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。

Analyzing customer context including behavior and location in the real shop has been gained a focus in recent years as they can be highly utilized for marketing strategies. In order to get a customer location, GPS cannot be used as satellite signals cannot be received in indoor environments. On the other hand, deploying new sensing technologies such as Bluetooth are cost-inefficient in a big shopping mall. In this work, a customer context analysis system that caombines context-based map matching and activity recognition using smartphone built-in sensors is proposed. To get the accurate shop-level location of the customer, holding mode added PDR is combined with context-based map matching. Experimental results in a real shopping mall with multiple floor plans show the system is able to obtain the customer’s location with 94.9% accuracy. Additionally, In order to analyze customer intension in a shop, three customer behavior, namely standing, loitering, and walking are defined, and together with the smartphone holding mode, the system can recognize the customer behavior with 86.1% accuracy. By combining these indoor positioning and activity recognition, the proposed system can estimate shop stay time and percentage of walking, standing, and loitering inside the shop, waiting time for an elevator, and accounting standby time which can be highly utilized by marketing strategist to better analyze customer needs and intension inside the shopping malls.