專利名稱：交易數(shù)據(jù)中的分析模型的制作方法
技術領域：
本發(fā)明的一些方面總體上涉及分析交易數(shù)據(jù)。更具體講，本發(fā)明的各個方面包括 用于分析交易數(shù)據(jù)以查找模型的算法，其可以幫助金融實體向商戶提供用來更多盈利的建 議。該算法可以被用于尋找消費者的人口統(tǒng)計模型、花費趨勢、以及購買的地區(qū)順序。
背景技術：
當前，商戶使用市場調研公司或咨詢公司來幫助識別消費者花費行為的趨勢。這 些公司可以冷不防地撥打之前注冊的聚集組(focus group)參與者列表的電話以便給主 辦的調研分析提供預審資格的潛在客戶(prospects)。在線調研公司進行的服務與離線 調研公司進行的服務相似，但其明顯區(qū)別是在線調研公司的調查和中心組研究可以在線操 作。和他們的離線對手持有潛在客戶的列表一樣，在線調研公司可以使用因特網(wǎng)來征集 并授權中心組參與者和調查員。在制造商、航空公司和調研公司之間的合作和風險事業(yè) (ventures)是從事市場調研的公司的較新近的發(fā)展。在這樣合作中，具有消費者基礎的公 司會使其消費者基礎可用于市場調研公司。最后，有目的的市場營銷努力可能會依賴于還滿足預定標準的消費者的列表。列 表經(jīng)紀人以各種方式追溯潛在客戶，有時無需個人的允諾和/或知情。例如，在購物中心參 與彩票獨贏的人可能最終會使他或她的聯(lián)系信息出現(xiàn)在列表收集者的數(shù)據(jù)庫中。該列表收 集者會接著將這個信息賣給公司、小企業(yè)、非營利性組織、以及個人，來賺錢。當試圖分析在各個商戶的顧客花費習慣時，所有這些第三方信息來源可能不能獲 取實際的交易數(shù)據(jù)。因此，從這些來源得出的分析結果可能不像使用實際消費者數(shù)據(jù)的情 況下得出的分析結果那么可靠。即使商戶提供銷售信息，金融實體也僅僅在商戶公開發(fā)布這些信息之后才會意識 到這樣的信息。結果，金融實體可能只有在調研商戶之后才能首次意識到該商戶具有財務 問題。此外，私有商戶可能根本不會公開發(fā)布銷售信息。

發(fā)明內容
有鑒于上述背景技術，下文呈現(xiàn)了本發(fā)明的簡要概述，以便提供對本發(fā)明一些方 面的基本理解。本概述并不是本發(fā)明的詳盡闡述。下文并不打算識別本發(fā)明的關鍵或緊要 元素或者描繪本發(fā)明的范圍。以下的概述僅僅是以簡化的形式呈現(xiàn)本發(fā)明的某些概念，作 為后面所提供的更加詳細說明的前序。本公開的一些方面致力于上面所述的一個或多個問題，通過公開的用于處理交易數(shù)據(jù)的方法、計算機可讀介質和裝置，來獲得消費者花費習慣的模型。分析工具可以查找數(shù) 據(jù)中的地區(qū)順序，來幫助商戶理解消費者是如何從一次購買移到另一次購買的。利用本公開的另一個方面，通過 分析存儲的商戶的銷售，金融實體會更好地評估 商戶的財務健康狀態(tài)。金融實體會接著評估可以提供給商戶或者消費者的不同的價值主 張。利用本公開的另一個方面，金融實體可以使用分析工具來開拓新的商業(yè)客戶。利用本公開的另一個方面，不同商戶和不同地區(qū)區(qū)域的交易數(shù)據(jù)可以進行比較， 為金融機構識別潛在的消費者。本公開的一些方面可以被用于具有計算機可執(zhí)行指令的計算機可讀介質中，該計 算機可執(zhí)行指令執(zhí)行這里所述的一個或多個處理步驟。提供本概述以簡化的形式引入選擇的概念，后面在詳細說明中對此進一步描述。 本概述并不打算識別所要求保護的主題的關鍵特征或必要特征，也不打算被用于限制所要 求保護的主題的范圍。


對本發(fā)明采用舉例的方式進行描述，并且本發(fā)明并不限制于附圖所示，附圖中相 同的附圖標記表示相同的元素，其中圖1示出了其中可以實現(xiàn)本公開的各個方面的示范性操作環(huán)境。圖2是可以被用來實現(xiàn)本公開的某些方面的處理和功能的工作站和服務器的示 范性框圖。圖3示出了根據(jù)本公開的一個方面的用于訪問和分析交易數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。圖4示出了根據(jù)本公開的一個方面的用于分析交易數(shù)據(jù)中的時空模型的流程圖。圖5示出了根據(jù)本公開的一個方面的交易數(shù)據(jù)模型分析器的框圖。
具體實施例方式如上所述，在使用市場調研公司和其它相關實體來提供與分析消費者花費習慣的 趨勢相關的服務中，是存在很多問題的。金融機構存儲了大量的通過信用卡或借記卡進行 花費的交易數(shù)據(jù)。因此，它們可以通過向消費者和/或商戶直接提供與交易數(shù)據(jù)相關的分 析服務來對該數(shù)據(jù)進行杠桿調節(jié)。根據(jù)本公開的多個方面，公開了方法、計算機可讀介質和裝置，其中金融實體分析 消費者交易數(shù)據(jù)中的順序。金融機構，例如銀行，可以使用本公開的各個方面來分析消費 者交易數(shù)據(jù)中的時空模型。為了提供此服務，金融實體可以向分析處理器提供其交易數(shù)據(jù) 的數(shù)據(jù)存儲，用于確定消費者花費習慣的模型。可以被分析的模型的例子包括那些與周末 (weekend)或工作日(weekday)購買、地區(qū)順序、和/或感興趣的其它衡量標準的數(shù)值有關 的模型，所述地區(qū)順序例如為在一個地點訪問一個商戶后接著在第二個地點訪問另一個商 戶。在以上例子中，距離是金融實體所研究的一個衡量標準。在分析不同商戶的消費 者購買如何在距離上彼此相關時，金融實體可以關注于相同的消費者在彼此位于一定半徑 范圍內的兩個不同商戶所進行的購買的頻率。可替換地，金融實體可以進一步關注于限定在兩個不同商戶位置所售賣的特定產(chǎn)品組合。例如，在零售商店中購買嬰兒尿布而隨后在 玩具商店中購買玩具的組合購買，可以被用來更好地了解在促銷這兩項物品的購買中，物 理上的分離扮演了怎樣的角色。在另一個實施例中，可以同時研究在多于兩個的位置的購 買組合。另外，在多個位置的這些購買順序中，可以研究在單一位置的多于一次的購買。在 這個例子中，金融實體可以關注于在零售商店中購買嬰兒尿布和衣服而隨后在玩具商店中 購買玩具的組合購買。在其他例子中 ，時間是金融實體研究的一個衡量標準。在分析消費者購買如何在 時間上彼此相關時，金融實體可以關注于相同的消費者在彼此在一定時間內的兩個不同商 戶進行的購買的頻率?？商鎿Q地，和距離一樣，金融實體可以關注于進一步限定在彼此在一 定時間內的兩個不同商戶位置所售賣的特定產(chǎn)品組合。在其它實施例中，可以研究在多個 時間間隔的多于兩個的位置的購買組合。在其他實施例中，可以同時研究多于一個的衡量標準。例如，金融實體可以關注于 在不同商戶的消費者購買如何在距離和時間上都彼此相關。另外，金融實體可以關注于在 不同商戶的這種購買順序的頻率在一周的過程中是如何變化的。在另一個實施例中，可以 分析在變化的時間段中在許多商戶發(fā)生的購買的順序。這個信息可以被用來更好地匹配商 戶的經(jīng)營狀況和消費者變化的需求。例如，如果分析的結論表明，在某些工作日，一種產(chǎn)品 的銷售超過了另一種產(chǎn)品，那么商戶可以增加那個產(chǎn)品的可見性，或者包括可供消費者選 擇的更多的模式。在本公開的某些實施例中，交易分析器實時追蹤每次消費者交易，并基于新數(shù)據(jù) 經(jīng)常更新購買模型。例如，如果在一個月的過程中某個服裝商店發(fā)生顯著的銷售下跌，則該 交易分析器將能夠標注出這個變化，還可以首先對于為什么會發(fā)生該變化的原因能夠提供 洞察分析。作為提供這個信息給商戶的回報，該商戶可以決定與金融實體合伙，通過金融實 體支付網(wǎng)絡來處理其所有交易，因此實現(xiàn)金融實體和商戶的雙贏?？商鎿Q地，金融實體可以 向商戶收取提供這個信息給他們的費用。在以下本公開的各種實施例的說明中，參考了相應的附圖，附圖作為本公開的一 部分，是以示例的方式示出，其中可以實現(xiàn)本公開的各種實施例。應該理解的是，可以利用 其它的實施例，并且可以進行結構上和功能上的修改。圖1示出了在可以根據(jù)本公開的示范性實施例使用的通信系統(tǒng)100中的一般的交 易數(shù)據(jù)分析器101 (例如，計算機服務器)的框圖。該分析器101可以具有處理器103，用 于控制分析器及其相關聯(lián)的組件，包括RAM 105,ROM 107、輸入/輸出模塊109、以及存儲器 115，的整體操作。I/O 109可以包括麥克風、鍵盤、觸摸屏、和/或觸筆，設備101的用戶可以用這些 部件來提供輸入，并且I/O 109還可以包括用于提供音頻輸出的一個或多個揚聲器以及用 于提供文本的、視聽的和/或圖形輸出的視頻顯示設備。軟件可以被存儲在存儲器115和/ 或存儲設備中以提供指令給處理器103從而使能分析器101執(zhí)行各種功能。例如，存儲器 115可以保存由分析器101使用的軟件，例如操作系統(tǒng)117、應用程序119、以及相關數(shù)據(jù)庫 121。處理器103及其相關聯(lián)的組件可以允許分析器101運行一系列的計算機可讀指令，以 根據(jù)用戶可能請求的分析的類型，對于消費者交易數(shù)據(jù)進行排序。例如，如果用戶請求的是在芝加哥的年齡為20-39的消費者的交易數(shù)據(jù)應該基于在服裝店購買冬季外套隨后在鞋 店購買雪靴的數(shù)量來分析，那么分析器101將訪問代表這些商店的消費者的金融實體的交 易數(shù)據(jù)庫，基于年齡、位置和購買類型來順序提取相關記錄，并通過存儲在存儲器115并由 處理器103運行的順序算法，運行這些提取的交易記錄。分析器101可以在支持與一個或多個遠程計算機例如終端141和151連接的網(wǎng)絡 環(huán)境中工作。終端141和151可以是個人計算機或服務器，其包括與交易數(shù)據(jù)分析器101相 關的上面所述的多個或全部的元件?？商鎿Q地，終端141和/或151可以是與金融實體相 關聯(lián)并且由分析器101訪問的交易數(shù)據(jù)存儲端(transaction data store) 0圖1中所示的 網(wǎng)絡連接包括局域網(wǎng)(LAN) 125和廣域網(wǎng)(WAN) 129，但還可以包括其它網(wǎng)絡。當使用在LAN 網(wǎng)絡環(huán)境中時，分析器101通過網(wǎng)絡接口或適配器123連接到LAN 125。當使用在WAN網(wǎng)絡 環(huán)境中時，服務器101可以包括調制解調器127或用來在WAN 129，例如因特網(wǎng)131上建立 通信的其它裝置。應該理解的是，所示的網(wǎng)絡連接是示范性的，可以使用在計算機之間建立 通信鏈路的其它裝置。假設存在任意各類已知的協(xié)議，例如TCP/IP、以太網(wǎng)、FTP、HTTP，等
寸。 此外，根據(jù)本公開的示范性實施例，由分析器101使用的應用程序119可以包括計 算機可執(zhí)行指令，用于調用與查找消費者交易數(shù)據(jù)的模型和對消費者交易數(shù)據(jù)排序有關的 功能體。計算設備101和/或終端141或151還可以是包括各種其它部件例如電池、揚聲 器和天線(未示出)的移動終端。本公開可操作在許多其它的通用目的或者專用目的計算系統(tǒng)環(huán)境或配置中。適 于使用本公開的已知的計算系統(tǒng)、環(huán)境和/或配置的例子包括但不限于個人計算機、服務 器計算機、手持或膝上設備、微處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、機頂盒、可編程消費電子 產(chǎn)品、網(wǎng)絡PC、微型計算機、大型計算機、和包括任意以上系統(tǒng)或設備的分布式計算環(huán)境，等寸。本公開可以采用被計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的通用語境例如程序模塊來 描述。通常，程序模塊包括例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結構等，其執(zhí)行特定任務或執(zhí)行特定 抽象數(shù)據(jù)類型。本公開還可以在分布式計算環(huán)境中實現(xiàn)，其中任務是由通過通信網(wǎng)絡鏈接 的遠程處理設備來執(zhí)行的。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于本地和遠程計算機存 儲介質這兩者中，包括存儲器存儲設備。參考圖2，示出了用于執(zhí)行按照本公開的方法的示范性系統(tǒng)200。如圖所示，系統(tǒng) 200可以包括一個或多個工作站201。工作站201可以是本地或遠程的，且通過一個或多個 通信鏈路202鏈接到計算機網(wǎng)絡203，該計算機網(wǎng)絡203通過通信鏈路205鏈接到交易分 析器204。在某些實施例中，工作站201可以是不同的消費者交易數(shù)據(jù)存儲端，或者在其它 實施例中，工作站201可以是交易分析器可以被訪問的不同點。在系統(tǒng)200中，交易分析器 204可以是任意適合的服務器、處理器、計算機或數(shù)據(jù)處理設備、或者它們的組合。計算機網(wǎng)絡203可以是任意適合的計算機網(wǎng)絡，包括因特網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)、廣域網(wǎng) (WAN)、局域網(wǎng)(LAN)、無線網(wǎng)絡、數(shù)字用戶線(DSL)網(wǎng)絡、幀中繼網(wǎng)絡、異步傳輸模式(ATM) 網(wǎng)絡、虛擬個人網(wǎng)絡(VPN)、或這些網(wǎng)絡的任意組合。通信鏈路202和205可以是適于在工 作站201和服務器204之間通信的任意通信鏈路，例如網(wǎng)絡鏈路、撥號鏈路、無線鏈路、硬線連接的鏈路(hard-wired links)等。附圖中采用的步驟可以通過圖1和2中的一個或多個組件和/或其它組件來實現(xiàn)，其它組件包括其它計算設備。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個方面的用于分析交易數(shù)據(jù)中的順序的系統(tǒng)300。系 統(tǒng)300包括存儲交易信息的交易歷史數(shù)據(jù)庫301。數(shù)據(jù)庫301可以存儲交易歷史，包括金融 機構的消費者的借記卡、信用卡、以及其它購買/或賬單支付條目。交易分析器303與數(shù)據(jù) 庫301相接口，并使用模型識別和順序算法來分析消費者花費習慣。如上所述，分析器303發(fā)現(xiàn)的模型或順序可以包括任意數(shù)量的分析功能體。例如， 具有通過金融實體授予的信用額度(credit line)的商戶可能關注于消費者在周末商店營 業(yè)時間內進行購買的類型相對于在工作日營業(yè)時間內所進行購買的類型。這個信息可以被 商戶使用以在她的商店更好地采購和展示產(chǎn)品，從而使每周的不同時間的收益最大化。如 果要執(zhí)行這種分析，用戶可以向交易分析器303輸入商戶ID號或商店名稱，來提取對應于 該商戶的全部交易記錄。然后，用戶可以提供反映出需要被識別的模型的類型的輸入；這 樣，用戶可以指示基于周末相對于工作日購買而被分開的結果。為了執(zhí)行這類研究，用戶可 以選擇在顯示屏上的指示要被執(zhí)行的這類研究的預定義字段；可替換地，用戶可能必須鍵 入與這類研究有關的代碼。在相關輸入信息已經(jīng)被提供給分析器303之后，分析器303可以訪問交易數(shù)據(jù) 庫301，提取對應于相關商戶的交易記錄，并對于在商戶在工作日相對于周末進行的購買 分組。如果用戶已經(jīng)提供了要被分析的消費者交易的日期范圍，則分析器303可以提取僅 僅在那個特定時間段期間的商戶的交易。如果沒有提供日期，則分析器303可以使用任意 的日期范圍；例如，可以訪問在上個月或上一年期間的交易。在其它實施例中，交易分析器 303可以訪問數(shù)據(jù)庫301中可獲得日期的全部范圍。另外，用戶可以提供其它輸入，來進一步定義她希望的輸出類型。例如，用戶可能 要求工作日/周末購買模型可以被進一步劃分為在一周的每一天銷售的特定產(chǎn)品的數(shù)量。 可替換地，用戶可能希望比較僅僅一個或兩個特定產(chǎn)品的工作日相對于周末的產(chǎn)品銷售。 任意數(shù)量的其它輸入可以被提供給分析器303，以進一步定義分析器303所承擔的分析類 型，或者分析器303所提供的輸出類型。一旦分析器303基于定義分析的輸入?yún)?shù)生成了輸出，該結果可以被金融實體用 于任意數(shù)量的應用，包括風險評估305、商戶探查307、消費者探查309、和/或有目標的促銷 311。如果用戶決定使用分析器303的輸出用于風險評估研究305，那么該工具可以提供對 各種業(yè)務(businesses)的花費趨勢的任意變化的快速洞察分析，由此突出正在丟失/獲得 消費者的業(yè)務。例如，如果消費者已經(jīng)從一個零售商轉移到另一個零售商，其它一切相同， 那么這種轉移可能是一種信號，表示該商戶銷售的產(chǎn)品的質量變化，或者導致消費者不滿 意的管理上的變化。其它信息可以幫助金融實體更好地管理商戶的信用額度?？商鎿Q地，如果用戶決定使用分析器303的輸出用于商戶探查307和/或消費者 探查309，這個工具可以幫助識別與金融實體相關的正變得受消費者歡迎的新商戶。然后， 該金融實體可以與該商戶合作，提供有價值的可以幫助改善業(yè)務的洞察分析。如果用戶決 定使用分析器303的輸出用于有目標的促銷311，則該工具可以幫助識別應該接收與特定 產(chǎn)品或服務相關的宣傳手冊或宣傳單的消費者。例如，分析器303可以識別定期購買網(wǎng)球鞋的人；因此，不是大量郵寄給在他們數(shù)據(jù)庫中的所有消費者，而是批發(fā)商場可以向此目標 民眾直接發(fā)送優(yōu)惠券、減價和新樣式信息。圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的一個方面的用于分析交易數(shù)據(jù)中的時空順序的方法的 流程圖。該方法在步驟401開始，其中交易數(shù)據(jù)庫存儲消費者的日常交易。該處理過程接著 移到步驟403，其中向交易分析器303提供分析測量。如上面所討論的，提供到分析器303 的精確輸入依賴于請求分析的類型。例如，對于試圖比較在特定位置的雜貨店購買與另一 位置的影片租賃的分析，提供給分析器303的輸入可以包括雜貨店標識符、影片租賃店標 識符、交易日期范圍、以及金融實體想要用于進一步限定分析的輸出的任何其它變量。該方法接著移到步驟405，其中交易分析器303分析由在上一步驟中提供的輸入 所限制的交易數(shù)據(jù)。在該步驟中，分析器303可以訪問計算機可讀指令，這些指令允許分析 器303基于輸入對消費者交易進行分組。例如，在雜貨店購買之后跟隨影片租賃的例子中， 分析器303可以通過在指定的雜貨店的每個消費者的交易列表來運行，并查看是否在光顧 雜貨店之后也指定了租賃店的影片租賃。如果在雜貨店購買之后跟隨著指定的商店的影片 租賃(也許在雜貨購買之后的最多30分鐘之內)，那么分析器303可以通過 設置一個標志， 或者通過在計算機存儲器115中增加一個計數(shù)，來標注這一點。可替換地，分析器303可以 復制對應于這個購買順序的相關交易條目到計算機存儲器115。該處理過程接著移到步驟407，其中分析結果被輸出給用戶。如果用戶請求另一 個分析，則該處理過程移回到步驟403，其中用戶輸入新的分析參數(shù)。如果沒有請求新的分 析，則該處理復位回到步驟401。圖5示出了根據(jù)本公開的一個方面的交易數(shù)據(jù)模型分析器系統(tǒng)的框圖。該交易數(shù) 據(jù)分析器系統(tǒng)303包括用戶接口 501、核心分析器503、以及輸出模塊505。用戶接口 501可 以包括上面所討論的用于輸入/輸出模塊109的一個或多個選項。同時，核心分析器503 可以包括各種元件，諸如處理器103、RAM 105,ROM 107、存儲器115、和/或調制解調器/接 口 123和127。如上面所討論的，分析器503中的存儲器115可以包括提供指令給處理器 103的軟件，用于使能分析器503執(zhí)行與分析有關的計算，諸如確定消費者在一個商戶進行 交易的相對于其在另一個地點所進行的交易的頻率。該軟件還可以使能處理器103執(zhí)行多 維分析，諸如基于指定的商戶之間的距離和指定的購買之間的時間間隔、基于在各種商戶 進行的購買的頻率的那些分析。為了執(zhí)行這些計算，存儲器115中的軟件可以命令分析器 503以有規(guī)律的間隔訪問交易數(shù)據(jù)，和/或可以包括當已經(jīng)進行了與現(xiàn)有分析相關的新的 購買時用來標志特定消費者的交易數(shù)據(jù)的指令。因此，對任意分析的更新可以包括最新數(shù) 據(jù)，而這些分析的結果可以實時成為可用。最后，輸出模塊505可以包括與用戶接口 501相 似的特征。利用用戶接口 501，用戶可以向交易分析器系統(tǒng)303提供輸入。如上所示，該輸入 可以依賴于要進行的分析的類型。一旦通過用戶接口 501提供了輸入，分析器303就分析 消費者交易數(shù)據(jù)中的時空趨勢。如上面所討論的，分析器503通過訪問與金融實體相關聯(lián) 的交易數(shù)據(jù)庫301，并提取與正被執(zhí)行的分析相關的交易信息，來執(zhí)行這種分析。一旦核心分析器503執(zhí)行了對交易數(shù)據(jù)的模型分析，則輸出模塊505可以采用各 種方式輸出分析結果，其中一些方式在圖5中詳細給出。例如，可以對結果進行分組來反映 不同順序模型的頻率。作為一個例子，如果購買的多個地區(qū)順序被分析，那么以所分析數(shù)據(jù)中的合適的發(fā)生計數(shù)輸出每個順序?？商鎿Q地，可以對結果進 行分組來反映在交易的通常順序中的變化。例如，如果在 雜貨店的購買之后跟隨影片租賃的順序在一個租賃店比在另一個租賃店以更高頻率地變 化，那么這種變化可以由核心分析器503標注，并連同其它變化一起輸出。同樣，這種變化 可能是在一個租賃店相對于另一個租賃店的質量變化的信號。另外，金融實體可以利用該 變化來與正在獲得市場份額的租賃店形成合伙關系/擴展信用。為了標注該不尋常的順序 變化，發(fā)生的頻率可以必須在某個閾值范圍內移動。該閾值可以被硬線連接到核心分析器 503中，或者可以由用戶設置。在另一個實施例中，可以對結果進行分組來反映正在贏得/失去市場份額的企 業(yè)。例如，如果一個零售店具有與前幾個季度相比超過一定閾值的季度銷售，則這個零售店 可以被標注。此外，如果附近的商店相對于正在贏得市場份額的那個商店而言正在失去市 場份額，則那些商店同樣也被標注，并且隨著正在贏得市場份額的那個商店一起被輸出。輸出模塊505的使用507可以反映廣泛而多樣的目的。如較前所提到的，某些潛 在的使用包括風險減輕、商戶/消費者探查、和有目標的促銷。作為另一個例子，考慮到金融實體關注于了解在本地的一個家具店進行了購買、 隨后在位于該家具店2英里的半徑范圍內的五金店進行購買的購買趨勢。這兩個商戶都 在金融機構請求了貸款(credit)，并且都已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了他們的利益在過去兩個財政季度的縮 水。因此，金融機構可能出于各種原因而關注于購買的順序。例如，也許金融機構希望了解 在家具店和五金店市場之間是否存在消費者的交迭。可替換地，金融機構可能希望了解兩 個商店之間的感覺到的距離是否導致了任一個商戶的銷售的下降。無論分析的目的如何，假定在一個實施例中，金融機構的交易分析器訪問了與家 具店和五金店相關聯(lián)的消費者交易存儲數(shù)據(jù)庫。在訪問存儲數(shù)據(jù)庫時，分析器可以提取消 費者的交易條目，這些消費者在五金店進行購買之后在一個小時左右的時間內在家具店購 買了貨品。假定在這個例子中，提取的信息包括標識符(id)，其標注了消費者的姓名、在每 個商店的交易量、以及在兩個商店的購買之間所消耗的時間。在另一種情況中，其它類型的 信息可以基于正被進行的研究的類型來提取。例如，在某種分析中，僅僅要求購買的頻率， 或者在其它分析中，僅僅要求交易總量。假定下表概述了對兩個消費者提取的交易，兩個消費者被標注為消費者112和 532。注意，與消費者標識符一起，列出了在兩個商戶的交易量和時間戳信息。如果這些條 目是從交易歷史數(shù)據(jù)庫中提出的僅有的兩個條目，那么分析器接著計算這個順序(2)的頻 率，以及在這個順序下的購買總量($123. 56+$4. 32+$55. 23+$9. 47 = $192. 58)。表1 交易分析器執(zhí)行的樣本交易分析
權利要求
1.一種計算機輔助的方法，包括(i)訪問存儲器設備，以獲得詳細描述了由消費者在第一商戶進行的購買的第一交易 數(shù)據(jù)集；( )由處理器提取所述第一交易數(shù)據(jù)集；(iii)訪問所述存儲器設備，以獲得詳細描述了在所述第一交易數(shù)據(jù)集中進行的購買 之后的最大時間范圍內，由所述消費者在第二商戶進行購買的第二交易數(shù)據(jù)集；(iv)由所述處理器提取所述第二交易數(shù)據(jù)集；(ν)計算在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后的最大時間范圍內，由所述消費者 進行的在所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的頻率；(Vi)生成帶有指示符的輸出，該指示符指示在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后 的最大時間范圍內，由所述消費者進行的在所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的所述頻率。
2.如權利要求1的方法，還包括對所述第一商戶的每個消費者重復步驟(i)到(vi)。
3.如權利要求1的方法，其中所述第二交易數(shù)據(jù)集還詳細描述了在第一交易數(shù)據(jù)集中 進行的購買之后在最大距離范圍內，由所述消費者在所述第二商戶進行的購買。
4.如權利要求1的方法，還包括出于從以下構成的組中選擇的一個原因而使用所述輸 出減輕與所述第一和第二商戶相關的風險、探查新的商戶、以及生成有目標的促銷給消費 者ο
5.如權利要求1的方法，其中對所述輸出進行分組以反映通常頻率的變化，該通常頻 率是在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后的最大時間范圍內，由所述消費者進行的在 所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的頻率。
6.一種計算機可讀存儲介質，具有存儲在其上的計算機可執(zhí)行程序指令，這些指令在 被處理器執(zhí)行時，使得處理器執(zhí)行包括下列步驟的步驟(i)訪問存儲器設備，以獲得詳細描述了由消費者在第一商戶進行的購買的第一交易 數(shù)據(jù)集；( )由所述處理器提取所述第一交易數(shù)據(jù)集；(iii)訪問所述存儲器設備，以獲得詳細描述了在所述第一交易數(shù)據(jù)集中進行的購買 之后在最大距離范圍內，由所述消費者在第二商戶進行購買的第二交易數(shù)據(jù)集；(iv)由所述處理器提取所述第二交易數(shù)據(jù)集；(ν)計算在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后在最大距離范圍內，由所述消費者 進行的在所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的頻率；(Vi)生成帶有指示符的輸出，該指示符指示在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后 在最大距離范圍內，由所述消費者進行的在所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的所述頻率。
7.如權利要求6的計算機可讀存儲介質，其中所述計算機可執(zhí)行指令還執(zhí)行對所述 第一商戶的每個消費者重復步驟(i)到(vi)。
8.如權利要求6的計算機可讀存儲介質，其中所述最大距離被硬線連接到處理器的存 儲器中。
9.如權利要求6的計算機可讀存儲介質，其中所述最大距離是由用戶提供的。
10.如權利要求6的計算機可讀存儲介質，其中關于所述第一商戶、所述第二商戶、以 及所述最大距離的信息是由用戶提供的。
11.如權利要求6的計算機可讀存儲介質，其中所述第二交易數(shù)據(jù)集還詳細描述了在 第一交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后的最大時間范圍內，由所述消費者在第二商戶進行的購買。
12.一種裝置，包括(i)用戶接口，用于允許用戶提供輸入；( )包括處理器的核心交易分析器，用于分析消費者交易數(shù)據(jù)中的時空趨勢，該分析 是從以下構成的組中選擇的了解在商戶的周末購買相對于工作日購買的頻率、了解在相 互位于規(guī)定距離之內的商戶進行的購買順序的頻率、了解在相互位于規(guī)定距離范圍內的商 戶在相互為規(guī)定時間范圍內進行的購買順序的頻率；以及 (iii)輸出模塊，用于對所述分析的結果進行分組。
13.如權利要求12的裝置，其中所述處理器被配置使得，所述規(guī)定時間被硬線連接到 所述處理器的存儲器中。
14.如權利要求12的裝置，其中所述處理器被配置使得，所述規(guī)定時間是由用戶提供的。
15.如權利要求12的裝置，其中所述處理器被配置使得，關于所述第一商戶、所述第二 商戶、所述規(guī)定時間、以及要被訪問的交易的日期范圍的信息是由用戶提供的。
16.如權利要求12的裝置，其中所述核心交易分析器被配置為，隨著消費者交易數(shù)據(jù) 的更新而實時分析消費者交易數(shù)據(jù)。
17.如權利要求12的裝置，其中所述輸出模塊出于從以下構成的組中選擇的一個原因 而對結果進行分組減輕與所述第一和第二商戶相關的風險、探查新的商戶、以及生成有目 標的促銷給消費者。
18.如權利要求12的裝置，其中對所述輸出進行分組以反映通常頻率的變化，該通常 頻率是由所述消費者在第二商戶在所述第二交易數(shù)據(jù)集中進行的購買之后的最大時間范 圍內，由所述消費者在第一商戶進行的在所述第一交易數(shù)據(jù)集中的購買的頻率。
19.一種計算機輔助的方法，包括(i)訪問存儲器設備，以獲得詳細描述了由消費者在工作日在第一商戶進行的購買的 第一交易數(shù)據(jù)集；( )由處理器提取所述第一交易數(shù)據(jù)集；(iii)訪問存儲器設備，以獲得詳細描述了由所述消費者在周末在所述第一商戶進行 的購買的第二交易數(shù)據(jù)集；(iv)由所述處理器提取所述第二交易數(shù)據(jù)集；以及(vi)生成輸出，該輸出帶有在第一商戶在工作日進行的購買的標識符，以及在周末進 行的購買的標識符。
20.如權利要求19的方法，其中所述第二交易數(shù)據(jù)集還詳細描述了在第二商戶不是由 所述消費者進行的購買。
全文摘要
一種與金融實體相關的交易數(shù)據(jù)分析器，用于獲得消費者交易數(shù)據(jù)的模型和/或順序。該分析器可以向企業(yè)提供關于消費者花費習慣的時空模型的反饋。在某些實施例中，交易分析器獲得在第一商戶進行購買之后立即在第二商戶進行購買的順序的頻率。在另一個實施例中，交易分析器獲得在工作日進行的消費者購買相對于在周末進行的消費者購買的趨勢?？梢圆捎酶鞣N方式使用分析的結果，包括但不限于，風險減輕、商戶/消費者探查、以及有目標的促銷。
文檔編號G06Q20/00GK102063689SQ20101060265
公開日2011年5月18日 申請日期2010年10月8日 優(yōu)先權日2009年10月6日
發(fā)明者希巴·馬丹, 德巴希斯·戈施, 戴維·喬亞, 斯里德維·甘穆盧里, 薩德什納·巴納杰 申請人:美國銀行公司