JP2021064035A - 購買促進システムおよび購買促進方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顧客の購買に至るまでの体験から得られる体験価値に基づいて、購買を促進する。【解決手段】顧客による商品またはサービスの購買を促進する購買促進システムであって、顧客が購買に至るまでの体験を記録したデータを分析する体験分析部と、分析の結果を用いて、顧客の体験価値を解析する解析部と、解析された体験価値に応じて、顧客に対するインセンティブを付与する施策計算部と、を備える。【選択図】 図１０

Description

本発明は、購買促進システムおよび購買促進方法に関する。

小売業界においては、従来から、店舗内の顧客の行動を把握し、購買を促すための様々な技術がある。例えば、特許文献１では、商品陳列棚の商品に対する消費者の動きや表情に基づいて購買意欲を判別し、購買意欲に応じたコンテンツ（例えば、映像、画像、文字情報、広告情報、購買履歴に基づいた商品候補、同時購入するとお得な商品推薦など）を表示している。

特開２０１８−０４５４５４号公報

特許文献１では、顧客の購買意欲に応じたコンテンツを出力ユニットに表示している。しかし、例えば、品揃えが多く目的の商品を見つけることができて良かった、商品の配置がわかりやすくすぐに目的の商品を見つけることができた、といった、顧客が商品（あるいはサービス）の購買に至るまでの行動や会話等の体験から得られる体験価値に基づいて、購買を促進する点については開示されていない。

本発明の一側面としては、顧客の購買に至るまでの体験から得られる体験価値に基づいて、購買を促進することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様にかかる購買促進システムは、顧客による商品またはサービスの購買を促進する購買促進システムであって、顧客が前記購買に至るまでの体験を記録したデータを分析する体験分析部と、前記分析の結果を用いて、前記顧客の体験価値を解析する解析部と、前記解析された体験価値に応じて、前記顧客に対するインセンティブを付与する施策計算部と、を備えることを特徴とする購買促進システムとして構成される。

本発明の一態様によれば、顧客の購買に至るまでの体験から得られる体験価値に基づいて、購買を促進することができる。

購買促進システムの機能構成例を示すブロック図である。 会話データの例を示す図である。 嗜好データの例を示す図である。 保有ポイントデータの例を示す図である。 ステージデータの例を示す図である。 購買データの例を示す図である。 顧客情報データの例を示す図である。 満足度データの例を示す図である。 販促履歴データの例を示す図である。 本システムで行われる購買促進処理の処理手順を示すフローチャートである。 携帯端末の表示部に表示される満足度の解析結果に応じたメッセージの例を示す図である。 仮想店舗のサイト画面のトップページの例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

以下では、顧客が商品やサービスを購買するまでの体験から得られる体験価値（例えば、満足度）を分析することによって、次回の買物を促進するために、当該顧客に対するインセンティブ（例えば、ポイント）を付与する。例えば、買物中に笑顔が多かった、怒りや無表情といった複数の表情を検出した結果から満足度を判定し、ポイントを付与する。また、以下では、主に、顧客が商品やサービスの購買に至るまでの体験の一例として、動画像から得られる顧客の行動、表情、会話から当該顧客の満足度を判定しているが、顧客の声色、ポーズ、リアクションといった満足度を表現するための様々な方法についても同様に考えることができる。また、顧客が商品やサービスの購買に至るまでの体験には、顧客が実際に商品やサービスを購買した場合のほか、商品やサービスを購買しなかった場合を含む。さらに、上記商品やサービスの購買に至るまでの体験には、当該商品やサービスを購買する際のレジ端末での接客中における体験を含む。さらに、以下では、顧客の満足度を判定してポイントを付与する場合を例示しているが、これとは逆に、例えば、店員の対応の悪さから得られる不満足度を判定してポイントを付与してもよい。この場合には、顧客の不満足度が高いほど高いポイントを付与することが望ましい。また、以下では、顧客にポイントを付与する場合について説明しているが、プレゼントや次の買物時の割引券、ステージのランクアップといった他の方法を用いて顧客にインセンティブを付与する場合も同様に考えることができる。

図１は、本実施例における購買促進システムの機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、購買促進システム１０００は、サーバ１と、店舗６内に設置された撮像部である複数のカメラ６１Ｃ〜６５Ｃとが、図示しないルータ等の中継装置およびネットワークＮを介して接続されている。以下では、購買促進システム１０００の機能を実現するための各機能部が、１つのサーバに設けられている場合を例示しているが、これらの１または複数の機能部が、１または複数の異なるサーバに設けられたシステム（例えば、クラウド）として構成されてもよい。また、以下では、店舗６内に複数のカメラが設けられている場合を例示しているが、店舗の数やカメラの数は、本システムが使用される環境に応じて適宜定めればよい。さらに、カメラについては、店舗に設けられているもののほか、顧客が操作するスマートフォンやタブレット端末をはじめ、カメラ機能を有した様々な携帯端末を用いてもよい。携帯端末としては、例えば、顧客が所持するカメラ機能を有した端末のほか、後述する店舗内のショッピングカートに設けられたカメラ機能を有した端末、あるいは店舗内のショッピングカートに着脱可能に取り付けた上記顧客が所持するカメラ機能を有した端末を含む。携帯端末を用いた例については図１１を用いて後述する。また、購買促進システムにおける通信（例えば、上記カメラとサーバとの間の通信や、上記携帯端末とサーバとの間の通信）は、有線、無線を問わず一般的な公衆回線網、例えば、「多数同時接続」、「超低遅延」を可能とした第５世代移動通信システム、いわゆる５Ｇ（5th Generation）を用いることができる。まず、サーバ１について説明する。

サーバ１は、顧客の上記体験価値を分析し、インセンティブを付与するためのサーバである。サーバ１は、ハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵ等の演算装置、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体や記憶装置、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信機器を有した一般的なコンピュータを用いることができる。

また、サーバ１が有する各機能部は、例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭからプログラムを読み出し、ＲＡＭに対して読み書きして処理を実行することにより実現される。上記プログラムは、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等の外部の記憶媒体から読み出されたり、ネットワークを介した他のコンピュータからダウンロードする等して提供されてもよい。

図１に示すように、サーバ１は、機能的には、データ記憶部２と、満足度解析エンジン３と、認証部４と、インタフェース部５とを有している。データ記憶部２は、例えば、上述したＨＤＤから構成され、本システムで用いられる各種データを記憶する。満足度解析エンジン３および認証部４は、例えば、上述したＣＰＵにより実行されるプログラムとして構成され、ＲＯＭから読み出され、実行される。インタフェース部５は、例えば、上述したＮＩＣから構成され、店舗６との間における各種データを送受信する。

データ記憶部２は、会話データ２１と、嗜好データ２２と、保有ポイントデータ２３と、ステージデータ２４と、購買データ２５と、顧客情報データ２６と、満足度データ２７と、販促履歴データ２８とを記憶する。

会話データ２１は、顧客の買い物に関する過去の会話を記録したデータである。会話データ２１の具体的な例については、図２を用いて後述する。嗜好データ２２は、顧客により購入された商品またはサービスの嗜好を記録したデータである。嗜好データ２２の具体的な例については、図３を用いて後述する。保有ポイントデータ２３は、顧客が買い物により獲得したポイントを記録したデータである。保有ポイントデータ２３の具体的な例については図４を用いて後述する。ステージデータ２４は、顧客が獲得したポイントに応じて得られるランクを記録したデータである。ステージデータ２４の具体的な例については、図５を用いて後述する。購買データ２５は、顧客が購買した商品やサービスの内訳を記録したデータである。購買データ２５の具体的な例については、図６を用いて後述する。顧客情報データ２６は、顧客の個人情報を記録したデータである。顧客情報データ２６の具体的な例については、図７を用いて後述する。満足度データ２７は、顧客の満足度に応じて付与されるインセンティブの内容を記録したデータである。満足度データ２７の具体的な例については、図８を用いて後述する。販促履歴データ２８は、顧客に対して行われた販売促進の内容を記録したデータである。販促履歴データ２８の具体的な例については、図９を用いて後述する。

満足度解析エンジン３は、カメラにより撮像された画像等から顧客の満足度を解析し、顧客にインセンティブを付与するための処理部である。満足度解析エンジン３には、顧客の満足度を解析するために用いられる表情データ３１と、音声データ３２と、リアクションデータ３３とがデータベースに登録されている。表情データ３１については特に例示していないが、例えば、満足度解析エンジン３がカメラにより撮像された動画像から抽出した顧客の顔を含む顔画像データと当該顔画像データが得られた時刻とが顧客ごとに対応付けて時系列に蓄積されたデータである。同様に、音声データ３２については、例えば、満足度解析エンジン３がカメラにより撮像された動画像から抽出した顧客の音声データと当該音声データが得られた時刻とが顧客ごとに対応付けて時系列に蓄積されたデータである。リアクションデータ３３は、例えば、満足度解析エンジン３がカメラにより撮像された動画像から抽出した顧客の画像データ中の動作を時間的に連続して解析した結果であるリアクションデータと当該リアクションデータが得られた時刻とが顧客ごとに対応付けて時系列に蓄積されたデータである。

実際には、表情データ３１、音声データ３２、リアクションデータ３３のそれぞれの標準的なモデルがあらかじめ上記データベースに登録され、その後、満足度解析エンジン３が、カメラにより撮像された画像を、顧客ごとに表情データ３１、音声データ３２、リアクションデータ３３として読み取り、読み取ったこれらのデータと、上記データベースにあらかじめ登録されたデータとを用いて学習を繰り返すことにより、これらの最新のデータが蓄積される。データの解析や学習については、機械学習、ディープラーニング等の様々なＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いてよい。

また、満足度解析エンジン３は、満足度解析部３４と、満足度要因分析部３５と、施策計算部３６と、体験分析部３７とを有する。

満足度解析部３４は、上記データベースに蓄積された最新の表情データ３１、音声データ３２、リアクションデータ３３を読み出し、顧客が商品（あるいはサービス）の購買に至るまでの行動や会話等の体験から得られる体験価値（例えば、満足度）を解析する処理部である。体験価値は、顧客が商品やサービスを手にして接したり実際に購買するまでの様々な体験により得られる心理的、感情的な価値を示す指標であるといえる。体験価値には、例えば、提供される商品やサービスの品質の良さ、品揃えの多さ、価格の低さといった、商品やサービスを手に取って確認したりするような行動をした顧客が得る直接的な価値のほか、例えば、店員の対応の良さ、店舗の外観や内装の清潔さ、顧客動線のシンプルさ、陳列方法による商品の見やすさ、店舗内の明るさや音楽の良さといった店舗の印象など、上記直接的な価値以外の価値であって、顧客自身以外の人物や環境から得られる間接的な価値を含む。上記店員の対応としては、例えば、レジカウンターで精算する店員の受け答えの対応であったり、商品の陳列作業をしている店員に対して商品の説明を受けたときの対応などがある。さらに、店舗がインターネットのＷｅｂサイトに設けられた仮想店舗である場合には、当該仮想店舗が運営するコールセンタのオペレータの電話対応などを含めてよい。本実施例では、体験価値が満足度である場合を例に説明しているが、上述したように、体験価値が不満足度である場合についても同様に適用することができる。この場合は満足度を不満足度に読み替えればよい。

満足度要因分析部３５は、満足度解析部３４により解析された顧客の満足度が所定の閾値に満たない場合に、顧客が満足していないと判定し、その要因を分析する処理部である。

施策計算部３６は、満足度解析部３４により顧客の満足度が解析された場合、または満足度要因分析部３５により顧客が満足していない要因が分析された場合に、当該解析や分析の結果に応じて、当該顧客に対する施策を定める処理部である。

体験分析部３７は、カメラにより撮像された動画像あるいは上記表情データ３１、音声データ３２、リアクションデータ３３を読み出し、顧客が商品（あるいはサービス）の購買に至るまでにどのような体験をしているのかを分析する処理部である。これらの各部が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。

認証部４は、顧客が本システムの正当な利用者であることを認証するための処理部である。

インタフェース部５は、サーバ１と店舗６内に設けられたカメラ等の機器とを間で送受信される各種データのインタフェース処理を行う処理部である。続いて、店舗６内に設けられている機器について説明する。

図１に示すように、店舗６には複数のカメラ６１Ｃ〜６５Ｃが設けられ、さらに図示しないルータ等の中継装置が設けられている。カメラ６１Ｃは、店舗６のバックヤード内を撮像するカメラであり、図１では、店員６０２ａが撮像されている様子を示している。カメラ６２Ｃは、店舗６のカウンターを撮像するカメラであり、図１では、顧客６０１ａと店員６０２ｂとのやり取りが撮像されている様子を示している。カメラ６３Ｃは、店舗６内の買い物に利用されるショッピングカート６３に設けられ、顧客が買い物する様子を撮像するカメラである。カメラ６４Ｃは、商品の陳列棚の上部に設けられ、当該陳列棚付近の顧客の様子を撮像するカメラである。カメラ６５Ｃは、店舗６内の売り場や天井に設けられ、店舗内の一定範囲のエリアを撮像するカメラである。これらのカメラ６１Ｃ〜６５Ｃは、ハードウェアとしては、無線、有線を問わず通信可能な様々な撮像装置を用いることができる。続いて、サーバ１が記憶する各データについて説明する。

図２は、会話データ２１の例を示す図である。図２に示すように、会話データ２１には、会話が行われたときの日時と、顧客を識別するための顧客ＩＤと、当該顧客の会話内容と、会話内容から解析された顧客の満足度とが対応付けて記憶されている。図２では、例えば、顧客ＩＤが「Ｃ１００」で識別される顧客による「Ａメーカーの新商品の高級あらびきウインナーは取扱している？」との問いかけに対し、オペレータが「はい。店舗・オンラインストアともにあります。取扱店舗を見ますか？」と回答していることを示している。さらに、顧客による「オンラインストアの取扱ページを教えてください。」との問いかけに対し、オペレータが「はい。次のページにございます。ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ＸＸＸＸ．ｊｐ／ＸＸＸＸ．ｈｔｍｌ」と回答していることを示している。そして、これらの一連の会話が、２０１９年７月１０日の２１時０９分に行われたことを示している。さらに、当該顧客の店員の対応（本例では質問に対する回答）の満足度が１００％であると解析されたことを示している。

図２では、顧客がスマートフォン等の通話可能な携帯端末を用いて、本システムと接続された図示しないコールセンタ等のシステムセンタに問い合わせをし、そのときの会話が記憶されている場合を例示した。しかし、サーバ１の体験分析部３７が、複数のカメラ６１Ｃ〜６５Ｃから受信した動画像から抽出した表情データ３１および音声データ３２を用いて店舗内で店員と会話をしている顧客を特定し、その会話を会話データ２１として記憶させてもよい。顧客を特定する方法については、例えば、体験分析部３７が、上記表情データ３１および音声データ３２を読み出し、動画像中に含まれる複数の人物の顔画像や音声を周波数分析した声紋の類似度が所定の基準値を超える場合に同一人物と判断して上記顧客ＩＤを付与する等、従来から知られている様々な手法を用いることができる。

また、図２では、顧客の体験を分析したデータの一例として会話データ２１を説明したが、後述するように、会話データ２１とともにまたは単独で、顧客の動作を記録した動作データを記憶してもよい。会話データ２１やこのような動作データについては、体験分析部３７により記録される。後述するように、体験分析部３７がこのようなデータを取得することにより、顧客の様々な種類の体験についての体験価値を記録することができる。

図３は、嗜好データ２２の例を示す図である。図３に示すように、嗜好データ２２には、上記顧客ＩＤと、当該顧客の買い物の嗜好の種類とが対応付けて記憶されている。図３では、嗜好の種類として、健康志向、有機志向、高級志向の３つが記憶され、例えば、顧客ＩＤ「Ｃ１００」で識別される顧客は、健康志向、高級志向が強い顧客であることがわかる。顧客がどのような種類の嗜好を有しているのかは、例えば、満足度解析エンジン３の体験分析部３７が、後述する購買データ２５に記憶されている商品ＩＤや商品名を顧客ごとに分析する等して、健康志向、有機志向、高級志向のいずれかにフラグを設定すればよい。

図４は、保有ポイントデータ２３の例を示す図である。図４に示すように、保有ポイントデータ２３には、顧客が買い物でポイントを獲得または使用した日時を示す年月日と、上記顧客ＩＤと、当該顧客が獲得または使用したポイント数を示す付与ポイントと、当該年月日時点での保有ポイント数を示す保有ポイントと、当該年月日時点までの累計ポイント数を示す累計ポイントとが対応付けて記憶されている。図４では、例えば、顧客ＩＤが「Ｃ１００」で識別される顧客は、２０１７年７月１０日における買い物により４ポイントが付与され、保有ポイントおよび累計取得ポイントは、それぞれ２０９４ポイントおよび８１００ポイントとなったことがわかる。なお、顧客がポイントを使用した場合には、付与ポイントにマイナス符号が付される。保有ポイントデータ２３は、例えば、満足度解析エンジン３の体験分析部３７が、後述する購買データ２５を参照し、あらかじめ商品やサービスの価格に応じて定められたポイント数を加減算する等して算出すればよい。

図５は、ステージデータ２４の例を示す図である。図５に示すように、ステージデータ２４には、複数種類のステージと、各ステージにおいて保持可能なポイント数の上限および下限とが対応付けて記憶されている。図５では、例えば、プラチナステージは、５０００ポイント以上で獲得することができることをあらわしている。ステージデータ２４は、例えば、本システムの管理者によりあらかじめ定めておけばよい。

図６は、購買データ２５の例を示す図である。図６に示すように、購買データ２５には、顧客が商品またはサービスを購入した日時と、上記顧客ＩＤと、上記商品ＩＤと、購入した商品またはサービスの数量およびその金額である購買金額と、商品またはサービスを購入した店舗を識別するための店舗ＩＤとが対応付けて記憶されている。図６では、例えば、購買データ２５には、顧客ＩＤ「Ｃ１００」で識別される顧客は、２０１７年７月１０日に、商品ＩＤ「１１００」で識別される商品を、店舗ＩＤ「１００」で識別される店舗で２つ購入し、その金額は３００円であったことを示している。購買データ２５は、例えば、満足度解析エンジン３の体験分析部３７が、本システムとネットワークを介して接続する図示しないＰＯＳ（Point of sale system）からあらかじめ取得しておけばよい。

図７は、顧客情報データ２６の例を示す図である。図７に示すように、顧客情報データ２６には、上記顧客ＩＤと、当該顧客の性別および年齢と、当該顧客の住所と、上記ステージとが対応付けて記憶されている。図７では、例えば、顧客ＩＤが「Ｃ１００」で識別される顧客は、東京都Ａ区ＺＺに居住する４２歳の男性であり、ランクはプラチナステージであることを示している。顧客情報データ２６は、例えば、認証部４が、顧客が本システムを利用する際に顧客情報を登録する処理を実行し、当該顧客情報データ２６に設定すればよい。

図８は、満足度データ２７の例を示す図である。図８に示すように、満足度データ２７には、満足度の上限および下限と、当該上限および下限の範囲内での満足度に対して付与される付与ポイントの値とが対応付けて記憶されている。図８では、例えば、顧客の満足度が８０％〜１００％の範囲にあれば、当該顧客に対して５ポイントが付与されることを示している。満足度データ２７は、例えば、本システムの管理者によりあらかじめ定めておけばよい。

図９は、販促履歴データ２８の例を示す図である。図９に示すように、販促履歴データ２８には、顧客に対して販売促進となる施策が行われた年月日と、上記顧客ＩＤと、販売促進のために行われた具体的な施策を示す利用販促と、当該利用販促を得るために顧客がこれまで利用したポイントの値とが対応付けて記憶されている。図９では、例えば、顧客ＩＤが「Ｃ１００」で識別される顧客は、２０１７年７月１０日における買い物で累積ポイントが１０００ポイントに達したため、新商品がプレゼントされたことを示している。販促履歴データ２８は、例えば、施策計算部３６が、満足度解析部３４や満足度要因分析部３５により得られた解析結果に応じて定めればよい。続いて、本システムで行われる処理について説明する。

図１０は、本システムで行われる処理（購買促進処理）の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、購買促進処理では、まず、サーバ１の認証部４は、店舗６に入店した顧客を認証する（Ｓ１０）。例えば、認証部４は、カメラ６１Ｃ〜６５Ｃが撮像した動画像あるいは当該動画像から得られた表情データ３１と、音声データ３２と、リアクションデータ３３を読み出し、あらかじめサーバ１に登録されている当該顧客の顔画像を含む図示しない認証データと、読み出したこれらのデータに含まれる顔画像とを比較し、両者の類似度が所定の基準値を超えるか否かを判定する等して顧客を認証する。あるいは、顧客がスマートフォン等の携帯端末を所持して店舗６に入店した場合には、認証部４は、当該携帯端末の端末ＩＤをルータ等の中継装置を介して受信し、受信した端末ＩＤと、あらかじめ当該顧客の携帯端末であるとしてサーバ１に登録されている端末ＩＤとを比較し、両者が一致するか否かを判定する等して顧客を認証する。もちろん、認証部４が、顧客が所持する携帯端末から入力した顧客ＩＤと、図７に示した顧客情報データ２６とを比較して当該顧客を認証してもよい。これらの一例に限らず、様々な手法を用いて顧客を認証してよい。

顧客が認証されると、満足度解析エンジン３の体験分析部３７は、当該顧客が商品（あるいはサービス）の購買に至るまでにどのような行動や会話等の体験をしたのかを分析して分類し、分類した結果を満足度判定用データ（例えば、会話データ２１）として記録する（Ｓ１１）。例えば、体験分析部３７は、カメラ６１Ｃ〜６５Ｃが撮像した動画像あるいは当該動画像から得られた表情データ３１と、音声データ３２と、リアクションデータ３３を読み出し、認証部４が認証した顧客の動作を解析する等して、顧客の上記体験が「会話」であると分類して会話の内容を抽出し、図２に示した会話データ２１に記録する。上記分類については、例えば、体験分析部３７は、音声データ３２において顧客の発話が確認できた場合には、顧客の行動による体験の種類が「会話」であると分類し、会話データ２１に記録すればよい。

ここでは、体験分析部３７が、上記各データを用いて顧客の体験を分析し、その分析結果として会話データ２１を記録する場合について例示したが、分析結果として、会話以外の体験を記録してもよい。例えば、体験分析部３７は、動画像から「陳列棚から商品を手に取った。」ことが顧客の動作から解析できた場合には、顧客の行動による体験の種類が「購買前の動作」であると分類し、顧客の行動による体験を分析したデータとして、会話データ２１と同様の形式（「会話内容」項目を「行動内容」項目とした形式）の動作データを記録すればよい。あるいは、体験分析部３７は、動画像から「顧客がレジ端末で精算した。」ことが顧客の動作から解析できた場合には、上記同様、顧客の行動による体験の種類が「購買時の動作」であると分類し、上記動作データとして記録すればよい。

体験分析部３７が会話データ２１を記録すると、満足度解析部３４および満足度要因分析部３５は、すべての満足度判定用データについて、Ｓ１２〜Ｓ１７の満足度判定処理を実行する。

満足度判定処理では、満足度解析部３４は、満足度判定用データを取得した後（Ｓ１３）、満足度の解析処理を実行し、その解析結果を記録する（Ｓ１４）。例えば、満足度解析部３４は、体験分析部３７が記録した会話データ２１、あるいは体験分析部３７が読み出した、カメラ６１Ｃ〜６５Ｃが撮像した動画像あるいは当該動画像から得られた表情データ３１と、音声データ３２と、リアクションデータ３３を取得し、これらのデータから顧客の満足度を解析し、その解析結果を記録する。満足度の解析方法は、例えば、満足度解析部３４が、顧客の行動による体験を分析したデータとして取得したデータが会話データ２１である場合には、会話内容を意味解析等の自然言語処理を実行して顧客の満足度を解析し、その結果を図２の会話データ２１の満足度（例えば、「１００％」）に記録すればよい。また、例えば、満足度解析部３４が、顧客の行動による体験を分析したデータとして取得したデータが、カメラ６１Ｃ〜６５Ｃが撮像した動画像あるいは当該動画像から得られた表情データ３１と、音声データ３２と、リアクションデータ３３である場合には、各種画像解析処理を実行して顧客の満足度を解析し、その結果を上記会話データ２１と同様の項目を有した動作データの満足度（例えば、「１００％」）に記録すればよい。

満足度解析部３４は、Ｓ１４の解析処理を実行すると、当該解析処理により得られた顧客の満足度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１５）。当該所定の閾値は、本システムが適用される環境やシステムの使用態様に応じて適宜定めておけばよい。

満足度解析部３４が、顧客の満足度が所定の閾値以上であると判定した場合（Ｓ１５；Ｙｅｓ）、Ｓ１８に進む。一方、満足度解析部３４が、顧客の満足度が所定の閾値未満であると判定した場合（Ｓ１５；Ｎｏ）、満足度要因分析部３５は、顧客の満足度が閾値よりも低い要因を解析する（Ｓ１６）。例えば、満足度要因分析部３５は、満足度解析部３４が記録した会話データ２１の満足度に対応する会話内容、あるいは動作データの満足度に対応する行動内容を読み取り、上述した自然言語処理、あるいは各種画像解析処理を実行して顧客の満足度が低い要因を解析する。当該要因の解析方法については、例えば、会話内容にあらかじめ定められた否定的な意味を示すキーワードが含まれている場合には、当該キーワードが、満足度が低い要因であると判断すればよい。また、例えば、行動内容にあらかじめ定められた否定的な感情を示す動作や所作が含まれている場合には、当該動作や所作が、満足度が低い要因であると判断すればよい。

そして、すべての満足度判定用データについて満足度判定処理が行われると（Ｓ１７）、施策計算部３６は、解析した満足度に対応する施策を実行する（Ｓ１８）。例えば、施策計算部３６は、満足度解析部３４がＳ１５で判定に用いた満足度と、図８に示した満足度データ２７の満足度の上限および下限とを比較する等して、上記判定に用いた満足度が属する範囲を特定し、特定した当該範囲に対応する付与ポイントの値を読み出し、該当する顧客の顧客ＩＤに対して付与する。あるいは、Ｓ１５において顧客の満足度が閾値よりも低い要因が解析されている場合には、その要因を示す情報とともに、上記付与ポイントに対して所定の割り増し倍率を乗じた値を計算し、満足度が低いと解析された顧客の顧客ＩＤに対して付与する。

さらには、施策計算部３６は、このような付与ポイントの値と、図４に示した保有ポイントデータ２３に記憶されている累積取得ポイントとを加算した値が所定の基準値（例えば、図９の利用ポイントの値）を超えている場合、あらかじめ定められた販売促進の内容を図９の販促履歴データ２８に記録するとともに、該当する顧客ＩＤの顧客に対してその旨通知する。通知方法については、例えば、施策計算部３６が、あらかじめ登録された該当する顧客の携帯端末のメールアドレスに通知すればよい。

図１０のＳ１３では、満足度解析部３４が、カメラ６１Ｃ〜６５Ｃが撮像した動画像や当該動画像から得られたデータを満足度判定用データとして取得する場合を例示した。しかし、顧客がスマートフォン等の携帯端末を所持して店舗６に入店した場合には、あらかじめ顧客の顧客ＩＤに紐づけて登録されている当該携帯端末のカメラにより撮像した動画像を受信し、満足度の解析処理を実行し、その解析結果を記録してもよい。

例えば、満足度解析部３４が、携帯端末が有するカメラにより撮像された顧客の画像（いわゆる自撮り画像）を当該携帯端末から受信し、受信した当該顧客の画像に対して各種画像解析処理を実行して顧客の満足度を解析し、その結果を記録すればよい。このとき、満足度解析部３４は、顧客の携帯端末に満足度の解析結果に応じたメッセージを送信し、当該携帯端末の表示部に表示させてもよい。

図１１は、携帯端末の表示部に表示される満足度の解析結果に応じたメッセージの例を示す図である。図１１（ａ）では、満足度解析部３４が、携帯端末の表示部に、満足度の解析結果を示す「本日の買物の満足度は９０％でした。５ポイントプレゼント 次回もＡスーパーで楽しい買物を」とのメッセージ１１０１ａを表示させることを示している。図１１（ｂ）、図１１（ｃ）の場合も同様に、満足度解析部３４の解析結果である満足度の値に応じて、図１１（ａ）とは異なるメッセージ１１０１ｂ、１１０１ｃを表示させていることがわかる。図１１（ａ）〜（ｃ）では、上記メッセージとともに、携帯端末により撮像された顧客の画像１１０２ａ〜１１０２ｃが、それぞれのメッセージに対応付けて表示されている。これにより、顧客が撮像した自身の画像を確認し、当該店舗における買い物の満足度を客観的に判断することができる。

さらに、図１０では顧客が実店舗で買い物をする場合を例に説明したが、ネット通販等の仮想店舗で買い物をする場合も同様に考えることができる。例えば、カメラ機能を有したスマートフォン等の顧客の携帯端末（あるいは自宅でネットショッピングする場合は卓上のデスクトップＰＣ（Personal Computer））を用いて店舗６を運営するＷｅｂサイトにアクセスして正常にログインした場合に、Ｓ１０以降の処理を行ってもよい。この場合、サーバ１は、正常にログインされた後のサイト画面に、顧客が仮想店舗で行う買い物に関する様々な情報とあわせて、当該店舗の満足度を表示させてもよい。

図１２は、仮想店舗のサイト画面のトップページの例を示す図である。図１２では、サイト画面のトップページ１２０１に、当該仮想店舗のロゴイメージ１２０１ａと、当該仮想店舗で買い物するためのメニュー画面を呼び出すメニューボタン１２０１ｂと、当該仮想店舗の店員（あるいはオペレータ）と会話したり、図２に示した会話データや動作データを呼び出して表示するための呼び出しボタン１２０１ｃと、当該仮想店舗で所望の商品やサービスを買い物するための買物ボタン１２０１ｄと、図６に示した過去の購買データ２５を呼び出して表示するための買物履歴確認ボタン１２０１ｅと、図４に示した保有ポイントデータ２３を呼び出して表示するための保有ポイント確認ボタン１２０１ｆと、図７に示した顧客情報データ２６を呼び出して顧客の現在のステージを表示するためのステージ確認ボタン１２０１ｇと、当該仮想店舗における顧客の体験価値を示す指標として満足度を表示する満足度表示欄１２０１ｈとが含まれることがわかる。

満足度表示欄１２０１ｈに表示される満足度は、例えば、図１０において満足度解析部３４がＳ１５で判定に用いた満足度の値や、過去の満足度の平均値といった統計値を表示すればよい。また、顧客を識別して満足度を表示する方法については、例えば、認証部４が、Ｗｅｂサイトにログインするために入力した顧客ＩＤと、図７に示した顧客情報データ２６とを比較して当該顧客を認証し、顧客ＩＤに紐づけられた満足度（図２）を読み出して表示すればよい。このような表示により、顧客は、当該仮想店舗で買い物したときの顧客自身の満足度を一見して確認することができるとともに、システムは、今後当該仮想店舗での買い物を継続するか否かの判断材料を、顧客に対して提供することができる。さらに、システムは、顧客が当該仮想店舗における購買（例えば、一度新規で購買した場合や、これまで継続して購買した場合も含む）において、満足度が低くなったことにより当該仮想店舗での購買から離脱する傾向を知る、あるいは当該傾向を知るための判断材料の一つを提供することができる。

さらに、サーバ１は、当該トップページ１２０１からログアウトするためのログアウトボタン１２０１ｉ、顧客に対するおすすめ商品を表示するおすすめ商品表示領域１２０１ｊ、顧客に対するおすすめイベントを表示するおすすめイベント表示領域１２０１ｋを表示する。図１２では商品について例示したが、サービスについても同様に表示される。おすすめ商品表示領域１２０１ｊに表示される商品は、例えば、図３に示した嗜好データ２２、図４に示した保有ポイントデータ２３、図６に示した購買データ２５等の各種データを用いて、サーバ１が従来から知られている様々なレコメンデーション処理を実行することにより表示される。

このように、顧客による商品またはサービスの購買を促進する購買促進システム１０００において、体験分析部３７が、顧客が購買に至るまでの体験を記録したデータ（例えば、会話データ２１や動作データ）を分析し、満足度解析部３４が、分析の結果を用いて、顧客の体験価値（例えば、満足度）を解析し、施策計算部３６が、解析された体験価値に応じて、顧客に対するインセンティブ（例えば、ポイント）を付与するので、顧客の購買に至るまでの体験から得られる体験価値（例えば、満足度）に基づいて、購買を促進することができ、また、顧客は小売り店舗に対して良い購買体験の印象を抱き、次回も利用しようというモチベーションにつなげることができる。従来、購買回数や購買金額によってポイントを付与することが行われるが、本システムを活用することにより、より一層精緻な顧客体験価値を見極め、今まで以上に顧客の考えを捉えられる可能性を高めることができる。

１０００ 購買促進システム
１ サーバ
２ データ記憶部
２１ 会話データ
２２ 嗜好データ
２３ 保有ポイントデータ
２４ ステージデータ
２５ 購買データ
２６ 顧客情報データ
２７ 満足度データ
２８ 販促履歴データ
３ 満足度解析エンジン
３１ 表情データ
３２ 音声データ
３３ リアクションデータ
３４ 満足度解析部
３５ 満足度要因分析部
３６ 施策計算部
３７ 体験分析部
４ 認証部
５ インタフェース部
６ 店舗
６１Ｃ〜６５Ｃ カメラ
Ｎ ネットワーク

Claims (7)

1. 顧客による商品またはサービスの購買を促進する購買促進システムであって、
   顧客が前記購買に至るまでの体験を記録したデータを分析する体験分析部と、
   前記分析の結果を用いて、前記顧客の体験価値を解析する解析部と、
   前記解析された体験価値に応じて、前記顧客に対するインセンティブを付与する施策計算部と、
   を備えることを特徴とする購買促進システム。
2. 前記体験分析部は、前記顧客の会話を記録した会話データまたは／および行動を記録した動作データを前記分析の結果として出力し、
   前記解析部は、前記会話データまたは／および前記動作データを用いて、前記顧客の体験価値を解析する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買促進システム。
3. 前記体験分析部は、店舗に設置された撮像部により撮像された動画像データを分析し、当該分析の結果を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買促進システム。
4. 前記体験分析部は、顧客が操作する端末が有する撮像部により撮像された動画像データを分析し、当該分析の結果を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買促進システム。
5. 前記施策計算部は、店舗が運営するＷｅｂサイトに顧客の識別情報を用いてログインしたログイン後の画面上に前記顧客の体験価値を示す指標を表示させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買促進システム。
6. 前記購買促進システムは、前記体験分析部と、前記解析部と、前記施策計算部とを有したサーバと、前記顧客が操作する端末とが、第５世代移動通信ネットワークにより接続されたシステムとして構成される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の購買促進システム。
7. 顧客による商品またはサービスの購買を促進する購買促進方法であって、
   体験分析部が、顧客が前記購買に至るまでの体験を記録したデータを分析し、
   解析部が、前記分析の結果を用いて、前記顧客の体験価値を解析し、
   施策計算部が、前記解析された体験価値に応じて、前記顧客に対するインセンティブを付与する、
   ことを特徴とする購買促進方法。

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