JP2004171042A - 広告流通経路分析方法及びその実施システム並びにその処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能な技術を提供する。
【解決手段】広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信するステップと、前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算するステップと、前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するステップとを有するものである。
【選択図】 図７
【解決手段】広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信するステップと、前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算するステップと、前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するステップとを有するものである。
【選択図】 図７
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は消費者個人の属性や嗜好、購買履歴等の様々なマーケティングデータを蓄積して分析する広告流通経路分析システムに関し、特に前記情報の流通経路に着目してマーケティングデータを分析する広告流通経路分析システムに適用して有効な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のマスマーケティングにおいては、消費者に対する露出の量が広告効果の指標として使われており、例えばテレビ広告においては、ＧＲＰ（Ｇｒｏｓｓ Ｒａｔｉｎｇ Ｐｏｉｎｔ）と呼ばれる延べ視聴率が使われている。
【０００３】
しかし、消費者のライフスタイルの変化に伴って、ＣＲＭ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）やＯｎｅ ｔｏ Ｏｎｅマーケティングといったマーケティング手法によって、消費者個々の要求にきめ細かく対応していくことが求められている。
【０００４】
また、消費者間の個人的な情報のやりとり、所謂クチコミ情報に対しても注目が集まっている。クチコミ情報は、メールやチャット、掲示板といったコミュニケーションツールの利用が広がりともあいまって、マスメディアから発信される情報以上の影響力を持つことがある。
【０００５】
これに対して、広告を見る為のビューアをダウンロードする際、そのユーザに対して広告を紹介したユーザを報告してもらい、広告を紹介したユーザにポイント等のインセンティブを与えることで、広告についてのクチコミ情報の流通を促すシステムが提案されている（例えば特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−１０９３７９号公報（第７−９頁、第９図）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術には、以下の様な問題点がある。
ＣＲＭやＯｎｅ ｔｏ Ｏｎｅマーケティングにおいては、消費者個人の属性や嗜好、購買履歴等様々な情報を蓄積、活用しているが、それらはあくまでも企業対顧客の関係の中で収集された情報であり、点としての個人の情報である。
【０００８】
また、特許文献１に記載の発明においても、ユーザＡがユーザＢに広告を紹介したといった情報は入力させているが、広告の紹介実績の多いユーザに次回の広告を優先的に送るといった利用をするだけで、やはり個々のユーザは点でしかとらえられていない。
【０００９】
しかし、マーケティングの観点からクチコミ情報を見た場合、個々のユーザの属性だけでなく、クチコミ情報がそれらのユーザの間をどの様に流通しているか、その広がり、速度、情報が流通しているユーザ層の共通属性といったものが重要となってくる。すなわち、ユーザ間の情報流通のネットワークを、線や面でとらえることが必要である。
【００１０】
本発明の目的は上記問題を解決し、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は情報の流通経路を構成する各ユーザの中で、より広範囲に情報が流通する端緒となったオピニオンリーダーを把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は情報が活発に流通しているユーザネットワークをオピニオングループとして把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は広告の種類や発信方法毎に情報の流通経路を把握することが可能な技術を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、広告コンテンツの流通経路を分析する広告流通経路分析システムにおいて、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるものである。
【００１２】
本発明では、広告コンテンツに対応する広告識別情報と、広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する際に、入手先識別情報として個人識別情報と同じ種類の情報を用い、各ユーザが他のユーザの情報入手先であるかどうかを調べて、ユーザ間の広告識別情報の流通経路に関する情報を生成する。
【００１３】
また本発明では、広告コンテンツの広告識別情報を紹介したユーザ数からオピニオンリーダーを判定し、そのオピニオンリーダーと判定されたユーザを基点として、連続的に広告識別情報が伝達されており、かつ、各ユーザが他のユーザの情報入手先となっている数が所定以上であるユーザの集まりを、オピニオングループとして抽出する。
【００１４】
更に本発明では、同一の広告コンテンツに対し、広告識別情報の発信経路に対応して異なる広告識別情報を用い、また広告識別情報としては、広告コンテンツを配信するサイトにおいて当該コンテンツにアクセスする為のキーワードや、配信サイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）自体を使用する。
【００１５】
前記の様に本発明では、広告コンテンツを配信するサイトにアクセスしたユーザの間で、当該広告コンテンツに関する情報がどの様に流通したかを把握することができる。更に、そのクチコミ情報が活発に流通したオピニオングループや、その基点となるオピニオンリーダーを把握することができ、商品開発や次のプロモーションのアプローチ方法等に活用することができる。また、商品毎、情報の発信方法毎に情報流通経路を把握することができるので、よりきめ細かいマーケティングが可能となる。
【００１６】
以上の様に本発明の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に広告コンテンツの流通経路を分析する一実施形態の広告流通経路分析システムについて説明する。
【００１８】
本実施形態では、インターネットを通じて商品の広告宣伝活動を行うプロモーションサイトの例について説明する。以下に説明する例では、商品に関係したプレミアムコンテンツの配信という形で、商品の宣伝とマーケティングデータの収集を行っている。プレミアムコンテンツとは、例えば、テレビコマーシャルの放映前の先行視聴や、ＣＭ曲をアレンジした着メロ、懸賞応募等である。
【００１９】
本実施形態では、予め特定ユーザに、プレミアムコンテンツに関する情報が書かれた広告メールを配信しておくものとする。メールの配信を受けたユーザ、若しくはそのユーザから情報を得たユーザが、携帯電話やＰＣでプロモーションサイトにアクセスしてプレミアムコンテンツをダウンロードする際に、ユーザ自身の情報と共に、プレミアムコンテンツに関する情報をどこから得たかを入力してもらう。
【００２０】
本実施形態では、ユーザを識別する個人識別情報として、そのユーザのメールアドレスを使用している。勿論、一人で複数のメールアドレスを持つ人は珍しくない。しかし、あるコミュニティ、例えば友人のグループに向けて使用する主なメールアドレスは、ほぼ一定していると考えられる。また、メールで受け取った情報を他の人に転送する場合、普通はそのまま同じアドレスで送信すると思われ、わざわざ送信元アドレスを切りかえることは考えにくい。
【００２１】
図１は本実施形態の広告流通経路分析システムの概略構成を示す図である。図１に示す様に本実施形態の広告流通経路分析システムは、広告コンテンツ配信処理部１５０と、紹介スコア計算処理部１５１と、オピニオングループ抽出処理部１５２とを有している。
【００２２】
広告コンテンツ配信処理部１５０は、広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為のメールアドレス等の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為のメールアドレス等の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する処理部である。
【００２３】
紹介スコア計算処理部１５１は、前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算する処理部である。
【００２４】
オピニオングループ抽出処理部１５２は、前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出する処理部である。
【００２５】
広告流通経路分析システムを広告コンテンツ配信処理部１５０、紹介スコア計算処理部１５１及びオピニオングループ抽出処理部１５２として機能させる為のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され磁気ディスク等に格納された後、メモリにロードされて実行されるものとする。なお前記プログラムを記録する記録媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の記録媒体でも良い。また前記プログラムを当該記録媒体から情報処理装置にインストールして使用しても良いし、ネットワークを通じて当該記録媒体にアクセスして前記プログラムを使用するものとしても良い。
【００２６】
図１では、本実施形態の広告流通経路分析システムをプロモーションシステムに適用した場合の構成一例を表しており、図１において、１００はスポンサー企業、１２０はプロモーションサイトである。本実施形態では、プロモーションサイト１２０がユーザに対して広告配信やデータ収集を行い、スポンサー企業１００において、収集したデータの分析を行うものとする。
【００２７】
スポンサー企業１００は、顧客ＤＢ１０８と商品ＤＢ１０６を備え、これらは必要に応じて広告宣伝活動に使用され、一部はプロモーションサイト１２０に送られる。またプロモーションサイト１２０で収集されたデータは、分析サーバ１０４によって分析され、ログ集計テーブル８００、情報入手先分析テーブル９００、オピニオンリーダー分析テーブル１１００、オピニオングループ分析テーブル１３００等が生成される。必要な情報の送受信は通信装置１０２を介して行われる。
【００２８】
プロモーションサイト１２０は、通信装置１２２、Ｗｅｂサーバ１２４、メールサーバ１２６を備え、プロモーション活動を行う。
【００２９】
メール配信リスト１２８は、広告メールを送るユーザのメールアドレスのリストであり、これを参照してメールサーバ１２６からユーザに広告メールを配信する。本実施形態では、メール配信リスト１２８は、ユーザ属性等によって分類分けがされており、必要に応じて、ターゲットとする属性を持つユーザにメールを配信するものとする。また、メールアドレスについては、独自に収集する場合もあるが、スポンサー企業の顧客ＤＢ１０８から生成される場合もある。
【００３０】
Ｗｅｂサーバ１２４上では、商品の広告宣伝の為のコンテンツが公開されており、その中にプレミアムコンテンツも含まれている。
【００３１】
プロモーションサイト１２０では複数のプロモーション活動が行われており、プロモーション管理テーブル３００にはその管理の為の情報が格納されている。また、各プロモーション活動で配信されるプレミアムコンテンツはコンテンツデータ１３０に格納されており、コンテンツ管理テーブル４００でその管理を行っている。
【００３２】
アクセスユーザ情報５００には、プロモーションサイト１２０にアクセスしてプレミアムコンテンツをダウンロードしたユーザに関する情報が格納されており、ログ情報６００には、ユーザがアクセスした際の状況に関する情報が格納されている。
【００３３】
通信業者１４０は、ユーザが加入しているプロバイダであり、通信装置１４２、メールサーバ１４４、ユーザのメールを格納するメールボックス１４６、顧客情報１４８によってサービスを行っている。
【００３４】
ユーザ１６２はプロモーションサイト１２０から広告メールを受け取ったユーザ、ユーザ１６６はユーザ１６２から紹介されてプロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザであり、それぞれ端末１６０、端末１６４でメールの送受信やＷｅｂ閲覧を行っている。
そしてネットワーク１７０がこれら全てを接続している。
【００３５】
図２は本実施形態のプレミアムコンテンツ配信処理の処理手順を示すフローチャートである。図２では、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザにプレミアムコンテンツを配信する処理を表している。詳細については後述する。
【００３６】
図３は本実施形態のプロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動を管理する情報を格納するプロモーション管理テーブル３００の一例を示す図である。本実施形態では、プロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動にアクセスコードをつけ、ユーザがアクセスコードを指定することでそれぞれのプロモーションにアクセスできる様になっている。また本実施形態では、プレミアムコンテンツとその告知に使用する告知方法やターゲット毎にアクセスコードをふるものとする。
【００３７】
図３のプロモーション管理テーブル３００において、３０２はプロモーション活動を識別する為のアクセスコード、３０４は配信するプレミアムコンテンツを識別する為のコンテンツＩＤ、３０６はプレミアムコンテンツ配信の情報告知を行う告知方法、３０８はプレミアムコンテンツ配信の情報告知を行う告知日時、３１０はメールアドレスのリストの種類等、告知対象となるユーザを示すユーザ情報であるターゲットを格納するエリアである。
【００３８】
図３の場合では、コンテンツＩＤ３０４がＨ１−０００１の広告コンテンツに対し、ターゲット３１０毎に異なるアクセスコードを用いており、ターゲット３１０毎に情報の流通経路を把握することが可能である。また同一の広告コンテンツに対して、その種類毎に異なるアクセスコードとしたり、告知方法３０６毎に異なるアクセスコードを用いる様にして、種類や告知方法３０６毎に流通経路を把握するものとしても良い。
【００３９】
図４は本実施形態のアクセスしたユーザに配信するプレミアムコンテンツを管理するコンテンツ管理テーブル４００の一例を示す図である。図４のコンテンツ管理テーブル４００において、４０２はプレミアムコンテンツを識別する為のコンテンツＩＤ、４０４はコンテンツの種類、４０６はその広告コンテンツのスポンサー企業名、４０８はプロモーションの対象となる商品名をそれぞれ格納するエリアである。また４１０は、コンテンツデータ１３０に格納されているプレミアムコンテンツの実体のファイル名を表している。
【００４０】
図５は本実施形態のプレミアムコンテンツをダウンロードする為にアクセスしたユーザに関する情報を格納するアクセスユーザ情報５００の一例を示す図である。図５のアクセスユーザ情報５００において、５０２にはユーザのメールアドレスが格納されており、これによってそれぞれのユーザを識別する。また、５０４にはユーザの氏名、５０６には住所、５０８には職業、５１０には年齢、５１２には性別がそれぞれ格納されている。これらの属性の種類については、プロモーションの内容や目的に応じて決定され、ここに挙げた例の限りではない。
【００４１】
図６は本実施形態のユーザのアクセス状況に関する情報を格納するログ情報６００の一例を示す図である。図６のログ情報６００において、６０２にはユーザがアクセスした日時、６０４にはユーザが入力したアクセスコード、６０６にはユーザのメールアドレス、６０８にはユーザが入力した情報入手先が格納されている。また、ステータス６１０はユーザがプレミアムコンテンツのダウンロードを完了したかどうかを示す情報である。この他にも例えばユーザがアクセスした端末に関する情報等、必要に応じて項目を追加することが考えられる。
【００４２】
次に、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザが、アクセスコード、ユーザ情報、情報入手先を入力して、プレミアムコンテンツのダウンロードを行う処理を、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００４３】
先にも述べた様に、ユーザ１６２はプロモーションサイト１２０が発行するメールマガジンによって、またユーザ１６６はユーザ１６２から広告が載っているメールを転送してもらって、サイトのＵＲＬやプレミアムコンテンツへのアクセスコードを知っているものとする。
【００４４】
ユーザがプロモーションサイト１２０にアクセスすると、ステップ２０２で広告コンテンツ配信処理部１５０は、アクセスコードの入力画面を表示し、ステップ２０４では、ユーザからのアクセスコードの入力を受け付ける。
【００４５】
次にステップ２０６では、ユーザ自身の情報を入力する為の画面を表示し、住所、氏名、メールアドレスや、年齢、性別等の入力を受け付け、またステップ２０８では、このプロモーション（プレミアムコンテンツの配信）が行われているという情報をどこから入手したかを示す入力を受け付ける。
【００４６】
アクセスコード、ユーザ情報、情報入手先については、この順番で入力する必要は無く、勿論他の順番でも良いし、ＰＣの様に大きな表示画面が使用できる場合には一度に入力する様にして良い。情報入手先については、個人の場合は、そのメールアドレスを入力する。
【００４７】
必要な情報が全て入力されたらステップ２１０に進み、ユーザが入力したアクセスコードに対応したプレミアムコンテンツをプロモーション管理テーブル３００及びコンテンツ管理テーブル４００から検索し、コンテンツデータ１３０から読み出して出力する。プレミアムコンテンツの出力が終了したらステップ２１２に進み、ユーザに対して、プロモーションを知り合いに紹介する様求めるインセンティブメッセージ、例えば、紹介すると次回の情報が優先的に配信される等のメッセージを表示して、クチコミによるプロモーション情報の流通を促す。
【００４８】
次にステップ２１４では、ユーザによって入力された情報をアクセスユーザ情報５００に格納する。本実施形態では省略したが、同じユーザが何回もサイトにアクセスすることは当然ありうる。その場合ユーザ情報の重複登録が起こるが、対処の方法としては、アクセスユーザ情報５００に内部的な管理ＩＤを一意に付け、入力される度に新規にアクセスユーザ情報５００を生成して重複登録を許す方法、同一メールアドレスの情報が既にある場合は上書きする方法、２回目からのアクセスではメールアドレスのだけでユーザ情報の入力を省略できる様にする方法等が考えられる。
【００４９】
最後にステップ２１６では、ユーザのアクセス状況に関する情報をログ情報６００に記録して処理を終了する。
【００５０】
以上の様にして収集した、アクセスコードが誰から誰に伝播したかという情報を元に、ユーザ間の情報流通のネットワークの分析を行う処理について次に述べる。
【００５１】
図７は本実施形態のユーザ間の情報流通経路に着目したオピニオンリーダー及びオピニオングループの概念を示す図である。図７では、ユーザからユーザへと情報、本実施形態ではプレミアムコンテンツを得る為に必要なＵＲＬ及びアクセスコードの情報が伝播していく様子を模式的に示している。
【００５２】
最初に情報を得たユーザ７００（本実施形態ではプロモーションサイト１２０から広告メールを受け取ったユーザ）から、友人知人へと順に情報が伝播していくが、途中、急激に情報が広まるきっかけとなるユーザが、オピニオンリーダー７１０及び７２０である。オピニオンリーダーを基点に広がった情報伝播のネットワークは徐々に減衰していくと考えられるが、それまでの間、情報の流通量がある所定値以上のユーザのネットワーク７１２及び７２２は、その情報についての関心が高く、情報交換も活発な層であると考えられる。このユーザネットワークのメンバーをオピニオングループとして定義する。
【００５３】
オピニオンリーダー７１０及び７２０は、それぞれのオピニオングループ７１２及び７２２に対して良く情報を流通させていると想定され、また「おもしろい情報を良く知っている」等、その情報の信頼性も評価されていると考えられる。したがって、例えば新しいプロモーションを行う場合に、オピニオンリーダー７１０及び７２０に先行して情報発信することで、クチコミによる情報伝播がより早く、広範囲になることが期待できる。
【００５４】
また、オピニオングループの共通属性７１４及び７２４に合わせて先行的に情報配信することでより効果的なプロモーションが行えると考えられる。更に、例えば、グループのメンバーの属性を分析して商品開発にフィードバックする、といったことが考えられる。
【００５５】
図８は本実施形態のアクセスコード毎にログ情報６００を分析したログ集計テーブル８００の一例を示す図である。図８の集計結果を格納するログ集計テーブル８００において、８０２はアクセスコード、８０４及び８０６は各アクセスコードでアクセスしたユーザの情報入手先毎の集計結果、８０８はアクセス総数であり、８１０及び８１２は性別毎の割合である。勿論これは一例であり、他にも年齢や職業、住所毎に集計して分析することが考えられる。
【００５６】
この様な集計を行った結果、例えば性別の比率が当初想定していたターゲットと大きく食い違った場合に、図７に示したクチコミ情報のユーザネットワークと合わせて、施策を検討することが考えられる。一例を挙げれば、想定していたターゲットユーザに近い属性を持つオピニオングループに対して、再度ダイレクトにアプローチするといった方法がある。また、各オピニオングループのユーザ属性を参考にして、商品戦略の見直しを行うことも考えられる。
【００５７】
図９は本実施形態のログ情報６００を元に、ユーザ間のアクセスコードの流通経路を分析した情報入手先分析テーブル９００の一例を示す図である。図９の情報入手先分析テーブル９００では、アクセスコード９０２毎にデータが格納されており、９０４は情報入手先、９０６はサイトにアクセスしたユーザのメールアドレス、９０８はアクセス日時を、情報入手先９０４でソートして格納している。情報入手先については、ここではサイトからの広告メール等を除いて個人のメールのみ記録している。また、同じユーザが複数回アクセスしている場合は、最初のアクセスのみ記録するものとする。
【００５８】
図１０は本実施形態のユーザネットワークの広がりを計算する処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０では、図９の様な情報入手先分析テーブル９００を元に、各ユーザを基点とするユーザネットワークの広がりを計算する処理を表しており、その際に生成するオピニオンリーダー分析テーブルの一例が図１１である。
【００５９】
図１１は本実施形態のオピニオンリーダー分析テーブル１１００の一例を示す図である。図１１のオピニオンリーダー分析テーブル１１００において、情報入手先となったユーザ１１０２毎に、情報伝播状況を数値化したデータを格納している。１次伝播数１１０４はユーザ１１０２から直接情報を受け取ったユーザ数、２次伝播数１１０６は更にそこから情報を受け取ったユーザ数であり、紹介スコア１１０８は、それらを元にネットワークの広がり方を数値化した値である。本実施形態では、オピニオンリーダー分析テーブル１１００をアクセスコード単位で生成するものとする。
【００６０】
次に、情報入手先分析テーブル９００からユーザネットワークの広がりを計算する処理を図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００６１】
まずステップ１００２で紹介スコア計算処理部１５１は、１次伝播数及び２次伝播数を格納する変数をクリアしておく。ステップ１００４では、情報入手先分析テーブル９００からレコードを１つ読み出す。ステップ１００６では、アクセスコードの情報を紹介したアクセスユーザ９０６を読み出し、ステップ１００８では、１次伝播数に１を加える。
【００６２】
次にステップ１０１０では、情報入手先分析テーブル９００中の同じアクセスコードのレコードを検索して、ステップ１００６で読み出したアクセスユーザ９０６と同じメールアドレスが情報入手先に登録されているレコードをカウントし、ステップ１０１２では、カウントしたレコード数を２次伝播数に加える。
【００６３】
ステップ１０１４では、現在のレコードの情報入手先９０４と次のレコードの情報入手先９０４が同じであるかどうかを調べ、同じであればステップ１００４に戻って、ステップ１０１２までの処理を繰り返す。
【００６４】
情報入手先９０４が異なる場合は、その情報入手先についての処理が完了したものと判断してステップ１０１６に進み、紹介スコアを計算する。本実施形態では、紹介スコア＝１次伝播数＋２次伝播数×１／２として計算している。これによって、各ユーザを基点として２つ先までのユーザネットワークの広がりを数値化している。ユーザの影響力を加味して、１次伝播ユーザと２次伝播ユーザで重み付けを行い、２次伝播数×１／２とした。この重みづけの係数や、どの範囲までのネットワークを計算するかは、ここに示したの例の他にも、分析の目的やデータ量、処理性能によって変更しうる。
【００６５】
また、ユーザがプロモーションサイト１２０にアクセスした日時の差を、情報伝播時間として計算し、情報入手元のユーザと１次伝播ユーザ及び２次伝播ユーザの間の平均伝播時間、或いは最短、最長伝播時間を加味して伝播時間の短いもの程、値が大きくなる様に紹介スコアの計算を行うことも考えられる。その際、情報入手元ユーザのアクセス記録が無い場合は、当該アクセスコードのプロモーションが開始された日時で代替する。
【００６６】
ステップ１０１８では、計算した値をオピニオンリーダー分析テーブル１１００に格納し、ステップ１０２０で次のレコードがあれば、ステップ１００２に戻って、別の情報入手先について同様に計算処理を行う。
【００６７】
以上の処理によって生成されたオピニオンリーダー分析テーブル１１００から、紹介スコア１１０８が他より高い、或いは所定値以上となっているユーザを調べることで、オピニオンリーダーと思われるユーザを決定できる。
【００６８】
図１２は本実施形態の情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理の処理手順を示すフローチャートである。次に、情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。その際、オピニオンリーダー分析テーブル１１００で計算した値を参照する。尚、この処理もオピニオンリーダー分析と同様、アクセスコード単位で行うものとする。
【００６９】
ステップ１２０２でオピニオングループ抽出処理部１５２は、情報入手先分析テーブル９００から１つレコードを読み出し、ステップ１２０４では、情報入手先のユーザ９０４がオピニオングループに登録されているかどうかを調べる。まだ未登録の場合にはステップ１２０６に進み、オピニオンリーダー分析テーブル１１００から、このユーザの紹介スコア１１０８を調べ、所定値以上であればステップ１２０８に進み、このユーザを基点とするオピニオングループを作成する。
【００７０】
まずステップ１２１０では、基点ユーザをオピニオングループのメンバーに登録する。次にステップ１２１２では、情報入手先分析テーブル９００から、このユーザが情報入手先９０４となっているアクセスユーザ９０６を検索し、オピニオングループのメンバーに登録する。更にステップ１２１４では、そのアクセスユーザ自身が情報入手先９０４となっているレコードを検索し、ステップ１２１６では、その検索されたレコード数が１より大きければ、ステップ１２１２に戻って、該当するレコードのアクセスユーザ９０６をグループのメンバーに登録する。このサイクルは再帰的に繰り返される。
【００７１】
どの末端でも、次につながるアクセスユーザ数が１以下になったところで、オピニオングループが収束したと判断してステップ１２１８に進み、次のレコードがあれば、ステップ１２０２に戻って、別のオピニオングループに関する処理を行う。
以上の処理によって抽出されたオピニオングループのメンバーを格納するオピニオングループ分析テーブルの一例が図１３である。
【００７２】
図１３は本実施形態のオピニオングループ分析テーブル１３００の一例を示す図である。図１３のオピニオングループ分析テーブル１３００において、１３０２は各オピニオングループを識別するＩＤ、１３０４は当該オピニオングループのメンバーであるユーザの識別情報（ここでは各人のメールアドレス）を格納するエリアである。
【００７３】
例えば次回プロモーションを行う場合に、このオピニオングループを元に、メール配信リスト１２８を生成するといった利用方法が考えられる。商品に関する関心が高いと想定されるので、より精度の高いマーケティングが可能である。
【００７４】
また、本実施形態では、メンバーのメールアドレスのみ登録しているが、例えばグループ内で、オピニオンリーダーとなっているユーザ、オピニオンリーダーからの情報の１次伝播ユーザ、２次伝播ユーザといった区分等を登録することも考えられる。
【００７５】
図１４は本実施形態のプロモーションシステムの他の例を示す図である。図１４の例ではサイトＵＲＬ及びアクセスコードの配布に放送を使用している。
【００７６】
図１４において、１４００は放送局である。放送局１４００では、映像及びデータ放送の番組データ１４０８と、番組に関する様々な属性情報を記述した番組メタ情報１５００が、番組配信装置１４０４の指示により、送出装置１４０６から放送設備１４１０に送られ、視聴者に向けて放送される。ここでは、番組といっているものの中にコマーシャルフィルムも含めるものとする。
【００７７】
ユーザ１６２は、放送の受信機能を持った端末１４２０によって番組を視聴する。端末１４２０には、所有者のユーザ１６２が登録したユーザプロファイル１６００も格納されている。
【００７８】
図１５は本実施形態の放送される番組がコマーシャルフィルムの場合に付加される番組メタ情報１５００の一例を示す図である。図１５の番組メタ情報１５００において、１５０２は番組コンテンツを識別する情報を格納するエリアで、この場合は広告を管理するＩＤとなっている。１５０４以下の項目は広告特有の属性であり、１５０４は広告の名称、１５０６は広告のスポンサー企業名、１５０８はジャンル、１５１０及び１５１２はこの広告の対象となる視聴者属性が格納されている。これらの項目の種類、内容は一例であり、他の構成も考えられる。
【００７９】
図１６は本実施形態の受信端末１４２０に格納されているユーザプロファイル１６００の一例を示す図である。図１６のユーザプロファイル１６００において、１６０２はユーザの氏名、１６０４は住所、１６０６は年齢、１６０８は性別、１６１０は職業、１６１２は趣味に関する情報が格納されているエリアである。勿論、これらの項目は一例であり、他の構成もありうる。また、格納されている情報については、基本的にはユーザ自身が登録するが、一部は視聴履歴等から自動的に生成されるものもある。
【００８０】
このユーザプロファイル１６００と、番組メタ情報１５００を使って、視聴者属性によって視聴する内容が変更できる。すなわち、これらの番組メタ情報１５００及びユーザプロファイル１６００によって視聴する番組のフィルタリングを行う。本実施形態でいえば、図１５の番組メタ情報１５００のターゲット情報１５１０「男性」及び１５１２「３０代、４０代」が、図１６のユーザプロファイル１６００の年齢１６０６「３１歳」及び性別１６０８「男性」とマッチするので、このプロファイルのユーザに対しては、図１７に示す様な画面のＣＭを提供する。また、マッチしないユーザについては、他のＣＭが用意されているものとする。
【００８１】
図１７は本実施形態の端末１４２０によって受信した放送画面の表示の一例を示す図である。図１７において、１７００は携帯端末の表示画面であり、１７０２に映像、１７０４にデータ放送が表示されている。本実施形態では、データ放送画面１７０４上に、プロモーションサイトに関する情報が表示されている。アクセスコードはサイトのＵＲＬに含まれて配信されており、ブラウザを操作してこのまま指示されたＵＲＬにアクセスすれば、アクセスコードを明示的に入力しなくても着メロ等のプレミアムコンテンツにアクセスすることができる。
【００８２】
この放送画面を見て、或いは見た人から情報を得て、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザに関して、先の図１の例と同様、ユーザ情報や情報入手先、アクセス状況を蓄積して、オピニオンリーダー、オピニオングループの分析を行う。この例の場合では、例えば、フィルタリングに使用した番組メタ情報と、アクセスしたユーザの属性の比較等を行うことが考えられる。
【００８３】
前記の様に本実施形態では、広告コンテンツを配信するサイトにアクセスしたユーザの間で、当該広告コンテンツに関する情報がどの様に流通したかを把握することができる。更に、そのクチコミ情報が活発に流通したオピニオングループや、その基点となるオピニオンリーダーを把握することができ、商品開発や次のプロモーションのアプローチ方法等に活用することができる。また、商品毎、情報の発信方法毎に情報流通経路を把握することができるので、よりきめ細かいマーケティングが可能となる。
【００８４】
以上説明した様に本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【００８５】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとするので、情報の流通経路を構成する各ユーザの中で、より広範囲に情報が流通する端緒となったオピニオンリーダーを把握することが可能である。
【００８６】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、オピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するので、情報が活発に流通しているユーザネットワークをオピニオングループとして把握することが可能である。
【００８７】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、同一の広告コンテンツに対し、広告の種類や発信方法に対応して異なる広告識別情報を用いるので、広告の種類や発信方法毎に情報の流通経路を把握することが可能である。
【００８８】
【発明の効果】
本発明によれば広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の広告流通経路分析システムの概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態のプレミアムコンテンツ配信処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態のプロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動を管理する情報を格納するプロモーション管理テーブル３００の一例を示す図である。
【図４】本実施形態のアクセスしたユーザに配信するプレミアムコンテンツを管理するコンテンツ管理テーブル４００の一例を示す図である。
【図５】本実施形態のプレミアムコンテンツをダウンロードする為にアクセスしたユーザに関する情報を格納するアクセスユーザ情報５００の一例を示す図である。
【図６】本実施形態のユーザのアクセス状況に関する情報を格納するログ情報６００の一例を示す図である。
【図７】本実施形態のユーザ間の情報流通経路に着目したオピニオンリーダー及びオピニオングループの概念を示す図である。
【図８】本実施形態のアクセスコード毎にログ情報６００を分析したログ集計テーブル８００の一例を示す図である。
【図９】本実施形態のログ情報６００を元に、ユーザ間のアクセスコードの流通経路を分析した情報入手先分析テーブル９００の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態のユーザネットワークの広がりを計算する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態のオピニオンリーダー分析テーブル１１００の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態の情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態のオピニオングループ分析テーブル１３００の一例を示す図である。
【図１４】本実施形態のプロモーションシステムの他の例を示す図である。
【図１５】本実施形態の放送される番組がコマーシャルフィルムの場合に付加される番組メタ情報１５００の一例を示す図である。
【図１６】本実施形態の受信端末１４２０に格納されているユーザプロファイル１６００の一例を示す図である。
【図１７】本実施形態の端末１４２０によって受信した放送画面の表示の一例を示す図である。
【符号の説明】
１００…スポンサー企業、１０２…通信装置、１０４…分析サーバ、１０６…商品ＤＢ、１０８…顧客ＤＢ、１２０…プロモーションサイト、１２２…通信装置、１２４…サーバ、１２６…メールサーバ、１２８…メール配信リスト、１３０…コンテンツデータ、１４０…通信業者、１４２…通信装置、１４４…メールサーバ、１４６…メールボックス、１４８…顧客情報、１６０…端末、１６２…ユーザ、１６４…端末、１６６…ユーザ、１７０…ネットワーク、３００…プロモーション管理テーブル、４００…コンテンツ管理テーブル、５００…アクセスユーザ情報、６００…ログ情報、８００…ログ集計テーブル、９００…情報入手先分析テーブル、１１００…オピニオンリーダー分析テーブル、１３００…オピニオングループ分析テーブル、１５０…広告コンテンツ配信処理部、１５１…紹介スコア計算処理部、１５２…オピニオングループ抽出処理部、３０２…アクセスコード、３０４…コンテンツＩＤ、３０６…告知方法、３０８…告知日時、３１０…ターゲット、４０２…コンテンツＩＤ、４０４…種類、４０６…会社名、４０８…商品名、４１０…コンテンツデータ、５０２…メールアドレス、５０４…氏名、５０６…住所、５０８…職業、５１０…年齢、５１２…性別、６０２…日時、６０４…アクセスコード、６０６…メールアドレス、６０８…情報入手先、６１０…ステータス、７００…ユーザ、７１０及び７２０…オピニオンリーダー、７１２及び７２２…オピニオングループ、７１４及び７２４…共通属性、８０２…アクセスコード、８０４及び８０６…集計結果、８０８…アクセス総数、８１０及び８１２…性別毎の割合、９０２…アクセスコード、９０４…情報入手先、９０６…アクセスユーザ、９０８…日時、１１０２…情報入手先、１１０４…１次伝播数、１１０６…２次伝播数、１１０８…紹介スコア、１３０２…オピニオングループＩＤ、１３０４…グループメンバー、１４００…放送局、１４０４…番組配信装置、１４０６…送出装置、１４０８…番組データ、１４１０…放送設備、１４２０…端末、１５００…番組メタ情報、１６００…ユーザプロファイル、１５０２…ＣＭＩＤ、１５０４…ＣＭ名、１５０６…スポンサー企業名、１５０８…ＣＭジャンル、１５１０及び１５１２…ＣＭ関連情報、１６０２…氏名、１６０４…住所、１６０６…年齢、１６０８…性別、１６１０…職業、１６１２…趣味、１７００…携帯端末の表示画面、１７０２…映像画面、１７０４…データ放送画面。
【発明の属する技術分野】
本発明は消費者個人の属性や嗜好、購買履歴等の様々なマーケティングデータを蓄積して分析する広告流通経路分析システムに関し、特に前記情報の流通経路に着目してマーケティングデータを分析する広告流通経路分析システムに適用して有効な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のマスマーケティングにおいては、消費者に対する露出の量が広告効果の指標として使われており、例えばテレビ広告においては、ＧＲＰ（Ｇｒｏｓｓ Ｒａｔｉｎｇ Ｐｏｉｎｔ）と呼ばれる延べ視聴率が使われている。
【０００３】
しかし、消費者のライフスタイルの変化に伴って、ＣＲＭ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）やＯｎｅ ｔｏ Ｏｎｅマーケティングといったマーケティング手法によって、消費者個々の要求にきめ細かく対応していくことが求められている。
【０００４】
また、消費者間の個人的な情報のやりとり、所謂クチコミ情報に対しても注目が集まっている。クチコミ情報は、メールやチャット、掲示板といったコミュニケーションツールの利用が広がりともあいまって、マスメディアから発信される情報以上の影響力を持つことがある。
【０００５】
これに対して、広告を見る為のビューアをダウンロードする際、そのユーザに対して広告を紹介したユーザを報告してもらい、広告を紹介したユーザにポイント等のインセンティブを与えることで、広告についてのクチコミ情報の流通を促すシステムが提案されている（例えば特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−１０９３７９号公報（第７−９頁、第９図）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術には、以下の様な問題点がある。
ＣＲＭやＯｎｅ ｔｏ Ｏｎｅマーケティングにおいては、消費者個人の属性や嗜好、購買履歴等様々な情報を蓄積、活用しているが、それらはあくまでも企業対顧客の関係の中で収集された情報であり、点としての個人の情報である。
【０００８】
また、特許文献１に記載の発明においても、ユーザＡがユーザＢに広告を紹介したといった情報は入力させているが、広告の紹介実績の多いユーザに次回の広告を優先的に送るといった利用をするだけで、やはり個々のユーザは点でしかとらえられていない。
【０００９】
しかし、マーケティングの観点からクチコミ情報を見た場合、個々のユーザの属性だけでなく、クチコミ情報がそれらのユーザの間をどの様に流通しているか、その広がり、速度、情報が流通しているユーザ層の共通属性といったものが重要となってくる。すなわち、ユーザ間の情報流通のネットワークを、線や面でとらえることが必要である。
【００１０】
本発明の目的は上記問題を解決し、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は情報の流通経路を構成する各ユーザの中で、より広範囲に情報が流通する端緒となったオピニオンリーダーを把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は情報が活発に流通しているユーザネットワークをオピニオングループとして把握することが可能な技術を提供することにある。本発明の他の目的は広告の種類や発信方法毎に情報の流通経路を把握することが可能な技術を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、広告コンテンツの流通経路を分析する広告流通経路分析システムにおいて、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるものである。
【００１２】
本発明では、広告コンテンツに対応する広告識別情報と、広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する際に、入手先識別情報として個人識別情報と同じ種類の情報を用い、各ユーザが他のユーザの情報入手先であるかどうかを調べて、ユーザ間の広告識別情報の流通経路に関する情報を生成する。
【００１３】
また本発明では、広告コンテンツの広告識別情報を紹介したユーザ数からオピニオンリーダーを判定し、そのオピニオンリーダーと判定されたユーザを基点として、連続的に広告識別情報が伝達されており、かつ、各ユーザが他のユーザの情報入手先となっている数が所定以上であるユーザの集まりを、オピニオングループとして抽出する。
【００１４】
更に本発明では、同一の広告コンテンツに対し、広告識別情報の発信経路に対応して異なる広告識別情報を用い、また広告識別情報としては、広告コンテンツを配信するサイトにおいて当該コンテンツにアクセスする為のキーワードや、配信サイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）自体を使用する。
【００１５】
前記の様に本発明では、広告コンテンツを配信するサイトにアクセスしたユーザの間で、当該広告コンテンツに関する情報がどの様に流通したかを把握することができる。更に、そのクチコミ情報が活発に流通したオピニオングループや、その基点となるオピニオンリーダーを把握することができ、商品開発や次のプロモーションのアプローチ方法等に活用することができる。また、商品毎、情報の発信方法毎に情報流通経路を把握することができるので、よりきめ細かいマーケティングが可能となる。
【００１６】
以上の様に本発明の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に広告コンテンツの流通経路を分析する一実施形態の広告流通経路分析システムについて説明する。
【００１８】
本実施形態では、インターネットを通じて商品の広告宣伝活動を行うプロモーションサイトの例について説明する。以下に説明する例では、商品に関係したプレミアムコンテンツの配信という形で、商品の宣伝とマーケティングデータの収集を行っている。プレミアムコンテンツとは、例えば、テレビコマーシャルの放映前の先行視聴や、ＣＭ曲をアレンジした着メロ、懸賞応募等である。
【００１９】
本実施形態では、予め特定ユーザに、プレミアムコンテンツに関する情報が書かれた広告メールを配信しておくものとする。メールの配信を受けたユーザ、若しくはそのユーザから情報を得たユーザが、携帯電話やＰＣでプロモーションサイトにアクセスしてプレミアムコンテンツをダウンロードする際に、ユーザ自身の情報と共に、プレミアムコンテンツに関する情報をどこから得たかを入力してもらう。
【００２０】
本実施形態では、ユーザを識別する個人識別情報として、そのユーザのメールアドレスを使用している。勿論、一人で複数のメールアドレスを持つ人は珍しくない。しかし、あるコミュニティ、例えば友人のグループに向けて使用する主なメールアドレスは、ほぼ一定していると考えられる。また、メールで受け取った情報を他の人に転送する場合、普通はそのまま同じアドレスで送信すると思われ、わざわざ送信元アドレスを切りかえることは考えにくい。
【００２１】
図１は本実施形態の広告流通経路分析システムの概略構成を示す図である。図１に示す様に本実施形態の広告流通経路分析システムは、広告コンテンツ配信処理部１５０と、紹介スコア計算処理部１５１と、オピニオングループ抽出処理部１５２とを有している。
【００２２】
広告コンテンツ配信処理部１５０は、広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為のメールアドレス等の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為のメールアドレス等の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する処理部である。
【００２３】
紹介スコア計算処理部１５１は、前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算する処理部である。
【００２４】
オピニオングループ抽出処理部１５２は、前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出する処理部である。
【００２５】
広告流通経路分析システムを広告コンテンツ配信処理部１５０、紹介スコア計算処理部１５１及びオピニオングループ抽出処理部１５２として機能させる為のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され磁気ディスク等に格納された後、メモリにロードされて実行されるものとする。なお前記プログラムを記録する記録媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の記録媒体でも良い。また前記プログラムを当該記録媒体から情報処理装置にインストールして使用しても良いし、ネットワークを通じて当該記録媒体にアクセスして前記プログラムを使用するものとしても良い。
【００２６】
図１では、本実施形態の広告流通経路分析システムをプロモーションシステムに適用した場合の構成一例を表しており、図１において、１００はスポンサー企業、１２０はプロモーションサイトである。本実施形態では、プロモーションサイト１２０がユーザに対して広告配信やデータ収集を行い、スポンサー企業１００において、収集したデータの分析を行うものとする。
【００２７】
スポンサー企業１００は、顧客ＤＢ１０８と商品ＤＢ１０６を備え、これらは必要に応じて広告宣伝活動に使用され、一部はプロモーションサイト１２０に送られる。またプロモーションサイト１２０で収集されたデータは、分析サーバ１０４によって分析され、ログ集計テーブル８００、情報入手先分析テーブル９００、オピニオンリーダー分析テーブル１１００、オピニオングループ分析テーブル１３００等が生成される。必要な情報の送受信は通信装置１０２を介して行われる。
【００２８】
プロモーションサイト１２０は、通信装置１２２、Ｗｅｂサーバ１２４、メールサーバ１２６を備え、プロモーション活動を行う。
【００２９】
メール配信リスト１２８は、広告メールを送るユーザのメールアドレスのリストであり、これを参照してメールサーバ１２６からユーザに広告メールを配信する。本実施形態では、メール配信リスト１２８は、ユーザ属性等によって分類分けがされており、必要に応じて、ターゲットとする属性を持つユーザにメールを配信するものとする。また、メールアドレスについては、独自に収集する場合もあるが、スポンサー企業の顧客ＤＢ１０８から生成される場合もある。
【００３０】
Ｗｅｂサーバ１２４上では、商品の広告宣伝の為のコンテンツが公開されており、その中にプレミアムコンテンツも含まれている。
【００３１】
プロモーションサイト１２０では複数のプロモーション活動が行われており、プロモーション管理テーブル３００にはその管理の為の情報が格納されている。また、各プロモーション活動で配信されるプレミアムコンテンツはコンテンツデータ１３０に格納されており、コンテンツ管理テーブル４００でその管理を行っている。
【００３２】
アクセスユーザ情報５００には、プロモーションサイト１２０にアクセスしてプレミアムコンテンツをダウンロードしたユーザに関する情報が格納されており、ログ情報６００には、ユーザがアクセスした際の状況に関する情報が格納されている。
【００３３】
通信業者１４０は、ユーザが加入しているプロバイダであり、通信装置１４２、メールサーバ１４４、ユーザのメールを格納するメールボックス１４６、顧客情報１４８によってサービスを行っている。
【００３４】
ユーザ１６２はプロモーションサイト１２０から広告メールを受け取ったユーザ、ユーザ１６６はユーザ１６２から紹介されてプロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザであり、それぞれ端末１６０、端末１６４でメールの送受信やＷｅｂ閲覧を行っている。
そしてネットワーク１７０がこれら全てを接続している。
【００３５】
図２は本実施形態のプレミアムコンテンツ配信処理の処理手順を示すフローチャートである。図２では、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザにプレミアムコンテンツを配信する処理を表している。詳細については後述する。
【００３６】
図３は本実施形態のプロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動を管理する情報を格納するプロモーション管理テーブル３００の一例を示す図である。本実施形態では、プロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動にアクセスコードをつけ、ユーザがアクセスコードを指定することでそれぞれのプロモーションにアクセスできる様になっている。また本実施形態では、プレミアムコンテンツとその告知に使用する告知方法やターゲット毎にアクセスコードをふるものとする。
【００３７】
図３のプロモーション管理テーブル３００において、３０２はプロモーション活動を識別する為のアクセスコード、３０４は配信するプレミアムコンテンツを識別する為のコンテンツＩＤ、３０６はプレミアムコンテンツ配信の情報告知を行う告知方法、３０８はプレミアムコンテンツ配信の情報告知を行う告知日時、３１０はメールアドレスのリストの種類等、告知対象となるユーザを示すユーザ情報であるターゲットを格納するエリアである。
【００３８】
図３の場合では、コンテンツＩＤ３０４がＨ１−０００１の広告コンテンツに対し、ターゲット３１０毎に異なるアクセスコードを用いており、ターゲット３１０毎に情報の流通経路を把握することが可能である。また同一の広告コンテンツに対して、その種類毎に異なるアクセスコードとしたり、告知方法３０６毎に異なるアクセスコードを用いる様にして、種類や告知方法３０６毎に流通経路を把握するものとしても良い。
【００３９】
図４は本実施形態のアクセスしたユーザに配信するプレミアムコンテンツを管理するコンテンツ管理テーブル４００の一例を示す図である。図４のコンテンツ管理テーブル４００において、４０２はプレミアムコンテンツを識別する為のコンテンツＩＤ、４０４はコンテンツの種類、４０６はその広告コンテンツのスポンサー企業名、４０８はプロモーションの対象となる商品名をそれぞれ格納するエリアである。また４１０は、コンテンツデータ１３０に格納されているプレミアムコンテンツの実体のファイル名を表している。
【００４０】
図５は本実施形態のプレミアムコンテンツをダウンロードする為にアクセスしたユーザに関する情報を格納するアクセスユーザ情報５００の一例を示す図である。図５のアクセスユーザ情報５００において、５０２にはユーザのメールアドレスが格納されており、これによってそれぞれのユーザを識別する。また、５０４にはユーザの氏名、５０６には住所、５０８には職業、５１０には年齢、５１２には性別がそれぞれ格納されている。これらの属性の種類については、プロモーションの内容や目的に応じて決定され、ここに挙げた例の限りではない。
【００４１】
図６は本実施形態のユーザのアクセス状況に関する情報を格納するログ情報６００の一例を示す図である。図６のログ情報６００において、６０２にはユーザがアクセスした日時、６０４にはユーザが入力したアクセスコード、６０６にはユーザのメールアドレス、６０８にはユーザが入力した情報入手先が格納されている。また、ステータス６１０はユーザがプレミアムコンテンツのダウンロードを完了したかどうかを示す情報である。この他にも例えばユーザがアクセスした端末に関する情報等、必要に応じて項目を追加することが考えられる。
【００４２】
次に、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザが、アクセスコード、ユーザ情報、情報入手先を入力して、プレミアムコンテンツのダウンロードを行う処理を、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００４３】
先にも述べた様に、ユーザ１６２はプロモーションサイト１２０が発行するメールマガジンによって、またユーザ１６６はユーザ１６２から広告が載っているメールを転送してもらって、サイトのＵＲＬやプレミアムコンテンツへのアクセスコードを知っているものとする。
【００４４】
ユーザがプロモーションサイト１２０にアクセスすると、ステップ２０２で広告コンテンツ配信処理部１５０は、アクセスコードの入力画面を表示し、ステップ２０４では、ユーザからのアクセスコードの入力を受け付ける。
【００４５】
次にステップ２０６では、ユーザ自身の情報を入力する為の画面を表示し、住所、氏名、メールアドレスや、年齢、性別等の入力を受け付け、またステップ２０８では、このプロモーション（プレミアムコンテンツの配信）が行われているという情報をどこから入手したかを示す入力を受け付ける。
【００４６】
アクセスコード、ユーザ情報、情報入手先については、この順番で入力する必要は無く、勿論他の順番でも良いし、ＰＣの様に大きな表示画面が使用できる場合には一度に入力する様にして良い。情報入手先については、個人の場合は、そのメールアドレスを入力する。
【００４７】
必要な情報が全て入力されたらステップ２１０に進み、ユーザが入力したアクセスコードに対応したプレミアムコンテンツをプロモーション管理テーブル３００及びコンテンツ管理テーブル４００から検索し、コンテンツデータ１３０から読み出して出力する。プレミアムコンテンツの出力が終了したらステップ２１２に進み、ユーザに対して、プロモーションを知り合いに紹介する様求めるインセンティブメッセージ、例えば、紹介すると次回の情報が優先的に配信される等のメッセージを表示して、クチコミによるプロモーション情報の流通を促す。
【００４８】
次にステップ２１４では、ユーザによって入力された情報をアクセスユーザ情報５００に格納する。本実施形態では省略したが、同じユーザが何回もサイトにアクセスすることは当然ありうる。その場合ユーザ情報の重複登録が起こるが、対処の方法としては、アクセスユーザ情報５００に内部的な管理ＩＤを一意に付け、入力される度に新規にアクセスユーザ情報５００を生成して重複登録を許す方法、同一メールアドレスの情報が既にある場合は上書きする方法、２回目からのアクセスではメールアドレスのだけでユーザ情報の入力を省略できる様にする方法等が考えられる。
【００４９】
最後にステップ２１６では、ユーザのアクセス状況に関する情報をログ情報６００に記録して処理を終了する。
【００５０】
以上の様にして収集した、アクセスコードが誰から誰に伝播したかという情報を元に、ユーザ間の情報流通のネットワークの分析を行う処理について次に述べる。
【００５１】
図７は本実施形態のユーザ間の情報流通経路に着目したオピニオンリーダー及びオピニオングループの概念を示す図である。図７では、ユーザからユーザへと情報、本実施形態ではプレミアムコンテンツを得る為に必要なＵＲＬ及びアクセスコードの情報が伝播していく様子を模式的に示している。
【００５２】
最初に情報を得たユーザ７００（本実施形態ではプロモーションサイト１２０から広告メールを受け取ったユーザ）から、友人知人へと順に情報が伝播していくが、途中、急激に情報が広まるきっかけとなるユーザが、オピニオンリーダー７１０及び７２０である。オピニオンリーダーを基点に広がった情報伝播のネットワークは徐々に減衰していくと考えられるが、それまでの間、情報の流通量がある所定値以上のユーザのネットワーク７１２及び７２２は、その情報についての関心が高く、情報交換も活発な層であると考えられる。このユーザネットワークのメンバーをオピニオングループとして定義する。
【００５３】
オピニオンリーダー７１０及び７２０は、それぞれのオピニオングループ７１２及び７２２に対して良く情報を流通させていると想定され、また「おもしろい情報を良く知っている」等、その情報の信頼性も評価されていると考えられる。したがって、例えば新しいプロモーションを行う場合に、オピニオンリーダー７１０及び７２０に先行して情報発信することで、クチコミによる情報伝播がより早く、広範囲になることが期待できる。
【００５４】
また、オピニオングループの共通属性７１４及び７２４に合わせて先行的に情報配信することでより効果的なプロモーションが行えると考えられる。更に、例えば、グループのメンバーの属性を分析して商品開発にフィードバックする、といったことが考えられる。
【００５５】
図８は本実施形態のアクセスコード毎にログ情報６００を分析したログ集計テーブル８００の一例を示す図である。図８の集計結果を格納するログ集計テーブル８００において、８０２はアクセスコード、８０４及び８０６は各アクセスコードでアクセスしたユーザの情報入手先毎の集計結果、８０８はアクセス総数であり、８１０及び８１２は性別毎の割合である。勿論これは一例であり、他にも年齢や職業、住所毎に集計して分析することが考えられる。
【００５６】
この様な集計を行った結果、例えば性別の比率が当初想定していたターゲットと大きく食い違った場合に、図７に示したクチコミ情報のユーザネットワークと合わせて、施策を検討することが考えられる。一例を挙げれば、想定していたターゲットユーザに近い属性を持つオピニオングループに対して、再度ダイレクトにアプローチするといった方法がある。また、各オピニオングループのユーザ属性を参考にして、商品戦略の見直しを行うことも考えられる。
【００５７】
図９は本実施形態のログ情報６００を元に、ユーザ間のアクセスコードの流通経路を分析した情報入手先分析テーブル９００の一例を示す図である。図９の情報入手先分析テーブル９００では、アクセスコード９０２毎にデータが格納されており、９０４は情報入手先、９０６はサイトにアクセスしたユーザのメールアドレス、９０８はアクセス日時を、情報入手先９０４でソートして格納している。情報入手先については、ここではサイトからの広告メール等を除いて個人のメールのみ記録している。また、同じユーザが複数回アクセスしている場合は、最初のアクセスのみ記録するものとする。
【００５８】
図１０は本実施形態のユーザネットワークの広がりを計算する処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０では、図９の様な情報入手先分析テーブル９００を元に、各ユーザを基点とするユーザネットワークの広がりを計算する処理を表しており、その際に生成するオピニオンリーダー分析テーブルの一例が図１１である。
【００５９】
図１１は本実施形態のオピニオンリーダー分析テーブル１１００の一例を示す図である。図１１のオピニオンリーダー分析テーブル１１００において、情報入手先となったユーザ１１０２毎に、情報伝播状況を数値化したデータを格納している。１次伝播数１１０４はユーザ１１０２から直接情報を受け取ったユーザ数、２次伝播数１１０６は更にそこから情報を受け取ったユーザ数であり、紹介スコア１１０８は、それらを元にネットワークの広がり方を数値化した値である。本実施形態では、オピニオンリーダー分析テーブル１１００をアクセスコード単位で生成するものとする。
【００６０】
次に、情報入手先分析テーブル９００からユーザネットワークの広がりを計算する処理を図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００６１】
まずステップ１００２で紹介スコア計算処理部１５１は、１次伝播数及び２次伝播数を格納する変数をクリアしておく。ステップ１００４では、情報入手先分析テーブル９００からレコードを１つ読み出す。ステップ１００６では、アクセスコードの情報を紹介したアクセスユーザ９０６を読み出し、ステップ１００８では、１次伝播数に１を加える。
【００６２】
次にステップ１０１０では、情報入手先分析テーブル９００中の同じアクセスコードのレコードを検索して、ステップ１００６で読み出したアクセスユーザ９０６と同じメールアドレスが情報入手先に登録されているレコードをカウントし、ステップ１０１２では、カウントしたレコード数を２次伝播数に加える。
【００６３】
ステップ１０１４では、現在のレコードの情報入手先９０４と次のレコードの情報入手先９０４が同じであるかどうかを調べ、同じであればステップ１００４に戻って、ステップ１０１２までの処理を繰り返す。
【００６４】
情報入手先９０４が異なる場合は、その情報入手先についての処理が完了したものと判断してステップ１０１６に進み、紹介スコアを計算する。本実施形態では、紹介スコア＝１次伝播数＋２次伝播数×１／２として計算している。これによって、各ユーザを基点として２つ先までのユーザネットワークの広がりを数値化している。ユーザの影響力を加味して、１次伝播ユーザと２次伝播ユーザで重み付けを行い、２次伝播数×１／２とした。この重みづけの係数や、どの範囲までのネットワークを計算するかは、ここに示したの例の他にも、分析の目的やデータ量、処理性能によって変更しうる。
【００６５】
また、ユーザがプロモーションサイト１２０にアクセスした日時の差を、情報伝播時間として計算し、情報入手元のユーザと１次伝播ユーザ及び２次伝播ユーザの間の平均伝播時間、或いは最短、最長伝播時間を加味して伝播時間の短いもの程、値が大きくなる様に紹介スコアの計算を行うことも考えられる。その際、情報入手元ユーザのアクセス記録が無い場合は、当該アクセスコードのプロモーションが開始された日時で代替する。
【００６６】
ステップ１０１８では、計算した値をオピニオンリーダー分析テーブル１１００に格納し、ステップ１０２０で次のレコードがあれば、ステップ１００２に戻って、別の情報入手先について同様に計算処理を行う。
【００６７】
以上の処理によって生成されたオピニオンリーダー分析テーブル１１００から、紹介スコア１１０８が他より高い、或いは所定値以上となっているユーザを調べることで、オピニオンリーダーと思われるユーザを決定できる。
【００６８】
図１２は本実施形態の情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理の処理手順を示すフローチャートである。次に、情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。その際、オピニオンリーダー分析テーブル１１００で計算した値を参照する。尚、この処理もオピニオンリーダー分析と同様、アクセスコード単位で行うものとする。
【００６９】
ステップ１２０２でオピニオングループ抽出処理部１５２は、情報入手先分析テーブル９００から１つレコードを読み出し、ステップ１２０４では、情報入手先のユーザ９０４がオピニオングループに登録されているかどうかを調べる。まだ未登録の場合にはステップ１２０６に進み、オピニオンリーダー分析テーブル１１００から、このユーザの紹介スコア１１０８を調べ、所定値以上であればステップ１２０８に進み、このユーザを基点とするオピニオングループを作成する。
【００７０】
まずステップ１２１０では、基点ユーザをオピニオングループのメンバーに登録する。次にステップ１２１２では、情報入手先分析テーブル９００から、このユーザが情報入手先９０４となっているアクセスユーザ９０６を検索し、オピニオングループのメンバーに登録する。更にステップ１２１４では、そのアクセスユーザ自身が情報入手先９０４となっているレコードを検索し、ステップ１２１６では、その検索されたレコード数が１より大きければ、ステップ１２１２に戻って、該当するレコードのアクセスユーザ９０６をグループのメンバーに登録する。このサイクルは再帰的に繰り返される。
【００７１】
どの末端でも、次につながるアクセスユーザ数が１以下になったところで、オピニオングループが収束したと判断してステップ１２１８に進み、次のレコードがあれば、ステップ１２０２に戻って、別のオピニオングループに関する処理を行う。
以上の処理によって抽出されたオピニオングループのメンバーを格納するオピニオングループ分析テーブルの一例が図１３である。
【００７２】
図１３は本実施形態のオピニオングループ分析テーブル１３００の一例を示す図である。図１３のオピニオングループ分析テーブル１３００において、１３０２は各オピニオングループを識別するＩＤ、１３０４は当該オピニオングループのメンバーであるユーザの識別情報（ここでは各人のメールアドレス）を格納するエリアである。
【００７３】
例えば次回プロモーションを行う場合に、このオピニオングループを元に、メール配信リスト１２８を生成するといった利用方法が考えられる。商品に関する関心が高いと想定されるので、より精度の高いマーケティングが可能である。
【００７４】
また、本実施形態では、メンバーのメールアドレスのみ登録しているが、例えばグループ内で、オピニオンリーダーとなっているユーザ、オピニオンリーダーからの情報の１次伝播ユーザ、２次伝播ユーザといった区分等を登録することも考えられる。
【００７５】
図１４は本実施形態のプロモーションシステムの他の例を示す図である。図１４の例ではサイトＵＲＬ及びアクセスコードの配布に放送を使用している。
【００７６】
図１４において、１４００は放送局である。放送局１４００では、映像及びデータ放送の番組データ１４０８と、番組に関する様々な属性情報を記述した番組メタ情報１５００が、番組配信装置１４０４の指示により、送出装置１４０６から放送設備１４１０に送られ、視聴者に向けて放送される。ここでは、番組といっているものの中にコマーシャルフィルムも含めるものとする。
【００７７】
ユーザ１６２は、放送の受信機能を持った端末１４２０によって番組を視聴する。端末１４２０には、所有者のユーザ１６２が登録したユーザプロファイル１６００も格納されている。
【００７８】
図１５は本実施形態の放送される番組がコマーシャルフィルムの場合に付加される番組メタ情報１５００の一例を示す図である。図１５の番組メタ情報１５００において、１５０２は番組コンテンツを識別する情報を格納するエリアで、この場合は広告を管理するＩＤとなっている。１５０４以下の項目は広告特有の属性であり、１５０４は広告の名称、１５０６は広告のスポンサー企業名、１５０８はジャンル、１５１０及び１５１２はこの広告の対象となる視聴者属性が格納されている。これらの項目の種類、内容は一例であり、他の構成も考えられる。
【００７９】
図１６は本実施形態の受信端末１４２０に格納されているユーザプロファイル１６００の一例を示す図である。図１６のユーザプロファイル１６００において、１６０２はユーザの氏名、１６０４は住所、１６０６は年齢、１６０８は性別、１６１０は職業、１６１２は趣味に関する情報が格納されているエリアである。勿論、これらの項目は一例であり、他の構成もありうる。また、格納されている情報については、基本的にはユーザ自身が登録するが、一部は視聴履歴等から自動的に生成されるものもある。
【００８０】
このユーザプロファイル１６００と、番組メタ情報１５００を使って、視聴者属性によって視聴する内容が変更できる。すなわち、これらの番組メタ情報１５００及びユーザプロファイル１６００によって視聴する番組のフィルタリングを行う。本実施形態でいえば、図１５の番組メタ情報１５００のターゲット情報１５１０「男性」及び１５１２「３０代、４０代」が、図１６のユーザプロファイル１６００の年齢１６０６「３１歳」及び性別１６０８「男性」とマッチするので、このプロファイルのユーザに対しては、図１７に示す様な画面のＣＭを提供する。また、マッチしないユーザについては、他のＣＭが用意されているものとする。
【００８１】
図１７は本実施形態の端末１４２０によって受信した放送画面の表示の一例を示す図である。図１７において、１７００は携帯端末の表示画面であり、１７０２に映像、１７０４にデータ放送が表示されている。本実施形態では、データ放送画面１７０４上に、プロモーションサイトに関する情報が表示されている。アクセスコードはサイトのＵＲＬに含まれて配信されており、ブラウザを操作してこのまま指示されたＵＲＬにアクセスすれば、アクセスコードを明示的に入力しなくても着メロ等のプレミアムコンテンツにアクセスすることができる。
【００８２】
この放送画面を見て、或いは見た人から情報を得て、プロモーションサイト１２０にアクセスしたユーザに関して、先の図１の例と同様、ユーザ情報や情報入手先、アクセス状況を蓄積して、オピニオンリーダー、オピニオングループの分析を行う。この例の場合では、例えば、フィルタリングに使用した番組メタ情報と、アクセスしたユーザの属性の比較等を行うことが考えられる。
【００８３】
前記の様に本実施形態では、広告コンテンツを配信するサイトにアクセスしたユーザの間で、当該広告コンテンツに関する情報がどの様に流通したかを把握することができる。更に、そのクチコミ情報が活発に流通したオピニオングループや、その基点となるオピニオンリーダーを把握することができ、商品開発や次のプロモーションのアプローチ方法等に活用することができる。また、商品毎、情報の発信方法毎に情報流通経路を把握することができるので、よりきめ細かいマーケティングが可能となる。
【００８４】
以上説明した様に本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【００８５】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとするので、情報の流通経路を構成する各ユーザの中で、より広範囲に情報が流通する端緒となったオピニオンリーダーを把握することが可能である。
【００８６】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、オピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するので、情報が活発に流通しているユーザネットワークをオピニオングループとして把握することが可能である。
【００８７】
また本実施形態の広告流通経路分析システムによれば、同一の広告コンテンツに対し、広告の種類や発信方法に対応して異なる広告識別情報を用いるので、広告の種類や発信方法毎に情報の流通経路を把握することが可能である。
【００８８】
【発明の効果】
本発明によれば広告コンテンツの広告識別情報の入手先を示す入手先識別情報を入力して広告コンテンツを配信し、個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べるので、ユーザ間の広告に関する情報の流通経路を把握することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の広告流通経路分析システムの概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態のプレミアムコンテンツ配信処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態のプロモーションサイト１２０で行われているプロモーション活動を管理する情報を格納するプロモーション管理テーブル３００の一例を示す図である。
【図４】本実施形態のアクセスしたユーザに配信するプレミアムコンテンツを管理するコンテンツ管理テーブル４００の一例を示す図である。
【図５】本実施形態のプレミアムコンテンツをダウンロードする為にアクセスしたユーザに関する情報を格納するアクセスユーザ情報５００の一例を示す図である。
【図６】本実施形態のユーザのアクセス状況に関する情報を格納するログ情報６００の一例を示す図である。
【図７】本実施形態のユーザ間の情報流通経路に着目したオピニオンリーダー及びオピニオングループの概念を示す図である。
【図８】本実施形態のアクセスコード毎にログ情報６００を分析したログ集計テーブル８００の一例を示す図である。
【図９】本実施形態のログ情報６００を元に、ユーザ間のアクセスコードの流通経路を分析した情報入手先分析テーブル９００の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態のユーザネットワークの広がりを計算する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態のオピニオンリーダー分析テーブル１１００の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態の情報入手先分析テーブル９００からオピニオングループを抽出する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態のオピニオングループ分析テーブル１３００の一例を示す図である。
【図１４】本実施形態のプロモーションシステムの他の例を示す図である。
【図１５】本実施形態の放送される番組がコマーシャルフィルムの場合に付加される番組メタ情報１５００の一例を示す図である。
【図１６】本実施形態の受信端末１４２０に格納されているユーザプロファイル１６００の一例を示す図である。
【図１７】本実施形態の端末１４２０によって受信した放送画面の表示の一例を示す図である。
【符号の説明】
１００…スポンサー企業、１０２…通信装置、１０４…分析サーバ、１０６…商品ＤＢ、１０８…顧客ＤＢ、１２０…プロモーションサイト、１２２…通信装置、１２４…サーバ、１２６…メールサーバ、１２８…メール配信リスト、１３０…コンテンツデータ、１４０…通信業者、１４２…通信装置、１４４…メールサーバ、１４６…メールボックス、１４８…顧客情報、１６０…端末、１６２…ユーザ、１６４…端末、１６６…ユーザ、１７０…ネットワーク、３００…プロモーション管理テーブル、４００…コンテンツ管理テーブル、５００…アクセスユーザ情報、６００…ログ情報、８００…ログ集計テーブル、９００…情報入手先分析テーブル、１１００…オピニオンリーダー分析テーブル、１３００…オピニオングループ分析テーブル、１５０…広告コンテンツ配信処理部、１５１…紹介スコア計算処理部、１５２…オピニオングループ抽出処理部、３０２…アクセスコード、３０４…コンテンツＩＤ、３０６…告知方法、３０８…告知日時、３１０…ターゲット、４０２…コンテンツＩＤ、４０４…種類、４０６…会社名、４０８…商品名、４１０…コンテンツデータ、５０２…メールアドレス、５０４…氏名、５０６…住所、５０８…職業、５１０…年齢、５１２…性別、６０２…日時、６０４…アクセスコード、６０６…メールアドレス、６０８…情報入手先、６１０…ステータス、７００…ユーザ、７１０及び７２０…オピニオンリーダー、７１２及び７２２…オピニオングループ、７１４及び７２４…共通属性、８０２…アクセスコード、８０４及び８０６…集計結果、８０８…アクセス総数、８１０及び８１２…性別毎の割合、９０２…アクセスコード、９０４…情報入手先、９０６…アクセスユーザ、９０８…日時、１１０２…情報入手先、１１０４…１次伝播数、１１０６…２次伝播数、１１０８…紹介スコア、１３０２…オピニオングループＩＤ、１３０４…グループメンバー、１４００…放送局、１４０４…番組配信装置、１４０６…送出装置、１４０８…番組データ、１４１０…放送設備、１４２０…端末、１５００…番組メタ情報、１６００…ユーザプロファイル、１５０２…ＣＭＩＤ、１５０４…ＣＭ名、１５０６…スポンサー企業名、１５０８…ＣＭジャンル、１５１０及び１５１２…ＣＭ関連情報、１６０２…氏名、１６０４…住所、１６０６…年齢、１６０８…性別、１６１０…職業、１６１２…趣味、１７００…携帯端末の表示画面、１７０２…映像画面、１７０４…データ放送画面。
Claims (5)
- 広告コンテンツの流通経路を分析する広告流通経路分析方法において、
広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信するステップと、
前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算するステップと、
前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するステップとを有することを特徴とする広告流通経路分析方法。 - 広告コンテンツの広告識別情報を紹介したユーザ数により前記紹介スコアを計算することを特徴とする請求項１に記載された広告流通経路分析方法。
- 広告コンテンツの広告識別情報の情報伝播時間を加味して前記紹介スコアを計算することを特徴とする請求項２に記載された広告流通経路分析方法。
- 広告コンテンツの流通経路を分析する広告流通経路分析システムにおいて、
広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する広告コンテンツ配信処理部と、
前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算する紹介スコア計算処理部と、
前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するオピニオングループ抽出処理部とを備えることを特徴とする広告流通経路分析システム。 - 広告コンテンツの流通経路を分析する広告流通経路分析システムとしてコンピュータを機能させる為のプログラムにおいて、
広告コンテンツにアクセスしたユーザを識別する為の個人識別情報と、その広告コンテンツの広告識別情報の入手先を識別する為の入手先識別情報とを入力して広告コンテンツを配信する広告コンテンツ配信処理部と、
前記個人識別情報で識別される各ユーザが前記入手先識別情報で識別される情報入手先となっているかを調べることにより、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツの広告識別情報を他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算する紹介スコア計算処理部と、
前記紹介スコアが所定値以上であるユーザをオピニオンリーダーとし、このオピニオンリーダーまたはグループ内の他のメンバーを情報入手先とするユーザのグループを表すオピニオングループを抽出するオピニオングループ抽出処理部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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