JP5677967B2 - 仕様、推定、原因となるドライバの発見及びマーケット反応弾性又はリフト係数の自動化 - Google Patents
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Description
本出願は、1)2008年10月31日に出願された米国仮特許出願第61/110,514号の利益を主張するものであり、該出願はその全体が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、上記の段落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。
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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=(C0*Ln(資源)+C1*影響*Ln(資源)+その他)
いくつかの実施形態では、ファシリティが、クライアントの入力を求めて結果をACE処理の一部として提示するためのユーザインターフェイスを提供する。図24〜図49は、ACE処理に関連してファシリティが提供する典型的なユーザインターフェイスを示す表示図である。
図49は、ファシリティによりクライアントに対して生成される結論を示している。
110 ウェブクライアント
120 インターネット
131 ページビュー要求
132 処理済みページ
Claims (22)
- デマンドジェネレーション方程式を構築して、特定のレベルの資源を異なるマーケティングアクティビティに配分することによって生成されるオファリングの需要レベルを予測するための、コンピュータシステムにおける方法であって、前記コンピュータシステムが、中央処理ユニット、メモリ、永続記憶装置、及びネットワーク接続手段を含み、決定されたデマンドジェネレーション方程式から得られる前記オファリングの需要レベルが、予測されるマーケティング成果変数であり、需要前記方法が、
ユーザから複数のオブザベーションを前記コンピュータシステムが受け取るステップであって、各オブザベーションが、マーケティング成果変数に対する少なくとも一つの値と複数のドライバ変数の各々に対する少なくとも一つの値とを含み、前記ドライバ変数にはブランドデータ、外部データ、マーケティング及び販売データ、及びインターネット固有データが含まれ、前記ブランドデータには、価格及び顧客に関するデータが含まれ、前記外部データには、経済的条件及び天気が含まれ、前記マーケティング及び販売データには、通信媒体/タッチポイントのための資源支出が含まれ、前記インターネット固有データには、ワードカウント及びワードクラスタ及び意味的フレーズのカウントを使用した自然検索の尺度を含む、ステップと、
前記複数のオブザベーションのうちの少なくとも2つに関して、
複数のドライバ変数候補の各々に関して、該ドライバ変数候補の値を前記オブザベーションに関連するものとして前記コンピュータシステムが複数のサードパーティーのプロバイダの内の少なくとも一つから取り出すステップと、
少なくとも1つのマーケティング成果変数に関して、該マーケティング成果変数の値を前記オブザベーションに関連するものとして取り出すステップと、
前記取り出したドライバ変数候補の値を使用して、前記ドライバ変数候補を前記マーケティング成果変数に関連付ける方程式を前記コンピュータシステムが推定して前記ドライバ変数候補の各々のための係数を生成するステップと、
前記推定される方程式に対して統計的診断を前記コンピュータシステムが行って前記推定される方程式を有効にするステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記推定が、一般化最小二乗技術を使用して行われる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ドライバ変数候補の各々がドライバ変数候補クラスに分類され、ドライバ変数候補クラス内の少なくとも1つのドライバ変数候補が非ゼロ係数を有していなければならないという制約に基づいて前記推定が行われる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記推定される方程式に対して統計的診断を行って前記推定される方程式を有効にするステップが、少なくとも2つの所定のビジネスルール及び統計的信頼ルールの順守を検証するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記推定される方程式を、取り出したものではないドライバ変数候補値及びマーケティング成果変数値に前記コンピュータシステムが適用して前記推定される方程式を有効にするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記推定される方程式に対して統計的診断を行って前記推定される方程式を有効にするステップが、前記推定される方程式が弾性ライブラリからの弾性ノルムの範囲内にあることを必要とするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - デマンドジェネレーション方程式を構築して、特定のレベルの資源を異なるマーケティングアクティビティに配分することによって生成されるオファリングの需要レベルを予測するための方法をコンピュータシステムに実行させるコンテンツを有するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータシステムが、中央処理ユニット、メモリ、永続記憶装置、及びネットワーク接続手段を含み、決定されたデマンドジェネレーション方程式から得られる前記オファリングの需要レベルが、予測されるマーケティング成果変数であり、前記方法は、
ユーザから複数のオブザベーションを前記コンピュータシステムが受け取るステップであって、各オブザベーションが、マーケティング成果変数に対する少なくとも一つの値と複数のドライバ変数の各々に対する少なくとも一つの値とを含み、前記ドライバ変数にはブランドデータ、外部データ、マーケティング及び販売データ、及びインターネット固有データが含まれ、前記ブランドデータには、価格及び顧客に関するデータが含まれ、前記外部データには、経済的条件及び天気が含まれ、前記マーケティング及び販売データには、通信媒体/タッチポイントのための資源支出が含まれ、前記インターネット固有データには、ワードカウント及びワードクラスタ及び意味的フレーズのカウントを使用した自然検索の尺度を含む、ステップと、
前記複数のオブザベーションのうちの少なくとも2つに関して、
複数のドライバ変数候補の各々に関して、該ドライバ変数候補の値を前記オブザベーションに関連するものとして前記コンピュータシステムが複数のサードパーティーのプロバイダの内の少なくとも一つから取り出すステップと、
少なくとも1つのマーケティング成果変数に関して、該マーケティング成果変数の値を前記オブザベーションに関連するものとして取り出すステップと、
前記取り出したドライバ変数候補の値を使用して、前記ドライバ変数候補を前記マーケティング成果変数に関連付ける方程式を前記コンピュータシステムが推定して前記ドライバ変数候補の各々のための係数を生成するステップと、
前記推定される方程式に対して統計的診断を前記コンピュータシステムが行って前記推定される方程式を有効にするステップと、
を含む、
ことを特徴とする媒体。 - 前記推定が、一般化最小二乗技術を使用して行われる、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - 前記推定が、Seemingly Unrelated Regression技術に基づいて複数の方程式をスタックすることにより、或いは2SLS、3SLS、又は最尤法を使用して連立方程式を解くことにより行われる、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - 前記ドライバ変数候補の各々がドライバ変数候補クラスに分類され、ドライバ変数候補クラス内の少なくとも1つのドライバ変数候補が非ゼロ係数を有していなければならないという制約に基づいて前記推定が行われる、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - 前記推定される方程式に対して統計的診断を行って前記推定される方程式を有効にするステップが、少なくとも2つの所定のビジネスルール及び統計的信頼ルールの順守を検証するステップを含む、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - 前記推定される方程式を、取り出したものではないドライバ変数候補値及びマーケティング成果変数値に前記コンピュータシステムが適用して前記推定される方程式を有効にするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - 前記推定される方程式に対して統計的診断を行って前記推定される方程式を有効にするステップが、前記推定される方程式が弾性ライブラリからの弾性ノルムの範囲内にあることを必要とするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項7に記載の媒体。 - デマンドジェネレーション方程式を構築するための、コンピュータシステムにおける方法であって、前記コンピュータシステムが、中央処理ユニット、メモリ、永続記憶装置、及びネットワーク接続手段を含み、前記方法が、
ユーザから複数のオブザベーションを前記コンピュータシステムが受け取るステップであって、各オブザベーションが、マーケティング成果変数に対する少なくとも一つの値と複数のドライバ変数の各々に対する少なくとも一つの値とを含む、ステップと、
前記複数のオブザベーションのうちの少なくとも2つに関して、
ドライバ変数候補の値を前記オブザベーションに関連するものとして前記コンピュータシステムが複数のサードパーティーのプロバイダの内の少なくとも一つから取り出すことと、
マーケティング成果変数の値を前記オブザベーションに関連するものとして取り出すことと、
によりデータオブザベーションと説明変数とを含むデータスタックを作成するステップと、
前記取り出したドライバ変数候補の値を使用して、前記ドライバ変数候補を前記マーケティング成果変数に関連付けるデマンドジェネレーション方程式を前記コンピュータシステムが推定して前記ドライバ変数候補のための係数を生成するステップと、
前記デマンドジェネレーション方程式に対して統計的診断を前記コンピュータシステムが行って前記デマンドジェネレーション方程式を有効にするステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記推定が、一般化最小二乗技術を使用して行われる、
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記ドライバ変数候補の各々がドライバ変数候補クラスに分類され、ドライバ変数候補クラス内の少なくとも1つのドライバ変数候補が非ゼロ係数を有していなければならないという制約に基づいて前記推定が行われる、
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記推定される方程式を、取り出したものではないドライバ変数候補値及びマーケティング成果変数値に前記コンピュータシステムが適用して前記デマンドジェネレーション方程式を有効にするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記デマンドジェネレーション方程式に対して統計的診断を行って前記デマンドジェネレーション方程式を有効にするステップが、前記デマンドジェネレーション方程式が弾性ライブラリからの弾性ノルムの範囲内にあることを必要とするステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記オブザベーションが、時間別のメディア支出のデータ系列から成る請求項1記載の方法。
- 前記オブザベーションが、マーケットの位置別のメディア支出のデータ系列から成る請求項1記載の方法。
- 前記オブザベーションが、メディアの種類別のメディア支出のデータ系列から成る請求項1記載の方法。
- 各ドライバ変数候補が、前記オブザベーションを含むデータスタッタ内の列ベクトルである請求項1記載の方法。
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