(57)【要約】      （修正有）【課題】店舗における顧客の買い物習慣に基づく顧客のプロファイリングの技術を提供する。【解決手段】クラウドサーバ３０は、複数の小売施設のうちの各々で客が過ごした時間と共に、モバイル装置のユーザー１００のプロファイルに基づき、個々のプロファイルに最適なオファーを提案する。客の位置を特定するために、携帯電話機のアクティブなＷｉ−Ｆｉ受信機又は他の個人向け通信装置が、消費者がショッピングセンターを通じて移動するとき、該装置のＭＡＣアドレスにより店１０、１２、１４内のアクセスポイントＡＰ２０、２２、２４で識別される。名前の付けられた個人として客を識別する必要はなく、ＭＡＣアドレスに基づき客を匿名で認識する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１又は複数の小売店を含む商業施設の顧客をプロファイリングする方法であって、
顧客のモバイル装置を検出するステップであって、前記モバイル装置の位置のタイムスタンプ付き記録を生成する、ステップと、
前記モバイル装置の位置の前記記録を前記商業施設におけるトランザクションのタイムスタンプ付き記録と時間において相関するステップであって、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成する、ステップと、
前記確率的リンクに基づき、確率的顧客プロファイルを構築するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
モバイル装置は、該モバイル装置により送信される識別情報に基づき互いに区別される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記識別情報はＭＡＣアドレスである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記確率的顧客プロファイルから、前記顧客を狙った個人向けオファーを生成するステップ、
を更に有する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記顧客のコンテキストを導出するステップであって、前記個人向けオファーを生成するときに前記コンテキストを考慮に入れる、ステップ、
を更に有する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記確率的顧客プロファイルに基づき少なくとも１つの人格に前記顧客を分類するステップであって、前記個人向けオファーを生成するときに前記人格を用いる、ステップ、
を更に有する請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記モバイル装置の最近のタイムスタンプ付き記録に記録された位置の近くに位置するディスプレイ手段に前記オファーを表示するステップ、
を更に有する請求項４、５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記顧客のアイデンティティ及び／又は詳細な連絡先に前記確率的顧客プロファイルをリンク付けするステップ、
を更に有する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記顧客の前記モバイル装置に前記オファーを送信するステップ、
を更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記確率的顧客プロファイルに基づき前記顧客の将来の位置を予測するステップと、
該位置にある前記商業施設に通知するステップと、
を更に有する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記確率的顧客プロファイルに基づき、前記将来の位置において前記顧客が過ごす可能性のある時間を予測するステップ、
を更に有する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
顧客プロファイリングシステムであって、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、サーバとを有し、
前記アクセスポイントは、前記モバイル装置を検出し及び前記サーバにタイムスタンプ付き位置レポートを提供するよう配置され、
前記トランザクションポイントは、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを提供するよう配置され、
前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、
システム。
【請求項１３】
顧客プロファイリングシステムで使用されるサーバであって、前記システムは、前記サーバに加えて、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、を有し、
前記サーバは、前記アクセスポイントから前記モバイル装置のタイムスタンプ付き位置レポートを受信するよう配置され、
前記サーバは、前記トランザクションポイントから、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを受信するよう配置され、
前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、
サーバ。
【請求項１４】
コンピュータのプロセッサにより実行されると、請求項１３に記載のサーバを提供するソフトウェア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費者プロファイリングに関し、より詳細には店舗における顧客の買い物習慣に基づく顧客のプロファイリングに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客プロファイリングシステムは、近年、多大なる注目を受けている。<０}これらは、例えばターゲット広告又はオファーを提供することにより、店舗で買い物するときの消費者の経験を向上し得る。このようなシステムの主な課題は、プライバシと効率的なプロファイリングとの間のトレードオフ、及び、ユーザ行動を追跡し関連する有意義な推測を行う技術である。
【０００３】
店舗のロイヤルティカードは、このようなシステムの一例である。しかしながら、これらは、通常、１つの小売店又は小売グループに固有であり、したがって、消費者行動の完全な像を与えない。それらは、消費者が喜んで購入時にカードを提示できることに頼っている。その場合にも、ロイヤルティカードシステムは、購入習慣に関する情報のみを提供し、取られた経路、店舗で費やした時間量、等のような消費者行動の他の特長に関する情報を店舗にいるときに提供しない。
【０００４】
店舗を通じて消費者の動きを検出し識別するために、ＲＦＩＤ技術を用いることが提案されている。しかしながら、これは、顧客が喜んでＲＦＩＤタグを装着すること、及びＦＲＩＤトランスポンダを店舗内の広範囲に及び準備することに依存する。
【０００５】
別のアプローチは、買い物容器に存在する商品のリストを作成するために、特別装置を備えた買い物容器に追加される及び取り除かれる商品を監視することにより、消費者の行動を追跡することである。
【０００６】
纏めると、以下の効率の悪さが従来技術において特定される。
−消費者が、このようなプロファイリングの買う／買わないを容易に選択できない
−消費者に関する情報の限られたセット、プロファイルの実用性を制限する
−消費者に利益を提供できるために必要な技術的方法の欠如
−異なる小売店間又は単一の小売チェーンの小売店間での連携の欠如
−消費者は、小売トランザクションがほとんど完了するまで、識別又は認識されない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
開示の実施形態は、店舗における顧客の買い物習慣に基づく顧客のプロファイリングの技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様によると、１又は複数の小売店を含む商業施設の顧客をプロファイリングする方法であって、顧客のモバイル装置を検出するステップであって、前記モバイル装置の位置のタイムスタンプ付き記録を生成する、ステップと、前記モバイル装置の位置の前記記録を前記商業施設におけるトランザクションのタイムスタンプ付き記録と時間において相関するステップであって、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成する、ステップと、前記確率的リンクに基づき、確率的顧客プロファイルを構築するステップと、を有する方法が提供される。
【０００９】
ここで、「商業施設」は、１又は複数の小売施設に加えて、トランザクションが実行され得る任意の種類のビジネスも含み得る。時間において相関することは、位置記録をトランザクション記録と、それら個々のタイムスタンプに基づき照合することを意味する。同様のタイムスタンプを有する記録は、接続されると考えられる。したがって、所与のトランザクションに関係する顧客は、恐らく同じ時間の近くで検出されたモバイル装置のユーザでもある。
【００１０】
望ましくは、モバイル装置は、モバイル装置により送信される識別情報に基づき、互いに区別される。例えば、識別情報はＭＡＣアドレスである。しかしながら、識別情報は、顧客（モバイル装置ユーザ）を明示的に識別する必要はない。
【００１１】
方法は、前記確率的顧客プロファイルから、前記顧客を狙った個人向けオファーを生成するステップ、を更に有しても良い。
【００１２】
これは、前記顧客の「コンテキスト」を導出するステップであって、前記個人向けオファーを生成するときに前記コンテキストを考慮に入れる、ステップを有し得る。前記コンテキストは、買い物外出又は昼休みのような、前記顧客により実行されている活動の種類を表し得る。
【００１３】
さらに、前記顧客は、確率的顧客プロファイルに基づき、複数の顧客種類又は「人格」のうちの１又は複数として分類されても良い。前記人格は、前記個人向けオファーを生成するときに用いられる。
【００１４】
一実施形態では、前記方法は、前記モバイル装置の最近のタイムスタンプ付き記録に記録された位置の近くに位置するディスプレイ手段に前記オファーを表示するステップ、を更に有する。このように、装置ＩＰアドレスのような、顧客の詳細な連絡先の知識を有する必要がない。
更なる実施形態では、前記確率的顧客プロファイルは、前記顧客のアイデンティティ及び／又は詳細な連絡先にリンク付けされる。これは、顧客のモバイル装置へオファーを送信することを可能にする。
【００１５】
更に別の実施形態では、前記方法は、前記確率的顧客プロファイルに基づき前記顧客の将来の位置を予測するステップと、該位置にある前記商業施設に通知するステップと、を更に有する。
【００１６】
ここで、任意的な更なるステップは、前記確率的顧客プロファイルに基づき、前記顧客が前記将来の位置に留まる可能性のある時間期間を予測することである。
【００１７】
本発明の第２の態様によると、顧客プロファイリングシステムであって、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、サーバとを有し、前記アクセスポイントは、前記モバイル装置を検出し及び前記サーバにタイムスタンプ付き位置レポートを提供するよう配置され、前記トランザクションポイントは、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きレポートを提供するよう配置され、前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、システムが提供される。
【００１８】
本発明の第３の態様によると、顧客プロファイリングシステムで使用されるサーバであって、前記システムは、前記サーバに加えて、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、を有し、前記サーバは、前記アクセスポイントから前記モバイル装置のタイムスタンプ付き位置レポートを受信するよう配置され、前記サーバは、前記トランザクションポイントから、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを受信するよう配置され、前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、サーバが提供される。
【００１９】
上述の態様では、第１の態様におけるように、少なくとも１つの商業施設は、１又は複数の小売施設を含む。
【００２０】
本発明の第４の態様によると、コンピュータ内のプロセッサにより実行されると、上述のようなサーバを提供する、ソフトウェアが提供される。
【００２１】
本発明の実施形態は、種々の情報を収集して合成し、他のシステムを通じて小売店に現在利用可能ではない知識及びその適用を確立するために、消費者の装置ＭＡＣアドレスを用いる。
【００２２】
したがって、本発明の実施形態は、消費者アイデンティティが無くても装置データを用いるだけでプロファイル開発を可能にすることにより、プライバシと効率的プロファイリングとの間のトレードオフを解決し、ユーザ行動の追跡から有意義な推測を行う。
【００２３】
実施形態は、より広範な買い物環境での顧客の買い物行動を識別し、追跡し、及び予測できる。それと同時に、衝動買いを駆動するターゲット広告及び即席オファーを可能にし、或いは代替で、小売店／店の顧客経験を向上する方法で、顧客に知的にサービスするために単に知識を提供する。
【００２４】
したがって、本発明の実施形態は、種々の情報を収集し合成して、他のシステムを通じて小売店に現在利用可能ではない知識を確立する。
【００２５】
状況に応じた報奨が、（問題の顧客が追加個人情報を開示する必要がなく）各個々の顧客に可能であり、次に、デジタル信号を用いて選択された店で広告されるか、又は電子通信を用いて顧客へ送信される。
【００２６】
提案の発明は、ビッグデータ及びデータ分析の主題に特に基づく。これは、店のロイヤルティカードの強力な代替を提供する。本発明が強力である理由は、本発明は顧客の好み及びトランザクションの頻度／散らばりの観点から、全てが主に匿名で、近付いてくる顧客を認識できるからである。これは、顧客の要求に合うよう、買い物を加速するよう、及び衝動買いを駆動するよう、店員が即席のターゲットオファーを作成することを可能にする。
【００２７】
本願明細書を通じて、用語「顧客」、「客」、及び「消費者」は同義である。「顧客」は、モバイル装置の「ユーザ」又は「所有者」でもある。同様に、用語「店舗」、「店」、「小売施設」、及び「小売店」は同義である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
単に例として、添付の図面を参照する。
【図１】本発明の実施形態で様々に用いられる主要ステップのフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態で用いられる基本システムアーキテクチャを示す。
【図３】図２のステップＳ１００を詳細に示すフローチャートである。
【図４】図２のステップＳ２００を詳細に示すフローチャートである。
【図５】図２のステップＳ３００を詳細に示すフローチャートである。
【図６】履歴機能５１を説明する機能ブロック図である。
【図７】匿名プロファイル機能５３を説明する機能ブロック図である。
【図８】ＭＡＣアドレス、ＭＡＣアドレスＩＤ、人格（Persona）、及び買い物経路の間の関係を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本発明の実施形態を、図面を参照して以下に説明する。
【００３０】
実施形態の１つの目的は、客の動きに基づき買い物習慣を推測し、客の無線装置を購入に繋げ、及び消費者と小売店の両者に報奨を提供する改良された消費者プロファイリングシステムを可能にすることを技術的に実現することである。この目的のために、開示のシステムは、装置データ及び店舗の小売トランザクション記録（現金及び非現金トランザクションの両者を含む）を用いるだけで、消費者アイデンティティが存在しない場合に、プロファイル開発を可能にする。この情報を収集して、（複数の）店舗は、名前を付けられた人でないかのように、個々の顧客として電話機所有者の買い物習慣の像を一緒にできる。したがって、顧客は「匿名で認識され」、彼／彼女のプライバシを順守する。
【００３１】
この情報をタイムスタンプと一緒に収集し、次に店舗の販売トランザクション記録と時間相関することは、装置に関連付けられた人の少なくとも確率的プロファイルを提供できる。つまり、特定のモバイル装置が特定の時間に店舗内の（キャッシュレジスタのような）所与のトランザクションポイントの近くで検出された場合、同じ時間の近くでそのトランザクションポイントで実行されるトランザクションは、そのモバイル装置の所有者により行われた可能性が高い。
【００３２】
（顧客による繰り返される訪問をカバーする）時間に渡り、確率的プロファイルが構築され、次第により信頼できるものになる。ここで、店舗は狭い範囲の商品及びサービスを有する小型／中型であること、及び、ユーザは店舗、例えばコーヒーショップ、衣料品専門店、ファーストフード小売店、等を頻繁に訪問することと仮定する。これらは、全て、請求項の中で「商業施設」と称されるものの例である。もっと大きな店舗の場合には、それらの施設を通して顧客を追跡する他の手段が、ユーザの確率的プロファイルの構築を可能にするのに十分に時間相関分析を精緻化するのを支援できる。追加で、他のソースから同じ装置の周囲で収集されたデータと上述のデータを照合することにより（この情報を共有することに関し制約がないと仮定する）、個々の顧客のより包括的なプロファイルが構築できる。
【００３３】
次に、記載の方法及び関連する装置は、各店で費やした時間と一緒に、受信した顧客のプロファイルに基づき、その個々のプロファイルに最適な助言、示唆及び／又はオファーを生成する。このメカニズムは、プロファイルを確立し／改訂し／精緻化し、及び将来の行動を予測し、調整した情報及び報奨を提供するために、（過去及び現在の）顧客の痕跡を考慮する。
【００３４】
本発明の少なくとも幾つかの実施形態における幾つかの仮定は次の通りである。
（ｉ）関心のある顧客のうちの十分な割合が、彼らが行くところどこにでも（スマートフォン又はタブレットのような）特定種類のモバイル装置を携帯する。
（ｉｉ）モバイル装置は、顧客が買い物している間中作動されるＷｉ−Ｆｉ（登録商標）機能（又は代替で後述する短距離無線能力）を有する。
（ｉｉｉ）モバイル装置は、ＭＡＣアドレスのような、通信のため及び無線ネットワークにモバイル装置の存在を通知するために用いられる独特な装置識別子を有する。
（ｉｖ）モバイル装置は、一人の顧客に十分に一身専属であり（つまり、関係ない人々の間で共有されない）、その動きはその顧客又は少なくとも関連する顧客の活動を表す。
（ｖ）店舗は、顧客のモバイル装置にアクセス可能な（Ｗｉ−Ｆｉネットワークのような）無線エリアネットワークを備える。
（ｖｉ）同じ地理的領域内の小売店は、顧客習慣に関する有用な情報を返され受信することを期待して、彼らの個々の無線エリアネットワークからクラウドサーバへデータを喜んで提供する。
【００３５】
本発明を理解する目的のためには、システムの商業的態様がどのように編成されるかは重要ではない。しかしながら、通常、クラウドサーバは店とは独立した第三機関により管理され、それにより、店主は公平且つ等しい条件で生成された情報へのアクセスについて合意する。本発明の実施形態は、多数の店及び他の小売販売店が同じ近辺に及び／又は共通の所有者を有する店又は販売店の近くに位置するショッピングモールの状況で特定の用途を見出しても良い。
【００３６】
記載される実施形態は、Ｗｉ−Ｆｉを装備しているスマートフォン又は他の個人向け通信装置のような消費者のモバイル装置が、消費者がショッピングセンターを通じて移動するとき、装置がアクセスポイントに接続されていない場合でも、該モバイル装置のＭＡＣアドレスにより店内のアクセスポイントにより識別され得る、という事実に依存する。最も基本的形式では、本発明は顧客アイデンティティに気付かず、購入を名前の付けられた顧客ではなく装置のＭＡＣアドレスにリンク付けするが、実施形態のうちの幾つかは、ＭＡＣアドレスを名前の付けられた顧客に関連付けることを可能にし、そうすることにより、購入された商品の種類がＭＡＣアドレスに関連付けられ、行われた購入がより正確なプロファイル更新のために用いられることを可能にする。
【００３７】
ＭＡＣアドレスが名前の付けられた顧客に明示的に関連付けられない場合でも、顧客の装置を識別することは、店内にいる装置の顧客の存在を暗黙のうちに検出する。したがって、知られている個人としての顧客の存在は、顧客のアイデンティティを知る必要を有しないで認識できる。これは、以後、顧客を「匿名で認識する」と表される。
【００３８】
したがって、第１の実施形態では、タイムスタンプ付き顧客位置記録（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ  ＭＡＣアドレス認識を用いて得られる）は、顧客と特定の小売購入／トランザクションとの間の確率的リンクを生成するために、店の小売トランザクション記録（これもタイムスタンプを付される）と時間において相関付けられる。時間渡り（望ましくは、数週間又は数ヶ月に亘る機関であり、同じ顧客の幾つかの買い物の外出をカバーする）、確率的顧客プロファイルを確立するために、リンクは時間に渡り統合され得る。
【００３９】
ここで、同じ又は関連する施設への複数の訪問は、顧客アイデンティティが存在しない場合でも（つまり、クレジットカード又は「上位層」からの他のアイデンティティ情報へのアクセスの必要がない）、購入をＭＡＣアドレスに関連付けるために、購入履歴に相関付けられる。このように、購入履歴は、プライバシ情報を開示することなく、ＭＡＣアドレス及び個々のターゲットユーザと匿名で関連付けることができる。
【００４０】
第２の実施形態では、顧客を識別し／認識するためにＭＡＣアドレスを用いる上述の原理は、小売トランザクションを開始する前に顧客及び彼らの好み若しくは反復購入を、後に匿名で認識することに拡張される。したがって、店員が衝動買いを刺激するための即興のターゲットオファー又は推奨を行うことが可能である。
【００４１】
装置の所有者に提供される報奨は、装置ＭＡＣアドレスにユニークにリンク付けされ、報奨が作用した場合、相応して更新される。１つの特定の例は、装置ＭＡＣアドレスにリンク付けされた割引券を装置所有者に提供することである。本実施形態は、対にされた／リンク付けされたＭＡＣアドレスに拡張できる。システムは、対／グループで見て回る装置を識別する。次に、これは、それらの「対」へ送信される、複数の装置のうちの１つの装置の所有者への贈り物の示唆のために、又は問題のグループが家族であると推測し、家族活動等のための割引券を提供するために、用いられ得る。
【００４２】
第３の実施形態は、統計的経路予測を可能にすることにより、又は言い換えると、店内等で１回検出されると、消費者が次に行きそうな場所を予測することにより、更に先に進む。この予測は、アクセスポイント（ＡＰ）が高密度に分布する場合又は所謂Ｗｉ−Ｆｉ接続に加えて近距離通信（Near−Field  Communication：ＮＦＣ）が用いられる場合、店内の買い物通路のレベルまでレベルを下げることができる。このような経路予測は、消費者の過去の行動に基づき買い物に利用可能な可能性のある時間も予測できる。これは、最良のオファー又は最も必要な商品を得るための最も速いルートに関する助言のような有用な助言を消費者に与えることを可能にする。
【００４３】
第４の実施形態は、前述の実施形態のうちの任意のものを、モバイル装置への消費者の明示的リンケージと組み合わせる。言い換えると、前述の実施形態におけるように消費者が匿名で認識されている代わりに、消費者は、彼らの個人情報がシステムに知られることについての許可を与え、したがって、（前述の実施形態とは対照的に）消費者のアイデンティティが知られる。これは、予測エンジンが、潜在的に、消費者の人口学的情報、彼らの好み若しくは趣味に関する情報、消費者の買い物リスト、彼らのパートナー若しくは友人の欲しい物リスト、インターネットに接続される彼らの高機能冷蔵庫、等へのアクセスを許可する。消費者が彼らの電子メールアドレス、電話番号、又はモバイル装置のＩＰアドレスのような連絡先の詳細の開示に合意することにより、個人向けオファーが装置へ直接送信できる。
【００４４】
本実施形態は、購入の実際の動作と装置ＭＡＣアドレスとの間の明示的関連を確立することにより、拡張できる。現実には、実際の購入は、例えば、ユーザのクレジットカード、銀行口座、又はロイヤルティプログラムにリンク付けされ得る。本例では、オファーは装置へ送信でき、装置の所有者はそのオファーを利用することを決定しても良い。本実施形態では、購入は「上位層」で行われるので、（今までＭＡＣアドレス及び位置に基づいていた）装置所有者プロファイルを更新するのに購入情報を使用するために、２者の間の明示的リンクが提供され、より信頼できる（及び曖昧さの少ない）該顧客のプロファイルを生成する。
【００４５】
第５の実施形態は、匿名の認識及びプロファイル収集処理に影響を与えるために、消費者にＭＡＣアドレスを選択させる。ＭＡＣスプーフィング又はアイデンティティマスキングは、よく知られており、装置アイデンティティの変更を可能にする。したがって、この状況では、消費者は、彼らが追跡されたくない場合、知られている技術を用いて（又は単にＷｉ−Ｆｉを全部オフにして）彼らのアイデンティティを隠蔽できる。
【００４６】
統計的プロファイルを生成する点で更に有用なことに、ユーザは（スマートフォン又は類似の装置で実行する専用ソフトウェアにより）、例えば、彼らがオファーを受信したくないこと、又は彼らがこの特定の買い物外出を彼らの買い物履歴に組み込みたくないこと（「プライベートブラウジング」と類似する）を示すために、所定のアドレスのセットから仮想アドレスを選択できる。
【００４７】
上述の実施形態は、以下の主要な特徴により可能である。
（ａ）１又は複数のブランドにわたる買い物履歴を組み込むために物理的地理を考慮するメカニズム
（ｂ）アイデンティティ情報が存在しない場合に、プロファイル生成を可能にするメカニズム（例えば、所与のＭＡＣアドレスを有する特定のＵＥの存在と、その店の小売トランザクション記録との間の時間相関）
（ｃ）消費者が次に向かう可能性の最も高い場所を識別するために物理的空間を通じて経路を追跡するメカニズム。
【００４８】
これらの主要な特徴は図１に纏められる。したがって、図３に詳細に示し後述するような、店舗内の及び店舗間の顧客の動きに基づき顧客の買い物行動を推測する主要ステップＳ１００、図４に詳細に示すような、プロファイルを生成するために顧客装置を彼らの購入にリンク付けする任意の更なる主要ステップ、及び図５に詳細に示すような、顧客の将来の行動を予測する更なる任意の主要ステップＳ３００がある。
【００４９】
図２は、本発明の実施形態におけるシステムアーキテクチャを示す。システムコンポーネントの幾つかのより詳細な動作は、図３〜５を参照して説明される。
【００５０】
店舗１０、１２、１４は、それぞれ無線通信（例えばＷｉ−Ｆｉ）のためにアクセスポイント２０、２２、２４を備えられる。簡単のため、１つのＡＰが各店に示されるが、実際には、特にもっと広い店舗では、幾つかのＡＰが店中に戦略的に位置付けられて、モバイル装置がそれらが動き回るとき追跡されるようにしても良い。モバイル装置のユーザ１００は、買い物外出中であり、店１０、１２、１４の周囲及びそれらの間を移動する。ＡＰは、インターネット上のどこにでも（したがって、「クラウドの中に」）設置でき、以後クラウドサーバと表されるサーバ３０に（例えば、広帯域インターネットにより）接続される。
【００５１】
ＡＰ２０、２２、２４は、ユーザのモバイル装置との可能な接続を交渉し、プロセス中に識別情報、つまりＭＡＣアドレス（図２のＭＡＣ＃）を集める。この情報は、ＡＰ位置（Ｌｏｃ）及びタイムスタンプ（Ｔｉｍｅ）と一緒に、クラウドサーバ３０に渡される。クラウドサーバ３０は、この情報をタイムスタンプ付き位置レポートのリスト４０として格納する。クラウドサーバ３０は、種々の機能モジュールを有するソフトウェア５０を実行する。位置レポートのセット４０（他の外部ソースも）は、４つのコンテキスト生成機能、つまり履歴５１、マップ５２、匿名プロファイル生成部５３、及び予測エンジン５４により周期的に問い合わせられる。結果として、通知機能５５から送信される１又は複数の通知を生成する。
【００５２】
上述の処理は、図３に詳細に示される。図３は、図１の上述の主要ステップＳ１００を示す。
【００５３】
第１のステップＳ１０２で、店のＡＰは範囲内の装置をスキャンする。Ｓ１０４で、モバイル装置を持ち運んでいる消費者は店に入り、ＡＰがそれを検出する。Ｓ１０６で、ＡＰは（ＭＡＣアドレスのような）装置ＩＤ、ＡＰ自体の位置、及び現在時刻のレポートをクラウドサーバ３０へ送信する。ＡＰは、現在検出できる各装置についてのレポートを周期的に送信し続ける。このようなレポートは、「位置レポート」として以下で言及される。
【００５４】
Ｓ１０８で、消費者が店舗を通じて（又は同じクラウドサーバに接続された店舗と他の店舗との間を）移動するとき、更なるＡＰレポートが生成される。通常、他の消費者も存在し、他の消費者について同様にレポートが生成される。Ｓ１１０で、クラウドサーバは、レポートのセット４０を形成するためにレポートを集める。これらの集められたレポートは、以下に説明するように、主要特徴Ｓ２００を可能にするために用いることができる。最低でも、同じ装置ＩＤを共有する集められたレポートは、Ｓ１１２で消費者のプロファイルを構築するために用いられる。
【００５５】
消費者プロファイルは、上述の主要特徴Ｓ２００におけるように、消費者の購入にリンク付けされる場合、より有用である。
【００５６】
したがって、図４に示すように、図４のステップＳ１１０からの処理は、望ましくは、図５のステップＳ２０２に続く。Ｓ２０２で消費者（装置所有者）は購入を行い、Ｓ２０４でこれがクラウドサーバ３０に報告される。このようなレポートは、「トランザクションレポート」として以下で言及される。例えば、店の各販売点（point−of−sale：ＰＯＳ）端末は、購入が行われる度にトランザクションレポートを生成するよう配置されても良く、店の会計システム（図示しない）は、このようなレポートをクラウドサーバへ転送するよう構成されても良い。
【００５７】
次に、Ｓ２０６で、クラウドサーバ３０は、位置レポートをトランザクションレポートと照合する。上述のように、特定のモバイル装置が特定の時間に店舗内の所与のＰＯＳ端末の近くで検出された場合、同じ時間の近くでその端末で実行されるトランザクションは、そのモバイル装置の所有者により行われた可能性が高い。ここで、位置レポートをトランザクションレポートと照合するときに許容される時間差は、店舗の種類及び検出された装置の数に依存し得る。同じＡＰが一度に複数の装置を検出し得る繁忙な店舗では、一致を決定するために、タイムスタンプのより密接な類似性が要求され得る。レポートがこのように一致するときは常に、装置に（及びしたがって黙示的に消費者に）関連付けられたプロファイルは、相応して更新される。
【００５８】
ステップＳ２０８で、クラウドサーバ３０は、プロファイルに基づくオファーを提案する。例えば、クラウドサーバは、特定種類の付属品又は消耗品（バッテリ、プリンタカートリッジ、等）が市販されている特定種類の製品を装置所有者が買ったばかりであることを推測しても良い。この場合には、「オファー」は、付属品又は消耗品が見付かる現在の店舗内（又は別の店舗内）の場所へ消費者を向けさせ得る。
【００５９】
代替で、ステップＳ２０８は、店のコンピュータにより行われても良い。つまり、クラウドサーバは、相関されたレポートの情報を店に供給しても良い。次に、店は、もしあれば、どんな動作を行うかを決定する。いずれの場合にも、望ましくは、クラウドサーバからの任意のオファーは、装置への直接オファーではなく、再検討のための店への推奨を有する。したがって、Ｓ２１０で、店は（ソフトウェアを用いて又は手動の管理下で）オファーを承認し、それを所有者に通知する。この通知は、装置の最新の知られている位置の近くのディスプレイを起動することにより、及び（少なくともモバイル装置との消費者の明示的リンケージを有する実施形態では）電子メール又はテキストメッセージのようなメッセージをＷｉ−Ｆｉを介してモバイル装置へ送信することにより、上述のような種々の方法で行うことができる。
【００６０】
Ｓ２１０に追加で又はその代わりに、第３の主要特徴Ｓ３００は、図５に関して後述するように、このときに呼び出されても良い。
【００６１】
Ｓ２１２で、装置所有者は、オファーを受信し、それに関心があるか否かを決定する。関心がある場合（Ｓ２１２、「Ｙ」）、処理はＳ２０２に戻り、装置所有者は、推奨された購入を行い、これは、上述と同じ方法でプロファイルに追加される。
【００６２】
しかしながら、所有者がオファーを拒否した場合（Ｓ１２１、「Ｎ」）、処理は終了する。消費者のモバイル装置への明示的リンケージを有する一実施形態では、モバイル装置でメッセージに応答することにより、所有者がオファーを明示的に断るステップを有し得る。
【００６３】
図６を参照する。図６は主要特徴Ｓ３００を更に説明する。Ｓ３００に従って、モバイル装置の将来の経路が予測される。
【００６４】
ステップＳ３０２で、予測エンジン５４は、図３のＳ１１２で生成された又は図４のＳ２０６で更新されたプロファイルから、ユーザの意図（歩き回る、見て回る、買い物する、買う）及び可能性のある次の目的地（どの店か）に関する予測ステートメントを生成する。Ｓ３０４で、通知機能５５は、予測エンジン５４の所見に関する目的店舗を通知する。
【００６５】
例えば、予測エンジン５４は、顧客が次に特定の店を通り過ぎることを判定し、通知機能５５により、潜在的な顧客／購入者が向かっていることを問題の店に通知しても良い。ステップＳ３０６で、店は、店が選択した任意の方法で、例えば顧客を店に惹き付ける特別オファーを準備することにより、反応しても良い。
【００６６】
代替で、予測エンジン５４は、顧客の装置が既に識別されている現在の店舗内の行動を生成するために用いられても良い。これは、例えば、店舗が、顧客により次に訪問されると予測される通路で見付かる製品を、広告又はオファーの対象とできるようにするために用いられる。
【００６７】
いずれの場合にも、オファーが行われた場合、フローは次に図４のＳ２１２に戻り、消費者は提供されたオファーを利用するか否かを決定する。
【００６８】
システムのコンポーネント部分は、以下により詳細に記載される。
【００６９】
ユーザ１００のモバイル装置：Ｗｉ−Ｆｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の可能な装置であり、ユニークなＭＡＣアドレスを有する。装置により用いられる特定の無線技術は、（全ての現在の技術を有する場合のような）ＭＡＣアドレス又は等価なものが装置を識別するために用いられる限り、重要ではない。通常、ＭＡＣアドレスは４８又は６４ビット長であり、製造時に決定され、装置製造者に固有の第１の部分と、装置をユニークに識別する第２の部分とを有する。
【００７０】
第５の実施形態では、ＭＡＣアドレスは、（上述のように）ＭＡＣアドレスに伴う適切な意味を有するマスクを用いて変更できる。装置は、装置の所有者を対象としたメッセージを受信可能であり、ユーザがサービスを購入する、好みを設定する、等ようなオプションを手動で変更するために使用できるソフトウェアを実行することも可能であっても良い。
【００７１】
店１０、１２、１４：ショッピングセンタ又はモールのような全体的なショッピングエリアに店を包含する一方で、概念は、カフェ及びレストラン、映画館及び劇場、図書館及び他の公共サービス建物、商店街に渡る販促チーム、駐車及び安全管理、等のような任意の商業施設又は消費者機能も含み得る。
【００７２】
アクセスポイント２０、２２、２４：ＡＰのシステムは、クラウドサーバに接続され、ＭＡＣアドレスに関する情報を自身のカバレッジエリア内で前述の位置レポートの形式で回覧させる。上述の第５の実施形態では、システムは、特定の「特別」ＭＡＣアドレスの意味を認識するよう訓練される。
【００７３】
−「この特定の買い物外出について私を追跡しないで」（プライベートウェブブラウジングと同様）
−「高優先度商品についての最良オファーを私に助言して」（買い物リストから又は消費者の家へのリンクを通じて得られる、詳細は上述された）
−「今すぐテキスト／デジタル信号を用いてではなく、後の時点で電子メールにより私にオファーを送信して」
−値Ｘの幾つかの選択肢を有し、「最大でＸまで価格付けされた商品のオファーだけを私に送信して」
等である。
【００７４】
この情報交換は、代替で又は追加で、ＭＡＣではなく、より上位のレイヤ／アプリケーションレベルシグナリングを用いて行われ得る。つまり、顧客は、彼のスマートデバイスでアプリケーションを実行して、上述の列挙される選択肢のうちの１又は複数を指示するコマンドを彼又は彼女が送信できるようにしても良い。
【００７５】
クラウドサーバ３０：クラウドサーバは、ショッピングエリア内のアクセスポイントにより検出される個々のＭＡＣアドレスに関するデータをアップロードするインタフェースを提供する。データを提供するアクセスポイントは、特定のショッピングエリアに関連付けられるとき、クラウドに登録される。クラウドサーバは、所与のショッピングエリアに関連付けられたデータを抽出するために、革新（innovation）空間（図２を参照）内のエントリのためのクエリインタフェースを提供する。クラウドサーバは、必要なコンポーネントであるが、いずれの店舗の制御下にある必要はない。通常、クラウドサーバはウェブホスティングサービスにより提供され得る。
【００７６】
更なる説明は、図６〜８を参照することにより、クラウドサーバ３０の種々の機能的モジュールにより与えられる。
【００７７】
履歴機能５１：図６を参照する。この機能は、顧客のＭＡＣアドレスに基づき顧客により取られた買い物経路を計算し、各ＭＡＣアドレスに対して履歴を維持する。履歴機能５１は、ＭＡＣアドレス４１、店レイアウト４４、及びタイムスタンプ４３を考慮する。履歴機能５１は、マップ機能５２から、店内のユーザの位置（平面図の中の位置）を得る。履歴機能５１は、ＭＡＣアドレスが店のレイアウト４４の中の特定の位置（店、部門）に結びつけられたままである時間を計算する。つまり、同じ位置を及び装置ＩＤを有する位置レポートのシーケンスをＡＰから受信することにより、履歴機能は、ＡＰの位置で費やされた時間を、シーケンスの中の最初の記録と最後の記録との間の差分として計算できる。
【００７８】
履歴は、アイデンティティが存在しない場合に維持され（装置データのみが使用される）、次に買い物経路４５として保存される。買い物経路４５の一例として、ＭＡＣアドレス０１−２３−４５−６７−８９−ＡＢを有する装置の保持者である人物Ｘがショッピングモール内にいる間に、常にルートＡを辿ると仮定する。
【００７９】
買い物経路Ａ：入口→店Ａ１［＜３分］→店Ａ２［５分］→店Ａ３［４５分］→出口
ここで、「Ａ１」、「Ａ２」、等は、単に、特定の店のラベルである（クラウドサーバ内の任意の適切な表現形式により置換され得る）。例えば、店Ａ１は衣料小売店であり、店Ａ２は洋菓子屋であり、店Ａ３はコーヒーショップである。
【００８０】
さらに、買い物経路Ａ内の各位置は、タイムスタンプを付される。したがって、角形括弧内の数字により示すように、人物Ｘが各店で過ごした時間量（又は期間）を集めることも可能である。これらの経路パターンは、後述するように人格（personas）を生成するために匿名プロファイル機能により用いられる。
【００８１】
マップ機能５２：再び図６を参照すると、所与の環境内のＭＡＣアドレス４１のマッピングは、予測エンジン５４への不可欠な入力である。マップ機能５２が効率的に動作するために、アクセスポイントは、個々のＭＡＣアドレスの位置を正確に特定するために、戦略的場所に位置付けられる必要がある。マップ機能５２は、信号強度三角測量法のような種々の技術を用いて、あるアクセスポイントから他のアクセスポイントへとＭＡＣアドレスを追跡する。この情報は、任意の所与の時点でのＭＡＣアドレスの位置をマッピングするために、店のレイアウト４４と融和される。店のレイアウト４４は、環境に依存して、単一の店の見取り図、ショッピングコンプレックス又はモール全体の平面図、又は目抜き通りの地図を有しても良い。時間に対するＭＡＣアドレスの位置分布は、上述の買い物経路４５を生成するために、マップ機能がＭＡＣアドレスの動きをマッピングすることを可能にする。この情報は、図中に示されるように、匿名プロファイル機能５３に渡され得る。
【００８２】
匿名プロファイル機能５３：図７を参照すると、この機能は、アイデンティティが存在しない場合に（装置データが用いられる必要があるだけである）プロファイルを生成する。ここで示されるように、各ＡＰレポート（位置レポート）は、検出されたＭＡＣアドレス４１、ＡＰ位置４２、及びタイムスタンプ４３を有する。したがって、匿名プロファイル機能５３は、個々のプロファイルのコンテキストを生成するために、買い物経路、ＡＰ位置、及びタイムスタンプを考慮に入れる。ここで、「コンテキスト」は、ユーザにより行われる活動の種類を表し、例えば、同一ユーザの週末の食料品店と平日の昼休みとの間の差分である。（助言又はオファーのような）異なる動作は、これらの異なるこんてに適切である。例えば、顧客は、彼らがより多くの時間が利用できるとき、新しい商品の特別オファーに対してより受容的であり得る。したがって、コンテキストは、顧客の全体的プロファイルにだけでなく彼又は彼女の所与の時間の活動にも適切な、個々の顧客に対するオファーを生成するのに助けとなる。
【００８３】
さらに、望ましくは、匿名プロファイル機能５３は、消費者を１又は複数の定められた「人格」のセット４８に分類するために、履歴機能５１からの買い物経路を用いる。定められた「人格」のセット４８は、図７に示すように予測エンジン機能５４により用いられる。また、プロファイリング機能は、他の現地（locale）又はインターネットショッピングからの買い物パターンについてのデータを組み込んでも良い。使用されるべきインターネットショッピングデータでは、上述の実施形態のうちの１つで説明したように、レイヤ間情報交換が必要である。
【００８４】
更に説明するために、先に言及された「プロファイル」は、１つの特定の消費者（装置所有者）に固有であり、「人格」は、通常、予測又は分析目的で一緒にグループ化され得る消費者のクラスを表す。人格は、例えば、以下を有しても良い。
【００８５】
−買い物中毒者
−コーヒー愛好家
−社交家
−余暇の客
−疲れた母親
等である。１つより多い人格が同じ消費者に関連付けられても良い。このような人格の割り当ては、クラウドサーバが有用な示唆を生成するのを更に支援できる。
【００８６】
図８は、ＭＡＣアドレス４１のＭＡＣアドレスＩＤ４９に対する関係、及びＭＡＣアドレスＩＤの買い物経路４５に対する関係を説明する。
【００８７】
単純に、ＭＡＣアドレスＩＤは、通常４８又は６４ビット長である実際のＭＡＣアドレスの短縮である。２者の間には対応テーブルが存在し、図８の上部に示すようにクラウドサーバ内に保持される。
【００８８】
前述のように履歴機能５１により生成された買い物経路４５は、それぞれＭＡＣアドレスＩＤでラベル付けされ、次に１又は複数の人格にマッピングされる。例えば、クラウドサーバは、ＭＡＣアドレスＩＤ  ＭＡＣ００４を保持する装置のユーザが、ショッピングモール内に居る間に常に買い物経路Ａを辿り、一方、ＭＡＣ００１は共にコーヒー愛好家１０１のプロファイルに一致する買い物経路Ａ及びＤを辿ることを発見しても良い。したがって、これらのＭＡＣアドレスに対応する所有者はコーヒー愛好家であり、買い物にあまり関心がないことが推測できる。このように、買い物経路は、プロファイルを更新し及び精緻化するため、及びユーザの次の動きを予測するための両方に用いることができる。人格は、個々の消費者に適切なオファーを向けるのを支援する（全ての個人にユニークなオファーを考案することは非現実的であることに留意する）。人格は厳格な固定した分類である必要はなく、順応性があっても良い。例えば、図８の買い物経路Ｄは１より多い人格に対応するので、コンテキストは、人格同士を区別するために用いられても良い。例えば、２つの人格「コーヒー愛好家」及び「社交家」が割り当てられる顧客は、午前半ばの休憩のコンテキストにあると認識されても良い。この場合には、人格「コーヒー愛好家」がより適切である。或いは、よりのんびりした週末の買い物外出のコンテキストにあると認識されても良い。この場合、「社交家」がより適切である。
【００８９】
図８の下部は、以下の、種々の買い物経路又は経路パターン、及びそれらの人格との関係を示す。
【００９０】
経路パターンＡ：入口→店Ａ１［＜３分］→店Ａ２［５分］→店Ａ３［４５分］→出口
ここで、店Ａ１は衣料小売店であり、店Ａ２は洋菓子屋であり、店Ａ３はコーヒーショップである。さらに、買い物経路Ａ内の各位置は、タイムスタンプを付される。したがって、人物Ｘが各店で過ごした時間量（又は期間）を導出することも可能である。
【００９１】
買い物経路Ｂ：入口→店Ｂ１［１０分］→店Ｂ２［４５分］→店Ｂ３［６０分］→店Ｂ４［３０分］→出口
店Ｂ１はアクセサリ店であり、店Ｂ２は靴屋であり、店Ｂ３は衣料品小売店であり、店Ｂ４はホームウェア店である。
【００９２】
買い物経路内の各位置はタイムスタンプを付されるので、ＭＡＣアドレスが個々の店に留まる期間は、プロファイルの特性として計算できる。集積された情報は、個々のプロファイルを構築すること、及び該プロファイルを人格として分類することを助ける。時間及び装置の位置に関して収集されたデータ、並びに位置、動き等の履歴プロファイルを構築するためのＭＡＣアドレスの使用は、匿名プロファイル機能５３が、装置所有者を、適合されたオファーが準備できる人格のうちの１つとして分類することを可能にする。
【００９３】
予測エンジン５４：再び図７を参照すると、予測エンジンは、有望な経路予測を生成するために、匿名プロファイル機能５３により生成された任意のコンテキスト及び／又は人格と一緒に、（ＭＡＣアドレスにリンク付けされた、顧客の過去の購入に基づく）顧客の統計的買い物プロファイルに依存する。予測は、買い物に利用可能な可能性のある時間、必要な可能性のある商品、等に関して行われる。予測が実際の購入により更新される場合、上述のようなレイヤ間情報交換が予想される。
【００９４】
通知機能５５：通知機能は、装置のビジネス機能を実施する。通知機能は、小売店、市場分析者、及び現在ショッピングエリアにいる人々の潜在的な買い物習慣に関するリアルタイム情報に関心のある他の団体の使用たのめの公表／購読インタフェースを提供する。通知機能は、クエリ機能を提供して、システムにより識別される標準的な人格の非リアルタイム分析も可能にする。望ましくは、通知機能は、通知の主題である店舗のコンピュータシステムに接続され、生成される示唆の（人間の介入を有する又は有しない）再検討を可能にする。
【００９５】
したがって、纏めると、本発明の実施形態は、客の動きに基づく買い物習慣の推測、客の無線装置を購入にリンク付けすることを可能にし、並びに、消費者び小売店の両者に報奨を提供する拡張された消費者プロファイリングシステムを可能にする。
【００９６】
この目的のために、開示のシステムは、装置データ及び店舗の小売トランザクション記録（現金及び非現金トランザクションの両者を含む）を用いるだけで、消費者アイデンティティが存在しない場合に、プロファイル開発を可能にする。この情報を収集して、（複数の）店舗は、名前を付けられた人でないかのように、個々の顧客として電話機所有者の買い物習慣の像を一緒にできる。この情報をタイムスタンプと一緒に収集し、次に店舗の販売トランザクション記録と時間相関することは、装置に関連付けられた人の少なくとも確率的プロファイルを提供できる。（顧客による繰り返される訪問をカバーする）時間に渡り、確率的プロファイルが構築され、次第により信頼できるものになる。ここで、店は少ない範囲の商品及びサービスを有する小型／中型であり、ユーザは頻繁に店を訪問すると仮定する。例えば、コーヒーショップ、衣料品専門店、ファーストフード店、等である。もっと大きな店舗の場合には、それらの施設を通して顧客を追跡する他の手段が、ユーザの確率的プロファイルの構築を可能にするのに十分に時間相関分析を精緻化するのを支援できる。プロファイルは、ユーザの現在の活動を反映するコンテキストにより、及び１又は複数の人格に顧客を割り当てることにより、補強できる。追加で、他のソースから同じ装置の周囲で収集されたデータと上述のデータを照合することにより（この情報を共有することに関し制約がないと仮定する）、個々の顧客のより包括的なプロファイルが構築できる。
【００９７】
方法及び関連する装置は、各店で費やした時間と一緒に、受信した顧客のプロファイルに基づき、その個々のプロファイルに最適なオファーを示唆する。このメカニズムは、プロファイルを確立し／改訂し／精緻化し、及び将来の行動を予測し、調整した報奨を提供するために、（過去及び現在の）顧客の痕跡を考慮する。主な実施形態は、携帯電話機のアクティブなＷｉ−Ｆｉ受信機又は他の個人向け通信装置が、消費者がショッピングセンターを通じて移動するとき、装置がアクセスポイントに接続しない場合でも、装置のＭＡＣアドレスにより店内のアクセスポイントにより識別され得る、という事実に依存する。
【００９８】
一形式では、本発明は、顧客を匿名にし、したがってプライバシ問題を最小限にする。つまり、本発明は、名前の付けられた顧客にではなく装置のＭＡＣアドレスに購入をリンク付けすることにより、顧客アイデンティティに気付かない。他方で、一部の実施形態は、ＭＡＣアドレスを名前の付けられた顧客に関連付けることを可能にする。そうすることにより、購入された商品の種類がＭＡＣアドレスに関連付けられ、より正確なプロファイル更新のために行われた購入を用いることを可能にする。
【００９９】
上述の実施形態のうちの任意のものは任意に組み合わせられても良い。本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【０１００】
以上ではＷｉ−Ｆｉを装備された顧客装置が参照されたが、本発明はＷｉ−Ｆｉの使用に限定されない。装置がＭＡＣアドレス（又は等価なもの）の使用により自身を識別する任意の短距離無線通信技術が、本発明と共に使用するのに適するだろう。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＩＥＥＥ８０２．１５）は一例である。ＮＦＣ（Near−Field  Communication）が用いられても良い。
【０１０１】
本発明が提供される場所の種類は、店に限定されず、カフェ、バー、レストラン、ファーストフード店、映画館、劇場、美術館、等を含む任意の種類の商業施設又は小売店を含む。本発明は、全ての顧客からのトランザクションが結合される頻度が比較的低い小型及び中型小売施設での使用のために理想的である。これは、所与のトランザクションと顧客のモバイル装置により識別される特定の顧客との間で、特定の信頼を有する確率的リンクを生成することを可能にする。しかしながら、本発明は、十分に精細な位置情報が与えられる場合、限られた数の顧客しか同時にトランザクションポイント（キャッシュレジスタ、ＰＯＳ端末）の近辺に存在しないので、大型店舗／建物にも適用されても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
発明の実施形態は、顧客が慎重に扱うべき個人情報を暴露することなく、顧客をプロファイルリングすることを可能にし、衝動買いを刺激するために情報、推奨、及び即席ターゲットオファーを提供することにより、店舗が顧客の買い物を実現することを可能にする。
【符号の説明】
【０１０３】
１０、１２、１４  店
３０  クラウドサーバ
４１  ＭＡＣアドレス
４２  ＡＰ位置
４３  タイムスタンプ
４４  店レイアウト
４５  買い物経路
４８  人格
５０  サーバソフトウェア
５１  履歴機能
５２  マップ機能
５３  匿名プロファイル機能
５４  予測エンジン
５５  通知
【図１】
2015210817.tif 000003
【図２】
2015210817.tif 000004
【図３】
2015210817.tif 000005
【図４】
2015210817.tif 000006
【図５】
2015210817.tif 000007
【図６】
2015210817.tif 000008
【図７】
2015210817.tif 000009
【図８】
2015210817.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成27年3月30日(2015.3.30)
【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】
１又は複数の小売店を含む商業施設の顧客をプロファイリングする方法であって、各商業施設は顧客のモバイル装置のためのアクセスポイントと、トランザクションを行うために顧客のためのトランザクションポイントと、を有し、前記方法は、
前記アクセスポイントにおいて、前記モバイル装置を検出し、タイムスタンプ付き位置レポートを生成するステップと、
前記トランザクションポイントにおいて、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを生成するステップと、
を有し、
前記モバイル装置の前記タイムスタンプ付き位置レポートを前記商業施設におけるトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートと時間において相関し、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、
前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき、確率的顧客プロファイルを構築する、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
モバイル装置は、該モバイル装置により送信される識別情報に基づき互いに区別される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記識別情報はＭＡＣアドレスである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記確率的顧客プロファイルから、前記顧客を狙った個人向けオファーを生成するステップ、
を更に有する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記顧客のコンテキストを導出するステップであって、前記個人向けオファーを生成するときに前記コンテキストを考慮に入れる、ステップ、
を更に有する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記確率的顧客プロファイルに基づき少なくとも１つの人格に前記顧客を分類するステップであって、前記個人向けオファーを生成するときに前記人格を用いる、ステップ、
を更に有する請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記モバイル装置の最近のタイムスタンプ付き記録に記録された位置の近くに位置するディスプレイ手段に前記オファーを表示するステップ、
を更に有する請求項４、５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記顧客のアイデンティティ及び／又は詳細な連絡先に前記確率的顧客プロファイルをリンク付けするステップ、
を更に有する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記顧客の前記モバイル装置に前記オファーを送信するステップ、
を更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記確率的顧客プロファイルに基づき前記顧客の将来の位置を予測するステップと、
該位置にある前記商業施設に通知するステップと、
を更に有する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記確率的顧客プロファイルに基づき、前記将来の位置において前記顧客が過ごす可能性のある時間を予測するステップ、
を更に有する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
顧客プロファイリングシステムであって、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、サーバとを有し、
前記アクセスポイントは、前記モバイル装置を検出し及び前記サーバにタイムスタンプ付き位置レポートを提供するよう配置され、
前記トランザクションポイントは、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを提供するよう配置され、
前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、
システム。
【請求項１３】
顧客プロファイリングシステムで使用されるサーバであって、前記システムは、前記サーバに加えて、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、を有し、
前記サーバは、前記アクセスポイントから前記モバイル装置のタイムスタンプ付き位置レポートを受信するよう配置され、
前記サーバは、前記トランザクションポイントから、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを受信するよう配置され、
前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、
サーバ。
【請求項１４】
コンピュータのプロセッサにより実行されると、請求項１３に記載のサーバを提供するソフトウェア。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
纏めると、以下の効率の悪さが従来技術において特定される。
−消費者が、このようなプロファイリングの買う／買わないを容易に選択できない
−消費者に関する情報の限られたセット、プロファイルの実用性を制限する
−消費者に利益を提供できるために必要な技術的方法の欠如
−異なる小売店間又は単一の小売チェーンの小売店間での連携の欠如
−消費者は、小売トランザクションがほとんど完了するまで、識別又は認識されない。
ＵＳ２０１４／１０８１４９Ａ１は、各独立請求項のプリアンブルに従う方法、システム、及びサーバを開示する。一実施形態では、顧客は、自身を識別し及び購入履歴を含むプロファイルの部分として個人の詳細を提供するために登録処理を実行する。別の実施形態では、顧客が登録処理を実行することなく、店を通じた顧客の動きは、可能性のあるマーケティング情報を生成するために追跡される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の第１の態様によると、１又は複数の小売店を含む商業施設の顧客をプロファイリングする方法であって、各商業施設は顧客のモバイル装置のためのアクセスポイントと、トランザクションを行うために顧客のためのトランザクションポイントと、を有し、前記方法は、前記アクセスポイントにおいて、前記モバイル装置を検出し、タイムスタンプ付き位置レポートを生成するステップと、前記トランザクションポイントにおいて、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを生成するステップと、を有し、前記モバイル装置の前記タイムスタンプ付き位置レポートを前記商業施設における前記タイムスタンプ付きトランザクションレポートと時間において相関し、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき、確率的顧客プロファイルを構築する、ことを特徴とする方法が提供される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
一実施形態では、前記方法は、前記モバイル装置の最近のタイムスタンプ付き記録に記録された位置の近くに位置するディスプレイ手段に前記オファーを表示するステップ、を更に有する。このように、装置ＩＰアドレスのような、顧客の詳細な連絡先の知識を有する必要がない。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
本発明の第２の態様によると、顧客プロファイリングシステムであって、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、サーバとを有し、前記アクセスポイントは、前記モバイル装置を検出し及び前記サーバにタイムスタンプ付き位置レポートを提供するよう配置され、前記トランザクションポイントは、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きレポートを提供するよう配置され、前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、システムが提供される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
本発明の第３の態様によると、顧客プロファイリングシステムで使用されるサーバであって、前記システムは、前記サーバに加えて、顧客のモバイル装置と、少なくとも１つの商業施設のアクセスポイントと、少なくとも１つの商業施設のトランザクションポイントと、を有し、前記サーバは、前記アクセスポイントから前記モバイル装置のタイムスタンプ付き位置レポートを受信するよう配置され、前記サーバは、前記トランザクションポイントから、顧客により行われたトランザクションのタイムスタンプ付きトランザクションレポートを受信するよう配置され、前記サーバは、前記モバイル装置の前記位置レポートを前記トランザクションレポートと時間において相関させて、特定の顧客と特定のトランザクションとの間の確率的リンクを生成し、及び前記顧客の識別情報を有しないで、前記確率的リンクに基づき確率的顧客プロファイルを生成するよう配置される、サーバが提供される。