JP2000285175A - 顧客のトランザクション及びインタラクションを分析するシステム及び方法 - Google Patents
顧客のトランザクション及びインタラクションを分析するシステム及び方法Info
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Abstract
するシステム及び方法を提供する。 【解決手段】 本発明は経時的な顧客のトランザクショ
ン及びインタラクションについての情報を獲得し、それ
ら顧客を彼らの時刻に基づくインタラクション及びトラ
ンザクションに基づいて、或はそれら双方に基づいて1
つ或はそれ以上のクラスタに分類し、この分類を用いて
選択されたターゲット・マーケッティング若しくは交差
販売を実行することを為す。これは、顧客のトランザク
ション及びインタラクションに時間的なタグを付け、そ
れらタグ付けされた情報を分析して時間的なプロファイ
ルを作成し、その時間的プロファイルに照準を定めた宣
伝キャンペーンを作成し、宣伝キャンペーンをトリガー
して、その宣伝キャンペーンの効果を分析することによ
って実行される。
Description
同体を時間的に画成することに関し、特に商業的環境内
での購買者等の顧客トランザクション(取引)を分析す
ると共に、インターネット上での閲覧(ブラウズィン
グ)を介して等の顧客インタラクションを分析するシス
テム及び方法に関する。
ランザクションを取り込むシステムが存在する。この情
報はマーケッティング人員によっての分析のためにスケ
ーラブル・データ・ウエハウス(SDW)内にロードさ
れ得て、製品の相関関係、販売、ブランド、若しくは色
彩好みの流行、並びに、デモグラフィックス(実態的人
口統計)、サイコグラフィックス(特定地域での消費者
行動様式)、或は、地理学に基づく購買行動に関する動
向を決定する。これらシステムは、マーケット・バスケ
ット分析(同時に共に購買される製品)、傾向分析(製
品Xの購買は製品Yの引き続く購買を予言する)、或
は、顧客分割又は顧客セグメンテーション(特定の製品
或は複数製品を購買するか或は購買し得る顧客集合を規
定する)を実行し得る。
“Knowledge Discovery Work
bench”を含み、NCR社から入手可能な“Man
agement Discovery Tool”、並
びに、販売量の予報を作り出すべく使用されるSter
ling Douglas社から入手可能なソフトウェ
アを含む。
クション(即ち購入)及び顧客インタラクション(即
ち、インターネットのワールドワイドウェブにおける小
売りサイトの閲覧)を時間的に分析する要望に対処する
ものである。言い換えれば、この発明は顧客行動をそう
した行動が生ずる時刻に基づいて分析するものである。
本発明は顧客インタラクション及びトランザクション
(取引)についての経時的な情報を取り込んで、顧客を
それらの時刻に基づくインタラクション及びトランザク
ションに基づいて、或はそれらの双方に基づいて1つ或
はそれ以上のクラスタに分類し、この分類を用いて選択
されたターゲット・マーケッティング若しくは交差販売
を実行することを為す。
ナ情報を取り込むことによって獲得され得る。電子コマ
ースの出現によって、顧客購買情報及び顧客インタラク
ション行動を収集することも可能となっている。加え
て、市場アナリストは店舗内購買とウェブ上での購買と
(例えば、店舗内及びウェブ店舗の「チャネル」)にわ
たるトランザクション行動についての差を試験すること
ができる。例えば、顧客の幾つかのセグメントは物理的
店舗内を閲覧してウェブ店舗を通じて購買することがで
きる。その他はウェブ店舗を閲覧して製品情報を集め、
次いで物理的店舗内の製品の購買だけを為し得る。幾つ
かの顧客行動は特定製品であり得る。例えば、顧客はウ
ェブを通じて本を購買し得るが、食品アイテムを物理的
店舗で購買し得る。
間は重要である。各購買及び閲覧アイテムは、それが購
買或はアクセスされた時刻でタグ付けされ得る。購買或
はインタラクションに対する時間的情報は、顧客がスキ
ャナ、ウェブ・ブラウザ、キオスクを使用する際、顧客
ケア・センター行きへの電話を為す際、或は、顧客ケア
・センターからの電話に反応する際に取り込み可能であ
る。ウェブ・ブラウザに対しては、キー・クリック情報
を取り込むことによって、閲覧されたがウェブ上では購
買されていない何かを知ることができる。取引又はトラ
ンザクションとはならないこの時間的な閲覧行動又はイ
ンタラクションは、それが顧客が何を考えて購買しない
かを明らかとするために、市場アナリストには有用でも
あり得る。インタラクションが執り行われた時刻を収集
することは、顧客をセグメント又は分割する点で有用で
あり得て、その理由は閲覧時刻がトランザクション時刻
とは全く異なる場合があるからである。
ブ時間的トランザクション情報と併合され得て、顧客行
動についてのより完全なリポートを提供する。引き続く
宣伝或は「セグメント・オブ・ワン」マーケッティング
・キャンペーンは特定の顧客に狙いを定めるべく構築さ
れ得る。時間的プロファイル及び時間的キャンペーン管
理によって、市場アナリストは人々が何時宣伝に快く従
うようになるかを識別できる。一日の内の時間、一週の
内の曜日、及び/或は、一年の内の週にリンクされた顧
客役割のプロファイルを構築することによって、市場ア
ナリストは宣伝メッセージがいつ最も効果的となり得る
かをより良好に予言できる。
ップが実行される。ステップ1で、情報源が、好適実施
例ではスキャナ、キオスク、顧客ケア・センター、或は
ウェブ・ブラウザであり得る顧客の「タッチポイント
(touch point)」によって時間的なタグ付
け又は時刻のタグ付けが為される。しかしながらこの発
明は、他の情報源をも使用すると共に、顧客がビジネス
に相互作用する任意のポイントを含む。この情報は、N
CR社から入手可能なTeradata databa
se等のSDWデータベースに保存される。
ランザクション或は閲覧情報は分析されて、時間的なプ
ロファイルが作成される。これらプロファイルは顧客毎
に1つずつ作成され、閲覧及び購買の活動のシーケンス
を、その各活動のタイプスタンプや、閲覧されるか或は
購買される製品と共に取り込む複雑な時系列オブジェク
トを表す。
は、それぞれが複数顧客から成るグループ又はセグメン
トを特定時点での同様の閲覧或は購買の行動によって識
別すべく、従来のデータ・マイニング方法を用いてクラ
スタ化され得る。これらクラスタは「考察の対象となっ
ているバーチャル・コミュニティ(仮想共同体)」と云
われる。
グメントを用いて、特定セグメント向け宣伝キャンペー
ンを開発して、考察の対象となっているこれら仮想共同
体にアピールするように為す。各時間的キャンペーン
は、顧客が1つ或はそれ以上のチャネルを通じて識別さ
れる度にオファーがそれらチャネルを通じて為され、プ
ロファイルが動的な宣伝の機会を示唆する。このステッ
プで、市場アナリストはどのオファーが考察の対象とな
っているどの共同体に対して、どのチャネルを通じて、
何時為されるかを判定する。この情報はNCR社から入
手可能なTeradata database等のデー
タベースにも保持される。
定の仮想共同体の一員である顧客が、指定された時間に
データベースに接続されたチャネルを通じて閲覧或は購
買する時に生ずる。唯一独特な狙いが定められた宣伝或
はオファーが顧客に為されたかが検査される。もし為さ
れたならば、その宣伝情報コンテンツはそのエンドユー
ザへ送出される。
を収集することを含み、チャネルによる宣伝の効果を決
定する。上首尾な時間的なプロファイルが再使用か或は
更なる分解かのために強調される。引き続く購買行動の
良好な予測子とならなかったプロファイルは廃棄され
る。
ンザクション及びインタラクションに基づいて狙いが定
められた宣伝を実行するシステムが提供され、該システ
ムは、(a)小売りトランザクションに関連されたトラ
ンザクション・データを受け取る入力手段であり、該ト
ランザクション・データが、顧客情報、購買情報、並び
に、該トランザクションに関連された時間的情報を含ん
でいることから成る入力手段と、(b)1つ或はそれ以
上の小売りトランザクションに対して前記入力手段で受
け取られた前記トランザクション・データに基づいて、
各顧客に対する時間的プロファイルを作成する時間的プ
ロファイル作成手段と、(c)時間的プロファイルのセ
グメントを作成するセグメント作成手段であり、各セグ
メントが、同様の時間的情報及び同様の購買情報を伴う
1組の時間的プロファイルを有することから成るセグメ
ント作成手段と、(d)前記セグメント向けの宣伝キャ
ンペーンを生成する手段と、を備える。
ンザクション及びインタラクションに基づいて狙いが定
められた宣伝を実行するプロセスが提供され、該プロセ
スは、(a)小売りトランザクションに関連されたトラ
ンザクション・データを受け取るステップであり、該ト
ランザクション・データが、顧客情報、購買情報、並び
に、該トランザクションに関連された時間的情報を含ん
でいることから成るステップと、(b)1つ或はそれ以
上の小売りトランザクションに対して前記入力手段で受
け取られた前記トランザクション・データに基づいて、
各顧客に対する時間的プロファイルを作成するステップ
と、(c)時間的プロファイルのセグメントを作成する
ステップであり、各セグメントが、同様の時間的情報及
び同様の購買情報を伴う1組の時間的プロファイルを有
することから成るステップと、(d)前記セグメント向
けの宣伝キャンペーンを生成するステップと、の各ステ
ップを含む。
図面を参照して説明される。
タラクションの収集 図1で参照されるように、タイムスタンプ(時刻印)さ
れたトランザクション・データが多くの形態で存在し得
るポイント・オブ・サービス(point−of−se
rvice)装置によって生成される。従来的なポイン
ト・オブ・サービスは、スキャナ及びキーボード等を含
む小売り箇所で見出されるキャッシュレジスタ105で
ある。スキャナは、NCRモデル番号7835,783
6,7890等の形態小売りスキャナを含み得る。キー
ボードは任意の小売りキーボードを含める。ポイント・
オブ・サービス機能はキオスク110でもあり得る。
えて、ノンストア小売り(non−store ret
ailing)は他のポイント・オブ・サービス装置を
開発してきている。カタログ115及びテレビ120に
基づくホームショッピングの場合、電話125が小売商
によって管理されるポイント・オブ・サービス電話呼出
センター130に対する顧客インタフェースである。商
業的オンライン・サービス及びインターネットの出現に
より、PC(パーソナルコンピュータ)135も小売り
サービスへのオンライン中にポイント・オブ・サービス
としての役割を果たし得る。他のポイント・オブ・サー
ビス接続は、PC135及びケーブルTVライン136
間或はPC135及び電気線137間であることが可能
である。
スク110の場合、これらのシステムは、一般的に、そ
の小売り箇所での店舗内プロセッサ140に接続されて
いる。好適実施例において、各トランザクションはその
トランザクションが為された時刻のタグ付けが行われ、
店舗内プロセッサ140は多数のキャッシュレジスタ1
05からの情報を中央オフィス150へ送出する。店舗
内プロセッサ140は多数のキャッシュレジスタ105
及び/或はキオスク110からの情報を統合整理して、
広域エリア・ネットワーク45へのゲートウェイを提供
し得る。このゲートウェイに対するキー・インタフェー
スは小売商中央オフィス150である。顧客のインタフ
ェース及びこのトランザクションの記録は、典型的には
キャッシュレジスタ或はキオスクからの印刷済み受領書
である。消費者は、典型的には、彼らのシステムとのイ
ンタラクションの記録は付与されないが、これらインタ
ラクションはキオスク110によって取り込められると
共に、店舗内プロセッサ140へそして最終的には中央
オフィス150へ送出される。
ング環境において、消費者には製品を閲覧する何等かの
機構が提供される。カタログ小売り115は、製品情報
及び値段を含む物理的なカタログを提供する。TVに基
づく小売り120は、消費者が購買決定を為し得る製品
情報及び値段の放送を提供する。PCに基づくショッピ
ング135の場合、消費者には「電子」カタログを典型
的には提供される。小売商とのインタフェースはオンラ
イン・サービス・プロバイダの使用を通じて、或は、イ
ンターネット・サービス・プロバイダ155を通じて為
される。
0の場合、消費者は最も頻繁には小売商電話センター1
30へ電話をかける。電話センター130はそれが生じ
た時刻でそのトランザクションをタグ付けできる。PC
に基づくホーム・ショッピングの場合、トランザクショ
ン及びインタラクション双方のデータは収集されて、時
刻印が為され得る。
情報は幾つかの箇所から収集され得る。好適実施例にお
いて、主要保管場所は店舗内プロセッサ140や電話セ
ンター130からのデータ供給或はインターネット・サ
ービス・プロバイダ155によるデータ供給を伴う中央
オフィス150である。
エハウス210内に保持されている情報の事務部門の保
管場所を示している。データ・ウエハウス210は顧客
タッチポイント215と連絡(インタフェース)してい
る。またデータ・ウエハウスは狙いが定められた時間的
仮想共同体222へ為された宣伝オファー218や、狙
いが定められた時間的仮想共同体222によって為され
たオファー(又は申し出)に218に対するリアクショ
ン220についての情報をも保持する。
ウス210はデータベース・マーケッター・ワークベン
チ(data marketer workbenc
h)224を保存している。この情報はどの宣伝オファ
ーが仮想共同体に為されるべきかのアナリストによる決
定を補助する。
チ224は、顧客履歴226、キャンペーン履歴23
6、並びに、製品担保240の3つのタイプの情報を含
み得る。顧客履歴226は、タッチポイント・データ2
28、顧客プロファイル230、顧客セグメント(仮想
の時間的共同体)222、並びに、キャンペーン・プラ
ン230から作り出されている。キャンペーン履歴23
6は顧客オファー218から作り出されている。顧客リ
アクション・データ220はタッチポイント228及び
キャンペーン履歴236を変更する。
つのステップを含む。ステップ310で、情報源は時間
的にタグ付けされる。ステップ320で、時間的プロフ
ァイルが先行するステップで収集された情報を用いて作
り出される。ステップ320は、行動シーケンスが分析
されてプロファイルを作り出すステップ322と、プロ
ファイルが分析されて時間的プロファイルを作り出すス
テップ324とに更に細目分けされる。ステップ330
で、特定セグメント向けキャンペーンが作り出される。
ステップ340で、交易チャネルの内の1つを通じての
相互作用(インタラクション)を為す。ステップ350
で統計が収集され分析されて、宣伝キャンペーン(又は
宣伝活動)の効果を決定する。
に、一例が顧客としてのウィラードとウェスタン・スト
アでの彼のトランザクション(取引)とを伴って提供さ
れる。ウェスタン・ストアはウェブ・サイト(例えば、
インターネット145を介して接続されたウェブ・サー
バ上のウェブ・サイト)を、物理的店舗及び電話センタ
ーと共に有することを仮定する。ウィラードのショッピ
ングに対して3つのチャネルがある。ステップ310
で、それら3つのチャネル全てから収集されたウィラー
ドの閲覧或はショッピング行動のリポートがアセンブル
される。留意することは、これら3つのチャネルを通じ
ての毎日のインタラクションは、週間プロファイル、月
間プロファイル、年間プロファイルにグループ分けされ
得ることである。
時間的閲覧行動或は購買行動のリポートは以下の如くに
なり得て、以下の表1に示される記録を含む。
たるウィラードの時間的なタグが付けされたデータ
察の対象となっている。表1において、幼児ショッピン
グが朝だけに行われているが、スポーツ用品の行動はそ
の日の内に2度の隔たりを置いて行われている。本発明
はこれらの傾向を留意し、それらを用いて、ウィラード
の将来の行動を推論できる。本発明は各エンド・ポイン
トを伴うウィラードのインタラクションを取り込むこと
によってこれを実行する。ウィラード例において、ウェ
ブ・ブラウザは、ウィラードが午前5時にスポーツ用品
部門に入ったことに留意し、彼がどの製品をブラウズ又
は閲覧したかを記録する。またブラウザは、彼がそのス
ポーツ用品部門で費やした時間又は時間量にも留意す
る。次いでウィラードはベビー衣装部門に入って、そこ
で再度ブラウザはその事実を、閲覧して購買した時刻及
び製品と共に留意する。ウィラードは物理的な店舗を訪
れると、店舗内スキャナは店舗内中央プロセッサに給電
して、該店舗内中央プロセッサは購買の時刻を、購買さ
れた食品雑貨及びスポーツ用品のリストと共にデータベ
ース・システムへ送出する。電話センター・ソフトウェ
アは、同様に、電話センターへの電話の時刻を検出し、
電話センター仲介人はスクリーン上の会話のエッセンス
を取り込むことができて、それをデータベース・システ
ムへ送出する。この時点で、顧客エンド・ポイントの全
てはデータベース・システムへ送出される情報を取り込
んでおり、該データベース・システムは表1に示される
ように表示或はデータベース記録を作り出すことができ
る。
てられ得て、図1に示される任意のコンピュータに関連
されたディスプレイ上に表示され得るかを示している。
顧客の名前が入力されて、符号410で示されているよ
うに表示される。顧客IDが入力されて、符号420に
示されているように表示される。顧客410に対する時
間的間隔が符号430及び440でのように設定され
る。システムは、特定された期間の間、顧客行動の全て
を提示することによって応答する。各行動は、日付46
0、時刻470、チャネル480、活動状態490、品
物タイプ492、並びに、閲覧或は購買された実際の品
物494に対するインタラクションである。
を含む時間的プロファイルを作成する。第1のステップ
としてのステップ322で、ウィラードの行動シーケン
ス(表1に示されるものよりも長い期間にわたる可能性
がある)が分析されて、彼の様々なプロファイルが検出
され得る。ウィラードの顧客プロファイルは図5に示さ
れるように表示される。ウィラードの名前及び顧客ID
が入力されて符号510及び520で表示される。彼の
行動に対する時間間隔が符号530及び540で示され
ている。例えば、符号550で、ウィラードはスキーを
行い且つ年間スキー旅行を組織するようなスポーツ熱狂
者である。ウィラードのスキー行動についてのより多く
の情報に関しては、ユーザが符号550での下線ワード
の何れかをクリックする。
されたプロファイルは計量され照合され得て、同様な時
間的閲覧及び購買行動を有する他の顧客を見出す。商品
に基づいて、ウィラードが購入するアイテムからウィラ
ードについての何等かの結論を形成可能である。例え
ば、表1における情報から、ウィラードは幼児玩具に対
して、彼自身及びおそらくは彼の父親のスポーツ器具と
共に興味を示している(多分、彼は新しい父親)。本発
明は、商品及び時刻の混合に基づいて、ウィラードは幾
つかのプロファイル或はクラスタ(集団)に適合するこ
とを結論する。第2として、本発明はウィラードのプロ
ファイルに対して照合/クラスタリングのアルゴリズム
を実行して、製品の閲覧及び購買行動の混合に関してウ
ィラードと同様な他の人々が存在するかを決定する。同
様な行動を具備する人々のこうした複数の集合又はセッ
トは時間的セグメントと呼称される。この例において、
アナリストが幼児商品を閲覧するスキーヤーのクラスタ
に留意していることを仮定する。次いでアナリストは、
「スポーツ指向の新しい父親」と云われる新規の仮想共
同体を作り出す。他のセグメントも可能である。
(区分又は分割)の一例が図6に示されている。ウィラ
ードの名前及び顧客IDは入力されて、符号610及び
620で表示される。システムは、ウィラードと同様な
閲覧及び購買の行動を為す他の顧客のプロファイルを提
示することによって応答する。これらの他の顧客は顧客
名630によって示される。図示の各顧客に対して、ウ
ィラードの行動に対してその特定の顧客の行動がどの程
度近接しているかの測定値である符号640で示された
スコアがある。符号650及び660で、マーケット・
バスケット及びチャネルが、スポーツ熱狂者として或は
新しい父親として特徴付けられ得る行動に対して示され
ている。符号670で、顧客プロファイルのセグメント
が「スポーツ指向の新しい父親」と名付けられる。
製品及びオファーがウィラードに対して、そしてスポー
ツ指向の新しい父親での仮想共同体における同類顧客に
対して良好な符合物となり得るかを判定する。ウィラー
ドの例において、アナリストは、スキーヤーのベビー・
キャリアがこのセグメントに対する良好な符合物となり
得て、10%引きの試行オファーが、このセグメントか
らの誰もが早朝帯に仮想店頭に入るような次回にウェブ
・チャネルで用いられ得ることを判定できる。ステップ
330は中央オフィス150等で自動的に或は手動的に
実行され得る。市場アナリストによる判定はシステムに
入力され、そうしたトリガーが設定される。
出されたオファーを示す。オファー識別番号は符号71
0で示されている。オファー説明は符号720で示され
ている。オファーがどのように分配されるかは符号73
0で示されている。オファーが社内で作成されるべき
か、オファーを作成すべく要求が広告代理店等に対して
為されるべきか、は符号740及び750で示されてい
る。
た又は目標を向けたキャンペーンの作成を示している。
キャンペーンIDは符号810で示されている。キャン
ペーンが分配されるべきモードが符号820で示されて
いる。キャンペーンを実行する日付が符号830及び8
40で示されている。キャンペーンを実行する領域が符
号850で示されている。
ニタされ且つ管理される。試行期間にわたる販売促進に
伴う販売ユニット数のグラフが符号910で示されてい
る。キャンペーン効果は符号920で週毎にモニタされ
る。符号930でキャンペーンに対して実行されるべき
活動が入力される。
の時間的に規定した共同体からの誰か他の者が正当な時
間にウェブ店舗に入ると、システムは顧客に表示される
スキーヤー・ベビーキャリアについての宣伝を動的に生
成する。もし顧客がこの情報を閲覧すると、或はいっそ
のこと宣伝された製品を購入すれば、これが成功した宣
伝事象として見なされ、これについての情報がデータベ
ース内に取り込められ、宣伝の成功を記録すべく時間的
キャンペーンにリンクされる。宣伝の数日後、キャンペ
ーン・データベースには多数の記録があることになる。
スコア又は得点が付けられその結果がそのように表示さ
れ、時間的キャンペーンが成功したかをアナリストが判
定できる。キャンペーンが有し得る影響又は衝撃のサン
プル表示は図10及び図11に示されている。
が計算可能である。オファーの名前は符号1010で入
力され得る。キャンペーンが実行される時間期間は符号
1020及び1030で示されている。セグメント名及
びサイズは符号1040及び1045で示されている。
符号1050で、オファー閲覧数、1回のみの閲覧、チ
ャネル毎の販売数、並びに、キャンペーン効果スコアが
示されている。
る。キャンペーンは符号1110で説明され、四半期毎
の販売ユニット数を示すグラフが符号1120で示され
ている。
ある。追加的な例は補給ショッピング或は贈り物ショッ
ピングを含む。補給ショッピングにおいて、たぶん数日
毎にウィラードは店舗に行き、食品雑貨アイテムの同一
のおおざっぱな収集を購買する。これはマーケット・バ
スケットと云われる。本発明はNCRのManagem
ent Discovery Tool或はLucen
t Bell Labs Data Mining S
uiteのようなこうしたツールを利用して、マーケッ
ト・バスケット内の特定製品の周期性を決定し、これを
示唆的な販売として使用している。例えば、データ収集
及び分析の期間後、本発明はウィラードが火曜日の仕事
の後に通常入ってきて、彼の毎週のショッピングを行う
ことを明らかにする。毎週火曜日、ウィラードはパン、
ミルク、マッキントッシュ・アップル、シリアル、並び
に、彼のお気に入りブランドのビールをピックアップす
る。3週毎に彼は歯磨きペーストを必要とし、だいたい
7週毎にトイレットペーパを補給する。5月に彼は防虫
剤を通常購買する。この情報の全てを用いて、システム
は、付与された履歴で、ウィラードが補給する必要性が
あるような製品の全てを含むカスタマイズされたホーム
ページを伴ったオンライン食料雑貨店への彼のログイン
に応答できる。例えば、もし彼が歯磨きペーストを購買
してから7週間経過したならば、彼のお気に入りブラン
ドの歯磨きペーストがエントリーページに提案される。
5月に、例えば、防虫剤がショッピング・リスト上に現
れることになる。本発明は、商品の典型的なピースの使
用速度を識別することによって補給アイテムを識別す
る。
ある。人が贈り物を購買することが年間に複数回ある。
幾つかがクリスマス、イースター、ハロウィーン等の休
日であり、その他は誕生日或は記念日式典等の個々別々
の独特なものである。本発明は、閲覧及び購買の行動に
おける流行又は傾向を識別することによって個々の贈り
物の購買パターンを識別する。例えば、もしウィラード
が、通常、スポーツ器具及び男性用衣類を求めて閲覧す
るが、突然に女性用衣類に興味を示せば、多分これは、
彼が贈り物の購買の役割に移行したことを示している。
正規の時間的閲覧及び購買における中断は結婚等の人生
上の出来事に対する徴であり得る。本発明は、循環的な
行動を識別すべくNCR Management Di
scovery Tool或はLucent Bell
Labs Data Mining Suite等を
利用する。
得る。例えば、贈り物購買行動が始まる前の2週間、シ
ステムは特定ブランドの女性用衣類が販売中であること
をウィラードに思い出させ得るアプレットをダウンロー
ドすることができる。もしウィラードの妻が店舗メンバ
ーであれば、彼女の過去の購買及び閲覧行動は直ちに考
察の対象となり且つウィラードに有用であり得る。彼の
質問は、「彼女が既に購買したものに符合するか、或
は、過去一年間で私が彼女に購買したものと符合する贈
り物を捜し出す」であり得る。システムは過去の購買の
タイミングに基づいてウィラードに思い出させ、それに
よって顧客忠誠を構築することになる。
れた以上の例は小売りの例であるが、本発明の範囲は小
売りに限定されるものではない。例えば、この発明はカ
ー・ローンを探している顧客の閲覧行動を分析する金融
業界に使用され得る。そうした情報は、ATMマシンで
の待機期間に表示され得るカー・ローンについての顧客
リマインダーを生成すべく使用され得る。勿論、本発明
の他の応用も本発明の範囲内で為され得る。
ク図。
場所を示す概略図。
ート。
表示を示す概略図。
フェース表示を示す概略図。
例示的なユーザ・インタフェース表示を示す概略図。
フェース表示を示す概略図。
フェース表示を示す概略図。
フェース表示を示す概略図。
撃)分析の例示的なユーザ・インタフェース表示を示す
概略図。
ト(影響又は衝撃)分析の例示的なユーザ・インタフェ
ース表示を示す概略図。
(WWW) 150 中央オフィス 155 インターネット・サービス・プロバイダ 160 パーソナルコンピュータ・ベース
Claims (9)
- 【請求項1】 (a)小売りトランザクションに関連さ
れたトランザクション・データを受け取る入力手段であ
り、該トランザクション・データが、顧客情報、購買情
報、並びに、該トランザクションに関連された時間的情
報を含んでいることから成る入力手段と、 (b)1つ或はそれ以上の小売りトランザクションに対
して前記入力手段で受け取られた前記トランザクション
・データに基づいて、各顧客に対する時間的プロファイ
ルを作成する時間的プロファイル作成手段と、 (c)時間的プロファイルのセグメントを作成するセグ
メント作成手段であり、各セグメントが、同様の時間的
情報及び同様の購買情報を伴う1組の時間的プロファイ
ルを有することから成るセグメント作成手段と、 (d)前記セグメント向け宣伝キャンペーンを生成する
手段と、を備える、顧客の先行するトランザクション及
びインタラクションに基づいて狙いが定められた宣伝を
実行するシステム。 - 【請求項2】 (e)前記宣伝キャンペーンを分析して
その効果を決定する手段を備える、請求項1に記載のシ
ステム。 - 【請求項3】 前記入力手段がポイント・オフ・サービ
ス端末を含む、請求項1乃至2に記載のシステム。 - 【請求項4】 前記入力手段がウェブ・サーバを含む、
請求項1乃至3に記載のシステム。 - 【請求項5】 前記時間的情報が、前記小売りトランザ
クションの日付及び時刻を含む、請求項1乃至4に記載
のシステム。 - 【請求項6】 前記時間的プロファイル作成手段が、 (i) 各顧客に対するトランザクション・プロファ
イルを作成すべく前記トランザクション・データを分析
する手段と、 (ii) 各顧客に対する時間的プロファイルを作成す
べく前記プロファイルを時刻的に分析する手段と、を含
むことから成る、請求項1乃至5に記載のシステム。 - 【請求項7】 (a)小売りトランザクションに関連さ
れたトランザクション・データを受け取るステップであ
り、該トランザクション・データが、顧客情報、購買情
報、並びに、該トランザクションに関連された時間的情
報を含んでいることから成るステップと、 (b)1つ或はそれ以上の小売りトランザクションに対
して前記入力手段で受け取られた前記トランザクション
・データに基づいて、各顧客に対する時間的プロファイ
ルを作成するステップと、 (c)時間的プロファイルのセグメントを作成するステ
ップであり、各セグメントが、同様の時間的情報及び同
様の購買情報を伴う1組の時間的プロファイルを有する
ことから成るステップと、 (d)前記セグメント向け宣伝キャンペーンを生成する
ステップと、の各ステップを含む、顧客の先行するトラ
ンザクション及びインタラクションに基づいて狙いが定
められた宣伝を実行するプロセス。 - 【請求項8】 (e)前記宣伝キャンペーンを分析して
その効果を決定するステップを更に含む、請求項7に記
載のプロセス。 - 【請求項9】 前記ステップ(b)が、 (i) 各顧客に対するトランザクション・プロファ
イルを作成すべく前記トランザクション・データを分析
するサブステップと、 (ii) 各顧客に対する時間的プロファイルを作成す
べく前記プロファイルを時刻的に分析するサブステップ
と、を含むことから成る、請求項7に記載のプロセス。
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