JP2006011767A - 交通広告運用管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】
広告主の需要に応じた広告料金の設定がおこなえず、潜在需要を逃している可能性があり、また広告枠が捕捉している旅客の属性や利用履歴などの情報を広告主や広告枠管理者に適切に提供していなかった。
【解決手段】
乗降履歴ＤＢ102が、旅客の交通機関の利用履歴と広告枠の利用場所の掲載位置と広告枠の掲載期間を蓄積し、広告評価部103が、利用履歴と掲載位置と掲載期間に基づいて広告枠の評価値を算出し、広告評価結果DB105に格納し、広告料金設定部106が、広告枠の評価値に基づいて広告枠の特性を把握し、広告枠の特性と広告主の需要に基づいて広告枠の需要を予測し、収益管理手法を適用して広告料金を設定し、広告枠提案部107が、広告主のニーズと広告枠の特性の適合度を算出し、適合度の高い広告枠を提案し、広告枠運用支援部109が、適合度に基づいて広告枠を販促すべき広告主を提案する。
【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道、船舶、航空機などの交通機関に掲載されている広告の運用管理システムに係り、特に、交通広告の収益向上や広告主と広告枠管理者の合理的営業施策の立案を実現するために、掲載料金を設定したり広告枠を提案したりするシステムなどに関する。

鉄道の駅構内または列車内に掲載される鉄道広告の料金設定は、鉄道会社などの広告枠管理者が施設の利用人数と広告媒体（駅張り、サインボード、ディスプレイなど）の種類に基づいておこなっている。広告が掲載されている場所や地域あるいは掲載されていた時間や季節に基づいて広告料金を設定することが知られている（特許文献１及び２参照）。

また広告主が広告をおこないたい旅客の性別、年齢、交通機関利用履歴などの旅客属性（以下、広告主ニーズと記す）と広告枠が捕捉している旅客の旅客属性（以下、広告枠特性と記す）が一致している広告枠を広告主は経験と勘に基づいて予測し、広告の掲載を鉄道会社などの広告枠管理者に依頼している。また鉄道会社などの広告枠管理者も広告枠特性を経験と勘により予測し、広告枠の運用をおこなっている。

これは鉄道広告にかかわらず、船舶、航空機、有料道路などの交通機関に掲載される交通広告についても同様である。

広告管理センタが、顧客から受注した広告内容を、顧客の希望により適切な広告効果のある鉄道車両の移動区間内でのみ表示させるべく、中吊り広告及び／又は車額ポスタに送信し、また表示終了信号を送信することも知られている（特許文献３参照）。

特開2002-74197号公報 特開2003-223130号公報 特開2004-138765号公報

しかしながら、従来の技術では、鉄道会社などの広告枠管理者は広告主の需要に応じた広告料金設定がおこなえず、潜在需要を逃している可能性があった。この課題を解決するために航空機の座席予約やホテルの部屋の予約で用いられている収益管理手法の適用が考えられる。しかし現状では広告枠と広告主の需要の関係に基づいた需要予測が困難なため、収益管理手法の適用が困難であった。

また従来の技術では、広告主や広告枠管理者は広告枠特性に関する情報を十分に入手できなかったため、広告主は経験と勘に頼って掲載する広告枠を決定し、広告枠管理者は経験と勘に頼って広告枠の運用をせざるをえなかった。

本発明の第一の目的は、広告枠と広告主の需要の関係に基づいた需要予測をおこない、広告主の需要に応じて適切な広告料金を設定し、広告枠の運用収益の向上を図ることができるシステムなどを提供することにある。

本発明の第二の目的は、広告主や広告枠の管理者に対して広告枠特性を把握させ、広告主による効率的な広告掲載と広告枠管理者による広告枠の効率的な運用を支援するシステムなどを提供することにある。

この課題を解決するために本発明では鉄道、船舶、航空機などの交通機関に掲載されている交通広告の運用管理システムにおいて、改札機やゲートなどで収集された乗降履歴データから広告枠の評価をおこなう。

次に広告枠の評価値を用いて広告枠特性を把握し、広告枠特性と広告主の需要に基づいた需要予測をおこない、収益管理手法を適用し、広告料金を設定する。

また広告主が入力した広告主ニーズと広告枠特性の適合度を算出し、適合度の高い広告枠を広告主に提案する。

また広告枠特性に応じて広告枠ごとに効率的な運用を広告枠管理者に提案する。

本発明によれば、広告主の需要に応じて適切な広告料金を設定するため、広告枠の運用収益を向上することができる。

また、本発明によれば、広告主のニーズに応じた広告枠を提案できるため、広告枠の運用効率を向上することができる。

以下、本発明の交通広告運用管理システムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下においては、交通広告の一例として、鉄道広告について説明する。

図１は、交通広告運用管理システムの構成例を示す概略図である。改札機から収集されるデータを収集する乗降履歴収集部１０１と、乗降履歴収集部１０１で収集されたデータを蓄積する乗降履歴DB１０２と、乗降履歴DB１０２で蓄積されたデータを用いて広告枠の評価をおこなう広告評価部１０３と、掲載位置、広告媒体、サイズ、料金、運用実績などの広告枠の情報と過去に広告を掲載した広告主の情報が蓄積されている広告枠管理情報ＤＢ１０４と、広告評価部１０３にて算出した評価を蓄積する広告評価結果DB１０５と、広告枠管理情報ＤＢ１０４と広告評価結果DB１０５に蓄積されている情報を用いて広告主の需要に応じた広告料金を設定する広告料金設定部１０６と、広告枠管理情報ＤＢ１０４と広告評価結果DB１０５に蓄積されている情報を用いて広告主の入力した条件に適合した広告枠を検索する広告枠提案部１０７と、広告主の広告掲載実績が蓄積されている広告主掲載実績DB１０８と、広告枠管理情報ＤＢ１０４と広告評価結果DB１０５に蓄積されている情報を用いて販促をおこなうべき広告主を広告枠管理者に提案する広告枠運用支援部１０９と、を備えている。また、乗降履歴収集部１０１と広告料金設定部１０６と広告枠提案部１０７と広告枠運用支援部１０９は、それぞれ各種端末装置（改札機１１０、広告料金設定端末１１１、広告枠予約端末１１２、広告枠運用支援端末１１３）と接続される。

乗降履歴ＤＢ１０２の構成を図２に示す。乗降履歴ＤＢ１０２は通過者一件ごとの利用日時２０１、駅ＩＤ２０２、機器ＩＤ２０３、乗車券ＩＤ２０４、利用内容２０５で構成されている。ここで乗車券ID２０４にはその乗車券の所持者の性別、年齢などの情報が付与されている。

広告枠管理情報ＤＢ１０４の構成を図３に示す。広告枠管理情報ＤＢ１０４は広告枠の管理情報で構成されており、構成内容は日付３０１、広告枠ＩＤ３０２ごとに、その広告枠の設置している駅ＩＤ３０４，設置されている場所を示す機器ＩＤ３０５、ポスターや電飾看板などの広告媒体３０６、広告料金３０７、その広告枠に広告を掲載していた広告主ＩＤ３０８、設置している広告枠の前の通路幅３０９、その広告枠の設置している通路を通過した旅客がその広告を認知する割合（広告認知率）３１０である。ここで広告認知率３１０は旅客のアンケートや広告枠の設置箇所、広告媒体の種類、広告枠の設置している通路の幅などから広告枠管理者が任意に予め与える。

広告評価結果DB１０５の構成を図４に示す。広告評価結果DB１０５は日付４０１、広告枠ＩＤ４０２、広告評価方法４０３、旅客属性４０４〜４０５ごとの評価値４０６で構成されている。ここで旅客属性４０４〜４０５とは改札機の通過時刻と、定期券や普通券などの券種情報と、目的地や出発地などのOD（Origin Destination）情報と、乗車券IDと、その乗車券IDに付与されている所持者の性別、年齢などをさし、乗降履歴Ｄ Ｂ１０２に構成されている情報である。

広告主掲載実績DB１０８の構成を図５に示す。広告主掲載実績ＤＢ１０８は広告主の掲載実績に関する情報で構成されており、構成内容は広告主ID５０１、掲載広告ID５０２ごとに広告を掲載した際の日付５０４、広告枠ＩＤ５０５、入力した広告主ニーズ５０６、支払い金額５０７である。ここで広告主ID５０１には広告主の名前、住所、電話番号などの情報が付与されている。

以下図1を用いて本発明の交通広告運用管理システムの処理について説明する。乗降履歴管理部１０１は旅客の乗降履歴を収集し、そのデータを乗降履歴DB１０２に蓄積する。広告評価部１０３は乗降履歴DB１０２に蓄積されたデータと広告枠管理情報ＤＢ１０４に蓄積されている広告枠の管理情報から広告枠ごとに旅客属性別の広告枠の評価値を推定し、推定した結果を広告評価結果DB１０５に蓄積する。

ここでは広告枠の評価項目として以下の４つを挙げる。

第一の広告枠の評価項目として交通機関利用人数が挙げられる。これは広告枠の設置している施設の改札機やゲートの通過人数をその広告枠の評価とする。

第二の広告枠の評価項目として掲載された広告に接触した（目にふれる）人数（広告接触人数）が挙げられる。以下、図６の広告接触人数算出のフローチャートを用いて説明する。広告評価部１０３では乗降履歴DB１０２に蓄積されている改札機の乗降履歴データを取得する（ステップ６０１）。取得した乗降履歴データを用いて旅客がどの列車に乗車したかを推定する（ステップ６０２）。ここで推定手法は均衡配分法を用いた既存の推定手法を用いる〔家田仁、赤松隆、高木淳、畠中秀人、「利用者均衡配分法による通勤列車運行計画の利用者便益評価」，土木計画学研究・論文集，Ｎｏ。６，ｐｐ。１７７−１８４，１９８８。〕。但し、均衡配分法以外であってもよい。次に旅客ごとのデータを取得し（ステップ６０３）、旅客のホーム内で列車を待つ場所と旅客の改札口とホーム間の移動経路について旅客の効用関数とロジットモデルを用いて推定する（ステップ６０４）。次に推定した旅客の行動と広告枠の設置箇所を参照し、広告枠を通過したかを判断する(ステップ６０５)。判断方法は広告枠の設置している通路の前をその旅客が通過しているかなどである。広告枠を通過していれば広告接触人数としてカウントする（ステップ６０６）。これらの作業を旅客全てに行い（ステップ６０７）、広告接触人数を算出する。

以下、ステップ６０４の旅客の効用関数とロジットモデルを用いた推定方法について説明する。ステップ６０４で用いるロジットモデルは交通需要予測の非集計分析で用いられており、旅客は乗降に応じて利用可能な選択肢から最も望ましい選択肢を選ぶという仮定に基づいたモデルである。ロジットモデルを用いた経路選択確率算出方法を、２つの経路から１つを選ぶ場合を例に挙げて説明する。ある地点Xから目的地Yへ行くのに、２つのルートAおよびBがあったとする。ここでルートAを選んだ時の効用値Ｕ_Ａ、ルートBを選んだ時の効用値Ｕ_Ｂが与えられていたとき、地点Xにおいて、ある旅客がルートAを選ぶ確率Ｐ（Ａ）、およびルートＰ（Ｂ）を選ぶ確率は、下式のように算出される。ここでeは自然対数の底である。

ステップ６０４では旅客の選択可能なルートの効用値を算出し、その効用値にロジットモデルを適用し、旅客のホーム内で列車を待つ場所と旅客の改札口とホーム間の移動経路を推定する。

以下、旅客のホーム内で列車を待つ場所の推定方法について図７のフローチャートを用いて説明する。広告評価部１０３は旅客がホーム内で列車を待つ場所を全て列挙する（ステップ７０１）。列挙する場所として列車停止時の列車扉の場所などが挙げられる。次にそれぞれの場所についてその場所に対する旅客の効用値を計算する（ステップ７０２）。効用値の計算式は以下のようになる。

効用値＝1/（乗車駅の階段との距離＋α×降車駅の階段との距離）
ここでαは乗車駅の階段との距離に対する降車駅の階段との距離の重みであり広告枠管理者の規定した値である。α＞１であれば列車から降車した際に階段まで歩く距離を少なくするために降車駅の階段のそばに移動しやすくなるということである。逆にα＜１であれば乗車駅の階段のそばからあまり移動しないということである。次にそれぞれの場所の効用値とロジットモデルを用いて旅客がその場所を選択する確率を算出する（ステップ７０３）。旅客はこの確率に従って旅客のホーム内で列車を待つ場所を決定する。

旅客の改札口とホーム間の移動経路の推定についても同様の推定方法が適用可能である。旅客は旅客の改札口とホーム間の移動経路を全て挙げる。次に全ての移動経路に対する旅客の効用値を算出する。ここで効用値は以下の式で与えられる。 （効用値）＝1/｛（移動時間）＋α×（階段の数）＋（移動経路の混雑抵抗）｝
ここでαは移動時間に対する階段の回数の重みであり鉄道会社の規定した値である。例えばα＝3。0の時、１回階段を昇る（降りる）のは所要時間の3分の不便さに値する。移動経路の混雑抵抗は移動経路の混雑のために感じる旅客の不便さを移動時間に換算したものであり広告枠管理者の規定した値である。次にそれぞれの移動経路の効用値とロジットモデルを用いて旅客がその移動経路を選択する確率を算出する。旅客はこの確率に従って改札口とホーム間の移動経路を決定する。

以上により旅客ごとの行動の推定が可能となるのでその旅客が広告枠を通過したかを判断することが可能となる。

第三の広告枠の評価項目として広告を認知した人数（広告認知人数）が挙げられる。広告接触人数の判断方法は広告枠の設置している通路の前をその旅客が通過しているかで評価をおこなっていたが実際には広告枠の設置箇所、広告媒体の種類、通路の幅などにより、旅客が広告を認知する割合は異なる。そのため広告枠ごとに広告枠の設置している通路を通過した旅客がその広告を認知する割合（広告認知率）を旅客のアンケートや広告の設置箇所、広告枠の設置している通路の幅などから広告枠管理者が任意に予め与え、与えられた広告認知率を用いて広告認知人数を算出する。

（広告認知人数）=（広告認知率）×（広告接触人数）
となる。

第四の広告枠の評価項目として広告に反応した人数の割合による評価が挙げられる。本発明では広告枠ごとに広告に反応した旅客数が付与されていれば、広告評価部１０３は広告に反応した旅客の割合や広告に反応しやすい旅客属性の抽出が可能となる。ここで広告に反応した旅客数は非接触ICタグなどを掲載広告にかざしたり、携帯端末からアクセスして詳細情報を入手した旅客数（広告アクセス回数）などで算出できる。広告アクセス回数と広告接触人数を用いて広告に反応した旅客の割合（広告反応率）を算出できる。ここで
（広告反応率）＝（広告アクセス回数）/（広告接触人数）
となる。ここで算出した広告反応率は掲載広告内容によりその値が変動するので厳密には広告枠の評価ではない。しかし広告枠特性をあらわしている指標であるため、ここでは広告反応率を便宜上、広告枠の評価として扱う。

広告評価部１０３は以上の広告評価手法を用いて駅構内、列車に設置している広告枠の評価を算出し、算出した結果を広告評価結果DB１０５に蓄積する。

広告料金設定部１０６は広告主の需要に応じた広告料金設定をおこなう。広告主の需要に応じた料金設定として収益管理手法を適用した料金設定が挙げられる。ここで収益管理手法を適用した料金設定とは、時間がくるとその価値が０になってしまう資産に対して、適当な時期における適当な価格付けを行い、顧客の需要を適切に管理することによって収益を向上させるための技術である。例えば、McGill,J.I. and Van Ryzin,G.J.:”Revenue Manegement Research Overview and Prospects”,Transportation Science,Vol33,No2,pp233-256,1999に記載されている。収益管理手法を適用した料金設定はおもに航空機や列車の座席予約、イベントのチケット予約などでおこなわれており、広告枠の予約にも収益管理手法の適用は可能である。しかし広告枠の予約に収益管理手法を適用するにはある条件の広告枠に掲載を希望する広告主の数を予測する必要があるが、現状では広告枠の料金に基づいて条件を決定する、もしくは経験と勘に基づいて条件を決定せざるをえない。しかし広告枠には20代男性の広告接触人数の多い広告枠や40代女性の広告接触人数の多い広告枠など広告枠ごとに広告枠特性が異なるため、上記の条件による予測では精度の向上が期待できず、そのため収益の向上も期待できない。そのため広告料金設定部１０６は広告評価結果DB１０５に蓄積された情報を用いて広告枠ごとの特性を算出し、広告枠特性の類似している広告枠をセグメント化し、セグメント化した広告枠に対して需要を予測し、収益管理を適用した料金設定をおこなう。

以下、広告枠のセグメント化方法について図８のフローチャートを用いて説明する。

広告枠管理者はセグメント化のために参照するデータの調査対象範囲と分類基準として用いる広告枠の評価項目を指定する（ステップ８０１）。分類基準として広告枠管理情報ＤＢ１０４に蓄積されている項目を用いてもよい。広告料金設定部１０６は調査対象範囲における広告枠管理者の指定した項目の評価値を広告評価結果DB１０５から取得する（ステップ８０２）。広告料金設定部１０６は取得した評価値を用いて広告枠のセグメント化をおこなう（ステップ８０３）。セグメント化の手法はk-means法や凝集法などの既存の手法を適用する。これにより広告枠の評価傾向に応じた広告枠のセグメントが形成される。例えば20代男性の広告接触人数の多いセグメントや30代女性の広告反応率の高いセグメントなどである。以下、このセグメントごとに広告の掲載を希望する広告主の数を予測し、収益管理手法を適用した広告料金設定をおこなう。これにより広告主の需要に応じた広告料金の設定が可能となり、広告枠管理者は収益増が期待できる。

広告枠提案部１０７では広告主が広告の掲載を依頼する際に、広告主が広告をおこないたい旅客属性などの広告主ニーズを入力するとその条件に適合した広告枠を検索する。

以下、図９のフローチャートを用いて広告枠提案部１０７について説明する。広告枠提案部は広告主の入力した掲載予定日と広告主ニーズを取得する（ステップ９０１）。

図１０は広告主に広告主ニーズを入力させる際に表示させる入力図の例である。広告主は広告をおこないたい掲載予定日（掲載予定期間）、旅客の属性（例えば、性別、年齢、住所、職業）や交通利用パターン（例えば、最寄り駅、利用駅、利用時間帯）などの広告主ニーズを入力する。広告枠提案部１０７は掲載予定日と曜日、季節、天候などの類似している過去の掲載日の広告枠の評価値を広告評価結果DB１０５から取得する（ステップ９０２）。曜日と季節は、例えば、掲載予定日をキーとしてカレンダを蓄積するＤＢから検索することによって得られる。天候は、例えば、外部の天候情報サーバから得られる。ここで掲載予定日と過去の掲載日が類似しているかの判断は広告枠管理者もしくは広告主が判断する条件を事前に登録する。曜日、季節、天候以外に、気温や駅内又は周辺のイベントの有無など、旅客の人数や割合に影響を与える情報であるのが好ましい。次に広告枠提案部は取得した広告枠の評価値に基づいて広告枠特性を算出し、広告主ニーズとの適合度を算出する（ステップ９０３）。ここで広告枠特性はその広告枠をどのような旅客属性が通過しているかで決定される。しかし広告枠の旅客属性別の広告接触人数は曜日、季節、天候、駅周辺のイベントの有無などで異なるため、ステップ９０２にて取得した掲載予定日と傾向の類似している過去の掲載日の旅客属性別の広告接触人数を広告枠特性とする。ここで該当する過去の掲載日が複数存在する場合はその平均値を広告枠特性とする。広告枠提案部は広告枠ごとに広告主の入力した広告主ニーズと一致又は類似する旅客属性や交通利用パターンを検索し、その旅客属性の広告接触人数を広告主ニーズと広告枠特性の適合度とする。ここでは広告接触人数を適合度としたが広告接触人数一人当たりの広告費用を算出し、それを適合度として用いてもよい。以上により広告主ニーズと広告枠特性の適合度が算出可能となる。広告枠提案部１０７は全ての広告枠の適合度を算出し、適合度の高い広告枠とその適合度を広告主に出力する（ステップ９０４）。

図１１に出力図の例を示す。ここでは適合度の高い上位４位までの広告枠を出力している。広告主は広告枠提案部１０７にて表示された結果を用いて広告を掲載する広告枠を決定する。これにより広告枠提案部により広告主は効果的な広告枠の獲得が可能となる。

広告枠運用支援部１０９では広告枠管理者が予約の入っていない広告枠（空枠）を広告主に販促する際に、その空枠に対するレスポンスが高いと思われる広告主の情報を広告枠管理者に提供する。広告枠管理者はその情報を用いて効果的な空枠の販促活動が可能となる。ここで広告主の情報は広告主掲載実績DB１０８に蓄積されている。

以下、図１２のフローチャートを用いて説明する。広告枠運用支援部１０９は販促可能な広告主の情報を広告主掲載実績DB１０８から取得する（ステップ１２０１）。広告枠運用支援部１０９は取得した販促可能な広告主ごとに広告主ニーズを予測する(ステップ１２０２)。販促可能な広告主が以前に広告を掲載していた場合は、広告主掲載実績DB１０８から広告を掲載した時の広告主ニーズを取得する。販促可能な広告主が以前に広告を掲載していない場合は広告主掲載実績DB１０８からその広告主と類似（例えば、同じ業種）の広告主ニーズを取得する。広告枠販促活動支援部はそのニーズと空枠の特性の適合度を算出する（ステップ１２０３）。広告主ニーズと空枠の特性の適合度算出手法は上記広告枠提案部でおこなった適合度の算出手法と同様の手法を用いる。これを販促可能な広告主全てにおこない（ステップ１２０４）、適合度の高い広告主を広告枠管理者に出力する（ステップ１２０５）。広告枠管理者は空枠の特性との適合度の高い広告主に販促活動をおこなう。これにより広告枠管理者は広告枠の効果的な運用が可能となる。

また広告枠運用支援部１０９は広告を掲載している広告枠の評価を用いて広告掲載期間の延長や広告枠の変更などを実施した方がよい広告枠を抽出し、その広告枠に広告を掲載している広告主を広告枠管理者に出力する。広告枠管理者は出力された広告主に広告掲載期間の延長や広告枠の変更などの販促活動をおこなう。以下、広告枠の掲載延長や広告枠の変更などを提案する理由が広告枠の評価と広告主ニーズが一致していない場合と広告主ニーズと異なっている旅客属性の広告反応率が高い場合について述べる。

図１３は広告枠の評価と広告主ニーズが一致していない場合の処理のフローチャートである。広告枠管理者は広告枠を指定し（ステップ１３０１）、広告枠運用支援部１０９は指定された広告枠に対し、広告を掲載する際に入力された広告主ニーズを広告主掲載実績DB１０８から取得する（ステップ１３０２）。次に広告主ニーズに該当する広告枠の評価を広告評価結果DB１０５から取得する（ステップ１３０３）。ステップ１３０３にて取得した広告枠の評価が広告枠管理者の規定した値より大きいかを判定する（ステップ１３０４）。広告枠管理者の規定した値として他の広告枠の評価の平均値などが挙げられる。次にステップ１３０４にて小と判定された場合、掲載広告の広告枠と広告主ニーズは一致していないと判断し、掲載予定日に予約の無い広告枠（空枠）の中で、評価の高い広告枠を抽出する（ステップ１３０５）。ステップ１３０４にて大と判定された場合、掲載広告の広告枠と広告主ニーズは一致していると判断する。広告枠運用支援部１０９は結果を広告枠管理者に出力する（ステップ１３０６）。

図１４は広告主ニーズと異なっている旅客属性の広告反応率が高い場合の処理のフローチャートである。広告枠管理者は広告枠を指定し（ステップ１４０１）、広告枠運用支援部１０９は指定された広告枠に対し、広告を掲載する際に入力された広告主ニーズを広告主掲載実績DB１０８から取得する（ステップ１４０２）広告評価結果DB１０５から広告反応率の高い旅客属性を取得する（ステップ１４０３）。次に取得した旅客属性と広告主ニーズが一致しているかを判断する（ステップ１４０４）。一致していない場合、掲載予定日に予約の無い広告枠（空枠）の中で、広告枠の旅客全体の広告接触人数に対してステップ１４０３にて取得した旅客属性の広告接触人数の占める割合が高い広告枠を抽出する（ステップ１４０５）。広告枠運用支援部１０９は結果を広告枠管理者に出力する（ステップ１４０６）。

広告枠運用支援部１０９は上記により抽出された広告主に対し、広告掲載期間の延長や広告枠の変更などを提案する。またこの結果を広告枠提案部１０７にて広告主に出力し、広告主に広告掲載期間の延長や広告枠の変更などを促すことも可能である。これにより広告枠管理者は広告を掲載していた広告主に対し効果的な販促活動が可能となる。

また広告枠運用支援部１０９は広告評価結果DB１０５と広告枠の広告枠管理情報ＤＢ１０４に蓄積されている情報から図１５のようなテーブルを構築し、統計手法や相関ルール抽出手法などの既存の手法を用いた分析をおこなう。広告枠運用支援部１０９は分析結果に基づいて広告枠管理者による広告枠の運用計画立案の支援をおこなう。これにより例えば空枠になりやすい広告枠の評価の傾向からどのような広告主に積極的に販促活動をおこなえばいいかなどの情報を広告枠管理者に提供することが可能となる。この例のフローチャートを図１６に示す。まず広告枠運用支援部１０９は広告枠管理者の指定した調査対象とする期間を取得し（ステップ１６０１）、調査対象期間の運用状況を広告枠管理情報ＤＢ１０４から取得する（ステップ１６０２）。次に広告枠の運用実績から広告枠の空枠になりやすい広告枠とそうでない広告枠を分類する（ステップ１６０３）。分類方法は調査対象期間中にその広告枠が空枠だった割合などが考えられる。次に相関ルール抽出手法を適用し空枠になりやすい広告枠とそうでない広告枠を正確に分類できる広告枠の評価項目を抽出する（ステップ１６０４）。相関ルール抽出手法を用いると「20代男性広告接触人数が10000人以上の評価である広告枠は空枠になりやすい」といったルールを抽出することが可能である。広告枠運用支援部１０９は広告枠管理者に抽出されたルールを出力する（ステップ１６０５）。広告枠管理者は表示されたルールに基づいて空枠になりやすい広告枠の運用計画を立案する。これにより例えば「20代男性の広告接触人数の多い広告枠は空枠になりやすい」といったルールが抽出された場合に20代男性対象の雑誌広告主に積極的に販売活動をおこなうなどの運用計画を立案することが可能となり広告枠管理者は空枠の傾向に基づいた効果的な運用計画立案が可能となる。

以上、本発明の交通広告運用管理システムについて鉄道広告を一例として示したが、鉄道広告のほかに、船舶、航空機、有料道路などの交通機関に掲載されている広告にも本発明を適用することができる。

本発明は、駅に配置されたディスプレイに広告を表示する場合に利用される。

交通広告運用管理システムの全体構成である。 乗降履歴DBの構成である。 広告枠管理情報DBの構成である。 広告評価結果DBの構成である。 広告主掲載実績DBの構成である。 広告接触人数の算出方法の説明図である。 ホーム内で列車を待つ場所の推定方法の説明図である 広告枠のセグメント化方法の説明図である。 広告枠提案方法の説明図である。 広告枠提案方法にて広告主が検索条件を入力する際の入力図である。 広告枠提案方法にて広告主に表示される出力図である。 空枠の販促に対するレスポンスの高い広告主を抽出する方法の説明図である。 広告の掲載されている広告枠の評価と広告主ニーズが一致していない広告主を広告枠管理者に表示する方法の説明図である。 広告主ニーズと異なっている旅客属性の広告反応率の高い広告を掲載している広告主を広告枠管理者に表示する方法の説明図である。 広告枠の情報を収集・整理したテーブルをあらわした図である。 広告枠の分析方法の説明図である。

符号の説明

１００ 鉄道広告運用管理システム
１０１ 乗降履歴収集部
１０２ 乗降履歴DB
１０３ 広告評価部
１０４ 広告枠管理情報DB
１０５ 広告評価結果DB
１０６ 広告料金設定部
１０７ 広告枠提案部
１０８ 広告主掲載実績DB
１０９ 広告枠運用支援部
１１０ 改札機
１１１ 広告料金設定端末
１１２ 広告枠検索端末
１１３ 広告枠販促活動支援端末

Claims (15)

1. 交通機関の利用場所に掲載される広告の運用を管理するためのシステムにおいて、
   旅客の前記交通機関の利用履歴と、広告枠の前記利用場所の掲載位置と、前記広告枠の掲載期間とを蓄積する履歴ＤＢと、
   前記履歴ＤＢ内の前記利用履歴と前記掲載位置と前記掲載期間とに基づいて、広告枠の評価値を算出する広告評価部と、
   前記広告評価部にて算出された広告枠の評価値を蓄積する広告評価結果DBと、
   前記広告評価結果DB内の前記広告枠の評価値に基づいて、広告枠の特性を把握し、前記広告枠の特性と広告主の需要に基づいて、広告枠の需要を予測し、収益管理手法を適用して広告料金を設定する広告料金設定部と、
   広告主のニーズと前記広告枠の特性の適合度を算出し、適合度の高い広告枠を提案する広告枠提案部と、
   前記適合度に基づいて、広告枠を販促すべき広告主を提案する広告枠運用支援部とを備えることを特徴とした広告運用管理システム。
2. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告評価部は、
   前記旅客が前記利用場所の改札機やゲートを通過した履歴を収集し、前記履歴ＤＢへ格納する収集部と、
   前記利用場所の前記旅客の行動を推定する推定部と、
   推定された前記旅客の行動から前記旅客が前記広告枠の付近を通過したかを判断する判断部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
3. 請求項２の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告評価部は、
   前記広告枠にアクセスした旅客を捕捉する補足部と、
   捕捉した前記旅客と通過した前記旅客に基づいて、広告に反応した旅客の割合を算出する算出部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
4. 請求項３の広告運用管理システムにおいて、
   前記履歴は、前記改札機やゲートの通過時刻と、定期券や普通券を含む前記交通機関の乗車券の券種情報と、前記旅客の目的地や出発地を含むOrigin Destination情報と、前記改札機やゲートを通過するために前記旅客が用いる装置のIDと、前記IDに付与されている旅客の性別、年齢を含む属性情報を含み、
   前記算出部は、前記旅客の属性別に、広告に反応した旅客の割合を算出し、広告に反応しやすい旅客の属性を抽出することを特徴とする広告運用管理システム。
5. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告料金設定部は、
   前記広告枠の特性を表現したベクトルを算出する算出部と、
   前記ベクトルを用いて広告枠をセグメント化するセグメント化部と、
   前記収益管理手法を適用する適用部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
6. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告枠提案部は、
   前記広告枠の評価値を用いて前記広告枠の特性と前記広告主のニーズの適合度を算出する算出部と、
   前記適合度の高い広告枠を広告主に出力する出力部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
7. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告枠運用支援部は、
   与えられた広告枠に対し、過去に広告を掲載した広告主のニーズを取得する取得部と、
   取得した広告主のニーズと広告枠の特性の適合度を算出する算出部と、
   適合度の高い広告枠と広告主の情報を広告枠管理者に表示する表示部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
8. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告枠運用支援部は、 与えられた広告枠に対し、同じ業種の広告主のニーズの適合度を算出する算出部と、
   適合度の高い広告枠と広告主の情報を広告枠管理者に表示する表示部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
9. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
   前記広告枠運用支援部は、
   与えられた広告枠に対し、広告主のニーズと一致する旅客の属性の広告枠の評価値を取得する取得部と、
   取得した広告枠の評価値が広告枠管理者の規定した値を上回っているかを判断する判断部と、
   前記広告枠管理者の規定した値を上回っていない掲載広告を広告枠管理者に表示するステップを有することを特徴とする広告運用管理システム。
10. 請求項１の広告運用管理システムにおいて、
    前記広告枠運用支援部は、
    与えられた広告枠に対し、旅客の属性別の広告に反応した割合を算出する算出部と、
    算出した割合から広告に反応しやすい旅客の属性を抽出する抽出部と、
    抽出された旅客の属性と広告主のニーズと一致する旅客の属性を適合する適合部と、
    適合しなかった旅客の属性の広告枠の評価値が高い広告枠を抽出する抽出部と、
    抽出した旅客の属性とその広告枠の評価値が高い広告枠を広告枠管理者に表示する表示部とを有することを特徴とする広告運用管理システム。
11. 交通機関の利用場所に掲載される広告の運用を管理するための、コンピュータによる方法において、
    前記コンピュータの履歴ＤＢが、旅客の前記交通機関の利用履歴と、広告枠の前記利用場所の掲載位置と、前記広告枠の掲載期間とを蓄積しており、
    前記コンピュータの広告評価部が、前記履歴ＤＢ内の前記利用履歴と前記掲載位置と前記掲載期間とに基づいて、広告枠の評価値を算出し、
    前記コンピュータの広告評価結果DBが、前記広告評価部にて算出された広告枠の評価値を蓄積し、
    前記コンピュータの広告料金設定部が、前記広告評価結果DB内の前記広告枠の評価値に基づいて、広告枠の特性を把握し、前記広告枠の特性と広告主の需要に基づいて、広告枠の需要を予測し、収益管理手法を適用して広告料金を設定し、
    前記コンピュータの広告枠提案部が、広告主のニーズと前記広告枠の特性の適合度を算出し、適合度の高い広告枠を提案し、
    前記コンピュータの広告枠運用支援部が、前記適合度に基づいて、広告枠を販促すべき広告主を提案することを特徴とした広告運用管理方法。
12. 広告主の要求に応じた広告枠を前記広告主へ提案するためのシステムにおいて、
    広告の視聴者の行動履歴と、広告枠の場所と、前記広告枠の期間とを記憶する記憶装置と、
    前記記憶装置内の行動履歴と前記広告枠の場所と前記広告枠の期間とに基づいて、前記広告枠に関係した視聴者の人数又は割合及び前記視聴者の属性を算出し、前記広告枠ごとに前記記憶装置へ格納する第１の処理部と、
    前記広告主が希望する視聴者の属性と前記広告主が希望する視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、前記広告主が希望する広告枠の期間とを受け付ける第２の処理部と、
    前記広告主が希望する視聴者の属性と前記広告主が希望する視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、前記広告主が希望する広告枠の期間とに類似する広告枠を算出し、算出された前記広告枠の前記視聴者の人数又は割合を前記記憶装置から検索する第３の処理部と、
    算出された前記広告枠のうち、前記視聴者の人数又は割合の多い広告枠を出力する第４の処理部とを備えたことを特徴とする広告枠提案システム。
13. 広告主の要求に応じた広告枠を前記広告主へ提案するための、コンピュータによる方法において、
    前記コンピュータの記憶装置が、広告の視聴者の行動履歴と、広告枠の場所と、前記広告枠の期間とを記憶しており、
    前記コンピュータの処理装置が、前記記憶装置内の行動履歴と前記広告枠の場所と前記広告枠の期間とに基づいて、前記広告枠に関係した視聴者の人数又は割合及び前記視聴者の属性を算出し、前記広告枠ごとに前記記憶装置へ格納し、
    前記処理装置が、前記広告主が希望する視聴者の属性と前記広告主が希望する視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、前記広告主が希望する広告枠の期間とのを受け付け、
    前記処理装置が、前記広告主が希望する視聴者の属性と前記広告主が希望する視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、前記広告主が希望する広告枠の期間とに類似する広告枠を算出し、算出された前記広告枠の前記視聴者の人数又は割合を前記記憶装置から検索し、
    前記処理装置が、算出された前記広告枠のうち、前記視聴者の人数又は割合の多い広告枠を出力することを特徴とする広告枠提案方法。
14. 空いている広告枠を広告主へ提案するためのシステムにおいて、
    広告の視聴者の行動履歴と、広告枠の場所と、前記広告枠の期間と、広告主ごとに広告依頼履歴とを記憶する記憶装置と、
    前記記憶装置内の行動履歴と前記広告枠の場所と前記広告枠の期間とに基づいて、前記広告枠に関係した視聴者の人数又は割合及び前記視聴者の属性を算出し、前記広告枠ごとに前記記憶装置へ格納する第１の処理部と、
    広告主に対応する広告依頼履歴を前記記憶装置から検索する第２の処理部と、
    検索された前記広告依頼履歴に含まれる視聴者の属性と検索された前記広告依頼履歴に含まれる視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、検索された前記広告依頼履歴に含まれる広告枠の期間とに類似する広告枠を算出し、算出された前記広告枠の前記視聴者の人数又は割合を前記記憶装置から検索する第３の処理部と、
    算出された前記広告枠のうち、前記視聴者の人数又は割合の多い広告枠を出力する第４の処理部と、
    前記第１の処理部は、前記広告主に対応する広告依頼履歴が前記記憶装置から検索できない場合に、前記広告主と業種の類似する広告主に対応する広告依頼履歴を検索することを特徴とする広告枠提案システム。
15. 空いている広告枠を広告主へ提案するための、コンピュータによる方法において、
    前記コンピュータの記憶装置が、広告の視聴者の行動履歴と、広告枠の場所と、前記広告枠の期間と、広告主ごとに広告依頼履歴とを記憶しており、
    前記コンピュータの処理装置が、前記記憶装置内の行動履歴と前記広告枠の場所と前記広告枠の期間とに基づいて、前記広告枠に関係した視聴者の人数又は割合及び前記視聴者の属性を算出し、前記広告枠ごとに前記記憶装置へ格納し、
    前記処理装置が、広告主に対応する広告依頼履歴を前記記憶装置から検索し、前記広告主に対応する広告依頼履歴が前記記憶装置から検索できない場合に、前記広告主と業種の類似する広告主に対応する広告依頼履歴を検索し、
    前記処理装置が、検索された前記広告依頼履歴に含まれる視聴者の属性と検索された前記広告依頼履歴に含まれる視聴者の行動パターンとの少なくとも１つと、検索された前記広告依頼履歴に含まれる広告枠の期間とに類似する広告枠を算出し、算出された前記広告枠の前記視聴者の人数又は割合を前記記憶装置から検索し、
    前記処理装置が、算出された前記広告枠のうち、前記視聴者の人数又は割合の多い広告枠を出力することを特徴とする広告枠提案システム。
    

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