CN104520886A - 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 - Google Patents
用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104520886A CN104520886A CN201380026335.4A CN201380026335A CN104520886A CN 104520886 A CN104520886 A CN 104520886A CN 201380026335 A CN201380026335 A CN 201380026335A CN 104520886 A CN104520886 A CN 104520886A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- target individual
- online
- data record
- credit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明揭示用于通过使用信用相关数据将离线数据与在线数据进行比较而匹配离线数据与在线数据的系统及方法。所述系统及方法接收离线数据及在线数据且检索具有目标个体的识别信息的信用相关数据。将离线数据记录及在线数据记录与所述信用相关数据独立地进行比较以确定所述数据记录是否对应于匹配目标个体。如果离线数据记录及在线数据记录两者均对应于匹配目标个体,那么产生链接所述离线数据记录与所述在线数据记录的密钥。可将所述密钥存储于密钥数据库中。可利用所述密钥来对所述匹配目标个体进行目标营销。离线数据与在线数据的所述匹配可是较准确且完整的。
Description
相关申请案的交叉参考
本国际申请案主张2012年3月31日提出申请的美国临时申请案第61/618,747号的优先权,所述美国临时申请案以其全文引用的方式并入本文中。
技术领域
本发明通常涉及因特网营销行业,且更明确地说,涉及用于使用信用相关数据来匹配在线数据与离线数据以便支持目标因特网营销的系统及方法。
背景技术
在当前因特网营销系统中,用户(例如广告空间的购买者、广告企业及其它广告商)直接或间接购买或者以其它方式从分布者(例如广告网络及发布者)获得广告空间以使用从目标个体的在线活动搜集的数据而将广告置于或以其它方式分布到目标个体。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。分布者可拥有广告空间及/或表示拥有广告空间的另一实体。举例来说,如果消费者导航到旅游网站且键入期望假期的参数,那么所述参数可存储为消费者的浏览数据的一部分。此外,分布者可获得浏览数据并使用所述浏览数据来识别适于各种参数的广告,且在消费者导航到各种网站时将所述广告供应给消费者。
然而,当前目标营销平台存在缺陷。明确地说,用户及分布者在识别目标个体及以充分准确性将各种数据与目标个体及/或聚合池进行匹配中具有限制。举例来说,与目标个体有关的数据可包含消费者相关数据及/或商业相关数据。因此,用户在关于信用相关、服务相关或产品相关广告及推广识别目标个体中具有有限视野,举例来说,所述广告及推广例如信用卡申请、小商业贷款、车辆推广、非金融服务推广、与改进企业运营有关的推广及/或其它类似广告及推广。
此外,当前系统通常将离线数据与在线数据直接进行匹配以确定目标营销到目标个体的精确匹配。在线数据包含与因特网或其它电信网络上的活动有关的数据,且可包含(举例来说且不加限制地)与web浏览相关联的数据、点击率数据、点击流数据、网上信息块、电子邮件账户信息、在线注册数据、交易数据及/或类似数据。离线数据包含并非在线数据的数据且可包含(举例来说且不加限制地)消费者相关或商业相关数据、公共记录及/或类似数据。出于目标营销目的而将离线数据与在线数据直接进行匹配可是不完整的或不准确的,特别在任一或两种类型的数据不包含足以使彼此成功地匹配的信息的情况下更是如此。如果匹配是不完整的或不准确的,那么基于匹配的目标营销活动的效用可被降低或为无效的。举例来说,匹配可产生漏报,例如,某些消费者或企业所有者在其原本应为目标时可能不被作为目标;或产生误报,例如,其它消费者或企业所有者在其原本不应为目标时可能被作为目标。当匹配产生漏报或误报时,来自分布者的广告空间可是价值较低的,且用户可能浪费或无效地分配广告及营销开销。
因此,存在关于可较完整且准确地匹配及链接离线数据与在线数据以便尤其提供广告及营销开销的较好导引及较有效管理的经改进系统及方法的机会。
发明内容
本发明打算通过提供用于使用来自数据库(例如信用数据数据库)的信息(例如信用相关数据)来匹配离线数据与在线数据的系统及方法而解决上述问题。所述系统及方法经设计以尤其:(1)接收离线数据及在线数据;(2)检索信用相关数据;(3)将离线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述离线数据记录是否对应于匹配目标个体;(3)将在线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述在线数据记录是否对应于匹配目标个体;及(4)如果离线数据记录及在线数据记录两者均对应于匹配目标个体,那么产生链接所述离线数据记录与所述在线数据记录的密钥并将所述密钥存储于密钥数据库中。此系统及方法利用各种数据段(例如信用文件内的名称及地址)的深度及数量以及匹配算法的能力来管理数据的变化以构建所述离线数据与所述在线数据之间的链接。
在特定实施例中,可接收包含至少一个离线数据记录的离线数据及包含至少一个在线数据记录的在线数据。信用相关数据可从数据库(例如信用数据数据库)检索且可包含用于多个目标个体的识别信息。可将所述离线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述离线数据记录是否对应于所述多个目标个体中的匹配目标个体。可将所述在线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体。如果所述离线数据记录及所述在线数据记录两者均对应于所述匹配目标个体,那么可产生链接所述离线数据记录与所述在线数据记录的密钥。可将所述密钥存储于密钥数据库中。
在另一实施例中,系统可包含与网络通信的处理器及与所述处理器通信的存储器。所述存储器可包含数据库,例如信用数据数据库及密钥数据库。所述存储器还可包含用于接收包含至少一个离线数据记录的离线数据及包含至少一个在线数据记录的在线数据的匹配引擎。所述匹配引擎可从所述数据库检索信用相关数据,且所述信用相关数据可包含多个目标个体的识别信息。可通过所述匹配引擎来将所述离线记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述离线数据记录是否对应于所述多个目标个体中的匹配目标个体。可通过所述匹配引擎来将所述在线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体。如果所述离线数据记录及所述在线数据记录两者均对应于所述匹配目标个体,那么所述匹配引擎可产生链接所述离线数据记录与所述在线数据记录的密钥。所述密钥可通过所述匹配引擎而存储于密钥数据库中。
所述系统及方法还包含将来自离线数据源的一组数据与相关联在线数据进行匹配,其中所述组数据包括关于目标个体(例如多个消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的多个人员)的信息。所述系统及方法进一步包含检查所述组数据以产生一组经匹配数据,且将所述组经匹配数据与所述相关联在线数据进行比较以针对目标广告推广识别满足所述组经匹配数据的准则的所述目标个体的至少一部分。在一些实施例中,所述目标广告推广可是基于由推广所述广告的用户指定的准则。
如本文中所描述的所述系统及方法提供优于现有平台的各种优点。举例来说,通过将离线数据与在线数据(例如,网上信息块)进行匹配,用户可关于经预审或其它信用相关推广(例如申请邀请(ITA))而以满足准则的消费者为目标。此外,用户可关于基于满足或匹配特定商业营销细分的商业的推广或广告而以企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员为目标。仍进一步,可使用如本文中所论述的技术以较有效且高效方式将所述离线数据与所述在线数据进行匹配。应了解,如本文中所描述的实施例设想其它优点及改进。
依据以下详细说明及附图将明了且较透彻地理解这些及其它实施例以及各种置换及方面,所述详细说明及附图陈述指示其中可采用本发明的原理的各种方式的说明性实施例。
附图说明
图1是根据本文中所描述的一或多个方面的示范性环境及相关联功能性的示意图。
图2是根据本文中所描述的一或多个方面的示范性功能性的图表。
图3是根据本文中所描述的一或多个方面的示范性功能性的图表。
图4是根据本文中所描述的一或多个方面的示范性方法的流程图。
图5是根据本文中所描述的一或多个方面的示范性方法的流程图。
图6是能够支持并促进本文中所描述的一或多个方面的示范性装置的示意图。
图7是图解说明用于借助信用相关数据来匹配离线数据与在线数据的系统的框图。
图8是用于借助信用相关数据来匹配离线数据与在线数据的示范性方法的流程图。
图9是用于将数据与信用相关数据进行比较的示范性方法的流程图。
图10是用于将数据与信用相关数据进行比较的另一示范性方法的流程图。
图11是根据本文中所描述的一或多个方面的另一示范性方法的流程图。
具体实施方式
以下描述的说明图解说明且例示根据其原理的一或多个实施例。此说明并非经提供以限制本文中所描述的实施例,而是阐释及教示实施例的原理,以此方式使得所属领域的技术人员能够理解这些原理且在所述理解下能够应用所述原理来不仅实践本文中所描述的实施例,而且实践根据这些原理可想到的其它实施例。所述实施例的范围打算涵盖照字面或在等效物的原则下可属于所附权利要求书的范围内的所有此些实施例。
应注意,在说明及图式中,可用相同元件符号标示相似或实质上类似元件。然而,有时可用不同数字标示这些元件,举例来说,例如在其中此标示促进说明书的说教目的的情形中。另外,本文中所陈述的图式未必按比例绘制,且在一些例子中,比例可已扩大以较清楚地描绘某些特征。此标示及图式实践未必暗示潜在实质性目的。如上文所述,本说明书打算作为一个整体且根据如本文中所教示且所属领域的技术人员所理解的实施例的原理而解释。
相对于本文中所描述及所图解说明的示范性系统、组件及架构,还应理解,所述实施例可由众多配置及组件体现或可在众多配置及组件中採用所述实施例,所述众多配置及组件包含一或多个系统、硬件、软件或固件配置或组件或者其任何组合,如由所属领域的技术人员所理解。因此,虽然图式图解说明包含用于本文中所涵盖的实施例中的一或多者的组件的示范性系统,但应理解,相对于每一实施例,一或多个组件可不存在于或不必在所述系统中。
如本文中所使用,术语“在线数据”可是指与因特网或在线活动相关联的数据,举例来说且不加限制地,例如与web浏览相关联的数据、点击率数据、点击流数据、网上信息块、电子邮件账户信息(例如,电子邮件地址、名称等)、在线注册数据(例如,名称、地址、电话号码等)、在线交易数据、在线站点使用数据(例如,社交网络使用数据等)、IP地址、电子装置识别符(例如,IMEI、IMSI、UDID、Android ID、电话号码等)、搜索结果数据、生物计量数据、网络识别符、媒体接入控制地址及/或其它类似数据。在线数据还可包含与对电子装置执行的移动申请相关联的数据、SMS消息、即时消息等等。此外,如本文中所使用,术语“离线数据”可是指与非因特网或非在线活动相关联且与在线数据分离的任何数据。举例来说且不加限制地,离线数据可为消费者相关或商业相关数据、消费者识别数据、聚合信用数据、信用评分、预审推广、业务识别符、产品利润、估计收入、实际收入、消费者行为数据、财富数据、教育数据、车辆所有权数据、专有数据、非聚合信用数据、公共记录及/或类似数据。
还应注意,此说明书中做出的揭示内容是根据打算在专利法下在其最广泛范围内揭示或解释的实施例的原理,且虽然此揭示内容可描述或以其它方式涵盖可受其它现有法律或法规(包含但不限于公平信用报告法(FCRA)或平等信用机会法(ECOA))管制的标的物,但此揭示内容中的任何内容均不打算表明或暗示受让人不符合任何此类法律或法规。还应注意,此揭示内容中的任何内容均不打算表明或暗示可使用聚合信用数据来确定个体消费者及/或目标个体的信用或保险资格。
参考图1,图解说明其中可实施系统及方法的示范性环境100。应了解,环境100仅是示范性的且可包括组件的其它各种组合,如本文中所论述。
如图1中所展示,环境100包含经配置以与离线数据源110及/或在线数据源115(例如匹配伙伴或数据集市)介接的征信所105。在实施例中,离线数据源110可与在线数据源115介接以交换数据且可组合到单个处理实体112中。征信所105可为从各种源收集信息或数据并将关于目标个体(例如消费者)的信息提供到其它实体供用于多种用途(举例来说,例如评估信用价值、确定贷款理律及/或执行其它用途)的任何公司或实体。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。所述信息及数据可包含金融相关信息以及非金融相关及识别信息,例如存在于信用相关数据中的信息,包含信用标头数据,举例来说,例如名称、地址、电话号码、位置信息(例如ZIP+4数据)及/或其它数据。数据的变化包含但不限于昵称、名称变更、部分名称、曾用名称及先前地址。此外,离线数据源110可为可聚合、收集及存储营销数据(例如购买数据、交易数据等等)的任何公司、实体或组件。离线数据源110可基于人口统计资料(例如,位置、收入等)及因特网浏览习惯将数据聚合到池中。
在线数据源115可从网站(例如电子商务站点)聚合匿名行为且将所述行为分类。根据实施例,分布者120可从在线数据源115购买在线数据以用于经由所述组目标个体125可浏览到的网站122将广告提供到目标个体125(例如一组消费者)的目的。分布者120可为任何类型的数据交换、营销者、广告网络、发布者及/或可使用所购买数据来经由网站122提供与目标个体125有关的广告的类似物。分布者120可为可将数据(例如在线数据、意图数据及/或类似数据)提供、拍卖或以其它方式出售到个体或实体的任何公司、实体或系统。在实施例中,数据的交换或出售可在实时基础上发生。更明确地说,当目标个体125导航到或浏览到各种网站122时,分布者120可基于从在线数据源115购买的数据而提供目标广告。目标广告可显示于目标个体125浏览到的网站122上。在一些实施例中,网站122可利用web标签来致使web浏览器显示一或多个广告或以其它方式收集待提供到分布者120的数据。
如图1中所展示,环境100进一步包含可与征信所105、在线数据源115及分布者120中的任一者具有关系的用户130。举例来说,用户130可为广告空间的购买者、广告企业及其它广告商。更明确地说,用户130可具有用户130希望分布者120提供到目标个体125的一组广告或推广。举例来说,用户130可为具有银行希望广告网络分布到目标个体的预审信用卡推广的银行。
在一个方面,图2图解说明根据如本文中所描述的实施例的示范性流程环境200。根据实施例,流程环境200图解说明用于利用数据来汇集目标广告的技术。更明确地说,目标广告可为信用相关经预审推广、申请邀请及/或打算置于或分布到目标个体的其它类型的推广或广告。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。
参考图2,用户230可请求(1)征信所205基于一组准则及/或由用户230提供的输入列表而创建定制数据馈送。举例来说,用户230可为广告空间的购买者、广告企业及其它广告商。举例来说,准则可指定具有至少740的信用评分的一组目标个体,例如消费者。在一些实施例中,用户230可向在线数据源215请求定制数据馈送,且在线数据源215可与征信所205介接以创建定制数据馈送。征信所205可存取与多个目标个体有关的一组信用数据,例如各种信用属性或其它离线数据,且可通过匹配满足所述准则的目标个体而产生定制数据馈送。在实施例中,征信所205可通过使用信用相关数据(例如信用标头数据)来匹配离线数据而产生定制数据馈送。继续所述实例,征信所205可检查所述组信用数据以识别具有至少740的信用评分的目标个体。在实施例中,定制数据馈送可包括包含例如名称、地址、电话号码及/或其它信息的信息的信用标头数据。
在征信所205产生定制数据馈送之后,征信所205可将定制数据馈送提供(2)到离线数据源210。在一些实施例中,征信所205可根据各种去个性化技术使定制数据馈送去个性化。举例来说,定制数据馈送的目标个体可在不具有识别信息的情况下根据ZIP+4数据而分组或分类到若干位置中。以此方式,示范性定制数据集可包括在不具有目标个体的名称的情况下使目标个体取得资格的地理位置或区域。
离线数据源210可与在线数据源215介接(3)以共享或交换定制数据馈送。此外,在线数据源215可存储及/或存取与多个目标个体225(例如消费者)的因特网浏览活动相关联的在线数据。在一些情形中,在线数据可包含在目标个体访问网页时所收集的网上信息块数据。举例来说,如果消费者访问旅游站点并搜索到欧洲的航班,那么在线数据可依据消费者的偏好(例如,航班日期、目的地等)而更新,且在线数据源215可将所述偏好存储于与目标个体225相关联的数据文件中。
当离线数据源210与在线数据源215介接时,将从征信所205接收的定制数据馈送与多个目标个体225的在线数据进行匹配。更明确地说,将多个目标个体225的偏好/网上信息块数据与识别符合或满足用户230的准则的目标个体的定制数据馈送进行匹配。此外,在线数据源215可细化或更新在线数据,使得经细化在线数据包含符合或满足用户230的准则的目标个体225中的一或多者。在实施例中,在线数据源215可使经细化在线数据去个性化,使得经细化在线数据不含有目标个体的识别信息。
在其中征信所205(例如)经由ZIP+4规则或技术而使定制数据馈送去个性化的情形中,在线数据源215可将经去个性化定制数据馈送与多个目标个体225的在线数据进行匹配以在地理上定位符合或满足用户230的准则的多个目标个体225中的一或多者。更明确地说,在线数据源215可细化或更新在线数据,使得经细化在线数据包含符合或满足用户230的准则的目标个体225中的一或多者的地理信息(例如,ZIP+4数据)。
根据实施例,在线数据源215可将经细化在线数据提供(4)到分布者220。分布者220可为广告网络或与用户230具有关系的其它实体以递送或提供用户230的广告。继续上述实例,用户230(例如银行)可向分布者220提供关于各种信用相关推广或广告的要求及/或参数。在一些情形中,广告可与经预审或经预批推广有关。在其它情形中,例如在使定制数据馈送去个性化时,广告可为以其中普通居民满足例如风险评分、收入水平及/或类似内容的特定准则的各种邮政编码区中的目标个体为目标的推广。在分布者220从在线数据源215购买经细化或经匹配在线数据的一部分后,分布者220可即刻具有关于可能有兴趣申请信用卡、可能有资格申请信用卡或两者的目标个体225中的一或多者的信息。继续上述实例,申请信用卡的邀请可适于具有至少740的信用评分的目标个体。明确地说,信用卡可对各种购买、门房服务及/或可吸引目标人群的其它小费提供大量现金返还。
分布者220可将广告提供(5)到网站222以最终供应或提供(6)到目标个体225中的一或多者。更明确地说,当目标个体导航或浏览到网站222时,网站222可使用经细化或经匹配在线数据(包含网上信息块数据)来提供广告。在实施例中,网站222可为与分布者220具有伙伴关系或关系的特定网站。继续上述实例,分布者220可购买与满足用户230的信用准则的一组目标个体225相关联的在线数据。当所述组目标个体225中的一者导航到网站222时,分布者220可经由网站222向目标个体225提供(举例来说)指示针对信用卡推广已预批或预审目标个体225的广告。目标个体225可选择广告并直接进入到允许目标个体225键入信息以接收信用卡的用户230的网站。在其中使定制数据馈送去个性化的情形中,广告可为申请信用相关推广的邀请,例如抵押、信用卡、房屋净值贷款及/或类似内容。类似于经预审推广,目标个体225可选择广告并直接进入到允许目标个体225申请推广的用户230的网站。
在一个方面,图3图解说明根据如本文中所描述的实施例的示范性流程环境300。根据实施例,流程环境300图解说明用于利用数据来汇集针对目标个体的目标广告的技术,所述目标个体例如消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,包含企业的所有者、管理人员及/或雇员。更明确地说,目标广告可为信用相关申请邀请及/或其它类型的商业相关推广或广告。
参考图3,离线数据源310可将包含关于多个目标个体的信息的一组数据文件提供(1)到征信所305。在一些实施例中,用户(举例来说,例如银行)可请求征信所305基于一组准则而编制定制数据馈送,且征信所305可从离线数据源310请求所述组数据文件。举例来说,用户可为广告空间的购买者、广告企业及其它广告商。数据文件可包含关于多个目标个体的名称、地址及其它信息。在征信所305接收数据文件之后,征信所305可处理所述数据文件以将数据与可获得商业数据(例如小商业数据)对准或进行匹配。在实施例中,商业数据可包含若干部分,所述若干部分指示识别企业类型的数据(例如代码)以及指示企业位置、成员组织、雇员数目、企业年份、法律实体信息、年度收益、行业说明及/或其它数据的其它数据。
征信所305可产生将企业所有者、管理人员及/或所接收数据文件中所包含的其它目标个体与商业数据进行匹配的定制数据馈送。更明确地说,定制数据馈送可包含目标个体及/或家庭的标识以及对应于目标个体及/或家庭中的每一者的商业营销细分(例如,销售收益、雇员数目等)。在实施例中,定制数据馈送可使用信用相关数据而产生,所述信用相关数据例如信用标头数据,包含例如名称、地址、电话号码及/或其它信息的信息。此外,征信所305可根据ZIP+4规则或其它去个性化技术使定制数据馈送去个性化。更明确地说,定制数据馈送的目标个体可在不具有识别信息的情况下根据ZIP+4数据而分组或分类到若干位置中。举例来说,示范性定制数据集可包括在不具有目标个体的名称的情况下使目标个体取得资格的地理位置或区域。
在征信所305产生将目标个体与商业营销细分进行匹配的定制数据馈送之后,征信所305可将定制数据馈送提供(2)到离线数据源310。离线数据源310可与在线数据源315介接(3)以共享或交换定制数据馈送。更明确地说,在线数据源315可存储及/或存取与多个目标个体325的因特网浏览活动相关联的在线数据。举例来说,目标个体325可为小企业所有者或与企业相关联的其它个体。在一些情形中,在线数据可包含在目标个体访问网页时所收集的网上信息块数据,如本文中所论述。更明确地说,在线数据源315可存储从与目标个体325相关联的数据文件中的浏览历史识别的偏好。
当离线数据源310与在线数据源315介接时,将从征信所305接收的定制数据馈送与多个目标个体325的在线数据进行匹配。更明确地说,将多个目标个体325的偏好/网上信息块数据与定制数据馈送进行匹配以识别可能有兴趣申请推广或可能另外对其它产品或服务感兴趣的目标个体。举例来说,推广可为申请小商业贷款的邀请。对于进一步实例,推广可用于与业务供应公司的服务/销售合约。在一些情形中,定制数据馈送可基于来自用户(举例来说,例如银行、供应公司或其它实体)的一组准则而与多个目标个体325的在线数据进行匹配。
在实施例中,在线数据源315可将定制数据馈送与多个目标个体325的在线数据进行匹配以产生经细化在线数据。在一些情形中,经细化在线数据可用于在地理上细分多个目标个体325中的一或多者。更明确地说,在线数据源315可细化或更新在线数据,使得经细化在线数据包含可为用于广告的目标的目标个体325的地理信息(例如,ZIP+4数据)。在实施例中,在线数据源315可使经细化在线数据去个性化,使得经细化在线数据不含有目标个体325的识别信息。
根据实施例,在线数据源315可将经细化在线数据提供(4)到分布者320。分布者320可为广告网络或与用户具有关系的其它实体以递送或提供广告。举例来说,用户(例如,银行)可向分布者320提供关于申请小商业贷款的广告。应了解,设想与申请邀请有关的其它广告及其它基于信用的广告。在实施例中,广告可与其它商业相关产品及/或服务有关。在分布者320从在线数据源315购买经细化在线数据的一部分后,分布者320即刻具有关于可能对广告正做广告的内容感兴趣的目标个体325中的一或多者的信息。举例来说,广告可是针对小商业贷款,且经细化浏览器数据可含有关于审查低于特定阈值的商业收益的目标个体325的一部分的数据。
分布者320可将广告供应或以其它方式提供(5)到网站322以最终供应或提供(6)到目标个体325中的一或多者。更明确地说,网站322可使用经细化在线数据(包含网上信息块数据)来在可适用目标个体325导航或浏览到网站322时提供广告。在实施例中,网站322可为与分布者320具有伙伴关系或关系的特定网站。举例来说,分布者320可购买与满足特定市场细分准则的一组目标个体325相关联的在线数据。当所述组目标个体325中的一者导航到网站322时,分布者320可向目标个体325提供(举例来说)推广打印企业名片的折扣的广告。目标个体325可选择所述广告并直接进入到与允许目标个体325键入关于所述推广的信息的所述广告相关联的网站。
图4是用于使用在线数据对目标个体进行目标营销的方法400的流程图。明确地说,方法400与将准则与多个目标个体的信用相关数据进行匹配有关。方法400可产生用于借助各种广告高效地以目标个体为目标的高匹配信任。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。
方法以征信所从用户接收405关于匹配准则的一组数据的请求开始。举例来说,用户可为广告空间的购买者、广告企业及其它广告商。明确地说,准则可针对用户将想要为目标的目标个体指定信用相关要求。征信所存取410与多个目标个体相关联的信用相关数据且将信用相关数据匹配415到所述准则以产生所述组数据。更明确地说,信用相关数据可为离线数据,如本文中所论述,且所述组数据可包含符合准则的一列目标个体且可使用与有资格目标个体相关联的信用相关数据(例如信用标头数据)而产生。征信所确定420是否使所述组数据去个性化。在实施例中,如果所打算广告为申请邀请或其它类似推广,那么征信所可使数据去个性化。在使数据去个性化中,征信所可附加可用于基于位置而细分目标个体的群组的地理信息,例如ZIP+4数据。此外,举例来说,如果所打算广告是经预审或经预批推广,那么征信所可按原样留下数据。
如果征信所不使数据去个性化(“否”),那么征信所可将经个性化数据发送到数据处理器实体。在实施例中,数据处理器实体可包含离线数据源或在线数据源,例如匹配伙伴,如本文中所论述。如果征信所使数据去个性化(“是”),那么征信所可将经去个性化数据发送到数据处理器。数据处理器将一组适当数据匹配425到多个目标个体的在线数据以产生一组经匹配数据。举例来说,在线数据可包含与用于多个目标个体的浏览历史相关联的网上信息块数据,且所述组经匹配数据可包含附加到在线数据或与在线数据进行匹配的消费者信用数据。在其中数据处理器接收经去个性化数据的情形中,所述组经匹配数据可在地理上定位满足用户的指定准则(来自405)的一或多个目标个体。数据处理器进一步从所述组经匹配数据移除430人员可识别信息,使得所述组经匹配数据不含有目标个体的识别信息。数据处理器经由分布者及网站基于所述组经匹配数据而将目标广告递送435到多个目标个体的一部分。举例来说,分布者可为根据所述组经匹配数据将用户(来自405)的广告供应到多个目标个体的广告网络。在一些情形中,数据处理器可将所述组经匹配数据出售或以其它方式提供给分布者。
参考图11,展示用于使用在线数据对目标个体进行目标营销的方法1100的流程图。明确地说,方法1100与将特定准则与多个目标个体的信用相关数据进行匹配有关。方法1100可产生用于借助各种广告高效地以目标个体为目标的高匹配信任。如在图11中可见,征信所1105可从用户1130接收1150关于匹配特定准则的一组数据的请求。举例来说,用户可为广告空间的购买者、广告企业及其它广告商。用户1130可具有用户1130希望分布者1120提供到目标个体1125的一组广告或推广。明确地说,准则可针对用户1130将想要为目标的目标个体指定信用相关要求。征信所1105可将离线数据(例如来自用户1130的数据)匹配1152到信用相关数据或其它数据。可从数据库(例如征信所1105的信用数据数据库704)存取信用相关数据。
可将经匹配用户数据发送到数据处理器1110,所述数据处理器可将目标人群匹配1154到多个目标个体的在线数据以产生一组经匹配数据。可基于所述组经匹配数据而产生链接特定离线数据记录与特定在线数据记录的密钥,且可将所述密钥存储于密钥数据库706中。基于所述组经匹配数据,分布者1120可经由目标个体可浏览到的网站122将广告提供到目标个体1125。更明确地说,当目标个体1125导航到或浏览到各种网站1122时,分布者1120可基于密钥及/或所述组经匹配数据而供应目标广告。
图5是用于使用在线数据对目标个体进行目标营销的方法500的流程图,所述目标个体例如企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员。明确地说,方法500与将数据与商业营销细分进行匹配的征信所有关。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。
所述方法以征信所接收505包含关于多个目标个体的信息的输入文件开始。举例来说,输入文件可为包含多个目标个体的名称及地址的离线数据。征信所存取510包含商业营销细分的商业数据。更明确地说,商业营销细分可与企业位置、成员组织、雇员数目、企业年份、法律实体信息、年度收益、行业说明及/或其它数据有关。征信所将输入文件匹配515到商业数据以产生将输入文件中所包含的目标个体(例如企业所有者、管理人员及/或雇员)与商业数据进行匹配的定制数据馈送。征信所确定520是否使所述组数据去个性化。在实施例中,如果所打算广告为申请邀请或其它类似推广,那么征信所可使数据去个性化。在使数据去个性化中,征信所可附加可用于基于位置而细分目标个体的群组的地理信息,例如ZIP+4数据。此外,举例来说,如果预审所打算广告,那么征信所可按原样留下数据。
如果征信所不聚合数据且不使数据去个性化(“否”),那么征信所可将经个性化数据发送到数据处理器实体。在实施例中,数据处理器实体可包含离线数据源或在线数据源,例如匹配伙伴,如本文中所论述。如果征信所使数据去个性化(“是”),那么征信所可将经去个性化数据发送到数据处理器。数据处理器将一组适当数据匹配525到多个目标个体的在线数据以产生一组经匹配数据。举例来说,在线数据可包含与多个目标个体相关联的网上信息块数据,且所述组经匹配数据可包含具有与目标个体的浏览历史进行匹配的商业细分的数据。在其中数据处理器接收经去个性化数据的情形中,所述组经匹配数据可在地理上定位满足目标商业细分的一或多个目标个体。数据处理器进一步从所述组经匹配数据移除530人员可识别信息,使得所述组经匹配数据不含有目标个体的识别信息。数据处理器经由分布者及网站基于所述组经匹配数据而将目标广告递送535到多个目标个体的一部分。举例来说,分布者可为根据所述组经匹配数据将广告供应到目标个体的广告网络。在一些情形中,数据处理器可将所述组经匹配数据出售或以其它方式提供给分布者。
图6是容纳用于促进如本文中所描述的系统及方法的可执行软件的计算装置600的框图。可利用计算装置600的一或多个例子来实施环境100中的实体中的任一实体、一些实体或全部实体,包含征信所105、离线数据源110、在线数据源115及/或分布者120。可利用计算装置600的一或多个例子来实施下文所描述的匹配系统700中的实体中的任一实体、一些实体或全部实体,包含匹配引擎702。计算装置600包含存储器604,所述存储器可包含用于实施如本文中所描述的系统及方法且用于实施特定实施例的计算机可读媒体。计算装置600还含有可执行软件,所述可执行软件中的一些可执行软件可或可不为所述系统及方法特有的。
在一些实施例中,系统及方法可作为可执行程序实施于软件中,且可由一或多个专用或通用数字计算机执行,例如大型计算机、个人计算机(桌上型、膝上型或其它)、个人数字助理或其它手持式计算装置。因此,计算装置600可表示系统及方法驻存或部分地驻存于其中的任何计算机。
通常,就如图6中所展示的硬件架构来说,计算装置600包含处理器602、存储器604及一或多个输入及/或输出(I/O)装置606(或外围设备),所述I/O装置经由例如一或多个总线或其它有线或无线连接的接口而以通信方式耦合,如此项技术中所已知。处理器602可为用于执行软件(明确地说存储于存储器604中的软件)的硬件装置。此外,处理器602可与可存储各种量及类型的数据的数据库603介接。举例来说,数据库可存储信用相关数据及其它类型的数据。处理器602可为任何定制或商业上可获得处理器,举例来说,例如由英特尔公司(Intel Corporation)制成的酷睿(Core)系列或vPro处理器、或由超微公司(Advanced Micro Devices,Inc.)制成的羿龙(Phenom)、速龙(Athlon)或闪龙(Sempron)处理器。在其中计算装置600为服务器的情形中,举例来说,处理器602可为来自英特尔公司的至强(Xeon)或安腾(Itanium)处理器或来自超微公司的皓龙(Opteron)系列处理器。处理器602还可表示和谐地工作的多个并行或分布式处理器。
存储器604可包含易失性存储器元件(例如,随机存取存储器(RAM,例如DRAM、SRAM、SDRAM等))与非易失性存储器元件(例如,ROM、硬盘驱动器、快闪驱动器、CDROM等)中的任一者或其组合。此外,存储器604可并入有电子、磁性、光学及/或其它类型的存储媒体且可具有其中各种组件彼此远离地定位但仍由处理器602存取的分布式架构。这些其它组件可驻存于位于网络上或云布置中的其它地方的装置上。
存储器604中的软件可包含一或多个单独程序或应用程序611。单独应用程序611包括用于实施逻辑功能(例如与匹配数据有关的功能)的可执行指令的有序列表,如本文中所论述。在图6的实例中,存储器604中的软件可包含适合操作系统(O/S)612。一些操作系统612的实例为从微软公司(Microsoft Corporation)购得的Windows操作系统、从苹果计算机公司(Apple Computer,Inc.)购得的Mac OS X、来自美国电话电报公司(AT&T)的Unix操作系统或Unix衍生系统,例如BSD或Linux。操作系统612的类型将取决于计算装置600的类型。举例来说,如果计算装置600为PDA或手持式计算机,那么操作系统612可为来自苹果计算机公司的用于操作特定装置的iOS、来自奔迈公司(PalmComputing,Inc.)的用于若干装置的PalmOS、来自微软公司的Windows Phone 8、来自谷歌公司(Google,Inc.)的安卓操作系统(Android)或来自诺基亚公司(Nokia Corporation)的塞班操作系统(Symbian)。操作系统612可控制其它计算机程序的执行且可提供调度、输入-输出控制、文件及数据管理、存储器管理以及通信控制及相关服务。
如果计算装置600为IBM PC可兼容计算机或类似物,那么存储器604中的软件可进一步包含基本输入输出系统(BIOS)。BIOS是在启动时使硬件初始化并测试硬件、开始操作系统612且支持数据在硬件装置当中的传送的一组基本软件例程。BIOS存储于ROM中,使得可在启动计算装置600时执行BIOS。
本发明的步骤及/或元件及/或其部分可使用源程序、可执行程序(目标代码)、脚本或包括待执行的一组指令的任何其它实体而实施。此外,体现本发明的软件可写入为:(a)对象导向编程语言,其具有若干种类的数据及方法;或(b)程序编程语言,其具有例程、子例程及/或功能,举例来说但不限于C、C++、C#、Pascal、Basic、Fortran、Cobol、Perl、Java、Ada及Lua。如本文中所论书的组件及实体还可以经开发以与这些已知语言交互的专有语言写入。
I/O装置606可包含输入装置,例如键盘、鼠标、扫描机、麦克风、触摸屏、条形码阅读器或红外阅读器。其还可包含输出装置,例如打印机、视频显示器、音频扬声器或耳机插口或者投影仪。I/O装置206还可包括与输入或输出通信的装置,例如短程收发器(RFID、蓝牙等)、电话接口、蜂窝式通信端口、路由器或其它类型的网络通信设备。I/O装置606可在计算装置600的内部或可在外部且无线地或经由连接缆线(例如经由通用串行总线端口)而连接。
当计算装置600在操作中时,处理器602经配置以执行存储于存储器604内的软件以将数据传递到存储器604且从存储器604传递数据,且通常依据所述软件而控制计算装置600的操作。操作系统612可全部或部分地由处理器602读取、在处理器602内缓冲且接着被执行。
在此文档的上下文中,“计算机可读媒体”可为可存储、传递、传播或传送数据对象以供由如本文中所描述的系统及方法使用或连同如本文中所描述的系统及方法一起使用的任何构件。举例来说,计算机可读媒体可为电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、设备、装置、传播媒体或具有类似功能性的任何其它装置。所述计算机可读媒体的更多具体实例(非穷尽性列表)可包含以下各项:具有一或多个导线的电连接(电子)、随机存取存储器(RAM)(电子)、只读存储器(ROM)(电子)、可擦除可编程只读存储器(EPROM、EEPROM或快闪存储器)(电子)、光纤(光学)及便携式光盘只读存储器(CDROM)(光学)。注意,所述计算机可读媒体可甚至为纸或其上印刷有程序的另一适合媒体,因为所述程序可经由(举例来说)对所述纸或其它媒体的光学扫描而以电子方式捕获、接着经编译、解译或以适合方式另外处理(如果需要)且存储于计算机存储器中。所述系统及方法可体现于任何类型的计算机可读媒体中以供由指令执行系统或设备(例如计算机)使用或连同指令执行系统或设备(例如计算机)一起使用。
出于连接到其它计算装置的目的,计算装置600配备有网络通信设备及电路,包含通信模块614。在实施例中,网络通信设备包含网卡,例如以太网卡或无线连接卡。在优选网络环境中,网络上的多个计算装置600中的每一者经配置以使用因特网协议组(TCP/IP)来彼此通信。然而,将理解,还可采用多种网络协议,例如IEEE 802.11 Wi-Fi、地址解析协议ARP、生成树协议STP或光纤分布式数据接口FDDI。还将理解,虽然本发明的优选实施例是针对将具有到因特网的宽带或无线连接(例如DSL、缆线、无线、T-1、T-3、OC3或卫星等)的每一计算装置600,但本发明的原理借助经由标准调制解调器或其它连接构件的拨号连接也是可行的。还涵盖无线网络连接,例如无线以太网、卫星、红外、射频、蓝牙、近场通信及蜂窝式网络。
图7图解说明根据本发明的一或多个原理的用于将离线数据及在线数据与信用相关数据进行比较及匹配以识别匹配目标个体的匹配系统700。系统700可利用从离线数据源750接收的离线数据及从在线数据源752接收的在线数据。在一些实施例中,系统700还可与用户756(例如广告空间的购买者、广告企业及其它广告商)通信以用于接收信息或请求或者发射密钥或其它结果。在一些实施例中,用户756还可将包含目标个体的名称及地址的用户输入文件(举例来说,作为离线数据)发射到系统700。用户可从分布者(例如广告网络及发布者)直接或间接购买或者以其它方式获得广告空间以使用从目标个体的在线活动搜集的数据来将广告分布到目标个体。举例来说,目标个体可为消费者及/或企业所雇用、隶属于企业及/或与企业相关联的人员,例如企业的所有者、管理人员及/或雇员。分布者可拥有广告空间及/或表示拥有广告空间的另一实体。系统700的各种组件可使用可由一或多个服务器或计算机执行的软件而实施,所述一或多个服务器或计算机例如具有处理器602及存储器604的计算装置600,如上文所描述的图6中所展示。
匹配系统700可包含用于接收、比较及匹配离线数据及在线数据与信用相关数据以识别匹配目标个体的匹配引擎702。匹配引擎702可经由数据网络(例如因特网)与离线数据源750、在线数据源752及/或用户756通信。匹配引擎702还可与数据库通信,例如:信用数据数据库704,其包含信用相关数据,例如信用标头数据;密钥数据库706,其用于存储用于链接离线数据与在线数据的密钥;及/或补充数据库754,其包含补充信息。在一些实施例中,信用数据数据库704及密钥数据库706可包含于匹配系统700中,且补充数据库754可在匹配系统700外部。在其它实施例中,数据库704、706及754中没有一者、数据库704、706及754中的一些或全部数据库可包含于匹配系统700中或可在匹配系统700外部。
匹配引擎702可从离线数据源750接收离线数据。离线数据可包含与非因特网或非在线活动相关联且与在线数据分离的数据。举例来说且不加限制地,离线数据可为消费者相关或商业相关数据、消费者识别数据、聚合信用数据、信用评分、预审推广、业务识别符、产品利润、估计收入、实际收入、消费者行为数据、财富数据、教育数据、车辆所有权数据、专有数据、非聚合信用数据、公共记录及/或类似数据。举例来说,离线数据源750可包含公共记录源(例如,企业注册记录、财产记录等)、客户记录源(例如,注册信息等)、信用记录源等等。离线数据还可包含用户输入文件。离线数据可包含一或多个离线数据记录。在一些实施例中,离线数据可包含处于目标个体水平的数据(例如,消费者水平数据)及/或应用于目标个体的聚合数据,例如针对特定目标个体的人口普查总结数据。在实施例中,使离线数据去个性化,使得不知晓目标个体的身份。
匹配引擎702可从在线数据源752接收在线数据。在线数据可包含与因特网或在线活动相关联的数据,举例来说且不加限制地,例如与web浏览相关联的数据、点击率数据、点击流数据、网上信息块、电子邮件账户信息、在线注册数据、在线交易数据、在线站点使用数据、IP地址、电子装置识别符、电话号码、搜索结果数据、生物计量数据、网络识别符、媒体接入控制地址及/或其它类似数据。举例来说,在线数据源752可包含网站、电子邮件提供者、电子商务实体、发布者、分布者、数据伙伴等等。在线数据可包含一或多个在线数据记录。在实施例中,使在线数据去个性化,使得不知晓目标个体的身份。
匹配引擎702可存取信用数据数据库704且检索信用相关数据。信用相关数据可包含信用标头数据,例如多个目标个体的识别信息,例如名称、出生日期、身份证号(例如,社会安全号码、国民身份证号等)、街道地址、城市、州、邮政编码、电话号码、账号(例如,信用卡账号、贷款账号等)及/或其它识别信息。在一些实施例中,信用相关数据可包含目标个体的识别信息的历史数据,例如先前地址、电话号码、名称等。举例来说,信用数据数据库704中的信用相关数据可由征信所维持。在一些实施例中,信用数据数据库704中的信用相关数据可包含来自或源自征信所、信用报告公司及/或另一实体的数据。
匹配引擎702可将信用相关数据与离线数据记录进行比较,且将信用相关数据与在线数据记录进行比较。可将离线数据及在线数据与信用相关数据进行比较以便确定特定离线数据记录及/或特定在线数据记录是否对应于特定匹配目标个体。明确地说,可将离线数据记录与信用相关数据中的特定匹配目标个体的识别信息进行匹配,且可将在线数据记录与信用相关数据中的特定匹配目标个体的识别信息进行匹配。如果离线数据记录匹配匹配目标个体的识别信息,那么匹配引擎702可指定离线数据记录对应于匹配目标个体。类似地,如果在线数据记录匹配匹配目标个体的识别信息,那么匹配引擎702可指定在线数据记录对应于匹配目标个体。以此方式,可将离线数据记录及在线数据记录与信用相关数据独立地进行比较以确保匹配的准确性及完整性。换句话说,可通过将离线数据与信用相关数据及将在线数据与信用相关数据单独地进行比较而确定匹配目标个体。
在一些实施例中,匹配引擎702可将离线数据记录及/或在线数据记录与补充数据及/或信用相关数据进行比较。匹配引擎702可存取补充数据库754以检索补充数据。举例来说,当特定离线数据记录或在线数据记录自身不足以匹配特定目标个体时,此可为所述情形。在此情形中,数据记录可需要与补充数据进行交叉参考以实现与信用相关数据中的特定目标个体的识别信息的成功匹配。在实施例中,可将补充数据附加到离线数据记录及/或在线数据记录以改进由匹配引擎702执行的匹配。因此,如果补充数据及/或匹配目标个体的识别信息匹配特定离线或在线数据记录,那么匹配引擎702可指定数据记录对应于匹配目标个体。
如果离线数据记录对应于匹配目标个体且在线数据记录也对应于匹配目标个体,那么匹配引擎702可产生用以链接离线数据记录与在线数据记录的密钥。密钥可由匹配引擎702存储于密钥数据库706中。密钥可为字母的、数字的、字母数字的及/或呈另一格式。在一个实施例中,密钥包含关于对应于匹配目标个体的离线数据记录及/或在线数据记录的一或多个识别符或参考。在另一实施例中,密钥包含对应于匹配目标个体的离线数据记录及在线数据记录。在进一步实施例中,密钥包含对应于匹配目标个体的离线数据记录及关于对应于匹配目标个体的在线数据记录的链接或参考。在另一实施例中,密钥包含对应于匹配目标个体的在线数据记录及关于对应于匹配目标个体的离线数据记录的链接或参考。还可将密钥从匹配引擎702发射到用户756或另一实体。用户756可利用关于目标广告的密钥、推送通知及关于特定匹配目标个体的类似物。明确地说,密钥可辅助用户756基于离线数据及在线数据而知晓特定在线用户是匹配目标个体。
作为实例,离线数据可包含来自产品保修卡的信息,例如一组特定目标个体的名称、地址、电话号码及邮件地址。在线数据可包含零售电子商务网站的注册及交易信息,包含另一组目标个体的名称、地址及购买历史。匹配引擎702可接收这些离线数据记录及在线数据记录,且接着存取信用数据数据库704以检索信用相关数据。匹配引擎702可将来自信用相关数据的识别信息与离线数据进行比较,且单独地将来自信用相关数据的识别信息与在线数据进行比较。如果基于与信用相关数据的所述比较,特定离线数据记录及特定在线数据记录两者匹配相同匹配目标个体,那么匹配引擎702可指定特定离线数据记录及特定在线数据记录对应于所述匹配目标个体。匹配引擎702可产生链接所述匹配目标个体的特定离线数据记录与特定在线数据记录的密钥。密钥可由匹配引擎702存储于密钥数据库706中。
图8中展示根据本发明的一或多个原理的用于将离线数据及在线数据与信用相关数据进行比较及匹配以识别匹配目标个体的过程800的实施例。过程800可导致将离线数据及在线数据链接到匹配目标个体的密钥的产生、存储及发射。匹配引擎702可执行过程800的全部或部分,且过程800可利用信用数据数据库704、密钥数据库706及/或补充数据库754。
在步骤802处,可从离线数据源750接收离线数据。离线数据可包含与非因特网或非在线活动相关联且与在线数据分离的数据。举例来说,离线数据可为消费者相关或商业相关数据、消费者识别数据、聚合信用数据、信用评分、预审推广、业务识别符、产品利润、估计收入、实际收入、消费者行为数据、财富数据、教育数据、车辆所有权数据、专有数据、非聚合信用数据、公共记录及/或类似数据。在步骤804处,可从在线数据源752接收在线数据。在线数据可包含与因特网或在线活动相关联的数据,例如与web浏览相关联的数据、点击率数据、点击流数据、网上信息块、电子邮件账户信息、在线注册数据、在线交易数据、在线站点使用数据、IP地址、电子装置识别符、电话号码、搜索结果数据、生物计量数据、网络识别符、媒体接入控制地址及/或其它类似数据。
在步骤806处,可从数据库(例如信用数据数据库704)检索信用相关数据。信用相关数据可包含多个目标个体的识别信息,例如名称、出生日期、身份证号、街道地址、城市、州、邮政编码、电话号码、账号及/或其它识别信息。在一些实施例中,信用相关数据可包含目标个体的识别信息的历史数据,例如先前地址、电话号码、名称等。
在步骤808处,可将离线数据中的离线数据记录与信用相关数据进行比较。在步骤810处,可将在线数据中的在线数据记录与信用相关数据进行比较。在步骤808及810处,可将离线数据及在线数据与信用相关数据进行比较以便确定特定离线数据记录及/或特定在线数据记录是否对应于特定匹配目标个体。在一些实施例中,在步骤808及810处,可将离线数据记录及/或在线数据记录分别与信用相关数据及非信用相关数据进行比较。下文参考图9及10描述关于步骤808及810的进一步细节。
在步骤812处,可确定离线数据记录是否对应于匹配目标个体及在线数据记录是否对应于相同匹配目标个体。如果在步骤812处,离线数据记录不对应于匹配目标个体及/或在线数据记录不对应于相同匹配目标个体,那么过程800可完成。然而,如果在步骤812处,离线数据记录对应于匹配目标个体且在线数据记录也对应于相同匹配目标个体,那么过程800继续进行到步骤814。在步骤814处,可产生用以链接匹配目标个体的离线数据记录与在线数据记录的密钥。在步骤816处,可将密钥存储于密钥数据库706中。在步骤818处,还可将密钥发射(例如)到用户或另一实体。用户或另一实体可利用关于目标广告的密钥、推送通知及关于特定匹配目标个体的类似物。
图9中展示根据本发明的一或多个原理的用于将数据与信用相关数据进行比较的过程900的实施例。过程900可对应于上文所描述的过程800中的用于比较离线数据的步骤808及/或用于比较在线数据的步骤810。在步骤902处,可将离线数据记录或在线数据记录与信用相关标头中的特定匹配目标个体的识别信息进行匹配。在步骤904处,可确定离线数据记录或在线数据记录是否匹配识别信息。如果在步骤904处,离线数据记录或在线数据记录匹配识别信息,那么过程900继续进行到步骤906以指定离线数据记录或在线数据记录对应于匹配目标个体。然而,如果在步骤904处,离线数据记录或在线数据记录不匹配识别信息,那么过程900继续进行到步骤908以指定离线数据记录或在线数据记录不对应于匹配目标个体。
图10中展示根据本发明的一或多个原理的用于将数据与信用相关数据进行比较的过程1000的实施例。过程1000可对应于上文所描述的过程800中的用于比较离线数据的步骤808及/或用于比较在线数据的步骤810。在步骤1002处,可从补充数据库检索补充数据。在步骤1004处,可将离线数据记录或在线数据记录与补充数据及/或信用相关标头中的特定匹配目标个体的识别信息进行匹配。在步骤1006处,可确定离线数据记录或在线数据记录是否匹配补充数据及/或识别信息。如果在步骤1006处,离线数据记录或在线数据记录匹配补充数据及/或识别信息,那么过程1000继续进行到步骤1008以指定离线数据记录或在线数据记录对应于匹配目标个体。然而,如果在步骤1006处,离线数据记录或在线数据记录不匹配识别信息,那么过程1000继续进行到步骤1010以指定离线数据记录或在线数据记录不对应于匹配目标个体。
各图中的任何过程描述或框应理解为表示包含用于实施特定逻辑功能或过程中的若干步骤的一或多个可执行指令的代码的模块、段或部分,且替代实施方案包含于本发明的实施例的范围内,其中取决于所涉及的功能性,可不按所展示或所论述的过程的次序执行功能,包含实质上同时执行或以颠倒次序执行,如所属领域的技术人员所理解。
应强调,本发明的以上所描述实施例(明确地说,任何“优选”实施例)是仅出于本发明的原理的清楚理解目的而陈述的实施方案的可能实例。可在不实质上背离本发明的精神及原理的情况下对本发明的以上所描述实施例做出许多变化及修改。所有此些修改在本文中打算包含于此揭示内容及本发明的范围内且受所附权利要求书保护。
Claims (22)
1.一种用于使用处理器来匹配离线数据与在线数据的方法,所述方法包括:
在所述处理器处接收所述离线数据,所述离线数据包括至少一个离线数据记录;
在所述处理器处接收所述在线数据,所述在线数据包括至少一个在线数据记录;
使用所述处理器从数据库检索信用相关数据,所述信用相关数据包括多个目标个体的识别信息;
使用所述处理器将所述至少一个离线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述至少一个离线数据记录是否对应于所述多个目标个体中的匹配目标个体;
使用所述处理器将所述至少一个在线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述至少一个在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体;
如果所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体且所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体:
那么使用所述处理器来产生链接所述至少一个离线数据记录与所述至少一个在线数据记录的密钥;及
使用所述处理器将所述密钥存储于密钥数据库中。
2.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第一识别信息;且比较所述至少一个离线数据记录包括:
使用所述处理器将所述至少一个离线数据记录与所述匹配目标个体的所述第一识别信息进行匹配;及
如果所述至少一个离线数据记录匹配所述匹配目标个体的所述第一识别信息,那么使用所述处理器来指定所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体。
3.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第二识别信息;
比较所述至少一个在线数据记录包括:
使用所述处理器将所述至少一个在线数据记录与所述匹配目标个体的所述第二识别信息进行匹配;及
如果所述至少一个在线数据记录匹配所述匹配目标个体的所述第二识别信息,那么使用所述处理器来指定所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体。
4.根据权利要求1所述的方法,其中所述离线数据与非因特网活动相关联且包括以下各项中的一或多者:聚合信用数据、消费者识别数据、信用评分、预审推广、业务识别符、产品利润、估计收入、实际收入、消费者行为数据、财富数据、教育数据、车辆所有权数据、专有数据、非聚合信用数据或公共记录。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述在线数据与因特网活动相关联且包括以下各项中的一或多者:网上信息块、点击率数据、点击流数据、电子邮件账户信息、在线注册数据、在线交易数据、在线站点使用数据、IP地址、电子装置识别符、搜索结果数据、生物计量数据、网络识别符或媒体接入控制地址。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个目标个体的所述识别信息包括以下各项中的一或多者:名称、出生日期、身份证号、街道地址、城市、州、邮政编码、电话号码或账号。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个目标个体的所述识别信息包括以下各项中的一或多者:名称历史、街道地址历史、城市历史、州历史、邮政编码历史、电话号码历史或账号历史。
8.根据权利要求1所述的方法,其中比较所述至少一个在线数据记录包括:
使用所述处理器从补充数据库检索补充数据;及
使用所述处理器将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述信用相关数据中的一或多者进行比较以确定所述至少一个在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体。
9.根据权利要求8所述的方法,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第三识别信息;且
将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述信用相关数据中的一或多者进行比较包括:
使用所述处理器将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述匹配目标个体的所述第三识别信息中的一或多者进行匹配;及
如果所述至少一个在线数据记录匹配所述补充数据或所述匹配目标个体的所述第三识别信息中的一或多者,那么使用所述处理器来指定所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体。
10.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:如果所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体且所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体,那么从所述处理器发射所述密钥。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述信用相关数据包括信用标头数据。
12.一种用于匹配离线数据与在线数据的系统,所述系统包括:
处理器,其与网络通信;
存储器,其与所述处理器通信,所述存储器用于存储:
数据库,其包括信用相关数据;
密钥数据库,其用于存储密钥;
匹配引擎,其用于:
接收所述离线数据,所述离线数据包括至少一个离线数据记录;
接收所述在线数据,所述在线数据包括至少一个在线数据记录;
从所述数据库检索信用相关数据,所述信用相关数据包括多个目标个体的识别信息;
将所述至少一个离线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述至少一个离线数据记录是否对应于所述多个目标个体中的匹配目标个体;
将所述至少一个在线数据记录与所述信用相关数据进行比较以确定所述至少一个在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体;
如果所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体且所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体:
那么产生链接所述至少一个离线数据记录与所述至少一个在线数据记录的所述密钥;及
将所述密钥存储于所述密钥数据库中。
13.根据权利要求12所述的系统,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第一识别信息;且
所述匹配引擎通过以下方式比较所述至少一个离线数据记录:
将所述至少一个离线数据记录与所述匹配目标个体的所述第一识别信息进行匹配;及
如果所述至少一个离线数据记录匹配所述匹配目标个体的所述第一识别信息,那么指定所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体。
14.根据权利要求12所述的系统,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第二识别信息;
所述匹配引擎通过以下方式比较所述至少一个在线数据记录:
将所述至少一个在线数据记录与所述匹配目标个体的所述第二识别信息进行匹配;及
如果所述至少一个在线数据记录匹配所述匹配目标个体的所述第二识别信息,那么指定所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体。
15.根据权利要求12所述的系统,其中所述离线数据与非因特网活动相关联且包括以下各项中的一或多者:聚合信用数据、消费者识别数据、信用评分、预审推广、业务识别符、产品利润、估计收入、实际收入、消费者行为数据、财富数据、教育数据、车辆所有权数据、专有数据、非聚合信用数据或公共记录。
16.根据权利要求12所述的系统,其中所述在线数据与因特网活动相关联且包括以下各项中的一或多者:网上信息块、点击率数据、点击流数据、电子邮件账户信息、在线注册数据、在线交易数据、在线站点使用数据、IP地址、电子装置识别符、搜索结果数据、生物计量数据、网络识别符或媒体接入控制地址。
17.根据权利要求12所述的系统,其中所述多个目标个体的所述识别信息包括以下各项中的一或多者:名称、出生日期、身份证号、街道地址、城市、州、邮政编码、电话号码或账号。
18.根据权利要求12所述的系统,其中所述多个目标个体的所述识别信息包括以下各项中的一或多者:名称历史、街道地址历史、城市历史、州历史、邮政编码历史、电话号码历史或账号历史。
19.根据权利要求12所述的系统,其中所述匹配引擎通过以下方式比较所述至少一个在线数据记录:
从补充数据库检索补充数据;及
将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述信用相关数据中的一或多者进行比较以确定所述至少一个在线数据记录是否对应于所述匹配目标个体。
20.根据权利要求19所述的系统,其中:
所述多个目标个体的所述识别信息包括所述匹配目标个体的第三识别信息;且
所述匹配引擎通过以下方式将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述信用相关数据中的一或多者进行比较:
将所述至少一个在线数据记录与所述补充数据或所述匹配目标个体的所述第三识别信息中的一或多者进行匹配;及
如果所述至少一个在线数据记录匹配所述补充数据或所述匹配目标个体的所述第三识别信息中的一或多者,那么指定所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体。
21.根据权利要求12所述的系统,其中如果所述至少一个离线数据记录对应于所述匹配目标个体且所述至少一个在线数据记录对应于所述匹配目标个体,那么所述匹配引擎进一步用于发射所述密钥。
22.根据权利要求12所述的系统,其中所述信用相关数据包括信用标头数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010916310.3A CN112036952A (zh) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261618747P | 2012-03-31 | 2012-03-31 | |
US61/618,747 | 2012-03-31 | ||
PCT/US2013/032484 WO2013148356A1 (en) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | Systems and methods for targeted internet marketing based on offline, online, and credit-related data |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010916310.3A Division CN112036952A (zh) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104520886A true CN104520886A (zh) | 2015-04-15 |
Family
ID=49236295
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010916310.3A Pending CN112036952A (zh) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 |
CN201380026335.4A Pending CN104520886A (zh) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010916310.3A Pending CN112036952A (zh) | 2012-03-31 | 2013-03-15 | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20130262226A1 (zh) |
CN (2) | CN112036952A (zh) |
CA (1) | CA2868933C (zh) |
DO (1) | DOP2014000220A (zh) |
HK (1) | HK1206126A1 (zh) |
IN (1) | IN2014DN08176A (zh) |
MX (1) | MX353627B (zh) |
PH (1) | PH12014502206A1 (zh) |
WO (1) | WO2013148356A1 (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106127363A (zh) * | 2016-06-12 | 2016-11-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种用户信用评估方法和装置 |
CN107111839A (zh) * | 2014-10-24 | 2017-08-29 | 环联公司 | 用于多个国家特定数据库中的信用相关数据的通用识别的系统及方法 |
CN108287913A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-17 | 霍尔果斯智融未来信息科技有限公司 | 一种数据可回溯的大规模离散型特征挖掘的方法 |
CN116385157A (zh) * | 2023-06-05 | 2023-07-04 | 紫金诚征信有限公司 | 用于征信信用主体识别的数据处理方法和装置 |
Families Citing this family (62)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9710852B1 (en) | 2002-05-30 | 2017-07-18 | Consumerinfo.Com, Inc. | Credit report timeline user interface |
US8346593B2 (en) | 2004-06-30 | 2013-01-01 | Experian Marketing Solutions, Inc. | System, method, and software for prediction of attitudinal and message responsiveness |
US8285656B1 (en) | 2007-03-30 | 2012-10-09 | Consumerinfo.Com, Inc. | Systems and methods for data verification |
US8127986B1 (en) | 2007-12-14 | 2012-03-06 | Consumerinfo.Com, Inc. | Card registry systems and methods |
US9990674B1 (en) | 2007-12-14 | 2018-06-05 | Consumerinfo.Com, Inc. | Card registry systems and methods |
US8312033B1 (en) | 2008-06-26 | 2012-11-13 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for providing an integrated identifier |
US8060424B2 (en) | 2008-11-05 | 2011-11-15 | Consumerinfo.Com, Inc. | On-line method and system for monitoring and reporting unused available credit |
US9841282B2 (en) | 2009-07-27 | 2017-12-12 | Visa U.S.A. Inc. | Successive offer communications with an offer recipient |
US9342835B2 (en) | 2009-10-09 | 2016-05-17 | Visa U.S.A | Systems and methods to deliver targeted advertisements to audience |
US10007915B2 (en) | 2011-01-24 | 2018-06-26 | Visa International Service Association | Systems and methods to facilitate loyalty reward transactions |
US9665854B1 (en) | 2011-06-16 | 2017-05-30 | Consumerinfo.Com, Inc. | Authentication alerts |
US9483606B1 (en) | 2011-07-08 | 2016-11-01 | Consumerinfo.Com, Inc. | Lifescore |
US9106691B1 (en) | 2011-09-16 | 2015-08-11 | Consumerinfo.Com, Inc. | Systems and methods of identity protection and management |
US8738516B1 (en) | 2011-10-13 | 2014-05-27 | Consumerinfo.Com, Inc. | Debt services candidate locator |
US10475084B2 (en) | 2012-03-30 | 2019-11-12 | Rewardstyle, Inc. | System and method for dynamic creation of product links from a web browser application |
US11288706B2 (en) | 2012-03-30 | 2022-03-29 | Rewardstyle, Inc. | System and method for location based dynamic redirection of advertiser affiliate links for online advertising |
US9875488B2 (en) | 2012-03-30 | 2018-01-23 | Rewardstyle, Inc. | Targeted marketing based on social media interaction |
US10535080B2 (en) | 2012-03-30 | 2020-01-14 | Rewardstyle, Inc. | System and method for location based dynamic redirection of advertiser affiliate links for online advertising |
US11010795B2 (en) | 2012-03-30 | 2021-05-18 | Rewardstyle, Inc. | System and method for affiliate link generation |
US9853959B1 (en) | 2012-05-07 | 2017-12-26 | Consumerinfo.Com, Inc. | Storage and maintenance of personal data |
US9654541B1 (en) | 2012-11-12 | 2017-05-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Aggregating user web browsing data |
US9916621B1 (en) | 2012-11-30 | 2018-03-13 | Consumerinfo.Com, Inc. | Presentation of credit score factors |
US10255598B1 (en) | 2012-12-06 | 2019-04-09 | Consumerinfo.Com, Inc. | Credit card account data extraction |
US11257125B2 (en) * | 2012-12-10 | 2022-02-22 | Capital One Services, Llc | System and method for providing advertiser auctions based on segmentation informed by purchase data |
US9406085B1 (en) | 2013-03-14 | 2016-08-02 | Consumerinfo.Com, Inc. | System and methods for credit dispute processing, resolution, and reporting |
US9870589B1 (en) | 2013-03-14 | 2018-01-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Credit utilization tracking and reporting |
US10102570B1 (en) | 2013-03-14 | 2018-10-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Account vulnerability alerts |
US10198743B2 (en) * | 2013-04-09 | 2019-02-05 | Excalibur Ip, Llc | Detecting prohibited data use in auction-based online advertising |
US10685398B1 (en) | 2013-04-23 | 2020-06-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Presenting credit score information |
US20140337089A1 (en) * | 2013-05-08 | 2014-11-13 | Visa International Service Association | Systems and methods to connect information |
US9443268B1 (en) | 2013-08-16 | 2016-09-13 | Consumerinfo.Com, Inc. | Bill payment and reporting |
US9721314B2 (en) | 2013-10-28 | 2017-08-01 | Square, Inc. | Apportioning shared financial expenses |
MX2016005550A (es) * | 2013-10-30 | 2017-01-05 | Trans Union Llc | Sistemas y métodos para la medición de la efectividad de las campañas de publicidad y comercialización. |
US10325314B1 (en) | 2013-11-15 | 2019-06-18 | Consumerinfo.Com, Inc. | Payment reporting systems |
US9477737B1 (en) | 2013-11-20 | 2016-10-25 | Consumerinfo.Com, Inc. | Systems and user interfaces for dynamic access of multiple remote databases and synchronization of data based on user rules |
US10262362B1 (en) | 2014-02-14 | 2019-04-16 | Experian Information Solutions, Inc. | Automatic generation of code for attributes |
WO2015138618A1 (en) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | Trans Union Llc | Digital prescreen targeted marketing system and method |
US9767471B1 (en) | 2014-03-24 | 2017-09-19 | Square, Inc. | Determining recommendations from buyer information |
US9892457B1 (en) | 2014-04-16 | 2018-02-13 | Consumerinfo.Com, Inc. | Providing credit data in search results |
US20150348094A1 (en) * | 2014-05-28 | 2015-12-03 | Videology, Inc. | Method and system for advertisement conversion measurement based on associated discrete user activities |
US11257117B1 (en) | 2014-06-25 | 2022-02-22 | Experian Information Solutions, Inc. | Mobile device sighting location analytics and profiling system |
US9767309B1 (en) | 2015-11-23 | 2017-09-19 | Experian Information Solutions, Inc. | Access control system for implementing access restrictions of regulated database records while identifying and providing indicators of regulated database records matching validation criteria |
US20170200222A1 (en) * | 2016-01-13 | 2017-07-13 | American Express Travel Related Services Co., Inc. | Systems and methods for data segmentation and real time eligibility |
CN105721435B (zh) * | 2016-01-18 | 2019-05-03 | 成都陌云科技有限公司 | 一种返利销售平台的数据传输方法 |
CN105554024B (zh) * | 2016-01-18 | 2019-04-16 | 成都陌云科技有限公司 | 一种互联网返利销售平台的数据收集与传输系统 |
CN105808641A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-27 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 线下资源的挖掘方法和装置 |
WO2018039377A1 (en) | 2016-08-24 | 2018-03-01 | Experian Information Solutions, Inc. | Disambiguation and authentication of device users |
US10963887B1 (en) | 2016-11-30 | 2021-03-30 | Square, Inc. | Utilizing proxy contact information for merchant communications |
US10740822B1 (en) | 2016-12-19 | 2020-08-11 | Square, Inc. | Using data analysis to connect merchants |
WO2018144612A1 (en) | 2017-01-31 | 2018-08-09 | Experian Information Solutions, Inc. | Massive scale heterogeneous data ingestion and user resolution |
CN108399564B (zh) * | 2017-02-08 | 2021-03-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信用评分方法及装置 |
US10943184B2 (en) | 2017-09-14 | 2021-03-09 | Amadeus S.A.S. | Machine learning methods and systems for predicting online user interactions |
US11120480B2 (en) | 2017-09-14 | 2021-09-14 | Amadeus S.A.S. | Systems and methods for real-time online traveler segmentation using machine learning |
US10880313B2 (en) | 2018-09-05 | 2020-12-29 | Consumerinfo.Com, Inc. | Database platform for realtime updating of user data from third party sources |
US10963434B1 (en) | 2018-09-07 | 2021-03-30 | Experian Information Solutions, Inc. | Data architecture for supporting multiple search models |
US11315179B1 (en) | 2018-11-16 | 2022-04-26 | Consumerinfo.Com, Inc. | Methods and apparatuses for customized card recommendations |
CN111414163A (zh) * | 2019-01-07 | 2020-07-14 | 北京智融网络科技有限公司 | 一种机器学习方法以及系统 |
US11238656B1 (en) | 2019-02-22 | 2022-02-01 | Consumerinfo.Com, Inc. | System and method for an augmented reality experience via an artificial intelligence bot |
US11941065B1 (en) | 2019-09-13 | 2024-03-26 | Experian Information Solutions, Inc. | Single identifier platform for storing entity data |
US11682041B1 (en) | 2020-01-13 | 2023-06-20 | Experian Marketing Solutions, Llc | Systems and methods of a tracking analytics platform |
US11880377B1 (en) | 2021-03-26 | 2024-01-23 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for entity resolution |
US12086288B1 (en) | 2023-11-14 | 2024-09-10 | Capital One Services, Llc | Systems and methods for candidacy determinations and request processing while maintaining user data anonymity |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040088255A1 (en) * | 2002-11-01 | 2004-05-06 | Zielke William D. | Matching consumers with billers having bills available for electronic presentment |
US20050166233A1 (en) * | 2003-08-01 | 2005-07-28 | Gil Beyda | Network for matching an audience with deliverable content |
CN101073094A (zh) * | 2004-08-17 | 2007-11-14 | 利虎公司 | 通用网络营销系统 |
US20080199042A1 (en) * | 2000-08-24 | 2008-08-21 | Smith Linda M | Targeted marketing system and method |
US20090129377A1 (en) * | 2007-11-19 | 2009-05-21 | Simon Chamberlain | Service for mapping ip addresses to user segments |
US20110066705A1 (en) * | 2003-08-01 | 2011-03-17 | Tacoda Llc | System and method for segmenting and targeting audience members |
CN102231869A (zh) * | 2011-06-27 | 2011-11-02 | 北京邮电大学 | 一种增值服务精细化运营系统架构的实现方法 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6910053B1 (en) * | 1999-06-18 | 2005-06-21 | Sap Aktiengesellschaft | Method for data maintenance in a network of partially replicated database systems |
US7275110B2 (en) * | 1999-12-03 | 2007-09-25 | Intercard Payments, Inc. | Authentication using portion of social security number |
WO2001065494A2 (en) * | 2000-02-28 | 2001-09-07 | Sprarkcharge, Inc. | System, and method for prepaid anonymous and pseudonymous credit card type transactions |
GB2366051B (en) * | 2000-05-02 | 2005-01-05 | Ibm | Method, system and program product for private data access or use based on related public data |
KR20010105808A (ko) * | 2000-05-18 | 2001-11-29 | 이상호 | 인터넷 비즈니스 업체의 온라인과 오프라인에서의수익모델 달성 방법 |
US20020107918A1 (en) * | 2000-06-15 | 2002-08-08 | Shaffer James D. | System and method for capturing, matching and linking information in a global communications network |
US20040024632A1 (en) * | 2002-08-05 | 2004-02-05 | Avenue A, Inc. | Method of determining the effect of internet advertisement on offline commercial activity |
US20070250919A1 (en) * | 2005-11-10 | 2007-10-25 | Markmonitor Inc. | B2C Authentication System And Methods |
US20080189169A1 (en) * | 2007-02-01 | 2008-08-07 | Enliven Marketing Technologies Corporation | System and method for implementing advertising in an online social network |
US20120239458A9 (en) * | 2007-05-18 | 2012-09-20 | Global Rainmakers, Inc. | Measuring Effectiveness of Advertisements and Linking Certain Consumer Activities Including Purchases to Other Activities of the Consumer |
WO2009039160A2 (en) * | 2007-09-17 | 2009-03-26 | Vidoop, Llc. | Method and system for storing and using a plurality of passwords |
US20090307079A1 (en) * | 2008-06-09 | 2009-12-10 | Cross Commerce Media, Inc. | Methods and systems for providing advertisements |
US20100094758A1 (en) * | 2008-10-13 | 2010-04-15 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for providing real time anonymized marketing information |
KR20100052589A (ko) * | 2008-11-11 | 2010-05-20 | 에스케이 텔레콤주식회사 | 온라인과 오프라인을 결합하여 학습 서비스를 제공하기 위한 회원 매칭 시스템 및 그 방법 |
KR101708836B1 (ko) * | 2008-12-02 | 2017-02-22 | 주식회사 알티캐스트 | 타겟 서비스 제공 방법 및 시스템 |
US9152727B1 (en) * | 2010-08-23 | 2015-10-06 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for processing consumer information for targeted marketing applications |
-
2013
- 2013-03-15 CN CN202010916310.3A patent/CN112036952A/zh active Pending
- 2013-03-15 WO PCT/US2013/032484 patent/WO2013148356A1/en active Application Filing
- 2013-03-15 CA CA2868933A patent/CA2868933C/en active Active
- 2013-03-15 IN IN8176DEN2014 patent/IN2014DN08176A/en unknown
- 2013-03-15 CN CN201380026335.4A patent/CN104520886A/zh active Pending
- 2013-03-15 MX MX2014011794A patent/MX353627B/es active IP Right Grant
- 2013-03-15 US US13/841,022 patent/US20130262226A1/en not_active Abandoned
-
2014
- 2014-09-30 DO DO2014000220A patent/DOP2014000220A/es unknown
- 2014-09-30 PH PH12014502206A patent/PH12014502206A1/en unknown
-
2015
- 2015-07-06 HK HK15106437.1A patent/HK1206126A1/zh unknown
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080199042A1 (en) * | 2000-08-24 | 2008-08-21 | Smith Linda M | Targeted marketing system and method |
US20040088255A1 (en) * | 2002-11-01 | 2004-05-06 | Zielke William D. | Matching consumers with billers having bills available for electronic presentment |
US20050166233A1 (en) * | 2003-08-01 | 2005-07-28 | Gil Beyda | Network for matching an audience with deliverable content |
US20110066705A1 (en) * | 2003-08-01 | 2011-03-17 | Tacoda Llc | System and method for segmenting and targeting audience members |
CN101073094A (zh) * | 2004-08-17 | 2007-11-14 | 利虎公司 | 通用网络营销系统 |
US20090129377A1 (en) * | 2007-11-19 | 2009-05-21 | Simon Chamberlain | Service for mapping ip addresses to user segments |
CN102231869A (zh) * | 2011-06-27 | 2011-11-02 | 北京邮电大学 | 一种增值服务精细化运营系统架构的实现方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107111839A (zh) * | 2014-10-24 | 2017-08-29 | 环联公司 | 用于多个国家特定数据库中的信用相关数据的通用识别的系统及方法 |
CN106127363A (zh) * | 2016-06-12 | 2016-11-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种用户信用评估方法和装置 |
CN106127363B (zh) * | 2016-06-12 | 2022-04-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种用户信用评估方法和装置 |
CN108287913A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-17 | 霍尔果斯智融未来信息科技有限公司 | 一种数据可回溯的大规模离散型特征挖掘的方法 |
CN116385157A (zh) * | 2023-06-05 | 2023-07-04 | 紫金诚征信有限公司 | 用于征信信用主体识别的数据处理方法和装置 |
CN116385157B (zh) * | 2023-06-05 | 2023-08-15 | 紫金诚征信有限公司 | 用于征信信用主体识别的数据处理方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
MX353627B (es) | 2018-01-22 |
DOP2014000220A (es) | 2015-05-15 |
CN112036952A (zh) | 2020-12-04 |
IN2014DN08176A (zh) | 2015-05-01 |
US20130262226A1 (en) | 2013-10-03 |
CA2868933C (en) | 2021-06-01 |
MX2014011794A (es) | 2015-04-16 |
CA2868933A1 (en) | 2013-10-03 |
PH12014502206B1 (en) | 2014-12-10 |
HK1206126A1 (zh) | 2015-12-31 |
PH12014502206A1 (en) | 2014-12-10 |
WO2013148356A1 (en) | 2013-10-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104520886A (zh) | 用于基于离线、在线及信用相关数据的目标因特网营销的系统及方法 | |
US20210287250A1 (en) | Providing data and analysis for advertising on networked devices | |
Civelek et al. | Differences in the usage of online marketing and social media tools: evidence from Czech, Slovakian and Hungarian SMEs | |
Nicoletti | Digital insurance: Business innovation in the post-crisis era | |
CN106255985B (zh) | 数字预审定向营销系统及方法 | |
US20160171557A1 (en) | Customer Insight System Architecture | |
CN102541972A (zh) | 基于各自目标匹配登广告者和用户 | |
CN104765758B (zh) | 用于搜索结果定向的系统和方法 | |
CN102132301A (zh) | 使用用户社会信息进行在线广告的系统和方法 | |
CN105814594A (zh) | 用于度量营销与广告活动的有效性的系统及方法 | |
KR101992050B1 (ko) | Ai 및 딥러닝 기반 글로벌 비즈니스 매칭 서비스 제공방법 | |
Khan | E-marketing, e-commerce, e-business, and internet of things: an overview of terms in the context of small and medium enterprises (SMEs) | |
CN105917331A (zh) | 适配搜索结果的系统和方法 | |
CN103778502A (zh) | 一种信息凭证系统及其相关的操作方法 | |
JP2021508400A (ja) | 高速かつ安全なコンテンツ提供のためのシステム | |
CN103761596A (zh) | 一种信息凭证系统及其相关的操作方法 | |
CN113393299A (zh) | 推荐模型训练方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN104145288A (zh) | 基于消费者进行储存、检索和传输推广内容到其他消费者的系统及方法 | |
US20210224923A1 (en) | Life Event Bank Ledger | |
US20180144364A1 (en) | Real-world conversion tracking system | |
Claussen et al. | Obtaining Data from the Internet: A Guide to Data Crawling in Management Research | |
CN113837768A (zh) | 用于认证和注册产品以及动态地呈现内容的系统和方法 | |
Singhal | E-marketing: Growth and challenges in Indian perspective | |
Vikram et al. | Data mining tools and techniques: a review | |
JP2022027520A (ja) | デジタルメッセージから情報を取得するためのシステムおよび方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 1206126 Country of ref document: HK |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150415 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: WD Ref document number: 1206126 Country of ref document: HK |