JP2013137759A - マーケティングミックスソリューションを生成するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】マーケティングミックスソリューションを生成するための方法を提供する。
【解決手段】本方法は、複数のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータをプレモデリングすることを含む。これらの複数のマーケティングミックス変数のそれぞれは１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる。本方法はまた、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するために、当該売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成することと、１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を求めるために、応答モデルを解析することとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は包括的にはマーケティングに関し、詳細には、マーケティングミックスソリューションを生成するためのシステム及び方法に関する。

企業は製品のマーケティングに多額の資金を費やす。そのような経費は多くの場合に、中でもテレビ広告、ウェブ広告、新聞及び雑誌広告のような数多くの異なるマーケティングチャネルに向けられる。マーケティング活動において費やされる資金に関する投資利益率（ＲＯＩ）を評価し、製品の売上／収入を最大にする最適なマーケティングミックスソリューションを生成することが望ましい。

通常、マーケティングマネージャであれば、一単位ずつ個々のマーケティング要素を増やすことによって、綿密で時間のかかる解析を実行して、売上の増分利益を算定する必要がある。加えて、マーケティングマネージャは、マーケティング予算を最適化し、効率的なマーケティング活動を見極める必要もある。

残念なことに、マーケティングデータを解析してマーケティング戦略を決定することは、種々のデータソースからデータを取り込み、抽出することが難しいことに起因して極めて複雑である。さらに、企業経営では多くの場合に、種々のマーケティングチャネルに対する支出の変動を含むマーケティング戦略の変化に基づいて、売上／収入の将来の業績を予測する必要がある。どのような業種であっても、企業業績に影響を及ぼす数多くの要因がある。数多くの企業組織が手作業によって予測を生成するが、極めて煩雑であり、時間がかかる可能性がある。

それゆえ、種々のマーケティングチャネルに対する支出を最適化するために、マーケティングデータを整理し、統合し、解析するための技法を開発することが望ましい。

つまり、本発明の一実施の形態によれば、マーケティングミックスソリューションを生成するためのコンピューター実施方法が提供される。本方法は、複数のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータをプレモデリングすることを含む。これらの複数のマーケティングミックス変数のそれぞれは１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる。本方法はまた、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するために、当該売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成することと、１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を求めるために、応答モデルを解析することとを含む。

別の実施の形態では、マーケティングソリューションを生成するためのシステムが提供される。本システムは、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられるマーケティングデータを与えるためのユーザーインターフェースと、マーケティングデータを記憶するように構成されるメモリ回路とを含む。本システムはまた、メモリ回路にアクセスするように構成されるプロセッサを備る。このプロセッサは、マーケティングデータをプレモデリングするように、かつ売上及び／又は収入に基づく応答モデルを用いてプレモデリングされたマーケティングデータを解析して、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するように構成される。

別の実施の形態では、マーケティングミックスソリューションを生成するための方法が提供される。本方法は、複数のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータをプレモデリングすることを含む。これらの複数のマーケティングミックス変数のそれぞれは１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる。本方法はまた、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するために、当該売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成することと、１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を求めるために、応答モデルを解析することとを含む。本方法は更に、寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与に応じて、１つ又は複数のマーケティング戦略を調整することを含む。

本発明のこれらの、そして他の特徴、態様及び利点は、添付の図面を参照しながら以下の詳細な説明が読まれるときに、更に理解が進むことになる。なお、図面において、類似の文字は、図面全体を通して類似の部分を表す。

本技法の態様による、マーケティングミックスソリューションを生成するためのシステムの概略図である。 本技法の態様による、図１のシステムの例示的なプレモデリング画面を示す図である。 本技法の態様による、システムのユーザーインターフェースの別の例示的なプレモデリング画面を示す図である。 本技法の態様による、図１のシステムを用いて、アドストック変数のようなマーケティングミックス変数を生成するための例示的な画面を示す図である。 本発明の態様による、図１のシステムの例示的なモデリング画面を示す図である。 本技法の態様による、図１のシステムの解析モジュールによって生成される例示的な解析出力画面を示す図である。 本技法の態様による、図１のシステムの解析モジュールによって生成される別の例示的な解析出力画面を示す図である。 本技法の態様による、図１のシステムの解析モジュールによって生成される例示的なシミュレーション出力画面を示す図である。 本技法の態様による、マーケティングミックスソリューションを生成するように構成される例示的なコンピューターデバイスを示すブロック図である。

後に詳細に論じられるように、本発明の実施形態は、マーケティングミックスソリューションを生成するためのシステム及び方法を提供するための役割を果たす。詳細には、本技法によれば、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる種々のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータをプレモデリングし、売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成し、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定できるようになる。

さらに、本発明の実施形態は、応答モデルを解析し、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に対する各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与を求めるための技法を提供する。都合の良いことに、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略は、それらの製品の売上及び／又は収入を最大にするように、解析結果に基づいてカスタマイズ及び／又は調整される。

本明細書において「一実施形態」、「或る実施形態」、「例示的な実施形態」を参照する場合、説明される実施形態が特定の機構、構造又は特徴を含むことができることを示すが、全ての実施形態が必ずしもその特定の機構、構造又は特徴を含むとは限らない場合がある。さらに、そのような言い回しは必ずしも同じ実施形態を指していない。さらに、或る実施形態との関連で特定の機構、構造又は特徴が説明されるとき、明示的に説明されるか否かにかかわらず、他の実施形態との関連でそのような機構、構造又は特徴を実施することも当業者の知見の範囲内にあると考えられる。

ここで図面を参照することにし、最初に図１を参照すると、マーケティングミックスソリューションを生成するためのシステム１０が提供される。システム１０は、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられるマーケティングデータを与えるためのユーザーインターフェース１２を含む。マーケティングデータは複数のマーケティングミックス変数を含み、複数のマーケティングミックス変数はそれぞれ、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる。

マーケティングミックス変数の例は、限定はしないが、或る期間にわたって取り込まれた製品のための売上データ、その年の時期／季節を示すパラメーター、選択されたマーケット領域内の個人の総所得のようなマクロ経済パラメーター、種々の通信チャネルを通しての製品の広告数のようなマーケティング変数、製品を販売する店舗のウェブサイトを訪問したユーザー数を含む。種々のそのようなマーケティングミックスパラメーターを想定できることが当業者には理解されよう。

システム１０はマーケティングデータを記憶するためのメモリ回路１４を更に含む。メモリ回路１４には、ハードディスクドライブ、光学ドライブ、テープドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ：Redundant Arrays of Independent Disks）、フラッシュメモリ、磁気光学メモリ、ホログラフィックメモリ、バブルメモリ、磁気ドラム、メモリスティック、マイラー（登録商標）テープ、スマートディスク、薄膜メモリ、ジップドライブ等を含めることができる。

さらに、システム１０はメモリ回路１４にアクセスするように構成されるプロセッサ１６を含む。プロセッサ１６は、マーケティングデータをプレモデリングし、かつ売上及び／又は収入に基づく応答モデルを用いてプレモデリングされたマーケティングデータを解析し、後に更に詳細に説明される１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するように構成される。

本発明は、本発明の処理タスクを実行するためのいかなる特定のプロセッサにも限定されないことに留意されたい。本明細書において用いられるときに、用語「プロセッサ」は、本発明のタスクを実行するために必要な演算又は計算を実行することができる任意の機械を表すことを意図している。用語「プロセッサ」は、構造化された入力を受け付け、その入力を所定の規則に従って処理し、出力を生成することができる任意の機械を表すことを意図している。

また、本明細書において用いられるときに、「〜ように構成される」という言い回しは、当業者によって理解されるように、プロセッサが本発明のタスクを実行するためのハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを備えていることを意味することに留意されたい。

例示される実施形態において、プロセッサ１６は、複数のマーケティングミックス変数のそれぞれを１つ又は複数のマーケティングミックスカテゴリに割り当てるように構成されるアプリケーションモジュール１８を含む。マーケティングミックスカテゴリは、システム１０のユーザーによって予め定義することができ、時間とともに新たなカテゴリを追加するように動的に更新することができる。例えば、変数は、カテゴリ変数、連続変数及び日付変数に分けることができる。変数は、中でも、マクロ経済カテゴリ、販売促進カテゴリ、メディア関連カテゴリ、季節カテゴリのような特定のマーケティングミックスカテゴリに更に細分することができる。

アプリケーションモジュール１８は、探索的データ解析を用いてマーケティングミックス変数を解析し、ブレモデリングされたマーケティングデータを生成するように更に構成される。システム１０のユーザーは実行されることになる解析のタイプを選択することができる。１つの例示的な実施形態では、マーケティングミックス変数を用いて、単変量解析を実行することができる。詳細には、単変量解析を実行して、連続変数のための値の範囲及び度数を推定する。例えば、単変量解析を実行して、種々の店舗からの製品の売上／収入を比較することができる。

別の例示的な実施形態では、マーケティングミックス変数を用いて二変量解析を実行することができる。そのような二変量解析は、データセット内の任意の２つの変数間の関係を解析するのに特に好都合である。例えば、二変量解析を実行して、店舗からの製品の売上と、個々の店舗のメディア広告料（advertisement rating）との間の関係を解析することができる。

別の例示的な実施形態では、時系列分析を実行して、所定の観察期間にわたる変数の変動パターンを得ることができる。１つの例示的な実施形態では、２つの異なる変数のための時系列パターンが似ている場合、２つの変数間に直接関係があることを示す。或る特定の他の実施形態では、因子分析を実行して、マーケティングミックス変数を解析することができる。

プロセッサ１６は、応答モデルを解析して、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に対する、各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与を求めるように構成される解析モジュール２０を更に含む。１つの例示的な実施形態では、解析モジュール２０は、売上及び／又は収入モデルの生成前に、１つ又は複数のマーケティングミックス変数を変換及び／又は追加するように構成される。１つ又は複数のマーケティングミックス変数は、アドストック変数、イベント変数、リード変数及びラグ変数を含むことができる。

例えば、製品のマーケティング戦略は通常、種々の通信チャネルによる広告を用いて、製品の販売を促進する。広告は時間の経過とともに実感される効果を有するが、これらの効果はまた、或る期間にわたって徐々に低下していく。通常、古い広告の既存の効果に新たな広告が加わり、「アドストック」を生成する。この例示的な実施形態では、モデリングプロセス前に、メディア変数及び販売促進変数に対応するアドストック変数が作成される。アドストック変数は、広告の持ち越し効果を考慮に入れるように、適切な減衰率においてアドストック計算に用いられる（ad-stocked）。一実施形態では、ブロードベントの減衰効果モデルを利用して、メディア変数のためのアドストックを計算する。

或る特定の実施形態では、変換機能を用いることによって、変数に関する数学演算を実行することができる。例えば、対数、指数及び平方根のような数学演算子を使用する算術変換を利用して、既存の変数から新たな変数を生成することができる。別の実施形態では、ラグ／リード変換を実行して、メディア活動及び／又はマクロ経済変数に由来するラグ効果又はリード効果を取り込むことできる。さらに、移動平均を計算して、データ内の短期の変動を平滑化して、長期のトレンド又はサイクルを判断することができる。更に別の実施形態では、イベント変数を作成して、従属変数の値が変動／異常を示すことが予想される特定の日付及び時間間隔を警告することができる。

解析モジュール２０は、売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成し、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するように更に構成される。応答モデルは、線形回帰モデル、又は非線形回帰モデル、又は混合モデルを用いて生成される。モデリングされることになる変数は、システムのユーザーによって選択される。例えば、変数は、中でも、１店舗当たりの全売上若しくは１店舗当たりの全収入、又は或る期間にわたる売上／収入とすることができる。

或る特定の実施形態では、解析モジュール２０は、モデルの性能に関連する評価基準をユーザーに提供する。例えば、そのモデルに対して、Ｒ二乗、調整済みＲ二乗、ｐ値及び分散拡大要因（ＶＩＦ）のような統計的な評価基準を推定することができる。解析モジュール２０は、種々の統計的プロットも生成することができる。例えば、残差プロットを生成して、モデルの有効性を評価することができる。

解析モジュール２０は、売上及び／又は収入に基づく応答モデルを解析して、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するように更に構成される。１つの例示的な実施形態では、解析モジュール２０は、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に対する各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与を求めるように構成される。別の例示的な実施形態では、各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与に対する支出が比較される。

さらに、所定の期間にわたる売上の変化に対する各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与が推定される。更に別の実施形態では、寄与マーケティングミックス変数ごとの投資利益率（ＲＯＩ）が求められる。当業者には理解されるように、種々のプロットを生成して、上記のパラメーターを評価することができる。例えば、円グラフを生成して、マーケティングミックス変数ごとの個々の寄与を比較することができる。同様に、１つ又は複数の製品の販売を促進するために利用されるマーケット戦略の費用対効果を評価するために、棒グラフを利用して寄与対支出を比較することができる。

さらに、解析モジュール２０は、少なくとも各寄与マーケティングミックス変数の個々の寄与に基づいて、マーケティングミックスソリューションを生成するように構成される。この実施形態では、１つ又は複数の製品の全売上及び／又は収入に寄与する１つ又は複数のマーケティング戦略が特定され、特定されたマーケティング戦略に対する支出が調整されて、マーケティングミックスソリューションが生成される。別の実施形態では、解析モジュール２０は、マーケティングミックスソリューションに基づいて、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入を予測するように構成される。予測機能によって、ユーザーは製品のマーケティング戦略における種々のシナリオを比較し、任意の必要な調整を行うことができるようになる。

また、プロセッサ１６は、最適なマーケティングミックスソリューションを生成するように構成される最適化モジュール２２を含む。最適化モジュール２２は、多層最適化をサポートするように構成され、遺伝的アルゴリズム、焼きなまし法、粒子群最適化及びアントコロニー最適化のような技法を利用することができる。例えば、最適化モジュール２２を用いて、或る期間における種々のチャネルにわたるチャネル支出を最適化することができる。この例示的な実施形態では、最適化モジュール２２はシステム１０の一体の構成要素である。或る特定の他の実施形態では、最適化モジュール２２は、メインシステム１０と並列に動作する別の構成要素とすることができる。

最適化モジュール２２は、入力層のような構成要素を含むことができ、入力層を用いて、最適化制約とともに、最適化されることになるパラメーターのような最適化入力を与えることができる。さらに、最適化エンジンを用いることができ、最適化エンジンは、ユーザー提供入力にアクセスして、所望のパラメーターを最適化し、かつ出力層２４を通して最適なマーケティングミックスソリューションを与えるための最適化アルゴリズムを含む。最適化結果及び関連するメタデータを与えることとは別に、出力層２４は、そのアルゴリズムの進行のリアルタイム追跡も提供する。

また、システム１０は、マーケティングに関するユーザー提供入力、マーケティングデータの解析から必要とされる評価基準、及びマーケティングミックスソリューションを表示するための表示モジュール２６も含む。さらに、システム１０は、問題記述を定式化するための種々のソフトウェア及びハードウェアを含むことができる。例えば、システム１０は、ファイルサーバー、アプリケーションサーバー、ウェブサーバー、ディスクサーバー、データベースサーバー、トランザクションサーバー、テルネットサーバー、プロキシサーバー、リストサーバー、グループウェアサーバー、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）サーバー、オーディオ／ビデオサーバー、ＬＡＮサーバー、ＤＮＳサーバー、ファイアウォール等を含むことができる。

図２は、図１のシステム１０の例示的なプレモデリング画面３０を示す。画面３０は、マーケティングミックス変数を分類するためのユーザーインターフェースを提供する。システム１０は、システム１０の各ユーザーに割り当てられた固有のユーザー名及び対応するパスワードを認証することによって、ユーザーに対して保護されたアクセスを提供する。例示される実施形態では、複数のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータを手動で、又は指定されたフォーマットを有するファイルにおいてアップロードすることによって、システム内にアップロードすることができる。アクセス制御のために、及びマーケティングデータをシステム１０にアップロードするために、別々のユーザーインターフェース（図示せず）を用いることもできる。

図から明らかなように、セル３２内に表示されるような複数のマーケティングミックス変数は、セル３４内に表示されるようなマーケティングミックスカテゴリに割り当てられる。この実施形態では、マーケティングミックス変数は、店舗当たりの新聞広告数、店舗当たりのクーポン数、店舗当たりのグーグル検索インプレッション数、及び、店舗当たりのテレビ視聴率（ＴＲＰ）のような変数を含む。さらに、マーケティングミックスカテゴリは、業種、外部等を含む。変数は、中でも、マクロ経済カテゴリ、販売促進カテゴリ、メディア関連カテゴリ、季節カテゴリのような特定のマーケティングミックスカテゴリに更に細分することができる。マーケティングミックス変数はベースライン変数から分離され、カラム３６内に示されるような時間変数のための周期性が指定される。システム１０のユーザーは、マーケティングミックスカテゴリを動的に作成し、更新できることに留意されたい。

図３は、システム１０のユーザーインターフェースの別の例示的なプレモデリング画面４０を示す。ユーザーインターフェース４０は、マーケティングデータを用いてＥＤＡを実行するためにユーザーによってアクセスされる。この例示的な実施形態では、セル４２から変数を選択し、セル４４内に掲載されるマーケティングカテゴリからカテゴリを選択して、セル４６内に示される条件付きヒストグラムのようなプロットを生成することができる。一実施形態では、連続変数の単変量プロットが生成される。そのアプリケーションは、スタージェスの公式を用いて、単変量解析におけるデータ範囲のためのビンサイズを求める。或る特定の他の実施形態では、選択されたデータセットに対する二変量及び相関プロットが生成される。別の実施形態では、一度に複数の変数に対する異なる期間における時系列表示を得ることができる。幾つかの他の実施形態では、因子分析を用いて、データセット内の類似の変数をグループ化する。画面４０は、変数のための要約統計量を生成すること、集約関数を選択すること等のような付加機能も含む。

図４は、図１のシステムを用いてアドストック変数のようなマーケティングミックス変数を作成するための例示的な画面５０を示す。例示される実施形態では、変数はセル５２から選択され、セル５４内に掲載されるカテゴリからカテゴリが選択される。さらに、減衰率、アドストック変数名のようなパラメーターがセル５６において与えられ、アドストック変数が作成される。ここで、セル５８に示されるように、ユーザーは変数の変換された値及び実際の値のプロットを入手できるようになる。この実施形態では、以前の販売促進努力からの持ち越し率を考慮することによって、ブロードベントのモデルを用いて、メディアデータ及び販売促進データを変換する。或る特定の他の実施形態では、算術変換、ラグ−リード変換及び移動平均変換を通して、新たな変数を作成することができる。

図５は、システム１０の例示的なモデリング画面６０を示す。例示される実施形態では、売上／収入に基づくモデルを生成するために、マーケティングデータのタイプに応じて適切なモデリング方法を選択することができる。一実施形態では、参照番号６２によって表されるように、インポートオプションを用いて、既存のモデルをインポートすることができる。図示されるように、Ｒ二乗、ＭＡＰＥ、Ｆ統計量、ダービン・ワトソン統計量、変数係数等の推定された統計パラメーターとともに、モデル出力の要約がユーザーに与えられる（セル６４及び６６において示される）。一実施形態では、モデリングされたパラメーターの当てはめ値及び実際の値。別の実施形態では、残差を散布図としてプロットすることができる。また一方、他のプロット／統計量を生成して、モデルを評価することもできる。

図６は、図１のシステム１０の解析モジュール２０によって生成された例示的な解析出力画面７０を示す。解析出力画面７０は、売上に対するマーケティングの全寄与、売上に対する各マーケティングチャネルの個々の寄与、チャネルごとの投資利益率（ＲＯＩ）のようなパラメーターを表示することができる。例示される実施形態では、寄与マーケティングミックス変数ごとの個々の寄与がプロット７２において示される。さらに、以前の時間フレーム及び現在の時間フレームの場合のマーケティングミックス変数のための寄与及び支出データがそれぞれセル７４及び７６に示される。

別の例示的な実施形態では、図７に示されるように、種々のマーケティングミックス変数のための以前の時間フレーム及び現在の時間フレームの場合の投資利益率（ＲＯＩ）のグラフ表示８０が生成される。例示されるように、異なる時間フレームの場合のＲＯＩが参照番号８２及び８４によって表される。都合の良いことに、そのようなデータに基づいて、良好な方のＲＯＩチャネルにおける予算を増額して収益を改善することによって、マーケティング戦略を調整して支出を最適化することができる。

図８は図１のシステム１０の解析モジュール２０によって生成される別の例示的なシミュレーション出力画面９０を示す。例示される実施形態では、シミュレーションを実行して、マーケティングミックスソリューションに基づいて、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入を予測する。例示される実施形態では、現在のシナリオの場合のマーケティング支出がグラフ９２によってグラフ表示される。さらに、種々のマーケティングミックス変数に対応する支出がグラフ９４によって表される。メディア変数、マクロ経済変数等の変数を変更することによって得られたシミュレーション結果がセル９６において表される。こうして、マーケティングセグメント内の活動を変更する効果を、上記のシミュレーション結果を用いて観察することができる。さらに、種々の支出シナリオを実行することによって、全売上高を増加させる可能性があるマーケティング活動を容易に特定することができる。

上記の例示的な方法及びシステムによれば、マクロ経済状況、マーケティングチャネル、マーケット条件等の種々の要因に基づいて、マーケティングミックスソリューションを生成できるようになる。詳細には、本技法によれば、１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられる種々のマーケティングミックス変数を有するマーケティングデータをプレモデリングし、売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成して、１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定できるようになる。その技法は、製品の売上を促進する要因を特定するために、非マーケティング要因とともに、売上履歴トレンドとマーケティング支出との相関を容易にする。

その技法は更に、マーケティング活動ごとのＲＯＩ及び限界収益を評価するために、メディア要因、販売促進要因及びマクロ経済因子を含む複数の要因のモデリング効果、並びにマルチチャネルマーケティングにおける各キャンペーンの分離効果を容易にする。本明細書において論じされる方法及びシステムは、現在のマーケティング活動のマーケティング有効性を推定し、将来のマーケティングシナリオをシミュレートすることによって、マーケットにおける製品のためのマーケティング戦略を形成するか、又は既存のマーケティング戦略を調整するための、効率的で、ロバストで、信頼性のある技法を利用する。

提案されるシステムは、マーケティング計画プロセスを用いて解析の統合を容易にし、かつ種々のマーケティングチャネルに対する支出配分及びＲＯＩ最適化を容易にする。そのシステムは、市場の変化を正確に検出し、それに即座に応答して、ベースプラットフォーム上でカスタム化されたマーケティングソリューションを作成して、展開するビジネスニーズに適合させることができる。

図９は、本開示による、マーケティングミックスソリューションを生成するように構成される例示的なコンピューターデバイス１００を示すブロック図である。非常に基本的な構成１０２において、コンピューターデバイス１００は通常、１つ又は複数のプロセッサ１０４及びシステムメモリ１０６を含む。プロセッサ１０４とシステムメモリ１０６との間の通信のためにメモリバス１０８を用いることができる。

所望の構成によれば、プロセッサ１０４は、限定はしないが、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラー（μＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、任意のタイプからなることができる。プロセッサ１０４は、レベル１キャッシュ１１０及びレベル２キャッシュ１１２のような１つ又は複数のキャッシングレベル、プロセッサコア１１４、及びレジスタ１１６を含むことができる。例示的なプロセッサコア１１４は、論理演算ユニット（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、デジタルシグナルプロセッシングコア（ＤＳＰ Ｃｏｒｅ）又はその任意の組み合わせを含むことができる。プロセッサ１０４とともに例示的なメモリコントローラー１１８を用いることができるか、又は実施態様によっては、メモリコントローラー１１８はプロセッサ１０４の一体部分とすることができる。

所望の構成によれば、システムメモリ１０６は、限定はしないが、揮発性メモリ（ＲＡＭ等）、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）、又はその任意の組み合わせを含む、任意のタイプからなることができる。システムメモリ１０６は、オペレーティングシステム１２０、１つ又は複数のアプリケーション１２２、及びプログラムデータ１２４を含むことができる。アプリケーション１２２は、マーケティングミックス解析アルゴリズム１２６を含むことができ、マーケティングミックス解析アルゴリズム１２６は、図１のシステム１０との関連で説明された機能を含む、本明細書において説明されたような機能を実行するように構成される。プログラムデータ１２４は、本明細書において説明されたような、入力マーケティングデータ１２８及び解析パラメーターを含むことができる。幾つかの実施形態では、アプリケーション１２２は、マーケットデータの解析及びマーケティングミックスソリューションの生成を実行できるように、オペレーティングシステム１２０上でプログラムデータ１２４とともに動作するように構成することができる。この上記の基本構成１０２は、図９において内側破線内の構成要素によって示される。

コンピューターデバイス１００は、付加的な機構又は機能、更には基本構成１０２と任意の必要とされるデバイス及びインターフェースとの間の通信を容易にするための付加的なインターフェースを有することができる。例えば、ストレージインターフェースバス１３４を介して基本構成１０２と１つ又は複数のデータ記憶デバイス１３２との間の通信を容易にするために、バス／インターフェースコントローラー１３０を用いることができる。データ記憶デバイス１３２は、リムーバブル記憶デバイス１３６、非リムーバブル記憶デバイス１３８、又はその組み合わせとすることができる。

リムーバブル記憶デバイス及び非リムーバブル記憶デバイスの例は、数例を挙げると、フレキシブルディスクドライブ及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような磁気ディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブのような光学ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）及びテープドライブを含む。例示的なコンピューター記憶媒体は、コンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータのような情報を記憶するための任意の方法又は技術において実現される揮発性及び不揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体を含むことができる。

システムメモリ１０６、リムーバブル記憶デバイス１３６及び非リムーバブル記憶デバイス１３８がコンピューター記憶媒体の例である。コンピューター記憶媒体は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、又は所望の情報を記憶するために用いることができ、かつコンピューターデバイス１００によってアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。任意のそのようなコンピューター記憶媒体は、コンピューターデバイス１００の一部とすることができる。

また、コンピューターデバイス１００は、バス／インターフェースコントローラー１３０を介して、種々のインターフェースデバイス（例えば、出力デバイス１４２、周辺機器インターフェース１４４及び通信デバイス１４６）から基本構成１０２への通信を容易にするためのインターフェースバス１４０も含むことができる。例示的な出力デバイス１４２は、グラフィックス処理ユニット１４８及びオーディオ処理ユニット１５０を含み、それらのユニットは、１つ又は複数のＡ／Ｖポート１５２を介してディスプレイ又はスピーカのような種々の外部ディスプレイと通信するように構成することができる。

例示的な周辺機器インターフェース１４４は、シリアルインターフェースコントローラー１５４又はパラレルインターフェースコントローラー１５６を含み、それらのコントローラーは１つ又は複数のＩ／Ｏポート６５８を介して入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス等）又は他の周辺機器デバイス（例えば、プリンタ、スキャナ等）のような外部デバイスと通信するように構成することができる。例示的な通信デバイス１４６はネットワークコントローラー１６０を含み、ネットワークコントローラーは、１つ又は複数の通信ポート１６４を介して、ネットワーク通信リンク上で１つ又は複数の他のコンピューターデバイス１６２との通信を容易にするように構成することができる。

ネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例とすることができる。通信媒体は通常、搬送波又は他の搬送機構のような、被変調データ信号内のコンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータによって具現することができ、任意の情報送達媒体を含むことができる。「被変調データ信号」は、特性セットのうちの１つ若しくは複数を有するか、又は信号内の情報を符号化するように変更された信号とすることができる。一例であって、限定はしないが、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続のような有線媒体、及び音響、無線周波数（ＲＦ）、マイクロ波、赤外線（ＩＲ）及び他の無線媒体のような無線媒体を含むことができる。本明細書において用いられるときに、コンピューター可読媒体という用語は、記憶媒体及び通信媒体の両方を含む場合がある。

コンピューターデバイス１００は、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルメディアプレーヤーデバイス、無線ウェブウォッチデバイス、パーソナルハンドセットデバイス、特定用途向けデバイス、又は上記の機能のうちのいずれかを含むハイブリッドデバイスのような小さなフォームファクタのポータブル（又は、移動）電子デバイスの一部として実現することができる。また、コンピューターデバイス１００は、ラップトップコンピューター及び非ラップトップコンピューター構成を含む、パーソナルコンピューターとして実現することもできる。

当業者には理解されるように、これまでの例、例証及びプロセスステップは、プロセッサベースシステム上の適切なコードによって実施することができる。本技法の種々の実施態様は、本明細書において記述されるステップのうちの幾つか又は全てを異なる順序において、又は概ね同時に、すなわち、並列に実行できることにも留意されたい。さらに、それらの機能は、Ｃ＋＋又はＪＡＶＡのような種々のプログラミング言語において実施することができる。当業者には理解されるように、そのようなコードは、メモリチップ、ローカル又はリモートハードディスク、光学ディスク（すなわち、ＣＤ若しくはＤＶＤ）又は他の媒体のような１つ又は複数の有形の機械可読媒体上に記憶するか、又は記憶するように構成することができ、その媒体は、記憶されたコードを実行するためにプロセッサベースシステムによってアクセスすることができる。

本開示は、本出願において記述される特定の実施形態に関して限定されるべきではなく、それらの実施形態は種々の態様を例示することを意図している。当業者には明らかであるように、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、数多くの変更及び変形を加えることができる。本明細書において列挙される方法及び装置に加えて、これまでの説明から、本開示の範囲内の機能的に等価な方法及び装置が当業者には明らかになるであろう。そのような変更及び変形は、添付の特許請求の範囲内に入ることを意図している。本開示は、添付の特許請求の範囲が権利を有する均等物の全範囲とともに、そのような特許請求の範囲によってのみ制限されるべきである。また、本明細書において用いられる用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、制限することは意図していないことを理解されたい。

本明細書中の概ね任意の複数形用語及び／又は単数形用語の使用に関して、当業者は、文脈及び／又は応用形態に相応しいように、単数及び／又は複数に解釈することができる。明確にするために、種々の単数／複数は、本明細書において明示される場合がある。

一般的に、本明細書において、そして特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本文）において用いられる用語は、包括的に「制限のない」用語として意図されることが当業者には理解されよう（例えば、用語「〜を含んでいる」は、「限定はしないが、〜を含んでいる」と解釈されるべきであり、用語「〜を有する」は「少なくとも〜を有する」と解釈されるべきであり、用語「〜を含む」は、「限定はしないが、〜を含む」と解釈されるべきである等）。具体的な数の請求項列挙を導入することを意図する場合には、そのような意図が請求項において明示的に列挙されることになり、そのような列挙がない場合には、そのような意図がないことが当業者には更に理解されよう。

例えば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項列挙を導入するために、前置きの言い回し「少なくとも１つ」及び「１つ又は複数の」の使用を含む場合がある。しかしながら、そのような言い回しを使用する場合、同じ請求項が前置きの言い回し「１つ又は複数の」又は「少なくとも１つの」及び数量を特定しない表現を含む場合であっても、数量を特定しない表現による請求項列挙の導入が、そのような導入された請求項列挙を含む任意の特定の請求項を、ただ１つのそのような列挙を含む実施形態に限定することを意味するように解釈されるべきではない（例えば数量を特定しない表現は、「少なくとも１つの」又は「１つ又は複数の」を意味するものと解釈されるべきである）。同じことは、請求項列挙を導入するために用いられる数量を特定しない表現の使用の場合にも当てはまる。さらに、具体的な数の導入された請求項列挙が明示的に列挙される場合であっても、そのような列挙が、「少なくとも列挙された数」を意味するように解釈されるべきであることが当業者には理解されよう（例えば、他の修飾語を用いない、「２つの列挙」のそのままの列挙は、少なくとも２つの列挙、又は２つ以上の列挙を意味する）。

本明細書において、本発明の或る特定の特徴のみが図示及び説明されてきたが、数多くの変更及び変形が当業者には思い浮かぶであろう。それゆえ、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨に入るような全ての変更及び変形を包含することを意図していることを理解されたい。

Claims (20)

1. 複数のマーケティングミックス変数のそれぞれは１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられており、当該複数のマーケティング変数を有するマーケティングデータをプレモデリングすること、
   前記１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するために、当該売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成すること、及び、
   前記１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を求めるために、前記応答モデルを解析すること、を含む、
   マーケティングミックスソリューションを生成するためのコンピューター実施方法。
2. マーケティングデータをプレモデリングすることは、
   前記複数のマーケティングミックス変数のそれぞれに１つ又は複数のマーケティングカテゴリを割り当てること、及び、
   探索的データ解析（ＥＤＡ）を実行することによって前記複数のマーケティングミックス変数を解析すること、を含む、
   請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
3. 前記探索的データ解析は、単変量解析、又は二変量解析、又は時系列分析若しくは因子分析を含む、
   請求項２に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
4. 売上及び／又は収入に基づくモデルを生成することは、１つ又は複数のマーケティングミックス変数を変換すること、及び／又は前記モデルに追加することを含む、
   請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
5. 前記１つ又は複数のマーケティングミックス変数は、アドストック変数、イベント変数、リード変数、ラグ変数及びそれらの組み合わせを含む、
   請求項４に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
6. 前記応答モデルは、線形回帰モデル、又は非線形回帰モデル、又は混合モデルを用いて生成される、
   請求項４に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
7. 前記応答モデルを解析することは、前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの前記個々の寄与に対する支出を比較することを更に含む、
   請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
8. 前記応答モデルを解析することは、所定の期間にわたる売上の変化に対する前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの前記個々の寄与を特定することを更に含む、
   請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
9. 前記応答モデルを解析することは、前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれについて投資利益率（ＲＯＩ）を比較することを更に含む、
   請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
10. 前記１つ又は複数の製品の全売上及び／又は収入に寄与する１つ又は複数のマーケティング戦略を特定すること、及び、
    前記マーケティングミックスソリューションを生成するために、前記特定されたマーケティング戦略に対する支出を調整すること、を含む、
    請求項１に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
11. 前記マーケティングミックスソリューションに基づいて、前記１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入を予測することを更に含む、
    請求項９に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。
12. １つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられるマーケティングデータを与えるためのユーザーインターフェースと、
    前記マーケティングデータを記憶するように構成されるメモリ回路と、
    前記メモリ回路にアクセスするように構成されるプロセッサと、を備え、該プロセッサは、前記マーケティングデータをプレモデリングするように、かつ売上及び／又は収入に基づく応答モデルを用いてプレモデリングされたマーケティングデータを解析して、前記１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するように構成される、
    マーケティングソリューションを生成するためのシステム。
13. 前記プロセッサは、複数のマーケティングミックス変数を１つ又は複数のマーケティングミックスカテゴリに割り当てるように、かつ探索的データ解析を用いて該マーケティングミックス変数を解析して、前記プレモデリングされたマーケティングデータを生成するように構成されるアプリケーションモジュールを備える、
    請求項１２に記載のシステム。
14. 前記マーケティングミックスカテゴリは、マクロ経済、販売促進、メディア関連、季節及びそれらの組み合わせを含む、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 前記プロセッサは、前記応答モデルを解析して、前記１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を特定するように構成される解析モジュールを備える、
    請求項１２に記載のシステム。
16. 前記解析モジュールは、前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの前記個々の寄与に少なくとも基づいてマーケティングミックスソリューションを生成するように構成される、
    請求項１５に記載のシステム。
17. 前記解析モジュールは、各マーケティング戦略の寄与率、該マーケティング戦略のそれぞれに関する推定支出、及び該マーケティング戦略をマーケットに導入するための推定スケジュールを求めるように構成される、
    請求項１２に記載のシステム。
18. 前記プロセッサは、前記特定された寄与マーケティングミックス変数に基づいて、最適なマーケティングミックスソリューションを生成するように構成される最適化モジュールを更に備える、
    請求項１２に記載のシステム。
19. 複数のマーケティングミックス変数のそれぞれは１つ又は複数の製品のためのマーケティング戦略に関連付けられており、当該複数のマーケティング変数を有するマーケティングデータをプレモデリングすること、
    前記１つ又は複数の製品の売上及び／又は収入に影響を及ぼす寄与マーケティングミックス変数を特定するために、当該売上及び／又は収入に基づく応答モデルを生成すること、
    前記１つ又は複数の製品の前記売上及び／又は収入に対する前記寄与マーケティングミックス変数のそれぞれの個々の寄与を求めるために、前記応答モデルを解析すること、
    前記寄与マーケティングミックス変数のぞれぞれの前記個々の寄与に応じて、１つ又は複数のマーケティング戦略を調整すること、を含む、
    マーケティングミックスソリューションを生成するためのコンピューター実施方法。
20. 探索的データ解析（ＥＤＡ）を実行することによって前記複数のマーケティングミックス変数を解析することを更に含む、
    請求項１９に記載のマーケティングミックスソリューションを生成するための方法。