#
#

マーケティング - スマートフォンセンサーを用いた人の位置推定および行動推定

スマートフォン内蔵センサを利用した
顧客行動解析

ショッピングモールなどの屋内環境において顧客の行動や滞在場所などを分析することは、マーケティング戦略に良い価値を提供します. しかし,屋内環境ではGPSの精度が低下し、また,Bluetoothなどの新しいセンシング技術を導入することは、大きなショッピングモールではコストがかかります。 そのため本研究では,スマートフォンの内蔵センサーを使用して、コンテキストベースのマップマッチングとアクティビティ認識を組み合わせた顧客の行動分析システムを提案します。 ショップレベルの精度で顧客の位置情報を取得するために、歩行者推測航法-Pedestrian Dead Reckoning (PDR)とコンテキストベースのマップマッチングを組み合わせます。 ショッピングモールでの実験結果は、2次元的座票だけでなく階層の検出も含め,94.9%の精度で顧客の位置を取得できることを示しています。 また、店舗での顧客の行動を分析するために、立ち、徘徊、歩行の3つの顧客行動を定義し、 スマートフォンの保持モードとともに、86.1%の精度で顧客の行動を認識することができます。 これらの屋内測位と活動認識を組み合わせることにより、店舗滞在時間と、店舗内の立ち、徘徊、歩行の割合、エレベータの待機時間を推定することができます。 これにより、ショッピングモール内の顧客の興味やニーズを分析します。