JP4350398B2

JP4350398B2 - 広告文配信システム

Info

Publication number: JP4350398B2
Application number: JP2003067096A
Authority: JP
Inventors: 朱美畠山; 剛金森
Original assignee: Nomura Research Institute Ltd
Current assignee: Nomura Research Institute Ltd
Priority date: 2003-03-12
Filing date: 2003-03-12
Publication date: 2009-10-21
Anticipated expiration: 2023-03-12
Also published as: JP2004280180A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は広告文配信システムに係り、特に、特定商品に対するヘビーユーザのメッセージを価値観を共通にするノンユーザやライトユーザに的確に伝達することにより、これらの者を当該商品のヘビーユーザに育成する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
不特定多数人に対し無差別にＤＭや商品カタログを郵送しても費用対効果が低いため、比較的見込みのある顧客に絞って販売促進活動（以下「販促活動」）を実施することが、マーケティングの分野では重要視されている。このため、事前に特定商品に対するアンケート調査を実施し、反応の良好な者に対してのみ、様々な販促活動を展開することが以前から行われている。
また、最近ではインターネットの普及に伴い、Webページや電子メールを用いてアンケート調査を実施し、この回答結果から見込みが高いと認定された者に対して種々の情報提供を行い、自社製品の購入に導くことが試みられている。
【０００３】
例えば、非特許文献１に示すように、「LEAD GET PROGRAM／リードゲットプログラム」というサービスが実施されている。
これは、企業の顧客リスト等に掲載された潜在顧客に対してE-mailやWebページを通じたアンケートを実施し、その回答データを分析すると共に、この分析結果に基づいて販促用の広告コンテンツを作成し、これを各顧客に配信することで優良顧客の発掘・育成を実現できると謳っている。
【０００４】
【非特許文献１】
LEAD GET PROGRAM／リードゲットプログラム
［平成１５年２月２０日検索］
インターネットURL:http://lgp.ryhr.com/lgp/top.html
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
確かに、事前にインターネットを通じてアンケートを実施し、多少なりとも見込みのある顧客に絞って販促活動を展開するようにすれば、ある程度の効率化が達成できる。
特に、自動車や住宅などの「探索財」、すなわち顧客自身が商品の性能や属性について認識可能な商品に関しては、興味を示した顧客に対してタイムリーに詳細な商品情報を提供することで、購入に繋がる可能性が高まるといえる。
【０００６】
しかしながら、商品分類学上「信頼財」と称する一群の商品、すなわち実際に試してみなければ善し悪しを判断できないような商品・サービスに関しては、例え興味を有する顧客を絞り込めたとしても、彼らに対してお仕着せの勧誘を行うだけでは購入にまで導くのは困難である。
これらの商品は、個人の価値観やライフスタイルに深く関連しているため、コピーライターやマーケティング担当者等は、顧客の価値観に訴え掛けるような広告文（コピーやキャッチフレーズ等）を制作するよう常に心掛けてはいるが、価値観が多様化している現在、この方法ではどうしてもターゲットから外れる顧客が多くなり、潜在顧客の網羅的な発掘が達成できていないのが実状である。
【０００７】
この発明は、従来の広告方法が抱えていた上記の問題を解決するためになされたものであり、各ユーザの価値観やライフスタイルに適合した広告文の制作を支援できると共に、これを価値観を共有するユーザに対して的確に配信することを可能とする技術の提供を目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した広告文配信システムは、価値観の類似性に基づいて各ユーザを複数のセグメントに分類するための選択回答式の設問であるユーザ分類用設問と、特定商品に対する各ユーザの利用実績を問う選択回答式の設問と、この利用実績を問う設問において利用実績を有すると回答したユーザから当該商品の意義に関するキーワードを収集するための記述回答式の設問である商品意義収集用設問を格納する記憶手段と、ディスプレイに、上記ユーザ分類用設問及びその選択肢と、上記特定商品に対する各ユーザの利用実績を問う設問及びその選択肢と、上記商品意義収集用設問及びその回答欄が設定されたアンケートフォームを表示させ、各設問に対して回答を入力するようユーザに促す手段と、入力手段を介して各設問に対する回答データが入力された場合に、当該回答データをユーザに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、上記ユーザ分類用設問に対する回答データに因子分析を施し、各ユーザを複数のセグメントに分類すると共に、分類結果を当該ユーザに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、上記利用実績を問う設問において利用実績を有すると回答したユーザによって入力された上記商品意義収集用設問に対する回答データを単語レベルに分解し、各単語の使用頻度をユーザのセグメント毎に集計し、各セグメントにおける各単語の使用頻度が一定以上高い特徴的な単語を抽出し、この特徴的な単語と対で使われる頻度が一定以上高い単語と特徴的な単語との組合せを特徴的な文脈として抽出し、上記特徴的な単語及び文脈を特徴的なキーワードとして各セグメントに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、各セグメントに関連付けられた上記キーワードを、上記記憶手段から端末上に読み出す手段と、この端末上で、上記キーワードを含む各セグメント用の広告文が作成された場合に、この各セグメント用の広告文を所定の記憶手段に格納する手段と、上記セグメント用の広告文が記述された電子メールを、セグメント毎に生成する手段と、各ユーザの電子メールアドレスを当該ユーザの属するセグメントに関連付けて格納しておく記憶手段と、この記憶手段から各ユーザの電子メールアドレスを読み出し、当該ユーザの属するセグメントと一致するセグメント用の広告文が記述された上記電子メールの宛先欄にコピーして送信する手段とを備えたことを特徴としている。
【０００９】
このシステムにあっては、ユーザ分類用設問に対する回答データを因子分析することによって不特定多数のユーザを価値観別に複数のセグメントに分類した上で、各セグメントに属する特定商品の利用者（特に常用者）によって記述された生の声（回答文）の中から特徴的なキーワードを抽出する方式であるため、このキーワードを基に広告文を制作し、同一セグメントに属するユーザに配信することにより、価値観を共有する他のユーザの共感を得ることが可能となり、結果的に当該商品の購入に導くことができる。
このシステムは、人間の価値観は簡単に変わるものではなく、これに対し商品の位置付けはきっかけさえあれば変わり得るものであることを前提としており、このためには、まず不特定多数のユーザを価値観毎に分類すると共に、同一セグメントに属するヘビーユーザの回答文から特徴的なメッセージを抽出することが有効である。
【００１０】
このシステムは、好ましくは専用のアプリケーションプログラムをセットアップしたサーバと、インターネット等の通信ネットワークを介して当該サーバと接続された多数のクライアント端末によって構成される。
あるいは、専用のアプリケーションプログラムをＰＣ（パソコン）にセットアップすることにより、いわゆるスタンドアロンのシステムとして構成することもできる。
【００１１】
また、請求項２に記載した広告文配信システムは、ディスプレイに特定商品に関する肯定／否定の二者択一回答式の設問が記述された質問フォームを表示させ、回答を入力するよう被験者に促す手段と、入力手段を介して肯定／否定の何れかの回答データが入力された場合に、その理由を問う記述回答式の設問及び回答欄が記述された質問フォームを上記ディスプレイに表示させ、回答を入力するよう被験者に促す手段と、入力手段を介して回答データが入力された場合に、その理由を問う記述回答式の設問、回答欄及び「わからない」の選択肢が記述された質問フォームを上記ディスプレイに表示させ、回答を入力するよう被験者に促す処理を、被験者によって既出の回答と同じ回答が入力されるまで、または被験者が「わからない」の選択肢を選択するまで繰り返す手段と、上記回答データを所定の記憶手段に格納する手段と、上記の記述回答式の設問に対する回答データを単語レベルに分解し、各単語の使用頻度が一定以上の特徴的な単語を抽出し、これに対して所定のテンプレートを適用して上記ユーザ分類用設問の少なくとも一部を生成し、所定の記憶手段に格納する手段とを備えたことを特徴としている。
【００１２】
このシステムの場合、不特定多数のユーザを価値観に応じて複数のセグメントに分類することが重要であり、したがってユーザ分類用設問の適否が鍵となる。
このため、上記のように事前に多数の被験者を相手にいわゆるラダリングと称するインタビューを自動的に実施し、特定商品に関する一般人の潜在的なイメージや価値判断を収集すると共に、その中から特徴的なキーワードを拾い、これにテンプレートを適用して設問の原案を生成することが望ましい。
ここで「テンプレート」とは、例えば反対語辞書、否定語辞書、同意語辞書、文体辞書、反対文脈辞書、否定文脈辞書といった各種辞書類が該当する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、この発明に係る広告用キーワード抽出システム兼広告文配信システムの全体構成を示す概念図であり、システム10の運用者が管理するサーバ12と、多数のユーザ13が使用するクライアントＰＣ14とが、インターネット16を介して接続されている。
サーバ12は、Webサーバ機能、メールサーバ機能、アプリケーションサーバ機能、データベースサーバ機能等を備えており、実際にはネットワーク接続された複数のコンピュータによって構成されている。
【００１４】
図２は、このシステム10の主要な機能構成を示すブロック図であり、上記サーバ12は、アンケート処理部20と、キーワード抽出部22と、ユーザ分類部 24と、広告メール配信部26と、設問データベース30と、ユーザデータベース32と、広告文データベース34とを備えている。
これらの中、アンケート処理部20、キーワード抽出部22、ユーザ分類部24、及び広告メール配信部26は、サーバ12を構成するコンピュータのＣＰＵが、ＯＳ及び各種専用プログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、設問データベース30、ユーザデータベース32、及び広告文データベース34は、同コンピュータのハードディスク内に格納されている。
【００１５】
上記設問データベース30には、不特定多数のユーザを価値観の類似性に基づいて複数のセグメントに分類するための設問（ユーザ分類用設問）と、特定商品に関するユーザの利用実態を問うための設問（利用実態把握用設問）と、利用実績を有するユーザに対し当該商品の意義や位置付け等を問うための設問（商品意義収集用設問）が予め格納されている。
【００１６】
以下はユーザ分類用設問の一例を示すものであり、サプリメント（栄養補助食品）に対するユーザの潜在的な価値観やライフスタイルを顕在化するための設問が複数用意されている。
ユーザは、各設問の問題文A、Bについて、「(1) Aに近い」、「(2) どちらかというとAに近い」、「(3) どちらともいえない」、「(4) どちらかというとBに近い」、「(5) Bに近い」の５つの選択肢から最も適合するものを選択するように求められる（詳細は後述）。
（設問１）
A.すぐに効果のある強力なサプリメントがほしい。
B.長期間使いつづけても安心なサプリメントがほしい。
（設問２）
A.将来も現在の体調を維持していきたい。
B.将来は現在よりもさらに健康になりたい。
・
・
・
（設問17）
A.流行には敏感な方である。
B.流行にはまどわされない。
【００１７】
つぎに、図３及び図４のフローチャートに従い、このシステム10における処理手順を説明する。
まずユーザは、クライアントＰＣ14からインターネット16経由でシステム10のWebサイトにアクセスし、ディスプレイに表示されたサービスメニューの中から「サプリメントに関するアンケート」を選択する（図３のＳ10）。
予めユーザに対しては、雑誌や新聞、メールマガジン等を通じて当該アンケートキャンペーンの実施が告知されており、キャンペーン期間中にアンケートに応じたユーザに対しては所定の特典（試供品や粗品の提供、抽選によるプレゼント等）が約束されている。
【００１８】
このリクエストを受信したサーバ12は、アンケート処理部20を通じてアンケート用のフォームをユーザのクライアントＰＣ14に送信する（Ｓ12）。
図５はその一例を示すものであり、ユーザ分類用設問36の他に、当該ユーザの利用実態を問う利用実態把握用設問38、及び利用実績のあるユーザに対して当該商品の意義（位置付け）を問う商品意義収集用設問40が記載されたアンケートフォーム42がクライアントＰＣ14のディスプレイに表示される（Ｓ14）。
図示は省略したが、アンケートフォーム42中には、回答者の氏名や住所、電子メールアドレス、性別、年齢等の属性情報を入力するための項目も設定されている。
【００１９】
これに対しユーザは、クライアントＰＣ14のマウスやキーボードを操作し、まずユーザ分類用設問36の各選択肢(1) 〜(5) にチェックを入れて回答する。
つぎにユーザは、利用実態把握用設問38の選択肢(1) 〜(3) にチェックを入れ、利用頻度について回答する。
さらにユーザは、上記設問において「(1) 良く利用する」と回答した場合に限り、商品意義収集用設問40の回答欄44にフリーワードで回答文を記述する。
最後にユーザが「送信」ボタン46をクリックすると、ユーザの入力した回答データがサーバ12に送信され（Ｓ16）、アンケート処理部20を通じてユーザデータベース32内に格納される（Ｓ18）。この際、回答データは各ユーザの属性情報に関連付けられた上でユーザデータベース32に格納される。
【００２０】
アンケートのキャンペーン期間が終了し（Ｓ20）、多数のユーザによる回答データがユーザデータベース32に蓄積された後、ユーザ分類部24によって回答データが分析され、この結果に基づいてユーザのセグメント化が実行される（Ｓ22）。
すなわち、ユーザ分類部24はユーザ分類用設問に対する各ユーザの回答データに因子分析を施し、複数のセグメントに分類する。
より具体的には、設問１〜設問17に対する各ユーザの回答パターンによってユーザ分類部24は複数の因子（例えば３つの因子）を抽出し、各因子に対するユーザの得点（因子得点）に基づいて複数のセグメントに分類する。
上記の設問１〜設問17は、サプリメントに関連したユーザの価値観やライフスタイルを探知するものとして予め設計されているため、同一セグメントに属するユーザ同士は共通の価値観を有しているものと推定される。
各ユーザの属するセグメント情報は、ユーザ分類部24によってユーザデータベース32内に記録される（Ｓ24）。
なお、セグメントの数については特に限定はなく、各セグメント間の特徴が鮮明に現れるセグメント数（例えば６）が試行錯誤の末に導かれ、ユーザ分類部24はこのセグメント数に従ってユーザを分類する。
【００２１】
全ユーザについてセグメント化が完了した後、キーワード抽出部22が起動し、テキストマイニングのアルゴリズムに従って商品意義収集用設問の回答欄44に記載された回答文から特徴となるキーワードを抽出する（Ｓ26）。
まず、キーワード抽出部22は回答文の全テキストを単語レベルに分解し、同一単語（同意語を含む）の使用頻度をセグメント毎に集計する。
また、単語間のクロス集計を実行し、使用頻度の高い単語と同時に使われる頻度の高い単語間の組合せを特徴的な文脈として抽出する。
例えば、あるセグメントにおいて「栄養」、「食生活」、「薬」の使用頻度が高い場合、これらが特徴的な単語として認定される。
また、「栄養」と「補給」、あるいは「栄養」と「不足」が対で使われる頻度が高いと判定された場合、「栄養の補給」や「栄養が不足」が特徴的な文脈として認定される。
キーワード抽出部は、上記のようにして抽出した特徴的な単語及び文脈を、回答ユーザのセグメントに関連付けて広告文データベース34に格納する（Ｓ28）。
【００２２】
これらのキーワードは、当該商品のヘビーユーザ（常用者）による生の声を凝縮したものであるが、このままでは文章としての完成度に欠けるため、コピーライター等の専門家が操作する端末48上に読み出され、編集プログラムを用いて広告文（コピー、キャッチフレーズ）として仕上げられる。
例えば、あるセグメントにおける特徴的なキーワードの一部が「日常生活、栄養補給、安心」である場合に、これらを組み合わせて「あなたの日常生活に栄養補給手段としてサプリメントを取り入れてみてはいかがでしょう。明日の安心のために…。」といったコピーが作成される。
また、他のセグメントのキーワードが「健康、食生活のバランス、栄養、不足しがち」である場合には、「不足しがちな栄養素をサプリメントでしっかりと補い、食生活のバランスを整えることで健康を勝ち取りましょう！」というコピーが作成される。
【００２３】
全てのセグメント用の広告文が完成し、広告文データベースに格納された時点で、専門家は端末48からサーバ12に広告メールの配信を指令する。
これを受けたサーバ12の広告メール配信部26は（図４のＳ30）、各セグメント用の広告文、商品の詳細情報、関連URL等を記述した広告メールをセグメント毎に生成する（Ｓ32）。
つぎに広告メール配信部26は、ユーザデータベース32から各ユーザの電子メールアドレスを読み出し、セグメントが一致する広告メールの宛先欄にコピーする（Ｓ34）。
最後に、広告メール配信部26は、セグメント別の広告メールをインターネット16上に送出する（Ｓ36）。
【００２４】
上記キーワードは、当該商品のヘビーユーザから発せられた商品に対する積極的なメッセージであるため、これを同一セグメントに属する（従って価値観を共有する）ノンユーザやライトユーザに対して伝達することにより、彼らの琴線に触れることとなり、一般的な広告メッセージに比較して訴求効果が高まる。
図６は、このシステム10の効果を説明するためのチャートであり、価値観Ａ〜価値観Ｆの各セグメントに属するヘビーユーザから発せられた、商品「サプリメント」に関する積極的なメッセージ（キーワード）が、同一セグメントに属するライトユーザやノンユーザに伝達されることにより、ノンユーザがライトユーザに、またライトユーザがヘビーユーザにステージアップされるイメージが描かれている。
なお、上記広告メールの配信先はノンユーザやライトユーザに限定されるものではなく、ヘビーユーザに対しても同様に配信することにより、彼らの確信をさらに深める効果が期待できる。
【００２５】
上記の例では、当該商品のヘビーユーザに対してのみ商品意義収集用設問40への回答を求めたが（図５参照）、利用実態把握用設問38において「(2) たまに利用する」と回答したライトユーザに対しても、商品意義収集用設問40への回答を求めることができる。
この場合も上記と同様、キーワード抽出部22はライトユーザによって入力された回答文から特徴となるキーワードを抽出し、当該ライトユーザのセグメントに関連付けて広告文データベース34に格納する。
ライトユーザから収集したキーワードを基に作成した広告文は、同一セグメントに属する全ユーザに伝達することができるが、特にノンユーザに伝達することによって彼らをライトユーザ化させる効果が期待できる。
【００２６】
上記のアンケートキャンペーンが終了した後、新たなユーザがWebサイトにアクセスして同一のアンケートを受けた場合、その回答データを既存のデータと比較することにより、ユーザ分類部24は当該ユーザの所属セグメントを即座に特定すると共に、当該ユーザがサプリメントのノンユーザあるいはライトユーザである場合には、当該セグメント用に生成された広告文がWebファイルあるいは電子メールによって配信される。
【００２７】
上記にあっては、各ユーザに対してサプリメントという商品一般について利用実態及び意義を質問する例を示したが（図５参照）、特定企業の製品に対する利用実態及び意義について質問することにより、他社のユーザを自社ユーザ化させることもできる。
この場合には、図７に示すように、アンケートフォーム42中に「あなたは甲社のサプリメントを利用したことがありますか？」という企業特定用設問50を設定しておく。
【００２８】
この結果、サプリメントを「(1) 良く利用する」と回答したにもかかわらず、甲社のサプリメントを「(2) 利用したことがない」と回答したユーザは、ユーザ分類部24によって他社のヘビーユーザであるものと認定される。
また、サプリメントを「(1) 良く利用する」と回答し、かつ甲社のサプリメントを「(1) 利用したことがある」と回答したユーザは、ユーザ分類部24によって甲社のヘビーユーザであるものと認定される。
あとは、甲社のヘビーユーザによって記述された甲社のサプリメントの存在意義に関する回答文から特徴的なキーワードを抽出し、同一セグメントに属する他社のライトユーザやヘビーユーザに発信することにより、図８に示すように、甲社のヘビーユーザに移行させることが可能となる。
【００２９】
ところで、このシステム10においては、ユーザ分類用設問に対する各ユーザの回答パターンによって、多数のユーザを価値観やライフスタイル別に複数のセグメントに分類することが基本であるため、ユーザ分類用設問の適否が極めて重要となる。
これらの設問は、商品特性を考慮して一から作成することも可能であるが、そのためには高度の専門知識と経験を有するエキスパートの手を借りる必要がある。
そこで、このシステム10は、ユーザ分類用設問作成の基礎となるキーワードを自動的に抽出する仕組みを備えている。
【００３０】
図９は、その場合の機能構成を示すブロック図であり、サーバ12は、ラダリング処理部52と、設問生成部54と、テンプレートデータベース56と、回答データベース58と、上記設問データベース30とを備えている。
これらの中、ラダリング処理部52及び設問生成部54は、サーバ12を構成するコンピュータのＣＰＵが、ＯＳ及び各種専用プログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、テンプレートデータベース56及び回答データベース58は、同コンピュータのハードディスク内に格納されている。
テンプレートデータベース56には、反対語辞書、否定語辞書、同意語辞書、文体辞書、反対文脈辞書、否定文脈辞書等が格納されている。
【００３１】
このシステム10を通じて設問用のキーワードを抽出するには、インターネット16を通じて多数の被験者60の協力を仰ぐことになる。
以下、図１０のフローチャートに従い、この場合の処理手順について説明する。
まず、各被験者はシステム10のWebサイトにアクセスし、「ラダリングの実施」をリクエストする（Ｓ40）。
これを受けたラダリング処理部52は、被験者のクライアントＰＣ14にキーとなる質問が記述されたWebファイルを送信する（Ｓ42）。
この結果、図１１の(ａ)に示すように、クライアントＰＣ14のWebブラウザ上には「あなたにとってサプリメントは必要ですか？」という、目的商品に関するYes／Noで回答可能な質問が記述されたフォーム62が表示される。
【００３２】
これに対し被験者が「Yes」にチェックしてサーバ12に回答を返すと（Ｓ46）、ラダリング処理部52からはその理由を問うWebファイルが送信され（Ｓ48）、同図(ｂ)に示すように、「なぜ必要と思いますか？」という質問が記述されたフォーム64が表示される（Ｓ50）。
これに対し、被験者が回答欄に「健康になれそうだから」という理由をタイプ入力してサーバ12に返信すると（Ｓ52）、ラダリング処理部52は被験者の回答データ中から理由を述べている部分を抽出し、さらにその理由を問う質問を生成する。
この新たな質問が記述されたWebファイルをラダリング処理部52が被験者のクライアントＰＣ14に送信すると（Ｓ54）、同図(ｃ)に示すように、「なぜ健康になれそうと思いますか？」が記述された質問フォーム66が表示される（Ｓ56）。
【００３３】
これに対し被験者が回答欄に理由を「栄養補給できるから」と入力してサーバ12に返信すると（Ｓ58）、ラダリング処理部52はその理由を問う質問が記述されたWebファイルをクライアントＰＣ14に送信する（Ｓ54）。
この結果、クライアントＰＣ14のディスプレイには、同図(ｄ)に示すように、「なぜ栄養補給できると思いますか？」が記述されたフォーム68が表示される（Ｓ56）。
【００３４】
以下、被験者の回答が収束するまで（Ｓ60）、理由を問う質問及び回答の送受信が繰り返される（Ｓ54〜Ｓ58）。
ここで、「回答が収束する」とは、以下の場合を意味する。
(1) 既出の回答と実質的に同じ回答が被験者から返されたとき
(2) 被験者が「わからない」を選択し、回答できなくなったとき（図１１の(ｄ)参照）
被験者のクライアントＰＣ14からラダリング処理部52に対して送信された回答データは、回答データベース58に全て登録される（Ｓ62）。
【００３５】
図１２の(ａ)に示すように、被験者が最初の質問に対して「No」にチェックしてサーバ12に回答を返した場合、ラダリング処理部52からはその理由を問う質問が記載されたWebファイルが被験者のクライアントＰＣ14に送信され、同図(ｂ)に示すように、「なぜ必要ないと思いますか？」と記述されたフォーム70が表示される。
これに対し被験者が回答欄に「十分に健康だから」とタイプ入力してサーバ12に返信すると、ラダリング処理部52は被験者の回答データ中から理由を述べている部分を抽出し、さらにその理由を問う設問を生成する。
この新たな設問が記述されたフォームをラダリング処理部52がクライアントＰＣ14に送信すると、同図(ｃ)に示すように、「なぜ十分に健康だと思いますか？」が記述されたフォーム72が表示される。
【００３６】
これに対し被験者が回答欄に理由を「病気をしないから」と入力してサーバ12に返信すると、ラダリング処理部52はその理由を問う質問が記述されたWebファイルをクライアントＰＣ14に送信する。
この結果、クライアントＰＣ14のディスプレイには、同図(ｄ)に示すように、「なぜ病気をしないと思いますか？」が記述されたフォーム74が表示される。
【００３７】
以下、被験者の回答が収束するまで、理由を問う質問及び回答が繰り返される。因みに、図１２の(ｄ)においては(ｂ)と実質的に同じ回答である「健康なので」が入力されているため、ラダリング処理部52は収束したものと判断する。
【００３８】
回答データベース58内に十分な数の回答データ（例えば100サンプル）が蓄積された時点で（Ｓ64）、設問生成部54が起動し、以下の手順でユーザ分類用設問が生成される。
まず、被験者からの回答データ（テキスト）中から、特徴的な単語や文脈が抽出される（Ｓ66）。具体的には、各被験者の回答データが単語ごとに分解され、頻度順に集計される。この際、同意語辞書を参照し、実質的に同義の単語は代表的な単語に置き換えられる。
つぎに、特徴的な単語や文脈に対して各種辞書（テンプレート）を適用し、設問を自動的に生成する（Ｓ68）。
例えば、特徴的な単語が「健康」である場合、反意語辞書を参照して健康の反意語である「美容」を導き出し、以下の設問を生成する。
A.健康よりも美容が大切
B.美容よりも健康が大切
また、特徴的な文脈が「長生きしたい」である場合、否定文脈辞書を参照し、以下の設問を生成する。
A.長生きしたい
B.長生きよりも重要なことがある
【００３９】
上記のようにして生成された設問は、設問データベース30に格納される（Ｓ70）。
これらの設問の中から必要数を抽出し、そのままユーザ分類用設問として出題することも可能であるが、端末48を通じて人間が目を通し、文法や語法の修正を行ったり、修飾語の追加を行うことが望ましい。
上記において用いたラダリングというインタビュー手法は、特定商品に対する被験者の潜在的な価値観や姿勢を顕在化させることが可能であり、この部分をWebサイトを通じて自動的に実行することによって大幅な省力化が図れる。
ただし、このインタビューの部分はスタッフが被験者と面接し、聞き取り方式で実施することもできる。この場合、収集した回答データは、スタッフ等の手によって電子データとして入力され、回答データベース58内に格納される。
【００４０】
この発明は、上記のようにインターネット16上のWebサイトにおいて不特定多数のユーザに対してサービスを提供する形態に限定されるものではく、例えば専用アプリケーションプログラムをパソコンにセットアップしておくことで、スタンドアロンのシステムとして実現することも可能である。
また、上記おいては商品の一例としてサプリメントを挙げたが、健康器具や英会話学校、フィットネスクラブなど、他種商品・サービスに関する広告を展開する場合にもこの発明が適用可能であることはいうまでもない。
【００４１】
【発明の効果】
この発明に係る広告文配信システムにあっては、ユーザ分類用設問に対する回答データを因子分析することによって不特定多数のユーザを価値観別に複数のセグメントに分類した上で、各セグメントに属する特定商品の利用者（特に常用者）によって記述された生の声（回答文）の中から特徴的なキーワードを抽出する方式であるため、このキーワードを基に広告文を制作することにより、同一セグメントに属する他のユーザの共感を得やすくなり、結果的に当該商品の購入に導くことが可能となる。
また、特徴的なキーワードを含む広告文が記述された電子メールをセグメント毎に生成し、これを同一セグメントに属するユーザに対して配信する仕組みであり、上記広告文は価値観を共有する利用者からのメッセージを含んでいるため、一般的な広告文に比べて説得力が強く、未利用ユーザを当該商品の購入に導くことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る広告用キーワード抽出システム兼広告文配信システムの全体構成を示す概念図である。
【図２】上記システムの主要な機能構成を示すブロック図である。
【図３】このシステムにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図４】このシステムにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図５】アンケート用フォームの一例をしめすレイアウト図である。
【図６】このシステムの効果を説明するためのチャートである。
【図７】アンケート用フォームの変形例をしめすレイアウト図である。
【図８】このシステムの効果を説明するためのチャートである。
【図９】ユーザ分類用設問を自動生成する際の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】ユーザ分類用設問を自動生成する際の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】ラダリング処理実行時の画面遷移図である。
【図１２】ラダリング処理実行時の画面遷移図である。
【符号の説明】
10 広告用キーワード抽出システム兼広告文配信システム
12 サーバ
13 ユーザ
14 クライアントＰＣ
20 アンケート処理部
22 キーワード抽出部
24 ユーザ分類部
26 広告メール配信部
30 設問データベース
32 ユーザデータベース
34 広告文データベース
36 ユーザ分類用設問
38 利用実態把握用設問
40 商品意義収集用設問
42 アンケートフォーム
44 商品意義収集用設問の回答欄
52 ラダリング処理部
54 設問生成部
56 テンプレートデータベース
58 回答データベース
60 被験者
62〜74 質問フォーム

Claims

価値観の類似性に基づいて各ユーザを複数のセグメントに分類するための選択回答式の設問であるユーザ分類用設問と、特定商品に対する各ユーザの利用実績を問う選択回答式の設問と、この利用実績を問う設問において利用実績を有すると回答したユーザから当該商品の意義に関するキーワードを収集するための記述回答式の設問である商品意義収集用設問を格納する記憶手段と、
ディスプレイに、上記ユーザ分類用設問及びその選択肢と、上記特定商品に対する各ユーザの利用実績を問う設問及びその選択肢と、上記商品意義収集用設問及びその回答欄が設定されたアンケートフォームを表示させ、各設問に対して回答を入力するようユーザに促す手段と、
入力手段を介して各設問に対する回答データが入力された場合に、当該回答データをユーザに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、
上記ユーザ分類用設問に対する回答データに因子分析を施し、各ユーザを複数のセグメントに分類すると共に、分類結果を当該ユーザに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、
上記利用実績を問う設問において利用実績を有すると回答したユーザによって入力された上記商品意義収集用設問に対する回答データを単語レベルに分解し、各単語の使用頻度をユーザのセグメント毎に集計し、各セグメントにおける各単語の使用頻度が一定以上高い特徴的な単語を抽出し、この特徴的な単語と対で使われる頻度が一定以上高い単語と特徴的な単語との組合せを特徴的な文脈として抽出し、上記特徴的な単語及び文脈を特徴的なキーワードとして各セグメントに関連付けて所定の記憶手段に格納する手段と、
各セグメントに関連付けられた上記キーワードを、上記記憶手段から端末上に読み出す手段と、
この端末上で、上記キーワードを含む各セグメント用の広告文が作成された場合に、この各セグメント用の広告文を所定の記憶手段に格納する手段と、
上記セグメント用の広告文が記述された電子メールを、セグメント毎に生成する手段と、
各ユーザの電子メールアドレスを当該ユーザの属するセグメントに関連付けて格納しておく記憶手段と、
この記憶手段から各ユーザの電子メールアドレスを読み出し、当該ユーザの属するセグメントと一致するセグメント用の広告文が記述された上記電子メールの宛先欄にコピーして送信する手段と、
を備えたことを特徴とする広告文配信システム。
ディスプレイに特定商品に関する肯定／否定の二者択一回答式の設問が記述された質問フォームを表示させ、回答を入力するよう被験者に促す手段と、
入力手段を介して肯定／否定の何れかの回答データが入力された場合に、その理由を問う記述回答式の設問及び回答欄が記述された質問フォームを上記ディスプレイに表示させ、回答を入力するよう被験者に促す手段と、
入力手段を介して回答データが入力された場合に、その理由を問う記述回答式の設問、回答欄及び「わからない」の選択肢が記述された質問フォームを上記ディスプレイに表示させ、回答を入力するよう被験者に促す処理を、被験者によって既出の回答と同じ回答が入力されるまで、または被験者が「わからない」の選択肢を選択するまで繰り返す手段と、
上記回答データを所定の記憶手段に格納する手段と、
上記の記述回答式の設問に対する回答データを単語レベルに分解し、各単語の使用頻度が一定以上の特徴的な単語を抽出し、これに対して所定のテンプレートを適用して上記ユーザ分類用設問の少なくとも一部を生成し、所定の記憶手段に格納する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の広告文配信システム。