(57)【要約】【課題】  従来の広告評価方法では、広告による効果が商品等の販売シェアに与える影響等を把握出来なかったので、販売シェア向上に寄与しない広告等の製作にコストをかけてしまっていた。また、目的変数と説明変数との関係を精緻に求めることが出来なかった。【解決手段】  プロモーション評価装置は、各評価項目の評価度をプロモーション毎に記録した第１ファイル２ａと、購入意欲度をプロモーション毎に記録した第２ファイル２ｂと、プロモーションを構成する各項目の属性をプロモーション毎に記録した要素ワード抽出データベース３と、販売シェアを記録する販売シェア実績データベース４と、評価度と属性との関係を最尤推定法により算出する第１関係性算出部１ａと、購入意欲度と評価度との関係を最尤推定法により算出する第２関係性算出部１ｂ手段と、販売シェアと購入意欲度との関係を最尤推定法により算出する第３関係性算出部１ｃ手段とを備える。【選択図】  図２
2006072649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品または役務について行う複数のプロモーションを評価する装置であって、
アンケートにより収集した各評価項目の評価度を、前記プロモーション毎に記録した第１のファイルと、
アンケートにより収集した購入意欲度を、前記プロモーション毎に記録した第２のファイルと、
プロモーションを構成する各項目の属性を前記プロモーション毎に記録した第３のファイルと、
各商品または役務の販売シェアを記録する第４のファイルと、
前記評価度と前記属性との関係を最尤推定法により算出する手段と、
前記購入意欲度と前記評価度との関係を最尤推定法により算出する手段と、
前記販売シェアと前記購入意欲度との関係を最尤推定法により算出する手段とを備えることを特徴とするプロモーション評価装置。
【請求項２】
前記プロモーション評価装置は、
算出した前記評価度と前記属性との関係、前記購入意欲度と前記評価度との関係、および前記販売シェアと前記購入意欲度との関係に基づいて、前記販売シェアが最大となる前記属性値を算出する手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１に記載のプロモーション評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品または役務について行うプロモーションを評価する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、商品の販売等や役務の提供を行う者は、商品や役務の販売等を促進するために、その商品または役務に関する広告や宣伝等を行うことが多い。
このように行われる広告や宣伝等といったプロモーションは、商品等の販売促進等に寄与する度合いが大きい方が好ましいため、広告媒体の広告効果を評価する手法等が種々考案されており、例えば、特許文献１に示される広告効果評価装置がある。
【０００３】
特許文献１の広告効果評価装置は、複数の広告媒体に関する多枝選択式質問項目およびそれに対する回答からなるアンケート結果を受け付けるアンケート結果入力部と、入力されたアンケート結果を記憶する記憶部と、前記質問項目に対する特定の回答の数を説明変数として抽出する説明変数作成部と、広告媒体の評価目的を受け付ける評価目的入力部と、入力された評価目的に基づいて目的変数を設定し、該目的変数に対する前記説明変数の回帰係数を算出する回帰分析部と、回帰係数を考慮して一または二以上の説明変数を選択し、選択した説明変数を変数として含む広告効果指標を算定する広告効果指標算定部と、前記広告効果指標を表示する表示部とを有しており、複数の広告効果を定量的に把握して評価を行うことができるものである。
【特許文献１】特開２００３−６３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、前述の特許文献１に記載の広告効果評価装置は、アンケート結果に基づいて、評価目的に応じた目的変数を説明変数で回帰するものであり、観測量を基に算出した目的変数とアンケート項目である説明変数との関係が求められるだけで、広告による効果が商品等の販売シェアに与える影響や、販売シェアを向上させるためにどのような内容の広告を行えば良いかといったことまでは把握出来なかった。従って、販売シェア向上に寄与しない広告等の製作にコストをかけてしまうことが多々発生することとなって、固定費の増加を招いていた。
また、前述の広告効果評価装置では、目的変数を説明変数で直接回帰していたので目的変数と説明変数との関係を精緻に求めることが出来なかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するプロモーション評価装置は、以下の特徴を有する。
即ち、請求項１記載のごとく、プロモーション評価装置は、商品または役務について行う複数のプロモーションを評価する装置であって、アンケートにより収集した各評価項目の評価度を、前記プロモーション毎に記録した第１のファイルと、アンケートにより収集した購入意欲度を、前記プロモーション毎に記録した第２のファイルと、プロモーションを構成する各項目の属性を前記プロモーション毎に記録した第３のファイルと、各商品または役務の販売シェアを記録する第４のファイルと、前記評価度と前記属性との関係を最尤推定法により算出する手段と、前記購入意欲度と前記評価度との関係を最尤推定法により算出する手段と、前記販売シェアと前記購入意欲度との関係を最尤推定法により算出する手段とを備える。
このように、「販売シェア」を、プロモーションの属性、即ちプロモーションの構成内容を示す「プロモーション要素」から、一段階の処理で直接求めるのではなく、「プロモーション要素」→「プロモーション効果」→「購入意欲」→「販売シェア」といったように、多段階に線形回帰を行うことで求めるので、より精緻な回帰を行うことができ、販売シェアを向上することができるプロモーション案の内容を的確に決定することが可能となる。
【０００６】
また、請求項２記載のごとく、前記プロモーション評価装置は、算出した前記評価度と前記属性との関係、前記購入意欲度と前記評価度との関係、および前記販売シェアと前記購入意欲度との関係に基づいて、前記販売シェアが最大となる前記属性値を算出する手段を、さらに備える。
これにより、プロモーションが商品の販売シェアに対して与える影響を明確に把握することができ、求めた販売シェアに基づいて、販売シェアを向上させるために最適なプロモーションの内容を決定することが可能となる。
これにより、販売シェアの向上に寄与しない無駄なプロモーションを製作することが防止でき、余分なコストを抑えることが可能となる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、より精緻な回帰を行うことができ、販売シェアを向上することができるプロモーション案の内容を的確に決定することが可能となる。
また、販売シェアを向上させるために最適なプロモーションの内容を決定することが可能となり、販売シェアの向上に寄与しない無駄なプロモーションを製作することが防止できて、余分なコストを抑えることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に、本発明を実施するための形態を、添付の図面を用いて説明する。
【０００９】
図１、図２に示すように、本発明にかかるプロモーション評価装置は、複数の広告や宣伝等といったプロモーション案を評価して最適案を選定することが可能な装置であり、アンケートにより収集した各評価項目の評価度をプロモーション毎に記録した第１ファイル２ａと、アンケートにより収集した購入意欲度をプロモーション毎に記録した第２ファイル２ｂとを収容したプロモーション評価結果ファイル２と、プロモーションを構成する各項目の属性をプロモーション毎に記録した第３ファイルである要素ワード抽出データベース３と、各商品または役務の販売シェアを記録した第４ファイルである販売シェア実績データベース４と、前記評価度と前記属性との関係を最尤推定法により算出する第１関係性算出部１ａ、前記購入意欲度と前記評価度との関係を最尤推定法により算出する第２関係性算出部１ｂ、および前記販売シェアと前記購入意欲度との関係を最尤推定法により算出する第３関係性算出部１ｃ等を具備する演算手段１とを、備えている。
【００１０】
要素ワード抽出データベース３に記録されている各項目の属性とは、プロモーションを構成する項目毎に複数の要素ワードを備えている要素ワードデータベース３１から、プロモーションに応じたワードを抽出したものである。この抽出した各ワードが「プロモーション要素」である。
例えば、要素ワードデータベース３１には、プロモーションを構成する項目である「訴求項目（テーマ）」、「種類（媒体）」、「製作費」、および「頻度」等について、それぞれ複数の要素ワードが記録されている。具体的には、「訴求項目（テーマ）」の要素ワードとしては「オリンピック」や「Ｆ１」等があり、「種類（媒体）」の要素ワードとしては、「ＴＶＣＭ」や「雑誌広告」等がある。
【００１１】
そして、複数の新規プロモーション案１１が提示された場合、その全ての新規プロモーション案データについて、要素ワードデータベース３１とのマッチング処理を行う。つまり、要素ワードデータベース３１におけるプロモーションの構成項目毎に、複数の要素ワードの中から、その新規プロモーション案１１の内容に適合するワードを抽出して、その抽出結果を要素ワード抽出データベース３に蓄積する。
この要素ワードの抽出作業は、演算手段１における要素ワード抽出部１ｄにて行われる。
【００１２】
例えば、あるプロモーションについては、「訴求項目（テーマ）」の構成項目について「アテネオリンピック」のワードが抽出され、「種類（媒体）」の構成項目については「ＴＶＣＭ」が抽出され、「製作費」の構成項目については「○○億円」のワードが抽出され、「頻度」の構成項目については「３回／日；毎日」のワードが抽出され、要素ワード抽出データベース３に蓄積されている。
【００１３】
プロモーション評価結果ファイル２には、要素ワード抽出データベース３に蓄積された各プロモーションについての抽出ワードに関連して行われたアンケートの結果が記録されている。
アンケートはプロモーション毎に行われ、あるプロモーションについての「認知度」や「好意度」や「興味度」等といった「評価度」を示すアンケート結果が第１ファイル２ａに記録され、プロモーションが対象とする商品や役務の「購入意欲」の度合いを示すアンケート結果が第２ファイル２ｂに記録されている。この第１ファイル２ａに記録されたアンケート結果の「評価度」を、「プロモーション効果」とする。
【００１４】
本プロモーション評価装置においては、前記「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係、「プロモーション効果」と「購買意欲」との関係、および「購買意欲」とプロモーションが対象とする商品が占める「販売シェア」との関係を、それぞれ第１関係性算出部１ａ、第２関係性算出部１ｂ、および第３関係性算出部１ｃにより求めて、各プロモーション案を実施した場合の対象商品等の販売シェアを推定し、販売シェアが最大となるプロモーション案の選定を行う。
【００１５】
第１関係性算出部１ａによる、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係性の算出について説明する。
複数のプロモーションをＷｉで表わし、各プロモーション要素をＸｉｊで表わし、各プロモーション効果をＹｉｋで表わすと、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係性は、次式（１）にて表わすことができる。
【００１６】
Ｙｉｋ＝ΣＡｐｊ×Ｘｉｊ＋Ｅｉｐ  ・・・（１）
ここで、Ａｐｊは、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との間の回帰係数であり、Ｅｉｐは補正係数である。
【００１７】
例えば、「プロモーション要素（Ｘｉｊ）」がＸｉ１〜Ｘｉ６まであり、「プロモーション効果（Ｙｉｋ）」がＹｉ１〜Ｙｉ４まであり、「プロモーション要素（Ｘｉｊ）」と「プロモーション効果（Ｙｉｋ）」とが図３に示すような関係にある場合、あるプロモーション案（Ｗｉ）についての「認知度（Ｙｉ１）」という「プロモーション効果」は、次式（２）にて表わされる。
Ｙｉ１＝Ａ１１×Ｘｉ１＋Ａ１２×Ｘｉ２＋Ｅｉ１  ・・・（２）
【００１８】
また、「好意度（Ｙｉ２）」という「プロモーション効果」は、次式（３）にて表わされる。
Ｙｉ２＝Ａ２３×Ｘｉ３＋Ｅｉ２  ・・・（３）
このように、第１関係性算出部１ａにて、第１ファイル２ａのデータと、要素ワード抽出データベース３とを用いて、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係性を式（１）により求めることができる。
【００１９】
また、第２関係性算出１ｂによる、「プロモーション効果」と「購入意欲」との関係性の算出について説明する。
「購入意欲」をＺｉで表わすと、「プロモーション効果」と「購入意欲」との関係性は、次式（４）にて表わすことができる。
【００２０】
Ｚｉ＝ΣＢｊ×Ｙｉｋ＋Ｆｉ  ・・・（４）
ここで、Ｂｊは、「プロモーション効果」と「購入意欲」との間の回帰係数であり、Ｆｉは補正係数である。
【００２１】
さらに、第３関係性算出１ｃにて算出される「購入意欲」と「販売シェア」との関係性は、次式（５）にて表わすことができる。
Ｓｉ＝Ｃ×Ｚｉ＋Ｇｉ  ・・・（５）
この場合、Ｓｉは「販売シェア」であり、Ｃは「購入意欲」と「販売シェア」との間の回帰係数であり、Ｇｉは補正係数である。
なお、式（５）により「購入意欲」と「販売シェア」との関係性を算出する際には、販売シェア実績データベース４に蓄積されている過去の販売シェアデータが参照される。
【００２２】
このように、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係性、「プロモーション効果」と「購入意欲」との関係性、および「購入意欲」と「販売シェア」との関係性を、それぞれ構造方程式で表現して、当該方程式中の係数を共分散構造分析といった手法の最尤推定法を用いて特定するようにしている。
そして、構造方程式係数行列データベース５が演算手段１により作成される。
【００２３】
その後、前記式（１）、式（４）、および式（５）にて表わされる構造方程式により、当該プロモーション案の販売シェアを販売シェア推定部１ｅにて推定する。この販売シェアの推定は、全ての新規プロモーション案１１について行われ、推定された販売シェアはプロモーション案推定販売シェアデータベース１２に順次格納されていく。
【００２４】
全ての新規プロモーション案１１について販売シェアが推定されると、推定された販売シェアが最も大きかったプロモーション案が、最適案選定部１ｆにより最適案として選定される。
これにより、最適案選定部１Ｆにより、販売シェアを最大とする、新規プロモーション案１１の属性である「プロモーション要素」を構成する抽出ワード群が特定されることとなる。
【００２５】
このように、商品の販売力の重要な要素である「プロモーション」の効果を「販売シェア」として定量化して求めることで、プロモーションが商品の販売シェアに対して与える影響を明確に把握することができ、求めた販売シェアに基づいて、販売シェアを向上させるために最適なプロモーションの内容を決定することが可能となる。
これにより、販売シェアの向上に寄与しない無駄なプロモーションを製作することが防止でき、余分なコストを抑えることが可能となる。
【００２６】
また、本プロモーション評価装置では、「販売シェア」は、プロモーションの構成内容を示す「プロモーション要素」から一段階の処理で直接求められるのではなく、「プロモーション要素」→「プロモーション効果」→「購入意欲」→「販売シェア」といったように、多段階に線形回帰を行うことで求められるので、より精緻な回帰を行うことができ、販売シェアを向上することができるプロモーション案の内容を的確に決定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明にかかるプロモーション評価装置の全体概要を示すブロック図である。
【図２】プロモーション評価装置における、「プロモーション要素」と「プロモーション効果」との関係性、「プロモーション効果」と「購入意欲」との関係性、および「購入意欲」と「販売シェア」との関係性を算出する部分を示すブロック図である。
【図３】プロモーション評価装置にて行われる多重回帰の回帰モデルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２８】
１  演算手段
１ａ  第１関係性算出部
１ｂ  第２関係性算出部
１ｃ  第３関係性算出部
１ｄ  要素ワード抽出部
１ｅ  販売シェアを販売シェア推定部
１ｆ  最適案選定部
２  プロモーション評価結果ファイル
３  要素ワード抽出データベース
５  構造方程式係数行列データベース
【図１】
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【図２】
2006072649.tif 000004
【図３】
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