(57)【要約】ウェッブ検索エンジン１１０は、競売ウェッブサイト１２０の競売市場データを検索するように構成される。オンライン競売市場データは、オンライン競売を通じて物品を販売するための最適なリスト化方法の決定に使用するために集計される。市場データは、競売の進行を説明するデータ（例えば、現在の入札価格）はもとより、リスト化オプション（例えば、持続時間、入札価格）を含む。競売市場データは、能動的に物品を競売にリスト化し、リスト化オプションを変更し、当該競売を監視することにより、能動的に蓄積することができる。データは、落札価格のような所望の競売結果と物品リスト化オプションとの相関関係を識別することで分析する。リスト化オプションの関数として競売収益を算出する所定の関数を生成するために前記蓄積されたデータに基づいて多変数曲線フィッティングを行う。この関数の最大値に相当するオプションの組は、製品に対する最適なリスト化オプションの組として識別される。
2004512584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の競売リストから競売リストデータ及び競売進行データを抽出するように構成された競売データマイニングシステムと、
前記競売リスト及び進行データを受け取るように構成され、更に、競売リストデータと競売成果間の関係を識別するために競売リスト及び進行データを処理するように構成された競売データ処理システムと、
を含む競売リスト分析システム。
【請求項２】
少なくとも前記競売データ処理システムにより識別された関係に基づき、競売上に物品をリスト化する競売の売り手を更に含む請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
競売ウェッブサイトを更に含み、この競売ウェッブサイトが、前記売り手が前記物品をリスト化する競売を運営する請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記競売リストデータが、競売に物品をリスト化する際に売り
手が行った選択を表す請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記競売リストデータが、入札価格を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記競売リストデータが、リスト化した物品の識別を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記競売進行データが、落札価格を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
競売リスト変数の組を識別するステップと、
複数の競売リストを識別するステップと、
前記複数の競売リストの各々に対し、各々の競売リスト変数に対する値を識別するステップと、
前記複数の競売リストの各々に対し、最終価格を識別するステップと、
前記複数の競売リストに対して少なくとも前記識別した値と前記最終価格に基づき、競売リスト変数の組の関数として出力値を算出する関数を決めるステップと、
前記関数の出力値における最大値を生成する前記競売リスト変数の値の組を識別するステップと、
を含む方法。
【請求項９】
前記出力値が、競売リストからの予想純利益に関連する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記関数の出力値における前記最大値が、競売リストからの見込み最大純利益を識別する請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも前記競売リスト変数に対して識別された前記値の組に基づき、競売で物品をリスト化するステップを更に含む請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
複数の競売リストをリスト化するステップを更に含み、前記複数の競売リストの各々に対し、前記競売リスト変数が、他の任意の競売リストと異なる値の組を有する請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の競売リストを、異なるオンライン競売サイト上にリスト化する請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
競売上にリスト化すべき物品を識別するステップと、
前記リスト化すべき物品と類似する物品に対する複数の競売リストを識別するステップと、
識別された競売リストの各々に対し、競売の売り手が選択した競売オプションを識別するステップと、
前記識別した競売リストに対する競売が終了するまで前記識別した競売リストを監視するステップと、
少なくとも前記識別した競売オプションと前記識別した競売リストの監視に基づき、競売オプションと最終価格との間の関係を識別するステップと、
を含む方法。
【請求項１５】
少なくとも前記識別した関係に基づき、複数の新規の競売リストをリスト化するステップを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
複数の新規の競売リストを監視するステップを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも前記複数の新規の競売リストに対する監視に基づき、前記識別した関係を改善するステップを更に含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
競売で販売すべき物品を識別するステップと、
前記物品と類似する物品を販売したことのある複数の競売市場を識別するステップと、
前記市場での物品と類似する物品の現在の売れ行き、当該物品に関する入札活動、当該物品に関する最近の入札での利益率及び当該物品に関する競売での入札者の数のうちの少なくとも１つに基づいて競売市場を選択するステップと、
前記競売市場内において前記物品と類似する物品の競売に対する競売リストデータと競売進行データを収集するステップと、
供給と需要を決めるために前記競売進行データを分析するステップと、
少なくとも前記決められた供給と需要に基づき、市場内での連続する競売に複数の物品をリスト化するレートを決めるステップと、
を含む方法。
【請求項１９】
前記競売市場を、少なくとも前記物品に関する競売での入札者の数に基づいて選択する請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
競売を開始または終了するための好適なタイミングを識別するために、前記収集した競売リストデータまたは競売進行データを分析するステップを更に含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記物品のリスト化のための特集戦略を識別するために、前記収集した競売リストデータまたは競売進行データを分析するステップを更に含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記物品のリスト化のための開始価格を識別するために前記収集した競売リストデータまたは競売進行データを分析するステップを更に含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
単一の販売物品を複数の競売に同時にリスト化するステップと、
前記複数の競売の進行中に競売進行データを収集するステップと、
現在の入札価格、入札者の数、及び最も最近の入札価格の増加率のうちの少なくとも１つに基づき、前記複数の競売をランク付けするステップと、
少なくとも前記ランク付けに基づき、１つの競売を除く全ての競売のリストから前記物品を削除するステップと、
を含む方法。
【請求項２４】
少なくとも前記ランク付けに基づき、前記１つの競売の終了を許可するステップを更に含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
１つの残りの競売のリストから前記物品を削除するステップを更に含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記複数の競売を、第１に現在の入札価格に基づいてランク付けし、第２に入札者の数に基づいてランク付けする請求項２３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、ウェッブ基盤の商取引に関し、より詳しくは、ウェッブ基盤の競売を通じての物品の販売により発生する収益を増大させるためのシステムに関する。
【０００２】
（背景技術）
ｅＢａｙのようなウェッブ基盤のオンライン競売サイトは、広範囲な物品に対し新規でフレキシブルな市場を提供している。一般に、オンライン上での競売にかける物品としては、各種の中古品、再製品、及び新品までをも含む。多くの活用可能なオンライン競売は、販売物品のリスト化のための多くのオプションを提供する。他の要素の中でも、競売が行われる時間、競売持続時間、競売サイト及びリスト化された類似する販売物品の数は、いずれも物品の落札価格を決めるのに影響を及ぼし得る。
【０００３】
（発明の開示）
本発明のシステム及び関連する方法は、競売を通じて物品を販売する際に発生する見込み収益を増大または最大化するように、競売での売り手が物品をリスト化できるようにする競売関連データを提供する。
【０００４】
一実施の形態において、オンライン競売を通じて販売物品を最も適切にリスト化する方法を決めるのに使用するためにオンライン市場データを集計する。対象となる製品に対する競売ウェッブサイト上の競売市場データをマイニングするために所定のウェッブ検索エンジンを構成する。市場データは、落札価格はもとより、リスト化オプションまたは変数（例えば、持続時間、入札価格）を含むことが好ましい。データを分析し、物品リスト化オプションと落札価格のような所望の競売結果との間の相互関係を識別する。一実施の形態において、蓄積データに基づいて多変数曲線フィッティングを行うことにより、リスト化オプションの関数として競売収益を算出する関数を生成する。この関数の極大に対応するオプションの組を製品に対するリスト化オプションの最適な組として見なす。
【０００５】
一実施の形態において、売り手に対しアップデートした情報を継続して提供するために、売り手が開始した競売に係るデータを収集するようにシステムを構成することが好ましい。収集されたデータは、落札価格以外に、物品に対する総入札数のように売り手が興味を持ち得る競売の要素または競売の特徴を更に含むことができる。これらの特徴は、追加的に分析を行うことが好ましく、これらの分析結果はまた、売り手にとって入手可能とされる。一実施の形態において、実験的データを集めるために１つ以上の競売を少なくとも部分的に開始し、リスト化オプションと競売結果との間の付加的な関係を決める。
【０００６】
一実施の形態において、物品を複数の競売上にリスト化する。複数の競売上の物品に対する入札は、持続的に監視することが好ましい。競売が進められるにつれ、低調な実績を示す競売からは、競売の終了前に物品をその競売リストから削除する（物品に対する競売リストが削除される）。最高入札価格が売り手にとって許容できない程度であると思われると、物品を全ての競売リストから削除することができる。選択的に、物品は、全ての競売のいずれかにおける最高入札価格が売り手にとって許容できる程度であると思われると、その１つの競売を除く全ての競売リストから当該物品を削除することができる。
【０００７】
本発明の一実施の形態に係る競売リスト分析システムは、複数の競売リストから競売リストデータ及び競売進行データを抽出するように構成された競売データマイニングシステムを含む。前記システムは、競売リスト及び進行データを受け取るように構成された競売データ処理システムも含む。前記競売データ処理システムは、更に、競売リストデータと競売結果との間の関係を識別するために競売リスト及び進行データを処理するように構成している。
【０００８】
本発明の一実施の形態に係る方法は、競売リスト変数の組を識別するステップを含む。前記方法は、複数の競売リストを識別するステップも含む。前記方法は、更に複数の競売リストの各々の場合に対し、各競売リストの変数の値を識別するステップを含む。前記方法は、更に複数の競売リストの各々の場合に対し落札価格を識別するステップを含む。前記方法は、更に複数の競売リストに対し少なくとも前記識別された値と落札価格に基づき、競売リスト変数の組の関数として出力値を算出する関数を決めるステップを含む。前記方法は、更に前記関数の出力値における最大値を生成する競売リスト変数に対する値の組を識別するステップを含む。
【０００９】
本発明の一実施の形態に係る方法は、競売上にリスト化すべき物品を識別するステップを含む。前記方法は、更にリスト化すべき物品と類似する物品に対する複数の競売リストを識別するステップを含む。前記方法は、更に前記識別した競売リストの各々に対し、競売の売り手が選択した競売オプションを識別するステップを含む。前記方法は、更に前記識別した競売リストに対する競売が終了するまで前記識別した競売リストを監視するステップを含む。前記方法は、更に少なくとも前記識別した競売オプションと前記識別した競売リストの監視に基づき、競売オプションと落札価格間の関係を識別するステップを含む。
【００１０】
本発明の一実施の形態に係る方法は、競売で販売すべき物品を識別するステップを含む。前記方法は、更に前記物品と類似する物品を販売したことのある複数の競売市場を識別するステップを含む。前記方法は、更に前記市場での前記物品と類似する物品の現在の売れ行き、当該物品に関する入札活動、当該物品に関する最近の入札での利益率及び当該物品に関する競売での入札者の数のうちの少なくとも１つに基づいて競売市場を選択するステップを含む。前記方法は、更に競売市場内において前記物品と類似する物品の競売に対する競売リストデータと競売進行データを収集するステップを含む。前記方法は、更に供給と需要を決めるために競売進行データを分析するステップを含む。前記方法は、更に少なくとも前記決めた供給と需要に基づき、市場内での連続する競売に複数の前記物品をリスト化するレートを決めるステップを含む。
【００１１】
本発明の一実施の形態に係る方法は、複数の競売で同時に販売する単一物品をリスト化するステップを含む。前記方法は、更に前記複数の競売中における競売進行データを収集するステップを含む。前記方法は、更に現在の入札価格、入札者の数、及び最も最近の入札での増加率のうちの少なくとも１つに基づき、複数の競売をランク付けるステップを含む。前記方法は、更に少なくとも前記ランキングに基づき、前記競売のうちの１つを除く全ての競売から物品のリストを削除するステップを含む。
【００１２】
（発明を実施するための最良の形態）
後述する説明は、本明細書の一部をなす添付図面を参照しており、前記図面は、例示の目的であって、本発明を実施することができる特定の実施の形態と工程を示す。できれば、同一であるか類似する構成要素については、全図面にわたって同一の参照符号を付して示す。幾つかの場合、本発明を明確に理解させるために特定の説明を数回にかけて詳しく述べる。しかし、本発明は、特段の詳細な説明無しに所定の選択的な等価要素と本明細書で説明する方法をもって実行可能である。他の場合、本発明の態様を不必要に不明瞭にしないように、公知の要素と方法については詳細に説明していない。
【００１３】
Ｉ．システムの概要
図１は、競売リストと市場データを集計及び分析するためのシステム１００を示す。前記システム１００は、競売データマイニングシステム１１０と競売データ処理システム１１４を含むことが好ましい。また、前記システム１００は、競売の売り手１３０と１つ以上の競売サイト１２０を含み得る。競売データマイニングシステム１１０は、対象となる製品の競売データについて、競売サイト１２０に問い合わせ（クエリー）するように構成している。競売データマイニングシステム１１０は、集計したデータを該データを処理する競売データ処理システム１１４に提供する。前記競売データ処理システム１１４は、集計データ及び／または該データの分析結果を競売の売り手１３０に提供する。競売の売り手１３０は、競売サイト１２０の１つを通じて販売すべき製品をリスト化する際に、前記受信したデータを用いることが好ましい。
【００１４】
売り手１３０と競売サイト１２０は、システム１００の一部を構成するか、またはシステム１００から分離された状態で構成することができる。一実施の形態において、システム１００は、１人以上の売り手１３０及び／または競売サイト１２０を操作するエンティティにより操作される。または、異なるエンティティによりシステム１００、売り手１３０及び競売サイト１２０が操作され得る。１人の売り手１３０だけを示しているが、個別のエンティティまたは人でもよい複数の売り手１３０が存在し得る。
【００１５】
ＩＩ．競売モデル
一実施の形態において、最大の競売成果を得るべく特定物品のリスト化のための最適の特徴を決めるようにシステム１００を構成する。競売成果は、純利益または落札価格のような関心のある結果を表すことができる。一実施の形態によると、競売成果は、次のように純利益として特定される。
【式１】
2004512584.tif 000003
【００１６】
落札価格は、競売での最終の落札価格を表わす。コストは、純利益を算出するために落札価格から差し引かれるすべてのコストを含むことが好ましい。コストは、例えば、競売に物品をリスト化するコスト、競売リストを特集で扱う（フィーチャーする）コストまたは買い手に課金する送料に係るコストを含むことができる。コストは、負の値または正の値となり得る。買い手への高い送料の課金は、例えば、製品を届けるための送料よりかからないことがあるという点で負の値を有することができる。ある物品に対し、最大純利益をもたらし得るような競売変数を決めるようにシステム１００を構成することができる。
【００１７】
図２は、一実施の形態により競売成果をモデリングするための方法２００を示す。この方法２００のステップを、このセクションの残りの部分で普く説明することにする。
【００１８】
Ａ．競売リスト変数
前記方法２００の第１のステップ２０２において、オンライン競売で得られる収集可能な変数を識別する。これらの変数は、競売パラメータ、製品変数及びその他の変数（例えば、日時、競売人、競売サイト等）を含み得る。
【００１９】
一実施の形態において、前記収集可能な変数は、次の競売リスト変数の全てまたは一部を含み得る；
競売サイト
物品識別子（例えば、ＵＰＣコード、製造者／部品番号）
商品／リスト名
製品をリスト化するカテゴリー及びサブカテゴリー
開始入札価格
最初の入札価格
最高入札価格
入札価格増加分
指定される場合、最低希望入札価格（リザーブ入札価格）
競売／リスト化開始時間
競売／リスト化開始曜日
競売終了時間
競売終了曜日
送料
物品の説明
保証期間（ある場合）
物品が新品であるか中古であるか
返品が売り手により許可されているか
製品の写真が提供されているか
宣伝属性（例えば、物品が“特集”されている、太字でリスト化する）
所定の競売リスト化変数を、前述したように純利益の決定に含まれたコストと関連付けることができる。一実施の形態において、所定のフィールドにおいては、売り手に対するコストを反映する関連コストフィールドを保持することができる。
【００２０】
同じく関心を持ち得る他の変数形態は、統計学的モデルに適用するに先立って相当の操作を必要とすることがある。例えば、オンライン競売で収集するデータフィールドの１つが、製品のフリーテキスト説明書であってもよい。このテキストは、単独ではモデル内に適用することが難しい。しかしながら、テキスト処理技法の利用により、競売成果を予測する意味を表わすテキスト文字列から複数の変数が導きだされる。
【００２１】
当業者であれば理解できるはずであるが、この章で挙げた技法に対する多くの変形例を活用して豊富な変数源を生成し、この変数源から統計学的モデルを構築することができる。
【００２２】
Ｂ．受動的データ収集
ステップ２０４で、競売データマイニングシステム１１０は、ステップ２０２で識別された収集可能な変数に係るデータを収集する。該データは、受動的収集技法を用いて複数の競売を監視することにより収集することが好ましい。
【００２３】
受動的データ収集は、観察的データ収集方法であり、該方法は、競売パラメータがコレクターにより操作されずに他の売り手により決められるような競売でのデータ収集を伴うことが好ましい。該データ収集方法は、比較的小さい努力で多量のデータを収集可能にするという主な長所を有する。更に、データを持続的に常に収集し、競売技法によって可能な限り最新データを保持することができる。この方法の１つの短所は、実験的設計が欠如しているということである。多くのオンライン競売が類似する方式で行われるはずであるため、収集可能な変数の代表的な混合物が得られないこともあるということである。
【００２４】
Ｃ．モデル生成
前記方法２００のステップ２０６で、競売成果と収集した予測変数との間の関係を分析し、競売成果を予測する１つ以上のモデルを生成する。
【００２５】
多変数を用いて競売成果を予測するために活用し得るモデルが多数存在する。一実施の形態によると、前記システム１００は、オンライン競売のためのパラメータを最適に決めるために一連の統計学的モデルを用いることが好ましい。競売パラメータＡとその他の変数Ｏに対する競売成果Ｐの関係を記述するための基本的な統計学的モデルは、以下のような形式である。
【式２】
2004512584.tif 000004
【００２６】
ここで、
【外１】
2004512584.tif 000005
は、パラメータ集合
【外２】
2004512584.tif 000006
を有し、Ｐを予測するためにＡとＯに適用される所定のモデルを表わし、Ｅは、統計学的モデルでの誤差を表わす。競売のためのパラメータをモデル共変量として用いてＰを予測することができる。Ｋパラメータの集合は、集合Ａ＝｛Ａ１、Ａ２、…、ＡＫ｝で表わすことができる。更なる変数を、競売に含まれたその他の情報を表わすのに用いることができる。その他の情報としては、製品種、製品の説明、競売サイト、日時、推定需要またはモデル誤差を減少させることができるその他の要素でもよい。その他の情報変数Ｊの集合は、集合Ｏ＝｛Ｏ１、Ｏ２、…、ＯＪ｝で表わすことができる。モデルは、ＯとＡに対するＰの関係を定義する。
【００２７】
かかる一般モデル設計は、Ｐ、Ａ、Ｏ間の関係をモデリングするために公式化し得る大半の統計学的モデルを包含する。このモデルの適応性は、多くのサブモデルからなる複合モデルを含むことにまでも及ぶ。
【００２８】
モデルでの変数それ自体が他のモデルの出力であるような階層的構造において所定のモデルを使用することができる。例えば、モデル内における予測変数として市場区分を用いることが有用であるかもしれない。市場区分は、製品を特定の市場区分に区分けするためにデータに適用するクラスタ分析モデルから決めることができる。クラスタリングモデルを用いて変数を得ることが可能であり、得られた変数を競売成果を予測するためのモデルに予測変数として用いることができる。
【００２９】
Ｄ．モデル分析
ステップ２０８で、ステップ２０６で構築したモデルに対し競売成果最大化戦略を適用する。
【００３０】
所定のモデルを獲得し、パラメータを推定した後、関数の最大化を通じてＡに対する最適の設定を決めることができる。幾つかの場合、当該モデルは最大値を有していないか、またはその最大値が現実的ではないこともある。この場合、所定のモデル設計変更を必要とするはずである。例えば、ペナルティー関数をパラメータ空間のエリアに適用し、関数がＡに対し最大値を有するようにすることができる。幾つかの場合、他のモデリングのアプローチの適用を必要とするはずである。
【００３１】
これらの関係を決めるのに使用し得る幾つかの技法のリストを、次に提示する。
【００３２】
多重線形回帰
フィードフォワードニューラルネットワーク
対数正規回帰
ボックス・コックス変換モデル
ノンパラメトリック回帰モデル
加法型回帰モデル
射影追跡法回帰モデル
このリストは、全く網羅的ではないものの、連続する成果データをモデリングするのに用いる多くの標準技法を含んでいる。特定モデルの選択のための主なモチベーションは、モデルエラーを減少させ、データの分布を正確にフィットし、予測精度を増加させることである。可能な限りモデルエラーを減少するために、ＡとＯでのデータ要素は、豊富で意味のある情報を含むように選択することが好ましい。この情報の相当の部分は、オンライン競売と共に存在する多数のデータ源から導き出すことができる。多くの対象となるデータ要素は、産業動向または特定のタイプの製品に対する情報を含むことができる。この種の情報は、例えば、単一の商品に対して所定の期間に行われた全ての競売を用いて集計することが好ましい。
【００３３】
Ｅ．能動的データ収集
ステップ２１０で、解決されていないモデルの問題点を解決するために能動的データ収集を用いてモデルと戦略を改善する。
【００３４】
能動的データ収集は、体系的にその関係を決めるために競売パラメータが操作される実験の利用を含むことが好ましい。このデータ収集方法は、Ｐとの関係を測定するために様々なレベルのＯに対するＡのパラメータを操作するという注意深く設計された実験を採用することができる。この方法では、競売対象の実際の商品に対して実験を行うため、大量の競売製品に対し信頼性があり、また偏りのない評価を提供することができるはずである。
【００３５】
モデル設計及び評価に能動的及び受動的データ収集方法を採用することが好ましい。しかし、能動的データ収集から獲得したデータ量は、受動的データ収集から獲得したデータ量よりかなり少ない可能性がある。従って、ＡとＯに対するＰの基本関係を見出すには受動的データ収集方法を用いることが好ましい。能動的データ収集方法は、前記モデルの改善に用いることができる。
一実施の形態において、競売成果を最大化するために最適の設定を更に改善する（絞り込む）ために前記ステップ２０８、２１０を何度も繰り返すことができる。
【００３６】
Ｆ．競売の供給及び需要
一実施の形態において、システム１００は、競売製品に対する供給と需要を決めるために競売の進行を監視するように構成される。価格決定の最大要素の１つは需要である。製品に対する需要が多いとより高い販売価格を達成することができ、また入札量の増大が得られるはずである。複数の競売からデータを集計することにより需要を決めることができる。需要は、複数の競売源から生み出された一連の指数として表すことができる。
【００３７】
システム１００は、対象となる物品に対し１つ以上の競売サイト上でリスト化及び入札活動を観察することが好ましい。活動データは、幾つかの競売サイトと製品の各々に対して集計することが好ましい。活動データは、他の物品と競売に対し独立して保持するか、またはデータを組み合わせることができる。活動データは、例えば、次のようなものを含むことができる。
【００３８】
物品または製品
リスト化された物品の数
入札数
現在の入札価格
最終の落札価格
最低希望入札価格を満たすか否か
実際または見かけ上の最終入札価格
供給及び需要関数と曲線は、収集した活動データに基づいて得ることができる。時間に対する活動データを収集することにより、供給及び需要関数及び曲線を時間関数（例えば、日時、曜日、またはこれらの両方の場合）として決めることができる。
【００３９】
システム１００は、製品が最大価格で売れた時間（曜日、時間等）を観測することが好ましい。前記システムにより生成された供給及び需要曲線は、競売に製品をリスト化する最適な時間を決めるのに用いることができる。
【００４０】
一実施の形態において、システム１００は、製品のリスト化の最適時間及び競売サイトを決めるために日時、曜日及び競売サイトの関数として需要及び供給を観測する。
【００４１】
一実施の形態において、システム１００は、見込み落札価格に対する販売すべき製品の数との関係をグラフ化する。この態様では、例えば、２００台のＤＶＤプレーヤーの販売に対する予測、即ち、＄２５０．００で３５台、＄２２５．００で２５台、＄２００．００で５５台、及び＄１７５以下で残りの台数を販売するといった予測を可能にする。
【００４２】
所定の競売での類似製品のリストを検出し、その競売をできる限り回避できるようにシステム１００を構成することができる。所定の競売が特定の製品で飽和していることを判断できるようにシステムを構成することができる。この場合、製品をリスト化するべき、他の時間を識別するようにシステムを構成することができる。複数の物品を大量にリスト化する代りに、長い時間をかけて低い需要を補償するために、複数の類似または同一の物品を少しずつ市場に出してリスト化することができる複数の時間を提供するようにシステム１００を構成することができる。
【００４３】
ＩＩＩ．方法
Ａ．分析方法
図３は、一実施の形態によって実行可能な方法３００を示す。
【００４４】
ステップ３０２で、競売データマイニングシステム１１０は、競売ウェッブサイト１２０上での対象となる製品及び物品のリストを識別するために公知の技法を用いる。かかる技法とは、製品名、製品番号、または製品を一意的に識別するためのその他の情報のマッチングのために競売ウェッブサイトをクローリングすることを含む。選択的に、多くの競売ウェッブサイトでは、競売への登録を検索するための検索ユーティリティを提供する。これらの検索ユーティリティは、システム１１０により使用されることが可能である。他の選択例として、製品の一般的な説明を用いて対象となる製品に一般的にあてはまるリストを検索することができる。競売データマイニングシステム１１０は、一連の対象となる競売サイト上での特定の対象となる製品に対する大半のまたは全ての競売を識別することが好ましい。従って、競売データ検索システムは、特定の競売市場環境内での対象となる製品に対し、当該製品をどのくらい競売に供するかに係る供給情報を効果的に収集する。また、前記システム１１０は、新規の競売サイトのためにウェッブを持続的に検索するように構成することができる。
【００４５】
ステップ３０４で、マイニングシステム１１０が対象となる製品に対するリストを識別した後、システム１１０は、製品の売り手が選択したリストの様々な特徴を当該リストから抽出する。これらの特徴は、例えば、競売サイト、入札価格、またはその他のリストの特徴を含むことができる。リストからのこれらの特徴の抽出は、構文分析、パターンマッチング、またはその他の公知の技法を用いて行うことができる。システム１１０は、１つの製品に対する複数の競売リストの各々に対し前記ステップ３０４を行うことが好ましい。
【００４６】
ステップ３０６で、対象となる製品の識別されたリストに対し、マイニングシステム１１０は、更に競売の進行を周期的にチェックすることが好ましい。前記マイニングシステム１１０は、例えば、チェックをした時間、入札数、現在の入札価格、最低希望価格を満たすか否か、及びできれば実際または見かけ上の最終入札価格を記録することが好ましい。マイニングシステム１１０は、このデータを競売終了時まで継続して集めることが好ましい。システム１１０は、製品に対する幾つかの競売リストの各々に対し前記ステップ３０６を実行することが好ましい。
【００４７】
前記ステップ３０４、３０６は、複数の製品に対して継続して繰り返すことが好ましい。競売データマイニングシステム１１０は、前記ステップ３０４、３０６を実行しながら、各々の識別された競売の静的な（売り手が選択した）及び動的な（競売の進行につれて変化する）特徴に関するデータを蓄積する。
【００４８】
ステップ３０８で、競売データマイニングシステム１１０は、ステップ３０４、３０６でデータを集めながら、当該データ（以後、“生データ”と称す）を競売データ処理システム１１４に提供することが好ましい。
【００４９】
ステップ３１０で、競売データ処理システム１１４は前記データを分析する。競売データ処理システム１１４は、生データの分析を何回でも行うように構成することができる。一部の可能な分析を、次に説明する。
【００５０】
競売データ処理システム１１４により行い得る１つの可能な分析は、対象となる製品に対する需要曲線の計算である。追跡した競売の実際またはおおよその落札価格は、ステップ３０６で抽出した生データに含まれていることが好ましい。競売の終了時、特定のコンテキストにおける全ての競売上での販売のためにリスト化された特定の対象となる製品の総数が前記生データより計算される。前記コンテキストは、単一の競売サイト、複数の選択された競売サイト、または全ての競売サイトであってもよい。従って、価格は、前記コンテキスト内で売り出された製品数に関連し得る。各々の終了競売から１つのデータポイントを生成することができ、複数の競売終了で複数のデータポイントを算出することができる。これらのデータポイントを、公知の技法により曲線フィッティングを行うことで、関心のあるコンテキストに対する需要曲線を生成することができる。
【００５１】
他の可能な分析を用いて競売製品をリスト化するための好適な方法を決定することができる。どの製品に対しても、選択された競売サイト、競売時間及び持続時間、開始価格、最低希望価格の利用及び水準、太字で表された、または特集されたリストの利用等のような制御可能な変数を考慮して見込み落札価格関数を公式化することができる。見込み競売収益関数は、公知の競売の方針に基づいて計算した競売に要する費用を差し引くことで生成することができる。公知の競売収益関数の最大値は、最大の落札価格を生み出すリストの特性の組み合せを見つけるための公知の技法を用いて計算することができる。
【００５２】
ステップ３１２で、生データ、競売データ処理システム１１４により実行された分析、または両者を競売の売り手１３０に提供する。一実施の形態において、生データまたは分析は、ウェッブサイトを通じて売り手にとって入手可能にすることができる。選択的に、前記データまたは分析は、競売データマイニング及び処理システム１１０、１１４と売り手により操作されるシステムとの間の直接的な接続を通じて提供可能である。他の選択例として、競売データマイニング及び処理システム１１０、１１４を売り手のシステムと統合することができる。
【００５３】
ステップ３１４で、売り手１３０は、競売データマイニングシステム１１０が提供する生データまたは競売データ処理システム１１４が行った分析に基づいて競売上に製品をリスト化する。生データまたは分析は、売り手が競売上にリスト化した製品の販売価格を最大化することができるようにすることが好ましい。
【００５４】
ステップ３１６で、競売データマイニング及び処理システム１１０、１１４は、売り手１３０がリスト化した競売を追跡したりもする。選択的に、または追加的に、売り手１３０は、自分の競売の落札価格を監視することができる。
【００５５】
ステップ３１８で、売り手は、後続する競売に対する変数を更に改善する（絞り込む）ために能動的データ収集技法を用いる。能動的データ収集技法は、売り手自身の競売の変数またはオプションを調整するか、またはこれらの競売に関して収集されたデータの分析を行うことを含み得る。適用可能な能動的データ収集技法の更なる詳細を前述している。
【００５６】
Ｂ．製品リスト化方法
図４は、所定の競売落札価格（競売成果）を増大するために製品リスト化のための競売変数を選択する本発明の一実施の形態に係る方法４００を示す。
【００５７】
ステップ４０２で、競売市場を決める。市場は、競売サイト、競売のカテゴリー及びサブカテゴリーを含み得る。このステップで、特定の製品または類似製品の過去または現在の販売に対して競売サイトをクローリングすることができる。一実施の形態において、過去の販売は適切であるとみなされ、現在の販売は適切ではないとみなされる。
【００５８】
ステップ４０４で、競売のタイミングを決める。競売時間は、競売開始時間、競売持続時間、及び競売終了日時と曜日を含み得る。このステップで、日時と曜日ごとに製品を最高価格で販売する時間と競売のトラフィックを測定することが好ましい。
【００５９】
ステップ４０６で、類似または競争製品の供給を識別する。このステップで、各競売カテゴリーまたはサブカテゴリーに対する製品リストの数を測定する。最小の供給を示す競売を選ぶことが好ましい。
【００６０】
ステップ４０８で、入札活動を測定する。このステップで、同一または類似製品について、競売を最大の入札数から最小の入札数までランク付けることができる。競売を最終の２回の入札間の最大の利益率から最小の利益率までランク付けることができる。競売を最大入札者数から最小入札者数までランク付けることもできる。
【００６１】
ステップ４１０で、ターゲット入札者と買い手に対する最大の露出を識別するために、製品に対する最適な広告のための配置及び宣伝を決定する。このステップで、ブランド名リストの入札／ヒット数、カテゴリー対サブカテゴリーリスト、太字リスト、重要（ｕｐ−ｆｒｏｎｔ）リスト、ページトップ（ｔｏｐ−ｏｆ−ｐａｇｅ）リスト及び特集リストに対する効果を決めることができる。
【００６２】
ステップ４１２で、最適な入札開始価格及び競売方式を決める。ステップ４１２で、異なる入札価格の影響を測定することができる。最低制限価格の利用の影響も測定することができる。更に、同一または類似製品に対する異なる方式の競売効果を測定することができる。異なる方式の競売は、例えば、逆競売（ｒｅｖｅｒｓｅ　ａｕｃｔｉｏｎ）、せり下げ競売（ｄｕｔｃｈ ａｕｃｔｉｏｎ）、指し値競売（ｎａｍｅ　ｙｏｕｒ　ｏｗｎ　ｐｒｉｃｅ　ａｕｃｔｉｏｎ）、及び通常の競売を含み得る。
【００６３】
ステップ４１４で、同一の製品に対して複数の競売を開始すべき最適なレートまたは供給の流れを決めるために供給に対する需要を予測する。ステップ４１４で、上述した章（サブセクション）で論じた方法を適用することが好ましい。
【００６４】
ステップ４１６で、１つ以上のこれまでのステップの決定に基づいて競売上に物品をリスト化する。
【００６５】
Ｃ．競売変数の反復的な改善
一実施の形態において、仮に売り手の競売が成功した入札価格で終了すると、発見的規則に基づいて同じ物品の次の競売のために競売設定を多少変更することができる。競売成果が前回の設定に比べて向上した場合、新たな設定を所定の物品に対する最適の設定として用いることができ、次の競売設定を前回の変更と同じ方向で変更することができ、このプロセスが繰り返される。さもなければ、競売成果が元の競売成果より低調であるか競売で成功した入札価格が得られなかった場合、変更された属性を元の設定に再設定することができる。次いで、代替的な属性を変更することができ、ステップ２００を繰り返すことができる。一実施の形態において、この方式で競売リストに対する一連の調整を行うことにより能動的データ収集を行うことができる。
【００６６】
ＩＶ．需要入札ロケーター
一実施の形態によると、システム１００は、製品の買い手を識別する需要入札ロケーターとして機能する。１つの物品が複数の競売上でリスト化される。複数の競売上で当該物品に対する入札を持続的に監視することが好ましい。競売の進行につれ、実績が低調な競売から競売が終了する前に物品をリストから削除する（当該物品に対する競売リストを削除する）。前記物品は、最高入札価格が売り手が許容しない程度の価格と判断される場合、全ての競売から当該物品のリストを削除することができる。選択的に、前記物品は、いずれかの競売で最高入札価格が売り手が許容する程度の価格と判断される場合、当該競売を除く全ての競売からリストを削除することができる。
【００６７】
図５は、複数の競売を通じての販売のために単一の物品をリスト化する方法５００を示す。一実施の形態において、前記方法５００は、売り手１３０を含むシステム１００により自動で行われる。
【００６８】
ステップ５０２で、複数のウェッブ基盤またはオンラインの競売サイト上で前記物品を同時にリスト化することが好ましい。前記システム１００により１つ以上の競売が運用されていてもよい。一実施の形態において、前記物品を第１の競売にリスト化する。その後、第１の競売が終了する前に、好ましくは、第１の競売にリスト化することと同時に前記物品を第２の競売にリスト化する。全ての競売を同時に終了するように設定することが好ましい。
【００６９】
ステップ５０４で、各々の競売サイトでの入札価格及び／または入札活動を監視する。典型的に、オンライン競売サイトでは、競売の間中所定物品に対する現在の入札価格を提供する。一部のオンライン競売サイトでは、所定の物品に対して行った入札数に関するデータもリスト化することができる。競売データマイニングシステム１１０は、この情報を自動で収集する。
【００７０】
ステップ５０６で、需要点数によって競売をランク付ける。各々の競売は、例えば、次のような１つ以上の要素に基づいて点数を付けることができる。
【００７１】
現在の入札価格
入札数
入札頻度
入札増加率
入札者の数
最も最新の入札が新たな入札者によるか否か
競売の残り時間
一実施の形態において、全ての競売は、第１に入札価格でランク付け、第２に入札者の数でランク付け、第３に前回の入札に対する最終入札の増加率でランク付ける。２つの競売が同一の入札価格を有すると、ランキングは、入札者の数でランク付けることができる。入札者の数が同一であると、ランキングは、前回の入札に対する最終入札の増加率でランク付けることができる。例えば、競売Ａで１人の入札者が＄１００を提示し、競売Ｂで２人の入札者が＄１００を提示すると、競売Ａをやめて、競売Ｂを保持することができる。
【００７２】
ステップ５０８で、１つを除く全ての競売から所定の物品をリストから削除する。物品のリストからの削除は、競売から物品を削除し、競売の終了前に競売を取り消すことを含む。一実施の形態において、競売の点数が低いほど、早期に当該リストを削除する。高い点数の競売は、当該競売がほぼ終了するまで保持することができる。一実施の形態において、競売終了が間近である時、最高入札価格を示す競売を除いては全ての競売から当該物品をリストから削除する。ステップ５０８は、競売の最後の瞬間で行うことが好ましい。ステップ５０８は、競売の最終の数分間に行うことができる。
【００７３】
ステップ５１０で、残りの競売を終了することが許可され、その競売の落札者へ物品が販売される。選択的に、どの競売でも所望の入札価格に到達していない場合、物品のリストを全ての競売から削除することができる。
【００７４】
ステップ５１２で、どの競売でも成功的な終了が許可されていない場合、前記方法５００を自動的に繰り返すようにシステム１００を構成することができる。
【００７５】
前記方法５００の一実施の形態において、最高入札価格を有する競売を除く全ての競売から物品のリストを削除する。選択的に、前記物品は、最大活動または最大入札数を示す競売を除く全ての競売からリストを削除することができる。物品のリストは、１度に１つの競売から、または１度に多数の競売から削除することができる。例えば、各々４日後に終了する４つの競売に所定の物品を同時にリスト化する場合、３日目の終わりに前記物品のリストを最も低い入札価格を示す３つの競売から削除する。３日後に最高入札を示す競売を４日目に終了することが許可され、前記物品が当該競売の落札者へ販売される。
【００７６】
一実施の形態において、複数の同一物品の販売に前記方法５００を適用する。この時、前記物品は、売り出された物品の数がＮである場合、Ｎ個の競売を除く全ての競売からそのリストが削除される。
【００７７】
一実施の形態において、リストの削除に取って代わって、最低希望入札価格または最小入札価格を用いる。全ての競売に高い値の最低希望価格または最小入札価格を設定することができる。所望する競売を成功のうちに終了するために所定の競売に対し最低希望価格または最小入札価格を下げることができる。残りの競売では高い値の最低希望価格または最小入札価格を保持することで、その競売を落札者なしに終了するようにすることができる。
【００７８】
Ｖ．付加的な応用
一実施の形態において、本発明は、製品の返品システムに関連して使用される。製品の返品システムは、１つ以上の小売り業者の顧客からの製品の返品を受付け、返品された製品のオンライン競売を通じて返品された製品の残存価値を再び取り戻す。適用可能な製品の返品システムを、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ０１／０６４６９号として２００１年２月２８日付で出願され、公開番号第ＷＯ ０１／６７３４４号として２００１年９月１３日付で公開された“製品の返品システム及び方法”という名称の文献で説明している。前記出願は、本願の譲受人に譲渡され、本願明細書で参照として引用されている。
【００７９】
ＶＩ．結論
所定の実施の形態に関連して本発明を説明してきたが、ここで記載した全ての特徴及び長所を提供しない実施の形態を含めて、当業者にとって明らかな他の実施の形態も本発明の範囲内にある。従って、本発明の範囲は、後続する特許請求の範囲により定義される。方法の請求項において、参照符号は説明の便宜のためのものであって、方法の実行のための特別な順序を指示するものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】競売リストと市場データを集計及び分析するためのシステムを示す。
【図２】競売での収益のモデリング方法を示す。
【図３】本発明の一実施の形態により行い得る方法を示す。
【図４】見込み競売成果を増大するように製品のリスト化のための競売変数を選択する方法を示す。
【図５】複数の競売を通じての販売のために単一の製品をリスト化する方法を示す。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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