KR20110023745A

KR20110023745A - 크로스-채널 연산을 구동하는 웹 사이트 트리거 최적화 시스템

Info

Publication number: KR20110023745A
Application number: KR1020100077229A
Authority: KR
Inventors: 히카루 필립스; 클라우디오 나토리
Original assignee: 액센처 글로벌 서비스 게엠베하
Priority date: 2009-08-31
Filing date: 2010-08-11
Publication date: 2011-03-08
Also published as: CN102004983A; KR101177627B1; US20110054920A1; AU2010212252A1; EP2290602A1; JP5676964B2; CA2712325A1; AU2010212252B2; JP2011065635A; CA2712325C

Abstract

마케팅 최적화 시스템은 온라인 행위에 기초하여 오프라인 마케팅 액션을 트리거링한다. 시스템은 각 트리거 이벤트에 관한 조건을 포함하는 트리거 이벤트를 저장한다. 시스템은 또한 포착된 온라인 행위를 저장한다. 시스템은 포착된 온라인 행위로부터 조건이 저장된 트리거 이벤트에 관하여 충족되는지 여부를 결정하도록 구성되는 크로스-채널 캠페인 엔진을 포함한다. 만약 조건이 충족되면, 크로스-채널 캠페인 엔진은 트리거 이벤트와 연관된 오프라인 마케팅 액션을 트리거링한다. 시스템은 또한 포착된 온라인 행위의 분석에 기초하여 트리거 이벤트를 최적화한다.

Description

크로스-채널 연산을 구동하는 웹 사이트 트리거 최적화 시스템{WEB SITE TRIGGER OPTIMIZATION SYSTEM DRIVING CROSS-CHANNEL OPERATIONS}

본 출원은 그 전체로서 참조에 의하여 편입되는, 2009년 8월 31일에 출원된 미국임시특허출원 제61/238,343호에 대하여 우선권을 청구한다.

종래의 웹 서버는 쿠키(cookie)를 통하여 또는 로그인(log-in)을 통하여 방문자를 이들의 웹 사이트까지 추적한다. 예컨대, 많은 전자 상거래 사이트는 사이트 방문자를 식별하는 데 사용되는 고유한 식별자를 고객 데이터베이스에 저장한다. 또한, 상기 데이터베이스는 방문자의 행위에 관한 정보, 예컨대 이들이 방문한 페이지, 이들이 살펴본 제품 및 이들이 취한 행동(예컨대 구매품, 클릭한 항목 등)을 저장할 수 있다.

일부 웹 사이트는 이들의 방문자의 포착된 행위를 사용하여 방문자가 구매에 관심이 있을 수 있는 제품을 방문자가 이전에 살펴본 제품에 기초하여 추천한다. 이는 사용자가 웹 사이트 상에 있는 동안에 이루어진다. 그러나, 사용자가 웹 사이트 상에 있을 때 제품을 추천하거나 소정의 다른 제품 관련 정보를 사용자에게 제공하는 것 외에, 회사는 오프라인 채널로 일컬어지는 비-온라인(non-online) 채널에 관하여 포착된 행위를 종종 이용할 수 없다. 예컨대, 회사는 우편 광고 캠페인 또는 전화 캠페인에 관여할 수 있다. 그러나, 회사는 브랜드 웹 사이트에 대한 방문자의 온라인 행위에 기초하여 이들의 우편 광고 캠페인 또는 전화 캠페인을 타게팅(target)할 수 없다.

본 발명은 크로스-채널 연산을 구동하는 웹 사이트 트리거 최적화 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

일 실시예에 따르면, 시스템이 온라인 행위에 기초하여 오프라인 마케팅 액션을 트리거링(trigger)한다. 상기 시스템은 사용자가 미리 결정된 신택스(syntax)를 이용하여 식(expression)을 입력하도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스를 생성함으로써 변수를 생성하도록 구성되는 변수 정의기(variable definer)를 포함한다. 상기 식은 온라인 행위 및 각 변수에 관한 상기 온라인 행위와 연관된 조건을 포함한다. 상기 변수 정의기는, 상기 식을 포함하여, 상기 변수를 저장하도록 구성된다. 상기 시스템은 또한 트리거 정의기 및 크로스-채널 캠페인 엔진(cross-channel campaign engine)을 포함한다. 상기 트리거 정의기는 상기 저장된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성하도록 구성되고, 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함한다. 상기 크로스-채널 캠페인 엔진은 컴퓨터 시스템을 사용하여 상기 트리거 이벤트 내의 조건을 포착된 온라인 행위와 비교하고, 상기 모든 조건이 상기 트리거 이벤트 중 적어도 하나에 관하여 충족되는지 여부를 상기 비교로부터 결정하도록 구성된다. 상기 모든 조건이 트리거 이벤트에 관하여 충족되면 지시가 애플리케이션에 전송되어 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링한다.

일 실시예에 따르면, 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 방법이 포착된 온라인 행위에 기초한다. 상기 방법은 브라우저나 웹 서버로부터 수신된 포착된 온라인 행위를 저장하는 단계, 상기 포착된 온라인 행위의 애스펙트(aspect)를 기술하는 변수를 생성하는 단계, 및 상기 저장된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성하는 단계를 포함하고, 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함한다. 상기 방법은 상기 트리거 이벤트 내의 조건을 상기 포착된 온라인 행위와 비교하는 단계, 상기 모든 조건이 상기 트리거 이벤트 중 적어도 하나에 관하여 충족되는지 여부를 상기 비교로부터, 컴퓨터 시스템에 의하여, 결정하는 단계, 및 상기 모든 조건이 트리거 이벤트에 관하여 충족되면 지시를 애플리케이션에 전송하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 단계를 더 포함한다.

오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 상기 방법은 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 지시로 이루어진 소프트웨어에 의하여 수행될 수 있다. 상기 소프트웨어는, 실행될 때, 컴퓨터 시스템에 의하여 상기 방법을 수행한다.

본 발명에 의하면, 크로스-채널 연산을 구동하는 웹 사이트 트리거 최적화 시스템이 제공된다.

본 발명의 실시예가 다음의 도면을 참조하여 다음의 설명에서 상세히 기술될 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른, 시스템을 도시한다.
도 2a 내지 2c는 일 실시예에 따른, 변수를 정의하기 위한 정보를 입력하는 데 사용될 수 있는 스크린샷(screen shot)의 예를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른, 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 방법을 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른, 트리거 이벤트를 최적화하기 위한 방법을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른, 본 명세서에 기술된 시스템과 방법을 위한 하드웨어 플랫폼으로서 동작하는 컴퓨터 시스템을 도시한다.

단순성 및 예시 목적을 위하여, 본 실시예의 원리는 주로 그 예를 참조하여 설명된다. 다음의 설명에서, 본 실시예를 확실하게 이해시키기 위하여 여러 특정 세부사항이 표현된다. 그러나, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 본 실시예가 이러한 특정 세부사항에 국한되지 않고 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 몇 가지 경우에, 본 실시예를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위하여, 공지된 방법 및 구성은 상세하게 설명되지 않는다. 또한, 상이한 실시예가 아래에 기술된다. 본 실시예는 상이한 조합으로 함께 사용되거나 수행될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 마케팅 최적화 시스템은 포착된 온라인 행위와 커스터마이징(customize) 가능한 트리거 이벤트에 기초하여 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하도록 구성된다. 포착된 온라인 행위는 인터넷 상의 웹 사이트에 대한 방문자의 임의의 측정 가능하거나 추적 가능한 이벤트를 포함할 수 있다. 이는 웹 페이지 상에서 수행되는 액션, 예컨대 클릭된 객체, 방문된 웹 페이지, 방문자를 웹 사이트 상으로 오게 한 방문된 웹 페이지 또는 웹 사이트의 식별(identification), 웹 사이트를 식별한 검색 엔진에서 수행된 검색의 키워드의 식별 등을 포함할 수 있다. 방문자 특징이 식별되면 포착된 온라인 행위는 방문자 특징을 포함할 수 있다.

오프라인 마케팅 액션은 웹 사이트 밖에서 수행되는 임의의 액션을 포함한다. 예컨대, 오프라인 마케팅 액션은 우편물, 이메일, SMS 문자, 전화 통화 또는 다른 오프라인 채널을 통하여 마케팅과 연관된 정보를 보내는 것을 포함할 수 있다. 상기 정보는 쿠폰, 오퍼(offer), 제품 정보, 또는 다른 유형의 마케팅 정보를 포함할 수 있다. 오프라인 마케팅 액션은 조건 또는 조건의 집합이 충족된다는 표시를 제공하는 플래그(flag)를 데이터베이스 내에 설정하는 것을 포함할 수 있다. 오프라인 마케팅 액션은 인터넷을 통하여 수행되지 않는 액션을 포함할 수 있음에 주목한다.

트리거 이벤트가 검출되면 연관된 오프라인 마케팅 액션이 수행된다. 트리거 이벤트는 하나 이상의 조건을 포함할 수 있다. 조건은 검출되고 추적될 수 있는 온라인 행위와 연관될 수 있다. 예컨대, 추적 이벤트에 관한 모든 조건이 충족되면 대응하는 오프라인 마케팅 액션이 트리거링된다.

마케팅 최적화 시스템은 사용자가 트리거 이벤트를 생성하고 저장하도록 하는 사용자 인터페이스를 포함하고, 트리거 이벤트는 사용자가 필요로 하는 대로 변경될 수 있다. 따라서, 트리거 이벤트는 오프라인 판매와 마케팅 캠페인 액션을 트리거링하기 위한 이벤트의 임의의 포착 가능한 집합을 사용자가 정의하도록 함으로써 사용자에 의하여 커스터마이징될 수 있다. 이러한 능력은 마케터가 많은 잠재적인 이벤트를 탐구하고 마케팅의 최적의 타게팅에 관한 트리거를 탐구하도록 한다. 또한, 트리거 이벤트는 예컨대 웹 페이지 내에 하드 코딩(hard code)되지 않으며, 따라서 트리거 이벤트를 커스터마이징하거나 그렇지 않으면 변경하기 위해 정보 기술(Information Technology; IT) 관리자가 필요하지 않다. 따라서, 마케팅 최적화 시스템은 웹 사이트 밖에 있을 수 있고, 커스터마이징 가능한 트리거에 기초하여 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 데 사용된다.

또한, 마케팅 최적화 시스템은 온라인 및 오프라인 사용자 행위에 관한 미가공(raw) 데이터를 상기 데이터에 의미론적(semantic) 의미를 충당하는 커스터마이징 가능한 변수의 사용을 통하여 조직하도록 구성된다. 상기 변수는 보고, 분석 및 자동 최적화를 위하여, 그리고 오프라인 마케팅 액션의 트리거링을 제공하기 위하여 사용될 수 있다. 마케팅 최적화 시스템의 변수 정의기를 통하여 제공되는 실시예의 하나의 기술적인 태양은 미리 결정된 신택스 및/또는 포맷(format)을 사용하여 사용자 인터페이스를 통하여 식을 입력하는 것을 포함한다. 상기 식은 사용자가 사용자 인터페이스를 통하여 데이터를 입력하여 트리거 이벤트를 정의하는 데 사용될 수 있는 변수를 생성하도록 한다. 변수 정의기는 상기 식의 사용을 통하여 변수와 트리거 이벤트가 곧바로(on the fly) 변경되도록 하며, 이는 웹 페이지 또는 소프트웨어 내에 하드 코딩되는 것과는 대조적이다. 따라서, 변수와 트리거 이벤트는 새롭게 포착된 온라인 행위로부터의 피드백에 응답하여 쉽게 변경될 수 있고, 변수와 트리거 이벤트는 트리거 이벤트의 최적화를 책임지는 비-IT(non-IT) 인력에 의하여 변경될 수 있다.

크로스 채널 마케팅 캠페인은 상대적으로 높은 연락 비용(contact cost)을 가질 수 있음을 또한 주목할 만하다. 예컨대, 전화 기반 마케팅을 도입하기 위한 비용은 비쌀 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마케팅 최적화 시스템은 매출을 최대화하기 위한 최적의 트리거 이벤트와 최적의 트리거링된 마케팅 액션을 결정하도록 구성된다. 최적화는 오프라인 마케팅 액션의 비용뿐만 아니라 매출을 달성할 확률과 매출이 달성되는 경우의 매출의 가치를 고려할 수 있다. 따라서, 마케팅 최적화 시스템은 올바른 트리거 이벤트를 정확한 후속 조치(follow up) 방식과 매칭시켜 상기 트리거 이벤트가 비용보다 많은 가치를 창출하는 전체적인 연락 방식을 초래할 수 있도록 보장한다.

도 1은 일 실시예에 따른, 마케팅 최적화 시스템(100)을 도시한다. 온라인 행위(102)가 웹 사이트(101a 내지 101n)로부터 포착된다. 일 실시예에서, 스크립트(script) 및 플러그인(plug-in)이 사용되어 온라인 행위(102)를 포착한다. 예컨대, 자바(JAVA) 스크립트 또는 다른 유형의 스크립트가 웹 페이지 내에 제공되고, 스크립트가 웹 서버에게 온라인 행위 이벤트를 저장하고 이를 마케팅 최적화 시스템(100)에 송신하도록 지시한다. 예컨대, 웹 사이트(101a)의 홈 페이지 상의 자바 스크립트는 웹 서버에게 방문자가 그 웹 사이트를 방문하도록 야기한 키워드 구문, 방문자가 유래한 웹 사이트 및 그 홈 페이지 상에서 방문자에 의하여 수행된 액션을 저장하도록 지시할 수 있다. 플러그인은 웹 페이지 상에서 추가적인 기능을 제공하고, 기능이 수행됨에 따라 스크립트에 의하여 지시되는 대로 데이터가 저장되고 마케팅 최적화 시스템(100)에 송신된다. 일례에서, 웹 사이트(101a 내지 101n) 중 임의의 것에 대한 방문자에게 익명의 ID가 할당되고, 포착된 온라인 행위가 ID와 연관되고 ID와 함께 마케팅 최적화 시스템(100)에서 예컨대 데이터베이스(110) 내에 저장된다. 트리거 이벤트 및 고객에 관한 포착된 온라인 행위와 연관된 고객에게 오프라인 마케팅 정보를 제공하기 위해, ID는 나중에 고객 연락 정보와 상관될 수 있다. 온라인 행위는 또한 웹 브라우저에 의하여 포착될 수 있고, 웹 서버 또는 마케팅 최적화 시스템(100)에 전송될 수 있다. 마케팅 최적화 시스템(100)은 또한 데이터 저장소(140)로부터 데이터를 저장하고 인출할 수 있다. 마케팅 최적화 시스템(100)에 의하여 사용되는 데이터는 데이터베이스(110) 및/또는 데이터 저장소(140)에 저장될 수 있다.

마케팅 최적화 시스템(100)은 트리거 정의기(115), 변수 정의기(116), 트리거 최적화기(117), 크로스-채널 캠페인 엔진(111) 및 사용자 인터페이스(112)를 포함한다. 트리거 정의기(115)와 변수 정의기(116)는 아래에 상세히 기술되는 바처럼 데이터베이스(110) 및/또는 데이터 저장소(140)에서 트리거 이벤트(103)와 변수(104)를 생성하고 저장한다. 트리거 정의기(115)와 변수 정의기(116)는 트리거 이벤트(103)와 변수(104)에 관한 정보가 사용자 인터페이스(112)를 통하여 사용자에 의하여 제공되고 커스터마이징되도록 하고, 트리거 이벤트가 최적화되도록 한다. 사용자 인터페이스(112)는 사용자가 마케팅 최적화 시스템(110)에 로그인하고 트리거 이벤트(103)와 변수(104)를 입력하고 커스터마이징하도록 하는 온라인 인터페이스일 수 있다. 다른 정보가 사용자에 의하여 입력되고 사용자 인터페이스(112)를 통하여 사용자에게 제공될 수 있다. 도 1이 시스템(100)에 의하여 수신된 트리거 이벤트(103)와 변수(104)를 도시함에 주목한다. 그러나, 본 명세서에 기술된 바처럼, 이는 트리거 이벤트(103)와 변수(104)에 관한 정보를 포함할 수 있고, 이러한 정보는 트리거 정의기(115)와 변수 정의기(116)에 의하여 사용되어 트리거 이벤트(103)와 변수(104)를 생성한다.

트리거 이벤트(103)는 각각 하나 이상의 조건과 하나 이상의 오프라인 마케팅 액션을 포함할 수 있다. 트리거 이벤트에서 식별되는 대응하는 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위해 조건이 충족되어야 한다. 트리거 이벤트 내의 조건의 예는 고객이 특정한 제품에 관한 객체를 클릭하는 것, 고객이 제품을 구매하지 않는 것, 그리고 고객이 구매 없이 웹 사이트를 떠난 지 24시간 내에 웹 사이트로 돌아오지 않는 것을 포함할 수 있다. 이러한 조건에 관한 오프라인 마케팅 액션의 예는 구매되지 않은 제품과 연관된 오퍼를 가지고 고객에게 통화를 하거나 문자를 보내는 것이다. 구글(Google)로부터의 브랜딩된(branded) 클라이언트 키워드 구문으로부터 사이트에 들어온 고객만이 상기 오퍼를 제공하는 오프라인 캠페인에 포함되었는지를 보장하도록 추가적인 조건이 트리거 이벤트에 추가될 수 있다.

트리거 이벤트의 다른 일례는 후속 판매와 연관된다. 예컨대, 사용자가 특정한 제품을 온라인으로 구매했지만 그 제품의 배송일로부터 2주 내에 그 제품에 관한 어떠한 액세서리도 구매하지 않았다는 것이 조건이다. 그러한 트리거 이벤트에 관한 오프라인 마케팅 액션은 고객에게 액세서리에 관한 오퍼나 쿠폰을 보내는 것을 포함할 수 있다. 본 기술 분야의 당업자에게는 이러한 것들이 트리거 이벤트의 일부 예일 뿐이고 다른 유형의 조건과 오프라인 마케팅 액션이 트리거 이벤트에 포함될 수 있음이 명백할 것이다.

마케팅 최적화 시스템은 온라인 및 오프라인 사용자 행위에 관한 미가공 데이터를 상기 데이터에 의미론적 의미를 충당하는 커스터마이징 가능한 변수(104)의 사용을 통하여 조직한다. 변수(104)는 보고, 분석 및 자동 최적화를 위하여, 그리고 오프라인 마케팅 액션의 트리거링을 제공하기 위하여 사용될 수 있다. 변수는 트리거 이벤트(103)에서 사용될 수 있다.

크로스-채널 캠페인 엔진(111)은 모든 조건이 웹 사이트(101a 내지 101n)에 대한 임의의 방문자에 의하여 각 트리거 이벤트에 관하여 충족되는지 여부를 결정한다. 모든 조건이 트리거 이벤트에 관하여 충족되면, 크로스-채널 캠페인 엔진(111)은 트리거 이벤트에 의하여 식별된, 113으로 도시된 오프라인 마케팅 액션을 트리거링한다. 예컨대, 크로스-채널 캠페인 엔진(111)은 각 방문자에 관한 포착된 온라인 행위(102)가 트리거 이벤트(103) 중 임의의 것에 관한 모든 조건을 포함하는지 여부를 결정하기 위해 데이터베이스(110)에 질의한다. 포착된 온라인 행위(102)는 각 방문자에 관한 고유 ID와 연관될 수 있다. 모든 조건이 예컨대 단일 방문자에 의하여 충족되면 트리거 이벤트에 의하여 식별된 오프라인 마케팅 액션이 트리거링된다. 고유 ID는 고객 연락 정보와 매칭되어 고객(예컨대 모든 매칭되는 조건을 갖는 웹 사이트 방문자)을 식별하고 그에게 판촉 정보를 보내거나, 또는 다른 오프라인 마케팅 액션을 고객에게 수행할 수 있다.

오프라인 마케팅 액션의 트리거링은 트리거 이벤트에 관한 모든 조건을 충족시키는 것으로 결정된 방문자의 리스트를 애플리케이션(120)에 송신하는 것을 포함할 수 있다. 리스트는 모든 조건이 만족됨에 따라 실시간으로 송신되거나 또는 주기적인 기준으로, 예컨대 매시간 또는 매일 송신될 수 있다. 애플리케이션(120)은 오프라인 마케팅 액션을 수행하는 외부 시스템일 수 있다. 애플리케이션(120)은 전화 마케팅 캠페인과 같은 오프라인 마케팅 액션을 수행하도록 마케팅 인력에 의하여 사용될 수 있다. 도 1은 오프라인 채널(121a 내지 121d)에 의하여 고객(130a 내지 130f)에 접속된 애플리케이션(120)을 도시한다. 오프라인 채널(121a 내지 121d)은 전화, 우편, 이메일, 문자 등을 포함할 수 있다. 오프라인 채널(121a 내지 121d)을 통하여 판촉 정보를 보내는 것과 같은 오프라인 마케팅 액션이 오프라인 채널(121a 내지 121d)을 통하여 수행될 수 있다.

트리거(113)는 오프라인 마케팅 캠페인이 어떻게 실행되어야 하는지에 관하여 각 고객에 관한 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 트리거(113)는 제공될 오퍼 및 고객에게 연락하는 데 사용할 채널을 식별할 수 있다. 또한, 캠페인이 실행된 후에, 각 고객에 관한 응답 데이터가 마케팅 최적화 시스템(100) 또는 애플리케이션(120)에 제공되어 후속 오퍼 및 통신을 가능하게 할 수 있다.

데이터 저장소(140)는 마케팅 최적화 시스템(100)에 접속될 수 있다. 데이터 저장소(140)는 고객 데이터 및 마케팅 최적화 시스템(100) 외부의 시스템에 의하여 제공되는 다른 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 데이터 저장소(140)는 고객 ID 및 연관된 고객 연락 정보를 저장할 수 있고, 이는 앞서 지적한 바처럼 고객 각각에 관한 포착된 온라인 행위를 식별하는 고유 ID와 상관된다.

일 실시예에서, 데이터 저장소(140)는 고객 ID를 사용하여 각 고객에 관하여 발생한 구매 및 다른 성공적인 영업 성과를 저장한다. 포착된 온라인 행위(102)와 다른 시스템으로부터 구매(예컨대 온라인 및 매장) 및 다른 영업 정보(예컨대 제품에 대한 고객의 관심, 인구 통계에 관한 선호 등)가 수집되고 데이터 저장소(140)에 저장될 수 있다. 다른 시스템은 구매 및 판매 정보(151)를 데이터 저장소(140)에 제공하는 데이터 포착 시스템(150)을 포함할 수 있다. 데이터 포착 시스템(150)은 회계 시스템 또는 판매 관련 정보를 추적하기 위한 다른 종래의 시스템을 포함할 수 있다. 다른 시스템은 또한 판매를 트리거링하는 데 성공적이었거나 성공적이지 않았던 실험 트리거 이벤트 및 마케팅 액션과 연관된 실험 피드백(161)을 제공하는 실험 시스템을 포함할 수 있다. 실험 시스템(160)은 도 1에서 마케팅 최적화 시스템(100) 외부의 시스템으로서 도시되어 있지만, 실험 시스템(160)은 외부 실험 시스템 대신에 또는 그에 추가하여 마케팅 최적화 시스템(100)의 일부일 수 있다.

실험 시스템(160)은 상이한 방문자가 상이한 오퍼와 상이한 경험을 받도록 하나 이상의 웹 사이트(101a 내지 101n) 상에서 통제된 실험을 수행한다. 이러한 온라인 실험은, 오프라인 마케팅 액션에 의하여 타게팅될 고객을 식별하는 마케팅 최적화 시스템(100)에 의하여 생성되는 리스트 내에 적합한 변수를 포함시킴으로써 오프라인에서 일어나는 다변량 실험으로 조정된다. 변수는 상이한 고객에 대해 만들어지는 오퍼의 변화 또는 상이한 고객에 관하여 변화될 수 있는 오프라인 마케팅 액션의 다른 변화를 식별할 수 있다. 데이터 저장소(140)는 변수 및 영향 받은 고객을 포함하는, 조정된 온라인 및 오프라인 실험에 관한 정보를 저장하고, 실험의 결과를 수신하고 저장한다. 상기 결과는 예컨대 후속 구매와 연관되는 것과 같은, 변화된 오프라인 마케팅 액션의 결과를 포함한다. 이러한 결과는 매출을 증대시키기 위한 최고의 웹 사이트 컨텐트, 최고의 트리거, 최고의 오퍼, 최고의 고객 연락 규칙 등을 자동으로 결정하도록 실험을 통제하기 위한 피드백으로서 마케팅 최적화 시스템(100)과 다른 시스템에 의하여 사용될 수 있다. 따라서, 마케팅 최적화 시스템(100)은 매출을 만들어 내는 데 가장 성공적인 것으로 결정된 온라인 경험(예컨대 변경된 웹 페이지 또는 다른 변경된 온라인 컨텐트)과 오프라인 마케팅 액션을 구현함으로써 매출을 증대시키기 위해 온라인 및 오프라인 컨텐트 및 액션을 스스로 최적화하도록 구성된다.

예컨대, 마케팅 최적화 시스템은 상이한 트리거 이벤트와 조건을 시험하고 시험 그룹에 대해 상이한 트리거링된 온라인 및 오프라인 마케팅 액션을 시험하기 위한 실험을 위해 사용된다. 트리거 이벤트는 포착된 온라인 행위일 수 있고, 상이한 시험 그룹에 관하여 온라인 및/또는 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위해 충족될 필요가 있는 다수의 조건에 의하여 정의될 수 있다.

시험 그룹은 동일한 집합의 미리 결정된 그래픽을 갖는 상이한 집합의 사용자/사람들일 수 있다. 간단한 예에서, 150,000 달러가 넘는 수입을 갖는 40세가 넘는 남성에 관하여 고급 차량에 관한 마케팅 액션에 대한 응답을 시험하도록 실험이 설계된다. 이러한 특징을 갖는 3개의 사용자 집합이 식별된다. 조건은 검색 엔진에서 사용되는 하나 이상의 미리 결정된 키워드 및 검색 결과 내의 특정한 URL을 클릭하는 것일 수 있다. 하나의 시험 그룹은 우편 광고를 받을 수 있고, 다른 시험 그룹은 이메일 광고를 받을 수 있으며, 제3 시험 그룹은 판촉 정보를 포함하는 전화 통화를 받을 수 있다.

각 그룹으로부터의 응답이 측정되어 어느 마케팅 액션이 고객 응답을 이끌어내는 데 가장 효과적인지를 결정한다. 또한, 상이한 액션의 결과로서 매출이 측정될 수 있다. 가장 효과적인 마케팅 액션을 식별하도록 다양한 실험이 상이한 인구 통계와 상이한 제품에 관하여 실행될 수 있고, 이후 이러한 액션이 구현될 수 있다. 또한, 트리거 이벤트에 관한 상이한 조건 또는 상이한 조건 집합 및 상이한 유형의 판촉이 실험을 통하여 평가될 수 있다. 또한, 각 시험 그룹에 관하여 웹 페이지를 변화시킨 후 시험 그룹의 온라인 행위를 포착함으로써 상이한 시험 그룹에게 상이한 온라인 경험이 제공될 수 있다.

상기 실험은, 통제된 환경에서, 매출을 증대시키거나 또는 다른 영업 목표를 달성하기 위한 가장 효과적인 트리거 이벤트와 마케팅 액션을 결정하기 위해 피드백을 얻고 성능을 평가하는 메커니즘을 제공한다. 또한, 상기 실험은 커스터마이징 가능한 트리거 이벤트를 통하여 빠르고 쉽게 구현된다.

실험은 각각의 들어오는 웹 사이트 방문자에 관한 실험 트리거 이벤트를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 시험될 변수의 집합이 식별되고 시험을 위한 트리거 이벤트 내에 구현된다. 시스템은 트리거 이벤트 내의 변수에 관한 상태 변화를 검출하여 오프라인 마케팅 액션이 트리거링될지 여부를 결정한다. 예컨대, 주어진 방문자에게 할당된 트리거 이벤트 내의 모든 이벤트 변수에 관하여 상태 변화가 발생한 것으로 시스템이 결정하면, 시스템은 추가(크로스-채널) 캠페인에 방문자가 포함되도록 트리거링한다. 모든(비실험) 방문자에 관하여 추적할 (최적의) 변수 집합을 결정하도록 추가(크로스-채널) 캠페인으로부터의 매출과 같은 성과 데이터가 트리거 이벤트/변수 선택과 함께 분석되는데, 이는 성공적인 후속 조치의 최대 확률을 갖는 방문자에게 밖으로의(outbound) 연락 캠페인을 타게팅함으로써 이러한 캠페인에 내재하는 높은 밖으로의 연락 비용을 가장 효율적으로 사용하기 위함이다.

트리거 최적화기(117)는 구현할 트리거 이벤트와 마케팅 액션을 식별하기 위해 시스템(150 및 160)으로부터의 정보를 사용한다. 예컨대, 트리거링된 오프라인 마케팅 액션의 성공에 관한 피드백(예컨대 구매가 이루어졌는지 여부)에 기초하여, 트리거 정의기(115)는 매출을 증대시키기 위해 상이한 고객에 관하여 트리거링할 특정한 오프라인 마케팅 액션에 관한 고지에 입각한 결정(informed decision)을 내릴 수 있다. 이는 유사한 특징을 갖는 특정한 고객 또는 고객의 그룹에 관하여 성공적인 것으로 결정되었던 트리거 이벤트에서 지정된 것과는 다른 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 것을 포함할 수 있다.

오프라인 마케팅 액션을 최적화하는 것 외에도, 트리거 최적화기(117)는 또한 시스템(150 및 160)으로부터의 데이터의 분석에 기초하여 트리거 이벤트를 정의할 수 있다. 상기 분석은 매출을 초래할 가능성이 가장 높은 것으로 결정된 상이한 사용자에 관한 트리거 이벤트를 식별할 수 있다. 또한, 트리거 최적화기(117)는 트리거 이벤트가 비용보다 많은 가치를 창출하는 전체적인 연락 방식을 초래할 수 있도록 보장하는 트리거 이벤트와 오프라인 마케팅 액션을 식별할 수 있다. 또한, 트리거 최적화기(117)는 성공적인 것으로 결정된 오프라인 마케팅 액션을 포함하도록 트리거 이벤트를 커스터마이징하기 위해 사용자 인터페이스(112)를 통하여 사용자에게 추천을 생성할 수 있다.

일례에서, 고객(130a)의 온라인 행위 및 트리거 이벤트의 조건에 기초하여 트리거 이벤트가 고객(130a)에 관하여 트리거링된다. 대응하는 오프라인 마케팅 액션이 수행되는데, 이 예에서 이는 고객(130a)에게 SMS 문자를 통하여 쿠폰 오퍼를 보내고 이후 미리 결정된 기간 내에 구매가 이루어지지 않으면 고객(130a)과 통화하여 고객에게 쿠폰 오퍼를 상기시키는 것이다. 고객(130a)은 통화 후에 쿠폰을 사용하여 매장 구매 또는 온라인 구매를 한다. 데이터 저장소(140)는 수행된 오프라인 마케팅 액션(즉, 쿠폰 오퍼를 갖는 SMS 문자 및 후속 통화) 및 오프라인 마케팅 액션의 결과(즉, 구매)를 포함하는, 거래에 관한 모든 정보를 저장한다. 트리거링된 오프라인 마케팅 액션의 성공에 관한 피드백(예컨대 구매가 이루어졌는지 여부)에 기초하여, 트리거 정의기(115)는 매출을 증대시키기 위해 상이한 고객에 관하여 트리거링할 특정한 오프라인 마케팅 액션에 관한 고지에 입각한 결정을 내릴 수 있다. 이는 유사한 특징을 갖는 특정한 고객 또는 고객 그룹에 관하여 성공적인 것으로 결정되었던 트리거 이벤트에서 지정된 것과는 다른 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 것을 포함할 수 있다. 이는 또한 성공적인 것으로 결정된 오프라인 마케팅 액션을 포함하도록 트리거 이벤트를 커스터마이징하기 위해 사용자 인터페이스(112)를 통하여 사용자에게 추천을 하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 오프라인 마케팅 액션이 구현될 수 있다.

앞서 기술된 바처럼, 변수 정의기(116)는 데이터 저장소(140)에 저장된 온라인 및 오프라인 사용자 행위에 관한 미가공 데이터에 의미론적 의미를 부여하는 변수를 생성하는 데 사용될 수 있다. 변수 정의기(116)는 사용자 인터페이스(112)를 이용하여 사용자가 수집된 데이터로부터 기본 이벤트(base event)를 정의하는 변수를 생성하도록 할 수 있다. 도 2a 내지 2c는 기본 이벤트를 포함하는 변수를 사용자가 정의하도록 사용자 인터페이스(112)를 통하여 변수 정의기(116)에 의하여 생성될 수 있는 스크린샷(201 내지 203)을 도시한다. 도 2a의 스크린샷(201)은 사용자가 새로운 변수를 정의하는 프로세스를 시작하는 곳이다. 변수명이 입력되는데, 이 예에서는 "모바일 검색자(Mobile Searcher)"이다. 또한, 필터링 및 편집기 옵션이 선택될 수 있다.

도 2b의 스크린샷(202)은 새로운 변수에 관하여 입력될 수 있는 정보를 도시한다. 변수 함수가 선택될 수 있는데, 이 예에서는 "불리언(Boolean)"이다. 또한, 변수를 기술하는 식이 식 섹션(211)에 입력될 수 있다. 기본 이벤트를 기술하는 연산이 식에 입력될 수 있다. 입력될 수 있는 연산의 예가 가능한 연산(210)으로서 도시되어 있다. 가능한 연산(210)의 "Facts"는 사용자의 포착된 행위 또는 액션을 지칭할 수 있다. 포착된 행위는 예컨대 데이터 저장소(140)에 저장된다. "Facts-After"는 소정의 이벤트가 발생한 후에 수행되는 모든 포착된 행위를 식별하는 데 사용될 수 있고, 이에 의하여 이벤트가 식 내에 표현될 수 있다. 유사하게, "Facts-Before"는 소정의 이벤트가 발생하기 전에 수행되는 모든 포착된 행위를 식별하는 데 사용될 수 있고, 이에 의하여 이벤트가 식 내에 표현될 수 있다. "Facts-Matching-Regex"는 문자열과 연관된 행위를 식별하는 데 사용될 수 있다. "Find-All-Facts-With-Value"는 값과 연관된 특정한 행위를 식별하는 데 사용될 수 있다. "Find-Coincident-Facts"는 함께 또는 짧게 연속하여 수행되는 행위와 같은 동시 발생 행위를 식별하는 데 사용된다. "Remove-Duplicate-Facts"는 동일한 사용자에 관한 중복 저장된 행위를 데이터 저장소(140)로부터 제거하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 사용자에 관한 동일한 행위가 두 개의 상이한 시스템에 의하여 포착되고 데이터 저장소에 저장되었을 수 있고, 하나가 제거될 수 있다.

섹션(211)에 도시된 식은 "Facts-Matching-Regex" 연산을 포함한다. 이 연산은 "모바일(mobile)"이라는 문자열과 연관된 행위를 식별하는 데 사용되고 있고, 상기 행위는 "<SearchedFor>"로서 정의된다. "<SearchedFor>" 행위는 웹 사이트 상에서 검색을 수행하는 사용자 행위를 지칭한다. 상기 식은 또한 값을 반환할 수 있다. 예컨대, 사용자가 "모바일"을 포함하는 웹 사이트 상에서 검색을 실행하면 변수는 1의 값을 가질 것이다. 그렇지 않으면 상기 값은 0이다.

도 2b에 도시된 식은 본 실시예 중 하나 이상의 기술적인 태양의 일례이다. 상기 식은 사용자가 사용자 인터페이스를 통하여 데이터를 입력하여 트리거 이벤트를 정의하는 데 사용될 수 있는 변수를 생성하도록 한다. 변수 정의기는 식의 사용을 통하여 변수와 트리거 이벤트가 곧바로 변경되도록 하며, 이는 웹 페이지 또는 소프트웨어 내에 하드 코딩되는 것과는 대조적이다. 따라서, 변수와 트리거 이벤트는 새롭게 포착된 온라인 행위로부터의 피드백에 응답하여 쉽게 변경될 수 있고, 변수와 트리거 이벤트는 트리거 이벤트의 최적화를 책임지는 비-IT 인력에 의하여 변경될 수 있다.

도 2c는 "모바일 검색자" 변수가 생성된 후에 그 변수의 특성을 디스플레이하는 스크린샷(203)을 도시한다. 식 유형, 필터링 범위 및 식이 도시된다. 또한, 상기 특성은 상기 변수가 사용되는 임의의 마케팅 캠페인 및 "<SearchedFor>"와 같은 변수 의존성을 식별할 수 있다.

변수가 생성된 후에, 이들은 데이터베이스(110) 및/또는 데이터 저장소(140)에 저장될 수 있다. 변수 중 일부는 보고서 생성 및 다른 연산을 위해 사용될 수 있고, 변수 중 일부는 트리거 이벤트를 위해 사용될 수 있다. 값을 반환할 수 있는 변수는 트리거 이벤트를 위해 사용될 수 있다. 예컨대, "모바일 검색자" 변수는 "모바일"을 포함하는 검색이 수행되는지 여부에 따라 1 또는 0의 값을 반환할 수 있다. 변수와 값은 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 트리거 이벤트 내의 조건으로서 사용될 수 있다. 예컨대, "모바일 검색자" 변수가 1의 값을 반환하고 검색을 수행하는 사용자가 모바일 전화 데이터 플랜(plan)을 구매한 것으로 알려지면 새로운 데이터 플랜을 기술하는 문자 메시지가 사용자에게 송신되도록 트리거링하는 것을 포함하는 트리거 이벤트가 정의될 수 있다.

트리거 정의기(115)는 앞서 기술된 스크린샷을 사용하여 변수를 생성하는 것과 유사하게 트리거 이벤트를 생성하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 트리거 정의기(115)는 사용자가 사용자 인터페이스(112)를 통하여 트리거 이벤트를 기술하는 식을 입력하도록 한다. 트리거 이벤트는 데이터베이스(110) 및/또는 데이터 저장소(140)에 저장된다.

도 3은 일 실시예에 따른, 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 방법(300)을 도시한다. 방법(300)과 본 명세서에 기술된 다른 단계는 한정이 아닌 예시를 위해 도 1과 관련하여 기술될 수 있고, 다른 시스템에서 수행될 수 있다.

단계(301)에서, 포착된 온라인 행위가 예컨대 데이터 저장소(140)에 저장된다. 포착된 온라인 행위는 사용자의 웹 브라우저, 웹 서버, 데이터 포착 시스템(150) 및/또는 데이터 포착 시스템(160)으로부터 수신된 정보를 포함할 수 있다.

단계(302)에서, 변수 정의기(116)는 포착된 온라인 행위의 애스팩트를 기술하는 변수를 생성한다. 변수 정의기(116)는 사용자가 미리 결정된 신택스를 이용하여 식을 입력하도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스를 생성함으로써 변수를 생성할 수 있다. 도 2a 내지 2c는 변수를 정의하기 위한 식 및 다른 정보를 입력하기 위한 스크린샷의 예를 도시한다. 변수는 하나 이상의 온라인 행위를 식별할 수 있고, 트리거 이벤트에서 사용될 수 있는 하나 이상의 조건을 포함할 수 있다.

단계(303)에서, 변수 정의기(115)는 생성된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성한다. 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함할 수 있다. 트리거 이벤트는 변수를 생성하는 것과 유사하게 그래픽 사용자 인터페이스와 식을 사용하여 생성될 수 있다.

단계(304)에서, 크로스-채널 캠페인 엔진(111)은 트리거 이벤트 내의 조건을 포착된 온라인 행위와 비교한다. 예컨대, 크로스-채널 캠페인 엔진(111)은 트리거 이벤트 내의 조건이 충족되는지 여부를 결정할 수 있다. 조건이 사용자에 의하여 수행되는 액션 또는 사용자의 속성을 식별하면, 사용자가 그 액션을 수행한 경우 또는 사용자의 속성이 트리거 이벤트 내의 속성과 매칭되는 경우에 조건이 충족된다.

단계(305)에서 결정되는 바처럼 모든 조건이 트리거 이벤트에 관하여 충족되면, 단계(306)에서 트리거 이벤트 내의 오프라인 마케팅 액션이 실행된다. 단계(306)는 자신의 조건이 충족된 임의의 트리거 이벤트에 관하여 수행될 수 있다. 모든 조건이 트리거 이벤트에 관하여 충족되면, 실행은 지시를 애플리케이션(120)에 전송하여 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 것을 포함할 수 있다. 어떤 트리거 이벤트도 트리거링되지 않으면 방법(300)이 반복될 수 있다. 방법(300)은 주기적으로 또는 지속적으로 반복될 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따라 트리거 이벤트를 최적화하기 위한 방법(400)을 도시한다. 방법(400)의 하나 이상의 단계는 트리거 이벤트 최적화기(117)에 의하여 수행될 수 있다. 단계(401)에서, 트리거 이벤트에 오프라인 마케팅을 수행하는 비용이 결정된다. 비용은 외부 시스템 및 관리자로부터 결정될 수 있다. 예를 들면, 후속 조치 전화 발신을 수행하기 위한 비용은 종업원 비용, 서비스 수수료 등을 포함할 수 있다. 비용은 외부 시스템에 의하여 마케팅 최적화 시스템(100)에 제공될 수 있거나 마케팅 최적화 시스템(100)에 제공되는 비용 정보로부터 결정될 수 있다.

단계(402)에서, 오프라인 마케팅 액션을 실행하는 것에 응답하여 매출을 달성할 확률이 결정된다. 확률은 실험 시스템(160)에 의하여 수행되는 실험 결과로부터 결정될 수 있고/있거나 오프라인 마케팅에 응답하는 판매 이력 데이터의 분석으로부터 결정될 수 있다. 종래의 통계적 분석이 확률을 결정하는 데에 사용될 수 있다.

단계(403)에서, 잠재적인 매출의 가치가 결정된다. 가치는 매출로부터의 이익일 수 있고, 또는 다른 매출 척도 또는 매출 척도들의 조합이 가치를 결정하는 데에 사용될 수 있다. 가치를 결정하기 위한 매출 척도의 예는 고객 유치, 판매 증가(up-sell) 가능성, 이익 등을 포함할 수 있다.

단계(404)에서, 트리거 최적화기(117)는 비용, 확률 및 가치에 기초하여 트리거 이벤트를 변경할 것인지 여부를 결정한다. 이것은 확률과 가치를 곱하는 것 또는 그렇지 않으면 확률에 기초하여 가치를 가중하고 그 결과를 비용과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 만약 비용이 가치를 초과하면, 트리거 이벤트는 단계(405)에서 변경될 수 있다. 다른 통계적 분석이 비용을 가치와 비교하는 데에 사용될 수 있다. 단계(405)에서 트리거 이벤트를 변경하는 것은 트리거 이벤트에서 다른 조건 또는 다른 오프라인 마케팅 액션을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 변경의 선택은 비용, 확률 및 가치와 같은 동일한 요인을 고려하는 분석에 기초한 것일 수 있다. 방법(400)에서의 최적화가 기존의 트리거 이벤트에서 또는 새로운 트리거 이벤트를 생성하는 때에 수행될 수 있다는 점에 유의하여야 한다. 또한, 방법(400)은 주기적으로 또는 지속적으로 반복될 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 방법의 하나 이상의 단계와, 본 명세서에서 설명되는 다른 단계와, 본 명세서에서 설명되는 시스템의 하나 이상의 구성요소는 메모리 및/또는 다른 유형의 데이터 저장소와 같은 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장되고, 컴퓨터 시스템 상에서, 예를 들어, 프로세서, 주문형 반도체(Application-Specific Integrated Circuit; ASIC) 또는 다른 제어기에 의하여, 실행되는 컴퓨터 코드로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 비일시성을 가질 수 있다. 코드는 소스 코드, 오브젝트 코드, 실행 가능한 코드 또는 다른 포맷의 프로그램 지시로 구성된 소프트웨어 프로그램(들)으로서 존재할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체의 예는 종래의 컴퓨터 시스템 RAM, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable, Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable, Programmable ROM), 하드 드라이브 및 플래시 메모리를 포함한다.

도 5는 위에서 설명된 단계와 기능을 실현하는 컴퓨터 코드를 실행하는 데에 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템(500)의 하드웨어 플랫폼을 도시한다. 컴퓨터 시스템(500)은 시스템(100)의 구성요소 중 하나 이상을 위한 하드웨어 플랫폼일 수 있다. 컴퓨터 시스템(500)은 본 명세서에서 설명되는 방법, 기능 및 다른 단계의 일부 또는 전부를 수행하는 소프트웨어 지시를 구현하거나 실행할 수 있는 프로세서(502)를 포함한다. 프로세서(502)로부터의 명령문(command)과 데이터는 통신 버스(504)를 통하여 통신된다. 컴퓨터 시스템(500)은 또한, 프로세서(502)를 위한 소프트웨어와 데이터가 실행 시간 동안 상주할 수 있는, RAM(Random Access Memory)과 같은 주 메모리(503)와, 비휘발성일 수 있고 소프트웨어와 데이터를 저장하는 2차 데이터 저장소(508)를 포함한다. 메모리와 데이터 저장소는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체의 예이다. 컴퓨터 시스템(500)은 키보드, 마우스, 디스플레이 등과 같은 하나 이상의 입출력 장치(510)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(500)은 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스(512)를 포함할 수 있다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 다른 공지의 전자 구성요소가 컴퓨터 시스템(500)에서 부가되거나 대용될 수 있음이 명백할 것이다.

본 실시예는 예를 참조하여 설명되었지만, 본 기술 분야에서 숙련된 자라면 청구된 실시예의 범위로부터 일탈함이 없이 설명된 실시예에 대하여 다양한 변경을 행할 수 있을 것이다. 예를 들면, 시스템에 의하여 수행되는 최적화가 비-마케팅(non-marketing) 이벤트에 관한 트리거 이벤트를 최적화하는 데에 사용될 수 있다.

100: 마케팅 최적화 시스템
110: 데이터베이스
120: 애플리케이션
130a-130f: 고객
140: 데이터 저장소
150: 데이터 포착 시스템
160: 실험 시스템

Claims

온라인 행위에 기초하여 하나 이상의 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 시스템으로서,
사용자가 소정의 신택스(syntax)를 이용하여 식을 입력하도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스를 생성함으로써 변수를 생성하도록 구성되는 변수 정의기 - 상기 식은 온라인 행위와 각 변수에 관한 상기 온라인 행위와 연관된 조건을 포함하고, 상기 변수 정의기는, 상기 식을 포함하여, 상기 변수를 저장하도록 구성됨 - ,
상기 저장된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성하도록 구성되는 트리거 정의기 - 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함함 - , 및
컴퓨터 시스템을 사용하여 상기 트리거 이벤트 내의 조건을 포착된 온라인 행위와 비교하고, 상기 모든 조건이 상기 트리거 이벤트 중 적어도 하나에 관하여 충족되는지 여부를 상기 비교로부터 결정하며, 상기 모든 조건이 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 충족되면 지시를 애플리케이션에 전송하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하도록 구성되는 크로스-채널 캠페인 엔진
을 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 오프라인 마케팅 액션을 수행하는 비용과 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 실행하는 것에 응답하여 매출을 달성할 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트를 최적화하도록 구성되는 트리거 이벤트 최적화기를 더 포함하는 시스템.
제2항에 있어서,
상기 트리거 이벤트 최적화기는 상기 비용, 상기 확률 및 상기 매출의 가치에 기초하여 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트를 변경할지 여부를 결정하도록 더 구성되는 시스템.
제3항에 있어서,
상기 적어도 하나의 트리거 이벤트는, 상기 확률에 기초하는, 상기 매출의 상기 가치가 상기 비용보다 적다고 결정하는 것에 응답하여 다른 조건이나 다른 오프라인 마케팅 액션을 포함하도록 변경되는 시스템.
제2항에 있어서,
실험 시스템이 다른 온라인 웹 사이트 경험과 오프라인 마케팅 액션을 사용자에게 적용함으로써 온라인 실험을 수행하도록 구성되고, 상기 트리거 이벤트 최적화기는 상기 실험의 결과에 기초하여 상기 확률을 결정하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 포착된 온라인 행위는 웹 사이트 상의 검출 가능하고 추적 가능한 이벤트를 포함하는 시스템.
제6항에 있어서,
상기 크로스-채널 캠페인 엔진은 상기 웹 사이트에의 방문자에 관한 상기 검출 가능하고 추적 가능한 이벤트가 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관한 상기 조건에 매칭되는지 여부를 결정하는 시스템.
제7항에 있어서,
익명의 ID가 상기 웹 사이트의 각 방문자에게 할당되고, 각 방문자에 관한 상기 검출 가능하고 추적 가능한 이벤트는 그 연관된 익명의 ID와 함께 저장되는 시스템.
제8항에 있어서,
상기 크로스-채널 캠페인 엔진은 상기 익명의 ID를 상기 방문자 중 적어도 일부에 관한 연락 정보와 매칭시키도록 구성되고, 상기 연락 정보는 상기 방문자 중 상기 적어도 일부에 관한 오프라인 마케팅 액션을 위하여 사용되는 시스템.
포착된 온라인 행위에 기초하여 하나 이상의 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 방법으로서,
브라우저나 웹 서버로부터 수신된 포착된 온라인 행위를 저장하는 단계,
상기 포착된 온라인 행위의 애스펙트를 기술하는 변수를 생성하는 단계,
상기 저장된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성하는 단계 - 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함함 - ,
상기 트리거 이벤트 내의 조건을 상기 포착된 온라인 행위와 비교하는 단계,
상기 모든 조건이 상기 트리거 이벤트 중 적어도 하나에 관하여 충족되는지 여부를 상기 비교로부터, 컴퓨터 시스템에 의하여, 결정하는 단계, 및
상기 모든 조건이 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 충족되면 지시를 애플리케이션에 전송하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 단계
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
상기 오프라인 마케팅 액션을 수행하는 비용과 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 실행하는 것에 응답하여 매출을 달성할 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트를 최적화하는 단계를 더 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
적어도 하나의 트리거 이벤트를 최적화하는 단계는,
상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 수행하는 상기 비용을 결정하는 단계,
상기 매출을 달성할 상기 확률을 결정하는 단계,
상기 매출의 가치를 결정하는 단계, 및
상기 비용, 상기 확률 및 상기 가치에 기초하여 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트를 변경할지 여부를 결정하는 단계
를 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 확률에 기초하는, 상기 매출의 상기 가치가 상기 비용보다 적다고 결정하는 것에 응답하여 다른 조건이나 다른 오프라인 마케팅 액션을 포함하도록 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트를 변경하는 단계를 더 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
매출을 달성할 확률을 결정하는 단계는,
다른 온라인 웹 사이트 경험과 오프라인 마케팅 액션을 사용자에게 적용함으로써 온라인 실험을 수행하는 단계, 및
상기 실험에 관한 실험 결과에 기초하여, 상기 웹 사이트 경험과 오프라인 마케팅 액션에 관하여 매출을 달성하기 위한 확률을 결정하는 단계
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
상기 포착된 온라인 행위의 애스펙트를 기술하는 변수를 생성하는 단계는,
각 변수에 관하여, 사용자가 소정의 신택스를 이용하여 온라인 행위와 상기 온라인 행위와 연관된 조건을 포함하는 식을 입력하도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스를 생성하는 단계, 및
데이터 저장 장치에, 상기 식을 포함하여, 상기 변수를 저장하는 단계 - 각 식은 그 식 내의 조건이 충족되는지 여부를 결정하도록 파싱될 수 있음 -
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
포착된 온라인 행위를 저장하는 단계는,
방문자에 관한 웹 사이트 상의 추적 가능한 이벤트를 검출하는 단계, 및
상기 검출된 추적 가능한 이벤트를 저장하는 단계 - 상기 검출된 추적 가능한 이벤트는 상기 포착된 온라인 행위임 -
를 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
익명의 ID를 상기 웹 사이트의 각 방문자에게 할당하는 단계, 및
각 방문자에 관한 상기 검출된 추적 가능한 이벤트를 그 연관된 익명의 ID와 함께 저장하는 단계 - 상기 방문자 중 적어도 일부에 관하여, 상기 익명의 ID는 상기 방문자 중 상기 적어도 일부에 관한 연락 정보와 매칭되고, 상기 연락 정보는 상기 방문자 중 상기 적어도 일부에 관한 오프라인 마케팅 액션을 위하여 사용됨 -
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
지시를 애플리케이션에 전송하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 단계는,
리스트를 상기 애플리케이션에 보내는 단계 - 상기 리스트는 사용자를 식별하고, 상기 식별된 사용자는 오프라인 마케팅 채널을 통하여 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트와 연관된 마케팅 정보를 수신함 -
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
상기 저장된 트리거 이벤트는 사용자 인터페이스를 통하여 커스터마이징될 수 있고,
상기 사용자 인터페이스를 통하여 저장된 트리거 이벤트에 관한 변경된 조건을 수신하는 단계, 및
상기 변경된 조건을 상기 저장된 트리거 이벤트에 관한 조건으로서 저장하는 단계
를 더 포함하는 방법.
컴퓨터 시스템에 의하여 실행될 때, 포착된 온라인 행위에 기초하여 하나 이상의 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하기 위한 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 지시를 저장하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 매체로서,
상기 방법은,
브라우저나 웹 서버로부터 수신된 포착된 온라인 행위를 저장하는 단계,
상기 포착된 온라인 행위의 애스펙트를 기술하는 변수를 생성하는 단계,
상기 저장된 변수 중 적어도 하나를 사용하여 트리거 이벤트를 생성하는 단계 - 각 트리거 이벤트는 적어도 하나의 조건과 오프라인 마케팅 액션을 포함함 - ,
상기 트리거 이벤트 내의 조건을 상기 포착된 온라인 행위와 비교하는 단계,
상기 모든 조건이 상기 트리거 이벤트 중 적어도 하나에 관하여 충족되는지 여부를 상기 비교로부터, 컴퓨터 시스템에 의하여, 결정하는 단계, 및
상기 모든 조건이 상기 적어도 하나의 트리거 이벤트에 관하여 충족되면 지시를 애플리케이션에 전송하여 상기 오프라인 마케팅 액션을 트리거링하는 단계
를 포함하는
비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 매체.