JP2020013471A - 情報処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品等のイベントを利用した当該商品等の将来予測を可能にする。【解決手段】イベント企画部１１１の制御の下、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標が設定される。イベント告知部１１２、インセンティブ配布部１１３、イベント実施部１１４の制御の下、商品等のイベントが実施され当該商品等に係るインセンティブ利用情報が取得される。ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、当該インセンティブ利用情報を含む反応行動情報に基づいて、上記ＶｆＭ指標に係る評価を含む上記商品等の一次評価が生成される。リサーチ実施管理部１１６１の制御の下、当該一次評価に基づいて消費者への上記商品等のリサーチが実施され、市場価値評価部１１６の制御の下、当該リサーチの回答に基づいて上記商品等の市場価値評価が生成される。将来予測部１１６３の制御の下、当該市場価値評価に基づいて上記商品等に係る将来予測が実行される。【選択図】図２

Description

この発明は、商品または役務のイベントを利用して当該商品または役務に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行する情報処理装置、方法およびプログラムに関する。

従来、特定の商品の販売に際して、当該商品の過去の販売履歴データを統計的に解析し、当該商品の将来の売り上げの予測を行う技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

また、各種の展示会や品評会等のイベントの実施に際して、当該イベントの効果を測定する技術が知られている（例えば、特許文献２を参照）。

特開２００２−３５８４０２号公報 特開２００３−１６７９７６号公報

ところが、特許文献１に記載される技術で使用される商品の過去の販売履歴データは、商品が売れた過去の時点の経済環境が反映されているものである。このため、従来の分析では、商品の価値の優劣およびその将来性について評価できないだけでなく、その商品をどのように改良することで商品力を向上させられるのか、どの商品を廃止してどの商品を残す（改良する）べきか、新開発の商品は価値（競争力）があるのかといった、今後の対応に関する合理的で客観的な評価をすることはできない。

売り上げを予測する手法としては、特許文献１に記載されるような、過去の経済環境が反映されたデータの統計的解析のみに依存する手法以外の売り上げ予測の手法は知られていなかった。

また、特許文献２に記載されるような技術では、最近実施された各種の展示会や品評会等のイベントの効果を測定することができるが、当該測定されたイベントの効果に基づいて売り上げの予測を行う手法は知られていなかった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、商品または役務のイベントを利用して当該商品または役務の将来の売り上げを含む将来予測を実行する情報処理装置、方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、この発明の第１の態様は、情報処理装置にあって、商品または役務のイベントの実施に必要な情報を設定するイベント企画部と、前記イベントを消費者に告知し、前記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報を取得するイベント告知部と、前記イベントへの参加希望消費者に前記イベントのインセンティブを配布するインセンティブ配布部と、前記イベントの実施に伴って、前記インセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を取得するイベント実施部と、前記取得されたイベント参加受け付け情報とインセンティブ利用情報とを含む反応行動情報に基づいて、前記商品または役務の客観評価を含む一次評価を生成するＶｆＭ一次評価部と、前記生成された一次評価に基づいて消費者への前記商品または役務に係るリサーチを実施し、消費者の主観評価を含む当該リサーチの実施結果に基づいて前記商品または役務の市場価値評価を生成し、当該生成された市場価値評価に基づいて前記商品または役務に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行する市場価値評価部と、前記将来予測の結果に係る情報を出力するＶｆＭ評価報告部とを備えるようにしたものである。

この発明の第２の態様は、前記イベント企画部が、前記商品または役務に関して着目すべき任意の測定項目についての指標であるＶｆＭ指標を設定し、前記一次評価が、前記設定された前記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づいたＶｆＭ指標評価を含むようにしたものである。

この発明の第３の態様は、前記ＶｆＭ一次評価部が、前記ＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて、前記商品または役務の市場価値評価に係る仮説を生成する仮説生成部を備え、前記市場価値評価部が、前記生成された仮説に基づいて前記商品または役務に係るリサーチを実施するようにしたものである。

この発明の第４の態様は、前記市場価値評価部が、前記リサーチの実施結果に基づいて、前記生成された仮説が妥当であったか否かを判定し、前記生成された仮説が妥当ではなかったと判定された場合に前記生成された仮説を補正する仮説補正部を備え、前記市場価値評価部が、前記補正後の補正仮説に基づいて消費者への前記商品または役務に係る第２以降のリサーチを実施し、当該第２以降のリサーチの実施結果に基づいて、前記商品または役務の市場価値評価を生成するようにしたものである。

この発明の第５の態様は、前記市場価値評価部が、前記リサーチに回答した各消費者の属性情報と当該消費者からの前記リサーチの回答に基づいて単純推計方式の拡大推計と複雑推計方式の拡大推計との少なくとも一方を実行することにより、前記将来の売り上げを含む将来予測を実行するようにしたものである。

この発明の第６の態様は、前記ＶｆＭ指標が、前記インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についての指標と、前記インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についての指標と、特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についての指標とのうちの少なくとも１つを含むようにしたものである。

この発明の第１の態様によれば、商品または役務のイベントの実施に伴って、当該イベントのインセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報が取得され、当該インセンティブ利用情報を含む反応行動情報に基づいて、上記商品または役務の客観評価を含む一次評価が生成される。その後、当該生成された一次評価に基づいて消費者へのリサーチが実施され、消費者側の主観評価を含む当該リサーチの実施結果に基づいて上記商品または役務の市場価値評価が生成される。当該生成された市場価値評価に基づいて上記商品または役務に係る将来の売り上げを含む将来予測が実行される。

このようなイベントおよびリサーチに基づく市場価値評価生成処理および将来予測処理は、例えば過去の経済環境ではなく、その時々の経済環境が反映されるデータに基づくものとすることが可能である。したがって、このような将来予測を、過去のデータの統計的解析のみに依存して予測を行うような手法と比較して、広範囲の予測分野にわたってより信頼性の高いものとすることが可能となる。

また、上記将来予測には、上述したように消費者へのリサーチを利用して、例えば買い手側の消費者の主観的な意見を反映させることができる。当該リサーチを上述したように一次評価に基づいて実施することにより、例えば、一次評価で得られた情報の再確認を行ったり、一次評価で得られた情報とは異なる観点の評価を行ったりすることが可能となる。したがって、このような将来予測をさらに目的性が高く精度も高いものとすることが可能となる。

このような将来予測の結果に基づいて、例えば、どの商品の販売を継続し、どの役務の提供を継続するべきか、どの商品の販売を中止し、どの役務の提供を中止するべきか、あるいは、どの商品および役務を改良するべきかを判定することが可能となる。また、上記将来予測では将来の売り上げの予測だけではなく商材価値も分かるので、商品をどれだけ生産すればよいかの生産計画や、役務の提供をどの程度の規模にすればよいかの計画も判定可能となる。

この発明の第２の態様によれば、上記商品または役務に関して着目すべき任意の測定項目についての指標であるＶｆＭ指標が設定される。上記一次評価には、当該設定された上記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づいたＶｆＭ指標評価が含まれる。

このように、ＶｆＭ指標という数値評価可能な指標に基づいて上記一次評価を生成することが可能となる。このように生成された一次評価に基づいて上記リサーチが実施されるので、上記市場価値評価および将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。また、任意の測定項目についてＶｆＭ指標を設定することができるため、必要な項目に着目した市場価値評価および将来予測を実行することが可能となる。

また、上記イベントの実施に伴って、消費者が反応または行動した結果の情報を順次蓄積して、当該蓄積される情報から上記ＶｆＭ指標に係る測定項目についての実績値を時系列的に算出することができる。当該情報は、例えば複数回イベントを実行する間に継続して蓄積するようにしてもよい。このように時系列的に算出される実績値を用いることにより、時系列的に上記市場価値評価の傾向や推移を評価および分析することも可能となる。このような上記市場価値評価の傾向や推移の評価および分析により、商品または役務に係るマーケティング活動の運営に関する将来予測、商品または役務に係る売り上げの将来予測、ならびに、商品または役務の開発および改廃方向に関する将来予測を精度の高いものとすることが可能になる。さらに、上記商品または役務に関して着目すべき任意の測定項目についての指標である上記ＶｆＭ指標について、当該ＶｆＭ指標に係る測定項目についての実績値を算出していることから、例えば商品等に対する消費者の反応または行動について同一のＶｆＭ指標を適用して、他社、他業界、および他業種の商品等を横断的に評価することも可能となる。

この発明の第３の態様によれば、上記ＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて仮説が生成される。当該生成された仮説に基づいて上記商品または役務に係るリサーチが実施される。

このように生成される仮説は、ＶｆＭ指標という数値評価可能な指標に基づいたものである。例えば、上述したように当該仮説に基づいて実施されるリサーチでは、当該リサーチに含まれるリサーチ項目をこのような仮説に基づいて生成したものとしたり、当該リサーチの対象の消費者をこのような仮説に基づいて選択したりすることも可能である。このようなリサーチに基づいて上記市場価値評価生成処理および将来予測処理を実施することにより、将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。

この発明の第４の態様によれば、上記リサーチの実施結果に基づいて、上記生成された仮説が妥当であったか否かが判定され、上記生成された仮説が妥当ではなかったと判定された場合に上記生成された仮説が補正される。その後、当該補正後の補正仮説に基づいて消費者への上記商品または役務に係る第２以降のリサーチが実施され、当該第２以降のリサーチの実施結果に基づいて、上記商品または役務の市場価値評価が生成される。

このように、上記仮説が妥当なものとなるまで当該仮説の補正を再帰的に行うことが可能となり、したがって、当該補正後の補正仮説から導かれる上記将来予測の結果を、より信頼性が高いものとすることが可能となる。

この発明の第５の態様によれば、上記商品または役務の将来予測処理では、上記リサーチに回答した各消費者の属性情報と当該消費者からの上記リサーチの回答に基づいて単純推計方式の拡大推計と複雑推計方式（例えば、ベイジアンネットワーク方式）の拡大推計との少なくとも一方を実行することにより、上記将来予測が実行される。例えば、単純推計方式の拡大推計では、演繹的な拡大推計が実行され、複雑推計方式の拡大推計では、演繹的または再帰的な拡大推計が実行される。

このような拡大推計を実行することによって、上記リサーチの対象である限られた消費者だけではなく上記商品または役務の潜在的な購買層である消費者が、売り上げにどれだけ貢献するかを予測することが可能である。また、上記リサーチの対象の消費者の属性情報の分布が、上記商品または役務の潜在的な購買層である消費者全体の属性情報の分布と比較して偏りがある場合であっても、例えば、属性情報毎に適切に重み付けを行って分布の偏りを補正することにより、当該拡大推計に基づく上記将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。また、単純な「売り上げ予測」でなく、実績をログ化し、指標（情報）化して蓄積し、分析することで、マーケティング活動の運営や、商品または役務に係る売り上げ、開発および改廃方向に関する将来予測を精度の高いものにすることが可能となる。

この発明の第６の態様によれば、上記ＶｆＭ指標には、上記インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についての指標と、上記インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についての指標と、特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についての指標とのうちの少なくとも１つが含まれる。

ここで、インセンティブを複数回利用した消費者には、例えば、上記商品または役務の価値が高いと評価している消費者が含まれている。したがって、上記インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、上記商品または役務の価値に関する肯定的な側面を評価することが可能である。

また、インセンティブを利用していない消費者には、例えば、上記イベントへの参加を希望していたにもかかわらずインセンティブを利用していない消費者や、インセンティブを受け取ったにもかかわらずインセンティブを利用していない消費者が含まれる。したがって、上記インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、例えば、上記商品または役務に係る評価を向上させる余地があるかを検証したり、上記商品または役務に係る評価を向上させるにはどのような手法をとるべきかを検証したりすることが可能である。

さらに、例えば、複数種のインセンティブ（値引き・引換・ポイント等）の中から消費者が利用するインセンティブを選択する場合に、特定のインセンティブを選択した消費者の統計を取得したい場合がある。例えば、消費者が選択するインセンティブ毎に、消費者による上記商品または役務の価値の評価の種類を定めることができる。したがって、上記特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、上記商品または役務の価値をより高品位に評価することが可能である。すなわち、消費者が求めるインセンティブを複数準備することで、インセンティブ毎に市場価値を測る基準価値を設定して分析することにより、上記将来予測の精度を高めることができる。

上述したようなＶｆＭ指標を、例えば、上記一次評価生成処理、上記仮説生成処理、あるいは上記リサーチの実施処理に利用することによって、当該リサーチに基づく上記市場価値評価をより精度が高いものとすることが可能となる。したがって、当該市場価値評価に基づく上記将来予測もより精度が高いものとすることができる。

この発明の各態様によれば、商品または役務のイベントを利用して当該商品または役務の将来の売り上げを含む将来予測を実行する情報処理装置、方法およびプログラムを提供することができる。

この発明の第１の実施形態に係る将来予測システムの概略構成図。 図１に示した将来予測システム中のＶｆＭマーケティングシステムの機能構成を示すブロック図。 図２に示した制御ユニットによって実行される一次評価生成処理の一例を示すフロー図。 図２に示した制御ユニットによって実行される将来予測処理の一例を示すフロー図。 この発明の第１の実施形態に係る、算出有無設定情報およびＶｆＭ指標設定情報による設定状況の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、算出有無設定情報による設定状況の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る告知反応ログ情報の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るクーポン発行ログ情報の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るクーポン利用ログ情報の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づくＶｆＭ指標評価の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づくＶｆＭ指標評価の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づくＶｆＭ指標評価の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づくＶｆＭ指標評価の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、消費者の性別および年齢別のクーポン利用状況を示す円グラフの一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、商品等に対する反応または行動の各工程別の反応状況を女性消費者の年齢別に集計した折れ線グラフの一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、一次評価の一部として生成された、消費者の職種別のクーポン利用状況を示す円グラフの一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、ＶｆＭ指標評価に基づく検知条件と生成される仮説との対応関係を示す仮説生成テーブルの一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る、ＶｆＭ指標評価に基づく検知条件と生成される仮説との対応関係を示す仮説生成テーブルの一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート項目の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート集計結果の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート集計結果の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート集計結果の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート集計結果の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係るアンケート集計結果の表示画面の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る売り上げ予測の結果の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る売り上げ予測の結果の一例を示す図。 この発明の第１の実施形態に係る売り上げ予測の結果の一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態を説明する。
［第１の実施形態］
（構成）
図１は、この発明の第１の実施形態に係る将来予測システムの概略構成図である。

本実施形態の将来予測システムは、例えば、対価価値（Value for Money：ＶｆＭ）マーケティングシステム１と、例えばスマートフォンやタブレット型を含むパーソナルコンピュータ（ＰＣ）端末でありオペレータにより操作されるオペレータ端末２と、消費者情報データベース３と、イベント告知システム４と、イベント参加受け付けシステム５と、インセンティブ管理システム６と、リサーチシステム７とを備えており、これらは、ネットワーク（ＮＷ）、例えば、インタネットを介して接続されている。

ＶｆＭマーケティングシステム１は、例えばこれから販売を開始する商品やこれから営業を開始する役務、あるいは、既に販売または営業を開始している商品または役務のような、任意の商品または役務（以下、「商品等」という。）について、価格に対する価値としての市場価値評価を生成して将来の売り上げを含む将来予測を実行することができる。

より詳細には、ＶｆＭマーケティングシステム１は、オペレータ端末２から送信される操作信号に応じて、イベント告知システム４、イベント参加受け付けシステム５、インセンティブ管理システム６、およびリサーチシステム７を利用することにより、上記商品等のキャンペーン、広告、またはプロモーション等のイベントを実施し、さらに、消費者への当該商品等に係るリサーチを実施し、それらの実施結果に基づいて、上記商品等の価格に対する価値としての市場価値評価を生成する。当該生成された市場価値評価に基づいて、ＶｆＭマーケティングシステム１は、上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行することができる。

以下では、ＶｆＭマーケティングシステム１が、上述したように、上記イベントを上記商品等の単位で実施して、上記商品等の単位で上記市場価値評価生成処理および将来予測処理を実行する場合を例に挙げて説明するが、本開示に係る商品等の市場価値評価生成処理および将来予測処理はこれに限定されない。例えば、上記商品等のキャンペーン、広告、またはプロモーション等のイベントは、例えば、店舗またはブランド等に係るキャンペーン、広告、またはプロモーション等のイベントであってもよい。この場合、ＶｆＭマーケティングシステム１は、店舗またはブランド等に係るキャンペーン、広告、またはプロモーション等のイベントを実施し、さらに、消費者への当該店舗またはブランド等に係るリサーチを実施するようにすることにより、上記市場価値評価生成処理および将来予測処理を店舗またはブランド等の単位で実行することができる。

消費者情報データベース３は、上記イベントの対象となる上記商品等に対して消費者が反応または行動するのに使用される消費者番号等の消費者の識別情報と、当該消費者の属性情報とを対応付けて記憶している。なお、当該消費者の識別情報は、例えば、国民大多数をカバーする、個人を特定可能な会員サービスのＩＤであってもよい。また、上記属性情報は、例えば、当該消費者の性別、年齢層、および居住エリア等の消費者属性の情報や、消費者特有の他の個人情報を含んでいてもよい。

イベント告知システム４、イベント参加受け付けシステム５、およびインセンティブ管理システム６は各々、上記イベントを実施するために利用されるシステムである。

イベント告知システム４は、例えばメールマガジン、スマートフォン（携帯電話）やタブレットアプリケーション、テレビジョンコマーシャルメッセージ（ＴＶＣＭ）、およびＬＩＮＥ（登録商標）等のソーシャルネットワーキングサービス（Social Networking Service：ＳＮＳ）といったさまざまな媒体を用いて上記イベントを消費者に告知し、反応情報を収集する。イベント参加受け付けシステム５は、例えば上記イベントの特設サイトのようなウェブサイトを用いて、上記イベントへの参加希望を受け付ける。インセンティブ管理システム６は、例えば上記ウェブサイトを用いて上記イベントへの参加を希望する消費者に、上記イベントのインセンティブを配布するとともに、上記イベントの実施に伴って、当該インセンティブに関するインセンティブ利用情報を回収する。なお、当該インセンティブは、例えば、商品等の無料引換券や割り引き券等のクーポンや、上記商品等の購買に際し消費者が取得するボーナスポイントや、あるいは、上記商品等の購買に際し消費者が取得する他の商品等の無料引換券や割り引き券等のクーポン等であってもよい。

リサーチシステム７は、消費者への上記商品等に係るリサーチを実施し、消費者からのリサーチの回答を収集する。リサーチは、例えば、上記商品等に係るアンケートである。

本実施形態では、情報処理装置の非限定的な例としてＶｆＭマーケティングシステム１について説明する。
図２は、図１に示した将来予測システム中のＶｆＭマーケティングシステム１の機能構成を示すブロック図である。なお、図２に示すＶｆＭマーケティングシステム１の構成は一例に過ぎず、ＶｆＭマーケティングシステム１が備える各構成要素は任意の組み合わせで物理的に別個の装置として存在していてもよい。

ＶｆＭマーケティングシステム１は、ハードウェアとして、制御ユニット１１と、記憶ユニット１２と、通信インタフェースユニット１３とを備えている。

通信インタフェースユニット１３は、例えば１つ以上の有線または無線の通信インタフェースユニットを含んでいる。通信インタフェースユニット１３は、オペレータ端末２により入力された操作信号を制御ユニット１１に入力する。また、通信インタフェースユニット１３は、イベント告知システム４、イベント参加受け付けシステム５、インセンティブ管理システム６、およびリサーチシステム７に対して、制御ユニット１１から出力された情報を出力し、イベント告知システム４、イベント参加受け付けシステム５、インセンティブ管理システム６、およびリサーチシステム７から送信された情報を制御ユニット１１に入力する。さらに、通信インタフェースユニット１３は、制御ユニット１１から出力される上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測の結果に係る情報を、例えば、オペレータ端末２や、図示していないネットワークプリンタ等の外部出力装置等に出力する。

記憶ユニット１２は、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書き込みおよび読み出しが可能な不揮発メモリのような記憶媒体により構成され、本実施形態を実現するために、ＶｆＭ指標マスタ１２１と、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２と、反応行動ログ情報記憶部１２３と、ＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４と、一次評価記憶部１２５と、リサーチ回答ログ情報記憶部１２６と、市場価値評価記憶部１２７とを備えている。本実施形態で使用するＶｆＭ指標は、上記商品等に関して着目すべき任意の測定項目についての指標である。当該測定項目についての実績値を、ＶｆＭ指標と対比することによって数値評価することができる。

ＶｆＭ指標マスタ１２１は、例えば上記商品等に対する消費者の反応または行動に関係する測定項目を記憶する。当該測定項目は、例えばオペレータにより予め記憶させておく。当該測定項目は、例えば、上記商品等に対して消費者が反応または行動した結果を表す各情報から直接集計可能な当該反応または行動を行った消費者数を表す基準項目や、当該基準項目の任意の組み合わせにより算出される項目を含んでいる。このような測定項目は、例えばウェブサイトのページビュー数やアンケート集計値等のような従来のキャンペーンリサーチで発生する数値を測定する項目に限定されない。特に、このような測定項目は、さまざまな活動の中で発生した実績数値を算出または分析した数値を測定する項目であってもよい。

ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２は、算出有無設定情報とＶｆＭ指標設定情報を記憶する。算出有無設定情報は、ＶｆＭ指標マスタ１２１に記憶される上記測定項目の各々を、上記イベントの実施に伴って実績値を算出する算出対象の測定項目とするか否かについての、オペレータによる設定を示す情報である。ＶｆＭ指標設定情報は、当該算出対象の測定項目のうち上記商品等に関して着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標の設定を示す情報である。なお、当該ＶｆＭ指標設定情報により設定される各測定項目についてのＶｆＭ指標は、当該測定項目についての目標値であり、例えば、消費者数、個数、または売り上げ金額のような数値、あるいは、これらを基準値に対して百分比で表した数値である。なお、当該基準値は、オペレータが予め設定するものであってもよく、あるいは、当該測定項目とは異なる他の測定項目についての実績値に基づいて自動的に設定されるものであってもよい。なお、ＶｆＭ指標は、上記算出対象の測定項目の一部について設定されるものであってもよく、あるいは、上記算出対象のすべての測定項目について設定されるものであってもよい。

反応行動ログ情報記憶部１２３は、上記商品等に対して消費者が反応または行動した結果の情報である反応行動情報を記憶する。当該反応行動情報は、例えば、上記イベントを告知した消費者の情報を含むイベント告知情報、当該イベントの告知が開封されたあるいは既読となった消費者の情報を含むイベント告知開封情報、当該イベントの告知を開封あるいは既読にし、かつ、例えばウェブサイト上の上記イベントの告知ページを閲覧した消費者の情報を含むイベント告知閲覧情報、当該イベントの告知ページにおいて受け付けられた上記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報、当該参加希望消費者のうち上記インセンティブが配布された消費者の情報を含むインセンティブ配布情報、ならびに、当該配布されたインセンティブを上記イベントの実施に伴って利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を含んでいる。なお、当該反応行動情報に含まれる消費者の情報は、例えば、上記消費者番号等の当該消費者の識別情報である。同一の消費者に係るイベント告知情報、イベント告知開封情報、イベント告知閲覧情報、イベント参加受け付け情報、インセンティブ配布情報、およびインセンティブ利用情報の各々に含まれる上記消費者の情報は、互いに紐付けられている。また、これらの反応行動情報の各々に含まれる上記消費者の情報は、上述した消費者情報データベース３に記憶される消費者の識別情報に紐付けられている。例えば、インセンティブ配布情報およびインセンティブ利用情報に含まれる上記消費者の情報は、消費者情報データベース３に記憶される消費者の識別情報を一意に識別できるように発番された、上記インセンティブとしてのクーポンのクーポンＩＤを含んでいてもよい。さらに、各反応行動情報は、例えば、消費者の反応または行動が行われた日時情報、消費者の利用媒体の情報を含んでいてもよい。

ＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４は、上記算出対象の測定項目についての実績値を記憶する。

一次評価記憶部１２５は、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御下で生成される上記商品等の客観評価を含む一次評価を記憶する。

リサーチ回答ログ情報記憶部１２６は、消費者からの上記リサーチの回答の情報であるリサーチ回答情報を記憶する。

市場価値評価記憶部１２７は、市場価値評価部１１６の制御下で生成される上記商品等の市場価値評価を記憶する。

制御ユニット１１は、本実施形態における処理機能を実行するために、イベント企画部１１１と、イベント告知部１１２と、インセンティブ配布部１１３と、イベント実施部１１４と、ＶｆＭ一次評価部１１５と、市場価値評価部１１６と、ＶｆＭ評価報告部１１７とを備えている。制御ユニット１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサと、プログラムメモリとを備え、上述した各部における処理機能はいずれも、プログラムメモリに格納されたプログラムを上記プロセッサに実行させることによって実現される。なお、これらの処理機能は、プログラムメモリに格納されたプログラムを用いて実現されるものに限定されず、ネットワークを通して提供されるプログラムを用いて実現されるものであってもよい。

イベント企画部１１１は、オペレータ端末２から送信され、制御ユニット１１において受信された操作信号に応じて、商品等のイベントの実施に必要な情報を設定する処理を実行する。例えば、実施するイベントの目的、対象、概要の設定、および目標を設定する。例えば、イベント企画部１１１は、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２にアクセスして、算出有無設定情報とＶｆＭ指標設定情報とを書き込む処理を実行する。当該算出有無設定情報の書き込み処理により、算出対象の測定項目が設定される。当該ＶｆＭ指標設定情報の書き込み処理により、上記算出対象の測定項目のうち、イベント対象の商品等に関して着目すべき任意の測定項目についてＶｆＭ指標が設定される。

イベント告知部１１２は、イベント告知システム４に対して、上記イベントを消費者に告知するためのイベント告知指示を送信する処理を実行する。当該イベント告知指示に応じて、イベント告知システム４により、種々の広告媒体を介して、上記イベントが消費者に告知される。イベント告知部１１２は、イベント告知システム４から、上記イベントを告知した消費者の情報を含むイベント告知情報と、当該イベントの告知が開封されたあるいは既読となった消費者の情報を含むイベント告知開封情報とを取得し、当該取得されたイベント告知情報およびイベント告知開封情報を反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。

次に、イベント告知部１１２は、イベント参加受け付けシステム５に対して、上記告知に応じた消費者からの上記イベントへの参加希望を受け付けるためのイベント参加受け付け指示を送信する処理を実行する。当該イベント参加受け付け指示に応じて、イベント参加受け付けシステム５により、上記イベントへの参加希望が受け付けられる。

その後、イベント告知部１１２は、イベント参加受け付けシステム５から、例えばウェブサイト上の上記イベントの告知ページを閲覧した消費者の情報を含むイベント告知閲覧情報を取得し、当該取得されたイベント告知閲覧情報を反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。さらに、イベント告知部１１２は、イベント参加受け付けシステム５から、上記イベントの告知ページにおいて受け付けられた上記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報を取得し、当該取得されたイベント参加受け付け情報を反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。

インセンティブ配布部１１３は、先ず、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶されるイベント参加受け付け情報を読み出す処理を実行する。その後、インセンティブ配布部１１３は、当該読み出されたイベント参加受け付け情報に基づいて、インセンティブ管理システム６に対して、上記イベントへの参加希望消費者に上記イベントのインセンティブを配布するためのインセンティブ配布指示を送信する処理を実行する。当該インセンティブ配布指示に応じて、インセンティブ管理システム６により、上記イベントへの参加希望消費者に上記イベントのインセンティブが配布される。インセンティブ配布部１１３は、インセンティブ管理システム６から、上記インセンティブが配布された消費者の情報を含むインセンティブ配布情報を取得し、当該取得されたインセンティブ配布情報を反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。

イベント実施部１１４は、インセンティブ管理システム６に対して、上記配布されたインセンティブに関するインセンティブ利用情報を上記イベントの実施に伴って回収するためのインセンティブ回収指示を送信する処理を実行する。当該インセンティブ回収指示に応じて、インセンティブ管理システム６により、上記インセンティブ利用情報が回収される。その後、イベント実施部１１４は、インセンティブ管理システム６から、上記配布されたインセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を取得し、当該取得されたインセンティブ利用情報を反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶させる処理を実行する。

ここで、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される、イベント告知情報、イベント告知開封情報、イベント告知閲覧情報、イベント参加受け付け情報、インセンティブ配布情報、およびインセンティブ利用情報等の反応行動情報から、上記算出有無設定情報により設定された算出対象の測定項目について実績値が算出される。具体的には、制御ユニット１１が備える図示していない実績値算出部の制御下で、先ず、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２に記憶される算出有無設定情報が参照される。その後、上記実績値算出部の制御下で、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される上記反応行動情報のうち、当該参照された算出有無設定情報により設定された算出対象の測定項目に関係する反応行動情報が読み出され、当該読み出された反応行動情報に基づいて、上記算出対象の測定項目についての実績値が順次算出される。当該算出された実績値は、ＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４に順次記憶される。

ＶｆＭ一次評価部１１５は、上記商品等の客観評価を含む一次評価を生成し、当該生成された一次評価の情報を一次評価記憶部１２５に記憶させる処理を実行する。当該一次評価は、例えば、ＶｆＭ指標評価、定型分析処理結果、詳細分析処理結果、および仮説を含んでいる。

具体的には、ＶｆＭ一次評価部１１５は、先ず、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２に記憶されるＶｆＭ指標設定情報が示す、上記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と、ＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４に記憶される当該測定項目についての実績値とを読み出す処理を実行する。ＶｆＭ一次評価部１１５は、当該読み出されたＶｆＭ指標と実績値とに基づいて、ＶｆＭ指標評価を生成する処理を実行する。

ＶｆＭ一次評価部１１５は、上記生成されたＶｆＭ指標評価の結果に応じて次の処理を実行することができる。すなわち、ＶｆＭ一次評価部１１５は、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される上記反応行動情報を読み出し、当該読み出された反応行動情報に基づいて、イベント告知、イベント告知開封、イベント告知閲覧、イベント参加受け付け、インセンティブ配布、およびインセンティブ利用の工程別、広告媒体別、時間帯別、年齢および性別等の消費者属性別等の予め設定しておいた軸で集計した結果を元に分析する定型分析処理を実行する。さらに、ＶｆＭ一次評価部１１５は、上記読み出された反応行動情報に基づいて、上記定型分析処理とは異なる軸を用いて分析する詳細分析処理を実行してもよい。なお、当該定型分析処理および詳細分析処理では、例えば、反応行動情報に含まれる消費者番号等の消費者の識別情報に基づいて、消費者情報データベース３から、当該識別情報に対応付けられた当該消費者の属性情報が取得されて利用される。

ＶｆＭ一次評価部１１５が備える仮説生成部１１５１は、上記生成されたＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて、上記商品等の市場価値評価に係る仮説を生成する処理を実行する。なお、当該生成される仮説は、例えば、上記定型分析処理および上記詳細分析処理の結果に基づくものであってもよい。

市場価値評価部１１６は、上記商品等の価格に対する価値としての市場価値評価の生成処理を実行するものであり、リサーチ実施管理部１１６１と、仮説補正部１１６２と、将来予測部１１６３とを備えている。

リサーチ実施管理部１１６１は、一次評価記憶部１２５に記憶される一次評価を読み出し、当該読み出された一次評価に基づいて上記商品等に係るリサーチを実施する処理を実行する。リサーチは、例えば、上記商品等に係るアンケートである。

例えば、リサーチ実施管理部１１６１は、一次評価記憶部１２５に記憶される仮説を読み出し、当該読み出された仮説に基づいて上記商品等のリサーチ項目を生成する。その後、リサーチ実施管理部１１６１は、リサーチシステム７に対して、上記生成されたリサーチ項目を含む消費者へのリサーチを実施させるためのリサーチ実施指示を送信する処理を実行する。当該リサーチ実施指示に応じて、リサーチシステム７により、上記リサーチが実施される。当該リサーチは、例えば、上記イベントに参加した消費者の中から予めリサーチ対象に設定された消費者を対象として実施される。その後、リサーチ実施管理部１１６１は、リサーチシステム７から、消費者の主観評価を含む上記リサーチの回答を示すリサーチ回答情報を取得し、当該取得されたリサーチ回答情報をリサーチ回答ログ情報記憶部１２６に記憶させる処理を実行する。また、上記リサーチの対象の消費者は、リサーチ会員よりモデル会員をプロファイルから拡大して設定することができる。

仮説補正部１１６２は、リサーチ回答ログ情報記憶部１２６に記憶されるリサーチ回答情報を読み出す処理を実行する。次に、仮説補正部１１６２は、当該読み出されたリサーチ回答情報に基づいて、上記仮説が妥当であったか否かを判定する処理を実行する。当該判定処理において使用される判定閾値は、例えば、予めリサーチ項目生成時に設定される。上記仮説が妥当ではなかったと判定された場合に、仮説補正部１１６２は、上記仮説を補正する処理を実行する。当該補正後の補正仮説に基づいて上記リサーチの実施処理を再度実行するようにしてもよい。

市場価値評価部１１６は、リサーチ回答ログ情報記憶部１２６に記憶されるリサーチ回答情報を読み出す処理を実行する。その後、市場価値評価部１１６は、当該読み出されたリサーチ回答情報が示すリサーチの回答に基づいて、上記商品等の市場価値評価を生成し、当該生成された市場価値評価を市場価値評価記憶部１２７に記憶させる処理を実行する。

将来予測部１１６３は、上記生成された市場価値評価に基づいて上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行し、当該将来予測の結果に係る情報を市場価値評価記憶部１２７に記憶させる処理を実行する。

ＶｆＭ評価報告部１１７は、市場価値評価記憶部１２７に記憶される、上記将来予測の結果に係る情報を読み出し、当該読み出された上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測の結果に係る情報を、例えば、オペレータ端末２や、図示していない外部出力装置等に出力する処理を実行する。

（動作）
次に、以上のように構成されたＶｆＭマーケティングシステム１の動作を説明する。
図３Ａは、図２に示した制御ユニット１１のイベント企画部１１１、イベント告知部１１２、インセンティブ配布部１１３、イベント実施部１１４、およびＶｆＭ一次評価部１１５によって実行される一次評価生成処理の一例を示すフロー図である。また、図３Ｂは、図２に示した制御ユニット１１の市場価値評価部１１６によって実行される将来予測処理の一例を示すフロー図である。

以下では、これらのフロー図について、例えば飲料メーカーＡ社が２０１８年４月１日に新発売する若い女性向け特保コーヒー飲料である商品「ヘルシーカフェ・スイート」の将来の売り上げを含む将来予測を実行する場合を例に挙げて、図４Ａから図１５Ｃを参照しながら詳細に説明する。

（１）一次評価生成処理
先ず、図３Ａのフローで示す一次評価生成処理について詳細に説明する。なお、図３Ａのフローで示す一次評価生成処理は非限定的な一実施態様であり、本開示の一次評価生成処理はこれに限定されるものではない。

ステップＳ１１において、制御ユニット１１は、イベント企画部１１１の制御の下、商品等のイベントの実施に必要な情報の設定処理として、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２にアクセスして、上記算出有無設定情報と上記ＶｆＭ指標設定情報とを書き込む。当該算出有無設定情報の書き込み処理により、算出対象の測定項目が設定される。当該ＶｆＭ指標設定情報の書き込み処理により、上記算出対象の測定項目のうち、イベント対象の商品等に関して着目すべき任意の測定項目についてＶｆＭ指標が設定される。なお、当該算出有無設定情報およびＶｆＭ指標設定情報の書き込み処理では、例えば、プロジェクトごとに異なるように測定項目についての算出有無およびＶｆＭ指標が記憶される。イベント企画処理として、イベント企画部１１１の制御の下、例えば、イベント自体の企画や、当該イベントにおいてターゲットとする消費者の定義や、当該イベントを告知する消費者の設定を実行してもよい。なお、ターゲットとする消費者は、例えば、消費者情報データベース３に記憶される消費者の属性情報を用いて定義するようにしてもよい。

商品「ヘルシーカフェ・スイート」の例では、当該商品のプロモーションを兼ねたキャンペーンのイベントを利用することを設定する。また、当該イベントのインセンティブとして、当該キャンペーンにエントリーした人にはもれなく、所定のコンビニエンスストアで使用可能な、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の無料引換券であるクーポンがプレゼントされるように設定する。さらに、ターゲットとする消費者として２０代の女性を定義し、イベントを告知する消費者として、消費者情報データベース３に記憶されている所定の会員サービスの全会員を設定するものとする。

図４Ａおよび図４Ｂは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンの際に使用される、算出有無設定情報およびＶｆＭ指標設定情報による設定状況の一例を示す表を図示している。

図４Ａおよび図４Ｂの表中の算出有無の欄において、算出有無設定情報による設定状況が示されている。当該算出有無設定情報では、算出有無の欄に○が示されている測定項目が算出対象の測定項目に設定されている。具体的には、「１１．告知」では「ａ．数」および「ｂ．対告知率」が算出対象の測定項目に設定されている。「１２．開封／既読」、「１３．閲覧」、「１４．クーポン応募」、「２１．クーポン発行」、および「３１．クーポン引換」では、「ａ．数」、「ｂ．対告知率」、「ｃ．成果単価」、および「ｄ．単価上昇率」が算出対象の測定項目に設定されている。さらに、「４１．重複申込」の「ａ．数」や、「５１．引換指数」および「６１．コスト効果指数」も算出対象の測定項目に設定されている。一方、図４Ａの表中の目標値の欄において、ＶｆＭ指標設定情報による設定状況が示されている。当該ＶｆＭ指標設定情報によって、上記算出対象の測定項目のうち商品「ヘルシーカフェ・スイート」に関して着目すべき任意の測定項目の各々について、目標値の欄に示されているＶｆＭ指標が設定されている。具体的には、「１１．告知」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値７６，２５０，０００が設定されている。「１２．開封／既読」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値２２，５９３，７５０が、「ｂ．対告知率」についてのＶｆＭ指標として目標値２９．６３％が設定されている。「１３．閲覧」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値１９，８２６，５６３が、「ｂ．対告知率」についてのＶｆＭ指標として目標値２６．００％が設定されている。「１４．クーポン応募」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値８７，５００が、「ｂ．対告知率」についてのＶｆＭ指標として目標値０．１１％が設定されている。「２１．クーポン発行」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値７０，０００が、「ｂ．対告知率」についてのＶｆＭ指標として目標値０．０９％が設定されている。「３１．クーポン引換」では、「ａ．数」についてのＶｆＭ指標として目標値４６，６６７が、「ｂ．対告知率」についてのＶｆＭ指標として目標値０．０６％が設定されている。

なお、図４Ａの表において、「１３．閲覧」の「ａ．数」は、Ａ社ウェブサイトキャンペーン応募ページが閲覧された全体の数であり、「１４．クーポン応募」、「２１．クーポン発行」、および「３１．クーポン引換」の「ｂ．対告知率」は、告知した消費者数のうち各項目に対応する反応または行動を行った消費者数の割合である。
図４Ｂの表において、「５１．引換指数」は、「３１．クーポン引換」／「１３．閲覧」から算出するものであり、「６１．コスト効果指数」は、「３１．クーポン引換」／「合計広告料」から算出するものである。

ステップＳ１２において、制御ユニット１１は、イベント告知部１１２の制御の下、イベント告知システム４を利用して、商品等のイベントを消費者に告知する。その後、制御ユニット１１は、イベント告知部１１２の制御の下、イベント告知システム４から、上記イベントを告知した消費者の情報を含むイベント告知情報と、当該イベントの告知が開封されたあるいは既読となった消費者の情報を含むイベント告知開封情報とを取得する。当該取得されたイベント告知情報およびイベント告知開封情報は、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される。なお、例えば、告知実績の把握が困難である従来広告メディアをイベント告知システム４が用いる場合には、イベント告知情報またはイベント告知開封情報は、消費者がイベントへの参加希望をウェブサイト上で行う際に当該イベントの認知に用いた広告媒体を入力することによって取得されるものであってもよい。

ステップＳ１３において、制御ユニット１１は、イベント告知部１１２の制御の下、イベント参加受け付けシステム５から、例えばウェブサイト上の上記イベントの告知ページを閲覧した消費者の情報を含むイベント告知閲覧情報と、上記イベントの告知ページにおいて受け付けられた上記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報とを取得する。当該取得されたイベント告知閲覧情報およびイベント参加受け付け情報は、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される。なお、例えば、閲覧実績の把握が困難である従来告知ページをイベント参加受け付けシステム５が用いる場合には、イベント告知閲覧情報は、消費者がイベントへの参加希望を行う際に当該イベントの告知を閲覧している媒体を入力することによって取得されるものであってもよい。

図５は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおける告知反応ログ情報の一例を示す図である。図５中、「反応種別」として「広告送付」が示されているレコードは、イベント告知情報に対応している。また、「反応種別」として「閲覧」が示されているレコードは、イベント告知閲覧情報に対応している。さらに、「反応種別」として「応募」が示されているレコードは、イベント参加受け付け情報に対応している。

ステップＳ１４において、制御ユニット１１は、インセンティブ配布部１１３の制御の下、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶されるイベント参加受け付け情報を読み出し、当該読み出されたイベント参加受け付け情報に基づいて、インセンティブ管理システム６を利用して、上記イベントへの参加希望消費者に上記イベントのインセンティブを配布する。当該インセンティブは、例えば、上記商品等の無料引換券等のクーポンであってもよい。その後、制御ユニット１１は、インセンティブ配布部１１３の制御の下、インセンティブ管理システム６から、上記インセンティブが配布された消費者の情報を含むインセンティブ配布情報を取得する。当該取得されたインセンティブ配布情報は、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される。

図６は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおけるクーポン発行ログ情報の一例を示している。図６中、「反応種別」として「クーポン発行」が示されているレコードは、インセンティブ配布情報に対応している。

次に、ステップＳ１５において、制御ユニット１１は、イベント実施部１１４の制御の下、インセンティブ管理システム６から、上記イベントの実施に伴って上記インセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を取得する。当該取得されたインセンティブ利用情報は、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される。

図７は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおけるクーポン利用ログ情報の一例を示している。図７中、「反応種別」として「クーポン利用」が示されているレコードは、インセンティブ利用情報に対応している。

ステップＳ１２において取得されたイベント告知情報およびイベント告知開封情報、ステップＳ１３において取得されたイベント告知閲覧情報およびイベント参加受け付け情報、ステップＳ１４において取得されたインセンティブ配布情報、およびステップＳ１５において取得されたインセンティブ利用情報等の反応行動情報から、上記算出有無設定情報により設定された算出対象の測定項目について実績値が算出され、当該算出された実績値がＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４に順次記憶される。

次に、ステップＳ１６、ステップＳ１７、およびステップＳ１８において、制御ユニット１１は、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、上記商品等の客観評価を含む一次評価を生成する。当該一次評価には、例えば、消費者へのイベント告知時の媒体効果（広告媒体別に見た、応募した、交換した）も含まれていてもよい。

ステップＳ１６では、制御ユニット１１は、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２に記憶される上記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と、ＶｆＭ指標履歴情報記憶部１２４に記憶される当該測定項目についての実績値とを読み出す。その後、制御ユニット１１は、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、当該読み出されたＶｆＭ指標と実績値とに基づいて、ＶｆＭ指標評価を生成する。

ステップＳ１７では、制御ユニット１１は、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、反応行動ログ情報記憶部１２３に記憶される上記反応行動情報を読み出し、当該読み出された反応行動情報に基づいて上述した定型分析処理や詳細分析処理を実行する。

ステップＳ１８では、制御ユニット１１は、ＶｆＭ一次評価部１１５が備える仮説生成部１１５１の制御の下、上記生成されたＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて、上記商品等の市場価値評価に係る仮説を生成する。当該生成される仮説は、商品または役務に係る企画の充足度、達成度の積み上げとなる。なお、当該生成される仮説は、例えば、上記定型分析処理および上記詳細分析処理の結果に基づくものであってもよい。

図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃ、および図８Ｄは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおける、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づくＶｆＭ指標評価の一例を示す表を図示している。図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃ、および図８Ｄの例では、各測定項目について広告媒体別にも実績値を算出するようにしており、さらに、「１４．クーポン応募」、「２１．クーポン発行」、「３１．クーポン引換」の測定項目についてはターゲットカバー別にも実績値を算出するようにしている。図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃの表では、測定項目についてのＶｆＭ指標として、例えば、目標の列に示される消費者数や、当該目標の列に示される消費者数を基準値とし各測定項目に対して算出される消費者数を当該基準値に対して百分比で表した数値の目標値である例えば１００％を用いる。また、図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃの表では、上記ＶｆＭ指標評価として例えば目標達成状況が示されている。ここで、図８Ｃの表に示されるクーポン引換の目標達成状況では、いずれの広告媒体を利用した場合にもターゲットカバーの目標達成状況が９０％を下回っていることが分かる。このことは、ターゲットと定めていた２０代会社員女性が、想定していたよりもクーポン引換を行わなかったことを意味している。図８Ｄの表に示す「６１．コスト効果指数」は、広告媒体１の合計広告料を￥５，０００，０００、広告媒体２の合計広告料を￥１０，０００，０００、広告媒体３の合計広告料を￥３０，０００，０００として算出されている。

図９は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおいて、上記一次評価の一部である定型分析処理により生成された、消費者の性別および年齢別のクーポン利用状況を示す円グラフの一例を示す図である。当該定型分析処理により、ターゲットをカバーできていたかの評価をすることが可能である。図９に示す各性別／年別構成比（％）の商品サービスターゲット層の合計値は「ターゲット達成率」という指標になる。

図９に示すグラフから、想定より２０代の女性がクーポン引換を行っていないことが分かる。また、図９に示すグラフからは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」は一般的に、２０代から４０代の女性に幅広く受けており、中でも３０代の女性によるクーポン利用の割合が最も大きいことが分かる。また、商品「ヘルシーカフェ・スイート」は、女性ほどではないが２０代から４０代の男性にも一定の需要が有ることが分かる。

図１０は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおいて、上記一次評価の一部である詳細分析処理により生成された、商品「ヘルシーカフェ・スイート」に対する反応または行動の各工程別の反応状況を女性消費者の年齢別に集計した折れ線グラフの一例を示す図である。

図１０に示すグラフから、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のＡ社ウェブサイトキャンペーン応募ページの閲覧数は２０代の女性が最も多かったが、２０代の女性が応募する率は３０代から４０代の女性よりも低いことが分かる。

図１１は、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンにおいて、上記一次評価の一部である詳細分析処理により生成された、消費者の職種別のクーポン利用状況を示す円グラフの一例を示す図である。

図１１に示すグラフから、事務やアシスタントの職種による商品「ヘルシーカフェ・スイート」のクーポン利用の割合が最も大きいが、専門職や技術職によるクーポン利用の割合も大きいことが分かる。

図８Ａから図１１に示した表およびグラフから、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の市場価値評価に係る仮説が生成される。

例えば、ターゲットである２０代の女性の閲覧数は多いにもかかわらず応募数が低いことから、ウェブサイトの商品紹介を確認してから応募を止めていることが考えられる。この場合、仮説生成部１１５１の制御の下、キャンペーン告知内容が２０代の女性の嗜好にマッチしていないという仮説が生成される。当該生成された仮説は、例えば、ＶｆＭマーケティングシステム１から外部の図示していない表示部に出力され、当該表示部における表示をオペレータがレビューしてから確定されるようにしてもよい。

また、デスクワークの２０代から４０代の女性のクーポン利用数が多いが、２０代から４０代の男性のクーポン利用数も多いことが分かる。この場合、仮説生成部１１５１の制御の下、普段あまり運動をしない人たちが健康のために購入するという仮説が生成される。当該生成された仮説は、例えば、ＶｆＭマーケティングシステム１から外部の図示していない表示部に出力され、当該表示部における表示をオペレータがレビューしてから確定されるようにしてもよい。

なお、仮説は、上記ＶｆＭ指標評価に基づいて以下のように生成されるものであってもよい。

図１２Ａおよび図１２Ｂは、ＶｆＭ指標評価に基づく検知条件と生成される仮説との対応関係を示す仮説生成テーブルの一例を示す図である。当該仮説生成テーブルは、例えば、ステップＳ１１においてプロジェクトを登録する際にオペレータが設定してもよい。図１２Ａおよび図１２Ｂの仮説生成テーブルの例では、仮説生成部１１５１の制御下で、上記ＶｆＭ指標評価が当該仮説生成テーブル中のある検知条件を満足した場合、その検知条件に対応付けられている仮説が生成される。図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃの例では、各測定項目に相当するＶｆＭ指標評価としての目標達成状況はＮｏ．１３およびＮｏ．１５の検知条件を満足しており、当該検知条件に対応付けられている仮説が生成される。なお、図１２Ａおよび図１２Ｂに示す仮説生成テーブルは一例に過ぎず、例えば、仮説生成テーブルにおける検知条件では、任意のＶｆＭ指標に基づくＶｆＭ指標評価を任意に組み合わせて用いるようにしてもよい。

あるいは、各測定項目についてのＶｆＭ指標について、当該測定項目についての実績値が当該ＶｆＭ指標に係る数値を満足していないときに生成される仮説を予め設定しておいてもよい。当該仮説の設定は、例えば、ステップＳ１１においてプロジェクトを登録する際にオペレータが設定してもよい。測定項目についての実績値がＶｆＭ指標に係る数値を満足していないようなＶｆＭ指標が存在するときに、仮説生成部１１５１の制御下で、当該ＶｆＭ指標に対応する仮説が生成されるようにする。

（２）将来予測処理
次に、図３Ｂのフローで示す将来予測処理について詳細に説明する。なお、図３Ｂのフローで示す将来予測処理は非限定的な一実施態様であり、本開示の将来予測処理はこれに限定されるものではない。

ステップＳ２１において、制御ユニット１１は、市場価値評価部１１６が備えるリサーチ実施管理部１１６１の制御の下、ステップＳ１８において生成された仮説に基づいて消費者への上記商品等のリサーチを実施する。当該リサーチは、例えば、消費者への上記商品等のアンケートである。

当該リサーチの実施処理では、例えば、リサーチ実施管理部１１６１の制御の下、上記仮説に基づいて上記商品等のリサーチ項目が生成され、当該生成されたリサーチ項目に係る情報がＶｆＭマーケティングシステム１の外部のリサーチシステム７に出力される。リサーチシステム７は、キャンペーンに参加した消費者の中から予めリサーチ対象に設定された消費者を対象として、上記生成されたリサーチ項目を含むリサーチを実施する。その後、制御ユニット１１は、リサーチ実施管理部１１６１の制御の下、リサーチシステム７から、消費者の主観評価を含む上記リサーチの回答を示すリサーチ回答情報を取得する。なお、上記生成されたリサーチ項目は、例えば、ＶｆＭマーケティングシステム１から外部の図示していない表示部に出力され、当該表示部における表示をオペレータがレビューしてから確定されるようにしてもよい。また、上記リサーチの対象の消費者は、リサーチ会員よりモデル会員をプロファイルから拡大して設定することができる。このように、上記リサーチは、リサーチ項目とリサーチ対象者が抽出された上で実施されてもよい。

なお、上記仮説に基づくリサーチの実施処理では、再帰的にリサーチを実施してもよい。例えば、予めリサーチ対象に設定されている消費者のうち今回のリサーチ範囲とは別の範囲の消費者や、上記仮説に係る上記反応行動情報に含まれる消費者の情報に基づいて選択された消費者を対象として、リサーチを再帰的に実施するようにしてもよい。あるいは、仮説に基づいて再度生成、または追加・改変・削除された新たなリサーチ項目を含むリサーチを再帰的に実施するようにしてもよい。このようにリサーチ対象の消費者を拡大または縮小して再帰的にリサーチを実施することにより将来予測の精度を上げることが可能である。

上記では、仮説に基づくリサーチの実施処理の一実施態様として、仮説に基づいてリサーチ項目を生成し、予めリサーチ対象に設定された消費者を対象として上記生成されたリサーチ項目を含むリサーチを実施する例を説明した。しかしながら、仮説に基づくリサーチの実施処理はこれに限定されない。例えば、仮説に係る反応行動情報に含まれる消費者の情報に基づいて選択された消費者を対象として、予めリサーチ項目が設定されたリサーチを実施するようにしてもよい。あるいは、仮説に係る反応行動情報に含まれる消費者の情報に基づいて選択された消費者を対象として、仮説に基づいて生成されたリサーチ項目を含むリサーチを実施するようにしてもよい。

なお、ステップＳ１８においてＶｆＭ指標評価に基づいて仮説を生成し、当該生成された仮説に基づいてリサーチを実施する場合を説明した。しかしながら、ステップＳ１８の仮説の生成処理は必須の構成ではない。例えば、ステップＳ１６において生成されるＶｆＭ指標評価、ならびに、ステップＳ１７において実行される上記定型分析処理および上記詳細分析処理の結果を、任意に組み合わせて利用して、リサーチを実施するようにしてもよい。

図１３Ａから図１３Ｇは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の例において、仮説に基づいて生成されるアンケート項目の表示画面の一例を示す図である。図１３Ａおよび図１３Ｂに示されるアンケート項目は、売り上げ予測に使用することができるアンケート項目である。図１３Ｃに示されるアンケート項目は、キャンペーン告知内容が２０代の女性の嗜好にマッチしていないという上記仮説に基づいて生成されるアンケート項目である。また、図１３Ｄおよび図１３Ｅに示されるアンケート項目は、普段あまり運動をしない人たちが健康のために購入するという上記仮説に基づいて生成されるアンケート項目である。さらに、図１３Ｆおよび図１３Ｇに示されるアンケート項目は、図１２Ａおよび図１２Ｂの例においてＮｏ．１５の検知条件に対応付けられている上記仮説に基づいて生成されるアンケート項目である。例えばアンケート項目は予め仮説に対応付けられており、上述したように、仮説に基づいて当該仮説に対応付けられているアンケート項目が生成される。また、リサーチの対象として、予めリサーチ対象に設定された消費者のうち、例えば、商品「ヘルシーカフェ・スイート」のキャンペーンに応募したがクーポン利用しなかった２０代の女性、および、クーポン利用した２０代から４０代の消費者を選択してもよい。

ステップＳ２２において、制御ユニット１１は、市場価値評価部１１６が備える仮説補正部１１６２の制御の下、上記リサーチ回答情報に基づいて、上記仮説が妥当であったか否かを判定する。当該判定処理において使用される判定閾値の登録は、例えば、ステップＳ１１の処理の際に設定される。

図１４Ａから図１４Ｅは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の例において、閲覧したがクーポン利用しなかった２０代の女性、および、クーポン利用した２０代から４０代の消費者を対象としたアンケートの集計結果の表示画面の一例を示す図である。図１４Ａから図１４Ｅに示されるアンケートの集計結果は各々、図１３Ｃから図１３Ｇに示されるアンケート項目に対応している。

図１４Ａから図１４Ｅに示されるように、アンケート項目に対する回答の各選択肢は、当該アンケート項目に係る仮説に関して消費者の主観的な意見が反映されるものである。したがって、例えば、図１４Ａに示される「Ｑ１４．あなたが「ヘルシーカフェ・スイート」キャンペーンに応募しなかった理由を教えてください。」とのアンケート項目に対する各選択肢の回答の割合を予め設定しておいた判定閾値と比較することにより、キャンペーン告知内容が２０代の女性の嗜好にマッチしていないという仮説が妥当であったか否かを判定することができる。同様の処理により、図１４Ｂおよび図１４Ｃに示されるアンケート項目に対する各選択肢の回答の割合から、普段あまり運動をしない人たちが健康のために購入するという仮説が妥当であったか否かを判定することができる。また、図１４Ｄおよび図１４Ｅに示されるアンケート項目に対する各選択肢の回答の割合から、図１２Ａおよび図１２Ｂの例に関連して上述した、Ｎｏ．１５の検知条件が満足されたときに生成される仮説が妥当であったか否かを判定することができる。

なお、仮説が妥当であったか否かの判定処理は、例えば、構造方程式モデリング（Structural Equation Modeling：ＳＥＭ）を用いて実行してもよい。そのような判定処理では、例えば、消費者の購買に係る仮説としてのモデルについて、観測変数に対応するリサーチ項目のアンケート集計結果からモデル適合度を算出し、当該モデル適合度を判定閾値と比較することによって、仮説が妥当であったか否かを判定する。

ステップＳ２２において上記仮説が妥当ではなかったと判定された場合、ステップＳ２３からステップＳ２４に分岐する。

ステップＳ２４において、制御ユニット１１は、仮説補正部１１６２の制御の下、上記仮説を補正し、その後、ステップＳ２１からの処理が再度実行される。当該仮説の補正処理では、例えば、イベントログ（期待値）からの評価（システムにより生成）とその結果（実績値）の差より仮説が補正される。

なお、仮説の補正処理では、上述した例のように複数の仮説が生成されている場合は、例えば、当該複数の仮説のうち妥当ではなかったと判定された仮説を除くようにするものであってもよい。また、図１２Ａおよび図１２Ｂの例のように検知条件に基づいて仮説が生成される場合は、仮説の補正処理では、例えば、検知条件および当該検知条件に対応付けられている仮説を修正した上でＶｆＭ指標評価が満足する検知条件に対応付けられている仮説が再度生成されるようにしてもよい。さらに、上述したように仮説が妥当であったか否かを構造方程式モデリングを用いて実行するような場合には、仮説の補正処理では、因子分析等の数学的技法を用いて仮説をカスタマイズするようにしてもよい。

一方、ステップＳ２２において上記仮説が妥当であったと判定された場合、ステップＳ２３からステップＳ２５に分岐する。

ステップＳ２５において、制御ユニット１１は、市場価値評価部１１６の制御の下、上記リサーチ回答情報が示すリサーチの回答に基づいて、上記商品等の市場価値評価を生成する。当該市場価値評価は、市場満足度（ベンチマークできる数値）といってもよい値であり、商品サービス企画項目（狙い）に対する充足度とその加減算合計値および消費者属性別、肯定（購買）確率によって構成される最終指標群である。商品が食品の場合を例にとると、当該市場価値評価は、例えば、次のように表される。
Σ（評価×重み）＝味５×１０％＋量３×５％＋…

ステップＳ２６において、制御ユニット１１は、市場価値評価部１１６が備える将来予測部１１６３の制御の下、ステップＳ２５において生成された市場価値評価に基づいて上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行する。当該将来予測処理では、例えば、上記リサーチ回答情報に含まれる各消費者の属性情報と、上記リサーチ回答情報が示す当該消費者からの上記リサーチの回答に基づいて、単純推計方式の拡大推計と、複雑推計方式、例えばベイジアンネットワーク方式の拡大推計との少なくとも一方を実行することにより、上記将来予測が実行される。なお、当該ベイジアンネットワーク方式の拡大推計は、例えば、上記リサーチの各項目に対する回答の選択肢間で購買確率を設定しておき、上記リサーチ回答情報により示される当該購買確率を用いて実行されるようにしてもよい。当該購買確率の設定は、例えば、リサーチ項目の生成または確定の際にオペレータが設定してもよい。

図１５Ａ、図１５Ｂ、および図１５Ｃは、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の例における、商品「ヘルシーカフェ・スイート」の売り上げ予測の結果の一例を示す図である。図１５Ａ、図１５Ｂ、および図１５Ｃにおける売り上げ予測は、例えば、図１３Ａおよび図１３Ｂに示したアンケート項目に対する消費者の回答の集計結果に基づいて実行することができる。図１５Ａは、マーケット売り上げ個数からの単純推計に基づく売り上げ予測の結果を示している。図１５Ｂは、消費者の属性別での単純推計に基づく売り上げ予測の結果を示している。図１５Ｃは、ベイジアンネットワーク方式の拡大推計に基づく売り上げ予測の結果を示している。なお、図１５Ａ、図１５Ｂ、および図１５Ｃの例におけるキャンペーン反響係数としては、予め設定されている係数を利用してもよく、あるいは、対応するアンケート項目についての消費者の回答に基づいて導出されるものを利用してもよい。

ステップＳ２７において、制御ユニット１１は、ＶｆＭ評価報告部１１７の制御の下、ステップＳ２６において実行された上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測の結果に係る情報を、図示していない外部出力装置に出力する。

（効果）
（１）先ず、イベント企画部１１１の制御の下、ＶｆＭ指標算出有無記憶部１２２に、算出有無設定情報とＶｆＭ指標設定情報とが書き込まれる。当該算出有無設定情報の書き込み処理により、算出対象の測定項目が設定される。当該ＶｆＭ指標設定情報の書き込み処理により、上記算出対象の測定項目のうち、イベント対象の商品等に関して着目すべき任意の測定項目についてＶｆＭ指標が設定される。イベント告知部１１２、インセンティブ配布部１１３、およびイベント実施部１１４の制御の下、イベント告知システム４、イベント参加受け付けシステム５、およびインセンティブ管理システム６が利用されて商品等のイベントが実施され、当該イベントの実施に伴って当該イベントのインセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報が取得される。ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、当該取得されたインセンティブ利用情報を含む反応行動情報に基づいて、上記商品等の客観評価を含む一次評価が生成される。当該一次評価の生成処理では、ＶｆＭ一次評価部１１５の制御の下、上記ＶｆＭ指標設定情報が示す上記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と、当該測定項目についての実績値とに基づいて、ＶｆＭ指標評価が生成され、仮説生成部１１５１の制御の下、当該生成されたＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて、上記商品等の市場価値評価に係る仮説が生成される。その後、リサーチ実施管理部１１６１の制御の下、当該生成された仮説に基づいて消費者への上記商品等のリサーチが実施される。市場価値評価部１１６の制御の下、当該実施されたリサーチの回答に基づいて上記商品等の市場価値評価が生成される。将来予測部１１６３の制御の下、当該生成された市場価値評価に基づいて上記商品等に係る将来の売り上げを含む将来予測が実行される。

このようなイベントおよびリサーチに基づく市場価値評価生成処理および将来予測処理は、例えば過去の経済環境ではなく、その時々の経済環境が反映されるデータに基づくものとすることが可能である。したがって、このような将来予測を、過去のデータの統計的解析のみに依存して売り上げ予測を行うような手法と比較して、広範囲の予測分野にわたってより信頼性の高いものとすることが可能となる。

また、上記将来予測には、上述したように消費者へのリサーチを利用して、例えば買い手側の消費者の主観的な意見を反映させることができる。当該リサーチを上述したように一次評価に基づいて実施することにより、例えば、一次評価で得られた情報の再確認を行ったり、一次評価で得られた情報とは異なる観点の評価を行ったりすることが可能となる。したがって、このような将来予測をさらに目的性が高く精度も高いものとすることが可能となる。

また、上述したように、ＶｆＭ指標という数値評価可能な指標に基づいて上記一次評価を生成することが可能となる。このように生成された一次評価に基づいて上記リサーチが実施されるので、上記市場価値評価および将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。また、任意の測定項目についてＶｆＭ指標を設定することができるため、必要な項目に着目した市場価値評価および将来予測を実行することが可能となる。

また、上記イベントの実施に伴って、消費者が反応または行動した結果の情報を順次蓄積して、当該蓄積される情報から上記ＶｆＭ指標に係る測定項目についての実績値を時系列的に算出することができる。当該情報は、例えば複数回イベントを実行する間に継続して蓄積するようにしてもよい。このように時系列的に算出される実績値を用いることにより、時系列的に上記市場価値評価の傾向や推移を評価および分析することも可能となる。このような上記市場価値評価の傾向や推移の評価および分析により、商品または役務に係るマーケティング活動の運営に関する将来予測、商品または役務に係る売り上げの将来予測、ならびに、商品または役務の開発および改廃方向に関する将来予測を精度の高いものとすることが可能になる。さらに、上記商品または役務に関して着目すべき任意の測定項目についての指標である上記ＶｆＭ指標について、当該ＶｆＭ指標に係る測定項目についての実績値を算出していることから、例えば商品等に対する消費者の反応または行動について同一のＶｆＭ指標を適用して、他社、他業界、および他業種の商品等を横断的に評価することも可能となる。

さらに、上記生成された仮説は、ＶｆＭ指標という数値評価可能な指標に基づいたものである。例えば、上述したように当該仮説に基づいて実施されるリサーチでは、当該リサーチに含まれるリサーチ項目をこのような仮説に基づいて生成したものとしたり、当該リサーチの対象の消費者をこのような仮説に基づいて選択したりすることも可能である。このようなリサーチに基づいて上記市場価値評価生成処理および将来予測処理を実施することにより、将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。

このような将来予測の結果に基づいて、例えば、どの商品の販売を継続し、どの役務の提供を継続するべきか、どの商品の販売を中止し、どの役務の提供を中止するべきか、あるいは、どの商品および役務を改良するべきかを判定することが可能となる。また、上記将来予測では将来の売り上げの予測だけではなく商材価値も分かるので、商品をどれだけ生産すればよいかの生産計画や、役務の提供をどの程度の規模にすればよいかの計画も判定可能となる。

（２）仮説補正部１１６２の制御の下、上記実施されたリサーチの回答を示すリサーチ回答情報に基づいて、上記仮説が妥当であったか否かが判定される。上記仮説が妥当ではなかったと判定された場合、仮説補正部１１６２の制御の下、上記仮説が補正される。その後、上述したリサーチ実施管理部１１６１の制御下での処理が再度実行される。

このように、上記仮説が妥当なものとなるまで当該仮説の補正を再帰的に行うことが可能となり、したがって、当該補正後の補正仮説から導かれる上記将来予測の結果を、より信頼性が高いものとすることが可能となる。

（３）上記商品等の将来予測処理では、例えば、上記リサーチ回答情報に含まれる各消費者の属性情報と、上記リサーチ回答情報が示す当該消費者からの上記リサーチの回答に基づいて、単純推計方式の拡大推計と複雑推計方式（例えば、ベイジアンネットワーク方式）の拡大推計との少なくとも一方を実行することにより、上記将来予測が実行される。例えば、単純推計方式の拡大推計では、演繹的な拡大推計が実行され、複雑推計方式の拡大推計では、演繹的または再帰的な拡大推計が実行される。

このような拡大推計を実行することによって、上記リサーチの対象である限られた消費者だけではなく上記商品または役務の潜在的な購買層である消費者が、売り上げにどれだけ貢献するかを予測することが可能である。また、上記リサーチの対象の消費者の属性情報の分布が、上記商品または役務の潜在的な購買層である消費者全体の属性情報の分布と比較して偏りがある場合であっても、例えば、属性情報毎に適切に重み付けを行って分布の偏りを補正することにより、当該拡大推計に基づく上記将来予測をより精度が高いものとすることが可能となる。また、単純な「売り上げ予測」でなく、実績をログ化し、指標（情報）化して蓄積し、分析することで、マーケティング活動の運営や、商品または役務に係る売り上げ、開発および改廃方向に関する将来予測を精度の高いものにすることが可能となる。

［他の実施形態］
この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記第１の実施形態では、インセンティブとしてクーポン等の一種類のインセンティブを用いる例について主に説明した。しかしながら、インセンティブとして、無料引換券や割り引き券等の複数種のクーポン、商品等の購買に際し消費者が取得するボーナスポイント、商品等の購買に際し消費者が取得する他の商品等の無料引換券や割り引き券等の複数種のクーポン等の、複数種のインセンティブを同時に用いるようにしてもよい。この場合、上述したインセンティブ配布情報およびインセンティブ利用情報には、例えば消費者が取得および利用するインセンティブの種類を示す情報が含まれるようにしてもよい。また、上述したインセンティブ管理システム以外に、各インセンティブに対して、それぞれのインセンティブを管理するインセンティブ管理システムを用いるようにしてもよい。

また、ＶｆＭ指標に、インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についての指標と、インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についての指標と、特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についての指標とのうちの少なくとも１つが含まれるようにしてもよい。

ここで、インセンティブを複数回利用した消費者には、例えば、上記商品または役務の価値が高いと評価している消費者が含まれている。したがって、上記インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、上記商品または役務の価値に関する肯定的な側面を評価することが可能である。

また、インセンティブを利用していない消費者には、例えば、上記イベントへの参加を希望していたにもかかわらずインセンティブを利用していない消費者や、インセンティブを受け取ったにもかかわらずインセンティブを利用していない消費者が含まれる。したがって、上記インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、例えば、上記商品または役務に係る評価を向上させる余地があるかを検証したり、上記商品または役務に係る評価を向上させるにはどのような手法をとるべきかを検証したりすることが可能である。

さらに、例えば、複数種のインセンティブ（値引き・引換・ポイント等）の中から消費者が利用するインセンティブを選択する場合に、特定のインセンティブを選択した消費者の統計を取得したい場合がある。例えば、消費者が選択するインセンティブ毎に、消費者による上記商品または役務の価値の評価の種類を定めることができる。したがって、上記特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についてＶｆＭ指標を設定することにより、上記商品または役務の価値をより高品位に評価することが可能である。すなわち、消費者が求めるインセンティブを複数準備することで、インセンティブ毎に市場価値を測る基準価値を設定して分析することにより、上記将来予測の精度を高めることができる。

このように、上述したようなＶｆＭ指標を、例えば、上記一次評価生成処理、上記仮説生成処理、あるいは上記リサーチの実施処理に利用することによって、当該リサーチに基づく上記市場価値評価をより精度が高いものとすることが可能となる。したがって、当該市場価値評価に基づく上記将来予測もより精度が高いものとすることができる。

また、上記第１の実施形態では、着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づいたＶｆＭ指標評価が生成される例について説明した。ここで、例えば、算出有無設定情報により設定される算出対象の測定項目毎に、当該測定項目に関係する反応行動情報が取得され得る期間を設定しておき、当該期間中かつ当該測定項目についての実績値がＶｆＭ指標に係る数値を満足していない場合に、当該期間のうちの残りの期間、および、当該測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づいて、消費者にリマインドを行う必要があるか否かを判定し、当該判定に応じてリマインドを行うようにしてもよい。

また、上記第１の実施形態では、反応行動情報に消費者番号等の消費者の識別情報が含まれる例について説明した。このような例では、上述したように、消費者情報データベースに記憶される消費者の識別情報と当該消費者の属性情報との対応付けを利用して、反応行動情報に係る消費者の属性情報が取得される。しかしながら、反応行動情報に、上述したような消費者番号等の消費者の識別情報に加えて消費者の属性情報そのものが含まれるようにしてもよい。

また、上記第１の実施形態では主に、仮説が妥当ではないと判定された場合に当該仮説が補正されるものとして説明した。しかしながら、仮説が妥当ではなかった場合には、新たな仮説を取得するようにしてもよい。

その他、ＶｆＭマーケティングシステムの構成や、ＶｆＭ指標マスタ、ＶｆＭ指標算出有無記憶部、反応行動ログ情報記憶部、ＶｆＭ指標履歴情報記憶部、一次評価記憶部、リサーチ回答ログ情報記憶部、市場価値評価記憶部にそれぞれ記憶されるデータの構造等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…ＶｆＭマーケティングシステム、１１…制御ユニット、１１１…イベント企画部、１１２…イベント告知部、１１３…インセンティブ配布部、１１４…イベント実施部、１１５…ＶｆＭ一次評価部、１１５１…仮説生成部、１１６…市場価値評価部、１１６１…リサーチ実施管理部、１１６２…仮説補正部、１１６３…将来予測部、１１７…ＶｆＭ評価報告部、１２…記憶ユニット、１２１…ＶｆＭ指標マスタ、１２２…ＶｆＭ指標算出有無記憶部、１２３…反応行動ログ情報記憶部、１２４…ＶｆＭ指標履歴情報記憶部、１２５…一次評価記憶部、１２６…リサーチ回答ログ情報記憶部、１２７…市場価値評価記憶部、１３…通信インタフェースユニット、２…オペレータ端末、３…消費者情報データベース、４…イベント告知システム、５…イベント参加受け付けシステム、６…インセンティブ管理システム、７…リサーチシステム、ＮＷ…通信ネットワーク

Claims (8)

1. 商品または役務のイベントの実施に必要な情報を設定するイベント企画部と、
   前記イベントを消費者に告知し、前記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報を取得するイベント告知部と、
   前記イベントへの参加希望消費者に前記イベントのインセンティブを配布するインセンティブ配布部と、
   前記イベントの実施に伴って、前記インセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を取得するイベント実施部と、
   前記取得されたイベント参加受け付け情報とインセンティブ利用情報とを含む反応行動情報に基づいて、前記商品または役務の客観評価を含む一次評価を生成するＶｆＭ一次評価部と、
   前記生成された一次評価に基づいて消費者への前記商品または役務に係るリサーチを実施し、消費者の主観評価を含む当該リサーチの実施結果に基づいて前記商品または役務の市場価値評価を生成し、当該生成された市場価値評価に基づいて前記商品または役務に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行する市場価値評価部と、
   前記将来予測の結果に係る情報を出力するＶｆＭ評価報告部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記イベント企画部は、前記商品または役務に関して着目すべき任意の測定項目についての指標であるＶｆＭ指標を設定し、
   前記一次評価は、前記設定された前記着目すべき任意の測定項目についてのＶｆＭ指標と実績値とに基づいたＶｆＭ指標評価を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ＶｆＭ一次評価部は、前記ＶｆＭ指標評価に少なくとも基づいて、前記商品または役務の市場価値評価に係る仮説を生成する仮説生成部を備え、
   前記市場価値評価部は、前記生成された仮説に基づいて前記商品または役務に係るリサーチを実施する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記市場価値評価部は、前記リサーチの実施結果に基づいて、前記生成された仮説が妥当であったか否かを判定し、前記生成された仮説が妥当ではなかったと判定された場合に前記生成された仮説を補正する仮説補正部を備え、
   前記市場価値評価部は、前記補正後の補正仮説に基づいて消費者への前記商品または役務に係る第２以降のリサーチを実施し、当該第２以降のリサーチの実施結果に基づいて、前記商品または役務の市場価値評価を生成する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記市場価値評価部は、前記リサーチに回答した各消費者の属性情報と当該消費者からの前記リサーチの回答に基づいて単純推計方式の拡大推計と複雑推計方式の拡大推計との少なくとも一方を実行することにより、前記将来の売り上げを含む将来予測を実行する、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 前記ＶｆＭ指標は、前記インセンティブを複数回利用した消費者に係る測定項目についての指標と、前記インセンティブを利用していない消費者に係る測定項目についての指標と、特定のインセンティブを選択した消費者に係る測定項目についての指標とのうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
7. プロセッサおよびメモリを備える装置が実行する情報処理方法であって、
   商品または役務のイベントの実施に必要な情報を設定する過程と、
   前記イベントを消費者に告知し、前記イベントへの参加希望消費者の情報を含むイベント参加受け付け情報を取得する過程と、
   前記イベントへの参加希望消費者に前記イベントのインセンティブを配布する過程と、
   前記イベントの実施に伴って、前記インセンティブを利用した消費者の情報を含むインセンティブ利用情報を取得する過程と、
   前記取得されたイベント参加受け付け情報とインセンティブ利用情報とを含む反応行動情報に基づいて、前記商品または役務の客観評価を含む一次評価を生成する過程と、
   前記生成された一次評価に基づいて消費者への前記商品または役務に係るリサーチを実施し、消費者の主観評価を含む当該リサーチの実施結果に基づいて前記商品または役務の市場価値評価を生成し、当該生成された市場価値評価に基づいて前記商品または役務に係る将来の売り上げを含む将来予測を実行する過程と、
   前記将来予測の結果に係る情報を出力する過程と
   を備える情報処理方法。
8. 請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置が備える各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。