JP2004534288A - 試しの取引とリピート取引を分析する方法および装置 - Google Patents

Abstract

要約書なし。

Description

【０００１】
（技術分野）
本発明は一般にコンピュータシステムの使用に関し、より具体的には、コンピュータシステムを使用して新製品の市場導入に関する情報をモニタリングすることに関する。
【０００２】
（背景技術）
マーケティングリサーチは広告業者、および、製造業者、小売業者、消費者擁護団体、その他の人々、グループ、組織が、消費者の心理とトレンドに関する情報を提供するために使用している。特に、製造業者は自らの商品と競合の商品に関する情報に関心がある。マーケティングリサーチから導出された情報は、売上高を伸ばし、一般に受け入れられる可能性の高い商品を消費者に供給するために使用される。
【０００３】
マーケティングリサーチの１つの形態は、新しい消費者向け商品を市場に導入することを含む、消費者向け商品に関するデータを分析することを含む。このタイプの分析のために収集される適切なデータには、商品の販売実績を反映する行動データと、新商品に関する消費者の認知度（ａｗａｒｅｎｅｓｓ）、受容状況（ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ）、満足度（ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ）を反映する態度に関するデータとが含まれる。現在、新しい消費者向け商品の市場導入に関する詳細な行動データは、１年近くかかってフィルタリングされ、マーケティング業者に戻される。フィルタリングの遅さは主に、製造業者がサードパーティの調査員から売上データを受け取るために必要な時間の関数である。この遅延は主に、家庭の回答者が小規模であり、新商品が回答者に浸透し、分析に適当なサンプルの大きさが得られるまでに時間がかかるためである。所定の消費者セグメントに関するサンプルの大きさが適切になることはない。
【０００４】
さらに、態度データを得るために、消費者に対してランダムに大量の郵便物や電子メールを送り、電話を掛けることが必要であった。これらの消費者は調査に参加してアンケートに答え、市場調査員と面談でインタビューするように求められる。したがって、このようなマーケティングリサーチはランダムまたは擬似ランダムな方法で行われる。この結果、マーケティングリサーチに参加するように求められる多くの消費者は、マーケティングリサーチの主題に関してほとんど知らないか、またはまったく知らない可能性がある。この結果、マーケティングリサーチに参加する消費者の多くは、調査対象の商品を使用するかまたは購入したことがないので、役にたたない。さらに、マーケティングリサーチの主題は消費者の購入行動と購入習慣に関連がないので、多くの消費者はしばしば「ジャンクメール」の形態であるマーケティングリサーチへの参加の求めをわずらわしいと思っている。
【０００５】
（発明の開示）
従って、本発明の１つの目的は、新商品の市場での実績に関する直接の行動データを得るための新規な方法とシステムを提供することである。
【０００６】
本発明の別の目的は、新商品に対する消費者の認知度、受容状況、満足度という、態度に関するデータを直接得る新規な方法およびシステムを提供することである。
【０００７】
本発明のさらに別の目的は、消費者のコミュニティの種々のセグメントについて、新商品の将来の可能性のある販売量を識別する新規な方法とシステムを提供することである。
【０００８】
本発明のさらに別の目的は、新しく導入された商品を試さなかったと識別された消費者をターゲットとする新規な方法とシステムとを提供することである。
【０００９】
これらの目的および他の目的は、市場における商品の実績について、行動データと態度に関するデータをリアルタイムで得る新規な方法、システム、コンピュータプログラム製品を提供することによって達成される。このシステムとコンピュータプログラム製品の基礎になる方法は、消費者情報のデータベースにアクセスして、モニタリングする複数の消費者を既定の基準に基づいて識別するステップであって、各識別される消費者はデータベースの中で一意的に識別されるステップと、各識別された消費者がある商品を購入した頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶するステップと、既定のモニタリング期間の間に収集された、識別された消費者のデータを含むデータの抽出を定期的に受信するステップと、このデータの抽出に基づいて、データ構造に記憶された行動評価データを更新するステップと、既定のモニタリング期間の間に選択された消費者に向けて、商品に関する態度評価データを要求するメッセージを生成するステップとを含む。
【００１０】
本発明の別の態様によれば、このシステムとコンピュータプログラム製品の基礎になる方法は、消費者がある商品を購入した頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶するステップと、既定のモニタリング期間の間に収集されたデータを含むデータの抽出を定期的に受信するステップと、データの抽出に基づいてデータ構造に記憶された行動評価データを更新するステップと、ある商品の購入レートが既定のレベルより低いことを決定すると、データ構造に記憶された行動評価データに基づいてその商品を試しに購入した消費者（ｔｒｉｅｒ）と試しに購入しなかった消費者（ｎｏｎ−ｔｒｉｅｒ）とを識別するステップと、試しに購入しなかった消費者に商品を購入するように動機づけるために配布するプロモーションを自動的に生成するステップとを含む。本明細書では、「プロモーション」という用語は、１つまたは複数の商品および／またはサービスを販売促進する任意のオファー、および／または、インセンティブ、広告、コマーシャル、クーポン、連絡を意味する。
【００１１】
本発明は、上記のような方法で、従来のマーケティング技法を使用した、新製品導入のモニタリングに伴う問題を克服する。本発明により、製造業者は自分たちの商品と競合の商品とを分析することができる。従って、本発明により、製造業者は、商品を消費者に紹介している間にマーケティング計画と商品の特徴とを修正し、新商品の成功率を高めることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明と本発明に付随する多くの利点のより完全な理解は、次の詳細な説明を付随する図面と共に参照して本発明をよりよく理解すると容易に得られるであろう。
【００１３】
（発明を実施するための最良の形態）
次に、いくつかの図面にわたって同様な参照番号は同一の部分または対応する部分を示す図面を参照し、特に図１を参照すると、消費者にターゲットを絞った広告を配布する、コンピュータによるシステムが示されている。図１のシステムは、ホストコンピュータ１０１、および、グローバル購入データベース１０３、１つまたは複数の小売店１０５、購入データコンピュータ１０７、ローカル購入データベース１０９、店のコントローラ１１１、店のデータベース１１３、１つまたは複数のＰＯＳ（ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｓａｌｅ、販売時点、販売時点情報管理装置、ポス）１１５を有し、販売時点は各々、プリンタ１１７、および、端末１１９、スキャナ１２１を含む。
【００１４】
ホストコンピュータ１０１は、図９のコンピュータシステム９０１などの任意の適切なワークステーション、または、サーバ、その他の機器であり、購入データコンピュータ１０７と通信し、情報をグローバル購入データベース１０３に記憶しここから検索する。ホストコンピュータ１０１は、任意の適切なプロトコルを使用して購入データコンピュータ１０７およびグローバル購入データベース１０３と通信し、たとえば図９のコンピュータシステム９０１を使用して実装することができる。
【００１５】
グローバル購入データベース１０３は、本発明により、新商品の導入をモニタリングするための情報を含むレコードを含んだファイルである。この情報は、小売店１０５において顧客が行った各購入の情報を含む。この情報は、たとえば、最少在庫管理単位（ＳＫＵ）、および、ブランド、サイズ、重さ、価格、購入の日時、購入した顧客の顧客識別子（ＣＩＤ）を含むがこれらに限定してはいない。１実施形態では、この情報の一部は、トランザクションの間にスキャナ１２１が走査する、購入品目上のバーコードから得られる。これらのバーコードは、ＵＰＣ情報、ＪＡＮ情報、ＥＡＮ情報を含むことができる。グローバル購入データベース１０３の中のレコードは、フィールドと、検索、および、分類、組み換え、その他のデータベース機能に関する一連の動作とを含む。場合によっては、グローバル購入データベース１０３は、１つまたは複数のデータベースとして実装できる。米国特許第５，８３２，４５７号、および、第５，６４９，１１４号、第５，４３０，６４４号、第５，５９２，５６０号のうち１つまたは複数の特許が、消費者購入履歴情報を収集し、収集した情報をたとえばグローバル購入データベース１０３と店のデータベース１１３などのデータベースに記憶する技術を記述している。米国特許第５，８３２，４５７号、および、第５，６４９，１４４号、第５，４３０，６４４号、第５，５９２，５６０号は、参照により本明細書に組み込まれている。消費者購入情報を収集し、収集した情報をたとえばグローバル購入データベース１０３と店のデータベース１１３などのデータベースに記憶する技術は、カタリナマーケティングおよび／またはカタリナマーケティングインターナショナルが所有する他の特許にも記述されている。カタリナマーケティングおよび／またはカタリナマーケティングインターナショナルが所有する各特許は、参照により本明細書に組み込まれている。
【００１６】
小売店１０５は一般に小売の場所と呼ばれ、商品を保存し顧客に小売販売する場所である。小売店は典型的にはチェーン（ｃｈａｉｎ）に関連づけられている（たとえばラルフ（Ｒａｌｐｈ’ｓ））。上記のように、多くの小売店１０５がホストコンピュータ１０１に接続することができる。
【００１７】
購入データコンピュータ１０７は、たとえば、図９のコンピュータシステム９０１、または、他の適切な任意のＰＣ、ワークステーション、サーバ、機器を使用して実装でき、ホストコンピュータ１０１と通信し、情報をローカル購入データベース１０９に記憶してそこから検索し、端末１１９と店のコントローラ１１１の間で送信されるデータ（すなわちトランザクションデータ）をモニタリングし、プリンタ１１７を制御する。
【００１８】
ローカル購入データベース１０９内のレコードは、バーコードを小売店１０５の中の商品と関連づけるフィールドと（たとえばＵＰＣコード、および／または、ＪＡＮコード、ＥＡＮコードを使用して）、消費者識別子を顧客の購入履歴情報に関連づけるフィールドとを含む。ローカル購入データベース１０９はまた、検索、および、分類、組み換え、その他のデータベース機能の動作を含む。場合によっては、ローカル購入データベース１０９は、２つまたは２つ以上のデータベースとして実装してもよい。購入データコンピュータ１０７はローカル購入データベース１０９に記憶された販売トランザクション情報（すなわちデータの抽出）を定期的に（たとえば毎日）検索し、ホストコンピュータ１０１に送信し、ホストコンピュータ１０１はこの情報を使用して、グローバル購入データベース１０３に記憶された購入履歴情報を更新する。
【００１９】
店のコントローラ１１１は、端末１１９と通信し、店のデータベース１１３に記憶された情報を使用して販売時点（ＰＯＳ）１１５においてトランザクションを実行する任意のコンピュータまたは装置である。店のコントローラ１１１は、たとえば米国特許第５，１７３，８５１号に説明されている。
【００２０】
店のデータベース１１３は、購入された品目上に印刷されたバーコードを走査することによって販売時点１１５でトランザクションを実行するための情報を含むレコードを含んだファイルである。店のデータベース１１３に含まれるレコードは、バーコードを商品に関連づけるフィールドと、商品に対応する価格に関連づけるフィールドとを含む。店のデータベース１１３はまた、検索、および、分類、組み換え、その他のデータベース機能の動作を含み、場合によっては２つまたは２つ以上のデータベースとして実装できる。
【００２１】
小売店１０５は１つまたは複数の販売時点１１５を含む。販売時点１１５の各々は、対応するプリンタ１１７、および、端末１１９、スキャナ１２１を含む。プリンタ１１７は購入データコンピュータ１０７から印刷命令を受信する。端末１１９は、標準のキャッシュレジスタとして実装してもよいし、たとえば、画面、および、クレジットカードリーダ、数字キーパッドを含んでいてもよい。端末１１９は店のコントローラ１１１およびスキャナ１２１と通信する。スキャナ１２１は任意の従来の走査機器として実装することができ、商品上のバーコードまたは他の印から品目コード（たとえばＵＰＣ、ＥＡＮ、ＪＡＮ）などの商品情報を読み取る。本発明によれば、店のデータベース１１３と関連づけられたＵＰＣ辞書に新しいＵＰＣコードを入力しなければならない。スキャナ１２１が読み出した情報は端末１１９を介して店のコントローラ１１１に送信される。店のコントローラ１１１は走査された情報と店のデータベース１１３に記憶された情報とを使用して、たとえば、ＳＫＵ、および、商品の価格、量、商品の説明を含むトランザクションの情報を決定する。
【００２２】
小売店１０５の中に多数の販売時点１１５がある場合、好ましくは各端末１１９は店のコントローラ１１１とループ状に構成される。購入データコンピュータ１０７が、端末から店のコントローラに送信される情報をモニタリングできるように、購入データコンピュータ１０７はループ上で店のコントローラ１１１の前に置かれる。
【００２３】
当業者であれば、本発明を実装するために使用される具体的なハードウェアおよびソフトウェアの多くの変形例が明らかであるので、図１のシステムは例示的なものに過ぎないことを理解されたい。たとえば、購入データコンピュータ１０７と店のコントローラ１１１の機能は単一の機器に組み合わせてもよい。小売コンピュータシステムのこれらの実装および他の実装は、米国特許第４，７２３，２１２号、および、第４，９１０，６７２号、第５，１７３，８５１号、第５，６１２，８６８号、第６，０２６，３７０号のうち１つまたは複数に詳細に記述されており、これらの特許の各々は参照により本明細書に組み込まれている。これらの変形例および別の変形例を実装するために、図１に示された機器のうち任意の２台または２台以上の、特定の目的の機能を実行するように単一のコンピュータ（たとえば図９のコンピュータシステム９０１）をプログラミングしてもよい。他方、図１に示された機器のうち任意の１台を、２台または２台以上のプログラミングされたコンピュータと置き換えることもできる。場合によっては、冗長性とレプリケーションなどの分散処理の原理と利点を実装して、たとえばシステムの堅固さと性能を高めてもよい。
【００２４】
本発明では、小売店１０５で買物をする種々の顧客に関する、顧客の購入履歴を含む情報を記憶する。この情報は、たとえば、ハードディスク、および／または、光ディスク、光磁気ディスク、ＲＡＭなど１つまたは複数のメモリに記憶される。グローバル購入データベース１０３と店のデータベース１１３などの１つまたは複数のデータベースが、本発明を実装するために使用される情報を記憶することができる。データベースは、たとえば上記のメモリまたは図９を論じる中で次にリストされる記憶装置のうち任意の記憶装置など、１つまたは複数のメモリに含まれるデータ構造（レコード、および／または、テーブル、アレイ、フィールド、グラフ、ツリー、リスト）を使用して構成される。
【００２５】
図２、図３、図４は、本発明の１実施形態によって新製品の導入をモニタリングするシステムを実装するために使用されるデータ構造を描いたものである。データ構造は、テーブルの１つの列（すなわちフィールド）に記憶された情報はテーブルの他の列（複数可）全体で同じ行（すなわちレコード）に記憶された情報にマッピングされるかまたはリンクされる、テーブルを使用したリレーショナルフォーマットで描かれている。これらのデータ構造はホストコンピュータ１０１および／または購入データコンピュータ１０７が使用し、本発明に従って、ターゲットを絞ったプロモーションを消費者に提供する。図２、図３、図４に示されたデータ構造はグローバル購入データベース１０３、および／または、ローカル購入データベース１０９、任意の他の適切な記憶装置（複数可）または媒体（複数可）に記憶される。
【００２６】
図２は、消費者識別子（ＣＩＤ）を記憶するフィールド２０３と、フィールド２０３の消費者の購入履歴を記憶するフィールド２０５とを含む購入履歴表２０１である。ＣＩＤは、チェックアウトで走査、または、読み取り、その他の方法でコンピュータシステムに入力されて顧客を識別する任意の識別子である。各顧客は多数のＣＩＤを有していてもよい。好ましくは、ＣＩＤはスキャナ１１７がチェックアウトで迅速に走査できるようにバーコードとして表わされるが、識別を記憶または表示できる、機械または機械以外の方法で読み取ることのできる他の任意の種類の実装を使用することができ、その中には磁気ストリップ、および、メモリチップ、スマートカードが含まれる。可能な消費者ＩＤの例は、クレジットカード番号、または、デビットカード番号、社会保証カード番号、運転免許証番号、小切手口座番号、郵便の住所、氏名、電子メールアドレス、電話番号、得意客カード番号、買い物客カード識別（ＳＣＩＤ）、小売店１０５が発行する買い物客忠実カード番号であるが、任意の他の形態の識別を使用することができる。好ましくは、フィールド２０５は、ＳＫＵ、および、購入の場所、購入された品目の説明、購入された各品目の価格、トランザクションの日時、消費者のトランザクションの他の望ましい情報などの購入データを別々に記憶するいくつかのサブフィールドに分割される。
【００２７】
図３は、ＣＩＤを記憶するフィールド３０３と、ターゲットセグメントコードを記憶するフィールド３０５とを含むターゲットセグメントテーブル３０１である。本発明の１実施形態によれば、一貫して買い物客である家庭のスタティックなグループをモニタリングのために識別する。たとえば、（ｉ）最近６×８週間の各々に（すなわち４８週間にわたって）、８週間に２回買物に来た家庭は、買物の間に支出したドル金額にかかわらずモニタリングの対象になるか、または、（ｉｉ）最近１２×４週間の間（すなわち５２週間の間）、４週間に１回買物に来た家庭は、買物の間の支出したドル金額に依存してモニタリングの対象として識別される。識別された家庭をセグメント化し、ターゲットセグメントコードを割り当てる。本発明の１実施形態によれば、セグメントはキーブランドに関する忠実度／消費ブレイク（ｌｏｙａｌｔｙ／ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｂｒｅａｋｓ）を伴う競合カテゴリブランド、クロスカテゴリブランド、新カテゴリの購入者を含む。定義するセグメントの数が大きければ、モニタリングの対象となる家庭の精度のレベル（すなわち定義のレベル）も高くなる。
【００２８】
セグメントは、次のタイプの購入者を含む任意の購入者の組み合わせから構成されるが、購入者はこれらに限定されるものではない。最も量の少ないカテゴリのユーザとして定義されるあまり買わない購入者（ｌｉｇｈｔ ｂｕｙｅｒ）は、典型的には下位５０％の消費者であるが、これには限定されない。中程度の量のカテゴリのユーザとして定義される中程度に買う購入者（ｍｅｄｉｕｍ ｂｕｙｅｒ）は、典型的には中間の２５％の消費者である。最も量の多いカテゴリのユーザとして定義されるよく買う購入者（ｈｅａｖｙ ｂｕｙｅｒ）は、典型的には消費者の上位２５％である。非カテゴリ消費者（ｎｏｎ−ｃａｔｅｇｏｒｙ ｂｕｙｅｒ）は、一般に、最近５２週間にそのカテゴリに入る購入をしていない購入者として定義される。忠実な購入者（ｌｏｙａｌ ｂｕｙｅｒ）は、典型的には７１％以上という、そのカテゴリの大部分を単一のブランドから購入している消費者として定義される。たまに買う購入者（ｏｃｃａｓｉｏｎａｌ ｂｕｙｅｒ）は、一般には、あるカテゴリの中でブランドを切り替える（すなわち、どのブランドにも忠実ではない）消費者として定義される。競合製品を買う購入者（ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ ｂｕｙｅｒ）は、典型的には７１％以上という、あるカテゴリの大部分を競合ブランドから購入している消費者として定義される。あるブランドを絶対買わない消費者（ｎｅｖｅｒ−ｂｕｙ−ｂｒａｎｄ ｂｕｙｅｒ）は、一般には、予め決められた期間（たとえば５２週間）にわたって特定のブランドを購入したことのない消費者として定義される。
【００２９】
さらに、次のセグメントの定義も適用できる。カテゴリセグメントは、一般には、特定の消費者購入挙動を定義する互いに代用可能な商品に関するＵＰＣのグループとして定義される。クロスカテゴリセグメントは、一般には、特定の消費者の購入挙動を定義する別のカテゴリに似ている商品かまたは別のカテゴリと共に使用される商品に関するＵＰＣのグループとして定義される。ライフスタイルセグメントは、一般には、人口統計上の集団（たとえばシニア、乳児）の購入挙動を定義するＵＰＣのグループとして定義される。カスタム定義セグメントは、一般には、特定の消費者購入挙動を定義する任意のＵＰＣのグループとして定義される。
【００３０】
本発明の別の実施形態によれば、上記に識別されたセグメントの他に、価格などの因果情報によってセグメントを定義してもよい。すなわち、モニタリングの対象となっている商品に関して払った価格に基づいて消費者を追跡できる。たとえば、消費者の１つのセグメントはある商品に関して一時的な割引価格を受けることができるが、他のセグメントはできない。このように、試しの場合とリピートの場合に関して支払った価格に基づいて試しの割合とリピートの割合をモニタリングすることにより、特に価格が原因で生じる効果を決定することができる。
【００３１】
上記のセグメントはすべて、ターゲットセグメントの説明と、対応するターゲットセグメントコードを含むターゲットセグメントルックアップテーブルに記憶される。購入者は一般に、複数のセグメントの資格がある。したがって、セグメントのハイアラーキは、ある家庭がターゲットセグメントテーブル３０１中の１つだけのターゲットセグメントと関連づけられるように定義される。
【００３２】
ターゲットセグメントテーブル３０１は、チェーン識別子フィールド３０７を含む。チェーン識別子フィールド３０７は最初は値を含まないが、各ＣＩＤに関連づけられたチェーンが、小売店１０５からダウンロードされる毎週の抽出に現れると、このフィールドにデータが入る（すなわち、実際の週）。ターゲットセグメントテーブル３０１はまた、試しに購入した消費者のフィールド３０９、第１のリピータフィールド３１１、第２のリピータフィールド３１３、第３のリピータフィールド３１５、第４のリピータフィールド３１７などを含む。最初は、これらのフィールドには値は含まれない。これらのフィールドには、購入データコンピュータ１０７から送信される毎週のファイルの中にＣＩＤが現れた週を識別する、カレンダー週番号のデータが入る（すなわち、週が調整される）。たとえば、ＣＩＤ１２３がカレンダー週番号１に最初に現れた場合、そのＣＩＤの試しに購入した消費者フィールドに「１」が現れる。その時点では他のフィールドは空白のままである。そのＣＩＤが次の週の抽出にも再び現れた場合、その抽出週のカレンダー週番号を使用して、第１のリピータフィールド３１１にデータを入れる。同じＣＩＤが３回目に現れた場合、第２のリピータフィールド３１３にそのＣＩＤのデータを入力する。
【００３３】
ターゲットセグメントテーブル３０１はまた、週フィールド３１９と週調整フィールド（ａｌｉｇｎｅｄ ｗｅｅｋ ｆｉｅｌｄ）３２１とを含む。最初は、週調整フィールド３２１は値を含まない。このフィールドには、商品の最初に発売されてから消費者に関連づけられたチェーンがその商品を提供するまでに経過した時間の長さを考慮して、商品の製造業者が商品を最初に発売してから、商品を試してみるために消費者が待った週の数を反映する数のデータが入る。たとえば、ある消費者が関連づけられたチェーンがその商品を提供した最初の週にその消費者が商品を試しに購入した場合、その消費者のＣＩＤと関連づけられた週調整フィールドに「１」が入る。その消費者に関連づけられたチェーン以外のチェーンではその商品が長い間提供されていても、週調整フィールドには「１」が入る。従って、複数のチェーンに関して収集される行動評価データを調整することができる。こうして、商品発売の初期の流通ゲインの混乱効果（ｃｏｎｆｏｕｎｄｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ）が除去できる。
【００３４】
図４は、新商品を販売するすべてのチェーンを識別するテーブル４０１である。テーブル４０１は、各チェーンを識別するフィールド４０３と、各チェーンが新商品の販売を始めた週を示すチェーンインウィークフィールド（ｃｈａｉｎ−ｗｅｅｋ ｆｉｅｌｄ）４０５とを含む。フィールド４０５は新商品を追跡している現在の週に基づく。
【００３５】
図５は、各ターゲットセグメントに関する行動データを処理し報告する方法を説明したフローチャートである。ステップ５０１では、ホストコンピュータ１０１はターゲットセグメントテーブル３０１と販売チェーンテーブル（ｃｈａｉｎ ｓｅｌｌｉｎｇ ｔａｂｌｅ）４０１を結合して、ターゲットセグメントテーブル３０１内の各ＣＩＤに関してフィールド４０５を設定する。
【００３６】
ステップ５０３では、ホストコンピュータは小売店１０５からダウンロードされる毎週の抽出から二重のＣＩＤを分析する（ｐｅｒｓｅ パースする、構文解析する）。
【００３７】
ステップ５０５では、ホストコンピュータ１０１は、その週の抽出に基づいて、各ＣＩＤに関して、試しに購入した消費者フィールド（ｔｒｉｅｒ ｆｉｅｌｄ）３０９、第１のリピータフィールド３１１、第２のリピータフィールド３１３、第３のリピータフィールド３１５、第４のリピータフィールド３１７にデータを入れる（ｐｏｐｕｌａｔｅ）。ステップ５０７では、ホストコンピュータ１０１は、試しに購入した消費者、第１のリピータ、第２のリピータ、第３のリピータ、第４のリピータの数を数える。ステップ５０９では、試しに購入した消費者、第１のリピータ、第２のリピータ、第３のリピータ、第４のリピータの数を、分析されたセグメントにおいて新商品を試しに購入した消費者の合計数の関数として決定する。ステップ５１１では、ホストコンピュータ１０１は（１）各ターゲットセグメントユニバースの中でのＣＩＤの合計数、（２）その報告がカバーする週についてその商品を購入した（すなわちブランドトリップをした）各ターゲットセグメントに関するＣＩＤの合計数、（３）その週にブランドトリップをしたＣＩＤのパーセンテージ（すなわち（２）／（１））を示す報告を生成する。報告は典型的には、毎日または毎週生成される。本発明の実施形態によれば、１３週マーカと２６週マーカにおいて、ターゲットセグメントユニバースとカテゴリ別購入者ユニバースを比較する２つの別の報告が生成される。ステップ５１３では、購入サイクルが決定される。購入サイクルはオペレータが手動で決定してもよいし、競合製品を購入する消費者セグメントの中の各ＣＩＤに関する平均購入サイクルに基づいて、ホストコンピュータ１０１が自動的に決定してもよい。
【００３８】
また毎週の抽出を使用して、ターゲットの対象であるセグメント各々に関して販売量の予想を行ってもよい。将来の販売量は、ターゲットセグメントテーブル３０１に反映された消費者の数に基づいて、新商品のこれまでの販売トレンドと、収集された態度評価データを考慮して予想できる。
【００３９】
図６Ａと図６Ｂは、新しく導入された商品に関する態度評価データを得るために調査する消費者を識別するプロセスを記述したフローチャートである。本発明の１実施形態によれば、調査のターゲットには４種類の購入者がある。この４種類とは、試しに購入しなかった消費者（ｎｏｎ−ｔｒｉｅｒ）、および、試しに購入した消費者（ｔｒｉｅｒ）、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者（ｔｒｉｅｒ−ｒｅｊｅｃｔｅｒ）、リピータ（ｒｅｐｅａｔｅｒ）である。ステップ６０１では、ホストコンピュータ１０１はこれらの４つのカテゴリ各々にフィットする消費者の数（ＣＩＤ）をカウントするテーブルを生成する（たとえば、各カテゴリから１５００人の消費者が望ましいプールである）。ステップ６０３では、ホストコンピュータ１０１はカウントされたＣＩＤを毎週のファイルに入れる（ｐｌａｃｅ）。ステップ６０５では、ホストコンピュータ１０１は、２回調査される消費者がないように、毎週のファイルをフィルタリングする。
【００４０】
ステップ６０７では、ホストコンピュータ１０１は各セグメントに関して、試しに購入しなかった消費者を識別するファイルを生成する。このファイルにデータを入れるためにターゲットセグメントテーブル３０１にアクセスし、あるＣＩＤと関連づけられた試しに購入した消費者のフィールド３０９が空であるが、そのＣＩＤと関連づけられたチェーンインウィークフィールド４０５が空ではないＣＩＤが、試しに購入しなかった消費者のファイルに加えられる。ステップ６０９では、ホストコンピュータ１０１は試しに購入しなかった消費者のファイルから、ＣＩＤを調査するためにランダムに選択する。本発明の１実施形態によれば、試しに購入しなかった消費者であると判別するためには（１．５×購入サイクルまたは他の指定された週数）が経過してから、その消費者を試しに購入しなかった消費者とみなす必要がある。さらに、競合製品を購入する消費者セグメントに関しては、試しに購入しなかったとみなすには、そのＣＩＤは競合ブランドを購入していなければならない。その他のターゲットセグメントに関しては、これは要件ではない。
【００４１】
ステップ６１１では、ホストコンピュータ１０１は各セグメントに関して試しに購入した消費者を識別するファイルを生成する。このファイルにデータを入れるために、ターゲットセグメントテーブル３０１にアクセスし、あるＣＩＤに関連づけられた試しに購入した消費者のフィールド３０９が空ではなく、そのＣＩＤに関連づけられた第１のリピータフィールド３１１が空であるＣＩＤが、試しに購入した消費者のファイルに加えられる。ステップ６１３では、ホストコンピュータ１０１は試しに購入した消費者のファイルから調査するためＣＩＤをランダムに選択する。
【００４２】
図６Ｂを参照すると、ステップ６１５で、ホストコンピュータ１０１は各セグメントに関して試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者を識別するファイルを生成する。このファイルにデータを入れるために、ターゲットセグメントテーブル３０１にアクセスし、試しに購入した消費者フィールド３０９にデータが入っており、第１のリピータフィールド３１１は空で、購入サイクルに関連して予め決められた時間が経過しているＣＩＤが、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のファイルに加えられる。さらに競合セグメントに関しては、あるＣＩＤを試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者とみなすためには、そのＣＩＤが依然として競合ブランドを買っていることが決定されなければならない。ステップ６１７では、ホストコンピュータ１０１は、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のファイルから、調査するＣＩＤをランダムに選択する。
【００４３】
ステップ６１９では、ホストコンピュータ１０１は各セグメントに関して識別された、リピータの各タイプ（第１、第２、第３、第４など）に関してファイルを生成する。第１のリピータのファイルにデータを入れるために、ターゲットセグメントテーブル３０１にアクセスし、あるＣＩＤに関連づけられた第１のリピータフィールド３１１の値にデータが入っているＣＩＤが、第１のリピータファイルに加えられる。第２のリピータファイル、第３のリピータファイル、第４のリピータファイルに関しても同じプロセスを反復する。ステップ６２１では、ホストコンピュータ１０１は各リピータファイルのファイルから、調査するＣＩＤをランダムに選択する。図５と図６に説明されるステップを実装するために説明した処理は、ホストコンピュータ１０１が実行するか、または、別法としては、データにアクセスする１台または複数の別のコンピュータが実行する。
【００４４】
これらの調査により、新しく導入した商品に対する消費者の認知度、受容状況、満足度に関する態度フィードバックをただちに得るメカニズムが提供される。マーケティング業者は異なるカテゴリの調査対象に関して貴重な情報をすぐに得られる。マーケティング業者は、このタイプのターゲットを絞った調査を介して態度評価データを得ることができ（初期に試しに購入した消費者に関して）、このデータは、（１）初期に試しに購入した消費者が商品を知った源、（２）初期に試しに購入した消費者の知識の程度、（３）初期に試しに購入した消費者が店を簡単に見つけられたか、（４）その商品を購入した理由、（５）商品の性能、（６）初期に試しに購入した消費者が今後買う意図があるかどうかを反映する。初期に試しに購入しなかった消費者に関しては、マーケティング業者は（１）初期に試しに購入しなかった消費者がそれまでに新しい商品を考慮したかどうか、（２）初期に試しに購入しなかった消費者が現在も競合商品に忠実な理由、（３）なぜ商品を購入しなかったか、（４）初期に試しに購入しなかった消費者が新商品を今後購入する関心があるかどうかを反映する、態度評価データを得ることができる。試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者に関しては、マーケティング業者は、（１）試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者はなぜその商品を初めには購入したのか、（２）試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のどのような期待に応えられなかったのか、（３）試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者がその商品を再び購入しない理由を反映する、態度評価データを得ることができる。リピータに関しては、マーケティング業者は、（１）リピータはなぜその商品を最初に購入したのか、（２）リピータはその商品をなぜ繰り返して購入するのかを反映する、態度評価データを得ることができる。調査対象のすべての家庭のプロファイルを調査から得ることができる。
【００４５】
図７は、新商品発売の間にホストコンピュータ１０１または他のコンピュータが、行動評価データ（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｄａｔａ）と態度評価データ（ａｔｔｉｔｕｄｉｎａｌ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｄａｔａ）を収集する方法を説明するフローチャートである。ステップ７０１では、ホストコンピュータは消費者情報のデータベースにアクセスし、予め決められた基準に基づいて、モニタリングの対象とする複数の消費者を識別し、各識別された消費者はデータベース内で一意的に識別される。ステップ７０３では、ホストコンピュータは、識別された消費者各々がある商品を購入した頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶する。ステップ７０５では、ホストコンピュータは、既定のモニタリング期間の間に、識別された消費者から収集したデータを含むデータの抽出を定期的に受信する。既定のモニタリング期間は一般に商品の製造業者が決定し、典型的には、リピータに関する情報を得るのに十分な長さを有する。ステップ７０７では、ホストコンピュータはデータの抽出に基づいて、データ構造に記憶された行動評価データを更新する。最後にステップ７０９では、ホストコンピュータは既定のモニタリング期間の間に、選択された消費者に向けて、その商品に関する態度評価データを要求するメッセージを生成する。メッセージは消費者に向けたダイレクトメールの形態であってもよいし、または、インターネットを介して送信される電子メッセージでもよいし、メッセージを消費者に通信する任意の他の適切な形態であってもよい。調査対象の消費者から態度評価データを受信すると、そのデータを各消費者に関連づけ、ついで、消費者のカテゴリごとに（すなわち、試しに購入した消費者、試しに購入しなかった消費者、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者、リピータ）のデータをコンパイルすることによって、受信した態度評価データを処理する。
【００４６】
図８は、新商品発売の間に収集された行動評価データに基づいて、試しに購入しなかった消費者、または、試しに購入した消費者、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者に関して、ターゲットマーケティングを行う方法を説明したフローチャートである。ステップ８０１では、ホストコンピュータは、商品を購入した頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶する。ステップ８０３では、ホストコンピュータは既定のモニタリング期間の間に収集されたデータを含むデータの抽出を定期的に受信する。ステップ８０５では、ホストコンピュータはデータの抽出に基づいて、データ構造に記憶された行動評価データを更新する。最後にステップ８０７では、更新した行動評価データに基づいて、ターゲットマーケティングを行う。本発明の１実施形態によれば、ある商品を、試しに購入しなかった消費者、または、試しに購入した消費者、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者と識別された消費者をターゲットにしてプロモーションを行うことができる。たとえば、消費者が各々関連づけられた店に次に買物に行く時、販売時点において、（ｉ）試しに購入しなかった消費者、または、（ｉｉ）試しに購入し既定の試しレートレベルを有する消費者、（ｉｉｉ）繰り返して購入し、既定のリピートレートレベルを有すると識別された消費者の各々に関してプロモーションを生成する。別法としては、試しに購入しなかったと識別された各消費者にプロモーションを郵送することもできる。本発明はこれらの２種類のプロモーションに限定されるものではない。消費者に主題の商品を購入するように動機づける他のタイプのプロモーションを設けることができる。
【００４７】
コンピュータ業界の当業者であれば明らかなように、本発明の全体または一部は、本発明の教示に基づいてプログラミングされた従来の汎用コンピュータまたはマイクロプロセッサを使用して便利に実装できる。また、ソフトウェア業界の当業者であれば明らかなように、当業界のプログラマであれば本開示の教示に基づいて適切なソフトウェアを容易に作成することができる。
【００４８】
図９は、本発明による実施形態を実装できるコンピュータシステム９０１を示す。コンピュータシステム９０１は、情報を通信するバス９０３または他の通信機構と、バス９０３と結合され情報を処理するプロセッサ９０５とを含む。コンピュータシステム９０１はまた、バス９０３に結合され、情報と、プロセッサ９０５が実行する命令とを記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または、他のダイナミック記憶装置（たとえばダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、フラッシュＲＡＭ）などのメインメモリ９０７を含む。さらに、メインメモリ９０７を使用して、プロセッサ９０５が命令を実行している間に一時変数または他の中間情報を記憶してもよい。コンピュータシステム９０１はさらに、バス９０３に結合され、スタティック情報と、プロセッサ９０５の命令とを記憶するリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）９０９、または、他のスタティック記憶装置（たとえばプログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ））を含む。磁気ディスクまたは光ディスクなどの記憶装置９１１をバス９０３に結合し、情報と命令とを記憶する。
【００４９】
コンピュータシステム９０１はまた、特殊目的論理デバイス（たとえば特殊用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または、構成可能論理デバイス（たとえばジェネリックアレイオブロジック（ＧＡＬ）または、リプログラマブルフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））を含んでいてもよい。他のリムーバブル媒体機器（たとえばコンパクトディスク、テープ、リムーバブル光磁気媒体）、または、固定式の高密度媒体ドライブを、適切なデバイスバス（たとえば小型コンピュータシステム用インタフェース（ＳＣＳＩ）バス、または、エンハンスドインテグレーテッドデバイスエレクトロニクス（ＩＤＥ）バス、ウルトラダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ）バス）を使用してコンピュータシステム９０１に追加してもよい。コンピュータシステム９０１はさらに、コンパクトディスク読取装置、または、コンパクトディスク読取書込ユニット、コンパクトディスクジュークボックスを含んでいてもよく、これらの各々は同じデバイスバスに接続してもよいし別のデバイスバスに接続してもよい。
【００５０】
コンピュータシステム９０１を、バス９０３を介して陰極線管（ＣＲＴ）などのディスプレイ９１３に結合し、コンピュータのユーザに情報を表示してもよい。ディスプレイ９１３はディスプレイカードまたはグラフィックスカードによって制御できる。コンピュータシステムは、情報とコマンドの選択とをプロセッサ９０５に通信する、キーボード９１５とカーソル制御９１７などの入力装置を含む。カーソル制御９１７はたとえば、方向情報とコマンドの選択とをプロセッサ９０５に通信し、ディスプレイ９１３上のカーソルの動きを制御するマウス、トラックボール、カーソル方向キーである。さらに、プリンタが図２、図３、図４に示されたデータ構造または、コンピュータシステム９０１が記憶および／または生成した他のデータの印刷されたリストを提供してもよい。
【００５１】
コンピュータシステム９０１は、プロセッサ９０５がメインメモリ９０７などのメモリ内に含まれた１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを実行することに応答して、本発明の処理ステップの一部または全部を実行する。このような命令は、記憶装置９１１などのコンピュータで読み取ることのできる別の媒体からメインメモリ９０７に読み込んでもよい。マルチ処理構成の１台または複数のプロセッサを使用して、メインメモリ９０７に含まれる命令のシーケンスを実行してもよい。代替の実施形態では、ソフトウェア命令の代わりまたはソフトウェア命令と共にハードワイヤード回路を使用することもできる。このように、実施形態はハードウェア回路とソフトウェアの特定の組み合わせに限定されるものではない。
【００５２】
上記のように、システム９０１は、本発明の教示に従ってプログラミングされ、本明細書に記述されたデータ構造、テーブル、レコード、その他のデータを含む、コンピュータ読み取り可能な記録媒体またはメモリを少なくとも１つ含む。本発明は、コンピュータで読み取ることのできる１つの媒体または媒体の組み合わせの上に記憶され、コンピュータシステム９０１を制御し、本発明を実装するデバイス（複数可）を駆動し、コンピュータシステム９０１がたとえば消費者などの人間のユーザと相互作用できるようにするソフトウェアを含む。このようなソフトウェアには、デバイスドライバ、および、オペレーティングシステム、開発ツール、アプリケーションソフトウェアが含まれるが、これらに限定されるものではない。このようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体はさらに、本発明を実装するために実行される処理の全部または一部（処理が分散されている場合）を実行する、本発明のコンピュータプログラム製品を含む。
【００５３】
本発明のコンピュータコードデバイスは、任意の解釈されたコードメカニズムまたは実行可能コードメカニズムであり、この中にはスクリプト、インタープリタ、ダイナミックリンクライブラリ、Ｊａｖａ（登録商標）クラス、完全実行可能プログラムが含まれるが、これらに限定されるものではない。さらに、本発明の処理の一部を分散させて、性能、および／または信頼性、コストを改善することもできる。
【００５４】
本明細書で使用されている「コンピュータ読み取り可能な記録媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）」という用語は、プロセッサ９０５が実行する命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は多くの形態をとることができ、その中には不揮発性媒体、揮発性媒体、送信媒体が含まれるが、これらに限定されるものではない。不揮発性媒体はたとえば、記憶装置９１１などの、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ９０７などのダイナミックメモリを含む。送信媒体はまた、バス９０３を構成するワイヤを含む同軸ケーブル、銅線、光ファイバを含む。送信媒体はまた、無線波データ通信または赤外線データ通信の間に生成されるような音波または光波の形態をとることができる。
【００５５】
コンピュータ読み取り可能な記録媒体の一般的な形態にはたとえば、コンピュータが読み取ることのできる、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、または任意の他の磁気媒体、コンパクトディスク（たとえばＣＤ−ＲＯＭ）、または任意の他の光媒体、パンチカード、紙テープ、または穴のパターンを伴う他の物理媒体、搬送波（後述）、またはその他の媒体が含まれる。
【００５６】
種々の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が、プロセッサ９０５が実行する１つまたは複数の命令の１つまたは複数のシーケンスを実行することに関与する。たとえば、命令はまずリモートコンピュータの磁気ディスク上に担持していてもよい。リモートコンピュータは本発明の全部または一部を実装する命令を遠隔でダイナミックメモリにロードして、モデムを使用して電話回線上で命令を送信することができる。コンピュータシステム９０１にローカルなモデムは電話線上でデータを受信し、赤外線送信器を使用してデータを赤外線信号に変換することができる。バス９０３に結合された赤外線検出器は赤外線信号で搬送されたデータを受信し、このデータをバス９０３に入れる。バス９０３はこのデータをメインメモリ９０７に搬送し、プロセッサ９０５はメインメモリ９０７から命令を検索し実行する。オプションとしては、メインメモリ９０７が受信した命令を、プロセッサ９０５が実行する前、または実行した後に記憶装置９１１上に記憶してもよい。
【００５７】
コンピュータシステム９０１はまた、バス９０３に結合された通信インタフェース９１９を含む。通信インタフェース９１９は、ローカルネットワーク（たとえばＬＡＮ８２３）に接続されたネットワークリンク９２１に双方向データ通信を提供する。たとえば、通信インタフェース９１９は、任意のパケット交換ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）に接続するネットワークインタフェースカードであってよい。別の例としては、通信インタフェース９１９は、対応するタイプの電話線にデータ通信接続を提供する非対称デジタル加入者線（ＡＤＳＬ）カード、または、総合デジタルサービス網（ＩＳＤＮ）カード、モデムであってよい。また、ワイヤレスリンクも実装できる。いずれの実装でも、通信インタフェース９１９は種々のタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気信号、または、電磁気信号、光信号を送受信する。
【００５８】
ネットワークリンク９２１は、典型的には、１つまたは複数のネットワークを介して別のデータデバイスにデータ通信を提供する。たとえば、ネットワークリンク９２１は、ＬＡＮ９２３を介してホストコンピュータ９２５に接続を提供してもよいし、任意の知られたプロトコル（たとえばＩＰＸ）を使用してＩＰ（インターネットプロトコル）ネットワーク９２７（たとえばインターネット６１５）または、任意の他の適切なネットワークを介してデータ通信サービスを提供するサービスプロバイダが運用するデータ装置に接続を提供してもよい。ＬＡＮ９２３とＩＰネットワーク９２７はどちらも、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、または、電磁気信号、光信号を使用する。デジタルデータをコンピュータシステム９０１との間でやりとりする、種々のネットワークを介した信号と、ネットワークリンク９２１上で通信インタフェース９１９を介した信号は、情報を搬送する搬送波の形態の例である。コンピュータシステム９０１は、ネットワーク（複数可）、および、ネットワークリンク９２１、通信インタフェース９１９を介して通知を送信し、プログラムコードを含むデータを受信することができる。
【００５９】
上記の教示に照らして、本発明の多くの修正例と変形例が可能であることは明らかである。たとえば、本発明は新商品発売の分析に限定されず、販売履歴を有する商品に関する消費者の行動データと態度に関するデータを分析する時にも等しく適用可能である。従って、本発明は付随する請求項の範囲の中で、本明細書に具体的に記述された方法とは別の方法でも実施できることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の１実施形態による、消費者の購入履歴を記憶し、新商品導入をモニタリングする、コンピュータによるシステムを示す図である。
【図２】
消費者識別子（ＣＩＤ）と消費者の購入履歴を関連づける購入履歴表を示す図である。
【図３】
商品が購入される頻度を反映する行動評価データを記憶するターゲットセグメントテーブルを示す図である。
【図４】
商品を販売するチェーンを識別する販売チェーンテーブルを示す図である。
【図５】
各ターゲットセグメントに関する行動データを処理し報告する方法を説明するフローチャートである。
【図６Ａ】
態度評価データを得るために調査する消費者を識別するプロセスを説明するフローチャートである。
【図６Ｂ】
態度評価データを得るために調査する消費者を識別するプロセスを説明するフローチャートである。
【図７】
行動評価データと態度評価データを新商品の発売または再発売の間に収集する方法を説明するフローチャートである。
【図８】
新商品発売の間に収集された行動評価データに基づいて、試しに購入しなかった消費者に対してターゲットマーケティングを行う方法を説明するフローチャートである。
【図９】
本発明の特定の目的の機能のうち１つまたは複数を実行するようにプログラミングされたコンピュータシステムの概念図である。

Claims (45)

1. コンピュータで実装される方法であって、前記方法は、
   モニタリングする複数の消費者を既定の基準に基づいて識別するために、消費者情報のデータベースにアクセスするステップであって、各識別される消費者はデータベース内で一意的に識別される、前記アクセスするステップと、
   前記識別された消費者の各々が商品を購入する頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶するステップと、
   既定のモニタリング期間の間に収集された、前記識別された消費者のデータを含むデータの抽出を定期的に受信するステップと、
   前記データの抽出に基づいて、前記データ構造に記憶された前記行動評価データを更新するステップと、
   前記既定のモニタリング期間の間に、選択された消費者に向けて、前記商品に関する態度評価データを要求するメッセージを生成するステップと
   を含む前記方法。
2. 前記記憶するステップはさらに、
   前記識別された消費者の各々を、複数の消費者購入セグメント（ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｂｕｙｉｎｇ ｓｅｇｍｅｎｔｓ）のうち少なくとも１つと関連づけるステップと、
   前記識別された消費者の各々が、前記データ構造の中で、前記消費者購入セグメントのうち１つだけに関連づけられるように、前記消費者購入セグメントのハイアラーキを決定するステップと
   をさらに含む請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
3. 既定の期間の間に前記商品を購入した、前記消費者購入セグメントごとの識別された消費者の数を反映する報告を生成するステップをさらに含む請求項２に記載のコンピュータで実装される方法。
4. 前記行動評価データに基づいて前記消費者購入セグメントの各々に関して商品の将来の販売量を予想するステップをさらに含む請求項２に記載のコンピュータで実装される方法。
5. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられるダイレクトメールである請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
6. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられる電子メッセージである請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
7. 前記データ構造に記憶された行動評価データに基づいて、前記識別された消費者の各々を、ある商品を試しに購入した消費者、前記商品を試しに購入しなかった消費者、前記商品を試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者、前記商品のリピータの各々にカテゴリ分類するステップをさらに含む請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
8. 前記カテゴリ分類ステップはさらに、
   前記データ構造に記憶された行動評価データに基づいて、前記識別された消費者を、よく買う消費者、中程度に買う消費者、あまり買わない消費者、忠実な消費者、たまに買う消費者、競合商品を買う消費者、決して買わない消費者のうち少なくとも１つにカテゴリ分類するステップをさらに含む請求項７に記載のコンピュータで実装される方法。
9. 前記メッセージに応答して生成された態度評価データを前記選択された消費者から受信するステップと、
   前記受信した態度評価データを前記識別された消費者の各々と関連づけるステップと、
   試しに購入した消費者のカテゴリ、および、試しに購入しなかった消費者のカテゴリ、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のカテゴリ、リピータのカテゴリのうち少なくとも１つの態度評価データの総計をそれぞれコンパイルするステップとをさらに含む請求項７に記載のコンピュータで実装される方法。
10. 前記態度評価データは、前記商品に関する消費者の認知度、受容状況、満足度のうち少なくとも１つを反映するデータを含む請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
11. 前記更新するステップは、
    前記消費者の各々をチェーンと関連づけるステップであって、複数のチェーンが前記製品を提供する、前記関連づけるステップと、
    前記関連を反映させるために前記データ構造を修正するステップと、
    前記商品が最初に提供されてから前記消費者の各々が前記商品を買うまでにどれくらい早い時間が経過したかを反映する調整データ（ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｄａｔａ）を前記データ構造に記憶するステップであって、前記調整データは、前記消費者に関連づけられたチェーンの各々が、前記商品が最初に提供されてから前記商品を提供するまでにどれくらいの時間が経過したかを反映するステップとをさらに含む請求項１に記載のコンピュータで実装される方法。
12. コンピュータで実装される方法であって、前記方法は、
    ある商品が購入された頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶するステップと、
    既定のモニタリング期間の間に収集されたデータを含むデータの抽出を定期的に受信するステップと、
    前記データ構造に記憶された前記行動評価データを前記データの抽出に基づいて更新するステップと、
    前記更新された行動評価データに基づいてターゲットマーケティングを実行するステップと
    を含む前記方法。
13. 前記実行するステップは、
    前記データ構造内に記憶された行動評価データに基づいて、前記商品の購入レートが既定のレベル未満であると決定することで、前記商品を試しに購入しなかった消費者を識別するステップと、
    前記試しに購入しなかった消費者の各々に、前記試しに購入しなかった消費者に前記商品を購入するように動機付けるために配布するプロモーションを自動的に生成するステップと
    を含む請求項１２に記載のコンピュータで実装される方法。
14. 前記消費者情報のデータベースは複数の店からのデータを含み、前記識別された消費者の各々は前記データ構造の中で１つの店と関連づけられ、
    前記生成するステップはさらに、前記試しに購入しなかった消費者の各々が、関連づけられた店に次に行った時に、販売時点でプロモーションが生成されるステップを含む請求項１３に記載のコンピュータで実装される方法。
15. 前記生成するステップはさらに、前記試しに購入しなかった消費者の各々に向けられるプロモーションを含む郵便を生成するステップを含む請求項１３に記載のコンピュータで実装される方法。
16. コンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
    消費者情報のデータベースを中に具体化させて有するメモリ装置と、
    前記メモリ装置と通信するプロセッサと
    を備え、
    前記プロセッサは次の動作を実行するように構成され、前記動作は、
    モニタリングする複数の消費者を既定の基準に基づいて識別するために、消費者情報のデータベースにアクセスすることであって、前記識別される消費者の各々は前記データベース内で一意的に識別されることと、
    前記識別された消費者の各々がある商品を購入する頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶することと、
    既定のモニタリング期間の間に収集された、前記識別された消費者のデータを含むデータの抽出を定期的に受信することと、
    前記データの抽出に基づいて、前記データ構造に記憶された前記行動評価データを更新することと、
    前記既定のモニタリング期間の間に、選択された消費者に向けて、前記商品に関する態度評価データを要求するメッセージを生成すること
    を含む前記コンピュータシステム。
17. 前記プロセッサはさらに次の動作を行うように構成され、前記動作は、
    前記識別された消費者の各々を、複数の消費者購入セグメントのうち少なくとも１つに関連づけることと、
    前記識別された消費者の各々が、前記データ構造の中で、前記データ構造を記憶するプロセスの間に前記消費者購入セグメントのうち１つだけに関連づけられるように、前記消費者購入セグメントのハイアラーキを決定することである請求項１６に記載のコンピュータシステム。
18. 前記プロセッサはさらに、前記既定の期間の間に前記商品を購入した、前記消費者購入セグメントごとの識別された消費者の数を反映する報告を生成するように構成される請求項１７に記載のコンピュータシステム。
19. 前記プロセッサは、前記行動評価データに基づいて前記消費者購入セグメントの各々に関して前記商品の将来の販売量を予想するように構成される請求項１７に記載のコンピュータシステム。
20. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられたダイレクトメールである請求項１６に記載のコンピュータシステム。
21. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられた電子メッセージである請求項１６に記載のコンピュータシステム（インターネットアクセスを含む）。
22. 前記電子メッセージはインターネットを介して送信される請求項２１に記載のコンピュータシステム。
23. 前記プロセッサはさらに、前記識別された消費者を各々、前記データ構造に記憶された行動評価データに基づいて、ある商品を、試しに購入した消費者、試しに購入しなかった消費者、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者、リピータとしてカテゴリ分類するように構成される請求項１６に記載のコンピュータシステム。
24. 前記プロセッサはさらに次の動作を行うように構成され、前記動作は、
    前記メッセージに応答して生成された、前記選択された消費者からの態度評価データを受信することと、
    前記受信された態度評価データを前記識別された消費者の各々に関連づけることと、
    試しに購入した消費者のカテゴリ、試しに購入しなかった消費者のカテゴリ、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のカテゴリ、リピータのカテゴリのうち少なくとも１つの態度評価データの総計のそれぞれをコンパイルすることである請求項２３に記載のコンピュータシステム。
25. 前記態度評価データは、前記商品に関する消費者の認知度、受容状況、満足度のうち少なくとも１つを反映するデータを含む請求項１６に記載のコンピュータシステム。
26. 前記プロセッサはさらに次の動作を行うように構成され、前記動作は、
    前記各消費者をチェーンと関連づけることであって、複数のチェーンが前記商品を提供することと、
    前記関連を反映させるために前記データ構造を修正することと、
    前記行動評価データを更新するプロセスの間に、前記商品が最初に提供されてから前記消費者の各々が前記商品を買うまでにどのくらい早い時間が経過したかを反映する調整データを前記データ構造に記憶することであって、前記調整データは、前記商品が最初に提供されてから各消費者に関連づけられたチェーンが前記商品を提供するまでにどれくらいの時間が経過したかを反映する、請求項１６に記載のコンピュータシステム。
27. コンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
    消費者情報のデータベースを中に具体化して有するメモリ装置と、
    前記メモリ装置と通信するプロセッサと
    を備え、
    前記プロセッサは次の動作を行うように構成され、前記動作は、
    ある商品が購入された頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶することと、
    既定のモニタリング期間の間に収集されたデータを含むデータの抽出を定期的に受信することと、
    前記データ構造に記憶された行動評価データを前記データの抽出に基づいて更新することと、
    前記更新された行動評価データに基づいてターゲットマーケティングを実行すること
    とを含む前記コンピュータシステム。
28. 前記プロセッサはさらに次の動作を行うように構成され、前記動作は、
    前記データ構造に記憶された前記行動評価データに基づいて、前記商品の購入レートが既定のレベル未満であると決定することで、前記商品を試しに購入しなかった消費者を識別することと、
    前記ターゲットマーケティングを実行するプロセスの間に、前記試しに購入しなかった消費者に前記商品を購入するように動機付けるプロモーションを前記試しに購入しなかった消費者に配布するように自動的に生成することとである請求項２７に記載のコンピュータシステム。
29. 前記消費者情報のデータベースは、複数の店からのデータを含み、前記識別された消費者の各々は前記データ構造の中で１軒の店に関連づけられ、
    前記プロセッサはさらに、前記自動的にプロモーションを生成するプロセスの間に前記試しに購入しなかった消費者の各々が、関連づけられた商店に次に行った時に、販売時点でプロモーションが生成されるように構成される請求項２８に記載のコンピュータシステム。
30. 前記プロセッサはさらに、前記プロモーションを生成するプロセスの間に、前記試しに購入しなかった消費者の各々に向けるプロモーションを含む郵便を生成するように構成される請求項２７に記載のコンピュータシステム。
31. モニタリングする複数の消費者を既定の基準に基づいて識別するために、消費者情報のデータベースにアクセスする手段であって、前記識別される消費者の各々は前記データベース内で一意的に識別される、前記アクセスする手段と、
    前記識別された消費者の各々がある商品を購入した頻度に対応する行動評価データをデータ構造の中に記憶する手段と、
    既定のモニタリング期間の間に収集された、前記識別された消費者のデータを含むデータの抽出を定期的に受信する手段と、
    前記データ構造に記憶された前記行動評価データを前記データの抽出に基づいて更新する手段と、
    前記規定のモニタリング期間の間に、前記商品に関して態度評価データを要求するメッセージを、選択された消費者に向けて生成する手段と
    を備えた前記システム。
32. 前記記憶する手段はさらに、
    前記識別された消費者の各々を、複数の消費者購入セグメントのうち少なくとも１つと関連づける手段と、
    前記識別された消費者の各々が、前記データ構造の中で前記消費者購入セグメントのうち１つだけに関連づけられるように前記消費者購入セグメントのハイアラーキを決定する手段と
    を備える請求項３１に記載のシステム。
33. 既定の期間の間に前記商品を購入した、前記消費者購入セグメントごとの識別された消費者の数を反映した報告を生成する手段をさらに備える請求項３２に記載のシステム。
34. 前記行動評価データに基づいて前記消費者購入セグメントの各々に関して前記商品の将来の販売量を予想する手段をさらに備える請求項３２に記載のシステム。
35. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられたダイレクトメールである請求項３１に記載のシステム。
36. 前記メッセージは前記選択された消費者の各々に向けられた電子メッセージである請求項３１に記載のシステム。
37. 前記データ構造に記憶された行動評価データに基づいて、前記識別された消費者を各々、ある商品を試しに購入した消費者、試しに購入しなかった消費者、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者、リピータにカテゴリ分類する手段をさらに備える請求項３１に記載のシステム。
38. 前記メッセージに応答して生成された、前記選択された消費者からの態度評価データを受信する手段と、
    前記受信した態度評価データと前記識別された消費者の各々とを関連づける手段と、
    試しに購入した消費者のカテゴリ、試しに購入しなかった消費者のカテゴリ、試しに購入したがその後は購入しなくなった消費者のカテゴリ、リピータのカテゴリのうち少なくとも１つの態度評価データの総計をそれぞれコンパイルする手段とをさらに備える請求項３７に記載のシステム。
39. 前記態度評価データは、前記商品に関する消費者の認知度、受容状況、満足度のうち少なくとも１つを反映するデータを含む請求項３１に記載のシステム。
40. 前記更新する手段はさらに、
    前記消費者の各々をチェーンと関連づける手段であって、複数のチェーンが前記商品を提供する、前記関連づける手段と、
    前記関連を反映させるように前記データ構造を修正する手段と、
    前記商品が最初に提供されてから前記消費者の各々が前記商品を購入するまでにどれくらい早い時間が経過したかを反映する調整データを前記データ構造に記憶する手段であって、前記調整データは、前記商品が最初に提供されてから各消費者と関連づけられたチェーンが商品を提供するまでにどれくらいの時間が経過したかを反映する手段とをさらに備える請求項３１に記載のシステム。
41. ある商品を購入する頻度に対応する行動評価データをデータ構造に記憶する手段と、
    既定のモニタリング期間の間に収集されたデータを含むデータの抽出を定期的に受信する手段と、
    前記データの抽出に基づいて、前記データ構造に記憶された前記行動評価データを更新する手段と、
    前記更新された行動評価データに基づいてターゲットマーケティングを行う手段とを備えるシステム。
42. 前記実行する手段は、
    前記データ構造に記憶された前記行動評価データに基づいて、前記商品の購入レートが既定のレベル未満であると決定することで、前記商品を試しに購入しなかった消費者を識別する手段と、
    前記試しに購入しなかった消費者が前記商品を購入するように動機付ける、前記試しに購入しなかった消費者の各々に配布されるプロモーションを自動的に生成する手段とを備える請求項４１に記載のシステム。
43. 前記消費者情報のデータベースは複数の店からのデータを含み、前記識別された消費者の各々は前記データ構造の中で１軒の店と関連づけられ、
    前記生成する手段は、前記試しに購入しなかった消費者の各々が、関連づけられた店に次に行く時に、販売時点でプロモーションが生成される販売時点生成手段を備える請求項４２に記載のシステム。
44. 前記生成する手段は、前記試しに購入しなかった消費者の各々に向けられたプロモーションを含む郵便を生成する郵便生成手段をさらに備える請求項４２に記載のシステム。
45. コンピュータシステム上で実行するプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記プログラム命令はコンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、請求項１から１５のうち任意の１項に記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images