CN1513150A - 消息选择和目标观众优化的系统和方法 - Google Patents

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CN1513150A CNA028109244A CN02810924A CN1513150A CN 1513150 A CN1513150 A CN 1513150A CN A028109244 A CNA028109244 A CN A028109244A CN 02810924 A CN02810924 A CN 02810924A CN 1513150 A CN1513150 A CN 1513150A
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Abstract

一种使用与数据采集技术和数据挖掘方法相结合的电子消息交付来确定和增强给定通信的效果以及优化给定通信的目标观众的方法和系统。在实践该方法中利用的该系统的一个实施方案还包括用于采集实时、同步调查关于呈现的视频的观众反应数据的装置以及用于分析采集的数据和呈现的流视频的数据挖掘工具。该系统的一个实施方案包括观众管理器(12)、邀请管理器(14)、订单管理器(16)、以及消息管理器(18)。在一个实施方案中，消息管理器(18)包括测试过程(20)、记分过程(22)、排列过程(24)以及反应分析过程(26)。

Description

消息选择和目标观众优化的系统和方法
相关申请的交叉参考
本申请要求2001年3月28日提交的美国临时申请No.60/279,643(‘643申请)的优先权。‘643申请如同完全在这里公开一样被合并在这里供参考。
                           发明背景
发明领域
本发明涉及用于视频通信测试以及优化目标观众的方法和系统。更明确的，本发明涉及一种使用与数据采集技术和数据挖掘方法结合的电子消息交付来确定和增强特定通信的效果以及优化特定通信的目标观众的方法和系统。
背景信息
与视频通信有关的数据采集系统在本领域中已经被描述。用于采集与观看特定视频有关的观众反应数据的方法和系统在美国专利第5,995,941中被讨论。用于将实时观众反馈与广播节目片段相关联的方法和设备在美国专利第6,134,531中被讨论。
数据挖掘被用于各种领域并且在本领域或统计分析中众所周知。例如，在营销和广告中，数据挖掘被用于优化区隔市场以及用于为目标营销选择客户。这样的方法和系统在美国专利第6,061,658中被讨论。
市场测试传统地利用中心小组和硬拷贝调查来完成。这样的测试通常昂贵并且用于获取分析结果的整个运算时间通常很长。
最近发展的营销策略利用互联网和电子邮件(e-mail)来更快和更有效地到达目标观众。各种互联网营销策略在Hans Peter Brondmo(HarperBusiness Press 2000(哈珀斯商业新闻2000))的The Engaged Customer(使用的客户)和Joshua Grossnickel和Oliver Radkin(McGraw Hill2001)的The Handbook of Online Marketing Research(在线营销研究手册)中被描述。
需要一种视频通信测试系统以及用于利用电子邮件系统来优化目标观众的系统来降低成本和提供分析测试结果的快速整个运算时间。
发明内容
本发明是一种用于视频通信测试和优化目标观众的系统和方法。
该系统包括用于向从至少一个参考观众池中选择的至少一个目标观众呈现至少一个流视频的装置。该系统还包括用于采集关于被呈现的视频的实时、同步的调查观众反应数据的装置以及用于分析采集的数据和呈现的流视频的数据挖掘工具。
用于视频通信测试和优化目标观众的方法包括下列步骤：
选择参考观众池；
从所述参考观众池中选择调查观众；
向所述调查观众呈现信息；
采集关于所述信息的调查观众反应数据；
利用所述采集的反应数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具为所述观众池记分；
基于所述记分来从所述观众池中选择所述目标观众；以及
向所述目标观众呈现所述信息。
附图说明
图1是消息管理系统的一个实施方案的系统流程图；
图2是消息管理系统和消息管理器模块的系统流程图；
图3是观众管理器模块的系统流程图；
图4是邀请管理器模块的系统流程图；
图5是订单管理器模块的系统流程图；
图6是消息管理器测试过程的详细过程流程图；以及
图7是消息管理器反应分析过程的详细过程流程图。
本发明的优选实施方案的详细描述
本发明是一种使得消息生产者能够确定和增强特定视频消息的效果以及为视频消息优化选定的目标观众的方法和系统。将电子消息交付与复杂的数据采集技术和数据挖掘方法一起使用，本发明能够并且促进消息接触和目标观众的快速优化。在其优选形式中，本发明包括消息管理系统、观众管理器、邀请管理器、订单管理器、消息管理器和数据挖掘模型。这些的每个在下面进一步讨论。
消息管理系统概述
消息管理系统10主要包括两个阶段：消息测试阶段11和最终消息阶段13。在消息测试阶段，电子邮件消息按照预先选定的标准被测试。测试消息被修正或替换直到可接受的结果被获得。然后被接受的测试消息被发送给测试观众并且反应数据被采集。当反应数据被数据挖掘模型处理以便产生记分规则时，消息测试阶段结束。
在最终消息阶段，记分规则被用于对整体观众记分以便获得最佳的消息观众。然后被接受的消息通过电子邮件被发送给最佳的消息观众。反应数据和订单数据被采集。
消息管理系统10包括四个协作管理模块：观众管理器12；邀请管理器14；订单管理器16；以及消息管理器18。观众和邀请管理器包括这个系统中的活动和通信管理模块。观众管理器被用于控制观众组成，并且在此期间邀请管理器控制消息何时以及如何被发送以及接收者如何应答。订单管理器跟踪观众对消息的反应并且处理订单。消息管理器管理哪些消息被发送给哪些观众。
图1和2说明消息管理系统的优选实施方案的系统流程图。图1说明四个管理器模块之间的交互。图2说明四个管理器模块之间的交互并且提供关于消息管理器的额外细节。
如图1所示，数据从观众管理器12流到邀请管理器14并且从邀请管理器流到订单管理器16。除此之外，数据还在观众和邀请管理器和消息管理器18之间被交换。最后，数据还从订单管理器流到消息管理器。消息管理器包括四个过程：测试过程20；记分过程22；排列过程24；以及反应分析过程26。结果，消息管理器是四个模块中最复杂的。因此，在图2、6和7中，以及在下列说明书中关于消息管理器的额外细节被提供。
如图2所说明的，观众管理器12从营销数据库28中提取出选定的观众。如图2中所说明的以及在下面更多的细节中所描述的，观众管理器12为两个目的而从营销数据库中提取观众样本。首先，观众管理器12提取选定来接收电子邮件测试消息的观众(测试主题或者测试观众)。其次，观众管理器12提取选定来接收最终广告电子邮件或者最终消息电子邮件的观众(消息观众)。
如图1和2所说明的，观众管理器12与邀请管理器14和消息管理器18协作。观众管理器在系统的消息测试阶段和最终消息阶段都和要求管理器交互。在消息测试阶段，观众管理器首先从营销数据库28中提取测试观众。观众管理器将测试观众数据传递到邀请管理器。邀请管理器确定要被发送给测试观众的伴随的邀请格式并且将邀请和测试消息用电子邮件发送给测试观众。
消息管理器如图6中详细说明的并且在下面描述的来管理与测试消息电子邮件相关的测试过程。依赖于测试过程的结果，消息管理器可确定需要新的测试观众。如果这个发生，则消息管理器向观众管理器发送这样的指示(图2中的箭头5、5A、5B)。一旦从消息管理器接收到这样的指示，观众管理器就向邀请管理器发送另一个测试观众数据组并且系统过程继续。
在测试过程期间，从观看者采集的反应数据按预定标准30被测量以便确定测试消息是否可接受。可能确定测试消息的内容必须被修改或者替换。如果测试过程确定需要新的或者修改的测试消息，则这样的指示导致新的测试消息被创建或者选择并且该新的测试消息被电子邮件发送到与接收以前的测试消息相同的测试观众(图2中的箭头4、4A、4B)。与新的测试消息的产生有关的额外细节在图6中被说明并且在下面被描述。测试消息被认为可接受之后，测试消息被电子邮件发送到测试观众并且数据被采集和存储在分析数据库32中。在分析数据库中存储的测试过程数据利用数据挖掘建模程序被处理。优选的数据挖掘程序基于利用卡方自动交互检测方法(“CHAID”)的过程模型。数据挖掘程序处理测试数据以便产生记分规则34。记分规则被用于记分过程中。
记分规则从测试过程中被产生之后，观众管理器12向消息管理器18交付一个消息观众文件36。消息观众文件在记分过程22中被利用记分规则进行记分。然后被记分的消息观众文件38在排列过程24中被分析。排列过程产生了特定测试消息和特定观众段的排队列表(排列过程数据)。排列过程数据被传递到观众管理器用于进一步分析。观众管理器从排列过程数据中产生出观众效果记分40。观众效果记分被用于选择电子邮件分发列表。电子邮件消息分发列表被发送到邀请管理器。邀请管理器准备用于交付的最终消息并且向订单管理器传递电子邮件消息分发列表和准备的电子邮件用于电子邮件分发。
订单管理器管理电子邮件交付和观看者的反应。订单管理器将观看者反应传送给消息管理器。观看者反应包括点击数据42和订单数据44。点击数据和订单数据都被传递到消息管理器中的反应分析过程26。反应分析过程通过数据挖掘模型处理数据以便生成修改的观众效果记分46。修改的观众效果记分被发送到观众管理器数据库以便帮助确定进一步的观众。与消息管理器相关的额外细节在图6和7中被说明并且如下所述。
观众管理器
在优选实施方案中，观众管理器通过从营销数据库中选择个人并且将他们划分为控制和测试组来控制测试观众组成。控制和测试组的选择可基于人口统计学标记或者其他统计地公认方法。测试组可以被进一步划分为接收不同类型消息的几个单元。观众管理器被用于从测试单元中提取样本以便参与消息测试调查过程。观众管理器还将来自营销数据库的人格化信息传递给邀请管理器用于包含在电子邮件邀请信中。在优选实施方案中，这个系统包括与营销数据库组合的营销活动工具。
如图3所说明的，观众管理器12在消息测试阶段11和最终消息阶段13都是活动的。在消息测试阶段，从营销数据库28中选择观众48。从观众文件50中，观众管理器提取观众样本或者测试观众52。测试观众被用于作为消息管理器测试过程中的测试和控制主题组54。如上面提到的，消息管理器中的测试过程的结果可指示需要额外的观众样本。在这时，这样的指示被传送到观众管理器并且新的测试观众被提取。然后新的测试观众被发送到消息管理器测试过程。
在最终消息阶段13，观众管理器的功能是产生观众电子邮件分发列表用于用电子邮件发送最终消息。观众管理器利用消息管理器产生的排列过程数据来产生观众效果记分40。然后观众效果记分40被用于选择消息观众。对应的电子邮件消息分发列表从消息观众数据中被产生。电子邮件分发列表被传送到邀请管理器14。
邀请管理器
邀请管理器14格式化电子邮件邀请信，合并邮件列表和信件，并且调度电子邮件发送。在优选实施方案中，邀请管理器是电子邮件消息格式工具。
如图4中所说明的和这里所述的，邀请管理器在消息测试阶段11和最终消息阶段13也是活动的。在消息测试阶段，邀请管理器处理从观众管理器发送来的测试主题或者测试观众列表58以便使测试观众列表60与合适的邀请格式62匹配。将测试观众列表和合适的测试邀请格式匹配并且将来自营销数据库的人格化信息包含在邀请中之后，邀请管理器调度消息测试分发64。然后电子邮件测试按照计划地被交付66。电子邮件测试被交付之后，消息管理器测试过程管理电子邮件测试。
在最终消息阶段13，邀请管理器将由观众管理器产生的电子邮件分发列表56与合适的邀请格式匹配68并且将来自营销数据库的人格化信息包括在邀请中。邀请管理器接着调度消息分发70。邀请格式、电子邮件分发列表以及调度数据被传递到订单管理器用于最终消息的交付72。
订单管理器
订单管理器发送电子邮件，链接到视频服务器，跟踪视频观看者，并且作为到客户订单处理的桥梁。在图5所示的优选实施方案中，订单管理器是通信网服务器、视频服务器、反应服务器以及订单处理服务器。
在优选实施方案中，订单管理器仅在消息管理系统的最终消息阶段中是活动的。订单管理器将电子邮件消息分发列表74传送到电子邮件通信服务器76并且促使电子邮件消息被交付78。订单管理器16管理从观看者对电子邮件消息的反应80中生成的数据。
观看者对从电子邮件邮寄列表中取消预订82的反应由订单管理器发送到营销数据库。如果观看者指示希望取消预订，则观看者的名字或者从营销数据库中删除或者打上标记以便指示其在今后不想接收电子邮件消息。订单管理器收集从观看者响应视频消息生成的点击数据42。订单管理器在实时的基础上跟踪观看者对视频的反应以便以对视频的响应跟踪的形式生成点击数据。订单管理器还采集从观看者对电子邮件消息中包含的问卷的反应生成的点击数据。然后点击数据被发送到消息管理器用于反应分析处理。订单管理器还采集观看者输入的任何订单84。订单数据86还被发送到消息管理器用于反应分析处理。除此之外，订单条目数据被处理以便填写观看者的订单。
消息管理器
消息管理器模块管理哪些消息被发送给哪些观众。其包括消息测试、观众记分、观众和消息排列以及反应分析子模块或者过程。消息测试过程生成数据作为对消息拷贝以及按属性的分级和对于整体效果和购买意向的数字等级反应。这个等级数据，与可扩充问题应答一起被用于反应建模中以便确定消息指向谁以及为什么消息有效。反应跟踪被用于基于观众对电子邮件消息和订单的反应来验证和修改效果记分。
如这里所述的以及图2、6和7中所说明的，消息管理器包括四个主要过程：测试过程20；记分过程22；排列过程24；以及反应分析过程26。测试过程在测试阶段是活动的并且记分、排列和反应分析过程在最终消息阶段中是活动的。
如上所述，测试过程被用于与预定接受标准相对来评估任何数量的消息。如图6所说明的，消息利用迭代过程被产生。新消息典型地首先以情节串连图板形式88、然后以动画形式90并且最后以视频形式92被测试。替代的，消息可从消息档案中被选择。在任何一种情况下，在测试消息之前消息接受标准94被选择。
接受标准的例子包括消息的整体效果、消息的特定属性、以及观看者对消息的整体赞成反应的跟踪96。当消息通过电子邮件被交付时，采集的测试数据被收集在分析数据库98中。然后数据利用数据挖掘响应模型100被处理。数据挖掘响应模型处理数据以便产生记分规则102。从测试过程中采集的观看者反应数据与消息接受标准比较以便确定测试消息是否可接受104。如果没有获得可接受的结果，则消息或多个消息被修改或者替换，并且测试被再次进行106。如果在重写或者替换消息之后仍没有获得可接受的结果，则观众管理器选择新的测试主题观众来相对于108测试修改的消息。在测试消息的情节串连图板形式中获得可接受的测试过程结果之后，动画测试消息从情节串连图板中被产生110。然后动画测试消息被电子邮件发送到由观众管理器选择的另一个测试观众。动画测试消息结果利用情节串连图板消息以及上述使用的相同的过程被处理。记分规则在此过程中被修改。当从动画测试消息中获得可接受的测试结果时，动画测试消息被产生成视频测试消息112。然后视频测试消息被电子邮件发送到由观众管理器选择的新的测试观众。视频测试消息结果与情节串连图板和动画测试消息一样地被处理。当可接受视频测试消息被找到时，利用视频测试消息的测试过程的结果被采集在分析数据库中并且被数据挖掘响应模型处理以便进一步修改记分规则114。记分规则被用于记分过程。
记分过程、排列过程以及反应分析过程都在测试过程完成并且记分规则被产生之后被执行。观众管理器典型地基于人口统计学标准来选择观众文件。然后观众文件被引入记分过程。在记分过程中，记分规则被相对于观众文件而应用，以便产生出记分的观众文件。接着，记分的观众文件被发送到排列过程。
排列过程排列显示的各种消息或者各种观众段。从排列过程中，排列处理数据被创建。然后在排列过程期间产生的排列过程数据被发送到观众管理器。排列过程数据被用于产生观众效果记分。观众效果记分被用于从观众文件中选择消息观众。消息观众数据被转换成电子邮件消息分发列表。电子邮件消息分发列表被传递到邀请管理器用于进一步处理。观众效果记分还被传送到消息管理器18中的反应分析过程26。反应分析过程在图7中被说明并且在下面描述。
反应分析过程使得观众效果记分40、点击数据42以及订单数据44相互关联，以便产生修改的观众效果记分46。效果记分、点击数据以及订单数据被与浏览者对电子邮件消息的反应相关联并且利用数据挖掘模型116被处理。数据挖掘模型被用于修改在测试过程118中产生的记分规则。然后被修改的规则被用于修改记分120以及修改观众效果记分46。被修改的观众效果记分可被用于选择修改的消息观众。
数据挖掘模型
数据挖掘模型的目的是不仅为调查参与者而且还为观众群提供对消息效果的预期记分。这些预测是基于与作为从观众群中提取的随机或者分层的样本的调查参与者的观众人口统计学相似性。调查反应等级、跟踪以及人口统计学数据被用于找到关系以便预测如果整个观众参与调查侧期望什么记分。预测的效果记分被用于确定哪些消息被指向指定的观众。
优选方法，卡方自动交互检测(“CHAID”)，可被用于估计模型来提供效果的预测记分。这个方法将因变量的平均值与自变量的不同范围相关，例如，当1＜X＜4时，Y＝3；当X＝4时，Y＝3.5；并且当X＝5时，Y＝4。几个不同的自变量可被包括在模型中，包括人口统计学分组。这些变量还可以互相作用。CHAID模型被显示为分支具有对因变量的不同平均记分以及对自变量的不同范围的树。自变量之间的相互作用被显示为进一步的分支直到当找不到因变平均值中明显的差值时到达端节点(叶)。端节点(叶)因变平均记分还可被分类和列表以便生成排列报告。CHAID模型/树还被算术地表达为可以再记分算法中被编程使用的IF THEN逻辑规则。ANGOSS软件公司开发了一个可接受的CHAID模型程序，KnowledgeExceleratorTM。KnowledgeExceleratorTM和ANGOSS软件公司的额外信息可以在互联网上 www.angoss.com处找到。虽然在KnowledgeExceleratorTM中利用的CHAID方法被包括在优选实施方案中，但是本领域的任何技术人员可以利用几种统计估计技术中的任何一种。
普通最小平方(OLS)回归是可被用于估计记分模型的几种方法之一。利用这种方法，因变量、效果的变化与如提供信息的或者娱乐的属性等级或者特定时间段跟踪记分的多个自变量之一中的变化相关。OLS回归估计被表示为Y＝a+bX，其中Y是因变量并且X是自变量。人口统计学变量还可在回归中被用于哑变量，其中1指示对于特定组里的一个成员的特定情况记录，并且0指示非成员资格。然后估计可以是Y＝a+bX1+cX2+dD1+eD2，其中a是截距项，b和c是属性等级X1和X2的斜率参数，并且d和e是两个人口统计学组的偏移项。
反向传播神经网络还可作为一种方法来估计效果记分。这个方法比OLS回归的优点是将因变量中的变化速率与不同范围的自变量中的变化速率相关的能力。当信息在低范围(1-3)时，效果记分不会随着信息中的变化而变化很大，但是当信息在高范围(4-5)时，效果随着信息中很小的变化就会快速变化(提高)。神经网络被建立作为具有输入、隐藏和输出层的各层或者各片中排列的一组权重。神经网络可以非常强大但是也很难检查和描述。
替代实施方案
代替通过互联网发送电子邮件，测试消息和最终消息还可以在如讲演厅或者教室的设施中被显示给观众。还可以通过在电子邮件中直接嵌入视频并且将反应直接记录在电子邮件的文件中，并且将应答指向一个返回电子邮件地址用于处理，从而在没有互联网服务器的情况下完全执行消息测试过程和最终消息交付。
这里所述的消息管理系统和方法的一种用途是用于快速广告拷贝测试。额外的使用包括新产品的测试以及在法律领域的应用(也就是陪审团顾问)。这个新颖系统和方法的许多其他应用是可以设想的但是没有在这里描述。
本发明参考其特定实施方案被详细描述。但是，因为众所周知：本领域技术人员一旦学到本发明，就很容易想象在本发明精神和范围之内的本发明的其他实施方案，所以上述描述不打算作为本发明的精神和范围的限制。

Claims (10)

1.一种选择最佳目标观众的方法，所述方法包括步骤：
选择参考观众池；
从所述参考观众池中选择调查观众；
向所述调查观众呈现信息；
采集关于所述信息的调查观众反应数据；
利用所述采集的反应数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具为所述观众池记分；
基于所述记分来从所述观众池中选择所述目标观众；以及
向所述目标观众呈现所述信息。
2.一种用于优化目标观众的方法，包括步骤：
选择参考观众池；
从所述参考观众池中选择调查观众；
向所述调查观众呈现视频；
采集关于所述视频的实时、同步调查观众反应数据；
利用所述采集的数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具为所述观众池记分；
基于所述记分来选择所述目标观众；以及
向所述目标观众呈现所述视频。
3. 一种用于优化目标观众的方法，包括步骤：
选择参考观众池；
从所述参考观众池中选择调查观众；
利用电子装置向所述调查观众呈现流视频；
采集关于所述视频的实时、同步调查观众反应数据；
利用所述采集的数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具来为所述观众池记分；
基于所述记分来选择所述目标观众；以及
使用电子装置向所述目标观众呈现所述流视频。
4.一种优化至少一个目标观众的方法，包括步骤：
选择至少一个参考观众池；
从所述至少一个参考观众池中选择至少一个调查观众；
利用电子装置向所述至少一个调查观众呈现至少一个流视频；
采集关于所述至少一个视频的实时、同步调查观众反应数据；
利用所述采集的数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具来为所述至少一个观众池记分；
基于所述记分来选择所述至少一个目标观众；以及
利用电子装置向所述至少一个目标观众呈现所述至少一个流视频。
5.根据权利要求4中所述的用于优化至少一个目标观众的方法，还包括基于所述记分来选择所述至少一个流视频的步骤，其中利用电子装置将选择的所述至少一个流视频呈现给所述至少一个目标观众。
6.一种用于对至少一个目标观众进行视频通信测试和优化的方法，包括步骤：
选择至少一个参考观众池；
从所述至少一个参考观众池中选择至少一个调查观众；
利用电子装置向所述至少一个调查观众呈现至少一个流视频；
采集关于所述至少一个视频的实时、同步调查观众反应数据；
利用所述采集的数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具为所述至少一个观众池记分；
基于所述记分来选择所述至少一个目标观众；
基于所述记分来选择所述至少一个流视频；以及
利用电子装置向所述至少一个目标观众呈现所述选择的至少一个流视频。
7.一种视频通信测试方法，包括步骤：
选择至少一个参考观众池；
从所述至少一个参考观众池中选择至少一个调查观众；
利用电子装置向所述至少一个调查观众呈现至少一个流视频；
采集关于所述至少一个流视频的实时、同步调查观众反应数据；
利用所述采集的数据来训练数据挖掘工具；
利用所述训练的工具来为所述至少一个观众池记分；以及
基于所述记分来选择所述至少一个流视频。
8.一种用于至少一个目标观众的视频通信测试和优化的系统，该系统包括：
用于向所述至少一个目标观众呈现至少一个流视频的装置，其中所述至少一个目标观众被从至少一个参考观众池中选择；
用于采集关于所述至少一个视频的实时、同步调查观众反应数据的装置；以及
用于分析所述采集的数据以及呈现的所述至少一个流视频的数据挖掘工具。
9.一种用于测试和优化对于测试观众的消息的消息管理系统，所述系统，包括：
观众管理器；
邀请管理器；
订单管理器；以及
消息管理器。
10.根据权利要求9所述的消息管理系统，其中所述消息管理器还包括：
测试处理器；
记分处理器；
排列处理器；以及
反应分析处理器。
CNA028109244A 2001-03-28 2002-03-28 消息选择和目标观众优化的系统和方法 Pending CN1513150A (zh)

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