ES2706624T3 - Método y sistema para el envío de contenido orientado - Google Patents

Abstract

Un sistema para procesar una lista de clientes de instituciones financieras para recibir contenido orientado y para enviar contenido orientado, comprende el sistema: una base de datos (214) que almacena identificaciones únicas anónimas para una serie de clientes (210), por lo menos, de una institución financiera (204) y registros financieros para los clientes (210), siendo representativa cada identificación única anónima de un cliente (210), por lo menos, de la única institución financiera (204) y estando asociada con los registros financieros para el cliente respectivo por lo menos, de la única institución financiera (204); y un procesador (216) que incluye software configurado para: clasificar a los clientes (210) en clasificaciones seleccionadas (26) en base a los registros financieros asociados con cada identificación única anónima; crear una lista de visualizadores de contenido orientado en base, por lo menos, a una clasificación seleccionada (26), en la que la lista incluye por lo menos una identificación única anónima asociada, por lo menos, con la única clasificación seleccionada (26); y enviar, por lo menos, a la única institución financiera, la lista de visualizadores de contenido orientado; en el que el software está además configurado para: recibir (332) una identificación única de un visualizador de contenido en la lista de objetivos después de que se registró a través de un dispositivo en una aplicación ofrecida, por lo menos, por la única institución financiera; capturar (334) una dirección IP del dispositivo; codificar la dirección IP capturada utilizando una función de codificación criptográfica; almacenar (336, 338) la dirección IP codificada en asociación con la identificación única anónima en la base de datos (214); y enviar un anuncio orientado a través de una red al dispositivo utilizado por el visualizador de contenido en la lista seleccionada utilizando la dirección IP codificada.

Description

DESCRIPCIÓN

Método y sistema para el envío de contenido orientado

Campo

La siguiente descripción hace referencia, en general, a la orientación del contenido de los medios a los consumidores. Más concretamente, las realizaciones hacen referencia a la arquitectura y al procesamiento de datos, y una solución de base de datos que, en última instancia, enviará contenido orientado, incluidos anuncios, contenido de video, audio, audio/visual, a base de texto, o cualquier medio orientado a un dispositivo, en los que el dispositivo puede almacenar una identificación entregada y es operado por un consumidor clasificado en una clasificación derivada de la información financiera para ese consumidor.

Descripción de la técnica relacionada

El aumento del uso de Internet cuando casi un billón de usuarios globales acceden a Internet por lo menos una vez al mes se refleja en un mayor gasto corporativo en publicidad en Internet y en tecnologías y prácticas de marketing más convincentes y efectivas. Por ejemplo, Standard and Poor afirma que los ingresos por búsqueda de palabras clave contribuyeron notablemente a estas ganancias, con un crecimiento del 182 % en 2003, el 51 % en 2004 y el 34 % en 2005, lo que refleja en gran medida los éxitos de Google y Yahoo. Estas compañías obtienen ingresos de consultas en línea de usuarios específicos que generan enlaces de Internet patrocinados y clics asociados. Se prevé que este patrón de crecimiento en la publicidad en Internet continuará en el futuro.

Para hacer que su dinero invertido en publicidad sea más efectivo, los publicistas intentan orientar su publicidad a individuos que tienen más probabilidades de tener interés en el producto anunciado, lo que produce una mayor tasa de clics y mayores ingresos. Por supuesto, para orientarse a individuos con cierto grado de precisión, es preciso conocer algo sobre el individuo. Por este motivo, se han desarrollado tecnologías para lo que se conoce en la técnica como segmentación de comportamiento, basado en el seguimiento de los hábitos de un usuario mediante la supervisión de los sitios web que el usuario visita, y en ofrecer publicidad orientada basada en el contenido de los sitios web visitados. Se supone, por ejemplo, que si un usuario visita sitios web orientados a automóviles, entonces es más probable que un anuncio orientado a automóviles genere una respuesta del usuario que uno de cereales para el desayuno. Un problema con este tipo de seguimiento de los sitios web es que, si se ofrece a un usuario un anuncio de automóvil para un automóvil muy caro y el usuario no puede permitirse comprar el automóvil, entonces este anuncio no es muy efectivo.

Aunque el perfil de comportamiento descrito anteriormente ha sido de una cierta efectividad para mejorar la efectividad de la publicidad en Internet, dicho perfil de comportamiento no puede acumular datos relacionados con los hábitos concretos de gasto de un individuo. Por esta razón, algunos anunciantes han desarrollado métodos para retener a los clientes que han iniciado compras con ellos mediante el seguimiento de sus hábitos y tendencias de compra. Sin embargo, este seguimiento de las compras se limita al conocimiento de las compras realizadas en los sitios web del propio anunciante. Aunque un anunciante tal como, por ejemplo, Amazon podría realizar un seguimiento de los hábitos de compra de un consumidor de tal manera que el consumidor entre en un sitio web de Amazon en un futuro, se puede enviar de manera automática publicidad que muestre artículos sugeridos para que el consumidor los considere de acuerdo con sus hábitos de compra anteriores. Por supuesto, Amazon no tendría conocimiento de los hábitos de compra del cliente en las tiendas que no están afiliadas a Amazon. Por lo tanto, las metodologías de seguimiento utilizadas por una tienda en línea individual están limitadas en el beneficio que pueden proporcionar a la tienda.

El documento US 2003/0055723 A1 hace referencia a un método y a un sistema que proporcionan información de un punto de pago (POP - Point Of Payment, en inglés) virtual para uno o más proveedores alternativos de los cuales el usuario puede obtener los mismos productos o productos similares. Cuando el usuario emplea el sistema para pagar una factura, el sistema muestra los iconos de aprobación / desaprobación del proveedor seleccionables por el usuario para que el usuario califique al proveedor, los productos o las transacciones.

Compendio

Un sistema de acuerdo con la reivindicación 1 para enviar contenido orientado a un dispositivo incluye una base de datos y un procesador. La base de datos almacena identificaciones anónimas para una serie de clientes, por lo menos, de una institución financiera. Cada identificación anónima está asociada con información financiera para un cliente respectivo, por lo menos, de una institución financiera. El procesador incluye software que está configurado para clasificar a los consumidores, crear una lista de objetivos de visualizadores de contenido y enviar un anuncio orientado a través de una red a un dispositivo utilizado por un visualizador de contenido en la lista de objetivos. Las clasificaciones pueden estar basadas en la información financiera asociada con cada identificación anónima. La lista de objetivos de los visualizadores de contenido puede estar basada, por lo menos, en una clasificación seleccionada. El anuncio puede ser enviado a un dispositivo utilizado por un visualizador de contenido en la lista de objetivos después de que el dispositivo haya sido utilizado para iniciar sesión en una aplicación ofrecida por la por lo menos una institución financiera.

Un método de acuerdo con la reivindicación 12, que entrega contenido orientado a un dispositivo puede incluir recibir información financiera para una serie de consumidores, generar clasificaciones para la serie de consumidores, seleccionar por lo menos una de las clasificaciones para contenido orientado, crear una lista de consumidores objetivo seleccionados de la serie de consumidores en base a las clasificaciones seleccionadas, y enviar el contenido orientado a los consumidores objetivo de la lista creada. La información financiera puede ser recibida por un sistema de envío de contenido orientado desde por lo menos una institución financiera. La información financiera del consumidor puede estar asociada con una identificación única anónima para cada uno de la serie de consumidores. Las clasificaciones pueden estar basadas en la información financiera recibida del consumidor.

El compendio anterior se proporciona solo a modo de introducción. Todas las funciones, beneficios y ventajas de la arquitectura / solución orientada de contenido para un consumidor pueden ser realizadas y obtenidas mediante instrumentos y combinaciones señaladas de manera concreta en las reivindicaciones. Nada en esta sección debe ser tomado como una limitación de las reivindicaciones, que definen el alcance de la invención.

El desarrollo del tema es aplicable asimismo a las otras entidades o instituciones financieras que mantienen sitios web orientados en asociación con los datos financieros de los clientes, tales como aseguradoras, asesores de inversiones, corredores de bolsa o similares.

Breve descripción de las figuras

La figura 1 es un diagrama de bloques que describe procesos para generar indicadores de estilo de vida para los consumidores.

La figura 2 es un diagrama de bloques que describe procesos para hacer coincidir transacciones en tiendas a nivel de recibos de caja con transacciones bancarias a nivel de cuenta bancaria.

La figura 3 es un diagrama de bloques que describe procesos para crear y actualizar una campaña publicitaria en base a las clasificaciones.

La figura 4 es un diagrama de flujo describe un método para generar indicadores de estilo de vida para los consumidores.

La figura 5 es un diagrama de flujo que describe un método para hacer coincidir las transacciones en tiendas a nivel de recibos de caja con transacciones bancarias a nivel de cuenta bancaria.

La figura 6 es un diagrama de flujo que describe un método para crear y actualizar una campaña publicitaria en base a las clasificaciones.

La figura 7 es un diagrama de bloques que describe un sistema para generar clasificaciones para los consumidores, y para crear y actualizar una campaña publicitaria en base a las clasificaciones.

La figura 8 es un diagrama de bloques que describe un método para generar un anuncio orientado.

La figura 9 es un diagrama de flujo que describe un método para enviar contenido orientado a un dispositivo en red.

La figura 10 es un diagrama de flujo que describe un método para registrar una dirección IP codificada. La figura 11 es un diagrama de flujo que describe otro método para enviar contenido orientado a un dispositivo en red.

La figura 12 es un diagrama de flujo que describe un método para procesar una lista de clientes para recibir contenido orientado.

Descripción de las realizaciones

La siguiente es una descripción de un sistema y método de envío de contenido orientado, por ejemplo, anuncios, contenido de video, audio, audio/visual y a base de texto, para un usuario de red anónimo en una red tal como, por ejemplo, Internet. Un ejemplo de dicho sistema se describe para que se pueda construir el sistema; sin embargo, las realizaciones que se definen mediante las reivindicaciones adjuntas no se limitan al sistema descrito en el presente documento.

Haciendo referencia a la figura 1, se proporciona un diagrama en forma de bloques para mostrar el flujo de información en un sistema para determinar las clasificaciones para individuos que recibirán contenido orientado a través de una red, por ejemplo, Internet. El diagrama se proporciona con el propósito de explicar las interrelaciones entre diversos datos en el sistema, y las realizaciones de la presente solicitud no están limitadas a la disposición mostrada. Aunque cada uno de los bloques en el diagrama se describe secuencialmente en un orden lógico, no se debe suponer que el sistema procesa la información descrita en ningún orden o disposición particular.

Antes de describir cada uno de los procesos mostrados en detalle en la figura, se proporciona una breve explicación de los términos y el objetivo del procesamiento. En la figura 1, se describen cuatro tipos de información. La información bancaria del consumidor 14 es información demográfica anónima acerca de un consumidor como individuo, por ejemplo, fecha de nacimiento, sexo, código postal, etc. La información bancaria del consumidor utilizada en las realizaciones preferidas son datos que no revelan la identidad del consumidor. En consecuencia, la información bancaria del consumidor utilizada en la realización descrita en el presente documento no incluye nombre, dirección, número de la seguridad social (o cualquier otro número de identificación emitido por un gobierno), dirección de correo electrónico o número de teléfono. Por otro lado, la información del tipo de cuenta bancaria 13, aunque está asociada asimismo con el consumidor, proporciona información relacionada con una cuenta o cuentas mantenidas por el consumidor en el banco o institución financiera. La información del tipo de cuenta incluye datos que describen el tipo de cuenta o cuentas, por ejemplo, de ahorro, cuenta corriente, hipoteca, IRA, cuenta de tarjeta de crédito, préstamo, etc. Asimismo, incluye información relacionada con cada cuenta, según corresponda, tal como la fecha de apertura, los términos para las hipotecas o certificados de depósito, los valores de pago para las hipotecas u otros préstamos, etc. De manera similar a la información bancaria del consumidor, en la descripción del presente documento, la información del tipo de cuenta bancaria no incluye el número de cuenta del consumidor. Esto protege aún más la privacidad del consumidor al identificar de manera anónima al consumidor de una manera que se describirá con más detalle en el presente documento. Los datos de las transacciones bancarias 10 describen transacciones individuales realizadas por el consumidor, tales como, por ejemplo, una compra con tarjeta de crédito / débito en una tienda. Los datos de las transacciones bancarias incluyen información tal como el identificador de un vendedor / tienda, el valor total de la transacción, el tipo de transacción, la ubicación del vendedor, etc. Los datos de las transacciones bancarias incluyen asimismo transacciones de la cámara de compensación automática (ACH - Automatic Clearing House, en inglés) y cargos automáticos. Sin embargo, los datos de las transacciones bancarias 10, habitualmente, no proporcionan información detallada del artículo en línea para cada artículo que formaba parte de una compra de varios artículos. No obstante, en las realizaciones preferidas, las tiendas o proveedores de servicios optan por proporcionar información de transacciones en tiendas a nivel de recibo. Esta información es más detallada e incluye detalles del artículo en línea que identifican cada artículo y la cantidad comprada en la tienda / proveedor de servicios, junto con el precio de los artículos individuales. Aunque no es esencial para determinar las clasificaciones, que se describen más detalladamente a continuación, el sistema y los procesos descritos en el presente documento pueden proteger la identidad del consumidor mediante la identificación anónima del consumidor en base a los datos descritos anteriormente. Esto puede proteger al consumidor de violaciones de seguridad, en las que la identidad del consumidor puede ser utilizada en su detrimento, por ejemplo, utilizando la identidad de un consumidor para transacciones fraudulentas.

El uso de cada uno de los tipos de información descritos anteriormente se describe con más detalle a continuación. Sin embargo, un objeto de las realizaciones de la presente solicitud es clasificar a los consumidores en estilos de vida o clasificaciones en base a la información descrita anteriormente. Estos estilos de vida clasificados se proporcionan para que se pueda enviar contenido orientado a los consumidores de acuerdo con el estilo de vida del consumidor concreto. Asimismo, las clasificaciones pueden proteger la identidad de un consumidor al referirse a un consumidor como miembro de una clase y no como un individuo específico. Las clasificaciones pueden ser deducidas en base al estado del consumidor, por ejemplo, si el consumidor es un abuelo, un estudiante universitario, una madre soltera, etc. La clasificación puede basarse en las actividades en las que el consumidor participa, tales como jugar al golf o asistir al teatro. La clasificación también puede basarse en lo que el consumidor posee, por ejemplo, un propietario de una casa o un propietario de un barco, o en los ingresos del consumidor. La clasificación puede incluir múltiples clasificaciones, por ejemplo, un abuelo que juega al golf. El objetivo de la clasificación es clasificar a los consumidores en categorías útiles para los anunciantes que buscan anular la publicidad orientada. Las clasificaciones pueden ayudar asimismo a los publicistas a proporcionar contenido más efectivo para los visualizadores del contenido. Ejemplos de dichas clasificaciones incluyen, entre otros, abuelos, estudiantes universitarios, empleados por cuenta propia, asistentes al teatro / cine, inversores, padres, viajeros, región de residencia o viaje, etc. Las clasificaciones que se describen en el presente documento son de naturaleza jerárquica. Por ejemplo, si un consumidor es identificado y clasificado con una clasificación tal como "madre", la clasificación para la madre se encuentra bajo una clasificación al nivel superior para "mujer". Esta relación jerárquica se explica con más detalle en el presente documento.

Lo que se describe en primer lugar, son transacciones bancarias entrantes. Aunque en esta solicitud se utiliza el término "transacción bancaria", se debe apreciar que la transacción puede estar relacionada con cualquier forma de institución financiera con la que un usuario del sistema realiza negocios o tiene una relación. Habitualmente, la institución financiera proporcionará servicios en línea para que el usuario pueda habilitar al usuario por medio de un ID de usuario y contraseña únicos, o de otros datos de seguridad, para iniciar sesión o registrarse en un sitio web u otro portal o aplicación en red afiliada a la institución financiera para realizar negocios. Cuando el usuario inicia sesión en el sitio web de la institución financiera o en otra aplicación en red, el usuario es identificado por un código de identificación de cliente único (UCIC - Unique Customer Identification Code, en inglés) asignado por la institución financiera. El UCIC no incluye la contraseña del cliente de la institución financiera o la identificación de usuario única utilizada para iniciar sesión en el sitio web de la institución financiera, ni incluye el número de cuenta, el nombre, la dirección, el número de la seguridad social, la dirección de correo electrónico o el número de teléfono del cliente. El UCIC se hace coincidir con un identificador anónimo, en lo sucesivo denominado código de identificación de envío de publicidad (ADIC - Advertisement Delivery Identification Code, en inglés) que, de manera anónima pero única, identifica al usuario. Aunque el término ADIC se utiliza para referirse a la identificación, esta identificación puede ser útil al enviar otro contenido orientado, por ejemplo, vídeo, contenido basado en texto que no vende un producto. El ADIC es asignado por la entidad que enviará el contenido orientado o se asociará con otro publicista para enviar contenido más relevante. Tanto el ADIC como el UCIC se describen con más detalle en la solicitud de referencia anterior de N° de serie 11/865.466. El ADIC también puede ser específico para el dispositivo que el cliente de la institución financiera utiliza para acceder al sitio web de la institución financiera o a otra aplicación en red. Por ejemplo, si un cliente utiliza un ordenador portátil y un teléfono móvil para acceder al sitio web de la institución financiera o a otra aplicación en red, este mismo cliente puede asociarse con dos ADIC diferentes, uno para cada dispositivo.

En el presente documento se analizan tres tipos de información recibida de instituciones financieras, es decir, información bancaria del consumidor, información del tipo de cuenta e información de transacciones bancarias a nivel de cuenta. Tal como se describió anteriormente, cada transacción bancaria recibida incluye información relacionada con una transacción bancaria en concreto, y la información bancaria del consumidor incluye información detallada a nivel de cuenta correspondiente al consumidor concreto. Por ejemplo, el sistema recibe información a nivel del consumidor que puede incluir cumpleaños y código postal que son útiles para que, por ejemplo, la edad y la ubicación puedan ser determinadas para el consumidor. La información del tipo de cuenta proporciona información adicional relacionada con el consumidor, tal como los tipos de cuentas mantenidas en la institución financiera. La transacción bancaria a nivel de cuenta, por otro lado, proporciona información relacionada con la compra de bienes o servicios de un vendedor. Se debe entender, sin embargo, en las realizaciones preferidas, que la información recibida no revela la identidad del consumidor, por ejemplo, nombre, domicilio, número de la seguridad social, número de teléfono, número de cuenta, número de tarjeta de crédito, dirección de correo electrónico, etc.

Los datos de la transacción bancaria a nivel de cuenta 16 incluyen, por ejemplo, el código SIC del vendedor, la descripción del vendedor, el precio, la información del activo si la transacción está relacionada con un préstamo, la ubicación del vendedor, preferiblemente el código postal del vendedor y el tipo de transacción. La clasificación estándar de la industria (SIC - Standard Industrial Classification, en inglés) es un código desarrollado para clasificar los establecimientos por el tipo de actividad en la que están involucrados principalmente. Por ejemplo, el código SIC 2043 representa alimentos de cereales para el desayuno, y el código SIC 4521 representa grandes almacenes. Se debe apreciar que los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta 16 que se describen en el presente documento son solo a modo de ejemplo. Los datos contenidos en el registro de transacciones bancarias a nivel de cuenta corriente pueden variar de acuerdo con la realización y la institución financiera que proporciona la transacción bancaria 10. Por ejemplo, el código SIC está siendo reemplazando con el Sistema de Clasificación de la Industria del Atlántico Norte (NAICS - North Atlantic Industry Classification System, en inglés). El código NAICS cumple sustancialmente el mismo propósito que el código SIC, sin embargo, el código NAICS se ha extendido a seis dígitos en contraste con el código SIC, de cuatro dígitos, para adaptarse a un mayor número de sectores y permitir más flexibilidad en la designación de subsectores. La descripción del vendedor suele ser una serie de caracteres, que se pueden utilizar en la banca en línea y describen al vendedor en concreto. El código del activo, utilizado con préstamos, puede ser útil para proporcionar información adicional. Por ejemplo, cada vez que se realiza un pago de un automóvil, el sistema puede determinar qué tipo de automóvil conduce el consumidor en base a la información proporcionada, por ejemplo, el activo para el cual se realizó el préstamo.

La información proporcionada en los datos de la transacción bancaria a nivel de cuenta 16 y los datos de la información bancaria del consumidor 14 pueden ser útiles para clasificar a los clientes y desarrollar las clasificaciones 26. Por ejemplo, la información bancaria del consumidor 14 proporciona un código postal relacionado con el consumidor y los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta 16 pueden proporcionar un código postal relacionado con el vendedor. En base a estos dos códigos postales, al analizar las compras realizadas para la gasolina, el sistema puede deducir el gasto diario aproximado del consumidor y cuánto gasta el consumidor en gasolina. Con esta información, el consumidor puede ser clasificado en una clasificación de "viajero entre 15 y 25 millas". Al mismo tiempo, se pueden deducir otras clasificaciones de los datos de la transacción. Otro ejemplo de una clasificación es la relación deuda / capital del usuario, que representa el valor de la deuda del usuario frente al valor de los ahorros en efectivo en el banco, o en el caso de los activos, algunos activos tienen un valor de tasación tal como un automóvil, una casa, etc. La relación deuda / capital se puede deducir en función de los datos de transacciones bancarias 16 y puede ser útil para dirigir la publicidad a una empresa o publicista que busca inversores.

Puesto que la información bancaria del consumidor 14 y los datos de la transacción bancaria a nivel de cuenta 16 se están recibiendo, los datos de información son canalizados a través de un sistema de clasificación taxonómica 18. El sistema de clasificación taxonómica 18 es en el que el sistema comienza a desarrollar datos de clasificación. Por ejemplo, en base al análisis de la información del consumidor y la información de la transacción a nivel de cuenta, el sistema puede determinar si el consumidor es un conductor de SUV (en base al activo para el cual se ha garantizado un préstamo), un propietario de una vivienda (en base a la información de la hipoteca), etc. El sistema taxonómico clasifica a los consumidores de acuerdo con un sistema de clasificación similar a los códigos SIC y los códigos NAICS descritos anteriormente o cualquier clasificación soportada por la industria. Sin embargo, los códigos SIC y NAICS son habitualmente inadecuados para los propósitos de las realizaciones de la presente solicitud y, por lo tanto, se utiliza una codificación de clasificación taxonómica que puede ir mucho más allá y proporcionar clasificaciones más detalladas. Se conocen algunas clasificaciones taxonómicas adecuadas en la técnica, y se debe apreciar que cualquier sistema o código de clasificación taxonómica arbitraria puede ser utilizado por el sistema de clasificación taxonómica 18. El desarrollo de un sistema de clasificación taxonómica, sin embargo, es un proceso intensivo y que lleva mucho tiempo. Por lo tanto, las realizaciones de la presente solicitud pueden utilizar clasificaciones taxonómicas existentes cuando sea posible.

Un ejemplo en el presente documento es útil para describir cómo puede deducir clasificaciones el sistema de clasificación taxonómica en base a la información bancaria entrante del consumidor y a los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta. Por ejemplo, se recibe una transacción bancaria a nivel de cuenta que incluye un código SIC para la compra con tarjeta de débito. Como ejemplo, el consumidor realizó una compra (o, más probablemente, varias compras) en Starbucks y, de acuerdo con el código SIC que representa a una cafetería, el consumidor puede ser clasificado como bebedor de café. Como ejemplo adicional, un consumidor puede ser asociado con un código de activo a través de la información del tipo de cuenta 13 con un SUV (el consumidor tiene un préstamo de automóvil para un SUV). En base a esto, el consumidor puede ser clasificado como un conductor de SUV. De este modo, se asigna un código de clasificación taxonómica. Se debe apreciar asimismo que ningún sistema de clasificación taxonómica único puede cubrir todas las clasificaciones posibles y, por lo tanto, los sistemas de clasificación taxonómica están sujetos a crecimiento y evolución a lo largo del tiempo. El sistema de clasificación taxonómica 18 analiza la información bancaria entrante del consumidor y los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta para deducir códigos de clasificación que no se proporcionan en los datos entrantes. Por ejemplo, el consumidor entrante y los datos a nivel de cuenta, en general, no incluyen si un consumidor es un abuelo o un conductor de SUV. Sin embargo, estos códigos de clasificación se pueden deducir mediante el análisis y la correlación de las transacciones entrantes y la información del consumidor 14 para un consumidor dado.

Se debe tener en cuenta que, aunque el código SIC del vendedor solo identifica al vendedor, en lugar de la mercancía específica que se está comprando, se pueden llevar a cabo acuerdos con vendedores específicos para obtener datos a nivel de recibo. En este caso, la información del registro de la transacción a nivel de cuenta 10 se puede combinar con los datos de la transacción de la tienda 32 a nivel de recibo en un proceso 34 de correspondencia para identificar productos específicos comprados en la ubicación del vendedor. La combinación de esta información puede permitir ventajosamente predecir futuras compras en función del historial de compras anterior. Por ejemplo, cuando el registro de transacciones a nivel de cuenta identifica que el usuario ha comprado en una ferretería, y los datos a nivel del recibo indican que el usuario ha comprado recientemente paneles de yeso, tornillos para paneles de yeso y compuestos de paneles de yeso, el sistema puede deducir automáticamente que una de las próximas compras probables del consumidor incluirá papel de lija y/o pintura. En el presente documento estos se denominan compras colaterales y son de particular interés para los publicistas, debido a la alta probabilidad de interés del consumidor en anuncios publicitarios que están correctamente orientados hacia sus próximas compras.

Las transacciones bancarias a nivel de cuenta 10, la información bancaria del consumidor 14, la información del tipo de cuenta bancaria 13 y los datos de la transacción de la tienda 32 pueden ser procesados aún más en una fase de suposición agregada 20. En la fase de suposición agregada, se pueden agregar varias transacciones bancarias a nivel de cuenta para un consumidor concreto, para hacer suposiciones razonables sobre los hábitos de consumo del consumidor. Además, las suposiciones pueden ser obtenidas a la vista de los ingresos anuales, de cuándo se recibe un aumento, y de cuándo se pueden recibir bonus anuales. Las suposiciones con respecto a los ingresos anuales pueden ser obtenidas a partir de depósitos bancarios recurrentes, etc. Las transacciones de préstamo o alquiler de automóviles pueden ser agregadas para determinar la duración de un préstamo o de un alquiler para el consumidor. Esta clase de información puede ser particularmente útil para orientar publicidad al consumidor cuando se aproxima al final de un período de préstamo o alquiler. Datos de contrato, tales como, por ejemplo, contratos de telefonía inalámbrica, contratos de seguros y contratos de servicios públicos pueden ser determinados en función de la agregación de las transacciones bancarias a nivel de cuenta y de los datos a nivel de recibo de la tienda. La información útil adicional que se puede agregar incluye, pero no se limita a, hábitos de viaje anuales en base al cambio de códigos postales de vendedores, a qué ciudades se viaja, en qué períodos de tiempo es probable que ocurra ese viaje, etc.

Las suposiciones deducidas por la fase de suposición agregada 20 pueden ser útiles para generar clasificaciones 26 y clasificar a los consumidores en clasificaciones. Por ejemplo, supóngase que un publicista desea orientarse a individuos que viajan por lo menos 160.934,4 km (100.000 millas) al año. Las suposiciones agregadas acerca de viajes anuales de la fase de suposición agregada 20 global, en función de los criterios de activación, pueden ser utilizadas en un proceso de "extensión" (Bubble-Up, en inglés) para clasificar a consumidores concretos como viajeros, por lo menos, de 160.934,4 km (100.000 millas) al año. De manera similar, los individuos que pertenecen a una clasificación taxonómica de abuelos pueden ser identificados en base a las fechas de nacimiento y a los datos de la fase de suposición agregada 20 mediante el examen de las compras, a lo largo del tiempo, en tiendas de juguetes. Un individuo que compra juguetes dentro del mismo rango aproximado de dinero cada año en las tiendas de juguetes, especialmente si el individuo tiene más de 60 años, por ejemplo, puede ser una buena indicación de que el consumidor es un abuelo. Además, esta información agregada puede ser útil para los cumpleaños de los nietos. Y aún más, en función de los juguetes que se compran y de los patrones de compra, se puede determinar una estimación de la edad de los nietos. Esta información que acompaña a las clasificaciones 26 puede ser muy útil para los publicistas para orientar publicidad a estos consumidores en momentos apropiados durante el año.

Se debe apreciar que el proceso de extensión (Bubble-Up) 22 no es necesariamente un proceso continuo que ocurre con cada transacción bancaria recibida a nivel de cuenta, sino que se pueden establecer activadores en la fase de suposición agregada 20, de tal manera que cuando sea suficiente la información agregada para hacer que la suposición sea útil como clasificación, la información puede ser extendida a continuación a las clasificaciones 26. Haciendo referencia de nuevo a la naturaleza jerárquica de las clasificaciones, la extensión de la información como clasificación puede continuar desde el nivel más bajo al que hace referencia la información a niveles más altos en la clasificación, haciendo referencia a elementos a medida que asciende. Por ejemplo, un consumidor identificado como madre puede afectar a niveles más altos, es decir, a mujeres en el nivel superior. Sin embargo, la estructura de la clasificación se puede describir además como poli jerárquica, es decir, se produce una bifurcación cuando se atraviesan las clasificaciones en una dirección ascendente. Como ejemplo, un consumidor identificado como madre con una adolescente, con transacciones agregadas que incluyen seis transacciones en los últimos 12 meses por encima de 100 dólares, y que tiene una hija puede afectar a varios niveles superiores.

Los códigos de clasificación taxonómica desarrollados en la fase de clasificación taxonómica 18 y/o la información de la transacción se procesan en una fase de identificación complementaria 24. La fase de identificación complementaria 24 aplica el análisis para determinar las clasificaciones 26 relacionadas con transacciones colaterales. Por ejemplo, las compras de alimentos pueden ser indicativas de que alguien va a ver películas. La compra de un coche nuevo podría ser una indicación de que se comprarán lavados de coche con más frecuencia. Un abuelo, probablemente compraría juguetes el día de nacimiento de un nieto. De manera similar, una fase de identificación de tendencias 23 aplica la analítica para determinar las clasificaciones 26 relacionadas con tendencias de compra identificadas. Estas tendencias identificadas no son necesariamente obvias y no se determinan en función de la obviedad, sino que se determinan en función de las tendencias observadas. Por ejemplo, el sistema puede determinar con el tiempo que es probable que los compradores de teléfonos móviles iPhone compren pantalones vaqueros. Estas tendencias identificadas contribuyen asimismo al desarrollo de clasificaciones. Al igual que con el proceso de suposiciones agregadas 20, la fase de identificación complementaria 24 y la fase de identificación de tendencia 23 utilizan asimismo el proceso de extensión 22 para extender la información en las clasificaciones 26.

Las clasificaciones representan información acerca de un consumidor relacionada con su estilo de vida, que es útil para que los publicistas orienten los anuncios. Las clasificaciones representan asimismo información acerca de un consumidor que es útil para los editores de sitios web. Ejemplos de clasificaciones incluyen la identificación como abuelo, estudiante universitario, trabajador por cuenta propia, asistente / espectador al teatro / cine, inversor, padre y viajero. Estos ejemplos, no obstante, representan solo una muestra de las posibles clasificaciones utilizadas en las realizaciones de la presente solicitud. Se debe apreciar que, de manera similar a la evolución de los códigos de clasificación taxonómica, se pueden agregar nuevas clasificaciones a lo largo del tiempo y evolucionar a medida que surja la necesidad. Algunas clasificaciones pueden expirar o ser eliminadas con el tiempo, por ejemplo, "casado" se convierte en "divorciado", que también puede ser "soltero", reforzando la naturaleza poli jerárquica de las clasificaciones.

La clasificación de un consumidor también puede ser sopesada por certeza. Por ejemplo, para la clasificación "abuelo", un consumidor es un abuelo o no un abuelo - es una condición verdadera o falsa. Dado que el sistema no conoce la identidad del consumidor, y es deseable que el sistema no conozca la identidad del consumidor, el sistema no puede estar 100 % seguro de que el consumidor es un abuelo. Por ejemplo, aunque se conoce que la edad de un consumidor es mayor de 60 años, este consumidor puede o no ser un abuelo. Utilizando otra información conocida sobre el consumidor, por ejemplo, transacciones en tiendas de juguetes cerca de las vacaciones, depósitos en sitios de inversión de ahorro para la universidad, transacciones en tiendas que venden ropa para niños pequeños, se puede asignar un peso, por ejemplo, en una escala de 1 a 10 o un porcentaje de certeza, en función de si el consumidor debe ser clasificado en la clasificación "abuelo". Aunque el sistema clasifica al consumidor como abuelo, es posible que el consumidor no sea un abuelo. El hecho de que el consumidor no sea realmente un abuelo puede no ser tan importante para un anunciante que busca vender sus mercancías y productos a un abuelo. Lo que puede ser importante para un anunciante es el hecho de que el consumidor tiene los atributos de un abuelo.

Volviendo a continuación a la fase de identificación de tendencias 24, tal como se explicó anteriormente, las transacciones de tendencia pueden ser útiles para determinar clasificaciones tales como abuelos y cumpleaños de los nietos. En la fase de identificación de tendencias 24 también se determinan las transacciones colaterales que son útiles para orientar publicidad. Por ejemplo, la compra de un automóvil nuevo puede ser un indicador útil para orientar publicidad anuncios relacionada con el cuidado del automóvil y equipos de accesorios para automóviles. Puede ser útil identificar a los asistentes a restaurantes como posibles asistentes al cine, concretamente si tienen un historial de asistencia al cine. Además, los activadores pueden ser configurados para clasificar a los consumidores en base a los eventos que cambian la vida. Por ejemplo, un aficionado al cine que recientemente ha tenido hijos a continuación puede ser clasificado en una clasificación de arrendatario / comprador de DVD.

Haciendo referencia a continuación a la figura 2, se muestra un diagrama de bloques para hacer coincidir las transacciones en tiendas a nivel de recibos con las transacciones bancarias 10. Tal como se explicó anteriormente, la transacción bancaria a nivel de cuenta 10 incluye información relacionada con la transacción, sin embargo, es un resumen que incluye el valor total de la transacción y no incluye detalles de los artículos individuales en línea, por ejemplo, exactamente qué bienes o servicios se compraron en la tienda o proveedor de servicios. Por ejemplo, la transacción bancaria que se muestra incluye una identificación de vendedor 40, un código de autorización 42, un valor total en dólares 44, un código específico de la industria 46, un código postal 48 de dónde se realizó la transacción y una marca de fecha / hora. Se debe entender que la transacción bancaria 10 que se muestra en la figura solo tiene el propósito de describir la presente solicitud. Los datos proporcionados en la transacción bancaria a nivel de cuenta 10 pueden variar en función de lo que las instituciones financieras individuales proporcionan al sistema de generación de campañas. Por ejemplo, la transacción bancaria que se muestra en la figura incluye un código de autorización 42; sin embargo, algunas instituciones financieras pueden no proporcionar el código de autorización. Los datos de la transacción de la tienda a nivel de recibo 32 también pueden ser eliminados de la información personal que pertenece al consumidor, por ejemplo, la tarjeta de crédito o número de cuenta del consumidor que realiza la compra. Esto es deseable para proteger el anonimato del consumidor.

Al igual que con la transacción bancaria a nivel de cuenta 10, la transacción en tienda a nivel de recibo 32 no está limitada a los datos a nivel del recibo 33 tal como se muestra en la figura. Los datos a nivel de recepción 33, tal como se muestra, incluyen una identificación del vendedor 52, un código de autorización 54, un valor total en dólares 56, un código postal de donde ocurrió la transacción 58, una marca de fecha / hora 60 y datos del artículo en línea 62. Los datos del artículo en línea 62 incluyen una o más entradas de artículos en línea 63 en donde cada una de las entradas de artículos en línea 63 corresponde a un producto o servicio adquirido. En la entrada de datos del artículo en línea 63 a modo de ejemplo que se muestra en la figura, se incluye un identificador de producto 64, una cantidad 66 y un precio del artículo en línea 68. El problema a continuación es cómo hacer coincidir las transacciones en tiendas a nivel de recibos 32 con las correspondientes transacciones bancarias a nivel de cuenta 10 en la etapa de identificación / coincidencia 34.

Con respecto a hacer coincidir las transacciones en tiendas a nivel de recibo 32 con las transacciones bancarias a nivel de cuenta 10, en el presente documento se describen básicamente dos escenarios. En el primer escenario, la transacción bancaria 10 puede incluir un identificador de vendedor 40 y un código de autorización 42, y la transacción en tienda a nivel de recibo 32 de manera similar puede incluir una identificación de vendedor 52 y un código de autorización de vendedor 54. Puesto que cada vendedor puede generar únicamente un código de autorización para cada transacción en tienda, la identificación del vendedor 52 y el código de autorización 54 se pueden utilizar para hacer coincidir fácilmente la transacción en una tienda a nivel de recibo con la transacción bancaria a nivel de la cuenta simplemente haciendo coincidir las respectivas identificaciones del vendedor 40, 52 y los respectivos códigos de autorización 42, 54.

En el segundo escenario, a diferencia del primer escenario, el código de autorización no está disponible en ninguna de las dos transacciones bancarias a nivel de cuenta 10 y en la transacción en tienda a nivel de recibo 32. En este segundo escenario, se utilizan analíticas de coincidencia en la etapa de identificación 34 para hacer coincidir las transacciones en tiendas a nivel de recibo 32 con las transacciones bancarias a nivel de cuenta 10. Se pueden utilizar diversas comparaciones analíticas mediante la etapa de identificación 34. Por ejemplo, si las transacciones bancarias a nivel de la cuenta 10 y las transacciones en tiendas a nivel de recibo 32 incluyen cada una el valor total en dólares 44, 56, el código postal de la transacción 48, 58 y una marca de fecha / hora 50, 60, las transacciones respectivas se pueden combinar con un grado suficiente de certeza en base a la coincidencia de estas tres porciones de información. Sin embargo, se debe entender que no son necesarias coincidencias exactas de los campos individuales para identificar con éxito las transacciones coincidentes. Por ejemplo, es de esperar que la marca de fecha / hora provista con la transacción en tienda a nivel de recibo 32 no coincida exactamente con la marca de fecha / hora de la transacción bancaria a nivel de cuenta 10. Una razón para esto es que puede transcurrir algún tiempo entre el momento en que el establecimiento tienda generó una marca de fecha / hora para la transacción tienda a nivel de recibo y el momento en que la institución financiera aplica una marca de fecha / hora a la transacción bancaria recibida a nivel de cuenta para la compra en tienda correspondiente. Aunque la marca de fecha / hora no coincida exactamente, solo es necesario que esté lo suficientemente cerca o dentro de un rango determinado para que, cuando sea combinada con los otros datos, tales como el valor en dólares y el código postal, haya un grado razonable de certeza de que las transacciones pueden coincidir con éxito.

Asimismo, se anticipa que las comparaciones de rango pueden ser apropiadas para otros campos de datos utilizados por la etapa de identificación 34. Por ejemplo, aunque el valor total en dólares 44, 56 se proporciona habitualmente como un valor exacto, por ejemplo, 3,17 dólares, algunas instituciones financieras ofrecen programas para sus clientes que pueden hacer que el valor total en dólares varíe. Por ejemplo, se conoce que, por lo menos, una institución financiera ofrece un servicio en el que el valor total en dólares se redondea al dólar entero más cercano cuando la institución financiera recibe la información de la transacción en tienda, por ejemplo, 3,17 dólares es redondeado a 4,00 dólares. La diferencia entre las dos cantidades se deposita en una cuenta de ahorro para el consumidor. En este caso particular, se puede esperar que el valor total en dólares de la transacción en tienda a nivel de recibo 32 y la transacción bancaria a nivel de cuenta coincidan solo al dólar más cercano. Sin embargo, si la institución financiera en concreto que ofrece este programa también proporciona datos de transacciones a nivel de cuenta para la cuenta de ahorro en la que se deposita la diferencia, la etapa de identificación 34 puede utilizar analíticas adicionales para identificar el depósito de la diferencia en la cuenta de ahorro y, por lo tanto, mejorar la exactitud del proceso de identificación. De nuevo, se debe apreciar que la identidad del consumidor no está disponible ni es necesaria para realizar estas analíticas de identificación. Por lo tanto, el consumidor permanece en el anonimato con respecto al sistema, lo que garantiza la privacidad, respetando la identificación del consumidor.

Se prevén diversos problemas adicionales con respecto a hacer coincidir la transacción bancaria a nivel de cuenta 10 con las transacciones en tiendas asociadas a nivel de recibo 32, y se encuentran dentro del alcance de la presente invención. Por ejemplo, aunque cada una de las identificaciones de vendedor 40, 52, respectivas incluye un código específico de identificación de vendedor, lo que permite una coincidencia exacta de los identificadores de vendedor, se debe entender que el sistema también puede hacer coincidir a los vendedores en base a las descripciones de caracteres de los vendedores. Siempre que se proporcione una descripción de texto de vendedor para la identificación del vendedor 40, 52, las transacciones bancarias a nivel de cuenta y las transacciones en tiendas a nivel de recibo se pueden hacer coincidir en el nivel de identificación del vendedor.

Pasando a continuación a las entradas del artículo en línea 63, una vez que la transacción en tienda a nivel de recibo 32 ha sido comparada con la transacción bancaria a nivel de cuenta 10, las entradas del artículo en línea pueden ser analizadas y utilizadas por el sistema. Aunque la transacción bancaria a nivel de cuenta 10 es útil para determinar las clasificaciones para el consumidor, no es posible determinar los productos o servicios particulares adquiridos en base a la información proporcionada, excepto en los raros casos en los que el vendedor solo proporciona un producto en concreto o un servicio concreto. La entrada del artículo en línea 63 se utiliza ventajosamente para este propósito. Por ejemplo, la entrada del artículo en línea 63 incluye, por lo menos, un identificador de producto 64, una cantidad de compra 66 y un precio del artículo en línea 68. Estos datos proporcionan la información que permite al sistema determinar y hacer un seguimiento de los productos y servicios comprados por el consumidor. La información de este producto puede ser útil para determinar las tendencias de compra del consumidor y también puede ser útil para anticipar compras futuras en base a los productos comprados. Por ejemplo, tal como se describió anteriormente, se podría esperar que un consumidor que compra un panel de yeso compre pintura en un futuro próximo.

Sin embargo, surge un problema por el hecho de que varios establecimientos de tienda utilizan sus propios códigos internos de identificación de productos. Por lo tanto, es necesario un procesamiento adicional del identificador del producto 64 para recodificar el identificador del producto a un sistema de codificación común utilizado por el sistema de generación de campañas. La identificación y la conversión del código de identificación del producto en un código común se pueden lograr de varias maneras. Un método, es utilizar una base de datos de tienda 70 proporcionada por la tienda. La base de datos de tienda 70 permite al sistema buscar un producto en base al identificador del producto 64 y obtener información adicional acerca del producto a partir de la tabla de la base de datos. Tal como se muestra en la figura, la base de datos del producto puede incluir, asociada con el identificador del producto 72, un número SKU 74, y diversos datos descriptivos para el producto, tales como, por ejemplo, los colores disponibles 76. La información de la base de datos, tal como el número SKU 74, se puede utilizar para determinar un código taxonómico para el producto. Por ejemplo, la tienda puede utilizar una taxonomía interna 78 para el código que define sus productos.

Sin embargo, se debe apreciar que la taxonomía interna 78 puede ser una taxonomía patentada o una taxonomía interna utilizada solo por la tienda en concreto y, por lo tanto, no puede ser utilizada directamente por el sistema de generación de campañas publicitarias para fines de identificación. Se debe entender que, aunque la taxonomía interna 78 se muestra como una entidad separada en la figura, en la que el código taxonómico puede ser determinado a partir de la información en la base de datos de productos 70, también se anticipa que la base de datos de la tienda 70 puede incorporar directamente un código taxonómico para el identificador de producto 72 en concreto. Asimismo, se anticipa que la taxonomía interna 78 también puede ser la misma taxonomía utilizada por el sistema de publicidad y, por lo tanto, puede ser utilizada directamente para la identificación del producto. En el caso de que se utilice una taxonomía interna 78, los códigos taxonómicos de la taxonomía interna pueden ser asignados fácilmente a una taxonomía común utilizada por el sistema de generación de campañas.

Se debe entender que, aunque la figura muestra solo una tienda, varias tiendas pueden estar asociadas al sistema de generación de campañas y operar de una manera similar. Por ejemplo, una segunda taxonomía interna 82 de tienda se muestra en la figura y puede ser asignada de manera similar a la taxonomía común 80. Asimismo, se debe tener en cuenta que algunas tiendas pueden utilizar una taxonomía de terceros por separado. Sin embargo, esto solo hace necesario asignar los códigos taxonómicos de terceros a la taxonomía común 80. Se debe apreciar además que no siempre existirá una coincidencia exacta entre la taxonomía interna 78 y la taxonomía común 80. Por ejemplo, algunas taxonomías internas (in-house, en inglés) o internas pueden ser dispersas en los casos en los que, por ejemplo, la tienda utiliza códigos taxonómicos de amplia base que cubren una amplia gama de productos. La naturaleza jerárquica de la taxonomía común 80 puede ser utilizada ventajosamente en este caso. Por ejemplo, los niveles más bajos de la taxonomía común 80 describen los productos con un alto grado de detalle. Estos códigos taxonómicos de nivel inferior, tal como las ramas de un árbol, se derivan de un código taxonómico a nivel superior que representa un rango más amplio. Esto permite que la taxonomía interna dispersa sea asignada a la taxonomía común 80; sin embargo, la asignación se produce simplemente a un nivel más alto, es decir, un nivel más amplio en la taxonomía común 80.

De nuevo, se debe apreciar que el proceso de identificación 34 descrito haciendo referencia a la figura 2 es un proceso de comparación anónimo que protege la identidad del consumidor. Aun así, algunas instituciones financieras pueden desear reducir aún más el riesgo de identificación personal. Por ejemplo, una institución financiera solo puede estar dispuesta a proporcionar valores totales de la transacción 44 redondeados a los 0,10 dólares más próximos. Esto plantea un pequeño problema para el proceso de coincidencia 34, porque los análisis descritos proporcionan comparaciones en base a rangos tal como se describió anteriormente. Para mejorar aún más la seguridad, se prevé que el sistema de publicidad pueda prever la instalación de sistemas de exportación instalados internamente en un sitio propiedad de la institución financiera que desea el servicio. Proporcionar un sistema de exportación interna permite a la institución financiera implementar filtros que garanticen que no se envíe información de identificación personal desde la institución financiera. El sistema de exportación interna puede estar configurado, por ejemplo, para exportar solo columnas de datos conocidos y no confidenciales. El sistema de exportación interna puede estar configurado además para realizar un análisis de seguridad analítico de los datos que se exportan como un nivel adicional de seguridad. Por ejemplo, el sistema puede estar configurado para supervisar los datos salientes para garantizar que no se exporten datos de manera involuntaria, tales como nombres personales, números de cuenta o números de la seguridad social. Un sistema de exportación interna proporciona a la institución financiera un grado adicional de confianza en que la identidad de sus clientes está protegida.

Haciendo referencia a continuación a la figura 3, se muestra un proceso en forma de resumen para la creación de campañas publicitarias. Este proceso se podría emplear asimismo para enviar otros medios orientados a los espectadores, no solo publicidad. Una fase de orientación 84 utiliza, pero no se limita a, tres componentes de procesamiento para desarrollar una lista de objetivos 86. Los componentes de orientación de la fase de orientación 84 incluyen métricas transaccionales tal como las explicadas anteriormente en base a transacciones bancarias a nivel de cuenta, por ejemplo, cuánto gasta un consumidor en su automóvil, pudiendo ser clasificado dentro de rangos seleccionados. Las clasificaciones 26 descritas anteriormente son útiles para orientar publicidad tal como también se describió anteriormente. Sin embargo, la fase de orientación 84 también realiza analíticas en clasificaciones que son condicionales, es decir, clasificaciones condicionales. Las clasificaciones condicionales son aquellas clasificaciones que pueden ser agregadas a la lista de objetivos o ser eliminadas de la lista de objetivos en función del rendimiento, como se describe a continuación.

La lista de objetivos 86 incluye a los consumidores objetivo para una campaña publicitaria en concreto basada en los métodos de analítica realizados durante la fase de creación de la campaña 84. La publicidad 88 es entregada al consumidor en la lista de objetivos 86 en las páginas web 90 a medida que la campaña publicitaria avanza. La publicidad puede ser enviada sobre otras plataformas, por ejemplo, sistemas de comunicación de archivos, que no se pueden llevar a cabo con Internet. La publicidad 88 también puede ser enviada a los consumidores que no se encuentran en la lista de objetivos. A medida que la campaña publicitaria continúa la retroalimentación de la fase publicitaria 88, se analiza, por ejemplo, en función de las tasas de clics, y se utiliza para generar una tabla de clasificación de rendimiento 92. La tabla de clasificación de rendimiento 92 se utiliza para identificar los anuncios que se comportan mejor en cuanto a clics. Sobre la base de estas métricas de clics, una fase de redistribución 94 puede redistribuir los objetivos de la campaña para obtener mejores resultados, es decir, mayores tasas de clics. Con este fin, las realizaciones de la presente solicitud pueden supervisar los anuncios orientados y determinar cuándo ha ocurrido un clic. La característica de redistribución de la campaña puede ser una parte opcional del proceso de la campaña publicitaria. Los publicistas pueden optar por tener una campaña publicitaria analizada y redistribuida automáticamente en función del rendimiento o hacer que la campaña publicitaria permanezca fija, pero recibir informes que indiquen no solo el rendimiento de la campaña, sino también un rendimiento potencial en base a una redistribución de la campaña.

Por lo tanto, se debe apreciar que las realizaciones de la presente aplicación no solo están dirigidas de manera efectiva a los consumidores para campañas publicitarias basadas en clasificaciones, sino que también redistribuyen dinámicamente los objetivos de la campaña para obtener mejores resultados durante la vida útil de la campaña publicitaria. Por ejemplo, una de las clasificaciones 26 podría estar relacionada con los códigos postales en la sección noreste de los Estados Unidos. Por lo tanto, en función del código postal, se puede crear una clasificación para el noreste. Durante la campaña publicitaria, la clasificación del rendimiento 92 puede indicar una tasa de clics mucho mayor para la clasificación del noreste en comparación con el resto del país. Entonces, en base a esto, la campaña publicitaria puede ser redistribuida o reorientada para aumentar la publicidad para aquellos individuos en el noreste y menos anuncios en otras áreas del país. Puede ser posible, por lo tanto, orientarse hacia los consumidores adicionales en el noreste, en base a la clasificación noreste que, de otro modo, se habría perdido en la campaña publicitaria original. Además, si la publicidad se está enviando a consumidores que no se encuentran en la lista de objetivos para la campaña, pero los muchos consumidores que pertenecen a una clasificación particular que no forman parte de la lista de objetivos clican en el anuncio, entonces el anuncio puede ser redistribuído a los consumidores que se encuentran dentro de la clasificación que está clicando en el anuncio.

Se debe apreciar que cualquier dato recopilado o extraído en realizaciones de la presente solicitud, independientemente de la fuente, se puede utilizar para generar clasificaciones. Datos de recibo de tienda, o datos adicionales de la tienda, historial de navegación, historial de búsquedas, e historial de clics en publicidad, por nombrar algunos, pueden ser utilizados para generar clasificaciones. Las realizaciones preferidas son capaces de recopilar esta información para proporcionar una imagen más completa del consumidor. Es deseable, aunque no es necesario, que los datos adicionales sigan protegiendo el anonimato del consumidor. El ADIC y el UCIC, al ser una identificación única pero anónima del consumidor, facilitan la recopilación de esta información del consumidor.

Haciendo referencia a continuación a la figura 4, se muestra un diagrama de flujo de una realización de la presente solicitud. Se debe entender que cada una de las etapas en el diagrama de flujo corresponde al procesamiento tal como el descrito anteriormente haciendo referencia a la figura 1. Por lo tanto, el diagrama de flujo se explica en forma de resumen de bloques, sin repetir innecesariamente los detalles descritos anteriormente. También se debe apreciar que el diagrama de flujo se proporciona para comprender las realizaciones de la presente solicitud; sin embargo, la presente solicitud no se limita a la disposición de las etapas mostradas en la figura. En la etapa 100, una campaña de publicidad y un sistema de envío recibe información bancaria del consumidor procedente de las instituciones financieras, incluyendo la información del consumidor la identificación del consumidor y datos relacionados con el consumidor. El consumidor es identificado de manera anónima por asociación con un código de identificación de cliente único, UCIC, asociado con el consumidor. La información recibida por el consumidor es utilizada además por un proceso de mantenimiento y almacenamiento de clasificación 102 que mantiene las clasificaciones para su utilización en una etapa del método de creación de campaña publicitaria 104.

La información del consumidor recibida también es utilizada por un método de clasificación taxonómica 116 que determina los códigos de clasificación taxonómica basados en la información recibida del consumidor. Sin embargo, la clasificación taxonómica se basa adicionalmente en los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta recibidos en la etapa 110 desde las instituciones financieras, incluyendo los datos de transacciones bancarias a nivel de cuenta el identificador anónimo del consumidor y los identificadores de vendedor y los datos de transacciones relacionados con la transacción que el consumidor realizó con el vendedor.

Las transacciones bancarias a nivel de cuenta recibidas se utilizan además mediante un proceso de transacción agregado 112 que identifica las transacciones asociadas con un consumidor particular y las agrega para generar las suposiciones agregadas descritas anteriormente. En la etapa 114, en función de los activadores de agregación, se proporcionan los supuestos agregados, es decir, extendidos, en forma de clasificaciones para el mantenimiento de la clasificación y la etapa del proceso de almacenamiento 102. Las clasificaciones taxonómicas son utilizadas además por los métodos de identificación colateral y de tendencia en la etapa 122 para identificar clasificaciones basadas en transacciones colaterales, transacciones temporizadas y tendencias identificadas. Además, en función de los factores desencadenantes, la información clave sobre el estilo de vida identificada por el método de identificación colateral y de tendencia 122 se extiende en la etapa 124 de la clasificación del sistema de mantenimiento y almacenamiento en la etapa 102. Según sea necesario, las clasificaciones mantenidas y almacenadas mediante el método de clasificación de mantenimiento y almacenamiento 102 son proporcionadas a una etapa del proceso de creación de campaña publicitaria 104.

Haciendo referencia a continuación a la figura 5, se muestra un diagrama de flujo que describe un método para hacer coincidir las transacciones a nivel de banco con las transacciones a nivel de recibos e identificar productos y servicios de elementos en línea en la transacción a nivel de recibos. Las transacciones bancarias a nivel de cuenta son recibidas en la etapa 130. Las transacciones bancarias a nivel de cuenta son recibidas de la manera descrita anteriormente haciendo referencia a las figuras 1 y 2. Se debe entender que el sistema está configurado para recibir las transacciones bancarias a nivel de cuenta a través de una variedad de procesos y en una variedad de formatos. Por ejemplo, algunas instituciones financieras, tal como se describió anteriormente, pueden tener sistemas de exportación interna instalados para garantizar que solo se proporcionen datos no confidenciales para la generación de la campaña. Estos sistemas de exportación interna pueden formatear los datos en un formato adecuado para la generación de la campaña. Por otro lado, algunas instituciones financieras pueden desear, con vistas a reducir el coste del procesamiento, simplemente proporcionar datos sin procesar a la generación de la campaña. En este caso, la generación de la campaña está programada para asignar la información no confidencial deseada a los requisitos de la generación de la campaña y proteger el anonimato de los clientes de la institución financiera al no aceptar ninguna información de identificación personal. Se anticipa que la generación de la campaña puede proporcionar una variedad de filtros y algoritmos de transformación para adaptarse a una variedad de instituciones financieras, cada una con diferentes requisitos.

Las transacciones en tiendas a nivel de recibo son recibidas en la etapa 132. Las transacciones a nivel de recibo, similares a las transacciones bancarias a nivel de cuenta, pueden ser procesadas a través de varios filtros y transformaciones para reformatear las transacciones de diversos formatos utilizados por las distintas tiendas en un formato común utilizado por el sistema de generación de campaña. También se prevé que los sistemas de exportación de las tiendas se puedan instalar internamente con la tienda con el fin de formatear y/o garantizar la integridad de los clientes de las tiendas. Si un código de identificación de vendedor y un código de autorización, de acuerdo con lo determinado en la etapa 134, están disponibles en cada una de las transacciones bancarias a nivel de cuenta recibidas y en las transacciones de la tienda a nivel de recibo, las transacciones pueden ser comparadas en función del código de identificación de vendedor proporcionado y del código de autorización en la etapa 136. De lo contrario, tal como se describió anteriormente haciendo referencia a la figura 2, el procesamiento analítico en la etapa 138 se puede utilizar para hacer coincidir las transacciones basadas, por ejemplo, en el valor de la transacción, el código postal de la transacción y una marca de fecha / tiempo.

Cuando la transacción de venta en una tienda a nivel de recibo ha sido hecha coincidir con éxito con una transacción bancaria a nivel de cuenta, los detalles de la partida individual de la transacción a nivel de recibo pueden ser procesados a continuación aún más en la etapa 140. En la etapa 142, el producto del artículo en línea individual puede ser identificado haciendo coincidir la ID del producto proporcionada en la entrada al artículo en línea con una base de datos de la tienda utilizando la ID del producto como clave de búsqueda. A partir de los datos proporcionados en la base de datos de la tienda, en la etapa 144, la ID del producto puede ser traducida a una de una taxonomía común, una taxonomía interna de la tienda o una taxonomía de terceros. En el caso de que la ID del producto coincida con una taxonomía interna de la tienda o una taxonomía de un tercero, el código resultante de la taxonomía puede ser asignado en la etapa 146 al código taxonómico común utilizado por el sistema publicitario. Haciendo referencia a continuación a la figura 6, se proporciona un diagrama de flujo que describe el método de creación de la campaña publicitaria 104 tal como se muestra en la figura 4. Una etapa de orientación del consumidor 150 se dirige a los consumidores en función de las métricas transaccionales calculadas en base a los datos de la transacción a nivel de cuenta recibida y, en algunas realizaciones, también en base a los datos recibidos a nivel de recibo, recibidos de los vendedores participantes. Los consumidores también son orientados en función de las clasificaciones almacenadas y son más orientados en base a clasificaciones condicionales, tal como se describió anteriormente. En la etapa 152, se genera una lista de consumidores objetivo en función de los consumidores determinados en la etapa 150 de orientación de los consumidores. Estos consumidores objetivo se identifican de forma anónima por su ADIC o UCIC asociado, tal como se describió anteriormente. En la etapa 154, los anuncios orientados son proporcionados al sistema de envío de anuncios para los consumidores en la lista de objetivos. En la etapa 156, los anuncios proporcionados por el sistema de envío de anuncios se muestran como contenido del sitio web visto por los consumidores objetivo. Un contenido distinto de publicidad puede ser mostrado en dispositivos que están conectados a una red distinta de Internet. Asimismo, en la etapa 156, los anuncios pueden ser enviados a los consumidores, por ejemplo, un conjunto aleatorio de consumidores, que no están en la lista de objetivos. En la etapa 158, el sistema de envío de anuncios recopila datos relacionados con la cantidad de anuncios mostrados y los datos de clics asociados para la evaluación del rendimiento. Esta evaluación de rendimiento es retroalimentada a la etapa 152 de generación de listas específicas, que proporciona además esta información a una etapa de ordenación del rendimiento de clasificación 160. En esta etapa, se analiza el rendimiento del clic relacionado con las clasificaciones almacenadas y, en la etapa 162, la lista seleccionada es redistribuida en base a la eliminación de clasificaciones de bajo rendimiento y a la adición de clasificaciones recientemente identificadas que muestran una alta probabilidad de un porcentaje de clics beneficioso. Por ejemplo, estas nuevas clasificaciones se pueden identificar a partir de los consumidores que no estaban en la lista de objetivos, pero que recibieron el anuncio de destino destinado a la lista de destino y clicaron en el anuncio. Si el ADIC es conocido por los clientes aleatorios que clicaron en el anuncio dirigido, entonces el ADIC se puede hacer coincidir con las clasificaciones en las que se clasifica al consumidor para encontrar nuevos consumidores en clasificaciones que no fueron objetivo originalmente del anuncio.

Además, el sistema y el método pueden permitir que un publicista / anunciante cree una campaña publicitaria amplia y que el sistema y el método pueden evaluar el rendimiento de la campaña de una manera similar a la etapa 160 de ordenación del rendimiento de clasificación, anterior. El sistema identificará las clasificaciones con el mejor rendimiento en función de la tasa de clics y, a continuación, redistribuirá los anuncios orientados a los consumidores en las mejores clasificaciones de rendimiento.

El sistema de creación de campañas publicitarias también puede ser empleado, con ligeras modificaciones, para reestructurar un sitio web u otro contenido mostrado en un dispositivo conectado a la red, en base a las clasificaciones en las que se encuentra el espectador del contenido. Por ejemplo, si el espectador está en una clasificación que indica que reside en Florida, entonces el clima para su región puede ser enviado automáticamente para su visualización en el dispositivo. Si las transacciones recientes tienen lugar en otra región del país, entonces un sitio web puede enviar contenido, por ejemplo. noticias y tiempo, basado en esa región.

El sistema es útil para enviar contenido orientado distinto de publicidad. Entre los ejemplos adicionales se incluye el envío de artículos de noticias, contenido audio / visual y otros basado en clasificaciones y metáforas transaccionales que podrían interesar al consumidor cuando visita el sitio web. Por ejemplo, si el usuario de espn.com se encuentra en la clasificación "golfista", espn.com podría abrir con un artículo de golf en lugar de su artículo más genérico que abre para otros usuarios que visitan el sitio. El sistema verifica el ADIC, que puede tener la forma de una cookie persistente, almacenada en el dispositivo que está cargando y/o viendo un sitio web, por ejemplo, espn.com. En resumen, las clasificaciones y las métricas transaccionales pueden ser utilizadas para enviar contenido, que no es publicidad, a un dispositivo. Dicho sistema y método para enviar anuncios y contenido puede mejorar la sesión de un espectador, por ejemplo, en el sitio web, lo que puede hacer que el espectador desee volver más a menudo para ver el contenido. La publicidad puede ser aún más personalizada en base a las clasificaciones y otra información que se conoce acerca del consumidor. Esto se describirá con más detalle a continuación.

Haciendo referencia a continuación a la figura 7, se describirá la interrelación entre los que desean enviar contenido orientado y los que recibirán el contenido orientado. El sistema permite la comunicación entre los siguientes individuos o entidades: anunciantes 202, instituciones financieras 204 y consumidores 210. Las instituciones financieras 204 pueden incluir bancos, ahorro y préstamos, instituciones de crédito y similares. Tal como se describió anteriormente, cada una de las instituciones financieras puede incluir un sistema de exportación interna 206 para exportar y/o filtrar información y una base de datos segura 218 (o una serie de bases de datos seguras) que es operada por las instituciones financieras que almacena, o tiene en depósito, la información del consumidor y las transacciones financieras (y otra información financiera) de los clientes de la institución financiera junto con otra información no financiera. Estas transacciones financieras pueden incluir los débitos y créditos de los clientes del banco, los préstamos que posee el banco para ese cliente, las transacciones con tarjeta de crédito / débito y similares. La otra información sobre el consumidor que se almacena en la base de datos segura de información financiera 218 incluye información del consumidor, tal como la identidad del consumidor, la edad y el sexo del consumidor y el código postal de origen del consumidor. Esta información del consumidor está asociada con un código único de identificación del consumidor (UCIC) que asocia al consumidor con la información y al mismo tiempo mantiene el anonimato del consumidor. Por anonimato se entiende que la información que se comunica al proveedor de servicios de publicidad impide que el proveedor sepa quién es realmente el consumidor, de tal manera que la "cookie", que puede ser presentada posteriormente al consumidor, sea anónima. Por consiguiente, se puede hacer referencia al UCIC como una codificación anónima. Por ejemplo, el UCIC no se basa en el nombre, la dirección, la dirección de correo electrónico, el número de teléfono, una identificación emitida por el gobierno, tal como el número de la seguridad social o el número de cuenta del consumidor en la institución financiera, lo que podría llevar a que la identidad del consumidor se dé a conocer.

El UCIC está vinculado a las transacciones financieras del consumidor, a la edad y el sexo del consumidor y al código postal del consumidor; sin embargo, información más personal, tal como el número de la seguridad social, el número de teléfono, los números de las tarjetas de crédito y el nombre del consumidor, no está asociada con el UCIC, lo que protege la identidad del consumidor. Los códigos UCIC comunican la información del consumidor, a través de una interfaz o portal denominado portal no para el consumidor 220, al procesador 216. La base de datos del proveedor de envío de anuncios 214 asocia el UCIC con la información que es similar a la almacenada en las bases de datos de instituciones financieras. La base de datos del proveedor de envío de anuncios 214 almacena o tiene en depósito, la información financiera y otra información no personal que recibe de varias instituciones financieras diferentes. La base de datos 214 del proveedor de envío de publicidad asocia asimismo un código de identificación de envío de anuncios (ADIC) y un código de identificación de la institución financiera (FIIDC) para cada consumidor individual almacenado en su base de datos y asocia estos códigos con el UCIC que es proporcionado por la base de datos de la institución financiera. El ADIC es único para cada consumidor almacenado en la base de datos. El ADIC también puede estar asociado con el dispositivo que se utiliza para acceder al contenido a través de la red, lo que puede permitir que un solo ADIC esté asociado con más de un UCIC y un FIIDC. Además, más de un ADIC puede estar asociado con un UCIC. El FIIDC está asociado con la institución financiera que tiene la información provista por el consumidor para el consumidor único. Dado que el UCIC mantiene el anonimato del consumidor con el que se hace coincidir, el ADIC y el FIIDC también mantienen ese anonimato del consumidor, puesto que no hay ninguna información personal que que se haga coincidir con estos códigos. En consecuencia, el UCIC y el ACIC también se pueden denominar códigos anónimos. El ADIC es asignado por el operador de la base de datos del proveedor de envío de anuncios 214 al consumidor 210 o a un dispositivo específico operado por el consumidor y utilizado posteriormente en las comunicaciones entre el consumidor 210 y el proveedor de envío de anuncios para la identificación única anónima del consumidor. El ADIC es comunicado además al sistema de generación de campañas 216 para que el sistema pueda correlacionar y combinar datos para el consumidor procedentes de varias de las instituciones financieras 204.

El sistema puede autorizar asimismo a empresas o entidades que no son instituciones financieras para permitir el envío de publicidad en sus sitios web o en otra plataforma de comunicación - estas entidades se denominarán presentadores de publicidad de terceros 212. Los anunciantes 202 son empresas o individuos que desean enviar anuncios orientados a consumidores objetivo 210. Los consumidores 210 también son clientes, por lo menos, de una de las instituciones financieras 204 que comparten información dentro del sistema. La información del consumidor, por ejemplo, la fecha de nacimiento, el código postal, etc., y los datos de transacción a nivel de cuenta del consumidor, que proporcionan las instituciones financieras, son utilizados para determinar las clasificaciones almacenadas en una base de datos de proveedores de envío de anuncios 214 mantenida por un sistema de generación de campaña 216 operado por el proveedor de envío del anuncio. Los presentadores de anuncios de terceros 212 operan sitios web u otros medios de publicación que no están afiliados a ninguna de las instituciones financieras (o son sitios web no seguros que son operados por las instituciones financieras) que permiten el envío de anuncios. El sistema está diseñado para mantener el anonimato de los consumidores y, al mismo tiempo, permitir a los anunciantes enviar sus anuncios a los consumidores que se encuentran dentro de su segmento de mercado definido. Adicionalmente, el sistema permite la comunicación a los presentadores de anuncios de terceros 212 (u otros editores de contenido de terceros) para recibir mensajes que instruyen al presentador 212 para publicar contenido en base, por lo menos, a una de las clasificaciones asociadas con la visualización del consumidor en la página web.

En general, el sistema incorpora una realización de los métodos descritos haciendo referencia a las figuras 4 a 6. Los anuncios orientados en base a las clasificaciones de los consumidores 210 son enviados al consumidor cuando el consumidor visita los sitios web 222 (u otras pantallas o aplicaciones de publicación) que tienen una asociación con las instituciones financieras 204 o con presentadores de anuncios de terceros 212. El contenido orientado, siendo un ejemplo los anuncios, puede ser enviada directamente al consumidor 210 o a través de los sitios web visitados o de otras aplicaciones 222. Se pretende que el anuncio pueda ser enviado a cualquier dispositivo, por ejemplo, ordenador, teléfono móvil, aparato de televisión, que pueda almacenar una cookie persistente u otro identificador único persistente. Sin embargo, si un anuncio es mostrado en una aplicación segura operada por una institución financiera, se puede enviar contenido orientado sin tener que configurar una cookie persistente.

Haciendo referencia a la figura 9, en 230, el visualizador de contenido, que también es cliente de una de las instituciones financieras, inicia sesión en el sitio web de la institución financiera o entra de manera segura en una aplicación que es operada o está asociada con la institución financiera. El consumidor inicia sesión en una parte protegida del sitio web o aplicación de la institución financiera en la que el consumidor se debe identificar de manera apropiada para que, por ejemplo, la institución financiera permita al usuario realizar transacciones bancarias a través de Internet o de otra red. En 232, la institución financiera pasa el UCIC asociado con el visualizador de contenido de la institución financiera al procesador 216 (figura 7) operado por el proveedor de envío de anuncios, que también se conoce como el proveedor de contenido orientado. En 234, el proveedor de contenido orientado asocia un ADIC con el UCIC recibido. El proveedor de envío de anuncios puede verificar la base de datos del proveedor de envío de anuncios 214 (figura 7) para un ADIC asociado con el UCIC recibido. Si ningún ADIC está asociado con el UCIC recibido, entonces, en 236, el proveedor de envío de anuncios puede asignar un ADIC a este dispositivo y establecer una cookie en el dispositivo que incluya el ADIC u otra identificación similar. Puesto que no se ha asociado un ADIC con este dispositivo, o este dispositivo ha borrado las cookies anteriores, incluido el ADIC, no se conoce suficiente información acerca de este dispositivo para enviar contenido orientado, por ejemplo, un anuncio para ser mostrado en el dispositivo. Por consiguiente, en 238 se puede enviar un anuncio no orientado en este momento al dispositivo.

Haciendo referencia a la etapa 234, si un ADIC está asociado con el UCIC recibido y la cookie del ADIC está presente en el dispositivo, entonces, en 240, el proveedor de envío de anuncios verifica si la cookie del ADIC que está presente en el dispositivo coincide con el UCIC que está asociado con este ADIC. Si el ADIC coincide con el UCIC, entonces se conoce suficiente información acerca de este dispositivo para enviar contenido orientado, puesto que la información financiera asociada con el UCIC puede ser utilizada para determinar las clasificaciones en las que se encuentra el consumidor que utiliza el dispositivo. Por consiguiente, en 242 se puede enviar al dispositivo un anuncio orientado, u otro contenido orientado.

Haciendo referencia de nuevo a la etapa 240, si la cookie del ADIC almacenada en el dispositivo no coincide con el UCIC asociado con ese ADIC, en 246 el proveedor de envío de publicidad puede registrar la asociación almacenada del ADIC en el dispositivo (por medio de la cookie persistente que ha sido configurada previamente) con otro UCIC. Esto puede suceder, por ejemplo, cuando el dispositivo se utiliza para iniciar sesión en dos aplicaciones de instituciones financieras diferentes. Al iniciar sesión en la primera solicitud de la institución financiera, el proveedor de envío de anuncios puede asignar un ADIC asociado con el UCIC de la primera institución financiera. Si este dispositivo se utiliza para iniciar sesión en otra aplicación segura de otra institución financiera, entonces ya se habrá almacenado un ADIC en el dispositivo, pero el UCIC de la nueva institución financiera no coincidirá con el ADIC recibido anteriormente. Después de registrar la asociación del ADIC con el otro UCIC (diferente) almacenado en 246, entonces, en 248, el proveedor de envío de anuncios puede consultar si el otro UCIC (diferente) y el ADIC han sido identificados lo suficiente como para alcanzar un umbral. Si este otro UCIC (diferente) y el ADIC almacenado han sido identificados lo suficientemente juntos como para alcanzar un umbral, entonces se conoce suficiente información sobre el dispositivo para asociar este otro UCIC con el ADIC, por lo tanto, un solo ADIC puede ser asociado entonces con los dos UCIC y la información financiera de dos instituciones financieras diferentes puede ser asociada con un visualizador de contenido o dispositivo operado por un visualizador de contenido. En consecuencia, se conoce suficiente información acerca del visualizador de contenido que utiliza este dispositivo para poder enviar un anuncio específico. Si el UCIC y el ADIC no han sido identificados lo suficiente como para alcanzar un umbral, entonces se puede enviar un anuncio no orientado a un objetivo.

Se pueden utilizar analíticas para determinar si el dispositivo que se está utilizando es un ordenador público. Por ejemplo, si muchos UCIC diferentes están asociados con el mismo ADIC, entonces se puede suponer que este dispositivo está siendo utilizado por miembros del público general y, por lo tanto, se pueden enviar anuncios generales a este dispositivo. Sin embargo, si los mismos UCIC y ADIC han sido asociados muchas veces, es probable que este dispositivo sea utilizado por el mismo individuo, que es un cliente de diferentes instituciones financieras. En consecuencia, la información financiera disponible de estas diferentes instituciones puede ser asociada con el mismo ADIC. La analítica utilizada para determinar si el UCIC y el ADIC han sido identificados lo suficiente como para alcanzar un umbral dependerá del tipo de cuenta. Por ejemplo, es probable que un consumidor no verifique la solicitud de la institución financiera cuando la institución financiera tiene un préstamo de automóvil para el consumidor con la frecuencia con la que el consumidor verifica su cuenta corriente. Por consiguiente, el UCIC asociado con la cuenta de préstamo de automóvil puede no tener que ser asociado con el mismo ADIC tanto como una cuenta corriente para alcanzar el umbral descrito en la etapa 248.

La figura 9 muestra un método para enviar contenido orientado a un dispositivo a través de una red. La figura 9 describe cómo el método incluye la identificación de un consumidor que está viendo contenido en base a un identificador único almacenado en el dispositivo utilizado por el consumidor para ver el contenido. Para el método descrito en la figura 9, el identificador único es una cookie persistente que puede estar configurada en el dispositivo utilizado por el consumidor para acceder al contenido. La figura 11 muestra otro método para enviar contenido orientado a un dispositivo a través de una red y también emplea un identificador único asociado con el dispositivo utilizado por el consumidor para ver el contenido. La figura 10 describe un método para asociar el identificador único con la información financiera del consumidor que utiliza el dispositivo.

Haciendo referencia a la figura 10, en 330 el visualizador de contenido, que también es cliente de una de las instituciones financieras, inicia sesión en un sitio web o en otra aplicación operada por la institución financiera. El consumidor inicia sesión en una porción protegida de la aplicación en la que el consumidor se debe identificar adecuadamente para que, por ejemplo, la institución financiera permita al consumidor realizar transacciones bancarias a través de la red. En 332, la institución financiera pasa el UCIC asociado con el visualizador de contenido que acaba de iniciar sesión en la aplicación de la institución financiera garantizada al proveedor de contenido orientado. En otras palabras, el contenido orientado proporcionado recibe el UCIC. En este ejemplo, el UCIC es pasado al procesador 216 (figura 7) operado por el proveedor de envío de anuncios. En 334, el proveedor de envío de anuncios captura la dirección IP del dispositivo utilizada para iniciar sesión en la aplicación segura de la institución financiera. Para proteger la identidad del consumidor que utiliza el dispositivo para ver la parte segura de la aplicación de la institución financiera, la dirección IP se utiliza mediante una función de codificación criptográfica, por ejemplo, MD5 y SHA1. La dirección IP solo puede permanecer temporalmente en la memoria del servidor del proveedor de envío de anuncios, y luego es eliminada de la memoria del servidor del proveedor de envío de anuncios. Para proteger aún más la identidad del usuario del dispositivo, la dirección IP no puede ser escrita en un disco o ser almacenada en una base de datos operada por el proveedor de envío de anuncios. El valor codificado para la dirección IP, denominado asimismo en el presente documento dirección IP codificada, puede ser la única identificación asociada con el dispositivo que está almacenada por el proveedor de envío de anuncios. Ya que puede ser extremadamente difícil o casi imposible calcular un texto, por ejemplo, la dirección IP, que tiene una codificación dada, la dirección IP del dispositivo utilizado para acceder a la aplicación segura de la institución financiera no es conocida por el proveedor de envío de anuncios. En 336, la dirección IP codificada es almacenada en una base de datos operada por el proveedor de envío de anuncios y en 338, se registra la asociación de la dirección IP codificada del UCIC recibido de la institución financiera. De acuerdo con esto, el dispositivo utilizado por el operador se puede hacer coincidir con la información financiera del operador, pero la dirección IP del dispositivo utilizado por el operador sigue siendo anónima o desconocida para el proveedor de envío de contenido orientado debido a la codificación de la dirección IP. Además de la codificación criptográfica, se pueden aplicar otras funciones y algoritmos de codificación a una dirección IP para que las direcciones IP utilizadas para acceder a las aplicaciones de instituciones financieras no se almacenen en el servidor del proveedor de envío de publicidad.

La figura 11 muestra un método para enviar contenido orientado a un dispositivo a través de una red utilizando la dirección IP codificada del dispositivo utilizado para acceder a la red. En 350, el consumidor ve una aplicación en red, por ejemplo, un sitio web (el sitio web no necesita estar asociado con una institución financiera). En 352, el proveedor de servicios de publicidad captura la dirección IP del dispositivo utilizado para ver la aplicación en red. En 354, la dirección IP es codificada, por ejemplo, sometida a una función de codificación criptográfica, y eliminada de un servidor operado por el proveedor de envío de publicidad. De manera similar a lo que se ha descrito anteriormente, en este ejemplo, la dirección IP no se escribe en ninguna base de datos o disco bajo el control del proveedor de envío de anuncios.

En 356, el proveedor de envío de anuncios determina si la dirección IP codificada está asociada con un UCIC almacenado en su base de datos. Si la dirección IP codificada no está asociada con un UCIC en la base de datos del proveedor de envío de publicidad, entonces en 358 no se conoce suficiente información acerca del operador del dispositivo para enviar contenido orientado y, por lo tanto, se envía contenido no orientado al dispositivo. Sin embargo, si la dirección IP codificada es asociada con un UCIC en la etapa 356, entonces, en 362, el proveedor de envío de anuncios determina si la dirección IP codificada ha sido asociada con múltiples UCIC. Por ejemplo, para el dispositivo que se está utilizando para acceder a la aplicación en red, puede ser que un ordenador público y muchos UCIC diferentes puedan ser asociados con la misma dirección IP codificada. Se pueden utilizar analíticas para determinar si el dispositivo que se está utilizando para acceder a la aplicación en red es un ordenador público. Por ejemplo, si muchos UCIC diferentes están asociados con la misma dirección IP codificada, entonces se puede suponer que este dispositivo es utilizado por miembros del público general.

En 362, si la dirección IP codificada no ha sido asociada con múltiples UCIC, entonces se conoce suficiente información acerca del operador del dispositivo, ya que una sola dirección IP ha sido hecha coincidir con un único UCIC y, por lo tanto, la información financiera asociada con el consumidor que coincide con el UCIC puede ser asociada con la dirección IP codificada. Esto permite el envío de contenido orientado al dispositivo en 356. Sin embargo, si la dirección IP codificada ha sido asociada con múltiples UCIC en 362, entonces en 366 el proveedor de envío de anuncios determina si las asociaciones entre esta dirección IP codificada y los diferentes UCIC son habituales. Por ejemplo, si se está utilizando el mismo dispositivo para verificar una hipoteca, un préstamo de automóvil, una cuenta corriente y una cuenta de ahorro, entonces todas estas cuentas puede ser propiedad del mismo individuo y se puede suponer que el individuo que está operando el dispositivo que está verificando estas cuentas es el propietario de cada una de estas cuentas. Por consiguiente, la información financiera asociada con cada una de estas cuentas puede ser vinculada a un identificador único para el consumidor, por ejemplo, la dirección IP codificada del dispositivo y el contenido orientado pueden ser enviados a ese dispositivo en la etapa 364. Sin embargo, si las asociaciones entre esta dirección IP y los diferentes UCIC no son habituales, por ejemplo, si cientos de cuentas corrientes diferentes han sido asociadas con la misma dirección IP, este dispositivo asociado con esta dirección IP puede ser utilizado por el público en general y, por lo tanto, la entrega de contenido orientado en base a la información financiera de uno de los consumidores que opera el dispositivo sería difícil. Por consiguiente, se puede enviar el contenido no orientado en la etapa 358.

Haciendo referencia a la figura 8, un anuncio puede ser personalizado para el consumidor aumentando un anuncio base 300, basado en el producto o servicio que ofrece el anunciante o publicista, con un aumento 302 basado en las clasificaciones, la información bancaria del consumidor, la información del tipo de cuenta o la información de la transacción bancaria para enviar un anuncio combinado 304. Como ejemplo, se proporcionará un aumento de un anuncio base para un automóvil. Por ejemplo, si el consumidor se encuentra en la clasificación de "golfista" y el anuncio que se va a enviar es para un automóvil, entonces una imagen del automóvil que se está anunciando puede ser superpuesta sobre la imagen de un campo de golf. El anuncio combinado 304, que en este ejemplo es el automóvil superpuesto sobre un campo de golf, es enviado al dispositivo del consumidor, por ejemplo, ordenador, teléfono móvil u otro dispositivo que pueda almacenar una cookie persistente. Otra forma de indicar la personalización de un anuncio es que una parte del contenido de un anuncio se base en la clasificación o en otra información conocida acerca del cliente. Superponer una imagen, por ejemplo, el coche, sobre otra imagen, por ejemplo, un campo de golf, daría lugar a la aparición de imágenes separadas para el espectador del anuncio como una única imagen, que está compuesta de las dos imágenes combinadas entre sí.

La selección de la imagen que está basada en una clasificación, es decir, el aumento 302, no tiene por qué estar relacionada directamente con la clasificación en la que se categoriza al consumidor. Por ejemplo, el color de fondo, que sería el aumento, del anuncio combinado puede ser determinado por una clasificación del espectador del anuncio. Por ejemplo, se puede elegir un fondo verde para un anuncio de un producto para individuos que se encuentren en una clasificación "preocupados por el medio ambiente" aunque el producto no esté asociado con el medio ambiente, por ejemplo, un ordenador.

Además, las múltiples clasificaciones en las que se encuentra el consumidor que ve el anuncio pueden ser ponderadas para determinar el contenido del anuncio. Por ejemplo, cuando el consumidor está clasificado tanto en la clasificación "golfista" como en la clasificación "abuelo", el contenido del aumento, por ejemplo, la imagen de fondo del anuncio, puede ser función de los valores asignados a diferentes clasificaciones. Se pueden asignar valores a ciertas clasificaciones, de tal manera que, si el consumidor se encuentra en clasificaciones diferentes, la clasificación que tenga el valor más alto se corresponderá con el contenido del anuncio. En el ejemplo de un anuncio de automóvil, a la clasificación de "golfista" se le puede asignar un valor más alto que a la clasificación de "abuelo", para que se muestre una imagen asociada con un golfista junto con el anuncio, en lugar de una imagen asociada con un abuelo.

El contenido del anuncio puede incluir asimismo contenido de audio o video basado en la clasificación de los consumidores que ven o escuchan el anuncio. Por ejemplo, haciendo referencia a un anuncio de automóvil, el contenido de audio puede ser adaptado para que los consumidores que se encuentran en la clasificación "estudiante universitario" escuchen música popular en las estaciones de radio universitarias, y los consumidores que se encuentran en la clasificación "asistente a orquesta" escuchen música clásica, pero se vería el mismo automóvil para cada anuncio.

El contenido del anuncio puede ser asimismo una función de los datos de la transacción en tienda 33 (figura 2) para un consumidor específico. Por ejemplo, si se sabe que un consumidor compró recientemente café de la marca X, entonces se puede enviar al consumidor un anuncio de la marca de café Y. De manera similar, los datos de transacciones en tienda pueden ser útiles para el envío oportuno y geográficamente relevante de anuncios. Por ejemplo, si se sabe que un consumidor recientemente pagó una cena en un restaurante, entonces se pueden enviar al dispositivo móvil del consumidor anuncios de postres y otros productos complementarios, por ejemplo, tiques de café o cine, para ubicaciones cercanas al restaurante en el que el consumidor cenó. Esta tecnología permite el envío oportuno de anuncios sin la necesidad de que los dispositivos de posicionamiento global conozcan la ubicación del consumidor, en lugar de los datos a nivel de recibo, que muestran que la ubicación del restaurante puede proporcionar la información geográfica necesaria para proporcionar el anuncio geográficamente relevante.

El contenido de los anuncios entregados también puede estar basado más específicamente en la información del tipo de cuenta 13 (figura 1) para el individuo que recibe el anuncio. Por ejemplo, si se sabe que el individuo que ve el anuncio tiene un préstamo de automóvil que está a punto de ser cancelado, por ejemplo, quedan menos de unos tres o cuatro pagos del automóvil en un préstamo a plazos, entonces, el anuncio que se envía al individuo puede incluir información acerca del préstamo actual y una oferta para un automóvil nuevo. Por ejemplo, el anuncio podría leerse: "Le quedan tres pagos de 356,75 dólares al mes por su 2004 Honda Accord, podemos inscribirlo en un 2009 Acura T^l por 415 dólares al mes".

El contenido de los anuncios también puede incluir ofertas para productos y servicios de diferentes mercados dentro del mismo anuncio. Por ejemplo, el anuncio, "le quedan tres pagos de 356,75 dólares al mes para su 2004 Honda Accord, podemos inscribirlo en un 2009 Acura TL por 415 dólares al mes", podría implicar a un concesionario de automóviles y a un banco asociado para ofrecer el automóvil y un préstamo a plazos.

El contenido de los anuncios enviados también puede estar basado en datos de transacciones bancarias 10 (figura 1). Por ejemplo, si los datos de las transacciones bancarias indican que un consumidor está pagando 100 dólares al mes al proveedor de gas natural X, entonces se le puede enviar un anuncio al consumidor que incluye información acerca de estos datos. Por ejemplo, un anuncio enviado al individuo podría leerse: "Usted paga 100 dólares al mes por la compañía de gas natural X, cambie a la compañía Y y pague 80 dólares al mes".

Haciendo referencia a la figura 12, se muestra un ejemplo de un método para el procesamiento de una lista de clientes para recibir contenido orientado. En 400, se reciben registros financieros para clientes por lo menos de una institución financiera. Los registros financieros habitualmente se recibirán como archivos de datos por lotes entregados a través de una red informática. Esto se ha explicado anteriormente haciendo referencia a las figuras 1 y 2, en las que los registros financieros pueden incluir información del cliente del banco (también denominada anteriormente información bancaria del consumidor), que pueden ser datos demográficos anónimos acerca de un cliente como individuo, tal como, por ejemplo, fecha de nacimiento, sexo, código postal, etc. Los registros financieros recibidos también pueden incluir información acerca del tipo de cuenta bancaria, que puede incluir un tipo de cuenta mantenida por el consumidor, por ejemplo, de ahorro, corriente, hipoteca, IRA, cuenta de tarjeta de crédito, préstamo, etc. La información de este tipo de cuenta bancaria también puede incluir información relacionada con cada cuenta, según corresponda, tal como la fecha de apertura, los términos de las hipotecas o certificados de depósito, los valores de pago de las hipotecas u otros préstamos, etc. La información de cuenta bancaria de este tipo no necesita incluir el número de cuenta del cliente, lo que puede proteger aún más la privacidad del cliente. Los registros financieros también pueden incluir datos de transacciones bancarias, que pueden describir transacciones individuales realizadas por el cliente tales como, por ejemplo, una compra con tarjeta de crédito / débito en una tienda.

En 400, también se pueden recibir identificaciones únicas ("ID"), que pueden ser asignadas por la institución financiera que proporciona los registros financieros. Estas ID únicas pueden ser similares a los UCIC descritos anteriormente. Estas ID únicas recibidas en 400 pueden ser anónimas, ya que el cliente de la institución financiera que está asociado con la ID única puede no ser identificado por la ID única recibida, por ejemplo, la identificación única no está asociada con un nombre, un número de cuenta bancaria, una dirección postal, un mensaje de correo electrónico, un número de la seguridad social o un número de teléfono para el cliente respectivo. Alternativamente, la ID única puede ser no anónima.

En 402, se determina si cada ID única que ha sido recibida es anónima. Tal como se mencionó anteriormente, la institución financiera puede enviar los registros financieros para sus clientes cuando la información financiera está asociada con una identificación única que no es anónima. Si las ID únicas recibidas no son anónimas, entonces en 404 estas ID no únicas pueden ser codificadas. Se puede utilizar un software de codificación conocido para cifrar las ID no únicas. Si las ID únicas son anónimas, en 406 los registros financieros recibidos de cada consumidor pueden ser asociados con un código de identificación anónimo, donde cada código de identificación anónimo es representativo de un consumidor respectivo. Los códigos de identificación anónimos, que pueden ser similares a los ADIC (descritos anteriormente), pueden ser asignados por el sistema y, más concretamente, por un software que es ejecutado en el procesador 216 en la figura 7.

Haciendo referencia de nuevo a la etapa 404 en la que las ID únicas están codificadas, el procesador 216 representado en la figura 7 también puede incluir software para codificar las ID únicas no anónimas recibidas por el procesador. En 408, la ID única no anónima recibida puede ser eliminada cuando la ID única no anónima no se escribe en ninguna base de datos o memoria bajo el control del operador de una base de datos que almacena los registros financieros y los identificadores anónimos que son representativos de los clientes. La ID única codificada, ya que en este caso es anónima, puede ser asociada con los registros financieros del consumidor y operar de manera similar a un ADIC, lo que ha sido descrito anteriormente. En otras palabras, en la etapa 406 se puede asociar un ADIC con cada UCIC anónimo proporcionado por una institución financiera, o el UCIC codificado, que ahora es anónimo, puede ser asociado con los registros financieros del consumidor que una vez estuvo representado por un UCIC no anónimo

El sistema en la figura 7 (o en otro sistema similar) también puede hacer coincidir a un cliente que tiene diferentes cuentas en diferentes instituciones financieras con el mismo código de identificación anónimo. Por ejemplo, un consumidor, que se denominará cliente de múltiples instituciones financieras, puede tener cuentas en diferentes instituciones financieras. La base de datos puede recibir registros financieros para un cliente de múltiples instituciones financieras, donde el cliente de múltiples instituciones financieras es un cliente, por lo menos, de dos instituciones financieras diferentes. El software y/o el hardware en el procesador 216 (figura 7) puede asociar los registros financieros recibidos desde una primera institución financiera con un primer código de identificación anónimo, por ejemplo. un primer ADIC. El software y/o el hardware en el procesador 216 (figura 7) también pueden asociar los registros financieros recibidos desde una segunda institución financiera con un segundo código de identificación anónimo, por ejemplo, un segundo ADIC. El sistema puede ser configurado para realizar un seguimiento de las transacciones financieras en las que el cliente de múltiples instituciones financieras transfiere dinero entre la primera institución financiera y la segunda institución financiera. Sobre la base de haber rastreado un número predeterminado de transacciones financieras en las que el cliente de múltiples instituciones financieras transfiere dinero entre la primera institución financiera y la segunda institución financiera, el sistema puede identificar que el cliente de múltiples instituciones financieras representado por el primer código de identificación anónima y el cliente de múltiples instituciones financieras representado por el segundo código de identificación anónimo son el mismo cliente. En consecuencia, este cliente de múltiples instituciones financieras puede ser representado por el mismo ADIC, por ejemplo, ya sea el primer ADIC o el segundo ADIC, o un ADIC recién generado.

En 410, las ID únicas anónimas, los códigos de identificación anónimos y los registros financieros son almacenados en una base de datos, tal como la base de datos 216 representada en la figura 7. Haciendo referencia a las realizaciones descritas anteriormente, los ADIC y los UCIC podrían ser almacenados junto con los registros financieros del consumidor. Estos pueden ser almacenados en una base de datos, tal como la base de datos 214 representada en la figura 7.

En 412, se puede recibir una solicitud para generar una lista de objetivos de consumidores que cumplen con los criterios seleccionados. Esto ha sido descrito con mucho detalle anteriormente. Por ejemplo, una institución financiera puede estar interesada en dirigir el contenido orientado, por ejemplo, anuncios, a consumidores que están en el mercado para un préstamo con garantía hipotecaria. Esta solicitud puede ser recibida desde entidades que incluyen los siguientes: anunciantes / publicistas 202 (figura 7), instituciones financieras 204 (figura 7) o incluso presentadores de anuncios de terceros 212 (figura 7).

En 414, se consulta a la base de datos para identificar a los consumidores en base a los criterios seleccionados y a los registros financieros asociados que están asociados con cada consumidor. Esto se ha descrito con mucho detalle anteriormente. Por ejemplo, los consumidores basados en los registros financieros pueden ser clasificados en clasificaciones, por ejemplo, "estudiante", "abuelo" o incluso "individuo que probablemente requiera un préstamo con garantía hipotecaria". Estas clasificaciones se pueden generar utilizando los métodos y sistemas descritos anteriormente; por lo tanto, no se proporciona una explicación adicional sobre cómo identificar a los consumidores que cumplen con los criterios seleccionados.

En 416, la gran cantidad de datos almacenados en la base de datos se transforma en una lista de objetivos de clientes en base a los consumidores identificados al consultar la base de datos y a los registros financieros correspondientes de cada consumidor. Los posiblemente millones de códigos de identificación anónimos almacenados y los registros financieros adjuntos almacenados en la base de datos pueden proporcionar la base sobre la cual se puede generar una lista de objetivos de clientes en la que los clientes cumplen con los criterios seleccionados. La lista de objetivos de clientes identifica a cada cliente utilizando un identificador anónimo que es representativo de un consumidor, por lo menos, de una institución financiera, pero que no identifica personalmente al consumidor. Las listas de objetivos generadas se pueden almacenar en la base de datos, o las listas de objetivos generadas se pueden mostrar, por ejemplo, impresas en papel o mostradas en una pantalla de ordenador. Esta transformación de numerosos registros financieros para numerosos consumidores en una lista de consumidores que son una audiencia apropiada para contenido altamente orientado es muy útil para los editores de este tipo de contenido. Por ejemplo, los editores de contenido que no sean anuncios publicitarios pueden personalizar el contenido, por ejemplo, artículos de noticias, manuales de instrucciones, para individuos basados en el estilo de vida del individuo, que pueden deducirse de los registros financieros de ese individuo.

En 418 se determina si la lista de objetivos que se generó en 416 incluye alguna ID única codificada. Si la lista de objetivos incluye ID únicas codificadas, en 420 se proporciona una clave a la entidad que recibe la lista de objetivos. Esta clave le permite a la entidad que recibe la lista de acceso hacer coincidir la ID única codificada con una ID única no anónima por la cual el consumidor puede ser identificado por la entidad que recibe la lista de objetivos. Por lo tanto, la lista de objetivos de clientes es enviada en 422. Esta lista de objetivos de clientes puede ser utilizada como audiencia para proporcionar contenido orientado. El contenido orientado no se limita al envío solo a través de Internet o de otra red. Por ejemplo, si la entidad que recibe la lista de objetivos conoce la dirección postal del consumidor, el correo postal puede ser enviada al consumidor e incluye el contenido altamente orientado. Además, si la entidad que recibe la lista de objetivos conoce el número de teléfono del consumidor, se puede hacer una llamada telefónica al consumidor en la lista. Sin embargo, la entidad que genera la lista de objetivos en 416, nunca conoce la identidad del consumidor.

Un sistema para procesar una lista de clientes para recibir contenido orientado puede incluir el sistema descrito anteriormente y se muestra más claramente en la figura 7. El sistema puede incluir una base de datos, tal como la base de datos 214 que se muestra en la figura 7, que almacena identificaciones únicas anónimas para una serie de clientes, por lo menos de una institución financiera. La base de datos también puede almacenar registros financieros para los clientes. Tal como se describió anteriormente, cada identificación única anónima puede ser representativa de un cliente, por lo menos, de una institución financiera, y estar asociada con los registros financieros del cliente respectivo. El sistema puede incluir asimismo un procesador, similar al procesador 216 mostrado en la figura 7. El procesador puede incluir un software configurado para clasificar a los clientes en clasificaciones seleccionadas en base a los registros financieros asociados con cada identificación única anónima. El procesador puede estar configurado asimismo para crear una lista de visualizadores de contenido orientado en base, por lo menos, a una clasificación seleccionada. La lista puede incluir por lo menos una identificación única anónima asociada, por lo menos, con la única clasificación seleccionada. Dado que el sistema ha sido descrito anteriormente con más detalle, no se proporciona una descripción más detallada del sistema para procesar una lista de clientes de instituciones financieras para recibir contenido orientado.

Se ha descrito un método y un sistema para generar campañas publicitarias orientadas en base a clasificaciones, haciendo referencia a realizaciones específicas. A aquellos que lean y comprendan la descripción detallada anterior se les ocurrirán modificaciones y alteraciones. Por ejemplo, el método y el sistema descritos anteriormente también se pueden utilizar para enviar contenido orientado (contenido que no es un anuncio) a los consumidores en base a la clasificación y métricas transaccionales descritas anteriormente. La invención no está limitada solamente a las realizaciones descritas anteriormente. Por el contrario, se pretende que la invención abarque todas las modificaciones y alteraciones que estén dentro del alcance de las reivindicaciones adjuntas y de sus equivalentes.

Claims (14)

REIVINDICACIONES

1. Un sistema para procesar una lista de clientes de instituciones financieras para recibir contenido orientado y para enviar contenido orientado, comprende el sistema:

una base de datos (214) que almacena identificaciones únicas anónimas para una serie de clientes (210), por lo menos, de una institución financiera (204) y registros financieros para los clientes (210), siendo representativa cada identificación única anónima de un cliente (210), por lo menos, de la única institución financiera (204) y estando asociada con los registros financieros para el cliente respectivo por lo menos, de la única institución financiera (204); y un procesador (216) que incluye software configurado para:

clasificar a los clientes (210) en clasificaciones seleccionadas (26) en base a los registros financieros asociados con cada identificación única anónima;

crear una lista de visualizadores de contenido orientado en base, por lo menos, a una clasificación seleccionada (26), en la que la lista incluye por lo menos una identificación única anónima asociada, por lo menos, con la única clasificación seleccionada (26); y

enviar, por lo menos, a la única institución financiera, la lista de visualizadores de contenido orientado; en el que el software está además configurado para:

recibir (332) una identificación única de un visualizador de contenido en la lista de objetivos después de que se registró a través de un dispositivo en una aplicación ofrecida, por lo menos, por la única institución financiera;

capturar (334) una dirección IP del dispositivo;

codificar la dirección IP capturada utilizando una función de codificación criptográfica; almacenar (336, 338) la dirección IP codificada en asociación con la identificación única anónima en la base de datos (214); y

enviar un anuncio orientado a través de una red al dispositivo utilizado por el visualizador de contenido en la lista seleccionada utilizando la dirección IP codificada.

2. El sistema de la reivindicación 1, en el que:

la identificación única anónima carece de un nombre del cliente, un número de la seguridad social para el cliente, un número de cuenta bancaria para el cliente, una dirección postal para el cliente, una dirección de correo electrónico para el cliente, o un número de teléfono para el cliente; y

la base de datos (214) almacena registros financieros que incluyen información demográfica para la serie de clientes, estando asociada la información demográfica para cada cliente con la identificación única y relevante para el cliente respectivo, y la información demográfica carece de un nombre, un número de cuenta bancaria, una dirección postal, una dirección de correo electrónico, un número de la seguridad social y un número de teléfono para el cliente respectivo.

3. El sistema de la reivindicación 2, en el que el software está configurado, además, para:

asociar por lo menos dos identificadores únicos, por lo menos, de dos instituciones financieras diferentes con una única identificación anónima;

agregar los registros financieros recibidos asociados, por lo menos, con una de las identificaciones únicas; determinar por lo menos una suposición agregada en base a los registros financieros agregados; determinar por lo menos una clasificación de suposiciones agregadas en base, por lo menos, a la única suposición agregada; y

en base a haber determinado por lo menos una clasificación de supuestos agregados, actualizar la clasificación para el cliente respectivo asociado, por lo menos, con la única de las identificaciones únicas.

4. El sistema de la reivindicación 3, en el que el software está configurado, además, para:

identificar por lo menos una tendencia del cliente, que comprende:

determinar por lo menos una transacción colateral futura en base a los registros financieros recibidos asociados, por lo menos, con una identificación única;

determinar por lo menos una transacción temporizada en base a los registros financieros recibidos asociados, por lo menos, con una identificación única; y

determinar por lo menos una clasificación de tendencias de clientes en base, por lo menos, a la única tendencia de los clientes; y

en base a haber determinado por lo menos una clasificación de tendencias de clientes, actualizar la clasificación para el cliente respectivo asociado, por lo menos, con la única identificación única.

5. El sistema de la reivindicación 1, en el que el software está configurado, además, para:

verificar un identificador único almacenado o asociado con el dispositivo; y

en respuesta a recibir la confirmación de que el identificador único está almacenado en el dispositivo o asociado con el mismo, enviar por lo menos uno de

(1) un anuncio orientado al dispositivo mientras el dispositivo se utiliza para ver otra aplicación a través de la red o

(2) una clasificación para el visualizador de contenido que utiliza el dispositivo a un proveedor de contenido que debe mostrar contenido en el dispositivo, en el que la otra aplicación no es una aplicación segura asociada, por lo menos, con la única institución financiera, y el contenido el proveedor no está asociado, por lo menos, con la única institución financiera;

en el que el identificador único es por lo menos uno de una cookie persistente asignada por el sistema y una dirección IP codificada para el dispositivo, y las identificaciones anónimas son recibidas, por lo menos, desde la única institución financiera.

6. El sistema de la reivindicación 5, en el que el software está configurado, además, para:

enviar una cookie persistente al dispositivo después de que el dispositivo haya sido utilizado para iniciar sesión en la aplicación, por lo menos, de la única institución financiera, en la que la cookie persistente está asociada, por lo menos, con una identificación anónima.

7. El sistema de la reivindicación 5, en el que el software está configurado, además, para ofrecer un anuncio orientado que incluye una primera parte de contenido basado en un producto o servicio que se está anunciando y una segunda parte de contenido, por lo menos, en una de las clasificaciones para el visualizador de contenido que utiliza el dispositivo.

8. El sistema de la reivindicación 5, en el que el software está configurado, además, para:

registrar una cantidad de clics en el anuncio orientado enviado;

ordenar las clasificaciones asociadas con el anuncio orientado en base al número de clics registrados y a las clasificaciones asociadas con los clientes que han hecho clic en el anuncio orientado; e

identificar clasificaciones de bajo rendimiento asociadas con el anuncio orientado en base a un rendimiento de clic deseado predeterminado;

identificar nuevas clasificaciones para ser asociadas con el anuncio orientado en base a clasificaciones asociadas con los clientes que hicieron clic en el anuncio orientado; y

actualizar la lista de visualizadores de contenido en base a las clasificaciones identificadas y a las nuevas clasificaciones identificadas.

9. Un método para procesar una lista de clientes para recibir contenido orientado, que comprende:

recibir registros financieros para clientes (210), por lo menos, de una institución financiera (204); asociar los registros financieros recibidos de cada cliente (210) con un código de identificación anónimo, siendo cada código de identificación anónimo representativo de un cliente respectivo (210); almacenar los códigos de identificación anónimos y los registros financieros en una base de datos (214); recibir una solicitud de una lista de clientes (210) que cumplen por lo menos un criterio;

consultar la base de datos (214) para identificar clientes en base, por lo menos, a un criterio y a los registros financieros almacenados;

generar una lista de objetivos de clientes en base a los clientes identificados al consultar la base de datos (214), en el que la lista de objetivos de clientes identifica a cada cliente utilizando un identificador anónimo que es representativo de un cliente, por lo menos, de una institución financiera, pero no identifica personalmente al cliente; y

enviar la lista de objetivos de clientes a una entidad que solicitó la lista de clientes

en el que el método comprende, además:

recibir (332) una identificación única de un visualizador de contenido en la lista de objetivos después de haberse registrado a través de un dispositivo en una aplicación ofrecida, por lo menos, por la única institución financiera;

capturar (334) una dirección IP del dispositivo;

codificar la dirección IP capturada utilizando una función de codificación criptográfica;

almacenar (336, 338) la dirección IP codificada en asociación con la identificación única anónima en la base de datos (214); y

enviar un anuncio orientado a través de una red al dispositivo utilizado por el visualizador de contenido en la lista de objetivos utilizando la dirección IP codificada.

10. El método de la reivindicación 9, que comprende, además:

recibir identificadores únicos, siendo cada identificador único representativo de un cliente, por lo menos, de una institución financiera;

determinar si los identificadores únicos recibidos identifican personalmente al cliente asociado con el respectivo identificador único;

en el que los identificadores únicos recibidos identifican personalmente al cliente, comprendiendo además el método:

codificar los identificadores únicos recibidos para crear un código de identificación codificado único anónimo, y

eliminar los identificadores únicos recibidos que identifican personalmente al cliente,

en el que asociar los registros financieros recibidos incluye asociar los registros financieros recibidos de los clientes con el código de identificación codificado único anónimo respectivo para el cliente respectivo; y

proporcionar una clave para una entidad que solicitó la lista de clientes.

11. El método de la reivindicación 9, en el que:

recibir registros financieros de los clientes comprende, además, recibir registros financieros para un cliente de múltiples instituciones financieras, en el que el cliente de múltiples instituciones financieras es un cliente, por lo menos, de dos instituciones financieras diferentes; y

asociar los registros financieros recibidos comprende asociar los registros financieros recibidos desde una primera institución financiera para el cliente de múltiples instituciones financieras con un primer código de identificación anónimo representativo del cliente de múltiples instituciones financieras, y asociar los registros financieros recibidos desde una segunda institución financiera para el cliente de múltiples instituciones financieras con un segundo código de identificación anónimo representativo del cliente de múltiples instituciones financieras;

comprendiendo, además, el método:

realizar un seguimiento de las transacciones financieras en las que el cliente de múltiples instituciones financieras transfiere dinero entre la primera institución financiera y la segunda institución financiera; y en base a haber rastreado un número predeterminado de transacciones financieras en las que el cliente de múltiples instituciones financieras transfiere dinero entre la primera institución financiera y la segunda institución financiera, identificar que el cliente de múltiples instituciones financieras representado por el primer código de identificación anónimo y el cliente de múltiples instituciones financieras representado por el segundo código de identificación anónimo son el mismo cliente.

12. Un método para enviar contenido orientado a un dispositivo a través de una red, comprendiendo, además, el método:

recibir, mediante un sistema de envío de contenido orientado, por lo menos una información financiera del consumidor de una institución financiera para una serie de consumidores (210), en el que la información financiera del consumidor está asociada con una identificación única anónima para cada uno de la serie de consumidores (210);

generar clasificaciones (26) para la serie de consumidores (210) en base a la información financiera del consumidor recibida;

seleccionar por lo menos una de las clasificaciones (26) para contenido orientado;

crear una lista de consumidores objetivo seleccionados de entre la serie de consumidores en base a las clasificaciones seleccionadas (26); y

enviar el contenido orientado a través de una red a los dispositivos respectivos conectados con la red y operados por los consumidores objetivo en la lista creada;

en la que la información financiera del consumidor incluye transacciones en una serie de tiendas o proveedores de servicios;

en el que el método comprende, además:

recibir (332) una identificación única de un visualizador de contenido en la lista de objetivos después de haberse registrado a través de un dispositivo en una aplicación ofrecida por, por lo menos, por la única institución financiera,

capturar (334) una dirección IP del dispositivo;

codificar la dirección IP capturada utilizando una función de codificación criptográfica;

almacenar (336, 338) la dirección IP codificada en asociación con la identificación única anónima en la base de datos (214); y

enviar un anuncio orientado a través de una red al dispositivo utilizado por el visualizador de contenido en la lista de objetivos utilizando la dirección IP codificada.

13. El método de la reivindicación 12, que comprende, además:

verificar un identificador único en el dispositivo utilizado por un cliente o asociado con el mismo para visualizar el contenido orientado,

registrar un número de clics en el contenido orientado enviado y el identificador único asociado con cada uno de los clics;

ordenar las clasificaciones asociadas con el contenido orientado en base al número de clics registrados y a las clasificaciones asociadas con el identificador único registrado; e

identificar clasificaciones de bajo rendimiento asociadas con el contenido orientado en función de un rendimiento de clic deseado predeterminado;

identificar nuevas clasificaciones para asociarlas con el contenido orientado en base a las clasificaciones asociadas con el identificador único registrado; y

actualizar la lista de consumidores objetivo en base a las clasificaciones de bajo rendimiento identificadas y a las nuevas clasificaciones identificadas.

14. El método de la reivindicación 12, en el que generar clasificaciones para la serie de consumidores en base a la información financiera del consumidor recibida, representando cada clasificación una clasificación deducida analíticamente que incluye sopesar si un consumidor debe ser clasificado en una clasificación en base a un porcentaje de certeza.