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技術 地域産業活性化システムおよびプログラム

出願人 東京瓦斯株式会社
発明者 津田圭子鍵屋慎一
出願日 2018年9月10日 (2年3ヶ月経過) 出願番号 2018-169142
公開日 2020年3月19日 (9ヶ月経過) 公開番号 2020-042523
状態 未査定
技術分野
  • -
主要キーワード 質的変数 簡易判定 地域店舗 生活実態 売れ行きのよい 同居家族 潜在ニーズ 商品展開
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (14)

課題

過去の購入履歴に基づく商品の選択または役務の提供に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域活性化をより高める。

解決手段

本発明の地域産業活性化システムは、特定地域の地域住民の生活者意識をアンケートにより取得する生活者意識取得部120と、取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、地域住民を分類するタイプ分類部110と、分類された単位のペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、商品または役務の提供方法とを分析する分析部100と、を有する。

概要

背景

従来から、消費者それぞれに効果的な広告宣伝を行いたいという要請に応じたシステム開発が幾つかなされている。
例えば特許文献1では、データマネジメントプラットフォームDMP)を用いたデジタルマーケティングにおいて、人々の意識、価値観行動をも分析要素に加えたマーケティングシステムを提供するために、データベースアクセス可能な状態のプラットフォーム、顧客端末、プラットフォームと顧客端末との間で情報伝達する通信手段を有し、データベースには生活者から現実に蒐集した1次データが蓄積され、プラットフォームは、顧客端末から伝達された顧客端末を特定するIDと伝達された2次データをづけて蓄積する手段と、伝達された2次データを簡易判定ロジックにより判定する手段と、判定結果に基づき生活者をクラスター分類分けする手段と、を有する技術を開示している。

概要

過去の購入履歴に基づく商品の選択または役務の提供に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域活性化をより高める。本発明の地域産業活性化システムは、特定地域の地域住民の生活者意識をアンケートにより取得する生活者意識取得部120と、取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、地域住民を分類するタイプ分類部110と、分類された単位のペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、商品または役務の提供方法とを分析する分析部100と、を有する。

目的

例えば特許文献1では、データマネジメントプラットフォーム(DMP)を用いたデジタルマーケティングにおいて、人々の意識、価値観、行動をも分析要素に加えたマーケティングシステムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

特定地域地域住民基本属性生活者意識とを取得する取得手段と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする地域産業活性化システム

請求項2

前記分類手段により分類される前記単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプであることを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システム。

請求項3

予め定められたモニタ集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、前記分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システム。

請求項4

前記モニタの集団を構成する個々の回答者行動に関する事前情報をもとに設定された前記分類に用いられるクラス毎の前記商品または前記役務の内容を予め記憶する商品情報役務情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項3記載の地域産業活性化システム。

請求項5

前記出力手段によって内容が出力される前記商品または前記役務は、前記分類手段によって前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される前記単位とは直接は関係しないものを含むことを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システム。

請求項6

前記商品または前記役務の提供による売り上げ、および当該商品または当該役務の提供による前記地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段を更に備え、前記出力手段は、前記把握手段により把握された結果に基づき、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とが、より最適化された情報を出力することを特徴とする請求項1乃至5何れか1項記載の地域産業活性化システム。

請求項7

前記取得手段による前記基本属性と前記生活者意識との取得、および前記把握手段による前記満足度の把握、の少なくとも何れか一つに協力した前記地域住民に対して、特典を付与する特典付与手段を更に備えたことを特徴とする請求項6記載の地域産業活性化システム。

請求項8

コンピュータに、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する機能と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する機能と、分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する機能と、を実現させるプログラム

技術分野

0001

本発明は、特定地域の地域産業活発化させるための地域産業活性化システム、およびプログラムに関する。

背景技術

0002

従来から、消費者それぞれに効果的な広告宣伝を行いたいという要請に応じたシステム開発が幾つかなされている。
例えば特許文献1では、データマネジメントプラットフォームDMP)を用いたデジタルマーケティングにおいて、人々の意識、価値観行動をも分析要素に加えたマーケティングシステムを提供するために、データベースアクセス可能な状態のプラットフォーム、顧客端末、プラットフォームと顧客端末との間で情報伝達する通信手段を有し、データベースには生活者から現実に蒐集した1次データが蓄積され、プラットフォームは、顧客端末から伝達された顧客端末を特定するIDと伝達された2次データをづけて蓄積する手段と、伝達された2次データを簡易判定ロジックにより判定する手段と、判定結果に基づき生活者をクラスター分類分けする手段と、を有する技術を開示している。

先行技術

0003

特開2017−45337号公報

発明が解決しようとする課題

0004

例えばコンビニエンスストアに代表される小売店市場や、○○モールなどの巨大ショッピングセンターでは、全国的な、あるいは特定の広範囲住民における過去の購入履歴にもとづいて、売れ筋商品セレクトされている。また、例えば、地域であれば、販売店舗の自らの努力で、その地域で売れ行きのよい商品仕入れ陳列する等が行なわれているが、気付く商品には限界があり、また、提供する商品の範囲は限定的であった。その結果、例えば郊外住宅地では、地域住民高齢化とともに周辺商店群の売上げも減少し、その地域が寂れている現実がある。また、開発された新規分譲住宅地などでは、既存の商店群との関係性希薄であり、近隣にお金を落とさない、といった問題が生じていた。

0005

本発明は、過去の購入履歴に基づく商品の選択または役務の提供に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域の活性化をより高めることを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

請求項1に記載された発明は、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する取得手段と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする地域産業活性化システムである。
請求項2に記載された発明は、前記分類手段により分類される前記単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプであることを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システムである。
請求項3に記載された発明は、予め定められたモニタ集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、前記分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システムである。
請求項4に記載された発明は、前記モニタの集団を構成する個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに設定された前記分類に用いられるクラス毎の前記商品または前記役務の内容を予め記憶する商品情報役務情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項3記載の地域産業活性化システムである。
請求項5に記載された発明は、前記出力手段によって内容が出力される前記商品または前記役務は、前記分類手段によって前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される前記単位とは直接は関係しないものを含むことを特徴とする請求項1記載の地域産業活性化システムである。
請求項6に記載された発明は、前記商品または前記役務の提供による売り上げ、および当該商品または当該役務の提供による前記地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段を更に備え、前記出力手段は、前記把握手段により把握された結果に基づき、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とが、より最適化された情報を出力することを特徴とする請求項1乃至5何れか1項記載の地域産業活性化システムである。
請求項7に記載された発明は、前記取得手段による前記基本属性と前記生活者意識との取得、および前記把握手段による前記満足度の把握、の少なくとも何れか一つに協力した前記地域住民に対して、特典を付与する特典付与手段を更に備えたことを特徴とする請求項6記載の地域産業活性化システムである。
請求項8に記載された発明は、コンピュータに、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する機能と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する機能と、分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する機能と、を実現させるプログラムである。

発明の効果

0007

本発明によれば、過去の購入履歴に基づいて商品の選択や役務の提供を行なう場合に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域の活性化をより高めることが可能となる。

図面の簡単な説明

0008

本実施の形態が適用される地域産業活性化システムのハードウェア構成を示す図である。
本実施の形態が適用される地域産業活性化システムの機能構成を示す図である。
潜在クラス分析を行なうにあたって回答者に対して行なわれる生活者意識に関する情報の聴取方法例を示した図である。
回答者に対して行なわれる基本属性に関する情報の聴取例を示した図である。
タイプ分類DBに記憶された分類内容として、美容に対する複数タイプへの分類例を示した図である。
本実施の形態による「潜在クラス分析」の考え方を説明するための図である。
タイプ分類DBを構成するにあたり、モニタのアンケート調査に基づく分析結果を示した図である。
タイプ分類DBに記憶されるクラス判定ファイルの一例を示した図である。
商品情報DBに記憶されている商品情報の一例を示した図である。
役務情報DBに記憶されているサービス情報の一例を示した図である。
センタ装置にて実行される商品・役務の推奨処理の流れを説明するための図である。
センタ装置にて実行される商品・役務の提供情報最適化処理の流れを説明するための図である。
特定地域における地域住民のタイプの分類例を示した図である。

実施例

0009

〔地域産業活性化システム1のハードウェア構成〕
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図1は、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム1のハードウェア構成を示す図である。
地域産業活性化システム1は、サーバとして機能するセンタ装置10と、地域住民が有する住民端末装置30と、地域店舗が有する店舗端末装置50とが、装置間を通信可能に接続するネットワーク20を介して接続されている。また、各種データを記憶するデータベース(DB)70がネットワーク20を介して接続されている。なお、データベース70は、センタ装置10に直接、接続される構成を採用することもできる。

0010

本実施の形態が適用される地域産業活性化システム1は、予め定められた特定地域ごとにて適用されるシステムである。この特定地域は、例えば、商店群まで住民が足を運んでくれる住民行動範囲が主たる対象である。例えば、郊外に設けられた100戸〜200戸程度の分譲住宅地、特定のを使用していればその駅周辺の住宅、などが対象の一例となる。

0011

ネットワーク20は、各システム及び装置の間のデータ通信に用いられる通信ネットワークであれば特に限定されず、例えばLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどを例示することができる。データ通信に用いられる通信回線は、有線無線かを問わず、これらを併用しても良い。また、ゲートウェイ装置ルータ等の中継装置を用い、複数のネットワークや通信回線を介して各装置を接続するように構成しても良い。

0012

センタ装置10は、地域産業活性化システム1の根幹をなすコンピュータであり、例えばデスクトップPCやノートPCなどで構成される。センタ装置10は、装置全体を制御するCPU(Central Processing Unit)である制御部11と、演算に際して作業エリアとして用いられるRAM(Random Access Memory)などのメモリ12と、プログラムや各種設定データなどの記憶に用いられるHDD(Hard Disk Drive)や半導体メモリ等の記憶装置である記憶部13と、を有している。また、ネットワーク20を介してデータの送受信を行なう通信部14を有している。更に、ユーザからの入力操作受け付けキーボードポインティングデバイスタッチパネルなどの操作部15と、ユーザに対して画像やテキスト情報などを表示する液晶ディスプレイなどからなる表示部16と、表示部16を制御する表示制御部17とを有している。尚、各ハードウェアは、筐体を一つにするものとは限らない。

0013

住民端末装置30は、地域産業活性化システム1にて、ユーザとの接点として用いられる装置である。例えば、地域専用アプリケーションインストールされているスマートフォンなどの端末装置、タブレット端末装置携帯情報端末(PDA)など、各家庭配布されるものが想定される。勿論、デスクトップPCやノートPCなどであっても構わない。
住民端末装置30のハードウェア構成としては、センタ装置10と同様な、制御部31、メモリ32、記憶部33、通信部34、操作部35、表示部36、および表示制御部37を有している。

0014

店舗端末装置50は、地域産業活性化システム1が適用される地域の各店舗に配置される店舗端末である。例えば、スマートフォン、タブレット端末装置、デスクトップPC、ノートPCなどが想定される。
店舗端末装置50のハードウェア構成としては、センタ装置10や住民端末装置30と同様な、制御部51、メモリ52、記憶部53、通信部54、操作部55、表示部56、および表示制御部57を有している。

0015

〔地域産業活性化システム1の機能構成〕
図1および図2を用いて、地域産業活性化システム1の機能構成について説明する。
図2は、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム1の機能構成を示す図である。図2に示すセンタ装置10、住民端末装置30、および店舗端末装置50の各機能は、図1に示す各々の記憶部13,33,53に記憶されているプログラムによりメモリ12,32,52を用いた制御部11,31,51によって実行され、処理される。処理後のデータは、各々の通信部14,34,54を介して各装置に対して送信される。

0016

〔地域住民側の機能構成〕
地域住民側に設けられる住民端末装置30は、センタ装置10から通信部34を介して各種入力フォームを取得する入力フォーム取得部310を有している。また、表示部36に表示されたアンケートフォームを用いて操作部35を介してアンケートを入力するアンケート入力部320と、表示部36に表示された顧客満足度フォームを用いて操作部35を介して顧客満足度に関する内容を入力する顧客満足度入力部330とを有している。また、アンケートに答えたことによりセンタ装置10から与えられるクーポンポイントなどのインセンティブを、通信部34を介して受け付けるインセンティブ受付部340を有している。

0017

このアンケート入力部320で用いられるアンケートフォームは、入力フォーム取得部310により取得した入力フォームのうち、ある特定の内容を調査するために用いられるものであり、例えば、予め定められた複数の項目から幾つかの項目をユーザが選択できるようになっている。例えば、アンケートに答える地域住民の基本属性、アンケートの内容である生活者意識について、地域住民のユーザから入力がなされる。基本属性としては、例えば、年齢性別職業就業時間、世帯年収同居家族、末子年齢、住居形態などがある。また、生活者意識は、食、入浴、住まい、コミュニケーション家事、環境省エネ仕事余暇、生活者の考える暮らし、美容、などがある。生活者意識の入力は、アンケートとして集めたい項目毎に、入力フォームを分けて入力させることもできる。

0018

顧客満足度入力部330で用いられる顧客満足度フォームは、入力フォーム取得部310により取得した入力フォームのうち、主にアンケート入力が行なわれたものに対応して用いられ、本システムにて提案された内容にて地域店舗で実行された事項に対する評価を記入可能とするものである。

0019

図3は、潜在クラス分析を行なうにあたって回答者に対して行なわれる生活者意識に関する情報の聴取方法例、すなわち本実施の形態におけるアンケートの一例を示した図である。例えば、後述するアンケートDB720に記憶されているが、予め住民端末装置30の記憶部33に記憶されていてもよい。ここでは、「スキンケアをおこなう時間や空間に関して、あなたのお考えに近いものを5つ選んでください。」との質問のもと、28の生活者意識の項目から5つをユーザに選択させるようになっている。すなわち、異なる28個の中から異なる5個をとる組み合わせであり、28C5で98280通りの組み合わせが存在することとなる。なお、この図3に例示する生活者意識に関する情報の聴取方法では、個人を特定するための個人情報に関する内容は含まれていない。

0020

図4は、回答者に対して行なわれる基本属性に関する情報の聴取例、すなわち本実施の形態におけるアンケートの一例を示した図である。例えば、後述するアンケートDB720に記憶されているが、予め住民端末装置30の記憶部33に記憶されていてもよい。この図4に示す例では、年代(年齢)に対する質問、同居家族と末子年齢に関する質問、労働時間(就業時間)に関する質問が、把握される基本属性として例示されている。その他、例えば、性別、職業、世帯年収、住居形態、などがあってもよい。なお、個人を特定するための個人情報を含ませる必要がない。

0021

〔システム側の機能構成〕
図2に示すように、地域産業活性化システム1のセンタ装置10は、地域住民のペルソナ(例えば、サービス・商品を提供するための典型的な人物像)や潜在ニーズ(例えば、顧客からの要望)を分析する分析部100を備えている。また、アンケートにより取得した地域住民の生活者意識をもとに地域住民を分類し、その結果を分析部100へ出力するタイプ分類部110を備えている。このタイプ分類部110およびデータベース(DB)70は、本件発明における「取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、地域住民を分類する分類手段」の一例として機能する。

0022

また、センタ装置10は、住民端末装置30のアンケート入力部320にて入力され、ネットワーク20を介して通信部14にて取得したアンケートの内容から、生活者意識を取得する生活者意識取得部120と、基本属性を取得する基本属性取得部130と、を備えている。この生活者意識取得部120にて取得した生活者意識の情報は、タイプ分類部110へ出力される。この生活者意識取得部120と基本属性取得部130、および住民端末装置30のアンケート入力部320は、本件発明における「特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する取得手段」の一例として機能する。

0023

さらに、センタ装置10は、分析部100による分析結果を受けて、仕入れ・出店情報を店舗端末装置50に向けて出力する仕入れ・出店情報出力部140と、サービスである役務を提供するための各種情報を店舗端末装置50に向けて出力する役務提供情報出力部150とを備えている。この仕入れ・出店情報出力部140にて出力される仕入れ・出店情報としては、地域店舗にて仕入れるべき商品の種類や数などの商品情報、出店場所や巡回ルートなどの販売情報、など、地域店舗へ提供すべき各種の推薦情報が含まれる。
また、センタ装置10は、地域店舗における売上のデータを、店舗端末装置50を介して取得する売上データ取得部160を備えている。この分析部100、仕入れ・出店情報出力部140、役務提供情報出力部150、およびデータベース(DB)70は、本件発明における「分類手段により分類された単位のペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、商品または役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段」の一例として機能する。

0024

またさらに、センタ装置10は、住民端末装置30の顧客満足度入力部330にて入力され、ネットワーク20を介して通信部14にて取得した顧客満足度アンケートの結果を取得する満足度取得部170を有している。また、通信部14を介して住民端末装置30に各種入力フォームを出力する入力フォーム出力部180を有する。さらに、地域住民に対してアンケートに答えたことによるポイントなどの各種インセンティブを与えるインセンティブ付与情報を住民端末装置30へ出力するインセンティブ付与部190を備えている。この満足度取得部170、前述した売上データ取得部160、分析部100、住民端末装置30の顧客満足度入力部330、および後述する店舗端末装置50の売上データ出力部530は、本件発明における「商品または役務の提供による売り上げ、および商品または役務の提供による地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段」の一例として機能する。

0025

〔地域店舗側の機能構成〕
地域産業活性化システム1の店舗端末装置50は、センタ装置10からネットワーク20を介して通信部54にて取得した、仕入れ・出店情報を取得する仕入れ・出店情報取得部510と、役務を提供するための各種情報である役務提供情報を取得する役務提供情報取得部520を有している。また、例えば、店舗端末装置50の操作部55等にて入力された地域店舗での売上データを、通信部54を介してセンタ装置10へ出力する売上データ出力部530を有している。

0026

〔データベース(DB)70の機能構成〕
データベース(DB)70の機能構成としては、アンケートに答えた地域住民を分類するために用いるデータベースであるタイプ分類DB710と、各種入力フォームやアンケート関連情報を記憶したアンケートDB720とがある。また、地域店舗の店舗端末装置50へ提供するための情報として、仕入れるべき商品の情報など各種商品情報を記憶した商品情報DB730と、提供すべき役務に関する情報を記憶した役務情報DB740と、地域の地図情報や各種店舗情報などを含め、商品や役務の出店に関する各種情報が記憶された出店情報DB750とがある。また、センタ装置10の売上データ取得部160にて取得した売上データや、他の地域での実績に伴う売上情報など、売上に関する各種情報が記憶された売上情報DB760がある。本実施の形態におけるタイプ分類DB710は、本件発明の分類手段の一例として機能している。

0027

図5は、タイプ分類DB710に記憶された分類内容として、美容に対する複数タイプへの分類例を示した図である。図5に示す例では、美容タイプとして、「プリンセス美容」、「ヘルシー美容」、「エレガント美容」、「メリハリ美容」、「時短美容」、「ながら美容」、「フラストレーション美容」、および「美容無関心」の、タイプ1〜タイプ8が示されている。出願人等は、マーケティング調査として、例えば20〜50代の全体集団(例えば、約3000名など)の女性を対象として、美容意識や行動に関する調査を行なった。このような複数タイプへの分類は、これらの回答結果をもとに、いわゆる「潜在クラス分析」を行なった結果として、分類されたものである。この図5に示す分類は、本件発明における「分類手段により分類される単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプ」の一例である。

0028

この、「潜在クラス分析」は、社会学における統計手法展開のひとつであり、個人間の差異は異なるグループへの所属(確率)によって定義される。すなわち、個人ごとにセグメントクラス、グループ)への所属確率を求め、例えば最も所属確率の高いグループに分類されて定義される。観測が可能な変数を用いて潜在変数を導き出す手法という点では、因子分析も用いることが可能であるが、例えば、潜在変数が、順序関係のない変数である質的変数を想定している場合には、因子分析に比べて潜在クラス分析が好ましい。

0029

図6は、本実施の形態による「潜在クラス分析」の考え方を説明するための図である。ここでは、図3に示す異なる28個の中から異なる5個を選択するアンケート形式にて、その中の、スキンケア空間の理想とスキンケア満足度との関係性を一例としている。すなわち、「スキンケア空間への理想の有無」として「Qx.スキンケア空間はお姫様気分で過ごせる場所が理想」か否かについての回答例と、「スキンケア満足度」として「Qy.現状スキンケアに満足している」か否かについての回答例と、を集計している。記載されている数値は「人」であり、説明のために、ある定められた人数を母集団としている。

0030

図6の左側では、その全体像として、両質問YES、両質問Noの人数が多く、スキンケア空間に理想がある人(Qx.でYes)はスキンケアに満足しており(Qy.でYes)、スキンケア空間に理想がない人(Qx.でNo)はスキンケアに満足していない(Qy.でNo)といった傾向がある、と把握される。すなわち、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との間には相関関係があると見える。

0031

その一方で、図6の右側では、2つの分類である「美容無関心」と「プリンセス美容」との各々の集団にて、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との関係が示されている。例えば「美容無関心」に分類される集団では、スキンケア空間に理想がない人(Qx.でNo)はスキンケアに満足していない(Qy.でNo)といった傾向があることは理解できるが、スキンケア空間に理想がある人(Qx.でYes)はスキンケアに満足している(Qy.でYes)という傾向はないことが理解できる。同様に、例えば「プリンセス美容」に分類される集団では、スキンケア空間に理想がある人(Qx.でYes)はスキンケアに満足している(Qy.でYes)といった傾向があることは理解できるが、スキンケア空間に理想がない人(Qx.でNo)はスキンケアに満足していない(Qy.でNo)といった傾向はないことが理解できる。

0032

このように、実際には、2つの集団が重なって相関があるように見えていただけで、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との変数間には相関関係が殆どないことが理解できる。正しくは、分類されたセグメント(Seg:集団の特徴)と、「スキンケア空間への理想の有無」または「スキンケア満足度」とに相関があることとなる。本実施の形態では、このような集団を導きだし、図5に示した8つの分類を導き出している。

0033

図7は、タイプ分類DB710を構成するにあたり、モニタのアンケート調査に基づく分析結果を示した図である。ここでは、予め定められたモニタとして2884名の回答者について28の変数をもとに分類し、その結果としての回答者の属する各クラスターの確率を示している。潜在クラス分析では、最も確率の高いグループに回答者を分類する。例えば、回答者1(管理番号0001)は、ヘルシー美容に属する確率が23%として最も高く、「ヘルシー美容」に属する、と判断する。

0034

図8は、タイプ分類DB710に記憶されるクラス判定ファイルの一例を示した図である。ここでは、8つの分類の中の「プリンセス美容」について、クラス判定の一部分が示されている。このようなクラス判定ファイルは、予め定められたモニタの集団である全体集団(ここでは2884名)のアンケート結果の分析を受け、「プリンセス美容に属する」とされた回答者を集計し、その回答者の選択した変数をもとに形成されている。図8に示す例では、異なる28個の中から異なる5個をとる組み合わせである98280通りの全てが、8つのクラス(8つの美容タイプ)の何れかに分類されるように、判定ファイルが形成されている。このクラス判定ファイルと照合することで、実際の調査対象者である地域住民を何れかのクラスに一意に分類させることが可能となる。このように、このタイプ分類DB710は、本件発明における「予め定められたモニタの集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段」の一例として機能する。

0035

以上のようにして、分類分けの情報について、タイプ分類DB710に記憶されるが、記憶される内容は、上述の一例として挙げた「美容」だけに限るものではない。例えば、食、入浴、住まい、コミュニケーション、家事、環境省エネルギー、仕事余暇、生活者の考える暮らし、などについて、同様なアンケートと、その結果による分類へ導く情報の一つである「クラス判定ファイル」が、タイプ分類DB710に記憶される。

0036

なお、タイプ分類DB710に記憶された分類情報は、取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位となっている。
ここで「ペルソナ」とは、架空の顧客像を想定し、そのプロフィールとして、価値観、ライフスタイル行動様式など、人物像を深く詳細に設定していくマーケティング手法である。個々の住民についてペルソナを設定することで、商品やサービスのターゲット像を明確な形でイメージでき、商品やサービスの提供の方向性に対するブレを軽減できる。
また、「潜在ニーズ」とは、顧客自身が「これが欲しい」として顕在化されているニーズに対し、顧客自身が自覚していない隠れた課題や願望に該当する。潜在ニーズを把握することができれば、これに先手を取って課題を言い当て、商品やサービスを提案できることで、顧客満足度の向上が期待される。

0037

次に、商品情報DB730、役務情報DB740、および出店情報DB750について説明する。これらのデータベースには、分類された単位ごとのペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、この商品またはこの役務の提供方法とに関する情報が記憶されている。

0038

図9は、商品情報DB730に記憶されている商品情報の一例を示した図である。ここでは、分類されペルソナ設定された人物像としての一例である「ヘルシー美容タイプ」の人物が望んでいる商品について、商品情報DB730に記憶されている情報の一部が示されている。より具体的には、「ヘルシー美容タイプ」の人物は、「オーガニック」がキーワードであり、食品日用品、化粧品などについて、それぞれオーガニック商品が選定されている。また、食品については「栄養価の高い食事」を好む、との傾向が把握され、それに関連した商品情報が記憶されている。また、電化製品についても、欧米メーカ品や、美顔保湿に対する製品が好まれる、としている。また、「」などの商品についても、欧米有名メーカ品への好みが示されている。

0039

図10は、役務情報DB740に記憶されているサービス情報の一例を示した図である。ここでは、分類されペルソナ設定された人物像としての一例である「ヘルシー美容タイプ」の人物が望んでいるサービスについて、役務情報DB740に記憶されている情報の一部が示されている。より具体的には、「ヘルシー美容タイプ」の人物は、「健康」、「オーガニック」がキーワードであり、また、「視力回復」に興味がある、とされている。健康サービスに関する各種役務と、美容サービス、宅配サービス飲食サービスに関する内容が示されている。宅配サービスや飲食サービスは、オーガニックに関するものが選ばれている。

0040

ここで、図9に示す商品情報DB730や図10に示す役務情報DB740に記憶されている商品や役務は、前述したタイプ分類DB710のデータベースを構築する際に、モニタとなった個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに決定されている。すなわち、マーケティング調査の回答者は、本実施の形態のマーケティング調査に先駆けて、例えばインターネットや携帯電話活用した市場調査などの情報、例えばモニタのオンライン上の行動履歴ログ)から得られる情報などを、例えばマーケティング専門会社に提供している。従って、本実施の形態に示すようなデータベース構築にご協力いただいた、例えば、約3000名のモニタの行動様式を予め記憶しておくことで、例えば図5に示すような8つのタイプに分類された際、この約3000名のモニタの個々に有する行動様式が抽出でき、商品情報DB730や役務情報DB740の構築が可能となる。

0041

このように、商品情報DB730や役務情報DB740の構築には、図3図4に示すようなアンケートの情報とは別個に行なわれた情報が用いられている。したがって、タイプ分類DB710の構築に用いられた、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される分類の単位とは直接は関係しない商品や役務を、商品情報DB730や役務情報DB740の構築に際して利用することが可能となる。例えば、「ヘルシー美容タイプ」とは直接は関係しない各種ブランド大手電機メーカ名や欧米有名メーカ名などが選定される。また、キーワードとしての、オーガニック、サイクロン式掃除機グリル調理器、欧米有名メーカシューズ、などを商品や役務の情報として利用可能である。
なお、本実施の形態における商品情報DB730や役務情報DB740では、例えば、年齢、性別、職業、就業時間、世帯年収、同居家族、末子年齢、住居形態などの「基本属性」を考慮して、商品や役務が選定されるように構成することができる。より具体的には、商品情報DB730や役務情報DB740の構造として、例えば特定地域の特徴としての年齢層や、例えば若年の子供が多いなどの特定地域の特徴としての世帯状況などに合わせるなど、これらの基本属性ごとに異なる商品情報や役務情報を記憶させることができる。
なお、商品情報DB730や役務情報DB740は、本件発明のおける「モニタの集団を構成する個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに設定された、分類に用いられるクラス毎の商品または役務の内容を、予め記憶する商品情報・役務情報記憶手段」の一例として機能する。

0042

出店情報DB750には、この商品情報DB730に記憶されている商品を販売するのに好ましい店舗の形態や、役務情報DB740に記憶されている役務を提供するのに適した店舗の形態に関する情報が記憶されている。また、本実施の形態の地域産業活性化システム1が適用される特定地域の各種情報も記憶されている。例えば、特定地域の地図情報や、この特定地域に現存する店舗の位置情報等である。また、店舗を巡回型にする場合に、その店舗を移動させるために必要な道路情報経路情報なども記憶されている。また、現存する店舗の構造情報、この店舗の規模の情報、店舗を運営する人の情報、および、この特定地域における曜日毎時間帯毎の人の流れ、曜日毎や時間帯毎のお金の流れに関する情報なども記憶されている。更には、この特定地域の住民の構成、行動様式に関する情報などが含まれていてもよい。

0043

売上情報DB760には、各店舗毎の売上情報が、例えば時系列や、商品・サービス別に記憶されている。本実施の形態が適用された後と、適用される前との売上情報が比較できる形で記憶されていてもよい。この売上情報DB760には、地域住民から得られた顧客満足度に関する情報を記憶させることができる。例えば、今後、置いて欲しい商品や売りに来て欲しい場所、時間帯などの情報等である。更には、アンケートに協力した地域住民に対し、この特定地域にて利用可能なクーポンまたはポイントなどのインセンティブの付与に関する各種情報も記憶されている。

0044

〔地域産業活性化システム1の処理〕
次に、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム1にて行なわれる郊外商店街活性化処理について説明する。
図11は、センタ装置10にて実行される商品・役務の推奨処理の流れを説明するための図である。この処理は、図1に示すセンタ装置10の制御部11が記憶部13に記憶されたプログラムを読み出し、作業エリアとしてメモリ12を用いて制御部11により実行されるものである。また、制御部11は、通信部14を介して住民端末装置30からアンケートの情報を取得し、通信部14を介して店舗端末装置50に仕入れ・出店情報や役務提供情報を出力する。

0045

まず、センタ装置10の分析部100は、アンケートの情報取得に先立ち、データベース(DB)70のアンケートDB720から図3および図4に示すようなアンケート入力フォームを読み出す。その後、この読み出したアンケート入力フォームを入力フォーム出力部180を介して住民端末装置30へ出力する(ステップ101)。住民端末装置30の入力フォーム取得部310にてアンケート入力フォームが取得され、住民端末装置30の記憶部33に記憶される。

0046

その後、住民端末装置30では、制御部31の制御のもと、表示制御部37による制御によってアンケート入力フォームが表示部36に表示され、操作部35を介して地域住民によるアンケート入力フォームに対する入力作業が行なわれる。そして、その入力情報であるアンケートの情報は、住民端末装置30の通信部34を介してセンタ装置10に送信される。すなわち、センタ装置10は、ネットワーク20を介して住民端末装置30からアンケートの情報を取得する(ステップ102)。センタ装置10は、このアンケートの情報から生活者意識に関する情報を取得する(ステップ103)。

0047

その後、センタ装置10のタイプ分類部110では、タイプ分類DB710に記憶されているタイプ分類情報を用いて、取得した生活者意識に関する情報から、アンケート対象の地域住民を、個々に、所定のタイプに分類する(ステップ104)。すなわち、図3に示すようなアンケートによる回答(アンケート結果)を、図8に示すようなクラス判定ファイルに照合させ、アンケート対象の地域住民を何れかのタイプに分類する。

0048

タイプ分類部110または分析部100では、サービスを提供すべき特定地域の地域住民の全員の分析が終了したか否かが判断され(ステップ105)、終了していない場合には(ステップ105でNO)、ステップ102へ戻り、ステップ102、103,104の処理を繰り返す。特定地域の地域住民の全員の分析が終了した場合には(ステップ105でYES)、個々の地域住民に対する分類調査の結果を統合して、特定地域のタイプを決定する(ステップ106)。この決定は、必ずしも一つである必要はなく、生活者意識のアンケートの個別項目について複数のタイプが選定されていてもよい。

0049

図13は、特定地域における地域住民のタイプの分類例を示した図である。ここでは、3つの特定地域において、それぞれの地域住民からのアンケート結果をもとにした分類結果の一例が示されている。例えば東京都○○市○○地区では、最も確率の高い「時短美容」タイプが選定される。また、他の特定地域の例であるが、例えば神奈川県横市○○区では、確率の高い「プリンセス美容」と「時短美容」が共に選定される。更に他の特定地域の例であるが、埼玉県さいたま市○○区では、最も確率の高い「メリハリ美容」が選定される。

0050

その後、分析部100は、住民端末装置30から取得したアンケートから基本属性に関する情報を取得し(ステップ107)、この基本属性を加味しながら、決定されたタイプ別に、商品・役務を分析する(ステップ108)。すなわち、図9および図10に示したような、商品情報DB730や役務情報DB740に記憶されているタイプ別の商品情報やタイプ別の役務情報を読み出す。そして、分析部100は、住民端末装置30から取得した基本属性に関する情報や出店情報DB750に記憶されている出店に関する情報も加味して、仕入れ・出店情報、役務提供情報を分析する(ステップ109)。分析部100は、この分析結果である仕入れ・出店情報および役務提供情報を、仕入れ・出店情報出力部140および/または役務提供情報出力部150を介して店舗端末装置50へ出力する(ステップ110)。

0051

店舗端末装置50では、仕入れ・出店情報取得部510および役務提供情報取得部520にて仕入れ・出店情報および役務提供情報が取得され、店舗端末装置50の記憶部53に記憶される。そして、店舗端末装置50の制御部51は、取得した仕入れ・出店情報や役務提供情報を、表示制御部57による制御によって表示部56に表示することで、地域店舗の担当者オーナー等)に情報を提供している。このようにして、地域住民のニーズや特性に基づき、仕入れるべき商品の種類や数、役務の内容、出店場所や巡回ルートなどが、地域店舗に与えられることとなる。

0052

次に、提供情報の最適化処理について説明する。
図12は、センタ装置10にて実行される商品・役務の提供情報の最適化処理の流れを説明するための図である。この処理は、図1に示すセンタ装置10の制御部11が記憶部13に記憶されたプログラムを読み出し、作業エリアとしてメモリ12を用いて制御部11により実行されるものである。また、制御部11は、通信部14を介して店舗端末装置50から売上データを取得し、住民端末装置30から顧客満足度アンケートの情報を取得する。そして、通信部14を介して店舗端末装置50に最適化された仕入れ・出店情報や役務提供情報を出力する。

0053

まず、店舗端末装置50では、地域店舗の担当者(オーナー等)により操作部55を介して売上データの入力がなされる。店舗端末装置50では、入力された売上データを、売上データ出力部530を介してセンタ装置10へ送信する。センタ装置10の売上データ取得部160は、店舗端末装置50からこの売上データを取得する(ステップ201)。

0054

一方、住民端末装置30では、地域産業活性化システム1にて行なわれた郊外商店街の活性化処理について、その結果としてなされた商品展開や役務提供状況についての地域住民の意見が吸い上げられる。すなわち、住民端末装置30の顧客満足度入力部330は、入力フォーム取得部310にて取得した顧客満足度アンケートの入力フォームを表示部36を介して地域住民に展開し、地域住民から操作部35を介して顧客満足度アンケートの情報の入力を受ける。センタ装置10の満足度取得部170は、住民端末装置30から、この顧客満足度アンケートの情報を取得する(ステップ202)。この顧客満足度アンケートの情報としては、提供商品・役務の最適化に役立つ情報として、例えば、今後、店舗に置いて欲しい商品や、今後展開して欲しいサービス、商品を売りに来て欲しい場所や時間帯、サービスの提供を受けたい場所やその時間帯、などの情報が含まれる。

0055

センタ装置10のインセンティブ付与部190は、顧客満足度アンケートに答えた地域住民にインセンティブを付与する(ステップ203)。住民端末装置30のインセンティブ受付部340は、センタ装置10から、インセンティブ付与に関する情報を取得する。なお、ここで付与されるインセンティブは、地域商店街で使えるポイントやクーポンなど、各種の付加価値が付与される仕組みを含めるものである。

0056

センタ装置10の分析部100は、売上データ取得部160にて取得した地域店舗の売上データ、満足度取得部170にて取得した地域住民の満足度を分析し、仕入れ・出店情報および役務提供情報をより最適化する(ステップ204)。すなわち、このシステムが適用される特定地域において、より好ましい、より最適化された商品・役務の情報が生成される。センタ装置10の分析部100は、仕入れ・出店情報出力部140および役務提供情報出力部150を介して、より最適化した情報を店舗端末装置50へ出力する(ステップ205)。そして、店舗端末装置50の制御部51は、より最適化された仕入れ・出店情報や役務提供情報を、表示制御部57による制御によって表示部56に表示することで、地域店舗により最適化された情報を提供している。

0057

以上、詳述したように、本実施の形態では、過去の購入履歴ではなく、生活実態や生活意識からみえる潜在ニーズに基づき、商品やサービスを選択するため、買い手である地域住民は、新たな価値ある商品やサービスに出会える機会を増すことができる。その副次的効果として、買い手が購入予定でなかったものまで購入してしまう可能性が高まり、地域店舗にとっては売上の向上につながる。
更に、本実施の形態によれば、買い手である地域住民が、個人情報を提供せずとも、自らが欲する商品やサービスを欲する場所でいち早く得ることができる仕組みになっているため、ネット販売に比較してセキュリティコストの低減も期待できる。

0058

なお、本実施の形態では、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識との取得について、アンケートにより取得する例を挙げて説明したが、アンケート以外の手段によってこれらの情報を取得することも可能である。例えば、住民の声を、お客様担当巡回者営業担当などの第三者が集め、予め定められたフォームに基づいて、この第三者が入力する等である。かかる場合には、住民端末装置30は、第三者が所有する端末装置として把握できる。また、他の変形例として、生活者意識は上述したアンケートにより取得するが、特に基本属性についてはアンケート以外で取得する、等も考えられる。例えば、過去のセンタ装置10へのアクセス情報に基づき、識別情報により管理され既に記憶装置に記憶されている個人情報を読み出して、属性情報を取得する、等である。

0059

また、インセンティブ付与部190による地域住民に対するインセンティブの付与は、顧客満足度アンケートに答えた地域住民だけではなく、最初に生活者意識に関する情報を提供した地域住民に対しても与えるように構成することもできる。更に、最初に生活者意識に関する情報を提供した地域住民に対してのみ、インセンティブの付与を与えるように構成することも可能である。

0060

10…センタ装置、20…ネットワーク、30…住民端末装置、50…店舗端末装置、70…データベース(DB)、100…分析部、110…タイプ分類部、120…生活者意識取得部、130…基本属性取得部、140…仕入れ・出店情報出力部、150…役務提供情報出力部、160…売上データ取得部、170…満足度取得部、190…インセンティブ付与部、710…タイプ分類DB、720…アンケートDB、730…商品情報DB、740…役務情報DB、750…出店情報DB、760…売上情報DB

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