(57)【要約】      （修正有）【課題】顧客のジャーニーおよび体験全体を改善する対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するシステムを提供する。【解決手段】コミュニケーションシステムにおいて、解析レイヤの解析システムは、データアクセスインターフェース、プロセッサおよび出力インターフェースを含む。。データアクセスインターフェースは、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信する。プロセッサは、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプおよび段階を特定する。プロセッサはさらに、人工知能ベースの手法を使用してメトリクスを計算し、計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成する。推奨は、それに基づいて行動すると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する。出力インターフェースは、ダッシュボードにおいて、顧客主導のイベント、カテゴリタイプ、段階、メトリクスおよび推奨のうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信する。。【選択図】図５
2020144857.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するシステムであって、
ネットワーク内のデータを記憶し管理する１つ以上のデータストアと、
前記１つ以上のデータストアからの情報を使用して動作を促進する１つ以上のサーバと、
前記ネットワーク内で対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するために前記１つ以上のサーバおよび前記１つ以上のデータストアと通信する解析システムと
を含む前記システムであって、前記解析システムは、
データアクセスインターフェースであって、
データソースから顧客主導のイベントに関連するデータを受信する、
前記データアクセスインターフェースと、
プロセッサであって、
前記顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定すること、
前記顧客主導のイベントに関連する段階を特定すること、ならびに
前記顧客主導のイベント、前記特定されたカテゴリタイプ、および前記特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算すること
をする前記プロセッサと、
ダッシュボードにおいて、前記顧客主導のイベント、前記カテゴリタイプ、前記段階、および前記メトリクスのうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信する出力インターフェースと
を含む、システム。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記計算されたメトリクスに基づき推奨を生成し、前記推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善し、前記出力インターフェースは、前記ダッシュボードにおいて、前記推奨を前記ユーザデバイスに送信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記顧客主導のイベントに関連する前記カテゴリタイプは、販売およびメンテナンスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記顧客主導のイベントに関連する前記段階は、開始、中間、および終了のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記メトリクスは、前記顧客主導のイベントに関連するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）、頻繁な顧客挙動、顧客トレンドまたはパターン、顧客のジャーニーのペインポイントの予測、および新規顧客のタッチポイントまたはチャネルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ＡＩベースの手法は、クラスタリング、分類、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、セマンティクス、および知識グラフ分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記推奨は、顧客リテンション、マーケティング、マネジメント、ブランディング、顧客サービス、サービス更新、および隣接商品またはサービスのうちの少なくとも１つに関する戦略を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ダッシュボードは、前記ユーザデバイスの、マルチメディアデータをユーザに供給する部分である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記解析システムは、
設定データを受信することと、
ユーザが定義したカテゴリを、前記設定データに基づきイベントに関連付けることと、
ユーザが定義した段階を、前記設定データに基づきイベントに関連付けることと
をする設定インターフェースを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するシステムであって、
顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信することであって、
前記顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含み、
前記データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含む、
前記受信すること
をするウェブサイトユーザインターフェースと、
第１のコミュニケーションチャネルから第２のコミュニケーションチャネルへの顧客のジャーニーを、顧客中心の観点から追跡すること、および
ユーザ相互作用のためのマルチメディアダッシュボードを表示すること
をする視覚的インタラクティブインターフェースと、
前記顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定すること、
前記顧客主導のイベントに関連する段階を特定すること、ならびに
前記顧客主導のイベント、前記特定されたカテゴリタイプ、および前記特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算すること
をする顧客セグメンテーションサブシステムと、
前記計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成することであって、前記推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する、前記生成すること
をする顧客リテンションサブシステムと
を含む、システム。
【請求項１３】
対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供する方法であって、
ネットワークの１つ以上のデータストアおよび１つ以上のサーバと通信しているプロセッサにて、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信するステップと、
前記顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定するステップと、
前記顧客主導のイベントに関連する段階を特定するステップと、
前記顧客主導のイベント、前記特定されたカテゴリタイプ、および前記特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算するステップと、
前記計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成するステップであって、前記推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する、前記生成するステップと、
ダッシュボードにおいて、前記顧客主導のイベント、前記カテゴリタイプ、前記段階、前記メトリクス、および前記推奨のうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信するステップと
を含む方法。
【請求項１４】
前記顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記顧客主導のイベントに関連する前記カテゴリタイプは、販売およびメンテナンスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記顧客主導のイベントに関連する前記段階は、開始、中間、および終了のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記メトリクスは、前記顧客主導のイベントに関連するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）、頻繁な顧客挙動、顧客トレンドまたはパターン、顧客のジャーニーのペインポイントの予測、および新規顧客のタッチポイントまたはチャネルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＡＩベースの手法は、クラスタリング、分類、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、セマンティクス、および知識グラフ分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記推奨は、顧客リテンション、マーケティング、マネジメント、ブランディング、顧客サービス、サービス更新、および隣接商品またはサービスのうちの少なくとも１つに関する戦略を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記ダッシュボードは、前記ユーザデバイスの、マルチメディアデータをユーザに供給する部分である、請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
実行されるとプロセッサに、請求項１３に記載の方法を実施するよう命令する実行ファイルが記憶された、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許出願は、全般的に、データおよびコミュニケーションのモニタリングおよびマネジメントに関し、特に、人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）および解析ベースのモニタリングならびに機械学習を使用した対話およびコミュニケーションのモニタリングのためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
モバイルテレコミュニケーションの進化は、人々が相互にコミュニケーションをとる仕方、および人々の買い物の仕方を変化させている。例として、小売業界は近年、前例のないデジタル面の成長を目の当たりにしてきた。さらに、グローバリゼーションの拡大に伴い、大量のデータおよびデジタル取引が急速に発生している。結果として、デジタル時代においては、顧客満足度の管理がますます困難になりつつある。
【０００３】
顧客のジャーニーは、小売業者のような会社がその顧客と行う数々の相互作用を伴い得る。例えば、顧客が製品またはサービスを商人から購入する場合、この特定の取引は本質的には、当該の購入につながり当該の購入に続くすべての瞬間により作り出される「ジャーニー」であるもののうち、氷山の一角に過ぎない。小売業者は、素晴らしい製品またはサービスを提案し、優れたウェブサイトを構築し、迅速な配送を提供し、さらに専用の顧客サービスチームを有することさえもできるが、この非常に長いチェーンの中の、いずれかの弱い接点が、既存顧客または潜在顧客をどこかほかの所へ行かせてしまう可能性がある。
【０００４】
従来のモデルは、顧客のジャーニーを多様な方策で強化しようとしてきたが、従来の多くのアプローチの技術的問題は、大量のデータの収集に焦点を合わせる一方で、限られた解析しか提供しないことである。データの収集は重要であり、それ自体の特有の課題を提示するが、従来型のシステムは、商人が顧客により近い立場で「考える」ために有意義な方策を提案していない。さらに、従来のソリューションは、顧客体験を最大限に活用するために、顧客のジャーニーの様々なタッチポイントをどのようにしてよりシームレスに計画すべきかについて、小売業者または商人に知見を提供していない。
【０００５】
結果として、人工知能（ＡＩ）および解析ベースのモニタリングおよび機械学習を使用して、取引の前、間、および後の顧客タッチポイントをよりよく特定するために顧客対話を収集し、モニタリングして、顧客のジャーニーおよび体験全体を改善する「より賢い」方策を作り出すために、より強固なアプローチおよびソリューションが必要とされ得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するシステムを提供し、システムは、ネットワーク内のデータを記憶し管理する１つ以上のデータストアと、１つ以上のデータストアからの情報を使用して動作を促進する１つ以上のサーバと、ネットワーク内で対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するために１つ以上のサーバおよび１つ以上のデータストアと通信する解析システムとを含んでもよい。解析システムは、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信するデータアクセスインターフェースを含んでもよい。解析システムは、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定し、顧客主導のイベントに関連する段階を特定し、顧客主導のイベント、特定されたカテゴリタイプ、および特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算するプロセッサを含んでもよい。解析システムは、ダッシュボードにおいて、顧客主導のイベント、カテゴリタイプ、段階、およびメトリクスのうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信する出力インターフェースを含んでもよい。
【０００７】
一部の実装において、プロセッサは、計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成してもよく、推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する。出力インターフェースは、ダッシュボードにおいて、推奨をユーザデバイスに送信してもよい。
【０００８】
一部の実装において、顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【０００９】
一部の実装において、データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１０】
一部の実装において、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプは、販売およびメンテナンスのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１１】
一部の実装において、顧客主導のイベントに関連する段階は、開始、中間、および終了のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１２】
一部の実装において、メトリクスは、顧客主導のイベントに関連するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ：ｋｅｙ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、頻繁な顧客挙動、顧客トレンドまたはパターン、顧客のジャーニーのペインポイントの予測、および新規顧客のタッチポイントまたはチャネルのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１３】
一部の実装において、ＡＩベースの手法は、クラスタリング、分類、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、セマンティクス、および知識グラフ分析のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１４】
一部の実装において、推奨は、顧客リテンション、マーケティング、マネジメント、ブランディング、顧客サービス、サービス更新、および隣接商品またはサービスのうちの少なくとも１つに関する戦略を含んでもよい。
【００１５】
一部の実装において、ダッシュボードは、ユーザデバイスの、マルチメディアデータをユーザに供給する部分であってもよい。
【００１６】
一部の実装において、解析システムは、設定データを受信することと、ユーザが定義したカテゴリを、設定データに基づきイベントに関連付けることと、ユーザが定義した段階を、設定データに基づきイベントに関連付けることとをする設定インターフェースを含んでもよい。
【００１７】
本開示は、対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供するシステムをさらに提供し、これは、ウェブサイトユーザインターフェース、視覚的インタラクティブインターフェース、顧客セグメンテーションサブシステム、および顧客リテンションサブシステムを含んでもよい。ウェブサイトユーザインターフェースは、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信してもよい。顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含んでもよい。データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含んでもよい。視覚的インタラクティブインターフェースは、第１のコミュニケーションチャネルから第２のコミュニケーションチャネルへの顧客のジャーニーを、顧客中心の観点から追跡し、ユーザ相互作用のためのマルチメディアダッシュボードを表示してもよい。顧客セグメンテーションサブシステムは、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定し、顧客主導のイベントに関連する段階を特定し、顧客主導のイベント、特定されたカテゴリタイプ、および特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算してもよい。顧客リテンションサブシステムは、計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成してもよく、推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する。
【００１８】
本開示は、対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供する方法をさらに提供し、本方法は、ネットワークの１つ以上のデータストアおよび１つ以上のサーバと通信しているプロセッサにて、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信するステップと、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定するステップと、顧客主導のイベントに関連する段階を特定するステップと、顧客主導のイベント、特定されたカテゴリタイプ、および特定された段階に基づき、メトリクスを、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用して計算するステップと、計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成するステップであって、推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する、生成するステップと、ダッシュボードにおいて、顧客主導のイベント、カテゴリタイプ、段階、メトリクス、および推奨のうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信するステップとを含んでもよい。
【００１９】
上記の方法の一部の実装において、顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および商人のマーケティングに反応することのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２０】
上記の方法の一部の実装において、データソースは、ウェブまたはオンラインソース、モバイルデバイスまたはアプリケーション、コールセンター、および小売システムのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２１】
上記の方法の一部の実装において、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプは、販売およびメンテナンスのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２２】
上記の方法の一部の実装において、顧客主導のイベントに関連する段階は、開始、中間、および終了のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２３】
上記の方法の一部の実装において、メトリクスは、顧客主導のイベントに関連するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）、頻繁な顧客挙動、顧客トレンドまたはパターン、顧客のジャーニーのペインポイントの予測、および新規顧客のタッチポイントまたはチャネルのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２４】
上記の方法の一部の実装において、ＡＩベースの手法は、クラスタリング、分類、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、セマンティクス、および知識グラフ分析のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２５】
上記の方法の一部の実装において、推奨は、顧客リテンション、マーケティング、マネジメント、ブランディング、顧客サービス、サービス更新、および隣接商品またはサービスのうちの少なくとも１つに関する戦略を含んでもよい。
【００２６】
上記の方法の一部の実装において、ダッシュボードは、ユーザデバイスの、マルチメディアデータをユーザに供給する部分であってもよい。
【００２７】
本開示は、実行されるとプロセッサに、上記の方法を実施するよう命令する実行ファイルが記憶された、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体をさらに提供する。
【００２８】
本開示の各特徴は、以下の図面において例として示されており、限定はされず、図面では、同じ番号は同じ構成要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】或る例による、人工知能（ＡＩ）および解析ベースの機械学習を使用した対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムを示す。
【図２】或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションのための解析システムを示す。
【図３】或る例による、顧客相互作用およびモニタリングサブシステムのブロック図を示す。
【図４Ａ】或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムにおける対話の画面を示す。
【図４Ｂ】或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムにおける顧客アクションまたはイベントのデータフロー４００Ｂを示す。
【図４Ｃ】或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションの画面を示す。
【図５】或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションの方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
簡潔さおよび例示の目的で、本開示は、主としてその例および実施形態を参照して記載される。以下の説明では、本開示の完全な理解をもたらすために数々の特定の詳細事項が記載される。しかし、当然のことながら、本開示はこうした特定の詳細事項に限定されることなく実践され得る。他の事例では、本開示を不必要に曖昧にしないよう、当業者により容易に理解される一部の方法および構造は詳細に記載されていない。本願明細書で使用されるとき、「或る（ａ、ａｎ）」という用語は、少なくとも１つの特定の構成要素を示すものとし、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語は、含むがそれに限定されないことを意味し、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、含んでいるがそれに限定されないことを意味し、「基づく（ｂａｓｅｄ  ｏｎ）」という用語は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。
【００３１】
上述のように、顧客のジャーニーは、小売業者または商人のような会社がその顧客と行う数々の相互作用を伴い得る。小売業者は、素晴らしい製品またはサービスを提案し、優れたウェブサイトを構築し、迅速な配送を提供し、さらに専用の顧客サービスチームを有することができるとしても、この非常に長いチェーンの中の、いずれかの弱い接点が、既存顧客または潜在顧客をどこかほかの所へ行かせてしまう可能性がある。
【００３２】
顧客のジャーニーを最適化するために、利用可能なすべての顧客タッチポイントおよびチャネルを商人が認識し、活用することが重要であろう。本願明細書に記載されているように、タッチポイントは、潜在顧客または常連顧客が商品またはサービスを購入する前、間、または後に顧客がビジネスと相互作用する任意の時間、場所、または仕方を指すことができる。本願明細書に記載されているように、チャネルは、モバイルアプリケーションまたはコールセンターの顧客サービス担当者を通すなど、顧客とビジネスとの間の相互作用の媒体をより詳細に表現し得る。
【００３３】
顧客のジャーニーを強化しようとする従来のモデルは、主として、大量のデータを収集することに焦点を合わせてきた一方で、限られた解析しか提供せず、小売業者または商人に、潜在的に利用可能なタッチポイントおよびチャネルすべてを活用する能力を与えてこなかった。数多くのソースから収集された顧客データは重要であるけれども、かかる従来型システムは、結局、顧客の立場で「考える」ための何らの有意義な方策も、顧客体験を最大限に活用するために顧客のジャーニーの様々なタッチポイントおよびチャネルをよりシームレスに計画するための何らの方策も提案していない。
【００３４】
本願明細書に記載されているように、人工知能（ＡＩ）および解析ベースの機械学習を使用した対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、より強固なアプローチおよびソリューションを提供し得る。本願明細書に記載される対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、顧客対話を収集してモニタリングし、取引の前、間、および後の顧客タッチポイントをよりよく特定し得る。例として、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、すべてのチャネルおよび次元にわたる顧客の相互作用をよりよく追跡し得る。これは、プロセス最適化のためのパターン識別により焦点を合わせることを可能にし得る。さらに、本願明細書に記載されているように、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、オムニチャネル挙動に基づき顧客グループを特定するのを支援でき、これはさらに、商人が、特定された各顧客グループ向けにより特化した、パーソナライズされた動的な体験を具体化し、設計することを可能にし得る。対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムはさらに、顧客中心のアクションにより推進されるリアルタイムまたは準リアルタイムのパーソナライズを通して、様々な顧客体験戦略を実行し得る。
【００３５】
とりわけ、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、顧客のジャーニーの分析を通して、全体的な会話の品質を向上させる可能性があり、全体的な顧客体験を強化する「より賢い」方策を作り出す可能性がある。これは、効果的なチャネル戦略を特定することによって達成され得る。例として、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、顧客対話を具体化して展開し、より強い関わりをもたらし、アップセル／クロスセルおよびリテンションアプローチを作り出すなどするために、多様な仕方で使用されてもよい。さらに、本願明細書に記載されているように、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムは、顧客体験およびチャネル効率を最大限に活用するために様々な顧客セグメントに基づくとよい差別化されたオムニチャネル戦略（オンラインまたはオフライン）を設計して実施する支援をし得る。本願明細書に記載される対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムを使用すると、これらの利点および他の利点が明らかとなるであろう。
【００３６】
従来の顧客タッチポイントおよび／または顧客チャネルは、例えばソーシャルメディア、アグリゲータ、マーケティング、間接的なパートナーチャネル、第三者レビューサイト、マーケットリサーチ、第三者業界規制機関、口コミなど、購入前の多数の他のタッチポイントにより複合的なものとなり得ることが分かる。他の顧客タッチポイントが、購入の間に発見され得る。これらは、ブランドウェブサイト、様々な販売促進、顧客サービスチーム、オンラインのインタラクティブエージェント、販売時点情報管理（ＰＯＳ：ｐｏｉｎｔ−ｏｆ−ｓａｌｅ）システムなどを含むかもしれない。購入後の顧客タッチポイントは、オンラインフォーラムまたは掲示板、ソーシャルメディア、請求部門、購入後のコミュニケーション、ロイヤルティまたは会員プログラムを含むかもしれず、これには、マーケティング、リストサーブ、ニュースレター、更新などが含まれるかもしれない。他の様々な顧客タッチポイントも提供および意図され得る。
【００３７】
図１は、或る例による、人工知能（ＡＩ）および解析ベースの機械学習を使用した対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムを示す。対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、データをモニタリングおよび分析するために使用されてもよい。特に、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、コミュニケーションレイヤ１０１または他のソースからデータを受信し、解析システム２００にある人工知能（ＡＩ）および解析ベースの機械学習を使用した対話モニタリングおよびコミュニケーションを提供してもよい。
【００３８】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、データがやり取りされるネットワークまたはエンタープライズ環境において動作してもよい。より具体的には、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、顧客または潜在顧客と商人との間の様々なコミュニケーションチャネルの、リアルタイムまたは準リアルタイムのモニタリングおよび分析を提供してもよい。このようにして、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、様々なタッチポイントを特定し、それらをマッピングし、ＡＩベースの機械学習を使用して、予測および適応解析、意思決定、ならびにビジネスプロセスマネジメントを活用するリアルタイムマーケティング能力の組み合わせを供給して、顧客のジャーニーまたはライフサイクル全体を通じて動的なマルチチャネル会話を可能にし得る。
【００３９】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、コミュニケーションレイヤ１０１、解析レイヤ１１１およびアプリケーションレイヤ１２１を含んでもよい。コミュニケーションレイヤ１０１は、顧客対応をする様々なソースから情報を収集するシステム、サブシステム、アプリケーション、および／またはインターフェースを含んでもよい。これらは、ウェブ／オンライン１０２、モバイルアプリケーション１０４、コールセンター１０６、小売システム１０８（例えば実在の店舗の場所）を含み得るが限定はされず、これらのすべてが、別個のものであっても、または対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００に統合されていてもよい。コミュニケーションレイヤ１０１は、他のデータまたは情報ソースも含んでもよい。当然のことながら、当該データソースのそれぞれは、それ自体のデータフィード、ストレージ、システム、アプリケーション、または第三者ソースもしくは間接的なソースを含めデータおよび情報を収集して送るための他のソースをさらに含んでもよい。
【００４０】
ウェブ／オンライン１０２は、エンタープライズリソースプラニング（ＥＲＰ：ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｐｌａｎｎｉｎｇ）システムおよびアプリケーション、ドキュメント、ウェブフィードまたはオンラインポータルなど、従来の、またはデジタルの、多様なチャネルを含んでもよい。一部の例において、ＥＲＰシステムは、様々なＥＲＰアプリケーションをホストする１つ以上のアプリケーションサーバを含んでもよい。これらは、例として、顧客関係マネジメント（ＣＲＭ：ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）プラットフォーム、システム、またはアプリケーションを含んでもよい。ＥＲＰシステムは、様々なエンタープライズ機能または活動に関連するデータを収集、記憶、管理、および解釈してもよい。ＥＲＰシステムは、例としてデータベースマネジメントシステムにより維持される共通データベースを使用して、コアビジネスプロセスの、統合され絶えず更新される一覧を提供してもよい。ＥＲＰシステムはさらに、エンタープライズリソース（例えば現金、原料、生産能力など）、ならびにそのほか会社またはビジネスの取引（例えば注文、購入注文、給与など）などの情報を追跡してもよい。ＥＲＰシステムはさらに、様々な顧客コミュニケーションに関連するデータをモニタリングし、記憶してもよい。さらに、ＥＲＰシステムを構成するアプリケーションは、関係するコミュニケーションデータを提供する様々な部門（例えば製造、購入、販売、会計など）にわたってデータを共有してもよい。ＥＲＰシステムは、多数のエンタープライズ機能間の情報の流れを促進してもよく、さらに出資者、顧客、またはその他関係者とのコミュニケーションを管理してもよい。ＥＲＰシステムは、他のデータソースの意義を強化するために使用可能であろう大量の情報も含んでもよい。
【００４１】
ドキュメントが、データのもう１つのソースを提供し得る。そのようなドキュメントを介して受け取られるデータは、ファイル、電子メール、ファックス、スキャン、またはそのほか特に顧客もしくはその他関係する実体との間でエンタープライズ環境において送信、受信、および記憶されるドキュメントを含んでもよい。一部の例において、これは、製品もしくはシステムの取扱説明書および返品条件、またはその他ドキュメンテーションもしくは伝達される情報も含んでもよい。これはさらに、領収書、取引、購入、返品、交換の記録などを含んでもよい。
【００４２】
ウェブフィードが、データのさらに別のソースとなり得る。ウェブフィードを介して受信されるデータは、ソーシャルメディア、シンジケーション、アグリゲータ、またはスクレーピングからなど、様々なウェブソースからのデータを含んでもよい。これはさらに、ユーザがオンラインコンテンツの更新にアクセスできるようにするＲＳＳフィードも含んでもよい。ソーシャルメディアからのデータは、ソーシャルネットワーキング、マイクロブロギング、写真共有、ニュースアグリゲーション、動画共有、ライブキャスティング、仮想世界、ソーシャルゲーム、ソーシャルサーチ、インスタントメッセージ、またはその他インタラクティブなメディアソースから収集された情報を含み得る、ユーザ生成コンテンツの作成およびやり取りに基づき構築された、任意のタイプのインターネットベースのアプリケーションも含んでもよい。スクレーピングは、ウェブスクレーピング、ウェブハーベスティング、データスクレーピング、またはウェブサイトもしくはその他インターネットソースからデータを抽出する他の手法を含んでもよい。これらの手法は、データのフェッチ（例えばウェブページからのコンテンツまたはデータのダウンロード）および抽出（例えば構文解析、サーチ、再フォーマット、コピー、コンパイル、モニタリングなど）を伴ってもよい。他の形態のスクレーピングは、オフライン構文解析のためのウェブページコンテンツの収集を可能にするべく人間によるブラウジングをシミュレーションするための、ドキュメントオブジェクトモデル（ＤＯＭ：ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｏｂｊｅｃｔ  ｍｏｄｅｌ）構文解析、コンピュータビジョン、自然言語処理（ＮＬＰ：ｎａｔｕｒａｌ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）も含んでもよい。ウェブフィードは、フォーラム、掲示板、オンラインレビューアー、第三者のサイト、またはその他利用可能なオンライン素材からのデータも含んでもよい。
【００４３】
モバイルアプリケーション１０４は、様々なユーザのインターネットベースまたはモバイルデバイスベースのシステムまたはアプリケーションを含んでもよい。モバイルアプリケーション１０４は、ウェブ／オンライン１０２の能力すべてを有してもよいが、エンタープライズまたは顧客によりスマートフォン、タブレット、ラップトップ、腕時計、またはその他ポータブルコンピューティングデバイスなどのモバイルデバイス上で使用されるシステムまたはアプリケーションに合わせられたものでもよい。
【００４４】
コールセンター１０６が、データのもう１つのソースとなり得る。例として、コールセンター１０６は、顧客サービスまたは販売担当者を介して顧客が商人と行い得る様々な相互作用の記録を含んでもよい。これは、商品またはサービスの購入の前、間、および後の相互作用を伴い得る。コールセンター１０６は、請求、返品、交換、契約の更新もしくは終了、またはそのほか顧客と商人との間の様々な質問に関するデータも提供してもよい。
【００４５】
小売システム１０８は、顧客が物理的に商人と相互作用できる店舗の場所であってもよい。一部の例において、小売システム１０８は、実在の店舗、またはそのほか、同じく多くのタッチポイントおよびチャネルを提供し得る、同様の物理的な場所であってもよい。これらは、現場の販売および顧客サービスチーム、地域の販売促進またはイベント、没入型のブランド認知およびマーケティング、販売時点情報管理（ＰＯＳ）、返品、交換、請求書などを含んでもよい。
【００４６】
当然のことながら、機械およびセンサデータ（図示せず）が、データおよび情報のもう１つのソースとなり得る。モノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）環境では、多数のシステムおよび製品が、極めて多量な機械およびセンサデータを提供し得る数々のセンサまたは診断装置を備える。電子機器、ソフトウェア、およびセンサを備えたいくつかの物理的デバイス、器具、システム、または製品があり得、これらの項目のうち、すべてではないとしてもほとんどがネットワークに接続されて相互に何らかの接続性の手段を共有してもよい。これにより、これらの装置および他の装置が通信し、データをやり取りできてもよい。これによりさらに、１つ以上のネットワーク上で様々なシステム、物体、および項目が検出され、感知され、またはリモート制御されることができて、幅広いマネジメント機能性を作り出してもよい。これらは、装置に関するデータ解析、装置の正常性またはパフォーマンスの評価、改善された効率、改善された精度または機能、経済的利益、人為ミスの削減などを提供する能力を含んでもよい。他の技術およびシステムとともに、機械およびセンサデータは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００が、ＡＩおよび機械学習を使用して予測解析を提供できるようにする支援となり得る。
【００４７】
当然のことながら、コミュニケーションレイヤ１０１は、ウェブフィードの一部、または機械およびセンサデータのいずれかとして、ジオロケーションデータも含んでもよい。ジオロケーションデータは、レーダーソース、モバイルデバイス、またはウェブベースのコンピュータもしくは処理デバイスなど、或る物体の実世界の地理的位置の特定または推定に関連する情報またはデータを含んでもよい。ジオロケーションデータは、具体的な地理座標、または別個にもしくは他の様々なポジショニングシステムもしくはアプリケーションとともに、位置をモニタリングするために使用され得るデータを提供してもよい。例として、ジオロケーションデータは、インターネットプロトコル（ＩＰ：ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレス、媒体アクセス制御（ＭＡＣ：ｍｅｄｉａ  ａｃｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレス、無線周波数識別（ＲＦＩＤ：ｒａｄｉｏ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、組み込みソフトウェア番号、ＷｉＦｉポジショニングシステム（ＷＰＳ：ＷｉＦｉ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、デバイスフィンガープリンティング、キャンバスフィンガープリンティングなどを含んでもよい。ジオロケーションデータは、他の自己開示または自己同定情報を含んでもよく、国、地区郡、都市、郵便番号／ジップコード、緯度、経度、タイムゾーン、ドメイン名、接続スピード、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）、言語、代理人、またはその他つなぎ合わせて位置を突き止めるために使用可能な情報が含まれるが、限定はされない。コミュニケーションレイヤ１０１のこのデータおよび他のデータが、小売環境において有用な予測解析を提供するために収集、モニタリング、および分析されてもよい。例として、顧客が実在の店舗の場所があるエリアに近付いていることが認識される場合、かかるデータは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００にとって、顧客タッチポイントおよびチャネルを最大限に活用するために使用すべき重要なものであるかもしれない。
【００４８】
さらに、当然のことながら、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、ゲートウェイ（図示せず）も提供してもよい。或る例において、ゲートウェイは、エッジコンピューティング能力を提供して、コミュニケーションレイヤ１０１またはローカルネットワークの「エッジ」に置かれて、データを解析レイヤ１１１に送信する前の中間段階として機能してもよい。ゲートウェイは、時間、データ配信における費用を削減するために解析を実施し、実行してもよく、さらにはおそらく、センサが取り付けられている装置において即時のアクションをとる。ゲートウェイは、多数の仕方で、リアルタイムまたは準リアルタイムの解析をエッジにて提供して、解析プロセスを単純化し、応答性および効率を向上させ得る。ゲートウェイは、物理的な構成要素であっても、または仮想の構成要素であってもよく、簡素な実装のために構成されても、または完全な実装のために構成されてもよい。デバイスおよびセンサがゲートウェイ１０７にデータを送ると、このデータは、初めに構文解析され、設定されているルールおよびアクションに応じて、まさにそのゲートウェイ自体において即時に、時間を節約する何らかの重大な解析が実施されてもよい。これは、データを解析レイヤ１１１に完全に送信することに関連する時間、エネルギー、およびコストを節約し得る。なお、ゲートウェイは、部分的な能力、もしくは完全な能力で動作してもよく、または完全に除去されてもよい。さらに、当然のことながら、解析レイヤ１１１に関して後述されるデータ解析および処理手法は、部分的に、または完全に、ゲートウェイによっても実施され得る。
【００４９】
解析レイヤ１１１は、コミュニケーションレイヤ１０１およびアプリケーションレイヤ１２１からの情報およびデータを収集、管理、処理、および分析してもよい。解析レイヤ１１１は、業務、ビジネス、またはその他関係する活動を実施する組織的な実体など、エンタープライズの一般的な制御の及ぶ範囲にあってもよい。例として、これは、１つ以上の工場、車両のフリート、店舗またはレストランのチェーンなどを運営する商人または小売業者であってもよい。これはさらに、商人または小売業者に代わってかかる業務の管理を支援する組織であってもよい。ビジネスおよび／または様々な顧客対応業務を実施するために、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の解析レイヤ１１１は、１つ以上のデータストア、１つ以上のサーバ、およびその組織の目的のためにデータを処理する他の構成要素を含んでもよい。
【００５０】
例として、解析レイヤ１１１は、データストア１１２ａおよび１１２ｂを含んでもよい。或る例において、データストア１１２ａは、データマネジメントストアであってもよく、データガバナンス、アセット、分析、モデリング、メンテナンス、アドミニストレーション、アクセス、消去、プライバシー、セキュリティ、クレンジング、品質、統合、ビジネスインテリジェンス、マイニング、移動、ウェアハウジング、記録、識別、盗難、レジストリ、パブリッシング、メタデータ、プラニング、およびそのほかデータを価値資源としてモニタリングおよび管理することに関係する各分野に関連する情報およびデータを記憶してもよい。
【００５１】
別の例において、データストア１１２ｂは、運用データストアであってもよく、運用上のレポート、制御、および意思決定に関連する情報およびデータを記憶してもよい。運用データストアは、複数のソースからのデータを、例としてレポート、制御、および運用上の決定のサポートにおける当該データに対する追加操作のために、統合するように設計されてもよい。運用データストアのデータの統合は、クリーニング、冗長性の解消、ビジネスルールとの照合、およびそのほか、データ仮想化、フェデレーション、ならびに抽出、変換、およびロード（ＥＴＬ：ｅｘｔｒａｃｔ，ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ａｎｄ  ｌｏａｄ）などのデータ統合手法を伴い得る。運用データストアは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００内の追加のデータストアのためのデータのソースともされてもよい。
【００５２】
解析レイヤ１１１は、戦術的および戦略的な決定のサポートのために使用され得る、エンタープライズデータストア（図示せず）などの他のデータストアも含んでもよい。例として、エンタープライズデータストアは、レポートおよびデータ分析に関連する情報およびデータを記憶してもよく、様々なビジネスインテリジェンス機能に役立つものであってもよい。エンタープライズデータストアは、（例えば運用データストア１１２ｂからの）統合されたデータの１つ以上のリポジトリであり、現在および過去のデータを記憶し高度なエンタープライズ知識のための解析レポート（単数または複数）を作成するために使用されてもよい。エンタープライズデータストアを通るデータは、データの品質および使用を確保するためのクレンジングも伴ってもよい。ＥＴＬ、ならびにステージング、データ統合およびアクセス機能を伴う他の手法も使用されてもよい。最終的に、エンタープライズデータストア内のデータは、データマイニング、解析、ならびにそのほか、例えばマーケティング、顧客リテンション、タッチポイントおよびチャネルの最適化、決定のサポートなどのビジネスインテリジェンスの目的で使用できるように変換およびカタロギングされてもよい。データマート、データボールト、データウェアハウス、データリポジトリなど、他のデータストアも、解析レイヤ１１１に提供されてもよい。
【００５３】
当然のことながら、本願明細書に記載されるデータストアは、機械可読命令を含むデータおよびソフトウェアまたはファームウェアを記憶できる揮発性および／または不揮発性データストレージを含んでもよい。ソフトウェアまたはファームウェアは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の機能を実施する、且つ／または対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００からのデータを利用する１つ以上のアプリケーションを実行する、サブルーチンまたはアプリケーションを含んでもよい。他の様々なサーバコンポーネントまたは構成も提供されてもよい。
【００５４】
解析レイヤ１１１は、情報およびデータを促進、調整、および管理する多様なサーバ１１３ａおよび１１３ｂをさらに含んでもよい。例として、サーバ１１３ａおよび１１３ｂは、次のサーバのうちの任意の数のもの、またはその組み合わせを含んでもよい：エクスチェンジサーバ、コンテンツマネジメントサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、ディレクトリサーバ、ウェブサーバ、セキュリティサーバ、エンタープライズサーバ、および解析サーバ。データモニタリングおよびコミュニケーションを提供する他のサーバも提供されてもよい。
【００５５】
解析レイヤ１１１は、解析システム２００も含んでもよい。解析システム２００は、様々なレイヤ、プロセッサ、システム、またはサブシステムを含んでもよい。例として、解析システム２００は、データアクセスインターフェース２０２、プロセッサ２０３、データマネジメントサブシステム２０８、演算マネジメントサブシステム２１４、および出力インターフェース２２２を含んでもよい。他のレイヤ、処理コンポーネント、システムもしくはサブシステム、または解析コンポーネントも提供されてもよい。
【００５６】
解析システム２００または対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００のサーバ、レイヤ、サブシステム、およびコンポーネントのために使用され得るハードウェアの例は、いくつかあり得る。例として、プロセッサ２０３および／または演算マネジメントサブシステム２１４は、集積回路を含んでもよく、さらにソフトウェアもしくはファームウェアを実行してもよく、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）もしくはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）などのカスタム処理回路を含んでもよい。データアクセスインターフェース２０２および出力インターフェース２２２は、装置、プロトコルレイヤ、またはアプリケーションの任意の数のものまたはそれらの組み合わせの間のデータの通信およびやり取りを促進するのに役立つ、任意の数のハードウェア、ネットワーク、またはソフトウェアインターフェースとされ得る。例として、データアクセスインターフェース２０２および出力インターフェース２２２はそれぞれ、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００においてネットワークを介して他のサーバ、デバイス、コンポーネント、またはネットワーク構成要素と通信するためのネットワークインターフェースを含んでもよい。解析システム２００のさらなる詳細が、図２に示される。
【００５７】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、アプリケーションレイヤ１２１も含んでもよい。アプリケーションレイヤ１２１は、エンタープライズまたは顧客対応環境においてユーザまたはユーザインターフェースツールとインターフェースで連動するシステムおよびアプリケーションの任意の数のものまたはそれらの組み合わせを含んでもよい。例として、アプリケーションレイヤ１２１は、統計的分析アプリケーション１２２、レポートアプリケーション１２３、ウェブおよびモバイルアプリケーション１２４、ならびにエンタープライズアプリケーション１２５を含んでもよい。
【００５８】
統計的分析アプリケーション１２２は、統計的計算または計量経済学を専門とするシステムまたはアプリケーションを含んでもよい。これらは、Ｔａｂｌｅａｕ（Ｒ）、Ｄｏｍｏ（Ｒ）、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ（Ｒ）、ＪＭＰ（Ｒ）、ＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）、ＱｌｉｋＳｅｎｓｅ（Ｒ）、ＳＰＳＳ（Ｒ）、ＳＡＳ（Ｒ）、Ｓｔａｔａ（Ｒ）、Ａｌｔｅｒｙｘ（Ｒ）、Ａｎａｌｙｔｉｃａ（Ｒ）などによるものを含み得るが、限定はされない。レポートアプリケーション１２３は、例としてビジネスインテリジェンス、視覚化、およびその他有用なエンタープライズレポートツールにおいてレポートを提供するシステムまたはアプリケーションを含んでもよい。これらは、Ｄｕｎｄａｓ  ＢＩ（Ｒ）、Ｄｏｍｏ（Ｒ）、Ｓｉｓｅｎｓｅ（Ｒ）、Ｙｅｌｌｏｗｆｉｎ（Ｒ）、Ｓｈａｒｅｐｏｉｎｔ（Ｒ）、ＳＡＰ（Ｒ）などを含み得るが、限定はされない。
【００５９】
ウェブおよびモバイルアプリケーション１２４は、様々なユーザのインターネットベースまたはモバイルデバイスベースのシステムまたはアプリケーション、すなわちエンタープライズ環境内のものを含んでもよい。エンタープライズアプリケーション１２５は、エンタープライズにより使用される、典型的にはビジネス志向のシステムおよびアプリケーションを含んでもよい。例として、これらは、オンライン支払い処理、インタラクティブ製品カタロギング、請求システム、セキュリティ、エンタープライズコンテンツマネジメント、ＩＴサービスマネジメント、顧客関係マネジメント、ビジネスインテリジェンス、プロジェクトマネジメント、人材マネジメント、製造、安全衛生、自動化、またはその他類似のシステムもしくはアプリケーションを含んでもよい。或る例において、これらのエンタープライズアプリケーション１２５は、解析レイヤ１１１の外部またはリモートのものでもよい。この場合もやはり、アプリケーションレイヤ１２１がさらに、解析システム２００のための有益情報のソースを提供して、顧客タッチポイントおよびチャネルの最適化を支援してもよい。
【００６０】
本願明細書に記載されているように、レイヤは、プラットフォームおよび少なくとも１つのアプリケーションを含んでもよいことが分かる。アプリケーションは、非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶されプロセッサにより実行可能な機械可読命令からなるソフトウェアを含んでもよい。図１に示されているシステム、サブシステム、およびレイヤは、１つ以上のサーバまたはコンピューティングデバイスを含んでもよい。プラットフォームは、アプリケーションが実行するように設計される環境であってもよい。例として、プラットフォームは、アプリケーション、オペレーティングシステム（ＯＳ：ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、およびランタイムライブラリを実行するハードウェアを含んでもよい。アプリケーションは、コンパイルされて、プラットフォーム上で実行されてもよい。ランタイムライブラリは、ランタイムにプラットフォームの、例えば例外処理、メモリマネジメントなどの何らかの挙動を呼び出すためにアプリケーションによりコールされる、低水準ルーチンまたはサブルーチンを含んでもよい。サブシステムは、プラットフォームに類似してもよく、さらに、ソフトウェア、および様々なソフトウェアまたはアプリケーションを実行するハードウェアを含んでもよい。
【００６１】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００のシステム、レイヤ、およびサブシステム内には、ゲートウェイ、サーバ１１３ａおよび１１３ｂ、ならびに／またはその他サーバのそれぞれについて単一のサーバが示されているのが分かる。しかし、当然のことながら、これらのサーバそれぞれについて複数のサーバが使用されてもよく、さらにそのサーバ群が１つ以上のネットワークを介して接続されてもよい。さらに、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００には、ミドルウェア（図示せず）も含まれてもよい。ミドルウェアは、１つ以上のサーバによりホストされるソフトウェアを含んでもよい。さらに、当然のことながら、ミドルウェアまたはサーバの一部は、機能性を達成するために必要である場合も、または必要でない場合もある。対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の特徴および機能性を促進するために、示されていない他のタイプのサーバ、ミドルウェア、システム、プラットフォーム、およびアプリケーションも、フロントエンドまたはバックエンドに提供されてもよい。
【００６２】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００内では、大量のデータがやり取りされてもよく、やり取りされるデータは、顧客対話に関係するデータ、質問、またはそのほか組織の製品、商品、もしくはサービスに関連する情報、ならびにエンタープライズの制御が及ばない他のデータを含むこともある。ところが、データを使用または処理するための従来型の手法の多くには、制限がある。それらは典型的には、特に顧客のジャーニーまたは体験に関する限り、複雑な問題に対するソリューションを適切且つ確実に提供するものではない。実際のところ、データ収集にかなり焦点を合わせて解析は少ししか提供しない従来のモデルは、例として、顧客により近い立場で「考え」、したがって、すべての利用可能なタッチポイントおよびチャネルを最大限に活用して、顧客のジャーニーおよび体験を最適化する能力を、小売業者または商人に与えてこなかった。本願明細書に記載される対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、ＡＩベースの解析および機械学習を活用することにより、これらの技術的問題および他の技術的問題を解決し得る。
【００６３】
図２は、或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションのための解析システム２００を示す。図２に示されている解析システム２００は統合された形で示されているが、当然のことながら解析システム２００は、複数のデバイスおよびシステム（例えばスマートフォン、ラップトップ、またはサーバコンピュータなどのパーソナルデバイス）にわたって（完全にまたは部分的に）分散された形で実装されることも同じく可能であり、または一部（または全部）のコンポーネントが同じデバイス上にインストールされることも可能である。別々のデバイス上のコンポーネントは、任意の適切な通信手法を使用して、データを互いに送信（矢印で表現されている）してもよい。例として、或る実装では、解析システム２００が、ＡＩベースの解析および機械学習を対話モニタリングおよびコミュニケーションに提供してもよい。或る例において、解析システム２００は、図１に示された解析レイヤ１１１の一部としての統合されたシステムであってもよい。
【００６４】
図２の例において、データは、データアクセスインターフェース２０２により、外部データソース２０１から入手および／または提供されてもよい。外部データソース２０１は、図１の対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００のコミュニケーションレイヤ１０１、解析レイヤ１１１、アプリケーションレイヤ１２１からの任意のデータソース、ならびに示されていない他のデータソースとされ得る。データアクセスインターフェース２０２は、任意選択で、ローカルまたはリモートとされ得る任意選択のデータキャッシュ２０４内にデータの一部または全部を記憶しても（またはまったくしなくても）よい。当然のことながら、対話モニタリングおよびコミュニケーションのために取得されたデータは、オープンセマンティックデータベース、ウェブコンテンツのより評判のよいソース、オープンクロールデータベース、またはその他類似のソースなどを伴ってもよい。
【００６５】
インポートされたデータは、次に、解析の実施前の処理のため、データマネジメントサブシステム２０８に渡されてもよい。例として、コミュニケーションレイヤ１０１にて収集されたデータは、様々なフォーマットであるかもしれない。よって、データマネジメントサブシステム２０８は、解析処理へのデータの入力を促進するような仕方でデータをグループ化、配列、変換、またはクリーニングすることにより、データを整理してもよい。当然のことながら、データマネジメントサブシステム２０８は、単体で、またはサーバ１１３ａおよび１１３ｂなど解析レイヤ１１１の他のコンポーネントと連動して、これらの機能を実施してもよい。データマネジメントサブシステム２０８は、処理されるデータに適用する１つ以上のルールを指定する、１つ以上の変換ルールを使用してもよい。或る例において、変換ルールはストレージから（例えばデータストア２１０から）入手されてもよい。さらに、または代わりに、変換ルールはユーザにより入力されてもよい。例として、データマネジメントサブシステム２０８は、ユーザが１つ以上の変換ルールを指定することを可能にするユーザインターフェース２１２を提供してもよい。データマネジメントサブシステム２０８はさらに、ルールなしのデータマネジメントを実装し（例えば非ルールベース）、他のデータマネジメントスキームに依拠してもよい。
【００６６】
データマネジメントサブシステム２０８は、ユーザにより指定される種々のタイプの変数を特定して、特定されたタイプに従い変数を分けてもよい。一部のタイプの変数は、解析プロセスに対する入力として使用されてもよく、他のタイプの変数は、結果として生じる解析ソリューションを評価するための使用される評価基準であってもよい。よって、システムは、データの自動化された処理だけでなく、結果として生じる解析ソリューションの自動化された評価も可能にし得る。
【００６７】
データマネジメントサブシステム２０８により決定された変数およびプロセッサ２０３により生成されたパラメータセット２０６が、演算マネジメントサブシステム２１４に提供されてもよい。演算マネジメントサブシステム２１４は、パラメータセット２０６および１つ以上の選択されたアルゴリズムを含む処理されたデータを、演算動作を実施する１つ以上の演算ノード２１６に送ってもよい。演算マネジメントサブシステム２１４は、知識グラフを生成し、クラスタリング操作を実施し、分類を実行し、且つ／またはモデリング、シミュレーション、訓練もしくはその他類似の手法を含む他の解析もしくは機械学習アクションを実施してもよい。
【００６８】
分類は、一致または相関があるかどうかを判定するために、あらかじめ定義されたクラスへのインスタンスの割り当てを提供してもよい。クラスタリングは、ラベルなしの、関係するデータ点のグループ化を使用してもよい。知識グラフは、ノードおよびエッジを連結する編成されたグラフを提供してもよく、ノードは、人、物体、実体、イベントなどのセマンティックコンセプトに関係してもよく、エッジは、セマンティクスに基づくノード間の関係により定義されてもよい。当然のことながら、本願明細書に記載されているように、「ノード」という用語は、「実体」と交換可能に使用されることもあり、「エッジ」という用語は、「関係」と交換可能に使用されることもある。
【００６９】
インポートされたデータがデータマネジメントサブシステム２０８により変換されて変数が決定されると、演算マネジメントサブシステム２１４は、自然言語処理（ＮＬＰ）手法を含め、正規表現に基づくテキストの構文解析または処理などのヒューリスティックアプローチを適用してもよい。オーディオの場合、オーディオを自然言語テキストに変換するために機械翻訳が使用されてもよい。画像または動画に関しては、基本的なヒューリスティック処理にメタデータが使用されてもよい。別の例において、演算マネジメントサブシステム２１４は、様々な分類、クラスタリング、知識グラフベースおよび／またはメトリクスベースのアプローチを取り込むことができる、深層学習手法を適用してもよい。これらのアプローチは、自己主導型であってもよく、または教師ありであってもよい。一部の例において、教師あり学習アルゴリズムは、ユーザにより指定された目標推進変数を利用して、演算ノード２１６により生成された、場合によっては多数あるソリューションの中から、ユーザにとって有意義な特定のソリューションをサーチするのを促進してもよい。演算マネジメントサブシステム２１４は、ユーザに知識グラフの生成の進捗を示すユーザインターフェース２１８も提供してもよい。
【００７０】
出力インターフェース２２２も提供されてもよい。出力インターフェース２２２は、生成された知識グラフを出力してもよい。したがって、出力インターフェース２２２は、視覚化インターフェースも含んでもよい。レポート生成器２２８が、レポートを生成してもよい。一部の実装において、視覚化インターフェースはさらに、例としてソリューションエクスポートサブシステム２３０に、多様な評価結果を提供してもよい。ソリューションエクスポートサブシステム２３０は、解析システム２００または対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００内の他のシステムに、フィードバック情報を提供してもよい。例として、ソリューションエクスポートサブシステム２３０は、フィードバック情報を外部ルールエンジン２３２（または他のフィードバックコンポーネント）に提供してもよく、外部ルールエンジン２３２は、例えばフィードバック情報を使用して１つ以上の変換ルールを適応させてもよい。さらに、または代わりに、ソリューションエクスポートサブシステム２３０は、例えばデータの中の１つ以上の変数または属性を調整するために、外部データソース２０１に情報をフィードバックしてもよい。このように、解析システムは、改善された、より正確な計算および演算を提供するように微調整されてもよい。
【００７１】
例として、ソリューションエクスポートサブシステム２３０は、種々のタイプの外部データベースおよび外部システムに、顧客の対話に関する情報をエクスポートするように構成されてもよい。一部の実装において、ソリューションエクスポートサブシステム２３０は、１つ以上のルールまたはアルゴリズムをエクスポートするように構成されてもよい。ルールまたはアルゴリズムは、外部システムが、外部データベース上に記憶された様々なタイプのデータに対して顧客対話またはコミュニケーションを実装するために当該ルールまたはアルゴリズムを適用することを可能にしてもよい。一部の実装において、システムは、外部システムからデータを獲得し、受信したデータに基づきその「理解」を調整し直し（変数の選択の変更またはその他変更など）、それが「学習した」ことに関する情報を外部システムに送ってもよい。よって、一部の実装において、解析システム２００は、単なる解析ツールを可能にするだけでなく、フィードバックベースの接続されたエンタープライズシステムをも可能にし得る。
【００７２】
当然のことながら、出力インターフェース２２２が顧客対話およびコミュニケーション（および応答としてとられる関係するアクションまたはかかるコミュニケーションおよびアクションから学習された「新しい」情報）を提供すると、レポート生成器２２８は、セキュリティマネージャまたはその他ユーザなどのユーザに対して出力されるレポートを生成してもよい。本願明細書に記載されているように、レポートは、様々な予測または計算など、様々なタイプの情報を含んでもよく、さらに、ユーザが解析システム２００の１つ以上の変数を調整して動作を微調整することを可能にしてもよい。
【００７３】
本願明細書に記載されているように、ＡＩベースの、機械学習による解析手法を提供することにより、解析システム２００は、ユーザがリアルタイムまたは準リアルタイムで数々の顧客対話を同時にモニタリングすることを可能にし、顧客タッチポイントおよびチャネルを最大限に活用するために特定するための方策の集中的な分析を提供してもよい。例として、解析システムは、すべてのチャネルおよび次元にわたるパターン識別に焦点を合わせ、顧客挙動の一定したセットに基づき顧客グループを特定し、各顧客グループについて動的な体験を設計して具体化し、顧客中心のアクションのためのパーソナライズされた戦略を提案して実行してもよい。このように、解析システム２００は、雑多な形でたくさんの顧客対話情報を組み入れることができ、それが、顧客対話をモニタリングし予測解析を実施する、より効率的且つより直感的な方策をもたらす。当然のことながら、本願明細書に記載された各例は、柔軟な構造を有して、他の形態の解析に比べ多数の利点をもたらす可能性がある。
【００７４】
図３は、或る例による、顧客相互作用およびモニタリングサブシステム３５０のブロック図を示す。或る例において、顧客相互作用およびモニタリングサブシステム３５０は、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の解析システムの一部であってもよく、さらに、中核の機能性を強調するものであってもよい。例として、顧客相互作用およびモニタリングサブシステム３５０は、ウェブサイトユーザインターフェース３５２、マルチメディアインタラクティブ３５４、顧客セグメンテーションプラットフォーム３５６、および顧客リテンションプラットフォーム３５８を含んでもよい。
【００７５】
ウェブサイトユーザインターフェース３５２は、「デジタルコックピット」とも説明でき、そこでは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００においてユーザが、複数のコミュニケーションチャネルを介して顧客が商人と行う顧客対話および様々な相互作用をモニタリングできてもよい。さらに、ウェブサイトユーザインターフェース３５２は、多くの制御、設定、レポート、アクセスなどに対するアクセスを提供してもよい。例として、ユーザは、数多くの入力を提供し、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００から数多くの出力を受信してもよい。一部の例において、ウェブサイトユーザインターフェース３５２は、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００と通信できるネットワークにアクセスできる任意のユーザデバイスまたはアプリケーションを介してユーザによりアクセスされてもよい。一部の例において、ウェブサイトユーザインターフェース３５２はさらに、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の解析システム２００のＡＩベースの解析に基づく様々なレポート、解析、および視覚化を提供してもよい。
【００７６】
マルチメディアインタラクティブ３５４は、視覚的インタラクティブインターフェースを提供してもよい。一部の例において、視覚的インタラクティブインターフェースは、第１のコミュニケーションチャネルから第２のコミュニケーションチャネルへなど（例えば第ｎのコミュニケーションチャネルへなどであり、ここで「ｎ」は整数を表し得る）、顧客のジャーニーを追跡してもよい。すなわち、マルチメディアインタラクティブ３５４を使用するユーザは、数多くの顧客チャネルにわたる顧客中心の観点からの顧客ジャーニー情報にアクセスできる。
【００７７】
顧客セグメンテーションプラットフォーム３５６は、特定の顧客と、あらかじめ定義された顧客セグメントとを関連付けるサブシステムまたはアプリケーションであってもよい。顧客リテンションプラットフォーム３５８は、顧客の維持を支援するために、ＡＩベースの機械学習手法に基づき戦略またはアクションを決定してもよい。一部の例において、顧客リテンションプラットフォーム３５８は、本願明細書に記載されているように、新規または潜在顧客の獲得、顧客向けのマーケティング戦略の策定を支援する戦略もしくはアクション、または顧客のジャーニーおよび体験の改善を支援する他の戦略もしくはアクションを生成するためにも使用されてもよい。
【００７８】
図４Ａは、或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステムにおける対話の画面４００Ａを示す。示されているように、画面４００Ａは、アドホックテーブルを示し得る。このアドホックテーブルは、各顧客について進行している顧客対話の識別に基づき組み立てられてもよく、この情報と、様々な顧客チャネル、イベント（例えば顧客のアクション）、対話のタイプ（例えばメンテナンス、販売など）、および対話ステップとを関連付ける。すなわち、アドホックテーブルは、顧客のアクションを、特定の対話タイプおよび関係する対話ステップに関連付けるとよい。
【００７９】
或る例において、テーブルの最上部の入力行に示されているように、或る顧客（例えば同じ顧客）が、「ウェブ」チャネルを介して小売業者と相互作用し、「ナビゲーションページ３」でアクションを実施していてもよい。ここで、テーブルは、これらの顧客アクションと、対話の「開始」とを関連付けて、これを「メンテナンス」タイプの対話として特定してもよい。次の行では、例として、顧客が従来の、またはオフラインの形で、例えば「コールセンター（ＣＣ：ｃａｌｌ  ｃｅｎｔｅｒ）または小売」チャネルを介して、小売業者と相互作用していてもよい。顧客は、コールセンターまたは小売店舗の顧客担当者を介して、「作成ＳＲタイプ４」と特定されるアクションを実施していてもよく、これは、同じく「メンテナンス」カテゴリである「中間」の対話ステップに対応してもよい。画面４００Ａに示されるテーブルの最後の行では、顧客が「ウェブ」チャネルを介したタッチポイントにおいて小売業者と相互作用していてもよい。ここで、顧客は「提案ｎを承諾」していてもよい。これは、対話ステップの「終了」に対応してもよい。すなわちこれは、特定の顧客のジャーニーの終わりを示してもよく、「販売」対話タイプではその特定の時点においてさらなるアクションは何ら必要とされなくてもよい。
【００８０】
当然のことながら、示されているもの以外に、さらに多くのチャネル、イベント、対話ステップ、および対話タイプがあり得る。さらに、これらのグループ化に関連し得るより多くのカテゴリがあり得る。当然のことながら、アドホックテーブルは、情報および関連付けの使用またはアクセスを促進する任意の仕方またはレイアウトで表示されるようにも構成され得る。例えば、画面４００Ａでは、メンテナンス対話４１０が、テーブルの最上部に示されてもよく、販売対話４２０が最下部に示されてもよい。これは、データおよび関連付けに対するより容易な使用またはアクセスを可能にしてもよい。他の様々な構成およびカスタマイズも提供されてもよい。
【００８１】
例として、図４Ｂは、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００における顧客アクションまたはイベントのデータフロー４００Ｂを示す。示されているように、図４Ｂは、顧客によって、デジタルまたは従来のチャネルを介して実施される顧客アクション（またはイベント）を、３日間にわたり時系列順に（例えば１日目、２日目、および３日目によって分類される）示してもよい。ここで、「チャネル」は特定の表象アイコンを用いて示されてもよい。例えば、電話またはタブレットのアイコンは、モバイルアプリチャネルを示してもよく、地球のアイコンは、ウェブチャネルを示してもよく、ヘッドセットのアイコンは、コールセンターまたは実店舗の顧客担当者を示してもよい。
【００８２】
様々な顧客アクションまたはイベントが１日ごとに示されてもよく、さらに閲覧および識別の容易さのために色分けされてもよい。例として、色分けは、顧客アクションまたはイベントと、特定の対話タイプとを示し、それらを関連付けるためにも使用され得る。例として、濃い無地の色は、「メンテナンス」対話タイプを示してもよく、無地の中間の色は、「販売」対話タイプを示してもよく、淡い色の網掛けパターンは、「対話なし」を示してもよい。他の変形も提供されてもよい。
【００８３】
さらに、または代わりに、対話ステップを示すために、特定の顧客アクションまたはイベント別にインジケータが付けられてもよい。例えば、様々な色、パターン、形、またはサイズの点のインジケータが、様々な対話ステップを特定するために使用されてもよい。或る例において、１つの色が「開始」を示してもよく、別の色が「中間」を示してもよく、別の色が対話の「終わり」を示してもよい。
【００８４】
これらの機能および特徴はすべて、ユーザが、データフロー４００Ｂをプレビューするとき、ユーザの注目を必要とし得る様々な顧客タッチポイントおよびチャネルを迅速に特定することを可能にしてもよい。当然のことながら、顧客イベント追跡は、リアルタイムまたは準リアルタイムで提供されてもよい。さらに、当然のことながら、すべてのイベントが対話の一部とは限らない場合もある。さらに、当然のことながら、これらの顧客イベントおよび様々な関連付けは、あらかじめ定義されてもよい。とはいえ、同じく当然のことながら、本願明細書に記載されているように、新たなイベントおよび関連付けも、ＡＩベースの解析および機械学習を使用して、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００の解析システム２００により作成されてもよい。他の様々な例および実装も提供され得る。
【００８５】
図４Ｃは、或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションの画面４００Ｃを示す。示されているように、画面４００Ｃは、対話解析記録を示してもよく、これは、顧客対話の詳細な分析を含んでもよい。例として、顧客イベントは、「対話の詳細」テーブルで追跡されてもよく、このテーブルは一括およびリアルタイムまたは準リアルタイムで更新されてもよい。当然のことながら、対話の一部として構成されるイベントの詳細のみが、対話タイプおよび対話イベントタイプに関する情報を有する。このテーブルは、ユーザがより粒度の細かい形で顧客のジャーニーをプレビューすることを可能にしてもよい。
【００８６】
対話の主要情報は、「対話解析記録（ＡＲ：Ａｎａｌｙｔｉｃｓ  Ｒｅｃｏｒｄ）」テーブルに記憶され、示されてもよく、このテーブルも、一括およびリアルタイムまたは準リアルタイムで更新されてもよい。これは、ユーザが一般的な形で顧客のジャーニーをプレビューし、必要に応じてさらなる検査を詳細にすることを可能にしてもよい。
【００８７】
対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、ＡＩベースの解析および機械学習を使用して、追加の機能性を提供してもよい。例として、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、解析を適用して、オムニチャネルジャーニーおよびインテントロジックを提供してもよい。すなわち、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、機械学習能力および手法を活用して、「顧客対話」を分析してもよい。このようにして、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、顧客挙動およびパターンを理解し、様々なチャネルにわたる順序付けられた様々なアクションおよび相互作用を解明し、この知識を使用して顧客を、場合によってはビジネス関連の挙動に導き、その顧客が或る顧客と行うかもしれない対話を特定する。
【００８８】
或る例において、これは、デジタルおよび従来のチャネルからのイベントが収集される場合に発生し得る。例えば、ホームページアクセス、ログイン、買い物かごの変更、語の検索、個人ページのアクセス、カタログページのアクセス、サービスリクエストなどから、イベント情報が集められてもよい。この集められた情報を使用してキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）がもたらされて、様々な機械学習の用途において使用されてもよい。例として、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、または他のモデル、シミュレーションもしくは手法を伴う機械学習手法が、チャネル上での顧客挙動を分析して特定の対話識別につながる関連パターンを特定する支援をし得る。
【００８９】
一部の例において、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、モデル検証も提供してもよい。すなわち、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、どの機械学習手法がどの状況で最も良好に機能するかを判断して、所望の結果を得るのに有用なものだけを適用してもよい。
【００９０】
この情報を使用して、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、顧客のジャーニー１つ以上の頻繁且つ特徴的なパターンを判断してもよい。最終的に、この情報は次に、小売業者または商人の１つ以上のビジネス上のニーズを満たすために使用および活用されてもよい。例として、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、顧客のペインポイントを予測するために使用されてもよく、これは、商人または小売業者が、これらの問題に対して、それらがより深刻になる前に、より積極的に対処できるようにしてもよい。顧客挙動およびトレンドパターンを理解することは、究極的には全体的な顧客体験を強化および改善するために、デジタルまたは従来の様々なタッチポイントおよび／またはチャネルを通した提案を区別して洗練する支援にもなり得る。
【００９１】
図５は、或る例による、対話モニタリングおよびコミュニケーションの方法を示す。本願明細書に記載された方法の実施の仕方は多様にあり得るので、方法５００は、例として示される。方法５００は、主に、図１、図２、および／または図３にそれぞれ示されたシステム１００、２００、および／または３５０により実施されるものとして記載されているが、方法５００は、他のシステムまたは複数システムの組み合わせにより実行されても、またはその他の形で実施されてもよい。図５に示されている各ブロックは、１つ以上のプロセス、方法、またはサブルーチンをさらに表してもよく、ブロックの１つ以上は、本願明細書に記載された１つ以上の動作を実施するために非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されプロセッサまたは他のタイプの処理回路により実行される機械可読命令を含んでもよい。
【００９２】
ブロック５０１にて、データアクセスインターフェース２０２は、顧客主導のイベントに関連するデータをデータソースから受信してもよい。一部の例において、顧客主導のイベントは、商人のウェブページを閲覧すること、商人のウェブページ上のリンクをクリックすること、モバイルアプリケーションと相互作用すること、顧客担当者と相互作用すること、商人に関連するソーシャルメディア上に投稿すること、および／または商人のマーケティングに反応することを含んでもよい。他の様々な顧客主導のイベントも提供されてもよい。上述のように、データソースは、ウェブ／オンラインソース１０２、モバイルアプリケーション１０４、コールセンター１０６、および／または小売システム１０８を含んでもよい。他の様々なデータソースも提供され得る。
【００９３】
ブロック５０２にて、プロセッサ２０３は、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプを特定してもよい。本願明細書に記載されているように、顧客主導のイベントに関連するカテゴリタイプは、販売、メンテナンス、またはその他カテゴリタイプを含んでもよい。ブロック５０３にて、プロセッサ２０３は、顧客主導のイベントに関連する段階を特定してもよい。本願明細書に記載されているように、顧客主導のイベントに関連する段階は、開始、中間、終了、またはその他タイプの段階もしくはステップを含んでもよい。
【００９４】
ブロック５０４にて、プロセッサ２０３は、顧客主導のイベント、特定されたカテゴリタイプ、および特定された段階に基づき、人工知能（ＡＩ）ベースの手法を使用してメトリクスを計算してもよい。一部の例では、メトリクスは、顧客主導のイベントに関連するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）を含んでもよい。一部の例において、メトリクスは、頻繁な顧客挙動、顧客トレンドまたはパターン、顧客のジャーニーのペインポイントの予測、および新規顧客のタッチポイントまたはチャネルを判断することを含んでもよい。他の様々なメトリクスも提供され得る。上述のように、ＡＩベースの手法は、クラスタリング、分類、パターンマイニング、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、セマンティクス、知識グラフ分析、またはそれらの組み合わせなど、任意の数の手法を含んでもよい。他の様々な手法も提供され得る。
【００９５】
ブロック５０５にて、プロセッサ２０３は、計算されたメトリクスに基づいて推奨を生成してもよく、推奨は、それに基づいて行動されると、顧客のジャーニーおよび体験を改善する。一部の例において、推奨は、顧客リテンション、マーケティング、マネジメント、ブランディング、顧客サービス、サービス更新、および隣接商品またはサービスを対象としたものなどの任意の数の戦略を含んでもよい。
【００９６】
ブロック５０６にて、出力インターフェース２２２は、ダッシュボードにおいて、顧客主導のイベント、カテゴリタイプ、特定された段階、メトリクス、および推奨のうちの少なくとも１つをユーザデバイスに送信してもよい。一部の例において、ダッシュボードは、マルチメディアインタラクティブダッシュボードであってもよい。当然のことながら、解析システム２００は、設定データを受信する設定インターフェースも含んでもよい。解析システム２００はさらに、ユーザが定義したカテゴリを、設定データに基づきイベントに関連付けて、ユーザが定義した段階を、設定データに基づきイベントに関連付けてもよい。他の様々な例も提供され得る。
【００９７】
ＡＩベースの解析および使用する機械学習の用途は、主として対話モニタリングおよびコミュニケーションを対象とするが、当然のことながら、対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００は、セマンティックサーチ、データマネジメント、不正検出、競争的マーケティング、動的リスク分析、コンテンツベースのレコメンデーションエンジン、および他のタイプの知識またはデータ駆動型マネジメントシステムにおいてなど、他の様々な環境においてもこれらのＡＩベースの機械学習手法を使用し得る。対話モニタリングおよびコミュニケーションシステム１００はさらに、分類アルゴリズム、クラスタリングスキーム、シミュレーションモデル、決定木、または知識グラフの使用など、他の様々な手法を使用して、対話モニタリングおよびコミュニケーションのためのより包括的且つ柔軟なアプローチを形成し得る。
【００９８】
本開示の例が、いくつかの変形とともに本願明細書に記載され、示された。本願明細書で使用された用語、説明、および図面は、例示のみとして示され、限定として意図されてはいない。添付の特許請求の範囲およびその等価物により定義されるよう意図される本開示の範囲内で、多数の変形が考えられ、特許請求の範囲では、別段の指示がない限りすべての用語がその最も広い合理的な意味を表す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【外国語明細書】
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2020144857000002.pdf
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