JP2022516587A - メディアコンテンツの閲覧に関する洞察のためのグラフィカルユーザインターフェイス - Google Patents

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Abstract

洞察の表示に関するシステムと方法であって、ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムを含むシステムを含む。前記ＧＵＩは、ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にする。前記ＧＵＩは、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを表示する。前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされる。前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。

Description

関連出願の相互参照
この出願は、２０１９年１月１１日に出願された米国仮出願第６２／７９１，０８９号、２０１９年３月２５日に出願された米国仮出願第６２／８２３，３２９号、２０１９年１２月９日に出願された米国特許出願第１６／７０８，１０８号、および２０１９年１２月９日に出願された米国特許出願第１６／７０８，０４３号から優先権を主張し、その開示内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
分野
本開示は、メディアコンテンツの表示に関し、より具体的には、メディアコンテンツのターゲットを絞った表示のための分析の表示に関する。
背景
従来のシステムには、ターゲットを絞ったメディアコンテンツを視聴者に提供しようとするものがある。但し、関連性の高いターゲットを絞ったメディアコンテンツの配信には複雑さが伴う。例えば、どのメディアコンテンツをどの時間とどの場所でどの個人に配信すべきかを決定するために必要なデータの管理と把握に問題がある。更に、ターゲットを絞ったメディアコンテンツを表示しているエンティティのパフォーマンスと生産性、様々な要因がパフォーマンスと生産性にどのように影響するか、パフォーマンスと生産性をどのように向上させることができるか、そして、ディスプレイで提供されるターゲットを絞ったメディアコンテンツとターゲットを絞っていないメディアコンテンツを視聴する個人がどのように行動するかをより理解する必要がある。
概要
本開示のいくつかの実施形態は、背景技術の前述の問題および他の問題を解決する。本発明の目的例は、ユーザ（例えば、小売業者）が、選択された時間範囲およびロケールのインプレッション数に従って、複数のメディアコンテンツのリストを見ることを可能にするためのシステム、方法、およびプログラムを提供することである。
本開示のいくつかの実施形態によれば、ユーザ（例えば、小売業者）が、選択された時間範囲およびロケールのインプレッション数に従って、複数のメディアコンテンツのリストを見ることが可能になる。本開示のいくつかの実施形態によれば、メディアコンテンツのターゲットを絞った表示と、ターゲットを絞った表示のための新しいメディアコンテンツの作成とが可能になる。本開示のいくつかの実施形態によれば、データをアップロードすることにより、ターゲットを絞った表示とメディアコンテンツの作成を実行するための分析に使用すること、メディアコンテンツのターゲットを絞った表示を実行するために使用されるダウンロード可能なルールまたはＡＩモデルを更新すること、分析、視覚化、および報告を行うことが可能になる。
いくつかの実施形態では、システムが提供される。前記システムは、ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムを含み、前記ＧＵＩは、ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを表示し、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
一実施形態では、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を表示する。
一実施形態では、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を表示し、前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である。
前記ＧＵＩは、前記ユーザが、表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである。
一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信するように構成され、前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させるように構成される。一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。
一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報、および顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信するように構成され、前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記メディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。一実施形態では、前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数を取得し、各ＯＴＳ数は、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されたそれぞれのメディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である。
一実施形態では、前記選択可能なロケールは、前記一つ以上のデジタルディスプレイを含む場所、前記一つ以上のデジタルディスプレイを閲覧可能な前記場所内のゾーン、または前記一つ以上のデジタルディスプレイ、のうちの少なくとも一つである。一実施形態では、前記場所は店舗である。
いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングシステムによって実行される方法が提供される。前記方法は、ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にするグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）をユーザのディスプレイに表示させ、前記ユーザのディスプレイに、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを前記ＧＵＩ上に表示させ、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
一実施形態では、前記方法は、更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させる。
一実施形態では、前記方法は、更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させ、前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である。
一実施形態では、前記ＧＵＩは、前記ユーザが、前記一つ以上のデジタルディスプレイに表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである。
一実施形態では、前記方法は、更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信し、前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させる。一実施形態では、前記方法は、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、および前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。一実施形態では、前記方法は、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信し、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。
一実施形態では、前記方法は、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信し、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する。
いくつかの実施形態では、プログラムが提供される。前記プログラムは、上述の方法のいずれかをリモートコンピューティングシステムに実行させる。
いくつかの実施形態では、システムが提供される。前記システムは、ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムを含み、前記ＧＵＩは、ユーザが、複数のメディアコンテンツのリストから時間範囲、ロケール、およびメディアコンテンツを選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示し、前記閲覧分析情報は、前記選択されたロケールと関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイで前記選択されたメディアコンテンツを人々が閲覧した回数であるインプレッション数と、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイに表示された前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である見る機会（ＯＴＳ）数のいずれかを含む。
一実施形態では、前記ＧＵＩは、前記ユーザが第二のロケールを選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの前記閲覧分析情報を表示するのと同時に、前記選択された時間範囲および前記選択された前記第二のロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示する。
開示された主題のさらなる特徴、性質、および様々な利点は、以下の詳細な説明および添付の図面からより明らかになる。
図１は、一実施形態のシステムの概要を示す。
図２は、一実施形態のリモートシステムおよびローカルシステムを示す。
図３は、一実施形態のＡＬＰクラウドの機能例を示す図である。
図４は、一実施形態のＡＬＰシステムおよび接続される構成要素を示す図である。
図５は、一実施形態のＡＬＰアプライアンスの機能例を示す図である。
図６は、一実施形態のＣＭＳおよび接続される構成要素を示す図である。
図７は、一実施形態の機械学習プロセスのフローを示す図である。
図８は、本開示の方法を示す図である。
図９は、本開示の方法を示す図である。
図１０Ａは、一実施形態のＡＬＰシステムとＣＭＳとの間の相互作用のシーケンス例の第１の部分を示す図である。
図１０Ｂは、該実施形態のＡＬＰシステムとＣＭＳとの間の相互作用のシーケンス例の第２の部分を示す図である。
図１０Ｃは、該実施形態のＡＬＰシステムとＣＭＳとの間の相互作用のシーケンス例の第３の部分を示す図である。
図１０Ｄは、該実施形態のＡＬＰシステムとＣＭＳとの間の相互作用のシーケンス例の第４の部分を示す図である。
図１０Ｅは、該実施形態のＡＬＰシステムとＣＭＳとの間の相互作用のシーケンス例の第５の部分を示す図である。
図１１は、図２に示されるリモートシステムの実施形態の変形を示す。
図１２は、場所、ゾーン、およびカメラの第１の実施形態例を示す。
図１３は、場所、ゾーン、およびカメラの第２の実施形態例を示す。
図１４は、第１のタブがアクティブである場合の一実施形態のＧＵＩを示す。
図１５は、第２のタブがアクティブである場合の図１４のＧＵＩを示す。
図１６は、一実施形態のＧＵＩを示す。
図１７は、一実施形態のＧＵＩを示す。
図１８は、一実施形態のＧＵＩを示す。
図１は、本開示の一実施形態のシステムを示す。図１に示されるように、該システムは、１つ以上のローカルシステム１２０と、リモートシステム１３０と、例えば、ディスプレイを備えたコンピューティング装置でもよい１つ以上のユーザ端末１４０と、を含む。一実施形態では、ローカルシステム１２０のそれぞれは、それぞれの場所１１０（例えば、店舗）に位置してもよい。一実施形態では、図２に示されるように、各ローカルシステム１２０は、分析学習プラットフォーム（ＡＬＰ）システム２１０と、コンテンツ管理システム（ＣＭＳ）２４０と、装置２９０と、およびデジタルディスプレイであるディスプレイ２８０と、を含むことができる。リモートシステム１３０は、例えば、ＡＬＰクラウド３１０と、ＣＭＳクラウド３４０と、を含むことができる。
ローカルシステム１２０およびリモートシステム１３０は、互いにリモート通信することができる。例えば、図２を参照すると、リモートシステム１３０のＡＬＰクラウド３１０は、ローカルシステム１２０のＡＬＰシステム２１０およびＣＭＳ ２４０とリモート通信することができ、リモートシステム１３０のＣＭＳクラウド３４０は、ローカルシステム１２０のＣＭＳ ２４０とリモート通信することができる。ローカルシステム１２０のＡＬＰシステム２１０、ＣＭＳ ２４０、装置２９０、およびディスプレイ２８０は、互いにローカル通信することができる。例えば、図２を参照すると、装置２９０は、ＡＬＰシステム２１０とローカル通信することができ、ＡＬＰシステム２１０およびＣＭＳ ２４０は、互いにローカル通信することができ、ＣＭＳ ２４０は、ディスプレイ２８０と更にローカル通信することができる。図２を参照すると、リモートシステム１３０のＡＬＰクラウド３１０およびＣＭＳクラウド３４０は、互いにリモート通信することができる。リモート通信とは、例えば、任意のワイドエリアネットワーク（インターネットなど）のことを指す。ローカル通信とは、リモート通信を使用せずにローカルエリアネットワーク技術を使用した通信のことを指す。例えば、ローカル通信には、ローカルエリアの有線接続（同軸、ツイストペア、光ファイバーなど）とローカルエリアのワイヤレス通信方法（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－ＦＩ、Ｚｉｇｂｅｅなど）が含まれる。
実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０およびＣＭＳクラウド３４０はそれぞれ、クラウドサーバとして実装されたクラウドコンピューティングシステムであってもよい。実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０およびＣＭＳクラウド３４０は、リモートシステム１３０の単一のクラウドとして一緒に統合されてもよく、また、それぞれの機能が、リモートシステム１３０に含まれる任意の数の別個のクラウドコンピューティングシステム間で分割されてもよい。或いは、実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０およびＣＭＳクラウドが、例えば、専用サーバによって、クラウドコンピューティングシステムの外部に実装されてもよい。
図２を参照すると、リモートシステム１３０のコンポーネント（例えば、ＡＬＰクラウド３１０および／またはＣＭＳクラウド３４０）は、実施形態において以下の任意の数の機能例を実行するように構成されてもよい。（１）天気とイベントに関するデータを外部ソースから受信する。（２）店舗数、群衆数、およびデモグラフィックデータに関するデータをＡＬＰシステム２１０から受信する。（３）販売時点（ＰＯＳ）および顧客関係管理（ＣＲＭ）、在庫、および製品カタログに関するデータを小売業者またはＡＬＰシステム２１０から受信する。（４）メディアコンテンツがディスプレイ２８０の少なくとも１つによって再生されていることの証拠に関するデータをＡＬＰシステム２１０またはＣＭＳ ２４０から受信する。（５）メディアコンテンツがリモートシステム１３０からＣＭＳ ２４０に送信されたことの証拠に関するデータを受信する。（６）外部ソース、ＡＬＰシステム２１０、および小売ソースから受信したデータに基づいて、またはユーザ端末１４０からの入力に基づいて、ルールセットまたは人工知能（ＡＩ）モデルを作成および更新する。（７）ルールセットまたはＡＩモデルをＡＬＰシステム２１０に送信する。（８）ＡＬＰシステム２１０、外部ソース、および小売ソースから受信したデータを、ＡＬＰクラウド３１０に保存された同一のまたは異なるルールセットまたはＡＩモデルに適用することによって新しいメディアコンテンツを自動的に作成する、または、ユーザ端末１４０上の入力を介して、リモートシステム１３０のメモリに保存されている画像、ビデオ、および／またはテキストを含む新しいメディアコンテンツを手動で作成する。（９）ユーザ端末１４０上の入力に基づいて、リモートシステム１３０のメモリで利用可能な画像、ビデオ、および／またはテキストを更新する。（１０）新しいメディアコンテンツをＣＭＳ ２４０に送信する。（１１）ＣＭＳ装置に新しいメディアコンテンツを再生させる。（１２）ＣＭＳプレイリストデータをローカルシステム１２０に送信する。（１３）新しいメディアコンテンツを含む複数のメディアコンテンツをＡＬＰシステム２１０またはＣＭＳ ２４０に送信する。（１４）ＣＭＳ ２４０、ＡＬＰシステム２１０、および外部ソースから受信したデータに基づいて、レポートを作成し、ユーザ端末１４０に出力する。（１５）ディスプレイ２８０の少なくとも１つで、少なくとも指定された期間、トリガーされたメディアコンテンツを視聴した人々のデモグラフィック情報をユーザ端末１４０上に報告する。（１６）人々がディスプレイ２８０の少なくとも１つで、トリガーされたメディアコンテンツを見るのに費やした時間をユーザ端末１４０上に報告する。（１７）ディスプレイ２８０の少なくとも１つで、少なくとも指定された期間、トリガーされたメディアコンテンツを人々が何回視聴したかをユーザ端末上に報告する。（１８）ＡＬＰシステム１２０に接続されたセンサーによってカバーされる特定の領域で人々が過ごした時間を報告する。
一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、ルールまたはＡＩモデルを作成し、更に、ユーザの手動の指示および／または人工知能（ＡＩ）の支援に従ってメディアコンテンツを作成する。ＡＬＰクラウド３１０は、作成されたルール（またはＡＩモデル）をＡＬＰシステム２１０に送信して、ＡＬＰシステム２１０がルールエンジンで該ルール（またはＡＩモデル）を使用することによってメディアコンテンツの再生をトリガーできるようにすることができる。ルール（またはＡＩモデル）には、特定のメディアコンテンツが再生されるための要件（年齢層、性別、天気など）を定義することができる。「ルール」という用語は、システムが与えられた入力に基づいて決定を下せるようにする一連の原則であってもよい。実行される入力とアクションは、ルール（またはＡＩモデル）が保存されているシステムに依存してもよい。
一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、ルール（またはＡＩモデル）を更新し、および／または新しいルール（またはＡＩモデル）を作成し、更新したルール（またはＡＩモデル）および／または新しいルール（またはＡＩモデル）をＡＬＰシステム２１０に送信して、ＡＬＰシステム２１０に保存されたルールセット（又はＡＩモデル）を更新することができる。一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、ＡＬＰクラウド３１０によって受信されたデータに基づいてルール（またはＡＩモデル）を作成することができる。そのようなデータは、ＡＬＰシステム２１０などのローカルシステム１２０から受信されたデータと、ローカルシステム１２０の外部から受信されたデータとを含んでもよい。一実施形態では、ＡＬＰシステム３１０に送信されたルール（またはＡＩモデル）は、ＡＬＰクラウド３１０によって実行される機械学習技術を使用して作成または更新することができる。
一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、例えば、ＡＬＰクラウド３１０に保存されたルールセットまたはＡＩモデルを使用して、新しいメディアコンテンツを作成することができる。ＡＬＰクラウド３１０は、作成されたメディアコンテンツをＣＭＳクラウド３４０を介してＣＭＳ ２４０に送信して、ＣＭＳ ２４０に保存することができる。或いは、ＡＬＰクラウド３１０は、作成されたメディアコンテンツをＣＭＳ ２４０に直接送信して、ＣＭＳ ２４０に保存することができる。
以下、図３を参照して、ＡＬＰクラウド３１０をさらに詳細に説明する。ＡＬＰクラウド３１０は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにＡＬＰクラウド３１０の機能を実行させるように構成されたコンピュータプログラミングコードを含むメモリと、を含んでもよい。
図３は、ＡＬＰクラウド３１０のメモリと共にＡＬＰクラウド３１０の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なＡＬＰクラウド３１０の機能例を示す図である。メモリは、少なくとも１つのプロセッサに該機能を実行させるように構成されたコンピュータプログラムコードを含んでもよい。図３に示されるように、ＡＬＰクラウド３１０は、データ取込層３１２のモジュールと、マーケティングエンジン（ＭＥ）モジュール３１５と、データストア３２０と、顧客分析モジュール（ＣＡＭ）３２５と、を提供することができる。ＭＥモジュール３１５は、コンテンツスティッチング３１６、コンテンツマッチング３１７、ＣＭＳ／ＣＲＭインターフェース３１８、および請求３１９の機能を含むことができる。データストアは、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２を含み、デジタル資産管理（ＤＡＭ）ストレージ３２４を含むメモリであってもよい。ＣＡＭ ３２５は、ＣＡＭ ＡＩモジュール３２７と、ＣＡＭ ＢＩモジュール３２９と、を含むことができる。
データ取込層３１２は、異なるデータソース（例えば、ローカルシステム１２０および外部ソース）からデータ３９５を受信すると共に、データ３９５をクレンジングすることができる。
ＣＡＭ ３２５は、リモートシステム１３０の分析コンポーネントとして機能することができる。ＣＡＭ ３２５は、店内報告とビッグデータアプリケーションの両方を包含することができる。ビッグデータは、大規模（構造化および非構造化の両方）で複雑なデータセットを表し、価値のある情報を保存、管理、分析、および視覚化するための高度なテクノロジーを必要とする。一実施形態では、ＣＡＭ ３２５は以下のように機能することができる。（１）小売業者が店舗のパフォーマンスを測定および監視し、消費者の行動を把握し、有益なアクションを実行することを可能にする。（２）分析処理を実行して、デジタル装置（例えば、ディスプレイ２８０）へのメディアコンテンツ配信を最適化し、影響を測定する。（３）ＭＥモジュール３１５に分析サポートを提供する。一実施形態では、ＣＡＭ ３２５は、小売業者および第三者のデータ（構造化データと非構造化データの両方）をインポート、管理、および保存することができる。様々なレポート、分析モデル、およびＡＩがデータを処理および分析して、意思決定とアクションを行うことを可能にする情報と知識を生成し、小売業者が顧客のニーズを把握し、顧客の欲求と需要を予測し、関連するメッセージを配信し、影響を測定および監視し、その他、顧客のリソースの使用を最適化するのに役立つ能力を強化することができる。
一実施形態では、ＣＡＭ ３２５は、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２を使用して分析を実行し、データマイニングおよびレポートの機能を実行することができる。一実施形態では、ＣＡＭ ３２５は、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２を使用することにより、小売業者が顧客のニーズを把握し、顧客の欲求と要求を予測し、そして顧客のリソースの使用を最適化することを可能にする情報、知識、決定、そしてアクションにデータを変換するというサイクルによって価値のある情報を提供することができる。従って、ＣＡＭ ３２５は、データから洞察を管理および取得するという困難なタスクを達成することができ、それにより、主要な競争上の優位性を確保することができる。
一実施形態では、ＣＡＭ ＡＩ ３２７は、データ取込層３１２によって取り込まれたデータ３９５をルールエンジンまたはＡＩモデル３２２に適用することにより、メディアコンテンツの作成および／またはＡＬＰシステム２１０によって使用されるＡＩモデルまたはルールの作成および更新のために、リアルタイムデータに対してデータ分析を実行することができる。ＣＡＭ ＡＩ ３２７は、リアルタイムデータ（ホットパス）を受信するためにデータ取込層３１２とインターフェースすることができる。また、ＣＡＭ ３２５は、ＭＥモジュール３１５とのインターフェースを有してもよい。ＣＡＭ ＡＩ ３２７は、データ取込層３１２からの情報をルールエンジンまたはＡＩモデル３２２に適用することによってメディアコンテンツタグを生成し、更なる処理のためにこれらのタグをＭＥモジュール３１５に提供することができる。例えば、タグをＭＥモジュール３１５に適用して、表示用の関連メディアコンテンツを作成および選択することによってメディアコンテンツの最適化を実行することができる。一実施形態では、ＣＡＭ ＡＩ ３２７は、店内の顧客体験を強化し、顧客当たりより多くのドル売り上げにつながるプロモーション効果を提供するために、ターゲットを絞ったメディアコンテンツの作成のための推奨としてタグを作成することができる。一実施形態では、ＣＡＭ ３２５の機能は、リモートシステム１３０によってユーザ端末１４０に表示されるＧＵＩｓ ３８０のＣＡＭ ＧＵＩ ３８４を介して視覚化および制御することができる。
ＣＡＭ ＢＩ ３２９は、様々なタイプのレポートを生成することができる。これらの各レポートは、例えば、店舗の小売業者やマーケターなどの個人に洞察を提供するために使用することができる。レポートは、リモートシステム１３０によってユーザ端末１４０に表示されるＧＵＩｓ ３８０の小売業者ダッシュボード３８２および／またはＣＡＭ ＧＵＩ ３８４を用いて実施することができる。レポートは、例えば、店舗トラフィック、顧客の待ち時間、店舗の変換率、店舗の生産性率、およびそれらの変動に関するレポートを含んでもよい。追加的または代替的に、レポートは、例えば、店内の顧客、ゾーントラフィック、在庫および運用の強化、インプレッション数、見る機会（ＯＴＳ）数、メディアコンテンツの視聴率、メディアコンテンツの効果率、メディアコンテンツの変換率、センサーがカバーするある領域で人々が費やした時間、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）と表示メッセージの間の関係に関する情報、についての顧客インサイト（例えば、視聴分析情報）に関するレポートを含んでもよい。
店舗転換とは、例えば、特定の店舗に存在する個人（例えば、顧客）の数を指す。店舗の生産性とは、例えば、収益を特定の店舗に存在する個人の数で割ったものを指す。デモグラフィック情報に関するレポートには、トリガーされたメディアコンテンツを少なくとも所定の時間枠に視聴した人のデモグラフィック情報を含むことができる。インプレッション数は、人がトリガーされたメディアコンテンツを少なくとも所定の期間視聴した回数であってもよい。ＯＴＳ数は、ディスプレイ２８０上でメディアコンテンツを見る機会があったと判断された人の数であってもよい。例えば、ディスプレイ２８０の前にいる人で、ディスプレイ２８０上のメディアコンテンツを見た人と見なかった人の数である。
運用の強化とは、例えば、動きの遅い在庫を検出し、その耐用年数の終わりに近づいている在庫を検出することを指す。一実施形態では、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２は、データ取込層３１２およびＡＬＰクラウド３１０によって取り込まれたデータ３９５に基づいて運用の強化を決定し、出力するように、ＣＡＭ ＡＩ ３２７またはＣＡＭ ＢＩ ３２９によって使用されてもよく、ＣＡＭ ＢＩ ３２９は、運用の強化をＧＵＩｓ ３８０の１つで報告させることができる。例えば、ＡＬＰクラウド３１０は、運用の強化として、指定された在庫またはプロモーションを推奨することができる。従って、本開示のいくつかの実施形態は、マージンを最大化するために、小売業者が賞味期限が短く（ミルクのような）かつ売れ行きの悪い製品を積極的に監視および促進する際に直面する問題を解決することができる。また、本開示のいくつかの実施形態は、オンデマンド在庫が適切に管理されないことを回避してピーク販売期間中の在庫不足を回避し、不十分な在庫予測を回避して顧客満足度の低下による製品の販売減少を回避することができる。一実施形態では、ＣＡＭ ＡＩ ３２７またはＣＡＭ ＢＩ ３２９は、任意の定期的または他の任意の基準でルールエンジンまたはＡＩモデル３２２を実行して、運用の強化および他の分析を提供することができる。例えば、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２は、毎晩または毎週実行されてもよい。
ＭＥモジュール３１５は、資産および静的メッセージをＤＡＭストレージ３２４に保存することができる。資産は、オーディオ、ビデオ、静止画、ロゴグラフィックス、アニメーションなどや、同様の要素を含んでもよい。一実施形態では、資産は、完成した広告スポットとして使用されるメディアコンテンツを作成するためのコンポーネントとして使用することができる。ＭＥモジュール３１５は、例えば、ＡＬＰクラウド３１０によって取り込まれたデータからの分析的洞察と指示に基づいて、ＤＡＭストレージ３２５に保存された資産および静的メッセージを用いて自動生成することによって、新しいメディアコンテンツを作成することができる。例えば、ＭＥモジュール３１５は、推奨として使用されている、ルールセットまたはＣＡＭ ＡＩ ３２７のＡＩモデル３２２によって出力されたメディアコンテンツタグに基づいて、新しいメディアコンテンツを自動生成することができる。一実施形態では、メディアコンテンツタグを受信した後、ＭＥモジュール３１５は、コンテンツマッチング３１７の機能を使用することによって、メディアコンテンツタグによって通知された推奨事項と一致したメディアコンテンツがＡＬＰクラウド３１０、ＣＭＳシステム２４０、および／またはＣＭＳクラウド３４０に既に存在するかどうかを決定することができ、一致するメディアコンテンツがない場合には、推奨事項に従って新しいメディアコンテンツを作成することができる。
メディアコンテンツの作成は、コンテンツスティッチング３１６およびコンテンツマッチング３１７の機能を使用して実行することができる。コンテンツスティッチング３１６は、異なる資産および／または静的メッセージを単一の新しいメディアコンテンツに結合することを含んでもよい。コンテンツマッチング３１７は、作成される新しいメディアコンテンツおよび／またはディスプレイ２８０によって再生されるメディアコンテンツを決定するために、分析入力とＣＡＭ ３２５によって発行されるガイダンスとをマッチングすることを含んでもよい。ＭＥモジュール３１５の機能（例えば、メディアコンテンツの作成）は、リモートシステム１３０によってユーザ端末１４０に表示されるＧＵＩｓ ３８０のＭＥ ＧＵＩ ３８６を介して視覚化および制御することができる。例えば、ユーザは、ＭＥ ＧＵＩ ３８６を介して、ＭＥモジュール３１５を用いてメディアコンテンツを手動で作成および管理することができる。
ＭＥモジュール３１５は、新しいメディアコンテンツをＣＭＳ ２４０に配信することができる。或いは、一致するメディアコンテンツが存在し、一致するメディアコンテンツをＣＭＳ ２４０が未だに有していない場合、ＭＥモジュール３１５は、新しいメディアコンテンツを作成せずに、一致するメディアコンテンツをＣＭＳ ２４０に送信することができる。
図２および図４を参照すると、ローカルシステム１２０の構成要素（例えば、ＡＬＰシステム２１０および／またはＣＭＳ ２４０）は、実施形態において以下の任意の数の機能例を実行するように構成することができる。（１）センサーおよびＰＯＳ装置を含むことができる装置２９０からデータを受信する。（２）装置２９０からＡＬＰクラウド３１０にデータを送信する。（３）ＡＬＰクラウド３１０からルールセットまたはＡＩモデルを受信して■■保存する。（４）ＡＬＰクラウド３１０を介して外部ソースからデータ２９５を受信する。（５）ＡＬＰクラウド３１０またはＣＭＳクラウド３４０からＣＭＳプレイリストデータを受信する。（６）センサーからのデータ、ＰＯＳ装置からのデータ、外部ソースからのデータ２９５、およびＣＭＳプレイリストデータを、受信および保存されたルールセットまたはＡＩモデルに適用する。（７）受信および保存されたルールセットまたはＡＩモデルの出力に基づいて、複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、複数のディスプレイ２８０からディスプレイを選択する。（８）選択されたディスプレイ２８０のディスプレイ上で選択されたメディアコンテンツを再生するためのトリガーを出力する。
例えば、一実施形態では、ＡＬＰシステム２１０は、データを取得し、取得したデータをルール３９８またはＡＬＰシステム２１０に保存されたＡＩモデルに適用することに基づいて、ＣＭＳ ２４０に保存されたどのメディアコンテンツを複数のディスプレイ２８０の１つ以上で再生するかを決定する。
図２および図４を参照すると、ＡＬＰシステム２１０は、ＡＬＰアプライアンス２２０およびメモリ２３２を含むことができる。ＡＬＰアプライアンス２２０は、少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを含むことができる。一実施形態では、ＡＬＰアプライアンス２２０は、ルール３９８またはＡＩモデルをＡＬＰクラウド３１０からダウンロードし、更に、装置２９０からデータを受信してメモリ２３２に保存することができる。
装置２９０は、例えば、ビデオデータ（例えば、カメラ画像）をＡＬＰシステム２１０または検出モジュール２５０に送信する１つ以上のカメラ２６０を含むことができる。また、装置２９０は、例えば、モバイルセンサー、ＲＦＩＤ、センサーデータをＡＬＰシステム２１０に提供するビーコンを含んでもよく、ＡＬＰシステム２１０は該センサーデータをＡＬＰクラウド３１０に送信する、および／または保存されたルール３９８またはＡＩモデルに適用することができる。また、そのようなセンサーデータは、検出モジュール２５０によって受信および使用されて、その検出機能を実行することができる。モバイルセンサーは、例えば、検出領域内のモバイル装置のＭＡＣアドレスを検出して、装置の数をトラフィック数としてカウントする装置であってもよい。ビーコンは、例えば、近くにある他のＢＬＥ装置で識別できる信号をブロードキャストするＢｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）装置であってもよい。ビーコンは、個別に配備することも、ネットワークとして配備することもできます。また、装置２９０は、ＡＬＰシステム２１０にＰＯＳデータを提供するＰＯＳ装置を含むことができ、ＡＬＰシステム２１０は該ＰＯＳデータをＡＬＰクラウド３１０に送信する、および／または保存されたルール３９８またはＡＩモデルに適用することができる。
図４に示されるように、装置２９０の複数のカメラ２６０の１つ以上は、近くに配置されるか、又は、複数のディスプレイ２８０の１つ以上と統合されて、複数のディスプレイ２８０の１つ以上を見ている個人２７０の画像をキャプチャすることができる。カメラ２６０のいくつかは、例えば、ディスプレイ２８０の視聴位置以外の位置で、ディスプレイ２８０から離れて配置されてもよい。装置２９０のセンサー（例えば、カメラ２６０）によって検出される領域のそれぞれは、１つのみまたは複数のゾーン１１５を有する場所１１０のそれぞれの特定ゾーン１１５の一部であってもよい。一実施形態では、複数のセンサーの１つ以上は、場所１１０の単一のゾーン１１５に向けられてもよい。実施形態では、ゾーン１１５のいくつかは、個人２７０がディスプレイ２８０を見ることができる可視ゾーンであってもよく、ゾーン１１５のいくつかは、個人２７０が再生されているメディアコンテンツを聞くことができる可聴ゾーンであってもよい。実施形態では、１つまたは複数のディスプレイ２８０は、ゾーン１１５の内側または外側にあってもよい。実施形態によれば、各ローカルシステム１２０は、それぞれの場所１１０の複数のゾーン１１５において検出を実行することができ、任意の数のゾーン１１５が、ローカルシステム１２０のディスプレイ２８０の視聴位置であってもよい。
ＡＬＰシステム２１０、またはそれと通信する装置は、ビデオデータを処理して、ビデオデータに含まれる１人または複数の個人２７０のデモグラフィックデータ（例えば、年齢層、性別など）を取得することができる。例えば、検出モジュール２５０は、ビデオデータを処理してデモグラフィックデータを取得することができる。また、検出モジュール２５０は、ビデオデータを処理して、例えば、店舗交通の群集数および滞留時間、個人２７０の顔の向きまたは視線を取得することができる。一実施形態では、検出モジュールは、少なくとも日付を含む分析データを生成することができる。検出モジュール２５０は、図４に示されるように、ＡＬＰシステム２１０の外部にメモリを備えた少なくとも１つのプロセッサによって、または、図５に示されるように、ＡＬＰシステム２１０によって実現することができる。検出モジュール２５０は、顔検出または認識ソフトウェアを含んでもよい。顧客の匿名性を維持するために、検出モジュール２５０は、認識機能なしで検出機能を実行して、匿名のビデオ分析を取得することができる。デモグラフィックデータとは、ターゲットになるオーディエンスが誰であるかを定義する特性を指す。例えば、年齢、性別、民族、文化的背景、宗教的または政治的所属、経済的地位、家族の背景、グループメンバーシップなどの特性が、取得されたデモグラフィックデータとなり得る。滞留時間とは、ディスプレイ２８０の前に個人がどれくらいの時間存在しているかの測定値を指す。
ＡＬＰシステム２１０は、デモグラフィックデータを保存されたルール３９８またはＡＩモデルに適用して、ＣＭＳ ２４０に保存されたどのコンテンツを複数のディスプレイ２８０の１つ以上で再生するかを決定することができる。いくつかの実施形態では、ＡＬＰシステム２１０は、また、ＡＬＰクラウド３１０からデータ２９５をダウンロードし、それを保存されたルール３９８または保存されたＡＩモデルに適用することができる。ダウンロードされたデータ２９５は、例えば、イベントデータ、気象データ、およびＰＯＳデータを含んでもよい。イベントデータは、例えば、過去および／または将来のローカルイベント、スポーツゲーム（例えば、ゲームの結果）などに関するデータであってもよい。
どのコンテンツを再生するかの決定に達した後、ＡＬＰシステム２１０は、信号をＣＭＳ２４０に送信して、ディスプレイ２８０の１つ以上でコンテンツを再生することができる。この信号は、例えば、メディアコンテンツの1つ以上の特定のメディアコンテンツを再生させる命令であってもよい。
また、いくつかの実施形態では、ＡＬＰシステム２１０は、分析、報告、ルールセットまたはＡＩモデルの更新、およびＡＬＰクラウド３１０による他の用途のためにデータをＡＬＰクラウド３１０にアップロードすることができる。アップロードされたデータは、検出モジュール２５０によって取得された情報の全部または一部、ＡＬＰアプライアンス２２０によって取得された他の情報の全部または一部を含んでもよい。
図５は、ＡＬＰシステム２１０のメモリ（例えば、メモリ２３２）と共にＡＬＰアプライアンス２２０の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なＡＬＰアプライアンス２２０の機能例を示す。メモリは、少なくとも１つのプロセッサに該機能を実行させるように構成されたコンピュータプログラムコードを含むことができる。図５に示されるように、ＡＬＰアプライアンス２２０は、検出モジュール２５０、エッジ通信モジュール２２１、ルールエンジン／ＡＩモデル２２２、ルール同期２２３、データソースプラグイン２２４、ＣＭＳインターフェース２２５、エッジ装置管理サービス２２６、エッジ装置プラグイン２２７、リモートプロビジョニング２２８、ＺＭＱとＲｅｄｉｓ ２２９、およびモノのインターネット（ＩｏＴ）エッジクライアント２３０のモジュールを提供することができる。
図５に示されるように、検出モジュール２５０は、図４に示されるような別個の構成要素としてではなく、ＡＬＰアプライアンス２２０と共に実装することができる。
エッジ通信モジュール２２１は、ＡＬＰクラウド３１０およびＣＭＳクラウド３４０を含むリモートシステム１３０と通信するためのモジュールであってもよい。例えば、ＡＬＰアプライアンス２２０は、エッジ通信モジュール２２１を使用して、新規または更新後のルール、または、新規または更新後のＡＩモデルを検索することができる。また、ＡＬＰアプライアンスは、エッジ通信モジュール２２１を使用してＡＬＰクラウド３１０にデータをアップロードすることができる。
ＡＬＰアプライアンス２２０は、再生するコンテンツを決定するために使用されるルールエンジン／ＡＩモデル２２２を用いて新しいルール／ＡＩモデルを実装することができ、エッジ通信モジュール２２１によって受信された新規または更新後のルール／ＡＩモデルをルールエンジン／ＡＩモデル２２２と同期することによって、ルールエンジン／ＡＩモデル２２２を更新することができる。一実施形態では、ルールエンジン／ＡＩモデル２２２は、例えば、限定されたデモグラフィックデータのセットと、限定された外部データのセットとを含む限定されたデータセットを用いて実行することができる。当然のことならが、リモートシステム１３０のＡＬＰクラウド３１０は、複数のローカルシステム１２０からデータを受信し、また、該システムの外部から外部データを受信することができる。従って、ＡＬＰクラウド３１０およびそのルールエンジンまたはＡＩモデル３２２のいくつかの実施形態とは異なり、ＡＬＰアプライアンス２２０は、いくつかの実施形態では、ビッグデータ分析ソリューションとして機能しなくてもよい。
データソースプラグイン２２４およびエッジ装置プラグイン２２７は、例えば、センサー、ビーコン、およびＲＦＩＤを含む装置２９０からデータを検索するためのプラグインであってもよい。ＣＭＳインターフェース２２５は、ＡＬＰアプライアンス２２０とＣＭＳ ２４０とをインターフェースすることができる。
ＡＬＰアプライアンス２２０は、装置の管理機能を達成するために、エッジ装置管理サービス２２６、エッジ装置プラグイン２２７、およびリモートプロビジョニング２２８を含むことができる。例えば、エッジ装置管理サービス２２６は、例えば、データソースプラグイン２２４およびルールエンジン／ＡＩモデル２２２を含むＡＬＰアプライアンス２２０の他の機能を更新するために使用することができる。また、リモートプロビジョニング２２８は、ＡＬＰアプライアンス２２０のトラブルシューティングおよび管理のために、ＡＬＰアプライアンス２２０へリモートログインするために使用することができる。
ＺＭＱおよびＲｅｄｉｓキャッシュは、ＡＬＰアプライアンス２２０が更なる処理のために異なるソース（例えば、ＡＬＰクラウド３１０、装置２９０、および検出モジュール２５０）からデータを取り込んで保存するのに使用することができる。
ＩｏＴエッジクライアント２３０は、マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）クライアントとして、および検出モジュールデータおよび装置２９０からＡＬＰクラウド３１０へのデータを含むデータを送信するためのパイプラインとして機能することができる。
図２を参照すると、ＣＭＳ ２４０は、ＡＬＰクラウド３１０および／またはＣＭＳクラウド３４０からメディアコンテンツをダウンロードし、メディアコンテンツをＣＭＳ ２４０のメモリに保存し、ＣＭＳ ２４０からの信号に基づいて、複数のメディアコンテンツの少なくとも１つのメディアコンテンツを複数のディスプレイ２８０の少なくとも１つのディスプレイで再生させるシステムであってもよい。ＣＭＳ ２４０は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにＣＭＳ ２４０の機能を実行させるように構成されたコンピュータプログラミングコードを含むメモリと、を含むことができる。
一実施形態では、ＣＭＳ ２４０は、ＣＭＳ ２４０がＡＬＰクラウド３１０および／またはＣＭＳクラウド３４０からコンテンツを受信したことを示す配信証明（ＰｏＤ）通知をＡＬＰクラウド３１０に送信することができる。ＣＭＳ ２４０は、ＰｏＤ通知をＡＬＰクラウド３１０に直接送信するか、または、ＣＭＳクラウド３４０を介してＡＬＰクラウド３１０に送信することができる。一実施形態では、ＣＭＳ ２４０がＰｏＤ通知をＡＬＰシステム２１０に送信し、ＡＬＰシステム２１０がＰｏＤ通知をＡＬＰクラウド３１０に送信することができる。一実施形態では、ＣＭＳ ２４０は、ＣＭＳ ２４０のメモリに保存されたメディアコンテンツのリストを示す情報をＡＬＰシステム２１０に送信することができる。ＣＭＳ ２４０がそのような情報をＡＬＰシステム２１０に送信する頻度またはタイミングは、ＣＭＳ ２４０に設定することができ、そのような情報の送信は、ＣＭＳ ２４０の在庫チェックとして使用することができる。一実施形態では、ＣＭＳ ２４０は、その情報を１日１回送信することができる。一実施形態では、ＣＭＳ２４０は、ＡＬＰシステム２１０、ＡＬＰクラウド３１０、およびＣＭＳクラウド３４０のうちの１つまたは複数に対して、メディアコンテンツが複数のディスプレイ２８０のうちの少なくとも１つで再生されたことを示す再生証明（ＰｏＰ）通知を送信することができる。例えば、ＰｏＰは、メディアコンテンツ（例えば、広告）が複数のディスプレイ２８０の１つ以上で実際に再生されたことを示すためにログが使用される報告メカニズムであってもよい。一実施形態では、ＰｏＰ通知には、少なくともメディアコンテンツの再生日時、および再生されたメディアコンテンツのＩＤを含めることができる。
図６は、少なくとも１つのＣＭＳプレーヤー２４２とコンテンツデータベース２４６とを含むＣＭＳ ２４０の実施形態の一例を示す。ＣＭＳプレーヤー２４２は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにＣＭＳ ２４０の機能を実行させるように構成されたコンピュータプログラムコードを含むメモリと、を含むことができる。コンテンツデータベース２４６は、ＣＭＳプレーヤー２４２が複数のディスプレイ２８０の１つ以上で再生させることができるメディアコンテンツを含むメモリであってもよい。
以下、本開示のＡＩモデルおよびルールの使用および生成の詳細を説明する。
本開示のＡＩモデルは、分析プロセスによって決定されるように、様々なデータポイント間の関係の理解の上に構築することができる。本開示のＡＩモデルは、機械学習プロセスを使用して構築および更新することができる。例えば、一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、機械学習プロセスを実行して、ＡＬＰクラウド３１０によって使用されるＡＩモデルと、ＡＬＰシステム２１０によって使用されるＡＩモデルまたはルールセットとを構築および更新するように構成されてもよい。機械学習プロセスは、ＡＩモデルに入力されたデータの種類に基づいて、監視付きまたは監視なしの学習手法を使用することができる。
図７に示されるように、機械学習プロセスのフローは、計画セグメント９１０、探索セグメント９２０、構築セグメント９３０、および評価セグメント９４０を含むことができる。計画セグメント９１０は、入力データの識別および問題解決アプローチのフレーミングを遂行することができる。例えば、計画セグメント９１０は、データ収集ステップ９１２と、データクリーニングステップ９１４とを含むことができる。探索セグメント９２０は、データ構造の評価と仮説の作成、データのサンプリング、サンプルの統計的特性のチェック、および仮説の統計的テストの実行を遂行することができる。例えば、探索セグメント９２０は、初期データ分析ステップ９２２と、詳細データ探索ステップ９２４と、を含むことができる。構築セグメント９３０は、各アルゴリズムの技術と、それが特定のデータセットに対してどのように機能するかを理解し、モデルが初期データ分析ステップ９２２の結果を満たすことを保証することができる。例えば、構築セグメント９３０は、モデル構築ステップ９３２と、データ製品構築ステップ９３４と、を含むことができる。評価セグメント９４０は、例えば、モデルの実行能力と調整能力を評価することにより、作成されたモデルを検証するための方法を適用することができる。例えば、評価セグメント９４０は、モデル評価ステップ９４２と、モデル調整ステップ９４４と、を含むことができる。モデル評価ステップ９４２の初期段階において、ＡＩモデルは、例えば、印象、滞留時間、変換率、および生産性に関してリフトを最大化することを目標としてもよい。モデル評価ステップ９４２の更なる段階において、ＡＩモデルは、例えば、印象品質、見る機会（ＯＴＳ）、ＳＮＳレビュー、およびエンゲージメントレベルを含む他の側面のリフトを最大化することを目標としてもよい。
図９に示されるように、プロセスは、初期データ分析ステップ９２２からデータ収集ステップ９１２にループバックすることができ、プロセスは、モデル構築ステップ９３２から初期データ分析ステップ９２２にループバックすることができ、プロセスは、モデル評価ステップ９４２からモデル構築ステップにループバックすることができ、プロセスは、モデル評価ステップ９４２からデータ収集ステップ９１２にループバックすることができる。
本開示のＡＩモデルおよびルールセットは、様々な入力を受け入れ、情報を出力するように構成することができる。例えば、本開示のＡＩモデルおよびルールセットは、デモグラフィック情報、店舗交通情報、群集数情報、待ち時間、気象情報、販売時点（ＰＯＳ）情報、カタログ情報、在庫情報、ＣＲＭ情報、イベント情報、表示場所情報、店舗情報、小売業者のデジタルデータ、再生または配信の証明情報、メディアコンテンツタグ、センサーデータ、プロモーションデータなどの入力を受け入れることができる。
デモグラフィックデータとは、ターゲットになるオーディエンスが誰であるかを定義する個人２７０の特徴を指す。例えば、年齢、性別、民族、文化的背景、宗教的または政治的所属、経済的地位、家族の背景、グループのメンバーシップなどの特性が、取得されるデモグラフィックデータとなり得る。実施形態では、検出モジュール２５０は、デモグラフィックデータを取得することができる。デモグラフィックデータをルールまたはＡＩモデルに適用して、場所１１０を訪れる人々のデモグラフィックに基づいて分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットになるメディアコンテンツを生成またはトリガーすることができる。
店舗交通情報は、例えば、場所１１０の入口に配置されたカメラ２６０から得られる、場所１１０に入る人の数に関する情報であってもよい。群集数情報は、例えば、場所１１０の指定されたゾーン１１５内（例えば、ディスプレイ２８０の前）にいる人の数であってもよい。店舗交通情報および群集数情報をルールまたはＡＩモデルに適用して、場所１１０を訪れる人々のデモグラフィックに基づいて分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットになるメディアコンテンツを生成またはトリガーすることができる。
待ち時間は、例えば、個人２７０が場所１１０の任意のゾーン１１５で列を成して待っていた時間に関するデータであってもよい。待機時間データは、ルールまたはＡＩモデルに適用されて、場所１１０を訪れる人々のデモグラフィックに基づく分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットになるメディアコンテンツを生成またはトリガーし、顧客の待ち時間が閾値を超えたことに基づいて顧客のニーズをチェックするようスタッフへのアラートを生成し、長い待ち時間と関連する静的に基づいて、オファーと割引を用いてターゲットとなるメディアコンテンツを作成および表示することができる。
気象情報は、例えば、郵便番号に基づく気象データを含んでもよい。気象情報は、予測分析や、気象データと他のデータの分析に基づく動的なメディアコンテンツの作成またはトリガーのために、ルールまたはAIモデルに適用することができる。
ＰＯＳ情報は、例えば、ＰＯＳマシン上で発生するトランザクションのための小売業者のデータを含んでもよい。ＰＯＳ情報は、例えば、取引データ、購入場所、購入されたアイテムおよび対応する数量、顧客の購入習慣、小売店の販売情報、店舗の転換率に基づく顧客の購入履歴を含んでもよい。ＰＯＳ情報をルールまたはＡＩモデルに適用して、場所１１０を訪れる人のデモグラフィックに基づいて分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットを絞ったメディアコンテンツを生成またはトリガーすることができる。
カタログ情報は、例えば、製品の詳細とそれらの価格設定情報を含む小売業者の製品カタログデータを含んでもよい。特別なイベントまたは特定の時期のデータであるキャンペーンデータを、製品カタログデータとともに提供してもよい。在庫情報は、例えば、小売業者の場所１１０の在庫データとサプライチェーンデータを含んでもよい。カタログ情報をルールまたはAIモデルに適用して、カタログ情報内の製品提供に基づいてメディアコンテンツを作成またはトリガーすることができる。ここで、分析および製品カタログに基づいて、提供、割引、アップセル、およびクロスセルのメッセージをカタログ情報に含めることができる。キャンペーン情報をルールまたはAIモデルに適用して、小売業者が行うキャンペーンに基づいてメディアコンテンツを作成またはトリガーすることができる。
ＣＲＭ情報は、例えば、顧客の場所および忠誠情報などの顧客関連データを含んでもよい。このような情報は、例えば、小売業者のＣＲＭまたはロイヤルティプログラムのデータから取得することができる。ＣＲＭ情報は、ルールまたはAIモデルに適用されて、年齢や性別などの顧客のデモグラフィック、特定の地域に住む人々の購入習慣に関する情報を提供する顧客の場所情報（ｚｉｐコードなど）、および、例えば、ロイヤルティプログラム基づく顧客の購入履歴と好みに基づいて、分析を行うことができる。
イベント情報は、例えば、過去および／または将来のローカルイベント、スポーツゲーム（例えば、ゲームの結果）などに関するデータであってもよい。イベント情報は、ルールまたはＡＩモデルに適用されて、過去のイベントに基づいて予測分析を実行し、売上、天気、場所などに一致するイベントデータに基づいてレポートを作成し、イベントに基づいてメディアコンテンツを作成およびトリガーすることができる。
表示位置情報は、例えば、店舗内のディスプレイ２８０の特定の位置に関する情報であってもよい。表示位置情報をルールまたはＡＩモデルに適用して、場所１１０を訪れる人のデモグラフィックに基づいて分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットを絞ったメディアコンテンツを生成またはトリガーすることができる。
店舗情報は、例えば、小売業者の場所１１０（例えば、店舗）に関する情報であってもよい。例えば、店舗情報には、（１）店舗の場所、およびその地域の人々の購買習慣、（２）店舗周辺の気象条件、（３）店舗周辺で発生するイベント、および（４）他の競合店からの距離、に関するデータを含むことができる。店舗情報をルールまたはＡＩモデルに適用して、ストアデータ、および対応する売上、天気、イベント、店舗の交通量、およびその他のデータに基づいて分析を実行することができる。また、データに基づいてメディアコンテンツを作成およびトリガーすることができる。
小売業者のデジタルデータは、例えば、特定の顧客に関する場所１１０によって保存されたデータであってもよい。例えば、そのデータには、データが提供される特定の顧客ごとに特定のテーマ、画像、ビデオなどを含むことができる。小売業者のデジタルデータをルールまたはＡＩモデルに適用して、特定のテーマ、画像、ビデオなどを利用してメッセージを作成およびトリガーすることができる。
センサーデータには、例えば、ＲＦＩＤおよびビーコンデータを含むことができる。ＲＦＩＤデータには、ＲＦＩＤタグでタグ付けされた店舗内の製品の追跡に関連する情報を含めることができる。ビーコンデータには、店舗内で操作している顧客の位置に関連する情報を含めることができる。プロモーションデータには、例えば、場所１１０内の製品に適用されるプロモーションに関する情報を含めることができる。センサーデータをルールまたはＡＩモデルに適用して、場所１１０を訪れる人のデモグラフィックに基づいて分析レポートを生成し、デモグラフィックおよびその他の関連する詳細に基づいてターゲットを絞ったメディアコンテンツを生成およびトリガーすることができる。また、ビーコンデータをルールまたはＡＩモデルに適用して、顧客の店舗内の位置と、他の入力ソース（ＣＲＭ、検出モジュール２５０、ＲＦＩＤ、ディスプレイ２８０の位置など）から得られる顧客関連データとの関係を構築することができる。
本開示のＡＩモデルおよびルールセットは、表示するメディアコンテンツを選択するため、またはメディアコンテンツタグを含むメディアコンテンツを作成するために使用される任意のタイプの情報を出力することができる。一実施形態では、メディアコンテンツタグは、メディアコンテンツ作成の推奨およびメッセージ作成の推奨であってもよい。
メディアコンテンツタグには、例えば、単純なキーワードの形で資産と関連付けられた情報であるメタタグを含むことができる。メタタグは、メタデータのサブセットであってもよく、資産の主題を示す目的で使用されてもよい。本開示の一実施形態では、メディアコンテンツタグには、確率係数、メディアコンテンツのメタタグ、製品在庫管理単位（ＳＫＵ）情報、製品のメタタグ、年齢情報、性別情報、天気情報、およびイベントＩＤ情報を含めることができる。メディアコンテンツのメタタグは、メディアコンテンツを識別する一意のＩＤであってもよい。製品のメタタグは、例えば、製品の部門、分類、およびカテゴリを含む製品を識別する一意のタプルであってもよい。年齢情報は、メディアコンテンツが対象とする顧客の年齢であってもよい。性別情報は、メディアコンテンツが対象とする顧客の性別であってもよい。気象情報は、メディアコンテンツが対象とする気象情報であってもよい。イベント情報は、メディアコンテンツが対象とする情報であってもよい。生成されたメディアコンテンツタグは、最適化されたメディアコンテンツを生成し、メディアコンテンツの再生をトリガーするためにＡＬＰクラウド３１０によって使用されてもよく、メディアコンテンツの再生をトリガーするためにＡＬＰシステム２１０によって使用されてもよい。
メディアコンテンツ作成のためのメディアコンテンツタグの一例を以下に示す。
{
<Hit Probability> 90%
<Product SKU>
<Asset Meta-tag> {Fashion, Coat, North Face}
<age> 25-35
<gender> Female
<DS ID> DS101
},
{
<Hit Probability> 50%
<Product SKU>
< Asset Meta-tag> {Fashion, Shoes, Adidas}
<age> 25-35
<gender> Female
<DS ID> DS101
}
異なる入力データを使用して生成された、メディアコンテンツ作成のためのメディアコンテンツタグの別の例を以下に示す。
{
<Hit Probability> 70%
<Product SKU>
<Asset Meta-tag> {Toys & Games, Video Games, PS4}
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
},
{
<Hit Probability> 50%
<Product SKU>
<Asset Meta-tag> {Fashion, Polo, USPA}
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
},
{
<Hit Probability> 30%
<Product SKU>
<Asset Meta-tag> {Fashion, Shades, Ray Ban}
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
}
メディアコンテンツ選択のためのメディアコンテンツタグの一例を以下に示す。
{
<Hit Probability> 90%
<Product SKU>
<Message Meta-tag> MSG-2061 (it could be {Fashion, Coat, North Face})
<age> 25-35
<gender> Female
<DS ID> DS101
},
{
<Hit Probability> 50%
<Product SKU>
<Product Meta-tag> MSG-2761 (it could be {Fashion, Shoes, Adidas})
<age> 25-35
<gender> Female
<DS ID> DS101
}
異なる入力データを使用して生成された、メディアコンテンツ選択のためのメディアコンテンツタグの別の一例を以下に示す。
{
<Hit Probability> 70%
<Product SKU>
<Product Meta-tag> MSG-101 {Toys & Games, Video Games, PS4}
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
},
{
<Hit Probability> 50%
<Product SKU>
<Product Meta-tag> MSG-161 ({Fashion, Polo, USPA})
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
},
{
<Hit Probability> 30%
<Product SKU>
<Product Meta-tag> MSG-186 ({Fashion, Shades, Ray Ban})
<age> 15-25
<gender> Male
<DS ID> DS120
}
一実施形態では、出力されたメディアコンテンツタグは、ＡＩモデルの入力になることもできる。例えば、メディアコンテンツタグは、図３に示されるＣＡＭ ＡＩ ２３７によって出力されて、ＣＡＭ ＡＩ ２３７によって使用されるＡＩモデルおよびＡＬＰシステム２１０によって使用されるＡＩモデルを再訓練することができる。一実施形態では、ＡＩモデルは、ＡＩモデルのパフォーマンスの尺度となるリフトの特定レベルを達成するために再訓練されてもよい。「リフト」という用語は、ターゲット応答を平均応答で割った比率を指す。
本開示の実施形態は、図８に示される方法を実現することができる。例えば、図２に示される実施形態を参照すると、ＡＬＰクラウド３１０は、ユーザ端末１４０を使用するユーザの手動指示に従って、またはＡＬＰクラウド３１０に保存されたルールまたはＡＩモデルに従って、１つ以上のメディアコンテンツを作成し、該メディアコンテンツをＣＭＳクラウド３４０を介してＣＭＳ ２４０に配信することができる（ステップ４１０）。続いて、ＣＭＳ ２４０は、配信証明通知をＡＬＰクラウドに送信することができる（ステップ４２０）。ＣＭＳ ２４０はまた、ＣＭＳ ２４０に保存されたメディアコンテンツのリストをＡＬＰシステム２１０に送信することができる（ステップ４３０）。ＡＬＰクラウド３１０は、ルールまたはＡＩモデルをＡＬＰシステム２１０に配信して、ＡＬＰクラウド３１０が該ルールまたはＡＩモデルを保存および使用して、該ルールまたはＡＩモデルへの入力に基づいて再生される特定のメディアコンテンツをトリガーすることができる。
一実施形態では、ステップ４４０は、ステップ４２０の後に実行されて、ＣＭＳ ２４０がメディアコンテンツを受信する前に、配信されたルールまたはＡＩモデルに基づいてメディアコンテンツの再生の試みがトリガーされることを回避することができる。このような場合、ステップ４３０は省略されてもよい。一実施形態では、ＡＬＰシステム２１０は、特定のメディアコンテンツがステップ４３０でＡＬＰシステム２１０によって受信されるメディアコンテンツのリストに含まれる場合に限り、特定のメディアコンテンツを１つまたは複数のディスプレイ２８０に表示するためのトリガーとしてＣＭＳ ２４０に命令を送信することができる。例えば、ＡＬＰシステム２１０は、受信されるメディアコンテンツのリストに一部基づいて、再生するメディアコンテンツを決定することができる。そのような場合、ステップ４２０は省略されてもよい。
本開示の実施形態は、図９に示される方法を実現することができる。例えば、図２および図５を参照すると、１つまたは複数のカメラ２６０は、複数の個人２７０の少なくとも１人の画像を含むビデオをキャプチャすることができる（ステップ５１０）。続いて、検出モジュール２５０は、ビデオからの画像を処理して、複数の個人２７０の少なくとも１人のデモグラフィックデータを取得することができる（ステップ５２０）。また、ＡＬＰシステム２１０は、ＡＬＰクラウド３１０から外部データ２９５を受信し、複数の装置２９０から他のデータ（例えば、モバイルセンサーデータ、ＲＦＩＤデータ、ビーコンデータ）を受信し（ステップ５３０）、そのようなデータを、ＡＬＰシステム２１０に保存されたルールまたはＡＩモデルに適用することができる（ステップ５４０）。一実施形態では、ＡＬＰシステム２１０は、少なくとも取得されたデモグラフィックデータを、複数のルールを含むルールエンジン／ＡＩモデル２２２に適用することができる。ＡＬＰシステム２１０は、ルールまたはＡＩモデルの出力に基づいて、指定されたメディアコンテンツの再生をトリガーすることができる（ステップ５５０）。例えば、ＡＬＰシステム２１０は、ＣＭＳ ２４０に接続された１つまたは複数のディスプレイ２８０に指定されたメディアコンテンツを表示するためのトリガーとしてＣＭＳ ２４０に命令を送信することができる。
図１０Ａ～図１０Ｅは、ＣＭＳ ２４０がＣＭＳプレイリスト６００に従って現在メディアコンテンツを再生しているときにメディアコンテンツの再生をトリガーするための、一実施形態のＡＬＰシステム２１０とＣＭＳ ２４０との間の一連の相互作用を説明するための図を示す。
一実施形態では、ＣＭＳ ２４０は、１つまたは複数のディスプレイによって再生されるＣＭＳプレイリスト６００を作成およびスケジュールし、ＣＭＳプレイリスト６００内のメディアコンテンツリストを管理するように構成されてもよい。ＡＬＰシステム２１０は、再生用のＣＭＳプレイリスト６００の内外に存在するメディアコンテンツを選択するためのトリガーをＣＭＳ ２４０に送信するように構成されてもよい。
様々なデータソースから受信した情報に基づいて、ＡＬＰシステム２１０は、再生される適切なメディアコンテンツを選択し、所定の時間間隔ごとに（例えば、１秒ごとに）トリガーをＣＭＳ ２４０に送信して、メディアコンテンツを再生する。ＣＭＳ ２４０は、現在再生されているメディアコンテンツが終了する前の所定期間までトリガーを無視することができ、該所定期間は、システムの性能に基づいて変更することができる。例えば、図１０Ａを参照すると、ＣＭＳ ２４０は、現在再生されているメディアコンテンツ６１０の（Ｎ－１）秒でトリガーを受け入れることができる。ここで、Ｎは、メディアコンテンツの長さであり、ＣＭＳ ２４０は、現在再生されているメディアコンテンツ６１０の（Ｎ－１）秒の前に受信されたトリガーを無視する。
ＣＭＳ ２４０は、受け入れられたトリガーに基づいて、トリガーを受信したメディアコンテンツを再生することができる。例えば、図１０Ｂを参照すると、図１０Ａで再生されたメディアコンテンツ６１０の（Ｎ－１）秒で受信されたトリガーがメディアコンテンツ６２０に対するものである場合、ＣＭＳ ２４０は、メディアコンテンツ６２０を再生することができる。
ＣＭＳ ２４０が現在再生されているメディアコンテンツの（Ｎ－１）秒でトリガーを受信しない場合、ＣＭＳ ２４０は、異なる所定の時間枠（例えば、現在再生されているメディアコンテンツの（Ｎ－２）秒）で受信されたトリガーを受け入れることができ、該トリガーによって参照されるメディアコンテンツを再生することができる。そのような所定の期間は、システムのパフォーマンスに基づいて変更することができる。しかしながら、ＣＭＳ ２４０が異なる時間枠（例えば、現在再生されているメディアコンテンツの（Ｎ－２）秒）でトリガーを受信しない場合、ＣＭＳ ２４０は、ルールに基づいて、ＣＭＳプレイリスト６００内の次のメディアコンテンツを再生させることができる。例えば、ＣＭＳ ２４０は、以前再生されていないメディアコンテンツであって、ＣＭＳプレイリスト６００の順序が最も低いメディアコンテンツ、以前にＡＬＰシステム２１０によって自動的にトリガーされなかったメディアコンテンツであって、ＣＭＳプレイリスト６００の順序が最も低いメディアコンテンツ、または、現在再生されているメディアコンテンツに関連したメディアコンテンツであって、ＣＭＳプレイリスト６００の順序が次のメディアコンテンツを再生させることができる。例えば、図１０Ｃを参照すると、ＣＭＳ ２４０は、ＣＭＳプレイリスト６００内の第２のメディアコンテンツであるメディアコンテンツ６３０を再生することができる。このメディアコンテンツ６３０は、以前再生されていないメディアコンテンツであって、ＣＭＳプレイリスト６００の順序が最も早いメディアコンテンツであるからである。また、図１０Ｄを参照すると、ＣＭＳ ２４０は、再生されたメディアコンテンツ６３０の（Ｎ－１）秒および（Ｎ－２）秒でトリガーが受信されなかった場合、ＣＭＳプレイリスト６００内の第３のメディアコンテンツであるメディアコンテンツ６４０を再生することができる。
図１０Ｄをさらに参照すると、再生されたメディアコンテンツ６４０の（Ｎ－１）秒で受信されないが、再生されたメディアコンテンツ６４０の（Ｎ－２）秒で受信されるトリガーに基づいて、ＣＭＳ ２４０は、該トリガーを受信したメディアコンテンツを再生することができる。例えば、図１０Ｅを参照すると、ＣＭＳ ２４０は、図１０Ｄで再生されたメディアコンテンツ６４０の（Ｎ－２）秒で受信されたトリガーがメディアコンテンツ６５０に対するものであった場合に、メディアコンテンツ６５０を再生することができる。
図１１は、図２に示されるリモートシステム１３０の変形実施形態を示す。図１１に示されるように、リモートシステム１３０は、データコールクラウド３５１、インプレッションクラウド３５２、モバイルセンサークラウド３５３、およびＰｏＳクラウド３５４を更に含むことができる。そのようなクラウドのそれぞれは、各クラウドの機能を実行するメモリを備えた少なくとも１つのプロセッサによって実現されるクラウドコンピュータ環境であってもよい。そのようなクラウドのそれぞれは、ＡＬＰクラウド３１０に送信されて、ＡＬＰクラウド３１０によって使用されるそれぞれのタイプのデータを受信、生成、および／または保存するように構成することができる。例えば、データコールクラウド３５１は、ローカル情報を受信、生成、および／または保存することができる。インプレッションクラウド３５２は、インプレッションデータを受信、生成、および／または保存することができる。モバイルセンサークラウド３５３は、例えば、複数のローカルシステム１２０のうちの１つ以上に設けられた複数のデバイス２９０の１つ以上のモバイルセンサーからのモバイルセンサーデータを含むモバイルセンサーデータを受信および／または保存することができる。一実施形態では、モバイルセンサーは、セルラーネットワークを使用することにより、インターネットを介してモバイルセンサークラウド３５３と直接通信することができる。ＰｏＳクラウド３５４は、ＰｏＳ情報を受信、生成、および／または保存することができる。
一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、データコールクラウド３５１、インプレッションクラウド３５２、モバイルセンサークラウド３５３、およびＰｏＳクラウド３５４とリモート通信を行ってデータを受信し、受信したデータを用いてＡＬＰクラウド３１０のＣＡＭ ３２５がその機能（例えば、メディアコンテンツの作成、メディアコンテンツのトリガー、および報告）のいずれかを実行することができる。例えば、ＣＡＭ ３２５は、ＣＡＭ ＢＩ ３２９モジュールを使用して、小売業者ダッシュボード３８２、ＣＡＭ ＧＵＩ ３８４、または他のＧＵＩを表示して、データコールクラウド３５１、インプレッションクラウド３５２、モバイルセンサークラウド３５３、およびＰｏＳクラウド３５４から受信したデータを、ローカルシステム１２０から受信したデータと共に視覚化することができる。
場所１１０、ゾーン１１５、およびカメラ２６０の実施形態例を以下に説明する。
図１、２、および４を参照して前述したように。場所１１０のそれぞれが、１つまたは複数のゾーン１１５を含んでもよく、１つまたは複数のデバイス２９０（例えば、カメラ２６０）が、ゾーン１１５の内側または外側にあってもよく、１つまたは複数のディスプレイ２８０が、ゾーン１１５の内側または外側にあってもよい。図１２～１３を参照すると、カメラ２６０は、例えば、場所および各ゾーンに関して異なる構成を有するターゲットカメラ２６０Ａ、ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂ、および場所トラフィックカメラ２６０Ｃを含むことができる。場所１１０およびゾーン１１５は、ロケールの種類と見なすことができる。ディスプレイ２８０の特定の１つまたは複数を別の種類のロケールとすることができる。
例えば、図１２に示されるように、場所１１０Ａは、第１のゾーン１１５Ａ、第２のゾーン１１５Ｂ、第３のゾーン１１５Ｃ、および第４のゾーン１１５Ｄを含むことができる。第１～第４のゾーン１１５Ａ～Ｄは、それぞれ、ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂを含むことができる。第１のゾーン１１５Ａおよび第３のゾーン１１５Ｃは、それぞれ、対象コンテンツカメラ２６０Ａおよびディスプレイ２８０を含むことができる。場所１１０Ａは、入口１１１Ａに面する場所トラフィックカメラ２６０ｃをさらに含むことができる。
別の例として、図１３に示されるように、場所１１０Ｂは、第１のゾーン１１５Ｅ、第２のゾーン１１５Ｆ、第３のゾーン１５５Ｇ、および第４のゾーン１１５Ｈを含むことができる。第１～第４のゾーン１１５Ｅ～Ｈは、それぞれ、ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂを含むことができる。第２のゾーン１１５Ｆおよび第４のゾーン１１５Ｈは、それぞれ、対象メディアコンテンツカメラ２６０Ａおよびディスプレイ２８０を含むことができる。場所１１０Ｂは、入口１１１Ａに面する場所トラフィックカメラ２６０Ｃと、入口１１１Ｂに面する別の場所トラフィックカメラ２６０ｃをさらに含むことができる。
場所１１０のそれぞれは、識別子と関連付けることができる。例えば、場所１１０Ａは店舗ＩＤ「１」を有し、場所１１０Ｂは店舗ＩＤ「２」を有してもよい。場所１１０内の複数のゾーン１１５のそれぞれもまた、識別子と関連付けることできる。例えば、場所１１０Ａに関して、第１のゾーン１１５ＡはゾーンＩＤ「１ａ」を有し、第２のゾーン１１５ＢはゾーンＩＤ「１ｂ」を有し、第３のゾーン１１５ＣはゾーンＩＤ「１ｃ」を有し、第４のゾーン１１５ＤはゾーンＩＤ「１ｄ」を有してもよい。場所１１０Ｂに関して、第１のゾーン１１５ＥはゾーンＩＤ「２ａ」を有し、第２のゾーン１１５ＦはゾーンＩＤ「２ｂ」を有し、第３のゾーン１１５ＧはゾーンＩＤ「２ｃ」を有し、第４のゾーン１１５ＨはゾーンIDが「２ｄ」を有してもよい。識別子は、ＡＬＰシステム２１０およびＡＬＰクラウド３１０によって使用されて、それらの各機能（例えば、分析および報告）を実行することができる。
ターゲットカメラ２６０Ａ、ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂ、および場所トラフィックカメラ２６０と、それらのカメラとＡＬＰシステム２１０およびＡＬＰクラウド３１０との関係のいくつかを、以下により詳細に説明する。
ターゲットカメラ２６０Ａは、例えば、ディスプレイ２８０に取り付けられ、ディスプレイ２８０の閲覧方向を向いているターゲット広告カメラであってもよい。ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂは、ゾーン１１５内またはゾーン１１５の近くに配置されたカメラであって、ゾーン１１５の内部の個人の画像をキャプチャすることができる。店舗トラフィックカメラ２６０Ｃは、場所１１０の入口（例えば、出入り口などの店舗入口）の近くに配置されたカメラであって、場所１１０を出入りする個人の画像をキャプチャすることができる。
ターゲットカメラ２６０Ａからの画像は、ＡＬＰシステム２１０に取り付けられたコンポーネント、またはＡＬＰシステム２１０内のコンポーネント（例えば、検出モジュール２５０）によって受信されることにより、ＡＬＰシステム２１０またはＡＬＰクラウド３１０は、そのコンポーネントを用いて画像を分析することにより、１つまたは複数のディスプレイ２８０の前にいる個人の数や、画像内の個人のデモグラフィック情報（例えば、年齢および性別）を取得することができる。ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂからの画像は、ＡＬＰシステム２１０に取り付けられたコンポーネント、またはＡＬＰシステム２１０内のコンポーネント（例えば、検出モジュール２５０）によって受信されることにより、ＡＬＰシステム２１０またはＡＬＰクラウド３１０は、そのコンポーネントを使用して画像を分析することにより、指定されたゾーン１１５内の個人の数や、画像内の個人のデモグラフィック情報（年齢や性別など）を取得することができる。店舗トラフィックカメラ２６０Ｃからの画像は、ＡＬＰシステム２１０に取り付けられたコンポーネントまたはＡＬＰシステム２１０内のコンポーネント（例えば、検出モジュール２５０）によって受信されることにより、ＡＬＰシステム２１０またはＡＬＰクラウド３１０は、そのコンポーネントを使用して画像を分析することにより、場所１１０に入る個人の数や、画像内の個人のデモグラフィック情報（年齢や性別など）を取得することができる。
各ＡＬＰシステム２１０によって画像から取得された情報の全部または一部は、ＡＬＰシステム２１０によってＡＬＰクラウド３１０に送信することができる。実施形態では、ＡＬＰシステム２１０（またはそれに接続された検出モジュール２５０）が、トリガーの日時と、画像から認識または識別された個人の顧客ＩＤと、画像内の個人の顔または視線の向きと、画像内の個人のデモグラフィックとを含む分析データを画像から生成することができる。顧客ＩＤは、プライバシー保護のために一時的なＩＤＳであってもよい。例えば、顧客ＩＤは、予め定められた時間（たとえば、1分）だけ存在してもよい。ＡＬＰシステム２１０は、分析データをＡＬＰクラウド３１０にアップロードすることができる。実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、分析データおよびＰｏＰデータに基づいて、インプレッション数およびＯＴＳ数を取得することができる。例えば、ＡＬＰクラウド３１０のＣＡＭ ３２５は、ルールエンジンまたはＡＩモデル３２２を使用して、または使用せずに、分析データおよびＰｏＰデータを分析することによって、インプレッション数およびＯＴＳ数を取得することができる。実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、ローカルシステム１２０のそれぞれのＡＬＰシステム２１０の分析データを含むデータを１つまたは複数のローカルシステム１１０から受信して使用することにより報告を行うことができる。
図１および３を参照して前述したように、ＡＬＰクラウド３１０は、ＧＵＩ ３８０をユーザ端末１４０に表示させることができる。実施形態では、小売業者は、ＡＬＰクラウド３１０にアクセスすることによって、ウェブブラウザ上でＧＵＩ ３８０を閲覧することができ、ＧＵＩ ３８０の１つまたは複数は、顧客およびディスプレイ２８０に関する顧客の洞察を表示することができる。
図１４～１８を参照して、閲覧分析情報を含む顧客の洞察を報告するためのＧＵＩ ３８０のＧＵＩ例を説明する。
図１４は、メディアコンテンツパフォーマンスタブ７０２がアクティブである場合のＧＵＩ ７００を示す。ＧＵＩ ７００は、例えば、小売業者などのユーザがアクセス可能な小売業者ダッシュボードであってもよい。ＧＵＩ ７００は、ユーザが１つまたは複数の場所１１０（例えば、店舗）と、１つまたは複数のゾーン１１５を選択することを可能にする場所／ゾーン選択部７１２を含むことができる。ＧＵＩ ７００は、ユーザが時間範囲を選択することを可能にする時間範囲選択部７１４をさらに含むことができる。一実施形態では、ＡＬＰクラウド３１０は、ユーザがＧＵＩ ７００を見るときに、場所／ゾーン選択部７１２および時間範囲選択部７１４の選択をデフォルトで行わせることができる。場所／ゾーン選択部７１２および時間範囲選択部７１４における選択に基づいて、ＧＵＩ ７００は、選択された場所、ゾーン、および時間範囲の分析洞察に従って順序付けられたメディアコンテンツのリストを含むトップメディアコンテンツ部７２０を表示することができる。例えば、メディアコンテンツは、インプレッション数またはＯＴＳ数に従って順序付けられることができ、順序付けに使用される分析洞察の種類は、自動的に決定するか、または、ユーザがＧＵＩ ７００上で手動で選択することができる。また、メディアコンテンツリストは、任意の数のメディアコンテンツ（例えば、３、５、１０など）のリストであってもよく、リスト内のメディアコンテンツの数は、自動的に決定するか、または、ユーザがＧＵＩ ７００上で手動で選択することができる。図１４に示されるように、トップメディアコンテンツ部７２０は、第１のメディアコンテンツ画像７２２と、第２のメディアコンテンツ画像７２４と、第３のメディアコンテンツ画像７２６とを含むことができ、これらの画像は、それぞれ、ディスプレイ２８０に表示することができる対応メディアコンテンツの画像である。図１４に示されるように、トップメディアコンテンツ部７２０は、示されたメディアコンテンツのタイトル７２３、７２５、７２７を含むことができる。第１のメディアコンテンツ画像７２２およびタイトル７２３は、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、最大インプレッション数（または別の分析洞察）を有するメディアコンテンツに対応してもよい。上記によれば、ユーザは、指定された基準の上位のメディアコンテンツをすばやく簡単に把握することができます。
図１４に示されるように、メディアコンテンツパフォーマンスタブ７０２がアクティブである場合に、ＧＵＩ ７００は、例えば、トップメディアコンテンツ部７２０内の指定されたメディアコンテンツのインプレッション数、ＯＴＳ数、インプレッションの平均時間、およびメディアコンテンツの長さを含むパフォーマンス情報７３０を表示することができる。また、ＧＵＩ ７００は、トップメディアコンテンツ部７２０内の指定されたメディアコンテンツの年齢および性別分布グラフ７４０を表示することもできる。ユーザは、トップメディアコンテンツ部７２０に示されるメディアコンテンツの対応する画像またはタイトルのいずれかを選択（例えばクリック）して、特定のメディアコンテンツを選択することにより、選択されたメディアコンテンツに対応するパフォーマンス情報７３０および年齢および性別分布グラフ７４０をＧＵＩ ７００に表示させることができる。一実施形態では、ＧＵＩ ７００は、ユーザがパフォーマンス情報７３０内のインプレッション数情報を選択する（例えばクリックする）ことに応じて、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数の年齢および性別分布グラフ７４０を表示することができる。一実施形態では、ＧＵＩ ７００は、ユーザがパフォーマンス情報７３０内のＯＴＳ情報を選択（例えば、クリック）することに応じて、選択されたメディアコンテンツのＯＴＳ数の年齢および性別分布グラフを表示することができる。また、一実施形態では、ＧＵＩ ７００は、選択されたメディアコンテンツの平均トラフィックおよびデモグラフィック情報を含む情報７５０を表示することもできる。
メディアコンテンツパフォーマンスタブ７０２は、ＧＵＩ ７００のデフォルトのアクティブタブであってもよく、アクティブでない場合には、ユーザが場所／ゾーン選択部７１２および時間範囲選択部７１４の１つまたは複数を用いて選択を行うことに応じてアクティブ化することができる。メディアコンテンツパフォーマンスタブ７０２がアクティブ化されると、ＧＵＩ ７００は、トップメディアコンテンツ部７２０の最高ランクのメディアコンテンツのパフォーマンス情報７３０および年齢および性別分布グラフ７４０をデフォルトで表示することができる。つまり、最高ランクのメディアコンテンツがデフォルトの選択であってもよい。
ユーザは、メディアコンテンツ絞込詳細タブ７０４を選択（例えば、クリック）して、タブをアクティブ化することができる。そのような選択に基づいて、ＧＵＩ ７００は、トップメディアコンテンツ部７２０で選択された現在のメディアコンテンツの詳細な画像を表示することができる。例えば、図１５に示されるように、メディアコンテンツ絞込詳細タブ７０４がアクティブの場合に最上位のメディアコンテンツが選択された場合、ＧＵＩ ７００は、第１のメディアコンテンツ画像７２２と同じ画像７６０と、第１のメディアコンテンツ画像７２２に対応する最上位メディアコンテンツの詳細情報７７０とを表示する。詳細情報７７０は、例えば、年齢層属性（例えば、「２２歳未満」、「３０～３９歳の間」、または「６０歳以上」）と、性別属性（例えば、「女性」または「男性」）と、気象属性（例えば、「晴れ」、「雨」、「暑い」、「寒い」）と、それぞれの重みとを含んでもよい。また、詳細情報７７０は、季節属性（例えば、「秋」、「冬」または「夏」）と、その重みとを含んでもよい。詳細情報７７０内の属性および重みは、メディアコンテンツの再生をトリガーするための規則としてＡＬＰクラウド３１０および／またはＡＬＰシステム２１０が使用することができる。メディアコンテンツ絞込詳細タブ７０４がアクティブである場合、ユーザは、トップメディアコンテンツ部７２０にリストされたメディアコンテンツのいずれかを選択して、選択したメディアコンテンツの対応する画像７６０および詳細情報７７０を表示させることができる。上記によれば、ユーザは、年齢および性別の属性を迅速かつ容易に比較することができる。
図１４～１５に示されるように、ＧＵＩ ７００は、ターゲットを絞ったメディアコンテンツ（例えば、トリガーされたメディアコンテンツ）に関する顧客の洞察を報告するために使用することができる。実施形態では、ＧＵＩ ７００は、事前に再生するようにスケジュールされている、トリガーされていないメディアコンテンツ（例えば、プレイリストに従って再生されるメディアコンテンツ）についても、同様の情報を表示することができる。実施形態では、ＧＵＩ ７００は、ユーザが、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツのいずれか一方または両方を選択し、それに応じて情報を表示することを可能にする。
図１６は、ＧＵＩ ８００Ａを示す。ＧＵＩ ８００Ａは、例えば、小売業者などのユーザがアクセス可能な小売業者ダッシュボードの一部であってもよい。ＧＵＩ ８００Ａは、ユーザが１つまたは複数の場所１１０（例えば、店舗）および１つまたは複数のゾーン１１５を選択することを可能にする場所／ゾーン選択部８１２を含むことができる。ＧＵＩ ８００Ａは、ユーザが、ディスプレイ２８０で以前再生された１つまたは複数のメディアコンテンツを選択することを可能にするメディアコンテンツ選択部８１４を含むことができる。ＧＵＩ ８００Ａは、ユーザが時間範囲を選択することを可能にする時間範囲選択部８１６を含むことができる。ＧＵＩ ８００Ａは、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、選択されたメディアコンテンツに関する様々な情報を表示することができる。例えば、図１６に示されるように、ＧＵＩ ８００Ａは、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数およびＯＴＳ数の遷移を含むビジュアル図８３０を表示することができる。ＧＵＩ ８００Ａは、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、選択されたメディアコンテンツの年齢および性別の分布を表示するビジュアル図８４０を表示することもできる。ＧＵＩ ８００Ａは、代替的または追加的に、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、選択されたメディアコンテンツに関する他の分析情報とともにビジュアル図を表示することができる。例えば、ＧＵＩ ８００Ａは、選択された場所、ゾーン、および時間範囲について、選択されたメディアコンテンツに関し、平均インプレッション数、総インプレッション数、再生時間インプレッション数、および再生回数を含む情報８２０を表示することができる。
一実施形態では、ＧＵＩ ８００または他のＧＵＩは、インプレッション数またはＯＴＳ数に従って、場所１１０および／またはゾーン１１５のリストを表示することができる。例えば、表示されるリストは、インプレッション数またはＯＴＳ数の順に並べられた、上位の場所１１０または上位のゾーン１１５のリストであってもよい。そのような実施形態によれば、ユーザ（例えば、小売業者）は、インプレッション数またはＯＴＳ数が最大である最上位の場所１１０および／またはゾーン１１５を迅速かつ容易に知ることができる。
一実施形態では、ＧＵＩは、２つ以上の場所１１０および／またはゾーン１１５のメディアコンテンツインプレッション数（および／またはＯＳＴ数）を同時に表示することができる。例えば、図１７を参照すると、ＧＵＩ ８００Ｂは、場所／ゾーン選択部８１２を用いて選択された２つのゾーン１１５（または２つの場所１１０）に基づいて、図１６のビジュアル図８３０および８４０の代わりに、ビジュアル図８３５および８４５を表示することができる。ビジュアル図８３５は、指定された時間範囲内で最初に選択された場所またはゾーンについて、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数およびＯＴＳ数の遷移を含むことができる。ビジュアル図８６０は、指定された時間範囲中で第２に選択された場所またはゾーンについて、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数およびＯＴＳ数の遷移を含むことができる。図１７に示されるように、２つのゾーンが選択された場合、ＧＵＩ ８００Ｂは、最初に選択されたゾーンのインプレッション数およびＯＴＳ数情報を含むビジュアル図８３５を表示し、第２に選択されたゾーンのインプレッション数およびＯＴＳ数情報を含むビジュアル図８４５を表示することができる。上記によれば、ユーザ（例えば、小売業者）は、異なる場所１１０および／またはゾーン１１５の間でメッセージインプレッション数または他の情報を迅速かつ容易に比較することができる。
図１８は、ＧＵＩ ８５０を示す。ＧＵＩ ８５０は、例えば、小売業者などのユーザによってアクセス可能な小売業者ダッシュボードの一部であってもよい。 ＧＵＩ ８５０は、選択された場所１１０および／またはゾーン１１５と選択された時間範囲について、特定のディスプレイ２８０上で再生される全てのメディアコンテンツの全てのインプレッションの合計である総インプレッションを表示することができる。
図１８に示されるように、ＧＵＩ ８５０は、ユーザが１つまたは複数の場所１１０（例えば、店舗）と、１つまたは複数のゾーン１１５を選択することを可能にする場所／ゾーン選択部８６２を含むことができる。ＧＵＩ ８５０は、ユーザが時間範囲を選択することを可能にする時間範囲選択部８６４を含むことができる。ＧＵＩ ８５０はさらに、選択された場所１１０および／またはゾーン１１５と選択された時間範囲について、特定のディスプレイ２８０上で再生される全てのメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示するビジュアル図８７０およびビジュアル図８８０を表示することができる。例えば、図１８に示されるように、ビジュアル図８７０は、指定された時間範囲中に選択された場所１１０（例えば、店舗）のうち、選択された全てのゾーン１５５において、ディスプレイ２８０で再生された全てのメディアコンテンツの総メッセージインプレッション数の遷移を表示するグラフを含む。実施形態では、ビジュアル図８６０は、代替的または追加的に、総ＯＴＳ数を表示するグラフを含むことができる。また、図１８に示されるように、ビジュアル図８８０は、指定された時間範囲中に選択された場所１１０（例えば、店舗）のうち、選択された全てのゾーン１１５について、年齢および性別の分布を表示するグラフおよびカウントを含む。
一実施形態では、本開示のＧＵＩは、ユーザが任意のロケール（例えば、場所１１０、ゾーン１１５、およびデジタルディスプレイ）のうちの１つまたは複数を選択し、選択されたロケールのうちの1つまたは複数に関連付けられたデジタル表示に関する分析情報であって、上述の分析情報を含む分析情報を表示することを可能にすることができる。
一実施形態では、ＧＵＩ ８５０または他のＧＵＩは、場所１１０および／またはゾーン１１５のリストを表示することができ、および／または総インプレッション数または総ＯＴＳ数に応じた表示を行うことができる。例えば、表示されるリストは、総インプレッション数または総ＯＴＳ数の順に並べられた、上位の場所１１０または上位のゾーン１１５のリストであってもよい。そのような実施形態によれば、ユーザ（例えば、小売業者）は、選択され得る１つまたは複数のメディアコンテンツについて、総インプレッション数または総ＯＴＳ数が最大である最上位の場所１１０および／またはゾーン１１５を迅速かつ容易に知ることができる。
一実施形態では、ＧＵＩ ８５０または他のＧＵＩは、２つ以上の場所１１０（例えば、店舗）および／またはゾーン１１５の総インプレッション数または他の閲覧分析情報を同時に表示することができる。上記によれば、ユーザ（例えば、小売業者）は、異なる場所１１０および／またはゾーン１１５の間で、メッセージインプレッションの総数または他の情報を迅速かつ容易に比較することができる。
本開示の実施形態では、ＡＬＰシステム２１０、ＣＭＳ ２４０、およびクラウドサービス（ＣＡＭ ３２５、ＭＥモジュール３１５、およびＣＭＳクラウド３４０を含む）のそれぞれは、少なくとも１つのプロセッサによって実現することができる。例えば、一実施形態では、ＡＬＰシステムおよびＣＭＳ ２４０は、同一または別々の少なくとも１つの第１のプロセッサによって実現することができ、クラウドサービスのＣＡＭ ３２５、ＭＥモジュール３１５、およびＣＭＳクラウド３４０は、同一または別々の少なくとも1つの第２プロセッサによって実現することができる。
新しいメディアコンテンツの作成およびメディアコンテンツの再生のトリガーに関する本開示の態様によれば、特定の顧客層のニーズにより合致したメディアコンテンツを作成および再生を可能にするという利点を得ることができる。従って、本開示のいくつかの実施形態によれば、作成およびトリガーされたメディアコンテンツがより魅力的になり、その結果、店舗の売上向上につながり得る。更に、メディアコンテンツの形でターゲットを絞った製品およびサービス情報を個人に提供することにより、個人の関与と忠誠心を高めることができる。従って、本開示のいくつかの実施形態は、顧客体験（例えば、印象）の向上をもたらし、その結果、小売業者の売上向上につながる。また、本開示のいくつかの実施形態によれば、ユーザが特定の時間に店内または通路に誰がいるかを把握し、再生される関連メディアコンテンツをトリガーし、ユーザが個人に対するメディアコンテンツの影響を把握し、どのメディアコンテンツが個人に最も関連するかを予測することが可能になる。
以上に開示された実施形態例の全部または一部は、以下の付記として記載することができるが、これらに限定されない。
［付記１］
ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムであって、
前記ＧＵＩは、ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にし、
前記ＧＵＩは、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを表示し、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、
前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
［付記２］
前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を表示する
付記１に記載のシステム。
［付記３］
前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を表示し、
前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
付記１または２に記載のシステム。
［付記４］
前記ＧＵＩは、前記ユーザが、表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、
前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、
前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである
付記１から３のいずれか一項に記載のシステム。
［付記５］
前記リモートコンピューティングシステムは、更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信するように構成され、
前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させるように構成される
付記１から４のいずれか一項に記載のシステム。
［付記６］
前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、
前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１から５のいずれか一項に記載のシステム。
［付記７］
前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、
前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１から６のいずれか一項に記載のシステム。
［付記８］
前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報、および顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信するように構成され、
前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１から７のいずれか一項に記載のシステム。
［付記９］
前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記メディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、
前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１から８のいずれか一項に記載のシステム。
［付記１０］
前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数を取得し、
各ＯＴＳ数は、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されたそれぞれのメディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
付記１から９のいずれか一項に記載のシステム。
［付記１１］
前記選択可能なロケールは、前記一つ以上のデジタルディスプレイを含む場所、前記一つ以上のデジタルディスプレイを閲覧可能な前記場所内のゾーン、または前記一つ以上のデジタルディスプレイ、のうちの少なくとも一つである
請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
［付記１２］
前記場所は店舗である
付記１から１１のいずれか一項に記載のシステム。
［付記１３］
リモートコンピューティングシステムによって実行される方法であって、
ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にするグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）をユーザのディスプレイに表示させ、
前記ユーザのディスプレイに、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを前記ＧＵＩ上に表示させ、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、
前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
［付記１４］
更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させる
付記１３に記載の方法。
［付記１５］
更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させ、
前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
付記１３または１４に記載の方法。
［付記１６］
前記ＧＵＩは、前記ユーザが、前記一つ以上のデジタルディスプレイに表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、
前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、
前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである
付記１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
［付記１７］
更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信し、
前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させる
付記１３から１６のいずれか一項に記載の方法。
［付記１８］
更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、および前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、
前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１３から１７のいずれか一項に記載の方法。
［付記１９］
更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信し、
前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１３から１８のいずれか一項に記載の方法。
［付記２０］
更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信し、
前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
付記１３から１９のいずれか一項に記載の方法。
［付記２１］
２１．付記１３から２０のいずれか一項に記載の方法をリモートコンピューティングシステムに実行させるプログラム。
［付記２２］
ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムを含むシステムであって、
前記ＧＵＩは、ユーザが、複数のメディアコンテンツのリストから時間範囲、ロケール、およびメディアコンテンツを選択することを可能にし、
前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示し、
前記閲覧分析情報は、前記選択されたロケールと関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイで前記選択されたメディアコンテンツを人々が閲覧した回数であるインプレッション数と、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイに表示された前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である見る機会（ＯＴＳ）数のいずれかを含む。
［付記２３］
前記ＧＵＩは、前記ユーザが第二のロケールを選択することを可能にし、
前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの前記閲覧分析情報を表示するのと同時に、前記選択された時間範囲および前記選択された前記第二のロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示する
付記２２に記載のシステム。
本明細書で用いられているコンポーネントという用語は、ハードウェア、ファームウェア、または、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして広く解釈されることを意図している。
前述の開示は、例示および説明を与えるが、網羅的ではなく、また、実施を明示的に記載された形式に限定することを意図するものでもない。上記の開示に照らして、或いは、実施の慣習から複数の修正および変形が可能である。
本明細書に記載のシステムおよび／または方法は、異なる形態のハードウェア、ファームウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現できることは明らかである。これらのシステムおよび／または方法を実現するために使用される実際の特別な制御ハードウェアまたはソフトウェアコードは、本開示の実施形態を限定するものではない。
特徴の組み合わせが特許請求の範囲および／または明細書に記載されているとしても、これらの組み合わせは、可能な実施の開示を制限することを意図するものではない。記載された特徴の多くは、特許請求の範囲および／または上記の開示に明示的に記載されていない方法で組み合わせることができる。以下に列挙された各従属クレームは、1つのクレームのみに直接従属してもよいが、可能な実施の開示には、クレームセット内の他のすべてのクレームと組み合わせた各従属クレームが含まれる。
本明細書で使用されるどの要素、行為、または命令も、明示的に記載されていない限り、重要または必須であると解釈されるべきではない。また、本明細書で使用されているように、冠詞「ａ」および「ａｎ」は、１つまたは複数の項目を含むことを意図しており、「ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ」と交換可能に使用することができる。また、本明細書で使用されているように、「ｈａｓ」、「ｈａｖｅ」、「ｈａｖｉｎｇ」などの用語は、開放型の用語を意図している。さらに、「ｂａｓｅｄ ｏｎ」という句は、特に明記しない限り、「ｂａｓｅｄ， ａｔ ｌｅａｓｔ ｉｎ ｐａｒｔ， ｏｎ」を意味することを意図している。本明細書で使用される「ｏｒ」という用語は、包括的な「ｏｒ」であり、「ａｎｄ／ｏｒ」と同等の意味を有する。
待ち時間は、例えば、個人２７０が場所１１０の任意のゾーン１１５で列を成して待っていた時間に関するデータであってもよい。待機時間データは、ルールまたはＡＩモデルに適用されて、場所１１０を訪れる人々のデモグラフィックに基づく分析レポートを生成し、デモグラフィックおよび他の関連する詳細に基づいてターゲットになるメディアコンテンツを生成またはトリガーし、顧客の待ち時間が閾値を超えたことに基づいて顧客のニーズをチェックするようスタッフへのアラートを生成し、長い待ち時間に基づいて、オファーと割引を用いてターゲットとなるメディアコンテンツを作成および表示することができる。
一実施形態では、出力されたメディアコンテンツタグは、ＡＩモデルの入力になることもできる。例えば、メディアコンテンツタグは、図３に示されるＣＡＭ ＡＩ ３２７によって出力されて、ＣＡＭ ＡＩ ３２７によって使用されるＡＩモデルおよびＡＬＰシステム２１０によって使用されるＡＩモデルを再訓練することができる。一実施形態では、ＡＩモデルは、ＡＩモデルのパフォーマンスの尺度となるリフトの特定レベルを達成するために再訓練されてもよい。「リフト」という用語は、ターゲット応答を平均応答で割った比率を指す。
例えば、図１２に示されるように、場所１１０Ａは、第１のゾーン１１５Ａ、第２のゾーン１１５Ｂ、第３のゾーン１１５Ｃ、および第４のゾーン１１５Ｄを含むことができる。第１～第４のゾーン１１５Ａ～Ｄは、それぞれ、ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂを含むことができる。第１のゾーン１１５Ａおよび第３のゾーン１１５Ｃは、それぞれ、対象コンテンツカメラ２６０Ａおよびディスプレイ２８０を含むことができる。場所１１０Ａは、入口１１１Ａに面する場所トラフィックカメラ２６０Ｃをさらに含むことができる。
ターゲットカメラ２６０Ａは、例えば、ディスプレイ２８０に取り付けられ、ディスプレイ２８０の閲覧方向を向いているターゲット広告カメラであってもよい。ゾーントラフィックカメラ２６０Ｂは、ゾーン１１５内またはゾーン１１５の近くに配置されたカメラであって、ゾーン１１５の内部の個人の画像をキャプチャすることができる。場所トラフィックカメラ２６０Ｃは、場所１１０の入口（例えば、出入り口などの店舗入口）の近くに配置されたカメラであって、場所１１０を出入りする個人の画像をキャプチャすることができる。
一実施形態では、ＧＵＩは、２つ以上の場所１１０および／またはゾーン１１５のメディアコンテンツインプレッション数（および／またはＯＳＴ数）を同時に表示することができる。例えば、図１７を参照すると、ＧＵＩ ８００Ｂは、場所／ゾーン選択部８１２を用いて選択された２つのゾーン１１５（または２つの場所１１０）に基づいて、図１６のビジュアル図８３０および８４０の代わりに、ビジュアル図８３５および８４５を表示することができる。ビジュアル図８３５は、指定された時間範囲内で最初に選択された場所またはゾーンについて、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数およびＯＴＳ数の遷移を含むことができる。ビジュアル図８４５は、指定された時間範囲中で第２に選択された場所またはゾーンについて、選択されたメディアコンテンツのインプレッション数およびＯＴＳ数の遷移を含むことができる。図１７に示されるように、２つのゾーンが選択された場合、ＧＵＩ ８００Ｂは、最初に選択されたゾーンのインプレッション数およびＯＴＳ数情報を含むビジュアル図８３５を表示し、第２に選択されたゾーンのインプレッション数およびＯＴＳ数情報を含むビジュアル図８４５を表示することができる。上記によれば、ユーザ（例えば、小売業者）は、異なる場所１１０および／またはゾーン１１５の間でメッセージインプレッション数または他の情報を迅速かつ容易に比較することができる。
［付記２１］
付記１３から２０のいずれか一項に記載の方法をリモートコンピューティングシステムに実行させるプログラム。

Claims (23)

  1. ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムであって、
    前記ＧＵＩは、ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にし、
    前記ＧＵＩは、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを表示し、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、
    前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
  2. 前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を表示する
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ＧＵＩは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を表示し、
    前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
    請求項１または２に記載のシステム。
  4. 前記ＧＵＩは、前記ユーザが、表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、
    前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、
    前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである
    請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記リモートコンピューティングシステムは、更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信するように構成され、
    前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させるように構成される
    請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
  6. 前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、
    前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、
    前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報、および顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信するように構成され、
    前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 前記リモートコンピューティングシステムは、更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記メディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信するように構成され、
    前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 前記リモートコンピューティングシステムは、前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数を取得し、
    各ＯＴＳ数は、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されたそれぞれのメディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
    請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
  11. 前記選択可能なロケールは、前記一つ以上のデジタルディスプレイを含む場所、前記一つ以上のデジタルディスプレイを閲覧可能な前記場所内のゾーン、または前記一つ以上のデジタルディスプレイ、のうちの少なくとも一つである
    請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
  12. 前記場所は店舗である
    請求項１から１１のいずれか一項に記載のシステム。
  13. リモートコンピューティングシステムによって実行される方法であって、
    ユーザが時間範囲とロケールを選択することを可能にするグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）をユーザのディスプレイに表示させ、
    前記ユーザのディスプレイに、前記ロケールに関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイに表示された複数のメディアコンテンツのリストを前記ＧＵＩ上に表示させ、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれは、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのインプレッション数に従ってリストされ、
    前記インプレッション数のそれぞれは、前記ロケールの前記一つ以上のデジタルディスプレイ上で前記複数のメディアコンテンツのそれぞれのメディアコンテンツを人々が閲覧した回数である。
  14. 更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの前記インプレッション数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させる
    請求項１３に記載の方法。
  15. 更に、前記ＧＵＩに表示された前記複数のメディアコンテンツの前記リストのメディアコンテンツを前記ユーザが選択することに応じて、前記ユーザのディスプレイに、前記選択されたロケールおよび前記選択された時間範囲について、前記選択されたメディアコンテンツの見る機会（ＯＴＳ）数の年齢および性別分布を前記ＧＵＩ上に表示させ、
    前記ＯＴＳ数は、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイで前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である
    請求項１３または１４に記載の方法。
  16. 前記ＧＵＩは、前記ユーザが、前記一つ以上のデジタルディスプレイに表示された前記複数のメディアコンテンツのうち、トリガーされたメディアコンテンツおよびトリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方を選択することを可能にし、前記ＧＵＩは、前記トリガーされたメディアコンテンツおよび前記トリガーされていないメディアコンテンツの一方または両方の選択に基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記リストを表示し、
    前記トリガーされたメディアコンテンツは、少なくとも一人の人が前記ロケールにいる間に、前記少なくとも一人の人に関する情報に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに選択的に表示されるメディアコンテンツであり、
    前記トリガーされていないメディアコンテンツは、事前にスケジュールされた前記メディアコンテンツのプレイリストに従って、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに表示されるメディアコンテンツである
    請求項１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
  17. 更に、少なくとも一台のカメラから受信したカメラデータを処理することによって顧客のデモグラフィックデータを取得するローカルコンピューティングシステムから前記顧客のデモグラフィックデータを広域ネットワークを介して受信し、
    前記ローカルコンピューティングシステムは、前記顧客のデモグラフィックデータを前記ルールセットまたはＡＩモデルに適用することに基づいて、前記複数のメディアコンテンツからメディアコンテンツを選択し、前記メディアコンテンツの選択に基づいて、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの少なくとも一つに前記メディアコンテンツを再生させる
    請求項１３から１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、および前記顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを前記広域ネットワークを介して前記ローカルコンピューティングシステムから受信し、
    前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１３から１７のいずれか一項に記載の方法。
  19. 更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された前記日時と、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに表示された前記複数のメディアコンテンツのＩＤとを含む再生証明データを受信し、
    前記分析データおよび前記再生証明データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１３から１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 更に、前記一つ以上のデジタルディスプレイのうちの前記少なくとも一つに前記複数のメディアコンテンツが表示された日時と、前記人々のうちの前記少なくとも一人の人の顧客識別情報（ＩＤ）と、前記少なくとも一人の人の顔の向き情報と、顧客のデモグラフィック情報とを含む分析データを受信し、
    前記分析データに基づいて、前記複数のメディアコンテンツの前記インプレッション数を取得する
    請求項１３から１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 請求項１３から２０のいずれか一項に記載の方法をリモートコンピューティングシステムに実行させるプログラム。
  22. ユーザのディスプレイにグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を表示させるように構成されたリモートコンピューティングシステムを含むシステムであって、
    前記ＧＵＩは、ユーザが、複数のメディアコンテンツのリストから時間範囲、ロケール、およびメディアコンテンツを選択することを可能にし、
    前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示し、
    前記閲覧分析情報は、前記選択されたロケールと関連付けられた一つ以上のデジタルディスプレイで前記選択されたメディアコンテンツを人々が閲覧した回数であるインプレッション数と、前記ロケールの前記一つ以上の前記デジタルディスプレイに表示された前記メディアコンテンツを見る機会があったと判断された人々の数である見る機会（ＯＴＳ）数のいずれかを含む。
  23. 前記ＧＵＩは、前記ユーザが第二のロケールを選択することを可能にし、
    前記ＧＵＩは、前記選択された時間範囲および前記選択されたロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの前記閲覧分析情報を表示するのと同時に、前記選択された時間範囲および前記選択された前記第二のロケールについて、前記選択されたメディアコンテンツの閲覧分析情報を表示する
    請求項２２に記載のシステム。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111298305B (zh) * 2020-02-18 2024-06-14 上海联影医疗科技股份有限公司 一种数据同步方法和系统
JP7425479B2 (ja) * 2020-05-01 2024-01-31 Ａｗｌ株式会社 サイネージ制御システム、及びサイネージ制御プログラム
US11574478B2 (en) * 2020-06-30 2023-02-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Machine perception using video/image sensors in an edge/service computing system architecture
EP4189630A4 (en) 2020-07-30 2024-08-07 Nielsen Co Us Llc METHODS AND APPARATUS FOR USER IDENTIFICATION BY COMMUNITY DETECTION
US20220164698A1 (en) * 2020-11-25 2022-05-26 International Business Machines Corporation Automated data quality inspection and improvement for automated machine learning
CN114550545A (zh) * 2022-02-21 2022-05-27 上海商汤智能科技有限公司 一种课程生成、课程展示方法以及装置
JP7279241B1 (ja) * 2022-08-03 2023-05-22 セーフィー株式会社 システムおよびプログラム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001229084A (ja) * 1999-12-06 2001-08-24 Global Media Online Inc Ｓｍｔｐサーバ、ｐｏｐサーバ、メール処理システム及び広告課金取扱方法
JP2011008571A (ja) * 2009-06-26 2011-01-13 Shunkosha:Kk 通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法
JP2011233120A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 広告効果指標測定装置、広告効果指標測定方法およびプログラム
US20130111512A1 (en) * 2011-10-31 2013-05-02 Salvatore Scellato Method to evaluate the geographic popularity of geographically located user-generated content items
JP2016071501A (ja) * 2014-09-29 2016-05-09 株式会社日立システムズ 広告評価システム、広告評価方法
JP2016177410A (ja) * 2015-03-19 2016-10-06 カシオ計算機株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP2018097465A (ja) * 2016-12-09 2018-06-21 Ｎｅｃディスプレイソリューションズ株式会社 広告表示装置

Family Cites Families (88)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004536357A (ja) * 1999-12-08 2004-12-02 クゥアルコム・インコーポレイテッド クライアント装置に広告を配布するためのｅメールソフトウェアおよびその方法とシステム
JP2002106930A (ja) * 2000-09-29 2002-04-10 Mitsubishi Electric Corp 管理システム、および遠隔保守監視システム
US7249087B2 (en) 2001-02-12 2007-07-24 Freightwise Corporation Freight transportation marketplace
JP2003132362A (ja) * 2001-10-22 2003-05-09 Sony Corp 情報通信システム、および情報通信方法、並びにコンピュータ・プログラム
US20080255941A1 (en) 2001-11-14 2008-10-16 Jonathan Otto Method and system for generating, selecting, and running executables in a business system utilizing a combination of user defined rules and artificial intelligence
US7921036B1 (en) 2002-04-30 2011-04-05 Videomining Corporation Method and system for dynamically targeting content based on automatic demographics and behavior analysis
JP4153777B2 (ja) * 2002-11-08 2008-09-24 日本電信電話株式会社 映像コンテンツ配信装置及び方法
JP4120363B2 (ja) 2002-11-18 2008-07-16 日本電気株式会社 広告配信方法、広告配信システム、広告配信装置、ユーザ端末および広告配信プログラム
WO2005015362A2 (en) * 2003-08-06 2005-02-17 Innovida, Inc. System and method for delivering and optimizing media programming in public spaces
DE60306391T2 (de) * 2003-11-24 2006-10-19 Alcatel Verfahren zur Anzeige von Inhalt
US7366972B2 (en) * 2005-04-29 2008-04-29 Microsoft Corporation Dynamically mediating multimedia content and devices
JP2006339780A (ja) 2005-05-31 2006-12-14 Koji Azuma 個人向け番組配信システム
US10510043B2 (en) 2005-06-13 2019-12-17 Skyword Inc. Computer method and apparatus for targeting advertising
US20070022098A1 (en) * 2005-07-25 2007-01-25 Dale Malik Systems and methods for automatically updating annotations and marked content of an information search
US20090030780A1 (en) 2006-01-03 2009-01-29 Ds-Iq, Inc. Measuring effectiveness of marketing campaigns presented on media devices in public places using audience exposure data
US7706740B2 (en) * 2006-01-06 2010-04-27 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods of selective collection and selective presentation of content
AU2007219997A1 (en) 2006-02-28 2007-09-07 Buzzlogic, Inc. Social analytics system and method for analyzing conversations in social media
CN100559768C (zh) * 2006-08-08 2009-11-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息投放方法及系统
US20080133342A1 (en) 2006-12-01 2008-06-05 Nathalie Criou Determining Advertising Effectiveness
US7987105B2 (en) 2007-01-15 2011-07-26 Shoppertrak Rct Corporation Traffic based labor allocation method and system
US20090217315A1 (en) * 2008-02-26 2009-08-27 Cognovision Solutions Inc. Method and system for audience measurement and targeting media
US7965866B2 (en) 2007-07-03 2011-06-21 Shoppertrak Rct Corporation System and process for detecting, tracking and counting human objects of interest
US20090083281A1 (en) 2007-08-22 2009-03-26 Amnon Sarig System and method for real time local music playback and remote server lyric timing synchronization utilizing social networks and wiki technology
US10296936B1 (en) 2007-09-26 2019-05-21 Videomining Corporation Method and system for measuring effectiveness of a marketing campaign on digital signage
JP4934861B2 (ja) 2008-01-28 2012-05-23 日本電気株式会社 表示システム、表示方法、表示効果測定システム、及び、表示効果測定方法。
US20090197582A1 (en) 2008-02-01 2009-08-06 Lewis Robert C Platform for mobile advertising and microtargeting of promotions
US8767946B1 (en) * 2008-09-08 2014-07-01 Invoca, Inc. Methods and systems for processing and managing communications
JP4951656B2 (ja) 2008-12-09 2012-06-13 ヤフー株式会社 サイネージと連携する情報処理システム及び方法
US9747497B1 (en) 2009-04-21 2017-08-29 Videomining Corporation Method and system for rating in-store media elements
US9602775B2 (en) * 2009-05-07 2017-03-21 Centurylink Intellectual Property Llc Auto discovery and auto provisioning of set top boxes
KR102112973B1 (ko) * 2009-07-16 2020-05-19 블루핀 랩스, 인코포레이티드 컴퓨터 실행 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능 매체
US11122009B2 (en) * 2009-12-01 2021-09-14 Apple Inc. Systems and methods for identifying geographic locations of social media content collected over social networks
US10015543B1 (en) * 2010-03-08 2018-07-03 Citrix Systems, Inc. Video traffic, quality of service and engagement analytics system and method
US8918421B2 (en) 2010-09-30 2014-12-23 Microsoft Corporation Collecting and presenting information
WO2012075167A2 (en) 2010-11-30 2012-06-07 121 View Usa Systems and methods for gathering viewership statistics and providing viewer-driven mass media content
US9628842B2 (en) * 2011-02-11 2017-04-18 Sony Corporation Method and apparatus for identifying content using IPTV devices
JP6123140B2 (ja) 2011-09-13 2017-05-10 インテル・コーポレーション デジタル広告システム
US9177195B2 (en) 2011-09-23 2015-11-03 Shoppertrak Rct Corporation System and method for detecting, tracking and counting human objects of interest using a counting system and a data capture device
US8989775B2 (en) 2012-02-29 2015-03-24 RetailNext, Inc. Method and system for WiFi-based identification of person tracks
US20140309878A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-16 Flextronics Ap, Llc Providing gesture control of associated vehicle functions across vehicle zones
WO2013151552A1 (en) 2012-04-05 2013-10-10 Intel Corporation Method and apparatus for selecting an advertisement for display on a digital sign according to an approaching object
US20130304565A1 (en) 2012-05-11 2013-11-14 Admobilize Llc. System and method for advertising on mobile platforms
US20130342689A1 (en) 2012-06-25 2013-12-26 Intel Corporation Video analytics test system
US8706096B2 (en) * 2012-07-12 2014-04-22 Time Warner Cable Enterprises Llc Call management and notifications in media player applications
US20140032327A1 (en) 2012-07-24 2014-01-30 Gyan Prakash Communication system including digital signage and related mobile content
US20140095306A1 (en) 2012-09-28 2014-04-03 Jose A. Avalos Digital sign advertisement selection based on mobile device activity
US9882955B2 (en) 2013-01-09 2018-01-30 RetailNext, Inc. Wireless analytics in physical spaces
JP2015005175A (ja) * 2013-06-21 2015-01-08 ソニー株式会社 情報処理装置、通信システムおよび情報処理方法
EP3022652A2 (en) * 2013-07-19 2016-05-25 eyeQ Insights System for monitoring and analyzing behavior and uses thereof
JP5490298B1 (ja) 2013-09-10 2014-05-14 株式会社セオン 店内情報配信装置、店内情報配信方法及び店内情報配信プログラム
US10713688B2 (en) 2013-09-25 2020-07-14 Transform Sr Brands Llc Method and system for gesture-based cross channel commerce and marketing
US20180068344A1 (en) * 2013-10-15 2018-03-08 Jennifer L. Sultzaberger Systems and methods for management of media campaigns
EP2890142A1 (en) * 2013-12-27 2015-07-01 Samsung Electronics Co., Ltd Display device, method of providing personalized object, and method of providing information
US20150199729A1 (en) 2014-01-13 2015-07-16 Admobilize Llc. Methods and systems for dynamic advertising on mobile and stationary platforms
US20150281756A1 (en) 2014-03-26 2015-10-01 Nantx Technologies Ltd Data session management method and system including content recognition of broadcast data and remote device feedback
US10977662B2 (en) 2014-04-28 2021-04-13 RetailNext, Inc. Methods and systems for simulating agent behavior in a virtual environment
US20160034945A1 (en) * 2014-07-29 2016-02-04 Google Inc. Slice competitor impression penetration by user type and ad format
US10101889B2 (en) 2014-10-10 2018-10-16 Salesforce.Com, Inc. Dashboard builder with live data updating without exiting an edit mode
US10185971B2 (en) * 2014-10-27 2019-01-22 Adobe Systems Incorporated Systems and methods for planning and executing an advertising campaign targeting TV viewers and digital media viewers across formats and screen types
US10250951B2 (en) * 2014-10-27 2019-04-02 Adobe Inc. Systems and methods for planning, executing, and reporting a strategic advertising campaign for television
US20160171547A1 (en) 2014-12-12 2016-06-16 Walkbase Ltd Method and system for providing targeted advertising
US9852375B2 (en) 2014-12-26 2017-12-26 Intel Corporation Techniques for mobile prediction
US20160189181A1 (en) 2014-12-29 2016-06-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate demographics of an audience of a media event using social media message sentiment
US20170061469A1 (en) * 2015-08-28 2017-03-02 Sprinklr, Inc. Dynamic campaign analytics via hashtag detection
WO2016119822A1 (en) 2015-01-27 2016-08-04 Nokia Solutions And Networks Oy Traffic flow monitoring
US20160259539A1 (en) 2015-03-04 2016-09-08 Samsung Electronics Co., Ltd. User terminal device, digital signage device, and controlling methods thereof
US10235690B2 (en) 2015-03-11 2019-03-19 Admobilize Llc. Method and system for dynamically adjusting displayed content based on analysis of viewer attributes
KR101613038B1 (ko) * 2015-06-01 2016-04-15 김형민 맞춤형 광고를 표출하는 스마트 미러 시스템
US20160379261A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Intel Corporation Targeted content using a digital sign
US20160379251A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Intel Corporation Targeted advertising using a digital sign
SG10201510151QA (en) * 2015-12-10 2017-07-28 Artimedia Pte Ltd Determining viewer’s exposure to visual messages
US10142670B2 (en) * 2015-12-29 2018-11-27 The Directv Group, Inc. Method and system for obtaining content data in an in-vehicle infotainment system from a set top box
US10134146B2 (en) 2016-01-14 2018-11-20 RetailNext, Inc. Detecting, tracking and counting objects in videos
US20180176645A1 (en) * 2016-12-15 2018-06-21 Arris Enterprises Llc Method for providing feedback for television advertisements
US20180184252A1 (en) 2016-12-22 2018-06-28 Yen Hsiang Chew Technologies for delivering content to a mobile compute device
US20180198543A1 (en) * 2017-01-11 2018-07-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to improve media monitoring by adjusting for co-viewing
US10091549B1 (en) * 2017-03-30 2018-10-02 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for recommending media assets based on the geographic location at which the media assets are frequently consumed
US20180285469A1 (en) * 2017-03-31 2018-10-04 Facebook, Inc. Optimizing determination of content item values
US20180293249A1 (en) * 2017-04-07 2018-10-11 Flock Tonight, Inc. System and method for utilizing preferences to curate venues based on data
US10521822B2 (en) 2017-04-10 2019-12-31 BoardActive Corporation Platform for location and time based advertising
SG11201909468QA (en) 2017-04-10 2019-11-28 Boardactive Corp A platform for location and time based advertising
US9948966B1 (en) * 2017-04-19 2018-04-17 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for modifying playback of a media asset based on an event that will interrupt playback of the media asset
US20180365734A1 (en) 2017-06-14 2018-12-20 Intel Corporation Message System with Virtual Sensors and Telemetry
US10600115B2 (en) * 2017-07-28 2020-03-24 Ncr Corporation Virtual store and social media integration
KR101967859B1 (ko) 2017-09-08 2019-08-13 전자부품연구원 디지털 사이니지 관리 시스템 및 방법
US10341735B2 (en) * 2017-11-06 2019-07-02 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for sharing content service provider subscriptions
US11348125B2 (en) * 2017-12-15 2022-05-31 Paypal, Inc. System and method for understanding influencer reach within an augmented media intelligence ecosystem
US10897491B2 (en) * 2017-12-28 2021-01-19 Intel Corporation Content provision based on usage analytics for multiple display receiver devices

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001229084A (ja) * 1999-12-06 2001-08-24 Global Media Online Inc Ｓｍｔｐサーバ、ｐｏｐサーバ、メール処理システム及び広告課金取扱方法
JP2011008571A (ja) * 2009-06-26 2011-01-13 Shunkosha:Kk 通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法
JP2011233120A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 広告効果指標測定装置、広告効果指標測定方法およびプログラム
US20130111512A1 (en) * 2011-10-31 2013-05-02 Salvatore Scellato Method to evaluate the geographic popularity of geographically located user-generated content items
JP2016071501A (ja) * 2014-09-29 2016-05-09 株式会社日立システムズ 広告評価システム、広告評価方法
JP2016177410A (ja) * 2015-03-19 2016-10-06 カシオ計算機株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP2018097465A (ja) * 2016-12-09 2018-06-21 Ｎｅｃディスプレイソリューションズ株式会社 広告表示装置

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