JP3925446B2 - Sales promotion information extraction program, recording medium on which sales promotion information extraction program is recorded - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特定の顧客の嗜好情報に類似した商品を、商品データベースから抽出する販売促進情報抽出プログラムならびに、特定の商品の分野情報に興味を持つと思われる顧客を、顧客データベースから抽出する販売促進情報抽出プログラムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
近年、各種商品を顧客に提供する店舗は、商品のデータベースと、顧客のデータベースを備えることが多くなってきている。商品のデータベースには、商品識別ID、品名、分野属性、価格、売上数、購入者の年齢層などが含まれ、顧客のデータベースには、顧客識別ID、氏名、住所、年齢、性別、家族構成、購入履歴、嗜好情報などが含まれることが多い。
【0003】
店舗は、低いコストで高い売上げを実現するために、顧客データベース内に含まれる性別や年齢や嗜好情報などの顧客のデータを利用して、特定の商品に対して関心が高いと思われる顧客群を抽出し、抽出した顧客に対して、特定の商品の広告を発信するなどの商品案内手法が取られてきた。例えば、下の特許文献1、特許文献2、特許文献3、特許文献4、特許文献5である。
【0004】
【特許文献1】
特開2002−351371号 「広告情報提供システム」
【0005】
【特許文献2】
特開平8−329148号 「カタログ作成システム」
【0006】
【特許文献3】
特開平10−240825号 「商品案内情報の編集システム及び商品案内情報の印刷システム」
【0007】
【特許文献4】
特開平11−96214号 「商品情報提供システム」
【0008】
【特許文献5】
特開2000−137724号 「商品情報提供システム及び記録媒体」
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、「映画」、「本」、「音楽」、「演劇チケット」、「美術品」などの商品は、商品の分野を一意に定めるのが困難であった。また、その商品を管理する商品データベースの分野属性は、当該商品データベースと関係を持つ特定の人あるいは特定のグループが設定していた。例えば、レンタルビデオ店で扱う複数のレンタルビデオの分野属性は、レンタルビデオ店の店員によって設定されるという具合である。
【0010】
しかしながら、この場合に、商品の分野属性は、分野属性を設定した特定の人あるいは特定のグループの主観に基づいたものとなっており、他の人が同じ商品に対して、感じる分野と異なる場合もあった。例えば、レンタルビデオ店の店員が、分野属性を「サスペンス」として設定した映画であっても、そのストーリーの中に「ラブロマンス」の要素が含まれている場合に、その映画を「ラブロマンス」の分野に属する映画だと感じる人も存在する。
【0011】
顧客の嗜好に合わせて、商品の案内を出す際に、上記のような場合に、適切な案内が送付できないという問題があった。例えば、「ラブロマンス」を好む顧客に、商品案内を送付する場合において、「ラブロマンス」という分野で商品を検索すると、上記のような「サスペンス」が分野として設定され、「ラブロマンス」の要素を含む商品が検索されないためである。
【0012】
本発明では、商品データベースに含まれる分野属性値を、商品提供者などの特定の人あるいは特定のグループが設定したものに限定せず、その商品を選択する複数の人が感じる分野属性を、多角的に商品の分野属性として採り入れる仕組みを持たせることで、上記課題を解決し、効率よい販売促進が実施できることを目的としている。
【0013】
【課題を解決するための手段】
本発明は、顧客を識別するための顧客IDに対応づけて、特定商品群に関する嗜好情報を記憶する顧客データベースと、前記特定の商品群に属する個別商品を識別するための商品IDに対応づけて、複数の分野属性フィールドに情報を記憶する商品データベースを有し、前記顧客データベース、あるいは、前記商品データベースから、販売促進情報を取得するコンピュータを備えた販売促進情報抽出システムにおいて、前記顧客データベースは、前記商品データベースが有する複数の分野属性フィールドと同じフィールドを有し、前記コンピュータを、前記商品データベースに含まれる商品の取引に伴って、前記商品データベースに含まれる該商品の商品IDに対応する情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報を、商品データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、前記商品データベースのうち、取引された商品の商品IDに対応した情報を、顧客データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、特定の顧客IDの入力に応答して、入力された顧客IDに対応する嗜好情報を顧客データベースから取得し、商品データベースに含まれる各商品の分野属性フィールドの情報とを比較する手段と、前記嗜好情報と前記分野属性フィールドの情報との類似度を算出する手段と、類似度の高い商品の情報を抽出表示する手段として機能させること、および、特定の商品IDの入力に応答して、入力された商品IDに対応する分野属性フィールドの情報を顧客データベースから取得し、商品データベースに含まれる各顧客の顧客情報とを比較する手段と、前記分野属性フィールドの情報と前記嗜好情報との類似度を算出する手段と、類似度の高い商品の情報を抽出表示する手段として機能させることを特徴とした販売促進情報抽出プログラムである。
【0014】
【発明の実施の形態】
本発明の基本的な形態を、図面を参照しながら説明する。本実施形態は、本発明をビデオレンタル店舗とその顧客に対して実施したものである。
【0015】
図1はレンタルビデオ店舗内に備えられた販売促進情報抽出システムの構成を示したものである。販売促進情報抽出システム10は、決済処理部12と、在庫判定部13と、商品特徴取得部14と、顧客特徴取得部17と、属性すり合わせ部18と、商品データベース15と、顧客データベース16と、類似度判定部21と、商品案内送信部22と、商品特徴ファイル23と、顧客特徴ファイル24と、レンタル履歴ファイル25と、商品特徴設定ファイル26と、顧客特徴設定ファイル28と、在庫判定ファイル27と、在庫商品リスト29によって構成されている。
【0016】
店舗端末11は、店員がレンタル決済を実施したり、商品貸し出し状況を閲覧するための操作用端末であり、販売促進情報抽出システム10と接続されている。
【0017】
決済処理部12は、当該店舗の顧客が、店舗が取り扱う商品であるレンタルビデオを貸し出しする際や、返却する際に、料金決済処理を実施する働きを持つ。
【0018】
在庫判定部13は、店員が示した条件に一致した商品群を検出する働きを持つ。この実施形態では、レンタルされる回数が、比較的少ない商品のことを在庫商品と呼ぶ。
【0019】
商品特徴取得部14は、商品データベース15を参照し、決済処理部12で指定された商品データ、あるいは、在庫判定部13で指定された商品データが持つ、特徴のある分野属性フィールドを取得し、商品特徴ファイル23に保存する働きを持つ。
【0020】
顧客特徴取得部17は、顧客データベース16を参照し、決済処理部12で指定された顧客の顧客データから、当該顧客が持つ、特徴のある分野属性フィールドを取得し、顧客特徴ファイル24に保存する働きを持つ。
【0021】
商品データベース15は、商品の識別ID、商品タイトル、主演役者名、字幕の有無、監督名、前回返却日、案内文面、分野属性をフィールドとして持つ。図3に商品データベースの一例を示す。商品データベース15は、分野属性として、さらに、「SF」、「恋愛」、「ドラマ」、「ホラー」、「戦争」、「時代劇」、「アニメ」、「任侠」の8種類のサブフィールドを持っている。これらは従来「分野」というひとつの属性とされていたものである。
【0022】
また商品データベース15の初期値としては、各フィールドの値をレンタルビデオ店の店員が設定するものとし、分野属性フィールドのサブフィールドも初期値としてレンタルビデオ店の店員の主観で設定する。
【0023】
顧客データベース16は、顧客の識別ID、氏名、住所、電話番号、メールアドレス、分野属性をフィールドとして持つ。図5に顧客データベースの一例を示す。図5の例では、商品データベース15と同様に、分野属性として、さらに、「SF」、「恋愛」、「ドラマ」、「ホラー」、「戦争」、「時代劇」、「アニメ」、「任侠」の8種類のフィールドを持っている。
【0024】
顧客データベース16は、新規の顧客が、当レンタルビデオ店舗で、ビデオをレンタルするための、会員登録を実施した際に作成される。分野属性フィールド以外は、レンタルビデオ店の店員によって設定され、分野属性フィールドの初期値はすべて0となる。
【0025】
属性すり合わせ部18は、顧客データ更新部19と、商品データ更新部20によって構成される。
【0026】
顧客データ更新部19は、商品特徴ファイル23に保存された、商品の特徴フィールドを使い、顧客データベース16内の、商品をレンタルした顧客のデータのうち、商品の特徴フィールドと同じフィールドの値を増減する働きを持つ。
【0027】
商品データ更新部20は、顧客特徴ファイル24に保存された、顧客の特徴フィールドを使い、商品データベース15内の、指定された商品のデータのうち、顧客の特徴フィールドと同じフィールドの値を増減する働きを持つ。
【0028】
類似度判定部21は、商品特徴取得部14で取得した、ある商品の特徴フィールドと、顧客データベース16とを照合し、各商品の特徴フィールドと同じフィールドを特徴として持つものが類似度が高いと判定し、類似度の高い顧客データを検出する働きを持つ。
【0029】
商品案内送信部22は、商品案内を作成し、類似度判定部21から送付された顧客データを利用して、顧客別に商品案内を作成し、連絡先に商品案内を送付する働きを持つ。
【0030】
商品特徴ファイル23は、対象となった商品の特徴フィールドを格納する場所である。一例を図4に示す。
【0031】
顧客特徴ファイル24は、対象となった顧客の特徴フィールドを格納する場所である。一例を図6に示す。
【0032】
レンタル履歴ファイル25は、どのような商品が、どの顧客から、いつ借りられたかのレンタル履歴を格納する場所である。一例を図7に示す。
【0033】
商品特徴設定ファイル26は、商品データの特徴フィールドを取得する際の、設定が記載されているファイルである。一例を図9に示す。
【0034】
顧客特徴設定ファイル28は、顧客データの特徴フィールドを取得する際の、設定が記載されているファイルである。一例を図8に示す。
【0035】
在庫判定ファイル27は、在庫商品と判定するための条件を記したファイルである。一例を図12に示す。
【0036】
在庫商品リスト29は、在庫判定部13で在庫商品と判定された商品の識別IDを格納する場である。一例を図14に示す。
【0037】
次に、顧客データベース16の一例である図5内の、顧客識別ID”0003”の「佐々木秀樹」が、商品データベース15の一例である図3の中の、「作品4」をレンタルする際の処理の流れを、図2を参照して説明する。
【0038】
ステップS201は、顧客である「佐々木秀樹」が、レンタルしたい商品である「作品4」を、当該店舗のカウンターに持参した際に実施されるステップでる。
【0039】
店員が、店舗端末11に供えられたバーコードチェッカーなどで、商品である「作品4」に備えられたバーコードと、顧客が持参した会員カードのバーコードをチェックした際に、決済処理部12が、商品の識別IDと顧客のIDを取得して、貸し出し決済を実施するステップである。
【0040】
ステップS202は、決済処理部12が、ステップS201で実施した決済処理を、レンタル履歴ファイル25に記載する処理である。
【0041】
ステップS203は、商品特徴取得部14が、商品データベース15から、「作品4」のデータの特徴フィールドを取得するステップである。
【0042】
何を特徴とするかは、商品特徴設定ファイル26に設定されており、一例を図9に示す。商品特徴設定ファイル26の内容には、「すり合わせ対象データ名」「特徴判断」「取得個数」「増減値」が含まれる。
【0043】
商品特徴設定ファイル26の内容である「すり合わせ対象データ名」は、商品データを適正化する上で対象となるデータベース名で図9に示されるものである。この例では「顧客データベース」が相当する。
【0044】
「特徴判断」は、対象となるデータベースに含まれる分野属性の中から、どのような条件で、特徴フィールドを取得するかを示すもので、この例では顧客データベースに含まれる分野属性の値の中から、属性値の高いフィールド名を取得することが示されている。
【0045】
「取得個数」は、前記特徴判断で取得するフィールド数の個数を示すものであり、この例では、3つ取得することが示されている。
【0046】
「増減値」は、顧客データベースに含まれる、前記特徴判断から取得したフィールドの値を増減する値が相当する。この例では、顧客データベースから取得した特徴フィールドと同じである、商品データベース内のフィールドの値を、3ポイント、2ポイント、1ポイント増やすことを示している。
【0047】
商品データベース15の「作品4」のデータから、商品特徴設定ファイル26の条件で、特徴フィールドを取得すると、それぞれ「SF」「戦争」「恋愛」となる。
【0048】
ステップS204は、商品特徴取得部14が、ステップS203で取得した特徴フィールドの「SF」「戦争」「恋愛」を、商品特徴ファイル23に保存するステップである。
【0049】
ステップS205は、顧客特徴取得部17が、商品をレンタルした顧客である「佐々木秀樹」が顧客データベース16内に含まれるかどうかを、「佐々木秀樹」が持参したカードから読みこんだ識別IDと、顧客データベース16を使って調べるステップである。もし、顧客データベース16内に、「佐々木秀樹」の識別IDが含まれていれば、ステップS206に移る。「佐々木秀樹」の識別IDが、含まれてなければステップS210に移る。
【0050】
ステップS206は、顧客特徴取得部17が、顧客データベース16から「佐々木秀樹」のデータの特徴フィールドを取得するステップである。
【0051】
何を特徴とするかは、顧客特徴設定ファイル28に設定されており、一例を図8に示す。顧客特徴設定ファイル28の内容には、「すり合わせ対象データ名」「特徴判断」「取得個数」「増減値」が含まれる。
【0052】
顧客特徴設定ファイル28の内容である「すり合わせ対象データ名」は、顧客データを適正化する上で対象となるデータベース名で、この例では「商品データベース」が相当する。
【0053】
「特徴判断」は、対象となるデータベースに含まれる分野属性から、どのような条件で、特徴フィールドを取得するかを示すもので、この例では商品データベースに含まれる分野属性の値の中から、属性値の高いフィールド名を取得することが示されている。
【0054】
「取得個数」は、前記特徴判断で取得するフィールド数の個数を示すものであり、この例では、3つ取得することが示されている。
【0055】
「増減値」は、商品データベースに含まれる、前記特徴判断から取得したフィールドの値を増減する値が相当する。この例では、商品データベースから取得した特徴フィールドと同じである、顧客データベース内のフィールドの値を、3ポイント、2ポイント、1ポイント増やすことを示している。
【0056】
顧客データベース16の「佐々木秀樹」のデータから、顧客特徴設定ファイル28の条件で、特徴フィールドを取得すると、それぞれ「任侠」「アニメ」「SF」となる。
【0057】
ステップS207は、顧客特徴取得部17が、ステップS206で取得した特徴フィールドの「任侠」「アニメ」「SF」を、顧客特徴ファイル24に保存するステップである。
【0058】
ステップS208は、顧客データ更新部19が、商品特徴ファイル23に含まれている特徴フィールドを取得し、顧客データベース16内の同じフィールドの値に、顧客特徴設定ファイル28内の増減値で定められた値を増減させるステップである。
【0059】
この例では、商品特徴ファイル23の内容は、「SF」「戦争」「恋愛」であり、顧客データベース16の「佐々木秀樹」の「SF」フィールドの値である8に、第一の特徴に付与される増減値の3を追加し11とする。次に「戦争」フィールドの値である1に、第二の特徴に付与される増減値の2を追加し3とする。次に「恋愛」フィールドの値である7に、第三の特徴に付与される増減値の1を追加し8とする。商品の特徴が、顧客データに含まれた後の、顧客データベース16は図11となる。
【0060】
ステップS209は、商品データ更新部20が、顧客特徴ファイル24に含まれている特徴フィールドを取得し、商品データベース15内の同じフィールドの値に、商品特徴設定ファイル26内の増減値で定められた値を増減させるステップである。
【0061】
この例では、顧客特徴ファイル24の内容は、「任侠」「アニメ」「SF」であり、商品データベース15の「作品4」の「任侠」フィールドの値である0に、第一の特徴に付与される増減値の3を追加し3とする。次に「アニメ」フィールドの値である1に、第二の特徴に付与される増減値の2を追加し3とする。次に「SF」フィールドの値である12に、第三の特徴に付与される増減値の1を追加し13とする。顧客の特徴が、商品データに含まれた後の、商品データベース15は図10となる。
【0062】
この実施形態では、商品データベース15、および、顧客データベース16に含まれる分野属性のフィールドの個数を固定としたが、属性値が0のフィールドを持たない可変データとしても構わない。
【0063】
以上が、顧客識別ID”0003”の「佐々木秀樹」が、商品データベース15の中の「作品4」をレンタルする際の処理の流れである。
【0064】
次に、在庫判定部13の処理の流れを、図面を用いて説明する。在庫判定部13は、レンタル履歴ファイル25と在庫判定ファイル27を利用する。在庫判定ファイル27は、図12のとおり、在庫判定日数と在庫判定回転数が記載されている。この在庫判定ファイル27の内容は、店舗の店員が店舗端末11から設定するものとする。
【0065】
図13は、在庫判定部13の処理の流れを示したフロー図である。
【0066】
ステップS1301は、在庫判定部13が、在庫判定ファイル27から在庫判定日数である30を取得し、検索開始日を決定するステップである。現在の年月日が2003年3月4日であると、現在の年月日から在庫判定日数の30を遡った2003年2月2日が検索開始日となる。
【0067】
ステップS1302は、在庫判定部13が、商品データベース15から、商品をひとつ取得するステップである。
【0068】
ステップS1303は、ステップS1302で取得した商品の、現在の年月日から在庫判定日数の30を遡った2003年2月2日から、現在までのレンタル回数を、在庫判定部13が、レンタル履歴ファイル25を参照して取得する。レンタル履歴ファイル25は図7で示す。対象となった商品を識別ID”0004”とすると、レンタル回数は3回となる。
【0069】
ステップS1304は、在庫判定部13が、ステップS1303で取得した回数と、在庫判定ファイル27内の在庫判定回転数を比較し、判定回転数より多いかどうかを判断するステップである。在庫判定回転数よりも商品のレンタル回数が多ければステップS1306に、在庫判定回転数よりも商品のレンタル回数が少なければステップS1305に移る。商品識別ID”0004”の場合は、レンタル回数は3、在庫判定回転数が4となり、レンタル回数が少ないため、ステップS1305に移る。
【0070】
ステップS1305は、在庫判定部13が、対象商品データの識別IDを、在庫商品リスト29に追加するステップである。在庫商品リスト29の一例を図14に示す。
【0071】
ステップS1306は、在庫判定部13が、商品データベースに次のデータがあるかないか判断するステップであり、次のデータがない場合は在庫判定部13の処理を終了する。次のデータがある場合はステップS1302に戻る。以上が、在庫判定部13の処理の流れとなる。
【0072】
次に、在庫判定部13で取得した在庫商品リスト29を用いて、在庫商品リスト29に含まれる商品に興味があると思える顧客を、顧客データベース16から抽出し、商品の案内を送付する処理の流れを、図15を参照して説明する。
【0073】
ステップS1501は、商品特徴取得部14が、在庫商品リスト29に含まれる商品の識別IDをひとつ取得するステップである。
【0074】
ステップS1502は、商品特徴取得部14が、ステップS1501で取得した識別IDの特徴フィールドを、商品特徴設定ファイル26を使って、商品データベース15から取得するステップである。在庫商品リスト29の一例を示す図14で、先頭の識別ID”0002”の特徴フィールドは「恋愛」「ドラマ」「ホラー」となる。
【0075】
ステップS1503は、類似度判定部21が、顧客データベース16から顧客データを取得するステップである。
【0076】
ステップS1504は、ステップS1502で取得した在庫商品の特徴フィールドと、ステップS1503で取得した顧客データの特徴フィールドが同じかどうかを、類似度判定部21が判断するステップである。
【0077】
この場合は、顧客データの分野属性に含まれるフィールドの値で、フィールド値の高いもの上位3つが「恋愛」「ドラマ」「ホラー」であれば、在庫商品と特徴フィールドが同じとなる。特徴フィールドが同じであれば、ステップS1505に移る。同じでなければ、ステップS1507に移る。
【0078】
ステップS1505は、商品案内送信部22が、特徴フィールドが同じと判定された顧客データ宛に送付する商品案内を作成するステップである。案内文面の作成には、該当在庫商品の案内文面を利用して、商品案内を作成する。商品案内文の一例は図16になる。
【0079】
ステップS1506は、ステップS1505で作成した案内文を、商品案内送信部22が、顧客に電子メールなどで送付するステップである。案内の一例を図16に示す。
【0080】
ステップS1507は、商品案内送信部22が、顧客データベースに次のデータがあるかどうかを判断するステップである。次のデータがあれば、ステップS1503に移る。次のデータがなければ、ステップS1508に移る。
【0081】
ステップS1508は、商品案内送信部22が、在庫商品リスト29に次のデータがあるかどうかを判断するステップである。次のデータがあれば、ステップS1501に移る。次のデータがなければ、処理を終了する。
【0082】
以上が、在庫商品を抽出し、それぞれの在庫商品を好むと思える顧客を抽出して、顧客に商品の案内を送付する処理である。
【0083】
なお、在庫商品のデータを、該当顧客が過去にレンタルしていた場合は、商品の案内を取りやめるステップを、図15のステップS1503とS1504の間に挿入しても良い。
【0084】
また、電子メールでの案内ではなく、顧客が来店したときに案内をすることでも良い。来店時に案内する場合の案内の一例を示した図が図17となる。
【0085】
また、本発明は、音楽CDを商品としている店舗でも実現可能であり、音楽CDを商品としている店舗が持つ商品データベース15の一例は、図18となり、顧客データベース16の一例は図19となる。
【0086】
さらに、本発明を、本を商品としている店舗で実現した際の、商品データベース15の一例は図20となり、顧客データベース16の一例は図21となる。
【0087】
また、図22のように、上記実施形態を機能させるプログラムを記憶媒体に記憶させ、情報処理装置にインストールして、情報機器を機能させることによっても実現は可能である。
【0088】
【発明の効果】
従来では、商品データベース内の分野属性を、特定の人あるいはグループが設定していた。本発明を用いることで、不特定の人によって、多角的に分野属性を設定できるため、顧客の嗜好に類似した、商品を検索して、商品案内を送付する販売促進を実施する際に、効率よい商品情報の検索が可能となる。また、特定の商品に興味を持つ顧客を探す際にも、効率よい検索が可能となる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態の構成を示した図
【図2】本発明の実施形態のデータ照合の処理の流れを示すフローチャート
【図3】本発明の実施形態の商品データベースを示した図
【図4】本発明の実施形態の商品特徴ファイルを示した図
【図5】本発明の実施形態の顧客データベースを示した図
【図6】本発明の実施形態の顧客特徴ファイルを示した図
【図7】本発明の実施形態のレンタル履歴ファイルを示した図
【図8】本発明の実施形態の顧客特徴設定ファイルを示した図
【図9】本発明の実施形態の商品特徴設定ファイルを示した図
【図10】本発明の実施形態の、データ照合処理後の商品データベースを示した図
【図11】本発明の実施形態の、データ照合処理後の顧客データベースを示した図
【図12】本発明の実施形態の、在庫判定ファイルを示した図
【図13】本発明の実施形態の、在庫判定処理の流れを示したフローチャート
【図14】本発明の実施形態の、在庫商品リストを示した図
【図15】本発明の実施形態の、在庫商品に興味を持つ顧客を抽出し、その顧客に案内を送る処理を示したフローチャート
【図16】本発明の実施形態の、在庫商品に興味を持つ顧客に送付する商品案内文を示した図
【図17】本発明の実施形態の、店舗内カウンターで手渡しする案内を示した図
【図18】商品を音楽CDとした場合の商品データベースを示した図
【図19】商品を音楽CDとした場合の顧客データベースを示した図
【図20】商品を本とした場合の商品データベースを示した図
【図21】商品を本とした場合の顧客データベースを示した図
【図22】販売促進情報抽出プログラムを記憶した記憶媒体を、コンピュータにインストールする一例を示した図
【符号の説明】
10 販売促進情報抽出システム
11 店舗端末
12 決済処理部
13 在庫判定部
14 商品特徴取得部
15 商品データベース
16 顧客データベース
17 顧客特徴取得部
18 属性すり合わせ部
19 顧客データ更新部
20 商品データ更新部
21 類似度判定部
22 商品案内送信部
23 商品特徴ファイル
24 顧客特徴ファイル
25 レンタル履歴ファイル
26 商品特徴設定ファイル
27 在庫判定ファイル
28 顧客特徴設定ファイル
29 在庫商品リスト
30 顧客
220 情報処理装置
221 記録媒体[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a sales promotion information extraction program for extracting a product similar to the preference information of a specific customer from the product database, and a sales for extracting a customer who seems to be interested in the field information of the specific product from the customer database. It relates to a promotion information extraction program.
[0002]
[Prior art]
In recent years, stores that provide various products to customers are often equipped with a product database and a customer database. The product database includes product identification ID, product name, field attribute, price, number of sales, purchaser age group, etc., and customer database includes customer identification ID, name, address, age, gender, family structure In many cases, purchase history, preference information, and the like are included.
[0003]
In order to achieve high sales at a low cost, the store uses customer data such as gender, age, and preference information contained in the customer database, and the customers that are likely to be interested in specific products Product guidance techniques have been used, such as extracting advertisements and sending advertisements of specific products to the extracted customers. For example,
[0004]
[Patent Document 1]
JP 2002-351371 “Advertising Information Providing System”
[0005]
[Patent Document 2]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-329148 “Catalog Creation System”
[0006]
[Patent Document 3]
JP-A-10-240825 “Product Guidance Information Editing System and Product Guidance Information Printing System”
[0007]
[Patent Document 4]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-96214 “Product Information Providing System”
[0008]
[Patent Document 5]
JP 2000-137724 “Product Information Providing System and Recording Medium”
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, products such as “movies”, “books”, “music”, “theatrical tickets”, and “arts” have been difficult to uniquely define the product field. Further, the field attribute of the product database for managing the product is set by a specific person or a specific group having a relationship with the product database. For example, the field attributes of a plurality of rental videos handled by a rental video store are set by a salesclerk of the rental video store.
[0010]
However, in this case, the field attribute of the product is based on the subjectivity of the specific person or group who set the field attribute, and other people feel different for the same product There was also. For example, even if a rental video store clerk sets a field attribute as “suspense” and the story includes an element of “love romance”, the movie is called “love romance”. Some people feel that the movie belongs to this field.
[0011]
There has been a problem in that appropriate guidance cannot be sent in the above cases when offering product guidance according to customer preferences. For example, when sending a product guide to a customer who likes “Labromance”, when searching for a product in the field “Labromance”, the “Suspense” as described above is set as the field, and the elements of “Labromance” This is because a product that contains is not searched.
[0012]
In the present invention, the field attribute values included in the product database are not limited to those set by a specific person such as a product provider or a specific group, and field attributes felt by a plurality of people who select the product are The purpose is to solve the above-mentioned problems and implement efficient sales promotion by providing a mechanism for adopting it as a product field attribute.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
The present invention relates to a customer database that stores preference information related to a specific product group in association with a customer ID for identifying a customer; Said In association with a product ID for identifying individual products belonging to a specific product group, plural Field In the attribute field In a sales promotion information extraction system comprising a product database for storing information, the customer database, or a computer for obtaining sales promotion information from the product database, The customer database has the same fields as a plurality of field attribute fields that the product database has, With the transaction of the product included in the product database, the computer , Means for obtaining field attribute field information from information corresponding to the product ID of the product included in the product database, and a preference corresponding to the customer ID input with the product transaction in the customer database From the means for updating the information using the information in the field attribute field acquired from the product database, and the preference information corresponding to the customer ID input with the product transaction in the customer database, the field attribute field Means for obtaining the information, and means for updating the information corresponding to the product ID of the traded product in the product database using the information in the field attribute field obtained from the customer database; In response to an input of a specific customer ID, preference information corresponding to the input customer ID is acquired from the customer database, and each product field included in the product database Attribute field Means for comparing information, the preference information and the field Attribute field A field that corresponds to an input product ID in response to an input of a specific product ID, and to function as a means for calculating similarity to information, a means for extracting and displaying information on products with high similarity Attribute field Means for obtaining information from a customer database and comparing the customer information of each customer contained in the product database; Attribute field A sales promotion information extraction program that functions as means for calculating the degree of similarity between information and the preference information and means for extracting and displaying information on products having a high degree of similarity.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A basic form of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, the present invention is implemented for a video rental store and its customers.
[0015]
FIG. 1 shows the configuration of a sales promotion information extraction system provided in a rental video store. The sales promotion
[0016]
The
[0017]
The
[0018]
The
[0019]
The product
[0020]
The customer
[0021]
The product database 15 has, as fields, a product identification ID, a product title, a leading actor name, presence / absence of captions, a director name, a previous return date, a guidance text, and field attributes. FIG. 3 shows an example of a product database. The product database 15 further includes eight types of sub-fields of “SF”, “Love”, “Drama”, “Horror”, “War”, “Era drama”, “Anime”, “Nintendo” as field attributes. have. These have been conventionally regarded as one attribute of “field”.
[0022]
In addition, as the initial value of the product database 15, the value of each field is set by the rental video store clerk, and the sub-field of the field attribute field is also set as the initial value by the subject of the rental video store clerk.
[0023]
The
[0024]
The
[0025]
The attribute matching unit 18 includes a customer data update unit 19 and a product
[0026]
The customer data update unit 19 uses the product feature field stored in the
[0027]
The product
[0028]
The similarity determination unit 21 collates the feature field of a certain product acquired by the product
[0029]
The product
[0030]
The
[0031]
The customer feature file 24 is a place for storing the feature field of the target customer. An example is shown in FIG.
[0032]
The rental history file 25 is a place for storing a rental history of what products are borrowed from which customers and when. An example is shown in FIG.
[0033]
The product feature setting file 26 is a file in which settings for obtaining a feature field of product data are described. An example is shown in FIG.
[0034]
The customer feature setting file 28 is a file in which settings for obtaining a feature field of customer data are described. An example is shown in FIG.
[0035]
The
[0036]
The inventory product list 29 is a place for storing the identification IDs of the products determined by the
[0037]
Next, “Hideki Sasaki” of customer identification ID “0003” in FIG. 5 which is an example of the
[0038]
Step S201 is a step executed when “Hideki Sasaki”, a customer, brings “
[0039]
When the clerk checks the bar code provided for the “
[0040]
Step S202 is processing in which the
[0041]
In step S <b> 203, the product
[0042]
What is characteristic is set in the product characteristic setting file 26, and an example is shown in FIG. The contents of the product feature setting file 26 include “data name to be matched”, “feature judgment”, “number of acquired”, and “increase / decrease value”.
[0043]
The “matching target data name”, which is the content of the product feature setting file 26, is a database name that is a target for optimizing the product data and is shown in FIG. In this example, “customer database” corresponds.
[0044]
“Characteristic Judgment” indicates under what conditions the characteristic field is acquired from the field attributes included in the target database. It is shown that a field name having a high attribute value is obtained from the above.
[0045]
The “number of acquisitions” indicates the number of fields acquired in the feature determination, and in this example, three acquisitions are indicated.
[0046]
The “increase / decrease value” corresponds to a value included in the customer database that increases or decreases the value of the field acquired from the feature determination. In this example, the value of the field in the product database, which is the same as the feature field acquired from the customer database, is increased by 3 points, 2 points, and 1 point.
[0047]
When the feature field is acquired from the data of “
[0048]
Step S204 is a step in which the product
[0049]
In step S205, the customer
[0050]
Step S <b> 206 is a step in which the customer
[0051]
What is characteristic is set in the customer characteristic setting file 28, and an example is shown in FIG. The contents of the customer feature setting file 28 include “data name to be matched”, “feature judgment”, “number of acquisitions”, and “increase / decrease value”.
[0052]
The “matching target data name” that is the content of the customer feature setting file 28 is a database name that is a target for optimizing the customer data, and corresponds to a “product database” in this example.
[0053]
“Characteristic Judgment” indicates under what conditions the feature field is acquired from the field attribute included in the target database. In this example, from the field attribute values included in the product database, It is shown that a field name with a high attribute value is obtained.
[0054]
The “number of acquisitions” indicates the number of fields acquired in the feature determination, and in this example, three acquisitions are indicated.
[0055]
The “increase / decrease value” corresponds to a value included in the product database that increases or decreases the value of the field acquired from the feature determination. In this example, the value of the field in the customer database, which is the same as the feature field acquired from the product database, is increased by 3 points, 2 points, and 1 point.
[0056]
When the feature field is acquired from the data of “Hideki Sasaki” in the
[0057]
Step S207 is a step in which the customer
[0058]
In step S208, the customer data update unit 19 acquires the feature field included in the
[0059]
In this example, the contents of the
[0060]
In step S209, the product
[0061]
In this example, the contents of the customer feature file 24 are “negotiation”, “animation”, and “SF”, and the value of the “negotiation” field of “
[0062]
In this embodiment, the number of field attribute fields included in the product database 15 and the
[0063]
The above is the flow of processing when “Hideki Sasaki” with the customer identification ID “0003” rents “
[0064]
Next, the process flow of the
[0065]
FIG. 13 is a flowchart showing the flow of processing of the
[0066]
Step S1301 is a step in which the
[0067]
Step S1302 is a step in which the
[0068]
In step S1303, the
[0069]
Step S1304 is a step in which the
[0070]
In
[0071]
Step S1306 is a step in which the
[0072]
Next, by using the inventory product list 29 acquired by the
[0073]
In step S1501, the product
[0074]
Step S1502 is a step in which the product
[0075]
Step S1503 is a step in which the similarity determination unit 21 acquires customer data from the
[0076]
In step S1504, the similarity determination unit 21 determines whether the feature field of the inventory product acquired in step S1502 is the same as the feature field of the customer data acquired in step S1503.
[0077]
In this case, if the top three of the field values included in the field attributes of the customer data with the highest field value are “love”, “drama”, and “horror”, the stock product and the feature field are the same. If the feature fields are the same, the process proceeds to step S1505. If not, the process moves to step S1507.
[0078]
Step S1505 is a step in which the product
[0079]
Step S1506 is a step in which the product
[0080]
Step S1507 is a step in which the merchandise
[0081]
Step S1508 is a step in which the merchandise
[0082]
The above is the process of extracting inventory products, extracting customers who seem to like each inventory product, and sending product guidance to the customers.
[0083]
Note that if the customer has rented inventory product data in the past, a step for canceling product guidance may be inserted between steps S1503 and S1504 in FIG.
[0084]
In addition, instead of e-mail guidance, guidance may be provided when a customer visits the store. FIG. 17 is a diagram showing an example of guidance in the case of guidance when visiting a store.
[0085]
Further, the present invention can also be realized in a store that uses a music CD as a product. An example of the product database 15 of a store that uses a music CD as a product is shown in FIG. 18, and an example of the
[0086]
Furthermore, FIG. 20 shows an example of the product database 15 and FIG. 21 shows an example of the
[0087]
Further, as shown in FIG. 22, it can be realized by storing a program for causing the above-described embodiment to function in a storage medium, installing the program in an information processing apparatus, and causing an information device to function.
[0088]
【The invention's effect】
Conventionally, a specific person or group has set a field attribute in the product database. By using the present invention, field attributes can be set in a multifaceted manner by an unspecified person. Therefore, when implementing sales promotions that search for products similar to customer preferences and send product guidance, efficiency is improved. Good product information can be searched. Further, when searching for a customer who is interested in a specific product, there is an effect that an efficient search is possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of data matching processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a product database according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a product feature file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing a customer database according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing a customer feature file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing a rental history file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing a customer feature setting file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing a product feature setting file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing a product database after data matching processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing a customer database after data matching processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing an inventory judgment file according to the embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a flowchart showing a flow of inventory determination processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a diagram showing an inventory product list according to the embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a flowchart illustrating processing for extracting a customer who is interested in a stock product and sending a guide to the customer according to the embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a diagram showing a product guide sent to a customer who is interested in stock products according to the embodiment of the present invention;
FIG. 17 is a diagram showing guidance handed over at the counter in the store according to the embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a diagram showing a product database when the product is a music CD.
FIG. 19 is a diagram showing a customer database when a product is a music CD.
FIG. 20 is a diagram showing a product database when a product is a book.
FIG. 21 is a diagram showing a customer database when a product is a book.
FIG. 22 is a diagram showing an example in which a storage medium storing a sales promotion information extraction program is installed in a computer
[Explanation of symbols]
10 Sales promotion information extraction system
11 Store terminal
12 Payment processing department
13 Inventory judging section
14 Product Feature Acquisition Department
15 Product database
16 Customer database
17 Customer Feature Acquisition Department
18 Attribute matching part
19 Customer Data Update Department
20 Product Data Update Department
21 Similarity determination unit
22 Product guide transmitter
23 Product feature file
24 Customer characteristics file
25 Rental history file
26 Product feature setting file
27 Inventory judgment file
28 Customer feature setting file
29 Stock List
30 customers
220 Information processing apparatus
221 recording medium
Claims (4)
前記特定の商品群に属する個別商品を識別するための商品IDに対応づけて、複数の分野属性フィールドに情報を記憶する商品データベースを有し、
前記顧客データベース、あるいは、前記商品データベースから、販売促進情報を取得するコンピュータを備えた販売促進情報抽出システムにおいて、
前記顧客データベースは、前記商品データベースが有する複数の分野属性フィールドと同じフィールドを有し、
前記コンピュータを、
前記商品データベースに含まれる商品の取引に伴って、前記商品データベースに含まれる該商品の商品IDに対応する情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、
前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報を、商品データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、
前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、
前記商品データベースのうち、取引された商品の商品IDに対応した情報を、顧客データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、
特定の顧客IDの入力に応答して、
入力された顧客IDに対応する嗜好情報を顧客データベースから取得し、商品データベースに含まれる各商品の分野属性フィールドの情報とを比較する手段と、
前記嗜好情報と前記分野属性フィールドの情報との類似度を算出する手段と、
類似度の高い商品の情報を抽出表示する手段として機能させることを特徴とした販売促進情報抽出プログラム。A customer database for storing preference information regarding a specific product group in association with a customer ID for identifying a customer;
Wherein in association with the product ID for identifying the individual items belonging to a particular product group, has a product database for storing information in a plurality of fields attribute fields,
In the sales promotion information extraction system comprising a computer that acquires sales promotion information from the customer database or the product database,
The customer database has the same fields as a plurality of field attribute fields that the product database has,
The computer,
Means for acquiring information in a field attribute field from information corresponding to a product ID of the product included in the product database in accordance with a transaction of the product included in the product database ;
Means for updating preference information corresponding to a customer ID input along with a transaction of a product among the customer database using information in the field attribute field acquired from the product database;
Means for acquiring field attribute field information from the preference information corresponding to the customer ID input with the transaction of the product in the customer database;
Means for updating the information corresponding to the product ID of the traded product in the product database using the information in the field attribute field acquired from the customer database;
In response to entering a specific customer ID,
Means for obtaining preference information corresponding to the input customer ID from the customer database and comparing information in the field attribute field of each product included in the product database;
Means for calculating the similarity between the preference information and the field attribute field information;
A sales promotion information extraction program that functions as a means for extracting and displaying information on products with high similarity.
前記特定の商品群に属する個別商品を識別するための商品IDに対応づけて、複数の分野属性フィールドに情報を記憶する商品データベースを有し、
前記顧客データベース、あるいは、前記商品データベースから、販売促進情報を取得するコンピュータを備えた販売促進情報抽出システムにおいて、
前記顧客データベースは、前記商品データベースが有する複数の分野属性フィールドと同じフィールドを有し、
前記コンピュータを、
前記商品データベースに含まれる商品の取引に伴って、前記商品データベースに含まれる該商品の商品IDに対応する情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、
前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報を、商品データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、
前記顧客データベースのうち、商品の取引に伴って入力される顧客IDに対応した嗜好情報から、分野属性フィールドの情報を取得する手段と、
前記商品データベースのうち、取引された商品の商品IDに対応した情報を、顧客データベースから取得した前記分野属性フィールドの情報を利用して更新する手段と、
特定の商品IDの入力に応答して、
入力された商品IDに対応する分野属性フィールドの情報を顧客データベースから取得し、商品データベースに含まれる各顧客の顧客情報とを比較する手段と、
前記分野属性フィールドの情報と前記嗜好情報との類似度を算出する手段と、
類似度の高い商品の情報を抽出表示する手段として機能させることを特徴とした販売促進情報抽出プログラム。A customer database for storing preference information regarding a specific product group in association with a customer ID for identifying a customer;
Wherein in association with the product ID for identifying the individual items belonging to a particular product group, has a product database for storing information in a plurality of fields attribute fields,
In the sales promotion information extraction system comprising a computer that acquires sales promotion information from the customer database or the product database,
The customer database has the same fields as a plurality of field attribute fields that the product database has,
The computer,
Means for acquiring information in a field attribute field from information corresponding to a product ID of the product included in the product database in accordance with a transaction of the product included in the product database ;
Means for updating preference information corresponding to a customer ID input along with a transaction of a product among the customer database using information in the field attribute field acquired from the product database;
Means for acquiring field attribute field information from the preference information corresponding to the customer ID input with the transaction of the product in the customer database;
Means for updating the information corresponding to the product ID of the traded product in the product database using the information in the field attribute field acquired from the customer database;
In response to entering a specific product ID,
Means for obtaining field attribute field information corresponding to the input product ID from the customer database and comparing the customer information of each customer included in the product database;
Means for calculating the similarity between the field attribute field information and the preference information;
A sales promotion information extraction program that functions as a means for extracting and displaying information on products with high similarity.
分野属性フィールドの情報を取得する際に、どのフィールドを取得すればいいかの情報をあらかじめ格納する格納手段をさらに有し、When acquiring information on the field attribute field, the information processing apparatus further includes a storage unit that stores in advance information about which field should be acquired;
前記分野属性フィールドの情報を取得する手段は、前記格納手段に格納された情報に基いて分野属性フィールドの情報を取得することを特徴とする販売促進情報抽出プログラム。The sales promotion information extraction program characterized in that the means for acquiring the field attribute field information acquires the field attribute field information based on the information stored in the storage means.
前記商品データベース内に、商品が取引された取引回数を記録する手段と、Means for recording the number of transactions in which the product is traded in the product database;
あらかじめ、所定の取引回数を記録する手段とをさらに有し、A means for recording a predetermined number of transactions in advance,
前記所定の取引回数よりも少ない取引回数を有する商品を前記類似度を算出する手段の対象商品とすることを特徴とする販売促進情報抽出プログラム。A sales promotion information extraction program characterized in that a product having a number of transactions less than the predetermined number of transactions is a target product of the means for calculating the similarity.
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