JP5530368B2 - マーケティングの総予算及び販売資源の自動指定、及び支出カテゴリにわたる配分 - Google Patents
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Description
この出願は、1)2008年2月21日に出願された米国仮特許出願第61/030,550号、2)2008年7月28日に出願された米国仮特許出願第61/084,252号、3)2008年7月28日に出願された米国仮特許出願第61/084,255号、4)2008年8月1日に出願された米国仮特許出願第61/085,819号、及び5)2008年8月1日に出願された米国仮特許出願第61/085,820号の利益を主張するものであり、これらの出願は全て引用により本明細書に組み入れられる。
販売=F(いずれかのドライバ変数の組)となり、この場合、Fは正しい収益逓減の経済特性を含む統計関数を示す。
表1
業界新規度の列は、図7に示す制御701に対応する。例えば、制御701における一番上のチェックボックスがチェックされた場合、ファシリティは業界新規度の列から調整係数0.05を選択し、制御701における真ん中の2つのボックスのいずれかがチェックされた場合、ファシリティは業界新規度の列から調整係数0を選択し、制御701における一番下のチェックボックスがチェックされた場合、ファシリティは業界新規度の列から調整係数−0.02を選択する。同様に、マーケティング革新の列は図7に示す制御704に対応し、新規情報の列は図8に示す制御801に対応し、マーケットシェアの列は図8に示す制御803に対応する。広告品質の列は、図9に示すチャート910及び920に対応する。具体的には、2つのグラフにおいて選択されたセルの、各グラフの左下隅に対する位置の和を使用して、高、中、又は低レベルの広告品質が決定される。
表2
1)ブランド/クライアントのニーズに対する通信タッチポイントの最小距離マッチング
2)通信ニーズの分類方法(認知、影響及び経験)
3)伝統的メディア及びインターネットメディア、並びに経験係数の相互作用
4)コアメディア、インターネットメディア及び経験係数の同時最適化
5)成果に関するユーザ固有のマルチソースデータ(USMSD)と計算に必要なドライバ変数との組み合わせ
6)モデリングのためのデータスタックの知的オートメーション
7)モデル仕様、統計的推定及び専門知識の知的オートメーション
8)マーケティング及びブランド反応の予測的モメンタム(DNM)インジケータとしての動的リアルタイムインターネット「ネイティブ」検索データの使用
9)マーケティングドライバ、ブランドモメンタム及びマーケティングROIを使用した、成果の動的相互作用、最適化、予想及び予測の測定
10)ブランド/クライアント結果の報告
(1.1)情報(Qx)、影響(Qy)及び経験(Qz)に関する入力質問を使用して、ファシリティは、これらの3次元、及び(1、2、3のように数値的にコード化された)低、中及び高の3点スケールを使用してブランド/クライアント通信ニーズを分類する。
距離=(媒体認知−ブランド認知)^2+(媒体影響−ブランド影響)^2+(媒体経験=ブランド経験)^2となり、^は累乗法を示す。
分類の方法については、上記のセクション1.1及び1.2で説明している。
3)伝統的メディアとインターネットメディアとの間の相互作用方法
コア成果の方程式は、
成果=(基準成果)*((資源1)^弾性1)*((資源2^弾性2)その他のように定義される。
資源を追加する場合は右辺を乗算する。
マーケティング成果=F(伝統的資源、インターネット資源、自然検索、ベース)
自然検索=F(伝統的資源、インターネット資源、ベース)
次に、直接及び間接経路方程式が、経済的最適化の「トップライン」のメカニズムを提供する。
需要/成果の方程式は、以下のデータ入力を必要とする。
・ブランド仕様
・外部業界仕様
・マーケティング及び販売資源のデータ
・ブランド/ユーザ/クライアントに関するインターネット固有のデータ
ファシリティは、図20〜図23に示すデータダッシュボードユーザインターフェイスを使用して、ユーザが適当な成果及びドライバデータの組、並びにファシリティが使用する金融係数を選択できるようにする。
ファシリティは、候補モデル(CM)にわたる連鎖及び比較方法、統計的診断、モデル/方程式係数のt値及びGLS推定値を含む。
上述したように、インターネット自然検索に関するとともにこれから得られるワードカウント及びワードカウントクラスタは、ブランドモメンタム、ブランド品質及びブランドイメージの概念を含むとともにこれに対処する。
ファシリティは、上述した2つの方程式の方法を使用して、資源ドライバに関してブランド/クライアント目標のトップダウン最適化を構成する。ここでは、ドライバは、伝統的マーケティング及び販売、並びに価格設定及びインターネット資源の両方を含む。
ファシリティは、ブランド/クライアント成果の視覚的報告及びGUIを含む(本明細書では、Compass SMB、Compass Agency及びCompass USMSD/DNMを参照のこと。)例えば、様々な実施形態では、ファシリティが、販売反応曲線、利益曲線、及び現状対理想棒グラフの1又はそれ以上を使用して成果を表示する。
テレビ
ムービーシアター
ラジオ
新聞
雑誌
印刷記事
顧客雑誌
自由折り込み
インターネット広告
インターネット検索
ブランド/会社のウェブサイト
電子メール
屋外
ホームショッピングTV
プロダクトプレイスメント
空港
公共交通機関
スポーツイベントの後援
他のイベントの後援
診療所
800/通話料無料回線
家庭でのメーリング
有名人のお墨付き
店内広告
店内調査
プロモーション及び特別オファー
製品サンプル
友達及び家族からの推薦
専門家からの推薦
ビデオオンデマンド
ビデオゲーム
ストリーミングビデオ
インタラクティブTV
スペックテキストテーブル
通常、マーケット反応最適化(MRO)は、(1)資源レベル及びミックスにおける適当な変動、並びに(2)適当なデータ観察を具体化するデータに基づく資源反応弾性パラメータの最高、線形、不偏推定値(BLUS)を必要とする。
モデリングには2つの主なクラスのデータ−成果及びドライバが存在する。経済的モデリングでは、通常、ACE法は、組み合わせた時系列及び断面データを利用する。
基本方法は、^が自然指数を示すとすると、販売=ベースボリューム時間(マーケティング資源)^弾性パラメータを定義することである。
販売=(ベース)*(資源)^(差分)
弾性パラメータ(差分)=(c0+c1*影響+c2*認知+c3*経験+c4*ローカル)。
ACE−Lの無い基本又はコア弾性パラメータは、定式化を以下のように使用する。
コア方程式:
Ln(販売)=d1*Ln(期間前販売)+d2*Ln(ベース)+差分*Ln(資源)+その他+誤差
コア方程式の部分構成要素=(CO*Ln(資源)+C1*影響*Ln(資源)+その他+誤差)
いくつかの実施形態では、ファシリティが、均一な資源弾性又はリフト係数の組を使用して、異なるユーザ入力に基づく2つの異なる最適化スキームを使用して生成された作業修正資源配分を組み合わせる。いくつかの実施形態では、ファシリティが、ファシリティが推奨する配分に従ってマーケティング資源を購入し、計画を立てるための機能を提供する。いくつかの実施形態では、ファシリティが、マルチメディアタイプ及び/又はマルチプラットフォームメディアプロバイダ内の資源配分を最適化する。
いくつかの実施形態では、メディアタイプ及び通信チャネルのための最適な資源ミックスを決定するために、ファシリティが2つの主な方法(ミックス1及びミックス2)を利用することができる。
図24のスクリーンショットを参照すると、ユーザの目標のための理想的予算及びミックスを計算した場合、ファシリティはまた、ユーザが個々の資源又はメディアタイプを購入及び計画、又は「フライト」できるようにする機能も含む。全ての月、又は1年のうちのいずれかの特定の月の一部のいずれかを選択して、個々のメディア購入を月毎に計画することができる。購入側の要求に応じて、推奨される量を等しく分配し、或いは変更することができる。このことを図25のスクリーンショットによって示している。
1.まず、ファシリティが提供するユーザインターフェイスが、選択されたターゲット「供給側又は売り手側」プラットフォーム、一例を挙げればインターネット検索メディアカテゴリ内のGoogle AdWordsを起動するためのボタンをその固有のアーキテクチャフレームワーク内に有する。
2.次に、ファシリティは、エンドユーザが売り手側プラットフォームとのやりとりを開始するための一意のユーザ名/パスワードを「パイプイン」するためのパラメータ駆動方法−このケースでは、Google AdWords購入ポータルを有する。
3.次に、ファシリティは、たとえプラットフォームのユーザインターフェイスを介した事前に記録したデータスクリプトのバッチ再生であっても、「供給側又は売り手側」のプラットフォームに買い手の時間別フライティング情報を直接供給する。
4.最後に、ファシリティは、購入した資源に対してメディアの買い手がセキュアな方法で支払いを行えるようにして商取引を完了する。
ファシリティは、ユーザの範囲のための変形例及び用途を含む。これらは以下を含む。
・多チャネル小売業者
・非営利企業
・劇場映画の初めの興行成績
・価格設定最適化及び動的価格設定
・新製品又はサービス
・小規模企業
・広告代理店
・新規顧客の獲得及び既存顧客の保持を含む顧客寿命値
・マルチ製品及びマルチ地理/マーケットポートフォリオの最適化
・マルチプラットフォームメディアプロバイダ
・マーケット開発資金を含む取引経路資金
・販売チームのサイズ、ミックス、影響範囲及び頻度並びに場所の最適化
・店舗又はオフィスの場所又は支店の最適化
・製品革新に対する投資及び支出
Claims (14)
- プロセッサを有するコンピュータシステムにおいて実行されるマーケティング効果を定量化するための方法であって、
前記プロセッサが、複数のオフラインマーケティング資源それぞれに対して対応する弾性尺度であって、少なくとも一つのマーケティング効果に対するビジネス成果についての当該オフラインマーケティング資源への影響を表す弾性尺度を弾性ライブラリから検索するステップと、
前記プロセッサが、複数のオンラインマーケティング資源それぞれに対して対応する弾性尺度であって、少なくとも一つのマーケティング効果に対するビジネス成果についての当該オンラインマーケティング資源への影響を表す弾性尺度を前記弾性ライブラリから検索するステップと、
前記プロセッサが、自然検索値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び当該オフラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、並びに、前記複数のオンラインマーケティング資源毎の当該オンラインマーケティング資源の配分及び当該オンラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度の少なくとも一部に基づいて算出するステップと、
前記プロセッサが、成果値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び当該オフラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、前記複数のオンラインマーケティング資源毎の当該オンラインマーケティング資源の配分及び当該オンラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、並びに、算出された前記自然検索値の少なくとも一部に基づいて算出するステップと、
を含む方法。 - 前記複数のオフラインマーケティング資源は、テレビ通信チャンネルのための資源を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記複数のオフラインマーケティング資源は、ラジオ通信チャンネルのための資源を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記複数のオフラインマーケティング資源は、印刷物についての通信チャンネルのための資源を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 請求項1に記載の方法において、Rが前記複数のオフラインマーケティング資源を表し、Eが前記複数のオフラインマーケティング資源についての弾性尺度を表し、Nが以下の方程式で用いられる前記複数のオフラインマーケティング資源の数を表し、及び、iがインデックスを表す場合、前記成果値は、方程式
に少なくとも一部基づいて算出される。 - 請求項1に記載の方法において、rが前記複数のオンラインマーケティング資源を表し、eが前記複数のオンラインマーケティング資源についての弾性尺度を表し、nが以下の方程式で用いられる前記複数のオンラインマーケティング資源の数を表し、及び、jがインデックスを表す場合、前記成果値は、方程式
に少なくとも一部基づいて算出される。 - プロセッサ及びメモリを有する、オファリングについてのマーケティング効果を定量化するためのコンピュータシステムであって、
複数のオフラインマーケティング資源それぞれに対して、少なくとも一つのマーケティング効果に対するビジネス成果についての当該オフラインマーケティング資源への影響を判定するよう構成されているコンポーネントと、
複数のオンラインマーケティング資源それぞれに対して、少なくとも一つのマーケティング効果に対する前記ビジネス成果についての当該オンラインマーケティング資源への影響を判定するよう構成されているコンポーネントと、
有料検索値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び決定された前記少なくとも一つのマーケティング効果に対するビジネス成果についての当該オフラインマーケティング資源への影響の少なくとも一部に基づいて算出するよう構成されているコンポーネントと、
成果値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び決定された前記少なくとも一つのマーケティング効果に対するビジネス成果についての当該オフラインマーケティング資源への影響の少なくとも一部に基づいて算出するよう構成されているコンポーネントと、
を備え、
前記コンポーネントの少なくとも一部は、前記プロセッサが実行するためのコンピュータが実行可能な命令であって、メモリに記憶されている命令を含むことを特徴とするコンピュータシステム。 - 前記オファリングについての所望のブランド認知値を判定するよう構成されているコンポーネントをさらに備える請求項7に記載のコンピュータシステム。
- 前記オファリングについての所望のブランド影響値を判定するよう構成されているコンポーネントをさらに備える請求項8に記載のコンピュータシステム。
- 前記オファリングについての所望のブランド経験値を判定するよう構成されているコンポーネントをさらに備える請求項9に記載のコンピュータシステム。
- 複数の通信チャンネルそれぞれに対して、認知値、影響値、及び、経験値を判定するよう構成されているコンポーネントをさらに備える請求項10に記載のコンピュータシステム。
- 複数の通信チャンネルそれぞれに対して、距離値を、前記認知値、前記影響値、前記経験値、前記所望のブランド認知値、前記所望のブランド影響値、及び、前記所望のブランド経験値の少なくとも一部に基づいて判定するよう構成されているコンポーネントをさらに備える請求項11に記載のコンピュータシステム。
- プロセッサを有するコンピュータシステムにマーケティング効果を定量化するための操作を実行させるための命令を記憶するコンピュータが読み取り可能な媒体であって、当該命令は、
少なくとも一つのオフラインマーケティング資源に対して対応する弾性尺度であって、ビジネス成果についての少なくとも一つの当該オフラインマーケティング資源への影響を表す弾性尺度を弾性ライブラリから検索するための命令と、
少なくとも一つのオンラインマーケティング資源それぞれに対して対応する弾性尺度であって、ビジネス成果についての少なくとも一つの当該オンラインマーケティング資源への影響を表す弾性尺度を前記弾性ライブラリから検索するための命令と、
自然検索値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び当該オフラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、並びに、前記複数のオンラインマーケティング資源毎の当該オンラインマーケティング資源の配分及び当該オンラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度の少なくとも一部に基づいて算出するための命令と、
有料検索値を、前記複数のオフラインマーケティング資源毎の当該オフラインマーケティング資源の配分及び当該オフラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、前記複数のオンラインマーケティング資源毎の当該オンラインマーケティング資源の配分及び当該オンラインマーケティング資源のために検索された前記対応する弾性尺度、並びに、算出された前記自然検索値の少なくとも一部に基づいて算出するための命令と、
を含む、コンピュータが読み取り可能な媒体。 - 請求項13に記載のコンピュータが読み取り可能な媒体において、Rが前記複数のオフラインマーケティング資源を表し、Eが前記複数のオフラインマーケティング資源についての弾性尺度を表し、Nが以下の方程式で用いられる前記複数のオフラインマーケティング資源の数を表し、及び、iがインデックスを表し、rが前記複数のオンラインマーケティング資源を表し、eが前記複数のオンラインマーケティング資源についての弾性尺度を表し、nが以下の方程式で用いられる前記複数のオンラインマーケティング資源の数を表し、及び、jがインデックスを表す場合、成果値は、方程式
に少なくとも一部基づいて算出される。
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