(57)【要約】【課題】ビッグデータを活用して地域性を考慮したキャンペーン用クリエイティブを創成する方法を提供する。【解決手段】ダイレクトメールや店頭ディスプレイ等に用いた実績のあるタイトルコピーやトーン色等のクリエイティブを評価して、地域性を考慮しない標準的なクリエイティブに基づくひな型テンプレートを作成し（Ｓ１７）、一方、ビッグデータに含まれる統計データを地域あるいは県民性の意識性向に加味して地域毎の特徴を引き出し、この地域ごとの特徴を表わす有効指標（Ｓ２７）から、その地域のターゲットに合わせた地域性クリエイティブを創出し、ひな型テンプレートの標準的なクリエイティブの部分を地域性クリエイティブに置き換える構造にして、キャンペーン用の地域性クリエイティブ（Ｓ４１）を創成する。【選択図】図１
2020013392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイレクトメールの形態でターゲットに提供するキャンペーン用情報媒体に表示するクリエイティブであって、このクリエイティブにキャンペーンの訴求内容に係わる文言および色彩を含むデザインを有し、前記ターゲットの居住地域に係わる統計データをビッグデータに含み、このビッグデータの少なくとも一部を用いて前記ダイレクトメールの送付地域を特定した地域性クリエイティブの構造化の方法において、
この構造化の方法は、
既存のクリエイティブの有効性をスコアリングした実績クリエイティブを集計するマージ処理をする工程と、
この実績クリエイティブのマージ処理の後に、後工程で地域性クリエイティブを嵌め込むためのひな型テンプレートを作成して記憶部に蓄積する工程と、
を有したひな型テンプレート作成工程と、
を含み、
さらに、この構造化の方法には、
前記ターゲットに対し前記キャンペーンを行うための地域性クリエイティブを形成するために、前記ターゲットの居住地域に係わる前記統計データの中から抽出された抽出データおよび地域意識を表記する類葉項目の文書データベースの中から選択された選択データに前記居住地域の評価点を与えて地域性データにまとめる工程と、前記地域性データを地域毎に集計して記憶部に蓄積する工程とを有した地域性有効指標生成工程とを含み、
そして、前記後工程は、
前記地域意識を表記する類葉項目として社会イメージ、気質意識、情動性格、感性消費性向の内の少なくとも一つの文書データベースに包含される意識性向を示す言葉と、説明変数および目的変数とを関連付けたデータ構造を参照することで、前記言葉と連想可能な前記目的変数であり、且つ
前記統計データの中の少なくとも一つを説明変数にして、前記統計データに含まれる前記説明変数の数値によって、前記データ構造の決定木に従って得られる前記目的変数があり、そのうえ、
前記決定木に従った前記目的変数が指定した形態の文言および色彩を含む地域性クリエイティブを前記ひな型テンプレートに嵌め込み、前記ターゲットに送付するためのダイレクトメールを形成することを特徴とする地域性クリエイティブの構造化の方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記ひな型テンプレート作成工程でのマージ処理をする工程では、全国の実績クリエイティブを用いてマージ処理を行うかあるいは少なくとも一つ以上の都道府県に限定した実績クリエイティブを用いて前記マージ処理を行い、全国共通あるいは前記少なくとも一つ以上の都道府県に共通のひな型テンプレートを作成して、
前記地域性クリエイティブは、各都道府県単位あるいは前記少なくとも一つ以上の都道府県に地図上位置する市町村単位で創成して、
前記後工程では、前記地域意識を前記少なくとも一つ以上の都道府県のうちの一つの都道府県に限定するか、あるいは前記地域意識を前記市町村の少なくとも一つを選び、そして、
前記説明変数として利用する前記統計データを前記少なくとも一つ以上の都道府県のうちの一つの都道府県に限定するか、あるいは前記説明変数として利用する前記統計データを前記少なくとも一つの市町村に特定する方法。
【請求項３】
顧客向けキャンペーン用のクリエイティブをターゲットに提供するために、ビッグデータを用いた地域性に基づいて構成するクリエイティブの構造化の方法において、
はじめに、実績のあるコピー、オファー、タイミングの少なくとも一つを含むクリエイティブを集計すると共に実績効果を定量化することでクリエイティブを評価して、地域性を考慮しない標準的なクリエイティブを作成し、
次に、地域に関連する統計データを含むビッグデータの中から数値化された統計データを選択し、前記統計データの中から地域ごとに貯蓄性向、発展性、色彩の嗜好性に含まれる項目うちの少なくとも一つを含む項目を集計し、地域ごとの相違点を明確にするために、地域毎に定量化したデータベースを準備し、この定量化した地域ごとのデータから、その地域に居住するターゲットを前記定量化した特性を有するターゲットと見なし、前記定量化したデータベースに基づいて地域クリエイティブを抽出し、
さらに、前記標準的なクリエイティブを前記地域クリエイティブに置き換えることを特徴とする地域性に基づくクリエイティブの構造化の方法。
【請求項４】
折込みチラシあるいは店頭ディスプレイまたはリスティング広告を含む広告表示の形態でターゲットに提供するキャンペーン用情報媒体に表示するクリエイティブであって、このクリエイティブにキャンペーンの訴求内容に係わる文言および色彩を含むデザインを有し、前記ターゲットの居住地域に係わる統計データをビッグデータに含み、このビッグデータの少なくとも一部を用いて前記広告表示の形態でキャンペーンを行う地域を特定した地域性クリエイティブの構造化の方法において、
この構造化の方法は、
既存のクリエイティブの有効性をスコアリングした実績クリエイティブを集計するマージ処理をする工程と、
この実績クリエイティブのマージ処理の後に、後工程で地域性クリエイティブを嵌め込むためのひな型テンプレートを作成して記憶部に蓄積する工程と、
を有したひな型テンプレート作成工程と、
を含み、
さらに、この構造化の方法には、
前記ターゲットに対し前記キャンペーンを行うための地域性クリエイティブを形成するために、前記ターゲットの居住地域に係わる前記統計データの中から抽出された抽出データおよび地域意識を表記する類葉項目の文書データベースの中から選択された選択データに前記居住地域の評価点を与えて地域性データにまとめる工程と、前記地域性データを地域毎に集計して記憶部に蓄積する工程とを有した地域性有効指標生成工程とを含み、
そして、前記後工程は、
前記地域意識を表記する類葉項目として社会イメージ、気質意識、情動性格、感性消費性向の内の少なくとも一つの文書データベースに包含される意識性向を示す言葉と、説明変数および目的変数とを関連付けたデータ構造を参照することで、前記言葉と連想可能な前記目的変数であり、且つ
前記統計データの中の少なくとも一つを説明変数にして、前記統計データに含まれる前記説明変数の数値によって、前記データ構造の決定木に従って得られる前記目的変数があり、そのうえ、
前記決定木に従った前記目的変数が指定した形態の文言および色彩を含む地域性クリエイティブを前記ひな型テンプレートに嵌め込み、前記ターゲットに対する広告表示を作成することを特徴とする地域性クリエイティブの構造化の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は販売促進にあたりキャンペーン活動に利用する印刷制作物およびウェブを含む電子ディスプレイのクリエイティブ作成に関する。
【０００２】
このクリエイティブ作成は、はがき、郵便、ちらし、ポスター等の印刷物を含め、ウェブサイトや電子メール等のインターネットおよび店頭ポップ広告またはＬＥＤ表示の電子販促ポスターなど電子機器を利用したキャンペーン活動にも利用する。
【背景技術】
【０００３】
販売促進において考慮すべき４つの要素は、興味関心を持った顧客層として期待する「ターゲット」、情報提供の時期に当たる「タイミング」、顧客に興味を抱かせる「オファー」、グラフィックデザインやコピーライティングとその素材になる「クリエイティブ」である。
【０００４】
この内、「ターゲット」については、顧客へ対する様々な分析がなされ、ペルソナ（Ｐｅｒｓｏｎａ）の明確化、それに伴うセグメント条件やアプローチ手法の工夫が行われているが、課題もある。
【０００５】
「クリエイティブ」については、様々な比較軸によるテストや効果検証による改善が試みられているが、経験という暗黙知の部分に頼る部分も大きいのが実状であり、顧客分析は必要とする課題である。
【０００６】
しかし、いかなる各種の顧客分析を行っていても、興味関心値が低い顧客に対し、いかに興味関心を高め、購買行動へ繋げていくためには、画一的なものを送ることでは効果的ではない。
【０００７】
ところで、「ターゲット」に関し、従来のダイレクトマーケティングにおける顧客分析は、購買日と頻度金額に基づくＲＦＭ（Ｒｅｃｅｎｃｙ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｎｅｔａｒｙ）分析、回帰分析等の手法が取られてきた。これにより従来周知の顧客に対しては分析が可能であった。例えば、顧客の年齢等の顧客属性に基づき販売促進分析を行う特許文献１、顧客の行動履歴を考慮した行動ターゲティング広告の特許文献２、顧客の価値観を推定したキャンペーン活動を行う特許文献３、店舗の利用状況から顧客属性を分析する特許文献４、購買実績の行動履歴をもつユーザに対して訴求効果の高いコンテンツを抽出する特許文献５、住所および照会者有無や支払良好性等の顧客属性データの数値化を行う特許文献６、インターネットから入手した個人情報で顧客属性を定めてユーザ個人の嗜好性を広告に反映させる特許文献７等は周知技術である。また、関心度合いを広告毎のときめき指数として把握し、ダイレクトメールの効果向上を図る手段が特許文献８で開示されているが、多種多様に亘る広告に多くのサンプル調査を必要とするので多額の調査費用が発生する。
【０００８】
しかし、これらの手法では興味関心値の高いターゲットには効果的であるが、値が低いターゲットには訴求を行なわれにくくなり、顧客リストが目減りすることになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平０９−１５３０９４号公報
【特許文献２】特開２０１３−２２８９３４号公報
【特許文献３】特開２０１７−９７９１４号公報
【特許文献４】特開２０１７−１０２７０６号公報
【特許文献５】特開２０１６−６２３５８号公報
【特許文献６】特開２０１４−２３８６２０号公報
【特許文献７】特開２０１５−１０２９８６号公報
【特許文献８】特開２００１−９２８４０号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】矢野新一「相性がわかる！県民性のヒミツ」株式会社宝島社、２０１７年２月出版
【非特許文献２】吉野伸哉、他「居住地域によるパーソナリティの違いの検討」日本パーソナリティ心理学会第２６回大会２０１７年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ところで、たとえ顧客件数が減ったとしても、興味関心値の高い顧客に対し従来と同様な訴求を行なってもデザイン費、印刷費および送料の費用が嵩み、費用対効果が合わなくなる。
【００１２】
費用対効果の効率がよくかつ効果のある「クリエイティブ」を構築するためには、大きな母数で興味関心の傾向値を把握し、その傾向値も含める必要があることを見出す必要がある。
【００１３】
分析結果も考慮に入れかつ大きな母数を利用して、効率的訴求の「クリエイティブ」を創成するためには、地域性を「ターゲット」のセグメントとして加えることでより大きな効果を期待できる。
【００１４】
本願発明は「クリエイティブ」における工夫として地域性という要素を導入し、クリエイティブの際の主要な軸として、「タイミング」や「オファー」を視野に入れながら、効果の拡大を図る仕組みを構築することで課題を解決する。
【００１５】
繰り返すと、顧客に対し効果的な訴求を行う目的として「地域性」という根拠のある特徴を利用することで、そのターゲットの地域性に合ったクリエイティブを構造化することが出来る。
【００１６】
ところで地域性とは、例えば日本の各都道府県の県民の性質や行動について、非特許文献１でも指摘されるように地域に特徴を持たせるなんらかの傾向を指す言葉である。地域性という言葉が指しているのは、考え方や気質だけでなく、摂食するものの傾向、住宅や自動車などの購買金額の差、預貯金額の差などの要素から、きわめて具体的で統計科学的にも正確に把握しやすい。これらの要素は、その相違点がはっきりと現れる地域と、漠然としてあまり明確には現れない地域があるが、地域ごとの気質や文化の違いは古くから人々の関心を集め、たとえば前出の非特許文献１、あるいは学術的に研究対象とされて非特許文献２の例に示すように調査研究の対象とされてきている。しかしながらこの地域性に着目したクリエイティブの作成技術については、従来から見過ごされた隘路とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、ビッグデータの様々な項目が数値化されていることに着目し、地域性の特徴付けを引き出すことで効果的なキャンペーン活動に活かせることを見出した。ビッグデータには公開あるいは非公開、すなわち無料および有料情報を含むものであるが、そこから導き出せる情報は、クリエイティブの各構成要素と関連付けが成されて地域に適したクリエイティブを生成できる。そこでは従来見いだせられなかった新規な効果を生み出し得る。
【００１８】
この本発明はビッグデータに含まれる統計データを利用して地域性をスコアリングによって特徴付けを行うと共に地域意識性向を加味することで従来取得したクリエイティブに係るデータと重畳させる。この処理はビッグデータを扱い、人為的作業では時間と経費がかかり過ぎるのでコンピュータ処理が必須になる。本発明のコンピュータ利用の処理方法に従えば、地域性を考慮して潜在顧客を掘り起こし、休眠顧客の興味を誘い、優良顧客に結びつけるようにターゲットの興味を抱かせるダイレクトメールや電子表示に利用可能な方法になる。
【００１９】
ここでスコアリングに用いるビッグデータとしては、行政機関を中心とする統計情報（総務省、経済産業省、農林水産省、国土交通省、厚生労働省、文部科学省、環境省等ｅ−Ｓｔａｔで入手可能な外国を含む国家行政機関および都道府県毎の地方公共行政機関や、任意団体、社団法人・財団法人等の民間調査機関および業界団体が集計した公開、非公開データ）、商品の販売履歴および動向を蓄積するＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）データ、Ｍ２Ｍ（Ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｏ  Ｍａｃｈｉｎｅ）データあるいは不特定多数の人々から集約した顧客属性、行動履歴、ウェアラブル機器情報、アンケートデータと、ダイレクトマーケッティングの実績データ（形状、時期、通数、訴求内容、等）とを統合して加工を行い配点する。この配点が地域性におけるクリエイティブの構造化の基礎となる。
【００２０】
実施例の詳細な説明の中でも説明するが、クリエイティブの項目は大分類として以下の６点とし、以下中分類、小分類と分けて行う。
（１）仕様・形状（印刷物の形状やサイズ、電子メールフォーマット、対象ブラウザー）
（２）タイミング（消費者の購買意欲が高まる時期・季節、イベント催時）
（３）デザイン（トーン色、フォントを含むチラシデザイン、ウェブデザイン等のグラフィック表示）
（４）コピー（タイトルコピー、キャッチコピー、メインコピー、サブコピー、リードコピー、ティーザーコピー、ボディコピー等の広告文章）
（５）オファー（数量限定、割引、クーポン等、実利を期待させる特典呈示）
（６）ギミック（飛び出る絵葉書のようなオファーとは異なる仕掛け要素）
【００２１】
従来実施データとは、過去実施された印刷物及びダイレクトメールの形状、実施時期、発送エリア、通数・枚数、訴求内容、訴求クリエイティブの特徴等やウェブサイトのリスティング広告等の蓄積データである。このデータは機密情報、個人情報を含まない。
【００２２】
本願発明は、地域あるいは都道府県毎にクリエイティブの特徴付けをおこなった地域性クリエイティブを創出し、これに従来実績のあるクリエイティブに基づく標準的なクリエイティブに即したひな型テンプレートを加味することで、従来にない新規な方法で効率的且つ効果的な制作を行なうことに特徴がある。すなわち、クリエイティブの構造化とは、従来積み上げた実績クリエイティブと地域の特徴を含めた地域性クリエイティブとを準備して、実績クリエイティブに基づくひな型テンプレートに地域性クリエイティブを嵌め込む構成をコンピュータで処理することを意味する。
【００２３】
本発明に係る発明特定事項は理解し易いように後述の図面を参照して、それぞれの事項に括弧付きで関連する図の番号や工程番号を挿入して説明する。本発明の第１の方法は、ダイレクトメールの形態でターゲットに提供するキャンペーン用情報媒体に表示するクリエイティブ（図３〜図７、図２の１０）があって、このクリエイティブにキャンペーンの訴求内容に係わる文言および色彩を含むデザインを有し、前記ターゲットの居住地域に係わる統計データ（図１３、図２の２０）をビッグデータに含み、このビッグデータの少なくとも一部を用いて前記ダイレクトメールの送付地域を特定した地域性クリエイティブの構造化の方法において、
この構造化の方法は、
既存のクリエイティブ（図８、図２の１１）の有効性をスコアリングした実績クリエイティブ（図９、図１のＳ１１、図２の１３）を集計するマージ処理をする工程（図１０、図１のＳ１６、図２の１６）と、
この実績クリエイティブのマージ処理の後（図１１、図２の１６）に、後工程で地域性クリエイティブを嵌め込むためのひな型テンプレート（図１２）を作成して記憶部に蓄積する工程（図１のＳ１７、図２の１７）と、
を有したひな型テンプレート作成工程（図１の左側フロー、図２の１）と、
を含み、
さらに、この構造化の方法には、
前記ターゲットに対し前記キャンペーンを行うための地域性クリエイティブを形成するために、前記ターゲットの居住地域に係わる前記統計データ（図１３、図２の２０）の中から抽出された抽出データ（図１５、図２の２３）および地域意識を表記する類葉項目の文書データベース（図１４、図２の２１）の中から選択された選択データ（図１５、図２の２３）に前記居住地域の評価点を与えて地域性データにまとめる工程（図１６、図１のＳ２６、図２の２５）と、前記地域性データを地域毎に集計して記憶部に蓄積する工程（図１７、図１のＳ２７、図２の２７）とを有した地域性有効指標生成工程（図１の右側フロー、図２の２）とを含み、
そして、前記後工程は、
前記地域意識を表記する類葉項目として社会イメージ、気質意識、情動性格、感性消費性向の内の少なくとも一つの文書データベース（図１４、図２の２１）に包含される意識性向を示す言葉と、説明変数および目的変数とを関連付けたデータ構造（図２１、図２８、図３３、図２の５１、図２の６１、図２の７１）を参照することで、前記言葉と連想可能な前記目的変数であり（図１８、図２２、図２３、図２９、図２の５０、図２の６０、図２の７０）、且つ
前記統計データ（図１３）の中の少なくとも一つを説明変数にして、前記統計データに含まれる前記説明変数の数値によって、前記データ構造（図２１、図２８、図３３）の決定木に従って得られる前記目的変数（図１９、図２０、図２４〜図２７、図３０〜図３２）があり、そのうえ、
前記決定木に従った前記目的変数が指定した形態の文言（すなわちタイトルコピーやサブコピー）および色彩（すなわちトーン色）を含む地域性クリエイティブを前記ひな型テンプレートに嵌め込み（図３４、図１のＳ４１、図２の３）、前記ターゲットに送付するためのダイレクトメールを形成することを特徴とする地域性クリエイティブの構造化の方法である。
【００２４】
本発明の第２の方法は、
前記請求項１に記載の方法において、
前記ひな型テンプレート作成工程でのマージ処理をする工程では、全国の実績クリエイティブを用いてマージ処理を行うかあるいは少なくとも一つ以上の都道府県に限定した実績クリエイティブを用いて前記マージ処理を行い、全国共通あるいは前記少なくとも一つ以上の都道府県に共通のひな型テンプレートを作成して、
前記地域性クリエイティブは、各都道府県単位あるいは前記少なくとも一つ以上の都道府県に地図上位置する市町村単位で創成して、
前記後工程では、前記地域意識を前記少なくとも一つ以上の都道府県のうちの一つの都道府県に限定するか、あるいは前記地域意識を前記市町村の少なくとも一つを選び、そして、
前記説明変数として利用する前記統計データを前記少なくとも一つ以上の都道府県のうちの一つの都道府県に限定するか、あるいは前記説明変数として利用する前記統計データを前記少なくとも一つの前記市町村に特定する方法である。
【００２５】
本発明の第３の方法は、顧客向けキャンペーン用のクリエイティブをターゲットに提供するために、ビッグデータを用いた地域性に基づいて構成するクリエイティブの構造化の方法において、
はじめに、実績のあるコピー、オファー、タイミング（図３〜図７）の少なくとも一つを含むクリエイティブを集計（図８）すると共に実績効果を定量化することでクリエイティブを評価（図９、図１のＳ１２〜Ｓ１６）して、地域性を考慮しない標準的なクリエイティブを作成（図１２、図１のＳ１７）し、
次に、地域に関連する統計データを含むビッグデータ（図１３）の中から数値化された統計データを選択（図１５、図１のＳ２１）し、前記統計データの中から地域ごとに貯蓄性向、発展性、色彩の嗜好性に含まれる項目（図１３、図１４）うちの少なくとも一つを含む項目を集計し（図１５）、地域ごとの相違点を明確にするために、地域毎に定量化したデータベース（図１６）を準備し、この定量化した地域ごとのデータから、その地域に居住するターゲットを前記定量化した特性を有するターゲットと見なし、前記定量化したデータベース（図１のＳ２７、図２７）に基づいて地域性クリエイティブを創出し（図１のＳ４１、図２の５０、６０、７０）、
さらに、前記標準的なクリエイティブの代わりに前記地域性クリエイティブに置き換える（図１のＳ４１、図２の３、図３４）ことを特徴とする地域性に基づくクリエイティブの構造化を図る方法である。
【００２６】
本発明の形態は折込みチラシの製作や店頭ポップ広告（ＰＯＰ：Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｐｕｒｃｈａｓｅ  ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ）およびバナー（ｂａｎｎｅｒ）のデザイン作業工程に適用可能であり、本発明の第４の方法は、折込みチラシあるいは店頭ディスプレイまたはリスティング広告を含む広告表示の形態でターゲットに提供するキャンペーン用情報媒体に表示するクリエイティブ（図３〜図７、図２の１０）があって、このクリエイティブにキャンペーンの訴求内容に係わる文言および色彩を含むデザインを有し、前記ターゲットの居住地域に係わる統計データ（図１３、図２の２０）をビッグデータに含み、このビッグデータの少なくとも一部を用いて前記広告表示の形態でキャンペーンを行う地域を特定した地域性クリエイティブの構造化の方法において、
この構造化の方法は、
既存のクリエイティブ（図８、図２の１１）の有効性をスコアリングした実績クリエイティブ（図９、図１のＳ１１、図２の１３）を集計するマージ処理をする工程（図１０、図１のＳ１６、図２の１６）と、
この実績クリエイティブのマージ処理の後（図１１、図２の１６）に、後工程で地域性クリエイティブを嵌め込むためのひな型テンプレート（図１２）を作成して記憶部に蓄積する工程（図１のＳ１７、図２の１７）と、
を有したひな型テンプレート作成工程（図１の左側フロー、図２の１）と、
を含み、
さらに、この構造化の方法には、
前記ターゲットに対し前記キャンペーンを行うための地域性クリエイティブを形成するために、前記ターゲットの居住地域に係わる前記統計データ（図１３、図２の２０）の中から抽出された抽出データ（図１５、図２の２３）および地域意識を表記する類葉項目の文書データベース（図１４、図２の２１）の中から選択された選択データ（図１５、図２の２３）に前記居住地域の評価点を与えて地域性データにまとめる工程（図１６、図１のＳ２６、図２の２５）と、前記地域性データを地域毎に集計して記憶部に蓄積する工程（図１７、図１のＳ２７、図２の２７）とを有した地域性有効指標生成工程（図１の右側フロー、図２の２）とを含み、
そして、前記後工程は、
前記地域意識を表記する類葉項目として社会イメージ、気質意識、情動性格、感性消費性向の内の少なくとも一つの文書データベース（図１４、図２の２１）に包含される意識性向を示す言葉と、説明変数および目的変数とを関連付けたデータ構造（図２１、図２８、図３３、図２の５１、図２の６１、図２の７１）を参照することで、前記言葉と連想可能な前記目的変数であり（図１８、図２２、図２３、図２９、図２の５０、図２の６０、図２の７０）、且つ
前記統計データ（図１３）の中の少なくとも一つを説明変数にして、前記統計データに含まれる前記説明変数の数値によって、前記データ構造（図２１、図２８、図３３）の決定木に従って得られる前記目的変数（図１９、図２０、図２４〜図２７、図３０〜図３２）があり、そのうえ、
前記決定木に従った前記目的変数が指定した形態の文言（すなわちタイトルコピーやサブコピー）および色彩（すなわちトーン色）を含む地域性クリエイティブを前記ひな型テンプレートに嵌め込み（図２５、図１のＳ４１、図２の３）、前記ターゲットに対する広告表示を作成することを特徴とする地域性クリエイティブの構造化の方法である。
【発明の効果】
【００２７】
従来周知の技術では地域性、例えば県民性を考慮したクリエイティブの創成は図られていないが、本発明の第１の方法によれば、ターゲットの地域性、例示として顧客の県民性を意識した働きかけを行い、ターゲットに心地よい刺激を有するクリエイティブを提供できる。特に従来はダイレクトメールの作成をする際には、クライアントの意向をデザイナーに伝え、デザイナーの美的感覚や感性に頼りながら魅力的デザインの試行錯誤を繰り返して行い、販売促進効果を期待してクリエイティブの作成に時間や経費を費やしていた。ところが本発明によれば、実績のあるクリエイティブを活用することでクライアントの信頼が得られる上に、地域性あるいは県民性を考慮しているのでデザイナーに頼ることなく、個々のターゲットに好適なクリエイティブを提供できる。そのうえ、その創成は効率的であり、特別な感性を有するデザイナーに頼ることもなく、ターゲットに効果的なクリエイティブの作成を可能にする。またさらに、この地域性に基づいて、クリエイティブのデザイン、コピー、オファー等は類似する地域毎の住民に特化してクラス化して管理するので共通化を図り、それらの管理が容易になる。
【００２８】
本発明の第２の方法は、前述第１の方法の実行に際して、地域性を県民性に限定することにある。まずひな型テンプレートの作成には全国の都道府県の実績クリエイティブを集約マージ処理して全国共通のひな型テンプレートにするか、あるいは数県単位で集約して地方毎、たとえば青森県、秋田県、岩手県、宮城県、山形県、福島県の東北６県をまとめて東北ひな型テンプレートを作ることができる。そして地域性クリエイティブは全国共通ひな型クリエイティブに対しては各県毎を夫々の地域に分けて地域性クリエイティブにするか、あるいは地方毎のひな型テンプレートにする場合は、その地方の市単位で地域性クリエイティブを創成すると、全国一律のキャンペーンとは異なり、より細かい地域に即したダイレクトメールを提供できる。たとえば、福島県のように浜通りの沿岸地区、東北道の中通り地区、山と湖の会津地区の夫々で住民の気質も歴史も異なるターゲットに対しても、それぞれ浜通り、中通り、会津に適したクリエイティブを創成できる効果を与える。さらには、ターゲットの居住来歴も考慮したクリエイティブの提供も可能になる。たとえば、東京や大阪等の都会に居住する顧客においても、その多くはそもそも地方出身であり、都会的特性と地域県民性とを兼ね備えているので、個別のターゲットごとにそれぞれ特有なクリエイティブの提供が可能になる。そのためには、タイトルコピーの言葉とリードコピーの言葉を同一の一つの地域に限定する地域性クリエイティブの創成ではなく、ひな型テンプレートに嵌め込む地域性クリエイティブをターゲットの履歴来歴情報も取り入れたキャンペーンも可能になる。
【００２９】
本発明の第３の方法は、地域性を考慮しない標準的なクリエイティブに置き換えて地域性クリエイティブの構造にする方法であり、折り込みちらしやダイレクトメールを利用するターゲットあるいはウェブブラウザや電子ディスプレイを利用するターゲットのいずれに対しても活用可能な方法として提供できる。
【００３０】
本発明の第４の方法では、前述本発明の第１の方法のダイレクトメールに代えて折込みチラシあるいは店頭ディスプレイまたはリスティング広告を含む広告表示の形態で不特定多数のターゲットを対象として適用する方法である。当然に、ダイレクトメールで必要になる居住住所や個人所有のメールアドレス等の顧客情報が不要であるが、地域で特徴付けられる地域性クリエイティブに対して好感度を有するターゲットの掘り起こしに有力な効果を発揮し得る。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施例を示すフロー図である。
【図２】本発明の実施例を示すシステム構成図である。
【図３】クリエイティブ要素のデータベースの中で示すターゲットへの送付媒体と時期の例である。
【図４】クリエイティブ要素のデータベースの中で示す特典オファーの例である。
【図５】クリエイティブ要素のデータベースの中で示す印象付けデザインの例である。
【図６】クリエイティブ要素のデータベースの中で示すギミックの例である。
【図７】クリエイティブ要素のデータベースの中で示す訴求内容のコピーの例である。
【図８】過去に実施した実績クリエイティブの抽出リストである。
【図９】スコアリングした図８の評価結果である。
【図１０】実績クリエイティブのマージ処理である。
【図１１】図１０のマージ処理群を多変量分析した結果である。
【図１２】ひな型テンプレートである。
【図１３】都道府県別統計データである。
【図１４】地域の意識性向に関する文書データベースである。
【図１５】ステップＳ２１で処理された抽出データと選択データである。
【図１６】ステップＳ２５での定量データの数値化処理の結果と、有効性評価指針で評価した特定地域の定量化評価データ例である。
【図１７】図１６の地域性のマージ処理である。
【図１８】全体の色調トーンを決める処理である。
【図１９】図１８をフローチャートにした地形連想処理の決定木チャート図である。
【図２０】図１８をフローチャートにした色連想処理の決定木チャート図である。
【図２１】図１８の色調トーンを決める連想語のデータ構造である。
【図２２】タイトルで使用するキーワードの文言を決める連想処理である。
【図２３】リードで使用するキーワードの文言を決める連想処理である。
【図２４】図２２をフローチャートにした第１連想処理の決定木チャート図である。
【図２５】図２２をフローチャートにした第２連想処理の決定木チャート図である。
【図２６】図２３をフローチャートにした第１連想処理の決定木チャート図である。
【図２７】図２３をフローチャートにした第２連想処理の決定木チャート図である。
【図２８】キーワードの連想語のデータ構造である。
【図２９】フォントを設定するための連想処理である。
【図３０】図２９をフローチャートにした第１連想処理の決定木チャート図である。
【図３１】図２９をフローチャートにした第２連想処理の決定木チャート図である。
【図３２】図２９をフローチャートにした第３連想処理の決定木チャート図である。
【図３３】フォントの連想語のデータ構造である。
【図３４】地域性を考慮したクリエイティブ構造のテンプレートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。
【実施例】
【００３３】
図１および図２は本発明の地域性クリエイティブの構造化の方法を説明する全体フロー図およびシステム構成図である。この図１の左側の流れ（図１のＳ１０〜Ｓ１７）と図２の左上側部分１は、過去の実績クリエイティブを処理してひな型テンプレートを作成する処理工程、右側の流れ（図１のＳ２０〜Ｓ２７）と図２の右上側部分２は、地域性あるいは県民性の特徴を把握して地域性有効指標の創成工程を示し、下側の流れ（図１のＳ４１〜Ｓ４２）と図２の下側部分３は、地域性県民性の特徴を付けた地域性クリエイティブを創成してひな型テンプレートと組み合わせて、貼り付けを行うクリエイティブ構造化の処理工程を示している。なお図１中の矢印は処理工程の流れ、図２中アラビア数字を添えた各ブロックをつなぐラインは、各構成部間のデータバスを意味する。
【００３４】
以下、段落番号００４４まで図１のステップＳ１０〜Ｓ１７を説明し、ひな型テンプレートを構成するための標準的なクリエイティブが実績クリエイティブから作成されることを説明する。図３〜図７に示すリスト化したクリエイティブ要素は、クリエイティブのフォーマット格納部１０に蓄積してある。そして、実績クリエイティブのデータ保存部１１には、クライアントより過去受託したダイレクトメール発送業務での販売促進施策の情報を蓄積してある。本発明方法を使用するユーザは、実績クリエイティブ操作インターフェース１２を介して実績クリエイティブスタートアップ構成部１８を起動させる。ステップＳ１０〜Ｓ１１は、クリエイティブ要素の中から実績クリエイティブのデータをインターフェース１２に表示する。
【００３５】
ここで、データベースの蓄積データは、クリエイティブ要素としてダイレクトメール形状（定形、定形外、ハガキ、電子メール、ウエブサイト）、送付媒体の種類（挨拶状、パンフレット、申込用紙、サンプル、返信封筒、添付電子ファイル）、訴求コピー（メインおよびサブ、ティーザーコピー、ボディ）、訴求レイアウト（写真やグラフィック数、配置、配列）、使用カラー（全体トーン、メインおよびサブの色相・明度・彩度）、オファー、ギミック等であり、このクリエイティブの訴求商品、訴求目的およびクライアント名と業種業態、依頼日、発送日、送料、発送通数、インターネット利用での電子メールやウェブサイトの種類・形式、そして潜在、見込みおよび既存顧客を含むターゲットおよびその送付結果であるレスポンス率やクライアントから受けた評価など、また店頭ＰＯＰ広告後の来客変化数など膨大なデータになっている。
【００３６】
このデータベースから引き出されたデータは、図３〜図７のデータの全てを以下の工程で利用するものではなく、実績クリエイティブ操作インターフェース１２を介してユーザが、クライアントや訴求商品、訴求内容の条件をつけてインターフェース１２から指示した判断基準に従いステップＳ１２で選択させる。そしてステップＳ１２は次のステップＳ１３の選択条件とそれに続く処理条件を設定する。そのために本発明方法はユーザによる設定入力をする機能を有する。
【００３７】
ステップＳ１２の処理条件に含む有効性評価は（１）レスポンス率、（２）施策の継続性、（３）クライアントからの評価、（４）類似事例との比較、（５）世間に公表されているマーケティングデータあるいはアンケートデータからの数値に基づいて、偏差値や評価点を定めて、従来施策の妥当性を再評価する。この再評価は後述の標準的なクリエイティブを明らかにすることになり、そしてひな型テンプレートを作成するために利用する。
【００３８】
ここで、有効性評価とは、このダイレクトメール施策が評価軸として定めたスケールでの評価点を利用してクライアントにとって高い効果が得られたかどうか、つまり有効な施策であったかの判定になる。一概にレスポンス率が何％であれば効果が低いあるいは高いとは言えない。これは業種あるいは業態、商品単価、商品内容（継続性の高いか否か）等により大きく異なる。
【００３９】
この為、スコアリング処理部１３は定量あるいは定性判定ステップＳ１３、定性スコアリングステップＳ１４、定量スコアリングステップＳ１５の処理を行うが、ここではステップＳ１１で引き出したデータにステップＳ１２のユーザ指針に従い項目毎に施策の有効性をスコアリングする。まずステップＳ１３は引き出されたデータをステップＳ１４あるいはステップＳ１５に選別する。すなわち、ステップＳ１３は、集積されたダイレクトメール施策の定量および定性判定を行うためにステップＳ１４の定性判定か、あるいはステップＳ１５の定量判定にするかの選別をする工程である。
【００４０】
ステップＳ１４の定性情報については有効な効果であったか否かのスコアリングを行う。スコアリングの元になるのはステップＳ１１データの業種および業態、ダイレクトメール形状、送付物種類、訴求商品、訴求コピー、訴求レイアウト、使用カラー、ターゲット、オファー、ギミックとなる。これにステップＳ１２の評価軸を掛け合わせることで、業種および業態や訴求商品ごとに効果の高いダイレクトメールの形状、送付物種類、訴求コピー、訴求レイアウト、ターゲットを段階的に評点で表示するスコアリングをする。
【００４１】
ステップＳ１５の定量情報についてもスコアリングを行う。スコアリングの元になるのは、ステップＳ１１データの業種あるいは業態、訴求商品、発送日、発送通数、送料となる。これにステップＳ１２の評価軸で比較して評価点を付与し、業種および業態や訴求商品ごとに効果の高い発送日、発送通数、送料を段階的にスコアリングする。これらのスコアリングデータは実績クリエイティブのスコアリングデータ保存部１５で蓄積する。
【００４２】
実績クリエイティブのマージ処理および相関処理部１６のステップＳ１６は、ステップＳ１４、ステップＳ１５でスコアリングされた数値を付け合せ、集計や分析を行う。集計段階ではステップＳ１１の各データの各項目に対しスコアリングされた状態となる。これら数値を回帰分析やクラスター分析等の各種分析手法をプログラム化し自動分析を行う。
【００４３】
実績クリエイティブ記憶部１７のステップＳ１７において、最終的にはステップＳ１１の各データに分析後のスコアリング結果を反映し、標準のクリエイティブの検出からひな型のテンプレートを構成して、クリエイティブ要素をコンピュータの記憶部１７でデータベース化して記憶させる。これを実績クリエイティブデータベースとする。データベース自体はデータの塊に過ぎないが、検索機能が付いており、ステップＳ１１のデータ項目に基づき検索できるので更新可能である。
【００４４】
段落００４３の一例として、業種および業態、レスポンス率、発送日で検索から、同一業種および業態内でレスポンス率が高かった発送日がいつか分かる。また、業種および業態、訴求商品、使用カラーから、同一業種および業態内で商品訴求にどんなカラーが使われているか分かる。
［地域性県民性の有効指標の生成処理］
【００４５】
以下、段落番号００５１まで県民性あるいは土地柄風土の地域に特有の特徴を掴む処理工程を説明する。スタートステップＳ２０で始まる右側の流れのステップＳ２１は、ビッグデータ・統計データ保存部２０に蓄積されている図１３に示す都道府県別統計データ、および地域識別性向の文書データベース２１に蓄積されている図１４に示す意識および性格から見た県民地域性のうち、ターゲットとして対象にする県地域の統計データおよび性格データを、本発明のユーザが指示する該当データおよび意識性向の項目を抽出すると共に、地域性有効指標生成操作インターフェース２２で地域性有効指標生成スタートアップ構成部２８を起動する工程である。ここで、図１３に示す都道府県別統計データは行政機関の調査のみならずＰＯＳデータや報道機関などのアンケートデータあるいはインターネットを介したブログデータ、ログデータ、ＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）も含んでいる。また、図１４に示す地域意識性向の調査データは居住者・在住者の趣味、嗜好のみならず段落００１０に記載した非特許文献１で開示されているような研究結果も含んでいる。これらのデータの中で年次毎あるいは時代毎に改定されるものは更新してある。
【００４６】
操作インターフェース２２で指示するステップＳ２２の有効性評価指針は、有効性評価処理部データ抽出・選択処理部２３で動作するステップＳ２１でデータが各都道府県居住者・在住者の特徴、つまり地域性を表すのに有効であるか否かを判断するものである。地域性とは、例えば日本の各都道府県の、県民の性質や行動についての、なんらかの傾向を指す言葉である。地域性という言葉が指しているのは、考え方や気質だけでなく、摂食するものの傾向、住宅や自動車などの購買金額の差、預貯金額の差などの、きわめて具体的で統計的、科学的にも正確に把握しやすいものまで含んでいる概念である。要素ごとに、それがはっきりと現れる県と、漠然としてあまり明確には現れない県がある。指針として各都道府県の差異が出やすい項目としてピックアップするが、次工程Ｓ２４〜Ｓ２５の定量判定ができるような要素を指定する。この定量的な要素としては、年齢別構成、性別構成、貯蓄額、年収、可処分所得等の行政統計データや、民間調査機関やクライアントが保有する購買情報等も含まれる。また、定性的な部分は、前述段落番号００１０に記載した非特許文献１や非特許文献２等で解明されたデータに基づく趣味、嗜好、意識、性格等図１３に示す地域意識性向文書データベースで指定する項目である。
【００４７】
ステップＳ２３の有効性判定はステップＳ２１の有効性指針に基づき、各都道府県の地域性差異や強度が明確に出るか否かの判断を行う。すなわちキャンペーン活動に有用と判断されるものはステップＳ２２で示した指針に従い抽出する。この判断は図１３および図１４の項目毎に判定するので利用しないと判断された項目は削除されて、終了ステップＳＥに廃棄する。またこの有効性は時々の時流（トレンド）により著しく強度の上振れ下振れがないかも判断基準となる。このステップＳ２３で処理されたデータは抽出・選択データ保存部２５で一時的に保存をする。
【００４８】
ステップＳ２４は、有効性ありと判断された各種地域データを定量あるいは定性判定に選別する。たとえば統計データの中で数値あるいは偏差値を計算可能なものは定量判定が可能とし、また図１３の地域意識性向の中でたとえば「真面目」、「おおらか」のように数値に置き換えが困難な特徴が抽出されている場合には、定性項目として図１５に示すデータ表で選択データとして保存する。
【００４９】
ステップＳ２５は、図１６に例示するように有効性について評点を付けてスコアリングを行う。スコアリングの元になるのはステップＳ２１データの地域別に集計された統計情報及びランキング、ＰＯＳデータ、アンケートデータが主となる。定量情報は前述したように統計データとして予め数値化されたものである。定量データはその数値を利用して定性データは地域別、都道府県別あるいはより細かく市町村別に偏差値が有る場合に、この情報を集計し統合的に偏差値を出し段階的にスコアリングする。
【００５０】
抽出・選択データのマージ処理部２６で処理するステップＳ２６は、ステップＳ２５でスコアリングされた数値を付け合せ、図１７に示す集計や分析を行う。集計段階では地域別に特徴（強度）が出ている項目が抽出され、その項目に対しスコアリングされた状態となる。これら数値を回帰分析やクラスター分析等の各種分析手法をプログラム化し自動分析を行うことができる。また必ずしもスコアリングされている項目のみに限るものではなく、例えば情動や感性のようなスコリングの困難な項目を含めてもよい。
【００５１】
クライアント別・地域別の定量化評価データおよびそのマージ処理をしたデータの保存部２７のステップＳ２７で、最終的には各地域別あるいは都道府県別に特徴（強度）が出ている項目のスコアリング結果を反映しデータベース化すると共に、図２に示す後工程処理部３で有効なクリエイティブ構造を提供する。これを地域県民性のうち嗜好性や気質を特徴付けるビッグデータに基づいた地域性クリエイティブの構造化という。データベース自体はデータの塊に過ぎないが、各都道府県あるいは市町村別の検索機能が付いており、特徴（強度）が出ているデータ項目に基づき検索できると共に、地域性クリエイティブを地域県民性あるいはもっと狭い地域に限定した内容から選ぶことができる。そこでターゲットの居住地域の特徴に合わせた効果的なキャンペーン活動を提供できる。本発明で用いるビッグデータの一例として、Ａ県では非正規労働者、貯蓄額、郷土愛、自然関心度の高さ、日照時間、好みの色等を利用し、Ｂ県では大学進学、書籍購入、郷土愛、貯蓄額、最先端、スローフード、年間猛暑日、好みの色などを地域や訴求目的に応じて細かく仕様を決めた上でキャンペーン活動を行うことができるので、顧客に訴求効果のある有効なクリエイティブを準備できる。これらはクライアントによって評価項目に違いがあるので、業種別やクライアント別に保存する。
【００５２】
後工程は、実績クリエイティブに基づき図１に示す実績クリエイティブフローで得た標準テンプレートの標準クリエイティブと、ビッグデータを利用した図１に示す地域性有効指標生成フローで得た地域性有効指標に基づく地域性クリエイティブとを入れ替え得る工程である。この実行処理は段落００８１より詳述するが、この後工程は、実績クリエイティブの配置構成から求めたひな型テンプレートに、キャンペーン対象地域のターゲットに興味を引き起こす地域性クリエイティブを嵌め込む処理を実行させる。なお、この後工程は、図２に示す後工程操作インターフェース３１を介して本発明のユーザが操作指示する。そして、ここで本発明を利用するユーザは、広告施策に基づき業種、業態、訴求商品、訴求目的、ターゲットあるいはオファー、タイミング、ギミックに応じて、クリエイティブが顧客に届く最終形態になる処理として、後工程操作インターフェース３１を操作して嵌め込み要件定義をおこなう。
【００５３】
後工程構成部４１の処理ステップＳ４１は、実績クリエイティブ記憶部１７に蓄積されたステップＳ１７での実績クリエイティブデータベースと、クライアント別・地域別の定量化評価データおよびそのマージ処理をしたデータの保存部２７に蓄積された地域性有効指標に基づく地域性クリエイティブとを重畳させる処理を行う。各データのスコアリングされた数値を元に各地域の特徴（強度）の高いものから順に抽出する。抽出されるクリエイティブ項目としては大項目と小項目に分かれる。項目は以下の通りとなる。
大項目                  小項目
仕様や形状        ⇒    サイズ、形、質感
デザイン          ⇒    レイアウト、色、トーン
コピー            ⇒    文字・フォント、分量、トーン、方言
オファー          ⇒    割引、半額、プレゼント、期間限定、抽選  
ギミック          ⇒    視覚、触覚、封筒加工
タイミング        ⇒    発送時期（季節、月）
図１に示す左側のフローでひな型テンプレートを準備して封筒・挨拶状、チラシ、リーフレットに当て嵌めることが可能なようにサイズ、レイアウトがテンプレート化する。このテンプレートは電子メールとしても利用できるし、電子ディスプレイで利用してもよい。
【００５４】
図１に示す右側のフローに基づき得られた地域県民性に好まれる姿の地域性クリエイティブは、ひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部４１の処理ステップＳ４１でひな型テンプレートに組み込む。そして、ステップＳ４２では、封筒、挨拶状、チラシ、リーフレットの形式でメインコピー、サブコピー、訴求商品、写真の配置された地域県別のダイレクトメールが出力される。ステップＳ４２を経た最終段階ではクライアントが最終決定されたオファーの表現を加えて販促効果が期待できるダイレクトメールや折り込みちらしの印刷処理を行い送付や配布可能な形状に完成させる。あるいは、電子情報としてウェブサイトや電子ディスプレイで表示してもよい。
【００５５】
［具体的適用例１］
ここではステップＳ１０からＳ１７の処理に従い具体的適応例を説明する。そのため、ステップＳ１０でクリエイティブの創成処理を始めるにあたり、クライアントとして家電品量販株式会社を例示する。
【００５６】
クライアントを特定すると、前述の段落００３４に記載のデータベース、すなわち段落００３５に記載の、ダイレクトメール形状（定形、定形外、ハガキ）、送付物種類（挨拶状、パンフレット、申込用紙、サンプル、返信封筒等）、送料、訴求商品、訴求目的、訴求コピー（メインおよびサブ）、訴求レイアウト（イメージ写真やコピー配置）、使用カラー（全体イメージのメインカラーすなわち全体トーン色、引き立て役のサブ、目を引くアクセント）、発送日、発送通数、顧客として期待できるターゲット（氏名、性別、年齢、家族構成、国籍、職業、会社名、経歴、現住所、過去の居住地、出身地、ブロガーやメーリングリストのメンバーに該当非該当、ＵＲＬ、ライフイベント）、オファー、ギミックのそれぞれ毎のデータをリスト化する。このリストが図３〜図７のクリエイティブ要素フォーマットのデータベースから抽出したリスト構造データとなる。そこで、ステップＳ１１ではこの家電品量販株式会社の実績クリエイティブを図３〜図７に示すクリエイティブ要素リストから抽出して、ターゲットの地域およびターゲットの属性（潜在、休眠、有力あるいは既存顧客のいずれに含まれているかのクラス分け）も含めて、図８に示すような過去実施の実績クリエイティブを作成する。
【００５７】
この図８の過去実施クリエイティブに対する結果を整理するために、有効性の有無を評価する評価項目をステップＳ１２で特定する。すなわち、（Ｉ）レスポンス率に関しては契約購入に結びついていたか、開封し行動として積極的に調査し有望見込みステージのターゲットに該当していたか、あるいは反応はあっても可能性が低いステージであったかで基準が変わる。（ＩＩ）施策の継続性に関しては隔年か毎年か、あるいは一過性か、（ＩＩＩ）クライアントからの評価に関しては本発明方法のユーザへの依頼が１００％か５０％であったか、（ＩＶ）類似事例との比較の対象として規模を同じくする競合他社か、メーカ系列社も比較に含めるか、（Ｖ）マーケッティングデータに関しては調査機関の範囲を決める必要がある。それ以外にも、（ＶＩ）潜在顧客から新たに掘り起こし顕在化した新規顧客に着目して顧客動向を把握する新規顧客比率。（ＶＩＩ）新規顧客と既存顧客の変遷に注目したライフサイクル性の動きから新商品の将来性を掴むものでもよい。そこでこのステップＳ１２では上記５項目の評価基準を明確にする。
【００５８】
図１のステップＳ１３〜Ｓ１６では、ステップＳ１１で抽出した過去実施クリエイティブに対して、ステップＳ１２で特定する有効性評価指針にしたがい判定をおこなう。
【００５９】
ステップＳ１３で定性判定と選択した（ＩＩＩ）クライアントからの評価については、クリエイティブ、内容物、コスト、直接購買レスポンス、間接購買レスポンス（サイトや店舗へ流入）の５項目に基づき定性情報を項目ごとに０点、１点、２点と評価し、合計点を定性情報の数値化とする（ステップＳ１４）。スコアリングの点数は０点から１０点までとする。
【００６０】
ステップＳ１３で定量判定と選択した（Ｉ）レスポンス率においては家電品量販業界の平均レスポンス率に対し、どれだけ差が出たのかを標準偏差の偏差値を用い数値化を行い、偏差値５０から５離れる毎に1点の加点あるいは減点が行われる（ステップＳ１５）。スコアリングの点数は０点から１０点までとする。
【００６１】
また、ステップＳ１３で定量判定と選択した（ＩＩ）施策の継続性については、第一義として継続して行われている施策は効果が高いという判断基準に基づく。同業他社の同一訴求内容におけるダイレクトメール施策の平均継続回数に対し、どれだけの差が出たのかを標準偏差を用い数値化を行い、偏差値５０から５離れる毎に１点の加点あるいは減点が行われる（ステップＳ１５）。スコアリングの点数は０点から１０点までとする。
【００６２】
そして、ステップＳ１３で定量判定と選択した（ＩＶ）類似事例との比較においては多数ある同業他社の類似商品ダイレクトメール施策における上記（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）の平均合計点との差異を算出し、５点を中心に差異に基づき加点減点を行う（ステップＳ１５）。スコアリングの点数は０点から１０点までとする。
【００６３】
さらに、ステップＳ１３で定量判定と選択した（Ｖ）世間に公表されているマーケティングデータ・アンケートデータにおいてはダイレクトメール施策前後の市場動向からこの施策がマッチしたのかを判断するものである。主に市場ニーズ及び業種/業態の伸長・衰退に対し、ある家電品量販株式会社が販売した商品がマッチしているか否かを評価するものであり、５点を中心に業種/業態の伸長率に基づき加点減点を行う。点数は０点から１０点までとする（ステップＳ１５）。
【００６４】
図９は図８の過去実施クリエイティブに対する評価結果である。そこで図８の実施内容と図９の過去評価結果の一対の組合せデータが、第１回目を実施した第１年目にＡ県中心で実施したこの家電品量販株式会社に関する基本データになる。それを第２回目から順次集合させて、図１０に示すように基本データベース群として集約する。この場合、毎年ごとの基本データとしてあるが、毎月でもあるいは不定期でもよい。さらに同一クライアントが少ない場合は類似の業種の基本データと組み合わせてもよい。いずれの基本データの組合せであっても、過去実施クリエイティブとレスポンス率等の実績判定結果を一対とするクリエイティブ実績データ群を図１０に示すようにマージ処理で集合させる。
【００６５】
図１０の一群のマージ処理群を構成してから有効性評価項目を用いた多変量分析をステップＳ１６のマージ処理と連携しておこなう。実績クリエイティブマージ相関処理部１６に備えた多変量分析の手段はビッグデータ分析で使用するアソシエーション分析を使用するが、これにこだわるものではない。例えば、アンケート調査手法で用いるクロス集計法、クラスター法あるいはセグメンテーション法を利用してもよい。いずれの手段を用いたたとしても、一群のマージ処理群の中でクリエイティブ要素毎に上記の有効性評価項目毎の相関性を求めることができる。
【００６６】
すなわち、この数値化された各項目の点数を集計するマージ処理と連携して行う多変量分析により、どのダイレクトメール施策が何の有効性評価項目で有効であったかを判断できる。すなわち、有効なクリエイティブを標準的なクリエイティブとして抽出することになる。たとえば、図１１の配列・視線・タテならび、キャッチ・フォント・明朝体は右欄に記入の「相関大」から標準クリエイティブになる。この具体的適用例では、この標準的なクリエイティブを空欄で図示しているが、全体トーンとキャッチ配列および訴求商品を表わす商品写真を載せる図１２に示す送付媒体が、レスポンス率との相関性が高いことが判明する。言い換えると、ターゲットは、ダイレクトメールの印刷面が全体トーンとキャッチコピーおよび商品写真を配列した送付媒体に対し鋭敏な反応を起こすことを意味している。そして、ステップＳ１６の分析データはコンピュータの記憶装置で実績クリエイティブ記憶部（図２の１７）として蓄積する。
【００６７】
図１２は図１１の分析結果から誘導した標準的なクリエイティブを空欄にしたひな型のテンプレートである。図１２の中で「メインコピー」と「サブコピー」の記載部分は、この位置にメインコピーすなわちキャッチコピーやサブコピーすなわちリードコピーを表記することを示している。これらの配置は、全体としては視線Ｚの法則に従い、正面の上段部分はターゲットの氏名・住所を記載する欄とし、中段部分にキャッチコピーを従来実績の有効性評価に基づいて配置決めをする。次ぎに有効性評価で相関性が高い訴求商品写真を視線タテ並びに従いキャッチコピーの下段部分に配置する。この図１２が各地域共通のひな型テンプレートになる。この例は郵送するダイレクトメールを例示しているが、店頭ディスプレイや折り込みチラシ、電子メールではそれぞれの形式でひな型テンプレートが準備できる。
【００６８】
なお、ここでは（Ｉ）レスポンス率で説明したが、（ＩＩ）継続性、（ＩＩＩ）クライアントからの評価、（ＩＶ）類似事例との比較、あるいは（Ｖ）マーケッティングデータなどの観点についても本発明のユーザにとって無視できない事項であることは言うまでも無い。それらの評価項目においてもクリエイティブとの相関を求めることができる。たとえば、クライアントからの評価はクライアントの思考を捉えることができるのでビジネスの安定化を狙うことができる。また、マーケッティングデータとの比較では競業他者との差別化を図ることが可能になる。すなわち、ステップＳ１６の分析処理は単にレスポンスを分析することのみならず、ユーザがビジネス展開を図る上で有効な技術として活用できる。
【００６９】
前述段落００６６で述べたひな型テンプレートのクリエイティブに当て嵌める要素は、次の段落番号００７０で説明する地域県民性に基づいて、地域性を考慮した訴求表現を選択する工程、すなわちステップＳ２０〜ステップＳ２７の処理にしたがって引き出されることを、以下、適用例をもって説明する。
【００７０】
地域性を検討するためには基本データとしていわゆるビッグデータを活用する。このビッグデータ要素として図１３にリスト化した行政機関を主にする種々の統計データがあり、たとえば、人口構成、年齢性別構成、世帯数、家計収支、可処分所得、貯蓄額、消費実態、市場規模、経済産業の成長性のみならず、年収、雇用状況、住みたい町ランキング、郷土愛、日照時間、進学状況、通販購買額、情報取得状況等の定量データがある。このような行政機関による定量データ以外にも、地域意識調査のような趣味・嗜好・方言、性格等の定量化しにくい定性情報も多くある。このような定量化しにくい地域意識を定量判定した事例としては、前述の非特許文献２で開放的性格、社交的性格を県民毎に定量化している例もまれにあるが、様々な種類・形式が含まれる非構造化データおよび非定型的データである。例えば、おおらか、辛抱強い、飽きっぽい、協調的、排他的などの観点での地域県民性については、定量化が難しく定性的に地域県毎に注目すべき傾向として公表されている。このような定性的なデータは、民間事業者による地域意識調査データが主である。図１４はそのような例を示す。これらのビッグデータは、単に量が多いだけでなく日々膨大に生成されるウェブサイトのブログ管理者や閲覧者のコメントからも網羅的に捉え記録され得る。そのうえ、これらのデータは経年的にあるいは突飛として突然変わることもあり、キャンペーン活動には経時的な変化にも即応する必要がある。これらの統計データや地域意識調査の定量化データおよび定性化データは、一覧データ表にコンピュータの記憶サーバ２０、２１で保存している。
【００７１】
初めにターゲットの地域、ここではステップＳ２０で開始するターゲットの地域をＡ県としてキャンペーンに適するクリエイティブ創成を後工程構成部４１で可能になるようにデータ作成を開始する。
【００７２】
ステップＳ２１は、図１３に示す地域統計データや図１４に示す地域意識調査データの中から次のステップＳ２３で使用する項目を抽出する。この抽出は、図１３の統計データおよび図１４の地域意識調査データの中で、ステップＳ２２で特定した項目にしたがい、図１１に示すようにターゲットの居住するＡ県に関するデータになる。
【００７３】
図１５は、ビッグデータから選択された項目から、ステップＳ２２における有効性評価指針に従い抽出された項目である。この図１５に示す評価項目は、世帯数、共働世帯率、核家族世帯率、可住地人口密度、年齢構成（生産年齢割合）、家計所得、消費支出、家具類支出割合、消費性向、教育比割合、居住室数、インターネット活用率、電力消費、地形（海岸線・面積比）、誇り意識、社会意識、気質意識・因習、経済的気質、情動性格・感情、情動性格・行動、感性の項目である。ここで家計所得や消費支出から貯蓄性向が判る。ここでリスト化された項目は、対象商品のキャンペーンを試みる上で利用される暫定候補であり、比較対象データが不足なものはこのリストから除かれているが、ビッグデータは日々更新されているので、図１５に例示した項目の統計データは固定値ではなく経過年月と共に変化している。
【００７４】
図１５で例示してリスト化した項目は、ステップＳ２２で定める有効性指針に従い再度ステップＳ２３で見直しをする。例えば、定量化されている項目であっても選定したＡ県の順位データが全国順位で中間順位に該当する場合は、ステップＳ２４での検定から除外されてエンドステップに進むこともできる。この判定基準はキャンペーンを行う訴求商品、ターゲットの地域や属性で変わる。たとえば、節約型共働世帯の潜在顧客掘り起こしを狙うキャンペーンの場合は消費性向の低い数値であってもこのリストにいれて、該当県を増やす。これと異なり、ターゲットのレスポンス率を高い数値を目標とする場合は、家財類支出率の高い層を狙うことになるので該当数値の高いデータを有する地域県を選定することになる。いずれにしてもステップＳ２２はキャンペーンの目的で評価指針を変えることになる。
【００７５】
ステップＳ２３で有効利用すべきとの判定を得た項目は、次ぎのステップＳ２４で定量データあるいは定性データに分けるが、図１５（６−１）気質意識の「フロンティアスピリット」では定量・定性判定にそぐわないので、そのまま次工程のステップＳ２６に流す。
【００７６】
ステップＳ２４で定量判定に選別された項目は、統計データに基づいてステップＳ２５で全国の中での地域別に順位付けを行い、ここで出された順位を降順に１１分類し、０点から１０点を割り当てる（ステップＳ２５）。例えば１位から４位までが１０点、５位から８位までが９点とする。この点数に関しては全て４位刻みで行うのではなく、各種統計データ内の数値の分布や差によって１１分類は変動する。例えば１位、２位の県が飛び抜けて数値が高い場合は、１位、２位のみが１０点となる。
【００７７】
性格の定性判定は、類似性質が表示されている場合は強い感性を持つプラス点表記の地域傾向とし、逆に弱点とみなされる場合はマイナス点で表示する。このような評価点の規準はステップＳ２２の有効性評価指針で設定する。
【００７８】
図１６はステップＳ２５での定量データの数値化処理の結果を示す。そしてステップＳ２６では図１７に示すように全国の全ての県の地域マージ処理を行うと共に、全国集計データとの対比で、主に性質を評価する定性データとしてプラスあるいはマイナス表記の傾向強度を県単位で判定する。この地域県別評価は各地域県毎にデータ項目に対して全て行い、図１７は時期を同じくして整理したデータにして、ステップＳ２７で地域県別の統計および嗜好データとして地域県別記憶装置２７に保存する。図１７のデータは経年で変化するものであり、一過性の時流（トレンド）による変動を避けるためには、経過年月を経てから同様にデータの見直しが必要であるので、年次毎にコンピータの地域県別データ保存部２７で蓄積を継続する。
【００７９】
前述の段落番号００６７ではひな型テンプレートを定めている。このテンプレートは、上段部分をターゲットの氏名・住所に当て、中段部分にタイトルあるいはキャッチコピーになるメインコピー、そのすぐ下側にリードやボディコピー、下段部分には訴求商品を横並び写真の配列にして全体は整然配列にしている。このクリエイティブ配列は、前述段落００６０で例示したレスポンス率の相関性から、有効な配列構成であるとして見いだされているものであるが、タイトル等は訴求商品で異なるのでターゲットの注目度を上げる工夫が必要になる。その工夫として、キャンペーンに用いる印刷制作物や電子ディスプレイは、ターゲットの地域性を考慮に入れてターゲットに馴染み易いクリエイティブにする方法が挙げられる。
【００８０】
そのために、本発明では図１の下側に示すステップＳ４１および図２に示す符号３（地域性クリエイティブをひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部４１および地域性クリエイティブ嵌め込み操作インターフェース３１）を構成する。このステップＳ４１は、前述のステップＳ１７の実績クリエイティブ記憶部１７に業種・業態別でクライアント毎に保存したひな型テンプレートと、ステップＳ２７で生成した地域別の定量化評価データおよびそのマージ処理をしたデータの保存部２７に地域や県別にターゲットに好まれる全体トーン色、タイトルに記載する語彙文言、リードに記載する語彙文言、タイトルやリードの文字フォントなどの地域性クリエイティブとを組み合わせる工程である。このステップＳ４１では地域県毎に実績のあるクリエイティブに地域県民に好意を抱かせる表現を嵌めこみ、地域や県別のキャンペーン用ダイレクトメールを創生できる。そして、これらはクライアント別に且つ各地域別のテンプレートを出力し図示しない記憶フォルダに保存する。そして、このフォルダには、
（１）その地域の特性に合わせその地域のターゲットの好みの順に並べられた色パレット、
（２）販促キャンペーンに使われるキーワードになる言葉、およびその地域の方言に変換した方言での表記、
（３）図３４に例示する地域別テンプレート、
（４）ステップＳ４２の出力内容、を保存する。
【００８１】
以下、地域性クリエイティブをひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部４１、地域性クリエイティブ嵌め込みのための後工程操作インターフェース３１および図１のステップＳ３１、Ｓ４１、Ｓ４２と図２を参照して以下に詳述する。
【００８２】
ステップＳ３１はひな型テンプレートのクリエイティブ要素と地域県別データの組合わせを図るために、ひな型テンプレートの標準的なクリエイティブを配置する位置に、図１６で示す定量化評価データあるいはそのマージ処理した図１７に示すデータを用いて、地域性クリエイティブを嵌め込む工程である。このため、地域性クリエイティブ嵌め込み操作インターフェース３１は、嵌め込むためのクリエイティブを創成する要件定義を行う工程Ｓ３１をセットアップする。この要件定義とはキャンペーンの具体的な施策を定めるものである。たとえば、例示した図１２のひな型テンプレートを活用する業種、業態としては家電品量販店をクライアントにしている。このクライアントの訴求商品はモデルチェンジした新製品のテレビを訴求商品にしている。そして、ターゲットは潜在顧客の新規掘り起こしを図る目的とし、Ａ県内の地域をターゲット範囲に定める。さらにキャンペーンの予算規模も新規掘り起こしに見合う予算として入力する機能も有している。それらの条件も含めて、地域性クリエイティブ嵌め込み操作インターフェース３１は、クライアント別・地域別の定量化評価データおよびそのマージ処理をしたデータの保存部２７のクライアント別や地域別のデータとビッグデータ・統計データ保存部２０の統計データの中から地域性クリエイティブを創成するために必要なデータを指定する。
【００８３】
地域性クリエイティブをひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部４１での処理ステップＳ４１は、図１２のひな型テンプレートを構成するクリエイティブ要素のうち、（Ｘ１）全体の色調トーン、（Ｘ２）タイトルで使用する言葉、（Ｘ３）リードで使用する言葉、（Ｘ４）フォント等を、ステップＳ２０〜ステップＳ２７で処理した結果と組合わせる工程である。ここで（Ｘ１）全体の色調トーンは、トーン色の連想処理部５０、色連想データ構造保存部５１、色見本選択部５２、ひな型テンプレートのトーン色部の嵌め込み処理部５３の構成で色調トーンを嵌め込む処理を行う。また、（Ｘ２）タイトルや（Ｘ３）リードで使用する言葉は、キーワード連想処理部６０、キーワード連想データ構造保存部６１、キーワード見本選択部６２、ひな型テンプレートのキーワード部の嵌め込み処理部６３の構成でタイトルやリードのキャッチコピーに用いる文言・言葉を嵌め込む処理を行う。さらに、（Ｘ４）フォントで使用する形態は、図２に示すフォント連想処理部７０、フォント連想データ構造保存部７１、フォント見本選択部７２、ひな型テンプレートのフォント部の嵌め込み処理部７３の構成でコピーに用いる言葉のフォントを決めて嵌め込む処理を行う。
【００８４】
まず、（Ｘ１）全体の色調トーンを決める処理を説明する。この全体色調トーンはキャンペーン配送物に違和感を与えないように印象づけることが重要である。そのために図１４「地域意識調査」の（８）感性消費性向が当てられる。この例ではＡ県民性の特徴としてプラス点で「清涼」と「希望」が強調されている。この例では（８）感性消費の項目を当てているが、後述する連想検索工程で色を同定でき得る地域性データであれば、必ずしもこの感性消費の項目を当てるものではないが、この例ではＡ県民性の特徴の「清涼」に連想させて色を特定する手法を説明する。
【００８５】
図１８に示す例では、地域として選んだＡ県民性の特徴として「清涼」をルートノードに置く。そしてこの「清涼」に連想する子ノードとして図２１の色連想データ構造部５１に従い「海」と「空」を置き、２つのエッジで分岐させる。この「海」あるいは「空」の２つエッジのどちらかを辿るかは、このＡ県の図１５の項番（３−１）「地形」が「内陸部属性」か「海岸部属性」のいずれかに従う。例えば図１５に示す例では図１５（３−１）に示す「海岸部属性」が強いので、子ノードは「海」になる。次ぎに子ノードからリーフノードの選択には図１５（１−１）で５９％の「生産年齢構成割合」で表わされる壮年層をターゲット層として選び、壮年に好まれる明度を下げた色に至るエッジを辿り、結果として、ルートノード「清涼」はリーフノードで「深緑色」になる。ここでは図１５（３−１）「海岸部属性」と（１−１）「生産年齢構成割合」を用いて判定しているが、この判定基準はひな型テンプレートへのクリエイティブ嵌込み操作インターフェース３１で本発明方法を使用するユーザが判定条件を設定する。
【００８６】
ここでこの図１８の処理工程をさらに詳述する。図１９は図１８の中の地形連想処理工程をフローで表現した決定木チャート図である。この図の左側の縦長部分は地形連想の処理ステップを示し、中央から右側は、トーン色の連想処理部５０に組み込んだプログラムＣＡＲＴ（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅｓ）アルゴリズムで表示している。まず、地域性の「清涼」をルートノードに置き、第１分岐ノード（ＢＮ１）の第１説明変数として「海岸属性が高いか」が５０Ｋｍ／Ｋｍ平方以上の条件にＮＯの場合、第２分岐ノード（ＢＮ２）の第２説明変数の選択ステップに分ける。また、第１分岐ノード（ＢＮ１）でＹＥＳを選び場合、第２分岐ノード（ＢＮ２）の第３説明変数の選択ステップに進む。第２分岐ノード（ＢＮ２）の第２説明変数として「ターゲット地域周辺が内陸地形であるか」でＮＯ、および第３説明変数として「ターゲット地域周辺が三方を海に囲まれているか」でＮＯの場合は、第３分岐ノード（ＢＮ３）に分ける。第３分岐ノードの第４説明変数として「山地率は高いか」として山地／平地率５０％以下でＮＯ、あるいは第２分岐ノード（ＢＮ２）の第３説明変数でＹＥＳの場合は子ノードの目的変数の内、「海のイメージ」に分ける。また、第３分岐ノードの第４説明変数でＹＥＳ、第２分岐ノード（ＢＮ２）の第２説明変数でＹＥＳの場合は子ノードの目的変数の内、「空のイメージ」に分ける。これらの決定木チャート図に従い、地域性県民性の特徴イメージは中間のイメージである「海」あるいは「空」の子ノードに置き換える。なお、第２及び第３分岐ノードとして第２説明変数と第３説明変数と第４説明変数を挿入したフローを構成しているが、キャンペーンのターゲットとする地域が広い範囲に亘り第１説明変数のみで判定できる場合には、この第２及び第３分岐ノードをスルー（図１９のエッジＬ、Ｒ）してもよい。
【００８７】
図１９に続き、図２０は図１８で示す色連想処理工程の決定木チャート図である。図の左側縦長部分は色連想の処理ステップを示し、右側はＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。この工程は、図１８の目的変数で求めた子ノードの「海」あるいは「空」を親にして、送付媒体あるいは表示ディスプレイのトーン色を決めるステップになる。ここではターゲットの居住地域の主なる年齢層に合わせて興味をそそる色調を定めるもので、図示の第４分岐ノード（ＢＮ４）に第５説明変数として統計データのうち「生産年齢」を用いる。すなわちターゲットとする地域の壮年層あるいは高年層の比率割合からトーン色を決めるための説明変数であれば、適切な統計データを利用してもよい。
【００８８】
まず図２０の子ノードの「海のイメージ」のフローでは、第５説明変数で用いる生産年齢構成割合が低く５０％以下のＮＯの場合、ルーフノードに「深緑色」が選択される。そして、生産年齢構成割合が高く５０％以上の場合でＹＥＳの場合、ルーフノードに「青緑色」が選択される。また「空のイメージ」のフローでは、同じく第６説明変数として生産年齢割合を用いて、第５説明変数と同様に生産年齢構成割合が低く５０％以下のＮＯの場合、ルーフノードに「青緑色」が選択される。そして、生産年齢構成割合が高く５０％以上の場合でＹＥＳの場合、ルーフノードに「水色」が選択される。
【００８９】
図１９と図２０で説明した決定木チャート図を辿れば、地域性県民性の特徴「清涼」からその地域の主なターゲットに安心感と好感度を与えるトーン色を色見本選択部５２から選択され、ひな型テンプレートのトーン色部の嵌め込み部５３でトーン色を付けることになる。これらの決定木チャートは周知のＣ、Ｃ＋＋言語やパイソン（Ｐｙｔｈｏｎ）、その他のコンピュータ言語でプログラミング可能であり、当業者は周知の技術範囲で実施できる。また、これらの連想語の対応は連想語データ構造部５１に含まれている。このデータベースとしてルートノードからルーフノードに至る連想語のデータ構造の一部を図２１に示す。なお、この図２１のデータ構造では、感性消費性向の一部と青色系トーン色との連想構造を例示しているが、当業者は、連想語辞典（図省略）を用いることで、図１４に例示する地域意識の項目と連想可能なトーン色とを関連させるデータ構造をデータベースとして色連想データ構造保存部５１に事前準備が必要になる。
【００９０】
以上、図１８の決定木処理により、クリエイティブ要素のうち（Ｘ１）全体の色調トーンは「深緑色」、「青緑色」、「水色」のいずれかに選ばれる。図１７の例では、図１９の第１分岐ノードで「海岸部属性」が高くＹＥＳになるが、この場合ターゲット周辺地域が内陸地域や半島地域に限定しない広い地域でのキャンペーンを意図するので第２及び第３分岐ノードをスルーして子ノードの「海のイメージ」に辿る。次ぎに図２０の第４分岐ノードで「生産年齢構成割合」が図１５に示す５９％と高く、目的変数となる色として「青緑色」が最終的に選定された。
【００９１】
次に、（Ｘ２）タイトルで使用する言葉および（Ｘ３）リードで使用する言葉のうちキーワードを決める処理を説明する。図２２は（Ｘ２）タイトルコピー（メインキャッチ）で使用する言葉の連想検索の方法を示した。ここでＡ県の特筆すべき気風は図１５（６−１）「気質意識」に示す「フロンティアスピリット」である。そこでこの「フロンティアスピリット」をルートノードにして、「フロンティアスピリット」の連想語彙データのキーワードデータ構造保存部６１に選択クエリを送り、子ノードのために連想検索すると「トップ」と「先取り」に２つのエッジで分岐する。この「トップ」あるいは「先取り」の２つエッジのどちらかを辿るかは、このＡ県の図１５の項番（１−１）「年齢構成」と（１−２）「消費実態」からターゲット層の中心を選定し、「若年層」ならカタカナ表記、「中高年・壮年層」なら日本語表記を馴染むものと推定して、ターゲット層の中心層に従い子ノードを選定する。この地域性からこの場合はターゲットにする壮年が多く且つ消費性向も高いとの判定になり、結果「先取り」を選定する。しかしタイトル部分のワードとして利用するので、新鮮さを強調するように、「ビビット」、「ニュー」、「最新の」の中から選ぶ旨のクライアント希望が要求されているので、連想検索を継続する。この際は図１５（１−３）「教育費割合」の大小で２つのエッジのいずれかを選定する。この地域性の場合、ターゲットは「教育費割合」がクライアントの期待する大きさからリーフノードとして「ニュー」を選定した。この判定基準もひな型テンプレートへのクリエイティブ嵌込み操作インターフェース３１で本発明方法を使用するユーザが判定条件を設定している。この判定の結果、クリエイティブ要素のうち（Ｘ２）タイトルで使用する言葉には「ニュー」を挿入することになる。
【００９２】
図２３は（Ｘ３）リードコピー（サブキャッチ）で使用する言葉の連想検索の方法を示した。Ａ県の特筆する「フロンティアスピリット」と相反する意外な言葉として図１５（７−１）「情動性格」に示す「地味」がある。そこでこの「地味」をルートノードにしてキーワードデータ構造保存部６１から子ノードを連想検索すると「マイナー」と「落ち着いた」に２つのエッジで分岐する。このこの「マイナー」あるいは「落ち着いた」の２つエッジのどちらかを辿るかは、前述段落番号００９１とおなじく図１５の項番（１−１）「年齢構成」、（１−２）「消費実態」からターゲット層の中心として「壮年」になるので日本語表記の「落ち着いた」を子ノードに選定する。そして先の（Ｘ２）タイトルでの連想検索と同様に図１５（１−３）「教育費割合」について前述段落番号００９１と同じくリーフノードとして「クールな」を選定した。この場合利用した判定基準もステップＳ３１要件定義で判定条件を設定している。この判定の結果、クリエイティブ要素のうち（Ｘ３）リードで使用する言葉には「クールな」を挿入することになる。
【００９３】
ここで図２４、図２５は前述図２２で説明したタイトルコピーの言葉「ビビット」、「ニュー」、「最新の」を選定する処理工程をさらに詳述する。図２４は図２２の中の第１連想処理工程をフローで表現した決定木チャート図である。この図２４の左側の縦長部分はこの処理ステップを示し、中央から右側部分は、キーワード連想処理部６０にプログラミングしたＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。まず、地域性の「フロンティアスピリット」をルートノードに置き、第１分岐ノード（ＢＮ１）の第１説明変数として「年齢構成」が壮年層の多い条件でＹＥＳの場合、第２分岐ノード（ＢＮ２）の第２説明変数の選択ステップに分け、ＮＯの場合、第３説明変数の選択ステップに分ける。次ぎに、第２分岐ノードの第２説明変数として「消費実態」として「消費性向」が中位以上の場合（評点で５以上）の場合と第３説明変数として同じく「消費性向」が中位以上の場合は目的変数の子ノードで「先取り」に辿り、また、この第２分岐ノードの第２説明変数として「消費性向」が中位以下（評点で５未満）の場合と第３説明変数として同じく「消費性向」が中位以下（評点で５未満）の場合は目的変数の子ノードで「トップ」に進む。ここでは説明変数に年齢と共に消費の積極性を判定に取り入れている。
【００９４】
図２４に続き、図２５は図２２で示す第２連想処理工程の決定木チャート図である。図の左側縦長部分はタイトルコピーのキーワードの処理ステップを示し、右側はＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。この工程は、図２３の目的変数で求めた子ノードの「先取り」あるいは「トップ」を親にして、送付媒体あるいは電子ディスプレイで表示するタイトルコピーすなわちキャッチコピーのキーワードを決めるステップになる。ここではターゲットの教育投資から主なる年齢層の興味をそそるキーワードを定めるもので、図示の第３分岐ノード（ＢＮ３）に第３説明変数および第４説明変数として統計データのうち「教育投資」を用いる。
【００９５】
まず図２５の子ノードの「先取り」のフローでは、第４説明変数で用いる「家計教育費割合」が高いか、すなわち５０％以上かでＮＯの場合、ルーフノードに「最新の」を選び、図２５の子ノードの「トップ」のフローでは、第５説明変数で用いる「家計教育費割合」が高いか、すなわち５０％以上かでＹＥＳの場合、ルーフノードに「ビビット」を選ぶ。また、第４説明変数でＹＥＳの場合と第５説明変数でＮＯの場合は、ルーフノードに「ニュー」を選ぶ。ここでは地域ターゲット年齢のみならず教育投資の多少から知的アピールに好感を寄せる比率割合を推察してタイトル表記を決めているが、言語に新鮮さを求めるターゲットの種分けになる説明変数であれば、適切な統計データを利用してもよい。なお、図１６に示す消費性向が高く且つ教育費割合が高いので、タイトルコピーの用語には「ニュー」の記載が選択された。
【００９６】
前述００９５段落ではキャッチコピーのキーワードが選定された。ここではメインコピーに続きサブキャッチになる引き付け表現の抽出を続けて行う。図２６、図２７が前述図２３で説明したリードコピーの言葉「メジャーな」、「クールな」、「やわらぎの」を選定する処理工程になる。図２６は図２３の中の第１連想処理工程をフローで表現した決定木チャート図である。この図２６の左側の縦長部分はこの処理ステップを示し、中央から右側部分は、キーワード連想処理部６０にプログラミングしたＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。まず、地域性の「地味」をルートノードに置き、第１分岐ノード（ＢＮ１）の第１説明変数として「年齢構成」を前述段落００９３と同じ条件でＹＥＳの場合、第２分岐ノード（ＢＮ２）の第２説明変数の選択ステップに分け、ＮＯの場合、第３説明変数の選択ステップに分ける。次ぎに、第２分岐ノードの第２説明変数として「消費実態」として「消費性向」が中位以上の場合（評点で５以上）と第３説明変数として同じく「消費性向」が中位以上の場合は目的変数の子ノードで「落ち着いた」に辿り、また、この第２分岐ノードの第２説明変数として「消費性向」が中位以下（評点で５未満）の場合と第３説明変数として同じく「消費性向」が中位以下（評点で５未満）の場合は目的変数の子ノードで「マイナー」に進む。ここでは説明変数に年齢と共に消費の積極性を判定に取り入れている。
【００９７】
図２６に続き、図２７は図２３で示す第２連想処理工程の決定木チャート図である。図の左側縦長部分はタイトルコピーのキーワードの処理ステップを示し、右側はＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。この工程は、図２６の目的変数で求めた子ノードの「落ち着いた」あるいは「マイナー」を親にして、送付媒体あるいは電子ディスプレイで表示するタイトルコピーすなわちキャッチコピーのキーワードを決めるステップになる。ここではターゲットの教育投資から主なる年齢層の興味をそそるキーワードを定めるもので、図示の第３分岐ノード（ＢＮ３）に第４説明変数および第５説明変数として統計データのうち「教育投資」を用いる。
【００９８】
まず図２６の子ノードの「落ち着いた」のフローでは、第４説明変数で用いる「家計教育費割合」が高いか、すなわち５０％以上かでＮＯの場合、ルーフノードに「やわらぎの」を選び、図２６の子ノードの「マイナー」のフローでは、第５説明変数で用いる「家計教育費割合」が高いか、すなわち５０％以上かでＹＥＳの場合、ルーフノードに「メジャーな」を選ぶ。また、第４説明変数でＹＥＳの場合と第５説明変数でＮＯの場合は、ルーフノードに「クールな」を選ぶ。ここでは地域ターゲット年齢のみならず教育投資の多少から知的アピールに好感を寄せる比率割合を推察してリードコピーの表記を決めているが、言語に興味を抱くターゲットの種分けになる説明変数であれば、適切な統計データを利用してもよい。なお、図１６に例示したＡ県では消費性向が高く且つ教育費割合が高いので、リードコピーの用語には「クールな」の記載が選択された。
【００９９】
図２６と図２７で説明した決定木チャート図を辿れば、地域性の特徴「地味」からその地域の主なターゲットに安心感と好感度を与える言葉をキーワード見本選択部６２から選択され、ひな型テンプレートのキーワード部の嵌め込み部６３でキーワードを付けることになる。これらの決定木チャートは前述の段落００８６に記載した周知のコンピュータ言語でプログラミング可能である。また、これらの連想語の対応はキーワードの連想語データ構造部６１に含まれている。このデータベースとしてルートノードからルーフノードに至る連想語のデータ構造の一部を図２８に示す。なお、この図２８のデータ構造では、（６）気質意識と（７）情動性格の一部との連想構造を例示しているが、当業者は、連想語辞典（図省略）を用いることで、図１４に例示する地域意識の項目と連想可能なキーワードとを関連させるデータ構造をデータベースとしてキーワ−ドデータ構造保存部６１に準備できる。
【０１００】
次ぎに、タイトルで使用する文字のフォントを決める処理を説明する。このフォントはキャッチコピーの視認性、可読性、判読性を向上させる機能を持ち、ターゲットにキャッチを印象付ける重要な要素になる。そこでキーワードの意味を考慮して連想検索をおこなう必要があるが、ここでは図１５に示すＡ県をターゲット地域データとして選択しているので、図１５（７−１）「情動性格」の「おおらか」を選んでフォントを決める例を説明する。
【０１０１】
まず、クリエイティブ嵌込み操作インターフェース３１でのステップＳ３１でフォントのための入力設定をする。図２９はルートノードを「おおらか」にしてフォント連想データ構造保存部７１から連想する子ノードとして「鷹揚、悠然、温容」、「気楽、余裕、快活」の２つのエッジで分岐する。この「悠然」あるいは「気楽」の２つのエッジのどちらかを辿るかは、まず訴求商品がテレビ（図１１）であることを考慮して、ターゲット層を顧客にする上で重要な（１−１）「家具類支出割合」でふるい分けを行う。次ぎに子ノードの第１中間連想ステージから第２中間連想ステージへの分岐は図１５の項番（１−３）「消費支出」を利用して「堅苦しい」、「柔らかい」、「華麗」の３つのエッジで分岐させる。そして、リーフノードの選択には年齢の目安として（１−１）「生産年齢構成割合」を利用して「ゴシック」、「丸ゴシック」、「明朝体」、「筆書体」のいずれかに分岐させる。
【０１０２】
この連想検索では図１６の地域性データを説明変数に利用してフォントの選択をする例を示しているが、フォント連想データ構造保存部７１にクライアントの企業イメージや訴求商品を選択条件に加えてもよい。このように必ずしも統計データにはなじまない項目を連想データとして利用できる。すなわち、フォントの選定には、図１３の統計データを利用しないでフォント連想データ構造保存部７１を利用することも可能であるが、以下に詳述する実施方法を適用した場合は、訴求商品や地域を特定してターゲットに送付し、そのレスポンスを実績クリエイティブの結果として蓄積することで、統計データを利用した有効なキャンペーン活動を見出すことが可能になる。
【０１０３】
ここでは図１３の統計データを利用したフォントの選定処理工程をさらに詳述する。図３０は図２９の中の第１中間連想ステージに至るフローを表現した決定木チャート図である。この図の左側の縦長部分は第１中間連想の処理ステップを示し、中央から右側は、フォント連想処理部７０のプログラムアルゴリズムで表示している。まず、地域性の「おおらか」をルートノードに置き、第１分岐ノード（ＢＮ１）の第１説明変数として地域性統計データの（１−３）「家具類支出割合」で支出割合が高くＹＥＳの場合にはテレビを含む家具購入に比較的「気楽」に応じ、ＮＯの場合には家具購入に「悠然」と応じず、として仮定している。次の図３１に示す第２連想処理工程の第２分岐ノードの第２説明変数として（１−３）消費支出を用い、子ノードが「気楽」で支出割合が低くＮＯの場合は目的変数として「華麗」、同じ第２分岐ノードの第３説明変数として同じ「消費支出」を使用して、子ノードが「悠然」で支出割合が低くＮＯの場合には目的変数として「堅苦しい」、第２説明変数がＹＥＳおよび第３説明変数がＹＥＳの場合は目的変数として「柔らかい」が選ばれる。図３１に続き、図３２は図２９で示す第３連想処理工程の決定木チャート図である。図の左側縦長部分はフォントの処理ステップを示し、右側はＣＡＲＴアルゴリズムで表示している。この工程は、図３１の目的変数で求めた子ノードの「華麗」、「柔らかい」あるいは「堅苦しい」を親にして、送付媒体あるいは電子ディスプレイで表示するコピーのフォントを決めるステップになる。ここではターゲットの年齢構成から主なる年齢層の興味をそそるフォントを定めるもので、図示の第３、４分岐ノード（ＢＮ３、４）で第４〜６説明変数として統計データのうち「生産年齢構成割合」を用いる。生産年齢が多く比較的壮年世代が多い地域ではＹＥＳ、高年層が比較的多い地域ではＮＯに判別される。そこで図３１の子ノードが「堅苦しい」でＮＯの場合は、高齢者に読み易い「ゴシック」が選ばれる。また図３１の子ノードが「華麗」でＹＥＳの場合は、壮年層に高級感を印象付ける「筆書体」が選ばれる。その他、子ノード「華麗」で第４説明変数がＮＯおよび子ノード「柔らかい」で第６説明変数がＹＥＳの場合は、「明朝体」とし、子ノード「堅苦しい」で第５説明変数がＹＥＳおよび子ノード「柔らかい」で第６説明変数がＮＯの場合は、「丸ゴシック」に選ばれる。
【０１０４】
この適用例では図１６に示すＡ県の統計データからのスコアリング評価を利用して、第１説明変数の（１−３）「家具類支出割合」がスコア評点３で低く、図３０の第１分岐ノードがＮＯで「悠然」、第３説明変数の（１−３）「消費支出」がスコア評点３で低く、図３１の第２分岐ノードがＮＯで「堅苦しい」、第５説明変数の「生産年齢構成割合」が比較的壮年層の多い５９％で、図３２の第３分岐ノードＹＥＳで「丸ゴシック」が選択された。すなわち、この判定の結果、Ａ県の統計データでは、クリエイティブ要素のうちタイトルコピーやリードコピーで使用する（Ｘ４）フォントとして「丸ゴシック」を利用することになる。
【０１０５】
以上前述段落００８３から、地域性クリエイティブのうち（Ｘ１）全体の色調トーン、（Ｘ２）タイトルで使用する言葉、（Ｘ３）リードで使用する言葉、（Ｘ４）フォントを例示してひな型テンプレートに嵌め込むための後工程処理ステップＳ４１について説明したが、クリエイティブには前述段落００５３に記したように、仕様や形状（サイズ、形、質感）、デザイン（レイアウト、色、トーン）、コピー（文字・フォント、分量、トーン、方言）、オファー（割引、半額、プレゼント、期間限定、抽選）、ギミック（視覚、触覚、封筒加工、タイミング（発送時期、季節、月）のように多様である。それぞれのクリエイティブにはそれぞれ上記説明のプログラミングとデータベースが必要になるが、それらは比較的類似であり、当業者においても周知のプログラミング技術を適用して実施可能である。
【０１０６】
以上、図１８〜図３３を利用した連想検索の方法で、地域性や県民性を現す地域意識データと地域性に関する統計データ諸元との組み合わせをすることで、図１２のひな型テンプレートには、地域性クリエイティブを嵌め込み、地域県民性を指向したクリエイティブ構造を提供できる。以上、この後工程で組み合わされたクリエイティブによってキャンペーンを行うことになる。この後工程を実施することは、都道府県毎あるいは県内の市町村のそれぞれの地域毎において、地域で特徴付けられたクリエイティブをターゲットに提供できることになる。言い換えると、地域性クリエイティブにすることで地域密着型のキャンペーンとなり、より一層の訴求効果を上げることが期待できる。
【０１０７】
ここでステップＳ３１の要件定義には試行錯誤の設定が含まれるが、繰り返しのキャンペーンの実施で、ステップＳ１１の実績クリエイティブが地域県民に好まれるテンプレートに収束することになり、コンピュータによる繰り返しのルーチンも徐々に改善される。  そして、図１２に示すひな型テンプレートを基本の形式としてクライアントの企業イメージを統一させた上に、地域県民性の好みに合わせた（Ｘ１）全体の色調トーン（Ｘ２）タイトルで使用する言葉、（Ｘ３）リードで使用する言葉、（Ｘ４）フォントを見いだすことができるので、従来のような全くの試行錯誤のキャンペーン活動から脱却できる。
【０１０８】
本発明は従来成し得なかった地域県民性を組み込んだキャンペーンテンプレートを作成できる。そして顧客管理情報として顧客の住居来歴を考慮したキャンペーン活動を行う際には、顧客の居住来歴に合わせた専用のダイレクトメールの作成も容易に可能になる。例えば（Ｘ１）全体トーンはＡ県使用としても（Ｘ２）タイトル部分はＢ県仕様に置き換えることも容易になり、さらに顧客住居来歴はＡ県〜Ｂ県〜Ｃ県と移動しても、Ｃ県仕様としてリード部分のみを入れ替えることも容易に作成可能になる。したがって、従来のような一律で表現されていたダイレクトメールの案内状は顧客毎に異なるので、これまで成し得なかった個々のターゲットに合うキャンペーン活動を提供できる。
【０１０９】
さらに述べると、本発明には次のような利用方法にも活用できる。ターゲットの居住地の来歴を顧客属性のデータベースに保存している場合、現住所をターゲットの居住地域に定めてターゲットに送付するためのダイレクトメールを形成する複数の工程の中に、一部のクリエイティブの地域性クリエイティブを旧住所に基づいた地域性データに置き換えて一部のクリエイティブを創成して、現住所に基づいたクリエイティブと旧住所に基づいたクリエイティブを一つのひな型テンプレートに嵌め込んでダイレクトメールを形成することができる。すなわちこの方法を応用すれば、ターゲットが長年生活した地方の特徴を入れたダイレクトメールを都会に住むターゲット送付すると、ターゲットは郷愁を起こしてキャンペーン内容に興味をそそられ、訴求効果の向上が期待できる。
【０１１０】
図３４は例示として定形外封筒の場合を挙げているが、定形封筒、チラシ、リーフレットについてもテンプレートされたものに対し、同様のアウトプットが排出される。この場合においても、対象となる地域に好まれる色、紙質、フォント、形状、コピー位置、商品画像位置がステップＳ１０〜ステップＳ１７の工程で特定される。これらステップＳ４２の出力はより商品特性やターゲットに合ったクリエイティブ創生を可能にする。詳述はしていないが、電子メール、検索エンジンに備わるリスティング広告にもこの方法は適用可能である。
【０１１１】
改めて本発明の効果をまとめる。
（１）対象となるターゲットを広く捉え、費用対効果に合わせやすい母数を担保し施策を行うことが出来る。
（２）仕様・形状が同一であっても、デザインやコピー等を印刷ではなく、可変印字やバリアブルプリントを行うことで差別化をすることができ、費用面を抑えることも可能である。
（３）既存顧客以外の新規見込客の獲得においても有用性がある。
（４）デザインやコピー等はそれぞれ専門のデザイナーやコピーライターに新たな発注を行なわなくとも、データベースに準備して保管する各種デザインあるいはコピーを利用するので費用を抑えてダイレクトメールをはじめとして店頭ディスプレイの作成に適用できる。
（６）電子メールおよびリスティング広告の書式としても利用可能である。
（７）本発明方法によれば、ターゲットの居住地域来歴がデータベースに保存されている場合、複数の地域県別に好適なクリエイティブを組合わせてダイレクトメールを創生することでキャンペーン活動はより有効性のある施策を実行できる。
（８）本願発明は日本国内を対象にして、地域性を県民性の観点で捉えて地域の特定を全国都道府県として区分して実施例を説明してあるが、全世界を対象にして、地域性を国民性に置き換えて全国都道府県を各国として置き換えれば、本発明の対象範囲は日本国内に制限されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明はデザイナーでなくとも効果的なクリエイティブを表現するデザインの創成を可能にする方法であり、本発明の方法の利用によって、ダイレクトメール、折込みチラシなどの印刷物、販売促進に適した電子ディスプレイでのデザイン表示を提供できる。
【符号の説明】
【０１１３】
１  ひな型テンプレート作成部、
２  地域性有効指標生成部、
３  地域性クリエイティブをひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部および地域性クリエイティブ嵌め込み操作インターフェース、
１０  クリエイティブのベースデータフォーマット格納部、
１１  実績クリエイティブのデータ保存部、
１２  実績クリエイティブ操作インターフェース、
１３  スコアリング処理部、
１５  実績クリエイティブのスコアリングデータ保存部、
１６  実績クリエイティブマージ・相関処理部、
１７  実績クリエイティブ記憶部であり且つひな型テンプレート保存部、
２０  ビッグデータ・統計データ保存部、
２１  地域意識性向の文書データベース、
２２  地域性有効指標生成操作インターフェース、
２３  有効性評価処理部データ抽出・選択処理部、
２５  抽出・選択データ保存部、
２６  抽出・選択データのマージ処理部、
２７  クライアント別・地域別の定量化評価データおよびそのマージ処理をしたデータの保存部、
２８  地域性有効指標生成スタートアップ構成部、
３１  ひな型テンプレートへのクリエイティブ嵌込むための後工程操作インターフェース、
４１  地域性クリエイティブをひな型テンプレートの標準クリエイティブ部分に嵌め込むための後工程構成部、
４２  地域別クリエイティブで表示したキャンペーン用媒体の出力、
５０  トーン色の連想処理部、
５１  色連想データ構造保存部、
５２  色見本選択部、
５３  ひな型テンプレートのトーン色部の嵌込み処理部、
６０  キーワード連想処理部、
６１  キーワードデータ構造保存部、
６２  キーワード見本選択部、
６３  ひな型テンプレートのキーワード部の嵌込み処理部、
７０  フォント連想処理部、
７１  フォント連想データ構造保存部、
７２  フォント見本選択部、
７３  ひな型テンプレートのフォント部の嵌込み処理部、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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