(57)【要約】  １つまたは複数のマーケティングとの消費者の相互作用、およびこれらの相互作用の結果を分析して、マーケティングリソース割当ての意思決定の真の影響を表す、クロスメディアまたはクロスチャネルの帰属モデルを生成するソフトウェアファシリティが提供される。ファシリティは、複数のソースからマーケティングキャンペーンとの消費者の相互作用、およびそれらの相互作用のあらゆる結果を表す情報を収集する。ファシリティは情報を集約して、異なるマーケティングキャンペーンおよびマーケティングチャネルに関する消費者行動を評価または決定する。ファシリティは、チャネルの粒度の変化する深さまたはレベルにより情報を分析して、マーケティングキャンペーンの実績または有効性における、各チャネルまたはサブチャネルに割り当てられたリソースの真の影響を代表するモデルを生成する。【選択図】図１【特許請求の範囲】
【請求項１】
マーケティングキャンペーンのための複数のマーケティングチャネルへのリソースの割り当てを分析するために、メモリおよびプロセッサを有するコンピュータシステムによって実行される方法であって、
マーケティングメッセージをマーケティングキャンペーンに関連した複数のマーケティングチャネルを介して表すことを含む、前記マーケティングキャンペーンとの複数のユーザの相互作用を特徴付ける、ユーザ相互作用データを収集することであって、前記マーケティングキャンペーンは関連した営業成果を有する、収集することと、
前記複数のユーザの前記マーケティングキャンペーンとの前記相互作用の結果を表す、ユーザ結果のデータを収集することと、
前記複数のユーザの前記マーケティングキャンペーンとの前記相互作用の前記結果を数量化することと、
前記数量化した結果を、前記マーケティングキャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルに帰属すると考えることと、
前記マーケティングキャンペーンに関連した各チャネルに対して、前記チャネルに現在割り当てられているマーケティングリソースの量を決定することと、
各チャネルに割り当てられたマーケティングリソースの前記決定された量、および前記数量化された結果の前記帰属に基づいて、前記営業成果における前記マーケティングキャンペーンに関連した各チャネルに対する上昇要因を含むモデルを生成することと、
前記営業成果において前記マーケティングキャンペーンに関連した各チャネルに対する、以前に見積もられた上昇要因の少なくとも一部に基づいて、前記営業成果における前記マーケティングキャンペーンに関連した各チャネルに対する前記上昇要因を更新することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記ユーザ相互作用のデータは、第１の複数の固有のデータソースから収集される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の複数の固有のデータソースは、少なくとも１つの広告ネットワークおよび少なくとも１つの発行元ウェブサイトを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザ結果のデータは、第２の複数の固有のデータソースから収集される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の複数の固有のデータソースは、少なくとも１つのデータアグリゲータおよび少なくとも１つのオンライン小売業者を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記発生されたモデルに基づいて、マーケティングリソースの現在の割当てを調整することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記マーケティングキャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルは、電子メールチャネル、検索チャネル、ビデオチャネル、およびウェブサイトチャネルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記マーケティングキャンペーンは、クロスメディア・マーケティング・キャンペーンである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
メモリおよびプロセッサを有するコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数のソースからクロスチャネル・マーケティング・キャンペーンとの相互作用を特徴付ける相互作用データを収集するように構成された構成要素と、
複数のソースから前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンとの前記相互作用の結果を表す、結果データを収集するように構成された構成要素と、
前記表された結果を前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した複数のマーケティングチャネルに帰属すると考えるように構成された構成要素と、
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した各チャネルに対して、上昇要因を生成するように構成された構成要素と、を含み、
前記構成要素の少なくとも１つは、前記コンピュータシステムによる実行のために、メモリに記憶されたコンピュータで実行可能な命令を含む、コンピュータシステム。
【請求項１０】
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した各チャネルに対して発生された前記上昇要因を、前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した各チャネルに対して以前に記憶された上昇要因に更新するように構成された構成要素をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルは、電子メールチャネル、検索チャネル、ビデオチャネル、およびウェブサイトチャネルを含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
相互作用データおよび結果データは異なるソースから収集される、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記発生された上昇要因に基づいて、マーケティングリソースの現在の割当てを調整するように構成された構成要素をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
相互作用データはケーブルテレビプロバイダから収集され、結果データはオンライン小売業者から収集される、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
第１のソースから商品に関連した広告キャンペーンとのユーザ相互作用を表すデータを収集することと、
第２のソースから商品に関連したユーザ行為を表すデータを収集することと、
前記収集されたデータを集約することと、
前記商品に関連した前記ユーザ行為のそれぞれの少なくとも一部を、前記広告キャンペーンに関連した複数のチャネルの少なくとも１つに帰属すると考えることと、
前記集約されたデータおよび前記ユーザ行為の前記複数のチャネルへの前記帰属の少なくとも一部に基づいて、前記複数の広告チャネルのそれぞれに関する前記広告キャンペーンの実績を評価することと、
前記広告キャンペーンの前記評価された実績に基づいて、前記複数のマーケティングチャネルのそれぞれに対して上昇要因を決定することと、を含む作動を実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記広告キャンペーンの実績を評価することは、回帰技法を使用してモデルを生成することを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記作動は、
前記決定された上昇要因を決定された上昇要因の少なくとも一部に基づいて更新することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記第１のソースは広告ネットワークを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記複数のマーケティングチャネルは、検索チャネル、広告ネットワークチャネル、および電子メールチャネルを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記作動は、
前記複数のマーケティングチャネルのそれぞれに対して、前記決定された上昇要因に基づいたマーケティングリソースの現在の割当てを調整することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記複数のマーケティングチャネルは、テレビ・マーケティング・チャネル、および前記テレビ・マーケティング・チャネルに関連した少なくとも１つのサブチャネルを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１１年８月５日に出願された米国特許出願第１３／２０４，５８５号の優先権を主張する。本出願は、２００９年２月２０日に出願された米国特許出願第１２／３９０，３４１号に関し、これは以下の米国特許仮出願、１）２００８年２月２１日に出願された第６１／０３０，５５０号、２）２００８年７月２８日に出願された第６１／０８４，２５２号、３）２００８年７月２８日に出願された第６１／０８４，２５５号、４）２００８年８月１日に出願された第６１／０８５，８１９号、および５）２００８年８月１日に出願された第６１／０８５，８２０号、２００９年２月６日に出願された米国特許願第１２／３６６，９３７号、２００９年２月６日に出願された米国特許願第１２／３６６，９５８号、２０１０年１月２２日に出願された米国特許願第１２／６９２，５７７号の優先権を主張し、２００９年１月２２日に出願された米国特許仮出願第６１／１４６，６０５号、２０１０年１月２２日に出願された米国特許出願第１２／６９２，５７９号の優先権を主張し、２００９年１月２２日に出願された米国特許仮出願第６１／１４６，６０５号、２０１０年１月２２日に出願された米国特許出願第１２／６９２，５８０号の優先権を主張し、２００９年１月２２日に出願された米国特許仮出願第６１／１４６，６０５号、および２００９年１０月３０日に出願された米国特許出願第１２／６０９，４４０号の優先権を主張する。上に識別された特許出願のすべては、それらの全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
マーケティングコミュニケーション（「マーケティング」）は、それによって製品またはサービス（すなわち「商品」）の販売者が潜在的購入者または消費者を商品について、たとえば広告またはマーケティングメッセージの普及を通して伝えるプロセスである。マーケティングは販売者に対する大きな出費である可能性があり、異なるマーケティング媒体（たとえば、オンライン、ラジオ、屋外、テレビ（ケーブル、放送、衛星など）、表示画面、ビデオゲーム（カジュアル、コンソール、オンライン、ＭＭＯＲＰＧなど）、印刷、携帯電話、個人デジタル端末、電子メール、デジタルビデオ録音装置）などの多数の構成要素または分類、ならびに直接販売、促進、プロダクトプレイスメントなどの様々なマーケティング技術を含むことが多い。さらに、各マーケティング媒体には、複数型の販路またはタッチポイント（すなわち「チャネル」）、広告ネットワーク、広告交換、検索エンジン、ウェブサイト、オンラインビデオサイト、テレビ放送ネットワーク、テレビ番組、各テレビ放送ネットワークに対するタイムスロットなどを含んでもよい。さらに、これらの「マーケティングチャネル」または「広告チャネル」のそれぞれは、個々の広告ネットワーク、個々の広告交換、個々の検索エンジン、個々のオンラインビデオサイト、個々のテレビネットワーク、個々の番組もしくは各テレビ放送ネットワークに対するタイムスロットなどの、より粒度の細かいチャネル、すなわち「サブチャネル」を含んでもよい。多数の新しい固有の媒体チャネルの急増により、マーケティングキャンペーン、マーケティングチャネルと使用者行動との関係を評価する課題がさらに困難になってきた。マーケティング予算を開発すること、多くのマーケティング媒体および／またはマーケティングチャネルのそれぞれに費やすレベルを割り当てること、ならびにそれらの割当ての実績または有効性を評価することに関与する複雑性にもかかわらず、広告主のための有益な自動意思決定支援ツールはほとんどなく、この行為を手動で実行することが一般的であり、主観的な結論に依存し、多くの場合不都合な結論を生み出す。
【０００３】
さらに、クロスメディアおよび／またはクロスチャネル・マーケティング・リソースの割当てについての意思決定が一旦決められると、意思決定支援ツールは、それによってツールの使用者がそれらの割当ての意思決定の直接の影響または真の影響を動的にまたは迅速に分析し評価でき、マーケティングリソースの将来のクロスメディアおよび／またはクロスチャネルの割当てについての意思決定を、全体的にまたは媒体ごともしくはチャネルごとのいずれかで通知できる手段を供給しない。最後に、「最後のクリック」または「最後の影響」の直接の帰属モデルに依存する公知の技法は、不備があり先入観にとらわれ、異なるマーケティング媒体とマーケティングチャネルまたは消費者のクロスメディアおよび／もしくはマーケティングキャンペーンを有するクロスチャネル経験との関係を考慮しない。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】ファシリティが一部の実施形態において作動し得る、代表的環境のブロック図である。
【図２】コンピュータシステム、およびファシリティが一部の実施形態において実行する他の装置の少なくとも一部に通常組み込まれる、一部の構成要素を示すブロック図である。
【図３】一部の実施形態における分析構成要素の処理を示す流れ図である。
【図４】異なるソースから収集されたデータ、および情報が一部の実施形態においてどのように集約され得るかを示すデータ構造図である。
【図５】一部の実施形態における決定実質上昇要因の構成要素の処理を示す流れ図である。
【図６】一部の実施形態においてマーケティングリソースの割当ての推奨および構成ページを示す表示ページである。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
以下の説明は、該技術の様々な実施形態を示すことを意図する。したがって、論じられる具体的な修正形態は、技術の範囲の限定として構築されるべきではない。様々な等価物、変更、および修正が、技術の範囲から逸脱することなくなされ得ることが当業者には明らかになり、このような等価の実施形態が本明細書に含まれるべきであることが理解される。
【０００６】
消費者のマーケティングまたはマーケティングキャンペーンとの相互作用、および販売またはコンバージョンなどのこれらの相互作用の結果を分析して、クロスメディアおよびクロスチャネル・マーケティングリソース割当て意思決定の真の影響を表す、クロスメディアまたはクロスチャネルの帰属モデルを生成するソフトウェアファシリティが提供される。さらに、該ファシリティはマーケティングキャンペーンにリアルタイムのフィードバックを提供し、動的な上昇要因の調整を可能にする。ファシリティは、クロスメディアの帰属モデルを使用して、マーケティングリソースのクロスメディアおよびクロスチャネル割当てに関する将来の意思決定を通知し、クロスメディアの帰属モデルを営業成果またはブランドの目的（たとえば、収益成長率、増加した市場占有率、新しい顧客の獲得、首位の変換、より高額な商品の販売、顧客維持、マーケティング支出の最適化、短期利益および／または長期利益の増加、増加した顧客生涯価値などに関する経済政策にリンクする、１つもしくは複数の目標を向上させるまたは最適化することができる。ファシリティは、履歴データおよびリアルタイムデータを収集して、１つまたは複数の目標に関するマーケティングキャンペーンの実績または有効性を測定し、マーケティングリソースのマーケティングチャネルへの割当てに対する将来の推奨の精度を向上させる。
【０００７】
たとえば、ファシリティはリアルタイムで、たとえば新しい靴などの製品に対するマーケティングキャンペーンの実績を評価してもよい。マーケティングキャンペーンは、スポーツニュースのウェブサイト、電子メール、検索エンジン、およびテレビ番組を流すウェブサイトを介して配給される広告を含んでもよい。広告は、消費者がとりわけ新しい靴を購入できる靴の供給者のウェブサイトに消費者を向かわせる。異なるマーケティングチャネルを介して広告の配給を追跡することによって、ファシリティは、消費者または消費者の群がマーケティングキャンペーンに関連した異なるマーケティングチャネルを介して、広告に現れた回数を決定することができる。たとえば、広告がスポーツニュースのウェブサイトを介して、または検索エンジンによって消費者に表示される度に、ファシリティはクッキー情報を記録して消費者を識別してもよい。同様に、ファシリティは、表された広告に対する電子メールアドレスまたは他の識別情報を、各消費者に電子メールまたはテキストを介して記録することができる。
【０００８】
さらに、ファシリティは、消費者が靴の供給者のウェブサイトを訪問し、これらの訪問を広告影響に関連付けるサーバーログの間を識別することにより、消費者が広告と何回相互作用するかを決定するか、または見積もってもよい。たとえば、消費者が流しているテレビ番組のオンラインが、その放送に関連した新しい靴に対する広告を受信し、広告をクリックするか、あるいは広告と相互作用して靴の供給者のウェブサイトにアクセスする場合、ウェブサイトへのユーザの訪問を、流れているテレビ番組に提示された広告に関連付けることができる。このように、ファシリティは、異なるマーケティングチャネルを介した広告の提示と消費者行動（たとえば、ウェブサイトへの訪問）との関係を追跡することができる。さらに、ファシリティは、靴の供給者のウェブサイトへの消費者の訪問（複数可）の結果を、消費者への広告の提示に関連付けることができる。したがって、消費者が新しい靴または他の何かを購入する場合、ファシリティは、その購入によって発生した収益の一部またはすべてをマーケティングキャンペーンに、またそれを通じて新しい靴の広告を消費者に提示した特定のマーケティングチャネルに帰属すると考えることができる。これらの帰属およびマーケティングキャンペーンに関連した個々のマーケティングチャネルへのマーケティングリソースの割当てに基づいて、ファシリティは各マーケティングチャネルの実績をリアルタイムで評価することができる。
【０００９】
ファシリティは、消費者のマーケティングキャンペーンとの相互作用を表す情報、および１つまたは複数の広告は何回消費者に提示されたか、広告がいつどのように消費者に提示されたか、消費者は何回広告と相互作用したか（たとえば、オンライン広告をクリックした、電子メール広告に応答した、ビデオ広告またはその一部を見た）などの、これらの相互作用のあらゆる結果、ならびに広告が生み出した収益がいくらか、消費者は商品を購入したかまたは借りたかどうか、情報ビデオを見たかどうか、マーケティングキャンペーンに関した商品についての追加情報を要求したかどうかなどの、それらの消費者の相互作用の結果を収集する。
【００１０】
ファシリティは、これらの情報を広告主、広告ネットワーク、広告交換、消費者、ソーシャルネットワーキングサイト、ウェブサイト分析データプロバイダ、第三者データ集合体などのあらゆる多数の固有のデータソースから収集してもよい。たとえば、オンライン広告ネットワークは、どの広告が提示されたか、広告が提示されたときにどの消費者に提示されたか、消費者が広告と相互作用したかどうか、およびその相互作用の結果などの、１つまたは複数の特定のマーケティングキャンペーンに対する消費者への広告の提示を追跡してもよい。別の例として、ケーブルテレビプロバイダまたはデジタルビデオレコーダの機能は、消費者がどの番組を見るか、または消費者はいつどのように（たとえば、ライブで、録画して、オンデマンドで）それらの番組を見るかなどの、その消費者の閲覧行為に関する情報を監視し提供してもよく、これをファシリティが使用して、どの広告が消費者に提示されたかを決定することができる。別の例として、オンラインの小売業者は、消費者が購入した、あるいは興味を示した（たとえば、製品またはサービスに関する情報を読み出す、製品またはサービスを欲しいものリストに加えることにより）、製品またはサービスの表示を提供してもよい。場合によって、消費者は、消費者がどのウェブサイトを頻繁に訪問するか、消費者がどのテレビ番組を好んで見るか、消費者はコマーシャルを見るか、または早送りで飛ばすかどうか、消費者はどの定期購入を予約するか、消費者は通常どのラジオ局またはラジオ番組を聴くかなどのマーケティング情報を、消費者がどのように受信するかに関する情報を有するファシリティを提供してもよい。
【００１１】
ファシリティは、収集された情報を集約して、異なるマーケティングキャンペーンに関する消費者または消費者の群の行動を決定または評価する。それぞれのマーケティングキャンペーンに対して、ファシリティは、各ソースから関連情報を識別し抽出して、特定の消費者または消費者の群がどのようにマーケティングキャンペーンと相互作用しているかを解明し、それらの相互作用の関連結果を識別することができる。たとえば、新しい音楽アルバムに対するマーケティングキャンペーンは、テレビ広告、雑誌広告、およびオンライン広告を含んでもよい。各消費者に対して、ファシリティは収集された情報を使用して、広告がそれぞれの関連広告の販路またはチャネルに対して消費者にいつ提示されたか、またはいつ提示されればよいかを決定できる。ファシリティは、消費者データを個々の広告単位のレベルで消費者のウェブ対応の、すなわち「接続された」装置（たとえば、コンピュータ、スマートテレビ、個人デジタル端末（ＰＤＡ）、スマートフォン、携帯電話、タブレット型コンピュータ）を介して処理してもよい。オンライン広告ネットワークは、ネットワークが消費者、および広告が配置されたウェブサイトの表示に広告を提示した時などの、消費者に対する特定の広告配置データを提供してもよい。別の例として、オンラインビデオプロバイダは、提示された広告の表示をプロバイダのウェブサイトを訪問している消費者に提供してもよい。同様に、ファシリティは、電子メールが送信された時、および誰に送信されたかなどの、電子メールによる消費者への広告の配信についてのデータを収集してもよい。さらに、ファシリティは、たとえば、消費者が広告を受信したときに家から、もしくは職場から、または携帯機器から閲覧しているかどうか、あるいは消費者は一般情報、製品もしくはサービスキャンペーン、価格キャンペーンを求めて閲覧しているか、または製品もしくはサービスを購入するために閲覧しているかどうかに基づいて、消費者の状況および意図を推論してもよい。またファシリティは、たとえば、場所に基づくサービス、ＧＰＳデータ、消費者のＩＰアドレスなどに基づいて消費者の場所を決定してもよい。この手法で、ファシリティは、リアルタイムの情報を様々なソースから、異なるマーケティングチャネルおよびサブチャネルを介して消費者への広告の配信について収集する。加えて、オンラインの小売業者から収集された情報は、たとえば、アルバムの電子版を購入すること、アルバムをＣＤＲＯＭで購入すること、アルバムから１曲を購入することなどの、消費者の結果としていくらの収益が発生したかという表示などの営業成果に関するデータを提供してもよい。
【００１２】
マーケティングキャンペーンに関連したそれぞれのマーケティングチャネルに対して、ファシリティは集約した情報を分析して、収益の発生などの営業成果においてマーケティングチャネルに割り当てられたリソースの効果に基づいて、各マーケティングチャネルの実績を評価する。さらに、ファシリティは、粒度の変化する深さまたはレベルにより、各マーケティングチャネルの実績を評価してもよい。たとえば、オンラインマーケティングを含むマーケティングキャンペーンに対して、ファシリティは、そのキャンペーンにおける広告がどのように集約に実行するかに関する情報を分析してもよく、または広告ネットワーク（「広告ネットワーク・マーケティング・チャネル」）によって配置されたすべての広告、または特定の発行元のウェブサイト（「発行元ウェブサイト・マーケティング・チャネル」）によって配置されたすべての広告などの、オンライン・マーケティング・チャネルに関連した特定の「サブチャネル」による情報を分析してもよい。一部の例では、ファシリティは、特定の広告ネットワークによって配置された広告、特定の発行元ウェブサイトによって配置された広告、一定期間に配置された広告などの「より深い」または「より高い」レベルの粒度（「サブチャネル」内の「サブチャネル」）による、マーケティングキャンペーンの実績を分析する。
【００１３】
変化するレベルの粒度の別の例として、ファシリティは、オンライン・マーケティング・キャンペーンに対する情報を使用して、１）特定の時間または特定期間に特定の発行元のウェブサイトに提示された特定の広告、２）発行元のウェブサイトにおける広告の群、３）発行元のウェブサイトの群における広告の群、４）発行元のウェブサイトの群における単一の広告などの実績または有効性を測定してもよい。
【００１４】
別の例として、ファシリティは、様々な検索マーケティングチャネルに関する収集された情報を使用して、１）異なる検索エンジン（異なるチャネルまたはサブチャネルに対応する各検索エンジン、２）検索エンジンによって提供された、または検索エンジンに関連した異なる製品またはツール（異なるチャネルもしくはサブチャネルに対応する各製品またはツール）、３）異なる検索エンジンと連動して購入された異なるキーワード（ＧＯＯＧＬＥ’Ｓ  ＡＤＷＡＲＤＳと連動して購入されたキーワードなどの異なるチャネルまたはサブチャネルに対応する各キーワード）などに割り当てられたリソースの実績または有効性を測定してもよい。したがって、ファシリティは、収集されたデータによって提供された、または収集されたデータから認識可能なあらゆるレベルの粒度により、マーケティングキャンペーンの実績または有効性を測定する目的で、変化するレベルの粒度について収集された情報を利用することができる。
【００１５】
別の例として、ファシリティは、米国ウィスコンシン州ＭａｄｉｓｏｎのＮＢＣ支局または米国コロラド州Ｄｅｎｖｅｒの「ザ・トゥナイト・ショー」（Ｔｈｅ  Ｔｏｎｉｇｈｔ  Ｓｈｏｗ）の第２のコマーシャル中の第３のコマーシャルの午前１１：４５のタイムスロットなどの、関連したサブチャネルに基づいて、テレビ・マーケティング・チャネルに対して収集されたデータを分析してもよい。別法として、収集された情報は、米国ミズリー州Ｓｔ．  Ｌｏｕｉｓの「アメリカン・アイドル」（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｉｄｏｌ）の間に表示されたすべての広告、または米国ノースカロライナ州ＲａｌｅｉｇｈのＡＢＣ支局によって示されたすべての広告などの、広告の群の実績または有効性を表してもよい。したがって、ファシリティは、１つまたは複数のマーケティングキャンペーンの実績または有効性を変化する深さまたはレベルのチャネルおよびサブチャネルの粒度で分析できる。
【００１６】
一部の例では、ファシリティは、各消費者の識別の有無に関わらず、様々な情報源に亘って消費者を追跡してもよい。たとえば、ファシリティは、各消費者関連した電子アドレス、消費者の閲覧から渡されたクッキー情報、氏名およびアドレス情報、クレジットカード情報などを使用して、ユーザが情報源から情報源に移動する際にユーザを追跡してもよい。このため、ファシリティは、いくつかのマーケティングチャネルまたは販路を亘るマーケティングキャンペーンとの消費者の相互作用を識別し、これらの相互作用を他のソースから収集されたデータに基づく相互作用の結果に関連付けることができる。一部の例では、収集された情報またはそれらの一部は、個人的に識別可能な情報（すなわち、ファシリティが特定の消費者を識別できる情報）を含まなくてもよい。たとえば、オンラインの発行元は、その消費者のプライバシーを保護するために、消費者を具体的に識別しない情報を提供してもよい。むしろオンラインの発行元は、たとえば、年齢、収入、職業、教育レベル、地理的な位置、趣味などに基づいて、消費者の群の行動の表示を提供してもよい。
【００１７】
集約されたデータおよびマーケティングリソースが現在割当てられている方法についての情報を使用して、ファシリティは、回帰法を使用して１つまたは複数の特定の営業成果における様々なマーケティングチャネルの実績または有効性を表すモデルを生成することができる。このモデルは、１つまたは複数の特定の営業成果における広告資源割当ての意思決定の真の影響または効果を表す。たとえば、ファシリティは、異なるチャネルに対する広告資源割当ての意思決定（たとえば、各チャネルに対する広告に費やす金額）を広告主のための収益に関連させるモデルを生成してもよい。このように、モデルは、営業成果が異なるマーケティングチャネルに割り当てられたマーケティングリソースの量などの、根本的なドライバの変数への変化にどのように応答するか、または根本的なドライバの変数への変化によってどのように影響を及ぼされるかを説明する。これらの反応効果は、しばしば「上昇要因」と呼ばれる。ファシリティまたは他のプロセスは、上昇要因を使用して将来のマーケティングリソース割当ての意思決定を通知し、１つまたは複数の営業成果に関連したそれらの意思決定の結果を動的に向上させてもよい。
【００１８】
一部の実施形態では、特定の営業成果に対する応答は、広告変数および他の外部要因または原因変数を使用してモデル化されてもよい。たとえば、総売上高は、経済、分布、価格設定、認知度（たとえば、ツイッターのフォロワ―もしくはフェイスブックの友人の数）、フェイスブックまたは他のウェブサイトのページビューなどの他の関連した外部要因とともに、マーケティングリソースのテレビ媒体および検索エンジン媒体への割当てに依存してもよい。ファシリティは、これらの外部要因のそれぞれに対するデータを収集し、分析し、クロスメディアの帰属モデルに組み込んで、営業成果におけるマーケティングリソース割当ての真の影響に関する追加情報を提供することができる。場合によって、原因変数は中間結果であってもよく、それ自体の原因変数を使用して同様にモデル化されてもよい。たとえば、検索エンジン媒体は上の例において総売上高に対する原因変数であり、テレビ媒体、有料の検索クリックなどの多数のそれ自体の原因変数を有してもよい。このように検索エンジン媒体に割り当てられたマーケティングリソースの実績または真の影響を、検索エンジン媒体に関連した原因変数を使用してモデル化し、総売上高に対するモデルを生成するために使用できる。特定の営業成果または中間結果に対する原因変数を、あらゆる多数のマーケティング科学および消費者行動パラダイムを使用して決定できることが当業者には理解されよう。加えて、ベクトル自己回帰法などの他の技法を使用して、ユーザの行為、中間結果と、最終結果およびあらゆる関連した時間差（たとえば、消費者がテレビで広告を見ている時とその製品のオンライン検索を行っている時との間の時間、または消費者が製品のオンライン検索を行っている時とその製品をオンラインもしくは店舗で購入している時との間の時間）との間の因果経路を決定できる。
【００１９】
図１は、ファシリティが一部の実施形態において作動し得る、代表的環境１００のブロック図である。示された環境では、サーバコンピュータ１１０は、様々なアウトレットプロバイダ１２０、消費者１３０、データアグリゲータ１４０、オンライン小売業者１５０、およびネットワーク１７０を介した広告主１６０に結合される。サーバコンピュータ１１０は、ソフトウェアファシリティ１１１およびマーケティングデータ記憶装置１１５を含み、マーケティングデータ記憶装置１１５はマーケティングキャンペーンとの消費者の相互作用を表す情報、およびアウトレットプロバイダ１２０、消費者１３０、データアグリゲータ（複数可）１４０、オンライン小売業者１５０、または広告主１６０などの様々なソースから収集されたそれらの相互作用の結果を記憶する。ソフトウェアファシリティ１１１は分析構成要素１１２、決定実質上昇要因の構成要素１１３、およびユーザインターフェイス１１４を含む。分析構成要素１１２は、消費者の相互作用を表す情報およびそれらの相互作用の結果を定期的に収集し分析して、実質上昇要因を動的に提供する。それぞれの実質上昇要因は、営業成果における特定の媒体またはチャネルに割り当てられたマーケティングリソースの効果に対応する。決定実質上昇要因の構成要素１１３は、分析構成要素１１２によって呼び出されて、マーケティングリソースの割当てと営業成果との関係を表す上昇要因をそれから引き出せるモデルを生成する。ユーザインターフェイス１４０は、それを通ってファシリティのユーザがファシリティと相互作用できるインターフェイスを提供する。アウトレットプロバイダ１２０は、発行元ウェブサイト、テレビ局、ケーブルテレビプロバイダ、ラジオ局、オンライン広告ネットワークまたは交換などの、広告主１６０から消費者１３０への広告表示の提示ための販路またはチャネルのプロバイダを表す。各アウトレットプロバイダ１２０は、いつ広告が提示されたか、どの広告が提示されたか、消費者は広告、広告を提供した広告主などと相互作用したかどうかなどの、広告の配置に関連した情報を記憶するデータ記憶装置１２１を含む。データアグリゲータ（複数可）１４０、オンライン小売業者（複数可）１５０、および広告主１６０は、同様のデータをデータ記憶装置１４１、１５１、および１６１のそれぞれに記憶してもよい。消費者１３０は、アウトレットプロバイダ１２０または広告主１６０によって提示された広告と、印刷１３１、携帯電話またはＰＤＡ１３２、テレビ１３３、コンピュータ１３４、パブリックディスプレイ１３５などのあらゆる媒体またはチャネルを通して相互作用してもよい。場合によっては、消費者１３０は、アウトレットプロバイダ１２０に、消費者１３０とケーブルテレビプロバイダとの接続などのネットワーク１７０以外の接続を通して結合されてもよい。
【００２０】
図２は、コンピュータシステム、およびファシリティが一部の実施形態において実行する他の装置の少なくとも一部に通常組み込まれる一部の構成要素を示すブロック図である。その上にファシリティを実装するコンピュータ装置は、コンピュータプログラムを実行するための１つまたは複数の中央処理装置（「ＣＰＵ」）２０１、プログラムおよびデータを使用中にプログラムおよびデータを記憶するためのコンピュータメモリ２０２、入力装置（たとえば、キーボードおよびポインティングデバイス）、出力装置（たとえば、表示装置）、ならびにプログラムおよびデータを永続的に記憶するためのハードディスクドライブなどの１つまたは複数の固定記憶装置、コンピュータ可読媒体上に記憶されたプログラムおよびデータを読み取るための、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体ドライブ２０４を含んでもよい。メモリおよび記憶装置は、ファシリティを実装するコンピュータで実行可能な命令で符号化され得るコンピュータ可読媒体であり、これは命令を含有するコンピュータ可読媒体を意味する。加えて、命令、データ構造、およびメッセージ構造は、通信回線上の信号などのデータ送信媒体を使用するネットワーク接続２０５を介して記憶、または送信されてもよく、暗号化されてもよい。インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、２点間ダイヤルアップ接続、携帯電話ネットワークなどの、様々な通信回線を使用してもよい。
【００２１】
ファシリティの実施形態は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯またはラップトップ装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いるシステム、プログラム可能な家庭用電化製品、デジタルカメラ、ネットワークＰＣ、小型コンピュータ、メインフレームコンピュータ、あらゆる上記のシステムまたは装置を含むコンピュータ環境などを含む、様々な動作環境において実装されてもよく、また様々な動作環境とともに使用されてもよい。
【００２２】
ファシリティは、１つまたは複数のコンピュータまたは他の装置によって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータで実行可能な命令の一般的状況において説明されてもよい。概して、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実施する、ルーティン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などが含まれる。通常、プログラムモジュールの機能性を、要望通りに様々な実施形態において組み合わせてもよく、または分散させてもよい。通常上述のように構成されたコンピュータシステムを使用してファシリティの作動を支援するが、ファシリティは様々なタイプの装置および構造を使用し、様々な構成要素を有して実施されてもよいことが当業者には理解されよう。
【００２３】
図３は、一部の実施形態における分析構成要素１１２の処理を示す流れ図である。構成要素は、消費者の相互作用の特徴を示す情報、およびそれらの相互作用の結果を定期的に収集し分析して、１つもしくは複数の営業成果におけるマーケティングリソース割当ての意思決定の真の影響または効果を表す実質上昇要因を提供する。構成要素は、実際のマーケティングリソース割当ての意思決定および実際のユーザのマーケティングキャンペーンとの相互作用の分析に基づいて、マーケティングリソース割当ての推奨を最適化し、それによって割当ての意思決定の動態的調整が可能になる。最適化の出力は、特定のマーケティングキャンペーンに関連した様々な媒体またはチャネルのためのマーケティングリソース割当ての推奨を提供する。最適化された推奨には、マーケティング要素の改善された混合、マーケティング活動の改善されたタイミング、ならびに顧客層、銘柄および市場に亘る改善された均衡が含まれてもよい。ブロック３１０では、構成要素は、広告主、アウトレットプロバイダ、消費者、データアグリゲータ、オンライン小売業者などの複数のソースからデータを収集する。ファシリティは、リアルタイムのフィードバックを提供するために、情報をリアルタイムで収集してもよく、または１時間に１回、１日に１回、１週間に１回などの定期的に情報を収集してもよい。ブロック３２０では、構成要素は、マーケティングチャネル、各消費者、消費者の場所、消費者の年齢、消費者の職業、消費者の収入などに関連した識別子によりデータを集約することなど、あらゆる多数の属性によって収集されたデータを集約する。図４は、以下により詳細に論じられるが、異なる資源から収集されたデータ、および情報が一部の実施形態においてどのように集約され得るかを示すデータ構造図である。
【００２４】
ブロック３３０では、構成要素は、収益などの１つまたは複数の営業成果におけるマーケティングチャネルの真の影響を決定するために、決定実質上昇要因を呼び出す。営業成果におけるマーケティングチャネルの真の影響は、マーケティングチャネルに割り当てられた資源が営業成果に与える効果を表し、効果が大きいほど影響は大きい。ブロック３４０では、構成要素は、マーケティングリソースを割り当てるために基準として以前に使用された上昇要因を識別する。これらの上昇要因は、以前に見積もられたまたは予測されたデータ点、分析構成要素自体の以前の反復などに基づいていてもよい。意思決定ブロック３５０では、決定された実質上昇要因が識別された以前の上昇要因と等しい場合は、構成要素はブロック３７０に進み、そうでない場合、構成要素はブロック３６０に進む。ブロック３６０では、構成要素は、動的に更新するか、または決定された実質上昇要因の基盤を使用して、以前に生成されたマーケティングリソース割当ての推奨を調整し、次いでブロック３７０に進む。ブロック３７０では、構成要素は、プロセスを始動させるための事象を待って再始動し（たとえば、ユーザからの要求、所定の時間、カウントダウンタイマーの終了）、次いでブロック３１０に巡り戻って追加データを収集する。一部の実施形態では、構成要素は、分析構成要素の処理中、このステップを実行するよりむしろ様々なソースからデータを連続して収集してもよい。
【００２５】
図４は、単一のマーケティングキャンペーンに対して異なるソースから収集されたデータ、およびそのデータが一部の実施形態においてどのように集約され得るかを示すデータ構造図である。表４００は、１つのソース「ソース１」から収集されたデータを表すが、表４２０は、別のソース「ソース２」から収集されたデータを表す。この例では、データは、広告ネットワークにより表された、またウェブサイトにより直接表された広告を含む、オンライン・マーケティング・キャンペーンとのユーザの相互作用を表す。
【００２６】
この例では、行４０１および４２１は、列４１０〜４１６および４３０〜４３６のそれぞれに対するラベルをそれぞれが含むが、行４０２〜４０７および４２２〜４２７は異なる消費者（たとえば、「ユーザ０」および「ユーザ１」）に対する情報を含む。行４０６および４２６は、表４００および４２０が表されていない消費者に対する情報を含んでもよいことを示す。列４１０〜４１６および４３０〜４３６は、異なる消費者に対して収集されたデータの異なる分野を表し、「消費者」列４１０および４３０、「チャネル」列４１１および４３１、「影響」列４１２および４３２、「行為」列４１３および４３３、「結果」列４１４および４３４、ならびに「場所」列４１６および４３６を含む。列４１５および４３５は、表が時間、広告、マーケティングキャンペーンなどの表されていない追加分野を含んでもよいことを示す。
【００２７】
行４０２は、識別子「ユーザ０」によって識別された消費者に対して収集された情報を含む。情報には、特定のキャンペーンに対して広告がユーザ０に表された回数（「影響」）１０、消費者がそれらの影響に関して取った行為（たとえば、広告をクリックした、またはビデオ広告全体を見た）回数（「行為」）５、およびそれらの行為の数量的結果（たとえば、消費者がなした購入もしくは他の取引の回数、または関連行為によって生成された収益）（「結果」）２、ならびにユーザが居住する郵便番号などのユーザ０の場所（「場所」）の表示が含まれる。行４０３〜４０７には、異なるユーザについて同じソース（「ソース１」）から収集された情報が含まれるが、行４２２〜４２７は、ユーザについて異なるソース（「ソース２」）から収集された情報を表す。一部の例では、表は、各影響に対して個別の行を含んでもよく、消費者が商品またはサービスに対して支払った価格などの、影響に関連したあらゆる行為または活動についての追加情報を含んでもよい。一部の例では、このような情報を個別の表に記憶してもよい。
【００２８】
この例では、表４４０は、マーケティングチャネルに基づいて表４００および４２０内のデータの集約を表す。したがって、表４４０は、異なるソースから収集された異なるチャネルに亘り、マーケティングキャンペーンとの全相互作用の表示を提供する。この例では、行４４１は列４５０〜４５４のそれぞれに対するラベルを含むが、行４４２〜４４７は、異なるマーケティングチャネル（たとえば、「広告ネットワーク１」および「ＡＢＣ」）におけるマーケティングキャンペーンの実績または有効性を表す情報を記憶する。行４４８は、表４４０が表されていない追加チャネルを含んでもよいことを示す。列４５０〜４５４は、表４４０に表された異なるマーケティングチャネルに対して収集された異なる分野のデータを表す。
【００２９】
この例では、表４６０は、消費者の場所に基づいた表４００および４２０の集約を表す。したがって、表４６０は、異なるマーケティングチャネルに亘る、異なる地理的領域におけるマーケティングキャンペーンの実績または有効性の表示を提供する。この例では、行４６１は各列４７０〜４７４に対するラベルを含むが、行４６２〜４６６は、収集されたデータ（たとえば、「７７００２」および「９５１３１」）に表された異なる場所に対するマーケティング情報を含む。行４６４は、表４６０が表されていない消費者を含んでもよいことを示す。列４７０〜４７４は、表４６０内に表された異なる消費者に対して収集された異なる分野のデータを表す。
【００３０】
２つのソースがこの例に示されているが、データはあらゆる数の固有の独立したデータソースから収集されてもよいことが当業者には理解されよう。したがって、ファシリティは異なるソースから収集されたデータを処理して、ユーザがマーケティングキャンペーンまたは商品と相互作用できる、異なるマーケティングチャネル／サブチャネル、オンライン商取引サイトなどの異なる場所に亘ってユーザの「経路」を追跡してもよい。たとえば、オンライン小売業者は、消費者が特定の製品を購入した時についての情報を、広告が消費者に提示された時についての情報なしに提供するのみであってもよい。一方、１つまたは複数のオンライン広告ネットワークは、広告の影響情報（たとえば、広告がいつ、どのように消費者に提示されたか）を提供してもよい。ファシリティは、オンライン小売業者および広告ネットワーク（複数可）から収集された情報を組み合わせて、マーケティングキャンペーンの実績または有効性を評価できる。さらに、ファシリティは、あるソースから抜けた情報を別のソースによって提供された情報で完成させることにより、様々なマーケティングキャンペーンの実績または有効性の完全な実態を生成することができる。たとえば、「ソース１」から収集された情報は、消費者ユーザ０に対する場所情報を含まない。しかし「ソース２」から収集された情報はこの情報を提供し、この情報は表４４０に提示された集約情報に表されている。異なるソースから収集されたデータを組み合わせることにより、ファシリティは、ユーザまたはユーザの群がどのように異なるマーケティングキャンペーンと相互作用するか、また異なるマーケティングチャネルがどのように特定の営業成果に影響を及ぼすかを評価できる。さらに、２つの集約例が示されているが、データをあらゆる分野すなわち「範囲」によって集約してもよく、集約を、さらに追加分野を使用して精緻化してもよいことが当業者には理解されよう。加えて、図４は人の読者によって容易に理解できる図を提供しているが、実際の情報は、異なるデータ構造およびデータ編成を使用して記憶されてもよいことが当業者には認識されよう。
【００３１】
図５は、一部の実施形態における決定実質上昇要因の構成要素の処理を示すブロック図である。ブロック５１０では、構成要素は、消費者が広告をクリックしたかどうか、広告を含む電子メールを開いたかどうかなどの、収集されたデータ間の消費者の相互作用を識別する。ブロック５２０では、構成要素は、消費者が広告またはマーケティングキャンペーンに関連した商品を購入したかどうかなどの、それらの相互作用の結果を識別する。ブロック５３０では、構成要素は、１つまたは複数の所望の営業成果に基づいて結果を数量化する。たとえば、マーケティングキャンペーンの所望の成果がウェブサイトへのアクセスを生成することである場合、消費者をウェブサイトに訪問させる広告との相互作用は、値「１」と指定され得るが、他の相互作用は値「０」と指定される。別の例では、所望の成果が製品を売ることまたは収益を発生することである場合、相互作用の結果は、何個の製品が売れたか、または相互作用がいくらの収益を発生したかに基づいた値を指定されてもよい。
【００３２】
ブロック５４０では、構成要素は、数量化された結果の一部を関連相互作用に関連したマーケティングチャネルに帰属すると考える。たとえば、消費者は、オンライン広告、電子メール広告、テレビコマーシャル、および印刷などの、異なるマーケティングチャネルを通して製品に対する広告材料を閲覧後、特定の製品を購入してもよい。消費者は、オンライン広告をクリックした直後に製品を購入してもよいが、ファシリティは、購入によって発生した収益の一部を製品に対するマーケティングキャンペーンの他のチャネルに帰属すると考えてもよい。
【００３３】
一部の例では、構成要素は、時間（たとえば、広告はどのくらい前にユーザに提示されたか、または広告の提示と消費者の購入との間に経過した時間はどのくらいであったか）、各チャネルを介して消費者に提示された広告の数、ユーザが商品を購入した前にユーザに提示された広告の数などに基づいた数量的結果に帰属すると考える。たとえば、構成要素は、数量的結果の大部分をより最近の影響に帰属すると考え、より以前の影響により少なく帰属すると考えてもよい。この手法では、構成要素は、所望であれば「最後のクリックバイアス」、「最初のクリックバイアス」などの、異なるマーケティングチャネルに亘るマーケティングキャンペーンの実績または有効性を測定する際に現れ得るバイアスを取り除くまたは低減させることができる。別法として、構成要素は、数量的結果をマーケティングキャンペーン全体に対して、または特定のチャネル／サブチャネルによって表された広告の総数に比較して、各チャネルまたはサブチャネルによって表された広告の総数に基づいたマーケティングチャネルまたはサブチャネルに帰属すると考えてもよい。例として、一消費者が広告ネットワークによって提示された４０の広告、およびその消費者に電子メールによって配信された１０の広告を受信後、１００ドルの製品を購入した場合、構成要素は、８０ドルを広告ネットワーク・マーケティング・チャネルに帰属し、２０ドルを電子メールのマーケティングチャネルに帰属すると考えてもよく、またはその逆としてもよい。さらに、ファシリティは、数量的結果を特定の広告ネットワークまたは電子メールのマーケティング会社に対するマーケティングチャネルなどのサブチャネルに帰属すると考えてもよい。
【００３４】
ブロック５５０では、構成要素は、マーケティングリソースのマーケティングチャネルへの現在の割当てを決定する。ブロック５６０では、構成要素は、線形または非線形回帰法などの統計的回帰分析技法を使用して、様々なマーケティングチャネルに帰属すると考える結果に基づいて、１つまたは複数の営業成果への現在のマーケティングリソース割当てに相互に関連するモデルを動的に生成する。たとえば、構成要素は多変量線形回帰技法を使用して、各マーケティングチャネルに対する係数を生成してもよい。生成された係数は、１つまたは複数の営業成果における各マーケティングチャネルの影響を表す。一例として、モデルは以下の式で表されてもよい。
【数１】
2014525109.tif 000002
式中、ｙは営業成果に対応し、ｎは考慮されたマーケティングチャネルの数を表し、βiは考慮された第ｉのマーケティングチャネルに対する上昇要因を表し、ｘiは第ｉのマーケティングチャネルに割り当てられたマーケティングリソースの量を表し、Ｃは切片値および／またはエラー値を表す。生成されたモデルは、１つまたは複数の営業成果における異なったマーケティングチャネルに割り当てられたマーケティングリソースの真の影響を表す。線形回帰モデルを説明したが、ファシリティをあらゆるタイプの回帰モデルに使用してもよいことが当業者には認識されよう。次いで構成要素は、各マーケティングチャネルに対して生成された係数などの決定された上昇要因に戻る。マーケティングチャネルは異なるマーケティング媒体に関連したチャネルを含んでもよい。
【００３５】
図６は、一部の実施形態においてマーケティングリソースの割当ての推奨および構成ページを示す表示ページ６００である。表示ページ６００は、特定期間（たとえば、週、月、および年）に様々なマーケティングチャネルへの割当てに利用可能な総予算６１０を含む。ユーザは、以下に示された割当て情報への影響を見るために、必要に応じて予算を編集してもよい。ドロップダウンリスト６１１により、ユーザは異なる営業成果目標の中から分析および推奨のために選択することができる。この例では、「収益」が選択されている。したがって、この例における推奨は、このシナリオにおいて全収益を最適化するマーケティングリソース割当てを表す。ユーザが異なる目標を選択すると、ファシリティは、選択された目標を最適化するために推奨を自動的に更新する。また表示ページ６００は、多数のマーケティングチャネルのそれぞれに対する様々な情報を示す表６４５も含む。行６５５、６５６、６５７、６５８、６６０、６７０、６７５、および６８０のそれぞれは、広告主がマーケティングリソースを割り当てることができる、異なるマーケティングチャネルを識別する。この例では、マーケティングチャネル「ＴＶ−全国」行６５５は全国テレビ放送マーケティングチャネルに対応し、広告主がマーケティングリソース（たとえば、ＡＢＣまたはＮＢＣ）を割り当ててもよい、全国テレビ局に対応するサブチャネル「局Ａ」行６５６を含み、これ自体は、マーケティングサブチャネル「番組Ｘ」行６５７および「番組Ｙ」行６５８を含み、それぞれは広告主がマーケティングリソースを割り当ててもよい、局Ａにより異なるテレビ番組放送に対応する。
【００３６】
別の例として、マーケティングチャネル「インターネット検索」行６７５は、オンライン検索エンジンに対応し、マーケティングサブチャネル「Ａｓｋ」、「Ｂｉｎｇ」、「Ｇｏｏｇｌｅ」、および「Ｙａｈｏｏ！」を含み、それぞれは、広告主がマーケティングリソースを割り当てることができる、異なる検索エンジン・マーケティング・チャネルを表す。これらの検索エンジン・マーケティング・チャネルまたはサブチャネルのそれぞれは、広告を検索エンジンのユーザに表示させる語を広告主が選択または指示できる、Ｇｏｏｇｌｅによって提供された広告サービスを表す「ＡｄＷｏｒｄｓ」行６７６などの、検索エンジンに関連したサービスまたは特徴を表すそれらの固有のサブチャネルを含んでもよい。広告主がマーケティングリソースを割り当ててもよい、サブチャネルに対応する「自転車」行６７７などのＧｏｏｇｌｅのＡｄｗｏｒｄｓに関する、広告主が選択または指示した語のそれぞれに対して、追加の行を含んでもよい。
【００３７】
各行は以下の列、「現在支出（％）」列６２０、「現在支出（＄）」列６２５、「現在目標（％）」列６３０、および「合計金額＄の差、すなわち現在支出−現在目標」列６３５にさらに分けられる。「現在支出（％）」列６２０は、広告主が全予算の割合として各マーケティングチャネルに現在割り当てている、マーケティング予算６１０の量を表す。さらにユーザは、「現在支出（％）」列６２０に表された分野のそれぞれへの登録を編集して、マーケティング予算の現在の割当てを修正してもよい。「現在支出（＄）」列６２５は、各マーケティングチャネルに割り当てられたマーケティング予算の金額を千ドル（１０００）単位で表す。各行に表された金額は、その全体（すなわち、そのサブチャネルを含む）におけるマーケティングチャネルに割り当てられた金額を含む。たとえば、マーケティング予算の合計１２％、すなわち＄６，０００，０００が現在ウェブサイト・マーケティング・チャネル（たとえば、特定のウェブサイトに配置された広告）に割り当てられており、６％、すなわち＄３，０００，０００がＣＮＮ．ＣＯＭチャネル（たとえば、ＣＮＮ．ＣＯＭに配置された広告）に割り当てられており、５％、すなわち＄２，５００，０００がＥＳＰＮ．ＧＯ．ＣＯＭ（たとえば、ＥＳＰＮ．ＧＯ．ＣＯＭに配置された広告）に割り当てられている。したがって、マーケティング予算の１％、すなわち＄５００，０００は、特定のウェブサイト、時間などの１つまたは複数の特定のサブチャネルに割り当てられているのではなく、ウェブサイト・マーケティング・チャネルに全体的に割り当てられている。
【００３８】
「現在目標（％）」列６３０は、図５に関して上に論じたように、ファシリティによって決定された上昇要因に基づいた現在目標のマーケティングリソースの割当てを表す。「合計金額＄の差、すなわち現在支出−現在目標」列６３５は、各マーケティングチャネルに対する現在割当てと現在目標割当てとのドル単位での差を表す。たとえば、行６８０は、マーケティング予算の１５％、すなわち＄７，５００，０００が広告ネットワーク・マーケティング・チャネルに現在割り当てられており、ファシリティは、マーケティングリソース割当ての真の影響に基づいて、広告マーケティングチャネルへのリソースの割当てにおいて３％、すなわち＄１，５００，０００の削減を推奨していることを示す。換言すると、広告主は、広告ネットワーク・マーケティング・チャネルに＄１，５００，０００多過ぎて割り当てている。表示ページ６００は、これによってユーザが「現在支出（％）」値または予算６１０へのあらゆる変更を保存できる、「保存」ボタン６９０、分析構成要素を呼び出す「分析」ボタン６９１、および「現在目標（％）」列６３５からの値を伴う列６２０の「現在支出（％）」分野を自動的に投入する「目標」ボタン６９２をさらに含む。
【００３９】
広告主は、チャネルを異なって分けても、または分類してもよい。たとえば、ある広告主は、「広告ネットワーク」、「インターネット検索」、および「ウェブサイト」マーケティングチャネルが「オンライン」マーケティングチャネルのサブチャネルであるように、「広告ネットワーク」、「インターネット検索」、および「ウェブサイト」マーケティングチャネルを「オンライン」マーケティングチャネルなどのより高いレベルのマーケティングチャネルに関連付けてもよい。
【００４０】
本明細書で使用される場合、用語「構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）」および「システム（ｓｙｓｔｅｍ）」は、コンピュータ関連エンティティ（ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行されているソフトウェアのいずれか）を指すことが意図される。たとえば、構成要素は、これに限定されないが、プロセッサ上で実行するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、およびコンピュータであってもよい。例示として、サーバ上で実行するアプリケーションとサーバの両方が構成要素であることが可能である。１つまたは複数の構成要素は、実行のプロセスおよび／またはスレッド内にあってもよく、１つの構成要素は、１つのコンピュータ上でローカライズされてもよく、かつ／または２つ以上のコンピュータ間に分散されてもよい。示された流れ図を様々な方法で変更してもよいことが、当業者にはさらに理解されよう。たとえば、ステップの順番を再配列してもよく、ステップを並行して実行してもよく、ステップを割愛してもよく、または他のステップを含んでもよい。
【００４１】
本主題を構造的特徴および／または方法論的行為に固有である言語で説明したが、添付の特許請求の範囲に定義された本主題は、必ずしも上述の特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。たとえば、ファシリティを使用して複数のマーケティングキャンペーンに跨る一広告主に対して、業界全体に対して、またはすべての広告主もしくは広告主の群に跨る１つまたは複数の特定のマーケティングチャネルに対して、実質上昇要因を発生してもよい。上述の特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を実施する例示的形として開示されている。したがって、本技術は、添付の特許請求の範囲以外によって限定されない。
【図１】
2014525109.tif 000003
【図２】
2014525109.tif 000004
【図３】
2014525109.tif 000005
【図４】
2014525109.tif 000006
【図５】
2014525109.tif 000007
【図６】
2014525109.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成26年4月8日(2014.4.8)
【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】
メモリおよび１つまたは複数のプロセッサを有するコンピュータシステムによって実行される方法であって、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、マーケティングメッセージをマーケティングキャンペーンに関連した複数のマーケティングチャネルを介して表すことを含む、前記マーケティングキャンペーンとの複数のユーザの相互作用を特徴付ける、ユーザの相互作用データを収集することであって、前記マーケティングキャンペーンは関連した営業成果を有する、収集することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記複数のユーザの前記マーケティングキャンペーンとの前記相互作用の結果を表す、ユーザ結果のデータを収集することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記収集されたユーザの相互作用データおよびユーザ結果のデータを集約することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記複数のユーザの前記マーケティングキャンペーンとの前記相互作用の前記結果を数量化することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記数量化した結果を前記マーケティングキャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルに帰属すると考えることと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記集約されたデータおよび前記数量化された結果の前記複数のマーケティングチャネルへの帰属の少なくとも一部に基づいて、前記複数のマーケティングチャネルのそれぞれに関する前記マーケティングキャンペーンの実績を評価することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記マーケティングキャンペーンに関連した各マーケティングチャネルに対して、前記マーケティングチャネルに現在割り当てられているマーケティングリソースの量を決定することと、
各マーケティングチャネルに割り当てられたマーケティングリソースの前記決定された量、および前記数量化された結果の前記帰属に基づいて、前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記営業成果における前記マーケティングキャンペーンに関連した各マーケティングチャネルに対する上昇要因を含むモデルを生成することとであって、前記上昇要因は、前記マーケティングキャンペーンの前記評価された実績の少なくこと一部に基づいて生成される、生成することと、
前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記マーケティングキャンペーンに関連した各マーケティングチャネルに対して以前に見積もられた上昇要因を識別することと、
前記識別された以前に見積もられた上昇要因は、前記生成されたモデルの前記上昇要因と同じではないと決定することに応答して、前記１つまたは複数のプロセッサの少なくとも１つで、前記生成されたモデルの前記上昇要因に基づいて、前記マーケティングキャンペーンに関連した複数のマーケティングチャネルのそれぞれに対してマーケティング割当ての推奨を更新することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記ユーザの相互作用データは、第１の複数の固有のデータソースから収集される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の複数の固有のデータソースは、少なくとも１つの広告ネットワークおよび少なくとも１つの発行元ウェブサイトを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザの結果データは、第２の複数の固有のデータソースから収集される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の複数の固有のデータソースは、少なくとも１つのデータアグリゲータおよび少なくとも１つのオンライン小売業者を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記生成されたモデルに基づいて、マーケティングリソースの現在の割当てを調整することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記マーケティングキャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルは、電子メールチャネル、検索チャネル、ビデオチャネル、およびウェブサイトチャネルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記マーケティングキャンペーンは、クロスメディア・マーケティング・キャンペーンである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
メモリおよびプロセッサを有するコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
複数のソースからクロスチャネル・マーケティング・キャンペーンとの相互作用を特徴付ける相互作用データを収集するように構成された構成要素と、
複数のソースから前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンとの前記相互作用の結果を表す、結果データを収集するように構成された構成要素と、
前記収集された相互作用データおよび前記収集された結果データを集約するように構成された構成要素と、
前記表された結果を、前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した複数のマーケティングチャネルに帰属すると考えるように構成された構成要素と、
前記集約されたデータおよび前記表された結果の前記複数のマーケティングチャネルへの帰属の少なくとも一部に基づいて、前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した前記複数のマーケティングチャネルのそれぞれに関する前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンの実績を評価するように構成された構成要素と、
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンの前記評価された実績に基づいて、前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した各チャネルに対して、上昇要因を生成するように構成された構成要素と、を含み、
前記構成要素の少なくとも１つは、前記コンピュータシステムによる実行のために、メモリに記憶されたコンピュータで実行可能な命令を含む、コンピュータシステム。
【請求項１０】
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した各チャネルに対して、以前に見積もられた上昇要因を識別するように構成された構成要素と、
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した複数のチャネルのそれぞれに対して、マーケティング割当ての推奨を更新するように構成された構成要素と、をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
前記クロスチャネル・マーケティング・キャンペーンに関連した前記複数のチャネルは、電子メールチャネル、検索チャネル、ビデオチャネル、およびウェブサイトチャネルを含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
相互作用データおよび結果データは異なるソースから収集される、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記生成された上昇要因に基づいた、マーケティングリソースの現在の割当てを調整するように構成された構成要素をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
相互作用データはケーブル・テレビ・プロバイダから収集され、結果データはオンライン小売業者から収集される、請求項９に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
コンピュータによって実行される際に、前記コンピュータに、
第１のソースから商品に関連した広告キャンペーンとのユーザの相互作用を表すデータを収集することと、
第２のソースから前記商品に関連したユーザ行為を表すデータを収集することと、
前記収集されたデータを集約することと、
前記商品に関連した前記ユーザ行為のそれぞれの少なくとも一部を、前記広告キャンペーンに関連した複数のチャネルの少なくとも１つに帰属すると考えることと、
前記集約されたデータおよび前記ユーザ行為の前記複数のチャネルへの前記帰属の少なくとも一部に基づいて、前記複数のチャネルのそれぞれに関する前記広告キャンペーンの実績を評価することと、
前記広告キャンペーンの前記評価された実績に基づいて、前記複数のチャネルのそれぞれに対して上昇要因を決定することと、を含む、作動を実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記広告キャンペーンの実績を評価することは、回帰技法を使用してモデルを生成することを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記作動は、
決定された上昇要因の少なくとも一部に基づいて、前記決定された上昇要因を更新することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記第１のソースは広告ネットワークを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記複数のマーケティングチャネルは、検索チャネル、広告ネットワークチャネル、および電子メールチャネルを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記作動は、
前記複数のマーケティングチャネルのそれぞれに対して、前記決定された上昇要因に基づいてマーケティングリソースの現在の割当てを調整することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記複数のマーケティングチャネルは、テレビ・マーケティング・チャネル、および前記テレビ・マーケティング・チャネルに関連した少なくとも１つのサブチャネルを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記商品に関連した前記広告キャンペーンとの前記ユーザの相互作用の少なくとも１つは、前記商品に対するオンライン広告を閲覧する第１のユーザであり、前記商品に関連した前記広告キャンペーンとの前記ユーザの相互作用の少なくとも１つは、前記商品に対するテレビコマーシャルを閲覧する前記第１のユーザであり、前記商品を伴う前記ユーザ行為の少なくとも１つは購入であり、前記ユーザ行為のそれぞれの少なくとも一部を帰属すると考えることは、前記購入によって生成された前記収益の第１の部分をオンライン広告マーケティングチャネルに帰属すると考えること、および前記購入によって生成された前記収益の第２の部分をテレビ・マーケティング・チャネルに帰属すると考えることを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記オンライン広告マーケティングチャネルに帰属すると考えられた収益の前記第１の部分は、前記商品に対する前記オンライン広告を閲覧する前記第１のユーザと前記購入との間の時間量に基づき、前記テレビ・マーケティング・チャネルに帰属すると考えられた前記収益の前記第２の部分は、前記商品に対する前記テレビコマーシャルを閲覧する前記第１のユーザと前記購入との間の時間量に基づき、前記オンライン広告マーケティングチャネルに帰属すると考えられた収益の前記第１の部分の前記量は、前記テレビ・マーケティング・チャネルに帰属すると考えられた収益の前記第２の部分と異なる、請求項２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
2014525109.tif 000009