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260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 (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US11445034B2 (en) 2020-07-30 2022-09-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for user identification via 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

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
JP2009528639A (ja) 2006-02-28 2009-08-06 バズロジック, インコーポレイテッド ソーシャルメディアにおける会話を分析するためのソーシャル分析システムおよび方法
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
CA3149767A1 (en) * 2009-07-16 2011-01-20 Bluefin Labs, Inc. Estimating and displaying social interest in time-based media
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
US20120140069A1 (en) * 2010-11-30 2012-06-07 121View 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
US9330468B2 (en) 2012-02-29 2016-05-03 RetailNext, Inc. Method and system for analyzing interactions
US9153084B2 (en) * 2012-03-14 2015-10-06 Flextronics Ap, Llc Destination and travel information application
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
US10360571B2 (en) * 2013-07-19 2019-07-23 Alpha Modus, Corp. Method 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
US9501783B2 (en) 2014-10-27 2016-11-22 Tubemogul, Inc. Systems and methods for planning, executing, and reporting a strategic advertising campaign for television
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
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
CN107431638A (zh) 2015-01-27 2017-12-01 诺基亚通信公司 业务流监视
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
US20160379251A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Intel Corporation Targeted advertising using a digital sign
US20160379261A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Intel Corporation Targeted content 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
WO2017123920A1 (en) 2016-01-14 2017-07-20 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
US10621620B2 (en) 2017-04-10 2020-04-14 BoardActive Corporation Platform for location and time based advertising
US10521822B2 (en) 2017-04-10 2019-12-31 BoardActive Corporation 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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