JP2023502970A - パーソナライズされた商品サービス - Google Patents

Abstract

消費者に関連付けられた消費者識別コードを含むサービスプロバイダからの要求をサーバにおいて受信することと、消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することとを含む方法が提供される。この方法は、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをサービスプロバイダに提供することと、消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信することとを更に含み、消費者ペイロードは、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられている。システム、及び、上記方法をこのシステムに実行させる命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体も開示される。【選択図】図１

Description

［関連出願の相互参照］
本開示は、２０１９年１１月１５日付けで出願されたZubin SINGH他による「PERSONALIZED PRODUCT SERVICE」という発明の名称の米国仮特許出願第６２／９３６３１４号に関係し、この出願の米国特許法第１１９条第（ｅ）項に基づく優先権を主張する。この出願の内容は、全ての目的において全体が引用することによって本明細書の一部をなすものとする。

本開示は、包括的には、パーソナライズされた商品推薦リストを小売業者に提供して、小売業者が、ターゲティングされた商品プロモーション、商品マーケティングメッセージ、商品ディスカウント、デジタル回覧板における商品ランキング、及び様々な他のマーケティング関連ユースケースで、様々なデジタルチャネル及び物理チャネルにおいて商品を消費者にターゲティングすることを可能にするシステムに関する。より具体的には、本明細書に開示される実施の形態は、消費者のこれまでの購入履歴を、消費者の小売業者ロイヤルティカード（loyalty card）番号に基づいて各消費者のパーソナライズされた推薦リストを出力するデータサイエンスモデル及びアルゴリズムに供給される様々な他のデータソースと組み合わせることから得られるパーソナライズされた商品リストを小売業者に提供することに関する。

現在の小売業者を中心とするマーケティングプログラムは、小売業者自身によって所有されるアドホックな消費者データベースに依拠し、したがって、必ずしも正確でないか、十分に更新されないか、又は使用が簡単でない。また、小売業者には、自身の消費者のそれぞれに対してターゲティング及び調整された商品レベルのパーソナライゼーションを行うスキルセット及びツールがなく、これは、マーケティング費用の浪費、不正確な商品レベルの推薦、消費者エクスペリエンスの断片化等をもたらす。したがって、商品を正確に推薦して、小売業者のマーケティング及びメディアターゲティングのユースケースを強化するサービス及び技法を小売業者に提供することが望まれている。

第１の実施の形態において、コンピュータが実施する方法が、サービスプロバイダからの要求であって、消費者に関連付けられた消費者識別コードを含む、要求をサーバにおいて受信することを含む。該コンピュータが実施する方法はまた、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することと、前記消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信することとを含み、前記消費者ペイロードは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられている。

第２の実施の形態において、システムが、命令を記憶するメモリ回路と、前記命令を実行して、サービスプロバイダからの要求であって、消費者識別コードを含む、要求をサーバにおいて受信することを該システムに行わせるように構成される１つ以上のプロセッサとを備える。前記１つ以上のプロセッサはまた、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得する命令と、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供する命令とを実行する。

第３の実施の形態において、コンピュータが実施する方法が、消費者の購入履歴を解析して、推薦を提供できる十分な深さを検証することと、小売業者によって提供されるユニバーサル商品コードの階層に基づいて前記消費者の前記購入履歴を評価することとを含む。該コンピュータが実施する方法はまた、前記ユニバーサル商品コードによって識別される商品のスコアが閾値未満であるときに商品をフィルタリング除去してリストを形成することと、少なくとも前記消費者による前記商品の購入確率と、前記商品の価値と、前記小売業者における前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の在庫可用性とのうちの１つに基づいて、前記リスト内の前記商品をスコアリングすることと、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の購入確率を示すスコアに従ってソートされた前記ユニバーサル商品コードを含む前記リストを提供することと、を含む。

更に別の実施の形態において、非一時的コンピュータ可読媒体が、システム内のプロセッサによって実行されると、サービスプロバイダからの要求であって、消費者に関連付けられた消費者識別コードを含む、要求をサーバにおいて受信することと、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することとを前記システムに行わせる命令を記憶する。前記プロセッサは、前記消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを前記システムに受信させる命令も実行し、前記消費者ペイロードは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられている。

別の実施の形態において、システムであって、命令を記憶する第１の手段と、前記命令を実行して、該システムに方法を実行させる第２の手段とを含むシステムが開示される。前記方法は、サービスプロバイダからの要求であって、消費者に関連付けられた消費者識別コードを含む、要求をサーバにおいて受信することを含む。前記方法はまた、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することと、前記消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信することとを含み、前記消費者ペイロードは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられている。

いくつかの実施形態による、パーソナライズされた商品サービスを提供するデバイス及びシステムのアーキテクチャを示す図である。 いくつかの実施形態による、図１のアーキテクチャにおけるデバイス及びシステムの詳細を示す図である。 いくつかの実施形態による、小売業者によって消費者に提供されるペイロードを示す図である。 いくつかの実施形態による、消費者にリモートアクセスする小売業者にパーソナライズされた商品推薦リストを提供する方法におけるステップを示す図である。 いくつかの実施形態による、消費者にリモートアクセスする小売業者にパーソナライズされた商品推薦リストを提供する方法におけるステップを実行するデバイス及びシステムを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、パーソナライズされた付加価値証明書の店内印刷の方法におけるステップを示す図である。 いくつかの実施形態による、要求に応じてパーソナライズされた商品リストをリモートサーバに提供する方法におけるステップを示す図である。 いくつかの実施形態による、パーソナライズされたペイロードをリモートチャネルを介して消費者に提供する方法におけるステップを示す図である。 図１及び図２のクライアント及びサーバ並びに図４～図８の方法を実施することができる一例示のコンピュータシステムを示すブロック図である。

図において、同じ又は同様のラベルを有する要素又はステップは、別段の記載がない限り、同じ又は同様の説明を有する特徴又はプロセスに関連付けられている。

以下の説明では、本開示の十分な理解を提供するために非常に多くの具体的な詳細が述べられている。しかしながら、本開示の実施形態は、これらの具体的な詳細のうちのいくつかがなくても実施することができることが当業者に明らかである。それ以外の場合には、既知の構造及び技法は、本開示を不明瞭にしないように詳細に示されていない。

いくつかの態様では、本明細書に開示されるような実施形態におけるサーバは、これまでの購入取引とリンクされたロイヤルティカードＩＤ及び他のデータソースを含む膨大な個人識別可能情報（ＰＩＩ：personal identifiable information）を含まない消費者データベースをホストすることができ、関連付けられたサービスを１つ以上の小売業者を介して消費者に提供することができる。サーバは、商品についてのパーソナライズされた情報と、１つ以上の小売店において保持される関連付けられたユニバーサル商品コード（ＵＰＣ：universal product code）とを含むことができる。サーバは、消費者識別コードに関連付けられた消費者が商品を購入する可能性に従ってランキングされた所与の消費者の上位のＵＰＣのランキングリストを小売業者に返信するアルゴリズムを実行するプロセッサを含むことができる。小売業者は、その後、（例えば、電子メール、インスタントメッセージングを介して、又はマルチメディアダウンストリーム中に）デジタル広告キャンペーンに限定されない商品を消費者に表示することができる。

本明細書に開示されるようなソリューションは、小売業者が自身の消費者ロイヤリティネットワークプログラム又は方式においてパーソナライズされた商品推薦を加入者に配信するのに非常に便利である。例えば、小売業者は、小売業者店舗のロイヤルティカード所持者である消費者が魅力を感じる可能性があり、これによって小売業者により高い購入コンバージョン率をもたらす上位商品を強調するデジタル広告ペイロードを作成することができる。

例示のシステムアーキテクチャ
図１は、いくつかの実施形態による、パーソナライズされた商品推薦リストを提供して、小売業者１４０が商品を消費者１０１にターゲティングすることを可能にするように構成されるネットワーク１５０におけるデバイス及びシステムのアーキテクチャ１００を示している。サーバ１３０Ａは、複数の消費者１０１のそれぞれの購入履歴ログを記憶するデータベース１５２と結合することができる。データベース１５２は、お得意様カード（ＦＳＣ：frequent shopper card）等のＰＩＩフリー消費者識別情報又はコードも含むことができる。ＦＳＣは、或る消費者１０１を別の消費者から識別するが、データは、消費者１０１及び消費者家族の匿名性がどの第三者に対しても保護されるようなＰＩＩプロトコルに従って非パーソナライズされる。アーキテクチャ１００は、プライベート且つセキュアなＡＰＩ接続を通じて、サービスとしての商品パーソナライゼーション（product personalization-as-a-service）を提供する第１のネットワークサーバ（サーバ１３０Ａ）を含む。いくつかの実施形態において、サーバ１３０Ａは、オンラインメディアコンテンツ（例えば、音楽、ビデオ、映画、ニュース及び他のブロードキャスト、ポッドキャスト、ブログ等）を消費者に提供するように構成されるサプライサイドプラットフォーム（ＳＳＰ：supply side platform）サーバを含むことができる。第２のネットワークサーバ（サーバ１３０Ｂ）は、小売業者１４０又は１つ以上の小売業者（例えば、食料雑貨小売業者、衣料品店、雑貨店等）のサービスプロバイダが、サーバ１３０Ａ、例えば、電子メールサーバプロバイダ（ＥＳＰ：e-mail server provider）、マーケティング通信プラットフォーム等と通信するために所有することができる。例えば、消費者１０１は、クライアントデバイス１１０－１、１１０－２、又は１１０－３を使用して、サーバ１３０Ｂからサーバ１３０Ａ（以下では「サーバ１３０」と総称する）への通信を通じて駆動される基本となるマーケティング商品パーソナライゼーションを用いて小売業者の代わりにパーソナライズされた商品推薦を間接的にインタフェースして受信することができる。

小売業者１４０は、サーバ１３０Ｂと、ターゲティングされた商品プロモーション、商品マーケティングメッセージ、商品ディスカウント、デジタル回覧板における商品ランキング、及び様々な他のマーケティング関連ユースケースとの様々なデジタルチャネル及び物理チャネルを含むクライアントデバイス１１０－４（例えば、プリンタ）及び１１０－５（例えば、スタンディングパッド又はタッチスクリーン）とを含むことができる。クライアントデバイス１１０－１～１１０－５は、以下では「クライアントデバイス１１０」と総称する。

サーバ１３０は、複数のインタフェースのうちの任意の１つを介してネットワーク１５０内の他のデバイスとインタラクト及び通信することができる。これらのインタフェースは、小売業者が消費者と通信するデジタルチャネル又は物理チャネルを含むことができる。例えば、インタフェースのうちのいくつかは、電子メール、モバイルフォンプッシュ通知サービス、テキストメッセージング、ペーパサーキュラメーラ等を含むことができる。より具体的には、サーバ１３０及びクライアントデバイス１１０は、デジタルインタフェースを介してネットワーク１５０とインタラクトするように構成される適切なプロセッサ、メモリ、及び通信能力を含むことができる。クライアントデバイス１１０は、例えば、デスクトップコンピュータ、モバイルコンピュータ、タブレットコンピュータ（例えば、電子書籍リーダを含む）、小売業者店舗内のデジタルスタンド、モバイルデバイス（例えば、スマートフォン又はＰＤＡ）、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチ等）、又はネットワーク１５０を通じてサーバ１３０のうちの１つ以上にアクセスする適切なプロセッサ、メモリ、及び通信能力を有する他の任意のデバイスを含むことができる。いくつかの実施形態において、クライアントデバイス１１０は、ネットワーク１５０への無線アクセス用のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ無線デバイス又は他の任意の無線周波数（ＲＦ：radio-frequency）デバイスを含むことができる。小売業者からのクライアントデバイス内のメモリは、サーバ１３０Ａによってホストされる（例えば、サーバ１３０Ａからダウンロードされ、サーバ１３０Ａによって更新され、サーバ１３０Ａと通信する）アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ：application programming interface）からの命令を含むことができる。クライアントデバイス１１０－４又は１１０－５におけるＡＰＩは、本明細書に開示される方法と一致したステップをクライアントデバイス１１０－４又は１１０－５に実行させるように構成することができる。

ネットワーク１５０は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：local area network）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）、インターネット等のうちのいずれか１つ以上を含むことができる。さらに、ネットワーク１５０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スターバスネットワーク、ツリー又は階層ネットワーク等を含むネットワークトポロジのうちのいずれか１つ以上を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

いくつかの実施形態において、サーバ１３０Ａは、消費者識別コードを含む要求をサーバ１３０Ｂから受信することと、消費者識別コードと、データベース内に存在する購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト（例えば、付随するデータセットを伴う）を取得することと、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをサーバ１３０Ｂに返信することとを行うように構成される。

図２は、本開示の或る特定の態様による、図１のアーキテクチャ１００における一例示のサーバ１３０及びクライアントデバイス１１０を示すブロック図２００である。クライアントデバイス１１０及びサーバ１３０は、それぞれの通信モジュール２１８－１及び２１８－２（以下「通信モジュール２１８」と総称する）を介してネットワーク１５０を経由して通信結合される。通信モジュール２１８は、ネットワーク１５０とインタフェースして、データ、要求、応答、及びコマンド等の情報をネットワーク上の他のデバイスに対して送受信するように構成される。通信モジュール２１８は、例えば、モデム又はイーサネットカードとすることができる。クライアントデバイス１１０は、入力デバイス２１４及び出力デバイス２１６と結合することができる。入力デバイス２１４は、消費者がクライアントデバイス１１０とインタラクトするのに使用することができるキーボード、マウス、ポインタ、又は更にはタッチスクリーンディスプレイを含むことができる。同様に、出力デバイス２１６は、消費者がクライアントデバイス１１０から結果を取り出すことができるディスプレイ及びスピーカを含むことができる。クライアントデバイス１１０は、メモリ２２０－１に記憶された命令を実行し、本開示と一致する方法におけるステップのうちの少なくともいくつかをクライアントデバイス１１０に実行させるように構成されるプロセッサ２１２－１も含むことができる。メモリ２２０－１は、プロセッサ２１２－１によって実行されると、サーバ１３０によってホストされるデジタルプロモーションペイロード２２５を消費者向けにプロセッサに表示させる特定の命令を含むアプリケーション２２２－１を更に含むことができる。デジタルプロモーションペイロード２２５は、サーバ１３０によって消費者に提示される複数のデジタルプロモーション又はクーポンを含むことができ、消費者は、デジタルプロモーションペイロード２２５からのデジタルプロモーション又はクーポンのうちの少なくともいくつかをメモリ２２０－１に記憶することができる。

いくつかの実施形態において、メモリ２２０－１は、デジタルプロモーションペイロード２２５における複数のデジタルプロモーション又はクーポンのうちのいずれか１つから消費者によって選択（例えば、「クリップ」）されたバリューオファー（value offer）（例えば、クーポン、ディスカウント等）を記憶するように構成されるモバイルウォレットアプリケーション２２２－２を含むことができる。さらに、いくつかの実施形態において、モバイルウォレットアプリケーション２２２－２は、消費者によって選択されたバリューオファーを、メモリ２２０－１に記憶された小売業者のＦＳＣ ＩＤに関連付けることができる。モバイルウォレットアプリケーション２２２－２は、クライアントデバイス１１０の全てのハードウェア動作を制御するオペレーティングシステムのインストールとともに、製造業者がメモリ２２０－１にインストールすることができる。その上、いくつかの実施形態において、消費者は、小売業者アプリケーション２２２－３を小売業者（例えば、サーバ１３０）からクライアントデバイス１１０にダウンロードすることができる。消費者は、小売業者アプリケーション２２２－３に関連付けられたＦＳＣ ＩＤを有することができる。いくつかの実施形態において、小売業者の店の１つ以上の「ブリックアンドモルタル」物理ロケーションに加えて、小売業者は、ネットワークサーバ（例えば、サーバ１３０）によってホストされるオンラインショッピングアウトレットをホストすることができる。アプリケーション２２２－１、モバイルウォレットアプリケーション２２２－２、及び小売業者アプリケーション２２２－３は、以下では、「アプリケーション２２２」と総称する。

サーバ１３０は、メモリ２２０－２、プロセッサ２１２－２、及び通信モジュール２１８－２を含む。プロセッサ２１２－２は、プロセッサ２１２－２内に物理的にコード化された命令、メモリ２２０－２内のソフトウェアから受信された命令、又はそれらの双方の組み合わせ等の命令を実行するように構成される。メモリ２２０－２はパーソナライゼーションエンジン（personalization engine）２４２を含む。いくつかの実施形態において、パーソナライゼーションエンジン２４２は、デジタルプロモーションデータベース２５２－１に記憶された画像、ビデオ、及び他のマルチメディアファイルをデジタルプロモーションペイロード２２５に統合するデジタルプロモーションツール２４４を含む。デジタルプロモーションツール２４４は、クライアントデバイス１１０にインストールされたアプリケーション２２２－１又はウェブブラウザを通じて、デジタルプロモーションデータベース２５２－１からのデジタルプロモーションを、小売業者店舗又はチェーン店の消費者であるクライアントデバイス１１０の消費者にプッシュすることができる。したがって、アプリケーション２２２は、サーバ１３０によってインストールすることができ、サーバ１３０によって提供されたスクリプト及び他のルーチンを実行することができる。いくつかの実施形態において、アプリケーション２２２－１は、デジタルプロモーションツール２４４によって提供されたデジタルプロモーションペイロード２２５を表示するように構成することができる。

デジタルプロモーションツール２４４は、お得意様（frequent shopper）識別データベース２５２－２及び履歴ログデータベース２５２－３から取り出された情報に基づいてデジタルプロモーションペイロード２２５を統合する。履歴ログデータベース２５２－３は、お得意様識別データベース２５２－２にリストされた複数の消費者の購入履歴を含む。これを行うために、いくつかの実施形態において、アルゴリズム２４６は、プロセッサ２１２－２によって実行されると、サーバ１３０にデジタルプロモーションペイロード２２５を統合させるコマンドを記憶する。アルゴリズム２４６は、消費者がアプリケーション２２２のうちのいずれか１つを使用して、サーバ１３０（例えば、ＳＳＰサーバ）によってホストされるネットワークサイトにアクセスするときに、その消費者の特定の好みにターゲティングされたデジタルプロモーションペイロード２２５を選択するように、お得意様識別データベース２５２－２及び履歴ログデータベース２５２－３の全体にわたってトレーニングされたニューラルネットワーク（ＮＮ：neural network）を含むことができる。したがって、アプリケーション２２２を通じてアクセスされるネットワークサイトをホストするＳＳＰサーバは、デジタルプロモーションツール２４４をホストするＤＳＰサーバと異なる場合がある。

いくつかの実施形態において、パーソナライゼーションエンジン２４２は、小売業者１４０からの商品階層を使用して、消費者に関連付けられ且つネットワークサーバを通じて提供されるＦＳＣコードからＵＰＣのリストをパーソナライズするように構成することができる。パーソナライゼーションエンジン２４２は、基礎的パーソナライゼーションロジック（foundational personalization logic）を使用するモデルを実行することができる。したがって、パーソナライゼーションエンジン２４２は、小売業者クライアントデバイス１１０におけるＡＰＩを、小売業者によって選択された消費者のＵＰＣのリストを要求に応じて返信するように構成することができる。いくつかの実施形態において、パーソナライゼーションエンジン２４２は、小売業者クライアントデバイス１１０におけるＡＰＩを、追加の買い物客の個性（shopper personalities）を含む高度化されたパーソナライゼーション及び全商品詳細をモデルに提供して、ＵＰＣリストのパーソナライゼーションを高度化するように構成することができる。例えば、いくつかの実施形態において、小売業者クライアントデバイス１１０におけるＡＰＩを小売業者ネットワークからの他のＡＰＩと統合して、ＵＰＣ、商品の映像及びグラフィックス、商品説明、価格付け等を取得し、これらのうちの１つ以上をＡＰＩ応答に含めることができる。

いくつかの実施形態において、小売業者クライアントデバイスにインストールされたＡＰＩは、小売業者が事前設定された構成済みの小売業者ネットワークＩＤ及びＦＳＣ ＩＤを使用して起動する公開されたＡＰＩである。ネットワークＩＤは、小売業者を、サーバ１３０によってホストされる消費者ネットワークのクライアントとして識別する。ＦＳＣ ＩＤは、小売業者が広告キャンペーンにおいてターゲット広告を用いて対応したい特定の消費者を識別する。ＡＰＩは、パーソナライズされたＵＰＣ（例えば、小売業者によって決定された設定に応じて、１個以上、８個まで、１０個まで、又は更に多く）のリストを返信する。ＵＰＣリスト内の各品目は、ＵＰＣ番号、トラッキングピクセル、及びＦＳＣ ＩＤを含むことができる。いくつかの実施形態において、事前に選択された個数（例えば、８個以上）の品目をＵＰＣリストに設けることができる。したがって、サーバ１３０Ａにおけるパーソナライゼーションエンジンは、少なくとも１つのパーソナライズされたＵＰＣに加えてＵＰＣのデフォルトセットを用いてＵＰＣリストをパディングし、事前に選択された数の品目を完成させるように構成することができる。

ＡＰＩ応答（要求に応じて、サーバ１３０によって小売業者に提供される）は、小売業者における商品階層から選択されたＵＰＣのリストを含む。商品階層は、小売業者の好みに従った商品分類（例えば、野菜類、パッケージされた食料雑貨類、食肉類、穀類、缶詰品、瓶詰め商品、飲料、キッチン用品、クリーニング用品、健康商品、薬品等）を含むことができる。小売業者の階層又は分類における各商品は、当該商品に関連付けられたＵＰＣを有することができる。サーバ１３０内のパーソナライゼーションエンジンは、ＡＰＩ要求を通じて小売業者によって提供されるＦＳＣ ＩＤに基づいて、小売業者に関連付けられたＵＰＣをパーソナライズする。したがって、パーソナライゼーションエンジンは、消費者の以前の購入履歴に基づいて、ＦＳＣ ＩＤに関連付けられた消費者によって購入される可能性の高い、小売業者店舗のうちの１つ以上において利用可能なＵＰＣを見つける。ＡＰＩは、その後、サーバ１３０Ａ内のパーソナライゼーションエンジンによって見つけられたＵＰＣを小売業者に返信する。小売業者は、その後、（例えば、電子メール、インスタントメッセージ、組み込みメッセージ、又はマルチメディアダウンストリームに組み込まれた広告を通じて）消費者クライアントデバイスを介して消費者に配信される広告ペイロードにおいて、ＵＰＣを使用して、クリエイティブ部分（creative pieces）を調べて構築することもできるし、第三者を使用して、付随するクリエイティブ及び商品メタデータ（例えば、グラフィックス、価格値、値下げ、オファー、クーポン、クレジット、償還可能価値等）を調べることもできる。広告は、ＵＰＣリスト内の商品の映像と、値引き、クーポン、特別品目（extra item）、又はそれらの組み合わせを含む消費者１０１への特価オファーとを含むことができる。いくつかの実施形態において、オファーは、特定の消費者に合わせることができる。その点で、サーバ１３０からＡＰＩによって返信されたパーソナライズされたＵＰＣリストは、購入の可能性、又は購入の合計額、購入傾向等に関して、小売業者に対する消費者の「高／中／低」の質を示す小売業者（例えば、小売業者１４０、図１を参照）への推薦を含むことができる。

いくつかの実施形態において、トラッキングピクセルは、広告又はマーケティングキャンペーンに測定能力を提供する。いくつかの実施形態において、このピクセルは、選択された事象が消費者と広告ペイロードとの間のインタラクションにおいて検出されると、ＡＰＩの呼び出しを実行するスクリプトを含む。この呼び出しは、タイムスタンプ、ＦＳＣ ＩＤ、広告に関連付けられたＵＰＣ、及び消費者が広告とインタラクトしたチャネル（例えば、電子メール、ネットワークブラウザ、第三者ＡＰＩ等）を示す。

いくつかの実施形態において、上記測定は、パーソナライゼーションエンジン２４２によって提供されるテスト動作及び制御動作を含むことができる。いくつかの実施形態において、ピクセルデータは、ＡＰＩによって提供され且つサーバ１３０がアクセス可能な情報と連結される。サーバ１３０は、その後、分析命令を実行して、ピクセルデータを解析し、測定を行うことができる。いくつかの実施形態において、ピクセルデータはデータベースに記憶され、分析命令はデータベースにピクセルデータを照会する。

いくつかの実施形態において、本明細書に開示されるようなＡＰＩ要求は、以下のように、サーバ内の１つ以上のプロセッサによって実行される、パーソナライゼーションエンジン２４２に提供される以下の命令及び入力を含むことができる。
GET http://XX.YYY.ZZ.DDD:EEEE/ppaas/fsc/USA/<network_id>/<FSC_ID>
//ppaas = product-personalization-as-a-service

ここで、Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ｄ、及びＥは、１～９の任意の数字である。

いくつかの実施形態において、本明細書に開示されるようなＡＰＩ応答は、以下のように、小売業者クライアントデバイス内の１つ以上のプロセッサによって実行される、パーソナライゼーションエンジン２４２から提供される以下の命令及び入力を含むことができる。
[
{
"upc": "111111111111",
"trackingpx1":"http....",
},
{
"upc": "222222222222",
"trackingpx1":" http....",
},
]

これに応答して、トラッキングピクセルをアクティベートする呼び出しが、エンドクライアントによって起動され、パーソナライズされた商品推薦サービスからの商品公開が行われたことがパーソナライゼーションエンジン２４２に通知される。サンプルトラッキングピクセル構造は、以下のとおりとすることができる。
https://collect.cmccdn.com/event?account=cmc&profile=main&v=1&ua=UA-[token] &did=
[insert_FSC_id_macro]&sid=
[utc_time_stamp_partner_to_fill_in]&cm=ad&t=impression&upc=
[insert_offer_id_macro]&coid=
[insert_client_offer_id_macro]&cs=email&ea=view& event=ge_ad2email
did = The FSCID ... システムにヒットしたＡＰＩ要求着信コールからこの値を抽出する
sid = UTC タイムスタンプは相手方が書き込むものである。
upc= upc

ＡＰＩを作成するために、パーソナライゼーションエンジン２４２は、小売業者名及びネットワークＩＤ等の情報を使用することができる。例えば、ＥＳＰは、広告ペイロードを含む電子メール、メッセージ、及び他の通信を消費者に送信する。いくつかの実施形態において、広告ペイロード内のメディアディスプレイは、小売業者によってハンドリングされる。小売業者は、ＥＳＰ及び選択されたデマンドサイドプラットフォーム（ＤＳＰ：Demand Side Platform）を含む自身が選択したマーケティングプラットフォームを使用して、（例えば、デジタルインタフェースチャネルを介して）コンテンツを取り出し、広告ペイロードを作成することができる。上記で開示したように、小売業者は、デジタルインタフェースチャネル（電子メール、テキストメッセージング等）、又は更には物理インタフェースチャネル（通常の郵便物、リーフレット、掲示等を含む）等の複数のインタフェースチャネルのうちのいずれかを使用して、消費者と通信することができる。

さらに、ＡＰＩは、事前に選択された時間（例えば、Ｘミリ秒）以下で要求に応答すること等の小売業者による或る特定の受け入れ基準に従うことができる。ＡＰＩの別の基準は、返されるリストに含めるＵＰＣの事前に選択された数（例えば、１つ以上、８個、１０個、又はそれよりも多い個数）とすることができ、この数は、ＦＳＣ ＩＤに依存し得る。いくつかの実施形態において、ＡＰＩ応答におけるＪＳＯＮパラメータのうちの少なくとも１つ以上又は全てが、関連付けられたメタデータを反映する。いくつかの実施形態において、ＡＰＩ応答で返される少なくとも１つ以上又は全てのＵＰＣは、ＦＳＣ ＩＤに対してパーソナライズされる（例えば、ＦＳＣ ＩＤに直接関連付けることができる）。トラッキングピクセルは、ＡＰＩ要求に満たされたメタデータの少なくとも一部又は全てを埋める

１つ以上の実施態様では、デジタルプロモーションデータベース２５２－１は、１つ以上の店を有する小売業者によって販売中の複数の商品のクーポン及びデジタルプロモーションを含むデジタルプロモーションペイロードを統合する。お得意様識別データベース２５２－２は、小売業者の購入頻度の高い消費者のリストを含むことができる。小売業者は、デジタルプロモーションデータベース２５２－１、お得意様識別データベース２５２－２、及び履歴ログデータベース２５２－３を作成、更新、及び維持することができる。その点で、デジタルプロモーションデータベース２５２－１、お得意様識別データベース２５２－２、及び履歴ログデータベース２５２－３（以下、「データベース２５２」と総称する）は、小売業者がホストすることができる一方、デジタルプロモーションツール２４４は、ＤＳＰサーバ又はダイナミッククリエイティブレンダリング（dynamic creative rendering）サーバがホストすることができる。したがって、ＤＳＰサーバは、１つ以上の小売業者との業務協約を通じてデータベース２５２のうちの１つ以上にアクセスすることができる。

或る特定の態様において、小売業者によってホストされるサーバ１３０内のプロセッサ２１２－２は、事前に選択された時間スパンにわたる複数のロケーションにおける複数の購入事象時に使用されるお得意様識別情報を介して消費者を識別する消費者購入データを取得することによって、履歴ログデータベース２５２－３のデータを決定するように構成される。いくつかの実施形態において、履歴ログデータベース２５２－３は、アプリケーション２２２又はネットワークブラウザを通じた消費者のオンライン購入履歴を含む。

図３は、小売業者サーバ（例えば、サーバ１３０Ｂ）によって消費者に提供されるペイロード３００を示している。このペイロードは、消費者ネットワークサーバ内のパーソナライゼーションエンジン（例えば、サーバ１３０Ａ及びパーソナライゼーションエンジン２４２）によって小売業者サーバに提供されるパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストに基づいて作成される。ペイロード３００は、商品のグラフィック画像３２７－１、３２７－２、３２７－３、及び３２７－４（以下、「画像３２７」と総称する）と、消費者向けの値下げとを含むことができる。ペイロード３２５は、値引き、クーポン、特別品目、又はそれらの組み合わせを含む消費者への特価オファーを含むことができる。いくつかの実施形態において、ペイロード３００を受信するクライアントデバイスは、消費者ネットワークサーバによってインストール及びホストされるモバイルウォレットアプリケーションと、小売業者サーバによってホストされる小売業者アプリケーションとを有することができる（例えば、サーバ１３０Ａ、モバイルウォレットアプリケーション２２２－２、及び小売業者アプリケーション２２２－３）。したがって、消費者は、種々の画像３２７をスクロールしながら、「カートに追加（add to cart）」ボタン３３１又は「マイリストに追加（add to my list）」ボタン３３３をアクティベートすることができる。例えば、ボタン３３１は、選択された画像における商品をショッピングカート、又は消費者が次に小売業者店舗を訪れた時のために小売業者アプリケーションによって生成されるショッピングリストに追加することができる。同様に、ボタン３３３は、消費者が選択された商品又は品目の購入中に自動的にディスカウント、余分な現金、又は他のオファーを得るように、（例えば、特定の小売業者店舗において）消費者ウォレットへのオファー又はクーポンを「クリップ」することができる。

図４は、消費者にリモートアクセスする小売業者にパーソナライズされた商品推薦リストを提供する方法４００のステップを示している。方法４００では、小売業者は、１人以上の顧客への商品推薦の作成を所望している（例えば、電子メールキャンペーン用の商品推薦、小売業者１４０及びサーバ１３０Ｂを参照）。推薦リストは、小売業者からのＵＰＣ階層及び分類を使用して商品をパーソナライズすることに基づいて、消費者ネットワークサービスプロバイダ（例えば、サーバ１３０Ａ）によって提供される。小売業者からの（例えば、電子メールを通じた）広告ペイロードは、その買い物客の店に関連したプロモーション及び奉仕品を含むことができる。広告ペイロードは、消費者ネットワークサービスプロバイダ内のパーソナライゼーションエンジン（例えば、パーソナライゼーションエンジン２４２）によって強化される「お客様への推薦商品」（Products Recommended for You）というタイトルのセクションも含むことができる。

いくつかの実施形態において、方法４００のステップのうちの１つ以上は、小売業者クライアントデバイス及び消費者クライアントデバイスとネットワークを介して通信結合された消費者ネットワークデータベースサーバが実行することができる（サーバ１３０、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１５０を参照）。さらに、方法４００のステップのうちの１つ以上は、ネットワークに結合されたＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、ＳＳＰサーバ（例えば、サーバ１３０Ａ）、及び小売業者クライアントデバイス（例えば、サーバ１３０Ｂ）が実行することができる。方法４００におけるサーバのそれぞれは、データを記憶及び取り出すために消費者ネットワークデータベースと結合することができる（データベース１５２又は２５２を参照）。その上、いくつかの実施形態において、本開示と一致する方法は、異なる順序で、同時に、準同時に、又は時間が重なって実行される方法６００のステップのうちの少なくとも１つを含むことができる。

ステップ４０２は、ＦＳＣ ＩＤ及びＵＰＣ階層を用いて識別される消費者の消費者ネットワークデータベースに記憶された購入履歴と、小売業者商品の分類とをソートし、第１のＵＰＣリストを形成することを含む。

ステップ４０４は、選択された数の小売店（例えば、全ての小売店）によって保持されていない商品に関連付けられたＵＰＣ値をＵＰＣリストから除去することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４０４は、小売店に保持される商品に基づくＵＰＣの小売業者階層又は分類を使用することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４０４は、パーソナライゼーションに利用可能なＵＰＣの範囲を、１００％の小売業者店舗に保持されるＵＰＣを含むように制限することを含む。

ステップ４０６は、パーソナライゼーションエンジンに記憶されたモデルを実行し、消費者による購入の可能性に従ってＵＰＣリストをソートすることを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４０６は、新たなデータを消費者ネットワークデータベースに組み込んで、選択された頻度で、同じ消費者及び同じ小売業者についてパーソナライゼーションエンジンを実行することを含むことができる。

ステップ４０８は、消費者が十分に長い購入履歴を消費者ネットワークデータベースに有するか否かを判断することを含む。消費者が、ステップ４０８による十分に長い購入履歴を有しないときは、ステップ４１０は、所定のデフォルトのＵＰＣのリストを得ることを含む。したがって、いくつかの実施形態において、ステップ４１０は、事前に選択された割り当て分（例えば、８つのＵＰＣ等）までＵＰＣリストをパディングすることを含む。消費者が、ステップ４０８による十分に長い購入履歴を有するときは、ステップ４１２は、消費者による購入の可能性に従ってソート（例えば、ランキング）された消費者のＵＰＣのリストをスタックすることを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４１２は、小売業者ＵＰＣの全てを評価することと、各ＵＰＣに消費者関連スコア（ＣＲＳ：Consumer Relevancy Score）を割り当てることと、次いで、各消費者のランク順（＃１～＃Ｘ）にＵＰＣを配置することとを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４１２は、ランキングされた商品の数を（消費者ネットワークサーバ、又は小売業者によって）選択することを含む。

ステップ４１４は、選択された直近の期間内（例えば、直前の８週間以内等）に消費者によって購入されたことがあるＵＰＣをＵＰＣリストから除去することを含む。

ステップ４１６は、ステップ４１４の後に、事前に選択された割り当て分を満たすのに十分なＵＰＣがＵＰＣリストにまだあるか否かを判断することを含む。

ステップ４１６に従って、ステップ４１４の後に、割り当て分よりも多くのＵＰＣがＵＰＣリストにあるときは、ステップ４１８は、事前に選択された割り当て分と少なくとも同数のＵＰＣを含むＵＰＣリストを返信することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４１６は、広告ペイロードを構築し、広告キャンペーン中に広告ペイロードを消費者に送信することを含む（例えば、約５０００００通～約１００００００通の電子メールがキャンペーンごとに週１回又は月１回発送される）。いくつかの実施形態において、ステップ４１８は、小売業者ＡＰＩ及びＥＳＰ ＡＰＩをＵＰＣリストと統合して、広告構成要素、オファータイトル、並びにオファーセーブライン（offer save line）及び価格データ要素を（消費者ネットワークサーバ又は小売業者クライアントデバイス若しくは別の小売サーバによって）取り出すことを含む。いくつかの実施形態において、ステップ４１８は、小売業者ＡＰＩに照会して各ＵＰＣに関連付けられたデータ要素を取り出し、広告ペイロードのコンテンツを構築することを含む。

ステップ４１６に従って、ステップ４１４の後にＵＰＣリストにあるＵＰＣが割り当て分よりも少ないときは、本方法は、ステップ４１０から繰り返される。

図５は、いくつかの実施形態による、消費者にリモートアクセスする小売業者にパーソナライズされた商品推薦リストを提供する方法５００のステップを実行するデバイス及びシステムを示すブロック図を示している。いくつかの実施形態において、方法５００のステップのうちの１つ以上は、小売業者クライアントデバイス及び消費者クライアントデバイスとネットワークを介して通信結合された消費者ネットワークデータベースサーバが実行することができる（サーバ１３０、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１５０を参照）。さらに、方法５００のステップのうちの１つ以上は、ネットワークに結合されたＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、ＳＳＰサーバ（例えば、サーバ１３０Ａ）、及び小売業者クライアントデバイス（例えば、サーバ１３０Ｂ）が実行することができる。方法５００におけるサーバのそれぞれは、データを記憶及び取り出すために消費者ネットワークデータベースと結合することができる（データベース１５２又は２５２を参照）。その上、いくつかの実施形態において、本開示と一致する方法は、異なる順序で、同時に、準同時に、又は時間が重なって実行される方法５００のステップのうちの少なくとも１つを含むことができる。

ステップ５０１は、サーバＡによってホストされるＡＰＩをＥＳＰサーバから呼び出すことを含む。この呼び出しは、サーバＡにパーソナライズされたＵＰＣのリストを要求するためにＦＳＣ ＩＤを含む。いくつかの実施形態において、ＡＰＩは、小売業者がネットワークＩＤ及びＦＳＣ ＩＤを入力として使用してクライアントデバイスから呼び出すことができる公開されたＡＰＩである。

ステップ５０２は、パーソナライズされたＵＰＣリストをサーバＡからパーソナライゼーションエンジンに要求することを含む。

ステップ５０３は、ＦＳＣ ＩＤに基づいて、ＵＰＣリストを調べ、ソートされたＵＰＣリストを作成することを含む。

ステップ５０４は、割り当て分（例えば、８つのＵＰＣ等）が満たされているときに、パーソナライズされたＵＰＣリストをサーバＡに返信することを含む。

ステップ５０５は、リストを取得することができないとき、又は割り当て分が満たされていないときに、エラーメッセージをサーバＡに返信することを含む。

ステップ５０６は、ＡＰＩを介して応答をＥＳＰに送信することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ５０６は、小売業者及び／又は消費者による明確な許可があると、トラッキングピクセルを応答に挿入することを含む。

ステップ５０７は、ＥＳＰにおいて、広告ペイロード（例えば、電子メールメッセージ）を作成することを含む。

ステップ５０８は、広告ペイロードを消費者に送信することを含む。

図６は、いくつかの実施形態による、パーソナライズされた付加価値証明書の店内印刷の方法６００のステップを示している。いくつかの実施形態において、方法６００のステップのうちの１つ以上は、小売業者クライアントデバイス及び消費者クライアントデバイスとネットワークを介して通信結合された消費者ネットワークデータベースサーバが実行することができる（サーバ１３０、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１５０を参照）。さらに、方法６００のステップのうちの１つ以上は、ネットワークに結合されたＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、ＳＳＰサーバ（例えば、サーバ１３０Ａ）、及び小売業者クライアントデバイス（例えば、サーバ１３０Ｂ）が実行することができる。方法６００におけるサーバのそれぞれは、データを記憶及び取り出すために消費者ネットワークデータベースと結合することができる（データベース１５２又は２５２を参照）。その上、いくつかの実施形態において、本開示と一致する方法は、異なる順序で、同時に、準同時に、又は時間が重なって実行される方法６００のステップのうちの少なくとも１つを含むことができる。

ステップ６０２は、小売業者又は小売業者のサービスプロバイダからの要求をサーバにおいて受信することを含み、この要求は消費者識別コードを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０２は、サーバによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースから上記要求を受信することを含み、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをサービスプロバイダに返信することは、サービスプロバイダから上記要求を受信した後の事前に選択された期間内に、アプリケーションプログラミングインタフェースを通じてパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを返信することを含む。

ステップ６０４は、消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくＵＰＣのパーソナライズされた商品リストを取得することを含む。いくつかの実施形態において、パーソナライズされた商品リストは、購入ログ又は購入履歴を伴うだけでなく、他のデータソース又はデータ点も含む。例えば、他のソースは、関連したエリア、トピック、又は商品の消費者の異なるニーズ又は要望を示す、消費者が加入又はアクセスすることができる異なる検索エンジンによって提供される情報又は異なる検索エンジンから収集される情報を含むことができる。いくつかの実施形態において、ステップ５０４は、サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店において消費者識別コードを用いて識別される消費者によって商品が購入される可能性に基づいてパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをソートすることを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０４は、データベース内の購入履歴ログから時間間隔の切り出しに基づいて複数の商品を選択することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０４は、事前に選択された割り当て分が完了する前に購入履歴ログが使い尽くされると、デフォルトのユニバーサル商品コードを用いて、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをパディングすることを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０４は、サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店における販売用の商品に関連付けられたユニバーサル商品コードを選択することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０４は、購入履歴ログに基づいて消費者識別コードを分類する非線形アルゴリズムをトレーニングすることと、消費者識別コードに関連付けられた消費者がパーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の商品を購入する可能性を識別することとを含む。

ステップ６０６は、パーソナライズされたＵＰＣリストを小売業者又はサービスプロバイダに返信することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０６は、消費者の好み、又は購入価値（例えば、商品の価格及び消費者による購入の可能性を含む因子）に従ってランキングされたＵＰＣの順序付きリストを提供することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０６は、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを、小売業者又は小売業者のサービスプロバイダによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースと統合することと、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストとともに商品映像、商品説明、又は商品価格付けを返信することとを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０６は、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の少なくとも１つの商品に関連付けられたデータ要素をサービスプロバイダに要求することと、消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告をデータ要素に基づいて編集することとを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０６は、消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告に含まれる命令をサービスプロバイダに返信することを含み、この命令は、広告との消費者インタラクションに基づく測定データをサービスプロバイダに提供するように構成される。

ステップ６０８は、消費者ペイロードの商品メタデータを提供することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０８は、消費者ペイロードを消費者に送信するチャネルに従って商品メタデータを選択することを含む。いくつかの実施形態において、消費者を有するクライアントデバイスに消費者ペイロードを送信するチャネルは、ウェブベースのチャネル（例えば、ウェブブラウザアプリケーションを介する）、モバイル広告チャネル、デスクトップ広告チャネル、ホームリーフレット、及び電子メールを含むことができる。いくつかの実施形態において、ステップ６０８は、消費者ネットワークサーバによって扱われる一連の商品の公開に基づいて商品メタデータを提供することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ６０８は、プロバイダサーバ又はパブリッシャサーバ（例えば、ＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、又はＳＳＰサーバ）を通じて小売業者によって強化される。

ステップ６１０は、消費者が消費者ペイロードを見たこと又は消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信することを含む。トラッキングピクセルは、消費者ペイロードに組み込まれ、消費者にペイロードが公開される（例えば、消費者が広告をクリックするか、又は広告を含むビデオ等を再生する）ときは常に作動又はトリガされるように構成される。

ステップ６１２は、消費者が広告ペイロードを見たことを小売業者に通知することを含む。

ステップ６１４は、小売業者におけるパーソナライズされたリスト内の商品の購入事象を消費者ペイロード内のトラッキングピクセルのトリガと相関させることを含む。

図７は、いくつかの実施形態による、要求に応じてパーソナライズされた商品リストをリモートサーバに提供する方法７００のステップを示している。いくつかの実施形態において、方法７００のステップのうちの１つ以上は、小売業者クライアントデバイス及び消費者クライアントデバイスとネットワークを介して通信結合された消費者ネットワークデータベースサーバが実行することができる（サーバ１３０、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１５０を参照）。さらに、方法７００のステップのうちの１つ以上は、ネットワークに結合されたＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、ＳＳＰサーバ（例えば、サーバ１３０Ａ）、及び小売業者クライアントデバイス（例えば、サーバ１３０Ｂ）が実行することができる。方法７００におけるサーバのそれぞれは、データを記憶及び取り出すために消費者ネットワークデータベースと結合することができる（データベース１５２又は２５２を参照）。その上、いくつかの実施形態において、本開示と一致する方法は、異なる順序で、同時に、準同時に、又は時間が重なって実行される方法７００のステップのうちの少なくとも１つを含むことができる。

ステップ７０２は、消費者の購入履歴を解析し、有用な推薦を提供するために十分な深さが消費者の購入履歴に存在することを検証することを含む。

ステップ７０４は、ＵＰＣ商品階層に基づいて購入履歴を評価することを含む。

ステップ７０６は、選択された閾値を下回るＵＰＣをフィルタリング除去することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ７０６は、閾値の回数よりも少ない回数で購入履歴に現れるＵＰＣを購入履歴からフィルタリング除去することを含む。いくつかの実施形態において、ステップ７０６は、所与の小売業者において閾値の店舗数よりも少ない店舗数によって保持されるＵＰＣを購入履歴からフィルタリング除去することを含む。

ステップ７０８は、消費者による品目の購入確率と、品目の価値と、小売業者における品目の在庫可用性とのうちの少なくとも１つに基づいて、リスト内のＵＰＣをスコアリングすることを含む。いくつかの実施形態において、ステップ７０８は、消費者の地理的ロケーションと、ＵＰＣ品目を保持する「最も近い」（又は十分に近い）小売業者店舗の地理的ロケーションとに基づいて、リスト内のＵＰＣをスコアリングすることを含む。したがって、消費者の購入履歴からの所与の商品を有する小売業者店舗が存在するとき、この商品のＵＰＣには、より高い値のスコアを与えることができる。

ステップ７１０は、消費者による品目の購入確率を示すスコアに従ってソートされたＵＰＣを含むリストを提供することを含む。

ステップ７１２は、購入履歴の深さが十分でないときにデフォルトのＵＰＣの標準リストを提供することを含む。

図８は、いくつかの実施形態による、パーソナライズされたペイロードをリモートチャネルを介して消費者に提供する方法８００のステップを示している。いくつかの実施形態において、方法８００のステップのうちの１つ以上は、小売業者クライアントデバイス及び消費者クライアントデバイスとネットワークを介して通信結合された消費者ネットワークデータベースサーバが実行することができる（サーバ１３０、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１５０を参照）。さらに、方法８００のステップのうちの１つ以上は、ネットワークに結合されたＥＳＰサーバ、ＤＳＰサーバ、ＳＳＰサーバ（例えば、サーバ１３０Ａ）、及び小売業者クライアントデバイス（例えば、サーバ１３０Ｂ）が実行することができる。方法８００におけるサーバのそれぞれは、データを記憶及び取り出すために消費者ネットワークデータベースと結合することができる（データベース１５２又は２５２を参照）。その上、いくつかの実施形態において、本開示と一致する方法は、異なる順序で、同時に、準同時に、又は時間が重なって実行される方法８００のステップのうちの少なくとも１つを含むことができる。

ステップ８０２は、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを消費者識別コードに基づいて消費者データベースに要求することを含む。

ステップ８０４は、消費者データベースサーバ内の消費者識別子にリンクされたデータを用いてピクセルにパラメータを書き込むことを含む。

ステップ８０６は、消費者ペイロードをアセンブルすることを含む。

ステップ８０８は、事前に選択されたチャネルを介して消費者ペイロードを消費者に提供することを含む。

ハードウェアの概説
図９は、図１及び図２のクライアントデバイス１１０及びサーバ１３０、ならびに図４から図８の方法が実施され得る例示的なコンピュータシステム９００を示すブロック図である。特定の態様では、コンピュータシステム９００は、専用サーバの、又は別のエンティティに統合された、又は複数のエンティティにわたって分散した、ハードウェア、あるいはソフトウェア及びハードウェアの組み合わせを用いて実施され得る。

コンピュータシステム９００（例えば、クライアントデバイス１１０及びサーバ１３０）は、バス９０８、又は情報を通信する他の通信機構と、情報を処理するためにバス９０８に連結されたプロセッサ９０２（例えば、プロセッサ２１２）とを含む。例として、コンピュータシステム９００は１つ又は複数のプロセッサ９０２を実装され得る。プロセッサ９０２は、汎用マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理デバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ）、コントローラ、状態機械、ゲート論理、個別のハードウェア構成要素、あるいは情報の算出又は他の操作を実施することができる任意の他の好適なエンティティであり得る。

コンピュータシステム９００は、ハードウェアに加えて、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、取外し可能ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はプロセッサ９０２によって実行されるべき情報及び命令を記憶するためにバス９０８に連結された任意の他の好適な記憶デバイスなどの、含まれるメモリ９０４（例えば、メモリ２２０）に記憶された、問題のコンピュータプログラムの実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又はそれらのうちの１つ又は複数の組み合わせを構成するコードを含むことができる。プロセッサ９０２及びメモリ９０４は、専用論理回路機構によって補完されるか、又はその内部に組み込まれ得る。

命令はメモリ９０４に記憶され、１つ又は複数のコンピュータプログラム製品、例えば、コンピュータシステム９００による実行のために、又はコンピュータシステム８００の動作を制御するためにコンピュータ可読媒体上にエンコードされ、限定するものではないが、データ指向言語（例えば、ＳＱＬ、ｄＢａｓｅ）、システム言語（例えば、Ｃ、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、Ｃ＋＋、アセンブリ）、アーキテクチャ言語（例えば、Ｊａｖａ、．ＮＥＴ）、及びアプリケーション言語（例えば、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ）などのコンピュータ言語を含む、当業者によく知られた任意の方法に従うコンピュータプログラム命令の１つ又は複数のモジュールにおいて実施され得る。命令はまた、配列言語、アスペクト指向言語、アセンブリ言語、オーサリング言語、コマンドラインインターフェース言語、コンパイル言語、並行言語、中括弧言語、データフロー言語、データ構造化言語、宣言型言語、難解言語、拡張言語、第四世代言語、関数型言語、インタラクション形言語、インタプリタ型言語、反復型言語、リストベース言語、小言語、論理ベース言語、機械語、マクロ言語、メタプログラミング言語、マルチパラダイム言語、数値解析、非英語ベース言語、オブジェクト指向クラスベース言語、オブジェクト指向プロトタイプベース言語、オフサイドルール言語、手続き型言語、自己反映言語、ルールベース言語、スクリプト言語、スタックベース言語、同期言語、構文処理言語、ビジュアル言語、ｗｉｒｔｈ言語、及びｘｍｌベース言語などのコンピュータ言語で実施され得る。メモリ９０４はまた、プロセッサ９０２によって実行されるべき命令の実行中に一時変数又は他の中間情報を記憶するために用いられ得る。

本明細書において説明されるコンピュータプログラムは必ずしもファイルシステムのファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部分（例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された１つ又は複数のスクリプト）、問題のプログラム専用の単一のファイル、あるいは複数の協調ファイル（例えば、１つ又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイル）に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上、あるいは１つのサイトに位置するか、又は複数のサイトにわたって分散しており、通信ネットワークによって相互結合された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。本明細書において説明されるプロセス及び論理の流れは、入力データに作用し、出力を生成することによって機能を実施する１つ又は複数のコンピュータプログラムを実行する１つ又は複数のプログラム可能プロセッサによって実施され得る。

コンピュータシステム９００は、情報及び命令を記憶する、バス９０８に連結された、磁気ディスク又は光ディスクなどのデータストレージ９０６をさらに含む。コンピュータシステム９００は入力／出力モジュール９１０を介して様々なデバイスに連結され得る。入力／出力モジュール９１０は任意の入力／出力モジュールであることができる。例示的な入力／出力モジュール９１０としてはＵＳＢポートなどのデータポートが挙げられる。入力／出力モジュール９１０は、通信モジュール９１２に接続するように構成されている。例示的な通信モジュール９１２（例えば、通信モジュール２１８）としては、イーサネットカード及びモデムなどの、ネットワークインターフェースカードが挙げられる。特定の態様では、入力／出力モジュール９１０は、入力デバイス９１４（例えば、入力デバイス２１４）及び／又は出力デバイス９１６（例えば、出力デバイス２１６）などの、複数のデバイスに接続するように構成されている。例示的な入力デバイス９１４としては、消費者が入力をコンピュータシステム９００に提供することができる、キーボード、及びポインティングデバイス、例えば、マウスもしくはトラックボールが挙げられる。触知入力デバイス、視覚入力デバイス、音声入力デバイス、又は脳コンピュータインターフェースデバイスなどの、他の種類の入力デバイス９１４を、消費者とのインタラクションを提供するために用いることもできる。例えば、消費者に提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触知フィードバックであることができ、消費者からの入力は、音響、音声、触知、又は脳波入力を含む、任意の形態で受け取ることができる。例示的な出力デバイス９１６としては、情報を消費者に表示する、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ（液晶ディスプレイ））モニタなどの表示デバイスが挙げられる。

本開示の一態様によれば、クライアントデバイス１１０及びサーバ１３０は、コンピュータシステム９００を用いて、プロセッサ９０２が、メモリ９０４に包含された１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを実行したことに応答して実施することができる。このような命令は、データストレージ９０６などの別の機械可読媒体からメモリ９０４に読み込まれてもよい。主メモリ９０４に包含された命令のシーケンスの実行は、プロセッサ９０２に、本明細書において説明されるプロセスステップを実施させる。また、多重処理機構における１つ又は複数のプロセッサも、メモリ９０４に包含された命令のシーケンスを実行するために利用され得る。代替的な態様では、本開示の様々な態様を実施するために、ハードワイヤード回路機構が、ソフトウェア命令の代わりに、又はそれと組み合わせて用いられてもよい。それゆえ、本開示の態様はハードウェア回路機構及びソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。

一態様では、方法は、操作、命令、又は機能であってもよく、その逆もまたあり得る。一態様では、条項は、１つ以上の条項に記載されている単語（例えば、命令、動作、機能、又は構成要素）の一部又は全て、１つ以上の単語、１つ以上の文、１つ以上の表現、１つ以上の段落、及び／又は１つ以上の条項を含むように修正されてもよい。

ハードウェア及びソフトウェアの互換性を示すために、様々な例示的なブロック、モジュール、構成要素、方法、動作、命令、及びアルゴリズムなどの事項はそれらの機能性に関して一般的に説明された。このような機能性が、ハードウェアとして実施されるのか、ソフトウェアとして実施されるのか、それともハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実施されるのかは、特定のアプリケーション、及びシステム全体に課される設計制約に依存する。当業者は、特定のアプリケーションごとに様々な仕方で上述の機能性を実施し得る。

本明細書で使用するとき、一連の項目に先行し、項目のうちの任意のものを分離する用語「及び」又は「又は」を伴う表現「～のうちの少なくとも１つ（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ）」は、リストの各構成要素（例えば、各項目）ではなく、リストを全体として修飾する。表現「～のうちの少なくとも１つ（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ）」は少なくとも１つの項目の選択を必要とせず、むしろ、この表現は、項目のうちの任意のもののうちの少なくとも１つ、及び／又は項目の任意の組み合わせのうちの少なくとも１つ、及び／又は項目の各々のうちの少なくとも１つを含む意味を許容する。例として、表現「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」は各々、Ａのみ、Ｂのみ、あるいはＣのみ、Ａ、Ｂ、及びＣの任意の組み合わせ、ならびに／あるいはＡ、Ｂ、及びＣの各々のうちの少なくとも１つを指す。

単語「例示的（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は、本明細書において、「例、実例、又は例示の役割を果たすこと」を意味するように使用される。本明細書において「例示的」として説明される任意の実施形態は、必ずしも、他の実施形態に対して好ましい、又は有利であると解釈されるべきではない。一態様、本態様、別の態様、いくつかの態様、１つ又は複数の態様、一実装形態、本実装形態、別の実装形態、いくつかの実装形態、１つ又は複数の実装形態、一実施形態、本実施形態、別の実施形態、いくつかの実施形態、１つ又は複数の実施形態、一構成、本構成、別の構成、いくつかの構成、１つ又は複数の構成、本主題の技術、本開示（ｔｈｅ ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ）、本開示（ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ）、ならびにこれらの他の変形及び同様のものなどの表現は便宜的なものであり、このような表現に関連する開示が本主題の技術に本質的であること、又はこのような開示が本主題の技術の全ての構成に当てはまることを含意しない。このような表現に関連する開示は、全ての構成、又は１つ又は複数の構成に当てはまり得る。このような表現に関連する開示は１つ又は複数の例を提供し得る。一態様又はいくつかの態様などの表現は１つ又は複数の態様を指し得、その逆もあり得、これは他の上述の表現にも同様に当てはまる。

単数形での要素への言及は、特に断りのないかぎり、「唯一（ｏｎｅ ａｎｄ ｏｎｌｙ ｏｎｅ）」を意味することを意図されておらず、むしろ、「１つ又は複数（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」を意味することを意図されている。男性の代名詞（例：ｈｉｓ）には、女性と中性（例：ｈｅｒ及びｉｔｓ）が含まれ、その逆もあり得る。用語「いくつか（ｓｏｍｅ）」は１つ又は複数を指す。下線付き及び／又はイタリック体の見出し及び小見出しは、単に便宜的に用いられているにすぎず、本主題の技術を限定せず、本主題の技術の説明の解釈に関連して参照されるものではない。第１（ｆｉｒｓｔ）及び第２（ｓｅｃｏｎｄ）ならびに同様のものなどの関係語は１つの実体又はアクションを別のものと区別するために使用され得、必ずしも、このような実体又はアクションの間の任意の実際のこのような関係又は順序を必要とせず、又はこれを含意しない。当業者に知られているか、又は後に知られるようになる、本開示全体を通じて説明される様々な構成の要素の全ての構造的及び機能的等価物は、参照により本明細書に明示的に組み込まれ、本主題の技術によって包含されることを意図される。さらに、本明細書において開示されているものは、このような開示が上述の説明において明示的に述べられているかどうかにかかわらず、公衆に供されることを意図されていない。要素が表現「～の手段（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」を用いて明示的に述べられていないか、又は、方法クレームの場合には、要素が表現「～のステップ（ｓｔｅｐ ｆｏｒ）」を用いて述べられていないかぎり、いずれのクレーム要素も米国特許法第１１２条第６段落の規定の下で解釈されるべきではない。

本明細書は多くの細目を包含するが、これらは、説明され得ることの範囲の限定として解釈されるべきではなく、むしろ、本主題の特定の実装形態の説明として解釈されるべきである。本明細書において別個の実施形態の文脈で記載されている一部の特徴はまた、単一の実施形態において組み合わせて実施することもできる。逆に、単一の実施形態の文脈で記載されている様々な特徴はまた、複数の実施形態において、別個に、又は任意の好適な部分的組み合わせで実施することもできる。さらに、特徴は、特定の組み合わせで機能するように以上において説明され、さらにはそのように最初に説明されている場合があるが、説明されている組み合わせからの１つ又は複数の特徴は、場合によっては、組み合わせから削除することができ、説明されている組み合わせは、部分的組み合わせ、又は部分的組み合わせの変形に関し得る。

本明細書の主題は特定の態様に関して説明されたが、他の態様も実施され得、添付の条項の範囲に含まれる。例えば、動作は図面において特定の順序で示されているが、これは、望ましい結果を達成するために、このような動作が、図示されている特定の順序で、又は順番に行われること、あるいは例示されている動作が全て行われることを必要とするものと理解されるべきではない。条項において述べられるアクションは異なる順序で実施され、依然として所望の結果を達成することができる。一例として、添付の図面に示されるプロセスは、所望の結果を達成するために、必ずしも、図示されている特定の順序、又は順番を必要としない。特定の状況では、マルチタスキング及び並列処理が有利になり得る。さらに、上述された態様における様々なシステム構成要素の分離は、全ての態様においてこのような分離を必要とするものと理解されるべきではなく、上述のプログラム構成要素及びシステムは、概して、単一のソフトウェア製品にまとめて統合されるか、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化され得ることを理解されたい。

タイトル、背景、図面の簡単な説明、要約、及び図面は本明細書において本開示に組み込まれ、限定的な説明としてではなく、本開示の例示的な例として提供される。それらは、条項の範囲又は意味を限定するために用いられることはないという了解の下で提示される。加えて、詳細な説明では、説明が例示的な例を提供し、様々な特徴が、本開示を合理化する目的のために様々な実装形態において互いにグループ化されていることがうかがえる。開示の方法は、記載される主題が、各条項において明示的に述べられているよりも多くの特徴を必要とするとの意図を反映するものと解釈されるべきではない。むしろ、条項が反映するとおり、発明の主題は、単一の開示された構成又は動作の全ての特徴よりも少数の特徴に存する。条項は本明細書において発明を実施する形態に組み込まれ、各条項は別個に記載された主題として自立する。

条項は、本明細書において説明された態様に限定されることを意図されず、文言の条項に従う全範囲を認められ、全ての法的同等物を包含するべきである。それにもかかわらず、条項はいずれも、適用可能な特許法の要件を満足しない主題を包含することを意図されておらず、また、条項はそのように解釈されるべきでない。

実施形態の説明
本開示に合致する実施形態は、以下に列挙する実施形態、Ｉ、ＩＩ及びＩＩＩのいずれか１つを含むことができる。

実施形態Ｉでは、コンピュータが実施する方法が、サービスプロバイダからの要求であって、消費者に関連付けられた消費者識別コードを含む要求をサーバにおいて受信することを含む。コンピュータが実施する方法はまた、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づいて、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することと、前記消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信し、前記消費者ペイロードは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられていることとを含む。

実施形態ＩＩでは、システムが、命令を記憶するメモリ回路と、１つ以上のプロセッサであって、前記命令を実行することにより、サービスプロバイダからの要求であって、消費者識別コードを含む要求をサーバにおいて受信することを前記システムに実現させるように構成されたプロセッサを備える。前記プロセッサはまた、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得し、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供する命令を実行する。

実施形態ＩＩＩでは、コンピュータが実施する方法が、消費者の購入履歴を解析して、推薦を提供できる十分な深さを検証することを含む。コンピュータが実施する方法は、小売業者によって提供されるユニバーサル商品コードの階層に基づいて前記消費者の前記購入履歴を評価することと、前記ユニバーサル商品コードによって識別される商品のスコアが閾値未満であるときに商品をフィルタリング除去してリストを形成することとを含む。コンピュータが実施する方法はまた、少なくとも前記消費者による前記商品の購入確率と、前記商品の価値と、前記小売業者における前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の在庫状況とのうちの１つに基づいて、前記リスト内の前記商品をスコアリングすることと、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の購入確率を示すスコアに従ってソートされた前記ユニバーサル商品コードを含む前記リストを提供することとを含む。

より包括的には、本明細書に開示される実施形態は、実施形態Ｉ、ＩＩ及びＩＩＩのいずれか１つを、任意の順序で、以下の要素のいずれか１つ以上とさらに組み合わせて含むことができる。

要素１、サービスプロバイダからの要求を受信することは、前記サーバによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースから前記要求を受信することを含み、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することは、前記サービスプロバイダから前記要求を受信した後の事前に選択された期間内に前記アプリケーションプログラミングインタフェースを通じて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを提供することを含む。要素２、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店において前記消費者識別コードを用いて識別される消費者による商品購入の可能性に基づいて、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをソートすることを含む。要素３、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記データベース内の前記購入履歴ログから時間間隔の切り出しに基づいて複数の商品を選択することを含む。要素４、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、事前に選択された割り当て分が完了する前に前記購入履歴ログが使い尽くされると、デフォルトのユニバーサル商品コードを用いて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをパディングすることを含む。要素５、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店における販売用の商品に関連付けられたユニバーサル商品コードを選択することを含む。要素６、前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づいて、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記購入履歴ログに基づいて前記消費者識別コードを分類する非線形アルゴリズムをトレーニングすることと、前記消費者識別コードに関連付けられた消費者が前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の商品を購入する可能性を識別することとを含む。要素７、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを、前記サービスプロバイダによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースと統合することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストとともに商品映像、商品説明、又は商品価格付けを提供することとを含む。要素８、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の少なくとも１つの商品に関連付けられたデータ要素を前記サービスプロバイダに要求することと、前記消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告を前記データ要素に基づいて編集することとを更に含む。要素９、前記消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告に含まれる命令を前記サービスプロバイダに提供することを更に含み、前記命令は、前記広告との消費者インタラクションに基づく測定データを前記サービスプロバイダに提供するように構成される。

要素１０、サービスプロバイダからの要求を受信するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サーバによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースから前記要求を受信する命令を実行し、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サービスプロバイダから前記要求を受信した後の事前に選択された期間内に前記アプリケーションプログラミングインタフェースを通じて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを提供する命令を実行する。要素１１、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店において前記消費者識別コードを用いて識別される消費者による商品購入の可能性に基づいて、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをソートする命令を実行する。要素１２、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記データベース内の前記購入履歴ログから時間間隔の切り出しに基づいて複数の商品を選択する命令を実行する。要素１３、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、事前に選択された割り当て分が完了する前に前記購入履歴ログが使い尽くされると、デフォルトのユニバーサル商品コードを用いて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをパディングする命令を実行する。

要素１４、前記購入履歴が十分に深くないときに、デフォルトのユニバーサル商品コードの標準リストを提供することを更に含む。要素１５、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品を在庫に有する小売業者店舗の数の割合として前記閾値を選択することを更に含む。要素１６、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品が前記消費者の前記購入履歴に現れる回数の割合として前記閾値を選択することを更に含む。要素１７、前記ユニバーサル商品コードをスコアリングすることは、前記消費者のジオロケーションが、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品を在庫に有する小売業者店舗のジオロケーションと重なり合うときに、前記スコアを正に重み付けすることを含む。

Claims (20)

1. サービスプロバイダからの要求であって、消費者に関連付けられた消費者識別コードを含む要求をサーバにおいて受信することと、
   前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づいて、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、
   前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することと、
   前記消費者が消費者ペイロードとインタラクトしたことを示すトラッキングピクセルを受信し、前記消費者ペイロードは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストからの少なくとも１つの商品に関連付けられていることと
   を含む、コンピュータが実施する方法。
2. サービスプロバイダからの要求を受信することは、前記サーバによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースから前記要求を受信することを含み、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することは、前記サービスプロバイダから前記要求を受信した後の事前に選択された期間内に前記アプリケーションプログラミングインタフェースを通じて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを提供することを含む、請求項１に記載のコンピュータが実施する方法。
3. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店において前記消費者識別コードを用いて識別される消費者による商品購入の可能性に基づいて、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをソートすることを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータが実施する方法。
4. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記データベース内の前記購入履歴ログから時間間隔の切り出しに基づいて複数の商品を選択することを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
5. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、事前に選択された割り当て分が完了する前に前記購入履歴ログが使い尽くされると、デフォルトのユニバーサル商品コードを用いて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをパディングすることを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
6. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店における販売用の商品に関連付けられたユニバーサル商品コードを選択することを含む、請求項１～５のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
7. 前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づいて、パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することは、前記購入履歴ログに基づいて前記消費者識別コードを分類する非線形アルゴリズムをトレーニングすることと、前記消費者識別コードに関連付けられた消費者が前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の商品を購入する可能性を識別することとを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
8. 前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することは、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを、前記サービスプロバイダによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースと統合することと、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストとともに商品映像、商品説明、又は商品価格付けを提供することとを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
9. 前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリスト内の少なくとも１つの商品に関連付けられたデータ要素を前記サービスプロバイダに要求することと、前記消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告を前記データ要素に基づいて編集することとを更に含む、請求項１～８のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
10. 前記消費者識別コードによって識別される消費者に向けた広告に含まれる命令を前記サービスプロバイダに提供することを更に含み、前記命令は、前記広告との消費者インタラクションに基づく測定データを前記サービスプロバイダに提供するように構成される、請求項１～９のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
11. 命令を記憶するメモリ回路と、
    １つ以上のプロセッサと
    を備えたシステムであって、
    前記１つ以上のプロセッサが、前記命令を実行することにより、
    サービスプロバイダからの要求であって、消費者識別コードを含む要求をサーバにおいて受信することと、
    前記消費者識別コードと、データベース内の購入履歴ログとに基づくパーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得することと、
    前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供することと
    を前記システムに実現させるように構成されているシステム。
12. サービスプロバイダからの要求を受信するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サーバによってホストされるアプリケーションプログラミングインタフェースから前記要求を受信する命令を実行し、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを前記サービスプロバイダに提供するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サービスプロバイダから前記要求を受信した後の事前に選択された期間内に前記アプリケーションプログラミングインタフェースを通じて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを提供する命令を実行する、請求項１１に記載のシステム。
13. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記サービスプロバイダによってサービスが提供される小売店において前記消費者識別コードを用いて識別される消費者による商品購入の可能性に基づいて、前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをソートする命令を実行する、請求項１１又は１２に記載のシステム。
14. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記データベース内の前記購入履歴ログから時間間隔の切り出しに基づいて複数の商品を選択する命令を実行する、請求項１１～１３のいずれか１項に記載のシステム。
15. パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストを取得するために、前記１つ以上のプロセッサは、事前に選択された割り当て分が完了する前に前記購入履歴ログが使い尽くされると、デフォルトのユニバーサル商品コードを用いて前記パーソナライズされたユニバーサル商品コードリストをパディングする命令を実行する、請求項１１～１４のいずれか１項に記載のシステム。
16. 消費者の購入履歴を解析して、推薦を提供できる十分な深さを検証することと、
    小売業者によって提供されるユニバーサル商品コードの階層に基づいて前記消費者の前記購入履歴を評価することと、
    前記ユニバーサル商品コードによって識別される商品のスコアが閾値未満であるときに商品をフィルタリング除去してリストを形成することと、
    少なくとも前記消費者による前記商品の購入確率と、前記商品の価値と、前記小売業者における前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の在庫状況とのうちの１つに基づいて、前記リスト内の前記商品をスコアリングすることと、
    前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品の購入確率を示すスコアに従ってソートされた前記ユニバーサル商品コードを含む前記リストを提供することと
    を含む、コンピュータが実施する方法。
17. 前記購入履歴が十分に深くないときに、デフォルトのユニバーサル商品コードの標準リストを提供することを更に含む、請求項１６に記載のコンピュータが実施する方法。
18. 前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品を在庫に有する小売業者店舗の数の割合として前記閾値を選択することを更に含む、請求項１６又は１７に記載のコンピュータが実施する方法。
19. 前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品が前記消費者の前記購入履歴に現れる回数の割合として前記閾値を選択することを更に含む、請求項１６～１８のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。
20. 前記ユニバーサル商品コードをスコアリングすることは、前記消費者のジオロケーションが、前記ユニバーサル商品コードによって識別される前記商品を在庫に有する小売業者店舗のジオロケーションと重なり合うときに、前記スコアを正に重み付けすることを含む、請求項１６～１９のいずれか１項に記載のコンピュータが実施する方法。

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