(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者と宣伝対象との接点であるコンタクトポイントごとの宣伝施策の立案を支援する宣伝施策立案支援装置であって、
消費者がコンタクトポイントにおいて宣伝対象に接触する割合である接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う順序付け手段と、
前記順序付け手段による順序付けを制約条件とし、少なくとも順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含むベイジアンネットワークモデルである消費者心理モデルを構築するモデル構築手段と、
所与の情報を用いて接触率を算出する接触率算出手段と、
特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に前記接触率算出手段によって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、前記モデル構築手段によって構築された消費者心理モデルを再構築するモデル再構築手段と、
を具備することを特徴とする宣伝施策立案支援装置。
【請求項２】
前記モデル再構築手段による消費者心理モデルの構築は、前記順序付け手段による順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして、コンタクトポイントの数だけ繰り返し行うことを特徴とする請求項１に記載の宣伝施策立案支援装置。
【請求項３】
消費者と宣伝対象との接点であるコンタクトポイントごとの宣伝施策の立案を支援する宣伝施策立案支援方法であって、
コンピュータの制御部が、消費者がコンタクトポイントにおいて宣伝対象に接触する割合である接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う順序付けステップと、
前記制御部が、前記順序付けステップによる順序付けを制約条件とし、少なくとも順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含むベイジアンネットワークモデルである消費者心理モデルを構築するモデル構築ステップと、
前記制御部が、所与の情報を用いて接触率を算出する接触率算出ステップと、
前記制御部が、特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に前記接触率算出ステップによって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、前記モデル構築ステップによって構築された消費者心理モデルを再構築するモデル再構築ステップと、
を含むことを特徴とする宣伝施策立案支援方法。
【請求項４】
前記モデル再構築ステップによる消費者心理モデルの構築は、前記順序付けステップによる順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして、コンタクトポイントの数だけ繰り返し行うことを特徴とする請求項３に記載の宣伝施策立案支援方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１または請求項２に記載の宣伝施策立案支援装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の宣伝施策の立案を支援する宣伝施策立案支援装置、宣伝施策立案支援方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、商品の宣伝手段が多様化し、一つの商品に対して複数の宣伝手段（ＴＶ広告、新聞広告、企業ＨＰ、販売店等）を組み合わせることが一般的となっている。特に、多機能、かつブランド価値の高い商品は、例えば、ＴＶ広告、新聞広告などでブランドイメージを全面に押し出した宣伝を行い、企業ＨＰ、販売店などで各機能を詳細に説明した宣伝を行うことが多い。
【０００３】
このような背景から、複数の広告メディアを組み合わせて商品の宣伝をするときに、最小の広告コストで商品の目標シェアを得るためのメディアミックス計画の立案を支援する技術が考案されている（特許文献１）。尚、メディアミックスとは、商品の広告媒体として、例えばテレビ広告と新聞広告等の異種のメディアを組み合わせて用いることをいう。
【０００４】
特許文献１に記載の仕組みでは、消費者の購入行動における各因果構造に係る条件付確率と構造評価値を用いて消費者の購入行動因果モデルを構築し、購入行動因果モデルを用いて広告メディアの中間指標の目標値を特定し、特定した目標値を達成する広告メディアの組み合わせの中で最小の広告コストとなるものを特定する。この仕組みによって、消費者が購入行動をとる際に行う価値判断に近似した購入行動因果モデルを用いて、広告メディア、中間指標、商品の購入判断の因果関係を考慮して最小コストで目標の商品シェアを達成可能な広告メディアの組み合わせを特定し、メディアミックス計画の立案を支援することができる。
【特許文献１】特願２００６−２９８１８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の仕組みでは、一方の広告メディアが他方の広告メディアに与える影響を無視しており、ＴＶ広告等のマスメディア系の効果が過小評価されてしまう。例えば、ＴＶ広告の効果によって企業ＨＰへのアクセス数が増加し、企業ＨＰの接触率が向上するなどが考えられるが、特許文献１に記載の仕組みでは考慮されていない。以下では、「広告メディア」を含む用語として「宣伝手段」を用いる。また、各宣伝手段に対する費用配分を示す用語として、「宣伝施策」を用いる。
【０００６】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、商品の宣伝施策の立案を支援する装置であって、宣伝手段間の関係を考慮し、影響力の大きい宣伝手段を過小評価しない宣伝施策立案支援装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために、第１の発明は、消費者と宣伝対象との接点であるコンタクトポイントごとの宣伝施策の立案を支援する宣伝施策立案支援装置であって、消費者がコンタクトポイントにおいて宣伝対象に接触する割合である接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う順序付け手段と、前記順序付け手段による順序付けを制約条件とし、少なくとも順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含むベイジアンネットワークモデルである消費者心理モデルを構築するモデル構築手段と、所与の情報を用いて接触率を算出する接触率算出手段と、特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に前記接触率算出手段によって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、前記モデル構築手段によって構築された消費者心理モデルを再構築するモデル再構築手段と、を具備することを特徴とする宣伝施策立案支援装置である。第１の発明に係る宣伝施策立案支援装置は、ユーザに対して、宣伝手段間の関係を考慮し、影響力の大きい宣伝手段を過小評価しない消費者心理モデルを提示することができる。
【０００８】
第１の発明における前記モデル再構築手段による消費者心理モデルの構築は、前記順序付け手段による順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして、コンタクトポイントの数だけ繰り返し行うことが望ましい。順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントに対して処理を行うことで、予測精度の高い消費者心理モデルを提示することができる。
【０００９】
第２の発明は、消費者と宣伝対象との接点であるコンタクトポイントごとの宣伝施策の立案を支援する宣伝施策立案支援方法であって、コンピュータの制御部が、消費者がコンタクトポイントにおいて宣伝対象に接触する割合である接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う順序付けステップと、前記制御部が、前記順序付けステップによる順序付けを制約条件とし、少なくとも順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含むベイジアンネットワークモデルである消費者心理モデルを構築するモデル構築ステップと、前記制御部が、所与の情報を用いて接触率を算出する接触率算出ステップと、前記制御部が、特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に前記接触率算出ステップによって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、前記モデル構築ステップによって構築された消費者心理モデルを再構築するモデル再構築ステップと、を含むことを特徴とする宣伝施策立案支援方法である。第２の発明によって、各コンタクトポイントに対する費用の配分が異なる宣伝施策案が複数存在する場合、ユーザは、それぞれの宣伝施策案の効果を比較して、最良の宣伝施策案を選択することができる。
【００１０】
第２の発明における前記モデル再構築ステップによる消費者心理モデルの構築は、前記順序付けステップによる順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして、コンタクトポイントの数だけ繰り返し行うことが望ましい。順序付けの降順に、全てのコンタクトポイントに対して処理を行うことで、予測精度の高い消費者心理モデルを提示することができる。
【００１１】
第３の発明は、コンピュータを第１の発明に係る宣伝施策立案支援装置として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、商品の宣伝施策の立案を支援する装置であって、宣伝手段間の関係を考慮し、影響力の大きい宣伝手段を過小評価しない宣伝施策立案支援装置等を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係る宣伝施策立案支援装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図１のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００１５】
宣伝施策立案支援装置１は、制御部３、記憶部５、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、表示部１３、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等が、バス１７を介して接続される。
【００１６】
制御部３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００１７】
ＣＰＵは、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、宣伝施策立案支援装置１が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００１８】
記憶部５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００１９】
メディア入出力部７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００２０】
通信制御部９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク１９間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１９を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。
【００２１】
入力部１１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１１を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００２２】
表示部１３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００２３】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１５は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１５は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００２４】
バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２５】
図２は、本発明の実施の形態に係る消費者心理モデルの一例を示す図である。図２に示すように、消費者心理モデル４１は、条件付確率テーブル４３を有する複数のコンタクトポイントノード４５、条件付確率テーブル４３を有する複数のノード４９等が、因果関係を示すリンク（矢印で図示）によって関係付けられたベイジアンネットワークモデルである。また、コンタクトポイントノード４５は、外部データである費用データ４７と関係付けられている。消費者心理モデル４１は、特定の商品を購入する際の消費者の心理を模擬したものである。
【００２６】
条件付確率テーブル４３とは、リンクによって関係付けられた親ノード（矢印の元のノード）および子ノード（矢印の先のノード）がとる全ての状態のそれぞれにおける確率値を定めたテーブルである。図２では、親ノードがＣＰ１、子ノードがＶ１の条件付確率テーブル４３を図示している。図２の例では、親ノードのＣＰ１がとる状態は、ＴＶ広告接触有り、ＴＶ広告接触無しの二つである。また、子ノードのＶ１がとる状態は、ＴＶ広告の良い印象有り、ＴＶ広告の良い印象無しの二つである。例えば、図２の例では、ＴＶ広告接触有りの人が、ＴＶ広告で良い印象を持つ確率は、３０％である。尚、一つの子ノードに対して、複数の親ノードが存在しても良い。また、親ノードが存在しないノード（図２の例ではＣＰ１）が存在しても良い。
【００２７】
コンタクトポイントとは、消費者接点とも呼ばれ、消費者が商品に何らかの印象を残す全てのものを意味する。コンタクトポイントは、例えば、ＴＶ広告、新聞広告、企業ＨＰ、販売店等である。そして、コンタクトポイントノード４５とは、特定のコンタクトポイントへの接触を示すノードである。図２に示す例では、ＣＰ１が「ＴＶ広告接触」、ＣＰ２が「企業ＨＰへのアクセス」、ＣＰ３が「新聞広告接触」、ＣＰＮが「販売店来店」である。
【００２８】
費用データ４７とは、特定のコンタクトポイントに投入する費用のデータである。図２に示す例では、Ｃ１が「ＴＶ広告費」、Ｃ２が「企業ＨＰ費」、Ｃ３が「新聞広告費」、ＣＮが「販売店建設費」である。
【００２９】
ノード４９とは、コンタクトポイントノード４５を除いたノードである。図２に示す例では、Ｖ１が「ＴＶ広告の良い印象」、Ｖ４が「企業ＨＰの良い印象」、Ｖ６が「興味」、Ｖ８が「購入」である。
【００３０】
次に、図３から図６を参照しながら、宣伝施策立案支援装置１の機能を実現する構成について説明する。図３は、宣伝施策立案支援装置１の機能の概要を示すブロック図である。
【００３１】
図３に示すように、宣伝施策立案支援装置１は、順序付け手段２１、モデル構築手段２３、モデル再構築手段２５、接触率算出手段２７、接触率変動情報ＤＢ（データベース）２９、接触率履歴情報ＤＢ（データベース）３１、推定結果出力手段３３等を備える。
【００３２】
順序付け手段２１は、消費者がコンタクトポイントにおいて宣伝対象に接触する割合である接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う。具体的には、順序付け手段２１は、所与のコンタクトポイント群に対して、入力部１１等を介して入力されたコンタクトポイント間の順序関係を基に、順序を付番する。
【００３３】
例えば、順序付け手段２１は、所与のコンタクトポイント群を表示部１３に表示する。次に、ユーザが入力部１１等を介して、表示部１３に表示されたコンタクトポイントの並び替えを行うと、順序付け手段２１は、並び替えられたコンタクトポイント間の順序関係を基に、各コンタクトポイントに対して順序を付番し、各コンタクトポイントの順序をＲＡＭ上のワークメモリに記憶する。ここで、ユーザは、過去のデータ、ユーザ自身の推測などから、接触率の観点による因果の仮説を立てる。そして、ユーザは、接触率の観点による因果の仮説を基に、因果の上流（原因）から下流（結果）へとコンタクトポイントの並び替えを行う。
【００３４】
モデル構築手段２３は、順序付け手段２１による順序付けを制約条件とし、順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含むベイジアンネットワークモデルである消費者心理モデル４１を構築する。ここで、順序付けの制約条件とは、図２の例であれば、ＣＰ１からＣＰ２への経路（複数のリンクを通る場合を含む。）は存在して良いが、ＣＰ２からＣＰ１への経路は存在してはいけないといった制約である。すなわち、モデル構築手段２３は、下流（結果）から上流（原因）への因果関係を含まないベイジアンネットワークモデルを構築する。消費者心理モデル４１の構築は、例えば、特願２００６−２９８１８１号公報の段落番号００２７〜００３１に記載されている手順によって行う。
【００３５】
消費者心理モデル４１の構築手順を簡単に説明する。最初に、一つの子ノードを指定し、親ノード候補の所定の抽出個数に基づいて、抽出した親ノード候補の各組合せと子ノードとの条件付確率を計算する。次に、計算した各条件付確率を基に、親ノード候補の各組合せの構造評価値（各種の情報量基準）を算出する。そして、構造評価値が最も良い値の親ノード候補の組合せを特定し、指定した子ノードに対する親ノード群として消費者心理モデル４１に含める。これらの処理を全ての子ノードに対して行うことで、消費者心理モデル４１全体を構築する。
【００３６】
モデル再構築手段２５は、特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に接触率算出手段２７によって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、消費者心理モデル４１を再構築する。処理の詳細は、図６の説明にて後述する。
【００３７】
接触率算出手段２７は、所与の情報を用いて接触率を算出する。所与の情報とは、後述する接触率変動情報および接触率履歴情報、並びに前述の上流接触率情報などである。接触率算出手段２７は、入力された費用データ４７に基づいて接触率の変動を算出し、接触率履歴情報または上流接触率情報に基づいて算出された現時点での接触率に加算することで、費用データ４７に係る費用をかけたときの接触率を算出する。
【００３８】
接触率変動情報ＤＢ２９は、接触率変動情報を記憶する。接触率変動情報とは、投入費用による接触率の変動を示す情報である。
【００３９】
図４は、接触率変動情報データ５１の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、ＣＰ１に対する接触率変動情報データ５１は、投入費用Ｃｏｓｔ（ＣＰ１）に対する接触率の変動ΔＰ（ＣＰ１）となる。このように、接触率変動情報ＤＢ２９は、コンタクトポイントごとに接触率変動情報データ５１を記憶する。ここで、例えば３ヶ月単位に宣伝施策を立案する場合、接触率の変動幅は小さいため、図４に示すように、線形モデルによる近似を行うことで十分である。この場合、接触率変動情報ＤＢ２９は、直線の傾きと切片の情報を記憶しておく。尚、当然ながら、接触率変動情報データ５１の近似は、線形モデルに限定されるものではない。
【００４０】
接触率履歴情報ＤＢ３１は、接触率履歴情報を記憶する。接触率履歴情報とは、過去のコンタクトポイントごとの接触率の実績を示す履歴情報である。
【００４１】
図５は、接触率履歴情報データ５３の一例を示す図である。本発明の実施の形態では、最上流のコンタクトポイントであるＣＰ１に対する接触率履歴情報データ５３のみが必須である。図５に示すように、ＣＰ１に対する接触率履歴情報データ５３は、例えば、Ｐ（ＣＰ１）＝７０％である。尚、実際には、順序付け手段２１によって最上流のコンタクトポイントが決定されることから、接触率履歴情報ＤＢ３１は、全てのコンタクトポイントに対する接触率履歴情報データ５３を記憶しておくことが望ましい。
【００４２】
推定結果出力手段３３は、推定結果を出力する。推定結果とは、モデル再構築手段２５によって再構築された消費者心理モデル４１である。推定結果出力手段３３は、例えば、推定結果を表示部１３に表示する。また、推定結果出力手段３３は、例えば、メディア入出力部７を介して、推定結果を各種メディアに出力する。また、推定結果出力手段３３は、例えば、通信制御部９を介して、推定結果を他のコンピュータ、または印刷装置等に送信する。また、推定結果出力手段３３は、例えば、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５を介して、印刷装置等に送信する。
【００４３】
次に、図６を参照しながら、モデル再構築手段２５の処理の詳細について説明する。図６は、条件付確率テーブル４３の再計算の一例を示す図である。図６では、ＣＰ２に係る条件付確率テーブル４３の再計算の一例を示している。
【００４４】
最初に、モデル再構築手段２５は、ＣＰ２を再計算コンタクトポイントとして決定し、再計算コンタクトポイントであるＣＰ２よりも上流のコンタクトポイントであるＣＰ１の接触率を上流接触率とする。ここで、ＣＰ１の接触率は、接触率算出手段２７によって事前に算出されているものとする。
【００４５】
次に、モデル再構築手段２５は、上流接触率を基に再計算コンタクトポイントであるＣＰ２の初期接触率Ｐ０（ＣＰ２）を算出する。ここで、初期接触率Ｐ０（ＣＰ２）とは、ＣＰ１に対する今期の投入費用による変動を考慮した接触率Ｐ（ＣＰ１）の値を用いて、消費者心理モデル４１に基づき算出したＣＰ２の接触率である。逆に言えば、初期接触率Ｐ０（ＣＰ２）は、ＣＰ２に対する今期の投入費用による変動が考慮されていない。
【００４６】
次に、モデル再構築手段２５は、ＣＰ２に対する接触率変動情報データ５１を基に接触率の変動ΔＰ（ＣＰ２）を算出する。そして、モデル再構築手段２５は、Ｐ０（ＣＰ２）にΔＰ（ＣＰ２）を加算し、ＣＰ２に対する接触率Ｐ（ＣＰ２）を算出する。更に、モデル再構築手段２５は、算出した接触率Ｐ（ＣＰ２）を消費者心理モデル４１に組み込む際、Ｖ１からＣＰ２へのリンクを削除し、消費者心理モデル４１を再構築する。
【００４７】
図６の例では、変更前消費者心理モデル４１ａにおいては、Ｖ１からＣＰ２へのリンクが張られている。一方、前述のモデル再構築手段２５の処理を行った変更後消費者心理モデル４１ｂにおいては、Ｖ１からＣＰ２へのリンクが削除される。また、変更前条件付確率テーブル４３ａは、Ｖ１とＣＰ２のとる全ての状態（四つの状態）の組合せに対する条件付確率が含まれる。一方、前述のモデル再構築手段２５の処理を行った変更後条件付確率テーブル４３ｂは、ＣＰ２のとる全ての状態（二つの状態）に対する確率が含まれる。
【００４８】
次に、図７を参照しながら、宣伝施策立案支援装置１の動作の詳細について説明する。図７は、宣伝施策立案支援装置１の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
図７に示すように、宣伝施策立案支援装置１の制御部３は、ユーザが入力部１１等を介して、表示部１３に表示されたコンタクトポイントの並び替えを行うと、順序付け手段２１の機能によって、コンタクトポイントの順序付けを行う（ステップ１０１）。以降、順序付けされたコンタクトポイントは、ＣＰｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎ）と記載し、添え字ｉの数字が順序を表すものとする。
【００５０】
次に、制御部３は、モデル構築手段２３の機能によって、順序付けされた全てのコンタクトポイントＣＰｉを含む消費者心理モデル４１を構築する（ステップ１０２）。
【００５１】
次に、制御部３は、モデル再構築手段２５の機能によって、ステップ１０３からステップ１１０までの処理を行う。具体的には、制御部３は、最初に、ＣＰ１に対する接触率変動情報データ５１、およびＣＰ１に対する接触履歴情報データ５３を基に、ＣＰ１の接触率Ｐ（ＣＰ１）の算出を行う（ステップ１０３）。        
【００５２】
次に、制御部３は、内部変数ｎに２を代入し（ステップ１０４）、Ｐ（ＣＰｉ）（ｉ＝１、・・・、ｎ−１）に基づいて初期接触率Ｐ０（ＣＰｎ）を算出する（ステップ１０５）。
【００５３】
次に、制御部３は、ＣＰｎに対する接触率変動情報データ５１に基づいて、ＣＰｎに対する費用データ４７であるＣｏｓｔ（ＣＰｎ）による接触率の変化量ΔＰ（ＣＰｎ）を算出する（ステップ１０６）。
【００５４】
次に、制御部３は、初期接触率Ｐ０（ＣＰｎ）および接触率の変化量ΔＰ（ＣＰｎ）に基づいて、接触率Ｐ（ＣＰｎ）を算出する（ステップ１０７）。ここで、制御部３は、算出した接触率Ｐ（ＣＰｎ）を消費者心理モデル４１に組み込み、消費者心理モデル４１からＣＰｎに対するリンク、すなわちＣＰｎが矢印の先となるリンクを削除する。
【００５５】
次に、制御部３は、ｎ＜Ｎを満たすかどうか確認する（ステップ１０８）。
ｎ＜Ｎを満たす場合（ステップ１０８のＹｅｓ）、制御部３は、ｎにｎ＋１を代入し（ステップ１０９）、ステップ１０５から繰り返す。
ｎ＜Ｎを満たさない場合（ステップ１０８のＮｏ）、制御部３は、ステップ１１０に進む。
【００５６】
次に、制御部３は、コンタクトポイントノード４５を除いたノード４９であるＶｊの条件付確率Ｐ（Ｖｊ）（ｊ＝１、・・・、Ｍ）を算出する（ステップ１１０）。ここで、制御部３は、算出したＰ（Ｖｊ）を消費者心理モデル４１に組み込む。ここまでの処理によって、消費者心理モデル４１が再構築される。
【００５７】
次に、制御部３は、推定結果出力手段３３の機能によって、推定結果を出力する（ステップ１１１）。
【００５８】
最後に、宣伝施策立案支援装置１の利用方法について説明する。ユーザは、宣伝施策立案支援装置１を用いて、各コンタクトポイントに対する費用の配分が異なる複数の宣伝施策案の効果を比較することができる。具体的には、ユーザは、宣伝施策立案支援装置１に対して、図７に示す処理を宣伝施策案ごとに行わせ、宣伝施策案ごとの推定結果を比較出力させる。図２に示す例では、例えば、費用の総額が同額である宣伝施策案を比較する場合、最下流のノード４９であるＶ８の確率（購入確率）Ｐ（Ｖ８）が最も高い宣伝施策案を選択することで、最良の宣伝施策案を選択することができる。
【００５９】
また、ユーザは、宣伝施策立案支援装置１を用いて、各コンタクトポイントに対する費用の配分を変化させ、費用対効果の高い宣伝施策案を決定することができる。具体的には、ユーザは、入力部１１を介して、実現可能なコンタクトポイントに対する費用配分を入力し、宣伝施策立案支援装置１に対して、入力した費用配分の範囲内において、図７に示す処理を繰り返し実行させ、最も費用対効果の高い宣伝施策案を決定させることができる。これによって、ユーザは、実現可能なコンタクトポイントに対する費用配分の中で、最も費用対効果の高い宣伝施策案を立案することができる。
【００６０】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る宣伝施策立案支援装置１は、接触率の観点からコンタクトポイントの順序付けを行う順序付け手段２１、順序付け手段２１による順序付けを制約条件とし、順序付けされたコンタクトポイントをノードとして含む消費者心理モデル４１を構築するモデル構築手段２３、特定のコンタクトポイントを再計算コンタクトポイントとして決定し、事前に接触率算出手段２７によって算出された再計算コンタクトポイントよりも上流のコンタクトポイントまでの接触率を上流接触率群とし、上流接触率群を基に再計算コンタクトポイントの接触率を再計算し、消費者心理モデル４１を再構築するモデル再構築手段２５等を具備する。
【００６１】
本発明の実施の形態に係る宣伝施策立案支援装置１によって、ユーザに対して、宣伝手段間の関係を考慮し、影響力の大きい宣伝手段を過小評価しない消費者心理モデル４１を提示することができ、ユーザは予測精度が高い宣伝施策を立案することができる。
【００６２】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る宣伝施策立案支援装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】宣伝施策立案支援装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成図
【図２】消費者心理モデルの一例を示す図
【図３】宣伝施策立案支援装置１の機能の概要を示すブロック図
【図４】接触率変動情報データ５１の一例を示す図
【図５】接触率履歴情報データ５３の一例を示す図
【図６】条件付確率テーブル４３の再計算の一例を示す図
【図７】宣伝施策立案支援装置１の処理の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
【００６４】
１………宣伝施策立案支援装置
３………制御部
５………記憶部
７………メディア入出力部
９………通信制御部
１１………入力部
１３………表示部
１５………周辺機器Ｉ／Ｆ部
１７………バス
１９………ネットワーク
２１………順序付け手段
２３………モデル構築手段
２５………モデル再構築手段
２７………接触率算出手段
２９………接触率変動情報ＤＢ
３１………接触率履歴情報ＤＢ
３３………推定結果出力手段
４１………消費者心理モデル
４３………条件付確率テーブル
４５………コンタクトポイントノード
４７………費用データ
４９………ノード
５１………接触率変動情報データ
５３………接触率履歴情報データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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