【手続補正書】
【提出日】平成19年8月20日(2007.8.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
選択アイテムについて予想される将来の購買活動を容易にするためのコンピューティングシステムにおける方法であって、
複数の過去の期間のそれぞれについて、前記選択アイテムに関して実施されたアイテムブラウジング活動のレベルを示す履歴ブラウジングデータをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴ブラウジングデータから前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第１の予想を作成すること、
複数の過去の期間のそれぞれについて、前記選択アイテムに関して実施されたアイテム購買活動のレベルを示す履歴購買データをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴購買データから、前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第２の予想を作成すること、
前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの前記作成された第１と第２の予想を混合して、前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第３の予想を作成すること、
前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの前記第３の予想に基づく、前記選択アイテムの複数のユニットの製造を開始すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
販売主によって販売用に提供されている選択アイテムについての予想される将来の購買活動を容易にするためのコンピューティングシステムにおける方法であって、
複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索すること、
前記検索されたデータを、前記販売主での前記選択アイテムについての将来の購買活動の予想に変換すること、
前記販売主での前記選択アイテムについての将来の活動の予想に基づく前記選択アイテムの複数のユニットを製造すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
前記変換は、
前記検索されたデータを使用して、前記選択アイテムに関して前記販売主で実施される将来のブラウジング活動の予想を作成すること、
前記作成された将来のブラウジング活動予想を使用して、前記販売主での前記選択アイテムについて将来の購買活動を予想すること
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記予想は、時系列予測技術を使用して作成されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記作成された将来のブラウジング活動予想は、複数の将来期間のそれぞれで将来のブラウジング活動を特徴付ける値の時系列であり、将来の購買活動は、前記販売主でのコンバージョン履歴に基づくコンバージョン率の時系列を適用することによって予想されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記販売主はウェブサイトを運営し、前記ウェブサイトの運営に関連してウェブログが作成され、
前記作成されたウェブログからブラウジング活動データを抽出すること、
検索のため前記抽出されたデータを格納すること
を更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記販売主は物理的な店舗を運営し、
前記物理店舗内のブラウジング活動データを捕捉すること、
検索のため前記捕捉されたデータを格納すること
を更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記検索されたデータは、前記販売主で前記ユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記将来の購買活動の予想に、複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施された購買活動の観察レベルを示すデータを組み込むことを更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
販売主のウェブサイト上で販売用に提供されている選択アイテムについての将来の購買活動の予想に応じて、販売主のウェブサイト上で販売用に提供されている前記選択アイテムのユニットを製造するためのコンピューティングシステムであって、
複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索する検索サブシステムと、
前記検索されたデータを、前記販売主での前記選択アイテムについての将来の購買活動の予想に変換する変換サブシステムと、
前記販売主での前記選択アイテムについての前記将来の購買活動予想に基づく前記選択アイテムの複数のユニットを製造する製造サブシステム
を備えることを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項１１】
前記検索サブシステムは、前記販売主のウェブサイトでユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索することを特徴とする請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１２】
前記検索サブシステムは、前記販売主のウェブサイトを含む複数のウェブサイトでユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索することを特徴とする請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１３】
選択アイテムのユニットを製造するためのコンピューティングシステムにおける方法であって、
前記選択アイテムについての過去のブラウジング活動に少なくとも一部に基づいて予想された前記選択アイテムについての将来の購買活動の表示を受け取ること、
前記表示を受け取ったことに応答して、前記選択アイテムについての前記予想された将来の購買活動を満足させるのに有効な前記選択アイテムの１つ又は複数のユニットを製造すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
製造は、選択された書籍アイテムのユニットを製造することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
製造は、選択されたオーディオアイテムのユニットを製造することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
製造は、選択されたビデオアイテムのユニットを製造することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
製造は、選択されたコンピュータソフトウェアアイテムのユニットを製造することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
選択アイテムについての将来の購買活動が前記選択アイテムについてのブラウジング活動から予想されていることを示す表示を受け取る受信サブシステムと、
前記受信サブシステムから受け取った各表示に応答して、前記選択アイテムの１つ又は複数のユニットを製造する製造サブシステム
を備えることを特徴とする製造システム。
【請求項１９】
前記受信サブシステムは、選択された複数のアイテムについて将来の購買活動が予想されていることを示す表示を受け取り、前記製造サブシステムは、前記受信サブシステムが受け取った各表示に応答して、前記選択された適切なアイテムの１つ又は複数のユニットを製造することを特徴とする請求項１８に記載の製造システム。
【請求項２０】
選択アイテムについての将来の購買活動が前記選択アイテムについてのブラウジング活動から予想されていることを示す表示をまとめて伝送する１又は複数の生成されたデータ信号であって、
前記データ信号の受信側は、前記選択アイテムについての前記予想された将来の購買活動を満足させるのに有効な前記選択アイテムの１つ又は複数のユニットの製造を開始することによって前記伝送された表示に応答することを特徴とするデータ信号。
【請求項２１】
選択アイテムについての将来の購買活動を予想するためのコンピューティングシステムにおける方法であって、
複数の過去の期間のそれぞれについて、前記選択アイテムに関して実施されたアイテムブラウジング活動のレベルを示す履歴ブラウジングデータをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴ブラウジングデータから前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第１の予想を作成すること、
複数の過去の期間のそれぞれについて、前記選択アイテムに関して実施されたアイテム購買活動のレベルを示す履歴購買データをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴購買データから前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第２の予想を作成すること、
前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの前記作成された第１と第２の予想を混合して、前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第３の予想を作成すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
前記第３の予想に基づいて前記選択アイテムについての再供給の発注を行うことを更に含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第１、第２、第３の将来の購買活動レベル予想はそれぞれ、前記過去の期間の後に続く複数の目標期間のそれぞれの間の前記選択アイテムに関する購買活動のレベルを指定し、
前記混合は、前記複数の目標期間のそれぞれについて、
前記第２予想によって指定される前記レベルに対して、前記第１の予想によって指定される前記レベルを重み付けすること、
それらの重みに従って、前記第１および第２予想によって指定される前記レベルを組み合わせることを含み、
前記方法は、前記複数の目標期間のうちの選択された１つの間に前記選択アイテムに関して実施されたアイテム購買活動の前記レベルに影響を及ぼした可能性が高い外部イベントが発生したと判断することを更に含み、
前記選択された目標期間についての前記重み付けは、前記第１の予想によって指定される前記レベルに対して、前記第２の予想によって指定される前記レベルの前記重みのランクを下げることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
発生したと判断される前記外部イベントは、前記選択アイテムの入手のし易さを制限している可能性が高い外部イベントであることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
発生したと判断される前記外部イベントは、前記選択アイテムの購入を妨げている可能性が高い外部イベントであることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
コンピューティングシステムに選択アイテムの将来の購買活動を予想させるコンテンツを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンテンツは、
複数の過去の期間のそれぞれについて、選択アイテムに関して実施されたアイテムブラウジング活動のレベルを示す履歴ブラウジングデータをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴ブラウジングデータから前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第１の予想を作成すること、
複数の過去の期間のそれぞれについて、前記選択アイテムに関して実施されたアイテム購買活動のレベルを示す履歴購買データをコンパイルすること、
前記コンパイルされた履歴購買データから前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第２の予想を作成すること、
前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの前記作成された第１と第２の予想を混合して、前記選択アイテムに関する将来の購買活動レベルの第３の予想を作成すること
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
販売主によって販売用に提供されている選択アイテムについての将来の購買活動を予想するためのコンピューティングシステムにおける方法であって、
複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索すること、
前記検索されたデータを前記販売主での前記選択アイテムについての将来の購買活動の予想に変換すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
前記変換は、複数の将来期間のそれぞれについて予想される購買活動レベルを指定する将来の購買活動の予想を作成することを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記変換は、
前記検索されたデータを使用して、前記選択アイテムに関して前記販売主で実施される将来のブラウジング活動の予想を作成すること、
前記作成された将来のブラウジング活動予想を使用して、前記販売主での前記選択アイテムについての将来の購買活動を予想すること
を含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記予想は、時系列予測技術を使用して作成されることを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記作成された将来のブラウジング活動予想は、複数の将来期間のそれぞれで将来のブラウジング活動を特徴付ける時系列の値であり、将来の購買活動は、前記販売主でのコンバージョン履歴に基づくコンバージョン率の時系列を適用することによって予想されることを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記販売主はウェブサイトを運営し、ウェブログが前記ウェブサイトの運営に関連して作成され、
前記作成されたウェブログからブラウジング活動データを抽出すること、
検索のため前記抽出されたデータを格納すること
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
前記販売主は物理的な店舗を運営し、
前記物理店舗内のブラウジング活動データを捕捉すること、
検索のため前記捕捉されたデータを格納すること
を更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３４】
前記販売主は、前記選択アイテムが購入可能な複数の場所で営業し、前記変換は、前記複数の販売主の場所のそれぞれについて購買活動の予想されるレベルを指定する将来の購買活動の予想を作成するために実施されることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３５】
前記販売主によって運営される前記場所のそれぞれは発送センタであり、
それぞれの発送センタについて前記予想される購買活動レベルは、発送先が前記発送センタに関連する顧客からのブラウジング活動データを使用して判断されることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記販売主によって運営される前記場所のそれぞれは発送センタであり、
発送センタのそれぞれについて購買活動の前記予想されるレベルは、発送先が前記発送センタのいずれかに関連する顧客からのブラウジング活動データを使用して判断されることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記将来の購買活動予想を使用して、前記販売主を操作するために使用される操作パラメータを指定することを更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３８】
前記操作パラメータを指定することは、前記選択アイテムについての在庫再発注のレベルであることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記操作パラメータを指定することは、前記選択アイテムの補足品と識別されるアイテムについての在庫再発注のレベルであることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記操作パラメータを指定することは、人員配置のレベルであることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
前記検索されたデータは、前記販売主で前記ユーザによって実施されるブラウジング活動の観察レベルを示すことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項４２】
前記将来の購買活動の予想に、複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施された購買活動の観察レベルを示すデータを組み込むことを更に含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項４３】
販売主のウェブサイト上で販売用に提供されている選択アイテムについての将来の購買活動を予想するためのコンピューティングシステムであって、
複数の過去の期間のそれぞれの間で前記選択アイテムに関してユーザによって実施されたブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索する検索サブシステムと、
前記検索されたデータを、前記販売主での前記選択アイテムについての将来の購買活動の予想に変換する変換サブシステム
を備えることを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項４４】
前記検索サブシステムは、前記販売主ウェブサイトでユーザによって実施されるブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索することを特徴とする請求項４３に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４５】
前記検索サブシステムは、前記販売主ウェブサイトを含む複数のウェブサイトでユーザによって実施されるブラウジング活動の観察レベルを示すデータを検索することを特徴とする請求項４３に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４６】
選択アイテムについて、過去の時系列のそれぞれの時について前記選択アイテムに関して行われると観察されるアイテムブラウジング活動のレベルの表示を含むアイテム購買活動予想データ構造体をまとめて含む１つ又は複数のコンピュータメモリであって、前記データ構造体のコンテンツが、前記選択アイテムに関する将来の購買活動を予想するために使用されることを特徴とするコンピュータメモリ。
【請求項４７】
それぞれの表示は、前記選択アイテムに関する情報を含むアイテム詳細ウェブページが、前記アイテム詳細ページが利用可能な１つ又は複数のウェブサーバから要求された合計回数のカウントであることを特徴とする請求項４６に記載のコンピュータメモリ。
【請求項４８】
それぞれの表示は、前記選択アイテムに関して行われると観察されるアイテムブラウジングイベントの合計数のカウントであることを特徴とする請求項４６に記載のコンピュータメモリ。
【請求項４９】
複数の異なるアイテムブラウジング活動のそれぞれは前記選択アイテムに関して実施され、それぞれの表示は、前記アイテムブラウジング活動のそれぞれが前記選択アイテムに関して行われると観察される回数に基づく重み付けされたスコアであることを特徴とする請求項４６に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５０】
前記データ構造体は、複数のアイテムのそれぞれに関する過去の時系列のそれぞれの時に行われると観察されるアイテムブラウジング活動のレベルの表示を含み、
前記データ構造体のコンテンツが前記複数のアイテムのうちのいずれかに関する将来の購買活動を予想するために使用されることを特徴とする請求項４７に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５１】
前記データ構造体は、前記複数のアイテムがアイテムブラウジング活動のレベルについてのそれらの表示の降順にランク付けされるように編成され、
前記データ構造体の前記コンテンツが前記複数のアイテムの在庫補充の緊急性の相対レベルを判断するために使用されることを特徴とする請求項５０に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５２】
前記データ構造体によって含まれる過去時についての前記各表示は、複数の異なるアイテムブラウジング活動タイプのそれぞれについて前記過去時に行われたと観察される前記アイテムブラウジング動作タイプの動作の合計回数のカウントを含むことを特徴とする請求項４７に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５３】
選択アイテムについて、将来の時系列のそれぞれの時について前記選択アイテムに関して以前に観察されたブラウジング活動の量に少なくとも一部基づいて、前記選択アイテムに関して行われると予想される購買活動のレベルの表示を含むアイテム購買活動予想データ構造をまとめて含むことを特徴とする１つ又は複数のコンピュータメモリ。
【請求項５４】
前記データ構造体は、複数のアイテムに関して以前に観察されたブラウジング活動の量に少なくとも一部基づいて前記複数のアイテムのそれぞれに関して前記将来の時系列のそれぞれの時に行われると予想される購買活動のレベルの表示を含むことを特徴とする請求項５３に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５５】
前記データ構造体によって含まれる前記表示は、前記選択アイテムに関して以前に観察された購買活動の量にも一部基づくことを特徴とする請求項５３に記載のコンピュータメモリ。
【請求項５６】
複数の異なるタイプのアイテムブラウジング活動のそれぞれについて前記タイプのアイテムブラウジング活動の発生に基づいて将来の需要を予想する際の前記タイプのアイテムブラウジング活動に起因する重みの表示を含むブラウジング活動重み付けデータ構造体をまとめて含むことを特徴とするコンピュータメモリ。