JP2015018301A - Sales support terminal, program, and information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は販売支援端末、プログラム、及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to a sales support terminal, a program, and an information processing method.
デパートなどの売り場において、顧客が所持する顧客端末から顧客が入力した情報や顧客の購買履歴等を利用し、販売支援を行う情報処理装置は従来から知られている(例えば特許文献1)。また、音声認識技術を用いて所定のキーワードを認識し、キーワードに該当する製品を提示して販売支援を行う情報処理装置も従来から知られている(例えば特許文献2)。さらに、音声認識技術や感情認識技術を用いて店員と会話している顧客の音声から顧客満足度を算出し、接客状況を撮像した撮像データと関連付けて販売支援を行う情報処理装置も従来から知られている(例えば特許文献3)。 2. Description of the Related Art An information processing apparatus that supports sales using information input by a customer from a customer terminal owned by the customer, a purchase history of the customer, or the like in a sales department such as a department store is conventionally known (for example, Patent Document 1). In addition, an information processing apparatus that recognizes a predetermined keyword using a voice recognition technique, presents a product corresponding to the keyword, and supports sales is also conventionally known (for example, Patent Document 2). Furthermore, an information processing apparatus that calculates customer satisfaction from the voice of a customer who is talking to a store clerk using voice recognition technology or emotion recognition technology and associates it with image data obtained by capturing customer service is also known. (For example, Patent Document 3).
しかしながら、上記の情報処理装置においては、顧客端末に顧客が入力した情報や音声認識による所定のキーワード、接客中における顧客の会話を基にしているため、顧客の潜在的なニーズが感知できないという問題があった。 However, the above information processing apparatus is based on information input by the customer to the customer terminal, predetermined keywords by voice recognition, and customer conversation during customer service, so the potential needs of the customer cannot be sensed was there.
本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたものである。すなわち、顧客の言葉や感情を製品情報に関連付けて表示することで顧客の潜在的なニーズを視覚化し販売支援を行うことを目的とする。 One embodiment of the present invention has been made in view of the above points. That is, the purpose is to provide sales support by visualizing the potential needs of customers by displaying the words and emotions of the customers in association with product information.
上記の目的を達成するため、本発明の一実施形態において、入力機器を介して入力される商品に関する情報から、前記商品を特定する情報を取得する商品特定情報取得手段と、前記商品に関する情報から、前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得する商品感情情報取得手段と、前記商品を特定する情報と前記商品に関する顧客の感情を表す情報とを関連付けた情報を生成する関連情報生成手段と、前記関連付けた情報に基づいて販売を支援する情報を生成し、出力する出力手段と、を有することを特徴とする販売支援端末が提供される。 In order to achieve the above object, in one embodiment of the present invention, from information related to a product input via an input device, product specifying information acquisition means for acquiring information for specifying the product, and information related to the product , Product emotion information acquisition means for acquiring information representing customer emotion regarding the product, and related information generation means for generating information associating information identifying the product with information representing customer emotion regarding the product; An output means for generating and outputting information for supporting sales based on the associated information is provided.
本発明の実施の形態によれば、デパートなどの売り場において顧客の潜在的なニーズを視覚化することができる。 According to the embodiment of the present invention, the potential needs of customers can be visualized in a sales department such as a department store.
[第1の実施形態]
<システム構成>
図1は、本実施形態に係る販売支援システムの一例の構成図である。
[First Embodiment]
<System configuration>
FIG. 1 is a configuration diagram of an example of a sales support system according to the present embodiment.
図1の販売支援システム10は、販売支援端末100、カメラ200、マイクロフォン300がネットワークを介して接続されている。
In the
販売支援端末100には、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、ノートPC、デスクトップPCなどが含まれる。
The
カメラ200及びマイクロフォン300は入力機器の一例である。カメラ200は、静止画/動画いずれかを撮像できるものであっても、両方撮像できるものであってもよい。また、マイクロフォン300は、カーボンマイク、レーザーマイクなど顧客の音声を入力できるものであればよい。 The camera 200 and the microphone 300 are examples of input devices. The camera 200 may be capable of capturing either a still image / moving image or both. The microphone 300 may be any device that can input a customer's voice, such as a carbon microphone or a laser microphone.
ネットワークは、LAN(Local Area Network)などである。LANは有線であっても無線であってもよい。さらに、有線と無線が混在していてもよい。 The network is a LAN (Local Area Network) or the like. The LAN may be wired or wireless. Furthermore, wired and wireless may be mixed.
カメラ200やマイクロフォン300などは、AV端子などの外部接続端子を介して販売支援端末100と接続されていてもよい。
The camera 200, the microphone 300, and the like may be connected to the
なお、顧客の商品に関する感想などの発言を促し、マイクロフォン300などの入力装置から商品に関する情報を効果的に収集するため、販売支援システムには、例えば、デジタルサイネージなどの広告媒体を含めてもよい。 The sales support system may include, for example, an advertising medium such as digital signage in order to urge remarks about the customer's product impressions and effectively collect information about the product from an input device such as the microphone 300. .
図1では、一例として販売支援端末100、カメラ200、マイクロフォン300がそれぞれ1台接続されているが、それぞれ1台以上の任意の台数であって良い。顧客から商品に関する情報を多く収集するためには、カメラ200やマイクロフォン300は、複数台接続するのが好ましい。
In FIG. 1, one
<ハードウェア構成>
図1の販売支援端末100は、例えば、図2に示すハードウェア構成により実現することができる。図2は、本実施形態に係る販売支援端末100の一例のハードウェア構成図である。
<Hardware configuration>
The
図2に示した販売支援端末100は、入力装置110、表示装置120、外部記憶I/F装置130、CPU(Central Processing Unit)140、RAM(Random Access Memory)150、ROM(Read Only Memory)151、HDD(Hard Disk Drive)152、通信I/F装置160、及び外部入出力I/F装置170などを備え、バスBで相互に接続されている。
The
入力装置110は、キーボードやマウス、タッチパネルなどを含み、ユーザが各操作信号を入力するのに用いられる。
The
表示装置120は、LCD(Liquid Crystal Display)やCRT(Cathode Ray Tube)などを含み、販売支援端末100による処理結果を表示する。
The
外部記憶I/F装置130は、外部記憶媒体130aとのインタフェースである。外部記憶媒体130aには、実施形態を実現するプログラムを格納することができる。
The external storage I /
外部記憶媒体130aには、USBメモリ(Universal Serial Bus memory)、SDメモリカード(SD Memory card)、DVD(Digital Versatile Disk)、CD(Compact Disk)、フレキシブルディスクなどの記録媒体を用いることができる。これにより、販売支援端末100は外部記憶I/F装置130を介して記録媒体の読み取り及び/又は書き込みを行うことができる。
A recording medium such as a USB memory (Universal Serial Bus memory), an SD memory card (SD Memory card), a DVD (Digital Versatile Disk), a CD (Compact Disk), or a flexible disk can be used as the
CPU140は、ROM151やHDD152などの記憶装置からプログラムやデータをRAM150上に読み出し、処理を実行することで、販売支援端末100全体の制御や機能を実現する演算装置である。
The
RAM150は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ(記憶装置)である。
The
ROM151は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ(記憶装置)である。ROM151には、販売支援端末100の起動時に実行されるBIOS(Basic Input/Output System)、OS(Operating System)設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。
The
HDD152は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、例えば、販売支援端末100全体を制御する基本ソフトウェアであるOSや、OS上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェアなどがある。HDD152は格納しているプログラムやデータを所定のファイルシステム及び/又はDB(データベース)により管理している。
The HDD 152 is a non-volatile storage device that stores programs and data. Examples of the stored programs and data include an OS that is basic software for controlling the entire
通信I/F装置160は、ネットワークに接続するインタフェースである。これにより、販売支援端末100は通信I/F装置160を介してデータ通信を行うことができる。
The communication I /
外部入出力I/F装置170は、外部入出力機器170aとのインタフェースである。
The external input / output I /
外部入出力機器170aには、マイクロフォンやビデオカメラなどの音響機器や映像機器などを用いることができる。これにより、販売支援端末100は外部入出力I/F装置170を介して音声情報や映像情報の入力を行うことができる。
As the external input /
<ソフトウェア構成>
本実施形態に係る販売支援端末100は、例えば、図3に示すような処理ブロックにより表すことができる。図3は、本実施形態に係る販売支援端末の一例の処理ブロック図である。
<Software configuration>
The
販売支援端末100は、入力処理部1100、表示処理部1200、エンジン部1400、データ記憶部1500、及び通信処理部1600を有する。入力処理部1100は、音声情報入力部1101、画像情報入力部1102、及びパラメータ入力部1103を有する。表示処理部1200は、販売支援情報表示部1201を有する。エンジン部1400は、音声認識部1401、画像解析部1402、形態素解析部1403、感情認識部1404、販売支援情報生成部1405、及び販売支援情報解析部1406を有する。データ記憶部1500は販売支援ソースデータ記憶部1501、及び辞書データ記憶部1502を有する。
The
入力処理部1100は、ユーザが入力装置110に対して入力した操作信号に対応する処理を行う。また、カメラ200やマイクロフォン300などの入力装置からの入力に対応する処理を行う。
The
音声情報入力部1101は、マイクロフォン300などの入力機器から、顧客が発言したある商品の感想などの音声情報を入力し、入力に対応する処理を行う。
The voice
画像情報入力部1102は、カメラ200などの入力機器から、顧客が商品を手に取るといった行動やある商品に視線を向けるといった行動などを画像情報として入力し、入力に対応する処理を行う。
The image
パラメータ入力部1103は、ユーザが入力装置110に対して入力したパラメータに対応した処理を行う。例えば、ある特定の商品名や期間などのパラメータが入力装置110を介して入力があった場合、当該パラメータを販売支援情報解析部1406が解析し、販売支援情報生成部1405が当該解析結果からマインドマップ(登録商標)などの販売支援情報を取得し、表示装置120に表示する。
The
表示処理部1200は、販売支援情報を生成するためのパラメータ入力画面などを表示装置120に出力する表示処理を行う。表示処理部1200は、出力手段の一例である。
The
販売支援情報表示部1201は、販売支援情報を表示装置120に出力する表示処理を行う。
The sales support
エンジン部1400は、入力された音声情報や画像情報の認識や形態素解析、販売支援情報の生成などを行う。エンジン部1400は、CPU140などを含むハードウェアで実現することができる。
The
音声認識部1401は、音声情報入力部1101から音声情報の入力を受けて音声認識処理を行う。例えば、音声情報から、商品に関する顧客の会話内容をテキストデータに変換するなどである。
The
画像解析部1402は、画像情報入力部1102から画像情報の入力を受けて画像解析処理を行う。例えば、画像情報から、顧客の行動や視線を解析して顧客が着目している商品を特定するなどである。画像情報から行動を認識する技術としては、例えば、隠れマルコフモデルを用いた動画像からの人物の行動認識を用いることができる。また、画像情報から視線を認識する技術としては、例えば、視線検出装置及び視線検出方法(例えば特許文献4)などを用いることができる。
The
形態素解析部1403は、音声認識部1401で音声情報から変換したテキストデータなどを品詞レベルの単語(形態素)に分解し、品詞情報を生成する。
The
感情認識部1404は、音声情報入力部1101から音声情報の入力を受けて感情を認識し、感情情報を取得する。例えば、音声情報から認識した顧客の感情として「喜」や「哀」などの感情情報を取得する。音声情報から感情を認識する技術としては、例えば、ST(Sensitivity Technology:感情制御技術)のような、音声から抑揚と声帯の状態を解析し、情動を定量分析して感情を推定する技術を用いることができる。
The
なお、感情認識部1404は、画像情報入力部1102から画像情報の入力を受けて感情を認識してもよい。
Note that the
販売支援情報生成部1405は、販売支援ソースデータ記憶部1501の情報に基づいて販売支援情報を生成する。販売支援情報としては、例えば、商品と単語(形態素)や感情を関連付けたマインドマップ形式などの木構造のデータがある。関連付けとしては、さらに、特定の単語(形態素)の出現頻度や品詞の種類、感情の種類などで重み付けを行ってもよい。
The sales support
販売支援情報解析部1406は、パラメータ入力部1103から入力されたパラメータの解析を行う。例えば、入力された商品名や期間、感情情報に基づき、販売支援ソースデータ記憶部1501からマインドマップなどの販売支援情報を生成するのに必要なデータを取得するなどである。
The sales support
データ記憶部1500は、販売支援システムに用いる各種データを記憶する。データ記憶部1500の全部又は一部は、外部記憶I/F装置130、RAM150、ROM151、HDD152などで実現することができる。また、データ記憶部1500の全部又は一部は、通信処理部1600で通信可能な記憶装置、例えば、NAS(Network Attached Storage)などのネットワーク型ストレージであってもよい。
The
販売支援ソースデータ記憶部1501は、音声認識部1401、画像解析部1402、感情認識部1404などで取得した情報を時系列に関連付けて記憶する。
The sales support source
辞書データ記憶部1502は、音声認識部1401で用いる音響モデルや言語モデルなどを記憶する。また、形態素解析部1404で用いる単語情報、単語同士の関連情報、品詞情報などを記憶する。
The dictionary
通信処理部1600は、通信I/F装置160を介してカメラ200、マイクロフォン300などの入力機器や他の情報処理端末との通信処理を行う。
The
<処理の詳細>
以下では、本実施形態に係る販売支援端末100の処理の詳細について説明する。
<Details of processing>
Below, the detail of the process of the
図1において、顧客A及びBの会話内容や行動から販売支援端末100にて販売支援情報を生成し、その後、当該販売支援情報を表示する場合を例に処理を説明する。 In FIG. 1, processing will be described by taking as an example a case where sales support information is generated by the sales support terminal 100 from the conversation contents and behaviors of the customers A and B, and then the sales support information is displayed.
まず、販売支援ソースデータ記憶部1501の販売支援ソースデータを作成するまでの処理を説明する。販売支援ソースデータは、販売支援情報を生成するための基となる情報である。図4は、本実施形態に係る販売支援ソースデータ作成処理の一例を示すフローチャートである。
First, a process until the sales support source data in the sales support source
ステップS101(以降、「ステップ」を省略して記載する。)において、音声情報入力部1101はマイクロフォン300などから収集した顧客の会話内容を音声情報として取得する。音声情報は、AV端子など外部入出力I/F装置170を介して取得しても、ネットワークなど通信I/F装置160を介して取得してもよい。
In step S101 (hereinafter, “step” is omitted), the voice
S102において、音声認識部1401はS101で取得した音声情報をテキストデータに変換する。音声情報をテキストデータに変換するには、辞書データ記憶部1502が記憶している音響モデルと言語モデルを利用する。例えば、音声情報を、音の波形データを集めた音響モデルと単語とその並び方を集めた言語モデルに基づいてマッチングを行うことによりテキストデータに変換する。
In S102, the
S103において、感情認識部1404はS101で取得した音声情報から、平常、喜び、哀しみ、笑い、興奮などの感情を認識し、感情情報を取得する。
In S103, the
なお、感情認識部1404は後述するS104で取得した画像情報から顧客の表情を認識して感情を認識するようにしてもよい。また、音声情報及び画像情報の両方に基づいて感情を認識するようにしてもよい。これにより、顧客の商品に関する感情をより正確に把握することができる。
The
S104において、画像情報入力部1102はカメラ200などから収集した顧客の行動や視線などを画像情報として取得する。画像情報は、AV端子など外部入出力I/F装置170を介して取得しても、ネットワークなど通信I/F装置160を介して取得してもよい。
In step S <b> 104, the image
なお、画像情報は静止画であっても動画であってもよいが、動画の方がより正確に顧客の行動や視線などが把握できる。 Note that the image information may be a still image or a moving image, but the moving image can more accurately grasp the behavior and line of sight of the customer.
S105において、画像解析部1402はS104で取得した画像情報を解析することで顧客が着目している商品を特定し、商品名などの商品情報を取得する。例えば、顧客が向いている方向や指差し、商品を手に取るなどの動作から顧客が着目している商品を特定することができる。
In S <b> 105, the
S106において、販売支援ソースデータ記憶部1501はS102で取得したテキストデータ、S103で取得した感情情報、及びS105で取得した商品情報を時系列に関連付けて販売支援ソースデータを生成する。これにより、顧客の会話中の、例えば「これ」という言葉が商品Cを指しているということを判別することができる。また、同じ発言内容であっても、異なる感情を持った発言であることを判別することができる。例えば、顧客A及びBが発言した「甘い」に対し、顧客Aは「喜び」の感情を持って、顧客Bは「哀しみ」の感情を持って発言していることなどを判別することができる。
In S106, the sales support source
次に、S106において生成した販売支援ソースデータについて説明する。 Next, the sales support source data generated in S106 will be described.
図5は、本実施形態に係る販売支援ソースデータの一例を示す説明図である。図5(b)は、本実施形態に係る販売支援システムが導入されているデパートなどの売り場における顧客Aと顧客Bの会話の一例である。この一例での顧客Aと顧客Bの会話と行動から図5(a)の販売支援データベースを生成することができる。つまり、図5(b)のC51における顧客Aの会話内容と商品を指差す行動から、上述したS101〜S106の処理を経て、テキストデータ、感情情報、及び商品名などの商品情報を時系列に関連付けて図5(a)のD51のデータが生成される。同様にC52〜C55における会話内容や行動からそれぞれD52〜D55のデータが生成される。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of sales support source data according to the present embodiment. FIG. 5B is an example of a conversation between the customer A and the customer B at a sales floor such as a department store in which the sales support system according to the present embodiment is introduced. The sales support database shown in FIG. 5A can be generated from the conversation and behavior of the customer A and the customer B in this example. That is, from the action of pointing the customer A's conversation content and the product in C51 of FIG. 5B, the product information such as text data, emotion information, and product name is time-sequentially through the processing of S101 to S106 described above. The data of D51 in FIG. Similarly, data of D52 to D55 is generated from the conversation contents and actions in C52 to C55, respectively.
次に、販売支援ソースデータから販売支援情報を生成、表示する処理について説明する。 Next, processing for generating and displaying sales support information from sales support source data will be described.
図6は、本実施形態に係る販売支援情報生成・表示処理の一例を示すフローチャートである。販売支援情報を表示装置120に表示したい場合は、入力装置110を介して商品名、期間、感情区分などを入力する。例えば、商品名は「商品C」、抽出したい期間は「全期間」、抽出したい感情区分は「喜」「哀」などを入力する。
FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of sales support information generation / display processing according to the present embodiment. When the sales support information is to be displayed on the
S201において、販売支援システムの利用者(例えば、店員など)は、表示したい販売支援情報のパラメータを入力する。 In S201, a user (for example, a store clerk) of the sales support system inputs parameters of sales support information to be displayed.
S202において、販売支援情報解析部1406は販売支援ソースデータ記憶部1501からS201で入力したパラメータに該当するデータを抽出する。
In S202, the sales support
S203において、形態素解析部1403はS202で抽出したデータを形態素解析し、形態素に分解するとともに、それぞれの品詞を判別し、品詞情報を取得する。
In S203, the
形態素とは、言語において意味を持つ最小の単位のことである。例えば、顧客Aがある商品に対して「これ、甘くてすっぱいよね。」との感想を発言した場合のテキストデータを形態素解析すると「これ」「甘い」「て」「すっぱい」「よ」「ね」と形態素に分解される。 A morpheme is the smallest unit that has meaning in a language. For example, if a customer A makes a comment on a product that says “This is sweet and sour”, the text data when it says “This is sweet and sour” is “this”, “sweet”, “te”, “sour”, “yo”, “ne” Is broken down into morphemes.
品詞情報とは、例えば、「これ」は代名詞、「甘い」は形容詞、「て」は助詞、「すっぱい」は形容詞、「よ」は助詞、「ね」は助詞などの各形態素における品詞である。 Part-of-speech information is, for example, "this" is a pronoun, "sweet" is an adjective, "te" is a particle, "supai" is an adjective, "yo" is a particle, "ne" is a participle in each morpheme .
S204において、販売支援情報解析部1406はS203で形態素解析したデータから特定の品詞に該当するデータを抽出する。顧客のニーズを分析するという販売支援情報の用途からすると、抽出対象とする品詞は形容詞が好ましい。程度や状態なども分析する必要がある場合は、形容詞と合わせて副詞を抽出対象に含めてもよい。
In S204, the sales support
S205において、販売支援情報解析部1406はS204において抽出したデータを基に、頻度行列を作成する。顧客の会話中における形態素の出現頻度で、各形態要素間の重み付けを行い、販売支援情報に反映させることで顧客のニーズを的確に把握することができる。本実施形態においては、例えば、顧客の会話中、商品Cについて「喜」の感情情報と関連付いている「甘い」、「すっぱい」がそれぞれ1回、2回出現している。同様に、商品Cについて「哀」の感情情報と関連付いている「すっぱい」が1回出現している。
In S205, the sales support
なお、さらに、形態素同士の共起関係で形態素間の重み付け行い、販売支援情報に反映させてもよい。共起関係とは、ある2つの形態素が1つの文章やセンテンスの中で、共に出現する関係をいう。共起関係がない場合は0、共起関係がある場合は、その関係の強さにより1以上の値で重み付けを行うことができる。これにより、さらに顧客にニーズを的確に把握することができる。 Furthermore, the morphemes may be weighted by the co-occurrence relationship between the morphemes and reflected in the sales support information. A co-occurrence relationship is a relationship in which two morphemes appear together in one sentence or sentence. If there is no co-occurrence relationship, the weight can be weighted with a value of 1 or more depending on the strength of the relationship. As a result, it is possible to accurately grasp the needs of the customer.
S206において、販売支援情報生成部1405はS204で抽出されたデータ及びS205で作成した頻度行列に基づき、販売支援情報を生成する。本実施形態では、販売支援情報の一例として、マインドマップを生成する。本実施形態のマインドマップでは、商品Cには、「喜」の感情と「哀」の感情があり、それぞれの丸の大きさから「喜」の感情を持つ顧客の方が多いということがわかる。また、「喜」の中には「すっぱい」と「甘い」があり、それぞれの丸の大きさから「すっぱい」との感想を持つ顧客の方が多いということがわかる。同様に、「哀」の中には「すっぱい」との感想を持つ顧客がおり、丸の大きさから他の感想を持つ顧客数と比較することなどができる。
In S206, the sales support
S207において、販売支援情報表示部1201はS206で生成したマインドマップなどの販売支援情報を表示装置120に表示する。
In S207, the sales support
生成したマインドマップなどの販売支援情報は、外部記録媒体130aに出力したり、通信処理部1600を介して他の情報処理装置などに送信してもよい。
The generated sales support information such as a mind map may be output to the
なお、S206において販売支援情報を生成後、当該販売支援情報をデータ記憶部1500に記憶しておいてもよい。この場合において、入力したパラメータと同様のパラメータに基づく販売支援情報がデータ記憶部1500に記憶されている場合は、データ記憶部1500から当該販売支援データを取得してもよい。
Note that after the sales support information is generated in S206, the sales support information may be stored in the
以上のように、ある商品に対して、「甘い」「すっぱい」など顧客が直接発言した内容に加えて、「喜」や「哀」などの感情を商品と関係付けて表示することで、顧客のニーズを、潜在的なニーズも含めて把握することができる。
[第2の実施形態]
<システム構成>
図7は、本実施形態に係る販売支援システムの一例の構成図である。
As described above, in addition to the content that the customer has said directly, such as “sweet” or “sour”, in addition to the emotions such as “joy” and “sorrow”, the customer can be displayed in relation to the product. Can be grasped including potential needs.
[Second Embodiment]
<System configuration>
FIG. 7 is a configuration diagram of an example of the sales support system according to the present embodiment.
図7の販売支援システム20は、顧客の商品に関する情報を効果的に収集するため、第1の実施形態に係るシステム構成に加えて、ICタグ400及び顧客端末500を有する。
The
ICタグ400は、商品に取り付けて、顧客が当該商品を手に取った場合、当該商品の情報や時刻などが販売支援端末100に送られることで商品に関する情報を取得することができる。新発売の商品など、特に顧客の感想などを知りたい商品に取り付けると好ましい。
When the IC tag 400 is attached to a product and the customer picks up the product, information about the product can be acquired by sending information, time, and the like of the product to the
顧客端末500は、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話などである。本実施形態においては、インターネットのWebサイト経由で顧客端末500にアンケート画面を表示し、当該アンケート結果をネットワークを介して販売支援端末100に送ることで商品に関する情報を取得することができる。また、NFC(Near Field Communication)などの近距離無線通信技術を利用して、顧客端末にアンケート画面を表示してもよい。
The
なお、店舗などの売り場において、前述したデジタルサイネージなどにアンケートの回答を促す広告などを行うと効果的に商品に関する情報を収集することができる。 It should be noted that information relating to products can be effectively collected by performing an advertisement or the like for encouraging answering a questionnaire to the digital signage described above at a store such as a store.
<ハードウェア構成>
本実施形態に係る販売支援端末100のハードウェア構成は、第1の実施形態に係る販売支援端末100のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
<Hardware configuration>
Since the hardware configuration of the
<ソフトウェア構成>
本実施形態に係る販売支援端末100は、例えば、図8に示すような処理ブロックにより表すことができる。図8は、本実施形態に係る販売支援端末の一例の処理ブロック図である。
<Software configuration>
The
本実施形態に係る処理ブロック図は、第1の実施形態に係る販売支援端末100の処理ブロック図(図3)のエンジン部1400に、タグ情報取得部1407、アンケート結果取得部1408、及びアンケート結果解析部1409をさらに含む構成である。
The processing block diagram according to this embodiment includes a tag
販売支援端末100は、入力処理部1100、表示処理部1200、エンジン部1400、データ記憶部1500、及び通信処理部1600を有する。入力処理部1100は、音声情報入力部1101、画像情報入力部1102、及びパラメータ入力部1103を有する。表示処理部1200は、販売支援情報表示部1201を有する。エンジン部1400は、音声認識部1401、画像解析部1402、形態素解析部1403、感情認識部1404、販売支援情報生成部1405、販売支援情報解析部1406、タグ情報取得部1407、アンケート結果取得部1408、及びアンケート結果解析部1409を有する。データ記憶部1500は販売支援ソースデータ記憶部1501、及び辞書データ記憶部1502を有する。
The
これらの処理ブロックのうち、図3に示す第1の実施形態と同様の処理ブロックについては説明を省略する。 Of these processing blocks, description of processing blocks similar to those of the first embodiment shown in FIG. 3 is omitted.
タグ情報取得部1407は、顧客がICタグ400が取り付けられた商品を手に取った場合、当該商品の商品名などの商品情報を通信処理部1600を介して取得する。
When the customer picks up a product with the IC tag 400 attached, the tag
アンケート結果取得部1408は、顧客端末500から送られてきたアンケート結果を通信処理部1600を介して取得する。
The questionnaire result
アンケート結果解析部1409は、アンケート結果取得部1408で取得したアンケート結果を解析する。例えば、アンケート結果から商品名などの商品情報や感情情報などのテキストデータなどを取得する。
The questionnaire
<処理の詳細>
以下では、本実施形態に係る販売支援端末100の処理の詳細について説明する。
<Details of processing>
Below, the detail of the process of the
図9は、本実施形態に係る販売支援ソースデータ作成処理の一例を示すフローチャートである。なお、S301〜S305は、それぞれS101〜S105と同様のため、説明を省略する。 FIG. 9 is a flowchart showing an example of sales support source data creation processing according to the present embodiment. Note that S301 to S305 are the same as S101 to S105, respectively, and a description thereof will be omitted.
S306において、タグ情報取得部1407は商品名などの商品情報を取得する。これにより、顧客が商品を手に持って会話した場合などにおいて、会話中の代名詞、例えば「これ」が商品Cを指しているということを判別することができる。
In step S306, the tag
S307において、アンケート結果取得部1408は顧客端末500から送られたアンケート結果を取得する。アンケート結果は、テキストデータのほか、音声データや画像データなどでもよい。
In step S <b> 307, the questionnaire
S308において、アンケート結果解析部1409はS307で取得したアンケート結果を解析する。例えば、S307で取得したテキストデータから商品名などの商品情報や感情情報などを取得する。
In S308, the questionnaire
S309において、販売支援ソースデータ記憶部1501はS302で取得したテキストデータ、S303で取得した感情情報及びS305で取得した商品名などの商品情報に加えて、S306及びS308で取得した感情情報と商品名などの商品情報についても時系列に関連付けて販売支援ソースデータを生成する。
In S309, the sales support source
販売支援情報生成・表示処理は、図6に示す第1の実施形態と同様のため、説明を省略する。 The sales support information generation / display process is the same as that of the first embodiment shown in FIG.
以上、本実施形態によると、第1の実施形態に加えて、ICタグ400及び顧客端末500からのアンケート結果に基づき、販売支援情報を生成することができる。これにより、顧客のニーズを潜在的なニーズも含めてより正確に把握することができる。
As described above, according to the present embodiment, sales support information can be generated based on questionnaire results from the IC tag 400 and the
100 販売支援端末
110 入力装置
120 表示装置
130 外部記憶I/F装置
130a 外部記憶媒体
140 CPU
150 RAM
151 ROM
152 HDD
160 通信I/F装置
170 外部入出力I/F装置
170a 外部入出力機器
200 カメラ
300 マイクロフォン
400 ICタグ
500 顧客端末
1100 入力処理部
1101 音声情報入力部
1102 画像情報入力部
1103 パラメータ入力部
1200 表示処理部
1201 販売支援情報表示部
1400 エンジン部
1401 音声認識部
1402 画像解析部
1403 形態素解析部
1404 感情認識部
1405 販売支援情報生成部
1406 販売支援情報解析部
1407 タグ情報取得部
1408 アンケート結果取得部
1409 アンケート結果解析部
1500 データ記憶部
1501 販売支援ソースデータ記憶部
1502 辞書データ記憶部
1600 通信処理部
100
150 RAM
151 ROM
152 HDD
160 Communication I /
Claims (10)
前記商品に関する情報から、前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得する商品感情情報取得手段と、
前記商品を特定する情報と前記商品に関する顧客の感情を表す情報とを関連付けた情報を生成する関連情報生成手段と、
前記関連付けた情報に基づいて販売を支援する情報を生成し、出力する出力手段と、
を有することを特徴とする販売支援端末。 Product specifying information acquisition means for acquiring information for specifying the product from information on the product input via the input device;
Merchandise emotion information acquisition means for acquiring information representing customer emotions related to the merchandise from the merchandise information;
Related information generating means for generating information that associates information that identifies the product with information that represents customer emotions related to the product;
Output means for generating and outputting information for supporting sales based on the associated information;
A sales support terminal characterized by comprising:
前記商品感情情報取得手段は、前記音声情報から前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得することを特徴とする請求項1記載の販売支援端末。 Having voice information input means for inputting voice information;
The sales support terminal according to claim 1, wherein the merchandise emotion information acquisition unit acquires information representing customer emotion regarding the merchandise from the voice information.
前記関連情報生成手段は、前記商品を特定する情報に前記商品に関する顧客の感想を表す情報を関連付けることを特徴とする請求項2記載の販売支援端末。 From the voice information, having product impression information acquisition means for acquiring information representing customer impressions regarding the product,
The sales support terminal according to claim 2, wherein the related information generating unit associates information indicating customer impressions regarding the product with information specifying the product.
前記商品感情情報取得手段は、前記画像情報から前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得することを特徴とする請求項1ないし4のうちいずれか1項記載の販売支援端末。 Having image information input means for inputting image information;
5. The sales support terminal according to claim 1, wherein the merchandise emotion information obtaining unit obtains information representing a customer's emotion regarding the merchandise from the image information.
前記商品に関する情報から、前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得するステップと、
前記商品を特定する情報と前記商品に関する顧客の感情を表す情報とを関連付けた情報を生成するステップと、
前記関連付けた情報に基づいて販売を支援する情報を生成し、出力するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。 Obtaining information identifying the product from information about the product input via the input device;
Obtaining information representing customer emotions related to the product from the information related to the product;
Generating information that associates information that identifies the product with information that represents customer emotion regarding the product;
Generating and outputting information for supporting sales based on the associated information; and
A program that causes a computer to execute.
前記商品に関する情報から、前記商品に関する顧客の感情を表す情報を取得するステップと、
前記商品を特定する情報と前記商品に関する顧客の感情を表す情報とを関連付けた情報を生成するステップと、
前記関連付けた情報に基づいて販売を支援する情報を生成し、出力するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。 Obtaining information identifying the product from information about the product input via the input device;
Obtaining information representing customer emotions related to the product from the information related to the product;
Generating information that associates information that identifies the product with information that represents customer emotion regarding the product;
Generating and outputting information for supporting sales based on the associated information; and
An information processing method characterized by comprising:
Priority Applications (1)
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