專(zhuān)利名稱(chēng)：用于模擬人類(lèi)對(duì)刺激的反應(yīng)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于預(yù)測(cè)一個(gè)個(gè)人或小組對(duì)一種刺激的反應(yīng)的方法，并且更具體地，本發(fā)明涉及使用包含歷史觀察和刺激反應(yīng)來(lái)模擬并預(yù)測(cè)一個(gè)個(gè)人或小組對(duì)一個(gè)產(chǎn)品、服務(wù)或其他概念的反應(yīng)。
背景技術(shù)：
消費(fèi)者對(duì)概念、產(chǎn)品和想法的反應(yīng)(該名詞被定義為其最廣泛的意義)影響著我們生活的許多方面。例如，在政治、教育或公司世界中的有效的管理全都依賴(lài)于一個(gè)消費(fèi)者或客戶接收并對(duì)一個(gè)消息做出反應(yīng)的方式。在這一點(diǎn)上最明顯的應(yīng)用就是在新產(chǎn)品或服務(wù)的開(kāi)發(fā)中。
在今天這樣一個(gè)高度競(jìng)爭(zhēng)的全球化經(jīng)濟(jì)中，一個(gè)能夠成功預(yù)測(cè)何種產(chǎn)品和服務(wù)可以在市場(chǎng)中獲得成功的公司會(huì)保持一個(gè)重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，人們預(yù)測(cè)，如果一個(gè)公司延遲六個(gè)月向市場(chǎng)推出一種產(chǎn)品，來(lái)自產(chǎn)品銷(xiāo)售的利潤(rùn)將會(huì)顯著降低；而另一方面，一個(gè)及時(shí)的產(chǎn)品引入，即使是大大超出預(yù)算，也不會(huì)導(dǎo)致相同數(shù)量的利潤(rùn)損失。同樣地，人們建議，縮短產(chǎn)品引入的交付時(shí)間可以是一種有效的方法來(lái)提高一個(gè)新產(chǎn)品、服務(wù)或概念的收益性。遲緩的產(chǎn)品引入的確切結(jié)果從一種產(chǎn)品類(lèi)別到另一種是不同的，但這種遲緩很少會(huì)有什么益處。
作為結(jié)果，新產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)估(通常稱(chēng)為產(chǎn)品研究)在降低新產(chǎn)品的失敗率方面是非常重要的。與一種新產(chǎn)品、服務(wù)或概念的滿意程度相關(guān)的適當(dāng)進(jìn)行的產(chǎn)品研究在這樣一種產(chǎn)品或服務(wù)的成功啟動(dòng)中會(huì)成為一個(gè)重要的因素。因此，高效的、節(jié)約成本的、以及可靠的產(chǎn)品或服務(wù)研究的重要性，尤其是在開(kāi)發(fā)階段，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)較早的并且更成功的產(chǎn)品或服務(wù)引入。不幸的是，由于在開(kāi)發(fā)階段不足的或粗心的新產(chǎn)品研究，產(chǎn)生了太多的新產(chǎn)品失敗。
在用于收集和評(píng)測(cè)消費(fèi)產(chǎn)品或服務(wù)的客戶評(píng)估的技術(shù)中描述了許多種方法。這些方法中的幾種被設(shè)計(jì)為判斷、分級(jí)或預(yù)測(cè)新的或現(xiàn)有的產(chǎn)品將如何在客戶市場(chǎng)中表現(xiàn)。這種方法中的大多數(shù)需要跟蹤客戶對(duì)所提供產(chǎn)品的響應(yīng)的收集和評(píng)測(cè)來(lái)與客戶進(jìn)行某種交互。例如，可以給客戶一個(gè)產(chǎn)品樣品，根據(jù)預(yù)定的使用指導(dǎo)進(jìn)行試用。然后，可以測(cè)定客戶反應(yīng)，以確定該產(chǎn)品一個(gè)或多個(gè)特性的整體滿意與接受程度。在另一個(gè)例子中，可以將一組客戶召集到一個(gè)集中地點(diǎn)，并以概念形式向其顯示一種產(chǎn)品，或者是產(chǎn)品的一個(gè)書(shū)面概述，或者是產(chǎn)品的圖形展示。然后要求客戶提供其印象或評(píng)判。就象所希望的那樣，這些評(píng)判可能會(huì)與每個(gè)客戶對(duì)產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)或使用意圖有關(guān)。
在技術(shù)上已知的多數(shù)收集和評(píng)測(cè)消費(fèi)產(chǎn)品或服務(wù)的客戶評(píng)估的方法中，都以某種形式向客戶顯示產(chǎn)品或服務(wù)。在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期的最早階段中，這種形式被描述為一個(gè)“概念”。一個(gè)概念可以是簡(jiǎn)單的，就象書(shū)面描述的情況，也可以象一個(gè)由圖像完成的廣告那樣復(fù)雜。在其他情況下，概念可以是由一個(gè)中間人口頭上交流的，他向客戶詢(xún)問(wèn)一組定性的或定量的與概念相關(guān)的問(wèn)題。在所有這些情況下，概念形成一種刺激，客戶對(duì)它反應(yīng)或做出一種響應(yīng)。在多數(shù)情況下，客戶的響應(yīng)是一種有益的屬性，它可以幫助產(chǎn)品或服務(wù)開(kāi)發(fā)者得到與選擇的客戶最想要的特性或?qū)傩越M相關(guān)的信息。例如，看到還在開(kāi)發(fā)中的一個(gè)特征長(zhǎng)度的活動(dòng)圖像的建議結(jié)尾的客戶可能會(huì)被要求估計(jì)出其付費(fèi)觀看該活動(dòng)圖像的可能性。相似地，預(yù)期的客戶可能會(huì)被要求估計(jì)其購(gòu)買(mǎi)一種新型軟飲料的可能性。在這兩種情況下，都是希望評(píng)測(cè)出這些客戶對(duì)所提供的概念刺激的反應(yīng)。
專(zhuān)門(mén)小組(focus group)已經(jīng)有益地預(yù)計(jì)了一種新產(chǎn)品或服務(wù)可能的成功，在該小組中，一組對(duì)于一種新產(chǎn)品或服務(wù)達(dá)成一致意見(jiàn)的個(gè)人被選擇出來(lái)。在一個(gè)專(zhuān)門(mén)小組環(huán)境中，客戶可以討論或提出關(guān)于其所感覺(jué)到的所示產(chǎn)品或服務(wù)的效用或用途的印象。然而，專(zhuān)門(mén)小組會(huì)受到實(shí)施的費(fèi)用和管理成本的阻礙。而且，專(zhuān)門(mén)小組可能受一個(gè)坦率的參與者或?qū)ｉT(mén)小組的中間人的誤導(dǎo)或偏見(jiàn)的影響。
另一種新產(chǎn)品研究的形式依靠抽樣調(diào)查的使用而進(jìn)行。但是，對(duì)于新產(chǎn)品、服務(wù)或概念的抽樣調(diào)查可能為交流問(wèn)題、記錄錯(cuò)誤和編碼錯(cuò)誤所困擾。而且，對(duì)于管理來(lái)說(shuō)，它們通常也是相當(dāng)昂貴的。典型地，必須為每個(gè)新產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)估實(shí)施一個(gè)單獨(dú)的專(zhuān)門(mén)小組或抽樣調(diào)查。顯然，非常希望能提供一種方法，它能夠利用一個(gè)可以訪問(wèn)對(duì)以前客戶反應(yīng)的累積學(xué)習(xí)的模型。這樣一個(gè)模型將提供一種方式，用于將來(lái)對(duì)消費(fèi)者反應(yīng)做出預(yù)測(cè)而不需要時(shí)間、費(fèi)用和努力來(lái)收集客戶對(duì)在開(kāi)發(fā)中的概念的反應(yīng)。
除了涉及的時(shí)間和費(fèi)用之外，還有許多額外的問(wèn)題可以在標(biāo)準(zhǔn)的市場(chǎng)研究技術(shù)中看到。標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)研究模式傾向于回顧而不是預(yù)測(cè)。另一個(gè)與現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)有關(guān)的關(guān)鍵缺點(diǎn)是，多數(shù)已知方法要求任何評(píng)估一個(gè)提出的產(chǎn)品的成功的模型是從與相同或非常相似的產(chǎn)品類(lèi)型相關(guān)的客戶信息中推導(dǎo)出來(lái)的。例如，為了作出一種點(diǎn)心產(chǎn)品在客戶中成功的預(yù)測(cè)，必須在新產(chǎn)品向客戶顯示并與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較之前，首先收集關(guān)于其他點(diǎn)心產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。一個(gè)傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究系統(tǒng)的實(shí)例在美國(guó)專(zhuān)利No.5,124,911中作了描述，它由Sack所著，發(fā)布于1992年6月23日，其中公開(kāi)了一種方法，一種特定產(chǎn)品，或來(lái)自相同級(jí)別的多種產(chǎn)品的多個(gè)屬性被從消費(fèi)者中收集起來(lái)，并且根據(jù)消費(fèi)者對(duì)相同級(jí)別的一種新產(chǎn)品概念的響應(yīng)來(lái)做出預(yù)測(cè)。這種以及類(lèi)似方法通常會(huì)產(chǎn)生大量的客戶或產(chǎn)品數(shù)據(jù)，它們被儲(chǔ)存下來(lái)，而在未來(lái)的產(chǎn)品活動(dòng)中卻沒(méi)有用處。例如，如果開(kāi)發(fā)一種在點(diǎn)心類(lèi)別之外的產(chǎn)品，即一種新的軟飲料，傳統(tǒng)的認(rèn)識(shí)是，需要一個(gè)包括歷史軟飲料數(shù)據(jù)在內(nèi)的新的客戶反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)測(cè)試該種新產(chǎn)品。顯然，存在一種需求，需要一種模擬并預(yù)測(cè)概念接受程度的方法，它可以是根據(jù)來(lái)自其他無(wú)關(guān)的產(chǎn)品和概念類(lèi)型的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的，以使上述的測(cè)試時(shí)間和相關(guān)費(fèi)用最小化。
現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)還有另一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)，這是由于其為訪問(wèn)并測(cè)試足夠多的客戶從而對(duì)想要該產(chǎn)品或服務(wù)的一個(gè)客戶級(jí)別(即目標(biāo)對(duì)象)做出有效預(yù)測(cè)所需的大量的費(fèi)用與時(shí)間而造成的。這種收集客戶響應(yīng)所需的額外測(cè)試時(shí)間延長(zhǎng)了進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)所需的商業(yè)周期，從而也大大推遲了其引入市場(chǎng)的時(shí)間。例如，美國(guó)專(zhuān)利No.5,090,734，Dyer等著，發(fā)布于1992年2月25日，公開(kāi)了一種方法，其中以一系列圓圈或“波浪”向客戶顯示產(chǎn)品概念，需要客戶為了在家中使用一段時(shí)間而選擇產(chǎn)品。確實(shí)可以理解，任何能夠加速這個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的商業(yè)周期的方法都會(huì)帶來(lái)一種顯著的戰(zhàn)略性的優(yōu)勢(shì)。
由于對(duì)一種新產(chǎn)品在市場(chǎng)中的成功來(lái)說(shuō)，概念接受程度的重要性，人們對(duì)開(kāi)發(fā)模型來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)個(gè)人或小組對(duì)新產(chǎn)品或服務(wù)的反應(yīng)就越來(lái)越感興趣。如這里將要顯示的那樣，本發(fā)明的方法提供一個(gè)非常強(qiáng)大的系統(tǒng)，用于使用以前對(duì)于市場(chǎng)模擬問(wèn)題應(yīng)用沒(méi)有考慮過(guò)的分析技術(shù)來(lái)評(píng)估對(duì)于概念的反應(yīng)。
在客戶研究領(lǐng)域中，本發(fā)明的方法是一種顯著不同的方法。在某些情況下，本發(fā)明能夠代替客戶研究。另外，本發(fā)明的方法可以在客戶研究之前被用于確定哪些概念值得研究。在這些情況下，一個(gè)值得注意的優(yōu)點(diǎn)是，本發(fā)明方法的實(shí)踐提供的快速的周期時(shí)間。例如，一個(gè)為審批和投放新想法到一種新產(chǎn)品/服務(wù)想法開(kāi)發(fā)線(Anderson咨詢(xún)，1997)的全國(guó)范圍的調(diào)查的平均時(shí)間投入是17.2周。本發(fā)明的方法可以使這個(gè)過(guò)程在若干分鐘或幾小時(shí)內(nèi)完成。
在市場(chǎng)研究技術(shù)的傳統(tǒng)技術(shù)中，實(shí)際客戶響應(yīng)數(shù)據(jù)被收集，并且該數(shù)據(jù)被與多種數(shù)學(xué)技術(shù)共同使用，來(lái)預(yù)測(cè)客戶行為。從一個(gè)過(guò)程的角度，向客戶顯示相同形式的刺激，然后詢(xún)問(wèn)與刺激相關(guān)的問(wèn)題，并計(jì)算出與這些問(wèn)題相關(guān)的客戶實(shí)際響應(yīng)的結(jié)論。這樣，為了做出與提出的研究相關(guān)的變量有關(guān)的基于客戶的結(jié)論，產(chǎn)生了一種客戶揭示需求。唯一的結(jié)論是在提出了什么問(wèn)題和客戶對(duì)那些問(wèn)題的響應(yīng)之間識(shí)別出來(lái)的。在某些情況下，要素分析被用來(lái)通過(guò)變量和對(duì)該變量的響應(yīng)的組合來(lái)識(shí)別隱藏變量，但這些隱藏變量很少是可操作的并且可以通過(guò)收集對(duì)相同概念的第二評(píng)價(jià)的新數(shù)據(jù)而直接進(jìn)行分析的。
比較而言，本發(fā)明的方法表現(xiàn)出一個(gè)客戶響應(yīng)會(huì)基于什么樣的對(duì)過(guò)去產(chǎn)品和服務(wù)的歷史和存檔客戶響應(yīng)帳戶(雖然該產(chǎn)品和服務(wù)在它們被評(píng)估時(shí)還是新的)。本發(fā)明利用一組問(wèn)題和測(cè)量方法，它們是推斷的、已知的或假設(shè)的，以作為在過(guò)去客戶響應(yīng)后面的原因要素，并且這些要素接著被應(yīng)用于當(dāng)前所討論的概念的不同程度上。所產(chǎn)生出的在存檔概念要素本身和要素(此后稱(chēng)為原型)出現(xiàn)在當(dāng)前概念中的程度之間的關(guān)系會(huì)被用于預(yù)測(cè)與還沒(méi)有暴露給客戶的新概念可能的商業(yè)結(jié)果相關(guān)的結(jié)論。概括來(lái)說(shuō)，今天所使用的市場(chǎng)研究方法是專(zhuān)注客戶的，而本發(fā)明則是專(zhuān)注概念的。
本發(fā)明的另一個(gè)方面是與本發(fā)明方法相結(jié)合的注冊(cè)商標(biāo)ArtificialWisdomTM的開(kāi)發(fā)和使用。該新概念注重本發(fā)明的過(guò)程范例，它被稱(chēng)為Artificial WisdomTM，作為一種工具，涉及使用現(xiàn)有知識(shí)或關(guān)于一種特定刺激所做出的結(jié)論來(lái)得出可能的客戶結(jié)果集合，而不需要收集實(shí)際的客戶響應(yīng)。這種方法改進(jìn)了公司數(shù)據(jù)庫(kù)的智力投資價(jià)值和整個(gè)研究過(guò)程。換句話說(shuō)，“智慧”是根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)在新的狀態(tài)下做出良好決策的能力。
使用本發(fā)明方法來(lái)代替現(xiàn)有技術(shù)的市場(chǎng)研究或市場(chǎng)模擬技術(shù)有許多優(yōu)點(diǎn)。例如，本發(fā)明方法使數(shù)據(jù)收集和分析的速度大大提高。借助使用本發(fā)明的方法，新想法可以在幾分鐘內(nèi)進(jìn)行評(píng)估并產(chǎn)生預(yù)測(cè)。結(jié)果就產(chǎn)生了一種可以實(shí)現(xiàn)并且比目前不管怎樣都需要1周到三個(gè)月或者更長(zhǎng)的傳統(tǒng)研究方法更快的測(cè)試和學(xué)習(xí)周期的能力。
除了提高的測(cè)試和學(xué)習(xí)周期，本過(guò)程的速度使我們有可能考慮更大量的想法。通過(guò)一個(gè)研究發(fā)現(xiàn)，為了開(kāi)發(fā)出一個(gè)有益的成功，需要花費(fèi)3,000個(gè)原始想法，這種在評(píng)估速度上的提高使人們有可能在單位時(shí)間內(nèi)開(kāi)發(fā)出更有益的想法。見(jiàn)Stevens.，A.，& Burley，J.(1997)。3000個(gè)原始想法＝1個(gè)商業(yè)成功。Research and Technology Management，40，16-27。
與本方法的使用相關(guān)的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，可以從一組收集到的客戶數(shù)據(jù)中導(dǎo)出附加的情報(bào)，它使管理者可以識(shí)別并確認(rèn)商業(yè)判斷以及識(shí)別難以清晰表達(dá)出的感情的、動(dòng)機(jī)的和愿望上的原型驅(qū)動(dòng)力。本方法還有另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是顯著是費(fèi)用節(jié)省，這是由于從測(cè)試過(guò)程中去除了客戶成份而實(shí)現(xiàn)的。
本發(fā)明的另一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是，與現(xiàn)有技術(shù)相比，在新產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)中顯著增強(qiáng)的安全性。這種安全性是由于不需要向公眾暴露專(zhuān)利概念即可進(jìn)行評(píng)估而實(shí)現(xiàn)的。
可以理解，本發(fā)明的發(fā)明方法不一定是要取代傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究過(guò)程。反而，本發(fā)明方法是設(shè)計(jì)用來(lái)通過(guò)提供更高的效率和改進(jìn)的成功概率加強(qiáng)傳統(tǒng)過(guò)程，其中成功率的改進(jìn)是通過(guò)將本方法作為一個(gè)“準(zhǔn)客戶過(guò)濾器”來(lái)使用，以在時(shí)間、費(fèi)用與努力花費(fèi)在傳統(tǒng)的新概念開(kāi)發(fā)和客戶測(cè)試過(guò)程中之前判斷一個(gè)刺激。

發(fā)明內(nèi)容
此處公開(kāi)的本發(fā)明說(shuō)明了一個(gè)過(guò)程，用于模擬對(duì)概念刺激的客戶反應(yīng)。本方法用于當(dāng)模擬開(kāi)發(fā)出來(lái)后，對(duì)一個(gè)新概念進(jìn)行新穎的評(píng)估而不需要時(shí)間和費(fèi)用來(lái)獲取客戶反應(yīng)。更明確地，本發(fā)明的方法創(chuàng)建一種模型，它模擬對(duì)一個(gè)廣泛范圍的產(chǎn)品與服務(wù)積累的客戶響應(yīng)，既在概念產(chǎn)品級(jí)別之內(nèi)，也在其之外，并且闡明了預(yù)測(cè)產(chǎn)品或服務(wù)想法的未來(lái)客戶取向行為的確定。該模型還具有向包含客戶刺激響應(yīng)在內(nèi)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)提供增加的生命的用途。
本發(fā)明的方法需要多個(gè)步驟(此處稱(chēng)為“幀”，frame)，它們集中在一起組成了本發(fā)明的方法。本發(fā)明可用于廣泛的產(chǎn)品和服務(wù)級(jí)別(包括非傳統(tǒng)“消費(fèi)者”交流，如政治和教育消息)，在客戶評(píng)估和預(yù)測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)人員將會(huì)清楚這一點(diǎn)，并且，這里描述的優(yōu)選實(shí)施方案和應(yīng)用只是用于對(duì)于本發(fā)明概念的說(shuō)明。
在本發(fā)明的第一步驟或幀，需要一個(gè)主觀客戶響應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。在廣義上，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以是由任何人(即客戶)借助任何方法為評(píng)判所進(jìn)行的任何交流的記錄而構(gòu)成的。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以由相似的或跨類(lèi)別的產(chǎn)品或服務(wù)概念集合組成。如這里所用的，“數(shù)據(jù)庫(kù)”是指一個(gè)客戶信息的集合，不論是由來(lái)自客戶給出的輸入而直接測(cè)量的，還是用任何推理方法計(jì)算或變換而來(lái)的。
該數(shù)據(jù)庫(kù)可以從現(xiàn)有研究結(jié)果中獲得，或者為與本發(fā)明共同使用而專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)。這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員是相當(dāng)熟悉的，并且可以從任何來(lái)源導(dǎo)出。通常，優(yōu)選帶有來(lái)自代表性的客戶對(duì)新產(chǎn)品或服務(wù)的響應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它是從大量的刺激而得出的。一個(gè)刺激被定義為任何與感興趣的事物相關(guān)的創(chuàng)造物(creation)，可以由一個(gè)客戶與其交流，并且由此，一個(gè)客戶能夠給出對(duì)其的一個(gè)意見(jiàn)或提供對(duì)其的一種評(píng)判。這將包括書(shū)面概念、情節(jié)圖板(story board)、口頭敘述、可視圖形、一個(gè)視頻廣告、一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)演示、一段錄音、互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面、印刷廣告、一個(gè)舞臺(tái)表演的現(xiàn)場(chǎng)音/視頻展示、一個(gè)戲劇或電影產(chǎn)品的劇本或任何其他可以評(píng)測(cè)一個(gè)客戶響應(yīng)的構(gòu)造。
為了提供包括在數(shù)據(jù)庫(kù)中的主觀輸入數(shù)據(jù)，一個(gè)客戶觀看刺激并在一個(gè)預(yù)定的定量數(shù)值范圍上對(duì)多種問(wèn)題進(jìn)行反應(yīng)，如一個(gè)從0到10的數(shù)值范圍?？蛻繇憫?yīng)是從多個(gè)問(wèn)題中收集來(lái)的，這些問(wèn)題可以以理性的或享樂(lè)的形式提出，如喜愛(ài)程度、興趣、購(gòu)買(mǎi)潛力、使用意向、用途理解、信任程度、解釋、回憶或期望。構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)要求是在每個(gè)消費(fèi)者對(duì)一個(gè)刺激的響應(yīng)集合之間，至少有一個(gè)通用的響應(yīng)變量。例如，只要數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)消費(fèi)者已經(jīng)回答過(guò)了一個(gè)關(guān)于“購(gòu)買(mǎi)可能性”的問(wèn)題，數(shù)據(jù)庫(kù)在本發(fā)明的方法中將成為有用的。只要至少出現(xiàn)了單一的通用響應(yīng)要素，在本發(fā)明中使用的最終數(shù)據(jù)庫(kù)可以由來(lái)自多個(gè)類(lèi)別或級(jí)別的項(xiàng)目組成，而不需要規(guī)定市場(chǎng)相似性。
這需要每個(gè)刺激項(xiàng)目都為相同或相等數(shù)量的消費(fèi)者看到。每個(gè)項(xiàng)目或刺激可以被看作在最終數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)數(shù)據(jù)記錄。如果已經(jīng)有了一個(gè)合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，就不需要完成或構(gòu)造一個(gè)新數(shù)據(jù)庫(kù)。本發(fā)明在優(yōu)選實(shí)施方案中在目前已有的數(shù)據(jù)庫(kù)中提供了增加的洞察力。
在本發(fā)明的第二幀或步驟中，來(lái)自第一幀的數(shù)據(jù)庫(kù)被檢查，并且從其中所包含的刺激中生成一系列可觀察到的概念“原型”?！霸汀笔腔谙M(fèi)者對(duì)刺激響應(yīng)的基本斷言的說(shuō)明；它們?cè)趲椭A(yù)測(cè)消費(fèi)者行為上是決定性的。原型可以包含一個(gè)理性原型以及一個(gè)感性原型。另外，原型可以是衡量范圍的相關(guān)元素，如理性相對(duì)于感性交流的程度、一個(gè)已建立的品牌商標(biāo)的使用對(duì)產(chǎn)品可信性方面的影響，或者廣告實(shí)行圖像和產(chǎn)品價(jià)值對(duì)一個(gè)政治候選人可信度的影響。
原型通常將某些事件或要求的存在與不存在進(jìn)行量化。原型，換句話說(shuō)，是刺激的可察覺(jué)的、已知的、希望的、假定的、懷疑的特征，它們是客戶與刺激進(jìn)行交互的基礎(chǔ)。一個(gè)原型可以是以下的表現(xiàn)客戶感知、行為、有關(guān)的專(zhuān)家知識(shí)、或者任何提出的能夠定義刺激的結(jié)果。在優(yōu)選實(shí)施方案中，這些原型是從由客戶自己做出的評(píng)價(jià)中得出的。在其他實(shí)施方案中，原型是由具有所考慮的特定刺激特征的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)者規(guī)定的。生成的原型不必與所有包含在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)記錄相關(guān)。在本幀的進(jìn)展中，不需要在原型與數(shù)據(jù)記錄之間的關(guān)系上假設(shè)條件。原型的選擇產(chǎn)生出多個(gè)可估算的決策屬性，它們可以被量化?？赡苡杏玫脑褪纠ㄔ谛庐a(chǎn)品中一個(gè)明顯的客戶益處的定義和變體，相信該益處確實(shí)在新產(chǎn)品中存在的理由；以及在新產(chǎn)品與傳統(tǒng)產(chǎn)品之間顯著的不同，或一個(gè)“獨(dú)特性”。在能夠?yàn)橐粋€(gè)給定刺激數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)的原型的數(shù)目上沒(méi)有規(guī)定的限制。換句話說(shuō)，該方法具有對(duì)任何數(shù)目的多個(gè)屬性的可用性，這些屬性可以實(shí)際地分配給對(duì)該領(lǐng)域中熟悉技術(shù)的人員有用的概念。
對(duì)每個(gè)識(shí)別出的原型，需要一個(gè)規(guī)則集合，通過(guò)它來(lái)將一個(gè)提供的刺激的給定形式轉(zhuǎn)換為想要的原型的可量化的或數(shù)字的表示。這個(gè)規(guī)則集合可以被一個(gè)人類(lèi)評(píng)估者使用，來(lái)對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判，或者由一個(gè)原型的機(jī)器測(cè)量方法來(lái)使用(即Flesch-Kincade可讀性標(biāo)度)。不需要規(guī)定標(biāo)度(scale)的類(lèi)型，標(biāo)度是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可測(cè)量和可解釋的。這種標(biāo)度可以包括Likert標(biāo)度(3，5，7box)，Juster(7，9或11點(diǎn)連續(xù)標(biāo)度)，絕對(duì)的(是，否)或任何帶有固定的描述符的連續(xù)標(biāo)度。
第三幀說(shuō)明了在從前一幀所選的原型上的數(shù)據(jù)收集。在優(yōu)選實(shí)施方案中，原型不是由觀看原始刺激的客戶評(píng)分的。在許多情況下，這些客戶不再進(jìn)一步與刺激進(jìn)行交互。在這種情況下，刺激被一個(gè)或多個(gè)評(píng)定者評(píng)定，其中評(píng)定者評(píng)判出現(xiàn)在單個(gè)概念中的原型的程度。當(dāng)使用評(píng)定者時(shí)，原型是根據(jù)預(yù)定的規(guī)則進(jìn)行評(píng)分或量化的。那些熟悉技術(shù)的人員將認(rèn)識(shí)到對(duì)校準(zhǔn)度(calibration)、可靠性和客觀性的評(píng)估者表現(xiàn)。原型數(shù)據(jù)庫(kù)隨后與客戶數(shù)據(jù)庫(kù)組合在一起，來(lái)產(chǎn)生一個(gè)預(yù)測(cè)消費(fèi)者如何對(duì)刺激進(jìn)行反應(yīng)的模擬模型。
第四幀說(shuō)明了發(fā)現(xiàn)原型與包含在刺激數(shù)據(jù)庫(kù)中的消費(fèi)者結(jié)果之間的關(guān)系的想要的模型方法。這個(gè)導(dǎo)出或建立原型與客戶響應(yīng)之間關(guān)系模型的步驟在更現(xiàn)代的預(yù)測(cè)方法(如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊邏輯與模糊控制系統(tǒng))之外還可以包括任何標(biāo)準(zhǔn)單變量、雙變量和多變量統(tǒng)計(jì)學(xué)方法(如交叉制表、t測(cè)試、ANOVA、相關(guān)、回歸、要素分析、結(jié)構(gòu)平衡模型)。在一個(gè)實(shí)施方案中，模型建立方法是由一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成的，以選擇那些客戶響應(yīng)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的概念最具相關(guān)性的原型。在其他優(yōu)選實(shí)施方案中，基于專(zhuān)家的模型，如基于規(guī)則或基于案例的推理也被用于引出客戶響應(yīng)與規(guī)定原型之間的關(guān)系。熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的技術(shù)人員將意識(shí)到需要任何導(dǎo)出模型來(lái)計(jì)算適配的優(yōu)度或者適合于模擬精確度的相似誤差測(cè)量。
本發(fā)明的方法最好包括一個(gè)第五幀，其中對(duì)一個(gè)給定概念的潛在相關(guān)成功做某些評(píng)判。這種評(píng)判可以由任何期望的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)設(shè)定，如市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)、個(gè)人期望或者任何其他規(guī)定的可以從中做出決策的基準(zhǔn)。最普通的要求是一個(gè)傳達(dá)一個(gè)概念的成功潛力預(yù)測(cè)的系統(tǒng)。本發(fā)明的方法最好也包括某些行為準(zhǔn)則，用于確定補(bǔ)救(remedy)或解決方法來(lái)解釋或響應(yīng)從前面的幀中得到的結(jié)論。這可能象評(píng)估10個(gè)新概念一樣容易，并且然后將其從最好到最差分級(jí)并選擇前三個(gè)，作為通過(guò)行為標(biāo)準(zhǔn)的概念，并繼續(xù)進(jìn)行客戶研究。在一個(gè)迭代循環(huán)過(guò)程中，涉及對(duì)一個(gè)原型向量集合提供反饋，它被設(shè)計(jì)為向概念開(kāi)發(fā)者提供如何增強(qiáng)所測(cè)試概念的指導(dǎo)。原型向量是數(shù)學(xué)地匯集在一起以幫助預(yù)測(cè)成功潛力或作為一個(gè)診斷反饋來(lái)增強(qiáng)一個(gè)概念的原型集合。例如，對(duì)相信理由的一個(gè)低分可能會(huì)得到一系列用于根據(jù)來(lái)自具有較強(qiáng)相信理由的源數(shù)據(jù)庫(kù)的概念來(lái)提高相信理由的建議。
不管行為準(zhǔn)則采取何種形式，這個(gè)步驟提供一個(gè)反饋系統(tǒng)來(lái)加速開(kāi)發(fā)周期的時(shí)間并做出面向商業(yè)的決策。新概念刺激于是可以被評(píng)估，并且一個(gè)消費(fèi)者響應(yīng)只用了一個(gè)傳統(tǒng)客戶概念測(cè)試時(shí)間的很少一部分就預(yù)測(cè)出來(lái)了。這使標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品概念可以在引入市場(chǎng)之前被修正或優(yōu)化。
雖然本發(fā)明的幀或步驟最好大體上如上所概述，但應(yīng)當(dāng)理解，該步驟不是必須以這種規(guī)定的次序來(lái)執(zhí)行。例如，在建立了一個(gè)模型之后并且新概念被引入并針對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果確認(rèn)了之后，原型可能需要增加、變化或刪除，并且過(guò)程可能需要重復(fù)。進(jìn)而，如果一個(gè)根據(jù)來(lái)自模型的建議采取的行為證明是沒(méi)有什么益處的，從源數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)概念的選擇可能需要被警告，原型可能需要調(diào)整，并且可能需要建立一個(gè)新的模型。
如將要理解的那樣，本發(fā)明提供了對(duì)提供可以顯著加速一種新產(chǎn)品或服務(wù)的開(kāi)發(fā)周期的工具的技術(shù)的推進(jìn)，并且提供一個(gè)捕捉先有客戶知識(shí)并將其應(yīng)用到其他產(chǎn)品或服務(wù)類(lèi)別的過(guò)程。
附圖簡(jiǎn)述雖然該說(shuō)明書(shū)歸結(jié)出了具體指出并明確要求本發(fā)明的權(quán)利要求，我們相信，從下面結(jié)合附圖的描述，相同的內(nèi)容將會(huì)得到更好的理解

圖1是一個(gè)流程圖，描述了根據(jù)本發(fā)明的模擬人類(lèi)刺激響應(yīng)的方法的步驟序列。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在詳細(xì)參考本發(fā)明的當(dāng)前優(yōu)選實(shí)施方案，它的一個(gè)實(shí)例在附圖1中進(jìn)行了描繪。本發(fā)明提供了一種方法，用于在將該刺激暴露給客戶之前，模擬客戶對(duì)要被評(píng)估的新的或“目標(biāo)”產(chǎn)品、服務(wù)或概念的反應(yīng)。
本發(fā)明具有特定的用途，用于提供與享樂(lè)客戶響應(yīng)相關(guān)的基礎(chǔ)決定信息并將其與跨產(chǎn)品類(lèi)別的多個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行相關(guān)。在這些“幀”中所描述的本方法的附加用途涉及一個(gè)有效捕捉并使用如歷史客戶產(chǎn)品響應(yīng)所揭示的產(chǎn)品“智慧”的過(guò)程。
本發(fā)明可以被用于預(yù)測(cè)一個(gè)個(gè)人或小組對(duì)一個(gè)廣泛范圍內(nèi)的概念的反應(yīng)。如這里所使用的，名詞“概念”是刺激的一種形式并且是指任何有形的或無(wú)形的實(shí)體或物品，希望確定或預(yù)測(cè)一個(gè)消費(fèi)者對(duì)它反應(yīng)。例如，概念可以包括產(chǎn)品，如食品和飲料、紙制品、健康和美容用品、藥物產(chǎn)品、洗衣和清潔用品、化妝品、書(shū)籍、電影、錄音制品和任何其他消費(fèi)品、零售品或有形的和無(wú)形的產(chǎn)品。概念也可以是服務(wù)，如金融服務(wù)、房地產(chǎn)服務(wù)、法律服務(wù)和任何其他消費(fèi)品、零售品或任何其他有形或無(wú)形服務(wù)。
關(guān)于一個(gè)概念，如一種產(chǎn)品或服務(wù)的信息，可以通過(guò)使用“可傳遞信息”傳送給一個(gè)個(gè)人。如這里所使用的，短語(yǔ)“可傳遞信息”是指關(guān)于一個(gè)概念的任何信息，它可以傳送給一個(gè)個(gè)人或機(jī)器，并為個(gè)人或機(jī)器所感知。通過(guò)使用五種感覺(jué)(如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)與味覺(jué))中的任何一種可以感知到可傳遞信息，或者在使用機(jī)器的情況下，可以用掃描儀(如色彩、對(duì)比度、亮度、模式識(shí)別)和文本的編程分析(如可讀性索引、語(yǔ)法和拼寫(xiě)檢查)及聲音(即語(yǔ)音識(shí)別)來(lái)捕捉“可傳遞信息”。并且，可傳遞信息可能包括照片、視聽(tīng)信息、觸覺(jué)的或嗅覺(jué)刺激。然而，關(guān)于一個(gè)概念的信息通常由可能包含一個(gè)圖片以及文字描述(如價(jià)格、屬性等)的對(duì)概念的廣告來(lái)傳遞。于是，可傳遞信息表示了關(guān)于一個(gè)概念的累積的消息，它被傳遞給一個(gè)個(gè)人并且它可能是使用多種機(jī)制來(lái)傳遞的。
本發(fā)明的初始幀需要一個(gè)客戶問(wèn)題反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)，或者適合于“源概念”或那些當(dāng)前提供或打算提供到市場(chǎng)中的產(chǎn)品或服務(wù)的主觀“反應(yīng)計(jì)量器”(reaction quantifiers)。本發(fā)明被設(shè)計(jì)為向以前收集的消費(fèi)者數(shù)據(jù)提供擴(kuò)展的價(jià)值。經(jīng)常是，在這種主觀消費(fèi)者反應(yīng)數(shù)據(jù)被收集之后，它只用于解釋可以直接應(yīng)用該產(chǎn)品的消費(fèi)者市場(chǎng)。相反，本發(fā)明的實(shí)施方案更適宜對(duì)預(yù)測(cè)模擬使用包含大量產(chǎn)品的現(xiàn)有消費(fèi)者數(shù)據(jù)的大規(guī)模收集。在本發(fā)明的一個(gè)應(yīng)用中，一組來(lái)自廣泛范圍的產(chǎn)品級(jí)別的大約是4000種產(chǎn)品和服務(wù)概念被用于開(kāi)發(fā)一種模擬模型，借助這里所述的方法。在另一個(gè)應(yīng)用中，一個(gè)模擬模型被從來(lái)自一個(gè)特定產(chǎn)品類(lèi)別的100個(gè)概念中開(kāi)發(fā)出來(lái)。進(jìn)而，為與本發(fā)明使用，所有數(shù)據(jù)庫(kù)中的概念應(yīng)該具有至少一個(gè)用于測(cè)量消費(fèi)者對(duì)概念的主觀反應(yīng)的通用響應(yīng)變量。例如，每個(gè)在數(shù)據(jù)庫(kù)中使用的概念應(yīng)該具有一個(gè)通用主觀響應(yīng)變量，如一個(gè)“購(gòu)買(mǎi)興趣”評(píng)分，它是從如“你會(huì)購(gòu)買(mǎi)這個(gè)嗎？”或者“你喜歡這個(gè)嗎？”這樣的問(wèn)題中得出的。其他響應(yīng)變量可能是，例如，試用的欲望、觀看的興趣、愿意試用、過(guò)去電影或戲劇表演的實(shí)際門(mén)票銷(xiāo)售、政治候選人以前的得票率、電視收視率、廣告說(shuō)服力、廣告回憶、客戶滿意、會(huì)不會(huì)推薦給一個(gè)朋友或者任何數(shù)量的其他與該刺激交互的客戶。這個(gè)通用客戶響應(yīng)可以是任何想要的屬性，未來(lái)的市場(chǎng)模擬想要這些屬性。
一個(gè)本發(fā)明方法的用戶可以得到帶有多種技術(shù)的一個(gè)通用響應(yīng)要素。即，可以生成一個(gè)通用測(cè)量，作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化或轉(zhuǎn)換技術(shù)的一部分，該技術(shù)從分離的和不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中取得兩個(gè)或多個(gè)響應(yīng)變量，并將其結(jié)合到一個(gè)新的通用測(cè)量中去。例如，一個(gè)通用測(cè)量可能是使用百分點(diǎn)來(lái)生成的，其中來(lái)自分離數(shù)據(jù)庫(kù)的兩個(gè)變量每個(gè)被分割為100個(gè)相等的頻度分組(即分割點(diǎn))。這樣，兩個(gè)變量都將具有相似的標(biāo)度，并且單個(gè)值根據(jù)其各自的百分點(diǎn)級(jí)別是可比較的。
一旦數(shù)據(jù)庫(kù)被收集，下一步(第二幀)是選擇能夠被用于將一個(gè)文本和/或視覺(jué)輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)數(shù)學(xué)輸入的描述符(原型)組。這種轉(zhuǎn)換是通過(guò)對(duì)在每個(gè)概念中出現(xiàn)的不同屬性和原型的逐個(gè)評(píng)估來(lái)完成的。例如，一個(gè)原型可能是一個(gè)“已傳達(dá)產(chǎn)品益處”(即，產(chǎn)品益處的傳遞有如何強(qiáng)烈？)。在一個(gè)原型被識(shí)別出來(lái)之后，它被標(biāo)度并定義出結(jié)束點(diǎn)。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方案中，一個(gè)龐大的原型集合已經(jīng)被預(yù)先選擇了，并且被收入一個(gè)計(jì)算機(jī)接口中。用戶選擇這些原型中的哪些將被用在一個(gè)特定研究中，并根據(jù)該選擇建立一個(gè)自動(dòng)模型。
原型的收集可以是用戶定義的或者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)定的。實(shí)際上幾乎有無(wú)限多個(gè)可能的原型。但是，原型的選擇是由其預(yù)測(cè)價(jià)值來(lái)控制的。例如，“月相”是一種可能的原型，但它可能在一個(gè)關(guān)于一種新汽車(chē)購(gòu)買(mǎi)的市場(chǎng)模擬問(wèn)題上沒(méi)什么預(yù)測(cè)的價(jià)值。因此，所選擇的原型通常是直覺(jué)地感到是與正在研究的特定市場(chǎng)問(wèn)題相連的原型。每個(gè)指定原型的描述與解釋也是同等重要的。例如，一種客戶益處可以被描述為提供客戶想要和需要的東西的益處。規(guī)定不同的是，一種展示一個(gè)益處的產(chǎn)品回答了產(chǎn)品將會(huì)做什么來(lái)改進(jìn)、增強(qiáng)、或者改變消費(fèi)者的生活質(zhì)量的問(wèn)題。一種附加原型已經(jīng)被證實(shí)是有用的，它是“相信的理由”，即產(chǎn)品將會(huì)帶來(lái)它所承諾的益處。因?yàn)榇蠖鄶?shù)概念的一個(gè)重大弱點(diǎn)是可信度，所以這個(gè)原型對(duì)于評(píng)測(cè)一個(gè)消費(fèi)者對(duì)確實(shí)可以帶來(lái)益處的感覺(jué)怎么樣是重要的。另一個(gè)有用的原型是一種新產(chǎn)品或服務(wù)展示其與當(dāng)前在市場(chǎng)中已存在或已經(jīng)可用的產(chǎn)品或服務(wù)之間的“差異”或獨(dú)特性的程度。
提供明確的原型定義對(duì)保證一個(gè)給定概念的多個(gè)評(píng)定者在評(píng)定過(guò)程中(第三幀)保持一個(gè)一致性水平是必須的。對(duì)于有多少個(gè)評(píng)定者來(lái)客觀地評(píng)估一個(gè)概念沒(méi)有要求，除了那些確實(shí)需要被評(píng)估的來(lái)自相同數(shù)值邊界的之外。一個(gè)評(píng)定者被定義為一個(gè)使用為每個(gè)原型描述符指定的原則來(lái)客觀地評(píng)定一個(gè)概念的個(gè)人。當(dāng)多個(gè)評(píng)定者評(píng)估一個(gè)概念時(shí)，評(píng)定者對(duì)于同一概念的認(rèn)同(一致性)需要在建模之前進(jìn)行確定。評(píng)定者認(rèn)同確定可以在開(kāi)發(fā)模型之前作為一種對(duì)適當(dāng)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)和適當(dāng)屬性校準(zhǔn)的控制被加入到模擬中。規(guī)則組也被用于將刺激轉(zhuǎn)換為期望原型的數(shù)值表示。規(guī)則組可以由人類(lèi)評(píng)估者或者原型的自動(dòng)機(jī)器評(píng)測(cè)來(lái)使用。
在完成從視覺(jué)和/或文字到數(shù)值形式的轉(zhuǎn)換時(shí)，本方法的下一個(gè)步驟(第四幀)是將整個(gè)數(shù)據(jù)集合送入一個(gè)建模系統(tǒng)。這個(gè)建模系統(tǒng)可以是一個(gè)簡(jiǎn)單矩陣，它使用原型交叉制表的高、中和低值與響應(yīng)變量值的百分比差異，也可以是一個(gè)OLS(Ordinary Least Squares)回歸(regression)模型、一個(gè)模糊邏輯模型、和/或一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。技術(shù)的組合是可能的并且適用的。
本發(fā)明的方法還具有在分配零售商貨位費(fèi)(slotting fee)上的應(yīng)用。例如，在任何時(shí)代，10,000或者更多種新產(chǎn)品被投放到零售雜貨店業(yè)中都是極不尋常的。為了減輕與庫(kù)存新的和未被驗(yàn)證的產(chǎn)品相關(guān)的損失，零售雜貨店主經(jīng)常向批發(fā)商收取“貨位費(fèi)”以在其商店中展示新產(chǎn)品。由于圍繞著任何給定新產(chǎn)品的成功可能性的不確定性，零售雜貨店主通常為相似的物品收取相同或相似的貨位費(fèi)。
本發(fā)明的方法可以在這種狀況下使用來(lái)提供一個(gè)對(duì)任何給定新產(chǎn)品的成功概率的獨(dú)立評(píng)判，如前面詳細(xì)描述的那樣。一個(gè)零售雜貨店公司可以使用一個(gè)給定新產(chǎn)品的成功概率來(lái)將一個(gè)適當(dāng)?shù)呢浳毁M(fèi)分配給關(guān)聯(lián)的新產(chǎn)品不成功風(fēng)險(xiǎn)。例如，一種帶有高成功可能的新產(chǎn)品將被收取一個(gè)相對(duì)較低的貨位費(fèi)。相似地，一種帶有平均成功可能的產(chǎn)品將具有一個(gè)平均貨位費(fèi)。一種帶有低成功機(jī)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品將被收取一個(gè)高貨位費(fèi)。本發(fā)明的方法從而為一個(gè)零售商提供了一種更加客觀的方法來(lái)減小與新產(chǎn)品失敗相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。這不僅在零售雜貨店業(yè)具有應(yīng)用，而且實(shí)質(zhì)上任何一個(gè)批發(fā)商經(jīng)紀(jì)人或其他“中間人”銷(xiāo)售新產(chǎn)品以供零售商轉(zhuǎn)賣(mài)的零售(或其他)行業(yè)都有應(yīng)用。
本發(fā)明的方法的另一個(gè)潛在的應(yīng)用領(lǐng)域是在法律系統(tǒng)中。例如，可以生成一個(gè)包含以下信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，這些信息是關(guān)于陪審員對(duì)某些語(yǔ)言、法律辯護(hù)、律師的表達(dá)風(fēng)格的反應(yīng)，或者實(shí)質(zhì)上可能使一個(gè)陪審員在法庭環(huán)境中暴露出的任何刺激反應(yīng)。本發(fā)明的方法可以允許律師來(lái)估計(jì)一個(gè)陪審員觀看某一法庭過(guò)程或刺激時(shí)有利(即對(duì)一個(gè)陪審員來(lái)說(shuō)更愿意宣判無(wú)罪或沒(méi)有責(zé)任)或不利(即更對(duì)一個(gè)陪審員來(lái)說(shuō)更愿意宣布有罪或有責(zé)任)的概率。
如前面所提到的，并且根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)重要方面，可以理解，本發(fā)明方法的各個(gè)步驟不需要以一種特定順序來(lái)執(zhí)行以達(dá)到有用的結(jié)果。根據(jù)情況，可能需要以與本發(fā)明的其他應(yīng)用不同的順序執(zhí)行本發(fā)明的步驟。例如，在多數(shù)公司環(huán)境中，某種拇指的公司規(guī)則(“corporate rulesof thumb”)演化為已建立的集體公司智慧和思維方式的一部分并非是不尋常的。這些拇指規(guī)則(rules of thumb)可能是經(jīng)過(guò)一定時(shí)間發(fā)展起來(lái)的或者是由于某些相當(dāng)突然的異常事件而成為集體公司智慧的一部分。本發(fā)明的方法對(duì)于測(cè)試并確認(rèn)這種公司智慧組成部分是有用的。
為了說(shuō)明，通過(guò)訪問(wèn)主管人員或者公司的其他職員，一個(gè)與這樣一種公司智慧組成部分相應(yīng)的原型可以首先被識(shí)別出來(lái)。接著，一個(gè)歷史客戶響應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)如上所述可以以一個(gè)“相反”方式來(lái)使用，以識(shí)別對(duì)特定原型或詢(xún)問(wèn)的公司智慧組成部分的歷史客戶響應(yīng)。下一個(gè)與公司智慧原型相關(guān)的原型可以用數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)際的歷史客戶響應(yīng)來(lái)開(kāi)發(fā)并測(cè)試。在這種方式下，如果它被確認(rèn)是與歷史上的贊成的客戶反應(yīng)相對(duì)應(yīng)的，則公司智慧已建立的項(xiàng)目可以“生效”；或者如果沒(méi)找到這種響應(yīng)，則它被當(dāng)作“無(wú)效”。
發(fā)明實(shí)例下面的實(shí)例顯示了本發(fā)明的發(fā)明方法如何被使用，來(lái)對(duì)一個(gè)刺激做出判斷而不需要客戶響應(yīng)。所討論的實(shí)例是說(shuō)明性的，并不意味著任何方式的對(duì)本發(fā)明潛在應(yīng)用范圍的限制。
實(shí)例1一個(gè)基于交叉制表的簡(jiǎn)單人工智慧系統(tǒng)在這個(gè)實(shí)例中，一組1000個(gè)來(lái)自食品、健康與美容的概念和服務(wù)被收集到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。所有這些概念都已經(jīng)被用一個(gè)國(guó)家范圍的有代表性的客戶組來(lái)測(cè)試過(guò)，它們被選為這些產(chǎn)品的客戶。整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)“購(gòu)買(mǎi)興趣”有相同的響應(yīng)，以相同的0到10 Juster購(gòu)買(mǎi)概率標(biāo)度來(lái)記錄。三個(gè)用作客戶購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)指示符的原型為這個(gè)數(shù)據(jù)集合而生成。這些原型被定義為(1)概念包含一種益處嗎？(2)概念包含一個(gè)相信的理由嗎？(3)概念是新的和不同的嗎？這三個(gè)原型被用一種在標(biāo)度的兩端帶有標(biāo)記結(jié)束點(diǎn)的0到10Juster標(biāo)度來(lái)評(píng)定。所有1000個(gè)概念被用在所有三個(gè)原型上的一個(gè)評(píng)判來(lái)評(píng)定。該數(shù)據(jù)隨后為每個(gè)概念被壓縮為表示每個(gè)原型的高、中、低表現(xiàn)(presence)的三分制(tertiles)(分別標(biāo)記為3，2和1)，并且購(gòu)買(mǎi)興趣值為每個(gè)概念被壓縮為高和低類(lèi)別值。數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)概念的原型然后被與客戶購(gòu)買(mǎi)興趣評(píng)分交叉制表，來(lái)找出表現(xiàn)出高購(gòu)買(mǎi)興趣的原型的傾向?；貞浺幌?，客戶購(gòu)買(mǎi)興趣數(shù)據(jù)是以一種0到10 Juster來(lái)評(píng)定的，并且根據(jù)以前的經(jīng)驗(yàn)，值7以及7以上的值被認(rèn)為是一個(gè)“獲勝”的概念。
構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單的3×3×3矩陣來(lái)為每個(gè)原型組合評(píng)估獲勝概念的百分比。例如，在包含在低益處、低相信理由和低新的及不同性和組合(即1，1，1)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的勝利者的概率百分比為12.5％。因此，當(dāng)以一個(gè)國(guó)家范圍的有代表性的客戶集合來(lái)測(cè)試時(shí)，一個(gè)還沒(méi)有由客戶進(jìn)行測(cè)試，但已經(jīng)在相同的原型空間中被評(píng)判的新概念具有12.5％的機(jī)會(huì)成為“獲勝的”概念。在表1中顯示了根據(jù)本例預(yù)測(cè)勝利者％的樣本原型組合代表性表格

實(shí)例2以不同的順序使用步驟來(lái)識(shí)別智慧一種影響一個(gè)組織的內(nèi)部智力資本并用于將概念更快地推動(dòng)到產(chǎn)品/服務(wù)開(kāi)發(fā)線的方式是以不同的順序使用本發(fā)明方法的各個(gè)步驟(也是幀)。如本例將要顯示的那樣，本發(fā)明的方法的一個(gè)重要特點(diǎn)是各個(gè)步驟可以以不同的順序完成。
本例的目的是展示捕捉公司知識(shí)的價(jià)值。換句話說(shuō)，本發(fā)明方法的使用使一個(gè)公司或其他團(tuán)體在建立一個(gè)客戶有所反應(yīng)的核心益處集合時(shí)獲得知識(shí)并發(fā)現(xiàn)規(guī)律。最終目標(biāo)是創(chuàng)建一組指導(dǎo)原則，它可以大大地提高通過(guò)公司系統(tǒng)向市場(chǎng)生成并引入的成功想法的數(shù)量。
在這種情況下，第一步是以一個(gè)廣泛的原型集合的開(kāi)發(fā)來(lái)開(kāi)始的，這些原型是由來(lái)自一系列對(duì)公司主管人員、學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人和市場(chǎng)經(jīng)理一對(duì)一的訪問(wèn)所得到的規(guī)律而生成的。結(jié)果是，產(chǎn)生了一組23個(gè)認(rèn)為對(duì)該類(lèi)別是真實(shí)的“拇指規(guī)則”或者“核心”原型。在本例中的第二步驟是生成一個(gè)唯一的數(shù)據(jù)集合，它有發(fā)現(xiàn)捕捉客戶行為的最佳原型的目的。為了進(jìn)行這個(gè)步驟，一系列200個(gè)概念被選擇，它們包括在各種貢獻(xiàn)程度不同的原型組合中。
對(duì)于本例的第二和第三步驟，希望這些步驟在進(jìn)行之前可以經(jīng)過(guò)多次反復(fù)循環(huán)。為了說(shuō)明這種反復(fù)過(guò)程，一個(gè)有100個(gè)概念的子集被從一個(gè)有3948個(gè)概念的集合中隨機(jī)選擇出來(lái)，來(lái)加速原型發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)周期時(shí)間。在第一個(gè)循環(huán)中，大約50個(gè)原型維度(dimensions)來(lái)對(duì)100個(gè)概念進(jìn)行測(cè)試。在本例中，帶有一個(gè)客戶購(gòu)買(mǎi)興趣通用測(cè)量的概念集合已經(jīng)是可用的了。
對(duì)于本例的第四步驟，為確定描述數(shù)據(jù)庫(kù)的原型集合，使用一個(gè)雙變量相關(guān)矩陣和一個(gè)OLS回歸分析來(lái)確定預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)意圖的原型集合。這些原型接著被組合到一個(gè)更小的測(cè)量組中去，以達(dá)到最節(jié)省的預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)意圖的原型測(cè)量組。對(duì)于本例的第五步驟，原型向量(即原型組)然后被使用原始原型值的總和來(lái)集成，以提供診斷反饋系統(tǒng)(概念上相似的原型是集中在一起)并提供強(qiáng)化的預(yù)測(cè)能力。
在本例中展示的智慧中的重要改進(jìn)不是開(kāi)發(fā)的原型數(shù)量，而是意想不到的發(fā)現(xiàn)，一些從公司傳統(tǒng)智慧開(kāi)發(fā)出來(lái)的“核心”原型對(duì)真實(shí)的客戶響應(yīng)沒(méi)有影響，或者對(duì)其有相反的聯(lián)系。這表現(xiàn)了該模型為制造概念、產(chǎn)品、服務(wù)或廣告開(kāi)發(fā)決策提供更準(zhǔn)確的智慧基礎(chǔ)的能力。
本例的最后步驟是利用模型與商務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人來(lái)確定模型的結(jié)果是否為他們根據(jù)結(jié)果做出行動(dòng)提供了足夠的內(nèi)容和價(jià)值。在許多情況下，客戶發(fā)現(xiàn)模型對(duì)分級(jí)排序一個(gè)想法集合是一個(gè)有價(jià)值的工具，并且可以作為在設(shè)定開(kāi)發(fā)優(yōu)先權(quán)中的一種幫助。還發(fā)現(xiàn)對(duì)于執(zhí)行順序測(cè)試和學(xué)習(xí)周期來(lái)提高以前測(cè)試過(guò)的在消費(fèi)者測(cè)試中沒(méi)有得到很好的評(píng)分的概念，模型是一個(gè)有價(jià)值的工具。因此，它節(jié)省了時(shí)間、金錢(qián)以及新的研發(fā)。
實(shí)例3建立一種包含戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)教訓(xùn)與規(guī)則的ArtificialWisdomTM(人工智慧)系統(tǒng)在本例中，一組3948種新產(chǎn)品和服務(wù)概念被從一個(gè)存檔概念庫(kù)集中到一起，這些存檔概念是來(lái)自廣泛范圍的市場(chǎng)類(lèi)別，如食品、技術(shù)、汽車(chē)、健康與美容、電信、健康護(hù)理和金融服務(wù)。每個(gè)概念被提供給大約100個(gè)潛在客戶的一個(gè)隨機(jī)取樣。在本例中，概念由一個(gè)存在或可能存在的產(chǎn)品或服務(wù)的描述組成。一個(gè)概念可能包括任何或者全部的以下內(nèi)容描繪被使用的產(chǎn)品或服務(wù)的圖形、物品包裝的圖形表現(xiàn)、一個(gè)名字、壓縮關(guān)鍵益處的一個(gè)一句話的概述或“標(biāo)記線”、以及描述產(chǎn)品或服務(wù)并向客戶推銷(xiāo)該特性的更詳細(xì)的文字。在相同情況下，概念可能是實(shí)際的商業(yè)印刷廣告，用來(lái)推銷(xiāo)一個(gè)特定的服務(wù)產(chǎn)品。
客戶通過(guò)選擇一個(gè)從零開(kāi)始到十結(jié)束的數(shù)值范圍來(lái)表示對(duì)由每個(gè)概念所代表的物品的購(gòu)買(mǎi)可能性。這個(gè)標(biāo)度的結(jié)束點(diǎn)為“肯定不會(huì)購(gòu)買(mǎi)”(如數(shù)值0)和“肯定會(huì)購(gòu)買(mǎi)”(如數(shù)據(jù)10)。也被測(cè)量的還有消費(fèi)者的理解，它是關(guān)于該概念與市場(chǎng)中已有的產(chǎn)品或服務(wù)相比是怎樣新穎的及不同或獨(dú)特的。在這種標(biāo)度上的結(jié)束點(diǎn)是“不是非常新穎和不同”(如數(shù)值0)和“非常新穎和不同”(如值10)。為每個(gè)概念從在兩種測(cè)量上的消費(fèi)者響應(yīng)的取樣中生成一個(gè)平均值。
對(duì)概念資料的回顧和內(nèi)容的分析有助于識(shí)別35個(gè)維度，它們假設(shè)對(duì)消費(fèi)者反應(yīng)是很重要的。原型包含了廣泛范圍的要素，如益處、可信度、獨(dú)特性、音調(diào)和特性。所有概念然后被由一組培訓(xùn)過(guò)的評(píng)定者在這些35個(gè)維度上進(jìn)行評(píng)估。在評(píng)估期間，評(píng)定者通過(guò)觀看圖形、閱讀書(shū)面副本、詳細(xì)分析并將概念圖解為其原型組成部分(如益處、可信度、獨(dú)特性)來(lái)檢查一個(gè)概念。，并且隨后，通過(guò)對(duì)每個(gè)原型維度使用一個(gè)零到十標(biāo)度來(lái)評(píng)定概念在35個(gè)維度的每個(gè)上執(zhí)行得如何。然而，在某些情況下，原型是使用一個(gè)絕對(duì)的而不是0-10等級(jí)的響應(yīng)集合(即1＝產(chǎn)品概念，2＝服務(wù)概念)來(lái)進(jìn)行評(píng)估。
對(duì)于本技術(shù)的領(lǐng)域的人員來(lái)說(shuō)，顯然，評(píng)定者必須做一種實(shí)際的工作，在原型維度上評(píng)測(cè)每個(gè)概念。這樣，評(píng)定者可靠性測(cè)量和校準(zhǔn)過(guò)程的使用對(duì)于實(shí)現(xiàn)一個(gè)有用的原型響應(yīng)集合就是必要的。
在一種情況下，一個(gè)原型不是由一個(gè)人類(lèi)評(píng)定者來(lái)評(píng)估，而是來(lái)自概念的書(shū)面文本由一個(gè)計(jì)算機(jī)算法來(lái)評(píng)估(即出現(xiàn)在一個(gè)概念中的原型的機(jī)器評(píng)定)。特別地，一個(gè)使用Flesch-Kincaid Grade Level的稱(chēng)為可讀索引的原型被使用，并且公式包括測(cè)量結(jié)果如每個(gè)詞的章節(jié)以及每句話的單詞。
一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)ordinary least squares(OLS)回歸方法被使用，以評(píng)估35個(gè)原型的每一個(gè)預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)興趣和獨(dú)特性的能力。從這種回歸分析中，一個(gè)包含12個(gè)原型變量的模型被找出，它足以預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買(mǎi)興趣。這個(gè)OLS模型現(xiàn)在可以被用來(lái)預(yù)測(cè)新概念的客戶購(gòu)買(mǎi)興趣評(píng)分，這是通過(guò)根據(jù)與用于從源概念中建立模型的原型組相同的原型組對(duì)新概念進(jìn)行評(píng)定而實(shí)現(xiàn)的。
在其他實(shí)施方案中，預(yù)測(cè)的客戶購(gòu)買(mǎi)評(píng)分被以五分制進(jìn)行報(bào)告，五分制是通過(guò)將原始客戶購(gòu)買(mǎi)意圖數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換為五個(gè)相等的分組并將落入五個(gè)分組之一的每一個(gè)中的購(gòu)買(mǎi)意圖值范圍標(biāo)識(shí)出來(lái)而形成的。每個(gè)分組用一個(gè)“星”級(jí)來(lái)標(biāo)記(如，5星＝出色的概念，4星＝很好的概念，3星＝一般的概念，2星＝低于平均水平的概念，以及1星＝很差的概念)。給一個(gè)目標(biāo)概念的預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)意圖值賦予適當(dāng)?shù)男羌?jí)數(shù)值，它是根據(jù)來(lái)自原始源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)值所落入的五分制范圍給出的。在其他實(shí)施方案中，可以使用一個(gè)百分制評(píng)分系統(tǒng)，其中在客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中的原始響應(yīng)變量被放入100個(gè)相等的分組中，預(yù)測(cè)的購(gòu)買(mǎi)興趣值是以一個(gè)基準(zhǔn)來(lái)報(bào)告的(如新概念預(yù)測(cè)一個(gè)購(gòu)買(mǎi)興趣值在與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有其他概念相比較的第85個(gè)百分制位置)。
OLS回歸模型可以容易地提供原型對(duì)最終預(yù)測(cè)購(gòu)買(mǎi)興趣評(píng)分所作貢獻(xiàn)的價(jià)值。這些原型貢獻(xiàn)或系數(shù)對(duì)熟悉技術(shù)的人員來(lái)說(shuō)，也可以用與上面所述相同的“星”級(jí)來(lái)報(bào)告。以這種方式，可以使用特定原型來(lái)為一個(gè)特定概念的改進(jìn)或選擇提供校正的或“指示的”建議。這些特定原型可以以幫助向測(cè)試概念的開(kāi)發(fā)者傳遞戰(zhàn)略性智慧的“規(guī)則”來(lái)報(bào)告，這是就當(dāng)前概念的優(yōu)勢(shì)和需要改進(jìn)的缺點(diǎn)領(lǐng)域而言的。
例如，如果“概念包含一種益處”的原型得到5星評(píng)定，則這個(gè)概念可以被稱(chēng)為是包含一種強(qiáng)大的益處信息。另一個(gè)重要行為標(biāo)準(zhǔn)可以來(lái)自以“教訓(xùn)”形式組合的原型評(píng)測(cè)。這些教訓(xùn)對(duì)于概念的改進(jìn)可以被解釋為戰(zhàn)術(shù)上的或?qū)嵤┥系闹笇?dǎo)。例如，“戰(zhàn)略清晰度”可以被定義為一種更高階的原型，它在戰(zhàn)術(shù)上定義了想法被傳送到概念中的清晰程度。清晰度連同簡(jiǎn)明性、明確性和理解能力對(duì)于適當(dāng)?shù)南敕ń涣魇侵匾?，并且減小了被誤解的機(jī)會(huì)。清晰度是重要的，是因?yàn)榭蛻粼谀軌蜷_(kāi)始進(jìn)行任何關(guān)于它的評(píng)判之前，必須首先正確地理解并知曉產(chǎn)品或服務(wù)是什么。也就是說(shuō)，想法及其相應(yīng)組成部分(如益處、相信理由、獨(dú)特性)的交流越清楚，想法將越有可能被按其意圖來(lái)解釋。戰(zhàn)略清晰度在這種情況下作為一個(gè)來(lái)自益處、相信理由和新穎與不同性三個(gè)不同原型的原型向量組成。在概念中為益處使用的特定原型是“主要益處是清楚的并易于識(shí)別及用一個(gè)簡(jiǎn)單的語(yǔ)句來(lái)解釋”。類(lèi)似于戰(zhàn)略清晰度的一個(gè)教訓(xùn)的診斷使用可以回過(guò)來(lái)向概念的開(kāi)發(fā)者報(bào)告，作為對(duì)概念改進(jìn)的一個(gè)引導(dǎo)方向。
實(shí)例4使用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立一個(gè)多原型模型，以預(yù)測(cè)新產(chǎn)品和服務(wù)概念的客戶購(gòu)買(mǎi)興趣。
一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是給予一個(gè)概括的數(shù)學(xué)模型級(jí)別的名字，該模型結(jié)構(gòu)上類(lèi)似于生物神經(jīng)處理單元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在如控制工程、配方優(yōu)化、生物系統(tǒng)建模、股票市場(chǎng)交易、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和語(yǔ)音或?qū)ο笞R(shí)別這樣的領(lǐng)域中被廣泛地應(yīng)用于從輸入數(shù)據(jù)集合來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。在本例中，模型開(kāi)發(fā)幀有利地使用一種計(jì)算機(jī)實(shí)施的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)為消費(fèi)者響應(yīng)預(yù)測(cè)選擇想要的原型預(yù)測(cè)值。
在該優(yōu)選實(shí)施方案中所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被定義為使用一種帶有雙曲弧正切傳遞函數(shù)(hyperbolic arc tangent transfer function)的自適應(yīng)梯度下降學(xué)習(xí)算法(adaptive gradient descent-learning algorithm)。其他體系結(jié)構(gòu)也可以被使用。神經(jīng)網(wǎng)體系的選擇是根據(jù)所使用的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)信號(hào)的噪音和誤差以及期望結(jié)果的目的而定的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)通常根據(jù)參考數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法來(lái)建立一個(gè)模型，它可以應(yīng)用于大多數(shù)情況下，其中一組輸入要素之間的關(guān)系是未知的，而結(jié)果是已知的。建模目的是尋找一個(gè)公式或程序，它有助于從輸入要素來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果。
在一個(gè)指定的用于預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)中的主要活動(dòng)是確定權(quán)值，它優(yōu)化了提供給輸入層并傳送到輸出單元的信息之間的關(guān)系。確定權(quán)值的過(guò)程被稱(chēng)為“學(xué)習(xí)”。學(xué)習(xí)的過(guò)程被分為兩個(gè)活動(dòng)培訓(xùn)和確認(rèn)(validation)。
有許多種方式來(lái)完成在一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)。使用最廣泛的學(xué)習(xí)范例是圍繞著不同的對(duì)一種通用的基于微積分的技術(shù)的適用，它也被稱(chēng)為反向傳播。反向傳播是一種技術(shù)，用于調(diào)節(jié)從輸出返回到處理層的權(quán)值，并且隨后重復(fù)返回到輸入層，以試圖使基于一種規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)的誤差最小化。反向傳播假設(shè)所有處理單元和連接權(quán)值是與某種誤差程度有關(guān)的，并通過(guò)模型反向調(diào)節(jié)權(quán)值而沒(méi)有對(duì)連接權(quán)值更新的偏移。誤差函數(shù)的選擇再次留給了熟悉技術(shù)的人員。在本例中，使用被稱(chēng)為梯度下降的一種反向傳播版本，其中每個(gè)處理層中的單元具有一個(gè)與其相關(guān)聯(lián)的單一誤差值。
在培訓(xùn)中，整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)子集被選定，使用一個(gè)已知的輸出集合來(lái)為連接建立權(quán)值，傳遞函數(shù)掃描輸出集合與已知輸入的相關(guān)性。一旦權(quán)值經(jīng)過(guò)在培訓(xùn)中的反向傳播被優(yōu)化了之后，相應(yīng)的模型可以被使用，通過(guò)確認(rèn)來(lái)建立余下數(shù)據(jù)集的匹配度(fit)。確認(rèn)要求，余下的數(shù)據(jù)集輸入通過(guò)處理單元進(jìn)行傳遞，保持連接權(quán)值不變并比較計(jì)算出的輸出值與在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的已知輸出。在進(jìn)一步的預(yù)測(cè)進(jìn)行之前，一個(gè)特定模型匹配優(yōu)度可以被選擇，作為從模型到實(shí)際值的計(jì)算值適用性的期望。一個(gè)簡(jiǎn)單的匹配優(yōu)度假設(shè)將為計(jì)算出的輸出與數(shù)據(jù)庫(kù)中的真實(shí)輸出之間的相關(guān)指定一個(gè)給定值，如一個(gè)Pearsons相關(guān)系數(shù)，作為確定一個(gè)成功模型的標(biāo)準(zhǔn)。
有許多策略來(lái)從在培訓(xùn)中使用的數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇數(shù)據(jù)子集。程序上的細(xì)節(jié)就留給熟悉技術(shù)的人員，例如，它們可以包括或者隨機(jī)或者順序地取出一組數(shù)據(jù)百分比，并且，某個(gè)選擇策略可能被使用，其中一個(gè)代表數(shù)據(jù)集合中的極端值的點(diǎn)的集合被以一定數(shù)量的隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)充。在本例中，一個(gè)培訓(xùn)集合的選擇被選定，作為一組代表在輸出單元中發(fā)現(xiàn)的值的統(tǒng)一分布的點(diǎn)數(shù)。
使一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)預(yù)測(cè)模型的級(jí)別非常有價(jià)值的獨(dú)特方面在于，在培訓(xùn)過(guò)程中，連接權(quán)值不是固定的，而是允許變化的，學(xué)習(xí)范例調(diào)節(jié)權(quán)值以試圖使誤差函數(shù)最小化。權(quán)值的初始值通常在某個(gè)規(guī)定的范圍內(nèi)隨機(jī)選擇，并且由輸入計(jì)算出的初始輸出在處理層中通過(guò)傳遞函數(shù)來(lái)傳遞。在反向傳播中，調(diào)節(jié)連接之間權(quán)值的不是絕對(duì)誤差值，而是對(duì)應(yīng)在每個(gè)各處理單元內(nèi)的激活函數(shù)值的權(quán)值的導(dǎo)數(shù)(derivative)。這樣，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是從給定的培訓(xùn)輸入集合學(xué)習(xí)，其中以一種迭代方式為它確定連接權(quán)值，直到最小化的誤差函數(shù)被滿足。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)可以在任何時(shí)間作為一個(gè)向量矩陣來(lái)查看，向量通過(guò)權(quán)值表現(xiàn)了不同輸入對(duì)輸出的作用。這使我們可以選擇最優(yōu)定義輸出響應(yīng)的輸入或原型。當(dāng)模型完成誤差函數(shù)最小化所規(guī)定的學(xué)習(xí)時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)之內(nèi)的權(quán)值檢查揭示出了那些最優(yōu)地描述了輸出的原型元素。這可以產(chǎn)生出一個(gè)原型子集，對(duì)于它，進(jìn)一步的概念可以被評(píng)定，并且輸出估算可以計(jì)算出來(lái)，作為消費(fèi)者預(yù)測(cè)。
在本例中，100個(gè)概念被選定，它們代表跨越響應(yīng)范圍的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)興趣值的一個(gè)統(tǒng)一分布。被評(píng)定的原型值被用于生成輸入層，而一組36個(gè)輸入被用于建立前饋網(wǎng)絡(luò)。級(jí)聯(lián)相關(guān)(cascade correlation)被用于向網(wǎng)絡(luò)中添加隱藏處理單元，一次一個(gè)，并且進(jìn)行處理，直到實(shí)現(xiàn)一個(gè)最小的誤差。最終的神經(jīng)網(wǎng)模型體系包含24個(gè)輸入原型、在一個(gè)單一隱藏層中的15個(gè)處理單元、以及一個(gè)輸出單元。這就成為了模型，它被用來(lái)在第五幀中進(jìn)行消費(fèi)者或客戶對(duì)一個(gè)目標(biāo)概念響應(yīng)的概念預(yù)測(cè)。
在第五幀，一個(gè)在模型開(kāi)發(fā)中見(jiàn)不到也沒(méi)有分析過(guò)的有500個(gè)隨機(jī)選取的概念的確認(rèn)集合被用作對(duì)模型的確認(rèn)，模型是通過(guò)保持模型中的連接權(quán)值不變并且將輸入數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送以生成一組估計(jì)輸出值而開(kāi)發(fā)出來(lái)的。這個(gè)模型對(duì)于在消費(fèi)者新概念響應(yīng)模擬中的使用是足夠的。用于評(píng)判概念成功的輸出再次以指定的成功標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，并且依賴(lài)于模型目的。在這種情況下，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)興趣被編碼為0到10修正Juster標(biāo)度，并且輸出是在這種相同的標(biāo)度上模擬的。
從原始概念數(shù)據(jù)庫(kù)中，規(guī)定一個(gè)成功新產(chǎn)品想法的標(biāo)準(zhǔn)被確定為那些在客戶購(gòu)買(mǎi)興趣的前20％的想法。這樣，這該實(shí)施方案中，來(lái)自原始數(shù)據(jù)庫(kù)的在10分制標(biāo)度中大于6.5分的那些概念被標(biāo)記為“綠燈”。那些在4到6.5之間的被稱(chēng)為“黃燈”，而低于4的為“紅燈”。因此，任何在原型上評(píng)定、評(píng)分并通過(guò)模型傳遞以得出“綠燈”評(píng)定的新產(chǎn)品概念被選中，作為對(duì)未來(lái)客戶有吸引力的概念。為了確認(rèn)所描述的模型，一系列18個(gè)新食品產(chǎn)品的概念被模擬，并且發(fā)現(xiàn)包含14個(gè)綠色、1個(gè)黃色和3個(gè)紅色概念。這18個(gè)概念然后被顯示給一個(gè)代表性的客戶抽樣，它被要求在這些新食品產(chǎn)品概念中評(píng)定可能的購(gòu)買(mǎi)興趣。該客戶對(duì)相同的購(gòu)買(mǎi)興趣響應(yīng)建模模擬匹配了83％的概念。
在顯示并敘述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方案之后，預(yù)測(cè)對(duì)一種刺激的響應(yīng)的方法的進(jìn)一步的改造可以由本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通過(guò)適當(dāng)?shù)男薷亩瓿桑槐畴x本發(fā)明的范圍。多種替代和修改在這里已經(jīng)描述了，而其他的對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員將是顯而易見(jiàn)的。因此，本發(fā)明的范圍應(yīng)當(dāng)根據(jù)隨后的權(quán)利要求來(lái)考慮，并且可以理解，它不受在說(shuō)明書(shū)及附圖中所顯示和描述的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)和方法的限制。
權(quán)利要求
1.一種方法，用于預(yù)測(cè)對(duì)一種目標(biāo)概念的反應(yīng)，所述方法包括以下步驟(a)提供一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，它包括主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)，所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)包括多個(gè)個(gè)人對(duì)至少一個(gè)主觀反應(yīng)計(jì)量器的響應(yīng)，反應(yīng)計(jì)量器能夠被用于在向至少某些所述多個(gè)個(gè)人暴露至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念時(shí)，主觀地評(píng)估關(guān)于一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息，所述數(shù)據(jù)庫(kù)還包括對(duì)多個(gè)所述一個(gè)或多個(gè)源概念的至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器；(b)選擇一個(gè)或多個(gè)適于幫助至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念可傳遞信息內(nèi)容客觀評(píng)估的原型；(c)根據(jù)一個(gè)或多個(gè)所述原型在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中生成至少某些所述源概念的客觀評(píng)定或規(guī)則組；(d)開(kāi)發(fā)一個(gè)模型，它定義了至少某些所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)與至少某些所述原型之間的關(guān)系；(e)根據(jù)由所述模型定義的一個(gè)或多個(gè)所述原型生成所述目標(biāo)概念的客觀評(píng)定；以及(f)將所述目標(biāo)概念的所述客觀評(píng)定輸入到所述模型中，來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)預(yù)定人群對(duì)所述目標(biāo)概念的主觀反應(yīng)。
2.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者喜好程度相關(guān)的響應(yīng)。
3.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者興趣相關(guān)的響應(yīng)。
4.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)潛力相關(guān)的響應(yīng)。
5.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者理解程度相關(guān)的響應(yīng)。
6.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者信任相關(guān)的響應(yīng)。
7.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者回憶相關(guān)的響應(yīng)。
8.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者興趣期望的響應(yīng)。
9.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與消費(fèi)者買(mǎi)票可能性相關(guān)的響應(yīng)。
10.權(quán)利要求1的方法，其中所述至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器可以引導(dǎo)出與投票者對(duì)政治候選人響應(yīng)相關(guān)的響應(yīng)。
11.權(quán)利要求1的方法，在步驟(b)之后還包括以下步驟(b1)在所述步驟(b)之后為每個(gè)原型選擇一個(gè)可量化的標(biāo)度。
12.權(quán)利要求11的方法，其中所述可量化的標(biāo)度是從由Likert標(biāo)度、Juster標(biāo)度和帶有固定描述符的連續(xù)標(biāo)度組成的小組中選擇出來(lái)的。
13.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用標(biāo)準(zhǔn)單變量、雙變量和多變量統(tǒng)計(jì)方法來(lái)生成的。
14.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成的。
15.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用模糊邏輯而生成的。
16.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用遺傳(genetic)算法生成的。
17.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用交叉制表生成的。
18.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用t-測(cè)試生成的。
19.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型的使用ANOVA生成的。
20.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用相關(guān)矩陣生成的。
21.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用回歸生成的。
22.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用要素分析生成的。
23.權(quán)利要求1的方法，其中所述模型是使用結(jié)構(gòu)均衡建模生成的。
24.權(quán)利要求1的方法，在步驟(d)之后還包括以下步驟(d1)使用所述模型幫助選擇評(píng)估所述目標(biāo)概念所需的原型。
25.權(quán)利要求24的方法，在步驟(d1)之后還包括以下步驟(d2)測(cè)試所述模型誤差與匹配的假設(shè)；并根據(jù)需要重復(fù)步驟(b)-(d2)。
26.權(quán)利要求1的方法，其中所述源概念全都來(lái)自實(shí)質(zhì)上相同的產(chǎn)品級(jí)別。
27.權(quán)利要求1的方法，其中至少某些所述源概念是來(lái)自實(shí)質(zhì)上不同的產(chǎn)品級(jí)別。
28.權(quán)利要求27的方法，其中所述目標(biāo)概念是來(lái)自實(shí)質(zhì)上與所述源產(chǎn)品相同的產(chǎn)品級(jí)別。
29.所述權(quán)利要求1的方法，其中所述一個(gè)或多個(gè)原型包括一個(gè)對(duì)一個(gè)消費(fèi)者或客戶的“明顯益處”。
30.權(quán)利要求1的方法，其中所述一個(gè)或多個(gè)原型包括一個(gè)消費(fèi)者或客戶相信所述目標(biāo)概念會(huì)帶來(lái)益處的“真正的相信理由”。
31.權(quán)利要求1的方法，其中所述一個(gè)或多個(gè)原型包括所述目標(biāo)概念表現(xiàn)出與目前存在概念的獨(dú)特或“顯著不同”的程度。
32.權(quán)利要求1的方法，在步驟(f)之后還包括以下步驟(g)判定所述目標(biāo)概念的相對(duì)潛在成功性。
33.權(quán)利要求20的方法，在步驟(g)之后還包括以下步驟(h)根據(jù)所述原型和所述目標(biāo)概念的相對(duì)潛在成功性來(lái)開(kāi)發(fā)并應(yīng)用行為準(zhǔn)則。
34.權(quán)利要求1的方法，其中所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的所述數(shù)據(jù)庫(kù)包括來(lái)自相似產(chǎn)品或服務(wù)概念的數(shù)據(jù)。
35.權(quán)利要求1的方法，其中所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的所述數(shù)據(jù)庫(kù)包括來(lái)自不同或跨類(lèi)別產(chǎn)品或服務(wù)概念的數(shù)據(jù)。
36.權(quán)利要求1的方法，其中所述步驟(a)還包括以下步驟(a1)通過(guò)規(guī)范化并標(biāo)準(zhǔn)化兩個(gè)或多個(gè)獨(dú)立的和不同的包含主觀消費(fèi)者響應(yīng)數(shù)據(jù)和原型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)生成所述通用主觀反應(yīng)計(jì)量器。
37.權(quán)利要求1的方法，其中步驟(c)是由對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判的一個(gè)人類(lèi)評(píng)估者來(lái)完成的。
38.權(quán)利要求1的方法，其中步驟(c)是由對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判的機(jī)器測(cè)量方法來(lái)完成的。
39.權(quán)利要求1的方法，其中所述步驟(e)是由對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判的一個(gè)人類(lèi)評(píng)估者來(lái)完成的。
40.權(quán)利要求1的方法，其中所述步驟(e)是由對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判的機(jī)器測(cè)量方法來(lái)完成的。
41.權(quán)利要求1的方法，還包括以下步驟(i)向所述目標(biāo)概念的開(kāi)發(fā)者就如何加強(qiáng)或改進(jìn)所述目標(biāo)概念提供指導(dǎo)。
42.一種用于預(yù)測(cè)對(duì)一種目標(biāo)概念的反應(yīng)的方法，所述方法包括以下步驟(a)提供一個(gè)包含主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)包括多個(gè)個(gè)人對(duì)至少一個(gè)主觀反應(yīng)計(jì)量器的反應(yīng)，該計(jì)量器能夠被用于在向所述多個(gè)個(gè)人中的至少某些個(gè)人暴露至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念時(shí)，主觀地評(píng)估關(guān)于一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息，所述數(shù)據(jù)庫(kù)還包括對(duì)多個(gè)所述一個(gè)或多個(gè)源概念的至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器的響應(yīng)；(b)選擇一個(gè)或多個(gè)原型，有助于至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息內(nèi)容的客觀評(píng)估；(c)根據(jù)一個(gè)或多個(gè)所述原型，在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中生成至少某些所述源概念的客觀評(píng)定或規(guī)則組(rule sets)；(d)開(kāi)發(fā)一個(gè)定義至少某些所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)與至少某些所述原型之間關(guān)系的模型；(e)依據(jù)由所述模型定義的一個(gè)或多個(gè)所述原型生成所述目標(biāo)概念的客觀評(píng)定；(f)將所述目標(biāo)概念的所述客觀評(píng)定輸入到所述模型中來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)預(yù)定人群對(duì)所述目標(biāo)概念的主觀反應(yīng)；(g)評(píng)判所述目標(biāo)概念的相對(duì)潛在成功性；(h)開(kāi)發(fā)并應(yīng)用基于所述目標(biāo)概念的所述相對(duì)潛在成功性的行為準(zhǔn)則；以及(i)向所述目標(biāo)概念的開(kāi)發(fā)者就如何加強(qiáng)或改進(jìn)所述目標(biāo)概念提供指導(dǎo)。
43.權(quán)利要求42的方法，其中所述步驟(a)還包括以下步驟(a1)通過(guò)相關(guān)并標(biāo)準(zhǔn)化兩個(gè)或多個(gè)獨(dú)立的和不同的主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)生成所述通用主觀反應(yīng)計(jì)量器。
44.權(quán)利要求43的方法，在步驟(b)之后還包括以下步驟(b1)在步驟(b)之后為每個(gè)原型選擇一個(gè)可量化的標(biāo)度。
45.權(quán)利要求44的方法，其中所述可量化標(biāo)度是從包含Likert標(biāo)度、Juster標(biāo)度、絕對(duì)標(biāo)度和帶有固定描述符的連續(xù)標(biāo)度的組中選出的。
46.權(quán)利要求42的方法，在步驟(d)之后還包括以下步驟(d1)使用所述模型來(lái)幫助選擇評(píng)估所述目標(biāo)概念所需的原型。
47.權(quán)利要求46的方法，在步驟(d1)之后還包括以下步驟(d2)測(cè)試所述模型的誤差與匹配假設(shè)；并根據(jù)需要重復(fù)步驟(b)-(d2)。
48.權(quán)利要求42的方法，其中所述源概念全都是來(lái)自實(shí)質(zhì)上相同的產(chǎn)品級(jí)別的。
49.權(quán)利要求42的方法，其中所述步驟(c)是由一個(gè)人類(lèi)評(píng)估者對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判而完成的。
50.權(quán)利要求42的方法，其中所述步驟(c)是由機(jī)器測(cè)量方法對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判而完成的。
51.權(quán)利要求42的方法，其中所述步驟(e)是由一個(gè)人類(lèi)評(píng)估者對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判而完成的。
52.權(quán)利要求42的方法，其中所述步驟(e)是由一個(gè)機(jī)器測(cè)量方法對(duì)一組原型標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判而完成的。
53.一種方法，用于為新產(chǎn)品在一個(gè)零售店中的放置確定并分配貨位費(fèi)(slotting fee)，所述方法包括以下步驟一種用于預(yù)測(cè)對(duì)一種目標(biāo)概念的反應(yīng)的方法，所述方法包括以下步驟(a)提供一個(gè)包含主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)包括多個(gè)個(gè)人對(duì)至少一個(gè)主觀反應(yīng)計(jì)量器的反應(yīng)，該計(jì)量器能夠被用于在向所述多個(gè)個(gè)人中的至少某些個(gè)人暴露至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念時(shí)，主觀地評(píng)估關(guān)于一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息，所述數(shù)據(jù)庫(kù)還包括對(duì)多個(gè)所述一個(gè)或多個(gè)源概念的至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器的響應(yīng)；(b)選擇一個(gè)或多個(gè)原型，有助于至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息內(nèi)容的客觀評(píng)估；(c)根據(jù)一個(gè)或多個(gè)所述原型，在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中生成至少某些所述源概念的客觀評(píng)定或規(guī)則組(rule sets)；(d)開(kāi)發(fā)一個(gè)定義至少某些所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)與至少某些所述原型之間關(guān)系的模型；(e)依據(jù)由所述模型定義的一個(gè)或多個(gè)所述原型生成所述目標(biāo)概念的客觀評(píng)定；(f)將所述目標(biāo)概念的所述客觀評(píng)定輸入到所述模型中來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)預(yù)定人群對(duì)所述目標(biāo)概念的主觀反應(yīng)；(g)評(píng)判所述目標(biāo)概念的相對(duì)潛在成功性；以及(h)根據(jù)所述目標(biāo)概念的所述相對(duì)潛在成功性對(duì)相應(yīng)的所述目標(biāo)概念分配一個(gè)適當(dāng)?shù)呢浳毁M(fèi)。
54.一種用于確認(rèn)并測(cè)試一個(gè)組織文化規(guī)則的方法，所述方法包括以下步驟(a)識(shí)別所述組織文化規(guī)則和所述組織文化規(guī)則的特征；(b)提供一個(gè)包含主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)包括多個(gè)個(gè)人對(duì)至少一個(gè)主觀反應(yīng)計(jì)量器的反應(yīng)，該計(jì)量器能夠被用于在向所述多個(gè)個(gè)人中的至少某些個(gè)人暴露至少某些所述一個(gè)或多個(gè)源概念時(shí)，主觀地評(píng)估關(guān)于一個(gè)或多個(gè)源概念的可傳遞信息，所述數(shù)據(jù)庫(kù)還包括對(duì)多個(gè)所述一個(gè)或多個(gè)源概念的至少一個(gè)通用主觀反應(yīng)計(jì)量器的響應(yīng)；(c)根據(jù)所述組織文化規(guī)則的特征在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中生成至少某些所述源概念的客觀評(píng)定或規(guī)則組；(d)開(kāi)發(fā)一種模型，它定義了至少某些所述主觀反應(yīng)數(shù)據(jù)與所述組織文化規(guī)則特征之間的關(guān)系；以及(e)使用所述模型來(lái)評(píng)估所述組織文化規(guī)則的有效性。
全文摘要
提供一種方法，用于根據(jù)歷史觀察客戶結(jié)果來(lái)模擬客戶對(duì)刺激的響應(yīng)。本發(fā)明的實(shí)施方案描述了一系列步驟，當(dāng)它們集中在一起時(shí)，就完成了來(lái)自多個(gè)源輸入的客戶模擬預(yù)測(cè)結(jié)果，不用提前假設(shè)輸入與模擬結(jié)果之間的關(guān)系。本發(fā)明包括一系列步驟，它們影響模擬模型的框架，從它可以得出客戶預(yù)測(cè)結(jié)果。生成優(yōu)選模擬模型所需的不同幀包括客戶數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，刺激原型開(kāi)發(fā)，模型數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，建模，未來(lái)客戶反應(yīng)模擬和根據(jù)模擬結(jié)果的行為建議過(guò)程。
文檔編號(hào)G06Q30/00GK1630866SQ00804348
公開(kāi)日2005年6月22日 申請(qǐng)日期2000年1月27日 優(yōu)先權(quán)日1999年1月27日
發(fā)明者道格拉斯·B.·霍爾, 杰弗里·A.·斯坦普, 克里斯托弗·R.·斯多曼 申請(qǐng)人:理查德桑德斯國(guó)際公司