特表 2023-533474 ネクストベストアクションのための人工知能

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-03

(54)【発明の名称】ネクストベストアクションのための人工知能

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/00 20230101AFI20230727BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/00

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022580326

(86)(22)【出願日】2021-06-29

(85)【翻訳文提出日】2023-02-08

(86)【国際出願番号】 US2021039635

(87)【国際公開番号】W WO2022006122

(87)【国際公開日】2022-01-06

(31)【優先権主張番号】63/045,731

(32)【優先日】2020-06-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

２．ＶＩＳＵＡＬ ＢＡＳＩＣ

３．ＦＲＡＭ

４．Ｊａｖａ

(71)【出願人】

【識別番号】520221017

【氏名又は名称】６センス インサイツ，インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110000659

【氏名又は名称】弁理士法人広江アソシエイツ特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】カーモディ，ダン

(72)【発明者】

【氏名】クリシュナクマール，スウェサ

(72)【発明者】

【氏名】ゴロンカ，ケネス

(72)【発明者】

【氏名】アカハヴィ，サラ

(72)【発明者】

【氏名】ドーシ，アマール

(72)【発明者】

【氏名】シャハ，プレマル

(72)【発明者】

【氏名】バジャリア，ヴァイラル

(72)【発明者】

【氏名】サッサマン，スティーヴン

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA02

(57)【要約】

ネクストベストアクションのための人工知能。一実施形態では、連絡先データ及び連絡先固有活動データが、ユーザシステムから受信される。プロファイルモデルが連絡先データに適用されて、各連絡先のプロファイルスコアが生成され、意図モデルが連絡先固有活動データに適用されて、各連絡先の意図スコアが生成される。連絡先推奨事項は、プロファイルスコア及び意図スコアに基づいて決定され、連絡先推奨事項に基づいて推奨連絡先リストが生成される。次に、推奨連絡先リストがユーザに提供され得る。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、
ユーザシステムから連絡先データを受信することであって、前記連絡先データは、複数の連絡先の各々についての連絡先情報を含む、受信することと、
プロファイルモデルを前記連絡先データに適用して、前記複数の連絡先の各々についてプロファイルスコアを生成することと、
前記ユーザシステムから連絡先固有活動データを受信することであって、前記連絡先固有活動データは、前記複数の連絡先の各々についての活動情報を含む、受信することと、
意図モデルを前記連絡先固有活動データに適用して、前記複数の連絡先の各々について意図スコアを生成することと、
前記複数の連絡先の前記プロファイルスコア及び前記意図スコアに基づいて、１つ以上の連絡先推奨事項を決定することと、
前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを含む推奨連絡先リストを生成することと、
前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することと、を含む、方法。

【請求項2】

前記プロファイルモデルは、前記複数の連絡先の各々について、前記連絡先の１つ以上の特徴に基づいて良好な販売機会の尤度を予測する機械学習アルゴリズムを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記１つ以上の特徴は、職層及び職務を含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記機械学習アルゴリズムは、良好な販売機会及び不良な販売機会のうちの一方又は両方に関連付けられた前記１つ以上の特徴を含む訓練データセットで訓練される、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記機械学習アルゴリズムは、ランダムフォレストアルゴリズムを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項6】

前記機械学習アルゴリズムは、勾配ブースティングアルゴリズムを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項7】

前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、前記少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに基づいて、複数のプロファイルモデルから前記プロファイルモデルを取り出すことを更に含み、前記複数のプロファイルモデルの各々は、異なる顧客アカウントに関連付けられる、請求項２に記載の方法。

【請求項8】

前記意図モデルは、単純ベイズアルゴリズムに基づく統計モデルを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記複数の連絡先の各々について、前記活動情報は、その連絡先に関連付けられたオンライン活動の表現を含み、前記統計モデルは、前記オンライン活動の表現を重み付けして前記連絡先の前記意図スコアを生成する、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記オンライン活動は、ウェブサイトを訪問すること、電子文書を開くこと、電子メールメッセージを開くこと、電子メールメッセージを送信すること、又はウェブフォームを提出することのうちの１つ以上を含む、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記統計モデルは、より最近のオンライン活動の表現をより最近でないオンライン活動の表現よりも大きく重み付けするための１つ以上の時間減衰係数を含む、請求項９に記載の方法。

【請求項12】

前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、
１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、前記企業固有活動データは、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、
別の意図モデルを前記企業固有活動データに適用して、前記複数の企業の各々について意図スコアを生成することと、
マスタ人物データベースから複数の人物記録を取り出すことであって、前記複数の人物記録は、複数の人物についての連絡先情報を含む、取り出すことと、
前記複数の人物記録にペルソナモデルを適用して、前記複数の人物の各々についてペルソナスコアを生成することと、
前記複数の人物の前記ペルソナスコアに基づいて、１つ以上の見込み連絡先推奨事項を決定することであって、前記推奨連絡先リストは、前記１つ以上の見込み連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを更に含む、決定することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

前記複数の人物記録に前記ペルソナモデルを適用して、前記複数の人物の各々についてペルソナスコアを生成することは、前記複数の人物記録の各々について、
前記人物記録から導出された職層及び職務と一致する職層及び職務を有する前記複数の連絡先のサブセットの平均プロファイルスコアを決定することと、
前記平均プロファイルスコアに基づいて前記ペルソナスコアを決定することと、を含む、請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

１つ以上の見込み連絡先推奨事項を決定することは、前記連絡先データ内に表される前記複数の人物のいずれかを除外することを含む、請求項１２に記載の方法。

【請求項15】

前記１つ以上の連絡先推奨事項についての各連絡先エントリは、識別情報を含み、前記１つ以上の見込み連絡先推奨事項についての各連絡先エントリは、識別情報を含まない、請求項１２に記載の方法。

【請求項16】

前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、前記推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、前記１つ以上の見込み連絡先推奨事項についての各連絡先エントリは、前記識別情報を取得するための入力を含む、請求項１５に記載の方法。

【請求項17】

前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、前記１つ以上の見込み連絡先推奨事項のうちの１つについての連絡先エントリにおける前記入力の選択に応答して、外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して前記外部システムとインターフェースし、
前記外部システムにおいて連絡先オブジェクトを生成することと、
前記入力が選択された前記連絡先エントリに対応する前記複数の人物記録のうちの１つからの情報を前記外部システムにおける前記連絡先オブジェクトに追加することと、を更に含む、請求項１６に記載の方法。

【請求項18】

１つ以上の連絡先推奨事項を決定することは、前記連絡先データが現在時刻から所定の過去の時間ウィンドウ内のアウトリーチの表現を含む前記複数の連絡先のうちのいずれかを除外することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項19】

前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、前記複数の連絡先のうちの１つ以上の各々について１つ以上の会話ポイントを生成することを更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項20】

前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、前記推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、前記１つ以上の会話ポイントを閲覧するための入力を含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項21】

前記１つ以上の会話ポイントを生成することは、
１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、前記企業固有活動データが、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、
前記企業固有活動データにおいて、１つ以上のブランド名を表す１つ以上のキーワードを識別することと、
前記識別に基づいて、前記少なくとも１人のユーザに前記１つ以上のブランド名に関する競合的差別化を強調するように促す会話ポイントを生成することと、を含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項22】

前記１つ以上の会話ポイントを生成することは、
１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、前記企業固有活動データが、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、
前記複数の企業のうちの少なくとも１つに関連付けられた前記企業固有活動データにおいて、前記少なくとも１人のユーザの顧客アカウントに関連付けられているが、前記顧客アカウントに関連付けられたブランド名に関連付けられていない製品に関連付けられた１つ以上のキーワードを識別することと、
前記識別に基づいて、前記少なくとも１人のユーザに前記少なくとも１つの企業に連絡するように促す会話ポイントを生成することと、を含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項23】

前記１つ以上の会話ポイントを生成することは、
所定の閾値を上回り、１つ以上の他の基準を満たす意図スコアに関連付けられた前記複数の連絡先のうちの少なくとも１つを識別することと、
前記識別に基づいて、前記少なくとも１人のユーザに前記少なくとも１つの連絡先に連絡するように促す会話ポイントを生成することと、を含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項24】

前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、前記推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、その連絡先エントリによって表される連絡先との通信を開始するための入力を含み、前記方法は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、前記少なくとも１人のユーザによる前記連絡先エントリのうちの１つにおける前記入力の選択に応答して、外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して前記外部システムとインターフェースし、
前記少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに関連付けられたＡＰＩキーを使用して、前記外部システムとの間で認証を行うことと、
前記１つの連絡先エントリによって表される前記連絡先に関連付けられた通信オブジェクトを前記外部システムにおいて生成することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項25】

前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、前記推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、その連絡先エントリによって表される連絡先に関連付けられた情報を外部システムから取り出すための入力を含み、前記方法は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、前記少なくとも１人のユーザによる前記連絡先エントリのうちの１つにおける前記入力の選択に応答して、
前記外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して前記外部システムとインターフェースし、
前記少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに関連付けられたＡＰＩキーを使用して、前記外部システムとの間で認証を行うことと、
前記１つの連絡先エントリによって表される前記連絡先に関連付けられた前記情報を前記外部システムから取得することと、
前記取得された情報を前記グラフィカルユーザインターフェースに組み込むことと、を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項26】

システムであって、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサと、
１つ以上のソフトウェアモジュールと、を備え、前記１つ以上のソフトウェアモジュールは、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、
ユーザシステムから連絡先データを受信することであって、前記連絡先データが、複数の連絡先の各々についての連絡先情報を含む、受信することと、
プロファイルモデルを前記連絡先データに適用して、前記複数の連絡先の各々についてプロファイルスコアを生成することと、
前記ユーザシステムから連絡先固有活動データを受信することであって、前記連絡先固有活動データが、前記複数の連絡先の各々についての活動情報を含む、受信することと、
意図モデルを前記連絡先固有活動データに適用して、前記複数の連絡先の各々について意図スコアを生成することと、
前記複数の連絡先の前記プロファイルスコア及び前記意図スコアに基づいて、１つ以上の連絡先推奨事項を決定することと、
前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを含む推奨連絡先リストを生成することと、
前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することと、を行うように構成されている、システム。

【請求項27】

命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
ユーザシステムから連絡先データを受信することであって、前記連絡先データが、複数の連絡先の各々についての連絡先情報を含む、受信することと、
プロファイルモデルを前記連絡先データに適用して、前記複数の連絡先の各々についてプロファイルスコアを生成することと、
前記ユーザシステムから連絡先固有活動データを受信することであって、前記連絡先固有活動データが、前記複数の連絡先の各々についての活動情報を含む、受信することと、
意図モデルを前記連絡先固有活動データに適用して、前記複数の連絡先の各々について意図スコアを生成することと、
前記複数の連絡先の前記プロファイルスコア及び前記意図スコアに基づいて、１つ以上の連絡先推奨事項を決定することと、
前記１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを含む推奨連絡先リストを生成することと、
前記推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年６月２９日に出願された米国仮特許出願第６３／０４５，７３１号の優先権を主張するものであり、その全体が記載されているかのように参照により本明細書に援用される。

【背景技術】

【0002】

本出願はまた、２０１５年１２月１日に発行された米国特許第９，２０２，２２７号（「’２２７特許」）、２０１９年１１月１２日に発行された米国特許第１０，４７５，０５６号（「’０５６特許」）、及び２０２０年１月１４日に発行された米国特許第１０，５３６，４２７号（「’４２７特許」）に関連し、これらは全て、完全に記載されているかのように、本明細書中に参考として援用される。本出願はまた、２０２０年６月２９日に出願された米国仮特許出願第６３／０４５，６９３号、及び２０２０年６月２９日に出願された米国仮特許出願第６３／０４５，７０７号に関連し、これらは両方とも、完全に記載されているかのように参照により本明細書に援用される。

【0003】

本明細書で説明される実施形態は、概して人工知能（ＡＩ）を対象とし、より詳細には、ネクストベストアクションを決定するためのＡＩモデルを対象とする。

【0004】

関連技術の説明

【0005】

販売インテリジェンスとは、販売代理人が、既存の買い手及び将来の買い手のビジネスへの洞察を提供するデータを見つけ、監視し、理解するのを助けるために、情報を収集し、統合し、分析し、提示する技術を指す。販売機会に関して取るべきネクストベストアクション（複数可）を決定するなど、販売インテリジェンスの態様を自動化することができれば便利である。しかしながら、現在の販売インテリジェンスアプリケーションでは、かかるタスクを自動化するのに十分なインテリジェンスが提供されていない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

したがって、ネクストベストアクションを自動的に決定することが可能な人工知能のためのシステム、方法、及び非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。例えば、開示される実施形態は、自動化に対する障害を克服して、販売機会に関して取るべきネクストベストアクションを自動的に決定するのに十分な人工知能をコンピュータに与える。

【課題を解決するための手段】

【0007】

一実施形態では、方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、ユーザシステムから連絡先データを受信することであって、連絡先データは、複数の連絡先の各々についての連絡先情報を含む、受信することと、プロファイルモデルを連絡先データに適用して、複数の連絡先の各々についてプロファイルスコアを生成することと、ユーザシステムから連絡先固有活動データを受信することであって、連絡先固有活動データは、複数の連絡先の各々についての活動情報を含む、受信することと、意図モデルを連絡先固有活動データに適用して、複数の連絡先の各々について意図スコアを生成することと、複数の連絡先のプロファイルスコア及び意図スコアに基づいて、１つ以上の連絡先推奨事項を決定することと、１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを含む推奨連絡先リストを生成することと、推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することと、を含む。

【0008】

プロファイルモデルは、複数の連絡先の各々について、連絡先の１つ以上の特徴に基づいて良好な販売機会の尤度を予測する機械学習アルゴリズムを含み得る。１つ以上の特徴は、職層及び職務を含み得る。機械学習アルゴリズムは、良好な販売機会及び不良な販売機会のうちの一方又は両方に関連付けられた１つ以上の特徴を含む訓練データセットで訓練され得る。機械学習アルゴリズムは、ランダムフォレストアルゴリズムを含み得る。機械学習アルゴリズムは、勾配ブースティングアルゴリズムを含み得る。方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに基づいて、複数のプロファイルモデルからプロファイルモデルを取り出すことを更に含んでもよく、複数のプロファイルモデルの各々は、異なる顧客アカウントに関連付けられる。

【0009】

意図モデルは、単純ベイズアルゴリズムに基づく統計モデルを含み得る。複数の連絡先の各々について、活動情報は、その連絡先に関連付けられたオンライン活動の表現を含んでもよく、統計モデルは、オンライン活動の表現を重み付けして連絡先の意図スコアを生成する。オンライン活動は、ウェブサイトを訪問すること、電子文書を開くこと、電子メールメッセージを開くこと、電子メールメッセージを送信すること、又はウェブフォームを提出することのうちの１つ以上を含み得る。統計モデルは、より最近のオンライン活動の表現をより最近でないオンライン活動の表現よりも大きく重み付けするための１つ以上の時間減衰係数を含み得る。

【0010】

方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、企業固有活動データは、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、別の意図モデルを企業固有活動データに適用して、複数の企業の各々について意図スコアを生成することと、マスタ人物データベースから複数の人物記録を取り出すことであって、複数の人物記録は、複数の人物についての連絡先情報を含む、取り出すことと、複数の人物記録にペルソナモデルを適用して、複数の人物の各々についてペルソナスコアを生成することと、複数の人物のペルソナスコアに基づいて、１つ以上の見込み連絡先推奨事項を決定することであって、推奨連絡先リストは、１つ以上の見込み連絡先推奨事項の各々についての連絡先エントリを更に含む、決定することと、を更に含み得る。複数の人物記録にペルソナモデルを適用して、複数の人物の各々についてペルソナスコアを生成することは、複数の人物記録の各々について、人物記録から導出された職層及び職務と一致する職層及び職務を有する複数の連絡先のサブセットの平均プロファイルスコアを決定することと、平均プロファイルスコアに基づいてペルソナスコアを決定することと、を含み得る。１つ以上の見込み連絡先推奨事項を決定することは、連絡先データ内に表される複数の人物のいずれかを除外することを含み得る。１つ以上の連絡先推奨事項の各連絡先エントリは、識別情報を含んでもよく、１つ以上の見込み連絡先推奨事項の各連絡先エントリは、識別情報を含まない。推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含んでもよく、１つ以上の見込み連絡先推奨事項についての各連絡先エントリは、識別情報を取得するための入力を含む。方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、１つ以上の見込み連絡先推奨事項のうちの１つの連絡先エントリにおける入力の選択に応答して、外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して外部システムとインターフェースし、外部システムにおいて連絡先オブジェクトを生成することと、入力が選択された連絡先エントリに対応する複数の人物記録のうちの１つからの情報を外部システムにおける連絡先オブジェクトに追加することと、を更に含み得る。

【0011】

１つ以上の連絡先推奨事項を決定することは、連絡先データが現在時刻から所定の過去の時間ウィンドウ内のアウトリーチの表現を含む複数の連絡先のいずれかを除外することを含み得る。

【0012】

少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、複数の連絡先のうちの１つ以上の各々について１つ以上の会話ポイントを生成することを更に含み得る。推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、１つ以上の会話ポイントを閲覧するための入力を含み得る。１つ以上の会話ポイントを生成することは、１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、企業固有活動データは、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、企業固有活動データにおいて、１つ以上のブランド名を表す１つ以上のキーワードを識別することと、識別に基づいて、少なくとも１人のユーザに１つ以上のブランド名に関する競合的差別化を強調するように促す会話ポイントを生成することと、を含み得る。１つ以上の会話ポイントを生成することは、１つ以上のデータソースから企業固有活動データを受信することであって、企業固有活動データは、複数の企業の各々についての活動情報を含む、受信することと、複数の企業のうちの少なくとも１つに関連付けられた企業固有活動データにおいて、少なくとも１人のユーザの顧客アカウントに関連付けられているが、顧客アカウントに関連付けられたブランド名に関連付けられていない製品に関連付けられた１つ以上のキーワードを識別することと、識別に基づいて、少なくとも１人のユーザに少なくとも１つの企業に連絡するように促す会話ポイントを生成することと、を含み得る。１つ以上の会話ポイントを生成することは、所定の閾値を上回り、１つ以上の他の基準を満たす意図スコアに関連付けられた複数の連絡先のうちの少なくとも１つを識別することと、識別に基づいて、少なくとも１人のユーザに少なくとも１つの連絡先に連絡するように促す会話ポイントを生成することと、を含み得る。

【0013】

推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、その連絡先エントリによって表される連絡先との通信を開始するための入力を含み、方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、少なくとも１人のユーザによる連絡先エントリのうちの１つにおける入力の選択に応答して、外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して外部システムとインターフェースし、少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに関連付けられたＡＰＩキーを使用して、外部システムとの間で認証を行うことと、１つの連絡先エントリによって表される連絡先に関連付けられた通信オブジェクトを外部システムにおいて生成することと、を更に含み得る。

【0014】

推奨連絡先リストを少なくとも１人のユーザに提供することは、推奨連絡先リストをグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことを含み、１つ以上の連絡先推奨事項の各々についての各連絡先エントリは、その連絡先エントリによって表される連絡先に関連付けられた情報を外部システムから取り出すための入力を含み、方法は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを使用して、少なくとも１人のユーザによる連絡先エントリのうちの１つにおける入力の選択に応答して、外部システムのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して外部システムとインターフェースし、少なくとも１人のユーザに関連付けられた顧客アカウントに関連付けられたＡＰＩキーを使用して、外部システムとの間で認証を行うことと、１つの連絡先エントリによって表される連絡先に関連付けられた情報を外部システムから取得することと、取得された情報をグラフィカルユーザインターフェースに組み込むことと、を更に含み得る。

【0015】

開示される方法は、サーバなどのプロセッサベースのシステムの実行可能なソフトウェアモジュールにおいて、かつ／又は非一時的コンピュータ可読媒体に記憶された実行可能な命令において具現化され得る。

【図面の簡単な説明】

【0016】

本発明の詳細は、その構造及び動作の両方に関して、添付の図面を検討することによって部分的に得ることができ、図面において、同様の参照番号は同様の部分を指す。

【0017】

【図1】一実施形態による、本明細書で説明されるプロセスのうちの１つ以上が実装され得る例示的インフラストラクチャを示す。

【図2】一実施形態による、本明細書で説明されるプロセスのうちの１つ以上が実行され得る例示的な処理システムを示す。

【図3】一実施形態による例示的な連絡先推奨エンジンを示す。

【図4】一実施形態による、ネクストベストアクションＡＩとの可能なユーザ対話の例示的なフロー図を示す。

【図5A】一実施形態による、ネクストベストアクションＡＩの態様へのアクセスを提供するグラフィカルユーザインターフェースの例を示す。

【図5B】一実施形態による、ネクストベストアクションＡＩの態様へのアクセスを提供するグラフィカルユーザインターフェースの例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0018】

一実施形態では、ネクストベストアクション（ＮＢＡ）を決定する人工知能のためのシステム、方法、及び非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。例えば、ＡＩモデルは、アカウント又は連絡先に関して収集及び処理されたデータを使用して、新しい販売機会を開くためにアカウントにエンゲージすること、及び／又は保留中の販売機会を進めることを支援するために販売担当者が取ることができる次のアクションを（例えば、企業間販売チームに）提案することができ、これには、連絡先と通信する際に使用される会話ポイントの生成が含まれる。

【0019】

本明細書を読んだ後、当業者には、種々の代替実施形態及び代替の用途において本発明をどのように実装するかが明らかになるであろう。しかしながら、本発明の種々の実施形態が本明細書で説明されるが、これらの実施形態は、限定ではなく、例及び例示のみとして提示されることが理解される。したがって、種々の実施形態のこの詳細な説明は、添付の特許請求の範囲に記載される本発明の範囲又は広さを限定するものと解釈されるべきではない。

【0020】

１．システムの概要

【0021】

１．１．インフラストラクチャ

【0022】

図１は、一実施形態による、開示されたプロセスが動作し得る例示的なインフラストラクチャを示している。インフラストラクチャは、開示される販売インテリジェンスアプリケーション又はＮＢＡ人工知能などの、本明細書で説明される種々の機能、プロセス、方法、及び／又はソフトウェアモジュールのうちの１つ以上をホスト及び／又は実行するプラットフォーム１１０（例えば、１つ以上のサーバ）を含み得る。プラットフォーム１１０は、専用サーバを含んでもよく、又は代わりに、１つ以上のサーバの共有リソースを利用するクラウドインスタンスを含んでもよい。これらのサーバ又はクラウドインスタンスは、コロケートされ、かつ／又は地理的に分散され得る。プラットフォーム１１０はまた、サーバアプリケーション１１２及び／又は１つ以上のデータベース１１４を含んでもよく、又はそれらに通信可能に接続されてもよい。更に、プラットフォーム１１０は、１つ以上のネットワーク１２０を介して１つ以上のユーザシステム１３０に通信可能に接続され得る。プラットフォーム１１０はまた、１つ以上のネットワーク１２０を介して、１つ以上の外部システム１４０（例えば、他のプラットフォーム、ウェブサイトなど）に通信可能に接続され得る。

【0023】

ネットワーク１２０は、インターネットを含むことができ、プラットフォーム１１０は、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ＨＴＴＰセキュア（ＨＴＴＰＳ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ＦＴＰセキュア（ＦＴＰＳ）、セキュアシェルＦＴＰ（ＳＦＴＰ）などの標準伝送プロトコル、並びに専用プロトコルを使用して、インターネットを介してユーザシステム１３０と通信することができる。プラットフォーム１１０は、ネットワーク１２０の単一のセットを介して種々のシステムに接続されるものとして示されているが、プラットフォーム１１０は、１つ以上のネットワークの異なるセットを介して種々のシステムに接続され得ることを理解されたい。例えば、プラットフォーム１１０は、インターネットを介してユーザシステム１３０及び／又は外部システム１４０のサブセットに接続されてもよいが、イントラネットを介して１つ以上の他のユーザシステム１３０及び／又は外部システム１４０に接続されてもよい。更に、少数のユーザシステム１３０及び外部システム１４０、１つのサーバアプリケーション１１２、並びに１セットのデータベース１１４のみが示されているが、インフラストラクチャは、任意の数のユーザシステム、外部システム、サーバアプリケーション、及びデータベースを含むことができることを理解されたい。

【0024】

ユーザシステム１３０は、限定ではないが、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン又は他の携帯電話、サーバ、テレビ、セットトップボックス、電子キオスク、販売時点端末などを含む、有線及び／又は無線通信が可能な任意のタイプ又は複数のタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。しかしながら、ユーザシステム１３０は、プラットフォーム１００の顧客のマーケティング従業員又は販売従業員が開示されたアプリケーションにアクセスすることができるワークステーション、パーソナルコンピュータ、及び／又はモバイルデバイスを含むことが主に企図される。したがって、「ユーザ」及び「顧客」という用語は、本明細書では交換可能に使用され得るが、「顧客」という用語は、製品を市場に出す又は販売しようとしている企業全体を指し、「ユーザ」という用語は、製品を市場に出す又は販売する責任があるその企業の代理人（例えば、マーケティング担当者若しくは販売担当者）又はチーム（例えば、マーケティングチーム若しくは販売チーム）を指すことを理解されたい。

【0025】

外部システム１４０はまた、有線及び／又は無線通信が可能な任意のタイプ又は複数のタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。しかしながら、外部システム１４０は、関連するサードパーティサービスを提供する他のサーバ（例えば、サーバアプリケーション１１２と同様）又はプラットフォーム（例えば、プラットフォーム１１０と同様）であることが主に企図される。外部システム１４０の例として、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ．ｃｏｍ，Ｉｎｃ．（カリフォルニア州サンフランシスコ）によって提供されるＳａｌｅｓｆｏｒｃｅ（商標）プラットフォーム、Ｍａｒｋｅｔｏ，Ｉｎｃ．（カリフォルニア州サンマテオ）によって提供されるＭａｒｋｅｔｏ（商標）プラットフォーム、ＳａｌｅｓＬｏｆｔ（ジョージア州アトランタ）によって提供されるＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）プラットフォーム、並びにＬｉｎｋｅｄＩｎ（カリフォルニア州サニーベール）によって提供されるＳａｌｅｓ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ（商標）及びＬｉｎｋｅｄＩｎ（商標）プラットフォームが挙げられる。

【0026】

プラットフォーム１１０は、１つ以上のウェブサイト及び／又はウェブサービスをホストするウェブサーバを含み得る。ウェブサイトが提供される実施形態では、ウェブサイトは、例えば、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）又は他の言語で生成された１つ以上の画面（例えば、ウェブページ）を含む、グラフィカルユーザインターフェースを含んでもよい。プラットフォーム１１０は、ユーザシステム１３０からの要求に応答して、グラフィカルユーザインターフェースの１つ以上の画面を送信又は提供する。一部の実施形態では、これらの画面は、ウィザードの形態で提供されてもよく、その場合、２つ以上の画面が、連続する方法で提供されてもよく、連続画面のうちの１つ以上は、１つ以上の先行画面とのユーザ又はユーザシステム１３０の対話に依存してもよい。グラフィカルユーザインターフェースの画面を含む、プラットフォーム１１０への要求及びプラットフォーム１１０からの応答は、両方とも、標準通信プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳなど）を使用して、インターネットを含み得る、ネットワーク１２０を通して通信されてもよい。これらの画面（例えば、ウェブページ）は、テキスト、画像、ビデオ、アニメーション、参照（例えば、ハイパーリンク）、フレーム、入力（例えば、テキストボックス、テキスト領域、チェックボックス、ラジオボタン、ドロップダウンメニュー、ボタン、フォームなど）、スクリプト（例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ）などのコンテンツ及び要素の組み合わせを含むことができ、プラットフォーム１１０にローカルに、かつ／又はリモートにアクセス可能な１つ以上のデータベース（例えば、データベース１１４）に記憶されたデータを含む又はそれから導出される要素を含む。プラットフォーム１１０はまた、ユーザシステム１３０からの他の要求に応答してもよい。

【0027】

プラットフォーム１１０は更に、１つ以上のデータベース１１４を含み、それと通信可能に結合され、又は別様にそれへのアクセスを有してもよい。例えば、プラットフォーム１１０は、１つ以上のデータベース１１４を管理する１つ以上のデータベースサーバを含んでもよい。プラットフォーム１１０上で実行されるユーザシステム１３０又はサーバアプリケーション１１２は、データベース１１４に記憶されるデータ（例えば、ユーザデータ、フォームデータなど）を提出し、かつ／又はデータベース１１４に記憶されたデータへのアクセスを要求し得る。クラウドベースのデータベース及び専用データベースを含む、ＭｙＳＱＬ（商標）、Ｏｒａｃｌｅ（商標）、ＩＢＭ（商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ（商標）、Ａｃｃｅｓｓ（商標）、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ（商標）などを含むがこれらに限定されない任意の適切なデータベースを利用することができる。データは、例えば、ＨＴＴＰによってサポートされる周知のＰＯＳＴ要求を使用して、ＦＴＰなどを介して、プラットフォーム１１０に送信されてもよい。このデータ及び他の要求は、例えば、プラットフォーム１１０によって実行されるサーブレット又は他のソフトウェアモジュール（例えば、サーバアプリケーション１１２に含まれる）などのサーバ側ウェブ技術によって処理されてもよい。

【0028】

ウェブサービスが提供される実施形態では、プラットフォーム１１０は、外部システム１４０から要求を受信し、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、及び／又は任意の他の好適な若しくは所望のフォーマットで応答を提供し得る。かかる実施形態では、プラットフォーム１１０は、ユーザシステム１３０及び／又は外部システム１４０がウェブサービスと対話し得る方法を定義する、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を提供してもよい。したがって、ユーザシステム１３０及び／又は外部システム１４０（それら自体がサーバであり得る）は、それら自体のユーザインターフェースを定義し、ウェブサービスに依拠して、本明細書で説明されるバックエンドプロセス、方法、機能、記憶装置などを実装するか、又は別様に提供することができる。例えば、かかる一実施形態では、１つ以上のユーザシステム１３０上で実行するクライアントアプリケーション１３２（例えば、ローカルデータベース１３４へのアクセスを伴う）は、プラットフォーム１１０上で実行するサーバアプリケーション１１２と対話し、本明細書に説明される種々の機能、プロセス、方法、及び／又はソフトウェアモジュールのうちの１つ以上又は１つ以上の一部を実行してもよい。クライアントアプリケーション１３２は「シン（ｔｈｉｎ）」であってもよく、その場合、処理は主にプラットフォーム１１０上のサーバアプリケーション１１２によってサーバ側で実行される。シンクライアントアプリケーションの基本的な例は、ユーザシステム１３０においてウェブページを単に要求し、受信し、レンダリングするブラウザアプリケーションであり、一方、プラットフォーム１１０上のサーバアプリケーションは、ウェブページを生成し、データベース機能を管理することを担う。代替的に、クライアントアプリケーションは「シック（ｔｈｉｃｋ）」であってもよく、その場合、処理は主にユーザシステム１３０によってクライアント側で実行される。クライアントアプリケーション１３２は、特定の実装形態の設計目標に応じて、「シン」と「シック」との間のこの範囲に沿った任意の点において、プラットフォーム１１０上のサーバアプリケーション１１２に対してある量の処理を実行し得ることを理解されたい。いずれの場合も、プラットフォーム１１０（例えば、サーバアプリケーション１１２が全ての処理を実行する場合）又はユーザシステム１３０（例えば、クライアントアプリケーション１３２が全ての処理を実行する場合）のいずれかに完全に存在し得るか、又はプラットフォーム１１０とユーザシステム１３０との間に分散され得る（例えば、サーバアプリケーション１１２及びクライアントアプリケーション１３２の両方が処理を実行する場合）、本明細書に説明されるアプリケーションは、本明細書に説明されるアプリケーションの機能、プロセス、又は方法のうちの１つ以上を実装する、１つ以上の実行可能ソフトウェアモジュールを含み得る。

【0029】

１．２．例示的な処理デバイス
図２は、本明細書で説明される種々の実施形態に関連して使用され得る例示的な有線又は無線システム２００を示すブロック図である。例えば、システム２００は、本明細書で説明される（例えば、アプリケーション又は該アプリケーションの１つ以上のソフトウェアモジュールを記憶及び／又は実行するための）機能、プロセス、又は方法のうちの１つ以上として、又はそれと併せて使用されてもよく、プラットフォーム１１０、ユーザシステム１３０、外部システム１４０、及び／又は本明細書で説明される他の処理デバイスの構成要素を表してもよい。システム２００は、サーバ若しくは任意の従来のパーソナルコンピュータ、又は有線若しくは無線データ通信が可能な任意の他のプロセッサ対応デバイスとすることができる。当業者には明らかなように、他のコンピュータシステム及び／又はアーキテクチャも使用することができる。

【0030】

システム２００は、プロセッサ２１０などの１つ以上のプロセッサを含むことが好ましい。入力／出力を管理するための補助プロセッサ、浮動小数点数学演算を実行するための補助プロセッサ、信号処理アルゴリズムの高速実行に適したアーキテクチャを有する専用マイクロプロセッサ（例えば、デジタル信号プロセッサ）、主処理システムに従属するスレーブプロセッサ（例えば、バックエンドプロセッサ）、デュアル若しくはマルチプロセッサシステム用の追加のマイクロプロセッサ若しくはコントローラ、及び／又はコプロセッサなど、追加のプロセッサが設けられてもよい。かかる補助プロセッサは、個別のプロセッサであってもよく、又はプロセッサ２１０と統合されてもよい。システム２００とともに使用され得るプロセッサの実施例は、限定ではないが、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ、Ｃｏｒｅ ｉ７（登録商標）プロセッサ、及びＸｅｏｎ（登録商標）プロセッサを含み、それらの全ては、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（カリフォルニア州サンタクララ）から入手可能である。

【0031】

プロセッサ２１０は、通信バス２０５に接続することが好ましい。通信バス２０５は、記憶装置とシステム２００の他の周辺構成要素との間の情報転送を容易にするためのデータチャネルを含み得る。更に、通信バス２０５は、データバス、アドレスバス、及び／又は制御バス（図示せず）を含む、プロセッサ２１０との通信に使用される信号のセットを提供することができる。通信バス２０５は、例えば、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）、拡張インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＥＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）ローカルバス、ＩＥＥＥ４８８汎用インターフェースバス（ＧＰＩＢ）を含む米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）によって公表された規格、ＩＥＥＥ６９６／Ｓ－１００などに準拠するバスアーキテクチャなどの任意の標準又は非標準バスアーキテクチャを備えてもよい。

【0032】

システム２００は、好ましくはメインメモリ２１５を含み、二次メモリ２２０も含み得る。メインメモリ２１５は、本明細書で論じる機能及び／又はモジュールのうちの１つ以上など、プロセッサ２１０上で実行されるプログラムのための命令及びデータの記憶を提供する。メモリ内に記憶され、プロセッサ２１０によって実行されるプログラムは、限定ではないが、Ｃ／Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｐｅｒｌ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、．ＮＥＴなどを含む、任意の好適な言語に従って記述され、かつ／又はコンパイルされ得ることを理解されたい。メインメモリ２１５は、典型的には、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）及び／又はスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）などの半導体ベースのメモリである。他の半導体ベースのメモリタイプは、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含む、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、Ｒａｍｂｕｓダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ）、強誘電体ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ）などを含む。

【0033】

二次メモリ２２０は、任意選択で、内部媒体２２５及び／又は取り外し可能媒体２３０を含み得る。取り外し可能媒体２３０は、任意の周知の方法で読み出され、かつ／又は書き込まれる。取り外し可能記憶媒体２３０は、例えば、磁気テープドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブ、他の光学ドライブ、フラッシュメモリドライブなどであってもよい。

【0034】

二次メモリ２２０は、コンピュータ実行可能コード（例えば、開示されるソフトウェアモジュール）及び／又は他のデータが記憶された非一時的コンピュータ可読媒体である。二次メモリ２２０に記憶されたコンピュータソフトウェア又はデータは、プロセッサ２１０による実行のためにメインメモリ２１５に読み込まれる。

【0035】

代替実施形態では、二次メモリ２２０は、コンピュータプログラム又は他のデータ若しくは命令がシステム２００にロードされることを可能にするための他の同様の手段を含み得る。かかる手段は、例えば、ソフトウェア及びデータが外部記憶媒体２４５からシステム２００に転送されることを可能にする、通信インターフェース２４０を含んでもよい。外部記憶媒体２４５の例として、外部ハードディスクドライブ、外部光学ドライブ、外部磁気光学ドライブなどが挙げられる。二次メモリ２２０の他の例として、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、及びフラッシュメモリ（ＥＥＰＲＯＭに類似したブロック指向メモリ）などの半導体ベースのメモリが挙げられる。

【0036】

上述のように、システム２００は、通信インターフェース２４０を含み得る。通信インターフェース２４０は、ソフトウェア及びデータが、システム２００と外部デバイス（例えば、プリンタ）、ネットワーク、又は他の情報源との間で転送されることを可能にする。例えば、コンピュータソフトウェア又は実行可能コードは、通信インターフェース２４０を介してネットワークサーバ（例えば、プラットフォーム１１０）からシステム２００に転送されてもよい。通信インターフェース２４０の例には、内蔵ネットワークアダプタ、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＣＩＡ）ネットワークカード、カードバスネットワークアダプタ、無線ネットワークアダプタ、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ネットワークアダプタ、モデム、無線データカード、通信ポート、赤外線インターフェース、ＩＥＥＥ１３９４ファイヤワイヤ、及びシステム２００をネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）又は別のコンピューティングデバイスとインターフェースすることができる任意の他のデバイスが含まれる。通信インターフェース２４０は、好ましくは、イーサネットＩＥＥＥ８０２規格、ファイバチャネル、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、非同期デジタル加入者線（ＡＤＳＬ）、フレームリレー、非同期転送モード（ＡＴＭ）、統合デジタルサービスネットワーク（ＩＳＤＮ）、パーソナル通信サービス（ＰＣＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、シリアル回線インターネットプロトコル／ポイントツーポイントプロトコル（ＳＬＩＰ／ＰＰＰ）などの業界で公表されたプロトコル規格を実装するが、カスタマイズされた又は非標準のインターフェースプロトコルも実装することができる。

【0037】

通信インターフェース２４０を介して転送されるソフトウェア及びデータは、概して、電気通信信号２５５の形態である。これらの信号２５５は、通信チャネル２５０を介して通信インターフェース２４０に提供され得る。一実施形態では、通信チャネル２５０は、有線若しくは無線ネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）、又は任意の種々の他の通信リンクであってもよい。通信チャネル２５０は、信号２５５を搬送し、一部例を挙げると、ワイヤ又はケーブル、光ファイバ、従来の電話回線、携帯電話リンク、無線データ通信リンク、無線周波数（「ＲＦ」）リンク、又は赤外線リンクを含む、種々の有線又は無線通信手段を使用して実装することができる。

【0038】

コンピュータ実行可能コード（例えば、開示されたアプリケーションなどのコンピュータプログラム、又はソフトウェアモジュール）は、メインメモリ２１５及び／又は二次メモリ２２０に記憶される。コンピュータプログラムはまた、通信インターフェース２４０を介して受信され、メインメモリ２１５及び／又は二次メモリ２２０に記憶され得る。かかるコンピュータプログラムは、実行されると、システム２００が、本明細書の他の場所で説明されるような開示される実施形態の種々の機能を行うことを可能にする。

【0039】

本明細書では、「コンピュータ可読媒体」という用語は、コンピュータ実行可能コード及び／又は他のデータをシステム２００に、又はシステム２００内に提供するために使用される任意の非一時的コンピュータ可読記憶媒体を指すために使用される。かかる媒体の例として、メインメモリ２１５、二次メモリ２２０（内部メモリ２２５、取り外し可能媒体２３０、及び外部記憶媒体２４５を含む）、及び通信インターフェース２４０と通信可能に結合された任意の周辺デバイス（ネットワーク情報サーバ又は他のネットワークデバイスを含む）が挙げられる。これらの非一時的コンピュータ可読媒体は、実行可能コード、プログラミング命令、ソフトウェア、及び／又は他のデータをシステム２００に提供するための手段である。

【0040】

ソフトウェアを使用して実装される一実施形態では、ソフトウェアは、コンピュータ可読媒体上に記憶され、取り外し可能媒体２３０、Ｉ／Ｏインターフェース２３５、又は通信インターフェース２４０を経由して、システム２００にロードされてもよい。かかる一実施形態では、ソフトウェアは、電気通信信号２５５の形態でシステム２００にロードされる。ソフトウェアは、プロセッサ２１０によって実行されると、好ましくは、プロセッサ２１０に、本明細書の他の場所で説明されるプロセス及び機能のうちの１つ以上を行わせる。

【0041】

一実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース２３５は、システム２００の１つ以上の構成要素と１つ以上の入力及び／又は出力デバイスとの間のインターフェースを提供する。例示的な入力デバイスは、限定ではなく、センサ、キーボード、タッチスクリーン又は他のタッチセンシティブデバイス、バイオメトリックセンシングデバイス、コンピュータマウス、トラックボール、ペンベースのポインティングデバイスなどを含む。出力デバイスの例としては、他の処理デバイス、陰極線管（ＣＲＴ）、プラズマディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プリンタ、真空蛍光ディスプレイ（ＶＦＤ）、表面伝導型電子放出ディスプレイ（ＳＥＤ）、電界放出ディスプレイ（ＦＥＤ）などが挙げられるが、これらに限定されない。ある場合には、タッチパネルディスプレイ（例えば、スマートフォン、タブレット、又は他のモバイルデバイス内）の場合など、入力及び出力デバイスが組み合わせられてもよい。

【0042】

システム２００はまた、音声ネットワーク及び／又はデータネットワーク（例えば、ユーザシステム１３０の場合）を経由した無線通信を促進する、任意選択の無線通信構成要素を含み得る。無線通信構成要素は、アンテナシステム２７０、無線システム２６５、及びベースバンドシステム２６０を含む。システム２００において、無線周波数（ＲＦ）信号は、無線システム２６５の管理の下でアンテナシステム２７０によって無線で送受信される。

【0043】

一実施形態では、アンテナシステム２７０は、１つ以上のアンテナと、アンテナシステム２７０に送信信号経路及び受信信号経路を提供するためにスイッチング機能を実行する１つ以上のマルチプレクサ（図示せず）とを含み得る。受信経路では、受信されたＲＦ信号は、マルチプレクサから低雑音増幅器（図示せず）に結合され得、低雑音増幅器は、受信されたＲＦ信号を増幅し、増幅された信号を無線システム２６５に送信する。

【0044】

代替実施形態では、無線システム２６５は、種々の周波数を介して通信するように構成された１つ以上の無線機を含み得る。一実施形態では、無線システム２６５は、復調器（図示せず）と変調器（図示せず）とを１つの集積回路（ＩＣ）に組み合わせることができる。復調器及び変調器は、別個の構成要素であり得る。入力経路では、復調器はＲＦ搬送波信号を除去してベースバンド受信音声信号を残し、これが無線システム２６５からベースバンドシステム２６０に送信される。

【0045】

受信された信号がオーディオ情報を含む場合、ベースバンドシステム２６０は信号をデコードし、それをアナログ信号に変換する。次に、信号は増幅され、スピーカに送信される。ベースバンドシステム２６０はまた、マイクロフォンからアナログオーディオ信号を受信する。これらのアナログオーディオ信号は、デジタル信号に変換され、ベースバンドシステム２６０によって符号化される。ベースバンドシステム２６０はまた、送信のためにデジタル信号を符号化し、無線システム２６５の変調器部分にルーティングされるベースバンド送信オーディオ信号を生成する。変調器は、ベースバンド送信オーディオ信号をＲＦキャリア信号と混合し、アンテナシステム２７０にルーティングされ、電力増幅器（図示せず）を通過し得るＲＦ送信信号を生成する。電力増幅器は、ＲＦ送信信号を増幅し、それをアンテナシステム２７０にルーティングし、信号は、送信のためにアンテナポートにスイッチされる。

【0046】

ベースバンドシステム２６０はまた、中央処理装置（ＣＰＵ）であり得るプロセッサ２１０と通信可能に結合される。プロセッサ２１０は、データ記憶領域２１５及び２２０へのアクセスを有する。プロセッサ２１０は、好ましくは、メインメモリ２１５又は二次メモリ２２０に記憶され得る命令（すなわち、開示されたアプリケーションなどのコンピュータプログラム、又はソフトウェアモジュール）を実行するように構成される。コンピュータプログラムはまた、ベースバンドプロセッサ２６０から受信され、メインメモリ２１０又は二次メモリ２２０に記憶されるか、又は受信時に実行され得る。かかるコンピュータプログラムは、実行されると、システム２００が、開示される実施形態の種々の機能を実行することを可能にする。

【0047】

２．プロセスの概要
次に、ネクストベストアクションを決定する人工知能の処理の実施形態について詳細に説明する。説明するプロセスは、例えば、本明細書で説明するアプリケーション（例えば、サーバアプリケーション１１２、クライアントアプリケーション１３２、及び／又はサーバアプリケーション１１２及びクライアントアプリケーション１３２の両方を含む分散アプリケーション）として、１つ以上のハードウェアプロセッサ（例えば、プロセッサ２１０）によって実行される１つ以上のソフトウェアモジュールで具現化されてもよく、これは、プラットフォーム１１０のプロセッサによって完全に実行されてもよく、ユーザシステム１３０のプロセッサによって完全に実行されてもよく、又はアプリケーションの一部の部分又はモジュールがプラットフォーム１１０によって実行され、アプリケーションの他の部分又はモジュールがユーザシステム１３０によって実行されるように、プラットフォーム１１０及びユーザシステム１３０にわたって分散されてもよいことを理解されたい。説明するプロセスは、ソースコード、オブジェクトコード、及び／又はマシンコードで表される命令として実装され得る。これらの命令は、ハードウェアプロセッサによって直接実行されてもよく、又は代替的に、オブジェクトコードとハードウェアプロセッサとの間で動作する仮想マシンによって実行されてもよい。加えて、開示されるアプリケーションは、１つ以上の既存のシステム上に構築されるか、又はそれとインターフェース接続されてもよい。

【0048】

代替的に、説明するプロセスは、ハードウェア構成要素（例えば、汎用プロセッサ、集積回路（ＩＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲート若しくはトランジスタ論理など）、ハードウェア構成要素の組み合わせ、又はハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせとして実装され得る。ハードウェアとソフトウェアとの互換性を明確に示すために、種々の例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、及びステップが、本明細書では概してそれらの機能に関して説明される。かかる機能がハードウェアとして実装されるかソフトウェアとして実装されるかは、特定の適用例及びシステム全体に課される設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を特定の適用例ごとに種々の方法で実装することができるが、かかる実装の決定は、本発明の範囲からの逸脱を引き起こすものと解釈されるべきではない。加えて、構成要素、ブロック、モジュール、回路、又はステップ内の機能のグループ化は、説明を容易にするためのものである。特定の機能又はステップは、本発明から逸脱することなく、１つの構成要素、ブロック、モジュール、回路、又はステップから別の構成要素、ブロック、モジュール、回路、又はステップに移動され得る。

【0049】

更に、本明細書で説明されるプロセスは、ステップの特定の配置及び順序で示されているが、各プロセスは、より少ない、より多い、又は異なるステップ、並びにステップの異なる配置及び／又は順序で実装されてもよい。加えて、別のステップの完了に依存しない任意のステップは、ステップが特定の順序で説明又は図示されている場合であっても、その他の独立したステップの前後、又はそれと並行して実行されてもよいことを理解されたい。

【0050】

一実施形態では、プラットフォーム１１０によってサポートされるアプリケーションは、販売インテリジェンスアプリケーションを含む。プラットフォーム１１０の顧客は、販売インテリジェンスアプリケーションを有する１つ以上のユーザアカウントを介して販売インテリジェンスアプリケーションの機能を利用することができる。ユーザは、販売インテリジェンスアプリケーションを用いてユーザアカウントにログインし、企業顧客によって販売される１つ以上の商品又はサービス（集合的に、本明細書では「製品」と称される）の他の企業への企業間（Ｂ２Ｂ）販売のためのインテリジェンスを導出する、企業顧客のマーケティング又は販売チームのメンバであってもよい。これらの他の企業は、顧客関係管理（ＣＲＭ）システム、マーケティングオートメーションプラットフォーム（ＭＡＰ）システムなどを含み得る、顧客のシステム内の企業アカウントとして表され得る。各顧客のシステムは、プラットフォーム１１０に対して外部システム１４０であり得るが、顧客の内部（例えば、社内システム）又は顧客の外部（例えば、顧客がアカウントを有するサードパーティシステム）のいずれかであり得ることを理解されたい。

【0051】

一実施形態では、販売インテリジェンスアプリケーションは、潜在的な、かつ／又は既存の販売機会に関して取るべきネクストベストアクションを決定する人工知能を含む。このＮＢＡ機能は、販売インテリジェンスアプリケーション内で、連絡先推奨事項、会話ポイント、及び／又は他の洞察を自動的に生成することができるＡＩ駆動層として実装され得る。有利には、ＮＢＡ人工知能は、適切な連絡先アウトリーチ、メッセージングなどのための時間ベースの推奨を提供することによって、自動化に対する障害を克服して、ユーザ（例えば、マーケティング担当者又は販売担当者）の当て推量を排除又は低減する。一部の場合では、ＮＢＡ人工知能は、１つ以上の企業アカウントに対して顧客が従うべき推奨アクションのパイプラインを構築及び／又は更新することができる。

【0052】

２．１．連絡先推奨事項
一実施形態では、ＮＢＡ人工知能は、ユーザに対する連絡先推奨事項を自動的に生成する。これらの連絡先推奨事項は、特定の連絡先に関連する推奨されるアウトリーチアクションを表す。換言すれば、連絡先推奨事項は、推奨されるネクストベストアクションとみなすことができ、これには、特定の連絡先との通信を開始することが含まれる。

【0053】

図３は、一実施形態による連絡先推奨エンジン３００の一例を示している。図示のように、連絡先推奨エンジン３００は、プロファイルモデル３１０、意図モデル３２０、人物推奨モデル３３０、及び／又は連絡先推奨モデル３４０を含む、複数の異なるモデルを利用することができる。プロファイルモデル３１０は、連絡先データ３１２を入力として受信し、連絡先データ３１２に表された連絡先の各々についてプロファイルスコア３１６を出力することができる。意図モデル３２０は、連絡先固有活動データ３２２を入力として受信し、連絡先固有活動データ３２２内で表される１つ以上の連絡先に関する意図スコア３２６を出力することができる。人物推奨モデル３３０は、企業固有活動データ３３２及びマスタ人物データベース３３４（例えば、プラットフォーム１１０のオペレータによって維持される）からの人物記録を利用し、１つ以上の見込み連絡先３３６を出力してもよい。連絡先推奨モデル３４０は、プロファイルスコア３１６、意図スコア３２６、及び／又は見込み連絡先３３６を受信し、アウトリーチに関してネクストベストアクションを表す連絡先推奨事項３５０を出力することができる。

【0054】

プロファイルモデル３１０は、連絡先データ３１２を入力として受け入れ、特定の販売機会又は特定の製品の任意の販売機会に対する「適合」の連絡先のレベルを表す、連絡先データ３１２内の各連絡先のプロファイルスコア３１６を決定することができる。換言すれば、連絡先のプロファイルスコア３１６は、機会に対する連絡先の関連性又は機会に対する影響を示している。各プロファイルスコア３１６は、範囲（例えば、０～１００）内の数であってもよく、範囲の一端は、適合していないことを表し、範囲の反対端は、完全適合したことを表す。連絡先データ３１２は、複数の連絡先の各々について、連絡先識別子（例えば、名前、又は数字、アルファベット、若しくは英数字の識別子など）、連絡先情報（例えば、電子メールアドレス、電話番号など）、連絡先の職名などを含み得る。連絡先データ３１２は、顧客のシステムからインポートされてもよく、プロファイルスコア３１６が出力される販売機会は、その顧客によって販売される製品の販売であってもよい。

【0055】

連絡先データ３１２内の情報に加えて、他の情報が連絡先データ３１２から導出され、プロファイルモデル３１０によって使用され得る。例えば、アプリケーションは、連絡先の職名及び／又は連絡先データ３１２内の他の情報から、各連絡先の職層及び職務を導出してもよい。例えば、プロファイルモデル３１０は、任意の職名を入力として受け入れ、その職名の職層及び職務を出力する、ルックアップテーブル、機械学習モデルなどを含む職名モデルを利用してもよい。例えば、職名モデルは、「マーケティングの監督」を職名として受け取り、「監督」を職層として、「マーケティング」を職務として出力してもよい。

【0056】

一実施形態では、プロファイルモデル３１０は、機械学習などの人工知能を利用して、連絡先データ３１２から導出された任意の情報（例えば、職層及び職務）を含む、連絡先データ３１２からプロファイルスコア３１６を導出することができる。例えば、プロファイルモデル３１０は、ランダムフォレストアルゴリズム又はＸＧＢｏｏｓｔなどの勾配ブースティングアルゴリズムを含んでもよい。機械学習プロファイルモデル３１０は、例えば、顧客のＣＲＭ及び／又はＭＡＰシステム（例えば、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ（商標）、Ｍａｒｋｅｔｏ（商標）など）内の顧客の販売及びマーケティングデータベースから引き出された訓練データセット上で訓練されてもよい。訓練データセットは、連絡先の特徴（例えば、職名、職層、及び／又は職務）を、保留中の販売機会、獲得した販売機会、及び／又は喪失した販売機会に関連付けることができる。例えば、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ（商標）システムから抽出される訓練データセットは、「機会」オブジェクトを「機会連絡先役割」オブジェクトに関連付けてもよく、各「機会連絡先役割」オブジェクトは、役割を連絡先の情報（例えば、連絡先データ３１２と同一又は類似情報を含む）に関連付けてもよい。各「機会連絡先役割」オブジェクトは、「機会」オブジェクトによって表される機会において関連する連絡先が有していた役割を指定することができる。同様の訓練データセットを他のシステムから抽出することができる。

【0057】

プロファイルモデル３１０は、連絡先データ３１２内の１つ以上の特徴に基づいて、プロファイルスコア３１６を連絡先に割り当てるように、訓練データセット上で訓練され得る。これらの特徴は、例えば、各連絡先の職名、職層、及び／又は職務を含んでもよく、機械学習アルゴリズムにおける係数によって重み付けされてもよい。訓練のためのターゲット変数は、良好な結果（すなわち、保留中の機会及び／又は獲得した機会）の尤度であり得る。かかる一実施形態では、プロファイルスコア３１６は、良好な結果（すなわち、適合として）の予測される尤度を表し得る。この文脈では、結果とは販売機会であることを理解されたい。

【0058】

一実施形態では、プロファイルモデル３１０は、プラットフォーム１１０の各企業ユーザ又は顧客に対して生成され得る。換言すれば、各顧客は、その顧客の連絡先データ３１２上で訓練された特定の顧客固有プロファイルモデル３１０に関連付けられる。例えば、第１のプロファイルモデル３１０は、第１の顧客の連絡先データ３１２から生成され（例えば、訓練され）、その第１の顧客の連絡先のプロファイルスコア３１６を生成するためにのみ使用されてもよく、一方、第２のプロファイルモデル３１０は、第２の顧客の連絡先データ３１２から生成され（例えば、訓練され）、その第２の顧客の連絡先のプロファイルスコア３１６を生成するためにのみ使用されてもよい。第１の顧客は第２のプロファイルモデル３１０を利用せず、第２の顧客は第１のプロファイルモデル３１０を利用しない。換言すれば、アプリケーションは、特定のプロファイルモデル３１０を特定の顧客アカウントに関連付けたのである。

【0059】

同様に、顧客が複数の製品を販売する場合、顧客固有プロファイルモデル３１０は、顧客によって販売される各製品に対して生成され得る。換言すれば、所与の顧客によって販売される各製品は、その製品に関連する販売機会に関係するので、その顧客の連絡先データ３１２上で訓練される特定の製品固有プロファイルモデル３１０に関連付けられる。例えば、第１のプロファイルモデル３１０は、第１の製品の販売機会に関連する顧客の連絡先データ３１２から生成され（例えば、訓練され）、第１の製品の販売機会のプロファイルスコア３１６を生成するためにのみ使用されてもよく、一方、第２のプロファイルモデル３１０は、第２の製品の販売機会に関連する顧客の連絡先データ３１２から生成され（例えば、訓練され）、第２の製品の販売機会のプロファイルスコア３１６を生成するためにのみ使用されてもよい。

【0060】

したがって、一実施形態では、アプリケーションは、複数のプロファイルモデル３１０を（例えば、データベース１１４に）記憶する。各顧客は、１つ以上の顧客固有プロファイルモデル３１０に関連付けられ得る。更に、特定の顧客の顧客固有プロファイルモデル３１０は、複数の製品固有プロファイルモデル３１０を含み得る。

【0061】

意図モデル３２０は、連絡先固有活動データ３２２を入力として受け入れ、販売機会に参加する連絡先の意図を表す、連絡先固有活動データ３２２に表された各連絡先の意図スコア３２６を決定することができる。プロファイルスコア３１６と同様に、各意図スコア３２６は、範囲（例えば、０～１００）内の数であってもよく、範囲の一端は、意図がないことを表し、範囲の反対端は、明確な意図があることを表す。連絡先固有活動データ３２２は、複数の連絡先（例えば、連絡先データ３１２内の同じ連絡先のセット）の各々について、その連絡先に関連付けられたオンライン及び／又はオフライン活動の表現を含み得る。オンライン活動には、ウェブサイトを訪問すること、ウェブフォームを提出すること、電子メールメッセージを開くこと、電子メールメッセージを送信すること、電子文書（例えば、ホワイトペーパー）を開くことなどが含まれ得る。オフライン活動には、店舗を訪問すること、展示会に参加すること、電話に出ること、電話をかけることなどが含まれ得る。概して、連絡先固有活動データ３２２は、連絡先と、連絡先固有活動データ３２２を供給している顧客との間の対話（例えば、顧客のウェブサイトを訪問すること、顧客のオンラインアカウントにログインすること、顧客にフォームを提出すること、顧客に電子メールを開く又は送信すること、顧客によって発行されたホワイトペーパーを読むこと、顧客への電話を受ける又は開始すること、見本市の顧客のブースを訪問することなど）の表現を含み得る。連絡先固有活動データ３２２は、顧客のシステムからインポートすることができる。

【0062】

意図モデル３２０の一実施形態は、’２２７特許及び’０５６特許に開示されている。例えば、連絡先固有活動データ３２２内の異なるタイプの活動は、販売機会の相対的な予測性を示す異なる重みに関連付けられてもよい。連絡先ごとに、その連絡先に関連付けられている連絡先固有活動データ３２２を、連絡先の活動のタイプ及び量を考慮するアルゴリズムに従って重み付けして、連絡先の意図スコア３２６を導出することができる。意図モデル３２０は、単純ベイズアルゴリズムを含むか、又はそれに基づく、統計モデルであり得る。かかる一実施形態では、連絡先が将来保留する機会に関連付けられる尤度は、連絡先固有活動データ３２２内のその連絡先の活動のタイムラインにおける個々の活動に関連付けられた重みを組み合わせることによって計算され得る。１つ以上の時間減衰係数を使用して、より最近の活動をより最近でない活動よりも大きく重み付けすることができる。

【0063】

プロファイルモデル３１０と同様に、別個の顧客固有意図モデル３２０が、各顧客について生成され、記憶され得る。更に、所与の顧客に対して、別個の製品固有意図モデル３２０が、顧客によって販売される各製品に対して生成され、記憶され得る。第１の製品及び／又は第１の顧客に対する意図モデル３２０は、関連する活動のセットが異なる場合がある（例えば、一部のウェブサイト訪問は、第２の製品又は顧客よりも第１の製品又は顧客により関連する）ため、第２の製品及び／又は第２の顧客に対する意図モデル３２０とは異なる場合があることを理解されたい。代替実施形態では、同じ意図モデル３２０が、あらゆる顧客及び／又は所与の顧客によって販売されるあらゆる製品に使用されてもよい。

【0064】

人物推奨モデル３３０は、企業固有活動データ３３２及びマスタ人物データベース３３４からの記録を入力として受け入れ、マスタ人物データベース３３４から、顧客に関連する可能性がある１つ以上の（もしあれば）見込み連絡先３３６を決定することができる。特に、これらの見込み連絡先は、顧客に知られていない（例えば、顧客のシステム又は連絡先データ３１２に存在しない）場合がある。したがって、見込み連絡先３３６は、顧客の新しい機会を表すことができる。したがって、一実施形態では、プラットフォーム１１０のオペレータは、見込み連絡先３３６を閲覧し、取得し、又は他の形でアクセスすることができるようになる前に、顧客がオペレータから見込み連絡先３３６を購入することを要求することができる。顧客は、見込み連絡先３３６へのアクセスを、所与の時間に人物推奨モデル３３０によって出力された全ての見込み連絡先３３６を購入するための臨時支払いとして、所与の時間に人物推奨モデル３３０によって出力された見込み連絡先３３６内の特定の連絡先に対する臨時支払いとして（例えば、連絡先についてオペレータによって提供された非識別情報に基づいて連絡先ごとに）、サブスクリプション支払いによって提供されたサブスクリプション期間内に人物推奨モデル３３０によって出力された全ての見込み連絡先３３６に対するサブスクリプション支払いなどとして購入することができる。

【0065】

企業固有活動データ３３２は、企業及び／又は地理的位置（例えば、国、州、都市、郵便番号など）に関連付けられたオンライン及び／又はオフライン活動の表現を含み得る。企業固有活動データ３３２は、連絡先固有活動データ３２２と同様又は同一であってもよいが、概して、特定の人物又は連絡先に関連付けられていない。しかしながら、企業固有活動データ３３２は、企業固有活動データ３３２内のオンライン活動に関連付けられたＩＰアドレス、ドメイン名、及び／又はクッキーを介して、（例えば、人物推奨モデル３３０、又は、人物推奨モデル３３０の上流にある開示されたアプリケーションの他の何らかの機能によって）特定の企業にマッピングされてもよい。かかるマッピングプロセスの一実施形態は、’４２７特許に開示されている。一例として、ウェブサイトへの訪問ごとにＩＰアドレスが収集されてもよい。そのＩＰアドレスは、ウェブサイトへの訪問が企業及び地理的位置にマッピングされるように、特定の企業及び地理的位置（例えば、都市）にマッピングすることができる。したがって、ウェブサイトを訪問する特定の人は匿名のままであり得るが、企業及び地理的位置はそうではない。

【0066】

マスタ人物データベース３３４は、プラットフォーム１１０のオペレータによって直接（例えば、データスクレイピング、手動調査などを介して）、かつ／又は１つ以上の第三者（例えば、データベンダ）から間接的に取得される、非顧客固有連絡先のデータベースを含み得る。オペレータは、複数のソースからマスタ人物データベース３３４をコンパイルすることができる。マスタ人物データベース３３４は、連絡先データ３１２と同様の人物データ（例えば、連絡先データ３１２と同じ又は同様のフィールド）を含み得る。例えば、マスタ人物データベース３３４は、複数の人物の各々について、名前（例えば、ファーストネーム及びラストネーム）、連絡先情報（例えば、電子メールアドレス、電話番号など）、その人が働いている企業、その人が働いている場所（例えば、企業の敷地）（例えば、住所、都市、州など）、その人の職名、その人の職層、その人の職務などを含み得る。

【0067】

特に、意図モデル３２０は、概して、意図スコア３２６を導出するための人物固有活動データが存在しないため、マスタ人物データベース３３４から人物に作用して意図スコア３２６を生成することができない。したがって、一実施形態では、人物推奨モデル３３０は、企業固有活動データ３３２を利用して、その企業における特定の人の意図の代理として企業レベルの意図を導出する。例えば、人物推奨モデル３３０は、企業レベルの意図を表すために、意図モデル３２０が連絡先固有活動データ３２２から連絡先レベルの意図スコア３２６を生成する方法と同様に、企業固有活動データ３３２から企業レベルの意図スコアを生成することができる。換言すれば、人物推奨モデル３３０は、単純ベイズアルゴリズムを含むか又はそれに基づく統計モデルを使用することができる。各企業レベルの意図スコアは、企業が将来の良好な機会（例えば、保留中及び／又は獲得）に関連付けられる尤度を表し得る。代替実施形態では、企業レベルの意図は、異なる方法で導出及び／又は表されてもよい。企業レベルの意図がどのように導出され、表されるかにかかわらず、企業レベルの意図（例えば、スコア）は、企業及び場所（例えば、都市及び州）、すなわち、企業サイトについての意図を表し得る。したがって、企業が複数のサイト（例えば、複数のオフィス）を有する場合、企業レベルの意図は、複数のサイトの各々のサイトレベルの意図スコアによって表され得る。

【0068】

一実施形態では、特定の企業サイトに対して導出される企業レベルの意図は、見込み連絡先３３６が出力されている特定の顧客に固有である。例えば、人物推奨モデル３３０は、特定の顧客によって販売されている特定の製品に関連する企業レベルの意図を導出してもよい。換言すれば、人物推奨モデル３３０は、特定の顧客にマッピングされ、その顧客によって提供される特定の製品に関連する、企業固有活動データ３３２で表される活動から、企業レベルの意図を導出することができる。したがって、更に具体的には、企業レベルの意図（例えば、スコア）は、顧客によって販売された特定の製品を購入する特定の企業サイトによる意図を表し得る。

【0069】

企業固有活動データ３３２に基づいて、人物推奨モデル３３０は、所与の顧客の製品に対して高い意図レベル（例えば、閾値を上回る高い意図スコア）を有する企業サイトを識別し、それによって、その顧客による販売機会の高い尤度を示してもよい。人物推奨モデル３３０は、マスタ人物データベース３３４から、人物推奨モデル３３０が高い意図レベルを有すると識別した企業サイトに関連する人物を取り出すことができる。例えば、人物推奨モデル３３０は、高い意図レベルを有すると識別された各企業サイトと同じ企業及び場所を含む、マスタ人物データベース３３４内の記録を識別してもよい。

【0070】

人物推奨モデル３３０は、次いで、高い意図レベルを有する企業に関してマスタ人物データベース３３４から取り出された人物の全てにペルソナスコアを割り当てることができる。ペルソナスコアは、プロファイルスコア３１６に類似していてもよく、その代理であってもよい。例えば、個人のペルソナスコアは、販売機会に対する個人の関連性、又は販売機会に対する影響を示してもよい。各ペルソナスコアは、範囲（例えば、０～１００）内の数であってもよく、範囲の一端は、適合していないことを表し、範囲の反対端は、完全適合したことを表す。

【0071】

ペルソナスコアは、実際には、プロファイルスコア３１６であり得る。例えば、プロファイルモデル３１０が連絡先データ３１２からプロファイルスコア３１６を生成するのと同じ方法で、マスタ人物データベース３３４から取り出された人の記録をプロファイルモデル３１０に入力して、その人のプロファイルスコア３１６を生成してもよい。しかしながら、マスタ人物データベース３３４内の記録は、概して、連絡先データ３１２ほど多くの情報を有していない。これは、連絡先データ３１２が、連絡先との顧客の直接対話によって経時的に取得され得る一方で、マスタ人物データベース３３４は、データベンダ、データスクレイピングなどから間接的に収集され得るが、これは、典型的には、人との直接対話と同一詳細レベルの情報が生成されないためである。したがって、ペルソナスコアは、プロファイルスコア３１６とは異なり得る。

【0072】

一実施形態では、マスタ人物データベース３３４内の人の各記録は、その人の名前、連絡先情報、企業、及び場所に加えて、少なくともその人の職名を含む。人物推奨モデル３３０は、職名を利用して、職層及び職務を決定してもよい。例えば、人物推奨モデル３３０は、本明細書の他の場所で説明するように、職名モデルを利用し、所与の職名から職層及び職務を導出してもよい。

【0073】

職層及び職務がどのように決定されるかにかかわらず、人物推奨モデル３３０は、職層及び職務を利用してペルソナモデルを使用してペルソナスコアを決定してもよい。例えば、人物推奨モデル３３０は、各職層及び／又は職務について、見込み連絡先３３６が決定されている顧客について、又は全ての顧客にわたって、（例えば、連絡先データ３１２からの）全ての連絡先について平均プロファイルスコア３１６を計算してもよい。マスタ人物データベース３３４から取り出された各人について、人物推奨モデル３３０は、一致する（例えば、同じ及び／又は類似する）職層及び／又は職務を有する連絡先についての平均プロファイルスコア３１６に基づいて、その人についてのペルソナスコアを決定することができる。より一般的には、人物推奨モデル３３０は、各人の職名及び／又は職務としての各人のペルソナスコアと、同じ又は同様の職名及び／又は職務を有する連絡先のプロファイルスコア３１６とを決定し得る。

【0074】

人物推奨モデル３３０は、マスタ人物データベース３３４から取り出された人物を、それらの人物の関連するペルソナスコアに従ってランク付けして、見込み連絡先３３６を生成することができる。見込み連絡先３３６は、ペルソナスコアが所定の閾値を上回った人物のみ、及び／又はペルソナスコアがランク付けされた人物の上位サブセット（例えば、上位３人）にランク付けされた人物のみを含んでもよい。見込み連絡先３３６は、顧客の製品を購入する可能性が高い企業において、かかる販売に対して最も影響力がある可能性が高い人物を表すことを理解されたい。

【0075】

一実施形態では、人物推奨モデル３３０は、見込み連絡先３３６が顧客の既知の連絡先ではないことを保証する。例えば、人物推奨モデル３３０は、マスタ人物データベース３３４から取り出された、顧客に既に知られている任意の人物を、見込み連絡先３３６からフィルタ除去又は除外することができる。人物推奨モデル３３０は、その人の名前（例えば、ファーストネーム及びラストネーム）及び／又は連絡先情報（例えば、電子メールアドレス、電話番号など）を連絡先データ３１２内の名前及び／又は連絡先情報と照合することによって、顧客に既に知られている人物を識別することができる。一致した場合は、その人が既に顧客に知られていることを示す。したがって、人物推奨モデル３３０は、見込み連絡先３３６から、顧客の連絡先に一致する人物を除外することができる。

【0076】

連絡先推奨モデル３４０は、プロファイルスコア３１６、意図スコア３２６、及び／又は見込み連絡先３３６を入力として受け入れ、顧客のための連絡先推奨事項３５０を出力することができる。連絡先推奨事項３５０は、２つ以上の別個の推奨セットを含み得る。例えば、連絡先推奨事項３５０は、（例えば、連絡先データ３１２からの）顧客の既知の連絡先のみを含む推奨の第１のセットと、顧客に知られていない人物（例えば、見込み連絡先３３６）のみを含む推奨の第２のセットとを含み得る。

【0077】

既知の連絡先の推奨の第１のセットは、プロファイルスコア３１６及び／又は意図スコア３２６から導出され得る。一実施形態では、既知の連絡先の推奨の第１のセットは、顧客のプロファイルスコア３１６と顧客の意図スコア３２６とのランク付けされた組み合わせ（例えば、重み付けされた組み合わせ）に基づいて、（例えば、連絡先データ３１２内の）顧客の全ての連絡先から抽出されてもよい。例えば、各連絡先について、その連絡先のプロファイルスコア３１６及び意図スコア３２６から複合スコアが計算されてもよく、連絡先は、それらの複合スコアに従って順位付けされてもよく、上位サブセット（例えば、上位３、５、１０など）のみが連絡先推奨事項３５０に組み込まれてもよい。代替的に、連絡先は、それぞれのプロファイルスコア３１６に従って順位付けされ、それぞれの意図スコア３２６に従って別々に順位付けされてもよく、プロファイルスコア３１６及び意図スコア３２６による順位付けの各々からの上位サブセット（例えば、上位３つ、５つ、１０など）が、連絡先推奨事項３５０に組み込まれてもよい。

【0078】

本明細書の他の場所で説明するように、顧客は、（例えば、見込み連絡先３３６から）未知の人物の推奨の第２のセットへのアクセスを得るために、臨時料金又はサブスクリプション料金を要求され得る。料金が支払われた場合、見込み連絡先３３６のフルネーム及び連絡先情報が連絡先推奨事項３５０に組み込まれてもよく、かつ／又は情報が顧客のシステムにエクスポートされてもよい。別様で、料金が支払われない場合、見込み連絡先３３６内の各人に関する非識別情報が、連絡先推奨事項３５０に組み込まれ得る。この非識別情報は、人が働いている企業の名前、人が働いている場所（例えば、都市及び州）、人の職層及び／又は職務などを含み得るが、人の名前及び連絡先情報は含まない。したがって、顧客は、リードの品質に基づいて料金を支払うか否かを判定することができる。顧客が料金を支払うと、顧客は、見込み連絡先３３６内の各人の名前及び連絡先情報にアクセスすることが可能となり得る。

【0079】

一実施形態では、連絡先推奨モデル３４０は、顧客によって最近連絡された連絡先を除外することができる。例えば、連絡先推奨モデル３４０は、連絡先データ３１２内の（例えば、現在時刻から所定の過去の時間ウィンドウ内の）最近の対話を検索し、最近の対話を有する任意の連絡先を連絡先推奨事項３５０から除外することができる。代替として、最近の対話を伴う連絡先は、連絡先推奨事項３５０に含まれ得るが、最近の対話を伴わない連絡先とは区別され得る（例えば、強調表示される、グレーアウトされる、注釈を付けられるなど）。

【0080】

一実施形態では、連絡先推奨事項３５０は、複数の基準のうちの１つ以上を満たす連絡先及び／又は見込み連絡先を含む。複数の基準の各々は、連絡先及び／又は見込み連絡先が機会を生成する可能性が高い異なる理由を表す。例えば、既知の連絡先の推奨の第１のセットは、以下の基準のうちの１つ以上に基づいて選択されてもよい。

【0081】

（１）強いプロファイル：顧客の販売担当者が最近リーチしていない、高いプロファイルスコア３１６（例えば、所定の閾値を超える、及び／又はプロファイルスコア３１６の上位数以内）を有する既知の連絡先。販売担当者が連絡先に最近リーチしたか否かの判定は、連絡先データ３１２内の対話を検索することによって判定することができる。

【0082】

（２）高い意図：顧客の販売担当者が最近リーチしていない高い意図スコア３２６（例えば、所定の閾値を超える、及び／又は意図スコア３２６の上位数以内）を有する既知の連絡先。販売担当者が連絡先に最近リーチしたか否かの判定は、連絡先データ３１２内の対話を検索することによって判定することができる。

【0083】

（３）エンゲージしているが、リーチしていない：顧客のマーケティング担当者と最近（例えば、現在時刻から４週間などの過去の時間ウィンドウ内で）エンゲージしているが、顧客の販売担当者が最近リーチしていない既知の連絡先。マーケティング担当者及び／又は販売担当者が連絡先に最近リーチしたか否かの判定は、連絡先データ３１２内の対話を検索することによって判定することができる。

【0084】

同様に、未知の又は見込み連絡先の推奨の第２のセット３３６は、以下の基準のうちの１つ以上に基づいて選択され得る。

【0085】

（４）強いプロファイル：高いペルソナスコア（例えば、所定の閾値を上回る、及び／又はペルソナスコアの上位数内）を伴う見込み連絡先３３６。

【0086】

（５）高い意図サイト：高い意図レベル（例えば、所定の閾値を上回る、及び／又は意図スコアの上位数以内）を有する企業サイトに関連付けられた見込み連絡先３３６。

【0087】

（６）高い意図サイトにおける最高プロファイル：高い意図レベルを有する各企業サイトにおいて最高ペルソナスコアを有する、見込み連絡先３３６。

【0088】

連絡先推奨事項３５０は、アプリケーションのグラフィカルユーザインターフェースにおいて、かつ／又はプラットフォーム１１０から顧客システム（例えば、外部システム１４０）へのデータのエクスポートを介して、顧客に提供されてもよい。エクスポートの場合、データは、プラットフォーム１１０及び／又は顧客システムのＡＰＩを介してエクスポートされてもよい。連絡先推奨事項３５０は、既知の連絡先を見込み連絡先３３６と区別することができる。連絡先推奨事項３５０はまた、連絡先及び見込み連絡先３３６の各々が満たす基準を識別してもよい。例えば、連絡先推奨事項３５０は、連絡先又は見込み連絡先３３６の複数の別個の異なるリストを含むことができ、各リストは、基準のうちの異なる１つを表す。代替的に、既知の連絡先の全てが単一のリストで提供されてもよく、見込み連絡先３３６の全てが単一の別個のリストで提供されてもよく、又は既知の連絡先及び見込み連絡先３３６の全てが単一の複合リストで提供されてもよい。一例として、上位３つの既知の連絡先は、上記の基準（１）～（３）の各々によって選択され、（例えば、複数の基準によって選択された冗長な連絡先の重複排除を用いて）単一のリストにマージされ、上位３つの見込み連絡先３３６は、上記の基準（４）～（６）の各々によって選択され、（例えば、複数の基準によって選択された冗長な見込み連絡先３３６の重複排除を用いて）単一のリストにマージされる。

【0089】

要約すると、連絡先推奨エンジン３００は、（例えば、プロファイルモデル３１０、意図モデル３２０、人物推奨モデル３３０、及び／又は連絡先推奨モデル３４０内の）人工知能を利用して、顧客の販売チームが企業アカウントとのエンゲージメントを増加させ、販売機会を促進することに役立ち得る、連絡先関連販売インテリジェンスを導出する。連絡先推奨事項３５０は、連絡先推奨エンジン３００からの独立型出力として使用されることができる、又はより大きいＢ２Ｂ意思決定フレームワークの１つ以上の側面を促進するように、販売インテリジェンスアプリケーション又は顧客のシステムの更なる機能に入力されてもよい。

【0090】

２．２．会話ポイント
一実施形態では、ＮＢＡ機能は、ユーザ（例えば、プラットフォーム１１０の顧客）に会話ポイントを提供する。例えば、アカウントレベル（例えば、一般的な適用性）及び／又は連絡先レベル（例えば、特定の連絡先に固有の）での１つ以上の会話ポイントは、顧客及び／又は他のデータソースから取得されたデータの分析から導出されてもよい。これらの会話ポイントは、顧客の販売担当者が電話（例えば、コールドコール）、電子メールメッセージなどの通信をパーソナライズすることを可能にするために、顧客に提供することができる。例えば、会話ポイントは、ユーザが特定の連絡先へのアウトリーチを開始するときに使用されてもよい。会話ポイントは、グラフィカルユーザインターフェース内の特定の連絡先のユーザの選択に先立って、又はそれに応答して生成され得る。

【0091】

一実施形態では、各顧客についてアプリケーションによって導出され得る会話ポイントの潜在的なタイプは、限定はしないが、以下のうちの１つ以上を含む。

【0092】

（１）競合的差別化。アプリケーションは、企業固有活動データ３３２を分析して、顧客の競合者のブランド名（例えば、企業名、製品名など）が企業固有活動データ３３２に現れるかどうかを判定することができる。例えば、将来購入しようとする企業は、種々の企業及び／又は製品を評価するために、キーワード検索を実行するためにブランド名を利用することができる。アプリケーションは、企業固有活動データ３３２において、顧客のビジネスに関連するブランド名（例えば、顧客の競合者によって使用されるブランド名）に対する、１つ以上の企業による最近のキーワード検索（例えば、現在の時間から４週間などの過去の時間ウィンドウ内）を検出してもよい。アプリケーションが、関連するブランド名に対するこれらの最近のキーワード検索を検出すると、アプリケーションは、検出された検索に基づいて、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、検出された検索で使用された特定のブランド名に関する顧客の競合的差別化を強調するようにユーザに促すことができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［企業］の人物が、過去４週間に以下のキーワードを調査した。［企業］の誰かに電話又はメールを送信する場合は、競合的差別化を次のように強調する。［競合者Ａ］、［競合者Ｂ］、・・・。」

【0093】

（２）顧客の意識。アプリケーションは、企業固有活動データ３３２を分析して、顧客に関連するノーブランドのキーワード検索が企業固有活動データ３３２に現れるかどうかを判定することができる。例えば、将来購入しようとする企業は、あるタイプの製品を調査するときに、一般的なキーワードを利用する場合がある。これは、企業が顧客の製品について知らされていないことを示す。アプリケーションは、企業固有活動データ３３２において、顧客のビジネスに関連するノーブランド用語（例えば、顧客の製品を説明する用語）について、１つ以上の企業による最近のキーワード検索（例えば、現在の時間から４週間などの過去の時間ウィンドウ内）を検出してもよい。アプリケーションがこれらの最近のブランド化されていないキーワード検索を検出すると、アプリケーションは、検出された検索に基づいて、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、検出された検索に基づいて企業に連絡するようにユーザに促すことができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［企業］は、過去４週間の間に［関連キーワード］を調査していたが、潜在的な解決策として［顧客］をまだ識別していないように思われる。製品及びその機能について説明するために、積極的に連絡を取ることをお勧めする。」

【0094】

（３）機会損失後の新たな意図。アプリケーションは、顧客が失った可能性がある以前の販売機会に関与していた高い意図スコア３２６を有する連絡先を識別することができる。これは、連絡先が再び連絡先の企業の代わりに製品をもう一度購入しようとしていることを示すことができる。アプリケーションが任意のかかる連絡先を検出すると、アプリケーションは、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、連絡先に連絡するようにユーザに促すことができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「貴方は、過去１２ヶ月で［企業］の機会を失ったが、彼らは、現在、過去４週間で新しい意図を示した。［連絡先］は、以前の機会において積極的な役割を果たしたので、エンゲージメントを更新するために連絡を取ることをお勧めする。」

【0095】

（４）最近のアウトリーチのない高い意図。アプリケーションは、（例えば、企業固有活動データ３３２から）高い意図レベルを有し、顧客の販売担当者によるアウトリーチでの最近の（例えば、現在時刻から過去の時間ウィンドウ内の）試みがない企業を識別することができる。アプリケーションは、連絡先データ３１２を分析することによって、アウトリーチの試みを識別することができる。アプリケーションが任意のかかる連絡先を検出すると、アプリケーションは、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、ユーザに、所与の識別された企業の最高ペルソナスコアを伴う連絡先に連絡するように促してもよい。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［企業］は、高い意図を登録しているが、貴方の販売チームによって最近リーチされていない。既知の活動に基づいてパーソナライズされたメッセージを用いて［連絡先］に再度連絡することを推奨する。」

【0096】

（５）高い最近のアウトリーチを有する低い意図。アプリケーションは、顧客の販売担当者によって多数の最近のアウトリーチの試みが実行された低い意図レベルを有する企業を識別することができる。これは、アウトリーチ試行のために使用されている通信のチャネルが機能していないことを示し得る。アプリケーションは、連絡先データ３１２を分析することによってアウトリーチの試みを識別することができ、企業固有活動データ３３２及び／又は意図スコア３２６を使用して、本明細書の他の場所で説明されるように企業の意図レベルを決定することができる。アプリケーションが任意のかかる企業を検出すると、アプリケーションは、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、１つ以上の異なる通信チャネルを介してアウトリーチを試みるようにユーザに促すことができる。例えば、全ての以前のアウトリーチの試みが１つの通信チャネルを介したものであった場合、会話ポイントは、異なる通信チャネルを試みるようにユーザに促してもよい。例として、以前のアウトリーチの試みがマーケティングキャンペーン（例えば、顧客のマーケティングチームからの電子メール）を介したものであった場合、会話ポイントは、直接電話を開始することを推奨することができ、以前のアウトリーチの試みが電話を介したものであった場合、会話ポイントは、電子メールメッセージを送信することを推奨することができ、以前のアウトリーチの試みが（例えば、顧客の販売チームからの）電子メールメッセージによるものであった場合、会話ポイントは、直接電話を開始することを推奨することができ、以前のアウトリーチの試みがボイスメールを残す結果になっただけであった場合、会話ポイントは、電子メールメッセージを送信することを推奨することができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［企業］との以前のつながりは、主にマーケティングチームからの電子メールに基づいていた。［連絡先］に直接電話することによるフォローアップなど、別のアプローチを検討されたい。」

【0097】

（６）エグゼクティブの意図。アプリケーションは、高い意図スコア３２６（例えば、閾値を超える）を有するエグゼクティブレベルの連絡先（例えば、Ｃスイート又は副社長レベル）、及び／又は顧客からの最近の（例えば、現在の時間の過去の時間ウィンドウ内の）販売又はマーケティング活動にエンゲージした者を識別することができる。かかる連絡先をフォローアップすることは、顧客の販売代理人にとって当面の優先事項である必要があり、これにより、販売チームは、企業がどこで購入プロセスにあるか、かつ連絡先が顧客の製品に関してどのような質問を有し得るかを評価することができる。アプリケーションが任意のかかる連絡先を検出すると、アプリケーションは、ユーザ（例えば、顧客の販売担当者）に提供される会話ポイントを生成することができる。会話ポイントは、連絡先に連絡するようにユーザに促すことができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［連絡先］、［職名］は、マーケティングチームによって送信された電子メールメッセージを開いてクリックした。この連絡先を直ちにフォローアップして、彼らが有する可能性のある任意の質問に回答することを推奨する。貴方のネットワークを介して識別されたエグゼクティブとの関係を参照する準備ができており、関連する顧客ケーススタディについて会話する準備をされたい。」

【0098】

（７）連絡先の意図の更新。連絡先が、（例えば、連絡先の意図スコア３２６の（例えば、閾値を超える）増加によって反映されるように）顧客からの最近の（例えば、現在の時間の過去の時間ウィンドウ内の）販売又はマーケティング活動にエンゲージする場合は常に、アプリケーションは、会話ポイントを介してユーザに更新を提供することができる。会話ポイントは、連絡先に連絡するようにユーザに促すことができる。会話ポイントの一例は以下の通りであり得る。
「［連絡先］、［職名］は、マーケティングチームによって送信された電子メールメッセージを開いてクリックした。この連絡先をフォローアップし、エンゲージメントを更新することを推奨する。「活動を見る」リンクをクリックすることによって、連絡先が行ったことの全履歴を見ることができる。」

【0099】

２．３．ネクストベストアクションの提示
一実施形態では、販売インテリジェンスアプリケーションは、上述したＮＢＡ機能によって決定されたネクストベストアクションのリストへのアクセスを提供するグラフィカルユーザインターフェースを生成することができる。例えば、グラフィカルユーザインターフェースのダッシュボード又は他の画面は、ＮＢＡ画面へのタブ又は他のリンク（例えば、ハイパーリンク）を含んでもよい。ＮＢＡ画面は、推奨アクションのリストを含み得る。このリストは、他のアクションの前に実行されるべき推奨アクションが、それらの他のアクションよりもリストの上部に近くなるように、優先順位を付けられ、又は順序付けられ得る。しかしながら、リストはまた、１つ以上のパラメータに従ってユーザによってソート可能であってもよい。販売インテリジェンスアプリケーションは、ＮＢＡ機能を定期的に実行して、リストを定期的に（例えば、毎日）更新することができる。有利には、推奨アクションのリストは、顧客のビジネス開発チームの１人以上の人員によって実行されて、１つ以上のリードを成功した販売機会に変換することができる。

【0100】

図４は、一実施形態による、（例えば、グラフィカルユーザインターフェースを介した）ＮＢＡ機能との可能なユーザ対話の例示的なフローチャートを示している。本明細書の他の場所で説明するように、ＮＢＡ機能は、顧客がアカウントを有するプラットフォーム１１０上で（例えば、サーバアプリケーション１１２として）実行される包括的な販売インテリジェンスアプリケーションの機能であり得る。一実施形態では、ネクストベストアクションの推奨４１０は、顧客のアカウントのグラフィカルユーザインターフェースの一次画面（例えば、ダッシュボード）内のリンク（例えば、アクションタブ）を介して利用可能である。アクションタブは、顧客のアカウントの設定画面を介して有効又は無効にされ得る選択肢であり得る。

【0101】

図５Ａは、一実施形態による、推奨４１０を実装するグラフィカルユーザインターフェースのアクションタブ５０５を示している。図示のように、アクションタブ５０５は、複数の連絡先エントリ５２０を含む推奨連絡先リスト５１０を含む。各連絡先エントリ５２０は、連絡先推奨事項３５０からの既知の連絡先又は見込み連絡先のいずれかを表す。例えば、連絡先エントリ５２０Ａは、見込み連絡先の連絡先エントリの一例であり、連絡先エントリ５２０Ｂは、既知の連絡先についての連絡先エントリの一例である。各連絡先エントリ５２０は、関連する企業における単一の連絡先を表すことを理解されたい。本明細書の他の場所で説明されるように、既知の連絡先は、連絡先データ３１２から導出され、見込み連絡先は、人物推奨モデル３３０から導出される。

【0102】

各連絡先エントリ５２０は、連絡先が既知であるか、又は見込みがあるか、職名、企業、場所（例えば、都市及び州）、及び／又は連絡先の１つ以上の属性の表示などの、表された連絡先に関する情報を含み得る。既知の連絡先に関する連絡先エントリ５２０は、連絡先の名前を含んでもよいが、見込み連絡先に関する連絡先エントリ５２０は、連絡先の名前を含まなくてもよい。既知の連絡先に関して、属性は、（例えば、連絡先のプロファイルスコア３１６によって定義されるような）連絡先のプロファイルレベル及び／又は（例えば、連絡先の意図スコア３２６によって定義されるような）意図レベルの指示を含み得る。例えば、高いプロファイルスコアを有する既知の連絡先は、「強いプロファイル」として示されてもよく、高い意図スコアを有する既知の連絡先は、「高い意図」としてフラグを付けられてもよい。見込み連絡先に関して、属性は、（例えば、連絡先のペルソナスコアによって定義されるような）連絡先のペルソナレベル及び／又は（例えば、企業固有の意図スコアによって定義されるような）企業固有意図レベルの指示を含み得る。例えば、高いペルソナスコアを伴う見込み連絡先は、「強いペルソナ」として示されてもよく、高い意図レベルを有する企業に関連付けられた見込み連絡先は、「高い意図場所」にあるものとして示されてもよい。各連絡先エントリ５２０はまた、表された連絡先についての推奨される会話ポイントを閲覧するための入力５２１、表された連絡先についての連絡先情報を閲覧するための入力５２２、表された連絡先に関連付けられた活動を閲覧するための入力５２３、サードパーティシステム（例えば、Ｓａｌｅｓ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ（商標）などの販売エンゲージメントプラットフォーム）において表された連絡先を閲覧するための入力５２４、検索エンジン（例えば、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（商標）などのサードパーティプロフェッショナルネットワーキングプラットフォームのための検索エンジン）を使用して表された連絡先を検索するための入力５２５、及び／又は推奨連絡先リスト５１０から連絡先エントリ５２０を削除するための入力５２６を含み得る。会話ポイントは、本明細書の他の場所で説明するように、アプリケーションによって自動的に生成されてもよい。加えて、見込み連絡先を表す各連絡先エントリ５２０（例えば、連絡先エントリ５２０Ａ）は、見込み連絡先を購入するための入力５２７を含んでもよく、一方、既知の連絡先を表す各連絡先エントリ５２０（例えば、連絡先エントリ５２０Ｂ）は、（例えば、ＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）又は他の販売エンゲージメントプラットフォームにおける販売「ケイデンス（ｃａｄｅｎｃｅ）」などのアウトリーチデータ構造を顧客のシステムにおいて生成することによって）既知の連絡先へのアウトリーチを開始するための入力５２８を含んでもよい。

【0103】

各連絡先エントリ５２０内の各入力（例えば、５２１～５２８）は、グラフィカルユーザインターフェースの新しい画面にリダイレクトし、かつ／又はグラフィカルユーザインターフェースの現在の画面内で何らかのアクション（例えば、それぞれの連絡先エントリ５２０のフレームを展開する／見えるようにする、又は折り畳む／非表示にする）を実行するためのスクリプトを開始するハイパーリンクとして実装され得ることを理解されたい。表示されるべき入力のセットは、ユーザが特定の入力を非表示に設定し得るような設定であり得る。加えて、ある入力は、表示されなくてもよく、又は特定の連絡先又はユーザに利用可能ではない場合、グレーアウトされてもよい。例えば、購入されていない見込み連絡先についての連絡先エントリ５２０Ａでは、連絡先情報を閲覧するための入力５２２は、グレーアウトされるか、又は非表示にすることができる。活動を伴わない連絡先の場合、活動を閲覧するための入力５２３は、グレーアウトされるか、又は非表示にすることができる。サードパーティシステム又は検索エンジンがアプリケーション内に構成されていない場合、入力５２４及び５２５はそれぞれ、グレーアウトされるか、又は非表示にすることができる。

【0104】

顧客のアカウントのユーザは、推奨４１０から既知の連絡先４２０又は見込み連絡先４６０を選択することができる。例えば、ユーザは、推奨連絡先リスト５１０内の連絡先エントリ５２０Ｂによって表される既知の連絡先４２０を選択することができ、又は推奨連絡先リスト５１０内の連絡先エントリ５２０Ａによって表される見込み連絡先４６０を選択することができる。特に、ユーザは、各連絡先に利用可能な複数の選択肢のうちの１つを選択することができる。

【0105】

複数の選択肢の異なるサブセットが、見込み連絡先４６０よりも、既知の連絡先４２０に対して利用可能であり得る。一実施形態では、既知の連絡先４２０について、ユーザは、通信を開始し（４３０）、会話ポイントを閲覧し（４３５）、連絡先情報を閲覧し（４４０）、活動を閲覧し（４４５）、サードパーティシステム内の連絡先を閲覧し（４５０）、検索エンジンを使用して連絡先を検索し（４５５）、かつ／又は連絡先推奨事項を却下する（４８０）ことができる。見込み連絡先４６０について、ユーザは、連絡先４７０を購入し、会話ポイント４３５を閲覧し、かつ／又は連絡先推奨事項４８０を却下することができる。

【0106】

ユーザは、連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２８を選択することによって、その連絡先との通信４３０を開始することができる。ユーザが入力５２８を選択すると、アプリケーションは、（例えば、ＡＰＩを介して）顧客のシステム（例えば、ＣＲＭ又はＭＡＰシステム）とインターフェースし、顧客のシステムを通して通信又は通信オブジェクトを生成してもよい。例えば、顧客のシステム（例えば、外部システム１４０）がＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）を含む場合、アプリケーションは、モーダルウィンドウを開くためにＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）ＡＰＩを介してＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）プラットフォームに接続することができ、その結果、ユーザは、連絡先を追加すべきＣａｄｅｎｃｅを選択し、次いでモーダルウィンドウを閉じることができる。ＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）では、Ｃａｄｅｎｃｅは、より一貫した販売プロセスを作成するために顧客の販売プロセスを模倣する反復可能な一連のステップを表すことによって連絡先との対話を管理するデータオブジェクトである。アプリケーションは、ＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）ＡＰＩを介して、ユーザによって提供された（例えば、プラットフォーム１１０のユーザ又は顧客のアカウントの設定で指定された）認証情報（例えば、ＡＰＩキー）を使用してＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）プラットフォーム上の顧客のアカウントで認証し、次いで、顧客のＳａｌｅｓＬｏｆｔ（商標）アカウント内に新しいＣａｄｅｎｃｅオブジェクトを生成することができる。同様のプロセスが、他の販売エンゲージメントプラットフォームに対して実行され得る。

【0107】

ユーザは、連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２１を選択することによって、その連絡先の会話ポイント４３５を閲覧することができる。ユーザが特定の連絡先エントリ５２０の入力５２１を選択すると、アプリケーションは、本明細書の他の場所で説明するように、連絡先エントリ５２０を拡張して、連絡先に対して生成された１つ以上の会話ポイントを表示することができる。（１つ以上の）会話ポイントは、事前に（例えば、連絡先推奨モデル３４０が連絡先推奨事項３５０を生成するときに）、又はリアルタイム若しくはほぼリアルタイムで（例えば、ユーザが連絡先エントリ５２０に対して初めて入力５２１を選択した後に）生成され得る。アプリケーションが連絡先エントリ５２０を拡張した後、ユーザは、入力５２１を再選択して、拡張された連絡先エントリ５２０をその元の状態に戻すことができる。

【0108】

ユーザは、連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２２を選択することによって、その連絡先の連絡先情報４４０を閲覧することができる。ユーザが特定の連絡先エントリ５２０の入力５２２を選択すると、アプリケーションは、連絡先エントリ５２０を拡張して、連絡先エントリ５２０によって表される連絡先の連絡先情報を表示することができる。この連絡先情報は、連絡先の電子メールアドレス、電話番号、郵送先住所などを含み得る。アプリケーションが連絡先エントリ５２０を拡張した後、ユーザは、入力５２２を再選択して、拡張された連絡先エントリ５２０をその元の状態に戻すことができる。

【0109】

ユーザは、連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２３を選択することによって、その連絡先の活動４４５を閲覧することができる。ユーザが特定の連絡先エントリ５２０の入力５２３を選択すると、アプリケーションは、連絡先エントリ５２０を拡張して、連絡先エントリ５２０によって表される連絡先に関連付けられた活動を表示することができる。図５Ｂは、一実施形態による、ユーザ選択入力５２３の結果として拡張された後の連絡先エントリ５２０の一例を示している。図示のように、連絡先エントリ５２０は、連絡先に関連付けられた全ての活動（例えば、アウトリーチ及びエンゲージメント）のタイムライン５３０、並びに最新のものから最も古いものまでのそれらの日付を含むように、垂直方向下向きに拡張される。特に、これらの活動は、連絡先固有活動データ３２２からの活動（例えば、顧客のウェブサイトへの訪問）を含み得る。アプリケーションが連絡先エントリ５２０を拡張した後、ユーザは、入力５２３を再選択して、拡張された連絡先エントリ５２０をその元の状態に戻すことができる。

【0110】

ユーザは、その連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２４を選択することによって、サードパーティシステム４５０（例えば、外部システム１４０）内の連絡先を閲覧することができる。例えば、サードパーティシステムは、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（カリフォルニア州サニーベール）によるＳａｌｅｓ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ（商標）であってもよい。Ｓａｌｅｓ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ（商標）は、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（商標）プロフェッショナルネットワーキングプラットフォーム内の検索能力、拡張ネットワークへの可視性、及び顧客が適切な意思決定者に連絡を取るのを助けるためのパーソナライズされたアルゴリズムを提供する。ユーザが特定の連絡先エントリの入力５２４を選択すると、アプリケーションは、サードパーティシステムとインターフェースして、サードパーティシステムから連絡先についての情報を取り出すことができる。例えば、アプリケーションは、サードパーティシステムのＡＰＩを介して、ユーザによって提供された（例えば、プラットフォーム１１０とのユーザ又は顧客のアカウントの設定において指定された）クレデンシャル（例えば、ＡＰＩキー）を使用してサードパーティシステム上の顧客のアカウントで認証し、次いで連絡先の情報を取り出すことができる。アプリケーションは、取り出された情報をグラフィカルユーザインターフェース内に表示する新しいフレーム又はタブを生成することができる。

【0111】

ユーザは、その連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２５を選択することによって、検索エンジン４５５（例えば、外部システム１４０）を使用して連絡先を検索することができる。例えば、検索エンジンは、ＬｉｎｋｅｄＩｎ（カリフォルニア州サニーベール）によるＬｉｎｋｅｄＩｎ（商標）であってもよい。ユーザが特定の連絡先エントリの入力５２５を選択すると、アプリケーションは、検索エンジンとインターフェースして、検索エンジンから連絡先に関する検索結果を取り出すことができる。特に、アプリケーションは、検索エンジンのＡＰＩを介して、連絡先の名前、連絡先の職名、連絡先の場所などを含む検索クエリを提出し、検索エンジンによって実行された検索の結果を受信することができる。アプリケーションは、受信した結果をグラフィカルユーザインターフェース内に表示する新しいフレーム又はタブを生成することができる。

【0112】

ユーザは、その連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２７を選択することによって、連絡先４７０を購入することができる。ユーザが入力５２７を選択すると、アプリケーションは、顧客のシステム（例えば、ＣＲＭ又はＭＡＰシステム）と（例えば、ＡＰＩを介して）インターフェースして、顧客のシステムに新しい連絡先オブジェクトを生成することができる。具体的には、アプリケーションは、顧客のシステムのＡＰＩを利用して、顧客のシステムが連絡先を表すために提供する任意の形態で連絡先のデータ構造を生成し、顧客のシステム内の生成されたデータ構造内の連絡先の情報に、アプリケーションに知られている情報を（例えば、マスタ人物データベース３３４内に）追加することができる。連絡先が顧客のシステムに正常に追加された場合、アプリケーションは、（例えば、モーダルウィンドウを介して）成功メッセージを表示することができる。別様で、エラーが発生した場合、アプリケーションは、（例えば、モーダルウィンドウを介して）エラーメッセージを表示することができる。

【0113】

ユーザは、その連絡先の連絡先エントリ５２０に関連付けられた入力５２６を選択することによって、連絡先推奨事項４８０を却下することができる。一実施形態では、ユーザは、推奨を永久的に又は一時的に却下することができる。例えば、ユーザが入力５２６を選択すると、アプリケーションは、推奨連絡先を永続的に却下する、推奨連絡先を一時的に却下し、かつ／又は却下動作を取り消すための入力を含むフレーム（例えば、ポップアップオーバーレイ）を生成してもよい。フレームはまた、ユーザが推奨される連絡先を一時的に却下することを選択した場合に、推奨される連絡先を却下する期間を（例えば、週数で）指定するための入力を含み得る。ユーザが推奨連絡先を永久的に却下することを選択した場合、推奨連絡先は、推奨連絡先リスト５１０内の連絡先エントリ５２０として再び現れることはない。ユーザが推奨連絡先を一時的に却下することを選択した場合、推奨連絡先は、特定の時間（例えば、推奨連絡先を却下する時間を指定するための入力が提供される一実施形態における指定された時間）が経過するまで、推奨連絡先リスト５１０内の連絡先エントリ５２０として再び表示されない。ユーザが却下動作をキャンセルすることを選択した場合、アプリケーションは、推奨連絡先を却下することなくフレームを閉じることができる。一実施形態では、アプリケーションは、ユーザの履歴に（例えば、グラフィカルユーザインターフェースで利用可能な履歴タブに）永久的に及び／又は一時的に却下された連絡先を維持することができる。履歴内の各却下された連絡先は、却下された連絡先を推奨連絡先リスト５１０内の連絡先エントリ５２０として復元するための入力に関連付けられてもよい。

【0114】

開示される実施形態の上記の説明は、当業者が本発明を作成又は使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態に対する種々の修正は、当業者には容易に明らかになり、本明細書で説明される一般的な原理は、本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、他の実施形態に適用され得る。したがって、本明細書に提示される説明及び図面は、本発明の現在好ましい実施形態を表し、したがって、本発明によって広く企図される主題を表すことを理解されたい。本発明の範囲は、当業者に明らかになり得る他の実施形態を完全に包含し、したがって、本発明の範囲は限定されないことが更に理解される。

【0115】

「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの１つ以上」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの１つ以上」、並びに「Ａ、Ｂ、Ｃ、又はそれらの任意の組み合わせ」などの本明細書に説明される組み合わせは、Ａ、Ｂ、及び／又はＣの任意の組み合わせを含み、Ａの倍数、Ｂの倍数、又はＣの倍数を含み得る。具体的には、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの１つ以上」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの１つ以上」、並びに「Ａ、Ｂ、Ｃ、又はそれらの任意の組み合わせ」などの組み合わせは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢ、Ａ及びＣ、Ｂ及びＣ、又はＡ及びＢ及びＣであってもよく、任意のそのような組み合わせは、その構成要素Ａ、Ｂ、及び／又はＣのうちの１つ以上の成員を含有してもよい。例えば、Ａ及びＢの組み合わせは、１つのＡ及び複数のＢ、複数のＡ及び１つのＢ、又は複数のＡ及びＢの倍数を含んでもよい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【国際調査報告】