(57)【要約】  興行イベントチケットの推奨価格を自動的に決定するためのファシリティを提供する。ファシリティは、興行イベントチケットの第１のグループの属性を決定する。ファシリティは、決定された第１のグループの属性から選択された第２のグループの属性の各々に対して、属性の効果の定量的尺度を得るために、属性のために決定された上昇要因を属性に適用する。次に、ファシリティは、属性効果の得られた定量的尺度を組み合わせて、興行イベントチケットの推奨価格を得る。
2012500429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
興行イベントチケットの推奨価格を自動的に決定するための方法をコンピュータシステムに実行させるコンテンツを有するコンピュータ可読媒体であって、方法は、
興行イベントチケットの第１の複数の属性を決定するステップと、
決定された第１の複数の属性から選択された第２の複数の属性の各々に対して、属性の効果の定量的尺度を得るために属性のために決定された上昇要因を属性に適用するステップと、
得られた属性効果の定量的尺度を組み合わせて、興行イベントチケットの推奨価格を得るステップと
を含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
適用される上昇要因は弾力性である、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３】
方法はさらに、
リスト価格を含む興行イベントチケットのチケットリストに関する情報を取り出すステップと、
取り出されたリスト価格を推奨価格と比較するステップと、
比較に基づいて、チケットリストを閲覧するユーザに対して表示されるように、比較結果に基づいた視覚的な指定を追加するステップと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項４】
方法はさらに、
リスト価格を含む興行イベントチケットのチケットリストに関する情報を取り出すステップと、
取り出されたリスト価格を推奨価格と比較するステップと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項５】
第２の複数の属性の１つは、区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、オンライン二次興行イベントチケット市場において、区別した興行イベントのチケットのリストを閲覧した人数の表示である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、区別した興行イベントに関するオンライン検索クエリをサブミットした人数の表示である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、区別した興行イベントに関するソーシャル・ネットワーキング・サイト上で別の人と対話した人数の表示である、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
区別したイベントに関するオンライン活動の将来レベルを予想するステップと、
区別したイベントに関するオンライン活動の予想された将来レベルを第２の複数の属性の１つとして使用するステップと
をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
区別したイベントに関するオンライン活動の予想されたレベルは、オンライン二次興行イベントチケット市場において、区別した興行イベントのチケットのリストを閲覧する人数の予想である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータシステムにおいて、興行イベントチケットの提案価格を自動的に分析する方法であって、
興行イベントチケットの第１の複数の属性を決定するステップと、
決定された第１の複数の属性から選択された第２の複数の属性の各々に対して、属性の効果の定量的尺度を得るために属性のために決定された上昇要因を属性に適用するステップと、
得られた属性効果の定量的尺度を興行イベントチケットの提案価格と組み合わせて、興行イベントのチケットが特定の期間中に提案価格で売れる可能性を予測するステップと
を含む方法。
【請求項１２】
第２の複数の属性の１つは、区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、オンライン二次興行イベントチケット市場において、区別した興行イベントのチケットのリストを閲覧した人数の表示である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、区別した興行イベントに関するオンライン検索クエリをサブミットした人数の表示である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
区別したイベントに関する最近のオンライン活動のレベルの表示は、区別した興行イベントに関するソーシャル・ネットワーキング・サイト上で別の人と対話した人数の表示である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
区別したイベントに関するオンライン活動の将来レベルを予想するステップと、
区別したイベントに関するオンライン活動の予想された将来レベルを第２の複数の属性の１つとして使用するステップと
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
区別したイベントに関するオンライン活動の予想されたレベルは、オンライン二次興行イベントチケット市場において、区別した興行イベントのチケットのリストを閲覧する人数の予想である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータシステムにおいて、イベント用の興行イベントチケットの提案価格を自動的に分析する方法であって、
イベント用の興行イベントチケットを特定する複数の興行チケットリストの各々に対して、
興行チケットリストによって特定されたリスト価格を決定するステップと、
興行イベントチケットの第１の複数の属性を決定するステップと、
決定された第１の複数の属性から選択された第２の複数の属性の各々に対して、属性の効果の定量的尺度を得るために属性のために決定された上昇要因を属性に適用するステップと、
得られた属性効果の定量的尺度を興行イベントチケットの提案価格と組み合わせて、興行イベントのチケットが特定の期間中に提案価格で売れる可能性の予測をするステップと、
予測された可能性から、イベント用に売れるチケット数を予測するステップと
を含む方法。
【請求項１９】
イベント用に売れると予想されるチケット数を特定する情報を、イベントの補充売り出し分の販売者に売るステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
イベント用に売れると予想されるチケット数を特定する情報を、イベントの追加売り出し分の販売者に売るステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
記載されている技術は、自動決定支援ツールの分野を対象とする。
【０００２】
（関連出願の相互参照）
本出願は、以下の米国仮出願の利益を主張するものであり、各々の内容全体を引用をもって本明細書内に組み込んだものとする。米国仮出願番号第６１／０８９，４６３号（２００８年８月１５日出願）、米国仮出願番号第６１／０９５，２８０号（２００８年９月８日出願）、米国仮出願番号第６１／０９５，５９８号（２００８年９月９日出願）。
【０００３】
本出願は、以下の出願に関連し、各々の内容全体を引用をもって本明細書内に組み込んだものとする。米国仮出願番号第６０／８９５，７２９号（２００７年３月１９日出願）、米国仮出願番号第６０／９９１，１４７号（２００７年１１月２９日出願）、米国仮出願番号第６１／０８４，２５２号（２００８年７月２８日出願）、米国仮出願番号第６１／０８４，２５５号（２００８年７月２８日出願）。
【背景技術】
【０００４】
ある人が興行イベントに参加できるようにコンサート、演劇、スポーツイベントなどの興行イベントのチケットを販売するのは一般的である。興行イベントチケットは、通常、特定の日付および時間、特定の場所、および特定の音楽アーティスト、演劇、または、試合チームのグループなどの特定の対象に固有のものである。興行チケットの中には、さらに特定の座席または座席区分に固有のものもある。
【０００５】
興行イベントのチケットは、最初に、チケットの販売経路でイベント主催者によって販売されるのが一般的である。イベント主催者が、対応する座席受入区分の良さに基づいて、少数の異なる販売価格でイベントのチケットを価格設定するのが一般的である。主催者からイベントのチケットを購入する人は、そのチケットを転売してもよい。これらの転売者はそれぞれが、そのチケットに対して納得できる価格を設定する。場合によっては、転売者は、二次オンラインチケット市場を使用して、そのチケットを載せる、すなわち、他者にチケットの入手可能性を伝え、また場合によっては、そのチケットの販売を行う。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】ファシリティを提供するのに使用される典型的なコンポーネントの配置内でのデータフローを示すハイレベル・データフロー図である。
【図２】ファシリティが実行する少なくともいくつかのコンピュータシステムおよび他の装置内に典型的に組み込まれるコンポーネントのいくつかを示すブロック図である。
【図３】特定のグループのチケットの最適価格を見積もるモデル、および／または特定レベルで価格設定される場合、特定のグループのチケットが売れる確率を決定するモデルなどのチケット販売モデルを維持し使用するために、いくつかの実施形態において、ファシリティによって使用されるプロセスを示すフロー図である。
【図４】特定のグループのチケットの最適価格を見積もるモデル、および／または特定レベルで価格設定される場合、特定のグループのチケットが売れる確率を決定するモデルなどのチケット販売モデルを維持し使用するために、いくつかの実施形態において、ファシリティによって使用されるプロセスを示すフロー図である。
【図５】いくつかの実施形態におけるファシリティに接続したオンラインチケット転売市場によって提示される表示例を示す図である。
【図６】いくつかの実施形態におけるファシリティに接続したオンラインチケット転売市場によって提示される表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明者は、（ａ）チケットに対して設定すべき適切な価格に関して興行チケットの販売者、および（ｂ）チケットに対して支払うべき適切な価格に関して興行チケットの購入者の両方に利用できるガイダンスがほとんどないことに気付いた。したがって、興行チケットの価格設定ガイダンスを自動的に提供できるツールは有用性が高い。
【０００８】
コンサート、演劇、スポーツイベントなどの興行チケット価格設定の計量経済分析を実行するソフトウェアファシリティ（「ファシリティ」）について説明する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、特定の公演の特定の座席のチケットが特定の価格で価格設定された場合に、特定の日に販売される可能性を予測する。いくつかの実施形態では、ファシリティはこの情報を使用して、二次市場において個々の転売者が納得のいく範囲でチケットを価格設定するのを支援する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、特定の公演の特定の座席（または座席グループの中の座席）のチケットが、支払価格または総合的に売れる可能性のいずれかを最適化する特定の日に売りに出される価格を決定する。いくつかの実施形態では、ファシリティはこの情報を使用して、このようなチケットの発行者または大量転売者が、これらのチケットの価格設定を最適に行うのを支援する。
【０００９】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、チケット市場のチケット購入者に追加の情報を提供する。例えば、売りに出されているチケットを、リスト価格とファシリティによって決定された市場清算価格との関係に基づいてスコアリングする、特定のイベントの売りに出されているチケットで、そのリスト価格が市場清算価格より下の最も低い価格（または市場清算価格の上の最も低い価格）であるチケットを特定する、例えば、「ベストバリュー」として特定する、売りに出されている特定のイベントのチケットの中で、ファシリティによって売れる確率が最も高いと決定されたチケットを特定する、例えば、「一番人気のチケット」として特定する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、例えば、チケット販売者が上述のような指定の１つが失われた時に、例えば、電子メールまたは携帯メールによって警告を受信するように登録できることによって、チケット販売者が上述のような指定を得るために競争するのを支援する。いくつかの実施形態では、ファシリティによって、チケット販売者はルールを確立することができ、そのルールに従って、販売者のリストはファシリティによって動的に価格が修正できる。例えば、ユーザは販売を完了する期限または受け入れられる最低価格を指定するルールを確立して、ファシリティが定期的または断続的にこれらの制約を条件としてリスト価格を最適化できるようにしてもよい。
【００１０】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、チケット発行市場の分析を使用して、最終的にイベントに参加するために購入および／または使用されるチケットの総数、および／またはイベントのチケット販売の時期を予測する。この情報は、例えば、補充売り出し分または追加売り出し分を販売する人のような第三者に販売される場合もある。例えば、近隣の宿泊施設、レストラン、交通機関の販売者のような補充売り出し分の販売者は、この情報を使用してイベントのチケットを購入する人に補充売り出し分を同時に販売することができる。追加売り出し分の販売者は、同様に、この情報を使用して、例えば、日付および／または場所に基づいてチケットが大量に予約されると見込まれるイベントと競争しない追加売り出し分に売り込みをかけることによって、その売り出し分の売買に的を絞ることができる。
【００１１】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、チケット発行プロセス（「チケット発行ドライバ」）を駆動するのに見られる変数に対する弾力性の特殊データベースを使用する。このデータベースは、ドライバ変数の既知の値によって生成された履歴販売結果に基づくものである。いくつかの実施形態では、分析されるチケット発行オファリングの詳細に応じて、これらのチケット発行ドライバの弾力性が調節されるか、または弾力性所見のうちの関連するサブセットのみが使用される。ファシリティは、チケット発行固有のビジネスルールを適用する一部の例において、これらの調整された弾力性を使用した目的駆動の最適化を行う。
【００１２】
いくつかの実施形態では、ファシリティによって行われた分析には、チケット発行オファリングに関連する契機情報、例えば、インターネット検索エンジン（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｔｒｅｎｄｓ）、ソーシャル・ネットワーキング・ウェブサイト（例えば、ＦａｃｅｂｏｏｋＬｅｘｉｃｏｎ）、またはチケット発行オファリングに反映し、最新の関心尺度となる他の同様の情報源から得られる契機情報が組み込まれる。種々の実施形態では、ファシリティによって行われた分析には、ドライバ変数のようなチケット販売の種々の他の先行指標、例えば、以前のツアー履歴情報、アルバム販売情報、（例えば、ＢｉｇＣｈａｍｐａｇｎｅからの）デジタル音楽ダウンロードに関する情報、チケット市場を提供する企業の従業員、エンターテイメントの評論家などの知識の豊富な人々を対象とした調査が組み込まれる。
【００１３】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、多数の種類の外部供給元の１つまたは複数から受信したデータを考慮する。例えば、シンジケート化された媒体、シンジケート化された販売データ、インターネット媒体、インターネット行動データ、自然検索クエリデータ、有料検索活動データ、テレビ、ラジオ、印刷物のような媒体データ、消費者行動データ、追跡調査データ、経済データ、気象データ、株式市場などの金融データ、競合的売買での使用データ、オンラインおよびオフライン販売データなどである。
【００１４】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、多数の第三者供給元の各々から、第三者データの取り出しおよびマッピングを導くための各発信者の所定のテンプレートを使用して、結果およびドライバデータを取り出す。いくつかの実施形態では、ファシリティは、取り出した第三者データをクライアントから得られた販売または１つまたは複数の他の営業結果に関するクライアント固有のデータと共に使用して、クライアントのための推奨できるリソース割当を行う。場合によっては、クライアントからの結果および／またはドライバデータを収集する必要性をなくすことができ、かなりの時間やリソースの節約になることが多い。
【００１５】
このように、ファシリティは、販売者および／または購入者が興行チケットの市場に生産的に参加することを支援する。
【００１６】
チケット価格は、需要と供給の平衡を保つメカニズムである。需要は、特定の公演の二次チケット市場のウェブサイトにおけるウェブトラフィックに反映される。ウェブトラフィックは、上記の種々のドライバさらに売買の関数である。オンライン有料検索、ニュースレター、オフライン出版物、ラジオ、アウトドア、テレビなどの二次チケット市場の売買は、追加のウェブトラフィックを駆動する働きをする。
【００１７】
チケット供給は、仲介業者、専門の販売者、一般の人によって行われる場合がある。最初の２つの供給元からの供給は、興行主、会場、販売者の中での割当によって決まり、固定供給として扱われる。一般人からの供給は、転売によって生じたもので、価格反応性が低い。
【００１８】
供給をほとんど固定供給として扱うことで、ファシリティは、需要の価格弾力性を使用して、二次チケット市場の売買投資を考慮した後、所与のイベントまたはツアーの市場を平衡化する限界チケット価格および平均チケット価格を見つける。
【００１９】
ファシリティによって決定された販売または市場反応曲線は、営業成果を種々のリソースドライバの数学関数として予測する。
販売＝Ｆ（ドライバ変数の任意のセット）
ここで、Ｆは収穫逓減の完全な経済特性を有する統計関数を指す。
【００２０】
さらに、この関係は、時系列またはクロスセクションのデータ、または時系列かつクロスセクション両方のデータに基づくために、方法は本質的に、基礎となる諸条件に対して直接的効果、間接的効果、相互作用効果をもたらす。
【００２１】
これらの効果は、基礎的なドライバ変数およびデータ構造の変化に対して販売がどのように反応するかを示している。これらの反応効果は、「上昇要因」として既知であることが多い。特定のサブセットまたは例として、これらの方法により、クロスセクションまたは時系列の任意のオンオフ条件を読み出すことができる。
【００２２】
異なるタイプの上昇要因を決定し適用するのに適した統計関数の種々のクラスがある。いくつかの実施形態では、ファシリティは、倍数詞およびｌｏｇｌｏｇ（自然対数を使用する）として既知のクラスおよび上昇要因の点推定値を使用する。
【００２３】
一定の状況では、ファシリティは、カテゴリ・ドライバ・データおよびカテゴリ結果に適用される方法を使用する。これらには、多項ロジット法、ロジット法、プロビット法、ノンパラメトリック法またはハザード法として既知の確率的上昇要因のクラスが含まれる。
【００２４】
種々の実施形態では、ファシリティは、さまざまな方法で決定されたさまざまな他の種類の上昇要因を使用する。本明細書内の「弾力性」に関しては、多くの場合、さまざまな他の種類の上昇要因についても言える。
【００２５】
図１は、ファシリティを提供するのに使用される典型的なコンポーネントの配置内でのデータフローを示すハイレベル・データフロー図である。ユーザ制御下にある多数のウェブ・クライアント・コンピュータ・システム１１０は、ページビュー要求１３１を生成し、インターネット１２０のようなネットワーク経由で論理ウェブサーバ１００に送信する。これらの要求は、典型的には、ページビュー要求および対象の売り出し分に関する情報の受信および所定の全売買予算およびその配分に関する情報の提供に関連する種々のタイプの他の要求を含む。ウェブサーバ内では、これらの要求は、全てが１つのウェブ・サーバ・コンピュータ・システムにルーティングされるか、多数のウェブ・サーバ・コンピュータ・システムの中に負荷分散されてもよい。ウェブ・サーバは典型的には提供ページ１３２で各々に返答する。
【００２６】
種々の実施形態を上述の環境に関して説明しているが、当業者は、ファシリティが１つのモノリシック・コンピュータ・システム、およびコンピュータシステムまたはさまざまな方法で接続される同様の機器の種々の他の組み合わせを含むさまざまな他の環境で実装されてもよいことは理解するであろう。種々の実施形態では、さまざまなコンピューティングシステムまたは他の異なるクライアント装置、例えば、携帯電話、携帯情報端末、テレビ、カメラなどが、ウェブ・クライアント・コンピュータ・システムの代わりに使用される場合もある。
【００２７】
図２は、ファシリティが実行する少なくともいくつかのコンピュータシステムおよび他の装置内に典型的に組み込まれるコンポーネントのいくつかを示すブロック図である。これらのコンピュータシステムおよび機器２００は、コンピュータプログラムを実行するための１つまたは複数の中央処理ユニット（「ＣＰＵ」）２０１と、プログラムおよびデータを使用中に記憶するためのコンピュータメモリ２０２と、永続的にプログラムおよびデータを記憶するためのハードドライブなどの永続記憶装置２０３と、コンピュータ可読媒体に記憶されているプログラムおよびデータを読み出すためのＣＤ−ＲＯＭドライブなどのコンピュータ可読媒体２０４と、インターネットなどのコンピュータシステムを他のコンピュータシステムに接続するためのネットワーク接続２０５とを含んでもよい。上述の構造のコンピュータシステムは、典型的には、ファシリティの動作をサポートするのに使用されるが、当業者は、ファシリティは種々のタイプや構造の装置を使用して、また種々のコンポーネントを有して実装されてもよいことは理解するであろう。
【００２８】
本発明者は、チケット価格とその弾力性に影響を及ぼすものとして、以下で表１に示されたメタドライバを特定した。
（表１）
１）イベントタイプ（親ＩＤ）：コンサート、スポーツ、演劇
２）イベントの特徴
ａ．アーチスト／イベント：例えば、スティービーワンダー・コンサート、６カ国対抗ラグビー戦、Ｊｏｓｅｐｈ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｉｃｏｌｏｕｒ  Ｄｒｅａｍｃｏａｔ
ｉ．オンライン検索に反映されるＥｘｔｅｒｎａｌ  ｂｕｚｚ
ｉｉ．最近のレビュー
ｉｉｉ．チーム／記録
ｉｖ．ＵＫでの最近のツアーの時期
ｂ．発表された公演数
ｃ．都市数
ｄ．会場数
ｅ．ツアーの期間（何カ月）
３）会場の特徴
ａ．国
ｂ．都市
ｃ．会場名
４）公演の特徴
ａ．曜日
ｂ．時刻
５）座席位置
ａ．レベル
ｂ．ブロック
ｃ．列
ｄ．座席
６）適時選択
ａ．発売日からの日数
ｂ．公演までの日数
【００２９】
したがって、いくつかの実施形態では、ファシリティは、上述したドライバのいくつかの組み合わせまたは全てに基づいて変化するチケット価格弾力性のライブラリを確立し、維持する。
【００３０】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、需要のモデル化仕様を使用して、二次チケット市場でのチケット需要の価格弾力性を予測する。
いくつかの実施形態では、モデルは、以下の形式である。
lnS = f(lnP, X)          (1)
この場合、Ｓは購入されるチケットの量であり、Ｐは取引価格であり、Ｘは他のドライバ変数ベクトルである。
【００３１】
ＩｎＰの係数は、需要の価格弾力性を示す。いくつかの実施形態では、ファシリティは、コンサート、スポーツ、演劇の３つのカテゴリの中の幅広い種類のアーチスト／イベントに対して、またＯ２、Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ  ＥＮＲ、Ｗｅｍｂｌｅｙ  Ｓｔａｄｉｕｍのような特定の会場に対して、これらの価格弾力性を決定する。
【００３２】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、以下の式（２）のような数式に基づいて、チケット群の中のあるチケットの販売確率を計算する。
【数１】
2012500429.tif 000003
【００３３】
式（２）では、「表２の合計」とは、以下の表２に従って、販売価格案やドライバ変数の値を含む独立変数のセットから得られた量を指す。
特に、「表２の合計」の値は、まず、表２の５１の列の各々に対して、列ごとに特定された独立変数の値に列ごとに特定された係数を掛け、次に、これらの５１の積を合計することによって得られる。
（表２）  一週間のＯ２アリーナのチケット群の販売確率を求めるための独立変数および係数
【表１】
2012500429.tif 000004
【００３４】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、例えば、このアリーナのチケット販売履歴を示すデータにプロビット回帰を適用することによって、表２に示された係数を生成する（本明細書の他の部分では、アリーナの「モデルの確立」と示されている）。いくつかの実施形態では、ファシリティはｐｒｏｃ  ｌｏｇｉｓｔｉｃを使用して、例えば、ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｉｎｃ．（ノースカロライナ州カリー）製のＳＡＳ／ＳＴＡＴなどの自動ツールを使用することによって、上述の回帰分析を行う。種々の実施形態では、ファシリティは、種々の他のモデルタイプやツールを使用する。
【００３５】
表２の列は、以下の意味を有する。列１の係数は、任意の特定の独立変数に対応しない切片値である。列２は、提案されたチケット販売促進価格の自然対数である。
【００３６】
列３〜８は、チケット発行のイベントまでの残りの時間に関する「ダミー」変数を示す。例えば、イベントまでが一週間未満であれば、列３の変数は値１をとるが、列４〜８の変数は値０をとる。イベントまでが１〜２週間であれば、列４の変数は値１をとるが、列３と列５〜８の変数は値０をとる。
【００３７】
列９〜１１は、販売されるチケット群のチケット数に関するダミー変数を示す。例えば、チケット群が１枚のみのチケットを含む場合、列９の変数は値１をとるが、列１０〜１１の変数は値０をとる。チケット群が２枚のチケットを含むときには、列１０の変数は値１をとるが、列９および１１の変数は値０をとり、チケット群が３枚以上のチケットを含む場合には、列１１の変数は値１をとり、列９〜１０の変数は値０をとる。
【００３８】
列１２は、イベントの入手可能なチケット数の自然対数を示す。列１３は、イベントの動的関心度、例えば、イベントに関する動的ウェブ閲覧活動の量の自然対数を示す。
【００３９】
列１４〜２１は、チケットに示されている会場のエリア、例えば、会場内の正規の座席のブロックまたはレベル（列１４〜１９）、バックステージ（列２０）、立見席（列２１）に関するダミー変数を示す。列２２〜２４は、チケットに示されている列に関するダミー変数を示す。例えば、チケットに列数１が示されている場合、列２２の変数は値１をとるが、列２３〜２４の変数は値０をとり、チケットに列数２〜５が示されている場合、列２３の変数は値１をとるが、列２２および２４の変数は値０をとり、チケットに列数６〜１０が示されている場合、列２４の変数は値１をとるが、列２２〜２３の変数は値０をとり、チケットに１０より大きい列数が示されている場合、列２２〜２４の変数はすべて値０をとる。
【００４０】
列２５〜２９は、イベントが予定されている曜日に関するダミー変数を示す。例えば、イベントが水曜日に予定されている場合、列２５の変数は値１をとるが、列２６〜２９の変数は値０をとる。イベントが月曜日または火曜日に予定されている場合、列２５〜２９の全ての列の変数は値０をとる。
【００４１】
列３０〜５１は、イベントの性質に関するダミー変数を示す。例えば、イベントに出演するアーチスト、バスケットボールリーグ、ボクシングプロモーターなどに対応する変数は値１をとるが、列３０〜５１のうちの他の列に対応する変数は値０をとる。
【００４２】
例えば、公演日まで１０日の金曜日のスティービーワンダーのコンサートのチケット１枚で、ブロックＢ２の列数５のチケットの場合、提案された販売価格は５００ドルである。現時点で、チケットの残数は１００枚で、このコンサートに関するウェブアクセス数は１日で平均９００発生している。この例では、表２で計算された合計は、 0.97*1 + -0.68*ln(500) + 1.48*1 + -2.38*1 + -0.23*ln(100) + 0.83*ln(900) + 0.54*1 + .01*1 + 0.11*1 + 2.52*1である（すなわち、列１、２、４、９、１２、１３、１６、２３、２７、３７の変数の値は０でない）、または３．６１０９である。この合計では、式（２）により、販売確率９７．３７％が得られる。
【００４３】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、以下に示された式（３）のような数式に従って、チケットの最適価格を計算する。
希望価格＝e表3の合計（３）
【００４４】
式（３）において、「表３の合計」は、以下の表３に従って、ドライバ変数の値を含む独立変数のセットから得られた量を指す。特に、「表３の合計」の値は、まず、表３の６３の列の各々に対して、列ごとに特定された独立変数の値に列ごとに特定された係数を掛け、次に、これらの６３の積を合計することによって得られる。
（表３）  Ｏ２アリーナのチケットの最適価格を求めるための独立変数および係数
【表２】
2012500429.tif 000005
【００４５】
いくつかの実施形態では、ファシリティは、例えば、このアリーナのチケット販売履歴を示すデータにプロビット回帰を適用することによって、表３に示された係数を生成する（本明細書の他の部分では、アリーナの「モデルの確立」と示されている）。いくつかの実施形態では、ファシリティは、ｐｒｏｃ  ｌｏｇｉｓｔｉｃを使用して、例えば、ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｉｎｃ．（ノースカロライナ州カリー）製のＳＡＳ／ＳＴＡＴなどの自動ツールを使用することによって、上述の回帰分析を行う。種々の実施形態では、このファシリティは、種々の他のモデルタイプやツールを使用する。
【００４６】
表３の列は、以下の意味を有する：列１の係数は、任意の特定の独立変数に対応しない切片値である。列２は、チケット群内のチケットの各々の額面価格の自然対数を示す。
【００４７】
列３は、イベントが発生するまでの日数の自然対数を示す。列４は、イベントの入手可能なチケット残数の自然対数を示す。列５は、イベントの動的関心度、例えば、イベントに関する動的ウェブ閲覧動作の量の自然対数を示す。列６は、イベントのチケットが販売される日数の自然対数を示す。
【００４８】
列７〜１６は、チケットに示されているエリア、具体的には、会場の正規の座席のブロックまたはレベルとそのブロックまたはレベル内の列との組み合わせに関するダミー変数を示す。特に、チケットがブロックＡ２の前列である場合、列７の変数は値１をとり、列８〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＢ２の前列である場合、列８の変数は値１をとり、列７および列９〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＡ１またはＡ３の前列である場合、列９の変数は値１をとり、列７〜８および列１０〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＢ１またはＢ３の前列である場合、列１０の変数は値１をとり、列７〜９および列１１〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＡ２の列数２〜５である場合、列１１の変数は値１をとり、列７〜１０および列１２〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＢ２の列数２〜５である場合、列１２の変数は値１をとり、列７および列７〜１０および列１３〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＡ１またはＡ３の列数２〜５である場合、列１３の変数は値１をとり、列７〜１２および列１４〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＢ１またはＢ３の列数２〜５である場合、列１４の変数は値１をとり、列７〜１３および列１５〜１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３内以外のブロックの前列である場合、列１５の変数は値１をとり、列７〜１４および列１６の変数は値０をとる。チケットがブロックＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３内以外のブロックの列数２〜５である場合、列１６の変数は値１をとり、列７〜１５の変数は値０をとる。チケットが列数１〜５でない場合、列７〜１６の全ての列の変数が値０をとる。
【００４９】
列１７〜２２は、イベントが予定されている曜日に関するダミー変数を示す。例えば、イベントが火曜日に予定されている場合、列１７の変数は値１をとるが、列１８〜２０の変数は値０をとり、イベントが月曜日に予定されている場合、列２５〜２９の全ての列の変数は値０をとる。
【００５０】
列２３〜４７は、チケットに示されているエリア、具体的には、会場の正規の座席のブロックまたはレベルに関するダミー変数を示す。チケットに示されているのがブロック１０１または１１２である場合、列２３の変数は値１をとり、列２４〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１０２または１１１である場合、列２４の変数は値１をとり、列２３および列２５〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１０３または１１０である場合、列２５の変数は値１をとり、列２３〜２４および列２６〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１０４または１０９である場合、列２６の変数は値１をとり、列２３〜２５および列２７〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１０５または１０８である場合、列２７の変数は値１をとり、列２３〜２６および列２８〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１０６または１０７である場合、列２８の変数は値１をとり、列２３〜２７および列２９〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１１３または１１８である場合、列２９の変数は値１をとり、列２３〜２８および列３０〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１１４または１１７である場合、列３０の変数は値１をとり、列２３〜２９および列３１〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック１１５または１１６である場合、列３１の変数は値１をとり、列２３〜３０および列３１〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０１または４２２である場合、列３２の変数は値１をとり、列２３〜３１および列３３〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０２または４２１である場合、列３３の変数は値１をとり、列２３〜３２および列３４〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０３または４２０である場合、列３４の変数は値１をとり、列２３〜３３および列３５〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０４または４１９である場合、列３５の変数は値１をとり、列２３〜３４および列３６〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０５または４１８である場合、列３６の変数は値１をとり、列２３〜３５および列３７〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０７または４１６である場合、列３７の変数は値１をとり、列２３〜３６および列３８〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０８または４１５である場合、列３８の変数は値１をとり、列２３〜３７および列３９〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４０９または４１４である場合、列３９の変数は値１をとり、列２３〜３８および列４０〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４１０または４１３である場合、列４０の変数は値１をとり、列２３〜３９および列４１〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロック４１１または４１２である場合、列４１の変数は値１をとり、列２３〜４０および列４２〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＡ１またはＡ３である場合、列４２の変数は値１をとり、列２３〜４１および列４３〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＡ２である場合、列４３の変数は値１をとり、列２３〜４２および列４４〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＢ１またはＢ３である場合、列４４の変数は値１をとり、列２３〜４３および列４５〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＢ２である場合、列４５の変数は値１をとり、列２３〜４４および列４６〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＣ１またはＣ３である場合、列４６の変数は値１をとり、列２３〜４５および列４７〜４７の変数は値０をとる。チケットに示されているのがブロックＤ１またはＤ３である場合、列４７の変数は値１をとり、列２３〜４６の変数は値０をとる。チケットに示されているのが上記のいずれのブロックでもない場合には、列２３〜４７の全ての列の変数は値０をとる。
【００５１】
列４８〜６３は、イベントの性質に関するダミー変数である。例えば、イベントに出演するアーチスト、バスケットボールリーグ、ボクシングプロモーターなどに対応する変数は値１をとるが、列４０〜６３のうちの他の列に対応する変数は値０をとる。
【００５２】
例えば、８０日間販売された、公演日まで１０日の金曜日のスティービーワンダーのコンサートのチケット１枚で、ブロックＢ２の列数５のチケットの場合、額面価格は７５ドルである。現時点で、チケットの残数は１００枚で、このコンサートに関するウェブアクセス数は１日で平均９００発生している。この例では、表３で計算された合計は、 2.0972*1 + 0.3784*ln(75) + 0.1620*ln(10) + -0.0980*ln(100) + 0.0372*ln(900) + 0.0724*ln(80) + 0.1942*1 + 0.0560*1 + 0.3968*1 + 0.6501*1である（すなわち、列１〜６、１２、２０、４５、５５の変数の値は０でない）、または５．５２０１である。この合計では、式（３）により２４９．６６ドルの最適価格が得られる。
【００５３】
図３、４は、特定のグループのチケットの最適価格を見積もるモデル、および／または特定レベルで価格設定される場合、特定のグループのチケットを販売する確率を決定するモデルなどのチケット販売モデルを維持し使用するために、いくつかの実施形態において、ファシリティによって使用されるプロセスを示すフロー図である。図３は、１つまたは複数のチケット販売モデルを維持するために、典型的にファシリティによって実行されるステップを示すフロー図である。ステップ３０１では、ファシリティは、入手可能なチケット販売データおよび対応するドライバ変数値に基づいてモデルを確立する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、表２および３に関連して後述するようなモデルを確立する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、会場マネージャ、イベント主催者、チケットの元の販売者、チケット転売者、ウェブコンテンツ制作者、および／または種々の他の供給元を含む１つまたは複数の当事者から、モデルを確立するのに使用する情報を収集する。ステップ３０１の後、ファシリティは、ステップ３０１を継続し、新しいデータに基づいて新規モデルを確立する。種々の実施形態では、ステップ３０１は、さまざまな頻度、例えば、毎年、年４回、毎月、毎週、毎日、毎時繰り返される。
【００５４】
当業者は、図３および以下で説明するフロー図の各々に示されたステップはさまざまな方法で変更してもよいことは理解するであろう。例えば、ステップの順序を変えてもよい。例えば、サブステップを並行して実行してもよいし、図示されたステップを省略してもよいし、あるいは、他のステップを含んでもよい。
【００５５】
図４は、典型的に、図３に従って確立されたモデルを活用するための他のファシリティを実行するステップを示すフロー図である。ステップ４０１では、ファシリティは、関心のあるチケットリストに適用される独立変数値に従って、適切なタイプの直近で確立されたモデルをスコアリングする。ステップ４０２では、ファシリティは、ステップ４０１でモデルをスコアリングすることで得られた結果に従って動作する。この動作は、さまざまな形をとることができる。例えば、結果または結果に基づいた情報を表示する、結果を記憶する、データ消費者の結果を販売する、結果に応じてイベントチケットの価格設定を行う、結果に基づいて関連する商品およびサービスを作成する、売買する、価格設定する。ステップ４０２の後、ファシリティはステップ４０１を継続して、次のモデルスコアリングのサイクルを実行する。
【００５６】
図５、６は、いくつかの実施形態におけるファシリティに接続したオンラインチケット転売市場によって提示される表示例を示す図である。図５は、オンラインチケット転売市場に販売するチケット群をリストしようとするユーザに提示される表示例を示す図である。ディスプレイ５００は、ユーザがチケットに対応するイベントを特定するのに使用できるコントロール５０１〜５０４を含む。ディスプレイはさらに、ユーザがチケットに対応する座席を特定するのに使用できるコントロール５１１〜５１４を含む。ディスプレイはさらに、ユーザがチケットの希望価格を指定するのに使用できるコントロール５２０を含む。ユーザがこの情報を入力するのにコントロールとやりとりをした後、ユーザはこのチケットのリストをサブミットするためにサブミットコントロール５３０を選択する。いくつかの実施形態では、リストのサブミットに応答して、ファシリティは、入力された希望価格が使用される場合にチケットが売れる可能性を決定する。決定された可能性が設定可能な閾値より下である、例えば、２５％である場合、ファシリティはメッセージ５４０のようなメッセージを表示させて、チケットがこの価格で売れる可能性が低いことをユーザに通知する。この時点で、ユーザは希望価格を修正するか、または続けて元の希望価格を有するリストを作成することができる。
【００５７】
図６は、オンラインチケット転売市場に記載されたチケット群を購入しようとするユーザに提示される表示例を示す図である。ディスプレイ６００は、チケットが入手可能なイベントを特定する情報６１０を含む。当業者は、特定されたイベントを発見するのに、例えば、イベントに具体的に関連するページの検索、閲覧、そのページからのリンクなどのさまざまなナビゲーション技術がユーザに利用可能であることは理解するであろう。ディスプレイは、リスト６２１〜６２５のようなリストテーブルを含む。各リストは、リストされている座席６３１、チケットを売りに出したユーザ６３２、販売者が要求する価格合計６３３を特定する。各リストはさらに、ユーザがリストの対象のチケットを購入することを選択できる購入コントロール６３４を有する。いくつかの実施形態では、ファシリティは、特別指定６３５のある特定のリストを特定する。例として、リスト６２１用に示されている「ベストバリュー！」指定は、このリストが最も低いリスト価格を有する、またはその市場の清算価格より上の最も低い価格を有するものと特定し、リスト６２３用に示されている「一番人気のチケット！」指定は、このリストが最も高い販確率を有するものとして特定する。
【００５８】
上述のファシリティは、そのまま適応して使用されてもよいし、さまざまな方法で拡張して使用されてもよいことは、直接当業者には理解されるであろう。
【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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【国際調査報告】
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