説明

マーケティング情報生成システム、このシステムで用いるデータマッチング装置、データマイニング装置、及びマーケティング情報生成方法

【課題】店舗に設置された決済端末による決済情報を利用して、特定地域における消費動向の分析を行なう。
【解決手段】店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末11により生成される決済情報12を利用して消費動向を分析する際、消費者が金融機関20より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に決済端末11で生成される決済情報データ12と、金融機関20で管理されている消費者の属性情報データ21とを対照し、消費者の属性情報と、決済情報12とを対応づけて消費者の決済履歴データとして決済履歴データベース23に蓄積する。そして、決済履歴データベース23から消費者の決済履歴データを取り出し、この決済履歴データと、決済端末11の識別情報を用いて、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、店舗から決済情報を受信してマーケティング情報(消費動向を分析した情報)を生成するマーケティング情報生成システム、このシステムに用いられるデータマッチング装置、データマイニング装置、及びマーケティング情報生成方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、携帯端末を持つ移動利用者に対し、その利用者の購買履歴に基づき店舗の特売情報等の購買情報を効果的に、かつエリア依存の購買傾向を考慮し的確に提供するモバイルユーザ向け情報提供システムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【特許文献1】特開2003−248776号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
ところで、特許文献1に記載のものは、携帯端末を持つ移動利用者の現在位置(場所)を把握し、各携帯端末利用者にその場所での嗜好に即した情報を提供するものである。つまり、ワントゥーワンマーケティング(One to One marketing)のみである。
【0004】
一方、例えば同じ企業系列の店舗においては、各店舗で得られる利用者の決済情報を管理センターに送り、管理センター内のホストコンピュータにより決済情報を管理、分析してマーケティングを行なう手法がとられている。しかし、企業系列の違う、あるいは業務上関係しない店舗間などでは、決済情報が共有化されないため、その店舗が含まれる地域(エリア)でどのような商品が売れ筋であるかといったような、特定地域の消費動向の分析(エリアマーケティング)を行なうことができなかった。
【0005】
さらに、同一地域の同業種の店舗であっても売れ筋商品が異なっていたり、あるいは同じ商品であっても店舗形態や業種によって購買状況が異なる場合が多々ある。したがって、店舗形態や業種などに関係なく、消費者を中心にして特定地域における消費動向を包括的に分析できる方法が望まれていた。
【0006】
本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、店舗形態や業種などに関係なく、消費者を中心にして特定地域における消費動向を包括的に分析できるようすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するため、本発明は、店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析する際、データマッチング装置により、消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に決済端末で生成される消費者の決済情報データと、金融機関で管理されている消費者の属性情報データとを対照し、消費者の属性情報と、消費者の決済情報とを対応づけて消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積する。そして、データマイニング装置により、決済履歴データベースから消費者の決済履歴データを取り出し、この決済履歴データと、決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成する。
【0008】
ここでデータマイニング処理とは、決済履歴データベースに蓄積されたデータに店舗所在地(位置情報)等の情報を付加して解析し、その中に潜む各情報間の相関関係やパターンなどを探し出す処理のことである。
【0009】
上記構成によれば、各消費者が店舗に設置されている決済端末で決済処理するごとに金融機関へ必ず送られる決済情報と金融機関で保有している各消費者の属性情報を組み合わせて、消費者の決済履歴データを作成し、さらに識別情報が付与された決済端末の位置(住所)情報と実際の決済情報を対照させることにより、消費者の属性情報が含まれる決済履歴データへ位置情報を付与する。したがって、店舗に設置された決済端末で生成される決済情報と各消費者の属性情報とを利用して、消費者が利用した決済端末を含む地域における消費動向ないし経済活動を分析することができる。
【0010】
また上述の発明において、上記データマイニング装置は、上記決済履歴データ及び上記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、データマイニング処理を行なうことを特徴とする。
【0011】
上記構成によれば、時間情報を利用することにより、上記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を、時間軸と対照してさらに詳細に分析することができる。
【0012】
また上述の発明において、上記データマイニング装置は、更に、上記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、上記決済履歴データ及び決済端末の識別情報と合わせてデータマイニング処理を行なうことを特徴とする。
【0013】
上記構成によれば、上記データマイニング処理に個々の商品の販売データを付加することにより、上記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を個々の商品ごとにさらに詳細に分析することができる。
【0014】
また上述の発明において、上記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、さらに上記マーケティング情報は未入金リスクを含むことを特徴とする。
【0015】
上記構成によれば、各未入金者がどこの決済端末で決済を行ったかを把握することができ、多くの未入金者がよく利用する決済端末(店舗)又は地域を特定することができる。
【発明の効果】
【0016】
本発明によれば、店舗形態や業種、企業系列などの異なる店舗においても、決済処理を行った消費者の属性情報を利用して特定地域の消費動向を分析することができる。さらに、特定店舗を含む地域に集まる消費者の嗜好や傾向を分析し、その店舗に対して効果的な広告内容や広告手法を推奨することで、広告価値を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0017】
以下本発明を実施するための最良の形態の例を、図を用いて詳細に説明する。
【0018】
図1は、本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成システムの概略構成を示す図である。図1のマーケティング情報生成システムは大きく分けて、決済端末11、データマッチング装置22、決済履歴データベース23、データマイニング装置31から構成される。本例では、データマッチング装置22と決済履歴データベース23を金融機関20に、データマイニング装置31をデータマイニングセンタ30に設置している。
【0019】
本例において、決済端末11とデータマッチング装置22並びにデータマイニング装置31、データマッチング装置22(決済履歴データベース23)とデータマイニング装置31、データマイニング装置31と決済端末11並びに企業40内の図示しないマーケティング情報管理装置が、それぞれインターネット等の電気通信回線により通信可能に接続されている。
【0020】
決済端末11は店舗10に設置されており、この決済端末11に対して他の決済端末と識別するために固有の決済端末コード(識別情報)が付与される。この決済端末コードは、決済端末11が設置されている店舗の所在地(位置情報)と対応づけられている。決済端末11の例としては、クレジットカード読み取り機、ICカードのリーダ/ライタ、レジスター等が挙げられる。
【0021】
決済端末11は、消費者が、金融機関が提供する決済手段を利用して商品を購入した際に決済処理を行なうものである。決済手段としては、例えばクレジットカードや、携帯端末に搭載された非接触ICカード機能による電子マネーで実現されるクレジット決済などがある。決済端末11は、決済処理が行われると決済に必要な決済データ12を金融機関20に送信する。決済データ12には、例えばクレジットカード番号、ID、氏名、金額、利用店舗名、利用サービス内容(購入品目)、購入(利用)日時などの情報が含まれる。
【0022】
なお、金融機関とは、消費者と店舗との金融取引を仲介する機関であれば、その業種あるいは業務形態は問わない。また上記利用サービスとしては、例えばホテル宿泊代金の支払い、英会話学校の支払いなど、物品購入を伴わないサービスも含む。
【0023】
データマッチング装置22は、店舗10から送られる決済データ12と金融機関20で管理しているクレジットカード等の決済手段加入者の属性情報データ21とを対照(マッチング)させて、消費者の属性と決済情報とを対応づけた決済履歴データを生成する。
【0024】
加入者の属性情報データとしては、例えば、クレジットカード番号、ID、氏名、性別、年齢、職業、住所、世帯構成、居住形態、年収など、種々の情報が管理されている。
【0025】
決済履歴データベース23は、データマッチング装置22で生成された決済履歴データを保存、蓄積する。データベースには、例えばリレーショナル型データベースが用いられる。決済履歴データベース23に保存されているデータは、データマイニングセンタ30のデータマイニング装置31へ送られる。なお、決済履歴データは、金融機関20の外部に送信されるデータであるため、例えば住所であれば市町村の丁目までを使用するなど個人が特定されない情報として構成することが好ましい。
【0026】
また、上記データマッチング装置22、決済履歴データベース23、及び消費者の属性情報データ21は、サーバ等一つの装置内に格納してもよい。
【0027】
データマイニング装置31は、サーバなどで形成され、上記決済履歴データベース23から消費者の決済履歴データを取り出し、その決済履歴データと決済端末情報32を対照させて、マーケティングに必要なデータを抽出するデータマイニング処理を行なう。決済端末情報32には、各店舗に設置された決済端末11が有する、決済端末11が設置された店舗10の位置情報(住所情報)と対応づけられた決済端末コード含まれている。
【0028】
このデータマイニング装置31は、データマイニング処理により、決済履歴データと決済端末情報に含まれる決済端末11の位置(住所)情報を組み合わせて、決済端末11が設置されている店舗を含む地域のマーケティング情報(エリアマーケティング情報)33を生成する。そして、インターネット等の電気通信回線を使用して、マーケティング情報提供サービスの契約者が所有する端末へ生成したマーケティング情報33を提供する。
【0029】
エリアマーケティング情報を生成する方法の一例として、例えば国土地理院が発行する数値地図を利用する方法がある。数値地図上において、決済端末コードと対応づけられた位置(住所)に、決済履歴データの情報を反映していく。この作業を各決済端末に対して行い、ターゲットエリアのマーケティング情報を作成する。
【0030】
なお、データマイニング装置31は、必要に応じて決済端末11から、購入品目、数量、金額などの販売時における個々の商品の販売情報を持つPOS(Point Of Sales)データ13を取得し、このPOSデータ13を決済履歴データに加えてマイニング処理に利用することもできる。POSデータは、流通業界で利用されているいわゆるPOSシステムにより管理される商品販売時点情報である。POSデータ13と決済履歴データの整合は、例えば時間情報を用いて行なう。決済履歴データにPOSデータを加味してマイニング処理を実施することにより、消費者の属性情報に商品購入や利用サービス内容などの具体的活動を反映したより詳細なマーケティング分析が行える。
【0031】
次に、図2を参照して、上記マーケティング情報生成システムによるマーケティング情報の生成処理について説明する。
【0032】
まず、消費者が店舗10で商品を購入し、所有するクレジットカードを用いて決済を行なう。決済端末11は、クレジットカードからの決済依頼を受けて(S1)、決済データ12を金融機関20のデータマッチング装置22へ、クレジットカード番号、ID(Identification)、氏名、金額、利用店舗名、利用サービス内容、購入日時などの決済データ12を送信する(S2)。
【0033】
データマッチング装置22は、店舗10の決済端末11から送られる決済データ12を受信し、決済データ12に含まれるIDと属性情報データ21に含まれるIDを比較して、消費者を特定する。そして、その消費者の年齢などの属性情報と決済データ12が送られてきた決済端末コードとを対応づけて、決済履歴データとして決済履歴データベースに保存、蓄積する(S3)。
【0034】
データマイニングセンタ30のデータマイニング装置31は、金融機関20の決済履歴データベース23から決済履歴データを受信し(S4)、受信した決済履歴データと決済端末情報32をマッチングさせる。このとき、決済データとしてPOSデータ13を利用してもよい(S5)。この場合には、より詳細な購入品目が分かるので、個々の商品の販売情報を取得することができる。決済端末情報32内のユニークなコードが付与された決済端末11の位置(住所情報)と実際の決済データ(及びPOSデータ)をマッチングさせることにより、決済履歴データへ位置情報を付与する。
【0035】
データマイニング装置31は、決済履歴データと決済端末11の位置(住所)情報を組み合わせて、決済端末11が設置されている店舗周辺地域をターゲットとするマーケティング情報(エリアマーケティング情報)33を生成し、インターネット等を通じて、マーケティング情報提供サービスの契約者が所有する端末へマーケティング情報33を提供する。例えば決済端末11が設置された店舗10の経営者がサービス契約者であれば、決済端末11へマーケティング情報33を送信する(S6)。また、商品を製造する企業40がサービス契約者であれば、同様に、企業40内のマーケティング情報管理装置へマーケティング情報33を送信する(S7)。
【0036】
店舗10では、マーケティング情報33を受け取り、商圏分析、販売戦略、販売促進などに利用することができる。例えば、ある地域で売れ筋の商品を分析したり、あるいはその商品を購入した消費者の属性を把握することができる。
【0037】
また、企業40では、マーケティング情報33を新商品の開発などに利用することができる。例えば、特定地域の消費動向を分析して、その地域に特化した商品を開発するなどが考えられる。
【0038】
さらに、決済が行われた際の日時情報を利用することで、同一地域で異なる時間帯での消費動向を把握することができる。例えば同一地域における昼と夜の購買状況の変化を比較することができる。また、例えば、同一地域で一定期間毎(3ヶ月後、6ヶ月毎など)の購買状況の変化を比較することができる。さらには、時間帯や曜日等の時間軸の違いによる消費者の性別、年齢構成、居住形態、収入などの構成の変化を地域ごとに分析することができる。
【0039】
上述した本発明によれば、ターゲットエリアの消費動向を分析することができる。
さらに、特定店舗あるいは複数の店舗を含む地域に集まる消費者の属性ごとの嗜好や傾向などを分析し、上記特定店舗あるいはその地域内の複数の店舗に対して、ユーザの嗜好や傾向及び要求に基づく、販売戦略を教示することができる。また、これらの分析に基づいて効果的な広告内容や広告手法を考案することで、広告価値を向上させることができる。また、この広告内容や広告手法を店舗側に推奨することで、店舗側では効率の良い広告展開が行える。これにより、店舗側では最小限の投資で最大の利益を上げることが期待できる。
【0040】
ところで、上記エリアマーケティングの技術を応用して、特定地域における未入金リスクの管理を行なうことができる。例えばクレジットカードで決済した商品の代金が引き落とし日になっても入金されないクレジットカード加入者(以下、「未入金者」という。)については、金融機関で把握可能であるが、その消費動向を詳細に把握することはできない。そこで、例えば、各決済端末の位置(住所)情報を、データマイニングセンタ30から金融機関20に提供することにより、各未入金者がどこの決済端末で決済処理を行ったかを把握することができ、多くの未入金者がよく利用する決済端末(店舗)又は地域が特定される。それにより、ある店舗又は地域については未入金者がよく利用するから未入金リスク(滞納率)が高いと判断して、その店舗もしくはその地域においてはクレジットカードサービスの提供を控える、などの経営戦略を立てることができる。
【0041】
なお、上述した実施の形態例において、データマイニング装置31は、データマイニングセンタ30でなく、金融機関20に設けてもよい。
【0042】
本発明は、上述した各実施の形態例に限定されるものではなく、その他本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の変形、変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【0043】
【図1】本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成システムの概略構成を示す図である。
【図2】本発明の一実施の形態例に係るマーケティング情報生成処理を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【0044】
10…店舗、11…決済端末、12…決済データ(決済情報)、13…POSデータ(決済情報)、20…金融機関、21…属性情報データ、12…データマッチング装置、13…決済履歴データベース、30…データマイニングセンタ、31…データマイニング装置、32…決済端末情報、40…企業

【特許請求の範囲】
【請求項1】
店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムであって、
消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積するデータマッチング装置と、
前記決済履歴データベースに蓄積された前記決済履歴データと、前記決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成するデータマイニング装置
から構成されてなるマーケティング情報生成システム。
【請求項2】
前記データマイニング装置は、前記決済履歴データ及び前記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、前記消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、データマイニング処理を行なう
請求項1に記載のマーケティング情報生成システム。
【請求項3】
前記データマイニング装置は、更に、前記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、前記決済履歴データ及び前記決済端末の識別情報と合わせてデータマイニング処理を行なう
請求項1または2に記載のマーケティング情報生成システム。
【請求項4】
前記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、
前記マーケティング情報は未入金リスクを含む
請求項1〜3のいずれかに記載のマーケティング情報生成システム。
【請求項5】
店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムにおけるデータマッチング装置であって、
消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積する
データマッチング装置。
【請求項6】
店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成システムにおけるデータマイニング装置であって、
前記消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけた決済履歴データと、前記決済端末の識別情報とを用いてデータマイニング処理を行い、前記決済端末の店舗所在地が含まれる地域のマーケティング情報を生成する
データマイニング装置。
【請求項7】
店舗所在地と対応づけられた識別情報が付与されている決済端末により生成される決済情報を利用して、消費動向を分析したマーケティング情報を生成するマーケティング情報生成方法であって、
消費者が金融機関より提供された決済手段を用いて決済処理を行った際に前記決済端末で生成される前記消費者の決済情報データと、前記金融機関で管理されている前記消費者の属性情報データとを対照し、前記消費者の属性情報と、前記消費者の決済情報とを対応づけて前記消費者の決済履歴データとして決済履歴データベースに蓄積するデータマッチング処理と、
前記決済履歴データベースに蓄積された前記決済履歴データと、前記決済端末の識別情報を用いて、データマイニング処理を行い、前記決済端末が含まれる地域のマーケティング情報を生成するデータマイニング処理
からなるマーケティング情報生成方法。
【請求項8】
前記データマイニング処理は、前記決済履歴データ及び前記店舗所在地と対応づけられた識別情報に加え、前記消費者の決済情報に含まれる時間情報を利用して、マーケティング情報を生成する
請求項7に記載のマーケティング情報生成方法。
【請求項9】
前記データマイニング処理は、更に、前記決済端末から販売時点における個々の商品の販売データを取得し、前記決済履歴データ及び前記決済端末の識別情報と合わせてマーケティング情報を生成する
請求項7または8に記載のマーケティング情報生成方法。
【請求項10】
前記決済情報は決済代金の入金の有無を含み、
前記マーケティング情報は未入金リスクを含む
請求項7〜9のいずれかに記載のマーケティング情報生成方法。

【図2】
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【図1】
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【公開番号】特開2007−102340(P2007−102340A)
【公開日】平成19年4月19日(2007.4.19)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2005−288515(P2005−288515)
【出願日】平成17年9月30日(2005.9.30)
【出願人】(000135771)株式会社パスコ (102)