(57)【要約】  顧客の行動の予測に関連するシステム、方法、および他の実施形態が説明されている。方法は、定義された基準を満たす顧客で構成されたグループを特定すること、および顧客による製品購入の決定に影響するファクターを特定する入力を受け付けることを含み得る。ファクターがグループ内の顧客に製品を購入させる尤度が生成される。生成された尤度に対する顧客影響力は、グループ内の顧客間の関係を明確に特定するデータとは無関係に推定される。尤度は予測モデルにしたがって尤度と顧客影響力とを組み合わせることにより修正され、製品に関連するプロモーションオファーの対象となる１または複数の顧客が、修正された尤度の少なくとも一部分に基づいて特定される。プロモーションオファーの送信は、グループ内の特定された顧客にプロモーションオファーを送信するように制御される。
2020532004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ読取可能媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、コンピュータの少なくとも一のプロセッサによって実行されると、前記コンピュータに、
少なくとも前記プロセッサによって、定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造を定義させ、
少なくとも前記プロセッサによって、製品を購入する前記顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信させ、
少なくとも前記プロセッサによって、（ｉ）前記ファクターが前記グループの前記顧客に前記製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）前記グループの前記顧客が前記製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数として予測モデルを用いて予測購入確率を生成させ、
少なくとも前記プロセッサによって、修正された前記尤度の少なくとも一部に基づいて、前記製品に関連するプロモーションオファーの対象となる前記グループの少なくとも一部を特定させ、
少なくとも前記プロセッサによって、前記プロモーションオファーの対象となる前記グループの前記特定された一部に関連付けられたリモートデバイスへの前記プロモーションオファーのコンテンツを含む１または複数の電子メッセージの送信を、通信ネットワークを用いて制御させる、非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項２】
少なくとも前記プロセッサによって実行されると、前記コンピュータに、
少なくとも前記プロセッサによって、前記尤度と経験的な購入確率との差に基づいて、標準化された購入確率を生成させる命令をさらに含み、
前記経験的な購入確率は、前記グループの前記顧客が前記製品を購入した履歴確率である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項３】
前記顧客影響力は、前記標準化された購入確率に基づいて推定される、請求項２に記載の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項４】
少なくとも前記プロセッサによって実行されると、前記コンピュータに、前記履歴確率を決定するために購入が行われた期間を定義させる命令をさらに含む、請求項２に記載の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項５】
前記予測モデルはさらに、前記グループの前記顧客または前記グループから除外された他の顧客によって購入された前記製品の履歴確率の関数である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【請求項６】
コンピュータシステムであって、
非一時的コンピュータ読取可能媒体を含む少なくとも一のメモリに接続された少なくとも一のプロセッサと、
前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造を前記コンピュータシステムに定義させる命令を含む、前記メモリに格納された定義モジュールと、
製品を購入する前記顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信する受信部と、
前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、（ｉ）前記ファクターが前記グループの前記顧客に前記製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）前記グループの前記顧客が前記製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数である予測モデルを用いて予測購入確率を前記コンピュータシステムに生成させる命令を含む、前記メモリに格納された解析モジュールとを備え、
前記解析モジュールは、前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、修正された前記尤度の少なくとも一部に基づいて、前記製品に関連するプロモーションオファーの対象となる前記グループの一部を前記コンピュータシステムに特定させる命令をさらに含み、
前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、前記プロモーションオファーの対象となる前記グループの前記特定された一部に関連付けられたリモートデバイスへの前記プロモーションオファーのコンテンツを含む１または複数の電子メッセージの送信を前記コンピュータシステムに通信ネットワークを用いて制御させる命令を含む、前記メモリに格納された制御モジュールとを備える、コンピュータシステム。
【請求項７】
前記解析モジュールは、前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、前記尤度と経験的な購入確率との差に基づいて、標準化された購入確率を前記コンピュータシステムに生成させる命令をさらに含み、
前記経験的な購入確率は、前記グループの前記顧客が前記製品を購入した履歴確率である、請求項６に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
前記解析モジュールは、前記標準化された購入確率に基づいて前記顧客影響力を推定する、請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
前記定義モジュールは、前記少なくとも一のプロセッサで実行されると、前記履歴確率を決定するために購入が行われた期間を前記コンピュータシステムに定義させる命令をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
前記解析モジュールの命令は、前記グループの前記顧客または前記グループから除外された他の顧客によって購入された前記製品の履歴確率の関数として前記予測モデルを定義する、請求項６に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
コンピュータにより実現される方法であって、前記方法は、
定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造を定義することと、
製品を購入する前記顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信することと、
（ｉ）前記ファクターが前記グループの前記顧客に前記製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）前記グループの前記顧客が前記製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数として予測モデルを用いて予測購入確率を生成することと、
修正された前記尤度の少なくとも一部に基づいて、前記製品に関連するプロモーションオファーの対象となる前記グループの一部を特定することと、
前記プロモーションオファーの対象となる前記グループの前記特定された一部に関連付けられたリモートデバイスへの前記プロモーションオファーのコンテンツを含む１または複数の電子メッセージの送信を、通信ネットワークを用いて制御することとを含む、方法。
【請求項１２】
前記顧客影響力は、前記製品の以前の購入の結果として取得された取引データに基づいて推定され、
前記取引データは、顧客に関するデモグラフィック情報、購入時間情報、価格情報、または製品情報を含む、請求項１、請求項６および請求項１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記顧客影響力は、前記グループの前記顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に推定される、請求項１、請求項６および請求項１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記尤度と経験的な購入確率との差に基づいて、標準化された購入確率を生成することをさらに含み、
前記経験的な購入確率は、前記グループの前記顧客が前記製品を購入した履歴確率である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記顧客影響力の推定は、前記取引データのみに基づいて前記顧客影響力を計算することを含む、請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
背景
多くの小売業者は、顧客の取引に関するデータを保存している。さらに、小売業者は、ロイヤリティプログラムに加入する条件として顧客によって提出された、性別および年齢のような顧客情報を受信して保存することもあり得る。保存されたデータは、小売業者によって、それぞれの個々の顧客のために小売業者のサービスを個人向けにするために利用され得る。顧客によって以前購入されたものと類似した商品について、個別適合されたプロモーションを顧客に提案できる。しかしながら、個々の顧客ごとにプロモーションを適合させることは、小売業者に対して事業を行う上での問題を生む。
【０００２】
さらに最近、顧客をグループに分類しようとするために、ソーシャルネットワーキングＷＥＢサイトにおける顧客間の関係の存在が、関連する顧客グループを特定することに利用されている。このようなグループへの提案は、提供される適合させたプロモーションの数を減らすことにより、小売業者が直面する事業を行う上での問題を軽減する。しかしながら、グループへの提案は、顧客がソーシャルネットワーク内で必ず自分の好みを明らかにし、ソーシャルネットワーク内で相互に関連する顧客が同じ製品に興味を持っているという仮定に基づくが、それはしばしば誤った仮定である。さらに、小売用のコンピュータシステムと、ソーシャルネットワーキングＷｅｂサイトは、しばしば互いに隔離されている。ソーシャルネットワークでの顧客間の繋がりの存在が小売用のコンピュータシステムにより明確に定義されていなければ、顧客間のそのような関係は、共通のプロモーションを受けるように顧客をグループ化する際には利用できない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
概要
一の実施形態において、コンピュータ実行可能命令が格納された非一時的コンピュータ読取可能媒体が開示される。コンピュータの少なくとも一のプロセッサによって実行されたときに、コンピュータ実行可能命令は、コンピュータに、少なくともプロセッサによって、定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造を定義させ、少なくともプロセッサによって、製品を購入する顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信させ、少なくともプロセッサによって、（ｉ）ファクターがグループの顧客に製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）グループの顧客が製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数として予測モデルを用いて予測購入確率を生成させ、少なくともプロセッサによって、修正された尤度の少なくとも一部に基づいて、製品に関連するプロモーションオファーの対象となるグループの少なくとも一部を特定させ、そして、少なくともプロセッサによって、プロモーションオファーの対象となるグループの特定された一部に関連付けられたリモートデバイスに、プロモーションオファーのコンテンツを含む１または複数の電子メッセージの送信を、通信ネットワークを用いて制御させる。
【０００４】
非一時的コンピュータ読取可能媒体の他の実施形態において、製品の以前の購入の結果として取得された取引データに基づいて顧客影響力をコンピュータが推定するように、コンピュータ実行可能命令が実行される。取引データは、顧客に関するデモグラフィック情報、購入時間情報、価格情報、または製品情報を含む。
【０００５】
非一時的コンピュータ読取可能媒体の他の実施形態において、グループの顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に顧客影響力をコンピュータが推定するように、コンピュータ実行可能命令が実行される。
【０００６】
非一時的コンピュータ読取可能媒体の他の実施形態において、少なくともプロセッサによって実行されるように、尤度と経験的な購入確率との差に基づいて、標準化された購入確率をコンピュータに生成させるコンピュータ実行可能命令が格納される。経験的な購入確率は、グループの顧客が製品を購入した履歴確率である。顧客影響力は、標準化された購入確率に基づいて推定される。
【０００７】
非一時的コンピュータ読取可能媒体の他の実施形態において、コンピュータ実行可能命令は、履歴確率を決定するために購入が行われた期間をコンピュータに定義させるように提供されて実行される。
【０００８】
非一時的コンピュータ読取可能媒体の他の実施形態において、コンピュータ実行可能命令は、グループの顧客またはグループから除外された他の顧客によって購入された製品の履歴確率の関数として予測モデルをコンピュータに利用させるように実行される。
【０００９】
他の実施形態において、コンピュータシステムが開示される。コンピュータシステムは、非一時的コンピュータ読取可能媒体を含む少なくとも一のメモリに接続された少なくとも一のプロセッサと、少なくとも一のプロセッサで実行されると、定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造をコンピュータシステムに定義させる命令を含む、メモリに格納された定義モジュールと、製品を購入する顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信する受信部と、少なくとも一のプロセッサで実行されると、（ｉ）ファクターがグループの顧客に製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）グループの顧客が製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数である予測モデルを用いて予測購入確率を、コンピュータシステムに生成させる命令を含む、メモリに格納された解析モジュールとを備え、解析モジュールは、少なくとも一のプロセッサで実行されると、修正された尤度の少なくとも一部に基づいて、製品に関連するプロモーションオファーの対象となるグループの少なくとも一部を、コンピュータシステムに特定させる命令をさらに含み、そして、少なくとも一のプロセッサによって、プロモーションオファーの対象となるグループの特定された一部に関連付けられたリモートデバイスに、プロモーションオファーのコンテンツを含む一または複数の電子メッセージの送信を、コンピュータシステムに通信ネットワークを用いて制御させる命令を含む、メモリに格納された制御モジュールとを備える。
【００１０】
コンピュータシステムの他の実施形態において、解析モジュールは、製品の以前の購入の結果として取得された取引データに基づいて顧客影響力を推定し、取引データは、顧客に関するデモグラフィック情報、購入時間情報、価格情報、または製品情報を含む。
【００１１】
コンピュータシステムの他の実施形態において、解析モジュールは、グループの顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に顧客影響力を推定する。
【００１２】
コンピュータシステムの他の実施形態において、解析モジュールは、少なくとも一のプロセッサで実行されると、尤度と経験的な購入確率との差に基づいて標準化された購入確率を、コンピュータシステムに生成させる命令をさらに含み、経験的な購入確率は、グループの顧客が製品を購入した履歴確率である。一の実施形態において、解析モジュールは、標準化された購入確率に基づいて顧客影響力を推定することも可能である。一の実施形態において、定義モジュールは、少なくとも一のプロセッサで実行されると、履歴確率を決定するために購入が行われた期間を、コンピュータシステムに定義させる命令をさらに含み得る。
【００１３】
コンピュータシステムの他の実施形態において、解析モジュールの命令は、グループの顧客またはグループから除外された他の顧客によって購入された製品の履歴確率の関数として予測モデルを定義する。
【００１４】
他の実施形態において、コンピュータにより実現される方法が開示される。コンピュータにより実現される方法は、定義された基準を満たす顧客を含むグループを特定するためのデータ構造を定義することと、製品を購入する顧客の決定に影響するファクターを特定する入力を受信することと、（ｉ）ファクターがグループの顧客に製品を購入させる尤度、および（ｉｉ）グループの顧客が製品の購入を決定する際に互いに及ぼす影響を示す顧客影響力、の関数として予測モデルを用いて予測購入確率を生成することと、修正された尤度の少なくとも一部に基づいて、製品に関連するプロモーションオファーの対象となるグループの少なくとも一部を特定することと、プロモーションオファーの対象となるグループの特定された一部に関連付けられたリモートデバイスへのプロモーションオファーのコンテンツを含む１または複数の電子メッセージの送信を、通信ネットワークを用いて制御することとを含む。
【００１５】
コンピュータにより実現される方法の他の実施形態において、顧客影響力は、製品の以前の購入の結果として取得された取引データに基づいて推定される。取引データは、顧客に関するデモグラフィック情報、購入時間情報、価格情報、または製品情報を含む。
【００１６】
コンピュータにより実現される方法の他の実施形態において、顧客影響力は、グループの顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に推定される。
【００１７】
他の実施形態において、コンピュータにより実現される方法は、尤度と経験的な購入確率との差に基づいて、標準化された購入確率を生成することをさらに含む。経験的な購入確率は、グループの顧客が製品を購入した履歴確率である。顧客影響力は、標準化された購入確率に基づいて推定され得る。
【００１８】
コンピュータにより実現される方法の他の実施形態において、顧客影響力の推定は、取引データのみに基づいて顧客影響力を計算することを含む。
【００１９】
図面の簡単な説明
明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は、開示のさまざまなシステム、方法、および他の実施形態を示す。図面における図示された要素の境界（たとえば、ボックス、ボックスのグループ、または他の形状）は境界の一実施形態を表わすことが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、一の要素が複数の要素として実現されてもよく、または、複数の要素が一の要素として実現されてもよい。いくつかの実施形態では、別の要素の内部構成要素として示された要素が外部構成要素として実現されてもよく、逆もまた同様である。さらに、要素は縮尺通りに図示されていない場合がある。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】顧客間の影響を考慮に入れた購入確率を予測するためのシステムの実施形態を概略的に示す図である。
【図２】予測された購入確率に基づいて特定された顧客へのプロモーションオファーの送信を制御することに関連した方法の実施形態を示す図である。
【図３】定義された製品が特定された顧客グループによって購入される尤度を、ユーザによって入力される１または複数のパラメータに基づいて生成することに関連した方法の実施形態を示す図である。
【図４】購入確率に対する顧客影響力を推定することに関連した方法の実施形態を示す図である。
【図５】非一時的コンピュータ読取可能媒体の実施形態を示す図である。
【図６】開示された例示的なシステムおよび／または方法で構成されたコンピュータシステムの実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
詳細な説明
顧客の相互関係に関する知識は、小売業者に需要予測およびプロモーションのターゲティングを向上させる。本明細書で開示された顧客影響力モデルは、たとえば、そのような相互関係を明示的に定義するソーシャルメディアデータがなく、取引データしか存在しないときであっても、顧客間の直接的関係および間接的関係の両方を考慮する。顧客影響力モデルは、他の顧客が製品を以前に購入したことがある場合に、ある顧客がこの製品をどれほど購入しそうになるかを示す。換言すると、顧客影響力モデルは、一の顧客グループの購入履歴が、別の顧客グループが製品を購入する尤度に与える影響を示す。
【００２２】
本明細書では、他の変数の中でも特に顧客影響力モデルの関数として購入確率を決定するコンピュータシステムおよび方法について説明する。顧客影響力モデルは、製品を購入するかどうかを決定する際に、顧客グループが互いに及ぼす影響を考慮する。顧客影響力の推定に利用するデータを製品を以前購入した結果として得られた取引データに制限するなどして、顧客グループ間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に顧客影響力は推定される。取引データの例には、これらに限定されないものの、購入時間の情報、価格情報、もしくは製品情報、または必要に応じて、そのような情報が利用できる場合に、顧客についてのデモグラフィック情報を含む。したがって、取引データのみ利用可能な場合でも、グループのメンバーが製品を購入する確率を予測するときに顧客影響力を考慮できる。
【００２３】
本システムおよび方法の実施形態は、正規化された回帰モデルに従って顧客影響力を推定する。顧客の相互関係に加えて、顧客影響力モデルは、必要に応じて、製品価格、季節の影響、または、製品の人気に起因するファクターを、一または複数の変数として考慮することもできる。顧客影響力の推定に、入力として、顧客間の関係を定義するソーシャルネットワークデータは必要ない。代わりに、顧客影響力モデルは、暗黙的で解釈可能な関係を明らかにし、取引データおよび、必要に応じて取引データのみを使用して、関係の強さを推定する。他のデータソース（ソーシャルデータおよび顧客のクリックストリームデータなど）を利用できる場合、購入確率の予測をさらに改善するために、現在の顧客影響力モデルにそのようなデータを必要に応じて追加できる。
【００２４】
図１を参照して、購入確率に基づいてプロモーションオファーの対象となる顧客を特定すること、および特定された顧客に関連付けられたリモートデバイスへの電子形式でのプロモーションオファーの送信を制御することに関連するコンピュータシステム１００の一実施形態を示す。システム１００は、図６のコンピュータ６１５などのコンピュータ上で実行するように構成可能にされた定義モジュール１０５を含む。定義モジュール１０５は、必要に応じて、ユーザコンピュータデバイスの一部として提供可能であり、または、通信ネットワークを介してユーザコンピュータデバイスおよび／またはホスティングプラットフォームと通信することが可能である。実装に関係なく、定義モジュール１０５は、ユーザからの入力１１５として受信された一または複数のファクター１１０に基づいてパラメータを定義するデータ構造を生成するように構成される。ユーザの入力１１５は、たとえば、購入確率を決定するための取引のパラメータを確立するために、コンピュータ６１５のＩ／Ｏコントローラ（図６）として必要に応じて実装される受信機によって受信される。購入確率は、各ファクター１１０に応じた取引中に、ユーザの入力１１５によって特定された製品が、ユーザの入力１１５によって特定された顧客によって購入される確率である。購入確率は顧客が互いに及ぼす影響をファクターとして考慮し、この顧客影響力は、グループ内の顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に決定される。
【００２５】
各ファクター１１０を含むユーザの入力１１５は、本明細書で説明される方法を実行するために定義モジュール１０５によって確立される取引のパラメータを特定する。図１に示す例では、一または複数の製品の購入を伴う取引については、ユーザの入力１１５は、（ｉ）顧客パラメータ１２０、（ｉｉ）時間パラメータ１２５、（ｉｉｉ）価格パラメータ１３０、または（ｉｖ）製品パラメータ１３５を含んでもよく、さらに定義モジュールは、これら（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）、または（ｉｖ）を定義する。顧客および製品はユーザの入力１１５で指定され、特定された顧客が特定された製品を購入するかどうかに影響するパラメータは、本明細書において、ファクター１１０と言う。上記の各パラメータについて、以下で個別に説明する。
【００２６】
顧客
顧客パラメータ１２０は、将来の取引で購入確率を予測する顧客グループを特定する。顧客パラメータ１２０によって特定された顧客グループは、ユーザの入力１１５の一部として特定される。顧客は、たとえば、（ｉ）場所（たとえば、定義された郵便番号内にいる顧客），（ｉｉ）性別，（ｉｉｉ）ロイヤリティプログラムの登録者，（ｉｖ）年齢（たとえば、３０歳から４０歳の間），（ｖ）支出（たとえば、定義された期間に閾値以上のお金を使う顧客）または、顧客全体を少なくとも２つの顧客のサブグループに分割するその他の分類によってグループ化される。たとえば、顧客パラメータ１２０が顧客グループを、３つの郵便番号（４４１３１，４４１３２，および４４１３３）のそれぞれに住む男性のグループと女性のグループとに特定する場合、６つの顧客グループがあり、それぞれのグループについて、将来の取引における購入確率が予測される。言い換えると、購入確率は、郵便番号４４１３１に住む男性と、郵便番号４４１３１に住む女性と、郵便番号４４１３２に住む男性と、郵便番号４４１３２に住む女性と、郵便番号４４１３３に住む男性と、郵便番号４４１３３に住む女性と、について、予測される。
【００２７】
時間
時間パラメータ１２５は、購入確率を予測する一または複数の期間を特定する。ファクター１１０によって特定される時間パラメータ１２５は、購入確率を適用可能な時期を示すことができる。たとえば、ファクター１１０は、冬服の購入確率の適用可能性を、秋もしくは冬の時期、または冬の３つの異なる時期（早い時期、中間の時期、遅い時期）に制限できる。本実施の形態の時間には、（ｉ）ある範囲または数の日、週、月、年など、（ｉｉ）ホリデーシーズン（たとえば、クリスマスシーズン）、（ｉｉｉ）冬至と春分の季節（たとえば、冬、春、夏、秋）、または、そのほかの時間に関連する分類を含み得る。時間に関連する分類に応じて、購入確率が予測される一または複数の期間が存在し得る。たとえば、時間パラメータ１２５が冬および春の早い時期／中間の時期／遅い時期として期間を特定する場合、６つの期間があり、それぞれの期間について、将来の取引における購入確率が予測される。
【００２８】
価格
価格パラメータ１３０は、時間パラメータ１２５に対応する期間中に製品に対するプロモーションが有効かどうかを示す。価格パラメータ１３０は、ユーザによって入力されたファクター１１０に基づき、（ｉ）価格の上限または下限（たとえば、５０ドルまでの価格、２０ドルを超える価格、５０ドルから１０ドルまでの価格）、（ｉｉ）割引（たとえば、通常価格の２５％オフ）、（ｉｉｉ）ブールデータ型（たとえば、通常価格（偽または０）、またはプロモーション価格（真または１））、または、その他の価格に関連する分類を含み得る。価格に関連する分類に応じて、購入価格が予測される一または複数の異なる価格のレベルが存在し得る。たとえば、価格パラメータ１３０が通常価格とプロモーション価格として価格レベルを特定する場合、２つの価格レベルがあり、それぞれについて、将来の取引における購入確率が予測される。
【００２９】
製品
ユーザからの入力１１５に基づいて決定される製品パラメータは、購入確率が予測される一の製品または一の製品グループを特定する。製品パラメータ１３５は、一の製品、複数の製品、または一種類の製品を特定し得る。たとえば、製品パラメータ１３５は、（ｉ）製品カテゴリ（たとえば、男性のトップス、女性のドレスシューズ）、（ｉｉ）製品カテゴリ内の特定のスタイル（たとえば、無地、ピンストライプ、半袖）、またはその他の製品に関連する分類に関連づけられ得る。
【００３０】
引き続き図１を参照して、システム１００は、図６のコンピュータ６１５などのコンピュータ上で実行するように構成可能にされた解析モジュール１４０を含む。解析モジュール１４０は、必要に応じて、ユーザコンピュータデバイスの一部として提供可能であり、あるいは、通信ネットワークを介してユーザコンピュータデバイスおよび／またはホスティングプラットフォームと通信することが可能である。実装に関係なく、解析モジュール１４０は、価格パラメータ１３０または時間パラメータ１２５のそれぞれに対応する価格または時間が、顧客に製品パラメータ１３５に対応する製品を購入させる尤度を生成するように構成される。尤度は、図３を参照して以下で詳細に説明するように、製品の以前の購入中に収集された経験的な取引データに適合させた予測モデルに基づいて解析モジュール１４０によって生成される。尤度を決定するための予測モデルを適合するための取引データは、一または複数のパラメータが有効だったときに製品が以前購入された頻度を示すデータを含み得る。
【００３１】
解析モジュール１４０は、解析モジュール１４０によって生成された尤度に対する顧客の影響を推定するように構成することも可能である。顧客影響力は、顧客パラメータ１２０によって特定された顧客が、製品を購入するかどうかを決定する際に互いに持つ影響を示す。顧客影響力は、グループ内の顧客間の関係を明確に特定するデータとは無関係に（たとえば、グループ内の顧客間の関係を明確に特定するソーシャルネットワーキングデータなしに）、解析モジュール１４０によって推定される。言い換えれば、顧客影響力を生成するために解析モジュール１４０によって使用されるデータは、必ずしもソーシャルネットワーキングＷＥＢサイト上のグループ内の顧客間の関係を明確に特定するリンクデータである必要はない。たとえば、解析モジュール１４０がアクセス可能な経験的取引データのデータベース１５５は、本明細書で説明するように、顧客影響力を生成することに利用可能である。取引データは、少なくとも、購入の時間情報、価格情報および製品情報を含む。取引データは必要に応じて、顧客に関するデモグラフィック情報のような情報を利用可能な場合に、そのような顧客に関するデモグラフィック情報を含むことも可能である。解析モジュール１４０により、顧客影響力の推定からリンクデータを除外することが可能である。次いで、推定された顧客影響力は、生成された尤度を修正するために解析モジュール１４０により利用され、その結果、顧客間の関係を明確に特定するリンクデータを必要とすることなく、顧客影響力を考慮した購入確率が得られる。
【００３２】
データベース１５５は、図１に示されている実施形態に示すように、システム１００の一部として含まれる。しかしながら、他の実施形態によるデータベース１５５は、ネットワーク接続を介してシステム１００と動作可能に接続され、システム１００の外部に配置されてもよい。
【００３３】
顧客影響力を用いて尤度を修正することにより取得された購入確率に基づいて、解析モジュール１４０は、プロモーションオファー１５０または他の利益の対象となる一または複数の顧客を特定する。解析モジュール１４０は、決定された購入確率に基づいてプロモーションオファー１５０の対象となる顧客を特定するように構成される。たとえば、特定の製品についてプロモーションオファーをしたときに他の顧客グループに比べて購入確率が高く、その後の期間に他の顧客グループの購入決定に最も影響を与える可能性が高い顧客グループは、その製品についてプロモーションオファー１５０の対象として特定される。他のグループは、プロモーションオファーの対象から除外できる。
【００３４】
通信制御モジュール１４５も、システム１００に提供され、図６のコンピュータ６１５のようなコンピュータで実行するように構成され得る。通信制御モジュール１４５は、必要に応じて、通信ネットワークを介したホスティングプラットフォームの一部として提供され得る。実装に関係なく、送信制御モジュール１４５は、プロモーションオファー１５０の送信を、解析モジュール１４０によって特定された対象の顧客に制限するように構成される。いくつかの実施形態によるプロモーションオファー１５０の送信を制御することには、電子メール、セルラー通信ネットワークを介して送信されるテキスト、または他のタイプの電子送信として、通信ネットワーク（たとえば、インターネット）を介してプロモーションオファー１５０に関する情報を送信することを含み得る。プロモーションオファー１５０の送信を制御するいくつかの実施形態は、これらの対象とする顧客を示す情報を含むデータ構造を、ユーザコンピュータがそのデータ構造にアクセスできる保存先に送信することを含み得る。データ構造にアクセスすることにより、プロモーションオファー１５０は、ハードコピー形式で印刷され、郵便サービス、民間宅配便またはそのほかの配送業者を介して送信可能である。
【００３５】
一の実施形態において、システム１００は、企業組織向けのアプリケーションまたは分散アプリケーションの集合を含む、コンピューティング／データ処理システムである。アプリケ-ションおよびコンピューティングシステム１００は、クラウドベースのネットワーキングシステム、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）構造、または他の種類のネットワークコンピューティングソリューションとともに動作するか、またはそれらとして実装されるように構成され得る。一の実施形態におけるシステム１００は、本明細書で説明された機能を少なくとも提供し、また、コンピュータネットワークを介して（サーバとして機能する）コンピューティングシステム１００と通信するコンピュータデバイス／端末を介して多くのユーザによってアクセスされる集中型のサーバ側アプリケーションである。
【００３６】
一の実施形態において、本明細書で説明された一または複数のコンピュータまたはモジュールは、非一時的コンピュータ読取可能媒体に格納されたプログラムモジュールとして構成される。プログラムモジュールは、少なくとも一のプロセッサによって実行されたときに、コンピュータデバイスに、本明細書で説明した対応する機能を実行させる保存された命令で構成される。
【００３７】
図２は、プロモーションオファー１５０の対象とする顧客を特定し、対象とする顧客へのプロモーションオファー１５０の送信を制御することに関連する方法２００の一実施形態を示す。図示された方法２００の実施形態は、図１のシステム１００によって行われ、ターゲットを絞ったプロモーションキャンペーンを小売業者が展開するときに開始されてもよい。図２に示すように、方法の実施形態は、２０５において、一または複数のファクター１１０を含むユーザによる入力１１５を受信すること、および解析のためのパラメータを特定するデータ構造を定義することを含む。図１に示される実施形態によれば、ユーザによる入力情報に基づいて定義モジュール１０５により定義されたパラメータは、顧客パラメータ１２０、時間パラメータ１２５，価格パラメータ１３０、および製品パラメータ１３５を含む。本明細書では一例としてこれらの４つのパラメータを利用するシステムおよび方法を説明しているが、本開示の範囲から逸脱することなく購入可能性を予測するために互換性のあるモデルで使用するどのようなパラメータも選択可能である。
【００３８】
解析モジュール１４０は、２１０において、尤度を生成するために、データベース１５５内の経験的データに適合する線形、ロジスティック、対数線形、乗算性などの需要モデルを使用するように構成され得る。尤度を生成するための詳細な説明は、図３を参照して以下で説明される。
【００３９】
２１５において、顧客パラメータ１２０に対応する顧客が互いに有する影響を示す顧客影響力が決定される。顧客影響力は、グループ内の顧客間の関係を明確に特定するデータをファクターとして含めることなく（たとえば、グループ内の顧客間の関係を明確に特定するソーシャルネットワーキングデータなしに）、解析モジュール１４０により推定される。そのようなリンクデータは、利用可能な場合に、解析モジュール１４０により、顧客影響力を生成する際の考慮から除外される。
【００４０】
２２０において、推定された顧客影響力は、解析モジュール１４０により、２１０において生成された尤度を修正するために利用される。この修正により、顧客間の関係を明確に特定するリンクデータによることなく、顧客影響力を考慮した購入確率が得られる。たとえば、以下の式（１）に従って、２０５における入力パラメータと以前の取引のデータベース１５５から取得された経験データとに基づいて２１０において推定される購入確率と組み合わせて、顧客影響力は、必要に応じて追加され得る。
【００４１】
【数１】
2020532004.tif 000003
【００４２】
すべての顧客グループｃ、すべての期間ｔ、および価格レベルｒは、パラメータ１２０、１２５および１３０に基づいて特定される。
【００４３】
式（１）において、ｂは経験的な購入確率（一または複数のファクター１１０および顧客影響力に基づくパラメータの複合効果を伴う）、ｑは基本となる購入確率（顧客、時間、価格、および製品、などの一または複数のパラメータの影響のみに基づく）、ｐは顧客影響力、そして、εは系統的モデル誤差である。影響確率pc'c(r')は、グループｃの顧客が製品を購入するように誘導される尤度に対する顧客グループｃ’の影響である。この影響確率は、インフルエンサーｃ’が製品を定価または割引価格で購入したかどうかによって異なる。
【００４４】
ｂの下付き文字は製品、ならびに顧客関連、時間関連、および価格関連の分類を示す。顧客パラメータ１２０によって特定される分類に応じて、購入確率が予測される２以上の顧客グループがある。同様に、時間パラメータ１２５および価格パラメータ１３０に応じて、購入確率が予測される一以上の期間および一以上の価格レベルがある。したがって、式（１）は、実際には式の集合であり、それぞれが、下付き文字の値によって特定される対象となる一の顧客／時間／価格のグループの購入確率を予測する。
【００４５】
より具体的には、下付き文字ｃは、購入確率を予測するための顧客パラメータ１２０によって特定される顧客グループを表す。下付き文字ｃの特定の値は、対象の顧客グループを表し、下付き文字ｃ’は、データベース１５５から経験的データを入手できる前の取引に関与した、対象の顧客グループ以外の各顧客グループを表す。たとえば、顧客パラメータは、郵便番号４４１３１、４４１３２および４４１３３の３つのそれぞれに住む男性として顧客関連の分類を定義でき、３つの顧客グループとなる。式（１）の対象となる顧客グループが郵便番号４４１３１に住む男性である場合、ｃ’の表記は、本明細書で説明するモデルを導くためにデータベース１５５から経験的データが使用された過去の取引に関与した顧客の他の２つのグループ（すなわち、郵便番号４４１３２および４４１３３に住む男性）を表す。したがって、購入された製品の過去の確率は、たとえば、対象グループの顧客について、またはそのグループから除外された他の顧客について、決定できる。
【００４６】
同様に、下付き文字ｔは、時間パラメータ１２５によって示される期間を表す。式（１）の下付き文字ｔの特定の値は、購入確率が予測される対象期間を表し、ｔ’の表記は、対象期間の前の他の期間の各々を表す。たとえば、時間パラメータ１２５が、冬の早い時期、中期、遅い時期の３つの期間を特定し、式（１）で対象とされる期間が遅い時期である場合、ｔ’は、冬の早い時期と中期の期間を表す。
【００４７】
下付き文字ｋは、製品パラメータ１３５に対応する製品を特定する。この方法の本実施形態は、同じ製品を含む以前の取引に基づいて製品の購入確率を予測しているため、下付き文字はｋのままであり、他の製品または他の製品グループに相当する値はない。言い換えると、下付き文字ｋ’は使われない。
【００４８】
価格パラメータ１３０に対応する下付き文字ｒは、文字ｋにより特定される製品のプロモーションの利用可能性を表す。ｒ’の表記は、データベース１５５で経験的データが利用可能な以前の取引中に、文字ｋによって特定される製品のプロモーションが、文字ｃ’によって特定される顧客グループに利用可能であったかどうかを表す。一の実施形態によれば、下付き文字ｒまたはｒ’には、製品に対するプロモーションオファーがないことを示すブール値０、またはプロモーションオファーが製品に適用可能であることを示すブール値１を割り当てることができる。
【００４９】
２２５において、解析モジュール１４０（図１）は、購入確率または顧客影響力に基づく所定の期間で、一または複数の顧客（たとえば、顧客グループ）をプロモーションオファー１５０の対象であるとして特定してもよい。たとえば、解析モジュール１４０は、時間パラメータ１２５および価格パラメータ１３０に基づいて、製品パラメータ１３５に応じた製品についての購入確率を予測してもよい。しかしながら、異なる顧客グループのそれぞれの購入確率を予測するために、異なる顧客グループを特定する異なる顧客パラメータ１２０を式（１）に使用できる。たとえば、複数の異なる顧客グループの購入確率を予測できる。１１〜２０歳、２１〜３０歳、３１〜４０歳などの女性グループのようなグループごとに、顧客パラメータ１２０に異なる値を割り当てることができる。解析モジュール１４０は、与えられた期間に製品のプロモーションオファー１５０の対象とみなす顧客を、問題の期間中に指定された価格で最も高い予測購入確率を持ち、その後の期間に他のグループに最も影響を与えるグループに限定できる。
【００５０】
２３０において、送信制御モジュール１４５は、解析モジュール１４０により特定された対象の顧客と関連付けられたデバイス（たとえば、ユーザコンピュータ、携帯電話、電子メールアカウントをホストするサーバなど）へのプロモーションオファー１５０の送信を制御する。プロモーションオファーの送信を制御することは、電子メールまたは他のメッセージ構造などの電子通信の構成を開始するか、またはそのほかの方法で貢献するものを含み得る。送信制御モジュール１４５は、必要に応じて、プロモーションオファー１５０の対象であると判定されたグループに含まれる顧客のみに電子通信をアドレス指定して送信するように解析モジュール１４０により制御され得る。一の実施形態によれば、送信制御モジュール１４５は、プロモーションオファー１５０の対象であると判定されたグループに含まれる複数の顧客を含むデータ構造を生成することにより、プロモーションオファーの送信を制御できる。一の実施形態によれば、その後、対象顧客のリストに基づいて、プロモーションオファーを表したハードコピーの、対象のグループの各顧客への物理的な配信が可能である。
【００５１】
図３は、図２の２１０における尤度の生成に関連する方法３００の一実施形態を示す。図３に示す実施形態によれば、顧客が製品を購入する尤度を一または複数のパラメータに基づいて決定するために、３０５において、予測モデルが定義される。必要に応じて、予測モデルを、単一のパラメータの関数、または、複数もしくはすべてのパラメータの関数にできる。予測モデルは、顧客が製品を購入する他の顧客の決定に影響を与えないと仮定する必要があり、一または複数のパラメータ（たとえば、顧客、時間、価格、または製品）の関数である。したがって、予測モデルは、顧客の影響にも依存しない予測モデルに基づく個々のパラメータのそれぞれに起因する購入の尤度を示す。
【００５２】
データベース１５５に格納された顧客パラメータ１２０に対応する顧客が製品を購入した過去の確率を示す経験的データに適合させるのに適した任意の解析モデルが定義され得る。たとえば、一般に線形分布を示す経験的データは、線形モデルの使用を保証する場合がある。適切なモデルの他の例には、これらに限定されないものの、ロジスティック、対数線形、乗算性などの需要モデルを含む。一例として、式（２）に示されるロジスティック回帰モデルは、価格および時間のパラメータに基づいて顧客が製品を購入する尤度を決定するための一の実施形態に従って定義される。
【００５３】
【数２】
2020532004.tif 000004
【００５４】
2020532004.tif 000005
【００５５】
【数３】
2020532004.tif 000006
【００５６】
３２０において、式（１）でbcktrおよびbc'kt'r'として表される経験的な購入確率は、製品の以前の購入に関するデータベース１５５に格納された経験的データに基づいて検討されている顧客パラメータ１２０、時間パラメータ１２５、価格パラメータ１３０および製品パラメータ１３５のそれぞれについて決定される。上述の尤度とは異なり、上述の尤度を生成するために行われたように将来の取引のための購入確率を予測する予測モデルを使用せずに、データベース１５５に格納された経験的データのみに基づいて経験的な購入確率を決定できる。したがって、経験的な購入確率は、価格パラメータに対応する価格に従って、顧客による製品の購入を含む定義された期間中の以前の取引の割合を示すことができる。
2020532004.tif 000007
【００５７】
【数４】
2020532004.tif 000008
【００５８】
図４は、グループ内の顧客間の関係を明示的に特定するデータとは無関係に（たとえば、グループ内の顧客間の関係を明示的に特定するソーシャルネットワーキングデータなしに）顧客影響力を推定する解析モジュール１４０に関連する方法４００を示す。言い換えると、顧客影響力を生成するために解析モジュール１４０に利用されるデータは、ソーシャルネットワーキングＷＥＢサイトまたはその他のネットワーク上のグループ内の顧客間の確立された関係を特定するリンクデータ以外の任意のデータである。顧客影響力の推定からリンクデータを除外すると、式（１）に従って購入確率を予測する際に顧客影響力を考慮することができ、システム１００とソーシャルネットワーキングＷＥＢサイトとの間にインターフェイスを確立する必要性を回避できる。
【００５９】
４０５において、未知の数と等しい方程式の数を含むようにトレンドモデルが確立され得る。一例によれば、方程式の集合は、（ｉ）顧客間の影響の結果値を制約しながら誤差を最小化することを目的とした、正規化された最小二乗最適化モデル、（ｉｉ）式（４）を考慮した式（１）の再配置、（ｉｉｉ）ゼロ（０）とイチ（１）との間の範囲の顧客影響力値の範囲を包含的に含み得る。この例による式のセットは、次のように表現可能である。
【００６０】
【数５】
2020532004.tif 000009
【００６１】
【数６】
2020532004.tif 000010
【００６２】
【数７】
2020532004.tif 000011
【００６３】
λは、誤差εの値を最小化することと、顧客影響力値の合計を抑えることとの間のトレードオフに対応する係数である。分析で考慮された顧客グループ間のゼロ（０）とイチ（１）との間の範囲の顧客影響力値は、これらのグループの少なくとも一つが別のグループが製品を購入する尤度に与える影響を示す。たとえば、異なる２つのグループＡとＢとの間で、顧客影響力値がゼロ（０）に近いほど、グループＢが製品を購入する尤度にグループＡが与える影響は小さくなる。ゼロ（０）の顧客影響力値は影響がないことを示し、イチ（１）の顧客影響力値はグループＡによる購入履歴によりグループＢが製品を購入することを示す。
【００６４】
４１０において、正規化された最小二乗法を使用して式（５）〜式（７）を同時に解くと、たとえば、顧客影響力値pc'cとエラーεcktrとが得られる。将来の取引の尤度bcktrを生成するために式（１）に顧客影響力値pc'cの値と式（２）から得られたqcktrの推定値とを挿入できる。このような形式では、式（２）に従って顧客が製品を購入する尤度を推定するために、式（１）が使用され得る。式（１）は、時間パラメータ１２５に対応する時間であって価格パラメータ１３０に対応する価格で、製品に関連する将来の取引における顧客の購入確率を予測するために、顧客影響力で尤度を修正することも含む。
【００６５】
図５は、例示的な非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５を含むシナリオ５００の概略図である。一の実施形態において、本明細書で説明する一または複数のコンポーネントは、非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５に格納された解析モジュール１４０のようなプログラムモジュームによって構成される。プログラムモジュールは、プロセッサ５４０のような少なくとも一のプロセッサによって実行されると、コンピュータデバイスに本明細書で説明される対応する機能を実行させる、プロセッサ実行可能命令５２０のような格納された命令で構成される。一の実施形態において、非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５に格納された定義モジュール１０５、解析モジュール１４０または送信制御モジュール１４５の機能は、図２に示した方法２００の実施形態５２５を実行するためのプロセッサ実行可能命令５２０として、プロセッサ５４０によって実行され得る。
【００６６】
非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５は、プロセッサ５４０によって実行されると、本明細書に規定された少なくともいくつかの実行を引き起こす、プロセッサ実行可能命令５２０を含む。非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５は、メモリ半導体（たとえば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、および／またはＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）技術を利用する半導体）、ハードディスクドライブのプラッタ、フラッシュメモリデバイス、または、磁気もしくは光学ディスク（たとえばＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）もしくはフロッピー（登録商標）ディスク）を含む。例示的な非一時的コンピュータ読取可能媒体５０５は、デバイス５３０のリーダ５３５によって読出５１５（たとえば、ハードディスクドライブの読出ヘッド、または、ソリッドステートストレージデバイス上で呼び出された読出動作）を受けると、プロセッサ実行可能命令５２０を表現するコンピュータ可読可能データ５１０を格納する。
【００６７】
いくつかの実施形態では、プロセッサ実行可能命令５２０は、たとえば図２の例示的な方法２００のうちの少なくともいくつかのような動作の実行を引き起こす。いくつかの実施形態では、プロセッサ実行可能命令５２０は、たとえば、図１の例示的なシステム１００のうちの少なくともいくつかのようなシステムの実現を引き起こすように構成される。
【００６８】
図６は、本明細書において記載される例示的なシステムおよび方法、ならびに／または同等物のうちの一つ以上を用いて構成および／またはプログラムされるコンピューティングデバイス６００の一例を示す。コンピューティングデバイス６００の例示的一例は、バス６２５によって動作可能に接続されたプロセッサ６２０、メモリ６３５、およびＩ／Ｏポート６４５を含むコンピュータ６１５であってもよい。一実施形態では、コンピュータ６１５は、図１〜２に示したシステム１００および／または方法２００を容易にするように構成された、定義モジュール１０５、解析モジュール１４０、または送信制御モジュール１４５のロジックを含んでいてもよい。異なる実施形態では、解析モジュール１４０のロジックは、ハードウェア、命令が格納された非一時的コンピュータ読取可能媒体６０５、ファームウェア、および／またはそれらの組合せで実現されてもよい。定義モジュール１０５、解析モジュール１４０または送信制御モジュール１４５のロジックはバス６２５に取付けられたハードウェアコンポーネントとして示されているが、他の実施形態では、定義モジュール１０５、解析モジュール１４０または送信制御モジュール１４５のロジックはプロセッサ６２０において実現され、メモリ６３５に格納され、またはディスク６５５に格納され得るということが理解されるべきである。
【００６９】
一実施形態では、定義モジュール１０５、解析モジュール１４０、送信制御モジュール１４５、またはコンピュータ５１５のロジックは、上述のアクションを行なうための手段（たとえば、構造：ハードウェア、非一時的コンピュータ読取可能媒体、ファームウェア）である。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、クラウドコンピューティングシステムで動作するサーバ、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）アーキテクチャで構成されたサーバ、スマートフォン、ラップトップ、タブレットコンピューティングデバイスなどであってもよい。
【００７０】
これらの手段は、たとえば、割当てのためのルールベースのソース順序付けを実現するようにプログラムされた特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：ＡＳＩＣ）として実現されてもよい。これらの手段はまた、メモリ６３５に一時的に格納され、その後プロセッサ６２０によって実行されるデータ６１０としてコンピュータ６１５に提示される、格納されたコンピュータ実行可能命令として実現されてもよい。
【００７１】
定義モジュール１０５、解析モジュール１４０または送信制御モジュール１４５のロジックはまた、割当てのためのルールベースのソース順序付けを行なうための手段（たとえば、ハードウェア、実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ読取可能媒体６０５、ファームウェア）を提供してもよい。
【００７２】
コンピュータ６１５の例示的な構成を概して説明すると、プロセッサ６２０は、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを含む多種多様のプロセッサであってもよい。メモリ６３５は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含んでいてもよい。不揮発性メモリは、たとえば、読出専用メモリ（read-only memory：ＲＯＭ）、プログラマブル読出専用メモリ（programmable read-only memory：ＰＲＯＭ）などを含んでいてもよい。揮発性メモリは、たとえば、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memory：ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory：ＤＲＡＭ）などを含んでいてもよい。
【００７３】
ディスク６５５は、たとえば、Ｉ／Ｏインターフェイス６４０（たとえば、カード、デバイス）およびＩ／Ｏポート６４５を介してコンピュータ６１５に動作可能に接続されてもよい。ディスク６５５は、たとえば、磁気ディスクドライブ、ソリッドステートディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、ジップドライブ、フラッシュメモリカード、メモリスティックなどであってもよい。さらに、ディスク６５５は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＤＶＤ  ＲＯＭなどであってもよい。メモリ６３５は、たとえば、非一時的コンピュータ読取可能媒体６０５内などのプロセス、および／またはデータ６１０を格納することができる。ディスク６５５および／またはメモリ６３５は、コンピュータ６１５のリソースを制御して割当てるオペレーティングシステムを格納することができる。
【００７４】
コンピュータ６１５は、Ｉ／Ｏインターフェイス６４０およびＩ／Ｏポート６４５を介して入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスと対話してもよい。Ｉ／Ｏデバイスは、たとえば、キーボード、マイクロフォン、ポインティングおよび選択デバイス、カメラ、ビデオカード、ディスプレイ、ディスク６５５、ネットワークデバイス６５０などであってもよい。Ｉ／Ｏポート６４５は、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、およびＵＳＢポートを含んでいてもよい。Ｉ／Ｏコントローラ６３０は、Ｉ／Ｏインターフェイス６４０をバス６２５に接続してもよい。
【００７５】
コンピュータ６１５はネットワーク環境で動作可能であり、このため、Ｉ／Ｏインターフェイス６４０および／またはＩ／Ｏポート６４５を介してネットワークデバイス６５０に接続されてもよい。ネットワークデバイス６５０を通して、コンピュータ６１５はネットワークと対話してもよい。ネットワークを通して、コンピュータ６１５は、リモートコンピュータに論理的に接続されてもよい（たとえば、コンピュータ６１５は、クライアントが接続され得る分散コンピューティング環境内に存在していてもよい）。コンピュータ６１５が対話し得るネットワークは、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、広域エリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、および他のネットワークを含むものの、それらに限定されない。
【００７６】
別の実施形態では、上述の方法および／またはそれらの同等物は、コンピュータ実行可能命令を用いて実現されてもよい。このため、一実施形態では、マシンによって実行されると当該マシン（および／または関連付けられたコンポーネント）に方法を実行させるアルゴリズム／実行可能アプリケーションのコンピュータ実行可能命令が格納された、非一時的コンピュータ読取可能／記憶媒体が構成される。例示的なマシンは、プロセッサ、コンピュータ、クラウドコンピューティングシステムで動作するサーバ、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）アーキテクチャで構成されたサーバ、スマートフォンなどを含むものの、それらに限定されない。一実施形態では、コンピューティングデバイスは、開示された方法のうちのいずれかを行なうように構成された一つ以上の実行可能アルゴリズムを用いて実現される。
【００７７】
一つ以上の実施形態では、開示された方法またはそれらの同等物は、方法を行なうように構成されたコンピュータハードウェアか、または、非一時的コンピュータ読取可能媒体に格納されたモジュールで具体化されたコンピュータ命令のいずれかによって行なわれ、命令は、コンピューティングデバイスの少なくともプロセッサによって実行されると方法を行なうように構成された実行可能アルゴリズムとして構成される。
【００７８】
説明を簡潔にするために、図面の図示された方法論はアルゴリズムの一連のブロックとして示され説明されているが、これらの方法論はブロックの順序によって限定されないということが理解されるべきである。ブロックの一部は、示され説明されたものとは異なる順序で、および／または、他のブロックと同時に生じ得る。また、例示的な方法論を実現するために、図示されたブロックがすべて使用されなくてもよい。ブロックは組合されてもよく、または、複数のアクション／コンポーネントに分離されてもよい。さらに、追加のおよび／または代替的な方法論が、ブロックに図示されていない追加のアクションを採用してもよい。
【００７９】
下記は、ここに採用された、選択された用語の定義を含む。これらの定義は、用語の範囲に該当し、実現化のために使用され得る、構成要素のさまざまな例および／または形態を含む。これらの例は限定的であるよう意図されてはいない。用語の単数形および複数形は双方とも、これらの定義の範囲内にあってもよい。
【００８０】
「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、「例」などへの言及は、そのように記載された実施形態または例が特定の機能、構造、特徴、特性、要素、または制限を含み得るものの、すべての実施形態または例が必ずしもその特定の機能、構造、特徴、特性、要素、または制限を含むとは限らないということを示す。さらに、「一実施形態では」という句を繰り返し使用することは、必ずしも同じ実施形態を指すとは限らないものの、同じ実施形態を指す場合もある。
【００８１】
ここに使用される「データ構造」とは、メモリ、記憶デバイス、または他のコンピュータ化システムに格納された、コンピューティングシステムにおけるデータの編成である。データ構造は、たとえば、データフィールド、データファイル、データアレイ、データレコード、データベース、データテーブル、グラフ、ツリー、リンクリストなどのうちのいずれか一つであってもよい。データ構造は、他の多くのデータ構造から形成され、それらを含んでいてもよい（たとえば、データベースは多くのデータレコードを含む）。他の実施形態によれば、データ構造の他の例も同様に可能である。
【００８２】
ここに使用される「コンピュータ読取可能媒体」または「コンピュータ記憶媒体」とは、実行されると開示された機能のうちの一つ以上を行なうように構成された命令および／またはデータを格納する非一時的媒体を指す。いくつかの実施形態では、データは命令として機能してもよい。コンピュータ読取可能媒体は、不揮発性媒体および揮発性媒体を含むもののそれらに限定されない形態を取ってもよい。不揮発性媒体は、たとえば、光学ディスク、磁気ディスクなどを含んでいてもよい。揮発性媒体は、たとえば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどを含んでいてもよい。コンピュータ読取可能媒体の一般的な形態は、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス、コンパクトディスク（compact disk：ＣＤ）、他の光学媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、メモリチップまたはカード、メモリスティック、ソリッドステート記憶デバイス（solid state storage device：ＳＳＤ）、フラッシュドライブ、および、コンピュータ、プロセッサまたは他の電子デバイスがともに機能できる他の媒体を含み得るものの、それらに限定されない。各タイプの媒体は、一実施形態における実現化のために選択された場合、開示および／または請求された機能のうちの一つ以上を行なうように構成されたアルゴリズムの格納された命令を含んでいてもよい。
【００８３】
ここに使用される「ロジック」とは、ここに開示されるような機能またはアクションのうちのいずれかを行なうために、ならびに／もしくは、別のロジック、方法および／またはシステムからの機能またはアクションがここに開示されるように行なわれるようにするために、コンピュータまたは電気ハードウェア、実行可能アプリケーションまたはプログラムモジュールの命令が格納された非一時的媒体、および／またはそれらの組合せを用いて実現されるコンポーネントを表わす。同等のロジックは、ファームウェア、アルゴリズムでプログラムされたマイクロプロセッサ、個別ロジック（たとえばＡＳＩＣ）、少なくとも一つの回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムドロジックデバイス、アルゴリズムの命令を含むメモリデバイスなどを含んでいてもよく、それらのいずれも、開示された機能のうちの一つ以上を行なうように構成されてもよい。一実施形態では、ロジックは、開示された機能のうちの一つ以上を行なうように構成された一つ以上のゲート、ゲートの組合せ、または他の回路部品を含んでいてもよい。複数のロジックが説明される場合、それら複数のロジックを一つのロジックに組込むことが可能であってもよい。同様に、単一のロジックが説明される場合、その単一のロジックを複数のロジック間で分散させることが可能であってもよい。一実施形態では、これらのロジックのうちの一つ以上は、開示および／または請求された機能を行なうことに関連付けられた対応する構造である。どのタイプのロジックを実現するかについての選択は、希望されるシステム条件または仕様に基づいていてもよい。たとえば、より早い速度が考慮事項である場合、ハードウェアが、機能を実現するために選択されるであろう。より低いコストが考慮事項である場合、格納された命令／実行可能アプリケーションが、機能を実現するために選択されるであろう。
【００８４】
「動作可能な接続」、または、エンティティが「動作可能に接続される」接続とは、信号、物理的通信、および／または論理的通信が送信および／または受信され得るものである。動作可能な接続は、物理的インターフェイス、電気的インターフェイス、および／またはデータインターフェイスを含んでいてもよい。動作可能な接続は、動作可能な制御を可能にするのに十分なインターフェイスおよび／または接続の異なる組合せを含んでいてもよい。たとえば、２つのエンティティが、互いに信号を通信するために、直接、または一つ以上の中間エンティティ（たとえば、プロセッサ、オペレーティングシステム、ロジック、非一時的コンピュータ読取可能媒体）を通して、動作可能に接続され得る。動作可能な接続を作り出すために、論理的および／または物理的通信チャネルが使用可能である。
【００８５】
ここに使用される「ユーザ」とは、一人以上の人間、コンピュータもしくは他のデバイス、またはそれらの組合せを含むものの、それらに限定されない。
【００８６】
開示された実施形態をかなり詳細に例示し説明してきたが、添付された請求の範囲をそのような詳細に制限すること、または何らかのやり方で限定することは、意図されていない。主題のさまざまな局面を説明するために構成要素または方法論の考えられるすべての組合せを説明することは、もちろん不可能である。したがって、この開示は、示され説明された特定の詳細または例示的な例に限定されない。このため、この開示は、添付された請求の範囲に該当する変更、修正、および変形を包含するよう意図されている。
【００８７】
詳細な説明または請求項で「含む」または「含んでいる」という用語が使用される限りにおいて、それは、「備える」という用語が請求項で移行句として使用される際に解釈される場合と同様の態様で、包括的であるよう意図されている。
【００８８】
詳細な説明または請求項で「または」という用語（たとえば、ＡまたはＢ）が使用される限りにおいて、それは、「ＡまたはＢまたはそれら双方」を意味するよう意図されている。出願人が「ＡまたはＢのみであって、それら双方ではない」ことを示すよう意図している場合、「ＡまたはＢのみであって、それら双方ではない」という句が使用されるであろう。このため、ここでの「または」という用語の使用は、排他的使用ではなく、包括的である。
【図１】
2020532004.tif 000012
【図２】
2020532004.tif 000013
【図３】
2020532004.tif 000014
【図４】
2020532004.tif 000015
【図５】
2020532004.tif 000016
【図６】
2020532004.tif 000017
【国際調査報告】
2020532004.tif 000018
2020532004.tif 000019