CN108780451A - 使用销售点数据的在地理上有针对性的消息传递 - Google Patents

使用销售点数据的在地理上有针对性的消息传递 Download PDF

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Abstract

一种用于利用包含地理数据的销售点(POS)数据结合包含消费者洞察和倾向的消费者数据库以及离线和在线数据能力的顺应隐私的匹配，来向与特定地理位置相关联的消费者递送高速、有针对性的消息的装置和方法。在某些实现中，使用联合数据。由于传递给电子消息收发服务的零售商或其他客户的唯一数据是相关消费者的地理区域，所以该系统在向这些消费者提供有针对性的高速消息的同时维护了隐私。技术改进和效率减少了处理周期，减少了所需记录的数量，通过集成系统加速了分析，并在及时的基础上实现行动。

Description

使用销售点数据的在地理上有针对性的消息传递
技术领域
本发明涉及用于利用销售点(POS)和消费者数据用于传递在地理级有针对性的消息(诸如，例如，通过邮政或邮政编码)的方法和系统，该方法和系统以高速运行，以便能够以顺应隐私的方式及时地进行市场消息传递。本发明应用技术改进和效率来减少处理周期，减少所需记录的数量，通过集成系统加速分析，并在更及时的基础上实现行动。
背景技术
消费者享有比在智能手机之前更大的能力和控制、广泛的连通性和“永远在线”的能力。这些现实使得基于数据的广告的数据、广告和有针对性的广告投放成为可能。这进而减小了噪声、困惑，并且提高了品牌知名度。结果，消费者现在已经到达了一个转折点，他们不再想成为大规模市场营销的主体——一天中，的确有足够的东西来吸引他们的注意力。他们希望在他们收到的市场营销消息上有更粒度化的选择。为了达成这一点，他们开始接受市场营销人员的交换条件——提供个人信息以换取更好的信息或更个性化的提议是有价值的。在这一方面，他们的数据几乎就像另一种货币。结果，市场营销方式正在发生巨大的变化。
传递电子消息――无论通过网页、文本消息、有线电视等――长期以来一直受到无法准确地将消息定向到特定的受众或受众群体的阻碍。结果就是大规模的广告，这对于广告主来说是低效和昂贵的，并且对消费者而言很恼人，因为他们所看到的消息通常他们不感兴趣。将消息定向给更可能对该消息感兴趣的特定的观众或观众群体的能力早已被理解为是合乎需要的，因为这将降低传递消息的一方的成本，并且将产生更大的投资回报率(ROI)。同样，有针对性的消息传递将有利于消费者，因为被观看的消息更可能是观众感兴趣的，观众看到的恼人的、无关的消息的数量将会减少。
已经阻碍成功实施有非常有针对性的电子消息传递的问题之一是消息的及时性的严重性。可能在特定时间点相关的消息可能会迅速变得“陈旧”或不相关。零售的趋势例如在现代世界越来越快地发生并随后结束，并且在趋势它仍然是及时的时候响应于该趋势而递送有针对性的消息的能力将是非常有利的。同样，特定消费者在“市场中”寻找产品或产品类别的信息很快就变得陈旧了，并且如果消费者已经进行了相关购买之后向消费者发送消息对市场营销人员来说是无用的，并且对消费者来说是恼人的。
已经阻止有针对性的电子消息传递的成功实施的另一个关键问题是维护该消息所针对的个体消费者的隐私的重要性。数据行业中的各种法律和最佳实践标准要求不能使得与那些正在接收电子消息的人有关的个人可标识信息(PII)对零售商或正在请求电子消息传递的市场服务的其他客户是可获得的。因而，作为任何有针对性的消息传递解决方案的一部分，向零售商提供与要接收在线消息的个体有关的所有信息是不可以的。另一方面，消息传递的针对性需要知道接收该消息传递的个体的一些信息以便发生该针对性。因此，提供有针对性的消息传递同时维护消息接收者相对于零售商的匿名性是一个困难的问题，该问题已经限制了提供有针对性的电子消息传递的先前尝试。另一挑战在于在零售业、供应商和消费者包装商品(CPG)领域，大多数可用数据目前是不同的。数据存在于多个公司的孤岛中。这个问题由于市场营销决策也被孤岛化的事实而更严重，因为决策往往是由跨公司的组织结构的多个利益相关者作出。这种数据和决策生态系统的组合效应是基于分开的数据仓库的长决策周期，从而产生帮助个体决策者的职责范围(而不是零售商、供应商或CPG作为一个整体)的解决方案。这可能需要数周甚至几个月的时间来进行市场营销活动以成就有针对性的消息。因此，需要一种以高速和顺应隐私的方式向相关消费者定向消息的解决方案。得益于较少的计算周期、减少的记录计数和整合的信息系统，此种解决方案将造成在与作为当今的普遍实践的大规模市场营销相比时降低的市场营销费用，并且将减轻遭受大规模市场营销消息的消费者的挫败感。另外，此种解决方案将因为其有针对性的本质和及时性而极大地改善所传递的市场营销消息的结果。
发明内容
本发明涉及一种用于利用包含地理数据(包括但不限于邮政编码数据，诸如美国邮政服务邮政编码信息)的销售点(POS)数据结合包含消费者洞察和倾向的综合消费者数据库并且使用离线和在线数据能力的顺应隐私的匹配以向与特定地理位置相关联的消费者递送高速、计算高效的、有针对性的消息。在某些实现中，使用联合(syndicated)数据，也就是说，由第三方联合服务汇集来自众多零售商的数据，包括但不限于由诸如Nielsen、IRI、NPD和APT提供的服务。本发明解决了以及时方式向最可能觉得消息相关的消费者提供电子消息传递的问题。这是通过使用高度集成和自动化技术(诸如API)来完成的，以将来自目标邮政编码内的Acxiom的受众与来自联合伙伴的邮政编码级洞察结合在一起。这允许活动被执行、测量和合并成由市场营销数据服务提供商维护的一个易于使用和自动化的前端软件服务，该市场营销数据服务提供商一旦获得POS数据就快速传递有针对性的消息。本发明还解决了保护电子消息的查看器的隐私的问题，因为从来没有关于个人的PII对于零售商或为其传递目标消息的其他客户是可用的。结果是零售商或其他客户可以向相关地理区域中的个体消费者(诸如举例而言，在某一邮政或邮政编码内的人)传递及时、有针对性的电子消息，而不损害这些人的私人数据，因为提供给零售商的与消费者身份有关的唯一数据是消费者的一般地理区域(例如邮政编码)。此外，零售商或其他客户可以利用有关后续销售的数据来衡量有针对性的电子消息的有效性，从而创建反馈环路，该反馈环路继续改善后续市场营销消息活动的结果和计算效率。更具体地说，本发明的某些实施例涉及利用与消费者包装商品(CPG)或零售百货相关的客户数据或联合POS数据的装置和方法。该信息包括包含在购买来自与联合供应商的合同数据共享伙伴关系中的多个零售商的购买中使用的收银(tender)类型的零售POS数据。库存单元(SKU)、类别和市场洞察是在地理级上，并且更具体地说是在邮政或(在美国)邮政编码级上递送的。该信息与从综合消费者数据库(诸如由Acxiom公司维护的Infobase数据库)导出的消费者洞察相组合，该数据库包括确定性匹配的倾向数据(即与消费者倾向有关的数据，诸如对特定运动或嗜好的兴趣，或正“在市场中”寻找特定商品)。此外，该数据结合诸如Acxiom LiveRamp之类的公司提供的数据“引导(onboarding)”能力来使用，由此离线销售数据可以按顺应隐私的方式与关于消费者的在线数据相匹配。这使得有针对性地将消息传递给与所识别的感兴趣的邮政编码(或其他地理区域)相关联的消费者。通过使用API来高效地查询联合提供商的大型数据集，并将行动的焦点缩小到具有对更高作出响应的最大倾向的有限的邮政编码，这使得零售商或供应商能够在市场中的趋势发生时捕捉该趋势。(这是俗称的“以零售速度移动”)。联合POS数据洞察、综合消费者数据库洞察和引导能力的组合产生了协同效应，该协同效应允许向消息传递者提供大于个体部分的价值的价值的解决方案。作为特定的非排他性客户示例，本发明便于零售商和供应商或CPG公司内的采购商(包括例如，买方和类别管理专业人员)的决策和行动。本发明确保在线消费者的隐私被维护，因为在联合提供商与数据服务提供商之间传递的唯一数据是地理指示符，例如邮政编码。单邮政编码当然不足以标识特定的人，并且因此没有独立地构成PII。完整的解决方案极大地提高了市场营销消息超过大规模市场营销的传递效率，因为针对减少的个体人口，例如，特定的感兴趣的邮政编码。结果是减少了诸如零售商、供应商或CPG制造商等电子消息传递的传递者的计算和其他资源的浪费和费用，以从消息传递中驱动相同或更大的结果。消息传递的传递者也将能够对特定的电子消息性能进行更深入的分析，包括所递送的每个电子消息的多级报告和ROI数据。这种分析造成反馈环路，该反馈环路使得后续的市场营销消息活动更具针对性和有效性，从而甚至进一步驱动资源效率以包括计算环境。
本发明的这些和其他特征、目标及优点将通过结合如以下描述的附图考虑以下对优先实施例和所附权利要求书的详细描述而变得更好理解。
附图说明
图1是本发明的实现的高级架构图。
图2是本发明的实现的替换高级架构图。
图3是本发明的实现的高级数据流“泳道”图。
图4是根据本发明的实现的零售洞察解决方案(RIS)选择过程的概览。
图5是根据本发明的实现的RIS执行过程的概览。
图6是根据本发明的实现的RIS洞察/反馈过程的概览。
图7是根据本发明的实现的销售点(POS)聚合器数据摄取过程的概览。
具体实施方式
在更详细地描述本发明之前，应理解，本发明不限于本文中所描述的特定实施例和实现，并且在描述特定实施例和实现时使用的术语仅用于描述那些特定实施例和实现的目的，而不旨在进行限制，因为本发明的范围将仅通过权利要求书来限制。
在某些实施例中，本发明是总体上利用由市场营销数据服务提供商在其内部服务器上维护的软件前端实现的零售洞察解决方案(RIS)，该软件前端允许数据存在于其伙伴公司的控制中，并在客户通过通信网络(诸如互联网)请求时被查询。数据本身不能被伙伴公司看到或递送以便确保隐私。查询的结果允许前端软件将地理数据(诸如邮政编码)从联合伙伴公司传递给数据服务提供商。这些邮政编码确定由数据服务提供商维护的综合消费者数据库中的查找参数，因此基于倾向数据来确定所识别的邮政编码内的恰适受众。该受众随后被递送给引导(onboarding)服务以创建用于递送的电子消息传递。销售点(POS)数据是RIS过程的关键输入并且通知将POS SKU级活动链接到特定的邮政编码的能力。在某些实施例中，该数据由第三方协作伙伴来提供。(以下参照图7更详细地描述收集流。)
现在转向图1，可参照高级架构图来更详细描述本发明的实施例。零售商/供应商/CPG软件接口块(由矩形10图形表示)表示在数据服务提供商处的一个或多个计算机处理器上执行的软件，作为系统的客户接口。它允许脱节的数据和(目前可能需要几个月的时间的)决策过程改为以快速和高效的方式执行。例如，洞察到行动的转变可以相对于目前方法中的数月减少到几天，或者甚至几个小时，从而允许本发明如上所述地以“零售速度”操作。该接口提供了查询来自该数据提供者的联合数据以获得邮政编码级的洞察并将邮政编码传递给综合消费者数据库(在这种情况下是由Acxiom公司维护的Infobase数据库)的机制。这是按照客户不可见的顺应隐私的方式执行的。Infobase数据库取得邮政编码并对数据进行排序，以便使得能够为所需的电子消息传递创建在给定的邮政编码中的受众。该接口随后将来自Infobase数据库的受众递送给引导软件和硬件，在该情形中为LiveRamp引导系统。可随后生成例如提供电子消息被递送到的期望受众的比例的报告。店铺级POS数据聚合器(由图1中的星和附图标记12表示)表示驱动该过程开始的数据。它被维护在由聚合器服务提供商操作的计算机服务器上。它从联合企业的零售伙伴导出，并通过店铺位置进行标识。该信息的提供者(诸如以NPD的名义的公司)利用来自聚集的零售商销售数据的指定市场区(DMA)属性开发因行业而异的联合数据。来自联合企业的DMA与诸如通过类别管理协会(CMA)提供的零售商的分区贸易区对齐。在一个实施例中，联合企业标识“机会”贸易区，并将来自CMA系统的那些贸易区转换成邮政编码。那些CMA邮政编码随后被传送给综合消费者数据库以供进一步处理。
在综合消费者数据库14(在该情形中，由图1中的金字塔表示为Acxiom公司Infobase数据库和Infobase Audience propensities(受众倾向)子数据库)处，数据服务提供商为个体消费者编制人口统计和生活方式数据元素。Infobase包含特定的地理区域(诸如美国)的所有个体消费者和家庭的基本综合数据库。这是以顺应隐私的方式执行的，因为所有的处理都在数据服务提供商内部进行。数据服务提供商从联合企业接收机会邮政编码，并在处理之前从所有这些编译出目标受众肖像，即描述用于该消息传递的目标受众的特征集。
在引导服务16(在该情形中，由图1中的椭圆形表示为LiveRamp引导服务)处，不同的市场营销平台在数据层处连接。该数据通过移除任何任何个人可标识信息(PII)来匿名化，从而确保目标受众中的那些人的隐私。该消费者数据随后与关联于特定消费者的在线设备(诸如台式计算机、膝上型计算机、平板设备、智能电话、机顶有线电视盒等)相匹配。数据段被分发给客户的市场营销平台的选择，其可包括任何形式的电子或在线数字消息传递。可以看到，通过跨客户的市场营销基础设施来分发数据，数据被“孤岛化”(siloed)(即，隔离在一个部门的组织内，并且因此对该组织内的其他部门而言是未知的)被消除，并且可以跨多个数字信道使用相关的、有针对性的电子消息传递来到达客户。此外，信息传递的影响可通过在反馈环路中的后续销售方面跟踪消息传递的性能来被准确地测量。分开的数据库区(在一个实施例中，由Acxiom公司维护的Safe Haven(安全港)环境)被用于保护客户端数据并执行顺应隐私的匹配。隐私被确保，因为没有PII被允许进入Safe Haven环境；去标识过程在匹配发生之前移除所有PII。结果是，离开Safe Haven环境的数据不能被客户(零售商等)或任何其他方绑回到PII。
整个整合的自动化系统可以通过使用API来比以前的系统更快地提供有针对性的电子消息，同时维护目标受众的隐私并改善客户的投资回报率。API允许联合数据留在数据所有者的域内。因此，与联合数据伙伴客户的现有协议不成问题。另外，数据服务提供商数据也通过API来查询。结果在于双方的数据被保护在其个体域中。只有来自组联合数据与Acxiom数据的组合的可操作的洞察、计数和结果对客户可见。
用户接口(UI)以及在客户端、联合提供商和数据服务提供商之间协调的API的创建将节省计算周期并减少在三方之间传送的数据量。客户端将能够立即看到他们的选择结果并执行他们的选择的实时细化，这大大减少了组织内的多个人之间的手动衔接的次数。这将允许总体系统在比没有该技术的刚好一个交互更少的时间内完成多个迭代。保守地，这可能导致计算周期的5-10倍减少。本发明的实施例因此实现本来将花费很长时间来传递不再具有任何商业相关性的结果的时间相关的解决方案。一旦客户端已经使用UI和API完成了多个迭代，该系统就可以执行针对所选受众的活动。
UI和API允许在目标受众上执行该活动，这将减少通过私有数据区和活动执行工具处理的记录量。结果所得的更窄和更有效的针对性可以将记录数量减少30％到50％或更多。另外，在多次迭代上比较受众允许进一步细化和减少记录的数量。
UI和API还将以更快的方式给出每个活动的测量。该系统将给用户一个关于活动结果的更快反馈，因为活动是在更有针对性的受众上完成的。数据服务提供商将处理较少的响应记录，从而节省时间、存储、计算周期和返回客户端的响应时间。这使得在活动完成后24小时内(以前的情况相比是几天或者甚至几周)回顾测量结果的前景。广告提供商(例如，Facebook或其它高级发布者)将被提供点击和观看的每日反馈。另外，销售增长在每周基础上由联合提供商捕获。这表示从当前月度销售报告中能见度的改善。结果在一个位置跨客户业务中的市场营销、销售和其他规程共享。另外，该解决方案接近实时地给出了活动反馈的潜能，在某些情况下，这将允许在进行中时(即，在正在进行的活动期间)而非活动后的变化。
在图2中提供了可视化本发明的实现的总体架构的另一种方式。这里，店铺级POS聚合器数据12馈入云18，从客户的角度看，这将数据服务提供商更多地表示为“黑匣子”。基于邮政编码的数据在云18处被摄取以执行受众倾向匹配，并且在输出块20处，输出是基于邮政编码的受众。引导服务16接收该数据，并将其传递给客户以在行动块22处采取行动。这些行动可以是在客户参与块24处的消费者参与，在定价计算块26处执行定价计算，或者在商品块28处进行商品化。
现在参照图3的数据流“泳道”图，可相关于零售洞察解决方案(RIS)选择和洞察/反馈过程来提供本发明的实现的概览，这将在下面更详细地描述。在客户(诸如零售商)处的市场营销部30(由一个或多个个体组成)在RIS选择用户界面(UI)32处参与该系统。该软件提供了来自数据服务提供商的前端，如上所述。在RIS选择过程中使用的数据包括第三方零售POS聚合器12数据、来自综合消费数据库14(诸如Acxiom Inforbase)的属性、以及(诸如来自LiveRamp的)引导数据38。使用这些数据源的处理，如上所述，导致数据库40处具有新目标分段(例如，按邮政编码)的受众。市场营销部30随后可与媒体执行UI 42互动，以便开始市场营销消息活动。活动执行在圆圈44处重复，这导致报告46中的受众活动。该受众活动被用作对RIS洞察UI 48的输入，市场营销部30可以访问该UI 48，以便了解结果并得到对市场营销活动的有效性的洞察。这允许反馈环路，其中进一步的消息活动由先前活动的结果通知，这里再次驱动计算环境和其他过程中的进一步资源节约。
现在参照图4，RIS选择数据流可被更详细描述。客户(零售商等)将使用RIS UI 32来选择将向其发送市场营销消息的受众。两个主要步骤是从POS聚合器12中选择SKU和邮政编码，以及基于选择的邮政编码来使用综合消费者数据库14选择受众。具体来说，RIS UI32允许客户浏览POS聚合器12数据；缩小综合客户数据库14中的受众选择；基于来自综合客户数据库14的选择准则启动活动；并查看活动结果。
RIS始于能够使用POS聚合器12数据来跨区域并且例如向下至邮政编码来查看给定的产品库存单元(SKU)。POS聚合器12从销售产品的所有店铺中提取零售数据50，并向制造商给出跨零售连锁店的视图。对于每个项目而言，POS聚合器12跟踪例如针对特定零售项目的SKU；该项目的价格；该项目的支付方法；以及该项目被售出的店铺。通过使用所有这些信息，市场营销部30可例如根据消息传递活动的参数按需针对例如性能不佳的(诸)邮政编码或性能超常的(诸)邮政编码。
RIS UI 32允许客户浏览来自POS聚合器12的数据。该活动可被划分为四个步骤。第一步骤是认证步骤58，在此期间客户签入RIS UI 32。基于软件的用户令牌可被用于对照POS聚合器12进行认证。用户令牌将在对POS聚合器12系统的所有未来API呼叫中使用。接着，在浏览步骤60，客户可浏览POS聚合器12数据。这将允许客户缩窄SKU和邮政编码的期望集。然后，在选择步骤62，客户选择客户在特定活动期间有兴趣作为目标的SKU和邮政编码。最后，在记录步骤64处，由客户选择的SKU和邮政编码被记录在使用跟踪数据库54中。
在如刚刚描述的与POS聚合器12交互之后，在RIS UI 32处的处理移动客户以使用综合消费者数据库14来选择受众。RIS UI允许客户通过执行一系列步骤来缩窄受众。在数据输入步骤66处，先前选择并在使用跟踪数据库54处存储的邮政编码和SKU被馈送给综合消费者数据库14。综合数据库14处的处理随后被执行以在邮政编码过滤步骤102处按邮政编码缩窄人口。这将来自综合消费者数据库14的全体的感兴趣消费者的空间(例如，它可以包含给定区域(诸如美国)中的所有消费者和家庭有关的信息)缩小为仅在所选邮政编码中的个体。接着，在挑选主倾向步骤68处，允许客户从可用倾向模型的目录中选择所需的倾向模型(例如，用于从大商家购买小家电的倾向)，其处理在按倾向模型过滤步骤104处发生。次级过滤可被用于在倾向模型内挑选范围。例如，客户可选择对于给定模型在前20％的那些消费者。在过滤步骤70处，来自综合消费者数据库14的此类其它属性可被用于在按次级属性过滤步骤106处缩小受众。例如，如果对于给定产品/SKU而言客户仅希望针对女人，则客户可使用来自综合消费者数据库14的对应属性来仅挑选女人。最后，在触发步骤72，基于所选受众计数来触发活动，并且处理移至RIS执行步骤56。
图5中示出了针对RIS执行步骤56的数据流。RIS UI 32将首先在活动ID步骤80处创建新的活动标识符(ID)，并将该活动ID和针对受众的选择准则存储在使用跟踪数据库54中。客户随后使用RIS UI 32来选择目标平台。目标平台提供落入两个通用类别(“已知”目标对准和“匿名”目标对准)的目标对准。该确定由客户通过RIS UI 32在匿名目标对准决策步骤80处作出。已知目标对准是RIS和帮忙平台将知晓与所针对的消费者有关的PII信息的情形。针对已知目标对准活动的主要目标是传统邮售商店82和电子邮件市场营销84活动。在这些类型的活动中，PII的使用是允许的，并且通常该数据由客户自身来提供。对于在目标平台不具有针对所针对的消费者的PII时发生的匿名目标对准而言，主要类别是经由或引导平台16或高级发布者88的媒体平台86。对于大多数类型的电子消息传递以及基于在线存在的信息而言，根据适用的法律、法规和行业最佳实践，PII的使用是不允许的。
在匿名目标对准的情形中，在匿名提取步骤90处从综合消费者数据库14中提取针对相关联的客户中的每一者的唯一标识“链接”。这些链接跨综合消费者数据库14中的所有消费者的全体是永久且唯一的。例如，在美国专利No.6,523,041和6,766,327(其每一者通过引用以其整体纳入于此)中示出了用于创建和维护这些类型的标识链接的系统。所提取的链接和活动ID随后被传送给数据服务提供商的匿名化的数据仓库92。这里，所有已知文件被转换为匿名文件，即不包含PII的文件。被结合到数据中的链接是匿名化的，诸如使用本领域中众所周知的许多常见散列技术中的任何一种来生成匿名散列标识符(AshID)。由于用于执行该转换的技术，该转换是单向的并且不可反转。因此，不能从知晓AshID来恢复由此创建该AshID的链接。结果，可以看到匿名化的数据仓库92中不包含PII。在该转换之后，匿名文件将被路由至或引导平台16并且随后至所选媒体平台86，或者路由至高级发布者88。“高级”发布者是众所周知的并且由在线观看者由于其内容及其品牌资产的高品质而选出的数字内容的发布者，诸如举例而言，Facebook、Google和Yahoo。在已知目标对准的情形中，基于受众准则，将在已知提取步骤94处从综合消费者数据库14中提取针对消费者的姓名、地址和电子邮件。该数据随后被传送给传统的邮售商店82或者电子邮件服务提供商84以便开始活动。
现在参照图6的数据流，在活动之后提供洞察和/或反馈的方法可被更详细地说明。活动动作46(本文中也称为受众动作)与来自POS聚合器12的数据一起使用，以执行RIS活动分析步骤100。该分析包括两个部分。首先，将目标邮政编码中的前期销售与后期销售作比较，以获取活动的增量影响。将销售的增量影响除以目标SKU的平均销售价格给出作出响应的消费者的数量。其次，从高级发布者可用的活动分析在活动的花费超过发布者的最小阈值时是可用的。作为可任选的附加步骤，可由活动分析专家来执行深度活动分析。这种分析的结果包括按活动、按SKU以及按邮政编码的统计。该数据被存储在使用跟踪数据库54中，并且通过藉由RIS UI 32呈现给客户的活动报告是可用的。结果是“反馈环路”，从而每个活动可基于来自(诸)先前活动的结果来建立。
参照图7的过程流，在POS聚合器12处发生的处理可被更详细地描述。POS聚合器12持续收集销售信息。该信息可被用于比较活动之前与活动之后针对给定邮政编码和产品SKU的销售差异。同样，可将来自不在活动中的邮政编码的数据与活动内的邮政编码作比较。图4和7中示出的SKU数据50示例解说了在POS聚合器12处针对所卖出的每个项目收集的各类型的数据。RIS UI 32允许客户(零售商等)看到来自活动动作和来自POS聚合器12的汇总(rollup)信息。该“汇总信息”包括汇总在一起的多个活动的总结结果，以提供总营销投资回报(MROI)或活动MROI。这允许客户看到活动实现的提升(即，销售的改善)，这可被反馈到下一活动中。
SKU数据50馈送到数据加载和匹配步骤110，该步骤准备好数据以供进一步处理。在自动匹配步骤112处，数据基于与该数据相关联的属性之一来被存储和对准。在异常解析和字典管理步骤114处，检查数据以确定是否存在可接受参数之外的任何字段的值，例如无效的SKU或不包含在由POS聚合器的提供商维护的店铺代码字典内的店铺代码。在数据回顾/质量控制(QC)步骤116处，数据被回顾以确定在接收到的数据中是否存在任何缺失的分段或明显的问题。在数据关闭步骤118处，执行各种数据“卫生”步骤，诸如数据的标准化和去重复以供进一步处理。
在原始数据检查步骤120处，原始数据准备用于POS投影步骤122。在抑制步骤124处，移除任何数据列表上不能使用的数据。在完成数据检查步骤126处，最终数据被检查是否存在剩余误差，并被馈入可交付的生成步骤128。结果是决策密钥文件130和平面文件(或自定义格式文件)132，其被用于由POS聚合器12服务(诸如数据服务提供商)的用户进行处理。可交付的验证步骤134是数据文件被递送之前的最后质量检查。
如从前述讨论中所见，本发明导致利用本发明的硬件/软件系统的性能的实质效率。处理速度和效率实质上是通过在单个系统中使用联合数据、受众倾向数据和综合消费者数据来改善的。这允许市场营销、商品销售和金融组织在一个地方设想、执行和测量活动结果，从而减少了孤岛式决策。还允许通过更快处理达成决策，这导致更及时的零售洞察和行动，即足够快地捕捉快速移动的市场营销趋势。
除非以其他方式说明，否则本文中所使用的所有技术和科学术语具有如本发明所属的本领域的普通技术人员共同理解的相同含义。虽然类似于或等同于本文所描述的方法或材料的任何方法和材料可在实践或测试本发明时使用，本文中描述了有限数目的示例性的方法和/或材料。本领域的那些技术人员将领会，更多的修改是可能的，而不背离本文中的发明概念。
本文中使用的所有术语应当以与上下文一致的尽可能最宽的方式来解释。当本文中使用编组时，该组中的所有个体成员以及该组中所有可能的组合和子组合均旨在被个体地包括。当在此说明范围时，该范围旨在包括该范围内的所有子区域和单个点。本文中引用的所有参考都被通过援引纳入在此到不存在与本说明书的公开不一致的程度。
本发明已参考某些优选和替换实施例来描述，这些实施例旨在仅为示例性的而非旨在限制如所附权利要求书中阐述的本发明的整个范围。

Claims (26)

1.一种用于在地理级定向消息的方法，所述方法包括以下步骤：
a.在市场营销服务提供商服务器处，从提供商服务器接收销售点(POS)数据，其中所述POS数据包括多个销售以及每个销售与在其中作出所述销售的地理区域之间的关联；
b.在所述市场营销服务提供商服务器处，将所述POS数据与来自消费者数据库的倾向数据相整合以创建受众数据集，其中所述消费者数据库包括针对感兴趣的区域中的消费者的数据的基本全面收集；
c.在与市场营销服务提供商服务器通信的离线-到-在线服务器处，执行与所述受众数据的离线-到-在线匹配，其中用针对所述受众的成员的在线联系人信息来增强所述受众数据；以及
d.创建定向到所述受众的成员的有针对性的消息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述POS数据中的所述销售数据涉及消费者包装商品(CPG)或零售百货中的一者或两者。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个销售而言，所述POS数据进一步包括相关联的库存单元(SKU)。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地理区域是与邮政编码相关联的区域。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述邮政编码是ZIP编码。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地理区域是足够宽广的区域以防止使用所述地理区域标识出单个个体消费者。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提供商服务器是数据联合服务器。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，进一步包括在所述市场营销服务提供商服务器处接收所述POS数据之前，在所述数据联合服务器处组合来自多个零售商的销售数据的步骤。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倾向数据包括指示消费者对特定产品类别的兴趣的数据。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倾向数据包括指示消费者在针对特定类别产品在市场中的数据。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：
a.将所述有针对性的消息发送给所述受众的每个成员；
b.在将所述有针对性的消息发送给所述受众的每个成员之后，再次在所述市场营销服务提供商服务器处接收销售点(POS)数据；以及
c.测量来自发送给所述受众的所述有针对性的消息的结果。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，进一步包括基于来自发送给所述受众的每个成员的所述有针对性的消息的所述结果的测量来更新所述消费者数据库中的所述倾向数据的步骤。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：
a.在所述市场营销服务提供商服务器处，再次接收销售点(POS)数据；
b.将所述POS数据与经更新的倾向数据相整合以创建经更新的受众数据集；
c.执行与经更新的受众数据的离线-到-在线匹配；以及
d.根据经更新的受众数据来创建定向到所述受众的成员的后续有针对性的消息。
14.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述有针对性的消息发送给所述受众的每个成员的步骤，其中所述受众的每个成员驻留在与所述邮政编码相关联的所述地理区域内。
15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述POS数据与来自消费者数据库的倾向数据相整合以创建受众数据集的所述步骤包括以下步骤：
a.标识所述消费者数据库中与特定地理区域匹配的数据集；以及
b.进一步标识所述消费者数据库中与特定地理区域匹配的所述数据的、还与期望倾向匹配的子集。
16.一种零售洞察解决方案，包括：
a.伙伴公司服务器；
b.与所述伙伴公司服务器通信的销售点(POS)数据库，其中所述POS数据库包括将销售与在其中发生所述销售的地理区域相关联的销售数据；
c.市场营销服务提供商服务器，其包括被配置成从所述伙伴公司服务器接收包括来自所述POS数据库的数据的POS数据文件的软件前端；
d.与所述市场营销服务提供商通信的消费者数据库，其中所述消费者数据库包括多个记录，每个记录包括标识涉及特定消费者的数据、涉及此类特定消费者的地理区域、以及涉及此类特定消费者的倾向数据；
e.与所述市场营销服务提供商服务器通信的引导服务服务器；以及
f.与所述引导服务服务器通信的引导数据库，其包括多个记录，每个记录将离线消费者数据与在线消费者数据相关联；
其中所述市场营销服务提供商服务器被配置成使用所述消费者数据库和所述POS数据文件来构造目标受众肖像，其中所述目标受众肖像包括所述地理区域中的消费者，并且其中所述引导服务服务器被配置成使用所述目标受众肖像来构造市场营销消息。
17.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商软件前端被配置成防止涉及所述消费者数据库与所述伙伴公司服务器之间的特定消费者的标识数据的任何泄漏。
18.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述伙伴公司服务器被配置成将零售商分区贸易区转换为对应的邮政编码。
19.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商服务器被进一步配置成将所述市场营销消息通过至少一个在线信道发送给消费者。
20.如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商被进一步配置成在构造所述市场营销消息之前从所述目标受众肖像中移除所有个人可标识信息(PII)。
21.如权利要求20所述的系统，其特征在于，进一步包括与所述市场营销服务提供商服务器通信并且被配置成存储所述目标受众肖像的匿名化数据库，其中所述匿名化数据库中不存在PII。
22.如权利要求21所述的系统，其特征在于，所述目标受众肖像进一步包括多个匿名化链接，每个匿名化链接与消费者相关联但是从中不可能确定所关联的消费者的身份。
23.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商服务器进一步包括市场营销洞察用户接口(UI)，其被配置成输出针对所述市场营销消息的投资回报率(ROI)。
24.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商服务器被进一步配置成接收用户令牌以认证用户，从而允许通过产品代码或所述地理区域中的一者或两者来浏览和选择POS数据，并且记录对POS数据的选择。
25.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述地理区域是邮政编码，并且所述市场营销服务提供商被进一步配置成接收所述邮政编码之一以及所述倾向代码之一以构造所述目标受众肖像。
26.如权利要求25所述的系统，其特征在于，所述市场营销服务提供商被进一步配置成按次级属性来过滤所述目标受众肖像。
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