TW201830310A - 使用者行為促進系統及使用者行為促進方法 - Google Patents

Abstract

使用者行為促進系統，係具有行為換算部、分數積算部、優惠決定部，該行為換算部係保存將使用者行為與對於進行使用者行為的使用者所賦予的分數賦予對應的使用者行為分數資訊，該使用者行為包含購買商品或服務的購買行為與屬購買行為以外的行為的非購買行為，取得使用者所進行的使用者行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊，透過參照使用者行為分數資訊，從而決定針對使用者行為對於使用者賦予的分數，該分數積算部係按前述使用者積算對使用者賦予的分數，算出分數積算值，該優惠決定部係基於分數積算值將前述使用者排順位，基於順位，決定給予優惠的使用者與給予使用者的優惠。根據基於使用者的行為而排順位的使用者的順位而對使用者給予優惠，故可不僅對於購買行為而亦對於非購買行為提供獎勵，促進使用者的各種的行為。

Description

使用者行為促進系統及使用者行為促進方法

[0001] 本發明有關促進各種行為的技術，該行為包括購買商品或服務下的購買行為。

[0002] 挑起使用者的購買欲望的機制方面已存在集點卡系統。在記載於專利文獻1的集點卡系統，係保有集點卡的使用者購買商品、服務等時被賦予與購買金額相應的點數。在記載於專利文獻2的集點卡系統，係可於複數個商業設施利用共通的集點服務。在市場上，係此種集點服務普遍，多數的企業及多數的個人泛用此服務。 　　[0003] 企業等係成為集點服務的商業夥伴，個人係成為集點服務的會員。成為會員的使用者在商業夥伴企業的店鋪購買商品或服務時，與相對於購買金額的一定比例(還原率)的金錢相當的點數被賦予(點數還原)給使用者。另外，此處言及的店鋪除實際存在的店鋪外包含網路上的虛擬的店鋪等各種的形態。使用者可將儲存的點數在商業夥伴企業的店鋪購買商品或服務時用作為代金的一部分或全部。 　　[0004] 商業夥伴企業，係可期待利用如下的使用者心理而產生的集客效果：在購買商品或服務時，比起未賦予點數的店鋪，會較想在賦予點數的店鋪進行購買。另一方面，使用者獲得可將儲存的點數安排於商品或服務的購買如此的金錢上的優點。 　　[0005] 在如上述之集點服務，供於對使用者進行點數還原用的資本，係使用者購買商品或服務的商業夥伴企業直接負擔。使用者在商業夥伴企業的店鋪購買商品或服務時，透過該商業夥伴企業的負擔，對該使用者賦予點數。商品或服務的購買金額與依此而賦予的點數的對應關係界定為還原率。此外，點數的金錢的價值亦明確賦予關係。例如，予以具有1點相當於1圓如此的對應。為此，使用者所獲得的優點如同受到與還原率相應的折扣。 　　[0006] 點數的賦予雖有效於促進使用者的行為，惟點數與金錢的金額被賦予對應，點數的資本為商業夥伴企業所負擔，故賦予點數的使用者的行為係恐限定於購買商品或服務如此的購買行為。亦即，集點服務係所促進者會限定於使用者的購買行為。 　　[0007] 另一方面，存在對於商品或服務的購買有間接貢獻的行為。使用者視看與商品、服務等相關的廣告如此的行為，係如下的行為：在喜歡該商品、服務等的情況下，可能導致購買。使用者前往店鋪如此的行為，亦為在喜歡該在店鋪所販賣的商品、服務等的情況下可能導致購買的行為。向其他人推薦或介紹商品、服務等如此的行為，係具有其他人可能購買商品、服務等的行為。對於如此的間接行為賦予點數的技術已揭露於專利文獻3。 　　[0008] 此外，於實際的集點服務，係已有僅參加集點卡即賦予既定的點數、或僅請求報價即賦予點數等對於間接行為進行賦予的情事。 [先前技術文獻] [專利文獻] 　　[0009] 　　[專利文獻1] 日本專利特開平11-339128號公報 　　[專利文獻2] 日本專利再表2011/002018號公報 　　[專利文獻3] 日本專利特開2009-129293號公報

[發明所欲解決之問題] 　　[0010] 如上述般點數係與金錢的價值具有明確關係。另一方面已有就對購買行為有間接貢獻的間接行為亦賦予點數的情事。然而，間接行為並不保證連接到產生金錢上的利益的購買行為。為此，雖發生間接行為惟未發生所設想的程度的購買行為的情況下，恐對於提供對於間接行為賦予的點數的資本的經營者產生損失。期待一面不僅對於購買行為而亦對於非購買行為提供獎勵，一面防止產生設想以上的損失。 　　[0011] 本發明之目的，係提供一種技術，可不僅對於購買行為而亦對於非購買行為提供獎勵而促進使用者的各種的行為。 [解決問題之技術手段] 　　[0012] 依本發明的一個實施方式的使用者行為促進系統，係具有行為換算部、分數積算部、優惠決定部，該行為換算部係保存將使用者行為與對於進行該使用者行為的使用者所賦予的分數賦予對應的使用者行為分數資訊，該使用者行為包含購買商品或服務的購買行為與屬前述購買行為以外的行為的非購買行為，取得前述使用者所進行的使用者行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊，透過參照前述使用者行為分數資訊，從而決定針對該使用者行為對於該使用者賦予的分數，該分數積算部係按前述使用者積算對前述使用者賦予的分數，算出前述分數積算值，該優惠決定部係基於前述分數積算值將前述使用者排順位，基於前述順位，決定給予優惠的使用者與給予該使用者的優惠。 [對照先前技術之功效] 　　[0013] 依本發明時，根據基於使用者的行為而排順位的使用者的順位而對使用者給予優惠，故可一面不僅對於購買行為而亦對於非購買行為提供獎勵，一面在非購買行為未必如所想連結至購買行為的情況下，仍可防止設想以上的損失，可促進使用者的各種的行為。

[0015] 以下，參照圖式說明有關本發明的實施方式。 [實施例1] 　　[0016] 圖1，係供於說明有關依實施例1下的使用者行為促進的機制用的圖。使用者行為促進系統10係配置於中心，可從各種外部裝置經由網路30而連接。可連接於使用者行為促進系統10的外部裝置方面，包括店鋪裝置21、店鋪讀取機22、加盟者裝置23、使用者終端24及伺服器裝置25。有時將此等總稱為外部裝置20。 　　[0017] 在本系統，係對進行既定的行為的使用者賦予既定的分數，依基於分數的積算值之下的順位，對使用者還原優惠。入會於本系統的使用者的智慧型手機、平板電腦、或個人電腦可為外部裝置20。此外，例如販賣商品或服務的業者加盟於本系統的情況下，加盟者具備的各種裝置可為外部裝置20。 　　[0018] 在圖1之例，係在加盟者的據點w具有提供Web位置及/或EC位置的伺服器裝置25。圖1中雖示出1個伺服器裝置25，惟對於本系統係可加盟複數個加盟者，亦可被連接複數個加盟者的伺服器裝置25。 　　[0019] 此外，在圖1之例，係於加盟者的店鋪y，配置店鋪裝置21、店鋪讀取機22及加盟者裝置23。此外，於其他加盟者的店鋪z係配置店鋪裝置21。 　　[0020] 店鋪裝置21，係例如POS(Point Of Sales)終端，使用者在店鋪購買商品或服務時，對使用者行為促進系統10通知誰購買何物。 　　[0021] 店鋪讀取機22，係例如IC讀卡機，例如從內建於使用者的智慧型手機中的IC卡讀出資訊，從而得知誰光臨店鋪，向使用者行為促進系統10通知。例如，只要作成設置於活動會場，且到場者以智慧型手機接觸店鋪讀取機22，即可掌握對於活動的到場者。 　　[0022] 加盟者裝置23，係構成加盟者公司內的資訊系統的裝置，可取得在使用者行為促進系統10所積存的資料、以該資料為基礎而算出的資訊等。 　　[0023] 圖2，係就依實施例1下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。使用者行為促進系統10，係具有行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14及貢獻度算出部15。使用者行為促進系統10，係作為一例，由處理器執行軟體程式的電腦而構成。示於圖2的行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14及貢獻度算出部15，係使用者行為促進系統10所含的處理器執行軟體程式從而實現。 　　[0024] 行為換算部11，係保存使用者行為分數資訊，該使用者行為分數資訊係將使用者行為與對於該使用者行為給予的分數賦予關聯。於使用者行為，係包含購買商品或服務的購買行為、購買行為以外的非購買行為。使用者進行使用者行為時，行為換算部11，係從外部裝置20，取得使用者所進行的使用者行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊，透過參照使用者行為分數資訊，從而對於該使用者行為決定賦予該使用者的分數。行為換算部11，係積存使用者識別資訊、使用者行為的資訊、及對使用者所賦予的分數的資訊。 　　[0025] 外部裝置20，係可依使用者行為的種類而包括各種的裝置。例如，使用者行為屬商品的購買時，可從販賣商品的業者或店鋪的店鋪裝置21取得購買行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊。使用者行為屬利用SNS下的投稿、「分享」、「讚」等的非購買行為時，該等資訊係可從SNS取得。 　　[0026] 分數積算部12，係按使用者積算對使用者所賦予的分數，算出分數積算值。 　　[0027] 優惠決定部13，係基於分數的積算值將使用者排順位，基於該順位，決定給予優惠的支援者與給予該支援者的優惠。 　　[0028] 在本實施例，係基於使用者行為將使用者排順位，基於該順位而決定給予使用者的優惠，故可一面不僅對於購買行為而亦對於非購買行為提供獎勵，一面可在非購買行為未必如所想連結至購買行為的情況下，仍防止設想以上的損失。 　　[0029] 資料提供部14，係將所積存的資訊或將該等資訊加工而得的資訊向加盟者提供。 　　[0030] 圖3，係供於說明實施例1中的使用者行為處理用的序列圖。行為換算部11，係從外部裝置20，接收使用者所進行的使用者行為的資訊(步驟101)。外部裝置20方面，係店鋪裝置21、店鋪讀取機22、加盟者裝置23、使用者終端24、伺服器裝置25以外，包括SNS等。使用者行為的資訊方面係使用者ID及行為ID。行為ID，係供於識別各種的使用者行為的各者用的識別資訊。 　　[0031] 接收使用者行為的資訊下的行為換算部11，係將該資訊作為行為資料而積存於資料庫(步驟102)。再者，行為換算部11，係透過分數換算處理，對支援者所進行的支援行為決定賦予該支援者的分數(步驟103)。分數換算處理，係如下的處理：參照使用者行為分數資訊，決定與使用者行為對應的分數。 　　[0032] 行為換算部11，係向分數積算部12通知使用者行為資訊，該使用者行為資訊包含進行使用者行為的使用者的使用者ID與對該行為賦予的分數的資訊(步驟104)。分數積算部12，係對資料庫要求個別分數資料，該個別分數資料包含透過使用者ID而顯示的使用者的個別的分數的積算值(步驟105)。 　　[0033] 分數積算部12，係從資料庫接收該使用者的個別分數資料的訊息時(步驟106)，從訊息取得個別分數資料(步驟107)。再者，分數積算部12，係對個別分數資料所含的分數的積算值加上本次賦予的分數(步驟108)，將包含新的分數的積算值(合計值)與使用者ID的分數更新資訊積存於資料庫(步驟109)。 　　[0034] 此外，此處優惠決定部13對資料庫要求全支援者的分數資料(步驟110)，從資料庫接收分數資料的訊息時(步驟111)，從訊息取得分數資料(步驟112)。並且，優惠決定部13，係重新計算支援者的順位(步驟113)，對外部裝置20通知包含重新計算的順位下的順位資訊(步驟114)。 　　[0035] 另外，步驟110~114的處理，係可與使用者行為非同步執行，亦可例如按一定時間執行。 　　[0036] 圖4，係就實施例1中的使用者行為分數資訊的一例進行繪示的圖。對於依使用者行為ID而識別的各使用者行為，訂定對於進行該行為的使用者賦予的分數。在本實施例，係對於使用者行為的分數係固定地訂定。 　　[0037] 例如，對於使用者行為ID=A的「購買商品x」如此的行為的分數方面賦予300點。對於使用者行為ID=B的「參加店鋪y的活動」如此的行為的分數方面賦予60點。對於使用者行為ID=C的「前往店鋪y」如此的行為的分數方面賦予50點。對於使用者行為ID=D的「購買服務w」如此的行為的分數方面賦予40點。 　　[0038] 同樣，對於使用者行為ID=G的「在SNS分享商品x」如此的行為的分數方面賦予20點。對於使用者行為ID=M的「閱覽商品x的廣告」如此的行為的分數方面賦予10點。對於使用者行為ID=X的「在SNS對商品x表示「讚」」如此的行為的分數方面賦予2點。對於使用者行為ID=Y的「在SNS對店鋪y表示「讚」」如此的行為的分數方面賦予1點。 　　[0039] 圖5，係供於說明實施例1中的優惠決定處理用的序列圖。優惠決定部13，係應決定優惠時，首先對於資料庫要求全部的使用者份的分數資料(步驟201)。 　　[0040] 優惠決定部13，係從資料庫接收包含分數資料的訊息時(步驟202)，從訊息取得全部的使用者的分數資料(步驟203)。並且，優惠決定部13，係比較全部的使用者的分數的積算值，依分數積算值大的順序排順位(步驟204)，依順位決定給予優惠的使用者與給予該使用者的優惠(步驟205)。優惠決定部13，係對給予優惠的使用者的使用者終端24，通知包含賦予的優惠的資訊下的優惠還原資訊(步驟206)。 　　[0041] 圖6，係供於說明實施例1中的資料提供處理用的序列圖。 　　[0042] 另外，於本實施例中的非購買行為，係包含主動行為與被動行為。以下，示出本實施例的具體例。 　　[0043] 例如，百貨公司AA作成一群組，該群組係成為對於積算分數還原優惠的單位者，飲食店BB、旅行社CC、假設宅配業者DD加盟於該群組。入會於群組的使用者，係在百貨公司AA購物時獲得分數。此外，在百貨公司AA的網路上的報導表示「讚」時獲得分數。向友人介紹百貨公司AA時獲得分數。此外，參加在百貨公司AA所開辦的活動時獲得分數。閱讀百貨公司AA的網路上的廣告而表示「讚」時獲得分數。在飲食店BB進食時獲得分數。利用旅行社CC時獲得分數。利用宅配業者DD時獲得分數。 　　[0044] 此等雖為主動行為，惟例如亦可廣告顯示於使用者終端24即獲得分數。此情況下，廣告顯示於使用者終端24係被動行為。 　　[0045] 此外，當作賦予分數而設定於使用者行為分數資訊的非購買行為，係對購買行為有間接貢獻的間接行為即可。藉此，可不僅對於購買行為而亦對於有間接貢獻於購買行為的間接行為給予獎勵，故可比僅直接促進購買行為的情況更進而促進購買行為。 　　[0046] 此外，在本實施例，貢獻度算出部15，係算出間接行為對於購買行為的貢獻度。由於可定量知悉間接行為對於購買行為貢獻多少程度，故可制定更有效的對於間接行為的分數配分。 　　[0047] 作為一例，間接行為係閱覽商品或服務的廣告，與其對應的購買行為係閱覽廣告的使用者購買該商品或服務。可定量計測被提示廣告的使用者購買多少程度的作為廣告的對象的商品或服務，故可知悉廣告的確然的效果。 　　[0048] 此外作為其他例，間接行為係向某使用者推薦或介紹商品或服務，與其對應的購買行為係被推薦或介紹該商品或服務的使用者購買該商品或服務。此處所言的介紹或推薦係例如SNS上的「分享」。由於可定量計測被推薦或介紹商品或服務的使用者購買多少程度的該商品或服務，故可知悉商品或服務的介紹或推薦的確然的效果。 　　[0049] 此外作為再其他例，間接行為係對於商品或服務的肯定的意思表示，與其對應的購買行為係購買被進行肯定的意思表示的該商品或服務。此處所言的肯定的意思表示係例如SNS上的「讚」。由於可定量計測對於商品或服務產生共鳴的使用者購買多少程度的該商品或服務，故可知悉將分數賦予對於商品或服務的肯定的意思表示的確然的效果。 　　[0050] 於本實施例中，貢獻度係例如以間接行為與購買行為的相關係數而顯示。例如，間接行為與購買行為的相關係數高時，可謂該間接行為對於該購買行為的貢獻度高。如此般，依本實施例時，可易於透過相關係數如此的定量的指標而計測貢獻度。 　　[0051] 圖7，係供於說明有關實施例1中的相關值的計算用的圖。此處係示出計算行為A與行為B的相關係數之例。為了將計算單純化，當作就行為A與行為B取得user1～user4的4人的履歷資訊。 　　[0052] 行為A與行為B的相關係數可依式(1)而求出。行為A與行為B的相關係數=(行為A與行為B的共變異數)÷(行為A的標準差×行為B的標準差)…(1) 　　以下，說明有關計算方法。 　　[0053] 各使用者進行某一使用者行為時，積存該使用者識別資訊與使用者行為識別資訊的組合。為此，可從資料庫取得如在圖7中以○(圈)與×(叉)顯示的各使用者是否進行行為A與行為B的資訊。此處，○(圈)表示進行該行為，×(叉)表示未進行該行為。 　　[0054] 此處，設為進行行為A時x=1、未進行時x=0，進行行為B時y=1、未進行時y=0，算出行為A與行為B的相關係數即可。 　　[0055] 貢獻度算出部15，係從資料庫取得使用者是否進行行為A與行為B的資訊，算出行為A與行為B的個別的偏差，進一步算出行為A的偏差及行為B的偏差個別的平方的值。可從行為A及行為B的個別的偏差的平方，求出個別的標準差。此外，可從各使用者的行為A的偏差及行為B的偏差，求出行為A與行為B的共變異數。可從行為A的標準差、行為B的標準差、行為A及行為B的共變異數，透過式(1)從而求出行為A與行為B的相關係數。 　　[0056] 在示於圖7之例，係行為A的標準差為0.433013，行為B的標準差為0.5，行為A與行為B的共變異數為0.125。因此，透過式(1)，行為A與行為B的相關係數，係成為0.5773498717128585。 [實施例2] 　　[0057] 在實施例1，係於行為分數資訊中作為使用者行為與分數之間的換算率的行為分數換算率雖被固定，惟在實施例2係示出可變更行為分數換算率下之例。 　　[0058] 圖8，係就依實施例2下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。在實施例2，使用者行為促進系統10，係具有行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15、及換算率控制部16。實施例2的使用者行為促進系統10係在具有換算率控制部16方面，與示於圖2的實施例1不同。使用者行為促進系統10，係作為一例，由處理器執行軟體程式的電腦而構成。示於圖8的行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15及換算率控制部16，係使用者行為促進系統10所含的處理器執行軟體程式從而實現。 　　[0059] 行為換算部11，係將進行使用者行為的使用者的使用者行為識別資訊與使用者識別資訊的組合，作為使用者行為履歷資訊而積存。於使用者行為履歷資訊，係包含將與商品或服務相關的間接行為和該商品或服務賦予關聯的資訊。與商品或服務相關的間接行為，係設想對該商品或服務的購買行為有間接貢獻的情事而預先設定。 　　[0060] 換算率控制部16，係依基於使用者行為履歷資訊而算出的與商品或服務相關的間接行為對於與該商品或服務相關的購買行為的貢獻度，控制對於間接行為的行為分數換算率。藉此，可依間接行為的貢獻度而控制該間接行為的行為分數換算率，故可對貢獻度高的間接行為給予較高的獎勵，可提高購買行為的促進效果。 　　[0061] 圖9，係就依實施例2下的換算率控制處理的處理進行繪示的流程圖。換算率控制部16，係將間接行為對於購買行為的貢獻度與第1閾值進行比較(步驟501)。貢獻度比第1閾值高，表示該間接行為對於該購買行為的貢獻度夠高，故透過提高行為分數換算率從而提高進行間接行為的頻率時可預期商品或服務的銷售額提升。所以，貢獻度比第1閾值高時，換算率控制部16係提高該間接行為與該購買行為方面的行為分數換算率(步驟502)。 　　[0062] 貢獻度為第1閾值以下時，換算率控制部16係接著將貢獻度與第2閾值進行比較(步驟503)。貢獻度比第2閾值低，表示該間接行為對於該購買行為的貢獻度相當低，故降低行為分數換算率而降低進行間接行為的頻率，對於商品或服務的銷售額降低的影響仍小。所以，貢獻度比第2閾值低時，換算率控制部16係降低行為分數換算率(步驟504)。 　　[0063] 另外，在實施例2，係雖示出設為僅可控制間接行為的行為分數換算率而將購買行為的行為分數換算率固定之例，惟亦可設為可控制購買行為的行為分數換算率。例如，亦可作成測定商品或服務的銷路而與既定的銷路閾值進行比較，基於比較結果而控制行為分數換算率。將銷路更加伸展較佳時，提高行為分數換算率，增加對於商品或服務的購買賦予的分數即可。 [實施例3] 　　[0064] 在實施例1中購買行為與間接行為的關聯賦予係預先設定者，而在實施例3中係示出將對於某一購買行為有貢獻的間接行為抽出之例。在實施例3，係對所抽出的間接行為賦予分數，或算出貢獻度。 　　[0065] 圖10，係就依實施例3下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。使用者行為促進系統10，係具有行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15及間接行為抽出部17。實施例3的使用者行為促進系統10，係在具有間接行為抽出部17方面，與示於圖2實施例1不同。使用者行為促進系統10，係作為一例，由處理器執行軟體程式的電腦而構成。示於圖10的行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15及間接行為抽出部17，係使用者行為促進系統10所含的處理器執行軟體程式從而實現。 　　[0066] 間接行為抽出部17，係從過去所進行的使用者行為的履歷資訊，抽出對購買行為有貢獻的間接行為。在本實施例，貢獻度算出部15，係算出所抽出的間接行為對於購買行為的貢獻度。從進行購買行為的使用者的過去的非購買行為將對於該購買行為有貢獻的間接行為抽出，故亦可從與購買行為的關聯性非明確的非購買行為之中發現對購買行為有貢獻的間接行為。 　　[0067] 圖11，係就依實施例3下的間接行為抽出處理進行繪示的流程圖。間接行為抽出部17，係首先將進行抽出間接行為的目標的購買行為的使用者在進行該購買行為前所進行的非購買行為抽出(步驟601)。此時抽出複數個非購買行為時，以下的步驟602～604的處理係按個別的非購買行為而進行。 　　[0068] 間接行為抽出部17，係將所抽出的非購買行為、目標的購買行為彼此賦予關聯(步驟602)。接著，間接行為抽出部17，係算出彼此賦予關聯的非購買行為對於購買行為的貢獻度(步驟603)。接著，間接行為抽出部17，係將所算出的貢獻度超過既定的貢獻度閾值的非購買行為定為對於購買行為的間接行為(步驟604)。 　　[0069] 依本實施例時，以使用者為關鍵將作為對購買行為有貢獻的間接行為的候補的非購買行為抽出，故可將使用者的一連串的行為中與購買行為關聯的間接行為適切地抽出。此結果，可對於為了將使用者導向購買行為而有效的間接行為制定分數配分。 [實施例4] 　　[0070] 在實施例1係將所進行的使用者行為的履歷資訊積存於資料庫，而在實施例4係進一步示出以所積存的資訊基礎時序列地追蹤使用者行為而進行分析之例。 　　[0071] 圖12，係就依實施例4下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。使用者行為促進系統10，係具有行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15及行為追蹤部18。使用者行為促進系統10，係作為一例，由處理器執行軟體程式的電腦而構成。示於圖12的行為換算部11、分數積算部12、優惠決定部13、資料提供部14、貢獻度算出部15及行為追蹤部18，係使用者行為促進系統10所含的處理器執行軟體程式從而實現。 　　[0072] 實施例4的使用者行為促進系統10，係在具有行為追蹤部18方面，與示於圖2的實施例1不同。 　　[0073] 行為追蹤部18，係時序列地抽出進行購買行為的使用者在進行該購買行為前進行何種非購買行為，就時序列的非購買行為的各者，算出進行前面的階段的非購買行為的使用者進行本次的階段的非購買行為的比例。將進行購買行為的使用者的至今為止的一連串的行為的何種行為有重點地促進時，可掌握最後是否有效提高購買行為，可制定對於有效的非購買行為的分數配分。 　　[0074] 圖13，係就依實施例4下的行為追跡處理進行繪示的流程圖。行為追蹤部18，係首先，將進行作為追蹤的目標的購買行為的使用者在之前所進行的非購買行為時序列地抽出(步驟701)。接著，行為追蹤部18，係抽出時序列的第1個的非購買行為(步驟702)。 　　[0075] 接著，行為追蹤部18，係判定是否有下個非購買行為(步驟703)。無下個非購買行為時，從前次的非購買行為的實施者，抽出目標的購買行為的實施者(步驟704)。再者，行為追蹤部18，係算出相對於前次的非購買行為的實施者的目標的購買行為的實施者的比例(步驟705)。 　　[0076] 在步驟703的判定下存在下個非購買行為的情況下，行為追蹤部18係前面的非購買行為的實施者之中，抽出實施本次的非購買行為下的實施者(步驟706)。再者，行為追蹤部18，係算出相對於前次的非購買行為的實施者的本次的非購買行為的實施者的比例(步驟707)，返回步驟703。 　　[0077] 上述的本發明的實施方式，係供於說明本發明用的例示，並非將本發明的範圍僅限定於該等實施方式的趣旨。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，係在不脫離本發明的要旨下，能以其他各種的態樣實施本發明。

[0078]

10‧‧‧使用者行為促進系統

11‧‧‧行為換算部

12‧‧‧分數積算部

13‧‧‧優惠決定部

14‧‧‧資料提供部

15‧‧‧貢獻度算出部

16‧‧‧換算率控制部

17‧‧‧間接行為抽出部

18‧‧‧行為追蹤部

20‧‧‧外部裝置

21‧‧‧店鋪裝置

22‧‧‧店鋪讀取機

23‧‧‧加盟者裝置

24‧‧‧使用者終端

25‧‧‧伺服器裝置

30‧‧‧網路

[0014] 　　[圖1] 供於說明有關依實施例1下的使用者行為促進的機制用的圖。 　　[圖2] 就依實施例1下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。 　　[圖3] 供於說明實施例1中的使用者行為處理用的序列圖。 　　[圖4] 就實施例1中的行為分數資訊的一例進行繪示的圖。 　　[圖5] 供於說明實施例1中的優惠決定處理用的序列圖。 　　[圖6] 供於說明實施例1中的資料提供處理用的序列圖。 　　[圖7] 供於說明有關實施例1中的相關值的計算用的圖。 　　[圖8] 就依實施例2下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。 　　[圖9] 就依實施例2下的換算率控制處理的處理進行繪示的流程圖。 　　[圖10] 就依實施例3下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。 　　[圖11] 就依實施例3下的間接行為抽出處理進行繪示的流程圖。 　　[圖12] 就依實施例4下的使用者行為促進系統的構成進行繪示的方塊圖。 　　[圖13] 就依實施例4下的行為追跡處理進行繪示的流程圖。

Claims (12)

1. 一種使用者行為促進系統，具有： 　　行為換算部，保存將使用者行為與對於進行該使用者行為的使用者所賦予的分數賦予對應的使用者行為分數資訊，該使用者行為包含購買商品或服務的購買行為與屬前述購買行為以外的行為的非購買行為，取得前述使用者所進行的使用者行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊，透過參照前述使用者行為分數資訊，從而決定針對該使用者行為對於該使用者賦予的分數； 　　分數積算部，按前述使用者積算對前述使用者賦予的分數，算出前述分數積算值； 　　優惠決定部，基於前述分數積算值將前述使用者排順位，基於前述順位，決定給予優惠的使用者與給予該使用者的優惠。
2. 如請求項1的使用者行為促進系統，其中，前述非購買行為，係對前述購買行為有間接貢獻的間接行為。
3. 如請求項2的使用者行為促進系統，其進一步具備算出前述間接行為對於前述購買行為的貢獻度的貢獻度算出部。
4. 如請求項3的使用者行為促進系統，其中， 　　前述間接行為係閱覽商品或服務的廣告， 　　前述購買行為係閱覽前述廣告的前述使用者購買該商品或該服務。
5. 如請求項3的使用者行為促進系統，其中， 　　前述間接行為係向某使用者推薦或介紹商品或服務， 　　前述購買行為係被推薦或介紹前述商品或服務的前述使用者購買該商品或該服務。
6. 如請求項3的使用者行為促進系統，其中， 　　前述間接行為係對於商品或服務的肯定的意思表示， 　　前述購買行為係購買被進行前述肯定的意思表示的該商品或該服務。
7. 如請求項3的使用者行為促進系統，其中，前述貢獻度係以前述間接行為與前述購買行為的相關係數表示。
8. 如請求項3～7中任一項的使用者行為促進系統，其中， 　　前述行為換算部，係積存將與商品或服務相關的間接行為和該商品或服務賦予關聯的使用者行為履歷資訊， 　　前述使用者行為促進系統，係進一步具有換算率控制部，該換算率控制部係依基於前述使用者行為履歷資訊而算出的與商品或服務相關的間接行為對於與該商品或服務相關的購買行為的貢獻度，控制相對於前述間接行為的行為分數換算率。
9. 如請求項3的使用者行為促進系統，其進一步具有間接行為抽出部，該間接行為抽出部係從過去的所進行的使用者行為抽出對於前述購買行為有貢獻的間接行為， 　　前述貢獻度算出部，係算出前述所抽出的間接行為對於前述購買行為的貢獻度。
10. 如請求項8的使用者行為促進系統，其中， 　　前述間接行為抽出部，係 　　抽出進行前述購買行為的使用者進行該購買行為前所進行的非購買行為， 　　將所抽出的前述非購買行為與前述購買行為彼此賦予關聯， 　　算出彼此賦予關聯的前述非購買行為對於前述購買行為的貢獻度， 　　將前述貢獻度超過既定的貢獻度閾值的非購買行為定為對於前述購買行為的間接行為。
11. 如請求項1的使用者行為促進系統，其進一步具有行為追跡部，該行為追跡部係時序列地抽出進行前述購買行為的使用者在進行該購買行為前進行何種非購買行為，就前述時序列的非購買行為的各者，算出進行下個階段的非購買行為的比例。
12. 一種使用者行為促進方法， 　　行為換算手段，保存將使用者行為與對於進行該使用者行為的使用者所賦予的分數賦予對應的使用者行為分數資訊，該使用者行為包含購買商品或服務的購買行為與屬前述購買行為以外的行為的非購買行為，取得前述使用者所進行的使用者行為的資訊與該使用者的使用者識別資訊，透過參照前述使用者行為分數資訊，從而決定針對該使用者行為對於該使用者賦予的分數， 　　分數積算手段，按前述使用者積算對前述使用者賦予的分數，算出前述分數積算值， 　　優惠決定手段，基於前述分數積算值將前述使用者排順位，基於前述順位，決定給予優惠的使用者與給予該使用者的優惠。