通信サービスのキャンペーン方法およびシステム
【課題】通信サービスに関して効率的なキャンペーンを簡単に実施できるキャンペーン方法およびシステムを提供する。
【解決手段】ステップＳ１では、キャンペーン対象の集合から複数のキャンペーン対象者x1，x2，x3が選抜される。ステップＳ２では、各キャンペーン対象者xiの知人数kiがデータベース３から抽出される。ステップＳ３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて適宜に設定される。ステップＳ４では、式(2)の効用関数に各キャンペーン対象者xiの知人数kiが適用されて各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)が算出される。ステップＳ５では、各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)に基づいて、当該各キャンペーン対象者xiに提供される利益が決定される。ステップＳ６では、決定された利益が各キャンペーン対象者xiに対して提供される。
【解決手段】ステップＳ１では、キャンペーン対象の集合から複数のキャンペーン対象者x1，x2，x3が選抜される。ステップＳ２では、各キャンペーン対象者xiの知人数kiがデータベース３から抽出される。ステップＳ３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて適宜に設定される。ステップＳ４では、式(2)の効用関数に各キャンペーン対象者xiの知人数kiが適用されて各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)が算出される。ステップＳ５では、各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)に基づいて、当該各キャンペーン対象者xiに提供される利益が決定される。ステップＳ６では、決定された利益が各キャンペーン対象者xiに対して提供される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信サービスのキャンペーン方法およびシステムに係り、特に、キャンペーン対象者の人的ネットワーク、特に知人数に基づいて、キャンペーン内容を決定する通信サービスのキャンペーン方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信サービスを利用するユーザへのサービスの一環、および新規ユーザの獲得や既存ユーザのトラヒック量を増加させる目的で、時間帯や通信相手を限定した割引サービス、あるいは利用料金に応じたポイント付与、景品付与、クーポン付与などのキャンペーンを実施することが知られている。
【０００３】
特許文献１には、広告効果測定装置・サーバを用いてインターネット広告の効果を容易かつ高精度で測定する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、顧客の広告閲覧情報と来店情報や購入情報を照合して自動的に優遇ポイントを計算し、これを付与することにより、顧客が事前に情報収集を行ったという広告閲覧行動から、顧客が実際に企業や店舗に来店して商品やサービスを購入したいという消費行動までの流れを円滑に連動させることで、実際に広告に反応して購買顧客となりうる場合にのみ優遇措置を実施可能とするポイントシステムが開示されている。
【０００５】
特許文献３には、ユーザ識別子によってユーザを識別し、かつユーザが閲覧中のHP情報も利用し、設定された戦略・ポリシーに基づいて当該ユーザ向けの広告コンテンツを自動的に作成し、開示することで、効率的な広告キャンペーンを実施する方式が開示されている。
【０００６】
一方、最近になって様々なトポロジ解明の研究が盛んに行われており、人間の知人関係や情報交換のネットワークから、社会ネットワーク構造の次数分布がべき乗則を満たすことが、非特許文献１，２において報告されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−４９５５３号公報
【特許文献２】特開２００３−２８８５２１号公報
【特許文献３】特開２００６−９９７７５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】会田，小頭，中村，高野，" 情報ネットワークサービスのデータを利用した社会ネットワークの次数分布の分析と検証, " 信学技報 IN2008-59，Sep.2008
【非特許文献２】R. Albert and A. -L, Barabasi, "Statistical mechanics of complex networks," Rev. Mod. Phys., vol.74, no.47, 2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
企業のマーケティング戦略等では、知人を多く持つ人を特定し、集中的にキャンペーンを行うことで、サービスを展開する時の口コミでの波及効果や広告コストの削減効果を狙うことが考えられている。しかしながら、実際の大規模な社会ネットワークでは、その構造を把握するために、全てのノードや次数のデータを得ることは、コスト的および時間的な制約から困難である。
【００１０】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、通信サービスに関して効率的なキャンペーンを簡単に実施できるキャンペーン方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明は、通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手段と、各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段と、各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数を記憶する手段と、複数のキャンペーン対象者の知人数を前記効用関数に適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手段と、各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手段とを具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、キャンペーンを効率よく行えるように、各キャンペーン対象者に対してポイント付与などの利益を提供できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明が適用されるキャンペーンシステムの構成を示した図である。
【図２】本発明の第１実施形態の動作を示したフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態の動作を示したフローチャートである。
【図４】ノード次数分布p(k)がべき指数γ≒4に従う例を示した図である。
【図５】効用関数の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。ここでは、始めに本発明の概要について説明し、次いで、その具体的な実施形態について説明する。
【００１５】
社会ネットワーク構造は、人をノード、情報のやりとりを行う関係をリンクとしたネットワークトポロジであり、スケールフリー性を持つと考えられる。スケールフリー性とは、ごく一部のノードは数多くのリンク数を持つが大多数のノードはごく少数のリンクしか持たないという性質を指す。ノードのリンク数を表す次数をkとすれば、スケールフリーネットワークにおけるノードの次数分布p(k)は、べき指数γを用いて次式(1)の比例式で表わされる。
【００１６】
【数１】
【００１７】
現在、携帯電話のトラヒック量やSNS (Social Networking Service)ユーザ数のデータから、人間の情報交換関係に関する社会ネットワークのグラフ構造では、図４に示したように、上式(1)のノード次数分布p(k)が、べき指数γ≒4に従うことが知られている。
【００１８】
知人を多く持つ人は、マーケティングの施策をする上で、口コミなどの波及効果や広告コストの削減などが狙えることから重要である。しかも、知人を多く持つ人は重要であるにもかかわらず集合全体の中で絶対数が少なく、希少性が高いので、その重要度は更に高くなると言える。本発明では、知人数がk人のユーザの重要度を評価する関数として、次式(2)の効用関数U(k)を定義する。
【００１９】
【数２】
【００２０】
但し、
【００２１】
【数３】
【００２２】
【数４】
【００２３】
ここで、P(k)は上式(1)の累積確率分布 (CDF: Cumulative Distribution Function) を示す。f(k)は、知人数kに応じた情報伝達の効果を代表することから、ユーザの絶対的な価値の指標となり、知人数kに比例した値となる。すなわち、知人数の多いユーザほど重要度を高くするための関数である。
【００２４】
g(k)は、知人数kに応じたユーザ人の希少性に基づく付加価値を代表することから、全体の中でのユーザの相対的な価値の指標となる。すなわち、希少性の高いユーザほど重要
度を高くするための関数である。
【００２５】
なお、ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値はkmaxとしている。kmaxの値は、過去の商業分析を行い、ある一定以上の知人数になるとマーケティングへの影響度も一定になるような値を設定される。
【００２６】
関数f(k)，g(k)は、マーケティング施策における情報伝達の効果を絶対的な側面と相対的な側面からそれぞれ表わすことを目的としており、重み係数αおよびβで効用に与える影響度が調整可能である。
【００２７】
このような効用関数U(k)を定義することにより、上式(1)で表されるトポロジ内の次数分布が与えられると、キャンペーン対象者の知人数のみから、その重要度を算出することが可能である。
【００２８】
図５に前記f(k)，g(k)，U(k)のグラフを示す。f(k)の特徴として、知人数が増えるほど、それに比例して値が高くなることがあげられる。一方，g(k)も知人数の増加に従い値が高くなっているが、知人数が多い人の割合は少ないけれども重要であるという、次数分布の特徴を希少性で表現していることから、知人数が増えるに従って値が急激に増加する関数になっている。
【００２９】
そして、このような効用関数U(k)を採用することにより、知人数が多いユーザの重要度をより高くできる一方、知人数が少ないユーザの重要度を相対的に低くできるので、キャンペーン資源の総量（付与ポイントの総数など）が同じであれば、重要度の低いユーザへのキャンペーン資源の配分率を下げる一方、重要度の高いユーザへの配分率を上げることができるので、効率の良いキャンペーンが可能になる。
【００３０】
なお、本実施形態では効用関数U(k) を２つの関数f(k)，g(k)の和としているが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、２つの関数f(k)，g(k)を含む関数であれば、例えば２つの関数f(k)，g(k)の積であっても良いし、さらに両者の和や積を補正係数や重み値で加減乗除する関数であっても良い。
【００３１】
図１は、本発明が適用されるキャンペーンシステムのネットワーク構成を示した図であり、キャンペーン対象の社会ネットワークから一部のキャンペーン対象者xi（iはキャンペーン対象者の識別子）を選抜し、その知人数kiを上式(2)の効用関数に適用して当該キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)を算出する重要度算出サーバ１と、各キャンペーン対象者xiに対して、その重要度U(ki)に応じた規模でキャンペーンを実施するキャンペーンサーバ２とを含んでいる。前記キャンペーンサーバ２は、例えばキャンペーン内容がポイント付与であれば、キャンペーン資源として用意されたポイントを、各キャンペーン対象者xiに対して、その重要度U(ki)に応じた割合で割り当てる。
【実施例１】
【００３２】
次いで、図２のフローチャートを参照して、本発明の第１実施形態の動作を説明する。ここでは、例えば月に５０通話しかしない一般ユーザ１０人と、月に５００通話するヘビーユーザ１人とを比較したとき、総通話量（のべ通話量）は同じであっても、管理コストなどを考慮すればヘビーユーザ１人の方が一般ユーザ５０人よりも費用対効果が高いものの、このようなヘビーユーザは希少なので重要であるという観点から、希少なヘビーユーザを一般ユーザよりも優遇するキャンペーンを例にして説明する。
【００３３】
ステップＳ１では、キャンペーン対象の集合から複数のキャンペーン対象者xiが、前記重要度算出サーバ１により選抜される。ここでは、３人のキャンペーン対象者x1，x2，x3が選抜されたものとして説明を続ける。ステップＳ２では、前記選抜された各キャンペーン対象者xiの知人数kiがデータベース３から抽出される。本実施形態では、知人数kiの多いユーザほど通話量が多い、あるいは知人数kiの多いユーザは現在の通話量にかかわらず今後の通話量増加を期待できるのでヘビーユーザになる可能性が高い、という経験則に基づいて、各ユーザの通話量を知人数kiで代表するようにしている。
【００３４】
前記データベース３は、例えばキャンペーン対象の集合に属する全部または一部のユーザxiに対して、予めアンケート調査等を行って知人数kiを含む各種のプロファイルを取得し、これを通信ネットワークにおけるノードの次数分布としてデータベース３に蓄積すると共に、当該アンケート調査に回答を返したユーザの中からキャンペーン対象者を選抜するようにすれば良い。あるいは、キャンペーン対象のユーザを任意に選抜した場合には、当該ユーザが電子メールや電話を利用した際の通信ログを分析し、通信相手の人数を知人数kiとしても良い。
【００３５】
ステップＳ３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて適宜に設定される。例えば、各キャンペーン対象者xiの知人数kiに応じた重要度を重視したい場合にはα＞βとし、各キャンペーン対象者xiの知人数kiの全体に対する希少性を重視したい場合にはα＜βとすることが望ましい。
【００３６】
ステップＳ４では、上式(2)の効用関数に前記各キャンペーン対象者xiの知人数kiが適用されて各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)が算出される。ステップＳ５では、前記各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)に基づいて、前記キャンペーンサーバ２により、当該各キャンペーン対象者xiに提供される利益が決定される。ステップＳ６では、前記決定された利益が各キャンペーン対象者xiに対して提供される。
【００３７】
例えば、キャンペーンの内容がポイント付与であって、キャンペーンのために用意された総ポイント数が１００ポイントであり、３人のキャンペーン対象者x1，x2，x3の重要度U(ki)が、それぞれ「０．３」，「０．５」，「０．２」であれば、各キャンペーン対象者x1，x2，x3に対して、３０ポイント、５０ポイント、２０ポイントが付与される。
【実施例２】
【００３８】
次いで、図３のフローチャートを参照して、本発明の第２実施形態の動作を説明する。本実施形態では、通信サービスの既存ユーザに対して新規ユーザの紹介を依頼し、新規ユーザを紹介した既存ユーザに対してポイントを付与する、紹介キャンペーンを例にして説明する。
【００３９】
ステップＳ１１では、新規ユーザを紹介した既存ユーザxiがキャンペーン対象者として抽出される。ステップＳ１２では、前記抽出された各既存ユーザxiにより紹介された新規ユーザの知人数kiがデータベース３から抽出される。ステップＳ１３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて、前記と同様に適宜に設定される。
【００４０】
ステップＳ１４では、前記重要度算出サーバ１において、上式(2)の効用関数に前記各新規ユーザの知人数kiが適用されて当該新規ユーザの重要度U(ki)が算出される。すなわち、知人数kiの多い新規ユーザは、ヘビーユーザと成り得る希少かつ重要なユーザであり、これを評価することが望ましいので、上式(2)の効用関数に基づいて重要度U(ki)が算出される。
【００４１】
ステップＳ１５では、前記各新規ユーザの重要度U(ki)に所定のポイント係数Qが乗じられ、当該新規ユーザを紹介した既存ユーザxiに付与されるポイント数U(ki)・Qが算出される。ステップＳ１６では、前記算出されたポイント数が既存ユーザxiに提供される。
【００４２】
例えば、既存ユーザx1，x2により紹介された新規ユーザy1，y2の知人数が、それぞれk1，k2であれば、各新規ユーザの重要度はU(k1)，U(k2)となる。したがって、既存ユーザx1にはU(k1)・Qのポイントが付与され、既存ユーザx2にはU(k2)・Qのポイントが付与される。
【００４３】
なお、既存ユーザxiにより複数の新規ユーザyijが紹介されている場合には、新規ユーザyijごとにポイントが算出され、その総和が既存ユーザxiに付与される。
【符号の説明】
【００４４】
１…重要度算出サーバ，２…キャンペーンサーバ，３…データベース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信サービスのキャンペーン方法およびシステムに係り、特に、キャンペーン対象者の人的ネットワーク、特に知人数に基づいて、キャンペーン内容を決定する通信サービスのキャンペーン方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信サービスを利用するユーザへのサービスの一環、および新規ユーザの獲得や既存ユーザのトラヒック量を増加させる目的で、時間帯や通信相手を限定した割引サービス、あるいは利用料金に応じたポイント付与、景品付与、クーポン付与などのキャンペーンを実施することが知られている。
【０００３】
特許文献１には、広告効果測定装置・サーバを用いてインターネット広告の効果を容易かつ高精度で測定する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、顧客の広告閲覧情報と来店情報や購入情報を照合して自動的に優遇ポイントを計算し、これを付与することにより、顧客が事前に情報収集を行ったという広告閲覧行動から、顧客が実際に企業や店舗に来店して商品やサービスを購入したいという消費行動までの流れを円滑に連動させることで、実際に広告に反応して購買顧客となりうる場合にのみ優遇措置を実施可能とするポイントシステムが開示されている。
【０００５】
特許文献３には、ユーザ識別子によってユーザを識別し、かつユーザが閲覧中のHP情報も利用し、設定された戦略・ポリシーに基づいて当該ユーザ向けの広告コンテンツを自動的に作成し、開示することで、効率的な広告キャンペーンを実施する方式が開示されている。
【０００６】
一方、最近になって様々なトポロジ解明の研究が盛んに行われており、人間の知人関係や情報交換のネットワークから、社会ネットワーク構造の次数分布がべき乗則を満たすことが、非特許文献１，２において報告されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−４９５５３号公報
【特許文献２】特開２００３−２８８５２１号公報
【特許文献３】特開２００６−９９７７５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】会田，小頭，中村，高野，" 情報ネットワークサービスのデータを利用した社会ネットワークの次数分布の分析と検証, " 信学技報 IN2008-59，Sep.2008
【非特許文献２】R. Albert and A. -L, Barabasi, "Statistical mechanics of complex networks," Rev. Mod. Phys., vol.74, no.47, 2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
企業のマーケティング戦略等では、知人を多く持つ人を特定し、集中的にキャンペーンを行うことで、サービスを展開する時の口コミでの波及効果や広告コストの削減効果を狙うことが考えられている。しかしながら、実際の大規模な社会ネットワークでは、その構造を把握するために、全てのノードや次数のデータを得ることは、コスト的および時間的な制約から困難である。
【００１０】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、通信サービスに関して効率的なキャンペーンを簡単に実施できるキャンペーン方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明は、通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手段と、各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段と、各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数を記憶する手段と、複数のキャンペーン対象者の知人数を前記効用関数に適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手段と、各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手段とを具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、キャンペーンを効率よく行えるように、各キャンペーン対象者に対してポイント付与などの利益を提供できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明が適用されるキャンペーンシステムの構成を示した図である。
【図２】本発明の第１実施形態の動作を示したフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態の動作を示したフローチャートである。
【図４】ノード次数分布p(k)がべき指数γ≒4に従う例を示した図である。
【図５】効用関数の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。ここでは、始めに本発明の概要について説明し、次いで、その具体的な実施形態について説明する。
【００１５】
社会ネットワーク構造は、人をノード、情報のやりとりを行う関係をリンクとしたネットワークトポロジであり、スケールフリー性を持つと考えられる。スケールフリー性とは、ごく一部のノードは数多くのリンク数を持つが大多数のノードはごく少数のリンクしか持たないという性質を指す。ノードのリンク数を表す次数をkとすれば、スケールフリーネットワークにおけるノードの次数分布p(k)は、べき指数γを用いて次式(1)の比例式で表わされる。
【００１６】
【数１】
【００１７】
現在、携帯電話のトラヒック量やSNS (Social Networking Service)ユーザ数のデータから、人間の情報交換関係に関する社会ネットワークのグラフ構造では、図４に示したように、上式(1)のノード次数分布p(k)が、べき指数γ≒4に従うことが知られている。
【００１８】
知人を多く持つ人は、マーケティングの施策をする上で、口コミなどの波及効果や広告コストの削減などが狙えることから重要である。しかも、知人を多く持つ人は重要であるにもかかわらず集合全体の中で絶対数が少なく、希少性が高いので、その重要度は更に高くなると言える。本発明では、知人数がk人のユーザの重要度を評価する関数として、次式(2)の効用関数U(k)を定義する。
【００１９】
【数２】
【００２０】
但し、
【００２１】
【数３】
【００２２】
【数４】
【００２３】
ここで、P(k)は上式(1)の累積確率分布 (CDF: Cumulative Distribution Function) を示す。f(k)は、知人数kに応じた情報伝達の効果を代表することから、ユーザの絶対的な価値の指標となり、知人数kに比例した値となる。すなわち、知人数の多いユーザほど重要度を高くするための関数である。
【００２４】
g(k)は、知人数kに応じたユーザ人の希少性に基づく付加価値を代表することから、全体の中でのユーザの相対的な価値の指標となる。すなわち、希少性の高いユーザほど重要
度を高くするための関数である。
【００２５】
なお、ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値はkmaxとしている。kmaxの値は、過去の商業分析を行い、ある一定以上の知人数になるとマーケティングへの影響度も一定になるような値を設定される。
【００２６】
関数f(k)，g(k)は、マーケティング施策における情報伝達の効果を絶対的な側面と相対的な側面からそれぞれ表わすことを目的としており、重み係数αおよびβで効用に与える影響度が調整可能である。
【００２７】
このような効用関数U(k)を定義することにより、上式(1)で表されるトポロジ内の次数分布が与えられると、キャンペーン対象者の知人数のみから、その重要度を算出することが可能である。
【００２８】
図５に前記f(k)，g(k)，U(k)のグラフを示す。f(k)の特徴として、知人数が増えるほど、それに比例して値が高くなることがあげられる。一方，g(k)も知人数の増加に従い値が高くなっているが、知人数が多い人の割合は少ないけれども重要であるという、次数分布の特徴を希少性で表現していることから、知人数が増えるに従って値が急激に増加する関数になっている。
【００２９】
そして、このような効用関数U(k)を採用することにより、知人数が多いユーザの重要度をより高くできる一方、知人数が少ないユーザの重要度を相対的に低くできるので、キャンペーン資源の総量（付与ポイントの総数など）が同じであれば、重要度の低いユーザへのキャンペーン資源の配分率を下げる一方、重要度の高いユーザへの配分率を上げることができるので、効率の良いキャンペーンが可能になる。
【００３０】
なお、本実施形態では効用関数U(k) を２つの関数f(k)，g(k)の和としているが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、２つの関数f(k)，g(k)を含む関数であれば、例えば２つの関数f(k)，g(k)の積であっても良いし、さらに両者の和や積を補正係数や重み値で加減乗除する関数であっても良い。
【００３１】
図１は、本発明が適用されるキャンペーンシステムのネットワーク構成を示した図であり、キャンペーン対象の社会ネットワークから一部のキャンペーン対象者xi（iはキャンペーン対象者の識別子）を選抜し、その知人数kiを上式(2)の効用関数に適用して当該キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)を算出する重要度算出サーバ１と、各キャンペーン対象者xiに対して、その重要度U(ki)に応じた規模でキャンペーンを実施するキャンペーンサーバ２とを含んでいる。前記キャンペーンサーバ２は、例えばキャンペーン内容がポイント付与であれば、キャンペーン資源として用意されたポイントを、各キャンペーン対象者xiに対して、その重要度U(ki)に応じた割合で割り当てる。
【実施例１】
【００３２】
次いで、図２のフローチャートを参照して、本発明の第１実施形態の動作を説明する。ここでは、例えば月に５０通話しかしない一般ユーザ１０人と、月に５００通話するヘビーユーザ１人とを比較したとき、総通話量（のべ通話量）は同じであっても、管理コストなどを考慮すればヘビーユーザ１人の方が一般ユーザ５０人よりも費用対効果が高いものの、このようなヘビーユーザは希少なので重要であるという観点から、希少なヘビーユーザを一般ユーザよりも優遇するキャンペーンを例にして説明する。
【００３３】
ステップＳ１では、キャンペーン対象の集合から複数のキャンペーン対象者xiが、前記重要度算出サーバ１により選抜される。ここでは、３人のキャンペーン対象者x1，x2，x3が選抜されたものとして説明を続ける。ステップＳ２では、前記選抜された各キャンペーン対象者xiの知人数kiがデータベース３から抽出される。本実施形態では、知人数kiの多いユーザほど通話量が多い、あるいは知人数kiの多いユーザは現在の通話量にかかわらず今後の通話量増加を期待できるのでヘビーユーザになる可能性が高い、という経験則に基づいて、各ユーザの通話量を知人数kiで代表するようにしている。
【００３４】
前記データベース３は、例えばキャンペーン対象の集合に属する全部または一部のユーザxiに対して、予めアンケート調査等を行って知人数kiを含む各種のプロファイルを取得し、これを通信ネットワークにおけるノードの次数分布としてデータベース３に蓄積すると共に、当該アンケート調査に回答を返したユーザの中からキャンペーン対象者を選抜するようにすれば良い。あるいは、キャンペーン対象のユーザを任意に選抜した場合には、当該ユーザが電子メールや電話を利用した際の通信ログを分析し、通信相手の人数を知人数kiとしても良い。
【００３５】
ステップＳ３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて適宜に設定される。例えば、各キャンペーン対象者xiの知人数kiに応じた重要度を重視したい場合にはα＞βとし、各キャンペーン対象者xiの知人数kiの全体に対する希少性を重視したい場合にはα＜βとすることが望ましい。
【００３６】
ステップＳ４では、上式(2)の効用関数に前記各キャンペーン対象者xiの知人数kiが適用されて各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)が算出される。ステップＳ５では、前記各キャンペーン対象者xiの重要度U(ki)に基づいて、前記キャンペーンサーバ２により、当該各キャンペーン対象者xiに提供される利益が決定される。ステップＳ６では、前記決定された利益が各キャンペーン対象者xiに対して提供される。
【００３７】
例えば、キャンペーンの内容がポイント付与であって、キャンペーンのために用意された総ポイント数が１００ポイントであり、３人のキャンペーン対象者x1，x2，x3の重要度U(ki)が、それぞれ「０．３」，「０．５」，「０．２」であれば、各キャンペーン対象者x1，x2，x3に対して、３０ポイント、５０ポイント、２０ポイントが付与される。
【実施例２】
【００３８】
次いで、図３のフローチャートを参照して、本発明の第２実施形態の動作を説明する。本実施形態では、通信サービスの既存ユーザに対して新規ユーザの紹介を依頼し、新規ユーザを紹介した既存ユーザに対してポイントを付与する、紹介キャンペーンを例にして説明する。
【００３９】
ステップＳ１１では、新規ユーザを紹介した既存ユーザxiがキャンペーン対象者として抽出される。ステップＳ１２では、前記抽出された各既存ユーザxiにより紹介された新規ユーザの知人数kiがデータベース３から抽出される。ステップＳ１３では、２つの重み係数α，βが、キャンペーンの趣旨や目的に基づいて、前記と同様に適宜に設定される。
【００４０】
ステップＳ１４では、前記重要度算出サーバ１において、上式(2)の効用関数に前記各新規ユーザの知人数kiが適用されて当該新規ユーザの重要度U(ki)が算出される。すなわち、知人数kiの多い新規ユーザは、ヘビーユーザと成り得る希少かつ重要なユーザであり、これを評価することが望ましいので、上式(2)の効用関数に基づいて重要度U(ki)が算出される。
【００４１】
ステップＳ１５では、前記各新規ユーザの重要度U(ki)に所定のポイント係数Qが乗じられ、当該新規ユーザを紹介した既存ユーザxiに付与されるポイント数U(ki)・Qが算出される。ステップＳ１６では、前記算出されたポイント数が既存ユーザxiに提供される。
【００４２】
例えば、既存ユーザx1，x2により紹介された新規ユーザy1，y2の知人数が、それぞれk1，k2であれば、各新規ユーザの重要度はU(k1)，U(k2)となる。したがって、既存ユーザx1にはU(k1)・Qのポイントが付与され、既存ユーザx2にはU(k2)・Qのポイントが付与される。
【００４３】
なお、既存ユーザxiにより複数の新規ユーザyijが紹介されている場合には、新規ユーザyijごとにポイントが算出され、その総和が既存ユーザxiに付与される。
【符号の説明】
【００４４】
１…重要度算出サーバ，２…キャンペーンサーバ，３…データベース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、
既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手段と、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段と、
各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数を記憶する手段と、
前記複数のキャンペーン対象者の知人数を前記効用関数に適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手段と、
各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手段とを具備したことを特徴とする通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項２】
前記第２関数は、キャンペーン対象者の希少性が高いほど相対的な価値の指標を高くすることを特徴とする請求項１に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項３】
前記効用関数が、前記第１関数と第１重み係数との積および前記第２関数と第２重み係数との積の関数であることを特徴とする請求項１または２に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項４】
ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値をkmaxとしたとき、前記第１関数f(k)が次式で表されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数３】
【請求項５】
ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値をkmax、知人数kの分布関数p(k)の累積分布関数をP(k)としたとき、前記第２関数g(k)が次式で表されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数４】
【請求項６】
前記知人数kの分布関数p(k)が次式で表されることを特徴とする請求項５に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数５】
【請求項７】
前記キャンペーンが、新規ユーザを紹介した既存ユーザに対して利益を提供する紹介キャンペーンであり、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段は、紹介された新規ユーザの知人数で当該キャンペーン対象者の知人数を代表することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項８】
通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーン方法において、
既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手順と、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手順と、
各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数に、前記各キャンペーン対象者の知人数を適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手順と、
各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手順とを具備したことを特徴とする通信サービスのキャンペーン方法。
【請求項１】
通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、
既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手段と、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段と、
各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数を記憶する手段と、
前記複数のキャンペーン対象者の知人数を前記効用関数に適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手段と、
各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手段とを具備したことを特徴とする通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項２】
前記第２関数は、キャンペーン対象者の希少性が高いほど相対的な価値の指標を高くすることを特徴とする請求項１に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項３】
前記効用関数が、前記第１関数と第１重み係数との積および前記第２関数と第２重み係数との積の関数であることを特徴とする請求項１または２に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項４】
ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値をkmaxとしたとき、前記第１関数f(k)が次式で表されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数３】
【請求項５】
ユーザ効用に影響を与える知人数kの最大値をkmax、知人数kの分布関数p(k)の累積分布関数をP(k)としたとき、前記第２関数g(k)が次式で表されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数４】
【請求項６】
前記知人数kの分布関数p(k)が次式で表されることを特徴とする請求項５に記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【数５】
【請求項７】
前記キャンペーンが、新規ユーザを紹介した既存ユーザに対して利益を提供する紹介キャンペーンであり、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手段は、紹介された新規ユーザの知人数で当該キャンペーン対象者の知人数を代表することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の通信サービスのキャンペーンシステム。
【請求項８】
通信サービスの既存ユーザを対象にキャンペーンを実施するキャンペーン方法において、
既存ユーザの中から複数のキャンペーン対象者を選抜する手順と、
前記各キャンペーン対象者の知人数を取得する手順と、
各キャンペーン対象者の知人数に基づいて、当該キャンペーン対象者にキャンペーンを実施したときの絶対的な価値の指標を出力する第１関数、および当該キャンペーン対象者の相対的な価値の指標を出力する第２関数、の関数である効用関数に、前記各キャンペーン対象者の知人数を適用して各キャンペーン対象者の重要度を算出する手順と、
各キャンペーン対象者に提供する利益を当該各キャンペーン対象者の重要度に基づいて決定する手順とを具備したことを特徴とする通信サービスのキャンペーン方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１０−２０４８４２（Ｐ２０１０−２０４８４２Ａ）
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−４８２７１（Ｐ２００９−４８２７１）
【出願日】平成２１年３月２日（２００９．３．２）
【出願人】（０００２０８８９１）ＫＤＤＩ株式会社 (2,700)
【出願人】（３０５０２７４０１）公立大学法人首都大学東京 (385)
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２日（２００９．３．２）
【出願人】（０００２０８８９１）ＫＤＤＩ株式会社 (2,700)
【出願人】（３０５０２７４０１）公立大学法人首都大学東京 (385)
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