Две патентные заявки Apple, опубликованные сегодня Бюро патентов и товарных знаков США, показывают, что компания продолжает изучать способы использования знаний групп потребителей для помощи в процессе покупок как онлайн, так и в обычных магазинах. Используя эти методы, компания надеется помочь потребителям с инструментами социальных сетей в торговой среде, а также использовать основанные на сообществе прогнозы ранжирования продаж, чтобы помочь потребителям найти для себя лучшие продукты.
Первый патент, отмеченный AppleInsider, называется «Социальные сети в торговых средах» и был подан в июне 2009 года. Он описывает методы, с помощью которых покупатели могут использовать инструменты социальных сетей для выбора товаров во время покупок и получения мнений об уместности статей от друзей. В некоторых вариантах сотрудники магазина также могут использовать систему для предоставления своей обратной связи о предлагаемых покупках и доступных в магазине альтернативах.
В торговой среде пользователь может определить один или несколько интересующих его товаров. Перед покупкой товаров пользователь может захотеть проконсультироваться с друзьями или другими людьми. Для этого пользователь может использовать мобильное устройство для передачи идентифицирующей информации о товарах на мобильные или другие устройства друзей пользователя (например, некоторым или всем друзьям из адресной книги, или только друзьям, находящимся на максимальном расстоянии от пользователя, например, в том же торговом центре). Идентифицирующая информация может включать ссылки на базы данных товаров, изображения или фотографии товаров, информацию о местонахождении товаров для друзей (например, указание на стойку в магазине, где был найден предмет одежды) или любую другую подходящую информацию. Друзья пользователя могут просмотреть идентифицированные товары и предоставить комментарии пользователю. Например, друзья пользователя могут поставить оценку «большой палец вверх/вниз», звездный рейтинг, оставить комментарий (например, текстовый, аудио или видео) или любой другой тип комментария.
В некоторых вариантах пользователь может получать рекомендации других товаров для покупки вместо первоначально идентифицированных товаров или в дополнение к ним. Например, другие пользователи могут предоставить идентифицирующую информацию о других товарах, доступных для покупки. В другом примере, другие пользователи могут идентифицировать другие товары, уже принадлежащие пользователю, которые хорошо сочетались бы с товарами, доступными для покупки (например, товары, ранее идентифицированные пользователем, или товары, идентифицированные другими пользователями). Полученные рекомендации могут включать комментарии, чтобы помочь пользователю решить, совершать ли покупку. Рекомендации, предоставленные друзьями, могут включать товары, доступные в магазине, где находится пользователь, в других магазинах (например, в том же комплексе или торговом центре), онлайн или из удаленных источников (например, ссылки на интернет-магазин или каталог, из которого можно заказать товары) или из любого другого подходящего источника.
Вторая патентная заявка, известная как «Системы, методы и компьютерные носители для общественного обзора товаров в электронном магазине», также была подана в июне 2009 года и касается онлайн-рынка в отличие от обычных магазинов, рассматриваемых в первой заявке.
Эта вторая патентная заявка описывает способы использования ввода данных пользователей онлайн-магазинов для прогнозирования относительных рейтингов продаж различных продуктов, тем самым привлекая к ним внимание других покупателей. Заявка начинается с упоминания трудностей в составлении точных обзоров продуктов в онлайн-магазинах, от стоимости и усилий, необходимых магазинам для проведения собственных обзоров, до отсутствия доверия к обзорам, предоставленным самими производителями или другими покупателями.
Пример интерфейса обзора и прогнозирования для аудиодорожки
Метод Apple описывает, как пользователи могут быть опрошены для прогнозирования эффективности определенных продуктов, при этом обзоры тех, кто наиболее точно предсказывает будущую производительность с течением времени, будут иметь больший вес при обмене своими мыслями с другими потенциальными клиентами. Для пользователей, прогнозирующих рейтинги, увеличение «оценочного балла» может служить достаточным стимулом для участия в программе, хотя онлайн-магазины также могут предлагать финансовые стимулы для клиентов, делающих прогнозы.
Пример расчета финансовых вознаграждений за прогнозы эффективности продаж
