販売店舗カテゴリーコードは、アクセス商品に関するアクセス商品情報の一例である。
 また例えば、記憶部12に、カード利用加盟店IDと、カード利用加盟店IDが示す店が販売する商品の販売商品カテゴリーコードとを対応付けた変換テーブルを記憶しておいてもよい。販売商品カテゴリーコードは、カード利用加盟店IDが示す加盟店が販売する商品の商品カテゴリーコードである。例えば、推定部141は、このテーブルから、カード利用加盟店IDに対応する販売商品カテゴリーコードを取得してもよい。この場合の条件2-3は、以下の通りであってもよい。
 条件2-3:アクセス商品の商品カテゴリーコード=販売商品カテゴリーコード
 換言すると、この場合の条件2-3は、アクセス商品の商品カテゴリーコードと一致する販売商品カテゴリーコードに対応付けられたカード利用加盟店IDがカード利用履歴に含まれていることである。
 この場合、カード利用加盟店IDに対応する販売商品カテゴリーコードは、本発明における販売商品区分識別情報の一例であり、また、この販売商品カテゴリーコードは、決済手段が利用された店に関する利用店情報の一例である。
 アクセス履歴が購入履歴条件及びカード利用履歴条件の両方を満たす場合、アクセス会員がアクセス商品を特定電子商店街で購入しなかった理由が、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したからである可能性がある。従って、推定部141は、アクセス履歴がこの2つの条件を満たす場合、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したと推定してもよい。一般的に、クレジットカードの利用履歴は、購入金額が決済された商品を識別する情報、例えば商品コード等を含まない。しかしながら、利用履歴に含まれるカード利用加盟店カテゴリーコードを用いることにより、推定部141は、上記のような推定を行うことができる。
 なお、カード利用履歴条件には、アクセス商品の価格と所定の関係があるカード利用金額を含むカード利用履歴がカード履歴DB12fに記憶されていることも条件の1つとして追加されてもよい。価格と利用金額に所定の関係がある場合、特定電子商店街以外の店でアクセス商品の決済にクレジットカードが利用された蓋然性が高くなる。そのため、推定部141による推定精度を高めることができる。この場合のアクセス商品の価格は、アクセス商品に対してアクセス店舗が設定している価格である。
 所定の関係は、例えばアクセス商品の価格とカード利用金額との差額が、予め設定された基準差額以下であることであってもよい。基準差額は、例えば0以上の何れかの値に設定される。具体的には、基準差額は、一律の固定値であってもよいし、アクセス商品の価格帯あるいは1回のカード利用金額の金額帯ごとの固定値であってもよいし、アクセス商品あるいは1回のカード利用金額に応じて所定の計算方法で算出される値(例えば、アクセス商品の価格の5%)であってもよい。また、所定の関係は、アクセス商品の価格の倍数のうちカード利用金額との差額が最も小さい倍数と、カード利用金額との差額が基準差額以下であることであってもよい。アクセス会員は、例えばアクセス商品を複数購入するかもしれない。倍数を用いた関係は、アクセス商品の複数購入に対応することができる。更に、所定の関係は、例えばカード利用金額とアクセス商品の金額の比の小数点以下が所定の範囲内(例えば0.9以上又は0.1以下)であることであってもよい。カード利用金額をアクセス商品の価格で割ったときの商及び剰余をそれぞれQu及びSuとすると、本実施形態においては、所定の関係を以下に示す通りとしてもよい。
 条件2-4(Qu=0の場合):アクセス商品の価格-カード利用金額≦基準差額
 条件2-4(Qu≧1の場合):min(Su,アクセス商品の価格-Su)≦基準差額
 min()は、最小値を示す関数である。推定部141は、アクセス履歴のアクセス商品IDと一致する商品IDを含む店舗商品情報を取得する。推定部141は、取得した店舗商品情報に含まれる価格のうち、アクセス日時が価格有効開始日と価格有効終了日の間に含まれる価格を、アクセス商品の価格として取得する。
 なお、カード利用履歴条件は、条件2-1~2-3、又は条件2-2~1-4に加えて、以下の条件も満たすカード利用履歴がカード履歴DB12fに記憶されていることであってもよい。
 条件2-5:アクセス店舗ID≠カード利用加盟店ID
 この条件は、アクセス商品がアクセス店舗とは異なる店で購入されたことを示す。なお、特定電子商店街の店舗IDの付与体系とクレジットカードの加盟店IDの付与体系とが異なる場合があるかもしれない。この場合、推定部141は、例えばクレジットカードサーバ2からカード利用履歴を受信してカード履歴DB12fに登録するとき、カード利用加盟店IDと店舗IDを対応付けたテーブル(例えば、店舗DB12cにカード利用加盟店IDを追加してもよい)を用いてカード利用加盟店IDを店舗IDに変換してもよい。そして、推定部141は、店舗IDをカード利用履歴に追加してもよい。カード利用履歴に店舗IDが登録されている場合の条件2-5は、以下の通りであってもよい。
 条件2-5:アクセス店舗ID≠カード利用履歴の店舗ID
 推定部141は、設定期間内の全てのアクセス履歴のそれぞれについて、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したか否かを推定してもよい。或いは、推定部141は、推定対象となるアクセス履歴を更に限定してもよい。
 例えば、推定部141は、或るユーザのアクセス会員IDと、或るアクセス商品との同一性が基準以上である商品のアクセス商品IDを含む複数のアクセス履歴に基づいて、そのアクセス会員による商品ページに対するアクセス数の推移を特定してもよい。同一性が所定の基準以上である商品は、例えば、アクセス商品と同一の商品であってもよい。アクセス商品と同一の商品とは、アクセス商品の商品コードと同一の商品コードが付与された商品である。或いは、同一性が所定の基準以上である商品は、例えばアクセス商品と同一の商品であるか、又はアクセス商品と類似する商品であってもよい。或いは、同一性が所定の基準以上である商品は、アクセス商品のカテゴリーと同一のカテゴリーに属する商品であってもよい。この同一性の基準と、購入履歴条件の条件1-3の同一性の基準とは同一であってもよいし異なっていてもよい。アクセス数の推移は、例えば、設定期間内の所定の単位期間ごとのアクセス数であってもよい。単位期間の長さは、例えば、1日、1週間、所定時間等であってもよい。
 推定部141は、アクセス数の推移に基づき、或る時点以降のアクセス数が、或る時点よりも前のアクセス数から、予め設定された程度以上低下しているか否かを判定してもよい。予め設定された程度以上アクセス数が低下した日を、所定低下日という。予め設定された程度は、例えばアクセス数の比を用いた値であってもよいし、アクセス数の差を用いた値であってもよい。
 商品を購入するか否かを検討するために、ユーザは、その商品の商品ページを頻繁に閲覧する場合がある。例えば、特定電子商店街の複数の店舗が同一商品を販売している場合、ユーザは、複数の店舗の商品ページを閲覧する可能性がある。また例えば、ユーザは、特定電子商店街の店と、特定電子商店街以外の店とのうち、何れの店から商品を購入するかを検討するかもしれない。また、ユーザは、商品の情報を確認するために、あるいは、或る店舗での同一の商品の価格が変化していないか確認するために、同一の商品ページを何度も見るかもしれない。そのため、ユーザが商品の購入を検討している場合、その商品の商品ページへのアクセス数は或る程度の数になる。ところが、ユーザが或る店で商品を購入した以降、ユーザはその商品の商品ページを全く見ないか、余り見ない蓋然性が高い。従って、商品ページのアクセス数の激減は、ユーザが商品を購入した蓋然性が高いことを示す。
 従って、所定低下日が存在する場合、推定部141は、複数のアクセス履歴の中から、所定低下日の直前のアクセス日時を含むアクセス履歴を取得してもよい。そして、推定部141は、取得したアクセス履歴を用いて、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入しているか否かを推定してもよい。これにより、推定対象となるアクセス履歴の数を減らすことができる。直前のアクセス日時を含むアクセス履歴とは、所定低下日よりも前のアクセス日時を含むアクセス履歴の中で、所定低下日に最も近いアクセス日時を含むアクセス履歴である。また上述した理由により、所定低下日の直前のアクセス日時よりも後に、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したと推定される。カード利用履歴条件の条件2-2により、所定低下日の直前のアクセス日時よりも前のカード利用履歴は、カード利用履歴条件を満たすカード利用履歴から除外される。従って、推定部141による推定精度及び処理効率を高めるとともに、推定部141の処理負荷を軽減させることができる。
 図6は、或るユーザによる或る商品の商品ページに対する1日あたりのアクセス数の推移を示すグラフである。図6に示すように、1月1日から1月5日までの間は、或る程度高いアクセス数が見られる。1月6日においては、アクセス数が激減している。その後、アクセス数は低下したままである。この場合、推定部141は、例えば1月6日が所定低下日であると判定する。日時T1~T13は、ユーザによる商品ページへのアクセス日時を示す。この場合、推定部141は、例えば1月6日の午前0時よりも前のアクセス日時T1~T11の中で、午前0時に最も近い日時T11を特定する。そして、推定部141は、アクセス日時T11のアクセス履歴を推定に用いる。
 一方、所定低下日が存在しない場合、推定部141は、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入していないと推定してもよい。商品ページのアクセス数が激減していない場合、アクセス会員は、商品を購入するか否か等をまだ継続して検討している蓋然性が高い。すなわち、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入していない蓋然性が高い。
 リコメンド部142は、推定部141によりアクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したと推定された場合、リコメンド除外登録を行ってもよい。リコメンド除外登録とは、アクセス会員に対して推薦する商品から、その推定されたアクセス商品を除外すること、そのアクセス商品が推薦されるユーザからアクセス会員を除外すること、又はアクセス会員に対するそのアクセス商品の推薦を停止又は禁止することである。具体的に、リコメンド部142は、アクセス会員の会員ID及びアクセス商品の商品コードを含むリコメンド除外商品情報をリコメンド除外商品DB12hに登録する。
 リコメンド除外商品情報を登録するとき、リコメンド部142は、除外開始日及び除外終了日を登録してもよいし登録しなくてもよい。除外開始日及び除外終了日が登録されていない場合、例えばアクセス会員に対して推薦する商品からアクセス商品が無期限に除外されてもよい。除外開始日及び除外終了日が登録された場合、除外開始日及び除外終了日が示す期間、例えばアクセス会員に対して推薦する商品からアクセス商品が除外される。この期間をリコメンド除外期間という。除外開始日は、例えばカード利用日であってもよい。リコメンド除外期間の長さは、例えば全商品共通に予め設定されていてもよい。或いは、例えばリコメンド除外期間の長さは商品ごとに設定されてもよい。例えば、アクセス商品がリピート商品である場合、リコメンド除外期間の長さはリピート周期に対応した日数であってもよい。例えば、リコメンド部142は、リピート周期から猶予日数を引いて、リコメンド除外期間の長さを計算してもよい。猶予日数は、アクセス会員がアクセス商品を再購入する前に、リコメンド部142がアクセス商品を推薦する情報を提供するために設定された日数である。猶予日数は、例えば全商品共通に予め設定されてもよいし、商品ごとに設定されてもよい。アクセス商品がリピート商品ではない場合、例えばリコメンド除外期間の長さは予め設定されていてもよい。この場合のリコメンド除外期間の長さは、リピート商品のリピート周期に対して顕著に長い。或いは、リコメンド部142は、例えば除外開始日及び除外終了日を登録しなくてもよい。また、商品DB12bにリピート周期の代わりにリコメンド除外期間の項目が設けられてもよい。そして、除外終了日は、除外開始日から、商品DB12bのリコメンド除外期間を加算した日であってもよい。
 リコメンド部142は、特定電子商店街で販売される商品を特定電子商店街のユーザに推薦する情報をユーザ端末4に提供する。例えば、リコメンド部142は、ユーザ端末4からの要求に応じてウェブページを送信する場合、商品の広告を含むウェブページを送信してもよい。或いは、リコメンド部142は、商品の広告を記載した電子メールを特定電子商店街のユーザ宛てに送信してもよい。
 例えば、リコメンド部142は、アクセス履歴、購入履歴、及び分析用カード履歴の少なくとも何れか1つに基づいて、商品が推薦されるユーザ及び推薦される商品の少なくとも何れか1つを決定してもよい。商品が推薦されるユーザを、リコメンドユーザという。推薦される商品を、リコメンド商品という。広告を含むウェブページが送信される場合、リコメンドユーザは、要求を送信したユーザ端末4を利用するユーザである。商品の広告を含む電子メールが送信される場合、リコメンド部142は、リコメンドユーザ及びリコメンド商品の両方を履歴に基づいて決定してもよい。或いは、リコメンド部142は、例えばリコメンドユーザ及びリコメンド商品の一方を所定の基準に基づいて先に決定し、決定されたリコメンドユーザ及びリコメンド商品の一方と履歴に基づいて他方を決定してもよい。なお、リコメンドユーザやリコメンド商品の決定手法としては、上記履歴から算出したユーザ間あるいは商品間の類似性に基づいて決定する協調フィルタリングを用いた手法や、商品間の同時使用性や特定の抱き合わせ販売キャンペーン等に基づいて予め設定したルールを用いた手法等、公知の手法を用いることができる。
 リコメンド部142は、例えば、アクセス履歴に基づき、ユーザがアクセスしたことがある商品ページに対応する商品、その商品に類似する商品、その商品とカテゴリーが同一である商品、又はユーザがアクセスしたことがある商品ページに対応する店舗が販売する商品を、リコメンド商品に決定してもよい。また例えば、リコメンド部142は、購入履歴に基づき、ユーザが購入したことがある商品ページに対応する商品、その商品に類似する商品、その商品とカテゴリーが同一である商品、又はユーザが購入したことがある商品を販売する店舗が販売する商品を、リコメンド商品に決定してもよい。また例えば、リコメンド部142は、カード利用履歴に基づき、ユーザが購入代金を決済した商品のカテゴリーに属する商品を、リコメンド商品に決定してもよい。
 リコメンド部142は、例えば推定部141により特定電子商店街以外の店で購入された推定された商品を、その商品を購入したと推定されたユーザに推薦する情報を提供しないようにしてもよい。これにより、ユーザが購入した蓋然性が高い商品の情報をそのユーザが受け取らなくなるため、不要な情報を受け取るという煩わしさを解消することができる。また、リコメンド商品となり得る商品の数が減るので、リコメンド部142の処理負荷が軽減される場合もある。例えば、ウェブページに表示される広告の数や電子メールに含まれる広告の数の下限が予め定められていない場合を考える。この場合、リコメンド部142は、例えば1又は複数のリコメンド商品を決定するとき、リコメンド商品から、特定電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品を除外することができる。また例えば、予め定められた条件に基づき決定された複数のユーザに対して或る商品の広告を含む電子メールを送信する場合を考える。この場合、リコメンド部142は、その商品を特定電子商店街以外の店で購入したと推定されたユーザに対しては、電子メールを送信しなくてもよい。
 リコメンド部142は、具体的にリコメンド除外商品DB12hに登録された商品コードが示す商品を、リコメンド除外商品DB12hに登録された会員IDが示すユーザへ推薦する情報を、リコメンド除外商品DB12hに登録された除外開始日及び除外終了日が示す期間提供しない。これにより、所定期間又は商品ごとに設定された期間、商品を推薦する情報が提供されない。なお、除外開始日及び除外終了日が登録されていない場合、リコメンド部142は、例えば商品を推薦する情報を無期限に提供しなくてもよい。
 なお、リコメンド部142は、特定電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品に類似する商品を推薦する情報も提供しなくてもよい。ユーザが或る商品を購入した後は、そのユーザは類似商品も購入しない蓋然性があるからである。例えば、リコメンド部142は、類似商品のリコメンド除外商品情報をリコメンド除外商品DB12hに登録してもよい。或いは、リコメンド部142は、例えばリコメンド商品の候補として決定された商品が、リコメンド除外商品DB12hに登録された商品コードが示す商品と同一又は類似する商品である場合、その商品をリコメンド商品から除外してもよい。
 リコメンド部142は、例えば除外終了日が経過したリコメンド除外商品情報をリコメンド除外商品DB12hから削除してもよい。例えば、リコメンド部142は、所定の周期ごとに、除外終了日が経過したリコメンド除外商品情報を削除する処理を実行してもよい。
 通知部143は、推定部141によりアクセス会員が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したと推定された場合、そのアクセス商品が特定電子商店街以外の店で購入されたことを、そのアクセス商品を販売する店舗に通知する他店購入通知情報を出力する。これにより、店舗は、その店舗の商品ページがアクセスされたにもかかわらず、その店舗が販売する商品が特定電子商店街以外の店で購入されたことを知ることができる。そして、店舗は、他店購入通知情報に基づいてマーケティングのための何らかの手段を検討することができる。
 他店購入通知情報は、例えば、アクセス商品の商品ID、商品コード及び商品名のうち少なくとも1つを含む。また、他店購入通知情報は、例えば「AAAが特定電子商店街以外の店で購入された可能性があります」といったメッセージを含んでもよい。「AAA」は、商品名である。また、他店購入通知情報は、例えば、購入推定日、購入推定金額等のうち少なくとも1つを含んでもよい。購入推定日は、クレジットカードの利用日である。購入推定金額は、クレジットカードの利用金額である。
 通知部143は、例えば、店舗宛ての電子メールを他店購入通知情報として送信してもよい。或いは、通知部143は、店舗のみが閲覧可能な店舗ごとの専用のウェブページを店舗端末3へ送信するとき、このウェブページに他店購入通知情報を追加してもよい。
[5.情報処理システムの動作]
 次に、情報処理システムSの動作について、図7乃至図13を用いて説明する。
 図7は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の他店購入推定処理の一例を示すフローチャートである。他店購入推定処理は、特定電子商店街のユーザが特定電子商店街以外の店で商品を購入したことを推定するための処理である。システム制御部14は、例えば所定の周期で他店購入推定処理を実行する。例えば、システム制御部14は、1日1回他店購入推定処理を実行してもよいし、所定時間ごとに他店購入推定処理を実行してもよいし、ユーザからのアクセスをトリガとして他店購入推定処理を実行してもよい。
 図7に示すように、推定部141は、アクセス履歴DB12eから、設定期間内のアクセス日時を含むアクセス履歴を検索する。そして、推定部141は、検索により見つかったアクセス履歴を含む履歴リストを生成する(ステップS11)。次いで、推定部141は、履歴リストに登録されたアクセス履歴ごとに、アクセス履歴に含まれるアクセス商品IDに対応する商品コードを店舗商品DB12dから取得する。そして、推定部141は、取得した商品コードをそれぞれ対応するアクセス履歴に追加する(ステップS12)。次いで、推定部141は、履歴リストからアクセス履歴を1つ選択する(ステップS13)。次いで、推定部141は、アクセス数分析処理を実行する(ステップS14)。
 図8は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のアクセス数分析処理の一例を示すフローチャートである。図8に示すように、推定部141は、選択したアクセス履歴から商品コードを取得する(ステップS31)。次いで、推定部141は、選択したアクセス履歴からアクセス会員ID及び商品コードを取得する。次いで、推定部141は、取得したアクセス会員ID及び商品コードを含むアクセス履歴を、履歴リストから全て抽出する(ステップS32)。次いで、推定部141は、抽出したアクセス履歴を履歴リストから削除する(ステップS33)。
 次いで、推定部141は、抽出したアクセス履歴に含まれるアクセス日時に基づいて、設定期間内の各日のアクセス数を計算する(ステップS34)。次いで、推定部141は、対象日を、設定期間の二日目の日に設定する(ステップS35)。次いで、推定部141は、対象日の前日のアクセス数を基準低下度で割ることにより、基準アクセス数を計算する(ステップS36)。基準低下度は、アクセス数が低下する程度の基準値又は閾値である。基準低下度は、例えば1よりも大きい値に設定されており、記憶部12に記憶されている。次いで、推定部141は、対象日以降の各日のアクセス数と基準アクセス数とを比較する。そして、推定部141は、対象日以降の全ての日のアクセス数が、基準アクセス数未満であるか否かを判定する(ステップS37)。このとき、推定部141は、全ての日のアクセス数が基準アクセス数未満であると判定した場合には(ステップS37:YE)S、ステップS38に進む。一方、推定部141は、少なくとも1日のアクセス数が基準アクセス数未満ではないと判定した場合には(ステップS37:NO)、ステップS40に進む。
 ステップS38において、推定部141は、分析結果を「激減あり」に設定する。次いで、推定部141は、抽出したアクセス履歴のうちアクセス日時が対象日の直前であるアクセス履歴を、対象アクセス履歴に決定する(ステップS39)。すなわち、推定部141は、対象日の午前0時よりも前であるアクセス日時を含むアクセス履歴のうち、対象日の午前0時に最も近いアクセス日時を含むアクセス履歴を、対象アクセス履歴に決定する。そして、推定部141は、アクセス数分析処理を終了させる。
 ステップS40において、推定部141は、対象日が設定期間の終了日であるか否かを判定する。このとき、推定部141は、対象日が設定期間の終了日ではないと判定した場合には(ステップS40:NO)、ステップS41に進む。そして、推定部141は、新たな対象日を、現在の対象日の次の日に設定して(ステップS41)、ステップS36に進む。一方、推定部141は、対象日が設定期間の終了日であると判定した場合には(ステップS40:YES)、ステップS42に進む。そして、推定部141は、分析結果を「激減なし」に設定して、アクセス数分析処理を終了させる。
 アクセス数分析処理が終わると、推定部141は、図7に示すように、分析結果が「激減あり」であるか否かを判定する(ステップS15)。このとき、推定部141は、分析結果が「激減あり」ではないと判定した場合には(ステップS15:NO)、ステップS22に進む。一方、推定部141は、分析結果が「激減あり」であると判定した場合には(ステップS15:YES)、ステップS16に進む。そして、推定部141は、購入履歴判定処理を実行する(ステップS16)。
 図9は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14の購入履歴判定処理の一例を示すフローチャートである。図9に示すように、推定部141は、対象アクセス履歴からアクセス会員ID、アクセス日時、商品コードを取得する。そして、推定部141は、購入履歴DB12fから、対象アクセス履歴のアクセス会員IDを購入会員IDとして含む購入履歴を検索する(ステップS51)。次いで、推定部141は、ステップS51の検索の結果、少なくとも1つの購入履歴が見つかったか否かを判定する(ステップS52)。このとき、推定部141は、購入履歴が見つからなかったと判定した場合には(ステップS52:NO)、ステップS59に進む。そして、推定部141は、判定結果を「購入履歴なし」に設定して(ステップS59)、購入履歴判定処理を終了させる。一方、推定部141は、購入履歴が見つかったと判定した場合には(ステップS52:YES)、ステップS53に進む。
 ステップS53において、推定部141は、ステップS51の検索により見つかった購入履歴の中から、対象アクセス履歴のアクセス日時よりも遅い購入日時を含む購入履歴を検索する。次いで、推定部141は、ステップS53の検索の結果、少なくとも1つの購入履歴が見つかったか否かを判定する(ステップS54)。このとき、推定部141は、購入履歴が見つからなかったと判定した場合には(ステップS54:NO)、ステップS59に進む。一方、推定部141は、購入履歴が見つかったと判定した場合には(ステップS54:YES)、ステップS55に進む。
 ステップS55において、推定部141は、ステップS51の検索により見つかった購入履歴ごとに、購入履歴に含まれる購入商品IDに対応する商品コードを、店舗商品DB12dから取得する。次いで、推定部141は、対象アクセス履歴の商品コードに対応する類似商品リストを商品DB12bから取得する(ステップS56)。次いで、推定部141は、ステップS53の検索により見つかった購入履歴の中に、対象アクセス履歴の商品コード及び類似商品リストに登録された商品コードのうち何れかと一致する商品コードに対応する購入履歴があるか否かを判定する(ステップS57)。このとき、推定部141は、何れかの商品コードと一致する商品コードに対応する購入履歴がないと判定した場合には(ステップS57:NO)、ステップS59に進む。一方、推定部141は、定部141は、何れかの商品コードと一致する商品コードに対応する購入履歴があると判定した場合には(ステップS57:YES)、ステップS58に進む。そして、推定部141は、判定結果を「購入履歴あり」に設定して(ステップS58)、購入履歴判定処理を終了させる。
 購入履歴判定処理が終わると、推定部141は、図7に示すように、判定結果が「購入履歴なし」であるか否かを判定する(ステップS17)。このとき、推定部141は、判定結果が「購入履歴なし」ではないと判定した場合には(ステップS17:NO)、ステップS22に進む。一方、推定部141は、判定結果が「購入履歴なし」であると判定した場合には(ステップS17:YES)、ステップS18に進む。そして、推定部141は、カード利用履歴判定処理を実行する(ステップS18)。
 図10は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のカード利用履歴判定処理の一例を示すフローチャートである。図10に示すように、推定部141は、対象アクセス履歴のアクセス会員IDに対応するカード番号を会員DB12aから取得する(ステップS61)。次いで、推定部141は、取得したカード番号を含むカード利用履歴を分析用カード履歴DB12gから検索する(ステップS62)。次いで、推定部141は、ステップS62の検索の結果、少なくとも1つのカード利用履歴が見つかったか否かを判定する(ステップS63)。このとき、推定部141は、カード利用履歴が見つからなかったと判定した場合には(ステップS63:NO)、ステップS72に進む。そして、推定部141は、判定結果を「利用履歴なし」に設定して(ステップS72)、カード利用履歴判定処理を終了させる。一方、推定部141は、カード利用履歴が見つかったと判定した場合には(ステップS63:YES)、ステップS64に進む。
 ステップS64において、推定部141は、ステップS62の検索により見つかったカード利用履歴の中から、対象アクセス履歴のアクセス日時よりも遅いカード利用日時を含むカード利用履歴を検索する。次いで、推定部141は、ステップS64の検索の結果、少なくとも1つのカード利用履歴が見つかったか否かを判定する(ステップS65)。このとき、推定部141は、カード利用履歴が見つからなかったと判定した場合には(ステップS65:NO)、ステップS72に進む。一方、推定部141は、カード利用履歴が見つかったと判定した場合には(ステップS65:YES)、ステップS66に進む。
 ステップS66において、推定部141は、対象アクセス履歴の商品コードに対応する商品カテゴリーコードを商品DB12bから取得する。次いで、推定部141は、ステップS64の検索により見つかったカード利用履歴の中から、対象アクセス履歴の商品カテゴリーコードに一致するカード利用加盟店カテゴリーコードを含むカード利用履歴を検索する(ステップS67)。次いで、推定部141は、ステップS67の検索の結果、少なくとも1つのカード利用履歴が見つかったか否かを判定する(ステップS68)。このとき、推定部141は、カード利用履歴が見つからなかったと判定した場合には(ステップS68:NO)、ステップS72に進む。一方、推定部141は、カード利用履歴が見つかったと判定した場合には(ステップS68:YES)、ステップS69に進む。
 ステップS69において、推定部141は、対象アクセス履歴に含まれる商品IDに対応する価格を店舗商品DB12dから取得する。このとき、推定部141は、例えば価格有効開始日が対象アクセス履歴のアクセス日時以前であり、価格有効終了日が対象アクセス履歴のアクセス日時以降である価格を取得する。次いで、推定部141は、ステップS67の検索により見つかったカード利用履歴ごとに、取得したアクセス商品の価格の倍数のうちカード利用金額との差額が最小となる倍数とカード利用金額との差額を計算する。(ステップS70)。具体的に、推定部は、カード利用金額を、取得した価格で割ることにより商と剰余を計算する。計算した商が0である場合、推定部141は、価格から利用金額を減算することにより差額を計算する。一方、商が1以上である場合、推定部141は、計算した剰余と、価格から剰余を減算することにより計算される値のうち小さい方の値を、差額に決定する。次いで、推定部141は、見つかったカード利用履歴の中に、計算した差額が、記憶部12に記憶された基準差額以下であるカード利用履歴があるか否かを判定する(ステップS71)。このとき、推定部141は、差額が基準差額以下であるカード利用履歴がないと判定した場合には(ステップS71:NO)、ステップS72に進む。一方、推定部141は、差額が基準差額以下であるカード利用履歴があると判定した場合には(ステップS71:YES)、ステップS73に進む。そして、推定部141は、判定結果を「利用履歴あり」に設定して(ステップS73)、カード利用履歴判定処理を終了させる。
 カード利用履歴判定処理が終わると、推定部141は、図7に示すように、判定結果が「利用履歴あり」であるか否かを判定する(ステップS19)。このとき、推定部141は、判定結果が「利用履歴あり」ではないと判定した場合には(ステップS19:NO)、ステップS22に進む。一方、推定部141は、判定結果が「利用履歴あり」であると判定した場合には(ステップS19:YES)、ステップS20に進む。そして、推定部141は、リコメンド除外登録処理を実行する(ステップS20)。
 図11は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のリコメンド除外登録処理の一例を示すフローチャートである。図11に示すように、リコメンド部142は、対象アクセス履歴の商品コード、及び購入履歴判定処理で取得した類似商品リストに登録された商品コードのうち1つを選択する(ステップS81)。次いで、リコメンド部142は、選択した商品コードに対応するリピートフラグを、商品DB12bから取得する。そして、リコメンド部142は、リピートフラグがTRUEであるか否かを判定する(ステップS82)。このとき、リコメンド部142は、リピートフラグがTRUEであると判定した場合には(ステップS82:YES)、ステップS83に進む。ステップS83において、リコメンド部142は、選択した商品コードに対応するリピート周期を、商品DB12bから取得する。次いで、リコメンド部142は、リピート周期から、記憶部12に記憶されている猶予日数を減算することにより、リコメンド除外日数を計算する。そして、リコメンド部142は、ステップS85に進む。一方、リコメンド部142は、リピートフラグがTRUEではないと判定した場合には(ステップS82:NO)、ステップS84に進む。そして、リコメンド部142は、リコメンド除外日数を、記憶部12に記憶された所定値に設定して、ステップS85に進む。
 ステップS85において、リコメンド部142は、カード利用履歴判定処理において差額が基準差額以下であったカード利用履歴からカード利用日を取得する。そして、リコメンド部142は、除外開始日をカード利用日に設定する。また、リコメンド部142は、除外終了日を、カード利用日からリコメンド除外日数後の日に設定する。次いで、リコメンド部142は、対象アクセス履歴のアクセスユーザID、選択した商品コード、除外開始日及び除外終了日を対応付けてリコメンド除外商品DB12hに登録する(ステップS86)。
 次いで、リコメンド部142は、対象アクセス履歴の商品コード、及び類似商品リストに登録された商品コードの全てを選択したか否かを判定する(ステップS87)。このとき、リコメンド部142は、まだ選択していない商品コードが少なくとも1つあると判定した場合には(ステップS87:NO)、ステップS88に進む。そして、リコメンド部142は、まだ取得していない商品コードの中から1つを選択して(ステップS88)、ステップS82に進む。一方、リコメンド部142は、対象アクセス履歴の商品コード、及び類似商品リストに登録された商品コードの全てを選択したと判定した場合には(ステップS87:YES)、のリコメンド除外登録処理を終了させる。
 リコメンド除外登録処理が終わると、図7に示すように、通知部143は、他店購入通知情報を含む電子メールを送信する(ステップS21)。例えば、通知部143は、対象アクセス履歴からアクセス商品IDを取得するとともに、アクセス商品IDに対応する商品コードに対応する商品名を商品DB12bから取得する。そして、通知部143は、商品ID、商品名等を本文とする電子メールを生成する。また、リコメンド部142は、対象アクセス履歴に含まれるアクセス店舗IDに対応するメールアドレスを店舗DB12cから取得する。そして、通知部143は、電子メールの宛先アドレスを、取得したメールアドレスに設定して、電子メールを送信する。なお、通知部143は、アクセス数分析処理のステップS32で抽出されたアクセス履歴のそれぞれから、アクセス商品ID及びアクセス店舗IDを取得してもよい。そして、通知部143は、アクセス商品ID及びアクセス店舗IDの組み合わせごとに、他店購入通知情報を含む電子メールを送信してもよい。
 ステップS21が終わると、推定部141は、履歴リストが空であるか否かを判定する(ステップS22)。このとき、推定部141は、履歴リストが空ではないと判定した場合には(ステップS22:NO)、ステップS14に進む。一方、推定部141は、履歴リストが空であると判定した場合には(ステップS22:YES)、他店購入推定処理を終了させる。
 図7の例においては、購入履歴判定処理が先に実行され、その後カード利用履歴判定処理が実行されていた。しかしながら、推定部141は、カード利用履歴判定処理を先に実行し、その後購入履歴判定処理を実行してもよい。
 図12は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のユーザに対してリコメンド商品の広告を含むウェブページを送信するウェブページ送信処理の一例を示すフローチャートである。ユーザ端末4からウェブページの要求を受信するごとに、システム制御部14はウェブページ送信処理を実行する。
 図12に示すように、リコメンド部142は、要求に含まれるURLに対応するHTML文書を記憶部12から取得する。そして、リコメンド部142は、例えば取得したHTML文書に基づいて、要求されたウェブページが広告領域を含むか否かを判定する(ステップS91)。広告領域は、1又は複数の広告コンテンツが表示される領域である。このとき、リコメンド部142は、ウェブページが広告領域を含まないと判定した場合には(ステップS91:NO)、ステップS94に進む。一方、リコメンド部142は、ウェブページが広告領域を含むと判定した場合には(ステップS91:YES)、ステップS92に進む。そして、リコメンド部142は、リコメンド商品決定処理を実行する(ステップS92)。
 図13は、本実施形態に係る電子商店街サーバ1のシステム制御部14のリコメンド商品決定処理の一例を示すフローチャートである。図13に示すように、リコメンド部142は、受信した要求に含まれるクッキー等に基づいて、要求を送信してきたユーザ端末4を利用するユーザの会員IDを、リコメンドユーザの会員IDとして取得する。次いで、リコメンド部142は、取得した会員IDを含むカード利用履歴、購入履歴及びアクセス履歴の少なくとも1つを、カード履歴DB12g、購入履歴DB12f及びアクセス履歴DB12eの少なくとも1つから取得する。そして、リコメンド部142は、取得した履歴に基づいて、リコメンド商品の商品IDの候補を1又は複数決定する(ステップS101)。
 次いで、リコメンド部142は、候補として決定した商品IDのうち1つを選択する(ステップS102)。次いで、リコメンド部142は、決定した商品IDに対応する商品コードを商品DB12bから取得する(ステップS103)。次いで、リコメンド部142は、取得した商品コードとリコメンドユーザの会員IDとの組み合わせを含むリコメンド除外商品情報を、リコメンド除外商品DB12hから検索する(ステップS104)。次いで、リコメンド部142は、ステップS104の検索の結果、リコメンド除外商品情報が見つかったか否かを判定する(ステップS105)。このとき、リコメンド部142は、リコメンド除外商品情報が見つからなかったと判定した場合には(ステップS105:NO)、ステップS106に進む。そして、リコメンド部142は、選択した商品IDを、リコメンド商品の商品IDに決定して(ステップS106)、ステップS108に進む。一方、リコメンド部142は、リコメンド除外商品情報が見つかったと判定した場合には(ステップS105:YES)、ステップS107に進む。
 ステップS107において、リコメンド部142は、見つかった組み合わせに対応する除外終了日をリコメンド除外商品DB12hから取得する。そして、リコメンド部142は、除外終了日が経過したか否かを判定する。このとき、リコメンド部142は、除外終了日が経過したと判定した場合には(ステップS107:YES)、ステップS106に進む。一方、リコメンド部142は、除外終了日が経過していないと判定し場合には(ステップS107:NO)、ステップS108に進む。なお、リコメンド部142は、ステップS107において、現在の日付がリコメンド除外商品DB12hの除外開始日より前であるか否かも判定するようにしてもよい。この場合、現在の日付が除外開始日より前又は除外終了日より後の場合に、リコメンド部142はステップS106に進む。
 ステップS108において、リコメンド部142は、リコメンド商品の商品IDの候補を全て選択したか否かを判定する。このとき、リコメンド部142は、選択していない候補が少なくとも1つあると判定した場合には(ステップS108:NO)、ステップS109に進む。そして、リコメンド部142は、まだ選択していない候補の中から1つを選択して(ステップS109)、ステップS103に進む。一方、リコメンド部142は、全ての候補を選択したと判定した場合には(ステップS108:YES)、リコメンド商品決定処理を終了させる。
 リコメンド商品決定処理が終わると、リコメンド部142は、決定したリコメンド商品の商品IDごとに、商品IDに対応する広告コンテンツをウェブページに表示するための情報を、HTML文書に追加する(ステップS93)。そして、リコメンド部142は、HTML文書をユーザ端末4へ送信して(ステップS94)、ウェブページ送信処理を終了させる。
 以上説明したように、本実施形態によれば、システム制御部14が、アクセス履歴と、アクセス履歴に含まれる商品IDが示す商品の商品カテゴリーコード及び該商品を販売する店舗の販売店舗カテゴリーコードの何れかと、アクセス履歴に含まれるアクセス会員IDに対応するカード番号とを取得する取得する。また、システム制御部14が、アクセス履歴が、購入履歴条件及びカード利用履歴条件を満たす場合、アクセス者が特定電子商店街以外の店でアクセス商品を購入したと推定する。購入履歴条件は、購入履歴DB12fに、アクセス会員IDと一致する購入会員IDと、アクセス日時よりも遅い購入日時と、アクセス商品IDが示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品IDとを含む購入履歴が記憶されていないことである。また、カード利用履歴条件は、分析用カード利用履歴DB12gに、アクセス者のカード番号と一致するカード番号と、アクセス日時よりも遅い利用日時と、商品カテゴリーコードと一致するカード利用加盟店カテゴリーコードとを含むカード利用履歴が記憶されていることでであってもよい。或いは、カード利用履歴条件は、例えば分析用カード利用履歴DB12gに、アクセス者のカード番号と一致するカード番号と、アクセス日時よりも遅い利用日時と、商品カテゴリーコードと一致する販売商品カテゴリーコードに対応付けられたカード利用店舗IDを含むカード利用履歴が記憶されていることであってもよい。或いは、カード利用履歴条件は、例えば分析用カード利用履歴DB12gに、アクセス者のカード番号と一致するカード番号と、アクセス日時よりも遅い利用日時と、販売店舗カテゴリーコードと一致するカード利用加盟店カテゴリーコードとを含むカード利用履歴が記憶されていることであってもよい。従って、システム制御部14は、特定電子商店街内の或る商品のウェブページへのアクセス履歴は存在するものの、その後、特定電子商店街内でその商品の購入履歴は存在せず、同一区分の商品が何れかの店で購入されたことを示すカード利用履歴を特定することができる。これにより、システム制御部14は、アクセス会員が商品ページをアクセスした商品をアクセス会員が特定電子商店街では購入しなかった理由が、アクセス会員が特定電子商店街以外の店でその商品を購入したからであると推定することができる。従って、この分析結果を用いてより適切なマーケティングを行うことができる。
 また、カード利用履歴条件は、分析用カード利用履歴DB12gに、アクセス会員のカード番号と一致するカード番号と、アクセス日時よりも遅い利用日時と、商品カテゴリーコードと一致するカード利用加盟店カテゴリーコードと、アクセス商品IDが示す商品の価格と所定の関係があるカード利用金額とを含むカード利用履歴が記憶されていることであってもよい。この場合、推定精度を高めることができる。
 また、システム制御部14が、アクセス履歴DB12eから、或るアクセス会員を識別するアクセス会員IDと、或る商品との同一性が基準以上である商品を識別するアクセス商品IDとを含むアクセス履歴を複数取得してもよい。また、システム制御部14が、取得されたアクセス履歴に基づいて、アクセス数の推移を特定してもよい。また、システム制御部14が、特定された推移が、或る時点以降のアクセス数が、或る時点よりも前のアクセス数から所定程度以上低下していることを示す場合、取得されたアクセス履歴のうち、或る時点よりも前のアクセス日時であって、且つ或る時点に最も近いアクセス日時を含むアクセス履歴を取得してもよい。そして、システム制御部14が、取得したアクセス履歴が購入履歴条件及びカード利用履歴条件を満たすか否かを判定してもよい。この場合、推定精度を高めつつ、情報処理装置の処理負荷を軽減させることができる。
 また、システム制御部14が、特定電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品を、その商品を購入したと推定されたユーザに推薦する推薦情報を提供しなくてもよい。この場合、既に購入した商品を推薦する情報を利用者が受けるという煩わしさを解消することができる。
 また、システム制御部14が、特定電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品がリピート商品である場合、カード利用履歴条件を満たすカード利用履歴に含まれるカード利用日時から所定期間、推薦情報を提供しなくてもよい。この場合、アクセス会員がアクセス商品を購入する時期に近付いたときに、その商品を推薦する情報を提供することができる。
 また、システム制御部14が、特定電子商店街以外の店で商品が購入されたと推定された場合、他店購入通知情を報出力してもよい。この場合、通知を受けた店舗は、その商品の販売促進のための何らかの手段を講じることができる。
 なお、本発明は、クレジットカードと異なる決済手段に適用されてもよい。具体的に、決定手段を利用した会員を識別する識別情報、決済手段の利用日時及び決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する識別情報を取得可能が、履歴として記憶されるような決定手段に、本発明が適用可能である。このような決済手段の例として、電子マネー、電子コイン、デビットカード、ポイントカード等が挙げられる。
 また、上記実施形態においては、本発明の情報処理装置がサーバ装置に適用されていた。しかしながら、本発明がサーバ装置と異なる装置に適用されてもよい。例えば、所定の端末装置に本発明が適用されてもよい。また、上記実施形態においては、本発明の情報処理装置が、電子商店街の運営を行う電子商店街サーバ1に適用されていたが、データ分析用のサーバ装置(データ分析サーバ)に本発明を適用してもよい。この場合、各データベースをデータ分析サーバ上に構築し、所定のタイミングで、電子商店街サーバ1やクレジットカードサーバ2から各データベースのデータが転送されるようにしてもよい。
1 電子商店街サーバ
2 クレジットカードサーバ
3 店舗端末
4 ユーザ端末
11、21 通信部
12、22 記憶部
12a 会員DB
12b 商品DB
12c 店舗DB
12d 店舗商品DB
12e アクセス履歴DB
12f 購入履歴DB
12g 分析用カード利用履歴DB
12h リコメンド除外商品DB
22a 加盟店DB
22b カード利用履歴DB
13、23 入出力インターフェース
14、24 システム制御部
14a、24a CPU
14b、24b ROM
14c、24c RAM
15、25 システムバス
141 推定部
142 リコメンド部
143 通知部
NW ネットワーク
S 情報処理システム
 

Claims (9)

  1.  情報処理装置であって、
     所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得手段と、
     前記取得手段により取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定手段と、
     を備え、
     前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、
     前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、前記決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記決済手段が利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする情報処理装置。
  2.  請求項1に記載の情報処理装置において、
     前記取得手段は、前記商品の区分を識別する商品区分識別情報を前記区分識別情報として取得し、
     前記第2条件は、前記利用店識別情報及び前記利用店区分識別情報のうち少なくとも前記利用店区分識別情報を含む前記利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記商品区分識別情報と一致する利用店区分識別情報とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする情報処理装置。
  3.  請求項1又は2に記載の情報処理装置において、
     前記第2条件は、前記決済手段の利用金額を更に含む利用履歴を複数記憶する前記利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する前記利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い前記利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方と、前記アクセス商品識別情報が示す商品の価格と所定の関係がある利用金額とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする情報処理装置。
  4.  請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置において、
     複数のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段から、或るアクセス者を識別するアクセス者識別情報と、或る商品との同一性が基準以上である商品を識別するアクセス商品識別情報とを含むアクセス履歴を複数取得する第2取得手段と、
     前記第2取得手段により取得された前記アクセス履歴に基づいて、アクセス数の推移を特定する特定手段を更に備え、
     前記取得手段は、前記特定手段により特定された推移が、或る時点以降のアクセス数が、前記或る時点よりも前のアクセス数から所定程度以上低下していることを示す場合、前記第2取得手段により取得された前記アクセス履歴のうち、前記或る時点よりも前のアクセス日時であって、且つ前記或る時点に最も近いアクセス日時を含むアクセス履歴を取得することを特徴とする情報処理装置。
  5.  請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置において、
     前記電子商店街で販売される何れかの商品を前記電子商店街の何れかの利用者に推薦する推薦情報を提供する提供手段であって、前記推定手段により前記電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品を、該商品を購入したと推定された利用者に推薦する推薦情報を提供しない提供手段を更に備えることを特徴とする情報処理装置。
  6.  請求項5に記載の情報処理装置において、
     前記提供手段は、前記電子商店街以外の店で購入されたと推定された商品が、同一人により繰り返し購入される性質を有する場合、前記第2条件を満たす利用履歴に含まれる利用日時から所定期間、前記推薦情報を提供しないことを特徴とする情報処理装置。
  7.  請求項1乃至6の何れか1項に記載の情報処理装置において、
     前記取得手段は、前記ウェブページがアクセスされた商品を販売する店を識別するアクセス店識別情報を更に含む前記アクセス履歴を取得し、
     前記推定手段により前記電子商店街以外の店で前記商品が購入されたと推定された場合、前記電子商店街以外の店で前記商品が購入されたことを、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴に含まれる前記アクセス店識別情報が示す店に通知する情報を出力する出力手段を更に備えることを特徴とする情報処理装置。
  8.  コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
     所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得ステップと、
     前記取得ステップにより取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定ステップと、
     を含み、
     前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、
     前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、前記決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記決済手段が利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする情報処理方法。
  9.  コンピュータにより実行される情報処理プログラムであって、
     前記コンピュータを、
     所定の電子商店街における商品のウェブページへのアクセス者を識別するアクセス者識別情報、前記ウェブページへのアクセス日時、及び前記商品を識別するアクセス商品識別情報を含むアクセス履歴と、前記商品の区分及び該商品を販売する店の区分の何れかを識別する区分識別情報と、前記アクセス者が前記電子商店街での決済に用いる決済手段の会員として前記アクセス者を識別する会員識別情報とを取得する取得手段と、
     前記取得手段により取得された前記アクセス履歴が、第1条件及び第2条件を満たす場合、前記アクセス者が前記電子商店街以外の店で前記商品を購入したと推定する推定手段と、
     として機能させ、
     前記第1条件は、前記電子商店街における購入商品を識別する購入商品識別情報と、前記購入商品の購入者を識別する購入者識別情報と、前記購入商品の購入日時とを含む購入履歴を複数記憶する購入履歴記憶手段に、前記アクセス者識別情報が示すアクセス者と同一の購入者を示す購入者識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い購入日時と、前記アクセス商品識別情報が示す商品との同一性が基準以上である購入商品を識別する購入商品識別情報とを含む購入履歴が記憶されていないことであり、
     前記第2条件は、前記決済手段を利用した、当該決済手段の会員を識別する利用会員識別情報と、前記決済手段の利用日時と、前記決済手段が利用された店を識別する利用店識別情報であって、前記決済手段が利用された店が販売する商品の区分を識別する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記決済手段が利用された店の区分を識別する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴を複数記憶する利用履歴記憶手段に、前記会員識別情報と一致する利用会員識別情報と、前記アクセス日時よりも遅い利用日時と、前記区分識別情報と一致する販売商品区分識別情報に対応付けられた利用店識別情報及び前記区分識別情報と一致する利用店区分識別情報の少なくとも何れか一方とを含む利用履歴が記憶されていることであることを特徴とする情報処理プログラム。
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