[发明专利]利用消费者行为模化的优惠或奖赏系统

说明书

技术领域

本发明涉及用于销售推广目的的消费者行为模化，更具体地，涉及用于为消费者提供优惠目的的兑换模化的形成，证明了消费行为模式。

背景技术

为了形成品牌忠诚度、品牌的转换和更大的销售量，存在着多种促销方法和技术。在这些方法中可用的是在销售终端点可以存在的那些方法。该种促销的最基本的形式是在销售接受点作广告，在这些销售接受点对产品作广告或者对消费者进行激励以购买产品。

最终，每个广告促销的目的是改变消费者的行为-驱使消费者现在购买大量的产品，购买产品A而不是产品B，或者现在更多的想到公司X的产品并且以后购买其更多的产品。

在一些情况下，这种消费改变通过说明改变的潜在益处而受鼓励。例如，在广告中，表现了特定产品的独有特征。在其他的情况下，鼓励是以金钱刺激改变的形式出现，或者商人被称为“优惠”的东西。例如，这可以是优惠券的形式，当出示时，优惠券会给持有者一些产品或服务正常购买价格的10％的折扣。

由于计算能力和现成的统计包(off-the-shelf statistical package)的可用性的增强，预测模化已经变成广泛使用的工具，以帮助广告商将他们的优惠以销售点作为目标，即，识别进行特定优惠的最有利的个体或交易。

为此，已知的模型已经假设关于进行当前交易的消费者的信息(例如，年龄，性别或者之前的购买行为)已经预先收集并可获得，或者在当前交易中的一个或多个具体项目的存在已经足够能确定用于提供优惠的目标消费者。然而，在实际中，对于很多交易，用于个别执行交易的信息并不存在或者并不可获得，并且快速交易处理的需求排除了在当前购买中的所有产品的寻找和响应。

现有技术教导了一些形式的消费者行为模化。现有技术中的模化方法的一个例子公开在美国专利申请第09/639,736号中。这公开了一种促销方法，其中实现了针对每个消费者和每个优惠的行为模型，以便构建具有相对于目标函数的最大预期影响的个性化优惠。在对消费者的优惠匹配之后，对目标消费者进行个性化优惠组。

模化的形式是针对于个别消费者，并且基于标准而非实际的消费者购买或者基于实际的购买方式不具有预测能力。根据美国专利申请的行为模型是利用数据，在除了实现市场目标、提高销售等之外，提高兑换率，提高收入或者这些的结合。营销方法很重要地是基于消费者的营销行为和最佳消费者的选择，并且利用软件模型从收集的数据衍生出一个或多个对于每个消费者的行为模型，以便构建具有相对于目标函数的最大预测效果的个性化优惠。预期的兑换行为模型在广义上在美国说明书中公开。然而，美国说明书并没有教导在零售商之间的最大的交叉访问，而在零售商之间会存在着无穷数量的潜在的零售商/参与者。

发明内容

本发明的一个目的是试图通过提供兑换模化对于已知的消费者模化系统提供一种选择，以便对符合消费者行为方式的消费者进行优惠。

根据本发明，提供了一种用于推销的消费者模化的方法，包括步骤：提供多个销售点；提供多个计算机装置，该计算机装置分别适于分析消费者行为并且将基于所述消费者行为的数据传送到销售点；以及提供与多个销售点中的个别销售点相关的装置，用于在任意个别销售点为进行销售交易的消费者提供至少促销材料。

根据本发明，还提供了一种用于为推销提供消费者模化的系统，包括：多个销售点；多个计算机装置，该多个计算机装置分别适于分析消费者的行为并且将根据所述消费者行为的数据传送到销售点；以及与个别销售点相关的装置，用于当任意个别销售点进行销售交易时对消费者至少提供促销材料。

本发明与已知的促销系统的不同之处在于，为了最佳化，可以根据比个别消费者交易的细节更宽的标准形成预测模型。因此，可以从可用于每个优惠的信息中建立预测模型，该信息关于：

零售场所，之前在该零售场所进行过促销优惠或者和其十分相似的优惠；

进行的优惠的特性化特征(例如，产品的类型或者涉及优惠的服务)；

优惠的一般类型(例如，百分比折扣，买一赠一)；

给兑换的客户的实际或者可知道的优惠值；

优惠截止的天数，优惠的相似性是基于该天数的；

优惠的兑换率(不管因何而进行的兑换)；

当兑换时随同该优惠出现的其它的优惠和优惠发布的场所，当不兑换时随同该优惠出现的其它优惠和优惠发布的场所。

应该理解的是，这里参考的销售点(POS)是多个该种销售点或者该种销售点网中选取的一个，涵盖大量的分散场所和可能未加入的零售商。