JP2023528773A - データ収集および集約のためのシステム、方法、および装置 - Google Patents

Abstract

本開示は、ペットの健康管理のニーズを満たすためのシステム、装置、または方法に関する。特定の非限定的な実施形態は、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集することと、１つ以上の異種のソースから収集されたデータをデータレイクに集約することとを含む。特定の非限定的な実施形態はまた、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去することと、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることとを含む。加えて、特定の非限定的な実施形態は、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成することと、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することとを含みうる。さらに、特定の非限定的な実施形態は、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングすることを含みうる。

Description

関連出願

本願は、２０２０年６月１２日付にて出願された米国仮特許出願第６３／０３８５６８号明細書の優先権の利益を主張し、その内容に依拠するものであって、その内容全体を参照により本明細書に援用するものとする。

本開示は、１つ以上のソースからのデータの集約および連携に関し、より具体的には、１つ以上のソースからのペットケアに関連するデータの連携に関する。

現在、ペットの所有者によって作成されるデジタルデータフットプリントが世界中で増え続けている。他の消費者グループと同様に、ペットの所有者は、ペット用品をオンラインおよび店舗で様々な形で購入している。これらのペット用品は広範囲であり、食品から玩具、衣料品まで多岐にわたりうる。なお、ペットの所有者は、従来の消費者製品を超えて、ペットに関連するデジタルデータを正に作成できる立場にある。例えば、一部の所有者は、ペットに健康または位置追跡デバイスを取り付けている。さらに、一部の所有者は、ペットのＤＮＡまたは遺伝子検査のためのサービスを利用している。これらのデバイスおよびサービス、ならびにペットが使用する他の利用可能なサービスは、従来の消費者データから得られる知見をはるかに超えて、所与のペットに関する独自の知見を提供することができる。ただし、膨大な量のデータが収集されるため、そのデータをペットおよびペットの所有者のために彫琢することは、ますます困難になってきている。

したがって、ペットケア産業では、ペットケアに関連するデータを分析するための装置、システム、および方法が継続的に求められている。特に、ペットケアに関連する多様なデジタルデータのセットを集約し、連携させることが求められている。このことは所有者がペットのニーズまたは嗜好をより深く理解することに役立ち、これにより、ペットの所有者がペットの健康およびウェルネスをより良くケアすることができる。

本開示は、ペットケアに関連する多様なデータセットを集約し、連携させて、所与のペットのニーズおよび願望の理解を向上させるシステム、装置、または方法に関する。特定の非限定的な実施形態は、ペットの健康管理のニーズを満たすための方法を含みうる。方法の特定の非限定的な実施形態は、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集するステップと、１つ以上の異種のソースから収集されたデータをデータレイクに集約するステップとを含む。方法はまた、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去するステップと、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートするステップとを含みうる。加えて、方法は、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成するステップと、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップとを含みうる。さらに、方法は、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングするステップを含みうる。

特定の非限定的な実施形態では、方法は、端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、ペット用品の広告をペットの所有者に対して表示するステップをさらに含みうる。方法はまた、１つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットするステップを含みうる。加えて、方法は、ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測するステップを含むことができ、ターゲットオーディエンスは、ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含みうる。幾つかの非限定的な実施形態では、データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含みうる。１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院の販売時点情報管理（point of sale）デバイスを含みうる。収集されたデータは、ペットの健康情報を含みうる。他の非限定的な実施形態では、集約するステップ、消去するステップ、ソートするステップ、作成するステップ、および決定するステップは、消費者データプラットフォームまたはデータマネジメントプラットフォームによって実行されうる。決定するステップまたは予測するステップは、ターゲットオーディエンスを予測するステップまたはペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップのための機械学習アルゴリズムを使用することができる。１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含みうる。

特定の非限定的な実施形態では、ペットの健康管理のニーズを満たすためのシステムは、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、少なくとも１つのプロセッサとを含みうる。コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、装置に、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集することと、１つ以上の異種のソースからの収集されたデータをデータレイクに集約することと、を行わせるように構成されうる。コンピュータプログラムコードはまた、少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、装置に、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去することと、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることと、を行わせるように構成されうる。加えて、コンピュータプログラムコードはまた、少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、装置に、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成することと、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することと、を行わせるように構成されうる。さらに、コンピュータプログラムコードはまた、少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、装置に、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングするように構成されうる。

特定の実施形態によれば、非一時的コンピュータ可読媒体は、ハードウェアで実行されたときにペットの健康管理のニーズを満たすためのプロセスを実行するための命令を符号化している。プロセスは、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集するステップと、データレイク内の１つ以上の異種のソースから収集されたデータを集約するステップとを含みうる。プロセスはまた、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去するステップと、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートするステップとを含みうる。加えて、プロセスは、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成するステップと、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップとを含みうる。さらに、プロセスは、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングするステップを含みうる。

装置は、特定の実施形態では、ペットの健康管理のニーズを満たすための方法に従って、検査されたペット用品のデータを処理するための命令を符号化するコンピュータプログラム製品を含みうる。方法の特定の非限定的な実施形態は、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集するステップと、１つ以上の異種のソースから収集されたデータをデータレイクに集約するステップとを含む。方法はまた、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去するステップと、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートするステップとを含みうる。加えて、方法は、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成するステップと、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップとを含みうる。幾つかの実施形態では、方法は、ペットの任意のペットサービスまたはペット用品ニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップを含みうる。さらに、方法は、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングするステップを含みうる。

前述の一般的な説明および以下の詳細な説明の両方は例示的なものであり、特許請求される開示された主題のさらなる説明の提供が意図されていることを理解されたい。

特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムまたは装置を示す図である。 特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムを示す図である。 特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムを示す図である。 特定の非限定的な実施形態による連携システムを示す図である。 特定の非限定的な実施形態による集約および連携のためのシステムまたは方法を示す図である。 特定の非限定的な実施形態による集約および連携のためのシステムまたは方法を示す図である。 特定の非限定的な実施形態による集約および連携のためのシステムまたは方法を示す図である。 特定の非限定的な実施形態による集約および連携のためのシステムまたは方法を示す図である。 特定の非限定的な実施形態によるグラフを示す図である。 特定の非限定的な実施形態によるフローチャートを示す図である。 特定の非限定的な実施形態によるシステムを示す図である。 特定の非限定的な実施形態による装置またはシステムを示す図である。

ペットケアに関連する多様なデータセットまたは異種データセットを集約し、連携させて、所与のペットのニーズおよび願望の理解を向上させることが求められている。具体的には、ペットの健康管理のニーズに関連するペット用品を予測または決定するために、多様なデジタルデータのセットの集約および連携を可能にする技術が依然として求められている。本開示の主題は、これらのニーズおよびその他のニーズに対処するものである。

限定としてではなく、明確にするために、この詳細な説明を以下の小項目に分割する。

Ａ．定義
Ｂ．データの収集または集約
Ｃ．データの連携、およびオーディエンスまたは製品の予測
Ｄ．本明細書に記載のシステムまたは方法の結果
Ｅ．本明細書に記載の方法のフローチャート
Ｆ．本明細書に記載のシステムおよび装置の図

Ａ．定義
本明細書で使用される用語は、概して、本開示の文脈内で、かつ各用語が使用される特定の文脈において、当技術分野におけるその通常の意味を有する。特定の用語は、本開示の組成物および方法、ならびにこれを製作および使用する方法を記載する際のさらなる指針を提供するために、以下で、または本明細書中の他の箇所で説明される。

本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される場合、単数形「１つの（a, an）」および「その（the）」は、文脈上他に明確に指示されない限り、複数の指示対象を含む。したがって、例えば「化合物（a compound）」への言及は、化合物の混合物を含む。

本開示に従って使用される「動物」または「ペット」なる用語は、飼い犬、飼い猫、ウマ、ウシ、フェレット、ウサギ、ブタ、ラット、マウス、スナネズミ、ハムスター、ヤギなどを含むがこれらに限定されない家畜を指す。飼い犬および飼い猫は、ペットの特定の非限定的な例である。本開示に従って使用される「動物」または「ペット」なる用語は、バイソン、ヘラジカ、シカ、猟獣（venison）、アヒル、家禽、魚などを含むがこれらに限定されない野生動物をさらに指すことができる。

本明細書で使用される場合、「含む（comprises）」、「含んでいる（comprising）」なる用語、またはその任意の他の変形形態は、要素のリストを含むプロセス、方法、物品、システムもしくは装置が、その要素のみを含むのではなく、明示的に列挙されていない、またはかかるプロセス、方法、物品もしくは装置に固有の他の要素を含みうるように、非排他的な包含をカバーすることが意図される。

本明細書の詳細な説明では、「実施形態（embodiment）」、「一実施形態（an embodiment）」、「１つの実施形態（one embodiment）」、「種々の実施形態（in various embodiments）」、「特定の実施形態（certain embodiments）」、「幾つかの実施形態（some embodiments）」、「他の実施形態（other embodiments）」、「特定の他の実施形態（certain other embodiment）」などへの言及は、説明される実施形態が特定の特徴、構造、または特性を含みうるが、全ての実施形態が必ずしも特定の特徴、構造、または特性を含まなくてもよいことを示す。さらに、かかる語句は、必ずしも同じ実施形態を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が実施形態に関連して説明されるとき、明示的に説明されているか否かにかかわらず、他の実施形態に関連してかかる特徴、構造、または特性に影響を及ぼすことは、当業者の知識の範囲内であることが提示される。説明を読んだ後、代替的な実施形態において本開示をどのように実現するかが当業者に明らかになるであろう。

概して、用語は、文脈における用法から少なくとも部分的に理解することができる。例えば、本明細書で使用される「および」、「または」、または「および／または」などの用語は、かかる用語が使用される文脈に少なくとも部分的に依存しうる種々の意味を含みうる。典型的には、「または」は、Ａ、ＢまたはＣなどのリストを関連付けるために使用される場合、ここでは包括的な意味で使用されるＡ、ＢおよびＣ、ならびにここでは排他的な意味で使用されるＡ、ＢまたはＣを意味することが意図される。さらに、本明細書で使用される「１つ以上（one or more）」なる用語は、少なくとも部分的に文脈に応じて、任意の特徴、構造、または特性を単数の意味で説明するために使用することができ、あるいは特徴、構造、または特性の組み合わせを複数の意味で説明するために使用することができる。同様に、「１つの（a）」、「１つの（an）」、または「その（the）」などの用語もまた、少なくとも部分的に文脈に応じて、単数の使用を伝えるか、または複数の使用を伝えると理解することができる。加えて、「に基づいて（based on）」なる用語は、排他的な１組の要因を伝えることを必ずしも意図するものではないと理解することができ、代わりに、やはり少なくとも部分的に文脈に応じて、必ずしも明示的に説明されていない追加の要因の存在を可能にしうる。

「データ」なる用語は、例えば、ペットまたはペット用品に関連する任意のタイプのデジタルデータまたは非デジタルデータを含むが、これらに限定されない。特定の実施形態では、データは、ペットの健康、品種、身体的属性、疾患、診断、場所、活動、栄養摂取、処方、ウェルネスプラン、遺伝学情報、および／もしくはデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）に関連する任意の測定値、またはペットに関連する任意の他の情報でありうる。幾つかの他の実施形態では、データは、ペット自体に関連するか否かにかかわらず、ペットの所有者の習慣、購入、または活動に関連する任意の情報を含みうる。データはまた、１つ以上のインターネットウェブサイト上での検索、閲覧、または購入の習慣を含みうる。

「ファーストパーティデータ」なる用語は、企業によって直接に収集および／または所有されるデータを含みうる。ファーストパーティデータは、例えば、所与の企業によって提供される製品またはサービスを使用する消費者から収集することができる。

「サードパーティデータ」なる用語は、その他の企業によって収集されたデータを含みうる。サードパーティデータは、データマネジメントプラットフォームを使用してアクセスまたは購入することができる。例えば、企業は、サードパーティデータを購入して、そのターゲットオーディエンスを拡大することができる。

「ペット用品」なる用語は、例えば、設計され、製造され、またはペットが使用する任意のタイプの製品、サービス、または機器を含むが、これらに限定されない。例えば、ペット用品は、玩具、チュアブル（chewable）、食品、衣類、首輪、薬剤、および／または健康もしくは位置追跡デバイスでありうる。別の例では、ペット用品は、ペット用の遺伝子またはＤＮＡ検査サービスを含みうる。

「ペットの所有者」なる用語は、ペットのケアを担当する任意の人物、組織、または人物の集合を含みうる。

「デジタルサイドプラットフォーム」なる用語は、デジタル広告の購入を容易にするシステムまたはソフトウェアでありうる。換言すれば、「デジタルサイドプラットフォーム」は、広告主が、ある範囲のウェブサイトにわたって、インプレッションとしても知られるデジタル広告を購入することを可能にするものである。広告は、ユーザに関連するデータまたは情報に基づいて特定のユーザをターゲティングすることができる。例えば、広告は、ペットに関連するデータに基づいてペットの所有者を具体的にターゲティングすることができる。特定の実施形態では、デジタルサイドプラットフォームは、パブリッシャによって提供される利用可能な広告スペースの在庫を管理するのに役立ちうる。

「リアルタイム入札」なる用語は、購入者が利用可能な広告スペースを購入することを可能にする、プログラムされたオークションでありうる。特定の実施形態では、１人以上の購入者間のリアルタイム入札は、デジタルサイドプラットフォームを使用して管理することができる。

「データマネジメントプラットフォーム」なる用語は、異種のソースからのデータの大きなセットを収集、編成、管理、および／またはアクティブ化するために使用されるシステムまたはソフトウェアでありうる。データマネジメントプラットフォームは、例えば、データの収集、統合、編成、アクティブ化、および／または分析のうちの１つ以上を含みうる。例えば、データマネジメントプラットフォームは、データセットを処理および分析するために、１つ以上の人工知能または機械学習アルゴリズムを使用することができる。幾つかの実施形態では、データマネジメントプラットフォームは、匿名ウェブおよび／またはデジタルデータを収集する。データマネジメントプラットフォームのレコードは、バッチプロセスを使用して個別に更新することができる。

「顧客データプラットフォーム」なる用語は、データを収集し、他のシステムにアクセス可能な統一された顧客データベースを作成するために使用されるシステムまたはソフトウェアでありうる。特定の実施形態では、顧客データプラットフォームは、１つ以上のソースからファーストパーティデータを収集し、データをクリーニングおよび／または再フォーマットし、データを集約または組み合わせて、単一の顧客またはペットプロファイルを形成することができる。したがって、顧客データプラットフォームは、識別可能な人物、消費者、またはペットに紐付けられたデータを収集することができる。幾つかの実施形態では、顧客データプラットフォームは、プロファイルを最新かつ正確に保つために、連続的または離散的にデータを収集することができる。

「データレイク」なる用語は、データベース、データライブラリ、データリポジトリ、または任意の他の記憶媒体でありうる。特定の実施形態では、データレイクは、集中化または分散化することができる。データレイク内に維持されるデータは、構造化、非構造化、または半構造化することができる。例えば、データレイクには、構造化されていないと見なされうる未加工のファーストパーティデータが含まれうる。

「個人データ」なる用語は、人またはペットのアイデンティティを推測または決定するために使用されうる任意の情報でありうる。特定の実施形態では、個人データは、「個人識別情報」または「個人識別可能情報」と称されうる。例えば、名前、政府識別番号、生年月日および出生地、母親の旧姓、および／または生体記録は、個人データと見なすことができる。他の個人情報は、インターネットプロトコルアドレス、地理位置情報、および／または医療施設によって与えられる患者ＩＤでありうる。医療、教育、財務、および／または雇用情報などの、人またはペットに関連付けられうる任意の他の情報もまた、個人データと見なすことができる。

「ジオフェンスゾーン」、「ジオフェンス位置」、または「ジオフェンシング」なる用語は、ユーザによって選択された、予め決定された、予め選択された、または既知の地理的領域または地理的位置でありうる。ジオフェンスゾーンまたはジオフェンス位置を使用して、ペットの所有者または介護者の住居など、ペットまたは動物にとって馴染みのある地理的領域または地理的位置を定義することができる。幾つかの例では、ジオフェンスゾーンまたはジオフェンス位置は、デバイスの緯度および経度を決定するために、全地球測位システム（ＧＰＳ）または全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）受信機を使用して決定されうる。他の例では、ジオフェンスゾーン、ジオフェンス位置、または存在は、無線ランドエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）ネットワークの予め決定された、予め選択された、または既知のサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）を使用して決定することができる。ＳＳＩＤスキャン、またはＷＬＡＮに関連付けられた任意の他の特性もしくは測定値を使用してジオフェンスゾーンまたはジオフェンス位置が決定される場合、ジオフェンスゾーンまたはジオフェンス位置は、「ビーコンゾーン」と称されうる。換言すれば、特定の非限定的な実施形態では、クライアントステーションは、所与のアクセスポイントの送信範囲内にあるとき、所与のゾーンまたは位置にあると判定されうる。クライアントステーションがジオフェンス位置またはジオフェンスゾーンの内部または外部に位置するかどうかを判定するために、クライアントステーションは、プローブ要求を送信し、ＷＬＡＮネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）からプローブ応答を受信することができる。

「端末デバイス」なる用語は、例えば、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワークステーション、テレビ、モバイルデバイス、端末デバイス、または任意の他のユーザ機器を指すが、これらに限定されない。幾つかの非限定的な例では、端末デバイスは、ペット用品に関連する広告を表示するために使用されるグラフィカルユーザインタフェースを含みうる。特定の実施形態では、ウェブベースのアプリケーションをユーザの端末デバイスにインストールすることができる。他の非限定的な実施形態では、端末デバイスは、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）デバイスまたは加速度計を有するペット追跡デバイスでありうる。

Ｂ．データの収集または集約
特定の非限定的な実施形態では、データは、１つ以上のソースから収集されうる。次いで、収集されたデータは、ユーザ、顧客、またはペットプロファイルを作成するために集約され、連携させることができる。データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、および／またはサードパーティデータを含みうる。例えば、ファーストパーティデータは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス、および／または動物病院の販売時点情報管理（ＰＯＳ）デバイスから収集することができる。

図１は、特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムまたは装置を示している。特に、図１は、ペットの健康および／または位置追跡デバイス１１０を示しており、当該デバイスは、データを収集可能なソースでありうる。ペットの健康および／または位置追跡デバイス１１０は、ペットの活動を監視および／または追跡するために使用されるコンピューティングデバイスでありうる。幾つかの非限定的な実施形態では、ペットの健康および／または位置追跡デバイス１１０は、種々のハードウェアまたはソフトウェア構成要素によって生成されたデータを収集するように構成することができる。ハードウェア構成要素またはソフトウェア構成要素の例としては、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機および／または１つ以上のセンサもしくはトランスデューサ、例えば加速度計、ジャイロスコープ、または追跡デバイス１１０を装着している、もしくは別様に携行しているペットの動きもしくは活動に関するデータを記録、収集もしくは受信するために使用される任意の他のデバイスもしくは構成要素が挙げられる。ペットの健康および／または位置追跡デバイス１１０は、１つ以上のプロセッサ、メモリ、トランスデューサ、および／またはデータを受信、収集、処理、記憶かつ／または送信するために使用される任意の他のハードウェア構成要素を含みうる。

ペットの健康および／または位置追跡デバイス１１０の例は、米国特許出願第１６／５７０７７１号、米国特許出願第１６／１８２０５７号（現在の米国特許第１０７０８７０９号明細書）、米国特許出願第１５／２９１８８２号（現在の米国特許第１０１４２７７３号明細書）、米国特許出願第１５／２８７５４４号、米国特許出願第１４／２３１６１５号（現在の米国特許第１０４２０４０１号明細書）、米国仮出願第６２／９７０５７５号、同第６２／８６７２２６号および同第６２／７６８４１４号、米国意匠出願第２９／６９６３１１号、米国意匠出願第２９／６９６３１５号ならびに国際特許出願であるＰＣＴ／ＵＳ１７／５５２２０号およびＰＣＴ／ＵＳ１７／５５２２４号に記載されている。上記の参照される出願および特許はその全体が参照により本明細書に援用される。

特定の非限定的な実施形態では、健康および位置追跡デバイス１１０は、最初に、小売チャネル１０１および／または消費者データ１０２から情報を収集することができる。小売チャネル１０１からの情報は、健康および位置追跡デバイス１１０が購入された商業者または小売業者に関連する任意の情報またはデータでありうる。小売チャネル１０１として、例えば、量販店、クラブストア、ドラッグストア、健康ストアもしくは薬局、ペット専門店、電子商取引、またはペット関連店のうちの１つ以上が挙げられる。健康および位置追跡デバイス１１０は、オンラインで、小売業者もしくは商業者を通して、または任意の他の手段を通して購入することができる。消費者データ１０２は、追跡デバイス１１０を購入するペットの所有者または追跡デバイス１１０を着用しているペットのいずれかに関連する、個人的またはその他の任意の情報でありうる。消費者データ１０２は、追跡デバイス１１０の初期起動または設定中にペットの所有者から確認することができる。

消費者データ１０２は、例えば、世帯収入、住宅所有権、消費習慣、地理的位置、ライフスタイル属性、気象パターンまたは情報、環境データ、および世帯購入習慣を含みうる。その他の消費者データ１０２は、人口統計、ライフスタイル、車両データ、国勢調査、信用力、社会経済データ、消費者の態度、行動、嗜好、購入、ライフスタイル、健康、ウェルネス、財務および／または財産を含みうる。特定の非限定的な実施形態では、消費者データ１０２は、多くの小売店が入札に関係なく個人を識別するために使用するポイントカードデータを含みうる。ポイントカードデータは、購入された商品に関する詳細を含みうる。幾つかの非限定的な実施形態では、消費者データ１０２は、支払カード発行者からの取引合計、および／または小売場所での全ての購入をスキャンする消費者パネルのパネルデータを含みうる。パネルデータを使用して販売を計画することができる。他の非限定的な実施形態では、消費者データ１０２は、エクスポージャデータ、新聞および雑誌からの印刷流通データ、携帯電話およびラジオデータ、および／またはニールセン（nielsen）のメディアデータを含みうる。エクスポージャデータは、ページビュー、ストア、所与のウェブページまたはウェブサイトを閲覧する時間の長さなどのパブリッシャデータを含みうる。ニールセンのメディアデータは、テレビ視聴者のパネルデータを含みうる。幾つかの他の非限定的な実施形態では、消費者データ１０２は、購入データを含むことができ、当該購入データは、消費者購入に関連する任意のデータを含む。例えば、購入データはＵＰＣスキャンまたはカードＩＤなどの常連客カードデータを含むことができ、これに対して、プロモーションおよびメッセージが買物客の購入インサイトに基づいてトリガされうる。プロモーションおよび／またはメッセージは、例えばフルカラーの高速プリンタを介して販売時に配信することができる。

健康および位置追跡デバイス１１０は、地理的位置またはネットワーク接続情報を収集することができる。ネットワーク接続情報を使用して、健康および／または位置追跡デバイス１１０の位置、ならびにペットまたはペットの所有者に関する情報を提供可能な他のネットワーク測定基準を決定することができる。特定の非限定的な実施形態では、健康および位置追跡デバイス１１０は、ＧＳＭ（Global System for Mobile communications）周波数１２１、ＧＰＳ追跡１２２、ＷＬＡＮ、第４世代（４Ｇ）または第５世代（５Ｇ）接続１２３、ジオフェンシング１２４、公園位置１２７、小売店位置１２８、および／または搭乗位置１２９などの情報を収集することができる。ＧＳＭは、第２世代（２Ｇ）デジタルセルラーネットワークのためのプロトコルを定義するために欧州電気通信標準化機構（ＥＴＳＩ：European Telecommunications Standards Institute）によって開発された規格である。小売店位置１２８は、ペットまたはペットの所有者が訪問した小売店の位置および／またはアイデンティティを含みうる。搭乗位置１２９は、ペット搭乗施設の位置および／またはアイデンティティを含みうる。公園位置１２７は、健康および位置追跡デバイス１１０を着用しているペットが訪れる屋外または屋内の公園を含みうる。

健康および位置追跡デバイス１１０によって収集される他の情報は、ペットの活動１２５を含みうる。ペットの活動１２５は、健康および位置追跡デバイス１１０によって検出可能な任意の身体の動きを含みうる。例えば、ペットの活動１２５は、体掻き、引掻き、舐めること、歩くこと、飲むこと、食べること、眠ること、および体振り、ならびに／またはペットによって行われる行動に関連した任意の他の身体の動きを含みうる。健康および位置追跡デバイス１１０はまた、ペットが飛び回る、餌のために興奮して動き回る、活発に食べる、かつ／または壁にあるボウルから飲むなど、ペットの活動１２５を識別するために使用されうる。ペット行動とも称されるペットの活動１２５は、ペットの種類に特有でありうる。例えば、猫に起因する行動と、犬に起因するその他の行動とが存在しうる。１つ以上の行動が重複する場合もあるが、幾つかの行動は猫または犬に固有でありうる。１つ以上の行動は、特定の実施形態では、健康状態または疾患に関連する症状であるか、または症状を示すものでありうる。幾つかの非限定的な実施形態では、ペットの引掻き１２６は、他のペットの活動とは別に収集することができる。

健康および位置追跡デバイス１１０から収集された未加工のデータは、データレイク１３０に転送することができる。次いで、そのデータをデータコンセントフレームワーク１４０に転送することができる。データコンセントフレームワーク１４０は、データの処理が規制ガイドラインに準拠することを保証するのに役立ちうる。データが収集され、クリーニングされた後、データの忠実度および正確性を保証することができる。例えば、データコンセントフレームワーク１４０は、トランスペアレンシおよびコンセントストリング（ＴＣストリング）を使用するインターネット広告局（ＩＡＢ：Internet Advertising Bureau）によって作成されたフレームワークでありうる。ＴＣストリングを使用して、トランスペアレンシおよびコンセントがどのように確立され、目的、特殊な目的、特徴、および特殊な特徴に適用されるように符号化されうるかについての関連する詳細をカプセル化することができる。特に、ＴＣストリングは、一般データ保護規則（ＧＤＰＲ：General Data Protection Regulation）または他の国際的な規則、国内の規則、州の規則、または地方の規則の下で、ユーザに開示された全ての情報および／またはユーザの個人データ処理のためのユーザの嗜好の表現をカプセル化および符号化することができる。コンセントマネジメントプラットフォーム（ＣＭＰ：Consent Management Platform）を使用して、情報を、符号化されたコンパクトなＨＴＴＰ転送可能なストリングに取り込むことができる。このストリングは、例えば、カリフォルニア州消費者プライバシー法（California Consumer Privacy Act）を含む、ユーザの個人データを処理する１つ以上のエンティティまたはベンダへのトランスペアレンシおよびコンセント情報の通信を可能にしうる。そして、エンティティまたはベンダは、ＴＣストリングを復号し、既存の国際的な規則、国内の規則、州の規則、または地方の規則に基づいて、その目的のためにユーザの個人データを処理することができるかどうかを判定することができる。簡潔なストリングデータフォーマットにより、ＣＭＰがユーザの嗜好を持続して取り出し、その情報を１つ以上のエンティティまたはベンダに転送することが可能となりうる。

特定の非限定的な実施形態では、ＴＣストリングは、一般的なメタデータ、ユーザのコンセント、正当な利益、公開された制限、公開されたトランスペアレンシおよびコンセント、アウトオブバンドの法的根拠、および／または特定の管轄区域の開示のうちの１つ以上を含みうる。一般的なメタデータには、ＴＣストリングについての詳細、例えば、符号化バージョン、最終更新、初期作成時、トランスペアレンシおよびコンセント値の条件についての詳細、例えば、グローバルベンダリスト、および／または使用されるＣＭＰを示すマーカが含まれうる。ユーザのコンセントとは、目的ごとまたはベンダごとに、ユーザの個人データを処理するために与えられる同意のユーザ表現でありうる。正当な利益とは、例えば、ＣＭＰがベンダまたは目的に対して正当な利益のトランスペアレンシを確立した記録、および／またはユーザが異議を唱える権利を行使したかどうかでありうる。パブリッシャトランスペアレンシおよびコンセントとは、パブリッシャが、ユーザとのトランスペアレンシを確立し、またはユーザ自身の法的根拠に対する同意をユーザから受信して、個人データを処理するため、かつ／または個人データをベンダと共有するために使用可能なＴＣストリングのセグメントでありうる。アウトオブバンドの法的根拠とは、ベンダが個人データを処理するためにフレームワーク外の法的根拠を使用していることを表すために使用される少なくとも２つのセグメントでありうる。例えば、第１のセグメントは、ユーザに開示されたベンダのリストとすることができ、一方、第２のセグメントは、公開されたベンダがアウトオブバンドの法的根拠を使用することを可能にしうるベンダのリストとすることができる。

データコンセントフレームワーク１４０を通して処理されると、図５に示されているように、情報を予測ツール５３０に転送することができる。予測ツール５３０は、顧客データプラットフォーム（ＣＤＰ）であってよく、かつ／または人工知能もしくは機械学習を利用することができ、データを連携し、１つ以上の消費者またはユーザプロファイルを作成することができる。データの連携には、アイデンティティ解決プロセスを利用することができる。予測ツール５３０は、例えば、過去１年間に獣医を来訪したことがある犬の所有者の予測可能性、過去１年間に皮膚治療製品を購入したことがあり、かつ／または過去１年間に獣医を来訪したことがある１匹以上の犬の所有者の予測可能性をテストすることができる。さらに別の例では、予測ツール５３０は、犬のトイカテゴリに属する、過去１年間に皮膚治療製品を購入した、かつ／または過去６ヶ月もしくは任意の他の期間に獣医を来訪したことがある１匹以上の犬の所有者の予測可能性をテストすることができる。データポイントの異なる組み合わせを使用して、どれが消費者からの広告に対する最良の、最大の、または最も効果的なレスポンスおよび／または最終的な販売への影響を提供するかを予測することができる。

幾つかの非限定的な実施形態では、予測ツール５３０は、共分散分析（ＡＮＣＯＶＡ）を使用することができ、これは、分散分析（ＡＮＯＶＡ）および／または回帰を利用する一般線形モデルでありうる。ＡＮＣＯＶＡを使用して、従属変数（ＤＶ）の平均が因子または処置と称されうるカテゴリ独立変数（ＩＶ）のレベルにわたって等しいかどうかを評価することができ、一方で、共変量（ＣＶ）または妨害変数と称されうる主要な関心の対象ではない他の連続変数の影響が統計的に制御される。ＡＮＣＯＶＡは、ベースライン群間に差がある場合に使用することができるが、平均への回帰がテスト後測定に影響を及ぼしうる場合、テスト前分析またはテスト後分析においても使用することができる。

特定の非限定的な実施形態では、ＡＮＣＯＶＡは、重回帰分析の拡張として使用することができる。回帰分析と同様に、ＡＮＣＯＶＡを使用して、独立変数が従属変数にどのように作用するかを評価することができる。ＡＮＣＯＶＡは、非限定的な実施形態では、共変量の任意の影響を除去することができる。例えば、ＡＮＣＯＶＡを使用して、３つの処置群および１つの対照群を用いて、新規薬物が鬱病に対して作用するかどうかを判定することができる。ＡＮＣＯＶＡを使用して、家族生活、仕事の状態、または薬物の使用などの転帰に影響を及ぼしうる他の要因を制御しながら、処置が機能するかどうかを判定することができる。他の非限定的な実施形態では、ＡＮＣＯＶＡをＡＮＯＶＡの拡張として使用して、予測因子としてのカテゴリ変数または連続変数の共変量および／またはテストの組み合わせを制御することができる。幾つかの非限定的な実施形態では、共変量は、制御される変数ではなく、目的の変数でありうる。

ＡＮＣＯＶＡを使用して、群内分散をテストし、または説明することができる。例えば、ＡＮＣＯＶＡは、ＡＮＯＶＡ検定から説明不可能な分散を取得し、交絡変数または１つ以上の他の共変量を用いて説明不可能な分散を説明することができる。弱い共変量は検定の統計的検出力を減少させる可能性があるが、強い共変量は検定の統計的検出力を増大させる可能性がある。特定の非限定的な実施形態では、以下のプロセスまたは方法、すなわち、独立変数と従属変数との間の回帰を実施し、実施された回帰の結果から残差値を特定し、残差値に対してＡＮＯＶＡを実行し、ＡＮＣＯＶＡの仮定を挿入することを実施することができる。この仮定は、カテゴリ変数として少なくとも２つの独立変数を含むことができ、従属変数および共変量は、間隔スケールまたは比率スケールで測定されるように連続的とすることができ、かつ／または観察が独立していることを確実にすることができる。

ＡＮＣＯＶＡ分析を行った後、ｐ値を計算することができる。特定の実施形態では、ｐ値は、帰無仮説が正しいと仮定することができる統計的仮説検定の観察された結果と少なくとも同程度に有意な結果を得る確率を表すことができる。特定の非限定的な実施形態では、ｐ値は、帰無仮説を棄却することができる最小レベルの有意性を提供する棄却点の代替として使用することができる。ｐ値は、対立仮説が正しいという支持に反比例しうる。すなわち、ｐ値が小さいほど、対立仮説が正しい確率は高くなる。特定の非限定的な実施形態では、約８０％の信頼度を示す計算されたｐ値を選択することができる。代替的な実施形態では、約８０％を超える信頼度を示す計算されたｐ値を選択することができる。かかる非限定的な実施形態では、ｐ値の計算は、ＡＮＣＯＶＡ分析後に複数回行うことができる。さらなる非限定的な実施形態では、約８０％未満の信頼度を示す計算されたｐ値を選択することができる。代替的な実施形態では、所望の信頼度未満を示すｐ値の計算後に、新たなＡＮＣＯＶＡ分析を行うことができる。さらなる代替的な実施形態では、ｐ値の計算を行う必要が全くない。

特定の非限定的な実施形態では、データクレンジングまたはデータクリーニングを利用することができる。データクレンジングまたはデータクリーニングを使用して、レコードセット、テーブル、またはデータベースから破損したまたは不正確なレコードを検出、訂正、および／または除去することができる。例えば、データクレンジングまたはデータクリーニングには、データの不完全な、正しくない、不正確な、もしくは無関係な部分を識別すること、および／または汚れたデータもしくは粗いデータを置換、修正、もしくは削除することが含まれうる。データクレンジングは、データ書き込みツールとインタラクティブに、またはスクリプト作成によるバッチ処理として実行することができる。特定の非限定的な実施形態では、データクレンジングまたはデータクリーニングは、データに変化をもたらさない場合がある。例えば、データクレンジングまたはデータクリーニングは、データにエラーがないことを検出することができる。代替として、以下に限定されるものではないが、データクレンジングまたはデータクリーニングは、特定のエラーを無視するように構成することができる。さらに、データクレンジングまたはクリーニングは、一般的に誤認されるエラーが識別されるように、例えば、エラーとして識別されることが多いがそれでも結果のデータセットに含まれるべきデータが識別されるように、構成することができる。

クレンジング後のデータセットは、システム内の他の同様のデータセットと整合性を持たせることができる。検出または除去された不整合は、例えば、ユーザ入力エラー、伝送もしくはストレージにおける破損、または異なるストア内の同様のエンティティの異なるデータ辞書定義によって元々引き起こされていた可能性がある。幾つかの非限定的な実施形態では、データクレンジングまたはデータクリーニングは、検証がデータのバッチについて実行されるのではなく入力時に実行されうるものであってデータが入力時にシステムから拒否されることを意味しうるという点で、データ検証とは異なりうる。データクレンジングまたはデータクリーニングは、例えば、誤字を除去すること、またはエンティティの既知のリストに対して値を検証および／または訂正することを含みうる。検証は、有効な郵便番号を有さない可能性がある任意の住所を拒否するなどの厳密なものであってもよいし、既存の記録または既知の記録と部分的にマッチングする記録を訂正するなどの曖昧なものであってもよい。特定の非限定的な実施形態では、データクレンジングのソリューションでは、検証されたデータセットとのクロスチェックによってデータをクリーニングすることができる。データクレンジングはまた、データエンハンスメントを含むことができ、当該データエンハンスメントでは、関連情報を追加することによってデータをより完全にすることができる。例えば、住所に１つ以上の電話番号を付加することができる。幾つかの他の実施形態では、データクレンジングは、データの調和（または正規化）を含むことができ、これには、種々のファイルフォーマット、命名規則、および列のデータをまとめること、および／またはデータを１つのまとまったデータセットに変換することが含まれうる。例えば、ｓｔ、ｒｄなどの略語をｓｔｒｅｅｔ、ｒｏａｄなどに拡張することができる。

アイデンティティとは、１つ以上のユーザ機器またはデバイスにわたって収集された消費者の匿名プロファイルを指しうる。例えば、個人のアイデンティティを構築することは、ラップトップブラウザ、携帯電話、電子メールサブスクリプション、および／またはオフライン購入から収集されたデータをプールに組み合わせることを含みうる。そして、組み合わされたデータは、マーケティング担当者、またはアイデンティティへのアクセスを伴う任意の他のエンティティもしくは人物が、消費者の識別情報へのアクセスを有しないように、匿名化することができる。個人識別情報は、例えば、氏名、電子メールアドレス、電話番号、住所などである。幾つかの非限定的な実施形態では、消費者の性別、年齢、場所、および／または購入もしくは閲覧活動などの消費者に関連する他の情報を、アイデンティティの一部として含めることができ、これは、マーケティング担当者またはアイデンティティへのアクセスを伴う任意の他のエンティティもしくは人物によって精査することができる。特定の非限定的な実施形態では、アイデンティティ解決とは、全ての情報を１つのプロファイルにコンパイルすることでありうる。例えば、アイデンティティ解決は、消費者が１つのブラウザ上でビジネス活動を行うが、第２の異なるブラウザ上で個人ショッピングなどの個人活動を行っていることを示すことができる。さらに別の例では、アイデンティティ解決は、消費者のモバイルデバイスが、より多くのデータを含むこと、または消費者が好むテレビ番組もしくは消費者が１つ以上のインターネットブラウザで検索する個人的な商品など、仕事以外の時間の間の消費者の習慣をより良く反映することを示すことができる。アイデンティティ解決は、マーケティング担当者、またはアイデンティティ解決へのアクセスを有する任意の他のエンティティもしくは人物に、消費者の全体像を提供する。したがって、アイデンティティ解決は、複数のプラットフォームおよび／またはデバイスからの多くの異なる識別子を接続し、人物ベースのターゲティング、パーソナライズ、または測定を可能にしうる。幾つかの非限定的な実施形態では、アイデンティティ解決は、リアルタイムで構築または集約することができる。

図２は、特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムを示している。特に、図２は、ペット用のＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０を示している。ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０は、データが収集および集約されうるソースのうちの１つでありうる。特定の非限定的な実施形態では、ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０は、最初に、小売チャネル２０１および／または消費者データ２０２から情報を収集することができる。小売チャネル２０１および消費者データ２０２は、図１に示されている小売チャネル１０１および消費者データ１０２と同様でありうる。

ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０は、ペットの所有者に提供される家庭内検査キットおよび／または獣医によって行われる検査の形態でありうる。家庭内検査キットを含むこれらの実施形態では、検査キットはペットの所有者が購入することができる。次いで、ペットの所有者は、検査キットから１つ以上の綿棒を使用して、ペットの口から皮膚細胞を収集することができる。例えば、ペットの所有者は、ペットの頬の内側を綿棒で拭き取ることができる。ペットの所有者は、サンプルを収集した後、分析用にサンプルを検査機関に郵送することができる。特定の非限定的な実施形態では、ペットの所有者は、インターネットを使用して家庭内検査キットをアクティブ化するように求められうる。アクティブ化の一部として、ペットの所有者は、ペットまたはペットの所有者に関連する１つ以上の質問に回答するように求められうる。これらの回答は、消費者データ２０２として収集することができる。

ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０を使用して、ペットに関連する種々の生物学的情報、身体的情報、健康情報、または血統情報を決定および収集することができる。例えば、ペットの品種２２１、潜在的疾患２２３、健康状態２２４、ＤＮＡ情報２２５、身体的特徴２２６、ペットの親族２２７、および／または家系２２９を収集することができる。他の情報には、消費者直接販売２２２、入札支払２２８、および／または検査キット２３１が含まれうる。例えば、消費者販売２２２には、オンラインウェブサイトまたは店内で販売される任意の製品またはサービスが含まれうる。入札支払２２８には、支払カードを使用した製品またはサービスの購入から収集された情報が含まれうる。検査キット２３１は、ＤＮＡまたは疾患検査キットでありうる。ＤＮＡまたは遺伝子検査サービス２１０から収集された未加工のデータは、データレイク２４０に転送することができる。データは、次いで、データコンセントフレームワーク２５０に転送することができ、これは、データコンセントフレームワーク１４０と同様でありうる。データコンセントフレームワーク２５０を通して処理されると、図５に示されているように、情報を予測ツール５３０に転送することができる。ＣＤＰでありうる予測ツール５３０は、次いで、データを連携し、１つ以上の消費者またはユーザプロファイルを作成することができる。

ペットの品種２２１は、犬の品種、猫の品種、または任意の他のペットもしくは動物の品種を含みうる。犬の品種の幾つかの例としては、アーフェンピンシャー、アフガンハウンド、アフガンシェパード、エイディ、エアデールテリア、アクバシュ、秋田犬、アラノエスパニョル、アラスカハスキーが挙げられる。猫の品種の幾つかの例としては、アビシニアン、アエゲアン、アメリカンボブテイル、アメリカンカール、アメリカンショートヘア、アメリカンワイヤーヘア、アフロダイトジャイアント、アラビアンマウ、およびアジア猫が挙げられる。潜在的疾患２２３は、犬、猫、または任意の他のペットに特異的な疾患でありうる。例えば、犬の疾患には、肘の異常な発達、異常な眼瞼、下部腸の異常な成長、異常な健康リズム、異常な臼歯の発達、動脈と静脈との間の異常な通路、口腔と鼻腔との間の異常な通路、異常なタンパク産生、膀胱機能不全による異常な尿流出、または任意の他の犬に関連する疾患が含まれうる。猫の疾患には、例えば、異常な空洞炎症、異常な横隔膜開口、異常な眼瞼、下部腸における異常な成長、異常な心調律、動脈と静脈との間の異常な通路、猫における口腔と鼻腔との間の異常な通路、異常なタンパク質産生、膿瘍、または任意の他の猫に関連する疾患が含まれうる。

図３は、特定の非限定的な実施形態によるデータ収集または集約のためのシステムを示している。特に、図３は、ペット医療施設または病院のようなペット健康管理施設から得られた情報を示している。情報は、動物病院のＰＯＳデバイス３１０、またはペットの医療カルテもしくは記録などのペットデータへのアクセスを伴う動物病院内の任意の他のデバイスから取得することができる。動物病院のＰＯＳデバイス３１０によって収集されたまたは集約されたデータは、ペットに関連する種々の生物学的データ、身体的データ、または健康データでありうる。例えば、ペット属性３２１、所与のペットの所有者によって所有されるペットの数などの複数のペット３２２、ペットに処方される任意の薬剤、薬物、または治療などのペットの処方３２３、ペットの医療または健康診断３２４、ペットの健康記録３２５、ペットの栄養消費に関する任意の情報などのペット栄養情報３２６、ペットのアドヒアランス３２８、ウェルネスプラン３３１、および／または検査機関の診断３３２である。ペットのアドヒアランス３２８は、獣医によって処方された医療処置またはルーチンに対するペットのアドヒアランス、および／またはペットの所有者に対する行動アドヒアランスでありうる。その他の収集されるデータは、家屋情報、ＰＯＳデバイスを使用したペット購入品３２７、ＰＯＳデバイス上または動物病院に示されている広告への広告レスポンス３３０、またはクレジット、デビット、店舗クレジット、仮想通貨、オンライン支払、現金、および／またはペット保険とペットの所有者とのための共同支払であるかどうかの支払の種類３２９を含みうる。ペット購入品３２７は、例えば、ペットトリートまたはペットフード、玩具、栄養物、スナック、衣類、首輪、リーシュ、ハーネス、クレート、ケネル、アパレル、医薬品、ベッド、ノミおよびマダニ製品、ゲート、ドア、健康およびウェルネス製品、ボウル、モノのインターネットデバイス、遺伝子検査製品、保険、ウェルネスプラン、および／または追跡デバイスを含みうる。

広告レスポンス３３０は、例えば、ポストキャンペーン分析（ＰＣＡ）へのレスポンスを含みうる。特定の非限定的な実施形態では、マーケティングまたは広告キャンペーンは、広告レスポンスを使用して、ブランド認知度の構築、検討への影響、アクションおよび／またはエンゲージメントの促進に向けたキャンペーンのパフォーマンスを評価することができる。宣伝またはマーケティングキャンペーンの有効性を評価するために使用される測定基準は、例えば、コストパーバリュービュー（ＣＰＶＶ）、リーチしたターゲットオーディエンスの割合、１つ以上の異なるチャネルにわたって広告が消費者に提供される時間でありうる頻度、視聴されたビデオの割合の測定でありうるビュースルーレート、人々がコンテンツを積極的に共有する場所の測定でありうる積極的アーンドメディア、および／またはキャンペーンに関与するブランドの周囲で行われる会話の数に関連しうるブランドバズでありうる。幾つかの非限定的な実施形態では、影響を及ぼす検討および／またはアクションの促進を評価するために使用される測定基準は、例えば、品質スコア、クリックスルーレート、インプレッション、平均位置、および／またはコンバージョンレートを含むことができ、当該コンバージョンレートは、広告をクリックして、広告されたウェブサイトで目的のアクションを実行した人の数でありうる。他の非限定的な実施形態では、アクションおよび／またはエンゲージメントの促進を評価するために使用される測定基準として、例えば、総トラフィック、チャネルごとのトラフィック、所望の行動を行う前に離れる訪問者の割合でありうる直帰率、訪問者が所望の行動をどのように行ったかの定量化可能な尺度でありうるコンバージョン、またはウェブサイトに到着する訪問者から取得されたデータの質でありうるデータキャプチャが挙げられる。

ＰＯＳデバイスは、毎日の購入から収集されたデータを調整するための電子キャッシュレジスタおよび／またはソフトウェアを含みうる。小売業者は、カードリーダまたはバーコードスキャナなどのデータキャプチャデバイスのネットワークを設置することによって機能性を高めることができる。例えば、顧客またはポイントカード、電子メールアドレス、電話番号を使用することによって、または支払カード情報を通して、消費者をＰＯＳによって識別することができる。幾つかの非限定的な実施形態では、ＰＯＳデバイスを使用して、在庫および購入傾向を監視し、小売業者が在庫切れ販売などの顧客サービス問題を回避することを支援し、購入およびマーケティングを消費者行動に合わせて調整することができる。収集されたデータは、次いで、集約のためにデータレイク３４０に転送することができる。データコンセントフレームワーク３５０は、次いで、データレイク３４０から集約されたデータを受信または取得することができる。

特定の非限定的な実施形態では、図１、図２および／または図３に示されているソースのうちの１つ以上から収集されるデータは、ペットまたはペットの所有者の個人または人格識別可能情報（ＰＩＩ）を含む健康管理データでありうる。例えば、図２のＤＮＡ２２５および図３のペットの健康記録３２５は、ＰＩＩを含みうる。このＰＩＩは、データレイク１３０、２４０および３４０内のデータの集約の前または後に除去することができる。特定の実施形態では、データコンセントフレームワーク１４０、２５０および／または３５０は、収集されたまたは集約されたデータからＰＩＩを除去するために使用されるＣＤＰでありうる。例えば、消費者データは、データ／ネットワークセキュリティで制限されたアクセスを有する領域に持ち込むことができる。次いで、名前および／または住所を除去することができ、仮名識別情報を割り当てることができる。その後、消費者データを仮名識別情報とともに使用することができる。幾つかの他の実施形態では、データコンセントフレームワーク１４０、２５０、および／または３５０は、データマネジメントプラットフォーム（ＤＭＰ）でありうる。

例えば、上述したように、データコンセントフレームワーク１４０、２５０および／または３５０を使用して、収集されたまたは集約されたデータからＰＩＩを除去することができる。特定の非限定的な実施形態では、ＰＩＩは、データまたはネットワークセキュリティを使用して、マーケティング担当者またはエンティティの内部ネットワーク内など、アクセスが制限された領域に送信することができる。名前、住所、または任意の他のＰＩＩを除去することができ、仮名ＩＤを割り当てることができる。消費者データの使用は、ＰＩＩではなく仮名ＩＤを使用して行うことができる。仮名ＩＤは、次いで、例えば、ＳＨＡ－２５６暗号ハッシュアルゴリズムを使用して、１つ以上のサードパーティにマッチングさせることができる。

ダイジェストとも称されうる暗号ハッシュは、テキストまたはデータファイルのための署名のタイプでありうる。例えば、ＳＨＡ－２５６暗号ハッシュアルゴリズムは、テキストに対してほぼ一意の２５６ビット（３２バイト）署名を生成することができる。ハッシュは、特定の非限定的な実施形態では、暗号化ではなく、元のテキストに復号することができないことを意味する。元のテキストを比較するのではなく、テキストのハッシュバージョンを互いに比較することができる。

任意の他のデータは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、および／またはサードパーティデータであるかどうかにかかわらず、収集および集約することができる。データは、例えば、動物の症状、患者観察、健康レポート、検査機関結果、治療計画、栄養記録、活動ベースの情報、動物の遺伝学情報、ペットの所有者による興味に基づく読み物、ペットの所有者によるメディアエクスポージャ、ペットの所有者による購入習慣、ペットの所有者による支出、および／または所有者の保険契約を含みうる。

収集および／または集約された後、データレイク１３０、２４０および３４０内のデータは、１つ以上の属性に基づいてデータセットに分類されうる。属性とは、各データセットを記述するカテゴリまたは分類でありうる。例えば、データセットは、ペットの健康、消費者データなどのペットの所有者、犬または猫の身体的または行動的特徴、および／または任意の他の属性に起因する場合がある。健康データセットには、動物診療所および動物病院に関連する情報、例えば、消費者ペット所有権データ、診断、所与の期間における訪問数、処方、ペット身体状態スコア、猫の年齢範囲、犬の年齢範囲、猫の年齢カテゴリ、および／または犬の年齢カテゴリが含まれうる。ペットの身体状態スコアは、人間の肥満度指数のペット版でありうる。特定の非限定的な実施形態では、ペットの身体状態スコアは、獣医の専門家によって行われる痩身、低体重、理想体重、過体重、または肥満の分類を示す判定でありうる。例えば、ペットの身体状態スコアは１～５の範囲とすることができ、１（１／５）は非常に痩身であるかまたは痩身であり、２（２／５）は低体重であり、３（３／５）は理想体重であり、４（４／５）は過体重であり、５（５／５）は肥満である。別の例では、ペットの身体状態スコアは１～９の範囲とすることができ、１（１／９）は痩せこけており、２（２／９）は非常に痩身であり、３（３／９）は痩身であり、４（４／９）は低体重であり、４．５～５（４．５または５／９）は理想体重であり、６（６／９）は過体重であり、７（７／９）は重度の過体重であり、８（８／９）は肥満であり、９（９／９）は重度の肥満である。

特定の非限定的な実施形態では、１／５または１／９のスコアは、肋骨、背骨、もしくは骨盤の骨が突出しているペット、筋肉量の減少が示されておりかつ／または重度の腹部しわおよび劇的なウエストラインを有するペットに割り当てることができる。１．５／５または２／９は、肋骨、背骨または骨盤の骨を視認でき、筋肉量のわずかな減少のみ、および／または重度のウエストラインおよび腹部しわを有するペットに割り当てることができる。２／５または３／９のスコアは、容易に触診されある程度視認できる肋骨、骨盤または背骨、および／または重度のウエストラインおよび腹部しわを有するペットに割り当てることができる。２．５／５または４／９のスコアは、容易に触診されるが視認できない肋骨、骨盤、または背骨、および／または明らかなウエストラインおよび腹部しわを有するペットに割り当てることができる。３／５または５／９のスコアは、肋骨、骨盤または背骨が触診可能であり、脂肪被覆の薄い層を有し、ウエストラインおよび腹部しわが明らかであるが、より緩やかな曲線を有して重度ではなく、かつ／または後脚の前に最小限の腹部脂肪褥を有するペットに割り当てることができる。３．５／５または６／９のスコアは、肋骨、背骨または骨盤上にわずかな脂肪層を有し、その触診がより困難であって、腹部しわは存在するが最小であり、ウエストラインは視認できるが顕著ではなく、かつ／または最小限の脂肪褥を有するペットに割り当てることができる。４／５または７／９のスコアは、肋骨が、感知に指の圧力を必要とする重い脂肪層で覆われている、背骨または骨盤の感触を得ることが困難である、ウエストラインが明らかでない、腹部しわがわずかに見える、かつ／または腹部の脂肪褥が中程度であるペットに割り当てることができる。４．５／５または８／９のスコアは、厚い脂肪層で覆われ、極度の圧力で触診可能であり、かつ／または腹部しわまたはウエストラインがない肋骨、骨盤および背骨に割り当てることができる。５／５または９／９のスコアは、厚い脂肪層の下で触診不可能な肋骨および背骨、腹部の膨張が下方に突出（これは腹部しわの逆でありうる）しており、外向きまたは突出するウエストライン、脚、顔または骨盤を覆う尾頭上の脂肪沈着、および／または広範な腹部脂肪褥および垂れ下がった腹部に割り当てることができる。幾つかの非限定的な実施形態では、４．５または７／９のＢＣＳは、３０％の体脂肪、または任意の他の体脂肪率に相関しうる。

犬のライフステージとも称される犬の年齢範囲は、若年（５歳以下）、中年（５歳超かつ９歳以下）、高齢（９歳超１３歳以下）、および超高齢（１３歳超）に分類することができる。幾つかの他の非限定的な実施形態では、犬のライフステージは、子犬（生殖成熟までの新生児）、年少（生殖成熟、まだ成長中）、成犬（成長完了、構造的および社会的に成熟）、成熟（中年から予想寿命の最後の約２５％まで、これは品種の予想半減期前後の時間枠でありうる）、高齢（成熟から予想寿命まで、予想寿命の最後の約２５％）、および／または老齢（予想寿命以降）として分類されうる。猫のライフステージとも称される猫の年齢範囲は、子猫（出生～６ヶ月）、若年（７ヶ月～２歳）、初生（３歳～６歳）、成熟（７歳～１０歳）、高齢（１１歳～１４歳）、および老齢（１５歳超）でありうる。訪問回数の所与の期間は、３ヶ月、６ヶ月、１２ヶ月、２４ヶ月、３６ヶ月、または０～１４４ヶ月の範囲の任意の他の期間でありうる。特定の非限定的な実施形態では、子猫は０カ月～６ヶ月であり、若年は６ヶ月～２年であり、初生は３年～６年であり、成熟は７～１０年であり、かつ／または高齢は１１年以上でありうる。

ペット所有権データセットは、ペットの所有者に関連する任意の情報、例えば所与のペットの所有者によって所有される猫または犬の数を意味する猫または犬の所有権数、所有者の年齢、任意の他の消費者関連データ、またはペットの所有者に関連する任意の他の人口統計情報を含みうる。消費者関連データは、例えば、世帯収入、住宅所有権、消費習慣、地理位置情報、ライフスタイル属性、気象パターン、環境データ、および／または世帯購入習慣を含みうる。幾つかの非限定的な実施形態では、犬または猫のデータセットの身体的または行動的特徴は、例えば、活動データ、毎日の引掻き時間、栄養消費、バイオノミクスデータ、ならびに／または遺伝学データおよび位置データを含みうる。１つ以上のデータベースは、部分的な重複を含んでもよく、これは、複数のデータベースに含まれる幾つかの共通データが存在しうることを意味する。

Ｃ．データの連携、およびオーディエンスまたは製品の予測
上述したように、特定の非限定的な実施形態では、データの連携は、アイデンティティ解決を使用して実行しまたは行うことができる。アイデンティティとは、１つ以上のユーザ機器またはデバイスにわたって収集された消費者の匿名プロファイルを指しうる。例えば、個人のアイデンティティを構築することは、ラップトップブラウザ、携帯電話、電子メールサブスクリプション、および／またはオフライン購入から収集されたデータをプールに組み合わせることを含みうる。この場合、組み合わされたデータは、マーケティング担当者、またはアイデンティティへのアクセスを伴う任意の他のエンティティもしくは人物が、消費者の識別情報へのアクセスを有しないように、匿名化することができる。個人識別情報は、例えば、氏名、電子メールアドレス、電話番号、住所などである。幾つかの非限定的な実施形態では、消費者の性別、年齢、場所、および／または購入もしくは閲覧活動などの消費者に関連する他の情報を、アイデンティティの一部として含めることができ、これは、マーケティング担当者またはアイデンティティへのアクセスを伴う任意の他のエンティティもしくは人物によって精査することができる。

アイデンティティ解決は、全ての情報を１つのプロファイルにコンパイルすることでありうる。例えば、アイデンティティ解決は、消費者が１つのブラウザ上でビジネス活動を行うが、第２の異なるブラウザ上で個人ショッピングなどの個人活動を行っていることを示すことができる。さらに別の例では、アイデンティティ解決は、消費者のモバイルデバイスが、より多くのデータを含むこと、または消費者が好むテレビ番組もしくは消費者が１つ以上のインターネットブラウザで検索する個人的な商品など、仕事以外の時間の間の消費者の習慣をより良く反映することを示すことができる。アイデンティティ解決は、マーケティング担当者、またはアイデンティティ解決へのアクセスを有する任意の他のエンティティもしくは人物に、消費者の全体像を提供する。したがって、アイデンティティ解決は、複数のプラットフォームおよび／またはデバイスからの多くの異なる識別子を接続し、人物ベースのターゲティング、パーソナライズ、または測定を可能にしうる。幾つかの非限定的な実施形態では、アイデンティティ解決は、リアルタイムで構築または集約することができる。

他の非限定的な実施形態では、データの連携は、アイデンティティ解決を使用するのではなく、デバイスＩＤ連携に基づいて実行されうる。デバイスＩＤ連携は、ペットケアＩＤなどのクッキーＩＤのリストを、広告識別子（ＩＤＦＡ：Identifier for Advertiser）またはＧｏｏｇｌｅもしくはＡｎｄｒｏｉｄ広告ＩＤ（ＧＡＩＤ：Google or Android advertising identification）などの１つ以上のモバイルデバイスＩＤにマッチングさせることができる。確率的デバイスグラフは、デバイスＩＤ連携の一部として使用することができる。幾つかの非限定的な実施形態では、決定性グラフを使用して、複数のプロバイダから取得され、同じＩＤにインデックス付けされたマッチングを行うことができる。確率的グラフおよび決定性グラフの両方がデバイスリンクを示した場合、デバイスＩＤリンクは、真陽性であるか、または正確なマッチングであると言える。

幾つかの非限定的な実施形態では、確率的グラフは、同様のデバイスリンクを示す決定性グラフなしにリンクを示すことができる。かかる実施形態は、決定性グラフがリンクに含まれる１つ以上のデバイスＩＤを認識していないときに発生しうる。決定性グラフが１つ以上のデバイスＩＤを認識できない場合、リンクの正確性は未知であると見なすことができ、デバイスＩＤ連携分析から除外することができる。他の非限定的な実施形態では、決定性グラフは、１つ以上のデバイスＩＤを認識することができるが、１つ以上のデバイスＩＤは、確率的グラフにおいて連携されているものとして示されているＩＤ以外のＩＤに連携されうる。これらの他の実施形態は、不正確なマッチングまたは偽陽性として知られている。リンクが確率的グラフにも決定性グラフにもない場合、そのリンクは潜在的リンクと称されうる。潜在的リンクは、真陰性としてカウントされうるか、またはプロセスもしくは分析の一部としてカウントされない場合がある。

特定の非限定的な実施形態では、決定性グラフは、２つ以上のデバイス間のリンクを示すことができるが、確率的グラフは、２つ以上のデバイス間の同様のリンクを示さない。確率的グラフが、決定性グラフにおいて知られているデバイスＩＤのうちの少なくとも１つを認識していないとき、リンクは未知であると見なされうる。一方、確率的グラフが１つ以上のデバイスを認識しているが、単にデバイスを連携することに失敗したとき、リンクは偽陰性と見なされうる。

上記の量が識別されると（例えば、真陽性、偽陰性、偽陽性、または未知のリンク）、デバイスＩＤ連携の精度およびリーチを計算することができる。精度とは、例えば、真陽性対全陽性の比率でありうる。これは、（真陽性／（真陽性＋偽陽性））の式を使用して計算することができる。リーチは、例えば、全ての真のリンクに対する真陽性の割合でありうる。これは、（真陽性／（真陽性＋偽陰性））の式を使用して計算することができる。上記の式を使用して計算された精度および／またはリーチの測定値は、真の統計値の下限でありうる。例えば、計算された精度は約９０％であり、リーチは約７５％でありうる。別の例では、精度は約６５％～約９７％の範囲であり、リーチは２０％～８０％の範囲でありうる。精度を約２～３％増大させると、リーチを約５０％減少させることができる。

幾つかの非限定的な実施形態では、連携は、消費者のマルチタッチポイントを関連付けることまたは集約することを含みうる。例えば、１人の消費者が、個人の電子メールアドレスおよび企業の電子メールアドレスなどの２つの電子メールアドレスを有する場合がある。２つの電子メールアドレスを連携するために、消費者データベース企業からの情報またはデータを使用することができる。次いで、消費者のフルネーム、物理的な住所、および／または電子メールアドレスを、１つのプロファイルまたはアイデンティティ解決に連携することができる。プロファイルまたはアイデンティティ解決はまた、消費者の他の属性、例えば、郵送先住所、電話番号、携帯電話番号、ペット属性、性別、および／または任意の他の属性を含みうる。

図４は、特定の非限定的な実施形態による連携システムを示している。特に、図４は、データレイク１３０、２４０および３４０と同様でありうるデータレイク４１０と、データコンセントフレームワーク１４０、２５０および３５０と同様でありうるデータコンセントフレームワーク４２０とを含みうる。１つ以上のデータセットに含まれるデータは、ペットの健康管理プロファイルを作成するために利用することができる。プロファイルは、ペットについて既知の任意の属性を使用して作成することができる。例えば、プロファイルは以下の情報を含みうる。

任意の既知のＣＤＰまたはデータマネジメントプラットフォーム（ＤＭＰ）を使用して、ペットの１つ以上のデータセットおよび／または健康管理プロファイルを作成することができる。ペットの１つ以上のデータセットおよび／または健康管理プロファイルを作成することは、１つ以上のソースまたは１つ以上のデータセットからの集約されたデータを連携することを含みうる。健康管理プロファイルは、ペットの１つ以上の健康管理のニーズを含みうる。例えば、所与のペットの健康管理プロファイルは、ペットが歯の問題または歯の衛生不良を有していることを示しうる。予測ツール４３０を使用することは、ペット用品を予測し、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立ちうる。例えば、予測ツール４３０は、特定のペット用チュアブルがペットの歯の問題を改善し、解決し、または対処するのに役立ち、これによりペットの健康管理のニーズを満たしうると判定することができる。別の例では、予測ツール４３０は、１つ以上の属性に基づいてサービス、製品、医薬品を決定するのに役立ちうる。特定の非限定的な実施形態では、予測ツールは、人工知能または機械学習アルゴリズムを利用することができる。

幾つかの非限定的な実施形態では、予測ツールは、機械学習のための勾配ブースティングと称される方法またはプロセスを利用することができる。方法またはプロセスは、ペット追跡データなどの単一のセクタデータで開始することができる。次いで、１つ以上の決定木を含む決定木学習を使用して、複数のシナリオをモデル化し、１つの計算方法を別の計算方法と段階的に比較することができる。例えば、ペットの動きのデータに基づいて、ペットが活動レベルをサポートするためにより良い栄養食品を使用できるかどうかを判定することができる。変化を作成した後、経験的リスク最小化（ＥＲＭ：Empirical Risk Minimization）を使用してモデルを検証することができる。ＥＲＭは、そのパフォーマンスに理論的限界を与えるために使用される学習アルゴリズムのファミリを定義することが可能な統計的学習理論でありうる。ＥＭＲの式は、ｉｄ特徴ｘ_ｊおよびラベルｙ_ｊのデータセットを用いて、次式

を使用して導出することができる。他の非限定的な実施形態は、分類ツリー、回帰ツリー、ブーストされたツリー、またはブートストラップされた集合などの１つ以上の分析モデルを利用することができる。

特定の非限定的な実施形態では、予測ツール４３０は、広告４３１、メディアエクスポージャ４３３、製品購入４３５、広告レスポンス４３２、および／またはレスポンス無し４３４を考慮することができる。レスポンス無し４３４は、消費者が反応しなかったことおよび／または測定すべきデータポイントを提供しなかったことを意味しうる。例えば、広告エクスポージャまたはペットケア用品の店舗購入などの時系列データを入力することができる。このデータに基づいてモデルを実行し、顧客に提供する次善の製品を決定することができる。次に、検査またはモデリングを別のサンプルに対して実行して、時系列データなしでパフォーマンスを再現できるかどうかを判定することができる。例えば、単一のシナリオに関して、メディアエクスポージャ＋製品購入は、購入の予測において９０％の信頼度をもたらすことができ、メディアエクスポージャ＋製品購入＋広告レスポンスは、購入の予測において９３．２％の信頼度をもたらすことができ、かつ／またはメディアエクスポージャ＋製品購入＋広告レスポンス＋製品購入は、購入の予測において９３．７％の信頼度をもたらすことができる。ただし、異なる点のデータ入力を伴う複数のシナリオに関して、製品購入は、購入の予測において７０％の信頼度をもたらすことができ、製品購入＋広告レスポンスは、購入の予測において９３．１％の信頼度をもたらすことができ、かつ／または製品購入＋広告レスポンス＋製品購入は、購入の予測において９３．４％の信頼度をもたらすことができる。

製品購入４３５および広告レスポンス４３２は、ペットの所有者の過去の行動を含みうる。これらの１つ以上の入力は、ペットプロファイルからのデータとともに、予測ツール４３０によって処理され、ペットの健康管理のニーズを満たすことに役立つペット用品またはサービスを決定することができる。換言すれば、予測ツール４３０は、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品またはサービスを予測するだけでなく、所与のペットの所有者の購買行動も予測することができる。幾つかの非限定的な実施形態では、予測ツール４３０を使用して、ペット用品を広告または提供するオーディエンスを決定することもできる。

図５は、特定の非限定的な実施形態による、集約および連携のためのシステムまたは方法を示している。特に、ステップ５１０において、データを１つ以上のソースから収集し、データレイクに集約することができる。この場合、集約されたデータ内に含まれるＰＩＩをクリーニングすることができ、これは、ＰＩＩをデータから除去または分離できることを意味する。幾つかの非限定的な実施形態では、クリーニングされたデータは、属性に基づいて１つ以上のデータセットにソートすることができる。次いで、１つ以上のデータセット内のソートされたデータに基づいて、ペットプロファイルを作成することができる。ＥｐｓｉｌｏｎなどのＣＤＰを使用して、集約されたデータからＰＩＩをクリーニングし、ペットプロファイルを作成し、かつ／または１つ以上のデータセットをソートすることができる。ステップ５２０に示されているように、集約されたデータは、統一された閾値または標準レベルの品質にクリーニングおよび／または再フォーマットすることができる。データにつき集約、クリーニング、ソートおよび／またはペットプロファイルの作成のうちの少なくとも１つが行われた後、ステップ５３０に示されているように、データを連携または接続することができる。データを解析モデルに連携または接続して、関連するまたは関係のあるタスクを実行することができる。例えば、マーケティングエンジンは、品種情報を利用することができるが、ペットの薬学的属性は関連しない。別の例では、サポートサイエンスは、栄養データではなく、遺伝学診断および検査機関の診断を考慮することができる。ステップ５４０において、連携されたデータを分析して、ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立ちうる収集されたまたは集約されたデータに基づいて、ペット用品を予測することができる。特定の非限定的な実施形態では、データは、ＤＭＰで分析することができる。ステップ５５０および５６０では、ペット用品の広告は、ペットの所有者またはオーディエンス会員をターゲットとするディスプレイまたはグラフィックユーザインタフェース上に示すことができる。幾つかの非限定的な実施形態では、ステップ５５０または５６０は、リアルタイム入札を含む、デジタルサイドプラットフォーム（ＤＳＰ）の使用を含みうる。ステップ５５０が分析的ユースケース配信を含むことができる一方で、ステップ５６０はペットの所有者または任意の他のターゲットオーディエンスに広告を配信することを含みうる。例えば、ステップ５５０は、出力が集約されることのない要約形式でありうるので、関連する可能性がある。ステップ５６０は、他の仮名識別情報とマッチングする仮名識別情報レベルに分解することができる。

図６Ａは、特定の非限定的な実施形態による、集約および連携のためのシステムまたは方法を示している。特に、図６Ａは、ファーストパーティデータに基づくターゲティングプロセスを示している。ファーストパーティデータは、例えば、健康または位置追跡デバイス１１０、ＤＮＡまたは遺伝子検査２１０、動物病院のＰＯＳデバイス３１０、および／または任意の他のファーストパーティソースから収集することができる。特定の非限定的な実施形態では、サードパーティデータまたはセカンドパーティデータを使用して、ファーストパーティデータに付随させることもできる。ステップ６１０に示されているように、ファーストパーティデータを抽出、集約、および／またはマッピングすることができる。データは、例えば、毎時間、毎日、毎週および／または毎月など、離散的に抽出することができる。ステップ６１１では、データを集約し、データセットにソートすることができ、かつ／またはペットまたはペットの所有者プロファイルを作成することができる。幾つかの非限定的な実施形態では、ステップ６１１は、ＣＤＰによって行うことができる。例えば、ステップ６１１に示されているように、ハッシュ化された電子メール、デバイスＩＤ、および／または任意の他の方法をマッチングさせることによって、データセットをマッチングさせることができ、かつ／またはペットもしくはペットの所有者プロファイルを作成することができる。特定の実施形態におけるペットまたはペットの所有者プロファイルは、ペットケア識別子と称されうる。

ステップ６１２において、ペットケアＩＤは、クッキーもしくはデバイスＩＤおよび／またはＤＭＰとマッチングさせることができる。換言すれば、ステップ６１２は、データでＤＭＰを更新するために使用されうる。ステップ６１３において、ＤＭＰはデータオーディエンスの作成を可能にしうる。次いで、ステップ６１４に示されているように、ペット用品の広告をデータオーディエンスに提供または送信することができる。ターゲットオーディエンスは、広告を見る、読む、または視聴することにとって最良であるように選択されたオーディエンスでありうる。オーディエンスは、広告されたペット用品が関連しうるペットの所有者または任意の他のメンバを含みうる。特定の非限定的な実施形態では、ステップ６１５は、ハッシュ化された電子メールをソーシャルネットワーキングサイトおよび／または検索エンジンにアップロードさせることによるマッチングを示すことができる。次いで、広告は、ソーシャルネットワーキングサイトおよび／または検索エンジンを介して配信することができる。

図６Ｂは、特定の非限定的な実施形態による、集約および連携のためのシステムまたは方法を示している。特に、図６Ｂは、図５および図６Ａに示されるシステムまたは方法の有効性を測定するためのシステムまたは方法を示している。ステップ６２０において、検索エンジンおよび／またはソーシャルメディアネットワークは、図５および図６Ａにおいてエクスポージャと称されるペット用品広告に関する測定値または測定基準を収集することができる。測定値および／または測定基準は、ステップ６２１で集約され、データレイク６２２に転送されうる。データレイク６２２は、データレイク１３０、２４０、３４０および４１０と同様でありうる。特定の非限定的な実施形態では、ステップ６３０に示されているように、エクスポージャファイルの月次アップロードを送信することができる。エクスポージャファイルは、典型的にはパブリッシャまたはメディアエンティティによって報告されうる広告キャンペーンからの非集約イベントレベルデータでありうる。データは、例えば、要求を行うユーザのアドレスを表すインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、ブラウザに関する特定の識別情報を提供するブラウザによってサーバに送信されるテキストストリングであるユーザエージェント、エクスポージャの時間、エクスポージャの日時、広告コンテンツ、パブリッシャ、パブリッシャサイト上に配置される広告の位置を識別可能な広告ユニット、それぞれの顧客キャンペーンもしくはクリエイティブを識別することができるライン商品、ＩＤ分類、および／またはそのイベントに関連する他の情報を含みうる広告サーバログから収集可能な未加工のデータでありうる。他の測定は、ポップアップブロッカ、非フラッシュブラウザ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ無効化または不能化ブラウザ、広告ブロッキングソフトウェア、画像レンダリング無効化、および／またはオートリフレッシュを含みうる。

ステップ６３１では、エクスポージャファイルは、ＣＤＰを介して、クッキーまたはデバイスＩＤとマッチングさせることができる。ＣＤＰから、マッチングし、更新されたデータを、データレイク６２２と同様でありうるデータレイク６３２に送信することができる。

図７は、特定の非限定的な実施形態による集約および連携のためのシステムまたは方法を示している。図７は、データを取り込み、分類し、ハンドリングデータを処理し、次いで、これらの作成されたオーディエンスを展開するためのシステムを概説している。特に、図７は、既知のデータ７１０および未知のデータ７２０の使用を示している。既知のデータ７１０は、販売、サービス、マーケティング、商取引、および／または任意の他の外部データを含みうる。未知のデータ７２０は、ウェブ、モバイルアプリケーション、モノのインターネット（ＩＯＴ）、メディア情報、および／または任意のセカンドパーティもしくはサードパーティの情報を含みうる。既知のデータ７１０および未知のデータ７２０は、収集され、ペットアクティベーションプラットフォーム７３０に送信されうる。ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、図１～図４に示されるコンセントフレームワーク１４０、２５０、３５０および４２０と同様でありうる。幾つかの非限定的な実施形態では、ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、クラウドベースでありうる。ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、地域に関係なくデータプライバシーおよびデータ保護の範囲内で既に準拠している情報を使用することができる。これに代えてまたはこれに加えて、ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、デジタルマーケティングを通して、既知および／または未知の顧客のためのターゲットオーディエンスを支援することができる。ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、１人以上の顧客のためにパーソナライズされうるデジタル体験のために使用することができる。他の非限定的な実施形態では、ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、サードパーティ広告プラットフォームと接続するために使用することができる。

特定の非限定的な実施形態では、統一データマネジメントプラットフォーム（ＵＤＭＰ）とも称されるＤＭＰは、異種のソースに由来する大きなデータセットを収集および／または分析するための集中システムでありうる。ペットアクティベーションプラットフォーム７３０は、例えば、ＤＭＰでありうる。ＤＭＰは、一貫した、正確な、および／またはタイムリーなデータを１人以上のユーザに提供する、開発と配信を組み合わせた環境を作成できる。上述したように、最も単純なＤＭＰは、多くのシステムからデータをインポートすることができ、かつ／またはマーケティング担当者およびパブリッシャが一貫した形でデータを閲覧することを可能にするＮｏＳＱＬデータベース管理システムでありうる。他のＤＭＰは、例えば、データ管理技術およびデータ分析ツールを組み合わせて単一のソフトウェアスイートにすることができ、このソフトウェアスイートは、直観的なまたはナビゲートしやすいエグゼクティブダッシュボードを含みうる。

ＤＭＰを使用して、内部ソースおよび外部ソースの範囲から構造化データおよび／または非構造化データを収集し、かつ／またはデータを統合および記憶することができる。また、ＤＭＰを使用して、マーケティングおよび／または広告キャンペーンにデータドライバインサイトを提供するように、データを分析または編成することができる。例えば、データマネジメントプラットフォームに組み込まれたデータは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、および／またはサードパーティデータでありうる。サードパーティデータは、企業自身のデータおよびパートナーデータの穴を埋めるために使用することができる。特定の非限定的な実施形態において、当該分野で公知の任意のＤＭＰが使用されうる。

ステップ７４０において、データをパーソナライズすることができる。これは、ペットプロファイルを作成することができ、オーディエンスを決定することができ、かつ／またはペットの健康管理のニーズを予測することができることを意味する。ペットの健康管理のニーズに部分的に基づいて、広告は、ステップ７５０に示されているように、既知の電子メール、モバイルデバイス、検索エンジン、ソーシャルネットワークに、かつ／またはショートメッセージサービスを介して、ペットの所有者にプッシュすることができる。これは、既知のアクティベーションと称されうる。これに代えてまたはこれに加えて、広告は、未知のアクティベーションをターゲティングすることができる。未知のアクティベーションは、例えば、検索広告、オンサイト広告、オフサイト広告、ソーシャルネットワーク広告、および／または指定されたペットケアウェブサイトもしくはアプリケーションでありうる。ステップ７６０において、広告に関連する測定値および／または測定基準を収集および／または送信することができる。

特定の非限定的な実施形態では、広告は、例えば、インタラクティブ広告局（ＩＡＢ）規格に準拠することができる。広告は、例えば、固定サイズ広告、フレキシブルサイズ広告、ネイティブ広告、および／または軽量の広告でありうる。広告は、種々のサイズを有することができ、サイズは、広告が占有しうるディスプレイ上のピクセルの数に基づきうる。ピクセルサイズは、例えば、ビルボードサイズ、スマートフォンバナーサイズ、リーダーボードサイズ、ポートレートサイズ、超高層ビルサイズ、またはフィーチャーフォンの小型バナー、中型バナー、もしくは大型バナーでありうる。

Ｄ．本明細書に記載の方法およびシステムの結果
図８は、特定の非限定的な実施形態によるグラフを示している。特に、図８は、上述した特定の実施形態の日次インプレッションおよび／またはパフォーマンスを示すことができる。図８に示されているように、日次インプレッショングラフは、ＸＹＺ８１０、ペットケア８２０、および予測ペットケア８３０に関連する情報を含む。ＸＹＺ８１０は、例えば、特定のペット関連製品を購入したオーディエンスの集合から構築可能な購入ベースのターゲティングオーディエンスでありうる。ペット関連製品は、例えば、食料品店、ドラッグストア、量販店、電子商取引店、および／またはペット専門店で購入することができる。特定の非限定的な実施形態では、ＸＹＺ８１０は、サードパーティのオーディエンスパートナーおよび／またはオーディエンスターゲティング結果を毎日示すことができ、広告に対するビューアブルインプレッションの総数を示す。ペットケア８２０は、オーディエンスターゲティングを達成するための集合的オーディエンスおよび／または広告に対する日次ビューアブルインプレッションの総数を示すことができる。予測ペットケア８３０は、ベースオーディエンスに類似するオーディエンスを含むように拡張されたオーディエンスターゲティングを達成するための集合的オーディエンスを示すことができる。この線は、広告に対する日次ビューアブルインプレッションの総数を表すことができる。

幾つかの非限定的な実施形態では、予測ペットケア８３０は、図１～図７で使用されているシステムまたは方法に基づいて日次インプレッションを示すことができる。図８に示されているように、予測ペットケア８３０は、ペットケア８２０よりも多くの日次インプレッションを受け取ることができる。さらに、図８はまた、ＸＹＺ８１０、ペットケア８２０、および予測ペットケア８３０の現在までのパフォーマンスを示す棒グラフを示すことができる。ＸＹＺ８１０、ペットケア８２０、および予測ペットケア８３０のビューアビリティは、それぞれ、７８．７０％、８０．３０％、および７７．９６％でありうる。一方、ＸＹＺ８１０、ペットケア８２０、および予測ペットケア８３０の総コンバージョン／マッチしたインプレッション（ＶＣＲまたはＣＶＲ）は、それぞれ７１．６％、７５．８％、および７５．７％でありうる。これは、図１～図７に示されているシステムまたは方法が、過去に使用されたシステムに対して非常に大きな利点を有する重要な技術的改善を提供することを示す。

Ｅ．本明細書に記載の方法のフローチャート
図９は、特定の非限定的な実施形態によるフローチャートを示している。特に、図９は、ペットの健康管理のニーズを満たすために図５～図７に示されているシステムによって実行される方法９０００を示している。ステップ９１０において、システムは、１つ以上の異種のデータソースからデータを収集することができる。１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院のＰＯＳデバイスを含みうる。データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含みうる。収集されたデータは、ペットの健康情報を含みうる。ステップ９２０では、方法は、データレイク内の１つ以上の異種のソースから収集されたデータを集約することを含みうる。方法はまた、ステップ９３０に示されているように、データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去することを含みうる。特定の非限定的な実施形態では、方法は、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることを含みうる。１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含みうる。

幾つかの非限定的な実施形態では、方法は、１つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットすることを含みうる。ステップ９４０では、方法は、ペットまたはペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることを含みうる。方法は、ステップ９５０で、１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成することを含みうる。ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品は、ステップ９６０で決定することができる。集約すること、消去すること、ソートすること、作成すること、および決定することは、ＣＤＰまたはＤＭＰによって実行することができる。他の非限定的な実施形態では、方法は、ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測することを含みうる。ターゲットオーディエンスは、ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含みうる。決定することまたは予測することは、ターゲットオーディエンスを予測するため、またはペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するための機械学習アルゴリズムを使用することができる。

特定の非限定的な実施形態では、方法は、ステップ９７０に示されているように、ペット用品の広告を用いてペットの所有者をターゲティングすることを含みうる。方法はまた、ステップ９８０に示されているように、端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、ペット用品の広告またはオファーをペットの所有者に対して表示することを含みうる。

Ｆ．本明細書に記載のシステムおよび装置の図
図１０は、特定の非限定的な実施形態によるシステム１０００の図を示している。特に、特定の非限定的な実施形態は、分散リソースを含むことができ、当該分散リソースは、図１～図７において上述した収集、処理、送信、または記憶のいずれかを実行するように構成された１つ以上のハードウェアまたはクラウドサーバを含みうる。例えば、開示される主題の一実施形態では、システム１０００が提供される。システム１０００は、１つ以上の構成要素、例えば１つ以上のソース、データレイク、データコンセントフレームワーク、および／または予測ツールからデータを収集可能な１つ以上のサーバを含みうる。図１０の実施形態を参照すると、限定ではなく例示の目的で、システムは、１つ以上の個々のサーバ１２００、１３００、１４００からデータを収集する中央サーバ１１００を含みうる。特定の実施形態では、中央サーバ１１００は、他の利用可能なコンピューティングデバイスの中でも、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、クラウドベースのコンピューティングデバイスを含みうる。幾つかの実施形態では、中央サーバ１１００は、複数のコンピュータを含みうる。

さらに、特定の実施形態では、１つ以上の個々のサーバ１２００、１３００、１４００は、他の利用可能なコンピューティングデバイスの中でも、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、クラウドベースのコンピューティングデバイスを含みうる。この非限定的な実施形態では、個々のサーバ１２００、１３００、１４００は、検査されたペット用品のデータを処理するために使用される１つ以上の分散リソース１２１０～１２３０、１３１０～１３３０、および１４１０～１４３０からそれぞれデータを収集することができる。分散リソース１２１０～１２３０、１３１０～１３３０、および／または１４１０～１４３０は、任意の撮像センサまたは非撮像センサでありうる。リソースまたはホスト名、プロセッサアーキテクチャ（すなわち複数のコア）、および／またはリソースの場所を含むリソース識別情報などであるがこれらに限定されない静的データに加えて、リソースから収集されるデータは、他の測定可能な情報の中でも、メモリ使用量および／または可用性（ＧＢ）、ＣＰＵ速度（ＭＨｚ）、ならびにリソースが利用可能または実行中である時間などの開始および終了時間を含みうる。

図１０の実施形態では、限定ではなく例示の目的で、収集されたデータは、システム１０００の処理サーバ１６００などの少なくとも処理構成要素によって処理することができ、当該処理構成要素は、１つ以上のリソースから受信されたデータを収集、分析、処理、および／または記憶するための論理を用いて構成される。特定の実施形態では、処理サーバ１６００は、他の利用可能なコンピューティングデバイスの中でも、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、クラウドベースのコンピューティングデバイスを含みうる。処理サーバは、１つ以上の他のサーバ内に含まれる１つ以上のプロセッサを含みうるか、または代替として、図１０の実施形態において破線で描写されているように、例えば、中央サーバ１１００などの別のサーバから情報を受信し、そこに情報を伝送するように構成されたスタンドアロン型構成要素でありうる。

収集されたデータに基づいて、システム１０００は、ペット用品広告を使用して、オーディエンスおよび／またはペットの所有者をターゲティングすることができる。広告は、端末デバイス１５００上でペットの所有者またはオーディエンス会員によって見ることができる。端末デバイス１５００は、ＰＣ、ワークステーション、ユーザ機器、および／またはモバイルデバイスを含みうる。したがって、幾つかの実施形態では、広告は、グラフィカルユーザインタフェースのユーザインタフェース上に表示することができる。

限定ではなく例として、一実施形態では、ペットの１本以上の歯に関連するデータは、１つ以上の個々のサーバ１２００、１３００、１４００によって、分散リソース１２１０～１２３０、１３１０～１３３０、１４１０～１４３０から収集することができ、個々のサーバ１２００、１３００、１４００上のファイルに収集および記憶することができる。ファイルは、フラットファイル、データベースファイル、マークアップ言語ファイルなどの複数のファイルタイプのいずれかでありうる。本明細書で説明される実施形態の中央サーバ１１００は、個々のサーバ１２００、１３００、１４００からそれぞれ収集されたデータの２つ以上のバッチファイル転送を受信することができる。したがって、個々のサーバ１２００、１３００、１４００は、メモリ構成要素とファイル転送技術とを用いて、データを管理しかつネットワーク（図示せず）を介してこれを中央サーバに送信するように具体的に構成されうる。

図１１は、特定の非限定的な実施形態による装置またはシステム１１１０の図である。特定の実施形態では、１つ以上のコンピュータシステム１１１０は、図１～図９に示すステップなど、本明細書で説明または図示した方法の１つ以上のステップを実行することができる。幾つかの実施形態では、１つ以上のコンピュータシステム１１１０は、本明細書に説明または図示されたサーバおよび／またはコンピューティングデバイスの機能性を提供する。特定の実施形態では、１つ以上のコンピュータシステム１１１０上で実行されるソフトウェアは、本明細書で説明または図示された１つ以上の方法の１つ以上のステップを実行するか、または本明細書で説明または図示された機能を提供する。特定の実施形態は、１つ以上のコンピュータシステム１１１０の１つ以上の部分を含む。本明細書では、コンピュータシステムへの言及は、必要に応じて、コンピューティングデバイスを包含することができ、逆もまた同様である。さらに、コンピュータシステムへの言及は、必要に応じて、１つ以上のコンピュータシステムを包含することができる。コンピュータシステム１１１０は、ペットの所有者および／またはオーディエンス会員がペット用品の広告を見ることを可能にする１つ以上のモニタ、ディスプレイ、および／またはグラフィカルユーザインタフェースを含みうる。

本開示は、任意の適切な数のコンピュータシステム１１１０を企図する。本開示は、任意の適切な物理的形態をとるコンピュータシステム１１１０を企図する。限定ではなく例として、コンピュータシステム１１１０は、組み込みコンピュータシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、シングルボードコンピュータシステム（ＳＢＣ）（例えば、コンピュータオンモジュール（ＣＯＭ）またはシステムオンモジュール（ＳＯＭ）など）、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップまたはノートブックコンピュータシステム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータシステムのメッシュ、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバ、タブレットコンピュータシステム、拡張／仮想現実デバイス、またはこれらのうちの２つ以上の組み合わせでありうる。必要に応じて、コンピュータシステム１１１０は、１つ以上のコンピュータシステム１１１０を含むことができ、単一型または分散型であり、複数の場所にまたがり、複数のマシンにまたがり、複数のデータセンタにまたがり、またはクラウド内に存在することができる。当該クラウドは、１つ以上のネットワーク内の１つ以上のクラウド構成要素を含みうる。必要に応じて、１つ以上のコンピュータシステム１１１０は、実質的な空間的または時間的な制限なしに、本明細書で説明または図示された１つ以上の方法の１つ以上のステップを実行することができる。限定ではなく、例として、１つ以上のコンピュータシステム１１１０は、本明細書で説明または図示された１つ以上の方法の１つ以上のステップをリアルタイムでまたはバッチモードで実行することができる。１つ以上のコンピュータシステム１１１０は、必要に応じて、本明細書で説明または図示された１つ以上の方法の１つ以上のステップを異なる時間または異なる場所で実行することができる。

特定の実施形態では、コンピュータシステム１１１０は、プロセッサ１１１２、メモリ１１１３、ストレージ１１１４、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１１５、通信インタフェース１１１６、およびバス１１１１を含む。本開示は、特定の数の特定の構成要素を特定の配置で有する特定のコンピュータシステムを説明し例示しているが、本開示は、任意の適切な数の任意の適切な構成要素を任意の適切な配置で有する任意の適切なコンピュータシステムを企図する。

特定の実施形態では、プロセッサ１１１２は、コンピュータプログラムを構成する命令などの命令を実行するためのハードウェアを含む。限定ではなく、例として、命令を実行するために、プロセッサ１１１２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ１１１３、またはストレージ１１１４から命令を取り出し（またはフェッチし）、これらを復号および実行し、次いで、１つ以上の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ、またはストレージ１１１４に書き込むことができる。特定の実施形態では、プロセッサ１１１２は、データ、命令、またはアドレスのための１つ以上の内部キャッシュを含みうる。本開示は、必要に応じて、任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを含むプロセッサ１１１２を企図している。限定ではなく例として、プロセッサ１１１２は、１つ以上の命令キャッシュ、１つ以上のデータキャッシュ、および１つ以上のトランスレーションルックアサイドバッファ（ＴＬＢ）を含みうる。命令キャッシュ内の命令は、メモリまたはストレージ１１１３内の命令のコピーとすることができ、命令キャッシュは、プロセッサ１１１２によるこうした命令の取り出しを高速化することができる。データキャッシュ内のデータは、プロセッサ１１１２で実行される命令が機能するためのメモリまたはストレージ１１１３内のデータのコピー、プロセッサ１１１２で実行される後続の命令によるアクセスのための、またはメモリもしくはストレージ１１１３に書き込むための、プロセッサ１１１２で実行された過去の命令の結果、または他の適切なデータでありうる。データキャッシュは、プロセッサ１１１２による読み出しまたは書き込み動作を高速化することができる。ＴＬＢは、プロセッサ１１１２の仮想アドレス変換を高速化することができる。特定の実施形態では、プロセッサ１１１２は、データ、命令、またはアドレスのための１つ以上の内部レジスタを含みうる。本開示は、必要に応じて、任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを含むプロセッサ１１１２を企図している。必要に応じて、プロセッサ１１１２は、１つ以上の演算論理ユニット（ＡＬＵ）を含むことができ、マルチコアプロセッサとすることができ、または１つ以上のプロセッサ１１１２を含むことができる。本開示は、特定のプロセッサを説明し例示しているが、本開示は任意の適切なプロセッサを企図する。

プロセッサ１１１２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル的に強化された回路、もしくは同等のデバイス、またはこれらの組み合わせなどの任意の計算またはデータ処理デバイスによって具現化することができる。プロセッサはまた、単一のコントローラ、または複数のコントローラもしくはプロセッサとして実装されうる。

特定の実施形態では、メモリ１１１３は、プロセッサ１１１２が実行するための命令、またはプロセッサ１１１２が動作するためのデータを記憶するためのメインメモリを含む。限定ではなく、例として、コンピュータシステム１１１０は、ストレージまたは別のソース（例えば別のコンピュータシステム８０００など）からメモリ１１１３に命令をロードすることができる。次いで、プロセッサ１１１２は、メモリ１１１３から内部レジスタまたは内部キャッシュに命令をロードすることができる。命令を実行するために、プロセッサ１１１２は、内部レジスタまたは内部キャッシュから命令を取り出し、これを復号することができる。命令の実行中または実行後に、プロセッサ１１１２は、１つ以上の結果（中間結果または最終結果でありうる）を内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込むことができる。次いで、プロセッサ１１１２は、これらの結果の１つ以上をメモリ１１１３に書き込むことができる。特定の実施形態では、プロセッサ１１１２は、１つ以上の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内またはメモリ１１１３内の命令のみを実行し、１つ以上の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内またはメモリ１１１３内（ストレージまたは他の場所とは対照的に）のデータに対してのみ動作する。１つ以上のメモリバス（それぞれアドレスバスおよびデータバスを含みうる）は、プロセッサ１１１２をメモリ１１１３に結合することができる。バス１１１１は、以下で説明するように、１つ以上のメモリバスを含みうる。特定の実施形態では、１つ以上のメモリ管理ユニット（ＭＭＵ）が、プロセッサ１１１２とメモリ１１１３との間に常駐し、プロセッサ１１１２によって要求されるメモリ１１１３へのアクセスを容易にする。特定の実施形態では、メモリ１１１３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。このＲＡＭは、必要に応じて、揮発性メモリでありうる。必要に応じて、このＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）またはスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）でありうる。さらに、必要に応じて、このＲＡＭは、シングルポートまたはマルチポートＲＡＭでありうる。本開示は、任意の適切なＲＡＭを企図する。メモリ１１１３は、必要に応じて、１つ以上のメモリ１１１３を含みうる。本開示は、特定のメモリを説明および例示するが、本開示は、任意の適切なメモリを企図する。

１つ以上のメモリ１１１３は、共有メモリ、分散メモリ、および／またはハイブリッド共有分散メモリでありうる。共有メモリアーキテクチャは、全てのノードがメモリを共有することを可能にしうるグローバルメモリ空間に基づきうる。一方、分散メモリアーキテクチャでは、プロセッサは、それ自体のメモリ、ならびに／または各計算ノードを接続するための通信ネットワークおよびプロトコルを有する。ハイブリッド共有分散メモリは、共有メモリアーキテクチャと分散メモリアーキテクチャの両方を含みうる。

特定の実施形態では、コンピュータシステム１１１０はまた、ストレージ１１１４を含むことができ、ストレージ１１１４は、データまたは命令のための大容量ストレージを含みうる。限定ではなく、例として、ストレージ１１１４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フロッピーディスクドライブ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ドライブ、あるいはこれらのうちの２つ以上の組み合わせを含みうる。ストレージ１１１４は、必要に応じて、取り外し可能または取り外し不能（または固定）媒体を含みうる。ストレージ１１１４は、必要に応じて、コンピュータシステム１１１０の内部または外部にありうる。特定の実施形態では、ストレージは、不揮発性のソリッドステートメモリでありうる。特定の実施形態では、ストレージは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含みうる。必要に応じて、このＲＯＭは、マスクプログラムＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的書き換え可能ＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、またはフラッシュメモリ、あるいはこれらのうちの２つ以上の組み合わせでありうる。本開示は、任意の適切な物理的形態をとる大容量ストレージを企図する。ストレージ１１１４は、必要に応じて、プロセッサ１１１２とストレージ１１１４との間の通信を容易にする１つ以上のストレージ制御ユニットを含みうる。必要に応じて、ストレージは、１つ以上のストレージを含みうる。本開示は、特定のストレージを説明し、例示するが、本開示は、任意の適切なストレージを企図する。

特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース１１１５は、コンピュータシステム１１１０と１つ以上のＩ／Ｏデバイスとの間の通信のための１つ以上のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。コンピュータシステム１１１０は、必要に応じて、これらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上を含みうる。これらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上は、人とコンピュータシステム１１１０との間の通信を可能にしうる。限定ではなく、例として、Ｉ／Ｏデバイスは、キーボード、キーパッド、マイクロフォン、モニタ、マウス、プリンタ、スキャナ、スピーカ、スチルカメラ、スタイラス、タブレット、タッチパネル、トラックボール、ビデオカメラ、別の適切なＩ／Ｏデバイス、またはこれらのうちの２つ以上の組み合わせを含みうる。Ｉ／Ｏデバイスは、１つ以上のセンサを含みうる。本開示は、任意の適切なＩ／Ｏデバイスおよびこのｉ／Ｏデバイスのための任意の適切なＩ／Ｏインタフェース１１１５を企図する。必要に応じて、Ｉ／Ｏインタフェース１１１５は、プロセッサ１１１２がこれらのＩ／Ｏデバイスのうちの１つ以上を駆動することを可能にする、１つ以上のデバイスまたはソフトウェアドライバを含みうる。Ｉ／Ｏインタフェース１１１５は、必要に応じて、１つ以上のＩ／Ｏインタフェース１１１５を含みうる。本開示は、特定のＩ／Ｏインタフェースを説明し、例示するが、本開示は、任意の適切なＩ／Ｏインタフェースを企図する。

特定の実施形態では、通信インタフェース１１１６は、コンピュータシステム１１１０と１つ以上の他のコンピュータシステム１１１０または１つ以上のネットワークとの間の通信（例えば、パケットベースの通信など）のための１つ以上のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定ではなく、例として、通信インタフェース１１１６は、イーサネットもしくは他の有線ベースのネットワークと通信するためのネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）もしくはネットワークアダプタ、またはＷＩ－ＦＩネットワークなどのワイヤレスネットワークと通信するためのワイヤレスＮＩＣ（ＷＮＩＣ）もしくはワイヤレスアダプタを含みうる。本開示は、任意の適切なネットワークおよびそのための任意の適切な通信インタフェース１１１６を企図する。限定ではなく、例として、コンピュータシステム１１１０は、アドホックネットワーク、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（ＭＡＮ）、またはインターネットの１つ以上の部分、あるいはこれらのうちの２つ以上の組み合わせと通信することができる。

これらのネットワークのうちの１つ以上の１つ以上の部分は、有線または無線でありうる。一例として、コンピュータシステム１１１０は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標） ＷＰＡＮなど）、ＷＩ－ＦＩネットワーク、ＷＩ－ＭＡＸネットワーク、携帯電話ネットワーク（例えば、汎欧州デジタル移動電話方式（ＧＳＭ）ネットワークなど）、もしくは他の適切な無線ネットワーク、またはこれらのうちの２つ以上の組み合わせと通信することができる。コンピュータシステム１１１０は、必要に応じて、これらのネットワークのいずれかのための任意の好適な通信インタフェース１１１６を含みうる。通信インタフェース１１１６は、必要に応じて、１つ以上の通信インタフェース１１１６を含みうる。本開示は、特定の通信インタフェースを説明し、例示するが、本開示は、任意の好適な通信インタフェースを企図する。通信インタフェースは、ペットの１つ以上の歯に関連して受信および／または送信するために使用することができる。

特定の実施形態では、バス１１１１は、コンピュータシステム１１１０の構成要素を互いに結合するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定ではなく、例として、バス１１１１は、アクセラレイテッドグラフィックスポート（ＡＧＰ）もしくは他のグラフィックスバス、エンハンストインダストリースタンダードアーキテクチャ（ＥＩＳＡ）バス、フロントサイドバス（ＦＳＢ）、ハイパートランスポート（ＨＴ）相互接続、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、インフィニバンド相互接続、ローピンカウント（ＬＰＣ）バス、メモリバス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩ－Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）バス、シリアルアドバンストテクノロジーアタッチメント（ＳＡＴＡ）バス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーションローカル（ＶＬＢ）バス、もしくは別の適切なバス、またはこれらのうちの２つ以上の組み合わせを含みうる。バス１１１１は、必要に応じて、１つ以上のバス８１２０を含みうる。本開示は、特定のバスを説明し、例示するが、本開示は、任意の適切なバスまたは相互接続を企図する。

本明細書では、１つ以上のコンピュータ可読非一時的記憶媒体は、必要に応じて、１つ以上の半導体ベースまたは他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）など）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッドハードドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピーディスク、フロッピーディスクドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュアデジタルカードまたはドライブ、任意の他の適切なコンピュータ可読非一時的記憶媒体、またはこれらのうちの２つ以上の任意の適切な組み合わせを含みうる。コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、必要に応じて、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組み合わせでありうる。

上記の実施形態は、重要な技術的な改善および利点を提供する。特に、上述した特徴は、各データベースに対して単一のアプリケーションを別々に実行するのではなく、複数のアプリケーションを同時に実行することを可能にする分類された構造へのデータの合理化を提供する。例えば、複数のアプリケーションを同時に実行することは、データ集約型またはコンピュータ集約型アプリケーションの並列処理としても知られている。並列処理は、計算集約型および／またはデータ集約型として分類することができる。データ集約型アプリケーションは、指数関数的に増大するデータ量を処理することと、タイムリーな決定を行う目的でデータ分析サイクルを大幅に低減することとを含む、２つの主要な課題に直面する。一方、計算集約型アプリケーションを使用して、計算バウンドであるアプリケーションプログラムを記述することができる。かかるコンピュータ集約的なアプリケーションは、その実行時間の大部分を、入力／出力とは対照的に計算要件に充てることができるため、少量のデータが使用される。特定の非限定的な実施形態では、アプリケーションは、データ集約型および計算集約型の両方でありうる。

データ集約型の並列処理と計算集約型の並列処理との間の分類は、グリッドコンピューティングにも関連しうる。コンピューティンググリッドは本質的にヘテロジーニアスであってよく、これは、グリッドが、広域ネットワーク通信を使用して、異なるコンピューティングノードおよび／または複数の地理的に分散されたノードを使用することができることを意味する。グリッドは、複雑な計算集約型の計算問題を解くために使用することができる。一方、データ集約型コンピューティングシステムは同種クラスタとすることができ、これは、コンピューティングクラスタ内のノードが同一であり、ノード間のローカルエリア通信を使用することができることを意味する。グリッドコンピューティングは、リソースを仮想化し、クラウドコンピューティングサービスの基礎を提供することができる。したがって、クラウドコンピューティングサービスは、データ集約型並列コンピューティングに使用することができる。換言すれば、上述した特定の非限定的な実施形態は、１つ以上のクラウドコンピュータサービスを利用することができる。１つ以上のクラウドコンピューティングサービスは、種々の並列処理負荷に適応するようにスケーリングされうる構成可能な仮想リソースの大きなプールを含みうる。この変動する処理負荷には、ビッグデータが含まれうる。

本開示の範囲は、当業者が理解するであろう、本明細書に説明または図示している例示的な実施形態への全ての変更、置換、変形、改変および修正を包含する。本開示の範囲は、本明細書で説明または図示された例示的な実施形態に限定されない。さらに、本開示は、特定の構成要素、要素、特徴、機能、動作またはステップを含むものとして、本明細書のそれぞれの実施形態を説明し、例示するが、これらの実施形態のいずれも、当業者が理解するであろう、本明細書のいずれかの場所で説明または図示された構成要素、要素、特徴、機能、動作、またはステップのいずれかの任意の組み合わせまたは順列を含みうる。さらに、特定の機能を実行するように適応化され、配置され、可能であり、構成され、使用可能にされ、動作可能であり、または動作する装置もしくはシステムもしくは装置もしくはシステムの構成要素への添付の特許請求の範囲における言及は、その装置、システム、または構成要素がそのように適応化され、配置され、可能であり、構成され、使用可能にされ、動作可能であり、または動作する限り、その装置、システム、構成要素またはその特定の機能が起動され、オンにされ、またはロック解除されるか否かにかかわらず、その装置、システム、構成要素を包含する。加えて、本開示は特定の利点を提供するものとして特定の実施形態を説明しまたは図示しているが、特定の実施形態は、これらの利点のうちのいずれも提供しないか、一部を提供するか、または全てを提供することができる。

本開示の範囲は、当業者が理解するであろう、本明細書に説明または図示している例示的な実施形態への全ての変更、置換、変形、改変および修正を包含する。本開示の範囲は、本明細書で説明または図示された例示的な実施形態に限定されない。さらに、本開示は、特定の構成要素、要素、特徴、機能、動作またはステップを含むものとして、本明細書のそれぞれの実施形態を説明し、例示するが、これらの実施形態のいずれも、当業者が理解するであろう、本明細書のいずれかの場所で説明または図示された構成要素、要素、特徴、機能、動作、またはステップのいずれかの任意の組み合わせまたは順列を含みうる。さらに、特定の機能を実行するように適応化され、配置され、可能であり、構成され、使用可能にされ、動作可能であり、または動作する装置もしくはシステムもしくは装置もしくはシステムの構成要素への添付の特許請求の範囲における言及は、その装置、システム、または構成要素がそのように適応化され、配置され、可能であり、構成され、使用可能にされ、動作可能であり、または動作する限り、その装置、システム、構成要素またはその特定の機能が起動され、オンにされ、またはロック解除されるか否かにかかわらず、その装置、システム、構成要素を包含する。加えて、本開示は特定の利点を提供するものとして特定の実施形態を説明しまたは図示しているが、特定の実施形態は、これらの利点のうちのいずれも提供しないか、一部を提供するか、または全てを提供することができる。
以下、本発明の好ましい実施の形態を項分け記載する。
実施形態１
ペットの健康管理のニーズを満たすための方法であって、
１つ以上の異種のデータソースからデータを収集するステップと、
１つ以上の異種のデータソースから収集されたデータをデータレイクに集約するステップと、
前記データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去するステップと、
前記ペットまたは前記ペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートするステップと、
前記１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成するステップと、
前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップと、
前記ペット用品の広告を用いて前記ペットの所有者をターゲティングするステップと、
を含む、方法。
実施形態２
前記方法は、
端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、前記ペット用品の広告を前記ペットの所有者に対して表示するステップ
をさらに含む、実施形態１に記載の方法。
実施形態３
前記データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１または２に記載の方法。
実施形態４
前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院の販売時点情報管理デバイスを含む、実施形態１から３までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態５
前記収集されたデータは、ペットの健康情報を含む、実施形態１から４までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態６
前記集約するステップ、前記消去するステップ、前記ソートするステップ、前記作成するステップ、および決定するステップは、消費者データプラットフォームまたはデータマネジメントプラットフォームによって実行される、実施形態１から５までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態７
前記方法は、
１つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットするステップ
をさらに含む、実施形態１から６までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態８
前記方法は、
前記ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測するステップ
をさらに含み、前記ターゲットオーディエンスは、前記ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含むことができる、実施形態１から７までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態９
前記決定するステップまたは前記予測するステップは、前記ターゲットオーディエンスを予測するステップまたは前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップのための機械学習アルゴリズムを使用する、実施形態１から８までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態１０
前記１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、前記ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１から９までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態１１
前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイスから収集されたファーストパーティデータである、実施形態１から１０までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態１２
前記１つ以上の異種のデータソースは、１つ以上の遺伝子検査サービスである、実施形態１から１０までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態１３
前記データレイクは、データコンセントフレームワークを含む、実施形態１２に記載の方法。
実施形態１４
前記データコンセントフレームワークは、トランスペアレンシおよびコンセントストリングを含む、実施形態１３に記載の方法。
実施形態１５
前記予測するステップは共分散分析をさらに含み、前記共分散分析は、
従属変数の複数の平均がカテゴリ独立変数の複数のレベルにわたって等しいかどうかを評価するステップと、
複数の他の変数から複数の効果を制御するステップと、
を含み、
前記共分散分析は、テスト前分析またはテスト後分析のいずれかにおいて使用される、
実施形態８から１４までのいずれか１つに記載の方法。
実施形態１６
ペットの健康管理のニーズを満たすためのシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、
を含み、
前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
１つ以上の異種のデータソースからデータを収集することと、
前記１つ以上の異種のデータソースから収集されたデータをデータレイクに集約することと、
前記データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去することと、
前記ペットまたは前記ペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることと、
前記１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成することと、
前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することと、
前記ペット用品の広告を用いて前記ペットの所有者をターゲティングすることと、
を行わせるように構成されている、システム。
実施形態１７
前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、前記ペット用品の広告を前記ペットの所有者に対して表示させる
ように構成されている、実施形態１６に記載のシステム。
実施形態１８
前記データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１６または１７に記載のシステム。
実施形態１９
前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院の販売時点情報管理デバイスを含む、実施形態１６から１８までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２０
前記収集されたデータは、ペットの健康情報を含む、実施形態１６から１９までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２１
前記集約すること、前記消去すること、前記ソートすること、前記作成すること、および前記決定することは、消費者データプラットフォームまたはデータマネジメントプラットフォームによって実行される、実施形態１６から２０までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２２
前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
１つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットさせる
ように構成されている、実施形態１６から２１までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２３
前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
前記ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測させる
ように構成されており、前記ターゲットオーディエンスは、前記ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含むことができる、
実施形態１６から２２までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２４
前記決定することまたは前記予測することは、前記ターゲットオーディエンスを予測することまたは前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することのための機械学習アルゴリズムを使用する、実施形態１６から２３までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２５
前記１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、前記ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１６から２４までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２６
前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイスから収集されたファーストパーティデータである、実施形態１６から２５までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２７
前記１つ以上の異種のデータソースは、１つ以上の遺伝子検査サービスである、実施形態１６から２５までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２８
前記データレイクは、データコンセントフレームワークを含む、実施形態１６から２６までのいずれか１つに記載のシステム。
実施形態２９
前記データコンセントフレームワークは、トランスペアレンシおよびコンセントストリングを含む、実施形態２８に記載のシステム。
実施形態３０
前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに共分散分析を実行させるように構成されており、前記共分散分析は、
従属変数の複数の平均がカテゴリ独立変数の複数のレベルにわたって等しいかどうかを評価することと、
複数の他の変数から複数の効果を制御することと、
を行うように構成されており、
前記共分散分析は、テスト前分析またはテスト後分析のいずれかにおいて使用される、
実施形態２３から２７までのいずれか１つに記載のシステム。

Claims (30)

1. ペットの健康管理のニーズを満たすための方法であって、
   １つ以上の異種のデータソースからデータを収集するステップと、
   １つ以上の異種のデータソースから収集されたデータをデータレイクに集約するステップと、
   前記データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去するステップと、
   前記ペットまたは前記ペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートするステップと、
   前記１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成するステップと、
   前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップと、
   前記ペット用品の広告を用いて前記ペットの所有者をターゲティングするステップと、
   を含む、方法。
2. 前記方法は、
   端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、前記ペット用品の広告を前記ペットの所有者に対して表示するステップ
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
3. 前記データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１または２記載の方法。
4. 前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院の販売時点情報管理デバイスを含む、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
5. 前記収集されたデータは、ペットの健康情報を含む、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
6. 前記集約するステップ、前記消去するステップ、前記ソートするステップ、前記作成するステップ、および決定するステップは、消費者データプラットフォームまたはデータマネジメントプラットフォームによって実行される、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
7. 前記方法は、
   １つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットするステップ
   をさらに含む、請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
8. 前記方法は、
   前記ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測するステップ
   をさらに含み、前記ターゲットオーディエンスは、前記ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含むことができる、請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
9. 前記決定するステップまたは前記予測するステップは、前記ターゲットオーディエンスを予測するステップまたは前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定するステップのための機械学習アルゴリズムを使用する、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
10. 前記１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、前記ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
11. 前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイスから収集されたファーストパーティデータである、請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
12. 前記１つ以上の異種のデータソースは、１つ以上の遺伝子検査サービスである、請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
13. 前記データレイクは、データコンセントフレームワークを含む、請求項１２記載の方法。
14. 前記データコンセントフレームワークは、トランスペアレンシおよびコンセントストリングを含む、請求項１３記載の方法。
15. 前記予測するステップは共分散分析をさらに含み、前記共分散分析は、
    従属変数の複数の平均がカテゴリ独立変数の複数のレベルにわたって等しいかどうかを評価するステップと、
    複数の他の変数から複数の効果を制御するステップと、
    を含み、
    前記共分散分析は、テスト前分析またはテスト後分析のいずれかにおいて使用される、
    請求項８から１４までのいずれか１項記載の方法。
16. ペットの健康管理のニーズを満たすためのシステムであって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、
    を含み、
    前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
    １つ以上の異種のデータソースからデータを収集することと、
    前記１つ以上の異種のデータソースから収集されたデータをデータレイクに集約することと、
    前記データレイク内の集約されたデータから個人識別情報を消去することと、
    前記ペットまたは前記ペットの所有者の１つ以上の属性に基づいて、消去されたデータを１つ以上のデータセットにソートすることと、
    前記１つ以上のデータセットに含まれるデータに基づいてペットプロファイルを作成することと、
    前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することと、
    前記ペット用品の広告を用いて前記ペットの所有者をターゲティングすることと、
    を行わせるように構成されている、システム。
17. 前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
    端末デバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して、前記ペット用品の広告を前記ペットの所有者に対して表示させる
    ように構成されている、請求項１６記載のシステム。
18. 前記データは、ファーストパーティデータ、セカンドパーティデータ、またはサードパーティデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６または１７記載のシステム。
19. 前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイス、ＤＮＡもしくは遺伝子検査サービス、または動物病院の販売時点情報管理デバイスを含む、請求項１６から１８までのいずれか１項記載のシステム。
20. 前記収集されたデータは、ペットの健康情報を含む、請求項１６から１９までのいずれか１項記載のシステム。
21. 前記集約すること、前記消去すること、前記ソートすること、前記作成すること、および前記決定することは、消費者データプラットフォームまたはデータマネジメントプラットフォームによって実行される、請求項１６から２０までのいずれか１項記載のシステム。
22. 前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
    １つ以上の異種のデータソースからのデータを均一な品質レベルに再フォーマットさせる
    ように構成されている、請求項１６から２１までのいずれか１項記載のシステム。
23. 前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに、
    前記ペット用品の広告に対するターゲットオーディエンスを予測させる
    ように構成されており、前記ターゲットオーディエンスは、前記ペットの所有者および１人以上の他のペットの所有者を含むことができる、
    請求項１６から２２までのいずれか１項記載のシステム。
24. 前記決定することまたは前記予測することは、前記ターゲットオーディエンスを予測することまたは前記ペットの健康管理のニーズを満たすのに役立つペット用品を決定することのための機械学習アルゴリズムを使用する、請求項１６から２３までのいずれか１項記載のシステム。
25. 前記１つ以上のデータセットは、ペットの健康、ペットの所有権、前記ペットの身体的または行動的特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６から２４までのいずれか１項記載のシステム。
26. 前記１つ以上の異種のデータソースは、健康および位置追跡デバイスから収集されたファーストパーティデータである、請求項１６から２５までのいずれか１項記載のシステム。
27. 前記１つ以上の異種のデータソースは、１つ以上の遺伝子検査サービスである、請求項１６から２５までのいずれか１項記載のシステム。
28. 前記データレイクは、データコンセントフレームワークを含む、請求項１６から２６までのいずれか１項記載のシステム。
29. 前記データコンセントフレームワークは、トランスペアレンシおよびコンセントストリングを含む、請求項２８記載のシステム。
30. 前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される際に、前記システムに共分散分析を実行させるように構成されており、前記共分散分析は、
    従属変数の複数の平均がカテゴリ独立変数の複数のレベルにわたって等しいかどうかを評価することと、
    複数の他の変数から複数の効果を制御することと、
    を行うように構成されており、
    前記共分散分析は、テスト前分析またはテスト後分析のいずれかにおいて使用される、
    請求項２３から２７までのいずれか１項記載のシステム。

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