(57)【要約】本発明は、買い物履歴データ、家計パーソナルデータ及び人口統計データ（１１４ａ、１１６）を利用することにより、顧客ロイヤルティを正確に決定するシステム、コンピュータプログラム及びデータベースを提供する。本発明は、顧客ロイヤルティの詳細な評価セットを定義し、所望の行動（４１６）に対して報酬を与えたり、効果的に動機付けするための基礎として、顧客の買い物行動（３０１、３０２、３０３、３０４、３０５、３０６、３０７）のより良い理解を提供するため、一意的なデータの組み合わせを利用することにより、これらの評価に対する値を計算する。
2005515561.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第１商品カテゴリでの第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定するステップと、
前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定するステップと、
前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算するステップとを有することを特徴とするコンピュータにより実現される方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第２商品カテゴリでの前記第１家計の実際の第２商品カテゴリ支出レベルを決定するステップと、
前記第２商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第２商品カテゴリトータル支出レベルを決定するステップと、
前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第２商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第２商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第２商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算するステップとを有することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、さらに、
小売チェーンの少なくとも１つの店舗において第１商品カテゴリでの第２家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定するステップと、
前記第１商品カテゴリでの前記第２家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定するステップと、
前記第２家計に対する少なくとも１つの第２家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第２家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第２家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算するステップとを有することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、さらに、
少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアと前記第１家計の識別を製造業者コンピュータシステムに送信するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の発行を依存させるステップを有することを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の期間を依存させるステップを有することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の発行と期間の両方を依存させるステップを有することを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法であって、前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定するステップは、ブロックデータを利用することからなることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法であって、前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアは、所与の小売業者または製造業者への顧客ロイヤルティの評価を定義することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法であって、さらに、
小売業者コンピュータシステムからマーケティング企業コンピュータシステムへの購入履歴データを送信するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法であって、さらに、
少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアと前記第１家計の識別を小売業者コンピュータシステムに送信するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法であって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に少なくとも部分的に基づき、財またはサービスを購入するインセンティブを家計に送信するか決定するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法であって、前記インセンティブの期間は前記家計に関するロイヤルティスコアに依存することを特徴とする方法。
【請求項１４】
小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第１商品カテゴリでの第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定する手段と、
前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定する手段と、
前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算する手段とを有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１５】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
前記小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第２商品カテゴリでの前記第１家計の実際の第２商品カテゴリ支出レベルを決定する手段と、
前記第２商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第２商品カテゴリトータル支出レベルを決定する手段と、
前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第２商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第２商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第２商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算する手段とを有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１６】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
小売チェーンの少なくとも１つの店舗において第１商品カテゴリでの第２家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定する手段と、
前記第１商品カテゴリでの前記第２家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定する手段と、
前記第２家計に対する少なくとも１つの第２家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第２家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第２家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算する手段とを有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１７】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアと前記第１家計の識別を製造業者コンピュータシステムに送信する手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１８】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の発行を依存させる手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１９】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の期間を依存させる手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２０】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に基づき家計へのインセンティブ提供の発行と期間の両方を依存させる手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２１】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定する手段は、ブロックデータを利用することからなることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２２】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアは、所与の小売業者または製造業者への顧客ロイヤルティの評価を定義することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２３】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
小売業者コンピュータシステムからマーケティング企業コンピュータシステムへの購入履歴データを送信する手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２４】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアと前記第１家計の識別を小売業者コンピュータシステムに送信する手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２５】
請求項１４記載のコンピュータシステムであって、さらに、
前記少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアの値に少なくとも部分的に基づき、財またはサービスを購入するインセンティブを家計に送信するか決定する手段を有することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２６】
請求項２５記載のコンピュータシステムであって、前記インセンティブの期間は前記家計に関するロイヤルティスコアに依存することを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項２７】
家計識別に関連付けされた実際の第１商品カテゴリ支出レベルデータ及び推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルデータと、
前記実際の第１商品カテゴリ支出レベルデータ及び前記推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルデータとの間の関係を計算するコードとを格納するデータベースを有するコンピュータデータベース管理システム。
【請求項２８】
請求項２７記載のコンピュータデータベース管理システムであって、前記関係はロイヤルティスコアを定義することを特徴とするシステム。
【請求項２９】
小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第１商品カテゴリでの第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定する命令と、
前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定する命令と、
前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算する命令とを実現するコンピュータコードを格納するコンピュータ読み出し可能な媒体に埋め込まれたコンピュータプログラムプロダクツ。
【請求項３０】
請求項２９記載のコンピュータプログラムプロダクツであって、前記第１商品カテゴリロイヤルティスコアは、前記第１商品カテゴリでの製品購入に関して前記店舗に対する家計のロイヤルティの評価であることを特徴とするプロダクツ。
【請求項３１】
マーケティング企業コンピュータシステムにより、所定の期間におけるＰＯＳ販売履歴データを小売業者コンピュータシステムから受信するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、名前及び住所データに対応する家計のパーソナルデータをデータ企業コンピュータシステムと前記小売業者コンピュータシステムの少なくとも１つから要求するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記名前及び住所データに対応するパーソナルデータを前記データ企業コンピュータシステムと前記小売業者コンピュータシステムの少なくとも１つから受信するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、マーケティング企業データベースの家計のブロックグループを有するブロックグループデータを前記データ企業コンピュータシステムから要求するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記ブロックグループデータを前記データ企業コンピュータシステムから受信するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、各家計と対応するブロックグループデータ群を特定するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、各家計と対応するブロックグループデータを利用して、前記マーケティング企業データベースの家計の支出を推定するステップと、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記マーケティング企業データベースに格納されているルールを利用して、家計のロイヤルティスコア群を計算するステップとを有することを特徴とするコンピュータにより実現される方法。
【請求項３２】
請求項３１記載の方法であって、さらに、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記ロイヤルティスコアを利用して、対象となる家計購入インセンティブ及び一般マーケティング／商品推奨の少なくとも１つを生成するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項３２記載の方法であって、さらに、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記対象となる家計購入インセンティブ及び一般マーケティング／商品推奨の少なくとも１つを小売業者、製造業者及び家計の少なくとも１つに送信するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項３１記載の方法であって、さらに、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記所定の期間のＰＯＳ販売履歴データを前記小売業者コンピュータシステムから要求するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３２記載の方法であって、さらに、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記ＰＯＳ販売履歴データをチェックし、前記ＰＯＳ販売履歴データを前記マーケティング企業コンピュータシステムに関連付けされたデータベースと整合した形式に変換するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３５記載の方法であって、前記チェックは常連客カード識別に関係しないレコードを無視することからなることを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３５記載の方法であって、前記チェックは前記ＰＯＳ販売データからの常連客カード番号のリストを編集することからなることを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３５記載の方法であって、前記チェックはリストの中の常連客カード番号に対応する名前及びアドレスデータを前記小売業者コンピュータシステムから要求することからなることを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３５記載の方法であって、前記チェックは常連客カード番号に関連付けされたＰＯＳ販売履歴データを、（ｉ）製品カテゴリ／期間に支出されたトータル金額と、（ｉｉ）実際の家計支出に対する製品カテゴリ／期間における購入回数に、集計することからなることを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３１記載の方法であって、さらに、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、複数の常連客カード番号に関連付けされた複数のレコードを１つのレコードにまとめるステップを有することを特徴とする方法。
【請求項４１】
請求項３１記載の方法であって、さらに、
前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、指定された期間におけるアイテム数量の詳細と通貨価値の詳細の少なくとも１つを満たさないレコードを破棄するステップを有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の背景］
発明の技術分野
本発明は、一般に顧客へのインセンティブを小売店に提供するためのシステム及び方法に関する。
背景の説明
大部分の購入インセンティブは特定の家計にターゲットを絞ったものではない。小売業者のマーケティングを向上させる１つのアプローチは、所与の小売店や製造業者に対する所与の顧客のロイヤルティを何らかの方法により評価するというものであった。ロイヤルティは、所定の期間に顧客が当該店舗を訪れた回数や、当該店舗において顧客が使った金額に応じて評価されてきた。この情報は、顧客がカードＩＤを備えた常連客のための買い物カードを利用した購入に対する顧客購入履歴に関して収集されたデータから導出されうる。
【０００２】
顧客購入履歴は、小売店での販売時点で当該顧客にどのような割引券及び／または他の購入インセンティブを提供すべきかの決定に、コンピュータシステムにより利用されてきた。
【０００３】
本発明者らは、様々な商品及び商品カテゴリに関して所与の顧客のロイヤルティの詳細な閲覧を小売業者に提供することが有益であると認識していた。
【０００４】
本発明者らはまた、特定顧客の特定店舗（チェーンストアの店舗）へのロイヤルティが、当該店舗（または当該チェーンストアの任意の店舗）での所与の期間における当該顧客の実際の購買を同じタイプの財を販売しているすべての店舗での当該顧客の購入予測と比較することにより定量化されうるということを認識していた。
【０００５】
本発明者らはさらに、そのようなロイヤルティの評価に統計的に影響を与える要因には、年齢、所得及び子供の数などの顧客及び顧客の家計の特性が含まれると認識していた。
【０００６】
本発明者らはまた、前述の変数に基づく定量化されたロイヤルティスコアは小売業者と製造業者の両方に顧客の購買行動のより良い理解を提供し、小売業者と製造業者の両方が顧客のニーズをより良く応え、商品のより効果的な宣伝を行うことを可能にする。
［発明の概要］
従って、本発明の課題は、小売業者及び製造業者が適切に応答することができるように、顧客の購買行動のより良い理解を提供することにある。
【０００７】
本発明の他の課題は、購入履歴データ、家計個人データ及び人口統計データの一意的な組み合わせを利用することにより、顧客ロイヤルティを正確に決定する新規な方法及びシステムを提供することにある。
【０００８】
本発明の他の課題は、この一意的なデータの組み合わせから計算可能な顧客ロイヤルティの新規なより詳細な評価セットを定義及び利用することである。
【０００９】
上記及び他の課題は、本発明に従って、顧客買い物履歴とパーソナル／人口統計データの組み合わせを利用して、顧客ロイヤルティをより正確に決定するプロセス、システム及びコンピュータプログラムを提供することにより達成される。本発明によるシステムは、少なくとも１つの小売業者コンピュータシステムと、データ企業コンピュータシステムと、顧客データ及び国勢調査データを提供する複数のコンピュータシステムと通信するマーケティング企業コンピュータシステムを有する。各コンピュータシステムは、家計ロイヤルティスコアの計算に必要な情報の少なくとも一部を格納する関連付けされたデータベースを有する。
【００１０】
本発明の重要な特徴は、例えば、常連客カード識別子と関連付けされている購入取引において特定及び収集されるような所与の小売業者における家計の買い物履歴を利用することである。小売業者のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ−Ｏｆ−Ｓａｌｅ）コンピュータシステムと関連付けされたデータベースに格納されているこの情報は、好ましくは、店舗の識別を含んでいる。さらに、小売業者のＰＯＳコンピュータシステムに関連付けされたデータベースに格納されている情報は、好ましくは、家計に対応する識別を含み、当該フィールドをプライマリキーフィールドとして利用するかもしれない。通常この識別は常連客カード番号である。取引日あるいは取引日時が各識別とレコードにおいて関連付けされている。好ましくは、そのような各レコードはまた以下のデータフィールドを含む。すなわち、ＵＰＣ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｃｏｄｅ）、各ＵＰＣコードと関連するスキャンプライス（ｓｃａｎ  ｐｒｉｃｅ）及び各ＵＰＣコードと関連するユニット数（当該日付または日時の取引において当該識別を有する顧客により購入されたＵＰＣコードを有するユニット数を示す）である。しかしながら、１つの取引レコードの各ＵＰＣコードに対して複数のエントリが存在する場合、すなわち、当該取引において２つのアイテムが購入され、シーケンシャルでなくスキャンされるときがある。追加的な例として、ある製品を２つ奇数の金額で販売したとき（すなわち、４９セントで２つのりんご）があげられる。
【００１１】
本発明の他の重要な特徴は、マーケティング企業コンピュータシステムにより利用され、それに関連付けされているマーケティング企業データベースに格納されているデータのタイプとソースである。好ましくは、マーケティング企業データベースは、各レコードが少なくとも一意的な識別を有するキーフィールドを備えたレコードを含んでいる。好ましくは、この一意的な識別は、常連客カード、クレジットカード、小切手、あるいは口座に関係する他の形態の識別に関する数字に対応する。あるいは、一意的な識別は、人間の識別に利用されるタイプの網膜スキャンデータ、顔特徴データあるいは指紋データのような生体データに対応しているかもしれない。そのような各レコードはまた、以下に詳述されるように、一意的な識別と関連付けされる１以上の購入取引からのデータを含んでいる。
【００１２】
マーケティング企業データベースはまた、同一の家計の各個人による購入に対応するレコードを示すレコード間における関連付けを有する。この関連付けは、各一意的な識別に関連付けされた住所データ、常連客カード保有者により提供されるデータ、あるいは口座番号が１つの家計と関連付けされていることを示す第三者データ提供者（例えば、クレジットカード企業）により提供されるデータを含む指標に基づくかもしれない。
【００１３】
好ましくは、マーケティング企業データベースはまた、個人や家計に対する、所得レベル、教育レベル、子供の人数、エスニックコードなどのパーソナルデータ（ここでは、家計パーソナルデータと呼ばれる）を含んでいる。
【００１４】
また、所与の期間及び１以上の所与の製品カテゴリに対する推定を有する外部ソースにより提供されるデータから導出されるような個人またはトータルの家計支出の推定がマーケティング企業データベースに含まれる。１以上の製品カテゴリには、例えば、食料雑貨店における支出、乳製品に関する支出、ベビーフードに関する支出、子供用製品に関する支出、教育用品に関する支出、人種的なものに関する支出、肉製品に関する支出、デリ製品に関する支出、生鮮食品に関する支出などが含まれる。具体的にこれらのカテゴリには、家庭の内外において消費される食料に関する支出のすべてのカテゴリが含まれている。例えば、これらのカテゴリには、家庭での消費のために購入された食料に関するトータルの食料支出だけでなく、レストランで購入された食料（すなわち、家庭の外での消費）も含まれる。
【００１５】
さらに、好ましくは、マーケティング企業データベースには、小売業者のＰＯＳシステムにより記録されるような家計の購入履歴から決定されるような、例えば、乳製品、ベビーフード、ヘアケアなどの様々な製品カテゴリに関して少なくとも１つの所定の期間における家計支出に対する小売店（あるいは小売チェーンストア）での購買を反映したデータが含まれる。このデータは「実際の」家計支出とここでは呼ばれる。
【００１６】
さらに、好ましくは、マーケティング企業データベースには、顧客が特定のカテゴリの製品の購入に対して小売業者を訪れた回数を反映するデータが含まれる。言い換えると、好ましくは、マーケティング企業データベースには、実際の家計頻度データと呼ばれる製品及び／または製品カテゴリに対する顧客の最近訪問及び訪問頻度に関するデータが含まれる。
【００１７】
このような実際の家計支出データ及び実際の家計頻度データは、１以上の特定期間に対して収集及び格納されている。いくつかの期間は、休暇期間と呼ばれる特に重要なものであるかもしれない。好ましくは、マーケティング企業データベースには、休暇期間における購入を反映したデータが含まれている。休暇期間は休暇に関する期間である。休暇期間には、クリスマス休暇シーズンに関する小売業者により定められた期間、学校に戻る子供たちのための小売業者により定められた期間、及び感謝祭のあたりのマーケティング企業により定められた期間が含まれる。従って、休暇期間は、小売業者やマーケティング企業により定められる休暇と関連付けされた期間を意味している。
【００１８】
最後に、マーケティング企業データベースには、顧客ロイヤルティスコア群に対応するフィールドが含まれている。このロイヤルティスコアは、マーケティング企業データベースに含まれる、家計パーソナルデータ、推定された家計支出、実際の家計支出及び実際の家計頻度データの少なくとも１つから計算される。
【００１９】
本発明はまた、ロイヤルティスコアを計算し、小売業者における家計の購入履歴及び他の家計パーソナル／人口統計データに基づき家計レベルでの対象となる購入インセンティブを生成する方法に関して定義されるかもしれない。好ましくは、本方法は、（１）所与の期間におけるＰＯＳ販売データを所与の小売業者から要求するステップと、（２）前記所与の期間におけるＰＯＳ販売データを前記小売業者から受信するステップと、（３）常連客カード所持者に属するレコードに対してＰＯＳレコードをソートし、対応する常連客カード番号のリストを編集するステップと、（４）前記常連客カード所持者の氏名及び住所を小売業者コンピュータシステムから要求するステップと、（５）前記常連客カード所持者の氏名及び住所を前記小売業者コンピュータシステムから受信するステップと、（６）前記ＰＯＳ販売データを製品カテゴリ／期間において家計による購入頻度及びトータル支出金額に集計するステップと、（７）同一の家計の複数の常連客カード所持者に対応するレコードを合成するステップと、（８）頻度の低い顧客に属するレコードを破棄するステップと、（９）各家計に関するパーソナルデータをデータ企業コンピュータシステムから要求するステップと、（１０）各家計に関するパーソナルデータを前記データ企業コンピュータシステムから受信するステップと、（１１）前記データ企業コンピュータに家計の名前及び住所のリストを送信するステップと、（１２）各ブロックグループに対する様々な商品カテゴリ／期間におけるトータル支出レベルの推定に対応するブロックグループデータを前記データ企業コンピュータシステムから受信するステップと、（１３）様々なモデル、ブロックグループ及びパーソナルデータを利用して、各製品カテゴリ／期間における各家計のトータル支出レベルを推定するステップと、（１４）マーケティング企業データベースのデータフィールドに適用される様々なルールを利用して、各家計に対してロイヤルティスコア群を計算するステップと、（１５）前記ロイヤルティスコアを利用して、対象となる家計購入インセンティブまたはより一般的なマーケティング／商品推奨を生成するステップと、（１６）店舗で、家庭で、オンラインに、あるいは他の通信方法を介して、前記購入インセンティブ及び／またはマーケティング推奨を送信するステップとを有する。
【００２０】
さらに、本方法は、頻度の低い顧客カードのＰＯＳデータレコードに対応する常連客カード番号を特定する購入パターンを分析するステップを有するようにしてもよい。
【００２１】
一特徴によると、本発明者は、小売チェーンの少なくとも１つの店舗における第１商品カテゴリでの第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルを決定する手段またはステップと、前記第１商品カテゴリでの前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルを決定する手段またはステップと、前記第１家計に対する少なくとも１つの第１家計第１商品カテゴリロイヤルティスコアを、少なくとも前記第１家計の実際の第１商品カテゴリ支出レベルと前記第１家計の推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルの関数として計算する手段またはステップとを有するコンピュータシステム、プログラムプロダクツ及びコンピュータにより実現される方法を提供する。
【００２２】
一特徴によると、本発明は、家計識別に関連付けされた実際の第１商品カテゴリ支出レベルデータ及び推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルデータと、前記実際の第１商品カテゴリ支出レベルデータ及び前記推定される第１商品カテゴリトータル支出レベルデータとの間の関係を計算するコードとを格納するデータベースを有するコンピュータデータベース管理システムを提供する。
【００２３】
一特徴によると、本発明者は、マーケティング企業コンピュータシステムにより、所定の期間におけるＰＯＳ販売履歴データを小売業者コンピュータシステムから受信する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、名前及び住所データに対応する家計のパーソナルデータをデータ企業コンピュータシステムと前記小売業者コンピュータシステムの少なくとも１つから要求する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記名前及び住所データに対応するパーソナルデータを前記データ企業コンピュータシステムと前記小売業者コンピュータシステムの少なくとも１つから受信する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、マーケティング企業データベースの家計のブロックグループを有するブロックグループデータを前記データ企業コンピュータシステムから要求する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記ブロックグループデータを前記データ企業コンピュータシステムから受信する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、各家計と対応するブロックグループデータ群を特定する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、各家計と対応するブロックグループデータを利用して、前記マーケティング企業データベースの家計の支出を推定する手段またはステップと、前記マーケティング企業コンピュータシステムにより、前記マーケティング企業データベースに格納されているルールを利用して、家計のロイヤルティスコア群を計算する手段またはステップとを有するコンピュータシステム、プログラムプロダクツ及びコンピュータにより実現される方法を提供する。
【００２４】
本発明の他の特徴及び効果は、添付された図面と共に以下のより詳細な説明から明らかとなるであろう。
【００２５】
本発明のより完全な理解及びそれに付随する効果の多くは、添付された図面と共に考慮しながら以下の詳細な説明を参照することにより、より良い理解が得られるように与えられる。
［好適実施例の説明］
図面を参照するに、本発明が説明される。ここで、同一の参照番号は複数の図面を通じて同一または対応する部分を示している。
【００２６】
図１は、マーケティング企業コンピュータシステム１０１がデータベース１１１とブロックグループモデル群１２１と関連付けされているネットワークアーキテクチャを示す。システム１０１はインターネット１３０と接続されている。小売業者コンピュータシステム１０３及び１０４は、複数の小売業者コンピュータシステムを表す。各小売業者コンピュータシステムは、ＰＯＳデータを格納するための少なくとも１つの関連したデータベース（１１３ａ、１１４ａ）と、常連客カード番号と対応する氏名及び住所を格納するための少なくとも１つの関連するデータベース（１１３ｂ、１１４ｂ）とを有する。データ企業コンピュータシステム１０２はインターネット１３０と接続され、データベース１１２とブロックグループモデル群１２２と関連付けされている。図１はまた、２つの追加的なコンピュータシステム（１０５、１０６）と、住所の変更及び人口調査データを格納し、インターネット１３０に接続される関連するデータベース（１１５、１１６）とを示している。図１のデータラインは、インターネット１３０を介し各自のコンピュータシステムへ／から情報を送信するのに利用される。図１には複数の小売業者システムが示されているが、ロイヤルティのスコアは小売業者の顧客に対して、当該小売業者の店舗から取得される顧客レコードのデータに基づき決定されることが好ましいと理解される。
【００２７】
各コンピュータシステム１０１〜１０６は、ローカルエリアネットワークを介し通信する複数のコンピュータから構成されてもよい。各コンピュータは、コンピュータプログラムに従って様々なプロセス及び制御処理を実行するＣＰＵと、様々な周辺装置との間のデータの送信を行うＩ／Ｏユニットと、コンピュータプログラムが格納され、プロセスの実行中に取得されたデータが一時的に記録されるメモリとを有する。好ましくは、各コンピュータはさらに、例えば、ユーザからの命令の入力に利用される入力装置と、データを表示するモニタとを備える。さらに、小売業者コンピュータシステムは、複数のＰＯＳキャッシュレジスタと、ＰＯＳコントローラと、ＰＯＳ購入インセンティブを印刷するための複数の割引券プリンタを有するかもしれない。
【００２８】
他の実施例では、コンピュータシステム１０１と１１２の何れか１つにのみ関連付けされたブロックグループモデルが含まれている。インターネット１３０は、部分的あるいは全体的に、直接的な接続または非公衆ネットワークと置き換え可能である。
【００２９】
図２は、小売業者ＰＯＳデータベースの好適なレコードフォーマットによるデータフィールドを示す。好ましくは、各レコードは、店舗識別フィールド２０１と、１以上の顧客識別フィールド２０２と、１以上の日時フィールド２０３（例えば、購入日）と、ＵＰＣフィールド群２０４と、対応する価格フィールド２０５と、対応するユニット数フィールド２０６とを含む。好ましくは、顧客識別フィールド２０２は、常連客カード番号を有するが、小切手及びクレジットカード番号や指紋あるいは顔データのような生体データを含む他の一部またはすべての識別情報を有するようにしてもよい。データベースフィールド２０４〜２０６は、顧客により購入されたアイテム数に応じて、購入されたアイテムのＵＰＣ、価格及びユニット数に対応した少なくとも１つのデータセットを含んでいる。家計関連データ及びアイテム単位、カテゴリ単位及びトータル通貨ベースでの累積されたここの家計取引データのような他の追加的なデータフィールドが小売業者データベースに含まれてもよい。
【００３０】
図３は、マーケティング企業データベースの好適なレコードフォーマットによるデータフィールドを示す。フィールド３０１は一意的な小売業者識別子を含む。好ましくは、家計識別フィールド３０２は、世帯主の氏名及び住所と、常連客カード番号と、関連するブロックグループ識別子とを含む。
【００３１】
家計個人データフィールド３０３は、所得レベルや教育レベルのような個人データを含む。好適な実施例では、家計個人データ３０３のリストには、住居の所有／賃貸状況、教育レベル、家族タイプ、家族の人数、子供の人数、子供の年齢、家計における６５歳以上の人数、世帯主の年齢、所得レベル、登録されている自動車台数、エスニックコード、居住地の緯度及び経度が含まれる。
【００３２】
推定家計支出データフィールド３０４は、ブロックグループデータに関連付けされた支出データを含んでいる。ブロックグループデータフィールドの好適なリストには、以下に関する支出が含まる。すなわち、食料雑貨品店、飲食店、飲酒店、医薬品店、量販店、クラブ、コンビニエンスストア、ガソリンスタンド、自宅でのビール、自宅でのウィスキー、自宅でのワイン、自宅での他のアルコール飲料、外出してのビール、外出してのワイン、外出しての他のアルコール飲料、レストランでのアルコール飲料、シリアル、ご飯、パスタ、コーンミール／他のシリアル製品、小麦粉／調理された小麦粉混入物、クッキー、クラッカー、パン及びパン製品、缶詰の魚及び貝、冷凍された魚及び貝、新鮮な魚及び貝、肉、鶏肉、冷凍されたジュース、他のジュース、新鮮な果物及び野菜、冷凍された果物及び野菜、缶詰の果物及び野菜、他の野菜、卵、あらゆるタイプの新鮮な全乳、クリーム、バター及びマーガリン、チーズ、アイスクリーム及び関連製品、他の新鮮な牛乳及びクリーム、キャンディ及びチューインガム、ジャム、ゼリー及び保存食、砂糖及び人口甘味料、志望及び油製品、非乳製品クリーム／イミテーションミルク、ピーナッツバター、コーヒー、非炭酸飲料、炭酸飲料、紅茶、缶詰及びパックされたスープ、冷凍食品、冷凍／調理された食品以外の食材、ポテトチップ及び他のスナック類、ナッツ、塩／他の調味料及びスパイス、ソース及びグレイビー、調理されたサラダ、ベビーフード、その他の調理された食品、香辛料、ランチ、ディナー、軽食及びノンアルコール飲料、朝食及びブランチ、ケータリング、食品／グッズ／飲料雑貨店、食品／ノンアルコール飲料従来店、食料／ノンアルコール飲料雑貨店、旅行における食品／ノンアルコール飲料、市販薬、ビタミン及びビタミン補助食品、調剤薬、トピカル（ｔｏｐｉｃａｌ）及びドレッシング（ｄｒｅｓｓｉｎｇ）、石鹸及び洗剤、他の洗濯／クリーニング製品、ペーパータオル／ナプキン／トイレットペーパー、他の家庭用品、ヘアケア製品、髪のための非電気製品、口腔衛生製品、物品、シェービング製品、化粧品、香水、浴剤、消臭／女性衛生のための他のパーソナルケア、ペット購入／用品／薬、ペットフード、写真、写真処理、ブッククラブを介さない本、新聞、雑誌、タバコ、葉巻／パイプ／他のタバコ製品、女性用靴下、男性用靴下及び子供用下着などである。マーケティング企業コンピュータシステムにより利用可能なパーソナルデータフィールド及びブロックグループフィールドの完全なリストは付録に与えられる。
【００３３】
図３において、実際の家計支出データフィールド３０５は、小売業者のＰＯＳ販売履歴データから導出されたトータルの購入データを含んでいる。マーケティング企業データベースに含まれている実際の家計支出データフィールド３０５は、複数の所定の期間のそれぞれにおいて以下の製品カテゴリのそれぞれに対して支出された金額である。すなわち、ベビーフード、ベーキングミックス（ｂａｋｉｎｇ  ｍｉｘ）、ベーキングニーズ（ｂａｋｉｎｇ  ｎｅｅｄｓ）、キャンディ、シリアル、ココアミックス及びミルク調整剤、成人向け栄養飲料、バー、コーヒー、香辛料、ソース、クッキー、クラッカー／スナック類、クルトン／スタッフィングミックス（ｓｔｕｆｆｉｎｇ  ｍｉｘ）／スナック類、デザート、ダイエット／健康食品、缶詰、小麦粉、果物、缶詰、果物、乾燥、ゴム、家庭の洗浄剤、家庭用品、乾燥／冷凍パスタ、肉、缶詰、牛乳、缶詰及び粉末、一般紙製品、使い捨ておむつ、入浴及びティッシュペーパー、ペーパータオル、ナプキン、ペットフード、ピクルス及びレリッシュ（ｒｅｌｉｓｈ）、自己安定調理食品、サラダドレッシング及びマヨネーズ、塩、調味料及びスパイス、ショートニングオイル、スナック類、ハンド及び入浴石鹸、石鹸及び洗剤、ソフトドリンク及びミックス、水／タング（ｔａｎｇ）、スープ、砂糖、シロップ及び糖蜜、紅茶、野菜、缶詰及び乾燥、冷蔵及び冷凍トッピング、冷凍焼物、冷凍チキン、冷凍ジュース、冷凍ポテト／オニオンリング、冷凍調理食品及び肉入りパイ、冷凍野菜／果物、冷凍朝食、冷凍ノベルティ（ｎｏｖｅｌｔｙ）及びアイスクリーム、チーズ、ヨーグルト、ランチミート／フランクフルト、マーガリン及びバター、冷蔵クッキー及びロール、冷蔵サラダ／パスタ、他の冷蔵食品、麦芽飲料及びワイン、パイの外皮、乳児製品、消臭剤、救急用品、ヘアケア用品、口腔衛生、専売薬、子供用専売薬、シェービング用品、スキンケア用品、女性用靴下、雑誌、書籍及びレコード、タバコ、サービスデリ、蒸留スピリッツ、美容用品、グリーティングカード、割引券交換、割引券交換以外のすべての外部サービス、その他、おもちゃ、避妊薬、妊娠テストキット、野菜、冷蔵ジュース、牛乳／卵、ベーグル、トースターペイストリ／タルト、女性用衛生剤、小児科／栄養、バー／水、シリアルバー、尿取りパッド、子供用冷凍調理食品、子供用ヨーグルト、子供用シリアル、フルーツスナック、プライベートラベルの牛乳／卵／パン／ロール、高級プライベートラベルの牛乳／卵／パン／ロール、コーヒークリーマー、食料庫、冷凍ノベルティ子供用ジュース／アイス、ランチコンビネーション、ご飯、ペット用品／トイレ、男性用靴下、新鮮な魚／シーフード、冷凍された魚／シーフード、冷蔵された肉、冷蔵された鶏肉、パン／ロールである。
【００３４】
ここで、マーケティング企業データベースに含まれる実際の家計支出データフィールド３０５は、各所定期間に対する上記（１００以上の）製品カテゴリのすべてを含んでいる。従って、実際には上記リストされたものより多くなる。例えば、クリスマスシーズンにおける各カテゴリの実際の支出、１月における各カテゴリの実際の支出、２月における各カテゴリの実際の支出など。
【００３５】
マーケティング企業データベースに含まれる実際の家計頻度データフィールド３０６は、上記リストされたような実際の家計支出データフィールド３０５に対応する各製品カテゴリに関する複数の所定期間のそれぞれにおける購入回数を含んでいる。実際の家計支出データ３０５と同様に、実際の家計頻度データは小売業者のＰＯＳ販売履歴データから導出される。
【００３６】
各ロイヤルティスコアフィールド３０７は、所与の小売業者または製造業者に対する顧客ロイヤルティの評価を含む。例えば、ロイヤルティスコアフィールドは、好ましくはブロックグループデータを利用したモデルから導出される、ある家計により所定の期間においてある小売業者で支出されたトータル金額の当該家計により同じ期間にすべての類似した小売業者で支出される推定トータル金額に対する比率を表すデータを格納しうる。
【００３７】
計算されうる他のロイヤルティスコアは、パーソナル／人口統計データの特定の購買カテゴリ及び要因に焦点があてられる。例えば、子供はいるが、乳児製品を購入しない家計に対するスコア、健康及び美容用品の購入金額に対するスコア、プライベートブランドの購入金額に対するスコア、コンビニエンス製品（牛乳、パン、ソーダなど）の購入に対するスコア、所与の期間に購入されたカテゴリ数に対するスコア、中心店舗支出に対する周辺店舗支出（パン、肉、花など）を評価するスコア、利益（高マージンに対する低マージンカテゴリの購入）に対するスコア、新学期のための支出に基づくスコア、使用された割引券の金額に基づくスコア、家計の住居から小売業者への距離に基づくスコア、家計の住居から小売業者の競争相手への距離に基づくスコア、購入された子供用製品の金額に対するスコア、購入されたカテゴリパターンに基づくスコア、家計により１年あたり買い物を行った休日の日数に基づくスコア、（例えば、１０代の若者あるいはそれ以下の子供を有する）家計の比較に基づくスコア、及び全体の支出に基づくスコアなどである。
【００３８】
図４は、本発明の好適な実施例による所与の小売業者または製造業者に対する顧客ロイヤルティスコアの計算方法における各ステップをリストしたものである。
【００３９】
ステップ４０１において、マーケティング企業コンピュータシステムは、所与の小売業者からの所与の期間におけるＰＯＳ販売履歴データを要求する。好ましくは、このデータには図２に示されるフィールドが含まれる。
【００４０】
ステップ４０２において、マーケティング企業コンピュータシステムは、小売業者からの所与の期間におけるＰＯＳ販売履歴データを受け取る。
【００４１】
ステップ４０３〜４０８において、マーケティング企業コンピュータシステムは、小売業者のＰＯＳデータをチェックし、それの関連するデータベース１１１に一致した形式にデータを変換する。これらのステップは以下に提示されるものと異なる順序で実行されてもよい。
【００４２】
まず、ステップ４０３において、マーケティング企業コンピュータシステムは、常連客カードに関連しないレコードを無視するよう決定するかもしれない。さらに、マーケティング企業コンピュータシステムは、小売業者のＰＯＳデータからの常連客カード番号のリストを編集する。
【００４３】
次に、ステップ４０４において、ステップ４０３において取得された各常連客カード番号に対して、マーケティング企業コンピュータシステムは、小売業者コンピュータシステムから対応する氏名及び住所を要求する。
【００４４】
ステップ４０５において、小売業者コンピュータシステムは、常連客カード情報を受け取り、氏名及び住所情報をこの常連客カード情報と関連付け、これらすべての情報をマーケティング企業コンピュータシステムに送信する。
【００４５】
ステップ４０６において、各常連客カード所持者に属する小売業者ＰＯＳデータは、各実際の家計支出データフィールド３０５に対して製品カテゴリ／期間において支出されたトータル金額に集計される。またこのステップにおいて、各常連客カード所持者に属する小売業者ＰＯＳデータは、各実際の家計頻度データフィールド３０６に対して製品カテゴリ／期間における購入回数に集計される。
【００４６】
ステップ４０７において、同一の家計（例えば、同一のアドレスデータに示されるような）に関連付けされる常連客カード保持者に対応するレコードが１つに集約される。この集約により、所定の期間において常連客カード番号に関して購入された製品カテゴリごとのアイテムの数量及び各カテゴリの異なるブランドのアイテム数量を示す１つのレコードが生成される。
【００４７】
最後にステップ４０８において、常連でない買い物客に属するレコードは破棄される。ここで、常連でない買い物客とは、マーケティング企業データベースの買い物客レコードに定義されるように、特定の期間においてアイテム数量または通貨額、あるいはそれらを組み合わせたものを満たさない買い物客を意味する。
【００４８】
ステップ４０９において、マーケティング企業コンピュータシステムは、それのデータベースにある各家計に対して、データ企業コンピュータシステムからフィールド３０３に対応するパーソナルデータをリクエストする。
【００４９】
ステップ４１０において、マーケティング企業コンピュータシステムは、それのデータベースにある各家計に対して、データ企業コンピュータシステムからフィールド３０３に対応するパーソナルデータを受け取る。マーケティング企業データベースのある家計に対するパーソナルデータがデータ企業からそれの利用不可能性により欠落している場合、限られたロイヤルティスコアが依然として計算されるであろう。しかしながら、マーケティング企業コンピュータシステムはまた、小売業者コンピュータシステム１０３及び１０４からパーソナルデータを受け取るかもしれない。
【００５０】
ステップ４１１において、世帯名と住所のリストを利用することにより、マーケティング企業コンピュータシステムは、データ企業コンピュータシステムからマーケティング企業データベースのすべての家計を含むブロックグループデータをリクエストする。このブロックグループデータは、様々なブロックグループのそれぞれに対して、食料雑貨店における支出、薬屋における支出、シリアルに関する支出、牛乳に関する支出などの様々な商品カテゴリに関するトータルの支出レベルの推定を含んでいる。ブロックグループデータは、様々な方法で、国勢調査局や全国住所変更データベースを含む様々なソースから、データ企業コンピュータシステムのデータベース１１２に収集される。各ブロックグループの家計構成は国勢調査局により確定される。
【００５１】
ステップ４１２において、マーケティング企業コンピュータシステムは、各家計に対してブロックグループデータを受け取る。ブロックグループデータの代わりに他の家計データのソースが使用されてもよい。例えば、ある製品カテゴリに関する消費者の実際の総支出が利用可能であるかもしれないし、マーケティング企業コンピュータシステムが当該データを利用してもよい。
【００５２】
ステップ４１３において、マーケティング企業データベースの各家計の支出を推定するため、様々なモデルにおいてブロックグループデータが利用される。この結果は推定家計支出データフィールド３０４に格納される。このような支出の推定において、マーケティング企業コンピュータシステムは、各家計の（３０２の）ブロックグループ識別子を利用することにより、各家計が対応するブロックグループデータセットを特定しなければならない。さらに、パーソナル家計データ３０３により決定されるように、より正確な家計支出の推定を行うため、家計の特徴がこれらモデルの一部として利用される。
【００５３】
ステップ４１３で利用されたモデルの一例は、ブロックグループに関連付けされているすべての家計の当該カテゴリに対する推定家計支出を決定するため、当該カテゴリのブロックグループの合計支出レベルを当該ブロックグループの家計数で割ることにより決められる。もちろん、そのようなモデルは、与えられた商品カテゴリに関する家計の支出レベルを推定するのに密接に関係する家計に対するマーケティング企業データベース１１１またはデータ企業データベース１１２に格納される情報を無視する。例えば、子供のいない家計に対して、家計の子供の人数を考慮しないモデルに基づきベビーフードへの支出の推定は、家計にいる子供の人数を考慮したモデルより統計的に正確ではない。本発明は、家計の支出をブロックグループデータの平均にスケーリングされた値としてモデル化するとき、このカテゴリ特定データを利用するかもしれない。
【００５４】
他の実施例では、データ企業コンピュータシステムは、ブロックグループデータのいくつかを家計支出推定に変換し、このデータを残りの変換されていないブロックグループデータと共にマーケティング企業に送信する。
【００５５】
ステップ４１４において、外部ソースからすべてのデータを受信し、これを適切な形式に処理すると、マーケティング企業コンピュータシステムは、データフィールド３０３〜３０６に適用される様々なルールを利用することにより、各家計に対してロイヤルティスコアセット３０７を計算する。例えば、メインとなるロイヤルティスコアは、（ブロックグループデータを利用したモデルから導出されるように）類似するすべての小売業者における家計のトータル支出の推定により割られた当該小売業者において支出された家計のトータルドル金額となるであろう（小売業者ＰＯＳデータにより決定されるように）。
【００５６】
ロイヤルティスコアの一例は、家計が子供を有するという表示が与えられると、家計が小売業者において購入する子供用製品の比率の指標である。ロイヤルティスコアの他の例は、食料雑貨アイテムの家計の推定トータル購入量と比較して、店舗でのコンビニエンスアイテムの相対的に大きな数量を家計が購入したという指標である。ロイヤルティスコアの他の例は、小売業者において他の顧客により購入されたコンビニエンスアイテムの平均数量と比較して、家計が当該小売業者において相対的に多くの数量を購入したということの指標である。他のロイヤルティスコアは「下降する買い物客」の指標である。これは小売業者において家計により支出されたトータルドル金額の変化を表す指標である。
【００５７】
ステップ４１５において、マーケティング企業コンピュータシステムは、このロイヤルティスコアを利用して、ステップ４１６における小売業者または製造業者への送信のため、対象となる家計の購入インセンティブあるいはより一般的なマーケティング／商品推奨を生成する。例えば、マーケティング企業システムは、小売業者のベビーフード商品にはとても低いロイヤルティしか持たず、類似の小売業者でのトータル支出に基づき当該小売業者には高いロイヤルティを有する小さい子供のいる家計の名前と住所のリストを編集及び送信するかもしれない。マーケティング企業あるいは小売業者は本発明により決定されたインセンティブを、郵便、電子メール、購入処理中におけるＰＯＳ端末での手渡し、紙や電子クーポンブックの一部として、及びＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）のような携帯電子装置の電子記憶装置を介して送信されてもよい。他の実施例では、マーケティング企業コンピュータシステムは、ロイヤルティスコアから購入インセンティブあるいはマーケティング推奨を生成するというよりも、むしろ小売業者または製造業者に直接ロイヤルティスコアを送信するようにしてもよい。
【００５８】
ロイヤルティスコアを利用して対象となるインセンティブを生成する例として、（ａ）高ロイヤルティ家計に当該家計が高いロイヤルティスコアを有するカテゴリの製品を購入する価値の低い割引券を提供することと、（ｂ）同一カテゴリでの低いロイヤルティスコアを有する家計に当該カテゴリの製品を購入する高い価値のインセンティブを提供することとが含まれる。ロイヤルティスコアを利用する他の例は、顧客が１以上の休暇中に店舗で買い物をしたということを示すロイヤルティスコアを有する場合、非休暇中の買い物に対して家計にインセンティブを提供するというものである。
【００５９】
上記より、本発明が購入インセンティブ及び商品推奨を生成する他のシステム及び方法に対して大きな進展を表しているということが認識されるであろう。特に、本発明によるシステム及び方法は、新しい詳細なロイヤルティスコア群を計算するためのパーソナル／人口統計データ及び購入履歴データの一意的な組み合わせを利用することにより、家計レベルでの対象となる購入インセンティブの生成を提供する。そのようなスコアを取得することにより、小売業者及び製造業者は各自の顧客の買い物行動のより良い理解を獲得し、それに従って自らの商品、マーケティング及び宣伝効果を調整することができる。また、本発明の限られた数の実施例しか例示のため詳細には説明されなかったが、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく様々な変更が可能であるということは理解されるであろう。従って、本発明は添付されたクレームによる以外には制限されない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図１は、マーケティング企業コンピュータシステムがインターネットを介して複数の小売業者コンピュータシステムとデータ企業コンピュータシステムと通信する本発明によるコンピュータネットワークシステムの一実施例のブロック図である。
【図２】図２は、データフィールドを表す小売業者のＰＯＳデータベースのデータベースレコードの概略である。
【図３】図３は、データフィールドを表すマーケティング企業のデータベースのデータベースレコードの概略である。
【図４】図４は、本発明の方法によるロイヤルティスコアを計算するステップのフローチャートである。
【図１】
2005515561.tif 000003
【図２】
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【図３】
2005515561.tif 000005
【図４】
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【国際調査報告】
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