(57)【要約】消費者行動を予測し、消費者行動に影響を与えるトランザクション・インセンティブを決定するシステム及び方法が、トランザクション行動間の相互時間相関を決定し、この相関から導かれた関数を消費者レコードに適用して将来の消費者行動を予測し、消費者にいずれのトランザクション・インセンティブをオファーするかを彼らの予測行動に基づいて決定するコンピュータ・システム及び関連するデータベースを有する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースと、
前記データベースへの読み出し・書き込みアクセスを有するコンピュータ・システムとを有し、
前記データベースは、第一の消費者についての第一の消費者レコードを含む複数の消費者レコードを記憶し、
前記第一の消費者レコードは、
（１）前記第一の消費者についての第一の消費者ＣＩＤを示すＣＩＤデータ（消費者識別データ）を記憶すると共に、この第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、少なくとも、
（２）第一の以前の期間中に第一のトランザクション・クラスにおいて前記第一の消費者によって取り引きされたアイテムを示す第一のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データと、
（３）前記第一の消費者が前記以前の期間より後の相関期間中に第一の相関クラスにおいてトランザクションを行なうランキング、確率、及び予測の少なくとも１つを示す第一の予測フィールドの予測データとを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一のクラスと前記第二のクラスが同じクラスを定義する、ことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一のクラスが前記第二のクラスと異なるクラスを定義する、ことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一のクラスは前記第二のクラスと別個である、ことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一のクラスが属であり、前記第二のクラスが前記属の種である、ことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一のクラスが属の種を定義し、前記第二のクラスが前記種を定義する、ことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第二のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第二のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項７記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第三のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第三のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第四のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第四のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項９記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第五のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第五のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項１０記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第六のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第六のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１１記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第七のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第七のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１２記載のシステムであって、
前記データベースは、前記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、前記第一の以前の期間中に第八のトランザクション・クラスにおいて前記消費者により取り引きされたアイテムを示す第八のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１記載のシステムであって、
前記第一の消費者についての前記第一の予測フィールドの前記予測データに基づいて該第一の消費者にトランザクション・インセンティブをオファーするか否かを決定するようにプログラムされる、ことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラスにおける購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラスにおける特定量の購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラスにおける特定のブランドの購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記相関期間中の前記第一の相関クラスにおける購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラス以外のクラスにおける購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラス外の特定のブランドの購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項１４記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関期間中の前記第一のクラス以外のクラスにおける購入である、ことを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項１記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブを前記第一の消費者に提示するための端末を更に有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項２３】
請求項１記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの条件を印刷するためのプリンタを更に有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項２４】
請求項２３記載のシステムであって、
前記プリンタはＰＯＳ端末にある、ことを特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２３記載のシステムであって、
前記プリンタはキオスクにある、ことを特徴とするシステム。
【請求項２６】
請求項２３記載のシステムであって、
前記プリンタは消費者のコンピュータにある、ことを特徴とするシステム。
【請求項２７】
データベースを用意する工程と、
前記データベースへの読み出し・書き込みアクセスを有するコンピュータ・システムを用意する工程と、
前記データベースに第一の消費者についての第一の消費者レコードを含む複数の消費者レコードを記憶する工程とを有し、
前記第一の消費者レコードは、
（１）前記第一の消費者についての第一の消費者ＣＩＤを示すＣＩＤデータ（消費者識別データ）を記憶すると共に、この第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、少なくとも、
（２）第一の以前の期間中に第一のトランザクション・クラスにおいて前記第一の消費者によって取り引きされたアイテムを示す第一のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データと、
（３）前記第一の消費者が前記以前の期間より後の相関期間中に第一の相関クラスにおいてトランザクションを行なうランキング、確率、及び予測の少なくとも１つを示す第一の予測フィールドの予測データとを記憶する、ことを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２７記載の方法であって、
前記第一の消費者についての前記第一の予測フィールドの前記予測データに基づいて該第一の消費者にトランザクション・インセンティブをオファーするか否かを決定する工程を更に有する、ことを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２８記載の方法であって、
前記トランザクション・インセンティブを印刷する工程を更に有する、ことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２８記載の方法であって、
前記印刷工程は、前記消費者がいるところで印刷することを含む、ことを特徴とする方法。
【請求項３１】
コンピュータにより実現される方法であって、
トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間より後の第二に期間中の第一の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、前記第一のクラス群についての相関データを定義する工程と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと該第一のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する工程とを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１記載の方法であって、
前記第一の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第一に期間中の第二の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、該第二のクラス群についての相関データを定義する工程と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての前記相関データと、（２）前記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する工程とを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項３１記載の方法であって、
第二の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第二に期間中の第二の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、該第二のクラス群についての相関データを定義する工程と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての前記相関データと、（２）前記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する工程とを有する、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、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラスにおいて購入することである、ことを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３１記載の方法であって、
前記トランザクション・インセンティブの条件は前記第一の相関クラスにおいて特定のブランドの購入することである、ことを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３２の方法であって、
前記トランザクション・インセンティブは、前記第一の相関クラス及び前記第二の相関クラスのうちの一方がより高い値を持つ相関データを有するという点でトランザクションのためのトランザクション・インセンティブである、ことを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３１記載の方法であって、
前記決定工程は、前記消費者についての前記トランザクション・データが前記消費者が前記第一のクラス群のうち該第一のクラス群中の他のクラスよりも比較的高い相関値を有する少なくとも１つのクラスにおいてトランザクションを行なったことを示すデータを含むか否かを判断することを含む、ことを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３７記載の方法であって、
前記少なくとも１つのクラスは少なくとも２つのクラスを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３７記載の方法であって、
前記少なくとも１つのクラスは少なくとも３つのクラスを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３７記載の方法であって、
前記少なくとも１つのクラスは少なくとも４つのクラスを有する、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、
前記決定工程は、前記消費者がＰＯＳ端末においてトランザクションに参加している間に起こる、ことを特徴とする方法。
【請求項４２】
請求項４１記載の方法であって、
前記消費者が前記ＰＯＳ端末において前記トランザクションに参加している間に、前記トランザクション・インセンティブを前記消費者にオファーする工程を更に有する、ことを特徴とする方法。
【請求項４３】
請求項３１記載の方法であって、
前記決定工程は、前記消費者のトランザクションの間に起こる、ことを特徴とする方法。
【請求項４４】
請求項４３記載の方法であって、
前記トランザクション・インセンティブを前記消費者に郵送する又は電子メールで送る工程を更に有する、ことを特徴とする方法。
【請求項４５】
請求項４３記載の方法であって、
前記消費者が端末において識別されるときに前記トランザクション・インセンティブを前記消費者にオファーする工程を更に有する、ことを特徴とする方法。
【請求項４６】
請求項４５記載の方法であって、
前記端末がＰＯＳ端末である、ことを特徴とする方法。
【請求項４７】
請求項４５記載の方法であって、
前記端末がキオスクである、ことを特徴とする方法。
【請求項４８】
請求項３１記載の方法であって、
トランザクション・インセンティブを発行するか否かの決定は、前記消費者についての非トランザクション・データに少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項４９】
請求項４８記載の方法であって、
前記非トランザクション・データは人口統計データを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項５０】
請求項４８記載の方法であって、
前記非トランザクション・データはロイヤリティ指数データを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項５１】
請求項３１記載の方法であって、
トランザクション・インセンティブを発行するか否かの決定は、少なくとも部分的にブロック・データに基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項５２】
コンピュータにより実現されるシステムであって、
トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間より後の第二に期間中の第一の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、前記第一のクラス群についての相関データを定義する手段と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと該第一のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する手段とを有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項５３】
コンピュータにより実現される方法であって、
トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間と該第一の期間より後の第二に期間との間での第一の相関クラスにおけるトランザクションの変更に関連付けることによって、前記第一のクラス群についての相関データを定義する工程と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと該第一のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する工程とを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項５４】
請求項５３記載の方法であって、
前記第一の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第一に期間と前記第二の期間との間での第二の相関クラスにおけるトランザクションの変更に関連付けることによって、前記第二のクラス群についての相関データを定義する工程と、
トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）前記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての前記相関データと、（２）前記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての前記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する工程とを有する、ことを特徴とする方法。
【請求項５５】
（１）消費者の第一の製品の購入行動を、前記消費者のトランザクション履歴のうち該消費者の前記第一の製品の購入以外のトランザクションを含む部分の少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて予測する工程と、
（２）前記予測をインセンティブ決定の基礎とする工程とを有することを特徴とする方法。
【請求項５６】
（１）消費者の第一の製品の購入行動を、前記消費者のトランザクション履歴のうち該消費者の前記第一の製品以外の少なくとも１つの製品の購入トランザクションを含む部分の少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて予測する工程と、
（２）前記予測をインセンティブ決定の基礎とする工程とを有することを特徴とする方法。
【請求項５７】
請求項５６記載の方法であって、
前記インセンティブ決定は、前記製品に対する前記消費者の予測された購入行動と以前の購入行動との間の差に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項５８】
請求項５７記載の方法であって、
前記差は購入頻度の変動に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項５９】
請求項５７記載の方法であって、
前記差は購入量の変動に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項６０】
請求項５７記載の方法であって、
前記差は過去の購入インセンティブの利用の変動に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項６１】
請求項５７記載の方法であって、
前記差はブランド・ロイヤルティの変動に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項６２】
請求項５６記載の方法であって、
前記予測は消費者レコード中のデータの分析に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項６３】
請求項５６記載の方法であって、
前記予測は消費者トランザクション行動のモデルに少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする方法。
【請求項６４】
トランザクション・データを管理する小売業者コンピュータ・システムと、
通信ネットワークと、
データベースを含む中央コンピュータ・システムとを有し、
前記小売業者コンピュータ・システムは、トランザクション・データを受信するＰＯＳ端末を有し、
前記中央コンピュータ・システムは、
（１）前記通信ネットワークを通じて前記小売業者コンピュータ・システムからトランザクション・データを受信すること、
（２）前記データベースに記憶された消費者トランザクション・データを分析すること、及び、
（３）トランザクション・インセンティブを決定して消費者にオファーすることができ、
前記中央コンピュータ・システムは、前記トランザクション・データに対して予測モデル化を用いて、予測モデル化関数を決定し、この予測モデル化関数に消費者トランザクション・データを適用することによって将来の消費者トランザクションのランキング、確率、予測のうちの少なくとも１つを決定し、前記ランキング、確率、及び予測の少なくとも１つ基づいてトランザクション・インセンティブを決定する、ようにプログラムされる、ことを特徴とするシステム。
【請求項６５】
請求項６４記載のシステムであって、
前記中央コンピュータ・システムは、前記トランザクション・インセンティブの送信について該トランザクション・インセンティブが償還される可能性が最も高いタイミング及び方法を決定するようにプログラムされる、ことを特徴とするシステム。
【請求項６６】
小売業者コンピュータ・システムのＰＯＳ端末においてトランザクション・データを受信する工程と、
前記トランザクション・データを通信ネットワークを通じて中央コンピュータ・システムへ送信する工程と、
前記トランザクション・データを前記中央コンピュータ・システムが読み出し・書き込みアクセスを有するデータベースに記憶する工程と、
（２）前記データベースに記憶された消費者トランザクション・データを分析する工程と、
（３）前記トランザクション・データに関連付けられた消費者にオファーするトランザクション・インセンティブを決定する工程とを有し、
前記中央コンピュータ・システムは、前記トランザクション・データに対して予測モデル化を用いて、予測モデル化関数を決定し、この予測モデル化関数に消費者トランザクション・データを適用することによって将来の消費者トランザクションのランキング、確率、予測のうちの少なくとも１つを決定し、前記ランキング、確率、及び予測の少なくとも１つ基づいてトランザクション・インセンティブを決定する、ようにプログラムされる、ことを特徴とする方法。
【請求項６７】
請求項６６記載のシステムであって、
前記トランザクション・インセンティブの送信について該トランザクション・インセンティブが償還される可能性が最も高いタイミング及び方法を決定する工程を更に有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項６８】
請求項６７記載のシステムであって、
前記通信ネットワークを通じて前記トランザクション・インセンティブを前記小売業者コンピュータ・システムに送信する工程を更に有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項６９】
消費者行動を予測し、消費者行動に影響を与えるトランザクション・インセンティブを決定するシステムであって、
コンピュータ・システム及び関連するデータベースを有し、
前記コンピュータ・システムは、
トランザクション行動間の相互時間相関を決定し、
前記相関から導かれた関数を消費者レコードに適用して将来の消費者行動を予測し、
消費者にオファーするトランザクション・インセンティブについて彼らの予測行動に基づいて決定する、
ようにプログラムされる、ことを特徴とするシステム。
【請求項７０】
消費者行動を予測し、消費者行動に影響を与えるトランザクション・インセンティブを決定する、コンピュータにより実現される方法であって、
トランザクション行動間の相互時間相関を決定し、
前記相関から導かれた関数を消費者レコードに適用して将来の消費者行動を予測し、
消費者にオファーするトランザクション・インセンティブについて彼らの予測行動に基づいて決定する、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】
本発明の背景
本発明の技術分野
本発明は、マーケティングの分野に係り、特に、ターゲット・マーケティング（対象を絞ったマーケティング）に関する。
背景の説明
マーケティングとは、消費者へ製品及びサービスの少なくとも一方に関する情報を伝達することを意味する。
【０００２】
ターゲット・マーケティングは、個人、家族構成員、同居人、又は互いに共通の何らかの関連情報を有する人などの限られた数の消費者に選択的にマーケティングすることを意味する。Ｏ’Ｂｒｉｅｎに発行された米国特許５、８３２、４５７号は、ターゲット・マーケティングについて開示している。
【０００３】
価値とは、商品、サービス、又は、現金、チェック、クレジット、及び条件付きクレジットなどの金銭、を意味する。
【０００４】
トランザクション（取引）とは、本願においては、少なくとも２人の当事者が関わる交換を意味する。購入はトランザクションの一種である。インセンティブ・オファーを受けること（ウェブ・サイトからインセンティブ・オファーをダウンロードする行為など）、インセンティブ・オファーの償還、及び、消費者調査への参加の承諾も、トランザクションである。
【０００５】
購入とは、現金、チェック、チャージ、又はクレジットが１以上の商品及びサービスと交換されるトランザクションを意味する。
【０００６】
トランザクション・インセンティブは、本願において、特定のトランザクションに入る見返りとしての特定の価値の提供を意味する。
【０００７】
購入インセンティブは、本願において、インセンティブがオファーされた特定のトランザクションが購入である場合のインセンティブを意味する。
【０００８】
インセンティブは、本願において、トランザクション・インセンティブにおいて特定のトランザクションに入ることに関連した特定の価値を意味する。
【０００９】
インセンティブ条件及びトランザクション・インセンティブ条件は、本願において、トランザクション・インセンティブに関連したインセンティブを与えられるために入らなければならないトランザクションの仕様を意味する。
【００１０】
予測モデル化は、Ｊａｍｚａｄｅｈに発行された米国特許４，９６１，０８９号に開示されている。本願における予測モデル化は、これまでのイベントに対応したデータを用いて、将来のある時間期間中にあるイベントが発生する確率を判断することを意味する。予測モデルの一例は、過去数年の各年に記録された黒点の数を入力すると特定の範囲内に含まれる翌年の黒点の予測数を出力する式である。
【００１１】
予測とは、本願において、トランザクションや購入などの１以上のイベントがおそらく起こる又はおそらく起こらないという推定を意味する。
【００１２】
クラスとは、本願において、共通した属性を共有する一群の物を意味する。クラスの一例は、そのクラスを構成する物がすべて商品のクラスである。商品とは、販売されている商業アイテムである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する商品がパッケージ商品のクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成するパッケージ商品が缶詰のクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する製品がすべて同じブランド名又は商標の下で売られるクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する製品がすべて同じメーカー（製造業者）によって製造されるクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する商品がすべてダイエット関連のクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する商品がすべて処方薬のクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成する製品がすべて朝食製品のクラスである。クラスの別の例は、そのクラスを構成するサービス予約がすべてホテルやモーテルの予約などの宿泊予約のクラスである。クラスの別の一例は、そのクラスを構成するサービス予約がすべて車、バス、電車、及び飛行機の予約などの交通機関の予約のクラスである。１つのクラスは、同じ統一商品コード（「ＵＰＣ」）を備えたアイテムなどの単一製品のアイテムから構成されてもよい。例えば、すべての製品アイテムがコカコーラ（登録商標）の１２オンスのガラスボトルに関連するＵＰＣコードを備えていればクラスとなる。
【００１３】
データベースは、データの集合である。通常、データベースは、データの中に含まれている情報に容易にアクセスできるように、編成される。本願において、データベースという語は、接続されたコンピュータ・システムからアクセス可能なコンピュータ・メモリに何らかのフォーマットで編成されたデータを意味する。このような概念は、データベース管理システムとも呼ばれる。データベース又はデータベース管理システムは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＡｃｃｅｓｓ（登録商標）やＳＱＬ・Ｓｅｒｖｅｒ製造系列などのコンピュータ・システムにおいて実行される市販のデータベース製品と、接続されたコンピュータ・システムからアクセス可能なコンピュータ・メモリ内に記憶されたファイル群とを含む。
【００１４】
上記の例において用いられる特定のとは、商品又はサービスを定義するデータを属性を定義するデータに関連付けることを指す。同じ属性に関連付けられた製品及びサービスを定義するすべてのデータは、その属性によって定義された同じクラスに属すると考えられる。
【００１５】
商品又はサービスを定義するデータは、データベースに記憶しておくことができる。このようなデータは、クラス・メンバと呼ぶことができる。
発明の開示
本発明の目的
本発明の目的は、その消費者がトランザクションに入るか否かの予測に基づいて絞り込まれた消費者へインセンティブをオファーすることである。
【００１６】
一般的に言えば、本発明の目的は、消費者群による後の特定の購入と相関している該消費者らの以前のトランザクション・パターンを識別することである。
【００１７】
より具体的には、本発明の目的は、１以上の以前の第一の期間より後の１以上の第二の期間における消費者群による特定の製品及びサービス・クラス内の１以上の製品及びサービスの購入と相関を有する第一の期間における該消費者らのトランザクション・パターンを識別することである。
【００１８】
一般的に言えば、本発明の目的は、以前の第一の期間と後の第二の期間との間での特定の製品又はサービス・クラス内での購入の料金又は量の変化と相関を有する以前の第一の期間における消費者のトランザクション・パターンを識別することである。
【００１９】
より具体的には、本発明の目的は、以前の１以上の第一の期間と該第一の期間より後の１以上の第二の期間との間における特定の製品及びサービス・クラス内での消費者群による１以上の製品及びサービスの購入における変化と相関を有する以前の１以上の期間における該消費者らのトランザクション・パターンを識別することである。
【００２０】
本発明の別の目的は、消費者のトランザクション履歴記録に特定の製品又はサービス・クラスと相関を有する過去のトランザクション・パターンの存在に基づいて、その特定の製品又はサービス・クラス内の特定の購入に対して購入インセンティブなどのトランザクション・インセンティブを消費者にオファーするか否かを判断することである。
【００２１】
さらに、本発明の目的は、特定の消費者が製品又はサービスのクラスの中でアイテムを購入するであろうという確率又は予測を前述の相関から決定することである。
【００２２】
本発明の更に別の目的は、特定の消費者がある製品又はサービス・クラス内のアイテムを購入する確率又は予測を上記相関から判断することである。
【００２３】
本発明の更に別の目的は、特定の消費者がある製品又はサービス・クラス内のあるアイテムについて購入トランザクションに入るか入らないかの上記確率又は予測を１つの要因として用いて、もし存在すればその特定の消費者にどんな購入インセンティブをオファーすべきかを判断することである。
【００２４】
本発明の更に別の目的は、上記相関から、消費者群の各メンバについて、その消費者がある製品又はサービス・クラス内のあるアイテムを購入することの相対的可能性を判断し、そのランキングを用いてどの消費者にターゲット・マーケティングをするかを決定することである。
【００２５】
本発明の別の目的は、インセンティブをオファーすることによって購入インセンティブにおいて特定のアイテムの購入に対する消費者の購入行動が変更される確率に応じて消費者にトランザクション・インセンティブをオファーすることによってターゲット・マーケティングを実行することである。
【００２６】
購入インセンティブの値、その消費者がその購入インセンティブを取得するための前提条件、又はこれら双方をその消費者が購入トランザクションに入る量的に決定された確率に依存させることによってターゲット・マーケティングを実行することである。
【００２７】
本発明の別の目的は、ある製品又はサービスのあるアイテムの販売者又はメーカーに掛かるインセンティブのコスト及び消費者の購入行動を変える予測確率に基づいて該販売者又はメーカーへの予想リターン（粗利益又は純利益のいずれか）が最大となるようにターゲット・マーケティングを実行することである。
【００２８】
また、本発明の全般的な目的は、インセンティブ・オファーの償還率を増やすことによって、ターゲット・マーケティング・キャンペーン関連コストを最小化することである。
発明の概要
本発明の上記及び他の目的は、消費者トランザクション履歴データなどの消費者固有データを分析して異なる機関中のクラスにおけるトランザクション間の投擲的相関（相関データ）を識別するようにプログラム又は設計された新規なコンピュータ・システムによって提供される。
【００２９】
同じ又は異なるコンピュータ・システムは、ある消費者についての消費者トランザクション・データと共に相関データを用いて、その消費者が特定の未来の期間に特定のクラスにおけるトランザクションに入る確率をランク付け又は推定することができる。
【００３０】
また、同じ又は異なるコンピュータ・システムは、ランキング又は確率をトランザクション・インセンティブ基準に適用して、その基準に関連付けられたトランザクション・インセンティブをランキング又は確率を有する消費者にオファーするか否かを決定するようにプログラムすることができる。コンピュータ・システムは、トランザクション・インセンティブをオファーするメカニズムと、トランザクションをオファーするタイミングと、トランザクション・インセンティブのオファーに関連付けられる値と、消費者がそのインセンティブを受け取るために入らなければならないトランザクションの１以上のクラスとを決定することができる。
【００３１】
本発明に係る方法は、特定の消費者のトランザクションを消費者が１以上のトランザクションに入る可能性を定義する１以上の数式に適用することに基づいた消費者の将来のトランザクションの予測を提供する。ここで、該数式は、ある期間中の消費者群についての統計的分析によって得られた相関データを組み込む。
【００３２】
消費者トランザクション・データから得られた相関は、人口統計データや消費者ロイヤリティ指数からの相関などの他のソースからの消費者購入好みに対する相関と組み合わせることができる。これらのデータ種類に対する特定の消費者の相関は、消費者が特定の未来の期間に特定のトランザクションに入る可能性を予測する際にランキング又は確率関数に組み入れることができる。
【００３３】
予測できる消費者行動種類の中には、トランザクション行動の変化も含まれる。例えば、特定の消費者が、特定のクラスにおいて購入を増やす／減らすこと、同じ製品クラス内でブランドを切り換えること、特定のクラスにおいて購入額又は項入力を増やす／減らすこと、消費者が最近購入していないあるクラスにおいて特定のブランドを購入すること、又は、以前購入したことがあるクラスにおいて購入しないこと（以下、脱落と呼ぶ）、を予測することができる。
【００３４】
特定のクラスは、あらゆる１以上の指定に関連付けられた製品及びサービスでもよい。商品のクラスの一例は、新鮮な肉、缶詰食品、焼ける商品、ダイエット食品、パン、シリアル、コーヒー、乳製品、アルコール飲料、ビール、ワイン、及びアルコール飲料などである。クラスの別の例は、クリネックス（登録商標）ブランドのティッシュペーパー、ウェルチ（登録商標）ブランドの葡萄ジュースなどある製品種類の特定のブランドである。クラスの別の例は、ケロッグ（登録商標）やグリーンジャイアント（登録商標）などのブランド自体である。また、１クラスは、キーブラー（登録商標）ブランドなどのブランド・グループを含む。クラスの例として、グリーンジャイアント（登録商標）の８オンスのトウモロコシの缶詰やアーントジャマイマ（登録商標）の１ポンドのホットケーキの素などの製品が挙げられる。特定のクラスは、低脂肪製品、有機製品、又は比較的低額／高額なものとして知られている１以上のブランドの製品など共通の特徴を有する製品グループであってもよい。
【００３５】
消費者トランザクション・データは、消費者の購入（トランザクション・クラス・データやトランザクション日データなど）、消費者によるインセンティブ償還、消費者の予約、消費者により償還されたトランザクション・インセンティブのオファー態様、トランザクション頻度、トランザクション量（ドル）、購入アイテム数、償還頻度、償還可能なインセンティブの価値、及び異なるクラスにおいて償還されたインセンティブの相対量、のいずれかの指標であるデータを含み得る。すべてのトランザクション・データが各トランザクションに関連する日付又は日付範囲を含むことが好ましい。
【００３６】
非トランザクション・データは、家族の大きさ、子供の数及び年齢、年齢、及び世帯収入階層に関する情報などの人口統計を含み得る。また、非トランザクション・データは、消費者によって提供された個人的な好みのデータを含み得る。
【００３７】
消費者ロイヤリティ指数データは、ある特定の小売店又は小売店チェーンにおいて販売されているクラスにおける消費者の支出に対するその消費者がその小売店又は同じ小売店チェーンにおいて実際に購入した割合を示すデータである。
【００３８】
本発明に係る方法は、特定のクラスにおける消費者トランザクションのランキング又は確率に対する相関を決定する際に、複数の区別し得るクラスからのトランザクション・データを用いることが好ましい。
【００３９】
特定の例において、特定のクラスにおいて消費者がトランザクションに入る予測を提供する式は、そのクラスからの消費者トランザクション・データに依存せず、他の区別し得るクラスからのトランザクションについての消費者トランザクション・データにのみ依存する。これは、上記式が、特定のクラスにおいて消費者が購入をやめるか否かの予測用であるとき、或いは、消費者が以前に購入したことがない又は非常に長い間（例えば、２ヶ月、４ヶ月、又は６ヶ月）購入しなかったクラスにおいて購入するか否かの予測用であるとき、特にあてはまる。
【００４０】
ランキング、確率、及び予測の結果は、２つの一般的に異なる種類のマーケティングを生成する基礎として用いることができる。１つのマーケティング種類は、消費者の予測されたトランザクション行動を変えようと試みないトランザクション・インセンティブをオファーする。例えば、あるクラスにおいて消費者の購入が消滅するであろうという予測に応じてオファーされたそのクラスにおける購入に対するトランザクション・インセンティブは、予測された行動を変えようと試みる。２つ目のマーケティング種類は、消費者の予測されたトランザクション行動を修正するためのインセンティブをオファーしない。例えば、あるクラスにおいて消費者が購入するであろうと予測されたときにそのクラスにおけるあるブランドの購入に対するトランザクション・インセンティブは、予測された行動を変えようとするものではない。加えて、サブジェネリックなマーケティング種類は、属クラスに関する消費者の予測された購入行動を変えようとはしないが、その属の種クラスにおける予測されたトランザクション行動の変更に対して消費者にインセンティブをオファーする。例えば、特定のクラスにおいて消費者が第一の製品ブランドを購入するであろうと予測されたときのその特定のクラスにおける第二の製品ブランドの購入に対するトランザクション・インセンティブは、属ではなく種クラスに関して予測された行動を変えようとする。
【００４１】
オファー態様に依存した消費者のトランザクション・インセンティブ償還可能性に関するデータを用いて、ＰＯＳクーポン、電子メール、郵便、セットトップ・ボックス、又は個人のウェブ・サイトを通じて、本発明に係る方法を用いて導かれたトランザクション・オファーを提供するか否かを判断することができる。また、予測が消費者トランザクション行動を示す相関期間に関するデータを用いて、そのトランザクション・オファーを消費者へ届けるタイミングを決定することができる。
【００４２】
一態様において、本発明は、消費者行動を予測し、消費者行動に影響を与えるトランザクション・インセンティブを決定するシステム及び方法であって、トランザクション行動間の相互時間相関を決定し、上記相関から導かれた関数を消費者レコードに適用して将来の消費者行動を予測し、消費者にいずれのトランザクション・インセンティブをオファーするかを彼らの予測行動に基づいて決定するコンピュータ・システム及び関連するデータベースを有する。
【００４３】
別の態様において、本発明は、データベースと、該データベースへの読み出し・書き込みアクセスを有するコンピュータ・システムとを有し、上記データベースは、第一の消費者についての第一の消費者レコードを含む複数の消費者レコードを記憶し、該第一の消費者レコードは、（１）上記第一の消費者についての第一の消費者ＣＩＤを示すＣＩＤデータ（消費者識別データ）を記憶すると共に、この第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、少なくとも、（２）第一の以前の期間中に第一のトランザクション・クラスにおいて上記第一の消費者によって取り引きされたアイテムを示す第一のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データと、（３）上記第一の消費者が上記以前の期間より後の相関期間中に第一の相関クラスにおいてトランザクションを行なうランキング、確率、及び予測の少なくとも１つを示す第一の予測フィールドの予測データとを記憶する、システム及びその使用方法を提供する。追加的な態様において、上記第一のクラスと上記第二のクラスが同じクラスを定義する；上記第一のクラスが上記第二のクラスと異なるクラスを定義する；上記第一のクラスは上記第二のクラスと別個である；上記第一のクラスが属をであり、上記第二のクラスが上記属の種である；上記第一のクラスが属の種を定義し、上記第二のクラスが上記種を定義する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第二のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第二のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第三のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第三のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第四のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第四のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第五のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第五のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第六のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第六のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第七のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第七のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記データベースは、上記第一の消費者ＣＩＤと関連付けて、上記第一の以前の期間中に第八のトランザクション・クラスにおいて上記消費者により取り引きされたアイテムを示す第八のトランザクション・クラス・フィールドのトランザクション・データを記憶する；上記システムは、上記第一の消費者についての上記第一の予測フィールドの上記予測データに基づいて該第一の消費者にトランザクション・インセンティブをオファーするか否かを決定するようにプログラムされる；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラスにおける購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラスにおける特定量の購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラスにおける特定のブランドの購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記相関期間中の上記第一の相関クラスにおける購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラス以外のクラスにおける購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラス外の特定のブランドの購入である；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関期間中の上記第一のクラス以外のクラスにおける購入である；上記トランザクション・インセンティブを上記第一の消費者に提示するための端末；上記トランザクション・インセンティブの条件を印刷するためのプリンタ；上記プリンタはＰＯＳ端末にある；上記プリンタはキオスクにある；上記プリンタは消費者のコンピュータにある。
【００４４】
別の態様において、本発明は、トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間より後の第二に期間中の第一の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、上記第一のクラス群についての相関データを定義し、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと該第一のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定するシステム及び方法を有する。本発明の追加的な態様は、上記第一の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第一に期間中の第二の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、該第二のクラス群についての相関データを定義し、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての上記相関データと、（２）上記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する；第二の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第二に期間中の第二の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、該第二のクラス群についての相関データを定義し、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての上記相関データと、（２）上記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラスにおいて購入することである；上記トランザクション・インセンティブの条件は上記第一の相関クラスにおいて特定のブランドの購入することである；上記トランザクション・インセンティブは、上記第一の相関クラス及び上記第二の相関クラスのうちの一方がより高い値を持つ相関データを有するという点でトランザクションのためのトランザクション・インセンティブである；上記決定は、上記消費者についての上記トランザクション・データが上記消費者が上記第一のクラス群のうち該第一のクラス群中の他のクラスよりも比較的高い相関値を有する少なくとも１つのクラスにおいてトランザクションを行なったことを示すデータを含むか否かを判断することを含む；上記少なくとも１つのクラスは少なくとも２つのクラスを有する；上記少なくとも１つのクラスは少なくとも３つのクラスを有する；上記少なくとも１つのクラスは少なくとも４つのクラスを有する；上記決定は、上記消費者がＰＯＳ端末においてトランザクションに参加している間に起こる；上記消費者が上記ＰＯＳ端末において上記トランザクションに参加している間に、上記トランザクション・インセンティブを上記消費者にオファーする；上記決定は、上記消費者のトランザクションの間に起こる；上記トランザクション・インセンティブを上記消費者に郵送する又は電子メールで送る；上記消費者が端末において識別されるときに上記トランザクション・インセンティブを上記消費者にオファーする；上記端末がＰＯＳ端末である；上記端末がキオスクである；トランザクション・インセンティブを発行するか否かの決定は、上記消費者についての非トランザクション・データに少なくとも部分的に基づく；上記非トランザクション・データは人口統計データを有する；上記非トランザクション・データはロイヤリティ指数データを有する；トランザクション・インセンティブを発行するか否かを決定は少なくとも部分的にブロック・データに基づく。ＣＩＤブロック・データは、地域の近隣領域における消費者に関連する統計的データである。
【００４５】
更に別の態様において、本発明は、トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間より後の第二に期間中の第一の相関クラスにおけるトランザクションに関連付けることによって、上記第一のクラス群についての相関データを定義する手段と、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと該第一のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する手段とを有するシステム及び方法を提供する。
【００４６】
更に別の態様において、本発明は、トランザクション・データを含む消費者レコード群において、第一の期間中の第一の入力クラス群におけるトランザクションを該第一の期間と該第一の期間より後の第二に期間との間での第一の相関クラスにおけるトランザクションの変更に関連付けることによって、上記第一のクラス群についての相関データを定義する手段と、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データと上記第一のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定する手段とを有するシステム及び方法を提供する。本発明の追加的な態様は、上記第一の期間中の第二のクラス群におけるトランザクションを該第一に期間と上記第二の期間との間での第二の相関クラスにおけるトランザクションの変更に関連付けることによって、該第二のクラス群についての相関データを定義し、トランザクション・インセンティブを消費者に発行するか否かを（１）上記第一のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第一のクラス群についての上記相関データと、（２）上記第二のクラス群におけるその消費者についてのトランザクション・データ、及び、該第二のクラス群についての上記相関データとに少なくとも部分的に基づいて決定することを含む。
【００４７】
更に別の態様において、本発明は、（１）消費者の第一の製品の購入行動を、上記消費者のトランザクション履歴のうち該消費者の上記第一の製品の購入以外のトランザクションを含む部分の少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて予測する手段と、（２）上記予測をインセンティブ決定の基礎とする手段とを有するシステム及び方法を提供する。
【００４８】
更に別の態様において、本発明は、（１）消費者の第一の製品の購入行動を、上記消費者のトランザクション履歴のうち該消費者の上記第一の製品以外の少なくとも１つの製品の購入トランザクションを含む部分の少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて予測する手段と、（２）上記予測をインセンティブ決定の基礎とする手段とを有するシステム及び方法を提供する。本発明の追加的な態様は、上記インセンティブ決定は、上記製品に対する上記消費者の予測された購入行動と以前の購入行動との間の差に少なくとも部分的に基づくこと；上記差は購入頻度の変動に少なくとも部分的に基づくこと；上記差は購入量の変動に少なくとも部分的に基づくこと；上記差は過去の購入インセンティブの利用の変動に少なくとも部分的に基づくこと；上記差はブランド・ロイヤルティの変動に少なくとも部分的に基づくこと；上記予測は消費者レコード中のデータの分析に少なくとも部分的に基づくこと；上記予測は消費者トランザクション行動のモデルに少なくとも部分的に基づくこと；を有する。
【００４９】
更に別の態様において、本発明は、小売業者コンピュータ・システムのＰＯＳ端末においてトランザクション・データを受信し、上記トランザクション・データを通信ネットワークを通じて中央コンピュータ・システムへ送信し、上記トランザクション・データを上記中央コンピュータ・システムが読み出し・書き込みアクセスを有するデータベースに記憶し、（２）上記データベースに記憶された消費者トランザクション・データを分析し、（３）上記トランザクション・データに関連付けられた消費者にオファーするトランザクション・インセンティブを決定し、上記中央コンピュータ・システムが、上記トランザクション・データに対して予測モデル化を用いて、予測モデル化関数を決定し、この予測モデル化関数に消費者トランザクション・データを適用することによって将来の消費者トランザクションのランキング、確率、予測のうちの少なくとも１つを決定し、上記ランキング、確率、及び予測の少なくとも１つ基づいてトランザクション・インセンティブを決定する、ようにプログラムされる、システム及び方法を提供する。本発明の追加的な態様は、上記トランザクション・インセンティブの送信について該トランザクション・インセンティブが償還される可能性が最も高いタイミング及び方法を決定すること；上記通信ネットワークを通じて上記トランザクション・インセンティブを上記小売業者コンピュータ・システムに送信すること；を有する。
好適な実施例の詳細な説明
本発明を図面と共により良く説明する。
【００５０】
図１は、ネットワーク１０（好ましくは、インターネット）、サーバ・システム２０ａを含む分析コンピュータ・システム２０、データベース３０、メーカー・コンピュータ・システム４０、小売業者コンピュータ・システム５０、消費者コンピュータ６０、データベース７０、８０、９０、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｓａｌｅ）端末１００、及びキオスク１１０を含むコンピュータ・ネットワーク・システムを示す。図１において各要素をつなぐ線は、有線／無線伝送ハードウェア、データ形式、及び送信プロトコルを含むデータ通信用手段を指している。各コンピュータ・システムは、関連する演算処理装置、メモリ装置、入力装置、及び出力装置を含む少なくとも１つのディジタル・コンピュータを含む。
【００５１】
データベース３０に記憶されることが好ましいデータ（但し、データベース３０、７０、及び８０のいずれに記憶されてもよい）は、購入トランザクション・データ、償還トランザクション・データ、予約トランザクション・データ、人口統計データ、及びロイヤリティ指数データの中の少なくとも１つを消費者ＩＤに関連付けて含んでいる。
【００５２】
各トランザクションのトランザクション・データは、そのトランザクションの日付と関連付けて記憶されることが好ましい。償還トランザクション・データは、２以上の日付（トランザクション日及び１以上の予約日）と共に記憶することができる。償還トランザクション・データは、償還トランザクション日や将来償還を生じ得るトランザクション・インセンティブがオファーされた日などの複数の日付と関連付けて記憶することができる。また、人口統計データ及びロイヤリティ指数データも、人口統計データが受信された日やロイヤリティ指数が算出された日などの少なくとも１つの日付と関連付けて記憶することができる。また、人口統計データ及びロイヤリティ指数データは、人口統計データ又はロイヤリティ指数データをもたらすデータが受信された期間を表す別の日付又は期間と関連付けて記憶されてもよい。
【００５３】
ステップ２０において受信された特定の消費者ＩＤ（ＣＩＤ）に関するすべてのデータは、そのＣＩＤと関連付けてデータベースに記憶される。データベースは、カード型データベースとしてフォーマットされてもよく、或いは、１以上の関連型データベースとしてフォーマットされてもよく、データベース管理及びプログラミングにおいて有用な表、フォーム、照会、関係、リポート、モジュール、及び他のオブジェクトを含み得る。便宜上、以下では、データ分析について、各レコードがＣＩＤ（又は、店舗ＩＤと組み合わせられたＣＩＤ）用のフィールドと多くの関連したフィールドとを含む消費者レコードであるものとして説明する。しかし、データベース・プログラミングの当業者には明らかなように、データ間の関係は、具体的に述べられたもの以外のものであってもよく、例えば、データを第三の標準的なフォームで記憶してもよい。
【００５４】
データ形式の一例は、各レコードがＣＩＤ、店舗ＩＤ、購入日、製品ＩＤ、購入日に関連付けて購入されたサービス及び予約、各トランザクション・インセンティブのオファー日及び償還日に関連したオファー期間を含むオファーされたトランザクション・インセンティブのＩＤ、についてのフィールドを含んでいるトランザクション・レコードを備えた表を有する。また、各レコードは、トランザクション日時、トランザクション曜日、トランザクション日、支払形式（クレジットカード、現金、チェックなど）を含んでもよい。各トランザクション・レコードには、各製品アイテムの貨幣額、トランザクション合計貨幣額、償還貨幣額、オファーされたトランザクション・インセンティブのインセンティブ量、製品アイテムに関連するインセンティブ量、常連客ＩＤ、割引及びインセンティブが比較的少ない仕入高、各インセンティブがオファーされた又は償還された製品に関連するメーカーＩＤ、などが含まれる。各トランザクション・レコードは、製品、サービス、予約の識別子として統一商品コード（ＵＰＣ）を使うことができる。
【００５５】
消費者１人につき、又は、１トランザクションにつき、又は１トランザクション日若しくは期間につき、１つのレコードが存在することが好ましい。
【００５６】
また、このデータベースは、年齢、性別、収入、家計収入、居住地、勤務地、郵便番号、家族の大きさ、子供の数、結婚歴、性別、通勤用自動車の種類、通勤距離、仕事の種類などのＣＩＤ人口統計学データと関連付けて記憶することもできる。
【００５７】
また、このデータベースは、ＣＩＤブロック・データＩＤと関連付けて記憶することができる。また、このデータベースは、ＣＩＤ又はブロック・データ識別と関連付けて、特定のブロック・グループに住んでいる消費者のトランザクション及び他のデータの統計的平均示すデータであるブロック・データを記憶することができる。
【００５８】
また、このデータベースは、ＣＩＤと関連付けて、消費者の人口統計データ、消費者が属するブロックのブロック・データ、及び消費者の店、ブランド、又は任意のトランザクション・クラスへのロイヤリティについてのロイヤリティ指数データから導かれたフィールドなどのデータから導かれたフィールドも記憶することができる。これら導かれたフィールドは、消費者が特定のクラスにおいて、特定の店で、又は特定の小売りチェーンの店で購入する可能性を表すデータを含むことができる。
【００５９】
また、導かれたフィールドは、特定の期間に、例えば特定の製品について購入、償還、及び予約などの特定のトランザクション・クラスの頻度のフィールドも含む。
【００６０】
分析システム２０は、予測のモデル化及びランク付けのためのモデルの適用についてここに開示されたアルゴリズムを実行し、確率を判断し、又は予測を実行するように配線される又はプログラムされる。しかし、小売業者コンピュータ・システム５０又はメーカー・コンピュータ・システム４０は、これらの機能を実行するようにプログラムすることができる。
【００６１】
図２は、データを記憶するステップ２００と、予測モデル化のステップ２１０と、インセンティブ・データを決定するステップ２２０と、インセンティブをオファーするステップ２３０とを示す。
【００６２】
ステップ２００において、データベース３０などのデータベースは、消費者関連データを受信し、記憶する。別の方法として、データベース７０及び８０のいずれかが、以下のステップを実行するために、消費者関連データを受信し、記憶してもよい。
【００６３】
ステップ２１０において、システム２０は、予測モデル化のソフトウェアを起動するか又はハードウェアにおいて予測モデル化の形を実現して、データベース３０における複数のＣＩＤレコードについてのデータ・セットを分析する。この予測モデル化は、１以上の期間における１以上のトランザクション・クラス中のトランザクションの存在と、それ以降の少なくとも１つの期間（以下、相関期間という）における１以上のトランザクション・クラス（以下、相関クラスという）中のトランザクションの存在との間の相関を識別する。また、この予測モデル化は、消費者の人口統計、ブロック・データ、及びロイヤリティ指数に基づいた相関などの他の相関を含んでもよい。
【００６４】
一般的に言えば、この予測モデル化は、統計上の相関をあらゆる消費者のトランザクション・データに適用してその消費者が相関期間中に取る可能性の高いトランザクション行動を予測する。このモデルは、確率、予測を生成し、消費者群の各メンバがあるトランザクション・クラスに入る相対的可能性をランク付けすることができる。
【００６５】
例えば、ステップ２１０において、システム２０は、コーヒーの購入歴がないＣＩＤ（すなわち、そのＣＩＤに関連付けられた人々又は世帯）が翌月コーヒーを購入する確率を求めることができる。ステップ２１０において、システム２０は、翌月にコーヒーを購入する確率に従って、コーヒー購入歴のないＣＩＤをランク付けすることができる。別の例として、システム２０は、翌月（経過）にコーヒーを購入しない確率によって、以前にコーヒーを購入した世帯をランク付けすることもできる。別の例として、ステップ２１０において、システム２０は、あるＣＩＤが翌月にある小売業者で買い物をしない確率を求めることができる。
【００６６】
ステップ２２０において、システム２０は、ステップ２１０において生成されたランキングに少なくとも部分的に基づいてＣＩＤに対するインセンティブ・データを決定する。
【００６７】
ステップ２３０において、システム２０は、最終的に消費者にトランザクション・インセンティブをオファーする行動を実行する。これは、人間が読める形式で表示又は印刷するためにデータ・ファイルとして保存すること、或いは、データをＰＯＳコンピュータ・システム、インターネット・ウェブサイト、そのＣＩＤに関連した電子メールアドレス、又は郵便投函施設に送信することを含む。ある消費者についてのトランザクション・インセンティブを定義するデータは、その消費者に、電子メール経由で提供されてもよく、又は、その消費者がキオスク１１０によって識別されたときにはそのキオスクにおいて提供されてもよく、又は、その消費者のＣＩＤがＰＯＳ端末においてトランザクションと関連付けられたときにはそのＰＯＳ端末において提供されてもよく、或いは、そのＣＩＤに関連付けられた消費者の住所に郵送されてもよい。
【００６８】
図３Ａは、システム２０が特定の消費者が特定のクラスにおいて特定のトランザクション行動クラスを変更する確率を求める際に実施し得るステップ２１０に関連したステップを示す。この特定のクラス及び相関期間は、特定のデータ・フィールドによって表される。
【００６９】
ステップ３１０ａにおいて、システム２０は入力フィルタ基準を受信する。入力フィルタ基準は、消費者に関連するデータ用の入力フィールドの特定のデータ・フィールド用のデータに対する統計的相関について又は応じた値である基準である。入力フィールドは、相関期間に先立つ１以上の期間中に発生したトランザクションについてのデータを記憶するフィールドである。
【００７０】
フィルタ基準の例は、具体的な予測モデルに依存する。しかし、フィルタ基準の一例は、特定のデータ・フィールドに最も高度に相関を有する１つ、３つ、５つ、又は１０のフィールドを指定する基準である。フィルタ基準の別の例は、２以上の特定のデータ・フィールドに対する相関についての値が０．６、０．７、０．８、又は０．９であるすべてのフィールドである。フィルタ基準の別の例は、特定のデータ・フィールドに対する相関が０．６より大きく且つ特定のクラス以外のクラスからのトランザクションに関連するフィールドであるすべてのフィールドである。
【００７１】
ステップ３２０ａにおいて、システム２０は、どのフィールドが基準を満たしているかを決定するために、入力フィルタ基準をレコード群に適用する。基準を満たすデータ・フィールドは、トランザクション・データに関する後続のステップにおいて用いられるデータ・フィールドである。システム２０は、データベース３０からのデータ・レコード群に入力フィルタ基準を用いて入力フィルタ関数を適用し、レコード中のデータ・フィールド・サブセットを定義する。これらレコード群は、予測モデル化の結果が統計上重要となるように、十分に大きいことが好ましい。これは、少なくとも約５０のレコード、好ましくは少なくとも１００のレコード、通常は５００〜２０，０００のレコードが各予測モデル化に含まれることを意味する。
【００７２】
入力相関フィルタ基準は、特定のデータ・フィールドと特定のデータ・フィールド以外の１フィールドとの間の少なくとも１つの相互相関値を含むことが好ましい。相互相関は、ＣＩＤレコード群について、ＣＩＤレコード中の特定のデータ・フィールドと他のデータ・フィールドとの間の相関についての値を意味する。相互相関の数は、例えば、２つのデータ・フィールド（内、１つは特定のデータ・フィールドであることが好ましい）の異なるセットによって定義された２、４、１０、２０、５０、及び１００の相互相関を意味する。入力フィルタ関数は、他のデータ・フィールドの特定のデータ・フィールドに対する相互相関をランク付けし、ステップ３３０ａ用の入力フィールドを特定のデータ・フィールドに対して統計的に最も高度に相関を有するデータ・フィールドのみに制限する。
【００７３】
入力フィルタ関数が適用される理由は、単に、現在のディジタル・コンピュータ・システムが、実際には、個々のＵＰＣコードによって定義された数千もの製品固有のトランザクション・クラスなどの膨大な数の入力フィールドを考えると、図２の残りのステップを実施するのに現時点では十分な能力でないためである。したがって、フィルタリング・ステップは、任意的であり、十分に高性能なディジタル・コンピュータが利用可能であれば実行しなくてもよい。さらに、自動化されたフィルタリングの代わりに、ユーザがいずれのフィールドを次の工程における相関のために用いるかを選択することも可能である。
【００７４】
特定のデータ・フィールドは、データが相関期間における特定のクラスのトランザクションの量を示しているすデータ・フィールドであることが好ましい。しかし、特定のデータ・フィールドは、データが以前の期間の１つにおける特定のクラスのトランザクション量に対する後の期間（相関期間）におけるの特定のクラスのトランザクション量の比を示すフィールドであってもよい。ここで、量は、アイテムの数によって測定されてもよく、或いは、アイテムの容量によって測定されてもよく、或いは、アイテムに対して支払われたコストによって測定されてもよく、或いは、他の量を測定する手段により測定されてもよい。
【００７５】
ステップ３３０ａにおいて、システム２０は、フィルタリング工程において定義された入力データ・フィールドに予測モデル化アルゴリズムを適用する。この予測モデル化アルゴリズムは、消費者レコードに適用することによって値が生成される関数をもたらすように設計される。ある消費者のあるレコードに予測モデル化アルゴリズムを適用することによって得られた値は、相関期間中の消費者の行動が特定のフィールドのデータをもたらすランク、確率、又は予測である。例えば、この予測モデル・アルゴリズムは、所定の関数フォームを前提とし、相関データ・フィールドに対する入力データ・フィールドの相互相関を求め、そして、入力データ・フィールドと特定のデータ・フィールドとの間で得られた相関値に基づいて所定の関数フォームの係数を特定の値にセットする。
【００７６】
２つの変数Ａ及びＢの共分散Ｃは、それらの積の期待値Ｅ｛ＡＢ｝からそれらの期待値の積Ｅ｛Ａ｝Ｅ｛Ｂ｝を引いたものとして定義される；Ｃ＝Ｅ｛ＡＢ｝−Ｅ｛Ａ｝Ｅ｛Ｂ｝。変数Ａ及びＢの相関係数ｒは、ｒ＝Ｃ／Σ（Ａ）Σ（Ｂ）によって定義される。２つの変数Ａ及びＢは、それらの共分散が０であれば、無相関である。相関係数又は共分散は、ターゲット製品又はクラスと入力データ・フィールドとの間の相関の指標として用いることができる。
【００７７】
予測モデル関数は、入力データ・フィールドに対応する特定のクラスの消費者のトランザクションの値の関数である。これらのクラスは、特定のクラスについて予測モデル関数を定義する際に用いられる相関を導くのに用いられる予測モデル化へ入力されるクラスである。
【００７８】
この予測モデル・アルゴリズムの所定の関数フォームは、入力変数として、特定の人口統計変数、ロイヤリティ指数変数、及びブロック・データ変数も含むことが好ましい。この大体例においても、得られる予測モデル関数は、対応する特定の人口統計学ィールド、ロイヤリティ指数フィールド、及びブロック・データ・フィールドについての消費者レコードにおけるデータ値に依存する。この代替例において、予測モデル関数の値は、消費者が相関期間に特定のトランザクションを実行する可能性を反映しており、例えば、消費者レコード中の人口統計データ、ロイヤリティ指数データ、及びブロック・データを原因とするその可能性への影響などである。
【００７９】
ステップ３４０ａにおいて、システム２０は、ステップ３３０ａにおいて定義された予測モデル関数を消費者データ・レコード群へ適用する。予測モデル関数は、各ＣＩＤと関連付けられて記憶されたデータを生成する。生成されたデータは、相関期間におけるそのＣＩＤについてのクラスＳの消費者トランザクションについてのランキング確率値又は予測Ｐｓ（予測データ）であることが好ましい。この予測データは、記憶され、将来の相関期間に特定のＣＩＤを有する消費者による特定のクラスの購入の確率又は予測を示す。相関期間は、通常、入力データ・フィールドのデータに関連付けられた一番最近の期間に対する翌週、来月、次の６週間、又は次の３ヶ月である。しかし、相関期間は、例えば、翌週、来月、又は次の四半期などのデータベースにおいてデータのトランザクション日を表す期間から不連続な期間であってもよい。予測データは、翌週、来月、又は次の四半期などの相関期間における特定のクラスのトランザクション量の減少又は増加の確率を示すデータを記憶することができる。
【００８０】
通常、１セットのデータ・レコードが、ステップ３１０ａ〜３３０ａにおいて予測モデル関数を定義するのに用いられる。次いで、ステップ３４０ａにおいて、予測モデル関数が異なるレコード・セットに適用され、対応する消費者にオファーするトランザクション・インセンティブに関する決定を行なうのに用いられる将来の時間に対応した相関期間中のランキング、確率、及び予測を生成する。
【００８１】
代わりに、この予測モデル関数は、ステップ３４０ａにおいて、消費者レコードの異なるセットに適用され、そのレコード・セットにおいて実際にトランザクション・データが存在した過去の期間である相関期間中のランキング、確率、及び予測を生成してもよい。この代替例において、相関期間中のランキング、確率、又は予測は、予測が実際のデータとどれほど近く一致しているかを判断するために、相関期間中の実際のトランザクション・データと比較されてもよい。この比較を用いて、特定の予測モデル関数に対する予測モデル関数妥当性値を生成してもよい。
【００８２】
ステップ３５０ａにおいて、システム２０は、予測モデル関数妥当性値を所定値（例えば、同じ特定のデータ・フィールドを予測したモデルに対する過去の予測モデル関数妥当性値の結果など）と自動的に比較し、ステップ３１０ａに戻るか否かを判断することができる。システム３０がステップ３１０ａに戻る場合、それは所定のプログラムされたパラメータに基づいて入力フィルタ基準の異なるセットを自動的に取得し、そして、ステップ３２０ａ〜３５０ａを繰り返す。別の方法として、判定工程３５０ａがユーザ制御可能であるものとし、システム２０はステップ３４０ａが完了するとユーザからの指示を待機するようにしてもよい。
【００８３】
判定工程３５０ａがステップ３１０ａへループバックしないとき、処理は図２のステップ２２０へ進む。通常、処理は、相関期間が未来の期間のとき、ステップ２２０へのみ進む。
【００８４】
ステップ３４０ａ及び３５０ａは、雛型の効果又は予測モデル関数の係数についてフィードバックが可能である。したがって、システム２０は、フィルタ基準に加えてサイクル３１０ａ、３２０ａ、３３０ａ、３４０ａ、及び３５０ａの反復の間で変わり得る代替関数フォームをコードとして記憶できる。システム２０は、特定のデータ・フィールドについてそれらの予測モデル関数と関連付けて複数の妥当性値を記憶することができると共に、複数の特定のデータ・フィールドについてそれらの予測モデル関数と関連付けて妥当性値を記憶することもできる。ステップ２２０に進む前に、システム２０は各特定のデータ・フィールドについて最も大きい妥当性値を提供する予測モデル関数を決定し、各特定のデータ・フィールドについて対応したランキング、確率、又は予測データを計算し、記憶しておくことが好ましい。
【００８５】
予測モデルは、演算効率のために、データベースに記憶されたすべてのＣＩＤレコードの中の比較的小さいサブセットを用いて生成されることが好ましい。しかし、図３ａのアルゴリズムから導かれる１以上の予測モデル関数には、後に、データベース３０に記憶されたすべての又は任意の一部のＣＩＤレコードに対して適用することができる。予測値Ｐｓは、データベース３０内の非常に多くのＣＩＤレコードについて求められ、当然、各Ｐｓは対応したＣＩＤと関連付けられたフィールドに記憶されることが好ましい。
【００８６】
図３Ｂ及び３Ｃも、ステップ２１０に対応した若干異なるアルゴリズムを示す。
【００８７】
ステップ３１０ｂにおいて、システム２０（又はユーザ）は、ターゲット製品又は製品クラスを選択する。特定の製品又はクラスは、消費者が購入行動を変える確率に関して予測生成の対象となったものである。例えば、ターゲットは、朝食用食品などの製品クラスでもよく、シリアルなどの製品種類であってもよく、ケロッグ（登録商標）シリアルなどの製品ブランドであってもよく、ケロッグ（登録商標）コーンフレークスなどの具体的な製品であってもよく、或いは、ケロッグ（登録商標）コーンフレークスの１６オンス箱などの具体的な製品サイズであってもよい。
【００８８】
図３Ａの場合と同様に、トランザクション・データは、購入頻度、ドルでの購入価値、購入アイテム数、インセンティブ償還頻度、償還されるインセンティブの価値、様々なクラスにおいて償還されたインセンティブの相対量、価格弾力性、或いは、クーポンの償還の指標、バウチャーの使用、又は手数料の要求などの広告又はマーケティングに対する反応性の指標、などの消費者の購入行動のあらゆる指標でよい。
【００８９】
ステップ３２０ｂにおいて、システム２０は、後の相関期間におけるターゲット製品についての購入データとデータベース３０内の消費者トランザクション・レコード群において以前の期間におけるトランザクションに対応したフィールドの他のデータとの間に相関が存在するか否かが判断される。
【００９０】
システム２０は、以前の期間における非特定の製品（又は他の記録されたトランザクション活動）を用いた特定の又はターゲット製品についての後の期間における行動の指標である変数Ａについて相関係数を求めることができる。
【００９１】
システム２０は、変数群Ｂｉ（ｉ＝１〜ｎ）を用いてＡの相関を求めることができる。ここで、Ｂｉは、以前の期間における非ターゲット製品アイテムの数又は非ターゲット製品アイテムの購入量の指標である。
【００９２】
ステップ３３０ｂにおいて、システム２０は、ステップ３２０ｂの結果に基づいてターゲット製品と比較的高い相関を有する変数Ｂのサブセットを選択する。例えば、システム２０がどの世帯が翌月にシリアルを購入するかを予測していると仮定すると、システム２０は、ターゲット製品であるシリアルと５つの変数Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、及びＢ５との間の相関を識別する。ここで、５つの変数Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、及びＢ５は、それぞれ、３ガロンを超える牛乳を毎月購入する、少なくとも３つのパンを毎月購入する、その世帯には１５歳未満の子供が２人以上いる、毎月の食費は３５０ドルを越える、及び、１ヶ月の間ケロッグ（登録商標）ポップターツ（登録商標）を購入しない、という指標である。ステップ３３０ｂにおいて、システム２０は、これら５つの変数のサブセットを選択し、予測モデルに含める。ステップ３３０ｂにおいて、システム２０は、選択された変数の数とこれら変数の各々のターゲット製品との相関とに基づいて予測モデルを定義する。例えば、予測モデルは、消費者が将来の期間においてターゲット製品を購入する確率Ｐｓを和ａｌ＊Ｂ１＋ａ２＊Ｂ２＋ａ３＊Ｂ３＋ａ４＊Ｂ４＋ａ５＊Ｂ５についての正規化された値のセットに設定することができる。この式において、一次結合における重み付け係数ａｌ〜ａ５は、相関期間におけるＢデータ・フィールドと特定の製品についてのデータとの間の対応した相関係数に比例する。この予測モデル関数について考えると、例えば、ターゲットがシリアル・クラスであれば、システム２０は、先月３ガロンを超える牛乳を購入、先月３つを超えるパンを購入、世帯には３人の子供がいる、先月の世帯の食費は少なくとも３５０ドル、及び、その世帯は１ヶ月間ケロッグ（登録商標）のポップターツ（登録商標）を購入しなかったという情報、を示すＣＩＤレコードについて、シリアルの購入を減らす高い確率又はシリアルの購入の低い確率を予測することができる。相関及び得られた確率関数に応じて、シリアルの購入を減らす高い確率又はシリアル購入の低い確率は、双方とも、反転可能である。
【００９３】
ステップ３４０ｂにおいて、システム２０は、ステップ３３０ｂにおいて確率関数に含められた変数のサブセットに確率関数を適用し、その消費者が将来の特定の期間においてターゲット製品を購入する確率又はその消費者がターゲット製品についての購入行動を変更する確率のいずれかを示す値を得る。
【００９４】
ステップ３１０ｃにおいて、モデルが予測するターゲット製品又は購入行動がシステム２０に入れられる。すなわち、ＣＩＤレコード中のデータ・フィールド、データ・フィールド・セット、又は１つの若しくは１セットのデータ・フィールドの関数がシステム２０に指定される。
【００９５】
ステップ３２０ｃにおいて、システム２０は、データベース３０内のＣＩＤレコードの特定のセットを調査する。
【００９６】
ステップ３３０ｃにおいて、システム２０は、そのセット内の各レコードをチェックし、どの消費者レコードが予測された行動の存在を示すかを確かめる。予測された行動が消費者レコードに存在する場合、システム２０はステップ３４０ｃを実行する。消費者レコードが予測された行動に合致しない場合、システム２０はステップ３６０ｃを実行する。
【００９７】
ステップ３４０ｃにおいて、消費者レコードが予測された行動に合致する場合、システム２０は、その消費者レコードをターゲット・マッチング・データベース・テーブルに追加する。
【００９８】
ステップ３５０ｃにおいて、システム２０は、アクセスすべき消費者レコードが更に存在するか否かを判断するためのチェックを行なう。アクセスすべき更なる消費者レコードが存在する場合、システム２０はステップ３２０ｃを実行する。アクセスすべき消費者レコードがこれ以上存在しない場合、システム２０はステップ３６５ｃを実行する。
【００９９】
ステップ３６０ｃにおいて、消費者レコードは予測された行動に合致せず、システム２０は消費者レコードをデータベース３０内の非ターゲット・マッチング・テーブルに追加する。
【０１００】
ステップ３６５Ｃにおいて、システム２０は、ターゲット購入行動と非ターゲット・データ・フィールドとの間の相関を求める。この相関は、ターゲット・マッチング・データベースにおける各非ターゲット製品についての平均値を非ターゲット・マッチング・データベースにおけるその非ターゲット製品についての平均値と比較することによって識別可能である。平均値に大きな差があれば、それは非ターゲット・データ・フィールドとターゲット購入行動との間に相関が存在することを意味する。平均値の差が大きくなるほど、相関は大きくなる。システム２０は、非ターゲット製品とターゲット購入行動との間の相関値に基づいて、図３Ａ及び３Ｂで説明した予測モデルを定義することができる。
【０１０１】
ステップ３７０ｃにおいて、システム２０は、データベース３０から消費者レコードを読み出し、予測モデルを適用してターゲット購入行動の発生確率を求める。
【０１０２】
一実施形態において、ランキング、確率、又は予測の生成及び保存はバイパスされる。この実施形態において、インセンティブの決定は、特定のクラス又は特定のトランザクション・データに高度に相関を有すると判明したフィールドのデータである特定のデータが消費者のトランザクション・レコード中に存在するか否かを判断することによって、為される。この実施形態において、特定のクラスにおいて相関期間についてトランザクション・インセンティブをオファーするか否かの決定は、特定のデータ・フィールドに相関を有すると判明したトランザクションの所定のパターンの存在に依存する。このパターン・マッチングをベースとした判定プロセスは、各消費者について中間的なデータ、すなわちランキング、確率、又は予測データを記憶する複雑さを回避するという利点を有する。
【０１０３】
図４は、予測モデル関数から得られた予測からトランザクション・インセンティブを決定するステップ２２０の一例に関するステップを示す。ステップ４１０において、システム２０は、Ｗをかつて購入した消費者（すなわち、ＣＩＤに関連付けられた消費者又は世帯）がＷ（下付き文字「−Ｗ」で示す）の購入をやめる確率を求め、この確率に基づいて、Ｗ購入に対するインセンティブをその消費者にオファーするか否かを決定する。図示するように、その消費者が彼／彼女の購入行動を変更してＷの購入をやめる確率が０．８以上である場合、システム２０は、ステップ４２０を実行し、消費者にＷの購入に対するインセンティブをオファーすることを決定する。インセンティブの価値を確率の値に依存させることも可能である。確率が０．８未満の場合、システム２０は、ステップ４３０を実行し、Ｗの購入に対するインセンティブをその消費者にオファーしないと決定する。
【０１０４】
また、図５もステップ２２０に関するステップを示す。ステップ５１０において、システム２０は、Ｗをかつて購入した消費者（すなわち、ＣＩＤに関連付けられた消費者又は世帯）がＷの購入をやめる確率を求め、この確率に基づいて、その消費者にＷの関連製品の購入に対するインセンティブをオファーするか否かを決定する。図示するように、その消費者が彼／彼女の購入行動を変更してＷの購入をやめる確率が０．８以上である場合、システム２０は、ステップ５２０を実行し、Ｗの関連製品について購入に対するインセンティブをその消費者にオファーすることを決定する。インセンティブの価値を確率の値に依存させることも可能である。確率が０．８未満の場合、システム２０は、ステップ５３０を実行し、Ｗの購入に対するインセンティブをその消費者にオファーしないと決定する。
【０１０５】
図６は、Ｘ軸に沿って最高確率から最低確率へ延びる確率によって順序付けられたＣＩＤレコードを示す。図６は、Ｙ軸上に示された確率を有するＸ軸上のＣＩＤの割合を（０％、１０％、５０％、１００％から）示す。ここで、確率は、特定のデータ・フィールドのデータを有するＣＩＤについての確率を意味する。
【０１０６】
任意的であるステップ３５０ａにおいて、フィルタ基準が変更され、新しい標準に基づいてステップ３１０ａ〜３４０ａのプロセスが繰り返される。この変更は、プログラムされた基準に基づいてプログラムにより実施されてもよく、或いは、入出力装置を通じてユーザにより入力されたコマンドによって手動で実施されてもよい。
【０１０７】
図６は、消費者が以前の製品Ｗの購入から製品Ｗ（「−Ｗ」で示される）の非購入に変わる確率による消費者のランキングを示す。図示するように、ＣＩＤの１０％は０．７より大きい確率を有する。これら消費者は、インセンティブに対する理想的な候補となり得る。ＣＩＤがＸ軸上で５０％〜１００％の範囲に表されている消費者は、Ｗに対する購入行動を変更する確率が約０．４より小さいものとして図示されている。これは、本システム内のＣＩＤレコードを有するすべての消費者の１／２は、彼らがＷの購入をやめる確率が約０．４未満であると判断されたことを意味する。
【０１０８】
図４〜６は、ある消費者がある期間においてある製品を購入する行動から後続の期間においてその製品を購入しない行動に変わる確率を予測することに関する。これらのケースにおいて、１つのマーケティングの可能性は、このような確率が高い消費者にターゲット・マーケティングを行なうことが考えられる。別の方法として、ここに開示されたシステム及び方法を用いて、以前にＷを購入したことはないがＷの購入を始めそうな消費者を判断することができる。これらの消費者に対してＷ及びＷ購入に関連する製品についてのインセンティブは、この確率に基づいて決定することができる。
【０１０９】
システム２０は、ターゲット製品についてモデルにより生成されたスコアにだけ基づいてインセンティブ・オファーを発行するか否かを決定することができる。また、本システムは、スコアに基づいて異なるインセンティブ・オファーを発行することを決定することもできる。異なるインセンティブ・オファーの例は、例えば、ターゲット製品の無料贈呈、ターゲット製品の値引、ターゲット製品と同じクラスの別のブランドのオファー、ターゲット製品に対する無料製品のオファー、ターゲット製品を含む複数のパッケージの購入の割引、などである。補助製品とは、しばしば互いに一緒に用いられる製品であり、例えば、牛乳とシリアル、チーズとクラッカー、飛行機の予約とホテルの予約、などである。
【０１１０】
加えて、インセンティブ・プログラムは、マーケティング・キャンペーンの一部であってもよく、或いは、システム２０の予測モデル化の精度を高めるのを手伝うために消費者の購入習慣についての更なる情報を生成する方法であってもよい。
【０１１１】
製品の存在又は不存在を認識することに加えて、システム２０は、特定の製品について消費者の購入レベルの変化を説明するようにプログラムすることができる。例えば、ある消費者が、２月／３月には８ガロンの牛乳を購入したが、４月／５月には４ガロンしか購入しなかったものとする。この場合、システム２０は、概して人々に共通する傾向を説明するためにこれら過去の期間の双方の間の牛乳購入データを用いることができる。例えば、外が暑い時には、人々はそれほど牛乳を飲まないかもしれない。システム２０は、その消費者に固有の傾向を説明するために牛乳購入データを用いることもできる。例えば、システム２０は、消費者の普段の購入場所から遠い位置からの消費者の航空券、ホテル・レコード、及び食料購入レコードの少なくとも１つに基づいたレコードから、消費者が特定の期間町の外にいたと判断することができる。
【０１１２】
本発明の態様を説明し、予測モデル化の結果に適用可能なトランザクション・インセンティブの種類を識別するために、本発明を実行するアルゴリズムの詳細な例を以下に示す。
【０１１３】
第一段階として、第一の消費者群についてのトランザクション・データを含む消費者トランザクション・データベースを取得する。このトランザクション・データベースは、人口統計データも含み得る。この例において、データベースは、クラスＰ１〜Ｐ１２についてのトランザクションを含む。Ｐ１〜Ｐ１２は、それぞれが同じ統一商品コード（ＵＰＣ）を有する製品を表していてもよく、或いは、既述のような共通の属性を共有する任意の製品クラスを表していてもよい。
【０１１４】
第二段階として、各消費者について、期間ごとの（例えば毎月の）トランザクション・レコードを累積する。すなわち、各月においてクラスＰ１〜Ｐ１２の各々内で消費者ＩＤと関連付けて購入されたアイテム又はサービスの数を識別する。表１及び２はこの工程を示す。
【０１１５】
図７において、表１は、トランザクション・クラスＰ１〜Ｐ１２についてのトランザクション日と関連付けられた消費者トランザクションを示す。表１の各行は、トランザクションを表し、そのトランザクションの日付と各クラスにおいて取り引きされたアイテムの量とを指定する。
【０１１６】
図８において、表２は、クラスＰ１〜Ｐ１２において取り引きされたアイテムの量の期間ごとの累積を示す。より具体的には、表２は、２０００年の１月から５月（１／００〜５／００）の各月における消費者１についてのトランザクション・データの累積を示す。別の方法として、消費者が少なくとも１つのアイテムを購入したクラスＰｉの任意の月について表２のセルに１を配置する。
【０１１７】
第二段階として、各クラスＰｉ及び期間の各々について、第一の消費者群の消費者レコードのうち非ゼロ値を有するものを累積する。
【０１１８】
図９において、表３は第二段階の結果を図を用いて示す。
【０１１９】
第三段階として、第一の消費者群のうち期間５／００（２０００年５月）においてクラスＰ１２の少なくとも１つのアイテムを購入した消費者についての累積されたトランザクション履歴レコードの第一のサブセットを識別する。すなわち、より大きいレコード群からＰ１２についての割合が１であるサブセットを抽出する。すなわち、第一のサブセットには、期間５／００におけるクラスＰ１２のトランザクションについてゼロでない値を有する消費者トランザクション・レコードだけが含まれる。
【０１２０】
第四段階として、第二段階を第一のサブセットに対して繰り返す。すなわち、第一のサブセットにおける各クラスＰｉ及び期間の各々について、非０値を有する消費者レコードを累積する。
【０１２１】
図１０において、表４は第四段階の結果を図を用いて示す。
【０１２２】
第五段階として、表３のセルの値を表４の対応するセルの値から差し引く。
【０１２３】
図１１において、表５は第五段階の結果を示す。表５は、期間５／００においてＰ１２におけるトランザクションの存在に対する相関を表している各セルの値を示す。表５中の正の値は、その大きさが相関の程度を示していると共に、対応するクラスの購入が期間５／００におけるＰ１２の購入に対して相関を有することを示している。表５中の負の値は、その大きさが相関の程度を示していると共に、対応するクラスの購入が期間５／００におけるＰ１２の購入を予測することを示している。
【０１２４】
別の方法として、表５中の各セルにおいてトランザクションの存在又は不存在を表す割合に対して相関を持たせる代わりに、ステップ１〜４を修正し、表５が購入されたアイテムの平均数と相関を有するようにしてもよい。すなわち、表３及び４は、非０値を有する消費者レコードの代わりに、取り引きされたアイテム平均数を累積することによって決定されてもよい。その場合、表５中のセルは、第一の消費者群について購入されたアイテム平均数に対する第一の消費者群について購入されたアイテム数の平均差を示している数字を含む。この代替例におけるデータの使用方法は、特定の消費者についての実際のトランザクション・データから第一の消費者群について求められた平均値を差し引き、この引き算の結果が代替的な表５データに対して相関を有するか否かを判断することを必要とする。以下に説明するように、表５に示された相関データを用いるとき、この追加的工程は必要でない。
【０１２５】
表５に示された相関データは、将来消費者がクラスＰ１２でトランザクションを行なう可能性又は相対可能性を推定するために様々な方法で用いることができる。相関データは、該相関データを用いて個々の消費者トランザクション・レコードについて演算し、その相関期間においてその消費者がその後Ｐ１２を購入する可能性を判断する可能性又は他の消費者に対する相対的可能性を判断するのに用いられることが好ましい。
【０１２６】
あるクラス及びある期間においてクラスＰ１２の将来のトランザクションに相関を有するトランザクションを持ったある消費者は、その消費者がその後Ｐ１２においてトランザクションを実行することの予言者である。この予測は、その特定の消費者にクラスＰ１２の購入に対するトランザクション・インセンティブオファーを相関期間にオファーするか否か及びいつオファーするかについて決定する際に１つの要因として用いることができる。任意のクラス及びクラスＰ１２の将来のトランザクションと相関を有する期間においてトランザクションが全く無い消費者は、その消費者がその後相関期間においてＰ１２のトランザクションを行なわないことの予言者である。この予測は、その特定の消費者にクラスＰ１２の購入に対するインセンティブをオファーするか否か及びいつオファーするかについて決定する際に１つの要因とし得る。
【０１２７】
表５中の非０の値によって示された相関及びそれらの大きさの識別は、相関の一部又は全部の重要性を合成するのに用いることができる。１つの方法は、期間５／００（相関期間）において表５において識別された相関クラスのうち２以上を購入し、その後、クラスＰ１２を購入した消費者の、期間５／００においてＰ１２購入に関心無くそれら２つの相関製品を購入した消費者に対する差を判断することである。同様に、部分的な差の相関は、表５のセルの相関を示すあらゆる組み合わせについて容易に計算することができる。例えば、表５に示されたセルの２以上について２以上のこのような相関値が計算される。得られた相関は、個別に用いられてもよく、或いは、次の段落で説明するランキング関数と組み合わせられてもよい。
【０１２８】
別の方法として、我々は、消費者トランザクション用のデータに適用可能であって、表５に示された単一のクラス相関の各々の重要性を累積する多変数相関式を定義することによって、ランキング関数を導くことができる。導かれた多変数相関式を第二の消費者トランザクション・レコード群に適用することによって、それに対応する消費者が相関期間にＰ１２を購入する可能性によって各消費者レコードをランク付けする値が得られる。ランキング関数の一例の式は以下の通りである。消費者レコードＳｋが期間ｎにクラスＰ１２においてトランザクションを行なう可能性についてのランクＲを定義するランキング関数Ｒ（Ｐ１２，ｎ，Ｓｋ）＝Ｒを定義する。我々は、Ｒ（Ｐ１２，ｎ，Ｓｋ）＝Σ（Ｃｉｊが正であればＮＣｉｊ；Ｃｉｊが負であれば−Ｃｉｊ）と定義する。ここで、Ｎｉｊは期間ｊにおいてクラスｉにおいて取り引きされたアイテム数を表し、Σはｉ及びｊの値にわたる和を表し、Ｃｉｊは表５について示したように導かれた相関値であり、ｊ＝１〜１２又は１〜１１である。表５に表した例において、Ｃｉｊの非ゼロ値はｊ＝ｎ−１（期間４／００）又はｊ＝ｎ−２（期間３／００）という特定のｉの値についてのみ存在する。しかし、我々は、４以上の期間と非連続期間との間の相関は存在し得ることを認識しており、一般的なフォーム：Ｒ（Ｐ１２，ｎ，Ｓｋ）がこれらの可能性について説明している。
【０１２９】
消費者トランザクション・レコード群に適用される多変数相関関数のいずれかは、消費者レコードＳｋについての分散値をもたらす。比較的高いＲ値を有する消費者レコードも存在すれば、比較的低いＲ値を有する消費者レコードも存在する。比較的高い値は、対応する消費者が予測された期間にカテゴリーＰ１２において購入する相対的可能性を示す。本発明に係るシステムは、比較的高い値、購入予想期間、及び比較的低い値のいずれも消費者に対してインセンティブを利用可能にするか否か及びそのインセンティブ・オファーをいつ利用可能とするかを判断する際に入力として用いることができる。
【０１３０】
Ｒ値を０〜１の範囲の確率へマッピングするために統計的分析、経験則、又はその場限りの規則をＲ関数に適用することができる。ある消費者群についてのＲ値を確率範囲にマッピングする最も簡単な方法は、消費者群についてのすべてのＲ値をそれらの中の最大値で除算することによって、Ｒ値を正規化することである。
【０１３１】
期間５／００（相関期間）におけるＰ１２購入のランキング又は確率の結果は、様々な方法でインセンティブのオファーに関する決定に用いることができる。
【０１３２】
消費者が相関期間にクラスＰ１２において購入する可能性が比較的高い場合、クラスＰ１２において販売を競い合っているメーカーの１つは、例えば、１日、数日間、又は予想される購入期間前の１週間、或いは、予想される購入期間中などのある時期にクラスＰ１２に属するかれらのブランド製品について消費者に割引をオファーすることを決定することができる。消費者の過去の購入データがその消費者がそのクラスＰ１２においてそのメーカーの製品を優先的に購入することを示している場合、そのメーカーは、例えば、インセンティブをオファーしない又は低い価値のインセンティブしかオファーしないことを決定することができる。消費者の過去の購入データがその消費者がクラスＰ１２において異なるメーカーの製品を優先的に購入することを示している場合、そのメーカーは、例えば、消費者にその製品を試してみようと思わせる試みとして大きな価値のインセンティブをオファーすることを決定することができる。消費者の過去の購入データがその消費者がクラスＰ１２において様々な異なるメーカーの製品から購入していた場合、メーカーは、例えば、消費者にその製品を試してみようと思わせる試みとして中間の価値のインセンティブをオファーすることを決定することができる。クラスＰ１２の異なるメーカーに対する消費者の好みに基づく決定は、クラス及びサブクラス決定の一例である。クラスはＰ１２である。サブクラスは、消費者の過去の販売に関連付けられたＰ１２における製品のメーカーのブランドである。
【０１３３】
本発明の利点の１つは、本発明によりメーカー及び小売業者はあるクラスにおける消費者の購入ランキング又は可能性とそのクラス又はそのクラスのサブクラスにおける消費者の好み又は購入履歴に関する追加的データとに基づいてインセンティブ決定に関する決定を行なうことができることである。したがって、本発明は、（１）あるクラス及び（２）そのクラスのサブクラスにおける消費者の過去の購入履歴と消費者が相関時間にそのクラス又はサブクラスのいずれかにおいて購入する可能性を示すそのクラス又はサブクラスのいずれかに対する相関とに基づいて購入インセンティブ・オファーに関する決定を行なうことができるようにする。
【０１３４】
消費者が相関期間にクラスＰ１２で購入する可能性が比較的低い場合、メーカーは、Ｐ１２における購入に対して比較的高い価値の購入インセンティブを消費者にオファーするか、或いは、Ｐ１２において購入インセンティブを消費者にオファーするのを見送るか、を決定することができる。
【０１３５】
この例におけるメーカーへの上記基準は、等しく小売業者にもあてはまる。特に、それらの小売業者が、（１）消費者が他の製品を購入する見込みの低い製品について購入インセンティブをオファーすることによって売上を増やしたい場合、（２）それらの店自身のブランド（プライベート・ブランド）を彼らが彼らの店で販売している他のブランドと競争させて彼らの店に導入したい場合、及び、（３）競合する小売業者などの異なる小売業者の店ではなく、消費者が同じ小売業者の店においてその後の買い物トランザクションを実行することを動機付けたい場合、である。
【０１３６】
本発明の１つの利点は、本発明により、消費者の購入履歴が過去に特定のクラスでのトランザクションを示すときでさえ、消費者がそのクラスで購入しそうもないときに相関期間の決定することができることである。これにより、メーカー及び小売業者は、用いられる可能性がほとんどない消費者インセンティブ・オファーの生成及び送信に対する出費を回避することができる。
【０１３７】
Ｐ１２について上で識別されたランキング及び確率の決定は、クラスＰ１〜Ｐ１１の各々に対して繰り返すことができる。メーカー及び小売業者は、その情報のすべてに基づいて１人の消費者に対するインセンティブ・オファーに関する決定を行なうことができる。例えば、メーカーは、ある消費者に対して、その消費者が購入する可能性が最も高く且つ別のメーカーから購入する可能性が高い１つのクラスに対してのみ、インセンティブをオファーすることを決定することができる。別の方法として、メーカーは、各消費者に特定数のトランザクション・インセンティブをオファーし、各消費者にその消費者が相関期間において最も購入する確率が高いクラスにおいてインセンティブをオファーし、各消費者に対するインセンティブの価値は消費者の過去の購入履歴によって決定されたその消費者のそのメーカーからの購入確率に依存させてもよい。別の方法として、メーカーは、以前はあるクラスにおいてそのメーカーから一貫して購入していたが相関期間においてはそのクラスにおいて購入をしないと思われる消費者に対してのみインセンティブをオファーすることを決定することができる。
【０１３８】
人口統計データは、特定のクラスにおいて消費者の購入に対して相関を有し得る追加的情報を提供する。例えば、消費者人口統計データが、世帯に１２歳未満の子供が少なくとも１人いる消費者の７０パーセントは乳製品を各買い物トランザクションとしてスーパーマーケットにおいて購入する可能性が高いが、世帯に少なくとも１人の子供もいない消費者でスーパーマーケットで各買い物トランザクションとして少なくとも１つの乳製品を購入する可能性が高いのは２５パーセントに過ぎない、ということを示すかもしれない。この時間とは無関係な相関データは、相関期間における消費者予想トランザクションについてこの既知の人口統計学的効果を説明するために、上述のランキング関数内に組み込むことができる。例えば、上で定義したＲ関数は、ターゲット・クラスにおける統計上の購入可能性に基づいてこの人口統計に対応する割合を追加することによって修正することができる。この代替例において、関数Ｒ（Ｐ１２，ｎ，Ｓｋ）＝Σ（Ｃｉｊが正であればＮＣｉｊ；Ｃｉｊが負であれば−Ｃｉｊ）は、項Ｄｋを追加することによって修正することができる。ここで、Ｄは相関値を表しており、１２歳未満の子供を持つ消費者に対しては０．７５であり、１２歳未満の子供を持たない消費者に対しては０．２５である。また、ｋは具体的な消費者を表す。同様に、特定の消費者トランザクションに対して統計的相関を提供する他のデータに、ある相関期間にあるクラスにおいて具体的な消費者がトランザクションを行なう可能性又は相対的可能性を示すランキング又は確率関数に含めることができる。例えば、小売業者ロイヤリティ指数Ｑ（ある消費者がある小売業者において支出した食料買い物総額（ドル）の割合の推定値）は、ランキング関数に含めることができる。例えば、消費者ｋについてのＱｋの値は、Ｒ（Ｐ１２，ｎ，Ｓｋ）＝Σ（Ｃｉｊが正であればＮＣｉｊ；Ｃｉｊが負であれば−Ｃｉｊ）＋Ｄｋ＋Ｑｋ・・・となるようにランキング関数の定義に加えることができる。
【０１３９】
消費者のランキングに含めることができる追加的な時間独立消費者固有データは、消費者がトランザクション・インセンティブを償還する可能性の指標を含む。トランザクション・インセンティブは、消費者に様々な方法でオファーされる。例えば、ダイレクトメールで、販売場所において、小売店内外の販売場所でないキオスクにおいて、オファーされる。インターネットを通じて、ウェブ・サイトにおいてオファーされてもよい。消費者へのトランザクション・インセンティブの送信の態様に基づく消費者の償還可能性に関する時間独立データは、消費者にトランザクション・インセンティブをオファーする際にどの態様を用いるかを判断する際に用いることができる。
【０１４０】
予測モデルの一例は、Ｐｓ（ｘ１，ｘ２，ｘ３）である。ここで、Ｐｓは後の期間においてエンドウ豆の缶詰の統計的購入確率であり、ｘ１，ｘ２，及びｘ３は以前の期間における牛乳、シリアル、及び紙製品の購入回数である。例えば、Ｐｓの関数フォームは、Ｐｓ＝ｆ１（ｘ１）＋ｆ２（ｘ２）＋ｆ３（ｘ３）である。ここで、ｆ１は０〜１／２の範囲の関数であり、ｆ２及びｆ３はいずれも０〜１／４の範囲の関数である。ｆ１の関数フォームは、例えば、ｘ１が以前の期間に牛乳が購入されていない場合に０であり、以前の期間に購入された牛乳の量が最大２ガロンまで増えるに従って最大で１／２まで増える。ｆ２の関数フォームは、例えば、ｘ２が０の場合に１／４であり、ｘ２が以前の期間における少なくとも５ドルのシリアルの購入を反映するまでｘ２が増えるに従ってｘ２は減少する。ｆ３の関数フォームは、例えば、ｆ３はｘの値が以前に期間に紙製品が購入されなかったことを示すときに０であり、ｘ３の値が多孔式的に増え、紙製品の２０ドルの購入を示すにしたがって１／４まで増える。
【０１４１】
予測モデルの別の例は、Ｐｓ（ｘ１，ｘ２，ｘ３）である。ここで、Ｐｓは以前及び後の期間において特定の製品についての購入行動が変化する確率である。例えば、Ｐｓは、特定の製品の量が減る、一定を保つ、又は増える確率である。Ｐｓは、以前の期間における特定の量の購入の指標の関数であってもよく、なくてもよい。具体例として、Ｐｓは、第二の期間におけるエンドウ豆の缶詰の購入量が第一の期間におけるエンドウ豆の缶詰の購入量の５０パーセント以下である確率である。再び、１つの考えられる予測モデルは、Ｐｓ＝ｆ１（ｘ１）＋ｆ２（ｘ２）＋ｆ３（ｘ３）である。変数ｘ１、ｘ２、及びｘ３の数は可変とし得ることが明らかである。本モデルは、少なくとも２つの変数を含むことが好ましく、３以上の変数を含むことがより好ましい。本発明の予測モデルにおいて変数ｘの数は、２から１００以上の範囲を取り得るが、現在のディジタル処理の限界を考慮して、３〜１５の範囲であることが好ましく、５〜１０の範囲であることがより好ましい。予測モデルであるＰｓの関数フォームも、大幅に変化し得る。しかし、Ｐｓの関数フォームは、特定の製品の以前及び後の期間における購入量の変化は変数ｘ１、ｘ２などの潜在的な相関に反映されるべきである。Ｐｓの関数フォームは、ユーザによって予め決められていてもよく、或いは、各特定の製品に適用可能な予測モデルを生成するコンピュータ・コードによって自動的に決定されてもよい。
【０１４２】
本発明は、多くの消費者について詳細な買い物レコードを含むデータベースを有する企業が、冷たいシリアルのメーカーがここしばらくはそのメーカーのシリアルの特定の製品を購入していたが将来はそのシリアル製品（以下、この例では「シリアル」と呼ぶ）の購入をやめてしまうかもしれない消費者にインセンティブをオファーすることによってその販売を保護するのを手助けすることをできるようにする。このゴールを達成するために、消費者の購入レコードのすべては、コンピュータ分析・モデル化プログラム内に読み出される。このプログラムは、回帰分析、ニューラル・ネットワーク分析、及び決定樹解析のうちの１又は組み合わせを用いて、後続のシリアルの購入及び非購入と相関を有するデータ・レコード内の特徴を識別し、識別された相関に基づいて予測モデルを定式化する。具体的な消費者の購入予測を定式化する際、モデル化プログラムは、その具体的な消費者の購入レコード中の実際のデータに適用されたデータ・レコード（ＣＩＤレコード）の統計人口の分析によって生成された予測モデルに依存する。このモデル化プログラムの目的は、先行指数を検査し、どの消費者が彼らの支出習慣をどのように変えようとしているかを判断することである。例えば、シリアルの未来の購入又は非購入に高度に相関を有する３０〜４０個の製品が存在し得る。これら製品の一部は、牛乳、バナナ、又は砂糖などの無料製品であってもよい。他の製品は、オートミール、インスタント朝食ドリンク、マフィン、又は競合相手ブランドのシリアルなどの競合製品であるかもしれない。冷たいシリアルの販売に対して相関を持つ過去の又は容易に識別可能な合理的な理由を持たないように見えるペッツ（Ｐｅｚ）・キャンディやマニキュア液などの更に他の製品が考慮されるかもしれない。ターゲット・クラスであるシリアルの過去の購入は、モデルを有する変数の１つであってなくてもよい。
【０１４３】
製品に加えて、モデル化は、幅広い様々な人口統計データを用いて、ライフスタイルの変化の兆候に基づいて相関を発展させることができる。消費者がシリアルの消費量を変え得るいくつかの人口統計学的な理由としては、例えば、唯一の子供が高校を卒業し、世帯を出た（以前より需要が減少する）、１５歳未満の子供が世帯に多くいる（平均的な世帯に比べてのシリアル需要が増える）などが挙げられる。本モデルが順応し得るこれら２つの例は、その世帯の異なる時点での比較（子供が大学へ行ってしまった）及びその世帯と一般的な他の世帯との比較（１５歳未満の子供が多くいる世帯）であることに注意。また、転職したらより長い通勤が必要となり、座って朝食を採る時間が取れなくなった、肉だけを食べる流行のダイエットを始めた（シリアルを食べなくなる）、冷蔵庫が壊れて冷たい牛乳を家で保存できなくなった、などのライフスタイル要因も分析に含めることができる。消費者がシリアルを購入するのをやめるかもしれないことを示し得る他の要因は、消費者の買い物習慣と関連する。消費者が常に購入するシリアルの種類を変更する場合、消費者が好みのシリアル種類を見つけられず、特定のブランド及び製品を習慣的に購入する消費者よりもシリアルの購入をやめる可能性がより高いということを示しているかもしれない。このようなこだわりのない消費者は、シリアルに対するインセンティブの主要なターゲットである。消費者のシリアル購入頻度の低下、又は、購入するシリアル・ボックスのサイズの減少、又は、シリアル価格の上昇は、消費者のシリアル購入の将来の低下を未然に防ぐかもしれない。
【０１４４】
シリアルの非購入と相関を有する製品を識別することに加えて、システム２０の分析は、各変数の相対的な重み付けと改善された比較的大きい相関を提供する１以上の関連する期間とを定式化する。システム２０は、予測モデルを生成する際に、２以上の以前の期間からの購入と異なる長さの期間からの購入とを評価するようにプログラムすることができる。別の方法として、システム２０を等しい長さの２つの期間のみに基づいたプログラムに制限することも可能である。例えば、システム２０は、９月の一ヶ月間の消費者トランザクション情報に基づいて後続の６ヶ月の各々から消費者行動を予言的にモデル化するかもしれない。
【０１４５】
上述のように、すべての変数は、回帰分析、ニューラル・ネットワーク分析、及び決定樹解析の組み合わせに基づいたコンピュータ・プログラムによって導くことができる。しかし、ユーザが望むならば、ユーザはあらゆる変数を規定することができる。
【０１４６】
好ましい実施形態において、システム２０は、予測モデル関数を定義した後、その予測モデル関数を消費者群の各消費者のＣＩＤレコードに適用して、ターゲット行動についての各ＣＩＤレコードのスコアを得る。このスコアは、次いで、ＣＩＤに関連付けられた消費者がインセンティブを受信するか否かを判断するための値と比較されることが好ましい。例えば、上で導入されたシリアル・インセンティブ・プログラム用のモデルは、以下の製品変数を含むかもしれない：牛乳、ナプキン、ライム、３５ミリフィルム、バナナ、冷凍ピザ、オートミール、砂糖、コーヒー、ティッシュペーパー、及びトウモロコシの缶詰の購入；及び、世帯収入、１６歳未満の子供の数などの人口統計データ。各変数は数字に評価される。数字の値は離散的でもよく、連続的でもよい。前者の例として、例えば、適用可能な期間中の製品の購入に対しては「１」、関連する期間中のその製品の購入の負存在は「０」と評価される。これらの値を足し合わせることにより、各ＣＩＤのスコアを求めることができる。このスコアは、それ自体が確率の推定値である必要はない。本モデルは、スコアを百分率と同一視することもできる。例えば、７というスコアが消費者の７０パーセントが関連期間中にシリアルを購入することを示し、８というスコアが消費者の８５パーセントが関連期間中にシリアルを購入することを示してもよい。これにより、どの消費者にどの製品についてインセンティブをオファーすべきか及びそのインセンティブはどれほど魅力的かに関する意思決定が向上する。また、スコア付けの焦点は、消費者がシリアルを購入するのをやめようとしていたこと、消費者がより少ないシリアルを購入しようとしていたこと、消費者が異なるブランドのシリアルを購入しようとしていたこと、及び、消費者が冷たいシリアルの代わりに熱いシリアルを購入しようとしていたことを示すことでもよい。
【０１４７】
私の発明は、上記具体例に限定されない。本発明は私が以下の請求項において請求した保護範囲によってより適正に定義される。
【図面の簡単な説明】
【０１４８】
【図１】コンピュータ・ネットワーク・システムの概略図である。
【図２】ハイレベル・フローチャートである。
【図３Ａ】図２のステップ２１０の中間レベル・フローチャートである。
【図３Ｂ】図２のステップ２１０の中間レベル・フローチャートである。
【図３Ｃ】図２のステップ２１０の中間レベル・フローチャートである。
【図４】図２のステップ２２０の中間レベル・フローチャートである。
【図５】図２のステップ２２０の別の中間レベル・フローチャートである。
【図６】本モデルの確率出力に関するグラフである。
【図７】消費者レコードを示す表である。
【図８】月ごとに累積された購入によって消費者レコードを示す表である。
【図９】レコード群中のあるセルについてそのセルの平均を表す割合を含むセルを示す表である。
【図１０】行「５／００」、列「Ｐ１２」のセルにおいてすべてのレコードが特定の値を有するレコード群におけるあるセルについての平均を表す割合を含むセルを示す表である。
【図１１】行「５／００」、列「Ｐ１２」のセルの値に対する各セルの相関データを表す表９と１０の差を示す表である。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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