TWI644273B - 個人化廣告系統 - Google Patents

Abstract

本發明提供一種個人化廣告系統，用於對一使用者進行個人化的廣告推送，其包含有一定位裝置、一軌跡資料庫、一客戶資料庫、一偏好學習模組以及一個人化廣告模組。定位裝置依據一使用者攜帶之行動裝置所發出的無線通信訊號，計算出一移動軌跡，並將該移動軌跡之資料儲存於軌跡資料庫；客戶資料庫中儲存該使用者之一購物檔案；偏好學習模組依據該使用者移動軌跡之資訊以及購物檔案，預測出使用者之購物偏好類型，然後透過個人化廣告模組，針對該使用者之購物偏好推送一個人化廣告訊息至使用者。相較於習知技術，本發明利用定位追蹤技術偵測使用者於商店中之活動行為，再經由偏好學習決定推送廣告之商品、傳遞方式以及優惠。

Description

個人化廣告系統

本發明係關於一種個人化廣告系統，並且特別地，關於一種利用定位追蹤技術偵測客戶於商店中之活動行為，藉由客戶之移動軌跡及購物歷史學習客戶之購物偏好，然後依據客戶偏好，決定推送廣告、優惠之類型及將選擇之廣告、優惠推送給客戶之個人化廣告系統。

近年來網路產業快速發展，越來越多人了解到網路的影響力以及網路市場的潛力，造成了網路行銷及網路銷售市場的迅速擴張。消費者不難發現，網路行銷的方式逐漸在改變。在以往，網路上的廣告大多是隨機選擇及顯示，因此往往顯示的是讓消費者根本不感興趣的廣告內容，這樣亂槍打鳥的方式不但造成廣告的成效低落，也浪費了很多資源。近來，網路廣告商已對此無效率之廣告方式進行改進，現今網路上的廣告常常會讓消費者總是會有一種「剛好是我需要的」的感覺，例如，喜歡韓系商品的女生，可以在常使用的社群網站上看到韓系商品的廣告推送。消費者會有這樣的感覺，是因為網路行銷採取了偏好學習技術，偏好學習技術可透過使用者瀏覽網頁的習慣，例如，常瀏覽的網頁、常使用的關鍵字或常消費的商品等資訊，演算出消費者的購物偏好，並依據該購物偏好，選擇使用者可能會有 興趣的廣告內容，然後推送經挑選過的廣告到使用者常使用的網頁，結合偏好學習技術不但節省了網路行銷的成本，更可以大幅度的提高行銷成果。

然而，儘管網路銷售市場逐漸擴大，實體銷售仍是人們生活中不可或缺的一塊，實體銷售的優點諸如人與人接觸的溫度、現場的氣氛感染或是實際接觸商品的感覺，皆是網路銷售無法完全取代的。而如何有效的結合網路行銷中使用的偏好學習技術與實體銷售的優點，則成為本發明所欲解決的問題。

本發明之一範疇在於提供一種個人化廣告系統，用於一使用者攜帶一行動裝置進入一活動空間時，對該行動裝置進行個人化的廣告推送。根據一具體實施例，本發明之個人化廣告系統包含：一定位裝置，當一行動裝置進入該定位裝置設置的活動空間時，該定位裝置接收行動裝置所發出之包含其MAC位址之一無線通信訊號，該定位裝置並依據該無線通信訊號計算出該行動裝置於活動空間中之至少一位置，並根據該至少一位置計算出一移動軌跡；一軌跡資料庫，連接定位裝置，軌跡資料庫用以接收並儲存定位裝置計算出之移動軌跡之資料；一客戶資料庫，連接定位裝置，客戶資料庫儲存行動裝置之MAC位址以及對應MAC位址之一購物檔案；一偏好學習模組，連接軌跡資料庫以及客戶資料庫以接收移動軌跡以及購物檔案，該偏好學習模組根據移動軌跡以及購物檔案演算預測使用者之一預測購物偏好資料；以及一個人化廣告模組，連接偏好學習模組以接收預測購物偏 好資料，個人化廣告系統依據預測購物偏好資料自動推送一個人化廣告訊息至使用者之行動裝置。

於另一具體實施例中，本發明之個人化廣告系統之定位裝置進一步包含複數個無線訊號接收器；該等無線訊號接收器分別固定於該活動空間中，用於接收一行動裝置發出之無線通信訊號，然後該等無線訊號接收器分別發送一無線定位訊號，其中該無線定位訊號包含該無線通信訊號之MAC位址以及該無線通信訊號之訊號強度；以及一定位伺服器，用於接收該等無線定位訊號，該定位伺服器依據該等無線訊號接收器之固定位置以及該等無線定位訊號計算出該行動裝置之至少一位置。

於另一具體實施例中，本發明之個人化廣告系統之個人化廣告模組進一步包含一廣告推送管道管理單元以及一電子票券單元。該廣告推送管理單元由購物檔案取得使用者經常使用之一社群媒體，並根據偏好模組產生之預測購物偏好資料，透過該社群媒體推送個人化廣告訊息給使用者；該電子票劵單元根據偏好模組產生之預測購物偏好資料推送一與該使用者購物偏好相關之優惠電子票劵給使用者。

於另一具體實施例中，本發明之個人化廣告系統之客戶交易資料庫連接一商家結帳系統，商家結帳系統將使用者之一交易紀錄以及一優惠使用紀錄儲存於客戶資料庫之購物檔案中。並且，客戶資料庫並進一步儲存相關電子優惠票劵之一客戶使用率資料。

相較於習知技術，本發明之個人化廣告系統利用定位裝置偵測客戶於商店中之活動行為，再根據軌跡資料庫以及客戶資料庫經由偏好學習模組決定推送廣告之商品、傳遞方式以及優惠電子票券。與以往的實體行銷相比，本發明之個人化廣告系統依據每個使用者不同的消費習慣，推送使用者可能感興趣的廣告內容，且依據廣告內容對於使用者的影響偏好學習，達到最有效率的廣告推送。

1‧‧‧使用者

2‧‧‧行動裝置

3‧‧‧活動空間

4‧‧‧大門

5‧‧‧網路

100‧‧‧個人化廣告系統

110‧‧‧定位裝置

112‧‧‧無線訊號接收器

114‧‧‧定位伺服器

116‧‧‧移動軌跡

120‧‧‧軌跡資料庫

130‧‧‧客戶資料庫

140‧‧‧偏好學習模組

150‧‧‧個人化廣告模組

152‧‧‧廣告推送管道管理單元

154‧‧‧電子票券單元

S1‧‧‧無線通信訊號

S2‧‧‧無線定位訊號

S3‧‧‧個人化廣告訊息

圖1為本發明之個人化廣告系統之一具體實施例之功能方塊圖。

圖2繪示圖1中之定位裝置110之定位示意圖。

圖3為本發明之個人化廣告系統之個人化廣告模組之一具體實施例之功能方塊圖。

為了讓本發明的優點，精神與特徵可以更容易且明確地了解，後續將以具體實施例並參照所附圖式進行詳述與討論。值得注意的是，這些具體實施例僅為本發明代表性的具體實施例，其中所舉例的特定方法、裝置、條件、材質等並非用以限定本發明或對應的具體實施例。又，圖中各裝置僅係用於表達其相對位置且未按其實際比例繪述，合先敘明。

請參考圖1及圖2，圖1為本發明個人化廣告系統100之一具體實施例之功能方塊圖，圖2繪示圖1中之定位裝置110之定位示意圖。如圖1及圖2所示，本具體實施例之個人化廣告系統100係用以於使 用者1攜帶行動裝置2進入活動空間3時，對行動裝置2進行個人化的廣告推送，個人化廣告系統100包含：定位裝置110，用於當行動裝置2進入活動空間3時接收行動裝置2所發出之包含行動裝置2之MAC位址之無線通信訊號S1，定位裝置110可依據無線通信訊號S1獲得行動裝置2於活動空間3中之至少一位置，並根據此至少一位置計算出使用者1及行動裝置2的移動軌跡116；軌跡資料庫120，連接定位裝置110，軌跡資料庫120可接收並儲存定位裝置110所計算出之移動軌跡116之資料；客戶資料庫130，連接定位裝置110，客戶資料庫130儲存行動裝置2之MAC位址以及對應MAC位址之一購物檔案；偏好學習模組140，連接軌跡資料庫120以及該客戶資料庫130以接收移動軌跡116資料以及該購物檔案，偏好學習模組140根據移動軌跡116資料以及購物檔案產出適合使用者1之一預測購物偏好資料；以及，個人化廣告模組150，連接偏好學習模組140以接收該預測購物偏好資料，個人化廣告模組150依據該預測購物偏好資料自動推送個人化廣告訊息S3至使用者1之行動裝置2。

其中，定位裝置110可以進一步包含：複數個無線訊號接收器112，分別固定於活動空間3中，各無線訊號接收器112可分別接收無線通信訊號S1並計算所接收到的無線通信訊號S1之無線訊號強度，接著分別發送無線定位訊號S2，而無線定位訊號S2可包含無線通信訊號S1中所帶有的MAC位址以及無線通信訊號S1之無線訊號強度資料；以及，定位伺服器114，可接收各無線定位訊號S2，定位伺服器114依據複數個無線訊號接收器112之固定位置以及複數個無線定位訊 號S2計算出行動裝置2之位置。於實際應用中，定位裝置110之定位方法係選自以下定位技術之至少一種：紅外線定位技術、超聲波定位技術、RFID定位技術、藍牙定位技術、Wi-Fi定位技術、ZigBee定位技術、超寬頻定位技術、以及GPS定位技術。

於實務中，上述的活動空間3可以為商店、餐廳、百貨公司或是商場等。當使用者1攜帶行動裝置2進入活動空間3時，行動裝置2之無線區域網路進行訊號掃描或是端點通訊時於ISM頻段(Industrial Scientific Medical Band)發出多個無線通信訊號S1，每個無線通信訊號S1至少包含行動裝置2之MAC位址。活動空間3中數個位於固定位置的無線訊號接收器112接收ISM頻段之無線通信訊號S1，得到無線通信訊號S1之MAC位址並計算出無線通信訊號S1之無線訊號強度(RSSI,Received Signal Strength Indication)。無線訊號接收器112可透過網際網路或經由企業內部網路傳輸所接收到的無線定位訊號S2，其中無線定位訊號S2包含無線通信訊號S1之MAC位址以及無線通信訊號S1之無線訊號強度，此外無線定位訊號S2可以另包含無線訊號接受器112之位置訊息，位置訊息表示方式可以為座標位址、向量位址或是位置代碼，位置代碼為可利用查表機制或公式換算機制得到座標位址或向量位址之代碼，定位伺服器114可將位置訊息與一固定位置資料庫中所儲存之資料進行比對，進而得到無線訊號接受器112之於活動空間3之固定位置。

定位伺服器114透過網際網路或經由企業內部網路 接收到無線定位訊息S2之後，利用無線訊號接收器112的固定位置以及無線通信訊號S1之無線訊號強度(RSSI)與距離的反比關係，藉由定位演算法可以計算出行動裝置2於活動空間3之中之所在位置。其中，定位演算法可利用單點與距離標示出以單點為圓心，距離為半徑的一圓形為定位區域；或者，利用兩點與各自距離標示出兩圓形，取其交集之梭型為定位區域；或者，三點與各自距離作三角或三邊定位，取三點為圓心各自距離為半徑之三個圓之交集為定位區域；或者，多點利用蜂巢式演算法，多三角形取其最多重疊交集之區域計算出定位區域。

定位裝置110可持續根據行動裝置2所發出之無線通信訊號S1計算行動裝置2之位置，並將多次計算的位置連接形成移動軌跡116。為減少移動軌跡116之雜訊而增加正確性，定位裝置110可設定一軌跡開始條件，軌跡開始條件可為一軌跡開始位置，例如活動空間3之入口、大門4、通道、區域、特定點、特定線或是樓層等，當行動裝置2通過軌跡開始位置或於軌跡開始位置內而尚未開始記錄時，則開始記錄移動軌跡。定位裝置110亦可設定一軌跡結束條件，軌跡結束條件可為一軌跡結束位置，例如出口、大門4、通道、結帳櫃台、區域、特定點、特定線或是樓層，也可為一時間，例如30分、60分等，或為最新一筆行動裝置2之無線通信訊號S1收到後之一時間，例如收到最新一筆行動裝置2之無線通信訊號S1後1分鐘、3分鐘或5分鐘後。

當符合軌跡結束條件時則停止移動軌跡16之紀 錄，定位裝置110將移動軌跡116傳送至軌跡資料庫120儲存，其中，移動軌跡116包含紀錄開始時間、紀錄結束時間、每一位置停留時間以及對應行動裝置2之MAC位址。另一方面，定位裝置110將行動裝置2之MAC位址存於客戶資料庫130中，並且每一MAC位址對應一個購物檔案，藉此可分別建立不同的之購物檔案。於另一具體實施例中，客戶資料庫可連接一商家結帳系統，於使用者結束購物(結帳)後，商家結帳系統將使用者之交易紀錄以及優惠使用紀錄儲存至客戶資料庫之購物檔案中。購物檔案可另包含有使用者1之聯絡資料、個人資料、個人照片、習慣購物時間、習慣移動軌跡以及預測購物偏好資料等，其中，聯絡資料可包含聯絡電話、電子郵件以及社群媒體等；個人資料可包含年齡、性別、生日等。

偏好學習模組140連接軌跡資料庫120以及客戶資料庫130以接收使用者1之移動軌跡116以及購物檔案，並依據移動軌跡116以及購物檔案產出使用者1之預測購物偏好資料，其中，偏好學習模組140之預測方式可以參考線上電子商務系統所具備之商品推薦行為。線上電子商務系統的商品推薦行為可透過蒐集滑鼠點擊歷程、商品頁面瀏覽歷程以及購物車使用經歷等來預測消費者喜好之商品，相同地，偏好學習模組140可透過線下實體的購物歷程，預測使用者1之購物偏好。偏好學習模組140可採用監督式以及非監督式學習方式，監督式學習方式可透過使用者1個人的消費紀錄、個人資料以及個人接收的廣告內容產出預測購物偏好資料，而非監督式學習方式可以依據使用者1之習慣移動軌跡或是即時的移動軌跡，搜尋 軌跡資料庫120中具有相似移動軌跡之使用者所購買之商品資料產出預測購物偏好資料。偏好學習模組140將產出之預測購物偏好資料傳送至個人化廣告模組150，並記錄於購物檔案中。

其中，偏好學習模組140為習知技術機器學習(Machine Learning)或深度學習(Deep Learning)之人工智慧運算系統，該系統具備在無特定智能判斷邏輯下，透過不同機器學習演算法的組合來處理資料並從中學習，透過學習得到的智能判斷邏輯提供預測或分類。

請參考圖3，圖3為本發明個人化廣告系統100之個人化廣告模組150之一具體實施例之功能方塊圖。個人化廣告模組150依據預測購物偏好資料自動推送個人化廣告訊息S3至使用者1之行動裝置2。於一具體實施例中，個人化廣告模組150進一步包含廣告推送管道管理單元152以及電子票券單元154，其中，廣告推送管道管理單元152由購物檔案得知使用者習慣使用之社群媒體，並透過社群媒體推送該個人化廣告訊息S3給使用者1；電子票券單元154透過網路5連結於一電子票卷資料庫(圖3未繪示)，電子票券單元154可由購物檔案得知使用者之相關資訊以及購物偏好，接著由電子票卷資料庫中根據相關資訊及購物偏好選擇相關優惠電子票劵，並推送包含相關優惠電子票劵之個人化廣告訊息S3給該使用者1。相關優惠電子票券可以包含優惠券、消費券或集點券等多種形式，例如，若消費當天剛好為使用者1的生日，則電子票劵單元154則推送一包含生日優惠卷之個人化廣告訊息S3給使用者1。之後，商家結帳系統將 相關優惠電子票劵的使用情況紀錄於購物檔案中，並且，客戶資料庫130可進一步儲存相關優惠電子票券之一客戶使用比例資料，做為分析相關優惠電子票券影響力之依據。

於上述具體實施例中，個人化廣告系統100利用偏好學習模組140產出使用者1之預測購物偏好資料，接著個人化廣告模組150根據購物偏好資料推送給使用者1個人化廣告訊息S3，而使用者1之交易紀錄以及優惠使用記錄經由商家結帳系統儲存於客戶資料庫130。隨著客戶資料庫130內資料的更新，偏好學習模組140讀取客戶資料庫130之資料所產出之預測購物偏好資料也隨之優化。於實務中，偏好學習模組140可透過決策樹(Decision Tree)、類神經網路(Neural Network)、邏輯迴歸分析(Logistic regression)、SVM、隨機森林、回歸分析、線性回歸分析、模糊比對(Fuzzy Matching)、模糊搜尋(Fuzzy Search)或TensorFlow所支援之偏好學習演算法與模型。

於本發明之一具體實施例中，定位裝置110進一步包含一身份辨識單元(未繪示於圖中)，而個人化廣告系統100除了可以利用使用者1之MAC位址確認使用者身份外，還可透過身份辨識單元做進一步的身份辨識確認。舉例來說，身份辨識單元可包含攝影機及影像處理模組，其連接到客戶資料庫130並依據購物檔案中之個人照片對使用者1進行影像辨識以確認使用者身份。例如，使用者1所攜帶的行動裝置2之MAC位址登記為一30歲的成年男性，透過身份辨識單元可以知道該名成年男性有時候會帶著小朋友進入賣場購物，若帶著小朋友時 移動軌跡則會往玩具區移動，則個人化廣告訊息S3則可推送與玩具相關之個人化廣告至使用者1之行動裝置2。

於本發明之另一具體實施例中，定位裝置110可以於商品區域設置無線訊號接收器112，並透過使用者1之行動裝置2所發出之無線通信訊號S1，由商品區域之無線訊號接收器112接收到無線通信訊號S1之無線訊號強度，利用三角定位、蜂巢式定位法、鄰近定位法(proximity)或其他運算模擬方式計算使用者1與指定商品區域之距離，並引導使用者1前往指定的商品區域，其中，使用者1欲前往的指定商品區域可以由使用者1自行輸入於安裝在行動裝置2中之一應用程式所界定，或為個人化廣告訊息S3所推薦之商品區域。

上述各個實施例中之無線行動通訊協定為3GPP協會所發布之Release 4、Release 5、Release 6、Release 7、Release 8、Release 9、Release 10、Release 11、Release 12、Release 13、Release 14之協定，或是其他ITU國際電信聯盟所核准之行動通訊協定。

相較於習知技術，本發明之個人化廣告系統利用定位裝置偵測客戶於商店中之活動行為，再根據軌跡資料庫以及客戶資料庫經由偏好學習模組決定推送廣告之商品、傳遞方式以及優惠電子票券，並將推送後使用者的使用情形回饋於客戶資料庫，優化本發明之個人化廣告系統的準確性。與以往的實體行銷相比，本發明利用類似網路行銷的方式，收集使用者實體購物習慣資訊，並推送使用者可能會感興趣之廣告內容，不但具有網路行銷的精準度也結合了實體行銷的感染力，同時， 當使用者接收到自己有興趣的廣告內容時，較不會引起因廣告而產生的排斥感，無形中增加購物的意願。

藉由以上較佳具體實施例之詳述，係希望能更加清楚描述本發明之特徵與精神，而並非以上述所揭露的較佳具體實施例來對本發明之範疇加以限制。相反地，其目的是希望能涵蓋各種改變及具相等性的安排於本發明所欲申請之專利範圍的範疇內。因此，本發明所申請之專利範圍的範疇應根據上述的說明作最寬廣的解釋，以致使其涵蓋所有可能的改變以及具相等性的安排。

Claims (12)

1. 一種個人化廣告系統，用於一使用者攜帶一行動裝置進入一活動空間時，對該行動裝置進行個人化的廣告推送，該個人化廣告系統包含：一定位裝置，用於當該行動裝置進入該活動空間時接收該行動裝置所發出之包含一MAC位址之一無線通信訊號，該定位裝置依據該無線通信訊號獲得該行動裝置於該活動空間中之至少一位置，並根據該至少一位置計算出一移動軌跡；一軌跡資料庫，連接該定位裝置，該軌跡資料庫用以接收並儲存該定位裝置計算出之該移動軌跡；一客戶資料庫，連接該定位裝置，該客戶資料庫儲存該行動裝置之該MAC位址以及對應該MAC位址之一購物檔案；一偏好學習模組，連接該軌跡資料庫以及該客戶資料庫以接收該移動軌跡以及該購物檔案，該偏好學習模組根據該移動軌跡以及該購物檔案產出該使用者之一預測購物偏好資料，並於該軌跡資料庫中篩選出與該使用者之該移動軌跡具有類似移動軌跡之其他客戶；以及一個人化廣告模組，連接該偏好學習模組以接收該預測購物偏好資料，該個人化廣告模組依據該預測購物偏好資料自動推送一個人化廣告訊息至該使用者之該行動裝置，並接收該其他客戶所購買之一商品資料且推送該商品資料相關之廣告至該使用者之該行動裝置。
2. 如申請專利範圍第1項所述之個人化廣告系統，其中該定位裝置進一步包含：複數個無線訊號接收器，分別固定於該活動空間中，該等無線訊號接收器用於接收該無線通信訊號，並分別發送一無線定位訊號，其中該無線定位訊號包含該無線通信訊號之MAC位 址以及該無線通信訊號之無線訊號強度之資料；以及一定位伺服器，用於接收該等無線定位訊號，該定位伺服器依據該等無線訊號接收器之固定位置以及該等無線定位訊號計算出該行動裝置之該至少一位置。
3. 如申請專利範圍第1項所述之個人化廣告系統，其中該客戶資料庫連接一商家結帳系統，該商家結帳系統將該使用者之一交易紀錄以及一優惠使用紀錄儲存至該客戶資料庫之該購物檔案。
4. 如申請專利範圍第1項所述之個人化廣告系統，其中該購物檔案進一步包含選自以下之至少一種資料：一交易紀錄、一優惠使用紀錄、一聯絡資料、一個人資料、一個人照片、一習慣購物時間、一習慣移動軌跡以及一預測購物偏好資料。
5. 如申請專利範圍第1項所述之個人化廣告系統，其中該定位裝置進一步包含一身份辨識單元，連接於該客戶資料庫，且該客戶資料庫之該購物檔案中進一步包含一個人照片，該身份辨識單元依據該購物檔案中之該個人照片對該使用者進行影像辨識，確認該使用者身份。
6. 如申請專利範圍第1、2、3、4或5項所述之個人化廣告系統，其中該個人化廣告模組進一步包含一廣告推送管道管理單元，該廣告推送管道管理單元由該購物檔案取得該使用者經常使用之一社群媒體，並透過該社群媒體推送該個人化廣告訊息給該使用者。
7. 如申請專利範圍第1、2、3、4或5項所述之個人化廣告系統，其中該個人化廣告模組進一步包含一電子票劵單元，該電子票劵單元由該購物檔案得知該使用者之購物偏好，並推送包含一相關優惠電子票劵之該個人化廣告訊息給該使用者。
8. 如申請專利範圍第7項所述之個人化廣告系統，其中該客戶資料庫所儲存之該購物檔案進一步包含該相關優惠電子票劵之一優惠使用記錄，該客戶資料庫並進一步儲存該相關優惠電子票劵之一客戶使用率資料。
9. 如申請專利範圍第1、2、3、4或5項所述之個人化廣告系統，其中該偏好學習系統可透過決策樹(Decision Tree)、類神經網路(Neural Network)、邏輯迴歸分析(Logistic regression)、SVM、隨機森林、回歸分析、線性回歸分析、模糊比對(Fuzzy Matching)、模糊搜尋(Fuzzy Search)或TensorFlow之一或其組合之方法實現。
10. 如申請專利範圍第1或2項所述之個人化廣告系統，其中該定位裝置之定位方法係選自以下定位技術之至少一種：紅外線定位技術、超聲波定位技術、RFID定位技術、藍牙定位技術、Wi-Fi定位技術、ZigBee定位技術、超寬頻定位技術、或GPS定位技術。
11. 如申請專利範圍第1或2項所述之個人化廣告系統，其中該定位裝置利用三角定位、蜂巢式定位法、鄰近定位法(proximity)或其他運算方法計算使用者與活動區域內商品之距離。
12. 如申請專利範圍第11項所述之個人化廣告系統，其中該個人化廣告模組依據該預測購物偏好資料自動推送一個人化廣告，且該個人化廣告包含導引該使用者移動至活動區域內商品之資訊。