JP2007502483A - 顧客収益予測方法およびシステム - Google Patents

Abstract

方法およびシステムは、過去の収益に基づいて特定の期間のそれと関連する口座または顧客の将来の収益を予測する。例示的な顧客収益予測システム（１００）は、顧客データベース（１０４）と、重み付け情報（１０６）と、調整規則（１１０）とにアクセスできる収益予測プロセス（１０２）を含む。技法は、特定の期間の予測収益を計算するために、特定の期間の前の所定数の期間の履歴収益データを使用する。所定数の期間の収益データにはさまざまな重み付けが割り当てられ、該重み付けは特定の期間を基準にした所定数の期間のそれぞれの新しさに基づいて選択される。例えば、予測される月により近い月の収益には前の月より多くの重み付けが与えられる。各期間の重み付けは、回帰によってなど実験的に決定されてよい。特定の期間の予測収益は、所定数の期間のそれぞれの履歴収益データおよび重み付けに基づいて求められる。予測収益は成長率を反映するためにさらに調整されてよい。

Description

関連出願

この出願は、以下の米国特許仮出願、すなわち２００３年５月２２日に出願された「顧客得点付けモデル（ＣＵＳＴＯＭＥＲ ＳＣＯＲＩＮＧ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許仮出願第６０／４７２，４２２号、２００３年５月２２日に出願された「寿命収益モデル（ＬＩＦＥＴＩＭＥ ＲＥＶＥＮＵＥ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許仮出願第６０／４７２，４１２号、２００３年５月２３日に出願された「財政データ市場口座収益性モデル（ＦＩＮＡＮＣＥ ＤＡＴＡ ＭＡＲＴＡＣＣＯＵＮＴ ＰＲＯＦＩＴＡＢＩＬＩＴＹ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許仮出願第６０／４７２，７４８号、および２００３年５月２３日に出願された「レート情報市場不活性解析モデル（ＲＡＴＥ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＭＡＲＴ ＡＴＴＲＩＴＩＯＮ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許仮出願第６０／４７２，７４７号からの優先権の利益を主張するとともに、本出願と同時に出願された「望ましい顧客を特定するための格付けシステムおよび方法（ＲＡＴＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＩＤＥＮＴＩＦＹＩＮＧ ＤＥＳＩＲＡＢＬＥＣＵＳＴＯＭＥＲＳ）」という名称の米国特許出願第 号（代理人事件番号６７３８９−０３７）、本出願と同時に出願された「活動を基準とする顧客収益性計算システム（ＡＣＴＩＶＩＴＹ‐ＤＲＩＶＥＮ，ＣＵＳＴＯＭＥＲ ＰＲＯＦＩＴＡＢＩＬＩＴＹ ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ）」という名称の米国特許出願第 号（代理人事件番号６７３８９‐０３９）および本出願と同時に出願された「不活性顧客を予測するための方法およびシステム（ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ ＡＴＴＲＩＴＩＯＮ ＣＵＳＴＯＭＥＲＳ）」という名称の米国特許出願第 号（代理人事件番号６７３８９−０４０）に関連している。上記特許出願の開示は、その全体がここでの言及によって本明細書に組み込まれたものとする。

この明細書の開示は、広くは、顧客または口座と関連する収益の予測方法およびシステムに関し、さらに具体的には、適切な重み付けが付けられた履歴収益データを使用して選択された期間の将来の収益を予測し、収益の伸びおよび機会費用を反映して予測された収益を調整する方法およびシステムに関する。

通常、企業はその企業に莫大な収益をもたらす顧客を望んでいる。したがって、企業にとって、ある顧客がどのくらいの収益をもたらしうるのかが予測可能であることは重要であり、企業は多額の収益をもたらしうる顧客を確保しようと努める。より多くの収益をもたらす顧客をつなぎとめようとして、これらの顧客に対してよりよい処遇やサービスを与えることは経済的見地から企業にとって妥当である。

そのため、顧客がもたらしうる収益を予測するシステムもしくは技法に対するニーズある。また、収益の伸びおよび機会費用を反映する収益予測を提供するニーズもある。

本開示は、口座に関する履歴収益データに基づいて、口座と関連するまたは該口座と関連する顧客と関連する将来の収益を予測する顧客収益予測方法およびシステムを提示する。例示的な収益予測システムは、その収益を予測するために一月、四半期等の特定の期間を選択する。システムは特定の期間の収益の予測を計算するために、特定の期間に先立つ所定数の期間の履歴収益データを使用する。事前の期間のそれぞれの収益データには、特定の期間に対する事前の期間のそれぞれの新しさに基づいて選択された、異なる重み付けが割り当てられる。例えば、予測対象の月に近い方の月の収益には前の月より多くの重み付けが与えられる。各期間の重み付けは、回帰などによって実験的に決定することができる。特定の期間の予測収益は、前の期間のそれぞれの収益データおよび重み付けに基づいて決定される。

ある実施形態では、例示的な収益予測システムが、予測月の直前の３ヶ月または５ヶ月の収益データに基づいて、特定の月の収益を予測する。予測月の予測収益が決定されると、システムは予測月の次の月の収益を予測するために予測収益を使用することができる。例えば、システムは、前述されたような手法を使用して２００４年３月、４月、および５月の収益に基づいて２００４年６月の収益を予測することができる。２００４年６月の予測収益が決定されたら、この予測収益を２００４年７月の収益を予測するために使用してもよい。この例では、２００４年４月、５月および６月の既知の収益または予測収益に基づいて、２００４年７月の予測収益を計算することができる。ある実施形態では、システムは繰り返しプロセスを実施し、次の１２ヶ月の収益を計算する。１２ヶ月の予測収益は、年間予測収益を生成するために蓄積される。

ある実施形態によれば、特定の期間の予測収益が決定された後で例示的な収益予測システムが予測収益に所定の調整規則を適用することで予測収益を調整する。例えば、システムは普通株の自然増収を反映する増価、および／または資本コストまたは機会費用を反映する割引率で予測収益を乗算することにより予測収益を調整することができる。別の実施形態によれば、口座と関連する予測収益は、口座と関連する予測収益に基づいて口座と関連する顧客のサービスレベルを決定するために使用される。サービスレベルは、口座と関連する顧客が受けることのできる処遇やサービスの種類を決定する。例えば、サービスレベルは、顧客によってかけられた電話への応答の優先度、あるいは顧客に提示される広告または情報の種類を特定してよい。

口座と関連する予測収益が決定された後、口座と関連する将来の利益の予測が決定することができる。例えば、口座と関連する利益は口座の予測された年間収益から平均年間支出を差し引くことにより計算することができる。口座の平均年間支出は、口座と関連する総支出を口座が存在した期間で除算するなど多数の既知の手法で決定してもよい。

コンピュータなどのデータ処理システムを、本明細書に開示の方法およびシステムを実施するために使用しうる。データ処理システムは、データを処理するためのプロセッサ、およびプロセッサに接続されたデータ記憶装置、ならびにデータ伝送インターフェイスを含むことができる。データ記憶装置は、プロセッサによって実行されたときにデータ処理システムに本明細書に記載の機能を実行させる命令を保持している。命令は、本明細書に記載の演算および機能を実行するようデータ処理システムを制御するため、機械で読み取り可能な媒体に盛り込むことができる。機械で読み取り可能な媒体には、例えばＣＤ‐ＲＯＭやＤＶＤなどの光学式記憶媒体、フロッピーディスクやテープなどの磁気記憶媒体、および／またはメモリ・カードやフラッシュＲＯＭなどのソリッドステート記憶装置を例として含むあらゆる種類の記憶媒体が含まれうる。さらに、そのような命令を、搬送波形式の機械で読み取り可能な媒体を使用して、伝達および伝送してもよい。顧客または口座と関連する履歴収益データ、および重み付け情報は、データ記憶装置、および／またはデータ処理システムによってアクセス可能な任意の他のデータ記憶装置において実現される１つ以上のデータベースに記憶されてもよく、ネットワーク通信を通してキャリア媒体を介して転送されてもよい。

ここに開示した方法およびシステムの他のさらなる利点が、あくまで例示であって本発明を限定するものではない以下の詳細な説明から、すぐに明らかになるであろう。理解できるであろうが、顧客収益予測方法およびシステムについて、他の異なる実施の形態も可能であり、それらのいくつかの詳細がさまざまな点について変更可能であることは明らかであり、それらはすべて本明細書の開示から離れるものではない。したがって、図面および説明は、本質的に例示であるとして理解すべきであり、本発明を限定するものとして理解すべきではない。

以下の説明においては、説明の目的のため、多数の具体的な詳細が、本発明の主題の事項の完全な理解をもたらすために示される。しかしながら、本発明の方法およびシステムを、それらの具体的な詳細が無くても実行できることを、当業者であれば理解できるであろう。他の場合には、本明細書の開示を不必要にあいまいにすることがないよう、公知の構造および装置がブロック図の形式で示され、簡潔な機能的表現で説明される。

例示の目的のため、以下の説明では、株式仲買業者において１つ以上の口座、あるいはそれと関連する一人以上の顧客と関連する収益を予測するために使用する典型的な顧客収益予測方法およびシステムについて検討する。本明細書に開示する方法およびシステムが、他の多くの種類の産業または企業にも適用可能であり、さまざまな変形例を有することができ、それらが本件出願の範囲に包含されることを、理解できるであろう。

顧客または口座は、株式仲買業者に、取引収益、料金、利子等、膨大な種類の収入をもたらす。取引収益には各種の取引や株式売買の手数料が含まれる。株式仲買業者は、口座や買い付けの管理、研究レポートや専門家との相談の提供などについて料金を請求することもできる。利子収入は、貸付金額分担額（ｃｒｅｄｉｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）、債務分担額（ｄｅｂｉｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）、短期利息割り戻し等から生じる。これらの収入は、口座によってもたらされるあるいは口座と関連する収益と見なされる。本開示による例示的な収益予測システムは口座と関連する履歴収益データに基づいて、当該口座と関連する将来の収益を予測する。

図１は、例示的な顧客収益予測システム１００の動作を示す概略機能ブロック図である。システム１００は顧客データベース１０４、重み付け情報１０６および調整規則１１０にアクセスできる収益予測プロセス１０２を含む。収益予測プロセッサ１０２、顧客データベース１０４、重み付け情報１０６および調整規則１１０は、単一のコンピュータまたはネットワークで接続された複数のコンピュータを含む分散コンピューティングシステムなどの、１つ以上のデータ処理システムで実現されてよい。

顧客データベース１０２は、複数の口座および／または顧客に関する多様な種類のデータを記憶する。データは口座／顧客ＩＤ、資産レベル、人口学的情報、活動履歴、収益性状態、および／または取引履歴等を含んでよいが、それらに限定されない。顧客データベース１０４は、各口座の収益性状態、すなわち、毎月、毎四半期、または毎年などの特定の期間において各口座よりもたらされた収益および／または当該口座と関連する収益を示す、収益データを記憶するためのデータフィールドを提供する。新しい口座の場合、収益データの初期値はゼロに設定されてよい。

収益予測プロセッサ１０２は、独自のアルゴリズムを用い、顧客データベース１０４に記憶される履歴収益データに基づいて、口座に対応する将来の収益を予測する。ある実施形態では、収益予測プロセッサ１０２は、次のようなアルゴリズムを用いて口座の将来の収益を判定する。

口座の存続期間が1年を超える場合には、
Ｘ月の予測収益＝Ａ×Ｒ１＋Ｂ×Ｒ２＋Ｃ×Ｒ３＋Ｄ×Ｒ４＋Ｅ×Ｒ５＋Ｆ×Ｒ６
（ａ）
ここで、
Ｒ１：Ｘ月に対して直近の月の収益
Ｒ２：Ｘ月に対して２番目に最近の月の収益
Ｒ３：Ｘ月に対して３番目に最近の月の収益
Ｒ４：Ｘ月に対して４番目に最近の月の収益
Ｒ５：Ｘ月に対して５番目に最近の月の収益
Ｒ６：Ｘ月に対して６番目に最近の月の収益
および
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ＥおよびＦは、各月の収益に対応する所定の重み付けである（それぞれの重み付けを求めるためのプロセスはすぐに説明される）。

口座の存続期間が1年未満である場合には、
Ｘ月の予測収益＝ａ×ｒ１＋ｂ×ｒ２＋ｂ×ｒ３ （ｂ）
ここでは、
ｒ１：Ｘ月に対して直近の月の収益
ｒ２：Ｘ月に対して２番目に最近の月の収益
ｒ３：Ｘ月に対して３番目に最近の月の収益
ａ、ｂおよびｃは、各月の収益に対応する所定の重み付けである（それぞれの重み付けを求めるためのプロセスはすぐに説明される）。

Ｘ月の予測収益を計算する上で、収益予測プロセッサ１０２は顧客データベース１０４から数式の右側にある各月の収益データと重み付け情報１０６にアクセスすることにより各月のそれぞれの重み付けとを取得し、次に、予測が行われる口座の存続期間に応じて収益データおよび対応する重み付けを方程式（ａ）または（ｂ）に適用する。例えば、２００４年６月などの来る月のある口座に関連する収益を予測するために、収益予測プロセッサ１０２は２００４年６月の直前の６ヶ月、つまり２００４年５月、４月、３月、２月、１月、および２００３年１２月の収益データについて顧客データベース１０４にアクセスし、該収益データを方程式（ａ）に適用し、２００４年６月の予測収益を求める。

この例では、顧客の株式仲買業者との継続期間に基づいてＸ月の予測収益を計算するために異なる数式を使用しているが、予測収益を計算するために異なる数式を使用する必要はない。むしろ設計の優先順位次第である。収益予測を実行するために用いる数式の数はもっと多くてもよいし、少なくてもよい。また、数式の中で使用される月数には制限がない。Ｘ月の収益を予測するためには、もっと多くの事前の月の収益データを用いてもよいし、もっと少ない事前の月の収益データを使用できる。

別の月または期間の予測収益を別途計算するために、収益計算プロセッサ１０２により計算される予測収益を使用してもよい。上の例で言うと、２００４年６月の予測収益が求められたら、収益予測プロセッサ１０２は、２００４年６月の計算された予測収益および２００４年５月、４月、３月、２月、1月の履歴収益データを方程式（ａ）に適用することにより、２００４年７月の予測収益を計算することができる。同じプロセスを繰り返し実行すれば、収益予測システム１００は長期間の収益を予測できる。ある例では、収益予測システム１００は連続する１２ヶ月の予測収益を計算する。この１２ヶ月の予測収益の合計が、口座と関連する年間収益の予測である。収益予測プロセッサ１０２は、一ヶ月または数ヶ月などの所望の期間について、１つ以上の口座と関連する予測収益を求めた後に、1つ以上の口座またはそれと関連する顧客の計算された予測収益を含むレポート１０８を作成することができる。このレポートは、他のデータ処理システムがアクセスできるように、機械で読み取り可能なファイルとしてもよい。例えば、コールセンタのコンピュータがレポートにアクセスし、どの着信に優先的に応答するべきかを電話をかけてきた顧客とその顧客がもたらす収益額に基づいて決定するために、着信を選別することができる。あらかじめ設定された収益しきい値を使用して、株式仲買業者にとって貴重な顧客を特定することもできる。つまり、その予測収益が事前設定しきい値を超える顧客だけがより高いレベルのサービスを受ける。例えば収益が高い方の第1の顧客がかけた電話には、第２の顧客が先に電話をかけていたとしても、収益が低い方の第２の顧客がかけた電話よりも高い優先順位が与えられるべきである。

ある実施形態によれば、各月の収益データに対応する重み付けは、実証的プロセスつまり回帰を実行することにより履歴収益データを使用して決定される。回帰はＳＡＳ、ＥＶＩＥＷＳ、ＧＡＵＳＳ等の当業者に既知の多様な種類のソフトウェア・アプリケーションを使用して実施できる。方程式（ａ）の重み付けＡ〜Ｆの値を求めるために、次に示す回帰方程式が使用される。

Ｒｙ＝Ａ×Ｒ１＋Ｂ×Ｒ２＋Ｃ×Ｒ３＋Ｄ×Ｒ４＋Ｅ×Ｒ５＋Ｆ×Ｒ６ （ｃ）
ここで、
Ｒｙは特定の前の月Ｙの口座と関連する既知の収益、
Ｒ１：Ｙ月を基準にした直近の月の既知の収益データ、
Ｒ２：Ｙ月を基準にした２番目に最近の月の既知の収益データ、
Ｒ３：Ｙ月を基準とした３番目に最近の月の既知の収益データ、
Ｒ４：Ｙ月を基準とした４番目に最近の月の既知の収益データ、
Ｒ５：Ｙ月を基準とした５番目に最近の月の既知の収益データ、
Ｒ６：Ｙ月を基準とした６番目に最近の月の既知の収益データであり、
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ＥおよびＦは求められる重み付けである。

この回帰プロセスにおいて、それぞれの係数（重み付け）Ａ〜Ｇを確定するために、既知の顧客プールから取り出された収益データは回帰方程式（ｃ）に送られる。回帰プロセス後、重み付けＡ〜Ｇの値が求められ、収益予測システム１００がアクセス可能なハードディスクなどのデータ記憶装置に記憶される。方程式（ｂ）の重み付けａ〜ｃは、方程式（ｃ）について記載したのに類似のアプローチを用いて求めることができる。

ある株式仲買業者の例によれば、方程式（ａ）で使用する回帰が検出する重み付けは以下のとおりである。

また方程式（ｂ）で使用する重み付けは以下のとおりである。

重み付けの値が固定されていないことがわかる。この例においては、重み付けの値はむしろ統計的な手法に基づいた実際の収益データの処理によって生成される。したがって、重み付けの正確な値は回帰方程式に与えられるデータの種類と量とに応じて変化させることができる。

別の実施形態によれば、顧客収益予測システム１００は、調整規則１１０に基づいてさらに予測収益を調整して、収益成長および／または資本コストまたは投資の機会費用を反映させる。調整規則は、顧客収益予測システム１００によりアクセス可能なハードディスクまたはデータ搬送電波などのデータ記憶装置に格納することができる。例えば、予測収益を計算した後、収益予測プロセッサ１０２は予測収益を年間成長率で乗算する。成長率を、広く受け入れられている指数または自己資本の増価を反映した上昇率に設定してもよい。例えば、１９２６年から１９９７年までの期間のＳ＆Ｐ指数での普通株の増価である９．７％に成長率を設定することができる。この成長率を予測収益に適用すれば、年ごとの収益の成長は大まかにこのパターンに従うと見込まれる。また、顧客収益予測システム１００は予測収益に割引率を適用し、資本コストまたは投資の機会費用を反映することができる。割引率は１０年ものの債権利回りである４．４８％に設定することもできる。したがって、口座と関連する年間予測収益の予測がＲ_０である場合、年間成長率を適用後、調整された予測収益Ｒ_０’は、Ｒ_０×１．０９７となる。割引率を適用することによりさらにＲ０’を調整することができる。そのため、追加の調整された予測収益Ｒ_０”は、Ｒ_０’／１．０４４８＝（Ｒ_０×１．０９７）／１．０４４８となる。結果として生じる調整された予測収益は翌年の収益予測に用いることができる。上の例によると、口座と関連する年間収益はＲ_０’’’＝（Ｒ_０”×１．０９７）／１．０４４８である。

口座と関連する予測収益を求めた後、口座と関連する将来の利益の予測を求めることができる。例えば、口座と関連する利益は、口座の見積年間収益から口座と関連する平均年間支出を差し引くことによって計算することができる。口座の平均年間支出は、口座と関連する総支出を口座が存在している期間で除算するなど、多くの既知の手法によって求めることができる。

図２は、顧客収益予測システム１００を実装することができる例示的なデータ処理システム５００のブロック図を示す。前述されたように、システム１００は単一のデータ処理システム５００またはデータ伝送ネットワークによって接続される複数のデータ処理システム５００で実現されてよい。データ処理システム５００はバス５０２または情報を通信するための他の通信機構、およびデータを処理するためにバス５０２と接続されるデータプロセッサ５０４を含む。データ処理システム５００は、情報およびプロセッサ５０４によって実行される命令を記憶するためにバス５０２に接続される、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶装置などのメインメモリ５０６も含む。メインメモリ５０６はデータプロセッサ５０４によって実行される命令の実行の間一時的な変数または他の中間情報を記憶するために使用されてもよい。データ処理システム５００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０８またはプロセッサ５０４用の静的情報および命令を記憶するためにバス５０２に接続される他の静的記憶装置をさらに含む。磁気ディスクまたは光学式ディスクなどの記憶装置５１０は、情報および命令を記憶するために設けられ、バス５０２に接続される。

データ処理システム５００はあるフォーマットから別のフォーマットに変換するために適切なソフトウェアおよび／またはハードウェアも有してよい。この変換動作の例はシステム５００で使用可能なデータのフォーマットを、データの伝送を容易にするためのフォーマットなどの別のフォーマットに変換することである。データ処理システム５００は、情報を操作者に表示するために陰極線管（ＣＲＴ）、プラズマ・ディスプレイ・パネルまたは液晶表示装置（ＬＣＤ）などの表示装置５１２にバス５０２を介して接続されてよい。英数字キーおよび他のキーを含む入力装置５１４は、情報とコマンド選択をプロセッサ５０４に通信するためにバス５０２に接続される。別の種類のユーザ入力装置は、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ５０４に伝達するため、および表示装置５１２上でのカーソル移動を制御するための、マウス、タッチパッド、トラックボール、カーソル方向キー等のカーソル制御（図示せず）である。

データ処理システム５００は、メインメモリ５０６に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行するプロセッサ５０４に応えて制御される。このような命令は、記憶装置５１０または通信インターフェイス５１８を介して受信されるキャリアなどの別の機械で読み取り可能な媒体からメインメモリ５０６の中に読み込まれてよい。メインメモリ５０６に含まれる命令のシーケンスを実行すると、プロセッサ５０４はここに説明されるプロセスステップを実行する。

ある実施形態では、収益予測プロセッサ１０２が、記憶装置５１０に記憶される適切な命令の制御下でプロセッサ５０４によって実現される。例えば、事前に記憶された命令の制御下では、データプロセッサ５０４が顧客データベース１０４に記憶される顧客データ、重み付け情報１０６、およびデータ記憶装置５１０および／またはデータ処理システムに接続される他のデータ記憶装置に記憶される調整規則１１０にアクセスし、１つ以上の口座の予測収益を計算する。代替実施形態では、配線で接続された回路が開示された計算を実現するためにソフトウェアインストラクションの代わりに、あるいはソフトウェアインストラクションと組み合わされて使用されてよい。したがってここに開示される実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアの任意の特定の組み合わせに制限されない。

ここに使用されるような用語「機械で読み取り可能な媒体」は、実行のために命令をプロセッサ５０４に提供すること、あるいは処理のためにプロセッサ５０４にデータを提供することに関与する任意の媒体を指す。このような媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含むが、それらに限定されない多くの形式を取ってよい。不揮発性媒体は、記憶装置５１０などの例えば光学式ディスクまたは磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ５０６などの動的メモリを含む。伝送媒体は、バス５０２または外部ネットワークを構成する配線を含む同軸ケーブル、銅線、および光ファイバを含む。伝送媒体は、バスまたは外部ネットワークのリンクで搬送されてよい電波データ通信または赤外データ通信の間に生成されるものなどの音響波または光波の形をとる場合もある。

機械で読み取り可能な媒体の共通の形式は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープまたは任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、他の光学式媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを備える他の任意の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭおよびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、後述されるような搬送波、またはデータ処理システムがその中から読み取ることができる任意の他の媒体を含む。

多様な形式の機械で読み取り可能な媒体は、実行のためにプロセッサ５０４に１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを搬送することに関与してよい。例えば、命令は、当初、サーバなどの遠方のデータ処理システムの磁気ディスクで搬送されてよい。遠方のデータ処理システムは、その動的メモリの中に命令をロードし、モデムを使用して電話回線上で命令を送信できる。データ処理シスシステム５００のローカルのモデムは電話回線上でデータを受信し、データを赤外信号に変換するために赤外送信機を使用できる。赤外検出器は赤外信号で搬送されるデータを受信することができ、適切な回路はバス５０２にデータを載せることができる。言うまでもなく、種々のブロードバンド通信技法／装置がそれらのリンクのどれかに使用されてよい。バス５０２はデータをメインメモリ５０６に搬送し、プロセッサ５０４はそこから命令を取り出し、実行する、および／またはデータを処理する。メインメモリ５０６によって受信される命令および／またはデータは、プロセッサ５０４による実行または他の処理の前または後のどちらかに記憶装置５１０にオプションで記憶されてよい。

データ処理システム５００はバス５０２に接続される通信インターフェイス５１８も含む。通信インターフェイス５１８は、ローカル・ネットワークに接続されるネットワーク・リンク５２０に双方向のデータ通信接続を提供する。例えば、通信インターフェイス５１８は、対応する種別の電話回線にデータ通信接続を提供するために総合デジタル通信サービス網（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであってよい。別の例として、通信インターフェイス５１８は、互換性のあるＬＡＮにデータ通信接続を提供するために有線または無線の構内通信網（ＬＡＮ）であってよい。任意のこのような実現例では、通信インターフェイス５１８は、多様な種類の情報を表すデジタル・データ・ストリームを搬送する電気信号、電磁気信号または光信号を送受信する。

ネットワーク・リンク５２０は、通常、１つ以上のネットワークを通るデータ通信を他のデータ装置に提供する。例えば、ネットワーク・リンク５２０は、インターネットサービス提供者（ＩＳＰ）５２６により操作されるデータ設備にローカル・ネットワークを通して接続を提供してよい。ＩＳＰ５２６は、代わりに、現在では一般的にインターネット５２７と呼ばれるワールド・ワイド・パケット・データ通信ネットワークを通してデータ通信サービスを提供する。ローカルＩＳＰネットワーク５２６およびインターネット５２７はともに、デジタル・データ・ストリームを搬送する電気信号、電磁気信号または光信号を使用する。デジタル・データをデータ処理システム５００に、またはデータ処理システム５００から搬送する、多様なネットワークを通る信号、およびネットワーク・リンク５２０上、および通信インターフェイス５１８を通る信号は、情報を伝送する例示的な形式の搬送波である。

データ処理システム５００は、ネットワーク（複数の場合がある）、ネットワーク・リンク５２０、および通信インターフェイス５１８を通して、プログラム・コードを含むメッセージを送信し、データを受信できる。インターネット例では、サーバ５３０がインターネット５２７、ＩＳＰ５２６、ローカル・ネットワーク、および通信インターフェイス５１８を通してアプリケーション・プログラムのための要求されたコードを送信する可能性がある。例えば、プログラムは前記に概略されたように顧客収益の予測を実現する可能性がある。通信能力により、本開示による処理のための、システムへの関連性のあるデータのロードも可能になる。

データ処理システム５００は、プリンタ、表示装置等の周辺機器と接続し、通信するために多様な信号入力／出力ポートも有する。入力／出力ポートは、ＵＳＢポート、ＰＳ／２ポート、シリアルポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ−１３９４ポート、赤外通信ポート等、および／または他のメーカ独自のポートを含んでよい。データ処理システム５００はこのような信号入力／出力ポートを介して他のデータ処理システムと通信してよい。

ここに説明されたシステムおよび方法は、単一のＰＣなどの単一のデータ処理システム、または異なる種類の複数のデータ処理システムの組み合わせを使用して実現されてよい。例えば、クライアント‐サーバ構造または分散データ処理アーキテクチャは、複数のデータ処理システムが互いと通信するためにネットワークに接続される、ここに開示されているシステムを実現するために使用できる。データ処理システムのいくつかは、データの流れを取り扱う、計算サービスまたは顧客データへのアクセスを提供する、および／またはネットワークに接続される他のデータ処理システム上にあるソフトウェアを更新するサーバとして機能してよい。

以上の説明に含まれているすべての内容および添付図面に示されているすべての内容は、例示として解釈されるべきものであって、本発明を限定する意味で解釈すべきものではない。また、以下の特許請求の範囲が、本明細書に開示のすべての包括的および具体的な特徴、ならびに表現の問題としてそれらの間に包含されると言うことができる本発明のさまざまな考え方の範囲のすべての説明を含むように意図されていることを、理解すべきである。

本明細書に組み込まれ本明細書の一部を構成する添付の図面は典型的な実施の形態を示している。

例示的な顧客収益予測システムの動作を示す概略機能ブロック図である。 例示的な顧客収益予測システムが実現されてよいデータ処理システムの概略ブロック図を示している。

Claims (39)

1. 口座と関連する収益の予測方法であって、
   （ａ）収益を予測する特定の期間を選択するステップと
   （ｂ）所定数の前記特定の期間の事前の期間を選択するステップと
   （ｃ）前記事前の期間のそれぞれの収益データにアクセスするステップと
   （ｄ）前記特定の期間に対する事前の期間のそれぞれの新しさに基づいて選択される重み付けを、前記事前の期間それぞれの収益データに割り当てるステップと
   （ｅ）前記事前の期間それぞれの収益データおよび重み付けに基づいて、前記特定の期間の予測収益を計算するステップとを含む、方法。
2. 前記予測収益に所定の調整規則を適用することによって、前記特定の期間の調整済み予測収益を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記事前の期間が前記特定の期間の直前の期間を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記特定の期間および前記事前の期間のそれぞれが同じ長さである、請求項１に記載の方法。
7. 複数の特定の期間の収益を予測するためにステップ（ａ）からステップ（ｅ）を繰り返し実行するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
8. 前記特定の期間は一ヶ月であり、前記複数の特定の期間が十一ヶ月を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記複数の特定の期間のそれぞれの前記予測収益を蓄積することにより、前記口座と関連する年間予測収益を計算するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記年間予測収益に所定の調整規則を適用することにより、調整済み年間予測収益を生成するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記口座と関連する前記予測収益に基づいて、前記口座と関連する顧客のサービスレベルを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 口座と関連する収益を予測するためのデータ処理システムであって、
    データを処理するプロセッサと、
    前記プロセッサに接続され、前記データ処理システムに
    （ａ）特定の期間をその収益を予測するために選択するステップと
    （ｂ）前記特定の期間の前の所定の数の期間を選択するステップと
    （ｃ）前記事前の期間のそれぞれの収益データにアクセスするステップと
    （ｄ）前記それぞれの事前の期間のそれぞれの前記収益データに重み付けを割り当て、各重み付けが前記特定の期間を基準にしてそれぞれの事前の期間の新しさに基づいて選択されるステップと
    （ｅ）前記事前の期間のそれぞれの収益データおよび重み付けに基づき、特定の期間の予測収益を計算するステップとを実行させるための命令を有するデータ記憶装置とを含む、データ処理システム。
15. 前記データ記憶装置が、前記予測収益に所定の調整規則を適用することによって、前記特定の期間の調整済み予測収益を生成するステップを前記データ処理システムに実行させるための命令をさらに有する、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記事前の期間が前記特定の期間の直前の期間を含む、請求項１４に記載のシステム。
19. 前記特定の期間および前記事前の期間のそれぞれが同じ長さである、請求項１４に記載のシステム。
20. 前記データ記憶装置が、複数の特定の期間のそれぞれの収益を予測するためにステップ（ａ）からステップ（ｅ）を前記データ処理システムに繰り返し実行させるための命令をさらに有する、請求項１４に記載のシステム。
21. 前記特定の期間は一ヶ月であり、前記複数の特定の期間が十一ヶ月を含む、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記データ記憶装置が、前記複数の特定の期間のそれぞれの前記予測収益を蓄積することにより、前記口座と関連する年間予測収益を計算するステップを前記データ処理システムに実行させるための命令をさらに有する、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記データ記憶装置が、前記年間予測収益に所定の調整規則を適用することにより、調整済み年間予測収益を生成するステップを前記データ処理システムに実行させるための命令をさらに有する、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記データ記憶装置が、前記口座と関連する前記予測収益に基づいて、前記口座と関連する顧客のサービスレベルを決定するステップを前記データ処理システムに実行させるための命令をさらに有する、請求項１４に記載のシステム。
27. 機械で読み取り可能な媒体で具現化されてよく、データ処理システムを制御して口座と関連する収益を予測し、前記データ処理システムに実行される際に、請求項１に記載の方法のステップを前記データ処理システムに実行させる命令を含む、プログラム。
28. 前記予測収益に所定の調整規則を適用することによって、前記特定の期間の調整済み予測収益を生成するステップを前記データ処理プログラムに実行させる命令をさらに含む、請求項２７に記載のプログラム。
29. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項２８に記載のプログラム。
30. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項２８に記載のプログラム。
31. 前記事前の期間が前記特定の期間の直前の期間を含む、請求項２７に記載のプログラム。
32. 前記特定の期間および前記事前の期間のそれぞれが同じ長さである、請求項２７に記載のプログラム。
33. 複数の特定の期間のそれぞれの収益を予測するためにステップ（ａ）からステップ（ｅ）を前記データ処理プログラムに繰り返し実行させるための命令をさらに有する、請求項２７に記載のプログラム。
34. 前記特定の期間は一ヶ月であり、前記複数の特定の期間が十一ヶ月を含む、請求項３３に記載のプログラム。
35. 前記複数の特定の期間のそれぞれの前記予測収益を蓄積することにより、前記口座と関連する年間予測収益を計算するステップを前記データ処理プログラムに実行させるための命令をさらに備える、請求項３４に記載のプログラム。
36. 前記年間予測収益に所定の調整規則を適用することにより、調整済み年間予測収益を生成するステップを前記データ処理プログラムに実行させるための命令をさらに備える、請求項３５に記載のプログラム。
37. 前記調整規則が成長率の適用を含む、請求項３６に記載のプログラム。
38. 前記調整規則が割引率の適用をさらに含む、請求項３６に記載のプログラム。
39. 前記口座と関連する前記予測収益に基づいて、前記口座と関連する顧客のサービスレベルを決定するステップを前記データ処理プログラムに実行させるための命令をさらに備える、請求項２７に記載のプログラム。
    

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