JP2005502932A - 消費者の選好の背景を定量化するシステム - Google Patents

Abstract

消費者と製品に関連する部分価値の値の選好情報を決定するシステムは、それぞれの複数の属性が複数の属性レベルに関連付けられている製品の複数の属性を決定するステップと、それぞれの複数のパイルが複数の属性のうちの１つまたは複数を含む、消費者の第１の指示に基づく複数の属性のパイルを決定するステップと、複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定するステップと、消費者の第２の指示に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の相対的重要度を決定するステップと、消費者の第３の指示に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定するステップと、属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定するステップを含む。

Description

【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費者の選好を決定するためのシステムに関する。より具体的には、本発明は、製品の属性および製品の属性レベルに関して消費者の選好を定量化するために使用する自己申告型トレードオフ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製造者には、製品の設計中に多数の選択が生じる。例えば、製造者は、製品に盛り込む属性を決定するときに複数の使用可能な製品特徴、つまり属性の中から選択をしなければならない。いくつかの属性は任意選択であるが、他の属性は取り込まなければならない。テレビ受像機の場合、「筐体の色」は取り込まなければならない属性であり、「ピクチャ・イン・ピクチャ」は任意選択の属性である。製造者は含まれる属性毎にその属性と関連付ける属性レベルも選択しなければならない。属性「筐体の色」に関連付けることができる属性レベルには、「黒」、「白」、「青」などがある。
【０００３】
時折、製造者は複数のバージョン間で製品の属性および／または属性レベルを変えて類似の製品の複数のバージョンを生産することがある。このような場合、製造者は、上記のようなそれぞれのバージョンに含める属性および関連する属性レベルを決定しなければならない。
【０００４】
さらに、製造者は、生産する各バージョンのユニット数も決定しなければならない。例えば、黒色の筐体を持つテレビと青色の筐体を持つテレビを生産することに決めた製造者はさらに、各タイプのテレビを何台生産して販売に供するかもまた決定しなければならない。
【０００５】
製品の価格設定は、さらに、製品製造者が行う選択である。この点に関して、製造者は、生産された各製品について製造者の収益全体を最大にする価格を選択しようと試みる。もちろん、価格は、関連する属性レベルが特定の価格群からなる製品の属性と見なすこともできる。
【０００６】
前記の各選択は、製造者側に消費者の選好に関する詳細で正確な情報があれば、はるかに容易になる可能性がある。消費者は、この点に関して、製品および／またはサービスが提供される任意の実体である。このような消費者としては、個人、企業、および購買部長が含まれる。消費者の選好情報（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を使用して、消費者に対する、特定の製品の属性および属性レベルの人気度と望ましさを決定できる。したがって、この情報を使用することにより、製造者は収益全体を最大にする製品構成ならびに製品構成毎の製品数量および価格を選択する可能性が高くなる。
【０００７】
その重要性に鑑み、製造者は詳細で正確な消費者の選好情報を取得し、市場選択を分析しようとして多大な資源を費やす。これらの資源は、従来の消費者調査に充当されるのが最も一般的である。このような調査は、通常、製品、製品属性、および製品属性レベルに対する消費者の気持ちに関する情報を消費者から引き出すように考案されたあらかじめ定められている質問事項をリストにしたものである。調査は、例えば、商店街やその他の小売店エリアで消費者を立ち止まらせたり、情報が望まれている人口統計上の集団の一員であるためターゲットとなる特定の消費者に接触することにより、無作為に管理される。
【０００８】
従来の調査には、いくつかの固有の欠点がある。まず、調査結果を一般的な人口統計カテゴリに編纂するので、調査では、せいぜい、各人口統計カテゴリに属している理論上の平均的消費者の選好を決定するにすぎないという点である。したがって、調査結果は、誰か１人の消費者の選好にかろうじて相関するだけである。そのため、このような結果は、使用可能な市場選択とまだ使用可能でない市場選択に関して特定の消費者の選好の予測精度を欠いている。第二に、従来の調査では、ある属性レベル（例えば、「筐体色は黒」）が一般に同じ属性の他のレベル（「筐体色は白」）よりも好まれているかどうかを示すことができるが、このような調査は属性間にまたがって選好の比較を行う信頼できる手段とならないという点である。例えば、従来の調査では一般に、消費者が他の色の筐体よりも黒色の筐体を好む度合を決定し、この度合と、消費者が別の画面サイズよりも２７インチ画面を好む度合とを比較するようにはできない。こうした欠点があるため、従来の調査では、個々の消費者の定量化された有用な選好情報を出力することが難しい。
【０００９】
フォーカスグループは、消費者の選好情報を取得するのに使用される従来のもう一つの手段である。通常のフォーカスグループでは、１つの製品または１種類の製品に関する質問事項に回答するかつ／またはグループディスカッションに参加する複数の消費者が無作為に選択（または上述のように人口統計に基づいて選択）される。消費者が書き込んだ回答とコメントを記録し、表形式にして、調査手法を使用して得たのと似た選好情報を作成する。ただし、対話的な性格のためにフォーカスグループは調査によって引き出される情報以上に関連性の高い情報を引き出す傾向がある。このような利点があるにもかかわらず、フォーカスグループには従来の調査方法に関して上述の欠点を避けられない。
【００１０】
トレードオフ分析の分野は、消費者の選好情報を決定するための従来の手法の上記の欠点および他の欠点を解決するように発展した。一般に、トレードオフ分析手法では、特定の製品の属性および属性レベルに対する消費者の選好の定量化を試みる。このような定量化は、製造者が消費者にとってのさまざまな製品構成の魅力を容易にかつ正確に比較できるようにすることを目的としている。例えば、トレードオフ分析手法を使用すると、製造者はピクチャ・イン・ピクチャ機能を持ち価格が３９９ドルの６８．５８ｃｍ（２７インチ）画面テレビの魅力と、デジタルコーム型フィルタ（ｄｉｇｉｔａｌ ｃｏｍｂ ｆｉｌｔｅｒ）を備え、価格が５９９ドルの８８．９ｃｍ（３５インチ）画面テレビの魅力とを比較することができる。この比較が可能なのは、これらの手法により特定の数値を各属性および属性レベルに対する消費者の選好に関連付けているからである。したがって、他の属性または属性レベルに関する属性または属性レベルの相対的魅力は、適切に関連付けられている数値同士を単に比較するだけで決定することができる。
【００１１】
一分類方式によれば、コンジョイント分析、離散型選択分析、自己申告型分析、およびハイブリッド分析の４種類のトレードオフ分析手法が存在する。コンジョイント分析では、一般に、消費者がお互いに関して製品構成の格付けまたはランク付けを行う必要がある。通常、消費者は、２０から３０の製品構成のランク付けが求められる。ランク付けそれぞれの構成には、評価対象の属性および属性レベルのさまざまな組み合わせが含まれる。これらの構成を適宜変えることにより、回帰モデルを消費者毎に推定することができる。
【００１２】
コンジョイント分析は、消費者の選好を決定する従来のシステムの改良となっている。例えば、消費者の行動を観察して選好を決定することは、消費者行動が通常属性と属性レベルのいくつかの組み合わせに関してしか観察できないため困難である（つまり、市場に存在する組み合わせ）。そのため、異なる消費者の選好を分離し、区別し、消費者の行動に対する属性および／または属性レベルの変化の影響を予測することは困難である。他方、コンジョイント分析では、変動を制御し、属性および属性レベルの共変動を制御することにより消費者の選好の学習効果が高まる。
【００１３】
離散型選択分析では、消費者には、１つの製品構成群が提示され、消費者が購入することに最も関心を示している構成を選択するか、または消費者が提示されている構成を購入することに関心を持たない場合にはどの構成をも選択しないよう求められる。このプロセスを、他の製品構成群についても繰り返す。個々の消費者について回帰モデルを推定するのに使用されるコンジョイント分析とは対照的に、離散型選択分析では、消費者のグループに対して混合方法（回帰モデルに類似している）を推定することができる。
【００１４】
コンジョイント分析および離散型選択分析では消費者の選好を間接的に決定するが、自己申告型分析（ｓｅｌｆ−ｅｘｐｌｉｃａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ）では、購入決定に対するそれぞれの製品属性範囲および属性レベル範囲の重要性を消費者に尋ねることにより選好を直接的に決定する。いくつかの自己申告型分析モデルでは、消費者は、評価対象のすべての属性および属性レベルが提示され、受け入れがたい属性レベルを識別するよう求められる。受け入れがたい属性レベルとは、製品に含まれている場合に、製品に他の属性および属性レベルが含まれていようといまいと、製品が消費者にとって完全に受け入れがたいものとなるようなレベルのことである。例えば、消費者は、属性「色」と関連する「ピンク」という属性レベルを備える自動車が、それと別の属性または属性レベルが自動車に含まれていようといまいと、完全に受け入れがたいものであることを示すことができる。したがって、「ピンク」は、その消費者にとっては受け入れがたい属性レベルとして識別される。
【００１５】
次に、消費者は、受け入れられる属性レベルから、それぞれの掲示されている属性と関連する最も望ましい属性レベルおよび最も望ましくない属性レベルを識別するよう求められる。消費者の最も重要な属性の格付けが１００であると仮定して、消費者は、それぞれの残りの属性の相対的重要度を０から１００までの範囲でランク付けするよう求められる。次に、属性毎に、それぞれの特性レベルの望ましさを、属性の他のすべての受け入れられる属性レベルに関して格付けする。関連する属性への相対的重要度にその望ましさの格付け値を掛けて属性レベルに対する消費者の選好を求める。
【００１６】
ハイブリッド分析手法では、上述の手法の特徴を組み合わせたものを利用する。ハイブリッド分析手法の最も一般的な例として、適応型コンジョイント分析（ＡＣＡ）があり、これは、Ｓａｗｔｏｏｔｈ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｉｎｃ．の製品となっている。ＡＣＡによれば、消費者は属性レベルの複数のランク付けと相対的属性重要度のランク付け（自己申告型手法に類似している）を実行し、一連の製品構成のペアのそれぞれについて、そのペアのうちのどちらが最も望ましいものか、どの程度望ましいものかを識別するよう求められる。ハイブリッドモデルの他の例として、ＭＡＣＲＯ Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ，Ｉｎｃ．社のＣａｋｅ ＭｅｔｈｏｄおよびＬｏｇｉｔ−Ｃａｋｅ Ｍｅｔｈｏｄがある。
【００１７】
これらのトレードオフ分析手法では、消費者は提示されている質問に対してよく考えて一貫した回答を行う必要がある。消費者は、少数の質問が与えられた場合にはそのような回答をすることができるが、与えられる質問が多い場合には適切な回答をする見込みはない。この点に関して、上記の手法のそれぞれにより提示される質問の数は、評価される属性および／または属性レベルの数が増えるに従い急激に増大する。このような質問数の増大の結果、質問に答えるのに要する時間も、それに対応して長引くことになる。したがって、評価する属性および属性レベルが増えるにつれ、集中力が減退する、時間が不足する、忍耐できなくなる、飽きる、せっかちになるなどの、さまざまな形の消費者のバイアスが増える可能性がある。消費者のバイアスがこのように増えると、消費者が誤りを犯したり、伝達する選好情報が不正確になることが多くなる。また、消費者がこの手法を放棄し他の質問に答えるのを単に止めてしまう傾向も増大し、この場合、得られる選好情報は一部しか使用できないか、または全く利用できないものとなる。
【００１８】
他の形の消費者のバイアスは、特定の属性および／または属性レベルに対する消費者の態度より生じる。上述のように、従来のトレードオフ分析手法では、他の属性または属性レベルに関する属性または属性レベルの重要度を評価するよう消費者に求める。しかし、消費者が属性または属性レベルの一方を極端に嫌う場合、消費者が他の属性または属性レベルの重要度を過大評価する可能性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
前記を鑑みると、必要なのは、従来のシステムで生じている形の消費者のバイアスに対処し、さらに製品の属性および属性レベルに関して消費者の選好を正確にかつ役立つように視覚化する、消費者の選好を定量化するトレードオフ分析システムである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
前記のニーズに応えるために、本発明のいくつかの実施形態において、システム、ユーザインターフェース、方法、装置、プロセッサ実行可能プロセスステップを格納するコンピュータ読み取り可能媒体、および消費者および製品と関連する一部相当価値の選好情報を決定する手段を提示する。これらの実施形態では、製品の複数の属性を決定し、その複数の属性のそれぞれが複数の属性レベルと関連付けられ、消費者の第１の指示に基づいて複数の属性のパイル（ｐｉｌｅ）を決定し、それぞれの複数のパイルは複数の属性のうちの１つまたは複数を含み、複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定し、消費者の第２の指示に基づき複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の相対的重要度を決定し、消費者の第３の指示に基づき複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定し、属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連付けられている部分価値の値を決定する。
【００２１】
上記の特徴のおかげで、本発明ではいくつかの態様において、所定の属性の数および属性レベルの数に関して正確で有用な選好情報を決定するために回答されなければならない質問の数を減らすことにより、従来のシステムで生じる消費者のバイアスが減じられる。質問の数を減らすことにより、消費者が質問に回答するのに要する時間も短縮され、これらの要因のそれぞれにより、消費者が関心または集中を失って、不正確な回答をしたり、回答するのを止める可能性も少なくなる。
【００２２】
さらに、消費者に限られた数だけ質問できるか、または限られた期間だけ質問できる場合には、前記の特徴により有用な選好データが得られる。この点に関して、質問の数または、有用な選好情報を得るのに必要な時間を制限するようなパイルを決定することができる。上述の従来の手法とは異なり、パイルを使用すると、消費者の選好情報の評価時に属性および属性レベルをカスタマイズすることもできる。
【００２３】
さらに上述の態様に加えて、消費者にとって複数の属性のうちの１つまたは複数が複数の属性のうちの他の１つまたは複数よりも重要であるという指示に基づいて複数のパイルを決定することができる。この他の態様によれば、消費者によって指定されているパイル内の属性の相対的重要度は、消費者にとって同様に重要な属性がそのパイルに含まれるため、より正確といえる。つまり、パイル内の各属性の指定された相対的重要度は、従来のシステムの場合ほど歪む可能性は少ないと思われるが、この歪みは消費者が著しく重要度の低いまたは重要度の高い属性に関していくつかの属性を格付けする必要があることから生じる。
【００２４】
他の態様によれば、本発明は消費者および消費者によって提供される情報に基づく製品の属性の属性レベルと関連する部分価値の値の指示を受信するステップ、部分価値の値に基づいてオファー（ｏｆｆｅｒ）を決定するステップと、そのオファーを消費者に伝達するステップに関係する。関連する態様では、指示は受信されるよりはむしろ決定され、かつ／またはその指示は選好情報を示すものである。しかしながら、これらの態様では、消費者の選好情報に基づき消費者にオファーを提示することができる。したがって、このオファーは、消費者への魅力と製造者が受け取る収益を最大にするように考案することができる。
【００２５】
他の態様では、本発明は、消費者および製品と関連する選好情報を決定することに関係しており、製品と関連する複数の属性の消費者のランク付け順序の要求の伝送と最高ランクの属性に関する複数の属性のうちの少なくとも１つの重要度の消費者のランク付けの要求の伝送を行う。ランク付け順序の要求と本発明のこの態様による格付けの要求を別々に伝送することにより、それぞれの作業を簡単にし、消費者の混乱を低減する。その結果、ランク付け順序と格付けは両方とも、単に格付けを必要とする、あるいはランクおよび格付けを同時に必要とする従来システムに比べて消費者の真の選好をより反映する可能性が高い。さらに、この態様では、受け取ったランク付け順序がその後受け取るランク付けと矛盾している場合に誤りを検出することができる。
【００２６】
本発明はさらに、ゲームインターフェースを消費者に表示するステップ、ゲームインターフェースへの消費者の入力を受け取るステップ、および受け取った入力に基づく消費者の選好情報を決定するステップを含む、消費者選好情報を決定するステップと関連する。また、本発明のこの態様では、入力の要求に応答するとき、また応答し続けるとき消費者の関心を維持することにより消費者のバイアスを軽減する。
【００２７】
前記の態様のそれぞれの実施形態により生じる技術的効果として、業務を適切に修正し決定する際に使用する正確な選好情報をすばやくかつ効率よく出力できるという点が挙げられる。
【００２８】
以下で明らかになるこれらおよびその他の利点および特徴により、以下の詳細な説明および付属の図面を参照することにより本発明の性質をより完全に理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
図１は、本発明の実施形態によるプロセスステップ１００の流れ図である。プロセスステップ１００は、本発明の特徴を直に紹介するために特定の例を参照せずに以下の段落でまず最初に説明する。したがって、特定の例および特定のハードウェアおよびソフトウェア実施形態に関して、他の実施形態の詳細とともに、後でプロセスステップ１００について説明する。
【００３０】
プロセスステップ１００は、ステップＳ１０２から始まり、複数の製品属性が特定の製品について決定される。それぞれの製品属性は、複数の属性レベルと関連付けられている。製品属性および属性レベルは、製品の製造者から得られた情報をもとに決定することができる。一般的に、属性および属性レベルとは、製造者が消費者の選好情報を取得することを望んでいる特徴のことである。本開示では主に製造者について説明するが、本発明は売り手、販売店、または消費者の選好情報を取得することに関心のある他の当事者が利用することができることは理解されるであろう。さらに、製品という用語は、ここでは、製品および／またはサービスを指すものとする。
【００３１】
ステップＳ１０２の後に、複数の属性のパイルがステップＳ１０４で消費者の最初の指示に基づいて決定される。複数のパイルのそれぞれに、１つまたは複数の製品属性が含まれる。複数のパイルを決定するために、消費者はその重要度に応じて複数の製品属性をグループにまとめるよう要求される。例えば、属性を、最も重要でない属性、最も重要な属性、およびその他の属性を表す３つのパイルに分けることができる。流れはステップＳ１０６に続く。
【００３２】
ステップＳ１０６で、複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序が決定される。ステップＳ１０６は、消費者からパイル内の各属性のランク付けを受け、ランク付け順序をそこから決定することにより実行される。次に、ステップＳ１０８で、パイルの複数の属性の１つまたは複数とパイルの他の属性の相対的重要度が、消費者の第２の指示に基づき決定される。第２の指示は、「（属性２）の（属性レベルＡ）と（属性レベルＢ）との差に関して（属性１）の（属性レベルＸ）と（属性レベルＹ）との差がどれだけ重要であるか」などの質問を消費者に送信することにより要求される。重要度の値は、百分率割合で表され、最も重要な属性に対し重要度値１００％が関連付けられる。一実施形態では、ステップＳ１０８の完了後、複数のパイルのうちの１つの１つまたは複数の属性のそれぞれが相対的重要度値に関連付けられる。他の実施形態では、複数のパイルのうちの１つの１つまたは複数の属性の一部のみが相対的重要度値に関連付けられる。
【００３３】
その後、そのパイルの１つまたは複数の属性レベルのスケール値が、消費者からの第３の指示に基づきステップＳ１１０で決定される。スケール値を決定するために、値０を特定の属性と関連付けられている最も望ましくない属性レベルに割り当て、値１０を特定の属性と関連付けられている最も望ましい属性レベルに割り当てる消費者からの指示を受け取る。さらに、この指示により、特定の属性と関連付けられている互いの属性レベルを０から１０までの範囲の値に割り当てる。消費者に最も望ましくない属性レベルと最も望ましい属性レベルに関してスケール値を格付けするよう求めることにより、属性レベルのスケール値を生成できる。
【００３４】
次に、部分価値の値をステップＳ１１２で決定する。部分価値の値とは、特定の属性レベルに対する消費者の選好、つまり有用性（ｕｔｉｌｉｔｙ）を表す値である。本発明の本実施形態による部分価値の値を使用すると、それぞれの望ましさに関して、異なる属性と関連付けられている属性レベルの差を比較することができる。
【００３５】
ステップＳ１１２で決定される部分価値の値は、パイルの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連付けられている。特に、部分価値の値は、属性レベルのスケール値（ステップＳ１１０で決定）に関連する属性の相対的重要度（ステップＳ１０８で決定）を掛けて求められる。例えば、最も重要な属性の最も望ましい属性レベルの部分価値の値は１０×１００％＝１０であるが、最も重要な属性の最も望ましくない属性レベルの部分価値の値は０×１００％＝０となる。理解できると思うが、属性と関連する最も重要でない属性レベルの部分価値の値は０に等しい。
【００３６】
上述のように、プロセスステップ１００の実施形態では、正確で有用な選好情報を決定するために回答されなければならない質問の数を減らすことにより潜在的な消費者のバイアスを低減する。質問の数が減り、消費者が質問に回答するのに要する時間が短縮されると、消費者が関心または集中を失って不正確な回答をする可能性が少なくなる。さらに、質問の数を減らすことで、格納し分析するデータ量も減らすことができる。
【００３７】
さらに、消費者に限られた数だけ質問できるか、または限られた期間だけ質問できる場合には、プロセスステップ１００で、有用な選好データが得られる。これらの場合には、質問の数または、有用な選好情報を得るのに必要な時間を制限するようなパイルを決定することができる。さらに、消費者にとって複数の属性のうちの１つまたは複数が複数の属性のうちの他の１つまたは複数よりも重要であるという指示に基づいて複数のパイルを決定する場合には、消費者はパイル内のそれぞれの属性の相対的重要度をより正確に指定することができる。こうして用意された相対的重要度は、パイル内の他の属性に比べて重要度が著しく小さかったり大きかったりするパイル内の属性に対する消費者の気持ちにより歪みが生じる可能性が小さいため、より正確であると思われる。
【００３８】
ネットワークアーキテクチャ
図２は、本発明の実施形態によるネットワークアーキテクチャの地形図である。もちろん、本発明の実施に他の多くのアーキテクチャを使用することもできる。図２に示されているのは、メインフレームコンピュータとして説明されている中央システム２００である。中央システム２００を使用して、図１のプロセスステップ１００を実行し、消費者および製品に関連付けられている部分価値の値の選好情報を決定することができる。中央システム２００は、譲受人Ｂｌｕｅ Ｆｌａｍｅ Ｄａｔａ，Ｉｎｃ．などの企業が運営し、消費者の選好情報を取得することを望んでいる製造者またはその他のクライアントにトレードオフ分析サービスを提供することができる。
【００３９】
運転中、中央システム２００では、消費者およびクライアントによって入力されたデータだけでなく、会員データ、第３者データ、および／または観察された行動データを使用して、そのような選好情報を出力することができる。中央システム２００の機能を実行するのにさまざまな種類のコンピューティングハードウェアを使用することができ、例えばこれに限定しないが、サーバ、ワークステーション、ネットワーク、または前記の１つまたは複数の組み合わせを使用できる。中央システム２００の詳細について、図３を参照しながら以下で説明する。
【００４０】
中央システム２００と複数のクライアントデバイス３００とが通信する。本発明によるクライアントデバイス３００を製品製造者側で使用し、所定の製品の属性および属性レベルを中央システム２００に送り、中央システム２００にそれぞれの属性および属性レベルと関連する部分価値の値を決定させることができる。もちろん、中央システム２００は、他のソースのデータを使用して属性および属性レベルを決定することもできる。クライアントデバイス３００から中央システム２００に送信できる他の情報としては、本発明により選好情報を決定するため中央システム２００により使用されるしきい値またはその他のパラメータを修正することに関する情報がある。
【００４１】
クライアントデバイス３００はさらに、製造者または他のクライアントに表示することを目的として中央システム２００から情報を受け取ることもできる。このような情報には、消費者回答のリアルタイム監視、シナリオシミュレーション、または消費者から情報を収集しながらオペレータが既存のしきい値またはパラメータに手を入れることができるインターフェースがある。もちろん、製造者はクライアントデバイス３００を使用して、クライアントデバイス３００により中央システム２００から受信した選好情報を表示することができる。
【００４２】
図２に示されているように、クライアントデバイス３００はサーバおよび／またはキオスクを含む。本発明によればこれに限定はしないが、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、およびコンピュータ端末など、他の適当なデバイスをクライアントデバイス３００として使用することができる。クライアントデバイス３００がキオスクなどの自前の入力および／または出力デバイスを備えるデバイスであれば、消費者はクライアントデバイス３００を使用して本発明により提示された質問に対する回答を入力し、他の指示を中央システム２００に入力することもできる。したがって、クライアントデバイス３００は、そのような情報を消費者が入力するための消費者向けのインターフェースを表示するような場合にも使用できる。
【００４３】
情報は、消費者デバイス４００を通じて上述のように消費者に送信したり、消費者から受信したりすることもできる。図２に示されているのは、電話、パーソナルデジタルアシスタント、ワークステーション、およびペンコンピュータにより表されている消費者デバイス４００である。図に示されている消費者デバイス４００を使用して、クライアントデバイス３００と通信し、電話消費者デバイス４００の場合には、直接中央システム２００と通信する。この点で、本発明とともに使用可能な消費者デバイス４００は、消費者に対して情報を視覚的かつ／または音声で示すことができ、消費者が行った指示を外部デバイスに送信することができるデバイスを備える。もちろん、消費者デバイス４００は、デバイス間に存在する種類のネットワーク媒体上で通信しているデバイスと通信できなければならない。
【００４４】
図２のコンポーネントの間の図に示されている接続が専用接続であるかのように見えるが、各接続は他のコンポーネントと共有できることに留意されたい。さらに、接続には、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話機回路網、セルラーネットワーク、光ファイバ網、衛星放送網、赤外線ネットワーク、無線周波ネットワーク、またはデバイス間で情報を送信するのに使用可能な他の種類のネットワークのうちの１つまたは複数を使用できる。さらに、他のデバイスと通信しているものとして図に示されているデバイスは、常時、データ交換を行っている必要はなく、むしろ、必要なときに通信を確立し、必要でないときには切断するか、または常に使用可能な状態にあるが、データの送信には滅多に使用されない。
【００４５】
中央システム
図３は、本発明の実施形態による中央システム２００の内部アーキテクチャのブロック図である。図に示されているように、中央システム２００は通信バス２２０と通信するマイクロプロセッサ２１０を備えている。マイクロプロセッサ２１０はＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、ＲＩＳＣベース、またはその他の種類のプロセッサとすることができ、このプロセッサを使用してプロセッサ実行可能なプロセスステップを実行し、目的の機能を備える中央システム２００のコンポーネントを制御する。
【００４６】
また、通信バス２２０は、通信ポート２３０で通信する。通信ポート２３０を使用して、外部デバイスとの間でデータの送受信を行う。したがって、通信ポート２３０は、目的の外部デバイスおよび／またはネットワーク接続と物理的にインターフェースするのに適しているハードウェアを使って構成するのが好ましい。一実施形態では、消費者に提示する質問と消費者から受け取る指示を、クライアントデバイス３００との間で通信ポート２３０を介して送受信する。
【００４７】
入力デバイス２４０、ディスプレイ２５０、およびプリンタ２６０も、通信バス２２０と通信する。知られているどのような入力デバイスをも入力デバイス２４０として使用することができ、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、音声認識システム、またはそれらのデバイスの任意の組み合わせを使用できる。オペレータは入力デバイス２４０を使用して、属性および属性レベルなどの製品関連情報、問い合わせ先および識別情報などの消費者関連情報、請求および取引情報などのクライアント関連情報、および中央システム２００に送るコマンドを入力することができる。この点に関しては、コマンドを中央システム２００に入力して、特定のクライアントのアカウントまたは特定の消費者の選好情報の詳細を記述したレポートを出力することができる。
【００４８】
このようなレポートは、一体型またはセパレータタイプのＣＲＴディスプレイ、フラットパネルディスプレイなどのディスプレイ２５０に出力することができる。ディスプレイ２５０を使用して、マイクロプロセッサ２１０が発行したコマンドへの応答としてグラフィックスおよびテキストを出力してオペレータに見せる。プリンタ２６０も出力デバイスであるが、インクジェットプリンタ、感熱式プリンタ、ドットマトリックスプリンタ、レーザープリンタ、またはその他の印刷技術を使ってデータのハードコピーを出力する。
【００４９】
ＲＡＭ ２７０は通信バス２２０に接続されており、これによりマイクロプロセッサ２１０はデータの格納および取り出しを高速に行うことができる。この点に関して、マイクロプロセッサ２１０によって実行されるプロセッサ実行可能プロセスステップは、通常、ＲＡＭ ２７０に一時的に格納され、マイクロプロセッサ２１０によってそこで実行される。ＲＯＭ ２８０は、それとは対照的に、データを取り出すことができるが、データを格納することはできない記憶域を備える。したがって、ＲＯＭ ２８０は、基本入出力命令およびシステム起動時に使用するデータなどの不変なプロセスステップおよびその他のデータを格納したり、通信ポート２３０を制御するために使用される。
【００５０】
データ記憶デバイス２９０は、他のデータ中でも、プロセッサ実行可能プロセスステップの中央システムプログラム２９２を格納する。本発明の実施形態によれば、中央サーバプログラム２９２のプロセスステップを、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、Ｚｉｐディスク、磁気テープ、またはプロセスステップを符号化する信号などのコンピュータ読み取り可能媒体から呼び出して、データ記憶デバイス２９０に格納することができる。マイクロプロセッサ２１０は、プログラム２９２の命令を実行し、本発明による、また特に、本明細書で詳細に説明しているプロセスステップに関連して動作する。
【００５１】
特に、本発明の実施形態によれば、マイクロプロセッサ２１０は製品の複数の属性を決定する機能を備える中央システムプログラム２９２のプロセッサ実行可能プロセスステップを実行し、その複数の属性のそれぞれが複数の属性レベルと関連付けられ、消費者の第１の指示に基づいて複数の属性のパイルを決定し、それぞれの複数のパイルは複数の属性のうちの１つまたは複数を含み、複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定し、消費者の第２の指示に基づき複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の相対的重要度を決定し、消費者の第３の指示に基づき複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定し、属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連付けられている部分価値の値を決定する。
【００５２】
また、本発明の実施形態によれば、このプロセスステップでは、消費者および消費者によって提供される情報に基づく製品の属性の属性レベルと関連する部分価値の値（または選好情報）の指示を受信する（または決定する）ステップ、部分価値の値に基づいてオファーを決定するステップ、およびそのオファーを消費者に伝達するステップを実行できる。さらに、これらのプロセスステップでは、システムは、製品と関連する複数の属性の消費者のランク付けられた順序の要求の第１の送信と、ランク付けが最高の属性に関する複数の属性のうち少なくとも１つの重要度の消費者の格付けの要求の第２の送信を行うことで選好情報を決定することができる。
【００５３】
他の実施形態では、ハードワイヤード回路が、プロセッサ実行可能プロセスステップの代わりに、またはそれと組み合わせて使用され、本発明のプロセスを実装することができる。そのため、本発明の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアの特定の組み合わせに限られない。
【００５４】
また、中央システムプログラム２９２には、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂサーバを実現するプロセッサ実行可能プロセスステップを含めることもできる。このようなＷｅｂサーバを使用すると、中央サーバ２００はＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂを通じてクライアントデバイス３００および消費者デバイス４００と通信することができる。さらに、プログラム２９２は対話型音声応答システムのプロセスステップを含み、これにより、中央システム２００は電話消費者デバイス４００を使用して質問を消費者に送信し、回答を消費者から受信することができる。
【００５５】
中央システムプログラム２９２は、データ記憶デバイス２９０に、圧縮形式、非コンパイル形式、および／または暗号化形式で格納できる。中央システムプログラム２９２は、さらに、オペレーティングシステム、データベース管理システム、およびマイクロプロセッサ２１０がデバイスとインターフェースし通信ポート２３０と通信するための「デバイスドライバ」などの中央システム２９２のオペレーションに必要なプログラム要素を含む。これらのプログラム要素は、当業者には知られており、本明細書では詳しく説明する必要はない。
【００５６】
さらに、データ記憶デバイス２９０には、製品データベース２９４および選好情報データベース２９６が格納される。製品データベース２９４には、選好情報が決定された、またはこれから決定されるであろう製品に関する情報が含まれ、選好情報データベース２９６には、本発明により決定された選好情報が含まれる。これらのデータベースについて、図５および６をそれぞれ参照しながら詳述する。
【００５７】
クライアントデバイス
図４は、クライアントデバイス３００の内部アーキテクチャを示している。図に示されているように、示されている実施形態によるクライアントデバイス３００はマイクロプロセッサ３１０、通信ポート３３０、入力デバイス３４０、ディスプレイ３５０、プリンタ３６０、ＲＡＭ ３７０およびＲＯＭ ３８０を備え、それぞれ通信バス３２０と通信する。これらのコンポーネントそれぞれについて考えられる実施形態は、図３の同一名コンポーネントに関して説明されているものと類似しているが、本発明による図４のコンポーネントによって実行される機能は図３のコンポーネントによって実行される機能と異なる場合がある。
【００５８】
特に、入力デバイス３４０はクライアントデバイス３００を操作する製造者によって使用され、探す選好情報に対応する製品属性および属性レベルを入力し、また選好情報の取り出し対象となる典型的消費者の人口統計情報を入力することができる。ディスプレイ３５０およびプリンタ３６０は、消費者選好情報、推奨オファー、最適製品、または消費者の支払い意欲などの、中央システム２００から受け取った情報を出力する場合に使用する。もちろん、この情報は、中央システム２００から受信する代わりに、クライアントデバイス３００により決定することができる。クライアントデバイス３００がキオスクまたは消費者とクライアント製造者の両方で使用可能なその他のデバイスである場合、消費者は入力デバイス３４０、ディスプレイ３５０、およびプリンタ３６０も使用して、中央システム２００から質問を受け取り、中央システム２００に質問への回答およびその他の指示を入力することもできる。
【００５９】
データ記憶デバイス３９０は、クライアントデバイスプログラム３９２、製品データベース３９４、および選好情報データベース３９６を格納する。クライアントデバイスプログラム３９２は、マイクロプロセッサ３１０によって実行され本明細書で説明しているプロセスステップを実行するプロセッサ実行可能プロセスステップを含む。本発明の実施形態によれば、クライアントデバイスプログラム３９２は、消費者および消費者によって提供される情報に基づく製品の属性の属性レベルと関連する部分価値の値の指示を受信し、部分価値の値に基づいてオファーを決定し、そのオファーを消費者に伝達するプロセスステップを含む。上述のように、このような機能を使用することで、消費者の特定の選好情報に合わせて手直ししたオファーを消費者に提示することができる。
【００６０】
クライアントデバイスプログラム３９２はさらに、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂサーバを実現するプロセッサ実行可能プロセスステップを含むこともできる。中央システム２００に関して説明したように、Ｗｅｂサーバがあれば、クライアントデバイス３００はＷｅｂブラウザを実行する消費者デバイス４００と通信することができる。クライアントデバイスプログラム３９２はさらに、電話消費者デバイス４００を使用して消費者との通信を自動化する対話型音声応答システムのプロセスステップを含むことができる。
【００６１】
クライアントデバイスプログラム３９２のプロセスステップは、データ記憶デバイス３９０に格納するためにコンピュータ読み取り可能媒体から受け取ることができる。いくつかの実施形態によれば、エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）によって提供されるビジネスソリューションの一部として中央システム２００を操作するエンティティからクライアントデバイスプログラム３９２を受け取る。この点で、図１に関して上述し、発明と関連して別の形で説明したステップを中央システム２００およびクライアントデバイス３００の一方により、またはその両方による連携で実行できる。
【００６２】
製品データベース３９４は、製品データベース２９４に含まれているものと類似する情報を格納する。しかし、製品データベース３９４に含まれる情報は、いくつかの実施形態では、クライアントデバイス３００を操作する製造者によって入力される。選好情報データベース３９６は、中央システム２００によりクライアントデバイス３００に送信されるか、または本発明に従ってクライアントデバイス３００により生成される消費者選好情報を格納する。
【００６３】
上述のように、製品データベース２９４および選好情報データベース２９６は、以下で詳しく説明するが、図５および６のサンプル項目にも示されている。当業者であれば理解するであろうが、データベースの図表および付属の説明は単に、格納されている情報の間の関係を表しているにすぎない。示されている表で示唆されているものの他に多数の配置を採用することができる。同様に、データベースの図に示されているエントリはサンプル情報を表しているだけであり、当業者であれば、エントリの数と内容は図に示されているものと異なる場合があることを理解するであろう。
【００６４】
製品データベース
図５には、製品データベース２９４の一部を表で表している。製品データベース２９４は、特定の製品に対して属性および関連する属性レベルを指定するデータを格納する。特に、クライアント：製品フィールド４０２は、関連する属性４０４および属性レベル４０６が評価されるクライアントと属性４０４および属性レベル４０６が関連付けられている製品を示す。さらに、単一レコード内の属性４０４と属性レベル４０６には、暗黙の順序フラグ４０８が関連付けられている。暗黙の順序フラグ４０８は、関連する属性レベル４０６を消費者の選好の順序で列挙することを仮定できるかどうかを示す。暗黙の順序フラグ４０８の使用法については以下で説明する。属性４０４、属性レベル４０６、および暗黙の順序フラグ４０８は、消費者側で、またはクライアント側で指定し、クライアントデバイス３００または消費者デバイス４００から中央システム２００により受信できることに留意されたい。もちろん、製品データベース２９４の属性４０４、属性レベル４０６、および暗黙の順序フラグ４０８も中央システム２００により独立に決定することができる。
【００６５】
図５に、特定の属性および属性レベルを指定するデータが示されているが、本発明では、特定の製品について評価する属性および／または属性レベルを加減することを意図している。さらに、製品データベース２９４では複数の製品および／または複数のクライアントについてのデータを格納することも考えられる。それとは対照的に、一実施形態について、クライアントデバイス３００に格納される製品データベース３９４では、クライアントデバイス３００を操作する特定のクライアントと関連するデータのみを格納することが考えられる。
【００６６】
製品データベース２９４に格納されているデータを本発明の実施形態に従って使用し、属性４０４および属性レベル４０６と関係する選好情報を決定することができる。上ではこのような実施形態の１つについて図１に関して説明した。このような決定の後、選好情報を選好情報データベース２９６に格納し、かつ／またはクライアントデバイス３００に送信して、選好情報データベース３９６に格納することができる。
【００６７】
選好情報データベース
図６は、本発明の実施形態による選好情報データベース２９６の一部の表形式を表す図である。選好情報データベース２９６に格納されているデータは、本発明により決定された選好情報を反映する。消費者：製品フィールド４１０で示されているように、図のデータベースの一部は単一製品に関する単一消費者の選好情報を反映している。表形式部分の各レコードには属性４１２を指定するフィールドと、対応する属性レベルさらにそれぞれの属性レベルと関連する部分価値の値を指定するフィールド４１４が含まれる。
【００６８】
製品データベース２９４に関して述べたように、特定の製品についての選好情報データベース２９６に格納されているデータが反映する属性および／または属性レベルは、図６に示されているより少ない場合も多い場合もある。さらに、選好情報データベース２９６は複数の消費者および各消費者の複数の製品に対応するデータを格納することが考えられる。他方、クライアントデバイス３００の製品データベース３９６は複数の消費者の選好情報、ただしクライアントデバイス３００を操作する特定のクライアントにより販売される製品にのみ対応する選好情報を格納することが可能であると考えられる。理解されるとおり、「？」で示されるこれらの部分価値の値は消費者によって「あまり重要でない」とみなされる属性４１２と関連付けられる。
【００６９】
具体例
以下の例は図１のプロセスステップに基づいているが、考えられている追加および／または他の処理についても説明する。図１のプロセスステップおよび本明細書で説明している他のプロセスステップは、マイクロプロセッサ２１０による中央サーバプログラム２９２のプロセッサ実行可能プロセスステップの実行を通じて中央システム２００により実行されるものとして説明されていることに留意されたい。ただし、これらのプロセスステップは、中央システム２００、クライアントデバイス３００、消費者デバイス４００、他のデバイス、および手動の手段のうちの１つまたは複数により全部または一部を実行できる。
【００７０】
上述のように、対象製品の複数の製品属性がステップＳ１０２で決定される。下記の例では、対象製品は高級乗用車であり、属性は「馬力」、「ガロン当たりのマイル数（Ｍ．Ｐ．Ｇ．）」、「製造元」、および「価格」である。決定されたそれぞれの属性は、１つまたは複数の属性レベルと関連付けられ、図５の製品データベース２９４内の属性と関連付けられて示されている。したがって、これらの属性は、ステップＳ１０２で、製品データベース２９４内に格納されている製品と関連する属性を参照することにより中央システム２００で決定できる。また、これらの属性は、入力デバイス２４０を介してオペレータから属性を表すデータを受け取ることにより、またはクライアントデバイス３００から属性を表すデータを受け取ることにより、中央システム２００で決定することもできる。後者の場合、クライアントデバイス３００は製品データベース３９４から、または入力デバイス３４０を操作するオペレータから属性を取得することができる。さらに、これらの属性は、消費者に対し製品の識別を行った後、消費者から属性を受け取ることにより、ステップＳ１０２で決定することができる。この点に関して、消費者は、製品を購入するかどうかを決定する際に自分が関心を持っている属性および／または属性レベルを選択または指定するよう求められる。
【００７１】
属性が決定された後、決定された属性に関連付けられている属性レベルが消費者にとって受け入れがたいものであるかどうかが決定される。この点に関して、受け入れがたい属性レベルとは、製品に含まれている場合に、製品に他の属性レベルが含まれていようといまいと、消費者が製品を購入することを妨げる属性レベルである。図７のユーザインターフェース５００を使用し、消費者からの入力に基づき受け入れがたい属性を決定することができる。
【００７２】
ユーザインターフェース５００は、消費者デバイス４００を介して消費者に提示される。ユーザインターフェース５００は、後述の他のユーザインターフェースとともに、中央システム２００を起点として、直接中央システム２００から、またはクライアントデバイス３００などの中間デバイスを通じて中央システム２００から、消費者デバイス４００に送信することができる。同様に、ユーザインターフェースはクライアントデバイス３００を起点として、直接または中間デバイスを通じて消費者デバイス４００に送信することができる。
【００７３】
ユーザインターフェース５００では、図に示されているように、消費者に対し、決定された属性の受け入れがたい属性レベルを識別するように求める。ユーザインターフェース５００に含まれている情報は、中央システム２００の製品データベース２９４に格納されている情報を反映する。ユーザインターフェース５００を使用することにより、消費者は表示される属性レベル内の０個から全部を受け入れがたいとして指定することができる。図７に示されているように、消費者は受け入れがたい属性レベルとして「１５０ｈｐ」、「１５Ｍ．Ｐ．Ｇ．」、および「＄５０，０００」を指定している。
【００７４】
図８は、ユーザインターフェース６００を示しており、これは、ユーザインターフェース５００の後に消費者に表示することができる。ユーザインターフェース６００は、ユーザインターフェース５００で受け入れがたいとして示されていない関連する属性レベルとともに属性を表示する。したがって、図８は、受け入れがたいとみなされている属性レベルを除き図７に示されているすべての属性および属性レベルを示している。ユーザインターフェース６００では、消費者に対して、示されている属性レベルの最も望ましいものと最も望ましくないものを識別するよう求める。それとは別に、ユーザインターフェース６００では、消費者に対して、属性の示されている属性レベルのそれぞれの望ましさをランク付けるよう求めることができる。
【００７５】
本発明の実施形態によれば、属性およびその関連する属性レベルは、属性レベルに暗黙の順序が設定されていると、ユーザインターフェース６００に表示されないことがある。暗黙の順序とは、予想される消費者の希望に基づいて仮定されている属性レベルの望ましさのランク付けられた順序である。例えば、消費者が例えば、＄３５，０００の自動車よりも＄３０，０００の自動車を選好、他のすべてについては同じであると仮定できるので、製品データベース２９４は、属性「価格」の属性レベルが暗黙の順序で列挙されることを示している。
【００７６】
それとは別に、暗黙の順序が設定されている属性レベルをユーザインターフェース６００に表示し、暗黙の順序に基づいて関連するチェックボックスを予めオンにしておくことができる。本発明の実施例を使用することで、このような実施形態で用意するチェックボックスを予めオンにすることで、属性「価格」の「＄３０，０００」が最も望ましい属性レベルであることを示し、「＄４５，０００」が属性「価格」の最も望ましくない属性レベルであることを示す。
【００７７】
最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルを決定した後、ユーザインターフェース７００を表示し、ステップＳ１０４に関して上述したように、消費者の指示に基づいて属性の複数のパイルを決定する。図９に示されているように、ユーザインターフェース７００では、消費者に対して、各属性を「重要」または「あまり重要でない」のいずれかとして識別するよう求める。図９のユーザインターフェース７００を操作する消費者は、属性「馬力」、「Ｍ．Ｐ．Ｇ．」、および「価格」が「重要」であること、「製造元」が「あまり重要でない」ことを指示している。本発明の開示に関して、「重要」と「あまり重要でない」という指示は別々の属性パイルを参照する。「非常にクリティカル」、「ふつう」、および「全くクリティカルでない」パイルなど２つよりも多いパイルを本発明により決定できることに留意されたい。他の実施形態では、ユーザインターフェース７００が消費者に対し表示され、属性の数がしきい値を超えた場合のみ属性をパイルにまとめる。しきい値は、プロセスを完了しなければならない時間、または消費者に尋ねる質問の最大数によって異なり、中央システム２００、クライアントデバイス３００、または消費者デバイス４００により設定できる。
【００７８】
次に、ステップＳ１０６により、「重要」パイルに含まれる属性のランク付け順序を決定するために図１０のユーザインターフェース８００が消費者に表示される。ユーザインターフェース８００では、数値をそれぞれの属性に割り当てることによりランク付けを行うことができるが、属性毎に最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルの望ましさの差を消費者に指定してもらうことによりランク付け順序を決定することもできる。その後、これらの差に基づいて、最も大きな差の属性が最も重要な属性となるように、属性をランク付けする。
【００７９】
その後、図１１のユーザインターフェース９００が消費者に対して表示され、そこで、最も重要な属性に関して「クリティカルな」パイルの属性の相対的重要度を決定する。このプロセスでは、ランク付け順序を決めた後に相対的重要度を決定することにより、消費者が属性間の一般的相対的比較を行ってから、より詳細な相対的比較を行うことができる。そのため、消費者は相対的重要度を従来システムに比べて正確に属性に割り当てることができる。
【００８０】
図１１の実施形態では、この重要度は、最も重要な属性以外の各属性について、最も重要な属性の最も望ましい属性レベル対その最も望ましくないレベルと比較して、最も望ましい属性レベル対最も望ましくない属性レベルの重要度を評価するように消費者に求めることにより決定される。具体的な例では、最も重要な属性は、ユーザインターフェース８００を使用して「馬力」と示されており、属性「価格」と「馬力」の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルがユーザインターフェース６００でそれぞれ「＄３０，０００」「＄４５，０００」、「２５０Ｈｐ」、および「１９０Ｈｐ」と示されていた。したがって、ユーザインターフェース９００では、消費者に対して、馬力の違いの重要度と比較し価格＄３０，０００と価格＄４５，０００の重要度を評価するよう求める。さらに、実施例によれば、「重要」パイルの残り属性、「Ｍ．Ｐ．Ｇ．」の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルに関して同じ質問を尋ねる。
【００８１】
一実施形態では、ランク付け順序により各属性に関して上記の質問を尋ねる。つまり、第３位ランク付け属性の相対的重要度の前に第２位ランク付け属性の相対的重要度を決定するということである。このような実施形態では、消費者は、重要度がランク付け順序によって決定されない実施形態よりも正確に相対的重要度を指示することができる。
【００８２】
他の実施形態によれば、消費者は、「重要」パイルの残り属性すべてではなくそれよりも少ない属性の重要度を評価するよう求められる。例えば、消費者に対して、決定されたランク付け順序に基づいて上位２０の属性または「重要」パイル内の属性の上位２０％の重要度をランク付けするよう求めることができる。格付けされた属性の量については、消費者からの情報を受け取るために割り当てられた時間など、任意の係数に基づいて、クライアント側で選択する、消費者側で選択する、または中央システム２００側で仮定するのいずれかを行うことができる。これらの実施形態による格付けされていない属性は、相対的ランクに基づいて重要度を割り当てることができる。この点に関して、６番目に低いランクの属性が１２％の相対的重要度に割り当てられた場合、５つの最低ランクを持つ属性は、自動的に１０％、８％、６％、４％、および２％の相対的重要度がそれぞれ割り当てられる。これらの実施形態は、消費者から情報を受け取るのに要する時間を短縮し、それにより複数の消費者バイアスを低減しながら、正確な選好情報が得られるという利点がある。
【００８３】
すべての属性の相対的重要度も、最も重要な属性を１００％の相対的重要度を持つものとして指定し、消費者に対して、パイル内の他のそれぞれの属性に百分率値を指定するよう求めることにより決定することができる。さらに、属性の相対的重要度を決定するには、最も重要な属性の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルとの差に関する属性の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルとの差の重要度の消費者の格付けを評価する。
【００８４】
さらに、相対的重要度は、ステップＳ１０８で、最も重要でない属性の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルの差に関する属性の最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルの差の重要度の消費者の格付けを用いて決定することができる。相対的重要度はさらに、ユーザインターフェース８００を通じて受け取った属性ランク付けに基づくことができ、その場合、例えば、最も重要な属性に１００％の相対的重要度を割り当て、最も重要でない属性に０％の重要度を割り当て、残りの属性をその間の範囲内に均等に割り付ける。
【００８５】
次に、ステップＳ１１０で、「重要」パイル内の属性のそれぞれの受け入れられる属性レベルのスケール値を決定する。ユーザインターフェース１０００は、属性と関連するそれぞれの属性レベルのスケール値を消費者から聞き出す一方法を示している。本発明の実施例では、残りの属性レベルは定義により最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルであり、自動的にそれぞれ１０と０のスケール値が割り当てられるため、「Ｍ．Ｐ．Ｇ．」などの関連する属性値が２つだけのパイルの属性についてはスケール値を決定する必要はない。図に示されているように、スケール値は、「２２０ｈｐ」については「５」、「＄４０，０００」については「３」、「＄３５，０００」については「７」と決められる。
【００８６】
スケール値は、「ほかはすべて同じで馬力が２５０Ｈｐではなく２２０Ｈｐの自動車を受け取った場合どのように感じますか？」などの質問に対する回答に基づいて決定することができ、その際に、回答はある範囲の回答のうちの１つでよい。他の方法として、消費者がスケール値をそれぞれの属性レベルに割り当てられるような方法がある。これらの方法を用いると、割り当てられているスケール値をチェックして、ユーザインターフェース６００に入力された属性レベルのランク付けとの矛盾がないか調べられるため、消費者の回答の正確さをチェックできる。例えば、「１９０Ｈｐ」が最も望ましくない属性レベルとして示されているが、与えられているスケール値が「２２０Ｈｐ」というスケール値よりも大きい場合に矛盾を見つけることができる。スケール値はさらに属性レベルのランク付けだけに基づいて決定することもでき、その際に、最も重要な属性レベルと最も重要でない属性レベルにそれぞれ値１０と０が割り当てられ、残りの属性レベルにはすべての属性レベルを等間隔に分けられる値が割り当てられる。
【００８７】
スケール値を決定した後、各属性レベルの部分価値の値を関連するスケール値と関連する属性の相対的重要度に基づいて決定することができる。本発明の実施例では、属性レベル「２２０ｈｐ」は、ユーザインターフェース１０００への消費者入力に基づいてスケール値「５」を持つと決定されている。さらに、「馬力」が、ユーザインターフェース８００への入力に基づいて最も重要な属性であると決定されており、したがって、ステップＳ１０８で１００％の相対的重要度が割り当てられている。そこで、「２２０ｈｐ」と関連する部分価値の値は（１００％×５）＝５となる。同様に、「１９０ｈｐ」と「２５０ｈｐ」に対応する部分価値の値は、それぞれ、（１００％×０）＝０および（１００％×１０）＝１０である。
【００８８】
属性「Ｍ．Ｐ．Ｇ．」および「価格」についてステップＳ１０８で決定された相対的重要度はそれぞれ４０％および７０％であると仮定すると、図６の選好情報データベース２９４には、本発明の実施形態の本実施例により決定された選好情報が収められる。より具体的には、「Ｍ．Ｐ．Ｇ．」属性レベル「２５ Ｍ．Ｐ．Ｇ．」および「３５ Ｍ．Ｐ．Ｇ．」と関連する部分価値の値は（４０％×０）＝０および（４０％×１０）＝４であり、「価格」属性レベル「＄４５，０００」、「＄４０，０００」、「＄３５，０００」および「＄３０，０００」と関連付けられている値はそれぞれ、（７０％×０）＝０、（７０％×３）＝２．１、（７０％×７）＝４．９、および（７０％×１０）＝７である。
【００８９】
「？」という記号が、「製造元」属性レベルと関連して示されているが、これは、属性「製造元」が「非クリティカルな」パイル内に置かれており、この例では評価されていないからである。さらに、受け入れがたい属性レベルには、部分価値の値はなく、したがって、関連する値は「Ｘ」で表される。他の実施形態では、「非クリティカルな」属性と関連する属性レベルの部分価値の値は、属性レベルのすでに決定されているランクに基づいて推定される。
【００９０】
図１３は、本発明の実施形態によるクライアントに提示されるような消費者選好情報１１００の図である。消費者選好情報１１００は、本発明により決定された消費者選好情報の内容をクライアントにわかりやすく示すことを目的としている。選好情報１１００は、さまざまな方法でクライアントに提示することができ、例えば、選好情報１１００を表すデータをクライアントデバイス３００に送信する、選好情報１１００が収められているＷｅｂページをクライアントデバイス３００に送信する、ディスプレイ２５０またはディスプレイ３５０を使用して選好情報１１００をクライアントに表示する、プリンタ２６０またはプリンタ３６０を使用して出力した選好情報１１００のハードコピーをクライアントに提供するなどの方法がある。図に示されているように、選好情報１１００は、図６の選好情報データベース２９６に格納されているデータを反映する。
【００９１】
本発明は、好ましい実施形態に関して説明したが、当業者であれば、本発明の精神と範囲を逸脱することなく本明細書で説明した実施形態にさまざまな置き換えができることに気づくであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の実施形態による消費者の選好を定量化するプロセスステップの流れ図である。
【図２】本発明の実施形態によるネットワークアーキテクチャの地形図である。
【図３】本発明の実施形態による中央システムの内部アーキテクチャのブロック図である。
【図４】本発明の実施形態によるクライアントデバイスの内部アーキテクチャのブロック図である。
【図５】本発明の実施形態による製品データベースの表形式部分を表す図である。
【図６】本発明の実施形態による選好情報データベースの表形式部分を表す図である。
【図７】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図８】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図９】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図１０】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図１１】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図１２】本発明の実施形態による消費者から情報を得るのに使用するインターフェースの図である。
【図１３】本発明の実施形態によるクライアントに提示されるような消費者選好情報の図である。

Claims (43)

1. 消費者および製品と関連する部分価値の値の選好情報を決定する方法であって、
   それぞれが複数の属性レベルと関連する製品の複数の属性を決定するステップと、
   それぞれが複数の属性のうち１つまたは複数を含む、消費者の第１の指示に基づく属性の複数のパイルを決定するステップと、
   複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定するステップと、
   消費者の第２の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の相対的重要度を決定するステップと、
   消費者の第３の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定するステップと、
   属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定するステップを含む方法。
2. 消費者にとって複数の属性のうちの１つまたは複数が複数の属性のうちの他の１つまたは複数よりも重要であるという指示に基づいて前記複数のパイルが決定される請求項１に記載の方法。
3. 複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのランク付け順序を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのランク付け順序を決定するステップが、
   消費者にとって最も望ましい複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのうちの属性レベルの指示および消費者にとって最も望ましくない複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのうちの属性レベルの指示を受け取るステップを含む請求項３に記載の方法。
5. 複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのランク付け順序を決定する前記ステップが、
   予想される消費者の選好に基づいて複数の属性レベルのランク付け順序を決定するステップを含む請求項３に記載の方法。
6. 前記複数の属性のランク付け順序が消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの差に基づいて決定される請求項１に記載の方法。
7. 消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの最大の差を持つ複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうち１つの属性が複数のパイルのうちの１つの最高ランクの属性である請求項６に記載の方法。
8. 複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つまたは複数の相対的重要度を決定する前記ステップが、
   複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの他の属性の１つまたは複数の、消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの差に関する、消費者によって最も望まれている最高ランクの属性の属性レベルと消費者によって最も望まれていない最高ランクの属性の属性レベルとの差の消費者にとっての重要度を決定するステップを含む請求項７に記載の方法。
9. 複数の属性のうちの１つまたは複数の相対的重要度を決定する前記ステップが、
   しきい値で定められた数の複数の属性のそれぞれのみの相対的重要度を決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
10. しきい値で定められた数の複数の属性と異なる複数の属性のそれぞれの相対的重要度がランク付け順序に基づいて決定される請求項９に記載の方法。
11. 複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定するステップが、
    複数の属性のうちの１つの相対的重要度に属性レベルのスケール値を掛けて得られた値に基づいて部分価値の値を決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
12. さらに複数の属性のうちの１つまたは複数のランク付け順序を決定する前に消費者にとって受け入れがたい属性レベルを排除するステップを含む請求項１に記載の方法。
13. さらに部分価値の値に基づいてオファーを消費者に出すステップを含む請求項１に記載の方法。
14. オファーが消費者に製品を売るためのオファーである請求項１に記載の方法。
15. さらに複数の属性の数がしきい値よりも多いかどうかを判別するステップを含む請求項１に記載の方法。
16. しきい値が消費者に質問する際の所要時間に基づく請求項１５に記載の方法。
17. しきい値が消費者に尋ねることができる質問の数に基づく請求項１５に記載の方法。
18. 消費者にオファーを出す方法であって、
    消費者によって提供される情報に基づき、消費者および製品の属性の属性レベルと関連する部分価値の値の指示を受け取るステップと、
    部分価値の値に基づいてオファーを決定するステップと、
    オファーを消費者に送信するステップを含む方法。
19. 消費者が製品に関心を持っているという指示を受け取るステップをさらに含む請求項１８に記載の方法。
20. 前記オファーが消費者に製品を売るためのオファーである請求項１８に記載の方法。
21. 消費者にオファーを出す方法であって、
    消費者によって提供される情報に基づき、消費者および製品の属性の属性レベルと関連する部分価値の値を決定するステップと、
    部分価値の値に基づいてオファーを決定するステップと、
    オファーを消費者に送信するステップを含む方法。
22. 消費者が製品に関心を持っているという指示を受け取るステップをさらに含む請求項２１に記載の方法。
23. 前記オファーが消費者に製品を売るためのオファーである請求項２１に記載の方法。
24. 消費者にオファーを出す方法であって、
    消費者によって提供される情報に基づき、消費者および製品の属性の属性レベルと関連する選好情報を決定するステップと、
    選好情報に基づいてオファーを決定するステップと、
    オファーを消費者に送信するステップを含む方法。
25. 消費者が製品に関心を持っているという指示を受け取るステップをさらに含む請求項２４に記載の方法。
26. オファーが消費者に製品を売るためのオファーである請求項２４に記載の方法。
27. 消費者および製品と関連する選好情報を決定する方法であって、
    製品と関連する複数の属性の消費者のランク付け順序の第１の要求を送信するステップと、
    ランク付け順序の最高ランクの属性に関する、複数の属性のうちの少なくとも１つの重要度の消費者による格付けの第２の要求を送信するステップを含む方法。
28. ランク付け順序が、最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルとの間の、複数の属性のうちの１つまたは複数についての差に基づく請求項２７に記載の方法。
29. 最高ランクの属性が、最も望ましい属性レベルと最も望ましくない属性レベルとの最大の差を持つ複数の属性のうちの１つの属性である請求項２８に記載の方法。
30. ランク付け順序が、複数の属性のそれぞれと関連する独特のランクを含む請求項２７に記載の方法。
31. 前記格付けが、複数の属性のうちの少なくとも１つの属性レベルに関し、消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの差について、消費者によって最も望まれている最高ランクの属性の属性レベルと消費者によって最も望まれていない最高ランクの属性の属性レベルとの差の消費者にとっての重要度に基づく請求項２７に記載の方法。
32. さらに前記ランク付け順序が複数の属性のうちの少なくとも１つの格付けと矛盾していないかどうか判別するステップを含む請求項２７に記載の方法。
33. 消費者および製品と関連する部分価値の値の選好情報を決定するプロセッサ実行可能プロセスステップを格納する媒体であって、
    それぞれが複数の属性レベルと関連する製品の複数の属性を決定するステップと、
    それぞれが複数の属性のうち１つまたは複数を含む、消費者の第１の指示に基づく属性の複数のパイルを決定するステップと、
    複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定するステップと、
    消費者の第２の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の相対的重要度を決定するステップと、
    消費者の第３の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定するステップと、
    属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定するステップを含むプロセスステップを格納する媒体。
34. 消費者にとって複数の属性のうちの１つまたは複数が複数の属性のうちの他の１つまたは複数よりも重要であるという指示に基づいて複数のパイルが決定される請求項３３に記載の媒体。
35. プロセスステップがさらに、
    予想される消費者の選好に基づいて複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのランク付け順序を決定するステップを含む請求項３３に記載の媒体。
36. 消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの最大の差を持つ複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうち１つの属性が複数のパイルのうちの１つの最高ランクの属性である請求項３３に記載の媒体。
37. さらに前記プロセスステップが、複数の属性のうちの１つまたは複数のランク付け順序を決定する前に消費者にとって受け入れがたい属性レベルを排除するステップを含む請求項３３に記載の媒体。
38. 消費者および製品と関連する部分価値の値の選好情報を決定する装置であって、
    プロセッサと、
    該プロセッサと通信し、該プロセッサにより実行され、
    それぞれが複数の属性レベルと関連する製品の複数の属性を決定し、
    それぞれが複数の属性のうち１つまたは複数を含む、消費者の第１の指示に基づく属性の複数のパイルを決定し、
    複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定し、
    消費者の第２の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の相対的重要度を決定し、
    消費者の第３の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定し、
    属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定するように修正された命令を格納する記憶デバイスを備える装置。
39. 消費者にとって複数の属性のうちの１つまたは複数が複数の属性のうちの他の１つまたは複数よりも重要であるという指示に基づいて複数のパイルが決定される請求項３８に記載の装置。
40. 前記プロセッサによって実行される命令が、
    予想される消費者の選好に基づいて複数の属性のうちの１つと関連する複数の属性レベルのランク付け順序を決定するように修正されている命令を更に含む請求項３８に記載の装置。
41. 消費者によって最も望まれている属性レベルと消費者によって最も望まれていない属性レベルとの最大の差を持つ複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうち１つの属性が複数のパイルのうちの１つの最高ランクの属性である請求項３８に記載の装置。
42. 前記プロセッサによって実行される命令が、
    複数の属性のうちの１つまたは複数のランク付け順序を決定する前に消費者にとって受け入れがたい属性レベルを排除するように修正されている命令を更に含む請求項３８に記載の装置。
43. 消費者および製品と関連する部分価値の値の選好情報を決定するシステムであって、
    製品属性および製品属性レベルを格納するクライアントデバイスと、
    消費者からの指示を送受信するための消費者デバイスと、
    中央システムであって、
    格納されている製品属性および製品属性レベルに基づき、それぞれが複数の属性レベルと関連する製品の複数の属性を決定し、
    それぞれが複数の属性のうち１つまたは複数を含む、消費者デバイスから受信した消費者の第１の指示に基づく属性の複数のパイルを決定し、
    複数のパイルのうちの１つの複数の属性のランク付け順序を決定し、
    消費者デバイスから受信した消費者の第２の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の相対的重要度を決定し、
    消費者デバイスから受信した消費者の第３の指示に基づいて、複数のパイルのうちの１つの複数の属性の１つまたは複数の１つまたは複数の属性レベルのスケール値を決定し、
    属性レベルの決定されたスケール値と複数の属性のうちの１つの決定された相対的重要度に基づいて複数のパイルのうちの１つの複数の属性のうちの１つの属性レベルと関連する部分価値の値を決定する中央システムを備えるシステム。

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