JP2001243334A - 相関分析を用いて広告の販売効果を調査する方法およびシステム - Google Patents
相関分析を用いて広告の販売効果を調査する方法およびシステムInfo
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Abstract
録されたときに販売促進が行われていたという事実)を
データの相関分析の要素に入れる、データ・マイニング
用の方法およびシステムを提供すること。 【解決手段】 販売データが広告データと統合され、商
品データを広告データと結び付けるために複数の分類法
が用いられる。これにより、広告状況(広告された、ま
たは広告されなかった)を判定することができるように
データが高度化され、この情報を用いて、買い物かごの
中の製品ダイナミクスおよび販売に対する広告の影響を
追跡することができる。さらに広告されたそれらの品目
に対して、使用された広告に関する詳細情報もまた利用
可能であり、分析に統合され、その結果例えば、特定の
広告の有効性または無効性を判定することができる。
Description
グの方法およびシステムに関し、より詳細には、買い物
かごにおける製品のダイナミクスに対する広告および販
売促進の効果について、結論を引き出すために相関分析
を用いるデータ・マイニングの方法およびシステムに関
する。
および関係を発見するために用いられるよく知られた手
法である。データ・マイニングは、有益なパタンおよび
関係を見つけるために、データに対して高度な統計的分
析およびモデル化手法を適用することを要する。結果と
して得られるパタンおよび関係は、事業活動を導き、将
来の事業活動を計画する際に有益な予測を立てるため
に、事業の多数の用途に使用される。
分析」、しばしば「買い物かご分析」と呼ばれる。相関
分析は、「相関ルール」または「類縁関係」という形で
パタンを明らかにする。製品AとBの間の相関ルール
は、記号でA→Bと表現され、これは、「製品Aが買い
物かごの中にあるときはいつも、製品Bも買い物かごの
中にある傾向がある」という表現に換言される。これ
は、「製品のダイナミクス」、すなわち一製品の購入が
他の製品に対して持つ効果の一例である。
のダイナミクスを示す最も繰り返される話の1つは、買
い物かごの中にビールとおむつがしばしば一緒に現れる
ことを発見したと伝えられているものである。この話に
与えられる説明は、父親がおむつを買いに使いに出され
るとき、この父親はしばしば、褒美として6本1組の自
分のお気に入りのビールを購入するというものである。
上記議論の相関ルールを用いると、この例は「おむつ→
ビール」と表現され、換言すれば、買い物かごにおむつ
が現れるときはいつも、この買い物かごにビールも現れ
る傾向がある、ということになる。
めに歴史的に用いられてきた尺度がいくつかある。買い
物かご分析の文脈では、考慮しているすべての買い物か
ごに関してこれらの尺度が計算される。ルール「A→
B」の「確実性」は、かごがAを含む場合にそのかごが
Bも含む確率である。ルールの「サポート」は、その1
組のすべての取引においてそのルールが発生する頻度で
ある。ルールの「リフト」は、前提Aの予測能力の一尺
度である。リフトは、買い物かご中の他の品目のどんな
事前知識もない場合のBの確率に対する、Aが存在する
場合のBの確率の乗数である。
1は、小さな商店の所与の一日の買い物かごを表す10
件の典型的取引を示す。表中のデータから、いくつかの
買い物かごの中におむつとビールが一緒に現れているの
を見ることができ、取引がおむつを含むときに、その取
引がビールもまた含む傾向があると結論づけることがで
きる。おむつは6件の取引(1、3、4、8、9、1
0)に現れ、ビールはおむつと共にこれらの取引の4件
(1、3、9、10)に現れる。したがってルール「お
むつ→ビール」は、4/6=67%の確実性を有する。
さらに10件中、ビールとおむつが共に現れる取引が4
件ある。これにより、ルールのサポートが4/10=4
0%という値となる。最後に、おむつを含む6件の取引
中4件にビールが現れるのに対し、この10件の取引中
では5件にビールが現れる。これは、どの取引について
のどんな事前情報もなしで、買い物かごがランダムに選
ばれた場合、ビールに当たる機会は5/10=50%あ
ることを意味する。しかし、買い物かごがおむつを含む
場合にビールもまた有する高い可能性があるという事前
知識を利用すれば、おむつを含むと分かっている買い物
かごだけから選べばビールに当たる見込みは改善され
る。すなわち、ビールに当たる機会は4/6=67%あ
る。したがってルール「おむつ→ビール」のリフトは、
67%/50%=1.34である。
び確実性のしきい値を超えるすべての相関ルールを発見
する。また、それらの相関分析手法は、サポートのしき
い値を超える頻度で同じ買い物かごの中に見られる傾向
のあるすべての品目セットを発見し、それらのセットは
「頻繁な品目セット」と呼ばれる。
様々なデータ・マイニングおよびモデル化手法を実行す
るツールが開発されてきた。そのようなツールの1つ
に、IBMによって販売されるIntelligent MinerTMが
ある。Intelligent Minerは、そのツール一式の一部と
して、相関分析のための卓越したアルゴリズムを有す
る。汎用ツールであるので、Intelligent Minerその他
の相関分析用データ・マイニング・ツールは、頻繁な品
目セットおよびルールを、それらに対応するサポート、
確実性、およびリフトなどの関心のある測定基準で推測
する段階までは到達するが、それ以上は行かない。
実を表現する。それらの相関ルールは、データにおいて
観察される関係についての真実の表現である。これらの
ルールは、当初の観察が行われた条件を変更する将来の
活動の効果についての理論または仮説を生成するため
に、確実性、サポートおよびリフトの尺度と共に用いる
ことができ、かつ用いるべきである。プライシング活
動、販売促進、キャンペーン、季節性、および製品の入
手可能性を背景にして、潜在的に数千の商店および数万
の品目を考慮しなければならない複雑でダイナミックな
小売環境では、これらの仮説を置く必要がある。さら
に、すべての活動および結果は、抽象的な概念であるサ
ポート、確実性およびリフトではなく、収入および利益
のマトリクスに対して測定されるべきである。
販売促進についての情報を要素に入れないので、製品販
売および買い物かごの中の製品のダイナミクスに対する
その効果についての理論または仮説を開発する助けには
ならない。さらに、通常用いられる相関分析は、製品の
ダイナミクスに焦点を合わせ、本明細書において「買い
物かごダイナミクス」と呼ぶ、個々の買い物かごの全体
的属性を分析しない。そのような分析が行われれば、買
い物かごのレベルで測定された全体的購入行動、および
その全体的購入行動を駆り立てるものを理解できるよう
にするデータをもたらすであろう。現在実施されている
相関ルールおよび頻繁な品目セットは、例えば、「高粗
利益」の買い物かごにはどんな種類の製品が見られる
か、どの製品がそのような「高粗利益」の買い物かごを
駆り立てることができるのかという、特定タイプの買い
物かごの所有者の全体的購入習慣についての情報を判定
する助けにはならない。
いた買い物かごデータの分析は、最近の開発例である。
関心ある特定品目の販売に対する広告および販売促進の
効果を評価する伝統的方法は、全体的財務尺度に焦点を
当てる。例えば伝統的手法であれば、関心ある品目を含
むか、または含まない買い物かごの全体的価値を測定
し、これらの測定が販売促進関連活動の関数としてどの
ように変化するかを計算する。これらの方法は買い物か
ごの全体的内容を考慮せず(すなわち、これらは関心あ
る品目のみに焦点を合わせ)、したがってこれらのかご
が何を含む傾向があるかを説明することも、買い物かご
のダイナミクスの分析を可能にするデータを明らかにす
ることもない。様々な品目の売上げとそれらの販売促進
状況の間の関係についての情報なしでは、全体的測定に
おいて観察されたどんな変化を説明することも可能では
ない。さらに、関心ある品目を含むすべてのかごを一ま
とめにして全体的価値を計算することによりこれらの方
法は、すべてが関心ある品目を含むが、異なるダイナミ
クスと、したがって異なる全体的価値を有する様々なタ
イプのかごがある可能性を考慮しない。
を理解するために、購入行動に対する広告および販売促
進活動を要素に入れるデータ・マイニング手法を利用す
る方法およびシステムの必要性がある。
ルールの前提および/または結論が、販売促進または広
告イベント(例えば取引が記録されたときに販売促進が
行われていたという事実)を含むことができるデータ・
マイニングのための方法およびシステムを提供すること
である。販売データは広告データと統合され、商品デー
タと広告データを結び付けるために複数の分類法が用い
られる。これにより、広告状況(広告されたまたは広告
されなかった)を判定し、買い物かごの中の製品ダイナ
ミクスに対する広告の影響を追跡するためにこの情報を
用いることができるように、データが高度化される。さ
らに広告されたそれらの品目に対して、使用された広告
についての詳細な情報もまた利用可能であり、分析に統
合され、その結果例えば、特定の広告またはその要素の
有効性または無効性を判定することができる。
および以下の図面において一部説明され、一部は、本明
細書から明らかになり、または本発明の実施により分か
るであろう。
広く述べる本発明の目的に従って本発明は、小売業者の
小売販売取引中に販売された品目に関する販売データ、
および販売された品目に関する広告/販売促進データを
含む市場調査データを処理する、コンピュータにより実
施される方法を提供し、本方法は、販売データを受け取
るステップと、広告/販売促進データを受け取るステッ
プと、販売データ内に広告/販売促進データの要素を組
み込むことによって販売データを高度化するステップ
と、高度化された販売データに対して相関分析を実行し
て相関ルールを生成するステップと、この相関ルールを
表示しアーカイブするステップとを含む。
用いて広告の販売効果を調査するシステム100の機能
的構成要素の概要を示す。図に示された例は、標準的小
売環境を対象とするが、本発明はそのような用途に限定
されることなく、消費者行動に対する広告または販売促
進の効果を分析することが望ましいインターネットを介
した電子商取引(「E−コマース」)その他の任意の用
途を含む他の多数の環境において、本発明の原理および
方法を応用できることが明らかである。
者」は、データの分析およびデータから得られた結論を
必要とする個人または組織を指す。典型的小売業者の例
には、小売店またはE−コマース組織のマーケティング
部署、小売店の仕入れ担当、またはE−コマース組織の
ためにウェブサイトを設計するウェブサイト設計者が含
まれる。
は、小売業者からの入力と共に本発明を使用して、希望
するデータ分析および結論を提供する個人、組織、また
は自動化された装置を指す。典型的ユーザの例には、市
場分析組織、本発明によるシステムを所有する小売業
者、または本発明によるシステムにアクセスできるE−
コマース組織のためのウェブ設計者が含まれる。
は、小売業者から品目を購入する、小売業者の顧客を指
す。典型的買い手の例には、小売店の個人買い物客また
はE−コマース組織からインターネットを介して購入す
る個人が含まれる。
置102、分析サーバ104、データベース・サーバ1
06およびデータ入力装置108、110を含む。小売
業者情報入力装置102は、特定の小売業者の必要およ
び希望に関する情報をシステムに入力する手段を提供す
る。小売業者情報は、例えば標準キーボードを介し、シ
ステムのユーザによって手入力することができ、このシ
ナリオでは、小売業者情報は、インタビュー、アンケー
ト、または他の知られている情報収集手法により、ユー
ザによって手作業で収集される。好ましい実施形態で
は、ユーザのウェブサイト上で利用可能な電子アンケー
トまたはインタビュー様式に記入することにより、小売
業者が小売業者情報を直接入力し、それにより、インタ
ーネットを介して分析サーバ104に情報を送信する。
のデータ入力に対して相関分析を実行する。分析サーバ
104の一般的動作は、上記議論のIBM製Intelligen
t Minerなど、よく知られているシステムおよびツール
の使用に基づく。しかし以下により完全に述べるよう
に、本発明のいくつかの新規な態様を示すのは、データ
・マイニング・ツールの利用、データ・マイニング・ツ
ールによって分析されたデータの高度化、ならびに結果
の後処理および解釈である。
たPOS(point-of-sale:販売時点)データ、広告お
よび販売促進データ、ならびに製品データを格納し、こ
れらはすべて、POSシステム108、マーケティング
部署データベース110などを含む様々な一般的データ
・ソースから得られる。
る任意の方法、例えばネットワーク接続または標準ケー
ブル接続を介して互いに通信することができる。分析サ
ーバ104は、インタフェース112、サーバ114
(例えばHTTPまたはインターネット・ウェブ・サー
バ)、およびコントローラ116を含む。インタフェー
ス112により、分析サーバ104およびシステムの他
の要素が、知られている方法で互いに通信できるように
なる。サーバ114は、入力装置102とデータベース
・サーバ106の間の通信を知られている一方法で管理
する。コントローラ116は、準備エンジン118、相
関分析エンジン120および後処理エンジン122の間
のすべての通信を含むサーバ114の動作を制御する。
一般に、準備エンジン118、相関分析エンジン12
0、および後処理エンジン122は、ほとんどのデータ
・マイニング・システムにおいて見られる、知られてい
る構成要素である。しかし準備エンジン118および後
処理エンジン122は、以下により詳細に述べるよう
に、本発明の結果を達成するために新規な方法で利用さ
れる。
レベルの流れ図である。ステップ210において、分析
および指定パラメータが取得される。これらのパラメー
タは、小売業者入力装置(例えば、図1の小売業者入力
装置102の1つ)を介してシステムに入力され、小売
業者が知りたいと関心を持っているのは何かを定義す
る。この情報は例えば、小売業者がどのPOSデータ
(店舗配置、具体的時間、製品ライン)を分析すること
に関心があるのか、どの階層(例えば、以下に述べる商
品および/または広告分類法)を使用するのか、最小サ
ポートおよび確実性のしきい値、品目の制約(例えば、
分析からどの製品品目を含めるかまたは除くか)に関す
る詳細を含むことができる。
いて小売業者から要求された様々な分析を実行するため
に必要なデータが収集され準備される。ステップ220
の収集の態様は、一般的データ・ソース、例えばPOS
システム・データベース108およびマーケティング部
署データベース110からデータベース・サーバ106
によって選択されたデータを収集することを含む。これ
により、必要な情報だけが利用され、不要な情報は除か
れることが確実になる。
イベントまたは品目、例えば特定の買い物かごおよびそ
の買い物かごの中の品目のそれぞれに対して識別番号を
割り当てること(識別および取引情報を追加するこ
と)、各品目の売上げおよび各品目の費用からもたらさ
れる収入のデータを挿入すること(財務情報)、ならび
に各品目のためになされた任意の広告の詳細を追加する
ことにより、相関分析のために収集されたデータを準備
することを含む。挿入される正確なデータは、小売業者
によって要求される分析に依存し、性質が非常に詳細で
あっても、単に非常に一般的であってもよい。挿入され
るべきすべてのデータは、POSシステム・データベー
ス108およびマーケティング部署データベース110
から入手可能である。
べるように、(a)このデータを広告および販売促進に
関する情報と共に組み込むこと、ならびに/あるいは
(b)各買い物かごの全体的属性を識別することおよび
その買い物かごデータをこれらの全体的属性に関する情
報と共に組み込むことによってもまた高度化される。準
備ステップにより、ブロック230の相関分析ステップ
が、小売業者によって要求されたパラメータを考慮に入
れて処理できるようになり、データの高度化により、従
来技術の買い物かご分析方法を用いて利用可能でないさ
らに他の適切な情報を、本発明が小売業者に提供できる
ようになる。
リズムを用い、知られている方法で相関分析が実行され
て、ステップ220において収集され高度化されたデー
タを処理する。よく知られている一方法において相関分
析ステップは、データに対する相関ルールを生成する。
しかし以下に述べるように、ルールは、ステップ220
において導入された高度化によりはるかに有用である。
したがって高度化されたデータに対してステップ240
で実行される後処理ステップ(図11に関連して以下に
より詳細に述べる)は、従来技術のシステムによって考
慮されないパラメータに基づきデータを処理することを
含み、それによりステップ250において、プレゼンテ
ーションおよびアーカイブのための非常によりよい情報
をもたらす。
の分析が必要かまたは望ましいかについての判定がなさ
れる。必要でない場合には処理が終了する。しかしさら
に分析が必要な場合には、処理はステップ210に戻り
再び開始する。さらに他の分析が必要な多数の状況があ
る。例えば、販売促進が実施される前、販売促進中、お
よび販売促進終了後に分析を実行して、購入行動の変化
を識別し評価できるようにすること、(例えば、地域レ
ベルで)異なる店舗または店舗グループを比較するこ
と、またはカテゴリ・レベルおよび部署レベルの両方で
製品の分析を実行することを、小売業者が望む可能性が
ある。
の「全体的属性」高度化処理と呼んでいるものを示す流
れ図である。図3に関連して示された全体的属性高度化
処理により、特定の全体的属性を有する買い物かごを特
徴付けるかまたは区別するパタン、すなわち買い物かご
のダイナミクスを発見することが可能になる。買い物か
ごの全体的属性は、例えば全体としてマイナスの粗利益
を有する買い物かご、または全体として「高い」粗利益
を有する買い物かごである。図3に示すように、データ
(例えば、買い物かごに含まれるすべての品目)の論理
的グループ化は、1つまたは複数の指定された属性を全
体として処理しながら識別される。
おいて、特定の買い物かご(例えば8月30日の購入客
「David」の買い物かご)に属するデータが入力され、
ステップ312において、その買い物かごに関して指定
された属性が当てはまるかどうかについて判定がなされ
る。したがって例えば、分析されている指定された属性
が買い物かご全体の粗利益であり、「高い」粗利益の買
い物かごを、50ドルを超える合計粗利益を有するすべ
ての買い物かごと小売業者が判定した場合、ステップ3
12において、ステップ310の買い物かご入力が50
ドル以下の粗利益を有するならば、処理はステップ31
6に進み、通常の「非高度化」買い物かご情報が分析フ
ァイルに書き込まれ、ステップ318において、分析す
べき他の買い物かごがあるかどうかについて判定がなさ
れる。分析すべき他の買い物かごがない場合、処理は終
了し、分析すべき他の買い物かごがある場合、処理はス
テップ310に戻り、すべての買い物かごが分析される
まで処理が続く。
vid」の属性「粗利益」が高い、すなわち50ドルを超
えると判定される場合、ステップ314において、この
属性をこの買い物かごの特徴として識別するためにこの
属性の存在を示す標示が買い物かごに「追加」される。
これらの標示を「架空品目」と呼び、標示された属性を
保有するものとしてその買い物かごを分類することによ
り、買い物かごデータを高度化する。一例としてステッ
プ314において、買い物かごが高粗利益かごであるこ
とを示すために、架空品目「HM」が買い物かごに「追
加」される(すなわち、標示「HM」を含むように買い
物かごデータが変更される)。架空品目の追加は、単純
なコード化処理を含むことができ、この例では、買い物
かごを高粗利益かごと識別する識別子が、買い物かご
「David」に対するデータに追加される。小売業者から
要求されるそれぞれの架空品目タイプは、互いに区別す
ることができるように異なるコードを持たなければなら
ず、効率性のために、架空品目が実際の品目から容易に
区別できるようにすることもまた望ましい。
で今高度化されたかご情報を含む買い物かご情報が分析
ファイルに書き込まれる。希望するだけ多数の属性に対
して処理を繰り返すことができ、その結果かごは、その
かごの複数の全体的属性を識別する複数の架空品目を保
有することができる。
けることに加えて本発明により、製品の販売に対する広
告/販売促進の効果を分析することもまた可能になる。
広告/販売促進高度化処理中に、標準的商品分類法を用
いてデータベース中のすべての品目が分類されるが、同
時に、この品目が広告分類法を用いた分類もされ、この
分類法により、相関分析が利用された広告媒体の要素を
含むパタンを生成することが可能になる。これらの分類
法を、図5〜10に関連して以下により詳細に述べる。
の「広告/販売促進高度化」処理と呼んでいるものを示
す流れ図である。この処理により、相関分析が、販売時
点での品目に対する広告状況を考慮に入れることが可能
になる。次に図4を参照すると、ステップ410におい
て、一連の取引中の次の(または最初の)品目に属する
データが獲得される。このデータは、買い物かごの中の
品目の個々の購入に関する情報を含む。ステップ412
において、(図2のステップ220の間に収集されたデ
ータに基づき)品目が購入されたときにその品目が広告
および/または販売促進されていたかどうかについて判
定がなされる。その品目が広告または販売促進されてい
なかったと判定された場合、ステップ414において、
その品目を広告されなかった品目と識別する「高度化さ
れた品目」を作り出すために、その品目に対応するデー
タに情報が追加され、処理はステップ410に戻る。
たときにその品目が広告または販売促進されていたと判
定される場合、ステップ416において、その品目は広
告された品目と標示され、その品目に属するデータを高
度化するために広告の詳細が追加される。これらの詳細
は、広告が出された特定の四半分のページなど広告媒体
の低レベルの要素、広告が表示された年など広告媒体の
高レベルの要素、または低レベルと高レベルの要素の間
に当たる中レベルの詳細を含むことができる。広告要素
は、図8〜10に関連して以下に述べる広告分類法にお
いて使用され、広告情報を他の適切な情報に関連付ける
ことを可能にする。
が購入されたときに同じ製品が他の広告に広告されてい
たかどうかを判定する。これは、単一の製品が複数の地
点、様々な方法などで広告されることが多いために行わ
れる。製品が購入されたときに、同じ製品に対して掲載
されている他の広告があったと判定される場合、そのよ
うにフラグが立てられ、処理はステップ416に戻り、
その結果、その品目は1回より多く広告されたものとし
て標示され、他の広告/販売促進プログラムに関する詳
細を追加することができる。これは例えば、高度化され
た品目データの複製を買い物かごに導入すること、他の
広告に固有の情報だけを変更することにより達成するこ
とができる。これは、その品目に対する他の広告/販売
促進がこれ以上ないと判定されるまで繰り返され、その
時点で、処理はステップ410に戻り、すべての取引/
品目が処理されるまで継続する。
用できるようにするために、データベース中の各品目
は、標準的商品分類法、ならびに広告分類法を用いて分
類される。この分類処理を図5〜10に関連して述べ
る。次に図5を参照して、単純な3レベル商品分類法を
述べる。実際の応用例では、データ分析の「分解度」の
希望するレベルおよび小売業者の事業組織に応じて、こ
の商品分類法をより多数のレベルから構成することがで
きる。
々な分類レベル間のリンクを確立して、分類法内の「子
供」を共通の「祖先」の項目に結び付けられるようにす
ることである。例えば図5の商品分類法は、通常の基本
的販売データ:部署レベル、カテゴリ・レベル、および
品目またはSKU(例えば、小売業界で使用される任意
の製品識別コード)レベルで占められる3レベル分類法
を示す。特定タイプの商品として飲料を例に取ると、部
署レベルでは、説明を「酒類飲料」、「非酒類飲料」と
することができ、カテゴリ・レベルでは、説明を「ビー
ル」、「ワイン」、「リキュール」とすることができ、
品目レベルでは、説明を「Heineken 6本1組 12オ
ンス(約355.2ml)瓶」、「Corona 6本1組
12オンス 缶」、「Gallo Merlot 750ml」、
「Kendall Jackson Pinot Noir 750ml」とするこ
とができる。
の情報を最低レベルから最高レベルに結び付ける関係を
確立しなければならない。例えば図6は、前述の例に対
してカテゴリ・レベルを品目レベルに結び付ける分類法
関係表(例示的情報を示すに過ぎない)を示す。図6に
見ることができるように、品目「Heineken 6本1組1
2オンス 瓶」および「Corona 6本1組 12オンス
缶」はそれぞれ、カテゴリ「ビール」に関連付けまた
は結び付けられ、品目「Gallo Merlot」および「Kendal
l Jackson Pinot Noir」はカテゴリ「ワイン」に関連付
けられる。
を部署レベルに結び付ける分類法関係表を示す。図7に
見ることができるように、カテゴリ「ビール」および
「ワイン」のそれぞれは、部署「酒類飲料」に別々に関
連付けられる。これらの分類法を作り出すことにより、
様々なレベルの品目を含むパタンを識別する相関分析が
可能になり、これは、低レベル、低頻度で発生する品目
が含まれるときに特に重要である。そのような品目は、
この分類法を用いてそれ自体に対するパタンを確立する
ことが容易にはできないが、これらの低レベルの品目
は、パタンをより容易に確立することができる高レベル
で考慮することができる(例えば、「GalloMerlot」が
まれにしか購入されない場合、分類法が低レベルおよび
高レベルのカテゴリの両方に対するリンクを確立するの
で、カテゴリ「ワイン」に対する広告を代わりに分析す
ることができる)。
告媒体の要素を互いに、ならびに、商品分類法内の品目
と関連付けるために相関分析を使用することである。明
らかにこの「相互分類法相関」は、これらの2つの分類
法に限定されることなく、他の分類法もまた互いに関連
付けられることが理解されよう。
を示す。この分類法もまた、広告/販売促進データで占
められる3レベル、すなわちチラシ・レベル、チラシ/
ページ・レベル、および品目レベルを含む。商品分類法
においても使用される1レベル(品目レベル)を用い
て、2つの分類法間のリンクが確立され、その結果2つ
の分類法間の相互関係を作ることができる。上述の商品
分類法と同様に、分類法にさらにレベルを追加すること
により分析の分解度が増加する。同じ例で続けると、チ
ラシ・レベルでは、説明を「9月23日 Philadelphia
Inquirer チラシ」、「9月30日 Philadelphia In
quirer チラシ」、...、「12月22日 Philadel
phia Inquirer チラシ」などとすることができ、チラ
シ/ページレベルでは、説明を「9月23日 Philadel
phia Inquirer チラシ、2ページ」、「12月22日
Burlington County Times チラシ、最終ページ」と
することができ、品目レベルであれば、説明は商品分類
法と同じであろう。
ルを「チラシ/ページ」レベルに結び付ける分類法関係
表を示す。「チラシ/ページ」レベルは、ある特定の日
の特定の広告チラシの特定ページを指す。図9を参照す
ると、品目「Heineken 6本1組 12オンス 瓶」が
チラシ/ページ「Philadelphia Inquirer、9月23日
/1ページ」に関連付けられているのを見ることがで
き、これは、この例の品目Heinekenに対する広告が、Ph
iladelphia Inquirerの9月23日版に含まれていたチ
ラシの1ページに表示されていたことを意味する。同様
に、この例の品目Coronaが同じ広告ページおよび日付
(「Philadelphia Inquirer、9月23日/1ページ)
に関連付けられ、品目Gallo MerlotがBurlington Count
y Timesと共に含まれていた12月22日のチラシの最
終ページ(「Burlington County Times/12月22日
/最終ページ」)に関連付けられ、品目Kendall Jackso
nが12月22日のBurlington County Timesのチラシの
折り込み(「Burlington CountyTimes/12月22日/
折り込み」)に関連付けられている。9月23日のPhil
adelphia Inquirerの最終ページにも品目Heinekenが広
告されていたことに留意されたい。
ジ」レベルを「チラシ」レベルに結び付ける分類法関係
表を示す(例えば、9月23日付けPhiladelphia Inqui
rerのチラシの1ページが、9月23日付けPhiladelphi
a Inquirerのチラシに関連付けられる)。この単純な例
により、特定品目に対する広告を広告中の特定ページま
たは諸ページ、および/または特定発行に対する特定広
告日に関連付けられることを見ることができる。
分析を実行する際にこれらの分類法の使用をセットアッ
プする。上述のように、これらの関係は、データを相関
分析にかける前に買い物かごデータを高度化するために
利用される。知られている一方法において、商品分類法
内の品目を(もしあれば)広告分類法内の広告に結び付
けることができる。
具体的には、特定の全体的属性で買い物かごを特徴付け
または区別するパタンを識別する後処理ステップの一例
を示す流れ図である。前述のように、図2のステップ2
30で実行される相関分析ステップは、各買い物かごを
特徴付ける一連のルールを生成し、これらのルールの多
くは、処理のためにデータを準備する間に、架空品目、
高度化された品目、または分類法、あるいはそれらの全
てを用いることによって高度化することができた。後処
理ステップ中に、データについて結論を作り出すために
分析され高度化されたデータが使用される。
おいて、関心ある品目、例えば架空品目HMに対し、相
関分析ステップによってルールが生成されたかどうかに
関する判定がなされる。ルールが見つからない場合、こ
れは、分析が完了し処理がその時点で終了することを示
す。しかしステップ1110において、処理すべき次の
ルールが関心ある品目を含むと判定される場合、ステッ
プ1114において、関心ある品目が、ルールの前提
(例えば矢印の前)、またはルールの結果(例えば矢印
の後)であるかどうかに関する判定がなされる。例えば
関心ある品目が架空品目HMであり、品目HMがルール
(例えば、HM→A+B、すなわち「高粗利益かごが起
こるときはいつも、そのかごがAおよびBの両方を含む
傾向がある」)の前提の一部である場合、処理はステッ
プ1120に進み、相関分析ステップ中に計算されたリ
フト値が分析される。例えばリフトが1よりはるかに大
きいかはるかに小さいと判定される場合、それが「関心
ある」ルール(すなわち、小売業者にとって関心ある)
と考えられ、処理はステップ1122に進み、ここでこ
のルールは、高粗利益かごなので属性HMを有する買い
物かごを特徴付けると見なされ(このかごがAおよびB
を含む高い可能性があるという推理を可能にし)、次い
で処理はステップ1110に戻る。リフトが1であるか
または近い場合、ルールは「関心を引かない」と見なさ
れ、そのルールは、どの特定の属性をも有すると標示さ
れることもなく、処理はステップ1110に戻る。
HMが前提の一部ではないと判定される(すなわち、品
目HMが結果の一部である、例えばA+B→HM、すな
わち「買い物かごにおいてAおよびBが共に起こるとき
はいつでも、そのかごは高粗利益かごである」)場合、
ステップ1116において、リフト値が1よりはるかに
大きいかまたははるかに小さいかに関する判定がなされ
る。リフト値が1よりはるかに大きいかまたははるかに
小さい場合、ステップ1118において、このルール
は、属性HMを有する買い物かごを、この属性を有しな
い他のかごから区別し(かごが品目AおよびBを含むの
で、かごが高粗利益かごである高い可能性があるという
推理を可能にし)、次いで処理は、ステップ1110に
戻る。ステップ1116において、リフト値が1である
か近いという判定がなされる場合、次いで処理は単にス
テップ1110に戻る。
が、本明細書に述べた手法および方法は、データのグル
ープ化を特徴付け、かつ/または特定の(例えば広告以
外の)パラメータの効果を分析することが望ましいどん
なタイプの調査にも適用できることが理解されよう。さ
らに買い物かごの属性が財務情報以外の情報を含むこと
ができること、例えば、買い物かごを広告された品目お
よび/または広告されなかった品目を含むことで特徴付
けることができ、この情報が調査者からも利用可能であ
ることが理解されよう。
の事項を開示する。
品目に関する販売データおよび前記販売品目に関する広
告/販売促進データを含む市場調査データを処理するコ
ンピュータによって実施される方法であって、前記販売
データを受け取るステップと、前記広告/販売促進デー
タを受け取るステップと、前記販売データ中に前記広告
/販売促進データの要素を組み込むことによって前記販
売データを高度化するステップと、前記高度化された販
売データに対して相関分析を実行して、相関ルールおよ
び頻繁な品目セットを生成するステップと、前記相関ル
ールおよび頻繁な品目セットを表示しアーカイブするス
テップとを含む方法。 (2)前記相関ルールおよび頻繁な品目セットを処理し
て、前記市場調査データに関する結論を作り出すステッ
プをさらに含む上記(1)に記載の方法。 (3)前記販売データが商品情報を含み、前記商品情報
が各販売品目を識別する識別情報と、各販売品目に対応
する取引情報と、各販売品目に対応する財務情報とを含
み、前記商品情報が商品分類法に入力されて、前記識別
情報、前記取引情報、および前記財務情報間の論理リン
クを確立し、その結果前記商品情報を買い物かご分析の
ために利用することができる、上記(2)に記載の方
法。 (4)前記広告/販売促進データが各品目の広告状況を
識別する情報を含み、前記広告状況情報が前記商品情報
中に組み込まれて、前記商品情報と前記広告/販売促進
データとの間の論理リンクを確立し、前記高度化された
販売データを作り出す、上記(3)に記載の方法。 (5)前記広告/販売促進データが、広告された品目を
識別する情報と、前記広告された品目に対して、品目が
どのように広告されたか、品目が広告された日、およ
び、どこに品目が広告されたかを識別する情報とを含
み、前記商品情報中に前記広告情報が組み込まれて、前
記商品情報と前記広告/販売促進データとの間の論理リ
ンクを確立し、それにより前記高度化された販売データ
を作り出す、上記(3)に記載の方法。 (6)広告された各品目がどのように広告されたかを識
別する前記情報が、使用された広告媒体の識別および広
告媒体中の広告の配置を含む、上記(5)に記載の方
法。 (7)前記高度化ステップが、広告/販売促進分類法内
の前記広告/販売促進情報を分類するステップと、前記
広告/販売促進分類法内の前記情報を前記商品分類法内
に組み込むことによって前記高度化されたデータを作り
出すステップとを含む、上記(6)に記載の方法。 (8)複数のデータ要素を含むデータを分析し、データ
分析者によって使用されるために分析されたデータを提
示する、コンピュータによって実施される方法であっ
て、それによりデータが分析されるべき分析パラメータ
を獲得するステップと、前記獲得された分析パラメータ
に対応するデータ要素を収集するステップと、前記収集
されたデータ要素を前記分析パラメータに従って高度化
するステップと、前記高度化されたデータ要素に対して
相関分析を実行して、高度化された相関ルールおよび頻
繁な品目セットを生成するステップと、前記高度化され
た相関ルールおよび頻繁な品目セットを表示しアーカイ
ブするステップとを含む方法。 (9)前記高度化された相関ルールおよび頻繁な品目セ
ットを処理して、前記分析されたデータに関する結論を
作り出すステップをさらに含む、上記(8)に記載の方
法。 (10)前記収集されたデータ要素が、小売業者によっ
て販売された品目に属する商品情報および広告/販売促
進情報を含み、前記高度化ステップが、商品分類法内の
前記商品情報を分類するステップと、広告/販売促進分
類法内の前記広告/販売促進情報を分類するステップ
と、前記小売業者によって販売された前記品目に対応す
る高度化されたデータ要素を作り出すステップであっ
て、前記高度化されたデータ要素が、各品目と、各品目
に関連して行われたすべての広告/販売促進との間の相
互関係を提供するステップとを含む、上記(9)に記載
の方法。
成要素のブロック図である。
る。
れ図である。
れ図である。
SKUレベルに結び付ける分類法関係表を示す図であ
る。
部署レベルに結び付ける分類法関係表を示す図である。
ラシ/ページ・レベルに結び付ける分類法関係表を示す
図である。
・レベルをチラシ・レベルに結び付ける分類法関係表を
示す図である。
ある。
Claims (10)
- 【請求項1】小売業者の小売取引中に販売された品目に
関する販売データおよび前記販売品目に関する広告/販
売促進データを含む市場調査データを処理するコンピュ
ータによって実施される方法であって、 前記販売データを受け取るステップと、 前記広告/販売促進データを受け取るステップと、 前記販売データ中に前記広告/販売促進データの要素を
組み込むことによって前記販売データを高度化するステ
ップと、 前記高度化された販売データに対して相関分析を実行し
て、相関ルールおよび頻繁な品目セットを生成するステ
ップと、 前記相関ルールおよび頻繁な品目セットを表示しアーカ
イブするステップとを含む方法。 - 【請求項2】前記相関ルールおよび頻繁な品目セットを
処理して、前記市場調査データに関する結論を作り出す
ステップをさらに含む請求項1に記載の方法。 - 【請求項3】前記販売データが商品情報を含み、前記商
品情報が 各販売品目を識別する識別情報と、 各販売品目に対応する取引情報と、 各販売品目に対応する財務情報とを含み、前記商品情報
が商品分類法に入力されて、前記識別情報、前記取引情
報、および前記財務情報間の論理リンクを確立し、その
結果前記商品情報を買い物かご分析のために利用するこ
とができる、請求項2に記載の方法。 - 【請求項4】前記広告/販売促進データが各品目の広告
状況を識別する情報を含み、前記広告状況情報が前記商
品情報中に組み込まれて、前記商品情報と前記広告/販
売促進データとの間の論理リンクを確立し、前記高度化
された販売データを作り出す、請求項3に記載の方法。 - 【請求項5】前記広告/販売促進データが、 広告された品目を識別する情報と、 前記広告された品目に対して、品目がどのように広告さ
れたか、品目が広告された日、および、どこに品目が広
告されたかを識別する情報とを含み、前記商品情報中に
前記広告情報が組み込まれて、前記商品情報と前記広告
/販売促進データとの間の論理リンクを確立し、それに
より前記高度化された販売データを作り出す、請求項3
に記載の方法。 - 【請求項6】広告された各品目がどのように広告された
かを識別する前記情報が、使用された広告媒体の識別お
よび広告媒体中の広告の配置を含む、請求項5に記載の
方法。 - 【請求項7】前記高度化ステップが、 広告/販売促進分類法内の前記広告/販売促進情報を分
類するステップと、 前記広告/販売促進分類法内の前記情報を前記商品分類
法内に組み込むことによって前記高度化されたデータを
作り出すステップとを含む、請求項6に記載の方法。 - 【請求項8】複数のデータ要素を含むデータを分析し、
データ分析者によって使用されるために分析されたデー
タを提示する、コンピュータによって実施される方法で
あって、 それによりデータが分析されるべき分析パラメータを獲
得するステップと、 前記獲得された分析パラメータに対応するデータ要素を
収集するステップと、 前記収集されたデータ要素を前記分析パラメータに従っ
て高度化するステップと、 前記高度化されたデータ要素に対して相関分析を実行し
て、高度化された相関ルールおよび頻繁な品目セットを
生成するステップと、 前記高度化された相関ルールおよび頻繁な品目セットを
表示しアーカイブするステップとを含む方法。 - 【請求項9】前記高度化された相関ルールおよび頻繁な
品目セットを処理して、前記分析されたデータに関する
結論を作り出すステップをさらに含む、請求項8に記載
の方法。 - 【請求項10】前記収集されたデータ要素が、小売業者
によって販売された品目に属する商品情報および広告/
販売促進情報を含み、前記高度化ステップが、 商品分類法内の前記商品情報を分類するステップと、 広告/販売促進分類法内の前記広告/販売促進情報を分
類するステップと、 前記小売業者によって販売された前記品目に対応する高
度化されたデータ要素を作り出すステップであって、前
記高度化されたデータ要素が、各品目と、各品目に関連
して行われたすべての広告/販売促進との間の相互関係
を提供するステップとを含む、請求項9に記載の方法。
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