【手続補正書】
【提出日】平成30年3月9日(2018.3.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子メールキャンペーンの個々の受信者にカスタマイズされたデジタルコンテンツ部分を生成する、デジタルデータ処理システムで実行されるデジタルデータ処理方法であって：
Ａ．１つ以上の以前の電子メールキャンペーンの履歴から、前記以前の電子メールキャンペーンの複数の受信者各自に対するデータセットを抽出するステップであって、前記データセットは、前記受信者の特徴と、前記受信者が見た前記以前の電子メールキャンペーンの１つ以上のコンテンツ部分との組み合わせを列挙している、ステップ；
Ｂ．更なる電子メールキャンペーンの将来的な受信者それぞれについて、ステップＡで抽出された個々のデータセットから、前記更なる電子メールキャンペーンで将来的な受信者が別のデジタルコンテンツ部分とやり取りする確率を予測する数学的関係の値を最大化する係数を決定するステップであって、前記係数は、前記別のデジタルコンテンツ部分および／または前記将来的な受信者の特徴を特徴付ける個々の値に関連付けられる、ステップ；
Ｃ．ステップＢにおいて前記将来的な受信者のために決定された係数に従ってカスタマイズされた特徴を有する前記別のデジタルコンテンツ部分を生成してそれを前記更なる電子メールキャンペーンの一部として複数の将来的な受信者各自のデジタルデータ処理デバイスへデジタル的に送信するステップ；
を有するデジタルデータ処理方法。
【請求項２】
前記ステップＡは、前記以前の電子メールキャンペーンのそれぞれの受信者により見られるＮ個のコンテンツ部分の各々について、Ｍ個のデジタルコンテンツ部分／受信者特徴の組み合わせを列挙したものを識別することを含み、Ｍ及びＮはそれぞれ１より大きな整数である、
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３】
以前の電子メールキャンペーンの受信者に対してステップＡで抽出される前記データセット（ｄａｔａｓｅｔ）は、
【数１】
2017506786.tif 000001

として表現されることが可能であり、ｘｉｊは、ｉ＝１．．．Ｎ及びｊ＝１．．．Ｍである場合に、Ｎ個のデジタルコンテンツ部分各々に対するＭ個のデジタルコンテンツ部分／受信者特徴それぞれの値である、
ことを特徴とする請求項２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項４】
前記ステップＢは、前記将来的な受信者が前記別のデジタルコンテンツ部分とやり取りすることになる確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）を最大化する係数ｂ１，．．．，ｂＭの値を決定することを含み、
前記確率は、
【数２】
2017506786.tif 000002

のような関係によって定義され、ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭは、前記別のデジタルコンテンツ部分および／または前記将来的な受信者のＭ個の特徴それぞれに対する値であり、
ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭは、値ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭのそれぞれに対する個々の係数である
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項５】
前記ステップＢは、前記データセットにおいて表されたデジタルコンテンツ部分に対する予測されるやり取りが、前記データセットにおいて表される実際のやり取りに合致する尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）を最大化するように、係数ｂ１，．．．，ｂＭの値を決定するステップを含み、
前記尤度は、
【数３】
2017506786.tif 000003

のような関数の関係によって表され、
【数４】
2017506786.tif 000004

は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）コンテンツ部分における個々の行動喚起が当該受信者によって応答されている、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表し、
【数５】
2017506786.tif 000005

は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）コンテンツ部分における個々の行動喚起が当該受信者によって応答されなかった、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表す
ことを特徴とする請求項４に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項６】
前記ステップＢは、前記尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）の対数を最大化するように前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含む
ことを特徴とする請求項５に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項７】
前記値付けするステップは、以下の反復式によって特徴付けられる確率的勾配降下法を実行することによって前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含み、
【数６】
2017506786.tif 000006

ここで、ηは試行錯誤により設定される学習率であり、
Ｐ（ｂｌｔ，ｂ２ｔ，．．．，ｂＮｔ，ｘｔ１，ｘｔ２，．．．，ｘｔＭ）は、ｊ＝１．．．Ｍに対して前記係数ｂｊを使用して評価された前記確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＮ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）である
ことを特徴とする請求項６に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項８】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項９】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１０】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１０，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１１】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１００，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１２】
電子メールキャンペーンの個々の受信者にカスタマイズされたデジタルコンテンツ部分を生成する、デジタルデータ処理システムで実行されるデジタルデータ処理方法であって：
Ａ．製品画像及び行動喚起を含む１つ以上の以前の電子メールキャンペーンの履歴から、前記以前の電子メールキャンペーンの複数の受信者各自に対するデータセットを抽出するステップであって、前記データセットは、前記受信者の特徴と、前記受信者が見た前記以前の電子メールキャンペーンの１つ以上のコンテンツ部分との組み合わせを列挙している、ステップ；
Ｂ．更なる電子メールキャンペーンの将来的な受信者それぞれについて、ステップＡで抽出された個々のデータセットから、製品画像を含む前記更なる電子メールキャンペーンにおいて将来的な受信者が別のデジタルコンテンツ部分に提供されている行動喚起に応答することとなる確率を予測する数学的関係の値を最大化する係数を決定するステップであって、前記係数は、前記別のデジタルコンテンツ部分および／または前記将来的な受信者の特徴を特徴付ける個々の値に関連付けられる、ステップ；
Ｃ．行動喚起及び製品画像を有する前記別のデジタルコンテンツ部分であってステップＢにおいて前記将来的な受信者のために決定された係数に従ってカスタマイズされた特徴を有する前記別のデジタルコンテンツ部分を、生成してそれを前記更なる電子メールキャンペーンの一部として複数の将来的な受信者各自のデジタルデータ処理デバイスへデジタル的に送信するステップ；
を有するデジタルデータ処理方法。
【請求項１３】
前記ステップＡは、前記以前の電子メールキャンペーンのそれぞれの受信者により見られるＮ個のコンテンツ部分の各々について、Ｍ個のデジタルコンテンツ部分／受信者特徴の組み合わせを列挙したものを識別することを含み、Ｍ及びＮはそれぞれ１より大きな整数である、
ことを特徴とする請求項１２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１４】
以前の電子メールキャンペーンの受信者に対してステップＡで抽出される前記データセット（ｄａｔａｓｅｔ）は、
【数７】
2017506786.tif 000007

として表現されることが可能であり、ｘｉｊは、ｉ＝１．．．Ｎ及びｊ＝１．．．Ｍである場合に、Ｎ個のデジタルコンテンツ部分各々に対するＭ個のデジタルコンテンツ部分／受信者特徴それぞれの値である、
ことを特徴とする請求項１３に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１５】
前記ステップＢは、前記将来的な受信者が前記別のデジタルコンテンツ部分における行動喚起に応答することになる確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）を最大化する係数ｂ１，．．．，ｂＭの値を決定することを含み、
前記確率は、
【数８】
2017506786.tif 000008

のような関係によって定義され、ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭは、前記別のデジタルコンテンツ部分および／または前記将来的な受信者のＭ個の特徴それぞれに対する値であり、
ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭは、値ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭのそれぞれに対する個々の係数である
ことを特徴とする請求項１２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１６】
前記ステップＢは、前記データセットにおいて表されたデジタルコンテンツ部分の行動喚起に対する予測される応答が、前記データセットにおいて表される実際の応答に合致する尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）を最大化するように、係数ｂ１，．．．，ｂＭの値を決定するステップを含み、
前記尤度は、
【数９】
2017506786.tif 000009

のような関数の関係によって表され、
【数１０】
2017506786.tif 000010

は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）コンテンツ部分における個々の行動喚起が当該受信者によって応答されている、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表し、
【数１１】
2017506786.tif 000011

は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）コンテンツ部分における個々の行動喚起が当該受信者によって応答されなかった、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表す
ことを特徴とする請求項１５に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１７】
前記ステップＢは、前記尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）の対数を最大化するように前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含む
ことを特徴とする請求項１６に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１８】
前記値付けするステップは、以下の反復式によって特徴付けられる確率的勾配降下法を実行することによって前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含み、
【数１２】
2017506786.tif 000012

ここで、ηは試行錯誤により設定される学習率であり、
Ｐ（ｂｌｔ，ｂ２ｔ，．．．，ｂＮｔ，ｘｔ１，ｘｔ２，．．．，ｘｔＭ）は、ｊ＝１．．．Ｍに対して前記係数ｂｊを使用して評価された前記確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＮ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）である
ことを特徴とする請求項１７に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項１９】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２０】
前記ステップＣは、カスタマイズされた別のデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを１００，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２１】
個々の受信者挙動に従ってカスタマイズされるデジタルコンテンツ部分を生成するデジタルデータ処理方法であって、
（Ａ）１つ以上の以前の電子メールキャンペーンで複数の受信者に送信された電子メールにおける行動喚起に対する応答の履歴を収集することを含むデータ収集ステップあって、前記１つ以上の以前の電子メールキャンペーンにおいて何れの受信者が自身に送付された電子メールを開き、当該電子メールに関してやり取りを行ったかを、前記履歴において識別することを含む、データ収集ステップ；
（Ｂ）（ｉ）前記電子メールを開いた受信者と、前記１つ以上の以前の電子メールキャンペーンにおいて個々の受信者が開いた電子メールと、開かれた電子メールの中で前記受信者が応答した行動喚起との特徴を、前記データ収集ステップで収集した前記応答の履歴から識別し、（ｉｉ）前記特徴を反映するデータセットを生成することを含む特徴処理ステップ；
（Ｃ）電子メールに含まれる注意喚起に対する受信者のやり取りを前記特徴の関数として予測するモデルを、少なくとも前記データセットから生成するモデル開発ステップ；
（Ｄ）受信者に対してカスタマイズされたデジタルコンテンツ部分を生成し、当該デジタルコンテンツ部分を、複数の受信者各自のデジタルデータ処理デバイスへデジタル的に送信する電子メールキャンペーン生成ステップ；
を有し、前記デジタルコンテンツ部分は、
（ｉ）前記受信者各自が応答することの可能な行動喚起を有し、および
（ｉｉ）前記受信者が当該行動喚起に応答することになる確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）を最大化するように選択された複数の特徴を有し、
前記確率は、
【数１３】
2017506786.tif 000013

によって定義され、
ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭは、前記デジタルコンテンツ部分および／または前記受信者を特徴づける複数（Ｍ）個の特徴のそれぞれに対する値であり、
ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭは、値ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭのそれぞれに対する個々の係数であり、
前記デジタルコンテンツ部分を生成してそれをデジタル的に送信することは、電子メールキャンペーンの一部として、前記デジタルコンテンツ部分を、複数の他のそのようなデジタルコンテンツ部分と実質的に同時に生成してそれをデジタル的に送信することを含み、前記そのようなデジタルコンテンツ部分の各々は、異なる受信者各自のために生成および送信され、生成および送信される少なくとも２つのデジタルコンテンツ部分は互いに異なり、
（Ｅ）前記複数の特徴は、生成されて受信者のデジタルデータ処理デバイスへ送信される前記デジタルコンテンツ部分において製品画像の特徴を含み、前記特徴は、オールブラック画像特徴、オールホワイト画像特徴、モデル化された／されてない製品特徴、一次製品色特徴、画像解像度特徴、上／下折り畳み画像特徴のうちの１つ以上を含む、
ことを特徴とするデジタルデータ処理方法。
【請求項２２】
前記生成してデジタル的に送信するステップは、電子メールメッセージにおいて前記デジタルコンテンツ部分を生成してそれをデジタル的に送信するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２３】
複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信された前記複数の特徴のうち１つ以上を有する複数（Ｎ）個のデジタルコンテンツ部分において、行動喚起への実際の応答の履歴を表すデータセットの関数として、前記係数ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２４】
前記値付けするステップは、前記データセットにおいて表されたデジタルコンテンツ部分に関する行動喚起に対して予測される応答が、前記データセットにおいて表される実際の応答に合致する尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）を最大化するように係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含むことを特徴とする請求項２３に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２５】
前記尤度は、
【数１４】
2017506786.tif 000014
のような前記関係の関数として表され、
【数１５】
2017506786.tif 000015
は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）個々の行動喚起が当該受信者によって応答されている、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表し、
【数１６】
2017506786.tif 000016
は、デジタルコンテンツ部分が、
（ｉ）前記複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信され、
（ｉｉ）個々の受信者によって開かれ或いはアクセスされ、
（ｉｉｉ）個々の行動喚起が当該受信者によって応答されなかった、
デジタルコンテンツ部分の特徴を有するデジタルコンテンツ部分に対する確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）の積を表す
ことを特徴とする請求項２４に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２６】
前記値付けするステップは、前記尤度Ｌ（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭ，ｄａｔａ）の対数を最大化するように前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含むことを特徴とする請求項２５に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２７】
前記値付けするステップは、以下の反復式によって特徴付けられる確率的勾配降下法を実行することによって前記係数ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含み、
【数１７】
2017506786.tif 000017
ここで、ηは試行錯誤により設定される学習率であり、
Ｐ（ｂｌｔ，ｂ２ｔ，．．．，ｂＮｔ，ｘｔ１，ｘｔ２，．．．，ｘｔＭ）は、ｊ＝１．．．Ｍに対して前記係数ｂｊを使用して評価された前記確率Ｐ（ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＮ，ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＭ）である
ことを特徴とする請求項２６に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２８】
前記生成して送信するステップは、そのようなデジタルデータコンテンツ部分を生成してそれを第一のセットの１００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項２９】
前記生成して送信するステップは、そのようなデジタルデータコンテンツ部分を生成しそれを第一のセットの１，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３０】
前記生成して送信するステップは、そのようなデジタルデータコンテンツ部分を生成しそれを第一のセットの１０，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３１】
前記生成して送信するステップは、そのようなデジタルデータコンテンツ部分を生成しそれを第一のセットの１００，０００以上の受信者に実質的に同時に送信するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３２】
前記値付けするステップは、第二のセットの複数の個々の受信者のデジタルデータデバイスに以前に送信された前記複数の特徴のうち１つ以上を有する複数（Ｎ）個のデジタルコンテンツ部分において、行動喚起への実際の応答の履歴を表すデータセットの関数として、前記係数ｂｌ，ｂ２，．．．，ｂＭを値付けするステップを含むことを特徴とする請求項２８に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３３】
前記第一のセットおよび第二のセットは、互いに重複することを特徴とする請求項３２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３４】
前記第一のセットおよび第二のセットは、互いに重複しないことを特徴とする請求項３２に記載のデジタルデータ処理方法。
【請求項３５】
請求項１ないし３４のうち何れか一項に記載のデジタルデータ処理方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項３６】
請求項３５に記載のコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】デジタルデータ処理方法、コンピュータプログラムおよび記憶媒体