JP7312384B1 - Marketing device, marketing method and marketing system - Google Patents
Marketing device, marketing method and marketing system Download PDFInfo
- Publication number
- JP7312384B1 JP7312384B1 JP2022060040A JP2022060040A JP7312384B1 JP 7312384 B1 JP7312384 B1 JP 7312384B1 JP 2022060040 A JP2022060040 A JP 2022060040A JP 2022060040 A JP2022060040 A JP 2022060040A JP 7312384 B1 JP7312384 B1 JP 7312384B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fan
- information
- sns
- fans
- management server
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 4
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002650 habitual effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】ＳＮＳ、及びＷＥＢ等に書き込まれた情報からファンを定義し、ファンのレベルを上げるための施策、集客力、及び売上を提供するものである。【解決手段】本開示の一実施の形態は、ＳＮＳ等により集客を上げるファン管理サーバ１００であって、ＳＮＳ等に書き込まれた情報からファンを探索するファン探索部１０５を有する。探索したファンを定義するファン定義部１０６Ａとファンのレベルの分類を行なうレベル分類部１０６Ｂを有する。ファンのレベルを上げるためにＳＮＳ等に書き込まれた情報に基づき適切なコメントを提供するコメント提供部１０７とコメントを格納する第１コメント記憶部１０４Ａを有するファン管理サーバ１００である。【選択図】図１Kind Code: A1 A fan is defined from information posted on SNS, WEB, etc., and measures for raising the level of the fan, ability to attract customers, and sales are provided. An embodiment of the present disclosure is a fan management server 100 that attracts customers through SNS or the like, and has a fan search unit 105 that searches for fans from information written in SNS or the like. It has a fan definition section 106A that defines searched fans and a level classification section 106B that classifies the level of fans. The fan management server 100 has a comment provision unit 107 that provides appropriate comments based on information written in SNS or the like in order to raise the fan level, and a first comment storage unit 104A that stores the comments. [Selection drawing] Fig. 1
Description
本開示は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＷＥＢ、及び、イベントによるマーケティング装置およびマーケティング方法並びにマーケティングシステムに関する。 The present disclosure relates to a SNS (Social Networking Service), WEB, and event-based marketing device, marketing method, and marketing system.
従来からＳＮＳが企業とユーザの間のコミュニケーションツールとして活用されている。例えば、大規模災害時の掲示板としての機能、資金集めのためのクラウドファンディングや画像や動画のシェア等が行われている。 SNS has conventionally been used as a communication tool between companies and users. For example, it functions as a bulletin board in the event of a large-scale disaster, crowdfunding for fundraising, and sharing of images and videos.
特許文献１には、「電子チケットの発券を管理するチケット発券管理サーバと、顧客情報を記憶する顧客データベースを備えたシステム管理サーバと、を有し、前記システム管理サーバは、所定のソーシャルネットワーキーングサービスを運営するソーシャルネットワーキングサービス運営サーバにアクセスして、当該ソーシャルネットワーキングサービスにおける所定のコミュニティのメンバーに関する情報を収集し、当該収集した情報を前記顧客データベースに記録する処理と、前記顧客データベースに記憶される情報に基づいて、前記チケット発券管理サーバが販売する所定のイベントの電子チケットを購入するように勧める第１宣伝情報を、前記所定のコミュニティに属するメンバーに提供する処理と、前記第１宣伝情報の勧誘に応じて前記所定のイベントの電子チケットを購入したチケット購入者の情報を前記チケット発券管理サーバから取得し、前記顧客データベースに記録する処理と、を実行する、マーケティングシステム。」が記載されている。 Patent Document 1 describes "a ticket issuing management server that manages the issuance of electronic tickets, and a system management server that has a customer database that stores customer information. The system management server accesses a social networking service management server that operates a predetermined social networking service, collects information about members of a predetermined community in the social networking service, records the collected information in the customer database, and processes electronic tickets for a predetermined event sold by the ticket issuing management server based on the information stored in the customer database. and a process of acquiring information on ticket purchasers who have purchased electronic tickets for the predetermined event in response to the solicitation of the first publicity information from the ticket issuing management server and recording it in the customer database."
しかし、特許文献１は、電子チケットの購入を促すためのマーケティングシステムであり、ファンの成長度合いを示すレベルを上げるための施策や売上を上げる方法を提供するものではない。 However, Patent Document 1 is a marketing system for encouraging the purchase of electronic tickets, and does not provide measures for raising the level indicating the degree of fan growth or a method for increasing sales.
本開示の目的は、ＳＮＳ、及びＷＥＢに書き込まれた情報等からファンを探索し、ファンを定義し、ファンのレベルの分類を行ない、ファンを定量的に表し、ファンのレベルを上げるための施策を提供するものである。また、ファンに対して、適切なコメントをすることで、集客や売上を上げる方法を提供するものである。 The purpose of the present disclosure is to search for fans from information written on SNS and the WEB, etc., define fans, classify fan levels, express fans quantitatively, and provide measures for increasing fan levels. It also provides a method of attracting customers and increasing sales by making appropriate comments to fans.
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。 A brief outline of typical inventions disclosed in the present application is as follows.
本開示におけるマーケティング装置の一実施形態であるＳＮＳ等により集客を上げるファン管理サーバであって、ＳＮＳに書き込まれた情報からファンを探索するファン探索部を有する。探索したファンを定義するファン定義部とファンのレベルの分類を行なうレベル分類部を有する。ファンのレベルを上げるためにＳＮＳに書き込まれた情報に基づき適切なコメントを提供するコメント提供部とコメントを格納する第１コメント記憶部を有するファン管理サーバである。 A fan management server that attracts customers by means of an SNS or the like, which is an embodiment of a marketing device according to the present disclosure, and has a fan search unit that searches for fans based on information written in the SNS. It has a fan definition section that defines searched fans and a level classification section that classifies the level of fans. The fan management server has a comment providing unit that provides appropriate comments based on information written in an SNS and a first comment storage unit that stores the comments in order to raise the fan level.
本開示によれば、ファンに対して、適切なコメントをすることで、集客や売上を上げることが可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to attract customers and increase sales by giving appropriate comments to fans.
以下、本開示を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本開示の技術的範囲はこれに限られるものではない。また、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
本開示の一実施の形態は、ＳＮＳ等により集客を上げるファン管理サーバ１００であって、ＳＮＳ等に書き込まれた情報からファンを探索するファン探索部１０５を有する。探索したファンを定義するファン定義部１０６Ａとファンのレベルの分類を行なうレベル分類部１０６Ｂを有する。ファンのレベルを上げるためにＳＮＳ等に書き込まれた情報に基づき適切なコメントを提供するコメント提供部１０７とコメントを格納する第１コメント記憶部１０４Ａを有するファン管理サーバ１００である。
＜システム構成＞
図１は、本開示の一実施の形態におけるシステム構成の概要を示す図である。
Hereinafter, embodiments for implementing the present disclosure will be described with reference to the drawings. Note that this is just an example, and the technical scope of the present disclosure is not limited to this. In principle, the same reference numerals are given to the same parts in all the drawings for explaining the embodiments, and repeated explanations thereof will be omitted.
An embodiment of the present disclosure is a fan management server 100 that attracts customers through SNS or the like, and has a fan search unit 105 that searches for fans based on information written in SNS or the like. It has a fan definition section 106A that defines searched fans and a level classification section 106B that classifies the level of fans. The fan management server 100 has a comment provision unit 107 that provides appropriate comments based on information written in SNS or the like in order to raise the fan level, and a first comment storage unit 104A that stores the comments.
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a system configuration according to one embodiment of the present disclosure.
図１に示されるように、本発明の一実施の形態におけるマーケティングシステムは、ファン管理サーバ１００と、ファン管理サーバ１００と通信ネットワーク１２０を介して接続される企業システムサーバ１１０と、企業システムサーバ１１０と、通信ネットワーク１２０を介して接続されるＳＮＳサーバ１３０と、ＳＮＳサーバ１３０と通信ネットワーク１２０を介して接続される情報端末装置１４０とから構成される。
また、ファン管理サーバ１００と、企業システムサーバ１１０と、ＳＮＳサーバ１３０と、情報端末装置１４０とは、通信ネットワーク１２０を介して相互に通信可能に接続される。
ここで、ファンとは、特定の企業を継続的、熱狂的に支援し続ける人を意味する。
As shown in FIG. 1, the marketing system according to one embodiment of the present invention comprises a fan management server 100, a corporate system server 110 connected to the fan management server 100 via a communication network 120, a corporate system server 110, an SNS server 130 connected via a communication network 120, and an information terminal device 140 connected to the SNS server 130 via a communication network 120.
The fan management server 100, the enterprise system server 110, the SNS server 130, and the information terminal device 140 are connected via the communication network 120 so as to be able to communicate with each other.
Here, a fan means a person who continuously and enthusiastically supports a specific company.
ファン管理サーバ１００は、ＳＮＳ、及びＷＥＢ等によりファンを１人１人管理することで、それぞれのファンに対しての最適な施策を選定することが可能なマーケティング装置である。ファン管理サーバ１００は、通信ネットワーク１２０を介して、企業システムサーバ１１０にアクセス可能である。なお、企業システムサーバ１１０にアクセスする際には、所定の認証、例えば、ＩＤ情報とパスワード情報を要し、ＩＤ情報とパスワード情報とを照合することでアクセス可能に構成される。 The fan management server 100 is a marketing device capable of selecting the optimum measures for each fan by managing fans one by one using SNS, WEB, and the like. Fan management server 100 can access enterprise system server 110 via communication network 120 . When accessing the enterprise system server 110, predetermined authentication, such as ID information and password information, is required, and access is enabled by collating the ID information and password information.
企業システムサーバ１１０は、企業が有するシステムサーバである。企業システムサーバ１１０は、顧客情報を格納している顧客ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１１１と店舗情報を格納している店舗ＤＢ１１２を備えている。 A company system server 110 is a system server owned by a company. The enterprise system server 110 has a customer DB (DataBase) 111 storing customer information and a store DB 112 storing store information.
通信ネットワーク１２０は、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮ、及び携帯電話システムネットワーク等より構成される。 The communication network 120 includes the Internet, an intranet, a wireless LAN, a mobile phone system network, and the like.
ＳＮＳサーバ１３０は、所定のＳＮＳを運営するサーバであり、１台又は複数台のコンピュータによって構成される。例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）などのインターネットサービス、コメント欄などでコミュニケーション可能なブログやＷＥＢサイト、電子掲示板などが含まれる。 The SNS server 130 is a server that manages a predetermined SNS and is composed of one or more computers. Examples include Internet services such as Facebook (registered trademark), Twitter (registered trademark), and Instagram (registered trademark), blogs, websites, and electronic bulletin boards that allow communication through comment columns.
情報端末装置１４０は、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等が含まれる。 The information terminal device 140 includes a smart phone, a tablet terminal, a PC (personal computer), and the like.
図２は、本開示の一実施の形態におけるファン管理サーバ１００のＨＷ構成図である。図２に示されているように、ファン管理サーバ１００は、制御部１０１と、時計部１０２と、通信部１０３と、記憶部１０４と、探索部１０５と、ファン管理部１０６と、コメント提供部１０７と、表示部１０８と、表示操作部１０９とから構成されている。 FIG. 2 is a HW configuration diagram of the fan management server 100 according to an embodiment of the present disclosure. As shown in FIG. 2, the fan management server 100 includes a control unit 101, a clock unit 102, a communication unit 103, a storage unit 104, a search unit 105, a fan management unit 106, a comment providing unit 107, a display unit 108, and a display operation unit 109.
制御部１０１は、主にＣＰＵである。制御部１０１は、ファン管理サーバ１００にインストールされたアプリケーション（ソフトウェアプログラム）を実行して、ファン管理サーバ１００を統括制御する。 The control unit 101 is mainly a CPU. The control unit 101 executes an application (software program) installed in the fan management server 100 to centrally control the fan management server 100 .
時計部１０２は、制御部１０１が処理を開始した時刻と、制御部１０１が処理を終了した時刻等を計時する。 The clock unit 102 measures the time when the control unit 101 started processing, the time when the control unit 101 finished processing, and the like.
通信部１０３は、ファン管理サーバ１００の外部と情報のやり取りを行う。通信部１０３は、イーサネット（ＥＴＨＥＲＮＥＴ）、光ファイバー等のケーブルでファン管理サーバ１００の外部と接続される。 The communication unit 103 exchanges information with the outside of the fan management server 100 . The communication unit 103 is connected to the outside of the fan management server 100 via a cable such as Ethernet (ETHERNET) or optical fiber.
記憶部１０４は、顧客情報やアンケート情報、ファン情報等のデータを格納する。また、記憶部１０４は、ファン管理サーバ１００内で処理したデータを格納する。記憶部１０４は、第１コメント記憶部１０４Ａと、第２コメント記憶部１０４Ｂと、第３コメント記憶部１０４Ｃとを備えている。具体的には、記憶部１０４は、メモリやＨＤＤ／ＳＤＤ等である。 The storage unit 104 stores data such as customer information, questionnaire information, and fan information. The storage unit 104 also stores data processed in the fan management server 100 . The storage unit 104 includes a first comment storage unit 104A, a second comment storage unit 104B, and a third comment storage unit 104C. Specifically, the storage unit 104 is a memory, HDD/SDD, or the like.
探索部１０５は、ＳＮＳ等に投稿されたコメント欄に記載された文字情報等の中からＳＮＳユーザ等が特定の企業のファンか否かを探索する。
制御部１０１がディープラーニング等を用いたＡＩ技術によりＳＮＳユーザ等が特定の企業のファンであるか否かを判断してもよい。人が文字情報等の内容を理解して、ＳＮＳユーザ等が特定の企業のファンであるか否かを判断してもよい。
また、ＳＮＳ等に投稿された写真や動画の投稿についても、制御部１０１がＡＩ技術に基づくディープラーニング等で判断してもよいし、人が判断してもよい。
The search unit 105 searches whether or not the SNS user or the like is a fan of a specific company from the character information or the like written in the comment column posted on the SNS or the like.
The control unit 101 may determine whether an SNS user or the like is a fan of a specific company by AI technology using deep learning or the like. A person may understand the contents of text information and the like to determine whether or not an SNS user or the like is a fan of a specific company.
In addition, the control unit 101 may determine whether a photo or video posted to an SNS or the like is determined by deep learning or the like based on AI technology, or may be determined by a person.
ファン管理部１０６は、ファンに関するデータを管理する。ファン管理部１０６は、ファン定義部１０６Ａと、レベル分類部１０６Ｂとを備えている。
ファン定義部１０６Ａは、探索部１０５で抽出されたファンを定義に当てはめる数値化する。
レベル分類部１０６Ｂは、ファン定義部１０６Ａで処理された数値と、アンケート集計で処理された値とに基づき、ファンスコアを算出する。
The fan management unit 106 manages data regarding fans. The fan management unit 106 includes a fan definition unit 106A and a level classification unit 106B.
The fan definition unit 106A digitizes the fan extracted by the search unit 105 by applying it to the definition.
The level classification unit 106B calculates a fan score based on the numerical value processed by the fan definition unit 106A and the value processed by the questionnaire aggregation.
コメント提供部１０７は、ＳＮＳ等に投稿されたコメントと、ファン定義の数値、又はファンスコアとに基づいて、ファンに対して適切なコメントを提供する。 The comment providing unit 107 provides appropriate comments to fans based on comments posted on SNS or the like and fan-defined numerical values or fan scores.
表示部１０８は、格納された情報や加工された情報を出力する。具体的には、表示部１０８は、ディスプレイ等である。 A display unit 108 outputs stored information and processed information. Specifically, the display unit 108 is a display or the like.
表示操作部１０９は、ファン管理サーバ１００に格納されている情報を表示し、加工する。具体的には、表示操作部１０９は、キーボード、マウス等である。 A display operation unit 109 displays and processes information stored in the fan management server 100 . Specifically, the display operation unit 109 is a keyboard, a mouse, and the like.
図３は、本開示の一実施の形態におけるファンの定義を示す図である。ファンを定義することは、定量的な分析をするにあたって重要である。
ファンを愛と、知識と、売上と、推奨という４つに分類し、それぞれ５段階レベルでファンを定義づける。
FIG. 3 is a diagram showing the definition of fans in one embodiment of the present disclosure. Defining fans is important for quantitative analysis.
Fans are categorized into four categories: love, knowledge, sales, and recommendations, each with five levels of definition.
一つ目の定義は、愛である。これは、ファンがその企業に対する想い、情熱、愛情の度合いを示すものである。 The first definition is love. It is a measure of the fan's passion, passion and affection for the company.
愛のレベルは、低い方から順に１．未経験、２．体験者、３．体験や感想、４．意見・要望、５．欠かせない存在の５つである。 The level of love is 1 in order from the lowest. Inexperienced, 2. 3. experiencer; 4. Experiences and impressions; 4. Opinions/requests; These are the five essentials.
二つ目の定義は、知識である。知識は、ファンがその企業について有している知識の度合いを示すものである。 The second definition is knowledge. Knowledge indicates how much knowledge the fan has about the company.
知識のレベルは、１．知らない、２．興味・関心あり、３．自然と見聞きするレベルの知識、４．個々での情報収集が必要ない深い知識、５．社員レベルの知識の５つである。 The level of knowledge is 1. 2. I don't know. 2. interested; 3. Knowledge at a level that is seen and heard naturally; 4. In-depth knowledge that does not require individual information gathering; These are the five types of employee-level knowledge.
三つ目の定義は、売上である。売上は、ファンがその企業に対して貢献している売上の度合いを示すものである。 The third definition is sales. The sales indicate the degree of sales that the fan contributes to the company.
売上のレベルは、１．購入履歴なし、２．興味・購入意思あり、３．購入者、４．回数・頻度が多い購入者、５．勤続年数・投下金額が多い購入者の５つである。 The level of sales is 1. 2. No purchase history; 3. Interested/intention to purchase; 4. Purchaser; 4. Buyers who purchase frequently/frequently; These are the five purchasers with a large number of years of service and a large investment amount.
四つ目の定義は、推奨である。推奨は、自己以外のものにその企業を薦める度合いを示すものである。 The fourth definition is recommendation. Endorsement indicates the degree to which you recommend the company to others.
推奨のレベルは、１．推奨なし、２．指定ワードを含まない推奨、３．指定ワードを含む推奨、４．指定ワード・ポジティブな意見や感想、５．他人の行動を促す推奨の５つである。 The recommended levels are 1. no recommendations;2. Recommendations that do not contain the specified word;3. 4. recommendations containing specified words; 5. Specified words/positive opinions and impressions; These are five recommendations that encourage others to act.
数値化するため、１．は１点、２．は２点、３．は３点、４．は４点、５．は５点と計算する。
なお、必要に応じて、愛と、売上と、知識と、推奨のいずれかに重みを加えてもよい。
To quantify, 1. 1 point, 2. 2 points, 3. 3 points, 4. 4 points, 5. is counted as 5 points.
Any of love, sales, knowledge, and recommendation may be weighted as needed.
例えば、ある企業の愛が５．欠かせない存在であり（５点）、売上が５．勤続年数・投下金額が多い購入者であり（５点）、知識が４．個々での情報収集が必要ない深い知識（４点）、推奨が５．他人の行動を促す推奨である場合（５点）、合計のレベルは１９点となる。 For example, if a company's love is 5. It is indispensable (5 points), and sales are 5. Purchaser with many years of service and investment amount (5 points), knowledge is 4. Deep knowledge that does not require individual information gathering (4 points), recommendation is 5. If the recommendation is a call to action for others (5 points), the total level is 19 points.
ファン定義部１０６Aがディープラーニング等を用いたＡＩ技術によりファンを定義し、数値化する。人が文字情報等の内容を理解して、ファンを定義し、数値化しても良い。
また、ＳＮＳ等に投稿された写真や動画の投稿についても、ファン定義部１０６ＡがＡＩ技術に基づくディープラーニング等で判断してもよいし、人が判断してもよい。
The fan definition unit 106A defines fans by AI technology using deep learning or the like, and quantifies them. A person may understand the content of character information, etc., define a fan, and quantify it.
In addition, the fan definition unit 106A may determine whether a photo or video posted to an SNS or the like is determined by deep learning or the like based on AI technology, or may be determined by a person.
図４は、本開示の一実施の形態における顧客情報のデータ構造である。
顧客情報は、整理番号と、顧客がＳＮＳで使用しているアカウント名と、顧客のこれまでの累計来店回数と、顧客がこれまでに使った金額の合計を示す累計購入金額と、顧客の平均購入単価と、最終来店日から構成される。
FIG. 4 is a data structure of customer information in one embodiment of the present disclosure.
The customer information consists of a reference number, an account name used by the customer on the SNS, the customer's cumulative number of times the customer has visited the store, the cumulative purchase amount showing the total amount spent by the customer so far, the customer's average purchase unit price, and the date of the last visit.
ファン管理サーバ１００は、自動的に企業システムサーバ１１１にアクセスすることで顧客情報を取得する。アクセスの際には、所定の認証、例えば、ＩＤ情報とパスワード情報の照合を要する。 The fan management server 100 acquires customer information by automatically accessing the company system server 111 . Access requires predetermined authentication, for example, collation of ID information and password information.
図５は、本開示の一実施の形態におけるアンケートから取得した情報のデータ構造である。
アンケートから取得した情報は、整理番号と、顧客がその企業の愛用歴と、ファンＭＴＧに参加したか否かと、累計来店回数、累計購入金額、ＳＮＳキャンペーンに参加したか否かと、投稿経験等である。
FIG. 5 is a data structure of information obtained from a questionnaire according to one embodiment of the present disclosure.
The information obtained from the questionnaire includes reference number, customer's habitual use history of the company, whether or not the customer participated in fan MTG, cumulative number of visits, cumulative purchase amount, participation in SNS campaign, posting experience, and the like.
アンケートから取得した情報は、店舗の内外において手動で取得される。また、アンケートの場合には、顧客により手動で入力され、自動的に収集される。 Information obtained from the questionnaire is manually obtained inside and outside the store. In the case of questionnaires, the information is manually entered by the customer and collected automatically.
レベル分類部１０６Ｂが自動的にアンケート集計結果を数値化する。人がアンケート集計結果を数値化しても良い。
アンケートから取得した情報は、定量的な数値に置き換えられる。定量的な数値は、０から２０の範囲内である。
The level classification unit 106B automatically quantifies the questionnaire tally results. A person may quantify the results of the questionnaire collection.
Information obtained from questionnaires is replaced with quantitative figures. Quantitative numbers are in the range 0-20.
図６は、本開示の一実施の形態におけるＳＮＳから取得した情報のデータ構造である。
ＳＮＳから取得した情報は、整理番号と、顧客の企業への愛の度合いを示す指数と、顧客の企業への知識の度合いを示す指数と、顧客がこれまでに企業に対して売上として貢献した度合いを示す指数と、顧客への推奨の度合いを示す指数である。
FIG. 6 is a data structure of information acquired from an SNS in one embodiment of the present disclosure.
The information obtained from the SNS is a reference number, an index that indicates the customer's love for the company, an index that indicates the customer's knowledge of the company, an index that indicates the customer's contribution to the company in terms of sales, and an index that indicates the degree of recommendation to the customer.
ファン管理サーバ１００の制御部１０１は、通信部１０３を通して、外部のＦａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ等のインターネットサービス、コメント欄等のＳＮＳ情報を取得する。
ＳＮＳ等から取得した情報は、記憶部１０４にＳＮＳ情報ＤＢとして記憶される。
The control unit 101 of the fan management server 100 acquires, through the communication unit 103, external Internet services such as Facebook, Twitter, and Instagram, and SNS information such as comment columns.
Information acquired from SNS or the like is stored in the storage unit 104 as an SNS information DB.
制御部１０１は、ＳＮＳ等に投稿された文字情報の中から企業情報と、顧客情報とをキーに記憶部１０４にＳＮＳ情報ＤＢを検索する。 The control unit 101 searches the SNS information DB in the storage unit 104 using, as keys, company information and customer information out of character information posted on SNS or the like.
制御部１０１は、ディープラーニング等を用いたＡＩ技術により顧客が企業のファンであるか否かを判断してもよい。
人が投稿された文字情報の内容に基づき、顧客がその企業のファンであるか否かを判断する。
また、ＳＮＳ等に投稿された写真や動画の投稿についても人が判断してもよいし、制御部１０１がＡＩ技術に基づくディープラーニング等で判断してもよい。
The control unit 101 may determine whether the customer is a fan of the company by AI technology using deep learning or the like.
Based on the content of character information posted by a person, it is determined whether or not the customer is a fan of the company.
In addition, a person may judge whether a photo or video posted to an SNS or the like is to be posted, or the control unit 101 may judge by deep learning or the like based on AI technology.
ファン定義部１０６Ａは、愛、知識、売上、推奨を定量的に処理が可能な数値に置き換えられる（図３参照）。 The fan definition part 106A is replaced with numerical values that can be quantitatively processed for love, knowledge, sales, and recommendation (see FIG. 3).
定義部１０６ＡがＳＮＳ等から取得した情報を数値化した値と、レベル分類部１０６Ｂがアンケート集計結果から数値化した値とを合算し、ファンスコアを算出する。
例えば、ＮＯ．１のファンスコアは、１１０である。これは、アンケートから取得した情報のデータ構造（図５）におけるＮＯ．１の９０（１０＋１０＋２０＋２０＋１０＋２０）とＳＮＳから取得した情報のデータ構造（図６）におけるＮＯ．１の２０（５＋５＋５＋５）の和である。
The value obtained by the definition unit 106A digitizing the information obtained from the SNS or the like and the value obtained by the level classification unit 106B digitizing the result of the questionnaire are totaled to calculate the fan score.
For example, NO. 1's fan score is 110. This corresponds to the NO. in the data structure of the information acquired from the questionnaire (Fig. 5). 1 of 90 (10+10+20+20+10+20) and NO. It is the sum of 20 (5+5+5+5) of 1.
ファンスコアは、ファンのその企業に対する貢献度、ファンのその企業に対する情熱を表すものである。したがって、ファンスコアが高い方がファンのブランドへの情熱が高く、ファンスコアが低い方がファンのブランドへの情熱は低い。 The fan score represents the degree of contribution of the fan to the company and the passion of the fan for the company. Therefore, the higher the Fan Score, the higher the fan's passion for the brand, and the lower the fan's score, the lower the fan's passion for the brand.
レベル分類部１０６Ｂは、顧客情報と、アンケート情報と、及びＳＮＳ情報とを、ファンスコアが高い順にソートする。 The level classification unit 106B sorts the customer information, questionnaire information, and SNS information in descending order of fan score.
これにより、ファンスコアに応じて、人がＳＮＳ情報に加えて、顧客情報、及びアンケート情報を加味したコメントをすることが可能となる。また、ファンスコアに応じて、制御部１０１がＳＮＳ情報に加えて、顧客情報、及びアンケート情報を加味したコメントをＡＩ技術に基づきすることが可能となる。 Accordingly, it is possible for a person to make a comment that takes into consideration customer information and questionnaire information in addition to SNS information, according to the fan score. Further, according to the fan score, the control unit 101 can make a comment based on AI technology, which takes into account customer information and questionnaire information in addition to SNS information.
図７は、本開示の一実施の形態における画面例であり、ファン管理ダッシュボードの画面２００である。 FIG. 7 is an example of a screen according to an embodiment of the present disclosure, which is a screen 200 of a fan management dashboard.
ファン管理ダッシュボードの画面２００は、様々なデータを収集、分析、加工して簡潔にまとめ、集計値や表、グラフなどで一覧できるようにした画面である。 The screen 200 of the fan management dashboard is a screen on which various data are collected, analyzed, processed, summarized in a concise manner, and aggregated values, tables, graphs, and the like can be viewed.
ファン管理ダッシュボードの画面２００の左側には、ファン管理ダッシュボードの画面２００のメニュー２０１がある。
メニュー２０１には、ダッシュボード２０１Ａと、分析プラットフォーム２０１Ｂと、ファン管理２０１Ｃと、企業管理２０１Ｇと、設定２０１Ｈとを備えている。また、ファン管理２０１Ｃは、投稿一覧２０１Ｄと、行動一覧２０１Ｅと、ファン一覧２０１Ｆとを備えている。
On the left side of the fan management dashboard screen 200 is the menu 201 of the fan management dashboard screen 200 .
Menu 201 includes dashboard 201A, analytics platform 201B, fan management 201C, company management 201G, and settings 201H. The fan management 201C also includes a post list 201D, an action list 201E, and a fan list 201F.
ファン管理ダッシュボードの画面２００のメイン画面２０２には、ファンを管理するための投稿一覧２０２Ａ、行動一覧２０２Ｂ、ファン一覧２０２Ｃ、ファン登録２０２Ｄのアイコン画面が表示されている。
さらに、企業情報２０３を管理するための設定のアイコン画面が表示されている。
On the main screen 202 of the fan management dashboard screen 200, icon screens of a post list 202A, an action list 202B, a fan list 202C, and a fan registration 202D for managing fans are displayed.
Further, a setting icon screen for managing the company information 203 is displayed.
例えば、表示操作部１０９から「投稿一覧」のアイコンをクリックすると、制御部１０１は、表示部１０８に「投稿一覧」の画面を表示する旨の命令を発出し、表示部１０８に「投稿一覧」の画面が表示される。
投稿一覧の画面において、特定の企業で検索すると、検索結果が表示される（図８参照）。
For example, when a “post list” icon is clicked on the display operation unit 109, the control unit 101 issues an instruction to display the “post list” screen on the display unit 108, and the “post list” screen is displayed on the display unit 108.
Searching for a specific company on the post list screen displays the search results (see FIG. 8).
また、表示操作部１０９から「ファン一覧」のアイコンをクリックすると、制御部１０１は、表示部１０８に「ファン一覧」の画面を表示する旨の命令が発出され、表示部１０８に「ファン一覧」の画面が表示される。
ファン一覧の画面において、特定の企業で検索すると、検索結果が表示される（図９参照）。
Further, when the "fan list" icon is clicked from the display operation unit 109, the control unit 101 issues an instruction to display the "fan list" screen on the display unit 108, and the "fan list" screen is displayed on the display unit 108.
When searching for a specific company on the fan list screen, search results are displayed (see FIG. 9).
図８は、投稿一覧の画面２１０である。ファンを検索する工程において、検索した企業に対する顧客の投稿の一覧情報が表示される。メニュー２０１の投稿一覧、またはファン管理ダッシュボードの画面２００のメインのアイコン画面の投稿一覧２０１Ｄから選択することで表示される。 FIG. 8 shows a post list screen 210 . In the process of searching for fans, a list of customer posts to the searched company is displayed. It is displayed by selecting from the post list of the menu 201 or the post list 201D of the main icon screen of the screen 200 of the fan management dashboard.
検索結果の画面表示２１１は、左から整理番号２１２と、対応履歴２１３と、投稿日時２１４と、企業名２１５と、名前（スクリーンネーム）２１６と、投稿内容２１７とを備えている。 A search result screen display 211 includes, from the left, reference number 212 , response history 213 , posted date and time 214 , company name 215 , name (screen name) 216 , and posted content 217 .
投稿内容に対して、ファンの定義を適用し、数値化する。人が投稿された文字情報の内容に基づき、顧客がその企業のファンであるか否かを判断してもよいし、制御部１０１が、ディープラーニング等を用いたＡＩ技術により顧客が企業のファンであるか否かを判断してもよい。 Apply the definition of a fan to the posted content and quantify it. Based on the content of the character information posted by a person, it may be determined whether the customer is a fan of the company, or the control unit 101 may determine whether the customer is a fan of the company by AI technology using deep learning or the like.
図９は、ファン一覧の画面２２０である。検索した企業に対するファンの一覧情報が表示される。メニュー２０１のファン一覧２０１Ｆ、またはファン管理ダッシュボードの画面２００のメインのアイコン画面のファン一覧２０２Ｃから選択することで表示される。 FIG. 9 shows a fan list screen 220 . A fan list information for the searched company is displayed. It is displayed by selecting from the fan list 201F of the menu 201 or the fan list 202C of the main icon screen of the screen 200 of the fan management dashboard.
検索結果の画面は、左から整理番号２２２と、企業名２２３と、ファンＩＤ２２４と、名前２２５と、ファンタイプ２２６と、最終接触２２７と、収集元の情報２２８とを備えている。 The search result screen has, from the left, reference number 222, company name 223, fan ID 224, name 225, fan type 226, last contact 227, and information 228 of collection source.
図１０は、ファンの詳細情報の画面２３０である。ファンに関する様々な情報を一覧することができる画面である。ファンの詳細情報の画面２３０は、ファン一覧の画面２２０から特定のファンをクリックすると表示される。 FIG. 10 shows a screen 230 of detailed fan information. This is a screen on which various types of information about fans can be listed. A fan detailed information screen 230 is displayed when a specific fan is clicked on the fan list screen 220 .
ファンの詳細情報の画面２３１上段左側には、ファン詳細のキャラクター２３２が表示される。
ファンの詳細情報の画面２３１上段中央には、ファンタイプ２３３、及びファンスコア２３４が表示される。
ファンの詳細情報の画面２３１上段右側には、ファンチャート２３５が表示される。
ファンの詳細情報の画面２３１下段左側には、ファンＩＤ、登録日時等のファン情報２３６が表示される。
ファンの詳細情報の画面２３１下段右側には、ＴｗｉｔｔｅｒＩＤ、名前等の情報２３７が表示される。
A fan detailed character 232 is displayed on the upper left side of the fan detailed information screen 231 .
A fan type 233 and a fan score 234 are displayed in the upper center of the detailed fan information screen 231 .
A fan chart 235 is displayed on the upper right side of the detailed fan information screen 231 .
Fan information 236 such as the fan ID and registration date and time is displayed on the lower left side of the detailed fan information screen 231 .
Information 237 such as Twitter ID and name is displayed on the lower right side of the detailed information screen 231 of the fan.
制御部１０１は、記憶部１０４に格納されているデータに基づいて、所定の期間の統計情報を所定の期日ごとに算出し、更新することが可能である。
所定の期間は、１週間、１ヵ月、３ヵ月、１年等である。また、所定の期日は、週末、月末、期末等である。
Based on the data stored in the storage unit 104, the control unit 101 can calculate and update statistical information for a predetermined period for each predetermined date.
The predetermined period is one week, one month, three months, one year, or the like. Moreover, the predetermined date is a weekend, the end of the month, the end of the term, or the like.
図１１は、本開示の一実施の形態におけるフローチャートである。ファンを探索し、ファンを分類し、神対応し、効果検証までの一連の処理である。 FIG. 11 is a flow chart in one embodiment of the present disclosure. It is a series of processes from searching for fans, classifying fans, dealing with gods, and verifying effects.
Ｓ１は、企業の顧客を特徴づけるキャラクター２３１の設定である。制御部１０１は、一目で分かりやすいキャラクター２３１を顧客情報、売上情報等に基づいて、設定する。例えば、男性、４０代、既婚等から決めることが可能である。 S1 is the setting of characters 231 that characterize the customers of the company. The control unit 101 sets a character 231 that is easy to understand at a glance, based on customer information, sales information, and the like. For example, it is possible to decide from male, 40's, married, and the like.
制御部１０１は、顧客情報等を基にして、ＡＩ技術におけるディープラーニング等を用いて判断し、キャラクター２３１を設定してもよい。また、キャラクター２３１の設定については、人が顧客情報等を基にして、判断して設定してもよい。 The control unit 101 may set the character 231 based on the customer information and the like, using deep learning in AI technology and the like. Also, the setting of the character 231 may be determined and set by a person based on customer information or the like.
Ｓ２は、ファンを探索する処理である。制御部１０１は、ＳＮＳに投稿された文字情報であるＳＮＳ情報ＤＢから企業情報、顧客情報等を軸にして、検索をかける。投稿された文字情報の内容を確認し、顧客がその企業のファンか否かを判断する。 S2 is a process of searching for a fan. The control unit 101 searches the SNS information DB, which is character information posted on the SNS, based on company information, customer information, and the like. Check the content of the posted character information and determine whether the customer is a fan of the company.
顧客がファンか否かの判断については、制御部１０１が検索結果の文字情報を基にして、ＡＩ技術におけるディープラーニング等を用いて判断してもよい。また、顧客がファンか否かの判断については、人が検索結果の文字情報を基にして判断してもよい。
また、ＳＮＳ等に投稿された写真や動画についても制御部１０１がＡＩ技術におけるディープラーニング等を用いて判断してもよいし、人が目視で判断してもよい。
Whether or not the customer is a fan may be determined by the control unit 101 using deep learning or the like in AI technology based on the character information of the search results. Also, whether or not the customer is a fan may be determined by a person based on the character information of the search results.
In addition, the control unit 101 may judge photos and videos posted on SNS and the like using deep learning in AI technology or the like, or may be visually judged by a person.
Ｓ３は、Ｓ２で探索したファンを定義し、レベルを分類する処理である。熱狂的なファンもいれば、軽めのファンもいる。これらのファンを同等に扱うことはできないからである。 S3 is a process of defining the fans searched in S2 and classifying their levels. There are enthusiastic fans and light fans. Because these fans cannot be treated equally.
具体的に、ファンの分類は、愛、知識、売上、及び推奨の４つのファンの定義に基づき、ファンを数値化する（図３参照）。
制御部１０１が、投稿された文字情報の内容に基づき、愛、知識、売上、及び推奨を数値化してもよいし、人が投稿された文字情報の内容に基づき、愛、知識、売上、及び推奨を数値化してもよい（図３参照）。
Specifically, fan classification quantifies fans based on four fan definitions: love, knowledge, sales, and recommendation (see FIG. 3).
The control unit 101 may quantify love, knowledge, sales, and recommendation based on the content of posted text information, or may quantify love, knowledge, sales, and recommendation based on the content of text information posted by a person (see FIG. 3).
Ｓ４は、ファンの投稿に対する適切なコメントをする処理（以下、神対応という。）である。神対応することで、企業が、ファンを育成し、共創することが可能となる。
最終的には、ファンが企業ブランドを深く愛し、ファンが自らブランドの広告塔になり、他者に対して、好意的に購買を促すことである。
S4 is a process of making an appropriate comment on the fan's post (hereinafter referred to as "god correspondence"). By responding to God, it becomes possible for companies to cultivate fans and co-create.
Ultimately, the fans deeply love the corporate brand, and the fans themselves become the brand's advertising towers, encouraging others to purchase favorably.
そもそも、ファンは、企業ブランドの価値・魅力について、６つの要因を軸にして評価している。
６つの要因とは、１．商品や製品自体、２．人（社長や従業員）、３．金額や費用対効果、４．企業の歴史・実績、５．目指す世界観、６．その他である。
In the first place, fans evaluate the value and attractiveness of corporate brands based on six factors.
The six factors are: 1. goods or products themselves;2. 2. People (president and employees); 3. Amount of money and cost-effectiveness; 5. Company history and achievements; Aiming worldview 6. Others.
ここで、ファンを創るメリットは、いくつかある。企業がファンを創れば、安定的な売り上げが期待でき、長寿企業の礎となる。
また、ファンの心理に基づいた企画やアイディアを提供することが可能となる。
さらに、従業員のモチベーションの向上、マーケティングコストの削減、ＳＮＳ炎上時の早期鎮火等が可能となる。
Here are some of the benefits of creating fans. If a company creates fans, stable sales can be expected, which will become the cornerstone of a long-lived company.
In addition, it becomes possible to provide plans and ideas based on the psychology of fans.
Furthermore, it is possible to improve employee motivation, reduce marketing costs, and quickly extinguish SNS fires.
神対応するための基本的な方法として、幾つかのスキルがあげられる。１．ファンの心理理解、２．読解力、３．ブランド理解、４．語彙力、５．ＳＮＳリテラシー、６．関係構築、７．その他等である。 As a basic method for dealing with God, there are several skills. 1. Psychological understanding of fans, 2. reading comprehension, 3. 4. brand understanding; 4. Vocabulary; SNS literacy, 6. relationship building;7. Others, etc.
神対応については、制御部１０１が機械学習、ディープラーニング等を用いたＡＩ技術で行ってもよいし、人が投稿された文字情報の内容に基づき、行ってもよい。 The correspondence with God may be performed by the control unit 101 using AI technology using machine learning, deep learning, or the like, or may be performed based on the content of character information posted by a person.
Ｓ５は、処理前のデータや処理後データを格納する処理である。
第１コメント記憶部１０４Ａは、ＳＮＳ等の情報だけを基にして、神対応する場合に、コメントを格納する。
すなわち、第１コメント記憶部１０４Ａは、ＳＮＳ等に投稿された情報にのみ基づいて、神対応したコメントを格納する。
S5 is a process of storing data before processing and data after processing.
The first comment storage unit 104A stores a comment based only on information such as SNS, in the case of God correspondence.
That is, the first comment storage unit 104A stores comments corresponding to God based only on information posted on SNS or the like.
第２コメント記憶部１０４Ｂは、ＳＮＳ等の情報と、顧客情報とを基にして、神対応する場合に、コメントを格納する。
すなわち、第２コメント記憶部１０４Ｂは、ＳＮＳに投稿された情報や来店した店舗情報等の地域情報を加味して、神対応のコメントを格納する。
The second comment storage unit 104B stores a comment based on information such as SNS and customer information, in the case of God correspondence.
In other words, the second comment storage unit 104B stores comments corresponding to gods, taking into consideration the information posted on the SNS and the area information such as information on the store visited.
第３コメント記憶部１０４Ｃは、ＳＮＳ等の情報と、アンケート情報と、顧客情報とを基にして、神対応する場合に、コメントを格納する。
すなわち、第３コメント記憶部１０４Ｃは、ＳＮＳ等に投稿された情報と、アンケートに記載された商品・サービスの気になる情報等と、来店した店舗情報等の地域情報を加味して、神対応のコメントを格納する。
The third comment storage unit 104C stores a comment in the case of God correspondence based on information such as SNS, questionnaire information, and customer information.
That is, the third comment storage unit 104C stores comments corresponding to God, taking into account information posted on SNS, etc., information of interest in products and services described in questionnaires, and regional information such as store information.
第１コメント記憶部１０４Ａ、第２コメント記憶部１０４Ｂ、第３コメント記憶部１０４Ｃに格納されたデータは、教師データとして機械学習、ディープラーニング等を用いたＡＩ技術に利用することができ、神対応の精度を高めることが可能である。
また、記憶部１０４に格納されたデータは、神対応の効果検証時にも使用することが可能である。
The data stored in the first comment storage unit 104A, the second comment storage unit 104B, and the third comment storage unit 104C can be used as teaching data for AI technology using machine learning, deep learning, etc., and the accuracy of God correspondence can be improved.
The data stored in the storage unit 104 can also be used when verifying the effect of dealing with gods.
Ｓ６は、神対応についての効果を検証する処理である。短期間で神対応の効果が分かる場合がある。しかし、短期間で神対応の効果が表れず、ファンの行動に変化が表れるまで一定の時間がかかる場合もある。
例えば、神対応後に、短期間での効果は、直ぐに情報がＳＮＳ拡散される場合がある。中長期の効果としては、ＳＮＳに拡散された情報を見て、後日に商品を購入したり、店舗に来店する場合がある。
S6 is a process of verifying the effect of the divine correspondence. In some cases, the effect of God correspondence can be seen in a short period of time. However, there are cases where the effect of dealing with God does not appear in a short period of time, and it takes a certain amount of time for changes to appear in the behavior of fans.
For example, after the response to God, the information may be immediately spread on the SNS as a short-term effect. As for medium- to long-term effects, there are cases in which people purchase products or visit stores at a later date after seeing information spread on SNS.
制御部１０１は、指定された期間における表やグラフ等の統計情報を算出することが可能である。表示部１０８は、算出された統計情報を表示する。
表示操作部１０９は、神対応の前後のデータを再集計し、加工をすることが可能である。すなわち、神対応の前後で、売上に変化があったか否か、集客に変化があったか否か等の一定の効果を確認することが可能となる。
The control unit 101 can calculate statistical information such as tables and graphs for a specified period. A display unit 108 displays the calculated statistical information.
The display operation unit 109 can reaggregate and process the data before and after the god correspondence. That is, it is possible to confirm certain effects such as whether there is a change in sales or in attracting customers before and after the response to God.
最終的には、ファンの投稿に対する神対応がファンの企業に対する信頼度、ファン度が増す。その結果、ファンが自ら企業の商品・サービスを推奨するという行動にでる。そして、ファンの推奨が新たな集客を招き、売上の増加に繋がる。 Ultimately, God's response to fan posts increases the fan's trust in the company and the degree of fandom. As a result, the fans themselves act to recommend the company's products and services. Fan recommendations will attract new customers, leading to an increase in sales.
熱狂的ファン達が集まるクローズドコミュニティにおいては、ファンが自発的に情報を発信している。
公開されているＳＮＳにおいてファンでない者からファンにすることよりも、会員制等のクローズドコミュニティにおいてファンを熱狂的ファンにすることの方が比較的容易である。
In a closed community where enthusiastic fans gather, fans voluntarily transmit information.
It is relatively easier to turn fans into enthusiastic fans in a closed community such as a membership system than to turn non-fans into fans on an open SNS.
図１２は、ファンマーケティングのフェーズを示す表である。
ファンマーケティングにおいて、ファンのレベルを上げるための施策には、幾つかの段階があり、それぞれの段階に複数のフェーズがあり、合計１６フェーズある（図６参照）。
FIG. 12 is a table showing phases of fan marketing.
In fan marketing, measures for raising the level of fans have several stages, and each stage has multiple phases, for a total of 16 phases (see FIG. 6).
各フェーズには、複数のレベルがある。企業は、ファンのレベルを把握して、一定のファンのレベルを達成することにより、ファンの育成が可能となる。
例えば、Ｄ．ファンコミュニケーション、１１．ファン管理には、１３レベルある。これを一つ一つクリアしていくことにより、定量的にファンのレベルを上げ、ファンの管理をすることが可能となる。
Each phase has multiple levels. A company can develop fans by grasping the level of fans and achieving a certain level of fans.
For example, D. Fan communication, 11. Fan Management has 13 levels. By clearing these one by one, it becomes possible to raise the level of the fans quantitatively and manage the fans.
ファンのレベルを上げたことによる集客や売上に対する効果を定量的に検証することで、現状を把握し、次の施策に移ることができる。
ファンレベルの判断については、制御部１０１が統計情報を基づき、ＡＩ技術におけるディープラーニング等を用いて判断してもよいし、人が統計情報に基づいて判断してもよい。
＜本実施の形態の効果＞
By quantitatively verifying the effect on attracting customers and sales by raising the level of fans, it is possible to grasp the current situation and move on to the next measure.
The fan level may be determined by the control unit 101 based on statistical information using deep learning or the like in AI technology, or may be determined by a human based on statistical information.
<Effects of this embodiment>
本実施の形態の効果は、ＳＮＳ、及びＷＥＢ等に書き込まれた情報からファンを探索し、ファンを定義し、ファンのレベルの分類を行ない、ファンを定量的に表し、ファンのレベルを上げるための施策を提供するものである。
また、ファンの投稿に対して、適切なコメントをすることで、ファン自ら企業の商品・サービスを推奨するという行動にでて、ファンの推奨が新たな集客を招き、売上を上げるという効果を有する。
The effect of this embodiment is to search for fans from information written on SNS, WEB, etc., define fans, classify fan levels, express fans quantitatively, and provide measures for raising fan levels.
In addition, by making appropriate comments on the posts of fans, the fans themselves act to recommend the company's products and services, which has the effect of attracting new customers and increasing sales.
１ システム
１００ ファン管理サーバ
１０１ 制御部
１０２ 時計部
１０３ 通信部
１０４ 記憶部
１０４Ａ 第１コメント記憶部
１０４Ｂ 第２コメント記憶部
１０４Ｃ 第３コメント記憶部
１０５ 探索部
１０６ ファン管理部
１０６Ａ ファン定義部
１０６Ｂ レベル分類部
１０７ コメント提供部
１０８ 表示部
１０９ 表示操作部
１１０ 企業システムサーバ
１１１ 顧客ＤＢ
１１２ 店舗ＤＢ
１２０ 通信ネットワーク
１３０ ＳＮＳサーバ
１４０ 情報端末装置
２００ ファン管理ダッシュボードの画面
２０１ ファン管理のダッシュボード画面のメニュー
２０１Ａ ファン管理のダッシュボード画面のメニューのダッシュボード
２０１Ｂ ファン管理のダッシュボード画面のメニューの分析プラットフォーム
２０１Ｃ ファン管理のダッシュボード画面のメニューのファン管理
２０１Ｄ ファン管理の中の投稿一覧
２０１Ｅ ファン管理の中の行動一覧
２０１Ｆ ファン管理の中のファン一覧
２０１Ｇ ファン管理のダッシュボード画面のメニューの企業管理
２０１Ｈ ファン管理のダッシュボード画面のメニューの設定
２０２ ダッシュボードのファン管理画面
２０２Ａ ファン管理画面の投稿一覧
２０２Ｂ ファン管理画面の行動一覧
２０２Ｃ ファン管理画面のファン一覧
２０２Ｄ ファン管理画面のファン登録
２０３ ダッシュボードの企業情報画面
２１０ 検索結果の画面
２１１ 検索結果のメイン画面
２１２ 整理番号
２１３ 対応
２１４ 投稿日時
２１５ 企業名
２１６ 名前
２１７ 投稿内容
２２０ ファンサマリーの画面
２２１ 検索結果
２２２ 整理番号
２２３ 企業名
２２４ ファンＩＤ
２２５ 名前
２２６ ファンタイプ
２２７ 最終接触
２２８ 情報元
２３０ ファン詳細の画面
２３１ ファン詳細のメイン画面
２３２ ファンキャラクター
２３３ ファンタイプ
２３４ ファンスコア
２３５ ファンチャート
２３６ ファンＩＤ等
２３７ ＴｗｉｔｔｅｒＩＤ等
1 system 100 fan management server 101 control unit 102 clock unit 103 communication unit 104 storage unit 104A first comment storage unit 104B second comment storage unit 104C third comment storage unit 105 search unit 106 fan management unit 106A fan definition unit 106B level classification unit 107 comment providing unit 108 display unit 109 display Operation unit 110 Company system server 111 Customer DB
112 store database
120 communication network 130 SNS server 140 information terminal device 200 fan management dashboard screen 201 fan management dashboard screen menu 201A fan management dashboard screen menu dashboard 201B fan management dashboard screen menu analysis platform 201C fan management dashboard screen menu fan management 201D post list in fan management 201E action list in fan management 201F Fan list in fan management 201G Company management in fan management dashboard screen menu 201H Fan management dashboard screen menu settings 202 Dashboard fan management screen 202A Fan management screen post list 202B Fan management screen action list 202C Fan list in fan management screen 202D Fan registration in fan management screen 203 Dashboard company information screen 210 Search result screen 211 Search results main screen 212 Reference number 213 Response 214 Posting date and time 215 Company name 216 Name 217 Posted content 220 Fan summary screen 221 Search results 222 Reference number 223 Company name 224 Fan ID
225 Name 226 Fan Type 227 Last Contact 228 Information Source 230 Fan Detail Screen 231 Fan Detail Main Screen 232 Fan Character 233 Fan Type 234 Fan Score 235 Fan Chart 236 Fan ID etc. 237 Twitter ID etc.
Claims (4)
ＳＮＳに投稿された情報からファンを探索するファン探索部と、
探索した前記ファンを定義し、かつ、数値化するファン定義部と、
前記ファンのレベルの分類を行い、かつ、ファンスコアを算出するレベル分類部と、
前記探索部が探索した前記ファンであって、かつ、前記ＳＮＳに投稿された情報に基づきディープラーニング等を用いたＡＩ技術がファンスコアに応じて個々に異なるコメントを提供するコメント提供部と、
前記コメントを格納する第１コメント記憶部と、
を備え、
前記コメントの提供の前後で集客や売上の変化を検証することを特徴とするファン管理サーバ。 A fan management server that attracts customers through SNS , nurtures fans, and co-creates with fans ,
A fan search department that searches for fans from information posted on SNS,
a fan definition unit that defines and digitizes the searched fan;
a level classification unit that classifies the levels of the fans and calculates a fan score;
A comment providing unit that is the fan searched by the search unit and provides different comments for each individual according to the fan score by AI technology using deep learning etc. based on the information posted on the SNS;
a first comment storage unit that stores the comment;
with
A fan management server characterized by verifying changes in customer attraction and sales before and after providing the comments.
顧客情報と店舗情報とを備えた企業システムサーバと、
を有し、
前記ファン管理サーバは、ＳＮＳサーバにアクセスし、所定のコミュニティのメンバーに関する情報を収集し、当該収集した情報を顧客ＤＢに記録する処理と、
前記顧客ＤＢに記録されている情報に基づき、前記ファン管理サーバがＳＮＳに投稿された情報からファンを探索する処理と、
探索した前記ファンを定義し、かつ、数値化する処理と、
前記ファンのレベルの分類を行い、かつ、ファンスコアを算出する処理と、
前記探索部が探索した前記ファンであって、かつ、前記ＳＮＳに投稿された情報に基づきディープラーニング等を用いたＡＩ技術がファンスコアに応じて個々に異なるコメントを提供する処理と、
前記ファンに関する情報を格納する処理と、
を備え、
前記コメントの提供の前後で集客や売上の変化を検証することを特徴とするマーケティングシステム。
A fan management server that attracts customers through SNS, nurtures fans, and co-creates with fans ,
a corporate system server with customer information and store information;
has
The fan management server accesses the SNS server, collects information about members of a predetermined community, and records the collected information in a customer DB;
A process of searching for a fan from information posted on SNS by the fan management server based on the information recorded in the customer DB;
a process of defining and quantifying the searched fans;
a process of classifying the level of the fan and calculating a fan score;
A process in which the fan searched by the search unit and AI technology using deep learning etc. based on the information posted on the SNS provides individually different comments according to the fan score;
a process of storing information about the fan;
with
A marketing system characterized by verifying changes in customer attraction and sales before and after providing the comments.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022060040A JP7312384B1 (en) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | Marketing device, marketing method and marketing system |
| JP2023102765A JP2023153125A (en) | 2022-03-31 | 2023-06-22 | Marketing device and marketing method, and marketing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022060040A JP7312384B1 (en) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | Marketing device, marketing method and marketing system |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2023102765A Division JP2023153125A (en) | 2022-03-31 | 2023-06-22 | Marketing device and marketing method, and marketing system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP7312384B1 true JP7312384B1 (en) | 2023-07-21 |
| JP2023150776A JP2023150776A (en) | 2023-10-16 |
Family
ID=87201113
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022060040A Active JP7312384B1 (en) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | Marketing device, marketing method and marketing system |
| JP2023102765A Pending JP2023153125A (en) | 2022-03-31 | 2023-06-22 | Marketing device and marketing method, and marketing system |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2023102765A Pending JP2023153125A (en) | 2022-03-31 | 2023-06-22 | Marketing device and marketing method, and marketing system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (2) | JP7312384B1 (en) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014137757A (en) | 2013-01-17 | 2014-07-28 | Ntt Comware Corp | Information processing system, information processing device, information processing method, and program |
| JP2014522043A (en) | 2011-07-26 | 2014-08-28 | グーグル インコーポレイテッド | Method and system for syndicating conversations |
| WO2015159409A1 (en) | 2014-04-17 | 2015-10-22 | 株式会社日立製作所 | Information delivery device and information delivery method |
| JP2020126566A (en) | 2019-02-06 | 2020-08-20 | 株式会社フロムスクラッチ | Marketing device, marketing system, marketing method, and marketing program |
| JP2021170325A (en) | 2020-04-16 | 2021-10-28 | 株式会社アールシーコア | Fan making support device, method, and system |
| JP2022028315A (en) | 2020-08-03 | 2022-02-16 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
-
2022
- 2022-03-31 JP JP2022060040A patent/JP7312384B1/en active Active
-
2023
- 2023-06-22 JP JP2023102765A patent/JP2023153125A/en active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014522043A (en) | 2011-07-26 | 2014-08-28 | グーグル インコーポレイテッド | Method and system for syndicating conversations |
| JP2014137757A (en) | 2013-01-17 | 2014-07-28 | Ntt Comware Corp | Information processing system, information processing device, information processing method, and program |
| WO2015159409A1 (en) | 2014-04-17 | 2015-10-22 | 株式会社日立製作所 | Information delivery device and information delivery method |
| JP2020126566A (en) | 2019-02-06 | 2020-08-20 | 株式会社フロムスクラッチ | Marketing device, marketing system, marketing method, and marketing program |
| JP2021170325A (en) | 2020-04-16 | 2021-10-28 | 株式会社アールシーコア | Fan making support device, method, and system |
| JP2022028315A (en) | 2020-08-03 | 2022-02-16 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023150776A (en) | 2023-10-16 |
| JP2023153125A (en) | 2023-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chambers et al. | A primer for conducting survey research using MTurk: Tips for the field | |
| Beasley | Practical web analytics for user experience: How analytics can help you understand your users | |
| WO2015137065A1 (en) | Purchase information utilization system, purchase information utilization method, and program | |
| US20150127565A1 (en) | Social Match Platform Apparatuses, Methods and Systems | |
| Schuckert et al. | Stars, votes, and badges: How online badges affect hotel reviewers | |
| Chen et al. | Online field experiments: a selective survey of methods | |
| US20210150852A1 (en) | System and method for on-line game based on consumer wish list | |
| WO2014138070A2 (en) | Systems and methods for career information processing | |
| Lin et al. | An integrated model of service experience design improvement | |
| EP1914616A1 (en) | Information processing device, and information processing program to be used in the device | |
| Barnow et al. | Performance management of US job training programs | |
| JP2001282675A (en) | Method for attracting customer by electronic bulletin board, system using electronic bulletin board, and server used for the same | |
| Toubia | Conjoint analysis | |
| JP6906003B2 (en) | Scoring device, scoring method, and program | |
| Siciliani et al. | AI-based decision support system for public procurement | |
| JP6302149B1 (en) | Privilege management apparatus, privilege management system, and privilege management method | |
| KR101846122B1 (en) | Contest Management System using Big Data Analysis | |
| JP2019036283A (en) | Privilege management device, privilege management system, and privilege management method | |
| JP7312384B1 (en) | Marketing device, marketing method and marketing system | |
| JP6351885B1 (en) | Privilege management system, privilege management device, and privilege management method | |
| KR20210003421A (en) | Method and sever for sorting user preferred post | |
| Novotny et al. | Oblivion of online reputation: how time cues improve online recruitment | |
| Goncalves et al. | Worker performance in a situated crowdsourcing market | |
| JP2020107293A (en) | Information providing device, information providing method, and information providing program | |
| Pietrasik et al. | Building Online Stores Using PHP |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220524 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220524 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220823 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221020 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230120 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230308 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230607 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230622 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7312384 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |