(57)【要約】  本発明の重複推薦の問題を考慮したマルチキャンペーン割り当て装置は、個人化されたキャンペーンを同時にいろいろ行う時に発生する重複推薦の問題点を考慮し、マーケティングの効率と顧客満足度を高めるマルチキャンペーン割り当て装置に関するものである。  本発明のマルチキャンペーン割り当て装置は、複数のキャンペーンそれぞれに対する顧客の選好度情報を抽出し、キャンペーン重複推薦による顧客の反応度を予測して、顧客のキャンペーン選好度と反応度関数を土台でマーケティングの効率を極大化する二次元的なキャンペーン−顧客割り当てを行う。また本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置は、大きく個別キャンペーンに対する顧客選好度抽出部、重複推薦に対する顧客の反応度関数決定部、制限条件提示部、キャンペーン-顧客割り当て評価部及び顧客選定部を含んで構成される。
2006529040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の人的事項、顧客の行動履歴ログを基にそれぞれの個別キャンペーンに対する顧客の選好度を抽出する顧客選好度抽出部;
所定の期間内に多数のキャンペーン推薦を受けることを重複推薦であると決めて、顧客の重複推薦に対する反応度関数を決める反応度関数決定部;
各キャンペーンごとにキャンペーンの特性及び環境を考慮して割り当てしなければならない顧客数を決める制限条件提示部;
キャンペーン−顧客割り当てがなされた時、割り当て結果を予測、評価するキャンペーン−顧客割り当て評価部;及び
顧客選好度、顧客反応度、キャンペーン制限条件を基に顧客を行とし、キャンペーンを列とする行列を生成して、どの顧客でもキャンペーン推薦がなされていない状態で顧客割り当てアルゴリズムを適用し、キャンペーン推薦顧客を選定する顧客選定部を含んで構成されることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項２】
請求項１において、前記顧客選定部の顧客割り当てアルゴリズムは、
最初に行列のすべての元素を“０”として割り当てる行列初期化モジュール;
各(キャンペーン、顧客)組に対する利得値を計算する利得算出モジュール;及び
一番利得値が高い順で(キャンペーン、顧客)を割り当てるキャンペーン−顧客割り当てモジュール;
を備えた建設的割り当てアルゴリズムであることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項３】
請求項２において、前記利得算出モジュールで利得値を計算のための利得算出関数は(数１)となることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【数１】
2006529040.tif 000011
【請求項４】
請求項２において、前記建設的割り当てアルゴリズムは、前記モジュールをみんな経った後、作られたキャンペーン-顧客割り当て行列で、割り当てがなされた任意の元素と割り当てがなされない任意の元素の間の交換が利得を与える場合、このような交換が利得を与えないまで繰り返し適用し、キャンペーン推薦顧客を選定するモジュールをさらに含むことを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項５】
請求項４において、前記建設的割り当てアルゴリズムで交換に対する利得計算のための交換利得計算関数は（数２）で計算されることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【数２】
2006529040.tif 000012
【請求項６】
請求項１において、前記顧客選定部の顧客割り当てアルゴリズムは、制限条件を持つ問題に対する動的計画法であることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項７】
請求項６において、前記顧客選定部の動的計画法は、制限条件を減らすラグランジュ乗数法を利用し、問題の次元を減らすことを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項８】
請求項７において、前記ラグランジュ乗数法で問題の次元を減らすためにキャンペーン割り当て制限条件に対する最適値として（数３）を使うことを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【数３】
2006529040.tif 000013
【請求項９】
請求項７において、前記顧客選定部は、使われたラグランジュ乗数法のラグランジュ乗数を最適化するために、ヒューリスティックと遺伝アルゴリズムの技法を結合して使うことを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項１０】
請求項２において、前記顧客選定部の建設的割り当てアルゴリズムは、時間窓を使って、既に行われたキャンペーンの中でウィンドウ範囲の中に属するキャンペーンに対する顧客割り当て内容が、行列にあらかじめ入力され、これを出発点として行う単数又は複数のキャンペーンに対して、行列を満たす方法で変形し、使用できることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項１１】
請求項１において、前記反応度関数決定部は、顧客に対する反応度関数の決定を顧客の人的事項、顧客の行動履歴ログを基に、顧客群を選定して顧客群別でそれぞれ異なる反応度関数を適用し、なされることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項１２】
請求項１において、前記反応度関数決定部は、すべてのキャンペーン重複に対して顧客に対する反応度関数の決定をキャンペーンの属性情報、顧客のキャンペーンに対する行動履歴ログを基にキャンペーン重複別で、それぞれ異なる反応度関数を適用してなされることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項１３】
請求項１において、前記反応度関数決定部は、マルチキャンペーン割り当てに対する顧客の反応及び行動履歴分析結果などを使って、顧客に対する反応度関数をまた決めてなされることを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【請求項１４】
請求項１において、前記顧客選定部は、重要度によってキャンペーンに対する加重値を設定し、顧客選定を行うことを特徴とするマルチキャンペーン割り当て装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチキャンペーン割り当て装置に関するものであり、より詳しくは、複数のキャンペーンを同時に行う状態で、重複推薦の問題を考慮して推薦顧客を選定することで、マーケティングの効率を上げる重複推薦の問題を考慮したマルチキャンペーン割り当て装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
最近、個人化されたキャンペーン数が多くなり、同時に複数のキャンペーンを行う状態が頻繁に発生するようになった。個人化されたキャンペーンを行う時、同時に行われるキャンペーンの数が多くなると、一顧客が同時に複数のキャンペーンを推薦される重複推薦の問題が生じることになる。特定キャンペーンに高い選好度を用いる顧客は、他のキャンペーンにも高い選好度を用いる場合が頻繁に発生するので、重複推薦の問題点を考慮せずに多数のキャンペーンを個別的に同時に行えば、特定顧客に同時に多くの推薦が行われうる。こんな状態は、一顧客に対するキャンペーンの重複推薦の数が多くなるほどキャンペーンに対する顧客の関心度を落として、結局顧客の各キャンペーンに対する反応度を低下させる。つまり、重複推薦の問題は、顧客満足度だけでなくマーケティングの効率を下げることになる。そして最悪の場合には顧客が退会したり、フィルタリングによって、当該会社のキャンペーンをそっぽを向ける状態まで行くこともできる。多数のキャンペーンを同時に行う状態で、マーケティングの効率と顧客満足度を高めるために重複推薦の問題を考慮した最適なキャンペーン割り当てを求める問題は非常に重要である。
【０００３】
今までのマーケティング方法は、このような重複推薦の問題を考慮せずに行われることがほとんどである。表１乃至表４は、重複推薦の問題を考慮したマルチキャンペーン・マーケティングの重要性を示す簡単な例を提示する。
【表１】
2006529040.tif 000003
【表２】
2006529040.tif 000004
【表３】
2006529040.tif 000005
【表４】
2006529040.tif 000006
【０００４】
表１は、顧客のキャンペーン選好度を例示的に表示したものであり、キャンペーンは３個、顧客は５人で構成される。各キャンペーン別に３人を推薦しなければならない状態であると仮定する。また、表２によると、重複推薦に対するすべての顧客の反応が同一であり、二つの推薦が発生する場合０．７であり、三つの推薦が発生する場合０．５の比率でそれぞれのキャンペーンに対する反応度が減少すると仮定される。
【０００５】
今までのマーケティング方法でキャンペーン別で別に推薦を行えば、表３に表示されたように顧客１と顧客３は、三つのキャンペーン推薦が発生し、顧客５は二つのキャンペーン推薦が発生する。したがって、個別キャンペーンを最適に行われた方式で推薦顧客ごとに選好度に反応度を乗じた値の合計である目的値は４１５．５となる。しかし、表４に表示されたように重複推薦の問題を考慮し、推薦顧客を分散させた方式では目的値は４８３となり、効率が非常に高くなる。この例は、重複推薦の問題を認知し、これを考慮したマルチキャンペーン割り当て方式がマーケティングの効率を高めることができることを示す。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前記の従来技術の問題点を解決するために、複数のキャンペーンを同時に行うマルチキャンペーン割り当てをしなければならない状態で顧客に重複推薦が発生する場合、顧客のこのような重複推薦に対する反応度を考慮し、キャンペーン割り当てを行うことで、マーケティングの効率を高めることができるマルチキャンペーン割り当て装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記の目的を果たすための本発明による重複推薦の問題を考慮したマルチキャンペーン割り当て装置は、顧客の人的事項、顧客の行動履歴ログを基に協同的フィルタリング、神経回路網、遺伝アルゴリズム、遺伝プログラミングなどの技法の中で、どの一つ以上の方法を使って、それぞれの個別キャンペーンに対する顧客の選好度を抽出する顧客選好度抽出部; 所定の期間内に多数のキャンペーン推薦を受けることを重複推薦であると決めて、顧客の重複推薦に対する反応度関数を決める反応度関数決定部; 各キャンペーンごとにキャンペーンの特性及び環境を考慮して割り当てしなければならない顧客数を決める制限条件提示部; キャンペーン−顧客割り当てがなされた時、割り当て結果を予測、評価するキャンペーン−顧客割り当て評価部; 及び顧客選好度、顧客反応度、キャンペーン制限条件を基に顧客を行とし、キャンペーンを列とする行列を生成して、どの顧客でもキャンペーン推薦が行われていない状態で建設的割り当てアルゴリズムを適用し、キャンペーン推薦顧客を選定する顧客選定部を含んで構成されることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下で添付された図面を参照して本発明の望ましい一実施例の構成及び動作内容を詳しく説明する。
【０００９】
図１を参照すれば、本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置の望ましい一実施例が具現されるコンピューターシステム1は、少なくとも一つ以上の中央処理装置(CPU)6と、メモリ装置3を備えたコンピューター2、入力装置10及び出力装置11を含んで構成される。コンピュータ・システム1の構成要素は、少なくとも一つ以上のバス構造12によって互いに連結されている。
【００１０】
図示された中央処理装置6は、算術演算及び論理演算を行う算術/論理演算装置(ALU)7、データと命令語を臨時的に保存するレジスタセット8、及びコンピューターシステム1の動作を制御する制御装置9を備える。本発明で使用される中央処理装置6は、特定の製造社によって製造された特定の構造に限定されるものではないので、前記のような基本的な構成を備えたすべての形態のプロセスが可能である。
【００１１】
メモリ装置3は、高速のメインメモリ4とデータの長期保存のために使用される補助メモリ5を備える。メインメモリ4はRAM(Random Access Memory)とROM(Read Only Memory)半導体チップで構成され、補助メモリ5は、フロッピー（登録商標）・ディスク、ハードディスク、CD-ROM、フラッシュメモリそして、電気、磁気、光または他の記録媒体を使ってデータを保存する装置で構成される。また、メインメモリ4は、ディスプレー装置を通じて映像をディスプレーするためのビデオディスプレーメモリを備えることができる。本発明に対する平均的な知識を持った者は、メモリ装置3が多様な保存能力を持つ多様な代替可能な構成要素が含まれるということを理解できるであろう。
【００１２】
入力装置10には、キーボード、マウス、物理的変換器(例えば、マイク)などが含まれるし、出力装置11にはディスプレー、プリンター、物理的変換器(例えば、スピーカー)などが含まれる。また、ネットワークインターフェースまたはモデムのような装置が入/出力装置で使用することができる。
【００１３】
コンピュータ・システム1には運営体制と、少なくとも一つ以上の応用プログラムが具備される。運営体制は、コンピューターシステム1の動作と資源の割り当てを制御する一連のソフトウェアであり、応用プログラムは、運営体制によって利用可能なコンピューター資源を使って使用者によって要求される作業を行う一連のソフトウェアである。これらみな、図示されたメモリ装置3に保存される。つまり、本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置は、コンピューターシステム1に設置されて動作する一つ以上の応用プログラムとして具現される。
【００１４】
図２によれば、本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置の望ましい一実施例は、機能的に顧客選好度抽出部100、反応度関数決定部200、制限条件提示部300、キャンペーン-顧客割り当て評価部400、顧客選定部500及び結果分析部600を含んで構成される。
【００１５】
顧客選好度抽出部100は、顧客データベース101から得られた顧客の人的事項、顧客の行動履歴ログを基に協同的フィルタリング、神経回路網、遺伝アルゴリズム、遺伝プログラミング技法などを選択的に使ってそれぞれの個別キャンペーンに対する顧客の選好度を抽出する。キャンペーンに対する顧客の選好度は、数値化された値で表現することができる。
【００１６】
反応度関数決定部200は、キャンペーン重複推薦に対する顧客の反応確率に対する反応度関数を決める。反応度関数は一般的に重複推薦が多くなるほど減少する形態を帯びることになる。もしキャンペーン１とキャンペーン２に対するどの顧客の選好度がそれぞれ100、150の場合、この中で一つのキャンペーンだけこの顧客に推薦されたら、選好度と一致する顧客の反応を予測できる。しかし、二つのキャンペーンの重複推薦に対する反応度が０.９で、顧客がキャンペーン１とキャンペーン２の重複推薦を受ければ、各キャンペーンに対する実際選好度がそれぞれ90、135として減少した状態で顧客の反応が予測される。顧客の反応度関数はさまざまな仮定によって作られることができる。これは反応度関数を各顧客と各キャンペーンに対して同一に適用するかどうかの判断と関連する。
【００１７】
一番単純な形態では、すべての顧客に同じ反応度関数を適用できる。ところが、顧客を細分化したら顧客データベース101から得られた顧客の人的事項、顧客の行動履歴ログなどを基に顧客群を選定し、顧客群別にそれぞれ異なる反応度関数を適用することができる。これは重複するキャンペーンに対しても同じになる。すべてのキャンペーン重複に対して等しく適用することもでき、キャンペーンの属性情報、顧客のキャンペーンに対する行動履歴ログなどを基にどのキャンペーンが重複するかによって、キャンペーン重複別でそれぞれ異なる反応度関数を適用することもできる。
【００１８】
制限条件提示部300は、各キャンペーンごとにキャンペーンの特性及び環境などを考慮して割り当てしなければならない顧客数（例えば、最小推薦顧客数、最大推薦顧客数など）などを決めることになる。
【００１９】
キャンペーン−顧客割り当て評価部400は、キャンペーン−顧客割り当てがなされた時、割り当てに対する結果を予測、評価する方式を形式的に提供することになる。
【００２０】
顧客選定部500は、顧客選好度、顧客反応度、キャンペーン制限条件、割り当てに対する評価方式などを基に顧客の反応率を最大に高める推薦顧客を選定する。この選定作業はヒューリスティック、動的計画法、ラグランジュ乗数法(Lagrange multiplier)、遺伝アルゴリズム技法などでどの一つを選択して使用したり、これらを二つ以上結合した方法を使って行われる。キャンペーンに対する顧客の推薦は“０”と“１”とした二次元行列に表現されるが、ここで“１”は推薦を意味する。顧客選定部500は、キャンペーンの重要度や公平性を考慮してキャンペーンに対する加重値を与えられる。また、顧客選定部500は、重複推薦を判断するにあって、一定期間以内に多数のキャンペーン推薦を受けることを重複推薦に定義することができる。顧客選定部500は、このような加重値及び重複推薦を基に推薦する顧客を選定することになる。
【００２１】
マルチキャンペーン状態で推薦顧客を選定する方法にはいろいろあり得る。
【００２２】
まず、次のような建設的割り当てアルゴリズム(constructive assignment algorithm)が使用されることができる。
【００２３】
図３は、建設的割り当てアルゴリズムの流れを示す。まず、行列を初期化して集合Sを空集合に初期化し、どのキャンペーンでも顧客が割り当てられていない状態におく(S100)。以後、顧客ｉにキャンペーンｊを推薦した時の利得値を計算し、集合Sに挿入する(S110)。この時、利得値計算の一例の数学式として（数４）を挙げられる。
【数４】
2006529040.tif 000007
【００２４】
次に、割り当てが可能なすべて(顧客、キャンペーン)組で利得値が一番大きな(顧客、キャンペーン)組に“１”の割り当てを行って(S120)、利得値が一番大きな(顧客、キャンペーン)組を集合Sから除く。
【００２５】
利得がこれ以上なくなってすべての制約条件が満足されるまで行列に“１”を満たす作業を繰り返すことになる(S130、S150)。
【００２６】
キャンペーンｊに余分があれば、顧客ｉを割り当てて、制限条件を満足しないキャンペーンｋに対してｇ（ｉ，ｋ）を調整する(S160乃至S180)。集合Sが空いていたり、すべてのキャンペーンが制限条件を満足する場合作業を終了し、そうでなければS１２０段階以下を繰り返す(S190)。
【００２７】
このようにして得られたマルチキャンペーン顧客割り当て行列は、また推薦がなされた組(すなわち、“１”が割り当てられた(顧客、キャンペーン)組)と推薦がなされていない組(すなわち、“０”が割り当てられた(顧客、キャンペーン)組)に分けられるが、この二つのグループの間に交換が利得を与える場合、交換作業を繰り返す。このような交換作業はこれ以上の利得を与えないまで繰り返して適用し、顧客割り当てをより最適化することもできる。下記の数学式（数５）は交換に対する利得計算の一例である。このようなアルゴリズム方法で利得値の効率的な維持、補修作業のために均衡が取れた探索ツリー使うこともできる。
【数５】
2006529040.tif 000008
【００２８】
前述した最適化方法は最適の結果を保障することはできない。制限条件を持つこのマルチキャンペーン割り当て問題は、動的計画法を使ってマルチキャンペーンに対する最適の顧客割り当て結果を得ることができる。動的計画法は各顧客に対して順次に行っていく。現在行っている顧客に割り当て可能なすべての場合を考慮し、すべての制限場合に対する最適の結果を保存した後、次の顧客に進めていく方法になる。以前顧客までのすべての制限条件に対する最適の推薦状態を考慮し、現在顧客まですべての制限条件に対する最適な解を探す方法(例、数６)となる。
【数６】
2006529040.tif 000009
【００２９】
最適の状態を維持して最後の顧客まで進行した後、望む制限条件に対する最適の結果によって行列を満たす方法になる。動的計画法はキャンペーン数が満たすべき配列の次元になる。この配列の次元は次のラグランジュ乗数法によって減らすこともできる。
【００３０】
マルチキャンペーンに対する顧客割り当てを最適化する方法には、ラグランジュ乗数法(Lagrange multiplier)を利用する方法もある。ラグランジュ乗数を一つ使うことで最適化しようとする動的計画法の配列次元を一つ減らせるようになる。この方法は望むほど、配列の次元を減らすことができ、キャンペーン数ほどを使うと、配列を使わない方法になる(下記の（数７）の数学式参照)。しかし、ラグランジュ乗数としてどの値を使用するかが重要な問題となりうるし、このラグランジュ乗数を最適化するためにヒューリスティックや遺伝アルゴリズムの技法などを適用することもできる。
【数７】
2006529040.tif 000010
【００３１】
また、こんなにゼロベースで複数個のキャンペーンに対する顧客割り当てを最適化する方法に加えて、漸増的な割り当て最適化方法もある。マーケターは引き続きキャンペーンをする。そしてマーケターは多くの人がそれぞれ各自のキャンペーンを実施することもできる。ある一時点に任意のマーケターＡが一つ又は、この以上のキャンペーンをしようとする時、顧客を割り当てる問題について調べて見る。
【００３２】
まず、時間窓をＷを設定する。これは因子として与えられる値である。
【００３３】
Ｗの大きさの例は、５日(120時間)で設定できる。それすると、マーケターＡがキャンペーンを実施しようとする時点基準で120時間以内に既に実施されたキャンペーンに対して対象となった顧客を探し出す。これは前の顧客−キャンペーン行列の一部が先に満たされることを意味する。このように一部が固定された状態でこれを考慮して遂行しようとするキャンペーンなどに対する顧客割り当てを最適化する。このようにすれば、ウィンドウの範囲中で既にキャンペーンを受けた顧客は、追加的なキャンペーンを受けるにあって、既にキャンペーンを受けたという事実が影響を受ける。この方法は前の建設的割り当てアルゴリズムで行列の一部が既に進行して決まっているわけである。
【００３４】
一般的に特定期間に一顧客にキャンペーン推薦が重複する場合、顧客の反応度は各顧客によって異なり、また推薦キャンペーンによって異なってくる。これをみんな反映する場合、問題空間は幾何級数的に大きくなり、現実的に考慮しにくくなる。それで初期段階の反応度関数は、重複推薦に対する顧客の反応度が顧客に関わらず、みんな同じであり、ただ重複推薦数にだけ依存する関数と仮定する。こんな仮定は初期段階で合理的であり、実験結果が累積したら顧客群によって他の反応度関数を適用するなどの細分化が可能である。
【００３５】
マルチキャンペーン結果分析部510は、マルチキャンペーンを行った後、マルチキャンペーン割り当てに対する顧客の反応及び行動履歴などを分析する。 この結果を使って反応度関数推定の最適化が可能である。マルチキャンペーン結果が累積するほど、最適の反応度関数が決められる。
【００３６】
今まで本発明に対して望ましい実施例を中心に調べた。本発明が属する技術分野で通常の知識を持った者は、本発明が本発明の本質的な特性から脱しない範囲で変形された状態で具現されることを理解できるであろう。それで開始された実施例は限定的な観点ではなく、説明的な観点から考慮すべきである。本発明の範囲は前述した説明ではなく、特許請求範囲に示されており、これと同等の範囲内にあるすべての差異点は本発明に含まれたことに解釈されなければならないであろう。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
以上で説明したように、本発明による重複推薦の問題を考慮したマルチキャンペーン割り当て装置は、顧客の満足度だけではなく、マーケティングの効率を高める効果がある。企業間共同マーケティングを行う場合、マルチキャンペーンを割り当てる状態は頻繁に発生するはずであり、本発明を利用することで共同マーケティング市場の活性化と、その効率性を極大化するものと期待される。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置の望ましい一実施例が具現されるコンピュータシステムの構成を図示した図面。
【図２】本発明によるマルチキャンペーン割り当て装置の望ましい一実施例の機能ブロック図。
【図３】本発明で使用される建設的割り当てアルゴリズムの流れ図。
【図１】
2006529040.tif 000014
【図２】
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【図３】
2006529040.tif 000016
【国際調査報告】
2006529040.tif 000017