ユーザーの移動ルートを予測し、広告表示する


世界的にキャッシュレス経済が進行しています。人間の全ての購買行動が記録されると、どんな人がどこで何を購入したかを把握することができ、人間の行動予測が容易になります。この発明は、クレジットカードの購入履歴とその他の情報を組合わせてユーザーの移動ルートを予測し、移動先でユーザーに関連する広告提供をする発明です(US2018/0149486、Visa International Service Association)。



毎日、何百万回もの取引がクレジットカード等の支払いを通じて行われています。取引の記録はデータベースに記録され、消費トレンドや統計等の分析を行うために用いられます。さらに、取引記録データは、特定客をターゲットとしたスペシャルオファーを提供する広告のために用いられこともあります。これらのデータ分析は、データマイニングと呼ばれ、膨大なデータを分析することで、ユーザーの毎日の行動や移動先での習慣に関する情報等が分析され活用されています。



取引データと、非取引データの相関関係

カードによる取引データ(例えば、クレジットカード、デビットカード、プリペイドカード、銀行口座など)は、さまざまなサービス(消費レポート、ベンチマーキング、広告、カスタマイズ等)で用いられるために、コンピュータ装置で情報処理されます。

さらに、取引とは関連の無い非取引データを組み合わせて相関分析を行います。コンピュータ装置はユーザーの取引行動と相関関連があるオンライン活動に関する情報、例えば、WEB検索や閲覧、ソーシャルネットワーキング、広告閲覧、また、視聴しているテレビプログラムのコンテンツ(ニュース、事故、災害情報など)等の情報も活用します。

相関分析した結果は、ユーザーの行動やイベントに基いたユーザーの取引や消費パターンを予測する予測モデルを作成するために用いられます。



通勤ルートでも、目的によってルート選択が異なる

ユーザーのルート予測に合わせて広告を提供するためには、広告ネットワークが必要です。スマートフォン等のGPS機能のある装置を用いて、ユーザーの取り得る行動や移動場所や位置を予測します。また、ユーザーの過去の行動や発言したテキスト分析によって、ルート辞書を構成し、ユーザーのルートを予測します。

通勤ルートでも、ユーザーの目的によって取り得るルートさまざまに変わる可能性があります。Fig.14のように、スタート地点の自宅(1404)からゴールの工場(1416)まで、取り得るルートはいくつかあります。それらのルートの中には、コンビニエンスストア(1406)、ガソリンスタンド(1408、1414)、アウトドアモール(1410)があります。ユーザーの取引行動やその他の情報から、ユーザーがどのルートを通る可能性が高いかを予測して、関連する広告を提示します。