JP2014132475A - マーケティングメッセージの有効性を予測するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現在及び将来のＷＯＭ予測の結果を向上させるための発見的システムを提供すること。
【解決手段】販売促進物品に対するマーケティングメッセージを入力するための手段と、前記販売促進物品に対するマーケティングメッセージを診断するための質問を予め格納した格納手段から抽出する手段と、インフルエンサーのコンピュータに前記抽出した質問または質問へのリンクを送信する手段と、前記質問に対する前記インフルエンサーの回答を収集する手段と、前記収集した回答に基づいてマーケティングメッセージの診断評点を算出する手段とを備えたことを特徴とするマーケティングメッセージの有効性を予測するシステム。
【選択図】図２

Description

本発明は一般にマーケティングキャンペーン及びマーケティングメッセージに関し、より詳細には、社会的ネットワークの中で口コミを起こすためのマーケティングキャンペーン又はマーケティングメッセージの有効性を分析する及び予測するシステム及び方法に関する。

口コミ（ＷＯＭ：Word of mouth）、即ち対人コミュニケーションは、個人的な推薦の言葉、証言、及びゴシップを含む多くの形がある。ＷＯＭは多くの場合、社会集団の構成員の間の様々な社会的きずなを介して広まる。これらきずなのいくつかは強いきずなであり得（例えば、親しい友人の間の社会的きずな）、そこではＷＯＭは自由に及び迅速に広まる。他のきずなは比較的弱いきずなであり得（例えば、仕事仲間の間の社会的きずな）、そこではＷＯＭはもっとゆっくりと広まる場合があり、留保される場合がある。マーケティングの分野においては、新製品又は新しいサービスを成功裏に立ち上げるために強い社会的きずなを介して広まるＷＯＭが非常に有益であることに疑いの余地はない。

ＷＯＭマーケティングは、使用されるマーケティングメッセージが異なった一連の基準を満たすように考案されてもよいという点で、従来のマーケティング技術とは有意に異なることが可能である。例えば、マスメディアのマーケティングメッセージは、典型的には最多数の潜在的消費者に届くように考案されているのに対して、ＷＯＭメッセージは目標社会的ネットワーク又は社会的ネットワークの目標グループ内で話される可能性が高いように考案されることが可能である。ＷＯＭメッセージはまた、その他の重要な基準を満たすように考案されていてもよい。例えば、メッセージは対話及び議論（共に口頭及び電子的）に組み込まれやすくてもよく、又は会話を切り出す話題であってもよい。これらの特性により、非常に影響力の大きい情報ブローカーを介してＷＯＭメッセージが社会的ネットワークの内部及び間により迅速に広まることが可能となり得る。

ＷＯＭがマーケッターにそれほど重要であることの一つの理由は、ＷＯＭは消費者間に最高度の信頼性を届けると考えられているからである。例えば、潜在的消費者は典型的には、正規の形態のプロモーションよりもＷＯＭプロモーションを信用する傾向がある。さらに、ＷＯＭは時として、消費者との個人的なつながりのほとんどない有料広告主を介してではなく消費者自身が信頼する社会的ネットワークを介して広まる。消費者は、従来のマスメディアを介して宣伝される企業のレトリックよりも、信頼できるコミュニケーションネットワークを介して広まる個人的意見により影響を受け易い。

マーケティングキャンペーンによって作り出されるＷＯＭ又は「バズ（buzz）」の量は、製品又はサービスの開発を続けて本格的な消費者向け商品とするかどうかを決定する重要な要因であり得る。ＷＯＭマーケティングは消費者の意識の割合及び選択の割合に影響を与えることができるので、充分なＷＯＭを引き起こさない一部の消費者向け商品は市場維持が困難である場合がある。ＷＯＭアドボカシー（advocacy）は消費者行動をあおる重要な要因であり得、製品又はサービスの市場における継続的成功の指標でもあり得る。このことは、消費者の関心及び購入意思を推し進めることを、社会的ネットワークに大きく又はもっぱら頼っている製品又はサービスに特に当てはまることであり得る。従って、目標市場グループの中の社会的きずなを分析する及び目標市場グループの中でＷＯＭを作り出すマーケティングキャンペーンの能力の確かな予測は不可欠である。

一つには、広告主が既存のメディアの形態を介して目標消費者に影響を及ぼすことに苦労しているという理由から、ＷＯＭがますます重要なマーケティング技術になりつつある。過去には、１つのテレビキャンペーンが目標市場内の大多数の消費者に伝わることが可能であった。今日では、同じテレビキャンペーンはキャンペーンの目標市場の氷山の一角のみに伝わる場合がある。これは一つには、標準メディア機器を介してアクセス可能なメディア・コンテンツの選択肢が広がったことに原因がある場合が考えられる。さらに、今日の科学技術に精通している消費者は、放送テレビジョンのような従来のメディア形式で宣伝される広告及びマーケティングにあまり関心を払わず、オンデマンド及び事前録画のテレビジョン並びにインターネットのような代替形態のメディアにより関心を持っている。チャットルーム、電子メール、ニュースグループ、オンラインディスカッション・フォーラム、インスタント・メッセージ、及び消費者が作り出すメディア、例えばブログ、はより多く見られるコミュニケーションのためのフォーラムになりつつある。

ＷＯＭはこれらを介してもまた電子的に広まる。しかしながら、特に電子的及び他の非伝統的なコミュニケーション・フォーラムを考えた場合に、マーケティングキャンペーン又はメッセージがどれほどのＷＯＭを作り出すのかを確実に予測するのは多くの場合、困難である。提案されたマーケティングキャンペーンが売上に与える影響を予測するためにかなりの試みがなされてきたが、これらの技術は多くの場合実行するのが極めて困難であり、費用がかかり、多くの場合一貫性のない結果を生じる。

更に、現在のキャンペーンスクリーニング手法のほとんどは、マーケティングキャンペーンが売り上げに与える潜在的影響のみを評価する。例えば、ＶＮＵマーケティング情報（VNU Marketing Information）のＢＡＳＥＳ（登録商標）スクリーニング・アプローチは、他のコンセプトと比較した販売見込み高に基づいてマーケティングコンセプトの評価を行う。しかしながら、このアプローチは、キャンペーンがＷＯＭを作り出す可能性を予測するとはいえ、消費者アドボカシー及びメッセージ増幅を判定しない。

従って、ＷＯＭを作り出すマーケティングキャンペーン又はメッセージの有効性を確実に予測するためのマーケティング手段を提供することが望ましい。ＷＯＭの可能性を最大にするためにメッセージを絞り込むのに用いられることが可能なマーケティングメッセージに関する診断用フィードバック情報を、報告することもまた望ましい。

ＷＯＭの広がりに最も影響力を有すると思われる有力な消費者及び情報ブローカーを特定するシステム及び方法を提供することが更に望ましい。注意深く作られたメッセージは、これら影響力のある消費者に送られてもよく、ＷＯＭを定量化し、及びＷＯＭを作り出すその能力を最大にするためにマーケティングメッセージを絞り込む（refine）ために、印象データを収集してもよい。

現在及び将来のＷＯＭ予測の結果を向上させるための発見的システムを提供することが更に望ましい。更に、これらの結果を、生産量、格付け、ブランド認知、及び販売情報と結びつけることもまた望ましい。

これら及び他の目的は、本発明の原理によって、ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性を評価するシステム及び方法を提供することにより達成される。マーケッターは、販売促進物品を売り込むための目標市場グループを選択する。次に、前記目標市場グループに関連する少なくとも１つの印象基準を満たすマーケティングメッセージを作成する。前記目標市場グループの部分集合に前記マーケティングメッセージを広めるための通信計画を作成する。フィードバックデータを前記部分集合から収集し、該データを分析して前記マーケッターに報告を返す。前記フィードバックデータは、同様の製品若しくはサービスカテゴリー又は業界の、マーケティングメッセージの他の分析及び結果と比較されてもよい。

本発明の一実施形態において、マーケティングメッセージ調査が開発され且つ前記目標市場グループの部分集合に送られる。次に、前記調査への回答が、購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅を含む一連のビジネスに関連したＷＯＭ基準との関連性について評価することが可能である。前記マーケティングメッセージが時間とともに伝わる推定速度、社会的ネットワーク内での前記メッセージの加速、前記メッセージの存続期間、前記メッセージの導入に対する潜在的障壁（例えば、地理的障壁又は文化の壁）、及び前記販売促進物品の性質が消費者の選択にどのように影響を与えるかなどの他のメッセージ基準もまた分析され、定量化され、及び前記マーケッターに報告を返されてもよい。これら評点は個別に分析されて前記マーケッターに報告が返されてもよく、又は１つ以上の複合評点が生成されて前記マーケッターに報告が返されてもよい。ＷＯＭの可能性（即ち、ＷＯＭ評点）を最適化するために、前記マーケティングメッセージが絞り込まれてもよい。

本発明の別の実施形態において、販売促進物品に関連する望ましい生産量又は資金（equity build）を受信する。前記販売促進物品に関するマーケティングメッセージは、該メッセージが前記望ましい生産量に対応するＷＯＭ評点に達するまで絞り込まれてもよい。さらに又は別の方法としては、生産量又は資金の目標を受信してもよく、該生産量又は資金に達成するために必要な前記ＷＯＭ評点が計算又は算出（derive）されてもよい。前記生産量又は資金情報は、市場の店舗データ又は売上高データから、並びに過去の結果から算出されてもよく、前記マーケッターに報告が返されてもよい。

本発明のさらに別の実施形態において、ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性を予測するための、処理装置で実行されるコンピュータプログラムが提供される。前記プログラムは、マーケティングメッセージを含むマーケティング調査を前記目標市場グループの部分集合に送るプログラム論理を含んでもよい。前記プログラム論理は、前記目標市場グループの前記部分集合から調査回答の形式でフィードバックデータを受信してもよい。前記プログラム論理は、次に、前記受信データを分析し、ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの能力を反映する少なくとも１つの評点を計算してもよい。前記プログラム論理は、それから、前記評点を、選択されたカテゴリー又は業界のマーケティングメッセージに関する他の評点と比較してもよい。前記プログラム論理は次に、前記ユーザー又はマーケッターに結果を出力する。

本発明の上記及びその他の特徴、本質並びに諸利益は、添付の図面に関連して提示した以下の詳細な説明を考察することでさらに明らかになるであろう。
本発明による例示的通信ネットワークトポロジーのブロック図。 本発明による例示的サーバーリソースのブロック図。 本発明による例示的マーケティングメッセージ調査の一部を示すディスプレイ画面。 本発明によるサンプルデータソースのＷＯＭ評点結果の例示的ディスプレイ画面。 本発明によるマーケティングメッセージの評点報告の一部を示す例示的ディスプレイ画面。 本発明によるサンプル販売促進物品カテゴリーに関するＷＯＭ評点と相関する予想生産量を示す例示的ディスプレイ画面。 マーケティングメッセージ通信計画を作成し、該計画を目標市場グループの選択された部分集合でテストする本発明による例示的プロセス。 ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性を予測する本発明による例示的プロセス。 マーケティングメッセージを生産量の予測及び他の市場データに結びつけるための本発明による例示的プロセス。 所望の生産量を受信した際の本発明による例示的プロセス。

本発明の実施形態は、ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性を予測するシステム及び方法に関する。マーケティングメッセージは、製品又はサービスの製造業者又はマーケッターによって作成されてもよい。メッセージは次のうちの１つ以上を行うために考案されていてもよい：１）製品又はサービスに関する認識を促す；２）製品又はサービスに関する興味又は好奇心を誘発する；３）製品又はサービスを再購入する又は再び試してみる動機を提供する；又は４）製品又はサービスに関する消費者アドボカシーを作り出す。マーケッターが、潜在的消費者が気付く、肯定的な印象を持つ、試す、再び試してみる、購入する、再購入する、及び／又は支持する（advocate）ことを望む製品又はサービスを、本明細書では販売促進物品（promotional item）と呼ぶ場合がある。

以下に記載される実施形態のいくつかにおいて、マーケッターは、販売促進物品を売り込むための１つ以上の目標市場グループを選択してもよい。目標市場グループは、例えば、年齢、性別、収入、居住、又は教育程度のような少なくとも１つの類似した社会人口統計特性を有する潜在的消費者の群である。

以下に詳述するように、インフルエンサーと呼ばれる社会的ネットワークの中の特定個人を用いて、マーケティングメッセージの特定の特徴を予測する一助とする。インフルエンサーは、目標市場グループ内で他者とアイデアを分かち合う可能性の高い、目標社会的ネットワークの中の非常に広い人脈を持った又は影響力の大きい消費者（例えば、多くの社会的きずなを有する消費者）である。

図１は本発明の一実施形態によるネットワーク図を示している。マーケティング機関１００は予測サーバー１１０を含んでもよい。いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０は処理回路、１つ以上の処理装置、メモリ（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、若しくはハイブリッド型メモリ）、又は、ネットワーク１２０、１２１、及び／若しくは１２２上でユーザー調査を送信し且つユーザー回答を受信するのに好適なプログラムを実行することのできる任意の他のハードウェア又はソフトウェアを備えていてもよい。プログラムは、受信した回答を分析し、受信した回答をメモリ（又は接続された格納先又はデータベース）に格納し、受信した回答に任意のその他好適な機能又はデータ操作を実行するように構成されたプログラム論理を含んでもよい。例えば、受信データは回答を格納する前後に正規化、最適化、又はソートされてもよい。さらなる安全性のため、プログラム論理はまた、データを伝送又は格納する前後に暗号化する及び／又は復号するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０は好ましいデータ又はネットワークフォーマットでユーザー調査を出力し且つユーザー回答を受信する。例えば、予測サーバー１１０は、ユーザー調査を含む１つ以上のウェブ・ページをホストし、ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２上でその他様々なウェブサービスを提供することのできる標準ネットワーク又はウェブサーバーを含んでもよい。この実施形態において、予測サーバー１１０はデータをＴＣＰ／ＩＰパケットとして出力及び受信してもよい。しかしながら、他の実施形態では、他のデータ及びネットワークフォーマットが使用される場合がある。例えば、予測サーバー１１０は、未処理のデータ（又は好ましいフォーマットのデータ）を別のフォーマットに変換し、別のフォーマットから変換する、変換ネットワーク／データ変換モジュール１０８を含んでもよい。ネットワーク／データ変換モジュール１０８は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアの両方の組み合わせにおいて実行されてもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク／データ変換モジュール１０８は、異機種ネットワーク型を接続する任意の好適なネットワークスイッチ又はゲートウェイを有していてもよい。例えば、ネットワーク／データ変換モジュール１０８は、セルラーネットワーク上でテキスト・メッセージを送信するためのＳＭＳ／ＭＭＳゲートウェイを有していてもよい。

例えば、予測サーバー１１０はユーザー調査を、リレーショナルデータベースに格納された１つ以上のテーブルから読みだした未処理テキスト（又は未処理のＸＭＬ−フォーマット）データとして出力してもよい。続いて、未処理のデータは、ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２で実行される伝送プロトコルが要求する場合は、コード化、圧縮、パケット化、及び／又はカプセル化される。例えば、ネットワーク／データ変換モジュール１０８は、１つ以上のショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）メッセージ又はマルチメディア・メッセージング・サービス（ＭＭＳ）メッセージとしてセルラーネットワーク１２１上で送られるテキスト調査を再フォーマット及び作成してもよい。別の例として、ネットワーク／データ変換モジュール１０８はテキスト調査を、ネットワーク１２０上で送信される１つ以上のインスタント・メッセージ（ＩＭ）としてフォーマットしてもよい。

描かれている実施形態において、ネットワーク１２０はインターネット・ネットワーク又はプライベート・ネットワーク（例えば、暗号化されたＶＰＮトンネル）を含む。いくつかの実施形態において、ユーザー調査形式のデータは、標準ＴＣＰ／ＩＰパケットとしてネットワーク１２０上で送られてもよい。調査は、電子メール、ＨＴＴＰウェブ・ページ、インターネット・リレー・チャット（ＩＲＣ）、又はＦＴＰを含む任意の好適な配送機構を使用してユーザーに送ることが可能である。ネットワーク１２０は、有線ネットワーク又は無線ネットワークであることが可能である。例えば、ネットワーク１２０は、ＷｉＭａｘ、ブルートゥース、８０２．１１、又は光ファイバーの（例えば、ソネット（SONET）ＯＣ−１２）ネットワークを含んでもよい。

図１の実施例において、ネットワーク１２１は有線電話（landline telephone）又は携帯電話ネットワーク（例えば、３−Ｇ ＣＤＭＡ，ＴＤＭ，又はＧＳＭネットワーク）を含んでいる。いくつかの実施形態において、調査は任意の利用可能なデータ又はメッセージ・サービスを用いてネットワーク１２１上で送られてもよい。他の実施形態において、音声自動応答装置（ＩＶＲ）システム（図示せず）は、調査依頼を処理し、調査結果を集計し、ユーザーに調査を配信するためにマーケティング機関１００で実行される。これら実施形態において、調査は、所望であれば、ネットワーク１２１上で音声認識可能にユーザーに送られてもよい。調査回答は、所望の調査回答選択肢に対応する文字を話すことにより、又はユーザーの電話機の適切なキー又は番号を押すことで入力されてもよい。短い音声による回答はまた、マーケティング機関１００によってディジタル方式で録音、及び保存されてもよい。デジタル音声は所望により好適なフォーマット（例えば、ＭＰ３、ＷＡＶ、ＷＭＡ、ＭＩＤＩフォーマット）に圧縮され及びコード化され、調査回答と共に格納することが可能である。あるいは、いくつかの実施形態において、ＩＶＲシステムは調査処理をサポートしなくてもよく、むしろユーザーによって調査を要求するために使用され、その時に調査は、ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２を介して別の好適なフォーマットで送られてもよい。

図１の実施例において、ネットワーク１２２はケーブルテレビ（ＣＡＴＶ）ネットワークを含んでいる。調査は、ネットワーク１２２に接続された任意の好適なマルチプルサービスオペレータ（ＭＳＯ）によって可能となってもよい。ＭＳＯは、様々な調査データソースにアクセスして、双方向テレビジョンアプリケーション（television application）又は同様のインターフェースを介して双方向的な調査をユーザーに提供することが可能である。ユーザーは、モトローラ社（Motorol）が提供するＤＣＴ ２０００、２５００、５１００、６２０８、又は６４１２セットトップボックス（ＳＴＢ）のような標準的なユーザーテレビ機材を介して双方向メディアアプリケーションにアクセスしてもよい。

いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０は、マーケティング機関１００内の格納されたデータ１０２及び様々な入出力装置に接続されてもよい。格納されたデータ１０２は、例えば、調査質問及び回答選択肢、マーケティング報告書、過去のＷＯＭの予測結果、評点基準、配信先一覧、ＷＯＭの普及（diffusion）、並びに任意のその他好適なマーケティング情報、を含む情報の１つ以上のデータベース（本明細書においてはデータソースと言う場合がある）を含んでもよい。入出力装置１０６は任意の好適な入力装置、出力装置、又は仕上げ装置、例えば、キーボード、マウス、カラープリンタ、又はポストプロダクション機能を有していてもよい。

マーケティング機関１００はまた市場データ１１２に接続されてもよい。市場データ１１２はマーケティング機関１００の外部として描かれているが、所望であれば、市場データ１１２はマーケティング機関１００内にホストされてもよい。あるいは、又は更には、市場データ１１２は、第三者マーケッター、コンサルタント、又は情報提供業者によって提供されてもよい。市場データ１１２は、例えば、販売促進物品の販売、店舗、及び生産量情報を含んでもよい。市場データ１１２はまた、市場占有率及び飽和水準、並びに競争業者の価格及び販売情報も含むこともできる。市場データ１１２の中の情報は、業界（例えば、ヘルス・アンド・ビューティーケア）、製品カテゴリー（例えば、整髪用ジェル）、目標市場グループ（例えば、都会の十代の若者）、所在地（例えば、ニューヨーク市の首都圏）、日付、又は任意のその他好適な基準によってソート又はグループ分けされてもよい。

予測サーバー１１０は、ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２との１つ以上のネットワーク接続（例えば、イーサネット、衛星、ケーブル、又は光ファイバー接続）を有していてもよい。ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２は、１つ以上のユーザー端末又は配信グループ（distribution group）、例えば配信グループ１３０に接続される。図１の実施例では、配信グループ１３０は４台のユーザー通信装置（即ち、通信装置１３２、１３４、１３６、及びＮ）の４人のユーザーを有しているが、配信グループ１３０は任意の好適な数の通信装置のより多い又は少ないユーザーを有していてもよい。加えて、配信グループ１３０の通信装置は、ネットワーク１２０、１２１、及び１２２の１つ以上に接続されてもよい。例えば、通信装置１３４は携帯電話機能を有するＰＤＡであってもよい。この装置は、セルラーネットワーク１２１と別個のデータネットワーク１２０、例えばインターネットの両方に接続されてもよい。別の実施例として、通信装置１３２は、ＣＡＴＶネットワーク１２２とデータネットワーク１２０の両方に接続されてもよいテレビ・セットトップボックスであってもよい。通信装置１３２、１３４、１３６、及びＮは、コンピュータ機器、電話機、テレビ機材、手持ち式のコンピュータ機器、形態電話機、ＰＤＡ、又はネットワーク１２０、１２１、及び１２２の少なくとも１つに接続可能な任意のその他通信装置を含んでもよい。

いくつかの実施形態において、配信グループ１３０内の通信装置１３２、１３４、１３６、及びＮは、ネットワーク１２０、１２１、及び／又は１２２に恒久的に接続されていなくてもよい。例えば、配信グループ１３０は、５００の電子メールユーザーの群を有してもよい。これら５００の電子メールユーザーは断続的にネットワークアクセスする（例えば、電子メールをチェックする際に周期的にンターネットにアクセスする）ことができる。別の例として、配信グループ１３０は、オンラインチャットルーム、掲示板、情報グループ、又は他の電子ディスカッション・フォーラムのメンバーを含んでもよい。いくつかの実施形態において、配信グループ１３０のメンバーは、電子メールアドレス、ネットワークアドレス（例えば、ＩＰアドレス）、ユーザーネーム（例えば、チャットルームでのハンドルネーム又はニックネーム）、又は任意の他の好適な判断基準によって識別されてもよい。

図１では予測サーバー１１０は、マーケティング機関１００の内部に示されているが、所望であれば、サーバー１１０はマーケティング機関１００の外部の第三者位置に設置されてもよい。更に、前述のように、予測サーバー１１０は、ユーザー調査を送り、回答を処理し、並びに調査結果を集計及び格納するプログラム論理を含む。これら機能の一部又は全ては、１つ以上のアプリケーション・プロセスを用いて実行されてもよい。いくつかの実施形態において、これらプロセスは予測サーバー１１０の外部から実行されてもよく、又は外部から一部実行されてもよい。例えば、プロセスの１つ以上は、予測サーバー１１０ではなくサーバー又はホストコンピュータで少なくとも一部は実行されてもよい。このサーバー又はホストコンピュータは、マーケティング機関１００の内部に共同設置されてもよく、別のファシリティーに配置されてもよい。さらに、アプリケーション・プロセスの１つ以上はクライアント・サーバー又は分散型アーキテクチャを用いて実行してもよく、アプリケーション・プロセスのいくつかはクライアントプロセスの形でホストでローカルに実行され、アプリケーション・プロセスのいくつかはサーバープロセスの形でリモートロケーションで実行される。アプリケーションはまた、所望であれば、複数の通信装置及び／又はサーバーとの間で配信されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、調査は、作業負荷及びネットワーク待機時間を削減するためにウェブサーバーのクラスタ上でホストされる。１つ以上のクライアント・ネットワーク・ソケットは、必要に応じて、マーケティング機関１００（又は第三者位置）からデータを送受信するために配信グループ１３０の各通信装置上で開かれてもよい。

図２は、本発明の一実施形態の予測サーバー１１０が利用可能な例示的なサーバーリソースを示している。１つ以上のマーケティングメッセージ２００が予測サーバー１１０に入力されてもよい。典型的な使用シナリオでは、同一販売促進物品に関連する４個〜６個の異なるマーケティングメッセージが、分析用に予測サーバー１１０に提供されてもよい。予測サーバー１１０は、ＷＯＭを作り出す原因の鍵となる基準のそれぞれに関する、数値、即ち評点を含み得るＷＯＭ予測レポート２２０を出力してもよい。記載された実施形態において、ＷＯＭを推し進める一連の鍵となる基準は、購入意思（ＰＩ）、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅を含んでもよい。しかしながら、他の実施形態において、一連の鍵となる基準はオンザフライで動的に調節されてもよく、その結果新しい基準が加えられてもよく又は一連の鍵となる基準から既存の基準がリアルタイムで削除されてもよい。次に、ＷＯＭ評点は一連の選択された鍵となる基準に応じて計算され得る。予測サーバー１１０はまた、同様のカテゴリー、業界、又は口コミ要素（talkability）範囲の他のメッセージとの比較データも提示することができる。

ＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性の予測を出力するために、予測サーバー１１０は、インフルエンサー調査２１０の形のインフルエンサーからのフィードバックデータを使用してもよい。インフルエンサー調査の実施例が以下に記載の図３に描かれている。いくつかの実施形態において、インフルエンサー調査２１０は、電子メール又は他の何らかの好適な配信サービスを介してインフルエンサーに電子的に送られてもよい。例えば、ＩＭロボットを使用して、インスタント・メッセージ（ＩＭ）調査を自動で周期的にユーザーに送ってもよい。調査は、ＩＭに実際に埋め込まれてもよく、或いはＩＭに、調査をホストするウェブサイトへのリンクを含めることが可能である。別の実施例として、調査はＳＭＳ／ＭＭＳを介してネットワークユーザーに配信されてもよい。いくつかの実施形態では、予測サーバー１１０は、インフルエンサー調査へのリンクのみをインフルエンサーに送る。他の実施形態では、実際の調査がインフルエンサーに送られる。

例えば、インフルエンサー調査２１０は、予測サーバー１１０上で動くウェブサーバーによって、ジャバスクリプト対応ＨＴＭＬ形式のウェブ・ページとしてホストされるのが好ましい。ハイパーリンクを追跡する際、インフルエンサーは標準のＷｅｂブラウザを使用して調査にアクセスすることが可能である。しかしながら、他の実施形態では任意の好適な配信方法又はホスティング方法を使用してもよいことは明確に理解されるべきである。調査結果はインデックスを付けられ、分析のために予測サーバー１１０又は連結された記憶装置に格納される。例えば、調査質問及び結果を１つ以上の連結されたデータベース又はデータソースに直接格納するために、及びそこから直接入手するために、一連のアクティブ・サーバー・ページ（ＡＳＰ）、ＡＳＰ．ＮＥＴページ、又はその他同様のページを使用してもよい。

予測サーバー１１０はまた自由回答式質問法２１２を処理してもよい。いくつかの実施形態において、自由回答式質問法２１２はインフルエンサー調査２１０の一部である。他の実施形態において、自由回答式質問法２１２はインフルエンサー調査２１０とは別に送られる及び受け取られてもよい。自由回答式質問法２１２は、従来の多項選択、正誤式、又は範囲質問（range question）に比べてより詳細を提供することができ、総合的ＷＯＭ予測ツールの重要な一部であり得る。自由回答式質問法は定量化するのが困難であり得るので、いくつかの実施形態では、自由回答式質問法はＷＯＭ予測アルゴリズムで直接（例えば、自動的に埋め込まれて）使用されることはない。むしろ、これら実施形態において、非制限回答は、オペレータ又はマーケッターが結果を微調整するために手動で閲覧される。例えば、非制限回答は図５のリンク５２２（以下に記載）をクリックすることで閲覧されてもよい。

予測サーバー１１０はまた、インフルエンサー調査２１０を処理するために統計分析２１４を使用して用いてもよい。いくつかの実施形態において、インフルエンサー調査２１０におけるそれぞれの質問の回答には（いくつかの実施形態において自由回答式質問法２１２を除く）数字又は文字による評価が付けられる。次にそれぞれの質問には評価値が付けられる。例えば、購入意思質問「このアイデアを読んだ後、この販売促進物品の購入にあなたはどのような関心をお持ちですか？」は次の５つの回答選択肢を有していてもよい：「購入に興味はない」；「見かけた場合は購入するかもしれないししないかもしれない」；「両親に定期的な買物の一環として購入するようにお願いする」；「購入するのが楽しみである」；及び「購入するのが待ちきれない。購入するために出かける」。

上記５つの回答の一つ一つに、まず数字又は文字の識別子（例えば、文字Ａ〜Ｅ）が割り当てられる。続いて予測サーバー１１０は各回答に評価値を付ける。例えば、この統計分析は、商品を購入するために出かけると述べた消費者の１００％は最終的には商品を購入するが、一方で購入するのが楽しみであると述べたにすぎない消費者は５０％だけが最終的に商品を購入するということを明らかにする場合がある。この例示的な統計モデルを用いて、予測サーバーは、選択肢Ｄに値０．５、選択肢Ｅに値１．０、及び他の回答選択肢の全てに値０を割り当てる。次に、商品購入の意思のある回答のパーセンテージ（即ち、メッセージ購入意思（purchase intent）、又はＰＩ）を次のように計算してもよい：

（式中、Ｎは購入意思質問に対する回答の総数であり、ｗ_iは回答者の回答選択肢に割り当てられた評価値である）。質問回答選択肢に割り当てられる評価値は任意の好適な値をとってもよい。

他の鍵となる基準（例えば、メッセージアドボカシー及びメッセージ増幅）は同様のやり方で計算されてもよい。例えば、例示的なメッセージアドボカシーの質問は、マーケティングメッセージ（又はマーケティングメッセージに関連する販売促進物品）を他者（例えば、回答者の友人）と分かち合うことへの回答者の関心について尋ねてもよい。例示的なメッセージアドボカシーの質問への回答範囲は、「関心がない」「関心があると関心がないのどちらでもない」「少し関心がある」「非常に関心がある」及び「極めて関心がある」を含んでもよい。購入意思に関して上述した処理と同様に、それぞれの回答選択肢に識別子が割り当てられる（例えば、文字Ａ〜Ｅ）。この統計分析２１４を用いて、評価値がそれぞれの回答選択肢に割り当てられ、式１と同様の等式を用いてメッセージのアドボカシーのパーセンテージを算出してもよい。

インフルエンサー調査２１０では、いくつかの鍵となる基準（購入意思を含む）は１つを超える等式から計算されてもよい。基準を計算するために１つを超える等式を用いる場合、予測サーバー１１０は基準計算のそれぞれの質問に評価値を割り当ててもよい。予測サーバー１１０は次に、評価につながる全質問の加重平均を算出することにより鍵となる基準の評点を計算してもよい。

評価値として選択された上記の値は例示にすぎない。いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０は、入手可能な市場データ又は統計モデルの変化に基づき評価値を動的に調節してもよい。評価値は更新されると、ＷＯＭ予測レポート２２０はそれに対応してリアルタイムで更新されてもよい。いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０はＷＯＭ予測レポート２２０を、認定されたネットワークユーザーがアクセス可能なウェブ・ページの標準インターフェースを介して入手可能としてもよい。他の実施形態において、ＷＯＭ予測レポート２２０は、予測サーバー１１０に格納されるダウンロード可能なＰＤＦファイルとして入手可能とする。

予測サーバー１１０は、メッセージ増幅を含む上記鍵となる基準の１つ以上を計算するために、格納された普及の社会的ネットワークモデル２０２にアクセスしてもよい。例えば、予測サーバー１１０は、よく知られているバス型普及モデル（Bass diffusion model）、ロジャーの採用／革新曲線（Rogers adoptions／innovation curve）、及び他の社会普及モデルとして認められているもの全てにアクセスしてもよい。普及の社会的ネットワークモデル２０２を用いて、予測サーバー１１０は次の１つ以上を含む様々な好適な動作を行ってもよい：１）インフルエンサー調査２１０からの質問及び質問への回答の追加、削除、又は変更；２）インフルエンサー調査２１０の回答に割り当てられた評価値の調節；３）１つ以上の鍵となる基準の算出に含まれる、質問に割り当てられた評価値の調節；及び４）ＷＯＭ予測の総合評点の計算に使用される鍵となる基準に割り当てられた評価値の調節。上記動作のそれぞれは全調査を送る前又は調査が行われている最中に実行されてもよい。例えば、所定数の回答を受け取った後、調査質問及び／又は質問の回答選択肢は変更されてもよい。一部応答集合に基づいて調査質問又は回答選択肢を変更することにより、より具体的な又は目標とする結果が得られる場合がある。

例えば、調査質問は次の３つの回答選択肢を有していてもよい：「私はこのアイデアが嫌いである」、「私はこのアイデアが好きである」、及び「私はこのアイデアが大好きである」。質問に対する最初の５００のユーザー回答のどれもが「私はこのアイデアが嫌いである」でない場合は、回答選択肢は同時に絞り込まれることが可能である。この実施例を用いて、回答選択肢「私はこのアイデアが嫌いである」は回答選択肢「私はこのアイデアが非常に好きである」と置き換えられてもよい。このように、調査は同じ数の回答選択肢を用いてより正確な結果を得られる場合がある。別の実施例として、所望であれば、回答選択肢に割り当てられる評価値もまた調査が行われている最中に同時に調節されてもよい。

いくつかの実施形態において、メッセージ増幅を計算するために、社会的ネットワークモデル２０２は、インフルエンサー調査２１０に含まれる１つ以上の増幅質問（amplification question）に対するのそれぞれの回答に割り当てられる理想評価値を提供してもよい。社会的ネットワークモデル２０２から算出される評価値は、より一層の正確さ及びより信頼性のある結果を提供する可能性がある。

いくつかの実施形態において、予測サーバー１１０はまた、過去の予測結果２０６からのフィードバックを使用してもよい発見的予測アルゴリズム２０４も使用してもよい。例えば、同様のカテゴリー、業界、又は口コミ要素の中のマーケティングメッセージの他の最近の予測結果と比較して、購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅を含む鍵となる基準評点が提示されてもよい。例えば、新しい整髪用ジェル用マーケティングメッセージは、整髪用ジェルのカテゴリー（又はヘルス・アンド・ビューティーケア業界）の他の製品とのみ比較されてもよい。あるいは又は更には、ＷＯＭ予測結果はユーザー指定の時間範囲以内に算出された結果とのみ比較されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、６か月以上前の予測結果は基準評点の計算から除外してもよい。別の実施形態において、予測結果に所与のカテゴリー又は業界の全ての結果を使用するが、古い結果よりもより最近の結果が更に重要視される。これら実施形態において、最近の結果により重きを置くために移動平均を用いてもよい。

図４及び図５に関して以下により詳述されているように、結果比較の範囲はＷＯＭ予測レポートに有意に影響を及ぼしてもよい。このように、既知の結果を有する他のマーケティングメッセージを目安として、過去の予測結果からのフィードバック及び市場データ２０８の分析から得られる事後予測データにより、３つの鍵となる基準評点が付けられてもよい。

図３は、調査領域３０２、マーケティングメッセージ領域３０４、並びにボタン３０６及び３０８を含む例示的ディスプレイ画面３００を示している。図３の実施例に描かれているように、マーケティングメッセージは、調査領域３０２の右側のメッセージ領域３０４に記載されていてもよい。マーケティングメッセージの記載又は提示に加えて、メッセージ領域３０４には販売促進物品もまた記載され及び／又は描かれてもよい。所望であれば、販売促進物品の絵、技術的説明、及び更なる情報へのリンク集もまた、メッセージ領域３０４でユーザーに提供されてもよい。

調査領域３０２には、インフルエンサー調査の質問がユーザーに示されてもよい。いくつかの実施形態において、全調査質問は一つのページに提示される。例えば、垂直スクロール・バーを有するテキスト領域を用いて調査質問を表示してもよい。ユーザーは全調査を見るために調査領域３０２内を上下にスクロールすることが可能である。他の実施形態では、一連のリンクされているページを用いて調査の質問全てを表示する。一つの質問がリンクされているページのそれぞれに記載されてもよく、又はいくつかの質問が一つのページに記載されてもよい。

いくつかの実施形態において、調査領域３０２の調査質問はスクリーニング質問、鍵となる基準質問、診断質問、及び任意の段階質問の４種類に分けられてもよい。潜在的回答者を選抜して鍵となるインフルエンサーを特定するために、調査領域３０２に１つ以上のスクリーニング質問を記載してもよい。例えば、スクリーニング質問は、潜在的回答者の使用頻度又は好ましいブランドに関するものであってもよい。新しい整髪用ジェルに関するインフルエンサー調査に含まれるスクリーニング質問は、例として「どのブランドの整髪用ジェルを最も頻繁に使用しますか？」又は「一週間に何回整髪用ジェルを使用しますか？」を含んでもよい。

調査領域３０２の２番目の種類の質問は鍵となる基準質問を含んでもよい。上記のように、マーケティングメッセージがＷＯＭを作り出す能力は、３つの鍵となる基準である、購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅、の機能であってもよい。これら３つの鍵となる基準は、肯定的なＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性に影響を与える最も大きな要因を表していてもよい。更に、これら３つの鍵となる基準は統計的に互いに大きな相関関係はなく、結果として同様の調査回答を有するメッセージの間での歪曲の少ない結果が得られ且つより優れた差別化ができる。上記のように、マーケティングメッセージに伴う、購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅は、インフルエンサー調査の１つ以上の質問から予測サーバー１１０（図１）によって定量化されてもよい。主要な基準質問の正確な表現法（及び数）は上記のように様々であってもよいが、例示的な質問を以下に示す。

購入意思：購入意思に関する質問は、熱心な人を特定する、及びインフルエンサーが販売促進物品を購入する、再購入する、試してみる、又は再び試してみる可能性を判定するのに役立つ場合がある。購入意思の評点は、マーケティングメッセージに基づいて販売促進物品を購入する意思のある消費者の数を定量化してもよい。例えば、購入意思を計算するために用いる一つの質問には、「このアイデアについて読んだ後、購入すること／試すことにどのくらい関心を持っていますか？」が含まれてもよい。

メッセージアドボカシー：メッセージアドボカシーに関する質問は、インフルエンサーが販売促進物品の仲介人（即ち、アドボカシー）になる可能性を判定するのに役立つ場合がある。メッセージアドボカシーの評点は、マーケティングメッセージが販売促進物品に関する肯定的なＷＯＭを広める能力を定量化することが可能である。例えば、メッセージアドボカシーを計算するために用いる一つの質問には、「このアイデアについてもっと話すこと及び知ることにあなたの友人はどれほど関心を持っていますか？」が含まれてもよい。

メッセージ増幅：メッセージ増幅に関する質問は、メッセージのＷＯＭが広まる可能性を判定するのに役立つ場合がある。メッセージ増幅は、メッセージの個人的リスクの減少に起因して、メッセージがインフルエンサーの社会的ネットワークを介して普及し易いことに正比例していてもよい。メッセージ増幅の評点は、マーケティングメッセージのＷＯＭが及ぶ予想された範囲を定量化してもよい。例えば、メッセージ増幅を計算するのに用いられる一つの質問は、「あなたが最も頻繁に話をする１０人の友人のうち何人にこのアイデアに関して話しますか？」が含まれてもよい。

上記調査質問及び鍵となる基準は単に例示的なものである。他の調査質問及び鍵となる基準もまた、ＷＯＭの発生及び広まりの背後にある推進要因を定量化するために用いられてもよい。

診断質問もまた調査領域３０２に含まれてもよい。診断質問はマーケティングメッセージを絞り込む又は改善する貴重なフィードバックを提供してもよい。いくつかの実施形態において、診断質問のいくつかのカテゴリーを、革新性又は独自性、消費者の好み、及び信憑性に関する質問を含むインフルエンサー調査に含ませてもよい。いくつかの実施形態において、これら診断質問は鍵となる基準質問の後に提示されてもよい。しかしながら、鍵となる基準質問と診断質問を同じ調査の中で交互に行うといったように、質問を任意に配置してもよい。

例えば、メッセージの好みに関する診断質問は、「全体的に見て、あなたはこのアイデアをどのくらい好きですか？」が含まれてもよい。「好きではない」から「大好きである」にわたる回答選択肢を回答者に提示してもよい。予測サーバーは診断質問全てを処理し、マーケティングメッセージの１つ以上の診断評点を導き出してもよい。これら評点は次に、その評点を増加させる又は最適化するために、メッセージを絞り込むのに使用される。

任意の段階質問もまた調査領域３０２に含まれてもよい。以下により詳細に記載されるように、調査は、マーケティングメッセージの開発プロセス中の様々な時期又は段階にインフルエンサーに配信されてもよい。調査は、それぞれの段階で異なるインフルエンサーの群に配布されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、段階特有の質問をインフルエンサー調査に加えてもよい。第１段階において、マーケティングコンセプトに関する１つ以上の段階質問が調査領域３０２に含まれてもよい。例えば、調査の第１段階で、所望のブランドが持つ資産的価値を伝えるマーケティングコンセプトの有効性に関して尋ねる質問を、調査に含ませてもよい。

第２段階で、潜在的増幅手段に関する１つ以上の質問を調査に含めることが可能である。例えば、メッセージ増幅手段には、販売促進物品の試供品、ステッカー、はがき、ゲーム、リストバンド、又はＷＯＭを増幅し且つ販売促進物品に関する会話を誘発するために考案された任意の他の手段が含まれてもよい。第２段階の調査に含まれる段階質問は、例えば、インフルエンサーがその友人と特定の増幅手段を共有したいですかと尋ねてもよい。第３段階は品質管理調査の最終配信を含んでもよい。この調査の最終配信は、調査の初回配信以来、市場要素及び社会動向が有意に変化していないことの検証として用いてもよい。いくつかの実施形態においては３段階の調査配信が用いられてもよいが、段階及び調査配信の的確な数はマーケッターによって選択されてもよい。例えば、費用をかけないキャンペーンでは、プログラム費用を削減するために少ない段階を用いてもよい。

上記の質問は自由回答式、多項選択式、範囲式、正誤式、又は任意の他の種類の質問で構成されてもよい。例えば、メッセージ又は販売促進物品の信頼性に関する診断質問は、「全く信頼していない」から「完全に信頼している」までの範囲の回答を有していてもよい。調査質問への回答を受信するために、ラジオボタン、テキストボックス、テキスト領域、ドロップダウン選択肢リスト、又は任意の他の入力ウィジェットを使用してもよい。更に、回答選択肢は、調査回答の当てずっぽうの選択又は「直線」選択の影響を軽減するために、同じ調査の中の調査質問の間で逆にしてもよく又は再順序付けしてもよい。

記載された実施形態において調査はウェブ・ページ又は又は同様のインターフェースを介して電子的にインフルエンサーに送られるが、調査はまた、郵便を含んだより伝統的手段でインフルエンサーに送られてもよい。調査が完了して（場合によっては切手を貼ってある返信用郵便によって）返送されると、調査回答は手動で入力又はスキャンされ、電子的に取り込まれる（例えば、ＯＣＲまたは他の何らかの回答認識技術によって）。調査が電子的に提出されていない場合は調査回答の処理はより面倒であり得るが、処理効率を上げるためにいくつかの実施形態では標準バブルテストの形態を用いてもよい。

電子調査を用いる場合、いくつかの実施形態において、インフルエンサーは新しい調査が入手可能になった際に電子メール通知を受けることが可能である。インフルエンサーは、電子メール通知メッセージに埋め込まれたハイパーリンクを介して新しい調査にアクセスしてもよい。更に又は別の方法としては、インフルエンサーは調査をホストしているサービス又はウェブサイトにログインしてもよい。ログインすると、ユーザーは入手可能な未完成の全調査を閲覧し、全て完了した調査を閲覧し、後に完了させるために部分的に完了した調査を保存し、ユーザーのプロファイルを更新し、調査群の他のメンバーとチャットし、又は任意の関連機能を実行してもよい。

予測サーバー１１０（図１）は１つ以上の固有識別番号３１０を調査又はインフルエンサーに割り当ててもよい。図３の例において、調査は１つ以上の識別番号３１０を非表示フィールドとして調査ウェブ・ページに含んでいる。いくつかの実施形態において、これら識別番号は、調査を受ける特定のインフルエンサーを固有に識別する識別番号を含んでもよい。この識別子は、インフルエンサーが調査結果を保存し、調査が最後に保存された場所から再開できるように調査回答と共に保存されてもよい。調査は、マーケティング機関１００（図１）の予測サーバー１１０（図１）、又はインフルエンサーそれぞれの個人的な端末に保存されてもよい。調査結果が安全でない場所に保存される場合には、調査結果は保存前に暗号化されてもよい。いくつかの実施形態において、インフルエンサーの固有の識別子が、インフルエンサーの調査結果にアクセスする及び結果を暗号化／復号するための暗号化キーとして使用されてもよい。

いくつかの実施形態において、いくつかの他の固有の識別子もまたこの調査又は調査を受けるインフルエンサーと関連付けられている。例えば、固有の調査識別子は、調査質問及び回答選択肢を固有に識別するために用いられてもよい。例えば、１つのマーケティングメッセージに関する調査はいくつかの異なったバージョンを有していてもよい。いくつかのバージョンでは、質問及び／又は回答選択肢は上記のように再順序付けしても又は絞り込まれてもよい。これら実施形態において、調査のそれぞれのバージョンには異なる調査識別番号が割り当てられてもよく、調査結果の集計の予測調査で使用されてもよい。

調査回答を予測サーバーに提出するために、インフルエンサーは提出ボタン３０６を選択してもよい。いくつかの実施形態において、提出ボタン３０６を選択する際、インフルエンサーには調査質問の１つ以上の追加のページが提示される。これら実施形態において、調査回答は、一度に１ページずつ漸増式に予測サーバーに提出されてもよい。あるいは、調査回答はローカル・ユーザー端末にキャッシュ格納されて、一定の調査が完了した後でまとめて提出されることが可能である。このことは帯域幅が制限された環境において帯域幅を節約するのに役立つ。提出ボタン３０６を選択する際、調査回答は、予測サーバー１１０（図１）でアクセス可能なデータベース、ハードディスク、又は他の記憶装置に保存されてもよい。

ヘルプ情報を有するページ、フレーム、又はウインドウを立ち上げるため、インフルエンサーはヘルプボタン３０８を選択してもよい。ヘルプボタン３０８を選択する際、インフルエンサーには頻繁に尋ねられる質問（ＦＡＱ）、調査の説明、又は任意の他の好適な情報が提示されてもよい。

必要な数の（例えば、ユーザーが選択した基本サイズ）インフルエンサーの調査結果を予測サーバー１１０（図１）が受け取った後、サーバーはＷＯＭ評点結果を算出し、これらの結果をマーケッターに提示してもよい。いくつかの実施形態において、マーケティングメッセージの結果は、それぞれの調査が提出された後に、特定の調査及びマーケティングメッセージのために計算し直されてもよい。他の実施形態において、システムが指定した数の調査が提出された後にのみ調査が計算し直されてもよい。例えば、１０人のインフルエンサーが特定のマーケティングメッセージに関する調査回答を予測サーバー１１０（図１）に提出した後、サーバーは対応するマーケティングメッセージのＷＯＭ評点を更新してもよい。

図４はＷＯＭ評点結果の例示的ページを示している。ディスプレイ画面４００は表４０１及びデータソースセレクタ４３０を含んでもよい。いくつかの実施形態において、表４０１は、現在のデータベース又はデータソースの全マーケティングメッセージの結果を反映してもよい。表４０１はまた、特定の業界又は製品カテゴリーの結果を反映するように調節されてもよい。例えば、データソースセレクタ４３０を調節することにより、表４０１は、選択されたデータソースの中の調査結果を反映させるように自動的に更新されてもよい。図４の実施例において、表４０１はヘルス・アンド・ビューティーケア業界の販売促進物品に関する結果を含んでいる。

表４０１は、様々な形で結果を表示してもよい。例えば、３つの鍵となる基準（購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅）が、表の冒頭にそれぞれ列４０２、４０４、及び４０６として記載されてもよい。いくつかの実施形態において、列４０６は、メッセージ増幅に関する質問に最も高い答えを選択して（例えば、１０人の親しい友人のうち１０人と共有する）答えたインフルエンサーのパーセンテージを示している。列４０８は、特定のマーケティングメッセージの増幅質問に最も低い答え（例えば、１０人の親しい友人のうち０〜２人と共有する）を選択したインフルエンサーのパーセンテージを反映する可能性がある。列４１０、４１２、及び４１４はそれぞれ、メッセージ又は販売促進物品の独自性、信頼性、及び好みに関する診断質問への肯定的な回答のパーセンテージを挙げてもよい。

表４０１の列は単なる例示である。列は、本発明の精神を逸脱することなく追加又は削除してもよい。マーケッターに更なる情報を提供するために、１つ以上の新しいメッセージ増幅の列を設けてもよい。例えば、（調査のメッセージ増幅質問から）マーケティングメッセージを１０人の親しい友人のうち５〜９人と共有するであろうと答えた回答者のパーセンテージに対応する新しい列を表４０１に挿入してもよい。これは、メッセージ増幅（例えば、列４０６）を高く、メッセージ増幅（例えば、列４０８）を低く、及びメッセージ増幅（例えば、新しい列）を中位に、回答した回答者のパーセンテージを反映する列の挿入となる場合もある。

列４０２〜４１４のそれぞれは、データソースセレクタ４３０で選択されたデータソースの中の全マーケティングメッセージに関する肯定的な調査回答の最小パーセンテージ及び肯定的な調査回答の最大パーセンテージのデータコラムを伴ってもよい。図４の実施例において、ヘルス・アンド・ビューティーケア業界の、マーケティングメッセージを伴う販売促進物品を購入する意思がある回答者のパーセンテージは、最低値３．２３％〜最高値３７．１８％の範囲であった。上記のように、購入意思は、購入意思に関する１つ以上の調査質問から算出されてもよい。これは最小割合のカラム４１６及び最大割合のカラム４１８で反映される。列４０２〜列４１４のそれぞれはまた、低三分位範囲（即ち、メッセージの最も低い１／３の結果）、中三分位範囲（即ち、メッセージの中位の１／３の結果）、及び高三分位範囲（即ち、メッセージの最も高い１／３の結果）の内訳を含んでもよい。これら値はそれぞれカラム４２０、４２２、及び４２４に記載されてもよい。

特定のマーケティングメッセージに関する結果は、図５の例示的な表示５００のように報告形式で表示されてもよい。いくつかの実施形態において、表示５００は電子表示、例えば、ウェブ・ページ又は電子文書（例えば、マイクロソフト（登録商標）のワード文書又はＰＤＦ文書）であってもよい。マーケティングメッセージの名前又は識別番号はタイトル領域５３０に表示されてもよい。タイトル領域５３０はまた、表５０１に列挙される報告データの作成日を含むことも可能である。列５０２に、メッセージに関連する業界又は製品カテゴリーが表示されてもよい。業界の下の列５０４には、基本サイズ（例えば、実際又は予想される回答者）が表示されてもよい。列５０４の値は、新しい回答者が調査回答を提出したとき（及びそれら回答が表５０１の結果に反映されたとき）に更新されてもよい。列５０６にはメッセージの総合評点が表示されてもよい。いくつかの実施形態において、メッセージには、素晴らしい、非常に良い、良い、まあまあである、及び悪いという総合評点が与えられてもよい。素晴らしいという評点は、３つの鍵となる基準の全てに関して高三分位値で機能したメッセージに割り当てられてもよい。非常に良いという評点は、３つの鍵となる基準の２つに関して高三分位値で機能し、さらに低三分位値の基準がないメッセージに割り当てられてもよい。良いという評点は、３つの鍵となる基準の１つに関して高三分位値で機能し、さらに低三分位値の基準がないメッセージに割り当てられてもよい。まあまあであるという評点は、１つの鍵となる基準に低三分位値の評点を有するメッセージに割り当てられてもよい。最後に、悪いという評点は、２つ以上の鍵となる基準に低三分位値で機能したメッセージに割り当てられてもよい。他の実施形態において、上記の基準を定量化するために数値の総合評点が表示されてもよい。例えば、メッセージの総合評点に０〜９０の評価を用いてもよく、高三分位値にある主要な基準のそれぞれに３０ポイントが与えられる。中三分位値には１０ポイント、及び低三分位値には０ポイントが与えられてもよい。他の実施形態において他の総合評点（星評価システムを含む）が使用されてもよい。

メッセージの購入意思評点は列５０８に表示されてもよい。この評点は式１を用いて算定されてもよい。列５０８の数値による購入意思評点の隣には、同じ製品カテゴリー又は業界の全メッセージの購入意思の三分位値（上、中、又は下）が表示されてもよい。同様に、メッセージのアドボカシー評点を列５１０に、メッセージの高増幅評点を列５１２に表示してもよい。上述のように、いくつかの実施形態において、高い増幅は、メッセージ増幅質問で最も高い答えを選択したインフルエンサーの数から計算されてもよい。他のアルゴリズムもまた用いてもよい。例えば、高い増幅は、メッセージ増幅質問の上位２つの答えを選択したと考えられてよい。アルゴリズムはまた、市場データ及びポストプログラムデータ（post-program data）の分析に基づいて同時に絞り込まれてもよい。同様に、低増幅に関するメッセージの評点は列５１４に表示されてもよい。いくつかの実施形態において、低増幅は、メッセージ増幅調査質問で下位２つの答えを選択した調査回答者の数から計算される。しかしながら、低増幅は他の方法（例えば、下位３つの答えを選択した調査回答者の数を用いる）で計算されてもよい。

診断質問に関する結果が、鍵となる基準の結果の下に表示されてもよい。結果表５０１は、メッセージの独自性の評点を表示する列５１６を含んでもよい。列５１８にはメッセージの信頼性の評点が表示されてもよく、列５２０にはメッセージの好みの評点が表示されてもよい。鍵となるな基準に関する結果と同様に、独自性、信頼性、及び好みの診断評点は、ディスプレイ画面３００（図３）の調査のようにインフルエンサー調査への調査回答から算出されてもよい。パーセンテージでの評点の表示に加え、（同じ製品カテゴリー又は業界の全てのメッセージの中で）評点が当てはまる三分位値もまたマーケッターに表示されてもよい。

調査が非制限回答質問を含んだ場合には、メッセージ又はメッセージを伴う販売促進物品へのインフルエンサーの個人的反応に関する質問と同様に、リンク５２２をクリックすることで非制限回答が表示されてもよい。リンク５２２を選択すると、調査回答者が提出した逐語的な回答を掲載している新しいウインドウ、フレーム、又はパネルがユーザーに提示されることが可能である。いくつかの実施形態において、非制限回答は特定のキーワードへと自動的に構文解析されて答えを肯定的、否定的、又は中立に分類するのを助けることが可能である。例えば、「非常に良い」、「最高の」、又は「素晴らしい」という言葉（又は他の同様の言葉）を含む回答は肯定的な回答として分類されてもよい。次に、これらの非制限回答は、ナビゲーションを簡略化するためにグループ化されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、所望であれば、低俗な又は冒涜的な言葉及び言い回しを非制限回答から削除して適した代用語と置き換えてもよい。

いくつかの実施形態において、表示５００は、少なくとも１つの他のマーケティングメッセージの結果の並列比較を含んでもよい。例えば、表示５００は３つのカラムに分けられてもよく、それぞれのカラムは表５０１と同様の表を含む。表は、同様の製品カテゴリー、業界、製品価格範囲、又は任意の他の好適な属性の、他のマーケティングメッセージの結果データに対応してもよい。所望であれば、結果は次に１つの表示スクリーンで互いに比較されてもよい。

図５に示されている結果もまた、任意の好適な基準によってグループ化又はソートされてもよい。いくつかの実施形態において、表５０１は、受け取った全回答から算出される評点及びパーセンテージを含んでもよい。次にユーザーは、特定の社会人口学的特徴又は基準にマッチする回答者から受け取った回答結果を限定する（又は計算し直す）ことを選択してもよい。このような方法で、一定の年齢又は所得範囲の回答者からの回答のみを絞り込んで表５０１に表示してもよい。例えば、特定の年齢群に関する詳細な分析のみを提供するために、ユーザーは、表５０１の結果を２０〜２９歳、３０〜３９歳、４０〜４９歳、５０〜５９歳、及び６０〜６９歳の５つの年齢群に絞り込むことを選択してもよい。次に、年齢群の間の類似点を指摘するために、それぞれの群ごとに結果を計算し直してもよい。いくつかの実施形態において、年齢群は予測サーバーによって事前に定義される。他の実施形態において、年齢群はユーザーによって指定されてもよい。社会人口統計的要因、例えば収入、居住、教育、人種等に関する同様の比較を考察してもよい。このような方法で、社会集団の一定の部分集合の中で及び間でＷＯＭを作り出すマーケティングメッセージの能力の、より包括的全体像が提供されてもよい。

図６は、メッセージＷＯＭの総合評点と販売促進物品の生産量との間の予想される相関関係を示す例示的ディスプレイ画面を示している。マーケティングメッセージの名前はタイトル領域６０２に表示されてもよい。表６０１は、一連のＷＯＭ評点と評点に伴う予想される生産量（volume build）を隣り合わせて記載してもよい。いくつかの実施形態において、カラム６０４のＷＯＭ評点の範囲はマーケッターによって選択されてもよい。他の実施形態において、予測サーバーが、現在のマーケティングメッセージの結果に基づいてＷＯＭ評点カラム６０４の範囲を自動的に選択する。例えば、予測サーバーは、総合評点６１を受けるメッセージに関する６０〜９０の範囲のＷＯＭ評点を有する表６０１を表示してもよい。これによりマーケッターは、メッセージの現在のＷＯＭ評点に対応する予想される生産量、並びに上昇したＷＯＭ評点に関する生産量を知ることが可能である。このような方法で、マーケッターは、メッセージのＷＯＭ評点（従って予想される生産量）を増加させるためにマーケティングメッセージを絞り込むべきかどうかを決定してもよい。

カラム６０６に挙げられている予想される生産量は、少なくとも一部分は、実際に実施された、予測サーバーによって実行された前回のＷＯＭ予測から算出されてもよい。予測サーバーは市場データ（例えば総売上及び生産量情報）に接続されているので、予測サーバーは前回実施されたメッセージに関する実際の生産量を格納してもよい。予測サーバーは次に、これら実際の生産量を、対応するＷＯＭ予測評点に関連付けてもよい。このデータから、予測サーバーはＷＯＭ評点／生産量データ点のリストを構築してもよい。これらデータ点から、予測サーバーは任意の利用可能な技術を用いて生産量関数を導いてもよい。例えば、線形回帰又は非線形回帰（例えば、線形最小二乗回帰又は非線形最小二乗回帰を用いる）を実行して生産量モデルを作成してもよい。このモデルは予測サーバーに保存され、新しいデータ（例えば、生産量及び／又はＷＯＭ評点）が利用可能になるとして更新されてもよい。

予測サーバーはまた、他の情報にアクセスして生産量又は資金の予測を微調整してもよい。例えば、予測を調整するために消費者行動に関する態度の予想を使用してもよい。いくつかの実施形態において、予想される生産量を算出するのを助けるために、市場の種類もまた使用してもよい。例えば、分化したすき間市場における或るＷＯＭ評点は、より大きくより一般的な市場における同じＷＯＭ評点とは同じ効果がない場合がある。市場の種類はスケーラに（例えば、乗算器）に変換され、生産量又は資金の結果を微調整するために予測サーバーによって使用されてもよい。いくつかの実施形態において、現在のマーケティングメッセージの市場の種類は市場種類表示器６０３として表示されてもよい。図６の実施例において、市場種類表示器６０３は、表６０１に表示された生産量又は資金予想がすき間市場の販売促進物品に適していることをマーケッターに通知する。現在のマーケティングメッセージに関連している市場の種類は、表示器６０３をクリックすることにより別の市場の種類にトグルされてもよい。表示器６０３をクリックするするとすぐに、生産量又は資金情報はリアルタイムでリフレッシュされてもよい。このような方法で、ユーザーは、１種類を超える市場にわたる特定のＷＯＭ評点に関連した予想される生産量又は資金を提示することが可能である。

いくつかの実施形態において、マーケティングメッセージの現在のＷＯＭ評点及び生産量は矢印６０８で示されてもよい。矢印６０８は、表６０１のマーケティングメッセージの現在の評点を示してもよい。矢印６０８の隣に、マーケティングメッセージの実際の数値のＷＯＭ評点が予想される生産量とともに表示されてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザーは、新しいＷＯＭ評点／予想される生産量一組を提示させるために、（例えば、Ｊａｖａアプレット又は他の好適なインターフェースの）矢印６０８を表６０１の左側に沿って上下にスライド又はドラッグさせてもよい。

図７は、マーケティングメッセージ通信計画を作成するための例示的プロセス７００を示している。ステップ７０２で、販売促進物品がマーケッターにより特定されてもよい。ステップ７０４で、販売促進物品の目標市場が選択されてもよい。例えば、新しい整髪用ジェルがステップ７０２で販売促進物品と特定される場合があり、その目標市場は都会の十代の若者であってもよい。ステップ７０６で、新しいマーケティングメッセージが作成される。マーケティングメッセージは、ステップ７０４で選択された目標市場の共感を呼ぶように、ないしは別の方法で該目標市場にかなりの肯定的な影響を与えるように注意深く考案することが可能である。

換言すれば、メッセージは、選択された目標市場に関連付けられた１つ以上の印象基準を満たしてもよい。いくつかの実施形態において、印象基準はＷＯＭを予測するのに用いられるのと同じ鍵となる基準又は診断基準（例えば、メッセージアドボカシー、好ましさ、及び独自性）から選択されてもよい。他の実施形態において、メッセージは、更に又は別の方法としては、社会的アピール、わかりやすさ、及び目標市場グループの間での会話への溶け込み易さのような要因で評価される。これらの要因に基づき、いかに良くメッセージが目標市場グループの共感を呼ぶかを予測する印象指数がメッセージに与えられてもよい。

例えば、都会の十代の若者の共感を得るために考案された新しい整髪用ジェル製品用に、マーケティングメッセージ「ジェルがでたよ（You've got gel）」が作成されてもよい。このメッセージは、簡潔さと会話カテゴリーへの溶け込み易さの点で良い評点を得ることが可能である。メッセージの複合印象指数を計算するために、同様の製品カテゴリー又は業界の他のマーケティングメッセージの結果もまた参考にされてもよい。決定７０８で、新しいメッセージの印象指数が印象指数の閾値と比較されてもよい。メッセージの印象指数が印象指数の閾値を満たさない場合は、ステップ７０６で新しいメッセージを作り出してもよく、又はステップ７０４で新しい目標市場が選択されてもよい。そうでなければ、ステップ７１０でメッセージ通信計画が作成されてもよい。

ステップ７１０でメッセージ通信計画を作成するために、１つ以上の調査が生成されてもよい。ディスプレイ画面３００（図３）に表示された調査と同様に、これらの調査は、次のようなＷＯＭを広めるのを推し進める一連の鍵となる基準に向けられた１つ以上の質問を含んでもよい：購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅。鍵となる基準は、上記のように前記集合に同時に追加又は削除されてもよい。更に、多くの診断質問及びスクリーニング質問もまた調査に含まれてもよい。ステップ７１０で作成された通信計画の一部として、例えば、販売促進物品、マーケティングメッセージの数、費用、及び所望のＷＯＭ予測の正確さのような要因に応じて、調査は１回以上配布されてもよい。

例えば、高い信頼性のあるＷＯＭ予測を望むマーケッターは、大きな基本サイズに対して３回調査を配信することを選択してもよい。他の通信計画は、より多くの又はより少ない調査配信を含んでもよい。調査配信の数に加えて、配信方法もまたステップ７１０で定義されてもよい。例えば、調査は、電子的にウエブインターフェースを介して、電子メールを介して、又は従来の郵便を介して送られてもよい。

ステップ７１０で通信計画が作成されるとすぐに、ステップ７０４で選択された目標市場の部分集合で計画がテストされてもよい。例えば、通信計画の一部として作成された調査は、配信グループ１３０（図１）のような配信グループに配信されてもよい。この配信グループは目標市場グループの中の１人以上のインフルエンサーを含んでもよい。

実際には、プロセス７００に示される１つ以上のステップは他のステップと組み合わされ、任意の好適な順序で実行され、並列に、例えば同時に又は実質的に同時に実行され、又は削除されてもよい。例えば、ステップ７０６で作成されたメッセージがステップ７０４で選択された目標市場グループの印象基準閾値をすでに満たしているような場合は、決定７０８は削除されてもよい。

図７のステップ７１０及び７１２が図８により詳しく示されている。例示的なプロセス８００は、ステップ８０２でマーケティングメッセージ調査を作成することから始まる。調査は格納されている調査質問及び回答選択肢を用いて自動で作成されてもよく、又はステップ８０２で手動で入力されてもよい。しかしながら、典型的には、調査は一連の基本質問から作成され、続いて手動で絞り込まれるか、又は特定の販売促進物品に合わせてもよい。例えば、整髪用ジェルに関する使用頻度の質問に関する質問に対して使用可能な回答選択肢は、チューインガムに関する使用頻度の質問に対する使用可能な回答選択とは異なっていてもよい。別の実施例として、基本調査が生成された後、調査に販売促進物品への具体的な言及が追加されて一般的でない感じを与えてもよい。

いくつかの実施形態において、肯定的なＷＯＭを作り出すためのマーケティングメッセージの有効性は、メッセージの購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅の機能であると推定されるので、調査に含まれる少なくとも１つの質問はこれら３つの鍵となる基準のそれぞれに関連していてもよい。いくつかの実施形態において、２つ以上の質問がそれぞれの鍵となる基準に用いられる。上記のように、鍵となる基準はいつでも変更することができる。さらに、基準それぞれに割り当てられた評価値は、調査が行われている最中に動的に調節されてもよい。例えば、購入意思に関する３つの質問を調査に含めてもよい。このように、３つの質問全てに対する回答がメッセージの購入意思評点に組み込まれてもよい。図２に関して記載したように、所望であれば、購入意思の総合評点でこれら３つの質問のそれぞれに割り当てられる評価値は同じでなくてもよい。

ステップ８０４で、目標市場グループの部分集合が調査配信用に特定されてもよい。この部分集合は目標市場グループの中のインフルエンサーを含んでもよい。決定８０６でメッセージの目標基本サイズに達したと決定するまで、更なるインフルエンサーが部分集合に追加されてもよい。目標基本サイズはシステム又はマーケッターによって設定されてもよい。基本サイズを大きくすることで結果を向上する場合があるが、一旦閾値目標基本に達すると、結果のあらゆる向上はごくわずかであることを統計分析は示す可能性がある。マーケッターがプログラムに使う用意のある費用、目標市場グループの全体的なサイズ、及び選んだ市場又は業界での過去の結果の信頼性に応じて、基本サイズはメッセージ毎に調節されてもよい。

一旦目標基本サイズに達すると、ステップ８０８で、調査が配信グループに送られてもよい。いくつかの実施形態において、調査は配信グループの中のインフルエンサーに実際に送られなくてもよい。むしろ、新しい調査が入手可能になったという通知を配信グループの中のそれぞれのインフルエンサーに伝えてもよい。例えば、グループの中のインフルエンサーに電子メールメッセージを送信してもよい。電子メールは調査に参加するためのリンクを含んでいてもよい。参加を促進するために、いくつかの実施形態において、調査を完成させるインフルエンサーに報奨を与えてもよい（例えば、無料サンプル、懸賞への参加等）。次に、ステップ８１０で、予測サーバーは調査回答を収集する。図３に示されているように、いくつかの実施形態において、回答は、インフルエンサーが提出ボタン３０６を押した後に予測サーバー１１０（図１）に送信される。

ステップ８１２で、予測サーバーは受け取った回答を分析し、ＷＯＭを作り出すためのメッセージの有効性に関する予測を作成してもよい。上記のように、この予測は、鍵となる基準である、インフルエンサー購入意思、メッセージアドボカシー、及びメッセージ増幅、に関する調査回答のパーセンテージから算出される複合評点の形をとってもよい。これら未処理のパーセンテージ評点を、素晴らしい、非常に良い、良い、まあまあである、及び悪いといった、よりユーザーにわかりやすいＷＯＭの総合評点に変換する評点システムが実装されてもよい。さらに、信頼性、好み、及び独自性に関連する診断評点が、受信した調査結果から計算されてもよい。これらの評点は、マーケティングメッセージを絞り込み、メッセージのＷＯＭの可能性を最大とするのを助けるために使用されてもよい。

実際には、プロセス８００に示される１つ以上のステップは他のステップと組み合わされ、任意の好適な順序で実行され、並列に、例えば同時に又は実質的に同時に実行され、又は除かれてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、調査回答を分析するステップ８１２はステップ８１０と同時に実行されてもよい。調査回答を受け取ると、回答は、ＷＯＭ評点が常に最新であるようにＷＯＭ予測結果に組み込まれてもよい。

図９は、所望の販売促進物品生産量が達成されるまでマーケティングメッセージを絞り込む例示的なプロセス９００を示している。ステップ９０２で、所望の生産量が予測サーバーによって受信されてもよい。ステップ９０３で、ＷＯＭ予測プログラムに関連するプログラムコスト構成要素が絞り込まれてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、マーケッターはプログラムで使用するインフルエンサーの数を調節してもよい。追加のインフルエンサーを含む効果はＷＯＭ予測結果に組み込まれてもよい。新しい数のインフルエンサーを含むための追加プログラムコストはまた、ステップ９０３でマーケッターに表示されてもよい。より多くの又はより少ないインフルエンサーを含むことが、マーケティングメッセージのＷＯＭ評点、生産量、又は資金に与える効果もまた、予想されてマーケッターに提示されてもよい。ステップ９０４で、マーケティングメッセージが絞り込まれてもよい。例えば、診断質問からの評点は、メッセージのＷＯＭ予測結果を改善するためにフィードバックとして使用されてもよい。ステップ９０６で、絞り込まれたメッセージのＷＯＭ予測評点が計算されてもよい。ステージ９０８で、予測サーバーは、この評点を使用してＷＯＭ予測結果に伴う生産量を予想してもよい。より正確な生産量を予想するために、予測サーバーは、図１の市場データ１１２のような格納されているデータにアクセスしてもよい。このデータは、店舗売上高及び販売量データ、並びに同様のカテゴリー又は業界における他のメッセージに関する前回のＷＯＭ予測結果を含んでもよい。

予測サーバーが決定９１０において、メッセージのＷＯＭ予測評点を有する所望の生産量が達せられたと決定した場合、生産量の結果はステップ９１２においてユーザーに提示されてもよい。例えば、矢印６０８（図６）を有する表６０１はユーザーに表示されてもよい。そうでなければ、ＷＯＭ予測評点（及び対応する生産量）を増加させるためにメッセージが絞り込まれてもよい。

ＷＯＭ予測結果を生産量及び他の市場内の結果とリンクさせることで、マーケッターに与えるマーケティングメッセージの経済的利益を予測サーバーが予想することが可能となる。この情報で、予測サーバーは予測シナリオを生成してユーザーに表示してもい。例えば、市場データ及び過去のＷＯＭ予測結果の線形回帰又は非線形回帰を用いて、予測サーバーは生産量の１つ以上のモデルを導いてもよい。予測サーバーは次に、データソース、業界、又は製品カテゴリーそれぞれのＷＯＭ予測評点に対して予想生産量を割り出す。例えば、ヘルス・アンド・ビューティーケア業界では、ＷＯＭ予測総合評点７０は予想生産量１０％に対応してもよく、一方飲食業界の同じ評点は予想生産量１５％に対応してもよい。この情報で、マーケッターに、結果として所望の予想生産量となるのに必要なＷＯＭ評点が提示されてもよい。マーケッターはまた、生産量に関連した総売上及び利益情報のような他の情報も提示されてもよい。

実際には、プロセス９００で示される１つ以上のステップは、他のステップと組み合わされ、任意の好適な順序で実行され、並列に、例えば同時に又は実質的に同時に実行され、又は除かれてもよい。

本発明の「発明を実施するための形態」で引用したすべての文献は、関連部分において、本明細書に参考として組み込まれるが、いずれの文献の引用も、それが本発明に対する先行技術であることを容認するものとして解釈されるべきではない。この文書における用語のいずれかの意味又は定義が、参考として組み込まれた文献における用語のいずれかの意味又は定義と対立する範囲については、本文書におけるその用語に与えられた意味又は定義を適用するものとする。

本発明の特別な実施形態を図示し、記載したが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく他の様々な変更及び修正を実施できることは当業者には自明であろう。従って、本発明の範囲内にあるそのような全ての変更及び修正を、添付の特許請求の範囲で扱うものとする。

Claims (1)

1. マーケティングメッセージを絞り込むためのシステムであって
   販売促進物品に関連する生産量又は資金の目標を入力するための手段と、
   主指標の機能として生産量又は資金を決定するための手段であって、該主指標は、購入意思、メッセージアドボカシー、メッセージ増幅、及びこれらの組み合わせからなるグループから選択される、手段と、
   販売促進物品に関する最初のマーケティングメッセージを入力するための手段と、
   マーケティングメッセージ調査を顧客に提供するための手段と、
   調査回答を顧客から受け取るための手段と、
   前記調査回答に関連する主指標を定量化するための手段であって、該主指標は、購入意思、メッセージアドボカシー、メッセージ増幅、及びこれらの組み合わせからなるグループから選択される、手段と、
   マーケティングメッセージを変化させるために診断調査結果を使用することを含む、マーケティングメッセージを絞り込むための手段とを備えたことを特徴とするシステム。

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